福建省属公益类农业科研院所科技资源配置效率研究.pdf

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1、池敏青,许正春,刘健宏,等.福建省属公益类农业科研院所科技资源配置效率研究 J .福建农业学报, 2016, 31 ( 12) : 1368- 1373.CHI M - Q, XU Z- C, LIU J- H, et al. Allocation and Utilization of Science and Technology Resources at Public Agricultural ResearchInstitutions in Fujian J . Fujian Journal of Agricultural Sciences , 2016, 31 ( 12) : 1368-

2、1373.福建省属公益类农业科研院所科技资源配置效率研究池敏青,许正春,刘健宏,张梅(福建省农业科学院农业经济与科技信息研究所,福建福州 350003)收稿日期: 2016- 03- 12初稿; 2016- 05- 14修改稿作者简介:池敏青( 1981- ) ,女,硕士,助理研究员,主要从事农业科技管理方面研究通讯作者:许正春( 1968- ) ,女,副研究馆员,主要从事农业科研管理方面研究( E- mail: 631087791 qq. com)基金项目:农业部行业管理基本业务经费项目( 09162130112243007) ;福建省科技计划项目 省属公益类科研院所基本科研专项( 2014

3、R1016- 1、 2014R1016- 10、 2015R1016- 6、 2015R1016- 5、 2016R1015- 3)摘要:构建科技资源配置效率评价的投入产出指标体系,利用DEA- M almquist方法,测算22个福建省属公益类农业科研院所2011- 2015年的科技资源配置效率,划分其发展类型并分析原因,从深层次分析农业科研院所科技资源配置效率低等问题,从而更好地促进省属公益类农业科研院所的科学发展。结果表明,整体上院所的全要素生产率指数( TPFC)是以7. 1%的平均速度呈现下降趋势,时期内院所技术效率变化指数( TEC)虽略有提升,但技术进步指数( TC)的大幅下降是

4、导致TPFC降低的主要因素。 68. 18%院所在统计期内的TPFC处于下降递减状态。同时根据M almquist指数,把院所分低效型、徘徊型、低增长型、高增长型,并提出针对性解决方案。关键词:科技资源;配置效率; DEA- M almquist方法;农业科研院所中图分类号: F 224文献标识码: A文章编号: 1008- 0384 ( 2016) 12- 1368- 06Allocation and Utilization of Science and Technology Resources at Public AgriculturalResearch Institutions in F

5、ujianCHI M in- qing, XU Zheng- chun , LIU Jian- hong, ZHANG M ei( Institute of Agricultural Economics and Scientific Information, Fujian Academy of AgriculturalSciences, Fuzhou, Fujian 350003, China)Abstract: Efficiency involving in the resource allocation and utilization of the public institutions

6、for agriculturalresearch in Fujian was evaluated. The input- output indices on 22 local science and technology establishments for theyears between 2011 and 2015 were analyzed using the DEA- M almquist method. As a result, the overall TPFC wasfound to decline approximately 7. 1% annually. Although TE

7、C slightly increased, but the substantial decrease in TCresulted in the downward trend of TPFC at 68. 18% of the organizations. Based on the evaluation, the institutionswere grouped into low- efficiency, in- between, low- growth, and high- growth categories, and approaches forimprovement were formul

8、ated for consideration.Key words: science and technology resources; allocation efficiency; DEA- M almquist method; agricultural researchinstitutions随着科技体制改革不断深化,我国对农业的科技投入也在逐步增长,但与国际平均水平相比,仍处于中下游。在科技投入总量总体有限和增长有限的前提下,优化农业科技资源配置,提升配置和利用效率,就显得尤为重要。目前关于农业科技资源配置效率的研究较多。从研究角度看,主要集中在宏观层面,即从国家整体或区域层面研究农业科技

9、资源配置效率及影响因素;而高校、科研机构和企业等微观主体具有自身的特殊性和差异性,这方面还未形成相关完整的研究体系,特别是对农业科研机构科技资源配置效率的研究 1 。从研究内容看,关于科技资源配置的研究大都偏重于应用研究,而对科技资源配置理论的研究涉及较少,尚未形成一套完整的理论体系 2 。应用研究大多数是从科技投福建农业学报31(12):1368 1373,2016 http:/www. fjnyxb. cnFujian Journal of Agricultural Sciences doi:10. 19303/j. issn. 1008- 0384. 2016. 12. 018入(人、财

10、、物等)和产出(论文、专利、技术性收入、经济效益等)方面研究科技资源配置效率,有的还专门深入分析了影响配置效率的因素 3 。从研究方法来看,定性分析和定量分析均有涉及,如刘伶俐 4 、雷睿勇等 5分别从定性的角度分析了科技资源配置结构、方式、规模、机制等。但近年来的研究文献显示,定量分析是主要的研究分析方法,特别是数据包络分析方法( DEA)应用相当广泛,其中的C2R模型、 C2GS2模型、M almquist指数应用最多;另外主成分分析、聚类分析、因子分析、层次分析、灰色系统分析等方法也都在科研院所科技资源配置效率中有所应用 6 。农业科研机构是我国农业科技创新体系的三大主体(农业科研机构、

11、农林高等院校、农业科技企业)之一,也是农业科技资源配置的重要主体,其科技资源配置效率的高低在一定程度上会影响整个农业科技资源系统的运行效率。本文从农业科研机构这个特定的评价主体角度,细化分析其科技资源配置效率;同时,分析农业科研院所科技资源配置状况,以期为相关部门提供针对性强的决策依据,以便制定科学有效地改进决策方案。福建省属公益类农业科研院所的科研和技术服务领域涉及农、林、牧、渔、机械、加工、检测、农业经济等学科,是福建省属公益类科研院所的重要组成部分,院所数占比达57. 89% ,同时也是福建区域农业科技创新系统的重要组成部分,是区域农业科研机构的重要力量之一。近年来虽然该类院所科技资源投

12、入逐步攀升,但绝大多数院所科技资源使用效率并未达到最优状态。在创新驱动发展战略背景下,测度22个省属公益类农业科研院所的科技资源配置效率,划分其发展类型并分析原因,深层次地解决好科研院所农业科技资源配置效率低等问题,不仅关系到院所创新能力建设,也直接影响到区域农业创新型战略任务的实现。1数据来源与研究方法1. 1数据来源数据来源于科技部制定的2011- 2015年科技机构统计年报 ,以及福建省科技厅制定的2011- 2012年度、 2013- 2015年度福建省属公益类科研院所及基本科研专项评估采集表 。 22家省属公益类农业科研院所名称分别以所A、所B、所C 所T、所U、所V代表。1. 2指

13、标选取投入指标:从事科技活动人员(人) 、科技活动经费内部支出(千元) 、科学仪器设备(千元) 。其中“从事科技活动人员”指从业人员中的科技管理人员、课题活动人员和科技服务人员,反映单位技术创新活动能力人员的规模情况。 “科技活动经费内部支出”具体指调查单位在报告期内用于内部开展科技活动实际支出的费用,包括来自科研渠道以及其他各种渠道的经费实际用于科技活动支出的费用,包括人员劳动报酬、设备购置费、其他日常支出、外协加工费等;在科技财力资源要素中, “科技活动经费支出”比“科技活动经费筹集额”更能真实体现科技活动经费的实际投入与使用状况 6 。 “科学仪器设备”指从事科技活动的人员直接使用的科研

14、仪器设备,反映院所研究开发物质和基础条件的投入强度,目前高水平研究的极限发展趋势对科研仪器设备和基础设施的依赖越来越强。产出指标:主要包括科技论文论著、知识产权、品种审(认)定、标准、新兽药、软科学成果采纳、技术性收入(千元) 。 “科技论文论著”是科学研究活动的重要产出,论文论著是衡量科学活动产出的重要指标,也是衡量凝聚研究者探索性、创造性劳动的程度; “知识产权”反映研究所创新水平和掌握核心技术的能力,是形成核心竞争力的重要来源; “专有证书”是反映各院所在本领域内科学研究重要创新成果产出情况,由于研究领域差异,各院所在专有证书方面产出也不一样。 “软科学成果采纳”是指获得省部级以上党委、

15、政府主要负责人有实质性内容批示件数。 “技术性收入”指本机构从事科学技术活动所获得的非政府资金(毛收入) ,由技术开发收入、技术转让收入、技术咨询及技术服务收入、学术活动和科普活动收入几项合计,反映科技成果转化应用状况和向社会提供公共技术和公益服务的能力。为统一标准,只统计作为第一完成单位取得的省部级以上各项成果,同时对成果进行折算。见表1。1. 3分析方法采用数据包络分析( DEA)法中的M almquist指数法。瑞典经济学家、统计学家M almquist( 1953)在分析消费过程中提出了M almquist指数模型。 Caves、 Christensen和Diewert ( 1982)

16、将这一指数应用于生产效率变化的测算,同时提出M almquist生产率指数的概念。 Fare等( 1994)将M almquist理论的一种非参数线性规划法与数据包络分析法( DEA)理论相结合,建立了考查生产率变化的DEA- M almquist方法。数据包络分析( DEA)法是以相对效率概念为基础,用于评价具有相同类型的多投入、多产出9631第12期池敏青等:福建省属公益类农业科研院所科技资源配置效率研究的决策单元是否技术有效的一种非参数统计方法。M almquist指数法是时间序列的动态DEA效率评价的主要工具,能够反映出决策单元在时间序列中的全要素生产率的变化。现今,该方法被广泛应用于

17、金融、工业、医疗等部门生产效率测算和比较研究。表1投入产出指标及说明Table 1 Input- output indices and conversion coefficient项目指标具体指标科技投入人员规模从事科技活动人员经费投入科技活动经费内部支出物力投入科学仪器设备科技产出论文论著1篇权威性期刊论文/ 1部科技论著= 2篇国内核心期刊论文= 4篇一般期刊论文知识产权1件授予植物新品种权= 2件授权发明专利= 4件授权实用新型专利; 1件授权著作权= 1/ 2授权实用新型专利专有证书1本新药证书= 2份临床试验批件/ 2个经国家级审(认)定品种/ 2个主导制定的国家标准= 4项省级审(

18、认)定品种/ 4个主导行业制定的标准/ 4项被采纳的软科学成果社会经济效益技术性收入注:权威期刊主要指被SCI、 EI、 IM 、 ISTP等检索系统收录的期刊;国内核心期刊主要指中文核心期刊、中国科技核心期刊、中国科学引文数据库( CSCD)收录期、中国社会科学引文索引( CSSCI)来源期刊。通过DEA- M almquist法,运用面板数据可计算出全要素生产率指数( TPFC) ,如果TPFC 1,则表明从t到t + 1时期全要素生产率的提高。全要素生产率( TPF)是科学技术进步和配置效率提高的综合体现,在本文中指农业科研院所在不同时期由于科技政策变化、科技体制改革等外部因素及农业科研

19、院所自身的综合影响扩大而使资源配置效率有所改变。在不变规模报酬且要素自由处置条件下,可将全要素生产率指数( TPFC)分解为技术效率变化指数( TEC)和技术进步指数( TC) ,即TPFC= TEC TC 7- 8 。 TEC表示从t到t + 1时期每个决策单元对生产可能性边界的追赶程度,测度的是某科研院所偏离生产前沿的距离,反映了在一定投入情况下获得最大科研产出的能力,本文特指科研院所由于自身科研配置方面的改进和科研投入规模的共同作用而引起的效率提高,即现有资源要素是否得到充分利用,资源配置是否最优。 TC表示技术边界在不同时期的移动情况,测度的是由于科技政策、体制改革等外部因素变动所引起

20、科研院所从第t期到t + 1期整体效率的提高程度。这两个指标可大于1、等于1和小于1,分别表示进步、无变化和退步。如果放松固定规模报酬的假设,技术效率变化指数( TEC)可分解为纯技术效率指数( PEC)和规模效率指数( SEC) ,即TPFC= TEC TC= PEC SEC TC 9- 10 。本文在不考虑科技体制改革和制度创新下, “规模效率变动”反映了科研院所从第t期到t+ 1期既定科技投入和产出变动的规模大小情况。 “纯技术效率变动”考察科研院所本身对于各种科研资源合理组合配置能力的变动。农业科研院所是一个典型的多投入多产出系统,而投入和产出之间关系却很难用确切的函数表示。数据包络分

21、析方法不需事先确定生产函数,就能够较好地避免主观因素对评价结果的影响,在区域科技资源、行业科技资源,以及科研院所、高等院校等机构科技资源配置效率中具有较好应用价值。本文将各院所作为一个决策单位,基于2011- 2015年度的面板数据,采用产出导向的DEA模型建立在可变规模报酬( VRS)基础上 ,通过软件DEAP2. 1计算各种距离函数来测算全要素生产效率指数及其组成,进而对各科研院所进行综合评价和分析。2结果与分析2. 1整体全要素生产率( TPF)分析经测算, 2011- 2015年院所整体TPF及其分解指标结果见表2、图1、 2。院所整体情况(表2 ) :院所TPFC均值0. 929,

22、TEC均值1. 001, TC均值0. 928,表明TPFC降低7. 1% 、 TEC升高0. 1% 、 TC降低7. 2% ,说明时期内院所平均技术效率虽略有提升,但技术进步总体表现为大幅下降,且是导致TPF降低的主要因素。从TEC分解来看, PEC均值1. 000、 SEC均值1. 001,表明PEC不变, SEC升高0. 1% ,说明时期内院所纯技术效率平均水平不变、规模效率略有提升,决定了平均技术效率变化幅度也有限(仅0. 1% ) 。年度分解情况:从图1、 2可以看出, TPF、技术效率、技术进步、纯技术效率、规模效率均存在不稳定性,呈现波动变化;指数大于1的均表示指标升高,指数小于

23、1的均表示指标降低,指数等于1的表示指标不变。由于TPF的变化是由技术效率和技术进步两方面变动共同影响和决定的,从图1可以看出,技0731福建农业学报第31卷图1 2011- 2015年福建省属公益类农业科研院所全要素生产率及其分解指标变动趋势Fig. 1 Trends on TPF and its DI of agricultural researchinstitutions in Fujian, 2011- 2015图2 2011- 2015年福建省属公益类农业科研院所技术效率及其分解指标变动趋势Fig. 2 Trends on technical efficiency and its D

24、I ofagricultural research institutions in Fujian, 2011- 2015术效率指数和技术进步指数的变动趋势在5年间正好完全相反,它们相互抵消后决定了全要素生产率的变动。 TPF与技术进步年度间的变化轨迹基本一致,可见2011- 2015各年度间影响TPF变动的主要原因仍是技术进步的变化,说明科技政策、体制改革等外部因素对福建省属公益类农业科研院所科技资源配置效率影响巨大;同时,院所内部自身科技资源配置和科技资源投入规模对TPF的正面影响不显著。如将TPF变化分3个阶段,第一阶段和第三阶段为下降阶段,此两个阶段技术效率变动对TPF的影响为正,但技术

25、进步变动对TPF的负面影响不断上升,从而抵消了同期技术效率变动的正面影响,带动TPF整体下降;第二个阶段技术进步变动对TPF的影响是正面的,随着影响不断上升抵消同期技术效率变动的负面影响,带动了TPF的整体上升。技术效率受到纯技术效率和规模效率共同影响。从表2和图2可以看出, 5年间纯技术效率指数和规模效率指数变化幅度不大,仅在0. 9- 1. 2间浮动;但技术效率、纯技术效率和规模效率三者在2011- 2015各年度间的变化轨迹基本吻合,即技术效率受到两者的共同叠加影响。说明不考虑科技政策、体制改革和管理创新等因素情况下,福建省属公益类农业科研院所近年来对自身各种科研资源合理组合配置能力没有

26、变化,但既定的科技投入和产出规模略有提高。表2 2011- 2015院所全要素生产率及其分解指标Table 2 Total factor productivity ( TPF ) and itsdecomposition index ( DI ) of agriculturalresearch institutions in Fujian, 2011- 2015年度技术效率指数( TEC)技术进步指数( TC)纯技术效率指数( PEC)规模效率指数( SEC)全要素生产率指数( TPFC)2011- 2012 0. 916 1. 472 0. 930 0. 985 1. 3492012- 20

27、13 1. 180 0. 657 1. 125 1. 049 0. 7752013- 2014 0. 971 0. 992 1. 015 0. 956 0. 9632014- 2015 0. 957 0. 772 0. 942 1. 015 0. 739平均值1. 001 0. 928 1. 000 1. 001 0. 9292. 2各院所全要素生产率( TPF)分析经测算,各院所整体全要素生产率及其分解指标结果见表3。各院所TPF的排名情况见表4。从TPFC来看,只有7个研究所的TPFC值大于1,分别为所B、所I、所O、所Q、所R、所E、所G,表明这7个研究所通过体制或机制创新以及资源优化整

28、合、合作交流等途径促使TPFC得到不同程度提升;其余15个研究所TPFC值小于1。所R的TPFC值最高,增幅达14. 60% ,说明其科技进步和资源配置效率综合水平最优;所C的TPFC值最低,降幅为35. 60% 。分析TPF增长的7个研究所, TPFC平均增长9. 13% ,技术效率指数增长6. 99% ,技术进步指数增长2. 41% ,纯技术效率指数增长1. 59% ,规模效率指数增长5. 20% 。可见这7个研究所TPF的增长主要由技术效率和技术进步两方面共同推动,其中技术效率的作用更显著,说明研究所投入和管理水平近年内有很大程度提高。分析TPF下降的15个研究所, TPFC平均下降13

29、. 44% ,技术效率指数下降2. 23% ,技术进步指数下降10. 99% ,纯技术效率指数下降0. 49% ,规模效率指数下降1. 75% 。可见15个研究所TPF的下降也是由技术效率和技术进步两方面共同造1731第12期池敏青等:福建省属公益类农业科研院所科技资源配置效率研究成,但主要源于技术进步的大幅下降,说明近5年机制改革与体制创新等外部政策对这些研究所整体效率提升起到负面作用。表3各院所全要素生产率及其分解指标Table 3 TPF and its DI of agricultural research institutions inFujian机构名称技术效率指数( TEC)技术

30、进步指数( TC)纯技术效率指数( PEC)规模效率指数( SEC)全要素生产率指( TPFC)所A 0. 976 0. 941 0. 969 1. 008 0. 919所B 0. 986 1. 023 0. 970 1. 017 1. 009所C 0. 679 0. 948 1. 000 0. 679 0. 644所D 0. 910 0. 905 0. 908 1. 002 0. 824所H 1. 058 0. 823 1. 054 1. 004 0. 870所I 1. 039 1. 064 1. 000 1. 039 1. 106所J 1. 108 0. 795 1. 097 1. 010

31、 0. 881所K 1. 158 0. 714 1. 077 1. 075 0. 827所L 1. 000 0. 900 1. 000 1. 000 0. 900所M 1. 000 0. 859 1. 000 1. 000 0. 859所N 1. 000 0. 994 1. 000 1. 000 0. 994所O 1. 000 1. 034 1. 000 1. 000 1. 034所P 0. 923 0. 909 0. 876 1. 054 0. 839所Q 1. 152 0. 972 1. 009 1. 142 1. 120所R 1. 251 0. 916 1. 132 1. 105 1.

32、146所S 1. 000 0. 954 1. 000 1. 000 0. 954所T 0. 945 1. 005 0. 956 0. 988 0. 949所U 0. 938 0. 902 1. 000 0. 938 0. 846所V 1. 000 0. 898 1. 000 1. 000 0. 898所E 1. 061 1. 042 1. 000 1. 061 1. 106所F 0. 971 0. 804 0. 990 0. 980 0. 780所G 1. 000 1. 118 1. 000 1. 000 1. 118平均值1. 001 0. 928 1. 000 1. 001 0. 9292

33、. 3类型划分根据M almquist指数计算出来的TPF值( M值) ,通过聚类分析,对福建省属公益类农业科研院所科技资源运行效率进行分类,有4种类型:即低效型( M 0. 90) 、徘徊型( 0. 90 M 1. 00) 、低增长型( 1. 00 M 1. 10) 、高增长型( M 1. 10) 11- 13 (表5) 。( 1)低效型:包括所V、所J、所H、所M 、所U、所P、所K、所D、所F、所C,占比达45. 45% ,该类研究所科技运行效率下降幅度较大,平均下降幅度达到17. 32% 。导致TPF下降的主要原因是技术进步的大幅下降。这10个研究所中,9个研究所的技术进步指数均比技术

34、效率指数下降幅度大。但研究所C例外,其技术效率指数下降幅度远远超过技术进步指数,达35. 60% ,究其原因主要是由于规模效率指数下降造成的( SEC仅为0. 679) 。( 2)徘徊型:包括所N、所S、所T、所A、所L,该类研究所TPFC处于0. 900- 1. 000之间,科技运行效率徘徊且略有下降,下降原因受技术效率和技术进步共同影响,但技术退步是引起下降为主要因素。( 3)低增长型:包括所O、所B,该类研究所TPF有所增长,但幅度不大,主要依靠技术进步略微增长带来的结果。低增长型研究所主要涉及林业、农业资源领域。( 4)高增长型:包括所R、所Q、所G、所I、所E,该类型研究所呈现快速发

35、展势头,主要是技术效率和技术进步均出现不同程度提升,特别是技术效率提高带来的贡献较大,说明这些院所有较好的科技人力、财力、物力,科技产出也相对较高。处于高增长型的研究所主要涉及水稻、菌类、水产、畜牧兽医等专业领域。表4 22个研究所全要素生产率( TPF)排名情况Table 4 TPF rankings of 22 agricultural research institutions in Fujian机构名称所R所Q所G所I所E所O所B所N所S所T所A排名1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11全要素生产率指( TPFC) 1. 146 1. 120 1. 118 1. 106 1.

36、106 1. 034 1. 009 0. 994 0. 954 0. 949 0. 919机构名称所L所V所J所H所M所U所P所K所D所F所C排名12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22全要素生产率指( TPFC) 0. 900 0. 898 0. 881 0. 870 0. 859 0. 846 0. 839 0. 827 0. 824 0. 780 0. 6442731福建农业学报第31卷表5福建省属公益类农业科研院所科技资源配置效率评价Table 5 Evaluation on resource utilization by agricultural resear

37、ch institutions in Fujian低效型( M 0. 90)徘徊型( 0. 90 M 1. 00)低增长型( 1. 00 M 1. 10)高增长型( M 1. 10)数量/个10 5 2 5占比/ % 45. 45 22. 73 9. 09 22. 73机构名称所V、所J、所H、所M 、所U、所P、所K、所D、所F、所C所N、所S、所T、所A、所L所O、所B所R、所Q、所G、所I、所E3讨论( 1) 2011- 2015年度内,院所整体的TPFC以7. 1%的平均速度呈现下降趋势,时期内院所TEC虽略有提升,但TC的大幅下降是导致TPF降低的主要因素。可见从总体上看,科技政策、

38、体制改革、技术引进等外部因素所代表的技术进步变动是福建省属公益类农业科研院所整体TPF降低的主导因素。同时,各院所在自身合理配置科技资源和加大科技投入能力方面需要加大提升,在改善院所管理方式、组织形式、要素利用效率、新技术运用能力等方面有很大挖掘空间。( 2)从M值分析看, 15个院所属于低效型和徘徊型,占比达68. 18% 。其中14个研究所的TC有明显下降,可见这些研究所科技资源配置效率的有效提高主要还需靠改进TC,也就是说,目前阶段科技政策、体制改革、技术进步等外部因素极大影响着这些院所的科技资源配置效率,应制定和运用政策优势,实现科研效率的提升;同时TEC有所下降;要真正有效促进这些院

39、所的发展,在其合理调动和配置自身科技资源的能力,以及在科技投入规模上仍需要大大加强,以便TC和TEC的协同发展。另外,制约研究所C成长的主要问题在于其整体规模偏小,尚未达到适度规模状态。( 3) TPF呈现增长的研究所有7个,均是由TC和TEC共同推动增长的,即有内因和外因的协同促进作用。但根据M值大小,可分为高增长型和低增长型,这两种类型的增长的主导因素却略有不同,高增长型以TEC的增长为主,低增长型以TC的略微增长为主。因此这两类研究所在继续发挥技术效率与技术进步的综合优势,保持又好又快发展的同时,应该有所侧重。参考文献: 1雷彦斌.中国行业科研院所的效率评价科技资源配置研究 D .北京:

40、北京交通大学, 2012. 2刘玲利.基于系统视角的科技资源配置行为分析 J .科技进步与对策, 2009, 26 ( 14) : 26- 28. 3刘玲利.科技资源配置机制研究 基于微观行为主体视角 J .科技进步与对策, 2009, 26 ( 15) : 1- 3. 4刘玲利.科技资源配置机制研究 J .经济纵横, 2009, ( 2) :24- 26. 5雷睿勇,罗敏,邹吉鸿.对我国科技资源配置效率评价方法的述评 J .山地农业生物学报, 2004, 23 ( 5) : 448- 453. 6赵博雄.国家级农业科研机构科技资源配置效率研究 基于中国农业科学院的经验分析 D .北京:中国农

41、业科学院, 2013. 7申红芳,廖西元,陈金发,等.农业科研机构的效率评价及其影响因素 以四川省农业科研机构为例 J .中国科技论坛, 2008, ( 10) : 107- 110. 8杨传喜,徐顽强,张俊彪.农林高等院校科技资源配置效率研究 J .科研管理, 2013, 34 ( 4) : 115- 122. 9杨传喜,徐顽强,孔令孜.农业科学院科技资源配置效率研究 基于30个省级农业科学院的面板数据分析 J .南方农业学报, 2015, 46 ( 1) : 170- 174. 10杨珍伟.我国茶叶科研机构科技投入效率研究 D .北京:中国农业科学院, 2013. 11杨传喜,王敬华,张俊飚.农业科研机构科技资源配置效率问题研究 J .中国科技资源导刊, 2011, 43( 6) : 13- 19, 34. 12杨传喜,张俊飚.湖北自然科学研究与开发机构科技资源效率的非参数测度与分析 J .中国科技论坛, 2010, ( 12) : 25- 31. 13刘勇.基于M almquist- DEA指数的高技术产业运行效率评价 对28个省(市、自治区)的实证分析 J .工业技术经济, 2010, ( 3) : 67- 70.(责任编辑:张梅)3731第12期池敏青等:福建省属公益类农业科研院所科技资源配置效率研究