1引言

随着国家创新战略的实施和农业科技投入的增加，农业科技产出逐年增加。但事实表明，许多农业科技成果与工业实际需求脱节，成功转化为实际生产力的农业科技成果比例相对较低。经研究发现，毛学峰等1，“十一五”期间，我国农业科研单位农业科技成果转化率为41%，农业科技成果转化率为47.24%。农业科技成果转化作为连接早期农业成果研发和后期农业产业化的关键环节，已成为制约农业科技创新、促进农业产业发展的主要因素。目前，我国农业科技成果转化研究主要集中在转化主体、转化机制、转化模式、转化绩效等方面2-10。本文以2009-2013年农业科技成果转化资金项目为研究样本DEA在定量测量农业科技成果转化效率的基础上，从农业科技成果转化主体的微观角度，深入探讨我国农业科技成果转化效率。

样本数据和指标选择

2.1样本数据

本文的研究样本来源于2009-2013年农业科技成果转化资金项目，共有2869个研究样本，取消无效样本和5%样本，最终获得2566个样本。研究样本覆盖全国31个省、直辖市、自治区，研究样本主要从生态区(本文借鉴范胜根、张林秀11综合农业生态特征和行政区划，将中国分为8个区域(东北区、华北区、西北区、西北区、华中区、东南区、西南区、华南区)。东北区包括黑龙江、吉林、辽宁、福建、广东、广西、海南、华北区包括北京、河北、天津、河南、河南、山东、山西、东南区包括江苏、浙江、上海、华中区包括安徽、江西、湖北、湖南、湖南、西南、贵州、四川、云南、重庆、西北1区包括新疆、内蒙古、青海、西藏、西北2区包括陕西、宁夏、技术领域、技术类型。

2.2指标选取

由于本文测量了农业科技成果的转化效率，因此投资指标应该是将科技成果转化为实际生产力的因素。结合数据获取情况，本文选取的投资指标包括投资人员、投资资金和可转化成果三项。投资人员指标选择农业科技成果转化参与人数，投资资本指标选择农业科技成果转化支出，可转化成果主要包括专利授权、软件版权、论文、报告等。，统称为知识投资；产出指标主要分为新产品销售收入和转化成果，转化成果为新技术、新工艺、新设备、新材料、试点线和生产线。其中，通过主要成分分析法综合评价，需要获得用于表示可转化成果的知识投入和用于表示可转化成果的物化产出。

研究方法与实证分析

3.1研究方法

本文主要采用主成分分析法，DEA(数据包络分析)方法及Student-Newman-Keuls统计分析方法。比较不同技术领域、不同转化主体和不同技术类型农业科技成果的转化效率值。

3.2实证分析

（1）主要成分分析法的检验。本文分别出版了6项知识投入和新技术、新技术、新工艺、新设备、新材料，建立了中试线和生产线，共6项物化产出KMO与Bartlett球度检验，检验分析结果见表2。知识投入和物化输出KMO指标分别为0.898和0.920，均大于0.同时，850；Bartlett球度检验的ρ值均小于0.001，因此该指标选择适合做主成分分析。

（2）农业科技成果转化效率静态比较。本文共有2566个决策单位。Out-Oriented的VＲS方法，运用DEAP2.1、分析农业科技成果转化效率，分析结果见表3。表3的分析结果发现：①国家农业科技成果转化效率较低。②华南地区和西南地区的农业科技成果转化效率值相当，东南地区、华北地区和东北地区的农业科技成果转化效率值相当，可能与不同生态地区的农业产业结构差异有关。西北地区以传统农业为主，规模效应显著；但华中地区和华中以南地区的农业生产规模较小，可能导致其农业科技成果转化效率较低。③在我国，林业和种植业是劳动密集型的传统农业，发展相对成熟；生物技术和产品产业是技术密集型的新型农业，独立性较弱，可能导致农业科技成果转化效率低下。但这不利于我国从粗放型农业向集约型农业的逐步转变，也不利于农业产业结构的调整。④从转化主体来看，事业单位农业科技成果转化效率最高值为0.299年，高校最低为0.272。企业样本992个，占总样本的39%，是样本量最大的转化主体，但农业科技成果转化效率值为0.288，低于事业研究单位效率值0.299。说明事业型研究单位在我国农业科技成果转化中仍发挥着主要作用。⑤自主创新型农业科技成果的转化效率低于模仿创新型农业科技成果的转化效率，说明目前我国原创农业科技成果没有顺利产业化的条件，或者不适合产业化。同时，模仿创新成果转化为现实生产力的能力超过了协同创新成果，表明我国缺乏以整个产业链为发展目标的技术创新行为。