(四川農(nóng)業(yè)大學(xué) 經(jīng)濟(jì)學(xué)院,四川 成都 611130)

農(nóng)業(yè)企業(yè)是實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新的主要載體,其通過各類研發(fā)活動提升農(nóng)業(yè)科技水平,提高農(nóng)業(yè)競爭力和全要素生產(chǎn)率。研發(fā)效率是決定農(nóng)業(yè)企業(yè)創(chuàng)新活動能否最終得以持續(xù)的關(guān)鍵因素。高研發(fā)效率能降低農(nóng)業(yè)企業(yè)相關(guān)成本,提升利潤水平,將企業(yè)創(chuàng)新活動引入良性循環(huán),有效提升農(nóng)業(yè)科技與組織水平。對農(nóng)業(yè)企業(yè)研發(fā)效率的深入研究能揭示制約農(nóng)業(yè)企業(yè)創(chuàng)新的主要障礙,發(fā)掘驅(qū)動創(chuàng)新的關(guān)鍵因素,通過制度改進(jìn)提升農(nóng)業(yè)企業(yè)研發(fā)效率,促進(jìn)農(nóng)業(yè)創(chuàng)新活動,最終助力我國“鄉(xiāng)村振興”戰(zhàn)略的實(shí)施。

金融發(fā)展和農(nóng)業(yè)區(qū)域差異是影響農(nóng)業(yè)企業(yè)創(chuàng)新效率的兩個關(guān)鍵因素,但這兩大因素對農(nóng)業(yè)企業(yè)創(chuàng)新效率的影響都具有雙面特征,具體效應(yīng)有待進(jìn)一步分析。金融發(fā)展是指金融中介和金融市場的規(guī)模和效率增加。金融發(fā)展可優(yōu)化資源配置,以資本積累和技術(shù)進(jìn)步方式推動經(jīng)濟(jì)增長[3]。發(fā)達(dá)的金融市場可降低企業(yè)的融資成本,使企業(yè)得到充足的資金支持以提高科研實(shí)力[4]。在金融發(fā)展對企業(yè)創(chuàng)新效率的研究上,李穎[1]通過實(shí)證研究得出我國企業(yè)的創(chuàng)新效率與主要金融指標(biāo)成顯著正向關(guān)系,且資本市場、銀行、保險公司對企業(yè)創(chuàng)新的支持依次遞減;胡杰、任丹陽等[2]提出地區(qū)金融發(fā)展水平、政府補(bǔ)貼、集聚程度等均會影響科技創(chuàng)新型企業(yè)的融資約束,但現(xiàn)代農(nóng)業(yè)高科技產(chǎn)業(yè)的顯著特征是高投入、高風(fēng)險、高收益。在這樣的產(chǎn)業(yè)特征下,發(fā)達(dá)的金融環(huán)境也可能充當(dāng)“農(nóng)業(yè)資本抽水泵”的角色,將原本可能配置給農(nóng)業(yè)企業(yè)的資本轉(zhuǎn)而配置給具有更高收益的工業(yè)或服務(wù)業(yè),從而降低農(nóng)業(yè)創(chuàng)新的資本可得性,阻礙農(nóng)業(yè)創(chuàng)新活動?？梢?，金融發(fā)展對農(nóng)業(yè)企業(yè)創(chuàng)新效率的影響路徑與影響效果還有待進(jìn)一步檢驗(yàn)。地區(qū)差異是影響農(nóng)業(yè)創(chuàng)新效率的另一個重要因素。不同地區(qū)農(nóng)業(yè)環(huán)境具有不同的稟賦特征,這些差異最終轉(zhuǎn)化為不同企業(yè)的比較優(yōu)勢,影響企業(yè)的創(chuàng)新選擇。物資資本較豐富的地區(qū)可能會選擇資產(chǎn)驅(qū)動的創(chuàng)新活動,而人力資源豐富、人力成本相對低廉地區(qū)的企業(yè)更可能選擇人力資源驅(qū)動的創(chuàng)新活動,兩類創(chuàng)新活動的效率也有所區(qū)別。近年國內(nèi)外大量學(xué)者嘗試從區(qū)域環(huán)境角度研究金融發(fā)展與企業(yè)研發(fā)效率的內(nèi)在聯(lián)系和作用機(jī)制[5,6]。史欣向[7]將R&D效率分為中間產(chǎn)出效率和最終產(chǎn)出效率,企業(yè)首先將研發(fā)投入轉(zhuǎn)化為科研成果,然后把科研成果轉(zhuǎn)化為經(jīng)濟(jì)績效;史欣向、梁彤纓承襲中間產(chǎn)出效率、最終產(chǎn)出效率的思路[8],基于兩種效率建立了矩陣向量,并加入環(huán)境因素變量考察其對大中型工業(yè)企業(yè)研發(fā)效率的影響。只有厘清金融發(fā)展和區(qū)域差異對農(nóng)業(yè)企業(yè)創(chuàng)新效率的具體影響路徑與影響效應(yīng),才能促使農(nóng)業(yè)企業(yè)采取針對性改進(jìn)措施,提升研發(fā)效率,推動我國“鄉(xiāng)村振興”戰(zhàn)略實(shí)施?；谶@一目標(biāo),本文采用隨機(jī)前沿分析方法測算了我國農(nóng)業(yè)上市公司的研發(fā)中間產(chǎn)出效率和最終產(chǎn)出效率,研究了金融環(huán)境對兩種效率的影響，并分析了金融環(huán)境對其研發(fā)中間產(chǎn)出效率、最終產(chǎn)出效率的區(qū)域差異性的影響,找到區(qū)域影響因素的不同并提出建議。

1 研究設(shè)計與數(shù)據(jù)選擇

1.1 模型建立

農(nóng)業(yè)企業(yè)研發(fā)活動可視為一個生產(chǎn)過程,生產(chǎn)函數(shù)滿足:

yi,t=f(xi,t,β)γie-ui,t

(1)

假設(shè)前沿生產(chǎn)函數(shù)f(xi,t,β)為滿足柯布—道格拉斯形式,對式(1)取自然對數(shù)得到:

(2)

式中,ui=-ln(γi),由于γ介于0與1之間,因此有ui≥0。如果ui=0,代表企業(yè)研發(fā)過程已經(jīng)達(dá)到效率前沿;如果ui>0,代表企業(yè)研發(fā)過程存在無效率現(xiàn)象。

本文將農(nóng)業(yè)企業(yè)研發(fā)產(chǎn)出區(qū)分為中間產(chǎn)出和最終產(chǎn)出兩個階段。根據(jù)上述隨機(jī)前沿模型,兩階段各自滿足:

ln(y1i)=β0+β1ln(x1i)+β2ln(x2i)+β3ln(x3i)+β4Cinc+β5FIN+β6STK+υi-μi

(3)

ln(y2i)=β0+β1ln(y1i)+β2Cinc+β3FIN+β4STK+υi-μi

(4)

其中,模型(3)代表研發(fā)活動中間產(chǎn)出過程,模型(4)代表最終產(chǎn)出過程。

本文在在研發(fā)活動的兩階段中引入了環(huán)境因素,建立模型為:

mi=δ0+δ1Z1i+δ2Z2i+δ3Z3i+δ4Z4i

(5)

1.2 樣本選擇與數(shù)據(jù)來源

根據(jù)中國證監(jiān)會2012年《上市公司行業(yè)分類指引》,本文選取我國在滬深A(yù)股上市的農(nóng)業(yè)類公司2010—2016年樣本開展研究。根據(jù)指引,農(nóng)業(yè)類上市公司包括農(nóng)業(yè)、林業(yè)、畜牧業(yè)、漁業(yè)，農(nóng)、林、牧、漁服務(wù)業(yè)和農(nóng)副食品加工業(yè)六個板塊。本文剔除ST公司,上市未滿3年、未公開財務(wù)報表的公司與相關(guān)數(shù)據(jù)采集不全的公司,最終得到包含92家農(nóng)業(yè)上市公司2010—2016年的非平衡面板數(shù)據(jù)作為研究樣本。其中,上市公司財務(wù)和研發(fā)數(shù)據(jù)分別來自Wind咨詢、上市公司年報、國家知識產(chǎn)權(quán)局網(wǎng)站，地區(qū)金融發(fā)展水平數(shù)據(jù)來自2011—2016年《中國金融年鑒》，區(qū)域環(huán)境數(shù)據(jù)來源于國家統(tǒng)計局和2010—2016年的《中國城市統(tǒng)計年鑒》。本文統(tǒng)計的農(nóng)業(yè)上市公司僅分布在全國22個省市區(qū),因此區(qū)域數(shù)據(jù)為22個省市區(qū)的數(shù)據(jù)。

1.3 變量選擇

分別選擇研發(fā)費(fèi)用(Rd)、研發(fā)人員數(shù)量(Rdp)和企業(yè)固定資產(chǎn)總值(FA)作為研發(fā)投入產(chǎn)出變量。其中，研發(fā)費(fèi)用代表企業(yè)用于研發(fā)項(xiàng)目支出的資金；研發(fā)人員數(shù)量代表人力資源投入(部分企業(yè)披露的是研發(fā)人員或研發(fā)技術(shù)人員,均作為該項(xiàng)指標(biāo));企業(yè)固定資產(chǎn)總值作為研發(fā)資本存量的代理,固定資產(chǎn)總值越高,表示資本投入越高。中間產(chǎn)出變量包括集中專利數(shù)量、無形資產(chǎn)比率(Iar)。集中專利數(shù)量綜合反映企業(yè)的潛在及實(shí)際研發(fā)能力;無形資產(chǎn)比率反映農(nóng)業(yè)企業(yè)將研發(fā)資金輸出為技術(shù)能力的強(qiáng)弱。最終產(chǎn)出變量包括資產(chǎn)收益率(Roa)和總銷售收入(Inc),這兩個指標(biāo)反映企業(yè)將科技轉(zhuǎn)化為產(chǎn)值的能力大小。對資產(chǎn)收益率Roa進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理,處理方法見式(6)。

Roa=0.1+0.99(Roa-Roas/(Roam-Roas)

(6)

式中,Roas表示Roa的最小值;Roam表示Roa的最大值。

金融發(fā)展衡量指標(biāo)包括FIN、STK和CF。FIN定義為地區(qū)金融機(jī)構(gòu)貸款余額/地區(qū)GDP比率[14],反映地區(qū)銀行發(fā)展水平;STK定義為地區(qū)股票市值/地區(qū)GDP,反映地區(qū)股票市場發(fā)展水平[14];資本市場的逐利性與農(nóng)業(yè)的高風(fēng)險性相匹配,資本市場越發(fā)達(dá),農(nóng)業(yè)企業(yè)融資渠道更多,獲得的資金更多,更易開展研發(fā)活動;CF是微觀層面反映企業(yè)融資約束的指標(biāo),定義為公司經(jīng)營活動產(chǎn)生的現(xiàn)金流量凈額/營業(yè)收入,反映公司內(nèi)部現(xiàn)金流。除金融發(fā)展外,農(nóng)業(yè)企業(yè)的研發(fā)活動還受到多種外部環(huán)境因素的影響[17],本文選擇10個區(qū)域環(huán)境變量(表1)。

表1 研究變量定義

2 實(shí)證分析

2.1 隨機(jī)前沿分析

實(shí)證過程:本文用效率測度中的FRONTIER4.1軟件對模型(3)、模型(4)進(jìn)行運(yùn)行,得到表2。從表2可見,γ和似然比在1%的水平上顯著,說明在產(chǎn)出過程中研發(fā)技術(shù)存在極大的無效,可能存在投入產(chǎn)出不匹配的情況,不能將投入很好轉(zhuǎn)化為產(chǎn)出。研發(fā)費(fèi)用投入對農(nóng)業(yè)上市企業(yè)中間產(chǎn)出效率呈負(fù)的不顯著影響,而每增加1個研發(fā)人員,中間產(chǎn)出效率將顯著提高13.53%。這說明過多的研發(fā)資金投入可能會造成資源浪費(fèi),若研發(fā)人員充分發(fā)揮作用,將顯著提高中間效率。對金融環(huán)境變量的分析可見,3個變量的系數(shù)均顯著為正但數(shù)值很小,說明金融發(fā)展對企業(yè)創(chuàng)新能力的影響力度很小,企業(yè)的中間研發(fā)效率主要依靠人才和技術(shù)。最終產(chǎn)出效率的影響因素和中間效率各有不同。中間產(chǎn)出效率有力地促進(jìn)了最終效率的提升,且金融環(huán)境對最終產(chǎn)出效率的影響系數(shù)較大。FIN和STK的系數(shù)分別為0.8929、0.5824,表明金融中介和股票市場發(fā)展越好,企業(yè)的研發(fā)效率越高,且金融中介發(fā)展水平對企業(yè)研發(fā)效率的影響強(qiáng)于股票市場。說明由于農(nóng)業(yè)企業(yè)的特殊性和高風(fēng)險性,資本市場投資者不敢投資農(nóng)業(yè)企業(yè),從而銀行等金融中介機(jī)構(gòu)對農(nóng)業(yè)企業(yè)的投資占比更多、影響更大。企業(yè)內(nèi)部現(xiàn)金流系數(shù)顯著為負(fù),說明企業(yè)凈現(xiàn)金流越多,最終產(chǎn)出效率越低,金融環(huán)境對中間產(chǎn)出效率的影響小于最終效率。在將專利、發(fā)明等轉(zhuǎn)化為產(chǎn)品銷售收入等使其產(chǎn)生經(jīng)濟(jì)效益時,需要大量的資金購入原材料、生產(chǎn)設(shè)備等生產(chǎn)資料，建立營銷渠道和廣告宣傳。由于農(nóng)業(yè)科技的特殊性、季節(jié)性需要大量投入使科技成果轉(zhuǎn)化,因此資金的限制直接影響到企業(yè)農(nóng)業(yè)產(chǎn)品價值的實(shí)現(xiàn),金融環(huán)境與企業(yè)研發(fā)效率呈顯著正相關(guān)。

表2 隨機(jī)前沿分析結(jié)果

穩(wěn)健性檢驗(yàn):采用新產(chǎn)品產(chǎn)值(y2i)代替新產(chǎn)品銷售收入(y3i)測算全國農(nóng)業(yè)上市公司2010—2016年的最終產(chǎn)出效率[18],對SFA模型進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。從結(jié)果看,用新指標(biāo)代表的最終產(chǎn)出效率與金融中介發(fā)展、股票市場發(fā)展呈現(xiàn)顯著正向關(guān)系,與企業(yè)內(nèi)部現(xiàn)金流為顯著負(fù)向關(guān)系,其他回歸系數(shù)符號和顯著性與新產(chǎn)品銷售收入大致相同,說明本文使用新產(chǎn)品銷售收入測算最終產(chǎn)出效率是可行的。

2.2 因子分析

金融環(huán)境只是影響農(nóng)業(yè)上市企業(yè)研發(fā)效率的一個重要因素,考慮到農(nóng)業(yè)的特殊性,還需綜合考慮環(huán)境影響因素的作用。從SFA分析初步看出,中間產(chǎn)出效率需要依賴技術(shù)人員投入,最終效率更多需發(fā)達(dá)的金融環(huán)境支撐。區(qū)域影響因素從不同方面反映了外在環(huán)境對農(nóng)業(yè)企業(yè)研發(fā)效率的影響,可通過因子分析提取多個影響因素變量的主要信息,以消除變量間的多重共線性,客觀確定各變量的權(quán)重,能幫助我們分類提取區(qū)域變量,以深入探究中間研發(fā)效率、最終研發(fā)效率的影響差異。

從各年的因子分析結(jié)果來看,z1i(經(jīng)濟(jì)狀況)、z2i(外商投資)、z10i(教育投入)在第一個公共因子F1i上的旋轉(zhuǎn)因子載荷最大,將其命名為“經(jīng)濟(jì)實(shí)力因子”或“物質(zhì)資本因子”；z5i(職業(yè)教育)、z6i(高等教育)在第二個公共因子F2i上的載荷最大,教育為農(nóng)業(yè)企業(yè)的中間研發(fā)階段提供了人力與人才基礎(chǔ),因此該因子稱為“人力資源因子”或“人力資本因子”；z7i(市場競爭)、z8i(文化資本)、z8i(文化產(chǎn)品)在第三個主因子F3i上的旋轉(zhuǎn)載荷最大,將其命名為“文化資本因子”；z6i(自然資本)、z9i(地理優(yōu)勢)在第四個主因子F4i的旋轉(zhuǎn)載荷最大,將F4i命名為“自然資本因子”。用SPSS22.0軟件輸出四個主因子的得分,據(jù)此計算全國20個地級市2010—2016年的四項(xiàng)因子得分和綜合得分,并求平均值。經(jīng)濟(jì)實(shí)力因子對綜合得分的貢獻(xiàn)率最大,達(dá)到了33.49%(表3)。綜合得分計算公式為:

(7)

表3 因子分析得分排名

2.3 區(qū)域差異影響比較分析

通過因子分析,提取出經(jīng)濟(jì)實(shí)力、人力資源、文化資本和自然資本4大主因子作為農(nóng)業(yè)上市公司研發(fā)效率的主要影響因素。為進(jìn)一步研究影響中間、最終效率的不同因素,對因子分析結(jié)果做進(jìn)一步分析。首先,計算出全國22個省份2010—2016年的綜合得分,并求平均值。其次,用FRONTIER4.1輸出農(nóng)業(yè)上市企業(yè)2010—2016年的中間產(chǎn)出效率和最終產(chǎn)出效率,并求出均值,見表4。

表4 不同地區(qū)農(nóng)業(yè)上市公司研發(fā)效率和影響因素綜合得分及排名

從表4可見,除少數(shù)地區(qū)外,農(nóng)業(yè)企業(yè)的最終產(chǎn)出效率排名與綜合得分排名較一致,即各省農(nóng)業(yè)企業(yè)的最終產(chǎn)出效率排名與物質(zhì)資本因子排名基本一致。最終產(chǎn)出效率的區(qū)域差異主要受到經(jīng)濟(jì)實(shí)力因子(經(jīng)濟(jì)發(fā)展、外商投資)的影響。經(jīng)濟(jì)越發(fā)達(dá)、外商投資越多的地區(qū),企業(yè)的最終產(chǎn)出效率越高,但企業(yè)中間研發(fā)效率與最終產(chǎn)出效率排名顯著不同。從中間產(chǎn)出效率看,位于華中的河南省排名第二位,位于華南的海南省排第三位，廣西排第五位,處于西北地區(qū)的新疆排第七位,而位于華東發(fā)達(dá)地區(qū)的上海市僅排第二十位,并且最后5名東部地區(qū)占了4個,分別為福建、江西、上海、黑龍江。由此可見,本文區(qū)分區(qū)域環(huán)境對研發(fā)效率的中間過程、最終過程的影響是有意義的。對中間產(chǎn)出效率排第三位的海南省進(jìn)行分析,該省份最終產(chǎn)出效率排第二十一位,綜合排名僅第十九位。海南省的經(jīng)濟(jì)發(fā)展、物質(zhì)資本投入處于全國較低水平，由于物質(zhì)資本因子對綜合得分影響最大,使海南綜合得分排名靠后,但海南省人力資本投入排名第二位,因此該省農(nóng)業(yè)企業(yè)中間產(chǎn)出效率遠(yuǎn)高于其他東部發(fā)達(dá)省份。上海正好相反,環(huán)境因素綜合得分排第二位,物質(zhì)資本投入處于全國較高水平,但人力資本投入僅排第二十二位。進(jìn)一步對中間產(chǎn)出效率最低的云南、黑龍江與效率最高的安徽、河南進(jìn)行對比,發(fā)現(xiàn)前兩個地區(qū)比后兩個地區(qū)投入了更多的研發(fā)經(jīng)費(fèi),且經(jīng)濟(jì)更加發(fā)達(dá),但安徽、河南擁有較高的人力資本投入。由此可見,充足的資金不是提高企業(yè)中間產(chǎn)出效率的關(guān)鍵,更需農(nóng)業(yè)科技方面的人力與人才投入。

2.4 聚類分析和非參數(shù)檢驗(yàn)

為了進(jìn)一步量化農(nóng)業(yè)企業(yè)的中間產(chǎn)出效率、最終產(chǎn)出效率區(qū)域差異的主要影響因素,本文用分層聚類方法對22個省份進(jìn)行了分類,并分別對其進(jìn)行非參數(shù)檢驗(yàn),結(jié)果見表5。

表5 不同地區(qū)物質(zhì)資本因子聚類分析和非參數(shù)檢驗(yàn)結(jié)果

物質(zhì)資本因子檢驗(yàn):從聚類分析的結(jié)果來看,基于物質(zhì)資本因子的三類區(qū)域大致劃分為:位于I類區(qū)域的華東、華北、華中地區(qū),位于II類區(qū)域的東北、華南地區(qū),位于III類區(qū)域的西南、西北地區(qū),說明22個省份按照物質(zhì)資本投入高低可分成高、中、低三個層次。使用Kruskal-Wallis檢驗(yàn)這三類區(qū)域的農(nóng)業(yè)企業(yè)最終產(chǎn)出效率的差異性,結(jié)果表明最終效率整體的區(qū)域差異性在1%的水平上顯著。雖然I、II和I、III類區(qū)域兩兩間的最終產(chǎn)出效率在10%的水平上存在顯著差異,但I(xiàn)I、III類地區(qū)則無顯著差異。物質(zhì)資本投入水平越高的區(qū)域,最終產(chǎn)出效率也越高,且兩極分化較為嚴(yán)重,華東北、中部地區(qū)農(nóng)業(yè)企業(yè)的研發(fā)效率顯著高于其他地區(qū)。

人力資本因子檢驗(yàn):基于人力資本因子的三類區(qū)域大致劃分為:西南、西北地區(qū)處于I類區(qū)域,華中、華北地區(qū)屬于II類區(qū)域,華東地區(qū)則處于III類區(qū)域。但三類區(qū)域兩兩分別有重合,表明人力資本因子在區(qū)域間沒有清晰的界限,可能的原因有人才流動、教育水平發(fā)達(dá)等因素。使用Kruskal-Wallis檢驗(yàn)這三類區(qū)域的農(nóng)業(yè)企業(yè)中間產(chǎn)出效率的差異性,結(jié)果表明,I、II,I、III和II、III類區(qū)域的中間產(chǎn)出效率均在1%水平上存在顯著差異(表6)。研發(fā)效率按照人力資本的投入層層遞進(jìn),未出現(xiàn)明顯的兩極分化現(xiàn)象。農(nóng)業(yè)企業(yè)研發(fā)技術(shù)人員投入越多、員工受教育程度越高,中間產(chǎn)出效率越高。

表6 不同地區(qū)人力資本因子聚類分析和非參數(shù)檢驗(yàn)結(jié)果

2.5 收斂性檢驗(yàn)

分別對上述劃分的區(qū)域中農(nóng)業(yè)上市公司的中間產(chǎn)出效率和最終產(chǎn)出效率進(jìn)行收斂性檢驗(yàn),結(jié)果見表7。從表7可見,中間產(chǎn)出效率總體上存在顯著的絕對收斂,區(qū)域內(nèi)部差異在不斷縮小,人力資本的投入差異在不斷減小,表明農(nóng)業(yè)上市公司更加注重人才的引進(jìn)與培養(yǎng)。最終產(chǎn)出效率總體上呈發(fā)散狀態(tài),各區(qū)域的最終產(chǎn)出效率差異較大,表明經(jīng)濟(jì)分化現(xiàn)象比較嚴(yán)重,經(jīng)濟(jì)發(fā)展不均衡導(dǎo)致地區(qū)物質(zhì)資本投入差異較大。

表7 中間產(chǎn)出效率、最終產(chǎn)出效率絕對收斂檢驗(yàn)結(jié)果

3 研究結(jié)論與政策啟示

本文研究發(fā)現(xiàn):①金融環(huán)境對中間產(chǎn)出效率和最終產(chǎn)出效率有不同影響,對企業(yè)中間研發(fā)效率的影響明顯小于對最終研發(fā)效率的影響。金融環(huán)境具體構(gòu)成中,金融中介對研發(fā)效率的影響大于資本市場。②我國農(nóng)業(yè)上市公司研發(fā)效率的環(huán)境因素可歸納為四個主因子,起主要作用的是經(jīng)濟(jì)實(shí)力和人力資源因子。不同地區(qū)由于物質(zhì)資本因子與人力資本因子得分不同導(dǎo)致中間產(chǎn)出效率、最終產(chǎn)出效率不同。③聚類分析和非參數(shù)檢驗(yàn)結(jié)果表明,經(jīng)濟(jì)實(shí)力對最終產(chǎn)出效率的影響顯著性更大,區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的兩極分化程度大于人力資本投入的分化程度。④收斂性檢驗(yàn)進(jìn)一步印證了中間產(chǎn)出效率總體上存在顯著的絕對收斂,最終產(chǎn)出效率總體呈發(fā)散狀態(tài)。

本文提出以下建議:①農(nóng)業(yè)上市公司可通過提高企業(yè)的資產(chǎn)負(fù)債率和加強(qiáng)企業(yè)現(xiàn)金流管理,改善融資環(huán)境，培養(yǎng)、引進(jìn)農(nóng)業(yè)科研人員等,提高企業(yè)創(chuàng)新實(shí)力,促使中間產(chǎn)出更好地轉(zhuǎn)化為科技成果。②提升金融對農(nóng)業(yè)創(chuàng)新的支持力度,創(chuàng)新企業(yè)與銀行等金融機(jī)構(gòu)的合作機(jī)制,尤其是在中間產(chǎn)出階段為企業(yè)的技術(shù)投入提供資金保障,提高人力資源效率。③由于農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)的集聚效應(yīng),政府可建設(shè)農(nóng)業(yè)科技園區(qū),發(fā)揮園區(qū)集聚效應(yīng),共享創(chuàng)新資源,使企業(yè)較多的專利技術(shù)轉(zhuǎn)化成較高的市場值。④東部、中部地區(qū)應(yīng)提高人力資本,降低農(nóng)業(yè)科技的創(chuàng)新風(fēng)險,西部地區(qū)則應(yīng)提高對農(nóng)業(yè)上市公司研發(fā)活動的財政支持,增加物質(zhì)資源投入。

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