農(nóng)業(yè)科技投入與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟的關(guān)聯(lián)性研究論文
科技是第一生產(chǎn)力，這個原則在農(nóng)業(yè)方面非常適用，自改革開放以來，隨著國家對農(nóng)業(yè)的大力投入，以及農(nóng)業(yè)機械、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技術(shù)等不斷發(fā)展，我國的農(nóng)業(yè)水平得到了顯著提升；同時，在農(nóng)業(yè)科技投入與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長之間形成了一種良性互動的關(guān)系，即科技投入越大，產(chǎn)出越大，經(jīng)濟增長越快，而經(jīng)濟的進一步增長，又反作用于技術(shù)研發(fā)，形成了一種動態(tài)化的關(guān)聯(lián)性，極大地促進了我國農(nóng)業(yè)的快速發(fā)展。以下針對農(nóng)業(yè)科技投入與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長的動態(tài)關(guān)聯(lián)性展開具體說明。
一、概述
從世界范圍來看，在20世紀50年代末，美國的索絡(luò)就提出了柯布-道格拉斯函數(shù)在勞動質(zhì)量、資本類型確定的情況下，對資源配置、知識進步要素對于經(jīng)濟增長的推動；80年代中后期已經(jīng)進入到對其決定性的分析。在我國，2008年由楊燦等人利用索羅斯模型、投入產(chǎn)出系數(shù)法，對我國廣東地區(qū)的科技進步與經(jīng)濟增長貢獻率進行了分析，效果較好。目前，世界范圍內(nèi)的400項左右的`農(nóng)業(yè)科技投入，帶動了世界農(nóng)業(yè)的極大發(fā)展，且投入后的回報率高達49%之多。
二、實證分析
1.基本情況說明
靜態(tài)實證分析，是目前應(yīng)用較多的理論模式。根據(jù)我國農(nóng)業(yè)自改革開放以來的發(fā)展情況來看，動態(tài)性的關(guān)聯(lián)性分析才最為重要；原因在于我國屬于發(fā)展中國家，雖然經(jīng)濟位列世界第二，但實際拉動經(jīng)濟過熱的因素主要是國有企業(yè)與房地產(chǎn)等行業(yè)，所以，整體來講財力有限，尤其是體現(xiàn)在農(nóng)業(yè)科技投入方面的已經(jīng)出現(xiàn)了南方投入多、北方投入少的局面。另外，農(nóng)業(yè)投入本身屬于周期長、回報慢、回報率低、風險較高的行業(yè)，因此，這些特征往往導致了農(nóng)業(yè)自身在科技、資金方面的吸引力的不足。但整體來看，我國的農(nóng)業(yè)發(fā)展一直處于一種正向的發(fā)展趨之中。本次研究中以向量自回歸模型為準進行分析，基礎(chǔ)是我國農(nóng)業(yè)科技投入與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長相關(guān)數(shù)據(jù)，通過脈沖響應(yīng)函數(shù)，分析農(nóng)業(yè)科技投入與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長之間的相關(guān)性（時間確定為1986-2011年，原因是2011年后，房地產(chǎn)行業(yè)極速發(fā)展，熱錢最多，所以，這方面的實證研究意義不大，將時間確定在以上范圍）。首先，構(gòu)建動態(tài)模型，即以數(shù)據(jù)統(tǒng)計性質(zhì)為基礎(chǔ)，通過相關(guān)時間序列系統(tǒng)預測、隨機擾動對變量系統(tǒng)的動態(tài)影響，從而實現(xiàn)二者間的動態(tài)關(guān)聯(lián)性分析。其次，本次以農(nóng)業(yè)科技投入、農(nóng)業(yè)GDP兩種數(shù)據(jù)作為代表性指標，具體數(shù)據(jù)是由《中國統(tǒng)計年鑒》（1986-2001中國農(nóng)業(yè)科技投入數(shù)據(jù)）、《全國農(nóng)業(yè)計資料匯編》（2001-2011中國農(nóng)業(yè)科技投入數(shù)據(jù)）采集而來。
2.實證分析
首先，在身量自回歸模型中，按照變量的平穩(wěn)性要求、白噪聲序列向量假設(shè)要求，本次研究通過協(xié)整檢驗農(nóng)業(yè)科技投入變量序列、農(nóng)業(yè)GDP變量序列水平值、一階差分值、SC準則，實現(xiàn)了對滯后階數(shù)的確定。檢驗結(jié)果表明，通過序列LASTT、△LASTT、LAGDP、△LAGDP檢驗后發(fā)現(xiàn)ADF臨界值分別為-3.6795、-3.5806、-2.9719、-2.9719；所以，結(jié)論是非平穩(wěn)、平穩(wěn)、非平穩(wěn)、平穩(wěn)。檢驗結(jié)果表明，我國農(nóng)業(yè)科技投入變量序列、農(nóng)業(yè)GDP變量序列均屬于非平穩(wěn)序列；然而，在一階差分完成后，單位根消失，成為平穩(wěn)序列。其次，在協(xié)整檢驗與誤差修正模型方面，本次研究通過對序列單整檢驗進一步分析了作為一階單整序列的LASTT、LAGDP，結(jié)果滿足條件。因此，通過EG兩步法對其進行了進一步的分析，具體是通過最小二乘法對二序列進行長期線性均衡關(guān)系估計，得到關(guān)系式如下：LAGDPt=6.8937+0.6823LASTTt（78.2789）（32.9513）R2=0.9749F=1085.79然后，不規(guī)則根據(jù)單位根檢驗，即：△et=-0.2216et-1+0.4049△et-1(-2.3105)(2.3346)結(jié)果表明，殘差項無單位根，且屬于平穩(wěn)系列，所以，可以由此得到農(nóng)業(yè)科技投入中的資源配置效率要素對我國農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長的推動及影響；即得到△LAGDPt中的R2值、F值、D.W.值：0.2695、5.9285、2.1410。根據(jù)模型得到的影響系數(shù)為0.0488，因此，當投入變動為1%，那么增長變動就為0.0488%，因而長期影響較大，而短期影響較小。
三、結(jié)論與建議
通過以上分析可以看出，非平穩(wěn)序列是我國農(nóng)業(yè)科技投入變量序列、農(nóng)業(yè)GDP變量序列的基本特征，但也存在著二者之間的長期穩(wěn)定性的協(xié)整關(guān)系，即動態(tài)相關(guān)性；在本次研究中，由于樣本選取與之前的朱希剛、王桂所進行的研究比較，農(nóng)業(yè)科技貢獻率顯著偏低，分析其中的差異原因發(fā)現(xiàn)，主要是數(shù)據(jù)存在差異，本次研究主要是采用新時期的最新數(shù)據(jù)，所以，誤差得到了修正；經(jīng)濟增長彈性與其影響系數(shù)相比也顯著較高，證明了長期影響的有效性。因此，建議如下。首先，在農(nóng)業(yè)科技投入方面，要注重整體的戰(zhàn)略部署，做好長期投資的計劃與實施步驟，從而達到循序漸進的發(fā)展；同時，應(yīng)該實行換屆不換業(yè)務(wù)的政策，讓這些有利于農(nóng)業(yè)發(fā)展的長期計劃得到有力實行。其次，經(jīng)濟增長不能過分依賴于農(nóng)業(yè)GDP，即以統(tǒng)計數(shù)據(jù)為綱，因為農(nóng)村相對分散，且在統(tǒng)計過程中會受到各種因素影響，加上地方政府的“急功近利”，往往會導致不精準，所以，要以對農(nóng)村農(nóng)民的實際收入數(shù)據(jù)統(tǒng)計、日常生活水平方面的數(shù)據(jù)統(tǒng)計等作為參考，共同進行有效評價，有力促進這種農(nóng)業(yè)科技投入與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長間的動態(tài)良性互動。
四、結(jié)語
無論從實踐分析還是從理論進行論證，我國的農(nóng)業(yè)發(fā)展，的確受到了資金投入、資源配置、科技投入的進一步影響，且獲得了極大的發(fā)展，但在這種關(guān)系中，也透過出一些地區(qū)科技投入少而經(jīng)濟增長慢的弊端與不足之處，所以，應(yīng)該盡可能在新一輪的新農(nóng)村改革、新型城鎮(zhèn)化建設(shè)與農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)型發(fā)展過程中，增加在農(nóng)業(yè)方面的資源優(yōu)化配置，提高科技投入水平，從而帶動落后地區(qū)的發(fā)展，最好是通過先富帶后富的模式，實現(xiàn)區(qū)域性的合作并帶動落后地區(qū)的發(fā)展，全面推動農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)型與升級。
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