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农业科技与经济发展方向

2021-4-10 | 农业

“科学技术是第一生产力”。农业的发展离不开农业科技的发展,农业科技进步是农业经济增长的动力源泉…。目前,我国农业科技的总体水平还较低,科技进步对农业增长的贡献率只有50%左右,农业仍未摆脱弱质产业和靠天吃饭的局面,离现发表达基础产业的目标还有较大的差距。我国农业也进入由粗放式经营向集约化发展、依靠科技支撑改造传统农业并向现代农业加速转变的关键时期,并迎来了“以工促农”、“以城带乡”至“城乡统筹”的加速转换,农业发展的驱动力也由依赖政策创新、劳动力增加逐步转变为依赖科技创新和农业科技资源的有效供给。农业科技资源配置成为推动我国农业结构调整,提升农业竞争力,实现农业增长方式转变和可持续发展的重要因素。2J。在农业部科教司组织的“‘十二五’农业科技发展战略专家务虚座谈会”上,专家们建议应积极推进农业科技资源的共享和集成。于是,深入研究农业科技资源配置问题就成为现实焦点之一。但在农业科技资源存量既定而增量有限的情况下,纠正农业科技资源分配失衡、优化农业科技资源配置结构,提高农业资源配置效率,发挥农业科技资源优势就显得尤为迫切。已有文献对农业科技资源的研究主要集中于农业科技投入旧’41、区域农业科技资源bJ、农业科技资源配置效率.o-,还有学者对农业科技人力资源一1、农业科技信息资源等进行了专门研究。由此看来,关于农业科技资源的规范深入研究还处于初级阶段,定性描述的多定量测算的少、局部分析的多而全面统筹的少,于是,笔者尝试利用计量经济分析方法对农业科技资源与农业经济发展的关系进行研究,以便为相关部门提供决策参考。

l研究方法、变蕞选取和数据处理

1.1研究方法

本研究利用时间序列分析的相关理论和方法,对农业科技资源与农业经济发展之问的关系进行分析,所采用的主要计量方法:(1)首先,采用ADF方法对农业科技资源即农业研究与开发机构科技活动经费支出、农业技术人员、农业机械总动力与农业经济增长四个时问序列的平稳性进行检验,以确实其单整阶数。(2)其次,如果ADF检验结果表明四个序列具有同阶肇整性,利用E—G两步法来检验农业科技资源与农业经济发展之间是否存在协整关系,即长期均衡关系。(3)在农业科技资源与农业经济发展之间存在协整关系的条件下,建立误差修正模型,考察二者之I.日J的短期动态关系。(4)最后,利用Grange因果关系检验来考察农业科技资源与农业经济增长之间的因果关系。

1.2变量选取

1,农业科技资源。农业科技资源是农业科技人力资源、农业科技财力资源、农业科技物力资源及农业科技信息资源要素的总和,是由农业科技资源各要素及其子要素相互作用而构成的系统。本文中的农业科技资源的度量主要由农业技术人员(H)、农业研究与开发机构科技活动经费支出(RD)、农业机械总动力(肘)来体现。

农业技术人员:指从事农业专业技术工作的人员以及从事农业专业技术管理工作的人员,农业科技人员数量最能代表农村科技人力资源的状况。

农业研究与开发机构科技活动经费支出:研究与开发机构的R&D活动增强了我国农业领域的竞争能力,农业研究与开发机构对促进我国农村科技的发展发挥着重要作用,而科技活动经费支出状况则更能真实地体现科技活动经费的实际投入与使用状况。因此,选择农业研究与开发机构科技活动经费支出指标来代表农村科技财力资源。

农业机械总动力:主要指用于农、林、牧、渔业的各种动力机械的动力总和,一定程度反映了农业科技物力资源的水平。

2.农业经济增长(y):该指标用农业总产值来表示,即农林牧渔总产值(包括农业、林业、畜牧业、渔业和农林牧渔服务业),它反映了一定时期内农林牧渔业生产总规模和总成果,具有高度的综合性和代表性。

1.3数据来源与处理

农业技术人员、农业研究与开发机构科技活动经费支出、农业机械总动力和农林牧渔业总产值数据分别来自1990—2008年的《中国科技统计年鉴》和《中国农村统计年鉴》,对于个别指标所缺失的数据采用插值法进行了修补。

由于对数变换并不影响原始变量之间的协整关系,而且对数变换往往可以消除异方差现象,所以对农林牧渔总产值、农业研究与开发机构科技活动经费支出、农业技术人员和农业机械总动力等4个变量分别取自然对数,可得到对数变换后的新变量记为LNY、LNRD、LNH和LNM。

分析软件采用的是Eviews5.1。

2实证分析结果

如果直接对时间序列数据进行回归,有可能出现“谬误回归”的情况,导致不可靠的推论,并且只有当变量序列都为同阶单整序列时才可进行协整分析,所以在协整分析前,有必要先检验LNH、LNM、LNRD和LNY四个时间序列的平稳性。

2.1单位根检验

单位根检验常用的方法是DF检验以及它的扩展形式ADF检验,后者带有变量滞后项,以消除自相关的影响。研究采用ADF方法对变量原始序列、一阶差分序列和二阶差分序列分别进行单位根检验。单位根检验结果表明(见表1),原始序列LNY、LNH、LNM、LNRD在10%的显著水平下,均不能拒绝存在单位跟的假设,因此是非平稳的;一阶差分序列ALNH、ALNM、ALNRD、ALNY在10%的显著水平下是非平稳的,而ALNRD在5%的显著水平下是非平稳的。但二阶差分后的变量A2LNH、A2LNM、A2LNRD和A2LNY在l%显著性水平下,拒绝存在单位根的假设,因此是平稳的。单位根检验结果表明:LNH—I(2)、LNM—I(2)、LNRD—I(2)和LNY—l(2),均为二阶单整序列。

2.2协整检验与协整方程

上述单位根检验表明变量LNY、LNH、LNM、LNRD都是二阶单整变量,所以可以进行协整分析以验证LNY与LNH、LNM、LNRD之间是否存在协整关系。检验变量之间是否具有协整关系的方法,目前主流的方法有两种:(Engle—Granger)E—G两步检验法和Johansen检验法。

本研究首先利用Johansen协整检验,选择序列有确实性线性趋势,但协整方程只有截距项,滞后阶数为1,得出检验结果(见表2)。迹检验和最大特征根检验均表明在5%显著性水平下,LNY、LNH、LNM、LN肋之间存在协整关系。

其次,将农业经济增长作为被解释变量,以农业科技资源作为解释变量运用普通最dx_-乘法(OLS)进行回归分析,回归结果见表3,得到如下回归方程:LNY=一11.733+2.743×LNH一1.279×LNM+1.0915×LN兄D(1)t值=(一6.43)(5.41)(一2.89)(5.52)R2=0.9766F=209.2018DW=1.006根据各统计量的精确显著性水平,可知各解释变量的T统计量高度显著,模型的拟合优度达到0.9766,调整后的拟合优度R2=o.972,说明模型整体拟合效果很好,且F统计值为209.2018,模型整体通过了显著性检验。令E表示上述回归模型残差,根据E=LNY+11.73298552—2.742980416×LN日+1.279462888×LNM—1.095938477×LNRD得出残差序列,并对残差稳定性进行检验。表4为E的ADF检验结果,由于ADF统计量为一3.叭l794,小于显著性水平0.01时的临界值一2.728252,可认为残差序列E为平稳序列¨1,进而再次验证序列LNY和LNH、LNM、LNRD具有协整关系,式l即为协整方程。

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