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“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。#p#分页标题#e#
由式(1)可以看到：在样本期内，农业技术人员、农业研究与开发机构科技活动经费支出和农业机械总动力对农业经济发展的弹性分别为2．74、1．09和一1．28，且高度显著，其经济含义为：农业技术人员、农业研究与开发机构科技活动经费支出每增加1％，则农业总产值分别增加2．74％、1．09％，这充分说明农业科技人力资源与农业科技财力资源投入的增加会有力地促进农业经济的发展；而农业机械总动力对农业发展的弹性为一1．28，说明农业机械的利用效率不高，对农业经济发展的促进作用不明显，即农机总动力对农业经济增长的影响为显著的负值，这显然与事实不相符合，笔者认为在当时农业机械化程度非常低且主要集中在某几个省份的状况下，将农机总动力引入模型必然会带来一定的偏差，结果很可能使得农业科技人力资源与农业科技经费投入的效果被高估了，故该模型有待进一步改进。出现这样结果的原因Ⅱr能是因为农业机械分布不均衡，地块细碎化、土地类型差异导致不适宜机械化而且使用机械成本过高。
2．3误差修正模型通过对变量进行协整分析可以发现上述变量之间的长期均衡关系，但无法得知这些变量偏离它们共同的随机趋势时的调整速度，误差修正模型(ErrorCorrectionModel)可以解决这个问题。建立误差修正模型的目的在于研究因变量在短期波动中偏离长期均衡关系的程度。
根据Grange表述定理(Grangerrepresentationtheory)：如果变量X与Y是协整的，则它们间的短期非均衡关系总能由一个误差修正模型表述。误差修正模型既能反映不同的时间序列间的长期均衡关系，又能反映短期偏离向长期均衡修正的机制。
通过上述的JJ协整检验，我们得出四个变量间存在协整关系，因此我们可以对其建立误差修正模型，检验其短期动态均衡情况，增强结果的可信度。下面利用E—c两步法建立误差修正模型，建立如下误差修正模型：ALNY=2．317×ALNH一0．066×ALNM+0．542×ALNRD一0．595×E(一1)(2)t值=(2．892)(一0．116)(3．119)(一3．257)R2=O．512，DW=1．080．AIC=一4．060，Loglikelihood=40．54。
式(2)各t统计值均在5％水平上显著，F统计量显著，LM检验也表明不存在自相关，模型整体效果比较好。
误差项的系数为负数，说明符合反向修正机制，当短期偏离均衡时，将会以59．5％的幅度被调整到均衡状态。农业技术人员、农业研究与开发机构科技活动经费支出和农业机械总动力的短期产出弹性分别为2．32、0．54和一0．07，即短期内农业技术人员、农业研究与开发机构科技活动经费支出增加1％，农业经济增长分别为2．32％、0．54％，农业机械总动力增加使农业经济产值变动一0．07％。通过长期与短期弹性的对比发现，农业技术人员和农业研究与开发机构科技活动经费支出都存在一定的滞后效应，其促使农业经济发展的效果要经过一定的时间才能充分发挥出来，而农业机械的短期产出弹性大于长期弹性，即农业机械的功能在短期内就可以体现出来。
2．4Granger因果关系检验
Granger和Sims提出的因果关系检验可确定一个变量能否有助于预测另一个变量。Granger和Sims提出的因果关系检验法的基本思想如下：如果变量x有助于预测变量Y，即根据Y的过去值对Y进行自回归时，如果再加上x的过去值，能显著地增强回归的解释能力，则称x是Y的Grange原因；否则，称为非Grange原因。同时，Granger指出，如果变量之间是协整的，则至少存在一个方向上的Granger原因；在非协整情况下，任何原因的推断将都是无效的。Grange检验结果见表5，表中的第一列是Granger因果关系检验的零假设，第_-歹ul数据为F统计量的数值，第三列的数据为F统计量在零假设成立时的概率显著性水平，第四列为滞后阶数。由于格兰杰因果关系检验对滞后的阶数非常敏感，本文采用AIC最小原则来确定滞后阶数。
在10％显著性水平下，我们认为农业技术人员(LNH)是农业经济增长(LNY)的格兰杰原因，而农业经济增长(LNY)不是农业技术人员(LNH)投入变动的影响因素，二者之间存在着单向Grange因果关系，农业技术人员(LNH)投入的提高或降低必然引起农业经济发展(LNY)水平的提高或降低。在10％的显著性水平下拒绝第三、第四个原假设，即农业机械总动力(LNM)与农业经济发展(LNY)呈双向Grange因果关系；同理，在5％显著性水平下，农业研究与开发机构科技活动经费支出(LNRD)是农业经济发展(LNY)的格兰杰原因，这与姜涛(2008)的研究结论一致|9。，而农业经济发展则不是农业研究与开发机构科技活动经费支出的Grange原因，也一定程度反映我国农业科研投入机制还存在深层次问题。3结论与建议本文选取了能够代表农业科技资源投入的关键变量，展开了农业研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对农业经济增长影响的计量经济学的协整分析和Granger因果检验，得到如以下结论：(1)我国农业经济增长序列与农业科技资源序列都是二阶单整序列，即LNH—I(2)、LNM—I(2)、LNRD—I(2)和LNY—I(2)。
(2)农业经济增长序列与农业科技资源序列之间存在协整关系，即长期均衡关系。
(3)农业经济增长序列与农业科技资源序列之间也存在短期动态关系，误差修正方程的误差修正系数均符合反向修正机制，农业科技资源对短期偏离均衡的调整力度为59．5％。
(4)Grange因果关系检验结果表明，存在从农业R&D机构科技活动经费支出、农业技术人员到农业经济发展的单向Granger因果关系，而反向关系得不到实证支持。但农业机械总动力与农业经济发展之间存在显著的Granger因果关系。
针对农业科技资源与农业经济发展关系的论证结果，我们必须转变农业增长方式，注重农业经济运行中的增长质量和效益，即实现农业的粗放型(外延型)增长向集约型(内涵型)经济增长转变。具体建议如：(1)合理配置农业科技资源并高效利用。农业科技资源开发利用不够的原因主要是农业科技创新能力不强，真正对农业生产发展有用的科技成果缺失¨…。同时，应充分发挥科技在农业资源和生态环境保护中的支撑作用¨“，着力对水、土、气和生物资源节约与合理利用，农业污染防治、生态恢复与重建、外来入侵生物风险评估与防治等关键技术进行科技攻关，逐步改善农业生产环境，并为提高农业资源利用效率、发展循环经济提供技术支持。
(2)构建农业R&D经费投入的长效机制。虽然近几年政府加大农业投入力度，但各级地方政府的农业科技投入的短期行为比较明显，且仍沿袭粗放型的发展方式，以致农业科技投入虽然得到了一定程度的提高但力度不大，持续性不强，导致农业经济发展缓慢。从长远看，农业科技投入对农业经济增长将会产生持续的正向拉动作用，因此，我国在采用农业科技促进农业经济增长的政策上，应采取长期政策而非短期政策¨“。#p#分页标题#e#
(3)农业机械化适度推进。目前农民心理素质及技能水平与机械化要求之间不相匹配、相关行政支持力度滞后等现状，大型农机推广工作尚欠“东风”。因此，在推进农业机械化的过程中，政府部门须扮演好重要的“指路人”角色，提供必要的政策保护、产业规划和经费支持等。
(4)培养并留住农业科技人才。人才是第一资源，必须充分发挥农业科技人才的作用。我国经过几十年的努力培养了一大批农业科技人才，但由于种种原因导致许多农业科技人才闲置转行，脱离农业科技领域，使农业科技人才资源浪费严重，这种状况必须改变。
