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摘 要：农业科技投入和农业经济增长的关联性可运用分布滞后模型、协调分析、单位根检验以及格兰杰因果关系检验等动态经济学加以实例分析。研究表明，虽然我国农业科技投入与农业经济增长的关系长期处于稳定状态，但是科技投入并未有效提升农业经济，两者间没有搭建合理协调的回馈体制。我国往后的农业生产过程中，要加强对农业科技投入以促进稳定的农业发展。
关键词：农业科技投入；农业经济增长；动态关联性
一、前言
我国是发展中的农业国家，农业作为国民经济之本，我国经济的稳定发展极大受农业增长与发展的影响。近些年，我国主要农产品与粮食产量增长显著，粮食产量更是在2010年达到54641万吨；但是，我国人口约在全球人口的1/5，而仅占7%的耕地面积和不及世界平均水平的25%的人均水资源占有量，致使我国农业发展受资源与市场、经济增长与环境保护、农户增收与食品安全等双重难题。对此，我国需加大农业科技，将传统农耕模式转变为现代化农业模式，实现以科技促生产。
1998年由Roseboom等学者就世界范围大部分国家的农业研究表明：在20世纪70年代至80年代中期，农业科研投入普遍提升农业经济的发展，其中中国不在内的亚太地区以6.7%年平均增长率处于科研投入最快的地区；虽然发达国家的农业科技投入仅约4.0%，但其基数十分大。然而80年代后期发展中国家于农业科技投入增长速率以及农研人均支出都处于下滑。根据McIntire的农研报告发现，发达国家政府农业科技投入与非财政农业科技投入相比相对较低，农业科技公共投入增长率呈减缓态势。
我国学者利用可变系数模型与固定系数模型相结合的方式，测算我国农业科技投入的成果，演算结果发现，我国农业科技投入的年效益高达44%～169%。胡瑞法等学者以为：我国农业科技投入增长率呈缓势并趋于下滑。相关研究发现，我国农业经济增长受农业科技投入影响显著，1%的农业科技投入将提升6.28%的农业产量。利用我国1990-2006年的经济数据，宿桂红等学者进一步验证了我国农业科技投入与农业自主创新能力间的关联性，结果发现我国农业自主创业与农业科技投入长期处于平稳状态，两者具备极强的因果关联，利用方差预测分解法以及脉冲响应函数对我国农业数据进行分析，发现1971-2005年农业科技投入与农业经济增长相互的正向相应作用十分显著，长期呈现稳定态势。
二、研究数据与方案
动态经济学认为经济变量间的因果关系，随着时间增长往往呈现出渐变减弱的态势。对此，我国农业科技投入与农业经济增长可能呈现相对滞后趋势，两者关联性研究须进行分布滞后模型分析，这种由Almon提出的PDA模型基础上演变而来的，将静态转变为动态以反馈因变量与不同阶段的自变量间的关系分析，其主要包括有滞后阶段、多项式次数以及约束条件等三个因子。参照Hendry以常识到具体的方式，以较大滞后期数作为起点，不对分布滞后做约束，继而加入约束使滞后期数的减少，来观察模型拟合优化程度能否明显减弱。同时，多项式次数也按照此方法，对滞后长度使用F、t、DW和等统计检验标准以及AIC、SC最小检验标准。
基于PDL模型的搭建之上，对农业科技投入及农业经济增长的协调关系存在状况进行分析，即对两者长期的比例稳定性进行分析。从而需实施格兰杰因果关系检验，其基本原理为：对两个既定的满足平稳随机过程的时间序列X、Y而言，利用序列X、Y往期到当前的全部数据对Y进行预测，若预测效果与单独用Y的往前数据进行预测较好，也就是Y的预测过程中若X有助于Y的预测精度优化，则表示X到Y存在因果关联。农林牧渔业生产总值来体现农业经济发展，能反映出某阶段内农林牧渔业生产广度与成效。一般地，我国农业科技投入主要衡量标准包括三项费用：新产品试制费、阶段试验费以及重大科研项目补助费。对此，本文利用《新中国六十年统计汇编》中1991-2006年间总计16年的数据，去除物价因素的影响，以1991年数据位参照对历年农业生产总值与农业科技投入数据进行调整；同时运用eviews6.0软件并对指标采取自然对数分别用lnag和lnti表示，以降低数据中异方差和数据波动对结果的干扰。
三、实例验证
（一）分布滞后模型
在多次模拟分析后，滞后阶段数取3，多项式次数取1，利用远端约束条件将lnag和lnti对滞后期的作用降为0，从而使农业科技投入与农业经济增长的PDL模型的总体拟合度呈较好。其中，，，，，，其中AIC与SC的值最低。PDL模型表明，农业科技投入能推动农业经济的有效增长，在不顾及其他因子的条件下，影响总计约为0.4744，农业科技投入以1%的年增长，能带动农业经济前4年分别以0.1898%、0.14236%、0.0949%、0.0474%的增长，其影响效果逐年降低。
（二）平稳性检验
单位根检验是两个变量间进行协整检验的前置条件。对农业科技投入与农业经济增长的单位根检验表明：lnag和lnti的初始序列和一阶差分ADF检验统计数都超过临界值1/10，不能否认原假设，从而推出lnag与lnti都存在单位根；但是，两者在差分序列二阶中检验统计数却都低于临界值1%，表明在至少99%的置信条件下否认原假设，在二阶差分中不存在单位根是平稳序列，可实施协整检验。
（三）协整检验
协整关系能表明在两个变量长期趋于稳定的比例，其主要检验方法包括有E-G两步法、JJ检验等。本文运用E-G两步法并利用Eviews6.0，以OLS法设立有关于LNTP的LNFI长期稳定的方程，其模拟结果为：
其中，，，，，。同时利用ADF对残差序列进行平稳性检验发现，残差都满足10%、5%以及1%的三个显著性检验标准，为平稳序列。所以，LNAG和LNTI满足协调检验，表明农业科技投入与农业经济增长存在动态关联性，农业科技投入能有效催生农业经济增长。
（四）Granger因果检验
根据上述检验结果，分别对LNAG和LNTI选择1～3的滞后期进行格兰杰因果关系检验。分析结果表明：我国农业科技投入在1～3的滞后期阶段，均不是农业增长的granger匀速；在1～2年的滞后阶段，农业经济增长是农业科技投入的granger因子。从而发现农业经济增长能有效提升农业科技投入力度，但，农业科技投入与进步并未对我国农业经济的有效增长产生作用。
四、结语
总之，我国农业科技投入与农业经济增长两者间存在长期稳定的动态关联，只有加强对农业科技的投入，来推动农业经济的增长，以满足我国对于粮食的刚性需求。同时，积极拓展新模式使我国农业支持策略得到改善与优化，使我国农业科技水平与使用率得到提升，从而促进农业经济增长，以此加大社会于农业科技的整体投入，是实现我国农业现代化的必要环节。
参考文献
[1]吴林海，彭宇文. 农业科技投入与农业经济增长的动态关联性研究[J]. 农业技术经济，2013，12：87-93.
[2]张玉双. 政府农业科技投入与农业经济增长的动态关联分析[J]. 南阳理工学院学报，2009，05：103-105+112.
[3]张红辉，李伟. 农业科技投入与农业经济发展的动态关联机制分析[J]. 科技管理研究，2013，11：149-151+159.
[4]黄敬前. 我国财政农业科技投入与农业科技进步动态仿真研究[D].福建农林大学，2013.
[5]高广阔，柳倩倩. 农业科技投入与农业经济增长的灰色关联分析研究[J]. 技术与创新管理，2014，06：584-589.
关键词：农业科技投入；农业经济增长；动态关联性
一、前言
我国是发展中的农业国家，农业作为国民经济之本，我国经济的稳定发展极大受农业增长与发展的影响。近些年，我国主要农产品与粮食产量增长显著，粮食产量更是在2010年达到54641万吨；但是，我国人口约在全球人口的1/5，而仅占7%的耕地面积和不及世界平均水平的25%的人均水资源占有量，致使我国农业发展受资源与市场、经济增长与环境保护、农户增收与食品安全等双重难题。对此，我国需加大农业科技，将传统农耕模式转变为现代化农业模式，实现以科技促生产。
1998年由Roseboom等学者就世界范围大部分国家的农业研究表明：在20世纪70年代至80年代中期，农业科研投入普遍提升农业经济的发展，其中中国不在内的亚太地区以6.7%年平均增长率处于科研投入最快的地区；虽然发达国家的农业科技投入仅约4.0%，但其基数十分大。然而80年代后期发展中国家于农业科技投入增长速率以及农研人均支出都处于下滑。根据McIntire的农研报告发现，发达国家政府农业科技投入与非财政农业科技投入相比相对较低，农业科技公共投入增长率呈减缓态势。
我国学者利用可变系数模型与固定系数模型相结合的方式，测算我国农业科技投入的成果，演算结果发现，我国农业科技投入的年效益高达44%～169%。胡瑞法等学者以为：我国农业科技投入增长率呈缓势并趋于下滑。相关研究发现，我国农业经济增长受农业科技投入影响显著，1%的农业科技投入将提升6.28%的农业产量。利用我国1990-2006年的经济数据，宿桂红等学者进一步验证了我国农业科技投入与农业自主创新能力间的关联性，结果发现我国农业自主创业与农业科技投入长期处于平稳状态，两者具备极强的因果关联，利用方差预测分解法以及脉冲响应函数对我国农业数据进行分析，发现1971-2005年农业科技投入与农业经济增长相互的正向相应作用十分显著，长期呈现稳定态势。
二、研究数据与方案
动态经济学认为经济变量间的因果关系，随着时间增长往往呈现出渐变减弱的态势。对此，我国农业科技投入与农业经济增长可能呈现相对滞后趋势，两者关联性研究须进行分布滞后模型分析，这种由Almon提出的PDA模型基础上演变而来的，将静态转变为动态以反馈因变量与不同阶段的自变量间的关系分析，其主要包括有滞后阶段、多项式次数以及约束条件等三个因子。参照Hendry以常识到具体的方式，以较大滞后期数作为起点，不对分布滞后做约束，继而加入约束使滞后期数的减少，来观察模型拟合优化程度能否明显减弱。同时，多项式次数也按照此方法，对滞后长度使用F、t、DW和等统计检验标准以及AIC、SC最小检验标准。
基于PDL模型的搭建之上，对农业科技投入及农业经济增长的协调关系存在状况进行分析，即对两者长期的比例稳定性进行分析。从而需实施格兰杰因果关系检验，其基本原理为：对两个既定的满足平稳随机过程的时间序列X、Y而言，利用序列X、Y往期到当前的全部数据对Y进行预测，若预测效果与单独用Y的往前数据进行预测较好，也就是Y的预测过程中若X有助于Y的预测精度优化，则表示X到Y存在因果关联。农林牧渔业生产总值来体现农业经济发展，能反映出某阶段内农林牧渔业生产广度与成效。一般地，我国农业科技投入主要衡量标准包括三项费用：新产品试制费、阶段试验费以及重大科研项目补助费。对此，本文利用《新中国六十年统计汇编》中1991-2006年间总计16年的数据，去除物价因素的影响，以1991年数据位参照对历年农业生产总值与农业科技投入数据进行调整；同时运用eviews6.0软件并对指标采取自然对数分别用lnag和lnti表示，以降低数据中异方差和数据波动对结果的干扰。
三、实例验证
（一）分布滞后模型
在多次模拟分析后，滞后阶段数取3，多项式次数取1，利用远端约束条件将lnag和lnti对滞后期的作用降为0，从而使农业科技投入与农业经济增长的PDL模型的总体拟合度呈较好。其中，，，，，，其中AIC与SC的值最低。PDL模型表明，农业科技投入能推动农业经济的有效增长，在不顾及其他因子的条件下，影响总计约为0.4744，农业科技投入以1%的年增长，能带动农业经济前4年分别以0.1898%、0.14236%、0.0949%、0.0474%的增长，其影响效果逐年降低。
（二）平稳性检验
单位根检验是两个变量间进行协整检验的前置条件。对农业科技投入与农业经济增长的单位根检验表明：lnag和lnti的初始序列和一阶差分ADF检验统计数都超过临界值1/10，不能否认原假设，从而推出lnag与lnti都存在单位根；但是，两者在差分序列二阶中检验统计数却都低于临界值1%，表明在至少99%的置信条件下否认原假设，在二阶差分中不存在单位根是平稳序列，可实施协整检验。
（三）协整检验
协整关系能表明在两个变量长期趋于稳定的比例，其主要检验方法包括有E-G两步法、JJ检验等。本文运用E-G两步法并利用Eviews6.0，以OLS法设立有关于LNTP的LNFI长期稳定的方程，其模拟结果为：
其中，，，，，。同时利用ADF对残差序列进行平稳性检验发现，残差都满足10%、5%以及1%的三个显著性检验标准，为平稳序列。所以，LNAG和LNTI满足协调检验，表明农业科技投入与农业经济增长存在动态关联性，农业科技投入能有效催生农业经济增长。
（四）Granger因果检验
根据上述检验结果，分别对LNAG和LNTI选择1～3的滞后期进行格兰杰因果关系检验。分析结果表明：我国农业科技投入在1～3的滞后期阶段，均不是农业增长的granger匀速；在1～2年的滞后阶段，农业经济增长是农业科技投入的granger因子。从而发现农业经济增长能有效提升农业科技投入力度，但，农业科技投入与进步并未对我国农业经济的有效增长产生作用。
四、结语
总之，我国农业科技投入与农业经济增长两者间存在长期稳定的动态关联，只有加强对农业科技的投入，来推动农业经济的增长，以满足我国对于粮食的刚性需求。同时，积极拓展新模式使我国农业支持策略得到改善与优化，使我国农业科技水平与使用率得到提升，从而促进农业经济增长，以此加大社会于农业科技的整体投入，是实现我国农业现代化的必要环节。
参考文献
[1]吴林海，彭宇文. 农业科技投入与农业经济增长的动态关联性研究[J]. 农业技术经济，2013，12：87-93.
[2]张玉双. 政府农业科技投入与农业经济增长的动态关联分析[J]. 南阳理工学院学报，2009，05：103-105+112.
[3]张红辉，李伟. 农业科技投入与农业经济发展的动态关联机制分析[J]. 科技管理研究，2013，11：149-151+159.
[4]黄敬前. 我国财政农业科技投入与农业科技进步动态仿真研究[D].福建农林大学，2013.
[5]高广阔，柳倩倩. 农业科技投入与农业经济增长的灰色关联分析研究[J]. 技术与创新管理，2014，06：584-589.