农业科研投入（共12篇）
农业科研投入 篇1
一、相关理论与界定
1. 农业信贷
农业信贷是指正规的金融组织或者非正规的民间金融组织在广大农村地区发生的存贷款行为, 是充分利用农村闲置资金、解决农业生产融资难问题的有效途径。农村信贷资金主要从商业性农业贷款、政策性农业贷款两个途径募集, 包括面向广大农村的邮政储蓄, 扶持农业发展的农业发展银行, 等等。根据贷款对象, 农业信贷也有广义和狭义的区别, 狭义单指为农业提供的贷款, 广义的也包括对农村地区中小型企业的贷款。本文的数据来自于广义的农业信贷。
2. 农业产出
Gross Domestic Product, 简称GDP即国内生产总值, 是指某特定时期内, 一个国家或者地区所生产的最终产品和劳务的价值, 为评价国家或者地区经济情况的最常用指标, 可以反映特定时期内经济状况, 还能展现经济实力。农业GDP具体指第一产业的生产总值, 是衡量农业产业的最重要的综合性指标, 用以表现某国家或者地区农业实力和规模。本文用农业GDP的数值表示农业产出。
二、实证分析
1. 指标选取与数据来源
本文运用多元线性回归模型来分析我国农业信贷对农业产出的影响, 农业产出为被解释变量Y, 农业信贷投入、农作物播种面积、农业劳动力、农业固定资产及农业机械化水平为解释变量X1、X2、X3、X4、X5。反映农业信贷的指标有农业信贷余额和乡镇企业信贷余额, 本文用二者之和来表示农业信贷余额;反映农业产出的指标有农业产值, 本文用农业GDP来表示农业产出额。本文数据来源于《中国统计年鉴》、《新中国六十年统计资料汇编》、《中国金融年鉴》, 其中农业GDP、农作物播种面积、农业劳动力、农业固定资产及农业机械化水平均可在统计年鉴中直接查询, 表1根据统计年鉴数据整理得到农业信贷投入和农业产出。
数据来源:根据1991年-2011年《中国金融统计年鉴》整理得到
2. 模型建立
根据软件计算结果, 模型中β1为0.516292, 农业信贷投入系数为正, 表明增加农业信贷投入可使农业产出增加, 且农业信贷投入每增加1%, 农业产出就会增加0.516292%, 因此我国应加大对农业信贷的投入, 大力发展农业信贷, 以促进农业生产和农民增收。Β2值为2.368377, 农作物总播种面积洗漱为正, 说明农作物播种面积与农业产出呈正相关关系, 且每增加1%的播种面积, 农业产出就增加2.368377%, Β3值为0.294448, 农业固定资产系数为正, 表明农业固定资产与农业产出也呈正相关关系, 因此增加农业固定资产投入可增加农业产出, 且每增加1%的农业固定资产, 就能增加0.294448%的农业产出;Β3值为-1.208513, Β4值为-0.522665, 农业劳动力系数与技术水平系数均为负数, 说明农业劳动力、技术水平与农业产出呈现负相关关系, 即农业劳动力每增加1%, 农业产出就下降1.208513%, 农业技术水平每增加1%, 农业产出就下降0.522665%, 这一研究结果有悖于常规情况, 根据对我国1990年~2010年的劳动力和农业技术水平进行深入分析研究, 发现这段时间我国农村劳动力都转移到大城市中打工, 农村只剩下儿童和孤寡老人在进行农业生产, 他们不仅体力较弱, 且文化程度不高, 劳动力整体素质降低, 效率下降, 因此出现了劳动力增加农业产出反而下降的现象;而相同时间我国的农业技术并未完全投入到农业生产中, 农业技术并未带来最大化的农业产出, 而农业技术的开发研究耗费了大量投入, 因此在此期间农业技术的研究不会带来最大化的农业成果, 反而会降低农业产出。
3. 统计检验
(1) ADF检验。为验证模型的自变量与因变量是否具有真实意义上的回归关系, 而不是伪回归现象, 对变量进行了ADF单位根检验, 检验结果如下表所示。
注:当ADF的值大于临界值时说明序列不平稳
从表2中可以看出, 取对数后的各变量都不通过ADF检验, 而一阶差分后的各变量都通过了ADF检验, 是平稳的时间序列数据, 模型的自变量与因变量具有真实意义上的回归关系。模型通过了ADF检验, 就可进一步进行协整检验。
(2) 协整检验。协整检验是用来验证两个或多个变量之间长期平稳关系的检验方法, 模型的ADF检验表明模型中各变量是平稳的时间序列数据, 但是否是长期平稳的时间序列数据, 就需要通过Johansen协整检验来进行。
从表3中可以看出, 变量X1统计量为?271.2980, 大于5%临界值95.75366, 因此在95%置信区间下X1与Y之间存在协整关系;变量X2、X3、X4、X5统计量均大于5%临界值, 均拒绝零假设, 在95%的置信区间下均与Y存在协整关系。也就是说我国农业产出与农业信贷投入、农作物总播种面积、农业劳动力、农业固定资产及技术进步存在着长期稳定的均衡关系。
(3) 因果关系检验。协整检验结果表明因变量与各自变量之间存在长期稳定的均衡关系, 但各自变量是否与因变量构成因果关系还需要进行Granger因果关系检验。
由表4中可以看出, 在10%的显著水平下, X1、X2、X4、X5与Y之间有明显影响关系, 存在因果关系, 农业信贷投入、农作物总播种面积、农业固定资产与技术进步是农业产出变化的原因;X3与Y1之间不存在因果关系, 即农业劳动力与农业产出之间不存在格兰杰因果关系。
三、结论
通过对农业信贷投入与农业产出进行多元线性回归分析, 得出农业信贷、播种面积、农业固定资产与农业产出呈正相关关系, 由于1990年~2010年的特殊时期, 农业劳动力与农业技术水平与农业产出呈负相关关系, 且农业信贷投入与农业产出具体的相关系数为0.516292, 即每增加1%的农业信贷投入, 就会增加0.516292%的农业产出。通过对模型进行检验, 得出各自变量与因变量之间均存在长期稳定关系, 且除了劳动力因素外, 其他四个自变量都是因变量的变化原因。
摘要：农业是我国的基础产业, 农业经济发展是我国经济发展中的组成部分, 农业发展的资金来源是农业发展的重中之重, 农业信贷就是资金来源之一。但作为农业发展资金来源之一的农业信贷究竟对农业发展产生多大影响, 国家是否应该大力支持农业信贷发展呢?本文根据我国1990年2010年的信贷投入与农业产出的数据, 建立多元线性回归模型进行分析, 得出农业信贷投入与农业产出呈正相关关系。
关键词：农业信贷,农业产出,多元线性回归
参考文献
[1]王焕春.我国农业投入对农业产出影响的实证研究[D].天津大学, 2010.
[2]宋汉光.农业信贷效率问题研究[D].福建农林大学, 2011.
[3]高云峰, 王子键.西部地区农业信贷投入的产出效应及其比较研究[J].农业技术经济, 2012, 09:35-42..
农业科研投入 篇2
在不与我国缔结或加入的有关国际条约相抵触的情况下，国家对农民实施收入支持政策，具体办法由国务院制定。
第三十八条 国家逐步提高农业投入的总体水平。中央和县级以上地方财政每年对农业总投入的增长幅度应当高于其财政经常性收入的增长幅度。
各级人民政府在财政预算内安排的各项用于农业的资金应当主要用于：加强农业基础设施建设;支持农业结构调整，促进农业产业化经营;保护粮食综合生产能力，保障国家粮食安全;健全动植物检疫、防疫体系，加强动物疫病和植物病、虫、杂草、鼠害防治;建立健全农产品质量标准和检验检测监督体系、农产品市场及信息服务体系;支持农业科研教育、农业技术推广和农民培训;加强农业生态环境保护建设;扶持贫困地区发展;保障农民收入水平等。
县级以上各级财政用于种植业、林业、畜牧业、渔业、农田水利的农业基本建设投入应当统筹安排，协调增长。
国家为加快西部开发，增加对西部地区农业发展和生态环境保护的投入。
第三十九条 县级以上人民政府每年财政预算内安排的各项用于农业的资金应当及时足额拨付。各级人民政府应当加强对国家各项农业资金分配、使用过程的监督管理，保证资金安全，提高资金的使用效率。
任何单位和个人不得截留、挪用用于农业的财政资金和信贷资金。审计机关应当依法加强对用于农业的财政和信贷等资金的审计监督。
第四十条 国家运用税收、价格、信贷等手段，鼓励和引导农民和农业生产经营组织增加农业生产经营性投入和小型农田水利等基本建设投入。
国家鼓励和支持农民和农业生产经营组织在自愿的基础上依法采取多种形式，筹集农业资金。
第四十一条 国家鼓励社会资金投向农业，鼓励企业事业单位、社会团体和个人捐资设立各种农业建设和农业科技、教育基金。
国家采取措施，促进农业扩大利用外资。
第四十二条 各级人民政府应当鼓励和支持企业事业单位及其他各类经济组织开展农业信息服务。
县级以上人民政府农业行政主管部门及其他有关部门应当建立农业信息搜集、整理和发布制度，及时向农民和农业生产经营组织提供市场信息等服务。
第四十三条 国家鼓励和扶持农用工业的发展。
国家采取税收、信贷等手段鼓励和扶持农业生产资料的生产和贸易，为农业生产稳定增长提供物质保障。
国家采取宏观调控措施，使化肥、农药、农用薄膜、农业机械和农用柴油等主要农业生产资料和农产品之间保持合理的比价。
第四十四条 国家鼓励供销合作社、农村集体经济组织、农民专业合作经济组织、其他组织和个人发展多种形式的农业生产产前、产中、产后的社会化服务事业。县级以上人民政府及其各有关部门应当采取措施对农业社会化服务事业给予支持。
对跨地区从事农业社会化服务的，农业、工商管理、交通运输、公安等有关部门应当采取措施给予支持。
第四十五条 国家建立健全农村金融体系，加强农村信用制度建设，加强农村金融监管。
有关金融机构应当采取措施增加信贷投入，改善农村金融服务，对农民和农业生产经营组织的农业生产经营活动提供信贷支持。
农村信用合作社应当坚持为农业、农民和农村经济发展服务的宗旨，优先为当地农民的生产经营活动提供信贷服务。
国家通过贴息等措施，鼓励金融机构向农民和农业生产经营组织的农业生产经营活动提供贷款。
第四十六条 国家建立和完善农业保险制度。
国家逐步建立和完善政策性农业保险制度。鼓励和扶持农民和农业生产经营组织建立为农业生产经营活动服务的互助合作保险组织，鼓励商业性保险公司开展农业保险业务。
农业保险实行自愿原则。任何组织和个人不得强制农民和农业生产经营组织参加农业保险。
农业科研投入 篇3
（一）财政投入规模小效率有待提高。
2002年修订后的《农业法》规定“国家逐步提高农业投入的总体水平，中央和县级以上地方财政每年对农业总投入的增长幅度应当高于其财政经常性收入的增长幅度”，这在法律上对财政农业投入做了明确而具体的规定。2012年，中央财政用于“三农”的预算支出达12286.6亿元，创历史新高。但理论界多认为我国财政支农规模不足、使用分散、效率低下，集中体现在财政支农资金来源“散”、到位“慢”、配套“难”。从各级财政投入看，财权与事权不统一现象严重，中央财政收入占全国财政总收入比重大幅提高，地方政府财权与事权不匹配，地方财政支出压力巨大，多数县级政府对上级财政转移支付依赖严重，乡镇政府基本依靠县财政拨付基本事业费维持机构运转，“吃饭财政”成为普遍现象，加之上级财政支农资金拨付环节的“跑、冒、滴、漏”，加大农业投入力度难以兑现。从各职能部门投入看，农业投入存在多头管理格局，中央直接分配、管理农业财政资金的部门有发改委、科技部、农业部、林业局、水利部、气象局、扶贫办、财政部等多部委，各部委内又涉及各司局、处室，资金下放到地方后又存在职能部门的纵向对接，且重复中央部委的横向流动，从中央、省到地方，财政支农资金的使用与管理呈现纵横交错的“网状”结构和“块状”管理的运行格局。从各种投入方式看，直接投资、补贴、税收优惠等各种投入方式不同程度上存在各自为战、配套性差的弊端，亟待协调以形成合力。
（二）金融投入离农弃农倾向严重。
小规模农业相对缺乏金融投入吸引力。在商业化倾向的中国金融体制改革进程中，大批金融机构已经和正在撤离农村市场，导致农业长期大量失血。从合作金融看，近年来，在监管部门积极引领和大力推动下，农村合作金融机构深化体制改革、加强业务管理、转换经营机制、改善金融服务，作为支农服务主力军地位在改革发展中不断稳固，目前已经发展成为我国县域及乡村机构网点分布最广、涉农信贷投放最多、农村普惠制金融服务贡献度最大的一类机构群体，为促进农业增产、农民增收和农村经济发展做出了积极贡献。但同时，合作金融在组织完备性、监管体系构建等方面尚存改进空间，特别是随着其做大做强，离农倾向也越来越严重，土生土长的农村信用社也呈明显而普遍的非农化趋势。从政策金融看，近年来农业发展银行创新运营模式、集中信贷规模，大力支持水利和新农村建设，农业、农村基础设施建设贷款业务发展势头强劲，促进了农业生产条件改善。但支农范围有限，在种养业大户贷款、企业贴息贷款等业务上仍有待扩展，且资金来源渠道单一，目前农发行信贷资金主要来源于央行再贷款、发行金融债券、企事业单位存款，一定程度上影响了支农规模。从微型金融看，村镇银行、小额贷款公司、资金互助社等微型金融机构发展迅速，但贷款数量、投入规模仍然十分有限。从商业金融看，支农绩效更难如人意。
（三）农业经营者投入意愿不足。
由于农业收益率低，农户、村集体、涉农企业、合作组织等农业经营者作为农业投入的直接提供者和组织者，投入意愿不足。从农户看，作为农业生产基本单元，出于对农业相对经济收益低的忧虑，主观上缺失农业投入积极性，农业兼业化、离农弃农成为一种普遍现象。对投资规模较大、具有公共品特性的支农项目，由于搭车心理，加之对国家支农政策依赖，也缺乏投入动力。从村集体看，自家庭联产承包责任制实施以来，村集体基本不再实质性经营农业，不会有直接的农业投入，且大部分村集体财力薄弱，无力进行村内农业公共设施投入。从涉农企业看，尽管农业产业化建设进程明显加快，涌现出一系列农产品加工、流通、包装等企业，并成为农业投入重要来源，但总体上，企业不是农业的主要经营投入者。从合作组织看，合作组织本质上是农户、集体、企业的联合体，合作组织的投入在根本上取决于农户、集体、企业的投入。
二、加强农业投入综合协调的对策建议
（一）加强农业投入协调。
各类投入协作不够，固然离不开各自利益因素，但更多可归结于协调不力。一是协调各类财政支农资金。针对当前农业投入存在“钱少盘子大”、“撒胡椒面”，使用效率低下，难以突出农业支持重点，整合支农资金成为必然选择。要从源头上加强财政支农资金整合，科学选择支农资金整合平台，按照“资金渠道不变、审批权限不变、使用渠道不变、管理职责不变”原则，统一整合项目申报、资金拨付、监督管理等各环节于同一管理系统内，在上级主管部门监管下，基层可选择以产业项目、区域项目等为平台，整合财政、金融和农业经营者投入。二是协调各类投入主体决策。在充分尊重农业生产者的意愿的基础上，加强各级财政之间的决策协调，加强财政部门与金融部门之间的决策协调，加强政府部门、金融机构、农业经营者之间的协调。各级行政单元可尝试建立健全联席会议制度，在农业委员会等机构基础上建立诸如“农业发展领导小组”来统筹农业投入相关事宜，加强调查研究，充分了解农业生产者的需求，充分尊重农业经营者意愿，明确强有力的牵头部门，加强改革顶层设计和总体规划，加强跨层级、跨部门协作，加强信息沟通，强化层级、部门间交流，搞好综合决策协调。
（二）加大财政投入力度和提高资金效率。
围绕扩大财政投入规模和提高资金效率，一是在明确各级政府农业投入财权事权范围前提下，健全财政农业投入长效机制，贯彻落实中央要求与《农业法》相关规定，坚持财政支农“三个高于”原则，形成农业投入的稳定资金来源；完善土地出让金补偿制度，大幅提高政府土地出让收益、耕地占用税新增收入用于农业的比例。二是合理划分中央和地方在建设现代农业投入中的职责。中央财政应负责全局性、社会性的投入项目，如重大农业科技等。地方政府应负责当地农户无法承担的外部性显著的一些区域性公共产品的供给，中央财政予以适当补助。三是建立激励机制。建立支农项目评估、项目资金追踪反馈和检查监督机制，明确资金供给者和使用者的责、权、利。对有偿使用的支农资金要按项目管理要求确定用途，签订合同，保证按时收回。对无偿资金要严格实行财务报账制。对资金使用效率高的项目单位予以奖励，对使用效率差的项目单位给予适当的经济处罚，取消其再次承担支农项目资格。四是加大对投入资金的监管，加强审计监督，增强投入资金的公开性和透明性，防范资金挪用。
（三）完善财政补偿机制以引导金融投入。
改革完善金融机构涉农业务的财税政策，降低农村金融的经营成本，增加金融投入。一是设立支持农业金融投入的财政专项基金，充分发挥财政资金“四两拨千斤”的杠杆作用，以利息补偿和风险补偿的形式，对农村金融机构在支农业务中的损失予以补贴，减轻农户的还款压力，降低金融机构风险。强化财政激励，支持农业银行、邮政储蓄银行、小额贷款公司、村镇银行、资金互助社扩大经营网点、增加小额信贷。二是完善税收优惠政策。对农村信用社、农村政策性担保公司（基金）实行税收优惠政策，对农业发展银行等非营利的政策性金融机构免税；对支持农业的金融业务实行差别税率政策，将减免税与存贷款比例挂钩。三是完善政策性金融。强化农业发展银行政策性贷款功能，在加强粮食等最低收购价贷款支持的同时，积极扩展农业基础设施与公共服务体系建设等贷款领域。积极发展政府信用担保、农业保险和再保险等。
（四）提高农业收益率以鼓励农业经营者投入。
围绕提高农业收益率，以财政投入为引子，鼓励农业经营者投入。一是加大财政农业基础设施建设投入，发挥国家财政支农先导作用，通过贴息贷款、项目配套补助等激励政策，逐步建立政府主导、社会广泛参与的农业投入新机制，为农业发展打造良好设施环境。二是探索农业工程建设公私合作经营方式，明确产权关系，完善成本分担与效益分配机制，对外部性明显的农业基础设施加大财政支持力度，为支农资金整合提供良好外部环境。三是财政支持农业经营体制机制创新，推动合作社建设和产业化发展，促进土地流转，提高农业规模化、组织化水平。四是提高农产品价格，增加投入农业补贴，完善政策性农业保险，加大贷款贴息力度，搭建产销平台，提高农业收益率，吸引各类社会资金投入。
参考文献：
1.陈阿兴：《论增加国家投入与增加农民收入》，《农业经济问题》，2002年第2期。
2.张悦玲、张晓光：《我国现阶段财政支持农业发展的政策取向》，《农业经济问题》，2001年第10期。
3.姜长云：《县乡财政困难及其对财政支农能力的影响》，《经济研究参考》，2004年第74期。
4.陈池波、胡振虎：《整合财政支农资金的模式构建》，《中南财经政法大学学报》，2007年第6期。
（作者单位：上海理工大学 信阳师范学院经济学院）
新疆科研投入现状及问题分析 篇4
新疆维吾尔自治区十二届人大常委会审议提出, 把强化实施科技创新、加快创新型新疆建设、深化科技体制改革作为发展新疆的关键举措, 利用好新疆地处丝绸之路经济带核心区的优势条件, 抓住机遇, 以全方位、宽领域、多层次的科技合作促进资源的科技转化率。科学研究对国家、区域经济和社会发展的贡献度不断增长, 科研技术的发展可以带动社会、经济又好又快的发展[1]。新疆目前亟待解决的问题, 是如何通过核心技术的自主创新来突破产业升级的瓶颈、实现跨越式发展。本文通过对新疆科研投入现状的分析, 发现新疆科研投入中急需解决的问题, 根据目前经济状况、社会环境对新疆科研投入的发展提出建议。
1 新疆科研投入的现状
1.1 新疆科研经费投入现状 (见表一)
(1) 新疆科研经费投入的变动趋势。2001—2013年, 新疆科研投入呈缓慢增长趋势。2007年新疆科研投入突破10亿元, 相比2001年增加6.8亿元, 增长了3.1倍。2001年到2013年, 新疆科研经费投入增加了42.3亿元, 年均增长率是25%。
(2) 新疆科研投入与国家科研投入比较。2004年, 国家科研投入1966.30亿元, 新疆科研投入6.00亿元, 新疆科研投入与国家科研投入比为0.31%;2013年, 新疆科研投入45.50亿元, 国家科研投入11846.60亿元, 新疆科研投入与国家科研投入比是0.38%。从新疆科研投入与国家科研投入比值可以得出新疆科研投入呈波动性增长。
数据来源:《中国统计年鉴》、《新疆统计年鉴》
1.2 新疆科研投入强度的变动趋势
新疆科研投入强度 (见表二) 是指新疆科研投入与新疆生产总值的比例, 是国际上用于衡量一国或一个地区在科技创新方面努力程度的重要指标。新疆科研投入强度从2001年的0.22%到2013年的0.54%, 提高了0.32个百分点。
新疆科研投入强度与中国科研投入强度比较。科研经费强度是反映产业知识密集程度和技术水平的综合性指标, 也是目前世界上最为广泛的界定高技术产业可量化的指标。国家科研投入强度从2001年的1.10%到2013年的2.08%, 增长了2.08倍, 新疆科研投入强度与国家科研投入强度比从2001年的20.00%上升到2013年的25.96%。可见, 新疆科研投入强度比呈缓慢增长趋势。
单位:%
数据来源:《中国统计年鉴》、《中国科技统计年鉴》、《新疆统计年鉴》
1.3 新疆科研支出结构
新疆科研活动包括基础研究、应用研究和试验发展研究。2001年, 基础研究经费支出2174万元, 应用研究经费支出7328万元, 试验经费支出22568万元。从科研活动经费支出类型可以看出, 试验发展经费支出占年度科研经费支出比重最大, 基础研究经费支出在总投入中所占比重最小。2011年, 基础研究支出20890万元, 应用研究经费支出65632万元, 试验发展经费支出243509万元。由图一可知, 基础研究经费支出、应用研究经费支出和试验发展经费支出都呈增长趋势, 基础研究经费、应用研究经费和试验发展经费支出从2001年到2011年分别增长了9.6倍、8.9倍和10.8倍。
资料来源:《新疆统计年鉴》
1.4 新疆科研资金来源
数据显示, 2011年新疆科研经费投入达到33.0亿元, 其中政府资金为8.81亿元, 企业资金为22.94亿元, 国外资金0.32亿元, 其他资金0.93亿元, 分别占26.69%、69.52%、0.97%和2.82%。
1.5 科研人员全时当量
科研人员全时当量指全时人员数加非全时人员按工作量折算为全时人员数的总和, 为国际上比较科技人力投入而制定2的可比指标。从新疆科技活动人员的数据统计中可以看出, 科研人员全时当量呈增长的趋势, 如图二所示。从2001年的4551人·年到2007年的8832人·年, 增长了1.9倍。2011年研究与试验发展人员全时当量为15440人·年, 相比2001年增长了3.4倍。
1.6 新疆科研成果产出
2010年底, 新疆在国外主要检索工具上被收录的科技论文为865篇, 而全国为320354篇, 新疆在国外主要检索工具上被收录的科技论文篇数仅相当于全国的0.27%。2012年, 新疆国内专利申请量和专利授权量仅为7044项和3439项, 而全国为2050649项和217105项, 新疆专利申请量和专利授权量仅相当于全国的0.34%和0.16%[2]。
数据来源:《新疆统计年鉴》
2 新疆科研投入存在的问题
2.1 科研投入低于国内水平
国家统计局、科学技术部、财政部于2014年10月23日联合发布《2013年全国科技经费投入公报》显示, 科研投入经费占全国比重前六名的为江苏 (12.6%) 、广东 (12.2%) 、北京 (10%) 等, 而新疆科研投入经费占全国比重0.38%。2013年, 新疆科研投入在全国排名倒数第5位, 科研投入强度为0.54%, 与中国的科研投入强度2.08%相差了1.54个百分点。科研投入强度达到或超过全国平均水平的有北京、上海、江苏等8个省 (市) 。新疆科研投入强度在全国排名是倒数第3位。科研投入强度在2.3%~2.6%之间能够最大限度地提高劳动生产率, 持续增长的生产力和技术改进对现代经济的增长越来越重要[3], 新疆科研投入强度关系到新疆科教兴省的实施进程。
2.2 科研经费结构不合理
2011年, 新疆用于基础研究经费、应用研究经费和试验发展经费占新疆科研经费的总量比为6.3%、19.9%和73.8%。中科院院士沈文庆认为, 基础研究投入偏低, 应在基础研究领域加大投入幅度。发达国家的基础研究比值保持在10%以上, 基础研究是国家核心竞争力的源泉, 新疆经济的发展离不开基础研究, 因此在加大对基础研究的投入上应引起重视。根据新疆乌鲁木齐自治区统计局统计结果分析, 新疆科研经费投入偏重于应用研究与试验发展, 基础研究类增速快但所占份额偏低。
2.3 科研资金来源渠道单一
“十一五”期间, 政府、企业、银行贷款和其他机构资金投入是新疆科研经费的主要来源。但从2008年以后, 银行贷款在科研经费中的比重逐渐减小, 主要来源回归到政府资金和企业资金和其他机构投入。政府在投入中的比重与国内平均水平相比差距很大。科技发展以稳定的社会环境和强大的经济实力为前提, 要快速发展科研事业需强大的经济基础做后盾。政府资金来自国家财政科技拨款, 目前占我国科研经费总额的比重不足三分之一。
2.4 科研人员全时当量分配不合理
2011年, 新疆科研人员全时当量总值为15440人·年, 按活动类型分, 基础研究、应用研究和试验发展占新疆科研人员全时当量的比为12.47%、27.74%和59.79%, 用于基础研究的全时当量少于应用研究和试验发展研究全时当量。
2.5 科研成果产出率低
科研投入与产出的关系研究主要集中在两个方面: (1) 专利—直接产出指标。 (2) 经济效果—间接指标。2011年, 新疆高技术产业新产品产值为101583万元, 占工业总产值7105.31亿元的比重为0.14%, 同期全国高技术产业新产品产值为214584141万元, 占工业总产值844269亿元的比重为2.54%, 新疆的高科技产业新产品产值占工业总产值的比重仅相当于全国的5.51%。
3 政策建议
3.1 拓展科研融资渠道
政府的科技拨款和税收减免政策都是促进企业自筹科研投入的有效手段[4], 新疆政府在拓展融资渠道时应灵活发挥政府职能, 以优惠政策吸引企业资金。新疆政府可在丝绸之路经济带、西部建设大环境下, 吸引外企和国内外企业。基于市场的需求选择技术研究的方向、路线及价格要求, 政府起到引导作用, 发挥好企业的组织研发能力。把企业利益与科研项目研发的利益联系起来, 鼓励企业加大对资金的投入。企业成为研发投入的主体, 政府起到了重要的引导作用。
3.2 优化科研结构布局
新疆科研投入结构尚需完善, 基础研究比例低于我国科研支出中基础研究比重的平均值。政府引导企业支持基础研究的投入, 在与科研院所和高等科研院校的合作中开展基础研究, 推动基础研究与应用研究结合。尊重学术研究人员的工作方式, 减少不必要的项目检查评价, 留足充分时间及空间, 努力激发科研人员的创造能力。段庆锋 (2014) 在我国科研投入的空间创新效应研究中指出, 科学研究投入对经济社会的影响会受到地理距离的制约, 基础研究对地区创新具有明显的溢出效应, 经济发达的地区专利创新贡献率高[5]。广大民众及企业单位都可以从政府投入的基础研究获得收益, 各种类型的研究创造的财富是不同的, 无论是哪种类型的研究都将对社会的进步产生积极的影响。
3.3 监督科研经费流向
十二届全国人大常委会第五次会议中提到, 在科研项目资金投入加大的同时, 相关部门对资金使用的监管力度也要不断加强。美国在管理“科研腐败”问题上实行课题管理制度, 经费管理以项目合同为依据。德国拥有一整套完备的核算软件, 对人员成本、消耗成本和运行成本进行明细的核算。目前, 新疆科研事业仍存在没有把资金用到需要的科研项目上的现象, 对科研事业造成很不利的影响。新疆在科研监督上可以借鉴国内外好的案例, 建议政府组建专门的监督小组, 对科研资金的流向进行详细的分类记录, 对资金的账目做到公开、透明。做到对科研经费使用过程中出现的违法乱纪行为应严惩不贷。
3.4 保护科研成果
2013年, 新疆环科院把科研成果纳入年度考核, 不仅保护了科研人员的知识产权而且提高了科研热情。建议政府建立健全有效的知识产权保护政策和法律制度, 在保护科研成果中政府要承担主要责任。建立合理有效的激励机制, 以提高科研人员的创造热情, 保障科研人员的生活质量。根据科研人员项目的研究实际情况, 项目申请单位认真组织项目的申报, 科研人员及时了解项目的申报流程及要求, 保证科研人员有充足的时间申报项目[6]。项目主管部门在对项目的遴选中做到公平、公正、公开, 在保证科研质量的前提下保证科研人员的利益最大化。
摘要：本文基于新疆2001—2013年科学与实验研究投入数据的统计, 并且对新疆与全国的科研经费、科研投入强度、科研产出等方面进行差异比较分析, 发现新疆科研投入存在的不足和问题, 最后在此基础上提出拓展经费融资渠道、加大政府科研投入力度、保护科研人员知识产权等相关政策建议。
关键词：科研投入,差异比较,新疆
参考文献
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[5]段庆锋.我国科研投入的空间创新效应研究[J].科技和产业, 2014, 14 (5) :59-62.
严格监管农业生产化学投入品 篇5
2020年以来，建始县始终坚持以习近平生态文明思想为指导，深入贯彻习近平总书记关于农产品质量安全论述精神，重点围绕全县农药、肥料、塑料薄膜等化学农业投入品，建立健全县乡村三级监管体系，专题研究农业生产化学投入品监管工作4次，加大巡查检查和监督抽检力度，坚持重拳出击，保持严管高压态势，将农业化学品投入减量纳入目标考核，压实部门、乡镇责任，构建形成“横向联合、纵向协作、运行高效”的农业化学投入品管理新格局。确保农业化学投入品科学、规范、合理使用，确保农业生产全域绿色安全。
（一）全方位监管执法到位。
一是深入开展春季农资打假。按照《恩施州农业农村局2020年农资打假专项治理行动方案》要求，县农业综合执法大队组织所属4个执法中队，按照属地管理的原则，对318国道线、209国道线、339省道线的农资经营门店进行了拉网式排查，共出动执法车辆45辆（次），出动执法人员180人（次），检查农资经营门店155家，下达整改通知单13份，已全部整改完毕；关停无证经营门店23家。二是切实落实双随机检查。按照上级统一部署，对农药、肥料、塑料薄膜等农业生产化学投入品进行了随机抽查，目前已抽查农资经营门店115家。三是开展农业生产化学投入品监督抽检。按照州里统一安排，共监督抽检农业生产化学投入品20个，检测发现不合格肥料1个，已进入立案调查程序。四是加大对农业生产投入过程的监管力度。建立健全农业生产“四本台账”（经营主体台账、日常监管台账、检验检测台账、责任体系台账），织密织牢过程监管网络，确保农业生产经营活动“有据可查、清晰可见”。今年以来，共监督检查农业生产主体12个，农业生产基地12个；双随机检查农业生产主体26个，农业生产基地26个。所有受检主体化学品投入均达到上级标准要求。（二）切实减少化学肥料入田。
一是积极推广有机化肥使用。通过政府采购推广商品有机肥0.5万吨，引导带动社会资本推广应用商品有机肥5万吨；积极引导农户使用农家肥，大力推广秸秆还田、绿肥种植等措施，有效地加快了有机肥的利用步伐，目前全县农家肥应用量达6.5万吨，施用面积35万亩。同时，已于宜昌天佑华牧有限公司签订合作协议，投资3600万元建设畜禽粪污及有机废弃物综合治理项目，现在该项目正在进行场地平整。二是依托华中农业大学、省土肥站的技术优势，积极开展新型水溶型肥料的推广应用，达到了肥料减量，提质增效的作用。三是积极创建三里乡枫香树水稻千亩示范片、高坪镇望坪村玉米千亩示范片，加快推广应用“化肥减量增效、绿色高产高效”技术模式，着力减少不合理化肥投入，提高肥料利用效率。目前示范片粮油等主要农作物测土配方施肥技术覆盖率达到95%以上，带动全县化肥使用量减少3%以上。农业科研投入 篇6
《经济》:中国是一个农业生产大国,也是一个农产品消费大国。政府始终高度重视发展农业,坚持把农业摆在国民经济的基础地位。现阶段,政府对农业科技的投入力度如何?
沈志强:在政府的领导下,中国依靠自己的努力成功解决了13亿人口的温饱问题,这一成绩获得了全世界的称赞。但是,农业发展还是存在科技投入不足的问题。“十五”期间,国家对农业的科技投入为80亿元,仅占第一产业增加值的0.093%,占国家财政支出的0.7%,低于全国其他行业科学研究与试验发展经费占全国财政支出水平10倍以上。我国的农业科技投入水平仅为世界倒数30个国家平均数的三分之一,这与我国的农业大国的地位是极不相称的。特别是改革开放30多年来,对地市级农业科技创新平台条件的建设一直没有列入中央和省级财政预算。按照目前的财政体制,国家和省整体上对地市级农业科研单位的投入几乎微乎其微。以2005、2006年为例,农业科技三项费用占财政农业总投入的比重分别为0.8%和0.7%,增长速度为负数。
《经济》:地市农业科技机构经费不足给这些机构的发展带来哪些困难?对整个农业的发展产生了怎样的影响?
沈志强:地市农科院所从事的是应用开发,公益性关键技术、服务性事业,并且取得的科研成果在技术上基本是开放的,难以获得较大的直接经济效益,社会公益类性质比较明显,经费来源主要依靠财政拨款。当前,各级政府特别是中央政府和省政府在地市农业科研单位科技基础平台条件方面没有年度预算,投入严重不足,人才流失严重,地市科技基础平台设施条件极其薄弱,科技创新与成果转化能力严重受阻。科技创新的落后导致了农业科技的落后;农业科技的落后导致了农业增产困难和粮食安全问题的产生,农业经济发展缓慢,农民增收难度增大。如此一来,各地市对所属的农业科研单位的投入更是少得可怜。长期下去,将形成恶性循环,对农业发展极为不利。
《经济》:针对中央和省级政府对地市农业科技机构投入存在真空的问题,您提出了哪些具体的应对办法?
农业科研投入 篇7
关键词：农业科技投入,农业经济发展,经济政策,数据分析,现代化农业
改革农业发展的经济结构, 发挥好科学技术对农业经济发展的推动作用, 稳固农业产业对国民经济增长的基础作用, 提升农民的收入水平是我们对现代化农业的新要求。由于我国对农业科技投入资金的比例较少, 科研人员的流失, 造成了我国科研创新能力的不足。因此, 为了改变这一现状, 学习借鉴发达国家的农业技术, 加强科技经费的投入, 培养科研人才对农业经济的发展有着重要作用。
一、科技投入促进农业经济增长的理论探讨
(一) 经济增长相关理论
亚当·斯密的经济增长理论认为合理的分工有利于促进经济的增长, 通过分工, 可以加强工人对该环节的熟悉, 从而加快了产品生产的进度, 减少因为技术能力的差异而造成的损失, 从而达到资本的积累。
李嘉图的经济增长理论认为收入分配的合理性有利于调动员工的工作积极性, 对经济的增长有着促进作用。他在结合收入分配的基础上, 认为经济增长的源泉要依靠于利润的实现。
新经济增长理论的代表阿罗提出了干中学理论, 他认为技术的进步有利于推动经济的发展, 通过学习提高生产效率, 实现了资本的积累。在此基础上, 卢卡斯提出了人力资本积累增长模型, 进一步完善了新经济增长理论。他认为在现实条件下, 科学技术的进步, 知识的积累和人力资源的高效利用对国家经济的增长有着重要的推动力。
(二) 科技投入相关理论
马克思的技术发展理论提出, 科学技术与经济的发展是相辅相成的, 要处理好两者之间的关系, 生产力的发展离不开科学技术的进步, 要加大对科学技术的投入, 从而保证经济的发展。除此之外, 熊彼特的创新理论肯定了技术创新对经济发展的实际意义, 这有利于维持经济的长期发展。
(三) 科技对经济增长的作用机理
科学技术的发展体现在现代社会的方方面面。随着科技化和信息化时代的到来, 利用好科学技术对经济的促进作用显得格外重要。科学技术的进步要依靠与国家对实验设备、人力的投入, 除此之外劳动者的素质, 劳动工具都对科技活动的过程有着或多或少的影响。科技的投入对经济增长起到间接作用, 在科学研究这项活动中, 科研人员作为主体发挥着主观能动性, 资金和设备作为必要的物质基础, 辅助科研人员的工作进行。
二、农业经济增长现状和问题
(一) 农业经济增长的现状
我国的农业包括农业、林业、畜牧业和渔业。在2004—2014年的数据中, 我们认为农业的发展与我国的农业政策息息相关。从农业结构来讲, 农业所占的比重为50%, 其次为畜牧业, 达到近32%的比重, 渔业和林业则分别占有11%和7%的比重。然而随着社会需求的不断变动, 农业的内部结构也出现了波动的情况, 但总体来看是基本稳定的。
针对农业经济的效益情况, 2004—2014年各个指标都在上升。第一产业的总增加值也出现了一定程度的上浮, 增长速度达到了14%以上。同时, 我们还发现, 在我国从事农林牧渔的人数逐年下降, 由曾经的49%到现在只有30%左右的, 这一现象的出现, 也将推动我国进行产业结构的调整。外加我国在科技上的投入力度不高, 科研能力水平难以促进农业的新发展, 面对新形势下的严峻考验, 使得我国农业发展陷入困境。
(二) 农业经济增长的问题
我国农业经济增长出现了地区发展不平衡的问题, 各个区域由于环境特征、技术水平的影响, 差异较大。在我国东部地区, 农业的发展始终保持着自身的优势, 在农业结构上也优于中西部地区。另外, 我国农业结构并不合理, 这并不利于农业经济的增长。由于农业科技相对的落后, 在成果的转化率上呈现出自己的弱势, 农产品的附加值远远达不到人们的期待, 对于多元化农业的发展有着很大的阻碍。除此之外, 我国农业的高消耗, 低产出, 对农业的发展十分不利。同时, 我国还面临着农业资源的不足, 机械化程度低的问题, 在传统的农业耕作中, 浪费了很多有效的资源, 对环境也产生了新的威胁。
三、科技投入促进农业经济增长的实证分析
在静态实证分析研究方法的基础上, 得出农业科技投入对农业经济增长有着十分重要的贡献。因此, 我国想要实现农业的新发展必须增加农业科技投入。
向量自回归模型对研究科技投入促进农业经济增长有着很好的角度, 他通过改变系统内部的变量来对所有的滞后函数进行模型的构造, 将单一变量的自回归模型应用到多元时间序列中, 组成向量回归自模型。从实证分析的方法来看, 很多研究人员直接从农业科技投入和总产值进行对比, 通过对因果关系的检测得出结论。
实证分析首先要进行的就是单位根检验。由于变量具有比较平稳的特点, 而误差向量满足白噪声序列向量假设, 因而我们要对时间序列的变量进行单位根检验。在此基础上, 我们将通过协整检测, 对农业科技的投入资金进行变量的排序, 发现变量序列的水平值, 在检验过程中寻找出滞后阶数。除此之外, 我们还要建立误差修正模型。误差模型的建立有利于反映时间序列之间均衡情况, 能够将短期偏离长期的均衡做出及时的显现出来, 从而进行修正。因此, 构建我国农业经济增长与农业科技投入序列, 对我们研究农业科技投入与农业经济发展, 以及合理地进行资源配置有着深远的影响。最后, 我们要做的是基于向量自回归模型的脉冲响应函数分析。它可以进一步地为我们解释经济间的相互影响和对冲, 因此我们认为农业科技投入变量是具有随机性的, 变量的不确定性影响了农业经济的发展, 最终也会反馈到自身上。
四、结论和建议
通过上述理论的分析, 我们得出农业经济的增长离不开国家对农业科技的大力支持。科学技术的提高, 在短期内对农业经济的影响也许不是很明显, 但是从长远角度来看, 增加农业的科技投入, 对优化农业资源配置和农业经济增长有着很大的作用。农业科技投入对经济增长的短期影响较小是因为我国农业科技投入的结构还处在成长的阶段, 在政府的主导下, 农业科技投入的回收期还很长。因此, 政府在投资的同时, 更注重的是长远的利益。除此之外, 政府加大对农业的科技投入, 有利于吸引企业积极地参加到农业科研活动之中, 有利于资金的聚集, 从而协助政府完成对农业科技投资的注入, 进一步完善资金投入和实现资源的有效配置。
为了更好地推动农业科技投入对农业经济发展的作用, 改变资源利用效率低的现状, 实现我国农业技术的新突破, 我国政府应该着手与农业科技体制的改革, 逐渐优化农业科技资源的配置, 培养农业科研人才, 从而提高农业带来的经济效益。
本文在采用向量自回归模型的基础上, 结合脉冲响应函数、协整检验等分析方法, 对我国农业科技投入与农业经济增长的相关性展开实证分析, 为优化农业科技投入机制, 促进农业经济增长提供了理论依据。在环境压力和人口压力的现实条件下, 我们要改革农业大增长模式, 加快科学技术对农业发展的推动作用, 保证农业生产的高效完成, 促进农村经济的新发展。
参考文献
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我国科研投入的空间创新效应研究 篇8
科学研究的外部性是其创新效应产生的重要机制,而科技知识的传播与溢出是其外部性的重要途径。最早Jaffe[1]利用知识生产函数对美国州际水平公司专利活动的研究,证实了地理空间因素对高等院校知识溢出的影响,而且在不同行业领域具有不同特征,溢出效应在医药、化学与电子行业存在显著的溢出效应。Anselin[2]等对美国125个大城市的研究,说明高校研究与企业创新活动之间存在重要正相关,在大城市区域高校研究对创新活动溢出效应的范围超过了50英里,直接或间接地影响了企业的创新活动。Audretsch等[3]认为高校的研发溢出受到溢出机制(研究与人力资本)和溢出类型(自然科学与人文科学)的影响,而且这些要素具有空间异质性。Anselin[4]还研究了不同行业高校知识溢出的状况,发现在电子与器械工业则存在显著的溢出,有效的溢出效应扩展到了中心城市75英里以外的地区。Fischer[5]对澳大利亚高科技产业的经验分析,证实了高校是地区创新活动的溢出源,而且其溢出效应超越了行政区域的地理范围,随着地理距离的增加而呈现衰减趋势。
国内也针对我国科学研究的空间格局及知识溢出开展了研究。吴玉鸣[6,7]运用地理加权回归模型研究说明我国省域之间创新差异显著,对高校的溢出效应开展了深入研究,证实了高技术创新行为具有空间相关性。在宏观层面,研发投入及其溢出效应对于我国区域间产生的影响及机理开展了一系列研究[8,9,10,11]。
本文以我国为实证对象,采用地理加权回归模型GWR,分析我国科学研究创新活动的空间异质性,揭示科学研究在空间维度的创新效应格局,探究科学研究的创新机理,最终提出我国科技创新发展有益政策及建议。
1 模型构建及估计方法
1.1 模型构建
科学研究的创新效应指由于科学研究活动产生的有用新知识及创新性成果,而带来的对于社会技术进步甚至经济增长的长期深远影响。科学研究的创新效应与其经济外部性特征有着紧密联系。一方面,科学研究是重要的知识生产过程,产出的创新性知识具有非排它性,决定了产出知识的外部扩散性。另一方面,一般认为科学研究具有公共品的属性,研究的私人收益要远低于公共收益,因此科研投入很大部分来自于政府的公共财政资助。科研的外部性一般被认为是积极的效应,尤其是政府公共投入的基础研究活动,广大的民众、企业及其它组织都可以从基础研究的科学成果中获得收益。
各种科研活动都不同程度地表现为创造新的有用知识、产生新的技术与方法,不论是通过特有的途径还是技术的扩散及溢出,都可能对地区技术创新能力产生积极的影响。借鉴Griliche-Jaffe知识生产函数,构造区域科研创新空间效应度量公式。
I表示第i个区域,BR表示基础研究投入,NBR表示应用研究投入。为了较为全面地度量研究对象的创新水平,创新指标INN选取了两方面的变量:专利数(patent)和企业新产品销售(sales)。专利是相关实证研究中最常见的创新度量指标,但是专利数作为度量指标也存在不足,存在有些企业为了保密对一些创新成果没有申请专利,专利数作为一个数量指标也无法完全反映创新的质量的情况。因此本文还选取了企业新产品销售作为创新水平的度量指标,一定程度上弥补了单纯以专利数作为指标的不足,有利于得到更为全面可靠的评价结果。
模型中的控制变量包括有高新技术产业比重(hitech)、地区规模(scale)、校企合作规模(alliance)和资本存量(captial)。高新技术产业结构反映了地区的产业结构,其值越大说明该地区技术经济越发达,对于技术创新的依赖性越强。地区规模大小是地区的特征项,反映了该地区的客观禀赋资源状况。校企合作规模反映了产学合作的状况,反映了研发活动与经济生产的直接联系,也是科学研究成果溢出的重要途径。资本存量反映了地区经济发展历史水平,任何创新活动都是建立在原有的技术及经济成果基础上,其存量越大越有利于科学研究的创新效应产生并扩散。
弹性系数α和β是待估参数,反映了基础研究和应用研究的创新产出弹性,可以将其视为科研投入的创新效应程度,也是本文重点考察的指标,希望通过考察和比较地区间的产出弹性空间差异性,进而探究科研投入的创新效果及空间格局特征。
1.2 估计方法
当研究样本存在显著的空间相关性时,所讨论的外部创新效应具有明显的空间聚集性。由于知识的扩散及溢出作用,科学研究投入对经济社会的影响会受到地理距离的制约,通常认为这种作用效果会随着距离的增加而衰减。这种空间的效应反映在数量模型上,不但表现为变量的空间相关性,而且可以体现为样本的空间异质性,可能随着空间位置的不同而表现为样本特征的显著差异。因此,采用地理加权回归模型GWR进行模型估计及检验,从空间视角揭示科学研究创新效应。GWR是一种空间变系数回归模型,对每一个空间单元都进行局部的回归分析,得到的结果体现了样本的空间差异性,更加符合区域之间经济行为在空间上具有的差异格局。
在选取不同的因变量情况下,公式中估计得到参数可能存在不同的显著性表现,因此在选定样本的条件下,需要根据回归结果对模型的结构进行调整,因此本文先采用OLS方法进行模型估计,然后依据模型函数与样本数据的拟合效果选取恰当的控制变量组合方式。
2 实证研究
2.1 样本选择及数据来源
为了对前述样本空间相关条件下的评价方法进行验证,选取我国31个省、自治区、直辖市(以下简称省域)作为研究的样本,其中香港、澳门特别行政区和台湾省除外。变量指标的选取及样本数据来源,如表1所示。
对于因变量,分别选取专利申请数(patent)和大中型企业新产品销售占GDP比重(sales)为技术创新的代理变量。高校是基础研究的主要承担主体,因此选取高校基础研究经费内部支出为基础研究投入(BR)的代理变量,相关经验分析也都证实了采用高校的研发作为基础研究的替代变量的可行性。应用研究投入(NBR)选取大中型企业研发投入为其代理变量。高新技术产业比重(hitech)选取高新技术产业占GDP的比重为代理变量。地区规模(scale)选取地区人口数为代理变量。校企合作规模(alliance)选取高校科技活动经费中来源于企业的比重为代理变量。资本存量(captial)选取地区GDP为代理变量。
参考相关的研究,并经过样本数据的分析和试算,确定度量模型因变量滞后期为3年,因变量patent和sales选取2009年数据,其它为2006年。空间权重矩阵是空间计量模型的关键,遵循的判定规则是Rook相邻规则。
2.2 样本空间相关性的检验
为了描述变量的空间分布的情况,首先以中国大陆31个省域作为空间观测单元,对创新效应指标进行地理空间上的描述;然后采用空间自相关的Moran’I来测算创新效应指标在空间上是否存在自相关及集群现象。本文分别以省域专利授权数patent和企业新产品销售sales作为衡量指标,通过空间分布的四分位图、Moran’I指数散点图及聚集图,综合描述我国大陆31个区域的空间相关性,由此说明采用空间计量模型的必要性。
Moran’I指数是检验空间相关性的常见指数,具体到区域创新行为的空间相关性问题上,当空间位置上接近的样本点同时也具有相似的创新特征时,样本整体上就显示出正的空间自相关性;而当空间位置上接近样本点具有不相似的创新特征时,就呈现为负的空间自相关性;而空间不相关则体现为样本创新行为的分布与地理区位特征相互独立。
图1为表征空间自相关的Moran’I指数散点图,其中W_LNPATENT和W_LNSALES分别表示Lnpatent和Lnsales邻近值的加权平均值。图中分为四个象限,分别代表了不同的集聚模式,反映了地区及其与邻近地区的关系。可以看出两个图中,样本点大部分位于第一、三象限,表现出空间正相关性。具体地,Moran’I指数分别为0.381 3和0.212 8,其正态统计量Z值均大于正态分布函数在0.01水平下的临界值(1.96)。变量Lnpatent的Moran’I指数要大于Lnsales,说明地区专利的空间集聚性要更为显著,但是两者仍然保持了较高的空间集群一致性。
2.3 模型选择
为了确定与样本数据拟合效果好的模型形式,先采用OLS方法进行参数估计,根据结果选取恰当控制变量,确定模型的具体控制变量组成。经过模型检验分析,Lnpatent为因变量时,选择控制变量为hitech、scale和alliance;Lnsales为因变量时,选取变量captial为控制变量。
2.4 估计结果分析
以样本为研究对象,用matlab程序对度量模型进行GWR的参数估计,采用拟合效果较好的指数函数计算加权矩阵Wi,Bandwidth为4.4721。为了说明采用GWR模型的合理性,表2给出了分别以Lnpatent和Lnsales为因变量情况下的拟合优度R2及σ值,GWR模型拟合结果的相关指标都获得了一定程度的改善,拟合优度得到提高,σ值得到降低。综合考虑,GWR模型的估计方法更适合于处理变量的空间相关性,拟合的回归函数相对更好地解释了样本的趋势关系。
以专利数(patent)为因变量时,创新效应α的均值为0.248 1,标准差为0.021 2。以均值和标准差为基础,可以将参数结果分为四个等级,即[min,0.248 1-0.021 2)、[0.248 1-0.021 2,0.248 1)、[0.248 1,0.248 1+0.021 2)、[0.248 1+0.021 2,max)。同理,以新产品销售(sales)为因变量,创新效应α的均值为0.201,标准差为0.021 7,可以得到相应的参数等级区间。按照顺序,等级区间分别表示创新效应的水平为高、较高、较低、低,由此得到两个因变量条件下,科研投入创新效应的评价结果,限于篇幅仅给出α的估计结果,如表3所示。
实证结果显示,基础研究投入对地区创新具有明显的溢出效应。基础研究对专利创新(patent)的高贡献主要集聚在以北京、四川等基础研究高投入的地区,这些省域有着相对富集的人才优势,基础研究的高贡献率是产学研的良好互动结果。而基础研究对专利创新贡献低的地区集中在青海、西藏为中心的西部地区,这些省域基础研究投入水平很低,整个经济文化发展都落后与东部,基础的创新效应自然也不显著。基础研究对新产品销售(sales)贡献较为杂乱,没有很显著的整体性分布格局,这也说明了基础研究同经济发展的联系较为间接,对经济增长的影响是长期和潜在的。
另外,应用研究投入对专利创新的贡献率,整体呈现东高西低的态势。体现了东部存在为积极的企业研发活动,而西部企业的研发水平较低,东高西低的分布模式也与我国经济发展的基本格局是一致的。在东部地区,应用研究投入的创新产出弹性系数非常高,该地区是技术创新的富集地区,这与这些地区企业活跃的技术创新活动特征是一致的。应用研究投入对新产品销售(sales)的作用没有很显著的整体性分布格局。
3 结论
农业科研投入 篇9
农业是国民经济的基础,作为一个发展中的农业大国,农业的增长和发展对中国经济的持续稳定增长具有至关重要的影响。近几年,中国粮食和主要农产品产量大幅增长,2010年,中国粮食产量突破万亿斤大关。但另一方面,中国人口约占世界的22%,而耕地仅占世界的7%,人均占有水资源不到世界平均水平的的1/4,农业发展面临着资源与市场的双重约束、经济增长与生态保护的双重压力、农民增收与粮食安全的双重挑战。应对以上问题,必须推进科技进步,才能实现传统农业向现代农业的转变。
Alston等对世界各大洲多数国家的研究表明,农业科研投入强度(指农业科研投入占农业GDP的比重)在1971—1985年间呈普遍上升的趋势。其中,亚太地区(不包括中国)的科研投入增长最快,年平均增长6.7%,发达国家科研投入的年增长率虽然只有4.0%左右,但其基数相当大[1]。王平、杨巍的研究表明,20世纪80年代以来,发展中国家的农业科研投入增长速度和农业科研人员人均科研支出均呈下降趋势[2]。Mc Intire对农业科技投入主体结构进行了研究,发现发达国家的非财政农业科技投入超过了政府农业科技投入,农业科技公共投入的增长速度有减缓的迹象[3]。
对于中国的农业科技投入,主要研究有:樊胜根分别采用可变系数模型和固定系数模型对中国农业科研投入的效益进行了测算,结果表明,中国农业科研投入的年收益率很高,为44%~169%[4]。黄季焜、胡瑞法等认为,中国农业科研投入增长缓慢并开始出现逐步下降趋势[5]。杨剑波的研究发现,中国农业科技投入对粮食产量的影响重大,农业科技投入增加1%将导致粮食产量增加6.28%[6]。宿桂红等采用1990—2006年的年度经济数据对中国财政农业科技投入与农业自主创新能力之间的关系进行实证研究,结果表明,财政农业科技投入与农业自主创新之间存在长期均衡关系,并且有很强的因果关系[7]。梁平、梁彭勇通过建立向量自回归模型的基础,运用脉冲响应函数和预测方差分解,根据1971—2005年中国农业科技投入与农业经济增长的年份数据,发现农业科技投入与农业经济增长之间存在着较强的正向交互响应作用,而且其长期的响应作用程度更显著、更稳定[8]。
2 方法和数据
动态经济学认为,经济变量之间的因果关系往往随着时间间隔的延生而具有逐渐减弱的趋势。为此,针对中国农业科技投入与农业经济发展之间可能存在的滞后结构,将首先研究构建农业科技投入与农业经济发展之间的分布滞后模型(PDL)。Almon提出的PDA模型可以反映被解释变量与不同时期解释变量之间的关系,使静态模型变为动态模型,从而将经济活动的静态分析转化为动态分析。一个PDL模型由三个因素确定:滞后期、多项式次数和约束条件。根据Hendry从一般到具体的方法,先从一个大的滞后期数开始,不对分布滞后做任何约束,然后加入约束看模型的拟合优度是否会随滞后期数的减少而显著降低。PAL多项式次数确定也按此原则进行,对滞后长度的检验根据常用的R2、F、t、DW统计检验准则和AIC、SC最小的检验准则。
在构建PDL模型基础上,检验农业科技投入与农业经济发展之间是否存在协整(Contegration)关系,即变量间具有长期稳定的比例关系。在此基础上,进行Granger因果检验。Grange因果检验的基本原理是:对于两个给定的服从平稳随机过程的时间序列X和Y来说,利用序列X、Y的过去和现在的所有数据来预测Y,如果其预测效果好于单独由Y的过去数据对Y的预测,即如果X是有助于Y预测精度的改善的,则称存在着从X到Y的因果关系。农业经济发展用农林牧渔总产值来体现,它反映一定时期内农林牧渔业生产总规模和总成果;农业科技投入采取农业科技三项费用支出来衡量,包括中国为支持科技事业发展而设立的新产品试制费、中间试验费和重大科研项目补助费。本文的考察期是1991到2006年,共16个年度的数据,有关数据均从《新中国六十年统计汇编》中得到。考虑到消除物价因素的影响,本文直接采用以1991年为基期的农业经济增长指数对历年农林牧渔总产值和科技三项经费数据进行了调整;同时,为了克服数据中的异方差和数据的剧烈波动,对上述指标均取自然对数,分别用LNAG和LNTI表示,有关计算均利用Eviews6.0软件进行。
3 实证检验
3.1 农业科技投入与农业经济增长的分布滞后分析
经过多次模拟实验,滞后期取3、多项式次数取1、采取远端约束条件使大于滞后期后LNTI对LNAG的作用为0,则政府科技投入与企业专利产出的PDL模型总体拟合程度较好,其中,R2为0.9729,Adjusted R2为0.9613,DW值为2.6087,Prob(F-statistic)为0.0000,AIC值为-3.2072,SC值为-3.0625,AIC和SC值最小。各个统计量均通过了显著性检验。经过Almon变换后的估计结果如表1和表2所示。
PDL模型显示,农业科技投入将推动农业经济增长,在不考虑其他影响因素情况下,影响总计为0.4744。农业科技投入每增加1%,当年农业经济将增长0.1898%,第二年增长0.1423%,第三年增长0.0949%,第四年增长0.0474%,影响呈逐年递减趋势。
3.2 平稳性检验
在进行两个变量协整关系检验之前,需要先对两个变量进行ADF单位根平稳检验。表3的结果表明,LNAG和LNTI的原始序列和一阶差分ADF检验统计量均大于10%的临界值,不能拒绝原假设,表明LNAG和LNTI的原始序列和一阶差分序列均存在单位根;但LNAG和LNTI的二阶差分序列的ADF检验统计量均小于1%临界值,说明至少在99%的置信水平下拒绝原假设,表明LNAG和LNTI二阶差分后的序列不存在单位根,为平稳序列,可以进行协整检验。
注:1)检验类型(C,T,K)分别表示所设定的检验方程含有截距项、时间趋势项以及所选的滞后项数;2)N指不包括截距项或时间趋势项;3)△表示差分算子
3.3 协整检验
协整关系反映了变量之间长期稳定的比例关系。协整检验的方法主要有两种方法:一是Engle和Granger提出的E-G两步法检验;二是Johansen和Juselius提出的JJ检验。由于本文分析的是两变量间的关系,故采用第一种方法。首先,使用Eviews6.0软件,用OLS法建立LNFI关于LNTP的长期均衡方程,估计结果为:
其次,用ADF检验残差序列的平稳性,以判定两变量之间的协整关系,结果如表4所示。残差均通过10%、5%、1%三个水平的显著性检验,是平稳序列,因此,LNAG和LNTI通过协整检验,即它们之间存在长期动态关系,农业科技投入是影响农业经济增长的重要因素。
在此基础上,构建ECM模型。多次试验表明,最佳滞后期为2,估计结果如表5所示,其中,R2为0.6564,Adjusted R2为0.5939,DW值为2.1185,各个统计量均通过了显著性检验。
具体协整方程表述为△LNAGt=0.1798△LN-TIt-1+0.6960△LNAGt-1-0.3125ECMt-2。这表明当短期波动偏离长期均衡时,误差修正项将以0.3125的力度反向调整,将非均衡状态拉回到均衡状态。
3.4 格兰杰因果检验
对LNAG和LNTI进行Granger因果检验,分别选取滞后1—3期,结果如表6所示。在滞后期为1—3年中,农业科技投入都不是农业经济增长的格兰杰原因;在滞后期为1—2年中,农业经济增长都是农业科技投入增长的格兰杰原因。这表明,从总体上,农业经济增长可以促进农业科技投入,但农业科技进步还没有有效促进中国农业经济增长。
注:*表示在5%的显著水平下存在Granger因果关系
4 结论
通过PDL模型、单位根检验、协整分析和Granger因果检验,利用农业科技三项经费和农林牧渔总产值增长数据,对中国农业科技投入与农业经济增长之间的关系进行了实证检验,得出以下结论:
(1)农业科技投入是推动农业经济增长的重要因素,二者之间联系密切,农业科技投入在影响农业经济增长过程中存在3期的滞后效应。农业科技投入每增加1%,当年农业经济将增长0.1898%,第二年增长0.1423%,第三年增长0.0949%,第四年增长0.0474%,影响总计为0.4744,但影响逐年递减。
(2)农业科技投入与农业经济增长之间存在长期稳定的动态均衡关系。农业科技投入与农业经济增长之间是二阶单整时间序列,二者之间存在协整关系。当短期波动偏离长期均衡时,误差修正项将以0.3125的力度反向调整,将非均衡状态拉回到均衡状态。
(3)农业经济增长是农业科技投入Granger意义上的原因,但农业科技投入没有有效促进农业经济增长。虽然农业科技投入与农业经济增长当前及之后具有三期的关联性,但农业科技投入与农业经济增长之间还没有形成一种协调互动的反馈机制。
(4)要保障中国农业的稳定发展,必须加大农业科技投入。面临粮食需求刚性增长,农业生产成本刚性上升,土地、水等农业生产资源刚性约束的巨大压力和挑战,中国必须建立逐年稳定增长的农业科技投入机制,从根本上改变当前农业科技投入不足的局面;同时积极探索新机制和新模式,不断完善符合农业科技特点和规律的支持策略,实现农业科技投入水平和使用效率的大幅提高。
摘要：运用动态经济学的分布滞后模型、单位根检验、协整分析和Granger因果检验模型,对中国农业科技投入与农业经济增长之间的关系进行实证分析。结果显示:中国农业科技投入与农业经济增长之间具有三期的关联性,农业科技投入每增加1%,当年农业经济将增长0.1898%,第二年增长0.1423%,第三年增长0.0949%,第四年增长0.0474%,影响总计为0.4744。农业科技投入与农业经济增长之间存在长期的稳定均衡关系,但农业科技投入对农业经济增长的促进作用还不够,二者之间没有形成一种协调互动的反馈机制。要保障中国农业的稳定发展,今后必须进一步加大农业科技投入。
关键词：农业科技投入,农业经济增长,PDL模型,协整分析
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关于农业投入产出的回归分析模型 篇10
一、问题背景
我国是一个农业大国, 稻谷、小麦、肉类、棉花、花生、油菜籽、水果的产量现均居世界第一位, 玉米、大豆的产量分别为世界第二位和第四位, 是名副其实的农业大国。因此, 处理好农产品投入产出之间的关系对推动现代农业发展、“三农”问题的有效解决具有非常重大的意义。
在已知2005年全国各地区农村在乡村办水电站数、装机容量、用电量、各种化肥用量、各种塑料薄膜用量、覆盖面积、农用柴油、农药使用量等主要能源及物质消耗, 以及全国各地区粮食、豆类、薯类、棉花、油料等主要农产品产量统计数据的情况下, 对变量进行分析筛选, 建立合理的模型, 分析我国农业投入产出的关系。
投入产出分析是研究经济系统中表现为投入与产出的各个现象相互依存关系的经济数量方法。农业投入产出则是在既定的工程技术和技术水平条件下, 农业生产部门在生产过程中通过在一定实践内消耗一定量的商品或劳务, 从而生产出一定量的农业生产总值。本文中, 我们采用多元统计分析方法, 通过SPSS对主成分、有效因素进行确定与分析, 从而描述农业中投入与产出的关系。
结合实际我们对投入和产出的因素进行了分析, 从而有针对性地选取所需的主要影响因素并加以分析。根据国家统计局的数据, 我们得到2005年各地区农业主要能源及物质消耗统计数据和2005年主要农产品产量的数据。
农业投入因素分为: (1) 农业能源消耗, 主要包括农村用电量、农用柴油等; (2) 农业物质消耗, 主要包括:各种化肥用量、塑料薄膜用量、农药使用量、有效灌溉面积等。
农业产出因素为:农产品产出, 主要包括粮食、棉花、油料、麻类、甘蔗、甜菜、烟叶、蚕茧、茶叶、水果等。
二、模型假设
该问题适合用多元线型回归模型
基本假设如下:
1. 忽略各种自然灾害对当年农产品产量的影响。
2. 对于各地区固定资产投资差异, 即第一产业基本建设折旧与更新改造, 不算入农产品消耗的范围。
3. 忽略各地区农产品在质量上存在的一些微小差异。
4. 假设所给的数据反映实际情况。
5. 假设地域间农业的技术水平处于一个相当的层次。
三、符号说明
i代表省或直辖市编号, j代表不同农产品的编号, xi代表主要能源或物质消耗的种类编号, zij表示i地区j产品的产量, αj表示农产品j在总产出zij中的系数, yi表示i地区的总产量, βb表能回归模型中的常数项, Bi表示xi的回归系数, ε表示误差项, z表示总产量。
四、模型建立
基于上述的模型假设和符号说明, 模型建立过程如下。
我们分析宏观的农业的投入产出问题, 考虑我国的主要农产品产量受哪几种主要因素的影响, 而得出农产品产量与影响因素之间的回归方程, 从而为我国的农作物生产提供一定的指导作用。
首先对各种农作物进行主成分分析, 确定各种重要农作物的权重, 然后根据上面的权重系数计算总产量, 表达式如下:
设由主要投入和产出因素产生的两组变量分别为x= (x1, x2...xn) 和yi, 那么各个省市投入产出表达式如下:
然后进行聚类分析, 取出具有代表性的省市作为样本。再对产生的样本进行回归分析, 从而确定回归方程中的系数, 从而确定全国投入产出的回归方程的表达式如下:
五、模型求解
1. 主成分分析。
经过对数据的观察我们发现, 麻类、甘蔗、甜菜、烟叶、蚕茧、茶叶这些农产品很具有地域特征, 只在一部分省市有生产, 且它们的产量占总产量的比例非常小, 所以我们选择了粮食 (Zi1) 、棉花 (Zi2) 、油料 (Zi3) 、水果 (Zi4) 四种农产品的产量来计算总产量, 对四种农产品进行主成分分析, 确定各种农作物的权重, 然后根据上面的权重系数计算总产量。
对中的变量αj进行确定, 通过SPSS软件分析可以得到:
对粮食、棉花、油料、水果进行主成分分析后可以得出它们的相关系数, 从表中可以看出, 一个主元素的代表性已接近70%, 在经济分析中, 基本达到要求。
此时可以确定这四种主要农副产品的权重α1=0.906, α2=0.537, α3=0.925, α4=0.894, 即:
zi=α1xi1+α2xi2+α3xi3+α4xi4
2. 相关性分析。
首先, 化肥合计已经包括了氮肥、磷肥、钾肥、复合肥, 农用塑料膜已经包括了地膜用量与地膜覆盖面积, 所以我们选择化肥合计与农用塑料膜这两个大的因素, 而不考虑其中包含的因素。然后我们进行了剩下因素对总产量的相关性分析。
可以得出, 乡村水电站数、装机容量、发电量与总产量的相关性不显著, 而农村用电量、化肥合计、农用塑料膜、农用柴油、农药使用量、有效灌溉、旱涝保收、机电排灌与总产量的相关性显著。所以我们去除了乡村水电站数、装机容量、发电量三个因素对农作物总产量的影响。所以, 我们选择了农村用电量 (X1) 、化肥合计 (X2) 、农用塑料膜 (X3) 、农用柴油 (X4) 、农药使用量 (X5) 、有效灌溉 (X6) 、旱涝保收 (X7) 、机电排灌 (X8) 这八个因变量。
3. 聚类分析。
根据各个省的投入及总产出, 进行聚类分析, 分为三组, 其中第二组和第三组的个数非常少。于是就保留下第一组的数据, 比较具有代表性, 基本上能代表全国农作物的投入与产出情况。然后我们对剩下的省按总产量进行排序, 结合四分位数的思想, 均匀地取出三个省份 (甘肃、陕西、河南) 留作模型的最后检验的样本。
然后对最后剩余的省区 (西藏, 青海, 北京, 天津, 上海, 海南, 宁夏, 福建, 山西, 贵州, 重庆, 新疆, 云南, 内蒙, 江西, 辽宁, 广西, 吉林, 湖北, 湖南, 黑龙江, 安徽, 四川) 进行回归分析。
4. 回归分析。
化肥合计、有效灌溉、旱涝保收的P值均小于0.05, 符合要求。而其他因素不符合要求, 所以需要再进一步做逐步回归分析。
5. 逐步回归分析。
得出影响总产量的最重要的三个因素:化肥合计、有效灌溉、旱涝保收。但是我们考虑到旱涝保收之前的系数为负数 (-0.992) , 与实际经济含义不符, 所以去除这个因素, 再对化肥合计和有效灌溉两个因素做一次回归分析。
6. 回归分析。
最后得出总产量对化肥合计 (X2) 和有效灌溉 (X6) 的回归系数。从而确定回归方程:y=63.628+8.860*X2+0.332*X6
六、模型分析与检验
最后, 我们得到回归方程, 即:y=63.628+8.860*X2+0.332*X6
(其中X2代表化肥合计, X6代表有效灌溉)
下面我们分别做F检验, t检验和代入样本检验。
(1) 用F统计量检验回归方程的显著性步骤如下:
先提出假设
H0::β1=β2=…=βp=0
H1::β (jj=1, 2, L, p) 不全为0。
根据事先给定的显著性水平α=0.05, 确定临界值Fα=Fα (P, N-P-1) 或者计算F值对应的相伴概率值p。若F>Fα或p<α, 就拒绝原假设H0, 接受H1, 认为回归方程显著, 自变量与因变量之间存在显著的线性关系。若F
(2) 回归系数的显著性检验 (t-检验) 。
t-检验的步骤如下:
提出假设
H0:βi=0. (i=1, 2, Lp)
H1::βi≠0. (i=1, 2, Lp)
若假设成立说明Xi对y没有显著的影响, 反之, Xi对y有显著的影响, 在H0的条件下, 由样本数据计算式 (3.2.18) 的回归系数的t-统计量的值。
在给定的显著性水平α=0.05, 确定临界值α, 或者计算t值所对应的相伴概率值p.如果t>t (n-p-1) , 或者p<α, 就拒绝原假设H0, 接受备择假设H1, 认为该回归系数与零有显著差异, 该回归系数对应的自变量与因变量之间存在显著的线性关系。如果或者p>α, 则接受原假设H0, 可以认为该回归系数与零无显著差异, 与其对应的自变量与因变量之间不存在显著的线性关系。经过SPSS的计算, 我们建立的回归方程化肥合计 (X2) 的t值为4.879, P值为0, 有效灌溉的t值为2.228, p值为0.038, p值均小于给定的α, 所以显著。
(3) 最后我们把留作检验的甘肃、陕西、河南三个省的数据样本, 代入回归方程y=63.628+8.860*X2+0.332*X6进行检验。
得到总产量分别为1086.588 (万吨) , 1816.369 (万吨) , 6237.237 (万吨) , 而我们进行主成分分析得到的总产量分别为1061.67 (万吨) , 1801.20 (万吨) , 6250.45 (万吨) , 经过对比, 得相对误差分别为24.9221、15.1735、76.7828, 绝对误差分别为:2.35%、0.84%和1.23%误差很小, 回归方程代表性好。
七、结论
从上述得到的回归方程可以很清楚地看出, 因变量与两个自变量之间的相关程度、拟合程度均达到了很高的水平。从回归方程可以看出:我国的农产品产量主要受化肥合计和有效灌溉的影响, 说明化肥的使用量和有效灌溉已经成为制约我国农业发展的重要因素, 虽然现代机械的不断投入大大提高了生产力, 但现阶段我国农业还是属于高耗、低效型农业, 农田灌溉水的有效利用率只有30%~40% (发达国家已达50%~70%) , 化肥当年利用率仅30%, 因此, 发展节水、节肥的精准农业将是今后我国农业发展的重要方向。尤其在我国农业面临着水资源短缺和用水浪费的双重危机的情况下, 发展节水型农业产业结构, 建立节水型农村经济体系显得尤其重要。政府的财政投入对农业的影响作用是微乎其微的, 资金的利用效率不高.应该予以适时调整, 以适应新世纪我国农业现代化的发展趋势, 即把传统农业转变成为市场化、知识化、生态化、集约化和社会化的现代农业。
八、模型评价和推广
1.通过对粮食、棉花、油料、水果四种主要农产品的产量进行主成分分析得出了农作物总产量, 具有一定典型性, 可以在各个省市地区进行模型的推广。
2.通过聚类分析得到地区间的农产品投入产出差异, 剔除个别投入产出差异较大的地域, 增强模型的有效性。
3.未对产量较少、地域性较强的农作物如烟草、茶叶等进行统计, 优化了模型。
4.本文建立的模型, 依次运用了主成分分析、初步分析、回归分析, 对变量进行筛选、分析以及权重的确定, 具有一定的典型性, 可以推广用于高等教育、企业发展等其他方面的投入产出分析。
5.但这个模型也不是十全十美的, 用主成分分析确定总产量虽有其合理性, 但也并不完全合理, 如果知道每种农作物的价格, 用农作物的总产值可能会更好。
6.如果进行聚类后, 各个组的样本个数比较平均, 可以分别对各个组进行回归分析, 得出几个回归方程。
参考文献
[1].孔朝莉.中国优秀硕士学位论文全文数据库.农业投入产出统计模型建模方法的研究
农业科研投入 篇11
关键词：人均纯收入；农业物质要素；投入产出弹性；门槛效应；农民增收；农业资源配置；现代农民；农业投入；农业产出
中图分类号：F323.5；F327.8；F224.0 文献标志码：A 文章编号：1674-8131（2015）02-0010-07
一、引言
近年来，我国农业产出水平明显提升，农业经济得到飞速发展。随着国内外环境的不断改善，西部地区农业生产要素在技术效率、规模经济、资源配置效率等方面均得到了较大提升（郑循刚，2010）。在农机购置补贴政策的有效推行下，农业机械化水平得到了明显提高，田间式的农业机械化管理模式有效盘活了整个农业生产要素，而农业生产活动整个链条的关键点均离不开农民收入这个核心要素。农民收入作为三农问题的核心（林毅夫，2004），也是统筹城乡发展的落脚点（许广月，2011），农民收入的增加有赖于农业经济发展。随着农业发展阶段的推进，农业生产趋向更优的生产可能性边界离不开农民收入的支撑，主要表现在农业生产要素投入产出弹性受到农业生产要素结构和配置方式的制约，而农业生产要素结构和配置方式又会受到农民收入的影响。农民收入与农业投入产出存在联动效应，农民收入可以影响农民农业生产要素投入行为，充裕的农民收入能够有效解决农业生产过程中存在的周期长、投资量大、风险大等天然难题，农民收入通过有效匹配农业物质生产要素确保农业经济发展步入帕累托改进轨道。同时，农民对农业收入增加的需求也会有效驱动农业投入产出的自发组织效率。因此，从计量模型角度，研究农民收入对农业投入产出弹性存在怎样的传导效应具有重要的理论价值和现实意义。
纵观农民收入与农业发展关系的相关文献，我们看到几乎均为如何通过推进农业发展来实现农民收入增长的研究成果，而关于农民收入对农业发展传导效应的研究文献较少。经过梳理归类，关于农业收入促进农业发展的研究基本上从如下两个视角展开：一是农民收入对农业生产的直接传递效应。李建军和王德祥（2010）通过动态计量模型研究认为，在长期农民收入存在农业生产弹性，且弹性为1，无论是长期还是短期，农民收入的提高对农业发展均具有明显的促进作用；何剑和崔钰雪（2005）通过建立联立方程计量模型研究发现，农民收入对农业投资具有决定性作用，农民收入通过影响农业投资有力促进了农业经济发展；喻平（2003）研究认为，增加农民收入是拉动经济增长的有效手段，指出农民增收是发展农业经济的基础；卢圣泉和朱建堂（2009）通过研究分析认为，农民收入增速减缓不利于农业经济发展，只有农民收入增加才能有效促进农业发展；王性玉和田建强（2010）从农户资源禀赋角度出发，研究指出农户收入通过来自于农户信贷配给的影响对农业产出发生效应；高云峰和王子健（2012）研究认为农业信贷和农民收入的协同作用是提高农业产出的关键。二是将农民收入作为门限变量研究农民收入对农业产出的影响。张宇青和周应恒（2014）通过设置农民纯收入为门限变量，利用江苏地区的面板数据分析表明，农民人均纯收入对农业物质要素投入产出弹性的影响显著，而且农民人均纯收入跨过门限值后农业物质要素投入产出弹性明显提升。
从以上研究文献可以看出，农民收入确实对农业经济增长有较大影响，较高的农民收入会推进农业经济发展。然而，目前的研究还存在以下问题：一是把农民收入和农业经济两个整体进行单独分析，没有析出农业经济具体那些因素受到农民收入的影响，计量分析也比较笼统；二是研究对象更多是全国范围或者是沿海发达地区，针对西部民族地区的计量分析不多，对于西部民族地区农民收入与农业经济相互关系的研究，更多是一些评述性、政策性的文章。因此，我们研究的路径不能仅仅从农业发展促进农民收入这个单向度视角出发，还应该从农民收入的视角出发，研究农民收入对农业生产要素投入产出存在怎样的传导效应。为了探究西部民族地区农民收入对农业投入产出的冲击作用，本文以新疆地区为例，以农牧民年人均纯收入作为门限变量，构建4个单门槛效应估计模型，细致探析农民收入对农业投入产出弹性的影响效果，深入探讨农牧民纯收入对西部民族地区农业产出的传导效应，进而提出有益的政策启示，以破解西部民族地区农业经济发展的难题。
二、模型构建与估计方法
1.门限变量的选取 根据相关文献的研究结果，农民收入对农业物质要素投入量确实存在显著影响。农民收入对农业投入产出的作用机理主要体现在两个方面：一是农民收入在技术层面影响到农业物质要素组合结构。农民收入增加使得农民投入更多之前缺乏的农业要素资源，改变原有不合理的农业要素资源数量搭配，使农业要素资源配置在结构上更加合理，进而增加农业产出。二是农民收入在组织层面影响到农业要素资源配置方式。农民收入增加会促进农民的农业技能、管理方式等的提升，使得传统农民向现代农民转变，现代农民作为管理者能够升级资源配置方式，甚至可以创新资源配置方式，进而增加农业产出。因此，本研究选取农民纯收入作为门限变量，通过估计门限值（即农民收入影响农业投入产出关系的拐点）来刻画农民收入对农业投入产出弹性的影响，以探寻农民收入对农业投入产出的传导效应。
2.门槛效应模型的构建
农业生产要素中的农业机械总动力、化肥使用量和农业用电量可以有效反映农业资本投入，农作物播种面积和有效灌溉面积可以代表土地变量（党超，2011），农林牧渔业从业人员可以衡量农业劳动力投入，产出指标可以用农林牧渔业生产总值表示。因此，本研究建立如下柯布—道格拉斯生产函数：
Y=ALβ1csaβ2fmpβ3fuaβ4aeuβ5eiaβ6
其中，Y表示农业产出，L表示农业劳动力，csa表示农作物播种面积，fmp表示农业机械总动力，fua表示化肥使用量，aeu表示农业用电量，eia表示有效灌溉面积，A为固定的技术水平，β1、β2、β3、β4、β5、β6为各投入变量的投入产出弹性。两边求导得：
lnY=α+β1lnL+β2lncsa+β3lnfmp+β4lnfua+β5lnaeu+β6lneia+μ
为了分析研究变量存在的非线性门槛效应，本研究把农民纯收入（nfi）设置为门限变量。由于农业劳动力在城市化推进过程中存在一定的溢出性和极强的流动性，化肥使用量也受制于生态农业发展要求的约束，因此本研究把lnL和lnfua设置为控制变量，不考虑此两个变量的门槛效应，把lncsa、lnfmp、lnaeu、lneia分别作为核心变量，构建如下4个单门槛效应方程：
lnY=α1lnL+α2lnfua+β11lncsa（nfi≤r）+β12lncsa（nfi>r）+e
lnY=α1lnL+α2lnfua+β21lnfmp（nfi≤r）+β22lnfmp（nfi>r）+e
lnY=α1lnL+α2lnfua+β31lnaeu（nfi≤r）+β32lnaeu（nfi>r）+e
lnY=α1lnL+α2lnfua+β41lneia（nfi≤r）+β42lneia（nfi>r）+e
其中，r表示门限向量nfi的门限值，α1和α2为控制变量待估参数，βij（i=1，2，3，4；j=1，2）表示对于第i个核心变量在第j个门槛环境下的待估参数，e为残差项。通过在门限值处估计出每个门槛效应方程的待估参数来估计农业生产要素投入产出弹性，进而通过对农作物播种面积、农业机械总动力、农业用电量、有效灌溉面积的投入产出弹性的分析，来研究农民收入对农业物质要素投入产出的传导效应。
3.估计方法
针对以上4个单门槛效应估计方程，关于最优门限值的设定，本研究运用栅格法确定最小的残差平方和，即找出最优门限值r=arg SSE（r），其中SSE（r）为残差平方和。
为了验证是否存在门槛效应，本研究采取Hansen（2000）提出的自举样本法进行检验。首先针对门槛效应估计方程建立零假设：
H0：βi1=βi2 i=1，2，3，4
备择假设为：
H1：βi1≠βi2 i=1，2，3，4
建立F统计量检验零假设：F=SSE0-SSE（r∧）δ2（r∧）
SSE0表示不存在门槛效应零假设条件下的残差平方和，SSE（r∧）表示存在门槛效应备择假设条件下的残差平方和，δ2（r∧）表示残差的方差。
建立似然比检验：LR（r∧）=SSE（r）-SSE（r∧）δ2（r∧）
SSE（r）表示零假设条件下的残差平方和。定义LR（r0）>-2ln（1-1-α）时，拒绝零假设，否则接受零假设。其中α表示渐进分布LR（r0）的渐近水平。
三、实证分析
1.样本数据及统计特征描述 本研究为了验证新疆农牧民人均纯收入对新疆农业物质要素投入产出的影响效应，设定农牧民年人均纯收入为门限变量，把农业劳动力、农作物播种面积、农业机械总动力、化肥使用量、农业用电量、有效灌溉面积等6项指标作为投入指标，把农业产出作为产出指标进行模型分析，各变量基本统计特征见表1。其中农牧民人均纯收入和农业产出数据剔除了价格因素的影响，选取新疆14个地州市2004—2013年的面板数据进行分析，数据来源于《新疆统计年鉴》和各地州市统计年鉴。
2.门槛效应检验
本研究运用Stata12.0软件进行估计，为了能够从整体上探析农牧民人均纯收入变动对各农业物质要素投入产出弹性的影响效应，通过建立单门槛效应估计方程减少门限区间数来进行检验与估计，检验结果见表2。从表2可以看出，4个模型均在1%显著性水平上存在门槛效应，其中，3个模型门限估计值都为8 050元，表明当农牧民年人均纯收入处于8 050元两侧时，农作物播种面积、农业用电量和有效灌溉面积的投入产出弹性存在显著性差异。农业机械总动力投入与农业产出间非线性关系的拐点对农牧民年人均纯收入的要求较高，门限值为9 650元，即当农牧民年人均纯收入处于9 650元两侧时，农业机械总动力的投入产出弹性存在显著性差异。
3.估计结果
从单门槛效应模型回归结果来看（见表3），农牧民年人均纯收入对农业投入产出弹性有显著影响。农牧民年人均纯收入跨过门限值时，新疆农作物播种面积、农业机械总动力、农业用电量、有效灌溉面积的投入产出弹性均增加。当农牧民年人均纯收入大于门限值8 050元时，农作物播种面积、农业用电量及有效灌溉面积增加1%，将分别促进新疆农业产出增加0.416%、0.862%和0.215%；而当农牧民年人均纯收入低于门限值8 050元时，农作物播种面积、农业用电量及有效灌溉面积增加1%，将分别促进新疆农业产出增加0.322%、0.733%和0164%。当农牧民年人均纯收入大于门限值9 650元时，农业机械总动力增加1%将促进新疆农业产出增加0.862%；而当农牧民年人均纯收入小于门限值9 650元时，农业机械总动力增加1%将促进新疆农业产出增加0.733%。
4.各地州市的门槛状态
根据8 050元和9 650元两个门限值，我们可以依据2013年的统计数据把新疆14个地州市进行分类（见表4）。乌鲁木齐市、克拉玛依市、吐鲁番地区、哈密地区、昌吉回族自治州、伊犁哈萨克自治州、塔城地区、博尔塔拉蒙古自治州、巴音郭楞蒙古自治州等9个地区的农牧民年人均纯收入已经超过8 050元；阿勒泰地区、阿克苏地区、克孜勒苏柯尔克孜自治州、喀什地区及和田地区等5个地区农牧民年人均纯收入低于8 050元，其中阿克苏地区农牧民年人均纯收为7 875元，即将进入8 050元的门槛，而
其他4个地区离8 050元门限值还较远。乌鲁木齐市、克拉玛依市、哈密地区、昌吉回族自治州、塔城地区、博尔塔拉蒙古自治州、巴音郭楞蒙古自治州等7个地区农牧民年人均纯收入同时也跨过了9 650元的门槛，其他7个地区则未跨过9 650元的门槛。进而表明：乌鲁木齐市、克拉玛依市、哈密地区、昌吉回族自治州、塔城地区、博尔塔拉蒙古自治州、巴音郭楞蒙古自治州等地区的农业机械总动力的产出弹性与其他未能跨过9 650元门限值的地区存在明显差异，乌鲁木齐市、克拉玛依市、吐鲁番地区、哈密地区、昌吉回族自治州、伊犁哈萨克自治州、塔城地区、博尔塔拉蒙古自治州、巴音郭楞蒙古自治州等地区的农作物播种面积、农业用电量、有效灌溉面积的产出弹性与其他未能跨过8 050元门限值的地区存在明显差异。
5.农牧民纯收入对农业投入产出的传导效应
以上实证分析表明，农牧民人均纯收入对农业投入产出确实存在显著传导效应。这种传导效应主要体现在两个方面：一是农牧民人均纯收入作为催化因子通过改变农业生产要素配置比例来影响农业生产要素的投入产出弹性，农牧民收入的提高会有效增大农户对资本性物质要素的投入力度，如加大对农业机械的购入和使用数量、增加农地有效灌溉次数和扩大耕作面积（由于新疆大多数地区农牧民拥有的耕地面积大，闲置农地现象普遍存在），甚至会承包更多农地实现规模化农地耕作。二是农牧民人均纯收入的增加为农牧民提高技能提供了更多机会，农牧民收入的增长可以促使其积极参与各类技能培训项目，可以加入农机专业合作组织、农机专业公司、农机协会等学习农业机械操作技术和维修技术，提高农业机械利用率；可以掌握更多作物栽培技术；可以学习掌握一系列设施农业技术，扩大设施农业种植比重，进而实现最大化农地产出效率的目的。
四、结论与政策启示
本研究运用门限回归模型对新疆14个地州市2004年至2013年的农业投入产出弹性进行了测算，把农牧民年人均纯收入作为门限变量，采取Hansen提出的门限回归法构建4个单门槛效应估计模型，估计和检验了新疆农牧民年人均纯收入与农业投入产出关系的门槛效应。实证结果表明：在样本时期内，农牧民年人均纯收入对农业投入产出弹性有显著影响，并具有显著的门槛效应，农业物质要素投入与农业产出间存在非线性关系；农牧民年人均纯收入跨过门限值时，农作物播种面积、农业机械总动力、农业用电量、有效灌溉面积的投入产出弹性均有明显增加。具体来说，当农牧民年人均纯收入高于8 050元时（乌鲁木齐市、克拉玛依市、吐鲁番地区、哈密地区、昌吉回族自治州、伊犁哈萨克自治州、塔城地区、博尔塔拉蒙古自治州、巴音郭楞蒙古自治州等地区），农作物播种面积、农业用电量、有效灌溉面积的投入产出弹性明显高于其他未能跨过8 050元门限值的地区；当农牧民年人均纯收入高于9 650元时（乌鲁木齐市、克拉玛依市、哈密地区、昌吉回族自治州、塔城地区、博尔塔拉蒙古自治州、巴音郭楞蒙古自治州等地区），农业机械总动力的投入产出弹性明显高于其他未能跨过9 650元门限值的地区。因此，农牧民人均纯收入的提升有利于新疆农业产出的增加。
根据以上研究，农牧民人均纯收入对农业投入产出具有显著的门槛效应，农牧民收入对其农业生产要素投入行为有显著影响。因此，在新疆农业现代化发展进程中，农业发展层次的提升有赖于农牧民人均纯收入的提高，较高的农牧民人均纯收入有利于优化农业资源配置方式，可以实现农业资源配置结构的合理调整和升级。提升农牧民人均纯收入，要开拓农牧民增收思路，创新农牧民增收路径，高效执行农牧民收入倍增计划。可以采取直接与间接相结合、初次分配与二次分配并重的方式来提高农牧民人均纯收入，不仅要从直接层面提供和增加农牧民增收的条件和机会，不断优化农牧民直接收入补贴机制；而且要从完善农牧民社会保障制度、改善农业生产条件、优化农村金融服务等方面确保农牧民能够有充足的资金额度配置在农业领域；同时，还应研究和解决农牧民财产性收入问题，拓宽增加农牧民财产性收入的渠道，稳步增加农牧民财产性收入。要建立农业生产成本与农产品价格、农业生产成本与农业补贴的联动机制，完善农产品价格与农业生产资料价格、农业生产要素价格以及农民生活消费价格协调挂钩机制，切实实施新疆农作物良种补贴、农资综合补贴、农机具购置补贴、种粮农民直接补等农业“四补贴政策”，确保农业生产要素投入保障制度得到进一步完善，使得农业经济发展保持在健康合理的发展轨道上。尤其要把新疆南疆地区农牧民收入的增加作为盘活整个新疆农业生态圈的首要任务，把和田地区、喀什地区、克孜勒苏柯尔克孜自治州等农牧民人均纯收入较低的南疆地区作为重点扶持对象，努力提升南疆地区农牧民收入水平，实现南北疆均衡发展，这不仅是全疆农业经济发展的需要，也是保持新疆社会稳定和长治久安的治本之策。
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农业科研投入 篇12
关键词：农业科技,经济增长,动态关联性,分析
0引言
随着社会的快速发展,人口持续增长,环境不断受到污染,这些无形的压力迫使我们需要对农业发展方式进行有效转变。但我们从哪方面能够转变农业发展方式呢?投入对农业科技的加大就是一个有效途径,它能够将传统农业发展模式进行改变。通过2012年出台的一些关于加快发展农业科技创、增加农产品供给保障能力的等一些宏观调控性文件,我们可以看出国家下一步打算对农业科技创新增加投入,从而促进保障农村经济发展。我们既然想要弄清农业科技投入与农业经济增长的关系,探索他们之间的相互影响,就需要对农业科技投入与农业GDP增长之间的动态关联性进行查看。本文以农业科技投入与农业经济增长相关数据为依据,运用格兰杰因果关系检验、单位根检验、脉冲响应函数等多种方式,分析论证农业科技投入与农业经济增长的动态关联性,为促使今后农业经济的快速增长奠定基础。
1农业科技投入的重要性分析
近几十年来,国内外学界持续关注着科技投入与经济增长之间的关系,例如:Griliches通过计量经济学方法,计算出了美国杂交玉米技术的投资回报率;Robert E.Evenson通过分析比较国际农业科研投入回报率,对全球数百项农业科研进行考察,计算出了高达49%的全世界农业科研投入回报率;张晓慧等通过实证分析法,论证出了科技进步对农村的影响巨大,不但影响着各部门劳动力从业量,而且影响着农民家庭收入,转移了农村居民劳动力。与上述相同的案例,数不胜数。虽然由于形式多样的研究方法和不同的统计口径导致对农业科研回报率的结论有所差异,但最终得出的统一结论是农业经济的增长很大程度上需要依靠农业科技投入。
2科技投入对农业经济增长的促进作用分析
想要促进农业经济的增长,关键措施就是对农业科技投入的增加,使传统农业发展方式得以转变。但目前我国仍然为发展中国家,财力相对薄弱,有限的投资能力局限了当前农业科技的发展空间。与此同时,投资大、风险高、周期长等特点导致社会资金难以有效的投入到农业科技发展中来。所以,面对当前困境,我们除了通过对农业科技投入的增加来促进农业经济增长以外,最重要的还要对农业科技资源配置进行优化。
2.1研究方法
近年来,我国有部分科研工作者参与到了农业科技投入与农业经济增长之间关系的分析论证,但却是只有很少的一部分人,而参与到政府部门关于农业科技投入与农业经济增长关系的实证研究,更是少之又少。我们可以从相关研究的分析论证方法看出,部分人员是通过农业科技投入和农业总产值的数据分析,检验其因果关系;另外还有一部分人员的对农业科技投入与农业经济增长关系的研究,是通过VAR模型来完成的。由于VAR模型的分析结果相对比较准确,所以利用VAR模型的构建,我们通过脉冲响应函数进行科学论证,分析农业科技投入与农业经济增长的动态关联性。其中:公共农业科技投入用“ASTT”代表,农业用“AGDPR”代表,农业经济增长指标用“GDP”表示。另外,为了数据的准确性,本文还增加了两个步骤,即:协整检验(ADF检验)和格兰杰因果关系检验。
2.2实证分析
(一)单位根检验
本文农业科技投入变量序列和农业GDP变量序列的水平值通过ADF检验计算出来,通过SC准则我们可以确定检验过程中的滞后阶数。在农业科技投入中,投入变量序列属于非平稳的,农业经济增长变量序列也属于非平稳的,但我们可以通过一阶差分看出来,序列单位根是不存在的,属于平稳序列,所以得出结论:公共农业科技序列和农业经济增长序列都是一阶单整序列。
(二)ADF检验
根据上述的结论我们可以看出这些数据符合进行ADF检验的条件。在对序列LASTT和LAGDP进行协整检验时,EG两步法更加适合在这个检验中使用。我们可以使用最小二乘法计算出序列LASTT和LAGDP的长期线性均衡关系:
在这个方程中,相应估计量的t统计值通过括号内的数据表示。通过上述回归方程我们可以看出,农业科技投入对农业经济增长产生着比较大的影响,前者对农业经济增长的弹性高达0.6823。虽然有影响,但如果公共农业科技序列和农业经济增长序列之间存在协整关系,我们通过单位根检验,可得出序列:
从上面这个方程式可以看出,-2.3105为协整值,它与-1.9534临界值相比较,协整值并没有高于临界值,这说明残差序列不存在单位根,它属于平稳序列。从上述数据我们能够看出,我国的农业科技投入和我国的农业GDP之间存在长期稳定关系。不仅时间序列之间的长期均衡关系能够通过误差修正模型(ECM)显现,而且还可以通过ECM反映短期偏离长期均衡的修正机制。
我们从模型结果可以看出,农业科技投入变动1%,农业经济增长同步变动0.0488%,与上述0.6823的弹性相比较而言,农业经济增长依靠农业经济投入,农业科技投入影响着农业经济增长,而且长期影响更加值得关注,它远远大于短期影响。
(三)Granger因果关系检验
从上面的分析中我们可以看到,与农业经济增长之间存在长期的均衡关系是,但它们之间是否存在因果关系就不得而知了,所以还要通过因果关系检验来证明。通过对LAGDP与LASTT之间的Granger因果关系检验结果可以看出,在5%的显著性水平上,农业科技投入是的格兰杰原因;但是在1%的显著性水平上,农业经济增长是农业科技投入的格兰杰原因。
(四)VAR模型分析
独特的动态结构性质使得VAR模型在对各种经济冲击对经济变量形成影响的分析过程中广泛应用,因此,我们利用脉冲响应函数,来识别GDP的变量扰动或者是科技投入的变量扰动,通过VAR模型是如何对其他变量产生影响的。我们在建立VAR模型时,可以根据协整检验结果中的平稳性序列构建脉冲响应函数曲线。在曲线中,脉冲响应函数的追踪期通过横向坐标表示,预定为10年;一个变量对其他不同变量的响应程度通过纵向坐标表示,响应函数的计算值通过实线表示。
通过VAR模型的分析得出:农业科技投入对农业经济增长影响刚开始不明显,属于正向响应,不过随着时间的推移,随后的几年内,持续保持着负向响应状态,特别是在前6年中,农业科技投入对农业经济增长影响逐渐加剧,但在第7年开始,负响应逐渐稳定下来。
通过农业科技投入对农业农业经济增长的变量扰动响应状况来看,前期它们之间的影响不明显,而且属于正向响应。但是,在随后的几年间,一直保持负向响应状态,而且前6年的负响应呈现缓慢加剧之势,逐渐趋于稳定的负响应从第7年开始出现。通过上面所述可以看出,农业科技投入持续正向影响着农业的经济增长,这种影响可能在短时间内无法显现,但站在长远的发展角度来看,加大对农业科技的投入,不仅能够在短期内拉动农业经济增长,而且长期内效果更加明显稳定。
3结语
在今后的农业发展中,我们要把资金投入和资源配置统筹规划,它们对国家科技发展水平提升具有重要意义。我国农业科技发展滞后的主要原因就是投入不足,但低下的资源利用效率和不合理的资源配置也对我国农业科技发展产生了严重影响。推动农业科技体制改革,合理优化资源配置,是今后一个时期推动我国科技发展的重要举措。
参考文献