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农业科技投入的技术创新效率评价研究

来源:职称论文发表咨询网作者:田编辑时间:2021-09-02 09:45
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  摘要:基于1996—2016年农业科技投入、技术创新成果和农业产值等数据,利用时间序列误差修正模型,对政府科技支出的投入导向度、农业科技投入的创新贡献率和发展贡献率进行了测度,然后实证分析农业科技投入对农业技术创新和农业增长的影响。结论表明:政府农业科技投入的增加对非政府部门的农业科技投入增加有促进作用;农业科技投入对农业技术创新有显著的促进作用,但有一定的滞后效应;农业科技投入增加对农业增长有显著正向影响。依据分析的结论,提出了加强和完善农业科技投入的政策建议。

  关键词:农业科技投入;技术创新效率;农业增长;评价

  0引言

  农业是国民经济的基础,同时具有很强的外部性,因此,政府往往对农业部门采取支持政策保障农业发展。在制度变革和技术革新的长期作用下,农业开始由传统农业向现代农业转型。现代农业是以高科技为核心要素的农业发展形态,农业科技成为我国现代农业发展的重要制约因素。十九大报告提出:“政府要发挥好引导作用,推动农业现代化发展。”《“十三五”农业农村科技创新专项规划》中提出:“十三五”时期,必须加快农业农村科技创新,深化科技体制改革,为农业结构升级、方式转变、动力转换,加快提高农业综合效益和竞争力提供新动能。

农业科技投入的技术创新效率评价研究

  关于农业科技投入与农业科技创新绩效的研究,学界从不同角度、不同方面进行了研究,可以概括为以下两个方面。

  其一是关于农业科技投入对科技进步的影响研究。黄敬前、郑庆昌利用时间序列分析的方法对我国农业科技投入与农业科技进步之间的关系进行了定量研究,指出我国农业科技投入促进了农业科技进步[1]。旷宗仁等和杜娟分别利用描述性统计和DEA模型对我国的农业科技创新投入产出效率进行了分析,提出我国农业科技创新存在产出数量不足、产出难度较大和产出效率较低等问题[2-3]。张跃强、陈池波基于协整检验和VAR模型对财政农业科技投入与农业科技创新绩效水平之间的关系进行分析发现,财政农业科技投入与农业科技创新绩效之间存在长期均衡关系[4]。赵丽娟等基于省级面板数据和面板门槛模型就环境规制和政府R&D投入对我国农业科技创新效率的影响进行了分析,发现政府R&D投入能够促进农业科技创新效率的提升,且存在显著的门槛性。

  其二是关于农业科技投入在农产品价格、收入分配和农业增长等方面的影响研究[5]。俞培果、蒋葵利用农业踏车理论对农业科技投入、技术进步、价格效应和分配效应的逻辑关系进行的理论分析和实证检验表明,农业科技投入主要增加了非农居民的收入,且政府农业科技投入对各大类农产品价格具有负效应[6]。刘玉春等的计量分析则表明,农业科技投入和农民收入之间具有显著的因果关系,且农业科技投入对农业科技进步的影响具有累积效应[7]。张红辉等和刘敦虎等利用计量经济分析都表明,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[8-9]。吴林海、彭宇文对我国农业科技投入与农业经济增长之间的关系进行的实证研究表明,单纯的农业科技投入增加对于农业经济增长的促进作用有限,优化农业科技资源配置更有意义[10]。王维国、刘鑫运用非线性STR模型分析表明,我国农村科技投入与农业增长之间存在动态的非线性关系,并表现出阶段性变化特征[11]。基于农业科技投入与农业科技创新的已有研究,本文从政府农业科技投入的投入导向作用,农业科技投入对农业技术创新和农业增长的影响这三个角度出发,分析与评价我国农业科技投入的技术创新影响。

  1农业科技投入导向度评价

  从事农业科技创新的主体主要有高等学校、研发机构、企业和其他事业单位等。农业科技创新离不开科研经费的支持,农业科技创新的科研经费依据来源部门可以分为企业、政府、国外和其他等4种,见表1。

  由表1可知,R&D活动的经费主要来源于政府和企业,二者约占96%的比重,政府资金约占21%,企业资金约占75%,国外资金和其他资金约占4%。从经费使用的角度看,如表2,企业承担了76.6%的研究工作,政府承担了15%的研究工作,企业提供的资金全部由自己使用,还使用了其他来源资金约1.5%。政府提供的资金大部分由研究机构使用,其次是高等学校和企业,使用得最少的是其他事业单位,不足4%。

  2农业科技投入创新贡献率的评价

  2.1指标选取及数据来源

  由于数据的可得性和可操作性,本部分中的农业指的是广义的农业,即由农林渔牧业构成的大农业。文章使用农业R&D经费内部支出来代表农业科技创新投入,由于统计口径的变化,1996—2011年用的是农业重大创新成果表示农业科技创新产出,2012—2016年用的是有效发明专利表示农业科技创新产出,所以用农业重大科技成果数和有效发明专利数(后文统一称为农业科技创新产出)来表示农业科技创新成果,具体数据见表4。

  2.2实证分析

  从数据的趋势图来看,农业内部R&D经费的支出和农业重大科技成果之间的相关系数为0.847,这说明农业科技创新投入与农业技术创新成果之间的相关性较强,农业科技创新支持力度影响着创新成果的多寡,对农业科技创新投入和农业技术创新成果之间进行回归分析,以农业科技创新投入为自变量X,农业重大创新成果为因变量,利用Eviews软件对二者进行回归分析,结果如表5所示。

  由表5的回归结果可知,农业科技创新成果与农业科技创新投入之间的回归方程为:Y=-31.6+1.52X(1)式(1)表明,农业科技创新投入每增加1亿元,农业重大科技创新成果会增加152项。从回归估计的结果看,模型拟合性良好,调整后可决系数R珚2=0.70,表明农业科技创新成果变化的70%可由农业科技创新投入的变化来解释。从斜率项的t检验来看,远大于1%显著性水平下自由度为19的临界值Te.025[19]2.861,常数项的︱t︱值通过5%显著性水平下自由度为19的临界值Te.025[19]2.093检验,即自变量对因变量有显著性影响,经计算的F统计量为48.29,收尾概率远小于0.05的显著性水平,因此可以拒接零假设,说明回归方程是显著的,即农业科技创新成果与政府对农业科技创新投入之间存在显性线性关系。以上分析说明,回归方程式(1)是值得信赖的。

  3农业科技投入发展贡献率的评价

  3.1指标选取及数据说明

  本部分以农业内部R&D经费支出来代表农业科技创新投入,以农林渔牧业增加值来表示农业增长指标。选取了1996—2016年的数据进行分析,依据生产函数的一般表达形式,假定农业科技创新投入(lnv)和农业增加值(Appr)之间的关系模型如下:Appr=α(lnv)θeμ(2)式(2)中μ表示随机扰动项,表示除了科技创新投入以外其他因素对农业产值的影响。为了计算方便,将模型进行线性化处理,左右两边同时取对数得:lnAppr=lnα+θln(lnv)+μ(3)因此,讨论lnv和Appr之间的关系变为讨论lnAppr和ln(lnv)之间的关系。由于所用的数据是时间序列数据,对二者进行回归分析之前,需要对序列进行相关检验,主要是平稳性检验和协整检验来验证二者之间是否存在着长期均衡关系。

  3.2平稳性检验和协整检验

  序列具有平稳性是时间序列回归的必要条件。本文采用单位根检验对时间序列的平稳性进行检验,先对ln(lnv)和lnAppr进行平稳性检验,检验中含有漂移项,ADF检验结果表明,在1%、5%和10%的显著性水平下,农业创新增加值的对数序列(lnAppr)和农业科技创新投入对数序列ln(lnv)的t统计量均大于其临界值(见表6),所以不能拒接存在单位根的假设,说明时间序列lnAppr和ln(lnv)是非平稳的。然后lnAppr和ln(lnv)一阶差分进行平稳性检验,检验中也含有截距项,ADF检验结果表明,一阶差分序列DlnAppr在5%的显著性水平下平稳,一阶差分序列Dln(lnv)是显著平稳的,由此可以说明lnAppr和ln(lnv)是一阶单整序列,可以对其序列进行协整检验。

  4结论与建议

  对政府农业科技创新投入与非政府部门农业科技创新投入相结合进行评估,就农业科技创新投入与产出相结合进行了实证分析,可以得出以下研究结论:

  第一,政府在农业科技创新方面有一定的引导作用,但效率较低。我国目前的农业科技创新投入结构中,公共部门占主体,企业和农业生产者等私人部门的投入份额较低,这反映政府在创新投入引导方面发挥的作用有限;

  第二,农业科技创新投入对农业科技创新有一定的激励作用,但创新贡献率处于较低水平,这可能是科技投入资金的运营效率和科技成果转化等方面的因素造成的;

  第三,农业科技创新投入对农业增长有显著的促进作用,但在时间上具有滞后性。

  第四,农业技术创新支持政策的瞄准偏差。的科技创新扶持政策涵盖的农业创新成果数量少,企业参与的科技开发成果和管理创新成果不能获得或不能充分获得相应的经济补偿,影响了企业从事农业技术创新活动的积极性。为推进我国农业技术创新的更好更快的发展,应做好以下几个方面的工作:第一,构建多元化的农业技术创新融资体系。可以拓宽资金来源渠道,信贷市场、债券市场和资本市场都应成为农业技术创新的融资渠道,甚至可以探索保险、基金等途径的投入;第二,规范农业技术创新支持的政策导向,不仅要加大对农业技术创新的支持力度,更应该在支持结构方面有所改变,应注重对创新人才和科技转化与应用方面的投入;第三,建立健全农业技术创新体制,除了重大技术攻关,应更加注重研发人才和创新型企业的培养,对这些创新型人才和企业,政府应当给予充分的激励,使之在农业技术创新中发挥更大的积极性。

  参考文献

  [1]黄敬前,郑庆昌.我国农业科技投入与农业科技进步长期均衡关系研究[J].福州大学学报(哲学社会科学版),2013(3):48-51.

  [2]旷宗仁,章瑾,左停.农业科技创新投入产出分析[J].中国科技论坛,2012(7):132-136.

  [3]杜娟.基于DEA模型的我国农业科技创新投入产出分析[J].科技进步与对策,2013(8):82-85.

  [4]张跃强,陈池波.财政农业科技投入对农业科技创新绩效的影响[J].科技进步与对策,2015(10):50-54.

  [5]赵丽娟,张玉喜,潘方卉.政府R&D投入、环境规制与农业科技创新效率[J].科研管理,2019(2):76-85

  江喜林徐小明


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