农业科技资源与农业经济发展关系的实证研究
一、前言
一般来说，对于农业经济发展和农业科技资源之间的关系的分析，可以使用时间序列这一分析方法进行。所谓时间序列，是指利用ADF检验法对经济增长、机械总动力、人员技术以及开发科研经费进行检验，确定单整阶数，再利用E-C两步法检验确定协整关系，在通过修正模型建立，考察二者之间短期动态关系，从而达到实证研究的目的。
二、协整关系和数据模型建立
在农业研究当中，将农业科技资源和农业经济发展作为两个变量进行研究，其中农业科技资源可以分为农业技术人员（H）、农业机械总动力（M）和科研经费支出（RD）这三个方面，而农业经济增长（Y）指标主要来源与农林牧副渔以及其服务业的农业总产值。
在计算当中，数据来源主要参照《中国农村统计年鉴》及《中国科技统计年鉴》、这两部文献，为了避免在计算当中因数据缺少而产生异方差现象，部分地方可能会采用插值法进行补充，同时增加了变量之间的对数变换，利用Eviews方法实例分析，将变换后新变量标记为LNH、LNM、LNRD以及LNY。[1]
（一）协整关系方程与协整检验
前文中所提到的四个变量都是二阶单整变量，因此在验证过程当中，可以选择使用johansen协整检验方法，试证明LNY与其他三个变量之间的协整关系。通过对于各序列线性趋势和截顶距滞后阶数检验我们看出，5%显著水平下，根检验和迹检验所具有的最大特征表明四个变量具有协整关系。
（二）数据模型建立及应用
对于相关要素之间的相同或者不同关系的判断，需要应用到关联度分析法模型。在当今学术界的多种模型算法当中，邓氏关联度分析法最为具有广泛性，同时也是相对而言最为成熟的一种算法。利用邓氏算法可以进行相关因素比较量时仅仅对同一系列的关联程度大小进行比较，并由此直接反映出同一序列密切程度。[2]
邓氏算法具体流程如下：首先将系统特征行为设定为序列Y，并有Y1，Y2，Y3，Y4……Yn，相关因素序列设置为X，则有X1，X2，X3……Xm，满足Yi（1≤i≤n），Xj（1≤j≤m），时间段相同时，二者为子母序列，选取指标无线刚化，转换原始数据格式，对各个指标进行比较。从而得出茶树列表：Δijk=│Yi（k）-Xj（k）│。
据《中??统计年鉴》2014对东部十一个省的农业产值评估结果，根据邓氏算法进行量化处理，可以得出结论。[3]从2011至2015年这五年之间，农业新产品数量和农业新科技成果授权以及农业科学论文之间有着如下数据。2011年分别为-0.36、-0.55、-0.76；2012年分别为0.09、0.04、-0.31；2013年分别为0.72、-0.17、1.05；2014年分别为1.50、 0.71、 1.75；2015年分别为1.72、1.02、1.10。关联系数与关联度评价。
利用关联度计算公式可以得出，与地区农业经济发展关联度分别为农业科技授权数量关联度为72.54%，农业新品数量关联度为56.24%，农业科学论文数量关联度为63.83%。根据灰色关联度评判标准：0 ～ 0.35为弱关联，0.35 ～ 0.65为中关联，0.65 ～ 1为强关联，其中农业科技授权和农业科学论文数量与地区农业经济发展为强关联，从而可以证明农业科技创新有利于农业经济的发展。
三、回归残差方程以及单位根、格兰杰因果检测
（一）回归残差临界值
由于时间序列当中经济数据的不稳定性，时长会出现“伪回归”现象，因此需要对两个变量采取普通最小二乘回归，[4]利用回归方程得出结果：lnLNY=4.138410+0.144251lnLNRD+E，其中E为估计回归残差。通过对于回归残差临界值比较我们可以得出表1：
由此可以看出，对于农业经济发展来说，科技人力资源和财力资源的投入可以起到发展作用，但农业机械总动力的发展对农业经济发展的影响并不显著。
（二）利用ADF的单位根检测
对于单位根的检测来说，最常用的检测方法就是ADF检测法。ADF检测法依照单位根变量的原始序列，一、二阶差分序列，5%显著水平下，变量单位根的假设非平稳。经测量，LNH、LNM、LNRD、LNY的ADF检测结果统计分别为-0.4617、0.3366、-4.9886、-6.3093，而P值则分别为0.88、0.97、0.0013、0.0001。从这当中我们可以看出，LNH和LNM具有不平稳性，而LNRD和LNY相对平稳。
（三）格兰杰因果检测确定滞后阶数
上文叙述了农业科技资源和农业经济发展之间存在均衡关系，而其是否具有因果关系则需要进一步进行测定。利用格兰杰因果检测方式对其滞后阶数进行明确，一次来断定二者之间所具有因果关系。对于滞后阶数可以使用AIC的最小值进行测量，通过测量我们得出，农业技术人员的增减都会直接影响农业经济的发展，而对于原假设来说，5%显著性水平之下，农业科技活动对于农业经济发展来说具有单项格兰杰因果关系，因此可以表明农业科技活动的经费支出会造成农业经济发展较大的波动。[5]
四、结语
我们对于农业科技资源和农业经济发展进行了变量研究，通过精确的模型建立和公式计算，得出了二者在不同阶段所具有的影响不尽相同，科技资源当中对于人员和专利的要求比较大，影响也较深；而农业新品的产出影响相对较小。
（作者单位为原沈阳军区通北第一农副业基地）
