农业科技投入对农业产出的影响(精品).docx
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1、农业科技投入对农业产出的影响一、问题的提出随着知识经济的不断深化发展,科技投入因素在经济增长中的作用日益显著,目前已经成为决定经济增长的举足轻重的因素。湖南省作为中部省份之一,目前正在大力推进“两型社会的建设。但是两型社会本质上是一个综合性的体系,需要从教育、文化、经济、环境保护等各个方面都到达“资源节约型、环境友好型这样的两型要求,在此我们只从两型经济及两型产业的视角来进行关注。发展两型产业离不开两型农业的支持,而假如没有绿色农业、有机农业、生态农业等当代农业的快速发展,两型农业就无从谈起,进而建设两型社会就不可能获得圆满成功。但是绿色农业、有机农业、生态农业这样高度发达的当代农业迫切需要高
2、水平农业科技的作为其强大的动力。而湖南省作为一个农业大省,却一直不是一个农业强省,尤其是农业高层次、高水平科研科技成果目前比拟稀缺,这种稀缺的背后本质上凸显的是湖南省高水平科技人才的匮乏。因而本文试图通过理论和实证相结合的分析方法,研究湖南省省农业科技人员投入与农业产出之间的动态关系,试图为湖南省进行农业强省、科技强省提供理论上的根据。二、模型构建本文的实证分析是建立在向量自回归模型的基础之上的。向量自回归模型最早是由经济学家首先于年创立。而且,经过几十年来其他学者的不断改良,关于模型的研究建模已经从最初的二维模型拓展到如今的越来越复杂的多元维度模型,在经济学研究领域已经得到极为广泛的应用。如
3、实践中有很多问题要分析多个变量之间的动态互动关系,即通过数据反映变量之间的动态变化,把握其规律,此时就能够利用模型来进行研究。模型是基于数据的统计性质来建立模型,其思想是把模型中的外生变量视为所有内生变量的滞后值的函数,然后基于此来构造模型。其整体上是多方程模型。一般模型形式如其中,为维内生变量向量,为维外生变量向量,及是待估的参数矩阵,内生变量和外生变量分别有阶与阶滞后期,是随机扰动项,其互相之间在同期能够相关,但是不能有自相关,而且不能与模型的右边变量相关。整个模型能否平稳要根据整个系统的平稳性条件,即计算其特征根多项式的值。通过计算特征根倒数的模,假如特征根倒数的模大于或等于,则讲明该模
4、型是不稳定的,需要重新建模;反之小于,则表示模型平稳,能够进行下一步的实证分析。由于本文只分析二个变量之间的动态关系,且无其他外生变量的影响,因而基于所建立的模型可进一步简化。三、数据的来源及其描绘在选取变量时,考虑到数据的可获得性及连续性等因素,最终选取年湖南省农林牧渔总产值作为衡量产出的被解释变量。而关于科技投入大致有两种表征方式:一种是科技资金的投入,包括科研资金投入及技术推广资金投入总和;另一种是科技人员的投入,包括科研人员的投入及技术推广人员之和。本文根据湖南省的详细情况,采用第二种表征方式,选取年的湖南省农林牧渔业国有单位与集体单位农业技术人员总人数作为解释变量来衡量湖南省农业科技
5、投入的指标,样本数据共个。其中,湖南省农林牧渔总产值数据来源于年的(中国统计年鉴),湖南省农林牧渔业国有单位与集体单位农业技术人员数据来源于相应年份的(湖南统计年鉴)。为了消除通货膨胀对数据的不当影响,本文以为基期,采用农林牧渔业总指数对湖南省农林牧渔总产值的名义值进行调整,用名义值除以农林牧渔业总指数,得到实际的湖南省农林牧渔总产值,然后对实际的湖南省农林牧渔总产值及农业技术人员总人数取自然对数,处理后的变量名分别表示为及。这样处理既能够减小数据的剧烈波动,又能够消除异方差带来的负面影响,并且这种变换也不会改变变量间的长期平衡关系和短期动态稳定关系。四、模型及实证结果分析一平稳性检验在进行协
6、整检验之前,必须先检验变量能否平稳,假如变量不平稳,就可能出现伪回归现象。本文采用由和基于检验法进行修正而构成检验。本文通过检验方法,利用软件对湖南省农林牧渔总产值和农林牧渔业国有单位与集体单位农业技术人员总人数进行平稳性检验,检验结果如表一所示。检验结果表明,和的值均大于的临界值,因而是非平稳的,但其一阶差分的值均小于的临界值,能够视为是平稳的,即和都为一阶单整序列,能够进一步检验和之间的协整关系。二协整检验根据单位根检验结果知和均为一阶单整序列,因而能够进行协整检验。我们使用两步法进行协整关系的检验。首先对时间序列和作回归的估计,得到表二的回归结果。从上述回归结果可知,模型的拟合优度较高,
7、到达,讲明回归方程的拟合优度比拟完美,多个参数的检验也非常显著,讲明回归统计的整体性质较好。假如从经济意义上来解释以上的长期平衡关系就意味着,从年到年年以来,我国的农业科技投入增加,则推动农业经济产生的高速增长,也意味着假如增加农业科技人员投入,对农业产出的回报是相当可观的,所以湖南省的农业科技人员与农业产出之间的相关关系非常显著。但比拟低,与的判定标准有较大差距,讲明残差序列可能存在着自相关性,必须进一步对其残差序列进行平稳性检验,判定回归估计模型能否讲明两个变量之间存在长期平衡关系。对残差的平稳性进行单位根检验,结果如表三所示。进一步通过单位根检验对模型的整体稳定性检验结果显示,模型所有根
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