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農業科技與經濟發展方向

2021-4-10 | 農業

“科學技術是第一生產力”。農業的發展離不開農業科技的發展,農業科技進步是農業經濟增長的動力源泉…。目前,我國農業科技的總體水平還較低,科技進步對農業增長的貢獻率只有50%左右,農業仍未擺脫弱質產業和靠天吃飯的局面,離現發表達基礎產業的目標還有較大的差距。我國農業也進入由粗放式經營向集約化發展、依靠科技支撐改造傳統農業并向現代農業加速轉變的關鍵時期,并迎來了“以工促農”、“以城帶鄉”至“城鄉統籌”的加速轉換,農業發展的驅動力也由依賴政策創新、勞動力增加逐步轉變為依賴科技創新和農業科技資源的有效供給。農業科技資源配置成為推動我國農業結構調整,提升農業競爭力,實現農業增長方式轉變和可持續發展的重要因素。2J。在農業部科教司組織的“‘十二五’農業科技發展戰略專家務虛座談會”上,專家們建議應積極推進農業科技資源的共享和集成。于是,深入研究農業科技資源配置問題就成為現實焦點之一。但在農業科技資源存量既定而增量有限的情況下,糾正農業科技資源分配失衡、優化農業科技資源配置結構,提高農業資源配置效率,發揮農業科技資源優勢就顯得尤為迫切。已有文獻對農業科技資源的研究主要集中于農業科技投入舊’41、區域農業科技資源bJ、農業科技資源配置效率.o-,還有學者對農業科技人力資源一1、農業科技信息資源等進行了專門研究。由此看來,關于農業科技資源的規范深入研究還處于初級階段,定性描述的多定量測算的少、局部分析的多而全面統籌的少,于是,筆者嘗試利用計量經濟分析方法對農業科技資源與農業經濟發展的關系進行研究,以便為相關部門提供決策參考。

l研究方法、變蕞選取和數據處理

1.1研究方法

本研究利用時間序列分析的相關理論和方法,對農業科技資源與農業經濟發展之問的關系進行分析,所采用的主要計量方法:(1)首先,采用ADF方法對農業科技資源即農業研究與開發機構科技活動經費支出、農業技術人員、農業機械總動力與農業經濟增長四個時問序列的平穩性進行檢驗,以確實其單整階數。(2)其次,如果ADF檢驗結果表明四個序列具有同階肇整性,利用E—G兩步法來檢驗農業科技資源與農業經濟發展之間是否存在協整關系,即長期均衡關系。(3)在農業科技資源與農業經濟發展之間存在協整關系的條件下,建立誤差修正模型,考察二者之I.日J的短期動態關系。(4)最后,利用Grange因果關系檢驗來考察農業科技資源與農業經濟增長之間的因果關系。

1.2變量選取

1,農業科技資源。農業科技資源是農業科技人力資源、農業科技財力資源、農業科技物力資源及農業科技信息資源要素的總和,是由農業科技資源各要素及其子要素相互作用而構成的系統。本文中的農業科技資源的度量主要由農業技術人員(H)、農業研究與開發機構科技活動經費支出(RD)、農業機械總動力(肘)來體現。

農業技術人員:指從事農業專業技術工作的人員以及從事農業專業技術管理工作的人員,農業科技人員數量最能代表農村科技人力資源的狀況。

農業研究與開發機構科技活動經費支出:研究與開發機構的R&D活動增強了我國農業領域的競爭能力,農業研究與開發機構對促進我國農村科技的發展發揮著重要作用,而科技活動經費支出狀況則更能真實地體現科技活動經費的實際投入與使用狀況。因此,選擇農業研究與開發機構科技活動經費支出指標來代表農村科技財力資源。

農業機械總動力:主要指用于農、林、牧、漁業的各種動力機械的動力總和,一定程度反映了農業科技物力資源的水平。

2.農業經濟增長(y):該指標用農業總產值來表示,即農林牧漁總產值(包括農業、林業、畜牧業、漁業和農林牧漁服務業),它反映了一定時期內農林牧漁業生產總規模和總成果,具有高度的綜合性和代表性。

1.3數據來源與處理

農業技術人員、農業研究與開發機構科技活動經費支出、農業機械總動力和農林牧漁業總產值數據分別來自1990—2008年的《中國科技統計年鑒》和《中國農村統計年鑒》,對于個別指標所缺失的數據采用插值法進行了修補。

由于對數變換并不影響原始變量之間的協整關系,而且對數變換往往可以消除異方差現象,所以對農林牧漁總產值、農業研究與開發機構科技活動經費支出、農業技術人員和農業機械總動力等4個變量分別取自然對數,可得到對數變換后的新變量記為LNY、LNRD、LNH和LNM。

分析軟件采用的是Eviews5.1。

2實證分析結果

如果直接對時間序列數據進行回歸,有可能出現“謬誤回歸”的情況,導致不可靠的推論,并且只有當變量序列都為同階單整序列時才可進行協整分析,所以在協整分析前,有必要先檢驗LNH、LNM、LNRD和LNY四個時間序列的平穩性。

2.1單位根檢驗

單位根檢驗常用的方法是DF檢驗以及它的擴展形式ADF檢驗,后者帶有變量滯后項,以消除自相關的影響。研究采用ADF方法對變量原始序列、一階差分序列和二階差分序列分別進行單位根檢驗。單位根檢驗結果表明(見表1),原始序列LNY、LNH、LNM、LNRD在10%的顯著水平下,均不能拒絕存在單位跟的假設,因此是非平穩的;一階差分序列ALNH、ALNM、ALNRD、ALNY在10%的顯著水平下是非平穩的,而ALNRD在5%的顯著水平下是非平穩的。但二階差分后的變量A2LNH、A2LNM、A2LNRD和A2LNY在l%顯著性水平下,拒絕存在單位根的假設,因此是平穩的。單位根檢驗結果表明:LNH—I(2)、LNM—I(2)、LNRD—I(2)和LNY—l(2),均為二階單整序列。

2.2協整檢驗與協整方程

上述單位根檢驗表明變量LNY、LNH、LNM、LNRD都是二階單整變量,所以可以進行協整分析以驗證LNY與LNH、LNM、LNRD之間是否存在協整關系。檢驗變量之間是否具有協整關系的方法,目前主流的方法有兩種:(Engle—Granger)E—G兩步檢驗法和Johansen檢驗法。

本研究首先利用Johansen協整檢驗,選擇序列有確實性線性趨勢,但協整方程只有截距項,滯后階數為1,得出檢驗結果(見表2)。跡檢驗和最大特征根檢驗均表明在5%顯著性水平下,LNY、LNH、LNM、LN肋之間存在協整關系。

其次,將農業經濟增長作為被解釋變量,以農業科技資源作為解釋變量運用普通最dx_-乘法(OLS)進行回歸分析,回歸結果見表3,得到如下回歸方程:LNY=一11.733+2.743×LNH一1.279×LNM+1.0915×LN兄D(1)t值=(一6.43)(5.41)(一2.89)(5.52)R2=0.9766F=209.2018DW=1.006根據各統計量的精確顯著性水平,可知各解釋變量的T統計量高度顯著,模型的擬合優度達到0.9766,調整后的擬合優度R2=o.972,說明模型整體擬合效果很好,且F統計值為209.2018,模型整體通過了顯著性檢驗。令E表示上述回歸模型殘差,根據E=LNY+11.73298552—2.742980416×LN日+1.279462888×LNM—1.095938477×LNRD得出殘差序列,并對殘差穩定性進行檢驗。表4為E的ADF檢驗結果,由于ADF統計量為一3.叭l794,小于顯著性水平0.01時的臨界值一2.728252,可認為殘差序列E為平穩序列¨1,進而再次驗證序列LNY和LNH、LNM、LNRD具有協整關系,式l即為協整方程。

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