農(nóng)業(yè)科技投入與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長的灰色關聯(lián)分析研究*

高廣闊，柳倩倩

(上海理工大學 管理學院，上海 200093)

1 引言

長久以來，我國人口眾多，土地資源嚴重緊缺，人均土地占有量制約著農(nóng)業(yè)經(jīng)濟發(fā)展，因此實現(xiàn)農(nóng)業(yè)化必然要依靠農(nóng)業(yè)技術提高農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)量，但是目前我國農(nóng)業(yè)科技水平較低，在農(nóng)業(yè)技術推廣和科技研究上存在的不足使得農(nóng)業(yè)發(fā)展受到嚴重阻礙。改革開放之后，政府通過制定相關政策和措施支持技術開發(fā)研究與推廣，有效地推動了農(nóng)業(yè)經(jīng)濟發(fā)展:農(nóng)業(yè)科技進步貢獻率在七五時期為28%，八五時期為34%，九五時期為44.5%;根據(jù)最近的數(shù)據(jù)，科技進步貢獻率已由“十五”末的48%提高到53.5%，“十二五”時期將超55%，農(nóng)業(yè)科技發(fā)展?jié)u漸邁上了新臺階。“十二五”規(guī)劃提出:加快發(fā)展現(xiàn)代農(nóng)業(yè)，加快農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新，推進農(nóng)業(yè)技術集成化、勞動過程機械化、生產(chǎn)經(jīng)營信息化，充分發(fā)揮科技第一生產(chǎn)力和人才第一資源作用，加快建設創(chuàng)新型國家。在發(fā)展農(nóng)業(yè)的同時，提高科學技術力量，加快農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化進程，增加科技投入是發(fā)展農(nóng)業(yè)，增強國家綜合力的一項重大戰(zhàn)略措施。

本文運用灰色系統(tǒng)理論方法，對農(nóng)業(yè)科技投入與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長進行灰色關聯(lián)分析，并運用Matlab7.0 軟件對兩者未來發(fā)展水平進行預測，立足于農(nóng)業(yè)科技投入對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長的影響，反映兩者之間的能動作用。在眾多考察投入與產(chǎn)出的分析方法之中，灰色系統(tǒng)理論方法是相對較出色的分析，能透過一定的方法找出系統(tǒng)中各子系統(tǒng)之間的數(shù)值關系，對一個系統(tǒng)發(fā)展變化態(tài)勢提供了量化的度量，非常適合進行動態(tài)歷程分析。

2 科技投入與農(nóng)業(yè)增長的灰色關聯(lián)分析

2.1 灰色關聯(lián)分析方法介紹

灰色關聯(lián)分析是根據(jù)各因素數(shù)列曲線形狀的接近程度做發(fā)展態(tài)勢分析，分析的意義在于在系統(tǒng)發(fā)展過程中，如果兩個因素變化的態(tài)勢是一致的，即同步變化程度較高，則可以認為兩者關聯(lián)較大，反之，則兩者關聯(lián)度較小。

灰色關聯(lián)分析方法步驟如下:

1)給出參考數(shù)據(jù)序列，X0=(x0(1)，x0(2)，x0(3)，…，x0(n))，m 個比較數(shù)列，

2)求各列的初值像(均值像)，進行無量綱化處理，以減少隨機因素干擾，令

3)求差序列 Δi(k)=|x0'(k)-xi'(k)|，Δi=(Δi(1)，Δi(2)，Δi(3)，…，Δi(n))

4)求兩級最大差與最小差。

5)求關聯(lián)系數(shù)

ξ∈(0，1)，k=1，2，…，n;i=1，2，…，m

其中ξ(Zeta)為分辨系數(shù)，0 ＜ξ ＜1。

6)計算關聯(lián)度，即各個序列在每個時刻的關聯(lián)系數(shù)相加并求平均數(shù)。

將關聯(lián)度排序，如果r01＜r02，則說明比較序列X2與參考數(shù)列X0關聯(lián)度更大。

2.2 科技投入與經(jīng)濟增長灰色關聯(lián)度實證分析

2.2.1 指標選取

本文將農(nóng)林牧漁總產(chǎn)值作為農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長的衡量指標。對于科技投入的內(nèi)涵和外延是不一致的，因此統(tǒng)計口徑也有差異，有一種觀點是把農(nóng)業(yè)科技投入歸納為一個國家或地區(qū)一定時期內(nèi)每年用于農(nóng)業(yè)科學研究與技術推廣的總支出，另外一種觀點將其歸納為投入到科技活動中的一切人力，物力和財力的總和，本文采取第二種觀點。由于收集數(shù)據(jù)的局限，本文對農(nóng)業(yè)科技投入的度量分為農(nóng)業(yè)研究與開發(fā)機構R＆D 人員全時當量、農(nóng)業(yè)研究與開發(fā)機構R＆D 經(jīng)費內(nèi)部支出、機械總動力、有效灌溉面積和化肥施用量五個指標。

2.2.2 數(shù)據(jù)來源與處理

根據(jù)灰色關聯(lián)分析方法的思路和要求，本文將采用全國2002—2012 年資料(農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值與農(nóng)業(yè)科技投入原始數(shù)據(jù))作為基礎，建立灰色關聯(lián)模型，以農(nóng)林牧漁總產(chǎn)值作為母序列，代表農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長水平，以農(nóng)業(yè)研究與開發(fā)機構R＆D 人員全時當量、農(nóng)業(yè)研究與開發(fā)機構R＆D 經(jīng)費內(nèi)部支出、農(nóng)業(yè)機械總動力、有效灌溉面積和化肥施用量五個指標為子序列，代表科技投入水平。而大多數(shù)文獻都采用同期數(shù)據(jù)，但是本文認為科技投入的產(chǎn)出有一個滯后效應，即科技投入的效益會影響以后年份的產(chǎn)值，因此借鑒相關文獻，采取農(nóng)林牧漁總產(chǎn)值比科技投入均滯后一年的做法，計算序列間的灰色關聯(lián)度，分析農(nóng)業(yè)科技投入與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長的關系。

設X0序列為農(nóng)林牧漁總產(chǎn)值(單位:億元)，為了消除通貨膨脹影響，我們按農(nóng)林牧漁總產(chǎn)值指數(shù)平減為2003 年不變價格，以2003—2012 年數(shù)據(jù)為樣本;X1序列為農(nóng)業(yè)研究與開發(fā)機構R＆D 人員全時當量(單位:人)，X2序列為農(nóng)業(yè)研究與開發(fā)機構R＆D 經(jīng)費內(nèi)部支出(單位:萬元)，按農(nóng)業(yè)生產(chǎn)資料價格總指數(shù)平減為2002 年不變價格，X3序列為農(nóng)業(yè)機械總動力(單位:萬千瓦)，X4序列為有效灌溉面積(單位:千公頃)，X5序列為化肥施用量(單位:萬噸)，均以2002—2011 為樣本。數(shù)據(jù)來源于《中國科技統(tǒng)計年鑒2002—2012》、《中國統(tǒng)計年鑒2013》。農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值與農(nóng)業(yè)科技投入原始數(shù)據(jù)得表1，表2。

表1 2003—2012 年農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值相關數(shù)據(jù)

表2 2002—2011 年農(nóng)業(yè)科技投入相關數(shù)據(jù)

1)將上述表1、表2 數(shù)據(jù)化為樣本矩陣A，再進行無量綱化處理化為A'矩陣，得

2)求對應差序列，包括與參考數(shù)列差的絕對值Δi(k)，最大差，最小差(k)，處理后化為A″矩陣，得

3)根據(jù)A″矩陣可知各個比較數(shù)列與參考數(shù)列對應差值中的最小值0，各比較數(shù)列對參考數(shù)列各點對應差值中之最大值1.851 7。

4)求參考數(shù)列與比較數(shù)列兩者之間的關聯(lián)系數(shù)，設ξ 分辨系數(shù)為0.5，處理后得關聯(lián)系數(shù)矩陣R

5)求參考數(shù)列與比較數(shù)列兩者之間的關聯(lián)度見表3。

表3 農(nóng)業(yè)科技投入與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長關聯(lián)度

農(nóng)業(yè)科技投入與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長關聯(lián)系數(shù)圖如圖1:

圖1 全國農(nóng)業(yè)科技投入與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長關聯(lián)系數(shù)

由計算結果可以得到關聯(lián)序為r04＜r05＜r01＜r03＜r02，結果表示:

科技投入對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長有著非常緊密的關系，農(nóng)業(yè)研究與開發(fā)機構R＆D 人員全時當量與農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值的關聯(lián)度為0.661 6，研究與開發(fā)機構的R＆D 經(jīng)費與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長的關聯(lián)度為0.712 7，機械總動力與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長的關聯(lián)度為0.684 3，有效灌溉面積與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長的關聯(lián)度為0.604 4，化肥施用量與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長的關聯(lián)度為0.636 4，即研究與開發(fā)機構R＆D 人員全時當量，研究和開發(fā)機構R＆D 經(jīng)費支出，機械總動力，有效灌溉面積和化肥施用量與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長都存在較強的正相關性，與以往相關文獻的研究是一致的。

由于r04＜r05＜r01＜r03＜r02，可分析得出研究和開發(fā)機構R＆D 經(jīng)費支出對于農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長的關聯(lián)度最大，即推動力最強，這說明在農(nóng)業(yè)方面研究與開發(fā)機構在內(nèi)部開展基礎研究、應用研究、試驗發(fā)展的經(jīng)費對于農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長有著很大的推進作用，是促進現(xiàn)代化農(nóng)業(yè)的重要手段，在農(nóng)業(yè)經(jīng)濟發(fā)展過程中處于首要位置。農(nóng)業(yè)機械總動力、研究與開發(fā)機構R＆D 人員、化肥施用量和農(nóng)業(yè)有效灌溉面積對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟發(fā)展的作用次之。

3 農(nóng)業(yè)科技投入與農(nóng)業(yè)增長的灰色預測

3.1 灰色預測方法介紹

灰色預測方法是將原始離散數(shù)據(jù)進行生成數(shù)的有效處理方法，通過累加的作用減弱隨機因素的影響，從生成數(shù)序列尋找系統(tǒng)的變化規(guī)律，建立其相應的灰色預測模型。

為了反映農(nóng)業(yè)科技投入與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長的動態(tài)變化，掌握兩者之間的變化規(guī)律，下面建立灰色預測模型預測未來發(fā)展態(tài)勢。

灰色預測GM(1，1)模型步驟如下:

1)根據(jù)原始序列X(0)={X(0)(k)，k=1，2，3，…，n}為原始數(shù)據(jù)序列，建立灰色預測模型，將X(0)進行一次累加(1-AGO)生成一次累加序列:

2)對于序列X(1)可建立白化形式的微分方程即:，即為GM(1，1)模型，a，b 通過最小二乘數(shù)擬合得到，其中

5)精度檢驗。灰色預測模型常用后驗差方法檢驗，設X(0)為原始序列，為相應的模擬誤差序列，ε(0)為殘差序列。

表4 精度檢驗等級對照

3.2 科技投入與經(jīng)濟增長灰色預測實證分析

以我國2002—2012 年農(nóng)林牧漁總產(chǎn)值、農(nóng)業(yè)研究與開發(fā)機構R＆D 人員全時當量、農(nóng)業(yè)研究與開發(fā)機構R＆D 經(jīng)費內(nèi)部支出、機械總動力、有效灌溉面積和化肥施用量作為原始數(shù)據(jù)建立灰色預測模型，經(jīng)過計算得到下列各指標的GM(1，1)模型見表5。

表5 預測模型估計結果

上述模型經(jīng)過精度檢驗，C 代表均方差比值，P代表小誤差概率，經(jīng)過精度檢驗等級對照表進行對照，可知農(nóng)林牧漁總產(chǎn)值、農(nóng)業(yè)研究與開發(fā)機構R＆D 人員全時當量、農(nóng)業(yè)研究與開發(fā)機構R＆D 經(jīng)費內(nèi)部支出、農(nóng)業(yè)機械總動力、有效灌溉面積和化肥施用量的灰色預測GM(1，1)模型均符合一級精度，且發(fā)展系數(shù)-a ＜0.3，各序列模型可用于長期預測，但考慮到受未來擾動因素的影響會降低預測的精度，本文僅對未來五年進行預測并且預測值可信度極高。

應用上述GM(1，1)模型對農(nóng)林牧漁總產(chǎn)值2015—2019 年進行預測，對農(nóng)業(yè)研究與開發(fā)機構R＆D 人員全時當量、農(nóng)業(yè)研究與開發(fā)機構R＆D 經(jīng)費內(nèi)部支出、機械總動力、有效灌溉面積和化肥施用量2014—2018 年進行預測，仍然采取農(nóng)林牧漁總產(chǎn)值比農(nóng)業(yè)科技投入均滯后一年的做法，可以得到下列預測值(見表6、表7)并進行未來發(fā)展趨勢的關聯(lián)分析。

表6 2015—2019 年農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長的預測值

表7 2014—2018 年農(nóng)業(yè)科技投入指標預測值

將農(nóng)林牧漁總產(chǎn)值作為母序列，農(nóng)業(yè)研究與開發(fā)機構R＆D 人員全時當量、農(nóng)業(yè)研究與開發(fā)機構R＆D 內(nèi)部支出、機械總動力、有效灌溉面積和化肥施用量作為子序列，設ξ 分辨系數(shù)仍為0.5，可以分別計算得到未來五年期間我國農(nóng)業(yè)科技投入對應的五項指標與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長的灰色關聯(lián)度，計算方法同上不贅述，計算結果見表8。

表8 農(nóng)業(yè)科技投入與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長關聯(lián)度

通過對關聯(lián)度計算得到r04＜r02＜r05＜r03＜r01，結果表明:①農(nóng)業(yè)研究與開發(fā)機構R＆D 人員全時當量關聯(lián)度最大，其次是農(nóng)業(yè)機械總動力、化肥施用量、農(nóng)業(yè)研究與開發(fā)機構R＆D 經(jīng)費支出，最后是有效灌溉面積。農(nóng)業(yè)研究與開發(fā)機構R＆D 人員全時當量對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟發(fā)展的影響程度從第三位上升到第一位，農(nóng)業(yè)研究與開發(fā)機構R＆D 經(jīng)費支出從第一位下降到第四位，機械總動力位序不變，有效灌溉面積位序不變，化肥施用量從第四位上升到第三位。其中農(nóng)業(yè)研究與開發(fā)機構R＆D 人員全時當量和機械總動力對于農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長的關聯(lián)程度提高，農(nóng)業(yè)研究與開發(fā)機構R＆D 經(jīng)費支出、有效灌溉面積和化肥施用量對于農(nóng)業(yè)經(jīng)濟發(fā)展的關聯(lián)程度下降，總體上各個農(nóng)業(yè)科技投入因素對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟發(fā)展仍緊密相關。②在未來農(nóng)業(yè)化發(fā)展的道路上，仍需加強農(nóng)業(yè)技術人員的培養(yǎng)，提高科學技術武裝，防止農(nóng)業(yè)人才流失，增加農(nóng)業(yè)R＆D 投資，同時擴大和武裝科研隊伍，通過對技術供給和需求的有效銜接，實現(xiàn)R＆D技術成果對農(nóng)戶的供給，促進農(nóng)業(yè)經(jīng)濟快速發(fā)展。推廣機械化生產(chǎn)，形成一條龍式的機械化作業(yè)，全面提升農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率，在以后隨著國家實力加強，農(nóng)業(yè)基礎設施的投入加大，必然引起對農(nóng)機化需求的增大，使得農(nóng)業(yè)機械總動力對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟發(fā)展起到推波助瀾的作用。在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中，合理、科學地使用化肥和農(nóng)藥，減少農(nóng)作物病蟲危害，增加農(nóng)作物產(chǎn)量。同時農(nóng)業(yè)水利化建設對于農(nóng)業(yè)經(jīng)濟發(fā)展的重要程度也不容忽視，進一步加大農(nóng)田水利基礎設施建設，增加水資源調控能力，嚴防水土流失、水污染、水生態(tài)環(huán)境退化，合理開發(fā)和配置水資源，實現(xiàn)傳統(tǒng)水利向現(xiàn)代水利轉變，為實現(xiàn)現(xiàn)代農(nóng)業(yè)化提供可靠的水利保障。

4 結語

首先要重視農(nóng)業(yè)技術人才建設。需對農(nóng)業(yè)技術研究人員做到不斷更新知識，提高技術水平，在農(nóng)業(yè)技術研究人員之間建立龐大的科技信息網(wǎng)絡，加強農(nóng)業(yè)新技術的開發(fā)與傳播。

其次要加大農(nóng)業(yè)科技資金投入。需要多方面鼓勵企業(yè)擴大農(nóng)業(yè)科技資金來源，號召政府提高科技資金投入，增強農(nóng)業(yè)發(fā)展活力，為農(nóng)業(yè)經(jīng)濟發(fā)展提供堅強的后盾。

提高農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平。需要促進農(nóng)機技術進步和應用，建設與農(nóng)業(yè)機械化相適應的經(jīng)濟體制，加大農(nóng)機設備裝置，同時也要加強水利化建設，努力提高防洪排澇的能力，在農(nóng)作物種植過程中合理分配化肥比例，減少化肥流失，科學使用化肥，提高農(nóng)作物產(chǎn)量。

構建現(xiàn)代農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)技術體系，按照優(yōu)勢農(nóng)產(chǎn)品區(qū)域規(guī)劃，依托現(xiàn)有的中央和地方的科技力量，基于農(nóng)業(yè)發(fā)展需求，從生產(chǎn)到消費，各個環(huán)節(jié)整體提升農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新能力，實現(xiàn)國家現(xiàn)代化農(nóng)業(yè)技術體系的目標。

［1］高啟杰.我國農(nóng)業(yè)推廣投資現(xiàn)狀與制度改革的研究［J］.農(nóng)業(yè)經(jīng)濟問題，2002(8):27-33.

［2］Alston J M，Pardey P G，Roseboom J.Financing agricultural research:international investment patterns and policy perspectives［J］.World Development，1998，26(6):1 057-1 071.

［3］Evenson R E.Economic impacts of agricultural research and extension［J］.Handbook of Agricultural Economics，2001(1):573-628.

［4］梁 平，梁彭勇.我國農(nóng)業(yè)科技投入與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長關系的實證研究——基于VAR 模型的檢驗分析［J］.貴州財經(jīng)學院學報，2007(2):22-28.

［5］喬朋華，王 辰，李敏義.科技投入與區(qū)域經(jīng)濟協(xié)調發(fā)展評價研究［J］.科技管理研究，2012(7):54-57.

［6］李 放.科技進步與經(jīng)濟增長關系的比較分析［J］.中國科技產(chǎn)業(yè)，2004(5):15-20.

［7］張立華，金 浩，邢 會，等.河北省經(jīng)濟可持續(xù)發(fā)展的全局主成分分析［J］.河北工業(yè)大學學報，2006，35(2):75-80.

［8］陳詩波，石俊馬，李崇光.科技投入與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長的T 型關聯(lián)度分析［J］.商業(yè)時代，2007(28):111-112.

［9］劉思峰.灰色系統(tǒng)理論及其應用［M］.北京:科學出版社，2008.

［10］陳秀蘭，徐學榮，魏遠竹.關于農(nóng)業(yè)科技投入研究的綜述［J］.科技和產(chǎn)業(yè)，2009(10):27-31.

［11］唐五湘，劉志輝.北京市科技投入與經(jīng)濟增長的T 型關聯(lián)分析［J］.工業(yè)技術經(jīng)濟，2006(25):100-102.

［12］喬明華，鄭繼興.黑龍江省科技投入與經(jīng)濟增長的灰色關聯(lián)研究［J］.科技管理研究，2010(22):59-62.

［13］徐 榮，曹安照.基于灰色系統(tǒng)理論的科技人才需求預測［J］.安徽工程科技學院學報，2006，21(3):71-74.