基于VAR 模型的農(nóng)村三產(chǎn)融合與科技創(chuàng)新關(guān)系研究

丁瑩瑩，何 堯，郝 平

（濰坊科技學院經(jīng)濟管理學院，山東 壽光 262700）

【研究意義】科技創(chuàng)新是帶動國家技術(shù)進步和發(fā)展的主要推動力，也是現(xiàn)代化建設(shè)進步的主要引導者。近年來，技術(shù)發(fā)展和科技創(chuàng)新一直是我國重點關(guān)注領(lǐng)域，各行業(yè)科技創(chuàng)新能力不斷提升。與此同時，科技創(chuàng)新還促進我國生產(chǎn)力水平的發(fā)展，從而帶動經(jīng)濟水平的提高和社會的進步，科技創(chuàng)新成為各國學者一直關(guān)注的重點?？萍紕?chuàng)新投入力度和科技創(chuàng)新產(chǎn)出水平是評價科技創(chuàng)新能力最關(guān)鍵和最基礎(chǔ)的指標，我國正處在向創(chuàng)新型國家轉(zhuǎn)變與邁進的重要階段和關(guān)鍵時期。十九大報告有關(guān)“促進農(nóng)村三產(chǎn)融合發(fā)展”和中央一號文件有關(guān)“構(gòu)建農(nóng)村一二三產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展體系”的決策，都明確指示推動農(nóng)村三產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展尤為重要，是實現(xiàn)鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略、美麗鄉(xiāng)村建設(shè)、農(nóng)民富足的有力支撐［1-3］。農(nóng)村一二三產(chǎn)融合主要影響農(nóng)產(chǎn)品的生產(chǎn)方式和規(guī)模、貿(mào)易和銷售手段、利益聯(lián)合機制，衍生和激活農(nóng)產(chǎn)品進入市場的多種渠道和方式，加快農(nóng)產(chǎn)品工業(yè)轉(zhuǎn)型升級，便于現(xiàn)代農(nóng)村強化田園綜合體模式、休閑農(nóng)莊發(fā)展模式，從而有效地促進農(nóng)民實現(xiàn)增收。

【前人研究進展】對于科技創(chuàng)新的理解，可以從科技產(chǎn)出與科技投入兩個層面展開。本研究試圖探索我國科技創(chuàng)新和農(nóng)村三產(chǎn)融合之間存在的關(guān)系，主要針對科技產(chǎn)出（Scientific and technological output，SO）、科技投入（Scientific and technological input，SI）、農(nóng)村三產(chǎn)融合（Rural integration of three industries，RITI）3 個方面的關(guān)系進行探討。其中，科技投入與農(nóng)村三產(chǎn)融合、科技投入與產(chǎn)出、科技產(chǎn)出與農(nóng)村三產(chǎn)融合，這3 者中兩兩之間均存在一定的互動耦合關(guān)系。國內(nèi)外學者就上述問題的相關(guān)內(nèi)容進行了較為深入的研究，取得一定的研究成果［4-38］。Kamaruddin等［11］通過實證分析發(fā)現(xiàn)投資對農(nóng)民增收的促進作用比較顯著；徐舒婷［32］認為，農(nóng)村三產(chǎn)一體化，能通過拓展產(chǎn)業(yè)鏈、增加農(nóng)產(chǎn)品附加值、轉(zhuǎn)移剩余勞動力等方式切實提高農(nóng)民收入；黃磊等［13］利用Ganger 因果檢驗、VAR 模型等方法，獲得了研究政府投資、技術(shù)創(chuàng)新與經(jīng)濟增長的長期均衡關(guān)系；李乾等［14］實地研究發(fā)現(xiàn)，通過農(nóng)村產(chǎn)業(yè)的綜合發(fā)展，土地、勞動力、產(chǎn)品收入、資本等是提高農(nóng)民收入的具體途徑。

【本研究切入點】目前，對農(nóng)村三產(chǎn)融合的研究成果大多集中在對農(nóng)民增收具有積極效應(yīng)的分析探討中，將農(nóng)村三產(chǎn)融合與科技創(chuàng)新要素進行有效耦合共軛的相關(guān)文獻成果相對較少，創(chuàng)新績效提升和效應(yīng)持續(xù)改進完善的空間仍較大。本研究以此為切入點，研究科技創(chuàng)新與農(nóng)村三產(chǎn)融合內(nèi)在關(guān)系。【擬解決的關(guān)鍵問題】本研究基于VAR 模型，以2011—2019 年我國科技及工業(yè)相關(guān)數(shù)據(jù)為樣本，構(gòu)建科技產(chǎn)出、科技投入、農(nóng)村三產(chǎn)融合3 個一級指標和9 個二級指標體系，對我國農(nóng)村三產(chǎn)融合與科技創(chuàng)新投入關(guān)系進行研究，以期為政府及相關(guān)部門提供決策支持和實證啟示。

1 數(shù)據(jù)來源與研究方法

1.1 指標選取

參考和借鑒國內(nèi)外相關(guān)文獻［1-38］，選取和設(shè)置指標體系。根據(jù)元分析文獻檢索法，現(xiàn)有研究者在分析評價我國科技創(chuàng)新能力時，多關(guān)注科技創(chuàng)新活動的財力、人力投入狀況，分別采用R&D全時人員占全社會從業(yè)人員的比重、R&D 經(jīng)費內(nèi)部支出占GDP 比重分析研究，并且針對于我國科技產(chǎn)出情況，以科研人員以及專家學者所獲得專利數(shù)量、發(fā)表相關(guān)科技論文的數(shù)量及參與課題量來表現(xiàn)。在選取經(jīng)濟增長指標上，我國學者普遍傾向于GDP 指標。鑒于此，構(gòu)建一級指標體系包括科技投入、科技產(chǎn)出、農(nóng)村三產(chǎn)融合?？萍纪度攵壷笜朔謩e為R&D 全時人員占全社會從業(yè)人員的比重、R&D 經(jīng)費內(nèi)部支出占GDP 比重；科技產(chǎn)出二級指標分別為技術(shù)市場的成交額、新產(chǎn)品系銷售的收入、R&D 科研人員平均發(fā)表科技論文數(shù)量、R&D 科研人員平均獲得專利數(shù)量；農(nóng)村三產(chǎn)融合二級指標分別為農(nóng)村三產(chǎn)融合人均GDP、農(nóng)村三產(chǎn)融合的財政收入、農(nóng)村三產(chǎn)融合的居民消費水平，形成可測量的評價指標體系（表1）。

表1 農(nóng)村三產(chǎn)融合與科技創(chuàng)新評價指標體系框架Table1 Evaluation index system framework for integration of three industries in rural areas and scientific and technological innovation

1.2 指標權(quán)重的確定

1.2.1熵值法 熵值法最大的優(yōu)勢在于能夠客觀確定評價指標體系中的評價指標權(quán)重，對評價指標權(quán)重進行合理賦權(quán)，挖掘和提煉評價指標的重要程度和有效程度。目前，在學術(shù)界，尚無被公認為科學高效可靠的技術(shù)創(chuàng)新評級指標體系的權(quán)重賦權(quán)方式。因此，本研究采用熵值法對構(gòu)建的指標體系中的指標權(quán)重進行加權(quán)。在指標體系中，首選要對n個指標權(quán)重進行確定，共包含m年即m個樣本，獲得初始矩陣如下：

1.2.2無量綱化處理 本研究數(shù)據(jù)來自2012—2020 年《中國科技統(tǒng)計年鑒》《中國工業(yè)統(tǒng)計年鑒》，對相關(guān)數(shù)據(jù)進行搜集與整理，通過計算獲得9 個二級指標以及對應(yīng)的變量數(shù)據(jù)。由于各評價指標之間計量單位均不一致，易于對評價指標的數(shù)據(jù)處理和統(tǒng)計結(jié)果的可靠性和科學性產(chǎn)生負面影響，因此，需要進一步對收集整理得到的評價指標數(shù)據(jù)進行無量綱化處理，可以使用z-score標準化、min-max 標準化、歸一化等。本研究采用歸一化方法進行標準化處理，也就是指標數(shù)據(jù)整列和為1，在對歷年指標數(shù)據(jù)進行處理時，可設(shè)定

1.2.3計算權(quán)重與得分 對指標數(shù)據(jù)進行無量綱化處理后，再以熵值法進行指標權(quán)重賦值，并進行一系列運算，各指標權(quán)重和綜合得分見表2、表3。

表2 二級指標權(quán)重Table 2 Weight of second-level indicators evaluation

表3 指標綜合得分（2011—2019）Table 3 Index comprehensive score (2011-2019)

1.3 模型構(gòu)建

1.3.1概念模型 參考和借鑒相關(guān)研究理論成果、相關(guān)理論依據(jù)和相關(guān)理論基礎(chǔ)，本研究提出圖1 所示的概念模型，闡釋科技投入與農(nóng)村三產(chǎn)融合、科技投入與科技產(chǎn)出、科技產(chǎn)出與農(nóng)村三產(chǎn)融合三者之間的互動耦合關(guān)系和動態(tài)邏輯關(guān)系。在科技創(chuàng)新體系內(nèi)部，增加科技投入可以促進科技產(chǎn)出，即為了進一步提高科技產(chǎn)出水平，需要對此投入更多的物力和人力，因而二者關(guān)系主要呈現(xiàn)正相關(guān)?？v觀科學技術(shù)發(fā)展的理論和實踐過程，可以發(fā)現(xiàn)農(nóng)村三產(chǎn)融合和科技創(chuàng)新之間也呈現(xiàn)正相關(guān)，增加科技投入，可提高一二三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值，促進農(nóng)村一二三產(chǎn)業(yè)一體化，提升社會經(jīng)濟發(fā)展水平，引起企業(yè)或政府高度重視，提升對科技創(chuàng)新活動投入的強度和力度；反之，科技產(chǎn)出成果進行技術(shù)轉(zhuǎn)化，亦可以在農(nóng)村一二三產(chǎn)業(yè)綜合發(fā)展過程中發(fā)揮作用，彌補農(nóng)村農(nóng)業(yè)發(fā)展的空白、建立現(xiàn)代化農(nóng)業(yè)發(fā)展體系，確保實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)興旺、生態(tài)宜居、農(nóng)民富裕。

圖1 科技創(chuàng)新與農(nóng)村三產(chǎn)融合之間關(guān)系的概念模型Fig.1 Conceptual model of the relationship between scientific and technological innovation and integration of three industries in rural areas

1.3.2變量相關(guān)性分析 本研究采用SPSS19.0 軟件對變量進行Pearson 相關(guān)性檢驗，檢驗結(jié)果如表4 所示。在科技產(chǎn)出、科技投入、農(nóng)村三產(chǎn)融合3 個一級指標下，9 個二級指標變量兩兩組合，兩者間的P值大于0.00、小于0.05，表明二者間的相關(guān)性顯著，并且其相關(guān)系數(shù)的絕對值處于0.89～1 區(qū)域范圍內(nèi)。通過P值可以發(fā)現(xiàn)，9 個二級指標變量在95%的置信度下兩兩間相關(guān)性十分顯著，其中y3與其他體系指標的相關(guān)系數(shù)均為負值，表明y3與其他指標呈負相關(guān)關(guān)系；而其他8 個指標之間的相關(guān)系數(shù)均為正值，即呈正相關(guān)趨勢。通過研究，y3和其他指標間為負相關(guān)的原因，很大可能性在于我國科技論文具有嚴重的外流現(xiàn)象。與國外期刊相比，我國國內(nèi)各種科研期刊和學術(shù)雜志均存在影響力和品牌力度等較弱的現(xiàn)象，因而越來越多科研工作者和學者將重心轉(zhuǎn)向國外主要學術(shù)期刊，我國學術(shù)論文發(fā)表數(shù)量總體排名居世界前列，學術(shù)論文發(fā)表絕對數(shù)量較大，從而導致科研人員發(fā)表科研論文數(shù)量y3與其他變量間呈現(xiàn)負增長趨勢。

表4 Pearson 相關(guān)性檢驗結(jié)果Table 4 Pearson correlation test result

2 實證分析

2.1 ADF 平穩(wěn)性檢驗

為避免產(chǎn)生偽回歸，需對系統(tǒng)模型的變量穩(wěn)定性進行驗證，先采用ADF 方法對數(shù)據(jù)進行單位根檢驗。通過對變量SO、SI、RITI 采用自然對數(shù)形式，將非平穩(wěn)時間序列存在的異方差性消除，并且這一消除異方差性的過程與指標的相關(guān)關(guān)系并沒有任何影響。本研究數(shù)據(jù)全部采用自然對數(shù)，假設(shè)新生成的變量分別為LNSO、LNSI、LNRI，ADF 檢驗結(jié)果見表5。由表5 可知，LNSO、LNSI、LNRI這3 個變量的P值均小于0.05，表明其所存在的相關(guān)關(guān)系十分顯著，單位根的原假設(shè)并不存在；ADF 平穩(wěn)性檢驗結(jié)果十分平穩(wěn)，這表明在95%的置信度下，可以判定LNSO、LNSI、LNRI全部為平穩(wěn)時間序列。

表5 變量ADF 檢驗結(jié)果Table 5 ADF inspection result of variables

2.2 VAR 模型構(gòu)建與分析

VAR 模型基于數(shù)據(jù)統(tǒng)計特性，該模型常用于對多個相互關(guān)聯(lián)的經(jīng)濟指標間的互動關(guān)系進行預(yù)測和分析，同時考慮了變量之間的動態(tài)特征?？萍籍a(chǎn)出、科技投入、農(nóng)村三產(chǎn)融合間的互動關(guān)系需要在較長時間跨度上進行分析，VAR 模型能夠很好的擬合這種動態(tài)關(guān)系。本研究將LNSO、LNSI、LNRI3 個變量均判定為平穩(wěn)時間序列（過程見2.1），因而可以更好地分析經(jīng)濟系統(tǒng)的動態(tài)情況。基于此，構(gòu)建VAR 模型，進行指數(shù)分析和比較，實證分析過程采用計量軟件Eview8。通過SIC、AIC 的信息原則，一個是科技投入的滯后期，一個是科技產(chǎn)出的滯后期，將滯后系數(shù)設(shè)定為2，運行模型得到以下結(jié)果：

從VAR 模型可以發(fā)現(xiàn)，這3 個方程的擬合性能極佳，擬合度均大于0.98。在LNRI方程中，LNRI的一期、二期滯后值對于指標均具有正相關(guān)關(guān)系，其相關(guān)系數(shù)分別為0.232、1.180；LNSI的一期、二期滯后值均全部對LNRI具有正向帶動作用，其相關(guān)系數(shù)分別為0.459、0.141；LNSO的一期與二期滯后均對LNRI有負向影響作用，相關(guān)系數(shù)分別為-0.513、-0.309，即對于當年的我國農(nóng)村三產(chǎn)融合綜合指標變量而言，可分別用一年前、兩年前的科技投入和科技產(chǎn)出6 個指數(shù)變量來解釋。而在LNSI方程中，對于當年的科技投入綜合指標變量分析，可以使用一年前、兩年前的農(nóng)村三產(chǎn)融合、科技產(chǎn)出指數(shù)等6 個指數(shù)變量來解釋。在LNSO方程中，對于當年科技產(chǎn)出綜合指標變量而言，可分別用一年前、兩年前的科技投入、農(nóng)村三產(chǎn)融合的6 個變量進行解釋。通過表6 中LNSO、LNSI、LNRI3 個殘差項的同期相關(guān)矩陣相關(guān)系數(shù)對比分析發(fā)現(xiàn)，其中每兩個殘差項之間的相關(guān)矩陣相關(guān)系數(shù)均大于0.5。

表6 殘差同期相關(guān)矩陣Table 6 Residual contemporaneous correlation matrix

2.3 格蘭杰Granger 因果檢驗

Granger于1969年提出Granger因果檢驗方法，目的在于探討一個變量是否為另一個變量變動的原因。正常情況下，一個變量對另一個變量的解釋程度可以在一定時間內(nèi)觀察到，如果其滯后性增加，則探討另一個變量的解釋程度是否會改變的問題。

一般來講，科技投入是科技產(chǎn)出的成因，本研究進一步探討科技產(chǎn)出是否為科技投入的原因，科技產(chǎn)出、科技投入是否為農(nóng)村三產(chǎn)融合的原因。由Granger 因果檢驗結(jié)果（表7）可知，在10%置信度下，原假設(shè)“SI 不是RITI 的Granger原因”的F檢驗P值等于0.543，大于0.1，表明原假設(shè)接受；原假設(shè)“RITI 不是SI 的Granger 原因”的P值等于0.072，小于0.1，原假設(shè)拒絕，也就是在90%的置信度下，可認為農(nóng)村三產(chǎn)融合及科技投入間有單邊Granger 因果關(guān)系存在，農(nóng)村三產(chǎn)融合可以促進提升科技投入。同理，SO 是RITI 的Granger 原因且RITI 是SO 的Granger 原因，農(nóng)村三產(chǎn)融合和科技產(chǎn)出可相互Granger 引發(fā)；SO 不 是SI 的Granger 原 因，SI 是SO 的Granger原因，科技投入以Granger 對科技產(chǎn)出進行引發(fā)。以上表明，科技產(chǎn)出、科技投入、農(nóng)村三產(chǎn)融合3 個指標間存在高度相關(guān)性，因此，伴隨著科技投入促進科技成果產(chǎn)出，同時，將科技成果轉(zhuǎn)化為生產(chǎn)力和生產(chǎn)技術(shù)，有利于促進農(nóng)村三大產(chǎn)業(yè)的融合發(fā)展并增強農(nóng)村三大產(chǎn)業(yè)的融合能力，反過來又刺激科技投資，3 個要素形成了良性互動鏈（圖2）。

表7 格蘭杰因果檢驗結(jié)果Table 7 Granger causality test result

圖2 格蘭杰因果關(guān)系示意圖Fig.2 Granger causal relationship diagram

3 基于協(xié)整檢驗與ECM 模型的關(guān)系研究

對于EG 檢驗法來說，基本工作機理在于對一組d 階單整的時序變量，利用普通最小二乘法（Ordinary least square，OLS）估算回歸函數(shù)，并且把方程的殘差項作為隨機誤差項的估計值，而后對方程的平穩(wěn)性能進行評價，若評價結(jié)果為平穩(wěn)，則可認定該組變量有（d，d）階協(xié)整關(guān)系存在。

3.1 科技投入與科技產(chǎn)出

通過對于LNRI、LNSI兩個變量進行檢測，使用OLS 法進行協(xié)整方程估算，該樣本的回歸函數(shù)方程為：

結(jié)果表明，在該方程下，T統(tǒng)計量與F統(tǒng)計量在5%的置信度下，其所得到的P值均小于0.05，即認為該方程各個系數(shù)均不等于零，回歸方程成立；可決系數(shù)R2數(shù)值0.9590，表明模型擬合優(yōu)度較高，科技產(chǎn)出綜合指標中，方程解釋的置信度為95%；e4的EG 檢驗結(jié)果在臨界值1%、5%、10%狀態(tài)下分別為-2.848361、-1.989209、-1.601251。協(xié)整檢驗結(jié)果表明，我國UI 和PGDP二者長期存在相互平衡的關(guān)系，但對于短期內(nèi)二者的變化情況并沒有具體研究，因此只能通過構(gòu)建ECM 模型，對UI 和PGDP 的關(guān)系進行分析。在建立ECM 模型時，首先是通過觀察、分析相關(guān)變量，將其長期處于均衡狀態(tài)的假設(shè)提出，而后通過協(xié)整檢驗該組的變量情況。ECM 模型為：

通過ECM 模型，可以從兩個角度反映和描述科技產(chǎn)出綜合指標（SO）短期動態(tài)情況，原因一是偏離長期均衡作用的結(jié)果，二是短期科技投入綜合指標（SI）作用的結(jié)果。在完整的ECM模型中，對科技產(chǎn)出的當期波動而言，科技投入當期的波動起伏程度十分夸張，因而每當科技的投入提高1%的時候，科技產(chǎn)出也會隨著提高1.565%，且對當期科技產(chǎn)出來說，上期誤差調(diào)整比例為-0.820。

3.2 科技投入與農(nóng)村三產(chǎn)融合

采用OLS 法對兩個序列變量LNRI、LNSI的協(xié)整方程進行模擬估計，從而得到樣本回歸函數(shù)如下：

檢驗結(jié)果表明，F(xiàn)統(tǒng)計量和T統(tǒng)計量在0.05 顯著性水平下的P值全部小于0.05，說明回歸方程顯著成立，且各系數(shù)之間的顯著并不為零。方程的計算結(jié)果顯示，LNRI、LNSI間具有正向相關(guān)關(guān)系，農(nóng)村三產(chǎn)融合的綜合得分在科技投入綜合得分每增加1%時，會相應(yīng)增加1.542%。采用EG 檢驗該方程，從而可獲得兩個變量LNRI、LNSI間是存在著協(xié)同關(guān)系，e5的EG檢驗結(jié)果在臨界值1%、5%、10%狀態(tài)下分別為-2.817851、-1.983455、-1.602255，ADF檢驗T統(tǒng)計量為-1.827636。ECM 模型為：

模型誤差修正系數(shù)為-0.386，也就是說農(nóng)村三產(chǎn)融合和科技投入短期波動對兩者長期均衡狀態(tài)有影響，誤差修正項為0.386，對該模型的誤差進行適當?shù)膬?yōu)化和調(diào)整，從而將其重新回歸平衡狀態(tài)。該模型表明，當科技投入當期出現(xiàn)相關(guān)波動時，會導致農(nóng)村三產(chǎn)融合情況受到嚴重影響，即每當科技投入提高1%的時候，農(nóng)村三產(chǎn)融合也會隨著提高1.256%，對于當期農(nóng)村三產(chǎn)融合而言，前期誤差調(diào)整力度為-0.386。

3.3 科技產(chǎn)出與農(nóng)村三產(chǎn)融合

采用OLS 法對協(xié)整方程進行估計，得到樣本回歸函數(shù)：

檢驗結(jié)果表明，模型各系數(shù)在0.05 顯著性水平下回歸方程成立，且其顯著性并不為零，對于整個模型的擬合程度較高，表明兩個變量LNRI、LNSO間具有正向相關(guān)關(guān)系，農(nóng)村三產(chǎn)融合綜合得分在科技產(chǎn)出綜合得分每增加1%時，會增加0.881%，LNRI、LNSO存在長期穩(wěn)定均衡關(guān)系。的EG 檢驗結(jié)果在臨界值1%、5%、10%狀態(tài)下分別為-2.817851、-1.983455、-1.602255，ADF 檢驗T統(tǒng)計量為-2.70891。ECM模型為：

誤差項修正系數(shù)為-0.283，也就是農(nóng)村三產(chǎn)融合和科技產(chǎn)出之間會存在非常短暫的波動情況，同時這一波動也影響著后續(xù)均衡狀態(tài)，但如果通過調(diào)節(jié)參數(shù)對其進行修正，則可以將非平衡狀態(tài)下的計算模型回歸正常。而農(nóng)村三產(chǎn)融合的當期變動和科技產(chǎn)出的當期投入變動同樣具有顯著影響，農(nóng)村三產(chǎn)融合在科技產(chǎn)出當期提高1%時會提高0.767%，且對于當期農(nóng)業(yè)三產(chǎn)融合而言，前期誤差的調(diào)整力度為-0.283。

4 結(jié)論與建議

本研究基于VAR 模型，以2010—2018 年我國科技發(fā)展和工業(yè)生產(chǎn)相關(guān)數(shù)據(jù)為樣本，對我國農(nóng)村三產(chǎn)融合與科技創(chuàng)新投入和科技創(chuàng)新產(chǎn)出之間的關(guān)系進行分析研究。研究結(jié)果顯示，通過對9 個二級指標變量進行Pearson 相關(guān)性檢驗得知，9 個二級指標變量之間存在著極高的相關(guān)性。VAR 模型分析表明，指標體系中科技投入力度、科技產(chǎn)出水平和農(nóng)村三產(chǎn)融合間存在著動態(tài)相互作用和高度相關(guān)關(guān)系：科技創(chuàng)新投入能促進農(nóng)村三產(chǎn)融合的發(fā)展，農(nóng)村三產(chǎn)融合在科技產(chǎn)出當期提高1%時會提高0.767%；農(nóng)村三產(chǎn)融合的發(fā)展會促進科技創(chuàng)新進一步投入，農(nóng)村三產(chǎn)融合綜合得分每增加0.881%，科技產(chǎn)出綜合得分增加1%。

基于上述結(jié)論，結(jié)合國內(nèi)外學者的相關(guān)研究成果［4-38］，提出以下對策建議：

（1）農(nóng)村三產(chǎn)業(yè)融合目前在我國仍然處于起步階段，農(nóng)業(yè)資源環(huán)境約束情況下，農(nóng)村三產(chǎn)融合舉措對實現(xiàn)美麗鄉(xiāng)村建設(shè)、繁榮農(nóng)村社會發(fā)展、農(nóng)民生活富裕具有重要的意義。產(chǎn)業(yè)融合是產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)演進和產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級過程的一個階段，從內(nèi)生動力和外在誘因角度出發(fā)，產(chǎn)業(yè)融合離不開技術(shù)創(chuàng)新驅(qū)動、主體利益驅(qū)動、市場需求驅(qū)動、政府政策驅(qū)動等4 個方面的驅(qū)動，其中技術(shù)創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)揮引擎作用。從實證研究結(jié)果可知，科技產(chǎn)出當期提高1%，農(nóng)村一二三產(chǎn)業(yè)融合能夠提高0.767%，說明農(nóng)村一二三產(chǎn)業(yè)融合程度仍有很大的提升空間和持續(xù)改進余地，這與陳璐等［37］研究觀點相呼應(yīng)。因此，推進農(nóng)村三產(chǎn)融合發(fā)展，必須以調(diào)整農(nóng)村的一二三產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)為前提，以農(nóng)村經(jīng)濟為基礎(chǔ)，采取三次產(chǎn)業(yè)互動、制度體系創(chuàng)新等方法，以實現(xiàn)農(nóng)村制造加工、鄉(xiāng)村旅游、農(nóng)業(yè)營銷及其他服務(wù)業(yè)等一體化的完整產(chǎn)業(yè)鏈，實現(xiàn)農(nóng)村一二三產(chǎn)業(yè)的深度融合。

（2）從目前我國農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率情況和農(nóng)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新水平來看，我國農(nóng)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新能力有待提升，農(nóng)業(yè)技術(shù)貢獻率盤底，農(nóng)業(yè)科技成果轉(zhuǎn)化和應(yīng)用較弱。從實證分析結(jié)果可以得知，科技創(chuàng)新投入每增加1%，農(nóng)村三產(chǎn)融合能夠提升1.256%。采用創(chuàng)新方式與辦法可以突破農(nóng)村內(nèi)部壁壘，逐步打通農(nóng)業(yè)和第二、第三產(chǎn)業(yè)之間的技術(shù)壁壘［38］，逐漸將農(nóng)業(yè)和第二、第三產(chǎn)業(yè)之間的界限模糊化，為消費者提供多元化的商品和服務(wù)需求，實現(xiàn)傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)與高技術(shù)產(chǎn)業(yè)之間的深度融合。因此，地方政府和有關(guān)部門應(yīng)大力推進農(nóng)業(yè)科學技術(shù)創(chuàng)新，逐步掌握生物育種、先進農(nóng)機裝備、智能農(nóng)業(yè)、生態(tài)宜居、生態(tài)環(huán)境保護等領(lǐng)域核心技術(shù)，以攻克技術(shù)壁壘。同時，要進一步鼓勵各領(lǐng)域科學技術(shù)工作者，充分調(diào)動廣大農(nóng)業(yè)科研人員的工作熱情和創(chuàng)新激情，支持農(nóng)業(yè)科學技術(shù)工作者開發(fā)產(chǎn)品與技術(shù)創(chuàng)新，政府積極搭建科技創(chuàng)新聯(lián)盟平臺，出臺有利于農(nóng)業(yè)發(fā)展的各項政策，增加R&D 科技研發(fā)投入，為科研工作者提供多層次、全方面的科技創(chuàng)新環(huán)境，加快我國農(nóng)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新步伐，真正落實農(nóng)村一二三產(chǎn)業(yè)深度融合，實現(xiàn)農(nóng)業(yè)社會快速發(fā)展，實現(xiàn)農(nóng)民增收。