中國涉農企業科技投入對農村經濟發展效率影響的研究

郭 妍，周 展

（1.浙江質源電力工程有限公司，浙江 杭州 310000；2.杭州萬禾電力科技有限公司，浙江 杭州 310000）

在中國經濟社會的發展建設過程中，“三農”問題是關系到國計民生的關鍵問題。通過深入分析“三農”問題，可以為實現農業高質量發展、帶領農民增收致富、維護農村社會穩定提供解決思路［1］。自改革開放以來，我國農村地區在經濟方面的增長速度顯著加快，但是與較為發達的城鎮地區相比，農村地區尚處于落后階段。我國大多數農村地區以資源、環境為代價帶動了當地的經濟發展，粗放型投入機制在一定程度上限制了農村地區的經濟發展速度，因此，農村經濟只有走科技創新的道路，才具有可持續的發展動力［2］。國內外學者的研究表明，在農業領域，加大科技創新方面的投資力度，能夠推動農業經濟的發展。Schultz［3］的研究顯示，傳統農業轉型為現代農業，在科技創新方面的投資起到了重要推動作用。對于現代農業而言，科技創新的投入極大地影響了其市場競爭力和持續發展的能力，其中，人力資本是實現農業經濟快速增長的原始驅動力，起到了關鍵作用。耿運志等［4］從農業供給側的資本、勞動力等角度出發，論證了農業領域中技術研發、技術運用、技術宣傳普及所發揮的關鍵作用，凸顯了農業領域人才、資金等對于技術創新起到的支撐性作用，指出強化農業科技創新、加大投入力度可以推動農業發展。李政等［5］構建了間接傳導效應模型、面板空間計量模型，結果顯示：泰爾指數十分接近的省份，其經濟發展過程中呈現出2個十分顯著的特征：一是階段性，二是空間集聚性。因此，在農業領域加大科技創新投入力度能夠使得市場供給增多、農業產量增加，進而帶動農業經濟發展。黃紅光等［6］展開的研究顯示，要想實現農業經濟增長模式的順利轉變，必然要實現農業科技創新，它是轉型過程中的首要推動力。

近年來，我國農業發展迅速，但在農業科技投入方面仍存在較多問題，農業科技投入已成為促進我國農業經濟不斷發展的一個關鍵性因素［7］。目前的研究結果顯示，在農業經濟增長的過程中，缺乏該領域科技創新投入影響的理論模型，基于此，本文就我國涉農企業科技投入對農村經濟發展效率的影響展開了研究。

1 涉農企業的R&D投入與農業發展的現狀分析

1.1 農業發展現狀

1.1.1 農業發展概況 作為世界范圍內的糧食產量大國之一，國家統計局公布的數據表明（表1），2021年，我國農作物的總種植面積達到了1.1763億hm2，較2020年新增面積為294萬hm2；糧食總產量達到6.8285億t，較2020年增長了1336萬t，產量創出新高，近10年來的糧食作物產量均在6億t以上。

表1 2017～2021年我國農業相關數據

最近幾年，隨著我國農業的不斷發展，農、林、牧、漁各行業的總產值穩中有升。與2017年相比，2021年，我國農作物的總種植面積有所降低，其中糧食作物的播種面積小幅下降，但其年產量卻穩中有升，同時，農業生產總產值也在穩步增加。非糧食作物播種面積的逐年增加，與政府增加了對農業的投資力度密不可分。隨著農林牧漁業總產值的持續增加、城鎮化水平的不斷提高，耕地持續緊張、農業從業人員數量明顯下降、農村地區經濟發展不均衡等問題也逐漸顯現。

1.1.2 農業人口與經濟發展現狀 近年來，我國愈加重視農業的發展，且支持力度較大，這有利于農業農村經濟社會的可持續、健康發展［9］，政府的財政支出不斷向農業領域傾斜，并出臺了有關優惠政策進行大力扶持［10］。在我國各級政府高度重視和社會經濟不斷發展的前提下，農村居民家庭年收入水平不斷提高。

由表2可知，在2017～2021年，我國第一產業的產值得到穩步提升，農業總人口數量也隨之增加，但增幅較小，城鎮化創造了許多就業機會，鄉村人口數持續減少，農村居民人均可支配收入逐年增加。在鄉村從業的人口數量顯著減少，從而使大量鄉村農民從農業中解放出來，并投身到其他行業，發展自身的新事業。與此同時，農村居民的物質文化水平逐年提高，以家庭為單位的傳統農業生產已不能滿足現代農業發展的要求，這是農業從業人員減少的主要原因之一。

表2 2017～2021年我國農業人口與經濟發展現狀

1.2 涉農企業科技投入的現狀

農業科技投入（R&D）主要有3類，即應用研究、基礎研究、試驗發展［11］。一般而言，為反映農業科技投入，將農業活動規模作為其指標。農業投入包括農業科技（R&D）、農林牧漁業（R&D）方面的投入，由表3可知，2017～2021年，我國在R&D方面的投入持續加大，農業科技R&D投入不斷增加，農業科研的R&D機構數比較穩定，R&D的經費支出、科研人數不斷增加。在整體上，農業R&D投入增長速度較慢，科研人數增長比較緩慢。

表3 2017～2021年我國涉農企業科技投入相關數據

2 我國涉農企業科技投入對農業經濟增長的實證分析

2.1 多元線性回歸模型

回歸分析的重點對象是數據，可以評估數據相互之間是否具有某種關聯。通常來說，對社會經濟發展的影響因素不是單一或獨立的［12］，涉及的變量較多，因此，需要展開多元回歸分析，首先，對變量進行標準化處理，再進行線性回歸，通過回歸系數判斷各自變量的重要程度，回歸方程見公式（1）：

式（1）中，因對全部變量進行標準化轉化，則不存在常數，一元線性回歸中使用一個關鍵變量對因變量的改變進行解釋，但是在現實生活中，因變量一般會被不止一個自變量影響，因此需要對多個自變量展開分析，對因變量的變化進行解釋，此為多重回歸。假如因變量與自變量之間表現出線性相關，那么稱作多元線性回歸。多元線性回歸，可以使用最小二乘法預估模型參數，并對檢驗所用模型以及相關模型數據進行統計。本研究選取適當的自變量，采用多元回歸方式展開預測。在選取自變量時，可以借助變量相互之間的相關矩陣。公式（2）即為多元線性回歸模型：

式（2）中，解釋的變量數為k，回歸系數為βj（j=1，2, …，k）。式（2）稱為總體回歸函數隨機表達式，式（3）為其相對非隨機表達式：

式（3）中，βj為偏回歸系數。

2.2 統計檢驗

分析回歸標準差和判定系數，能夠了解該模型與樣本的擬合度。但如果同時有多個變量，要在適度調整后再進行擬合，進而消除變量增多帶來的影響。假如對某一整體進行分類，數量為r，從其中獲取一個樣本。基于分類后的各項數據，分析已知概率與出現概率是否相符。擬合優度檢驗可以在理論層面上，分析分類數據和總體分類情況是否相符。回歸擬合度指的是回歸直線和樣本兩者的擬合度，作為一種基本標準用于對回歸結果進行判斷，受選擇參數估計方法、樣本數據分布情況兩大因素的共同影響。在分析前選擇對應參數估計法，樣本數據非常重要，變量間關系可對樣本數據的分布直接決定，回歸擬合度能很好地檢驗這種關系的真實性。

2.3 我國涉農企業科技投入對農民增收影響的多元線性回歸分析

2.3.1 回歸分析 線性回歸分析借助最佳擬合直線，找到因變量與多個自變量之間存在的內在關聯。在進行線性回歸分析的過程中，通過逐步回歸分析，可以形成最優回歸方程。筆者采用SPSS 20.0軟件的逐步回歸分析法，對農業生產總值的各項影響因素展開分析，并建立了回歸方程，對我國涉農企業的科技投入、農業經濟發展各驅動因素之間的相關性進行了分析。采用Z-score方法標準化處理各個驅動因素。設y為我國農業生產總值，作為因變量：x1為我國涉農企業R&D研究機構數、x2為研究機構R&D人員、x3為科學研究機構R&D經費支出、x4為R&D項目人員全時當量、x5為R&D項目課題數、x6為農用機械總動力年消耗量，表4為樣本變量統計特征。

表4 樣本變量統計特征

2.3.2 相關性分析結果 由表5可知，在α=0.05水平上，科研機構R&D經費支出、研究機構R&D人員、農業生產總值這3個因素呈現出顯著性；在α=0.01水平上，呈現出顯著性的包括農用機械總動力年消耗量、R&D項目人員全時當量、農業生產總值。R&D項目人員全時當量、科學研究機構R&D經費支出、農用機械總動力年消耗量，三者表現出十分明顯的正相關關系，即人員全時當量、科學研究機構經費支出、農用機械總消耗越高，則農業經濟發展水平和農業生產總值也越高；而研究機構R&D項目人員則表現出顯著負相關，即農業經濟發展水平在R&D人員數量越多時則會降低。

表5 Pearson相關關系分析

2.3.3 多元線性回歸分析結果 采用逐步多元線性回歸方法分析數據，對影響農業生產產值的因素進行確定，通過擬合度R2對模型的擬合程度進行分析，且R2值越接近1，則其擬合度越高，說明該模型的精度越高；采用t檢驗分析回歸系數的顯著性，Sig值越大，則t值的絕對值越小，當Sig低于0.05時，相關系數則表現為顯著，表示可以通過分析其自變量，預測因變量的變化情況。采用逐步線性回歸分析法，按照先后順序，將自變量x1～x6分別引入后，展開F檢驗，同時對解釋變量展開t檢驗，表6為變量排除表。

表6 變量排除表

由表6可知，自變量x1、x2、x4、x5、x6并沒有對因變量帶來明顯的影響，因此，它們是被排除變量，而x3對因變量的影響明顯。因此，科研機構R&D經費投入變量x3可以進入模型。對模型匯總后顯示，模型做出一定調整后，擬合度R2值變成了0.942，這表示模型的擬合度較高。展開回歸方程F檢驗，其值為61.843，且Sig=0.003＜0.05，這表明通過該方程可有效預測其因變量。表7為回歸方差分析表。

由表7知，在模型回歸方程中，各個自變量系數為正值，這表明R&D經費支出對農業生產總值的影響為正相關。在0.05水平下，自變量系數、常量都表現出顯著性，說明自變量對因變量的影響十分明顯，回歸方程中多個自變量的系數B均為正數，說明R&D經費支出與農業生產總值之間表現出明顯的正相關性。表8所示是回歸系數表，其中，因變量是農業生產總值。

表7 回歸方差分析表

表8 回歸系數表

x3為R&D經費支出，通過回歸分析，確定了影響我國農業經濟發展水平的驅動因子回歸方程，公式為：

式（4）中，農業生產總值為y；R&D經費支出為x3。根據回歸方程可以得知，R&D經費支出是最大的驅動因子，換言之，在所有影響農業生產總值的因素中，R&D經費支出所造成的影響最為明顯。R2系數和調整后的R2都說明方程的擬合度較高。在α=0.05水平下，R&D經費支出通過了顯著性檢驗，說明我國農業生產總值和R&D經費支出為正比關系。R&D經費支出每提高1%，那么農業生產總值相應地便會提高0.965%。在農業領域全部的R&D經費投入中，科研方面投入資金越大，那么農業生產總值就會越高。在α=0.05水平上，科學研究機構R&D經費支出通過了顯著性檢驗，R&D經費支出是主要的影響因素，即R&D經費方面的支出越多，表示農業科研投入越大，因此，農業生產總值也就越高。

3 促進我國農業經濟增長的建議

3.1 增加農業科研經費投入

在我國經濟發展過程中，農業經濟起到了重要作用。如果要使農業邁入新的發展階段，則需要依靠先進的科技支撐，需要在農業科技方面投入大量資金和人才的智力支持［13］。在農業科技經費投入方面，政府具有關鍵的主導地位，加大財政投資力度，制定相關發展規劃，這有助于保證農業科技投入的穩定增長，且按一定比例進行農業科技資金投入，在經濟總產值增加的同時要增加投入，進而提高農業領域研發投入在增加值中的占比，構建相應的長效機制。通過發揮社會各方力量，擴大農業科技資金投入主體隊伍，籌措農業科技投入資金［14］。此外，政府應充分發揮主導作用，大力鼓勵其他金融機構、企業等投資于農業科技領域［15］，從而推動我國農業科技的進步。

3.2 加大對農業科研人員的培養力度

科研人員在發展農業科技的過程中具有十分重要的作用［16］，需構建科學、合理的人才選拔制度，不斷地培養和輸送農業科技人才，并制定相應的人才考核和選拔標準，切實使其扎根于農業科研領域［17］，幫助他們充分發揮其聰明才智，促進其所在地區的農業科技發展。適當提高農村基層農技人員的薪資待遇，激發基層人才干事創業的積極性。

3.3 加強對農業機械化的支持力度

現代農業的發展與農業機械化關系密切，在種植、收獲農作物時農業機械的使用日漸增多，進一步推進了農業機械化的發展［18］。我國部分丘陵、山地地區，機械化進程推進要因地制宜，在丘陵、山區使用小型農業機械，滿足不同地區對農業機械的需求［19］。在農業機械創新開發中，機械實際用途需同農業科研有機結合，農業機械適應性，是一個用來衡量栽培方式、科研育種普及程度的關鍵指標，應有針對性地推廣適合各種作物、種植模式的農業機械設備。

4 結論

本文使用SPSS 20.0軟件，通過逐步回歸分析，對影響農業生產總值的各個因素構建回歸方程，對我國涉農企業科技投入、農業經濟發展各驅動因素間相關關系進行分析，得出如下結論：

（1）我國農業獲得持續發展，農林牧漁總產值穩步提升，農村居民家庭年收入水平逐年提升，農業科技R&D投入呈增長態勢，農業科研機構R&D機構數相對穩定，R&D經費支出、R&D人員數量逐年上升。

（2）科研機構R&D經費支出、研究機構R&D人員、農業生產總值、機械總動力年消耗量、R&D項目人員全時當量，表現出顯著性。R&D項目人員全時當量、科研機構R&D經費支出、農用機械總動力年消耗量，表現出十分明顯的正相關。研究機構R&D人員則表現出顯著負相關。

（3）我國農業生產總值和R&D經費支出為正比關系。當R&D經費投入增加1%時，農業生產總值相應地便會增加0.965%。在農業領域全部的R&D經費投入中，科研方面投入資金越大，那么農業生產總值就會越高。

（4）農業經濟的可持續發展，需要提高農業領域科研經費方面的投入，深入培養農業領域科研人員，大力推廣農業機械化。