科技創新賦能農村產業融合發展研究
——基于空間計量及面板向量自回歸模型的實證檢驗

姚 升

（安徽省農業科學院 農業經濟與信息研究所，安徽 合肥 230031）

一、問題提出與研究回顧

創新是引領發展的第一動力。適應和引領中國經濟發展新常態，關鍵是要依靠科技創新轉換發展動力，要加快形成以創新為主要引領和支撐的經濟體系和發展模式，把創新擺在國家發展全局的核心位置。自2005 年中央一號文件提出發展農業科技開始，指出要“加快農業科技創新，提高農業科技含量”。到2012 年中央一號文件首次全面部署農業科技，強調“把農業科技擺在更加突出位置”。之后每一年的一號文件均注重強調農業科技對農業農村現代化的重要驅動作用。

經濟高質量增長的動力來源于科技創新水平的提高[1]。由技術創新上升到科技創新，反映的是創新源頭的變化?？萍紕撔率且钥茖W發現為源頭的技術創新現象的概括，體現了知識創新（科學發現） 和技術創新的密切銜接和融合[2]?？萍甲粤⒆詮娛菄野l展的戰略支撐[3]。當前，科技創新對國家經濟和社會發展的支撐作用越發凸顯，中國科技創新實力快速提升，但仍需在提高科技創新的質量和效率方面做進一步改善，著力增強綜合創新實力[4]。

科技創新是實現鄉村振興的根本保障[5]，是發展鄉村產業的根本途徑[6]。鄉村產業發展過程中離不開科技創新的支持，現代科技支撐體系是提高農業科技創新能力和“三農”發展的根本[6]。并且鄉村產業發展涉及面廣、環節多，涉及的技術復雜、種類多，且需相互銜接[7]，使得來自科技創新的支持顯得尤為重要。大量的已有研究肯定了科技創新對鄉村產業的積極作用，認為創新要素在農業生產及發展中的作用為發展現代農業、提升農業競爭力創造了契機[8]。也有研究認為，現階段科技創新與鄉村產業間的關系有待改進，如姚升、張耀蘭(2021)的研究指出，供給與需求兩端存在著諸如創新能力不足且與市場需求脫節、倒逼效應不足等問題導致農業科技創新與鄉村產業之間匹配度不高，二者間尚未形成相互促進的內生關系[9]；而宋德軍(2013)的研究認為，由于農業科技創新弱質化、成果轉化和產業化數量少、引致需求弱化等問題，導致隨著科技創新水平的不斷提高，農業產業結構與科技創新出現偏離趨勢程度加大[10]。

農村產業融合是實現產業興旺的重要路徑?？萍紕撔率寝r村產業融合的重要基礎和關鍵推動力[11]。在科技創新驅動下，新概念、新技術、新業態、新模式等向農業各個環節滲透融合，使得農業各產業邊界逐漸模糊化[12]，推動了農業產業集群的升級和持續發展，也推動了產業、業態和產品的創新[13]。

已有針對農村產業融合的研究相對更關注其與收入、金融等因素的影響方面，如農村產業融合對城鄉收入差距的影響[14]、產業融合與農民收入增長[15]、農村金融深化與農村產業融合發展[16]。在此情況下，針對科技創新驅動農村產業融合發展的研究不僅兼具理論與實踐的雙重意義，而且具有較好的補充價值，有助于進一步了解科技創新對農村產業融合的影響機理、影響態勢，從而有助于進一步釋放科技創新的驅動效應，提高農村產業的層次和水平，加快推進農村產業融合發展。

文章接下來的結構安排是：第二部分為變量選擇、模型構建與數據來源，明確了文章所使用的因變量、核心自變量、控制變量及所使用的分析計量分析模型，并說明文章所使用數據的來源；第三部分是實證分析，展示空間計量模型和面板向量自回歸模型的估計結果，并對結果展開分析；第四部分是結論與政策建議。

二、變量選擇、模型構建與數據來源

1.變量選擇

本研究的因變量是鄉村產業發展水平，核心自變量為科技創新水平。這兩個變量都包含有較多信息，并非某一單獨指標就能夠勝任代理變量，因此本研究設置了三級指標體系，通過使用更多的指標，盡可能增加代理變量的解釋力度。

在農村產業融合方面，設置鄉村產業發展綜合指數作為一級指標，同時參考李曉龍、冉光和(2019)[14]、王麗英等(2021)[15]相關研究，設置農業服務業融合、農業產業鏈延伸、農業多動能擴展、農業新型業態4 個二級指標及相應的三級指標。

在科技創新水平方面，設置科技創新綜合指數作為一級指標，設置科技創新投入和科技創新產出2 個二級指標并分別設置了相應的三級指標。

對于所構建的農村產業融合發展綜合指數和科技創新綜合指數中的二級和三級指標，本研究進一步在對其進行無量綱化標準化處理的基礎上，使用熵值法確定各級指標的權重。

本研究同時還考慮了如下控制變量：農村收入水平，以農村居民人均可支配收入與城鎮居民人均可支配收入比值表示；農村消費水平，以農村居民人均消費支出與城鎮居民人均消費支出比值表示；農村金融發展規模，參考劉賽紅等(2021)的研究，以涉農貸款余額與農林牧漁業總產值比值表示；地區貿易開放度，以根據當期匯率轉換為人民幣的進出口商品總額與地區生產總值比值表示；農村信息化水平，以農村寬帶接入戶數與互聯網寬帶接入戶數比值表示；農業規模經營水平，考慮農業規模經營水平與農業機械化程度之間的強關聯性，即農業規模經營水平的改善依賴于農業機械化程度的提高，因此使用農業機械總動力與耕地面積比值作為該指標的代理變量。具體見表1。

表1 方程變量

2.模型構建

（1） 熵值法

對指標進行無量綱化處理。

式中：x 表示各指標的原始值，若該指標值越大越好，則將此指標定義為正效應指標，反之定義為負效應指標；xi表示各指標的標準化值，xmax表示各指標原值最大值，xmin表示各指標原值最小值。

為避免在對指標標準化值取對數時無意義，將標準化后的指標數據進行平移處理。

式中：m=1，2，…，b；n=1，2，…，a。

第n 個指標下第m 個評價對象占該指標的比重Pmn：

式中：m=1，2，…，b；n=1，2，…，a。

第n 個指標的信息熵：

式中：m=1，2，…，b；n=1，2，…，a，k 為常數，En的取值區間為[0，1]。

第n 個指標的差異系數：

第n 個指標的權重：

（2） 空間計量經濟模型

第一，空間自相關檢驗。

使用莫蘭指數(Moran” s I)進行全局空間自相關檢驗，判斷變量是否存在空間依賴性，所構建指數形式如下：

上式中，I 表示空間自相關系數，取值范圍[-1，1]，I＜0 時表示存在空間負相關，I＞0 時表示存在空間正相關，I=0 時表示不存在空間相關性；xi表示i 地區觀測值；xj表示j 地區觀測值；n 表示樣本地區數量；wij表示空間權重矩陣；S2表示樣本方差；xˉ表示樣本均值。

第二，空間自相關模型(SAR)。

空間自相關模型揭示了樣本地區農村產業融合發展綜合指數的空間溢出和擴散效應，本研究所構建具體模型如下：

上式中，yit表示因變量；xit表示自變量；i 表示樣本地區；t 表示樣本時間；αit表示個體效應；w 表示n×n 階空間權重矩陣，本研究使用的是由省會間地理距離構建的空間權重矩陣，由于省會間地理距離長期固定，不會由于受經濟社會活動影響而發生變化，因此這種處理方式能夠一定程度上規避模型的內生性問題；wyit表示因變量的空間自回歸項；ρ 表示空間自回歸系數；εit表示隨機誤差項向量。

第三，空間誤差模型(SEM)。

空間誤差模型揭示了相鄰地區農村產業融合發展綜合指數觀測值誤差對本地區農村產業融合發展綜合指數的影響，文章所構建的具體模型如下：

綜上所述，剖宮產術后瘢痕子宮再次妊娠的產婦采取陰道分娩的方式進行分娩，母嬰結局較佳，可以有效地縮短住院時間，值得進一步推廣與使用。

式(11)、(12)、(13)中，λ 為空間誤差系數，其余參數所代表的含義與式(8)相同。

（3） 面板向量自回歸模型(PVAR)

面板向量自回歸模型(PVAR)同時匯集了面板數據分析和VAR 模型的優點，在放松各變量間關系約束的同時增加了觀測值的自由度，控制了個體異質性，便于說明各變量間的復雜聯系。

構建的PVAR 模型如下：

上式中，yit為包含鄉農村產業融合發展綜合指數、科技創新綜合指數、農村收入水平、農村消費水平、農村金融發展規模、地區貿易開放度、農村信息化水平、農業規模經營水平等變量在內的列向量；i 表示樣本地區；t 表示時間；α0表示截距項向量；αj表示滯后j 階的參數矩陣；k 為滯后階數；γi表示個體效應向量；δt表示時間效應向量；μit表示服從正態分布的隨機干擾項。

3.數據來源

受限于部分變量數據的可得性，本研究選取中國除西藏和港澳臺地區以外的30 個省份2006—2019 年的面板數據進行分析。所使用的樣本數據來源于歷年《中國農村統計年鑒》 《中國科技統計年鑒》 《中國統計年鑒》 《中國金融年鑒》、全國溫室數據系統；對于個別缺失數據使用線性插值法進行補全；同時為消除不平滑性，對各變量進行了對數化處理。

三、實證分析

1.空間計量分析

借助莫蘭指數(Moran” s I)分析樣本地區農村產業融合發展指數的空間相關程度。根據農村產業融合發展綜合指數的空間自相關性檢驗結果（表2），所有Moran” s I 指數均為正值；除2011 年不顯著外，其他年份的Moran” s I 指數均通過顯著性檢驗，拒絕原假設，據此認為農村產業融合發展綜合指數存在較強的空間自相關性，其空間分布并是不隨機的，而是在整體上呈現出明顯的空間關聯性，具有很強的空間依賴性，可以使用空間計量模型做進一步的擬合。

表2 鄉村產業發展綜合指數Moran” s I 檢驗

表3 估計結果

根據Hausman 檢驗結果，無論空間自相關模型(SAR)還是空間誤差模型(SEM)都傾向于選擇固定效應。同時，兩模型的空間自相關系數(ρ)和空間誤差系數(λ)均為正值，且至少在5%的顯著性水平上通過檢驗，說明所擬合的空間自相關模型和空間誤差模型均為有效，各地區農村產業融合發展綜合指數具有顯著的、正向的空間溢出效應，本地區農村產業融合發展會帶動相鄰地區農村產業融合發展綜合指數的提高。并且，農村產業融合發展綜合指數存在顯著的空間依賴性，地區農村產業融合發展水平會受到本地區和相鄰地區不可測因素的影響。

核心自變量科技創新綜合指數(x1)在所有方程中的估計系數均為正值，且至少在5%的顯著性水平上通過檢驗，表現出很好的穩健性，說明科技創新綜合指數對農村產業融合發展綜合指數存在顯著的正向影響，科技創新水平的提高有助于改善農村產業融合發展狀態，并且能夠促進農村產業融合發展綜合指數的空間溢出，意味著科技創新水平的提高不僅有利于本地區農村產業融合發展，而且有利于推動相鄰地區對本地區農村產業融合的溢出作用。

控制變量中，農村收入水平(x2)、農村消費水平(x3)和農村金融發展規模(x4)在空間計量模型中的估計值為正，且至少在10%的顯著性水平上通過檢驗，說明這三個因素對農村產業融合發展存在促進作用。

2.面板向量自回歸模型PVAR 動態分析

（1） PVAR 模型的GMM 估計結果

在根據LLC 檢驗、IPS 檢驗確定樣本數據平穩性，以及使用AIC、BIC 和HQIC 準則確定最優滯后期為兩期的前提下，進一步得到PVAR 模型的GMM 估計結果；由于該模型所估計的參數并沒有實際經濟意義，因此本研究對該估計結果不做進一步分析和解釋，而是重點對模型做脈沖響應和方差分解。

（2） 脈沖響應分析

通過脈沖響應分析能夠全面的了解模型中各個變量之間的動態關系，在控制其他變量不變的基礎上，聚焦來自某一個變量的沖擊給其他變量所造成的影響。因此，本研究使用Monte-Carlo 模擬200 次得到正交脈沖響應函數圖，由于篇幅限制，不在此列式。

根據得到的脈沖響應函數圖可知，農村產業融合發展指數對來自自身一個標準差沖擊時，表現出持續的正響應，但該脈沖響應從開始階段便呈現緩慢下降趨勢，在第4 期后趨于平穩。農村產業融合發展指數對于來自科技創新綜合指數的一個標準差沖擊時，表現出持續的正響應，但整體反應并不大，該脈沖響應在開始階段呈現出緩慢上升的態勢，在第3 期達到峰值，之后開始小幅度的平穩下降，從第5 期開始趨于平穩。

農村產業融合發展指數對于來自農村收入水平的一個標準差沖擊時，在初期階段表現出一個短暫的、輕微的負響應，從第四期開始脈沖響應回歸至正響應；而農村產業融合發展指數對于來自農村消費水平一個標準差沖擊時，表現出持續的正響應，該脈沖響應在第4 期達到峰值，之后有輕微的回落并趨于穩定。

農村產業融合發展指數對于來自農村金融發展規模的一個標準差沖擊時，在第1 期達到響應峰值并持續至第2 期，隨后開始呈現較快的下降趨勢，從第4 期開始表現出負響應，并逐漸趨于平穩。農村產業融合發展指數對于來自地區貿易開放度的一個標準差沖擊時，在初期表現出正響應并很快達到峰值后隨即下降轉為負響應，從第4 期開始趨于平穩。

農村產業融合發展指數對于來自農村信息化水平的一個標準差沖擊時，表現出持續的正響應，在第3 期達到響應峰值，隨后開始輕微回落，在第5 期開始趨于平穩。農村產業融合發展指數對于來自農業規模經營水平的一個標準差沖擊時，初始階段有短暫的負響應，但從第3 期開始回升至正響應并得以持續，從第5 期開始趨于平穩。

（3） 方差分解

進一步使用方差分解方法揭示各內生變量對預測方差的貢獻度（表5）。根據方差分解結果顯示，農村產業融合發展指數對自身的方差貢獻率在未來1～10 期內雖然呈現不斷下降的態勢，但總體始終超過其他變量的方差貢獻率，說明農村產業融合發展具有較強的慣性，自我增強效應較好，包括科技創新綜合指數在內的其他變量對農村產業融合發展指數的方差貢獻率都較為偏小，這些變量中在第1 期對農村產業融合發展指數方差貢獻率最高的是農村金融發展規模(4.33%)，在第10 期方差貢獻率最高的是農村信息化水平(10.20%)。

表5 方差分解

除農村金融發展規模的方差貢獻率在預測期內略有下降外，其余變量對農村產業融合發展指數的方差貢獻率均有所上升，其中科技創新綜合指數的方差貢獻率從第1 期的0.02%提升至第10 期的1.12%，說明科技創新對農村產業融合的支持效應雖然存在，但支持力度還存在較大的改進余地；此外，農村收入水平的方差貢獻率從0.52%提升至0.78%，農村消費水平的方差貢獻率從0.03%提升至1.48%，地區貿易開放度的方差貢獻率從0.15%提升至2.85%，農村信息化水平的方差貢獻率從0.21%提升至10.20%，農業規模經營水平的方差貢獻率從0.01%提升至2.58%。

四、研究結論與政策建議

1.研究結論

文章使用空間計量模型和PVAR 模型，分別對科技創新支持農村產業融合發展的空間影響和脈沖響應及方差分解進行分析，研究結果表明：農村產業融合發展綜合指數具有顯著的、正向的空間溢出效應；科技創新綜合指數對農村產業融合發展綜合指數存在顯著的正向影響，科技創新水平的提高有助于改善農村產業融合發展狀態，并且能夠促進農村產業融合發展指數的空間溢出；農村產業融合發展指數對于來自科技創新綜合指數的一個標準差沖擊時，表現出持續的正響應，但整體反應并不大；科技創新綜合指數對農村產業融合發展指數的方差貢獻率偏小，說明支持效應雖然存在，但在支持力度方面還存有較大的改進余地。

2.政策建議

（1） 優化農村產業融合發展的空間布局

由于農村產業融合發展具有空間溢出特征和空間依賴性，因此建議要特別注意打造農村產業融合的連片發展架構，尤其可以聚焦長三角、粵港澳大灣區、京津冀、成渝經濟圈等區域經濟體，構建更具規模效應潛力的區域農村產業融合范式，通過增強地區間的產業關聯性、提高產業集聚程度，進一步釋放農村產業融合發展的空間效應，形成地區間農村產業融合相互帶動的良好局面。

（2） 增強要素流動與集約化配置機制

增強要素流動與集約化配置是科技創新驅動農村產業融合的重要路徑，要繼續構建有利于土地、技術、資本、勞動力等要素跨界流動的平臺和制度；消除要素流動的各種壁壘，優化要素配置效率，但同時也需使用政策工具調節發達地區與欠發達地區間的要素流入與流出；完善政府支持及各類基礎條件建設等相關配套。

（3） 強化知識創新與技術創新互動機制

科技創新驅動農村產業融合的動力來自于知識創新和技術創新的合力。一方面要繼續加強對知識創新體系和技術創新體系建設，增加創新投入、增強創新激勵，在現有基礎上進一步提高兩個體系的綜合水平；另一方面，要以產學研協同創新為關鍵手段推動知識創新和技術創新融合，強化有助于知識創新與技術創新間互動的機制。

（4） 完善科技創新與產業融合對接機制

通過政策扶持、產學研協同創新、主體培育、金融支持等多種手段，發揮多鏈協同的助推作用，完善科技創新與產業融合的對接機制，提高產業融合對科技創新供給與需求的匹配水平，協調科技創新與產業融合各自所追求目標趨于一致，促進二者的雙向融合程度。