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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*

2014-12-13 09:59:52高廣闊柳倩倩
技術與創(chuàng)新管理 2014年6期
關鍵詞:科技農(nóng)業(yè)經(jīng)濟

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。

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