高廣闊，柳倩倩

(上海理工大學(xué) 管理學(xué)院，上海 200093)

1 引言

長久以來，我國人口眾多，土地資源嚴(yán)重緊缺，人均土地占有量制約著農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展，因此實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)化必然要依靠農(nóng)業(yè)技術(shù)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(shù)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(yán)重阻礙。改革開放之后，政府通過制定相關(guān)政策和措施支持技術(shù)開發(fā)研究與推廣，有效地推動(dòng)了農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展:農(nóng)業(yè)科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率在七五時(shí)期為28%，八五時(shí)期為34%，九五時(shí)期為44.5%;根據(jù)最近的數(shù)據(jù)，科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率已由“十五”末的48%提高到53.5%，“十二五”時(shí)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(jìn)農(nóng)業(yè)技術(shù)集成化、勞動(dòng)過程機(jī)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(shè)創(chuàng)新型國家。在發(fā)展農(nóng)業(yè)的同時(shí)，提高科學(xué)技術(shù)力量，加快農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化進(jìn)程，增加科技投入是發(fā)展農(nóng)業(yè)，增強(qiáng)國家綜合力的一項(xiàng)重大戰(zhàn)略措施。

本文運(yùn)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(jì)增長進(jìn)行灰色關(guān)聯(lián)分析，并運(yùn)用Matlab7.0 軟件對兩者未來發(fā)展水平進(jìn)行預(yù)測，立足于農(nóng)業(yè)科技投入對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長的影響，反映兩者之間的能動(dòng)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(guān)系，對一個(gè)系統(tǒng)發(fā)展變化態(tài)勢提供了量化的度量，非常適合進(jìn)行動(dòng)態(tài)歷程分析。

2 科技投入與農(nóng)業(yè)增長的灰色關(guān)聯(lián)分析

2.1 灰色關(guān)聯(lián)分析方法介紹

灰色關(guān)聯(lián)分析是根據(jù)各因素?cái)?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(gè)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(rèn)為兩者關(guān)聯(lián)較大，反之，則兩者關(guān)聯(lián)度較小。

灰色關(guān)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(gè)比較數(shù)列，

2)求各列的初值像(均值像)，進(jìn)行無量綱化處理，以減少隨機(jī)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(guān)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(jì)算關(guān)聯(lián)度，即各個(gè)序列在每個(gè)時(shí)刻的關(guān)聯(lián)系數(shù)相加并求平均數(shù)。

將關(guān)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(guān)聯(lián)度更大。

2.2 科技投入與經(jīng)濟(jì)增長灰色關(guān)聯(lián)度實(shí)證分析

2.2.1 指標(biāo)選取

本文將農(nóng)林牧漁總產(chǎn)值作為農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長的衡量指標(biāo)。對于科技投入的內(nèi)涵和外延是不一致的，因此統(tǒng)計(jì)口徑也有差異，有一種觀點(diǎn)是把農(nóng)業(yè)科技投入歸納為一個(gè)國家或地區(qū)一定時(shí)期內(nèi)每年用于農(nóng)業(yè)科學(xué)研究與技術(shù)推廣的總支出，另外一種觀點(diǎn)將其歸納為投入到科技活動(dòng)中的一切人力，物力和財(cái)力的總和，本文采取第二種觀點(diǎn)。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(jī)構(gòu)R＆D 人員全時(shí)當(dāng)量、農(nóng)業(yè)研究與開發(fā)機(jī)構(gòu)R＆D 經(jīng)費(fèi)內(nèi)部支出、機(jī)械總動(dòng)力、有效灌溉面積和化肥施用量五個(gè)指標(biāo)。

2.2.2 數(shù)據(jù)來源與處理

根據(jù)灰色關(guān)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(chǔ)，建立灰色關(guān)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(jì)增長水平，以農(nóng)業(yè)研究與開發(fā)機(jī)構(gòu)R＆D 人員全時(shí)當(dāng)量、農(nóng)業(yè)研究與開發(fā)機(jī)構(gòu)R＆D 經(jīng)費(fèi)內(nèi)部支出、農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力、有效灌溉面積和化肥施用量五個(gè)指標(biāo)為子序列，代表科技投入水平。而大多數(shù)文獻(xiàn)都采用同期數(shù)據(jù)，但是本文認(rèn)為科技投入的產(chǎn)出有一個(gè)滯后效應(yīng)，即科技投入的效益會(huì)影響以后年份的產(chǎn)值，因此借鑒相關(guān)文獻(xiàn)，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(jì)算序列間的灰色關(guān)聯(lián)度，分析農(nóng)業(yè)科技投入與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長的關(guān)系。

設(shè)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(jià)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(jī)構(gòu)R＆D 人員全時(shí)當(dāng)量(單位:人)，X2序列為農(nóng)業(yè)研究與開發(fā)機(jī)構(gòu)R＆D 經(jīng)費(fèi)內(nèi)部支出(單位:萬元)，按農(nóng)業(yè)生產(chǎn)資料價(jià)格總指數(shù)平減為2002 年不變價(jià)格，X3序列為農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)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(jì)年鑒2002—2012》、《中國統(tǒng)計(jì)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(guān)數(shù)據(jù)

表2 2002—2011 年農(nóng)業(yè)科技投入相關(guān)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(jìn)行無量綱化處理化為A'矩陣，得

2)求對應(yīng)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(gè)比較數(shù)列與參考數(shù)列對應(yīng)差值中的最小值0，各比較數(shù)列對參考數(shù)列各點(diǎn)對應(yīng)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(guān)聯(lián)系數(shù)，設(shè)ξ 分辨系數(shù)為0.5，處理后得關(guān)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(guān)聯(lián)度見表3。

表3 農(nóng)業(yè)科技投入與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長關(guān)聯(lián)度

農(nóng)業(yè)科技投入與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長關(guān)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(jì)增長關(guān)聯(lián)系數(shù)

由計(jì)算結(jié)果可以得到關(guān)聯(lián)序?yàn)閞04＜r05＜r01＜r03＜r02，結(jié)果表示:

科技投入對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長有著非常緊密的關(guān)系，農(nóng)業(yè)研究與開發(fā)機(jī)構(gòu)R＆D 人員全時(shí)當(dāng)量與農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值的關(guān)聯(lián)度為0.661 6，研究與開發(fā)機(jī)構(gòu)的R＆D 經(jīng)費(fèi)與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長的關(guān)聯(lián)度為0.712 7，機(jī)械總動(dòng)力與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長的關(guān)聯(lián)度為0.684 3，有效灌溉面積與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長的關(guān)聯(lián)度為0.604 4，化肥施用量與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長的關(guān)聯(lián)度為0.636 4，即研究與開發(fā)機(jī)構(gòu)R＆D 人員全時(shí)當(dāng)量，研究和開發(fā)機(jī)構(gòu)R＆D 經(jīng)費(fèi)支出，機(jī)械總動(dòng)力，有效灌溉面積和化肥施用量與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長都存在較強(qiáng)的正相關(guān)性，與以往相關(guān)文獻(xiàn)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(jī)構(gòu)R＆D 經(jīng)費(fèi)支出對于農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長的關(guān)聯(lián)度最大，即推動(dòng)力最強(qiáng)，這說明在農(nóng)業(yè)方面研究與開發(fā)機(jī)構(gòu)在內(nèi)部開展基礎(chǔ)研究、應(yīng)用研究、試驗(yàn)發(fā)展的經(jīng)費(fèi)對于農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長有著很大的推進(jìn)作用，是促進(jìn)現(xiàn)代化農(nóng)業(yè)的重要手段，在農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展過程中處于首要位置。農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力、研究與開發(fā)機(jī)構(gòu)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(jì)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(yù)測

3.1 灰色預(yù)測方法介紹

灰色預(yù)測方法是將原始離散數(shù)據(jù)進(jìn)行生成數(shù)的有效處理方法，通過累加的作用減弱隨機(jī)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(yīng)的灰色預(yù)測模型。

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

灰色預(yù)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(yù)測模型，將X(0)進(jìn)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(yàn)。灰色預(yù)測模型常用后驗(yàn)差方法檢驗(yàn)，設(shè)X(0)為原始序列，為相應(yīng)的模擬誤差序列，ε(0)為殘差序列。

表4 精度檢驗(yàn)等級對照

3.2 科技投入與經(jīng)濟(jì)增長灰色預(yù)測實(shí)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(jī)構(gòu)R＆D 人員全時(shí)當(dāng)量、農(nóng)業(yè)研究與開發(fā)機(jī)構(gòu)R＆D 經(jīng)費(fèi)內(nèi)部支出、機(jī)械總動(dòng)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(yù)測模型，經(jīng)過計(jì)算得到下列各指標(biāo)的GM(1，1)模型見表5。

表5 預(yù)測模型估計(jì)結(jié)果

上述模型經(jīng)過精度檢驗(yàn)，C 代表均方差比值，P代表小誤差概率，經(jīng)過精度檢驗(yàn)等級對照表進(jìn)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(jī)構(gòu)R＆D 人員全時(shí)當(dāng)量、農(nóng)業(yè)研究與開發(fā)機(jī)構(gòu)R＆D 經(jīng)費(fèi)內(nèi)部支出、農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力、有效灌溉面積和化肥施用量的灰色預(yù)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(yù)測，但考慮到受未來擾動(dòng)因素的影響會(huì)降低預(yù)測的精度，本文僅對未來五年進(jìn)行預(yù)測并且預(yù)測值可信度極高。

應(yīng)用上述GM(1，1)模型對農(nóng)林牧漁總產(chǎn)值2015—2019 年進(jìn)行預(yù)測，對農(nóng)業(yè)研究與開發(fā)機(jī)構(gòu)R＆D 人員全時(shí)當(dāng)量、農(nóng)業(yè)研究與開發(fā)機(jī)構(gòu)R＆D 經(jīng)費(fèi)內(nèi)部支出、機(jī)械總動(dòng)力、有效灌溉面積和化肥施用量2014—2018 年進(jìn)行預(yù)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(yù)測值(見表6、表7)并進(jìn)行未來發(fā)展趨勢的關(guān)聯(lián)分析。

表6 2015—2019 年農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長的預(yù)測值

表7 2014—2018 年農(nóng)業(yè)科技投入指標(biāo)預(yù)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(jī)構(gòu)R＆D 人員全時(shí)當(dāng)量、農(nóng)業(yè)研究與開發(fā)機(jī)構(gòu)R＆D 內(nèi)部支出、機(jī)械總動(dòng)力、有效灌溉面積和化肥施用量作為子序列，設(shè)ξ 分辨系數(shù)仍為0.5，可以分別計(jì)算得到未來五年期間我國農(nóng)業(yè)科技投入對應(yīng)的五項(xiàng)指標(biāo)與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長的灰色關(guān)聯(lián)度，計(jì)算方法同上不贅述，計(jì)算結(jié)果見表8。

表8 農(nóng)業(yè)科技投入與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長關(guān)聯(lián)度

通過對關(guān)聯(lián)度計(jì)算得到r04＜r02＜r05＜r03＜r01，結(jié)果表明:①農(nóng)業(yè)研究與開發(fā)機(jī)構(gòu)R＆D 人員全時(shí)當(dāng)量關(guān)聯(lián)度最大，其次是農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力、化肥施用量、農(nóng)業(yè)研究與開發(fā)機(jī)構(gòu)R＆D 經(jīng)費(fèi)支出，最后是有效灌溉面積。農(nóng)業(yè)研究與開發(fā)機(jī)構(gòu)R＆D 人員全時(shí)當(dāng)量對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)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(jī)構(gòu)R＆D 經(jīng)費(fèi)支出從第一位下降到第四位，機(jī)械總動(dòng)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(jī)構(gòu)R＆D 人員全時(shí)當(dāng)量和機(jī)械總動(dòng)力對于農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長的關(guān)聯(lián)程度提高，農(nóng)業(yè)研究與開發(fā)機(jī)構(gòu)R＆D 經(jīng)費(fèi)支出、有效灌溉面積和化肥施用量對于農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的關(guān)聯(lián)程度下降，總體上各個(gè)農(nóng)業(yè)科技投入因素對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展仍緊密相關(guān)。②在未來農(nóng)業(yè)化發(fā)展的道路上，仍需加強(qiáng)農(nóng)業(yè)技術(shù)人員的培養(yǎng)，提高科學(xué)技術(shù)武裝，防止農(nóng)業(yè)人才流失，增加農(nóng)業(yè)R＆D 投資，同時(shí)擴(kuò)大和武裝科研隊(duì)伍，通過對技術(shù)供給和需求的有效銜接，實(shí)現(xiàn)R＆D技術(shù)成果對農(nóng)戶的供給，促進(jìn)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展。推廣機(jī)械化生產(chǎn)，形成一條龍式的機(jī)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(shí)力加強(qiáng)，農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施的投入加大，必然引起對農(nóng)機(jī)化需求的增大，使得農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)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(xué)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(shí)農(nóng)業(yè)水利化建設(shè)對于農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要程度也不容忽視，進(jìn)一步加大農(nóng)田水利基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，增加水資源調(diào)控能力，嚴(yán)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(shí)現(xiàn)傳統(tǒng)水利向現(xiàn)代水利轉(zhuǎn)變，為實(shí)現(xiàn)現(xiàn)代農(nóng)業(yè)化提供可靠的水利保障。

4 結(jié)語

首先要重視農(nóng)業(yè)技術(shù)人才建設(shè)。需對農(nóng)業(yè)技術(shù)研究人員做到不斷更新知識，提高技術(shù)水平，在農(nóng)業(yè)技術(shù)研究人員之間建立龐大的科技信息網(wǎng)絡(luò)，加強(qiáng)農(nóng)業(yè)新技術(shù)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(lì)企業(yè)擴(kuò)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(qiáng)農(nóng)業(yè)發(fā)展活力，為農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展提供堅(jiān)強(qiáng)的后盾。

提高農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平。需要促進(jìn)農(nóng)機(jī)技術(shù)進(jìn)步和應(yīng)用，建設(shè)與農(nóng)業(yè)機(jī)械化相適應(yīng)的經(jīng)濟(jì)體制，加大農(nóng)機(jī)設(shè)備裝置，同時(shí)也要加強(qiáng)水利化建設(shè)，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(xué)使用化肥，提高農(nóng)作物產(chǎn)量。

構(gòu)建現(xiàn)代農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)技術(shù)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(fèi)，各個(gè)環(huán)節(jié)整體提升農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新能力，實(shí)現(xiàn)國家現(xiàn)代化農(nóng)業(yè)技術(shù)體系的目標(biāo)。

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