袁 鑫

（湖南商務(wù)職業(yè)技術(shù)學院 湖南 長沙 410205）

農(nóng)業(yè)科技是第一生產(chǎn)力，而創(chuàng)新是引領(lǐng)農(nóng)業(yè)發(fā)展的第一動力，農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新是推動農(nóng)業(yè)電子商務(wù)發(fā)展的引擎。湖南省在國家相關(guān)政策文件的指導下，根據(jù)本省實際情況，提出一系列關(guān)于科技創(chuàng)新與農(nóng)業(yè)電商的實施意見，如“完善農(nóng)業(yè)科研創(chuàng)新保障機制，鼓勵和支持農(nóng)業(yè)科技自主創(chuàng)新”、“加快農(nóng)業(yè)科技成果轉(zhuǎn)化”與“支持企業(yè)參與涉農(nóng)電子商務(wù)平臺建設(shè)”等，對促進湖南省農(nóng)業(yè)電商發(fā)展發(fā)揮了政策引領(lǐng)與戰(zhàn)略指導作用。伴隨著全國農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新成果的逐年增加，湖南省的農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新也在穩(wěn)步增長，湖南省農(nóng)業(yè)電子商務(wù)的發(fā)展呈現(xiàn)出明顯的上升趨勢。

本文通過實證研究農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新對農(nóng)業(yè)電子商務(wù)的影響，以期進一步完善湖南省農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新的政策建議，為農(nóng)業(yè)電子商務(wù)的穩(wěn)定發(fā)展提供持續(xù)力量。

1 湖南省農(nóng)業(yè)電子商務(wù)與農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新的發(fā)展現(xiàn)狀及存在問題

湖南省作為農(nóng)業(yè)大省，擁有豐富的農(nóng)產(chǎn)品，具有得天獨厚的生產(chǎn)優(yōu)勢，雖然少數(shù)特色優(yōu)質(zhì)農(nóng)產(chǎn)品打響了品牌，銷售量居于全國前列，但大部分農(nóng)產(chǎn)品還是存在產(chǎn)銷脫節(jié)等問題。農(nóng)業(yè)電子商務(wù)的發(fā)展無疑為解決這些問題提供了新途徑。近幾年來，湖南省政府推出了一系列的政策，大力建設(shè)農(nóng)村網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施，農(nóng)業(yè)電子商務(wù)逐漸發(fā)展起來，呈現(xiàn)出逐年上升的良好態(tài)勢。湖南省2017 年農(nóng)村電商公共服務(wù)體系逐漸完善，累計認定涉農(nóng)電商企業(yè)585 家，建成縣級電商服務(wù)中心170 個，村級電商服務(wù)站12 602 個，全省農(nóng)村電子商務(wù)(含縣域電子商務(wù)和農(nóng)產(chǎn)品電子商務(wù))總交易額約1 800 億元，在全國排名第12 位。2018 年全省農(nóng)產(chǎn)品網(wǎng)絡(luò)零售額為135.2 億元，同比增長33.9%。2019 年全省農(nóng)產(chǎn)品網(wǎng)絡(luò)零售額為188.91 億元，同比增長39.73%，培育孵化了11 533 個扶貧示范網(wǎng)店，瀏陽市成為全國10 個獲得國務(wù)院辦公廳通報表彰的發(fā)展農(nóng)村電商和產(chǎn)銷對接成效明顯的地方之一。

雖然湖南省在推動農(nóng)業(yè)電子商務(wù)發(fā)展方面成績顯著，但也存在一定的問題。第一，農(nóng)業(yè)創(chuàng)新成果在全國居于前列，但轉(zhuǎn)化率不高。圖1 為全國2008 ～2018年“農(nóng)林牧漁”發(fā)明與實用新型專利分類統(tǒng)計圖。截止目前，湖南省學科為“農(nóng)業(yè)工程”的專利數(shù)為4 854 個，占總數(shù)量的8.75%，發(fā)表數(shù)量由2010 年167 個，至2015 年415 個、2016 年477 個、2017 年527 個、2018 年809 個、2019 年1036 個、2020 年1 125 個，呈穩(wěn)定增長趨勢。但部分農(nóng)業(yè)電商企業(yè)在經(jīng)營多年后，仍然處于虧損狀態(tài)，農(nóng)民的收入與全國平均水平相比，存在明顯的差距。據(jù)中國農(nóng)業(yè)部權(quán)威數(shù)據(jù)顯示，湖南全省農(nóng)村人口人均收入14 093 元，包括糧食收入。

圖1 2008 ～2018 年 “農(nóng)林牧漁” 發(fā)明與實用新型專利分類統(tǒng)計圖

第二，湖南省農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新高端成果產(chǎn)出不高，有一個最根本的原因是科研經(jīng)費投入較低。表1 為2018 年全國十大農(nóng)業(yè)大省研究與試驗發(fā)展(R&D)經(jīng)費情況，全國R&D 經(jīng)費平均值為1 229.875 億元，湖南省僅僅為658.3 億元。相對于全國其他農(nóng)業(yè)大省，湖南省R&D 經(jīng)費排名第7，處于較低水平，這從一定程度上限制了湖南省農(nóng)業(yè)科技成果的產(chǎn)出。

2 實證分析

2.1 指標選取模型構(gòu)建。本文主要采用格蘭杰因果檢驗的方法考察農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新與農(nóng)業(yè)電子商務(wù)發(fā)展的關(guān)系。格蘭杰因果關(guān)系檢驗在時間序列計量經(jīng)濟學模型中被廣泛采用，是一種非常重要的因果檢驗方法，最早由格蘭杰(Granger，1969)提出[1]。

本文選取農(nóng)產(chǎn)品網(wǎng)絡(luò)銷售額(Y)作為被解釋變量，農(nóng)產(chǎn)品網(wǎng)絡(luò)銷售額較為客觀地反映出農(nóng)業(yè)電子商務(wù)的發(fā)展程度。模型的解釋變量采用政府的R&D 科技財政經(jīng)費投入(FTF)，能夠較好地衡量科技創(chuàng)新投入。本文選取農(nóng)業(yè)電子商務(wù)服務(wù)企業(yè)和機構(gòu)數(shù)量(AC)作為控制變量。得到計量模型如下：

2.2 實證檢驗

2.2.1 變量的單位根檢驗。本文所采用的數(shù)據(jù)是時間序列數(shù)據(jù)，所以數(shù)據(jù)的平衡性對于構(gòu)建模型至關(guān)重要。數(shù)據(jù)不平衡會存在偽回歸或者傳統(tǒng)T 檢驗失效等情況。所以，我們首先對各變量進行平衡性檢驗。本文采用ADF 檢驗方法，對Y、FTF 與AC 變量分別進行單位根的平穩(wěn)性檢驗，檢驗結(jié)果見表2。

表2 數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性檢驗

表2 的檢驗結(jié)果顯示，初始變量InY、InFTF 與InAC 的ADF 檢驗結(jié)果都是不平穩(wěn)的，都存在單位根。經(jīng)過一階差分后，變量InY、InFTF 與InAC 的ADF 檢驗結(jié)果仍然是不平穩(wěn)。對三個變量進行了二階差分處理后，檢驗結(jié)果都呈現(xiàn)平穩(wěn)狀態(tài)，不存在單位根。

2.2.2 格蘭杰因果關(guān)系檢驗。想要證明變量之間的因果關(guān)系，我們可以對變量進行格蘭杰因果關(guān)系檢驗。本文采用VAR 模型的格蘭杰檢驗法對各變量之間的關(guān)系進行檢驗。我們假定農(nóng)產(chǎn)品網(wǎng)絡(luò)銷售額(Y)與政府的R&D 科技財政經(jīng)費投入(FTF)二者之間是互為因果，政府的R&D 科技財政經(jīng)費投入既影響農(nóng)產(chǎn)品網(wǎng)絡(luò)銷售額，反過來也受農(nóng)產(chǎn)品網(wǎng)絡(luò)銷售額的影響，提升科技財政投入可以促進農(nóng)產(chǎn)品網(wǎng)絡(luò)銷售額的增長。

在此實證研究中，已知檢驗Y 與FTF 都是2 階單整序列，對檢驗模型進行序列相關(guān)的LM 檢驗，我們會發(fā)現(xiàn)，檢驗模型必須取2 階滯后，才能消除隨機項的序列相關(guān)。從格蘭杰因果關(guān)系檢驗結(jié)果看，農(nóng)業(yè)電子商務(wù)服務(wù)企業(yè)和機構(gòu)數(shù)量(AC)、政府的R&D 科技財政經(jīng)費投入(FTF)都是農(nóng)產(chǎn)品網(wǎng)絡(luò)銷售額(Y)的格蘭杰原因，其中農(nóng)業(yè)電子商務(wù)服務(wù)企業(yè)和機構(gòu)數(shù)量(AC)與農(nóng)產(chǎn)品網(wǎng)絡(luò)銷售額(Y)互為因果關(guān)系，說明農(nóng)業(yè)電子商務(wù)服務(wù)企業(yè)和機構(gòu)數(shù)據(jù)的增加，促進了農(nóng)業(yè)電子商務(wù)的發(fā)展，最終實現(xiàn)了農(nóng)產(chǎn)品網(wǎng)絡(luò)銷售額的不斷提升。但農(nóng)產(chǎn)品網(wǎng)絡(luò)銷售額不是政府的R&D 科技財政經(jīng)費投入的原因，說明了它們之間的單向關(guān)系。若政府加大R&D 科技財政經(jīng)費投入，會帶來更多的農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新成果，從而加快農(nóng)業(yè)電子商務(wù)的技術(shù)革新。

2.2.3 實證結(jié)果分析。通過一系列的檢驗與處理，將相應的數(shù)據(jù)值代入公式中，通過回歸結(jié)果可以看出，模型的F 檢驗中P 值為0.00，表明回歸模型總體顯著；農(nóng)業(yè)電子商務(wù)服務(wù)企業(yè)和機構(gòu)數(shù)量滿足90%顯著性水平下的t 檢驗，但政府的R&D 科技財政經(jīng)費投入指標不顯著，表明政府的R&D 科技財政經(jīng)費投入對于農(nóng)產(chǎn)品網(wǎng)絡(luò)銷售額的影響不顯著。

3 結(jié)論與建議

通過實證分析，政府的R&D 科技財政經(jīng)費投入對于農(nóng)產(chǎn)品網(wǎng)絡(luò)銷售額沒有產(chǎn)生顯著的影響。建議將更多的財政投入到農(nóng)業(yè)科技應用研究上，增加科研人員對于農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新成果的研究力度，將研究的重點放在如何加快農(nóng)村網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施、人工智能物流等技術(shù)的研發(fā)進度上，讓農(nóng)民在整個農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈上獲得助力。