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        農業(yè)科技投入對農業(yè)經濟增長的影響

        2021-12-29 02:05:44楊曉敏
        農業(yè)科技與信息 2021年23期
        關鍵詞:項目數經費支出農作物

        楊曉敏

        (張掖市甘州區(qū)經濟作物技術推廣站,甘肅張掖734000)

        農業(yè)經濟是以農業(yè)發(fā)展為中心,涉及農業(yè)產業(yè)、農村社會經濟發(fā)展等的綜合性經濟,能夠綜合反映農業(yè)投入、產出方面的水平。我國是農業(yè)大國,農業(yè)科技投入與農業(yè)經濟發(fā)展對社會發(fā)展具有重要影響,只有根據實際需求合理投入農業(yè)科技,才能最大限度發(fā)揮效益,提高農業(yè)經濟水平。近年來,我國不斷優(yōu)化農業(yè)產業(yè)結構,發(fā)展“三農”經濟,將農業(yè)產業(yè)放在最主要的位置,使農業(yè)發(fā)展發(fā)生了翻天覆地的變化,農民生活得到了極大改善。本研究運用近幾年我國農業(yè)產業(yè)發(fā)展數據,分析了我國農業(yè)經濟變化與農業(yè)科研、經費等投入情況之間的關系,希望為進一步提高農業(yè)經濟發(fā)展水平提供參考依據。

        1 我國農業(yè)科技投入及生產情況

        1.1 農業(yè)科技投入情況

        通過查閱近幾年《中國統計年鑒》數據,整理得出了2014—2019年我國農業(yè)發(fā)展經費投入、農業(yè)科研人員全時當量等4個反映農業(yè)科技投入的最主要指標(表1),作為分析農業(yè)經濟變化的基礎數據。

        從表1可以看出,近幾年我國農業(yè)科技投入整體呈增長趨勢。其中,農業(yè)經費投入由2014年的975.56億元逐步增長到2019年的1 798.14億元,增長了84.3%,年均增長10%以上,說明我國每年在農業(yè)行業(yè)投入的科研經費持續(xù)增高,對農業(yè)科研重視程度高。農業(yè)科研人員全時當量由2014年的263 288人年增長到2019年的497 939人年,增長量為89.1%,年均增幅依然高于10%,反映出我國農業(yè)行業(yè)的人力資本迅速增加。農業(yè)研發(fā)項目數由2014年的34 328項增加至2019年的101 964項,增長197%,尤其在2019年突破10萬項。農業(yè)機械總動力除了在2016年有所下降外,其余均呈逐年增高趨勢。因此,從幾項數據變化情況可以看出,我國農業(yè)科技投入在迅速提高。

        表1 2014—2019年全國農業(yè)科技投入相關數據

        1.2 農業(yè)生產情況

        從農作物生產面積和產出規(guī)模數據變化可以直觀判斷農業(yè)經濟增長情況,為精確掌握近幾年我國農業(yè)生產情況,通過查閱《中國統計年鑒》,整理出了2014—2019年我國農業(yè)產出數據,主要包括農作物生產面積、糧食作物生產面積、糧食作物總產量、農業(yè)生產總值4個指標(表2),作為分析農業(yè)經濟變化的基礎數據。

        由表2可知,近幾年我國農作物生產面積穩(wěn)定在16 518萬~16 694萬hm2,糧食作物生產面積穩(wěn)定在11 606萬~11 923萬hm2,變化均不大。但糧食作物總產量除了2016年、2017年略有下降外,整體呈增高趨勢,由2014年的63965萬t增長至2019年的66 384萬t,增長3.8%,說明我國糧食作物生產持續(xù)向好,糧食安全有保障。2014—2019年我國農業(yè)生產總值呈每年增高趨勢,由51 851億元增至66 066億元,增幅27.4%,增加趨勢明顯,表明農業(yè)主要經濟發(fā)展勢頭良好。

        表2 2014—2019年全國農業(yè)生產情況

        2 定量分析

        2.1 變量說明

        本研究被解釋變量依次為農業(yè)經濟增長、農業(yè)科技投入、農作物播種植面積。變量度量及最大值、最小值、變量符號見表3。為減少數據異方差,變量中的最大值、最小值均為取絕對值后的數值。

        表3 變量及描述性統計

        2.2 建立模型

        本研究以農業(yè)產值作為衡量農業(yè)經濟增長的指標,以研發(fā)人員數量、研發(fā)經費支出、研發(fā)項目數量、農業(yè)工作人員、農業(yè)機械總動力作為衡量農業(yè)科技投入的指標,以農作物種植面積作為衡量種植面積的指標,分別以農業(yè)經濟增長為代理變量,以衡量農業(yè)科技投入作為自變量,以種植面積作為控制變量,將其放入模型中。建立多元線性回歸模型:

        式中,Y表示農業(yè)經濟增長;i表示樣本時間;1、2、…n表示變量編號;X表示解釋變量;ε表示隨機擾動項。將相關數據用軟件Stata15分析后,得出回歸結果(表4)。

        表4 回歸結果

        從表4可以看出,在各項變量中,研發(fā)經費支出、農業(yè)機械總動力與農業(yè)經濟增長之間均呈正相關性,且研發(fā)經費支出的回歸結果差異顯著,說明研發(fā)經費支出越多、農業(yè)機械總動力越大,農業(yè)經濟增長越高,且研發(fā)就經費支出對農業(yè)經濟增長的效果更明顯。研發(fā)人員數量、研發(fā)項目數、農業(yè)工作人員、農作物種植面積與農業(yè)經濟增長之間均呈負相關性,其中,農作物種植面積回歸系數為-0.202,回歸結果差異極顯著;研發(fā)項目數、農業(yè)工作人員回歸系數分別為-0.243、-5.529,研發(fā)項目數回歸結果差異顯著,而研發(fā)人員數量回歸結果不顯著。說明我國農業(yè)研發(fā)人員質量、研發(fā)項目質量及單位面積內農業(yè)產值依然有待提高。

        3 結果及建議

        從模型分析結果來看,我國農業(yè)科研人員專業(yè)素養(yǎng)和研發(fā)項目質量有待提高,在關注人員及農業(yè)項目增加的同時,更應該提高其對農業(yè)經濟的貢獻水平。另外,需繼續(xù)增加農業(yè)科研經費的投入,從本研究結果可以看出,研發(fā)經費支出能顯著促進農業(yè)經濟增長。所以,建議加大農業(yè)科研經費投入,鼓勵農業(yè)新項目研發(fā)。此外,應進一步提高農業(yè)生產機械化水平,機械化作業(yè)不但能大大提高農業(yè)生產效率,還能節(jié)省勞動力。因此,建議不同地區(qū)結合自身實際,大力推廣農業(yè)機械化。

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