韓學(xué)娟，李之鳳

（甘肅農(nóng)業(yè)大學(xué) 財經(jīng)學(xué)院，甘肅 蘭州 730070）

一、引言

中國是一個農(nóng)業(yè)大國，“三農(nóng)”問題一直受到黨和國家高度重視?！笆濉逼陂g，我國農(nóng)業(yè)科技研發(fā)、現(xiàn)代種業(yè)、現(xiàn)代農(nóng)機(jī)裝備等極大地提高了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)逐步實現(xiàn)從“靠天吃飯”發(fā)展到了“藏糧于技[1]?？茖W(xué)技術(shù)是第一生產(chǎn)力，農(nóng)業(yè)的發(fā)展離不開農(nóng)業(yè)科技的支持，農(nóng)業(yè)科技能為農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)可持續(xù)發(fā)展提供不竭動力，為實現(xiàn)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化提供堅實的基礎(chǔ)。2018 年，國務(wù)院出臺相關(guān)指導(dǎo)意見，要求加快推動農(nóng)機(jī)裝備產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展[2]。2021 年，《中華人民共和國鄉(xiāng)村振興促進(jìn)法》中規(guī)定，國家鼓勵農(nóng)業(yè)機(jī)械生產(chǎn)研發(fā)和推廣應(yīng)用，推進(jìn)主要農(nóng)作物生產(chǎn)全程機(jī)械化[3]。一系列政策法規(guī)的頒布與實施表明國家對農(nóng)業(yè)科技投入的高度重視。

關(guān)于農(nóng)業(yè)科技投入和農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長之間的關(guān)系，學(xué)術(shù)界的研究日漸豐富。本文主要從以下幾個方面梳理：（1）農(nóng)業(yè)科技投入方面：陳鳴和周發(fā)明（2015）[4]以湖南省為例，運用計量模型測度和分析了農(nóng)業(yè)科技投入對農(nóng)村減貧的作用以及效果。鄭建紅（2020）[5]主要針對農(nóng)業(yè)科技投入存在的問題進(jìn)行研究。韓占兵（2016）[6]采用DEA 模型和個體固定效應(yīng)模型對我國現(xiàn)代農(nóng)業(yè)科技投入產(chǎn)出效率水平和驅(qū)動因素進(jìn)行分析，這些研究為進(jìn)一步深入研究奠定了基礎(chǔ)；（2）農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長方面，主要圍繞不同主體對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長的影響，孟子恒等（2021）[7]研究蘋果產(chǎn)業(yè)集聚以及相關(guān)因素對蘋果產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長的影響。王佳楠等（2021）[8]從區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的視角出發(fā)，采PSM-DID 法分析長江經(jīng)濟(jì)帶戰(zhàn)略與11 省市農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長之間的關(guān)系。李兆亮（2020）[9]等從空間計量角度出發(fā)對中國農(nóng)業(yè)R&D 投入、空間溢出與中國農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長進(jìn)行了研究；（3）農(nóng)業(yè)科技投入對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長的影響方面，劉敦虎等（2017）[10]、李敬鎖等（2015）[11]分別分析了青島市、四川省農(nóng)業(yè)科技投入和農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長之間的動態(tài)關(guān)系；在研究方法上，主要通過聯(lián)立方程模型和VAR 模型[12]探究兩者間的動態(tài)關(guān)聯(lián)性。

通過對上述文獻(xiàn)的分析，學(xué)者們大多采用VAR模型對農(nóng)業(yè)科技投入和農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長之間的關(guān)系進(jìn)行研究，但從研究區(qū)域來看，大部分集中在東南沿海地區(qū)和農(nóng)業(yè)發(fā)達(dá)省份，對西部欠發(fā)達(dá)的省份研究較少。甘肅省經(jīng)多年發(fā)展，寒旱農(nóng)業(yè)、戈壁農(nóng)業(yè)、綠色農(nóng)業(yè)和循環(huán)農(nóng)業(yè)在甘肅省發(fā)展勢頭良好，逐步發(fā)展形成“牛羊菜果薯藥”六大特色農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)以及具有地域特色的“甘味”品牌產(chǎn)業(yè)。然而甘肅省地形復(fù)雜，山地和丘陵面積占比高達(dá)約78.2 %，很大程度上限制了農(nóng)業(yè)大規(guī)模機(jī)械化作業(yè)。因此，本文以甘肅省為例，通過分析農(nóng)業(yè)科技投入與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長的動態(tài)互動關(guān)系，以期促進(jìn)其農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展。

基于此，文章通過科學(xué)構(gòu)建了農(nóng)業(yè)科技投入指標(biāo)體系，采用熵值TOPSIS 法對2000—2019 年甘肅省農(nóng)業(yè)科技投入水平進(jìn)行綜合評價，在此基礎(chǔ)上運用VAR 模型驗證了農(nóng)業(yè)科技投入與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長之間的動態(tài)互動關(guān)系。

二、農(nóng)業(yè)科技投入發(fā)展現(xiàn)狀

近年來，我國在農(nóng)業(yè)農(nóng)村經(jīng)濟(jì)建設(shè)中取得重大進(jìn)步，農(nóng)業(yè)機(jī)械裝備持有量以及農(nóng)作物播種面積穩(wěn)步增長，2008 年，黨的十七屆三中全會正式提出農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化戰(zhàn)略，農(nóng)業(yè)機(jī)械擁有量大幅度上升；農(nóng)村用電量自2000 年以來已增長近2.1 倍，除生活用電以外，機(jī)械用電量占比位居第二，農(nóng)業(yè)機(jī)械總動力整體呈現(xiàn)波動上升；有效灌溉面積研究期間保持穩(wěn)定增長，表明農(nóng)田水利配套基礎(chǔ)設(shè)施逐步完備，農(nóng)業(yè)科技投入更加充足；2016 年甘肅省頒布《農(nóng)用肥料管理辦法》，因此農(nóng)用化肥施用折純量自2016 年出現(xiàn)開始出現(xiàn)下降現(xiàn)象，有助于提升土壤質(zhì)量優(yōu)化生態(tài)環(huán)境。整體來看，農(nóng)業(yè)科技物質(zhì)投入相關(guān)指標(biāo)有逐年增長的趨勢，表明農(nóng)業(yè)科技物質(zhì)投入在農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展中發(fā)揮一定的作用。

人力資本是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過程中不可或缺的重要資源，然而工業(yè)化、城鎮(zhèn)化進(jìn)程的加快，農(nóng)村人口大量流向城市，使得從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn)人員明顯減少，進(jìn)一步導(dǎo)致農(nóng)業(yè)科研人員產(chǎn)生較大波動，且與其他省份相比，甘肅省農(nóng)業(yè)科技活動人員數(shù)量相對不足，農(nóng)業(yè)科技人力資本投入力度較小。從農(nóng)業(yè)固定資產(chǎn)投資總額來看，2016 年之前快速增加達(dá)到峰值，但由于全社會固定投資額的下降，2017 年以后出現(xiàn)鋸齒狀波動，總體呈現(xiàn)上升趨勢；農(nóng)業(yè)R&D 經(jīng)費相對穩(wěn)定，表明甘肅省持續(xù)關(guān)注農(nóng)業(yè)科技投入，但投入力度仍需加強(qiáng)。

三、數(shù)據(jù)來源、研究方法及變量選取

（一）數(shù)據(jù)來源

考慮數(shù)據(jù)的可得性、真實性、完整性，文章數(shù)據(jù)來源于《甘肅發(fā)展年鑒》（2001—2020 年）《中國科技統(tǒng)計年鑒》（2001—2020 年），個別數(shù)據(jù)缺失通過相關(guān)數(shù)據(jù)科學(xué)測算整理補(bǔ)充。

（二）研究方法

1.熵值TOPSIS 法。文章在熵值法賦權(quán)的基礎(chǔ)上，通過引入歐式距離測量各指標(biāo)方案與其最優(yōu)（劣）解之間的相對距離，進(jìn)而得到綜合評價指數(shù)，以更準(zhǔn)確地表達(dá)農(nóng)業(yè)科技投入水平的變動趨勢。主要步驟如下：

（1）計算第k 項指標(biāo)的熵值：

上式中，Ek指標(biāo)所代表的含義第k 項指標(biāo)的熵值，取值范圍是[0，1]。

（2）計算第k 項指標(biāo)的權(quán)重：

（3）基于“TOPSIS 法”構(gòu)造標(biāo)準(zhǔn)化的加權(quán)矩陣Z：

（4）確定最優(yōu)解與最劣解：

（5）測算擬選方案和S+k、S-k之間的歐式距離：

（6）計算各方案的綜合評價指數(shù)：

根據(jù)公式（1）～公式（6）計算得出甘肅省農(nóng)業(yè)科技投入綜合得分，Ct越大，表示農(nóng)業(yè)科技投入越高。

2.向量自回歸（VAR）模型。向量自回歸（VAR）模型是用于變量之間的動態(tài)性分析，同時可以解決模型的內(nèi)生性問題[12]。因此文章采用VAR 模型，對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行計算、取對數(shù)得到農(nóng)林牧副總產(chǎn)值（lnGDP）和農(nóng)業(yè)科技綜合投入（lnR&D）兩個時間序列，同時消除異方差的影響。

（三）變量和數(shù)據(jù)說明

1.被解釋變量。追溯已有文獻(xiàn)，發(fā)現(xiàn)多數(shù)選擇農(nóng)林牧漁業(yè)總產(chǎn)值表征農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)的增長，為了消除通貨膨脹的影響，文章用居民消費價格指數(shù)對農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值指標(biāo)進(jìn)行調(diào)整[13]，所得結(jié)果為文章的被解釋變量，記為（lnGDP），衡量農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長。

2.解釋變量。影響農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長的因素較多，但考慮到數(shù)據(jù)的可獲性，文章僅分析農(nóng)業(yè)科技投入方面。因此，從廣義角度出發(fā)，文章選取農(nóng)業(yè)R&D 經(jīng)費支出、農(nóng)業(yè)固定資產(chǎn)投資總額作為農(nóng)業(yè)科技財力投入指標(biāo)；選取農(nóng)林牧漁業(yè)從業(yè)人員、農(nóng)業(yè)科技活動人員作為農(nóng)業(yè)科技人力投入指標(biāo)；選取農(nóng)業(yè)機(jī)械擁有量、農(nóng)業(yè)機(jī)械化總動力、農(nóng)村用電量、農(nóng)用化肥施用折純量、農(nóng)用薄膜使用量、農(nóng)作物總播種面積、有效灌溉面積作為農(nóng)業(yè)科技物力投入指標(biāo)，合理構(gòu)建甘肅省農(nóng)業(yè)科技投入評價指標(biāo)體系（見表1）。采用熵值TOPSIS 法計算農(nóng)業(yè)科技投入綜合得分并將其作為本研究的解釋變量，記做（lnR&D）。

表1 農(nóng)業(yè)科技投入評價指標(biāo)體系

四、實證結(jié)果與分析分析

（一）農(nóng)業(yè)科技投入發(fā)展水平評價

基于構(gòu)建的甘肅省農(nóng)業(yè)科技投入指標(biāo)體系，采用熵值TOPSISS 法確定各項指標(biāo)權(quán)重，利用公式（1）和公式（2）計算得到農(nóng)業(yè)科技投入指標(biāo)的權(quán)重，即農(nóng)業(yè)科技物力投入（0.58）>農(nóng)業(yè)科技人力投入（0.08）>農(nóng)業(yè)科技財力投入（0.34）。其中農(nóng)業(yè)科技物力投入占比最大（0.58），表明物力投入顯著影響農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長；農(nóng)業(yè)科技人力投入權(quán)重僅為0.08，表明甘肅省農(nóng)業(yè)科技人力投入有待提升，甘肅省農(nóng)業(yè)技術(shù)推廣人員與農(nóng)業(yè)人口比例為1：900，在數(shù)量上明顯不足[14]；農(nóng)業(yè)科技財力權(quán)重為0.34，表明甘肅省資金投入力度相對較小，可能由于經(jīng)濟(jì)發(fā)展相對緩慢，導(dǎo)致流入到農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的資金有限。

表2 2000—2019 年甘肅省農(nóng)業(yè)科技綜合投入評價得分

通過TOPSIS 法計算得到各年間農(nóng)業(yè)科技綜合投入水平得分，進(jìn)一步將農(nóng)業(yè)科技投入劃分為兩個階段：第一階段為2000—2008 年，農(nóng)業(yè)科技綜合投入上升階段，出現(xiàn)小幅度的波動，2002—2007 年穩(wěn)步增加，之后以1.13 倍的速度快速增長，總體呈上升趨勢。第二階段為2009—2019 年，農(nóng)業(yè)科技綜合投入進(jìn)入鋸齒狀波動階段，2016 年農(nóng)業(yè)科技綜合投入達(dá)到峰值0.536 1，究其原因是2016 年農(nóng)作物總播種面積、農(nóng)用薄膜使用量、農(nóng)業(yè)固定資產(chǎn)投資總額三個指標(biāo)在所有年份中最大，且其他指標(biāo)相對穩(wěn)定；排名第二的是2015 年得分為0.517 9，當(dāng)年農(nóng)業(yè)機(jī)械化總動力、農(nóng)用化肥施用折純量兩個指標(biāo)在研究期間最大；位居其后的是2008 年得分為0.506 7，因為2008 年農(nóng)業(yè)R&D 經(jīng)費內(nèi)部支出較其他年份中力度最大；2019 年農(nóng)業(yè)科技綜合投入排名第四，2019 年綜合得分為0.499 8，雖然農(nóng)村用電量、有效灌溉面積兩個指標(biāo)在所有年份中最大，但是農(nóng)林牧漁業(yè)從業(yè)人員在二十年中最少。

（二）農(nóng)業(yè)科技投入與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長之間的動態(tài)互動關(guān)系分析

1.單位根檢驗

文章采用時間序列數(shù)據(jù)，為避免產(chǎn)生虛假回歸或者偽回歸現(xiàn)象，對數(shù)據(jù)的進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗來確保估計結(jié)果的有效性。文章通過Eviews 8 采用ADF 檢驗各序列的平穩(wěn)性，結(jié)果如表3 所示。

表3 單位根檢驗結(jié)果

由表3 數(shù)據(jù)可知，lnGDP，LnR&D 的ADF 統(tǒng)計量均大于1%的顯著性水平的臨界值（p>0.01），表明lnGDP、lnR&D 是非平穩(wěn)序列；lnGDP、lnR&D 經(jīng)過一階差分后，dlnGDP、dlnR&D 的ADF 檢驗結(jié)果均小于1%的顯著性水平的臨界值（p<0.01），為平穩(wěn)序列，此時序列均不存在單位根，所以lnGDP、lnR&D 為一階單整序列，二者可能存在協(xié)整關(guān)系，可做進(jìn)一步的驗證分析。

2.確定最優(yōu)滯后階數(shù)

在構(gòu)建VAR 模型之前確定最優(yōu)滯后階數(shù)，本文選擇AIC 信息準(zhǔn)則、SC 信息準(zhǔn)則、HQ 信息準(zhǔn)則以及信息準(zhǔn)則個數(shù)最多的方法來確定最優(yōu)滯后階數(shù)，結(jié)果如表4 所示。

表4 最優(yōu)滯后階數(shù)判斷結(jié)果

由表4 可知，AIC、SC 最小值均為滯后一階，因此本文選取滯后一階作為最優(yōu)滯后階數(shù)，即可建立AR（1）模型。

3.Johansen 協(xié)整檢驗

協(xié)整檢驗是為了判斷變量之間有無長期均衡關(guān)系。上述檢驗表明LnGDP、lnR&D 均為一階單整序列，且最優(yōu)滯后階數(shù)為一階，對兩個變量進(jìn)行Johansen協(xié)整檢驗，結(jié)果如表5、表6 所示。

表5 跡檢驗結(jié)果

表6 最大特征值檢驗結(jié)果

由表5、表6 可知，在5%的顯著性水平下，lnGDP、lnR&D 存在兩個協(xié)整關(guān)系，表明lnGDP、lnR&D 具有長期均衡關(guān)系，由此得出甘肅省農(nóng)業(yè)科技投入與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長存在長期良性互動的關(guān)系。

4.格蘭杰（Granger）因果關(guān)系檢驗

上述檢驗發(fā)現(xiàn)農(nóng)業(yè)科技投入與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長之間存在均衡關(guān)系，但是兩者是否存在因果關(guān)系仍需進(jìn)一步檢驗。在選擇1～4 滯后階數(shù)的情況下，分別對兩者進(jìn)行格蘭杰因果檢驗，結(jié)果如表7 所示。

表7 農(nóng)業(yè)科技投入與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長的格蘭杰檢驗

由表7 可知，滯后一期的檢驗結(jié)果顯示：lnR&D不是lnGDP 的格蘭杰原因，在5%顯著性水平上，lnGDP 是lnR%D 的格蘭杰原因，兩者此時僅僅為單向的格蘭杰因果關(guān)系，即農(nóng)業(yè)科技綜合投入不是農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長的格蘭杰原因，農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長是農(nóng)業(yè)科技綜合投入的格蘭杰原因，此時農(nóng)業(yè)科技投入時期較短，科技投入的影響沒有發(fā)揮或者發(fā)揮力度有限，但是農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長對農(nóng)業(yè)科技有影響，這與甘肅省的基本情況相符合，甘肅省是農(nóng)業(yè)省且經(jīng)濟(jì)發(fā)展相對緩慢，農(nóng)業(yè)投入的資金相對有限，農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長帶動農(nóng)業(yè)科技投入；滯后二期時，在5%顯著性水平上，兩者存在雙向的格蘭杰因果關(guān)系，農(nóng)業(yè)科技綜合投入的帶動作用凸顯出來，促進(jìn)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)的增長，同時農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長也進(jìn)一步促進(jìn)農(nóng)業(yè)科技綜合投入，二者形成相互帶動影響；在滯后三期、四期時，lnR&D 不是lnGDP 的格蘭杰原因，lnGDP 不是lnR&D 的格蘭杰原因，二者此時不互為因果關(guān)系。

5.脈沖響應(yīng)分析

圖1 向量自回歸VAR 模型的AR 根檢驗

脈沖響應(yīng)模型是指模型收到某種沖擊時對系統(tǒng)的動態(tài)反映，還能反映出一個變量的沖擊因素對另一個變量的動態(tài)影響路徑[15]。VAR 模型在進(jìn)行脈沖響應(yīng)分析的之前，通常采用AR 根估計法進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗，特征值的倒數(shù)是否落在單位圓內(nèi)，全部落在單位圓內(nèi)即通過檢驗，反之則反[16]。文章選擇沖擊持續(xù)期限為10 年，已知最優(yōu)階數(shù)為1 階，模型的特征根全部落在單位圓內(nèi)，表明所建立的VAR 模型是穩(wěn)定的，可以對其進(jìn)行脈沖響應(yīng)分析（見圖2）。

圖2 脈沖響應(yīng)分析結(jié)果

由圖2a 可以看出，lnGDP 對lnGDP 的響應(yīng)一直為正且呈現(xiàn)下降趨勢，表明農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長對自身的影響一直為正向，但是隨著時間的推移，影響逐漸減小。

由圖2b 可以看出，lnGDP 對lnR&D 的響應(yīng)第一期為零，但是從第二期開始上升且呈現(xiàn)正向影響，之后趨勢一直較為穩(wěn)定，說明農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)的增長對農(nóng)業(yè)科技投入起促進(jìn)與帶動作用。

由圖2c 可以看出，lnR&D 對于lnGDP 的響應(yīng)一直為正且趨勢一直較為穩(wěn)定，第一期影響上升，這與格蘭杰因果檢驗的結(jié)果一致，農(nóng)業(yè)科技投入的提升對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長的推動效果。

由圖2d 可以看出，lnR&D 對lnR&D 的響應(yīng)呈現(xiàn)正向響應(yīng)；但是隨著時間的推移逐漸呈下降趨勢并接近零，說明農(nóng)業(yè)科技投入能夠為自身帶來較多的后續(xù)投入，但這一影響效果較為有限。

綜上，農(nóng)業(yè)科技綜合投入對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長的響應(yīng)為正向影響，并且這種影響狀態(tài)持續(xù)穩(wěn)定，兩者形成長期穩(wěn)定的良性互動關(guān)系。說明農(nóng)業(yè)科技綜合投入可以促進(jìn)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)的增長。

五、結(jié)論與建議

文章通過熵值TOPSIS 法對2000—2019 年甘肅省農(nóng)業(yè)科技投入水平進(jìn)行綜合評價，并運用VAR模型驗證農(nóng)業(yè)科技投入與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長之間的動態(tài)互動關(guān)系，研究表明：

第一，農(nóng)業(yè)科技投入中物質(zhì)投入水平最高。究其原因，農(nóng)業(yè)發(fā)展的物質(zhì)資源基礎(chǔ)較為雄厚，但是農(nóng)業(yè)科技人力投入不足，證明甘肅省沒有充分發(fā)揮農(nóng)業(yè)科技人員對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長的促進(jìn)作用，若要提高甘肅省農(nóng)業(yè)科技人員對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長的貢獻(xiàn)作用，必須大力加強(qiáng)現(xiàn)代農(nóng)業(yè)科學(xué)知識技術(shù)的高素質(zhì)人才培養(yǎng)；其次，農(nóng)業(yè)科技資金投入相對不足，其投入為農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長的貢獻(xiàn)作用較小，究其原因，甘肅省作為經(jīng)濟(jì)發(fā)展較緩的省份，大多資金很難投入到農(nóng)業(yè)領(lǐng)域，因此，造成農(nóng)業(yè)科技資金投入力度有限。

第二，農(nóng)業(yè)科技投入與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長之間存在滯后期且存在兩個協(xié)整關(guān)系；在滯后二期時，二者存在雙向的格蘭杰因果關(guān)系；脈沖相應(yīng)分析得知，農(nóng)業(yè)科技投入對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長呈現(xiàn)正向響應(yīng)；協(xié)整關(guān)系、脈沖相應(yīng)分析均證明甘肅省的農(nóng)業(yè)科技投入與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長之間具有長期良性互動關(guān)系，甘肅省農(nóng)業(yè)科技投入一定程度上可以促進(jìn)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)的增長。因此甘肅省必須增加農(nóng)業(yè)科研經(jīng)費投入，一要增加比重，即增加農(nóng)業(yè)科研經(jīng)費在農(nóng)業(yè)財政收支中所占的比重；二要拓寬渠道，積極引導(dǎo)企業(yè)等社會各界力量對農(nóng)業(yè)科技投入的關(guān)注與支持，拓寬農(nóng)業(yè)科技投入資金來源渠道，多種渠道、多種形式地籌集農(nóng)業(yè)科研資金，為農(nóng)業(yè)科技投入創(chuàng)造良好的外部環(huán)境；此外，加大農(nóng)業(yè)科技人員培養(yǎng)力度，加大與高校等科研院所的合作，定期派送相關(guān)人員學(xué)習(xí)農(nóng)業(yè)科技相關(guān)的新知識、新技術(shù)。同時，應(yīng)加大對農(nóng)業(yè)院校畢業(yè)生人才引入，提高農(nóng)業(yè)技術(shù)人員隊伍的綜合素質(zhì)。此外，應(yīng)加強(qiáng)對農(nóng)民的教育力度，提高農(nóng)民的文化水平和技術(shù)水平，培養(yǎng)新時代新型職業(yè)農(nóng)民。