孔祥飛

（中國社會科學院大學，北京 102400）

黨的十九大報告提出要實施鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略，加快推進我國農業(yè)農村的現(xiàn)代化。產(chǎn)業(yè)興旺作為鄉(xiāng)村振興的基礎，農業(yè)作為鄉(xiāng)村的主要產(chǎn)業(yè)，需要通過提高鄉(xiāng)村農業(yè)的技術含量和農業(yè)勞動生產(chǎn)率（黃少安，2018）[1]，不斷提高農業(yè)競爭力。2021 年中央一號文件指出，加快推進農業(yè)現(xiàn)代化，需要打好種業(yè)翻身仗，強化現(xiàn)代農業(yè)科技和物質裝備支撐，推進農業(yè)綠色發(fā)展，這些都離不開農業(yè)技術市場的健康發(fā)展。在我國農業(yè)由傳統(tǒng)農業(yè)向現(xiàn)代農業(yè)轉型過程中，農業(yè)的技術創(chuàng)新與發(fā)展是提高農業(yè)技術含量和農業(yè)全要素生產(chǎn)率的關鍵變量，成為農業(yè)經(jīng)濟增長的重要源泉。隨著我國經(jīng)濟進入新常態(tài)和供給側結構性改革重要階段，技術市場在促進科技成果轉化和技術進步中的作用更趨突出（楊兵和姜向榮，2017）[2]。

農業(yè)①本文中農業(yè)概念使用的為“大農業(yè)”概念，即按行業(yè)分類的農林牧副漁及相關輔助行業(yè)的定義。本文農業(yè)相關數(shù)據(jù)基于此定義范圍查找，多為第一行業(yè)與各類數(shù)據(jù)中以農林牧副漁為分類依據(jù)的數(shù)據(jù)。技術市場是指在一定區(qū)域范圍內，擁有各種技術商品（或技術服務行為）的供給方和具有貨幣支付能力的需求方進行相關農業(yè)技術商品交易的場所（李素萍，2004）[3]。農業(yè)技術市場的發(fā)育與完善在促進農業(yè)技術的創(chuàng)新與發(fā)展中有著極強的引導作用，進而促進農業(yè)經(jīng)濟增長?；谵r業(yè)技術市場對農業(yè)經(jīng)濟增長的分析有助于理解技術市場在農業(yè)經(jīng)濟領域的作用程度，為我國十四五期間農業(yè)領域創(chuàng)新驅動發(fā)展、全面塑造發(fā)展新優(yōu)勢提供實證支持，為農業(yè)技術市場的發(fā)展提供合理化建議指明方向。

一、文獻綜述

農業(yè)技術市場的研究是農業(yè)技術研究與發(fā)展領域的重要環(huán)節(jié)，相關文獻的論述主要論述全國和相關區(qū)域農業(yè)技術市場基本概況，以及基于產(chǎn)權角度分析的農業(yè)技術市場對農業(yè)技術進步的影響：

第一，有關全國農業(yè)技術市場的文獻分析。李素萍（2004）[3]從農業(yè)技術市場存在的問題及發(fā)展的政策兩個角度分析了農村技術市場的基本情況，其認為農村技術市場在發(fā)展中存在問題：市場運行機制不健全；農業(yè)技術交易的各行為主體缺乏有效的利益驅動機制，交易動力不足；農業(yè)技術市場的政策法規(guī)缺乏，市場管理規(guī)則不配套。加強農業(yè)技術市場發(fā)展的主要政策為：增加政府對農業(yè)科技的投入；大力開展組織制度創(chuàng)新；完善農業(yè)技術市場運行機制等[3]。黃教珍（2007）[4]重點從農業(yè)技術產(chǎn)權交易市場角度分析了我國農業(yè)技術市場的問題及主要對策建議，指出農業(yè)技術產(chǎn)權交易的健康發(fā)展助益于農業(yè)技術的創(chuàng)新。阮文彪（1998）[5]指出農業(yè)技術市場規(guī)范化程度低，交易秩序混亂，機會主義盛行；同時，農戶技術交易風險的“外部化”機制嚴重缺失，加劇了技術商品有效需求的不足，這都成為了農業(yè)技術進步的重要制約因素。

第二，有關區(qū)域農業(yè)技術市場的文獻分析。李稚等（1996）[6]基于“首屆中國楊陵農科城技術成果博覽會”交易基本情況分析的基礎上，分析了西部農業(yè)科技市場的供求概況，認為目前我國農業(yè)技術變遷將呈多元取向，農業(yè)時技術的需求和吸收程度有明顯提高。楊兵和姜向榮（2007）[2]重點分析了“十二五”時期山東農業(yè)技術市場的主要情況、存在問題及對策建議。陳靜等（2007）[7]基于農業(yè)技術交易合同數(shù)據(jù)和企業(yè)合同登記問卷調查，研究了北京市農業(yè)技術合同交易特點和企業(yè)登記狀況，從產(chǎn)業(yè)政策、交易平臺、交易服務體系和協(xié)同機制方面提出了北京市農業(yè)技術交易促進措施。

第三，有關農業(yè)技術市場對農業(yè)技術進步的影響分析文獻；王靜和霍學喜（2014）[8]基于利用全國七個蘋果主產(chǎn)省蘋果種植戶實地調查數(shù)據(jù)，構建基于農戶要素稀缺誘致性技術選擇的效用模型，并將此模型轉換為實證分析模型，其研究發(fā)現(xiàn)：生產(chǎn)要素價格相對變動是誘致農戶技術選擇產(chǎn)生偏向的關鍵市場信號，而農業(yè)技術市場發(fā)育相對滯后，技術交易成本成為制約農戶要素稀缺誘致性技術選擇行為的關鍵因素。李憲寶等（2010）[9]重點分析了農業(yè)技術交易對象中非實體性要素交易未完成所造成的產(chǎn)權殘缺現(xiàn)象，通過數(shù)理模型分析，得出產(chǎn)權殘缺降低了農戶均衡收益、影響力農機推廣的效果的結論。

綜上所述，既有大部分文獻停留在農業(yè)技術市場的基本的描述性分析，小部分分析了農業(yè)技術市場對農業(yè)技術進步的影響分析，但都未對農業(yè)技術市場對農業(yè)經(jīng)濟增長的最終聯(lián)系與影響進行研究，這與中國新形勢下穩(wěn)定糧食產(chǎn)量、保障糧食安全的國家要求并不相符。農業(yè)技術市場對農業(yè)經(jīng)濟增長的影響程度分析應是農業(yè)技術市場領域研究中應該首先解決的問題，近年的相關研究也止步于農業(yè)技術市場對農業(yè)技術進步的分析，主要是基于農業(yè)技術市場某一具體問題的分析，宏觀上的整體把握需要研究實證加以解決。本文將基于生產(chǎn)函數(shù)與技術進步函數(shù)，運用間接方法，通過對農業(yè)經(jīng)濟增長中農業(yè)技術市場的貢獻程度研究，運用實證分析來充分認識農業(yè)技術市場對農業(yè)經(jīng)濟增長的影響。

二、農業(yè)技術市場對農業(yè)經(jīng)濟增長影響分析方法①本文研究方法參考沈利生2010 年未發(fā)表報告中相關研究方法，故無法進行具體的文獻引用。

某一變量對另一變量增長的貢獻的研究主要集中于生產(chǎn)要素對經(jīng)濟增長的貢獻領域，其中較多的是科技投入對經(jīng)濟增長的貢獻研究，其主要涉及兩種研究方法：第一種是直接建立經(jīng)濟增長與科技投入關系的模型；第二種是建立起擴展的生產(chǎn)函數(shù)，將科技投入、資本投入與勞動投入作為共同的投入要素，進而計算出科技投入對經(jīng)濟增長的貢獻。以上方法存在忽視重要解釋變量和變量間共線性問題，為此，本文結合以上既有兩種方法及本文研究內容，基于農業(yè)技術市場通過影響全要素生產(chǎn)率，再影響農業(yè)總產(chǎn)出的邏輯，測算農業(yè)技術市場對農業(yè)總產(chǎn)出的影響，邏輯與經(jīng)濟含義上具有合理性。

結合本文研究，其測算過程為：首先，建立通常的生產(chǎn)函數(shù)，把第一產(chǎn)業(yè)產(chǎn)出（GDP）作為被解釋變量，將固定資產(chǎn)投資與就業(yè)人數(shù)作為投入要素，利用生產(chǎn)函數(shù)測算出全要素生產(chǎn)率（TFP）；其次，通過生產(chǎn)函數(shù)分別測算出全要素生產(chǎn)率（TFP）、固定資產(chǎn)投資與就業(yè)人數(shù)對農業(yè)經(jīng)濟增長的貢獻；再次，將全要素生產(chǎn)率作為一個新的被解釋變量，將農業(yè)技術市場交易額作為被解釋變量，建立一個技術進步函數(shù)模型；最后，通過對新的函數(shù)模型進行分析，測算出農業(yè)技術市場交易額對全要素生產(chǎn)率的貢獻，與全要素生產(chǎn)率對農業(yè)經(jīng)濟增長貢獻相乘得到農業(yè)技術市場對農業(yè)經(jīng)濟增長的貢獻。

三、農業(yè)技術市場對農業(yè)經(jīng)濟增長影響的實證分析

（一）數(shù)據(jù)說明

本文數(shù)據(jù)類型主要為第一產(chǎn)業(yè)現(xiàn)價GDP、第一產(chǎn)業(yè)固定資產(chǎn)投資、第一產(chǎn)業(yè)就業(yè)人數(shù)、全國技術市場成交合同額（按社會經(jīng)濟目標分：農林牧副漁業(yè)發(fā)展），分別記為GDP、GDZCTZ、L、HTJE。本文以農產(chǎn)品生產(chǎn)者價格指數(shù)將第一產(chǎn)業(yè)GDP 處理為基于2006 年不變價的真實GDP，記為RGDP，以固定資產(chǎn)投資價格指數(shù)將第一產(chǎn)業(yè)固定資產(chǎn)投資處理為基于2006 年不變價的真實固定資產(chǎn)投資，記為RGDZCTZ。本文以農業(yè)生產(chǎn)資料價格分類指數(shù)（按農業(yè)生產(chǎn)服務分類）將HTJE處理為基于2006 年不變價的真實全國技術市場成交合同額，記為RHTJE。由于缺乏全國技術市場成交合同額及可借用的價格指數(shù)數(shù)據(jù)，本文以農業(yè)生產(chǎn)資料價格分類指數(shù)（按農業(yè)生產(chǎn)服務分類）替代。本文相關數(shù)據(jù)如表1 所示。

表1 2006—2019 年GDP、GDZCTZ、L、HTJE、RGDP、RGDZCTZ 及RHTJE 數(shù)據(jù)

（二）農業(yè)生產(chǎn)函數(shù)和全要素生產(chǎn)率對農業(yè)經(jīng)濟增長的貢獻

1.農業(yè)生產(chǎn)函數(shù)模型

結合本文研究，在“?？怂怪行浴奔夹g進步的假設下，考慮技術進步的柯布—道格拉斯農業(yè)生產(chǎn)函數(shù)為：

其中：RGDPt是第一產(chǎn)業(yè)歷年經(jīng)濟產(chǎn)出（即GDP，2006 年不變價）；At是全要素生產(chǎn)率（TFP），A0是基年的TFP值；γ是TFP的增長率；RGDZCTZt是第一產(chǎn)業(yè)歷年固定資產(chǎn)投資，以2006 年不變價表示；Lt第一產(chǎn)業(yè)歷年就業(yè)人數(shù)；α和β分別為RGDP 和L的產(chǎn)出彈性，且α+β=1。

則可得全要素生產(chǎn)率At的計算公式如下：

在實際估計生產(chǎn)函數(shù)時被解釋變量為勞均產(chǎn)出（RGDP/L），解釋變量是勞均固定資產(chǎn)投資（RGDZCTZ/L）和時間趨勢T，并取對數(shù)，即生產(chǎn)函數(shù)形式為：

式（3）可改寫為：

其中：C（3）=α，C（4）=β，C（3）+C（4）=1。

2.農業(yè)生產(chǎn)函數(shù)模型的實證分析

（1）Eviews 回歸結果分析。經(jīng)過Eviews 處理，Ln（RGDP/L）、c、T、Ln（RGDZCTZ/L）的回歸結果如下：

通過回歸結果分析，R2可決系數(shù)很高，說明回歸方程的解釋程度很高。F統(tǒng)計值很高，說明回歸方程的整體性回歸效果較好。通過查詢德賓—沃森d統(tǒng)計量表，在5%顯著性水平上，n=14，k（不包括常數(shù)項的解釋變量個數(shù)）=2，查表得dL=0.905，dU=1.551，dL＜D.W.=1.105＜dU，則不能確定模型隨機項是否存在序列自相關。需注意，本模型趨勢項T 解釋變量在5%顯著水平下，不拒絕原假設，這說明模型本身可能不存在長期趨勢變動，對于尋找Ln（RGDP/L）、Ln（RGDZCTZ/L）的長期均衡關系影響不大，不影響模型本身對于本研究的使用。

（2）模型變量序列自相關的Correlogram-Qstatistice 檢驗、Breush-Godfrey LM 檢驗。通過Eviews對模型進行Correlogram-Q-statistice 檢驗，輸出結果為：

由圖1 可知，Eviews 軟件默認系統(tǒng)滯后階數(shù)為12，自相關系數(shù)AC與偏自相關系數(shù)PAC各滯后階數(shù)內都在零值附近徘徊，數(shù)值較小，都位于兩虛線之內，說明模型不存在序列自相關；同時，Q統(tǒng)計量的P值在5%顯著水平下，各階數(shù)均接受不存在序列相關的原假設。綜上所述，模型不存在序列自相關。

圖1 生產(chǎn)函數(shù)模型Correlogram-Q-statistice 檢驗輸出結果

通過Eviews 對模型進行Breush-Godfrey LM 檢驗，輸出結果為：

由圖2 可知，Eviews 軟件通過相關信息準則默認殘差項滯后階數(shù)為2，LM 檢驗在5%顯著水平下，P值較大，接受不存在序列自相關的原假設。綜上所述，通過D.W.值、自相關系數(shù)、偏自相關系數(shù)、Q 統(tǒng)計量、Breush-Godfrey LM 檢驗的分析，可以確定農業(yè)生產(chǎn)函數(shù)模型不存在時間序列自相關，模型本身不需要進行序列自相關修正。

圖2 生產(chǎn)函數(shù)模型Breush-Godfrey LM 檢驗輸出結果

（3）模型變量序列平穩(wěn)性的ADF檢驗。進行協(xié)整分析以前，我們必須先檢驗變量是否是平穩(wěn)的。因為只有在它們是同階單整時，才可能存在協(xié)整關系。我們采用Dickey-Fuller 的ADF檢驗方法，檢驗過程如下：

①對時序變量Ln（RGDZCTZ/L）進行單位根檢驗：經(jīng)過試驗，使檢驗方程中的SIC值最小的滯后期最大為2，Eviews 單位根檢驗結果如下：

由圖3 可知，當模型中含有趨勢項和常數(shù)項時，其P值分別為0.040 3、0.038 8，在5%顯著性水平下，拒絕不存在趨勢性與常數(shù)項的原假設，故Ln（RGDZCTZ/L）單位根檢驗輸出結果如表2 所示。

圖3 序列Ln（RGDZCTZ/L）單位根檢驗結果中趨勢項與常數(shù)項回歸結果

表2 序列Ln（RGDZCTZ/L）單位根檢驗結果

由表2 可知，當模型中含有常數(shù)項和趨勢項時，統(tǒng)計量ADF=-2.457228，在置信水平為0.01、0.05和0.1 下，臨界值分別為-4.886 426、-3.829 975 和-3.362 984，顯然也有統(tǒng)計量大于臨界值，因此我們需要進行一階差分處理。

②令序列Ln（RGDZCTZ/L）的一階差分序列為吟Ln（RGDZCTZ/L），對該序列進行單位根檢驗，檢驗結果如下。

由表3 可知，當模型中含有常數(shù)項和趨勢項時，統(tǒng)計量ADF=-3.532603，在置信水平為0.01、0.05和0.1 下，臨界值分別為-5.124 875、-3.933 364 和-3.420 030，顯然在1%、5%顯著水平下，有統(tǒng)計量大于臨界值，接受存在單位根的原假設；當模型中僅含有常數(shù)項，同理，在5%顯著水平下，有統(tǒng)計量小于臨界值，不接受存在單位根的原假設，故序列變量△Ln（RGDZCTZ/L）平穩(wěn)，Ln（RGDZCTZ/L）一階單整，即I（1）。

表3 序列△Ln（RGDZCTZ/L）單位根檢驗結果

需注意，當模型中含有常數(shù)項和趨勢項時，趨勢項P值為0.866 3，在5%顯著水平下接受不存在趨勢項的原假設；當模型中僅含有常數(shù)項時，常數(shù)項P值為0.011 6，在5%顯著水平下，拒絕不存在常數(shù)項的原假設。本文從此處，無特殊情況，將不在陳述。

③對時序變量Ln（RGDP/L）進行單位根檢驗：經(jīng)過試驗，使檢驗方程中的SIC值最小的滯后期最大為2，Eviews 單位根檢驗結果如下。

由表4 可知，當模型中含有常數(shù)項和趨勢項時，統(tǒng)計量ADF=-2.308874，在置信水平為0.01、0.05和0.1 下，臨界值分別為-4.886 426、-3.828 975 和-3.362 984，顯然有統(tǒng)計量大于臨界值，接受存在單位根的原假設；當模型中僅含有常數(shù)項，同理，顯然有統(tǒng)計量大于臨界值，接受存在單位根的原假設；當模型中只有滯后項時，同理，顯然有統(tǒng)計量大于臨界值，接受存在單位根的原假設。綜上所述，序列變量非平穩(wěn)，需要對變量Ln（RGDP/L）進行一階差分單位根檢驗。

表4 序列Ln（RGDP/L）單位根檢驗結果

④令序列Ln（RGDP/L）的一階差分序列為△Ln（RGDP/L），對該序列進行單位根檢驗，檢驗結果如表5 所示。

表5 序列△Ln（RGDP/L）單位根檢驗結果

由表5 可知，當模型中含有常數(shù)項和趨勢項時，統(tǒng)計量ADF=-3.770304，在置信水平為0.01、0.05下，臨界值分別為-5.124 875、-3.933 364，顯然在1%、5%顯著水平下，有統(tǒng)計量大于臨界值，接受存在單位根的原假設；當模型中僅含有常數(shù)項，同理，在10%顯著水平下，有統(tǒng)計量小于臨界值，不接受存在單位根的原假設，故序列變量△Ln（RGDP/L）平穩(wěn)，Ln（RGDP/L）一階單整，即I（1）。

如圖4 所示，當模型中僅含有常數(shù)項時，常數(shù)項對應P值為0.048 3，在5%顯著性水平下，拒絕不存在常數(shù)項的原假設，這與表5 中，ADF統(tǒng)計量在5%顯著水平下，接受存在單位根的原假設矛盾，這時一般可降低ADF統(tǒng)計量標準，看是否仍然矛盾，在10%顯著水平下，模型拒絕存在單位根的原假設，故Ln（RGDP/L）可一階單整，即I（1）。

圖4 序列Ln（RGDP/L）單位根檢驗結果中常數(shù)項回歸結果

（4）模型序列協(xié)整關系的ADF檢驗。農業(yè)生產(chǎn)函數(shù)模型回歸結果為二元回歸結果，其中一元為T趨勢變量，由于此變量為等差為1 的等差數(shù)列，為線性趨勢，故其本身T可分別視為平穩(wěn)數(shù)列和一階單整數(shù)列，即T-I（1）。

由于Ln（RGDZCTZ/L）、T、Ln（RGDP/L）都為一階單整數(shù)列，故模型可以進行協(xié)整檢驗，本協(xié)整檢驗對殘差項仍進行ADF檢驗，基于SIC準則，檢驗最大滯后階數(shù)為2，檢驗結果如下：

由表6 可知，當模型中含有常數(shù)項和趨勢項時，統(tǒng)計量ADF=-2.222350，在置信水平為0.01、0.05和0.1 下，臨界值分別為-4.992 279、-3.875 302 和-3.388 330，顯然有統(tǒng)計量大于臨界值，接受存在單位根的原假設；當模型中僅含有常數(shù)項，同理，顯然有統(tǒng)計量大于臨界值，接受存在單位根的原假設；當模型中只有滯后項時，同理，顯然在5%顯著水平下，其統(tǒng)計量小于臨界值，拒絕存在單位根的原假設。綜上所述，模型殘差為平穩(wěn)時間序列，故協(xié)整關系通過檢驗，則可以得出農業(yè)生產(chǎn)函數(shù)模型的回歸項存在長期均衡關系，在長期分析中，可以使用原回歸結果，回歸結果顯示a=2.1242、β=-1.1242。

表6 模型基于殘差（R）的協(xié)整檢驗結果

3.全要素生產(chǎn)率對農業(yè)經(jīng)濟增長的貢獻

結合以上分析，通過公式（2）可求得農業(yè)生產(chǎn)的全要素生產(chǎn)率TFP，結果如表8 所示。對對數(shù)線性農業(yè)生產(chǎn)函數(shù)LnRGDP=LnA+aLnRGDZCTZ+βLnL求全微分：

表8 序列LNRHTJE 單位根檢驗結果

對公式（5）微分形式轉化為差分形式得：

公式（6）可進一步轉化為：

用相應小寫表示增長率，可得：

兩邊同時除于rgdp可得農業(yè)的全要素生產(chǎn)率對農業(yè)經(jīng)濟增長的貢獻公式：

公式（9）中argdzctz/rgdp和βl/rgdp分別是固定資產(chǎn)投資和農業(yè)就業(yè)人數(shù)對農業(yè)經(jīng)濟增長的貢獻。結合回歸結果和相應公式，計算結果如表7 所示。

表7 2007—2019 年固定資產(chǎn)投資、農業(yè)就業(yè)人數(shù)、全要素生產(chǎn)率對農業(yè)經(jīng)濟增長的貢獻

（三）農業(yè)技術進步函數(shù)與農業(yè)技術市場合同金額對全要素生產(chǎn)率的貢獻

1.農業(yè)技術進步函數(shù)及相關公式

本文中農業(yè)技術進步函數(shù)考慮使用指數(shù)化函數(shù)模式，使用非線性模式更接近于現(xiàn)實，其具體形式如下：

其中：TFPt是農業(yè)生產(chǎn)函數(shù)計算數(shù)值；At是除農業(yè)技術市場合同金額外的其余影響因素的效率數(shù)值，A0是其基年值；γ是At的增長率；RHTJE是農業(yè)技術市場按農林牧副漁分類的合同金額，以2006年不變價表示；其中，α為RHTJE的彈性。

由于農業(yè)技術進步函數(shù)與農業(yè)生產(chǎn)函相關公式推導過程一致，故省略。下文實證分析中所需公式如下：

公式（9）中arhtje/tfp是農業(yè)技術市場合同金額對農業(yè)全要素生產(chǎn)率增長的貢獻。

2.農業(yè)技術進步函數(shù)模型的實證分析

（1）農業(yè)技術進步函數(shù)的Eviews 初步回歸結果。經(jīng)過Eviews 處理，LnTFP、C、T、LnRHTJE的回歸結果如下：

通過回歸結果分析，R2可決系數(shù)很高，說明回歸方程的解釋程度很高。F統(tǒng)計值很高，說明回歸方程的整體性回歸效果較好。通過查詢德賓—沃森d統(tǒng)計量表，在5%顯著性水平上，n=14，k（不包括常數(shù)項的解釋變量個數(shù)）=2，查表得dL=0.905，dU=1.551，dU＜D.W.=1.917＜4-dU，可判斷模型隨機項不存在序列自相關。需注意，本模型常數(shù)項解釋變量在5%顯著水平下，不拒絕原假設，這說明模型本身可能過原點，對于尋找LnTFP、LnRHTJE的長期均衡關系影響不大，不影響模型本身對于本研究的使用。

（2）模型變量序列自相關的Correlogram-Qstatistice檢驗、Breush-Godfrey LM 檢驗。通過Eviews對模型進行Correlogram-Q-statistice 檢驗，輸出結果為：

由圖5 可知，Eviews 軟件默認系統(tǒng)滯后階數(shù)為12，自相關系數(shù)AC與偏自相關系數(shù)PAC大部分滯后階數(shù)內都在零值附近徘徊，數(shù)值較小，都位于兩虛線之內，但滯后階數(shù)為2 時，其自相關系數(shù)AC與偏自相關系數(shù)PAC較大，位于兩條虛線外，說明模型可能存在二階序列自相關；同時，Q統(tǒng)計量的P值在5%顯著水平下，除二階滯后階數(shù)外，其余滯后階數(shù)均接受不存在序列相關的原假設。綜上所述，模型可能存在滯后階數(shù)僅為二階的序列自相關。

圖5 農業(yè)技術進步函數(shù)模型Correlogram-Q-statistice檢驗輸出結果

通過Eviews 對模型進行Breush-Godfrey LM 檢驗，輸出結果為：

由圖6 可知，Eviews 軟件通過相關信息準則默認殘差項之后階數(shù)為2，LM 檢驗在5%顯著水平下，P值較小，拒絕不存在序列自相關的原假設。綜上所述，通過D.W.值、自相關系數(shù)、偏自相關系數(shù)、Q 統(tǒng)計量、Breush-Godfrey LM 檢驗的分析，可以確定農業(yè)生產(chǎn)函數(shù)模型存在二階時間序列自相關，模型本身需要進行序列自相關修正。

圖6 農業(yè)技術進步函數(shù)模型Breush-Godfrey LM 檢驗輸出結果

（3）模型變量序列自相關的AR（p）模型修正。通過Eviews 對模型進行AR（p）模型的自相關修正處理，其輸出結果為：

由AR（2）模型回歸結果可知，R2可決系數(shù)很高，說明回歸方程的解釋程度很高。F統(tǒng)計值很高，說明回歸方程的整體性回歸效果較好。通過查詢德賓—沃森d統(tǒng)計量表，在5%顯著性水平上，n=14，k（不包括常數(shù)項的解釋變量個數(shù)）=3，查表得dL=0.767，dU=1.779，dU＜D.W.=1.968＜4-dU，可判斷模型隨機項不存在序列自相關。需注意，本模型常數(shù)項解釋變量在5%顯著水平下，不拒絕原假設，這說明模型本身可能過原點，對于尋找LnTFP、LnRHTJE的長期均衡關系影響不大，不影響模型本身對于本研究的使用。

農業(yè)技術進步函數(shù)通過AR（2）模型自相關修正后，需對修正后模型的自相關性進行重新檢驗，Eviews 軟件對模型進行Correlogram-Q-statistice 檢驗，輸出結果為：

由圖7 可知，Eviews 軟件默認系統(tǒng)滯后階數(shù)為12，自相關系數(shù)AC與偏自相關系數(shù)PAC滯后階數(shù)內全部都在零值附近徘徊，數(shù)值較小，都位于兩虛線之內，說明模型不存在序列自相關；同時，Q統(tǒng)計量的P值在5%顯著水平下，滯后階數(shù)均接受不存在序列相關的原假設。綜上所述，農業(yè)技術進步函數(shù)經(jīng)過AR（2）自相關修正后，不存在序列自相關。

圖7 農業(yè)技術進步函數(shù)自相關修正后Correlogram-Q-statistice 檢驗輸出結果

（4）農業(yè)技術進步函數(shù)模型變量的時間序列平穩(wěn)性檢驗。進行協(xié)整分析以前，我們必須先檢驗變量是否是平穩(wěn)的。因為只有在它們是同階單整時，才可能存在協(xié)整關系。我們采用Dickey-Fuller 的ADF檢驗方法，檢驗過程如下：

①對時序變量LnRHTJE進行單位根檢驗：經(jīng)過試驗，使檢驗方程中的SIC值最小的滯后期最大為2，Eviews 單位根檢驗結果如下：

由表8 可知，當模型中含有常數(shù)項和趨勢項時，統(tǒng)計量ADF=-0.921319，在置信水平為0.01、0.05 和0.1 下，臨界值分別為-4.886 426、-3.828 975 和-3.362 984，顯然有統(tǒng)計量大于臨界值，接受存在單位根的原假設；當模型中僅含有常數(shù)項，同理，顯然有統(tǒng)計量小于臨界值，拒絕存在單位根的原假設。綜上所述，序列變量平穩(wěn)，故變量LnRHTJE無滯后階數(shù)，即LnRHTJE-I（0）。

②對時序變量LnTFP進行單位根檢驗：經(jīng)過試驗，使檢驗方程中的SIC值最小的滯后期最大為2，Eviews 單位根檢驗結果如下：

由表9 可知，當模型中含有常數(shù)項和趨勢項時，統(tǒng)計量ADF=-2.215204，在置信水平為0.01、0.05和0.1 下，臨界值分別為-4.992 279、-3.875 302 和-3.388 330，顯然有統(tǒng)計量大于臨界值，不拒絕存在單位根的原假設；當模型中僅含常數(shù)項時，統(tǒng)計量大于臨界值，不拒絕存在單位根的原假設；當模型中無趨勢項與常數(shù)項時，在5%顯著水平下，拒絕存在單位根的原假設。綜上所述，序列變量平穩(wěn)，故變量LnTFP無滯后階數(shù)，即LnTFP-I（0）。

表9 序列LnTFP 單位根檢驗結果

由于LnRHTJE-I（0）、LnTFP-I（0），兩變量均為平穩(wěn)性時間序列，所以農業(yè)進步函數(shù)經(jīng)AR（2）自相關修正后的結果無需進行協(xié)整關系檢驗，此回歸結果證明了LnRHTJE、LnTFP存在長期均衡關系，在長時期，Eviews 回歸結果公式（16）可以使用，此時a=0.718。

3.農業(yè)技術市場合同金額對全要素生產(chǎn)率的貢獻。通過arhtje/tfp表達式，結合Eviews 輸出結果，可求出農業(yè)技術市場合同金額對全要素生產(chǎn)率的貢獻，其計算結果如表10 所示。

表10 2007—2019 年農業(yè)技術市場合同金額對全要素生產(chǎn)率的貢獻

四、農業(yè)技術市場對農業(yè)經(jīng)濟增長影響分析

農業(yè)技術市場合同交易額是農業(yè)技術市場發(fā)展的關鍵表示性指標，農業(yè)技術市場對農業(yè)經(jīng)濟增長的貢獻可以很好地表示農業(yè)技術市場對農業(yè)經(jīng)濟增長的影響程度。結合本文，我們將全要素生產(chǎn)率對農業(yè)經(jīng)濟增長的貢獻值與農業(yè)技術市場合同交易額對全要素生產(chǎn)率的貢獻值相乘，可以得到農業(yè)技術市場合同交易額對農業(yè)經(jīng)濟增長的貢獻值，結合本文相關計算數(shù)值，其計算結果如表11 所示。

表11 農業(yè)技術市場交易合同金額對農業(yè)經(jīng)濟增長的貢獻

結合本文實證分析結果，結合表7、表10 及表11，主要結論如下：

第一，我國農業(yè)TFP增長率總體呈下降趨勢。自2007 年以來，我國農業(yè)TFP年平均增長率為-3.73%。這同我國農業(yè)機械化水平不斷提高，農業(yè)結構由傳統(tǒng)農業(yè)向現(xiàn)代農業(yè)轉型的發(fā)展趨勢不相一致，尤其是在個別年份出現(xiàn)了嚴重的農業(yè)TFP增長率大幅下降的現(xiàn)象。這表明，在當前我國“大國小農”的農情下，提高農業(yè)TFP增長率的增長，不僅依賴于我國農業(yè)技術的創(chuàng)新和市場化的建設，而且需要其他相應舉措，例如配套制度改革與創(chuàng)新，實現(xiàn)我國農業(yè)各要素綜合生產(chǎn)能力的提升。第二，農業(yè)TFP對農業(yè)經(jīng)濟增長的貢獻總體較小，且變動較大。自2007 年以來，我國農業(yè)TFP對農業(yè)經(jīng)濟增長的年平均貢獻程度為4.68%。這表明，我國農業(yè)TFP對農業(yè)經(jīng)濟增長的貢獻仍然偏低。這一方面受制于我國農業(yè)科技水平；另一方面則缺乏相應的支持農業(yè)技術轉化的相應的配套政策，加之我國小農戶在我國農業(yè)經(jīng)營中占據(jù)主體地位，如何將小農戶引入現(xiàn)代農業(yè)的發(fā)展進程，將先進的農業(yè)技術、管理水平、優(yōu)質的種質資源向小農戶推廣與應用，仍面臨許多困難。正是由于這些困難的存在，在一定程度上限制了農業(yè)的發(fā)展，不利于農業(yè)TFP的提升，從而也就導致農業(yè)TFP對農業(yè)經(jīng)濟增長的貢獻總體較小。第三，農業(yè)技術市場合同金額對農業(yè)TFP幾乎無影響，這并不是否定農業(yè)技術對農業(yè)增長無影響，這與我國農業(yè)技術市場的交易結構、產(chǎn)權保護程度、技術推廣體制有強相關性，現(xiàn)有農業(yè)技術市場交易架構可能多為勞動密集型與資產(chǎn)密集型技術，產(chǎn)權保護的缺失，使得關鍵性農業(yè)技術趨向于半公共品性質，技術推廣效率低下，這些都使得農業(yè)技術對農業(yè)經(jīng)濟增長的作用未通過農業(yè)技術市場發(fā)揮出來。第四，農業(yè)技術市場效率低下，自2007 年以來，農業(yè)技術市場不變價合同交易總額年平均增長5.35%，而農業(yè)技術市場合同金額對農業(yè)TFP幾乎無影響，市場效益來源于規(guī)模與效率兩個方面，農業(yè)技術市場的技術轉化效率并不能滿足農業(yè)經(jīng)濟增長的需要，現(xiàn)有農業(yè)技術市場交易類型以我國農業(yè)領域要素市場比較優(yōu)勢為引導，技術密集型產(chǎn)品開發(fā)不足。第五，我國現(xiàn)有農業(yè)技術市場有待于進一步完善。自2007 年以來，我國農業(yè)技術市場合同金額對農業(yè)經(jīng)濟增長的年平均貢獻為-3.69%，但自2009 年以來，逐漸轉正。說明我國農業(yè)技術市場經(jīng)過不斷發(fā)展，逐漸適應于我國農業(yè)現(xiàn)代化與鄉(xiāng)村振興的需要。但是農業(yè)技術市場的技術領域的轉化與中介作用發(fā)揮仍不足，農業(yè)技術市場在農業(yè)領域的相對落后，成為我國農業(yè)技術促進農業(yè)健康發(fā)展的重要瓶頸。

五、針對農業(yè)技術市場健康發(fā)展的建議

根據(jù)本文的相關結論，結合我國農業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展中面臨的問題與挑戰(zhàn)，主要從以下五個方面提出相應的對策建議，以期促進農業(yè)技術市場的健康發(fā)展和農業(yè)現(xiàn)代化水平的提升。

第一，深化農村改革，完善農業(yè)農村現(xiàn)代化的制度建設。以深化農村土地制度改革為突破點，推進農業(yè)現(xiàn)代化轉型，為農業(yè)技術在農村的推廣與應用、農業(yè)全要素生產(chǎn)率的提高營造良好的制度環(huán)境。積極探索小農戶與現(xiàn)代農業(yè)的有機銜接方式，積極推進農業(yè)技術的需求主體在穩(wěn)固現(xiàn)有新型農業(yè)經(jīng)營主體和服務主體的同時，兼容普通農戶、小農戶的市場技術需求，不斷拓展農業(yè)技術的市場空間。

第二，持續(xù)推進農業(yè)技術創(chuàng)新。在農村推進鄉(xiāng)村振興的背景下，積極探索適應當前農戶需求的農業(yè)技術，發(fā)展適宜我國農業(yè)生產(chǎn)要素比較優(yōu)勢的技術類型，不斷提高農業(yè)技術的適用性。同時，結合我國農業(yè)向現(xiàn)代農業(yè)轉型的發(fā)展趨勢，積極探索適應未來農業(yè)發(fā)展方向的農業(yè)技術，推進農業(yè)的現(xiàn)代化、集約化、生態(tài)化、智能化發(fā)展。與此同時，不斷增加農業(yè)技術人才的培養(yǎng)，財政資金的支持，關鍵核心技術的攻關，農業(yè)種質資源的開發(fā)利用與保護，不斷增強我國農業(yè)技術的競爭力。

第三，完善農業(yè)技術交易市場，加強農業(yè)技術的產(chǎn)權保護。產(chǎn)權清晰是市場高效運行的必要條件，加強農業(yè)技術市場的制度體系建設，推進農業(yè)技術市場交易的法制化、規(guī)范化，加強知識產(chǎn)權保護，增加科研人員的收益比重。

第四，培育新型農業(yè)經(jīng)營主體?，F(xiàn)代化農業(yè)的發(fā)展離不開新型農業(yè)經(jīng)營主體的培育，通過培育龍頭型公司化農業(yè)企業(yè)、家庭農場經(jīng)營、農業(yè)托管服務公司等新型農業(yè)經(jīng)營主體，能夠為農業(yè)技術在農業(yè)領域的應用創(chuàng)造條件，因為同小農戶相比，新型農業(yè)經(jīng)營主體更有能力、意愿去嘗試新鮮事物，接受農業(yè)技術創(chuàng)新的成果，更有利于農業(yè)技術市場交易行為的發(fā)生。

第五，完善農業(yè)技術推廣體系，實現(xiàn)農業(yè)技術的轉化與應用。農業(yè)技術推廣體系有助于技術供需雙方實現(xiàn)有效銜接，農業(yè)技術的需求主體不僅包括新型農業(yè)經(jīng)營主體，而且也包括廣大的普通農戶。農業(yè)技術在基層的推廣過程中要注重引導，鼓勵試驗，從而為農業(yè)技術開拓農村市場創(chuàng)造條件。