丁瑩瑩，何 堯，郝 平

（濰坊科技學院經濟管理學院，山東 壽光 262700）

【研究意義】科技創(chuàng)新是帶動國家技術進步和發(fā)展的主要推動力，也是現(xiàn)代化建設進步的主要引導者。近年來，技術發(fā)展和科技創(chuàng)新一直是我國重點關注領域，各行業(yè)科技創(chuàng)新能力不斷提升。與此同時，科技創(chuàng)新還促進我國生產力水平的發(fā)展，從而帶動經濟水平的提高和社會的進步，科技創(chuàng)新成為各國學者一直關注的重點?？萍紕?chuàng)新投入力度和科技創(chuàng)新產出水平是評價科技創(chuàng)新能力最關鍵和最基礎的指標，我國正處在向創(chuàng)新型國家轉變與邁進的重要階段和關鍵時期。十九大報告有關“促進農村三產融合發(fā)展”和中央一號文件有關“構建農村一二三產業(yè)融合發(fā)展體系”的決策，都明確指示推動農村三產業(yè)融合發(fā)展尤為重要，是實現(xiàn)鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略、美麗鄉(xiāng)村建設、農民富足的有力支撐［1-3］。農村一二三產融合主要影響農產品的生產方式和規(guī)模、貿易和銷售手段、利益聯(lián)合機制，衍生和激活農產品進入市場的多種渠道和方式，加快農產品工業(yè)轉型升級，便于現(xiàn)代農村強化田園綜合體模式、休閑農莊發(fā)展模式，從而有效地促進農民實現(xiàn)增收。

【前人研究進展】對于科技創(chuàng)新的理解，可以從科技產出與科技投入兩個層面展開。本研究試圖探索我國科技創(chuàng)新和農村三產融合之間存在的關系，主要針對科技產出（Scientific and technological output，SO）、科技投入（Scientific and technological input，SI）、農村三產融合（Rural integration of three industries，RITI）3 個方面的關系進行探討。其中，科技投入與農村三產融合、科技投入與產出、科技產出與農村三產融合，這3 者中兩兩之間均存在一定的互動耦合關系。國內外學者就上述問題的相關內容進行了較為深入的研究，取得一定的研究成果［4-38］。Kamaruddin等［11］通過實證分析發(fā)現(xiàn)投資對農民增收的促進作用比較顯著；徐舒婷［32］認為，農村三產一體化，能通過拓展產業(yè)鏈、增加農產品附加值、轉移剩余勞動力等方式切實提高農民收入；黃磊等［13］利用Ganger 因果檢驗、VAR 模型等方法，獲得了研究政府投資、技術創(chuàng)新與經濟增長的長期均衡關系；李乾等［14］實地研究發(fā)現(xiàn)，通過農村產業(yè)的綜合發(fā)展，土地、勞動力、產品收入、資本等是提高農民收入的具體途徑。

【本研究切入點】目前，對農村三產融合的研究成果大多集中在對農民增收具有積極效應的分析探討中，將農村三產融合與科技創(chuàng)新要素進行有效耦合共軛的相關文獻成果相對較少，創(chuàng)新績效提升和效應持續(xù)改進完善的空間仍較大。本研究以此為切入點，研究科技創(chuàng)新與農村三產融合內在關系。【擬解決的關鍵問題】本研究基于VAR 模型，以2011—2019 年我國科技及工業(yè)相關數據為樣本，構建科技產出、科技投入、農村三產融合3 個一級指標和9 個二級指標體系，對我國農村三產融合與科技創(chuàng)新投入關系進行研究，以期為政府及相關部門提供決策支持和實證啟示。

1 數據來源與研究方法

1.1 指標選取

參考和借鑒國內外相關文獻［1-38］，選取和設置指標體系。根據元分析文獻檢索法，現(xiàn)有研究者在分析評價我國科技創(chuàng)新能力時，多關注科技創(chuàng)新活動的財力、人力投入狀況，分別采用R&D全時人員占全社會從業(yè)人員的比重、R&D 經費內部支出占GDP 比重分析研究，并且針對于我國科技產出情況，以科研人員以及專家學者所獲得專利數量、發(fā)表相關科技論文的數量及參與課題量來表現(xiàn)。在選取經濟增長指標上，我國學者普遍傾向于GDP 指標。鑒于此，構建一級指標體系包括科技投入、科技產出、農村三產融合?？萍纪度攵壷笜朔謩e為R&D 全時人員占全社會從業(yè)人員的比重、R&D 經費內部支出占GDP 比重；科技產出二級指標分別為技術市場的成交額、新產品系銷售的收入、R&D 科研人員平均發(fā)表科技論文數量、R&D 科研人員平均獲得專利數量；農村三產融合二級指標分別為農村三產融合人均GDP、農村三產融合的財政收入、農村三產融合的居民消費水平，形成可測量的評價指標體系（表1）。

表1 農村三產融合與科技創(chuàng)新評價指標體系框架Table1 Evaluation index system framework for integration of three industries in rural areas and scientific and technological innovation

1.2 指標權重的確定

1.2.1熵值法 熵值法最大的優(yōu)勢在于能夠客觀確定評價指標體系中的評價指標權重，對評價指標權重進行合理賦權，挖掘和提煉評價指標的重要程度和有效程度。目前，在學術界，尚無被公認為科學高效可靠的技術創(chuàng)新評級指標體系的權重賦權方式。因此，本研究采用熵值法對構建的指標體系中的指標權重進行加權。在指標體系中，首選要對n個指標權重進行確定，共包含m年即m個樣本，獲得初始矩陣如下：

1.2.2無量綱化處理 本研究數據來自2012—2020 年《中國科技統(tǒng)計年鑒》《中國工業(yè)統(tǒng)計年鑒》，對相關數據進行搜集與整理，通過計算獲得9 個二級指標以及對應的變量數據。由于各評價指標之間計量單位均不一致，易于對評價指標的數據處理和統(tǒng)計結果的可靠性和科學性產生負面影響，因此，需要進一步對收集整理得到的評價指標數據進行無量綱化處理，可以使用z-score標準化、min-max 標準化、歸一化等。本研究采用歸一化方法進行標準化處理，也就是指標數據整列和為1，在對歷年指標數據進行處理時，可設定

1.2.3計算權重與得分 對指標數據進行無量綱化處理后，再以熵值法進行指標權重賦值，并進行一系列運算，各指標權重和綜合得分見表2、表3。

表2 二級指標權重Table 2 Weight of second-level indicators evaluation

表3 指標綜合得分（2011—2019）Table 3 Index comprehensive score (2011-2019)

1.3 模型構建

1.3.1概念模型 參考和借鑒相關研究理論成果、相關理論依據和相關理論基礎，本研究提出圖1 所示的概念模型，闡釋科技投入與農村三產融合、科技投入與科技產出、科技產出與農村三產融合三者之間的互動耦合關系和動態(tài)邏輯關系。在科技創(chuàng)新體系內部，增加科技投入可以促進科技產出，即為了進一步提高科技產出水平，需要對此投入更多的物力和人力，因而二者關系主要呈現(xiàn)正相關。縱觀科學技術發(fā)展的理論和實踐過程，可以發(fā)現(xiàn)農村三產融合和科技創(chuàng)新之間也呈現(xiàn)正相關，增加科技投入，可提高一二三產業(yè)產值，促進農村一二三產業(yè)一體化，提升社會經濟發(fā)展水平，引起企業(yè)或政府高度重視，提升對科技創(chuàng)新活動投入的強度和力度；反之，科技產出成果進行技術轉化，亦可以在農村一二三產業(yè)綜合發(fā)展過程中發(fā)揮作用，彌補農村農業(yè)發(fā)展的空白、建立現(xiàn)代化農業(yè)發(fā)展體系，確保實現(xiàn)產業(yè)興旺、生態(tài)宜居、農民富裕。

圖1 科技創(chuàng)新與農村三產融合之間關系的概念模型Fig.1 Conceptual model of the relationship between scientific and technological innovation and integration of three industries in rural areas

1.3.2變量相關性分析 本研究采用SPSS19.0 軟件對變量進行Pearson 相關性檢驗，檢驗結果如表4 所示。在科技產出、科技投入、農村三產融合3 個一級指標下，9 個二級指標變量兩兩組合，兩者間的P值大于0.00、小于0.05，表明二者間的相關性顯著，并且其相關系數的絕對值處于0.89～1 區(qū)域范圍內。通過P值可以發(fā)現(xiàn)，9 個二級指標變量在95%的置信度下兩兩間相關性十分顯著，其中y3與其他體系指標的相關系數均為負值，表明y3與其他指標呈負相關關系；而其他8 個指標之間的相關系數均為正值，即呈正相關趨勢。通過研究，y3和其他指標間為負相關的原因，很大可能性在于我國科技論文具有嚴重的外流現(xiàn)象。與國外期刊相比，我國國內各種科研期刊和學術雜志均存在影響力和品牌力度等較弱的現(xiàn)象，因而越來越多科研工作者和學者將重心轉向國外主要學術期刊，我國學術論文發(fā)表數量總體排名居世界前列，學術論文發(fā)表絕對數量較大，從而導致科研人員發(fā)表科研論文數量y3與其他變量間呈現(xiàn)負增長趨勢。

表4 Pearson 相關性檢驗結果Table 4 Pearson correlation test result

2 實證分析

2.1 ADF 平穩(wěn)性檢驗

為避免產生偽回歸，需對系統(tǒng)模型的變量穩(wěn)定性進行驗證，先采用ADF 方法對數據進行單位根檢驗。通過對變量SO、SI、RITI 采用自然對數形式，將非平穩(wěn)時間序列存在的異方差性消除，并且這一消除異方差性的過程與指標的相關關系并沒有任何影響。本研究數據全部采用自然對數，假設新生成的變量分別為LNSO、LNSI、LNRI，ADF 檢驗結果見表5。由表5 可知，LNSO、LNSI、LNRI這3 個變量的P值均小于0.05，表明其所存在的相關關系十分顯著，單位根的原假設并不存在；ADF 平穩(wěn)性檢驗結果十分平穩(wěn)，這表明在95%的置信度下，可以判定LNSO、LNSI、LNRI全部為平穩(wěn)時間序列。

表5 變量ADF 檢驗結果Table 5 ADF inspection result of variables

2.2 VAR 模型構建與分析

VAR 模型基于數據統(tǒng)計特性，該模型常用于對多個相互關聯(lián)的經濟指標間的互動關系進行預測和分析，同時考慮了變量之間的動態(tài)特征?？萍籍a出、科技投入、農村三產融合間的互動關系需要在較長時間跨度上進行分析，VAR 模型能夠很好的擬合這種動態(tài)關系。本研究將LNSO、LNSI、LNRI3 個變量均判定為平穩(wěn)時間序列（過程見2.1），因而可以更好地分析經濟系統(tǒng)的動態(tài)情況?；诖?，構建VAR 模型，進行指數分析和比較，實證分析過程采用計量軟件Eview8。通過SIC、AIC 的信息原則，一個是科技投入的滯后期，一個是科技產出的滯后期，將滯后系數設定為2，運行模型得到以下結果：

從VAR 模型可以發(fā)現(xiàn)，這3 個方程的擬合性能極佳，擬合度均大于0.98。在LNRI方程中，LNRI的一期、二期滯后值對于指標均具有正相關關系，其相關系數分別為0.232、1.180；LNSI的一期、二期滯后值均全部對LNRI具有正向帶動作用，其相關系數分別為0.459、0.141；LNSO的一期與二期滯后均對LNRI有負向影響作用，相關系數分別為-0.513、-0.309，即對于當年的我國農村三產融合綜合指標變量而言，可分別用一年前、兩年前的科技投入和科技產出6 個指數變量來解釋。而在LNSI方程中，對于當年的科技投入綜合指標變量分析，可以使用一年前、兩年前的農村三產融合、科技產出指數等6 個指數變量來解釋。在LNSO方程中，對于當年科技產出綜合指標變量而言，可分別用一年前、兩年前的科技投入、農村三產融合的6 個變量進行解釋。通過表6 中LNSO、LNSI、LNRI3 個殘差項的同期相關矩陣相關系數對比分析發(fā)現(xiàn)，其中每兩個殘差項之間的相關矩陣相關系數均大于0.5。

表6 殘差同期相關矩陣Table 6 Residual contemporaneous correlation matrix

2.3 格蘭杰Granger 因果檢驗

Granger于1969年提出Granger因果檢驗方法，目的在于探討一個變量是否為另一個變量變動的原因。正常情況下，一個變量對另一個變量的解釋程度可以在一定時間內觀察到，如果其滯后性增加，則探討另一個變量的解釋程度是否會改變的問題。

一般來講，科技投入是科技產出的成因，本研究進一步探討科技產出是否為科技投入的原因，科技產出、科技投入是否為農村三產融合的原因。由Granger 因果檢驗結果（表7）可知，在10%置信度下，原假設“SI 不是RITI 的Granger原因”的F檢驗P值等于0.543，大于0.1，表明原假設接受；原假設“RITI 不是SI 的Granger 原因”的P值等于0.072，小于0.1，原假設拒絕，也就是在90%的置信度下，可認為農村三產融合及科技投入間有單邊Granger 因果關系存在，農村三產融合可以促進提升科技投入。同理，SO 是RITI 的Granger 原因且RITI 是SO 的Granger 原因，農村三產融合和科技產出可相互Granger 引發(fā)；SO 不 是SI 的Granger 原 因，SI 是SO 的Granger原因，科技投入以Granger 對科技產出進行引發(fā)。以上表明，科技產出、科技投入、農村三產融合3 個指標間存在高度相關性，因此，伴隨著科技投入促進科技成果產出，同時，將科技成果轉化為生產力和生產技術，有利于促進農村三大產業(yè)的融合發(fā)展并增強農村三大產業(yè)的融合能力，反過來又刺激科技投資，3 個要素形成了良性互動鏈（圖2）。

表7 格蘭杰因果檢驗結果Table 7 Granger causality test result

圖2 格蘭杰因果關系示意圖Fig.2 Granger causal relationship diagram

3 基于協(xié)整檢驗與ECM 模型的關系研究

對于EG 檢驗法來說，基本工作機理在于對一組d 階單整的時序變量，利用普通最小二乘法（Ordinary least square，OLS）估算回歸函數，并且把方程的殘差項作為隨機誤差項的估計值，而后對方程的平穩(wěn)性能進行評價，若評價結果為平穩(wěn)，則可認定該組變量有（d，d）階協(xié)整關系存在。

3.1 科技投入與科技產出

通過對于LNRI、LNSI兩個變量進行檢測，使用OLS 法進行協(xié)整方程估算，該樣本的回歸函數方程為：

結果表明，在該方程下，T統(tǒng)計量與F統(tǒng)計量在5%的置信度下，其所得到的P值均小于0.05，即認為該方程各個系數均不等于零，回歸方程成立；可決系數R2數值0.9590，表明模型擬合優(yōu)度較高，科技產出綜合指標中，方程解釋的置信度為95%；e4的EG 檢驗結果在臨界值1%、5%、10%狀態(tài)下分別為-2.848361、-1.989209、-1.601251。協(xié)整檢驗結果表明，我國UI 和PGDP二者長期存在相互平衡的關系，但對于短期內二者的變化情況并沒有具體研究，因此只能通過構建ECM 模型，對UI 和PGDP 的關系進行分析。在建立ECM 模型時，首先是通過觀察、分析相關變量，將其長期處于均衡狀態(tài)的假設提出，而后通過協(xié)整檢驗該組的變量情況。ECM 模型為：

通過ECM 模型，可以從兩個角度反映和描述科技產出綜合指標（SO）短期動態(tài)情況，原因一是偏離長期均衡作用的結果，二是短期科技投入綜合指標（SI）作用的結果。在完整的ECM模型中，對科技產出的當期波動而言，科技投入當期的波動起伏程度十分夸張，因而每當科技的投入提高1%的時候，科技產出也會隨著提高1.565%，且對當期科技產出來說，上期誤差調整比例為-0.820。

3.2 科技投入與農村三產融合

采用OLS 法對兩個序列變量LNRI、LNSI的協(xié)整方程進行模擬估計，從而得到樣本回歸函數如下：

檢驗結果表明，F(xiàn)統(tǒng)計量和T統(tǒng)計量在0.05 顯著性水平下的P值全部小于0.05，說明回歸方程顯著成立，且各系數之間的顯著并不為零。方程的計算結果顯示，LNRI、LNSI間具有正向相關關系，農村三產融合的綜合得分在科技投入綜合得分每增加1%時，會相應增加1.542%。采用EG 檢驗該方程，從而可獲得兩個變量LNRI、LNSI間是存在著協(xié)同關系，e5的EG檢驗結果在臨界值1%、5%、10%狀態(tài)下分別為-2.817851、-1.983455、-1.602255，ADF檢驗T統(tǒng)計量為-1.827636。ECM 模型為：

模型誤差修正系數為-0.386，也就是說農村三產融合和科技投入短期波動對兩者長期均衡狀態(tài)有影響，誤差修正項為0.386，對該模型的誤差進行適當的優(yōu)化和調整，從而將其重新回歸平衡狀態(tài)。該模型表明，當科技投入當期出現(xiàn)相關波動時，會導致農村三產融合情況受到嚴重影響，即每當科技投入提高1%的時候，農村三產融合也會隨著提高1.256%，對于當期農村三產融合而言，前期誤差調整力度為-0.386。

3.3 科技產出與農村三產融合

采用OLS 法對協(xié)整方程進行估計，得到樣本回歸函數：

檢驗結果表明，模型各系數在0.05 顯著性水平下回歸方程成立，且其顯著性并不為零，對于整個模型的擬合程度較高，表明兩個變量LNRI、LNSO間具有正向相關關系，農村三產融合綜合得分在科技產出綜合得分每增加1%時，會增加0.881%，LNRI、LNSO存在長期穩(wěn)定均衡關系。的EG 檢驗結果在臨界值1%、5%、10%狀態(tài)下分別為-2.817851、-1.983455、-1.602255，ADF 檢驗T統(tǒng)計量為-2.70891。ECM模型為：

誤差項修正系數為-0.283，也就是農村三產融合和科技產出之間會存在非常短暫的波動情況，同時這一波動也影響著后續(xù)均衡狀態(tài)，但如果通過調節(jié)參數對其進行修正，則可以將非平衡狀態(tài)下的計算模型回歸正常。而農村三產融合的當期變動和科技產出的當期投入變動同樣具有顯著影響，農村三產融合在科技產出當期提高1%時會提高0.767%，且對于當期農業(yè)三產融合而言，前期誤差的調整力度為-0.283。

4 結論與建議

本研究基于VAR 模型，以2010—2018 年我國科技發(fā)展和工業(yè)生產相關數據為樣本，對我國農村三產融合與科技創(chuàng)新投入和科技創(chuàng)新產出之間的關系進行分析研究。研究結果顯示，通過對9 個二級指標變量進行Pearson 相關性檢驗得知，9 個二級指標變量之間存在著極高的相關性。VAR 模型分析表明，指標體系中科技投入力度、科技產出水平和農村三產融合間存在著動態(tài)相互作用和高度相關關系：科技創(chuàng)新投入能促進農村三產融合的發(fā)展，農村三產融合在科技產出當期提高1%時會提高0.767%；農村三產融合的發(fā)展會促進科技創(chuàng)新進一步投入，農村三產融合綜合得分每增加0.881%，科技產出綜合得分增加1%。

基于上述結論，結合國內外學者的相關研究成果［4-38］，提出以下對策建議：

（1）農村三產業(yè)融合目前在我國仍然處于起步階段，農業(yè)資源環(huán)境約束情況下，農村三產融合舉措對實現(xiàn)美麗鄉(xiāng)村建設、繁榮農村社會發(fā)展、農民生活富裕具有重要的意義。產業(yè)融合是產業(yè)結構演進和產業(yè)轉型升級過程的一個階段，從內生動力和外在誘因角度出發(fā)，產業(yè)融合離不開技術創(chuàng)新驅動、主體利益驅動、市場需求驅動、政府政策驅動等4 個方面的驅動，其中技術創(chuàng)新驅動發(fā)揮引擎作用。從實證研究結果可知，科技產出當期提高1%，農村一二三產業(yè)融合能夠提高0.767%，說明農村一二三產業(yè)融合程度仍有很大的提升空間和持續(xù)改進余地，這與陳璐等［37］研究觀點相呼應。因此，推進農村三產融合發(fā)展，必須以調整農村的一二三產業(yè)結構為前提，以農村經濟為基礎，采取三次產業(yè)互動、制度體系創(chuàng)新等方法，以實現(xiàn)農村制造加工、鄉(xiāng)村旅游、農業(yè)營銷及其他服務業(yè)等一體化的完整產業(yè)鏈，實現(xiàn)農村一二三產業(yè)的深度融合。

（2）從目前我國農業(yè)全要素生產率情況和農業(yè)技術創(chuàng)新水平來看，我國農業(yè)技術創(chuàng)新能力有待提升，農業(yè)技術貢獻率盤底，農業(yè)科技成果轉化和應用較弱。從實證分析結果可以得知，科技創(chuàng)新投入每增加1%，農村三產融合能夠提升1.256%。采用創(chuàng)新方式與辦法可以突破農村內部壁壘，逐步打通農業(yè)和第二、第三產業(yè)之間的技術壁壘［38］，逐漸將農業(yè)和第二、第三產業(yè)之間的界限模糊化，為消費者提供多元化的商品和服務需求，實現(xiàn)傳統(tǒng)農業(yè)與高技術產業(yè)之間的深度融合。因此，地方政府和有關部門應大力推進農業(yè)科學技術創(chuàng)新，逐步掌握生物育種、先進農機裝備、智能農業(yè)、生態(tài)宜居、生態(tài)環(huán)境保護等領域核心技術，以攻克技術壁壘。同時，要進一步鼓勵各領域科學技術工作者，充分調動廣大農業(yè)科研人員的工作熱情和創(chuàng)新激情，支持農業(yè)科學技術工作者開發(fā)產品與技術創(chuàng)新，政府積極搭建科技創(chuàng)新聯(lián)盟平臺，出臺有利于農業(yè)發(fā)展的各項政策，增加R&D 科技研發(fā)投入，為科研工作者提供多層次、全方面的科技創(chuàng)新環(huán)境，加快我國農業(yè)技術創(chuàng)新步伐，真正落實農村一二三產業(yè)深度融合，實現(xiàn)農業(yè)社會快速發(fā)展，實現(xiàn)農民增收。