张跃强
（中南财经政法大学 工商管理学院，湖北武汉430073）
摘 要：基于1990-2012年的时间序列数据，运用VAR模型实证分析农业研发部门投入与农业机械化的关系。结果表明，农业研发部门投入与农业机械化之间存在长期均衡关系，但不同类型的投入对农业机械化的影响差异较大。其中，农业研发部门经费投入的增加，对提升农业机械化水平会产生较强的促进作用；而农业研发部门人员投入的减少，则对提升农业机械化水平产生一定的阻力。因此，建议通过加大农业研发部门经费投入、出台优惠政策吸纳更多人员加入、促进农业研发部门人员投入与经费投入协调均衡发展等措施，确保我国农业机械化水平的稳步提升。
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关键词 ：农业；研发人员投入；研发经费投入；农业机械化
中图分类号：F323.3文献标识码：Ａ文章编号：１００２－３２４０（２０１5）03－００69－05
收稿日期：2015-02-10
基金项目：国家自然科学基金专项基金项目“我国重要‘三农’政策执行情况评估”（71341019）
作者简介：张跃强（1982-），山西运城人，中南财经政法大学工商管理学院博士研究生，研究方向为农业技术与创新。
一、引言
作为促进我国农业技术进步的重要机构，农业研发部门对于提升我国农业机械化水平有重要作用。为此，国家逐年加大农业研发部门经费投入，以促进我国农业机械化水平的稳步提升。目前，国内外学者关于农业研发投入的相关研究取得了较为丰硕的成果。Rose-Ackerman and Evenson（1985）研究后认为，地方政府对农业科研的公共投入很大程度上要受中央政府对地方农业科研拨款变动情况的影响[1]。Robert E.Evenson（1997）经过对全球375项农业科研投入回报率进行综合研究后得出：全世界农业科研投入回报率高达49%[2]。David、Hall and Toole（2000）在回顾1957年以来30多篇有影响的文献后发现，多数文献认为公共农业科研投入和私人科研投入是互补关系[3]。国内方面，樊胜根（1997）分别采用可变系数模型和固定系数模型，测算了中国农业科研投入的效益，结果得出中国农业科研投入的收益率高达44%-169%[4]。黄季焜等（2000）采用CAPSIM模型测算出市场开放条件下和市场不开放条件下中国农业科研投入回报率分别为59.6%和55.8%[5]。赵芝俊等（2005）利用柯布-道格拉斯生产函数对农业科研投入的总收益和边际收益进行了测算[6]。
在农业机械化方面，国外纯粹对农业机械化的研究较少，有关农业机械化的学术性理论研究几乎没有，尤其是发达国家早已实现了农业机械化，因而单纯对农业机械化进行理论研究的就更少。鉴于此，这里只介绍国内学者在农业机械化投资方面的代表性研究成果。闫秀霞、王侃昌（1994）分析了影响农业机械化投资行为的相关因素，并研究了农业机械化投资行为的形成机制[7]。陈莉（2004）得出主要农业机械年末拥有量与农业经济发展呈正相关的结论。祝华军（2007）通过研究后发现农业机械化对财政投入的依存度逐渐增强[8]。罗小锋（2010）指出在农民收入还处于较低水平的情况下，农业机械化要获得大发展，必须首先解决农业机械化的前期投入问题[9]。赵映年、游天屹、吴昭雄等（2014）指出政府在新农村建设中应坚持对农业机械化的支持，并要大力扶植丘陵山区等弱势地区农业机械化的发展[10]。
从对上述文献的梳理发现，尽管国内外学者关于农业研发投入的研究以及国内学者关于农业机械化投资问题的研究取得了颇有价值的研究成果，对于如何提升一国的农业机械化水平有较强的指导价值。但同时我们发现，国内外学者从农业研发部门投入视角，直接对农业研发部门投入与农业机械化关系进行实证研究，并测算农业研发部门不同类型投入对农业机械化影响的文献还较少。本文试着从这方面进行努力，以为我国农业机械化发展提出更为合理的建议。
二、数据来源、模型构建与提出假设
（一）数据来源与描述性分析
本文以1990-2012年的数据为研究样本，其中农业研发投入数据来源于1991-2013年的《中国科技统计年鉴》，包括农业研发人员投入数据和农业研发经费投入数据。农业机械化数据来源于1991-2013年的《中国农村统计年鉴》，并用历年的农业机械总动力代表农业机械化水平。为分析问题方便，用AME表示农业机械化，RDP表示农业研发人员投入，RDS表示农业研发经费投入，
（二）数据处理与模型构建
为了消除时间序列中存在的异方差，还需对取得的数据取自然对数，取对数后的新变量我们分别用LAME、LRDP、LRDS来表示。可构建多元线性回归模型，具体表达式为：
LAMET=β0+β1LRDPT+β2LRDST+εT （1）
其中， β0为常数项，β1、β2分别为回归系数，εT为随机扰动项； LAMET为第 T年农业机械总动力的自然对数值，表示农业机械化水平，LRDPT为第T 年农业研发人员投入的自然对数值， LRDST为第T年农业研发经费投入的自然对数值。
（三）提出假设
假设1：农业研发部门作为提升我国农业技术水平的重要机构，其投入水平对我国农业机械化水平有重要影响，即农业研发部门投入与农业机械化水平之间存在协整关系。
假设2：农业研发部门经费投入是确保农业研发部门各项农业技术活动开展的物质基础，因而农业研发部门经费投入的增加，会对农业机械化水平的提升产生积极作用。
假设3：农业研发部门从业人员是开展农业研发各项活动的主体，在国家农业技术进步中发挥主导作用，因而农业研发部门人员投入的减少，会对农业机械化水平的提升产生不利影响。
三、实证分析
（一）单位根检验
借助于Eviews7.0软件，对LAME、LRDP、LRDS进行单位根检验，检验结果在10%的显著性水平下，LAME、LRDP、LRDS均为非平稳时间序列，但经过一阶差分后都变为了平稳时间序列。
（二）VAR模型
变量的ADF单位根检验结果表明，⊿LAME、⊿LRDP、⊿LRDS均为一阶单整时间序列，故LAME与LRDP、LRDS之间可能存在协整关系。经Eviews7.0软件输出后，AIC值和SC值均在滞后4期达到最小值，因此可确定最大滞后阶数为4，即要建立的是VAR（4）模型。
1.协整检验与误差修正模型
注：*表示在5%的显著性水平下拒绝原建设。
具体检验结果如表1所示，在表1中第3行迹统计量18.3768大于5%显著性水平下的临界值15.4947，最大特征值统计量15.4028大于5%显著性水平下的临界值14.2646，拒绝原假设。这说明LAME与LRDP、LRDS之间，分别在95%的置信水平下存在协整关系，因此假设1成立。说明农业研发部门投入与农业机械化水平之间存在长期均衡关系。估计出的标准化的协整方程式为：
圆括号内为标准差，方括号 内为t统计量。下同。从式（2）可看出，农业研发部门人员投入、经费投入对农业机械化水平的长期弹性系数分别是-0.1456、0.4168。表明从长远来看，农业研发部门经费投入每增加1%，农业机械化水平就会提升0.42%，因而农业研发部门经费投入的增加对提升农业机械化水平有较强促进作用，假设2成立；而农业研发部门人员投入对农业机械化水平提升产生不利影响，原因主要是由近年来我国农业研发人员投入较1990年发生明显减少造成的，因而农业研发部门人员投入的减少对提升农业机械化水平有一定的阻碍作用，假设3成立。
利用协整方程式（2），可得误差修正模型如下：
从式（3）可看出，短期来看，农业机械化水平受到自身、农业研发部门人员投入以及经费投入的影响。具体来说，短期内，滞后1期的农业机械化水平对其自身变化影响比滞后2期、滞后3期的影响更为显著；滞后3期的农业研发部门人员投入对农业机械化水平的影响最大；滞后1期的农业研发部门经费投入对农业机械化水平的影响更为显著。误差修正项系数为-0.545，符合反向修正机制，该系数的绝对值大于0.5，说明三者间的均衡关系对调整当期非均衡误差的自我修复能力较强。
2.脉冲响应函数
图1是根据VAR(4)模型形成的脉冲响应函数曲线。横坐标代表响应函数的追踪期数，设定为10年，纵坐标代表因变量对自变量的响应程度。实线表示响应函数的计算值，虚线围成的区域表示两倍标准差的置信带。
在图1中，图1(a)反映的是农业机械化水平对农业研发部门人员投入的响应情况和响应路径，图1(b)反映的是农业机械化水平对农业研发部门经费投入的响应情况和响应路径，图1(c)反映的是农业研发部门人员投入对农业机械化水平的响应情况和响应路径，图1(d)反映的是农业研发部门经费投入对农业机械化水平的响应情况和响应路径。从图1(a)可看出，农业机械化水平对农业研发部门人员投入一个标准新息的扰动的响应，从第1期开始一直为正，且从第3期之后正响应保持基本稳定，表明农业研发部门人员投入的增加对农业机械化水平提升有较强作用。但因我国近年来农业研发部门人员投入较1990年发生明显减少，导致其对农业机械化水平产生一定的阻力。因此，只有确保农业研发部门人员投入的不断增加，才能有效提升农业机械化水平。从图1(b)可看出，农业机械化水平对农业研发部门经费投入一个标准新息的扰动的响应，从第1期开始基本都是正响应，且长期响应明显大于短期响应，表明农业研发部门经费投入的增加对农业机械化水平提升有积极作用，且长期作用要大于短期作用。因此，要更为有效、更为长期的提升农业机械化水平，必须保持农业研发部门经费投入的不断增加。从图1(c)可看出，农业研发部门人员投入对农业机械化水平一个标准新息的扰动的响应，在第3期之前为正，而之后一直为负响应，表明从长期来看农业机械化水平提升并未对农业研发部门人员投入的增加产生积极作用。从图1(d)可看出，农业研发部门经费投入对农业机械化水平一个标准新息的扰动的响应，从第1期开始一直为正，表明农业机械化水平提升对农业研发部门经费投入的增加能起到一定的积极作用。
3.方差分解
表2中，第1列为预测期，S.E.为变量LAME、LRDP和LRDS的各期预测标准误差，LAME、LRDP、LRDS列分别是以LAME、LRDP、LRDS列为因变量的方程新息对各期预测误差的贡献度，每行的结果相加为100。
从LAME的方差分解可看出，农业机械化水平从第1期开始就受到自身波动的影响，但之后这种影响越来越小，到第10期时仅为67.39%。而农业机械化水平受农业研发部门人员投入和经费投入的影响从第2期才开始显现。具体来说，农业机械化水平受农业研发部门人员投入冲击的影响先趋于增大，在第8期达到最大值12.83%后再减弱，在第10 期时减弱为8.89%；而受农业研发部门经费投入冲击的影响基本上是一直趋于增大，由第2期的5.82%增大到第10期的23.72%。这表明农业研发部门人员投入对农业机械化水平的影响在经过一段时间达到最大后会减弱，而农业研发部门经费投入对农业机械化水平的影响在保持稳定的基础上有增长态势，农业研发部门经费投入较人员投入对提升农业机械化水平的影响更大。
从LRDP的方差分解可看出，农业研发部门人员投入从第1期开始就受到农业机械化水平和自身波动的影响。具体来说，受农业机械化水平的影响先由第1期的14.23%增大到第8期的38.66%，然后再减小到第10期的28.00%；受自身波动的影响趋势总体上是趋于减小，由第1期的85.77%减小到第10期的64.31%。而农业研发部门人员投入从第2期开始才受农业研发部门经费投入的影响，且影响也是先增大后减小，先由第2期的12.28%增大到第4期的15.59%，然后再减小到第10期的7.69%。这表明，从总体上看，农业研发部门人员投入受自身的影响在减弱，而受农业机械化水平的影响在增强，受农业研发部门经费投入的影响较小。
从LRDS的方差分解可看出，农业研发部门经费投入从第1期开始就受到农业机械化水平、农业研发部门人员投入及其自身波动的影响。具体来说，农业研发部门经费投入受农业机械化水平的影响较为复杂，变化较为剧烈，先由第1期的0.18%增大到第4期的29.80%，接着再减小到第7期的17.39%，然后再增大到第9期的38.64%，最后再减小到第10期的30.86%；受农业研发部门人员投入的影响呈现出先减小，再增大，然后再减小的趋势，具体是由第1期的83.87%减小到第4期的51.32%，然后再增大到第5期的77.42%，最后再减小到第10期的58.53%；而受自身的影响大致呈现出先增大后减小的态势，由第1期的15.96%增大到第3期的20.56%，然后再减小到第10期的10.60%。这表明，从总体上看，农业研发部门经费投入受自身和人员投入的影响在减弱，而受农业机械化水平的影响在增强。
四、主要结论与对策建议
（一）主要结论
根据前文分析，我们得出：农业机械化水平与农业研发部门经费投入、人员投入之间存在长期均衡的协整关系。农业研发部门经费投入的增加对农业机械化水平提升发挥出积极的促进作用；但农业研发部门人员投入的减少对农业机械化水平提升产生一定的阻力。通过脉冲响应函数和方差分析发现：农业研发部门人员投入增加对农业机械化水平提升有较强作用；农业研发部门经费投入的增加对农业机械化水平提升有积极作用，且长期作用大于短期作用。
（二）对策建议
一是应加大农业研发部门经费投入。根据分析，农业研发部门经费投入增加对提升农业机械化水平有着非常明显的促进作用，因此为使我国农业技术水平获得更好更快发展，从而加快由传统农业向现代农业的转变，必须加大农业研发部门经费投入，以更加充足的经费投入提升我国农业机械化水平。
二是应出台优惠政策吸引更多人员加入。农业研发部门由于从业人员的减少，使得其对农业机械化水平的提升产生一定的阻力，也严重影响了我国农业技术的稳步提升。因此，可通过出台鼓励更多研发人员从事农业研发活动的优惠政策，吸引更多人员加入农业研发部门，同时对于已经在农业研发部门工作的从业人员在工资待遇、职务晋升等方面给予适当的优惠，以促进我国农业机械化水平取得更大更快进步。
三是应注重促进农业研发部门人员投入与经费投入的协调均衡发展。根据分析，我国农业研发部门经费投入一直处于增长状态，但由于农业研发部门人员投入的减少，在一定程度上抵消了农业研发部门经费投入对农业机械化提升发挥的积极作用，因此，从提升农业机械化水平的目的出发，必须保证农业研发部门人员投入与经费投入按一定比例协调均衡发展。
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参考文献
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