仇冬芳

（南京航空航天大学 经济与管理学院，江苏 南京 211106）

一、问题提出及文献回顾

调整农业和农村经济结构、增加农民收入，实现农业持续稳定发展、长期确保农产品有效供给，须加速农业科技进步。“十一五”以来，我国农业科技为保障国家粮食安全、促进现代农业发展和新农村建设发挥了重要作用。随着经济全球化的进一步发展，许多国家纷纷采取增加投入、改革体制和组织重大科技行动等措施，加速农业科技进步与创新。RD活动是科技创新的核心，技术进步的原动力是研究与开发（简称RD）。处于不同发展阶段的国家或地区经济实力不同，其RD 投入不具可比性，但RD 强度（指一国或地区的RD经费投入占其当年国内生产总值的比例）是一项具有可比性的硬指标［1］。《国家中长期科学和技术发展规划纲要（2006-2020年）》提出全社会研究与开发投入占国内生产总值（GDP）的比重（即RD 强度）到2010年要达到2.0%，2020年要提高到2.5%。我国的RD 强度很低，2008年美国的RD 强度为2.79%，日本为3.44%，法国为2.11%，德国为2.68%，芬兰为3.72%，韩国为3.36%，而我国仅为1.47%。

2003年以来的我国科技统计数据显示，随着经济的快速发展，我国农业RD经费投入逐年稳步提高。从图1可以看出，农业RD 投入从2003年的194892.0 万元提高到2010年的810574.0万元，增长了近3倍多，然而，扣除物价上涨因素后，年均增长率只有28%。我国农业RD的资金来源主要包括政府资金、企业资金及外国资金等，从图2可以发现我国农业RD资金来源的主要来源是政府投资，2003-2010年政府投资农业RD的平均比重为84.66%，其他的来源渠道则是很少；我国农业RD资金用途分布在基础研究、应用研究和实验发展方面，图3表明我国农业RD的投向主要集中在试验发展，2003-2010年用于基础研究、应用研究和试验发展的平均比重为5.75%、24.17%、70.08%，国际上发达国家的基础研究经费占RD经费一般在10%以上。这在一定程度上说明我国农业RD资金来源比较单一，资金投放重视应用与发展研究，轻视基础研究，农业RD投向结构不尽合理。

图1 2003-2010年农业RD 投入及强度

图2 2003-2010年农业RD 投入来源

图3 2003-2010年农业RD 投向情况

与发达国家RD 强度相比，我国的农业RD 投入及强度不容乐观。我国农业RD投入强度即使从2003年的0.11%增加到2010年0.20%，还不到发达国家平均水平的1/6。即使相比于我国其他行业，农业RD强度也处于很低的水平，农业的RD 投入强度要达到国家2010年“2%”和2020年“2.5%”的发展目标还有相当大的差距。因此，研究农业RD 强度的影响因素对于提高我国农业RD 强度和农业科技创新水平有重要意义。

已有的相关研究主要集中在：①从企业角度研究RD投入及强度的影响因素：Scott（1984）的研究结果显示了产业需求和技术机会差别对企业研发投入有着决定性的影响［2］；Acemoglu and Linn（2004）分析研究美国医药市场，发现了市场容量的扩大和产品创新的正向关系［3］；吴延兵（2009）运用中国工业面板数据，实证研究了企业规模、产权结构等因素对RD 投入的影响［4］；李正卫和池仁勇（2010）研究发现高技术产品出口对企业的自主研发有显著的积极影响，但是，传统产品出口对企业的自主研发具有显著的副作用［5］。②国家、行业或地区视角的RD投入及强度影响因素研究，其中行业研究主要集中在工业或高技术产业：Ledeman and Maloney（2003）利用40个国家1960-2000年的数据分析一个国家RD的影响因素包括金融深化程度、人均GDP、知识产权的保护程度、政府动用资源的能力、科研机构的研究能力等都与RD 强度呈正相关关系，其中人均GDP 最具相关性［6］；国内相关研究中，谢兰云和王维国（2012）利用分位数回归法研究认为经济发展水平、政府科技投入等影响我国RD经费投入［7］；江静（2006）则在地区层面研究了我国省际RD强度的差异及其影响因素［8］；薛漫天和李广众（2007）利用全国制造业各行业大中型企业1999-2004年的面板数据研究发现，我国各行业企业的研发强度普遍很低，尚难以形成有效的自主创新；在行业层面上，市场集中度、利润率和经营规模是影响研发强度的主要因素［9］；谢子远和梁丹阳（2010）发现市场竞争程度、企业利润水平、企业规模对高新区研发投入有正向影响，而出口规模、资产负债率则对高新区研发投入有负面影响［10］；舒尔茨（1987）认为发展中国家的传统农业不能对经济增长做出巨大贡献，只有现代农业才能对经济增长做出巨大贡献。传统农业改造为现代农业的关键是依靠科技，农业科技发展依赖农业研发的投入［11］。

综合国内外学者们的研究可以发现，对农业RD强度宏观影响因素的研究基本处于空白状态，这凸显了本研究的现实意义。农业RD强度的提高是多种因素综合作用的结果，众多农业RD强度宏观影响因素的影响程度不同，因此有必要分析影响农业RD强度的主要因素和次要因素，为今后提高农业RD投入、解决农业科技创新瓶颈提供有力的理论证据。本文期望通过运用灰色关联分析对影响我国农业RD投入的宏观因素进行实证分析并得出有意义的结论，寻求提升我国农业RD强度及农业科技创新水平的途径。

二、农业RD强度的宏观影响因素分析

针对我国的具体情况及农业RD强度的特殊性，影响我国农业RD强度的宏观影响因素主要包括经济发展水平、市场需求程度、外商直接投资、政府投入和农产品贸易等五个方面。

（一）国家及农业经济发展水平

经济发展水平是指一个国家经济发展的规模、速度和所达到的水准。反映一个国家经济发展水平的常用指标有国内生产总值（简称GDP）、国民收入、人均国民收入、经济发展速度、经济增长速度。众多的实证研究表明科技研发能够拉动一国经济的增长，但是对于GDP 的增长对农业RD 投入影响的研究并不多见。经济增长往往伴随着经济效益提高和国力的强大，一方面，国家经济发展，使政府更有财力加强对农业的投入，为农业科技发展提供保障；另一方面，国家经济发展水平的提高给农业RD成果带来更多的市场，促进农业科技成果的产业化，提高农业新产品的产值和RD投入的效率，对农业RD投入产生正面的引导作用。所以，国家经济发展水平越高，农业RD投入也会相应加大。

（二）市场需求程度

一国的人均收入水平会随着经济发展水平和社会生产率的提高而提高，国民的有效购买力会越来越强，日趋旺盛的产品需求会刺激科技创新，研发质量要求更高的农产品来满足社会的需要，市场需求程度的提高是促进农业科技创新活动最根本的内在原因。

市场需求程度用社会消费品零售总额表示，它可以反映一国的市场需求程度，也可以反映该国的富裕程度和在RD 投入方面所具备的财力水平。

（三）农业外商直接投资

在一个开放的经济体中，吸引外商直接投资（简称FDI）是发展中国家接受发达的国家技术外溢和扩散，实现技术追赶和技术进步的重要途径。20世纪90年代以来，我国农业利用外资持续增长，外商直接投资逐渐成为我国农业利用外资的主要形式，1995年农业外商直接投资已占到农业利用外资的95.6%（我国利用外资还有其他形式，如补偿贸易、加工装配等），近几年几乎所有的农业外资都属于FDI。根据国家统计局的数据统计，我国农业利用FDI合同金额由2003年的22.76亿美元上升到2006年的31.99亿美元。FDI的流入不仅弥补了国内农业资金的不足，改善了农业生产条件，促进了农业产业化经营与改革，刺激了农产品出口，带动农业外向型经济发展，而且跨国公司对我国农业在管理技能和知识诀窍等方面起到示范效应，有利于跨国公司与我国农业人力资本的相互流通，有利于加快我国农业RD的投入和农业科技进步。因此，本文认为农业FDI 将对我国农业RD 投入产生正面影响。

（四）政府对农业研发投资

企业是技术创新的主体，是开展RD活动的主角，也是RD投入的主要资金来源。但政府的作用不可缺少，政府对农业RD投入具有挤进和挤出的双重效应：一方面，政府直接投资农业RD主要集中于基础研究，通过政府投资于基础研究、竞争前共性技术的研究，为企业后续的研究发展活动开辟技术机会、降低企业RD的成本及面临的风险，将有助于刺激企业的RD投入，带来积极的科技投资挤进效应；另一方面，如果政府的农业RD投入资金来自企业增加的税收时，由于增税减少了企业收入和利润，使企业RD 投资减少，会引起挤出效应；另外，如果政府实现了比较充分的就业时，政府RD投入增加便会引起要素价格水平的上升（如RD 从业人员工资水平的提高），提高了企业的研发成本，导致企业研发需求的减少，也会产生挤出效应。因此，政府公共资金可能直接或间接地使其他主体减少RD投入，存在挤出效应。

（五）农产品贸易

以克鲁格曼为代表的新贸易理论认为贸易会对技术进步产生影响，国际贸易是技术溢出的重要途径（Mohnen，2001）。国内学者海闻（1995）、李平（2002）、李小平等（2008）研究了我国国际贸易促进技术进步的理论和机制以及贸易对于工业部门技术进步的影响［12-14］；也有经验研究表明我国国际贸易确实存在技术溢出（李小平等，2004）［15］。其作用机理在于：一方面，进口贸易在“干中学”对技术进步产生正影响，即技术模仿效应；另一方面，出口贸易企业面临激烈竞争的外贸市场，迫于压力，企业必须增加RD 投入，进行科技创新，提高技术水平和生产率，即技术学习效应。科技研发是技术进步的直接来源，由此，农产品贸易也会影响农业RD投入。

三、灰色关联分析法

灰色关联分析法是依据灰色系统理论研究变量序列之间关联程度的一种数量分析方法，其基本思想是根据序列曲线几何形状的相似程度来判断其联系是否紧密。序列曲线越接近，相应序列之间的关联度就越大，反之就越小［16］。灰色关联分析能够克服回归分析、方差分析等要求大样本的局限性，灰色关联分析方法要求样本容量可以少到4个，对数据无规律同样适用，不会出现量化结果与定性分析结果不符的情况，灰色关联度的应用涉及社会科学和自然科学的各个领域，尤其在社会经济领域，如国民经济各部门投资收益、区域经济优势分析、产业结构调整等方面，都取得较好的应用效果。灰色关联分析的计算步骤如下：

假设反映系统行为特征和系统评价标准的参考数列X0={x0(k)|k=1,2,…, }n ；同时影响系统行为因素组成的比较数列Xi={xi(k)|k=1,2,…, }n ，(i=1,2,…,m)。

第一步，对参考数列和比较数列进行无量纲化处理。

由于系统中各因素列中的数据可能因量纲不同，不便于比较或在比较时难以得到正确的结论。因此在进行灰色关联度分析时，一般都要进行数据的无量纲化处理。对参考数列和比较数列进行无量纲化处理常用的方法有均值化法、初值化法、归一化法处理。无量纲化后的参考数列和比较数列为：

第二步，求差数列、最大值和最小值。

第三步，计算参考数列和比较数列对应元素的灰色关联系数。

为了削弱因最大绝对差数值过大而使评价结果失真的影响，提高关联系数之间的差异显著性需引入分辨系数ξ 。取值过小，最大绝对差值对计算结果影响不大；取值过大，又不能正确反应各评价因素对参考序列的差异性，因此，通常取0.5，灰色关联系数r0i( )k 公式如下：m

第四步，计算关联参考数列和比较数列之间的灰色关联度。

因为关联系数是比较数列与参考数列在各个时刻（即曲线中的各点）的关联程度值，其数值不止一个，而信息过于分散不便于进行整体性比较。因此有必要将各个时刻的关联系数集中为1个值，即求其平均值，作为比较数列与参考数列间关联程度的数量表示。关联度公式如下：

第五步，排关联序。

因素间的关联程度主要是用关联度的大小次序描述，而不仅是关联度的大小。将子序列对母序列的关联度按大小顺序排列起来，便组成了关联序。

四、农业RD投入的宏观影响因素的灰色关联分析

（一）指标选取及数据来源

以农业RD 强度作为我国农业科研投入力度的观察对象，考虑到影响我国农业RD强度的主要因素有国家及农业经济发展水平、市场需求程度、农业外商直接投资、政府对农业研发投资、农产品贸易等因素，因此分别选取国内生产总值（简称GDP）、人均GDP、农业GDP、政府农业RD 投入、农业FDI、农产品出口值等指标反映宏观经济变量。

我国由于从2003年开始实行新的行业分类标准，农林牧渔业包括农业、林业、牧业、渔业及农林牧渔服务业，该分类与《中国科技统计年鉴》中农、林、牧、渔及农林牧渔服务业的RD投入的统计口径一致，《中国科技统计年鉴》自2002年开始有系统的各行业RD 统计资料，因此，有关农业RD 投入的数据来自2003-2010年《中国科技统计年鉴》，研究所需有的关宏观因素的数据来自2002-2010年的《中国统计年鉴》、《中国农村年鉴》和《中国农业年鉴》，有关数据统计、整理、计算结果见表1所列。

表1 2002-2010年农业RD投入及各宏观影响因素统计

（二）灰色关联计算

考察各宏观因素对农业RD强度的影响时考虑到可能存在的滞后效应，因此在进行两者关联分析时，也进行t-1 期宏观因素对t期农业RD强度的关联研究。

（1）设农业RD 投入为参考序列，农业RD 投入的各宏观影响因素为比较序列。

（2）由于原始数据量纲不统一，需要对原始数据进行无量纲处理，考虑到本文几乎所有数列均为单调增加数列，因此采取初值法。分别以2002年和2003年数据为基准，采用初值化法将表1 的数据进行无量纲化处理，并求出相应的对应差数列（相关数值省略），以2003年为基准的差数列的△max =2.903353，△min =0；以2002年为基准的差数列的△max=2.240553，△min=0。

（3）取分辨系数ξ =0.5，分别计算各期各宏观影响因素对同期农业RD强度及滞后1年农业RD强度的关联系数，计算结果见表2和表3所列。

表2 各宏观影响因素对当年农业RD强度的灰色关联系数

表3 各宏观影响因素对滞后1年农业RD强度的灰色关联系数

（4）计算各宏观影响因素对农业RD 强度的灰色关联 度，并按照计算结果进行关联度排序，结果如表4。

表4 各宏观影响因素对农业RD的灰色关联度及排序

（三）灰色关联度计算结果分析

根据表4，对我国GDP、人均GDP、农业GDP 及社会消费品零售总额等7个影响因素与同期农业RD 强度及滞后1期农业RD强度的关联度进行分析，同期的关联分析中关联度的排序依次为：农业FDI＞农业GDP＞社会消费品零售额＞人均GDP＞GDP＞农产品出口＞政府对农业RD 投入；滞后1 期的关联分析中关联度的排序依次为：农业GDP＞农业FDI＞社会消费品零售额＞人均GDP＞GDP＞政府对农业RD 投入＞农产品出口。

无论是宏观影响因素与同期农业RD强度灰色关联分析还是滞后1期的农业RD强度的灰色关联分析均表明：农业GDP 和农业FDI 与农业RD 强度的关联度大于0.8，呈现强关联；农产品出口和政府对农业RD 投入与农业RD 强度的关联度小于0.7，说明它们之间是弱关联；我国GDP、人均GDP、社会商品零售总额与农业RD强度是中等关联。

1.农业GDP和农业FDI与农业RD强度的强关联性分析

我国农业GDP 与农业RD 强度的强关联性说明农业经济的稳定增长是农业RD强度增加的重要和可靠的来源。传统农业是个弱质产业，不仅发展中国家如此，发达国家也不例外。因此，对传统农业进行保护与补贴是个普遍性的世界命题。但是用现代科技武装、以现代管理理论和方法经营、生产效率达到现代先进水平的现代农业能够为农业自身的研发提供资金、技术和人才支持。另一方面农业RD强度的增长也促进农业经济的快速增长，两者呈现良好的互动和相辅相成的关系。

有经验表明FDI 对国家、地区、行业经济的带动作用，农业FDI 亦不例外。一方面，农业FDI 增加农业资本存量，直接弥补了我国农业科技投资的不足以提升农业RD强度；另一方面，农业FDI给农业带来的直接经济效应促进了农业GDP的增长，从而给农业RD强度的提高产生间接的福音。由此也就不难理解农业FDI与农业RD之间的强关联性。

2.农产品出口和政府对农业RD 投入与农业RD 强度的弱关联分析

通常情况下，农产品出口额的提高会增强农业RD 强度，但是实证分析的结果并不支持这样的结论，原因主要在于：虽然资料显示我国农产品出口额扣除通货膨胀因素仍然呈上升的势头，但是量的上升并未伴随质的提高，我国农产品出口存在初级农产品比重高、农产品品质差、农药残留等问题，这既有技术壁垒的问题，也有农业自身科技含量低的原因，与我国农业科技投入的不足有着直接的关系，因此，两者之间呈现弱相关。

另一方面，政府对农业RD 的投入会对农业RD 强度的提高产生积极的挤进效应，两者应该具有较强的关联性，但是实证结果并非如此，两者之间呈现的是弱相关性，这就说明政府对农业RD 投入本应产生的提升农业RD 强度的积极效应被挤出效应所“中和”，2003-2010年间政府对农业RD 投入从1120.18 万元上升到3701.70 万元，上升幅度为230.46%，但是2003-2010年间企业及其他来源三项农业RD 投入合计从290.40 万元上升到478.43.70 万元，上升幅度为102.37.46%，而且以2010年为例，后者是前者的12.43%。这在很大程度上说明我国农业RD投入对政府投资的依赖，一旦离开了政府的RD投入，农业科技发展就成了无源之水，无本之木，我国的农业科技体制存在问题。

3.我国GDP、人均GDP、社会商品零售总额与农业RD强度中等关联分析

我国GDP、人均GDP、社会商品零售总额是反映国家层面的宏观经济指标，它们与我国农业RD强度有一定的关联性和协调性。要提高农业RD强度，就应当重视这些因素的积极作用。

五、结论与对策

我国农业RD 强度处于较低的水平，农业创新活力不强，这与农业在我国经济中的地位不相称。在这一背景下，本文对我国农业RD强度的宏观影响因素利用灰色关联法进行了实证研究，发现我国农业GDP和农业FDI与农业RD强度有很强关联性，我国GDP、人均GDP 和社会商品零售总额与农业RD强度关联性次之，农产品出口和政府投入与农业RD强度是弱关联。

为了提高我国农业RD强度，增强我国农业科技可持续发展水平，本文提出如下建议：

（1）不断提高农业GDP。农业不仅是国民经济的基础，更是提高农业RD投入的重要来源，农业经济的增长不仅给农业RD的提升提供坚强的后盾，而且会对农业科技创新提出新的要求。农业GDP是衡量农业经济发展水平的重要指标之一，农业产业的特殊性，使得市场经济中的市场规律这只“看不见的手”不能保证农业产业一直正常运行，需要政府这只“看得见的手”进行适当的宏观调控，实现市场机制和政府职能的互补，理顺不同经济利益主体间的经济关系，深化农业产业的金融改革和创新，加大对农业金融支持的力度，为“三农”发展提供更的好服务，提升农业GDP 的水平。

（2）积极发展外向型农业。发展外向型农业是我国加快农业国际化、现代化进程的一项重要战略举措，也是提高农业RD强度的重要途径之一。我国必须依靠科技创新和先进工艺，不断提高农产品质量和附加值，鼓励技术含量高、科技竞争力强的农产品出口，大力发展绿色农业，确保出口农产品质量符合国际市场的标准；并进一步加强外向型农业的组织领导、加大政策扶持、强化服务指导，创造外向型农业又好又快发展的外部环境，进行农产品出口基地建设，主动参与农产品境外市场促销，培育新型农产品国际市场，占领特色农产品国际市场。

（3）吸引更多的农业FDI。农业FDI 不仅有助于增加农业资本存量和农业RD 资金，提高农业RD 强度，缓解我国农业投资不足，促进农业发展和农业科技进步，有利于增加农业劳动力就业，提升我国农产品的国际竞争力,更重要的是国外先进生产技术、管理经验、经营理念等被引入到我国。我国农业利用FDI的规模有不断扩大的趋势，但比重偏小的局面没有太大改观，在我国农业FDI 在FDI 总额比重偏低的情况下，应该提高农业FDI的比重。为此，政府必须提高农业FDI优惠政策力度，强化农业招商引资载体建设，大力改善农业领域和农村地区的投资环境，促进FDI 投向农业，特别要引进对农业推动作用显著、技术溢出效应大的外资，减少“高耗能、高污染、资源性”农业外资项目的引进，提高引进外资的质量。

（4）完善政府农业科技投入结构。我国政府对农业RD投入的持续增加未能有效改善农业RD强度，主要原因是政府农业RD投入在存在“挤进效应”的同时也产生“挤出效应”，因此，应避免这种“挤出效应”。我国2003-2010年政府RD投入的稳步增加未能带来农业基础研究投入的显著增长，2010年试验发展费用比重高达70.08%，说明应当完善政府农业科技投入结构，加大农业基础研究的投入，使得农业RD总投入由注重农业产中科技向注重产前、产中、产后科技整体布局、合理配置转变，从注重科技研发向注重研发与中试示范并重转变。建立以政府为主导、社会力量参与的多元化农业科研投入体系，逐步形成稳定的投入增长机制。

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