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　　内容提要：本文采用向量自回归模型，以1986—2011年我国农业科技投入与农业经济增长相关数据为基础，运用脉冲响应函数，分析了我国农业科技投入与农业经济增长之间的相关性。实证结果表明：单方面增加农业科技投入，对农业经济增长的促进作用是有限的。
　　优化农业科技资源配置，比片面增加农业科技投入具有更加重要的意义。政府农业科技投资应与社会资本、民间资本适度分工，即：政府资金应更多地投向基础研究领域，而社会和民间资本则主要投向那些投资周期短、回报率高的应用研究领域。
　　关键词：农业科技   投入农业   经济增长   动态关联性
　　迫于人口、资源与环境压力，我们必须尽快转变农业发展方式。转变农业发展方式的要义在于发展农业科技、转变传统农业发展方式。2012年中央一号文件《关于加快推进农业科技创新持续增加农产品供给保障能力的若干意见》的出台，彰显了党中央、国务院通过发展农业科技促进农村经济发展的信心和决心。为探讨农业科技投入对农业经济增长的影响，需要考察农业科技投入与农业GDP增长之间的动态关联性,论文以1986—2011年农业科技投入与农业经济增长数据为依据，采用向量自回归模型，结合脉冲响应函数、协整检验、格兰杰因果关系检测等数理分析方法，对中国农业科技投入与农业经济增长的相关性展开实证分析，为优化农业科技投入机制、促进农业经济增长提供理论依据。
　　一、科技投入促进农业经济增长的理论探讨
　　科技投入与经济增长之间的关系，早已被国内外学界所关注，例如：索络（R.Solow.,1957)运用柯布一道格拉斯函数，以美国1909—1949年的统计数据为基础，分析了技术变动率与产出增长率之间的关系;丹尼森（Denison,1967)在充分考虑劳动质量和资本类型的基础上，全面、深入地分析了资源配置、知识进步等因素对经济增长的贡献率；保罗·罗默（P.Romer.M,1986)提出了内生增长理论，认为技术进步是经济增长的源泉和决定性因素。杨灿（2008)利用投入产出系数法和索罗模型法，研究了广东省科技进步对经济增长的贡献率；王姝（2007)利用弹性分析法，根据1986—2005年的数据，计算了吉林省科技经费支出对GDP的弹性系数等等。类似方法，同样被广泛运用于农业经济研究领域，例如：Griliches早在1958年就运用计量经济学方法,计算了美国杂交玉米技术的投资回报率问题；在此基础上，Akino、Masakatsu&YujiroHayami(1975)把研究的重心放到了公共农业科研的回报及其在生产者之间的分配上，其研究结果表明，即使在日本、美国等发达国家，品种改良研究的社会回报率相当高，在发展中国家的社会回报率只会更高；RobertE.Evenson(1997)对农业科研投入回报率进行了国际比较分析，通过对全球375项农业科研投入回报率的研究结果考察，得出了全世界农业科研投入回报率高达49%的结论。
　　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，对中国农业科研投入的效益进行了测算，得出中国农业科研投入的收益率高达44%~169%。黄季焜等（2000)采用CAPSIM模型对农业科研投入的效率进行模拟推算得出：在市场开放条件下，中国农业科研投入回报率达到59.6%,而在市场不开放的条件下，农业科研投入回报率也达到55.8%。赵芝俊等（2005)采用柯布一道格拉斯生产函数计算了农业科研投入的总收益、边际收益和长期边际收益；张晓慧等（2011)采用实证分析的方法，研究了农业科技进步对农村不同部门劳动力从业量的影响，以及由此产生的对农村居民劳动力转移和农村居民家庭收入的影响。类似研究，不胜枚举。尽管由于研究方法和统计口径的不同，不同学者研究结论有所差异，但都得出了农业科技投入对农业经济增长具有显著贡献的结论,在此基础上强调加大农业科技投入的重要意义。
　　二、科技投入促进农业经济增长的实证分析
　　综观理论界多数研究成果，大多是通过静态实证分析的方法,得出农业科技投入对农业经济增长的重要贡献。笔者认为，增加农业科技投入、转变传统农业发展方式，无疑是促进农业经济增长的重要措施。但作为一个财力相对有限的发展中国家，现阶段我国政府对农业科技的投资能力是有限的。同时,农业科技投资本身具有投资额度大、回收周期长、风险高等特征，难以形成对社会资金的有效吸引。因此，在现阶段，增加农业科技投入是促进农业经济增长的必然选择，而优化农业科技资源配置是解决问题更重要、更有效的手段。为探讨农业科技投入对农业经济增长的影响，需要考察农业科技投入与农业GDP增长之间的动态关联性，笔者采用向量自回归模型，以1986—2011年我国农业科技投入与农业经济增长相关数据为基础，运用脉冲响应函数,分析了我国农业科技投入与农业经济增长之间的相关性。