科技创新对农产品加工业产值的影响研究——以河南省为例

田 甜

（河南工业大学，河南 郑州 450001）

1 前言

1.1 研究背景

农产品加工业联城带农、半工半农，既与第一产业密不可分，又与二三产业紧密相连，本质上属于乡村产业的范畴，具有增加县域资本积累、促进城乡融合、加快农业现代化等多重作用。在农业现代化已取得长足发展的现阶段，2012 年中央1 号文件首次完整地提出“科技兴农”战略，随着科技兴农理念越来越深入人心，全面提高农业经营质量效益和竞争力，成为了一个重大的时代课题。河南省人民政府办公厅印发《河南省农产品加工业提升行动方案（2017—2018 年）》，其中表明需重点抓好的工作包括发展壮大龙头企业、加强信息化建设、实施品牌战略、促进三产融合。此外，凭借良好的资源、人口和地缘优势，河南省以优势主导产业为基础，以绿色食品业转型升级和产业融合为突破口，充分利用信息技术和制造技术，有效促进了农产品加工业的产业升级和机制升级[1]。与此同时，尽管河南省农产品加工业在全国范围内有一定的竞争力，但是也存在着不少问题。与经济发达地区的农产品加工业相比，其加工产量仍有待提高，科技创新能力不足，产业结构仍有调整空间[2]。

1.2 研究意义

农产品加工业不仅是发展乡村产业的重中之重，也是实施乡村振兴战略的需要。要站在农民的角度，以切实增加农民收入为出发点，在政府的大力扶持下，不断壮大农产品加工业的产业规模[3]。

河南省农产品加工业兴盛，进一步发展农产品加工业对促进河南省区域经济发展具有重要意义。目前，河南省规模以上的农产品加工企业已达7 423个（数据来源于《河南统计年鉴》），在河南省工业增加值中所占的比重不断增大，已成为直接影响河南省经济发展的重要产业。但是与经济发达省份相比，河南省的农产品加工业科技人员严重缺乏，技术创新能力不足，这与高速增长的经济发展趋势和人民不断变化的物质文化需求不相适应[4]。

2 河南省农产品加工业发展现状

河南省作为中国粮食主产区，始终坚守耕地红线，确保了国家粮食生产安全，为农产品加工业的发展提供了丰富的原料储备[5]。针对农产品加工业，河南省先后出台了各种形式的金融支持政策和优惠政策，极大地推进了农产品加工业的发展，构建了一批实力强劲的农产品加工工业园区[6]。

有关数据显示，河南省粮食产量已连续4 年超过1 300 亿公斤。在养活1 亿河南人的同时，每年有600 亿公斤的原粮及其加工产品外运，有力确保了国家粮食安全。目前，河南省农产品加工业的五大主导产业的发展，更让我们看到河南省农产品加工业未来的优势地位和光明的发展前景。在“十四五”期间，河南省重点发展农产品加工业，重点实施五项行动，大力推进农产品加工业转型升级。通过实施企业升级、连锁延伸和增值，助推河南农产品加工业跨越式发展。

3 河南省科学技术对农产品加工业产值的实证检验

3.1 变量的选取及数据来源

本文数据主要是来自对中国统计年鉴、国家统计局数据的分类整理，结合中国电子商务报告中的内容，进行类目筛选，从河南省统计年鉴中挑选出的所选变量对应数据。主要收集了10 组来源于2010—2019 年《河南统计年鉴》的数据，根据多元时间序列，进行实证分析。

根据已有文献和年鉴数据，选取2010—2019 年间的河南省农副产品产值，作为被解释变量，即河南省农产品加工业产值（亿元），用字母Y 表示。本文选取农副食品加工业研究与试验发展（R＆D）人员（人）、农副食品加工业发明专利数（项）、农业技术市场成交额（万元）指标作为衡量河南省科技创新对于农产品加工业投入指标的依据，作为解释变量，分别用字母X1、X2、X3表示。考虑到每年的政府公共预算会对科学技术进行投入，选取河南省科学技术公共预算支出（亿元）作为控制变量，用字母Z表示[7]。

3.2 数据的统计性描述

如表1 所示，表中的Y 表示河南省农产品加工业产值，X1表示河南省农产品加工业研究与试验发展（R＆D）人员（人），X2表示河南省农产品加工业发明专利数（项），X3表示河南省农业技术市场成交额（万元），Z 表示河南省公共财政对于科技创新的投入。根据表1 中数据的相关性分析，当把被解释变量看做1 时，X1、X2与Y 的相关性系数较高，但是此时X3与Y 的相关性系数值为0.771 3，表示X3对Y 的影响不显著，故直接剔除变量X3。

表1 数据相关性分析

3.3 模型构建

根据上文对数据的描述性统计和相关性分析，最终保留的变量为河南省农产品加工业产值、河南省农产品加工业研究与试验发展（R＆D）人员、河南省农产品加工业有效发明专利数、河南省公共财政，作为实证分析的初始数据，对数据进行整理后构建时间序列模型如下：

其中，LnY 表示的是在该时间序列中第t 期时的河南省农产品加工业总产值；Lnx1在此时间序列模型中代表河南省农产品加工业科技创新者的活动； Lnx2在该时间序列模型中代表河南省农产品加工业科技创新成果；Lnz 表示的是在该时间序列模型中河南省政府对于农产品加工业的财政投入规模；μt表示在该时间序列模型中存在的误差因素。

3.4 实证分析

3.4.1 数据平稳性检验

本文中的实证分析利用 EViews11 软件，对已经选取出的数据进行处理。收集到的数据经常会出现真假回归的现象，为了避免数据出现所说的伪回归现象，首先对选定的变量进行数据平稳性检验，即单位根检验，直到确定所选的数据序列趋于稳定时，筛选结束。文中以数据的变化趋势来确定 ADF 检验的基本类型为（C，T，K），结果如表2 所示，对二阶差分的其他变量进行ADF 检验，检验结果中DDLNX1、DDLNX2、DDLNZ的P值分别为0.001、0.006 5、0.001 1，检验结果均小于0.05，即二阶差分序列在给出的显著水平下均平稳，ADF 检验完成，根据结果得出所检测数据序列是二阶单整序列。

表2 各变量数据ADF 检验

3.4.2 协整分析

本文采用的是两步残差法。首先对同阶单整数的原始序列进行简单线性回归，得到回归结果，生成残差序列，称为ECM。第二步是测试剩余序列ECM的单位根，结果如表3 所示。结果表明，残差序列不包含单位根，稳定的残差序列意味着被解释变量与解释变量之间存在协整关系。

表3 残差序列单位根检验结果

3.4.3 建立误差修正模型

考虑到在现实生活中，短期的波动可能会影响到农产品加工业产值的变动，建立误差修正模型：

对以上模型进行F 检验和t 检验，F 检验显著说明解释变量联合起来对LnY 有显著影响。方程的拟合优度接近0.96，说明构建的模型对河南省农产品加工业产值的变化的解释程度很好。

3.4.4 格兰杰因果检验

格兰杰因果关系检验考察序列LNX1、LNX2、LNZ是否是影响序列LNY 的成因，本文变量检验结果如表4所示。检验结果显示，LNY 是LNX1的格兰杰成因，LNY是LNX2的格兰杰成因。

表4 Granger 因果检验结果

4 河南省农产品加工业的发展对策

1）加大科技和人才力量的投入，整体提高行业竞争力[8]。科技能够快速推动产业扩张，增加促进经济发展的投入要素，故要积极引进科技创新人才，不断对现有科技人才进行培训，扩大人才覆盖面。在河南省高校教育建设环节，农产品加工业应与高校现有学科建设体系结合，促进产学研一体化。从高校学子中选拔人才，设定专门的人才引进策略，吸引高校学子留在河南，建设河南，从而提高农产品加工业发展中的深度和广度，使农产品加工业的企业提高自身的行业竞争力[9]。

2）建设食品工业基地，加大食品工业园区和生产基地建设。农产品加工业的发展和崛起，并不是一个企业或个别公司的努力，而是需要国家、人民齐心才能办成的大事。建设食品工业基地，把现有的农产品加工业企业聚集在一起，形成工业园区。打造现代化的农产品加工工业生产基地，是农产品加工工业得以发展的基础，基地的好坏直接关系着龙头产业的产品质量和市场信誉度。而龙头企业能为食品工业发展提供优质的、稳定的原料供应，实现原料产地的规模化、现代化、专业化。

3）增强创新能力，提高技术水平。目前，农产品加工企业应该转变固有的观念和思路，选用新型的设备反而会带来更多的利益，故企业应该充分利用国家对于科技创新投入的优惠政策，或者以租赁的形式，有条件地引进先进的加工工业和加工设备，从而通过科技创新要素的投入，提高生产能力，加大对原材料、能源的利用力度[10]。同时，对已经提出的科技创新方案，应该积极采纳并分析其可行性，提高科技成果转化率。