財(cái)政農(nóng)業(yè)科技投入對(duì)農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新績(jī)效的影響論文
0.引言
近年來，黨和國(guó)家多次在中央一號(hào)文件中強(qiáng)調(diào)加大農(nóng)業(yè)科技投入，提升農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新績(jī)效水平。那么，財(cái)政農(nóng)業(yè)科技投入對(duì)農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新績(jī)效水平的影響如何？本文基于1991一2012年財(cái)政農(nóng)業(yè)科技投入與農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新績(jī)效測(cè)度指標(biāo)數(shù)據(jù)，運(yùn)用協(xié)整檢驗(yàn)方法、誤差修正模型和VAR模型等分析方法對(duì)此進(jìn)行實(shí)證研究，為完善財(cái)政農(nóng)業(yè)科技投入機(jī)制、促進(jìn)農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新績(jī)效水平穩(wěn)步提升提供重要依據(jù)。
關(guān)于農(nóng)業(yè)科技投入與農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新績(jī)效的研究，國(guó)內(nèi)外學(xué)者從不同角度、不同方面進(jìn)行了論證并取得了較為豐碩的成果。Gnllches運(yùn)用計(jì)量分析方法測(cè)算了雜交玉米技術(shù)對(duì)美國(guó)玉米產(chǎn)量的影響。Akino、Masakatsu和YujiroHayami研究發(fā)現(xiàn)，發(fā)展中國(guó)家農(nóng)業(yè)品種改良研究的社會(huì)回報(bào)率比發(fā)達(dá)國(guó)家高。Rob-ertEEvenson通過對(duì)全球375項(xiàng)農(nóng)業(yè)科研投入回報(bào)率進(jìn)行綜合研究得出：全世界農(nóng)業(yè)科研投入回報(bào)率高達(dá)49%。Mclntire在對(duì)農(nóng)業(yè)科技投入主體結(jié)構(gòu)進(jìn)行研究后認(rèn)為，發(fā)達(dá)國(guó)家非財(cái)政農(nóng)業(yè)科技投入超過政府農(nóng)業(yè)科技投入，且農(nóng)業(yè)科技公共投入增速有減緩趨勢(shì)。David、Hall和Toole?在回顧1957年以來30多篇有影響力文獻(xiàn)后發(fā)現(xiàn)，多數(shù)學(xué)者認(rèn)為公共農(nóng)業(yè)科研投入和私人科研投入呈互補(bǔ)關(guān)系。國(guó)內(nèi)方面，樊勝根[分別采用可變系數(shù)模型和固定系數(shù)模型測(cè)算了中國(guó)農(nóng)業(yè)科研投入效益，認(rèn)為中國(guó)農(nóng)業(yè)科研投入收益率高達(dá)44%?169%。董成森認(rèn)為，只有加大農(nóng)業(yè)科技投入，培養(yǎng)農(nóng)業(yè)科技人才，整合農(nóng)業(yè)科研資源，才能有效提升農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新績(jī)效水平。吳林海、彭宇文認(rèn)為，只有優(yōu)化農(nóng)業(yè)科技資源配置，才能提高農(nóng)業(yè)科技投入產(chǎn)出效率。李洪文、黎東升對(duì)湖北省2006—2011年農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新能力進(jìn)行了實(shí)證分析，提出加大農(nóng)業(yè)科技投入是促進(jìn)農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新能力提升的重要途徑。
上述研究對(duì)本文厘清農(nóng)業(yè)科技投入與農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新績(jī)效之間的關(guān)系，進(jìn)而建立科學(xué)合理的農(nóng)業(yè)科技投入機(jī)制具有重要作用。但從政府的財(cái)政角度，選取農(nóng)業(yè)科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率作為農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新績(jī)效主要測(cè)度指標(biāo)，系統(tǒng)使用協(xié)整檢驗(yàn)方法與誤差修正模型、VAR模型等方法研究農(nóng)業(yè)科技投入與農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新績(jī)效的文獻(xiàn)較少，本文對(duì)這方面進(jìn)行研究，以得出更為可靠的結(jié)論。
1.農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新績(jī)效測(cè)度指標(biāo)與測(cè)度方法
1.1測(cè)度指標(biāo)
在借鑒前人研究成果的基礎(chǔ)上，遵循簡(jiǎn)單、易行、便于操作的原則，本文選取農(nóng)業(yè)科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率作為農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新績(jī)效測(cè)度指標(biāo)。其中，某一年份的農(nóng)業(yè)科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率具體用當(dāng)年農(nóng)業(yè)科技進(jìn)步率除以農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值增長(zhǎng)率得到?。而農(nóng)業(yè)科技進(jìn)步率是在當(dāng)年農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值增長(zhǎng)率中扣除由新增投入量帶來的總產(chǎn)值增長(zhǎng)率之后的部分。因?yàn)樵谡Ｄ攴�，農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值增長(zhǎng)主要來自兩方面：_是由生產(chǎn)投入量增加帶來的農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值增長(zhǎng)；二是由科技進(jìn)步直接導(dǎo)致投入產(chǎn)出比重提高，進(jìn)而帶來農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值增長(zhǎng)。本文將由農(nóng)業(yè)科技進(jìn)步帶來的總產(chǎn)值增長(zhǎng)率稱為農(nóng)業(yè)科技進(jìn)步率。
1.2測(cè)度方法
對(duì)農(nóng)業(yè)科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率的測(cè)算，學(xué)術(shù)界目前主要有以下兩種方法：
(1)生產(chǎn)函數(shù)法。其中，最常用的是C一D生產(chǎn)函數(shù)，其基本形式為：
其中，Y代表產(chǎn)出，A。代表技術(shù)水平，K代表資本投入，L代表勞動(dòng)力投入，a為資本對(duì)產(chǎn)出的彈性系數(shù)，盧為勞動(dòng)力對(duì)產(chǎn)出的彈性系數(shù)。在利用該函數(shù)測(cè)算科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率時(shí)，首先分別利用可量化資本K和勞動(dòng)力L樣本數(shù)據(jù)，算出資本和勞動(dòng)力增長(zhǎng)率對(duì)產(chǎn)出增長(zhǎng)率的貢獻(xiàn)率，然后將剩余量作為科技進(jìn)步率對(duì)產(chǎn)出增長(zhǎng)率的貢獻(xiàn)率。用這一方法測(cè)算出的科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率結(jié)果較為模糊、不夠準(zhǔn)確，因而實(shí)際應(yīng)用較少。
(2)增長(zhǎng)速度方程法。利用這一方法的前提是將總投入等于總產(chǎn)出，然后將農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值作為因變量，將物質(zhì)費(fèi)用、勞動(dòng)力、耕地和時(shí)間變化4項(xiàng)指標(biāo)作為自變量，構(gòu)造出我國(guó)農(nóng)業(yè)科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率測(cè)算方法。按照這一方法，某一時(shí)期農(nóng)業(yè)科技進(jìn)步率和農(nóng)業(yè)科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率的測(cè)算公式為：
其中，s表示農(nóng)業(yè)科技進(jìn)步率a表示農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值增長(zhǎng)率4、c、d分別表示物質(zhì)費(fèi)用增長(zhǎng)率、勞動(dòng)力增長(zhǎng)率和耕地增長(zhǎng)率，y分別表示物質(zhì)費(fèi)用對(duì)產(chǎn)出的彈性系數(shù)、勞動(dòng)力對(duì)產(chǎn)出的彈性系數(shù)和耕地對(duì)產(chǎn)出的彈性系數(shù)，s表示農(nóng)業(yè)科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率。
由于第二種方法較第一種方法更為直接，更能準(zhǔn)確測(cè)算出某一時(shí)期的農(nóng)業(yè)科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率，故本文選取第二種方法測(cè)算我國(guó)歷年農(nóng)業(yè)科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率。在利用上述公式進(jìn)行具體測(cè)算時(shí)，采用前人研究成果，將a、、、y的值分別取0.55、.20、0.25。
2.數(shù)據(jù)選取與研究方法
2.1數(shù)據(jù)選取與處理
本文重點(diǎn)研究財(cái)政農(nóng)業(yè)科技投入對(duì)農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新績(jī)效的影響，為此，需選取以下數(shù)據(jù)：
(1)財(cái)政農(nóng)業(yè)科技投入數(shù)據(jù)。具體用財(cái)政支農(nóng)支出中的農(nóng)業(yè)科技三項(xiàng)經(jīng)費(fèi)支出代表財(cái)政農(nóng)業(yè)科技投入，所需數(shù)據(jù)來源于歷年《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》用歷年居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)對(duì)取得的財(cái)政農(nóng)業(yè)科技投入數(shù)據(jù)進(jìn)行調(diào)整，用調(diào)整后的財(cái)政農(nóng)業(yè)科技投入數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)量分析。為方便起見，將財(cái)政農(nóng)業(yè)科技投入用ASI表示，具體數(shù)據(jù)資料見表1。
(2)農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新績(jī)效指標(biāo)數(shù)據(jù)。根據(jù)前文分析，本文選用農(nóng)業(yè)科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率作為農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新績(jī)效測(cè)度指標(biāo)，同時(shí)結(jié)合農(nóng)業(yè)科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率測(cè)算第二種方法，需選取以下數(shù)據(jù)：①農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值。具體數(shù)據(jù)直接來源于《中國(guó)農(nóng)村統(tǒng)計(jì)年鑒》中的農(nóng)林牧漁業(yè)總產(chǎn)值�？紤]到價(jià)格因素對(duì)農(nóng)林牧漁業(yè)總產(chǎn)值的'影響，在得出1991-2012年按當(dāng)年價(jià)格計(jì)算的農(nóng)林牧漁業(yè)總產(chǎn)值后，再除以農(nóng)林牧漁業(yè)總產(chǎn)值指數(shù)（1990年=100)，統(tǒng)一換算為1990年價(jià)格的農(nóng)林牧漁業(yè)總產(chǎn)值；②農(nóng)業(yè)物質(zhì)費(fèi)用。首先在《中國(guó)農(nóng)村統(tǒng)計(jì)年鑒》中找出按當(dāng)年價(jià)格計(jì)算的農(nóng)林牧漁業(yè)中間消耗占農(nóng)林牧漁業(yè)總產(chǎn)值的比重，然后再分別乘以當(dāng)年已換算為1990年價(jià)格的農(nóng)林牧漁業(yè)總產(chǎn)值；③農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力。本文直接選取《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》中1991一2012年第一產(chǎn)業(yè)從業(yè)人員數(shù)中的數(shù)據(jù)資料；④耕地面積。考慮到數(shù)據(jù)可獲得性、連續(xù)性、完整性，以及部分農(nóng)村土地閑置的現(xiàn)狀，本文以農(nóng)作物播種面積代表耕地面積，具體數(shù)據(jù)依然是選取《中國(guó)農(nóng)村統(tǒng)計(jì)年鑒》中1991一2012年農(nóng)作物總播種面積數(shù)據(jù)。在得到以上數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，可計(jì)算出1991一2012年我國(guó)農(nóng)業(yè)科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率。為分析問題方便，將農(nóng)業(yè)科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率用ASP表示，具體數(shù)據(jù)資料見表1。從表1可以看出，991一2012年，財(cái)政農(nóng)業(yè)科技投入與農(nóng)業(yè)科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率整體上均呈增長(zhǎng)狀態(tài)。在計(jì)量分析時(shí)，為了消除時(shí)間序列中存在的異方差，還需對(duì)財(cái)政農(nóng)業(yè)科技投入與農(nóng)業(yè)科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率數(shù)據(jù)取自然對(duì)數(shù)，取對(duì)數(shù)后的新變量分別用LASI、LAEG表示。
2.2研究方法
在計(jì)量分析中，向量自回歸(VAR)模型比較適合對(duì)時(shí)間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行研究。含有N個(gè)變量，滯后是期的VAR模型表達(dá)式為：
其中，Y,=(;V1t,;y2t,…■,;y?)T,Yt為NX1階時(shí)間序列列向量，U,?nDOM)為NX1階隨機(jī)誤差列向量。
3實(shí)證結(jié)果
3.1變量單位根檢驗(yàn)
根據(jù)計(jì)量分析要求，在對(duì)時(shí)間序列變量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析前，先對(duì)各項(xiàng)時(shí)間序列變量進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)，以避免直接回歸分析造成的偽回歸結(jié)果。運(yùn)用Eviews7.0軟件對(duì)ASI、ASP進(jìn)行單位根檢驗(yàn)，檢驗(yàn)結(jié)果如表2所示：
由表2可知，在5%顯著性水平下，LASI、LASP均為非平穩(wěn)時(shí)間序列，但經(jīng)過一階差分后都變成了平穩(wěn)時(shí)間序列。
3.2協(xié)整檢驗(yàn)與誤差修正模型
對(duì)于兩變量之間的協(xié)整關(guān)系檢驗(yàn)，通常采用Engle一Granger兩步法進(jìn)行。因此，利用Eviews7.0軟件對(duì)LASP與LASI進(jìn)行協(xié)整回歸，得到如下結(jié)果：
通過DW檢驗(yàn)上下界表，在5%上下界水平下，樣本容量為22，解釋變量為1個(gè)dL=1.24,du=1.43。由DW=0.8261可知，模型存在嚴(yán)重的正自相關(guān)性。為消除正自相關(guān)性對(duì)模型估計(jì)結(jié)果的影響，引入解釋變量和被解釋變量滯后因素，建立如下模型：
ADF單位根檢驗(yàn)結(jié)果由DW=1.5656可知，模型已消除了自相關(guān)性，且在5%顯著性水平下，各變量均通過了顯著性檢驗(yàn)。
本文由滯后一階回歸方程求LASP與LASI之間的關(guān)系。LASP與LASI之間的線性回歸方程為：
根據(jù)上式所示的（1，1)階分布滯后回歸方程為：
本文利用ADF單位根檢驗(yàn)殘差序列平穩(wěn)性，檢驗(yàn)結(jié)果如表3所示。從表3可知，在5%顯著性水平下，殘差序列較為平穩(wěn)，故變量LASP與LASI之間存在長(zhǎng)期均衡關(guān)系。由式（8)得到財(cái)政農(nóng)業(yè)科技投入對(duì)農(nóng)業(yè)科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率的長(zhǎng)期彈性系數(shù)為0.1952，表明財(cái)政農(nóng)業(yè)科技投入對(duì)農(nóng)業(yè)科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率的長(zhǎng)期效應(yīng)顯著。由式（9）推導(dǎo)過程可得ＬＡＳＰ與ＬＡＳＩ之間的短期
由式（12）可知，財(cái)政農(nóng)業(yè)科技投入對(duì)農(nóng)業(yè)科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率的短期彈性系數(shù)為0．8 1 7 5，反向修正系數(shù)為－1．6 1 5 7。這一結(jié)果表明，財(cái)政農(nóng)業(yè)科技投入對(duì)農(nóng)業(yè)科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率的短期影響更為顯著，從而說明隨著時(shí)間的推移，定量財(cái)政農(nóng)業(yè)科技投入對(duì)農(nóng)業(yè)科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率提升的有效作用較低。因此，只有連續(xù)不斷地增加財(cái)政農(nóng)業(yè)科技投入，才能確保農(nóng)業(yè)科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率的有效提升。
3.3基于VAR模型的脈沖響應(yīng)函數(shù)分析
在利用脈沖響應(yīng)函數(shù)分析之前，需先確定VAR模型的最大滯后階數(shù)。因此，首先運(yùn)用AIC和SC準(zhǔn)則選擇最大滯后階數(shù)P值，經(jīng)Evlews7.0軟件輸出后，AIC值和SC值均在滯后1期達(dá)到最小值，因此可確定最大滯后階數(shù)為1，即要建立的是VARC1)模型，在此基礎(chǔ)上可進(jìn)行脈沖響應(yīng)函數(shù)分析。圖1是根據(jù)VAR(1)模型形成的脈沖響應(yīng)函數(shù)曲線，橫坐標(biāo)軸代表響應(yīng)函數(shù)追蹤期數(shù)，本文設(shè)為10年，縱坐標(biāo)軸代表因變量對(duì)自變量的響應(yīng)程度。圖中實(shí)線表示響應(yīng)函數(shù)計(jì)算值，虛線圍成區(qū)域表示兩倍標(biāo)準(zhǔn)差置信帶。
圖1(a)反映的是農(nóng)業(yè)科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率對(duì)自身變化的響應(yīng)情況和響應(yīng)路徑，圖1(b)反映的是農(nóng)業(yè)科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率對(duì)財(cái)政農(nóng)業(yè)科技投入的響應(yīng)情況和響應(yīng)路徑，圖1(c)反映的是財(cái)政農(nóng)業(yè)科技投入對(duì)農(nóng)業(yè)科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率的響應(yīng)情況和響應(yīng)路徑，圖1(d)反映的是財(cái)政農(nóng)業(yè)科技投入對(duì)自身變化的響應(yīng)情況和響應(yīng)路徑。
本文重點(diǎn)研究財(cái)政農(nóng)業(yè)科技投入對(duì)農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新績(jī)效的影響，因此主要考察LASP對(duì)LASI的響應(yīng)情況和響應(yīng)路徑以及LASI對(duì)LASP的響應(yīng)情況和響應(yīng)路徑。首先考察LASP對(duì)LASI的響應(yīng)情況和響應(yīng)路徑。
從圖1(b)可以看出，農(nóng)業(yè)科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率對(duì)財(cái)政農(nóng)業(yè)科技投入標(biāo)準(zhǔn)信息的擾動(dòng)響應(yīng)。從第1年開始一直為正，且在第5年之前，這一正響應(yīng)持續(xù)增加，到第5年之后，這一正響應(yīng)基本沒有發(fā)生變化。這表明，財(cái)政農(nóng)業(yè)科技投入對(duì)農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新績(jī)效水平提升作用在短期內(nèi)一直在增加，而在長(zhǎng)期內(nèi)基本保持不變。因此，為保證農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新績(jī)效水平的持續(xù)、穩(wěn)步提升，必須不斷增加財(cái)政農(nóng)業(yè)科技投入。其次，考察LASI對(duì)LASP的響應(yīng)情況和響應(yīng)路徑。從圖1()可以看出，財(cái)政農(nóng)業(yè)科技投入對(duì)農(nóng)業(yè)科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率標(biāo)準(zhǔn)信息的擾動(dòng)響應(yīng)從第1年開始也一直為正，且在第5年之前，這一正響應(yīng)持續(xù)增加，而到第5年之后，這一正響應(yīng)基本未發(fā)生改變。這表明，農(nóng)業(yè)科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率也會(huì)對(duì)財(cái)政農(nóng)業(yè)科技投入產(chǎn)生積極影響，且這一積極影響在短期內(nèi)一直在增加，而在長(zhǎng)期內(nèi)基本沒有發(fā)生改變。
4.主要結(jié)論與對(duì)策建議
4.1主要結(jié)論
根據(jù)前文分析，本文得出如下結(jié)論：財(cái)政農(nóng)業(yè)科技投入與農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新績(jī)效之間存在長(zhǎng)期穩(wěn)定均衡關(guān)系，但財(cái)政農(nóng)業(yè)科技投入對(duì)農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新績(jī)效的短期影響更為顯著。通過基于VAR模型的脈沖響應(yīng)函數(shù)分析發(fā)現(xiàn)，財(cái)政農(nóng)業(yè)科技投入對(duì)農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新績(jī)效水平的影響作用在短期內(nèi)持續(xù)提升，而在長(zhǎng)期內(nèi)基本沒有發(fā)生改變。因此，要保證農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新績(jī)效水平持續(xù)穩(wěn)定上升，必須不斷增加財(cái)政農(nóng)業(yè)科技投入。
4.2對(duì)策建議
(1)努力提升財(cái)政農(nóng)業(yè)科技投入對(duì)農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新績(jī)效的長(zhǎng)期效應(yīng)。根據(jù)實(shí)證分析結(jié)果，財(cái)政農(nóng)業(yè)科技投入在短期內(nèi)對(duì)提升農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新績(jī)效水平的能力較強(qiáng)，但在長(zhǎng)期內(nèi)基本沒有發(fā)生作用。這勢(shì)必會(huì)對(duì)財(cái)政農(nóng)業(yè)科技投入促進(jìn)農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新績(jī)效水平提升的整體能力產(chǎn)生影響。因此，應(yīng)不斷提高農(nóng)業(yè)投入產(chǎn)出比，實(shí)現(xiàn)財(cái)政農(nóng)業(yè)科技投入長(zhǎng)期效應(yīng)，以追求財(cái)政農(nóng)業(yè)科技投入效應(yīng)最大化。
(2)積極發(fā)揮農(nóng)業(yè)科技三項(xiàng)經(jīng)費(fèi)對(duì)農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新績(jī)效的規(guī)模效應(yīng)。經(jīng)過對(duì)相關(guān)數(shù)據(jù)梳理發(fā)現(xiàn)，1991一2012年我國(guó)農(nóng)業(yè)科技三項(xiàng)經(jīng)費(fèi)占財(cái)政支農(nóng)支出的比重每年均在1%以下，甚至有些年份在0.6%以下。由于所占比重嚴(yán)重偏低，農(nóng)業(yè)科技三項(xiàng)經(jīng)費(fèi)總體規(guī)模偏小，導(dǎo)致其在提升農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新績(jī)效方面難以發(fā)揮規(guī)模效應(yīng)。因此，應(yīng)積極提升農(nóng)業(yè)科技三項(xiàng)經(jīng)費(fèi)在財(cái)政支農(nóng)支出中的比重，擴(kuò)大農(nóng)業(yè)科技三項(xiàng)經(jīng)費(fèi)規(guī)模，最大程度上提升農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新績(jī)效水平。
(3)保持財(cái)政農(nóng)業(yè)科技投入在提升農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新績(jī)效方面的高效率。根據(jù)實(shí)證分析結(jié)果，一批財(cái)政農(nóng)業(yè)科技投入在短期內(nèi)會(huì)對(duì)農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新績(jī)效水平提升產(chǎn)生較強(qiáng)作用，但在長(zhǎng)期內(nèi)這一作用將逐步降低。因此，一方面要延長(zhǎng)一批財(cái)政農(nóng)業(yè)科技投入的使用壽命，讓其充分發(fā)揮對(duì)農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新績(jī)效的提升作用；另一方面，應(yīng)持續(xù)穩(wěn)步增加財(cái)政農(nóng)業(yè)科技投入，不斷提高農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新績(jī)效，實(shí)現(xiàn)財(cái)政農(nóng)業(yè)科技投入在提升農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新績(jī)效方面的高效率。
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