晉城市農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長影響因素實證分析*
——以陽城縣為例

袁馨，李薇，燕振剛

(1. 甘肅農(nóng)業(yè)大學財經(jīng)學院，蘭州市，730070； 2. 甘肅農(nóng)業(yè)大學信息科學技術(shù)學院，蘭州市，730070)

0 引言

農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長作為農(nóng)民增收的前提，一直以來深刻影響著我國的國計民生，成為實現(xiàn)鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略的先決條件之一。自古以來，中國各地政府高度重視當?shù)剞r(nóng)業(yè)的生產(chǎn)，將促進當?shù)剞r(nóng)業(yè)經(jīng)濟的增長、推動農(nóng)業(yè)經(jīng)濟的發(fā)展作為自己長期的奮斗目標。晉城市作為山西省地級市之一[1]，為響應(yīng)黨的十九大提出的重要農(nóng)業(yè)決策部署，積極出臺和實施了一系列政策，旨在促進管轄區(qū)域內(nèi)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟的增長，更好更快地實現(xiàn)鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略。據(jù)統(tǒng)計，2012—2019年晉城市農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值從58 210.23萬元上升到61 119.53萬元，顯然，晉城市在促進農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長工作方面取得了一定成效。但是，在此增長過程中依然存在著一些問題，如從2013、2014、2016和2019年晉城市農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值的增長指數(shù)均為負數(shù)可知，晉城市的農(nóng)業(yè)經(jīng)濟并沒有實現(xiàn)持續(xù)穩(wěn)定增長，且年均增長率僅約為0.71%，增長速度較慢，發(fā)展動力不足。鑒于上述現(xiàn)狀，分析影響晉城市農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長的主要因素，研究推動其農(nóng)業(yè)發(fā)展的動力，對于解決上述晉城市農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長過程中出現(xiàn)的相關(guān)問題具有重要的現(xiàn)實意義，同時對促進晉城市農(nóng)業(yè)經(jīng)濟更好更快發(fā)展，增加農(nóng)民收入和加快實現(xiàn)鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略具有強烈的政策啟示。

分析經(jīng)濟增長的影響因素，研究經(jīng)濟增長的動力一直是經(jīng)濟增長理論的重點[2-6]。農(nóng)業(yè)經(jīng)濟作為國民經(jīng)濟中的重要組成部分，它的增長同樣倍受專家學者們的關(guān)注。近年來，關(guān)于農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長影響因素的研究較多，并且學術(shù)界也產(chǎn)生了許多不同的觀點。首先，一些學者認為技術(shù)進步在很大程度上影響著農(nóng)業(yè)經(jīng)濟的增長。王克響、萬吉麗等學者指出，技術(shù)的進步對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長呈現(xiàn)良好的促進作用，其中互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)進步的影響最為顯著[7]；黃龍俊江等[8]認為，技術(shù)進步對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長在長期內(nèi)具有持續(xù)促進作用，而兩者相互作用結(jié)果復(fù)雜，在不同時期的作用和方向不一致；于世海等[9]指出，技術(shù)進步與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長之間存在長期穩(wěn)定的均衡關(guān)系，加大農(nóng)業(yè)科技投入力度是實現(xiàn)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長的重要選擇。其次，部分學者認為農(nóng)村金融在農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長方面發(fā)揮了巨大作用。李濤等[10]指出，農(nóng)村金融與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長之間存在長期均衡關(guān)系，支農(nóng)貸款對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟有正向沖擊作用；張啟文等[11]認為農(nóng)村金融的發(fā)展對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長具有顯著影響；邵全權(quán)等[12]指出，發(fā)展農(nóng)業(yè)保險可以促進農(nóng)業(yè)經(jīng)濟的增長，上期農(nóng)業(yè)保險保費、本期農(nóng)業(yè)保險賠付的提高都有利于提高農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長。再次，還有學者認為農(nóng)業(yè)投資對于農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長有較大影響。袁芳等[13]指出，農(nóng)業(yè)投資對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長具有正向拉動作用；侯石安等[14]認為農(nóng)業(yè)投資對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長存有正向影響。最后，人力資本也是影響農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長的重要因素之一。李朝等[15]指出，人力資本對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟的影響非常大；樓俊超等[16]指出，人力資本的數(shù)量和質(zhì)量對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長有顯著影響。綜合看來，不難發(fā)現(xiàn)影響農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長的因素主要有科學技術(shù)、資金、人力資本和政策等。學者們在對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長影響因素進行研究時，使用的研究方法也有所不同，大致可分為定性化研究和定量化研究兩大類。近幾年來，典型的定性化研究較少，而大部分研究則多采用建模的定量化分析方法。鑒于前人的研究，本文發(fā)現(xiàn)其研究主要集中于非生態(tài)性因素方面，對于農(nóng)藥使用量、化肥施用量、塑料薄膜使用量等生態(tài)因素的研究較少。在現(xiàn)實的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中，化肥、農(nóng)藥、農(nóng)用薄膜雖然能有效改善植物的生長環(huán)境，對糧食增產(chǎn)起到重要的貢獻作用[6， 17]，但是如果不合理利用，也會造成農(nóng)業(yè)面源的污染，從而也有可能在一定程度上阻礙農(nóng)業(yè)經(jīng)濟的增長[6, 18-19]。為此，本文將基于晉城市中較有代表性的縣城——陽城縣的相關(guān)農(nóng)業(yè)指標數(shù)據(jù)，運用較為普遍并最具說服力的定量化的研究方法重點研究生態(tài)性因素與晉城市農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長之間的關(guān)系。

1 研究設(shè)計與數(shù)據(jù)描述

1.1 研究方法

研究某一現(xiàn)象影響因素的方法有很多，多元線性回歸分析法就是其中一種。多元線性回歸分析法是通過建立多元線性回歸模型并估計和觀察每個自變量前的系數(shù)值來分析判斷兩因素間相互關(guān)系的數(shù)學分析方法[20]。由于該方法簡單易懂、容易操作且科學性和準確性較高，因此，在經(jīng)濟現(xiàn)象研究鄰域的應(yīng)用十分廣泛。本文研究的主要內(nèi)容為晉城市農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長的影響因素，屬于因果關(guān)系分析，因此采用多元線性回歸分析法進行研究是合適的。鑒于多元線性回歸分析法有上述等優(yōu)點，且已有研究多使用該方法，為此本文將采用多元線性回歸分析法來對晉城市農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長影響因素進行分析。

1.2 數(shù)據(jù)來源與變量選取

本文數(shù)據(jù)來源于陽城縣統(tǒng)計局印發(fā)的2010—2019年《陽城縣統(tǒng)計年鑒》。由于年鑒中有關(guān)農(nóng)業(yè)指標數(shù)據(jù)有限，因此本文在數(shù)據(jù)可獲取的條件下，并結(jié)合前人的研究經(jīng)驗以及陽城縣農(nóng)業(yè)發(fā)展的實際情況選取了2010—2019年陽城縣的“農(nóng)業(yè)增加值”作為衡量其農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長情況的因變量指標。雖然“農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值”在一定程度上也可反映一地區(qū)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長狀況，但考慮到有重復(fù)計算的情況，因此本文沒有選取該指標作為因變量指標。陽城縣的耕地主要以旱耕地、坡耕地和中低產(chǎn)田為主，其主要特點為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)條件薄弱，耕地質(zhì)量不高，常年受到干旱少雨和洪澇災(zāi)害的影響。有效灌溉面積作為衡量一個地區(qū)基礎(chǔ)設(shè)施配備情況以及農(nóng)業(yè)生產(chǎn)穩(wěn)定程度的指標，可以有效地反映陽城縣近年來對于高標準農(nóng)田的建設(shè)情況以及實效，因此，本文選取“有效灌溉面積”作為影響陽城縣農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長的自變量指標。通過文獻綜述分析得出，專家學者們對于農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長影響因素的研究主要集中于非生態(tài)性因素上，對于生態(tài)性影響因素的研究較少。農(nóng)藥、化肥和農(nóng)用塑料薄膜是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中的生態(tài)性要素，其不同程度的使用量對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長具有不同向的影響[5]。鑒于以上研究領(lǐng)域的不足，本文在選取了“有效灌溉面積”的基礎(chǔ)上又選取了具有代表性的“化肥施用量”“農(nóng)用薄膜使用量”和“農(nóng)藥使用量”這三個生態(tài)性指標作為影響陽城縣農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長的自變量指標。綜上所述，本文選取了“農(nóng)業(yè)增加值”作為被解釋變量，選取了“有效灌溉面積”“化肥施用量”“農(nóng)用薄膜使用量”和“農(nóng)藥使用量”作為解釋變量。由于《陽城縣統(tǒng)計年鑒》中的“農(nóng)業(yè)增加值”指標數(shù)據(jù)是以現(xiàn)行價格計算的，為了使數(shù)據(jù)更加的真實、可比，分析結(jié)果更加的科學、準確，本文以2010年的價格為不變價格分別對2011—2019年的農(nóng)業(yè)增加值進行了換算，最終得到的各個指標數(shù)據(jù)資料可參見表1所示。

表1 2010—2019年陽城縣相關(guān)農(nóng)業(yè)指標數(shù)據(jù)Tab. 1 Data of related agricultural indicators in Yangcheng County from 2010 to 2019

1.3 模型的設(shè)定

1.3.1 模型建立與基本假設(shè)

根據(jù)上述選取的農(nóng)業(yè)指標，以農(nóng)業(yè)增加值為被解釋變量，以有效灌溉面積、化肥施用量、農(nóng)用薄膜使用量和農(nóng)藥使用量為解釋變量建立一個多元線性回歸模型，如式(1)所示。

Yi=β0+β1X1i+β2X2i+β3X3i+β4X4i+μi

(1)

式中：Yi——第i年的農(nóng)業(yè)增加值；

β0——截距；

β——待估計參數(shù)向量；

X1i——第i年的有效灌溉面積；

X2i——第i年的化肥施用量；

X3i——第i年的農(nóng)用薄膜使用量；

X4i——第i年的農(nóng)藥使用量；

μi——隨機誤差項。

在對式(1)進行參數(shù)估計之前，需對該模型進行如下假設(shè)。

1) 隨機誤差項滿足零均值，即E(μi)=0。

2) 隨機誤差項獨立同方差，即

3) 解釋變量是確定性變量。

4) 解釋變量間不存在線性關(guān)系。

1.3.2 模型參數(shù)估計

本文采用普通最小二乘法(OLS)對式(1)進行參數(shù)估計。為了使模型更好地擬合實際觀測值，則需要模型中的隨機誤差項的平方和最小，具體的參數(shù)估計步驟如下所示。

1) 對隨機誤差項的平方和進行變形。

=∑(yi-β0-β1X1i-β2X2i-β3X3i-β4X4i)2

2) 對變形后的隨機誤差項平方和關(guān)于模型中的各個參數(shù)分別求導，并使求導后的各個方程等于0。

3) 聯(lián)立上面各個方程，求解各個參數(shù)的估計值。

1.3.3 模型檢驗

1) 擬合優(yōu)度檢驗

擬合優(yōu)度檢驗是指檢驗?zāi)Ｐ团c實際觀測值的擬合程度是否良好。運用如下公式可計算出模型的擬合優(yōu)度(R2)，其數(shù)值分布于0～1之間，越接近于1，說明模型擬合程度越好。

式中：ESS——預(yù)測值與期望值的離差平方和；

TSS——實際值與期望值的離差平方和。

2) T檢驗與F檢驗

T檢驗是指檢驗每個解釋變量是否顯著影響著被解釋變量。F檢驗是判定回歸方程的所有解釋變量對被解釋變量的影響的顯著性。其各自的計算公式如下所示。

式中：RSS——殘差平方和；

k——變量個數(shù)；

n——樣本個數(shù)；

βi——第i個參數(shù)向量；

Sβi——第i個β的標準差。

3) 多重共線性與異方差性檢驗

本文運用輔助方程檢驗法對式(1)進行多重共線性檢驗,構(gòu)造的輔助回歸方程如式(2)～式(4)所示。關(guān)于異方差性檢驗，本文運用布羅施—帕甘檢驗法，其主要操作均在Eviews軟件上進行。

X1i=β5+β6X2i+β7X3i+β8X4i+μi

(2)

X2i=β9+β10X1i+β11X3i+β12X4i+μi

(3)

X3i=β13+β14X1i+β15X2i+β16X4i+μi

(4)

式中：β5、β9、β13——截距。

1.4 數(shù)據(jù)描述性分析

從2010年到2019年，陽城縣的農(nóng)業(yè)增加值大體上呈上升趨勢，從2010年的6億元上漲到2019年的7.4億元。參見表2、表3可知，在2010—2019年期間，陽城縣農(nóng)業(yè)增加值的變化情況共經(jīng)歷了三個周期，2010—2014年為第一周期，2014—2017年為第二周期，2017—2019年為第三周期，平均周期長度約為2.7年。在第一周期中，陽城縣農(nóng)業(yè)增加值的增長速度最快達到6.2%，最慢則為-0.01%，落差達到6.21%；在第二周期中，它的波動幅度更大，落差達到了10.1%；在第三周期中，其波動幅度大大縮小，落差僅為0.5%。將三個周期綜合來看，陽城縣農(nóng)業(yè)增加值的增長速度在2010—2019年中平均落差達到5.6%，這個數(shù)值表明陽城縣農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長波動幅度較大，陽城縣的農(nóng)業(yè)經(jīng)濟未實現(xiàn)持續(xù)穩(wěn)定增長。2010—2019年陽城縣的有效灌溉面積和農(nóng)藥使用量與農(nóng)業(yè)增加值變化趨勢一樣，都是上升的，有效灌溉面積增長速度較快，而農(nóng)藥使用量增長速度較慢?；适┯昧亢娃r(nóng)用薄膜使用量則相反，呈下降趨勢，究其原因應(yīng)該是受綠色發(fā)展觀念的影響，減少了其在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中的使用量。

表2 2010—2019年陽城縣農(nóng)業(yè)增加值增長速度周期表Tab. 2 Periodic table of the growth rate of agricultural added value in Yangcheng County from 2010 to 2019 年

表3 2010—2019年陽城縣農(nóng)業(yè)增加值增長速度周期表Tab. 3 Periodic table of the growth rate of agricultural added value in Yangcheng County from 2010 to 2019 %

2 研究結(jié)果分析

2.1 多元線性回歸分析

經(jīng)過一系列參數(shù)估計以及統(tǒng)計檢驗，以農(nóng)業(yè)增加值為被解釋變量，有效灌溉面積、化肥施用量、農(nóng)用薄膜使用量和農(nóng)藥使用量為解釋變量的模型的相關(guān)統(tǒng)計結(jié)果參見表4所示。從表4可知，4個自變量前的系數(shù)值分別為12.430、-0.154、281.736和147.963，無論是從其符號還是數(shù)值來看，經(jīng)濟意義都是合理的。在0.05的顯著性水平下，4.725、4.677和2.230均大于臨界值2.132，所以有效灌溉面積、農(nóng)用薄膜使用量和農(nóng)藥使用量都通過了T檢驗。然而，化肥施用量的T統(tǒng)計量的絕對值1.146小于臨界值2.132，未通過T檢驗，因此，本文在式(1)的基礎(chǔ)上將其剔除。運用普通最小二乘法對剔除了“化肥施用量”的模型進行參數(shù)估計，具體模型以及參數(shù)估計結(jié)果如式(5)及表5所示。

Y=-99 913.68+14.77X1i+280.87X3i+

195.95X4i+μi

(5)

表4 參數(shù)估計與統(tǒng)計檢驗結(jié)果Tab. 4 Parameter estimation and statistical test results

表5 剔除“化肥施用量”的模型的參數(shù)估計結(jié)果Tab. 5 Parameter estimation results of the model excluding the “fertilizer application amount”

有效灌溉面積的系數(shù)值約為14.771，表明陽城縣農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中的有效灌溉面積每增加1 hm2，農(nóng)業(yè)經(jīng)濟就可增長約14.771萬元。農(nóng)用薄膜使用量的系數(shù)值約為280.87，說明農(nóng)用薄膜每增加使用1 t，陽城縣的農(nóng)業(yè)經(jīng)濟就會上漲約280.87萬元。農(nóng)藥使用量的系數(shù)值約為195.953，表明農(nóng)藥每多噴灑1 t就會使陽城縣的農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長約195.953萬元。這三個系數(shù)值均為正數(shù)，說明有效灌溉面積、農(nóng)用薄膜使用量和農(nóng)藥使用量均對陽城縣的農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長具有正向影響，增加這三個因素在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中的投入量，都可在一定程度上促進陽城縣農(nóng)業(yè)經(jīng)濟的增長。但是這三個系數(shù)值大小不同，因此，每個因素對于陽城縣農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長的影響程度也是不同的。對比著分析這三個系數(shù)值可知，農(nóng)用薄膜使用量的系數(shù)值最大，其次為農(nóng)藥使用量的系數(shù)值，“有效灌溉面積”的系數(shù)值最小。依照上述系數(shù)值大小的排序可得結(jié)論：農(nóng)用薄膜使用量對陽城縣農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長的影響最大，農(nóng)藥使用量的影響次之，有效灌溉面積的影響最小。

2.2 檢驗結(jié)果分析

1) 統(tǒng)計檢驗。統(tǒng)計檢驗主要包括擬合優(yōu)度檢驗、T檢驗和F檢驗，具體檢驗結(jié)果可參見表5所示。模型的擬合優(yōu)度為0.96，接近于1，表明該模型的擬合程度較高，可以較為準確地反映實際觀測值的分布情況。模型各個解釋變量的T統(tǒng)計量分別為8.687、4.546和3.201，在0.05的顯著性水平下，都大于臨界值2.353，均通過了檢驗，因此，有效灌溉面積、農(nóng)用薄膜使用量和農(nóng)藥使用量對陽城縣的農(nóng)業(yè)增加值均存在顯著影響。模型的F統(tǒng)計量為48.539，以0.05為顯著性水平，模型通過了F檢驗，則該模型中所有的解釋變量均顯著影響著陽城縣農(nóng)業(yè)經(jīng)濟的增長。

2) 多重共線性與異方差性檢驗。表6和表7分別展示了各個輔助回歸模型的估計結(jié)果。從這兩個表中可以看出，以0.05為顯著性水平，每個表中的T統(tǒng)計量與F統(tǒng)計量都未通過檢驗，且擬合優(yōu)度也很低，因此，模型不存在多重共線性。表8呈現(xiàn)的是模型的異方差性檢驗結(jié)果，從該結(jié)果中可知，在0.05顯著性水平下，T統(tǒng)計量未通過檢驗，F(xiàn)統(tǒng)計量也未通過檢驗，擬合優(yōu)度為0.479，擬合程度較低，因此，模型不存在異方差性。

表6 輔助回歸模型1的估計結(jié)果Tab. 6 Estimated results of auxiliary regression model 1

表7 輔助回歸模型2的估計結(jié)果Tab. 7 Estimated results of auxiliary regression model 2

表8 異方差性檢驗結(jié)果Tab. 8 Results of heteroscedasticity test

綜上所述，模型既不存在多重共線性，也不存在異方差性，所以該模型的建立是可以比較準確地反映現(xiàn)實的。

3 結(jié)論與政策啟示

近年來，晉城市農(nóng)業(yè)經(jīng)濟的增長存在不穩(wěn)定，且動力不足等問題，針對上述這些問題，分析影響晉城市農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長的主要因素，研究促進其增長的動力具有重要意義。本文基于2010—2019年陽城縣相關(guān)的農(nóng)業(yè)指標數(shù)據(jù)，運用多元線性回歸分析法對晉城市農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長影響因素進行了研究。研究結(jié)論如下：(1)研究結(jié)果顯示，有效灌溉面積、農(nóng)用薄膜使用量和農(nóng)藥使用量的系數(shù)值均為正數(shù)，分別為14.771、280.870和195.953，表明這三個因素對晉城市農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長具有不同程度的正向影響，加大任何一個因素或多個因素的投入量，都可促進晉城市農(nóng)業(yè)經(jīng)濟的增長。(2)農(nóng)用薄膜使用量的系數(shù)值為280.870，比其他兩個因素的系數(shù)值大，說明農(nóng)用薄膜使用量對晉城市農(nóng)業(yè)經(jīng)濟的增長影響最大。(3)農(nóng)藥使用量的系數(shù)值為195.953，大于有效灌溉面積的系數(shù)值，小于農(nóng)用薄膜使用量的系數(shù)值，表明其對晉城市農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長的影響僅次于農(nóng)用薄膜使用量。(4)有效灌溉面積對晉城市農(nóng)業(yè)經(jīng)濟的增長影響最小。

本文研究結(jié)論對晉城市發(fā)展農(nóng)業(yè)生產(chǎn)，促進其農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長具有較強的政策性意義：第一，重視新型、高效的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)方式以及農(nóng)業(yè)科技在農(nóng)民群體中的宣傳與普及，革新農(nóng)民的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營觀念，提升其農(nóng)業(yè)生產(chǎn)水平。一方面，指派相關(guān)的農(nóng)業(yè)專家與農(nóng)業(yè)科技研究人員建立專門的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)指導與服務(wù)小組，根據(jù)對應(yīng)村莊的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)實際情況，制定相應(yīng)的計劃，定期深入農(nóng)村考察當?shù)剞r(nóng)業(yè)發(fā)展的情況，積極組織農(nóng)民進行集體學習，并現(xiàn)場示范正確的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)方式與新型科技的應(yīng)用。在指導與服務(wù)的過程中，要把重點放在節(jié)水技術(shù)、有效灌溉技術(shù)以及溫室大棚技術(shù)的推廣與應(yīng)用上，增加農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中的有效灌溉面積，延長農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的時間。另一方面，成立監(jiān)督與考核小組，建立健全監(jiān)督與考核機制，對弄虛作假、不作為的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)指導與服務(wù)小組進行相應(yīng)的處罰，對工作卓有成效的小組進行相應(yīng)的獎勵與鼓勵。第二，大力培養(yǎng)專業(yè)的農(nóng)業(yè)科技研發(fā)人員。一方面，重視農(nóng)業(yè)院校基礎(chǔ)設(shè)施以及師資力量的完善與發(fā)展，為培養(yǎng)專業(yè)的農(nóng)業(yè)科技研究人員提供良好的環(huán)境支撐。另一方面，建立完善科技研發(fā)獎勵機制，激發(fā)人們進行農(nóng)業(yè)科技研發(fā)的積極性。第三，加大財政支農(nóng)支出。支出的重點應(yīng)放在兩個方面：一方面，增加有效灌溉面積可促進晉城市農(nóng)業(yè)經(jīng)濟的增長，而有效灌溉面積的增加得益于水利工程的完善與先進灌溉技術(shù)的運用，因此要增加財政支出來興修水利工程，完善農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的基礎(chǔ)設(shè)施。另一方面，要加大資金投入來激勵農(nóng)民運用先進技術(shù)進行農(nóng)業(yè)生產(chǎn)，可適當?shù)亟o予價格補貼，激發(fā)農(nóng)民購買和運用先進生產(chǎn)技術(shù)的積極性。第四，堅持農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展。盡管農(nóng)用薄膜使用量和農(nóng)藥使用量可促進晉城市農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長，但是農(nóng)用薄膜和農(nóng)藥的過量使用則會破壞農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的環(huán)境，阻礙農(nóng)業(yè)經(jīng)濟的增長，因此要嚴格控制農(nóng)用薄膜和農(nóng)藥的使用量，盡可能使用可降解、環(huán)保的農(nóng)用薄膜，堅持農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展。