中国是一个传统的农业大国。随着工业的快速发展和技术的逐步进步，它们反馈给农业的发展，促进了我国农业的进一步发展。新时期，我国现有科技贡献率逐步提高。然而，我国农村地区覆盖面广，技术分布不均。从这个角度来看，我国农业的发展形势仍然不容乐观。特别是在一些偏远的农村地区，农业发展水平滞后，导致整体农业转型困难。因此，相关人员应不断增加农业科技投资，确保科技资源的合理配置，最大限度地促进农业的进步和发展［1，2］。

1实证概述

本研究的理论基础是时间序列分析理论和时间序列分析方法，研究农业科技资源与农业经济发展的关系。根据理论的基本要求，采用定量分析方法，研究方法为ADF，研究对象为农业科技资源（包括研究机构资金、技术人员、机械总动力、农业经济增长）。重点是测试时间序列的稳定性。如果早期分析证实序列具有同阶文件，则需要进一步使用E-G方法进一步分析两个对象，以验证是否可以有长期的平衡关系。同时，在建立的误差修正模型的作用下，可以观察短期的动态关系，并使用Grange的因果关系进行逻辑讨论。

2研究的变量和数据描述

2.1农业科技资源

如今，我国农业科技资源包括农业科技人力、物力、财力和信息资源。本文研究的科技资源主要包括农业科研机构的资金、技术人员和机械总动力。对于农业经济的增长，农业相关经济的增长一般体现在农业的总产值上。农业经济增长的一般对象是指农业、林业、畜牧业、渔业及其服务业的总产值。

2.2研究的数据描述

本研究采用国家数据，包括“科技年鉴”中的一些数据。数据中可能存在缺陷，但在研究过程中使用插值法完成补充，不会影响原始变量关系。为了避免数据异方差的问题，本文采用了四种变量自然对数，即机械总动力、科技资金支出、技术相关人员和农业产值，简单地称为LNM、LNRD、LNH、LNY。

3实证分析

如果只使用向量自向回归模型来处理时间序列，数据就会有一定的误差，最终的推论也不可靠。因此，必须使变量稳定，即变量序列应为同阶文档序列。在开始实证分析之前，应对时间序列进行稳定性测试。

3.1单位根检查

DF和ADF通常用于检测单位根。本验证采用ADF，开始对变量分为一阶和二阶差的序列进行单位根验证。最终研究结果表明，四个变量的原始序列低于显著水平的10%，因此稳定。一阶和二阶的差异分析结果也表明它们是稳定的。

3.2协同验证及相关方程

经过一些验证，表明第二阶段没有单位根，时间序列稳定，可以继续下一步的协调分析。这个过程是验证变量关系是否协调。变量协调验证如表1所示，使用E-G方法和约翰方法。在本次实证中，采用约翰方法进行验证工作。值得注意的是，即使选定的数据应具有线性趋势，可协调的相关方程中也只有截距项，但也会有等于1的滞后阶数。应用的线性方程如下：LNY=-11.733+2.743×LHN-1.279×LNM+1.096×(-6.43)(5.41)(-2.9)(5.52)R2=0.9766，F=209.2018，DW=1.006研究表明，存在协调关系，然后解释农业经济发展，变量中的农业科技资源是基础。最终验证表明，随着科技资金的增加，农业产值产业将增加。因此，增加农业对人力、物力、财力的投入，可以非常有效地促进农业经济的发展。此外，机械总动力为负值，说明我国农业机械利用率低，在农业经济发展中没有体现出应有的作用。然而，这样的负值是不现实的，仔细分析原因，发现可能是由于农业机械化程度低，会影响整体实证分析结果。因此，数据模型需要进一步完善和优化，并在不断探索中实践合适的模型。

3.3修正误差，检查因果关系

从以上分析可以看出，原变量之间的关系是长期平衡的，但偏差的原变量速度无法调整。因此，需要进行一些误差纠正来纠正模型，对长期和短期数据进行比较分析，发现资金支出和技术相关人员会有一些滞后效应，使农业经济发展相对缓慢，农业机械的作用可以在短时间内发挥作用。技术相关人员和资金支出与农业经济发展有单向的因果关系。

4结语

实证中选择的变量是具有代表性的农业科技资源。在协调分析变量和因果检测的过程中，发现农业科技资源投入与农业经济增长存在一定的协调关系和短期动态关系。最终修订后的数据和方程符合修订机制，两者之间存在Granger因果关系，非常明显。因此，要合理开发农业科技资源，投入使用时合理配置，提高使用效率。总之，通过加强科技投入，培养更多的农业科技人才，有利于实现农业的全面发展。