3.1变量的选择和数据的收集。

一般说来，专利申请数量、专利授权量等是衡量技术创新水平的最常见的指标，但考虑到绿色农业技术创新的特殊性和可获得性，本文以1990-2011年的年度数据为例，选择“农业专利申请数量”(专利申请数量)，Forestry、AnimalHusbandry、andFishery以PA命名的简写)和“环保农业技术推广程度”(Environmentally-FriendlyAgricultureTechnologyExtension，Jane.TE，用来衡量环保农业的科技创新水平及推广程度；选用GrossAgriculturalProduct，January称GAP)是一种农业经济增长的度量。本文以绿色农业技术创新推广程度作为过渡性指标，进一步验证了环保农业技术创新与经济增长之间的关系。

三个指标当中，直接从《中国科技统计年鉴》中获得“农林牧渔业总产值时间序列数据”及“国家农林牧渔业总产值”。年鉴，如《中国统计年鉴》等，而“环保型农业技术推广程度”是一个综合指标，由多种环保技术综合确定，所以该指标的数据很难获得。本论文参考国内外学者的经验，主要选用秸秆综合利用技术(以秸秆粉碎还田机的拥有量)，农业清洁再生能源技术(例如，沼气技术)，能源效率高效率农业机械技术(以节水灌溉机械为例)和科学施肥技术(免耕法覆盖面积)等四项技术是环保农业创新技术的代表，利用主元分析法与专家咨询法相结合的赋权法计算四种技术的权值，对1990-2011年度“环保型农业技术创新推广度”进行了计算，用“环保农业技术推广程度”这个指标，对环保农业技术的四个方面的数据均来自于新中国农业60年统计数据、中国农业年鉴等。

另外，由于本论文所用的数据是时序，一般都存在异方差，将该变量做对数变换，使数据趋向线性化，然后将其转换成LnGAP,LnTE,LnPA，见表1。

3.2研究方法。

在此基础上，本论文利用VAR模型对环境友好的农业技术创新和农业经济增长之间的长期动态关系进行实证研究[19]。在变量为单整的情况下，对原始数据进行了平稳性检验，在变量为单整的情况下，通过协整检验变量是否存在协整关系，建立协整方程。并以VAR模型为基础，利用Granger因果检验、脉冲响应函数、方差分析分解等方法，对环保农业技术创新与农业经济增长是否存在因果关系及长期均衡关系，并最终探讨两者的动态作用过程。