科技人力資源配置的農業經濟增長效應的統計檢驗

劉 寧 ，白云飛

（遼寧大學a.哲學與公共管理學院；b經濟學院，沈陽 110036）

為進一步夯實我國農業發展基礎，促進農業發展方式轉變，近年中國政府制定了一系列提高農業科技創新和推廣能力的政策措施。為實現這些政策目標，如何優化農業科技資源配置，提高農業科研效率，成為我國農業科技政策亟需解決的課題。實行市場經濟以來，我國在全國范圍內開展了農業科技體制改革，科研機構和人員得以精簡，科研效率有了一定的提高。但是農業科技在促進農業經濟增長方面的作用仍受到質疑，甚至有學者認為我國農業科技體制改革仍未破題。因此，準確判斷我國農業科技資源配置與農業經濟增長關系，確定影響農業科技資源配置效率的因素，將是完善我國農業科技政策的關鍵。

1 變量與理論模型的選擇

1.1 變量的確定

農業科技人員總量、結構和地域分布是影響影響科研產出的主要因素。農業科技人員總量以各省農科機構科技活動人員數來表示，人力資源結構問題由于涉及方面較多，因此僅選擇崗位結構指標作為解釋變量，以課題活動人員占科技活動人員比重表示，因為該指標反映了核心科技力量的大小。農業科技人員地域分布對農業經濟增長的影響需要通過農業分區來反映，這是由于我國幅員遼闊，地區間生態條件和經濟發展水平差異巨大，即使科技人力資源總量和結構相近的省份，如果所處地域不同，其農業經濟增長也會不同，只有將農業生態條件相近的省份進行分類研究，才能夠剔除自然、經濟條件對農業經濟增長的影響，得出真實的科技人力資源配置效應。由于我國糧食生產在農業發展中仍處于主體地位，而且糧食產銷狀況不僅反映自然條件差異，還能夠反映區域的經濟結構，所以按照糧食產銷進行分區是較好的方法。目前我國糧食主產區包括河北、內蒙古、遼寧、吉林、黑龍江、山東、河南、江蘇、安徽、湖南、湖北、江西、四川13個省區，糧食主銷區包括北京、天津、上海、浙江、福建、廣東、海南7個省市，糧食平衡區包括山西、廣西、重慶、貴州、云南、西藏、陜西、甘肅、青海、寧夏、新疆等11個省區市。在確定了科技人力資源的基礎變量和分區后，還應該納入一些影響農業增長的相關變量，因為，科技人力資源配置直接影響的是科技產出水平，科技產出轉化為現實生產力還要與其他生產要素相結合，根據常用的農業生產函數，農業勞動力、農業私人資本、農業公共投入被作為本研究的其他解釋變量。農業經濟增長是本研究的被解釋變量，以地區農業GDP來表示。

1.2 理論模型的選擇

在研究科技投入與農業經濟增長關系的文獻中，曾經出現過先估計全要素生產率指數，再對科技投入進行回歸的兩步法，非參數法，農業生產函數法等方法。其中柯布-道格拉斯生產函數是采用的最為普遍的函數形式。本文也采取柯布-道格拉斯生產函數作為檢驗我國農業科技人力資源與區域農業增長關系的基本模型，為消除異方差現象，對函數兩邊取對數，得到以下線性模型。

模型中變量均為各省級單位的數據，其中Y代表農業GDP，KJ為科技活動人員數量，BZ為課題活動人員占科技活動人員比重，L為農業勞動力，K為私人農業資本，取各省農村家庭戶數和該省份各年末戶均固定資產原值乘積，G為政府農業支出，主要包括各省支援農業生產支出、農業綜合開發支出、農林水利氣象部門事業費、農業支出、林業支出等項目。由于采取雙對數模型，各β系數代表了該要素的投入產出彈性系數。鑒于數據的可得性，科技要素數據跨度為1997～2005年，數據來源于各年《中國農業統計資料》。由于科技人力資源對農業產出貢獻存在一定周期，農業產出等其他變量的時間跨度可能與科技人力資源數據時間跨度不一致。根據樊勝根、錢克明（2005）[11]，我國地方農業科技以應用性研究為主，選擇一個較短的滯后期更為恰當。因此，農業GDP和其他要素投入時間跨度為1997～2008年，以便在計量時選擇適當的滯后期。數據均來源于《中國統計年鑒》，其中農業GDP和財政農業支出按照1978年基期價格進行了不變價調整。

2 面板模型形式的確定

本文在糧食產銷分區的基礎上，將對每個產區內部省級單位采用面板數據模型進行計量分析，這主要是考慮到即使同類產銷區間內部各省份仍存在一定的異質性，比如同是糧食主產區，江蘇與四川的經濟發展水平就存在較大差異，農業科技人力資源對兩省的農業增長促進作用也會有所不同，而且在研究的時期跨度內，科技體制改革前后這種作用也會發生變動。面板數據模型能夠充分利用時間空間二維信息，既突破了總量研究的同質性界定，又可發現研究對象的時間變化特點，有助于提高研究結果的準確性和可靠性。

在進行面板數據計量前，首先要確定模型的適當形式。以確定應以何種形式來表現計量對象個體和時期的差異。根據截距和變量系數形式的不同，模型可分為三種形式。模型1為個體成員截距項和系數向量均不同的變系數模型，模型2為個體成員截距項不同但系數向量相同的變截距模型，模型3為個體成員截距項和系數向量均相同的混合回歸模型。經常的檢驗方法是協方差分析檢驗。需要構造如下兩個統計量：

其中 S1，S2，S3分別為模型 1，模型 2，模型 3 的殘差平方和。N為個體數，T為時期數，k為解釋變量個數。F統計量分別服從于相應自由度下的F分布。當F2小于給定置信度下相應臨界值時，選擇混合回歸模型，當F2不小于給定置信度下相應臨界值，還需要判斷F1，當F1不小于給定置信度下相應臨界值時，選擇變系數模型，反之，選擇變截距模型。

通過主產區F統計量的構造，計算出F2=13.66，F1=0.33，查F分布表，在給定5%顯著水平下，得到相應的臨界值為F(72，39)=1.99，F(60，39)=2.03，由于 F2＞1.99，且 F1＜2.03，因此需選擇變截距模型。說明主產區內各省份要素投入對農業增長的彈性沒有顯著差別，投入效果的差別主要通過截距的不同得以體現。但是這種差別效應是固定效應還是隨機效應，還需進行Hausman檢驗。通過Eviews6.0軟件，得出模型的W統計量為20.83，相應的P值為0.0000，在1%顯著水平下拒絕了隨機效應的假設。因此，主產區應該采取固定效應變截距模型。采取同樣的方式，對主銷區和平衡區進行模型設定檢驗，得出結論也都應該選擇固定效應變截距模型。

計量模型如下式：

式中αi為各區域內不同省份的個體固定效應。在E-views6.0軟件估計結果中反映為共同截距項C和個體截距之和。

3 面板數據平穩性檢驗和協整檢驗

在進行面板數據模型的計量分析時，為防止偽回歸現象的出現，首先要對數據進行平穩性檢驗和協整檢驗，檢驗方法與普通的單序列相似，但也存在一些不同。

3.1 面板數據平穩性檢驗

本文利用Eviews6.0軟件，同時采用LLC、IPS、Fisher-ADF和Fisher-PP四種方法對變量進行平穩性檢驗。其中LLC為同質單位根檢驗，IPS、Fisher-ADF和Fisher-PP為異質單位根檢驗。由于變量不存在明顯的時間趨勢，故在進行單位根檢驗時選用含截距不含時間趨勢的檢驗方式，模型的滯后期數根據AIC原則選取。表1顯示了糧食主產區的檢驗結果。

結果表明糧食主產區的農業GDP、農業科技活動人員數量、課題人員占科技人員比重、農業勞動投入、資本投入、政府農業支出都存在單位根，序列是非平穩的。但是對這些變量進行一階差分后，仍采取同樣方法檢驗，各變量都在1%顯著水平下拒絕存在單位根的假設，序列平穩。說明各變量都屬于一階單整。糧食主銷區和糧食平衡區各變量的平穩性檢驗結果也得出同樣的結論，限于篇幅未一一列出。

表1 糧食主產區面板單位根檢驗結果

3.2 面板數據協整檢驗

由于變量都屬于一階單整過程，因此可以進一步進行協整檢驗，以判斷變量之間是否具有長期均衡關系。本文采取基于Engle and Granger二步法的Pedroni檢驗和Kao檢驗兩種方法分別對糧食主產區、主銷區、平衡區數據進行面板協整檢驗。檢驗結果見表。從表2中各區域協整檢驗的統計量可判斷，三個區域中各省份農業產出與投入要素中資本、勞動、政府農業支出、科技活動人員數量、課題活動人員占科技活動人員比重之間存在協整關系。因此，可以根據前面確定的固定效應變截距模型對三個區域數據進行回歸分析。

表2 各區域面板協整檢驗結果

4 回歸結果分析

采取6.0軟件運用加權OLS方法進行回歸，分別用滯后1至3期進行檢驗，發現滯后1期時效果最為顯著。得到回歸結果見表3。結果顯示各區域農業科技人力資源對農業增長的影響效果存在較大差異。糧食主產區科技活動人力數量和課題人員比重均對農業增長具有顯著的正向影響，產出彈性系數分別為0.2237和0.4178，表明農業科技活動人員每增加1%，農業總產出會增加0.2237%，課題人員比重每增加1%，農業總產出會增加0.4178%。糧食主銷區科技活動人力數量系數為負，但未通過顯著性檢驗，課題人員比重系數為0.3182，在5%水平下通過顯著性檢驗。糧食平衡區科技活動人員的系數為0.3292，通過顯著性檢驗，課題人員比重系數為正，但未通過顯著性檢驗。回歸結果說明糧食主產區科技活動人員數量的增加和結構的優化都能夠有效促進農業增長。糧食主銷區科技人力資源結構優化是提高對農業增長貢獻的關鍵。糧食平衡區主要問題在于增加科技活動人員數量。

從其他三個變量的產出效應來看，糧食主產區資本和政府農業支出都具有顯著正向效應，勞動投入為負，但不顯著。糧食主銷區資本、勞動、政府農業支出都有正效應。糧食平衡區資本、政府農業支出有顯著正效應。勞動的產出效應不顯著。這些現象表明糧食主產區除科技要素外，公共和私人部門資金對產出都具有較重要的作用，而勞動力增加已經在一定程度上產生負面影響，轉移農業勞動力可能會帶來促進農業增長的效果。糧食主銷區除需要增加資金外，增加勞動力也很重要，這可能是由于多數主銷區經濟發達，農村勞動力非農就業水平高，農業勞動力過少所致。糧食平衡區主要應該增加的因素主要是資金，而勞動力作用并不明顯。因此，各區域不僅要考慮科技人力資源要素的優化，還必須注重調整其他農業要素投入的重點，否則會影響科技人力資源作用的發揮。

表3 各區域回歸結果

5 研究結論與政策建議

通過對我國地方農業科技人力資源配置與農業增長關系的分析，可以得出以下結論：我國地方農業科技人力資源總量不足、結構不合理、資源分布不平衡，給地區農業增長帶來不利影響，但是不同糧食產銷區內問題的嚴重性存在差異，科技人力資源配置的優化應該有側重點的進行。科技人力資源要更有效的促進農業經濟增長，還要注重其他要素投入的優化，否則將影響科技成果向現實生產力的轉化。建議政府采取以下的政策措施：

（1）建立規模適度結構合理的農業科技隊伍。轉變農業科技體制改革思路，防止以減人為衡量改革成效的標準，保證適度的科技人力資源規模，為國家各項農業科技政策的實施提供人力保證。將改革重點放在優化人力資源結構方面。優化人力資源層次結構，在省級行政單位內，統籌省市縣科技人力資源配置，做到層次分明，分工明確，防止各級機構重復研究造成的資源浪費，加強基層農業科技人員在科技普及和推廣方面的作用。優化人力資源崗位結構，增加核心研究人員的數量，嚴格控制管理人員和輔助性服務人員的比重，特別要防止基層農業科研機構隨意超編和憑關系進人的現象。優化人力資源的素質結構，加大分配制度改革力度，留住并吸引高層次人才到農業科研機構從事科研工作，特別要加強對科技領軍人才的培養。優化人力資源的專業結構，根據農業產業結構調整的方向，在確保糧食科研力量的前提下，改變目前科技人員過度集中于種植業研究的現狀，增加畜牧、漁業、農業機械等方面科研人員數量。

（2）調整農業科技人力資源區域配置。首先，要提高糧食主產區農業科技人力資源的數量，加強核心科技人才隊伍建設，確保國家糧食安全。糧食主產區多數是農業大省和財政窮省，地方政府難以或不愿對農業科研投入足夠的財政資金，這使農業科技人力資源數量無法得到保證，因此，一方面要調整政績考核標準，促進地方政府加大對農業科研的投入，另一方面中央要考慮糧食生產對全國產生的正外部效應，在財政方面給糧食主產區農業科研更多的資金支持。同時，多數經濟不發達地區要盡快提高農業科技人員中核心研究人員比重，將有限的資金集中在科研項目上。其次，要改變目前農業科研機構按行政區設置的模式，逐步按農業生態區域對現有農業科研機構進行整合，這樣能夠防止處于相同生態區的同類農業科研機構從事重復性研究，實現同類科技人力資源聚集，發揮科研資源的規模效應。

（3）完善配套政策促進農業科技成果轉化。地方政府要搭建平臺，促進農業科技人員開展產學研合作，使農業科技成果面向生產、面向市場，充分發揮高校和企業對農業研發的作用，將高水平的農業科技成果及時轉化為農業生產力。要創建新型的農村金融體系，為農業科技成果轉化提供有效的融資保證。加大財政支農資金的投入，優化財政資金使用方式，重點加強商品糧基地和特色農業產業示范區建設，加強對科技型農業龍頭企業的財政扶植力度。發揮公共資金對市場資源的引導作用。還要根據不同區域的具體情況，采取靈活的農業勞動力政策，鼓勵農業勞動力進行自主產業，促進各地區勞動力的供求平衡。

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