農業科技資源錯配與全要素生產率研究

楊傳喜，王修梅

（桂林理工大學商學院，廣西桂林 541004）

農業科技投入對農業生產效率的提高有著較為積極的影響，農業生產中的科技進步貢獻率呈現一種穩步增長的趨勢［1］。2019 年中國科技進步對農業增長的貢獻率已經達到59.2%，但是農業科技的總體水平還較低［2］。農業經濟發展的關鍵是農業科技資源合理配置，而我國農業科技資源存在目標與結構失衡［3］，農業科技投資占全國科技總投資的比例不高［4-5］。財力投入結構失衡、人力資源分布失衡、科技創新信息失衡使得農業科技資源配置結構不優［6］。由于缺乏合理的規劃導致農業科技資源的配置效率不高，因此，對農業科技資源配置結構的調整和整體效率的提高成為提升全要素生產率的關鍵［7］。已有文獻對于全要素生產率的研究一般通過隨機前沿分析、數據包絡分析等方法研究要素投入、技術或要素配置對TFP 變化的影響。董明濤［8］用DEA 測算農業科技創新資源配置效率，認為技術、要素投入是主要影響因素。楊傳喜等［9］運用曼奎斯特指數法對農業科研機構的配置效率進行研究，認為合理的要素配置是提高配置效率的關鍵。楊傳喜等［10］運用隨機前沿分析法對1996—2008 年中國農業科技資源技術效率測算，認為技術、要素投入是主要影響因素。使用DEA 和SFA 可以測算農業科技資源的配置效率，但不能解釋配置扭曲的來源。為解決這一問題，Hsieh 等［11］通過構建一個允許企業差異存在的壟斷競爭模型，證明造成資本和勞動等要素邊際產出呈現差異的扭曲會降低總量TFP。朱喜等［12］使用Hsieh 模型得出如果有效消除資本和勞動配置的扭曲，農戶的農業TFP 有望再增長20%以上。萬莉麗等［13］研究不同區域農業科技人力資源錯配、農業科技財力資源錯配對TFP 的影響。大多數現有研究從農業科技資源的投入、配置結構上分析對于全要素生產率的影響，即使有從農業科技資源錯配角度研究農業科技資源扭曲對全要素生產率的影響，也僅局限于地區層面，沒有測算出各地區實際TFP 與有效TFP 具體數值。基于此，本研究將探討中國農業科技人力資源、農業科技財力資源的配置情況。在Hsieh 模型基礎上，通過構建模型及錯配指數，測算我國不同地區、不同細分行業的農業科技資源的相對錯配程度，具體測算出存在農業科技資源錯配情況下實際TFP 和消除農業科技資源錯配下有效TFP 具體數值以及TFP 潛在增長率。

1 模型構建

本研究主要借鑒Hsieh 等［11］的模型分析框架，建立包含農業科技財力資源、農業科技人力資源兩種資源投入的農業科技資源錯配指數模型和TFP 潛在增長模型，測算了不同地區、行業農業科技資源的絕對扭曲系數以及由此造成的實際TFP 和有效TFP 差異，得出農業科技財力、人力資源的絕對配置扭曲對全要素生產率的影響。借鑒Hsieh 等［11］關于資源錯配的研究，假設生產函數在行業間異質，在行業內部是相同的，本文研究農業科技人力、財力資源的扭曲程度以及其對農業全要素生產率的影響，假定產品市場是完全競爭的，三大行業在農業科技生產過程中都投入了農業科技人力資源L、農業科技財力資源K兩種要素。設行業投入的兩種農業科技資源要素的錯配程度分別用來表示，則農業科技人力資源、財力資源的投入價格為。，其中為要素在完全競爭下的價格水平。行業I 的生產函數為：

則利潤最大化函數可以描述為：

每個地區的扭曲指數Di和地區總體扭曲指數D可根據產出決定模型定義為：

借鑒朱喜等［12］的證明過程得到總量TFP 的表達式：

式（7）表明總體TFP 與每個地區、行業TFPi成正比，與企業錯配指數呈反比。當農業科技人力資源和農業科技財力資源不存在錯配的理想狀態下，可以得到潛在總量TFPi 為：

通過對比實際的TFP 與無資源錯配下有效TFP的差異，可以測算出存在農業科技資源錯配下TFP的損失程度以及由總的有效TFPe 和存在錯配情況下的TFP，可以得出當消除農業科技資源錯配情況下TFP 的潛在增長空間有多大。其計算公式為：

2 指標選擇及數據來源

生產函數的資本指標用農業科技活動經費支出來表示，勞動力指標用農業科技活動人員來表示。勞動力價格用公式本年應付勞務費/本年從事農業科技活動人員數，根據Hsieh 等［11］、朱喜等［12］的做法，將資本價格假定為0.1，即5%的折舊率和5%的實際利率。本文使用《全國農業科技統計資料匯編》中科技論文數、專利申請數和科技著作這3 項產出指標并對此指標進行熵值法處理，將處理后的3 項指標進行加總進而得出農業科技活動總產出作為被解釋變量如表1。使用《中國統計年鑒》中給出的折算指數將科技活動經費支出、勞動力價格等所有的價值標量都平減為2006 年不變價格。本文將全國31 個省份劃分為三大區域，分別為東部地區、中部地區和西部地區。以農業行業中的種植業、畜牧業、農墾為研究對象，由于農機化、漁業行業農業科技人力資源每年投入量小且年份之間的變動較大，對這兩個行業不進行研究。

表1 變量定義

3 生產函數估計

根據上述模型，從而確定資本和勞動的產出彈性建立其生產函數為：

式（11）中，Y表示農業科技總產出；K表示資本投入；L表示勞動投入；i表示第i個地區、行業；參數農業科技人力資源、農業科技財力資源在農業科技產出中的貢獻比例

通過建立線性回歸模型，使用EVIEWS7.0 軟件采用固定效應模型估計，對全體樣本進行回歸，得到農業科技資源財力投入和農業科技人力資源投入的產出彈性，見表2。

由表2 可以得出以下結論：（1）所有地區的農業科技財力資源要素產出彈性都要大于農業科技人力資源要素產出彈性，此結果表明農業科技財力資源的投入在各地區的農業科技產出中占有較為重要的位置，而農業科技人力資源這個要素所占比重就相對較低。（2）各地區要素產出彈性差異顯著，東部地區農業科技人力資源產出彈性、農業科技財力資源產出彈性大于中部地區和西部地區，主要是由于隨著市場化改革的推進，農業科技財力資源的獲得途徑也變得多元化，資金可以來源于政府部門、企業和社會團體。另一方面也說明東部地區的農業科技人力產出和財力產出的貢獻高于中部和西部地區，正是因為這些差異的存在，分地區估算生產函數得到不同的資本和勞動份額是有必要的。(3)種植業農業科技人力資源產出彈性大于農業科技財力資源產出彈性，表明農業科技人力資源在種植業的科技產出中占有較為重要的位置；畜牧業、農墾農業科技財力資源產出彈性大于農業科技人力資源產出彈性，說明在畜牧業和農墾行業中農業科技財力資源所占比重較大。

表2 各地區、行業要素產出彈性

4 資源錯配與全要素生產率的測算

4.1 分地區層面

4.1.1 各地區農業科技人力、財力資源錯配系數計算

得到要素產出彈性以后，可以由公式（3)、(4)、(5)估算各地區、各行業的農業科技財力資源絕對扭曲程度、農業科技人力資源絕對扭曲程度和各地區總體扭曲指數Di。具體結果見圖1、圖2、圖3。

如圖1，農業科技人力資源絕對扭曲是表示各自的邊際產出與價格的比值。當該比值小于1，表示農業科技人力資源的邊際產出小于其使用成本，被看作是正向扭曲，表示該資源配置不足。由圖1 可以清楚地看出東部、中部、西部這3 個地區的扭曲程度都是小于1，表示農業科技人力資源出現嚴重配置不足的現象。其中扭曲程度最高的是中部地區，其次是西部地區，東部地區農業科技人力資源扭曲程度最低。原因在于科技體制改革使得東部地區的人才隊伍的質量得到提升，人員配置結構得到優化，而中部、西部地區人力資源配置存在嚴重不足，中部、西部地區對于科技活動人員的供給小于其需求，造成中部、西部地區由于人才的缺乏不能很好地進行科技成果的轉化。

圖1 2006—2017 年各地區農業科技人力資源扭曲程度

如圖2，農業科技財力資源絕對扭曲表示各自的邊際產出與價格的比值。當該比值大于1 時，表示農業科技財力資源的使用成本較低，存在過度配置現象，這會對全要素生產率產生影響。圖2 顯示了各地區的農業科技財力資源錯配差異。從錯配程度來看，東部地區農業科技財力資源錯配程度小于1，說明東部地區的農業科技財力資源的成本利用效率較高，存在配置不足現象。主要原因在于東部地區雖然有著雄厚的經濟實力，但對于農業的投入比例較小。中部和西部地區農業科技財力資源扭曲程度在2006—2008 年大于1，2008—2017 年中部和西部地區的農業科技財力資源扭曲程度都小于1，說明中部和西部地區的農業科技財力資源在2006—2008年這段期間農業科技財力資源存在相對過剩，但自2008 年之后農業科技財力資源的使用效率不斷提高，甚至出現農業科技財力資源配置不足現象。

圖2 2006—2017 年各地區農業科技財力資源扭曲程度

綜合考慮農業科技財力資源和農業科技人力資源配置，計算了各地區總體扭曲指數。如圖3，中部地區總體扭曲指數最大，其次是西部地區，最小的為東部地區。由圖2 和圖3 可以看出各地區的總體扭曲指數和農業科技財力資源扭曲變化趨勢一致，說明各地區農業科技財力資源錯配是導致各地區扭曲指數產生波動的主要原因。東部、中部、西部地區的扭曲指數不斷下降，說明這3 個地區的總體扭曲程度呈逐年改善的趨勢。而東部的資源配置扭曲指數由2006 年的0.766 下降到2017 年的0.28 且在中間年份有較大幅度下降，說明東部地區的資源扭曲改善效果較為明顯；西部地區雖然資源扭曲也得到一定改善但效果沒有東部明顯；中部地區總體扭曲改善趨勢不明顯。

圖3 2006—2017 年各地區總體扭曲指數

4.1.2 資源錯配對各地區總體TFP 的影響

為進一步分析各地區資源錯配對TFP 的影響，其生產的TFP 可由估算。由于這里的資本投入是用貨幣衡量的，并且是未知的，而在數據計算時暫不考慮這個系數。根據式（9）和式（10）測算出存在農業科技財力、人力資源錯配農業總體的實際TFP 和不存在農業科技財力資源、農業科技人力資源錯配時農業總體的有效 TFP，并計算出實際TFP 和潛在TFP 之間差異。

圖4 展示了2006—2017 年，東部、中部、西部地區的實際TFP和有效TFP的變動趨勢。由圖4可知，中部、東部地區的有效TFP 高于西部地區，東部的實際TFP 顯著高于中部、西部地區，東部和西部實際TFP 和有效TFP 的差距較小，中部地區實際TFP和有效TFP 之間的差距較大，說明東部和西部地區之間農業科技人力、財力資源邊際產出差異較小，農業科技資源錯配程度最小，中部地區農業科技人力、財力資源邊際產出差異較大，農業科技資源錯配程度最大。中部地區農業科技資源錯配現象較為嚴重的結果與前文分析的中部地區的整體農業科技資源配置扭曲程度最高相一致，因此，其實際TFP和有效TFP 差距最大。3 個地區的實際TFP 和有效TFP 隨著時間的變化處于增長的狀態，但中部地區的增長趨勢較為平穩，西部地區在2006—2008 年有較大的增長，但自2008 年之后就保持較為平穩的狀態。原因在于西部地區在2006—2008 年農業科技財力資源扭曲程度在降低導致總體扭曲程度下降，從而TFP 值有較大提升，進一步說明農業科技財力資源錯配是導致TFP 變化的主要因素，同時也表明西部地區的扭曲程度得到很大改善。實際TFP 和有效TFP 的差距方面，中部和西部地區保持相同的增長狀態，并沒有很明顯的變化。東部地區的實際TFP和有效TFP 之間的差距在縮小，但是可以看出其差距縮小得并不明顯。

圖4 2006—2017 年各地區實際TFP 和有效TFP 變動趨勢

由公式（10）可以求出各個地區在不同年度的TFP 潛在增長率，從表3 和圖5 可以看出這3 個地區的改進空間都較大，其TFP 潛在增長率都大于1，其中中部、西部地區的TFP 潛在增長最大，說明中部地區的改進空間較大，其次是西部地區，最小的是東部地區，說明東部地區和西部地區的改進空間相對較小。就每個地區而言，如果改善農業科技人力、財力資源扭曲程度時，東部地區的TFP 在現有的基礎上將會增加0.44～1.23 倍，中部地區的TFP 將會增加1.33～2.26倍，西部地區TFP將會增加1.20～1.52倍。說明即使不考慮技術因素，若資源配置效率達到最優，減少農業科技人力資源和農業科技財力資源扭曲，可以在很大程度上促進各個地區的TFP 水平的提升。從變化趨勢來看，雖然有小幅波動，但各地區的TFP 改進空間大致呈現減小趨勢。可以看出，東部、中部、西部地區的TFP 潛在收益大小及變化趨勢與前文描述的東部、中部、西部地區的資源錯配程度大小及變化趨勢相一致，即資源錯配程度越高的地區TFP 潛在增長值也越大。

表3 2006—2017 年各地區的TFP 潛在增長率

圖5 2006—2017 年各地區TFP 潛在增長值

4.2 分行業分析

4.2.1 各行業農業科技人力、財力資源錯配系數計算由圖6 可以看出，畜牧業和農墾業的農業科技財力資源扭曲程度都大于1，表示畜牧行業和農墾行業的農業科技財力資源成本使用效率較低，農業科技財力資源存在閑置，應及時調整畜牧業和農墾行業的農業科技財力資源配置。種植業的農業科技財力資源扭曲程度在1 附近波動，除在2006—2008年這3 年的農業科技財力資源扭曲程度大于1，其余年份農業科技財力資源扭曲程度均小于1，說明在2006—2008 年這3 年種植業農業科技財力資源配置相對過剩，其余年份農業科技財力資源配置不足。總體來說各行業的資本扭曲程度還是呈改善趨勢。

圖6 2006—2017 年各行業農業科技財力資源扭曲程度

由圖7 可以看出農墾和種植業的農業科技人力資源都是小于1 的，說明農業科技人力資源在種植業和農墾這兩個行業中存在嚴重配置不足的現象，農業科技人力資源扭曲程度種植業大于農墾業，說明種植業中人才更為短缺。原因在于我國農業科技人才隊伍不穩定,農業科研工作條件艱苦、待遇低導致農業科技人員流失嚴重［14］。畜牧業自2006—2012年這幾年農業科技人力資源扭曲指數基本為1，說明農業科技人力資源配置較為均衡。但2012—2017 年這5 年就出現了農業科技人力資源存在配置不足現象，說明其自2012 年之后隨著科技體制的改革，在定量考核的制度下導致從事農業的科研人員面臨較大壓力導致畜牧業對人才的吸引力下降，農業科技人力資源在畜牧業間存在流失情況。

圖7 2006—2017 年各行業農業科技資源人力扭曲程度

綜合考慮農業科技人力資源和農業科技財力資源錯配情況，計算了各行業的總體扭曲指數。如圖8，農墾行業的總體扭曲指數較大，其次是畜牧業，總體扭曲指數最小的為種植業。由圖6 和圖8 可以看出各行業的總體扭曲指數和農業科技財力資源扭曲變化趨勢一致，說明各行業農業科技財力資源錯配是導致各行業總體扭曲指數較大的主要原因。農墾行業的資源配置扭曲從2012 年最低上升到2014 年是最高，自2014 年之后農墾行業的扭曲指數大幅下降，從側面反映出農墾業在2012—2014 年，中國農業科技資源扭曲的現象有所惡化，自2014 年之后扭曲程度又逐漸被改善。主要原因在于在2014 年之后農墾行業的農業科技財力資源得到較為充分地使用，農業科技財力資源的閑置得到很大程度的改善。但是總體來看農墾行業總體扭曲程度改善效果較為明顯，種植業和畜牧業總體扭曲改善趨勢不明顯。

圖8 2006—2017 年各行業總體扭曲程度

4.2.2 各行業資源錯配對TFP 影響

圖9 給出了2006—2017 年農業中這3 個行業的實際TFP 和有效TFP 的變動趨勢，可以看出種植業實際TFP 和有效TFP 之間差距是最小的，其次是畜牧業，農墾行業實際TFP 和有效TFP 之間差距是最大的，說明農墾行業農業科技人力、財力資源的邊際產出較大，資源錯配程度是最大的。主要是因為農墾行業的農業科技財力資源的扭曲程度較大致使總體扭曲程度較大，導致實際TFP 嚴重偏離有效TFP。從側面反映出農業科技財力資源的扭曲是引起實際TFP 偏離有效TFP 的主要原因。3 個行業的實際TFP 和有效TFP 隨著時間的變化處于增長的狀態，但種植業、畜牧業增長趨勢較為平穩，實際TFP 和潛在TFP 也基本穩定的距離。農墾行業在2014 年實際TFP 和潛在TFP 差距最大，進一步說明農墾業科技資源錯配處于惡化狀態。實際TFP 和有效TFP 的差距方面，種植業和畜牧業保持相同的增長狀態，并沒有很明顯的變化。農墾業的實際TFP 和有效TFP 之間的差距在縮小，但是可以看出其差距縮小的并不明顯。

圖9 2006—2017 年各行業實際TFP 和有效TFP 變動程度

由公式（2）—（16）可以求出各個行業在不同年度的TFP 潛在增長率。從表4 和圖10 可以看出這3 個行業的TFP 潛在增長能力存在較大差異，農墾TFP 增長潛力最大，說明農墾行業的改進空間較大，農墾在2006 年TFP 增長潛力最大為3.34，自2014年之后有所下降，說明農墾行業在2014 年之后扭曲程度得到改善。其次是畜牧業,最小的是種植業，說明畜牧業、種植業農業科技資源錯配改進空間相對較小。其差異符合上文中分析的各行業的不同要素的扭曲程度。就每個行業而言，如果消除農業科技人力資源錯配和農業科技財力資源錯配，則種植業的TFP 在現有的基礎上將會增加1.21～1.55 倍，農墾行業的TFP 將會增加2.33～3.34 倍，畜牧行業TFP將會增加1.45～2.60 倍。若資源配置效率達到最優，減少農業科技人力資源和農業科技財力資源扭曲，可以在很大程度上促進各個行業的TFP水平的提升。

表4 2006—2017 年各行業的TFP 潛在增長率

圖10 2006—2017 年各行業TFP 潛在增長值

5 結論與啟示

本文通過構建錯配模型及錯配指數，測算了中國農業科技人力資源、農業科技財力資源在中國三大地區和三大行業的錯配程度，由農業科技資源錯配導致的農業科技人力資源和財力資源扭曲程度以及對農業全要素生產率損失的影響，可以得出以下結論：（1）中國農業的要素配置扭曲是比較嚴重的，且存在地區之間的差異。從扭曲程度來看，中部和西部地區的農業科技人力、財力資源要素錯配程度較為嚴重，總體來說東部地區的配置效率較高。也說明即使在不考慮技術因素影響的條件下，如果可以有效地消除農業科技人力資源和財力資源要素錯配的因素，農業科技產出在不同地區的總量TFP 都可以得到較大的提升，其中中部地區的改進空間最大，最高的可以在2009 年達到2.26 倍，不過也可以看出資源錯配隨著時間的變化呈現逐年改善趨勢。（2）由于各地區農業科技人力和財力資源錯配程度的差異導致相同地區不同年度和相同年度不同地區的TFP 不同，所以各年各地區的TFP 增長潛力也較大，其中如果可以有效地消除農業科技人力資源和農業科技財力資源的扭曲，中部地區的TFP 增長潛力在2006—2017 年可以提高1.33～2.26 倍，西部地區的TFP 增長率可以提高1.20～1.52 倍，東部地區在消除資源錯配的情況下TFP 可以增長0.44～1.23 倍。（3）農墾行業和畜牧業農業科技財力資源扭曲程度較高，造成資金使用的成本較低，從而導致資金存在閑置，而農業科技財力資源在種植業配置中表現為相對不足。農墾和種植業農業科技人力資源扭曲程度較大，表現為嚴重的農業科技人力資源配置不足的狀況，而畜牧業在2006—2012 年這段時間內農業科技人力資源配置結構還較為均衡，但自2012 年之后農業科技人力資源配置存在扭曲，農業科技人員變少。（4）由于各行業農業科技人力資源和農業科技財力資源的扭曲程度不同,所以各行業的TFP增長能力也存在較大差異，所以有效消除各行業農業科技人力資源與農業科技財力資源錯配會使種植業TFP 潛在增長1.21～1.55 倍，畜牧業的TFP 增長率會提高1.45～2.60 倍，農墾行業TFP 會潛在增長2.33～3.34 倍。

根據以上研究，為改善中國農業科技資源錯配進而提高全要素增長率可以從以下方面著手：(1)應該重新優化農業科技財力資源的資本存量，提高農業科技財力資源的使用效率，盡可能地使農業科技財力資源得到最大化的使用。加強政府對農業科技資金的管理，優化資金的配置與投入，放寬農業科技財力資源在不同地區的流動性約束，提高農業科技財力資源的利用效率［15］。(2)深化農業科研機構人員管理機制改革，合理分配農業科技人力資源，確保農業科技人力資源快速增長，加快農業科技人力資源在地區、行業間的流動性。充分激發科技人員的潛能，考慮農業科技人員的需求，針對不同科技人員的需求給予不同的物質或精神的獎勵，實現人力資源效益配置最大化，從而提高整個農業科研機構的運行效率，提高農業科技成果的轉化［16］。(3)優化農業科技財力、人力等資源在各地區間協調配置。根據各地區經濟發展的現狀制定合適的農業科技人力、財力資源跨地區流動機制，適當側重經濟發展水平略低的地區，鼓勵各地區間科技往來，降低各地區農業發展的不平衡性［17］。(4)在注意調控農業科技資源投入數量的同時，還應該明確說明農業科技人力資源和財力資源具體投入比例，根據東部、中部、西部等地區具體的經濟增長情況因地制宜，制定出合理的人才引進政策進而合理的配置農業科技人力資源、農業科技財力資源在種植業、畜牧業、農墾行業的人力資本結構、財力分配比例，從而降低農業科技人力和財力資源的錯配程度，提高各地區、各行業的TFP 潛在增長力。