技術創新水平、農業科技資源錯配與農業科技生產率

楊傳喜，吳昊天，王修梅

（桂林理工大學商學院，廣西桂林 541004）

農業科技創新是驅動農業快速發展的主要動力源，而農業科技資源投入是提高農業科技創新水平的關鍵。近年來我國農業科技資源投入比重不斷增加，但有效供給明顯存在不足，農業科技資源配置不盡合理，農業科技財政投入結構尚需優化，農業科技評價與導向不合理的現象導致農業科技創新水平較低［1］，進而導致農業科技生產率較低。借鑒O' Donell［2］對全要素生產率的定義，本文認為加總農業科技產出與科技投入的比值即為農業科技生產率。由于農業科技生產率的高低直接或間接地體現科技創新體系運行的水平和質量，所以，有效合理的配置農業科技資源以有限的農業科技投入獲得最大的產出是提高我國農業國際競爭力的主要途徑。然而我國農業科技成果轉化效率較低，農業科技投資占全國科技總投資的比例不高［3-4］；科技資源分布失衡使得農業科技資源配置結構不優［5］。因此，改善農業科技資源錯配成為提高農業科技生產率的主要途徑。

以農業為對象研究資源錯配，主要從資源錯配對農業全要素生產率和農業產出損失的影響展開。朱喜等［6］以農戶為研究對象發現，當農業人力、財力資源得到最優配置，農戶農業TFP 有望增長20%以上。劉同山等［7］以農戶為研究對象發現農地資源錯配會造成收益損失。鄭宏運等［8］基于1978—2015年省級面板數據發現農業要素錯配造成中國年均產出5%的損失。楊傳喜等［9］以農業科研機構為研究對象發現農業科技資源錯配會引起20%的農業產出缺口。以上研究表明農業科技資源錯配對農業全要素生產率與農業科技產出具有一定的抑制作用。內生經濟增長理論認為，提升全要素生產率主要依靠技術創新［10］。當前我國農業科技資源存在錯配，其是否會影響農業科技創新活動也是值得我們關注的問題，科技創新在農業科技資源錯配對農業科技生產率增長中所扮演的角色，值得進一步探索。現有學者對資源錯配、技術創新以及全要素生產率三者之間的關系展開研究，白俊紅等［11］發現中國勞動力和資本市場扭曲會使創新效率損失嚴重不利于技術創新效率的提高進而抑制TFP 增長。李平等［12］。研究發現資本和勞動力價格扭曲抑制了我國自主創新活動以上學者認為資源錯配主要是通過抑制技術創新進而對全要素生產率產生影響，鑒于此，本文以技術創新為中介變量，探討技術創新是否在農業科技資源錯配對農業科技生產率的影響中扮演中介效應的角色。

1 理論機制分析

1.1 農業科技資源錯配對農業科技生產率的影響分析

農業科技資源錯配對農業科技生產率產生影響主要由于以下原因：第一，中國在計劃經濟體制的影響下形成了較為僵化的科技資源配置體制，導致資源供求之間的不均衡從而導致科技生產率的損失［13］。第二，農業科技資源要素的不均衡流動是導致農業科技資源錯配的主要原因，農業科技資源在產業流動中均遵循從低效率地區到高效率地區的規律，而農業在不同地區間的流動意味著農業科技資源的重新配置，這在很大程度上會推動農業科技生產率的變化。投入不足的農業科技信息資源，配置過度的科技人力、財力資源配置等都是農業科技資源不均衡流動的具體表現。科技資源配置不當導致農業科技資源配置效率降低，直接影響農業科技生產率。

由此，本文提出假設1：農業科技資源錯配對農業科技生產率產生影響。

1.2 農業科技資源錯配通過抑制技術創新影響農業科技生產率

由于面對價格相對扭曲的科技資源投入成本，各部門的科技資源投入量也因為非市場價格的影響而受到扭曲，造成較為嚴重的錯配。同時扭曲的科技資源投入成本在一定程度上會擠占科技研發創新所需要的資金，以至于影響各機構的自主創新能力［14］。農業科技財力資源方面，必要的政府補貼原本是農業科研機構創新的重要支撐，但由于中國金融市場發展的不充分，使得各相關部門出現信息不對稱，為獲得更多的政府補助，各農業部門之間的競爭活動導致了資源錯配，降低了農業科技創新效率，資源錯配對創新起的作用是負向激勵的從而扭曲了創新在促進科技生產率方面的作用；同時對于科技資源的投入對象主要重視有形資產忽視無形資產導致獲取不到最先進的科技信息資源從而降低了科技創新效率［13］。農業科技人力資源方面，戶籍制度在一定程度上阻礙了勞動力的自由流通。陳銳［15］研究發現勞動力錯配程度越高技術偏向性指數越大；白俊紅等［11］發現由于價格機制不能在勞動力市場得到充分發揮，從而各部門不能很好的甄選有價值和高素質的科技活動人員，進而制約了創新部門對高科技創新人才的需要。

因此，本文提出假設2：農業科技資源錯配對技術創新具有抑制作用，同時技術創新在農業科技資源錯配對農業科技生產率之間起到中介作用。

2 模型與變量說明

2.1 模型設計

本文從技術創新水平的中介角度，研究農業科技資源錯配對農業科技生產率的影響建立中介效應模型進行估計［16］。模型如下：

首先對模型（1）進行回歸檢驗農業科技資源錯配對農業科技生產率的影響，若系數為負，說明農業科技資源錯配顯著降低了地區農業科技生產率的增長；然后對模型（2）進行回歸，檢驗農業科技資源錯配對中介變量農業技術創新的影響，若回歸系數顯著為負，則說明農業科技資源錯配顯著抑制了地區的農業技術創新；最后對模型（3）進行回歸，如果系數比有所減小則為部分中介效應，如果不顯著顯著為完全中介效應。

2.2 變量選取

（1）被解釋變量農業科技生產率的測算，以農業科技活動人員和科技活動經費內部支出為投入變量；發表論文、科技著作、課題數進行熵值法加總處理為產出變量。采用 DEAP2.1 軟件進行測算，將農業科技生產率指數由環比變動指數轉化為累計增長指數作為實證模型的被解釋變量［17］。

（2）中介變量的選取。本文借鑒謝波等［18］的做法以專利申請及授權數代表技術創新。

（3）核心解釋變量選取。對于農業科技資源錯配指數本文借鑒陳永偉等［19］的算法分別計算各地區農業科技人力、財力資源錯配指數。假定選定的23個省份主要將農業科技人力、財力資源L、K兩種要素作為農業科技生產過程中的主要要素資源。則兩種資源要素價格扭曲用表示，則投入價格為

各省份i的生產函數為：

農業科技產出值用Yi表示，農業科技人力、財力資源投入量分別用PLi、PKi表示，為產出彈性，假設生產規模報酬不變。

利潤函數為：

一階求導最優可得：

在競爭均衡下，省份i的農業科技產出所占總省份的總農業科技產出的比例為Si=Yi/Y，

進一步可以得出農業科技人力、財力資源的相對扭曲指數為：

農業科技資源總錯配指數以農業科技財力、人力資源錯配指數加總平均值表示［20］。

（4）控制變量。對于控制變量的選取主要有以下4 個：1）農業科技人員受教育水平（education)采用各省科技活動人員受教育年限來表示，具體計算方法是借鑒陳釗等的加權求和方法，將各階段受教育年限作為不同教育階段的權重［21］。2）農村生產力發展水平(machinery)用農業機械總動力表示。3）農業受災率(distar)用各地區受災面積/耕地總面積表示。4）科研機構發展水平（instution)用農業科研經費支出/財政支出表示。

2.3 數據來源與處理

以農業科研機構為研究對象，最初選用2009—2017 年我國31 個省份面板數據，由于計算農業科技資源錯配指數時部分省份的產出彈性為負，求出的農業科技資源錯配指數無效,所以將其舍棄，最終只研究23 個省份。數據來源于《全國農業科技統計資料匯編》《中國統計年鑒》，為消除數據之間的多重共線性，本文對核心解釋變量和控制變量取對數處理。為研究各區域差異性，將其分為東部地區、中部地區和西部地區。各變量描述性統計見表1。

表1 變量名稱及變量描述統計特征

3 實證分析

3.1 農業科技資源錯配程度分析

根據上文方法測算了2009—2017 年的23 個省份農業科技人力、財力資源錯配指數,指數大于1，農業科技資源配置相對過剩；反之，農業科技資源配置不足。由于篇幅有限本文僅對2013—2017 年5年各省份的農業科技資源錯配指數進行如下闡述：

如表2 所示，我國23 個省份農業科技資源都存在著不同程度的農業科技人力、財力資源錯配情況，同一省份在不同年份之間有較大波動，且農業科技人力資源在山西、內蒙、遼寧、吉林、安徽、湖南、寧夏這幾個省份錯配情況較為嚴重，其他省份也表現為不同程度的農業科技人力資源錯配，但錯配指數在1 附近波動。在這23 個省份之中大多還是農業科技人力資源配置不足現象。

表2 2013—2017 年農業科技資源錯配情況

3.2 全樣本實證分析

在進行實證分析之前首先應對農業科技資源錯配、技術創新和農業科技生產率進行豪斯曼檢驗，如表3 所示。

表3 農業科技資源錯配、技術創新和農業科技生產率的豪斯曼檢驗

采用stata14.0 對所采用的模型進行了回歸，表4 顯示了農業科技資源錯配如何影響農業科技生產率的檢驗結果。首先檢驗了模型1 的農業科技資源錯配影響農業科技生產率的直接效應，可以看到農業科技資源錯配系數為-0.043，在5%水平下顯著為負，說明農業科技資源錯配降低了全國各地區的農業科技生產率增長。中介效應檢驗方面，在模型2 中農業科技資源錯配對于地區技術創新在5%水平下顯著為負，說明農業科技資源錯配降低了地區的農業科技創新。模型3 檢驗中，可以看到模型1 加入了技術創新以后農業科技資源錯配在10%水平下顯著為負，并且系數由模型1的-0.043提升為-0.039，影響程度有所減小，同時技術創新在10%水平下顯著為正，說明技術創新在農業科技資源錯配對農業科技生產率的影響中發揮部分中介效應。以上實證結果表明，農業科技資源錯配一方面直接對農業科技生產率產生影響，另一方面通過抑制農業技術創新降低農業科技生產率。因此，本文提出的假設1、2 得以驗證。控制變量方面農業科研機構發展水平顯著為正，符合預期方向，農業科研機構發展水平越高農業科技人員技能越高，可獲得的農業科技資金越多越有利于農業技術創新水平的提高，進而促進農業科技生產率的提高。自然環境顯著抑制了農業技術創新的提高，主要是農業對氣候變化十分敏感，并且農業生產的產出效果也深受自然災害的影響［17］，當自然環境惡劣不利于農業實驗的展開從而不利于技術創新水平的提高；農業勞動力素質對技術創新具有顯著負向影響，這說明農業科技活動人員素質對于技術創新的增長有限［22］。

表4 全樣本回歸結果

3.3 穩健性檢驗

對模型進行穩健性檢驗時，通過更換計量指標，重新構建計量模型的核心解釋變量。因為農業全要素生產率的增長是一個持續累計的過程，上一期累計的產出與績效會對當期造成影響，所以將被解釋變量農業科技創新全要素生產率滯后一期tfpit-1 作為解釋變量，引入模型進行穩健性檢驗。由表5 檢驗結果可知:（1）從直接影響看，農業科技資源錯配會抑制農業科技創新全要素生產率的增長，當加入新的解釋變量后其抑制作用仍表現出較強的穩健性。（2）從中介影響來看，技術創新仍在農業科技資源錯配和農業科技創新全要素生產率間具有部分中介效應，說明技術創新的部分中介效應較為穩健。控制變量也均無根本實質性變化，說明研究結果是穩健的。

表5 穩健性檢驗結果

3.4 分地區實證分析

由于我國各地區的經濟發展、資源稟賦與政府政策有較大差異，為更好研究以技術創新水平為中介變量，農業科技資源錯配對農業科技生產率的影響。本文將所選23 個省份分地區展開研究，結果如表6 所示。

表6 農業科技資源錯配、技術創新對農業科技生產率影響的區域樣本回歸結果

由東部地區回歸結果可知：（1）從直接效應來看，農業科技資源錯配會顯著抑制本地區農業科技生產率的增加，且在5%水平下顯著，而農業科技資源錯配對于農業技術創新有負向影響但不顯著；技術創新水平會促進農業科技生產率的增加且在10%水平下顯著。（2)從中介效應來看，農業科技資源錯配雖然可以直接影響農業科技生產率，但加入技術創新變量時農業科技資源錯配對于農業科技生產率的影響仍顯著，因此三者存在部分中介效應，即農業科技資源錯配可直接或間接地影響農業科技生產率。主要由于技術創新是影響農業科技生產率增長的主要因素，東部地區由于其地區資源配置條件的優越性，經濟得到較快的發展，大量的資金聚集［23］，但由于農業高科技優秀人才較為缺乏導致農業科技資金的閑置，科技創新能力水平沒有得到提升從而導致農業科技生產率下降。因此，農業科技資源錯配不僅可以直接影響農業科技生產率也可以通過技術創新間接影響農業科技生產率。

由中部地區結果可知：先對模型（1）的農業科技資源錯配對農業科技生產率進行檢驗，可以看到農業科技資源錯配系數為-0.850 且在1%水平下通過顯著性檢驗；對模型（2）檢驗農業科技資源錯配對農業科技創新影響不顯著，模型（3）中加入科技創新中介變量后農業科技資源錯配對農業科技創新全要素生產率仍顯著且系數為-0.617，影響程度有所減弱，同時技術創新在1%水平下通過顯著性檢驗，說明技術創新在農業科技資源錯配對農業科技生產率的影響中是部分中介效應。近幾年為更好落實中部崛起的戰略方案，各地區制定相應的人才引進計劃，從而導致各地區農業科技人員配置過剩，但由于農業高科技人才的缺乏導致農業科技資金不能合理使用，從而引致農業科技資源出現過度配置現象，降低了農業科技創新水平從而導致農業科技生產率下降。

基于西部地區回歸結果可得：由模型（1）和（2）可知，農業科技資源錯配會抑制西部地區農業科技生產率和技術創新的增長，但將農業科技資源錯配和技術創新放在同一模型下兩者對農業科技生產率的影響不顯著，因此三者之間并不存在中介效應。主要因為西部地區作為欠發達地區，用于創新投入的資金和人力資源都比較稀缺，但又存在資源浪費，科技資源利用率不高的現象［24］，導致農業技術創新能力較弱，不足以對農業科技生產率產生影響。

4 結論與啟示

本文以技術創新水平為中介角度研究農業科技資源錯配對農業科技生產率的影響，并基于2009—2017 年地區層面的面板數據，采用固定效應、中介效應分析法實證考察三者間的傳導路徑得出以下結論：（1)技術創新在農業科技資源錯配對農業科技生產率的影響中存在部分中介效應。說明農業科技資源錯配既可以通過技術創新水平間接影響農業科技生產率，也可以直接降低我國農業科技生產率。（2）從區域層面看，農業科技資源錯配、技術創新和農業科技創新全要素生產率在東部、中部、西部地區分別表現為部分中介效應和中介效應不顯著。（3）農業科技資源錯配會抑制技術創新進而降低農業科技生產率。

依據本文研究結論得到以下啟示：（1）優化農業科技資源配置的政策措施需要從“直接”向“間接”轉變，要盡可能避免由于中間路徑的阻礙而導致的“直接”措施難以發揮作用的效果，從而應當重點關注農業科技資源的配置效率、資金的使用效率，技術創新與進步方面進而提高農業科技生產率。（2）新經濟增長理論認為推動經濟增長的核心動力是技術進步，因此，提升農業生產效率和發展質量的關鍵是農業技術創新水平的提高。農業技術創新水平的提高離不開農業生產技術和農業技術創新資金的有效投入，同時，農業科技資源的合理配置以及較優的農業科技資源配置結構對于農業科技創新水平提高也有一定的助推作用。（3）從中介影響來看，農業科技資源錯配通過技術創新對農業科技生產率產生的影響有顯著差異。因此，要正視地區發展的不均衡性，認清各地區自然稟賦和比較優勢，加強西部地區的承接力，破解農業科技資源自由流動的地區障礙，實現區域間的合作與協同發展，優化各地區的資源配置結構，提升各地區的科技創新能力。（4）隨著區域之間流動性加強，西部地區與外部省份的聯系日趨頻繁，西部地區想要提升農業科技生產要素的吸引力關鍵需減輕農業生產要素外流現象。實現農業高科技人才之間的高效流動從而促進地區的技術創新，進而提高農業科技產出。（5）應科學辯證的看待農業科技資源錯配，農業科技生產率提升的關鍵是農業科技資源的合理配置，但適度的農業科技資源錯配也可以平抑農業科技生產率的波動，應充分把握三者之間的關系，做好三者之間的關系與結構平衡，從而提高科技產出與科技生產率。