要素配置效率對農業生產率影響的區域差異分析
——基于2011—2020年不同地區82個涉農企業的實證考察

丁雨凡，賈興梅

（安徽工業大學 商學院，安徽馬鞍山 243000）

一、引言

夯實農業基礎是固本安民之要，隨著農業現代化不斷發展，需要不斷找尋促進農業經濟增長的路徑。黨的二十大強調加快建設現代化經濟體系，需著力于全要素生產率的增長[1]；2020年7月，農業農村部印發《全國鄉村產業發展規劃（2020—2025年）》，指出要發掘鄉村功能價值，聚集資源要素，強調聚集要素對鄉村產業發展的重要性[2]；2022年2月，國務院印發《“十四五”推進農業農村現代化規劃》，強調推進農業農村優先發展需強化要素配置，并發揮涉農企業在這一過程中的重要作用[3]。在此背景下，不斷發揮涉農企業重要作用，強化要素投入及其配置，提升全要素生產率，促進農業農村經濟增長，因此分析要素配置對涉農企業生產率影響作用具有重要的現實意義。

要素配置效率是全要素生產率的驅動因素[4-5]。賀京同等[6]從行業的角度，闡述一個經濟體生產率提升來自經濟中各個部門的生產率提升和生產要素在各個部門之間流動所帶來的配置效率提升。產能過剩行業存在要素資源配置“逆技術進步傾向”，服務業配置效率低于制造業[7]。張曉晶等和李艷等從企業的角度，認為中國企業的全要素生產率低下是由于存在資源錯配，改善要素配置效率可提升企業生產率[8-10]。總的來說，要素配置效率與生產率是密切相關的，改善配置效率對提高生產率至關重要。隨著農業現代化不斷轉型，技術水平得到提高，但技術效率卻在一定程度上抑制農業全要素生產率的提升[11-12]。雖然新要素的投入促使農業生產率提升，但通過擴大要素的投入規模獲得的粗放型增長模式后勁不足[13]，相較于技術水平提高所帶來的成本以及粗放型增長模式難以為繼，改善要素配置效率則為更佳的路徑[14-16]。要素配置一方面可有效避免過度配置帶來的資源浪費，另一方面可避免資源配置稀缺帶來的生產率不足[17]。

以上文獻表明配置效率與生產率之間存在密切關系，改善要素配置效率對生產率提升至關重要，其中配置效率基于農業的研究較為薄弱，且大多數是運用農業大省、縣級數據。本文選擇涉農企業作為研究對象，分析涉農企業的配置效率對生產率的影響作用具有現實意義。故本文選擇2011—2020年82個涉農企業的面板數據，運用超額對數生產函數來測算全要素生產率，并在此基礎上測算配置效率，對涉農企業的配置效率對生產率的影響進行實證分析。

二、要素配置效率對農業生產率的影響機理

改革開放以來，中國經濟從高速增長向高質量發展轉變。生產率作為影響經濟增長的重要方面，與經濟增長密切相關。要素對生產率的影響主要體現在兩方面：一是要素驅動生產率增長，即要素投入所產生的自然增值；二是要素配置，要素在不同部門進行流動和配置，改變配置效率，進而對生產率產生影響。通過改善中國的農業要素配置效率，可以提升生產效率，在保持產出不變的情況下，可以減少40%左右的農業資源投入。中國農業要素的配置效率呈現下降趨勢，這一趨勢表明中國農業要素的配置離最優配置還存在一定的距離[18]。因此，本文將著重考慮配置效率對生產率的影響作用。

在高質量轉型的關鍵時期，改善企業及部門之間的資源配置效率是釋放潛在經濟增長的根本動力。生產率的提高既包含微觀企業層面引進先進的技術與設備時所帶來的生產效率的提高，技術進步有助于集群生產效率的提高[19]，還包含通過提高要素的利用率與配置效率所帶來的勞動力結構更優化、居民可支配收入的提高，而這些都需要經濟運行效率的提高以及制度的創新[20]。當要素配置缺乏要素配置效率時，企業間的生產活動將受到影響，企業生產率會降低[21]。企業長期受各種因素的限制，例如企業規模、資本約束等，這些因素導致生產要素配置偏離邊際產出配置以及更多的資源逆流，進而阻礙要素間的結構優化，造成資源要素配置扭曲，配置效率低下，從而影響生產率[22]。根據熊彼特的創新理論，市場勢力有利于創新競爭，有利于生產率提升，創新發展有助于經濟高質量發展[23]，而創新競爭引起的創新驅動會促進要素的產出彈性提升，同時使要素的成本占比下降，市場勢力的競爭選擇效應進一步促使企業優勝劣汰，促進要素的重新配置，以獲得較高水平要素結構。關于要素配置效率對生產率的影響機理如圖1所示。

圖1 要素配置效率對生產率的影響機理資料來源：作者自制

關于農業要素配置效率對生產率的影響的研究，以單一要素配置效率對生產率的研究居多[24-25]。但農業的生產要素包括勞動力、土地、資金等。此外，黨的十九屆四中全會將數據視為一項新生產要素。隨著鄉村振興的步伐不斷前進，對人才以及資本的重視程度不斷提升。土地是基本要素，但是對于企業來說，其價值一般作為無形資產入賬，故此文不再將土地作為單獨要素進行研究。技術、數據等也是重要的要素，但是它們最終主要是通過影響勞動、資本兩要素相對成本進而影響生產率，因此本文僅對資本與勞動兩要素配置效率進行研究。勞動要素配置效率的影響因素有很多，例如受教育水平、年齡以及接受的培訓等，人力資本的不斷積累有利于提高勞動力配置效率[26]。有學者研究表明資本投入也是提高農業生產率的重要因素，資本未被合理配置導致利用效率低下，阻礙生產率的提升，進而資本的投入會消耗成本，這就使資本的高效利用被認為是提高生產率的一種合算路徑[27]。陳詩一等[28]進一步研究認為資本要素配置與流動會引起勞動要素配置與流動，影響資源要素的整體利用率。隨著現代農業的轉型，加入現代農業生產要素促使要素配置不斷發生調整，要素的配置效率也發生變化，通過研究發現，實現高質量產出的更優配置關鍵在于資本配置效率[29]。總的來說，隨著農業現代化的發展，勞動與資本要素的作用不斷加強，從勞動與資本的配置效率角度研究生產率的提升是有必要的。

三、理論模型與測算方法

（一）模型設定

本文主要研究資本與勞動要素的配置效率對生產率的影響，企業生產率是綜合生產率，是全要素生產率。為核算要素配置效率，本文采用超額對數平均生產函數模型對全要素生產率進行分解，原因在于兩方面：一是該模型可以研究變量之間的組合作用，突破了傳統C-D生產函數的局限性；二是該模型在實證中具備靈活性，可根據估計結果的顯著與否對變量進行調整，以確保估計結果的準確性。模型的具體形式如式（1）所示：

其中：Yit代表t年第i企業的產出，Kit、Lit分別表示為t年第i企業的資本要素投入與勞動要素投入，θit為誤差項，αi、βi、γi、δi、?i均為估計參數并用于計算要素的產出彈性，?為常數項。

1. 變量的界定與表征

企業的產出使用企業的營業收入。本文所考察的產出范圍是指企業的商品及服務，營業收入是指一定時期內企業銷售商品或提供勞務所獲得的貨幣收入，因此選擇企業的營業收入衡量企業產出；企業的資本要素投入使用傳統資本存量。本文所考察的范圍包括人力資本存量、財力資本存量和物力資本存量。物力資本存量包括存貨、固定資產凈額、在建工程和其他有形資產。財力資本存量包括貨幣資金、易變現的流動資產、短期投資和長期有價證券。人力資本存量是支付給職工以及為職工支付的現金。這三種資本存量對產出的影響作用是一致的，因此選擇它們的總和來衡量企業的資本要素；勞動要素投入使用企業在職員工人數。勞動的載體是人，對于企業而言，勞動的投入是由其在職員工所有，因此選擇在職員工人數來衡量勞動要素投入。

2. 樣本與數據

考慮到數據的完整性及可得性，本文選取2011—2020年涉農企業作為研究樣本。本文所選擇的涉農企業是指經營農產品生產、加工、銷售、服務等企業，并對樣本進行如下處理：（1）剔除ST 或者*ST的樣本企業；（2）剔除連續兩年未對數據進行披露的樣本企業。篩選后共得到82家涉農企業，其中相關數據均來自CSMAR數據庫，并根據國家統計局口徑將全國分成東部、中部、西部地區，其中東部地區是42家涉農企業，中部、西部地區分別是21家和19家涉農企業。此外，剔除有些省和市不含符合條件的上市涉農企業，本文所考察的東部地區包括北京、天津、河北、遼寧、上海、江蘇、浙江、福建、山東、廣東和海南，中部地區包括黑龍江、安徽、江西、河南、湖北和湖南，西部地區包括四川、重慶、云南、西藏、甘肅、青海、新疆、廣西和內蒙古。

（二）要素配置效率測算方法

本文借鑒其他學者的研究方法[30-31]，通過全要素生產率增長（ΔTFP）表達式推算出配置效率。全要素生產率（TFP）是各個要素的綜合生產率，對于企業來說，任何現實的生產率實際上都是全要素生產率，測算如下：

假定實際產出y是投入要素x和時間t的函數，定義為以下表達式：

其中：-d dμt=TE為技術效率變化，即技術效率對時間t求導，=TC為技術變化，體現為技術進步對全要素生產率增長的作用=ε為生產要素的產出彈性。將式（4）代入式（2），得到式（5）：

式（5）將全要素生產率增長分解成技術變化、技術效率變化、規模效率變化以及要素配置效率四部分，其中為規模效率變化，為要素配置效率。對于單一要素而言，當其彈性份額大于成本份額時，則該要素配置效率能夠促進全要素生產率增長；當其彈性份額小于成本份額時，則該要素配置效率會阻礙全要素生產率增長。

四、測算結果與分析討論

（一）要素投入與產出的區域差異分析

根據所構建的超額對數平均生產函數模型，本文對生產函數進行了估計，估計結果如表1所示。

表1 各地區生產函數估計

表1考察了2011—2020年中國東、中、西部地區涉農企業的生產函數，模型（1）考察了三個地區的資本、勞動要素對產出的非線性和組合作用，模型（2）考察了資本勞動要素對產出的線性和組合作用。

在東部地區，就模型（1）而言，lnL的估計系數顯著為正，lnL×lnL的估計系數在5%的顯著水平下為負，表明勞動要素對涉農企業產出呈現倒U型特征，這說明東部地區這十年經歷了人口紅利的削弱。lnK的估計系數在1%的顯著水平下為負，同時lnK×lnK的估計系數顯著為正，表明資本要素對產出在1% 的顯著性水平下呈現U型關系，資本要素邊際產出是遞增的。這一結果與東部地區的經濟水平密切相關，即資金的投入帶來了技術創新，創新驅動又促進邊際產出遞增。lnK×lnL的估計系數在1%的顯著水平下為負，表明勞動要素與資本要素在一定程度上對產出存在著組合投入效應。東部地區所呈現的線性影響特征與組合投入效應，表明東部地區勞動要素和資本要素的投入并不是越多越好，而是存在著一個合適的范圍，同時兩者之間的組合搭配也需在合理范圍內。在中部地區，就模型（1）而言，勞動要素顯著為負，且其平方項顯著為負，表明勞動要素的投入抑制產出，且邊際產量遞減。資本要素lnK的估計系數在1%的顯著水平下為正，其平方項在1%的顯著水平下為負，表明中部地區涉農企業的資本要素對產出呈現倒U型特征，邊際產量遞減；該地區的兩要素組合項的估計系數具有顯著性，存在組合效應。在西部地區，就模型（1）而言，其估計結果表明要素的非線性作用不顯著，組合效應和線性作用具有顯著性。在模型（2）中，lnL和lnK的估計系數均在1%的顯著水平下為正，這表明隨著勞動要素和資本要素的不斷投入，產出也會不斷提高。

以上結果表明，東、中部地區已由勞動密集型向資本密集型轉變，隨著勞動要素的不斷投入，邊際產出水平不斷減小，并達到負數水平。與東、中部地區相比，西部地區的經濟發展相對比較薄弱，非農業就業機會較少，涉農企業員工的機會成本較低，其模型估計結果表明西部地區的農業產出還會隨著勞動要素的投入不斷增加，這與羅慧等[31]的研究結果一致。在東、中、西部地區的模型（2）中，資本和勞動要素對產出都存在顯著的線性作用和組合效用，且線性作用均為正，組合效應為負向作用。這表明并不是要素的投入就能帶來產出的增加，要素之間的組合負作用說明要素的投入有最佳的投入范圍。東、中、西部地區的模型（1）的估計結果也表明了這一點。

（二）要素配置效率與生產率的區域差異分析

考察整體經濟效應時不僅僅要考慮要素配置的數量結構，也要考慮要素的成本，一味地追求產出而不考慮成本，總體效益也將是未知的。在要素上單純的投入已經不能帶來產出的有效增長時，更需要看重要素配置的質量，即要素配置效率，要素配置效率將產出與成本相結合并統一考慮，更全面地考察如何提升生產率。關于要素配置效率的計算，本文運用式（5）來計算，因為生產函數估計中的西部地區模型（1）的結果不具有顯著性，所以配置效率計算中所需東、中、西部地區的產出彈性均使用生產函數模型（1）的估計結果，其中所涉及的要素相關價格指標如下：勞動力價格以農村居民人均可支配工資性收入代替；資本價格是以5年期金融機構人民幣貸款官方基準利率的3倍表示。根據國家統計的要求，從2014年開始，采用農民人均可支配工資性收入指標反映農民的收入水平情況，不再使用農村居民家庭人均工資性純收入指標，因此2011—2013年的勞動力價格使用農村居民家庭人均工資性純收入指標，之后2014—2020年選取農村居民可支配工資性收入指標。關于配置效率的計算結果如表2所示。

表2 各地區涉農企業2011—2020年資本配置效率與勞動配置效率

通過表2考察東、中、西部地區2011—2020年涉農企業的兩要素配置效率情況，對比各地區的要素配置效率情況，發現資本配置效率均為負值，這意味著農業資本可能存在過度配置或配置不足，導致資本要素配置效率相對較低。對于資本要素而言，東、中、西部地區的資本要素彈性份額均小于成本份額。對于東部地區而言，涉農企業的收益率較低，且機會成本較高，對資本的吸引力減弱，資本配置缺乏效率。對于中、西部地區而言，雖然農業自然資源稟賦強于東部地區，但與之互補的基礎設施相對薄弱，涉農企業盈利能力低，對資金的吸引力弱，資本缺乏效率。東、中部地區的勞動配置效率均為正值，西部地區的勞動配置效率為負值，表明東、中部地區的勞動要素配置效率促進了生產率提升，而西部地區的勞動要素配置效率抑制了生產率提升，且東、中部地區的勞動要素彈性份額大于其成本份額。西部地區的平均勞動要素的配置效率為負值，相較于東、中部地區，西部地區的勞動要素彈性份額小于其成本份額。產生以上結果可能是因為東、中部地區經濟發展水平較高，互補性基礎設施和機械化水平較高，產出能力較強，勞動要素配置效率促進生產率提升。對于西部地區而言，經濟發展還比較薄弱，非農業就業機會較少，對勞動要素的利用效率不高，勞動要素配置缺乏效率。各地區的配置效率絕對值總體是資本要素貢獻大于勞動要素，表明相較于勞動要素配置效率的貢獻，資本要素的配置效率對生產率的影響作用更大。東、中、西部地區的資本要素配置效率絕對值處于上升的趨勢，東、西部地區的勞動要素配置效率總體變化不大，處于平穩的狀態，表明東、西部地區的勞動要素的利用效率情況處于一個停滯階段。此外，中部地區的勞動要素配置效率變化處于小幅度上升，表明中部地區的勞動要素的利用效率有所提升。

五、結論與建議

本文基于超越對數生產函數模型對中國2011—2020年82個涉農企業進行測算，借助全要素生產率分解出資本與勞動要素的配置效率，并根據國家統計局口徑分成東、中、西部地區，比較分析各地區資本要素與勞動要素對產出的影響作用，以及具體的配置效率結果，結論顯示：第一，東、中部地區涉農企業的資本要素產出的影響分別呈現出顯著的U型和倒U型特征，勞動要素對產出的影響呈現顯著的倒U和負向作用，存在組合效應。西部地區由于地區的經濟發展的薄弱，各要素投入對產出的影響不存在U型特征。第二，資本和勞動要素對產出存在顯著的線性作用和組合效用，其中線性作用均為正向作用，組合效應為負向作用。這表明并不是增加要素投入就能帶來產出的增加，要素之間的組合負作用說明要素的投入存在最佳投入范圍。第三，不同地區涉農企業的配置效率表現出來的影響作用有很大不同。東、中、西部地區的資本配置對生產率均具有阻礙作用，資本要素的利用率低下，而東、中部地區的勞動要素配置對生產率起促進作用，西部地區仍是抑制作用。第四，各地區的資本配置效率的絕對值都大于勞動配置效率，表明三個地區均是資本要素配置效率起重要作用。

針對上述研究結論，本文提出四點政策建議：

第一，增加要素投入并不能一直帶來產出的增加，而是存在著合理的范圍，因此尋找這個合理的范圍成為每個企業家的工作目標。對于二三產業融合下的涉農企業而言，不僅要考慮單獨企業的發展，還要考慮整體的發展，提高整個地區的農業產業的發展，增進各省際區域之間的經濟融合，推動要素流動，進而促進省內及省際之間各企業各部門要素配置效率提升，促進農業的發展。

第二，針對不同地區要素配置效率所出現的負向作用，要提升經營主體在生產管理以及要素綜合配置方面的能力，提升要素的利用率與配置效率，對企業的資本要素進行階段性考察，提升資金的配置效率，并積極培養優質的勞動力，對員工進行精準崗位培訓，提升勞動力的利用率與工作效率，提升資本配置效率與勞動資本配置效率。

第三，涉農企業的資本要素配置效率起重要作用。企業不僅要對資本存量總體使用情況進行階段性考察，還需對各類資本存量的利用情況進行考察，注重各要素之間投入的相對速度，保持合理的要素配置比例。此外，政府需積極引導涉農企業的投資行為，提升資本配置效率。

第四，企業注重要素配置的同時，政府要緊跟上步伐。當前產業發展面臨著要素結構錯配與配置效率不高的問題，傳統農產業升級的研發支持不足，企業高層次創新人才不足，勞動力要素的質量不高，因此需進一步改革現有的產業政策，產業政策應該繼續促進要素配置由外生干預型向內生自主型轉化。產業政策的制定應該對不同性質（如地區、規模、行業）企業的一視同仁，在追求技術創新發展的同時，使傳統企業的發展跟上高質量發展的步伐，制定相應的鼓勵創新政策，增強涉農企業的創新意識，提高其競爭力，在市場勢力的作用下促進勞動要素的再配置，提高配置效率。

作者貢獻聲明：丁雨凡負責搜集數據、論文撰寫；賈興梅負責研究設計。