农业科技资源错配与全要素生产率研究

杨传喜，王修梅

（桂林理工大学商学院，广西桂林 541004）

农业科技投入对农业生产效率的提高有着较为积极的影响，农业生产中的科技进步贡献率呈现一种稳步增长的趋势［1］。2019 年中国科技进步对农业增长的贡献率已经达到59.2%，但是农业科技的总体水平还较低［2］。农业经济发展的关键是农业科技资源合理配置，而我国农业科技资源存在目标与结构失衡［3］，农业科技投资占全国科技总投资的比例不高［4-5］。财力投入结构失衡、人力资源分布失衡、科技创新信息失衡使得农业科技资源配置结构不优［6］。由于缺乏合理的规划导致农业科技资源的配置效率不高，因此，对农业科技资源配置结构的调整和整体效率的提高成为提升全要素生产率的关键［7］。已有文献对于全要素生产率的研究一般通过随机前沿分析、数据包络分析等方法研究要素投入、技术或要素配置对TFP 变化的影响。董明涛［8］用DEA 测算农业科技创新资源配置效率，认为技术、要素投入是主要影响因素。杨传喜等［9］运用曼奎斯特指数法对农业科研机构的配置效率进行研究，认为合理的要素配置是提高配置效率的关键。杨传喜等［10］运用随机前沿分析法对1996—2008 年中国农业科技资源技术效率测算，认为技术、要素投入是主要影响因素。使用DEA 和SFA 可以测算农业科技资源的配置效率，但不能解释配置扭曲的来源。为解决这一问题，Hsieh 等［11］通过构建一个允许企业差异存在的垄断竞争模型，证明造成资本和劳动等要素边际产出呈现差异的扭曲会降低总量TFP。朱喜等［12］使用Hsieh 模型得出如果有效消除资本和劳动配置的扭曲，农户的农业TFP 有望再增长20%以上。万莉丽等［13］研究不同区域农业科技人力资源错配、农业科技财力资源错配对TFP 的影响。大多数现有研究从农业科技资源的投入、配置结构上分析对于全要素生产率的影响，即使有从农业科技资源错配角度研究农业科技资源扭曲对全要素生产率的影响，也仅局限于地区层面，没有测算出各地区实际TFP 与有效TFP 具体数值。基于此，本研究将探讨中国农业科技人力资源、农业科技财力资源的配置情况。在Hsieh 模型基础上，通过构建模型及错配指数，测算我国不同地区、不同细分行业的农业科技资源的相对错配程度，具体测算出存在农业科技资源错配情况下实际TFP 和消除农业科技资源错配下有效TFP 具体数值以及TFP 潜在增长率。

1 模型构建

本研究主要借鉴Hsieh 等［11］的模型分析框架，建立包含农业科技财力资源、农业科技人力资源两种资源投入的农业科技资源错配指数模型和TFP 潜在增长模型，测算了不同地区、行业农业科技资源的绝对扭曲系数以及由此造成的实际TFP 和有效TFP 差异，得出农业科技财力、人力资源的绝对配置扭曲对全要素生产率的影响。借鉴Hsieh 等［11］关于资源错配的研究，假设生产函数在行业间异质，在行业内部是相同的，本文研究农业科技人力、财力资源的扭曲程度以及其对农业全要素生产率的影响，假定产品市场是完全竞争的，三大行业在农业科技生产过程中都投入了农业科技人力资源L、农业科技财力资源K两种要素。设行业投入的两种农业科技资源要素的错配程度分别用来表示，则农业科技人力资源、财力资源的投入价格为。，其中为要素在完全竞争下的价格水平。行业I 的生产函数为：

则利润最大化函数可以描述为：

每个地区的扭曲指数Di和地区总体扭曲指数D可根据产出决定模型定义为：

借鉴朱喜等［12］的证明过程得到总量TFP 的表达式：

式（7）表明总体TFP 与每个地区、行业TFPi成正比，与企业错配指数呈反比。当农业科技人力资源和农业科技财力资源不存在错配的理想状态下，可以得到潜在总量TFPi 为：

通过对比实际的TFP 与无资源错配下有效TFP的差异，可以测算出存在农业科技资源错配下TFP的损失程度以及由总的有效TFPe 和存在错配情况下的TFP，可以得出当消除农业科技资源错配情况下TFP 的潜在增长空间有多大。其计算公式为：

2 指标选择及数据来源

生产函数的资本指标用农业科技活动经费支出来表示，劳动力指标用农业科技活动人员来表示。劳动力价格用公式本年应付劳务费/本年从事农业科技活动人员数，根据Hsieh 等［11］、朱喜等［12］的做法，将资本价格假定为0.1，即5%的折旧率和5%的实际利率。本文使用《全国农业科技统计资料汇编》中科技论文数、专利申请数和科技著作这3 项产出指标并对此指标进行熵值法处理，将处理后的3 项指标进行加总进而得出农业科技活动总产出作为被解释变量如表1。使用《中国统计年鉴》中给出的折算指数将科技活动经费支出、劳动力价格等所有的价值标量都平减为2006 年不变价格。本文将全国31 个省份划分为三大区域，分别为东部地区、中部地区和西部地区。以农业行业中的种植业、畜牧业、农垦为研究对象，由于农机化、渔业行业农业科技人力资源每年投入量小且年份之间的变动较大，对这两个行业不进行研究。

表1 变量定义

3 生产函数估计

根据上述模型，从而确定资本和劳动的产出弹性建立其生产函数为：

式（11）中，Y表示农业科技总产出；K表示资本投入；L表示劳动投入；i表示第i个地区、行业；参数农业科技人力资源、农业科技财力资源在农业科技产出中的贡献比例

通过建立线性回归模型，使用EVIEWS7.0 软件采用固定效应模型估计，对全体样本进行回归，得到农业科技资源财力投入和农业科技人力资源投入的产出弹性，见表2。

由表2 可以得出以下结论：（1）所有地区的农业科技财力资源要素产出弹性都要大于农业科技人力资源要素产出弹性，此结果表明农业科技财力资源的投入在各地区的农业科技产出中占有较为重要的位置，而农业科技人力资源这个要素所占比重就相对较低。（2）各地区要素产出弹性差异显著，东部地区农业科技人力资源产出弹性、农业科技财力资源产出弹性大于中部地区和西部地区，主要是由于随着市场化改革的推进，农业科技财力资源的获得途径也变得多元化，资金可以来源于政府部门、企业和社会团体。另一方面也说明东部地区的农业科技人力产出和财力产出的贡献高于中部和西部地区，正是因为这些差异的存在，分地区估算生产函数得到不同的资本和劳动份额是有必要的。(3)种植业农业科技人力资源产出弹性大于农业科技财力资源产出弹性，表明农业科技人力资源在种植业的科技产出中占有较为重要的位置；畜牧业、农垦农业科技财力资源产出弹性大于农业科技人力资源产出弹性，说明在畜牧业和农垦行业中农业科技财力资源所占比重较大。

表2 各地区、行业要素产出弹性

4 资源错配与全要素生产率的测算

4.1 分地区层面

4.1.1 各地区农业科技人力、财力资源错配系数计算

得到要素产出弹性以后，可以由公式（3)、(4)、(5)估算各地区、各行业的农业科技财力资源绝对扭曲程度、农业科技人力资源绝对扭曲程度和各地区总体扭曲指数Di。具体结果见图1、图2、图3。

如图1，农业科技人力资源绝对扭曲是表示各自的边际产出与价格的比值。当该比值小于1，表示农业科技人力资源的边际产出小于其使用成本，被看作是正向扭曲，表示该资源配置不足。由图1 可以清楚地看出东部、中部、西部这3 个地区的扭曲程度都是小于1，表示农业科技人力资源出现严重配置不足的现象。其中扭曲程度最高的是中部地区，其次是西部地区，东部地区农业科技人力资源扭曲程度最低。原因在于科技体制改革使得东部地区的人才队伍的质量得到提升，人员配置结构得到优化，而中部、西部地区人力资源配置存在严重不足，中部、西部地区对于科技活动人员的供给小于其需求，造成中部、西部地区由于人才的缺乏不能很好地进行科技成果的转化。

图1 2006—2017 年各地区农业科技人力资源扭曲程度

如图2，农业科技财力资源绝对扭曲表示各自的边际产出与价格的比值。当该比值大于1 时，表示农业科技财力资源的使用成本较低，存在过度配置现象，这会对全要素生产率产生影响。图2 显示了各地区的农业科技财力资源错配差异。从错配程度来看，东部地区农业科技财力资源错配程度小于1，说明东部地区的农业科技财力资源的成本利用效率较高，存在配置不足现象。主要原因在于东部地区虽然有着雄厚的经济实力，但对于农业的投入比例较小。中部和西部地区农业科技财力资源扭曲程度在2006—2008 年大于1，2008—2017 年中部和西部地区的农业科技财力资源扭曲程度都小于1，说明中部和西部地区的农业科技财力资源在2006—2008年这段期间农业科技财力资源存在相对过剩，但自2008 年之后农业科技财力资源的使用效率不断提高，甚至出现农业科技财力资源配置不足现象。

图2 2006—2017 年各地区农业科技财力资源扭曲程度

综合考虑农业科技财力资源和农业科技人力资源配置，计算了各地区总体扭曲指数。如图3，中部地区总体扭曲指数最大，其次是西部地区，最小的为东部地区。由图2 和图3 可以看出各地区的总体扭曲指数和农业科技财力资源扭曲变化趋势一致，说明各地区农业科技财力资源错配是导致各地区扭曲指数产生波动的主要原因。东部、中部、西部地区的扭曲指数不断下降，说明这3 个地区的总体扭曲程度呈逐年改善的趋势。而东部的资源配置扭曲指数由2006 年的0.766 下降到2017 年的0.28 且在中间年份有较大幅度下降，说明东部地区的资源扭曲改善效果较为明显；西部地区虽然资源扭曲也得到一定改善但效果没有东部明显；中部地区总体扭曲改善趋势不明显。

图3 2006—2017 年各地区总体扭曲指数

4.1.2 资源错配对各地区总体TFP 的影响

为进一步分析各地区资源错配对TFP 的影响，其生产的TFP 可由估算。由于这里的资本投入是用货币衡量的，并且是未知的，而在数据计算时暂不考虑这个系数。根据式（9）和式（10）测算出存在农业科技财力、人力资源错配农业总体的实际TFP 和不存在农业科技财力资源、农业科技人力资源错配时农业总体的有效 TFP，并计算出实际TFP 和潜在TFP 之间差异。

图4 展示了2006—2017 年，东部、中部、西部地区的实际TFP和有效TFP的变动趋势。由图4可知，中部、东部地区的有效TFP 高于西部地区，东部的实际TFP 显著高于中部、西部地区，东部和西部实际TFP 和有效TFP 的差距较小，中部地区实际TFP和有效TFP 之间的差距较大，说明东部和西部地区之间农业科技人力、财力资源边际产出差异较小，农业科技资源错配程度最小，中部地区农业科技人力、财力资源边际产出差异较大，农业科技资源错配程度最大。中部地区农业科技资源错配现象较为严重的结果与前文分析的中部地区的整体农业科技资源配置扭曲程度最高相一致，因此，其实际TFP和有效TFP 差距最大。3 个地区的实际TFP 和有效TFP 随着时间的变化处于增长的状态，但中部地区的增长趋势较为平稳，西部地区在2006—2008 年有较大的增长，但自2008 年之后就保持较为平稳的状态。原因在于西部地区在2006—2008 年农业科技财力资源扭曲程度在降低导致总体扭曲程度下降，从而TFP 值有较大提升，进一步说明农业科技财力资源错配是导致TFP 变化的主要因素，同时也表明西部地区的扭曲程度得到很大改善。实际TFP 和有效TFP 的差距方面，中部和西部地区保持相同的增长状态，并没有很明显的变化。东部地区的实际TFP和有效TFP 之间的差距在缩小，但是可以看出其差距缩小得并不明显。

图4 2006—2017 年各地区实际TFP 和有效TFP 变动趋势

由公式（10）可以求出各个地区在不同年度的TFP 潜在增长率，从表3 和图5 可以看出这3 个地区的改进空间都较大，其TFP 潜在增长率都大于1，其中中部、西部地区的TFP 潜在增长最大，说明中部地区的改进空间较大，其次是西部地区，最小的是东部地区，说明东部地区和西部地区的改进空间相对较小。就每个地区而言，如果改善农业科技人力、财力资源扭曲程度时，东部地区的TFP 在现有的基础上将会增加0.44～1.23 倍，中部地区的TFP 将会增加1.33～2.26倍，西部地区TFP将会增加1.20～1.52倍。说明即使不考虑技术因素，若资源配置效率达到最优，减少农业科技人力资源和农业科技财力资源扭曲，可以在很大程度上促进各个地区的TFP 水平的提升。从变化趋势来看，虽然有小幅波动，但各地区的TFP 改进空间大致呈现减小趋势。可以看出，东部、中部、西部地区的TFP 潜在收益大小及变化趋势与前文描述的东部、中部、西部地区的资源错配程度大小及变化趋势相一致，即资源错配程度越高的地区TFP 潜在增长值也越大。

表3 2006—2017 年各地区的TFP 潜在增长率

图5 2006—2017 年各地区TFP 潜在增长值

4.2 分行业分析

4.2.1 各行业农业科技人力、财力资源错配系数计算由图6 可以看出，畜牧业和农垦业的农业科技财力资源扭曲程度都大于1，表示畜牧行业和农垦行业的农业科技财力资源成本使用效率较低，农业科技财力资源存在闲置，应及时调整畜牧业和农垦行业的农业科技财力资源配置。种植业的农业科技财力资源扭曲程度在1 附近波动，除在2006—2008年这3 年的农业科技财力资源扭曲程度大于1，其余年份农业科技财力资源扭曲程度均小于1，说明在2006—2008 年这3 年种植业农业科技财力资源配置相对过剩，其余年份农业科技财力资源配置不足。总体来说各行业的资本扭曲程度还是呈改善趋势。

图6 2006—2017 年各行业农业科技财力资源扭曲程度

由图7 可以看出农垦和种植业的农业科技人力资源都是小于1 的，说明农业科技人力资源在种植业和农垦这两个行业中存在严重配置不足的现象，农业科技人力资源扭曲程度种植业大于农垦业，说明种植业中人才更为短缺。原因在于我国农业科技人才队伍不稳定,农业科研工作条件艰苦、待遇低导致农业科技人员流失严重［14］。畜牧业自2006—2012年这几年农业科技人力资源扭曲指数基本为1，说明农业科技人力资源配置较为均衡。但2012—2017 年这5 年就出现了农业科技人力资源存在配置不足现象，说明其自2012 年之后随着科技体制的改革，在定量考核的制度下导致从事农业的科研人员面临较大压力导致畜牧业对人才的吸引力下降，农业科技人力资源在畜牧业间存在流失情况。

图7 2006—2017 年各行业农业科技资源人力扭曲程度

综合考虑农业科技人力资源和农业科技财力资源错配情况，计算了各行业的总体扭曲指数。如图8，农垦行业的总体扭曲指数较大，其次是畜牧业，总体扭曲指数最小的为种植业。由图6 和图8 可以看出各行业的总体扭曲指数和农业科技财力资源扭曲变化趋势一致，说明各行业农业科技财力资源错配是导致各行业总体扭曲指数较大的主要原因。农垦行业的资源配置扭曲从2012 年最低上升到2014 年是最高，自2014 年之后农垦行业的扭曲指数大幅下降，从侧面反映出农垦业在2012—2014 年，中国农业科技资源扭曲的现象有所恶化，自2014 年之后扭曲程度又逐渐被改善。主要原因在于在2014 年之后农垦行业的农业科技财力资源得到较为充分地使用，农业科技财力资源的闲置得到很大程度的改善。但是总体来看农垦行业总体扭曲程度改善效果较为明显，种植业和畜牧业总体扭曲改善趋势不明显。

图8 2006—2017 年各行业总体扭曲程度

4.2.2 各行业资源错配对TFP 影响

图9 给出了2006—2017 年农业中这3 个行业的实际TFP 和有效TFP 的变动趋势，可以看出种植业实际TFP 和有效TFP 之间差距是最小的，其次是畜牧业，农垦行业实际TFP 和有效TFP 之间差距是最大的，说明农垦行业农业科技人力、财力资源的边际产出较大，资源错配程度是最大的。主要是因为农垦行业的农业科技财力资源的扭曲程度较大致使总体扭曲程度较大，导致实际TFP 严重偏离有效TFP。从侧面反映出农业科技财力资源的扭曲是引起实际TFP 偏离有效TFP 的主要原因。3 个行业的实际TFP 和有效TFP 随着时间的变化处于增长的状态，但种植业、畜牧业增长趋势较为平稳，实际TFP 和潜在TFP 也基本稳定的距离。农垦行业在2014 年实际TFP 和潜在TFP 差距最大，进一步说明农垦业科技资源错配处于恶化状态。实际TFP 和有效TFP 的差距方面，种植业和畜牧业保持相同的增长状态，并没有很明显的变化。农垦业的实际TFP 和有效TFP 之间的差距在缩小，但是可以看出其差距缩小的并不明显。

图9 2006—2017 年各行业实际TFP 和有效TFP 变动程度

由公式（2）—（16）可以求出各个行业在不同年度的TFP 潜在增长率。从表4 和图10 可以看出这3 个行业的TFP 潜在增长能力存在较大差异，农垦TFP 增长潜力最大，说明农垦行业的改进空间较大，农垦在2006 年TFP 增长潜力最大为3.34，自2014年之后有所下降，说明农垦行业在2014 年之后扭曲程度得到改善。其次是畜牧业,最小的是种植业，说明畜牧业、种植业农业科技资源错配改进空间相对较小。其差异符合上文中分析的各行业的不同要素的扭曲程度。就每个行业而言，如果消除农业科技人力资源错配和农业科技财力资源错配，则种植业的TFP 在现有的基础上将会增加1.21～1.55 倍，农垦行业的TFP 将会增加2.33～3.34 倍，畜牧行业TFP将会增加1.45～2.60 倍。若资源配置效率达到最优，减少农业科技人力资源和农业科技财力资源扭曲，可以在很大程度上促进各个行业的TFP水平的提升。

表4 2006—2017 年各行业的TFP 潜在增长率

图10 2006—2017 年各行业TFP 潜在增长值

5 结论与启示

本文通过构建错配模型及错配指数，测算了中国农业科技人力资源、农业科技财力资源在中国三大地区和三大行业的错配程度，由农业科技资源错配导致的农业科技人力资源和财力资源扭曲程度以及对农业全要素生产率损失的影响，可以得出以下结论：（1）中国农业的要素配置扭曲是比较严重的，且存在地区之间的差异。从扭曲程度来看，中部和西部地区的农业科技人力、财力资源要素错配程度较为严重，总体来说东部地区的配置效率较高。也说明即使在不考虑技术因素影响的条件下，如果可以有效地消除农业科技人力资源和财力资源要素错配的因素，农业科技产出在不同地区的总量TFP 都可以得到较大的提升，其中中部地区的改进空间最大，最高的可以在2009 年达到2.26 倍，不过也可以看出资源错配随着时间的变化呈现逐年改善趋势。（2）由于各地区农业科技人力和财力资源错配程度的差异导致相同地区不同年度和相同年度不同地区的TFP 不同，所以各年各地区的TFP 增长潜力也较大，其中如果可以有效地消除农业科技人力资源和农业科技财力资源的扭曲，中部地区的TFP 增长潜力在2006—2017 年可以提高1.33～2.26 倍，西部地区的TFP 增长率可以提高1.20～1.52 倍，东部地区在消除资源错配的情况下TFP 可以增长0.44～1.23 倍。（3）农垦行业和畜牧业农业科技财力资源扭曲程度较高，造成资金使用的成本较低，从而导致资金存在闲置，而农业科技财力资源在种植业配置中表现为相对不足。农垦和种植业农业科技人力资源扭曲程度较大，表现为严重的农业科技人力资源配置不足的状况，而畜牧业在2006—2012 年这段时间内农业科技人力资源配置结构还较为均衡，但自2012 年之后农业科技人力资源配置存在扭曲，农业科技人员变少。（4）由于各行业农业科技人力资源和农业科技财力资源的扭曲程度不同,所以各行业的TFP增长能力也存在较大差异，所以有效消除各行业农业科技人力资源与农业科技财力资源错配会使种植业TFP 潜在增长1.21～1.55 倍，畜牧业的TFP 增长率会提高1.45～2.60 倍，农垦行业TFP 会潜在增长2.33～3.34 倍。

根据以上研究，为改善中国农业科技资源错配进而提高全要素增长率可以从以下方面着手：(1)应该重新优化农业科技财力资源的资本存量，提高农业科技财力资源的使用效率，尽可能地使农业科技财力资源得到最大化的使用。加强政府对农业科技资金的管理，优化资金的配置与投入，放宽农业科技财力资源在不同地区的流动性约束，提高农业科技财力资源的利用效率［15］。(2)深化农业科研机构人员管理机制改革，合理分配农业科技人力资源，确保农业科技人力资源快速增长，加快农业科技人力资源在地区、行业间的流动性。充分激发科技人员的潜能，考虑农业科技人员的需求，针对不同科技人员的需求给予不同的物质或精神的奖励，实现人力资源效益配置最大化，从而提高整个农业科研机构的运行效率，提高农业科技成果的转化［16］。(3)优化农业科技财力、人力等资源在各地区间协调配置。根据各地区经济发展的现状制定合适的农业科技人力、财力资源跨地区流动机制，适当侧重经济发展水平略低的地区，鼓励各地区间科技往来，降低各地区农业发展的不平衡性［17］。(4)在注意调控农业科技资源投入数量的同时，还应该明确说明农业科技人力资源和财力资源具体投入比例，根据东部、中部、西部等地区具体的经济增长情况因地制宜，制定出合理的人才引进政策进而合理的配置农业科技人力资源、农业科技财力资源在种植业、畜牧业、农垦行业的人力资本结构、财力分配比例，从而降低农业科技人力和财力资源的错配程度，提高各地区、各行业的TFP 潜在增长力。