主体协同、报酬溢价与农业科技园区创新能力

夏岩磊,韩慧霞,翟 璐

(1.安徽大学 中国三农问题研究中心,安徽 合肥 230601;2.滁州学院 经济与管理学院,安徽 滁州 239012;3.沈阳师范大学 国际商学院,辽宁 沈阳 110037)

一、引言与文献评述

乡村振兴战略规划及2020年“中央一号”文件,均明确提出加强国家农业科技园区建设的战略部署,旨在强化农业科技支撑、补齐成果转化短板。考察农业科技园区的建设现况,存在着示范引领作用不充分、要素集聚与新兴产业优势不明显等瓶颈问题。产生这些问题的原因,是以高端农产品生产、先进农技知识创造以及强劲示范引领等为内涵的“创新能力”有待提升。如果不能强化这种“创新能力”,作为农业创新体系“领头雁”的农业科技园区将无法完成农业高质量发展阶段所应肩负的历史任务。中国农业园区大多呈现政府、企业和高校院所共同合作的协同形态,同时也呈现“多元主体参与、多重利益交织、多种诉求异化”的组织特征。这种特有的形态特征,引致了园区内部主体之间存在利益趋同则协作发展、利益相斥则牵制掣肘的行为关系。一个合理的逻辑是:只有达到一种“激励相容”的动态均衡,保证主体之间的差异化的诉求得到包容性满足,才能趋同避异、长效共赢。基于上述逻辑,本文围绕“主体协同如何影响园区创新能力”“激励相容的动态均衡通过何种作用机制得以表达”“作用机制的发挥需要何种前提条件得以实现”等三个问题展开研究。

设立“国家农业科技园区”,是中国政府于21世纪初为实现农业发展的阶段性目标而采取的政策干预行为。与西方国家的个体农场,或以个体经营为主体的农业观光园、生态农业园等不同,中国农业科技园区具有典型的强制性制度变迁特征,不仅关注经济效益,更加关注以政府为主导的外部效益。基于国内外园区的运行差异,国外对于农业园区发展的相关研究仅能从技术方法上提供借鉴,而在多元化主体如何协同共生、经济与社会效益如何相容等问题上,鲜有涉及。进一步地,考察当前关于农业园区创新能力问题的研究成果,国内外学者主要是在“投入—产出”框架下选取特定统计方法进行绩效评价体系构建,并在此基础上对典型园区进行创新水平评估。从基于统计方法的评价体系构建研究来看,Frans运用社会网络分析法对农业园区推广体系及评估效果进行了探究[1]。国内学者周华强等则分别采用网络分析、因子分析等统计方法构建了国内农业园区评价体系[2]。从选取典型园区进行绩效评价研究来看,Poonjan、Hobbs等将智能化与专业分工纳入评价体系对美国、伊朗和尼日利亚等国家的农业园区生产效率及创新绩效进行了效果评价[3-4];借鉴相应计量与统计方法,国内学者雷玲、谢玲红、夏岩磊等分别针对陕西域内、京津冀域内和长三角域内的国家农业科技园区进行了绩效评估[5-7]。

已有研究虽为评价“创新绩效”提供了丰富的知识积累,但绩效仅是行为的结果,该结果的“优劣”受到园区创新能力高低的直接影响:创新能力高的园区,经过合理的要素投入、顺畅的运行机制和高效的管理方式,将会产生较好的创新绩效。因此,评价绩效是园区创新发展的“下游”问题,其“上游”问题应是理清创新能力的形成机理和实现条件,但已有文献尚未对此提供阐释[8]。

首先,现有文献没有触及到影响园区创新能力的核心因素,忽视了多元“主体协同”对提升创新能力的核心作用。园区创新动力的凝结不是简单的“要素投入—产品产出”的生产过程,物质生产要素必须依托于要素使用的“主体”才能发挥功效。如果仅靠物质资源的大量堆积,忽视主体能动性等深层因素,园区发展的质量与层次将停滞于传统发展模式,无法实现与现代农业接轨。少数研究已经关注到能力提升的深层因素问题,如从要素异质性视角将园区生产要素划分为传统要素和创新要素并考察其对创新能力的贡献率、从空间格局演变视角分析园区要素与技术的集聚和扩散能力等,但这些研究的贡献仍然停留在物质形态的生产要素层面[9-10]。

其次,现有文献“黑箱化”了园区创新能力的形成机制,忽视了目标趋同框架内的“诉求异化”需通过“激励相容”方式加以调节。主体目标趋同性与利益诉求差异性并存的现实,决定着主体协同程度的提高需要以满足各自利益、实现均衡回报为“激励”,激励效果的实现需要一种“价值载体”来保障[11]。相较于传统劳动密集型农产品,更具利益回报能力的资本或技术密集型农产品是最为契合的“价值载体”。资本(技术)是园区高质量生产过程中的关键要素,若能实现该要素的相对报酬溢价,将有助于生产供给和价格实现。因此,“报酬溢价”将在“主体协同”促进创新能力提升的过程中发挥传导作用,但当前对要素密集度或报酬溢价的讨论大多关注的是工业制成品,将其引入农业园区研究的文献尚不多见。

最后,现有文献未能对园区创新能力的形成机制进行理论分析,也就无法更加深入地讨论促成能力形成机制的作用条件与实现前提等延伸性问题。以“报酬溢价”为传导,既要验证中介机制的存在性,也要明确机制发挥作用的前提性。要素报酬的相对变化,与生产过程中的要素投入量的相对变化密切相关。多种要素投入条件下,“边际生产力递减”规律将引申出异质性要素投入比例的合理区间问题,进而为要素报酬溢价的发生形成“门槛”条件。对上述延伸性问题的探讨,有助于进一步拓展研究内容的深度。

综上所述,基于园区创新能力提升的深层因素、作用机制等方面的研究成果较为稀缺的现实,本文借助双层嵌套的迪克西特—斯蒂格利茨模型(Dixit-Stiglitz Model)讨论主体协同程度对园区创新能力的影响效应,利用中介效应模型揭示资本与劳动的“报酬溢价”在能力形成过程中的传导作用,运用门槛估计模型给出“报酬溢价”的发生条件与作用区间。相应的研究过程与结论,能为完善现有成果提供两个方面的边际贡献:一是拓展分析视角,将集中于“下游”绩效评价的关注点转向“上游”的能力形成过程,拓展研究深度;二是突破研究范式,将基于统计方法进行的“相关”检验转向运用计量方法进行的“因果”验证,为政府职能部门制定园区创新发展政策提供支持。

二、理论分析与研究假说

多元主体协同过程,既是政府、企业、高校或科技机构依托各自优势进行要素集聚和成果转化的过程,同时也是能力形成机制作用下的能力产出过程,可以借助内生经济增长及生产函数模型进行理论推演。借鉴赵景等修正并构建的四要素双层嵌套生产函数模型,将技能溢价转换为报酬溢价并引入模型,构建包含主体型要素Ct和生产型要素(劳动Lt和资本Kt)的修正模型,分析主体协同、报酬溢价及其与园区创新能力之间的关系[12]。

(一)多元主体协同与要素报酬溢价的关系

为简化分析,假定要素替代弹性不变,生产函数符合CES函数形式;报酬溢价由技术进步类型体现,技术进步类型区分为主体增强型Act、资本增强型Akt和劳动增强型Alt,生产函数形式如下:

Y={θ(ActCt)σ+(1-θ)[δ(AktKt)ρ+(1-δ)(AltLt)ρ]σ/ρ}1/σ

(1)

其中,θ和δ是要素密集度在主体要素和生产要素之间的分配比例,体现为两类要素变量的系数;主体要素与生产要素的替代弹性为E1=1/(1-σ),资本与劳动的替代弹性为E2=1/(1-ρ),仅当σ、ρ均小于1时成立。由嵌套D-S模型可知,技术进步类型的差异由不同要素之间的边际生产力差异所反映,而要素边际生产力和运用该要素所生产的产品的市场价格,又反映出要素名义报酬,因此主体要素、生产要素及其报酬溢价之间,通过边际产出的变化得到联系,并可以根据式(1)的推导进行展现:

暂令生产类要素的C-D函数表达式为Mt,则式(1)转化为式(2):

(2)

两大类生产要素的边际生产力RE表达式为:

(3)

(4)

(5)

将式(4)与式(5)进行比值,得到农产品生产过程中的资本与劳动两种生产类要素在剔除价格后的实际报酬比率,即为“报酬溢价”RA的表达式:

对该表达式进行对数处理,将“报酬溢价”分解为可以进行计量处理的数理方程式:

(6)

依据式(6),要素报酬溢价受到技术进步和要素密集度的影响。由于要素密集度可以根据生产过程中的要素投入情况来进行刻画,因此仅需对技术进步类型进行探讨,理清“报酬溢价”的形成过程。借鉴国际贸易过程中由于劳动力异质性所引起的技能溢价等问题的研究结论,科技研发投入、技能回报、进出口依存度、外商直接投资等因素在熟练劳动力和非熟练劳动力的报酬溢价形成方面存在显著影响。将上述因素进行变量化处理,一方面是基于封闭系统的视角,各类型社会投资SV成为园区研发的重要来源,技术收入TI是研发成果价值的主要体现;另一方面是基于开放系统的视角,信息共享IN为园区降低了外界交易成本,出口创收EI体现了技术进步的国家市场外溢价值。将社会投资、技术收入、信息共享和出口创收纳入技术进步的影响因素集合,将得到技术函数表达式[13]。

(7)

对技术函数式(7)进行对数处理,分别得到主体类要素和生产类要素的对数技术函数表达式:

lnAKt=τ0KlnCt+τ1KlnSVt+τ2KlnTIt+τ3KlnINt+τ4KlnEIt

lnALt=τ0LlnCt+τ1LlnSVt+τ2LlnTIt+τ3LlnINt+τ4LlnEIt

据此构造方程式(6)中的技术进步比(AKt/ALt)的对数表达式:

(8)

将式(8)代入式(6),整理后得到:

(9)

式(9)中的变量系数为:α0=ln(δ/1-δ);α1=ρ(τ0K-τ0L),α2=ρ(τ1K-τ1L),…,α5=ρ(τ4K-τ4L),α6=(ρ-1)。

通过简化可以看到,要素报酬溢价受到多元主体协同程度、社会投资状况、技术收入状况、信息共享程度以及出口创汇水平的影响。在这种影响过程中,多元主体协同程度是主要因素,一方面是由于多元主体协同程度的不断加深,需要通过价值回报率较高的创新产品来保障,而以资本或技术密集为特征的高附加值农产品是提供这种保障的重要基础和载体;另一方面,各类物质生产要素均需要主体来盘活利用,主体协同程度的提升将直接提高全要素生产率和丰裕要素的报酬率,进而提升农业科技园区丰裕要素(资本或技术)的报酬溢价。根据增长理论模型进行的上述推演,提出研究假说1。

假说1:多元主体的协同程度对要素报酬溢价产生显著影响;伴随协同程度提升,对以资本(技术)密集投入为特征的高附加值载体的需求增强,要素报酬溢价程度也将增强。

(二)报酬溢价在主体协同提升园区创新能力进程中的作用

主体协同合作程度的加深,不仅从经济行为上提高全要素生产率,直接产生“经济效果”,而且以要素“报酬溢价”为传导,辐射周边产业升级、带动农户创新创业,间接产生“带动效果”。“报酬溢价”将改变资源配置结构,有效促进城乡要素流动和一二三产业深度融合。

首先,“报酬溢价”能够有效吸引社会资本投入、缩减城乡劳动报酬差距并顺畅要素流动机制,为提升创新能力的进程提供要素支持。主体协同引发的要素报酬溢价,是在提高全要素报酬基础上的“相对溢价”,并不是以劳动力报酬下降为代价换来资本(或技术)要素的单一报酬提高。从实践反馈的统计数据考察,2013年至2017年全国农业科技园区劳动力要素的平均收入和劳动生产率均逐年提高。因此,这种报酬全面提升基础上的“相对溢价”,一方面通过提高资本(技术)要素的报酬,吸引社会资本和创新人才进入农业农村;另一方面通过提高农村劳动报酬水平,缩减城乡劳动力报酬差距,吸引劳动力回流就业和返乡创业,激发乡村发展活力与新动能。

其次,“报酬溢价”能够激活从知识创造研发到成果扩散的产业发展全链条,为提升创新能力找到“发力点”。园区内多元主体协同合作,本质是将每个主体在领域内的资源优势进行重新整合,激发要素活力。但要素活力需通过相应产业的发展活力来体现,失去了产业基础,要素使用将无的放矢。因此,以知识、技术和资本形态的R&D为代表的创新性要素,将通过“报酬溢价”机制向农业科技园区汇聚、研发转化农业科技成果。基于“报酬溢价”在创新能力提升过程中的作用分析,提出研究假说2。

假说2:多元主体协同显著促进园区创新能力提升,要素“报酬溢价”发挥显著中介效应。

三、模型、变量与数据来源

(一)模型构建

为验证多元主体的协同程度对农业科技园区创新能力的影响,依据理论模型对影响因素、作用机制的分析推演,构建包含多元主体协同程度及要素报酬溢价等变量的实证分析模型:

lnLEit=β0+β1lnCit+βi∑lnXit+eit

(10)

(11)

lnLEit=γ0+γ1lnCit+γ2lnRAit+γi∑lnXit+εit

(12)

式(10)验证多元主体协同程度对园区创新能力的影响。式(11)依据式(9)进行计量模型转化,验证多元主体协同程度与要素报酬溢价之间的关系,既是对研究假说1进行的实证检验,同时也为验证并测度中介作用机制及效应类型提供基础。式(12)是将被解释变量、主要解释变量和中介变量共同纳入回归方程,验证两类变量与被解释变量之间的关系,检验和测度“报酬溢价”的中介效应。在β1显著的前提下,若α1和γ2同时显著,则当γ1显著时,存在不完全中介效应;当γ1不显著时,存在完全中介效应。令总效应为β1,则直接效应为γ1,间接效应值为α1×γ2,三者关系为β1=γ1+α1×γ2。e、μ和ε均为随机干扰项,服从N(0,σ2In)。

(二)变量及测算

1.被解释变量为园区创新能力LE

大多文献直接采用研究对象获得的“发明专利”数量作为“创新能力”的代表,但专利等知识产权如果没有进行应用转化,“发明数量越多就越具有创新能力”这一结论就失去可信性。已有部分学者采用构造指标来代替“创新能力”,如“创新强度”指标[14]。相对于工业园区而言,这种利用“R&D经费与园区生产总值”或“发明专利数量与研发人员数量”的比值构造的指标,并不适用于受到根植性因素影响较大的农业园区。考虑到园区作为独立经济系统具备“投入产出”特征,本文使用基于多投入、多产出的数据包络分析测算“园区创新效率”,并以此作为“园区创新能力”的替代。

令园区运行系统包括创新要素投入和创新成果产出等两个决策单元,每个决策单元的创新要素输入变量为IN、协同成果输出变量为OUT;权重系数为向量ρ和θ,效率评价指数可以表示为:

对该指数进行最优化处理,利用如下线性规划测算园区创新效率:

依据农业科技园区投入产出现实状况,表1了列示了创新效率评价指标。各指标的权重系数估计及创新效率的测算,利用软件DEAP2.1输出。

表1 农业科技园区创新效率评价体系

2.主要解释变量为主体协同度C

借鉴已有研究对生态补偿多元责任主体的协同效应测度、知识嵌入与合作网络的协同效应测度等研究方法[15],利用系统有序度指数构建协同程度的测算指标,并以此作为“多元主体协同度”的替代。

令集合Sij代表多元主体构成的运行系统(包含政府、企业和科研机构等三个主体子系统),定义Xij为每个子系统中的“序参量分量”(i=1,2,3;j=1,2,…,m),并根据这些分量对系统有序度的作用方向进行“正向”和“逆向”区分。基于上述定义的“序参量分量”归一化处理为:

对各分量进行加权计算,得到单一子系统Si的有序度指标如下:

由上述处理可知,Γ值越大,表明子系统有序程度越强。γ为指标权重,利用熵值法进行测度。为进一步消除不同子系统之间的差异对系统整体协同度的影响,利用三个子系统中的“序参量分量”的总极差δ进行标准化处理,最终得到主体协同度表达式:

依据三类主体的功能作用和资源特征,将政府、农业企业及科研机构等三个子系统的协同度测算指标列于表2。

表2 主体协同度测算指标

3.其他变量

包括报酬溢价RA,以及式(6)至(12)中的控制变量Xit和Fit。其中:

(1)“报酬溢价”RA主要是指资本(技术)报酬与劳动力报酬的比值。资本(技术)报酬利用园区资本利润率赋值,传统劳动力的报酬利用园区农户就业平均工资率赋值。

(2)向量Xit主要包括园区研发平台RB、研发设施RF、研发规模RS等。其中,RB利用园区拥有的省级以上研发中心数赋值,RF利用园区用于物化资本量(科学实验的大型仪器设施数)赋值,RS利用研发R&D投入赋值。

(3)向量Fit包含社会投资SV、技术收入TI、信息共享IN和出口创汇水平EI,分别利用园区相应的社会投资额、技术收入额、信息化建设投入额及出口创汇额赋值。

(三)数据来源

依据国家科技部历年《中国科学技术发展报告》《国家农业科技园区创新能力评价报告2015》《国家重点园区创新监测报告2016》《国家农业科技园区创新能力评价报告2016—2017》等公开发布的国家农业科技园区数据,以及2018—2019年度相关国家农业科技园区网站公布的指标数据,构建106个国家级农业科技园区2015—2019年平衡面板数据集。表3给出了各变量经测算和处理后的描述性统计。

表3 变量说明与统计性描述

四、实证分析与机制验证

(一)基准回归

首先,利用OLS估计进行多元主体协同程度对农业科技园区创新能力影响的逐步回归分析,并以此作为基准回归分析结果,见表4。

表4 主体协同程度影响创新能力的基准回归结果

第一,对基准回归结果所提供的主要解释变量对被解释变量的影响效应进行考察。“主体协同程度”对“创新能力”的单一影响在1%水平下显著为正,逐步加入能够影响园区创新能力的其他变量,主要解释变量仍然保持在1%水平下显著,系数估计值比较接近。模型拟合度较好,调整的R平方值均在0.8以上;从F值及其显著性考察,模型稳健性较好。该结果初步表明,主体协同程度与园区创新能力之间存在显著的相关性,伴随主体协同程度的加深,创新能力变量在统计上表现出正向提升。

第二,对其他解释变量的估计结果进行考察。高级别研发平台RB的数量在1%水平下显著正向促进园区创新能力,研发投入的数量RD增加虽然能够促进园区创新能力,但是效果不显著。需要注意的是:大型科研设施投入RF变量的估计系数为负,与预期理论分析不一致。以物化资本存在的科学研究设施是农业科技人才进行智力投入和知识创造的重要辅助,应对被解释变量产生正向影响而不是抑制作用,因此,必然存在一个促使物化资本发挥要素效率的前提。对该“前提”的讨论将涉及“报酬溢价”机制的实现条件,本文第五部分将做出解释。

第三,因果识别。采用倾向得分匹配的方式进行再估计,同时将主体参与过程中可能出现的自选择行为和样本偏差内生性问题一并进行处理。将主体协同程度低于1的园区定义为对照组,匹配后变量数据的标准偏差收缩范围为[77.6,98.3],T检验P值范围为[0.670,0.952],全部不拒绝“处理组与对照组无显著差异”的原假设;标准偏差变动范围为[0.6,10.3],基本满足平行性假定,整体匹配效果良好。

基于稳健性的要求,给出了4种不同匹配方法下的平均处理效应估计结果。平均处理效应(ATT)数值大小差异不大,且均在5%水平下显著,表明在有效规避内生性解释变量问题的前提下,主要解释变量与被解释变量间显著存在因果关系,估计结果不受方法的差异而改变。

(二)稳健性检验

为保证整体估计结果的稳健性,本文采取更换参数估计方法、改变被解释变量测度方法、扩展解释变量等方式进行稳健性检验,结果见表5。

表5 稳健性检验结果

1.改变被解释变量赋值方式和参数估计方法

采用发明专利数量与研发人员数量的比值来构造农业科技园区“创新强度”指标,利用该指标重新对被解释变量“创新能力”进行赋值并进行参数估计,豪斯曼检验给出了接受使用随机效应模型进行参数估计的判断。结果表明,更新内涵与测度方法之后的“创新能力”,仍然显著地受到主体协同程度的正向影响,估计结果不受方法差异的影响。

2.扩展解释变量范围

园区创新能力提升,依托于创新主体的要素持续投入与逐步积累。当期“创新能力”的表现可能与前期积淀存在关联。没有纳入前期影响而进行的参数估计,极大可能出现“遗漏变量”所引致的内生性问题。因此,将主要解释变量滞后项引入模型,重新进行面板数据的回归估计。将解释变量的滞后变量引入模型后,估计值和显著性均有所降低,表明主体协同程度影响园区创新能力过程具有连贯性,参数估计结果不受解释变量指标选取差异的影响。

(三)异质性分析

1.主导类型异质性

园区主导类型不同,创新发展的动力与目标就存在差异。将虚拟变量TYPE与主要解释变量的交叉乘积项代入模型,交叉项1在5%水平下显著为正,表明政府主导将正向显著提升主体协同程度,在促进园区创新能力提升中更具优势。交叉项2符号为正号但不显著,表明企业主导在提升主体协同程度过程中有作用但不明显。产生这一现象的原因,主要是政府在园区建设中追求社会公益目标的特征显著,经济利益不是首要目标,从而在一定程度上承担了其他主体的内部投入成本和外部交易成本,处于其他主体最为信任并依赖的地位。

2.政策扶持程度异质性

政策扶持是推动农业科技园区成为创新“增长极”的重要因素之一。将虚拟变量POLI与主要解释变量的交叉乘积项代入模型,交叉项符号为正号但不显著,表明与其他园区相比,处于国家全面创新改革试验区的农业园区在创新能力提升过程中并没有显著优势。产生这一现象的原因,是当前各省份鼓励创新政策覆盖面较广、因地制宜性较强,园区结合自身发展优势开展创新活动的基础均较好,从而在国家扶持层面没有显著差异。

3.空间区位异质性

东部、中部和西部的发展程度非均衡可能引起域内农业科技园区发展水平差异,从而进一步影响其创新能力的提升空间。将虚拟变量GEOG与主要解释变量的交叉乘积项代入模型,交叉项符号为正号但不显著,表明东部地区的农业科技园区在主体协同促进能力提升的过程中,与中、西部园区之间没有显著差别。产生这一现象的原因,是农业科技园区基于地域特色展开的创新活动具有强烈的根植性特征,削弱了区域间经济发展差异的负面影响。

4.所在城市等级异质性

处于省会城市、直辖市或单列市的农业科技园区,在资源汇聚、报酬提升等方面相较于处在其他普通城市的园区更具优势。将虚拟变量CITC与主要解释变量的交叉乘积项代入模型,交叉项符号为正号并在1%显著,表明处于省会城市、直辖市等重点城市的农业科技园区,主体协同程度与处于普通城市的园区相比更加深化,促进能力提升的作用更加显著。

(四)中介机制的存在性验证与类型判定

为验证“报酬溢价”在主体协同合作促进园区创新能力提升过程中的中介机制与效应程度,根据计量方程式(10)至(12),采用逐步回归的方式进行检验。为保证中介效应稳健性,降低样本量及其分布形态对检验结果的影响,借助BOOTSTRAP法进行再检验。因BOOTSTRAP法可以放松对样本量及正态分布的要求,通过重复抽样检验得到乘积项95%置信区间为不包含0的[0.010,0.202],表明中介效应显著。

从检验结果来看,主要解释变量“主体协同程度”的系数估计值为0.604且在1%水平下显著,表明变量之间存在总效应;主要解释变量对中介变量的影响系数估计值为0.473,且在5%水平下显著;将主要解释变量与中介变量同时纳入回归方程,得到主要解释变量和中介变量的系数估计值分别为0.551和0.112,且分别在1%和5%水平下显著。回归的三个过程方程的F值或Wald卡方检验估计量,均通过显著性检验,表明模型总体稳健。

实证结果验证了“报酬溢价”作为中介变量的机制存在性,其类型属于不完全中介效应,其中直接效应约为0.551,间接效应约为0.052,总效应约为0.603;间接效应与直接效应的比率约为9.43%,中介效应占总效应的比重约为8.62%。

上述实证分析结果验证了研究假说1和假说2。主体协同程度对要素报酬溢价产生显著正向影响,其促进创新能力提升的过程将通过“报酬溢价”为传导机制来完成,“报酬溢价”的不完全中介效应显著。

五、“报酬溢价”的作用条件分析

根据基准回归结果,影响园区创新能力的重要因素——科研设施投入变量的估计系数为负,与理论分析的预期结果不一致。深入考察科研设施投入的性质,将引申出一个亟需探究的问题:作为传导因素的“报酬溢价”,保证其发生作用的前提条件是什么?

第一,“科研设施”等物化资本的投入过程具有特殊性,即以“台套设备”为单位,一次性的购置成本较大、后期维护性投入较小,等同于生产过程中的“不变要素”。这种不变要素的出现,形式上导致以研发人才为代表的人力资本要素成为“可变要素”。由于物化资本和人力资本的共同投入,无法避开“边际报酬递减”规律的作用,从而随着人力资本要素数量的不断增加,物化资本对创新能力的促进效力不断降低,直至产生抑制效应。这就解释了基准回归结果中,不施加其他条件的状态下,以物化资本形态存在的“科研设施投入”变量系数为负的原因。

第二,推动主体协同的动力是差异化诉求的包容性满足,路径是将差异化的利益需求转化为对高附加值商品的价值需求。价值需求的前提是商品生产,商品生产的条件是要素投入,要素投入比例的变化将引起要素报酬的相对变化。根据竞争性要素市场的要素使用原则,同一商品中所凝结的资本与劳动的报酬比值,等同于要素边际生产率的比值。因此,维持报酬溢价处于提升阶段,就是防止要素投入比例失衡、规避抑制效应。

最后,防止比例失衡、规避抑制效应,需要确定两类要素的合理投入比例。“边际报酬递减”规律决定了要素投入比例存在“合理区间”,从而“报酬溢价”若想维持于提升阶段,也相应存在一个“临界区间”。该“临界区间”即为报酬溢价发挥传导机制的前提条件:当且仅当人力资本投入量达到一定程度后,物化资本的功效才能“显现”;当人力资本投入量“跨过”某个临界点并继续追加时,物化资本的生产能力将降低,人力资本投入的程度成为物化资本发挥效力的“门槛”。

为验证物化资本投入过程中可能存在的门限效应,以科研设施作为主要解释变量、以研发人员数量TM为门限变量进行回归,估计门限个数。表6给出了门限回归检验结果,存在双门槛效应与理论分析结果一致。

表6 “物化资本”影响创新能力的门限效应检验

根据表6的估计结果,构建如下双门限模型进行门限效应检验:

LEit=β0+β1Cit+β2RBit+β3RSit+α1RSit×I(TM≤δ1)+α2RSit×I(δ1

α3RSit×I(TM>δ3)+μit

检验结果表明,双门限估计值以及在此基础上划分的三个区间范围,分别为TM≤72、72

图1 双门限估计及LR检验统计量

根据不同门限区间的回归结果:在第一区间和第三区间的系数估计值较小、为负且不显著(P值分别为0.951和0.390),但在第二区间内,门限回归的系数估计值在1%显著性水平下通过检验(P值为0.003),从而第二区间是要素投入比例的合理区间。该分析结果明确了“报酬溢价”发挥中介机制的实现条件:物化资本作为生产要素必须同人力资本要素相结合才能发挥效力,多要素联合投入仍然遵循“边际报酬递减”规律,从而要素投入比例必须调整到合理区间才能生成合理的要素报酬比例,发挥传导机制。

六、结论与启示

本文构建双层嵌套Dixit-Stiglitz生产函数模型,利用2015—2019年度106个国家农业科技园区的平衡面板数据,考察“主体协同”对创新能力的影响;以资本与劳动的要素“报酬溢价”为中介变量,阐释了“主体协同”促进创新能力提升过程的传导机制;对机制发生条件与作用区间进行了门限估计。本文得到如下结论:

第一,主体协同程度对农业科技园区创新能力产生正向显著影响,主体协同程度越深化,园区创新能力水平的提升效果越明显。在创新能力提升的过程中,存在园区主导类型、政策扶持程度、区位差异和所在城市等级等异质性。

第二,在多元主体协同促进创新能力的提升过程中,存在着以要素“报酬溢价”为媒介的传导机制,存在“不完全中介效应”,其占总效应的比重为8.62%。

第三,物化资本要素效力的发挥存在着“双门限效应”,成为要素报酬溢价发挥中介作用的前提条件。物化资本与人力资本必须相结合以及多要素投入状态下的边际报酬递减规律,是产生门限效应的两个主要原因。

基于上述研究过程及结论,本文对提升农业科技园区创新能力提出如下政策建议:

一是厘清参与园区创新发展的多元化主体的利益诉求,以激励相容促进目标趋同,提高合作层次、深化主体协同深度。“多元主体参与、多重利益交织”的园区特征,揭示了目标趋同性与利益差异性并存的现实。只有理清政府、企业、高校院所及农户各自的目标诉求,才能找到包容并实现多方利益的措施“集合”,通过实施“组合拳”来驱动各个主体的能动性,进而达到实现园区创新发展的目的。在多方主体基于参与园区建设的共性目标基础上,一方面是重点围绕高科技含量农产品研发、高水平生产技术改造更新等领域进行协同创新,培育园区高质量发展的源动力;另一方面是打造具备差异化和内源性的竞争优势,依托资源禀赋异质性培育特色价值载体,挖掘主导优势、区位优势和政策优势,保证主体协同程度的不断加深。

二是理顺要素分配机制,提高创新性质要素的报酬率,以“报酬溢价”促进主体协同、以主体协同促进能力提升。首先应通过提高创新性质要素的报酬水平,促使园区成为创新人才的汇集地、创新产业的集聚地和新兴技术的发源地;其次,应着力延伸价值链条,增强高档次的农产品生产加工能力,做大能够体现多元主体共同目标的“利益蛋糕”;最后,通过大数据技术、电子商务平台等现代化的市场分析手段和营销方式,精准识别产品消费群体、高效快速实现产品价值,将收益回报反馈于多方主体,形成正向、积极的激励循环,达到深化主体之间的紧密合作程度和诉求趋同程度的目标。

三是优化要素资源配置,科学调控人力资本要素与物质资本要素的投入比例,在合理的生产区间进行投入产出,保障要素报酬溢价作用的发挥。农业科技园区的发展定位和功能目标,决定了以农业科技人才为核心的人力资本要素,在创新能力的提升过程中起到最为关键的作用。资金、土地以及其他汇集在园区中的资源要素,均需经过人力资本要素的运用、盘活。一方面应遵循生产规律,依据园区所处发展阶段的固有特征,理顺生产力与生产关系、人力资本与物质资本之间的主导与协同关系,激发要素能动性;另一方面应遵循统计规律、科学决策,将园区物质产品生产的投入产出区间调整到最为优化的状态。通过生产调整和合理决策,能够促使高质量农产品等“价值载体”的生产过程更为顺畅,进而为“要素报酬溢价”在创新能力提升过程中发挥中介机制提供保障。