数字乡村建设能否缓解农业资源要素错配？

陈中伟，张雪艳

（郑州航空工业管理学院 经济学院，河南 郑州 450046）

一、引言与文献综述

《中共中央、国务院关于加快建设全国统一大市场的意见》指出，要强化发展数据要素市场，畅通传统资源要素在更大范围内流动，为改善要素错配、建设高标准要素市场体系夯实基础。长期以来，中国农村市场化改革存在典型的“非对称性”特征，即要素市场化改革进程严重滞后于农产品市场，农业资源在城乡之间、区域之间及部门行业之间均存在着较为严重的要素配置扭曲现象。朱喜等［1］指出，如果能消除农业资本、劳动力和土地等生产要素配置扭曲，农业全要素生产率水平还能提高20%以上。因此，在农村新一轮科技革命机遇时期，要最大限度发挥数字乡村建设整合效应，优化农业资源要素配置结构，摆脱农村附庸城市发展的传统要素配置思路，缓解农业资源要素在各地区、各部门重组产生的碰撞与冲突，促进乡村振兴与城乡统筹协同发展。

古典经济学理论认为，在完全竞争的市场环境中，所有资源要素在市场机制的作用下，在各地区间畅通流动，可以实现要素有效配置。围绕要素配置这一议题，学界展开丰富的讨论，已有文献以要素错配为研究对象，对其形成的原因、造成的影响及如何改善进行较为深入的研究。（1）关于要素错配形成的原因。学界主要有以下两种解释，一种是由市场不完善导致出现的“内生性配置扭曲”，主要体现为要素市场分割导致资源要素配置偏离其最优均衡状态［2］。陈国军等［3］指出在城市“虹吸效应”作用下，农村较弱的吸引力无法留存资源要素，导致农业生产资源进一步缺乏。另一种则主要是由要素市场以外的因素造成，如无效的制度安排、不合理的政府干预等均会影响要素配置比例，导致资源要素出现引致性错配［4］。周慧等［5］研究发现，“城市偏向”发展政策虽然能够带动城市和工业部门优先快速发展，但其带来的城乡分割和经济差距也是要素配置错位的关键原因。（2）针对要素错配造成的影响。袁志刚等［6］研究得出中国劳动力配置扭曲能够致使整体经济产出效率损失20%。除此之外，劳动力错配会进一步拉大收入分配差距，使经济发展呈现恶性循环［7］。也有学者指出，当前中国农村要素市场依然存在资产资源盘活不够、要素跨乡和跨域流通不畅等情况，如果能够促进劳动力和资本的流动，有效改善二者在城乡与区域间的错配，中国总量生产率水平能够提高51%以上［8］。上述研究表明，要素配置出现扭曲的原因是多元的，但由要素错配造成的一系列影响均会抑制中国整体经济发展水平的提升。（3）关于如何改善要素错配，这是资源要素配置研究中亟需解决的一个问题。在封闭的市场环境下，可以通过优化一国劳动力与资本的流动来改善要素配置［9］。在开放的经济发展中，可以通过加入国际市场调整一国经济体对外投资来实现要素配置改善［10］。诚然，在数字技术革命阶段，也可以结合新时代经济发展产物，进行改善要素配置状况［11］。周慧等［5］基于资源错配的视角，证明数字经济能够缩小城乡发展差距。同时，也有学者研究发现，互联网对要素错配的改善存在门槛效应，只有当互联网普及到一定程度，才能降低劳动力错配水平［12］。可以发现，现有研究关于数字经济发展对农业资源要素错配的影响尚无定论。以上文献在考察要素错配时主要以劳动力、资本和土地错配为主，这三类资源要素也是我国农业传统生产经营过程中最典型的生产要素。因此，本文结合数据要素的潜能与价值，探讨数字经济融入乡村能否对农业劳动力、资本和土地三类资源要素的配置带来积极影响，为乡村资源要素配置效率提升和要素市场化改革建言献策。

梳理已有文献发现，探索农业要素错配的优化路径，是农村要素市场改革的必然选择。虽然，现阶段的相关文献并未对数字乡村建设和农业资源要素错配之间的影响进行直接探讨，但能为本文提供研究思路的借鉴与启发。鉴于此，本文着重分析数字乡村建设对三类农业资源要素错配的缓解作用，并使用2010—2020年中国31个省（市、自治区）的面板数据进行实证检验。

二、理论分析与研究假说

农业资源要素错配是农村经济发展受阻的关键原因，缓解要素错配、提高农业要素市场化水平是实施乡村振兴战略的重要引擎。有学者指出，数字化对要素配置效率的影响可以分为渗透、替代和协同3 个阶段［13］，在数字乡村发展过程中亦是如此，渗透阶段是指数据要素初步融入乡村，带动资源要素在城乡间流动；替代阶段是指数据要素对传统要素的改造，提升传统要素利用效率；协同阶段是指产业数字化与数字产业化协同演进，共同提升要素配置效率。因此，数字乡村建设缓解农业资源要素错配的方式主要体现在破解要素城乡双向流动藩篱、激发传统要素生产活力和重构乡村产业结构体系3 个方面。

数字乡村建设可以破解要素城乡双向流动藩篱，降低要素错配程度。农村基础设施陈旧、交通不便、产业单一等传统问题导致无法吸引职业技能水平较高的劳动力和资本等要素向农业领域回流，只呈现要素单向流入城镇［14］。同时，职业技能水平较低的农村劳动力在城镇会遭遇市场制度分割、结构性就业困境等问题，非农就业转移后无法真正融入城镇，长期兼业经营农地导致农地生产效率不高［15］。数字乡村建设通过对农村基础设施改造、数据要素融入、产业数字化转型及乡村治理等途径，有效促进城乡融合、提升农村劳动力数字素养、完善农业全产业链升级，带动农村经济倍增式繁荣，逐步形成产业数字化与数字化产业互动发展态势［16］。同时，数字乡村建设可以带动大众创业、万众创新发展，提供大量就业岗位和创业机会，吸引劳动力和资本回流，提高劳动力和资本市场配置水平［17］。并且，数字乡村建设能够深化农村实体经济与虚拟经济融合，通过突破劳动力就业时空限制和提高资本供需匹配度，使劳动力工作范围和资本投资形式更加灵活多样，加速劳动力和资本跨区域整合效力［18］。基于此，提出如下研究假说：

H1：数字乡村建设可以促进劳动力在城乡之间双向流动，缓解劳动力错配；

H2：数字乡村建设能够提高资本在城乡间供需匹配度，提升资本配置效率。

数字乡村建设能够激发传统要素生产活力，提高农业要素匹配效率。我国农业长期以小农户分散传统式经营为主，传统要素参与农业生产以经营主体个体经验为依据，要素投入和组合易陷入路径依赖，从而出现活力不足、匹配效率不高等现象［18］。而数据要素与传统要素融合，有利于数字技术在农业产前、产中和产后相关领域得到推广应用，对农业传统要素产生知识和技术溢出［19］。数字乡村建设可以通过改善农村就业环境和投资环境诱致更多的劳动力、资本要素回流，进而优化农地经营方式，进一步释放职业技能水平较高的农村劳动力。同时，职业技能水平较高的农村劳动力更易在城镇非农就业中获得稳定岗位，也更倾向于流转出农地经营权或接受全托管服务，提高土地要素配置效率［20］。此外，数字技术在农业产前、产中和产后相关领域得到推广应用，产前信息化社会化服务、产中信息化技术服务和质量信息追溯系统、产后平台化销售和智慧物流，能够打破农业经营主体的惯性经营思维，扩展传统农业要素获利空间，形成因逐利而增强活力的状况，进而提升土地要素生产活力和利用效率。基于此，提出如下研究假说：

H3：数字乡村建设可以激发传统要素活力，提升土地配置效率。

数字乡村建设能够重构乡村产业结构体系，统一农业资源要素市场。人工智能、互联网、大数据等信息技术在农村经济领域应用，为各区域乡村产业数字化和数字化产业创造巨大发展潜力［21］。完善的数字化基础设施建设和数据信息技术导入，可以构建更加完善的农业产业基础数据体系，有效改变当前农业产业体系较为分散、产业链缺失和信息不融通等症结［17］。数字乡村建设重构乡村产业结构需要要素市场化进行支撑，同时也为农业要素市场化改革营造良好环境。农业数字化转型升级、乡村现代化发展能够从根本上改变农户对农地的处置方式和农地经营模式，全产业链的农业发展模式为劳动力回流创造就业岗位，也拓宽了资本介入农业经营的渠道［22］。数字乡村建设背景下现代化乡村产业结构的重构与农业要素市场化水平的提升是相辅相成的，二者形成良性循环是推动乡村振兴的必要条件。然而，数字乡村建设与乡村产业结构重构二者均具有一定的阶段性和区域差异性，现阶段是否已对劳动力错配、资本错配和土地错配产生影响，结论尚未可知。基于此，提出如下研究假说：

H4：数字乡村建设对三类农业资源要素错配的影响存在阶段性和异质性。

三、数据来源、变量选取与模型选择

（一）数据来源

本文数据来源于国家统计局网站和各省市统计年鉴。因此，选择实证样本为中国31 个省级行政区，样本区间设为2010—2020 年。对部分地区存在某些指标年份数据缺失的问题，采用插值法进行处理。另外，为消除样本选择异方差问题，减少数据量纲的干扰，对绝对值及数量级较大的变量取自然对数处理。

（二）变量选取

1.被解释变量 本文被解释变量为劳动力错配指数、资本错配指数、土地错配指数。借鉴雷绍海等［23］的做法，基于柯布-道格拉斯生产函数，构建农业资源要素错配测算体系。选取各地区农业资本存量、第一产业从业人数、农作物播种面积和农林牧渔生产总产值等指标，求解劳动力、资本和土地三种农业资源要素错配指数。

2.核心解释变量 本文核心解释变量为数字乡村建设水平。数字乡村建设是通过加强整体规划与配套，推进现代基础信息建设在农业农村经济发展中的综合应用，提高农村居民对数字产物的接受与应用技能，以增强数字技术在乡村融合程度的农业农村现代化发展进程［24］。在数字乡村建设水平的测算中，张鸿等［25］构建包括数字乡村宏观环境、数字乡村基础设施支持、数字乡村信息环境、数字乡村政务环境及数字乡村政务环境5 个一级指标的数字乡村发展评价指标体系。基于此，本文结合上述数字乡村建设内涵，并借鉴以上学者的做法，从数字基础设施建设、数字生活应用和数字技术融合程度3个维度进行设计数字乡村建设水平指标体系，构建包含3个一级指标、20个二级指标的数字乡村建设水平评价指标体系，对应矩阵为：A=（B1，B2，B3），具体如表1所示。

表1 数字乡村建设指标体系构建

3.控制变量 本文控制变量主要从能够衡量农村地区发展、城市经济发展和政府干预3 个方面进行选取，分别为经济发展水平、城镇居民收入、农村居民收入、农村居民支出、人力资本投入、政府干预程度、农用机械投入、固定资产投资、土地投入、农林牧渔人员收入、自然灾害、城镇就业情况。各变量说明与描述性统计如表2所示。

表2 变量说明与描述性统计

（三）模型选择

为考察数字乡村建设能否缓解农业要素错配水平，构建计量模型如下：

式（1）～式（3）中，τLi、τKi和τMi分别代表各地区的劳动力错配、资本错配和土地要素错配指数；digivi是核心解释变量，表征数字乡村建设水平；xit是控制变量；μi是指地区固定效应，λt是时间固定效应；εit表示随机扰动项。

上述模型均为静态效应模型，考虑到要素错配与数字乡村建设可能存在一定的滞后性，在上述静态模型的基础上将核心解释变量的一阶滞后变量加入到模型中，以此构建动态效应模型，控制可能存在的时间影响因素。动态效应模型如下：

四、结果与分析

（一）基准回归结果分析

为使回归系数保持一致，对三类资源要素错配指数取绝对值得到|τLi|、|τKi|、|τMi|。绝对值越大，对应的要素错配程度越大，实证分析均采用对应绝对值进行回归。基准回归遵循Hausman 检验结果，使用面板固定效应进行回归，同时为消除时间因素影响，在实际回归中采用双向固定效应进行回归。表3报告了数字乡村建设水平对三类农业要素错配影响的估计结果。其中，前三列汇报了核心解释变量数字乡村建设水平对劳动力错配、资本错配和土地错配的影响结果，且通过1%水平的显著性检验；后三列分别加入控制变量，结果显示数字乡村建设水平影响系数绝对值大小及显著性有所变化，但影响方向与前面回归结果一致。

表3 基准回归结果 n=341

回归结果显示，数字乡村建设能够缓解劳动力错配和土地错配。数字乡村水平对二者的影响系数分别为-1.403和-0.657，表明数字乡村建设水平提高1个单位，劳动力错配指数会降低1.043个百分点，土地错配指数可以降低0.657个百分点。这说明数字乡村建设对本地区的劳动力和土地错配情况具有较好的缓解作用。据此，H1、H3得以验证。

数字乡村建设水平对资本错配的影响系数为正，但在加入控制变量后结果不显著。这说明数字乡村建设不仅未缓解资本错配，反而呈现加剧态势。可能的原因是数字乡村建设虽然能够消除信息不对称，提高资本供需匹配度，帮助投资主体更好地了解目标地区，但农村居民受传统经营方式和思维观念的影响，短时间内对外来资金的投入和生产方式的改变难以适应，导致外来资本介入农业经营受到诸多限制。据此，H2未通过验证。

（二）稳健性检验

1.更换模型估计方法 由于被解释变量是分布于（0，1］的要素错配指数，明显具有截断特征，故采用面板Tobit 模型对劳动力错配、资本错配和土地错配分别进行回归分析。LR 检验结果显示存在个体效应，故采用随机效应面板模型进行回归，回归结果如表4 所示。回归结果也显示了数字乡村建设能够改善劳动力和土地要素错配水平，对资本错配的改善不具有促进作用，由此验证基准回归结果具有稳健性。

表4 稳健性检验结果 n=341

2.使用动态面板估计 上述回归结果均成立在静态面板模型基础上。如果农业资源错配具有一定路径依赖，结果稳健性会受到影响。对此进一步加入核心解释变量一阶滞后项，运用二阶段最小二乘模型进行估计。表5 结果显示，数字乡村建设依然能够改善劳动力和土地错配，对资本错配的影响保持正向显著，且工具变量内生性检验Kleibergen-Paap rk LM统计量和Kleibergen-Paap rk F统计量均显著拒绝原假设，说明所选的工具变量符合要求。

表5 内生性检验结果 n=341

（三）异质性分析

1.东中西部区域异质性 中国迈进数字经济新时代之后，“数字鸿沟”现象开始凸显，区域间发展不平衡问题也比较严峻。一般而言，东部地区经济发展水平较高，对新型要素的接纳性较强，利用数据要素对传统要素配置的改善效果也会比西部地区更为明显。西部地区发展水平虽然滞后，但可能会具有较高的边际发展潜力，其“优势”大于东部地区［26］。鉴于此，将总样本划分为东部、中部和西部3 个子样本，以考察数字乡村建设对不同区域要素错配的优化情况。

从表6的异质性结果可以看出，数字乡村建设水平对东部和西部地区的劳动力、资本错配具有缓解作用，可以改善中部地区的劳动力错配和土地错配。这表明数字乡村建设对农业要素错配的影响存在区域异质性。东部和西部2 个地区是中国经济发展阶梯的两端，新型要素的出现会先影响流动性较强的劳动力和资本要素，中部地区多以发展第一产业为主，数字乡村建设会先行影响劳动力和土地错配。据此，H4得以验证。

表6 区域异质性结果

2.错配程度区域异质性 由于数字乡村建设对农业要素错配存在过度和不足的地区影响结果可能不同，于是将三类要素均呈现资源要素缺乏的省份划分至配置不足区，有一类要素配置过多的省份划分至配置过度区。分地区估计结果（表7）显示，对于农业要素配置过度区，数字乡村建设能够显著缓解土地错配水平，但对劳动力错配和资本错配的优化作用不明显。对于要素配置不足地区，数字乡村建设能够激发劳动力和资本要素活力，发挥潜在优势，重构劳动力和资本分配状况，提高劳动力和资本配置效率。

表7 错配程度异质性

五、主要结论与政策建议

基于2010—2020 年中国31 个省级面板数据测算数字乡村建设水平和要素错配程度，并实证检验数字乡村建设缓解劳动力、资本及土地错配的效果和异质性，得出以下主要研究结论：第一，整体来看，数字乡村建设能够缓解劳动力和土地错配，对资本错配不仅未出现缓解迹象，反而呈现加剧态势。第二，东中西部区域异质性层面，数字乡村建设能够显著降低东部和西部地区的劳动力及资本错配，在中部地区则会先行影响劳动力和土地错配。第三，错配程度区域异质性层面，在要素配置不足的地区，数字乡村建设可以有效缓解劳动力和资本错配程度；而在要素配置过度的地区，数字乡村建设对土地错配具有明显改善作用。

基于此，提出如下政策建议：首先，持续推进数字乡村建设发展战略，健全要素流动机制，减少资本介入农业经营障碍。其次，注重数字乡村建设投资的地区平衡性，在数字经济盛行阶段，既要增加“强优势”，也要注意“补短板”，要根据当地发展需要，尽可能地发挥新型要素的优势，弥补匮乏要素的短板。最后，结合当地发展特色、合理引入新型要素，使各类要素协同进步，避免出现新型要素对传统要素完全代替。