技術(shù)創(chuàng)新水平、農(nóng)業(yè)科技資源錯(cuò)配與農(nóng)業(yè)科技生產(chǎn)率

楊傳喜，吳昊天，王修梅

（桂林理工大學(xué)商學(xué)院，廣西桂林 541004）

農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新是驅(qū)動(dòng)農(nóng)業(yè)快速發(fā)展的主要?jiǎng)恿υ?，而農(nóng)業(yè)科技資源投入是提高農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新水平的關(guān)鍵。近年來(lái)我國(guó)農(nóng)業(yè)科技資源投入比重不斷增加，但有效供給明顯存在不足，農(nóng)業(yè)科技資源配置不盡合理，農(nóng)業(yè)科技財(cái)政投入結(jié)構(gòu)尚需優(yōu)化，農(nóng)業(yè)科技評(píng)價(jià)與導(dǎo)向不合理的現(xiàn)象導(dǎo)致農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新水平較低［1］，進(jìn)而導(dǎo)致農(nóng)業(yè)科技生產(chǎn)率較低。借鑒O' Donell［2］對(duì)全要素生產(chǎn)率的定義，本文認(rèn)為加總農(nóng)業(yè)科技產(chǎn)出與科技投入的比值即為農(nóng)業(yè)科技生產(chǎn)率。由于農(nóng)業(yè)科技生產(chǎn)率的高低直接或間接地體現(xiàn)科技創(chuàng)新體系運(yùn)行的水平和質(zhì)量，所以，有效合理的配置農(nóng)業(yè)科技資源以有限的農(nóng)業(yè)科技投入獲得最大的產(chǎn)出是提高我國(guó)農(nóng)業(yè)國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)力的主要途徑。然而我國(guó)農(nóng)業(yè)科技成果轉(zhuǎn)化效率較低，農(nóng)業(yè)科技投資占全國(guó)科技總投資的比例不高［3-4］；科技資源分布失衡使得農(nóng)業(yè)科技資源配置結(jié)構(gòu)不優(yōu)［5］。因此，改善農(nóng)業(yè)科技資源錯(cuò)配成為提高農(nóng)業(yè)科技生產(chǎn)率的主要途徑。

以農(nóng)業(yè)為對(duì)象研究資源錯(cuò)配，主要從資源錯(cuò)配對(duì)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率和農(nóng)業(yè)產(chǎn)出損失的影響展開。朱喜等［6］以農(nóng)戶為研究對(duì)象發(fā)現(xiàn)，當(dāng)農(nóng)業(yè)人力、財(cái)力資源得到最優(yōu)配置，農(nóng)戶農(nóng)業(yè)TFP 有望增長(zhǎng)20%以上。劉同山等［7］以農(nóng)戶為研究對(duì)象發(fā)現(xiàn)農(nóng)地資源錯(cuò)配會(huì)造成收益損失。鄭宏運(yùn)等［8］基于1978—2015年省級(jí)面板數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)農(nóng)業(yè)要素錯(cuò)配造成中國(guó)年均產(chǎn)出5%的損失。楊傳喜等［9］以農(nóng)業(yè)科研機(jī)構(gòu)為研究對(duì)象發(fā)現(xiàn)農(nóng)業(yè)科技資源錯(cuò)配會(huì)引起20%的農(nóng)業(yè)產(chǎn)出缺口。以上研究表明農(nóng)業(yè)科技資源錯(cuò)配對(duì)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率與農(nóng)業(yè)科技產(chǎn)出具有一定的抑制作用。內(nèi)生經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)理論認(rèn)為，提升全要素生產(chǎn)率主要依靠技術(shù)創(chuàng)新［10］。當(dāng)前我國(guó)農(nóng)業(yè)科技資源存在錯(cuò)配，其是否會(huì)影響農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新活動(dòng)也是值得我們關(guān)注的問題，科技創(chuàng)新在農(nóng)業(yè)科技資源錯(cuò)配對(duì)農(nóng)業(yè)科技生產(chǎn)率增長(zhǎng)中所扮演的角色，值得進(jìn)一步探索?，F(xiàn)有學(xué)者對(duì)資源錯(cuò)配、技術(shù)創(chuàng)新以及全要素生產(chǎn)率三者之間的關(guān)系展開研究，白俊紅等［11］發(fā)現(xiàn)中國(guó)勞動(dòng)力和資本市場(chǎng)扭曲會(huì)使創(chuàng)新效率損失嚴(yán)重不利于技術(shù)創(chuàng)新效率的提高進(jìn)而抑制TFP 增長(zhǎng)。李平等［12］。研究發(fā)現(xiàn)資本和勞動(dòng)力價(jià)格扭曲抑制了我國(guó)自主創(chuàng)新活動(dòng)以上學(xué)者認(rèn)為資源錯(cuò)配主要是通過抑制技術(shù)創(chuàng)新進(jìn)而對(duì)全要素生產(chǎn)率產(chǎn)生影響，鑒于此，本文以技術(shù)創(chuàng)新為中介變量，探討技術(shù)創(chuàng)新是否在農(nóng)業(yè)科技資源錯(cuò)配對(duì)農(nóng)業(yè)科技生產(chǎn)率的影響中扮演中介效應(yīng)的角色。

1 理論機(jī)制分析

1.1 農(nóng)業(yè)科技資源錯(cuò)配對(duì)農(nóng)業(yè)科技生產(chǎn)率的影響分析

農(nóng)業(yè)科技資源錯(cuò)配對(duì)農(nóng)業(yè)科技生產(chǎn)率產(chǎn)生影響主要由于以下原因：第一，中國(guó)在計(jì)劃經(jīng)濟(jì)體制的影響下形成了較為僵化的科技資源配置體制，導(dǎo)致資源供求之間的不均衡從而導(dǎo)致科技生產(chǎn)率的損失［13］。第二，農(nóng)業(yè)科技資源要素的不均衡流動(dòng)是導(dǎo)致農(nóng)業(yè)科技資源錯(cuò)配的主要原因，農(nóng)業(yè)科技資源在產(chǎn)業(yè)流動(dòng)中均遵循從低效率地區(qū)到高效率地區(qū)的規(guī)律，而農(nóng)業(yè)在不同地區(qū)間的流動(dòng)意味著農(nóng)業(yè)科技資源的重新配置，這在很大程度上會(huì)推動(dòng)農(nóng)業(yè)科技生產(chǎn)率的變化。投入不足的農(nóng)業(yè)科技信息資源，配置過度的科技人力、財(cái)力資源配置等都是農(nóng)業(yè)科技資源不均衡流動(dòng)的具體表現(xiàn)?？萍假Y源配置不當(dāng)導(dǎo)致農(nóng)業(yè)科技資源配置效率降低，直接影響農(nóng)業(yè)科技生產(chǎn)率。

由此，本文提出假設(shè)1：農(nóng)業(yè)科技資源錯(cuò)配對(duì)農(nóng)業(yè)科技生產(chǎn)率產(chǎn)生影響。

1.2 農(nóng)業(yè)科技資源錯(cuò)配通過抑制技術(shù)創(chuàng)新影響農(nóng)業(yè)科技生產(chǎn)率

由于面對(duì)價(jià)格相對(duì)扭曲的科技資源投入成本，各部門的科技資源投入量也因?yàn)榉鞘袌?chǎng)價(jià)格的影響而受到扭曲，造成較為嚴(yán)重的錯(cuò)配。同時(shí)扭曲的科技資源投入成本在一定程度上會(huì)擠占科技研發(fā)創(chuàng)新所需要的資金，以至于影響各機(jī)構(gòu)的自主創(chuàng)新能力［14］。農(nóng)業(yè)科技財(cái)力資源方面，必要的政府補(bǔ)貼原本是農(nóng)業(yè)科研機(jī)構(gòu)創(chuàng)新的重要支撐，但由于中國(guó)金融市場(chǎng)發(fā)展的不充分，使得各相關(guān)部門出現(xiàn)信息不對(duì)稱，為獲得更多的政府補(bǔ)助，各農(nóng)業(yè)部門之間的競(jìng)爭(zhēng)活動(dòng)導(dǎo)致了資源錯(cuò)配，降低了農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新效率，資源錯(cuò)配對(duì)創(chuàng)新起的作用是負(fù)向激勵(lì)的從而扭曲了創(chuàng)新在促進(jìn)科技生產(chǎn)率方面的作用；同時(shí)對(duì)于科技資源的投入對(duì)象主要重視有形資產(chǎn)忽視無(wú)形資產(chǎn)導(dǎo)致獲取不到最先進(jìn)的科技信息資源從而降低了科技創(chuàng)新效率［13］。農(nóng)業(yè)科技人力資源方面，戶籍制度在一定程度上阻礙了勞動(dòng)力的自由流通。陳銳［15］研究發(fā)現(xiàn)勞動(dòng)力錯(cuò)配程度越高技術(shù)偏向性指數(shù)越大；白俊紅等［11］發(fā)現(xiàn)由于價(jià)格機(jī)制不能在勞動(dòng)力市場(chǎng)得到充分發(fā)揮，從而各部門不能很好的甄選有價(jià)值和高素質(zhì)的科技活動(dòng)人員，進(jìn)而制約了創(chuàng)新部門對(duì)高科技創(chuàng)新人才的需要。

因此，本文提出假設(shè)2：農(nóng)業(yè)科技資源錯(cuò)配對(duì)技術(shù)創(chuàng)新具有抑制作用，同時(shí)技術(shù)創(chuàng)新在農(nóng)業(yè)科技資源錯(cuò)配對(duì)農(nóng)業(yè)科技生產(chǎn)率之間起到中介作用。

2 模型與變量說明

2.1 模型設(shè)計(jì)

本文從技術(shù)創(chuàng)新水平的中介角度，研究農(nóng)業(yè)科技資源錯(cuò)配對(duì)農(nóng)業(yè)科技生產(chǎn)率的影響建立中介效應(yīng)模型進(jìn)行估計(jì)［16］。模型如下：

首先對(duì)模型（1）進(jìn)行回歸檢驗(yàn)農(nóng)業(yè)科技資源錯(cuò)配對(duì)農(nóng)業(yè)科技生產(chǎn)率的影響，若系數(shù)為負(fù)，說明農(nóng)業(yè)科技資源錯(cuò)配顯著降低了地區(qū)農(nóng)業(yè)科技生產(chǎn)率的增長(zhǎng)；然后對(duì)模型（2）進(jìn)行回歸，檢驗(yàn)農(nóng)業(yè)科技資源錯(cuò)配對(duì)中介變量農(nóng)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的影響，若回歸系數(shù)顯著為負(fù)，則說明農(nóng)業(yè)科技資源錯(cuò)配顯著抑制了地區(qū)的農(nóng)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新；最后對(duì)模型（3）進(jìn)行回歸，如果系數(shù)比有所減小則為部分中介效應(yīng)，如果不顯著顯著為完全中介效應(yīng)。

2.2 變量選取

（1）被解釋變量農(nóng)業(yè)科技生產(chǎn)率的測(cè)算，以農(nóng)業(yè)科技活動(dòng)人員和科技活動(dòng)經(jīng)費(fèi)內(nèi)部支出為投入變量；發(fā)表論文、科技著作、課題數(shù)進(jìn)行熵值法加總處理為產(chǎn)出變量。采用 DEAP2.1 軟件進(jìn)行測(cè)算，將農(nóng)業(yè)科技生產(chǎn)率指數(shù)由環(huán)比變動(dòng)指數(shù)轉(zhuǎn)化為累計(jì)增長(zhǎng)指數(shù)作為實(shí)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(qǐng)及授權(quán)數(shù)代表技術(shù)創(chuàng)新。

（3）核心解釋變量選取。對(duì)于農(nóng)業(yè)科技資源錯(cuò)配指數(shù)本文借鑒陳永偉等［19］的算法分別計(jì)算各地區(qū)農(nóng)業(yè)科技人力、財(cái)力資源錯(cuò)配指數(shù)。假定選定的23個(gè)省份主要將農(nóng)業(yè)科技人力、財(cái)力資源L、K兩種要素作為農(nóng)業(yè)科技生產(chǎn)過程中的主要要素資源。則兩種資源要素價(jià)格扭曲用表示，則投入價(jià)格為

各省份i的生產(chǎn)函數(shù)為：

農(nóng)業(yè)科技產(chǎn)出值用Yi表示，農(nóng)業(yè)科技人力、財(cái)力資源投入量分別用PLi、PKi表示，為產(chǎn)出彈性，假設(shè)生產(chǎn)規(guī)模報(bào)酬不變。

利潤(rùn)函數(shù)為：

一階求導(dǎo)最優(yōu)可得：

在競(jìng)爭(zhēng)均衡下，省份i的農(nóng)業(yè)科技產(chǎn)出所占總省份的總農(nóng)業(yè)科技產(chǎn)出的比例為Si=Yi/Y，

進(jìn)一步可以得出農(nóng)業(yè)科技人力、財(cái)力資源的相對(duì)扭曲指數(shù)為：

農(nóng)業(yè)科技資源總錯(cuò)配指數(shù)以農(nóng)業(yè)科技財(cái)力、人力資源錯(cuò)配指數(shù)加總平均值表示［20］。

（4）控制變量。對(duì)于控制變量的選取主要有以下4 個(gè)：1）農(nóng)業(yè)科技人員受教育水平（education)采用各省科技活動(dòng)人員受教育年限來(lái)表示，具體計(jì)算方法是借鑒陳釗等的加權(quán)求和方法，將各階段受教育年限作為不同教育階段的權(quán)重［21］。2）農(nóng)村生產(chǎn)力發(fā)展水平(machinery)用農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力表示。3）農(nóng)業(yè)受災(zāi)率(distar)用各地區(qū)受災(zāi)面積/耕地總面積表示。4）科研機(jī)構(gòu)發(fā)展水平（instution)用農(nóng)業(yè)科研經(jīng)費(fèi)支出/財(cái)政支出表示。

2.3 數(shù)據(jù)來(lái)源與處理

以農(nóng)業(yè)科研機(jī)構(gòu)為研究對(duì)象，最初選用2009—2017 年我國(guó)31 個(gè)省份面板數(shù)據(jù)，由于計(jì)算農(nóng)業(yè)科技資源錯(cuò)配指數(shù)時(shí)部分省份的產(chǎn)出彈性為負(fù)，求出的農(nóng)業(yè)科技資源錯(cuò)配指數(shù)無(wú)效,所以將其舍棄，最終只研究23 個(gè)省份。數(shù)據(jù)來(lái)源于《全國(guó)農(nóng)業(yè)科技統(tǒng)計(jì)資料匯編》《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》，為消除數(shù)據(jù)之間的多重共線性，本文對(duì)核心解釋變量和控制變量取對(duì)數(shù)處理。為研究各區(qū)域差異性，將其分為東部地區(qū)、中部地區(qū)和西部地區(qū)。各變量描述性統(tǒng)計(jì)見表1。

表1 變量名稱及變量描述統(tǒng)計(jì)特征

3 實(shí)證分析

3.1 農(nóng)業(yè)科技資源錯(cuò)配程度分析

根據(jù)上文方法測(cè)算了2009—2017 年的23 個(gè)省份農(nóng)業(yè)科技人力、財(cái)力資源錯(cuò)配指數(shù),指數(shù)大于1，農(nóng)業(yè)科技資源配置相對(duì)過剩；反之，農(nóng)業(yè)科技資源配置不足。由于篇幅有限本文僅對(duì)2013—2017 年5年各省份的農(nóng)業(yè)科技資源錯(cuò)配指數(shù)進(jìn)行如下闡述：

如表2 所示，我國(guó)23 個(gè)省份農(nóng)業(yè)科技資源都存在著不同程度的農(nóng)業(yè)科技人力、財(cái)力資源錯(cuò)配情況，同一省份在不同年份之間有較大波動(dòng)，且農(nóng)業(yè)科技人力資源在山西、內(nèi)蒙、遼寧、吉林、安徽、湖南、寧夏這幾個(gè)省份錯(cuò)配情況較為嚴(yán)重，其他省份也表現(xiàn)為不同程度的農(nóng)業(yè)科技人力資源錯(cuò)配，但錯(cuò)配指數(shù)在1 附近波動(dòng)。在這23 個(gè)省份之中大多還是農(nóng)業(yè)科技人力資源配置不足現(xiàn)象。

表2 2013—2017 年農(nóng)業(yè)科技資源錯(cuò)配情況

3.2 全樣本實(shí)證分析

在進(jìn)行實(shí)證分析之前首先應(yīng)對(duì)農(nóng)業(yè)科技資源錯(cuò)配、技術(shù)創(chuàng)新和農(nóng)業(yè)科技生產(chǎn)率進(jìn)行豪斯曼檢驗(yàn)，如表3 所示。

表3 農(nóng)業(yè)科技資源錯(cuò)配、技術(shù)創(chuàng)新和農(nóng)業(yè)科技生產(chǎn)率的豪斯曼檢驗(yàn)

采用stata14.0 對(duì)所采用的模型進(jìn)行了回歸，表4 顯示了農(nóng)業(yè)科技資源錯(cuò)配如何影響農(nóng)業(yè)科技生產(chǎn)率的檢驗(yàn)結(jié)果。首先檢驗(yàn)了模型1 的農(nóng)業(yè)科技資源錯(cuò)配影響農(nóng)業(yè)科技生產(chǎn)率的直接效應(yīng)，可以看到農(nóng)業(yè)科技資源錯(cuò)配系數(shù)為-0.043，在5%水平下顯著為負(fù)，說明農(nóng)業(yè)科技資源錯(cuò)配降低了全國(guó)各地區(qū)的農(nóng)業(yè)科技生產(chǎn)率增長(zhǎng)。中介效應(yīng)檢驗(yàn)方面，在模型2 中農(nóng)業(yè)科技資源錯(cuò)配對(duì)于地區(qū)技術(shù)創(chuàng)新在5%水平下顯著為負(fù)，說明農(nóng)業(yè)科技資源錯(cuò)配降低了地區(qū)的農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新。模型3 檢驗(yàn)中，可以看到模型1 加入了技術(shù)創(chuàng)新以后農(nóng)業(yè)科技資源錯(cuò)配在10%水平下顯著為負(fù)，并且系數(shù)由模型1的-0.043提升為-0.039，影響程度有所減小，同時(shí)技術(shù)創(chuàng)新在10%水平下顯著為正，說明技術(shù)創(chuàng)新在農(nóng)業(yè)科技資源錯(cuò)配對(duì)農(nóng)業(yè)科技生產(chǎn)率的影響中發(fā)揮部分中介效應(yīng)。以上實(shí)證結(jié)果表明，農(nóng)業(yè)科技資源錯(cuò)配一方面直接對(duì)農(nóng)業(yè)科技生產(chǎn)率產(chǎn)生影響，另一方面通過抑制農(nóng)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新降低農(nóng)業(yè)科技生產(chǎn)率。因此，本文提出的假設(shè)1、2 得以驗(yàn)證?？刂谱兞糠矫孓r(nóng)業(yè)科研機(jī)構(gòu)發(fā)展水平顯著為正，符合預(yù)期方向，農(nóng)業(yè)科研機(jī)構(gòu)發(fā)展水平越高農(nóng)業(yè)科技人員技能越高，可獲得的農(nóng)業(yè)科技資金越多越有利于農(nóng)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新水平的提高，進(jìn)而促進(jìn)農(nóng)業(yè)科技生產(chǎn)率的提高。自然環(huán)境顯著抑制了農(nóng)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的提高，主要是農(nóng)業(yè)對(duì)氣候變化十分敏感，并且農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的產(chǎn)出效果也深受自然災(zāi)害的影響［17］，當(dāng)自然環(huán)境惡劣不利于農(nóng)業(yè)實(shí)驗(yàn)的展開從而不利于技術(shù)創(chuàng)新水平的提高；農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力素質(zhì)對(duì)技術(shù)創(chuàng)新具有顯著負(fù)向影響，這說明農(nóng)業(yè)科技活動(dòng)人員素質(zhì)對(duì)于技術(shù)創(chuàng)新的增長(zhǎng)有限［22］。

表4 全樣本回歸結(jié)果

3.3 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

對(duì)模型進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)時(shí)，通過更換計(jì)量指標(biāo)，重新構(gòu)建計(jì)量模型的核心解釋變量。因?yàn)檗r(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的增長(zhǎng)是一個(gè)持續(xù)累計(jì)的過程，上一期累計(jì)的產(chǎn)出與績(jī)效會(huì)對(duì)當(dāng)期造成影響，所以將被解釋變量農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新全要素生產(chǎn)率滯后一期tfpit-1 作為解釋變量，引入模型進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。由表5 檢驗(yàn)結(jié)果可知:（1）從直接影響看，農(nóng)業(yè)科技資源錯(cuò)配會(huì)抑制農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新全要素生產(chǎn)率的增長(zhǎng)，當(dāng)加入新的解釋變量后其抑制作用仍表現(xiàn)出較強(qiáng)的穩(wěn)健性。（2）從中介影響來(lái)看，技術(shù)創(chuàng)新仍在農(nóng)業(yè)科技資源錯(cuò)配和農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新全要素生產(chǎn)率間具有部分中介效應(yīng)，說明技術(shù)創(chuàng)新的部分中介效應(yīng)較為穩(wěn)健?？刂谱兞恳簿鶡o(wú)根本實(shí)質(zhì)性變化，說明研究結(jié)果是穩(wěn)健的。

表5 穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果

3.4 分地區(qū)實(shí)證分析

由于我國(guó)各地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展、資源稟賦與政府政策有較大差異，為更好研究以技術(shù)創(chuàng)新水平為中介變量，農(nóng)業(yè)科技資源錯(cuò)配對(duì)農(nóng)業(yè)科技生產(chǎn)率的影響。本文將所選23 個(gè)省份分地區(qū)展開研究，結(jié)果如表6 所示。

表6 農(nóng)業(yè)科技資源錯(cuò)配、技術(shù)創(chuàng)新對(duì)農(nóng)業(yè)科技生產(chǎn)率影響的區(qū)域樣本回歸結(jié)果

由東部地區(qū)回歸結(jié)果可知：（1）從直接效應(yīng)來(lái)看，農(nóng)業(yè)科技資源錯(cuò)配會(huì)顯著抑制本地區(qū)農(nóng)業(yè)科技生產(chǎn)率的增加，且在5%水平下顯著，而農(nóng)業(yè)科技資源錯(cuò)配對(duì)于農(nóng)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新有負(fù)向影響但不顯著；技術(shù)創(chuàng)新水平會(huì)促進(jìn)農(nóng)業(yè)科技生產(chǎn)率的增加且在10%水平下顯著。（2)從中介效應(yīng)來(lái)看，農(nóng)業(yè)科技資源錯(cuò)配雖然可以直接影響農(nóng)業(yè)科技生產(chǎn)率，但加入技術(shù)創(chuàng)新變量時(shí)農(nóng)業(yè)科技資源錯(cuò)配對(duì)于農(nóng)業(yè)科技生產(chǎn)率的影響仍顯著，因此三者存在部分中介效應(yīng)，即農(nóng)業(yè)科技資源錯(cuò)配可直接或間接地影響農(nóng)業(yè)科技生產(chǎn)率。主要由于技術(shù)創(chuàng)新是影響農(nóng)業(yè)科技生產(chǎn)率增長(zhǎng)的主要因素，東部地區(qū)由于其地區(qū)資源配置條件的優(yōu)越性，經(jīng)濟(jì)得到較快的發(fā)展，大量的資金聚集［23］，但由于農(nóng)業(yè)高科技優(yōu)秀人才較為缺乏導(dǎo)致農(nóng)業(yè)科技資金的閑置，科技創(chuàng)新能力水平?jīng)]有得到提升從而導(dǎo)致農(nóng)業(yè)科技生產(chǎn)率下降。因此，農(nóng)業(yè)科技資源錯(cuò)配不僅可以直接影響農(nóng)業(yè)科技生產(chǎn)率也可以通過技術(shù)創(chuàng)新間接影響農(nóng)業(yè)科技生產(chǎn)率。

由中部地區(qū)結(jié)果可知：先對(duì)模型（1）的農(nóng)業(yè)科技資源錯(cuò)配對(duì)農(nóng)業(yè)科技生產(chǎn)率進(jìn)行檢驗(yàn)，可以看到農(nóng)業(yè)科技資源錯(cuò)配系數(shù)為-0.850 且在1%水平下通過顯著性檢驗(yàn)；對(duì)模型（2）檢驗(yàn)農(nóng)業(yè)科技資源錯(cuò)配對(duì)農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新影響不顯著，模型（3）中加入科技創(chuàng)新中介變量后農(nóng)業(yè)科技資源錯(cuò)配對(duì)農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新全要素生產(chǎn)率仍顯著且系數(shù)為-0.617，影響程度有所減弱，同時(shí)技術(shù)創(chuàng)新在1%水平下通過顯著性檢驗(yàn)，說明技術(shù)創(chuàng)新在農(nóng)業(yè)科技資源錯(cuò)配對(duì)農(nóng)業(yè)科技生產(chǎn)率的影響中是部分中介效應(yīng)。近幾年為更好落實(shí)中部崛起的戰(zhàn)略方案，各地區(qū)制定相應(yīng)的人才引進(jìn)計(jì)劃，從而導(dǎo)致各地區(qū)農(nóng)業(yè)科技人員配置過剩，但由于農(nóng)業(yè)高科技人才的缺乏導(dǎo)致農(nóng)業(yè)科技資金不能合理使用，從而引致農(nóng)業(yè)科技資源出現(xiàn)過度配置現(xiàn)象，降低了農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新水平從而導(dǎo)致農(nóng)業(yè)科技生產(chǎn)率下降。

基于西部地區(qū)回歸結(jié)果可得：由模型（1）和（2）可知，農(nóng)業(yè)科技資源錯(cuò)配會(huì)抑制西部地區(qū)農(nóng)業(yè)科技生產(chǎn)率和技術(shù)創(chuàng)新的增長(zhǎng)，但將農(nóng)業(yè)科技資源錯(cuò)配和技術(shù)創(chuàng)新放在同一模型下兩者對(duì)農(nóng)業(yè)科技生產(chǎn)率的影響不顯著，因此三者之間并不存在中介效應(yīng)。主要因?yàn)槲鞑康貐^(qū)作為欠發(fā)達(dá)地區(qū)，用于創(chuàng)新投入的資金和人力資源都比較稀缺，但又存在資源浪費(fèi)，科技資源利用率不高的現(xiàn)象［24］，導(dǎo)致農(nóng)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新能力較弱，不足以對(duì)農(nóng)業(yè)科技生產(chǎn)率產(chǎn)生影響。

4 結(jié)論與啟示

本文以技術(shù)創(chuàng)新水平為中介角度研究農(nóng)業(yè)科技資源錯(cuò)配對(duì)農(nóng)業(yè)科技生產(chǎn)率的影響，并基于2009—2017 年地區(qū)層面的面板數(shù)據(jù)，采用固定效應(yīng)、中介效應(yīng)分析法實(shí)證考察三者間的傳導(dǎo)路徑得出以下結(jié)論：（1)技術(shù)創(chuàng)新在農(nóng)業(yè)科技資源錯(cuò)配對(duì)農(nóng)業(yè)科技生產(chǎn)率的影響中存在部分中介效應(yīng)。說明農(nóng)業(yè)科技資源錯(cuò)配既可以通過技術(shù)創(chuàng)新水平間接影響農(nóng)業(yè)科技生產(chǎn)率，也可以直接降低我國(guó)農(nóng)業(yè)科技生產(chǎn)率。（2）從區(qū)域?qū)用婵?，農(nóng)業(yè)科技資源錯(cuò)配、技術(shù)創(chuàng)新和農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新全要素生產(chǎn)率在東部、中部、西部地區(qū)分別表現(xiàn)為部分中介效應(yīng)和中介效應(yīng)不顯著。（3）農(nóng)業(yè)科技資源錯(cuò)配會(huì)抑制技術(shù)創(chuàng)新進(jìn)而降低農(nóng)業(yè)科技生產(chǎn)率。

依據(jù)本文研究結(jié)論得到以下啟示：（1）優(yōu)化農(nóng)業(yè)科技資源配置的政策措施需要從“直接”向“間接”轉(zhuǎn)變，要盡可能避免由于中間路徑的阻礙而導(dǎo)致的“直接”措施難以發(fā)揮作用的效果，從而應(yīng)當(dāng)重點(diǎn)關(guān)注農(nóng)業(yè)科技資源的配置效率、資金的使用效率，技術(shù)創(chuàng)新與進(jìn)步方面進(jìn)而提高農(nóng)業(yè)科技生產(chǎn)率。（2）新經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)理論認(rèn)為推動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的核心動(dòng)力是技術(shù)進(jìn)步，因此，提升農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率和發(fā)展質(zhì)量的關(guān)鍵是農(nóng)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新水平的提高。農(nóng)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新水平的提高離不開農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技術(shù)和農(nóng)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新資金的有效投入，同時(shí)，農(nóng)業(yè)科技資源的合理配置以及較優(yōu)的農(nóng)業(yè)科技資源配置結(jié)構(gòu)對(duì)于農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新水平提高也有一定的助推作用。（3）從中介影響來(lái)看，農(nóng)業(yè)科技資源錯(cuò)配通過技術(shù)創(chuàng)新對(duì)農(nóng)業(yè)科技生產(chǎn)率產(chǎn)生的影響有顯著差異。因此，要正視地區(qū)發(fā)展的不均衡性，認(rèn)清各地區(qū)自然稟賦和比較優(yōu)勢(shì)，加強(qiáng)西部地區(qū)的承接力，破解農(nóng)業(yè)科技資源自由流動(dòng)的地區(qū)障礙，實(shí)現(xiàn)區(qū)域間的合作與協(xié)同發(fā)展，優(yōu)化各地區(qū)的資源配置結(jié)構(gòu)，提升各地區(qū)的科技創(chuàng)新能力。（4）隨著區(qū)域之間流動(dòng)性加強(qiáng)，西部地區(qū)與外部省份的聯(lián)系日趨頻繁，西部地區(qū)想要提升農(nóng)業(yè)科技生產(chǎn)要素的吸引力關(guān)鍵需減輕農(nóng)業(yè)生產(chǎn)要素外流現(xiàn)象。實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)高科技人才之間的高效流動(dòng)從而促進(jìn)地區(qū)的技術(shù)創(chuàng)新，進(jìn)而提高農(nóng)業(yè)科技產(chǎn)出。（5）應(yīng)科學(xué)辯證的看待農(nóng)業(yè)科技資源錯(cuò)配，農(nóng)業(yè)科技生產(chǎn)率提升的關(guān)鍵是農(nóng)業(yè)科技資源的合理配置，但適度的農(nóng)業(yè)科技資源錯(cuò)配也可以平抑農(nóng)業(yè)科技生產(chǎn)率的波動(dòng)，應(yīng)充分把握三者之間的關(guān)系，做好三者之間的關(guān)系與結(jié)構(gòu)平衡，從而提高科技產(chǎn)出與科技生產(chǎn)率。