基于要素質(zhì)量的農(nóng)業(yè)科技資源錯配研究

楊傳喜 吳昊天

（桂林理工大學(xué)商學(xué)院，廣西桂林 541004）

0 引言

農(nóng)業(yè)作為國民經(jīng)濟(jì)中的基礎(chǔ)性產(chǎn)業(yè)，是農(nóng)村經(jīng)濟(jì)的重要支柱[1]。改革開放以來，我國農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)不斷調(diào)整優(yōu)化，質(zhì)量效應(yīng)明顯提升，農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)更加穩(wěn)固?！笆濉蹦?，農(nóng)業(yè)科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率大幅增加，突破60%，標(biāo)志著中國農(nóng)業(yè)發(fā)展已進(jìn)入高質(zhì)量發(fā)展新階段。傳統(tǒng)的以要素投入為依托的生產(chǎn)方式已不再適用，亟待轉(zhuǎn)變?yōu)橐砸揽靠萍歼M(jìn)步為支撐的集約型增長方式[2]。中國農(nóng)業(yè)發(fā)展面臨的主要矛盾由要素投入不足轉(zhuǎn)為結(jié)構(gòu)性矛盾[3]，改善農(nóng)業(yè)科技資源錯配，釋放人力資源潛力將成為維持中國經(jīng)濟(jì)持續(xù)增長的核心途徑[4]。2020年發(fā)布的中央一號文件強(qiáng)調(diào)要在全產(chǎn)業(yè)鏈上配置農(nóng)業(yè)科技資源。因此，要轉(zhuǎn)變經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式，實現(xiàn)新舊動能轉(zhuǎn)換，解決農(nóng)業(yè)科技資源配置碎片化、科技與經(jīng)濟(jì)“兩張皮”等問題[5]，中國農(nóng)業(yè)必須順應(yīng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展趨勢，走高質(zhì)量發(fā)展之路[6]，以創(chuàng)新為根本動力，以改善農(nóng)業(yè)科技錯配為主要抓手，以提升要素質(zhì)量為主要方法，深化農(nóng)業(yè)供給側(cè)結(jié)構(gòu)改革，使農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展具有可持續(xù)性[7]。

資源錯配是指由于外部影響因素導(dǎo)致資源未能充分流動所引起的配置偏離“帕累托最優(yōu)”狀態(tài)[8]，主要有“內(nèi)涵型錯配”及“外延型錯配”兩種[9]。Hsieh等[10]從微觀視角入手通過比較扭曲狀態(tài)和有效狀態(tài)下的資源配置，以美國為基準(zhǔn)測算了中印兩國的要素扭曲程度及TFP損失。Aoki[11]以比例稅形式表征要素配置扭曲，測度了主要發(fā)達(dá)地區(qū)中觀行業(yè)層面的錯配程度。在此基礎(chǔ)上，國內(nèi)相關(guān)文獻(xiàn)主要從企業(yè)[12-13]、行業(yè)（區(qū)域）[14-15]、成因及內(nèi)在影響機(jī)制[16-17]等4 個層面對資源錯配進(jìn)行研究。但上述研究文獻(xiàn)未能區(qū)分要素數(shù)量投入和要素質(zhì)量投入差異，即通常假設(shè)不同種類資本有相等的邊際生產(chǎn)率，人力資源質(zhì)量未隨時間維度發(fā)生變化[18]。此假設(shè)與經(jīng)濟(jì)現(xiàn)實相違背，特別是在我國高速發(fā)展的背景下，人力資源質(zhì)量整體受教育的程度大幅度提升。因此，將要素質(zhì)量納入生產(chǎn)函數(shù)，可以提升農(nóng)業(yè)科技要素錯配測度的準(zhǔn)確性。

農(nóng)業(yè)科技資源作為農(nóng)業(yè)科學(xué)技術(shù)活動投入的資源總和，其能否實現(xiàn)帕累托最優(yōu)狀態(tài)與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展息息相關(guān)[19]。前期,關(guān)于農(nóng)業(yè)科技資源的研究主要集中在配置效率、配置結(jié)構(gòu)及其優(yōu)化方面[20-22]。黃靜等[23]運(yùn)用效用理論分析了中國農(nóng)業(yè)科技人力資源結(jié)構(gòu)的合理性和財力資源在不同科技活動階段配置問題。黃季焜等[24]從農(nóng)業(yè)科技投入的角度分析兩類農(nóng)業(yè)科技要素資源配置結(jié)構(gòu)。投入數(shù)據(jù)主要采用流量指標(biāo)，忽略了科研知識的時滯性、累積與折舊。吳延兵[25]結(jié)合知識生產(chǎn)函數(shù)性質(zhì)，對R＆D資本存量進(jìn)行測算并定量識別生產(chǎn)效率的影響因素。李強(qiáng)等[26]通過估算省級農(nóng)業(yè)科技存量，測算農(nóng)業(yè)科研投入的產(chǎn)出彈性。肖小勇等[27]在測算資本存量的基礎(chǔ)上納入空間因素，分析農(nóng)業(yè)科技存量對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的貢獻(xiàn)。關(guān)于人力資本質(zhì)量的研究，Chinloy于1980年開創(chuàng)性地根據(jù)就業(yè)特征構(gòu)建勞動投入指數(shù)，將勞動質(zhì)量作為勞動投入增長的一部分。在此基礎(chǔ)上，岳希明等[28]基于勞動質(zhì)量變化的勞動投入指數(shù)，對我國勞動質(zhì)量和勞動投入進(jìn)行測度，得出人力資源質(zhì)量改善對人力資源投入增長的貢獻(xiàn)率不斷提升。王立軍等[29]通過估計相對勞動質(zhì)量函數(shù)對2010—2050年的勞動投入進(jìn)行預(yù)測。多數(shù)現(xiàn)有研究從農(nóng)業(yè)科技資源的規(guī)模或數(shù)量上分析了科技投入對農(nóng)業(yè)科技成果的影響，沒有考慮農(nóng)業(yè)科技要素質(zhì)量變化對農(nóng)業(yè)科技產(chǎn)出的影響。

基于上述發(fā)展現(xiàn)狀及研究成果，本文將借鑒Aoki等[11]所構(gòu)建的資源錯配理論框架，基于要素質(zhì)量視角對2005—2018年中國農(nóng)業(yè)科技資源錯配效應(yīng)及農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率進(jìn)行研究，重點分析人力資本質(zhì)量對農(nóng)業(yè)科技產(chǎn)出的影響。

1 模型構(gòu)建

1.1 投入要素質(zhì)量刻畫

1.1.1 資本存量的測算

現(xiàn)有文獻(xiàn)在構(gòu)建科技生產(chǎn)函數(shù)時，通常采用農(nóng)業(yè)科技經(jīng)費支出或全時工作人員作為投入變量，以當(dāng)期要素投入或其滯后結(jié)構(gòu)衡量農(nóng)業(yè)科技投入，農(nóng)業(yè)科技資本存量的測算可以進(jìn)一步提高財力資源投入的精度，使得生產(chǎn)函數(shù)的性質(zhì)及估計結(jié)果更為可靠。

本文采用永續(xù)盤存法對各地區(qū)資本存量進(jìn)行估算，參考張軍（2010）關(guān)于資本存量的算法，資本投入以扣除人員勞務(wù)費的農(nóng)業(yè)科技經(jīng)費內(nèi)部支出表征，并通過構(gòu)造農(nóng)業(yè)科技資源支出價格指數(shù)以2005年為基期平減可得地區(qū)i的資本投入。

在式（1）、式（2）中，i表示為地區(qū)類別，Dit表示地區(qū)i在時期t的資本投入（2005年不變價），Iit表示當(dāng)年農(nóng)業(yè)科技經(jīng)費內(nèi)部支出，EPI表示農(nóng)業(yè)科技資源支出價格指數(shù)，參考吳延兵（2006）的文獻(xiàn)，采用CPI（消費者價格指數(shù)）、IFAPI（固定資產(chǎn)投資價格指數(shù)）兩類指數(shù)加權(quán)平均表征。IFAPI的權(quán)重μ設(shè)定為0.4。

其中，Kit為農(nóng)業(yè)科技資本存量，ξ為折舊率設(shè)為15%。根據(jù)Kib=Iib/(ρi+ξ)確定基期資本存量，ρi表示Ii的年平均增長率。

1.1.2 人力資本質(zhì)量與投入測算

傳統(tǒng)人力資源質(zhì)量評估通常從多方面衡量不同勞動者的差別（如性別、年齡、受教育程度、行業(yè)等）。受數(shù)據(jù)可獲得性的限制，本文以勞動人口平均受教育程度表征人力資源質(zhì)量、農(nóng)業(yè)科技人員初級職稱以上人員比例表示技術(shù)熟練程度、平均周工作時長表示人力資源工作強(qiáng)度及人力資源數(shù)量4 個維度，構(gòu)建農(nóng)業(yè)科技人力資源質(zhì)量函數(shù)，并測算農(nóng)業(yè)科技人力資源投入。該方法的優(yōu)點在于能夠綜合評估農(nóng)業(yè)科技工作者的體能、文化程度及技術(shù)經(jīng)驗，而不僅僅局限于科技人員數(shù)量投入。將人力資源質(zhì)量因子（Q）納入生產(chǎn)體系，得出如下生產(chǎn)函數(shù)：

其中，Y、A、K、N分別表示產(chǎn)出、生產(chǎn)技術(shù)、農(nóng)業(yè)科技資本存量和農(nóng)業(yè)科技人力資源數(shù)量；α、β分別表示為兩類要素資源的產(chǎn)出彈性。基于Jones（2008）的人力資源設(shè)定，參考王立軍[29]相對質(zhì)量的估計，構(gòu)建人力資源質(zhì)量函數(shù)QL：

其中，S表示農(nóng)業(yè)科技人員工作強(qiáng)度（以法定工作時間40 小時/周為標(biāo)準(zhǔn)）；M表示農(nóng)業(yè)科技者勞動數(shù)量程度；H表示農(nóng)業(yè)科技人力資源質(zhì)量；λ1、λ2為水平系數(shù)。第二次至第四次全國科技工作者狀況的調(diào)查報告顯示，2008年科技工作者平均每周工作47.3 小時、2013年為48.8 小時、2017年為49.7 小時，科技工作者投入工作的時間逐漸增加。

對C-D函數(shù)取對數(shù)，可以得到一般函數(shù)形式：

借鑒王立軍（2012）對基本人力資源標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行定義，設(shè)定一單位“基本人力資源投入量”為：一名受教育程度為9年且周工作時長為法定40 小時的農(nóng)業(yè)科技工作者一年提供的勞動量，則“相對人力資源質(zhì)量”q可表示為：q=Seλ1M+λ2(H?9)，因而農(nóng)業(yè)科技人力資源投入L可表示為：

設(shè)定Ni為受教育等級函數(shù)：n0=9（其他）；n1=14.5（大專）；n2=16（本科）；n3=19.5（研究生）；n4=23（博士）。由于從事農(nóng)業(yè)科技人員平均學(xué)歷較高，故其他人員平均受教育年限設(shè)定為9年。

1.2 農(nóng)業(yè)科技資源錯配模型構(gòu)建

借鑒Aoki[11]的資源錯配模型，并在此基礎(chǔ)上引入農(nóng)業(yè)科技資源要素質(zhì)量對模型做進(jìn)一步優(yōu)化，構(gòu)建基于農(nóng)業(yè)科技要素質(zhì)量刻畫的多部門競爭均衡模型。假設(shè)地區(qū)i處于完全競爭市場下，地區(qū)i的產(chǎn)品價格為pi，且該地區(qū)的財力資源和人力資源投入成本價格為(1+ξKi)pk和(1+ξLi)pL，其中ξKi、ξLi分別為財力資源和人力資源的“扭曲稅”，pK、pL為兩類要素的市場價格。假設(shè)農(nóng)業(yè)科技總體生產(chǎn)函數(shù)為C-D函數(shù)：Yi=TFPi?(qi Ni)αiKiβi。其中，Yi為行業(yè)i的總產(chǎn)出，Ki為地區(qū)i的資本存量數(shù)據(jù)，Ni為行業(yè)i的人力資本投入數(shù)據(jù)，q為相對人力資源質(zhì)量。假設(shè)規(guī)模報酬不變，即αi+βi=1，且各行業(yè)的資本產(chǎn)出彈性不同。

假設(shè)人力資源質(zhì)量以乘積形式對人力資源投入產(chǎn)生影響：Li=qi Ni，Li為行業(yè)i包含質(zhì)量因子的人力資源投入。qi為兩類要素在行業(yè)層面的質(zhì)量指數(shù)，假設(shè)各地區(qū)內(nèi)部人力資源質(zhì)量的提升是均勻的。通過資本存量和人力資本質(zhì)量的測算可以細(xì)化兩類要素的投入情況。

兩類要素質(zhì)量最大化利潤函數(shù)一階條件為：

由式（10）可得價格扭曲情況下，各地區(qū)農(nóng)業(yè)科技財力資源相對扭曲系數(shù)。當(dāng)時，說明地區(qū)i的資金使用成本較低，資本價格扭曲利于該地區(qū)，總體農(nóng)業(yè)中地區(qū)i的扭曲稅較小；反之，當(dāng)<1時，該地區(qū)資本使用成本較高，價格扭曲程度較高，即資本投入偏低。定義地區(qū)i的人力資源絕對扭曲系數(shù)為，參照Aoki[11]可得農(nóng)業(yè)科技人力資源相對扭曲系數(shù)：

進(jìn)一步得到：

1.3 農(nóng)業(yè)科技TFP分解

本文基于人力資源要素質(zhì)量視角，借鑒張屹山等[18]對農(nóng)業(yè)科技全要素生產(chǎn)率進(jìn)行分解如下：

其中：

根據(jù)原始的Syrquin（1986）和Aoki[11]分解框架，整個經(jīng)濟(jì)增長來源于要素的增加及總體全要素生產(chǎn)率增進(jìn)（TFPG），要素數(shù)量的增長體現(xiàn)在資本存量和科技活動人口的提升，TFPG來源于不同地區(qū)TFP增進(jìn)、投入要素質(zhì)量提升及地區(qū)資源配置效應(yīng)。地區(qū)配置效應(yīng)進(jìn)一步分解為兩類結(jié)構(gòu)性變動：產(chǎn)出份額變動及由于要素數(shù)量投入引起的各地區(qū)錯配程度變動，前者體現(xiàn)資源重新配置對加總技術(shù)的影響，后者在C-D函數(shù)的設(shè)定下為各地區(qū)要素錯配變動效應(yīng)。在式（13）中，A項表示由于技術(shù)進(jìn)步、熟練提升及知識更新所引起的農(nóng)業(yè)科技技術(shù)進(jìn)步率增進(jìn)的加總。B項為總量經(jīng)濟(jì)中要素質(zhì)量變化的加權(quán)和，即人力資源的質(zhì)量與技術(shù)進(jìn)步形成耦合關(guān)系引致生產(chǎn)效率的提升。C項即各地區(qū)產(chǎn)出份額變動的加權(quán)和，即結(jié)構(gòu)變動效應(yīng)。D項即各行業(yè)要素錯配程度變動效應(yīng)的加權(quán)和，值為正則促進(jìn)TFP增長，為負(fù)則對TFP起阻礙作用。

2 數(shù)據(jù)來源與參數(shù)估計

2.1 數(shù)據(jù)來源與處理

本文以農(nóng)業(yè)科研機(jī)構(gòu)為研究對象，數(shù)據(jù)來源于《全國農(nóng)業(yè)科技統(tǒng)計資料匯編》，區(qū)間為2005—2018年，并依照統(tǒng)計口徑將我國省域劃分為華北區(qū)、東北區(qū)、華東區(qū)、中南區(qū)、西南區(qū)、西北區(qū)6 個地區(qū)，由于西南區(qū)的產(chǎn)出彈性為負(fù)，求出的農(nóng)業(yè)科技資源錯配指數(shù)無效，故將其舍棄。

具體指標(biāo)設(shè)計如下：采用專利申請數(shù)、科技論文數(shù)與科技著作數(shù)共同衡量農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新產(chǎn)出，以包含質(zhì)量指數(shù)的人力資源與財力資源作為投入變量。其中，人力資源數(shù)量投入采用 “科技從事活動人員”指標(biāo)表示，人力資源價格采用本年應(yīng)付勞務(wù)費除以本年農(nóng)業(yè)科技活動從事人員數(shù)，并以2005年為基期進(jìn)行價格平減。以農(nóng)業(yè)科研單位經(jīng)費內(nèi)部支出減去勞務(wù)費作為農(nóng)業(yè)科技財力資源數(shù)量投入，根據(jù)國家統(tǒng)計局提供的消費者價格指數(shù)和固定資產(chǎn)價格指數(shù)，構(gòu)建農(nóng)業(yè)科技資源支出價格指數(shù)，結(jié)合永續(xù)盤存法得到相應(yīng)的資本存量序列，即農(nóng)業(yè)科技財力資源投入。資本價格采用朱喜等[14]的做法，折舊率+5%實際利率。

2.2 參數(shù)估計

根據(jù)式（6）建立線性回歸模型并估計檢驗，得出相對人力資源質(zhì)量因子及人力資源質(zhì)量函數(shù)：

由β= 1?α=0.7732，可以得出λ1、λ2，人力資源質(zhì)量與相對人力資源質(zhì)量函數(shù)表達(dá)式：q=Se1.2143M+1.102H和Q=Se1.2143M+1.102(H?9)將質(zhì)量因素引入C-D函數(shù)進(jìn)行回歸，得出不同地區(qū)農(nóng)業(yè)科技兩類要素資源彈性系數(shù)αi、βi?；貧w結(jié)果顯示，農(nóng)業(yè)科技兩類要素資源在不同地區(qū)的投入與產(chǎn)出的增加值呈正比。比較兩類要素資源系數(shù)可見，財力資源投入系數(shù)較大，說明兩類資源中財力資源投入對農(nóng)業(yè)科技產(chǎn)出的貢獻(xiàn)率更高。

3 實證分析

3.1 相對人力資源質(zhì)量

提升人力資源質(zhì)量是實現(xiàn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展、科技創(chuàng)新及科技成果轉(zhuǎn)換的重要驅(qū)動力。據(jù)中國統(tǒng)計年鑒2020年數(shù)據(jù)顯示，至2019年年底，本?？飘厴I(yè)人數(shù)達(dá)到758.5 萬人，占總統(tǒng)計人員的42.97%。研究生在校人數(shù)高達(dá)286.37 萬人。截至2018年全國勞動者平均受教育年限提升到9.3年，農(nóng)業(yè)科研機(jī)構(gòu)中科技活動人員平均受教育年限高達(dá)16.9年，初級職稱以上人員比例高達(dá)83.6%，為建設(shè)農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新強(qiáng)國家提供了豐富的人才儲備，為實現(xiàn)我國經(jīng)濟(jì)可持續(xù)性發(fā)展提供了堅實的人力基礎(chǔ)。由圖1可以看出，各地區(qū)農(nóng)業(yè)科技人員素質(zhì)穩(wěn)步提升，在2017年到達(dá)峰值，充分體現(xiàn)了國家高度重視科技人才助力農(nóng)業(yè)發(fā)展。結(jié)合中國農(nóng)業(yè)亟待轉(zhuǎn)型升級的現(xiàn)狀，改善科技資源錯配情況，滿足現(xiàn)代農(nóng)業(yè)需求，不僅要從要素投入數(shù)量方面找原因，而且要以質(zhì)量為視角挖掘新的增長動力。

3.2 農(nóng)業(yè)科技要素錯配效應(yīng)

3.2.1 總體變動效應(yīng)

農(nóng)業(yè)科技資源錯配下的效應(yīng)會導(dǎo)致農(nóng)業(yè)科技成果無法有效轉(zhuǎn)化，進(jìn)一步造成產(chǎn)出損失。當(dāng)錯配變動效應(yīng)為正時，說明其錯配程度的變動有利于科技產(chǎn)出，促進(jìn)農(nóng)業(yè)科技全要素增長率增長；當(dāng)錯配效應(yīng)為負(fù)時，說明要素配置狀態(tài)變差，對全要素增長率變動起阻礙作用。由圖2可以看出，總體中國農(nóng)業(yè)科技要素錯配效應(yīng)呈現(xiàn)正負(fù)波動趨勢。農(nóng)業(yè)財力資源錯配變動效應(yīng)為正，說明通過提升科研資金投入，有利于促進(jìn)農(nóng)業(yè)科技產(chǎn)出增長和全要素增長率。此外，由圖2可以看出農(nóng)業(yè)科技人力資源錯配變動趨勢耦合于整體錯配變動趨勢，說明農(nóng)業(yè)科技人力資源錯配是科技錯配效應(yīng)及波動變化的主導(dǎo)因素。

具體地區(qū)間錯配效應(yīng)變動如表1。華北區(qū)2006—2009年的錯配變動效應(yīng)為正，有利于增加科技產(chǎn)出，2010年后其對科技產(chǎn)出增長的影響呈現(xiàn)正負(fù)波動，2014—2015年有所好轉(zhuǎn)，但2016年后轉(zhuǎn)為負(fù)效應(yīng)。東北區(qū)的錯配效應(yīng)存在正負(fù)交替趨勢，但總體錯配效應(yīng)為正且負(fù)影響不斷減小。華東區(qū)最初為負(fù)向影響作用后轉(zhuǎn)為正向，雖然呈現(xiàn)正負(fù)波動趨勢，但總體錯配程度的變動在向有利于科技產(chǎn)出的趨勢發(fā)展。中南區(qū)錯配狀態(tài)呈現(xiàn)持續(xù)波動狀態(tài)，其中2015年的錯配負(fù)效應(yīng)最嚴(yán)重為3.159%，之后的錯配效應(yīng)有明顯改善。進(jìn)一步測算該地區(qū)財力資源和人力資源錯配效應(yīng)（表2、表3）得出，該地區(qū)近年來的財力資源錯配變動效應(yīng)持續(xù)為負(fù)未有明顯好轉(zhuǎn)，且人力資本錯配效應(yīng)較財力資源錯配更嚴(yán)重，但2016年后改善明顯。西北區(qū)2010年前存在3年負(fù)向影響，2010年后有明顯好轉(zhuǎn)，但2015年錯配效應(yīng)再次惡化，人力資源錯配為主導(dǎo)因素。截至2017年，我國先后召開了1 次全國科技大會（2006年）、2次全國科技創(chuàng)新大會（2012、2016年），說明黨和國家長期致力于科技創(chuàng)新工作，高度重視科技資源配置。農(nóng)業(yè)科技資源錯配中人力資源錯配情況趨于改善，但財力資源錯配多地區(qū)呈現(xiàn)波動狀態(tài)，說明仍存在相關(guān)政策落實不到位，監(jiān)管機(jī)制不完善的情況，因地制宜切實改善農(nóng)業(yè)科技要素錯配勢在必行。

3.2.2 兩類要素錯配變動效應(yīng)

從表2可以看出，農(nóng)業(yè)科技財力資源錯配對不同地區(qū)農(nóng)業(yè)科技產(chǎn)出的影響效應(yīng)顯著。其中，財力資源錯配對華北地區(qū)產(chǎn)出的變動效應(yīng)最明顯，財力資源錯配程度呈現(xiàn)正負(fù)波動。特別是，2010—2012年錯配程度惡化，平均值高達(dá)1.33。東北地區(qū)財力資源錯配變動效應(yīng)持續(xù)為正，其中2010—2012年較其他年份偏好，說明該地區(qū)財力資源錯配狀態(tài)逐步改善。華東地區(qū)與中南地區(qū)在研究期間的錯配效應(yīng)持續(xù)呈現(xiàn)負(fù)向貢獻(xiàn)，但負(fù)向程度逐漸改善，其中中南地區(qū)在2016—2018年財力資源變動效應(yīng)轉(zhuǎn)為正向。西北地區(qū)在2006—2009年財力資源錯配效應(yīng)為負(fù)，但自2010年后，財力資源錯配效應(yīng)轉(zhuǎn)為正向，且正向效應(yīng)不斷增加。隨著時間的推進(jìn)，除少數(shù)地區(qū)外，總體財力資源錯配效應(yīng)向好，錯配情況逐步改善。

圖1 相對人力資本質(zhì)量

圖2 總體及不同要素扭曲變化效應(yīng)

表1 不同地區(qū)要素資源扭曲變效應(yīng)

由表3可以看出，農(nóng)業(yè)科技人力資本錯配對華東及中南地區(qū)變動效應(yīng)的影響幅度較大，華北、東北、西北地區(qū)次之。除華東地區(qū)外，其他地區(qū)受人力資源質(zhì)量提升影響，錯配效應(yīng)持續(xù)改善，由負(fù)向變動貢獻(xiàn)轉(zhuǎn)為正向會減輕浮負(fù)向影響程度。華東區(qū)涵蓋中國經(jīng)濟(jì)最發(fā)達(dá)的省份，人力資源豐富，故最初人力資本錯配變動效應(yīng)為正，但由于人員結(jié)構(gòu)和冗余現(xiàn)象的出現(xiàn)，錯配效應(yīng)轉(zhuǎn)為負(fù)向。隨著相關(guān)政策的完善，錯配情況逐步改善轉(zhuǎn)為正向影響，近年來地區(qū)性工資級差的降低，人力資源流動性更強(qiáng)且不僅僅局限于一線城市，人力資源錯配又轉(zhuǎn)為負(fù)向。華北地區(qū)涵蓋了我國相對發(fā)達(dá)的京津冀地區(qū)，該地區(qū)高素質(zhì)人員聚集，盡管由于西部人才傾斜政策有所影響，但總體的變動效應(yīng)仍舊保持正向拉動作用。東北地區(qū)作為我國的老工業(yè)園區(qū)涵蓋三大農(nóng)業(yè)大省，擁有豐富的土地資源和農(nóng)業(yè)科技經(jīng)驗，盡管前期人力資源錯配效應(yīng)為負(fù)，但豐富的人才儲備和人員素質(zhì)的穩(wěn)步提升，使其迅速調(diào)整人力資源錯配狀態(tài)，由負(fù)向貢獻(xiàn)轉(zhuǎn)為正向。西北地區(qū)作為國家人力引進(jìn)和輸入的重點地區(qū)，2016年之前人力資源錯配效應(yīng)持續(xù)為負(fù)，主要是由于科技人力資源不足所引起，同時戶籍制度和勞動力市場扭曲更不利于發(fā)達(dá)地區(qū)向后發(fā)地區(qū)人才輸入。隨著人才引進(jìn)政策的大力推進(jìn)，科技人員素質(zhì)不斷提升，高等科技人才為提高西北地區(qū)農(nóng)業(yè)科技產(chǎn)出提供有力保障，人力資源錯配情況不斷改善，在2016年后人力資源錯配效應(yīng)轉(zhuǎn)為正向。

從不同地區(qū)財力資源和人力資本錯配狀態(tài)變動效應(yīng)來看，人力資本錯配的拉動大于財力資源，多數(shù)地區(qū)的人力資本錯配變動效應(yīng)在近年來都由負(fù)轉(zhuǎn)正，說明我國各地區(qū)積極致力于人力資本錯配狀態(tài)的改善，而財力資源錯配變動效應(yīng)則沒有那么明顯，依舊呈現(xiàn)波動趨勢。

3.3 農(nóng)業(yè)科技全要素生產(chǎn)率分解

從表4可以看出，2015年之前，中國農(nóng)業(yè)科技發(fā)展是以要素資源數(shù)量增長為依托，其中2006—2010年由于投入總量不足，導(dǎo)致要素質(zhì)量貢獻(xiàn)率高于要素數(shù)量貢獻(xiàn)。隨著要素數(shù)量投入的加大和要素質(zhì)量的提升，2011—2015年要素數(shù)量增長作為主要推動力拉動國家農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長，2015年后要素數(shù)量增長率降低，要素質(zhì)量增長率超過要素數(shù)量增長率，成為科技產(chǎn)出增長的重要驅(qū)動力，這說明通過提升要素質(zhì)量，實現(xiàn)中國農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)型升級，進(jìn)而推動供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革初具成效。相對貢獻(xiàn)率呈現(xiàn)先下降后上升的趨勢，與農(nóng)業(yè)科技全要素生產(chǎn)率變動趨勢相似，說明我們正處于知識經(jīng)濟(jì)時代，有效提升農(nóng)業(yè)科技要素資源質(zhì)量，發(fā)揮人力資源和財力資源潛力，與國家科技產(chǎn)出、創(chuàng)新水平和創(chuàng)新績效息息相關(guān)，提升要素質(zhì)量勢在必行。地區(qū)錯配變動的總效應(yīng)初期呈現(xiàn)波動性變化。自2011年實施“十二五”規(guī)劃以來，地區(qū)要素錯配狀態(tài)明顯改善，負(fù)向影響不斷降低并轉(zhuǎn)為正向，說明矯正資源錯配依舊是提升農(nóng)業(yè)科技產(chǎn)出最重要的問題。要想實現(xiàn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展，還需要繼續(xù)加大市場改革力度，改善由于勞動力市場不完備所導(dǎo)致的生產(chǎn)要素價格扭曲。在加大科技教育投入的同時，完善人員配置結(jié)構(gòu)，發(fā)揮科技人才潛力，提升科研人員綜合素質(zhì)。隨著城市化推進(jìn)，區(qū)域結(jié)構(gòu)不斷完善，地區(qū)間市場一體化程度不斷提升，地區(qū)結(jié)構(gòu)變動對經(jīng)濟(jì)增長的效應(yīng)總體為正，對農(nóng)業(yè)產(chǎn)出起到正向作用。

表2 財力資源錯配變動效應(yīng)單位：%

表3 人力資源錯配變動效應(yīng)單位：%

4 結(jié)論與啟示

4.1 結(jié)論

本文基于農(nóng)業(yè)科技資源要素質(zhì)量視角，對投入農(nóng)業(yè)科技人力資本質(zhì)量進(jìn)行刻畫，并在此基礎(chǔ)上構(gòu)建資源錯配模型，得出農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率更細(xì)致的分解。最后利用中國農(nóng)業(yè)五大地區(qū)2005—2018年面板數(shù)據(jù)，實證研究了財力資源和人力資源變動對產(chǎn)出效率的影響，得到如下結(jié)論。

（1）中國相對人力資源質(zhì)量指數(shù)自2005年以來呈現(xiàn)不斷上升趨勢，年平均增長率高達(dá)125%以上，其中華東區(qū)年平均增長率高達(dá)135%，說明我國科技人才素質(zhì)不斷提高，也體現(xiàn)了國家對科技人才培養(yǎng)的高度重視。但我國科技人才政策仍面臨一系列的挑戰(zhàn)，科技人員總體素質(zhì)提升但高層次人才缺乏，有能力承擔(dān)重大科技項目的科學(xué)家和領(lǐng)軍人才依舊匱乏。人才總量增長，但相對規(guī)模較小，科技人才相對數(shù)量不足，適應(yīng)要素市場經(jīng)濟(jì)的人才體制尚未完善，真正實現(xiàn)由要素數(shù)量向要素質(zhì)量轉(zhuǎn)變還有很長的路要走。

（2）測算不同地區(qū)財力和人力資源錯配變動效應(yīng)，結(jié)果顯示華北地區(qū)資本錯配變動效應(yīng)呈波動狀態(tài)，且波動幅度最大為4.925%；華東及中南地區(qū)的人力資本錯配變動效應(yīng)最顯著分別達(dá)到2.57%、4.964%，除華東地區(qū)外，其他地區(qū)人力資源錯配狀態(tài)隨人力資源質(zhì)量提升有所改善。

（3）對農(nóng)業(yè)科技全要素生產(chǎn)率的分解顯示不同地區(qū)資本錯配依舊呈波動狀態(tài)，人力資本錯配除華北地區(qū)外，其他地區(qū)的錯配狀態(tài)正在逐年改善。地區(qū)結(jié)構(gòu)效應(yīng)均為正，對農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率呈顯著的促進(jìn)作用；要素數(shù)量貢獻(xiàn)率在2010年達(dá)到峰值109.05%，隨著農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型發(fā)展，要素數(shù)量對產(chǎn)出增長的貢獻(xiàn)率不斷下降，要素質(zhì)量貢獻(xiàn)率緩慢增長成為農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的主要動力，印證了中國經(jīng)濟(jì)正由要素數(shù)量為依托的粗放型發(fā)展轉(zhuǎn)向由要素質(zhì)量為主導(dǎo)的集約型發(fā)展的國情。

表4 總量經(jīng)濟(jì)TFP分解單位：%

4.2 啟示

基于上述研究結(jié)論，針對中國農(nóng)業(yè)科技資源錯配得到以下啟示。

（1）對不同地區(qū)資源錯配效應(yīng)的測算可見，我國科技體制改革初具成效，逐步由要素數(shù)量向要素質(zhì)量轉(zhuǎn)變，當(dāng)前我國應(yīng)當(dāng)進(jìn)一步深化農(nóng)業(yè)供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革，消除由于區(qū)域異質(zhì)性造成農(nóng)業(yè)科技資源配置障礙，提高區(qū)域內(nèi)部及區(qū)域間的科技要素資源的配置效率，為不同區(qū)域中各類農(nóng)業(yè)科技研究團(tuán)體創(chuàng)造更富有效率的勞動市場環(huán)境，降低各類機(jī)構(gòu)的人力資本使用成本，為增加科技創(chuàng)新產(chǎn)出，實現(xiàn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展提供新的方式。

（2）相比中國農(nóng)業(yè)科技財力資源錯配情況，人力資源錯配情況更為嚴(yán)重。一方面是由于戶籍政策和地區(qū)保護(hù)帶來的勞動力流動障礙；另一方面是因為人力資本質(zhì)量雖有增加，但仍缺乏學(xué)術(shù)能力突出的領(lǐng)軍者。我國應(yīng)著力加快戶籍制度和教育體制改革，完善農(nóng)業(yè)科技人才體系，降低人力資源流動成本。在加大科技教育投入的基礎(chǔ)上，深化農(nóng)業(yè)科研人員管理機(jī)制改革，提升科技工作者綜合能力，改善農(nóng)業(yè)科技人員配置效率、釋放科技人才潛力，促使農(nóng)業(yè)科技人力資本由量變到質(zhì)變[4]。

（3）中央政府應(yīng)與地方政府通力合作，根據(jù)各個地區(qū)的生產(chǎn)力發(fā)展水平、技術(shù)市場發(fā)展水平及區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平等異質(zhì)性差異對農(nóng)業(yè)科技資源投入進(jìn)行戰(zhàn)略性規(guī)劃和合理的調(diào)整。從各地域的實際問題出發(fā)，因地制宜采取人才傾斜和財政支持政策，提升要素資源配置效率，矯正資源錯配現(xiàn)狀。