技术创新水平、农业科技资源错配与农业科技生产率

杨传喜，吴昊天，王修梅

（桂林理工大学商学院，广西桂林 541004）

农业科技创新是驱动农业快速发展的主要动力源，而农业科技资源投入是提高农业科技创新水平的关键。近年来我国农业科技资源投入比重不断增加，但有效供给明显存在不足，农业科技资源配置不尽合理，农业科技财政投入结构尚需优化，农业科技评价与导向不合理的现象导致农业科技创新水平较低［1］，进而导致农业科技生产率较低。借鉴O' Donell［2］对全要素生产率的定义，本文认为加总农业科技产出与科技投入的比值即为农业科技生产率。由于农业科技生产率的高低直接或间接地体现科技创新体系运行的水平和质量，所以，有效合理的配置农业科技资源以有限的农业科技投入获得最大的产出是提高我国农业国际竞争力的主要途径。然而我国农业科技成果转化效率较低，农业科技投资占全国科技总投资的比例不高［3-4］；科技资源分布失衡使得农业科技资源配置结构不优［5］。因此，改善农业科技资源错配成为提高农业科技生产率的主要途径。

以农业为对象研究资源错配，主要从资源错配对农业全要素生产率和农业产出损失的影响展开。朱喜等［6］以农户为研究对象发现，当农业人力、财力资源得到最优配置，农户农业TFP 有望增长20%以上。刘同山等［7］以农户为研究对象发现农地资源错配会造成收益损失。郑宏运等［8］基于1978—2015年省级面板数据发现农业要素错配造成中国年均产出5%的损失。杨传喜等［9］以农业科研机构为研究对象发现农业科技资源错配会引起20%的农业产出缺口。以上研究表明农业科技资源错配对农业全要素生产率与农业科技产出具有一定的抑制作用。内生经济增长理论认为，提升全要素生产率主要依靠技术创新［10］。当前我国农业科技资源存在错配，其是否会影响农业科技创新活动也是值得我们关注的问题，科技创新在农业科技资源错配对农业科技生产率增长中所扮演的角色，值得进一步探索。现有学者对资源错配、技术创新以及全要素生产率三者之间的关系展开研究，白俊红等［11］发现中国劳动力和资本市场扭曲会使创新效率损失严重不利于技术创新效率的提高进而抑制TFP 增长。李平等［12］。研究发现资本和劳动力价格扭曲抑制了我国自主创新活动以上学者认为资源错配主要是通过抑制技术创新进而对全要素生产率产生影响，鉴于此，本文以技术创新为中介变量，探讨技术创新是否在农业科技资源错配对农业科技生产率的影响中扮演中介效应的角色。

1 理论机制分析

1.1 农业科技资源错配对农业科技生产率的影响分析

农业科技资源错配对农业科技生产率产生影响主要由于以下原因：第一，中国在计划经济体制的影响下形成了较为僵化的科技资源配置体制，导致资源供求之间的不均衡从而导致科技生产率的损失［13］。第二，农业科技资源要素的不均衡流动是导致农业科技资源错配的主要原因，农业科技资源在产业流动中均遵循从低效率地区到高效率地区的规律，而农业在不同地区间的流动意味着农业科技资源的重新配置，这在很大程度上会推动农业科技生产率的变化。投入不足的农业科技信息资源，配置过度的科技人力、财力资源配置等都是农业科技资源不均衡流动的具体表现。科技资源配置不当导致农业科技资源配置效率降低，直接影响农业科技生产率。

由此，本文提出假设1：农业科技资源错配对农业科技生产率产生影响。

1.2 农业科技资源错配通过抑制技术创新影响农业科技生产率

由于面对价格相对扭曲的科技资源投入成本，各部门的科技资源投入量也因为非市场价格的影响而受到扭曲，造成较为严重的错配。同时扭曲的科技资源投入成本在一定程度上会挤占科技研发创新所需要的资金，以至于影响各机构的自主创新能力［14］。农业科技财力资源方面，必要的政府补贴原本是农业科研机构创新的重要支撑，但由于中国金融市场发展的不充分，使得各相关部门出现信息不对称，为获得更多的政府补助，各农业部门之间的竞争活动导致了资源错配，降低了农业科技创新效率，资源错配对创新起的作用是负向激励的从而扭曲了创新在促进科技生产率方面的作用；同时对于科技资源的投入对象主要重视有形资产忽视无形资产导致获取不到最先进的科技信息资源从而降低了科技创新效率［13］。农业科技人力资源方面，户籍制度在一定程度上阻碍了劳动力的自由流通。陈锐［15］研究发现劳动力错配程度越高技术偏向性指数越大；白俊红等［11］发现由于价格机制不能在劳动力市场得到充分发挥，从而各部门不能很好的甄选有价值和高素质的科技活动人员，进而制约了创新部门对高科技创新人才的需要。

因此，本文提出假设2：农业科技资源错配对技术创新具有抑制作用，同时技术创新在农业科技资源错配对农业科技生产率之间起到中介作用。

2 模型与变量说明

2.1 模型设计

本文从技术创新水平的中介角度，研究农业科技资源错配对农业科技生产率的影响建立中介效应模型进行估计［16］。模型如下：

首先对模型（1）进行回归检验农业科技资源错配对农业科技生产率的影响，若系数为负，说明农业科技资源错配显著降低了地区农业科技生产率的增长；然后对模型（2）进行回归，检验农业科技资源错配对中介变量农业技术创新的影响，若回归系数显著为负，则说明农业科技资源错配显著抑制了地区的农业技术创新；最后对模型（3）进行回归，如果系数比有所减小则为部分中介效应，如果不显著显著为完全中介效应。

2.2 变量选取

（1）被解释变量农业科技生产率的测算，以农业科技活动人员和科技活动经费内部支出为投入变量；发表论文、科技著作、课题数进行熵值法加总处理为产出变量。采用 DEAP2.1 软件进行测算，将农业科技生产率指数由环比变动指数转化为累计增长指数作为实证模型的被解释变量［17］。

（2）中介变量的选取。本文借鉴谢波等［18］的做法以专利申请及授权数代表技术创新。

（3）核心解释变量选取。对于农业科技资源错配指数本文借鉴陈永伟等［19］的算法分别计算各地区农业科技人力、财力资源错配指数。假定选定的23个省份主要将农业科技人力、财力资源L、K两种要素作为农业科技生产过程中的主要要素资源。则两种资源要素价格扭曲用表示，则投入价格为

各省份i的生产函数为：

农业科技产出值用Yi表示，农业科技人力、财力资源投入量分别用PLi、PKi表示，为产出弹性，假设生产规模报酬不变。

利润函数为：

一阶求导最优可得：

在竞争均衡下，省份i的农业科技产出所占总省份的总农业科技产出的比例为Si=Yi/Y，

进一步可以得出农业科技人力、财力资源的相对扭曲指数为：

农业科技资源总错配指数以农业科技财力、人力资源错配指数加总平均值表示［20］。

（4）控制变量。对于控制变量的选取主要有以下4 个：1）农业科技人员受教育水平（education)采用各省科技活动人员受教育年限来表示，具体计算方法是借鉴陈钊等的加权求和方法，将各阶段受教育年限作为不同教育阶段的权重［21］。2）农村生产力发展水平(machinery)用农业机械总动力表示。3）农业受灾率(distar)用各地区受灾面积/耕地总面积表示。4）科研机构发展水平（instution)用农业科研经费支出/财政支出表示。

2.3 数据来源与处理

以农业科研机构为研究对象，最初选用2009—2017 年我国31 个省份面板数据，由于计算农业科技资源错配指数时部分省份的产出弹性为负，求出的农业科技资源错配指数无效,所以将其舍弃，最终只研究23 个省份。数据来源于《全国农业科技统计资料汇编》《中国统计年鉴》，为消除数据之间的多重共线性，本文对核心解释变量和控制变量取对数处理。为研究各区域差异性，将其分为东部地区、中部地区和西部地区。各变量描述性统计见表1。

表1 变量名称及变量描述统计特征

3 实证分析

3.1 农业科技资源错配程度分析

根据上文方法测算了2009—2017 年的23 个省份农业科技人力、财力资源错配指数,指数大于1，农业科技资源配置相对过剩；反之，农业科技资源配置不足。由于篇幅有限本文仅对2013—2017 年5年各省份的农业科技资源错配指数进行如下阐述：

如表2 所示，我国23 个省份农业科技资源都存在着不同程度的农业科技人力、财力资源错配情况，同一省份在不同年份之间有较大波动，且农业科技人力资源在山西、内蒙、辽宁、吉林、安徽、湖南、宁夏这几个省份错配情况较为严重，其他省份也表现为不同程度的农业科技人力资源错配，但错配指数在1 附近波动。在这23 个省份之中大多还是农业科技人力资源配置不足现象。

表2 2013—2017 年农业科技资源错配情况

3.2 全样本实证分析

在进行实证分析之前首先应对农业科技资源错配、技术创新和农业科技生产率进行豪斯曼检验，如表3 所示。

表3 农业科技资源错配、技术创新和农业科技生产率的豪斯曼检验

采用stata14.0 对所采用的模型进行了回归，表4 显示了农业科技资源错配如何影响农业科技生产率的检验结果。首先检验了模型1 的农业科技资源错配影响农业科技生产率的直接效应，可以看到农业科技资源错配系数为-0.043，在5%水平下显著为负，说明农业科技资源错配降低了全国各地区的农业科技生产率增长。中介效应检验方面，在模型2 中农业科技资源错配对于地区技术创新在5%水平下显著为负，说明农业科技资源错配降低了地区的农业科技创新。模型3 检验中，可以看到模型1 加入了技术创新以后农业科技资源错配在10%水平下显著为负，并且系数由模型1的-0.043提升为-0.039，影响程度有所减小，同时技术创新在10%水平下显著为正，说明技术创新在农业科技资源错配对农业科技生产率的影响中发挥部分中介效应。以上实证结果表明，农业科技资源错配一方面直接对农业科技生产率产生影响，另一方面通过抑制农业技术创新降低农业科技生产率。因此，本文提出的假设1、2 得以验证。控制变量方面农业科研机构发展水平显著为正，符合预期方向，农业科研机构发展水平越高农业科技人员技能越高，可获得的农业科技资金越多越有利于农业技术创新水平的提高，进而促进农业科技生产率的提高。自然环境显著抑制了农业技术创新的提高，主要是农业对气候变化十分敏感，并且农业生产的产出效果也深受自然灾害的影响［17］，当自然环境恶劣不利于农业实验的展开从而不利于技术创新水平的提高；农业劳动力素质对技术创新具有显著负向影响，这说明农业科技活动人员素质对于技术创新的增长有限［22］。

表4 全样本回归结果

3.3 稳健性检验

对模型进行稳健性检验时，通过更换计量指标，重新构建计量模型的核心解释变量。因为农业全要素生产率的增长是一个持续累计的过程，上一期累计的产出与绩效会对当期造成影响，所以将被解释变量农业科技创新全要素生产率滞后一期tfpit-1 作为解释变量，引入模型进行稳健性检验。由表5 检验结果可知:（1）从直接影响看，农业科技资源错配会抑制农业科技创新全要素生产率的增长，当加入新的解释变量后其抑制作用仍表现出较强的稳健性。（2）从中介影响来看，技术创新仍在农业科技资源错配和农业科技创新全要素生产率间具有部分中介效应，说明技术创新的部分中介效应较为稳健。控制变量也均无根本实质性变化，说明研究结果是稳健的。

表5 稳健性检验结果

3.4 分地区实证分析

由于我国各地区的经济发展、资源禀赋与政府政策有较大差异，为更好研究以技术创新水平为中介变量，农业科技资源错配对农业科技生产率的影响。本文将所选23 个省份分地区展开研究，结果如表6 所示。

表6 农业科技资源错配、技术创新对农业科技生产率影响的区域样本回归结果

由东部地区回归结果可知：（1）从直接效应来看，农业科技资源错配会显著抑制本地区农业科技生产率的增加，且在5%水平下显著，而农业科技资源错配对于农业技术创新有负向影响但不显著；技术创新水平会促进农业科技生产率的增加且在10%水平下显著。（2)从中介效应来看，农业科技资源错配虽然可以直接影响农业科技生产率，但加入技术创新变量时农业科技资源错配对于农业科技生产率的影响仍显著，因此三者存在部分中介效应，即农业科技资源错配可直接或间接地影响农业科技生产率。主要由于技术创新是影响农业科技生产率增长的主要因素，东部地区由于其地区资源配置条件的优越性，经济得到较快的发展，大量的资金聚集［23］，但由于农业高科技优秀人才较为缺乏导致农业科技资金的闲置，科技创新能力水平没有得到提升从而导致农业科技生产率下降。因此，农业科技资源错配不仅可以直接影响农业科技生产率也可以通过技术创新间接影响农业科技生产率。

由中部地区结果可知：先对模型（1）的农业科技资源错配对农业科技生产率进行检验，可以看到农业科技资源错配系数为-0.850 且在1%水平下通过显著性检验；对模型（2）检验农业科技资源错配对农业科技创新影响不显著，模型（3）中加入科技创新中介变量后农业科技资源错配对农业科技创新全要素生产率仍显著且系数为-0.617，影响程度有所减弱，同时技术创新在1%水平下通过显著性检验，说明技术创新在农业科技资源错配对农业科技生产率的影响中是部分中介效应。近几年为更好落实中部崛起的战略方案，各地区制定相应的人才引进计划，从而导致各地区农业科技人员配置过剩，但由于农业高科技人才的缺乏导致农业科技资金不能合理使用，从而引致农业科技资源出现过度配置现象，降低了农业科技创新水平从而导致农业科技生产率下降。

基于西部地区回归结果可得：由模型（1）和（2）可知，农业科技资源错配会抑制西部地区农业科技生产率和技术创新的增长，但将农业科技资源错配和技术创新放在同一模型下两者对农业科技生产率的影响不显著，因此三者之间并不存在中介效应。主要因为西部地区作为欠发达地区，用于创新投入的资金和人力资源都比较稀缺，但又存在资源浪费，科技资源利用率不高的现象［24］，导致农业技术创新能力较弱，不足以对农业科技生产率产生影响。

4 结论与启示

本文以技术创新水平为中介角度研究农业科技资源错配对农业科技生产率的影响，并基于2009—2017 年地区层面的面板数据，采用固定效应、中介效应分析法实证考察三者间的传导路径得出以下结论：（1)技术创新在农业科技资源错配对农业科技生产率的影响中存在部分中介效应。说明农业科技资源错配既可以通过技术创新水平间接影响农业科技生产率，也可以直接降低我国农业科技生产率。（2）从区域层面看，农业科技资源错配、技术创新和农业科技创新全要素生产率在东部、中部、西部地区分别表现为部分中介效应和中介效应不显著。（3）农业科技资源错配会抑制技术创新进而降低农业科技生产率。

依据本文研究结论得到以下启示：（1）优化农业科技资源配置的政策措施需要从“直接”向“间接”转变，要尽可能避免由于中间路径的阻碍而导致的“直接”措施难以发挥作用的效果，从而应当重点关注农业科技资源的配置效率、资金的使用效率，技术创新与进步方面进而提高农业科技生产率。（2）新经济增长理论认为推动经济增长的核心动力是技术进步，因此，提升农业生产效率和发展质量的关键是农业技术创新水平的提高。农业技术创新水平的提高离不开农业生产技术和农业技术创新资金的有效投入，同时，农业科技资源的合理配置以及较优的农业科技资源配置结构对于农业科技创新水平提高也有一定的助推作用。（3）从中介影响来看，农业科技资源错配通过技术创新对农业科技生产率产生的影响有显著差异。因此，要正视地区发展的不均衡性，认清各地区自然禀赋和比较优势，加强西部地区的承接力，破解农业科技资源自由流动的地区障碍，实现区域间的合作与协同发展，优化各地区的资源配置结构，提升各地区的科技创新能力。（4）随着区域之间流动性加强，西部地区与外部省份的联系日趋频繁，西部地区想要提升农业科技生产要素的吸引力关键需减轻农业生产要素外流现象。实现农业高科技人才之间的高效流动从而促进地区的技术创新，进而提高农业科技产出。（5）应科学辩证的看待农业科技资源错配，农业科技生产率提升的关键是农业科技资源的合理配置，但适度的农业科技资源错配也可以平抑农业科技生产率的波动，应充分把握三者之间的关系，做好三者之间的关系与结构平衡，从而提高科技产出与科技生产率。