楊傳喜 吳昊天

（桂林理工大學商學院，廣西桂林 541004）

0 引言

農(nóng)業(yè)作為國民經(jīng)濟中的基礎性產(chǎn)業(yè)，是農(nóng)村經(jīng)濟的重要支柱[1]。改革開放以來，我國農(nóng)業(yè)經(jīng)濟結(jié)構(gòu)不斷調(diào)整優(yōu)化，質(zhì)量效應明顯提升，農(nóng)業(yè)基礎更加穩(wěn)固?！笆濉蹦r(nóng)業(yè)科技進步貢獻率大幅增加，突破60%，標志著中國農(nóng)業(yè)發(fā)展已進入高質(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)濟持續(xù)增長的核心途徑[4]。2020年發(fā)布的中央一號文件強調(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“兩張皮”等問題[5]，中國農(nóng)業(yè)必須順應經(jīng)濟發(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)達地區(qū)中觀行業(yè)層面的錯配程度。在此基礎上，國內(nèi)相關文獻主要從企業(yè)[12-13]、行業(yè)（區(qū)域）[14-15]、成因及內(nèi)在影響機制[16-17]等4 個層面對資源錯配進行研究。但上述研究文獻未能區(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]。此假設與經(jīng)濟現(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確性。

農(nóng)業(yè)科技資源作為農(nóng)業(yè)科學技術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)濟高質(zhì)量發(fā)展息息相關[19]。前期,關于農(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，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資本存量進行測算并定量識別生產(chǎn)效率的影響因素。李強等[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。關于人力資本質(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年的勞動投入進行預測。多數(shù)現(xiàn)有研究從農(nóng)業(yè)科技資源的規(guī)?；驍?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)科技資源錯配效應及農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率進行研究，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)資本存量進行估算，參考張軍（2010）關于資本存量的算法，資本投入以扣除人員勞務費的農(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，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)加權平均表征。IFAPI的權重μ設定為0.4。

其中，Kit為農(nóng)業(yè)科技資本存量，ξ為折舊率設為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熟練程度、平均周工作時長表示人力資源工作強度及人力資源數(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、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?；贘ones（2008）的人力資源設定，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)科技人員工作強度（以法定工作時間40 小時/周為標準）；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）對基本人力資源標準進行定義，設定一單位“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)科技人員平均學歷較高，故其他人員平均受教育年限設定為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，并在此基礎上引入農(nóng)業(yè)科技資源要素質(zhì)量對模型做進一步優(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??；反之，當<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)濟增長來源于要素的增加及總體全要素生產(chǎn)率增進（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、投入要素質(zhì)量提升及地區(qū)資源配置效應。地區(qū)配置效應進一步分解為兩類結(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的影響，后者在C-D函數(shù)的設定下為各地區(qū)要素錯配變動效應。在式（13）中，A項表示由于技術進步、熟練提升及知識更新所引起的農(nóng)業(yè)科技技術進步率增進的加總。B項為總量經(jīng)濟中要素質(zhì)量變化的加權和，即人力資源的質(zhì)量與技術進步形成耦合關系引致生產(chǎn)效率的提升。C項即各地區(qū)產(chǎn)出份額變動的加權和，即結(jié)構(gòu)變動效應。D項即各行業(yè)要素錯配程度變動效應的加權和，值為正則促進TFP增長，為負則對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，求出的農(nóng)業(yè)科技資源錯配指數(shù)無效，故將其舍棄。

具體指標設計如下：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”指標表示，人力資源價格采用本年應付勞務費除以本年農(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)科研機構(gòu)中科技活動人員平均受教育年限高達16.9年，初級職稱以上人員比例高達83.6%，為建設農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新強國家提供了豐富的人才儲備，為實現(xiàn)我國經(jīng)濟可持續(xù)性發(fā)展提供了堅實的人力基礎。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

3.2.1 總體變動效應

農(nóng)業(yè)科技資源錯配下的效應會導致農(nóng)業(yè)科技成果無法有效轉(zhuǎn)化，進一步造成產(chǎn)出損失。當錯配變動效應為正時，說明其錯配程度的變動有利于科技產(chǎn)出，促進農(nóng)業(yè)科技全要素增長率增長；當錯配效應為負時，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)科技要素錯配效應呈現(xiàn)正負波動趨勢。農(nóng)業(yè)財力資源錯配變動效應為正，說明通過提升科研資金投入，有利于促進農(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及波動變化的主導因素。

具體地區(qū)間錯配效應變動如表1。華北區(qū)2006—2009年的錯配變動效應為正，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)正負波動，2014—2015年有所好轉(zhuǎn)，但2016年后轉(zhuǎn)為負效應。東北區(qū)的錯配效應存在正負交替趨勢，但總體錯配效應為正且負影響不斷減小。華東區(qū)最初為負向影響作用后轉(zhuǎn)為正向，雖然呈現(xiàn)正負波動趨勢，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年的錯配負效應最嚴重為3.159%，之后的錯配效應有明顯改善。進一步測算該地區(qū)財力資源和人力資源錯配效應（表2、表3）得出，該地區(qū)近年來的財力資源錯配變動效應持續(xù)為負未有明顯好轉(zhuǎn)，且人力資本錯配效應較財力資源錯配更嚴重，但2016年后改善明顯。西北區(qū)2010年前存在3年負向影響，2010年后有明顯好轉(zhuǎn)，但2015年錯配效應再次惡化，人力資源錯配為主導因素。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)，說明仍存在相關政策落實不到位，監(jiān)管機制不完善的情況，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

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)出的影響效應顯著。其中，財力資源錯配對華北地區(qū)產(chǎn)出的變動效應最明顯，財力資源錯配程度呈現(xiàn)正負波動。特別是，2010—2012年錯配程度惡化，平均值高達1.33。東北地區(qū)財力資源錯配變動效應持續(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持續(xù)呈現(xiàn)負向貢獻，但負向程度逐漸改善，其中中南地區(qū)在2016—2018年財力資源變動效應轉(zhuǎn)為正向。西北地區(qū)在2006—2009年財力資源錯配效應為負，但自2010年后，財力資源錯配效應轉(zhuǎn)為正向，且正向效應不斷增加。隨著時間的推進，除少數(shù)地區(qū)外，總體財力資源錯配效應向好，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

表1 不同地區(qū)要素資源扭曲變效應

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，錯配效應持續(xù)改善，由負向變動貢獻轉(zhuǎn)為正向會減輕浮負向影響程度。華東區(qū)涵蓋中國經(jīng)濟最發(fā)達的省份，人力資源豐富，故最初人力資本錯配變動效應為正，但由于人員結(jié)構(gòu)和冗余現(xiàn)象的出現(xiàn)，錯配效應轉(zhuǎn)為負向。隨著相關政策的完善，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且不僅僅局限于一線城市，人力資源錯配又轉(zhuǎn)為負向。華北地區(qū)涵蓋了我國相對發(fā)達的京津冀地區(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為負，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)，由負向貢獻轉(zhuǎn)為正向。西北地區(qū)作為國家人力引進和輸入的重點地區(qū)，2016年之前人力資源錯配效應持續(xù)為負，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)達地區(qū)向后發(fā)地區(qū)人才輸入。隨著人才引進政策的大力推進，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在近年來都由負轉(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，導致要素質(zhì)量貢獻率高于要素數(shù)量貢獻。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，進而推動供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革初具成效。相對貢獻率呈現(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，提升要素質(zhì)量勢在必行。地區(qū)錯配變動的總效應初期呈現(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，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)濟增長的效應總體為正，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單位：%

表3 人力資源錯配變動效應單位：%

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)量進行刻畫，并在此基礎上構(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125%以上，其中華東區(qū)年平均增長率高達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，有能力承擔重大科技項目的科學家和領軍人才依舊匱乏。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，適應要素市場經(jīng)濟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，結(jié)果顯示華北地區(qū)資本錯配變動效應呈波動狀態(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最顯著分別達到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)效應均為正，對農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率呈顯著的促進作用；要素數(shù)量貢獻率在2010年達到峰值109.05%，隨著農(nóng)業(yè)經(jīng)濟轉(zhuǎn)型發(fā)展，要素數(shù)量對產(chǎn)出增長的貢獻率不斷下降，要素質(zhì)量貢獻率緩慢增長成為農(nóng)業(yè)經(jīng)濟發(fā)展的主要動力，印證了中國經(jīng)濟正由要素數(shù)量為依托的粗放型發(fā)展轉(zhuǎn)向由要素質(zhì)量為主導的集約型發(fā)展的國情。

表4 總量經(jīng)濟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，當前我國應當進一步深化農(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)科技研究團體創(chuàng)造更富有效率的勞動市場環(huán)境，降低各類機構(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重。一方面是由于戶籍政策和地區(qū)保護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，但仍缺乏學術能力突出的領軍者。我國應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上，深化農(nóng)業(yè)科研人員管理機制改革，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、技術市場發(fā)展水平及區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展水平等異質(zhì)性差異對農(nóng)業(yè)科技資源投入進行戰(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。