蔣浩東　朱滿德　趙志尚

摘 ?要：人力資本是提高農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的重要途徑。應用DEA-Malmquist指數(shù)方法測算1999-2018年我國各省區(qū)的農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率，進一步運用工具變量法探究人力資本提高對農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響及其異質(zhì)性。結(jié)果表明：人力資本提升可顯著促進農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率增長，且對山區(qū)省份的正向作用更大;勞動力轉(zhuǎn)移有益于農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率增加，但因人力資本提高引致的勞動力轉(zhuǎn)移不利于農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率增加，并且對山區(qū)省份的負面作用更強。為進一步提升農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率，一是加強農(nóng)村地區(qū)教育投資，補足職業(yè)教育短板，推動教育多元化;二是適當提高農(nóng)業(yè)部門社會福利，促使人才回流;三要建立非農(nóng)業(yè)反哺農(nóng)業(yè)的長效機制，統(tǒng)籌城鄉(xiāng)一體化發(fā)展。

關鍵詞：DEA-Malmquist指數(shù);工具變量法;人力資本;農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率

一、問題的提出

隨著中國經(jīng)濟發(fā)展邁入新常態(tài)以及社會主要矛盾發(fā)生轉(zhuǎn)變，如何在宏觀經(jīng)濟疲軟的現(xiàn)實情境下繼續(xù)推進農(nóng)業(yè)發(fā)展，促進農(nóng)民增收，實現(xiàn)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)方式綠色轉(zhuǎn)型，已成為農(nóng)業(yè)農(nóng)村亟需破解的焦點問題^[1]。而農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展及農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平提升的內(nèi)在表現(xiàn)就是物質(zhì)要素投入的貢獻度降低和全要素生產(chǎn)生產(chǎn)率的份額不斷增加。李金鍇測算2004-2016年中國農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率，并分析其對中國農(nóng)業(yè)產(chǎn)值增長的貢獻，研究發(fā)現(xiàn)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的年均貢獻度達53.7%^[2]?？梢?，農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率是農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長的主要驅(qū)動力。

由于全要素生產(chǎn)率在促進經(jīng)濟提質(zhì)增效、創(chuàng)新發(fā)展中的作用日益增加，近年來備受學者們的關注?，F(xiàn)有研究多聚焦于技術(shù)進步、效率改善及要素配置等視域探究農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的時序變動態(tài)勢和貢獻度。譬如，在技術(shù)進步方面，黃勇考察了2004-2009年湖北省農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的走勢，并剖析農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率增長的內(nèi)在動因，發(fā)現(xiàn)技術(shù)進步是其主要助推作用^[3]。王兵和曾志奇進一步在模型中納入非期望產(chǎn)出，考慮在碳排放約束下中國1993-2017年農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率增長的動力源泉，結(jié)果表明技術(shù)進步仍是促進中國農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率提升的關鍵因素^[4]。在效率驅(qū)動方面，周鵬飛發(fā)現(xiàn)技術(shù)效率改善與技術(shù)進步雙輪耦合驅(qū)動了中國農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的增長，并且農(nóng)業(yè)TFP具有極強的路徑依賴性^[5]。郭萍基于夏普利值不平等分解法測度與分解中國農(nóng)業(yè)全要素的地區(qū)差異，結(jié)果表明農(nóng)業(yè)規(guī)模效率對農(nóng)業(yè)TFP的年均貢獻為18%^[6]。在要素配置方面，張樂將農(nóng)業(yè)TFP分解為技術(shù)變化、純技術(shù)效率變化、規(guī)模效率變化和配置效率變化，研究發(fā)現(xiàn)1991-2010年配置效率對農(nóng)業(yè)TFP增長的年均貢獻達到8.37%^[7]。而朱滿德以玉米為考察主體，測度及分解了1978-2018年中國玉米的全要素生產(chǎn)率，研究發(fā)現(xiàn)若略去配置效率在玉米生產(chǎn)中的貢獻，玉米全要素生產(chǎn)率的年均增長率將由正轉(zhuǎn)負，年均增長率降幅達85.52%^[8]。

已有研究也較為深入地研究了人力資本對農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響。如，陳燕翎將農(nóng)村人力資本作為門檻變量研究貿(mào)易開放對農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響，研究認為當人力資本水平越過設定門檻值時，農(nóng)產(chǎn)品進口明顯促進了農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的增長^[9]。韓海彬提出異質(zhì)性人力資本通過技術(shù)創(chuàng)新路徑和技術(shù)模仿路徑對農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率產(chǎn)生影響^[10]。于偉研究發(fā)現(xiàn)農(nóng)村教育人力資本與農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率互促且在空間狀態(tài)下存在顯著溢出效應^[11]。

目前，已有文獻從多個視角較為深層地辨析了人力資本對農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的作用，對認識農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的驅(qū)動機制提供了有益參考，也為本文的繼續(xù)研究提供了豐富的研究范式和理論指導。但現(xiàn)有研究較少考慮人力資本在影響農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率時存在地區(qū)差異，尤其從地形要素維度考察人力資本對農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率影響的區(qū)域異質(zhì)性更不多見，而這其中的機理顯然是不容忽視的。

農(nóng)業(yè)依附于自然條件并受其約束，致使農(nóng)業(yè)發(fā)展必須契合當?shù)刈匀环A賦條件，造成山區(qū)與非山區(qū)的農(nóng)業(yè)特征大相徑庭，因此通過提高人力資本以促進農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率增長和農(nóng)業(yè)發(fā)展的效果是不一致的。一是農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)差異，非山區(qū)地帶多以種植業(yè)為主，而山區(qū)地帶適宜林業(yè)與養(yǎng)殖業(yè)^[12]，造成勞動力要素投入不同，那么人力資本提高帶來的影響是否也會趨異？二是地形差異，非山區(qū)更加平坦，農(nóng)機替代率高，易于形成規(guī)模經(jīng)營，則人力資本提高引致農(nóng)業(yè)部門的勞動力向非農(nóng)部門轉(zhuǎn)移對兩者農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的作用是否存在差異？明晰這些問題有助于為提高農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率提供啟示。

二、理論分析與研究假設

從整體上來說，農(nóng)村人力資本提高是能夠促進我國農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率增長的，低技能人力資本的貢獻聚焦于技術(shù)擴散或模仿，而高技能人力資本主要作用于新技術(shù)的創(chuàng)新^[13]。此外，人力資本還從資源整合及效率提升的路徑實現(xiàn)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的改進^[14]。但當作用對象存在差別時，人力資本遵循以上路徑形成的作用效力也會發(fā)生變化。山區(qū)與非山區(qū)的地理條件不同決定二者的農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)不一致，人力資本就會出現(xiàn)分異作用。

地區(qū)農(nóng)村人力資本提升對農(nóng)業(yè)發(fā)展產(chǎn)生的效力與其農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)息息相關。地形、土地坡度、氣候條件等地理因素會形成農(nóng)業(yè)的異質(zhì)性，在地形地貌的牽制下，山區(qū)缺乏規(guī)?；?、機械化及設施化為重要特征的現(xiàn)代農(nóng)業(yè)的優(yōu)勢自然條件^[15]。對此，山區(qū)的農(nóng)業(yè)發(fā)展態(tài)勢與非山區(qū)形成鮮明對比，立體農(nóng)業(yè)、特色農(nóng)業(yè)及生態(tài)農(nóng)業(yè)等“精質(zhì)”農(nóng)業(yè)成為其主攻方向，而非山區(qū)地帶趨向集約化式的規(guī)模農(nóng)業(yè)，契合機械化的糧食作物成為其重點。如，2019年，東北平原的糧食播種面積占比都在75%以上，其中黑龍江高達97.07%，而同期西南地區(qū)糧食播種面積占比最高的四川僅為64.78%;在機械化水平方面，東北平原人均農(nóng)機總動力最低的吉林為6.96千瓦/人，遠高于西南各省。此外，山區(qū)的農(nóng)業(yè)類型側(cè)重于精細化管理，從生產(chǎn)、監(jiān)管到收獲等過程要求投入較多的人力數(shù)量并且地形地貌限制其無法以機械替代，造成勞動力投入居高不下。根據(jù)國家統(tǒng)計局數(shù)據(jù)計算得出，2018年東北平原單位農(nóng)作物播種面積承載的勞動力平均為30.46人/畝，而西南云貴川渝四個地區(qū)為76.92人/畝。正是由于以上差異的存在，人力資本優(yōu)化對農(nóng)業(yè)發(fā)展的成效不等同，尤其對于勞動投入數(shù)量較多的農(nóng)業(yè)更具有優(yōu)勢。因此，提出如下假說：

H1：人力資本提高能夠促進農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率增長。

H2：人力資本提高對山區(qū)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的積極效力更強。

農(nóng)村人力資本與農(nóng)村勞動力流出存在“馬太效應”，即農(nóng)業(yè)部門勞動力高技能人力資本更易析出。2015年我國農(nóng)民工總量為2.77億人，其中高中文化及以上占比25.2%，大專以上占8.3%，到2019年，人數(shù)達到2.91億人，高中文化及以上的占比提升到27.7%，并且大專及以上文化程度占比增加到11.1%。農(nóng)村轉(zhuǎn)移的勞動力當中，接受過高等教育的勞動力比例呈上升態(tài)勢。此外，轉(zhuǎn)移到城市的較高人力資本勞動者能夠有更多的機會和平臺學習新知識，加上農(nóng)業(yè)弱質(zhì)性及城鄉(xiāng)工資差異的沖擊，會增強這部分勞動者對城市的粘性與穩(wěn)固性^[16]。不過礙于我國農(nóng)業(yè)部門存在勞動力冗余的現(xiàn)象，適度轉(zhuǎn)出在整體上可以優(yōu)化土地要素配置，促進農(nóng)業(yè)勞動生產(chǎn)率提高。但高技能人力資本的轉(zhuǎn)出會降低農(nóng)業(yè)技術(shù)學習與推廣的可能性，增加農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率提升的難度。而相較于山區(qū)地帶，非山區(qū)集約化、機械化與規(guī)模化的農(nóng)業(yè)能夠在一定程度上彌補由此造成的消極作用。因此，提出如下假設：

H3：勞動力轉(zhuǎn)移會促進農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率提升，但人力資本提高引致農(nóng)村勞動力析出對農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率產(chǎn)生消極作用且對山區(qū)的負面作用更大。

三、模型與數(shù)據(jù)

（一）模型與變量

為考察人力資本對農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率影響的異質(zhì)性，構(gòu)建如下形態(tài)的面板模型：

被解釋變量TFP：農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率。鑒于數(shù)據(jù)包絡分析（DEA）的Malmquist指數(shù)法利用線性規(guī)劃及對偶原理確定生產(chǎn)前沿面，無需設定具體的前沿生產(chǎn)函數(shù)形式和非效率項分布形式^[17]，也不受投入產(chǎn)出不同量綱的限制，且多數(shù)文獻普遍采用該種方法，因此使用DEA-Malmquist模型測算我國農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率。具體公式如下：

間生產(chǎn)點與前沿面技術(shù)相比較所得出的距離輸出函數(shù)。其中，產(chǎn)出指標選擇農(nóng)業(yè)增加值，該指標相較于農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值更能體現(xiàn)生產(chǎn)過程創(chuàng)造的新增價值;投入指標分別為農(nóng)業(yè)從業(yè)人數(shù)、農(nóng)作物播種面積、農(nóng)機總動力、化肥（折純量）、薄膜、農(nóng)用柴油及農(nóng)藥。需要注意的是，囿于現(xiàn)有統(tǒng)計資料并沒有對農(nóng)業(yè)就業(yè)人數(shù)單獨區(qū)分，借鑒杜江等的研究，以農(nóng)業(yè)增加值占農(nóng)林牧漁總增加值的比重對第一產(chǎn)業(yè)就業(yè)人員進行剝離^[18]，由此獲得農(nóng)業(yè)勞動力投入。該方法測算出來的農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率是以上年為1的環(huán)比指數(shù)，為研究需要，本文將其換算為以1999為基期的累積值。

控制變量X：包括城市化水平、財政支持、老齡化程度、家庭經(jīng)營收入及水利設施條件。城市化水平，是影響勞動力轉(zhuǎn)移和土地利用的關鍵因素，采用城鎮(zhèn)常住人口占地區(qū)總?cè)丝诘谋戎乇硎?。農(nóng)業(yè)固定資產(chǎn)投資，能夠為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)發(fā)展的基礎設施建設提供資金支持，提升農(nóng)業(yè)經(jīng)濟效益，以農(nóng)村固定資產(chǎn)投資到農(nóng)業(yè)的額度表征。老齡化程度，農(nóng)業(yè)勞動力老齡化會牽制勞動能力制約有效勞動投入，降低農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率，但人口老齡化加深也會增加對農(nóng)業(yè)社會化服務的購買及土地等要素重新配置，從而利于農(nóng)業(yè)發(fā)展，所以最終影響走勢不確切，以農(nóng)村地區(qū)老年負擔系數(shù)衡量。家庭經(jīng)營收入，收入與投資存有一定的正相關性，因而家庭經(jīng)營收入越高，農(nóng)業(yè)投資就會增加。水利設施，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)與水源掛鉤并依附于資源多寡，興建水利設施能促進農(nóng)業(yè)生產(chǎn)活動持續(xù)下去。

（三）數(shù)據(jù)來源

國家1999年實施高等教育擴招，因此本文選取1999-2018年中國大陸31個省份的面板數(shù)據(jù)進行實證研究。數(shù)據(jù)主要來源于《中國人口和就業(yè)統(tǒng)計年鑒》、《中國農(nóng)村統(tǒng)計年鑒》、《新中國六十年匯編》和《中國統(tǒng)計年鑒》以及百度文庫，部分缺失數(shù)據(jù)采用向前補漏法補充。此外，本文對山區(qū)與非山區(qū)省份的劃分是基于山地及丘陵占全省面積的比重，考慮我國整體山區(qū)面積占比約三分之二，所以將山地及丘陵面積占比超過我國整體水平的省份定性為山區(qū)省份，分別為湖北、重慶、貴州、四川、云南、湖南、福建、浙江及山西。

四、實證分析

（一）內(nèi)生性說明

經(jīng)濟活動中的研究對象或多或少存在著聯(lián)系，為此模型設置中的反向因果關系或遺漏變量等問題會引發(fā)內(nèi)生性問題，導致參數(shù)估計有偏。人力資本與農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率之間較大可能存在反向因果關系，人力資本水平越高，其知識儲備、技術(shù)能力對農(nóng)業(yè)發(fā)展的創(chuàng)新力及要素配置效力就越強，越能夠促進農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率提升。同時，農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率提高帶來的農(nóng)業(yè)經(jīng)濟效益增加反過來會為人力資本優(yōu)化提供必需的基礎條件。另外，關于模型建構(gòu)中遺漏變量的問題，我國農(nóng)業(yè)的發(fā)展導向是基于宏觀政策設計框架之中，難以避免人為因素影響，以及自然因素在某種程度上造成農(nóng)業(yè)收益的不確定性，都會影響農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的高低。對此，本嘗試運用工具變量處理可能存在的內(nèi)生性問題。

借鑒葉升初等的研究，以各省國家財政性教育支出作為人力資本的工具變量^[19]。國家財政性教育支出為在一定程度上改善農(nóng)村居民的受教育條件，促進人力資本提高，由此間接影響農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率。并且，各省國家財政性教育經(jīng)費是由中央、地方各級財政或上級部門直接劃撥到各類學校及教育行政或事業(yè)單位并計入到國家預算支出科目，不受某一地區(qū)的農(nóng)業(yè)發(fā)展影響，因此具備外生性。除教育支出外，再引入醫(yī)療衛(wèi)生支出作為人力資本的工具變量。醫(yī)療衛(wèi)生支出僅影響身體健康程度，不會直接對農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率產(chǎn)生作用，因此具備外生性。

（二）內(nèi)生性檢驗

使用工具變量法的前提條件是存在內(nèi)生解釋變量、工具變量與解釋變量相關，并滿足外生性。對此，分別進行DWH檢驗、LM檢驗、弱工具變量檢驗及過度識別檢驗，檢驗結(jié)果如表2所示。結(jié)果表明，教育支出與醫(yī)療衛(wèi)生支出兩個工具變量均顯著通過LM檢驗、弱工具變量檢驗及過度識別檢驗，證明所選擇的工具變量滿足相關性與外生性;DWH檢驗也表明模型存在內(nèi)生性，可運用工具變量法。

（三）實證結(jié)果分析

從全國層面來看，人力資本對農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的直接貢獻都為正且效果顯著，此結(jié)果佐證了現(xiàn)有研究關于人力資本在提高農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率方面具備積極作用的結(jié)論。人力資本提升不僅降低了勞動力自身在行業(yè)間轉(zhuǎn)換的門檻，改善資源配置效率，而且進一步增加了激發(fā)創(chuàng)新績效的可能性^[20]，從而實現(xiàn)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的提升;另外，人力資本與勞動力轉(zhuǎn)移的交互項的參數(shù)估計顯著為負，勞動力轉(zhuǎn)移的參數(shù)估計顯著為正，表明整體上的農(nóng)村勞動力轉(zhuǎn)移減少了農(nóng)業(yè)部門勞動力冗余和部分緩解了土地要素約束，促使農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率增加，但同時又發(fā)現(xiàn)，人力資本提升造成的農(nóng)村勞動力轉(zhuǎn)移不利于農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率提高。該結(jié)論反映出我國農(nóng)業(yè)部門勞動力整體豐腴，但卻存在結(jié)構(gòu)性失衡的問題，即農(nóng)業(yè)發(fā)展所急需的優(yōu)質(zhì)勞動力缺乏^[21]，H3得到證實。

從地區(qū)層面來看，山區(qū)與非山區(qū)的人力資本水平、人力資本提高引致的勞動力轉(zhuǎn)移及勞動力轉(zhuǎn)移對農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響方向顯著相同，但影響效果卻存有差異。首先是人力資本提高方面，山區(qū)與非山區(qū)的估計系數(shù)分別為2.791和2.247，可知山區(qū)提高人力資本相較于非山區(qū)在促進其地區(qū)農(nóng)業(yè)發(fā)展的效力更強，此結(jié)果符合H1;其次是人力資本提高促使的勞動力轉(zhuǎn)移方面，二者的參數(shù)估計分別為-0.0049和-0.00284，其帶來的負面作用對山區(qū)更強，H2得到證實。再者是勞動力轉(zhuǎn)移方面，對山區(qū)與非山區(qū)都帶來農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的提高，再次證實了H3。

此外，對控制變量的解釋。第一，家庭經(jīng)營收入對農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率變動存在顯著的異質(zhì)性，在全國層面和非山區(qū)省份并未有效推動農(nóng)業(yè)生產(chǎn)，甚至減少了農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率，而卻顯著促進了山區(qū)省份農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率增長。部分原因是家庭經(jīng)營收入的構(gòu)成單元多樣化，以農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營為主的家庭作坊份額存在稀釋的可能性。而非山區(qū)省份多為經(jīng)濟發(fā)展靠前的地區(qū)，市場經(jīng)濟推進度高于山區(qū)省份，所以家庭經(jīng)營收入構(gòu)成更多取決于非農(nóng)行業(yè)。第二，老齡化對農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響均顯著為正。這意味著老年農(nóng)業(yè)勞動力受勞動能力牽制，逐漸放開對土地資源的約束，土地資源在市場重新配置下提高生產(chǎn)率，對農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率提高發(fā)揮了積極的作用。第三，綜合看來，農(nóng)業(yè)固定資產(chǎn)投資有益于農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率增加，在山區(qū)省份得到顯著體現(xiàn)。第四，水利設施在全國層面和非山區(qū)省份的作用為正，但未通過顯著性檢驗，而對山區(qū)省份呈顯著的消極作用。山區(qū)省份的耕地資源匱乏且條件惡劣，水庫建設會增加“人地矛盾”，阻礙農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率提升。最后，城鎮(zhèn)化進程有益于農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率提高，而山區(qū)省份相反，但未能通過顯著性檢驗。城鎮(zhèn)化水平能夠保持勞動力析出的穩(wěn)固性，降低農(nóng)村農(nóng)業(yè)勞動力冗余度。并且城市化進程能一定程度上加快農(nóng)業(yè)基礎設施建設、提高農(nóng)業(yè)市場化水平及為農(nóng)業(yè)發(fā)展提供社會資金、技術(shù)和人才支持等要素。

（四）穩(wěn)健性檢驗

為驗證回歸結(jié)果的穩(wěn)健性，考慮采用替換控制變量法重新估計模型。利用農(nóng)業(yè)固定資產(chǎn)投資結(jié)構(gòu)替代農(nóng)業(yè)固定資產(chǎn)投資來反映農(nóng)業(yè)支持度，即農(nóng)業(yè)固定資產(chǎn)投資占農(nóng)村固定資產(chǎn)投資的比重，重新估計結(jié)果如表4。重新估計后，各待估參數(shù)的正反方向、大小及顯著性基本與表3類似。因此，穩(wěn)健性檢驗表明本文的估計結(jié)果是可信的。

五、結(jié)論與啟示

本文先分析了人力資本優(yōu)化對山區(qū)與非山區(qū)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率增長的異質(zhì)影響，并基于DEA-Malmquist指數(shù)測算了1999-2018年中國大陸31個省份的農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率，工具變量法實證檢驗了人力資本優(yōu)化對農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率增長的影響因地形地貌差異而不同，并通過了穩(wěn)健性檢驗。研究結(jié)論表明：第一，人力資本提高能夠促進農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率增長;第二，山區(qū)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)方式仍以傳統(tǒng)人力勞動為主，人力資本提高對山區(qū)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的正向作用更大;第三，勞動力析出到非農(nóng)部門會促進農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率提升，但人力資本提高引致農(nóng)村勞動力析出對農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率產(chǎn)生消極作用且對山區(qū)的負面作用更大。同時發(fā)現(xiàn)，城鎮(zhèn)化顯著促進了農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率提高。

基于以上研究成果，得出政策啟示：第一，加強農(nóng)村地區(qū)教育投資，補足職業(yè)教育短板，推動教育多元化。農(nóng)村地區(qū)教育投資結(jié)構(gòu)存在諸多問題。一是學校結(jié)構(gòu)不合理，普通中小學占比過大，優(yōu)質(zhì)學校和職業(yè)技術(shù)教育類學校不足，造成農(nóng)村學生同質(zhì)化現(xiàn)象嚴重且技能單一，與城市學生相比缺乏競爭力。逐步推動教育體制改革，加強對優(yōu)質(zhì)學校辦學。同時大力推動職業(yè)技術(shù)教育學校辦學，培育學生技能多元化發(fā)展，避免學生過早被應試教育淘汰而走進社會。二是農(nóng)村學校師資缺乏，基礎教育學科單一，造成農(nóng)村學生“畸形”發(fā)展，后期內(nèi)生動力不足。推動全科教育老師培養(yǎng)及下鄉(xiāng)教育，彌補農(nóng)村學校師資不足的缺陷。

第二，建立非農(nóng)業(yè)反哺農(nóng)業(yè)的長效機制，統(tǒng)籌城鄉(xiāng)一體化發(fā)展。盡管農(nóng)業(yè)勞動力析出在一定程度上促進了農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率提高，但囿于過量轉(zhuǎn)移造成非農(nóng)部門提高接納門檻，產(chǎn)生越高等人力資本勞動力析出越順暢，而越低等人力資本析出越受阻的現(xiàn)象，最終導致高等人力資本勞動力大量外流而農(nóng)業(yè)部門勞動力人力資本水平不高。因此，要創(chuàng)新經(jīng)濟發(fā)展方式，實現(xiàn)農(nóng)業(yè)部門與非農(nóng)部門融合發(fā)展，建構(gòu)非農(nóng)業(yè)帶動農(nóng)業(yè)發(fā)展的協(xié)同機制。對于山區(qū)省份，礙于土地細碎化嚴重、農(nóng)機替代率低，更加應該重視勞動力外流問題。

第三，適當提高農(nóng)業(yè)部門社會保障福利，促使人才回流。農(nóng)業(yè)比較收益低下是促使農(nóng)業(yè)勞動力析出到非農(nóng)部門與農(nóng)業(yè)接續(xù)傳承斷開的關鍵因素。父輩對后代的期盼與教育通常脫離農(nóng)業(yè)角度，更希望后輩能夠到非農(nóng)部門工作，造成人才培養(yǎng)與農(nóng)業(yè)脫鉤。因此，政府在對農(nóng)業(yè)財政補貼時，既要支持農(nóng)業(yè)生產(chǎn)，也要關注到對農(nóng)業(yè)工作人員的補貼，提高農(nóng)業(yè)部門的福利保障，以此激勵農(nóng)林牧漁相關專業(yè)的大專院校學生、技術(shù)工作經(jīng)驗豐腴的農(nóng)民工及農(nóng)業(yè)科技人員等高等人力資本勞動力返農(nóng)、效農(nóng)、促農(nóng)。

第四，培育新型農(nóng)業(yè)經(jīng)營主體和加強農(nóng)業(yè)社會化服務建設。新型農(nóng)業(yè)經(jīng)營主體在文化技術(shù)、經(jīng)營管理及信息獲取等方面有較大的優(yōu)勢，能夠?qū)崿F(xiàn)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)集約化、規(guī)?；同F(xiàn)代化，提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率，通過服務外延一定程度上彌補農(nóng)業(yè)高等人力資本勞動力流失的困境。

參考文獻：

[1]劉晗，王釗，姜松.基于隨機前沿生產(chǎn)函數(shù)的農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率增長研究[J].經(jīng)濟問題探索，2015（11）：35-42.

[2] 李金鍇，陳玨穎，劉合光.城鎮(zhèn)化背景下中國農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的增長性與協(xié)調(diào)性分析[J].世界農(nóng)業(yè)，2021（02）：35-44+131.

[3] 黃勇.湖北省農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率增長、技術(shù)進步與效率變化研究[J].統(tǒng)計與決策，2013（08）：99-102.

[4] 王兵，曾志奇，杜敏哲.中國農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率的要素貢獻及產(chǎn)區(qū)差異——基于Meta-SBM-Luenberger生產(chǎn)率指數(shù)分析[J].產(chǎn)經(jīng)評論，2020，11（06）：69-87.

[5] 周鵬飛，謝黎，王亞飛.我國農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的變動軌跡及驅(qū)動因素分析——基于DEA—Malmquist指數(shù)法與兩步系統(tǒng)GMM模型的實證考察[J].蘭州學刊，2019（12）：170-186.

[6] 郭萍，余康，黃玉.中國農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率地區(qū)差異的變動與分解——基于Fre-Primont生產(chǎn)率指數(shù)的研究[J].經(jīng)濟地理，2013，33（02）：141-145.

[7] 張樂，曹靜.中國農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率增長：配置效率變化的引入——基于隨機前沿生產(chǎn)函數(shù)法的實證分析[J].中國農(nóng)村經(jīng)濟，2013（03）：4-15.

[8] 朱滿德，張琪.要素市場化配置改革與中國玉米全要素生產(chǎn)率增長[J].湖南農(nóng)業(yè)大學學報（社會科學版），2020，21（04）：1-11.

[9] 陳燕翎，莊佩芬.貿(mào)易開放、人力資本和農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率——基于面板門檻回歸的實證研究[J].中共福建省委黨校學報，2019（01）：83-92.

[10] 韓海彬，趙麗芬，張莉.異質(zhì)型人力資本對農(nóng)業(yè)環(huán)境全要素生產(chǎn)率的影響——基于中國農(nóng)村面板數(shù)據(jù)的實證研究[J].中央財經(jīng)大學學報，2014（05）：105-112.

[11] 于偉，張鵬，姬志恒.中國省域農(nóng)村教育人力資本與農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的空間交互效應——基于空間聯(lián)立方程的經(jīng)驗分析[J].中國農(nóng)業(yè)大學學報，2020，25（03）：192-202.

[12]湯丹.我國農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整對農(nóng)民收入影響的區(qū)域差異[J].經(jīng)濟問題探索，2016（02）：180-184.

[13]Vandenbussche，J. P. Aghion and C. Meghir. Growth，distance to frontier and composition of human capital[J]. Journal of Economic Growth，2006（11）：97-127.

[14]于偉，張鵬，姬志恒.中國省域農(nóng)村教育人力資本與農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的空間交互效應——基于空間聯(lián)立方程的經(jīng)驗分析[J].中國農(nóng)業(yè)大學學報，2020，25（03）：192-202.

[15]黃婧，史瓊，歐國武，崔嵬，孫秋.貴州現(xiàn)代山地高效農(nóng)業(yè)發(fā)展的困境與對策[J].貴州農(nóng)業(yè)科學，2015，43（08）：275-279.

[16]龍翠紅，洪銀興.農(nóng)村人力資本外溢與中國城鄉(xiāng)居民收入差距關系的實證分析[J].經(jīng)濟經(jīng)緯，2012（03）：106-110.

[17]李谷成，范麗霞，成剛，馮中朝.農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率增長：基于一種新的窗式DEA生產(chǎn)率指數(shù)的再估計[J].農(nóng)業(yè)技術(shù)經(jīng)濟，2013（05）：4-17.

[118]杜江，王銳，王新華.環(huán)境全要素生產(chǎn)率與農(nóng)業(yè)增長：基于DEA-GML指數(shù)與面板Tobit模型的兩階段分析[J].中國農(nóng)村經(jīng)濟，2016（03）：65-81.

[19]葉初升，馬玉婷.人力資本及其與技術(shù)進步的適配性何以影響了農(nóng)業(yè)種植結(jié)構(gòu)？[J].中國農(nóng)村經(jīng)濟，2020（04）：34-55.

[20]紀雯雯，賴德勝.人力資本配置與中國創(chuàng)新績效[J].經(jīng)濟學動態(tài)，2018（11）：19-31.

[21]李士梅，尹希文.中國農(nóng)村勞動力轉(zhuǎn)移對農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響分析[J].農(nóng)業(yè)技術(shù)經(jīng)濟，2017（09）：4-13.

（責任編輯：李韻婷）

Study on the Impact of Human Capital on Agricultural Total Factor Productivity and Its Heterogeneity

——Comparison Between Mountainous and Non Mountainous Areas

Jiang Hao-dong， Zhu Man-de， Zhao Zhi-shang

（School of Economics， Guizhou University， Guiyang 550025）

Abstract： human capital is an important way to improve agricultural total factor productivity. The DEA Malmquist index method is used to calculate the agricultural total factor productivity of various provinces and regions in China from 1999 to 2018， and the instrumental variable method is further used to explore the impact and heterogeneity of the improvement of human capital on agricultural total factor productivity. The results show that the promotion of human capital can significantly promote the growth of agricultural total factor productivity， and has a greater positive effect on mountainous provinces; Labor transfer is beneficial to the increase of agricultural total factor productivity， but labor transfer caused by the improvement of human capital is not conducive to the increase of agricultural total factor productivity， and has a stronger negative effect on mountainous provinces. In order to further improve agricultural total factor productivity， first， strengthen education investment in rural areas， make up for the shortcomings of vocational education and promote the diversification of education; Second， appropriately improve the social welfare of the agricultural sector and promote the return of talents; Third， we should establish a long-term mechanism of non-agricultural feeding agriculture and coordinate the development of urban-rural integration.

Key Words： DEA Malmquist Index;?Instrumental Variable;?Method Human Capital;?Agricultural Total Factor Productivity