丁雨凡

(安徽工業(yè)大學(xué) 商學(xué)院,安徽 馬鞍山 243000)

引言

“二十大”提出促進(jìn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的關(guān)鍵是全要素生產(chǎn)率的提升。經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)理論認(rèn)為資源是有限的,且邊際效益遞減,通過(guò)要素的投入獲得經(jīng)濟(jì)產(chǎn)量的持續(xù)增加模式不可取,長(zhǎng)期的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)需要全要素生產(chǎn)率的提升。我國(guó)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展離不開(kāi)鄉(xiāng)村振興,鄉(xiāng)村振興離不開(kāi)鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)發(fā)展,鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)發(fā)展對(duì)于小康社會(huì)成果的鞏固提升、農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化的推進(jìn)發(fā)揮著重要作用。2020年7月,農(nóng)業(yè)農(nóng)村部印發(fā)的《全國(guó)鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)劃(2020-2025)》指出要發(fā)掘鄉(xiāng)村功能價(jià)值,需聚集資源要素,優(yōu)化要素配置,加快發(fā)展鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè),提升產(chǎn)業(yè)質(zhì)量效益。(1)農(nóng)業(yè)農(nóng)村部印發(fā)《全國(guó)鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)劃(2020-2025)》的通知[EB/OL].(2020-07-16)http://www.moa.gov.cn/govpublic/XZQYJ/202007/t20200716_6348795.htm.在此背景下,隨著經(jīng)濟(jì)的不斷發(fā)展,我們要在深層次上找尋經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的潛力,要以?xún)?yōu)化要素配置、促進(jìn)全要素生產(chǎn)率、促進(jìn)鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)發(fā)展為導(dǎo)向。

國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)于要素配置、全要素生產(chǎn)率、鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)發(fā)展的研究主要集中于要素配置、全要素生產(chǎn)率對(duì)鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)發(fā)展的影響路徑研究。研究認(rèn)為,首先,勞動(dòng)力作為重要的資源要素,其流向?qū)︵l(xiāng)村產(chǎn)業(yè)發(fā)展起到重要作用。勞動(dòng)力外流從供給數(shù)量、質(zhì)量、結(jié)構(gòu)上改變農(nóng)村勞動(dòng)力配置,改善農(nóng)業(yè)資源配比關(guān)系,(2)唐偉成,彭震偉,朱介鳴.誘致性制度變遷下的村莊要素配置機(jī)制研究——基于長(zhǎng)三角的案例分析[J].城市規(guī)劃,2019,43(06):40-46.(3)張世貴.城鄉(xiāng)要素市場(chǎng)化配置的協(xié)同機(jī)理與改革路徑[J].中州學(xué)刊,2020(11):70-76.勞動(dòng)力的流出驅(qū)動(dòng)農(nóng)戶(hù)進(jìn)行要素替代,增加農(nóng)藥化肥、機(jī)械類(lèi)等資本性投入,會(huì)在一定程度上影響鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)發(fā)展的要素水平,(4)JI Y,YU X,ZHANG F.Machinery Investment Decision and Off-farm Employment in Rural China[J].China Economic Review,2012,23(1):71-80.同時(shí)勞動(dòng)力的流出會(huì)在一定程度上改善勞動(dòng)力的過(guò)度配置問(wèn)題。(5)Ngai L R.,et al.China’s mobility barriers and employment allocation[J].Journal of European Economic Association,2019,17(5):1617-1653.勞動(dòng)力返鄉(xiāng)能夠提高土地的產(chǎn)出效率,土地會(huì)在不同的勞動(dòng)生產(chǎn)率主體之間進(jìn)行重新配置,通過(guò)土地流轉(zhuǎn)間接影響勞動(dòng)生產(chǎn)率。(6)Adamopouios T,Restuccia D.Land Reform and Productivity: A Quantitati-ve Analysis with Micro Data[J].American Economic Journal:Macroeconomics,2020,12(3):1-39.而勞動(dòng)間的專(zhuān)業(yè)化分工也能夠提高勞動(dòng)生產(chǎn)率,進(jìn)而促進(jìn)鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)發(fā)展。(7)張鳳兵,王會(huì)宗.勞動(dòng)力返鄉(xiāng)、要素配置和農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率[J].華南農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)(社會(huì)科學(xué)版),2021,20(03):73-84.隨著勞動(dòng)生產(chǎn)率的提升,也會(huì)進(jìn)一步促進(jìn)農(nóng)戶(hù)生產(chǎn)積極性,促進(jìn)鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)發(fā)展產(chǎn)出水平。(8)Alam A S A F,Begum H,Masud M M,etal.Agriculture insurance for disaster risk reduction: Acase study of Malaysia[J].International Journal of Disaster Risk Reduction of Development Economics,2020(47).其次,優(yōu)化市場(chǎng)配置效率對(duì)于提升經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量、建立更高標(biāo)準(zhǔn)市場(chǎng)體系具有重要作用。(9)王一歡,詹新宇.僵尸企業(yè)與市場(chǎng)資源配置效率——基于全要素生產(chǎn)率分布的視角[J].當(dāng)代財(cái)經(jīng),2021(4):3-15.商品市場(chǎng)化的同時(shí)并未建立城鄉(xiāng)統(tǒng)一、競(jìng)爭(zhēng)有序的生產(chǎn)要素市場(chǎng),這就導(dǎo)致勞動(dòng)、資本等生產(chǎn)要素難以實(shí)現(xiàn)自由流動(dòng)和平等交換,要素生產(chǎn)率并未實(shí)現(xiàn)最優(yōu)化。同時(shí),地方政府對(duì)市場(chǎng)要素配置存在過(guò)度干預(yù),這就使得市場(chǎng)的作用發(fā)揮不顯著。(10)徐鵬杰,王寧,楊樂(lè)晴.要素市場(chǎng)化配置、政府治理現(xiàn)代化與產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)[J].經(jīng)濟(jì)體制改革,2020(5):86-92.我國(guó)要素市場(chǎng)存在扭曲配置,與商品市場(chǎng)相比存在滯后,導(dǎo)致全要素生產(chǎn)率對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)較低,要素市場(chǎng)化配置改革勢(shì)在必行。應(yīng)充分發(fā)揮要素市場(chǎng)導(dǎo)向作用,激活要素、市場(chǎng)、主體,以鄉(xiāng)村的企業(yè)為載體,引導(dǎo)資源傾斜于鄉(xiāng)村。(11)王留鑫,姚慧琴,韓先鋒.碳排放、綠色全要素生產(chǎn)率與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)[J].經(jīng)濟(jì)問(wèn)題探索,2019 (2):142-149.最后,堅(jiān)持融合發(fā)展,優(yōu)化要素配置,促進(jìn)鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)發(fā)展。堅(jiān)持產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展,優(yōu)化農(nóng)業(yè)、非農(nóng)業(yè)部門(mén)的勞動(dòng)力配置,促進(jìn)兩部門(mén)之間的勞動(dòng)力流動(dòng),進(jìn)而促進(jìn)全要素生產(chǎn)率的提升。(12)王陽(yáng).勞動(dòng)力要素市場(chǎng)化配置改革與經(jīng)濟(jì)發(fā)展效率——以勞動(dòng)力要素城鄉(xiāng)配置變化為例[J].經(jīng)濟(jì)縱橫,2020(7):67-76.

以上是當(dāng)前研究的主要成果撮要,可以發(fā)現(xiàn)全要素生產(chǎn)率與鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)發(fā)展的研究尚屬少見(jiàn),更多的是考慮兩者之間的關(guān)系。其中,全要素生產(chǎn)率與鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)發(fā)展的研究主要是偏向定性分析,缺乏實(shí)證研究。本文擬對(duì)三者之間的關(guān)系進(jìn)行研究,探尋其存在的邏輯機(jī)理,并通過(guò)實(shí)證進(jìn)行驗(yàn)證。同時(shí),要素配置與農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的研究居多,其中多為土地要素配置的研究,但值得注意的是,隨著中國(guó)農(nóng)業(yè)用地政策的變化,土地要素會(huì)對(duì)資本和勞動(dòng)要素產(chǎn)生連帶影響,最終通過(guò)影響資本、勞動(dòng)要素配置以適應(yīng)新的生態(tài)狀況,(13)羅慧,趙芝俊,錢(qián)加榮.要素錯(cuò)配對(duì)中國(guó)糧食全要素生產(chǎn)率的影響[J].中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)(社會(huì)科學(xué)版),2021,38(1):97-110.故本文不再將土地作為單獨(dú)的要素進(jìn)行研究。技術(shù)、數(shù)據(jù)等也是重要的要素,但它們最終還是通過(guò)影響勞動(dòng)力和資本這兩個(gè)要素的相對(duì)成本來(lái)影響生產(chǎn)率,(14)徐杰.基于要素配置效率改進(jìn)的東北地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化研究[D].長(zhǎng)春:吉林大學(xué),2021.故本文主要從資本要素與勞動(dòng)要素進(jìn)行研究,分析要素配置、全要素生產(chǎn)率對(duì)鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)發(fā)展的影響。

一、機(jī)理分析

要素錯(cuò)配與要素最優(yōu)配置相對(duì)立,要素錯(cuò)配實(shí)質(zhì)上就是要素配置結(jié)構(gòu)不合理,未達(dá)到最優(yōu)的配置效率。整體上看,我國(guó)行業(yè)間勞動(dòng)要素配置扭曲情況較為嚴(yán)重,如果能夠按照優(yōu)化原則矯正扭曲,則會(huì)提高全社會(huì)產(chǎn)出總量和全要素生產(chǎn)率。(15)任韜,孫瀟筱.中國(guó)行業(yè)間勞動(dòng)要素配置扭曲及對(duì)經(jīng)濟(jì)的影響分析[J].數(shù)理統(tǒng)計(jì)與管理,2021,40(2):352-365.有學(xué)者在研究農(nóng)業(yè)部門(mén)要素錯(cuò)配時(shí)指出,城鄉(xiāng)勞動(dòng)力要素錯(cuò)配引起全要素生產(chǎn)率的負(fù)效應(yīng),資本要素的錯(cuò)配及不均衡使得農(nóng)民福利損失。(16)郭珍,郭繼臺(tái).鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)振興的生產(chǎn)要素配置與治理結(jié)構(gòu)選擇[J].湖南科技大學(xué)學(xué)報(bào)(社會(huì)科學(xué)版),2019,22 (6):66-71.農(nóng)業(yè)部門(mén)配置過(guò)多勞動(dòng)力和過(guò)少資本,抑制了中國(guó)城鄉(xiāng)二元經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)的轉(zhuǎn)化,有效消除兩者間的不合理配置,農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率可能會(huì)再增長(zhǎng)。(17)羅慧,趙芝俊,錢(qián)加榮.要素錯(cuò)配對(duì)中國(guó)糧食全要素生產(chǎn)率的影響[J].中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)(社會(huì)科學(xué)版),2021,38(1):97-110.對(duì)農(nóng)業(yè)而言,提升農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率是促進(jìn)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的關(guān)鍵,也是促進(jìn)鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平進(jìn)一步提高的關(guān)鍵。農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率可以很好地衡量農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率,因此需要提升農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率來(lái)推進(jìn)鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)發(fā)展。(18)劉志彪,凌永輝.結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)換、全要素生產(chǎn)率與高質(zhì)量發(fā)展[J].管理世界,2020,36(07):15-29.農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的增長(zhǎng)有利于促進(jìn)鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)長(zhǎng)期可持續(xù)發(fā)展,(19)金紹榮,任贊杰,慕天媛.農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)、農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)[J].宏觀經(jīng)濟(jì)研究,2022(01):102-114,160.農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率衡量技術(shù)進(jìn)步、技術(shù)效率、配置效率、規(guī)模效率,是實(shí)現(xiàn)鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略的核心。(20)朱晶,晉樂(lè).農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施、糧食生產(chǎn)成本與國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)力——基于全要素生產(chǎn)率的實(shí)證檢驗(yàn)[J].農(nóng)業(yè)技術(shù)經(jīng)濟(jì),2017(10):14-24.(21)林青寧,毛世平.產(chǎn)業(yè)協(xié)同集聚、數(shù)字經(jīng)濟(jì)與農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率[J].中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào),2022,27(8):272-286.現(xiàn)代化的資本、人才將流向鄉(xiāng)村,形成規(guī)模效應(yīng)。提升要素的配置效率,將其與農(nóng)業(yè)發(fā)展相融合,并在“干中學(xué)”效應(yīng)的作用下不斷提高技術(shù)進(jìn)步及效率,有助于鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)振興的深入推進(jìn),提升鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)發(fā)展。要素錯(cuò)配不利于鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)發(fā)展的要素水平及產(chǎn)出水平,也抑制產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí),各產(chǎn)業(yè)部門(mén)之間的要素錯(cuò)配也影響著部門(mén)之間的密切融合。

二、數(shù)據(jù)與指標(biāo)測(cè)算

(一)變量選取與數(shù)據(jù)來(lái)源

本文參考薛超和周宏(22)薛超,周宏.中國(guó)農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步方向與要素結(jié)構(gòu)匹配度的區(qū)域差異分析[J].統(tǒng)計(jì)與決策,2019,35(5):136-140.的指標(biāo)選取,資本要素投入用農(nóng)林牧漁業(yè)中間消耗表示,中間消耗包括用種、化肥、農(nóng)藥、用電等農(nóng)業(yè)生產(chǎn)性支出,勞動(dòng)要素投入用農(nóng)林牧漁業(yè)就業(yè)人數(shù)表示。本文依據(jù)國(guó)家統(tǒng)計(jì)局口徑將全國(guó)分為東、中、西三個(gè)地區(qū),其中東部地區(qū)包括北京、天津、河北、遼寧、上海、江蘇、浙江、福建、山東、廣東和海南,中部地區(qū)包括山西、吉林、黑龍江、安徽、江西、河南、湖北和湖南,西部地區(qū)包括內(nèi)蒙古、廣西、重慶、四川、貴州、云南、西藏、甘肅、陜西、青海、寧夏、新疆。本文選用2011-2020年數(shù)據(jù),運(yùn)用Stata17.0軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)測(cè)算,數(shù)據(jù)來(lái)源于《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)農(nóng)村統(tǒng)計(jì)年鑒》和各省份統(tǒng)計(jì)年鑒。本文對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行收集與整合,部分缺失值采用插值法進(jìn)行處理。

本文選擇2011-2020年的相關(guān)數(shù)據(jù),源于兩方面:一是黨的十八大以來(lái),我國(guó)的農(nóng)業(yè)發(fā)展進(jìn)入穩(wěn)定向好階段,以農(nóng)產(chǎn)品加工業(yè)為代表的一二產(chǎn)業(yè)融合與以鄉(xiāng)村旅游業(yè)為代表的一二三產(chǎn)業(yè)融合加速發(fā)展,促使鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)發(fā)展逐步進(jìn)入高質(zhì)量發(fā)展階段。十九大報(bào)告中鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略提出后,更是推動(dòng)了鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)加速發(fā)展。二是在2010年我國(guó)全民生產(chǎn)總值連續(xù)兩個(gè)季度超越日本,成為世界第二大經(jīng)濟(jì)體,并且政府提出經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)將在“促進(jìn)發(fā)展方式轉(zhuǎn)變上下功夫”,這就意味著2010年前后的經(jīng)濟(jì)發(fā)展將是差異巨大的兩個(gè)賽道,同時(shí)“改善民生”成為最重要最迫切的任務(wù)之一,加大節(jié)能減排的政策調(diào)整造成國(guó)內(nèi)經(jīng)濟(jì)中心由傳統(tǒng)工業(yè)向鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)遷移。世博會(huì)的成功舉辦、中國(guó)與東盟自由貿(mào)易區(qū)順利啟動(dòng)、西部大開(kāi)發(fā)十年以來(lái)取得重大成果等,使我國(guó)內(nèi)外經(jīng)濟(jì)發(fā)展面貌煥然一新,國(guó)內(nèi)經(jīng)濟(jì)形勢(shì)在2010年后迎來(lái)新一輪的發(fā)展。

本文涉及的要素相關(guān)價(jià)格指標(biāo)如下:勞動(dòng)力價(jià)格以農(nóng)村居民人均可支配工資性收入代替;資本價(jià)格以5年期金融機(jī)構(gòu)人民幣貸款官方基準(zhǔn)利率的3倍表示。根據(jù)國(guó)家統(tǒng)計(jì)的要求,從2014年開(kāi)始,采用農(nóng)民人均可支配工資性收入指標(biāo)反映農(nóng)民收入水平情況,不再使用農(nóng)村居民家庭人均工資性純收入指標(biāo),所以2011-2013年的勞動(dòng)力價(jià)格使用農(nóng)村居民家庭人均工資性純收入指標(biāo),之后的2014-2020年使用農(nóng)村居民可支配工資性收入指標(biāo)。

(二)指標(biāo)測(cè)算

1.要素配置測(cè)算

宏觀經(jīng)濟(jì)學(xué)理論認(rèn)為,在完全競(jìng)爭(zhēng)市場(chǎng)條件下,若要素的邊際產(chǎn)品收益與邊際產(chǎn)品一致,表明要素配置是最優(yōu)狀態(tài),若存在不一致則表明存在要素錯(cuò)配。本文尋求改善要素錯(cuò)配來(lái)優(yōu)化要素配置,故以要素錯(cuò)配情況來(lái)判斷要素配置的優(yōu)劣。有學(xué)者運(yùn)用要素價(jià)格扭曲指數(shù)來(lái)測(cè)算要素錯(cuò)配指數(shù),(23)王衛(wèi),綦良群.要素錯(cuò)配、技術(shù)進(jìn)步偏向與全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)——基于裝備制造業(yè)細(xì)分行業(yè)的隨機(jī)前沿模型分析[J].山西財(cái)經(jīng)大學(xué)學(xué)報(bào),2018,40(12):60-75.(24)白俊紅,劉宇英.對(duì)外直接投資能否改善中國(guó)的資源錯(cuò)配[J].中國(guó)工業(yè)經(jīng)濟(jì),2018(01):60-78.然而,對(duì)于農(nóng)業(yè)發(fā)展而言,受環(huán)境、其他非農(nóng)就業(yè)機(jī)會(huì)及金融市場(chǎng)等限制,即使要素價(jià)格不變,也會(huì)出現(xiàn)要素配置非最優(yōu)情況,以要素價(jià)格扭曲指數(shù)來(lái)測(cè)算要素錯(cuò)配指數(shù)易產(chǎn)生誤差,致使測(cè)算結(jié)果可信度低。(25)羅慧,趙芝俊,錢(qián)加榮.要素錯(cuò)配對(duì)中國(guó)糧食全要素生產(chǎn)率的影響[J].中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)(社會(huì)科學(xué)版),2021,38(01):97-110.因此,本文將要素錯(cuò)配指數(shù)設(shè)定為要素投入的實(shí)際成本份額Zj與其產(chǎn)出彈性L(fǎng)amj的差值,當(dāng)差值大于0,則表示配置過(guò)度,若小于0則表示配置不足,選用絕對(duì)值表示要素錯(cuò)配指數(shù),具體如式(1)所示:

(1)

其中εj為第j種要素的產(chǎn)出彈性,cj為第j種要素的實(shí)際成本,本文主要考慮兩種生產(chǎn)要素,分別是資本要求K和勞動(dòng)要求L。

依據(jù)上述測(cè)算方法,本文對(duì)2011-2020年各省市的要素錯(cuò)配指數(shù)進(jìn)行了測(cè)算,測(cè)算結(jié)果如表1所示:

表1 2011-2020各省平均總要素錯(cuò)配及其指數(shù)

從表1可知,各省在2011-2020年都存在著要素錯(cuò)配的現(xiàn)象。從整體來(lái)看,各省市的總要素錯(cuò)配指數(shù)均大于1,其中總要素錯(cuò)配指數(shù)排在前三位的是西藏1.498、青海1.456、海南1.343,資本要素錯(cuò)配指數(shù)排在前三位的是廣西0.816、四川0.813、云南0.805,勞動(dòng)要素錯(cuò)配指數(shù)排在前三位的是北京1.049、上海1.047、西藏0.858。這說(shuō)明西藏、青海、海南存在相對(duì)嚴(yán)重的資本、勞動(dòng)兩要素錯(cuò)配,廣西、四川、云南存在相對(duì)嚴(yán)重的資本要素錯(cuò)配,北京、上海、西藏存在相對(duì)嚴(yán)重的勞動(dòng)要素錯(cuò)配,需引起相關(guān)部門(mén)對(duì)這些地區(qū)的關(guān)注。對(duì)比各省市的資本、勞動(dòng)要素錯(cuò)配指數(shù),大多數(shù)省份的資本要素錯(cuò)配指數(shù)要大于勞動(dòng)要素錯(cuò)配指數(shù),北京、天津、上海、山西、西藏、甘肅、青海、寧夏的資本要素錯(cuò)配指數(shù)要低于勞動(dòng)要素錯(cuò)配指數(shù)。北京、天津、上海、山西這四個(gè)地方的經(jīng)濟(jì)水平較高,資本利用率更加充分。西藏、甘肅、青海及寧夏這四個(gè)地方的經(jīng)濟(jì)水平較低,且勞動(dòng)人員流動(dòng)性較低,可能是導(dǎo)致這樣情況發(fā)生的原因。

2.全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)測(cè)算

為了更準(zhǔn)確的分析全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng),很多經(jīng)濟(jì)學(xué)家嘗試對(duì)全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)進(jìn)行實(shí)證分解。本文借鑒其他學(xué)者的研究方法,(26)涂圣偉.我國(guó)農(nóng)業(yè)要素投入結(jié)構(gòu)與配置效率變化研究[J].宏觀經(jīng)濟(jì)研究,2017(12):148-162.將全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)△TFP分解為技術(shù)效率、技術(shù)進(jìn)步、規(guī)模效率以及配置效率四個(gè)部分,全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)的分解方程如式(2)所示:

(2)

lnYit=α0+γ1lnKit+γ2lnLit+γ3t+γ4(lnKit)2+γ5(lnLit)2+γ6t2+γ7lnKitlnLit+γ8tlnKit+γ9lnLit+θit

(3)

式中Yit代表t年第i省的產(chǎn)出,Kit、Lit分別表示為t年第i省的資本要素投入與勞動(dòng)要素投入,θit為誤差項(xiàng),β1-β9均為估計(jì)參數(shù)并用于計(jì)算要素的產(chǎn)出彈性,α0為常數(shù)項(xiàng)。

依據(jù)上述超額對(duì)數(shù)生產(chǎn)函數(shù)模型進(jìn)行生產(chǎn)函數(shù)估計(jì),該模型主要考慮資本、勞動(dòng)要素及時(shí)間對(duì)產(chǎn)出的非線(xiàn)性和組合作用。具體的估計(jì)結(jié)果如表2所示:

依據(jù)生產(chǎn)函數(shù)的估算結(jié)果測(cè)算出全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)及其分解項(xiàng)的結(jié)果如表2所示,各省份2012-2020年全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)均為正值,其中排在前兩位的是西藏0.048、青海0.048,排在后兩位的是廣東-0.003、山東-0.001。山東省呈現(xiàn)負(fù)值主要是由技術(shù)效率變化而導(dǎo)致,廣東省則主要是因?yàn)榧夹g(shù)進(jìn)步呈現(xiàn)負(fù)值而導(dǎo)致的。山東整體上屬于工業(yè)省份,對(duì)于農(nóng)業(yè)發(fā)展的技術(shù)投入相比工業(yè)要薄弱一些,廣東農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展存在基礎(chǔ)設(shè)施水平相對(duì)落后、農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化技術(shù)投入相對(duì)滯后等問(wèn)題。同時(shí),各個(gè)省份的技術(shù)進(jìn)步貢獻(xiàn)率總體最高,其次是配置效率的貢獻(xiàn)率,貢獻(xiàn)最小的是規(guī)模效率。其中河北、江蘇及吉林的技術(shù)進(jìn)步貢獻(xiàn)率最高。河北、江蘇屬于東部地區(qū),東部地區(qū)的經(jīng)濟(jì)水平相比中西部較高,技術(shù)創(chuàng)新的進(jìn)程相比中西部也較快。吉林的技術(shù)進(jìn)步貢獻(xiàn)率處于前三位的原因是國(guó)家十分重視吉林的農(nóng)業(yè)發(fā)展,具有大批技術(shù)性人才,基礎(chǔ)建設(shè)比較好,大型技術(shù)裝備比較充足。

3.鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)發(fā)展的評(píng)價(jià)體系構(gòu)建與測(cè)算

目前關(guān)于鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)發(fā)展的綜合評(píng)價(jià)體系研究較少,主要集中于鄉(xiāng)村振興(27)申云,陳慧,陳曉娟,等.鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)振興評(píng)價(jià)指標(biāo)體系構(gòu)建與實(shí)證分析[J].世界農(nóng)業(yè),2020(02):59-69.(28)康書(shū)生,楊娜娜.數(shù)字普惠金融發(fā)展促進(jìn)鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)振興的效應(yīng)分析[J].金融理論與實(shí)踐,2022(02):110-118.、鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展(29)田聰華,韓笑,苗紅萍,等.新疆農(nóng)村一二三產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)體系構(gòu)建及應(yīng)用[J].新疆農(nóng)業(yè)科學(xué),2019,56(03):580-588.(30)楊賓賓,魏杰,宗義湘,等.鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展水平測(cè)算[J].統(tǒng)計(jì)與決策,2022,38(02):125-128.、農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化(31)李婕妤,姚鳳閣,路少朋.中國(guó)農(nóng)村金融發(fā)展與農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化關(guān)系研究[J].學(xué)習(xí)與探索,2017(03):131-137.及農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展(32)辛嶺,安曉寧.我國(guó)農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展評(píng)價(jià)體系構(gòu)建與測(cè)度分析[J].經(jīng)濟(jì)縱橫,2019(05):109-118.等。

本文基于產(chǎn)業(yè)發(fā)展理論,對(duì)前人的指標(biāo)進(jìn)行了分類(lèi)及拓展,增加了鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)要素水平(33)要素是產(chǎn)業(yè)發(fā)展的基礎(chǔ)能力,是考察鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平不可或缺的部分。指標(biāo)。將鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)發(fā)展評(píng)價(jià)體系分為四個(gè)部分,分別是鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)要素水平、鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)產(chǎn)出水平、鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)水平及鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)融合水平,在指標(biāo)體系測(cè)算方面,現(xiàn)階段用于指標(biāo)體系權(quán)重的常用測(cè)算方法包括主成分分析法、Delphi法、AHP法、熵權(quán)法等。由于熵權(quán)法的測(cè)算是依據(jù)數(shù)據(jù)變異程度反映的信息,所以客觀性較強(qiáng),能較好避免主觀賦權(quán)的隨意性,因此本文選用熵權(quán)法對(duì)指標(biāo)體系進(jìn)行測(cè)算,選了14個(gè)二級(jí)指標(biāo),具體指標(biāo)體系詳情如表3所示:

本文依據(jù)熵權(quán)法對(duì)2011-2020年31個(gè)省市的鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)發(fā)展綜合評(píng)價(jià)水平進(jìn)行了測(cè)算,同時(shí)對(duì)2011-2020年各省市十年的結(jié)果進(jìn)行了均值測(cè)算,結(jié)果如表4所示:

從表4可知,各省市2011-2020年鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平大致處于上升趨勢(shì),表明中國(guó)各省市的鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平都在不斷提升。對(duì)比各省市十年來(lái)鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)發(fā)展均值水平,排在前六位的省市為上海0.600、北京0.600、浙江0.481、天津0.469、江蘇0.423、遼寧0.389,這6個(gè)省市均屬于東部地區(qū),表明東部地區(qū)的鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)發(fā)展相對(duì)發(fā)達(dá)。排名后六位的省市為西藏0.313、甘肅0.284、貴州0.280、廣西0.279、云南0.275、海南0.267,除海南以外,其余五省都屬于西部地區(qū),表明相對(duì)而言,西部的鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平在東中西三地區(qū)中最弱。

三、要素配置、全要素生產(chǎn)率對(duì)鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)發(fā)展的影響分析

(一)模型設(shè)定

為分析要素配置、全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)與鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)發(fā)展之間的關(guān)系,論證全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)是否起到了中介作用,設(shè)置具體模型如下:

RIDLit=α4+δ11Disit+δ12Controlit+ε1

(4)

△TFPit=α5+δ21Disit+δ22Controlit+ε2

(5)

RIDLit=α6+δ31Disit+δ32Controlit+δ33△TFPit+ε3

(6)

其中,RIDL為被解釋變量,代表鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平;△TFP為中介變量,代表全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng);Dis為解釋變量,代表要素錯(cuò)配指數(shù);Control為控制變量,包括城鎮(zhèn)化水平和政府干預(yù)水平;α4、α5、α6、ε為常數(shù)項(xiàng)及誤差項(xiàng);i、t表示省份及時(shí)間。

(二)實(shí)證結(jié)果與分析討論

本文利用中介效應(yīng)模型對(duì)要素錯(cuò)配、全要素生產(chǎn)率與鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)發(fā)展的測(cè)算結(jié)果進(jìn)行實(shí)證分析。首先運(yùn)用逐步分析法檢驗(yàn)是否存在中介效應(yīng),具體分為三個(gè)步驟:首先模型(1)(4)(7)(10)以被解釋變量為鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平來(lái)進(jìn)行式(4)的回歸分析;其次以被解釋變量為全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)來(lái)進(jìn)行式(5)回歸分析;最后對(duì)式(6)以鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平為被解釋變量來(lái)進(jìn)行回歸分析,實(shí)證分析結(jié)果如表5所示:

從表5可知,從全國(guó)層面來(lái)看,三步回歸的核心解釋變量系數(shù)均顯著,模型(1)(2)綜合要素錯(cuò)配的影響系數(shù)分別為-0.226、-0.029,模型(3)中綜合要素錯(cuò)配和全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)的影響系數(shù)分別為-0.214、0.407,表明全國(guó)的要素配置在鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)發(fā)展的影響機(jī)制中存在全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)的中介作用,要素錯(cuò)配程度越高,部分會(huì)抑制全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng),從而抑制鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平的提高。從區(qū)域?qū)用鎭?lái)看,東部地區(qū)的模型(5)中綜合要素錯(cuò)配在10%顯著水平下,對(duì)全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)起到了抑制作用。模型(6)△TFP在1%水平下顯著,其系數(shù)為0.390,表明東部地區(qū)的全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)有助于促進(jìn)鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平的提高。模型(5)(6)的綜合要素錯(cuò)配系數(shù)均在顯著水平下,即存在中介效應(yīng),模型(6)中綜合要素錯(cuò)配的系數(shù)為-0.190,在10%水平下顯著,表明東部地區(qū)的要素錯(cuò)配對(duì)鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)發(fā)展存在直接抑制作用,全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)在要素錯(cuò)配對(duì)鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平中存在部分中介效應(yīng)。中部地區(qū)的模型(8)中綜合要素錯(cuò)配的影響系數(shù)為-0.028,模型(9)△TFP在10%水平下顯著,其系數(shù)為0.023,模型(8)(9)的綜合要素錯(cuò)配系數(shù)均在顯著水平下,即存在中介效應(yīng),模型(9)中綜合要素錯(cuò)配的系數(shù)為-0.170,在5%水平下顯著,表明中部地區(qū)要素錯(cuò)配對(duì)鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)發(fā)展存在直接抑制作用,全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)在要素錯(cuò)配對(duì)鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平中存在部分中介效應(yīng)。西部地區(qū)的各步驟的核心解釋變量系數(shù)均顯著,模型(10)(11)的綜合要素錯(cuò)配的影響系數(shù)分別是-0.149、-0.015,模型(12)的綜合要素錯(cuò)配指數(shù)及全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)的影響系數(shù)分別是-0.139、0.677,表明西部地區(qū)要素錯(cuò)配對(duì)鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)發(fā)展存在直接抑制作用,全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)在要素錯(cuò)配對(duì)鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平中存在部分中介效應(yīng)。對(duì)比全國(guó)及區(qū)域?qū)用?就直接抑制效應(yīng)而言,全國(guó)大于東中部,西部最小;就中介效應(yīng)而言,全國(guó)大于東西部,中部最小。產(chǎn)生上述結(jié)果的原因,可能是東中部的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平要高于西部地區(qū),其鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平也高于西部地區(qū),東中部后期鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平提升由全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)所驅(qū)動(dòng)的動(dòng)力有所減弱,因此東中部要素錯(cuò)配對(duì)鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)發(fā)展帶來(lái)的直接影響要高于西部地區(qū),全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)所帶來(lái)的中介效應(yīng)要弱于西部。

四、結(jié)論與政策建議

(一)研究結(jié)論

本文就要素配置、全要素生產(chǎn)率對(duì)鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)發(fā)展的影響進(jìn)行研究,運(yùn)用中國(guó)2011-2020年31個(gè)省相關(guān)數(shù)據(jù),分別采用要素錯(cuò)配指數(shù)、全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)分解法、熵權(quán)法對(duì)要素配置、全要素生產(chǎn)率與鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平進(jìn)行測(cè)算,通過(guò)構(gòu)建計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型實(shí)證分析要素配置如何影響全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng),全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)在這一過(guò)程中是否起到中介作用,進(jìn)而影響鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)發(fā)展,研究結(jié)論如下:(1)考察期內(nèi)要素錯(cuò)配抑制鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)發(fā)展,同時(shí)對(duì)全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)也起到抑制作用,全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)有助于鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)發(fā)展;(2)考察期內(nèi)要素配置在鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)發(fā)展的影響機(jī)制中存在全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)的中介作用,要素錯(cuò)配程度越高,部分會(huì)抑制全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng),從而抑制鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平的提高;(3)就直接抑制效應(yīng)而言,東部地區(qū)大于中部地區(qū)大于西部地區(qū),就中介抑制效應(yīng)而言,西部地區(qū)大于東部地區(qū)大于中部地區(qū)。

(二)政策建議

針對(duì)上述研究結(jié)論,本文提出以下政策建議:

一,堅(jiān)持技術(shù)創(chuàng)新,改善外部環(huán)境,促進(jìn)鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)發(fā)展。技術(shù)進(jìn)步高低是影響全要素生產(chǎn)率提升的重要方面,將技術(shù)進(jìn)步與創(chuàng)新和改造傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)相結(jié)合,運(yùn)用新技術(shù)對(duì)傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)進(jìn)行改造,強(qiáng)化技術(shù)創(chuàng)新的重要性并加大支持力度,注重將新技術(shù)更直接更迅速地用于生產(chǎn)。政府應(yīng)加大改善鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)發(fā)展的外部環(huán)境,緊跟步伐。當(dāng)前產(chǎn)業(yè)發(fā)展面臨著要素錯(cuò)配的問(wèn)題,傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)升級(jí)的研發(fā)支持不足,企業(yè)高層次創(chuàng)新人才不足,勞動(dòng)力要素的質(zhì)量不高,因此,需進(jìn)一步改革中國(guó)現(xiàn)有的產(chǎn)業(yè)政策,繼續(xù)促進(jìn)要素配置由外生干預(yù)型向內(nèi)生自主型轉(zhuǎn)化。

二,改善要素錯(cuò)配,促進(jìn)鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)發(fā)展。提升全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)率需要完善要素市場(chǎng),將農(nóng)村農(nóng)業(yè)生產(chǎn)要素激活,形成“農(nóng)民+企業(yè)+社會(huì)”三方結(jié)合的鄉(xiāng)村發(fā)展格局。

三,鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)的優(yōu)化升級(jí)離不開(kāi)農(nóng)村二三產(chǎn)業(yè)的發(fā)展,需促進(jìn)農(nóng)村三次產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展。二三產(chǎn)業(yè)發(fā)展需要農(nóng)業(yè)農(nóng)村資源為依托,形成農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈,發(fā)揮農(nóng)業(yè)的多功能性。注重農(nóng)村產(chǎn)業(yè)的交叉融合,依托當(dāng)?shù)靥厣Y源,培育發(fā)展優(yōu)勢(shì)主導(dǎo)產(chǎn)業(yè),有效增加農(nóng)民受益,帶動(dòng)鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)發(fā)展。