王麗霞,梁亞杰,丁揚(yáng)帆

(安徽農(nóng)業(yè)大學(xué) 經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院,安徽 合肥 230036)

農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率(TFP)增長是實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的動(dòng)力源泉,也是衡量農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量的重要指標(biāo)[1],因而如何保持農(nóng)業(yè)TFP的增長備受學(xué)界和政策層面廣泛關(guān)注。二十大報(bào)告指出:“我們要堅(jiān)持以推動(dòng)高質(zhì)量發(fā)展為主題……著力提高全要素生產(chǎn)率”。在宏觀經(jīng)濟(jì)進(jìn)入“新常態(tài)”的背景下,如何通過提升TFP來實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)增長尤為重要。然而,在經(jīng)濟(jì)發(fā)展中發(fā)揮基礎(chǔ)性作用的農(nóng)業(yè)正呈現(xiàn)出TFP增速放緩的趨勢(shì)[2]。已有研究表明,TFP的提升不僅取決于技術(shù)進(jìn)步,還依賴于既定技術(shù)水平下的資源配置效率[3]。

由于技術(shù)進(jìn)步引致的增長需要巨大的資源消耗[4],其效果取決于宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境和制度環(huán)境,從微觀層面而言,不同農(nóng)戶面臨的技術(shù)進(jìn)步率幾乎沒有差異,導(dǎo)致TFP存在差異的主要原因是農(nóng)戶的要素配置效率不同[5]。因而在既定的經(jīng)濟(jì)環(huán)境下,改善農(nóng)業(yè)要素錯(cuò)配,提升要素配置效率,是改善農(nóng)業(yè)TFP,延展農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長空間的重要途徑,也是提升農(nóng)業(yè)競爭力,促進(jìn)鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略順利推進(jìn)的有力保障。

從現(xiàn)實(shí)層面而言,農(nóng)業(yè)要素錯(cuò)配現(xiàn)象普遍存在,中國城鄉(xiāng)二元結(jié)構(gòu)導(dǎo)致了農(nóng)業(yè)部門資本和勞動(dòng)存在跨部門扭曲[6],土地按照家庭人口均分的家庭聯(lián)產(chǎn)承包責(zé)任制,是由于面臨土地流轉(zhuǎn)市場的不完全性而導(dǎo)致土地要素配置不當(dāng)。因而錯(cuò)配問題已經(jīng)成為阻礙農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率提升的重要因素[7]。2021年中央一號(hào)文件指出,要深入推進(jìn)農(nóng)村改革,完善要素市場化配置機(jī)制,充分激發(fā)農(nóng)村發(fā)展內(nèi)生動(dòng)力。在此背景下,如何考察農(nóng)業(yè)要素配置情況,并糾正要素錯(cuò)配、優(yōu)化配置效率,在要素稟賦既定、要素資源有限的情況下提升農(nóng)業(yè)TFP,減少農(nóng)業(yè)產(chǎn)出損失,分析其產(chǎn)生原因和改善路徑尤為重要。

一、文獻(xiàn)梳理

鑒于要素配置效率提升在農(nóng)業(yè)增產(chǎn)提效的過程中發(fā)揮的重要作用,農(nóng)業(yè)要素配置與農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率問題受到學(xué)者們的廣泛關(guān)注。從研究內(nèi)容上看,近年來的觀點(diǎn)普遍認(rèn)為,要素錯(cuò)配不僅使農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率出現(xiàn)不同程度的下降,而且造成農(nóng)業(yè)產(chǎn)出的損失。通過要素再配置,糾正要素配置扭曲,可以獲得全要素生產(chǎn)率的提升[6,8-9],其中不乏從農(nóng)戶微觀層面展開分析。例如,Yu等研究澳大利亞1978—2010的家庭農(nóng)場發(fā)展,得出資源再配置可以使得農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率獲得50%的增長[8],朱喜等指出消除中國農(nóng)業(yè)要素配置扭曲后,農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率可獲得20%以上的提升[9],陳訓(xùn)波的研究表明中國農(nóng)業(yè)中的資本和勞動(dòng)存在明顯的跨部門配置扭曲,若消除此扭曲可使農(nóng)業(yè)TFP增長6%～36%[6]。資源錯(cuò)配,不僅會(huì)降低農(nóng)業(yè)TFP,還會(huì)造成農(nóng)業(yè)產(chǎn)出損失[7,10],因此糾正要素錯(cuò)配可以帶來顯著的產(chǎn)出增長[11-15]。

從研究視角看,眾多學(xué)者從單一特定要素角度研究錯(cuò)配產(chǎn)生的原因及其對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率和產(chǎn)出的影響。例如,柏培文指出中國農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力數(shù)量存在過度錯(cuò)配,消除勞動(dòng)配置扭曲可以提升社會(huì)總產(chǎn)出[13],勞動(dòng)從低生產(chǎn)力向高生產(chǎn)力的再配置可以顯著增加農(nóng)業(yè)總產(chǎn)出[11];Adamopoulos 和Restuccia針對(duì)菲律賓1988年土地改革的研究表明,設(shè)定農(nóng)戶擁有土地規(guī)模上限并嚴(yán)格限制土地轉(zhuǎn)讓的政策導(dǎo)致了農(nóng)戶土地資源配置不當(dāng),從而引致農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率下降了17%[16],蓋慶恩等研究指出中國農(nóng)村土地按照人口數(shù)量進(jìn)行平均分配的家庭聯(lián)產(chǎn)承包責(zé)任制造成了土地資源配置不當(dāng),若土地能夠有效配置,農(nóng)業(yè)TFP將提高1.36倍,加總勞動(dòng)生產(chǎn)率將提高1.88倍[17]。李承政等也指出農(nóng)地再配置可提升農(nóng)業(yè)總產(chǎn)出20%以上[18]。劉同山和吳剛運(yùn)用ATE估計(jì)發(fā)現(xiàn),農(nóng)戶土地經(jīng)營規(guī)模的合理化調(diào)整能夠使得農(nóng)地畝均凈收益提高947.91元[19]。Qin等考察中國東北地區(qū)資本錯(cuò)配對(duì)農(nóng)業(yè)產(chǎn)出的影響[20]。另一視角的研究則是從要素的整體層面分析要素錯(cuò)配引起的生產(chǎn)率效應(yīng)[6,9]。朱喜首次基于Hsieh和Klenow構(gòu)建的理論框架(簡稱HK模型)構(gòu)建了土地投入不變的三要素模型,并通過實(shí)證測(cè)度發(fā)現(xiàn)消除資本和勞動(dòng)要素配置扭曲能夠使得農(nóng)戶TFP增長20%以上[21],陳訓(xùn)波進(jìn)一步將其模型推廣至土地投入可變的三要素模型[6],鄭宏運(yùn)等同樣將土地、資本和勞動(dòng)要素納入統(tǒng)一的分析框架,并運(yùn)用宏觀數(shù)據(jù)考察要素錯(cuò)配的時(shí)空分異特征[7]。黃桂琴和蔡書凱采用VECM模型檢驗(yàn)要素配置效率對(duì)TFP的貢獻(xiàn),結(jié)果發(fā)現(xiàn)要素配置效率的低水平增長及配置無效率的惡化是拖累全要素增長率提升的重要阻力,且協(xié)整檢驗(yàn)及格蘭杰檢驗(yàn)都表明農(nóng)產(chǎn)品流通產(chǎn)業(yè)要素的配置效率不斷惡化是影響TFP變化的重要因素[22]。

從研究方法看,對(duì)于農(nóng)業(yè)要素配置的測(cè)度主要圍繞3個(gè)角度展開。一是基于HK模型的三要素統(tǒng)一框架的分析[6,9-10,15,23-25]。二是基于對(duì)TFP的分解測(cè)算資源配置效率及其對(duì)生產(chǎn)率的影響,主要運(yùn)用基于數(shù)據(jù)包絡(luò)分析(DEA)的非參數(shù)方法和基于隨機(jī)前沿分析(SFA)的參數(shù)方法[5,26-27],以及基于Olley和 Pakes的協(xié)方差分解法(簡稱OP協(xié)方差分解)[26],相關(guān)研究包括李承政等[18]和鄭宏運(yùn)等[10]。三是在通過在兩部門模型中引入效用函數(shù)來建立要素扭曲和經(jīng)濟(jì)增長的關(guān)聯(lián)性[17,29],該類模型能夠從理論上說明資源誤配對(duì)生產(chǎn)率的影響機(jī)制和路徑。

已有文獻(xiàn)對(duì)于促進(jìn)我國農(nóng)業(yè)要素配置提升農(nóng)業(yè)TFP增長空間具有重要意義,但仍存在一定的拓展空間,首先是測(cè)度過程中,對(duì)全要素生產(chǎn)率的加總形式主要基于農(nóng)產(chǎn)品同質(zhì)性的假設(shè),僅考慮了農(nóng)戶異質(zhì)性,而未考慮到農(nóng)產(chǎn)品異質(zhì)性;一是已有研究對(duì)于要素配置扭曲的測(cè)度,主要基于農(nóng)業(yè)產(chǎn)品同質(zhì)性的框架;二是對(duì)要素錯(cuò)配和農(nóng)業(yè)TFP的分析較為單一,或從地區(qū)層面,或從經(jīng)營規(guī)模層面,缺乏系統(tǒng)而全面的考察?；诖?本研究在基于HK模型推廣的陳訓(xùn)波[6]構(gòu)建的三要素模型的基礎(chǔ)上,采用能夠描述農(nóng)產(chǎn)品異質(zhì)性的CES函數(shù)對(duì)農(nóng)戶的生產(chǎn)函數(shù)進(jìn)行加總,以此分析要素錯(cuò)配導(dǎo)致的農(nóng)業(yè)TFP損失,并分別從地區(qū)、經(jīng)營規(guī)模、農(nóng)戶特征等角度全面探討要素錯(cuò)配對(duì)農(nóng)業(yè)TFP的多維影響。

二、理論框架:要素錯(cuò)配與TFP

為分析要素扭曲對(duì)農(nóng)業(yè)TFP的影響,參考在HK模型的基礎(chǔ)上構(gòu)建的包含勞動(dòng)、資本和土地三要素模型,且土地要素投入可變[6]?？紤]到壟斷競爭的農(nóng)產(chǎn)品市場結(jié)構(gòu)(1)HK(2009)指出,這是要素市場存在錯(cuò)配時(shí)的常用市場結(jié)構(gòu)。,市場中有多個(gè)農(nóng)戶參與農(nóng)業(yè)生產(chǎn),每個(gè)農(nóng)戶生產(chǎn)具有差異的農(nóng)產(chǎn)品。記農(nóng)業(yè)總產(chǎn)出為Y,采用CES函數(shù)刻畫農(nóng)產(chǎn)品異質(zhì)性,則Y與各農(nóng)戶產(chǎn)出Yi之間的關(guān)系為:

(1)

式(1)中σ為農(nóng)產(chǎn)品間的替代彈性。第i個(gè)農(nóng)戶的產(chǎn)出函數(shù)Yi為規(guī)模報(bào)酬不變的Cobb-Douglas函數(shù):

(2)

分別定義第i個(gè)農(nóng)戶面臨的資本要素、勞動(dòng)要素和土地要素的時(shí)長扭曲程度為Tki、Tli和Tmi。假設(shè)資本投入價(jià)格(利率)為γ,勞動(dòng)力價(jià)格(工資)為w,土地流轉(zhuǎn)價(jià)格(租金)為s,結(jié)合前述假設(shè),農(nóng)戶的利潤函數(shù)可表示為:

πi=PiYi-(1+τk)rKi-(1+τi)wLi-

(1+τi)sMi

(3)

根據(jù)農(nóng)戶利潤最大化問題的一階條件,可得:

(4)

(5)

(6)

農(nóng)戶面臨的最優(yōu)資本投入、最優(yōu)勞動(dòng)投入、土地最優(yōu)投入,以及最優(yōu)產(chǎn)出分別為:

(7)

(8)

(9)

(10)

(1+τki)α(1+τli)β(1+τmi)γ

(11)

(12)

(13)

(14)

式(14)表明,農(nóng)業(yè)總TFP與農(nóng)戶TFP正相關(guān),與農(nóng)戶面臨的要素錯(cuò)配程度負(fù)相關(guān)。當(dāng)不存在任何要素錯(cuò)配,即各要素的邊際生產(chǎn)率相等時(shí),最優(yōu)農(nóng)業(yè)總量TFP為:

(15)

相應(yīng)的,農(nóng)業(yè)總實(shí)際產(chǎn)出Y和最優(yōu)產(chǎn)出的Y*關(guān)系為:

(16)

通過上述理論模型建立了要素錯(cuò)配與農(nóng)業(yè)總量TFP的關(guān)系,總體而言,要素錯(cuò)配降低了農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率,并降低了農(nóng)業(yè)產(chǎn)出。以下將結(jié)合實(shí)際數(shù)據(jù)進(jìn)一步分析要素錯(cuò)配造成的效率損失程度。

三、變量選擇與參數(shù)估計(jì)

為測(cè)算要素扭曲及其造成的農(nóng)業(yè)TFP損失,需要估計(jì)前述模型中參數(shù)包括:產(chǎn)品替代彈性σ、要素產(chǎn)出彈性(α、β、γ),進(jìn)而根據(jù)上述參數(shù)估計(jì)農(nóng)業(yè)要素配置扭曲程度(τk、τl、τm)和農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率的實(shí)際值(Ai)和最優(yōu)值(A*)。

(一)數(shù)據(jù)來源與變量選擇

研究聚焦于微觀農(nóng)戶的要素錯(cuò)配程度,采用中國家庭追蹤調(diào)查數(shù)據(jù)(CFPS)予以分析。該數(shù)據(jù)項(xiàng)目是由北京大學(xué)社會(huì)科學(xué)調(diào)查中心于2010年正式實(shí)施的一項(xiàng)全國性調(diào)查,每隔2年調(diào)查一次,其農(nóng)業(yè)部分的家戶調(diào)查包含了農(nóng)戶農(nóng)業(yè)產(chǎn)出和投入等本文所需的核心變量。Han等在分析農(nóng)業(yè)要素配置扭曲的影響因素時(shí)采用了CFPS[23]。為分析要素配置扭曲的動(dòng)態(tài)變化,運(yùn)用的數(shù)據(jù)時(shí)間包括2012年、2014年、2016年及2018年。在與本文相近的采用全國范圍的微觀數(shù)據(jù)的研究中,朱喜等采用的數(shù)據(jù)時(shí)間跨度為2003—2007年[9], Han等采用的數(shù)據(jù)時(shí)間為2012年[23],蓋慶恩等采用了2004—2013年的數(shù)據(jù)[17]。相較而言,本文數(shù)據(jù)的特點(diǎn)是包含了中國土地大規(guī)模流轉(zhuǎn)政策實(shí)施前后的數(shù)據(jù)。自2012年十八大提出鼓勵(lì)多種形式的規(guī)模經(jīng)營,一系列鼓勵(lì)土地流轉(zhuǎn)的政策相繼出臺(tái),大規(guī)模的土地流轉(zhuǎn)使得土地資源實(shí)現(xiàn)了再配置。本文的數(shù)據(jù)范圍有助于比較土地流轉(zhuǎn)政策實(shí)施前后土地資源配置扭曲程度的改善情況,以及實(shí)施大規(guī)模土地流轉(zhuǎn)后土地資源配置扭曲的改善趨勢(shì),進(jìn)而評(píng)估土地流轉(zhuǎn)對(duì)資源配置影響農(nóng)業(yè)TFP的改善情況,這也是本文與現(xiàn)有文獻(xiàn)的區(qū)別之一。

考慮到數(shù)據(jù)間隔時(shí)間為2年,采用截面數(shù)據(jù)方法處理各年數(shù)據(jù),以2012年數(shù)據(jù)為基期,將2014、2016及2018年數(shù)據(jù)進(jìn)行平減。研究主要關(guān)注種植業(yè)的投入產(chǎn)出狀況,所使用的變量包括農(nóng)業(yè)產(chǎn)出、資本投入、勞動(dòng)投入和土地投入等,均直接采用貨幣表示。農(nóng)業(yè)產(chǎn)出采用年農(nóng)產(chǎn)品總值衡量,資本投入所有直接和間接的農(nóng)業(yè)資本投入總和,其中直接費(fèi)用包括種子、農(nóng)藥、化肥等中間產(chǎn)品投入,以及自有固定資產(chǎn)(包括拖拉機(jī)、耕田機(jī)等農(nóng)業(yè)機(jī)械及各類小型農(nóng)機(jī)具)、資本存量、租用農(nóng)業(yè)機(jī)械、用于灌溉、施肥、農(nóng)藥噴灑等社會(huì)化服務(wù)支出,間接費(fèi)用包括燃料、交通、水電、存儲(chǔ)等。其中資本存量的估計(jì)采用永續(xù)存盤法[17]。勞動(dòng)投入指雇傭勞動(dòng)力的費(fèi)用和農(nóng)戶自有勞動(dòng)力的機(jī)會(huì)成本。土地投入指土地使用的機(jī)會(huì)成本和租用土地的租金之和。由于CFPS數(shù)據(jù)中缺乏直接的勞動(dòng)力工資和單位面積土地租金數(shù)據(jù),參照Han等[23]的做法,采用歷年《全國農(nóng)民工監(jiān)測(cè)調(diào)查報(bào)告》中農(nóng)民工工資作為農(nóng)戶自有勞動(dòng)力的機(jī)會(huì)成本(2)當(dāng)前文獻(xiàn)的主流做法是選擇農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力雇傭工資和農(nóng)民工工資衡量農(nóng)戶自有勞動(dòng)力的機(jī)會(huì)成本[27]。其中農(nóng)業(yè)雇傭工資能夠反映實(shí)際生產(chǎn)勞動(dòng)力成本,但較強(qiáng)的季節(jié)性和地域性使其數(shù)值差異較大,而農(nóng)民工工資具有長期性和穩(wěn)定性,但其數(shù)值普遍高于農(nóng)業(yè)雇工工資。隨著城鎮(zhèn)化的推進(jìn),農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力普遍向城市轉(zhuǎn)移,農(nóng)民的主要收入即為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)收入和農(nóng)民工收入,在當(dāng)前的數(shù)據(jù)條件下,采用農(nóng)民工工資反映機(jī)會(huì)成本更具合理性。。土地價(jià)格方面,考慮到當(dāng)前農(nóng)村土地的現(xiàn)狀為出租或自種2種,因此自種的機(jī)會(huì)成本采用所在縣域的平均土地租金代理,鑒于2014—2018年的數(shù)據(jù)中不含土地種植面積,采用土地資產(chǎn)代理。

相關(guān)變量的描述性統(tǒng)計(jì)見表1。數(shù)據(jù)顯示,農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)值在逐年上升后在2018年又有小幅回落。資本投入具有顯著的逐年上升的趨勢(shì),勞動(dòng)投入2012—2016年逐年上升,而2018年卻大幅降低,這與勞動(dòng)力大量向城市地區(qū)轉(zhuǎn)移有關(guān),由從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的家庭樣本量亦可看出農(nóng)戶數(shù)量的大幅減少,土地投入也呈現(xiàn)出類似趨勢(shì)。

表1 農(nóng)戶農(nóng)業(yè)要素投入的描述性統(tǒng)計(jì)

(二)參數(shù)設(shè)定與測(cè)算方法

為估計(jì)要素產(chǎn)出彈性,通過對(duì)農(nóng)戶的生產(chǎn)函數(shù)(C-D函數(shù)取對(duì)數(shù))構(gòu)建計(jì)量模型,結(jié)合農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的區(qū)域性特征和文獻(xiàn)中的一般做法,假定不同地區(qū)農(nóng)戶具有不同的要素產(chǎn)出彈性。根據(jù)地區(qū)樣本估計(jì)要素產(chǎn)出彈性。

四、實(shí)證結(jié)果

(一)要素錯(cuò)配測(cè)度

圖1—4分別展示了全部樣本的資本、勞動(dòng)和土地要素扭曲及總扭曲程度的隨機(jī)核密度估計(jì)。

圖1 資本扭曲分布核密度估計(jì)

圖2 勞動(dòng)扭曲分布核密度估計(jì)

圖3 土地扭曲分布核密度估計(jì)

圖4 總扭曲分布核密度估計(jì)

從絕對(duì)水平上,歷年的數(shù)據(jù)顯示,資本扭曲的平均水平為三者最高,且分散程度最大,平均水平為1.57,而勞動(dòng)和土地扭曲均值分別為0.085和0.88,表明農(nóng)業(yè)中依然面臨較大的資本扭曲,這與Hank等[23]研究的結(jié)果一致。并且農(nóng)業(yè)生產(chǎn)者依舊面臨著較強(qiáng)的金融約束,程麗雯等[15]指出,中國當(dāng)前農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技術(shù)投入不足和金融支持依然不充分,導(dǎo)致資本的“價(jià)格稅”過高,農(nóng)戶融資障礙大。

對(duì)于每種要素的單獨(dú)分析顯示,盡管每種要素的分布差異并不顯著,但是仍存在一定程度的差異:第一,資本扭曲要素的均值具有逐年減小的取值,2012—2018年的均值分別為1.79、1.59、1.38和1.33,呈現(xiàn)出逐年改善的趨勢(shì),且2016年和2018年分布更加集中。第二,與資本扭曲的趨勢(shì)相反,勞動(dòng)扭曲均值呈現(xiàn)逐年增加趨勢(shì),2012—2018年扭曲均值分別為0.042、0.029、0.061和0.269,且2018年分散程度明顯增大。第三,土地扭曲與資本扭曲一樣逐年減小,2012—2018年扭曲均值分別為1.047、1.049、0.729、0.552,且分散程度逐漸減小。第四,總扭曲均值差異和分散程度并無顯著變化,僅呈現(xiàn)出微弱的減小趨勢(shì)。

(二)農(nóng)業(yè)TFP增長空間

表2 文獻(xiàn)中關(guān)于糾正要素配置促進(jìn)農(nóng)業(yè)TFP改進(jìn)的主要結(jié)果

表3 各地區(qū)要素扭曲程度

(三)要素錯(cuò)配和農(nóng)業(yè)TFP增長空間的地區(qū)差異

為詳細(xì)比較各地區(qū)要素扭曲的差異性,采用區(qū)域經(jīng)濟(jì)學(xué)對(duì)內(nèi)陸省份的劃分,分別考察東部、西部、中部和東北地區(qū)的要素扭曲程度,表3對(duì)各年各地區(qū)要素扭曲程度的平均水平和離散程度進(jìn)行了詳盡的描述(表3中匯報(bào)的數(shù)據(jù)指標(biāo)分別為1+τK、1+τl、1+τm)。

首先,各地區(qū)資本扭曲水平都呈現(xiàn)微弱的逐年遞減趨勢(shì),2012年資本扭曲水平從高到低依次為:西部、中部、東北部和東部,程度最高的均為西部地區(qū)(2014年除外),且西部地區(qū)的發(fā)散程度最大,2012—2018年間,該順序逐步調(diào)整為西部、東北部、東部、中部,這一結(jié)果與陳訓(xùn)波[6]估計(jì)一致,其中在2016和2018年的中部地區(qū)均處于最低水平?？傮w而言,西部地區(qū)要素配置的改善空間最大。

其次,勞動(dòng)扭曲系數(shù)多數(shù)值小于1,即勞動(dòng)“價(jià)格稅”主要表現(xiàn)為負(fù)值,這是由于勞動(dòng)力市場的扭曲往往會(huì)降低勞動(dòng)價(jià)格[9],然而這一情況在2018年的東部和東北部地區(qū)發(fā)生了逆轉(zhuǎn),這表明,隨著勞動(dòng)力向城市轉(zhuǎn)移的進(jìn)程不斷推進(jìn),勞動(dòng)力的邊際價(jià)格逐漸增加。2012年勞動(dòng)扭曲水平從高到低依次為:東北部、中部、西部、東部,東北地區(qū)的勞動(dòng)扭曲程度相對(duì)最高,中部地區(qū)次之,東部地區(qū)最低,各年中最高值與最低值差異最大可達(dá)130%,且各地區(qū)的勞動(dòng)扭曲均有先減小后增大的趨勢(shì),2012—2018年,該順序逐步調(diào)整為東部、東北部、西部、中部。

再次,在2012年和2014年土地扭曲較為嚴(yán)重的是東部和東北部地區(qū),而西部土地扭曲程度相對(duì)較低;2016年則是中部地區(qū)的土地扭曲系數(shù)最為嚴(yán)重,在2018年東部、東北部和中部地區(qū)的土地扭曲均有了大幅下降,這可能是由于隨著農(nóng)地流轉(zhuǎn)率的不斷增加,農(nóng)地流轉(zhuǎn)實(shí)踐形式的日益豐富、資源配置方式的日趨多樣[32],農(nóng)地流轉(zhuǎn)市場化程度大幅提升,土地流轉(zhuǎn)價(jià)格趨于市場化。另外,數(shù)據(jù)顯示,2012—2018年農(nóng)業(yè)戶樣本數(shù)量從5 410降至2 702,不斷減少的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)主體數(shù)量和不斷增加的土地流轉(zhuǎn)率表明農(nóng)業(yè)生產(chǎn)日益規(guī)?；?農(nóng)地配置扭曲得以不斷降低。最后,從總扭曲看,2012—2018年,各地區(qū)扭曲最為嚴(yán)重的依次為東北部(0.916)、中部(0.999)、中部(0.857)和東北部(0.933),2014年各地區(qū)總扭曲水平最高。相比2012年,2018年各地區(qū)的總扭曲均未見明顯的改善。

各地區(qū)要素錯(cuò)配程度的不同,也導(dǎo)致了TFP增長空間的顯著差異,圖5給出了各地區(qū)實(shí)際TFP和有效TFP的估算結(jié)果。其中西部地區(qū)的實(shí)際TFP和有效TFP之間的差異最大,且未出現(xiàn)明顯緩解,東部和中部地區(qū)相對(duì)較小,東北部地區(qū)則呈現(xiàn)出逐年的差異。

圖5 各地區(qū)實(shí)際TFP和有效TFP的估算結(jié)果

由表4可知,東北地區(qū)改善的空間最大,為40.2%,中部地區(qū)和東部地區(qū)相對(duì)較少,均為21%左右,西部地區(qū)的改善空間為34.1%。對(duì)比每個(gè)地區(qū)的發(fā)展趨勢(shì),東部地區(qū)各年的改善差異較小,東北部最大,絕對(duì)差異達(dá)到27.8%。且各地區(qū)的改善空間在2012—2018年均有不同程度的增加。

表4 各地區(qū)總產(chǎn)出改善空間

五、結(jié)論與啟示

糾正要素配置扭曲對(duì)于提升農(nóng)業(yè)TFP,促進(jìn)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長具有重要意義。以2012—2018年的中國家庭追蹤調(diào)查數(shù)據(jù)(CFPS)為樣本,從微觀農(nóng)戶層面測(cè)度農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的要素配置扭曲程度及其引起的全要素生產(chǎn)率損失,并在此基礎(chǔ)上考察了家庭融資方式對(duì)改善要素扭曲及其提升農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響。實(shí)證結(jié)果表明:第一,整體而言,農(nóng)業(yè)資本、勞動(dòng)和土地要素均存在不同程度的錯(cuò)配現(xiàn)象,其中資本要素扭曲程度最為嚴(yán)重,且分散程度最高。第二,農(nóng)業(yè)要素錯(cuò)配存在顯著的地區(qū)差異,西部地區(qū)資本扭曲程度最高,東北部地區(qū)的勞動(dòng)扭曲程度最高,而土地扭曲較為嚴(yán)重的是東部和西部地區(qū),從總扭曲看,扭曲程度較高的為西部地區(qū),且各地區(qū)總扭曲程度未見明顯地改善。第三,糾正要素錯(cuò)配能夠帶來全國農(nóng)業(yè)TFP的平均改善空間為29.3%,其中東北部地區(qū)農(nóng)業(yè)TFP改善的空間最大,為40.2%。

上述結(jié)論表明,通過糾正要素錯(cuò)配,促進(jìn)資源再配置的方式提升農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率,從而實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)的持續(xù)增長,是當(dāng)前行之有效的重要路徑?；诖?提出如下政策啟示。

1.農(nóng)業(yè)生產(chǎn)要素配置優(yōu)化是實(shí)施鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略、實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)興旺的重要環(huán)節(jié)之一,而當(dāng)前要素錯(cuò)配在微觀農(nóng)戶農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中仍然普遍存在且錯(cuò)配程度依然嚴(yán)重,優(yōu)化資源要素配置是提升中國農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率的有效途徑。“科學(xué)技術(shù)是第一生產(chǎn)力”,農(nóng)業(yè)技術(shù)的進(jìn)步是TFP增長的最大動(dòng)力,要重視農(nóng)業(yè)技術(shù)的投入,加強(qiáng)農(nóng)業(yè)前沿科技投入,提升農(nóng)業(yè)科技成果轉(zhuǎn)化率,加強(qiáng)農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新的相關(guān)制度保障,大力推進(jìn)農(nóng)業(yè)科研成果的轉(zhuǎn)化和運(yùn)用,促進(jìn)現(xiàn)代農(nóng)業(yè)產(chǎn)品的研發(fā)和生產(chǎn)技術(shù)的創(chuàng)新;還應(yīng)著力于消除要素配置扭曲,針對(duì)不同扭曲程度和扭曲要素進(jìn)行精準(zhǔn)施策。

2.不同地區(qū)的要素資源稟賦、經(jīng)濟(jì)政策以及地區(qū)發(fā)展戰(zhàn)略存在較大差異,各要素的扭曲程度也各有高低,因此各地政府在制定相關(guān)政策時(shí),需充分考慮地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和農(nóng)業(yè)要素稟賦,有的放矢。例如,西部地區(qū)應(yīng)充分關(guān)注農(nóng)村金融市場培育,致力于改善資本錯(cuò)配,降低資本要素的扭曲程度能夠促進(jìn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展,政府方面要加強(qiáng)監(jiān)管創(chuàng)新,營造法治化的競爭環(huán)境,以實(shí)現(xiàn)高要素配置的市場體系,同時(shí)要鼓勵(lì)民間資本投入,在有效防范風(fēng)險(xiǎn)的情況下,加大對(duì)民間投資的相關(guān)支持;東部地區(qū)則應(yīng)更加關(guān)注土地要素的配置問題,作為最基本的生產(chǎn)要素,土地要素在整體工業(yè)生產(chǎn)活動(dòng)中的作用不可估量,應(yīng)調(diào)整目前基于地區(qū)、城市雙重偏向的土地供給政策,推動(dòng)建設(shè)用地供給向東部地區(qū)傾斜,地方政府對(duì)土地要素收入的依賴程度降低會(huì)減少土地要素錯(cuò)配程度,約束地方政府的投資動(dòng)機(jī),建立透明的收支制度,加速健全和完善土地流轉(zhuǎn)市場,使土地價(jià)格與土地價(jià)值匹配。針對(duì)勞動(dòng)扭曲程度最高的東北部地區(qū),應(yīng)該把重點(diǎn)放在提升勞動(dòng)者的收入上,增強(qiáng)產(chǎn)業(yè)對(duì)人力資本的吸引力,把人才政策作為一個(gè)重要的抓手,激發(fā)人才的創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)活力,以提升產(chǎn)業(yè)的技術(shù)水平、實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)升級(jí),最終實(shí)現(xiàn)以市場為手段對(duì)勞動(dòng)要素進(jìn)行優(yōu)化配置的目標(biāo)。

3.建立更加健全的金融體系,完善金融市場支持機(jī)制。中共二十大報(bào)告指出“高質(zhì)量發(fā)展是全面建設(shè)社會(huì)主義現(xiàn)代化國家的首要任務(wù)”,國內(nèi)經(jīng)濟(jì)的高質(zhì)量發(fā)展需要構(gòu)建全國統(tǒng)一大市場,深化要素市場化改革,促進(jìn)各類生產(chǎn)要素充分流動(dòng)[33]。因此,在現(xiàn)行制度下,持續(xù)推進(jìn)要素的市場化改革對(duì)于改善要素錯(cuò)配具有重要意義,發(fā)揮金融市場和財(cái)政手段對(duì)資本優(yōu)化配置的作用,減少金融錯(cuò)配、提高財(cái)政效率是推動(dòng)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的重要手段,國務(wù)院辦公廳2021年印發(fā)的《要素市場化配置綜合改革試點(diǎn)總體方案》指出:“要增加有效金融服務(wù)供給。依托全國信用信息共享平臺(tái),加大公共信用信息共享整合力度,鼓勵(lì)金融機(jī)構(gòu)開發(fā)與中小微企業(yè)需求相匹配的信用產(chǎn)品[34]?！币虼艘粩鄡?yōu)化營商環(huán)境,通過金融供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革,提高實(shí)體經(jīng)濟(jì)的支撐作用;完善融資制度,推動(dòng)融資渠道多元化,由于非正規(guī)金融比較容易適應(yīng)市場環(huán)境進(jìn)行調(diào)整,也不需要較為嚴(yán)格的法律約束,與正規(guī)金融形成了互補(bǔ),是諸多農(nóng)村居民的重要融資渠道,因此完善農(nóng)村金融市場,尤其是非正規(guī)金融市場的相關(guān)體制機(jī)制至關(guān)重要;政府要建立健全補(bǔ)償機(jī)制,以促進(jìn)市場的良性發(fā)展。