我国农业资本配置效率的省区差异及其影响因素

2017-09-18胡静

商业经济研究 2017年17期

胡静

内容摘要：资本配置效率的提高意味着资本从低回报率区域流向高回报率区域，社会经济资源得以合理利用。本文基于Wurgler模型选取2005-2014年我国30个省区的面板数据实证估计不同省区的农业资本配置效率，并分析其主要影响因素，发现经济发展水平、农业机械化程度、城乡收入差距对地区农业资本配置效率影响最大。

关键词：农业资本配置效率影响因素 Wurgler模型

引言

近年来，国家对“三农”问题的重视带来了粮食产量“十一连增”，农民收入不断增加，但考虑到我国M2的增长，农民实际收入水平并未有效增加，农业仍处弱势地位。作为农业大国，除加大农业资本投入外还应关注其资本配置效率，引导资本流向农业最需要的部門以推动农业经济发展。在当前供给侧结构性改革背景下，对我国不同区域的农业资本配置效率进行比较研究，对于相关部门的农业资本供给决策有一定帮助。

通过以往研究发现，第一，行业层面资本配置效率研究多集中于工业制造业，对农业资本配置效率研究不足；第二，我国经济发展水平极为不均，区域内经济结构及资源配置也差异显著，故对东、中、西部区域粗略划分并依此测算的资本配置效率现实意义不强，甚至有可能得出相反的结论。

基于以上考虑，本文采用Wurgler资本配置效率模型，选取2005-2014年全国30个省区的面板数据实证估计我国不同省区的农业资本配置效率，采用逐步回归法分析影响农业资本配置效率的主要因素，并给出相关政策启示。

分析方法

Wurgler（2000）对资本配置效率研究的基本思路是：在资本回报率高的行业追加投资，反之则撤出投资，由此带来资本配置效率的提高。Wurgler运用资本配置效率对65个国家33年的行业数据进行分析，发现发展中国家的资本配置效率明显低于发达国家。资本配置效率估算的基本公式为：

数据来源与描述性分析

（一）数据来源和说明

本文研究2005-2014年我国30个省级行政单位（省、自治区、直辖市）的农业资本配置效率，考虑到数据完整性和统计方便，剔除港、澳、台、西藏地区。将要考察的300组基础数据均来自《中国统计年鉴》和中国宏观经济数据库。其中，农业增加值为农林牧渔业增加值，农业固定资本形成缺乏直接数据由（农林牧渔业固定资产投资/全社会固定资产投资）×（固定资本形成总额）计算得到，农林水事务支出占比为地方财政农林水事务支出在地方财政一般预算支出中的占比。为剔除价格变动的影响，农业增加值和农业固定资本形成分别用2004年的农业生产资料指数和固定资产投资价格指数进行平减。

（二）描述性分析

如图1所示，2005-2014年我国农业固定资本形成和农业增加值整体平稳上升，农业固定资本形成从2768.5亿元增加至12241.1亿元，年均增长约38.0%；农业增加值从21258.1亿元增加至35582.9亿元，年均增长约7.5%。农业固定资本形成快速增长说明国家对农业的投入不断加大，农业的基础性地位进一步得到加强。而从增长率来看，农业增加值增长率明显不足，说明我国农业产出效率不高。这一方面由于我国农业属于劳动密集型，农业信息化、机械化水平不高，农业投资对农业增加值的贡献十分有限；另一方面由于我国农业整体资本配置效率低下，农业资本需通过合理流动实现资源配置的“帕累托状态”。

从各地来看，农业固定资本形成及农业增加值增长情况也差异显著，具体如表1所示。

由表1可见，10年间各省区农业固定资本形成年增长率都相当可观，农业增加值也有不同程度地增长，说明各地对农业的投入力度不断加强。同时，省区间不论是农业固定资本形成还是农业增加值年增长率均差异显著。如北京、天津、山西、青海等地农业固定资本形成年增长率均在70%以上，而海南、上海、浙江、新疆等地不足15%；从农业增加值来看，黑龙江、湖北、贵州、新疆等地年均增长率均为10%以上，农业产出具备比较优势，而北京、天津、上海等经济发达地区的农业产出并无比较优势，农业对该地区GDP的贡献趋于下降。

当然，产出增长并不等于资本配置效率的提高，要实现农业更快更好发展，还需因地制宜合理配置资源，提高农业资本配置效率，以下将实证研究我国农业资本配置效率。

实证估计及分析

（一）农业资本配置效率估计

将30个省区的农业固定资本形成与农业增加值代入公式（1）运用eviews8.0进行回归分析，得到全国农业资本配置效率：

（3）

t-value（p-value） 5.04（0.00） 2.32（0.09） R2=0.15

由式（3）可知，全国整体农业资本配置效率为-0.51，即我国农业资本配置效率低下。回归结果整体良好，但拟合度不高，说明我国农业固定资本形成除受产值影响外，还受其他因素的影响。

运用同样的方法，分别求出各省区的农业资本配置效率如表2所示。

由表2可见，北京、上海、江苏、浙江等12个省区农业资本配置效率为正，其余为负，说明大部分地区农业资本配置效率低下，这与全国整体农业资本配置无效的结论相符。而从农业资本配置有效省区的分布来看，东、中、西部地区分别为5个、3个和4个，区域分布上并不存在明显特征，所以分区域比较研究农业资本配置效率无法反映农业经济发展和资本配置效率不均的客观现实，有必要进一步分析农业资本配置效率的主要影响因素。

（二）农业资本配置效率的主要影响因素

采用式（2）的回归模型，将各省区农业资本配置效率、2005-2014年间的平均人均国内总产值、第一产业占比、农村家庭每百户拥有大中型拖拉机数量、农村居民人均耕地面积、农林水事务支出占比、城乡居民收入水平对比等指标代入模型进行逐步回归，得到结果如下：endprint

yi=-6.63+0.75xi1+0.19xi3-0.97xi6 （4）

t-value（p-value） 1.94（0.06） 2.36（0.03） 1.36（0.08） 1.42（0.11）

由式（4）可知，地区农业资本配置效率主要与地区经济发展水平、农业机械化程度、城乡居民收入差距三因素有关。从农业资本配置效率有效的省区来看，北京、上海、江苏、浙江的人均国内总产值均在5万元以上，远高于其他省区；城乡居民收入水平对比分别为2.31、2.29、2.44和2.39，城乡收入差距在全国中最小；除江苏外，北京、上海、浙江三地的农业资本配置效率均大于1，显著高于其他省区，这与以上实证结论相符。河南、甘肃、青海、新疆等地人均国内总产值较低，城乡收入差距在中西部地区属较低水平，这些地区农业资本配置效率有效主要得益于农业机械化水平高，农村家庭每百户平均拥有大中型拖拉机数量显著高于其他省区。海南、山西、湖南、廣西等地的经济发展水平、农业机械化程度和城乡收入差距均处于全国中等水平，农业资本配置效率整体有效。而农业资本配置无效的地区在以上三个方面均不具备比较优势。

结论

本文基于Wurgler资本配置效率模型，选取2005-2014年全国30个省区的面板数据，实证分析了各省区的农业资本配置效及其影响因素，主要结论如下。

第一，我国农业资本配置效率整体低下，但省区间差异显著。北京、上海、浙江等12个省区农业资本配置效率有效，其余省区无效，且农业资本配置效率较高省区并不具备明显分布特征。

第二，我国农业资本配置效率与人均国内总产值、农业机械化程度呈正相关关系，与城乡收入差距呈负相关关系。经济发展水平的提高有利于更多资源流向农业领域，农业机械化程度的提高有利于规模生产，这些均有利于农业资本配置效率的提高。而城乡收入差距扩大使得资源更多流向非农领域，将抑制农业资本配置效率的提高。

第三，提高农业资本配置效率应因地制宜发展优势产业。通过提高区域经济发展水平、加大投入提升农业机械化水平、切实减轻农民生活生产负担来缩小城乡收入差距。尤其对于山东、湖北、湖南、四川等农业大省更应加大农业扶持力度，促进农业资本配置效率的提高。

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