要素配置效率对农业生产率影响的区域差异分析——基于2011—2020年不同地区82个涉农企业的实证考察

丁雨凡，贾兴梅

（安徽工业大学 商学院，安徽马鞍山 243000）

一、引言

夯实农业基础是固本安民之要，随着农业现代化不断发展，需要不断找寻促进农业经济增长的路径。党的二十大强调加快建设现代化经济体系，需着力于全要素生产率的增长[1]；2020年7月，农业农村部印发《全国乡村产业发展规划（2020—2025年）》，指出要发掘乡村功能价值，聚集资源要素，强调聚集要素对乡村产业发展的重要性[2]；2022年2月，国务院印发《“十四五”推进农业农村现代化规划》，强调推进农业农村优先发展需强化要素配置，并发挥涉农企业在这一过程中的重要作用[3]。在此背景下，不断发挥涉农企业重要作用，强化要素投入及其配置，提升全要素生产率，促进农业农村经济增长，因此分析要素配置对涉农企业生产率影响作用具有重要的现实意义。

要素配置效率是全要素生产率的驱动因素[4-5]。贺京同等[6]从行业的角度，阐述一个经济体生产率提升来自经济中各个部门的生产率提升和生产要素在各个部门之间流动所带来的配置效率提升。产能过剩行业存在要素资源配置“逆技术进步倾向”，服务业配置效率低于制造业[7]。张晓晶等和李艳等从企业的角度，认为中国企业的全要素生产率低下是由于存在资源错配，改善要素配置效率可提升企业生产率[8-10]。总的来说，要素配置效率与生产率是密切相关的，改善配置效率对提高生产率至关重要。随着农业现代化不断转型，技术水平得到提高，但技术效率却在一定程度上抑制农业全要素生产率的提升[11-12]。虽然新要素的投入促使农业生产率提升，但通过扩大要素的投入规模获得的粗放型增长模式后劲不足[13]，相较于技术水平提高所带来的成本以及粗放型增长模式难以为继，改善要素配置效率则为更佳的路径[14-16]。要素配置一方面可有效避免过度配置带来的资源浪费，另一方面可避免资源配置稀缺带来的生产率不足[17]。

以上文献表明配置效率与生产率之间存在密切关系，改善要素配置效率对生产率提升至关重要，其中配置效率基于农业的研究较为薄弱，且大多数是运用农业大省、县级数据。本文选择涉农企业作为研究对象，分析涉农企业的配置效率对生产率的影响作用具有现实意义。故本文选择2011—2020年82个涉农企业的面板数据，运用超额对数生产函数来测算全要素生产率，并在此基础上测算配置效率，对涉农企业的配置效率对生产率的影响进行实证分析。

二、要素配置效率对农业生产率的影响机理

改革开放以来，中国经济从高速增长向高质量发展转变。生产率作为影响经济增长的重要方面，与经济增长密切相关。要素对生产率的影响主要体现在两方面：一是要素驱动生产率增长，即要素投入所产生的自然增值；二是要素配置，要素在不同部门进行流动和配置，改变配置效率，进而对生产率产生影响。通过改善中国的农业要素配置效率，可以提升生产效率，在保持产出不变的情况下，可以减少40%左右的农业资源投入。中国农业要素的配置效率呈现下降趋势，这一趋势表明中国农业要素的配置离最优配置还存在一定的距离[18]。因此，本文将着重考虑配置效率对生产率的影响作用。

在高质量转型的关键时期，改善企业及部门之间的资源配置效率是释放潜在经济增长的根本动力。生产率的提高既包含微观企业层面引进先进的技术与设备时所带来的生产效率的提高，技术进步有助于集群生产效率的提高[19]，还包含通过提高要素的利用率与配置效率所带来的劳动力结构更优化、居民可支配收入的提高，而这些都需要经济运行效率的提高以及制度的创新[20]。当要素配置缺乏要素配置效率时，企业间的生产活动将受到影响，企业生产率会降低[21]。企业长期受各种因素的限制，例如企业规模、资本约束等，这些因素导致生产要素配置偏离边际产出配置以及更多的资源逆流，进而阻碍要素间的结构优化，造成资源要素配置扭曲，配置效率低下，从而影响生产率[22]。根据熊彼特的创新理论，市场势力有利于创新竞争，有利于生产率提升，创新发展有助于经济高质量发展[23]，而创新竞争引起的创新驱动会促进要素的产出弹性提升，同时使要素的成本占比下降，市场势力的竞争选择效应进一步促使企业优胜劣汰，促进要素的重新配置，以获得较高水平要素结构。关于要素配置效率对生产率的影响机理如图1所示。

图1 要素配置效率对生产率的影响机理资料来源：作者自制

关于农业要素配置效率对生产率的影响的研究，以单一要素配置效率对生产率的研究居多[24-25]。但农业的生产要素包括劳动力、土地、资金等。此外，党的十九届四中全会将数据视为一项新生产要素。随着乡村振兴的步伐不断前进，对人才以及资本的重视程度不断提升。土地是基本要素，但是对于企业来说，其价值一般作为无形资产入账，故此文不再将土地作为单独要素进行研究。技术、数据等也是重要的要素，但是它们最终主要是通过影响劳动、资本两要素相对成本进而影响生产率，因此本文仅对资本与劳动两要素配置效率进行研究。劳动要素配置效率的影响因素有很多，例如受教育水平、年龄以及接受的培训等，人力资本的不断积累有利于提高劳动力配置效率[26]。有学者研究表明资本投入也是提高农业生产率的重要因素，资本未被合理配置导致利用效率低下，阻碍生产率的提升，进而资本的投入会消耗成本，这就使资本的高效利用被认为是提高生产率的一种合算路径[27]。陈诗一等[28]进一步研究认为资本要素配置与流动会引起劳动要素配置与流动，影响资源要素的整体利用率。随着现代农业的转型，加入现代农业生产要素促使要素配置不断发生调整，要素的配置效率也发生变化，通过研究发现，实现高质量产出的更优配置关键在于资本配置效率[29]。总的来说，随着农业现代化的发展，劳动与资本要素的作用不断加强，从劳动与资本的配置效率角度研究生产率的提升是有必要的。

三、理论模型与测算方法

（一）模型设定

本文主要研究资本与劳动要素的配置效率对生产率的影响，企业生产率是综合生产率，是全要素生产率。为核算要素配置效率，本文采用超额对数平均生产函数模型对全要素生产率进行分解，原因在于两方面：一是该模型可以研究变量之间的组合作用，突破了传统C-D生产函数的局限性；二是该模型在实证中具备灵活性，可根据估计结果的显著与否对变量进行调整，以确保估计结果的准确性。模型的具体形式如式（1）所示：

其中：Yit代表t年第i企业的产出，Kit、Lit分别表示为t年第i企业的资本要素投入与劳动要素投入，θit为误差项，αi、βi、γi、δi、∊i均为估计参数并用于计算要素的产出弹性，∅为常数项。

1. 变量的界定与表征

企业的产出使用企业的营业收入。本文所考察的产出范围是指企业的商品及服务，营业收入是指一定时期内企业销售商品或提供劳务所获得的货币收入，因此选择企业的营业收入衡量企业产出；企业的资本要素投入使用传统资本存量。本文所考察的范围包括人力资本存量、财力资本存量和物力资本存量。物力资本存量包括存货、固定资产净额、在建工程和其他有形资产。财力资本存量包括货币资金、易变现的流动资产、短期投资和长期有价证券。人力资本存量是支付给职工以及为职工支付的现金。这三种资本存量对产出的影响作用是一致的，因此选择它们的总和来衡量企业的资本要素；劳动要素投入使用企业在职员工人数。劳动的载体是人，对于企业而言，劳动的投入是由其在职员工所有，因此选择在职员工人数来衡量劳动要素投入。

2. 样本与数据

考虑到数据的完整性及可得性，本文选取2011—2020年涉农企业作为研究样本。本文所选择的涉农企业是指经营农产品生产、加工、销售、服务等企业，并对样本进行如下处理：（1）剔除ST 或者*ST的样本企业；（2）剔除连续两年未对数据进行披露的样本企业。筛选后共得到82家涉农企业，其中相关数据均来自CSMAR数据库，并根据国家统计局口径将全国分成东部、中部、西部地区，其中东部地区是42家涉农企业，中部、西部地区分别是21家和19家涉农企业。此外，剔除有些省和市不含符合条件的上市涉农企业，本文所考察的东部地区包括北京、天津、河北、辽宁、上海、江苏、浙江、福建、山东、广东和海南，中部地区包括黑龙江、安徽、江西、河南、湖北和湖南，西部地区包括四川、重庆、云南、西藏、甘肃、青海、新疆、广西和内蒙古。

（二）要素配置效率测算方法

本文借鉴其他学者的研究方法[30-31]，通过全要素生产率增长（ΔTFP）表达式推算出配置效率。全要素生产率（TFP）是各个要素的综合生产率，对于企业来说，任何现实的生产率实际上都是全要素生产率，测算如下：

假定实际产出y是投入要素x和时间t的函数，定义为以下表达式：

其中：-d dμt=TE为技术效率变化，即技术效率对时间t求导，=TC为技术变化，体现为技术进步对全要素生产率增长的作用=ε为生产要素的产出弹性。将式（4）代入式（2），得到式（5）：

式（5）将全要素生产率增长分解成技术变化、技术效率变化、规模效率变化以及要素配置效率四部分，其中为规模效率变化，为要素配置效率。对于单一要素而言，当其弹性份额大于成本份额时，则该要素配置效率能够促进全要素生产率增长；当其弹性份额小于成本份额时，则该要素配置效率会阻碍全要素生产率增长。

四、测算结果与分析讨论

（一）要素投入与产出的区域差异分析

根据所构建的超额对数平均生产函数模型，本文对生产函数进行了估计，估计结果如表1所示。

表1 各地区生产函数估计

表1考察了2011—2020年中国东、中、西部地区涉农企业的生产函数，模型（1）考察了三个地区的资本、劳动要素对产出的非线性和组合作用，模型（2）考察了资本劳动要素对产出的线性和组合作用。

在东部地区，就模型（1）而言，lnL的估计系数显著为正，lnL×lnL的估计系数在5%的显著水平下为负，表明劳动要素对涉农企业产出呈现倒U型特征，这说明东部地区这十年经历了人口红利的削弱。lnK的估计系数在1%的显著水平下为负，同时lnK×lnK的估计系数显著为正，表明资本要素对产出在1% 的显著性水平下呈现U型关系，资本要素边际产出是递增的。这一结果与东部地区的经济水平密切相关，即资金的投入带来了技术创新，创新驱动又促进边际产出递增。lnK×lnL的估计系数在1%的显著水平下为负，表明劳动要素与资本要素在一定程度上对产出存在着组合投入效应。东部地区所呈现的线性影响特征与组合投入效应，表明东部地区劳动要素和资本要素的投入并不是越多越好，而是存在着一个合适的范围，同时两者之间的组合搭配也需在合理范围内。在中部地区，就模型（1）而言，劳动要素显著为负，且其平方项显著为负，表明劳动要素的投入抑制产出，且边际产量递减。资本要素lnK的估计系数在1%的显著水平下为正，其平方项在1%的显著水平下为负，表明中部地区涉农企业的资本要素对产出呈现倒U型特征，边际产量递减；该地区的两要素组合项的估计系数具有显著性，存在组合效应。在西部地区，就模型（1）而言，其估计结果表明要素的非线性作用不显著，组合效应和线性作用具有显著性。在模型（2）中，lnL和lnK的估计系数均在1%的显著水平下为正，这表明随着劳动要素和资本要素的不断投入，产出也会不断提高。

以上结果表明，东、中部地区已由劳动密集型向资本密集型转变，随着劳动要素的不断投入，边际产出水平不断减小，并达到负数水平。与东、中部地区相比，西部地区的经济发展相对比较薄弱，非农业就业机会较少，涉农企业员工的机会成本较低，其模型估计结果表明西部地区的农业产出还会随着劳动要素的投入不断增加，这与罗慧等[31]的研究结果一致。在东、中、西部地区的模型（2）中，资本和劳动要素对产出都存在显著的线性作用和组合效用，且线性作用均为正，组合效应为负向作用。这表明并不是要素的投入就能带来产出的增加，要素之间的组合负作用说明要素的投入有最佳的投入范围。东、中、西部地区的模型（1）的估计结果也表明了这一点。

（二）要素配置效率与生产率的区域差异分析

考察整体经济效应时不仅仅要考虑要素配置的数量结构，也要考虑要素的成本，一味地追求产出而不考虑成本，总体效益也将是未知的。在要素上单纯的投入已经不能带来产出的有效增长时，更需要看重要素配置的质量，即要素配置效率，要素配置效率将产出与成本相结合并统一考虑，更全面地考察如何提升生产率。关于要素配置效率的计算，本文运用式（5）来计算，因为生产函数估计中的西部地区模型（1）的结果不具有显著性，所以配置效率计算中所需东、中、西部地区的产出弹性均使用生产函数模型（1）的估计结果，其中所涉及的要素相关价格指标如下：劳动力价格以农村居民人均可支配工资性收入代替；资本价格是以5年期金融机构人民币贷款官方基准利率的3倍表示。根据国家统计的要求，从2014年开始，采用农民人均可支配工资性收入指标反映农民的收入水平情况，不再使用农村居民家庭人均工资性纯收入指标，因此2011—2013年的劳动力价格使用农村居民家庭人均工资性纯收入指标，之后2014—2020年选取农村居民可支配工资性收入指标。关于配置效率的计算结果如表2所示。

表2 各地区涉农企业2011—2020年资本配置效率与劳动配置效率

通过表2考察东、中、西部地区2011—2020年涉农企业的两要素配置效率情况，对比各地区的要素配置效率情况，发现资本配置效率均为负值，这意味着农业资本可能存在过度配置或配置不足，导致资本要素配置效率相对较低。对于资本要素而言，东、中、西部地区的资本要素弹性份额均小于成本份额。对于东部地区而言，涉农企业的收益率较低，且机会成本较高，对资本的吸引力减弱，资本配置缺乏效率。对于中、西部地区而言，虽然农业自然资源禀赋强于东部地区，但与之互补的基础设施相对薄弱，涉农企业盈利能力低，对资金的吸引力弱，资本缺乏效率。东、中部地区的劳动配置效率均为正值，西部地区的劳动配置效率为负值，表明东、中部地区的劳动要素配置效率促进了生产率提升，而西部地区的劳动要素配置效率抑制了生产率提升，且东、中部地区的劳动要素弹性份额大于其成本份额。西部地区的平均劳动要素的配置效率为负值，相较于东、中部地区，西部地区的劳动要素弹性份额小于其成本份额。产生以上结果可能是因为东、中部地区经济发展水平较高，互补性基础设施和机械化水平较高，产出能力较强，劳动要素配置效率促进生产率提升。对于西部地区而言，经济发展还比较薄弱，非农业就业机会较少，对劳动要素的利用效率不高，劳动要素配置缺乏效率。各地区的配置效率绝对值总体是资本要素贡献大于劳动要素，表明相较于劳动要素配置效率的贡献，资本要素的配置效率对生产率的影响作用更大。东、中、西部地区的资本要素配置效率绝对值处于上升的趋势，东、西部地区的劳动要素配置效率总体变化不大，处于平稳的状态，表明东、西部地区的劳动要素的利用效率情况处于一个停滞阶段。此外，中部地区的劳动要素配置效率变化处于小幅度上升，表明中部地区的劳动要素的利用效率有所提升。

五、结论与建议

本文基于超越对数生产函数模型对中国2011—2020年82个涉农企业进行测算，借助全要素生产率分解出资本与劳动要素的配置效率，并根据国家统计局口径分成东、中、西部地区，比较分析各地区资本要素与劳动要素对产出的影响作用，以及具体的配置效率结果，结论显示：第一，东、中部地区涉农企业的资本要素产出的影响分别呈现出显著的U型和倒U型特征，劳动要素对产出的影响呈现显著的倒U和负向作用，存在组合效应。西部地区由于地区的经济发展的薄弱，各要素投入对产出的影响不存在U型特征。第二，资本和劳动要素对产出存在显著的线性作用和组合效用，其中线性作用均为正向作用，组合效应为负向作用。这表明并不是增加要素投入就能带来产出的增加，要素之间的组合负作用说明要素的投入存在最佳投入范围。第三，不同地区涉农企业的配置效率表现出来的影响作用有很大不同。东、中、西部地区的资本配置对生产率均具有阻碍作用，资本要素的利用率低下，而东、中部地区的劳动要素配置对生产率起促进作用，西部地区仍是抑制作用。第四，各地区的资本配置效率的绝对值都大于劳动配置效率，表明三个地区均是资本要素配置效率起重要作用。

针对上述研究结论，本文提出四点政策建议：

第一，增加要素投入并不能一直带来产出的增加，而是存在着合理的范围，因此寻找这个合理的范围成为每个企业家的工作目标。对于二三产业融合下的涉农企业而言，不仅要考虑单独企业的发展，还要考虑整体的发展，提高整个地区的农业产业的发展，增进各省际区域之间的经济融合，推动要素流动，进而促进省内及省际之间各企业各部门要素配置效率提升，促进农业的发展。

第二，针对不同地区要素配置效率所出现的负向作用，要提升经营主体在生产管理以及要素综合配置方面的能力，提升要素的利用率与配置效率，对企业的资本要素进行阶段性考察，提升资金的配置效率，并积极培养优质的劳动力，对员工进行精准岗位培训，提升劳动力的利用率与工作效率，提升资本配置效率与劳动资本配置效率。

第三，涉农企业的资本要素配置效率起重要作用。企业不仅要对资本存量总体使用情况进行阶段性考察，还需对各类资本存量的利用情况进行考察，注重各要素之间投入的相对速度，保持合理的要素配置比例。此外，政府需积极引导涉农企业的投资行为，提升资本配置效率。

第四，企业注重要素配置的同时，政府要紧跟上步伐。当前产业发展面临着要素结构错配与配置效率不高的问题，传统农产业升级的研发支持不足，企业高层次创新人才不足，劳动力要素的质量不高，因此需进一步改革现有的产业政策，产业政策应该继续促进要素配置由外生干预型向内生自主型转化。产业政策的制定应该对不同性质（如地区、规模、行业）企业的一视同仁，在追求技术创新发展的同时，使传统企业的发展跟上高质量发展的步伐，制定相应的鼓励创新政策，增强涉农企业的创新意识，提高其竞争力，在市场势力的作用下促进劳动要素的再配置，提高配置效率。

作者贡献声明：丁雨凡负责搜集数据、论文撰写；贾兴梅负责研究设计。