资源配置、全要素生产率与农业经济增长愿景，本文主要内容关键词为：生产率论文,资源配置论文,经济增长论文,要素论文,愿景论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
现有研究表明，资源配置扭曲将降低经济整体的全要素生产率[1]。我国农村要素市场由于发展滞后，存在着显著的资源配置扭曲现象，具体表现在两个方面：一是“二元经济”导致的农业部门和非农业部门间存在跨部门资源配置扭曲。二是农业结构失衡导致的农业内部资源配置扭曲。
“二元经济理论”认为，在发展中国家存在着生产率较低的农业部门和生产率较高的非农业部门[2][3]，因而两个部门存在着跨部门劳动力配置扭曲，农村劳动力有向生产率更高的非农业部门转移的内在动力。由于“二元经济结构”的存在，资本也具有与劳动力相似的“二元”性质，我国每年有上千亿元农村资本向非农业部门流动[4][5]。
农业内部的资源配置扭曲在微观上表现为不同农业经营者之间的扭曲，在宏观上则表现为不同农业行业间的扭曲。以种植业的土地配置为例，1978年以来，虽然我国种植业中粮食作物等土地生产率较低的农作物的播种面积比例不断下降，蔬菜、水果等土地生产率较高的农作物的播种面积比例不断上升，但是土地生产率的差距并没有显著缩小，说明我国农村土地市场仍然存在明显的资源配置扭曲。
根据上述分析，农业既存在跨部门资源配置扭曲，又存在农业内部资源配置扭曲。那么，这些扭曲的程度有多大，扭曲程度的变化趋势如何，跨部门资源配置扭曲对我国农业全要素生产率(TFP)产生了多大影响，农业内部的资源再配置对农业TFP的增长贡献如何？对这些问题进行研究，有利于减少农村要素配置扭曲，促进农业TFP增长，具有重要的理论价值与现实意义。
一、文献综述
国内外学者很早就注意到资源配置对全要素生产率增长具有重要影响，并对此进行了大量研究。
国外学者对资源配置与生产率的研究经历了从单要素到多要素、从完全竞争市场到不完全竞争市场、从仅考虑供给到兼顾供给和需求的发展过程[6]。Maddison较早地将劳动力的跨产业配置效应从劳动生产率增长中分离出来，建立了估算劳动力配置与劳动生产率增长的理论模型[7]。但该模型只考虑了劳动一种要素，忽视了其他要素对生产率的影响。Masell将资本引入Maddison的模型，并将全要素生产率的增长分解为经济部门的技术进步、资本再配置效应和劳动力再配置效应[8]。上述两类模型都没有考虑中间投入的变化对生产率增长的影响。Stiroh建立了一个包含中间投入的生产率增长理论模型[9]，将生产率的增长归结为各部门的劳动生产率增长、中间投入再配置效应与劳动力再配置效应。虽然Stiroh模型考虑了中间投入对生产率增长的影响，但该模型忽略了资本再配置对生产率增长的作用。在上述模型的基础上，Hsieh & Klenow建立了一个包含中间投入的垄断竞争模型来分析资本和劳动配置扭曲对全要素生产率的影响，并将该模型用于对美国、印度和中国制造业企业全要素生产率的比较[10]。其分析结果表明，当资本和劳动能达到美国的边际产出水平时，中国和印度的全要素生产率能分别提高30%～50%、40%～60%。Timer和Szimai在Masell模型的基础上加入了需求变化的因素，将资源在配置效应分为要素投入再配置效应和消费需求结构变化的再配置效应，因而对资源再配置效应的度量更为合理[11]。Jorgenson考虑了资源再配置效应的动态变化，并将资源再配置效应分为劳动力再配置效应和资本再配置效应[12]。
与国外的研究相比，国内对资源配置与生产率增长的研究相对较晚，研究领域主要集中在单要素的跨部门再配置对经济增长的影响和工业部门内部的资源再配置等方面。胡永泰(1998)考察了劳动力流动对我国经济增长的作用，其研究结果表明，1985-1993年间我国经济增长有1.2%来自于劳动力再配置的贡献。蔡昉等(1999)认为我国劳动力配置与产业结构不一致，劳动力跨部门的再配置对我国经济增长的贡献为1.62个百分点，对经济增长的贡献份额为20.23%。刘伟等(2008)考察了产业结构变迁和技术进步对我国经济增长的影响，其研究结果显示，改革开放30年来产业结构变迁对我国经济增长的贡献一度非常显著，但随着市场化程度提高，产业结构变迁的增长效应呈现下降趋势。曾先锋等使用扩展的Chenery-Syrquin模型分析了资源再配置对我国工业增长的影响，发现1985年以来我国工业整体生产率的提高主要依赖于工业行业自身全要素生产率的提高，资源再配置的作用并不显著[13]。
在对我国农业生产率的研究方面，国内外学者进行了大量研究，但专门研究资源配置扭曲与全要素生产率增长的文献较少。Shunxiang Wu等用非参数Malmquist方法分析了中国1980-1995年的农业增长情况及影响因素，分析结果表明技术进步使中国农业TFP每年增长3.8%，而资源利用效率的改变使中国农业TFP每年下降1.3%[14]。张广婷等(2010)采用劳动力配置效应模型分析了我国城乡二元经济结构背景下农村富余劳动力转移对经济增长的作用，发现1978-2008年间劳动力转移对我国劳动生产率和GDP增长的贡献分别为16.33%和1.72%。李谷成用非参数DEA方法分析了1978-2005年间中国农业全要素生产率的增长情况，发现农业全要素生产率增长显著，增长主要由技术进步贡献，技术效率改善的作用有限[15]。余康等运用随机前沿生产函数模型分析了1988-2008年29个地区的农业劳动生产率变动情况，其结论是技术效率和技术进步对我国农业劳动生产率地区差异的影响逐渐增强，农村劳动力就业结构变化的影响较小，平均仅为4.3%[16]。邱俊杰分析了农业结构优化对农业土地生产率和农业增长的影响，其实证分析结构表明农业结构优化对土地生产率的作用为10.78%～12.87%，对农业增长的作用为7.02%～15.58%。陈训波等运用DEA方法从微观的角度分析了土地流转对农业生产率的影响，发现农地流转能显著增加劳动生产率，但是会降低土地生产率[18]。朱喜等(2011)将Hsieh & Klenow的模型扩展到土地投入不变的三要素模型，并利用微观数据分析了资本和劳动市场扭曲对农业全要素生产率的影响。其实证结果表明，若能有效消除资本和劳动市场的配置扭曲，农户的全要素生产率有望增长20%以上。
上述文献，特别是朱喜等的研究，对于促进我国资源配置和提高农业生产率具有重要意义。但现有的文献也存在一些不足，主要表现在以下几方面：一是很多研究仅考虑了单要素配置对农业生产率的影响，忽略了其他要素的作用；二是对农业全要素的研究主要运用DEA、SFA等方法进行分析，没有考虑农村资源配置扭曲对农业全要素生产率的影响，难以解释不同企业技术效率出现差异的原因；三是朱喜等的研究全面考虑了资本和劳动市场扭曲对农业全要素生产率的影响，但其将农户的土地经营规模假设为固定不变，因而忽略了农村土地流转对我国农业全要素生产率增长的重要作用。
针对以上问题，这里首先将Hsieh & Klenow模型扩展到土地要素可变的三要素模型以分析跨部门要素配置扭曲对农业全要素生产率的影响，然后结合Jorgenson模型进一步分析农业内部资源再配置对农业TFP增长的动态效应。
二、理论模型
为了分析资源配置扭曲对农业TFP的影响，这里在Hsieh & Klenow和朱喜等人的模型的基础上构建了一个包含跨部门要素市场扭曲和农业行业异质性的完全竞争模型。
记P为农产品价格，于是，行业i的收益最大化问题可以描述为：
式(5)中的拉格朗日乘数λ表示土地受到约束时土地的影子价格，可由农业部门土地平均边际产出与土地平均实际使用价格的差值进行计算。式(6)描述了农业部门总产出与土地总量间的关系。由式(1)-(3)还可以得到行业i在要素最优配置时资本和劳动投入量与土地投入量的关系：
其中，DI为市场总扭曲指数，且
式(14)描述了农业部门TFP与潜在TFP的关系：市场总扭曲指数越趋近1，农业部门的TFP越趋近于潜在TFP。式(15)则提供了农业部门要素市场总扭曲指数的计算方法。
三、跨部门资源配置扭曲核算
根据理论部分的分析，计算资源配置扭曲需要先计算要素产出弹性。根据罗必良(2000)、许庆等(2011)的研究，可以认为现阶段我国农业生产总体上表现为规模报酬不变，因此这里采用规模报酬不变的C-D生产函数。所分析的数据为农业种植业中稻谷、小麦、玉米、大豆、棉花、油菜籽、花生、甘蔗、甜菜、烟叶、蔬菜、水果等12个行业2004-2010年投入产出的面板数据，并将全国分为东部、中部、西部和东北四个地区①行分析。根据数据资料的特点，将生产函数转化为地均模式：
1.变量说明及数据来源
(1)变量说明。每公顷农业产值：平均每公顷地的农业产值，按2004年的不变价格计算。每公顷劳动投入：平均每公顷土地上投入的劳动天数。每公顷资本投入：平均每公顷土地上投入的物质与服务费用，物质与服务费用指在直接生产过程中消耗的各种农业生产资料的费用、购买各项服务的支出以及与生产相关的其他实物或现金支出，包括直接费用和间接费用。土地投入：用农作物播种面积表示。劳动力工资：用各地区的劳动日工价表示。土地价格：单位土地的使用成本，用土地流转价格表示。资本价格：由于农业资本投入使用的是在生产过程消耗的实物或现金支出，因此资本价格用2004年年初的1年期贷款利率加1表示。
(2)数据来源。各地区农作物播种面积和农产品生产价格指数来源于《中国农村统计年鉴》，贷款利率来源于中国建设银行网站，其他数据来源于《全国农产品成本收益资料汇编》。
2.各地区要素产出弹性估计
用面板数据对式(16)进行估计，首先应确定是固定效应模型还是随机效应模型。经过Hausman检验，所有地区都应采用固定效应模型进行估计，各地区要素产出弹性的估计结果见表1。
从表1的估计结果来看，各个地区的土地产出弹性都最高，劳动产出弹性都最低，这与我国农村人均土地较少、劳动力富余的现实相吻合。而资本产出弹性虽比劳动产出弹性高，但也远低于土地产出弹性，说明农村资本的报酬率较低，这是导致资本不愿意进入农业的主要原因。分地区来看，中部和东北的要素产出弹性较为接近，具有相对较高的资本产出弹性和较低的土地产出弹性，说明这两个地区的资本收益相对较高，土地收益相对较低。西部的土地产出弹性最高，而劳动和资本产出弹性最低，说明土地仍然是制约西部农业发展的最主要因素。东部各要素的产出弹性则处于各地区的中等水平，要素配置相对来说比较平均。
3.跨部门资源配置扭曲的变化情况分析
从土地的配置来看，土地边际收益由高到低依次为东部、西部、中部和东北，并大致呈现先增加后减少的趋势(见表2)。土地市场价格由高到低依次为西部、东北、东部和中部，并普遍呈现逐年快速增加的趋势。土地影子价格表示土地受约束时每增加一单位土地所新增加的收益，根据土地影子价格的大小可知，各地区通过增加土地面积提高的土地收益的程度由高到低依次为东部、西部、中部和东北。由式(3)可知，土地影子价格还度量了土地边际收益与土地实际使用成本之间的差值，各地区普遍较大的土地影子价格表明各地区的土地市场价格还远低于土地实际收益，这是造成我国目前土地流转难的一个重要原因。根据土地影子价格的大小可知，各地区通过土地流转进行农业土地再配置的难度由高到低依次为东部、西部、中部和东北。
从跨部门资源配置扭曲来看，土地市场扭曲指数为1，这是由于我国规定农村土地不得向非农业部门流转，农业土地投入的机会成本即为农村土地市场价格，因此不存在跨部门的土地配置扭曲。各地区普遍存在资本和劳动的跨部门配置扭曲，其中资本市场扭曲指数由高到低依次为西部、东北、东部和中部，劳动市场扭曲指数由高到低依次为西部、东部、中部和东北。而总扭曲指数由高到低依次为西部、东部、东北和中部。
分地区来看，东部的资本和劳动扭曲情况都在缓解，因此市场总扭曲呈现缓解的趋势；中部的资本扭曲在改善，劳动扭曲在加深，市场总扭曲很小且较为稳定；西部的资本和劳动扭曲都是先改善后加深，因此市场总扭曲也是先改善后加深，并且扭曲程度较大。东北的资本和劳动扭曲程度都在增加，因此市场总扭曲虽然不大，但是呈现出逐渐增加的趋势。
4.农业TFP的增长潜力
由理论部分的式(14)可知，当有效消除跨部门资源配置扭曲时，农业TFP将达到潜在TFP的水平。因此，由表2中总扭曲指数的计算结果可知，当消除跨部门资源配置扭曲时，东部农业TFP能提高15%～17%，中部能提高6%～11%，西部能提高30%～36%，东北能提高8%～12%。
四、农业内部资源再配置对农业TFP增长的影响
根据SOLOW剩余的计算方法，种植业产出增长率可表示为
参照Jorgenson等的方法，种植业产出增长率还可以表示为行业产出增长率的加权平均：
根据上述分析，可以计算出2005-2010年各地区种植业产出增长率变化情况及其增长因素，见表3。
从表3可以看出，2005-2010年各地区的TFP增长率波动较大，东部TFP增长率的波动范围为-3.53%～5.14%，中部为-3.56%～10.68%，西部为-4.09%～11.7%，东北为-9.57%～7.49%。总体来看，各地区资源再配置效应对农业TFP增长率的影响较大,影响程度从高到低分别是东北、西部、东部和中部。
分地区来看：第一，东部的资源再配置效应前3年为负，后3年为正，说明东部的资源再配置效应先是降低了TFP增长率，然后增加了TFP增长率，因此东部的资源配置效应在改善；第二，中部的资源再配置效应前2年和最后一年为正，第3-5年为负，资源再配置效应对TFP增长的作用呈现先增加、后降低，最后又增加的“U”形关系，应进一步加以调整；第三，西部前5年的资源配置效应都为正，最后一年为负，说明近年来西部总体的资源配置是有效的，不过最后一年的变化需要引起重视；第四，东北所有年份的资源再配置效应都为负，说明东北的资源再配置始终在降低农业TFP增长率,急需加以改进。
由此可见，各地区的资源再配置效应对农业TFP增长率有着显著影响，并且各地区的资源再配置效应存在明显差异，需要采取不同的措施加以改进。
五、农业内部资源再配置效应的分解
为了分析农业资源再配置效应变动的原因，需要将农业资源再配置效应进一步进行分解。将式(17)和(19)代入式(20)，可以得到资源再配置效应的分解公式：
上式右边的第一项为资本再配置效应,第二项为劳动再配置效应，第三项为土地再配置效应。因此，资源再配置效应可以分解为资本再配置效应、劳动再配置效应和土地再配置效应三部分,相应的计算结果见表4(见下页)。
从表4可以看出，各地区资源再配置效应的影响因素存在明显差异。对东部资源再配置效应影响最大的是土地再配置效应，其次是资本再配置效应，影响最小的是劳动再配置效应；对中部资源再配置效应影响最大的是土地再配置效应，资本和劳动的再配置效应相差不大；对西部资源再配置效应影响最大的仍然是土地再配置效应,资本再配置效应在前两年影响较大，劳动在2006年的再配置效应较大，其他年份的资本和劳动再配置效应很小；东北资源再配置效应的影响因素中，资本再配置效应有4年为负，并且这4年中资本再配置效应都是最大的影响因素。土地再配置效应全部为负，并且有2年是影响最大的。劳动再配置效应有正有负，并且影响程度也较大。
由此可见，对全国各个地区而言，土地资源再配置效应都是影响农业资源再配置效应的主要因素。东北的资本和劳动再配置效应也较显著，而其他三个地区的资本和劳动再配置效应则相对较弱。
六、结论与建议
降低资源配置扭曲能提高农业全要素生产率,从而促进农业经济增长，因此具有重要的研究价值。这里将农业部门的资源配置扭曲分为跨部门资源配置扭曲和农业内部的资源配置扭曲，并通过理论与实证的方法对2004-2010年我国不同地区的农业资源配置扭曲情况进行了实证分析。分析结果表明：由于“二元经济”的影响，我国农业的资本和劳动存在着明显的跨部门配置扭曲。若能有效消除跨部门资源配置扭曲，我国东部农业TFP能提高15%～17%，中部能提高6%～11%，西部能提高30%～36%，东北能提高8%～12%；各地区的资源再配置效应对农业TFP增长率有着显著影响，并且各地区的资源再配置效应存在明显差异；对全国各个地区而言，土地资源再配置效应都是影响农业资源再配置效应的主要因素。东北的资本和劳动再配置效应也较显著，而其他三个地区的资本和劳动再配置效应则相对较弱；各地区的要素再配置效应很多时候为负，说明我国农村的要素市场还不完善，资源配置还不合理，这也解释了改革开放以来我国农业土地利用结构不断调整，但土地生产率的差异却越来越大的现象。
从上述分析可以看出：我国应尽快建立城乡统一的劳动力和资本市场，消除跨部门资源配置扭曲，从而提高农业TFP；加强农村土地流转市场建设仍然是解决农业内部要素配置扭曲的主要措施。针对我国目前土地流转价格远低于土地实际收益的现状，农村土地流转市场建设应注重提高流转价格，使土地流转市场价格合理反映土地的价值。与此同时，应加强对土地流转进行引导，避免土地流转造成新的资源配置扭曲。
该标题为《改革》编辑部改定标题，作者原标题为《资源配置扭曲与农业全要素生产率增长》。
①按《中国统计年鉴》的分类方法，东部包括北京、天津、河北、上海、江苏、浙江、福建、山东、广东、海南；中部包括山西、安徽、江西、河南、湖北、湖南；西部包括内蒙古、广西、重庆、四川、贵州、云南、陕西、甘肃、青海、宁夏和新疆。由于西藏的数据不全，因此没有将西藏包含在内。
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