一、引言 全要素生产率(TFP)不仅是驱动经济长期增长的根本源泉，而且是农业发展质量的重要体现。改革开放以来，中国农业全要素生产率以年均1.9％～3.05％的速度持续增长(Sheng等，2020；Wang等，2019)。然而，与发达国家相比，中国农业TFP水平和对农业的增长贡献率仍然较低。在1978-2016年，TFP对中国农业增长的贡献仅为40％(Sheng等，2020)，而同时期的日本和美国分别为57.91％和92.16％①。近年来，为扭转农业粗放生产经营方式，推动农业高质量发展，与全要素生产率相关的术语越来越多地出现在政府文件当中。2015年《全国农业可持续发展规划(2015-2030年)》中提出，“应从依靠拼资源消耗、拼农资投入、拼生态环境的粗放经营，尽快转到注重提高质量和效益的集约经营上来”；2018年《中共中央国务院关于实施乡村振兴战略的意见》明确要求“提高农业创新力、竞争力和全要素生产率”，同年《乡村振兴战略规划(2018-2022年)》再次要求，“推动农业发展质量变革、效率变革、动力变革，持续提高农业创新力、竞争力和全要素生产率”；2019年《中共中央国务院关于坚持农业农村优先发展做好“三农”工作的若干意见》强调“推进农业由增产导向转向提质导向”；党的二十大报告再次强调“着力提高全要素生产率”。由此表明，无论是学界还是政府都要求进一步提高TFP对农业增长的贡献。 然而，要提升TFP水平，中国农业发展就不得不重视起资源错配的问题。一般认为，在一个完全竞争的经济中，同质生产要素应有相同的边际收益，否则就会出现要素从收益较低的一方流动到收益较高的一方，进而消除这种收益的差异，最终达到市场均衡(盖庆恩等，2013)。如果要素市场受到扭曲，要素的自由流动就会受到限制，从而导致要素不能配置在效率最高的地方(Baily等，1992；Jones，2011)。在此情况下，该经济将无法实现帕累托最优配置，并造成TFP损失。长期以来，保证粮食产量一直是中国农业生产和结构调整的前提，农业部门大量生产要素在政府主导下服从于国家粮食安全战略(国家发改委产业经济研究所课题组等，2006)。虽然这种非市场主导的资源配置方式帮助中国农业取得了巨大成就，并解决了占世界20％的人口温饱问题。但资源的流动性受到管制，无法配置到效率最高的部门，将会导致农业生产要素错配(朱喜等，2011)。例如家庭承包责任制忽略了农业在生产率上的差异，对农村土地进行平均分配，造成土地资源错配(Adamopoulos等，2022；盖庆恩等，2021，2017)；城乡二元结构阻碍了劳动力向非农部门转移，造成劳动力错配(Adamopoulos等，2022；Restuccia等，2008；盖庆恩等，2013；杨志才等，2017)；中国政府于2003年颁布的《农村土地承包法》禁止土地重新分配，降低了农民土地外包的意愿，从而加剧了土地错配(Zhao，2020)。除劳动力和土地存在错配之外，政府对化肥行业的价格管制政策以及国家对农民实施补贴的财政支农政策也导致了化肥要素市场扭曲，造成化肥错配(葛继红等，2012)。 近年来，学者们对资源错配造成的损失进行了评估。Hsieh等(2009)研究中国、印度和美国四位码制造业企业时发现，如果资源错配完全被消除，那么三个国家的总体TFP分别有望提升86％～110％、100％～128％和30％～43％。在农业上，由于制度和政策等原因限制了土地的分配、流转和用途，从而使得不发达和发展中国家普遍存在土地错配(Adamopoulos等，2014)。Adamopoulos等(2020)研究菲律宾1988年土地改革政策时发现，土地改革平均降低了34％的土地规模和17％的农业TFP。Le(2020)发现越南如能取消RLDP(稻米土地指定政策)，那么农业 TFP将有望再提高37.89％，同时农场规模将会增加6.26％。Britos等(2022)发现土地错配使得危地马拉的玉米和黑豆仅为有效产出的81％，而咖啡的损失则更大，仅为有效产出的69％。也有学者评估了中国农业资源错配造成的损失。据测算，中国农业存在严重的劳动、土地和资本错配，如果这些错配能够被有效纠正，那么农业TFP有望再增长20％以上(朱喜等，2011)。Adamopoulos等(2022)、盖庆恩等(2021，2017)认为家庭承包责任制(HRS)导致的土地错配，造成了36％～84％的加总TFP损失。Adamopoulos等(2022)、Restuccia等(2008)、盖庆恩等(2013)发现中国城乡二元结构导致的劳动力错配，造成了约16.34％的加总TFP损失和19.53％劳动生产率损失。Zhao(2020)发现2003年中国政府颁布的《农村土地承包法》禁止土地重新分配，加剧了土地错配，造成了6％的总产出损失。 学者们已从资源错配的原因和损失两方面做了细致且深入的研究，为本文提供了有益启发。然而，这些文献主要研究了农户或产业间的单要素错配造成的损失，尚未从区域层面出发考察多要素错配对中国农业总体TFP的多维影响。同时，现有文献也未对总体TFP损失进行单要素分解，从而无法明确造成中国农业总体TFP损失的主要诱因。鉴于此，本文拟从三个方面提供边际贡献。第一，采用城市级别长面板数据作为研究样本，不仅能够比较具体省份间的错配损失差异，而且能够刻画资源错配损失的变化特征。第二，分别引入城市层面和省级层面的市场扭曲因子，从而可以对总体错配损失进行分解，通过比较不同要素错配损失大小，明确造成中国农业加总错配损失的主要诱因。第三，分别按照资源禀赋差异和空间距离差异对样本重新分组，比较不同分组差异下的TFP损失。
