农村人口老龄化对农业高质量发展的影响——基于农业绿色全要素生产率视角

戴 浩 魏君英

［内容提要］ 人口红利窗口关闭的背景下,农村人口老龄化在实现农业高质量发展的过程中扮演重要角色,厘清农村人口老龄化对农业高质量发展的影响对于高质量目标的实现具有重要的意义。基于2000-2019年省际面板数据,在阐述农村人口老龄化对农业高质量发展的作用机理基础上,使用SBM方向距离函数测算农业绿色全要素生产率以解析农业发展的质量水平,运用GMM模型考察农村人口老龄化对农业高质量发展的影响。研究发现:第一,我国农业高质量发展水平和农村人口老龄化程度整体呈现上升态势,且均存在区域差异;第二,农村人口老龄化对农业高质量发展整体起显著负面效应;第三,我国东中西部因人力资本效应、要素替代效应和劳动力供给效应的不同,农村人口老龄化对农业高质量发展存在显著的地区异质性:东部地区为正向促进作用,中西部的阻碍作用则较为明显。基于此,提出加大农村劳动力的教育培训力度,提高农业劳动力素质;加快消除区域经济发展差距;加快创新农业生产模式,以制度红利弥补人口红利等建议,以期促进农业高质量发展。

一、问题的提出

我国人口红利逐渐消退,农村将遭受人口老龄化之苦。2021年第七次全国人口普查数据显示,60岁及以上人口为2.6402亿,其中65岁及以上人口为1.9064亿,占全国人口的13.5%,与第六次人口普查结果相比,15～59岁人口比重下降6.79%,60岁及以上人口增加5.44%,人口老龄化程度持续加深,农村农业发展矛盾日益凸显。长期以来我国农业主要依靠传统农业生产要素发展方式作为增产增收的传统动能,一方面农业农村发展取得巨大成就,农民增收、农业增效、城乡差距缩小;另一方面在农业发展过程出现产业结构不合理、农产品供给失衡、农业竞争力偏弱、农业要素配置不合理等问题,同时还面临农业投入产出效率不高、资源与环境约束趋紧、创新驱动动能不足等多重现实挑战,农业整体呈现“大而不强,多而不优”状态[1-5]。新时期亟需推动农业发展动能转换,依托质量兴农,突破农业发展瓶颈,促进农业提质增效,实现农业高质量发展[6]。在农村人口老龄化日益严重的背景下,如何形成质量优先,产量稳定,生产持续的农业高质量发展之路迫在眉睫。自2018年党的十九大提出高质量发展要求目标以来,农业发展要坚持以质量为导向,高效、绿色的农业生产方式逐渐深入人心,农业高质量发展理念成为共识,我国农业发展方式迈入新阶段。近几年的中央一号文件也一再强调,要加快农业农村现代化,推动农业高质量发展。

农业高质量发展问题在学术界也一直备受关注,现有研究围绕农业高质量发展进行广泛探讨,并取得较为丰硕的成果,现有研究集中在以下三个方面。一是关于农业高质量发展的内涵研究,主要基于农业高质量发展特征和新发展理念两个角度。从农业高质量发展特征来看,农业高质量发展的内涵可概括为产品质量、生态质量、结构质量等方面的高质量发展(柯炳生,2018),具体来说,农业高质量发展应当包括高标准要求的农产品、高生产效益的农业产业、高效完备的生产经营体系和高品质的国际竞争力四个方面(钟钰,2018),就是要实现农业市场供给的多样化,农业生产方式的可持续性以及农业经营的高效益性(徐大佑等,2020;孙江超,2019),要保证农产品有效供给,巩固脱贫攻坚成果和推动城乡融合发展一体化(高常青,2021)。从新发展理念来看,农业高质量发展是指在粮食供应充足的前提下,以绿色发展为理念改善农业生产环境,提高农产品质量和提升农业国际竞争力(于法稳,2019),是遵循“创新、协调、绿色、开放和共享”新发展理念的以满足人民日益增长的美好生活需要为根本目的、以经济效益和产品质量为价值取向的发展方式(黎新伍、徐书彬,2019;王兴国和曲海燕,2020;杜思梦、刘涛,2021),概括而言,农业高质量发展包含农业产业创新、农业产业协调、农业产业绿色、农业产业开放和农业产业共享五方面(孙研、王钶茗,2021)。二是关于农业高质量发展的指标体系构建与测度,主要基于产业发展和经济发展两个视角。从产业发展视角来看,谷洪波、吴闯(2019)从产品质量、经济效益和科技创新等六方面,构建包含22项具体指标的农业高质量发展评价体系,并使用熵权法和层次分析法对中部六省农业高质量发展水平进行测度评价。辛岭、安晓宁(2019)从绿色发展引领、产业多元融合、供给提质增效等农业高质量发展的四个特征入手构建我国农业高质量发展评价体系,利用2018年截面数据对全国31个省市进行实证研究。黄修杰等(2020)构建产业效益、国际竞争力和农民收入等七个维度的评价体系,分析了我国2016年全国各省市的农业高质量发展状况。董艳敏、严奉宪(2021)构建了包含生产效率、绿色生产和劳动者素质等五个方面的农业高质量发展评价体系,通过莫兰指数、熵值法和协调度等方法对我国31个省市2000-2018年的农业高质量发展水平和空间相关性等进行测度分析。从经济发展视角来看,张建伟等(2021)构建农业经济动力机制、农业经济系统稳定和农业经济福利共享5个方面的农业高质量评价体系,研究表明农业高质量发展水平为东北地区、东部地区、中部地区、西部地区依次递减。此外,一些学者通过研究农业全要素生产(周鹏飞等,2021;张维刚、欧阳建勇,2021)或农业绿色全要素生产率(李红莉等,2021;龚锐等,2020;薛鹏飞等,2021)对农业高质量发展进行衡量。三是关于农业高质量发展影响因素的研究。影响因素包括城镇化率和人均GDP(刘涛等,2020),财政支农和农业科技水平(孙康等,2021),人均耕地面积、社会固定投资和城镇化率(芮旸等,2021),农业社会化服务(钟真等,2021),农业基础设施要素投入和地形(王晓鸿、赵晓菲,2021),土地流转政策(陈宇斌、王森,2022),水土、生态环境、农业面污染、农业竞争力(方琳娜等,2021),农业金融(王兴国等,2021),农村技术设施(郭楚月、曾福生,2021),地区经济发展水平和气温(黄修杰,2021)。

综上所述,现有关于农业高质量发展的研究从不同角度取得较为丰富的成果,奠定了本文研究基础,但尚存进一步研究的空间。一是农业高质量发展评价指标与测度方法尚不统一,其中,农业绿色全要素生产率相较于农业全要素生产率既考虑了农业的投入和产出,也考虑了农业绿色发展相关要素,能够更为客观全面准确地衡量区域的农业发展状况,衡量农业高质量发展更为合适,目前以农业绿色全要素生产率代替农业高质量发展指标的研究呈上升趋势,但有待进一步研究;二是现有研究虽然从不同视角探析农业高质量发展的影响因素,但鲜有学者从农村人口老龄化角度研究其对农业高质量发展的影响,而农村人口老龄化既会影响农业生产劳动力的质量与数量,也会影响农业生产种植决策行为,必然会对农业高质量发展产生影响。鉴于此,本文基于农业绿色全要素生产率视角,运用省际面板数据构建GMM模型,深入探讨农村人口老龄化对农业高质量发展的影响。

二、农村人口老龄化对农业高质量发展影响的理论分析

农业高质量发展需要保证一定数量的高质量劳动投入,而农村人口老龄化会对农业生产投入劳动的数量和质量带来直接的影响,同时,也会带来农业生产要素的重新配置从而间接影响农业高质量发展。具体而言,农村人口老龄化对农业高质量发展的影响主要表现在三个方面。

(一)农村人口老龄化对农业高质量发展的劳动力供给效应

农业劳动力供给效应是指由于人口老龄化程度加深,劳动者身体机能逐渐衰减,导致农业生产投入的有效劳动力供给数量不断减少,从而对农业生产率造成负面效应。目前我国农村年轻劳动力大量外流,从事农业生产劳动的以中老年居多,当这部分劳动力的年龄不断增加,其从事农业的有效劳动供给会持续下降。已有研究表明劳动力年龄和劳动生产率之间存在倒“U”型关系[7],而青年劳动力群体的劳动生产率始终高于中老年劳动群体,农村整体的劳动生产率会因农村人口老龄化而下降。因此,农村人口老龄化不仅对农业有效劳动供给产生负面影响,而且还会导致农村整体劳动生产率低下,从而对农业高质量发展产生阻碍。

(二)农村人口老龄化对农业高质量发展的人力资本效应

人力资本是衡量劳动投入质量的重要指标,农村人力资本水平对农业高质量发展起着关键作用。而生命周期的自然规律决定农村人口老龄化会影响农村人口的平均人力资本效应[8],农村人口老龄化对农业高质量发展的人力资本效应具体表现为弱化效应和累积效应两方面。农村人力资本弱化效应,表现为农村内部人口因教育结构失衡,受教育者数量占比逐年降低。农村老年人这一群体受限于当时社会经济发展水平,对教育重视程度不够,受教育水平偏低,导致农村普遍存在文化水平偏低的现象。过去的劳动方式多依靠体力劳动,随着年龄的增长,这一群体身体素质下滑,学习能力也在退化,在老龄化持续加剧的环境下,农业劳动人口受教育结构严重失衡,形成了低教育程度的老年人多、高教育程度的青壮年少的局面,从而造成劳动力参与农业生产活动可能性与农业生产效率的降低。农村人力资本累积效应,则表现为高质量的新型农业生产技术从业者涌入到农村,使得农村整体劳动者质量有所提升。伴随着农村老龄化加剧,农村劳动力供给数量减少、农业劳动生产率低下等问题不断涌现,提高农业生产效率,加大机械装备和信息技术的投入成为亟需解决的问题,由此形成巨大的农业市场需求空缺,吸引新型高素质复合型专业农业人才回流农村,这种人力资本的累计效应对农业高质量发展产生积极地推动作用。

(三)农村人口老龄化对农业高质量发展的要素替代深化效应

农村人口老龄化导致农民要素禀赋发生变化,农户被迫对农业生产资源要素进行重新配置,农户要素禀赋的重新分配为农业高质量发展的要素替代深化提供了机会。农村人口老龄化对农业高质量发展的要素替代深化作用主要表现在以下三个方面:第一,农村人口老龄化能够倒逼农业生产技术革新,以数字化、精细化农业生产资源要素投入方式替代传统的粗放式资源要素投入方式,达到农户增收、农产品提质增效的目标。第二,农业生产主要依赖于劳动力,对劳动者的体力要求较高,农村人口老龄化加剧使得老龄人难以胜任体力要求高、强度大的连续农业耕作活动。为维持收入来源稳定,农户必须继续从事农业生产活动,因此农户可选择农业生产托管或部分生产环节服务外包,从而有利于推进农业生产专业化、现代化、服务化和纵向分工,进而促进农业高质量的发展。第三,农村人口老龄化使得部分农户难以从事农业生产活动,这在一定程度上会促进农村土地流转市场的兴盛,老龄的农村劳动力将耕地转让给种田能手进行更加科学、合理高效的管理。农村土地的流转一方面拓宽了农民的收入渠道,另一方面优化资源配置,农田得以高效利用,充分发挥农业资源效率。因此,农村人口老龄化现象的加剧为现代化农业生产要素替代传统的农业生产要素创造机遇,这种机遇为农业高质量的发展奠定了坚实的物质基础[9]。

根据上述分析,理论上农村人口老龄化的供给效应和人力资本弱化效应会给农业高质量发展带来负面的影响,而人力资本累积效应和要素替代深化效应则对农业高质量发展带来正面影响,但这种正效应的实现需要较长时期且需要具备引导技术、设备等高质量要素流入农业生产的机制。当前农村人口老龄化对农业高质量发展的影响究竟如何则尚待进一步验证。

三、我国农业高质量发展水平与农村人口老龄化的现状分析

(一)我国农业高质量发展水平的现状

1.农业高质量发展的衡量指标与测算公式

借鉴相关学者(李红莉等,2021;龚锐等,2020;薛鹏飞等,2021)的研究方法,本文以农业绿色全要素生产率表示农业高质量发展,使用超效率SBM方向距离函数进行测算。非期望产业的超效率SBM方向性距离函数如公式(1)所示。a表示土地、劳动力等生产要素,g表示农业生产的期望产出,d则表示农业生产的非期望产出。设某个省级行政区域具有M种生产要素投入,N种期望产出和F种非期望产出。

(1)

每个生产单元DMU(h=1,2,3…h)应当满足以下条件(见公式2),向量S-、Sg、Sb分别表示投入要素、期望产出、非期望产出的松弛变量。

(2)

(3)

2.农业高质量发展测算的相关变量与测算结果

(1)农业高质量发展测算的相关变量

农业高质量发展测算的相关变量包括农业投入和农业产出两大类变量。农业投入变量主要包括: ① 劳动力投入,用第一产业从业人数表征; ②土地投入,用农业播种面积表征; ③农业机械投入,用农业机械化水平表征; ④农业灌溉投入,用有效灌溉面积表征; ④化肥投入,用农用化肥施用量表征。农业产出变量包括期望产出和非期望产出两种,期望产出用农林牧渔业总产值表征。非期望产出用农业碳排量表征,农业碳源主要包含农药、塑料薄膜、化肥、灌溉、翻耕与柴油等六种。借鉴学者[10]的做法,农业碳排放量计算方法如公式(5)所示。

C=∑Cit=∑Tit×αi

(4)

其中C表示农业碳排量,Cit表示i类农业碳源t年的农业碳排放量,Tit表示i种碳源t年的使用量,αi表示i种碳源的排放系数,碳排放系数见表1。

表1 农业碳排放系数

(2)农业高质量发展的测算结果

根据前文选取的投出指标和产出指标,采用SBM方法通过软件MAXDEA对农业绿色全要素生产率进行测算(以农业绿色全要素生产率表征农业高质量发展),结果见图1。

图1 2001-2019年我国农业高质量发展水平

由图1可知,从整体看,在观测期内我国农业高质量发展水平总体呈增长态势,且近年来增速加快,表明我国农业发展水平较好,低碳绿色的农业生产方式逐渐深入人心,农业高质量发展取得一定成效。从区域看,农业高质量发展水平存在区域差异性。以经济发展水平划分的东中西地区的农业高质量发展水平整体呈上升趋势,各地的发展水平存在差异。2000年西部农业高质量发展水平最高,2009年出现东西部地区发展水平基本持平后,2010年至今东部地区的发展水平最高,西部其次,中部地区常年稳居第三。

(二)我国农村人口老龄化的现状

根据现有研究文献和统计口径,农村人口老龄化的衡量指标主要有两个,一个是老龄人口比,即农村65岁及以上老年人占农村总人数的比重;另一个是老年抚养比,即中老年人口数占劳动年龄人口数量的比重。从老龄人口比的数据来看,我国农村人口老龄化变化趋势如图2所示。

图2 2000-2019年我国农村人口老龄化程度

由图2可知,从整体看,在观测期内农村人口老龄化现象在逐渐加剧,且呈现显著阶段性特征。第一阶段为2000-2005年间,该时期农村人口老龄化增长幅度较小,千禧年初期,我国人口基数较大,青壮年人口占据总人口多数,老龄化现象较为缓和;第二阶段为2005-2012年,农村人口老龄化缓慢增长阶段,增长幅度不超过0.01;第三阶段为2012-2019年,农村人口老龄化快速增长,老龄化现象突出。近年来,出生率下降,青壮年人口相对变少,且千禧年初期的青壮年逐渐转化为老龄人口,以上原因导致造成老龄化现象加剧问题。从区域来看,农村人口老龄化区域差异较为显著。以经济发展水平划分的东中西地区的农村人口老龄化总体上均呈逐渐增长趋势,但老龄化程度则存在差异,由大到小依次排列为东、中、西,东部农村人口老龄化一直领先与其他两个区域。

四、农村人口老龄化对农业高质量发展影响的实证检验

(一)变量、计量模型与数据说明

1.变量选择

本文的被解释变量为农业高质量发展(agri);核心解释变量为农村人口老龄化(age),同时以老年抚养比作为替代变量进行稳健性检验。

参考相关研究,本文的控制变量包括城镇化率、农业生产总值、第一产业产值结构、第二三产业结构比、农业种植结构、农业受灾率以及农村社会消费品零售额等7个变量。城镇化率(urban)用城市人口占总人口比重表示;农业生产总值(gdp)用农林牧渔业生产总值表示;第一产业产值结构(primary)用第一产业生产总值与生产总值比重表示;第二三产业结构比(sec-ter)采用第二产业生产总值与第三产业生产总值比重表示;农业种植结构(stru)采用粮食播种面积与农作物总播种面积之比表示;农业受灾率(disaster)采用农作物受灾面积与粮食播种面积之比表示。农村社会消费品零售额(consu)用农村社会消费品零售额衡量。

2.模型

构建的基准模型如公式(4)所示。其中,agriit表示i省级行政区域在t年份的农业高质量发展水平,ageit表示i省级行政区域在t年份的农村人口老龄化程度,controlit表示控制变量:城镇化率、农林牧渔生产总值、第一产业生产总值占生产总值比重、种植结构、农业受灾率、农村社会消费品零售额、第二、三产业生产总值占比;γi表示地区固定效应;μt表示时间固定效应;εit表示随机扰动项。

agriit=β0+β1ageit+β＇2controlit+γi+μt+εit

(4)

3.数据说明

考虑数据的统一性和可获得性,本文一共选取了我国30个省级行政区域(西藏由于数据缺失严重而被剔除)2000-2019年20期的面板数据作为研究样本。数据主要来源于《中国农村统计年鉴》(2001-2020)、《中国人口和就业统计年鉴》(2001-2020)、《中国统计年鉴》(2001-2020)等,研究变量的描述性统计结果分析如表2所示。

表2 变量描述性统计

(二)实证检验与结果分析

1.多重共线性检验

避免回归模型的解释变量之间存在高度相关关系导致模型拟合失真,因此对所有变量进行多重共线性检验和VIF检验,结果见表3。

表3 多重共线性检验

根据表3可知,第一,大部分变量的相关系数绝对值均小于0.6,只有城镇化率和第一产业产值结构、农村社会消费品零售额和农业生产总值的Peason系数大于0.6。第二,根据多重共线性检验标准:(1)VIF最大值大于10,(2)VIF平均值大于1,当同时满足以上两个条件时,可判断各变量存在严重共线性。VIF最大值为4.520,不满足条件(1)。综合以上两点可推断本文的变量之间不存在严重多重共线性问题。

2.基准回归分析

为了与GMM模型的结果进行对比分析,本文以固定效应模型、普通最小二乘法为基准模型,差分GMM(一步)和系统GMM(一步)进行对照,回归结果见表4所示。

表4 农村人口老龄化对农业高质量发展的影响基准回归

模型(1)-(4)依次分别为固定效应模型、最小二乘回归、差分GMM和系统GMM,通过表4可知,所有模型的估计结果基本一致,不同模型估计结果在系数和显著性方面各有不同。

从核心解释变量来看,农村人口老龄化均通过四个模型的显著性检验,对农业高质量发展有显著的负面影响。在模型(2)中,农村人口老龄化在显著性水平10%下对农业高质量发展有负面显著影响,在模型(1)、(3)、(4)中农村人口老龄化在显著性水平1%下对农业高质量发展有负面显著影响。上述结果表明,当前我国农村人口老龄化对农业高质量发展总体上的影响为负面影响,或者说,农村人口老龄化带来的供给效应和人力资本弱化效应超过了人力资本的累积效应和要素替代深化效应。

从控制变量来看,农业生产总值、第一产业产值结构、农业种植结构、农村社会消费品零售额对农业高质量发展有正向影响;农业受灾率对农业高质量发展有负向影响;而第二三产业结构比、城镇化率对农业高质量发展的影响因模型不同其结果各异,但整体呈显著性影响。这表明扩大粮食种植规模能有效提高农业生产总值,释放农村消费潜力,改善农村产业结构,但是农业灾害对农业高质量发展的消极影响需要引起重视。同时关注第二三产业结构和城镇化率的影响,合理优化的产业结构和稳定的城镇化率在一定程度上有助于农业高质量纵深发展,将负面影响降到最低程度,使得产业结构和城镇化率成为助推农业高质量发展的潜在因素。

3.稳健性检验

农村人口老龄化衡量指标有两个,一个是农村人口的老年人数量占比,另一个是农村老年抚养比。为了进一步验证上述结果的稳健性,将农村老年人占比替换为农村老年抚养比带入GMM方程进行回归。将农村老年人占比替换后,农村人口老龄化对城镇化率、农业生产总值、第一产业产值结构、农业种植结构、农村消费品零售额和农业受灾率的结果除部分系数的显著性方面存在差异,整体结果与前文基本一致,表明本文所得结果是稳健的。

4.地区异质性分析

根据前文现状分析,我国农业高质量发展水平和农村人口老龄化存在较大的区域差异,为了进一步考察农村人口老龄化对农业高质量发展的地区异质性影响,本部分进一步分析不同区域农村人口老龄化对农业高质量发展的影响。

东、中、西部地区农村人口老龄化对农业高质量发展的影响,其回归结果见表5所示。

表5 农村人口老龄化对东中西部农业高质量发展的异质性影响

表5的估计结果显示,农村人口老龄化对东部地区农业高质量发展的影响显著为正,对中西部地区农业高质量发展的影响显著为负,说明农村人口老龄化对农业高质量发展的影响存在显著的区域异质性。以上结果表明,在经济发展水平较高的东部地区,农村人口老龄化的人力资本累积效应和要素替代深化效应超过劳动力供给效应和人力资本弱化效应,而在经济发展水平较落后的中、西部地区,则正好相反。这也说明,农村人口老龄化对农业高质量发展的影响与地区经济发展水平存在密切相关。在经济发展水平较高的东部地区,第三产业发达、信息技术传播速度快,农户受教育程度普遍较高,对于新事物接纳程度较中西部地区高,采用现代技术意愿较高,许多地区采用数字农业技术进行农事活动,在农业生产中应用新技术、新机械,对农户劳动力依赖程度低,实现农业规模化、作业化和数字化。东区农村人口老龄化在一定程度上能倒逼农村发展模式革新,数字化农业生产方式在东部地区逐渐占据主导地位,以传统劳动力农作的农业生产方式逐渐变少,减少对农村青年劳动力的依赖转而进入农业4.0智能农业时代。因此农村人口老龄化对东部地区农业高质量发展产生显著正向影响。中西部地区以第一产业和第二产业为主,农业劳动群体为传统农户,较多依赖年轻劳动力,农业生产效率受农业劳动力影响较大,中老年农业劳动力群体主要传统农业耕作方式,低水平的受教育程度限制其使用现代农业机械,生产率较低且边际成本高,农业整体发展水平将会受到影响。农村年轻劳动力外流加剧农村劳动力老龄化程度,随着农村劳动力老龄化加深,农田无人耕作、农田荒废,农业产出水平下降,农业生产效率低下等问题将会接踵而至,进而造成农业高质量发展退化。

五、研究结论与启示

本文基于我国2000-2019年省际面板数据,以农业绿色全要素生产率衡量农业高质量发展,分析了我国农业高质量发展和农村人口老龄化的现状,运用GMM模型实证检验了农村人口老龄化对农业高质量发展的影响。研究发现:(1)我国农业高质量发展水平和农村人口老龄化程度整体上均呈上升态势,且均存在区域差异。(2)农村人口老龄化对农业高质量发展整体起显著负面作用;同时存在显著地区异质性,农村人口老龄化对经济发展水平较高的东部地区由于人力资本累积效应和要素替代深化效应超过劳动力供给效应和人力资本弱化效应,因而对农业高质量发展存在正向的作用;而中、西部地区则由于劳动力供给效应和人力资本弱化效应超过人力资本累积效应和要素替代深化效应而存在显著负面影响。

基于上述研究结论,在农村人口老龄化背景下,为促进农业高质量发展,应采取以下措施:

一是总体上加大农村劳动力的教育培训力度,提高农业劳动力素质。研究表明,目前总体上,农村人力老龄化对农业高质量发展存在负面影响,需要在总体上消除农村劳动力供给数据上的短缺和人力资本的弱化问题。对此,政府应发挥主导作用,积极开展职业农业教育培训工作,以教育培训弥补农户的知识水平短板。培养职业农户,提高农村老龄劳动力的知识水平和信息接收能力,建立健全农村老龄劳动力的社会保障体系。

二是加快消除区域经济发展差距。研究表明,在经济发展水平较好的东部地区,农村人口老龄化对农业高质量发展的影响为正,说明经济发展水平的提高可以通过促进农村人力资本累积和要素替代深化来消除或者弥补农村人口老龄化的负面效应。我国当前东、中、西部地区仍存在较大的经济发展差异,尤其是农村地区经济发展水平的差距更大,因此需要进一步加大对中、西部地区尤其是农村地区经济发展的投入,平衡区域差异。

此外,加快创新农业生产模式,以制度红利弥补人口红利。发展专业化、社会化相结合的农业经营组织形式,扩大农业生产托管环节,实现农业经营主体互换,加快农业生产服务社会化进程,减少对农户劳动力自身的依赖程度,以新型农业生产经营制度优势弥合因农村劳动力老龄化的缺陷。