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农村人口老龄化对农业发展影响的实证分析

2024-04-26黎颂雯陈泽凯张晓露林晓璇刘玮琦丁仕虹

中国市场 2024年11期

黎颂雯 陈泽凯 张晓露 林晓璇 刘玮琦 丁仕虹

摘 要:随着我国经济的快速发展,人口老龄化问题日益显著,尤其农村青年人口流失严重,老龄化问题更为严峻,这将从多个方面对农业发展产生重要影响。以2000年至2020年广东省年度数据为例,文章利用熵权秩和比方法构建中介变量,建立岭回归中介效应模型。实证分析结果表明:首先,广东农村人口老龄化对第一产业增加值的总效应影响为正值,说明农村人口的老龄化倒逼了农业经济发展;其次,农村人口老龄化和农业经济发展之间存在“中介效应”和“遮掩效应”两种不同的作用機制。老龄化问题带来的压力推动劳动力供给、科学技术、信息化和规模化水平等中介效应的发展,进而促进了农业经济的增长。机械化变量的作用机制为遮掩效应,该遮掩效应作用弱化了人口老龄化对农业经济发展的正向影响。

关键词:农村人口老龄化;岭回归;中介效应机制模型

中图分类号:F323   文献标识码:A   文章编号:1005-6432(2024)011-0000-05

[DOI]10.13939/j.cnki.zgsc.2024.11.004

1 引言

据第七次全国人口普查数据显示,截止2021年,中国65岁以上人口占总人口的比例达14.2%。随着我国经济的高速发展,人口老龄化问题日益显著。党的二十大报告指出,全面推进乡村振兴,坚持农业农村优先发展,加快建设农业强国。农村人口老龄化对未来广东的农业发展将带来巨大的压力,如何正确看待和处理好农村人口老龄化与广东农业发展的关系,实现农业现代化发展,促进农业高质高效,为加快建设农业强国做出“广东贡献”,显得尤为重要。

目前,学界对农业领域的人口老龄化及其衍生问题的研究较为丰富,主要形成以下三类观点。

第一类观点是人口老龄化会促进农业发展。彭代彦、文(2015)运用SFA方法研究农村人口老龄化与农业生产效率关系,得出农村人口老龄化能够间接促进技术的进步从而促进农业经济发展的结论乐[1]。梁海丽(2020)从异质性视角下通过理论与实证相结合的方法检验我国农村人口老龄化对农业经济的影响,结果表明农村人口老龄化通过劳动力供给、农业机械化发展、资本投入和科学技术的推广应用对农业发展起到了积极的促进作用[2]。

第二类观点是人口老龄化对农业发展有抑制作用。马玉婷等(2023)采用静态双向固定效应模型和GMM估计方法,认为农业劳动力老龄化会显著降低农业产业结构合理化和高级化程度,并通过降低人力成本和阻碍技术进步两条机制阻碍农业产业结构升级,从而抑制农业发展[3]。

第三类观点是人口老龄化对农业发展呈现不确定性影响。这些学者采用动态与辩证的眼光分析人口老龄化对农业发展影响的作用机制。陈冲和吴炜聪(2021)通过动态面板模型发现人口老龄化对农业技术进步具有两种对立效应,其中的人口老龄化通过“人力资本效应”和“劳动效率效应”显著地提升了农业技术进步,但通过“老龄负担效应”挤占农业生产资源,却阻碍了农业技术进步[4]。

以上文献对人口老龄化的研究取得了诸多有益的成果,但仍有下述问题值得做进一步的研究:一是已有研究从农村角度并针对广东省探究农村人口老龄化对农业高质量发展影响的分析较少;二是关于如何缓解农村人口老龄化对农业发展的影响的研究主要集中在考虑调整生育政策、完善养老保障体系等措施,鲜有文献对劳动力供给、农业科学技术发展、农业信息规模化、农业机械化四个方向能否缓解农村老龄化对广东省农业发展带来的负面作用进行研究。

为了进一步分析上述的研究问题,首先,构建劳动力供给、农业科学技术发展、农业信息化规模化、农业机械化四个方向的指标体系;其次,采用中介效应检验机制模型实证分析在老龄化背景下劳动力供给、农业科学技术发展、农业信息化规模化、农业机械化对广东农业发展的影响,探究四个方向能否缓解农村老龄化对广东省农业发展带来的负面作用,以期探索广东农业高质高效的现代化发展的新举措。

2模型构建与变量设定

2.1模型构建

2.1.1基准模型

为定量地了解农村人口老龄化对广东农业发展的影响,将广东农村人口老龄率作为核心解释变量,研究其对广东农业的影响,同时考虑其他影响农业发展的因素作为控制变量,建立以下模型:

其中,是第一产业增加值,是广东农村人口老龄率,是播种面积,是农用化肥施用量,是广东城镇化率,是回归系数,是随机扰动项。

2.1.2中介效应机制检验模型

为了分析广东农村人口老龄化对广东农业发展产生影响的效应机制,文章参考温忠麟等(2022)对中介效应分析模型的分析[5],构建中介效应检验模型如下:

式中,是被解释变量第一产业增加值,是解释变量广东农村人口老龄化,是中介变量劳动力供给、科学技术、信息化规模化、机械化,是控制变量播种面积、农用化肥施用量、广东城镇化率,是随机扰动项,是估计系数。模型(2)中,为自变量对因变量的总作用效果;模型(3)中,为自变量对中介变量的作用效果;模型(4)中,为控制自变量后,中介变量对因变量的作用效果,而是控制中介变量后,自变量对因变量的直接作用效果。笔者根据温忠麟等(2004)的中介效应检验程序[6],对中介效应的具体检验步骤如图1所示。

2.2变量设定

2.2.1被解释变量

第一产业增加值。第一产业增加值指产品直接取自种植业、林业、牧业和渔业在这个清算周期(年)比上个清算周期的增长值,能较好衡量广东农业发展情况。

2.2.2核心解释变量

农村人口老龄化,即农村65岁以上人口数与农村总人口数之比。文章主要研究广东农村人口老龄化对农业发展的影响,因此选择广东农村人口老龄化率作为核心解释变量。

2.2.3中介变量

第一,农业信息化规模化水平。农业信息化规模化是指在农业生产中农户具备的信息获取方式和大规模生产能力。文章通过熵权秩和比法综合机耕面积、每百户计算机持有数等二级指标构建农业信息化规模化水平,用于评价广东信息设施建设情况以及规模化农业经营状况。

第二,农业机械化水平。文章选取的中介变量农业机械化重点放在农业生产中使用各类机械的数量与使用情况上,因此通过熵权秩和比法综合农业机械总动力,小、中、大型拖拉机数等二级指标构建出农业机械化水平指数。

第三,农业劳动力供给。文章研究的农业劳动力供给,重点在供给的数量和质量上,由于劳动力的身体素质难以量化,因此只考虑劳动力的文化素质。文章用第一产业从业人数*平均受教育年限计算得广东农业劳动力供给,其中平均受教育年限采用公式:文盲人数*1+小学学历人数*6+初中学历人数*9+高中和中专学历人数*12+大专及本科以上学历人数*16来计算。

第四,农业科学技术水平。文章研究的农业科学技术水平,重点指农业科研人员数量以及其科研能力、成果,因此使用从事科技活动人员数、科研机构职工总人数、农村高中以上文化程度比、科研论文数,并对数据使用熵权秩和比法综合成农业科学技术水平。

2.2.4控制变量

城镇化用城镇人口占总人口的比重表示;自然环境用当年的实际播种面积的比值表示;生态环境用当年的农用化肥施用量表示。

2.3数据来源与统计特征

文章数据主要来源与2000-2021年的《中国就业与人口统计年鉴》《中国农村统计年鉴》《广东统计年鉴》和《广东农村统计年鉴》。各变量描述性统计如表1所示。

3实证分析

3.1相关性检验

从表2的数据相关性检验结果可知,变量存在较强的相关性,若直接拟合多元回归方程,会出现多重共线性问题,因此文章采用岭回归对变量进行拟合。同时考虑到数据量较少,文章采用Bootstrap法进行3000次重抽样得岭回归估计,并对所得回归系数组进行t检验。

3.2岭回归中介效应

基准回归见表3,广东人口老龄化对农业发展影响的中介效应检验见表4。

模型(1)显示农村人口老龄化对第一产业增加值有正向影响,其他变量不变时,老龄率每增加1个标准差,第一产业增加值平均增加0.283个标准差。虽然农村人口老龄化程度加深,造成农业劳动力数量投入减少和质量下降,但农村人口老龄化对科学技术、农机设备的传播应用等方面起到推动作用;同时,农村老龄劳动力丰富的农业生产经验是其在农业生产过程中的优势。

模型(2)表明农村人口老龄化对劳动力供给有正向影响,其他变量不变时,老龄率每增加1个标准差,劳动力供给平均增加0.357个标准差。随广东农业的现代化发展,农业劳动力需求升高,而人口老龄化程度的加深使农业劳动力水平下降,社会需求倒逼农村通过教育、技能培训等方法提高劳动力水平;同时,政府出台人才优惠政策吸引高素质农业从业者,提高农业劳动力供给水平。模型(3)表明劳动力供给对第一产业增加值的影响为正,劳动力供给对第一产业增加值的增长起到35%的中介效应。劳动力供给水平的提升,说明劳动人口增加及劳动力文化水平提高,对农业新技术的接受和实操能力提高,利于农业科学技术的推广与应用,促进信息化規模化发展。

模型(4)表明农村人口老龄化对科学技术有正向影响,其他变量不变时,老龄率每增加1个标准差,科学技术水平平均增加0.258个标准差,说明农村人口老龄化促进科学技术发展。农村人口老龄化也意味着出生率的下降,减少了因出生人口所带来的未成年人口消费,国民再收入分配中消费占比下降,扩大再生产投资增加,结合国家“三农”相关政策,促进了农业中资金、科技、信息等资源的投入,促进农业更新迭代。

模型(5)表明农村人口老龄化和科学技术对第一产业增加值的影响为正,老龄化对第一产业增加值的促进作用中有18.4%可由科学技术的发展解释,农业科学技术的发展与推广应用在农业经济的增长中有明显的中介效应,中介变量科学技术减少了老龄化对第一产业增加值的总效应。这说明现代农业科学技术的发展和推广应用能够推动农业科技化、现代化发展,同时降低了劳动力老龄化对农业发展的影响,有效地推动农业现代化转型。

模型(6)表明,其他变量不变时,老龄化每增加一个标准差,信息化规模化水平平均增加0.402个标准差。农村人口老龄化使农业劳动力中老龄人口比例增大,老龄人口的体力、学习能力相对不足,较难完成劳动密集型耕作,农业生产者为缓解老龄化影响,通过增加技术投入、创新经营方式等方法来降低生产对人力的依赖程度,从而倒逼了农业信息化规模化的发展。模型(7)表明,在其他变量不变时,农业信息化规模化水平每增加一个标准差,第一产业增加值平均提升0.273个标准差。农业信息化通过信息技术对农业过程进行监测分析,推动实现精准高效作业。农业规模化通过调整农业结构、促进规模生产等方式推动农业发展。从中介效应机制看,老龄化对第一生产总值的总效应为0.283,直接效应为0.203,固存在中介效应。公式计算得信息化规模化水平在农村人口老龄化对第一产业增加值影响中的中介效应为,农村人口老龄化的加深成为了农业信息化规模化发展的动力,进而提高了第一产业增加值,促进了农业发展。

模型(8)表明,在其他变量不变时,老龄化每增加一个标准差,机械化水平平均降低0.283个标准差,说明农村人口老龄化程度加深对广东农业机械化发展有抑制作用。老龄人口的体力、学习能力、对机械的操作能力等方面相对不足,难以完成农业机械化发展中智能农机装备关键技术研发、强化农业装备数字化、创新农机社会化服务等任务,使农业的机械化发展受到制约。

模型(9)表明,在其他变量不变时,机械化水平每增加一个标准差,第一产业增加值平均增加0.1个标准差,农业机械化的发展使更多农机设备成为生产劳动力,智能化机械提升了农业的生产效率和效益。模型(9)中,老龄化对第一产业增加值的直接效应0.318大于模型(1)中其总效应0.283,因此机械化的作用机制为遮掩效应。公式计算得机械化水平在老龄化对第一产业增加值的影响中遮掩效应为8.9%,说明控制机械化变量会使得老龄化对第一产业增加值的影响增大。

4应对策略

4.1优化人才培养体系

人才振兴是落实现代化农业建设的重要支柱,也是夯实“三农”发展过程中人才队伍建设的基础,因此为劳动力人口提供良好的教育机制,在农业市场上实现人才资源的合理配置,有利于提升市场上劳动人口的文化素质,减少人力资本的耗费,提高农业生产效率。同时,通过培养具备系统地整合农业知识能力的学术型人才和具备将科研成果以及农业技术技能应用于实际的应用型人才,使学术型人才和复合应用型人才相互配合,研制出更易于老龄农户操作的简易机械设备,补齐老龄农户在学习能力和操作能力方面的短板,提高劳动人口实践能力,促进农业科学技术的发展和推广应用。

4.2提高农业机械化水平

充分利用农业信息化、规模化和机械化的优势,加大农业机械设备的推广和应用。政府加大对农业机械设备的资本投入,让农民有足够资金购置农机设备。通过机械替代人工大规模耕作,降低生产成本,提高生产效率。

另外,发展老龄人力资源,提高农技推广的速度,将现代化农业技术和科研成果转化成农民易懂、易學、易掌握的方式,传授给仍具备劳动能力的农村老年农民,突破老龄农户将科技知识运用到实际的障碍。

参考文献:

  1. 彭代彦,文乐.农村劳动力结构变化与粮食生产的技术效率[J].华南农业大学学报(社会科学版),2015,14(1):92-104.
  2. 梁海丽.异质性视角下农村人口老龄化对农业经济的影响研究[D].乌鲁木齐:新疆大学,2020.
  3. 马玉婷,高强,杨旭丹.农村劳动力老龄化与农业产业结构升级:理论机制与实证检验[J].华中农业大学学报(社会科学版),2023(2):69-79.
  4. 陈冲,吴炜聪.人口老龄化对农业技术进步的影响机制分析——基于DEA-Malmquist的技术评价与动态面板模型[J].中国农业资源与区划,2021,42(1):231-238. 
  5. 温忠麟,方杰,谢晋艳,欧阳劲樱.国内中介效应的方法学研究[J].心理科学进展,2022,30(8):1692-1702.
  6. 温忠麟.张雷,侯杰泰,刘红云.中介效应检验程序及其应用[J].心理学报,2004(5):614-620.

[基金项目]国家级大学生创新创业训练计划“基于‘三农问题的广东农业发展研究——以农村人口老龄化的影响为媒介”(项目编号:202210564070)。

[作者简介]黎颂雯(2002-),女,汉族,广东东莞人,就读于华南农业大学数学与信息学院统计学专业;陈泽凯(2001-),男,汉族,广东汕头人,就读于华南农业大学数学与信息学院统计学专业;张晓露(2001-),女,汉族,广东茂名人,就读于华南农业大学数学与信息学院统计学专业;林晓璇(2002-),女,汉族,广东汕尾人,就读于华南农业大学经济管理学院经济学专业;刘玮琦(2003-),女,汉族,广东佛山人,就读于华南农业大学数学与信息学院统计学专业;通讯作者:丁仕虹(1974-),女,安徽安庆人,硕士,现任华南农业大学数学与信息学院讲师,研究方向:回归分析、时间序列分析。