農(nóng)村人口老齡化與農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的區(qū)域異質(zhì)性

劉成坤

(江西財經(jīng)大學(xué) 統(tǒng)計學(xué)院，江西 南昌 330013)

一、農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率及其影響因素

農(nóng)業(yè)是人類的衣食之源和生存之本，是一切生產(chǎn)的首要條件。自2019年底新冠肺炎疫情爆發(fā)以來，黨中央、國務(wù)院多次反復(fù)強(qiáng)調(diào)確保糧食等重要農(nóng)產(chǎn)品的有效供給，對糧食安全問題高度重視。王亞飛等[1]指出，提高農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率是實現(xiàn)新時代我國農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量變革的關(guān)鍵所在。1978年至2019年，我國的農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值由1118.50億元增長到66066.45億元(1)數(shù)據(jù)來源于中國經(jīng)濟(jì)與社會發(fā)展統(tǒng)計數(shù)據(jù)庫。，四十余年翻了近六十倍。與此同時，農(nóng)村人口老齡化問題也日益嚴(yán)峻。農(nóng)村勞動力是從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的主力軍，農(nóng)村人口老齡化與勞動力供給、人力資本積累以及科研投入等一系列變量密切相關(guān)。農(nóng)村人口老齡化與農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率之間存在什么關(guān)系,農(nóng)村人口老齡化會通過哪些途徑影響農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率,農(nóng)村人口老齡化對農(nóng)業(yè)全要生產(chǎn)率的影響是否存在區(qū)域異質(zhì)性,深入探索這些問題對于推動鄉(xiāng)村振興以及促進(jìn)農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展具有重要意義。

農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的測算問題一直備受關(guān)注，陳衛(wèi)平[2]指出，農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率增長是指產(chǎn)出扣除要素增長貢獻(xiàn)的部分，其對農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展與地區(qū)協(xié)調(diào)發(fā)展具有重大意義。從現(xiàn)有文獻(xiàn)來看，絕大部分學(xué)者均采用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析(DEA)模型對農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率進(jìn)行測算，DEA模型最早是由Farrell[3]在探討英國的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率時所提出的，其中的Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)已廣泛運(yùn)用于各個領(lǐng)域的生產(chǎn)效率分析中。如Mao和Koo[4]使用該模型測算了我國29個省份的農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率，結(jié)果顯示，絕大部分省份的農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率均呈遞增趨勢。李欠男等[5]運(yùn)用DEA-Malmquist指數(shù)方法對1978—2015年中國大陸28個省(市、區(qū))的農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率進(jìn)行了測算，發(fā)現(xiàn)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率增長呈現(xiàn)較為明顯的地區(qū)非均衡性。隨機(jī)前沿分析法(SFA)是另一種測算生產(chǎn)率效率的常用方法，張樂和曹靜[6]采用SFA方法測度1991—2010年中國農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率變化及其分解情況。此外，葛鵬飛等[7]以及楊騫[8]等學(xué)者則基于組合方法對該問題進(jìn)行了研究。

農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響因素也是學(xué)者們關(guān)注的熱點問題，如朱喜等[9]研究發(fā)現(xiàn)，要素市場扭曲會降低農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率。尹朝靜[10]的研究結(jié)果顯示，農(nóng)業(yè)人力資本對農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的促進(jìn)作用并不顯著，但農(nóng)業(yè)科研投入會顯著促進(jìn)農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率的提高。徐清華和張廣勝[11]的研究結(jié)果顯示，農(nóng)村勞動力轉(zhuǎn)移能顯著改善縣域農(nóng)業(yè)生產(chǎn)要素配置效率。此外，楊傳喜和王修梅[12]、于偉等[13]也分別從不同的角度對農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響因素進(jìn)行了研究。還有個別學(xué)者研究了人口年齡結(jié)構(gòu)變動對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的影響，如王淑紅和楊志海[14]研究了農(nóng)業(yè)勞動力老齡化對糧食綠色全要素生產(chǎn)率變動的影響，發(fā)現(xiàn)農(nóng)業(yè)勞動力老齡化與糧食綠色全要素生產(chǎn)率變動之間呈現(xiàn)顯著的“U”型關(guān)系。

通過對已有文獻(xiàn)進(jìn)行梳理可以發(fā)現(xiàn)：第一，關(guān)于農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率測算的文獻(xiàn)已較為豐富，且大部分學(xué)者均采用DEA-Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)；第二，學(xué)者們基于不同的角度對農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響因素進(jìn)行了研究，但目前尚未有學(xué)者從人口年齡結(jié)構(gòu)角度研究其對農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響；第三，雖然有少數(shù)學(xué)者如王笳旭和李朝柱[15]注意到農(nóng)村人口老齡化對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的影響，但由于該研究使用的是調(diào)研數(shù)據(jù)，僅能從微觀層面研究個體年齡老化對農(nóng)業(yè)產(chǎn)出的影響?；诖耍疚倪x取我國省級層面的面板數(shù)據(jù)，首先采用經(jīng)典的DEA-Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)對農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率進(jìn)行測算，然后構(gòu)建中介效應(yīng)模型研究農(nóng)村人口老齡化影響農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的作用機(jī)制。最后，對農(nóng)村人口老齡化影響農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的區(qū)域異質(zhì)性進(jìn)行探索。

二、機(jī)理分析與模型構(gòu)建

(一)農(nóng)村人口老齡化對農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的勞動力供給效應(yīng)

在我國工業(yè)化和城鎮(zhèn)化不斷推進(jìn)的背景下，農(nóng)村的年輕勞動力不斷流向城市，導(dǎo)致農(nóng)村的人口老齡化程度越來越嚴(yán)重。農(nóng)業(yè)“勞動力供給效應(yīng)”是指隨著人口老齡化的加劇，勞動者的體能處于不斷弱化的趨勢，使得投入生產(chǎn)的有效勞動供給不斷減少，進(jìn)而對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)造成負(fù)面影響。具體來看，一方面，由于年輕人口的大量外流，當(dāng)前大部分從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的勞動者均為中老年群體，隨著這部分群體平均年齡的不斷上升，從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的有效勞動供給必然會不斷下降。另一方面，Benoit[16]認(rèn)為，勞動生產(chǎn)率與個體年齡之間存在倒“U”型關(guān)系。由于中老年勞動者的勞動生產(chǎn)率遠(yuǎn)低于青年勞動者，農(nóng)業(yè)平均勞動生產(chǎn)率會因農(nóng)村勞動力的老齡化而下降。因此，農(nóng)村人口老齡化既會對農(nóng)業(yè)有效勞動供給產(chǎn)生不利影響，同時還會造成農(nóng)業(yè)平均勞動生產(chǎn)率的下降，進(jìn)而阻礙農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的提高。據(jù)此，提出假設(shè)1：農(nóng)村人口老齡化會通過勞動力供給效應(yīng)對農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率產(chǎn)生消極影響。

(二)農(nóng)村人口老齡化對農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的人力資本積累效應(yīng)

農(nóng)業(yè)人力資本積累通?？梢杂脧氖罗r(nóng)業(yè)生產(chǎn)的勞動者的受教育程度來衡量，農(nóng)村人口老齡化對農(nóng)業(yè)人力資本積累的影響在于，一是農(nóng)村人口老齡化程度的不斷加劇使得農(nóng)業(yè)勞動力供給不斷減少，為了提高勞動生產(chǎn)率，農(nóng)業(yè)機(jī)械化程度也在不斷提高，在這種背景下，一大批掌握了新型農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技術(shù)的農(nóng)業(yè)從業(yè)者也隨之涌現(xiàn)，這對農(nóng)業(yè)人力資本積累產(chǎn)生顯著的推動作用；二是隨著經(jīng)濟(jì)發(fā)展程度的提高，農(nóng)村的生產(chǎn)和生活條件得到了很大的改善，雖然農(nóng)村的人口老齡化程度日益嚴(yán)峻，但與此同時，越來越多的農(nóng)村家庭既有能力也有意愿為后代提供更優(yōu)質(zhì)的教育資源，家庭的教育重心已由重視教育數(shù)量向重視教育質(zhì)量轉(zhuǎn)變。據(jù)此，提出假設(shè)2：農(nóng)村人口老齡化會通過人力資本積累效應(yīng)對農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率產(chǎn)生積極影響。

(三)農(nóng)村人口老齡化對農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的科研投入效應(yīng)

人口老齡化與社會生產(chǎn)活動密切相關(guān)，既會通過勞動力供給和人力資本積累影響農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率，同時還會通過科研投入對農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率產(chǎn)生影響。Gonazales-Eiras等[17]通過構(gòu)建世代交疊模型，研究了人口老齡化對社會保障支出和政府公共投資的影響，發(fā)現(xiàn)伴隨人口老齡化而上漲的社會保障費(fèi)用會擠占政府在公共投資方面的投入。由于我國的社會保障制度還亟待完善，隨著農(nóng)村人口老齡化的加劇，越來越多的農(nóng)村老年人口需要政府的扶持和救濟(jì)，政府在社會保障支出方面的壓力將逐漸增大，這可能會擠占政府對農(nóng)業(yè)科研方面的投入，進(jìn)而對農(nóng)業(yè)全要生產(chǎn)率產(chǎn)生消極影響。據(jù)此，提出假設(shè)3：農(nóng)村人口老齡化會通過科研投入效應(yīng)對農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率產(chǎn)生消極影響。

(四)DEA-Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)

目前，關(guān)于全要素生產(chǎn)率的測定方法主要有隨機(jī)前沿分析法和數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法，與隨機(jī)前沿分析法相比，F(xiàn)are等[18]擴(kuò)展的DEA-Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)方法具有以下幾方面的優(yōu)勢：一是能夠靈活使用不同的投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)，且無需考慮投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)單位的問題；二是不需要設(shè)定具體的生產(chǎn)函數(shù)，可以避免由于生產(chǎn)函數(shù)誤設(shè)導(dǎo)致的偏誤；三是可以對全要素生產(chǎn)率的增長因素作進(jìn)一步的分解。因此，借鑒周端明[19]的研究，本文采用經(jīng)典的DEA-Malmquist模型測算農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率。

關(guān)于農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的測算通常需要兩類指標(biāo)，即投入變量和產(chǎn)出變量。參考尹朝靜[10]以及鄧曉蘭和鄢偉波[20]的研究，本文選取的產(chǎn)出變量為農(nóng)林牧漁業(yè)總產(chǎn)值，投入變量包括土地、勞動、水源、機(jī)械和化肥等要素，土地投入采用農(nóng)作物總播種面積來衡量，勞動投入采用第一產(chǎn)業(yè)從業(yè)人員數(shù)來衡量，水源投入采用有效灌溉面積來衡量，機(jī)械投入采用農(nóng)業(yè)機(jī)械總動力來衡量，化肥投入采用農(nóng)用化肥施用量來衡量。

(五)中介效應(yīng)模型

在采用DEA-Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)模型對農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率進(jìn)行測算的基礎(chǔ)上，參考Baron和Kenny[21]的研究，構(gòu)建如下遞歸方程來研究農(nóng)村人口老齡化影響農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的中介效應(yīng)：

tfpi,t=α1+β1tfpi,t-1+γ1poei,t+δ1Xi,t+εi,t

(1)

mevi,t=α2+γ2poei,t+δ2Xi,t+εi,t

(2)

tfpi,t=α3+β3tfpi,t-1+γ3poei,t+η3mevi,t+δ3Xi,t+εi,t

(3)

其中，tfp為本文的被解釋變量農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率，考慮到tfp可能存在慣性特征，在式(1)和式(3)中加入了被解釋變量的滯后一期項；poe為核心解釋變量農(nóng)村人口老齡化程度，本文采用65歲及以上的農(nóng)村老年人口占農(nóng)村總?cè)丝诘谋戎貋砗饬?；mev為中介變量，即勞動力供給lab、人力資本積累hca和科研投入rdi，勞動力供給采用15～64歲的適齡勞動人口來衡量，人力資本積累采用農(nóng)村平均每百個勞動力中大專及大專以上人數(shù)來衡量，科研投入采用農(nóng)業(yè)R&D經(jīng)費(fèi)內(nèi)部支出占財政支出的比重來衡量。X為控制變量，參考王玨等[22]以及周鵬飛等[23]的研究，結(jié)合本文的研究目的，選取的控制變量包括人均耕地面積、農(nóng)村居民人均純收入、工業(yè)化進(jìn)程、固定資產(chǎn)投資存量和對外開放程度。其中，工業(yè)化進(jìn)程采用第二產(chǎn)業(yè)增加值占GDP比重來衡量，對于固定資產(chǎn)投資存量，本文采用農(nóng)、林、牧、漁業(yè)固定資產(chǎn)投資存量來衡量，對外開放程度采用進(jìn)出口總額占GDP比重來衡量。α，β，γ，η，δ為模型參數(shù)，ε為隨機(jī)干擾項，i為省份，t為年份。參考溫忠麟和葉寶娟[24]的研究，本文采用Bootstrap法對以上中介效應(yīng)模型進(jìn)行檢驗。

三、數(shù)據(jù)說明與農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率測算

(一)數(shù)據(jù)來源與說明

鑒于數(shù)據(jù)的可得性，本文樣本期初為2000年，樣本期末為2018年，以我國的31個省(市、自治區(qū))作為研究對象。農(nóng)村人口老齡化數(shù)據(jù)來源于《中國人口和就業(yè)統(tǒng)計年鑒》，農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的投入產(chǎn)出指標(biāo)均來源于《中國農(nóng)村統(tǒng)計年鑒》，勞動力供給數(shù)據(jù)來源于《中國宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)庫》，人力資本積累數(shù)據(jù)來源于《中國三農(nóng)數(shù)據(jù)庫》，科研投入數(shù)據(jù)來源于《中國科技數(shù)據(jù)庫》，其它控制變量來源于《中國宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)庫》和《中國統(tǒng)計年鑒》，本文采用線性插值法對少數(shù)缺失值進(jìn)行填充。其中，由于現(xiàn)有的公開統(tǒng)計資料中并無分省份的農(nóng)業(yè)科研支出數(shù)據(jù)，其測算方法借鑒李強(qiáng)和劉冬梅[25]的研究。農(nóng)、林、牧漁業(yè)固定資產(chǎn)投資存量數(shù)據(jù)來源于該產(chǎn)業(yè)的固定資本投資流量數(shù)據(jù)，采用永續(xù)盤存法獲得，基期設(shè)定為2000年，參考吳延兵[26]的研究，將折舊率設(shè)定為15%。通過對各變量進(jìn)行初步處理后，得到表1所示的描述性統(tǒng)計結(jié)果。

表1 變量的描述性統(tǒng)計結(jié)果

(二)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率測算結(jié)果分析

在對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行初步處理后，根據(jù)前文選取的投入產(chǎn)出指標(biāo)，采用DEA-Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)模型對農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率進(jìn)行測算，結(jié)果如表2所示。

由表2可知，樣本期間，農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率總體呈遞增趨勢，但年均增長率僅為0.1%，這與王亞飛等[1]的研究結(jié)果是類似的。具體來看，技術(shù)效率指數(shù)、純技術(shù)效率指數(shù)和規(guī)模效率指數(shù)均出現(xiàn)了不同程度的下降，僅有技術(shù)進(jìn)步指數(shù)實現(xiàn)了小幅增長，說明我國農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的增長主要得益于技術(shù)進(jìn)步。此外，參考周鵬飛等[23]的研究，將全國樣本進(jìn)一步劃分為東、中、西三大區(qū)域，對農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的區(qū)域差異進(jìn)行分析，結(jié)果如圖1所示。

表2 農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的測算及分解結(jié)果

圖1 區(qū)域?qū)用娴霓r(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率測算結(jié)果

從圖1的結(jié)果來看，樣本期間，東部地區(qū)的農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率呈遞增趨勢，中部和西部地區(qū)的農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率均呈遞減趨勢，且東部地區(qū)的農(nóng)業(yè)全要生產(chǎn)率均值最大，中部地區(qū)次之，西部地區(qū)最小，葛鵬飛等[7]也得出了類似的研究結(jié)論。

四、實證結(jié)果分析

(一)面板單位根檢驗結(jié)果分析

為了緩解異方差問題，對勞動力供給、人力資本積累、農(nóng)村居民人均純收入和固定資產(chǎn)投資存量等變量進(jìn)行對數(shù)化處理。為防止偽回歸問題，在進(jìn)行實證分析之前對各變量的平穩(wěn)性和多重共線性進(jìn)行檢驗。為使得檢驗結(jié)果更加穩(wěn)健，本文同時采用LLC、IPS和Hadri LM檢驗等多種方法對各變量的平穩(wěn)性進(jìn)行檢驗，如果有兩種及以上的檢驗方法通過了10%水平下的顯著性檢驗，則認(rèn)為該變量平穩(wěn)。檢驗結(jié)果顯示(2)限于篇幅，未列出檢驗結(jié)果，備索。，tfp，poe，pca，inp，lncap等五個變量同時通過了兩種不同方法的顯著性檢驗，其它所有變量均同時通過了三種不同的顯著性檢驗，說明各變量均為平穩(wěn)變量。此外，各變量的方差膨脹因子均小于10，說明不存在多重共線性問題。

(二)中介效應(yīng)檢驗結(jié)果分析

將農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率作為被解釋變量，農(nóng)村人口老齡化作為核心解釋變量，勞動力供給、人力資本積累和科研投入作為中介變量，人均耕地面積、農(nóng)村居民人均純收入、工業(yè)化進(jìn)程、固定資產(chǎn)投資存量和對外開放程度作為控制變量分別代入前文構(gòu)建的遞歸方程中，可得出表3所示的估計結(jié)果。

表3 農(nóng)村人口老齡化對農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率增長的中介效應(yīng)檢驗結(jié)果

對于表3中的動態(tài)面板模型，本文采用系統(tǒng)廣義矩估計方法(SYS—GMM)對模型進(jìn)行估計；對于普遍面板模型，采用Hausman檢驗法選擇合適的模型。從表3來看，模型(1)的結(jié)果顯示，農(nóng)村人口老齡化對農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響顯著為正，說明農(nóng)村人口老齡化對農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響可能存在中介效應(yīng)，可以做進(jìn)一步的檢驗?？刂谱兞康墓烙嫿Y(jié)果顯示，除了農(nóng)村人口老齡化程度之外，人均耕地面積以及對外開放程度均有利于促進(jìn)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率增長，原因在于：人均耕地面積的增加有利于農(nóng)業(yè)的規(guī)?；N植，推動農(nóng)業(yè)機(jī)械化進(jìn)程，使得農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的人工成本大幅下降，進(jìn)而對農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率產(chǎn)生促進(jìn)作用；對外開放程度的提高不僅有利于我國引進(jìn)國外先進(jìn)的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和種植技術(shù)，還有利于推動我國的高端農(nóng)產(chǎn)品出口到國際市場，極大地提高我國農(nóng)產(chǎn)品的附加值。然而，與人均耕地面積和對外開放程度不同，工業(yè)化進(jìn)程對農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響則顯著為負(fù)，這可能是由于工業(yè)化進(jìn)程的加劇吸收了大量的農(nóng)村就業(yè)人員，對農(nóng)村的勞動力供給和勞動生產(chǎn)率均產(chǎn)生了一定的負(fù)面影響。農(nóng)業(yè)固定資產(chǎn)投資對農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響也顯著為負(fù)，這主要是因為近十幾年來，我國的物質(zhì)資本投資回報率總體上呈下降趨勢，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)領(lǐng)域也受到了很大影響。由模型(2)和模型(3)的結(jié)果可知，農(nóng)村人口老齡化會對勞動力供給產(chǎn)生顯著的消極影響，勞動力供給會對農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率產(chǎn)生顯著的積極影響，說明農(nóng)村人口老齡化對農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率存在負(fù)向的勞動力供給效應(yīng)，驗證了前文的假設(shè)1。模型(4)和模型(5)的結(jié)果顯示，農(nóng)村人口老齡化會對人力資本積累產(chǎn)生顯著的推動作用，人力資本積累會顯著促進(jìn)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的提高，說明農(nóng)村人口老齡化會通過推動人力資本積累促進(jìn)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率，即農(nóng)村人口老齡化對農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的人力資本積累效應(yīng)顯著為正，驗證了前文的假設(shè)2。由模型(6)和模型(7)可知，農(nóng)村人口老齡化對科研投入的影響顯著為負(fù)，科研投入對農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響顯著為正，說明農(nóng)村人口老齡化會對農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率產(chǎn)生負(fù)向的科研投入效應(yīng)，驗證了前文的假設(shè)3。綜合以上結(jié)果，農(nóng)村人口老齡化對農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的勞動力供給效率、人力資本積累效應(yīng)和科研投入效應(yīng)均存在，且勞動力供給效應(yīng)和科研投入效應(yīng)均顯著為負(fù)，人力資本積累效應(yīng)則顯著為正。

(三)穩(wěn)健性分析

對于人口老齡化的衡量指標(biāo)，除了老年人口比重之外，老年撫養(yǎng)比也是常用指標(biāo)之一。為了進(jìn)一步驗證以上結(jié)果的穩(wěn)健性，本文將農(nóng)村老年人口比重替換為農(nóng)村老年人口撫養(yǎng)比(3)本文采用65歲及以上的農(nóng)村老年人口與15～64歲的農(nóng)村適齡勞動人口之比作為老年撫養(yǎng)比的衡量指標(biāo)。，再次代入前文建立的遞歸方程中。

結(jié)果顯示(4)限于篇幅，未列出估計結(jié)果，備索。從總體來看，替換核心解釋變量后，農(nóng)村人口老齡化對全要素生產(chǎn)率的勞動力供給效應(yīng)、人力資本積累效應(yīng)及科研投入效應(yīng)均與前文一致，只是在部分系數(shù)的顯著性方面存在差異，說明前文所得的估計結(jié)果是穩(wěn)健的。

(四)農(nóng)村人口老齡化對農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率影響的區(qū)域異質(zhì)性分析

我國地域遼闊，不僅各省份的經(jīng)濟(jì)發(fā)展程度各不相同，各省份的人口老齡化程度也存在顯著差異。按照前文的分類方法，將我國的31個省(市、自治區(qū))劃分為東、中、西三大區(qū)域，進(jìn)一步分析農(nóng)村人口老齡化對農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率影響的區(qū)域異質(zhì)性，估計結(jié)果如表4所示。

表4的估計結(jié)果顯示，農(nóng)村人口老齡化對東部地區(qū)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響顯著為負(fù)，對中部和西部地區(qū)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響分別為負(fù)向和正向，但均不顯著，說明農(nóng)村人口老齡化對農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響存在顯著的區(qū)域異質(zhì)性。其原因在于，農(nóng)村人口老齡化對農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響可能與農(nóng)村人口老齡化程度密切相關(guān)，在農(nóng)村人口老齡化程度較低時，會對農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率產(chǎn)生推動作用；隨著農(nóng)村人口老齡化程度的進(jìn)一步加劇，農(nóng)村的中青年勞動力逐漸減少，農(nóng)村人口老齡化對農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響將逐漸由正向轉(zhuǎn)為負(fù)向，且顯著性也逐漸增強(qiáng)。這可以從原始數(shù)據(jù)的描述性統(tǒng)計結(jié)果中得到驗證，通過查看三大區(qū)域農(nóng)村人口老齡化在樣本期間的均值發(fā)現(xiàn)，東部地區(qū)的農(nóng)村人口老齡化程度遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于中西部地區(qū)，且東、中、西三大區(qū)域呈依次遞減趨勢。此外，各控制變量對農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響也存在顯著的區(qū)域異質(zhì)性。

表4 農(nóng)村人口老齡化對不同區(qū)域農(nóng)業(yè)全要生產(chǎn)率影響的估計結(jié)果

五、研究結(jié)論與啟示

自2000年我國進(jìn)入老齡化社會以來，人口老齡化問題便受到社會各界的密切關(guān)注，但鮮有學(xué)者對農(nóng)村人口老齡化影響農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的作用機(jī)制問題進(jìn)行深入探討?；诖?，本文選取我國省際層面的面板數(shù)據(jù)，首先采用DEA-Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)模型對我國各省份的農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率進(jìn)行測算，然后構(gòu)建中介效應(yīng)模型研究農(nóng)村人口老齡化如何通過勞動力供給、人力資本積累以及科研投入等途徑影響農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率。得出以下結(jié)論：(1)樣本期間，我國農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的年均增長速度極低，只有0.1%，有待進(jìn)一步提升；(2)總體來看，農(nóng)村人口老齡化會對農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率增長產(chǎn)生顯著的正向影響，具體來看，農(nóng)村人口老齡化會通過人力資本積累效應(yīng)推動農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率增長，與此同時也會通過勞動力供給效應(yīng)和科研投入效應(yīng)對農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率增長產(chǎn)生阻礙作用；(3)農(nóng)村人口老齡化對農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響存在顯著的區(qū)域異質(zhì)性，農(nóng)村人口老齡化僅會對東部地區(qū)的農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率產(chǎn)生顯著的負(fù)面影響?；谶@些研究結(jié)論，為了提高農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率，得出如下政策建議：

第一，加快農(nóng)業(yè)機(jī)械化進(jìn)程，提高農(nóng)業(yè)勞動生產(chǎn)率。本文的研究結(jié)果顯示，農(nóng)村人口老齡化通過勞動力供給效應(yīng)對農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率產(chǎn)生消極影響，這主要是由于我國的農(nóng)業(yè)機(jī)械化程度較低，農(nóng)業(yè)人均勞動生產(chǎn)率遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于制造業(yè)和服務(wù)業(yè)。隨著農(nóng)村人口老齡化的加劇，農(nóng)業(yè)人均生產(chǎn)率會因農(nóng)業(yè)勞動力供給的減少而進(jìn)一步下降，最終對農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的增長產(chǎn)生阻礙作用。因此，為了緩解農(nóng)村人口老齡化導(dǎo)致的農(nóng)業(yè)勞動力供給下降對農(nóng)村全要素生產(chǎn)率的不利影響，需要進(jìn)一步加快農(nóng)業(yè)機(jī)械化進(jìn)程。一方面，可以通過行政手段對從事農(nóng)業(yè)機(jī)械生產(chǎn)的企業(yè)給予研發(fā)補(bǔ)貼或者稅收優(yōu)惠，從源頭上降低這類企業(yè)的生產(chǎn)和運(yùn)營成本；另一方面，可以適當(dāng)加大對購買農(nóng)業(yè)機(jī)械的補(bǔ)貼力度，鼓勵更多農(nóng)民使用農(nóng)業(yè)機(jī)械代替人工勞作，提高農(nóng)業(yè)勞動生產(chǎn)率。

第二，大力推廣現(xiàn)代農(nóng)業(yè)種植技術(shù)，加強(qiáng)農(nóng)業(yè)從業(yè)者的勞動技能培訓(xùn)。隨著科學(xué)技術(shù)的迅速發(fā)展，現(xiàn)代農(nóng)業(yè)種植技術(shù)也日漸成熟，通過投入更少的人力資本得到更高的產(chǎn)出，這會對農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的提高起到很大的促進(jìn)作用。雖然現(xiàn)代農(nóng)業(yè)種植技術(shù)已越來越成熟，但也存在推廣進(jìn)度緩慢，農(nóng)業(yè)從業(yè)者素質(zhì)不高等發(fā)展困境。為了充分發(fā)揮現(xiàn)代農(nóng)業(yè)種植技術(shù)的優(yōu)勢，一方面，可以通過建立縣級農(nóng)業(yè)科研工作站以及現(xiàn)代農(nóng)業(yè)種植示范區(qū)等途徑大力宣傳和推廣現(xiàn)代農(nóng)業(yè)種植技術(shù)；另一方面，可以通過設(shè)立農(nóng)業(yè)專項資金用于開展現(xiàn)代農(nóng)業(yè)種植技術(shù)培訓(xùn)服務(wù)，以鎮(zhèn)級或縣級為單位為有意愿接受新型農(nóng)業(yè)種植技術(shù)、農(nóng)業(yè)機(jī)械操作培訓(xùn)的農(nóng)業(yè)從業(yè)者提供免費(fèi)的技術(shù)指導(dǎo)。

第三，鼓勵大學(xué)生到農(nóng)村地區(qū)就業(yè)和創(chuàng)業(yè)，拓寬大學(xué)畢業(yè)生的就業(yè)渠道?！吨袊丝诤途蜆I(yè)統(tǒng)計年鑒》中的相關(guān)數(shù)據(jù)顯示，2000年我國農(nóng)村地區(qū)65歲及以上的老年人口占比為7.35%，截止到2019年底，這一數(shù)值已上升到14.69%，說明農(nóng)村地區(qū)已進(jìn)入深度老齡化社會。在不到20年的時間里，農(nóng)村老年人口比重翻了近一倍。隨著農(nóng)村人口老齡化的加劇，農(nóng)業(yè)人口老齡化的問題也將日益嚴(yán)峻，這必然會對我國的農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率及農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化進(jìn)程產(chǎn)生一定的不利影響。黨的十九大報告提出：要培養(yǎng)造就一支懂農(nóng)業(yè)、愛農(nóng)村、愛農(nóng)民的“三農(nóng)”工作隊伍。當(dāng)前，國家正在大力實施鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略，可以充分利用鄉(xiāng)村振興這個契機(jī)，鼓勵大學(xué)生到廣大農(nóng)村地區(qū)就業(yè)和創(chuàng)業(yè)，如通過招募大學(xué)生村官和大學(xué)生直播帶貨等途徑切實提高農(nóng)民的收入水平，推動農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率持續(xù)增長及農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化進(jìn)程。