农村人口老龄化对农业发展影响的实证分析——以广东省为例.pdf
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1、区域经济中国市场2 0 2 4 年第1 1 期(总第1 1 8 2 期)农村人口老龄化对农业发展影响的实证分析以广东省为例黎颂雯,陈泽凯,张晓露,林晓璇”,刘玮琦,丁仕虹(1.华南农业大学数学与信息学院,广东广州51 0 6 4 2;2.华南农业大学经济管理学院,广东广州51 0 6 4 2)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。文章以2 0 0 0 年至2 0 2 0 年广东省年度数据为例,利用熵权秩和比法构建中介变量,建立岭回归和中介效应模型。实证分析结果表明:首先,农村人口老龄化对第一产业
2、增加值的总效应影响为正值,说明农村人口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”两种不同的作用机制。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;农业发展;中介效应机制模型中图分类号:F323DOl:10.13939/ki.zgsc.2024.11.0041引言第七次全国人口普查数据显示,截至2 0 2 1 年,中国6 5岁以上人口占总人口的比例达1 4.2%。随着我国经济的
3、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”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。彭代彦和文乐(2 0 1 5)运用SFA方法研究农村人口老龄化与农业生产效率的关系,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。梁海丽(2 0 2 0)
4、从异质性视角出发,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 。O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(2 0 2 3)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CM 1622024.4文献标识码:A文章编号:1 0 0 5-6 4 32(2 0 2 4)1 1-0 0 1 6-0 5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
5、人口老龄化对农业发展有不确定性影响。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(2 0 2 1)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”显著地促进了农业技术进步,但通过“老龄负担效应”挤占农业生产资源,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
6、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、农业机械化四个方面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、农业机黎颂雯,等:农村人口老龄化对农业发展影响的实证分析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
7、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,同时将其他影响农业发展的因素作为控制变量,建立以下模型:Y,=i+,O+,A+,F+,C+8i式中,Y,是第一产业增加值,O是广东农村人口老龄率,A是播种面积,F是农用化肥施用量,C是广东城镇化率,:(i=1,2,3,4)是回归系数,8,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显著按中介效应论显著检验中介变量介入时,农村人口老龄化对第一产业增加值的回归系数c是否显著不显著直接效应不显著,只有中介效应按中介效应解释结果2.2变量设定2.2.1被
8、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6 5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中介变量其一,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,运用综合机区域经济生影响的效应机制,文章参考温忠麟等(2 0 2 2)对中介效应分析模型的分析 5,构建如下中介效应检验模型:Y=o+c
9、Xi,+,Control+eiM,=i+aX,+,Control+8uY=,+cX,+bM,+,Control+8i式中,Y是被解释变量第一产业增加值,X,是解释变量广东农村人口老龄化,M,是中介变量劳动力供给、科学技术、信息化规模化、机械化,Control是控制变量播种面积、农用化肥施用量、广东城镇化率,i是随机扰动项,、b、c、c 是估计系数。模型(1)(2)中,c为自变量X,对因变量Y的总作用效果;模型(3)中,为自变量X,对中介变量M的作用效果;模型(4)中,b为控制自变量X,后,中介变量M对因变量Y的作用效果,而c是控制中介变量M后,自变量X,对因变量Y的直接作用效果。笔者根据温忠麟
10、等(2 0 0 4)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。农村人口老龄化对第一产业增加值的回归系数c是否显著文不显著按遮掩效应论农村中介变量对第一产业增加值的回归系数b是否显著门不显著农村人口老龄化对中介变量的回归系数a是否显著中介效应不显著又显著直接效应显著可能存在其他中介ab与c同号Vab与c异号部分效应ab/c遮掩效应ab/el图1 中介效应检验步骤耕面积、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。其二,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
11、此通过权一秩和比法,运用综合农业机械总动力,小、中、大型拖拉机数等二级指标构建农业机械化水平指数。其三,农业劳动力供给。文章研究的农业劳动力供给,重点在于供给的数量和质量,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”计算得到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1 2+大专及本科以上学历人数1 6 来计算。其四,农业科学技术水平。CM17(2)(3)(4)按遮掩效应解释结果2024.4区域经济文章研究的农业科学技术水平,重点指农业科研人员数量及其科研能力、成果,因
12、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,并对数据使用熵权一秩和比法,最终综合成农业科学技术水平。2.2.4 控制变量城镇化(C)用城镇人口占总人口的比重表示;一级指标二级指标广东第一产业增加值广东人口老龄化广东科学技术水平广东信息化、组织化广东农业机械化广东劳动力供给农用化肥施用量(万吨)播种面积中国市场2 0 2 4 年第1 1 期(总第1 1 8 2 期)自然环境(A)用当年的实际播种面积的比值表示;生态环境(F)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于2 0 0 0 2 0 2 1 年的中国就业与人口统计年鉴中国农村
13、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。表1 变量描述性统计均值2397.20.0982从事科技活动人员数3239.9科研机构职工总人数4881.6农村高中以上文化程度比1.4科研论文数1269.0固定电话数(台/百户)60.6计算机数(台/百户)21.6农村彩电电视机数(台/百户)108.0农村移动电话数(部/百户)182.0农村投递路线总长度(千米)225934.0机耕面积(千公项)2623.4机播面积(千公项)148.3机收面积1042.9耕地有效灌溉面积(千公顷)1641.1农业机械总动力(万千瓦)2188.1小型拖拉机台数(万台)33.3小型拖拉机配套农
14、具数(万部)37.1大中型拖拉机数(万台)1.7大中型拖拉机配套农具数(万部)2.211169.7225.14612.7标准差1171.60.0134465.8476.60.4351.620.613.614.295.635661.11152.6164.8666.7228.8343.11.51.31.01.4625.823.5288.6共线性问题。因此,文章采用岭回归对变量进行拟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,会出现多重项目SS110.633*M0.429L0.423F0.457*P0.324A0.13600.706*C0
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