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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

- ORCID：
陈冲
- ORCID：
吴炜聪

兰州财经大学经济学院，甘肃兰州 730020

中图分类号： F323.3

最近更新：2021-01-29

DOI：10.7621/cjarrp.1005-9121.20210127

目录contents

摘要

目的

在老龄化程度加深以及农业生产对农业技术创新日渐倚重的背景下，研究人口老龄化对农业技术进步的影响问题，对于促进农业生产、实现乡村振兴和农业现代化具有重要的现实意义。

方法

文章基于2001—2016年全国省级面板数据，首先测算了各省市的农业技术进步率，接着通过动态面板模型系统性地分析了人口老龄化对农业技术进步的影响机制。

结果

人口老龄化对农业技术进步具有两种对立效应，其中人口老龄化通过“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。

结论

（1）人口老龄化对农业技术进步既是机遇也是挑战，应该进一步发挥老年人人力资本的“溢出效应”，开展相应的生产培训班，聘请高水平老年人传授生产经验；（2）发展专业化、集约化、组织化相结合的新型农业生产模式，以制度红利及专业化经营来弥补农村“两化”背景下劳动效率的损失；（3）统筹规划平衡好养老金账户和农业研发资金账户，加快实现农业技术进步。

关键词

人口老龄化; 农业技术进步; 影响机制; 动态面板; 劳动效率

0 引言

党的十九大报告在聚焦乡村振兴战略的同时，也将农业科技进步摆到了重要位置。乡村振兴战略离不开农业技术进步的有力支撑，但是目前日益加深的人口老龄化趋势却对农业技术进步打上了问号。根据《2017年社会服务发展公报》，截止2017年底全国60周岁及以上老年人口2.409亿人，占总人口的17.3%，其中65周岁及以上老年人口1.583亿人，占总人口的11.4%，按照联合国判定的65岁以上人口比超过7%即为老龄化社会，我国早已进入老龄化社会。同时由于长期存在的二元经济结构特征，导致大量农村人口尤其是青年劳动力向城市转移，农村的老龄化现象事实上要比全国平均水平更加明显。面对农村人口老龄化趋势的日益加深，有关人口老龄化如何影响农业技术进步日渐得到了社会、政府和学术界的广泛关注。

关于人口老龄化对农业技术进步影响的研究成果目前比较少见。从已有的相关文献来看，一种观点认为人口老龄化会阻碍农业技术进步，不利于农业生产。例如郭晓鸣利用农户问卷调查发现，农业劳动力老龄化构成了农业技术进步的重要障碍，从而导致农业现代化进程的倒退。李旻、赵连阁利用农村固定农户连续跟踪调查数据对辽宁省农业劳动力“老龄化”现象及其对农业生产的影响进行了实证分析，结果发现农业劳动力“老龄化”不利于农业生产技术的创新与推广，从而不利于农业生产发展。另一种观点认为人口老龄化会倒逼农业技术进步。李俊鹏分析了农业劳动力老龄化对农业生产的影响，结果发现，老龄化虽然加剧了当地劳动供给的不足，但促进了农业生产的诱致性技术变迁，推动了农业现代化，提高了农业生产效率。彭代彦、文乐采用超越对数随机前沿函数研究农村劳动力老龄化对粮食生产效率的影响时发现，人口老龄化提高了我国粮食生产技术改进与效率，但是存在明显的地区性差异。除此之外，也有少部分学者认为人口老龄化与农业技术进步之间没有直接的影响。匡远配、陈梅美基于1990—2012年的时间序列数据，在分析我国人口老龄化对农业全要素生产率影响时发现，人口老龄化不会影响农业技术进步和生产效率，要提高农业全要素生产率关键在于加大农业劳动力的人力资本投资，提高农业劳动者的劳动力素质。

梳理已有的文献可以发现，现有的研究成果主要是在关注人口老龄化与农业生产的关系时，涉及到人口老龄化对农业技术进步的影响，鲜有文献专门来实证检验人口老龄化对农业技术进步的影响。同时，可见的文献也只是简单地得到了人口老龄化对农业技术进步产生了正向影响或者负向影响的结论，而对于其中的影响机制却很少触及。文章在实证检验人口老龄化对农业技术进步直接影响的基础上，具体研究人口老龄化通过人力资本水平、劳动效率和老龄负担影响农业技术进步的3条可能路径，在以往研究的基础上，进一步探讨了人口老龄化对农业技术进步的影响机制。

1 人口老龄化影响农业技术进步的理论机制

伴随着老龄化的过程，处于不同生命周期阶段的农村居民，其行为具有明显的异质性，而家庭和企业往往会对老龄化的趋势做出相应的调整，这一系列的变化最终影响到农业技术进步。该文从“人力资本效应”“劳动效率效应”和“老龄负担效应”3个方面来梳理人口老龄化对农业技术进步影响的理论机制与传导路径。

1.1　人口老龄化通过“人力资本效应”影响农业技术进步

有关人口老龄化通过“人力资本效应”对农业技术进步的影响具有两面性。一方面，随着农村居民年龄的不断增加，首先可以通过农业生产中的“学习曲线”，不断地积累知识和经验，并将自己的生产经验传授给年轻人从而提升农业生产中成熟型劳动力的占比，而随着成熟型劳动力比重的不断提高，科技创新能力带来的科技进步也会不断加深。老龄化还将诱发由重视物质资本投资向重视人力资本投资的转变，尤其是人均预期寿命延长促使受教育个体在整个生命周期内的总收益大幅提高；年轻人愿意为更多更优质的教育进行投资，这两个方面均会促使农业技术的创新能力和接受能力大幅提升。另一方面，由于农业生产对传统种植技术的路径依赖，使得老年劳动力缺乏有效的技术需求，对机械运用、新技术、新品种采用的意识较为保守。同时，在老龄时期，由于身体机能、认知能力的降低，使老年人的知识结构趋于老化，学习和接受新事物的能力偏低，可能会对相应的农业技术变革产生一定的抗拒心理，因而对农业技术进步产生不利影响^[

1]。

1.2　人口老龄化通过“劳动效率效应”影响农业技术进步

农村劳动年龄结构的老年化使得高龄农业劳动者和丧失劳动力人口在总人口中所占的比例不断上升，再加上农村青壮年人口向城市非农产业的转移，导致农村地区留下来真正从事农业生产的劳动力主要以中老年为主。然而，由于中老年农村居民的精力有限，这会给农业劳动力的供给质量和农业生产带来负面影响。农业生产劳动力的短缺以及劳动供给质量的下降，将迫使生产主体更加注重技术的创新与使用，以弥补劳动力不足带来的损失，从而提高农业生产效率^[

2]。冯剑锋^{[参考文献 3

百度学术}3]认为人口老龄化的加深会对劳动生产率会产生明显的提升作用，而从经济与技术的发展规律来看，技术进步总是与劳动生产率的提高成正比^{[参考文献 4

百度学术}4]。因此人口老龄化通过倒逼机制来促进新技术、新机器的出现和使用，在提高农业生产率的同时，推动农业技术进步。

1.3　人口老龄化通过“老龄负担效应”影响农业技术进步

有关人口老龄化通过“老龄负担效应”对农业技术进步的影响可以从微观和宏观两个层面来分析。从微观层面来讲，我国农村地区目前的养老模式仍然以“居家养老”为主，农村家庭作为最基本的生产经营单位，承担着赡养老人的义务，家中老年人数量越多，用于养老的支出将会越大，而在收入一定的情况下，势必会挤占部分其他方面的投入，尤其是对刚性较强的教育、生产资料等投资支出产生冲击^[

5]，农业技术进步所需的基础要素难以满足。从宏观层面来讲，人口老龄化的加重也会使得政府用于养老、医疗保健等各项社会保障的支出大幅增加，不仅挤占了教育投入，同时也挤占对农业研发的投入，进而对农业技术进步产生阻碍作用^{[参考文献 6

百度学术}6]。

从以上的分析可以看出，人口老龄化对农业技术进步的影响是多维度的，既可以对农业技术进步产生积极影响，也可能对农业技术进步产生消极影响，具体的影响结果以及影响路径，有待进一步的实证检验。

2 农业技术进步的测算

2.1　评价方法的选取

要分析人口老龄化对农业技术进步的影响，首先要解决如何测算农业技术进步。对于技术进步的测算，目前的主要方法有索洛残值法和非参数法两种。其中索洛残值法是被最早采用的一种方法。朱希刚^[

7]使用该方法，通过建立CD生产函数模型测算了我国“一五”至“九五”时期的农业科技进步率；汤瑛芳^{[参考文献 8

百度学术}8]利用该方法测算了甘肃省14市州农业技术进步水平。该方法的主要优点是简单明了、条理清晰，但是由于索洛残值法含义太广，假设与实际经验相悖，因此也在一定程度上遭到了部分学者的质疑^{[参考文献 9

百度学术}9]。此外，索洛余值法计算的出的结果有可能将一部分不属于技术进步的因素归为技术进步，出现偏差。DEA非参数的Malmquist指数法在近几年得到了快速的应用。相比其他测算方法，DEA-Malmquist指数方法不需要任何具体函数形式或分布假设，仅使用线性规划的方法得到前沿函数，即可得到相对稳定的测算。除此以外，DEA-Malmquist指数方法还可以将全要素生产率(Tfpch)分解为技术效率变动（effch）和技术改进（techch）两个方面。其中技术改进除了指单纯的前沿技术进步，还包括资本体现型的技术进步，如各种现代化生产要素的推广和人文社科性质的技术进步，以及生产经营管理技术的改良。而技术效率变化更加强调对既有生产资源的合理配置，对前沿技术扩散和推广。该文综合已有研究成果，选取DEA-Malmquist指数法，并将其分解后的技术改进（techch）作为该文农业技术进步的数据来源。

2.2　数据来源及评价结果

这里使用的数据为2000—2016年全国30个省（市、自治区）的农业投入和农业产出数据，所有的数据均来自2001—2017年《中国统计年鉴》和《中国农村统计年鉴》，具体的变量包括：（1）农业产出变量。农业产出变量是以2000年为不变价格，剔除价格因素影响计算而来的第一产业增加值。（2）农业投入变量。投入变量的不断细化为更科学、更准确地测算农业技术进步奠定基础。该文选取了劳动、土地、机械动力、塑料薄膜、化肥和灌溉等6个方面的投入因素。具体来说：①劳动投入。已有的文献对TFP和技术进步率的估算都是基于劳动力是同质的假设，过多的强调劳动者的数量，但是却忽略了劳动者的质量，这样估算的结果中就包含了人力资本的产出效应，造成偏误。因此，该文采用考虑人力资本的有效劳动力作为劳动投入的指标。②土地投入。参考绝大多数文献的做法，选取农作物总播种面积作为土地投入的代理变量。③机械动力投入。主要为用于农林牧渔业的各种动力机械的动力总和，选取农业机械总动力为代理变量。④塑料薄膜投入量。采用农用塑料地膜使用量作为代理变量。⑤化肥投入。化肥投入以本年度施用量为准，包括氮肥、磷肥、钾肥和复合肥的投入。⑥灌溉投入。灌溉投入选取农业有效灌溉面积进行计算。具体的测算农业全要素生产率以及分解的农业技术进步和农业技术效率变动，其结果如图1所示。

图1 2000—2016年我国农业Malmquist生产率指数及其构成的变化

从图1可以看出，2000—2016年我国农业生产的全要素生产率（Tfpch）在波动中略有提升，6年间年均增长3.3%。其中农业技术进步（techch）与农业全要素生产率的变化趋势基本一致，但农业技术效率（effch）与全要素生产率变化的同步性并不明显。通过测算还发现，从2000—2016年我国农业技术进步年均增长2.9%，而农业技术效率指数年均增长0.4%，因此农业全要素生产率的提升主要是由农业技术进步导致的，而效率的改善只占据很少一部分。2000年以来我国农业技术进步的持续改善，反映了减免农业税、增加农业补贴等一系“支农、惠农、强农”政策的实施对于增加农民收入、缓解农业生产中的资金约束起到了积极作用，为农业技术进步及推广创造了良好的外部条件^[

10]。

观察2000—2016年各地农业全要素生产率及其构成要素（即农业技术进步与农业技术效率变动）的基本情况

。在2000—2016年测算的全国30个省（市、区）中，只有海南与青海两个省份的农业全要素生产率是小于1，其他各地的农业全要素生产率一定程度上均有所提升，其中农业全要素生产率比较高的省市有北京市、上海市、江苏省、陕西省和黑龙江省等。同时，中部地区的技术效率改进是最成功的，而东部地区的技术进步最为明显。可以看出，农业全要素生产率的差异性与经济发展水平具有一定的关联性，东部地区强大的经济实力、科研水平与政策支持为其农业技术研发以及效率提升提供了保障；中部地区虽然技术水平比不上东部地区，但在农业管理水平、资源配置改进以及农业技术推广等方面的成绩比较显著；西部地区由于在自然禀赋、资金保障、政策落实等方面的欠缺，导致全要素生产率明显不及东中部地区。

3 人口老龄化影响农业技术进步的实证检验

3.1　模型构建与数据指标选取

基于理论机制分析，该文构建了4个计量模型，分别用来验证人口老龄化对农业技术进步的具体影响，以及人口老龄化影响农业技术进步的“人力资本效应”“劳动效率效应”和“老龄负担效应”。

T e c h_{i t} = θ_{1} + θ_{2} T e c h_{i t - 1} + θ_{3} O l d_a g e_{i t} + θ_{4} X_{i t} + ε_{i t}

（1）

T e c h_{i t} = Φ_{1} + Φ_{2} T e c h_{i t - 1} + Φ_{3} O l d_a g e_{i t} + Φ_{4} O l d_a g e_{i t} \times H u m_{i t} + Φ_{4} X_{i t} + ε_{i t}

（2）

T e c h_{i t} = σ_{1} + σ_{2} T e c h_{i t - 1} + σ_{3} O l d_a g e_{i t} + σ_{4} O l d_a g e_{i t} \times E f f_{i t} + σ_{5} X_{i t} + ε_{i t}

（3）

T e c h_{i t} = φ_{1} + φ_{2} T e c h_{i t - 1} + φ_{3} O l d_a g e_{i t} + φ_{4} O l d_a g e_{i t} \times A g r_{i t} + φ_{5} X_{i t} + ε_{i t}

（4）

在上述4个模型中，被解释变量 $T e c h_{i t}$ 为由全要素生产率分解而得的技术进步指数，但是由于Malmquist指数测度的并不是各个决策单元全要素生产率的最终真实值，而只是相对变化率，因此在回归分析时，首先设定基期的技术进步率为1，然后将其与相对变化率进行累乘，从而得到不同观测地区各年真实的技术进步指数。同时由于区域的技术创造能力往往受到上一期技术创造能力的影响，因此在各模型中加入技术进步指数的滞后项 $T e c h_{i t - 1}$ 。该文的核心解释变量是人口老龄化率 $O l d_a g e_{i t}$ ，采用各地区农村65岁以上的老年人口占该地区农村总人口的比重来衡量，所需数据来自《中国人口和就业统计年鉴》。

为了验证人口老龄化对农业技术进步的“人力资本效应”“劳动效率效应”和“老龄负担效应”，该文在模型（2）~（4）中分别加入人口老龄化率与农村实际人均人力资本的交互项 $O l d_a g e_{i t} \times H u m_{i t}$ 、人口老龄化率与农林渔牧从业人员人均增加值的交互项 $O l d_a g e_{i t} \times E f f_{i t}$ ，以及人口老龄化率与农村社会养老保险支出占该省财政收入比重的交互项 $O l d_a g e_{i t} \times A g r_{i t}$ 。其中各地区农村实际人均人力资本的数据来自中央财经大学中国人力资本与劳动经济研究中心发布的《中国人力资本报告2018》，该报告采用了J-F法并结合中国的实情构建出综合性人力资本衡量体系，保证了数据的科学性和准确性。

$X_{i t}$ 是影响农业技术进步的一组控制变量，具体包括：①农村居民人均纯收入 $Y d_{i t}$ 。一般而言，地区农村居民的收入水平越高，越能够给农业技术进步创造更加良好的物质条件。②农业受灾情况 $d i s a s t e r_{i t}$ 。受灾面积越大，同样的投入只能获得较低的收入，这对于农业技术现代化是非常不利的。该文用农作物受灾面积占实际播种面积的比重来反映农业受灾情况。③农业经营规模 $s c a l e_{i t}$ 。我国目前的农业生产依旧处于规模报酬递增的阶段^[

11]，因此农业生产规模的大小可能会影响到技术进步，规模越大带来技术进步的可能性就越大。该文用人均实际播种面积表示农业经营规模大小。④农业生产结构

s t r u c t u r e_{i t}

。不同的农业生产部门技术含量是不一样的，技术含量高的部门所占的比重越大，其推动整个农业技术进步的可能性也就越大。该文用种植业产值占农林渔牧总产值的比重来反映农业生产结构^脚注。

3.2　人口老龄化对农业技术进步的直接影响

由于设定2000年的技术进步率为1，因此该文使用2001—2016年全国省级面板数据并采用GMM估计法来研究人口老龄化对农业技术进步的影响，具体结果见表1。

表1 人口老龄化对农业技术进步的直接影响

解释变量	回归1	回归2	回归3	回归4	回归5
$T e c h_{i t - 1}$	0.342 9^*** （0.000）	0.159 5^*** （0.001）	0.133 7^** （0.033）	0.031 9^* （0.088）	0.065 0^** （0.029）
$O l d_a g e_{i t}$	-1.363 5^* （0.085）	-3.089 0^*** （0.000）	-3.849 4^*** （0.000）	-1.780 7^* （0.065）	-1.448 2^* （0.069）
$Y d_{i t}$		0.685 9^*** （0.000）	0.662 0^*** （0.000）	0.591 6^*** （0.000）	0.725 1^*** （0.000）
$d i s a s t e r_{i t}$			-0.448 0 （0.139）	-0.522 8^* （0.072）	-0.415 7 （0.156）
$s c a l e_{i t}$				0.057 7^*** （0.000）	0.044 5^*** （0.000）
$s t r u c t u r e_{i t}$					1.548 4^*** （0.000）
_con	0.648 8 （0.000）	0.855 8 （0.000）	1.083 1 （0.000）	0.714 0 （0.000）	-0.204 2 （0.091）
AR(1)p值	0.001 4	0.002 3	0.001 4	0.003 6	0.000 2
AR(2)p值	0.102 5	0.679 1	0.769 0	0.294 1	0.084 2
Sargan检验	15.838 9 （1.000 0）	15.661 3 （1.000 0）	15.677 2 （1.000 0）	15.503 2 （1.000 0）	15.493 9 （1.000 0）
Wald检验	107.91 （0.000 0）	323.69 （0.000 0）	262.51 （0.000 0）	448.40 （0.000 0）	561.52 （0.000 0）
样本量	464	464	464	464	464

注： ^*、^**、^***分别表示通过了10%、5%和1%下的显著性水平，下表同

从表1检验结果来看，Sargan检验的P值显示工具变量是有效的，另外序列相关检验AR(1)和 AR(2)的P值显示扰动项的差分存在一阶自相关，但是不存在二阶自相关，故检验结果显示构造的动态面板回归是有效的。从具体的回归结果来看，5个回归结果中人口老龄化指标前面的系数均为负值，并且全部通过了显著性检验。同时其余的控制变量在各回归结果中符号也保持一致，反映了模型较为稳健。回归的结果表明，人口老龄化对我国的农业技术进步产生了显著的消极影响，这与郭晓鸣和李旻等人的研究结论是一致的。技术进步指数的滞后项 $T e c h_{i t - 1}$ 为正值，并且在各回归结果中同样通过了显著性检验，表明我国农业技术进步是一个动态的过程，上一年度的农业技术创新行为会对本期的农业技术进步产生显著的正向影响。

回归5是加入所有控制变量之后的计量结果，显示我国农村人口老龄化率每上升1个单位，会引发农业技术进步下降1.448 2个单位；上一年度的农业技术进步每增长1个单位，会引发当期农业技术进步上升0.065 0个百分点。同时，农村居民人均纯收入对农业技术进步产生了正向影响，表明收入水平的提高有利于居民购买各种现代化生产要素，也有利于加强生产经营管理方面的学习，推动生产方面的科技进步。农业生产经营规模对农业技术进步的影响为正，反映了生产规模越大，越有利于科技技术的推广和使用。以种植业占农林渔牧总产值比重衡量的农业生产结构系数为正，表明种植业的技术含量在整个第一产业中较高，对推动整个第一产业的技术进步具有显著的积极作用。农业受灾面积对农业技术进步产生了阻碍作用，但显著性水平不高。

3.3　人口老龄化对农业技术进步的影响机制

为了验证人口老龄化是否通过3个效应对农业技术进步产生的影响，该文以式（2）~（4）为基础，选择GMM来进行估计。同时为避免单一估计方法造成误差，采用Dif-GMM和Sys-GMM两种方法。具体的估计结果如表2所示。

表2 人口老龄化对农业技术进步的影响机制检验

变量名称	人力资本效应		劳动效率效应		老龄负担效应
变量名称	Dif-GMM	Sys-GMM	Dif-GMM	Sys-GMM	Dif-GMM	Sys-GMM
$T e c h_{i t - 1}$	0.055 8 （0.704）	0.041 5 （0.584）	0.052 6 （0.600）	0.030 2 （0.665）	0.069 1 （0.491）	0.082 0 （0.506）
$O l d_a g e_{i t} \times H u m_{i t}$	2.224 0^*** （0.001）	2.071 3^*** （0.000）
$O l d_a g e_{i t} \times E f f_{i t}$			0.682 4^*** （0.000）	0.814 0^*** （0.000）
$O l d_a g e_{i t} \times A g r_{i t}$					-35.281 5^*** （0.000）	-20.910 2^** （0.031）
$O l d_a g e_{i t}$	-11.765 2^*** （0.002）	-10.920 0^*** （0.000）	-3.130 8^** （0.015）	-3.991 4^** （0.010）	2.019 2 （0.334）	0.644 4 （0.769）
$Y d_{i t}$	0.375 1^* （0.075）	0.453 7^*** （0.000）	0.473 9^*** （0.000）	0.433 3^*** （0.000）	0.475 6^*** （0.002）	0.657 2^*** （0.000）
$d i s a s t e r_{i t}$	-0.140 5 （0.260）	-0.236 3 （0.289）	-0.297 0^** （0.028）	-0.443 5^*** （0.000）	-0.190 7 （0.280）	-0.308 9 （0.177）
$s c a l e_{i t}$	0.031 6^*** （0.000）	0.040 8^*** （0.000）	0.022 4^** （0.013）	0.027 9^** （0.012）	0.037 9^*** （0.000）	0.042 9^*** （0.000）
$s t r u c t u r e_{i t}$	1.311 9^*** （0.000）	1.624 7^*** （0.000）	1.411 8^*** （0.000）	1.786 5^*** （0.000）	1.172 9^*** （0.000）	1.535 1^*** （0.000）
AR(1)p值	0.009 8	0.001 0	0.003 0	0.001 3	0.003 2	0.001 2
AR(2)p值	0.491 4	0.307 5	0.292 3	0.245 5	0.070 0	0.126 1
Sargan检验	14.831 6 （1.000 0）	15.468 1 （1.000 0）	15.662 8 （0.959 1）	15.621 1 （1.000 0）	15.718 1 （0.958 1）	15.027 7 （1.000 0）
Wald检验	423.26 （0.000 0）	508.94 （0.000 0）	670.93 （0.000 0）	977.74 （0.000 0）	839.99 （0.000 0）	542.34 （0.000 0）
样本量	448	464	448	464	448	464

从表2的估计结果来看，Dif-GMM和Sys-GMM模型的相关检验表明构造的动态面板是有效的。同时，由表2的估计结果可得“人力资本效应”“劳动效率效应”和“老龄负担效应”3个影响机制的边际效用变动情况（图2~4）。

图2 “人力资本”的边际效应变动

图3 “劳动效率”的边际效应变动

图4 “老龄负担”的边际效应变动

表2中的前两列是“人力资本效应”，Dif-GMM和Sys-GMM估计结果均显示 $O l d_a g e_{i t} \times H u m_{i t}$ 在1%的水平下显著为正，通过表2得到的边际效应图显示（图2），随着导入因素农村人力资本水平的提高，人口老龄化对农业技术进步的促进作用不断增强，即人口老龄化通过“人力资本效应”显著地提升了农业技术进步。老年人自身对传统的生产模式可能具有较强的路径依赖，但是由于农业生产中“师傅带徒弟”“口口相传”的特点使得年轻一代积累了丰富的生产经验，人口老龄化的趋势更加剧了代际之间生产经验的传递，而“经验知识”的不断加深对农业技术进步具有“催化”作用，主要表现为根据以往的生产经验来指导现代化生产要素的运用和推广。表2的中间两列是“劳动效率效应”， $O l d_a g e_{i t} \times E f f_{i t}$ 前面的系数显著为正，通过表2得到的边际效应图3显示，随着导入因素农林渔牧从业人员生产效率的提高，人口老龄化推动农业技术进步的积极作用更加明显，即人口老龄化通过“劳动效率效应”同样显著地促进了农业技术进步。传统农业生产往往具有生产规模狭小、结构趋同的特点，随着农村劳动人口的不断减少，传统的生产模式受到极大挑战，许多农田被闲置。在此背景下，劳动要素的减少倒逼农业生产现代化的机器设备和先进技术应运而生，直接提高了劳动生产率，从而推动了农业技术进步。表2中的最后两列表示“老龄负担效应”，Dif-GMM和Sys-GMM估计结果均显示 $O l d_a g e_{i t} \times A g r_{i t}$ 在1%的水平下显著为负，通过表2得到的边际效应图显示（图4），随着导入因素养老保险支出在财政支出中的占比不断提高，人口老龄化对农业技术进步的抑制作用持续增强，即人口老龄化通过“老龄负担效应”对农业技术进步产生了阻碍作用。根据穆怀中^[

12]的研究结论，我国农村地区社会养老保障水平将由2012年的11%上升到2050年的50%，社会保障水平逐年提高的背后是大量的财政资金投入，尤其是面对农村地区在医疗、养老等社会保障体系方面的“先天性不足”。因此农村地区的人口老龄化趋势将“诱导”一部分资金的“非农运作”，从而对农业生产投入产生不利的挤出影响，不利于农业技术进步。

4 结论与启示

实施乡村振兴战略，推动农业农村现代化需要农业技术进步的有效支撑，但却离不开人口老龄化这一大趋势的影响。该文基于2001—2016年全国省级面板数据，分析了人口老龄化对农业技术进步的影响机制。研究结果发现：人口老龄化对农业技术进步具有两种对立效应：（1）人口老龄化通过“人力资本效应”和“劳动效率效应”显著的提升了农业技术进步；（2）通过“老龄负担效应”挤占农业生产资源，抑制了农业技术进步。因此人口老龄化对农业技术进步既是机遇也是挑战。

基于农村人口老龄化的长期性趋势，以及农村劳动力“空心化”的客观现实，该文的启示在于：要从“人力资本”“劳动效率”和“老龄负担”三方面入手，采取有效措施，提升农业技术水平，促进农业生产的稳定增长。（1）要充分发挥老年人的人力资本“溢出效应”：要通过组织开展相应的农业生产培训班，聘请高水平老年人传授农业生产经验；要选择具有一定基础的农户，通过农村实用人才培训、新型农业科技培训、优秀农业科技人才的引进交流等方式，全面提高农村居民的生产能力、管理能力和经营能力。（2）发展专业化、集约化、组织化相结合的新型农业生产模式：要继续加大农业机械化的推广，做好水、肥、药的科学使用，持续提升农业生产效率；要更加重视土地流转制度的创新，例如建立统一的土地供求信息平台，解决土地流转中信息不对称问题，以此减少人为的土地抛荒，加大农业生产的“外包”范围，从而形成专业化的生产模式，以制度红利以及科学经营来弥补劳动效率的损失。（3）统筹规划，平衡好养老金账户和农业研发资金账户：要聘请专业权威的资金托管机构管理养老金账户，保障养老资金的保值和增值；要鼓励相关的农业企业自身加大对农业生产的投入，保证农业研发资金的需要。

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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

摘要

目的

方法

结果

结论

关键词

0 引言

1 人口老龄化影响农业技术进步的理论机制

1.1 人口老龄化通过“人力资本效应”影响农业技术进步

1.2 人口老龄化通过“劳动效率效应”影响农业技术进步

1.3 人口老龄化通过“老龄负担效应”影响农业技术进步