粮食生产效率：农业生产性服务对农业劳动力老龄化具有调节效应吗？*——基于江西省粮食主产县500农户的调查

彭柳林，吴昌南， 张 云，张志芳，王 勇

(1.江西省农业科学院农业经济与信息研究所，南昌 330200； 2.江西财经大学产业经济研究院，南昌 330013； 3.江西省农产品质量安全检测中心，南昌 330046； 4.江西财经大学统计学院，南昌 330013)

0 引言

改革开放40年来，随着我国城市化和工业化的快速推进，加上农业生产不确定性因素多、比较收益低，大量农村劳动力尤其是青壮年劳动力向非农化转移，农业劳动力出现了较严重的老龄化、兼业化和副业化现象[1]。“70后”不愿种地，“80后”不会种地，“90后”不提种地，农村劳动力人力资本下降，与现代农业生产相匹配的劳动力出现严重的结构性短缺[2]。随着老一代农民的相继离去，农村劳动力的代际断层问题将日益严峻。农业劳动力老龄化是否会影响粮食生产效率，如果会，那么机耕、机收等农业生产性服务能否缓解这种不利影响。这些问题的探究有利于解决农业劳动力老龄化引发的“谁来种地、怎么种地、把地种好”重大难题。

大量学者针对农业劳动力老龄化与粮食生产关系问题进行了研究，但老龄化是否会影响粮食生产效率问题仍未达成共识。一种观点认为，受老龄劳动力体力、观念、知识水平、信息等比较劣势，农业劳动力老龄化阻碍了粮食生产[3-6]； 另一种观点认为，老龄劳动力具有耕作经验优势[7]，加快了农业发展方式转变，有利于农地流转和适度规模经营[8]，在逐步成熟的农机服务市场辅助下[9]，农业劳动力老龄化暂时并没有表现出对粮食生产的负效应[10-12]； 还有一种观点认为老龄化对粮食生产影响因时因地因作物而异[13-15]。

关于农业生产性服务对粮食生产的影响，Kenneth A R[16]、Postner H H[17]等研究认为农业生产性服务与农业发展存在空间协同效应，有利于粮食生产。姜长云[18]、王耀中[19]、郝爱民[20]、庄丽娟[21]等研究也发现，家庭农户对农业生产性服务需求迫切，机耕、机收等农业生产性服务促进了农业生产效率提升。有关农业生产性服务业与农业发展互动关系的研究，可概括为：一是“供给主导论”，即认为农业生产性服务业是农业生产效率提升的基础[22-24]。二是“互动论”角度，即认为生产性服务业与制造业部门之间的关系表现为相互依赖、相互促进、共同发展的互动关系[25-26]。三是“空间协同”角度，如胡铭[27]研究发现农业生产性服务业对农业发展有重要提升作用； 各地生产性服务业与农业发展在空间上呈现相互影响、相互作用、共同发展的协同效应； 中心城市生产性服务业与周边地区农业发展在空间上具有协同效应。

既然大多研究学者认为农业生产性服务有利于粮食生产，那么机耕、机收等农业生产性服务能否缓解农业劳动力老龄化对粮食生产的不利影响。目前，两者间关系研究非常少，尤其实证研究农业生产性服务对农业劳动力老龄化的调节效应更是空白。文章基于江西省20个粮食主产县微观农户调查数据，科学地界定了老龄和高龄农业劳动力标准，区分老龄和高龄农业劳动力，分别实证分析了两者对粮食生产效率的影响。进一步创新性地从农业生产性服务的角度考察了机耕和机收服务对农业劳动力老龄化引发的粮食生产不利影响的调节效果，为新型职业农民培育及农业生产性服务业发展提供政策支持。

1 老龄化界定与研究假说

1.1 老龄化界定

学术界有关劳动力“老龄化”标准存在分歧，并没有明确界定，基本介于50～60岁之间。如刘景景等[10]将老龄化标准界定为50岁，陈锡文等[5]定为60岁。然而，改革开放以来，随着我国医疗、社保、营养卫生等事业不断发展，人的身体素质得到大幅度提升，人口死亡率降低,平均寿命一直在稳步上升。1949 年我国人口平均寿命仅为35 岁，到2000 年第五次人口普查时，平均寿命延长至71.5 岁， 2016年人均预期寿命达75.8岁。因此，对老龄劳动力的标准也应与时俱进。该文基于我国农情背景，参考人口老龄化国际标准和联合国国际劳工组织关于劳动力老龄化阶段标准界定，考虑到我国延长退休年限(男性65岁)，医疗水平、社会保障、农业科技水平、机耕机收等农业生产性服务不断提升等实际情况，该文将老龄农业劳动力标准界定为超过55岁，高龄农业劳动力标准界定为超过65岁。

1.2 研究假说

舒尔茨[28]、贝克尔[29]等也强调了劳动者的健康(体力)的重要性，认为“人力资本除才干、知识和技能外，还包括时间、健康(体力)和寿命等若干形式”。舒尔茨认为，健康的身体及所具有的精力和耐力对提高农业产量和生产率具有重要影响。因此，根据该文有关老龄化对粮食生产不利观点的文献，提出假说1：

假说1：劳动力老龄化，在体力(健康)、现代农业信息、知识和技能等方面要显著弱于中青年劳动力，会给粮食生产带来负向效应。

国内外众多学者研究发现农业生产性服务对农业生产及农业现代化效率具有显著促进作用。随着经济全球化和农业市场化的推进，农业赖以生存和发展的环境发生巨大变化，借助农业生产性服务业来增加农业产业链价值以及促进农业效率的提升，已成为世界发达农业国家的首要选择。因此，该文提出假说2：

假说2：机耕、机收等农业生产性服务有利于缓解劳动力老龄化对粮食生产效率的负效应。

2 农业劳动力老龄化对粮食生产效率的影响

2.1 模型与变量选择

2.1.1 模型设定

该文通过扩展柯布—道格拉斯生产函数模型就农业劳动力老龄化对影响粮食生产的各因素指标进行计量分析，通过比较农业劳动力老龄化对粮食生产的不同影响来反映。

lnQi=β0+β1dummyage+∑δiCi+di+εi

(1)

借鉴钱文荣等[30]模型设定，最后构建如式(2)的粮食生产函数(扩展的C-D函数形式)：

lnQi=β0+β1dummyage+β2edu+β3train+β4lnexperience+β5health+β6Ra+β7agricondition+δ1lnfert+δ2lnland+δ3lnlabor+di+εi

(2)

模型(2)中，各变量分别为：

(1)被解释变量：粮食生产效率，用家庭务农人均粮食年总产量Q表示(包含早、中晚稻和大豆、玉米等粮食作物);

(2)核心解释变量：是否为老龄或高龄农业劳动力的哑变量，用dummyage表示;

(3)其他控制变量：

为了解决核心解释变量内生性以及遗漏变量带来的影响，引入系列控制变量。

①系列农户特征变量：experience代表务农经验；edu代表受教育情况；train代表科技培训次数；health代表农户健康水平；Ra代表农业收入占家庭收入比重；

②系列农业投入变量：labor表示粮食生产用工量；fert表示折合现金后化肥支出；land表示粮食播种面积；

此外，β0为截距项；di为地区固定效应；εi为误差项。

2.1.2 数据说明与变量定义

(1)数据说明

2016年，课题组对江西省粮食主产县9个地区20个县市60个自然村的500个农户进行了问卷调查。为了确保调查数据的代表性，问卷调查选点综合考虑多方面因素，一是样本来源于江西粮食主产地“三区一片”*江西省粮食“三区一片”具体包括鄱阳湖平原、赣抚平原、吉泰盆地粮食主产区和赣西粮食高产片县市，其中，“三区一片”粮食播种面积和总产量分别占全省的85%和87%； 二是采用多阶段(粮食主产地县市、乡镇、自然村、调研农户)随机抽样方式选取60个自然村的500户农村家庭，采用调查员入户一对一问卷调查方式。共发放问卷500份，收回问卷483份，经过严格筛选审核，最终得到有效问卷408份，具有良好的代表性。

(2)变量定义与说明

根据该文所设定的模型，被解释变量、核心解释变量和系列控制变量定义和说明具体见表1。

表1 变量定义与说明

变量变量性质变量定义lnQ被解释变量家庭务农人均粮食总产出量dummyage55核心解释变量是否为老龄劳动力用农业劳动力，年龄超过55岁来衡量(1代表老龄农业劳动力)dummyage65核心解释变量是否为高龄劳动力用农业劳动力，年龄超过65岁来衡量(1代表高龄农业劳动力)health控制变量：农户特征农户健康状况(不好取0)edu控制变量：农户特征户主受教育层次(取值0～4分别代表文盲、小学、初中、高中、大专及以上)train控制变量：农户特征接收农业科技或技能培训次数lnexperience(取对数)控制变量：农户特征务农经验，用从事农业生产年数来衡量Ra控制变量：农户特征农业收入占家庭总收入比重lnland(取对数)控制变量：农业投入粮食耕地面积Lnlabor(取对数)控制变量：农业投入粮食耕地的用工量lnfert(取对数)控制变量：农业投入折合现金后的化肥使用量agricondition控制变量：耕作条件耕地是否园田化(1代表园田化)

2.1.3 描述性统计

表2报告的是该文主要变量和控制变量的描述性统计，包含各变量的均值、标准差、最大值和最小值。

表2 变量描述性统计

变量名称均值标准差最小值最大值lnQ68621244321911760dummy55age0400049001000dummy65age0159036601000lnlabor0611039901792lnland12001030-16105580lnfert185012121002350agricondition0179038401000lnexperience3612041916104360edu1422080804000train0208065605000Ra0361036404000health0647047801000

2.2 实证结果分析

2.2.1 老龄农业劳动力对粮食生产效率的影响

根据江西省粮食主产县农户问卷调查整理的数据，表3主要分析了老龄农业劳动力(以55岁为界线)对粮食生产效率的影响。

(1)未加入控制变量时，如表3第1列，核心变量(dummy55age)的系数为负但不显著，表明老龄农业劳动力没有显著降低粮食生产效率；

(2)分别为加入系列农户特征变量和所有控制变量后，如表3第3、5列，其核心变量(dummy55age)的结果仍然不显著；

(3)依次控制地区固定效应后，如表3第2、4、6列，其核心解决变量(dummy55age)的结果也都不显著，再次验证老龄农业劳动力没有显著影响粮食生产效率。

因此，该文认为老龄农业劳动力暂时并没有显著降低响粮食生产效率。其结论与刘景景等[10]利用全国农村固定观察点的农户数据进行观察分析结果相一致，认为老龄化暂时没有表现出对粮食生产效率的负效应。

2.2.2 高龄农业劳动力对粮食生产效率的影响

该文分析的结论认为老龄农业劳动力并未表现出对粮食生产效率的负效应，为了验证老人农业劳动力的年龄差异是否对粮食生产效率产生不同影响，接下来该文将分析高龄农业劳动力对粮食生产的影响。以65岁作为界线，将大于等于65岁的劳动力界定为高龄劳动力； 小于65岁的为非高龄劳动力。实证分析结果如表4。

(1)未加入控制变量时，如表4第1列，核心变量(dummy65age)的系数显著为负，说明高龄农业劳动力表现出对粮食生产效率显著的负效应；

(2)分别为加入系列农户特征变量和所有控制变量后，如表4第3、5列，核心变量(dummy65age)的系数还是显著为负，说明高龄农业劳动力对粮食生产效率表现出显著的负效应；

(3)依次控制地区固定效应后，如表4第2、4、6列，核心变量(dummy65age)的系数仍然显著为负，再次验证高龄农业劳动力显著地降低了粮食生产效率。

因此，该文认为高龄农业劳动力给粮食生产效率带来了显著的负效应。这与该文的实地农户调查情况相吻合。可能原因在于，在农业机械化和科技化辅助下，高龄农业劳动力耕作不完全为了收入，他们当中大多有子孙或亲戚接济生活，粮食收成够自己吃、能赚点零用钱即满足，选择继续耕种的重要原因在于务农习惯和对耕地的情感。

表3 老龄农业劳动力对粮食生产效率的影响

因变量lnQlnQlnQlnQlnQlnQ自变量(1)(2)(3)(4)(5)(6)dummy55age-00230005-0219-0153-0076-0033(-0188)(0041)(-1427)(-1013)(-0753)(-0319)农户特征√√√√农业投入√√耕作条件√√地区固定效应√√√常数项6872∗∗∗7365∗∗∗4700∗∗∗5560∗∗∗4940∗∗∗5017∗∗∗(83126)(64416)(6109)(8125)(8826)(8516)N408408408408386386R2000001050029012406070621 注：(1)括号中为t值；(2)∗∗∗、∗∗、∗分别表示显著性水平为1%、5%、10%；(3)所有回归均采用了稳健标准误

表4 高龄农业劳动力对粮食生产效率的影响

3 基于农业生产性服务的调节效应分析

该文的实证结果证实了假说1和假说2成立，表明高龄农业劳动力老龄化给粮食生产效率带来了显著的负效应。因此，该文引入“机耕(jigen)、机收(jishou)等农业生产性服务(agriservice)”调节变量，实证研究机耕、机收等农业生产性服务是否能有效缓解高龄农业劳动力对粮食生产效率带来的负效应。

3.1 模型(3)

lnQi=β0+β1dummy65age+β2agriservice+β3dummy65age×agriservice+β4edu+β5train+β6Ra+β7lnexperience+β8health+β9agricondition+δ1lnfert+δ2lnland+δ3lnlabor+di+εi

(3)

式(3)中,agriservice为调节变量，表示农业生产性服务业，具体可细分为机械化收割调节变量(jishou)和机械化耕地调节变量(jigen)，交互项系数β3是该文所关心的主要系数。其他变量与模型(2)完全一致。其中，调节变量机械化收割(jishou)的均值、标准差、最大值和最小值分别为0.113、0.317、0和1； 机械化耕地(jigen)均值、标准差、最大值和最小值分别为0.113、0.317、0和1。

3.2 实证结果分析

引入机耕、机收服务调节变量后，具体回归结果如表5。

表5 机耕、机收服务的调节效应分析

因变量lnQlnQlnQlnQ自变量(1)(2)(3)(4)dummy65age×jishou1095∗∗∗1002∗∗∗(3381)(3153)dummy65age×jigen0893∗∗∗0844∗∗∗(2826)(2697)dummy65age-0438∗∗∗-0435∗∗∗-0408∗∗∗-0405∗∗∗(-3117)(-3076)(-2913)(-2881)jishou-0035-0110(-0212)(-0579)jigen01740131(1266)(0856)农户特征√√√√农业投入√√√√耕作条件√√√√地区固定效应√√常数项4661∗∗∗4613∗∗∗4679∗∗∗4587∗∗∗(8167)(7834)(8173)(7761)N386386386386R20623063506250635 注：(1)括号中为t值；(2)∗∗∗、∗∗、∗分别表示显著性水平为1%、5%、10%；(3)所有回归均采用了稳健标准误

(1)表5第1列引入了交互项dummy65age×jishou，加入农户个人特征及其他所有控制变量后，核心变量(dummy65age×jishou)的系数显著为正，表明高龄农业老龄化对粮食生产效率的负效应会随着机械收割服务水平的提升而降低。

(2)表5第3列引入了交互项dummy65age×jigen，加入农户特征及其他所有控制变量后，核心变量(dummy65age×jigen)的系数在1%显著性水平下显著为正，表机耕和机收服务具有显著的正向调节作用，降低了高龄农业劳动力对粮食生产效率的负效应。

(3)表5第2、4列为依次控制地区固定效应后情况，核心变量(dummy65age×jishou)和(dummy65age×jigen)的系数仍然在1%显著性水平下显著为正，再次验证了机耕和机收服务具有显著的正向调节作用，降低了高龄农业劳动力对粮食生产效率的负效应。

4 结论与政策启示

该文基于江西省20个粮食主产县农户微观调查数据，实证研究了老龄和高龄农业劳动力老龄化、粮食生产效率与农业生产性服务3者间关系机理。研究结果表明：老龄农业劳动力暂时并没有显著影响粮食生产效率，而高龄农业劳动力对粮食生产效率表现出显著的负效应。进一步，引入农业生产性服务调节变量实证分析发现，机耕、机收等农业生产性服务都能显著降低高龄农业劳动力对粮食生产效率的负向影响。

因此，为了有效缓解高龄农业劳动力带来粮食生产效率的显著负效应，该文认为，一方面，要大力培育新型职业农民。如设立专门财政资助项目，依托各涉农大中专院校，大力开展农民职业教育培训和“工匠”农民实操式指导。在农村选拔一批年轻并具备一定素质条件的农民接受专门培训，重点培育对象为已初具规模的经营主体； 另一方面，要加速构建新型农业社会化服务体系，大力培育和发展以生产性服务为重点的现代农业服务组织，健全现代农业生产需要全产业链的社会化服务支持，尤其是要加快推进农业保险、信息化、金融、机械化进程，补齐农业物流和农超对接短板。

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