农村人口老龄化对农业全要素生产率的影响研究*

蒋健，唐小平，李双双

(贵州大学经济学院，贵阳市，550025)

0 引言

农业是我国国民经济的基础。自改革开放以来，我国农业取得了巨大的成就，粮食生产能力取得了长远的进步，成功地以占世界9%的耕地养活了世界20%的人口[1]，为世界粮食安全做出了巨大贡献。当前有关如何全面推进乡村振兴，实现农业现代化已成为学界比较关注的话题，党的十九大报告中提出的“产业兴旺”是乡村振兴战略的总要求之一。然而，随着我国人口老龄化问题的日益严重，老年群体将不可避免的成为农业生产的主力军，因此，辨析农村人口老龄化对农业全要素生产率的影响机理，对我国农业长远可持续发展具有十分重要的现实意义。

农村人口老龄化与农业生产的关系，长期以来一直是学界比较关注的话题之一。根据第三次全国农业普查数据显示：2016年我国农业生产经营人员中55岁及以上的人口占比约33.6%，而35岁以下占比仅为19.2%，农业生产过程中劳动群体的老龄化已成必然趋势[2]。因此，学者们就农村人口老龄化对农业生产的影响展开了相关研究，主要基于三个方面的观点，第一种认为农村人口老龄化会对农业生产产生负作用，如何小勤[3]认为农村劳动力老龄化使得农业技术的发展和推广应用受到阻碍，严重影响了我国农业和农村现代化进程。陈锡文等[4]通过计算农村劳动力投入和农业产出增长的影响发现：农村人口老龄化导致农业劳动投入的不足对农业产出产生负作用。第二种则并不以为然，认为农村老龄化对农业生产并不会产生较大影响，如林本喜等[5]基于对浙江省农村固定观察点的研究发现农户主要劳动力年龄对土地利用效率没有显著影响，农业劳动力老龄化对农业产出影响不大，不必过于担心农村劳动力老龄化会带来的农业危机。第三种则持乐观态度，如李俊鹏等[6]认为农业老龄化对粮食生产效率的提高具有促进作用。杨俊等[7]通过不同年龄段的农业劳动力与耕地利用效率的研究，发现老年劳动力农户耕地利用效率高于青壮年劳动力农户。

以上文献为本文的研究打下了一定基础，但仍存在一些值得进一步研究的空间，首先，关于农村老龄化与农业生产的研究，过往仅局限于二者的直接关系或间接关系研究，较少有文献分析二者之间的影响机理与路径研究。其次，过往的研究往往更多关注到的是农村人口老龄化对粮食产量的影响，一方面忽视了农药、化肥、农业机械等农资的投入对农业生产的影响，另一方面粮食产量的高低难以完全衡量农业生产能力的变化，因此，本文引入被解释变量农业全要素生产率，用来衡量各地区农业生产能力。最后，学界尚未就农村人口老龄化对农业生产的影响达成共识，本文就此将实证检验得到：农村人口老龄化对农业生产既有促进作用，又有抑制作用的结论。本文的主要研究内容和贡献点为：第一，对现阶段我国农村人口老龄化对农业生产的影响做出一个基本判断。第二，基于劳动力供给数量、劳动力供给质量、技术经验累积、技术更新以及资本投入五个方面，丰富和完善农村人口老龄化与农业全要素生产率之间的作用机理。第三，以东北、西南地区为例，对二者之间的关系作进一步的研究分析。最后，结合研究结论提出对应的政策建议。

1 理论机制分析

目前关于农村人口老龄化影响农业全要素生产率的理论机制研究尚不完善。而决定农业全要素生产率的基本要素是技术、劳动力以及资本[8]，这与决定经济增长的基本要素相一致，因此本文借鉴人口老龄化影响经济增长的作用机理。从劳动力、技术、资本三个维度，将农村人口老龄化对农业全要素生产率的影响主要概括为五个效应：即劳动力供给数量效应、劳动力供给质量效应、技术经验累积效应、技术更新效应以及资本投入效应。

1.1 农村人口老龄化对农业全要素生产率影响的劳动力供给数量效应

维持一定数量的农业劳动力，是提升农业全要素生产率的必要条件。农村人口老龄化问题的日益加重对劳动力数量的供给会产生严重的抑制作用。一方面，随着农村人口老龄化问题的日益严重，在可预见的未来，农村人口总数将不断减少，在农村人口不断外流的现实背景下[9]，这一预测将极大可能变为现实。而人口总数的减少又会使得可供选择的劳动力基数减少。另一方面农村人口老龄化程度的加深，会使得农村人口年龄结构趋于“倒金字塔”，造成大量适龄劳动力数量的减少，即使是通过延迟退休年龄，以增加劳动力供给的数量，劳动投入时间和投入效率的下降恐怕也是难以避免的。

当然，从另一个角度来说，农业劳动力数量的减少可能会对农业全要素生产率的提高产生积极影响，我国农业在过去相当长的一段时间内，扮演着稳就业的“压舱石”，消化了大量的富余劳动力，农业劳动力的要素价格相对较低[10]，严重阻碍了我国农业生产方式从劳动密集型向技术密集型的转变。因此，农业劳动力数量的减少，可能会倒逼农业生产方式从传统走向现代，进而加速农业现代化的进程，农业全要素生产率得以提高。据此，本文提出如下假设。

假设A1：农村人口老龄化通过降低劳动力供给数量对农业全要素生产率产生消极影响。

假设A2：农村人口老龄化通过降低劳动力供给数量对农业全要素生产率产生积极影响。

1.2 农村人口老龄化对农业全要素生产率的劳动力供给质量效应

从人口结构角度看，劳动力质量是影响全要素生产率的关键[11]。人口老龄化问题往往伴随着劳动力平均年龄的上升、低生育率以及人均预期寿命的延长[12]。从个人角度看，随着年龄的增大，身体机能、学习能力以及学习热情均会有所下降[13]，接受新事物和新技术的能力明显不足。因此，面对现代农业技术，其所能提供的劳动质量会相对较低。从家庭角度来看，一方面，低生育率会使得父母能够集中更多的资源加大对子女的教育投入，有利于人力资本的积累[14]。另一方面，预期寿命的延长，使得在年轻时接受更高程度的教育变得比较经济，家庭中教育支出的比重也会因此相应提高，从而提高了人力资本水平。从宏观层面看，有相当一部分农村地区老龄化水平的提高是由于大量年轻劳动力流失带来的。得益于我国教育普及水平的逐年提高，相比于老年群体，农村年轻一代受教育程度普遍较高。因此大量年轻劳动力的流失无疑会降低从事农业生产者的人力资本水平。据此本文提出如下假设。

假设B1：农村人口老龄化能够通过降低劳动力供给质量对农业全要素生产率产生消极影响。

假设B2：农村人口老龄化能够通过提高劳动力供给质量对农业全要素生产率产生积极影响。

1.3 农村人口老龄化对农业全要素生产率的技术经验累积效应

技术经验的累积是传统农业确保生产风险最小化、收益最大化的重要手段[15]。传统农业生产多靠经验累积，生产方式较为稳定，极易受到自然环境的影响，且不同地区间自然环境迥异，极难形成一个统一的生产方式。因此农村老龄群体的农业生产经验和技术的熟练程度在农业生产中依然发挥着重要作用[16]。

然而，在我国推进农业现代化的大背景下，农业生产方式从传统走向现代是不可逆转的大势。因此，面对蕴含更高科技水平的现代农业生产方式，旧有的传统生产习惯和生产经验，可能难以成为适应这一生产方式的助力，反倒可能成为推进农业现代化的阻力。据此，本文提出如下假设。

假设C1：农村人口老龄化能够通过技术经验的累积对农业全要素生产率产生消极影响。

假设C2：农村人口老龄化能够通过技术经验的累积对农业全要素生产率产生积极影响。

1.4 农村人口老龄化对农业全要素生产率的技术更新效应

新技术的使用是提升全要素生产率的又一大关键[17]。农村人口老龄化对新技术的使用存在双向影响的可能性。其背后逻辑是：一方面，农村老龄劳动者过往所积累的传统农业生产经验，在技术更新迭代的背景下，并不会成为其转变生产方式的助力，反而由于难以在短时间内转变的传统生产思维和生产习惯，成为采纳新技术的阻力，进而阻碍农业全要素生产率的提高。老年群体的身体机能和学习能力的减弱，也是造成其接受新知识、新技术的重要阻力之一。另一方面，老龄化所导致的劳动力稀缺和劳动力供给质量的降低，可能会倒逼农业生产采用更多机械化和智能化等技术密集型的现代农业生产方式，以应对人口老龄化对农业生产的制约，从而有利于农业全要素生产率的提高。据此，本文提出如下假设。

假设D1：农村人口老龄化能通过抑制技术的更新对农业全要素生产率产生消极影响。

假设D2：农村人口老龄化能通过促进技术的更新对农业全要素生产率产生积极影响。

1.5 农村人口老龄化对农业全要素生产率的资本投入效应

农业的高投入、高风险的产业特性[18]，决定了一定规模的资本进入农业生产领域的必要性，一方面，大量资本进入农业生产领域会带来规模农业和效率农业[19]。另一方面，新技术的研发和应用离不开大量资本的支持[20]。而农村家庭的储蓄水平，是决定农户在农业生产中资本投入的关键因素[21]。农村老年群体消费能力和消费意愿的不足，是造成农村家庭储蓄得以上升的一个重要因素。与此同时，创收能力的不足以及医疗养老支出的增加，又是使得拥有较多老年人口的农村家庭，储蓄水平难以维持和提高的重要原因。据此，本文提出如下假设。

假设E1：农村人口老龄化通过减少资本投入对农业全要素生产率产生消极影响。

假设E2：农村人口老龄化通过增加资本投入对农业全要素生产率产生积极影响。

2 模型、变量和数据说明

2.1 构建计量模型

为探讨农村人口老龄化对农业全要素生产率的影响，构建面板模型，如式(1)所示。

Yit=θ+β0qit+β1cvit+εit

(1)

式中：i——某一地区；

t——某一年份；

Y——被解释变量；

q——解释变量；

cv——控制变量；

β——回归系数；

θ——截距；

ε——扰动项。

2.2 变量说明

被解释变量：农业全要素生产率Y是用来衡量单位农业投入所能创造总产出的生产率指标[22]。本文参考马晓东等[23]的做法，构建如下农业全要素生产率测算指标体系：(1)产出变量：农业总产值(亿元)，即每种作物单位面积产值×播种面积之和。(2)投入变量：劳动力投入数量(万人)，即农林牧渔业就业人数×(农业产值/农林牧渔业总产值)；土地投入面积(万人)，即农林牧渔业就业人数×(农业产值/农林牧渔业总产值)；机械投入动力(104kW)，即农业机械总动力；化肥投入量(104t)，即农用化肥施用量(按纯折法计算)；农药投入量(t)，即农药使用量；农用柴油投入量(104t)，即农用柴油使用量；农用塑料薄膜投入量(t)，即农用塑料薄膜使用量。

核心解释变量：农村人口老龄化q：由于农村地区普遍存在的劳动力外流，使得通过户籍测算的农村人口老龄化率远低于实际的农村人口老龄化率，因此，本文通过抽样调查的方法计算出农村人口老龄化率。计算公式为：农村人口老龄化率=乡村老年人口/乡村人口总数，乡村老年人口与乡村人口总数均由抽样调查所得。

控制变量：农村电力设施Power、政府财政支农强度Finance、产业结构Industry。本文参考郭艳芹[24]和易福金[25]等的做法：从基础设施、政策、产业结构三个角度选取影响农业全要素生产率的因素，其中基础设施用农村电力设施来衡量，完善的电力设施是农村发展的重要保障之一，具体表示为各省份农村用电量(108kW·h)。政策方面则用政府财政支农强度度量，具体表示为农林水事务支出占总支出比重。产业方面则用第一产业就业人口占总人口比重来度量农业外部结构因素。

2.3 数据说明

数据来源于2004—2019年相关统计年鉴，包括《中国人口和就业统计年鉴》《中国农村统计年鉴》《中国统计年鉴》《中国农业机械工业年鉴》《第七次全国人口普查公报》以及各省统计年鉴及相关统计资料。

3 实证结果

3.1 农村人口老龄化对农业全要素生产率的基准回归

为消除时间和个体的差异，采用双向固定效应的计量模型对农村人口老龄化与农业全要素生产率进行回归[26]，结果如表1所示。

表1 基准回归结果Tab. 1 Benchmark regression results

如表1所示，采用双向固定效应模型时，核心解释变量前的系数显著为负，说明农村人口老龄化程度的加深对农业全要素生产率产生了负面影响。进一步研究分析发现：农村人口老龄化对农业全要素生产率的影响可能存在滞后效应。这是因为：首先不同年龄段群体的农业生产方式和生产习惯是不一样的，而生产方式和生产习惯又是难以在短期内发生转变，其次，由于身体素质、生产经验不同使得不同年龄段的劳动力素质存在异质性，不同年龄群体构成的劳动力对于农业生产的技术选择以及技术使用效果会产生影响，而技术生产方式的转变也是难以在短期内发生调整。因此，当一个地区的农业劳动力年龄结构发生变化，而农业生产方式又难以在短期内发生调整的情况下，农村人口老龄化并不只会影响到当期的农业全要素生产率，而是会在之后的相当一段时间内均产生影响，本文将农村人口老龄化滞后一期再代入模型中来，检验结果发现，双向固定效应模型下，核心解释变量前的系数显著为负，表明农村人口老龄化对农业全要素生产率的负面影响存在一定的惯性。

3.2 稳健性检验检验

为确保实证检验结果的可靠，本文做出了如下的稳健性检验，由表2检验结果可知：在双向固定效应模型下，农村老年抚养比raise显著的负向影响农业全要素生产率，这一检验结果与表1的实证结果相一致。说明原有模型农村人口老龄化对农业全要素生产率的估计结果可靠。

表2 稳健性检验结果Tab. 2 Robustness test results

4 作用机制检验

4.1 中介效应模型设定、选取和说明

进一步研究分析农村人口老龄化对农业全要素生产率影响的作用机理，引入以下中介变量。

农业劳动力供给数量Labor：采用农业劳动力的投入数量衡量。

农村人力资本水平Capital：通过测算农村人力资本水平来衡量农村劳动力供给的质量，采用文盲、小学、初中、高中、中专、大专、本科、研究生及以上实际受教育年限分别设置为0、6、9、12、12、15、16和18.5年，然后通过加权平均数的方法，计算出各地区农村人力资本水平[27]。

农村人口平均年龄Age(年)；农业生产经验与农业劳动力年龄高度正相关[28]，采用各省市农村人口的平均年龄来衡量各地区农业劳动力的农业生产经验。

农业机械化综合发展水平Machinery：借鉴唐小平等[29]的做法，通过熵权法测算了各省市农业机械化综合发展水平。

农村住户人均固定资产投资Investment：采用农村住户人均固定资产投资衡量农村家庭资本投入水平，计算公式=各地区农村住户固定资产完成额/各地区农村人口数。

参考学者Hayes[30]的做法，本文的中介效应模型如式(2)～式(4)所示。

Yit=α+α0qit+α1cvit+εit

(2)

Mit=r+r0qit+r1cvit+εit

(3)

Yit=u+u0Mit+u1qit+u2cvit+εit

(4)

4.2 估计结果分析

由表3、表4可知：(1)由模型2和模型3可知：农村人口老龄化对农业劳动力供给数量有显著的负向作用，农业劳动力供给数量对于农业全要素生产率具有显著的正向作用，说明农村人口老龄化通过降低劳动力供给数量对农业全要素生产率产生消极影响。假设A1被验证，根据中介效应公式，由于r0、u0、u1、α0实证结果均显著，且r0×u0与α0符号相同(均为负号)，说明农村人口老龄化通过影响劳动力供给数量对农业全要素生产率存在部分中介效应，中介效应的大小为(r0×u0)/α0=(-1 867.043×0.000 08)/(-1.065)=14.02%。农村人口老龄化对农业全要素生产率的抑制作用中有14.02%是由于农村人口老龄化导致的劳动力供给数量减少引起的。(2)由模型4和模型5可知：农村人口老龄化对农村人力资本水平有显著的负向作用，农村人力资本水平对农业全要素生产率具有显著的正向作用，农村人口老龄化能够通过降低劳动力供给质量对农业全要素生产率产生消极影响，假设B1被验证，中介效应的大小为：(-0.006×2.461)/(-1.065)=1.39%，农村人口老龄化对农业全要素生产率的抑制作用中有1.39%是由于农村人口老龄化导致的劳动力供给质量水平下降引起的。(3)模型6中农村人口老龄化对农村人口平均年龄产生显著的正向作用，而模型7中农村人口平均年龄对农业全要素生产率也产生显著正向作用，结合模型6和模型7的实证结果，农村人口老龄化通过技术经验的累积对农业全要素生产率产生积极影响。假设C2被验证，中介效应大小为36.72%。(4)由模型8和模型9可知，农村人口老龄化通过促进技术的更新对农业全要素生产率产生积极影响。假设D2被验证。但是模型9中农村人口老龄化率对农业全要素生产率的影响系数并不显著，说明在农村人口老龄化—农业技术更新—农业全要素生产率这条路径上，技术更新效应发挥着完全中介效应的作用。农村人口老龄化每提高1%，农业机械化综合发展水平上升2.15个单位，而农业机械化综合发展水平每上升1个单位，则农业全要素生产率上升0.000 5个单位。农业技术更新对于农村人口老龄化促进农业全要素生产率具有十分重大的影响。因此应该加大力度鼓励农业生产新技术的应用和推广。(5)由模型10和模型11可知：农村人口老龄化对农村住户人均固定资产投资产生负向作用，农村住户人均固定资产投资对农业全要素生产率产生正向作用，表明农村人口老龄化通过降低资本投入对农业全要素生产率产生消极影响，假设E1被验证。中介效应大小为1.20%。说明农村人口老龄化对农业全要素生产率的抑制作用中有1.20%是由于农村人口老龄化导致的农村住户人均固定资产减少引起的。

表3 劳动力供给数量与供给质量的中介效应检验Tab. 3 Intermediary effect test of labor supply quantity and supply quality

4.3 区域异质性分析

鉴于我国各地区间农业经济发展水平差异较大，仅从全国层面探究农村人口老龄化对农业全要素生产率的影响路径，难以体现这种差异性，因此本文选取东北和西南两个地区作为代表，分别探讨这些地区农村人口老龄化对农业全要素生产率的影响机理。东北地区处于我国农业现代化的前列，土壤肥沃，地形平坦，农业机械化水平较高。而西南地区独特的喀斯特地貌，使得这一地区耕地贫瘠，土壤蓄水能力较弱，不适宜农业机械化的大规模使用。通过对西南和东北这两大农业地理自然条件、农业发展水平迥异的地区进行研究，有利于我们更进一步的了解农村人口老龄化是如何影响农业全要素生产率的。

由表5、表6可知：(1)结合模型13和模型14、模型21和模型22可知：在东北地区，农业劳动力供给数量和农村住户人均固定资产投资均不是农村人口老龄化对农业全要素生产率的中介变量。这可能是因为：一方面东北地区农业机械化水平较高，农业劳动力供给数量的变化对农业生产影响较小，另一方面东北的农业投资大多以政府主导，对于民间个人的资本投入依赖较小。(2)结合模型15和模型16、模型17和模型18、模型19和模型20可知：在东北地区，农村人口老龄化通过降低劳动力供给质量对农业全要素生产率产生消极影响(B1)，通过技术经验的累积对农业全要素生产率产生积极影响(C2)，通过抑制技术的更新对农业全要素生产率产生消极影响(D1)。(3)除劳动力供给质量和技术经验累积效应外，东北地区的其余相关研究假说检验结果与全国层面的并不一致，东北地区农村人口老龄化对农业生产的影响路径具有一定的独特性。(4)由模型19和20的检验结果可知：在东北地区，农村人口老龄化每提高1%，农业机械化综合发展水平下降5.24个单位，而农业机械化综合发展水平每上升1个单位，则农业全要素生产率上升0.001个单位。

表4 技术经验累积、技术更新以及资本投入的中介效应检验Tab. 4 Technical experience accumulation, technological renewal and the detection of the intermediary effect of capital investment

表5 东北地区劳动力供给数量与供给质量的中介效应检验Tab. 5 Intermediary effect test of labor supply quantity and supply quality in Northeast China

表7 西南地区劳动力供给数量与供给质量的中介效应检验Tab. 7 Examination of the intermediary effect of labor supply quantity and supply quality in southwest China

表8 西南地区技术经验累积、技术更新以及资本投入的中介效应检验Tab. 8 Accumulation of technical experience, technological renewal and mediation effect test of capital investment in southwest China

由表7、表8可知：(1)由模型23可知，农村人口老龄化前的系数显著为负，这与全国层面的实证检验结果相一致。(2)由模型24和模型25、模型26和模型27、模型28和模型29、模型30和模型31、模型32和模型33可知：在西南地区，农村人口老龄化通过降低劳动力供给数量对农业全要素生产率产生消极影响(A1)，通过降低劳动力供给质量对农业全要素生产率产生消极影响(B1)，通过技术经验的累积对农业全要素生产率产生积极影响(C2)，通过抑制技术更新对农业全要素生产率产生消极影响(D1)，通过减少资本投入对农业全要素生产率产生消极影响(E1)。(3)除技术更新效应外，剩余的相关研究假说结果，西南地区与全国相一致。(4)由模型30和模型31实证结果，可知：在西南地区，农村人口老龄化每提高1%，农业机械化综合发展水平会下降1.88个单位，而农业机械化综合发展水平的变化对农业全要素生产率的影响并不显著。

本文通过对东北地区和西南地区实证检验结果的比较发现：(1)不同地区间迥异的地理自然环境和农业发展水平，使得农村人口老龄化对农业全要素生产率的影响机理在不同地区间表现并不完全一样。(2)东北地区农村人口老龄化对农业全要素生产率的负面影响较小，这可能是因为已处于现代化水平的东北农业，人口老龄化对其影响较小。例如：高水平的农业机械化是使得东北地区对农村劳动力供给数量依赖较小的重要原因。因此，加快推进农业现代化进程，是应对我国农村、农业人口老龄化危机的一个重要举措。

5 结论与启示

本文基于我国2004—2019年的省级面板数据，借助Malmquist指数法对2004—2019年全国30个省市的农业全要素生产率进行测算，通过中介效应模型，从劳动力供给数量效应、劳动力供给质量效应、技术经验累积效应、技术更新效应以及资本投入效应五个方面，探究了农村人口老龄化对农业全要素生产率的影响机理。最后，以东北和西南地区为例，进一步分析了该作用机理的地区差异性。主要结论如下：(1)整体来看，我国农村人口老龄化对农业全要素生产率的提高存在抑制作用。农村人口老龄化通过劳动力供给数量、质量以及资本投入三个方面对农业全要素生产率产生抑制作用，通过技术经验累积以及技术更新对农业全要素生产率产生促进作用。其次，根据中介效应公式可知，除技术更新效应外，劳动力供给数量、质量、技术经验累积、资本投入效应均为部分中介效应，且中介效应大小依次为14.02%、1.39%、36.72%、1.20%。(2)东北地区通过技术更新效应对农业全要素生产率产生消极影响，通过劳动力供给质量、技术经验累积效应对农业全要素产生积极影响。劳动力供给数量效应、资本投入效应均不是农村人口老龄化对农业全要素生产率的中介效应。(3)西南地区通过劳动力供给数量、质量、技术更新以及资本投入四个方面对农业全要素生产率产生消极影响，通过技术经验累积效应对农业全要素生产率产生积极影响。(4)通过对东北地区和西南地区实证检验结果的比较发现：一方面，农村人口老龄化对农业全要素生产率的影响机理在不同地区间表现并不完全一样。另一方面，加快推进农业现代化进程，可能是我国未来应对农村、农业人口老龄化危机的一个重要举措。

基于上述结论，本文提出如下政策建议。

第一，根据对全国层面的中介效应的检验结果可知：现阶段，全国层面鼓励维持一定数量的农业劳动力、人力资本水平的提高、技术经验的累积、农业新技术的应用与推广以及资本投入是有利于农业生产的。在当前我国城镇化与人口老龄化的大背景下，农业劳动力供给数量的逐年减少是难以避免的，结合东北地区劳动力供给数量效应检验结果的分析，可以发现，通过加快实现农业机械化和智能化的应用，是摆脱农业劳动力短缺桎梏的关键。人力资本水平的提高，主要体现在两个层面：一方面心理和生理的健康水平是影响劳动力工作效率的关键要素，另一方面：发展职业教育，培育新型职业农民，成为适应我国农业现代化的需要。使用经验知识和传统生产要素进行农业经营可以成为现代农业发展的重要组成部分[31]。我国独特的农业生产资源禀赋决定了现代农业生产方式不可能完全取代传统农业生产方式。因此，传统农业生产经验知识的累积对于现阶段农业现代化的发展仍具有极强的现实意义。通过对农业新技术的应用与推广，进而加速农业产出和生产率的增长，本身就是实现农业现代化的应有之意。无论是新技术的使用，还是表达为技术进步的各类现代生产要素的投入，都离不开资本从其它领域进入农业生产中来，参与农业生产过程中的方方面面。第二，东北地区在已实现一定程度的农业现代化以及在以政府主导的农业投资前提下，个体在农业领域的资本投入与农业劳动力数量的变化均对农业生产的影响较小，因此，东北地区应主要通过鼓励农业劳动力人力资本水平的提高以及农业先进生产技术经验的累积来促进农业全要素生产率的提高。第四，西南地区中介效应检验结果说明：西南地区维持一定数量农业劳动力、提高劳动力人力资本水平、采纳和应用新的农业生产技术以及加大农业领域的资本投入是应对农村人口老龄化对农业生产不利影响的有效措施。