摘要：從農村人口老齡化視角出發(fā)，研判農業(yè)機械對農業(yè)勞動力是否存在替代作用；判斷我國當前農業(yè)勞動力是否短缺，預測我國未來農業(yè)機械化水平，嘗試對“農業(yè)機械化可以解決農業(yè)勞動力短缺問題嗎？”進行解答。采用我國31個省市2004—2020年省級面板數(shù)據(jù)，從農業(yè)機械對農業(yè)勞動力替代能力視角出發(fā)，采用交互固定效應模型，提出衡量農業(yè)機械替代能力的估計方法。實證結果表明：我國農業(yè)機械對農業(yè)勞動力的替代能力為：10000kW的農業(yè)機械每年能夠取代大約1 169～1 239個農業(yè)勞動力。并通過古典經濟學測算方法、時間演繹法、ARIMA預測模型，對我國農業(yè)剩余勞動力數(shù)量以及農業(yè)機械化水平進行預測。結果表明：我國農業(yè)機械總動力水平大致以每年增加24946630kW的速度增長，到2035年我國農業(yè)機械總動力大約會增加374199450kW，農業(yè)機械化的增長能夠彌補人口老齡化帶來的農業(yè)勞動力短缺。

關鍵詞：農業(yè)機械化；農村人口老齡化；農業(yè)勞動力；替代能力；時間演繹

中圖分類號：F323

文獻標識碼：A

文章編號：20955553 （2024） 070316

08

Can agricultural mechanization solve the shortage of agricultural labor？

Li Shuangshuang1， Liu Weibo 2， Jiang Jian3

（1. School of Economics， Liaoning University， Shenyang， 110136， China; 2. School of Economics and Management，

Hunan University of Science and Engineering， Yongzhou， 425199， China; 3. School of Business Administration，

Zhongnan University of Economics and Law， Wuhan， 430073， China）

Abstract：

From the perspective of rural population aging， this article examines whether agricultural machinery has a substitutive effect on agricultural labor force. To determine whether there is a current shortage of agricultural labor in China， predict the future level of agricultural mechanization in China， and attempt to answer the question “Can agricultural mechanization solve the problem of agricultural labor shortage？”. Based on the provincial panel data of 31 provinces and cities in China from 2004 to 2020， from the perspective of the substitution ability of agricultural machinery for agricultural labor force， this paper uses the interactive fixed effect model to propose an estimation method to measure the substitution ability of agricultural machinery. The empirical results show that the substitution ability of agricultural machinery for agricultural labor force in China is as follows： 10000 kilowatt agricultural machinery can replace about 1169-1239 agricultural labor force every year. After that， the number of agricultural surplus labor force and the level of agricultural mechanization in China are predicted by the classical economic calculation method， time deductive reasoning method and ARIMA prediction model. The results show that the total power level of agricultural machinery in China is increasing at a rate of approximately 24946630 kilowatts per year. By 2035， the total power of agricultural machinery in China will increase by 374 199 450 kilowatts. The growth of agricultural mechanization can make up for the shortage of agricultural labor caused by population aging.

Keywords：

agricultural mechanization; rural population aging; agricultural labor force; substitution capacity; temporal deduction

0 引言

隨著我國生育降低以及預期壽命的延長，人口老齡化問題對我國經濟社會發(fā)展產生深遠而持久的影響［1］，尤其是在農業(yè)生產領域，傳統(tǒng)農業(yè)生產的高風險、低回報的產業(yè)特性，本就使得農業(yè)生產并不適合承載過多勞動力，對勞動力吸引能力較弱，勞動群體老齡化特征明顯［2］，而人口自然老齡化的加劇，又會造成勞動力要素價格的提高以及勞動群體老齡化程度的加深，進一步對農業(yè)生產產生消極影響。然而，我國畢竟是一個體量超過14億的人口大國，糧食安全問題始終是社會長治久安、經濟平穩(wěn)發(fā)展的頭等大事。維持一定規(guī)模的農業(yè)生產經營活動是十分有必要的。而農業(yè)機械化的推廣普及則能夠完美地兼顧到二者的需要，較為精準地處理好農業(yè)勞動力不足帶來的桎梏，實現(xiàn)農業(yè)產業(yè)高質量的發(fā)展?；诖?，本文從農村人口老齡化視角出發(fā)，探究農業(yè)機械對農業(yè)勞動力替代能力，解答農業(yè)機械化能否解決農業(yè)勞動力短缺問題。

農業(yè)機械對農業(yè)勞動力的替代問題在近幾年已吸引學界廣泛關注。黃瑪蘭等［3］采用超越對數(shù)生產函數(shù)法，測算出機械與勞動力替代彈性。鄭晶等［4］通過動態(tài)面板模型，研究分析得到農業(yè)機械化可以通過勞動力轉移的遮掩效應對農業(yè)全要素生產率產生影響。鄭旭媛等［5］研究發(fā)現(xiàn)平原地區(qū)耕地坡度低、機械易于替代勞動是其機械化進程快于丘陵山區(qū)的重要原因。已上研究均表明：農業(yè)機械能夠替代農業(yè)勞動力。但是對于農業(yè)機械是通過何種方式對勞動力產生替代作用？學界主要形成以下兩種觀點：第一種觀點認為，農業(yè)機械可以通過提高農業(yè)生產效率的方式，促進農業(yè)勞動力從農業(yè)部門向非農部門轉移［6］，另一種觀點認為，農業(yè)機械能夠替代人畜力，進行土地整理、播種等工作，減輕勞動強度，提升農業(yè)生產能力和專業(yè)化水平［7］。

盡管絕大部分學者均認識到我國農業(yè)未來可能出現(xiàn)的勞動力短缺問題［810］，但對于現(xiàn)階段我國農業(yè)是否存在勞動力短缺，學界對此尚存爭議：項繼權等［11］基于我國快速的工業(yè)化和城鎮(zhèn)化進程，指出“農村空心化”、“農業(yè)邊緣化”和“農民老齡化”是新時期的“新三農問題”。施庚宏等［12］運用固定時期勞均耕地面積法對2019年我國農業(yè)勞動力剩余的存量及比率進行測算，發(fā)現(xiàn)2019年我國農業(yè)勞動力剩余存量為347.12萬人。對于我國農業(yè)勞動力短缺的原因，學者們的研究主要集中于以下三個方面：一是人口在城鄉(xiāng)之間的流動。二是生育降低、預期壽命延長帶來的人口老齡化。三是農業(yè)技術進步可能對農業(yè)勞動力產生的“擠出效應”［1315］。然而事實上，人口流動趨勢與農業(yè)技術進步速度充滿著不確定性因素，且難以預測?？茖W技術的進步充滿著大量不確定性，農業(yè)技術進步能在多大程度上緩解農業(yè)勞動力短缺是一個難以預測的內容。而我國未來人口老齡化的趨勢已成學界共識［16， 17］。

綜上所述，以上文獻為本文的研究打下了一定的理論基礎。然而，對于農業(yè)機械能否解決農村人口老齡化帶來的農業(yè)勞動力短缺問題的研究則較為少見。據(jù)此，本文從農村人口老齡化視角出發(fā)，采用交互固定效應模型和ARIMA預測模型，對三個方面的問題展開探討：一是研判農業(yè)機械對農業(yè)勞動力力是否存在替代作用？替代作用的強度有多大？二是從農村人口老齡化視角出發(fā)，判斷我國當前農業(yè)勞動力是否短缺？亦或預測我國未來農業(yè)勞動力的需求是否會出現(xiàn)缺口，且缺口的數(shù)額有多大？最后，通過對我國未來農業(yè)機械化水平的預測，結合前兩個方面的研究成果，嘗試對“農業(yè)機械化可以解決農業(yè)勞動力短缺問題嗎？—基于農村人口老齡化的視角”進行解答，并就此提出相應的政策建議。

1 理論基礎

本文參考劉駿等的做法［18］，構建如式（1）所示的農業(yè)機械和農業(yè)勞動力相互替換的生產函數(shù)。

Yit=Ait（Lit+μRit）α1Kitα2Titα3

0lt;α1、α2、α3lt;1； α1+α2+α3=1

（1）

式中：

Y——農業(yè)總產出；

i——某一地區(qū)；

t——某一年份；

A——技術水平；

L——農業(yè)勞動力投入的數(shù)量，萬人；

R——

農業(yè)機械投入的總動力，104 kW；

T——農用土地投入數(shù)量；

u——

農業(yè)機械對農業(yè)勞動力的替代能力；

K——農業(yè)資本存量；

α1——

農業(yè)機械與農業(yè)勞動力之間的生產替代彈性；

α2——

農業(yè)資本對農業(yè)生產的產出彈性；

α3——土地對農業(yè)生產的產出彈性。

為使模型能夠使用計量軟件，本文對式（1）進行處理得到式（2）。

lnYit=

lnAit+α1lnLit+α1lnuRitLit+1+

α2lnKit+α3lnTit

（2）

利用泰勒公式對模型進行處理，可得式（3）。

lnYit≈

lnAit+α1lnLit+μα1RitLit+

α2lnKit+α3lnTit

（3）

化簡可以得到式（4）。

lnYit=

λ0+β1RitLit+β2lnLit+

β3lnKit+β4lnTit+εit

（4）

式中：

λ0——與技術水平相關的控制變量。

其中β1=uα1，β2=α1，即u=β1/β2，β3、β4分別是指農業(yè)資本、土地對農業(yè)生產的產出彈性。本文通過測算出β1與β2，進而間接測算出u值。ε指隨機誤差項?？紤]到農業(yè)機械的應用與推廣屬于技術層面的變化，因此，需要對控制變量λ0進行分解，分解為農業(yè)機械和其他技術進步，可得式（5）。

lnYit=

λ1+λ2lnRit+β1RitLit+β2lnLit+

β3lnKit+β4lnTit+εit

（5）

2 農業(yè)機械替代能力的實證研究

2.1 樣本選擇與數(shù)據(jù)來源

本文選取2004—2020年我國31個?。ㄊ小⒆灾螀^(qū)）相關面板數(shù)據(jù)進行實證研究，數(shù)據(jù)來自《中國農村統(tǒng)計年鑒》《中國人口和就業(yè)統(tǒng)計年鑒》《中國統(tǒng)計年鑒》以及各省統(tǒng)計年鑒及相關統(tǒng)計資料。

2.2 模型設計和變量說明

為了估計農業(yè)機械對農業(yè)勞動力的替代能力，依據(jù)理論基礎部分的結論，如式（6）所示。

lnOutputit=

λ1+λ2lnM_powerit+

β1M_densityit+β2lnLaborit+

β3lnCapitalit+β4lnLandit+

∑βjXijt+εit+ui+et

（6）

式中：

λ、β——模型參數(shù)；

M_power——農機總動力，104 kW；

M_dendity——農業(yè)機械密度，kW/人；

Labor——農業(yè)勞動力人數(shù)，萬人；

Capital——農業(yè)資本數(shù)量，億元；

Land——農用土地投入數(shù)量，khm2；

X——本文的控制變量；

ui——省份固定效應；

et——時間固定效應。

考慮到雙向固定效應的做法比較柔性，無法解決那些既隨時間變化又隨個體變化的不可觀測變量帶來的內生性問題，造成模型估計結果并不十分準確。因此本文參考Bai［19］的研究，在雙向固定效應模型中進一步加入省份和年度的交互固定效應，模型如式（7）所示。

lnOutputit=

λ1+λ2lnM_powerit+

β1M_densityit+β2lnLaborit+

β3lnCapitalit+β4lnLandit+

∑βjXijt+εit+ui+et+λTiFt

（7）

式中：

Ft——共同因子；

λTi——因子載荷。

被解釋變量：參考尹朝靜等［20］的做法，以農業(yè)生產總值的對數(shù)（億元）作為農業(yè)總產出的代理變量（lnOutput）。核心解釋變量：農業(yè)勞動力人數(shù)的對數(shù)（lnL）、農業(yè)機械密度（M_density）：基于單位勞動力所擁有的農業(yè)機械總動力，其中農業(yè)勞動力人數(shù)用第一產業(yè)勞動力人數(shù)（萬人）衡量。非核心解釋變量：農業(yè)資本數(shù)量的對數(shù)（lnCapital）、農業(yè)機械總動力的對數(shù)（lnM_power）、農用土地投入數(shù)量的對數(shù)（lnLand）。控制變量：考慮到化肥施用量以及農藥使用量等均包含在農業(yè)資本中，故本文選取了以下控制變量：農村用電量（power）、農村人力資本水平（rhc）、農作物受災面積（cwa）以及農村人口老齡化率（poe）。變量說明如表1所示。

=

2.3 基本回歸結果

為防止異方差對本文實證檢驗結果的干擾，本文分別對控制變量農村用電量（power）以及農作物受災面積（cwa）進行對數(shù)化處理。為說明模型中加入交互固定效應的必要性，在表2中展示隨機效應、時間效應、個體固定效應以及雙向固定效應模型回歸結果。

如表2所示，模型1到模型4依次為隨機效應、年份固定效應、省份固定效應以及雙向固定效應模型，盡管使用雙向固定效應模型使得模型擬合優(yōu)度有所上升，但回歸結果仍與預期不符，故嘗試在此基礎上加入省份與年份的交互固定效應，回歸結果如表3所示。

如表3所示，在雙向固定效應模型中加入交互固定效應后，再通過逐漸增加控制變量的方法對模型進行回歸分析，所得回歸結果均與預期相符，且模型擬合優(yōu)度有所提高，說明模型中確有存在既隨時間變化又隨個體變化的不可觀測變量所帶來的內生性問題，模型選擇較為合理?？刂谱兞哭r村用電量前的系數(shù)與農村人力資本水平前的系數(shù)均顯著為正，農作物受災面積前的系數(shù)顯著為負，說明農村用電量與農村人力資本水平的提高均有利于農業(yè)生產，而農作物受災面積的擴大卻不利于農業(yè)生產，這一結果與現(xiàn)實情況完全相符。由理論式（3）、式（4）可知：u=β1/β2，則可計算出u的取值范圍為0.116 9～0.123 9，即10000kW的農業(yè)機械每年能夠取代大約1 169～1 239個農業(yè)勞動力。

3 農村人口老齡化對農業(yè)勞動力數(shù)量影響的實證研究

3.1 我國農村剩余勞動力數(shù)量的估計

為探究我國農業(yè)勞動力是否短缺？在何時短缺？首先要測算出現(xiàn)階段我國農業(yè)勞動力的過剩值。農業(yè)機械對農業(yè)勞動的替代更多地體現(xiàn)在工作時長的減少和工作效率的提高，考慮工作時長減少帶來的農業(yè)剩余勞動力可能更加符合本文的需要。因此，本文參考王檢貴等［21］的相關研究成果，采用古典測算方法測算我國2020年農業(yè)剩余勞動力的數(shù)量。古典法盡管存在著數(shù)據(jù)可得性差、計算過程復雜等弊端，但可行性和可信度均高于新古典經濟學估算方法和標準結構比較估算法［22］。

假設農業(yè)部門生產函數(shù)為

Y=F（L，A，B，C，D…）

（8）

其中，A、B、C、D…表示化肥、農藥、土地、資本等其他要素投入。

t=T/L

（9）

式中：

t——

每個農業(yè)勞動力平均工作日數(shù)；

T——

農業(yè)生產過程中總的勞動投入日數(shù)。

一般認為，農民每年合理的工作負荷為270個工作日，可得農業(yè)生產實際需要的勞動力數(shù)量

L0=T/270

（10）

由此可得，實際需要農業(yè)勞動力數(shù)量與農業(yè)勞動力數(shù)量比值

L0/L=（T/270）/L=T/L/270=t/270

（11）

則農業(yè)剩余勞動力數(shù)量占現(xiàn)存農業(yè)勞動力的比重

r=1－（L0/L）=1－t/270

（12）

則我國農業(yè)剩余勞動力數(shù)量

L1=r×L=（1－t/270）×L

（13）

由式（13）可知，農業(yè)勞動力數(shù)量以及每個農業(yè)勞動力平均工作日數(shù)，即可算出我國農業(yè)剩余勞動力數(shù)量。本文參考全國農村固定觀察點調查數(shù)據(jù)，并咨詢相關學者的意見，推斷出2020年我國農業(yè)勞動力平均工作日數(shù)為265天，根據(jù)2021年各省市統(tǒng)計年鑒數(shù)據(jù)顯示：2020年我國農業(yè)勞動力總數(shù)為17727.31萬人，則我國2020年農業(yè)剩余勞動力數(shù)量為328.2835萬人。

3.2 我國農村人口老齡化對農業(yè)勞動力數(shù)量的影響研究

國際上一般把15～64歲列為勞動年齡人口，而我國規(guī)定男子16～60周歲，女子為16～50周歲，考慮到我國農民一生勞作時間較長，因此本文將15～64歲的農村人口列為農業(yè)勞動年齡人口。人口老齡化是造成我國未來勞動力不足的重要原因［23］。因此，為探究農村人口老齡化對農業(yè)勞動力數(shù)量供給的影響，本文對此做實證分析。

如表4所示，2020年農村人口年齡結構是基于抽樣調查的結果，相較于統(tǒng)計戶籍人口，在農村地區(qū)抽樣調查能夠去除掉戶籍在農村，卻定居于城鎮(zhèn)的樣本對數(shù)據(jù)的干擾。基于2020年農村人口年齡結構數(shù)據(jù)，以2020年為基期，通過時間演繹的方法，避開農業(yè)勞動力轉移等其他因素對農業(yè)勞動力數(shù)量的影響，僅研究隨時間變化，即人口自然老齡化，對農業(yè)勞動力數(shù)量的影響。以5年為一個時間跨度，分別推算出2025年、2030年以及2035年農村各年齡層人數(shù)占比。

首先本文做出如下假定。

假定1：農村適齡人口（即15～64歲）數(shù)量與農業(yè)勞動力數(shù)量相一致，即本文認為這兩個群體之間存在高度重疊。事實上我國農業(yè)勞動力群體的主體部分也均來源于農村適齡人口。

假定2：不考慮農村勞動力轉移對預測結果的影響。當前我國正面臨著推進新型城鎮(zhèn)化與實施鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略舉措并行的現(xiàn)狀，人口未來的流動方向，學界至今尚未達成基本一致的認識。但是針對未來可能出現(xiàn)的人口自然老齡化問題，基于現(xiàn)有生育水平和人口結構，學界對此已基本達成共識。

假設基期15～65歲農業(yè)勞動力數(shù)量占農村總人口比重為g，10～14歲占比為g1，60～64歲占比為g2。

則5年后農業(yè)勞動力數(shù)量比重可以表示為

g0=g+g1－g2

（14）

依次類推，可以分別求出10年后以及15年后的農村適齡勞動力數(shù)量占2020年農村總人口中的比重。

如表4所示，2020年我國農村適齡勞動人口占比為63.01%，而2025年、2030年以及2035年農村適齡勞動力人口占比分別為63.89%、62.58%、58.55%，相較于2020年，分別上升0.88%以及下降0.43%、4.46%。再以2020年農業(yè)勞動人口數(shù)量作為基數(shù)，則可測算出2025年、2030年以及2035年的農業(yè)勞動力數(shù)量分別為2020年的101.40%、99.32%以及92.92%。勞動力剩余數(shù)量分別為：576.4658萬人、207.7378萬人以及-926.8100萬人，也就是說，在不考慮其他相關要素改變的情況下，最遲到2030—2035年，我國農業(yè)勞動力就存在不足，而這還是尚未考慮到農業(yè)勞動力轉移對此可能產生的沖擊。而根據(jù)本文的相關研究可知，這大概需要74803.067～79282.293kW的農業(yè)機械的替換。

4 我國農業(yè)機械化總動力的預測分析

4.1 時間序列觀察

在經典的回歸模型中，主要是通過回歸分析來建立不同變量之間的函數(shù)關系（因果關系），以考察事物之間的聯(lián)系。然而農業(yè)機械總動力受較多因素影響，且各地區(qū)間的經濟發(fā)展水平、地理自然條件存在差異，對農業(yè)機械總動力水平的影響差異較大，將所有相關因素統(tǒng)一在同一模型之下，難度較大且沒有必要。因此，本文參考李志超等［24］的做法，采用ARIMA模型對我國農業(yè)機械化水平進行預測。時間序列模型必須是平穩(wěn)性序列才能建立計量模型。

如圖1所示，除2015—2016年外，我國2004—2020年農業(yè)機械總動力序列{m_powert}呈明顯上升趨勢。根據(jù)國家統(tǒng)計局數(shù)據(jù)顯示，造成這一結果的原因主要是小型農機具保有量減少導致。

均值E（m_powert）、方差Var（m_powert）、相關性Cov（m_powert， m_powert-s）與時間t存在高度線性相關，時間序列{m_powert}非平穩(wěn)，其中s表示省份，因此，本文對時間序列{m_powert}進行平穩(wěn)性檢驗。結果如表5所示，原始序列{m_powert}未能通過單位根檢驗，而經過一階差分處理后，序列{d_m_powert}的ADF單位根檢驗結果顯著性水平小于5%，時間序列穩(wěn)定。

4.2 滯后階數(shù)p和q的確定

將一階差分后的{d_m_powert}序列做自相關和偏自相關，結果如圖2、圖3所示。

由一階差分序列ACF圖和PACF圖可知：一階差分序列{d_m_powert}自相關與偏自相關均無明顯特征，考慮到原始序列有著較為明顯的線性增長趨勢，p值與q值不可能太大。本文從ARIMA（0，1，0）開始，逐一選取模型ARIAM（1，1，0）、ARIAM（0，1，1）、ARIMA （1，1，1），之后通過赤池信息量準則，選取最優(yōu)模型，檢驗結果如表6所示。

通過比較AIC與BIC值可知，模型ARIMA（0，1，0）的擬合效果最佳，故本文采用模型ARIMA（0，1，0），由此可以得到方程（15）。

yt－yt－1=2 494.663

（15）

由式（15）可知，從2004—2020年，我國農業(yè)機械化總動力以每年24946630kW的速度增長。截止到2035年，我國會存在大約7.480×107～7.928×107kW農機缺口，實際上我國農業(yè)機械的發(fā)展如保持上述增速的話，只需要到2024年就能補齊這一缺口，當然考慮到農機增速不可能一直保持如此速度增長，2024年農機總動力實際水平較預測水平會有所下降，但考慮到農機發(fā)展存在一定的慣性，且2020—2024年時間跨度較短，預測與實際偏差不會較大，且農機的發(fā)展存在2024—2035年長達11年的時間窗口，足夠補齊這存在的偏差。

綜上所述，可以得出結論：至少到2035年，隨著我國農業(yè)機械總動力的增長，在不考慮其他影響農業(yè)勞動力變化的因素下，我國將不存在由人口老齡化造成的農業(yè)勞動力短缺。

5 結論與政策建議

隨著我國生育降低以及預期壽命的延長，一個無法忽視的事實：我國未來農業(yè)生產恐怕難以保持現(xiàn)有的勞動力數(shù)量規(guī)模，農業(yè)勞動力數(shù)量的減少和勞動力群體的老齡化極大可能在不遠的將來成為現(xiàn)實，而造成這一現(xiàn)狀的一個關鍵因素就在于人口的老齡化，因此，本文基于我國31個省市2004—2020年的省級面板數(shù)據(jù)，從農業(yè)機械對農業(yè)勞動力替代能力視角出發(fā)，采用交互固定效應模型，提出衡量農業(yè)機械替代能力的估計方法，之后分別通過古典經濟學測算方法、時間演繹法、ARIMA預測模型，對我國農業(yè)剩余勞動力以及農業(yè)機械化水平進行預測。

1） 我國農業(yè)機械對農業(yè)勞動力的替代能力為：10 000kW的農業(yè)機械每年能夠取代大約1169～1239個農業(yè)勞動力。

2） 2020年我國農業(yè)勞動力剩余量為328.2835萬人、而2025年、2030年以及2035年，則分別為576.4658萬人、207.7378萬人以及-926.8100萬人。

3） 截止2035年，我國大約需要2.495×107kW的農業(yè)機械的補充。

4） 我國農業(yè)機械總動力水平大致以每年增加7.480×107～7.928×107 kW的速度增長，預計到2035年我國農業(yè)機械總動力會增加3.742×107kW；農業(yè)機械化的增長能夠彌補人口老齡化帶來的農業(yè)勞動力短缺。

我國自2016年全面放開二孩，到2021年實施三孩政策以來，人口生育水平只是在政策剛實行階段實現(xiàn)逆勢增長，之后就掉頭直下，出生率下降趨勢并未得到根本逆轉，學界對此普遍存在擔憂。然而，正如馬爾薩斯人口理論擔心人口爆炸式增長對一國發(fā)展的影響一樣，本文的實證結果表明，我國人口老齡化問題并不會造成農業(yè)生產出現(xiàn)勞動力短缺，恰恰相反，在未來，極有可能隨著農業(yè)機械化水平的提高以及新農機裝備的出現(xiàn)，農業(yè)生產不需要如此多的勞動力，人口老齡化在供給端層面對于農業(yè)生產的影響較小?；谝陨涎芯拷Y論，本文提出政策建議：與其擔憂人口老齡化會通過勞動力供給進而對農業(yè)生產產生影響，不如回歸生產的本質，從技術角度解決生產要素投入組合的變化對農業(yè)生產的影響，大力支持農業(yè)生產的機械化和智能化，努力提高農業(yè)生產效率。

參 考 文 獻

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