农村人口变动对粮食生产的影响研究

　　[摘要]基于2003～2016年农村省级面板数据，运用混合模型、固定效应和随机效应模型考察了农村人口变动对粮食生产的影响。通过全国和分区域数据比较研究，发现农村人口数的减少反而有利于粮食产量的增加;老年抚养比对粮食生产虽然有正向影响，但分区域均不显著;少儿抚养比对粮食生产的负向作用仅在西部得到体现。该结论印证了的粮食生产已经在向现代农业转变，农村人口的减少和老龄化不会影响粮食安全。

　　[关键词]农村人口变动粮食生产影响

　　一、引言

　　随着工业化和城镇化水平不断提升，农村剩余劳动力大量转移，农村人口数逐年减少，人口老龄化不断加剧。截止2016年底，农村人口数已经减至58973万人，比1995年的峰值85947万人，减少了26974万人，减少幅度达到31.4%;65岁及以上老年人口数达到1.3亿人，比重为10.8%;而农村老年人口比重达到12.5%，远高于城镇的9.6%。当前农村空心化、农民老龄化问题日益加剧，是否会影响农业的发展?特别是会不会影响到粮食安全?2017年10月，党的十九大指出:农业现代化稳步推进，粮食生产能力达到一万二千亿斤。从统计局数据来看，2003～2015年，粮食生产实现史无前例的“十二连增”，年均增长3.1%;粮食作物播种面积也持续增加，年均增长1.1%。可见，当下社会上很多人所认为的荒地不断增加，粮食减产并不存在。由此不禁提出一个疑问，粮食产量为何能不断增加?针对这一问题，有学者认为当下城镇化和工业化快速推进，粮食生产要素投入结构和生产管理环境发生了改变，主要靠依赖劳动和土地获取产出的传统农业正向以运用资本和高素质劳动力等现代要素为主要特征的现代农业转变。那么是否目前正经历这一转变呢?本文将从农村人口变动的视角进行论证。如果当下农村的人口减少和老龄化对粮食生产并未产生负面影响，这可以说明的农业生产模式已经开始转变。

　　二、文献回顾

　　粮食生产的影响因素主要有以下几类:生产要素、制度、自然灾害、经营模式等。生产要素中的劳动力是影响粮食生产的一个重要因素。伴随农村劳动力的转移，农村人口数量和结构出现较大变化，人口变动对粮食生产有无影响，值得研究。当前学者在该领域研究结论大体可以归纳为三类:有负向影响;影响不明显;正向影响。一是负向影响(阻碍论):不少学者认为伴随农村劳动力的转移，农村人口老龄化进一步上升，会影响粮食产量甚至粮食安全，〔1〕尤其是在东部最明显。〔2〕国外的研究也认为农村劳动力转移到城镇，会造成从事农业的劳动力老化，人力资本下降，从而影响粮食产出。〔3〕二是影响不显著:也有不少学者认为农村人口变动对粮食生产的影响并不明显，〔4〕〔5〕现代农业生产技术和组织方式已经大大降低了个人体力和人力资本对农业生产的约束，因而农村人口老龄化并没有影响的粮食生产。三是正向影响(促进论):还有学者甚至认为劳动力转移对粮食生产有正向的作用。劳动力的流出有利于促进土地流转，推进耕地规模经营，农业机械化使用，实现农业规模化经营，促进农业劳动生产率提高等，进而带来粮食增产，从而有利于粮食安全。〔6〕〔7〕Yin和Wang〔8〕的研究也认为第一产业员工的减少有利于提高作物生产效率。

　　三、计量模型、变量和数据

　　1.理论模型

　　根据传统的农业生产函数，粮食生产主要受到劳动力、资本、技术等因素的影响，因此，本文选取柯布—道格拉斯生产函数:Y(t)=F[K(t)，L(t)，A(t)]=K(t)αL(t)βA(t)式中α和β的范围均为0到1。上式两边取对数后变换为:1nY(t)=α1nK(t)+β1nL(t)+1nA(t)Y为粮食生产函数的因变量，K为资本投入，L为农村劳动力，A为综合技术水平。劳动力L=P-C-O上式中:P为农村总人口数，C为农村少儿人口数，O为农村老年人口数。上式两边同时除以L，得:1=PL-CL-OL上式可变换为:1=PL-cdr-odr进一步变换为:L=Pcdr+odr+1上式中:cdr表示少儿抚养比，odr表示老年抚养比。因此，粮食生产函数进一步变换为:1nY(t)=α1nK(t)+β1nL(t)P(t)cdr(t)+odr(t)+1+1nA(t)在仅考虑劳动力对粮食生产的影响下，农村人口数越多越有利于粮食生产，少儿抚养比和老年抚养比与粮食生产呈现反比。因此，在不考虑农业技术进步和生产方式的转变下，本文提出粮食生产与人口变动关系的以下假设:假设1:农村人口数与粮食产量呈现正比关系假设2:农村少儿抚养比和老年抚养比与粮食产量呈反比关系

　　2.变量选取

　　本文的因变量粮食产量(lscl)，用各省市粮食总产量表示。关注变量用农村常住人口数(population)和农村人口结构(人口结构用常用的少儿人口抚养比cdr和老年人口抚养比odr)表示。为了更加科学的考察农村人口变动对粮食生产的影响，本文选取2003～2016年大陆31个省、市、自治区香港、澳门、台湾除外)的面板数据作为分析样本。粮食生产函数的具体模型可转化为:lsclit=β0+β1populationit+β2cdrit+β3odrit+βnXit+λi+εi，t方程中，i、t分别表示地区和年份，lsclit表示第i个省份在第t年的粮食总产量;populationit表示第i个省份在第t年的农村常住人口数;cdrit为第i个省份在第t年的农村少儿抚养比，用农村0～14岁少儿人口数与15～64岁劳动年龄人口数之比表示;odrit为第i个省份在第t年的农村老年抚养比，用农村65岁及以上老年人口数与15～64岁劳动年龄人口数之比表示。X表示其他控制变量。

　　四、实证研究

　　1.全国数据的估计结果

　　本文采用stata13.0对相关数据进行回归估计，根据对个体特定效应的不同假设，分别采取混合模型、固定效应和随机效应三种方法进行了参数对比估计，最后用F检验和Hausman检验值确定选择最优模型。表2给出了三种估计方法的回归结果，F检验和Hausman检验都拒绝原假设，即固定效应是最优先的选择。从固定效应的回归结果可以看到，农村常住人口数对粮食产量有显著的负向影响，农村常住人口数每减少1%，粮食产量会增加0.155%。人口结构中少儿抚养比对粮食产量没有显平上显著，没有*的系数在回归中没有表现出显著性，横标题中的Pool、FE与RE分别代表混合模型、固定效应与随机效应模型。

　　2.分区域数据的估计结果

　　鉴于区域经济发展的不平衡，同时为了比较不同区域人口结构对粮食产量影响的差异，接下来将对各区域分别进行回归，以发现区域间的差异。参照《2006年统计年鉴》对东中西部三大区域的划分标准，①同时考虑东北三省的特殊性，将全国分为东部、中部、西部、东北三省四大经济板块，进一步对各区域进行回归，回归结果如表3所示。由于东、中、西部的回归结果中Hausman检验均是拒绝原假设，即固定效应模型均是最优的选择;东北三省的回归结果中Hausman检验是接受原假设，即随机效应模型是最优的选择。因此，以下以各区域的最优结果进行解释。

　　五、研究结论与政策建议

　　本文根据2003～2016年农村省级面板数据，研究农村人口变动对粮食生产的影响，通过模型方法的应用评估得到以下结论。

　　第一，农村人口数变动对粮食生产的影响与理论预期不一致，全国数据和分区域数据(西部除外)，均得到显著的负向关系，即农村人口数的减少，并未导致粮食产量的减少，反而有利于粮食产量的增加。与理论假设1正好相反。因此，对于农村劳动力的外流问题不用太过悲观，并不会使粮食减产。这也进一步解释了当前劳动力外流与粮食增产同时并存的事实。说明随着农业科技和生产模式的发展，主要靠依赖劳动和土地获取产出的传统农业正向以运用资本和高素质劳动力等现代要素为主要特征的现代农业转变。

　　第二，农村人口结构变动对粮食生产的影响和理论假设2也有出入，基于全国数据，老年抚养比对粮食生产虽然有正向影响，但是分区域来看均不显著。少儿抚养比对粮食生产的负作用仅在西部得到体现。可见，当前农村人口结构变动对粮食生产也不会带来不利影响。

　　第三，本文还发现粮食播种面积、种粮化肥投入水平对粮食生产均有显著的正向影响，种粮受灾面积对粮食生产有负向的显著影响(东部除外)。种粮有效灌溉面积的比重和财政支农对粮食生产的正向作用均只在东部有效。种粮机械投入水平对粮食生产没有显著影响。

　　本文的研究结论证明了在粮食生产中，农村人口减少和人口老龄化并不可怕，反而会对粮食生产带来一定的积极作用，促进粮食生产由碎片化经营到规模化经营的转变;由单个家庭生产到社会化服务的转变;由传统的劳动密集型向技术密集型转变。因此，未来要保障粮食产量的持续增长，需要做好以下几点工作:其一，完善土地承包经营权流转制度，促进粮食生产的适度规模经营;〔9〕其二，推动农业社会化服务体系，提升粮食生产的社会化水平;其三，提升农民素质提升，培育粮食生产专业“能手”;其四，健全现代农村金融体系，确保粮食安全生产。

　　参考文献:

　　〔1〕何小勤.农业劳动力老龄化研究———基于浙江省农村的调查[J].人口与经济，2013，(02).

　　〔2〕刘景景.劳动力结构老化对粮食生产的影响[J].华南农业大学学报(社会科学版)，2017，(03).

　　〔3〕MancinelliS，MazzantiM，PivaN，etal.Education，reputationornetwork?Evidenceonmigrantworkersemployability[J].TheJournalofSocio-Economics，2010，(01).

　　〔4〕胡雪枝，钟甫宁.人口老龄化对种植业生产的影响———基于小麦和棉花作物分析[J].农业经济问题，2013，(02).

　　〔5〕JiY，HuX，ZhuJ，etal.Demographicchangeanditsimpactonfarmers’fieldproductiondecisions[J].ChinaEconomicReview，2017，(43).

　　张冲王磊