本文是一篇经济论文，本文以促进农业生产提高农业生产率为出发点，以应对农业劳动力老龄化为目的，运用相关理论和统计学观点，通过查阅梳理国内外文献，搜集宏观资料、整理样本地区老龄化现状及大蒜种植情况和深入调查了解农业生产实际情况，形成本文的思路及内容。
第一章 绪论
1.1 选题背景与意义
1.1.1 选题背景
1980 年初，随着我国工业化和城镇化的快速发展，我国开始出现农业劳动力在地区间、部门间的转移，农民因为改革开放政策获得自由支配自身劳动力等生产要素的权力，大量农村青壮年劳动力向城市以及非农部门转移，而我国的人口老龄化区域差异表面是因为劳动力的地区间的转移，实际原因是地区间经济水平发展差异。市场经济体制的建立，使得中西部地区的青年劳动力向沿海地区、发达城市转移，从事劳动密集型产业、服务业以及城市建筑业，造成农村地区青壮年劳动力数量下降。据 2018 年国家统计局数据显示，国内总人口数 139538 万人，而农村人口为 56401 万人，占全国人口 40.42%，相较于 2017 年农村人口数降低 1.06%。农村青年劳动力的转移在一定程度上缓解城市人口老龄化现象，但是造成了农村留守人口中老年人比重增加，使得农村人口老龄化速度加快。农村人口老龄化迫使从事农业生产的人口年龄增加，因此农村农业劳动力老龄化程度加快。据 2018 年国家统计局数据显示全国就业人口 77586 万人，从事第一产业就业人数 20268 万人，仅占全国就业人口 26.11%，较 2017 年减少 0.87%。
根据 2018 年《中国人口与就业统计年鉴》，60 岁及以上农村地区劳动力占17.33%，第三次农业普查公报显示，55 岁及以上农业从业人员比例高达 33.6%，由此可看出我国农业劳动力老龄化程度逐渐加深，农业劳动力的供给不足及质量下降的问题，已经影响到我国农业劳动密集型产业的生产。“老年农业”甚至是“高龄农业”已经成为农业劳动力生产的典型特征。在促进城乡发展的前提下，如何建设和谐劳动力市场已经成为许多学者的研究目的，而农业劳动力老龄化的问题则是重点研究对象。由中国城市数据库及民政数据显示，城市的自然增长率远高于农村地区。与主观印象中农村出生率高于城市出生率相悖的是，在 2006年农村人口出生率呈负增长趋势，新增人口比预期增长率低，这种现象被学者称之为“城乡倒置”现象。
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1.2 国内外研究综述
人口老龄化是人口统计学的基本概念。第六次人口普查显示，我国农村人口 6.74 亿，占我国总人口的 50.32%，其中 60 岁及以上人口数量为 0.99 亿，占农村总人口数的 14.98%，65 岁及以上人口 0.67 亿，占农村总人口数的 10.06%，分别比同期城镇人口多 0.21亿、0.15亿人，人口老龄化程度分别高 3.27%、2.26%。陈锡文等（2011 年）研究表明，我国农业劳动力老龄化问题出现比欧洲、美国、日本等社会经济水平发展高的国家出现的晚。但随着人口老龄化现象日趋严重，农业劳动力老龄化也成为经济发展速度较快国家的主要问题。我国农业劳动力老龄化问题虽然出现较晚，但由于农业基础性、农村人口素质及农业发展水平等影响，老龄化程度日渐严重，已经成为农村发展的重大问题 [1]。中国具有农业老龄化人口数量远高于城镇的特征。刘妮娜，孙裴佩（2015 年）等研究表明，2010年，我国农业劳动力平均年龄为 44 岁，而 45 岁及以上人口比重为 47.1%，农业劳动力老龄化及青壮年劳动力转移至非农部门，使得农业劳动力老龄化程度及老龄化速度均高于第二、第三产业。同时不同地区劳动力老龄化程度与速度差异较大，江浙地区、北京、上海等地农业劳动力老龄化程度比吉林、江西等省份高，但这些老龄化程度低的省份在 1990 年至 2010 年老龄化增长速度排在全国前列。
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我国是世界上最大的大蒜生产和消费国，2019 年全国大蒜种植面积约998.8 万亩，同比增加 197.8 万亩。大蒜也是我国重要的出口产品，商务部农产品出口月度统计报告数据显示，2019 年 12 月大蒜出口量为 16.9 吨同比增加2.62 万吨。相较于土地密集型的大田作物相比，大蒜种植是典型的劳动密集型农产品，对劳动力和资金投入的依赖性大，同时受农艺方式及地形的影响，农业机械可替代劳动力能力弱，因此，大蒜种植者的体力和资金投入要求较高。在供给侧结构性改革的条件下，大蒜同其他特色农产品都有深加工增值，市场开发前景广阔，产品多样化等特点，大蒜将会成为我国国际竞争力和出口贸易的主要农产品。但由于大蒜属于劳动密集型农作物，而老年劳动力数量逐年增高导致大蒜种植效率降低，因此研究劳动力老龄化对大蒜种植生产技术效率的影响有重要意义。
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第二章 概念界定和理论基础
2.1 相关概念界定
2.1.1 人口老龄化
“人口老龄化”一词是法国人口统计学家阿尔弗雷德·索维（Alfred Sauvy）最先提出的。人口老龄化既可以指由于年龄增长而引起的个人老龄化，又可以是总体年龄结构的变化，表明群体中老年人的比例在增加。根据联合国在 1956 年对人口老龄化定义，人口老龄化是老年人口数量在一个国家或地区总人口数量中所占比例逐渐增加的过程。通常衡量标准是 60 岁及以上人口总数占总人口数的比例高于 10％，或者 65 岁及以上人口数占总人口数的 7％以上。在分析人口老龄化对不同层次的经济和社会的影响时，人口老龄化的概念重点也不同（Yuan Bei 和 Liu Qi 2014）。在分析农业劳动力老龄化的现状时，由于宏观统计的统计口径问题和指标的局限性，本文以 60 岁及 60 岁以上人口所占比例为依据即老龄人口超过总人口的 10％为老龄化。
2.1.2 农业劳动力老龄化
农业劳动力是由劳动力从事行业界定，主要是指从事农业、林业、畜牧业和渔业的劳动力。由于统计口径不一致，世界上一些国际组织对老年人的年龄有不同的定义。农业劳动力的老龄化既包括由于个人老龄化引起的劳动质量下降，又包括由于老年劳动力比例增加而导致的劳动年龄结构老龄化的问题。结合中国的特殊实际情况，60 岁以上的老年人口，只要他们的身体条件允许也可以不同程度地参与农业劳动。针对当前的人口老龄化问题，中国将在 2020 年后推出推迟退休政策。胡雪枝和钟甫宁（2012 年），张扬（2013 年）、聂正彦（2015 年）等人，在中国农业老龄化研究中将 60 岁及以上作为老龄化标准。因此，结合各种定义和实际情况，将参加农业生产的 60 岁及以上劳动人口和实际参加农业生产的总劳动力人口的比率作为衡量定义农业劳动力老龄化的水平。
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2.2 理论基础
2.2.1 效率理论
“效率”一词第一次出现是在拉丁语中，其含义指的是有效因素。《辞海》中效率的定义为投入产出比。资源配置的效率在西方经济学词典中，被定义为效率，配置效率的具体含义是“在技术条件和资源约束下，经济运作能够尽可能满足人类的需求即为配置效率”。罗伯特平狄克将资源配置的效率定义为“生产者和消费者福利的总和”。帕累托有效是指：“当资源的比例发生变化时，它不能使至少一个人变得更好，而另一个人的状况却保持不变。也称为当不存在帕累托改进时，则考虑当前的资源分配。”“帕累托最优”的“最优”含义实际上是指效率。从资源利用的角度来看，效率可以分为资源配置效率和技术效率。资源配置效率是指在总价固定的情况下，通过调整各种资源的比例从而获得最大产出或最小成本的能力。技术效率是指在一定投入要素的条件下获得最大产出的能力，或通过固定一定产出来获得最小投入要素的能力。总的经济效率是这两种效率的结合。技术效率水平反映了技术普及程度以及技术进步和经济增长的质量。技术效率反映了技术推广和应用以及技术进步对经济增长的贡献，这对于分析经济管理领域的经济增长具有重要意义。从产出的角度来看，技术效率反映了当前单位的实际产出与相同投入下产出的理想值的比率。从投入的角度来看，技术效率反映了固定产出条件下理想的要素投入与当前单位投入的比率。这表明技术效率反映了生产中实际值与最理想值的比较。因此，可以分析一个单元获得最大产值或最小投入的能力，表明当前单元的实际生产与生产前沿的接近程度，这反映了现有技术在当前生产中多大程度上被使用。
当使用 DEA 分析大蒜种植者的技术效率时，初始效率反映在某个决策单位的生产状态与最佳生产状态之间的差距中，从而显示出投入与产出之间的关系，以获得最佳产量及单位投入价值，促进农民种植效率。
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第三章中国及山东兰陵县农业劳动力老龄化现状分析 .......... 17
3.1 中国农业劳动力老龄化现状分析 ....................... 17
3.1.1 农业劳动力老龄化总体特征 ....................... 17
3.1.2 农业劳动力老龄化原因分析 ....................... 18
第四章 山东兰陵县大蒜种植户生产技术效率测度 ............. 25
4.1 问卷设计 ........................... 25
4.2 数据来源 .............................. 25
第五章 老龄化对大蒜种植户生产技术效率影响的实证分析 ..... 41
5.1 模型设定 ........................... 41
5.2 研究假说 ............................... 41
第五章 老龄化对大蒜种植户生产技术效率影响的实证分析
5.1 模型设定
Tobit 模型是由美国著名经济学家 James Tobin 对 probit 回归的一种推广，是被解释变量受限制的计量经济学模型。数据包络分析所得的大蒜生产技术效率值区间在 0 到 1 之间，具有截断特点的离散数据。假如选择最小二乘法进行回归分析，会出现无法完整呈现数据的情况，以至于估计值会产生较大偏差。因此选择基于最大似然估计方法的 Tobit 模型进行回归分析可以更好的处理效率数据，从而对影响生产技术效率的因素进行回归分析，得到各因素对大蒜种植生产技术效率影响程度。1998 年 Coelli 提出两阶段效率分析法，首先，用数据包络分析方法测算大蒜生产技术效率，之后将得到的效率值作为被解释变量，用Tobit 模型运用 Stata13.1 软件进行回归，分析大蒜的生产技术效率的影响因素。
我国资源禀赋最明显的特征是人口数量庞大但土地稀少，在国家现行的土地政策制度约束下，土地流转渠道不畅，土地细碎化是必然结果（李谷成 2008）。土地细碎化使得农业机械无法大规模进行种植，规模经济不能实现，因此有学者认为土地细碎化过高会造成效率损失。 但是也有学者认为针对土地细碎化现象，农户可以合理种植不同作物，有利于缓解季节性收入以及劳动力不足的情况。针对大蒜种植户的实际情况，本文认为大蒜细碎化程度会使得种植户的集中种植时间变少，多分散于其他方面。大蒜种植土地细碎化业同样不利于新机械的采用和先进技术的推广，从而降低生产技术效率。本文以大蒜种植户种植的土地块数来替代土地的细碎化程度，并假定其对生产技术效率具有负向影响。
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第六章 研究结论及政策启示
6.1 主要研究结论
农业劳动力老龄化是社会经济发展过程中必然经历的过程。农业劳动力老龄化的实质是，家庭劳动力人口年龄结构变化而随之引起的家庭劳动力供给变化，老年劳动力直接导致劳动力供给的局限性和资金投入的减少，从而造成生产要素投入降低。本文以促进农业生产提高农业生产率为出发点，以应对农业劳动力老龄化为目的，运用相关理论和统计学观点，通过查阅梳理国内外文献，搜集宏观资料、整理样本地区老龄化现状及大蒜种植情况和深入调查了解农业生产实际情况，形成本文的思路及内容。本文研究结论如下：
（1）山东兰陵县农业劳动力老龄化程度高的原因，主要是因为城市化进程迅速，经济水平快速发展导致的青壮年农业劳动力转移至非农部门就业人数多。在出生率保持不变的情况下，农业劳动力老龄化问题凸显。
（2）根据 DEA 模型得到的效率值分析发现，大蒜种植者年龄越高，其生产技术效率值越低；不同受教育程度会影响大蒜生产效率值；每年大蒜技术培训次数多，生产技术效率越高，但培训三次以上则会与生产技术效率呈现负相关；不同健康程度对大蒜生产技术效率有影响，健康程度越高大蒜种植生产效率越高；大蒜种植品种数越多，对大蒜生产技术效率有负影响。
（3）针对兰陵县劳动力老龄化对大蒜种植户生产技术效率影响，结合农户农业生产的特点筛选出十个影响因素。根据回归测算表明，教育程度、健康程度、种植地块数、是否为干部、种植大蒜品种数、培训次数及被调查者年龄等七种因素未能体现出显著的影响。而家庭中 60 岁以上劳动力人口数、大蒜种植亩数以及农户家庭年收入，这三种因素则体现出显著的影响。农户受教育年限未体现出其显著因素是因为农户大蒜种植主要靠经验种植，与受教育程度高低相关度不高，难以影响大蒜种植生产技术效率。
参考文献（略）