孫中義 王力 李興鋒

基金項目：國家社科基金項目“新疆發(fā)展紡織服裝產(chǎn)業(yè)帶動就業(yè)規(guī)劃的政策評估與優(yōu)化研究”（20BGL207）;新疆生產(chǎn)建設兵團社科基金重點項目“構建新型農(nóng)業(yè)社會化服務體系推動兵團現(xiàn)代農(nóng)業(yè)發(fā)展——基于‘MAP模式的應用推廣研究”（KZ0235）。

作者簡介：孫中義（1983—），男，河南內(nèi)鄉(xiāng)人，石河子大學經(jīng)濟與管理學院博士研究生，講師，研究方向為農(nóng)業(yè)經(jīng)濟;王 力（1976—），男，山東莒南人，石河子大學教授，博士生導師，研究方向為農(nóng)業(yè)經(jīng)濟理論與政策、棉花經(jīng)濟;李興鋒（1989—），男，河南方城人，石河子大學經(jīng)濟與管理學院博士研究生，研究方向為農(nóng)業(yè)經(jīng)濟理論與政策。

摘 要：農(nóng)村人口老齡化推動了農(nóng)業(yè)服務化和土地流轉(zhuǎn)的進程，并對農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展帶來了明顯的沖擊。為揭示各因素的作用機理，基于2000～2019年31個省際面板數(shù)據(jù)，利用動態(tài)面板模型和中介效應模型考察人口老齡化對農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的影響。結果表明：我國農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展呈現(xiàn)出由沿海向內(nèi)地遞減的差異性分布和空間集聚特征;農(nóng)村人口老齡化對農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展具有顯著的負效應，且中部地區(qū)受影響的程度最大，西部次之，東部最低;農(nóng)業(yè)社會化服務和土地規(guī)模經(jīng)營有利于農(nóng)業(yè)的高質(zhì)量發(fā)展;人口老齡主要通過“倒逼機制”使農(nóng)業(yè)服務化和土地轉(zhuǎn)出兩個重要傳導渠道發(fā)揮了正向部分中介效應，緩解了人口老齡化對農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的抑制效應。因此，引導農(nóng)村人口有序回流、推進土地適度規(guī)?；?jīng)營、提高農(nóng)業(yè)社會化服務水平是推動農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的基本立足點。

關鍵詞：人口老齡化;農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展;農(nóng)業(yè)服務化

文章編號：2095-5960（2022）03-0037-11;中圖分類號：F32;文獻標識碼：A

一、引言

農(nóng)業(yè)在維護我國糧食安全和保障民生方面發(fā)揮了重要作用，通過農(nóng)業(yè)供給側結構改革和農(nóng)業(yè)基礎條件改善，我國農(nóng)業(yè)取得了舉世矚目的成就。中國的農(nóng)業(yè)發(fā)展具有兩個典型的特征事實：一是農(nóng)戶老齡化，二是小農(nóng)經(jīng)濟為主體的經(jīng)營模式。[1]人口老齡化問題一直備受關注，一方面，農(nóng)村勞動力的流出和人口老齡化的加劇使農(nóng)業(yè)生產(chǎn)勞動力出現(xiàn)質(zhì)和量的雙重下降，導致偏遠分散、資源稟賦差的土地出現(xiàn)棄耕、拋荒現(xiàn)象，對農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展和糧食安全產(chǎn)生負的外部性。另一方面，農(nóng)村人口老齡化有助于農(nóng)戶轉(zhuǎn)出土地，實現(xiàn)土地的適度規(guī)?；?jīng)營和農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率的提高。[2-4]由于人口老齡化產(chǎn)生的“體能效應”和“年齡效應”，老齡農(nóng)戶更傾向于采用機械化作業(yè)和農(nóng)業(yè)社會化服務。[5]目前，不斷加速、深化的農(nóng)村人口老齡化對糧食安全和農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展產(chǎn)生何種影響？人口老齡化能否通過“倒逼機制”實現(xiàn)土地轉(zhuǎn)出的規(guī)模效應和農(nóng)業(yè)服務社會化的技術效應？本文試圖回答上述問題，基于農(nóng)業(yè)社會服務化視角，探討人口老齡化對于高質(zhì)量發(fā)展影響的重要意義。

農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展成為后疫情時代破解“三農(nóng)”難題、維護糧食安全、實現(xiàn)農(nóng)民增收和鄉(xiāng)村振興的著力點、風向標和突破口?，F(xiàn)階段，以青壯年勞動力有效供給減少為主要表征的人口老齡化會對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率、資源配置及農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展產(chǎn)生深遠影響。農(nóng)村人口老齡化會導致農(nóng)業(yè)有效勞動力投入不足，不利于先進作業(yè)方式和農(nóng)業(yè)生產(chǎn)新技術的普及推廣，無法滿足現(xiàn)代農(nóng)業(yè)發(fā)展需要，對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)造成直接的負面影響。[6，7]也有學者認為農(nóng)村人口老齡化“并不那么可怕”。老齡化農(nóng)戶受自身條件限制，通過土地流轉(zhuǎn)退出農(nóng)業(yè)生產(chǎn)，實現(xiàn)了土地的規(guī)模化經(jīng)營。[8]同時，老齡化農(nóng)戶更傾向于通過土地流轉(zhuǎn)、機械租賃實現(xiàn)規(guī)模效應、技術效應和人力資本效應，進而倒逼農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的提高。[1]還另有學者認為隨著農(nóng)村人口老齡化的加劇，理性農(nóng)戶會通過增加農(nóng)業(yè)機械投入強度、農(nóng)業(yè)服務外包的方式減少體力支持，提高了土地利用效率，對農(nóng)業(yè)發(fā)展產(chǎn)生積極影響。[9]為此，研究農(nóng)村人口老齡化對于農(nóng)業(yè)社會化服務的影響機制，對于探索農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展新路徑、實現(xiàn)土地適度規(guī)?；绊戯@得尤為重要。

我國農(nóng)業(yè)以家庭為單位的分散經(jīng)營模式，存在技術推廣困難、經(jīng)營資金短缺、信息服務滯后、勞動力素質(zhì)不匹配等“小農(nóng)經(jīng)濟”弊端。[10，11]“誰來種地”和“如何種地”問題成為亟待解決的重要議題。2022年中央一號文件明確提出聚焦農(nóng)業(yè)關鍵薄弱環(huán)節(jié)和小農(nóng)戶，加快發(fā)展農(nóng)業(yè)社會化服務，支持農(nóng)業(yè)服務公司等新型農(nóng)業(yè)經(jīng)營主體提供單環(huán)節(jié)、多環(huán)節(jié)、全程生產(chǎn)托管服務，為維護糧食安全和農(nóng)業(yè)提質(zhì)增效保駕護航。農(nóng)業(yè)服務作為專業(yè)化分工的“粘合劑”和“潤滑油”，降低了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的交易成本。[12]農(nóng)業(yè)社會化服務有效整合信息、技術、服務及人才等農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的核心要素，實現(xiàn)小農(nóng)戶和現(xiàn)代農(nóng)業(yè)的有機銜接，實現(xiàn)農(nóng)業(yè)社會化服務的組織優(yōu)勢、規(guī)模效應和協(xié)同效應。[13，14]還有學者基于新增長理論認為農(nóng)業(yè)服務化具有金融支持、信息整合、技術溢出以及加速人力資本積累等功效，可促進農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率的提高。[15]因此，在人口老齡化背景下，如何發(fā)揮農(nóng)業(yè)社會化服務紅利，賦能農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結構轉(zhuǎn)型并實現(xiàn)農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展等成為亟待解決的關鍵難題。

國內(nèi)學者圍繞人口老齡化、農(nóng)業(yè)社會化服務及農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展等議題形成較為豐富的研究成果，但是仍存在進一步的研究空間。一是關于農(nóng)村人口老齡化是否抑制了農(nóng)業(yè)的高質(zhì)量發(fā)展？現(xiàn)在尚無明確的理論分析和經(jīng)驗數(shù)據(jù)驗證。二是農(nóng)村人口老齡化能否通過土地流轉(zhuǎn)、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)服務社會化、資源整合和效率提升等路徑倒逼農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展？上述路徑仍需進一步探索和驗證。鑒于此，本文在借鑒前人的研究成果基礎上，從“增長、創(chuàng)新、協(xié)調(diào)與穩(wěn)定、綠色、開放、共享”等多維視角對農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展水平進行評價，利用系統(tǒng)GMM模型和中介效應模型探討人口老齡化、農(nóng)業(yè)社會化服務對農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的影響機制。

二、理論框架與研究假說

（一）農(nóng)村人口老齡化對農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的影響機理

在分散、細碎的小農(nóng)生產(chǎn)模式下，勞動力是重要的投入要素，人口老齡化導致勞動力供應不足和勞動力價格上漲，加速了勞動力要素的“非農(nóng)化”和“離農(nóng)化”趨勢。人口老齡化可通過人力資本效應、過濾效應及倒逼效應對農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展產(chǎn)生影響。其影響路徑為：

第一，人口老齡化的人力資本效應。由于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的小農(nóng)模式尚未根本扭轉(zhuǎn)，勞動力仍是重要的投入要素。[16]農(nóng)村人口老齡化的直接后果是參與農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的適齡勞動力數(shù)量和比例下降，老齡化農(nóng)戶在健康、體力、勞動力強度等方面處于明顯劣勢，務農(nóng)勞動力的質(zhì)量下降問題會直接影響糧食種植的勞動投入量和精耕細作水平，不利于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)。[17]老齡化農(nóng)戶的受教育程度普遍較低，農(nóng)村人力資本素質(zhì)低下往往導致農(nóng)戶思想較為保守，對新技術、新技能產(chǎn)生排斥情緒，對農(nóng)業(yè)新技術推廣、農(nóng)機使用和新型組織模式的普及推廣造成較大阻礙，不利于技術進步和農(nóng)業(yè)的高質(zhì)量發(fā)展。

第二，人口老齡化對于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的過濾效應。農(nóng)村勞動力的“過密化”問題正被“空心化”問題所取代。[18]當農(nóng)戶勞動力供給低于最低勞動力需求閾值，勞動力供給出現(xiàn)明顯短缺，拋荒、撂荒或者粗放經(jīng)營就會成為常態(tài)。[16]因而，農(nóng)村人口老齡化對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的過濾效應主要體現(xiàn)在當勞動力投入量不足以支撐全部承包地時，肥力低下、交通偏遠、灌溉困難等農(nóng)業(yè)資源稟賦稍差的地塊會退出農(nóng)業(yè)生產(chǎn)，從而對糧食安全和高質(zhì)量發(fā)展帶來負面沖擊。

第三，人口老齡化的倒逼效應。一是老齡化農(nóng)戶受自身體力限制，更傾向于增加機械投入彌補勞動力的不足[7]，部分老齡化農(nóng)戶因各種條件約束無法采用技術替代勞動時，此類農(nóng)業(yè)生產(chǎn)者將會退出市場，從而整體上提高了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的機械化水平和生產(chǎn)效率;二是選擇農(nóng)業(yè)社會化服務，形成了對生產(chǎn)托管、服務外包等農(nóng)業(yè)社會化服務的剛性需求;三是退出農(nóng)業(yè)生產(chǎn)，喪失勞動能力的老齡化農(nóng)戶通過土地流轉(zhuǎn)的形式退出農(nóng)業(yè)生產(chǎn)，提高了人均耕地面積，客觀上有利于破解土地細碎化，實現(xiàn)適度規(guī)模化經(jīng)營。

（二）農(nóng)村人口老齡化對農(nóng)業(yè)社會化服務的影響機理

人口老齡化對農(nóng)業(yè)社會化服務存在剛性需求。農(nóng)業(yè)社會化服務實現(xiàn)了小農(nóng)戶和現(xiàn)代農(nóng)業(yè)的有機銜接，通過發(fā)揮組織優(yōu)勢和規(guī)模效應，提高了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率。一方面，老齡化農(nóng)戶受“體能效應”和“時間效應”雙重約束，更傾向于通過土地托管、服務外包等方式彌補勞動力投入不足的缺陷，對農(nóng)業(yè)社會化服務存在引致需求。[5]另一方面，喪失勞動能力的老齡化農(nóng)戶通過土地流轉(zhuǎn)的形式退出農(nóng)業(yè)生產(chǎn)，客觀上有利于破解土地細碎化，土地經(jīng)營規(guī)模的擴大則會影響農(nóng)業(yè)社會化服務的投資需求和可及性。[19]此外，也有學者認為受年齡效應影響，老齡化農(nóng)戶在學習能力、認知能力等方面存在缺陷，對技術服務的可獲得性、易用性感知也相對較低，農(nóng)技推廣服務獲取的限制性約束也愈發(fā)強烈，導致老齡化農(nóng)戶對農(nóng)業(yè)服務需求出現(xiàn)萎縮。[20，21]

（三）農(nóng)業(yè)社會化服務對農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的影響機理

農(nóng)業(yè)社會化服務是維護糧食安全，實現(xiàn)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的重要推動力。[22，23]農(nóng)業(yè)社會化服務緩解了家庭勞動力約束、技術約束和資金約束，老齡化農(nóng)戶通過購買農(nóng)業(yè)雇工服務或農(nóng)機租賃服務彌補家庭勞動力不足。[21]同時，農(nóng)業(yè)社會化服務能夠緩解土地細碎化對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率的影響，促進農(nóng)業(yè)生產(chǎn)由家庭分工向社會分工轉(zhuǎn)型。[24]以專業(yè)化、信息化、模塊化為特征的農(nóng)業(yè)社會化服務新型經(jīng)營主體推動了土地的適度規(guī)?；?jīng)營，通過分工深化的規(guī)模經(jīng)濟效應、農(nóng)業(yè)服務化的技術外溢效應促進農(nóng)業(yè)產(chǎn)量提高和生產(chǎn)效率的改善。[25，26]

基于以上分析，本文提出以下四個研究假說：

假說1 農(nóng)村人口老齡化對農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展具有顯著影響，且負影響為主。

假說2 農(nóng)村人口老齡化對農(nóng)業(yè)社會化服務具有顯著的驅(qū)動作用。

假說3 農(nóng)業(yè)社會化服務有利于農(nóng)業(yè)的高質(zhì)量發(fā)展。

假說4 人口老齡主要通過“倒逼機制”使農(nóng)業(yè)服務化和土地轉(zhuǎn)出兩個重要傳導渠道發(fā)揮了正向部分中介效應，緩解了人口老齡化對農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的抑制效應。

三、研究設計

（一）計量模型構建

鑒于農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展水平的延續(xù)性和動態(tài)連貫性，為解決模型內(nèi)生性等問題，采用動態(tài)GMM模型進行分析，結合理論分析和假設構架如下回歸模型：

其中AQD表示農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展水平，SV表示農(nóng)業(yè)社會化服務水平，OLD表示農(nóng)村人口老齡化，Control為控制變量，μi為個體固定效應，δt為時間固定效應，εit表示隨機擾動項，下標i和t分別表示省份、年份。

（二）變量選取

1.農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展評價體系構建

本文在融入新發(fā)展理念的基礎上從“增長、創(chuàng)新、協(xié)調(diào)與穩(wěn)定、綠色、開放、共享”等多維視角對農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展水平進行測度，借鑒前人的研究成果[27，28]，考慮到數(shù)據(jù)的可得性與連續(xù)性，構建包括6個一級指標、16個二級指標、33個三級指標的農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展水平綜合評價體系（見表1），并對各省市農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展水平的空間格局及其動態(tài)演變趨勢進行分析。

2.核心解釋變量。（1）農(nóng)村人口老齡化OLD利用農(nóng)村人口中65歲及以上人口占總人口的比重進行表征。（2）農(nóng)業(yè)社會化服務水平SV用農(nóng)資服務水平、農(nóng)業(yè)機械化服務水平、農(nóng)業(yè)信息化服務水平及農(nóng)業(yè)基礎設施服務水平四個維度來衡量。農(nóng)資服務水平包括農(nóng)藥供應能力、化肥供應能力、農(nóng)藥生產(chǎn)資料價格指數(shù)及農(nóng)村用電量四個指標進行測度;農(nóng)業(yè)機械化服務水平包括機械化服務專業(yè)戶數(shù)量、農(nóng)業(yè)機械化作業(yè)面積及農(nóng)業(yè)機械化服務組織個數(shù)進行表征;農(nóng)業(yè)信息化服務水平通過農(nóng)村電話普及率、開通互聯(lián)網(wǎng)行政村比例及農(nóng)村郵政投遞線路長度來衡量;農(nóng)業(yè)基礎設施服務水平通過農(nóng)村水利建設投資額度、農(nóng)村縣鄉(xiāng)道通行里程及有效灌溉面積來衡量。

3.控制變量。（1）土地規(guī)模（PFD），土地適度規(guī)?；?jīng)營有利于農(nóng)業(yè)社會化服務等新型農(nóng)業(yè)生產(chǎn)組織方式的推廣，通過土地流轉(zhuǎn)、土地租賃等方式有利于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率的提高。（2）農(nóng)業(yè)技術進步（TFP），利用農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率來衡量，產(chǎn)出指標選用農(nóng)林牧副漁業(yè)總產(chǎn)值，投入方面選用農(nóng)業(yè)機械總動力、農(nóng)用化肥投入量、農(nóng)用薄膜使用量、農(nóng)用柴油使用量、有效灌溉面積、農(nóng)藥使用量及農(nóng)林牧副漁業(yè)從業(yè)人數(shù)等指標。（3）UR表示該地區(qū)的城鎮(zhèn)化率，用以考慮地區(qū)生活水平、基礎設施及城鄉(xiāng)互動機制等因素對農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的影響。 （4）FZ表示財政支農(nóng)力度，反映政府對農(nóng)業(yè)發(fā)展的資金支持和補貼力度。 （5）受災率（DR），采用農(nóng)作物受災面積與農(nóng)作物播種面積的比重來表示，反映自然災害等不可控因素對農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的影響。

（三）變量來源及描述性統(tǒng)計

考慮數(shù)據(jù)的完整性及可得性，本文所選樣本空間為中國2000～2019年31個省市的數(shù)據(jù)，原始數(shù)據(jù)來源于《中國農(nóng)業(yè)統(tǒng)計年鑒》《中國農(nóng)村統(tǒng)計資料》《中國農(nóng)業(yè)機械工業(yè)年鑒》《中國統(tǒng)計年鑒》《中國科技統(tǒng)計年鑒》《中國人口和就業(yè)統(tǒng)計年鑒》《中國農(nóng)產(chǎn)品進出月度統(tǒng)計報告》，各省（市、自治區(qū)）的統(tǒng)計年鑒及EPS數(shù)據(jù)庫，個別年份數(shù)據(jù)缺失用插值法和指數(shù)平滑法補齊。上述各變量數(shù)據(jù)的描述性統(tǒng)計分析見表2：

四、實證分析

（一）農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的動態(tài)演變及空間格局特征

基于2000～2019年31個省際面板數(shù)據(jù)，利用熵權法對各省的農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展指數(shù)進行測度。將農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展綜合指數(shù)分為高等水平（AQD>0.4）、中等水平（0.35

時間維度上看，我國農(nóng)業(yè)正處于向高質(zhì)量農(nóng)業(yè)的快速轉(zhuǎn)型期，梯度轉(zhuǎn)移趨勢明顯，邁入第一梯隊的省份不斷增多。從空間分布來看，2000年我國農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展水平區(qū)域差距較大：邁入第一梯隊的省份只有北京和上海，由于這些地區(qū)經(jīng)濟基礎好、農(nóng)業(yè)社會化服務水平高、人力資本素質(zhì)較好，在農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展方面處于全國領先水平;處于第二梯隊的省份均位于我國東部地區(qū)，而全國大部分省份的農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展水平較低，整體上呈現(xiàn)“金字塔”狀分布。2000～2005年我國農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展水平有所提高，雖然各省份農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展水平指數(shù)有所上升，但是空間動態(tài)調(diào)整較小，僅有江蘇省從第二梯隊邁入第一梯隊，大部分中西省份仍處于層次較低、發(fā)展相對滯后的第三梯隊。2006～2015是我國農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展取得巨大成就，邁入第一梯隊和第二梯隊的省份明顯增長，第三梯隊的省份數(shù)量明顯減少，以新疆、甘肅為代表的西部省份，通過新型農(nóng)業(yè)經(jīng)營主體引領的新理念、新模式、新業(yè)態(tài)，為農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展注入新動能，因地制宜地推動農(nóng)業(yè)供給側結構改革和產(chǎn)業(yè)結構調(diào)整，從科技創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)融合雙維視角優(yōu)化農(nóng)業(yè)內(nèi)部結構，健全農(nóng)業(yè)社會化服務體系，實現(xiàn)農(nóng)業(yè)的升級轉(zhuǎn)型。2015～2019年，我國農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展指數(shù)穩(wěn)中有增，僅有西藏、青海兩省份仍處于第三梯隊，而新疆、甘肅及寧夏三省份由第三梯隊晉升到第二梯隊，中部省份全部邁入第一、二梯隊行列，東部地區(qū)省份農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展水平全部位于第一梯隊區(qū)間，從而呈現(xiàn)階梯狀、動態(tài)性及空間集聚性的特征。

我國農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的空間差異性取決于地理環(huán)境、土壤肥力、資源稟賦、經(jīng)濟基礎等多重因素。位于第一梯度的東部省份地勢平坦，經(jīng)濟基礎較好，適合都市農(nóng)業(yè)、觀光農(nóng)業(yè)、休閑農(nóng)業(yè)、生態(tài)農(nóng)業(yè)等新業(yè)態(tài)、新模式的發(fā)展，拓展農(nóng)業(yè)的多功能性，以創(chuàng)新引領農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展。同時，東部省份利用沿海的區(qū)位優(yōu)勢，提高農(nóng)業(yè)的開放度，健全農(nóng)業(yè)要素市場機制，形成內(nèi)外聯(lián)動的開放新格局。位于第二梯隊的中部地區(qū)一直是我國的重要糧食基地、蔬菜基地和油料基地，為農(nóng)業(yè)服務業(yè)發(fā)展提供了廣闊的市場空間，依托天然的資源稟賦優(yōu)勢，通過農(nóng)地制度改革、土地流轉(zhuǎn)、培育新型農(nóng)業(yè)經(jīng)營主體等方式孕育農(nóng)民收入潛在增長點。位于第三梯度的西部省份，受資源和經(jīng)濟等多重因素的限制，農(nóng)業(yè)的增加方式相對粗放，農(nóng)業(yè)高效化、綠色化、穩(wěn)產(chǎn)化程度相對較低，農(nóng)業(yè)社會化服務、農(nóng)業(yè)研發(fā)投入、農(nóng)機投入存在一定的滯后性，加之，創(chuàng)新人力資本的外流，拉大了與東部發(fā)達省份的差距，形成了農(nóng)業(yè)發(fā)展水平較為明顯的空間差異性。

從時間維度上來看，無論東部、還是中部、西部，我國農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展水平整體上呈現(xiàn)上升態(tài)勢。從2006年開始邁入第一梯隊的省份明顯增多，隨著工業(yè)反哺農(nóng)業(yè)，政府減免了農(nóng)業(yè)稅，并加大對化肥、農(nóng)業(yè)、種子農(nóng)業(yè)生產(chǎn)資料進行補貼力度，并采取種糧補貼的方式，激發(fā)農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展格局。同時，通過優(yōu)化勞動力、土地、技術、信息服務等農(nóng)業(yè)投入要素的配置效率，挖掘各生產(chǎn)要素的生產(chǎn)潛力，提高了農(nóng)業(yè)機械化、農(nóng)業(yè)社會化服務水平提高，使農(nóng)業(yè)的增長動能得到釋放，促進農(nóng)業(yè)創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)的“轉(zhuǎn)型-重構-創(chuàng)新”。

（二）動態(tài)面板模型實證分析結果

考慮農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展水平的動態(tài)連貫性及內(nèi)生性問題，采用動態(tài)系統(tǒng)GMM分析其作用機制，為保證結果的穩(wěn)健性，分別采用一步系統(tǒng)GMM和兩步系統(tǒng)GMM的方法進行回歸。模型（1）-（5）的核心解釋變量分別是農(nóng)村人口老齡化水平和農(nóng)業(yè)社會化服務水平。在模型（1）-模型（4）中AR（1）的P值均小于0.01，AR（2）均大于0.01表明不存在二階自相關，Hansen統(tǒng)計量的P值說明模型選取的工具變量有效，具體回歸結果如表4所示：

由表4的回歸結果來看，在模型（1）-（5）中農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展水平的滯后期L.AQD的系數(shù)均為正，且在1%的水平下顯著。說明農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展水平存在明顯的滯后效應和動態(tài)連貫特征，農(nóng)業(yè)發(fā)展水平較高的地區(qū)累積效應就更加明顯。從農(nóng)村人口老齡化對農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的影響效果來看，無論是差分GMM、系統(tǒng)GMM，還是FE模型，人口老齡化對農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的影響均為負數(shù)，分別是-0.046、-0.038、-0.036、-0.047、-0.007，且至少在10%的水平下通過了顯著性檢驗，說明農(nóng)村人口老齡化現(xiàn)象越嚴重，越不利于農(nóng)業(yè)的高質(zhì)量發(fā)展，可能的原因是青壯年勞動力是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的核心投入要素，隨著農(nóng)村生育率的降低、農(nóng)村人口的單向流動，使農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的勞動力供給出現(xiàn)相對短缺，從而對農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)安全和農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展產(chǎn)生不利影響。同時，隨著農(nóng)戶年齡的增長，其文盲、半文盲率明顯提高，偏低的人口素質(zhì)制約著農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化進程及農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展，不利于農(nóng)業(yè)社會化服務體系的構建和推廣。農(nóng)村人口以文盲及小學等低端非技能勞動力為主，無法通過知識和技能的外溢或分享帶動鄰近地區(qū)農(nóng)業(yè)的高質(zhì)量發(fā)展，驗證了假說1。

在模型（1）-（5）中，農(nóng)業(yè)社會化服務水平對農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的系數(shù)分別為0.016、0.018、0.027、0.017、0.013，且至少在10%的水平下通過了顯著性檢驗，說明農(nóng)業(yè)社會化服務推動了農(nóng)業(yè)的信息化、智能化、機械化水平，有利于激發(fā)農(nóng)村創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)中的創(chuàng)新要素，促進了農(nóng)業(yè)的高質(zhì)量發(fā)展。一方面，農(nóng)業(yè)社會化服務可以彌補由于人口老齡化帶來的勞動力供給短缺問題，以分工協(xié)作為主要特征的農(nóng)業(yè)社會化服務，有利于規(guī)模經(jīng)濟效應的實現(xiàn)，并通過知識創(chuàng)新的“擴散效應”“示范效應”及“要素流動效應”，推動農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展，像東部沿海地區(qū)及中部某些省份，在農(nóng)業(yè)社會化服務、智慧農(nóng)業(yè)及數(shù)字鄉(xiāng)村建設等方面走在全國前列，農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展水平也相對較高。另一方面，我國“人多地少”的基本國情使我國農(nóng)業(yè)呈現(xiàn)明顯的小農(nóng)戶經(jīng)濟特征，土地的細碎化程度較高，農(nóng)業(yè)社會化服務為可以為小農(nóng)戶和大市場提供有效銜接，促進了農(nóng)業(yè)的高質(zhì)量發(fā)展。假說2得以驗證。

人均土地規(guī)模（PFD）對農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展具有正向效應，且通過了顯著性檢驗，其系數(shù)分別為0.090、0.081、0.038、0.018、0.008。我國以小農(nóng)經(jīng)濟為主體的經(jīng)營模式導致人均耕地面積較少，土地的細碎化程度較高，不利于機械化、信息化、規(guī)?；癁榈湫吞卣鞯默F(xiàn)代農(nóng)業(yè)技術的推廣。隨著人均土地規(guī)模的提高，便于機械化作業(yè)和規(guī)模效應的發(fā)揮，提高了農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率，進而促進了農(nóng)業(yè)的高質(zhì)量發(fā)展。從各控制變量對農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的影響來看，農(nóng)業(yè)自然災害率（DR）對農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的影響為負，說明農(nóng)業(yè)作為弱質(zhì)性產(chǎn)業(yè)，易受自然災害的影響，加之抗災害能力較差，導致自然災害對農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的制約作用明顯。財政支農(nóng)力度（FZ）在模型（1）-模型（5）中對農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的影響均為正，說明政府為農(nóng)業(yè)提供的資金支持，有利于新技術的采用和期望產(chǎn)出的提高，提升了農(nóng)業(yè)的全要素生產(chǎn)率。在表3中各控制變量如區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展水平、城鎮(zhèn)化率、農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率在不同模型中對農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展有不同顯著性水平的影響，其影響程度并不一致，在此不詳細討論。

（三）內(nèi)在機制檢驗

基于上述理論分析和研究假設，為了驗證人口老齡對農(nóng)業(yè)社會化服務水平、人均土地規(guī)模的倒逼機制，進而促進農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的作用機制和傳導路徑，借鑒溫忠麟等人的做法[29]，構建中介效應模型進行分析，具體的作用路徑如下：

其中AQD表示農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展指數(shù)，M為中介變量代表農(nóng)業(yè)社會化服務水平和人均土地規(guī)模，OLD為核心解釋變量，表示農(nóng)村人口老齡化程度，X為控制變量。

采用中介效應模型檢驗農(nóng)村人口老齡化通過技術效應和土地規(guī)模效應對農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的影響。在模型（6）中農(nóng)村人口老齡化對農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的影響為負，與差分GMM、系統(tǒng)GMM的估計結果保持一致。模型（7）表明農(nóng)村人口老齡化對農(nóng)業(yè)社會化服務水平的影響存在正效應，系數(shù)為0.027，且在1%的水平下通過了顯著性檢驗。說明人口老齡化對農(nóng)業(yè)社會化服務存在引致需求，倒逼農(nóng)業(yè)機械化的提高。由于，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)活動對體能的依賴性較大，隨著人口老齡化帶來的“體能效應”，對農(nóng)業(yè)社會化服務的剛性需求明顯增強，因此，人口老齡化提高了農(nóng)業(yè)社會化服務水平。在模型（8）中農(nóng)村人口老齡化和農(nóng)業(yè)社會化服務對農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的影響均顯著，農(nóng)村人口老齡化對農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的影響系數(shù)為-0.013，而農(nóng)業(yè)社會化服務水平對農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的影響系數(shù)為0.110， 根據(jù)中介效應的公式在模型（6）-模型（8）的三個系數(shù)均顯著，說明農(nóng)村人口老齡化通過倒逼機制，提高了農(nóng)業(yè)社會化服務水平，進而促進農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的中介效應顯著存在，且人口老齡化通過農(nóng)業(yè)社會化服務只是部分的中介效應，中介效應大小為-27%，說明通過農(nóng)業(yè)社會化服務抵消了部分（27%）農(nóng)村人口老齡化對農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的不利影響。

根據(jù)前文基準回歸和模型（9）-（10）的回歸結果，對中介效應2進行檢驗。模型（9）表示人口老齡化對土地規(guī)模具有正效應，隨著人口老齡化的加劇，家庭經(jīng)營能力不足的老齡化農(nóng)戶可能通過土地流轉(zhuǎn)的方式退出農(nóng)業(yè)生產(chǎn)，從而提高了人均土地規(guī)模。模型（10）顯示人均土地規(guī)模的擴大有利于農(nóng)業(yè)的高質(zhì)量發(fā)展，而農(nóng)村人口老齡化仍不利于農(nóng)業(yè)的高質(zhì)量發(fā)展。土地的規(guī)?；?jīng)營便于智能化、機械化及信息化等現(xiàn)代農(nóng)業(yè)生產(chǎn)方式的推廣普及，有利于農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的提高和規(guī)模效應的發(fā)揮，根據(jù)中介效應相關系數(shù)檢驗，人均土地規(guī)模的系數(shù)乘積ab（0.298×0.016）與農(nóng)村人口老齡化的系數(shù)c（-0.011）的方向相反，且（-0.014）系數(shù)顯著為負，因此人均土地規(guī)模起到部分中介效應，說明由于人口老齡化通過土地流出提高了人均土地規(guī)模，進而抵消43.35%由人口老齡化對農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展帶來的不利影響。模型（6）-（10）說明人口老齡化可通過提高農(nóng)業(yè)社會化服務水平和人均土地規(guī)模的間接渠道影響農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展。最后，根據(jù)Bootstrap 法檢驗中介渠道是否顯著存在，檢驗結果表明：中介效應（1）-（2）的中介效應值在95%的置信區(qū)間均不包括0，兩條中介效應渠道均顯著存在，即農(nóng)村人口老齡化通過提高農(nóng)業(yè)社會化服務水平和人均土地規(guī)模的倒逼效應，推動了農(nóng)業(yè)的高質(zhì)量發(fā)展，假說2和假說4得以驗證。

（四）穩(wěn)健性檢驗

前文分別使用差分GMM、系統(tǒng)GMM、固定效應模型估計了人口老齡化、農(nóng)業(yè)社會化服務對農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的影響，為避免由于指標選取不當、樣本選擇偏誤等因素對回歸結果的影響，本文通過替換被解釋變量、替換關鍵解釋變量兩種方法對模型進行穩(wěn)健性檢驗。具體估計結果見表6。

1.穩(wěn)健性檢驗一：替換被解釋變量

為保證結論的可靠性，將人均實際GDP作為經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的測量指標，本文選擇人均實際農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值作為農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的指標替代熵權法計算的結果進行回歸分析，模型（11）-模型（12）是替換農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展水平后的回歸結果，在模型（11）中，未加入農(nóng)業(yè)社會化服務水平，在控制其他變量的情況下，農(nóng)村人口老齡化對農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的影響為負。模型（12）在模型（11）的變量基礎上加入農(nóng)業(yè)社會化服務水平SV，結果（見表6）與動態(tài)面板模型的回歸一致。因此，可以認為關于人口老齡化、農(nóng)業(yè)社會化服務與農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展之間的關系的回歸結果是穩(wěn)健的。

2.穩(wěn)健性檢驗二：替換關鍵解釋變量

在基準模型中用農(nóng)資服務水平、農(nóng)業(yè)機械化服務水平、農(nóng)業(yè)信息化服務水平及農(nóng)業(yè)基礎設施服務水平四個維度來衡量農(nóng)業(yè)社會化服務水平，本文采用農(nóng)林牧漁業(yè)服務業(yè)產(chǎn)值占比替換熵權法計算的農(nóng)業(yè)社會化服務水平再次進行穩(wěn)健性檢驗。在模型（13）中替換了農(nóng)業(yè)社會化服務水平的衡量指標，其方向和顯著性均未發(fā)生變化。模型（14）在加入人口老齡化水平后，其結果依然穩(wěn)健，說明結論的合理性。

（五）區(qū)域異質(zhì)性分析

考慮到中國各地區(qū)人口老齡化、農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展水平的空間差異，本文將全樣本分為東部、中部、西部三部分進行區(qū)域異質(zhì)性分析。由表7的分地區(qū)回歸結果可知，農(nóng)村人口老齡化在東部、中部、西部農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的影響均為負，且通過了1%水平下的顯著性檢驗，其回歸系數(shù)分別為-0.015、-0.027、-0.016，其中人口老齡化對中部地區(qū)農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的抑制效應最明顯，西部次之，東部最低?？赡艿脑蚴侵形鞑康貐^(qū)是我國的產(chǎn)糧基地，農(nóng)村剩余勞動力較多。隨著中部地區(qū)人口的流失和老齡化的沖擊，農(nóng)村從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的青壯年勞動力明顯減少，“人多地少”的局面得到初步扭轉(zhuǎn)，傳統(tǒng)“精耕細作”的生產(chǎn)方式對勞動力的依賴性強，因而人口老齡化的沖擊在中部地區(qū)表現(xiàn)得最為明顯，其次是西部地區(qū)。東部地區(qū)經(jīng)濟基礎好、人力資本素質(zhì)較高、資金技術投入量大、機械化水平高，因而在東部地區(qū)受老齡化的影響程度最弱。

從農(nóng)業(yè)社會化服務水平對農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的影響系數(shù)分別為0.342、0.054、0.037，其中西部地區(qū)農(nóng)業(yè)社會化服務對農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的驅(qū)動作用最強，中部次之，西部最低?？赡艿脑蚴俏鞑康貐^(qū)“人少地多”，農(nóng)村人口老齡化更利于農(nóng)業(yè)社會化服務體系的推廣和土地的規(guī)?；?jīng)營。中部地區(qū)作為我國的農(nóng)業(yè)大省，隨著農(nóng)村人口流出和老齡化的加劇，為土地托管、服務外包等農(nóng)業(yè)社會化服務等新型農(nóng)業(yè)經(jīng)營主體提供了廣闊的空間。東部地區(qū)農(nóng)業(yè)比重較小、耕地面積狹小，加之二三產(chǎn)業(yè)發(fā)達等原因，導致農(nóng)業(yè)社會化服務對經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的驅(qū)動作用有限。

五、結論及啟示

農(nóng)村人口老齡化推動了農(nóng)業(yè)服務化和土地流轉(zhuǎn)的進程，并對農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展帶來了明顯的沖擊，為揭示各因素的作用機理，本文以新發(fā)展理念為指引，基于2000～2019年31個省際面板數(shù)據(jù)對農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的空間格局及其動態(tài)演變進行分析，利用動態(tài)面板模型和中介效應模型探討人口老齡化、農(nóng)業(yè)社會化服務對農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的作用機制。結果表明：（1）我國農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展呈現(xiàn)出由沿海向內(nèi)地遞減的差異性分布和空間集聚特征。（2）農(nóng)村人口老齡化對農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展具有顯著的負效應，且中部地區(qū)受影響的程度最大，西部次之，東部最低。（3）農(nóng)業(yè)社會化服務和土地的規(guī)?；?jīng)營有利于農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展。（4）人口老齡主要通過“倒逼機制”使農(nóng)業(yè)服務化和土地轉(zhuǎn)出兩個重要傳導渠道發(fā)揮了正向部分中介效應，緩解了人口老齡化對農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的抑制效應。因此，引導農(nóng)村人口有序回流、推進適度規(guī)?；?jīng)營、提高農(nóng)業(yè)社會化服務水平是推動農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的基本立足點。

本文研究結論具有較強的政策啟示：（1）因地制宜地規(guī)劃農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展方向，促進農(nóng)業(yè)要素在區(qū)域間的動態(tài)流動，縮小區(qū)域差異。東部地區(qū)要發(fā)揮“創(chuàng)新”“開發(fā)”優(yōu)勢，推動農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展邁向更高水平。中西部地區(qū)要繼續(xù)深化農(nóng)業(yè)供給側結構改革、釋放要素活力，扭轉(zhuǎn)要素“非農(nóng)化”和“離農(nóng)化”趨勢。建立農(nóng)業(yè)區(qū)域合作以及涉農(nóng)政策互通互促，探索建立人才共享機制，充分發(fā)揮農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的空間擴散效應。（2）完善農(nóng)業(yè)社會化服務體系，提高農(nóng)業(yè)服務市場化水平。以專業(yè)化、信息化、模塊化為特征的農(nóng)業(yè)社會化服務新型經(jīng)營主體推動土地的適度規(guī)?；?jīng)營，發(fā)揮農(nóng)業(yè)服務化的技術外溢效應。補齊農(nóng)機服務可達性、覆蓋范圍、信息服務及金融支持等方面的短板，實現(xiàn)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)方式的信息化、智能化、生態(tài)化轉(zhuǎn)型。（3）積極引導青壯年勞動力回流農(nóng)業(yè)，優(yōu)化農(nóng)村人力資本結構。緩解人口老齡化帶來的不利影響，尤其要重視農(nóng)村勞動力流出、人口老齡化和土地分散化等因素的約束和調(diào)節(jié)作用。繼續(xù)加強對農(nóng)村教育的投資，特別是加強農(nóng)戶技術培訓、專業(yè)指導力度，充分發(fā)揮人力資本對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率的正向溢出效應，發(fā)揮農(nóng)業(yè)社會化服務對農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的激勵機制，引導人才的有序回流，通過提高農(nóng)村人力資本素養(yǎng)彌補勞動力資源缺口。（4）有序推進老齡化農(nóng)戶土地的退出和流轉(zhuǎn)，實現(xiàn)土地的適度規(guī)?；?jīng)營。以農(nóng)村人口老齡化為契機，鼓勵放棄生產(chǎn)的老齡化農(nóng)戶進行土地流轉(zhuǎn)，將老齡化農(nóng)戶分散化、細碎化的土地向適度規(guī)?；?jīng)營轉(zhuǎn)變，以便更好應對農(nóng)村人口老齡化的挑戰(zhàn)，推動農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展。

參考文獻：

[1]李露，徐維祥.農(nóng)村人口老齡化效應下農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的變化[J].華南農(nóng)業(yè)大學學報（社會科學版），2021，20（2）：14-29.

[2]汪險生，郭忠興.農(nóng)村人口老齡化對農(nóng)村土地租入-租出的影響：理論分析與實證檢驗[J].江西財經(jīng)大學學報，2013（6）：79-87.

[3]張瑞娟.農(nóng)村人口老齡化影響土地流轉(zhuǎn)的區(qū)域差異及比較[J].農(nóng)業(yè)技術經(jīng)濟，2017（9）：14-23.

[4]雷麗芳，鄭逸芳，林姝敏，等.農(nóng)村人口老齡化、養(yǎng)老保障與土地流轉(zhuǎn)[J].中南林業(yè)科技大學學報（社會科學版），2021，15（1）：79-85.

[5]高維龍.農(nóng)業(yè)服務化對糧食產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的影響效應及作用機制[J].廣東財經(jīng)大學學報，2021，36（3）：61-76.

[6]陳錫文.當前我國農(nóng)村改革發(fā)展面臨的幾個重大問題[J].農(nóng)業(yè)經(jīng)濟問題，2013，34（1）：4-6.

[7]林本喜，鄧衡山.農(nóng)業(yè)勞動力老齡化對土地利用效率影響的實證分析——基于浙江省農(nóng)村固定觀察點數(shù)據(jù)[J].中國農(nóng)村經(jīng)濟，2012（4）：15-25.

[8]周作昂，趙紹陽，何慶紅.勞動力老齡化對農(nóng)業(yè)土地流轉(zhuǎn)和規(guī)模經(jīng)營的影響[J].財經(jīng)科學，2020（2）：120-132.

[9]楊進，鐘甫寧，陳志鋼，等.農(nóng)村勞動力價格、人口結構變化對糧食種植結構的影響[J].管理世界，2016（1）：78-87.

[10]楊彩艷，齊振宏，黃煒虹，等.農(nóng)業(yè)社會化服務有利于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率的提高嗎？——基于三階段DEA模型的實證分析[J].中國農(nóng)業(yè)大學學報，2018，23（11）：232-244.

[11]陳萌山.加快體制機制創(chuàng)新提升農(nóng)業(yè)科技對現(xiàn)代農(nóng)業(yè)發(fā)展的支撐能力[J].農(nóng)業(yè)經(jīng)濟問題，2014，35（10）：4-7.

[12]REINERT K A. Rural non-farm development： a trade-theoretic view[J]..Journal of International Trade & Economic Development，1998，7（4）：425-437.

[13]楊子，張建，諸培新.農(nóng)業(yè)社會化服務能推動小農(nóng)對接農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化嗎——基于技術效率視角[J].農(nóng)業(yè)技術經(jīng)濟，2019（9）：16-26.

[14]彭新宇.農(nóng)業(yè)服務規(guī)模經(jīng)營的利益機制——基于產(chǎn)業(yè)組織視角的分析[J].農(nóng)業(yè)經(jīng)濟問題，2019（9）：74-84.

[15]郝愛民.農(nóng)業(yè)生產(chǎn)性服務對農(nóng)業(yè)技術進步貢獻的影響[J].華南農(nóng)業(yè)大學學報（社會科學版），2015，14（1）：8-15.

[16]田紅宇，付瑋瓊.農(nóng)戶務農(nóng)勞動力質(zhì)量與水稻生產(chǎn)技術效率——基于土地流轉(zhuǎn)和農(nóng)業(yè)社會化服務調(diào)節(jié)視角[J].商業(yè)研究，2021（2）：88-98.

[17]聶正彥.農(nóng)業(yè)勞動力老齡化對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的影響分析——基于甘肅省4市6縣調(diào)查數(shù)據(jù)[J].國家行政學院學報，2015（6）：107-111.

[18]劉杰.鄉(xiāng)村社會“空心化”：成因、特質(zhì)及社會風險——以J省延邊朝鮮族自治州為例[J].人口學刊，2014，36（3）：85-94.

[19]楊萬江，李琪.農(nóng)戶兼業(yè)、生產(chǎn)性服務與水稻種植面積決策——基于11省1646戶農(nóng)戶的實證研究[J].中國農(nóng)業(yè)大學學報（社會科學版），2018，35（1）：100-109.

[20]AIMARSHUDI A S， KOTAGAMA H. Socio-economic structure and performance of traditional fishermen in the sultanate of man [J].Marine resource economics， 2006，21（2）：221-230.

[21]趙秋倩，沈金龍，夏顯力.農(nóng)業(yè)勞動力老齡化、社會網(wǎng)絡嵌入對農(nóng)戶農(nóng)技推廣服務獲取的影響研究[J].華中農(nóng)業(yè)大學學報（社會科學版），2020（4）：79-88;177-178.

[22]紀月清，鐘甫寧.非農(nóng)就業(yè)與農(nóng)戶農(nóng)機服務利用[J].南京農(nóng)業(yè)大學學報（社會科學版），2013，13（5）：47-52.

[23]冀名峰.農(nóng)業(yè)生產(chǎn)性服務業(yè)：我國農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化歷史上的第三次動能[J].農(nóng)業(yè)經(jīng)濟問題，2018（3）：9-15.

[24]邱海蘭，唐超.農(nóng)業(yè)生產(chǎn)性服務能否促進農(nóng)民收入增長[J].廣東財經(jīng)大學學報，2019，34（5）：100-112.

[25]VERKAART S，MUNYUA B G，MAUSCH K，et al.Welfare impacts of improved chickpe-a adoption： a pathway for rural development in Ethiopia？[J].Food policy，2017，66： 50-61.

[26]林珊，李晗林，曾玉榮.閩臺農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新與高質(zhì)量發(fā)展研究[J].亞太經(jīng)濟，2021（4）：142～152.

[27]張占倉.中國農(nóng)業(yè)供給側結構性改革的若干戰(zhàn)略思考[J].中國農(nóng)村經(jīng)濟，2017（10）：26-37.

[28]黎新伍，徐書彬.基于新發(fā)展理念的農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展水平測度及其空間分布特征研究[J].江西財經(jīng)大學學報，2020（6）：78-94.

[29]溫忠麟，葉寶娟.中介效應分析：方法和模型發(fā)展[J].心理科學進展，2014，22（5）：731-745.

責任編輯：吳錦丹