王剛毅 宓一鳴

摘要：基于隨機前沿生產(chǎn)函數(shù)和多值處理效應(yīng)模型，使用黑龍江省47個村糧食種植農(nóng)戶樣本數(shù)據(jù)，研究農(nóng)機服務(wù)對老齡農(nóng)戶和非老齡農(nóng)戶糧食生產(chǎn)技術(shù)效率的影響。結(jié)果表明：當(dāng)前黑龍江省農(nóng)戶糧食生產(chǎn)平均技術(shù)效率為57.2%，總體水平偏低，技術(shù)損失較大，存在一定的提升空間；非老齡農(nóng)戶更能從現(xiàn)有的農(nóng)機服務(wù)中獲益，農(nóng)機服務(wù)未帶來老齡農(nóng)戶技術(shù)效率的顯著提高，但使得老齡農(nóng)戶留在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)之中，形成互補關(guān)系；在播種和收獲環(huán)節(jié)，農(nóng)機服務(wù)對技術(shù)效率的正向影響受到人口老齡化的抑制，原因在于老齡農(nóng)戶傾向于投入勞動替代農(nóng)機服務(wù)，在不同地塊之間轉(zhuǎn)移勞作的成本更高。在發(fā)展農(nóng)機服務(wù)、擴大服務(wù)經(jīng)營規(guī)模的同時，應(yīng)考慮農(nóng)業(yè)經(jīng)營主體的經(jīng)營特征，完善土地流轉(zhuǎn)機制，促進農(nóng)業(yè)適度規(guī)模經(jīng)營與農(nóng)機服務(wù)協(xié)調(diào)發(fā)展。

關(guān)鍵詞：農(nóng)機服務(wù)；老齡化；糧食生產(chǎn)；技術(shù)效率

中圖分類號：F321.1

文獻標(biāo)識碼：A

文章編號：2095-5553 （2024） 06-0284-10

收稿日期：2022年11月14日

修回日期：2022年11月24日

*基金項目：國家社會科學(xué)基金（22BJY084）;教育部人文社科項目（21YJA790053）;黑龍江省經(jīng)濟社會發(fā)展重點項目（22560）；重慶市“重慶英才計劃”包干制項目（2021YC002）；重慶英才支持計劃項目（A30900066）

第一作者：王剛毅，男，1980年生，山西長治人，教授，博導(dǎo)；研究方向為農(nóng)業(yè)經(jīng)濟理論與政策。E-mail： awgy@cau.edu.cn

Agricultural mechanization， agricultural mechanization services and technical efficiency of

grain production： From the perspective of population aging

Wang Gangyi， Mi Yiming

（College of Economics and Management， Northeast Agricultural University， Harbin， 150030， China）

Abstract： Based on the data of 47 villages in Heilongjiang Province， this paper measures the technical efficiency of farmers grain production， and empirically analyzes the influence of agricultural machinery services （AMS） on the technical efficiency of farmers through stochastic frontier analysis and multivalued treatment effect model. The results show that： The average technical efficiency of farmers grain production in Heilongjiang Province is 57.2%， which still has room to improve. AMS hasnt significantly improved the technical efficiency of aging farmers， which non-aging farmers can benefit more from AMS. AMS keeps aging farmers in agricultural production which conducts labor complemental effect and weakens the negative impact of population aging. Aging farmers tend to undertake more agricultural production work which makes the cost of transferring labor between different plots higher and the fragment of lands more restraining the AMSs positive effect at sowing and harvesting stage. While developing AMS and expanding the scale of service operations， it is necessary to insist farmer household as production unit， improve the land mechanization and rural inclusive finance to make more credit opportunities of farmers and mitigate the negative shock of population aging.

Keywords： agricultural machinery services; aging; grain production; technology efficiency

0 引言

人口老齡化是我國當(dāng)前面臨的新國情，第七次人口普查顯示，2020年我國60歲以上人口達2.64億，占總?cè)丝诒戎氐?8.7%，根據(jù)世界衛(wèi)生組織的劃分標(biāo)準(zhǔn)，我國即將步入老齡社會。這意味著相比于多數(shù)發(fā)達國家，我國老齡化進程更為迅速^[1]。

我國農(nóng)村人口老齡化的進程遠(yuǎn)快于城市^[2]，我國人口變動情況抽樣調(diào)查數(shù)據(jù)顯示，2010年我國農(nóng)村60歲以上老年人占比高出城鎮(zhèn)2.26個百分點，2019年增長至4.47個百分點。2019年農(nóng)村居住人口占比為39.4%，農(nóng)村60歲以上老年人口占比20.84%，農(nóng)村老齡化速度更為迅速，從西部地區(qū)到東部沿海地區(qū)，農(nóng)村老齡化程度逐漸加深^[3]。以家庭為生產(chǎn)單位的小農(nóng)戶仍然是我國農(nóng)業(yè)主要的經(jīng)營主體，農(nóng)村青年勞動力的持續(xù)流出使得農(nóng)村老齡化直接影響農(nóng)村勞動供給質(zhì)量，當(dāng)前我國已經(jīng)形成特有的老人農(nóng)業(yè)，老齡化帶來的沖擊加劇了這一現(xiàn)象^[4]。

一般認(rèn)為農(nóng)業(yè)機械化有利于緩解勞動力老齡化對技術(shù)效率的負(fù)面影響，有助于提升糧食生產(chǎn)效率^[5-7]。農(nóng)業(yè)機械化是農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的重要標(biāo)志^[8]，1983年中央一號文件列入農(nóng)業(yè)機械化服務(wù)^[9]，并允許農(nóng)戶購置私人農(nóng)業(yè)機械。1998年起中央財政開始設(shè)立專項資金，用于農(nóng)業(yè)機械購置補貼，2004年財政部、農(nóng)業(yè)部共同實施農(nóng)機購置補貼政策。農(nóng)業(yè)機械參與農(nóng)戶農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的途徑主要有兩種，一是農(nóng)戶自行購買農(nóng)業(yè)機械，二是農(nóng)戶租賃農(nóng)業(yè)機械或購買專門的農(nóng)機服務(wù)^[10]。使用自家農(nóng)機和購買農(nóng)機服務(wù)都能夠到達農(nóng)業(yè)生產(chǎn)機械化的目的，因此也有學(xué)者認(rèn)為，農(nóng)業(yè)機械化是農(nóng)民在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)各環(huán)節(jié)能享受到的農(nóng)機服務(wù)率，是農(nóng)業(yè)機械在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)各環(huán)節(jié)對人力的替代率^[11]。農(nóng)戶購買農(nóng)機服務(wù)意味著其卷入外部縱向分工之中，農(nóng)戶經(jīng)營方式隨之發(fā)生轉(zhuǎn)型^[12]。

農(nóng)業(yè)勞動力老齡化帶來農(nóng)業(yè)勞動力質(zhì)量下降，農(nóng)機服務(wù)存在勞動要素的替代作用，由于存在農(nóng)業(yè)機械使用獲得方式、農(nóng)戶經(jīng)營規(guī)模差異，農(nóng)機服務(wù)對農(nóng)戶糧食生產(chǎn)技術(shù)效率的影響存在異質(zhì)性。為梳理勞動力老齡化、農(nóng)機服務(wù)和糧食生產(chǎn)技術(shù)效率的關(guān)系，本文研究的關(guān)鍵問題如下：一是農(nóng)機服務(wù)對農(nóng)戶生產(chǎn)技術(shù)效率的影響，具體研究不同農(nóng)機服務(wù)程度對農(nóng)戶糧食生產(chǎn)技術(shù)效率的影響；二是農(nóng)機服務(wù)對不同類型農(nóng)戶生產(chǎn)技術(shù)效率影響的差異，具體分析非老齡農(nóng)戶與老齡農(nóng)戶糧食生產(chǎn)技術(shù)效率差異，以此判斷在人口老齡化程度加深和青壯年農(nóng)業(yè)勞動力流出背景下，農(nóng)機服務(wù)是否實現(xiàn)了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)現(xiàn)代化目標(biāo)。

1 分析線索

本文假設(shè)農(nóng)戶選擇農(nóng)業(yè)機械化的目標(biāo)是家庭收益最大化。假設(shè)農(nóng)戶選擇農(nóng)業(yè)機械化的方式有兩種：農(nóng)機服務(wù)、自購農(nóng)機，核心問題是農(nóng)戶選擇不同程度的農(nóng)機服務(wù)時老齡農(nóng)戶和非老齡農(nóng)戶的技術(shù)效率影響有何不同。

考慮一個農(nóng)戶i，以家庭收益最大化為目標(biāo)，家庭收益來源于農(nóng)業(yè)收入和非農(nóng)收入兩部分，技術(shù)效率定義為農(nóng)戶在當(dāng)前稟賦下的實際產(chǎn)出與理論最大產(chǎn)出之比，假設(shè)糧食全要素生產(chǎn)率為農(nóng)機服務(wù)M的函數(shù)TE（M）。農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的投入要素包括農(nóng)業(yè)勞動投入L₁、土地投入T、資本投入C，非農(nóng)生產(chǎn)的投入要素只考慮非農(nóng)勞動力投入L₂，非農(nóng)就業(yè)工資為ω。勞動投入受到勞動時間限制，不同生產(chǎn)經(jīng)營規(guī)模農(nóng)戶的交易成本為C_AMS。農(nóng)戶糧食種植收益率為λ。其選擇農(nóng)機服務(wù)的生產(chǎn)決策函數(shù)模型可表示為式（1）。

max U=TE（M）f_s[L₁（M），T，C（M）]+

ωL₂+（T--T）λ-C_AMS

s.t.0≤L₁（M）+L₂≤L-

0≤T≤T-

0≤C_AMS+C（M）≤C-（1）

式中：f_s——家庭農(nóng)業(yè)生產(chǎn)函數(shù)。

進行一階求偏導(dǎo)，得到利潤最大化的一階條件如式（2）所示。

L₁（M）：TE（M）f_s[L₁（M），T，C（M）]=ω

T：TE（M）f_s[L₁（M），T，C（M）]=λ

C（M）：TE（M）f_s[L₁（M），T，C（M）]=-1（2）

再分別對農(nóng)機服務(wù)求二次偏導(dǎo)

TE′（M）f_s[L₁（M），T，C（M）]+TE（M）L′（M）=0

TE′（M）f_s[L₁（M），T，C（M）]+TE（M）C′（M）=0（3）

農(nóng)機服務(wù)能夠替代家庭勞動時間，有利于緩解勞動力資源稟賦約束和勞動力老齡化對技術(shù)效率的負(fù)面影響，有助于提升糧食生產(chǎn)效率^{[13， 14]}。張麗等^[7]在省級層面進行研究，認(rèn)為農(nóng)機服務(wù)發(fā)展與勞動產(chǎn)出彈性有明顯替代關(guān)系，增加農(nóng)機服務(wù)可以替代勞動力，因此L′（M）<0。農(nóng)機作業(yè)根據(jù)不同農(nóng)戶需求形成專業(yè)服務(wù)模式，有利于降低農(nóng)戶糧食生產(chǎn)成本投入，因此C′（M）<0。將L′（M）<0，C′（M）<0帶入上式，得到TE′（M）>0，也就是說農(nóng)戶糧食全要素生產(chǎn)率TE（M）是農(nóng)機服務(wù)（M）的增函數(shù)，農(nóng)戶全要素生產(chǎn)率的變化可以分解為技術(shù)效率的變化和樣本內(nèi)前沿面上經(jīng)濟單位未體現(xiàn)的技術(shù)進步，對于農(nóng)戶來說，技術(shù)進步取決于外部環(huán)境因素，因此農(nóng)戶的技術(shù)效率與全要素生產(chǎn)率成正比^[15]。由此，提出假設(shè)H1：農(nóng)機服務(wù)對農(nóng)戶糧食生產(chǎn)技術(shù)效率提升有促進作用。

農(nóng)機服務(wù)通過向傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)引入先進的投入要素，改變傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)的生產(chǎn)方式和農(nóng)業(yè)經(jīng)營主體的糧食生產(chǎn)參與，保持和提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率和農(nóng)業(yè)綜合生產(chǎn)能力^[16]。農(nóng)機服務(wù)是從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營的農(nóng)戶實現(xiàn)農(nóng)業(yè)機械化的一種手段，農(nóng)戶通過購買農(nóng)機服務(wù)代替直接購買農(nóng)業(yè)機械，這意味著農(nóng)業(yè)經(jīng)營主體卷入了分工體系當(dāng)中。斯密定理中，勞動分工是提高勞動效率的主要原因，是促進經(jīng)濟增長的主要源泉。農(nóng)機服務(wù)將農(nóng)業(yè)生產(chǎn)環(huán)節(jié)從家庭農(nóng)業(yè)經(jīng)營活動中分離出來，降低了生產(chǎn)費用，是農(nóng)業(yè)縱向分工的表現(xiàn)形式，體現(xiàn)了社會分工的本質(zhì)特征^[17]。基于農(nóng)機服務(wù)帶來的分工效應(yīng)，本文選取農(nóng)機服務(wù)能力（S）來表示農(nóng)業(yè)分工水平，有M=η₁M（S），η₁∈（0，∞），將M=η₁M（S）代入式（3）中，得到式（4）、式（5）。

TE′[η₁M（S）]M′（S）f_s[L₁（M），T，C（M）]+

TE[η₁M（S）]L′₁（M）=0（4）

TE′[η₁M（S）]M′（S）f_s[L₁（M），T，C（M）]+

TE[η₁M（S）]C′（M）=0（5）

由L′（M）<0，C′（M）<0得，TE′[η₁M（S）]M′（S）=η₁TE′[M（S）]M′（S）>0。農(nóng)業(yè)縱向分工水平越高，農(nóng)戶使用農(nóng)機服務(wù)的可能性越大，即M′（S）>0，農(nóng)機服務(wù)是農(nóng)業(yè)縱向分工水平的增函數(shù)，又有η₁∈（0，∞），得到TE′[M（S）]>0，故農(nóng)機服務(wù)決定的農(nóng)業(yè)縱向分工水平對農(nóng)戶糧食生產(chǎn)技術(shù)效率的提升有正向作用。由此，提出假設(shè)H2：農(nóng)機服務(wù)對農(nóng)戶技術(shù)效率的提升受到農(nóng)業(yè)縱向分工水平的約束。

進一步考慮經(jīng)營規(guī)模中土地細(xì)碎化（F）帶來的影響。經(jīng)營規(guī)模與服務(wù)需求存在非線性關(guān)系，在到達臨界點前，也就是規(guī)模報酬遞增階段，技術(shù)效率和經(jīng)營規(guī)模負(fù)相關(guān)^{[18， 19]}，“大國小農(nóng)”仍是我國基本國情農(nóng)情，全國98%以上的農(nóng)業(yè)經(jīng)營主體仍是小農(nóng)戶，戶均不超過0.67hm^2[12]，對非規(guī)模經(jīng)營農(nóng)戶，土地細(xì)碎化導(dǎo)致農(nóng)業(yè)技術(shù)效率損失，農(nóng)戶較少享受連片專業(yè)化種植帶來的規(guī)模經(jīng)濟，農(nóng)機服務(wù)的糧食邊際產(chǎn)出提升作用有限^[20]。因此，農(nóng)機服務(wù)M不僅受到農(nóng)業(yè)縱向分工水平S的影響，也受到農(nóng)戶耕地細(xì)碎化程度F的影響，有M=η₂M（S，F(xiàn)），η₂=（0，∞），農(nóng)業(yè)縱向分工水平S主要受到農(nóng)戶家庭以外因素的影響，故在農(nóng)業(yè)縱向分工水平S一定時，將M=η₂M（S，F(xiàn)）代入式（3），得到式（6）、式（7）。

TE′[η₂M（S，F(xiàn)）]M′（S，F(xiàn)）f_s[L₁（M），T，C（M）]+

TE[η₁M（S，F(xiàn)）]L′₁（M）=0（6）

TE′[η₂M（S，F(xiàn)）]M′（S，F(xiàn)）f_s[L₁（M），T，C（M）]+

TE[η₁M（S，F(xiàn)）]C′（M）=0（7）

由L′（M）<0，C′（M）<0得，TE′[η₂M（S，F(xiàn)）]M′（S，F(xiàn)）>0。農(nóng)業(yè)縱向分工水平（S）一定，土地細(xì)碎化程度越高，農(nóng)機服務(wù)可能提供的服務(wù)效率越低，即M′（S，F(xiàn)）<0，故η₂TE′[M（S，F(xiàn)）]<0，又有η₂∈（0，∞），得到TE′[M（S，F(xiàn)）]<0，此時，農(nóng)機服務(wù)是土地細(xì)碎化程度的減函數(shù)，由此，提出假設(shè)H3：土地細(xì)碎化程度對農(nóng)機服務(wù)帶來的效率提升存在負(fù)向的邊際效應(yīng)。

最后，考慮年齡Age帶來的老齡農(nóng)戶和非老齡農(nóng)戶之間的異質(zhì)性，年齡能夠通過認(rèn)知能力、體力和精力、健康狀況、技能學(xué)習(xí)能力等方面影響勞動者生產(chǎn)率，農(nóng)業(yè)勞動投入L₁同時受到年齡Age和農(nóng)機服務(wù)M的影響，即L₁=L₁（Aeg，M），對土地細(xì)碎化程度較高的老齡農(nóng)戶，年齡增加使得老齡農(nóng)戶在不同地塊之間轉(zhuǎn)移勞作的成本更高，勞動效率降低，農(nóng)業(yè)資本投入（C）同時受到年齡（Age）和農(nóng)機服務(wù)（M）的影響，即C=C（Age，M），代入式（3），得到式（8）、式（9）。

TE′（M）f_s[L₁（Age，M），T，C（Age，M）]+

TE（M）L′₁（Age，M）=0（8）

TE′（M）f_s[L₁（Age，M），T，C（Age，M）]+

TE（M）C′（Age，M）=0（9）

由于年齡（Age）使得農(nóng)戶增加農(nóng)業(yè)勞動投入L₁和農(nóng)業(yè)資本投入C，農(nóng)機服務(wù)M能夠替代農(nóng)戶農(nóng)業(yè)勞動投入L₁并減少農(nóng)業(yè)資本投入C，因此L′（Age，M）和C′（Age，M）的符號取決于二者影響程度大小。受勞動力約束的農(nóng)戶可能會主動選擇購買成本更低的農(nóng)機服務(wù)以彌補家庭勞動力不足，緩解勞動力資源稟賦約束和勞動力老齡化對技術(shù)效率的負(fù)面影響^[21]，另一方面，農(nóng)機服務(wù)帶來的規(guī)模報酬取決于農(nóng)戶經(jīng)營規(guī)模，經(jīng)營規(guī)模與農(nóng)機服務(wù)帶來的技術(shù)效率提升存在非線性關(guān)系，在到達臨界點前，也就是規(guī)模報酬遞增階段，技術(shù)效率和經(jīng)營規(guī)模負(fù)相關(guān)，即L′（Age，M）和C′（Age，M）的符號取決于年齡（Age）和農(nóng)機服務(wù)（M）之間要素相互替代難易程度。當(dāng)農(nóng)機服務(wù)的勞動替代效應(yīng)大于年齡增長導(dǎo)致的勞動質(zhì)量下降時，L′（Age，M）<0，C′（Age，M）<0，得到TE′（M）>0，農(nóng)機服務(wù)對農(nóng)戶糧食生產(chǎn)技術(shù)效率有正向促進作用；否則，增加農(nóng)機服務(wù)對農(nóng)戶糧食生產(chǎn)邊際技術(shù)效率沒有提升作用。由此，提出假設(shè)H4：對要素替代難易程度不同的農(nóng)戶，農(nóng)機服務(wù)的技術(shù)效率提升程度不同。

2 實證模型與變量設(shè)定

2.1 數(shù)據(jù)來源

黑龍江是我國糧食大省，人口老齡化程度較高，選取黑龍江省為調(diào)研地點，具有典型代表性。本文所用數(shù)據(jù)來自東北農(nóng)業(yè)大學(xué)現(xiàn)代農(nóng)業(yè)發(fā)展研究中心開展的“黑龍江省農(nóng)村經(jīng)濟社會情況入戶調(diào)查”項目，該項目以綏滿線沿線和“兩大平原”為核心，采用多階段、多層次、與勞動力規(guī)模成比例的樣本抽樣方法，選取黑龍江省47個縣進行入戶調(diào)研，調(diào)查問卷包括農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、技術(shù)應(yīng)用、農(nóng)戶收入及儲蓄等方面的信息。本文篩選出種植糧食（玉米、大豆、水稻三大主要糧食）的農(nóng)戶，剔除缺失本文所需關(guān)鍵信息的問卷，最終獲得2017年723份有效問卷?？紤]到我國農(nóng)村家庭的主要決策者為家長，且樣本中戶主多從事農(nóng)業(yè)，故本文劃分老齡農(nóng)戶和非老齡戶的標(biāo)準(zhǔn)是：若家庭戶主年齡大于等于50歲，為老齡農(nóng)戶。據(jù)此，調(diào)研獲取的老齡農(nóng)戶樣本有409個（占56.57%），非老齡農(nóng)戶樣本為314個（占43.43%）。

本文對農(nóng)機服務(wù)程度的定義是，農(nóng)戶在糧食生產(chǎn)過程（分為整地、播種、施肥、噴藥、灌溉、收獲6個環(huán)節(jié)）中的糧食作物整地、播種和收獲3個環(huán)節(jié)的農(nóng)機服務(wù)情況^[22]。糧食出售價格按照當(dāng)年《全國農(nóng)產(chǎn)品成品收益資料匯編》中的出售價格計算，產(chǎn)量部分缺失的樣本根據(jù)當(dāng)年《全國農(nóng)產(chǎn)品成品收益資料匯編》中的單位面積主產(chǎn)品產(chǎn)量計算。

2.2 模型設(shè)定

2.2.1 隨機前沿生產(chǎn)模型

本文首先使用超越對數(shù)隨機前沿生產(chǎn)函數(shù)計算農(nóng)戶糧食生產(chǎn)技術(shù)效率，其中勞動力投入（工日）缺失值較多，故采用實際參與糧食種植的家庭成員人數(shù)表示。樣本農(nóng)戶復(fù)種次數(shù)大于等于2次的較少，因此不考慮復(fù)種情況。本文選取Translog生產(chǎn)函數(shù)對農(nóng)戶糧食生產(chǎn)技術(shù)效率進行估計，具體模型設(shè)定如式（10）所示。

ln（Y_i）=β₀+β₁lnL_i+β₂lnK_i+β₃lnT_i+

β₄lnL_ilnK_i+β₅lnL_ilnT_i+

β₆lnK_ilnT_i+β₇（lnL_i）²+β₈（lnK_i）²+

β₉（lnT_i）²+（V_i-U_i）（10）

式中：Y_i——第i個農(nóng)戶的總產(chǎn)出，即家庭生產(chǎn)玉米、大豆、水稻當(dāng)年出售總價值；

L_i——第i個農(nóng)戶參與種植業(yè)經(jīng)營的勞動力數(shù)量；

K_i——第i個農(nóng)戶的物質(zhì)費用投入，即農(nóng)戶經(jīng)營中的糧食生產(chǎn)直接投入費用，包括地租、農(nóng)具支出、化肥、農(nóng)藥、種子支出、灌溉及電力、燃料費、雇工費等；

T_i——第i個農(nóng)戶的土地投入，即農(nóng)戶種植玉米、大豆、水稻的實際播種面積；

β₁～β₉——待估參數(shù)；

V_i——隨機擾動項，服從N（0，σ²_V）獨立同分布假設(shè)；

U_i——獨立分布的非負(fù)技術(shù)非效率項，本文隨機前沿生產(chǎn)函數(shù)使用極大似然估計。

農(nóng)戶糧食生產(chǎn)技術(shù)效率表示如式（11）所示，其中，技術(shù)效率TE_i在[0，1]區(qū)間。

TE_i=Y_iexp[f（X_i+β）+v_i]=exp（-U_i）（11）

2.2.2 多值處理效應(yīng)模型

本文選用多值處理效應(yīng)模型（MTEM）分析不同農(nóng)機服務(wù)程度對老齡農(nóng)戶和非老齡農(nóng)戶糧食生產(chǎn)技術(shù)效率的平均處理效應(yīng)。不同環(huán)節(jié)的農(nóng)機服務(wù)選擇本身存在樣本“自選擇”問題，不是完全的外生變量，農(nóng)戶自購農(nóng)機或者租賃農(nóng)機服務(wù)行為與農(nóng)戶本身的勞動力和自然資源稟賦、村莊環(huán)境和條件、土地經(jīng)營特點密切相關(guān)，同時受到可觀測和不客觀的因素影響^[17]；不同農(nóng)戶初始稟賦存在差異，不考慮農(nóng)戶選擇的非隨機分布特征可能帶來樣本選擇偏差。本文的處理變量非二值變量，故使用Cattaneo^[23]提出的多值處理效應(yīng)模型進行分析。

假設(shè)D_iq（N_i）為農(nóng)戶i選擇處理狀態(tài)q的指示變量，q∈ψ={0，1，2，…，Q}，當(dāng)N_i=q時，D_iq（N_i）=1，否則D_iq（N_i）=0。根據(jù)“反事實”分析框架，樣本農(nóng)戶i都存在潛在的結(jié)果變量T_iq，代表處理變量N_i=q時的技術(shù)效率。結(jié)果變量T_i可以表示為D_iq（N_i）和潛在結(jié)果變量T_iq的函數(shù)，如式（12）所示。

T_i=∑Qq=0D_iq（N_i）T_iq（12）

多值處理效應(yīng)模型滿足條件獨立假設(shè)和無空值假設(shè)。條件獨立假設(shè)通常給定協(xié)變量W_i，處理變量不同農(nóng)業(yè)機械獲取方式N_i和結(jié)果變量技術(shù)效率是相對獨立的兩個變量，體現(xiàn)農(nóng)戶自身無法觀察的因素不會對農(nóng)戶選擇不同農(nóng)業(yè)機械獲取方式和技術(shù)效率分布造成顯著的影響，從而解決樣本“自選擇”問題。無空值假設(shè)是指具備不同協(xié)變量的農(nóng)戶i選擇任意一種農(nóng)業(yè)機械獲取方式的概率為正，即Pr[N_i=q|W_i]>0。

首先，運用多元logit模型估計農(nóng)戶選擇不同農(nóng)業(yè)機械獲取方式的概率，如式（13）所示。

Pr[N_i=q|W_i]=E[D_iq（N_i）=W_i]（13）

其次，分析農(nóng)戶選擇不同農(nóng)業(yè)機械獲取方式N_i從j（j∈ψ={0，1，2，…，Q}）到q時的平均處理效應(yīng)，總樣本和子樣本的平均處理效應(yīng)函數(shù)式分別為

ATE_qj=（β^_0q-β^_0j）+1n∑ni=1W_i（β^_1q-β^_1j）（14）

ATET_qj=（β^_0q-β^_0j）+1nq∑ni：D_r（N_i=q）=1W_i（β^_1q-β^_1j）（15）

本文主要使用逆概率加權(quán)回歸調(diào)整法（IPWRA）估計不同農(nóng)機服務(wù)程度對老齡農(nóng)戶和非老齡農(nóng)戶糧食生產(chǎn)技術(shù)效率的平均處理效應(yīng)（ATE、ATET），并使用擴展版逆概率加權(quán)法（AIPW）進行穩(wěn)健性檢驗。

2.2.3 變量選擇與描述性統(tǒng)計分析

本文涉及的變量主要包括投入產(chǎn)出變量，核心解釋變量和控制變量，如表1所示。投入產(chǎn)出變量，借鑒林文聲等^[24]的做法進行處理，將玉米、大豆、水稻當(dāng)年總產(chǎn)值作為產(chǎn)出變量Y，投入指標(biāo)選取勞動力投入L、物質(zhì)費用投入K、土地投入T。核心解釋變量，本文主要采用農(nóng)機服務(wù)和農(nóng)業(yè)機械化程度兩個指標(biāo)進行衡量，其中農(nóng)業(yè)機械化程度根據(jù)整地、播種和收獲使用農(nóng)業(yè)機械的情況，分為傳統(tǒng)農(nóng)耕（均不使用農(nóng)業(yè)機械）、部分機械化（2個環(huán)節(jié)及以下使用農(nóng)業(yè)機械）和全部機械化（3個環(huán)節(jié)全部使用機械），農(nóng)機服務(wù)分為農(nóng)機全部自購、部分外包、全部外包?？刂谱兞浚梃b農(nóng)戶生產(chǎn)技術(shù)效率、農(nóng)機服務(wù)的相關(guān)研究成果^{[25， 26]}，結(jié)合黑龍江農(nóng)戶糧食生產(chǎn)特點和調(diào)研數(shù)據(jù)的可獲得性，最終選擇了衡量農(nóng)戶經(jīng)營規(guī)模和經(jīng)營特點的一系列控制變量。

變量農(nóng)機服務(wù)有序分類變量，表示農(nóng)機服務(wù)外包程度，全部自購=1，部分自購，部分外包=2，全部外包=3農(nóng)業(yè)機械化程度有序分類變量，傳統(tǒng)農(nóng)耕=1，部分機械化=2，全部機械化=3控制變量戶主年齡連續(xù)變量，戶主年齡經(jīng)營規(guī)模連續(xù)變量，農(nóng)戶實際糧食播種面積，取自然對數(shù)農(nóng)業(yè)補貼虛擬變量，農(nóng)戶是否從政府獲得糧食作物補貼？是=1；否=0承包地塊數(shù)家庭承包地塊數(shù)/塊農(nóng)業(yè)長期投資連續(xù)變量，購買拖拉機、大型農(nóng)機具（如收割機、插秧機、播種機、大型聯(lián)合收割機等）的總花費/元，取自然對數(shù)值家中有拖拉機虛擬變量，家中是否有拖拉機？有=1；無=0家庭收入連續(xù)變量，家庭總收入/元，取自然對數(shù)值兼業(yè)化程度連續(xù)變量，家庭農(nóng)林牧漁業(yè)總收入/家庭總收入家庭成員黨員狀況 虛擬變量，家庭成員是否有黨員？是=1，否=0家庭成員村干部狀況虛擬變量，家庭成員是否有村干部？是=1，否=0

本文關(guān)注的核心被解釋變量是糧食生產(chǎn)技術(shù)效率，運用SFA模型進行估計而來。表2給出本文主要變量的描述性統(tǒng)計情況。

樣本農(nóng)戶平均生產(chǎn)技術(shù)效率為0.572，農(nóng)業(yè)機械化程度和農(nóng)機服務(wù)程度均較高，使用農(nóng)業(yè)機械的農(nóng)戶平均有2個以上環(huán)節(jié)存在農(nóng)機服務(wù)情況。農(nóng)戶經(jīng)營規(guī)模存在較大差異，樣本農(nóng)戶平均承包地塊數(shù)為4.96塊，88.7%的農(nóng)戶獲得農(nóng)業(yè)補貼，65%的農(nóng)戶家中自有拖拉機，戶主平均年齡為51.7歲，家庭中黨員和村干部占比較低。

3 實證分析

3.1 隨機前沿分析模型結(jié)果

利用Frontier4.1軟件對全樣本農(nóng)戶技術(shù)效率進行極大似然估計，結(jié)果如表3所示。采用LR檢驗對超越對數(shù)函數(shù)形式模型的擬合情況進行檢驗。γ值為0.959，在1%的水平上通過t檢驗，說明復(fù)合誤差主要來源于管理誤差U_i，存在技術(shù)非效率項。檢驗統(tǒng)計量為：LR=-2[L（H₀）-L（H₁）]。其中，L（H₀）為原假設(shè)β₄=β₅=β₆=β₇=β₈=β₉=0的對數(shù)似然值。檢驗結(jié)果為，LR=-2[（-829.95）-（-805.22）]=49.96，此處自由度為2，顯然LR統(tǒng)計量大于混合卡方分布臨界值χ²_0.05（2）=5.14，總體擬合程度較好，并且估計結(jié)果中，（lnK）²和lnK×lnT在1%的水平上顯著，也證明生產(chǎn)函數(shù)采取超越對數(shù)形式是合理的。

表4給出老齡農(nóng)戶和非老齡農(nóng)戶的技術(shù)效率分布情況。可以看出，老齡農(nóng)戶的技術(shù)效率略低于非老齡農(nóng)戶，總體相差不大。非老齡農(nóng)戶的平均技術(shù)效率為0.579，老齡農(nóng)戶的為0.568，老齡農(nóng)戶比非老齡農(nóng)戶略低1.1個百分點，這表明老齡化對糧食生產(chǎn)存在負(fù)向影響，這與張志新等^[27]結(jié)論一致。非老齡農(nóng)戶標(biāo)準(zhǔn)差相對于老齡農(nóng)戶高出1.8個百分點，波動水平較大，可能是非老齡戶相比于老齡戶兼業(yè)機會較多，務(wù)農(nóng)經(jīng)驗較少，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)情況不穩(wěn)定。非老齡戶和老齡戶的技術(shù)效率分布情況不存在明顯差異，兩類農(nóng)戶技術(shù)效率多集中在0.5以下，在保持現(xiàn)有投入和技術(shù)水平的條件下，仍有較大的提升空間，降低技術(shù)效率損失。

3.2 農(nóng)機服務(wù)對農(nóng)戶糧食生產(chǎn)技術(shù)效率的影響

首先分別對農(nóng)業(yè)機械化程度和農(nóng)機服務(wù)程度對農(nóng)戶糧食生產(chǎn)技術(shù)效率的影響進行回歸分析，估計結(jié)果如表5所示。模型1考察了農(nóng)機服務(wù)對糧食生產(chǎn)技術(shù)效率的影響，由結(jié)果可知，農(nóng)機服務(wù)對農(nóng)戶糧食生產(chǎn)技術(shù)效率的影響系數(shù)為正，且在5%的水平上顯著。部分學(xué)者認(rèn)為，面向小農(nóng)戶發(fā)展的農(nóng)機服務(wù)并未達到預(yù)期效果，小農(nóng)戶選擇農(nóng)機服務(wù)的單位成本較高，還有學(xué)者認(rèn)為小農(nóng)戶自購農(nóng)機進行農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的效率高于農(nóng)機服務(wù)^{[8， 22]}。但本文結(jié)果顯示，隨著農(nóng)機服務(wù)程度的加深，農(nóng)戶糧食生產(chǎn)技術(shù)效率逐漸提高，農(nóng)機服務(wù)在農(nóng)戶糧食生產(chǎn)中發(fā)揮積極作用。這主要是因為：一方面，對于農(nóng)戶來說，自購農(nóng)機是農(nóng)戶家庭一項較大的資本投入，農(nóng)機專用性程度高，且農(nóng)戶經(jīng)營規(guī)模越小沉沒成本越高；另一方面，黑龍江省針對不同經(jīng)營規(guī)模農(nóng)戶形成了多種社會化服務(wù)模式，如產(chǎn)業(yè)化服務(wù)模式、合作化服務(wù)模式、市場化服務(wù)模式等，極大地降低了農(nóng)機服務(wù)的交易費用，這意味著農(nóng)機服務(wù)的邊際成本低于農(nóng)戶自購農(nóng)機的邊際成本。

模型2考察了農(nóng)業(yè)機械化程度對糧食生產(chǎn)技術(shù)效率的影響，結(jié)果顯示農(nóng)業(yè)機械化程度負(fù)向影響農(nóng)戶糧食生產(chǎn)技術(shù)效率，系數(shù)不顯著，與多數(shù)學(xué)者的研究結(jié)果相悖，可能是因為黑龍江農(nóng)戶多數(shù)種植玉米、大豆，僅有部分農(nóng)戶種植水稻，相比于耕地環(huán)節(jié)和播種環(huán)節(jié)，玉米、大豆在收獲環(huán)節(jié)機械化程度更高，但收割機械的精細(xì)化水平不高，如玉米收割機不能對玉米籽粒、苞桿精準(zhǔn)剝離，農(nóng)戶種植行距不統(tǒng)一，機械作業(yè)更容易摘穗漏穗，在機械收獲過程中可能出現(xiàn)嚴(yán)重的糧食損耗，并且農(nóng)戶的耕地較為分散，本文樣本中農(nóng)戶平均承包地塊數(shù)近5塊，這樣的耕地細(xì)碎化同樣不利于機械作業(yè)，此外農(nóng)機服務(wù)存在雙邊道德風(fēng)險，這都會導(dǎo)致技術(shù)效率降低^[28]。

3.3 基于人口老齡化角度的異質(zhì)性分析

首先，表6為農(nóng)戶選擇不同環(huán)節(jié)農(nóng)機服務(wù)的多元 Logit 模型分析結(jié)果，其中第2～4列匯報了解釋變量在均值處對農(nóng)戶選擇不同環(huán)節(jié)農(nóng)機服務(wù)的邊際效應(yīng)。

結(jié)果顯示，農(nóng)業(yè)補貼、承包地塊數(shù)、農(nóng)業(yè)長期投資、家中有拖拉機、家庭成員村干部情況對農(nóng)戶不同環(huán)節(jié)農(nóng)機服務(wù)選擇有顯著影響。其中，農(nóng)業(yè)補貼和農(nóng)業(yè)長期投資越大，農(nóng)戶選擇農(nóng)機服務(wù)環(huán)節(jié)越少，說明農(nóng)業(yè)機械參與農(nóng)戶農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的途徑主要有兩種，一是農(nóng)戶自行購買農(nóng)業(yè)機械，二是農(nóng)戶租賃農(nóng)業(yè)機械或購買專門的農(nóng)機服務(wù)，農(nóng)業(yè)機械兩種不同獲取方式互為可替代的要素匹配策略，當(dāng)農(nóng)戶有購買農(nóng)機的能力時，農(nóng)戶可能會選擇自行購買農(nóng)業(yè)機械以規(guī)避農(nóng)機服務(wù)帶來的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營風(fēng)險。此外，家庭成員村干部越多，對農(nóng)戶技術(shù)效率提升越有促進作用，說明當(dāng)前村集體作為黑龍江省農(nóng)戶生產(chǎn)經(jīng)營信息傳播渠道，對農(nóng)戶改變生產(chǎn)行為、采納先進技術(shù)有積極影響，較好的村集體管理有利于減少農(nóng)戶糧食生產(chǎn)技術(shù)效率損失。

表7為不同環(huán)節(jié)農(nóng)機服務(wù)對老齡農(nóng)戶和非老齡農(nóng)戶技術(shù)效率的平均處理效應(yīng)（ATE、ATET）。多值處理效應(yīng)模型克服農(nóng)戶不同環(huán)節(jié)農(nóng)機服務(wù)選擇內(nèi)生性，使用擴展版逆概率加權(quán)法得到的穩(wěn)健性檢驗結(jié)果與逆概率加權(quán)回歸調(diào)整法結(jié)果一致，本文主要參考逆概率加權(quán)回歸調(diào)整法的估計結(jié)果。

結(jié)果顯示，對老齡農(nóng)戶，增加不同環(huán)節(jié)農(nóng)機服務(wù)沒有來帶糧食技術(shù)效率的顯著提升，對非老齡戶，相比于全部自購，選擇部分環(huán)節(jié)農(nóng)機服務(wù)對技術(shù)效率影響顯著，促使技術(shù)效率提升0.072 5。非老齡農(nóng)戶在特定環(huán)節(jié)的專業(yè)化知識經(jīng)驗較少、與服務(wù)主體之間存在的雙邊道德風(fēng)險^[20]，部分環(huán)節(jié)農(nóng)機服務(wù)是其最優(yōu)選擇，此外樣本數(shù)據(jù)中超過七成的非老齡戶家庭有拖拉機，半數(shù)的平均地塊耕地面積在1hm²以上，這意味著非老齡農(nóng)戶自行購買機械進行縱向一體化存在規(guī)模經(jīng)濟。對老齡農(nóng)戶，無論是單環(huán)節(jié)還是多環(huán)節(jié)的農(nóng)機服務(wù)都沒有顯著提升老齡農(nóng)戶技術(shù)效率，可能有以下原因：一是經(jīng)營規(guī)模的擴大有助于降低單位經(jīng)營成本，老齡農(nóng)戶所擁有的耕地較為分散，樣本中半數(shù)以上老齡農(nóng)戶平均地塊耕地面積在0.67hm²，平均地塊耕地面積超過1hm²的僅占33.27%，遠(yuǎn)少于非老齡農(nóng)戶，這導(dǎo)致老齡農(nóng)戶難以形成集中連片生產(chǎn)和規(guī)?；?jīng)營，相對于非老齡農(nóng)戶，老齡農(nóng)戶可能會面臨農(nóng)機服務(wù)外包的規(guī)模不經(jīng)濟^[22]；二是調(diào)研樣本中，近半數(shù)老齡農(nóng)戶有子女外出務(wù)工，這使得家庭中的老齡勞動力傾向于承擔(dān)更多的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)工作，老齡勞動力在務(wù)農(nóng)經(jīng)驗和空閑時間方面更具比較優(yōu)勢，可以間歇性地精心照料糧食生長全過程，進行人工作業(yè)更有利于降低家庭勞動成本和提升糧食生產(chǎn)效率。此外，中國農(nóng)村老人與土地有一種特殊的關(guān)系，土地是農(nóng)民特有的生產(chǎn)資料，多數(shù)超過60歲的老年人仍會堅持勞作，表現(xiàn)出特有的勞動黏性^[29]，農(nóng)民即使沒有勞動能力，也不愿意退出土地生產(chǎn)，農(nóng)機服務(wù)雖然沒有帶來技術(shù)效率的提升，但是使得老齡農(nóng)戶留在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)之中，與老齡勞動力形成互補關(guān)系，農(nóng)機服務(wù)能夠弱化人口老齡化帶來的負(fù)向影響^[30]。

3.4 人口老齡化抑制農(nóng)機服務(wù)提升技術(shù)效率的進一步分析

本文從土地細(xì)碎化背景出發(fā)，在模型中加入了承包地塊數(shù)與各環(huán)節(jié)農(nóng)機服務(wù)的交叉項，進一步分析老齡化對農(nóng)機服務(wù)提高技術(shù)效率的抑制作用，回歸結(jié)果見表8。

我國農(nóng)戶經(jīng)營耕地塊數(shù)眾多，糧食主產(chǎn)縣七成以上的農(nóng)民擁有超過3塊的土地，僅有不到一成的農(nóng)民擁有一塊耕地，有學(xué)者認(rèn)為土地細(xì)碎化直接導(dǎo)致農(nóng)業(yè)效率損失?？梢钥闯觯?、播種、收獲外包服務(wù)對農(nóng)戶糧食生產(chǎn)技術(shù)效率的影響在1%的水平上顯著，承包地塊數(shù)與播種服務(wù)、收獲服務(wù)交叉項的系數(shù)為負(fù)，說明承包地塊數(shù)越多，會降低播種環(huán)節(jié)和收獲環(huán)節(jié)農(nóng)機服務(wù)對技術(shù)效率的正向影響，這與盧華等^[31]研究結(jié)論一致。一方面土地細(xì)碎化會促使農(nóng)戶增加勞動投入^[32]，另一方面老齡農(nóng)戶受到體力下降、勞動機會減少等限制也傾向于在土地中投入更多勞動，年齡能夠通過認(rèn)知能力、體力和精力、健康狀況、技能學(xué)習(xí)能力^{[5， 7]}等方面影響勞動者生產(chǎn)率，老齡農(nóng)戶在不同地塊之間轉(zhuǎn)移勞作的成本更高，勞動效率較低，增強了土地細(xì)碎化抑制農(nóng)機服務(wù)提升技術(shù)效率的作用，從而導(dǎo)致農(nóng)機服務(wù)在老齡農(nóng)戶與非老齡農(nóng)戶之間的不同平均處理效應(yīng)。

4 結(jié)論和政策建議

4.1 結(jié)論

本文基于黑龍江省47個行政村723份糧食生產(chǎn)農(nóng)戶的調(diào)研數(shù)據(jù)，運用隨機前沿生產(chǎn)函數(shù)和多值處理效應(yīng)模型，測算農(nóng)戶糧食生產(chǎn)技術(shù)效率，并分析不同環(huán)節(jié)農(nóng)機服務(wù)對老齡農(nóng)戶和非老齡農(nóng)戶技術(shù)效率的影響效應(yīng)。

1） 當(dāng)前黑龍江省農(nóng)戶糧食生產(chǎn)平均技術(shù)效率總體水平偏低，仍有較大的提升空間。

2） 農(nóng)機服務(wù)程度越高，對農(nóng)戶技術(shù)效率的促進作用越明顯，對老齡農(nóng)戶，農(nóng)機服務(wù)并未帶來技術(shù)效率的顯著提高，非老齡農(nóng)戶更能從現(xiàn)有的農(nóng)機服務(wù)中獲益，農(nóng)機服務(wù)使得老齡農(nóng)戶留在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)之中，與老齡農(nóng)戶勞動投入形成互補關(guān)系，弱化了人口老齡化帶來的負(fù)向影響。

3） 老齡農(nóng)戶傾向于承擔(dān)更多的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)工作，對老齡農(nóng)戶，土地細(xì)碎化對播種環(huán)節(jié)和收獲環(huán)節(jié)農(nóng)機服務(wù)對技術(shù)效率正向影響的抑制作用更強。

4.2 建議

1） 促進農(nóng)機服務(wù)發(fā)展，彌補勞動力要素不足。農(nóng)村勞動力老齡化直接導(dǎo)致農(nóng)業(yè)勞動力數(shù)量不足和勞動力質(zhì)量下降，農(nóng)機服務(wù)能夠彌補農(nóng)業(yè)生產(chǎn)投入的勞動力要素短缺，因此，應(yīng)積極推進農(nóng)業(yè)社會化服務(wù)，以提升老齡農(nóng)戶的土地利用效率。政府應(yīng)鼓勵有能力的農(nóng)業(yè)經(jīng)營主體從事農(nóng)機服務(wù)，為其提供相應(yīng)的專業(yè)知識和技術(shù)培訓(xùn)，引導(dǎo)農(nóng)業(yè)經(jīng)營主體向農(nóng)業(yè)服務(wù)提供者轉(zhuǎn)變。完善農(nóng)業(yè)社會化服務(wù)體系，最大化發(fā)揮現(xiàn)有公益性和服務(wù)性組織作用，健全支持和扶持政策體系。加大農(nóng)業(yè)社會化服務(wù)政策補貼和扶持力度，激發(fā)農(nóng)機服務(wù)農(nóng)業(yè)經(jīng)營者和組織提供服務(wù)的積極性，擴大農(nóng)戶獲得農(nóng)機服務(wù)渠道，鼓勵農(nóng)戶根據(jù)實際情況積極接受農(nóng)機服務(wù)。

2） 完善土地流轉(zhuǎn)機制，提升土地利用效率。土地是農(nóng)戶生產(chǎn)的重要物質(zhì)投入，土地面積與農(nóng)業(yè)產(chǎn)出直接相關(guān)，老齡農(nóng)民擁有較多土地可能導(dǎo)致撂荒。因此，應(yīng)積極發(fā)揮市場引導(dǎo)作用，通過土地流轉(zhuǎn)市場促進細(xì)碎耕地整合，形成土地的規(guī)?；?jīng)營，有利于提升土地利用效率，避免土地閑置撂荒。鼓勵耕地跨村流轉(zhuǎn)，完善土地流轉(zhuǎn)市場機制，促進市場信息及時流通，政府應(yīng)適度引導(dǎo)土地流轉(zhuǎn)市場發(fā)展，引導(dǎo)更多的農(nóng)業(yè)經(jīng)營主體參與到土地流轉(zhuǎn)市場中來。激發(fā)農(nóng)業(yè)經(jīng)營主體的潛在需求，頒布向農(nóng)業(yè)經(jīng)營者傾斜的政策，鼓勵土地流轉(zhuǎn)信托等創(chuàng)新流轉(zhuǎn)形式，進一步規(guī)范土地流轉(zhuǎn)市場制度。

3） 制定相應(yīng)政策，減緩青年勞動力流出。我國城鎮(zhèn)化進程加快的背后是農(nóng)村勞動力不斷流出，勞動力流出加速了農(nóng)村人口老齡化，也加速了農(nóng)業(yè)勞動力老齡化。因此，應(yīng)為農(nóng)村家庭勞動年齡人口提供更多就業(yè)機會，減緩農(nóng)業(yè)勞動力老齡化帶來的沖擊，提高糧食生產(chǎn)技術(shù)效率。吸引外出務(wù)工勞動力返鄉(xiāng)創(chuàng)業(yè)，制定返鄉(xiāng)創(chuàng)業(yè)扶持政策，避免外出務(wù)工勞動力因返鄉(xiāng)前后收入落差大而再次外出。開展農(nóng)村勞動年齡人口新技術(shù)培訓(xùn)，提升農(nóng)民專業(yè)素養(yǎng)，加強農(nóng)村公共基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，減緩農(nóng)村勞動年齡人口外流。應(yīng)以家庭為單位，增強農(nóng)業(yè)從業(yè)者家庭抗風(fēng)險能力，切實增加農(nóng)業(yè)家庭生計資本，提高農(nóng)業(yè)勞動力的從業(yè)意愿。

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