人口老龄化对农业经济韧性的影响研究——基于农业科技应用的中介效应

颜 榕 姚型浩 米 红

（1.浙江大学 外国语学院，浙江 杭州 310058；
2.浙江大学 公共管理学院，浙江 杭州 310058）

经济的快速发展，人民生活水平的提高，医疗卫生条件的改善促进了中国人均寿命的延长以及出生率和死亡率的下降。在社会经济转型和乡村发展重构的背景下，中国已进入快速老龄化阶段①，且人口老龄化已成为短期内无法逆转的一个趋势。中国老年人口规模及比例将在21 世纪中叶前不断增长，在21 世纪中叶后达到峰值水平，随后转向负增长，比例则趋于基本稳定[1]。

中国人口老龄化出现在传统城市化高速发展的时期，大量的农村青壮年劳动力向城市转移，所以形成了我国人口老龄化鲜明的特征之一，即显著的城乡二元差异[2]，农村的老龄化程度远超于城市。根据2021年中国统计年鉴的数据显示，2020 年中国农村60 岁及以上人口占农村总人口的23.8%，远高于国家整体平均水平（18.74%）及城市的老年人口占比（15.55%）；
20 多年间，农村的老年人口总数约增长了2.4 倍。②

农业劳动力老龄化是全国人口老龄化及农村人口老龄化趋势下的必然结果[3]。根据第三次全国农业普查主要数据公报③显示，2016 年，在农业生产经营人员中，年龄35 岁及以下的为6 023 万人，年龄在36 至54岁之间的为14 848 万人，年龄55 岁及以上的为10 551 万人，农业老龄劳动力比重逐年提高，老年人的农业生产参与率也随之不断提高，目前全国已有超过90%的老年个体从事于各项农业生产活动，包括种植业、畜牧业、渔业等[4]。

农业生产在国民经济中发挥着无可替代的重要作用，作为农业大国，中国非常重视农业发展，“三农”问题始终是国家的工作重心之一，学术界也不乏农业经济相关主题的研究。如今，人口老龄化带来的人口结构变化对经济社会的影响日益凸显，且目前我国整体农业生产现代化水平仍较低，老龄劳动力的素质很大程度上影响着农业生产的效率，也使得众多学者更加关注人口老龄化对农业经济的影响。近年来，可持续发展理念的热度攀升，“经济韧性”的概念被不断提及，国内对于区域经济韧性的研究日益增多，但尚且缺乏对产业经济韧性的系统性研究，也少有考虑人口因素对产业经济韧性影响的相关研究。因此本文在前人研究基础上，通过实证研究探讨人口老龄化对农业经济韧性的影响，旨在深入了解当前人口与农业发展的困境，把握我国人口老龄化对农业生产及粮食安全的影响并探究应对策略。同时，考虑到国家近年来对农业现代化建设的重视，进一步关注农业科技应用因素在研究中的作用。

（一）人口老龄化对农业经济的影响

劳动力是物质资料生产最基本的要素，劳动者的数量和质量一定程度上决定生产的发展，农村人口老龄化势必对农业发展造成影响。[5]目前国内关于人口老龄化对农业经济影响的研究已有大量积累，学者们集中聚焦于人口老龄化对农业产量、生产效率、粮食安全及农业现代化等方面的影响，但研究结果各异。

在人口老龄化与农业产量关系的研究上，赵连阁[6]指出老龄劳动力因受教育程度低，在接受与运用现代农业技术上的能力也较为低下，从而对农业生产造成消极影响。聂正彦等[7]通过对甘肃省农业增长的因素分析与因素间的替代分析发现，人口老龄化在短期内能够通过增加农业资本的投入对农业增长起到正向作用，但随着要素边际效率的递减，则不利于农业的可持续发展。韩冬[8]利用省际面板数据分析发现农业劳动力老龄化对粮食产量的影响呈先积极后消极的“倒U 型”结构，当老年农业人口比例跨过0.159 的门槛值后，农业劳动力老龄化才会对粮食产量产生明显的消极影响。

在人口老龄化与农业生产效率关系的研究上，徐娜等[9]利用柯布—道格拉斯生产函数研究发现老龄农户不仅主要生产要素的边际产值低于非老龄农户，耕种面积以及其他各生产要素的投入水平也均低于非老龄农户，制约着农业生产效率。彭代彦等[10]则认为农业劳动力老龄化能够间接促进技术的进步从而对农业全要素生产率产生积极作用。高升等[11]利用DEA-Windows 模型和Tobit 模型测评农村人口老龄化、农业机械化与小麦两阶段生产效率的关系，发现农村人口老龄化显著促进了小麦生产的效率，且农业机械化程度过高反而会使小麦的生产效率有所降低。

在人口老龄化与粮食安全关系的研究上，何福平[12]指出农村劳动力老龄化直接减少了种粮劳动供给，从而诱发农地流转和“非粮化”倾向。纪志耿[13]指出我国农村劳动力老龄化带来的粮食增产是“结构性”增长，造成了“保主粮、弃辅粮”的局面，这种粮食安全策略是不可持续的。周立等[14]认为尽管中国短期内不存在粮食危机，但人口老龄化与食物结构的变化将是中国21 世纪粮食安全持续的挑战。

在人口老龄化与农业现代化关系的研究上，郭晓鸣等[15]通过对四川省3 个具有代表性的传统农区501个农户的问卷调查发现，农业劳动力老龄化构成了农业技术进步的重要障碍，可能导致农业现代化进程的倒退。朱庆生等[16]也指出目前中国的老龄农业劳动力仍为弱质劳动力，导致生产要素现代化与劳动力低素质化矛盾更加突出。而刘成坤[17]以经济发展水平作为门槛变量，构建面板门槛模型，研究了农村人口老龄化对农业机械化的非线性影响，结果表明农村人口老龄化对农业机械化的影响存在基于经济发展水平的双门槛效应，当人均实际GDP 高至一定程度时，农村人口老龄化对农业机械化的影响会由负向变为正向。

（二）经济韧性与农业经济韧性

1973 年生态学家Holling[18]首次提出了韧性（Resilience）的概念，并将其引入生态学研究框架，用于描述和分析生态系统遭受自然或人为干扰和冲击后的维持现状能力与修复能力。随后韧性的概念被广泛应用于其他学科，例如工程学、心理学，学科的差异使得“韧性”的含义更加多元[19]。伴随着经济全球化浪潮的出现，影响经济发展的不确定性因素增加，贸易安全、技术专利、公共卫生安全等与全球经济发展密切相关的议题逐渐受到重视，“经济韧性”的概念开始出现。Briguglio[20]认为经济韧性可概括为三部分，包括经济遭受冲击后迅速恢复的能力，灵活抵御风险威胁的能力，以及内部规避风险的能力；
其中规避风险的能力可视为经济脆弱性（Economic Vulnerability）的反面。Martin[21]较为全面准确地概括了区域经济韧性的定义，他将区域经济抵御衰退冲击的能力划分为四个维度，分别为经济系统应对冲击时的抵抗能力、受到冲击后的恢复能力、主动应对冲击的重构能力以及实现新经济增长的更新能力。

国内关于经济韧性的研究起步较晚，集中于区域经济韧性和城市经济韧性两大议题。2017 年起部分学者对中国区域经济韧性研究进展进行概括总结，加强了区域经济韧性定量本土化研究。胡晓辉等[22]将全球生产网络理论中的战略耦合概念纳入到演化经济地理学的区域经济韧性思想中，构建了一套新型区域经济韧性分析框架。随后对城市经济韧性的研究范围从地区研究走向地区间的比较研究，且研究对象也愈发广泛。彭荣熙等[23]将城市经济韧性区分为长期经济韧性和短期经济韧性，指出影响两者强弱的因素不同。苏仁刚等[24]通过多种计量模型对制造业升级、信息网络发展与城市经济韧性的关系进行实证研究，发现两者均对城市经济韧性具有正向调节效应。

目前学术界关于经济韧性的测算方法主要分为两类：第一类为指标体系法，即通过构建多维度指标体系对经济韧性进行评估；
另一类为核心变量法，即选取对经济变化反应较为敏感的指标来反映经济系统遭受冲击的程度，通常选取就业人数和国内生产总值（GDP）作为变量指标。Martin[25]首次提出了以地区就业人数和国家就业人数这两个指标来评估地区经济应对危机冲击的抵抗能力以及衰退后的恢复能力，Lagravinese[26]和Faggian 等[27]对其做出了进一步修正，加入了时间因素，而Oliva 等[28]综合此两种方法，并把就业人数指标更换为经济发展层面的GDP 指标。

通过对国内已有相关研究的系统性梳理可以发现，目前中国关于经济韧性的研究领域仍然较为单一，且鲜有学者对产业经济韧性进行系统性研究，尤其是缺少在农业经济韧性方面的研究。张明斗等[29]通过指标体系法对2009—2018 年中国31 个省（自治区、直辖市）的农业经济韧性进行综合测算，提出中国各地区的农业经济韧性均呈明显上升趋势，政府支持力度、农业基础设施建设、地区市场规模与环境规制强度是影响中国农业经济韧性的主要因素。

如今新冠肺炎疫情仍在持续，在未来很长一段时间将继续为国内经济发展带来许多不确定性。农业经济是国民经济的重要组成部分，农业经济能否在面临不确定性挑战时维持相应的抵抗能力和恢复重建能力，保持正向发展，很大程度上决定着国民经济的整体走向。本文基于此种认知，探索性地分析目前国内最显著的人口结构特征之一与农业经济韧性之间的关系，其边际贡献主要包括：第一，科学构建农业经济韧性计算模型，依靠分地区数据，获取我国农业经济韧性的整体情况和地区差异；
第二，分析我国人口老龄化与农业经济韧性的联系，探讨影响所在以及如何产生；
第三，填补我国有关产业经济韧性研究的相对空白，以及在该领域中对人口结构要素的研究不足。

（三）研究假设

在影响农业经济发展的各要素中，劳动力的数量和质量是决定生产发展的重要因素之一，农村人口的流失和快速的老龄化将一定程度对相关产业的发展造成影响，继而对农业经济保持原有状态的能力以及经历冲击后的恢复重构能力产生影响。本文基于前文相关研究梳理，提出以下假设：

人口老龄化程度越高，农业经济韧性越低。假设认为，老龄人口从事农业生产面临着体力、创新能力、应急能力、基础设施、所处环境等各种主客观因素的影响，与年轻劳动力相比，更容易受到负面影响，从而导致农业生产效率低下，大幅削弱产业抵御风险的能力和遭受冲击后的恢复能力。

人口老龄化程度越高，农业科技应用水平越低。假设认为，相比于年轻劳动力，农村老龄劳动力整体教育水平较低，耕种理念较落后，信息获取能力较弱，对农业生产机械及新兴农业生产技术的掌握程度低，从而导致先进农业科学技术应用率低，不利于农业现代化水平的提高。

农业科技应用水平在人口老龄化对农业经济韧性的影响中起重要作用。假设认为，与传统农业人力耕种相比，现代农业科学技术的应用能够提升农业的播种效率，减轻劳动强度，提高农业单位面积产量，推动农业发展。联系假设1 和假设2，人口老龄化程度越高，农业科技应用水平越低，从而进一步削弱农业经济韧性。即人口老龄化程度、农业科技应用水平与农业经济韧性三者存在直接与间接的作用关系，见图1。

图1 研究假设要素作用关系预测框架

（一）数据来源与变量选取

由于本文关注产业为农业，目前从事第一产业的人口仍多数为农村人口，所以选取的主要自变量为农村人口老龄化率，数据反应地区农村人口老龄化程度。其次，本文关注农业科技应用水平的中介作用，以地区农业科技使用作为中介变量，考虑到目前在大部分农村地区，农用机械、农用塑料薄膜以及农业化肥是能够广泛获取并使用的农业科学技术手段，本文选取地均机械使用量、地均耗电量、地均农用化肥施用量、地均农用薄膜使用量四个具体的指标建立农业科技应用水平指标体系。由于四项指标的普及程度与使用难易程度不同，因此需要通过熵权法对整体水平进行赋权，以便能够更合理地对各个地区的农业科技应用水平进行综合评价。

此外，考虑到其他影响人口结构与农业生产的主要因素，另外的控制变量包括粮食播种率、地均劳动力及耕地质量，见表1。样本数据涵盖2010-2019 年国内31 个省市的基本情况，来源于由国家统计局颁布的各年度《中国统计年鉴》和《全国农业普查公报》，以及EPS 全球统计数据与分析平台。

表1 解释变量及控制变量

（二）农业科技应用水平评价

农业科技应用水平是本研究中的中介变量，即农业生产过程中先进农业技术的综合运用水平，以分值的形式表示，对四个具体指标进行熵权法计算得到，计算过程如下：

（1）数据标准化

公式中a 为时间，i 为地区，j 为指标。

（2）计算比重

（3）计算熵值

（4）计算权重

（5）计算综合得分

（三）农业经济韧性计算模型

农业经济韧性是本研究中的被解释变量，结合Briguglio 所提出的“经济韧性”概念以及国内已有研究中的定义，“农业经济韧性”即指农业经济保持原有状态的能力以及经历冲击后的恢复重构能力。根据学界流行的经济韧性测算法，以其均值作为衡量，即均值越大，农业经济韧性越高，反之则越低。借鉴Oliva 等测算经济韧性的方法，以经济发展层面GDP 指标出发评价我国各地区农业经济韧性状况，计算公式如下：

式中：Ec 为区域内农业产值；
Er 为全国农业产值；
t-1 为基期，t 为末期。当区域农业经济韧性高于全国经济韧性（RES ＞0），视为高经济韧性；
反之当区域农业经济韧性值低于全国经济韧性（RES ＜0），则视为低经济韧性。

（一）描述性统计

主要变量的数据特征能够反映其现实特征，见表2。本研究中的因变量农业经济韧性反映的是某一地区农业经济发展质量，韧性数值越高表明农业经济抵抗风险的能力和经历风险后的恢复能力越强，农业经济发展质量则越高。农业经济韧性的相关数值结果表明，总体而言，全国农业经济韧性呈现出整体水平较低及地区间差异较大的特征，说明农业经济发展质量还有待提高。

表2 主要变量描述性统计

从结果中也可以看出其他变量的现实特征。自变量农村地区人口老龄化率反映的是该地区农村地区的人口年龄结构情况，老龄化率的相关数值结果表明各省份农村地区普遍面临着人口老龄化问题，且不同地区间的人口老龄化程度同样存在较大差异；
中介变量农业科技应用水平反映的是该地区农业发展中农业先进技术的使用情况，代表了农业发展中的科技投入和农业机械化水平，农业科技应用水平的数值结果也反映了较为显著的地区差异性；
控制变量粮食播种率越高表明该地区农业产业多元化程度越低，地均劳动力越多表明该地区农业规模化作业越小，耕地质量越高表明该地区越适合发展农业，各控制变量的数值同样体现出不同程度的地区差异性。

（二）实证结果分析

基于研究设计与上述数据特征，笔者通过构建回归分析模型与中介效应检验得到的实证结果均正向验证了三个研究假设，见表3。

表3 变量关系回归结果

模型一分析了农村人口老龄化对农业经济韧性的影响，回归结果证明农村人口老龄化率负向预测农业经济韧性，且在5%的水平下显著，说明人口老龄化率对农业经济韧性具有抑制作用，即地区人口老龄化程度越高，农业经济韧性越低，农业经济在遭受冲击后的重建与恢复需要花费更长的时间和更多的资源，验证了第一个研究假设。模型二分析了农村人口老龄化率对农业科技应用水平的影响，发现人口老龄化负向预测农业科技应用水平，在1%的水平下显著，反映了地区人口老龄化率越高，农业科技使用率越低，农业现代化水平越低，验证了第二个研究假设。

模型三为控制中介变量农业科技应用水平后分析农村人口老龄化对农业经济韧性的影响。核心解释变量农村人口老龄化率在10%的水平下负向预测农业经济韧性，进一步验证了第一个研究假设。其次，中介变量农业科技应用水平在5%的水平下正向预测农业经济韧性，即农业科技应用率越高，农业经济韧性越强。综合模型一和模型二的结果，在人口老龄化对农业经济韧性的影响中，人口老龄化率、农业科技应用水平以及农业经济韧性表现出三者显著的作用关系，即地区人口老龄化程度越高，农业机械化水平越低，农业科技应用水平越低，从而进一步削弱农业经济韧性，验证了第三个研究假设。本文同时利用Preacher 等提出的Bootstrap 检验法进行中介效应检验，样本量选择5 000，在95%置信区间下，间接效应与直接效应置信区间均不包含0（LLCI=-2.275 242，ULCI=-.005 138 5；
LLCI=-7.947 217, ULCI=-.528 031 7），同样证明了农业科技应用水平在人口老龄化对农业经济韧性影响中显著的部分中介效应。

此外，在控制变量中，地均劳动力对农业经济韧性影响的系数为负，说明地均劳动力负向预测农业经济韧性，相同面积耕地上的集约利用劳动力投入越多，则更容易出现劳动力过剩、劳动力分配不均、资源利用不充分等抑制农业发展的一系列问题，也会影响农业的可持续发展。

（三）异质性分析检验

我国地域辽阔，不同地区的自然禀赋存在着较大的差异，农业资源，农业政策也不尽相同，从而对各地的农业生产产生不同影响。这就需要从整体性视角转向异质性的视角，精准分析。本文在进行异质性分析时主要考虑区位因素，将研究对象按照所在区域分为东部、中部和西部地区，分组进行面板数据固定效应回归，见表4。根据结果来看，东中西部农业经济韧性均受到人口老龄化的影响，但影响程度不同。农村人口老龄化会负向预测东部和西部地区的农业经济韧性，分别在1%和10%的水平下显著，中部地区人口老龄化与农业经济韧性的回归系数虽然为负，但是作用关系并不显著。

表4 异质性分析检验结果

（四）稳健性检验

老年抚养比④（Elderly Dependency Rate, ODR）指人口中非劳动年龄人口数中老年部分与劳动年龄人口数之比，老年抚养比越高，代表社会整体非劳动年龄老龄人口越多，社会人口抚养负担越重，是除人口老龄化率外最能反映社会人口老龄化程度的重要指标之一。在稳健性检验中将核心解释变量农村人口老龄化率替换为农村老年抚养比进行重复实验，实证结果发现系数和显著性均未发生改变，证明研究结论相对可靠，见表5。

表5 稳健性检验结果

笔者以2010—2019 年全国31 个省市的基本情况作为样本数据，通过实证研究得到以下结论：

第一，人口老龄化程度的加深会削弱农业经济韧性。研究结果表明，地区农村人口老龄化程度越高，农业经济韧性越低。人口老龄化程度每增强1 个单位，农业经济韧性会削弱约12 个单位，说明在其他条件不变的情况下，随着我国人口老龄化程度不断加深，我国农业经济抵御风险的能力以及遭受冲击后的恢复能力会大幅下降，农业的可持续发展会受到极大的阻碍。

第二，短期内人口老龄化程度的加深会一定程度上阻碍农业科技应用水平的提高。研究结果表明，地区农村人口老龄化程度越高，农业科技应用越少。人口老龄化程度每增强1 个单位，农业科技应用水平会降低约1 个单位，说明老龄人口数量越多的地区，先进农业技术使用率越低，如果人们的耕种理念和方式长期得不到更新，随着老龄劳动力的增加，长此以往将不利于农业机械化的发展以及农业现代化目标的实现。

第三，农业科技应用水平的提高有助于加强农业经济韧性。研究结果表明，地区农村农业科技应用水平每提高1 个单位，农业经济韧性会增强约1.6 个单位。先进农业技术的应用能够提高农业生产效率，节省生产成本，是现代农业实现可持续发展的必要条件之一。

第四，农业科技应用水平在人口老龄化对农业经济韧性的影响中起到部分中介作用，即人口老龄化程度越高，先进农业技术使用率越低，农业机械化整体水平无法进步，从而对农业经济韧性产生一定的负面影响。这说明在人口老龄化的背景下，需要充分发挥领导层与劳动者的主观能动性，人为有意识地提高农业技术的普及率和使用率，从而能够在一定程度上削弱人口老龄化对农业经济韧性的负面影响。

目前中国的人口老龄化程度仍在不断加深，与之密切相连的农村人口老龄化和农业劳动人口老龄化也在持续加深，老年人口的脆弱性对农业经济抵御灾害和风险的能力发出挑战，在人口整体素质仍亟待提升的未来，如何化消极为积极，维持乃至增强农业经济韧性，保障农业可持续发展，维护粮食安全，是需要保持关注和思考的问题。

2022 年2 月22 日，《中共中央国务院关于做好2022 年全面推进乡村振兴重点工作的意见》发布，这是21 世纪以来第19 个指导“三农”工作的中央一号文件。文件指出为推动乡村振兴取得新进展、农业农村现代化迈出新步伐，需全力抓好粮食生产和重要农产品供给，强化现代农业基础支撑，持续推进农村产业融合发展，加大政策保障和体制机制创新力度。以前文研究为基础，结合国家政策，笔者提出以下建议：

第一，辩证看待人口老龄化对农业经济韧性的影响。尽管研究结论证明人口老龄化程度负向预测农业经济韧性，对农业经济发展造成一定的阻碍，但老龄劳动力在农业生产和抵抗灾害方面有着不置可否的优势。农村的老龄劳动力长期从事农业生产活动，积累了大量的实践经验，相比年轻的劳动力，在作物习性、病虫害防治、气象适应等方面有着更加深入的认识和更灵活的应对能力，应当重视和充分利用老龄劳动力的这份优势。

第二，进一步提高农业在国民经济中的地位。如今随着我国二、三产业的飞速发展，农业生产愈发受到制约，无论是在资源分配还是从业人口的流失中都可见一斑。2020 年农业作为第一产业增加值为7.7%，二、三产业增加值分别为37.8%和54.5%⑤。显然其他产业带来的经济效益要远高于农业，在资源有限的情况下，更多的资源便自然而然地流入了这些产业。且上文分析中便指出农村人口老龄化的其中一个原因是青壮年人口的流失，农业生产主要集中在农村地区，而其他产业多在城市地区有更好的发展，对于青壮年人口而言更具吸引力。此外，本文的实证研究中也发现地均劳动力显著影响着农业经济韧性。如若农村资源持续性不足，而耕地又在不断减少⑥，那么即便通过鼓励青年回乡，引进农业人才等政策，弥补了农业劳动力的空缺，也仍有加剧农业劳动力过剩的风险。因此，各地政府应积极响应国家号召，加强农业基础设施投资和建设，为农业生产发展提供良好的平台和后备保障，提升其生产过程中抵御灾害和迅速恢复的能力以及产业的人才吸引力。

第三，加速农业科技的发展和普及。农业现代化的关键在科技进步和创新。习近平总书记指出，要把发展农业科技放在更加突出的位置，大力推进农业机械化、智能化，给农业现代化插上科技的翅膀。[30]如今传统农业向智慧农业过渡，我国已开辟出科技兴农的新途径，但许多农业生产的新技术尚未得到普及。从本文的研究结果中可以看到人口老龄化在一定程度上影响了农业科技应用水平，这与老龄人口较为落后的耕作理念和信息获取能力是分不开的。而先进农业科技的普及是农业现代化最基本的特征之一，也是提高农业生产效率和增强其抵御风险能力的重要基础。要在人口老龄化的背景下提高农业科技应用水平，第一，需要提高农业劳动力的整体文化素质，即增强对青壮年劳动力的先进农业技术教育，由这一部分人群带动农业技术进一步转化为实际生产效率。第二，需要政府充分发挥在农业技术创新和普及中的作用。农业技术创新耗资耗时，并非从事农业活动的所有个体都能够凭一己之力实现，更多则要依赖于政府的支持和调节；
此外，尽管实证结果表明整体上人口老龄化程度越高，农业科技应用水平越低，但这不意味着所有的老年劳动力都不愿使用现代农业技术，其中不乏技术推广不足造成的“不知情”以及经济能力不足造成的“用不起”。如今粮食主产区在农忙时，老龄劳动力也会雇佣农机服务，如果农业老龄劳动力的农业机械使用率能在全国范围内继续提升，那么由低下的农业科技应用水平造成的负面影响将只是短期的。所以，政府应加大投入，创设平台，设立帮扶项目，不仅推动技术理念深入人心，也要让更多针对性政策转化为真正的具体实践。

第四，发展绿色农业。生态与发展的辩证关系是习近平生态文明思想的重要内容，习近平总书记指出要树牢绿色发展理念，推动生产、生活、生态协调发展，扎实推进农村人居环境整治行动，加强农业生态环境保护和农村污染防治，而农民和其他农业从业人员正是将绿色农业理念付诸实践的主力军。首先，需要提高农业生产经营人员，尤其是老龄劳动力的绿色发展意识，应充分发挥地区政府部门的宣传作用，传播理念的同时推广具体的实行办法，确保这部分群体能够掌握基本的农业污染治理、农业废弃物回收、集约耕地、轮作休耕、节肥节药、科学病虫害防治等方法，使他们能够真正参与到绿色农业的建设中，形成持续推进机制。其次，鼓励新型农业经营主体的发展。目前，全国农民合作社已超过240 万家，农业社会化服务组织超过90 万个。在人口老龄化的背景下，农业合作社能够将劳动力集中起来，提高农业产量和效益，节约成本。而且，近年来我国以粮食主产区、园艺作物优势产区和设施蔬菜集中产区为重点，大力推广高效低毒低残留农药和新型高效植保机械，150 多套绿色高效技术模式得到推广，说明集团组织的形式也更有利于新模式新装备新技术的传播与传授，有利于老龄劳动力在短时间内接受训练。此外，也需进一步重视食品安全监管，各地政府应不断完善农产品质量安全监管体系，完善农产品原产地可追溯制度和质量标识制度，严厉打击食品安全犯罪，保证农产品的质量。

注释：

①按照国际标准，当一个国家的65 岁及以上人口占总人口的比例达到7%时，该国家便进入到了人口老龄化状态，而我国第七次人口普查数据显示，65 岁及以上的人口占我国总人口的比例已经达到了13.5%。

②国家统计局：《2021 中国统计年鉴》，见http://www.stats.gov.cn/tjsj/ndsj/2021/indexch.htm。

③国家统计局：《第三次全国农业普查主要数据公报》，见http://www.stats.gov.cn/tjsj/tjgb/nypcgb/qgnypcgb/201712/t20171215_1563599.html。

④ODR = ( 65 岁及以上人口数/劳动年龄人口数 ) × 100%，劳动年龄人口,在我国规定15-64 周岁。

⑤国家统计局：《中华人民共和国2021年国民经济和社会发展统计公报》，见http://www.stats.gov.cn/tjsj/zxfb/202202/t20220227_1827960.html。

⑥根据第三次全国国土调查主要数据成果显示，过去10 年间，全国耕地地类减少了0.0753 亿公顷。

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