鄭祥生，徐若梅

（安徽農(nóng)業(yè)大學(xué) 經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，安徽 合肥 230036）

改革開放之后，我國的農(nóng)業(yè)快速發(fā)展，但同時(shí)對(duì)我國的環(huán)境造成了極大的破壞［1］。而長江經(jīng)濟(jì)帶對(duì)我國具有戰(zhàn)略意義，農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值占全國40%以上［2］，且長江經(jīng)濟(jì)帶的碳排放約占全國的44.6%［3］，農(nóng)業(yè)已成為第二大排放源［4］，而能源的使用是農(nóng)業(yè)碳排放的重要源泉［5］。與此同時(shí)，我國目前人口已經(jīng)進(jìn)入老齡化，并且自2000年以來，人口老齡化城鄉(xiāng)倒置會(huì)逐漸加?。?］，并可能長期存在［7］，人口老齡化從根本上改變了中國社會(huì)發(fā)展過程中的動(dòng)力結(jié)構(gòu)［8］。所以對(duì)于探究農(nóng)村人口老齡化與農(nóng)業(yè)能源效率之間的關(guān)系，有利于實(shí)現(xiàn)鄉(xiāng)村振興促進(jìn)農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展具有重要意義。

對(duì)于全要素農(nóng)業(yè)能源效率研究主要有以下幾個(gè)方面：首先，能源投入的計(jì)算都是主要包含化石能源［5，9-13］，較少包含間接能源。其次，關(guān)于能源效率測算的方法，主要有CRS假設(shè)下基于投入 的DEA模 型［11，14］、基 于 方 向 性 距 離 函 數(shù) 和DEA方 法［12］、包 含 非 期 望 產(chǎn) 出 的SBM模型［13，15］、窗口DEA模型［16］、包含非期望產(chǎn)出的EBM模型［17］，這些方法大多缺乏跨期可比較性。第三，對(duì)農(nóng)業(yè)能源影響因素的研究，學(xué)者發(fā)現(xiàn)，能源價(jià)格變動(dòng)、技術(shù)進(jìn)步分別對(duì)農(nóng)業(yè)能源效率有顯著的負(fù)向和正向影響［18］；勞動(dòng)力、資本、能源等要素價(jià)格對(duì)農(nóng)業(yè)能源效率有影響［19］；農(nóng)村收入增加、農(nóng)業(yè)技術(shù)改善和農(nóng)業(yè)產(chǎn)值占比增加都會(huì)對(duì)農(nóng)業(yè)能源效率有促進(jìn)作用［13-14，20］；人均人力資本水平、農(nóng)民人均純收入水平和城鎮(zhèn)化水平等都對(duì)農(nóng)業(yè)能源效率有影響［17］。當(dāng)下有學(xué)者如盧秋萍［21］、王笳旭和李朝柱［22］等研究了農(nóng)村人口老齡化對(duì)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)的影響，但缺乏對(duì)農(nóng)村人口老齡化對(duì)農(nóng)業(yè)能源效率影響的研究。

所以，鑒于上述文獻(xiàn)，由于全局SBM方法具有跨期可比較性［23-24］，本研究使用全局Undesirable-SBM測算長江經(jīng)濟(jì)帶2010-2019年包含直接、間接能源投入和二氧化碳作為非期望產(chǎn)出的農(nóng)業(yè)能源效率，利用核密度函數(shù)探究農(nóng)村人口老齡化和農(nóng)業(yè)能源效率的時(shí)空特征，并基于中介效應(yīng)模型考察農(nóng)村人口老齡化背景下，農(nóng)村人口老齡化對(duì)農(nóng)業(yè)能源效率的影響路徑。

一、理論分析與研究假說

現(xiàn)有相關(guān)研究表明，農(nóng)村人口老齡化對(duì)農(nóng)村勞動(dòng)力供給、農(nóng)業(yè)規(guī)模化生產(chǎn)、農(nóng)業(yè)科技應(yīng)用水平［21］、農(nóng)村土地流轉(zhuǎn)和規(guī)模化經(jīng)營［25］、勞動(dòng)力供給、資本要素替代、土地規(guī)模化轉(zhuǎn)化［22］、農(nóng)業(yè)生態(tài)效率［26］、對(duì)化肥的使用［27-29］以及農(nóng)藥的使用［30］等農(nóng)業(yè)生產(chǎn)多方面產(chǎn)生影響。農(nóng)業(yè)能源的使用同屬于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)活動(dòng)。由此可知，農(nóng)戶作為能源的使用者會(huì)影響農(nóng)業(yè)能源的使用效率。又當(dāng)下農(nóng)村人口老齡化和收入的增加，農(nóng)村地區(qū)為彌補(bǔ)勞動(dòng)力的短缺會(huì)使用更具效率的現(xiàn)代化管理方式和器械達(dá)到節(jié)省勞動(dòng)力和成本的目的，從而提高能源的使用效率。由此得到假說1：

H1：農(nóng)村人口老齡化對(duì)農(nóng)業(yè)能源效率有影響。

關(guān)于人口老齡化對(duì)與人力資本之間的研究表明，人口老齡化會(huì)對(duì)人力資本產(chǎn)生負(fù)向影響［31-32］，另外有學(xué)者研究表明人力資本會(huì)對(duì)能源效率產(chǎn)生影響［33-34］。由于少子化和農(nóng)村人口向城市的遷移，導(dǎo)致農(nóng)村人口老齡化程度相對(duì)更為嚴(yán)重。人口老齡化使得農(nóng)村年輕勞動(dòng)力相對(duì)減少，使得農(nóng)村地區(qū)出現(xiàn)一定年輕勞動(dòng)力短缺。而老年人的體力不如年輕人，相應(yīng)的對(duì)高效率的利用機(jī)械勞作與年輕勞動(dòng)力相比要差，目前就農(nóng)村的受教育程度而言，青壯年的受教育程度是要高于老年人的，也就意味著老齡化下的農(nóng)村對(duì)于農(nóng)產(chǎn)品市場的變化和新技術(shù)的接受能力較弱，因而會(huì)對(duì)農(nóng)業(yè)能源的使用產(chǎn)生影響。由此得假說2：

H2：人口老齡化通過人力資本對(duì)農(nóng)業(yè)能源效率產(chǎn)生影響。

現(xiàn)有文獻(xiàn)表明，老齡化嚴(yán)重的區(qū)縣耕地撂荒較多［35］，從而表現(xiàn)出農(nóng)村勞動(dòng)力老齡化不利于規(guī)?；?jīng)營的現(xiàn)象［25］。土地規(guī)模化會(huì)影響化肥、農(nóng)藥等具體的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)活動(dòng)，以及農(nóng)業(yè)碳排放［36-37］。老人由于體力等原因無法經(jīng)營較多的土地，從而將大量的土地流轉(zhuǎn)，有利于土地規(guī)?；?，規(guī)模化經(jīng)營使得大型機(jī)械和相應(yīng)的技術(shù)設(shè)施得到使用，有利于提高農(nóng)業(yè)能源的利用效率，而又有較多老年人可能因?yàn)橥恋厍楣?jié)而保留一部分土地［38］，從而相對(duì)的采用傳統(tǒng)的生產(chǎn)方式，影響土地規(guī)?；娃r(nóng)業(yè)能源效率。由此得假說3：

H3：人口老齡化通過土地規(guī)模化對(duì)農(nóng)業(yè)能源效率產(chǎn)生影響。

農(nóng)村人口老齡化對(duì)農(nóng)業(yè)能源效率的影響路徑如圖1所示。

圖1 農(nóng)村人口老齡化對(duì)農(nóng)業(yè)能源效率的影響路徑

二、研究方法和數(shù)據(jù)說明

（一）全局Undesirable-SBM模型

為更好的反應(yīng)農(nóng)業(yè)能源效率隨時(shí)間變化的趨勢，本研究借鑒李春宵等［39］的做法，選用全局Undesirable-SBM模型。模型如下，

上式中，K表示決策主體數(shù)量，本研究為長江經(jīng)濟(jì)帶的11個(gè)?。ㄊ校籒種要素投入種類，本研究取4；X種產(chǎn)出種類，本研究取2；M種期望產(chǎn)出，本研究中M取1；I種非期望產(chǎn)出，本研究中I取1。s表示松弛變量；ρ表示綜合效率，ρ在0到1之間取值，若測算生態(tài)效率則ρ值越接近1，表明生態(tài)效率越高。

雖然上述SBM模型不能直接得出相關(guān)要素的效率，但SBM模型可以求出各投入要素的松弛變量，因而可以由實(shí)際投入量與松弛變量的差值來計(jì)算目標(biāo)投入要素的效率。本研究全要素農(nóng)業(yè)能源效率計(jì)算如下：

其中，EEit是i省第t年的全要素農(nóng)業(yè)能源效率值，AEIit是i省 第t年的 實(shí)際能源投 入，TEIit是i省第t年的目標(biāo)能源投入，ECVit是i省第t年由SBM算出的能源改進(jìn)值。同樣可以得到其它投入要素的效率值。

（二）核密度法

核密度函數(shù)可用來對(duì)數(shù)據(jù)隨時(shí)間變化的具體特征進(jìn)行分析，因而本研究采用核密度函數(shù)曲線來探究長江經(jīng)濟(jì)帶的農(nóng)業(yè)能源效率的演變特征，模型如下：

上式中，f(x)為X（X表示農(nóng)業(yè)能源效率）的密度函數(shù)，x表示考察期內(nèi)的平均農(nóng)業(yè)能源效率。N表示總的省（市）數(shù)量，本研究取11；h為帶寬，也即坐標(biāo)軸的間隔；K為高斯函數(shù)。

（三）多重中介效應(yīng)模型

為了研究農(nóng)村人口老齡化對(duì)農(nóng)業(yè)能源效率的影響，選擇當(dāng)下廣泛應(yīng)用于探究傳到機(jī)制的研究方法中介效應(yīng)模型［40］，模型如下，

上面（7）-（9）式中，Y、X、M、X1分別表示因變量農(nóng)業(yè)能源效率、核心解釋變量農(nóng)村人口老齡化、中介變量土地規(guī)?；娃r(nóng)村人力資本和控制變量，e和ε分別表示截距和隨機(jī)誤差。中介效應(yīng)存在的基礎(chǔ)是（7）式中的系數(shù)c顯著，才可做（8）-（9）式的檢驗(yàn)，證明中介效應(yīng)的存在。

（四）變量與數(shù)據(jù)來源

1.變量設(shè)置

（1）全局Undesirable-SBM模型的投入產(chǎn)出指標(biāo)，如表1。

表1 農(nóng)業(yè)能源效率計(jì)算的相關(guān)指標(biāo)

（2）核心解釋變量。人口老齡化根據(jù)聯(lián)合國1956的《人口老齡化及其社會(huì)經(jīng)濟(jì)影響》中對(duì)于人口老齡化的界定，選擇鄉(xiāng)村人口中65歲以上老人占比表示。

（3）中介變量。土地規(guī)模化水平，根據(jù)2017年廣西壯族自治區(qū)統(tǒng)計(jì)局發(fā)布的農(nóng)作物耕地面積和播種面積的區(qū)別，可知耕地面積包括了溝、渠和地埂等不種植農(nóng)作物的面積，且耕地是存量，無論土地是否拋荒都計(jì)算在耕地面積內(nèi)，所以會(huì)造成實(shí)際種植土地面積計(jì)算不準(zhǔn)確，因而本研究根據(jù)Frank［43］的研究選擇人均播種面積表示。

農(nóng)村人力資本水平（平均受教育程度），是農(nóng)業(yè)生態(tài)化發(fā)展的基礎(chǔ)條件，一般而言農(nóng)村勞動(dòng)力素質(zhì)越高越有利于農(nóng)業(yè)生態(tài)化發(fā)展，這里用農(nóng)村家庭勞動(dòng)力平均受教育年限來表征［26］。

（4）控制變量。工業(yè)化水平，采用每個(gè)省（市）當(dāng)年工業(yè)產(chǎn)值與總產(chǎn)值的比值表示，因?yàn)椴煌貐^(qū)的工業(yè)化水平的高低會(huì)對(duì)當(dāng)?shù)氐霓r(nóng)業(yè)技術(shù)水平和相關(guān)的化學(xué)用品等產(chǎn)生影響，從而影響農(nóng)業(yè)收入和排放，繼而影響對(duì)能源效率產(chǎn)生影響［44］。

農(nóng)戶收入，采用每個(gè)?。ㄊ校┑牡谝划a(chǎn)業(yè)產(chǎn)值與鄉(xiāng)村人口的比值表示，農(nóng)戶的收入在一定程度上可以表示該地區(qū)的農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平［45］。由于當(dāng)?shù)剞r(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平不同，農(nóng)戶所使用的器械以及能源的偏好都會(huì)有差別，所以必然會(huì)對(duì)農(nóng)業(yè)能源的消耗產(chǎn)生影響［13］。

能源消耗結(jié)構(gòu)，采用每個(gè)?。ㄊ校┑闹苯幽茉聪呐c總能源消耗的比值表示，因?yàn)椴煌茉吹膬r(jià)格和使用效率都不一樣且不同地區(qū)的能源消耗結(jié)構(gòu)亦不相同，所以能源消耗結(jié)構(gòu)會(huì)影響能源效率［46］。

城鎮(zhèn)化水平，采用每個(gè)?。ㄊ校┑某擎?zhèn)常住人口與總?cè)丝诘谋戎当硎荆驗(yàn)閯趧?dòng)力對(duì)化石能源會(huì)產(chǎn)生替代效應(yīng)且勞動(dòng)力結(jié)構(gòu)的差異也會(huì)影響能源相關(guān)的使用情況，所以城鎮(zhèn)化水平會(huì)對(duì)農(nóng)業(yè)能源效率產(chǎn)生影響［17］。

受災(zāi)率，采用每個(gè)?。ㄊ校┑目偟氖転?zāi)面積與總的播種面積的比值表示，因?yàn)楫?dāng)?shù)剞r(nóng)業(yè)受災(zāi)必然會(huì)對(duì)當(dāng)?shù)氐霓r(nóng)業(yè)收入等產(chǎn)生影響，從而影響農(nóng)業(yè)能源效率［17］。

2.數(shù)據(jù)來源

由于部分?jǐn)?shù)據(jù)不能全部獲得，所以本研究的初始數(shù)據(jù)為2010-2019年長江經(jīng)濟(jì)帶9省2市的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)到指標(biāo)和變量的處理如上文所述。數(shù)據(jù)來源于《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國固定資產(chǎn)投資統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國能源統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國農(nóng)村統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國人口和就業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒》和各地統(tǒng)計(jì)年鑒。

三、實(shí)證結(jié)果

（一）農(nóng)業(yè)能源的投入、農(nóng)業(yè)能源效率的動(dòng)態(tài)演進(jìn)

1.能源投入

由圖2可知在考察期內(nèi)，間接農(nóng)業(yè)能源投入高于直接農(nóng)業(yè)能源投入。直接農(nóng)業(yè)能源投入有逐步上漲的趨勢，漲幅為5.3%，而間接農(nóng)業(yè)能源投入則相反有下降的趨勢，下降幅度較大為15.3%，導(dǎo)致總的農(nóng)業(yè)能源投入整體為下降的趨勢，降低幅度為6.8%。對(duì)于2013年的直接能源投入的減少，是由于《中國能源統(tǒng)計(jì)年鑒》上的重慶市農(nóng)林牧漁業(yè)相關(guān)的原煤消耗從2012年的320.75萬噸驟降到2013年的36.98萬噸。

圖2 長江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)業(yè)能源投入結(jié)構(gòu)

2.農(nóng)業(yè)能源效率

由表2可知，在考察期內(nèi)，長江經(jīng)濟(jì)帶的各?。ㄊ校┑霓r(nóng)業(yè)能源效率都是逐漸上升的，整體上呈現(xiàn)，長江中游＜長江上游＜長江下游。長江下游的農(nóng)業(yè)能源效率大于長江上、中游，一部分原因是長江下游的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的基礎(chǔ)條件較好，且下游靠海方便農(nóng)產(chǎn)品進(jìn)出口以及與國外展開相關(guān)的技術(shù)交流，及時(shí)獲得先進(jìn)的農(nóng)業(yè)技術(shù)和管理經(jīng)驗(yàn)，另一方面，下游的經(jīng)濟(jì)發(fā)展也相對(duì)較好，對(duì)于惠農(nóng)政策力度也相對(duì)較大，如江蘇從2019的支農(nóng)支出為1032.17億元，同比中游的湖北的支農(nóng)支出為828.81億元，上游998.9億元，因而長江下游的農(nóng)業(yè)能源效率較高。長江中游的能源效率低于上游，部分原因是西部有2000年的“西部大開發(fā)”的長期政策的正向影響，中部省份是產(chǎn)糧大省需要大量的化石能源投入，而化石能源的利用必然會(huì)導(dǎo)致大量二氧化碳排放，使得農(nóng)業(yè)能源效率相對(duì)表現(xiàn)較差。

表2 長江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)業(yè)能源效率

對(duì)于2012年的長江上游能源效率的較大下降，是由于貴州的直接能源投入是2011年的2.22倍，導(dǎo)致其能源效率有較大下降，而長江上游的其它?。ㄊ校┫鄬?duì)較為平穩(wěn)，所以2012年長江上游的農(nóng)業(yè)能源效率降幅較大；對(duì)于2013年長江上游農(nóng)業(yè)能源效率較大幅度的上漲，是由于重慶市和貴州省的直接能源投入有較大下降，分別下降70%和39%，導(dǎo)致兩區(qū)域的農(nóng)業(yè)能源效率大幅度上升，致使長江上游農(nóng)業(yè)能源效率漲幅較大。

在整個(gè)考察期間，上海、江蘇、四川等省（市）的農(nóng)業(yè)能源效率表現(xiàn)較好，平均值分別為0.79、0.86、0.80，超過了考察期內(nèi)能源效率的平均值0.66，而表現(xiàn)較差的安徽、湖北、湖南等?。ㄊ校┺r(nóng)業(yè)能源效率低于考察期內(nèi)能源效率的平均值，?。ㄊ校╅g農(nóng)業(yè)能源效率差異明顯。圖3呈現(xiàn)了長江經(jīng)濟(jì)帶主要年份的農(nóng)業(yè)能源效率密度分布。形狀上，農(nóng)業(yè)能源的核密度函數(shù)峰高逐漸減低，且有單峰向多峰發(fā)展的趨勢，同樣說明了農(nóng)業(yè)能源效率地區(qū)間差異逐漸擴(kuò)大。位置上，核密度函數(shù)不斷向右移，說明農(nóng)業(yè)能源效率在提高。農(nóng)業(yè)能源效率的提高離不開政府長期對(duì)農(nóng)業(yè)的重視以及出臺(tái)各項(xiàng)惠農(nóng)政策，如多年將“三農(nóng)問題”作為“中央一號(hào)”文件。

圖3 2010-2019主要年份長江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)業(yè)能源效率密度

3.農(nóng)業(yè)能源效率與農(nóng)村人口老齡化空間聚類分析

為了探索農(nóng)村人口老齡化和農(nóng)業(yè)能源效率空間位置上的關(guān)系，本研究對(duì)農(nóng)村人口老齡化程度和農(nóng)業(yè)能源效率進(jìn)行細(xì)分。

人口老齡化階段國際上是這樣劃分的：年輕階段，小于0.040；成年階段，0.040～0.070；老齡化階段，大于0.070［47］。根據(jù)國際標(biāo)準(zhǔn)和2010年-2019年長江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)村人口老齡化程度的范圍（0.070～0.229）將長江經(jīng)濟(jì)帶的農(nóng)村人口老齡化劃分為：初級(jí)老齡化階段，0.070～0.120；中度老齡化階段，0.120～0.170；重度老齡化階段，大于0.170。對(duì)于能源效率的劃分，多數(shù)文獻(xiàn)根據(jù)考察期內(nèi)能源效率均值進(jìn)行Kmeans聚類［48-50］，由于本研究需要探究人口老齡化和農(nóng)業(yè)能源效率的時(shí)空變化的關(guān)系，所以選擇和農(nóng)村人口老齡化一樣的劃分方法，根據(jù)2010-2019年長江經(jīng)濟(jì)帶的農(nóng)業(yè)能源效率的范圍（0.36～1.0）將農(nóng)業(yè)能源效率劃分為三個(gè)階段：低效率階段，0.36～0.57；中等效率階段，0.57～0.78；高效率階段，0.78～1。再將二者結(jié)合地理位置進(jìn)行匹配分為9個(gè)等級(jí)，分別為1（低老齡化-低農(nóng)業(yè)能源效率）、2（低老齡化-中農(nóng)業(yè)能源效率）、3（低老齡化-高農(nóng)業(yè)能源效率）、……、9（高老齡化-高農(nóng)業(yè)能源效率），再利用QGIS分別用不同的顏色著色使數(shù)據(jù)可視化，如表3所示。

表3 農(nóng)村人口老齡化和農(nóng)業(yè)能源效率分類匹配表

由表3可知，長江經(jīng)濟(jì)帶整體上的呈現(xiàn)，由低老齡化-低農(nóng)業(yè)能源效率向高老齡化-高農(nóng)業(yè)能源效率發(fā)展的趨勢，其中變化最為明顯的是四川、重慶、江蘇、浙江等省（市），發(fā)展較慢的是云南、貴州等省份。在考察期間內(nèi)，沒有出現(xiàn)重度老齡化且高農(nóng)業(yè)能源效率的省份。對(duì)于多數(shù)?。ㄊ校┐蠖鄶?shù)年份都是老齡化程度的級(jí)別要高于或等于同地區(qū)的農(nóng)業(yè)能源效率的級(jí)別，表明同地區(qū)的老齡化程度的加重速度要大于或等于該地區(qū)的農(nóng)業(yè)能源效率提高的速度；且隨著時(shí)間的推移，農(nóng)村人口老齡化的區(qū)域間差異要大于農(nóng)業(yè)能源效率區(qū)域間的差異，如2010的四川省和云南、湖北等省份之間的差異，2019年的四川、江蘇、浙江等?。ㄊ校┖驮颇现g的差異。分區(qū)域來看，長江經(jīng)濟(jì)帶下游和上游的由低老齡化-低農(nóng)業(yè)能源效率向高老齡化-高農(nóng)業(yè)能源效率發(fā)展的趨勢要快于長江經(jīng)濟(jì)帶中游。

（二）農(nóng)村人口老齡化對(duì)農(nóng)業(yè)能源效率多重中介效應(yīng)檢驗(yàn)

1.農(nóng)村人口老齡化對(duì)農(nóng)業(yè)能源效率的影響

表4報(bào)告了農(nóng)村人口老齡化與農(nóng)業(yè)能源效率的實(shí)證結(jié)果。表5中使用了三種不同的方法，分別是廣義最小二乘法估計(jì)的混合效應(yīng)、隨機(jī)效應(yīng)和固定效應(yīng)，對(duì)農(nóng)村人口老齡化和農(nóng)業(yè)能源效率的關(guān)系進(jìn)行驗(yàn)證。結(jié)果顯示，三種方法中的農(nóng)村人口老齡化都對(duì)農(nóng)業(yè)能源效率展現(xiàn)出顯著為正的影響，吻合上文關(guān)于農(nóng)業(yè)能源效率與農(nóng)村人口老齡化的時(shí)空變化趨勢，證實(shí)了假說1。因?yàn)楝F(xiàn)代化的農(nóng)戶會(huì)因?yàn)閯趧?dòng)力的減少，會(huì)從環(huán)保意識(shí)和節(jié)約成本的要求出發(fā)，更大限度使用高效率的農(nóng)業(yè)器械和管理方法，因而農(nóng)業(yè)能源的效率提高。同時(shí)，也滿足了Judd等［51］關(guān)于基準(zhǔn)回歸中解釋變量的估計(jì)系數(shù)顯著是進(jìn)行后續(xù)逐步回歸的前提條件的理論?；旌闲?yīng)和隨機(jī)效應(yīng)的LM檢驗(yàn)P值為0，說明應(yīng)拒絕“不存在個(gè)體隨機(jī)效應(yīng)”的原假設(shè)，而選擇隨機(jī)效應(yīng)；混合效應(yīng)與固定效應(yīng)的F檢驗(yàn)P值為0，說明應(yīng)拒絕“所有ui=0”的原假設(shè)，而選擇固定效應(yīng)；隨機(jī)效應(yīng)與固定效應(yīng)的Hausman檢驗(yàn)P值為0.011 7，說明應(yīng)該拒絕隨機(jī)效應(yīng)，接受固定效應(yīng)。所以最后選擇固定效應(yīng)作為后續(xù)檢驗(yàn)的基礎(chǔ)方法。

表4 農(nóng)村人口老齡化與農(nóng)業(yè)能源效率

表5 人力資本的中介效應(yīng)

控制變量，工業(yè)化對(duì)農(nóng)業(yè)能源效率的影響的系數(shù)為-1.235且顯著，表明當(dāng)下工業(yè)化程度每提高1%，農(nóng)業(yè)能源效率下降1.235%。因?yàn)楣I(yè)化程度的提高不僅能給農(nóng)業(yè)帶來效率更高的技術(shù)和生產(chǎn)要素，也會(huì)吸收走大量的資金和年輕勞動(dòng)力，對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)活動(dòng)產(chǎn)生負(fù)面影響，從而降低農(nóng)業(yè)能源效率。說明當(dāng)下長江經(jīng)濟(jì)帶還處于農(nóng)業(yè)供養(yǎng)工業(yè)的階段。

農(nóng)戶收入對(duì)農(nóng)業(yè)能源效率的影響的系數(shù)為0.149且顯著，表明目前農(nóng)戶每提高1%的收入，農(nóng)業(yè)能源效率上升0.149%。農(nóng)戶收入增加會(huì)正面刺激農(nóng)戶投入更多的精力到農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中，提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)活動(dòng)的管理效率，減少農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中不必要的浪費(fèi)，使農(nóng)戶傾向于使用便利、舒適的清潔能源，從而進(jìn)一步提高農(nóng)業(yè)收入和農(nóng)業(yè)能源效率。

能源消耗結(jié)構(gòu)對(duì)農(nóng)業(yè)能源效率的影響的系數(shù)為-0.752且顯著，表明現(xiàn)在直接能源消耗每增加1%，農(nóng)業(yè)能源效率下降0.752%。因?yàn)橹苯幽茉粗饕腔茉炊@些能源是碳排放的主要來源，而當(dāng)下我國的大部分農(nóng)業(yè)生產(chǎn)活動(dòng)并沒有形成大規(guī)模的作業(yè)，因而化石能源的能源利用效率不高，所以能源消耗結(jié)構(gòu)的增加會(huì)降低農(nóng)業(yè)能源效率。

城鎮(zhèn)化水平和受災(zāi)率對(duì)農(nóng)業(yè)能源效率的影響都為負(fù)不顯著。城鎮(zhèn)化水平的提高會(huì)吸收年輕勞動(dòng)力，但同時(shí)也會(huì)促進(jìn)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的規(guī)模化，兩者的共同作用可能抵消了城鎮(zhèn)化水平對(duì)農(nóng)業(yè)能源效率的影響。受災(zāi)率不利于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)，但由于我國對(duì)農(nóng)業(yè)災(zāi)后的補(bǔ)救措施越來越好，以及農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)措施的普及和完善，從而會(huì)減輕農(nóng)業(yè)損失，所以對(duì)農(nóng)業(yè)能源效率的影響不顯著。

2.人力資本中介效應(yīng)

表5展示了農(nóng)村人口老齡化對(duì)農(nóng)村人力資本的影響為a=-3.826且顯著，表示農(nóng)村人口老齡化程度每加深1%，農(nóng)村人力資本降低3.826%。隨著國家各項(xiàng)各種惠農(nóng)政策的出臺(tái)，義務(wù)教育的普及，使得鄉(xiāng)村地區(qū)輟學(xué)率降低升學(xué)率提高，相較老一輩而言有著更加豐富的教育資源，也使得青年人的受教育程度要高于老年人。但由于當(dāng)下的老齡化、少子化現(xiàn)象和遷出現(xiàn)象的加重使得農(nóng)村人力資本迅速下降。人力資本對(duì)農(nóng)業(yè)能源效率影響為b=0.151且顯著，說明人力資本每提高1%，農(nóng)業(yè)能源效率上升0.151%。受教育程度的提高，使得人們更加注重環(huán)保使用相對(duì)清潔的能源，也能更好的接受新技術(shù)和提高管理效率。a和b均顯著，證明了假說2，但由于c’也顯著，說明農(nóng)村人力資本是部分中介效應(yīng)。a和b的符號(hào)相反，說明農(nóng)村人口老齡化通過農(nóng)村人力資本對(duì)農(nóng)業(yè)能源效率的影響為負(fù)。農(nóng)村人口老齡化導(dǎo)致得人力資本下降會(huì)降低老齡化對(duì)農(nóng)業(yè)能源效率的積極影響。

3.土地規(guī)模中介效應(yīng)

表6的檢驗(yàn)結(jié)果表明，農(nóng)村人口老齡化對(duì)土地規(guī)?；挠绊憺閍=-0.106且顯著，與李露的研究結(jié)果一致［26］，表示當(dāng)前農(nóng)村人口老齡化程度每提高1%，土地規(guī)?；潭认陆?.106%。雖然老年人由于自身的體力等原因會(huì)促進(jìn)流轉(zhuǎn)部分土地，但另外也是由于自身的限制很難進(jìn)行規(guī)模化的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)活動(dòng)，另外由于老齡人身體的原因使得多數(shù)的年輕人需要照顧老人不能外出務(wù)工，而農(nóng)村的工作有限，迫使這部分年輕人只得從事農(nóng)業(yè)活動(dòng)，因而不利于土地的規(guī)?；?。土地規(guī)?；瘜?duì)農(nóng)業(yè)能源效率的影響為b=-2.967且顯著，則表明土地規(guī)?；潭让刻岣?%，農(nóng)業(yè)能源效率下降2.967%。在目前農(nóng)村人口基數(shù)龐大，而我國的土地規(guī)模流轉(zhuǎn)和規(guī)?；a(chǎn)還處于起步階段的現(xiàn)實(shí)下，規(guī)模化農(nóng)業(yè)仍處于探索階段，大量的財(cái)政以及民間投入，不能很快的見效，需要較長時(shí)間的轉(zhuǎn)化吸收，造成短期內(nèi)的高投入-高污染，從而使得農(nóng)業(yè)能源效率降低。a和b均顯著，證明了假說3，但由于c’也顯著，說明土地規(guī)?；遣糠种薪樾?yīng)。

表6 土地規(guī)?；闹薪樾?yīng)

四、結(jié)論與政策建議

本研究在農(nóng)村人口老齡化程度日趨加深的背景下，使用全局Undesirable-SBM測算了包含間接能源的長江經(jīng)濟(jì)帶2010-2019年的農(nóng)業(yè)能源使用效率，并探究了農(nóng)村人口老齡化程度和農(nóng)業(yè)能源效率的時(shí)空變化，另外使用中介效應(yīng)模型驗(yàn)證了農(nóng)村人口老齡化對(duì)農(nóng)業(yè)能源效率的影響，得到如下結(jié)論：

第一，長江經(jīng)濟(jì)帶的能源投入在考察期內(nèi)，呈現(xiàn)總的能源和間接能源投入下降，直接能源投入上升，且直接能源投入高于間接能源投入。

第二，考察期內(nèi)長江經(jīng)濟(jì)帶的農(nóng)業(yè)能源效率整體上呈現(xiàn)上升趨勢，且長江中游＜長江上游＜長江下游；?。ㄊ校┲g農(nóng)業(yè)能源效率差距明顯，上海、江蘇、四川等?。ㄊ校┑霓r(nóng)業(yè)能源效率表現(xiàn)較好，超過了考察期內(nèi)能源效率的平均值0.66，安徽、湖北、湖南等?。ㄊ校┺r(nóng)業(yè)能源效率表現(xiàn)較差低于考察期內(nèi)能源效率的平均值。

第三，考察期內(nèi)長江經(jīng)濟(jì)帶各區(qū)域間呈現(xiàn)出，長江下游＞長江上游＞長江中游；且各?。ㄊ校╅g的人口老齡化程度差異不斷加大。

第四，考察期內(nèi)長江經(jīng)濟(jì)帶整體上的呈現(xiàn)，由低老齡化-低農(nóng)業(yè)能源效率向高老齡化-高農(nóng)業(yè)能源效率發(fā)展的趨勢；且長江經(jīng)濟(jì)帶下游和上游的由低老齡化-低農(nóng)業(yè)能源效率向高老齡化-高農(nóng)業(yè)能源效率發(fā)展的趨勢要快于長江經(jīng)濟(jì)帶中游。第五，考察期內(nèi)農(nóng)村人口老齡化對(duì)農(nóng)業(yè)能源效率的提高有積極的影響；農(nóng)村人口老齡化通過農(nóng)村人力資本的中介效應(yīng)對(duì)農(nóng)業(yè)能源效率的影響為負(fù)；農(nóng)村人口老齡化通過土地規(guī)模化的中介效應(yīng)對(duì)農(nóng)業(yè)能源效率的影響為正。

由上述結(jié)論提出以下建議。

第一，完善農(nóng)村的養(yǎng)老保險(xiǎn)機(jī)制，解決好農(nóng)村人口養(yǎng)老的這一短板，開展多方參與、多元養(yǎng)老模式，例如互助養(yǎng)老、社區(qū)養(yǎng)老等，最終實(shí)現(xiàn)老有所養(yǎng)的標(biāo)準(zhǔn)。讓年輕人無后顧之憂，也讓老齡人有更好的晚年生活，提高幸福感，減少其對(duì)土地的依賴。

第二，加強(qiáng)對(duì)農(nóng)村教育的投資，減小農(nóng)村教育水平和城市教育水平的差距，以鄉(xiāng)情和足夠的教育水平吸引高學(xué)歷的人才返鄉(xiāng)，解決農(nóng)業(yè)生產(chǎn)活動(dòng)中年輕勞動(dòng)力不足的問題，提高農(nóng)村的受教育程度，為實(shí)現(xiàn)現(xiàn)代化農(nóng)業(yè)做好鋪墊。

第三，要因地制宜，由于各區(qū)域間的工業(yè)化和城鎮(zhèn)程度等不同，各地區(qū)擁有不同的優(yōu)勢，所以需發(fā)揮不同區(qū)域間的農(nóng)業(yè)優(yōu)勢，加強(qiáng)區(qū)域間的交流，打破農(nóng)業(yè)生產(chǎn)要素區(qū)域間流動(dòng)的壁壘。長江下游要繼續(xù)發(fā)揮人才優(yōu)勢、技術(shù)優(yōu)勢以及區(qū)域優(yōu)勢，使用清潔能源，減少碳排放，提高農(nóng)業(yè)能源的使用效率；長江中游作為長江上下游交流的橋梁，要充分利用信息，發(fā)揮自身農(nóng)業(yè)種植規(guī)模的優(yōu)勢，提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率和農(nóng)業(yè)能源使用效率；長江上游，可以借助政策的傾斜和省與省之間的對(duì)口幫扶，充分吸收先進(jìn)的技術(shù)和農(nóng)業(yè)管理理念提高農(nóng)業(yè)能源效率。