中国农村劳动力老龄化对低碳农作物产量的影响机制：基于产业链视角的实证研究

推荐：本研究针对中国农村劳动力老龄化背景下如何实现低碳农业与粮食安全协同发展的关键问题，通过Tobit回归和结构方程模型(SEM)分析2889户小农数据，揭示老龄化通过抑制农机使用间接降低农田温室气体(GHG)排放(减少0.158 t CO2 eq)但阻碍产量提升的机制，为全球老龄化农业经济体提供政策参考。

　　

随着全球人口老龄化加速，农业劳动力结构转型正深刻影响着粮食生产和气候变化应对。在中国，农村65岁以上人口占比已达17.7%，而小农户经营着全国90%的耕地，生产水稻、小麦和玉米三大主粮的同时，也贡献了6.7亿吨CO₂当量的农田温室气体排放。这种"既要减碳又要增产"的双重挑战，在劳动力老龄化背景下显得尤为严峻。传统观点认为老龄化会降低农业生产效率，但最新研究发现，老年农民凭借经验可能更精准地控制化肥施用，这为破解低碳与高产矛盾提供了新思路。

四川农业大学环境学院的研究团队在《Sustainable Futures》发表的重要研究，首次系统揭示了农村老龄化影响低碳农作物产量的内在机制。研究人员采用2017年中国农村家庭追踪调查(CRHPS)的2889户样本数据，通过Tobit截断回归控制样本选择偏差，结合结构方程模型(SEM)解析多变量间的复杂路径关系。研究创新性地将农田GHG排放核算范围扩展到肥料生产运输、稻田CH₄排放和N₂O直接/间接排放等全生命周期环节，并采用IPCC第六次评估报告最新全球增温潜势(GWP)换算标准（CO₂=1，CH₄=27.9，N₂O=273）。

3.1 中国农村老龄化与低碳产量的地理特征

数据显示江苏、上海等长三角地区老龄化率超56%，而黑龙江、吉林等粮食主产区GHG排放最高。西部地区的老年小农表现出独特的"低碳高产"特征，其经验优势在恶劣耕作条件下更为凸显。

3.2 老龄化对低碳产量的直接影响

Tobit回归表明，老龄化使GHG排放显著降低0.158 t CO₂ eq（p<0.1），同时提升单产580 kg/ha（p<0.05）。这种看似矛盾的现象源于老年农民更依赖集体主义经验交流，能减少化肥滥用但维持产量。

3.3 农机使用的双刃剑效应

SEM路径分析揭示关键机制：老龄化通过降低农机采用率（路径系数-0.258）间接减少排放（-0.037）但抑制产量（-0.049）。当前以小农机为主的模式能耗高，每标准偏差的农机使用增加会带来0.145标准偏差的排放上升。

3.4 教育水平的调节作用

低教育水平强化了老龄化对农机的排斥效应（EDU-MACHINERY路径系数0.382），形成"老龄化→低教育→少农机→低排放"的传导链条。而收入与补贴虽促进农机使用，却可能刺激碳排放密集型生产。

这项研究突破了传统将老龄化单纯视为农业劣势的认知，提出"经验驱动型低碳农业"新范式。研究建议：开发适合老年农民的绿色农机（如电动微耕机），建立"农机共享合作社"破解小规模经营困境，并借鉴日本经验实施年龄定向补贴政策。特别是在中国西部，推广智慧农业技术可缓解地形限制与劳动力不足的双重约束。该成果为全球面临类似挑战的农业经济体（如印度、巴西）提供了可迁移的方法论，通过协调"银色人力"与"绿色技术"，实现《巴黎协定》1.5℃目标下的农业转型。