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2019 , Vol. 38 >Issue 11: 2766 - 2777

DOI: https://doi.org/10.11821/dlyj020180639

论文

京津冀农业劳动力及其老龄化研究

  • 郝薇 1 ,
  • 王鹏飞 , 2, *
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  • 1. 北京市第五十中学,北京 100061
  • 2. 首都师范大学资源环境与旅游学院,北京 100048
王鹏飞（1964-）,男,北京市人,教授,博士生导师,研究方向为农业地理学。E-mail:

郝薇（1993-）,女,河北石家庄人,硕士,研究方向为农业地理学。E-mail: haoweicnu@163.com

收稿日期: 2018-06-17

  要求修回日期: 2019-09-22

  网络出版日期: 2019-12-02

基金资助

国家自然科学基金项目(41271188)

版权

版权所有，未经授权，不得转载、摘编本刊文章，不得使用本刊的版式设计。
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Research on the agricultural labor force and aging of Beijing-Tianjin-Hebei region

  • HAO Wei 1 ,
  • WANG Pengfei , 2, *
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  • 1. Beijing No.50 Middle School, Beijing 100061, China
  • 2. College of Resources, Environment and Tourism, Capital Normal University, Beijing 100048, China

Received date: 2018-06-17

  Request revised date: 2019-09-22

  Online published: 2019-12-02

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Copyright reserved © 2019
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摘要

京津冀地区作为中国经济发展的重要区域之一,其农村地区农业劳动力的减少与老龄化已成为关系农业、农村与农民利益的重要问题。为此,本文对京津冀地区县域农业劳动力数量与其老龄化的时空演变进行了分析,探讨了农业劳动力数量与其老龄化之间的耦合关系,剖析了乡村振兴背景下京津冀不同县域农业劳动力及其老龄化的特征,提出不同类型未来农业劳动力的发展方向,拓宽了乡村地理学的研究视角。结果表明：① 京津冀地区农业劳动力数量整体呈下降趋势,北京周边和东部沿海地区农业劳动力数量下降趋势明显;② 农业劳动力的年龄整体呈老龄化趋势,北部地区老龄化程度最为严重;③ 京津冀县域农业劳动力数量与农业劳动力老龄化程度的耦合特征可划分为慢速-轻度老龄化、慢速-重度老龄化、快速-深度老龄化、快速-中度老龄化四大类型区。

关键词： 农业劳动力老龄化; 时空变化; 耦合关系; 京津冀

本文引用格式

郝薇 , 王鹏飞 . 京津冀农业劳动力及其老龄化研究[J]. 地理研究, 2019 , 38(11) : 2766 -2777 . DOI: 10.11821/dlyj020180639

Abstract

The Beijing-Tianjin- Hebei region is one of the important areas of China's economic development. The agricultural labor force reduction and aging in its rural areas have become an important issue related to agriculture, rural areas and farmers’benefits. Therefore, in this paper we analyze the spatial and temporal evolution of agricultural labor force and its aging in each county of the Beijing-Tianjin-Hebei region, discuss the coupling relationship between the agricultural labor force and its aging, and analyze the agricultural labor force and the characteristics of its aging in different counties in the study area under the background of rural revitalization. And we also present the development direction about different types of agricultural labor in the future. The results show that: 1) the agricultural labor force in the study area is declining, particularly in the coastal areas and the eastern part of the region and around Beijing. 2) The proportion of aging agricultural labor in these areas is increasing, and the proportion of agricultural labor force over 60 years old to the total agricultural population increased by 3.93% from 2000 to 2010. The results show that the number of young and middle-aged people in rural areas is declining. The spatial difference between high and low aging population is obvious. The proportion of agricultural labor force in the counties near the city of Beijing is high. The proportion of the agricultural labor population is decreasing with the increase of distance to the downtown area. 3) The change rate of agricultural labor force and the change rate of the proportion of agricultural laborers over 60 years old to the total agricultural population in the areas are generally the same, indicating that the rate of change of agricultural labor force in the areas and its rate of aging have correlation to a certain degree. 4) Based on the analysis of labor-age elasticity index, the coupling characteristics of agricultural labor force and aging between 2000 and 2010 can be divided into four types: a) the slow-slight aging dominated by traditional agriculture, b) the slow-severe aging dominated by early-stage migrant workers, c)the rapid-deep aging dominated by dual economy between urban and rural areas, d) the rapid-moderate aging dominated by part-time workers. Through the analysis, it is sure that we can get a better understanding of the distribution and division of agricultural labor force, and rationally formulate policies and measures, and correctly guide the flow of agricultural labor in the Beijing-Tianjin-Hebei region in the future. At the same time, the results will further our knowledge about agricultural labor force in the study of rural geography.

Key words： aging of agricultural labor force; temporal and spatial evolution; coupling relation- ship; Beijing-Tianjin-Hebei region

1 引言

实现京津冀协同发展,是面向未来打造新的首都经济圈、推进区域发展体制与机制创新的需要。同时也是探索完善城市群布局和形态、优化区域发展的需要,更是探索生态文明建设的有效路径、促进人口经济资源环境相协调的需要[1,2]。地理学界基于不同的研究视角与空间尺度,围绕京津冀协同发展开展了较为系统地分析,得出了富有启迪性的研究成果[3,4,5,6]。目前京津冀协同发展进程中的农业发展、土地流转、农业产业化、现代化农业、休闲农业等方面均得到学者关注[7,8,9],而从农业要素出发,尤其是从农业劳动力的视角探讨京津冀协同发展的研究相对较少。
随着城镇化的持续深入,农业劳动力不断由农村向城市迁移,且其老龄化已成为世界上众多国家所面临的挑战,日本、澳大利亚、英国、美国、中国等国农村老龄人口比重和老年抚养比都明显高于城市,使农村地区缺乏活力[10,11,12,13,14],但是伴随着城市化发展而产生的乡村衰退问题却少有问津[15]。劳动力作为农业生产的关键要素之一,乡村农业劳动力减少,农业劳动力不断老龄化所导致的乡村衰落问题亟待被政策制定者及研究人员关注。目前国内学者就有关农业劳动力的数量、年龄结构及其成因的研究也证明了农业劳动力数量逐年下降,且呈老龄化趋势的事实[16,17,18,19,20,21]。农业劳动力数量的减少更是导致了农村空心化、土地撂荒面积增加、农村发展与建设步伐放缓等问题[22,23,24,25,26,27,28]。在农业劳动力老龄化程度的研究中,则侧重于农村劳动力日益老龄化对农业经济、社会保障、土地利用变化等方面造成的影响以及如何培养高素质农业劳动力等方面[29,30,31,32,33,34,35]。但目前学界对于农业劳动力数量与其老龄化的研究多数是分别论述,研究内容以二者产生的影响和解决措施为主,且多基于经济学、社会学视角,将两者统一进行研究的则较少。为弥补这方面研究的不足,本文从地理学视角,基于县域尺度分析农业劳动力的数量及其老龄化之间的耦合关系,并将其分类,在此基础上提出相应的政策措施。
党的十九大报告提出,实施乡村振兴战略,始终将解决好“三农”问题作为全党工作的重中之重。农业劳动力在京津冀乡村振兴中担负着为农业产业发展提供能动性的基础作用,但笔者在此地区调研过程中发现村庄里年轻人少,农业劳动力不断老龄化已经成为现阶段农业发展的主要问题之一。在探讨京津冀协同发展下农业劳动力及其老龄化的时空分布及演变的基础上,提出未来农村研究所需重点关注方向,并就乡村振兴的引导性战略和干预性政策及其在实践中所引发的问题进行分析,进一步丰富乡村地理学、农村经济学的研究理论及方法,对促进农民持续增收、推进人口城镇化有序转移也具有一定的现实意义。

2 研究区域与数据来源

京津冀地区包括北京市、天津市及河北省。考虑到此地区存在几乎没有固定农业劳动力和一定农业从业规模的行政区域,故本文的研究对象为147个县域（图1）。
图1 京津冀各县域行政区划分

Fig. 1 The administrative divisions of counties in the Beijing-Tianjin-Hebei region

数据主要来源于2000年、2005年、2010年和2015年中国县（市）社会经济统计年鉴、北京农村统计年鉴、天津农村统计年鉴、河北农村统计年鉴、第五次、第六次人口普查资料及2015年京津冀1%人口抽样调查资料。根据京津冀各区县统计年鉴,计算出京津冀县域农业劳动力的平均值、标准偏差与变动系数（表1）。为了分析农业劳动力的数量与分布变化,以各年度农业劳动力的平均值 X i 为基数,将其与标准偏差 σ x 的倍数进行组合,设定以下五个级别：农业劳动力最高位区 X ≥ X i + 0.50 σ x 、高位区 ( X i + 0.25 σ x ≤ X < X i + 0.50 σ x ) 、中位区 ( X i - 0.25 σ x ≤ X < X i + 0.25 σ x ) 、低位区 ( X i - 0.50 σ x ≤ X < X i - 0.25 σ x ) 、最低位区 ( X < X i - 0.50 σ x ) ,以下分别进行详细说明。
表1 京津冀县域农业劳动力数量变化

Tab. 1 Changes of agricultural labor force in the Beijing-Tianjin-Hebei region

平均值（Xi）（人） 标准偏差（σx）（人） 变动系数
2000年
2005年
2010年
2015年		 112000
109230
101020
93563		 51000
52379
49189
45576		 0.455
0.479
0.486
0.487

注：表中数据依据2000年、2005年、2010年、2015年中国县域经济统计年鉴计算。

3 京津冀农业劳动力数量及其老龄化的时空演变

3.1 农业劳动力数量的时空演变

2000年京津冀农业劳动力数量的最高位区和高位区大致分布在京津冀的东北部、中部和南部部分地区,主要集中在承德、秦皇岛、廊坊、保定以及邯郸的部分县域（图2）,因北部山地与丘陵地较多,难以发展大规模机械化作业,因此需要人力作业,且北部县域的城镇化率不高,农业劳动力转移相对较少;中部的最高位区主要分布在保定周边,主要原因是保定作为北京农产品的供应地之一,受到政策的鼓励与支持,且该地农业历史悠久,农业经济发展相对迅速,农业劳动力较多;而南部一些地区则是由于城市发展没有达到一定规模,只有少数农业人口向城市迁移。最低位区主要分布在北京、天津、石家庄所辖区县,原因是北京、天津以及石家庄作为京津冀城市圈的核心,一方面,吸引了大量周边县域农业劳动力的迁入,另一方面城市化的快速拓展也使得大量农业劳动力进入非农产业领域。
图2 2000—2015年京津冀县域农业劳动力数量的时空变化

Fig. 2 Spatial and temporal changes of agricultural labor force in the Beijing-Tianjin-Hebei region from 2000 to 2015

2005年京津冀农业劳动力数量高低位区的分布大致与2000年相同,2005年是京津冀农业劳动力大量减少的突出时期,重要原因是进入21世纪后,河北省连续出台了一系列城镇化的发展战略,加快城镇建设与规划,城镇化水平增长迅速,2000—2005年城镇化水平年均增长2%,因此农业劳动力流失较多。2010年京津冀劳动力数量的低位区明显集中于北京、天津、沧州、石家庄、邢台等地。与2005年和2000年相比,2010年农业劳动力数量的高位区与低位区在数量上差距明显加大,呈现出不均衡状态（图2）。
2015 年京津冀农业劳动力数量的高位区依旧分布在北部、中部和南部部分地区,最高位区县域在北京西南部地区集中分布,农业劳动力仍呈现出不均衡的状态（图2）,从2000 年开始,农业劳动力数量的高位区就在北京西南部集聚,这里地处平原地带,有良好的农业种植条件和旅游资源。且北京西南部的县域如逐鹿、涞水等因靠近北京、天津两大客源地,随着休闲出行距离的加大、政府投资与重点乡村旅游项目建设促使城市里的人到农村进行休闲体验,在一定程度上也使得一些在城市务工人员返乡从事乡村旅游经营,而其他地区则仍处于农业劳动力减少的状态,例如调研发现,衡水市深州县东安庄村的农业劳动力外迁至城市的人口达到了本村的一半以上。
2000—2015年京津冀农业劳动力数量处于下降态势,并且县域间劳动力数量的差距加大。这期间农业劳动力数量减少了14.34%,农业劳动力数量下降率较大的沧州、邯郸、邢台、保定、廊坊处于燕山山脉以南的平原地区,经济较为发达,且在京津冀一体化中得到了较快发展,农业劳动力大量迁往城市,转而从事第二、第三产业, 且保定、廊坊等靠近北京的区域,常有农业用地转变为城市建筑用地等现象的存在,进而导致农民离农。

3.2 农业劳动力老龄化的时空演变

为分析农业劳动力老龄化程度的分布变化,以60岁以上农业劳动力占农业总人口的比重为研究指标,依据2000年、2010年京津冀的人口普查资料（人口普查的最新数据为2010年第六次全国人口普查资料）及2015年京津冀1%人口抽样调查资料,计算出京津冀县域60岁以上农业劳动力占农业总人口比重的平均值、标准偏差与变动系数（表2）。以各年度的农业劳动力占农业总人口比重的平均值Xi为基数,将其与标准偏差 σ x 的倍数进行组合,分为最低位、低位、中位、高位和最高位五个等级。
表2 京津冀县域60岁以上农业劳动力占农业总人口的比重

Tab. 2 Percentage of agricultural labor force over 60 years of age in the rural areas of the Beijing-Tianjin-Hebei region

平均值（Xi）（%） 标准偏差（σx）（%） 变动系数
2000年
 5.50
 1.30
 0.236
2010年 9.43 2.47 0.261
2015年 19.16 3.45 0.180

注：表中数据依据北京市、天津市、河北省2000年、2010年人口普查资料及2015年1%人口抽样调查资料计算（统计单元为市级）。

2000年、2010年及2015年京津冀60岁以上农业劳动力占农业总人口比重平均值Xi分别为5.5%、9.43%及19.16%,标准偏差 σ x 分别为1.3、2.47及3.45。15年间,农业劳动力老龄化程度加重,且标准偏差增幅明显,说明不同地区农业老龄人口分布离散程度加 大。从图3可以看出农业劳动力老龄化高位区与低位区的空间分化明显。北部靠近北京城区的县域农业劳动力老龄化程度高,随着距离的增加,农业劳动力老龄化程度降低,而南部高位区的县域分布较为分散。这种地域分化,在一定程度上反映出京津冀地区在地形、区位、社会经济发展、各级政府政策的实施等因素的差异。2010年京津冀农业老龄化程度北高南低,各县域农业劳动力老龄化程度差异明显增大。
图3 2000—2015年京津冀县（市）域60岁以上农业劳动力占农业总人口比重的时空变化

注：此图依据北京市、天津市、河北省2000年、2010年人口普查资料及2015年1%人口抽样调查资料计算（统计单元为市级）。

Fig. 3 The spatal and temporal changes of the agricultural labor force over the age of 60 in the Beijing-Tianjin-Hebei region from 2000 to 2015

从2015年1%抽样调查来看,京津冀农业劳动力老龄化程度呈现东北与西北高、南部低的态势,与2000年和2010年农业劳动力老龄化程度分布大致相似（注：因数据单元为市级,故不能反映所有县域的细致变化）,说明京津冀农业老龄化程度北高南低的空间分布态势在15年间基本一致,在某种程度上也验证了京津冀农业劳动力老龄化的演变趋势。但各县域农业劳动力老龄化程度南北差异在持续增大。这主要是因为京津冀北部地区以畜牧业、养殖业为主,所需农业劳动力较少、农作时间较短,因此,大部分年轻人选择外出务工,老人留乡务农,造成农业劳动力老龄化程度偏高（图3）。

3.3 农业劳动力数量与其老龄化变化率的扇面分析

为了进一步解释农业劳动力数量及其老龄化程度在空间分布上的特征与差异,将京津冀地区以北京中心城区向外分为八个不同扇面,分析2000—2015年农业劳动力的数量及2000—2010年（注：因2015年人口抽样调查数据与人口普查数据精确程度不同,故用2010年数据）60岁以上农业劳动力占农业总人口比重的变化率在各个扇面的差异（图4）,以期找到农业劳动力及其老龄化之间的关系。在此基础上,分析归纳其特征与类型差异,为下一步分析其产生的因素及制定相应政策提供依据。
图4 京津冀农业劳动力及60岁以上农业劳动力占农业总人口比重的变化率分布与扇面区分

Fig. 4 Distribution of the change rate of the proportion of the labor force and the ratio of the agricultural labor force to the total agricultural population over the age of 60 and their sectoral differentiation in the Beijing-Tianjin-Hebei region

图4显示,农业劳动力数量及60岁以上农业劳动力占农业总人口比重的变化率大致可分为三大类型：即从城区向外增加的顶峰型（A）,从城区向外减少的低谷型（B）,周边县域不变,单个县域增加或减少的孤立型（C）。其中顶峰型又可以分为纯顶峰型（A1）、顶峰下降型（A2）;低谷型又可以分为纯低谷型（B1）和低谷上升型（B2）;孤立型又可以分为孤立增加型（C1）和孤立减少型（C2）（图5）。
图5 京津冀各扇面农业劳动力数量、60岁以上农业劳动力占农业总人口比重变化率的空间演变类型

Fig. 5 The spatial evolution of the number of agricultural laborers in each sector and the rate of change in the percentage of agricultural laborers over the age of 60 to the total agricultural population in the Beijing-Tianjin-Hebei region

2000年到2015年京津冀农业劳动力变化率的平均数为-21.47%,农业劳动力数量随时间而减少,而2000年到2010年60岁以上农业劳动力占农业总人口比重变化率的平均数为3.96%,农业劳动力老龄化程度随时间而增加。两者的变化率在不同扇面的分布特征不同。首先,京津冀农业劳动力数量的变化率在北、东北、东三个扇面呈现纯低谷型（B1）,在西扇面呈现纯顶峰型（A1）,在西北扇面呈现顶峰下降型（A2）,在西南、南、东南扇面呈现孤立增加型（C1）。其次,京津冀60岁以上农业劳动力占农业总劳动力比重的变化率在北、东北扇面呈现纯低谷型（B1）,在东扇面呈现低谷上升型（B2）,在西南扇面呈现纯顶峰型（A1）,在西北扇面呈现顶峰下降型（A2）,在南、西南、东南扇面呈现孤立增加型（C1）。由此可见,京津冀地区农业劳动力数量变化率及60岁以上农业劳动力占农业总人口比重的变化率分布大体一致,即在北、东北部扇面距离市区越远,农业劳动数量减少幅度越小,农业劳动力老龄化程度增加幅度越小;在西扇面随着距离市区越远农业劳动数量减少幅度越大,农业劳动力老龄化程度增加幅度越大;在南、西南、东南扇面是个别县域农业劳动力数量减少幅度及农业劳动力老龄化程度增加幅度明显加大,如静海、望都、安平、武邑等县;在西北扇面则是农业劳动力减少幅度及农业老龄化程度先变大,再变小（图6）。
图6 京津冀农业劳动力数量及老龄化程度不同扇面的类型划分

Fig. 6 Divisions of different types of sector in the agricultural labor force and the degree of aging in the Beijing-Tianjin-Hebei region

4 农业劳动力数量与农业劳动力老龄化的时空耦合

从以上分析中得出京津冀地区农业劳动力数量的变化率及60岁以上农业劳动力占农业总人口比重的变化率在空间分布上大体一致,即二者之间存在一定的空间关联,为揭示这种关联,运用劳动力数量-年龄弹性指数模型,分析农业劳动力数量、农业劳动力老龄化的变化及其相对速度,进而探讨农业劳动力数量与农业劳动力老龄化的时空耦合特征。劳动力数量-年龄弹性指数（Laborforce-Aging Elastic Coefficient, LAEC）是指一定时期内相互联系的两个指标变化速度的比率,可衡量一个变量的变化幅度对另一个相关变量变化幅度的依存关系。在此,劳动力数量-年龄弹性指数可定义为一定时期乡村农业劳动力数量的变化率与农业劳动力老龄化变化率的比值,当弹性指数大于零时两变量呈正向变动,当弹性指数小于零时两变量呈反向变动。计算公式为：
LAE C ij = LC R ij AC R ij = ( L ij - L i 0 ) / L i 0 ( A ij - A i 0 ) / A i 0
式中： LAE C ij 表示 i 区域 j 年的劳动力-年龄弹性指数; LC R ij 和 AC R ij 分别为 i 区域 j 年农业劳动力数量和农业老龄人口数的变化率; L ij 和 A ij 分别为 i 区域 j 年农业劳动力数量和农业老龄人口数; L i 0 和 A i 0 分别为 i 区域基年的农业劳动力数量和农业老龄人口数。
劳动力-年龄变化耦合类型分区将从区域层面揭示京津冀农业劳动力人口与老龄化的差异特征。在ArcGIS软件支持下,利用2000年和2010年（因2015年1%人口抽样调查数据与人口普查数据精确度不同,故使用2010年数据）各县域数据分析,以农业劳动力数量变化率是否大于零为标准,将农业劳动力数量变化率分为两大类（LCR>0;LCR<0）,并以农业劳动力老龄化变化率是否大于5.5为标准,将两大类细化成四类：
Ⅰ类,LCR>0,ACR<5.5;
Ⅱ类,LCR>0,ACR>5.5;
Ⅲ类,LCR<0,ACR<5.5;
Ⅳ类,LCR<0,ACR>5.5,
因此,得到图7所示劳动力-年龄耦合关系四大类型区。
图7 2000—2010年京津冀县域劳动力数量-年龄变化耦合类型分区

Fig. 7 Types of labor force-age change coupling in Beijing, Tianjin and Hebei from 2000 to 2010

Ⅰ类（ LC R ij > 0 且 AC R ij < 5.5 ）,此类型特征为农业劳动力减少慢,老龄化程度增速慢的传统农业主导型慢速-轻度老龄化,LAEC平均指数为1.29,农业劳动力数量和老龄化程度呈正向变动,且农业劳动力数量增速快于农业劳动力老龄化增速（表3）。分布在三河县、武邑县、正定县、清河县。此区域县域数量为4个,主要集中在京津冀南部的县域,农业生产是小麦、玉米、棉花等传统作物,农业劳动力数量还暂未出现大幅度下降的状况,但农业劳动力老龄化程度在不断增加,说明此区域大部分农业劳动力已经正在老龄化过程当中,在农村从事农业生产的多是老年人,这也是农业劳动力老龄化最为典型的地区,因此,此区域应积极培养农业承继者,消除农业生产后继无人的困境。
表3 2000—2010年京津冀各劳动力数量-年龄变化耦合类型区基本特征

Tab. 3 Characteristics of agricultural labor force-age change coupled type in Beijing-Tianjin-Hebei region from 2000 to 2010

类型
区		 县域
个数		 劳动力数量
变化率平均值(%)		 老龄化变化率
平均值
(%)		 LCR ACR LAEC 劳动力-年龄
耦合特征		 类型
Ⅰ类
 4
 5.60
 4.31
 >0
 <5.5
 1.29
 农业劳动力减少慢, 老龄化程度增速慢 传统农业主导型
慢速-轻度老龄化
Ⅱ类
 5
 9.99
 8.51
 >0
 >5.5
 1.16
 农业劳动力减少慢, 老龄化程度增速快
 早期外出务工主导
型慢速-重度老龄化
Ⅲ类
 114
 -24.99
 3.15
 <0
 <5.5
 -7.93
 农业劳动力减少快, 老龄化程度增速慢
 城乡二元经济冲击
型快速-深度老龄化
Ⅳ类
 24
 -15.81
 6.77
 <0
 >5.5
 -2.34
 农业劳动力减少快, 老龄化程度增速快 兼职主导型快速-中度老龄化
Ⅱ类（ LC R ij > 0 且 AC R ij > 5.5 ）,此类型特征为农业劳动力减少慢、老龄化程度增速快的早期外出务工主导型慢速-重度老龄化,LAEC平均指数为1.16,农业劳动力数量和老龄化程度呈正向变动,且农业劳动力数量增加速度稍快于农业劳动力老龄化增速（表3）。主要分布在北京的北部,天津的南部和唐山的静海县,衡水的安平县。此区域农业劳动力数量变化率在四大类型区域中最高,农业劳动力老龄化变化率的平均值在四大类型区域中最高,因此其农业劳动力数量在不断增加且其农业劳动力老龄化程度也在不断增加。说明此区域已经进入重度老龄化阶段,农业劳动力转移达到相对饱和状态。其主要原因是因为这类县域地理位置距离北京、天津等经济发展条件较好的地区较近,因此在农业劳动力转移早期,大量农业劳动力离乡务工,当人口红利期随时间慢慢结束,这部分县域的农业劳动力更多地感受到人口压力和就业压力,大量农村剩余劳动力和城镇失业严重困扰着经济的增长。因此,转变农业发展方式将会成为此区域最主要的目标之一。
Ⅲ类（ LC R ij < 0 且 AC R ij < 5.5 ）,此类型特征为农业劳动力减少快、而农业劳动力老龄化程度增速慢的城乡二元经济冲击型快速-深度老龄化,LAEC平均指数为-7.93,农业劳动力数量和老龄化程度呈反向变动,且农业劳动力数量减少速度快于农业劳动力老龄化增速（表3）。主要分布在除张家口外的京津冀的大部分县域。此区域农业生产受城乡二元化经济冲击,处于农业劳动力下降快,农业劳动力老龄化的增速慢的阶段。其区域范围主要是北京、天津的西南部,各省会中心城市的外围各县域。因离中心城市较近,受到大城市扩张的影响,大量年轻农业劳动力迁移至城市,导致农业劳动力减少,老龄化比重增加。因此,此地区的农业生产模式应逐渐向新型化农业转型,改变传统农业生产方式,减少化肥、农药的使用以及提升劳动力素质,推动农业生产向绿色农业转型发展[36],同时要加快农村地区的土地流转。因城镇化是推动土地流转规模的基本推力,而城镇人口增加的过程往往伴随着农村人口的迁移,所以城市化的快速推进,会加速农村土地流转进程,同时也会扩大农村土地流转规模[37]。
Ⅳ类（ LC R ij < 0 且 AC R ij > 5.5 ）,此类型特征为农业劳动力减少快、老龄化程度增速快的兼职主导型快速-中度老龄化,LAEC平均指数为-2.34,农业劳动力数量和老龄化程度呈反向变动,且农业劳动力数量减少速度快于农业劳动力老龄化增速（表3）。此类型县域大部分集中分布在张家口市,另外还有北京、天津的北部,以及唐山,秦皇岛还有京津冀南部部分县域。此区域因为自然条件的原因,应主要发展包括畜牧业、养殖业、林业和草场在内的坝上农业。农作时间相对其他地区的农业类型较短,因此大量农民有空余时间进行兼职劳动,从而提高农民家庭收入。在兼职过程中,农民会逐渐放弃农业生产而转向其他产业务工。因此,此区域应当大力发展特色农牧业以及特色乡村旅游业,具体解决措施包括加强基本农田建设、充分利用和推广现代粮食增产技术,依靠科技提高粮食作物单产、提高农民的综合素质,推进科技进步及产业转型,实施“智力援助”[38]等。

5 结论与建议

本文通过分析2005—2015年京津冀农业劳动力及其老龄化的时空演变与2000—2010
年农业劳动力数量、农业劳动力老龄化的变化及两者的耦合关系,得出以下结论：
（1）京津冀地区农业劳动力数量在不断下降。在2005—2015年间,其农业劳动力数量呈逐年下降趋势,北京周边和京津冀东部沿海地区农业劳动力下降趋势明显。
（2）京津冀地区农业劳动力老龄化比例在不断增加,60岁以上农业劳动力占农业总人口的比重在2000—2010年间增加了3.93%,表明农村青壮年离农现象显著。京津冀地区农业人口老龄化高的地区和老龄化低的地区空间分化较为明显,即北部靠近北京城区 的县域农业劳动力老龄化比重高,随着距离的增加高龄农业劳动力人口的比重逐次降低。
（3）京津冀地区农业劳动力数量的变化率及60岁以上农业劳动力占农业总人口比重的变化率的扇面分布大体一致,即京津冀地区农业劳动力数量的变化率及其老龄化变化率具有一定程度的关联性。
（4）基于劳动力数量-年龄弹性指数分析,2000—2010年间县域农业劳动力数量与老龄化的耦合特征可分为传统农业主导型慢速-轻度老龄化、早期外出务工主导型慢速-重度老龄化、城乡二元经济冲击型快速-深度老龄化、兼职主导型快速-中度老龄化四大类型区。为解决京津冀地区农业劳动力不足及其老龄化问题,根据不同类型区的特点,建议在传统农业主导型慢速-轻度老龄化地区积极培养农业承继者;在早期外出务工主导型慢速-重度老龄化地区加快转变农业发展方式,实现农业生产转型;在城乡二元经济冲击型快速-深度老龄化地区应加快土地流转进程;在兼职主导型快速-中度老龄化地区应加快转变农业发展方式,实现农业生产转型。通过分析京津冀农业劳动力及其老龄化的时空演变,对今后在京津冀协同发展中正确把握京津冀地区农业劳动力的布局与分工,合理制定政策措施、正确引导农业劳动力的流向具有一定的现实意义。同时,也补充了乡村地理学在农业劳动力研究方面的不足。
最后,因2015年各县域60岁以上农业劳动力的数据获取有限,故在讨论京津冀农业劳动力老龄化时空演变时采用了2010年的数据,而2015年1%抽样调查数据也只是市级层面,不能完全反映农业劳动力老龄化县域空间尺度的一致性。同时,有关农业劳动力所受的教育程度、农业技术的掌握及影响农业劳动力老龄化的具体原因等问题未进行论述,这些作为今后的课题有待做进一步的研究。

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