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2024 1 - 10

DOI: https://doi.org/10.13284/j.cnki.rddl.20230985

Age Structure and Spatial Distribution Pattern of Rubber Tapping Labor Force in Hainan Island

  • Guizhen Wang , 1 ,
  • Bangqian Chen , 1 ,
  • Hongyan Lai 1, 2 ,
  • Xinchen Wang 1, 3 ,
  • Yuanfeng Gao 1, 3 ,
  • Zhixiang Wu 1
Expand
  • 1. Rubber Research Institute, Chinese Academy of Tropical Agricultural Sciences/ Hainan Danzhou Tropical Agro-ecosystem National Observation and Research Station/State Key Laboratory Incubation Base forCultivation & Physiology of Tropical Crops, Haikou 571101, China
  • 2. College of Big Data and Intelligent Engineering, Southwest Forestry University, Kunming 650224, China
  • 3. College of Forestry, Nanjing Forestry University, Nanjing 210037, China

Received date: 2023-12-16

  Revised date: 2024-03-25

  Online published: 2024-09-29

Fold

Abstract

Currently, tapping is the only method of obtaining natural rubber, an essential industrial raw material. The stability of the labor force supply for tapping is crucial for the sustainable development of the natural rubber industry. As China's second-largest rubber planting area, Hainan Island had a planting area of 585,800 hectares in 2020, accounting for 45% of the country's total, with over 2 million workers. Labor force shortages and the aging phenomenon in tapping have become increasingly severe and have attracted significant attention. However, the related research lacks detailed spatial information for conversion estimation, which hinders macroeconomic regulation. This study is based on the 2020 Hainan Island natural rubber distribution map, Dynamic World land use classification products, and the WorldPop population distribution dataset. It employs multiple technical operations such as temporal and spatial filtering, removal of small patches, buffer parameter settings, and masking to obtain the 2020 potential tapping labor density map for Hainan's rubber planting areas. Spatial statistical methods are used to analyze the spatial distribution and age structure characteristics of potential tapping labor force in Hainan's rubber planting areas as well as the spatial distribution of labor force shortage degrees after conversion to actual tapping labor force, including the labor force shortage levels and areas for each city and county, revealing the spatial pattern. The results reveal the following: 1) The total number of potential tapping laborers in Hainan's rubber planting areas is 1.5674 million, with a spatial distribution pattern of high in the north and low in the south. The proportion of the population aged 45~59 years is 34%, indicating a significant aging trend. 2) There are significant spatial differences in the degree of labor shortage. The primary shortage areas are mainly concentrated in the junction areas of the central-western and central-eastern counties, with a belt-like distribution. In contrast, the secondary and tertiary shortage areas are widely distributed in the central-western, central, and some central-eastern county junctions, with shortage in the central area being particularly severe, showing a contiguous distribution. 3) The primary shortage areas in Danzhou City, Baisha County, and Qiongzhong County rank in the top three, with a cumulative area of 50,500 hectares. Baisha, Qiongzhong, Chengmai, and Ledong Counties are also prominent in the secondary and tertiary shortage areas, covering a total area of 16,800 hectares. In total, the area of labor shortage regions in Hainan Island is 141,700 hectares, necessitating a future focus. To address the labor force shortage issue in tapping, it is recommended to strengthen infrastructure construction in the rubber plantations within the shortage areas and actively promote new tapping methods (e.g., low-frequency tapping) or tools (e.g., electric tapping knives) to reduce the labor intensity of tapping and increase the number of trees tapped per capita. This will provide favorable support for the sustainable and healthy development of Hainan's natural rubber industry. By revealing the spatial distribution characteristics and degree of tapping labor shortage, this study aims to provide robust decision-making support for the Hainan provincial government in addressing employment issues of tapping labor, optimizing human resource management strategies, and promoting the sustainable development of the natural rubber industry.

Key words： rubber plantations; tapping labor force; age structure; spatial distribution pattern; labor force shortage; Hainan Island

Cite this article

Guizhen Wang , Bangqian Chen , Hongyan Lai , Xinchen Wang , Yuanfeng Gao , Zhixiang Wu . Age Structure and Spatial Distribution Pattern of Rubber Tapping Labor Force in Hainan Island[J]. Tropical Geography, 2024 : 1 -10 . DOI: 10.13284/j.cnki.rddl.20230985

天然橡胶作为重要的战略物资，其供应的稳定性和可持续性对于经济发展和国家安全具有重要意义（何康 等，1987）。橡胶树作为这一重要资源的源头，其种植与割胶环节对于确保天然橡胶的稳定性供应具有关键作用。海南岛，作为中国第二大植胶区，拥有广阔的橡胶种植面积和庞大的从业人员群体。统计数据表明，2020年植胶面积占据全国总植胶面积的45%，相关从业人员达到200多万 1（海南省统计局，2021）。由此可见，天然橡胶产业在推动海南当地经济发展、维护社会稳定方面扮演关键角色。
然而，近10年来，割胶劳动力短缺与老龄化问题日益严峻，对天然橡胶产业的可持续发展构成挑战，难以适应海南省乡村振兴的要求。研究显示，在中国植胶区，割胶工人的流失率以及胶园失管、弃割等现象的发生率高达30%（谢黎黎 等，2016）。在海南岛的部分农场，割胶劳动力的短缺问题愈发凸显。许多农场的胶工数量成倍下降，而且在现存的胶工中，50岁以上的工人占比超过40%。这种割胶劳动力减少直接导致中国天然橡胶产量的下滑，进而加剧了对外贸易的依存度。同时，也影响中国胶园的更新速度，导致胶园换代滞后。这些问题随之而来的是胶农收入的减少，对产业的可持续发展造成恶性循环的影响（王欣，2006；李达，2020；吴波，2020；曾霞 等，2021；杨雨 等，2023）。与此同时，国内胶乳期货市场也遭遇价格大幅下滑的困境，2020年平均价格较2011年下跌了63.9%（高云，2021），这无疑给中国天然橡胶产业发展带来巨大挑战。
鉴于此，深入分析海南岛天然橡胶割胶劳动力的空间格局和年龄特征至关重要。这不仅有助于准确评估当前割胶劳动力的供给状况，还为制定具有针对性的产业发展策略提供重要依据。然而，当前对劳动力的研究大多依赖于传统的数据收集方式，如统计年鉴、抽样调查以及现场访谈问卷等（高小贤，1994；梁文钊，2013；邓永辉 等，2024）。尽管这些方法能通过层次分析法、熵权法或引入模型进行实例验证等手段，在一定程度上揭示劳动力的流动性和生产率等信息，但无法直观呈现劳动力在产业供给中的空间分布状况（Fuchs-Schündeln and Izem, 2012; Tongkaemkaew and Patanothai, 2013）。这无疑增加了雇主和雇员了解产业劳动力供需现状的难度，同时也影响政府部门在制定劳动力有效配置政策时的决策效率。
近年来，随着遥感和云计算技术的快速发展，大尺度橡胶树种植信息的识别能力得到显著提升。本研究团队的前期成果——2020年海南岛橡胶林分布，其分类精度达到94.67%（李广洋 等，2023），为深入研究割胶劳动力分布提供重要数据支撑。同时，借助高空间分辨率的网格人口空间数据集WorldPop，可更准确地了解人口密度与地理空间的关系。与其他数据库如GPW、GHS-POP、LandScan等相比，WorldPop是通过利用人口密度和地理空间协变量之间关系的机器学习方法和随机森林的非对称重分配映射法获得，在复杂地理环境下的表现更为优异（Bhaduri et al., 2002; Pesaresi et al., 2014; Tatem, 2017; Doxsey-Whitfield et al., 2015; Xu et al., 2021）。此外，WorldPop数据集在农业和非农业劳动力预测、国家尺度劳动力调查以及劳动力性别结构分析等方面也得到广泛应用（Iimi et al., 2017; Krafft et al., 2023）。
因此，本研究将结合遥感云平台的人口空间数据和海南橡胶林分布图，对2020年海南岛植胶区割胶劳动力的空间格局进行深入分析。通过揭示割胶劳动力在空间上的分布特征与短缺程度，以期为海南省政府在应对割胶劳动力就业问题、优化人力资源管理策略以及推动天然橡胶产业可持续发展等方面提供有力的决策支持。

1 研究区概况与数据

1.1　研究区概况

海南岛位于中国华南地区，地处18°20′―20°10′ N、108°21′―111°03′ E，地势中部高四周低，呈穹窿山地形，以五指山、鹦哥岭为隆起核心，向外围逐级下降，形成典型的山地、丘陵、台地和平原地貌。岛内属于热带海洋性季风气候，年均温22~27℃，年降水量为1 000~2 600 mm，为橡胶树的生长提供了得天独厚的条件。2020年海南岛天然橡胶种植面积58.58×104 hm2，以国营和民营胶园为主，其中国营胶园面积占比为38%，民营胶园占比62%①（李广洋 等，2023）。

1.2　基础数据来源

1）海南岛橡胶林分布本底图。该图基于团队的前期研究，主要通过融合Landsat/Sentinel-2时间序列光学影像与PALSAR/PALSAR-2年度合成雷达影像数据，并结合森林结构、物候特征因子以及机器学习算法，成功提取6龄以上的橡胶林信息。该产品空间分辨率为30 m，总体分类精度为94.67%（李广洋 等，2023）。
2）WorldPop人口数据集（2020—2021年）。该数据集来源于谷歌地球引擎平台（Google Earth Engine, GEE 2），空间分辨率为100 m。主要提取年龄在15~59岁的男性和女性人口波段（M_15-M_59、F_15-F_59）数据，计算橡胶种植缓冲区内的潜在劳动力数量（Tatem, 2017）。
3）Dynamic World V1数据集。该数据集是自2015年以来近实时的土地利用/土地覆盖（LULC）数据集，空间分辨率为10 m，提取built波段信息（Value=6）可过滤掉城市和城镇等不透水区域劳动力，便于有效提取从事农业生产区域的人口数据（Birch et al., 2022）。
4）割胶劳动力割胶作业的面积标准数据。参考《NY/T 2263-2012橡胶树栽培学术语》和《NY/T 221-2016 橡胶树栽培技术规程》，计算得到每个割胶劳动力割胶作业的标准胶园面积为0.6 137 hm2（农业部热带作物及制品标准化技术委员会，2013；农业部热带作物及制品标准化技术委员会，2017）。
5）实际割胶劳动力折算系数的确定。实际割胶劳动力数量的折算主要依据调查所得的国营橡胶园数据。具体而言，海胶集团龙江农场的割胶工人在潜在劳动力中所占比例为4%，海胶集团整体割胶工人占潜在割胶劳动力的比例为27%，而海南农垦的割胶工人则占潜在割胶劳动力的2%。通过综合这些数据，计算出割胶劳动力在潜在劳动力中的平均占比为11%①②3。

2 研究方法

2.1　技术路线

技术路线如图1所示，主要过程包括2个步骤：1）根据Dynamic World V1数据集、WorldPop数据集和2020年海南岛橡胶林分布本底图（6龄以上橡胶园），获取海南岛2020年植胶区潜在割胶劳动力分布格局；2）根据潜在割胶劳动力分布图获取：①各市县潜在割胶劳动力密度和年龄结构；②折算为实际割胶劳动力后劳动力缺乏程度空间分布、各市县劳动力缺乏等级和面积。
图 1 技术路线

Fig.1 Technical route

2.2　研究方法

1）海南岛2020年植胶区潜在割胶劳动力密度获取。首先，调用WorldPop数据集、Dynamic World V1数据集和海南岛县域边界图。经过时间（空间）过滤、裁剪、掩码等技术处理，对橡胶林种植底图去除小斑块后（连接度＜7的小斑块），向外缓冲1 500 m。接着，去除不透水表面斑块（即去除城市、城镇斑块的干扰），再向外缓冲400 m。掩码处理后，获得分辨率为100 m的海南岛2020年植胶区劳动力分布图。然后，对橡胶林种植底图做相应的面积缓冲后进行除运算，最终获得海南岛2020年植胶区潜在劳动力密度图。在GEE平台导出数据后，利用ArcGIS Pro进行制图。
2）缓冲参数的确定。通过查阅资料得知，2020年白沙县民营橡胶种植户为2.4万户（柯树炜 等，2022）。以户均人数3.15换算总人口数，并以64.97%换算15~59岁的劳动力占比数（白沙黎族自治县统计局，2021）。考虑到白沙县第七次人口普查中国营农场平均人口数比第六次人普下降1.92%，计算得到白沙县2020年国营农场15~59岁劳动力为2.76万人。因此，白沙县15~59岁潜在割胶劳动力总数为7.67万人。同时，考虑到割胶工从住宅区到胶园作业的通达性问题，在GEE平台代码设置不同的橡胶林面积向外缓冲参数和城镇干扰区域向外缓冲参数进行测试。经过测试，发现在1 500和400 m的缓冲参数下，计算得到的白沙县15~59岁潜在割胶劳动力数量为7.31万人，与统计年鉴数据较为接近（相差0.3万）。因此，确定1 500和400 m为缓冲参数。
3）海南岛各市县各年龄段潜在割胶劳动力比例。根据国际上的劳动力年龄划分标准，15~29岁被定义为青年劳动力，30~44岁为壮年劳动力，而45~59岁为老年劳动力（杨文凤 等，2015）。根据海南岛各市县2020年植胶区潜在割胶劳动力分布图，分别统计各市县15~29岁（青年）、30~44岁（壮年）、45~59岁（老年）的潜在割胶劳动力数量百分比。
4）劳动力缺乏程度和缺乏等级空间分布。根据2020年橡胶林种植底图、潜在割胶劳动力分布图和劳动力折算参考系数，得到2020年海南岛折算后实际割胶劳动力占胶园的面积图。参考《NY/T2263-2012橡胶树栽培学术语》《NY/T_221-2016 橡胶树栽培技术规程》（农业部热带作物及制品标准化技术委员会，2013；农业部热带作物及制品标准化技术委员会，2017）计算人均劳动力占有的胶园面积标准值约为0.613 7 hm2。实际割胶劳动力是否缺乏判定公式（1）：
割胶 劳动 力缺 乏值 = 海南 省橡 胶林 的面 积总 和 ( 植胶 区潜 在割 胶劳 动力 数量 × 11 % ) - 0.613   7
判定原则为：割胶劳动力缺乏值>0说明劳动力缺乏；割胶劳动力缺乏值<0说明劳动力不缺乏；割胶劳动力缺乏值=0说明劳动力供给数量与标准符合。本研究劳动力的缺乏程度划分为3个等级，一级缺乏区间为0~0.6 hm2缺乏一个劳动力，二级缺乏区间为0.6~2.0 hm2缺乏一个劳动力，三级缺乏区间为＞2 hm2缺乏一个劳动力。最后得到实际割胶劳动力缺乏程度和缺乏等级空间分布图，通过GEE平台导出后利用ArcGIS Pro进行制图，使用Python和OriginPro 2021进行数据分析和图表制作。

3 结果分析

3.1　2020年海南橡胶林及潜在割胶劳动力分布现状

2020年海南岛天然橡胶总面积约为58.58×104 hm2，约占全国植胶面积的45%，主要集中在海拔600 m以下的中西部地区（图2-a）。在市县尺度，儋州市的种植面积最大，约为12.65×104 hm2，占全省种植面积的21.60%，其次为白沙县，种植面积7.03×104 hm2，占全省种植总面积的12%。橡胶种植面积最少的是文昌市，占全省种植总面积的1%。可知海南岛橡胶种植的空间重心在西北部。从空间分布特征看，高密度植胶区主要集中在白沙县、儋州市、琼中县和澄迈县的部分地区；而低密度植胶区主要分布在中部山区以及东南部的沿海地区，如文昌市、保亭县和三亚市等地。
图 2 2020年海南岛橡胶林与潜在割胶劳动力分布（a. 橡胶分布；b. 潜在割胶劳动力密度）

注：该图基于海南测绘地理信息局标准地图服务网站下载的审图号琼S（2022）008号的标准地图制作，底图无修改。

Fig.2 Distribution of rubber plantations and potential tapping labor force in Hainan Island in 2020 ( a. rubber distribution; b. potential rubber tapping labor force density)

2020年海南岛潜在割胶劳动力密度分布如图2-b）所示，潜在割胶劳动力总数为156.74万人。其中，儋州市的劳动力数量最多，达到20.36万人，占全省总数的13%；其次是澄迈县，为14.09万人，占9%。而东方市、五指山市和陵水县的劳动力数量相对较少，均仅占全省的2%。劳动力的高密度区主要分布在儋州市的中部地区以及与白沙县、澄迈县的交界处，还有海口市周边以及琼海市与万宁市、定安县的部分交界区。而劳动力的低密度区主要分布在白沙县、琼中县和五指山市的交界区域，以及陵水县、三亚市、乐东县和东方市等地的沿海区域。总体上，劳动力密度呈现“北高南低”的分布格局。

3.2　橡胶种植区潜在割胶劳动力年龄结构

潜在割胶劳动力的年龄结构对于天然橡胶产业劳动力的供需平衡、劳动力成本等方面具有重要影响。从图3可知，各市县15~29岁的潜在青年劳动力平均占比为30%，其中，三亚市比例最高，达到37%，而文昌市最低，为25%。对于30~44岁的潜在中年劳动力，各市县的平均占比为35%。其中，昌江县的占比最高，为39%，而万宁市和屯昌县相对较低，均为32%。至于45~59岁的潜在老年劳动力，各市县的平均占比为34%。在该年龄段中，文昌市的占比最高，达到42%，而三亚市最低，为25%。值得注意的是，本研究各市县45~59岁的潜在割胶劳动力占总潜在割胶劳动力的比例均超过15%，表明天然橡胶产业的割胶劳动力老龄化特征明显。
图 3 海南岛各市县各年龄段潜在割胶劳动力比例

Fig.3 Proportion of potential rubber tapping labor force by age group in each city and county of Hainan Island

3.3　劳动力缺口空间分析

图4展示了2020年海南岛实际割胶劳动力人均所占橡胶林面积的缺口情况。可看出，一级缺乏区域主要集中在白沙县与儋州市的交界处（图4-a），澄迈县、琼中县、屯昌县的交界处（图4-b）以及琼海市和万宁市的交界处（图4-c）。此外，还有其他少量区域呈零星分布，整体上主要在中西部和中东部市县的交界区域形成带状分布格局。
图4 2020年海南岛实际割胶劳动力不同缺乏程度空间分布

注：该图基于海南测绘地理信息局标准地图服务网站下载的审图号琼S（2022）008号的标准地图制作，底图无修改。

Fig.4 Spatial distribution of varying degrees of shortage in the actual tapping labor force in Hainan Island in 2020

二、三级缺乏的区域主要分布在澄迈县南部、琼海市南部，以及琼中县、白沙县、昌江县和乐东县的部分区域，同时伴有其他少量区域的零星分布（图4）。这些区域中位于海南岛中西部和中东部部分市县的交界地带，呈现带状缺乏分布格局，而在中部区域则表现为连片状的缺乏分布。不缺乏劳动力的区域主要分布在海口市、文昌市、定安县、临高县以及三亚市和陵水县的大部分区域，琼海市、澄迈县和屯昌县的北部区域，以及儋州市、乐东县、琼中县和万宁市的中部区域。
从割胶劳动力缺乏程度的比例看，除东方市外，其他市县的不缺乏劳动力占比均超过50%（图5-a）。劳动力一级缺乏方面，东方市、琼中县、白沙县和乐东县的占比较高，分别为31%、31%、30%和29%。对于二级缺乏，东方市、昌江县、乐东县和琼中县的占比较高，分别为20%、15%、14%和13%。三级缺乏占比最高的是澄迈县，为4%。总体而言，海南岛的割胶劳动力一级缺乏占比最高，达到73.4%，而二、三级缺乏占比合计为26.6%（图5-b）。
图 5 2020年海南岛各市县割胶劳动力缺乏程度的比例和面积

Fig.5 Proportion and area of tapping labor force shortage in each city and county of Hainan Island in 2020

图5-c揭示了各市县割胶劳动力不同缺乏等级的面积。海南岛一级、二级、三级割胶劳动力缺乏总面积为14.17×104 hm2，其中，白沙县的劳动力缺乏面积最多，达到2.55×104 hm2，而文昌市最少，仅为0.02×104 hm2。在一级缺乏面积中，儋州市最大，为1.95×104 hm2，文昌市依然最小，为0.02×104 hm2。可以看出，儋州市、白沙县和琼中县一级缺乏面积位居前三，累计面积达到5.05×104 hm2。对于二、三级缺乏面积，白沙县最大，为0.69万hm2，而文昌市面积可忽略不计，仅为3.22 hm2。可以看出，白沙县、琼中县、澄迈县和乐东县在二、三级缺乏面积中位居前三，总面积达到2.33×104 hm2。

4 讨论

4.1　潜在割胶劳动力分布格局现状及驱动因素

海南岛的潜在割胶劳动力分布格局呈现两大显著特征：1）北部地区的潜在割胶劳动力密度高于南部，这与橡胶树的种植区域分布紧密相关。1990—2020年，随着中国天然橡胶实际种植面积的重心由南及东南逐步北移并向西北拓展，潜在割胶劳动力的分布也随之变化，呈现北多南少的趋势（李广洋 等，2023；李海亮 等，2023）。这一格局的形成受多重因素影响。首先，自然条件是决定因素之一。海南岛东南部因台风登陆频繁，给天然橡胶产业带来严重损失。如2005年的台风“达维”致使海南垦区胶园受害率达33.9%，造成海南植胶区比上年减产30%（余伟 等，2006；刘锐金 等，2021）。西北部低海拔的平原和丘陵地带风害较少，更适宜橡胶树生长，是海南橡胶种植的核心区域（李广洋 等，2023）。其次，政策也对潜在割胶劳动力分布产生影响。如自2005年起海南省实施的“森林生态补偿机制”促使四大保护区的天然橡胶面积缩减，被恢复性植被取代（李广洋 等，2023）。这些政策调整影响割胶劳动力的空间分布。2）割胶劳动力老龄化趋势显著。首先，割胶工作需要常年夜间高强度的劳动，容易导致割胶工人出现多种健康问题，其次，自2011年以来天然橡胶价格一直下跌，跌幅达68%，产业前景不明朗，此外，近10年来，中国工业化和城镇化的发展进程加速，给年轻人提供了相比割胶更优越的就业机会，造成割胶劳动力年龄结构断层，老龄化趋势加剧（杨文凤 等，2015；刘锐金 等，2021），综上，海南岛潜在割胶劳动力的分布格局受自然条件、社会政策以及劳动力市场变化等多重因素影响，呈现北多南少且老龄化明显的特征。

4.2　海南岛割胶劳动力的缺口分析

海南岛实际割胶劳动力的缺乏程度分布存在明显的空间异质性。具体而言，劳动力一级缺乏区域主要集中分布在白沙县和儋州市的交界处，澄迈县、琼中县、屯昌县的交界处，以及琼海市和万宁市的交界处，其他区域也有少量的零星分布。对照海南岛地形分布特征，一级缺乏区域大多位于山区，海拔较高，坡度较大，交通不便和经济条件相对落后，年轻劳动力更容易转移到城镇从事其他行业，从而导致劳动力缺口较大，缺乏占比达73.4%。为解决劳动力缺口问题，应进一步改善山区交通条件和基础设施建设，并研发出适合山地丘陵橡胶园的全自动、便携式、低成本的割胶机械以提高效率（焦健 等，2020；郑勇 等，2022）。劳动力二、三级缺乏的区域主要分布在东方市、昌江市、乐东县、琼中县等海南热带雨林国家公园周围的山地、丘陵地带，海拔较一级缺乏区域更高，种植条件略差。如果此区域处在国家公园一般控制区内，可以把此区域的年轻胶农培训成护林员，就地解决胶农的转岗就业，也增强对国家公园的管理保护能力。部分海拔高、坡度大不适合植胶的区域，可以直接转为生态林。海拔相对较低、坡度较小的未进行生态搬迁且适宜植胶的区域，可因地制宜的发展形式多样的胶园林下经济与特色旅游产业，提高胶园经济效益，多渠道增加胶农灵活就业。除此之外，还可以通过不断延长天然橡胶后端产业链，创造更多非农就业机会促进劳动力的回流（刘锐金 等，2021；宿明 等，2024）。
本研究中各市县割胶劳动力不缺乏占比平均为72%，这在一定程度上是因为民营橡胶园也采用统一的树位计算方法进行缺口评级。以家庭人口数4~6人、劳动力1~2人看，劳动力在数量上是充足的，实际上劳动力是否参与正常割胶活动具有很强的主观意愿。研究表明，种植规模小、对天然橡胶依赖性低的农户在割胶生产上因价格变动等因素更容易选择弃割。而海南岛民营橡胶园户均种植面积仅为1.17 hm2，且全部收入来自橡胶的农户比例仅为6.92%。因此，在胶价低迷的背景下，海南岛民营橡胶园割胶工人弃割的概率相对较高，加剧了割胶劳动力的缺口问题（刘锐金 等，2021）。

5 结论

本研究结合海南橡胶分布本底图、Dynamic World土地利用和WorldPop人口空间数据集，深入研究了海南植胶区割胶劳动力的空间分布和年龄结构特征，主要结论如下：
首先，海南岛潜在的割胶劳动力总计156.74万人，但45~59岁年龄段占比达到34%，老龄化趋势明显，这对未来劳动力的供给稳定性形成严峻挑战。从空间布局角度看，潜在割胶劳动力的密度分布在北部地区相对较高，而在南部相对较低。这与海南岛橡胶种植面积由南部向北逐渐扩展的态势相吻合。
其次，割胶劳动力的短缺在空间上存在显著差异。一级缺乏区域主要分布在中西部、中东部市县交界地带，而二、三级缺乏主要位于中西部、中部及中东部市县交界处和中部连续区域。这些短缺区域通常地形复杂、交通不便，总面积达到14.17×104 hm2，未来需重点关注。为应对割胶劳动力短缺问题，建议在劳动力短缺区域加强胶园基础设施建设，并积极推广新的割胶方式（如低频割胶）或工具（如电动胶刀），以降低割胶的劳动力需求，从而推动海南天然橡胶产业的可持续健康发展。
本研究对海南岛天然橡胶植胶区割胶劳动力的空间分布和年龄结构进行详细分析，弥补了割胶劳动力缺乏详细空间信息的研究不足。为地方政府制定针对性的劳动力引进和培训政策，缓解部分植胶区割胶劳动力短缺问题提供科学依据。同时，这也有助于地方政府制定天然橡胶产业的长期规划和发展战略。当然，本文也存在不足之处：首先，采用统一的树位计算方法估算国营和民营胶园的割胶劳动力缺口，未考虑到电动割胶刀使用后单个割胶劳动力作业面积标准的变化，未来应考虑更精确的树位计算方式（刘锐金 等，2021）；其次，由于数据获取限制，未能利用多个市县的潜在割胶劳动力数据验证缓冲参数，且民营胶园实际割胶工数量的统计存在困难，导致实际割胶劳动力折算系数可能偏高，割胶劳动力缺乏值可能偏低，未来应结合更多实地调查数据，以提高结果的准确度。

1 海南省农垦投资控股集团有限公司. 2020年海南农垦经济与社会发展统计资料. 2021年7月（内部资料）。

2 https://code.earthengine.google.com/

3 农业农村部农垦局. 全国热带、南亚热带作物生产情况. 2021年9月（内部资料）。

王贵珍：论文撰写；

陈帮乾：论文指导与修改；

赖虹燕、王心澄：参与论文讨论及协助修改；

高远凤：资料搜集与方法梳理；

吴志祥：论文指导。

References

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