方振，李谷成*，廖文梅

（1.華中農業(yè)大學經濟管理學院，湖北 武漢 430070；2.江西農業(yè)大學經濟管理學院，江西 南昌 330045）

保障國家糧食安全是一個永恒的課題，要常備不懈，防患于未然[1-2]。而糧食生產安全作為國家糧食安全的基石，需要格外重視。雖然當前我國的糧食生產安全保障程度處在歷史的最佳時期[3]，但是中國糧食產需仍長期處于緊平衡狀態(tài)[4]。值得注意的是，近年來，國際糧食市場不確定因素增加，對全球糧食安全構成了較大威脅，這再次凸顯出保障糧食生產安全的重要性。只有進一步保障糧食生產安全，始終依靠自身力量端牢自己的飯碗，才能為應對各種風險挑戰(zhàn)贏得主動，為保持經濟持續(xù)復蘇、社會大局穩(wěn)定奠定基礎。回顧我國糧食生產的發(fā)展歷史進程，從1949年至2021年，我國人口數(shù)量從54 167萬人增長至141 178萬人，年均增長率為1.4%，與此同時，我國糧食總產量從1949年的11 318萬t增漲至2021年的68 285萬t，年均增長率為2.6%。這使得我國人均糧食占有量從1949年的209 kg增長至2021年的483 kg，高于世界平均水平。取得這一成績離不開我國政府出臺一系列旨在保障糧食生產安全的支持性政策安排。其中，2004年實施的糧食主產區(qū)政策作為保障糧食生產安全的核心政策之一，備受政界與學界的關注。

現(xiàn)有關于糧食生產安全影響因素的文獻比較豐富。不少學者從不同角度對糧食生產安全的影響因素進行了研究。研究發(fā)現(xiàn)，消費變化[5]、城鎮(zhèn)化進程[6]、勞動力轉移[7]、技術進步路徑選擇[8]等都是影響糧食生產安全比較重要的因素。在糧食主產區(qū)政策領域，近年來也涌現(xiàn)出一些文獻。已有學者均基于時間維度，采用定性分析方法分析了糧食主產區(qū)政策對糧食生產安全的影響[9-10]。經驗證據(jù)上，不少學者發(fā)現(xiàn)糧食主產區(qū)政策具有正面影響，例如會促進小麥生產、降低農業(yè)面源污染、降低農業(yè)碳排放以及增加農民經營性收入等[11-14]。也有學者發(fā)現(xiàn)糧食主產區(qū)政策除了會帶來一些正面影響外，還會帶來一些負面影響，例如會抑制農業(yè)環(huán)境全要素生產率增長[15]。遺憾的是尚未有文獻實證分析糧食主產區(qū)政策對糧食生產安全的影響。然而，糧食主產區(qū)政策對糧食生產安全的影響與其設立的關聯(lián)性需要充分驗證和客觀評判。因此，在糧食主產區(qū)政策實施若干年后，客觀和精準評價糧食主產區(qū)政策在實際情況中是否有利于促進糧食主產區(qū)糧食生產，保障糧食生產安全，這是一個值得探討的現(xiàn)實問題。

基于此，本文利用糧食主產區(qū)政策這一準自然實驗，基于1997—2019年全國省級層面的面板數(shù)據(jù)，采用雙重差分法考察糧食主產區(qū)政策對糧食生產安全的影響，探討因糧食主產區(qū)所在地區(qū)、分布效應差異產生的糧食生產安全變化差異，運用中介效應模型分析產生影響的作用機制，并進一步討論了“非糧化”問題，為糧食主產區(qū)政策的完善提供實證依據(jù)和理論指導。

1 政策背景與理論分析

1.1 政策背景

糧食主產區(qū)承擔著保障我國糧食生產安全的重要責任。1998—2003年間，我國糧食總產量出現(xiàn)了“五連降”的情況，從1998年的5.12億t逐年下降至2003年的4.31億t。由于我國糧食的需求量在不斷提升，使得糧食的缺口在這段時期里不斷擴大。其中，2003年我國糧食總產量和糧食播種面積均處于1990年以來的歷史最低水平，說明我國糧食生產安全在當時受到了嚴重的沖擊和挑戰(zhàn)。在這一現(xiàn)實背景下，為保障糧食生產安全，我國政府在2004年將13個省份（包括黑龍江、吉林、遼寧、內蒙古、河北、河南、山東、江蘇、安徽、四川、湖南、湖北以及江西）設立為糧食主產區(qū)，本文將其定義為糧食主產區(qū)政策。糧食主產區(qū)政策并非是某一項政策，而是面向糧食主產區(qū)糧食生產的一攬子政策，具體包括臨時收儲制度、生產者補貼以及優(yōu)質糧食產業(yè)等政策?？梢灶A見，糧食主產區(qū)政策將會對我國糧食生產安全產生重大而深遠的影響。

1.2 理論分析

糧食主產區(qū)政策對糧食生產安全的保障作用主要體現(xiàn)在以下兩個方面：一方面，多種惠及農業(yè)生產的政策和投資向糧食主產區(qū)傾斜[16-17]。首先，例如商品糧基地建設、產糧大縣獎勵、優(yōu)質糧食產業(yè)以及糧食生產核心區(qū)等政策均在糧食主產區(qū)重點實施。除了這些以糧食主產區(qū)為依托而發(fā)展的政策，中央支持糧食生產和農業(yè)發(fā)展的普惠政策也在向糧食主產區(qū)傾斜。政策的傾斜首先保障了糧食主產區(qū)農民的種糧收益，同時也緩解了糧食主產區(qū)地方政府的財政困難，從而提高了糧食主產區(qū)種糧農民的生產積極性以及地方政府重農抓糧的積極性，進而有利于保障糧食生產安全；其次是持續(xù)提高糧食主產區(qū)農業(yè)基礎設施建設水平，切實改善了農業(yè)生產條件，為保障糧食生產安全奠定堅實基礎；最后是有效促進了糧食主產區(qū)糧食生產經營創(chuàng)新和機具創(chuàng)新，用現(xiàn)代化手段促進糧食生產，保障糧食生產安全。另一方面，糧食主產區(qū)政策進一步提高了糧食生產的空間集聚性，獲得集聚效應[18]。農業(yè)生產在自然條件的約束下本就呈現(xiàn)明顯的集聚特征，而糧食主產區(qū)政策充分發(fā)揮了不同地區(qū)的比較優(yōu)勢，調整了糧食生產布局，緩解了農民對于糧食作物種植品種的自我選擇。同時，糧食生產空間集聚有利于成片化經營、農業(yè)社會化服務發(fā)展、生產要素批量購買以及轉變農業(yè)發(fā)展方式等，能夠提升糧食生產效率和種糧收益，從而進一步提高了糧食生產的空間集聚性。因此，糧食生產的空間集聚有利于促進糧食生產，保障糧食生產安全。

適度規(guī)模經營被認為是糧食主產區(qū)實現(xiàn)農業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展，保障糧食生產安全的必由之路。糧食生產發(fā)展適度規(guī)模經營在總體上能夠提高生產效率，促進糧食生產[19]，保障糧食生產安全。糧食主產區(qū)政策通過發(fā)展糧食生產適度規(guī)模經營以促進糧食主產區(qū)糧食生產，保障糧食生產安全主要體現(xiàn)在以下兩個方面：一方面，糧食生產發(fā)展適度規(guī)模經營實現(xiàn)了規(guī)?；a，能夠增加替代勞動力的機械、水利設備，增加增產型化學生產要素投入以及增加農業(yè)技術采納，提升糧食生產專業(yè)化水平，取得一定的規(guī)模效應[20]，從而實現(xiàn)糧食單產提高，進而有利于糧食總產量提高；另一方面，由于糧食和其他作物種植在農業(yè)勞動力投入數(shù)量和勞動強度上存在明顯差異，糧食生產發(fā)展適度規(guī)模經營會進一步調整農作物種植結構，扭轉“非糧化”趨勢，從而促進糧食播種面積提高，進而有利于糧食總產量提高[21]。據(jù)此提出如下研究假說：

H1：糧食主產區(qū)政策能夠促進糧食主產區(qū)糧食生產，保障糧食生產安全。

H2：糧食主產區(qū)政策通過發(fā)展糧食生產適度規(guī)模經營以促進糧食主產區(qū)糧食生產，保障糧食生產安全。

2 研究方法

2.1 模型設定

2.1.1 糧食主產區(qū)政策對糧食生產安全影響的模型設定 為消除糧食主產區(qū)政策干預前后處理組和對照組在自然、地理、經濟等條件上不隨時間變化的差異和來自全國層面的外部沖擊，盡可能的排除其他因素的干擾。本文采用雙重差分法估計糧食主產區(qū)政策對糧食生產安全的影響。遵循Bertrand等[22]的雙重差分模型設定思想，設定基準模型為：

式中：i表示省份，t表示年份，Yit表示省份i在t年的糧食生產安全，本文進一步區(qū)分糧食總產量（TYit）、糧食單產（UYit）和糧食播種面積（AYit）

作為被解釋變量。Dit為虛擬變量，如果省份i在t年實施了糧食主產區(qū)政策，那么省份i在t年以后的觀測值Dit=1，否則為0；X表示控制變量；μi為省份固定效應；λt為年份固定效應，?it為隨機誤差項。糧食主產區(qū)政策是在2004年實施的，政策干預時點為2004年。因此將2004年實施糧食主產區(qū)政策的省份確定為處理組，未實施糧食主產區(qū)政策的省份確定為對照組。

2.1.2 雙重差分模型的平行趨勢檢驗模型設定 采用雙重差分模型估計的有效性依賴于平行趨勢假設的成立，即在政策干預時點之前，處理組和對照組的糧食生產安全的時間變動趨勢是一致的，即平行趨勢檢驗。參考Jacobson等[23]的研究，為此本文設定計量模型為：

式中：D為虛擬變量，當處理組為糧食主產區(qū)政策實施前j年D取值為1；當處理組實施糧食主產區(qū)政策后j年時，取值為1；當j=0時，D=1，表示省份i在t年實施糧食主產區(qū)政策，除此之外D±jit取值為0。以分析期第一年作為參照組，回歸結果中D±jit的系數(shù)表示與此參照組相比，處理組與對照組的糧食生產安全是否存在顯著差異。通過式（2），本文還可以估計得到糧食主產區(qū)政策實施對糧食生產安全的動態(tài)影響。

2.1.3 糧食主產區(qū)政策對糧食生產安全影響機制模型設定 參考溫忠麟和葉寶娟[24]提出的中介效應分析方法，將其引入雙重差分模型，以驗證上述影響機制，為此本文設定計量模型為：

式中：Mit為機制變量，表示糧食生產經營規(guī)模，用 來分析糧食主產區(qū)政策對糧食生產安全的影響機制。

2.2 變量選取與設定

1）被解釋變量。本文以糧食總產量、糧食單產和糧食播種面積為被解釋變量。上述三個被解釋變量除了能夠從直觀上反映糧食生產，還可以反映糧食生產安全。其中，糧食總產量和糧食單產可以反映糧食生產的數(shù)量安全，而糧食播種面積則可以反映糧食生產的結構安全[25]。

2）遺漏變量。本文參考阮榮平等[26]的做法，通過考察糧食主產區(qū)政策對油料和糖料生產的影響來檢驗遺漏變量是否帶來了影響。具體選取以下變量來反映油料和糖料的生產，包括油料總產量、油料單產、油料播種面積、糖料總產量、糖料單產和糖料播種面積。

3）核心解釋變量。本文的核心解釋變量為是否實施了糧食主產區(qū)政策，為二元變量。實施糧食主產區(qū)政策賦值為1，未實施糧食主產區(qū)政策賦值為0。

4）控制變量。根據(jù)相關文獻，本文引入控制變量：經濟發(fā)展水平、財政支農力度、城鎮(zhèn)化水平、交通便利程度和機械化水平。

5）機制變量。參考游和遠和吳次芳[27]的研究，引入糧食生產經營規(guī)模作為機制變量，采用農村家庭人均土地經營耕地面積進行衡量。變量含義及描述性統(tǒng)計如表1所示。

表1 變量含義及描述性統(tǒng)計Table 1 Variable definitions and descriptive statistics

2.3 數(shù)據(jù)來源

基于數(shù)據(jù)的可獲得性并考慮到重慶1997年才設立直轄市，故本文選取1997—2019年全國31個省級行政單元（不包括港澳臺）作為樣本進行實證分析，數(shù)據(jù)主要來源于《中國統(tǒng)計年鑒》和《中國農村統(tǒng)計年鑒》。

3 結果與分析

3.1 糧食主產區(qū)政策與糧食生產安全分析

3.1.1 時間趨勢分析 圖1為糧食主產區(qū)和非糧食主產區(qū)糧食總產量、糧食單產和糧食播種面積的平均值變動時間趨勢圖。本文發(fā)現(xiàn)，在本文的樣本期間，糧食主產區(qū)和非糧食主產區(qū)的糧食總產量、糧食單產和糧食播種面積在2004年糧食主產區(qū)政策實施前變化趨勢基本平行，并且糧食主產區(qū)高于非糧食主產區(qū)，而在糧食主產區(qū)政策實施后，糧食主產區(qū)與非糧食主產區(qū)糧食總產量、糧食單產和糧食播種面積的平均值差距不斷擴大。本文初步推測，相對于非糧食主產區(qū)而言，糧食主產區(qū)糧食總產量、糧食單產和糧食播種面積的快速增長可能是由2004年糧食主產區(qū)政策帶來的。

3.1.2 單變量分析 表2比較了糧食主產區(qū)政策實施前后糧食主產區(qū)和非糧食主產區(qū)的特征。在樣本期間，糧食主產區(qū)的糧食總產量、糧食單產和糧食播種面積平均水平在糧食主產區(qū)政策實施前后一直高于非糧食主產區(qū)，出現(xiàn)此情況的原因可能在于糧食主產區(qū)相較于非糧食主產區(qū)具有更好的自然資源稟賦。在實施糧食主產區(qū)政策以后，糧食主產區(qū)與非糧食主產區(qū)的糧食總產量、糧食單產和糧食播種面積之間的差額分別由糧食主產區(qū)政策實施前的 1 842.712萬t、0.489 t/hm2和373.320萬hm2上升到糧食主產區(qū)政策實施后的2 604.429萬t、0.688 t/hm2和445.907萬hm2。

表2 結果變量差異變化Table 2 Variance of outcome variables

初步證據(jù)表明，糧食主產區(qū)政策似乎在促進糧食主產區(qū)糧食生產方面取得了成功，即實現(xiàn)了保障糧食生產安全。為了控制潛在的混雜因素，本文將在下面的回歸分析中控制其他因素，以檢驗糧食主產區(qū)政策的有效性。

3.2 糧食主產區(qū)政策對糧食生產安全的影響

表3報告了糧食主產區(qū)政策對糧食生產安全的影響估計結果。由列（1）可以看出，相對非糧食主產區(qū)而言，糧食主產區(qū)糧食總產量相對增加750.118萬t，且在1%的水平上顯著，說明糧食主產區(qū)政策能顯著提升糧食主產區(qū)糧食總產量；由列（2）可以看出，相對非糧食主產區(qū)而言，糧食主產區(qū)糧食單產相對提高0.205 t/hm2，且在1%的水平上顯著，說明糧食主產區(qū)政策能顯著提升糧食主產區(qū)糧食單產；由列（3）可以看出，相對非糧食主產區(qū)而言，糧食主產區(qū)糧食播種面積相對增加75.704萬hm2，且在1%的水平上顯著，說明糧食主產區(qū)政策能顯著提升糧食主產區(qū)糧食播種面積。這表明，糧食主產區(qū)政策顯著增加了糧食主產區(qū)糧食總產量、糧食單產和糧食播種面積，保障糧食生產安全。據(jù)此，假說1得到驗證。

表3 糧食主產區(qū)政策對糧食生產安全的影響Table 3 Influence of the policies of major grain producing areas on grain production security

3.3 糧食主產區(qū)政策對糧食生產安全的平行趨勢檢驗與動態(tài)效應分析

1）平行趨勢檢驗。圖2繪制了當被解釋變量分別為糧食總產量、糧食單產和糧食播種面積時，糧食主產區(qū)政策估計系數(shù)的大小及對應的95%置信區(qū)間?？梢园l(fā)現(xiàn)，在糧食主產區(qū)政策實施前，糧食主產區(qū)政策對糧食總產量、糧食單產和糧食播種面積的估計系數(shù)值基本都不顯著。由此，可以判斷平行趨勢檢驗通過。

圖2 平行趨勢檢驗Fig.2 Parallel trend test

2）政策的動態(tài)效應。表4展示了糧食主產區(qū)政策對糧食生產安全的動態(tài)效應估計結果，從列（1）、（3）可看出，糧食主產區(qū)政策對糧食總產量和 糧食播種面積前三年估計系數(shù)均不顯著，從糧食主產區(qū)政策實施的第四年開始政策效應才顯現(xiàn)出來，且政策效應隨時間的變化不斷增長。從列（2）可看 出，糧食主產區(qū)政策實施對糧食單產的估計系數(shù)在絕大部分年份雖然為正，但不顯著，僅在糧食主產區(qū)政策實施的第7~9年顯著。上述結果表明，糧食主產區(qū)政策對糧食生產安全的影響具有滯后性，影響滯后的原因可能是糧食主產區(qū)政策實施初期，由于缺乏相應的配套制度，糧食主產區(qū)政策對糧食生產安全的影響有限。此外，未來，針對糧食主產區(qū)需要重點頒布實施促進糧食單產增加的配套政策，進一步提高糧食主產區(qū)保障糧食生產安全的能力。

表4 糧食主產區(qū)政策對糧食生產安全的動態(tài)效應Table 4 Dynamic e§ects of policies in major grain producing areas on grain production security

3.4 糧食主產區(qū)政策對糧食生產安全的穩(wěn)健性檢驗

1）安慰劑檢驗。參考梁志會等[28]的做法，本文安慰劑檢驗思路是將糧食主產區(qū)政策實施的時點提前，此方法可以檢驗是否有潛在的，與糧食主產區(qū)有關的政策對糧食主產區(qū)糧食生產安全產生影響?；诖?，本文使用糧食主產區(qū)政策實施前（即1997—2003年）的樣本數(shù)據(jù)，并將糧食主產區(qū)政策實施時點設為2000年和2001年，以驗證結果是否具有穩(wěn)健性，結果見表5。通過表5列（1）~（6）可知，糧食主產區(qū)政策對糧食總產量、糧食單產和糧食播種面積均有負向影響但不顯著。說明糧食主產區(qū)政策實施之前不存在其他的政策效應。由此可以認為本文的基本結論比較穩(wěn)健。

表5 安慰劑檢驗結果Table 5 Placebo test results

2）遺漏變量檢驗。本文為了檢驗遺漏變量是否帶來了影響，本部分通過實證檢驗糧食主產區(qū)政策對糧食主產區(qū)其他作物生產的影響。如果表3中的結果不是由糧食主產區(qū)政策實施而是由遺漏變量（例如農業(yè)技術進步）導致的，那么這些遺漏變量可能也會影響糧食主產區(qū)其他農作物的生產情況。因此，本文進一步使用雙重差分回歸模型來實證檢驗糧食主產區(qū)政策對糧食主產區(qū)油料和糖料生產的影響，結果見表6。

由表6列（1）~（3）可以看出，糧食主產區(qū)政策對糧食主產區(qū)油料總產量、油料單產和油料播種面積均未產生顯著的影響，表明糧食主產區(qū)政策并未對糧食主產區(qū)油料生產產生政策效應。由列（4）~（6）可以看出，糧食主產區(qū)政策沒有對糧食主產區(qū)糖料單產產生顯著影響，但對糖料總產量和糖料播種面積產生了顯著的負向影響，該變動情況與糧食主產區(qū)糧食總產量和糧食播種面積的變動情況剛好相反，體現(xiàn)出糧食主產區(qū)糧食總產量和糧食播種面積對糖料總產量和糖料播種面積具有替代作用。因此，說明本文的基本結論依然成立。

表6 遺漏變量檢驗結果Table 6 Test results of missing variables

3） 考慮社會經濟環(huán)境的延續(xù)性。參考Acemoglu 等[29]的做法，本文通過將經濟發(fā)展水平這個控制變量滯后一期，以控制社會經濟環(huán)境帶來的影響，結果見表7列（1）~（3）?？梢钥闯?，在考慮社會經濟環(huán)境的延續(xù)性后，糧食主產區(qū)政策對糧食總產量、糧食單產和糧食播種面積依舊顯著為正，基本結論成立。

4）剔除直轄市。考慮到直轄市的農業(yè)發(fā)展與其他省份具有顯著的差異，結果見表7列（4）~ （6）?？梢钥闯?，在剔除直轄市后，糧食主產區(qū)政策對糧食總產量、糧食單產和糧食播種面積依舊顯著為正，基本結論仍然成立。

表7 考慮社會經濟環(huán)境的延續(xù)性和剔除直轄市檢驗結果Table 7 Test results of considering the social and economic environment continuity and excluding municipalities directly under the central government

3.5 糧食主產區(qū)政策對糧食生產安全的異質性分析

盡管本文已經論證了糧食主產區(qū)政策的有效性，但政策實施范圍內不同地區(qū)、不同分布效應對政策的響應是否存在一定差異？對于該問題的討論有助于深入理解糧食主產區(qū)政策的作用機制和邊界條件。因此，本文分別從地區(qū)特征和分布效應特征兩個方面對糧食主產區(qū)政策影響糧食生產安全的異質性進行討論。

1）地區(qū)異質性分析。本文研究糧食主產區(qū)政策下的北方地區(qū)和南方地區(qū)的影響是否存在不同。首先，本文將13個糧食主產區(qū)劃分為北方糧食主產區(qū)（河北、內蒙古、遼寧、吉林、黑龍江、山東和河 南）和南方糧食主產區(qū)（江蘇、安徽、江西、湖北、湖南和四川），然后進行分組回歸，結果見表8。從列（1）、（3）、（4）、（6）可以看出，糧食主產區(qū)政策對北方糧食主產區(qū)和南方糧食主產區(qū)的糧食總產量和糧食播種面積均有顯著的正向影響，且對北方糧食主產區(qū)的作用效果更為明顯。從列（2）、（5）可以看出，糧食主產區(qū)政策對北方糧食主產區(qū)的糧食單產具有顯著的正向影響，但對南方糧食主產區(qū)的糧食單產具有顯著的負向影響。上述異質效應可能歸因于以下原因，第一個原因在于，北方糧食主產區(qū)和南方糧食主產區(qū)在政府管制和市場化程度上具有顯著的差異[30]。北方糧食主產區(qū)由于受到的政府管制力度相對較強，且市場化程度相對較低，使得糧食主產區(qū)政策的實施效果更加顯著。而南方糧食主產區(qū)由于受到政府管制的力度相對較弱，且市場化程度相對較高，使得糧食主產區(qū)政策的實施效果大打折扣。具體來看，一方面，南方糧食主產區(qū)會相對增加種植經濟作物的占比；另一方面，南方糧食主產區(qū)在經濟發(fā)展過程中占用了大量的良田，但補充的田塊在數(shù)量上可能不足，在質量上可能較差，從而抑制了糧食總產量、糧食單產和糧食播種面積的增加。因此，對于南方糧食主產區(qū)，要加大監(jiān)管力度，遏制耕地“占多補少”和“占優(yōu)補劣”情況的發(fā)生，對于少補耕地要補齊，而對于已補“劣地”，需要通過多種措施提高質量。第二個 原因在于，相較于南方糧食主產區(qū)，北方糧食主產區(qū) 受到的政策、資金、技術等的傾斜力度相對較高[31]。具體來看，一方面，北方糧食主產區(qū)受到的政策支持力度更大。例如，玉米、大豆臨時收儲制度和生產者補貼政策的實施地區(qū)都屬北方糧食主產區(qū)；另一方面，北方糧食主產區(qū)在人均耕地面積、地塊平整度等方面具有優(yōu)勢，這也有利于北方糧食主產區(qū)在政策、資金、技術等方面受到相對較多的支持。

表8 地區(qū)異質性分析Table 8 Regional heterogeneity analysis

2）分布效應異質性分析。本文為了檢驗不同糧食生產安全水平下糧食主產區(qū)政策效應可能存在的異質性，采用分位數(shù)回歸對基準模型進行估計。表9 給出了0.25、0.50和0.75三個代表性分位點的估計系數(shù)?？梢钥闯?，總體上糧食主產區(qū)政策對糧食主產區(qū)糧食總產量和糧食播種面積的正向影響隨分位點的增加沒有表現(xiàn)出明顯的變化，且在0.75分位點上的正向影響相對較低。表明在糧食總產量和糧食播種面積相對較高的糧食主產區(qū)，糧食主產區(qū)政策對糧食總產量和糧食播種面積的增量效應呈趨弱態(tài)勢。可能的解釋是，糧食總產量和糧食播種面積均排在前列的糧食主產區(qū)為糧食生產核心區(qū)，糧食生產核心區(qū)由于糧食播種面積占比相對較高，使得繼續(xù)增加糧食播種面積的難度相對較大，從而對糧食總產量的增加作用不明顯。而糧食主產區(qū)政策對糧食主產區(qū)糧食單產的正向影響隨著分位點的增加而減弱，在0.75分位點上，糧食主產區(qū)政策對糧食主產區(qū)糧食單產的估計系數(shù)不再顯著。表明在糧食單產相對較高的糧食主產區(qū)，糧食主產區(qū)政策對糧食單產的增量效應呈趨弱態(tài)勢?？赡艿脑蚴菍τ?糧食單產相對“高量”的糧食主產區(qū)而言，糧食單產的提升較為困難。這意味著對于糧食單產相對“高量”的糧食主產區(qū)而言，需要進一步增加資金、技術、人才等要素的支持力度，以促進糧食單產增加。

表9 分布效應異質性分析Table 9 Distribution e§ect heterogeneity analysis

3.6 糧食主產區(qū)政策影響糧食生產安全的機制檢驗

如上文所述，糧食主產區(qū)政策能夠促進糧食主產區(qū)糧食生產，保障糧食生產安全。本部分對其具體的影響機制進行分析。根據(jù)前文的理論分析，基 于式（3）和（4），本文從糧食生產經營規(guī)模的角度 展開具體分析。同時參考Heckman等[32]和Gelbach[33]的做法來對影響機制進行量化分解，機制檢驗的結果見表10。

表10列（1）中的估計結果顯示，糧食主產區(qū)政策能夠顯著促進糧食主產區(qū)發(fā)展糧食生產適度規(guī)模經營，這反映出糧食主產區(qū)政策支持糧食生產進行適度規(guī)模經營的政策效果十分顯著。列（2）~（4）的估計結果表明，糧食生產經營規(guī)模與糧食總產量、糧食單產和糧食播種面積均為顯著正相關。進一步將其與表3中的列（1）~（3）進行比較，發(fā)現(xiàn)當模型中加入糧食生產經營規(guī)模后，交互項的系數(shù)值有所減小，糧食主產區(qū)政策的系數(shù)值分別從750.118、0.205和75.704減 小 至187.004、0.105和6.129，這說明糧食主產區(qū)政策對糧食主產區(qū)糧食總產量、糧食單產和糧食播種面積的一部分促增作用來源于糧食生產經營規(guī)模擴大。具體來看，糧食主產區(qū)政策對糧食主產區(qū)糧食總產量、糧食單產和糧食播種面積的促增效應分別有33.63%、26.46%和50.22%可由糧食生產經營規(guī)模這一影響機制解釋。換言之，糧食主產區(qū)政策對糧食總產量、糧食單產和糧食播種面積的促增效應中分別至少有3成、2成和5成是由糧食生產經營規(guī)模擴大導致的，這一結論在一定程度上驗證了本文理論分析中的論述。相較于非糧食主產區(qū)，糧食主產區(qū)政策促進糧食主產區(qū)發(fā)展糧食生產適度規(guī)模經營，催生出了促進糧食生產的規(guī)模效應，進而保障糧食生產安全。據(jù)此，假說2得到驗證。

表10 糧食生產經營規(guī)模的中介效應Table 10 Mediating e§ect of grain production and management scale

3.7 保障糧食生產安全的進一步討論

通過前文的實證研究，可以得出糧食主產區(qū)政策可以促進糧食主產區(qū)糧食生產，保障糧食生產安全。其中，糧食主產區(qū)政策對糧食主產區(qū)糧食播種面積的政策效應要高于糧食總產量和糧食單產。雖然我國糧食總產量、糧食單產和糧食播種面積自糧食主產區(qū)政策實施以來均得到了穩(wěn)步增長，但是糧食播種面積的增長速度要明顯慢于糧食總產量和糧食單產。造成這一現(xiàn)象的原因可能有兩個，一是“非糧化”問題[34]；二是糧食種植結構調整，表現(xiàn)為玉米的占比提高較快[35]和大豆的占比不斷下降[36]。由于本文沒有區(qū)分糧食品種，故本文不討論糧食種植結構的問題，下面的討論著重于“非糧化”問題對糧食生產安全的影響。長期以來，糧食主產區(qū)扛起了糧食生產安全的重任，致使非糧食主產區(qū)在保障糧食生產安全中的作用沒有得到足夠的重視。因此，應該將糧食主產區(qū)和非糧食主產區(qū)區(qū)分來看。下面通過比較糧食主產區(qū)和非糧食主產區(qū)的“非糧化”程度（非糧化程度=[1-（糧食播種面積/農作物總播種面積）]×100%）來解釋糧食播種面積增長速度相對較慢的原因。從圖3可以看出，1997—2019年，糧食主產區(qū)和非糧食主產區(qū)的“非糧化”平均程度分別為28.10%和37.37%。在1997年，糧食主產區(qū)的“非糧化”程度為25.30%，非糧食主產區(qū)的“非糧化”程度為29.38%，兩者僅相差4.08%。1997—2003年間，糧食主產區(qū)和非糧食主產區(qū)的“非糧化”程度均呈明顯的上升趨勢。2003年，糧食主產區(qū)和非糧食主產區(qū)的“非糧化”程度分別上升到了33.61%和37.22%，較1997年分別上升了8.31%和7.84%；2004—2019年，糧食主產區(qū)“非糧化”程度呈下降趨勢，而非糧食主產區(qū)的“非糧化”程度繼續(xù)呈上升趨勢。到2019年，糧食主產區(qū)的“非糧化”程度較2003年大幅下降，下降至23.88%，而非糧食主產區(qū)的“非糧化”程度繼續(xù)快速上升，突破了40%，上升至44.06%。這表明“非糧化”問題發(fā)生在非糧食主產區(qū)。綜上所述，可以得出非糧食主產區(qū)的“非糧化”問題抵消了糧食主產區(qū)政策的部分效果，對保障糧食生產安全產生了消極影響。若要提升非糧食主產區(qū)保障糧食生產安全的能力，需要嚴防耕地“非糧化”。

圖3 “非糧化”程度Fig.3 “Degraining farmland” degree

4 研究結論與政策建議

4.1 研究結論

1）總體而言，相對非糧食主產區(qū)而言，糧食主產區(qū)政策能夠顯著增加糧食主產區(qū)糧食總產量、糧食單產和糧食播種面積，保障糧食生產安全。

2）異質性分析表明，糧食主產區(qū)政策對糧食生產安全造成的外力沖擊具有地區(qū)以及分布效應差異性，其中對北方糧食主產區(qū)的影響更為強烈，而對糧食單產處于高分位點上的糧食主產區(qū)的影響不明顯。

3）作用機制分析表明，糧食主產區(qū)政策可以通過促進糧食主產區(qū)發(fā)展糧食生產適度規(guī)模經營，對糧食主產區(qū)糧食總產量、糧食單產和糧食播種面積起顯著的促增作用，保障糧食生產安全。

4）進一步的討論表明，非糧食主產區(qū)出現(xiàn)了“非糧化”問題且會抵消糧食主產區(qū)政策的部分效果，對保障糧食生產安全產生了消極影響。

4.2 政策建議

1）保持糧食主產區(qū)政策的連續(xù)性、穩(wěn)定性和有效性。實踐證明，糧食主產區(qū)政策能夠促進糧食主產區(qū)糧食生產，保障糧食生產安全。具體而言，考慮到政策效果具有一定的時滯性，應保障政策連續(xù)性和穩(wěn)定性，并合理把控糧食主產區(qū)政策執(zhí)行力度。同時應以提高糧食主產區(qū)糧食單產水平為著力點，加大糧食種業(yè)研發(fā)投入，規(guī)范良種推廣，從而有 效發(fā)揮糧食主產區(qū)政策保障糧食生產安全的作用。

2）因地制宜完善各糧食主產區(qū)糧食生產支持政策。要改變以往大水漫灌的糧食生產支持政策，因地制宜，分地區(qū)、分分布效應合理調整糧食生產支持政策，提高糧食生產支持政策的精準性、靶向性。具體而言，對于南方糧食主產區(qū)，一方面，要加強政府監(jiān)管力度；另一方面，要加大政策、資金、技術等的傾斜力度。同時對于糧食單產處于高分位點上的糧食主產區(qū)，可以將種業(yè)振興行動和高標準農田建設等向其傾斜。

3）鼓勵糧食主產區(qū)糧食生產發(fā)展適度規(guī)模經營。在未來的政策改革中，進一步向糧食主產區(qū)糧食規(guī)模種植戶傾斜，增加糧食規(guī)模種植戶的底氣，以更好的發(fā)揮糧食主產區(qū)在保障糧食生產安全中的作用。鑒于此，一方面，種糧補貼要向糧食規(guī)模種植戶傾斜，實現(xiàn)種糧補貼“普惠制”向糧食規(guī)模種植戶“專惠制”轉變。另一方面，要引導和支持各類金融機構為糧食規(guī)模種植戶提供信貸等金融服務，改善農業(yè)生產要素配置。

4）增加對非糧食主產區(qū)保障糧食生產安全的關注度。研究發(fā)現(xiàn)，保障糧食生產安全不能只盯著糧食主產區(qū)，非糧食主產區(qū)也要行動起來。因此，非糧食主產區(qū)要遏制耕地“非糧化”問題的進一步加劇，穩(wěn)定糧食播種面積。同時要通過加強農業(yè)基礎設施建設、農技推廣等多種手段，提升非糧食主產區(qū)糧食單產。尤其在當前農民種植糧食凈收益不斷下降背景下，還需重點關注非糧食主產區(qū)種糧 的比較收益，實現(xiàn)保障農民種糧收益和社會穩(wěn)定的目標。