我國(guó)糧食產(chǎn)量的影響因素研究

蘇興 王德俐

摘? ? 要：全球性流行病爆發(fā)（如：新冠肺炎疫情）和自然災(zāi)害，使得糧食安全問(wèn)題受到高度重視，輿論的擔(dān)憂之情明顯上升。因此，后疫情時(shí)代研究我國(guó)糧食產(chǎn)量的影響因素有重要意義。本文采用全國(guó)2000—2019年時(shí)序數(shù)據(jù)，基于柯布—道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)進(jìn)行了變量選取，運(yùn)用多元線性回歸與協(xié)整實(shí)證分析了我國(guó)糧食產(chǎn)量的影響因素。研究發(fā)現(xiàn)：我國(guó)糧食產(chǎn)量與種植面積、化肥施用量呈正相關(guān);與第一產(chǎn)業(yè)從業(yè)人員、成災(zāi)面積呈負(fù)相關(guān);與農(nóng)業(yè)固定資產(chǎn)投資有長(zhǎng)期均衡關(guān)系。在此基礎(chǔ)上，并依據(jù)研究結(jié)論給出了保障我國(guó)糧食安全的政策建議。

關(guān)鍵詞：糧食產(chǎn)量;糧食安全;影響因素;多元線性回歸;協(xié)整檢驗(yàn)

中圖分類號(hào)：F326.11? ? ? ? ? ? ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A? ? ? ? ? ? ? ? DOI 編碼：10.3969/j.issn.1006-6500.2020.12.012

Research on Influencing Factors of my country's Grain Output

SU Xing，WANG Deli

（College of Mathematics and Statistics，Hebei University of Economics and Business，Shijiazhuang，Hebei 050061，China）

Abstract： Global epidemic outbreaks （e.g.， COVID-19） and natural disasters have made food security issues highly valued， and public concerns have obviously increased. Therefore， it is of great significance to study the factors affecting my country's food production in the post-epidemic era. This paper used the national time series data from 2000 to 2019， selected variables based on the Cobb-Douglas production function， and used multiple linear regression and cointegration to analyze the influencing factors of grain output in China empirically. The results showed that grain production in China was correlated positively with planting area and fertilizer application and negatively with primary industry employees and disaster area.And it had a long-term equilibrium relationship with agricultural fixed asset investment. Based on the research conclusions， policy recommendations to ensure China's food security were given.

Key words： grain production;food security;influencing factors;multiple linear regression;cointegration test

糧食安全是影響經(jīng)濟(jì)發(fā)展和社會(huì)穩(wěn)定的戰(zhàn)略性問(wèn)題，農(nóng)業(yè)一直處于國(guó)民經(jīng)濟(jì)發(fā)展的首位。而中國(guó)作為有著14億人口的大國(guó)，糧食安全更是關(guān)乎國(guó)之根本的重要問(wèn)題。多年來(lái)中國(guó)糧食產(chǎn)量雖呈上升趨勢(shì)，但產(chǎn)量增速卻在年際間呈現(xiàn)劇烈波動(dòng)態(tài)勢(shì)，由于放開(kāi)“二孩政策”，人口可能將迎來(lái)增長(zhǎng)小高峰，即國(guó)內(nèi)形勢(shì)變化將使中國(guó)面臨新一輪糧食安全問(wèn)題。此外，2020年初“新冠疫情”在全球范圍內(nèi)的爆發(fā)，一方面導(dǎo)致各國(guó)相繼限制糧食出口，上演“屯糧潮”;另一方面由于隔離措施導(dǎo)致全球農(nóng)業(yè)生產(chǎn)勞動(dòng)力短缺和供應(yīng)鏈中斷，即國(guó)際形勢(shì)變化亦使得糧食安全問(wèn)題成為焦點(diǎn)議題。面對(duì)新形勢(shì)下糧食安全問(wèn)題，國(guó)內(nèi)糧食產(chǎn)能則是我國(guó)糧食保障體系的“三根支柱”之一。因此，研究我國(guó)糧食產(chǎn)量的影響因素并依此給出相應(yīng)建議，不僅有助于促進(jìn)我國(guó)糧食產(chǎn)能的進(jìn)一步提升，而且也有助于在后疫情時(shí)代依靠“倉(cāng)廩實(shí)”來(lái)穩(wěn)定民心，對(duì)于鞏固我國(guó)長(zhǎng)久糧食安全有著重要意義。

已有諸多學(xué)者對(duì)糧食產(chǎn)量的影響因素進(jìn)行了研究，相關(guān)研究主要集中在以下兩個(gè)方面：一是研究某一單一要素對(duì)我國(guó)糧食產(chǎn)量的影響，二是研究某一省份或區(qū)域內(nèi)糧食產(chǎn)量的影響。

第一研究層面中，程名望等[1]選取了我國(guó)2001—

2010年中國(guó)糧食主產(chǎn)區(qū)的面板數(shù)據(jù)，運(yùn)用回歸分析指出農(nóng)村勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移未對(duì)糧食產(chǎn)量有顯著影響;房麗萍等[2]利用我國(guó)糧食生產(chǎn)數(shù)據(jù)，運(yùn)用要素貢獻(xiàn)率測(cè)算得出了我國(guó)化肥投入對(duì)糧食生產(chǎn)的增產(chǎn)效應(yīng)有所下降;范慶泉[3]基于1995—2008年中國(guó)省際農(nóng)業(yè)面板數(shù)據(jù)，利用GMM方法指出農(nóng)業(yè)支出政策是拉動(dòng)我國(guó)糧食產(chǎn)量的重要因素;李福奪[4]基于1994—2013年20年間的城鎮(zhèn)化率與糧食總產(chǎn)量進(jìn)行了協(xié)整分析，指出糧食產(chǎn)量與城鎮(zhèn)化之間存在協(xié)整關(guān)系;宋莉莉[5]基于疫情后糧食數(shù)據(jù)，得出新冠疫情給我國(guó)糧食生產(chǎn)帶來(lái)了用工難、跨區(qū)耕作受阻等影響;李勇[6]基于1998—2017年糧食主產(chǎn)區(qū)面板數(shù)據(jù)，構(gòu)建空間面板計(jì)量模型得出了糧食產(chǎn)量空間格局變化的驅(qū)動(dòng)因素。

第二研究層面中，劉守義[7]基于面板數(shù)據(jù)，運(yùn)用固定效應(yīng)模型研究了糧食主產(chǎn)區(qū)的生產(chǎn)影響因素;李心慧[8]基于河南省1990—2014年糧食生產(chǎn)相關(guān)數(shù)據(jù)，利用主成分分析研究了河南省糧食產(chǎn)量影響因素;宰潛力[9]運(yùn)用計(jì)量分析研究了福建省糧食產(chǎn)量的影響因素;楊玲玲[10]運(yùn)用多元線性回歸研究了合肥市糧食產(chǎn)量的影響因素;劉玉[11]運(yùn)用空間自相關(guān)分析方法，得出了黃淮海地區(qū)不同類型縣域的糧食產(chǎn)量影響及交互作用。

綜觀相關(guān)研究，學(xué)者們已探索了糧食生產(chǎn)的各個(gè)方面，但仍存一些不足之處。多數(shù)有關(guān)全國(guó)糧食生產(chǎn)的研究?jī)H建立單一變量與糧食產(chǎn)量的關(guān)系，而沒(méi)有考慮其他因素的影響，而考慮因素全面的研究又多局限于某地區(qū)內(nèi)。因此，基于全國(guó)時(shí)序數(shù)據(jù)尋求我國(guó)糧食產(chǎn)量與各影響因素間的關(guān)系，對(duì)我國(guó)糧食保障體系長(zhǎng)足發(fā)展有著重大理論與現(xiàn)實(shí)意義。

1 多元回歸實(shí)證分析

1.1 理論模型構(gòu)建

多元回歸分析是分析兩個(gè)或兩個(gè)以上的變量的變動(dòng)對(duì)因變量所產(chǎn)生的影響，多元線性回歸的模型能表達(dá)成下列形式：

y=β0+β1X1+β2X2+…+βnXn μ （1）

式中，y為因變量，也稱被解釋變量;β0，β1…βn為自變量系數(shù);μ代表隨機(jī)誤差。

1.2 基于C—D生產(chǎn)函數(shù)的變量選取

柯布道格拉斯（C—D）生產(chǎn)函數(shù)是經(jīng)典的用來(lái)研究投入與產(chǎn)出關(guān)系的生產(chǎn)函數(shù)，因此可以用C—D生產(chǎn)函數(shù)來(lái)選取影響我國(guó)糧食生產(chǎn)的解釋變量。

總結(jié)參考之前學(xué)者們已有研究文獻(xiàn)[12-13]，多在經(jīng)典柯布道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)基礎(chǔ)上進(jìn)行了基于糧食生產(chǎn)的拓展：

Q=f（L，K，G）=ALαKβGγ（A，α，β，γ>0） （2）式中，Q表示產(chǎn)量;L表示勞動(dòng)投入;K表示資本投入;G表示土地投入;A表示全要素生產(chǎn)率?；谏a(chǎn)函數(shù)的同時(shí)，變量選取不僅要參考前人文獻(xiàn)，還要考慮數(shù)據(jù)的可獲得性和定量研究的可行性。

被解釋變量選取我國(guó)糧食產(chǎn)量。解釋變量中，關(guān)于勞動(dòng)投入，考慮到農(nóng)林牧漁業(yè)從業(yè)人員近7年數(shù)據(jù)缺失，故選取第一產(chǎn)業(yè)就業(yè)人員，且程名望[1]指出中國(guó)農(nóng)業(yè)存在勞動(dòng)邊際遞減現(xiàn)象，謝杰[14]指出農(nóng)業(yè)對(duì)勞動(dòng)力的吸納已是極限，因此當(dāng)前已處于勞動(dòng)投入反而抑制農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的階段;關(guān)于土地投入，從土壤條件考慮，選取糧食種植總面積、有效灌溉面積、成災(zāi)面積;關(guān)于全要素生產(chǎn)率，選取農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力、化肥施用量。而農(nóng)業(yè)固定資產(chǎn)投資存在較早年份的數(shù)據(jù)缺失情況，若進(jìn)行缺失值填補(bǔ)，可能影響到所建立的回歸模型結(jié)果的準(zhǔn)確性，故本文對(duì)資本投入暫不計(jì)入多元回歸分析中，而單獨(dú)將其與我國(guó)糧食產(chǎn)量進(jìn)行協(xié)整分析。綜上所述，變量設(shè)計(jì)如表1所示。

基于以上分析以及對(duì)變量的選取，建立我國(guó)糧食產(chǎn)量的影響因素的假設(shè)模型：

yt=β0+β1x1t+β2x2t+β3x3t+β4x4t β5x5tβ6x6t+ μt（3）

1.3 數(shù)據(jù)收集與多元回歸分析

本文使用的是年度數(shù)據(jù)，年度跨度20年，樣本區(qū)間為2000—2019年。數(shù)據(jù)來(lái)源為國(guó)家統(tǒng)計(jì)局。各項(xiàng)指標(biāo)原始統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)見(jiàn)表2。

利用上述數(shù)據(jù)，使用Eviews6.0軟件，利用OLS法估計(jì)模型，得到如下回歸結(jié)果：

yt=14 746.38+0.378x1t+0.029x2t+0.187x3t+

0.728x4t-0.510x5t-0.105x6t（4）

t值? ? ?1.081? ? ? 6.893? ? 0.872? ? ?1.120? ? 0.937? ? -3.330? ? ?-4.545

P值? ? 0.299 2? ? ?0.000? ? 0.399 1? ? 0.282 8? ?0.365 8? ?0.005 4? ? ?0.000 5

R2=0.997 9，R2=0.996 9，F(xiàn)=1 027.258（P值=0.000）

從上述結(jié)果可以看出，可決系數(shù)與調(diào)整的可決系數(shù)均大于0.99，表明模型的擬合優(yōu)度較高;F檢驗(yàn)的值P=0.000，表明解釋變量整體對(duì)糧食產(chǎn)量具有顯著影響。但x2、x3、x4對(duì)應(yīng)的t統(tǒng)計(jì)量的P值都相當(dāng)高，不能通過(guò)t檢驗(yàn)。因此初步判斷解釋變量間存在嚴(yán)重的多重共線性。

繼而使用軟件Eviews6.0，利用輔助回歸法進(jìn)行多重共線性診斷，將每個(gè)解釋變量對(duì)其他解釋變量進(jìn)行回歸，考查他們的可決系數(shù)。輔助回歸的可決系數(shù)及由此得到的方差膨脹因子如表3所示。

由于變量相應(yīng)的方差膨脹因子均大于6，因此模型存在嚴(yán)重的多重共線性，需要修正。本文選擇逐步回歸法以修正模型。

首先建立基礎(chǔ)回歸模型，將對(duì)每一個(gè)解釋變量進(jìn)行OLS法回歸，得通過(guò)顯著性檢驗(yàn)，且可決系數(shù)最高。因此選擇為基礎(chǔ)模型。將其余變量逐個(gè)引入基礎(chǔ)模型，估計(jì)結(jié)果如表4所示。

在基礎(chǔ)模型中引入x1后，可決系數(shù)明顯提高，且能夠通過(guò)變量顯著性檢驗(yàn)。在此基礎(chǔ)上引入變量x2、x3、x4、x6，發(fā)現(xiàn)只有引入x6能全部通過(guò)變量顯著性檢驗(yàn)，且可決系數(shù)有顯著提升。進(jìn)一步引入變量x2、x3、x4，發(fā)現(xiàn)引入x4的可決系數(shù)最高，故引入x4。且若繼續(xù)引入變量，將導(dǎo)致可決系數(shù)下降且部分變量無(wú)法通過(guò)顯著性檢驗(yàn)，因此模型中不再引入其余變量。

進(jìn)一步運(yùn)用懷特檢驗(yàn)法檢驗(yàn)異方差性，結(jié)果顯示：檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量nR2的P值>0.05，說(shuō)明接受原假設(shè)，即認(rèn)為模型不存在異方差。進(jìn)一步檢驗(yàn)自相關(guān)性。模型DW值為2.041，取值在2附近，故無(wú)一階自相關(guān)性。繼續(xù)運(yùn)用LM檢驗(yàn)驗(yàn)證有無(wú)高階自相關(guān)，檢驗(yàn)4階P值均>0.05，故可認(rèn)為模型無(wú)自相關(guān)性。

綜上所述，回歸模型的最終結(jié)果為：

yt=28 252.38-0.676x5t+0.406x1t-0.116x6t+1.125x4t

（5）

t值? ? 4.110? ? ?-9.210? ? ?8.685? ? ?-5.462? ? ?2.768

P值? ? 0.000 9? ? 0.000 0? ? 0.000 0? ?0.000 1? ? 0.014 4

R2=0.997 6，R2=0.997 0，F(xiàn)=1 579.343（P值=0.000），DW=2.041

根據(jù)最終模型的結(jié)果可知，我國(guó)糧食產(chǎn)量與第一產(chǎn)業(yè)農(nóng)業(yè)人員呈負(fù)相關(guān)，勞動(dòng)投入每增加1單位，我國(guó)糧食產(chǎn)量將下降0.676個(gè)單位;與糧食種植總面積呈正相關(guān)，糧食種植總面積每增加1單位，糧食產(chǎn)量將增加0.406個(gè)單位;與成災(zāi)面積呈負(fù)相關(guān)，成災(zāi)面積每增加一個(gè)單位，糧食產(chǎn)量將減少0.116個(gè)單位;與化肥施用量呈正相關(guān)，化肥施用量每增加一個(gè)單位，糧食產(chǎn)量將增加1.125個(gè)單位。

2 協(xié)整實(shí)證分析

本文繼續(xù)分析資本投入與我國(guó)糧食產(chǎn)量的關(guān)系，選取2003—2017年的農(nóng)業(yè)固定資產(chǎn)投資與我國(guó)糧食產(chǎn)量的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。由于兩個(gè)變量可能為非平穩(wěn)的，而兩個(gè)非平穩(wěn)時(shí)間序列之間可能存在偽回歸，從而導(dǎo)致無(wú)效的計(jì)量結(jié)果。故本文采用EG檢驗(yàn)分析變量間的發(fā)展關(guān)系：首先考查變量的平穩(wěn)性，如果變量都是同階單整序列，則用EG法對(duì)回歸方程的殘差進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)以驗(yàn)證兩變量間是否存在協(xié)整關(guān)系。

2.1 變量的單位根檢驗(yàn)

從國(guó)家統(tǒng)計(jì)局收集反映資本投入的農(nóng)業(yè)固定資產(chǎn)投資數(shù)據(jù)，并設(shè)農(nóng)業(yè)固定資產(chǎn)投資為x7。同時(shí)對(duì)x7、y進(jìn)行對(duì)數(shù)處理，則所要估計(jì)的結(jié)構(gòu)系數(shù)恰好是變量間的彈性系數(shù)，且對(duì)數(shù)模型有助于消除異方差。原始數(shù)據(jù)如表5所示。

應(yīng)用Eviews6.0軟件對(duì)2003—2017年的農(nóng)業(yè)固定資產(chǎn)投資與我國(guó)糧食產(chǎn)量的對(duì)數(shù)數(shù)據(jù)進(jìn)行ADF單位根檢驗(yàn)，結(jié)果如表6所示。

從結(jié)果可以看出，經(jīng)過(guò)一階差分后，兩變量的ADF檢驗(yàn)值均小于5%置信度下臨界值，即一階差分后兩序列均為平穩(wěn)序列。故兩變量序列為一階差分平穩(wěn)序列，均為I（1）過(guò)程。符合進(jìn)行下一步的協(xié)整檢驗(yàn)的條件。

2.2 協(xié)整檢驗(yàn)

運(yùn)用協(xié)整檢驗(yàn)分析我國(guó)糧食產(chǎn)量與農(nóng)業(yè)固定資產(chǎn)投資之間是否具有持久穩(wěn)定的關(guān)系。首先對(duì)兩變量進(jìn)行一元線性回歸，在此基礎(chǔ)上生成二者的殘差序列，繼而對(duì)殘差序列進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)，若平穩(wěn)則說(shuō)明我國(guó)糧食產(chǎn)量與農(nóng)業(yè)固定資產(chǎn)投資存在長(zhǎng)期穩(wěn)定的關(guān)系。

利用OLS法估計(jì)協(xié)整方程，得樣本回歸函數(shù)：

ln（yt）=4.520726+1.246 348 ln（x7t）（6）

P 值：0.0000? ? ? 0.0000

R2=0.936 3，R2=0.931 4

則殘差序列為：et=ln（yt）-4.520 726-1.246 348 ln（x7t）。

對(duì)以上殘差序列的平穩(wěn)性進(jìn)行檢驗(yàn)，檢驗(yàn)結(jié)果如表7所示。

由上表可看出，殘差序列的ADF檢驗(yàn)值小于10%置信度下臨界值，該序列具有平穩(wěn)性。因此，我國(guó)糧食產(chǎn)量與農(nóng)業(yè)固定資產(chǎn)投資在2003—2017年間存在著長(zhǎng)期均衡關(guān)系。表明農(nóng)業(yè)固定資產(chǎn)投資每增加1%，我國(guó)糧食產(chǎn)量將增加1.246%。

3 結(jié)論與建議

3.1 結(jié) 論

根據(jù)C—D生產(chǎn)函數(shù)選取影響我國(guó)糧食產(chǎn)量的要素：糧食種植總面積、農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力、有效灌溉面積、化肥施用量、第一產(chǎn)業(yè)從業(yè)人員、成災(zāi)面積、農(nóng)業(yè)固定資產(chǎn)投資。由于農(nóng)業(yè)固定資產(chǎn)投資存在數(shù)據(jù)缺失問(wèn)題，故僅對(duì)前6個(gè)變量與我國(guó)糧食產(chǎn)量的關(guān)系建立多元回歸線性模型，并通過(guò)逐步回歸消除模型存在的共線性。通過(guò)協(xié)整檢驗(yàn)探索得出我國(guó)農(nóng)業(yè)固資產(chǎn)投資與糧食產(chǎn)量間的長(zhǎng)期關(guān)系，具體結(jié)論如下：

（1） 通過(guò)多元線性回歸模型，我國(guó)糧食產(chǎn)量與糧食種植總面積、化肥施用量呈正相關(guān)，與第一產(chǎn)業(yè)從業(yè)人員、成災(zāi)面積呈負(fù)相關(guān)。在這4個(gè)變量中，化肥施用量對(duì)我國(guó)糧食產(chǎn)量影響最大。這與唐華倉(cāng)[12]、房麗萍[4]等人指出的化肥對(duì)糧食產(chǎn)量貢獻(xiàn)已接近邊際遞減階段，增產(chǎn)效應(yīng)有所下降的結(jié)論不一致。其主要原因在于1998年前我國(guó)糧食產(chǎn)量大幅增加主要得益于化肥施用，但隨著土壤養(yǎng)分的逐漸飽和與施肥結(jié)構(gòu)的不合理，導(dǎo)致我國(guó)農(nóng)業(yè)在2005—2015年間處于轉(zhuǎn)型期，不同區(qū)域化肥施用對(duì)糧食產(chǎn)量影響存在顯著差異。同時(shí)，農(nóng)村農(nóng)業(yè)部已認(rèn)識(shí)到該問(wèn)題，于2015年推進(jìn)化肥農(nóng)藥使用量零增長(zhǎng)行動(dòng)，至今已連續(xù)減少且三大糧食作物的化肥利用率相比2015年提高了4個(gè)百分點(diǎn)，化肥減量增效明顯。因此，本文結(jié)論符合新的化肥施用背景，反映了我國(guó)近年來(lái)農(nóng)用化肥對(duì)糧食產(chǎn)量增效顯著。

而勞動(dòng)投入與我國(guó)糧食生產(chǎn)呈負(fù)相關(guān)，其原因在于農(nóng)業(yè)從業(yè)人員以達(dá)到飽和狀態(tài)，我國(guó)糧食生產(chǎn)仍存在“內(nèi)卷化”與“過(guò)密化”現(xiàn)象。

（2） 通過(guò)協(xié)整分析，農(nóng)業(yè)固定資產(chǎn)投資與我國(guó)糧食產(chǎn)量有長(zhǎng)期均衡關(guān)系。其主要原因在于近年來(lái)“三農(nóng)”力度加大，政府鼓勵(lì)社會(huì)資本下鄉(xiāng)。農(nóng)業(yè)固定資產(chǎn)投資本質(zhì)是對(duì)農(nóng)業(yè)稀缺資源的優(yōu)化配置，是農(nóng)業(yè)供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革的重要環(huán)節(jié)。

3.2 建 議

（1） 規(guī)范耕地用途，科學(xué)適度施肥，提高糧食生產(chǎn)效率。雖然我國(guó)糧食產(chǎn)量與糧食種植面積呈正相關(guān)，但僅依靠擴(kuò)大糧食種植面積提高糧食產(chǎn)量是行不通的。主要原因在于耕地是一種不可再生或很難再生的稀缺資源，且我國(guó)城鎮(zhèn)化率正逐年提升。根據(jù)李福奪等[4]研究結(jié)論，當(dāng)我國(guó)城鎮(zhèn)化率2026年達(dá)到70%目標(biāo)時(shí)，相應(yīng)糧食產(chǎn)量將達(dá)到85 360.4萬(wàn)t，而根據(jù)2000—2019年這20年糧食單產(chǎn)均值5.04 t·hm-2來(lái)算，則需要耕地1.693 3 億hm2，遠(yuǎn)超我國(guó)1.2億hm2耕地紅線。因此，為保障我國(guó)糧食安全，首先需嚴(yán)格規(guī)范耕地用途，嚴(yán)守耕地紅線，限制耕地轉(zhuǎn)向非農(nóng)用途，加緊利用好因農(nóng)村勞動(dòng)力外流留下的“拋荒”土地;其次應(yīng)提高糧食生產(chǎn)效率，可以適度實(shí)施糧食規(guī)模和集約經(jīng)營(yíng)，從而更充分利用機(jī)械設(shè)備，提高農(nóng)業(yè)勞動(dòng)生產(chǎn)率;此外應(yīng)堅(jiān)持化肥施用減量措施，同時(shí)注重鉀肥、磷肥、氮肥的施用結(jié)構(gòu)，以對(duì)糧食生產(chǎn)發(fā)揮最大促進(jìn)作用。

（2） 培育多環(huán)境生長(zhǎng)品種，防抗結(jié)合，提高糧食抗災(zāi)能力。首先應(yīng)建立完善的農(nóng)業(yè)災(zāi)害預(yù)警機(jī)制，以達(dá)到對(duì)糧食“搶管”、“搶收”，以降低災(zāi)害損失;其次應(yīng)鼓勵(lì)培育耐旱、抗寒等適宜多環(huán)境生產(chǎn)的糧食新品種，運(yùn)用綜合栽培技術(shù)防御災(zāi)害，如地膜覆蓋;此外我國(guó)地域遼闊，各地應(yīng)根據(jù)當(dāng)?shù)貧夂蛞?guī)律，合理安排品種搭配與播載期。做到防抗結(jié)合以提高作物抵御自然災(zāi)害能力。

（3） 加大農(nóng)業(yè)投資，實(shí)現(xiàn)糧食生產(chǎn)轉(zhuǎn)化為“資本投入型”和“技術(shù)進(jìn)步型”。應(yīng)認(rèn)識(shí)到雖然當(dāng)前農(nóng)業(yè)固定資產(chǎn)投資與糧食生產(chǎn)有長(zhǎng)期均衡關(guān)系，但不意味著農(nóng)業(yè)固定資產(chǎn)投資將長(zhǎng)效下沉至農(nóng)業(yè)領(lǐng)域并發(fā)揮效用，仍需加緊對(duì)農(nóng)業(yè)固定資產(chǎn)投資的引導(dǎo)支持。農(nóng)業(yè)固定資產(chǎn)投資有回落趨勢(shì)，主要由于農(nóng)業(yè)投資回報(bào)周期長(zhǎng)、涉農(nóng)投資環(huán)境亟待加強(qiáng)、農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)不發(fā)達(dá)。因此，為促進(jìn)農(nóng)業(yè)固定資產(chǎn)投資深入，應(yīng)深化“放改服”改革，完善農(nóng)村金融、保險(xiǎn)等服務(wù)體系，健全農(nóng)業(yè)信貸擔(dān)保體系，以營(yíng)造良好的投資環(huán)境。且應(yīng)鼓勵(lì)社會(huì)資本創(chuàng)新，提高投資項(xiàng)目回報(bào)率。此外，雖然研究表明當(dāng)前農(nóng)村勞動(dòng)力“過(guò)密化”現(xiàn)象仍存在，但農(nóng)村勞動(dòng)力外流終將迎來(lái)“劉易斯拐點(diǎn)”，因此在農(nóng)村勞動(dòng)力大量外流的背景下，應(yīng)以糧食生產(chǎn)向“技術(shù)進(jìn)步型”轉(zhuǎn)型來(lái)保障糧食安全。應(yīng)加大科技興農(nóng)力度，加大農(nóng)業(yè)研究的支持力度，適度加強(qiáng)對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)資料的補(bǔ)貼力度，以切實(shí)保障糧食生產(chǎn)安全。

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