粮食主产区政策对粮食生产安全的影响

方振，李谷成*，廖文梅

（1.华中农业大学经济管理学院，湖北 武汉 430070；2.江西农业大学经济管理学院，江西 南昌 330045）

保障国家粮食安全是一个永恒的课题，要常备不懈，防患于未然[1-2]。而粮食生产安全作为国家粮食安全的基石，需要格外重视。虽然当前我国的粮食生产安全保障程度处在历史的最佳时期[3]，但是中国粮食产需仍长期处于紧平衡状态[4]。值得注意的是，近年来，国际粮食市场不确定因素增加，对全球粮食安全构成了较大威胁，这再次凸显出保障粮食生产安全的重要性。只有进一步保障粮食生产安全，始终依靠自身力量端牢自己的饭碗，才能为应对各种风险挑战赢得主动，为保持经济持续复苏、社会大局稳定奠定基础。回顾我国粮食生产的发展历史进程，从1949年至2021年，我国人口数量从54 167万人增长至141 178万人，年均增长率为1.4%，与此同时，我国粮食总产量从1949年的11 318万t增涨至2021年的68 285万t，年均增长率为2.6%。这使得我国人均粮食占有量从1949年的209 kg增长至2021年的483 kg，高于世界平均水平。取得这一成绩离不开我国政府出台一系列旨在保障粮食生产安全的支持性政策安排。其中，2004年实施的粮食主产区政策作为保障粮食生产安全的核心政策之一，备受政界与学界的关注。

现有关于粮食生产安全影响因素的文献比较丰富。不少学者从不同角度对粮食生产安全的影响因素进行了研究。研究发现，消费变化[5]、城镇化进程[6]、劳动力转移[7]、技术进步路径选择[8]等都是影响粮食生产安全比较重要的因素。在粮食主产区政策领域，近年来也涌现出一些文献。已有学者均基于时间维度，采用定性分析方法分析了粮食主产区政策对粮食生产安全的影响[9-10]。经验证据上，不少学者发现粮食主产区政策具有正面影响，例如会促进小麦生产、降低农业面源污染、降低农业碳排放以及增加农民经营性收入等[11-14]。也有学者发现粮食主产区政策除了会带来一些正面影响外，还会带来一些负面影响，例如会抑制农业环境全要素生产率增长[15]。遗憾的是尚未有文献实证分析粮食主产区政策对粮食生产安全的影响。然而，粮食主产区政策对粮食生产安全的影响与其设立的关联性需要充分验证和客观评判。因此，在粮食主产区政策实施若干年后，客观和精准评价粮食主产区政策在实际情况中是否有利于促进粮食主产区粮食生产，保障粮食生产安全，这是一个值得探讨的现实问题。

基于此，本文利用粮食主产区政策这一准自然实验，基于1997—2019年全国省级层面的面板数据，采用双重差分法考察粮食主产区政策对粮食生产安全的影响，探讨因粮食主产区所在地区、分布效应差异产生的粮食生产安全变化差异，运用中介效应模型分析产生影响的作用机制，并进一步讨论了“非粮化”问题，为粮食主产区政策的完善提供实证依据和理论指导。

1 政策背景与理论分析

1.1 政策背景

粮食主产区承担着保障我国粮食生产安全的重要责任。1998—2003年间，我国粮食总产量出现了“五连降”的情况，从1998年的5.12亿t逐年下降至2003年的4.31亿t。由于我国粮食的需求量在不断提升，使得粮食的缺口在这段时期里不断扩大。其中，2003年我国粮食总产量和粮食播种面积均处于1990年以来的历史最低水平，说明我国粮食生产安全在当时受到了严重的冲击和挑战。在这一现实背景下，为保障粮食生产安全，我国政府在2004年将13个省份（包括黑龙江、吉林、辽宁、内蒙古、河北、河南、山东、江苏、安徽、四川、湖南、湖北以及江西）设立为粮食主产区，本文将其定义为粮食主产区政策。粮食主产区政策并非是某一项政策，而是面向粮食主产区粮食生产的一揽子政策，具体包括临时收储制度、生产者补贴以及优质粮食产业等政策。可以预见，粮食主产区政策将会对我国粮食生产安全产生重大而深远的影响。

1.2 理论分析

粮食主产区政策对粮食生产安全的保障作用主要体现在以下两个方面：一方面，多种惠及农业生产的政策和投资向粮食主产区倾斜[16-17]。首先，例如商品粮基地建设、产粮大县奖励、优质粮食产业以及粮食生产核心区等政策均在粮食主产区重点实施。除了这些以粮食主产区为依托而发展的政策，中央支持粮食生产和农业发展的普惠政策也在向粮食主产区倾斜。政策的倾斜首先保障了粮食主产区农民的种粮收益，同时也缓解了粮食主产区地方政府的财政困难，从而提高了粮食主产区种粮农民的生产积极性以及地方政府重农抓粮的积极性，进而有利于保障粮食生产安全；其次是持续提高粮食主产区农业基础设施建设水平，切实改善了农业生产条件，为保障粮食生产安全奠定坚实基础；最后是有效促进了粮食主产区粮食生产经营创新和机具创新，用现代化手段促进粮食生产，保障粮食生产安全。另一方面，粮食主产区政策进一步提高了粮食生产的空间集聚性，获得集聚效应[18]。农业生产在自然条件的约束下本就呈现明显的集聚特征，而粮食主产区政策充分发挥了不同地区的比较优势，调整了粮食生产布局，缓解了农民对于粮食作物种植品种的自我选择。同时，粮食生产空间集聚有利于成片化经营、农业社会化服务发展、生产要素批量购买以及转变农业发展方式等，能够提升粮食生产效率和种粮收益，从而进一步提高了粮食生产的空间集聚性。因此，粮食生产的空间集聚有利于促进粮食生产，保障粮食生产安全。

适度规模经营被认为是粮食主产区实现农业现代化发展，保障粮食生产安全的必由之路。粮食生产发展适度规模经营在总体上能够提高生产效率，促进粮食生产[19]，保障粮食生产安全。粮食主产区政策通过发展粮食生产适度规模经营以促进粮食主产区粮食生产，保障粮食生产安全主要体现在以下两个方面：一方面，粮食生产发展适度规模经营实现了规模化生产，能够增加替代劳动力的机械、水利设备，增加增产型化学生产要素投入以及增加农业技术采纳，提升粮食生产专业化水平，取得一定的规模效应[20]，从而实现粮食单产提高，进而有利于粮食总产量提高；另一方面，由于粮食和其他作物种植在农业劳动力投入数量和劳动强度上存在明显差异，粮食生产发展适度规模经营会进一步调整农作物种植结构，扭转“非粮化”趋势，从而促进粮食播种面积提高，进而有利于粮食总产量提高[21]。据此提出如下研究假说：

H1：粮食主产区政策能够促进粮食主产区粮食生产，保障粮食生产安全。

H2：粮食主产区政策通过发展粮食生产适度规模经营以促进粮食主产区粮食生产，保障粮食生产安全。

2 研究方法

2.1 模型设定

2.1.1 粮食主产区政策对粮食生产安全影响的模型设定 为消除粮食主产区政策干预前后处理组和对照组在自然、地理、经济等条件上不随时间变化的差异和来自全国层面的外部冲击，尽可能的排除其他因素的干扰。本文采用双重差分法估计粮食主产区政策对粮食生产安全的影响。遵循Bertrand等[22]的双重差分模型设定思想，设定基准模型为：

式中：i表示省份，t表示年份，Yit表示省份i在t年的粮食生产安全，本文进一步区分粮食总产量（TYit）、粮食单产（UYit）和粮食播种面积（AYit）

作为被解释变量。Dit为虚拟变量，如果省份i在t年实施了粮食主产区政策，那么省份i在t年以后的观测值Dit=1，否则为0；X表示控制变量；µi为省份固定效应；λt为年份固定效应，ɛit为随机误差项。粮食主产区政策是在2004年实施的，政策干预时点为2004年。因此将2004年实施粮食主产区政策的省份确定为处理组，未实施粮食主产区政策的省份确定为对照组。

2.1.2 双重差分模型的平行趋势检验模型设定 采用双重差分模型估计的有效性依赖于平行趋势假设的成立，即在政策干预时点之前，处理组和对照组的粮食生产安全的时间变动趋势是一致的，即平行趋势检验。参考Jacobson等[23]的研究，为此本文设定计量模型为：

式中：D为虚拟变量，当处理组为粮食主产区政策实施前j年D取值为1；当处理组实施粮食主产区政策后j年时，取值为1；当j=0时，D=1，表示省份i在t年实施粮食主产区政策，除此之外D±jit取值为0。以分析期第一年作为参照组，回归结果中D±jit的系数表示与此参照组相比，处理组与对照组的粮食生产安全是否存在显著差异。通过式（2），本文还可以估计得到粮食主产区政策实施对粮食生产安全的动态影响。

2.1.3 粮食主产区政策对粮食生产安全影响机制模型设定 参考温忠麟和叶宝娟[24]提出的中介效应分析方法，将其引入双重差分模型，以验证上述影响机制，为此本文设定计量模型为：

式中：Mit为机制变量，表示粮食生产经营规模，用 来分析粮食主产区政策对粮食生产安全的影响机制。

2.2 变量选取与设定

1）被解释变量。本文以粮食总产量、粮食单产和粮食播种面积为被解释变量。上述三个被解释变量除了能够从直观上反映粮食生产，还可以反映粮食生产安全。其中，粮食总产量和粮食单产可以反映粮食生产的数量安全，而粮食播种面积则可以反映粮食生产的结构安全[25]。

2）遗漏变量。本文参考阮荣平等[26]的做法，通过考察粮食主产区政策对油料和糖料生产的影响来检验遗漏变量是否带来了影响。具体选取以下变量来反映油料和糖料的生产，包括油料总产量、油料单产、油料播种面积、糖料总产量、糖料单产和糖料播种面积。

3）核心解释变量。本文的核心解释变量为是否实施了粮食主产区政策，为二元变量。实施粮食主产区政策赋值为1，未实施粮食主产区政策赋值为0。

4）控制变量。根据相关文献，本文引入控制变量：经济发展水平、财政支农力度、城镇化水平、交通便利程度和机械化水平。

5）机制变量。参考游和远和吴次芳[27]的研究，引入粮食生产经营规模作为机制变量，采用农村家庭人均土地经营耕地面积进行衡量。变量含义及描述性统计如表1所示。

表1 变量含义及描述性统计Table 1 Variable definitions and descriptive statistics

2.3 数据来源

基于数据的可获得性并考虑到重庆1997年才设立直辖市，故本文选取1997—2019年全国31个省级行政单元（不包括港澳台）作为样本进行实证分析，数据主要来源于《中国统计年鉴》和《中国农村统计年鉴》。

3 结果与分析

3.1 粮食主产区政策与粮食生产安全分析

3.1.1 时间趋势分析 图1为粮食主产区和非粮食主产区粮食总产量、粮食单产和粮食播种面积的平均值变动时间趋势图。本文发现，在本文的样本期间，粮食主产区和非粮食主产区的粮食总产量、粮食单产和粮食播种面积在2004年粮食主产区政策实施前变化趋势基本平行，并且粮食主产区高于非粮食主产区，而在粮食主产区政策实施后，粮食主产区与非粮食主产区粮食总产量、粮食单产和粮食播种面积的平均值差距不断扩大。本文初步推测，相对于非粮食主产区而言，粮食主产区粮食总产量、粮食单产和粮食播种面积的快速增长可能是由2004年粮食主产区政策带来的。

3.1.2 单变量分析 表2比较了粮食主产区政策实施前后粮食主产区和非粮食主产区的特征。在样本期间，粮食主产区的粮食总产量、粮食单产和粮食播种面积平均水平在粮食主产区政策实施前后一直高于非粮食主产区，出现此情况的原因可能在于粮食主产区相较于非粮食主产区具有更好的自然资源禀赋。在实施粮食主产区政策以后，粮食主产区与非粮食主产区的粮食总产量、粮食单产和粮食播种面积之间的差额分别由粮食主产区政策实施前的 1 842.712万t、0.489 t/hm2和373.320万hm2上升到粮食主产区政策实施后的2 604.429万t、0.688 t/hm2和445.907万hm2。

表2 结果变量差异变化Table 2 Variance of outcome variables

初步证据表明，粮食主产区政策似乎在促进粮食主产区粮食生产方面取得了成功，即实现了保障粮食生产安全。为了控制潜在的混杂因素，本文将在下面的回归分析中控制其他因素，以检验粮食主产区政策的有效性。

3.2 粮食主产区政策对粮食生产安全的影响

表3报告了粮食主产区政策对粮食生产安全的影响估计结果。由列（1）可以看出，相对非粮食主产区而言，粮食主产区粮食总产量相对增加750.118万t，且在1%的水平上显著，说明粮食主产区政策能显著提升粮食主产区粮食总产量；由列（2）可以看出，相对非粮食主产区而言，粮食主产区粮食单产相对提高0.205 t/hm2，且在1%的水平上显著，说明粮食主产区政策能显著提升粮食主产区粮食单产；由列（3）可以看出，相对非粮食主产区而言，粮食主产区粮食播种面积相对增加75.704万hm2，且在1%的水平上显著，说明粮食主产区政策能显著提升粮食主产区粮食播种面积。这表明，粮食主产区政策显著增加了粮食主产区粮食总产量、粮食单产和粮食播种面积，保障粮食生产安全。据此，假说1得到验证。

表3 粮食主产区政策对粮食生产安全的影响Table 3 Influence of the policies of major grain producing areas on grain production security

3.3 粮食主产区政策对粮食生产安全的平行趋势检验与动态效应分析

1）平行趋势检验。图2绘制了当被解释变量分别为粮食总产量、粮食单产和粮食播种面积时，粮食主产区政策估计系数的大小及对应的95%置信区间。可以发现，在粮食主产区政策实施前，粮食主产区政策对粮食总产量、粮食单产和粮食播种面积的估计系数值基本都不显著。由此，可以判断平行趋势检验通过。

图2 平行趋势检验Fig.2 Parallel trend test

2）政策的动态效应。表4展示了粮食主产区政策对粮食生产安全的动态效应估计结果，从列（1）、（3）可看出，粮食主产区政策对粮食总产量和 粮食播种面积前三年估计系数均不显著，从粮食主产区政策实施的第四年开始政策效应才显现出来，且政策效应随时间的变化不断增长。从列（2）可看 出，粮食主产区政策实施对粮食单产的估计系数在绝大部分年份虽然为正，但不显著，仅在粮食主产区政策实施的第7~9年显著。上述结果表明，粮食主产区政策对粮食生产安全的影响具有滞后性，影响滞后的原因可能是粮食主产区政策实施初期，由于缺乏相应的配套制度，粮食主产区政策对粮食生产安全的影响有限。此外，未来，针对粮食主产区需要重点颁布实施促进粮食单产增加的配套政策，进一步提高粮食主产区保障粮食生产安全的能力。

表4 粮食主产区政策对粮食生产安全的动态效应Table 4 Dynamic e§ects of policies in major grain producing areas on grain production security

3.4 粮食主产区政策对粮食生产安全的稳健性检验

1）安慰剂检验。参考梁志会等[28]的做法，本文安慰剂检验思路是将粮食主产区政策实施的时点提前，此方法可以检验是否有潜在的，与粮食主产区有关的政策对粮食主产区粮食生产安全产生影响。基于此，本文使用粮食主产区政策实施前（即1997—2003年）的样本数据，并将粮食主产区政策实施时点设为2000年和2001年，以验证结果是否具有稳健性，结果见表5。通过表5列（1）~（6）可知，粮食主产区政策对粮食总产量、粮食单产和粮食播种面积均有负向影响但不显著。说明粮食主产区政策实施之前不存在其他的政策效应。由此可以认为本文的基本结论比较稳健。

表5 安慰剂检验结果Table 5 Placebo test results

2）遗漏变量检验。本文为了检验遗漏变量是否带来了影响，本部分通过实证检验粮食主产区政策对粮食主产区其他作物生产的影响。如果表3中的结果不是由粮食主产区政策实施而是由遗漏变量（例如农业技术进步）导致的，那么这些遗漏变量可能也会影响粮食主产区其他农作物的生产情况。因此，本文进一步使用双重差分回归模型来实证检验粮食主产区政策对粮食主产区油料和糖料生产的影响，结果见表6。

由表6列（1）~（3）可以看出，粮食主产区政策对粮食主产区油料总产量、油料单产和油料播种面积均未产生显著的影响，表明粮食主产区政策并未对粮食主产区油料生产产生政策效应。由列（4）~（6）可以看出，粮食主产区政策没有对粮食主产区糖料单产产生显著影响，但对糖料总产量和糖料播种面积产生了显著的负向影响，该变动情况与粮食主产区粮食总产量和粮食播种面积的变动情况刚好相反，体现出粮食主产区粮食总产量和粮食播种面积对糖料总产量和糖料播种面积具有替代作用。因此，说明本文的基本结论依然成立。

表6 遗漏变量检验结果Table 6 Test results of missing variables

3） 考虑社会经济环境的延续性。参考Acemoglu 等[29]的做法，本文通过将经济发展水平这个控制变量滞后一期，以控制社会经济环境带来的影响，结果见表7列（1）~（3）。可以看出，在考虑社会经济环境的延续性后，粮食主产区政策对粮食总产量、粮食单产和粮食播种面积依旧显著为正，基本结论成立。

4）剔除直辖市。考虑到直辖市的农业发展与其他省份具有显著的差异，结果见表7列（4）~ （6）。可以看出，在剔除直辖市后，粮食主产区政策对粮食总产量、粮食单产和粮食播种面积依旧显著为正，基本结论仍然成立。

表7 考虑社会经济环境的延续性和剔除直辖市检验结果Table 7 Test results of considering the social and economic environment continuity and excluding municipalities directly under the central government

3.5 粮食主产区政策对粮食生产安全的异质性分析

尽管本文已经论证了粮食主产区政策的有效性，但政策实施范围内不同地区、不同分布效应对政策的响应是否存在一定差异？对于该问题的讨论有助于深入理解粮食主产区政策的作用机制和边界条件。因此，本文分别从地区特征和分布效应特征两个方面对粮食主产区政策影响粮食生产安全的异质性进行讨论。

1）地区异质性分析。本文研究粮食主产区政策下的北方地区和南方地区的影响是否存在不同。首先，本文将13个粮食主产区划分为北方粮食主产区（河北、内蒙古、辽宁、吉林、黑龙江、山东和河 南）和南方粮食主产区（江苏、安徽、江西、湖北、湖南和四川），然后进行分组回归，结果见表8。从列（1）、（3）、（4）、（6）可以看出，粮食主产区政策对北方粮食主产区和南方粮食主产区的粮食总产量和粮食播种面积均有显著的正向影响，且对北方粮食主产区的作用效果更为明显。从列（2）、（5）可以看出，粮食主产区政策对北方粮食主产区的粮食单产具有显著的正向影响，但对南方粮食主产区的粮食单产具有显著的负向影响。上述异质效应可能归因于以下原因，第一个原因在于，北方粮食主产区和南方粮食主产区在政府管制和市场化程度上具有显著的差异[30]。北方粮食主产区由于受到的政府管制力度相对较强，且市场化程度相对较低，使得粮食主产区政策的实施效果更加显著。而南方粮食主产区由于受到政府管制的力度相对较弱，且市场化程度相对较高，使得粮食主产区政策的实施效果大打折扣。具体来看，一方面，南方粮食主产区会相对增加种植经济作物的占比；另一方面，南方粮食主产区在经济发展过程中占用了大量的良田，但补充的田块在数量上可能不足，在质量上可能较差，从而抑制了粮食总产量、粮食单产和粮食播种面积的增加。因此，对于南方粮食主产区，要加大监管力度，遏制耕地“占多补少”和“占优补劣”情况的发生，对于少补耕地要补齐，而对于已补“劣地”，需要通过多种措施提高质量。第二个 原因在于，相较于南方粮食主产区，北方粮食主产区 受到的政策、资金、技术等的倾斜力度相对较高[31]。具体来看，一方面，北方粮食主产区受到的政策支持力度更大。例如，玉米、大豆临时收储制度和生产者补贴政策的实施地区都属北方粮食主产区；另一方面，北方粮食主产区在人均耕地面积、地块平整度等方面具有优势，这也有利于北方粮食主产区在政策、资金、技术等方面受到相对较多的支持。

表8 地区异质性分析Table 8 Regional heterogeneity analysis

2）分布效应异质性分析。本文为了检验不同粮食生产安全水平下粮食主产区政策效应可能存在的异质性，采用分位数回归对基准模型进行估计。表9 给出了0.25、0.50和0.75三个代表性分位点的估计系数。可以看出，总体上粮食主产区政策对粮食主产区粮食总产量和粮食播种面积的正向影响随分位点的增加没有表现出明显的变化，且在0.75分位点上的正向影响相对较低。表明在粮食总产量和粮食播种面积相对较高的粮食主产区，粮食主产区政策对粮食总产量和粮食播种面积的增量效应呈趋弱态势。可能的解释是，粮食总产量和粮食播种面积均排在前列的粮食主产区为粮食生产核心区，粮食生产核心区由于粮食播种面积占比相对较高，使得继续增加粮食播种面积的难度相对较大，从而对粮食总产量的增加作用不明显。而粮食主产区政策对粮食主产区粮食单产的正向影响随着分位点的增加而减弱，在0.75分位点上，粮食主产区政策对粮食主产区粮食单产的估计系数不再显著。表明在粮食单产相对较高的粮食主产区，粮食主产区政策对粮食单产的增量效应呈趋弱态势。可能的原因是对于 粮食单产相对“高量”的粮食主产区而言，粮食单产的提升较为困难。这意味着对于粮食单产相对“高量”的粮食主产区而言，需要进一步增加资金、技术、人才等要素的支持力度，以促进粮食单产增加。

表9 分布效应异质性分析Table 9 Distribution e§ect heterogeneity analysis

3.6 粮食主产区政策影响粮食生产安全的机制检验

如上文所述，粮食主产区政策能够促进粮食主产区粮食生产，保障粮食生产安全。本部分对其具体的影响机制进行分析。根据前文的理论分析，基 于式（3）和（4），本文从粮食生产经营规模的角度 展开具体分析。同时参考Heckman等[32]和Gelbach[33]的做法来对影响机制进行量化分解，机制检验的结果见表10。

表10列（1）中的估计结果显示，粮食主产区政策能够显著促进粮食主产区发展粮食生产适度规模经营，这反映出粮食主产区政策支持粮食生产进行适度规模经营的政策效果十分显著。列（2）~（4）的估计结果表明，粮食生产经营规模与粮食总产量、粮食单产和粮食播种面积均为显著正相关。进一步将其与表3中的列（1）~（3）进行比较，发现当模型中加入粮食生产经营规模后，交互项的系数值有所减小，粮食主产区政策的系数值分别从750.118、0.205和75.704减 小 至187.004、0.105和6.129，这说明粮食主产区政策对粮食主产区粮食总产量、粮食单产和粮食播种面积的一部分促增作用来源于粮食生产经营规模扩大。具体来看，粮食主产区政策对粮食主产区粮食总产量、粮食单产和粮食播种面积的促增效应分别有33.63%、26.46%和50.22%可由粮食生产经营规模这一影响机制解释。换言之，粮食主产区政策对粮食总产量、粮食单产和粮食播种面积的促增效应中分别至少有3成、2成和5成是由粮食生产经营规模扩大导致的，这一结论在一定程度上验证了本文理论分析中的论述。相较于非粮食主产区，粮食主产区政策促进粮食主产区发展粮食生产适度规模经营，催生出了促进粮食生产的规模效应，进而保障粮食生产安全。据此，假说2得到验证。

表10 粮食生产经营规模的中介效应Table 10 Mediating e§ect of grain production and management scale

3.7 保障粮食生产安全的进一步讨论

通过前文的实证研究，可以得出粮食主产区政策可以促进粮食主产区粮食生产，保障粮食生产安全。其中，粮食主产区政策对粮食主产区粮食播种面积的政策效应要高于粮食总产量和粮食单产。虽然我国粮食总产量、粮食单产和粮食播种面积自粮食主产区政策实施以来均得到了稳步增长，但是粮食播种面积的增长速度要明显慢于粮食总产量和粮食单产。造成这一现象的原因可能有两个，一是“非粮化”问题[34]；二是粮食种植结构调整，表现为玉米的占比提高较快[35]和大豆的占比不断下降[36]。由于本文没有区分粮食品种，故本文不讨论粮食种植结构的问题，下面的讨论着重于“非粮化”问题对粮食生产安全的影响。长期以来，粮食主产区扛起了粮食生产安全的重任，致使非粮食主产区在保障粮食生产安全中的作用没有得到足够的重视。因此，应该将粮食主产区和非粮食主产区区分来看。下面通过比较粮食主产区和非粮食主产区的“非粮化”程度（非粮化程度=[1-（粮食播种面积/农作物总播种面积）]×100%）来解释粮食播种面积增长速度相对较慢的原因。从图3可以看出，1997—2019年，粮食主产区和非粮食主产区的“非粮化”平均程度分别为28.10%和37.37%。在1997年，粮食主产区的“非粮化”程度为25.30%，非粮食主产区的“非粮化”程度为29.38%，两者仅相差4.08%。1997—2003年间，粮食主产区和非粮食主产区的“非粮化”程度均呈明显的上升趋势。2003年，粮食主产区和非粮食主产区的“非粮化”程度分别上升到了33.61%和37.22%，较1997年分别上升了8.31%和7.84%；2004—2019年，粮食主产区“非粮化”程度呈下降趋势，而非粮食主产区的“非粮化”程度继续呈上升趋势。到2019年，粮食主产区的“非粮化”程度较2003年大幅下降，下降至23.88%，而非粮食主产区的“非粮化”程度继续快速上升，突破了40%，上升至44.06%。这表明“非粮化”问题发生在非粮食主产区。综上所述，可以得出非粮食主产区的“非粮化”问题抵消了粮食主产区政策的部分效果，对保障粮食生产安全产生了消极影响。若要提升非粮食主产区保障粮食生产安全的能力，需要严防耕地“非粮化”。

图3 “非粮化”程度Fig.3 “Degraining farmland” degree

4 研究结论与政策建议

4.1 研究结论

1）总体而言，相对非粮食主产区而言，粮食主产区政策能够显著增加粮食主产区粮食总产量、粮食单产和粮食播种面积，保障粮食生产安全。

2）异质性分析表明，粮食主产区政策对粮食生产安全造成的外力冲击具有地区以及分布效应差异性，其中对北方粮食主产区的影响更为强烈，而对粮食单产处于高分位点上的粮食主产区的影响不明显。

3）作用机制分析表明，粮食主产区政策可以通过促进粮食主产区发展粮食生产适度规模经营，对粮食主产区粮食总产量、粮食单产和粮食播种面积起显著的促增作用，保障粮食生产安全。

4）进一步的讨论表明，非粮食主产区出现了“非粮化”问题且会抵消粮食主产区政策的部分效果，对保障粮食生产安全产生了消极影响。

4.2 政策建议

1）保持粮食主产区政策的连续性、稳定性和有效性。实践证明，粮食主产区政策能够促进粮食主产区粮食生产，保障粮食生产安全。具体而言，考虑到政策效果具有一定的时滞性，应保障政策连续性和稳定性，并合理把控粮食主产区政策执行力度。同时应以提高粮食主产区粮食单产水平为着力点，加大粮食种业研发投入，规范良种推广，从而有 效发挥粮食主产区政策保障粮食生产安全的作用。

2）因地制宜完善各粮食主产区粮食生产支持政策。要改变以往大水漫灌的粮食生产支持政策，因地制宜，分地区、分分布效应合理调整粮食生产支持政策，提高粮食生产支持政策的精准性、靶向性。具体而言，对于南方粮食主产区，一方面，要加强政府监管力度；另一方面，要加大政策、资金、技术等的倾斜力度。同时对于粮食单产处于高分位点上的粮食主产区，可以将种业振兴行动和高标准农田建设等向其倾斜。

3）鼓励粮食主产区粮食生产发展适度规模经营。在未来的政策改革中，进一步向粮食主产区粮食规模种植户倾斜，增加粮食规模种植户的底气，以更好的发挥粮食主产区在保障粮食生产安全中的作用。鉴于此，一方面，种粮补贴要向粮食规模种植户倾斜，实现种粮补贴“普惠制”向粮食规模种植户“专惠制”转变。另一方面，要引导和支持各类金融机构为粮食规模种植户提供信贷等金融服务，改善农业生产要素配置。

4）增加对非粮食主产区保障粮食生产安全的关注度。研究发现，保障粮食生产安全不能只盯着粮食主产区，非粮食主产区也要行动起来。因此，非粮食主产区要遏制耕地“非粮化”问题的进一步加剧，稳定粮食播种面积。同时要通过加强农业基础设施建设、农技推广等多种手段，提升非粮食主产区粮食单产。尤其在当前农民种植粮食净收益不断下降背景下，还需重点关注非粮食主产区种粮 的比较收益，实现保障农民种粮收益和社会稳定的目标。