苏 芳，刘 钰，汪三贵，尚海洋

（1. 西北大学经济管理学院，陕西 西安 710127；2. 陕西科技大学经济与管理学院，陕西 西安 710021；3. 中国人民大学农业与农村发展学院，北京 100872；4. 西北政法大学商学院，陕西 西安 710122）

粮食安全是国家安全的基础，是经济发展、社会稳定的基石［1-2］。粮食安全问题与气候变化紧密相关。全球气候变暖的趋势越来越明显，气候变化特别是极端气候日益影响粮食产量、质量、价格以及供应链［3］，粮食安全正陷入危机中。据《2021年世界粮食安全和营养状况》报告估计，受气候变化、自然灾害以及虫害影响，2020 年全球大约8.11亿人（约占总人口的1/10）面临食物不足的困境，严重缺乏粮食和营养保障的人口也将迅速增加［4-6］。现阶段，虽然中国的粮食产量保持了稳定增长的态势，国内粮食供需基本平衡［7］，但由于城镇化的快速发展、土地资源和水资源的约束、气候变化所导致的自然灾害频发［8］等因素增加了粮食安全的不确定性。中国巨大的人口规模对粮食安全具有更高的要求，新常态下中国的粮食安全问题依然严峻［9］。

1 文献回顾与研究假设

1.1 文献回顾

现有研究探讨了城镇化水平、农业政策、科技水平、国际贸易、环境变化［10-14］等影响粮食安全的宏观因素，也有学者从微观视角分析了粮食价格、粮食种植结构［15-16］等因素对粮食安全的影响。目前，有关气候变化的研究主要集中在两个方面。一方面，揭示了不同区域气候变化的趋势［17-19］。研究发现，近50 年华北地区极端高温事件的指数均呈上升趋势［20］，东北地区高、低温阈值与最长热浪天数均呈现波动上升趋势［21］，青藏地区在过去近60 年平均增暖速率是全球平均水平的2 倍以上［22］。另一方面，探究了气候变化对生物活动、植被动态、土地生态系统、水循环、农业生产、社会经济等产生的影响［23-24］。研究表明，气候变化促使中国植被覆盖率和西北诸河流域水汽收支呈现整体上升趋势［25-26］，然而在农业方面，高温、低温及全年降水总量等气候因子不利于农业全要素生产率的提升［23］。对于气候变化与粮食安全二者关系，研究发现气候变化加剧了粮食价格上涨的趋势，是造成饥饿人口急剧增加的主要原因［14］。学者们集中研究了气候变化对粮食作物（水稻、玉米、小麦等）生产的影响［27-29］，发现气温、降水和日照等气候变量对中国水稻和小麦单产的影响都存在“先增后减”的非线性关系［30］。在农牧交错带，粮食作物的气候生产潜力呈现由南向北递减的趋势［31］，气候变化对省域粮食生产的负向影响更为显著［32］。此外，部分学者在立足全球气候变暖的背景下，研究了粮食生产系统与气候变化的相互作用关系，发现在气候变化增加粮食系统不确定性的同时，粮食系统生产要素的重新配置也加剧了气候变化［33-34］，为气候变化与粮食安全的研究指明了新方向。

以上研究为探讨粮食安全与气候变化之间的关系提供了丰富的理论基础，但也存在不足之处：一方面现有研究多集中探究了气候变化对粮食生产的影响，对粮食安全的衡量指标较为单一，鲜有研究从不同维度综合考量粮食安全水平；另一方面，较少关注气候变化对不同粮食生产功能区粮食安全的差异性影响。因此，该研究基于省际面板数据，探究气候变化对粮食安全的作用机制和实际影响效果，并分析气候变化作用于不同粮食生产功能区粮食安全的区域差异，补充粮食安全影响因素的现有证据，以期为应对气候变化冲击、保障粮食安全提供有益的政策启示。

该研究力求在以下方面有所创新：一是验证气候变化对粮食安全作用机制，为研究粮食安全影响因素提供新的实证证据；二是引入农业技术这一调节变量，拓展研究视域；三是探讨气候变化对不同粮食生产功能区粮食安全的差异性影响以及农业技术在三大粮食生产功能区调节作用的强弱，为未来粮食安全保障工作提供科学依据和政策建议。

1.2 研究假设

全球气候变化趋势日渐加剧，对人民生命财产安全造成了重大危害，对粮食安全、能源安全、经济安全等安全要素产生了重大影响，对国家安全提出了重大挑战［35-36］。一方面，以气温上升、降水频率不确定性增加、极端天气频发为主要表征的气候变化通过影响粮食生产、获得与利用，引发粮价波动，阻碍粮食供应链畅通等方式，对粮食可用性、可获得性、可利用性、稳定性造成严重威胁，粮食安全面临巨大隐患，形势不容乐观［3］；另一方面，农业机械、灌溉技术、育种技术等农业技术应运而生，成为人为干预气候变化对农业生产影响的有效手段［37］，在气候变化作用粮食安全的过程中起到了至关重要的作用。

1.2.1 气候变化与粮食安全

（1）气候变化对粮食可用性的影响。粮食可用性是指粮食生产和产量的保障力［38］。首先，气候变化改变了粮食生产的温度条件，大气中不断增加的二氧化碳所引起的气温升高缩短了粮食作物的正常生长周期，对粮食单产造成不可估量的损害［39］，威胁粮食供给与利用。其次，气候变化引起降水异常，粮食生产的水分条件无法得到保障，造成粮食减产［40］。气候变化通过影响降雨、蒸发、径流等改变全球水文循环的现状，引起水资源在时间和空间上的重新分配。降雨、土壤湿度等是粮食生产的必要条件，会因气候变化导致的水资源不足而受到影响［41］。再次，气候变暖加剧农业病虫害的爆发，导致粮食减产［42］。气温上升使得农业害虫的分布范围突破低温的限制，害虫虫卵的越冬北界北移，害虫成活率提高，害虫数量激增且危害期延长［43］。最后，气候变化引发的极端气候事件增多，对粮食供给稳定带来了严峻挑战。21 世纪以来，高温、洪涝、干旱、台风、寒害等极端气候事件发生的频率大幅增加［44］，尤其是干旱和洪涝灾害发生概率较大，其导致的灾害损失约占气象灾害的70%～85%，严重影响了粮食生产环境［45］，造成粮食大幅减产。

（2）气候变化对粮食可获得性的影响。粮食可获得性是指粮食价格平稳、具备可获得粮食的能力［46］。气候变化导致粮食种植成本上升，引发粮食价格波动［26］。气候变化使得粮食作物所必需的温度、水分、土壤等生产要素发生变化。为避免粮食产量减少，保持农业生产环境稳定，会加大对农业生产的投资，粮食种植成本由此上升。例如，为应对气温上升，抗旱粮食品种的研发与应用增加了技术资本与人力资本［47］；降水异常引发的灾害会增加水利设施资本的投入，强降雨冲刷使土地肥力下降，农业化肥投入增加［48］；气候变暖导致病虫灾害频发，农药投入增加及人工驱虫等促使粮食生产成本上升［49］。以上因素皆导致了粮食生产成本的增加，不利于粮食价格与居民购买力的稳定，对粮食的可获得性提出了挑战。

（3）气候变化对粮食可利用性的影响。粮食可利用性是指保障粮食品质、汲取粮食营养的能力［50］。一方面，二氧化碳排放量持续增加、气温升高及水资源不足，会引起小麦、玉米等粮食作物中的蛋白质含量减少，使得粮食作物中的营养成分发生改变，破坏了其固有的营养成分结构［51］。另一方面，光照变化也会导致低品质作物出现可能性增加。若光照时间过长、光照过于强烈，温度相应升高，会使得作物成熟周期变短，生长过程中缺乏必要的营养元素；若光照时间不足，特别是在通风透光不良的作物生产环境下，也会导致低品质作物发生频率加大［52］。此外，气温上升引起的病虫害频率增多也会使农药使用量增加，导致药物残留，引发粮食质量安全问题［53］。

（4）气候变化对粮食稳定性的影响。粮食稳定性主要保障粮食供产销环节，即粮食供应链的畅通［54］。一方面，气候变化通过冲击粮食供应链的供给端威胁粮食安全。气候变化对粮食稳定性的影响最直观体现在粮食供应变化上。不同区域和种类的粮食作物产量对气候变化的响应各不相同［55］，面临不同程度的减产问题，对粮食供应稳定性以及粮食消费选择造成影响。另一方面，气候变化通过冲击粮食供应链的运输端影响粮食稳定性。极端气候会使局部区域道路受损，导致粮食运输受阻甚至运输链中断，加大了粮食运输的风险性，严重损害粮食贸易链运转［2］，不利于粮食安全的稳定性。

综上，提出以下假设。

H1：气候变化对粮食安全具有负向影响。

1.2.2 气候变化、农业技术与粮食安全

农业技术的调节作用主要体现在两个方面。第一，农业技术通过改变粮食生产环境削弱气候变化对粮食安全的不利影响［38］。随着农业技术水平的提高，温室大棚技术、节水灌溉、农业抗旱、工程保水等农业技术得到应用和推广，改善了粮食生长所需的自然条件，实现了蔬菜的反季节上市［56］，促使季节性干旱和局部干旱得到有效缓解，尤其对西部干旱区粮食产量的提高发挥了极大作用［57］。第二，农业技术通过提升农业生产率减小了气候变化对粮食安全的负向影响。引种及育种技术水平不断提高，优良作物品种得到优化，增强了作物对高温、干旱等恶劣环境的适应性，提高了粮食单产和品质［58］。利用农业监测技术适时调整农业布局和结构，可以有效降低气候变暖对农业生产的负面影响［59］。可见，运用农业技术来降低气候变化对粮食生产种植的影响是现代农业发展的重要手段。基于此，提出以下假设。

H2：农业技术水平的提升可以削弱气候变化对粮食安全的不利影响。

2 研究设计

2.1 模型构建

2.1.1 基本模型

为验证假设1，该研究设定的基本模型如式（1）所示。其中：Food‑Securityi，t代表第i个省第t年的粮食安全水平，Qi，t代表第i个省份第t年的平均积温，Ji，t代表第i个省份第t年的降水量，Xi，t代表控制变量，μi和γt分别代表个体固定效应和时间固定效应，εi，t表示随机扰动项。

2.1.2 调节效应模型

为更深入探讨农业技术在气候变化影响粮食安全过程中的调节作用，引入交叉项Mi，t×Qi，t、Mi，t×Ji，t变量以验证调节作用，具体模型设定如式（2）所示。其中Mi，t表示第i个省份第t年的农业技术水平。

2.2 变量定义与说明

2.2.1 被解释变量

被解释变量为粮食安全。联合国粮农组织（FAO）对粮食安全的定义做出3次转变，由早期仅限于粮食供给层面转变为1983 年后侧重于家庭和个人食物获取层面，再到1996年后，将食物的卫生、健康标准及营养平衡纳入粮食安全内涵，外延上引入了人权和社会文化等因素。有关粮食安全如何测度的问题，国内部分学者认为粮食安全应着重强调数量安全［60］；也有学者坚持宏观安全与微观安全相统一，在保证数量安全的同时突出质量安全和生态安全［61-63］；还有学者将粮食供给、粮食获取、粮食利用以及粮食稳定性等方面考虑进粮食安全体系［64］。基于以上分析，结合联合国粮农组织（FAO）对粮食安全的定义，形成以粮食可用性、可获得性、可利用性、稳定性4 个变量为二级指标，以平均膳食能量供应充足率等13 个变量为三级指标的粮食安全指标体系（表1）。

表1 粮食安全指标构成

在粮食安全体系中，粮食可用性是粮食安全的必要条件，主要强调的是产量、能量以及营养物质的供给，主要由人均粮食占有量、粮食生产平均值、平均蛋白质供应量、平均膳食能量供应充足率来衡量［65］。即使有足够可用的粮食供应，粮食的获取程度以及人们获取粮食的能力仍然存在极大差异，这主要取决于社会经济发展水平、人们的购买力、粮食的稀缺程度以及粮食运输通达度等因素。粮食可获得性由铁路密度、人均国内生产总值、食物不足发生率［66］来衡量。粮食安全还包括粮食利用方面。受健康卫生条件、饮食习惯等因素影响［67］，粮食利用存在显著的不均衡问题，肥胖与瘦弱并存等问题在儿童群体中尤其突出。粮食利用主要由基本饮用水服务普及度、基本卫生服务普及度、5 岁以下儿童发育不良占比来衡量［68］。粮食稳定性是决定国家能否实现长期粮食安全的重要因素，是粮食可用性、可获得性、可利用性的重要保障，主要由谷物进口依存度、人均粮食产量波动性、人均粮食供给波动性来衡量。

2.2.2 核心解释变量

气候变化为核心解释变量，选取年平均积温、年降水量作为气候变化的衡量因子［30-32］。数据处理中，首先对各省份主要城市气象站点逐日数据进行逐月处理，分别计算出月均积温、月降水量。若出现极端异常值，采用中位数进行数据处理。其次，根据月均积温、月降水量计算出年均积温和年降水量。

2.2.3 调节变量

农业技术为调节变量。农业技术目前主要有农业全要素生产率［69］、农业专利质量［70］和农业专利数量［71］三类衡量标准，采用各省农业专利数量来衡量农业技术，主要考虑到中国各省份对于专利申请、审查、授权的制度法规基本是一致的，不同省份之间的专利数量具有可比性。

2.2.4 控制变量

在参考已有研究［72-73］的基础上，引入了第一产业劳动力、第一产业增加值、农药使用量、化肥施用量、灌溉面积、能源消耗、农业政策为控制变量。变量的测度方法见表2。

表2 变量说明及统计描述

2.3 粮食安全指数测算方法

2.3.1 极差标准化法

粮食安全指标处理中，首先采用极差标准化法对正向指标与负向指标做标准化处理。Xij为第i个省第j项指标的原始数据；X'ij为对应的标准化变量值，maxXij、minXij分别表示第j项指标的最大值和最小值。

2.3.2 变异系数赋权法

该研究采用变异系数赋权法［74］为三级指标指标赋权。变异系数赋权法是一种客观赋权方法，直接利用各项指标所包含的信息进行赋权。具体计算方法见式（5）、式（6）。其中，CVj表示三级指标j的变异系数，Sj表示指标j的标准差表示指标的j的平均值，wj表示指标j的权重。

各三级指标权重计算结果见表3。

表3 三级指标权重

以三级指标权重为基础，对1990—2020 各省份的粮食可用性（y1）、可获得性（y2）、可利用性（y3）和稳定性（y4）进行评价，分别得到二级指标的评价结果。

2.3.3 雷达图面积模型计算法

粮食安全指数采用雷达图面积模型来计算［68］。当系统安全性取决于各子系统的状态及其交互作用时，可使用雷达图面积模型来集成子系统的状态信息。就粮食安全而言，充足可用的粮食显然是粮食安全的第一前提，在此基础上粮食安全尚需要通过粮食获取和粮食利用来实现，而如何稳定、可靠地供给、获取和利用粮食则需要粮食稳定性作为保障。可见，可用性（y1）、可获得性（y2）、可利用性（y3）、稳定性（y4）构成了对粮食安全的闭合传递关系，使用雷达图面积模型能够更好地反映这种关系。

2.4 数据来源

选取1990—2020 年31 个省份的面板数据来验证气候变化对粮食安全的影响。限于数据可得性等原因，研究未涉及香港、澳门和台湾地区。数据来自国家统计局、各省份统计局、中华粮网、国家气象科学数据中心、国家知识产权局专利数据库、FAO 数据库等。为便于比较分析和检验模型结论的稳健性，该研究对各粮食生产功能区进行细分考察，根据《国家粮食安全中长期规划纲要（2008—2020）》的标准划分为粮食主产区、主销区和产销平衡区。其中，粮食主产区包括辽宁、吉林、黑龙江、内蒙古、河北、山东、安徽、江苏、江西、河南、湖南、四川和湖北13个省份；主销区包括北京、上海、天津、浙江、海南、广东和福建7个省份；产销平衡区包括山西、广西、重庆、云南、贵州、陕西、甘肃、青海、西藏、宁夏和新疆11个省份。

3 实证分析

3.1 现状分析

3.1.1 粮食安全发展趋势

通过对粮食安全指数数据处理，得到1990—2020 年粮食安全变化趋势（图1）。由图1 可知，1990—2020 年全国以及三大粮食生产功能区的粮食安全指数均在0.65～1.20之间浮动。总体上看，粮食安全水平呈上升趋势，在1995年和2003年出现两个低峰，这大概率是由于1995年通货膨胀引起的粮价大涨，造成居民粮食消费心理恐慌，导致粮食安全水平有所降低。2003年中国粮食产量同比1998 年下降0.81 亿t，这主要是由于工业化、城镇化的发展占用了部分耕地，农业劳动力供给不足，粮食补贴政策还未实行，农民生产积极性不高导致。自2004 年实行粮食直接补贴政策以来，中国粮食产量“十二连增”，粮食安全水平持续上升。近几年，中国面临着复杂的国内外形势，第一产业劳动力不断缩减，粮食进口大幅攀升，气候变化导致的自然灾害频发等因素降低了粮食安全水平。三大粮食生产功能区总体趋势大致相同，主产区的粮食安全水平整体高于其他两大区域，产销平衡区粮食安全水平低于全国平均水平。

图1 1990—2020年粮食安全指数变化趋势

通过对粮食安全二级指标数据整理，得到1990—2020 年全国与三大粮食生产功能区粮食可用性、可获得性、稳定性、可利用性变化趋势（图2）。由图2 所示：①全国粮食可用性曲线变动相对平缓，整体呈现上升趋势。三大粮食生产功能区中，主产区的粮食可用性水平上升幅度最明显，整体高于其他两大区域；主销区和产销平衡区粮食可用性水平低于全国平均水平。其中，主销区的可用性水平最低。②全国粮食可获得性指数总体为上升趋势，这表示居民购买力不断提升。分区域看，主销区粮食获取能力最强，这主要归因于主销区多位于东部发达地区，人均GDP 较高，购买力较强；产销平衡区多地处中西部区域，受自然条件限制，经济欠发达，粮食获取能力弱于主销区和主产区。③粮食稳定性在1993 年和2003年出现两次较大波动，2004—2017年趋于平稳，2017年后稳定性水平下降。在三大区域中，主产区粮食稳定性波动最为明显，主销区次之，产销平衡区波动相对较小。这主要因为产销平衡区粮食产量基本能保持省域内的自给自足，且产销平衡区基本分布欠发达地区，规模效应低，经济发展水平相较于主产区和主销区更加落后，物价水平较低且更趋于平稳。④粮食可利用性指数整体呈现上升趋势。随着“健康中国”战略的实施，基本公共卫生服务和饮用水的普及度越来越高，营养不足发生率逐渐下降，公众的健康意识越来越强。三大区域中，主销区粮食可利用性水平高于其他两大区域和全国平均水平。

图2 1990—2020年粮食安全二级指标变化现状

3.1.2 气候变化发展趋势

通过对两大气候因子数据整理，得到1990—2020 全国气候变化趋势（图3）。由图3 所示，全国年降水量波动较为明显，整体呈上升趋势浮动，在1993、1998、2010、2016 年出现四个高峰值，2016 年降水量明显高于其他年份，在2007、2011年出现两个降水低峰值。全国年均积温在13～15 ℃区间内浮动，总体呈上升趋势变化，在1998、2007、2017、2019 年出现四个较为明显的年均积温高峰，在1993、1996、2012 出现三个低峰。1990—2020 年全国气候变化的主要特征是积温呈上升趋势变化，降水变化极不稳定。气候变化最直接的特征是气候变暖，这为农作物熟制北移、冬季冻害减轻带来有利影响［34］，但同时也会加剧干旱、引发病虫害、影响农作物品质、导致极端天气增加，对农业生产造成威胁。

图3 1990—2020年全国气候变化趋势

3.2 基准回归结果分析

通过数据处理得到基准回归结果（表4）。表4 显示，积温对粮食安全在1%的显著性水平上具有负向影响，降水在5%的显著性水平上对粮食安全具有抑制作用。总体来说气候变化两大因子对粮食安全具有显著的负向影响，假设H1 得到验证。即气温上升缩短农作物生长周期，导致农业病虫害增多，造成粮食减产；降水不规律性增加了洪涝、地质等灾害发生的可能性，对粮食生产、运输等环节造成破坏，威胁粮食供给与利用。控制变量中，粮食保护价收购政策和粮食直接补贴政策对粮食安全皆具有显著的正向影响，这说明推行积极有效的农业政策可以帮助种粮户度过受灾年份，获得基本的粮食种植保障性收入，也可以在一定程度上减少农业从业人员的流失。

表4 基准回归结果

控制变量中第一产业劳动力、农药、灌溉面积、能源消耗对粮食安全的影响不显著，可能有以下原因。据中国统计年鉴相关数据显示，1990—2020 年我国第一产业从业人数、农药使用量总体呈下降趋势，第一产业能源消耗量呈先增后减趋势。随着绿色环保理念的推广与“碳中和”政策的实施，农业生产愈发减少对农药与能耗资源的依赖，但我国粮食产量与粮食安全保障水平却连年稳步提升，表明以上控制变量对粮食安全保障并不明显。1990—2020 年我国万亩以上灌溉区数得到明显增长，但灌溉设施多建于改革开放之前，工程设施损坏报废严重，对有效灌溉面积造成影响；且2000年以后，我国启动了地下水保护计划，使得粮食主产区机井报废问题较大，降低了灌溉面积对粮食安全的保障作用。

3.3 稳健性检验

借鉴王伟同等［75］的做法，利用可观测变量度量未观测变量带来偏误的可能性，对遗漏变量导致的内生性问题做进一步分析。首先，构建模型1 与模型3 两个受约束模型。模型1只引入解释变量，即积温和降水两大气候因子。考虑到农业政策直接作用于粮食安全保障的有效性，模型3 引入两大农业政策，即粮食保护价收购政策和粮食直接补贴政策，从而得到两个受约束模型下气候因子的估计系数βm。其次，构造两个完整模型，即在模型1和模型3 的基础上引入其他控制变量得到模型2 和模型4，两个完整模型下气候因子的估计系数为βn。最后，计算变动系数ε=|βn/(βm-βn)|。ε越大，越可以间接表明遗漏变量影响核心解释变量参数估计值的可能性越小。检验结果见表5。积温和降水的变动系数远大于1，表明由未观测变量造成估计偏误的可能性很小，可以基本排除估计结果因遗漏变量而出现估计偏误的可能。

表5 稳健性检验结果

3.4 农业技术的调节效应分析

通过数据处理得到农业技术的调节效应检验结果（表6）。表6显示，积温和降水对粮食安全影响的主效应系数皆为负，农业技术与积温的交互项系数在1%的水平下显著为正，说明农业技术作为调节变量，显著削弱了积温上升对粮食安全的负向影响，但农业技术与降水的交互项系数不显著，假设H2总体上得到验证。随着科技水平的提升，诸如育种技术、温室暖棚技术等农业技术的广泛应用，在很大程度上弥补了气候变化导致的水、热等资源的不足，缓解了气候灾害对粮食生产的冲击，有效保障了粮食生产安全。农业技术与降水交互项系数不显著，可能有两方面的原因：一方面，从1990—2020年全国降水现状可以看出，降水呈现极不规律的变动趋势。有研究表明，在降雨量减少20%的情况下，任何提升粮食作物产量的技术都会失效［76］。可见，农业技术对缓解降水造成的负面影响是相对的。另一方面，由于灌溉设施兴建较早，工程设施损坏较重，加之地下水保护计划启动造成较严重的机井报废问题，削弱了灌溉技术对降水不稳定的调节作用。

表6 农业技术调节效应结果

3.5 气候变化对粮食安全影响的区域差异

上述研究已表明，气候变化两大因子会显著降低粮食安全水平，农业技术的广泛应用会削弱这种抑制作用。在此基础上，将研究区域细分，进一步探讨气候变化对不同粮食生产功能区粮食安全影响的差异。气候变化对三大粮食生产功能区粮食安全的直接作用结果见表7。积温和降水对产销平衡区粮食安全皆在5%的显著性水平上具有负向影响，对其他两大粮食生产功能区粮食安全的影响不显著。总体上看，产销平衡区气候变化对粮食安全的负向影响最大。产销平衡区多位于中西部地区，自然环境相对脆弱，粮食生产与销售相对于主产区来说仅能达到平衡状态。当气候变化引发的干旱、洪涝、病虫害及极端天气冲击时，其粮食生产与销售的平衡关系被打破，引发粮价波动等问题，不利于保障粮食的有效供应。此外，产销平衡区相较于东部省区而言经济欠发达，自然灾害预防监测系统及农业基础设施欠完善，一旦受到气候灾害冲击，自身农业系统恢复力较差，对粮食安全的负向影响更大。

表7 气候变化对粮食安全影响的区域差异

农业技术的调节作用在三大粮食生产功能区体现出了差异性（表8）。表8显示，农业技术的调节作用主要体现在削弱了积温对粮食安全的负向影响，在降水的影响调节方面不明显。主产区积温对粮食安全影响的主效应系数显著为负，积温与农业技术的交互项系数在5%的水平上显著为正，表明农业技术显著削弱了主产区积温对粮食安全的抑制作用。其他两大区域的调节作用并不显著。综合来看，农业技术在粮食主产区发挥的调节作用最强，粮食主产区承担着70%以上的粮食产量和80%左右的商品粮供给，粮食供给体量大，关系着全国的粮食安全。相较于其他两大区域，主产区粮食安全的战略地位决定着国家将先进的农业生产保障技术向其倾斜力度更大。此外，主产区自身粮食生产规模化能力较强，农业现代化水平较高，对农业技术的适用性和推广性相比于主销区和产销平衡区更强，因此，农业技术在主产区发挥的积极影响最大。

表8 农业技术调节效应的区域差异

4 结论与启示

4.1 主要结论

该研究分析了气候变化影响粮食安全的作用机制，构建了调节效应模型，分析了农业技术在气候变化对粮食安全影响过程中的调节作用，并基于31 个省份的面板数据对其进行了实证检验。主要结论如下：①气候变化的两大因子——积温和降水皆对粮食安全具有抑制作用。积温在1%的显著性水平上对粮食安全具有负向影响，降水在5%的显著性水平上负向影响了粮食安全。②农业技术在气候变化对粮食安全的抑制过程中起到了调节作用，主要削弱了积温对粮食安全的负向影响，但对降水作用粮食安全的调节效果并不明显。③分区域看，气候变化对粮食产销平衡区的负向影响最大，对粮食主产区和主销区的抑制作用不明显。农业技术在三大粮食生产功能区的调节作用依旧体现在积温影响粮食安全的过程中，在粮食主产区发挥调节作用的最强，在主销区和产销平衡区发挥的调节作用并不显著。

4.2 政策启示

以上结论对于应对气候变化，保障粮食安全具有重要的政策启示。

（1）针对气候变化两大因子对粮食安全的抑制作用，一方面，应强化应对气候变化的能力，完善自然灾害防控体系建设，提升气象灾害的预报能力；另一方面，需要完善粮食储备管理机制。国家应通过宏观调控稳定粮食生产周期的持续性，提升粮食储备管理力度，优化粮食储备结构，以期应对短期内的粮食危机。

（2）针对农业技术在气候变化作用于粮食安全过程中的调节作用，一方面，应坚决贯彻落实“藏粮于技”的战略方针，因地制宜调整粮食耕作制度和种植结构，培育优化优良作物品种，采取综合配套技术提高抵御自然灾害的能力，提升作物对环境变化的适应性；另一方面，农业技术虽然在积温影响粮食安全的过程中起到了调节作用，但对降水影响的调节作用并不明显，表明我国应对气候变化的农业技术推广机制和整体转化率还有待提高。因此，要制定气候变化科技发展中长期战略规划，优化配置科学技术研制资源，稳步推进符合我国农业发展现状的气候友好科技研发、转化、推广机制，为农业生产创造更有利的外部条件。

（3）不同粮食生产功能区应结合本区域粮食安全战略定位从不同侧重方向保障区域粮食安全。粮食主产区因技术、资源条件更具有优势，受气候冲击作用较小，其战略地位关乎国家整体粮食安全。要加强对粮食主产区的政策倾斜和资金投入，推动主产区优化生产、经营，加快提升粮食生产综合能力，为商品粮生产提供全产业链的配套设施。粮食主销区多位于经济发达区域，城镇化水平较高，粮食种植规模较小，粮食生产所受气候变化影响的规模反应不强。粮食主销区可以充分发挥经济、科技优势，发展集约化、现代化农业以提高粮食自给率，加强在国内粮食商品产业链中的地位，在加工贸易、运输、销售等下游产业链环节上做出积极贡献。粮食产销平衡区受制于自然地理因素，受气候变化冲击较大，且受农业技术的调节作用较弱。政府应加大政策扶持力度，通过金融机构为产销平衡区的粮食种植户提供粮食生产资金保障，提高种植户抵御风险能力和粮食生产积极性，维持区域产销平衡，减轻气候灾害的影响。

4.3 局限性和研究展望

该研究引入农业技术调节变量，分析了气候变化对粮食安全的影响机制，通过实证检验得出了具有一定实践价值的研究结论，但还存在一些不足：第一，仅基于省域尺度进行分析，未来可立足于市域、县域尺度，通过不同区域、不同尺度的综合研究，深入剖析气候变化对粮食安全的影响程度。第二，仅考虑了气候变化对粮食安全的单向影响，未深入探讨粮食系统对气候变化的反作用机理和传导路径。未来研究可将粮食系统及农业体系的碳排放作为切入点，探究其对气候变化影响的贡献度。第三，该研究仅着眼于国内视角，未来应加强对国际及多区域粮食安全的战略研究，把中国粮食安全放在全球粮食安全评价体系中进行综合分析，针对不同地区、不同国家制定差异性粮食安全保障战略。