基于海外耕地投資的中國糧食供給安全研究

盧新海??柯善淦

摘要

海外耕地投資是中國企業走出去，參與國際投資合作，獲取耕地資源的重要手段。海外耕地投資能夠通過國際合作和糧食進口，增加中國糧食供給，對國內糧食市場產生重大影響。基于柯布道格拉斯生產函數模型，對糧食播種面積、糧食成災面積、農業機械總動力、農村用電量、糧食生產勞動力人數、有效灌溉面積、農業產品生產價格指數、農膜施用量、化肥施用折純量、農藥施用量等10個因素進行模型參數篩選，擬合中國糧食總產量關于糧食產量影響因子的函數關系，測算中國國內糧食生產總量；同時通過時間序列數據擬合出口糧、工業用糧、飼糧、種子糧以及糧食損耗的函數模型，測算中國國內糧食需求總量；在此基礎上，通過情景分析法模擬不同情景下，中國在海外生產的糧食進入中國市場的比例，并以此作為影響中國糧食總產量的因子之一，構建關于中國糧食總供給的函數模型，分別測算不同情境中海外耕地投資生產的糧食對中國糧食供給安全的影響程度。研究結果表明，悲觀情景和一般情境中，海外耕地投資生產的糧食對中國糧食安全的影響并不顯著，樂觀情境中中國海外耕地投資對中國糧食安全產生顯著影響。進一步研究表明，當海外耕地投資糧食進口率超過75.3%時，海外耕地投資會對中國糧食供給安全產生顯著影響。研究結論和建議：目前中國海外耕地投資對中國糧食安全的影響并不顯著；中國的海外耕地投資能夠直接或間接增加中國糧食供給，并且供給量顯著提高，存在提高中國糧食供給率，保障國家糧食安全的巨大潛力，決策部門需要重視海外耕地投資，引導海外耕地投資良性發展。

關鍵詞海外耕地投資；中國糧食供給安全；柯布道格拉斯生產函數；糧食總供給；糧食總需求

中圖分類號F329.9

文獻標識碼A文章編號1002-2104（2017）05-0102-09DOI：10.12062/cpre.20170333

中國人口眾多，人均耕地面積約為世界人均耕地面積的1/3，糧食供給安全受到全世界的關注。隨著經濟發展水平和人均消費水平的提高，人均糧食消費量增加；農村勞動力外流，大量耕地拋荒、土地污染以及工業用糧的增長，導致中國的糧食供給處于“緊平衡”狀態[1]。目前，中國保障糧食供給安全手段包括土地整理、基本農田保護、農業科技以及對外糧食貿易等，海外耕地投資也是重要手段之一。據國外網站Land Matrix統計，中國海外耕地投資最早從二十一世紀早期開始，十幾年來已經在亞洲、非洲、南美洲等地，通過購買、租賃、優惠經營等方式，投資當地耕地，直接或者間接影響中國的糧食供給安全。

1研究對象和數據來源

海外耕地投資，指的是投資主體，包括政府、企業、金融機構以及個人通過與被投資國（東道國）簽訂合同，購買或者租賃東道國的耕地，從事生產經營活動的行為。目前，耕地投資領域主要包括糧食生產、經濟作物種植、林業、牧業、碳匯、生物燃料、旅游業、工業等。海外耕地投資在國內屬于前沿課題，一批具有前瞻性的學者對此做了探索性研究，主要涉及海外耕地投資的區域選擇、投資方式、合作模式、投資風險等[2-8]。對于關鍵性課題，海外耕地投資對于中國糧食供給安全影響程度，目前少有涉及。把握海外耕地投資對中國糧食供給安全的影響程度，對當前中國海外耕地投資所處階段形成理性認知，為決策部門引導中國海外耕地投資良性發展有重要作用。

通過搜集整理Land Matrix發布的中國海外耕地投資案例數據、《中國統計年鑒》、《中國經濟與社會發展統計數據庫》等資料，構建糧食供需模型和糧食供給安全測度模型。

2糧食供給安全測度模型構建

在國內外學者關于海外耕地投資以及糧食供給安全研究成果基礎上，構建糧食生產函數，并將海外耕地投資所生產的糧食總量作為變量，以海外耕地投資生產的糧食進口比例為橋梁，重構中國國內糧食總供給函數，結合國內糧食需求總量，測算中國糧食供給安全水平以及海外耕地投資對中國糧食供給安全的影響。

2.1國內糧食供給模型構建

2.1.1指標篩選

國內外學者大量運用統計模型對不同層級區域的糧食生產能力、生產潛力進行研究，研究成果表明，糧食播種面積、糧食成災面積、農業機械總動力、農村用電量、糧食生產勞動力人數、有效灌溉面積、農業產品生產價格指數、農膜施用量、化肥施用折純量、農藥施用量等10個因素作為可能影響糧食生產能力的主要因素，氣候條件由于很難具有突變性和很大差異性，很難進行合理量化，故此在研究中暫不考慮[9-15]。

2.1.2國內糧食生產函數構建

柯布-道格拉斯糧食生產函數轉換成線性形式如下：

其中，a是獨立的殘差項，ε為隨機擾動項，表示其他因素的影響，xi=log（Xi），α，β，γ等自變量參數分別表示因變量y關于xi的斜率，參數數值大小與因子xi對糧食產量y的影響顯著性正相關。因此，模型的關鍵在自變量參數求解。變形之后的柯布-道格拉斯函數是一般線性模型，可以通過最小二乘法（OLS）進行求解，確定參數結合Xi實際值可計算出糧食產量。

從《中國統計年鑒》、《中國農業統計年鑒》、《中國經濟與社會發展統計數據庫》獲取關于中國糧食生產總量以及可能對糧食生產產生較大影響的自然、科技、政策、經濟等方面的主要影響因子相關數據（見表1）。

表中，Y表示糧食總產量；X1表示糧食播種面積（103 hm2）；X2表示糧食成災面積（103 hm2），由于中國在實際統計過程中并沒有統計糧食成災面積，只有農作物成災面積，因此研究過程中根據農作物成災面積和農作物生產結構中糧食生產的比例推算出糧食成災面積；X3表示農業機械總動力（萬kW）；X4表示農村用電量（億kW·h），這也是很多學者在研究過程中常用的指標，但嚴格來說，更合適的統計指標為用于糧食生產的農村用電量，由于很難獲取相關數據，因此保留農村用電量這一指標；X5表示糧食生產勞動力人數，中國統計過程中，并沒有糧食生產勞動力人數這一項，只有農、林、牧、漁勞動力人數，因此研究在實際操作過程中用該項指標替代；X6表示有效灌溉面積（103 hm2）；X7表示農產品生產價格指數，上年用100表示；X8表示農用化肥折純量（萬t），這一指標統計農用化肥的實際重量，即將農用化肥中氮、磷、鉀等重量進行剝離，求取農用化肥實際重量；X9表示農藥施用量（萬t）。

由于各指標統計單位存在差異，研究中需要用主成分分析法對影響因子的顯著性進行比較分析，因此需要對原數據進行標準化處理，將原始數據無量綱化。為了避免偽回歸現象，首先對面板數據做單位根檢驗。檢驗發現，ADF單位根檢驗伴隨概率為0.93，PP檢驗伴隨概率為070，均大于0.05，說明原始數據存在單位根，不能直接進行回歸。考慮一階差分，結果中ADF檢驗和PP檢驗的伴隨概率均為0，說明對原數據進行一階差分之后，不存在單位根。

當滯后階數分別取L=1，2，3，4時，AIC和SC的取值在L=2時最小，所以確定滯后階數L=2。為了考察變量之間是否存在長期協整關系，需要對一階差分后的結果做Johansen協整檢驗（表2）。

Johansen檢驗做了4個假設：原假設H0分別為：①變量之間不存在協整關系；②變量之間存在最多1個協整關系；③變量之間存在最多2個協整關系；④變量之間存在最多三個協整關系。結果表明，對于4個原假設H0，對應的P值分別為0.000 0、0.005 0、0.001 14、0.034 7，均小于0.05；對應的Trace統計量分別大于95%置信度下的臨界值。所以，拒絕原假設H0，說明變量之間存在4個協整關系。

利用Eview8.0對無量綱化后的數據進行回歸分析，水平下，調整后的R方為0.983 4，回歸方程可信度很高；F統計量為93.17>F0.05（9，5）=4.77，說明表明模型從整體上看糧食產量與解釋變量之間線性關系顯著；AIC為-3.26，SC值為-27，兩個參數的值較小；DW值為229，處于[15，25]區間內，說明回歸方程自變量無自相關。逐步回歸后，剔除變量D（X4）、D（X5）、D（X8）。但注意到，構造回歸方程時，D（X7） 參數符號為負，但從經濟意義上來說，D（X7）表示農產品生產價格指數的一階差分值，對糧食生產總量為正相關，參數符號為負與經濟學意義相悖，應當剔除；另外，除自變量D（X2）的P值分別為001小于005外，其他自變量和常數項的P值均大于005，且參考t值并不顯著說明自變量之間存在多重共線性，需要對模型進一步優化。

根據P值大小，逐個放入方程，用逐步回歸法對方程進行回歸，D（X3），D（X4），D（X7），D（X9）依次被剔除，即農業機械總動力、農村用電量、農產品生產價格指數以及農藥施用量與糧食生產總量關系并不顯著。回歸結果中，D（X1），D（X2），D（X6）的伴隨概率P值均小于0.05，說明在95%置信度水平下，糧食播種面積、糧食成災面積、有效灌溉面積與糧食生產總量關系顯著；調整后的R方值為0.761，說明回歸方程解釋力較強；D-W統計量為1.902，非常接近2，說明方程不存在自相關性。根據結果，得出中國糧食產量的柯布-道格拉斯生產函數模型為：

這表明，在中國農村用電量、糧食生產勞動力人數、農用化肥折純量與糧食生產量的關系不顯著。

2.2糧食需求模型構建

（1）糧食需求主要來自口糧、飼料糧、種子糧、工業用糧、糧食出口、新增糧食儲備糧以及糧食損耗，需要說明的是，中國政府嚴格限制糧食出口，糧食出口量很少，在此暫不考慮。運用分類計算法分別對各類糧食需求進行計算，公式如下：

（2）口糧需求量。中國計年鑒統計的居民所需原糧數量并沒有統計居民在家庭外所消費的口糧，因此需要對原始數據進行修正。據統計，中國農村居民、城鎮居民在家庭外消費的口糧分別為家庭口糧消費的4%和12%左右。

其中，D1表示口糧總需求量，Pv表示農村人口數量，Dv表示農村人均口糧需求量；Pc表示城鎮人口數量，Dc表示城鎮人均口糧需求數量，a， b為人均口糧消費量修正系數，分別為104%和112%。

（3）飼料糧需求數量。國際上通常用飼料轉換率來表示飼料和肉量之間的轉換關系。飼料轉化率一般用耗料增重比表示。據有關研究，飼料中飼糧所占比重在70%左右。因此，實際所需飼料糧總量需要在以上計算基礎上乘以70%。

其中，式（5）中D2′表示肉糧轉化為飼料的總量，Ta， Tb， Tc， Td，Te分別表示豬肉、牛羊肉、禽、蛋、魚的飼料轉換率；Da，Db，Dc，Dd，De分別表示一段時間內消費的豬肉、牛羊肉、禽、蛋和魚總量。表示一段時間內飼料糧需求總量。

（4）種子糧需求量。一般而言，中國通用種子糧數量標準為：稻谷75 kg/hm2，小麥150 kg/hm2，玉米75 kg/hm2，大豆75 kg/hm2，薯類225 kg/hm2。

工業用糧總需求量。工業用糧主要用于酒類、食品加工、生物燃料等，工業用糧按照酒精1∶3折算，白酒（折65°）1∶2.3，啤酒（折8°）1∶0.172，味精1∶24，其他工業用糧按照25%折算。

（5）糧食損耗量。學者研究認為，中國糧食轉運、存儲過程中設備落后、管理缺失，糧食損耗按照2%計算。

2.3糧食供給安全模型構建

一國的糧食供給安全水平可以通過建立糧食供給安全測度模型進行定量測算，按照一定時間內（通常為一年），一定區域內各類糧食總需求與各類糧食總供給的差值與糧食總需求的比重進行評估。糧食供給風險按照糧食缺口比率（即糧食總供給與總需求的差值占糧食總需求的比率）劃分為四擋：低風險、小風險、中風險、高風險（表3）。

2.4引入海外耕地投資的糧食供給安全模型構建

假設參數I，I表示中國在海外生產食并進入中國糧食市場的糧食總量占中國在海外生產的糧食總量的比率，即海外耕地糧食進口率。

假設中國糧食總供給為S，表達式為：

其中，S表示中國糧食供給總量，Y表示國內糧食生產總量，Y′表示海外耕地糧食產量，I表示海外耕地糧食進口率。但由于數據的不可獲得，I值無法得知，只能通過情景模擬的方式對海外耕地投資糧食生產對中國糧食供給安全水平進行測算。

3中國糧食供給水平測度

3.1中國糧食生產總量

由于各指標統計單位存在差異，研究中需要用主成分分析法對影響因子的顯著性進行比較分析，因此需要對原數據進行標準化處理，將原始數據無量綱化。標準化處理采取極大極小值模式，公式如下：

式中，M′表示經過極大極小值法處理后的新數據，M表示原始數據，Xi表示原始數列。

為了避免偽回歸現象，首先對面板數據做單位根檢驗。檢驗發現，ADF單位根檢驗伴隨概率為0.93，PP檢驗伴隨概率為0.70，均大于0.05，說明原始數據存在單位根，不能直接進行回歸。考慮一階差分，結果中ADF檢驗和PP檢驗的伴隨概率均為0，說明對原數據進行一階差分之后，不存在單位根。

當滯后階數分別取L=1，2，3，4時，AIC和SC的取值在L=2時最小，所以確定滯后階數L=2。過伴隨概率P和Trace統計量計算，拒絕原假設H0：變量之間不存在協整關系，證明備擇假設H1：變量之間存在至少一個1個協整關系。

利用Eview8.0對無量綱化后的數據進行回歸分析，水平下，調整后的R方為0.983 4，回歸方程可信度很高；F統計量為93.17>F0.05（9，5）=4.77，說明表明模型從整體上看糧食產量與解釋變量之間線性關系顯著；AIC為-326，SC值為-2.7，兩個參數的值較小；DW值為229，處于[1.5，2.5]區間內，說明回歸方程自變量無自相關。逐步回歸后，變量D（X4）、D（X5）、D（X8）的P值大于005，予以剔除。

進行多重共線性修證。回歸結果中，D（X1），D（X2），D（X6）的伴隨概率P值均小于0.05，說明在95%置信度水平下，糧食播種面積、糧食成災面積、有效灌溉面積與糧食生產總量關系顯著；調整后的R方值為0.761，說明回歸方程解釋力較強；D-W統計量為1.902，非常接近2，說明方程不存在自相關性。根據結果，得出中國糧食產量的柯布-道格拉斯生產函數模型為：

由于海外耕地被投資國在農業生產條件上異質性，糧食畝產也存在不同。根據柯布-道格拉斯生產函數回歸模型得出的結論，中國糧食生產能力主要受到糧食播種面積、糧食成災面積和有效灌溉面積等受當地生產條件限制較大的因素影響，其他要素等對糧食生產的影響并不顯著。因此，可以合理推斷，中國在海外投資中的糧食生產能力也近似于當地平均的糧食生產能力。根據中國在該國投資耕地總面積和該國平均糧食生產能力，結合中國在該國投資各類耕地數量，可以計算中國海外耕地投資糧食生產總量。

按照投資目的劃分，涉及糧食生產的耕地投資方式有糧食種植、混合農業、多樣化種植以及部分不明確或者暫時未確定土地利用方式的投資項目。由于混合農業、多樣化種植以及不明確土地利用方式的項目很難獲取用于糧食生產的耕地面積數量，因此只能根據經驗按照一定比例估算。其中混合農業、多樣化種植、未知土地利用方式的糧食種植比例分別設定為40%、30%、20%。

綜合考慮糧食種植、混合農業、多樣化種植以及未知土地利用方式的耕地投資方式，按照年份對不同土地利用方式新增糧食數量進行測算（表4）。

3.2中國國內糧食需求總量

從中國居民口糧消費量來看，城鄉口糧總量呈現下降趨勢，接近線性分布，考慮擬合線性方程如下：

其中，D1表示口糧需求量，t表示年份；R2=0.9650，F=358.37>F0.05（1，13）=4.67，通過檢驗。

飼料糧消費量隨時間布呈現出較明顯的線性特征，擬合出以下方程：

調整后R2=0.92， F=154.53>4.97，參數全部通過檢驗。

作圖觀測，發現種子糧需求總量2000—2014年一直保持在1 100萬 t左右，從序列上看，時間序列平穩，考慮采取時間序列法對方程進行估計，方程符合AR（2），模型如下：

其中，D表示第t年種子糧需求量，Dt-1表示第t-1年種子年需求量，Dt-2表示第t-2年種子糧需求量。

擬合方程中，調整后的R2=0.76，F=15.66>F0.05（1，13）=4.97，通過檢驗。

作圖觀測，工業用糧總量呈現出線性上升趨勢，結果如下：

回歸參數中，調整R2=0.96，F=350.82>F0.05（1，13）=4.97，通過檢驗，方程擬合度高。

糧食損耗量。學者研究認為，中國糧食轉運、存儲過程中設備落后、管理缺失，糧食損耗按照2%計算。將以上不同糧食需求求和，可以計算出中國糧食總需求量（表5）。

3.3中國糧食供給安全水平測度

假設三種海外耕地投資糧食進口情景，分別為樂觀情景、一般情景和悲觀情景，分別對應不同的I值。在樂觀情景中，I=0.8，悲觀情景中，I=0.2，一般情景I=0.5，分別分析不同場景中海外耕地投資糧食生產對中國國內糧食供給安全的影響。

樂觀情景，I=0.8。在該情景中，中國海外耕地投資所生產的糧食有80%進入中國國內糧食市場，分別計算糧食需求量和供給量。 根據糧食供給量和需求總量數據，測算樂觀情景下，中國糧食供給安全水平對比見表6。

據此，估計I=0.8時，中國糧食總供給S與糧食播種面積X1、糧食成災面積X2、有效灌溉面積X6、海外耕地糧食產量Y′的函數關系，得到以下方程：

從國內生產糧食缺口率分析，2000—2003年中國糧食缺口率持續上升，2004—2014年糧食缺口率呈現出較快下降趨勢。根據糧食風險量表得出結論：中國2000—2014年，國內糧食生產量基本能保證中國糧食供給安全處于小風險狀態，特別年份如2002—2007年中國糧食風險水平偏高，2003年糧食缺口率最高達16.19%，處于中等風險水平的較高位，2008—2009年糧食缺口率接近10%，基本處于低風險水平。

一般情景中，I=0.5，在該情景中，中國海外耕地投資生產的糧食有50%進入中國市場，計算該情境中，中國國內糧食總供給量。據此，推算中國糧食總供給與國內糧食播種面積、糧食成災面積、有效灌溉面積以及海外耕地投資糧食生產總量之間的關系：

調整后的R方為0.79，D（X1）、D（X2）、D（X6）依然顯著，但此時，參數D（Y′）的P值為0.117 3，在95%置信水平下，并不顯著，應當剔除。可以得出結論：2000—2014年，當進口率為I=0.5時，海外耕地投資對中國糧食供給安全保障有一定的影響，但影響并不顯著。

根據糧食供給量和需求總量數據，測算一般情景下，中國糧食供給安全水平對比見表7。

從國內糧食總供給缺口率分析，一般情景中，中國糧食供給安全風險分為三個階段：第一階段為2000—2003年，中國糧食總供給缺口率持續上升，并且保持較快的增長速度，糧食供給安全處于中高風險水平。第二階段為2004—2008年，中國糧食總供給缺口率迅速下降，糧食缺口率保持在8%—11%左右，這一階段中國糧食總供給缺口率被有效控制。第三階段為2009—2014年中國糧食供給缺口率趨于穩定，保持在6%—9%之間，為“小風險”水平。

悲觀情景，I=0.2。在該情景中，中國海外耕地投資所生產的糧食僅有20%進入中國國內糧食市場，計算糧食總供給量。據此，推算中國糧食總供給與國內糧食播種面積、糧食成災面積、有效灌溉面積以及海外耕地投資糧食生產總量之間的關系：

調整后的R方為0.79，D（X1）、D（X2）、D（X6）依然顯著，但此時，參數的D（Y′）的P值為0.185 5，在95%置信水平下，并不顯著，應當剔除。可以得出結論：2000—2014年，當進口率為I=0.2時，海外耕地投資對中國糧食供給安全保障有一定的影響，但影響并不顯著，與一般情景下結論相同。

根據糧食供給量和需求總量數據，測算悲觀情景下，中國糧食供給安全水平對比見表8。

從國內糧食總供給缺口率分析，悲觀情景中，中國糧食供給安全風險分為三個階段：第一階段為2000—2003年，中國糧食總供給缺口率持續上升，并且保持較快的增長速度。第二階段為2004—2010年，中國糧食總供給缺

口率除2006年略有回升外，其他年份保持勻速下降趨勢，糧食缺口率保持在9%—11%左右，這一階段中國糧食總供給缺口率被有效控制。第三階段為2010—2014年，中國糧食供給缺口率趨于穩定，保持在7%—10%之間，風險水平為“小風險”。

通過不斷調整I值進行試算，發現：當I值大于0.753時，總供給函數中，自變量Y′對變量S的影響將是顯著的；當I值小于或者等于0.753，自變量Y′對變量S的影響不顯著。

4研究結果與討論

海外耕地投資目前對中國糧食供給安全的影響并不顯著。目前影響中國國內糧食生產的主要因素是糧食播種面積、糧食成災面積和有效灌溉面積，其他因素對中國糧食生產量影響并不顯著。海外耕地投資在一定條件下能對中國糧食總供給產生顯著性影響。數據表明，當海外耕地投資生產糧食進口率超過75.3%時，海外耕地投資將對中國糧食供給安全產生顯著性影響。

中國海外耕地投資對糧食供給安全的作用逐漸增強。從海外耕地投資糧食生產總量以及海外耕地投資糧食生產總量占國內糧食生產總量來看，中國海外耕地投資，特別是糧食生產投資分為起步階段、迅速發展階段、穩定發展階段。2015—2025年將是中國海外耕地投資的持續發展階段，海外耕地投資將成為中國企業“走出去”，實現資本跨國流動的重要手段，海外耕地投資進行的糧食生產將越來越顯著地影響中國糧食供給安全，應當引起足夠重視。

決策部門應當從稅收、信貸、關稅等加強對中國海外耕地投資進行宏觀調控。從長遠來看，中國目前的海外耕地投資仍然處于起步階段，主要受到市場規律的調節與控

制，是一種企業自發行為，主要動力是企業利潤的獲取。隨著中國糧食消費結構的調整，中國糧食消費需求將持續增加，這對中國糧食供給能力提出了更高要求。政府部門可以充分利用稅收、信貸、關稅等經濟手段對中國企業海外耕地投資行為進行宏觀調控。

（編輯：王愛萍）

參考文獻（References）

[1]武雪平， 陳乾坤. 糧食外貿依存度變動趨勢研究[J]. 經濟與管理， 2011，25（4）：36-40.[WU Xueping， CHEN Qiankun. Research on change tendency of grain foreign trade interdependency[J].Economy and management， 2011，25（4）：36-40.]

[2]黃善林，盧新海.當前國際上海外耕地投資狀況及其評析[J].中國土地科學，2010，24（7）：71-76.[HUANG Shanlin， LU Xinhai. Status and comments on current overseas farmland investments throughout the world[J].The land science of China， 2010，24（7）：71-76.]

[3]李睿璞， 盧新海. 中國發展海外耕地投資的機遇與風險[J]. 華中科技大學學報（社會科學版）， 2010，24（6）：74-78.[LI Ruipu， LU Xinhai. Opportunities and risks of Chinas overseas cultivated land investment[J]. Journal of Huazhong University of Science and Technology （social sciences edition）， 2010，24（6）：74-78.]

[4]李睿璞. 海外耕地投資的利益分配研究[D]. 武漢：華中科技大學， 2011：174.[LI Ruipu. Research on benefit allocation of overseas cultivated land investment[D].Wuhan：Huazhong University of Science and Technology， 2011：174.]

[5]盧新海， 李書寧. 海外耕地投資模式探析[J]. 西北農林科技大學學報（社會科學版）， 2012，12（6）：81-85.[LU Xinhai， LI Shuning. Probe on overseas farmland investment patterns[J]. Journal of the Northwest Agriculture and Forestry University of Science and Technology （social sciences edition）， 2012，12（6）：81-85.]

[6]盧新海， 陳麗芳. 基于層次分析法的海外耕地投資風險評價[J]. 資源開發與市場， 2013，29（3）：257-261.[LU Xinhai， CHEN Lifang. AHPbased risk evaluation on overseas farmland investments[J]. Resources development and the market， 2013，29（3）：257-261.]

[7]韓璟， 盧新海. 海外耕地投資與糧食生產發展[J]. 土地經濟研究， 2014（2）：91-108.[HAN Jing， LU Xinhai. The investment of overseas cultivated land and the development of grain production[J]. The land economic research， 2014（2）：91-108.]

[8]韓璟. 中國海外耕地投資：地域與模式選擇[D]. 武漢：華中科技大學， 2014：348.[HAN Jing. Chinas overseas investment： choices of areas and modes[D]. Wuhan：Huazhong University of Science and Technology， 2014：348.]

[9]史常亮，王忠平，鄒昊.1980-2009年新疆糧食生產主要影響因素分析[J].干旱地區農業研究，2011，29（5）：204-208.[SHI Changliang， WANG Zhongping， ZOU Hao. Main influence factors analysis of grain production in Xinjiang from 1980 to 2009[J]. The dry areas of agricultural research， 2011，29（5）：204-208.]

[10]徐曉紅，王洪麗，郭亞梅，等.2003—2008年吉林省農業科技進步貢獻率的測算與分析[J].吉林農業科學，2011，36（3）：61-64.[XU Xiaohong， WANG Hongli， GUO Yamei， et al. Analysis and calculation of the contribution rate of agricultural S&T advancement in Jilin Province between 2003-2008[J]. Journal of Jilin agricultural sciences， 2011，36（3）：61-64.]

[11]呂向東. C-D生產函數參數估計的分位數回歸方法研究[D]. 北京：首都經濟貿易大學， 2012：140.[LV Xiangdong. The quantile regression method research of C-D production function parameter estimation[D]. Beijing： The Capital University of Economic and Trade， 2012：140.]

[12]楊麗霞.基于C-D函數和嶺回歸的糧食生產影響因素分析——以浙江省為例[J].地域研究與開發，2013，32（1）：147-151.[YANG Lixia. Grain yield factor analysis based on C-D Function and Ridge Regression： a case study of Zhejiang Province[J]. Regional research and development， 2013，32（1）：147-151.]

[13]韓建飛. 河北省糧食豐產工程區提高糧食綜合生產能力機制與對策研究[D]. 保定：河北農業大學， 2010： 58.[HAN Jianfei. Research on mechanism and countermeasures to improve comprehensive capacity of grain production in the area of grain science and technology project in Hebei[D].Baoding： Hebei Agricultural University， 2010： 58.]

[14]段增強，宋靜，黃秀蘭，等.耕地糧食生產能力估算模型研究進展[J].東北農業大學學報，2012，43（8）：139-144.[DUAN Zengqiang，SONG Jing， HUANG Xiulan，et al. Model research development on the estimation of grain productivity[J]. Journal of the Northeast Agricultural University， 2012，43（8）：139-144.]

[15]李玉明，楊慧.黑龍江墾區糧食生產綜合影響因素分析[J].生產力研究，2012（8）：47-48，53.[LI Yuming， YANG Hui. Heilongjiang Province grain production based on the analysis of influencing factors[J].Productivity research， 2012（8）：47-48，53.]

[16]劉洛，徐新良，劉紀遠，等.1990-2010年中國耕地變化對糧食生產潛力的影響[J].地理學報，2014（12）：1767-1778.[LIU Luo，XU Xinliang，LIU Jiyuan，et al.Impact of farmland changes on production potential in China during recent two decades[J].Acta geographica sinica，2014（12）：1767-1778.]

[17]石淑芹，陳佑啟，姚艷敏，等.東北地區耕地變化對糧食生產能力的影響評價[J].地理學報，2008，63（6）：74-586.[SHI Shuqin，CHEN Youqi，YAO Yanmin et al.Impact assessment of cultivated land change upon grain productive capacity in Northeast China[J].Acta geographica sinica，2008，63（6）：574-586.]

作者簡介：盧新海，博士，教授，博導，主要研究方向為土地管理、城市管理。Email：xinhailu@163.com。

通訊作者：柯善淦，博士生，主要研究方向為海外耕地投資、房地產管理以及資源利用與環境保護。Email：keshangan@qq.com。

基金項目：國家自然科學基金項目“基于國內外糧食市場聯動效應的海外耕地資源利用方式及其對中國糧食安全的影響研究”（批準號：41371522）。