氣候變化對中國不同糧食產區糧食安全的影響

蘇 芳，劉 鈺，汪三貴，尚海洋

（1. 西北大學經濟管理學院，陜西 西安 710127；2. 陜西科技大學經濟與管理學院，陜西 西安 710021；3. 中國人民大學農業與農村發展學院，北京 100872；4. 西北政法大學商學院，陜西 西安 710122）

糧食安全是國家安全的基礎，是經濟發展、社會穩定的基石［1-2］。糧食安全問題與氣候變化緊密相關。全球氣候變暖的趨勢越來越明顯，氣候變化特別是極端氣候日益影響糧食產量、質量、價格以及供應鏈［3］，糧食安全正陷入危機中。據《2021年世界糧食安全和營養狀況》報告估計，受氣候變化、自然災害以及蟲害影響，2020 年全球大約8.11億人（約占總人口的1/10）面臨食物不足的困境，嚴重缺乏糧食和營養保障的人口也將迅速增加［4-6］。現階段，雖然中國的糧食產量保持了穩定增長的態勢，國內糧食供需基本平衡［7］，但由于城鎮化的快速發展、土地資源和水資源的約束、氣候變化所導致的自然災害頻發［8］等因素增加了糧食安全的不確定性。中國巨大的人口規模對糧食安全具有更高的要求，新常態下中國的糧食安全問題依然嚴峻［9］。

1 文獻回顧與研究假設

1.1 文獻回顧

現有研究探討了城鎮化水平、農業政策、科技水平、國際貿易、環境變化［10-14］等影響糧食安全的宏觀因素，也有學者從微觀視角分析了糧食價格、糧食種植結構［15-16］等因素對糧食安全的影響。目前，有關氣候變化的研究主要集中在兩個方面。一方面，揭示了不同區域氣候變化的趨勢［17-19］。研究發現，近50 年華北地區極端高溫事件的指數均呈上升趨勢［20］，東北地區高、低溫閾值與最長熱浪天數均呈現波動上升趨勢［21］，青藏地區在過去近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，探究了氣候變化對生物活動、植被動態、土地生態系統、水循環、農業生產、社會經濟等產生的影響［23-24］。研究表明，氣候變化促使中國植被覆蓋率和西北諸河流域水汽收支呈現整體上升趨勢［25-26］，然而在農業方面，高溫、低溫及全年降水總量等氣候因子不利于農業全要素生產率的提升［23］。對于氣候變化與糧食安全二者關系，研究發現氣候變化加劇了糧食價格上漲的趨勢，是造成饑餓人口急劇增加的主要原因［14］。學者們集中研究了氣候變化對糧食作物（水稻、玉米、小麥等）生產的影響［27-29］，發現氣溫、降水和日照等氣候變量對中國水稻和小麥單產的影響都存在“先增后減”的非線性關系［30］。在農牧交錯帶，糧食作物的氣候生產潛力呈現由南向北遞減的趨勢［31］，氣候變化對省域糧食生產的負向影響更為顯著［32］。此外，部分學者在立足全球氣候變暖的背景下，研究了糧食生產系統與氣候變化的相互作用關系，發現在氣候變化增加糧食系統不確定性的同時，糧食系統生產要素的重新配置也加劇了氣候變化［33-34］，為氣候變化與糧食安全的研究指明了新方向。

以上研究為探討糧食安全與氣候變化之間的關系提供了豐富的理論基礎，但也存在不足之處：一方面現有研究多集中探究了氣候變化對糧食生產的影響，對糧食安全的衡量指標較為單一，鮮有研究從不同維度綜合考量糧食安全水平；另一方面，較少關注氣候變化對不同糧食生產功能區糧食安全的差異性影響。因此，該研究基于省際面板數據，探究氣候變化對糧食安全的作用機制和實際影響效果，并分析氣候變化作用于不同糧食生產功能區糧食安全的區域差異，補充糧食安全影響因素的現有證據，以期為應對氣候變化沖擊、保障糧食安全提供有益的政策啟示。

該研究力求在以下方面有所創新：一是驗證氣候變化對糧食安全作用機制，為研究糧食安全影響因素提供新的實證證據；二是引入農業技術這一調節變量，拓展研究視域；三是探討氣候變化對不同糧食生產功能區糧食安全的差異性影響以及農業技術在三大糧食生產功能區調節作用的強弱，為未來糧食安全保障工作提供科學依據和政策建議。

1.2 研究假設

全球氣候變化趨勢日漸加劇，對人民生命財產安全造成了重大危害，對糧食安全、能源安全、經濟安全等安全要素產生了重大影響，對國家安全提出了重大挑戰［35-36］。一方面，以氣溫上升、降水頻率不確定性增加、極端天氣頻發為主要表征的氣候變化通過影響糧食生產、獲得與利用，引發糧價波動，阻礙糧食供應鏈暢通等方式，對糧食可用性、可獲得性、可利用性、穩定性造成嚴重威脅，糧食安全面臨巨大隱患，形勢不容樂觀［3］；另一方面，農業機械、灌溉技術、育種技術等農業技術應運而生，成為人為干預氣候變化對農業生產影響的有效手段［37］，在氣候變化作用糧食安全的過程中起到了至關重要的作用。

1.2.1 氣候變化與糧食安全

（1）氣候變化對糧食可用性的影響。糧食可用性是指糧食生產和產量的保障力［38］。首先，氣候變化改變了糧食生產的溫度條件，大氣中不斷增加的二氧化碳所引起的氣溫升高縮短了糧食作物的正常生長周期，對糧食單產造成不可估量的損害［39］，威脅糧食供給與利用。其次，氣候變化引起降水異常，糧食生產的水分條件無法得到保障，造成糧食減產［40］。氣候變化通過影響降雨、蒸發、徑流等改變全球水文循環的現狀，引起水資源在時間和空間上的重新分配。降雨、土壤濕度等是糧食生產的必要條件，會因氣候變化導致的水資源不足而受到影響［41］。再次，氣候變暖加劇農業病蟲害的爆發，導致糧食減產［42］。氣溫上升使得農業害蟲的分布范圍突破低溫的限制，害蟲蟲卵的越冬北界北移，害蟲成活率提高，害蟲數量激增且危害期延長［43］。最后，氣候變化引發的極端氣候事件增多，對糧食供給穩定帶來了嚴峻挑戰。21 世紀以來，高溫、洪澇、干旱、臺風、寒害等極端氣候事件發生的頻率大幅增加［44］，尤其是干旱和洪澇災害發生概率較大，其導致的災害損失約占氣象災害的70%～85%，嚴重影響了糧食生產環境［45］，造成糧食大幅減產。

（2）氣候變化對糧食可獲得性的影響。糧食可獲得性是指糧食價格平穩、具備可獲得糧食的能力［46］。氣候變化導致糧食種植成本上升，引發糧食價格波動［26］。氣候變化使得糧食作物所必需的溫度、水分、土壤等生產要素發生變化。為避免糧食產量減少，保持農業生產環境穩定，會加大對農業生產的投資，糧食種植成本由此上升。例如，為應對氣溫上升，抗旱糧食品種的研發與應用增加了技術資本與人力資本［47］；降水異常引發的災害會增加水利設施資本的投入，強降雨沖刷使土地肥力下降，農業化肥投入增加［48］；氣候變暖導致病蟲災害頻發，農藥投入增加及人工驅蟲等促使糧食生產成本上升［49］。以上因素皆導致了糧食生產成本的增加，不利于糧食價格與居民購買力的穩定，對糧食的可獲得性提出了挑戰。

（3）氣候變化對糧食可利用性的影響。糧食可利用性是指保障糧食品質、汲取糧食營養的能力［50］。一方面，二氧化碳排放量持續增加、氣溫升高及水資源不足，會引起小麥、玉米等糧食作物中的蛋白質含量減少，使得糧食作物中的營養成分發生改變，破壞了其固有的營養成分結構［51］。另一方面，光照變化也會導致低品質作物出現可能性增加。若光照時間過長、光照過于強烈，溫度相應升高，會使得作物成熟周期變短，生長過程中缺乏必要的營養元素；若光照時間不足，特別是在通風透光不良的作物生產環境下，也會導致低品質作物發生頻率加大［52］。此外，氣溫上升引起的病蟲害頻率增多也會使農藥使用量增加，導致藥物殘留，引發糧食質量安全問題［53］。

（4）氣候變化對糧食穩定性的影響。糧食穩定性主要保障糧食供產銷環節，即糧食供應鏈的暢通［54］。一方面，氣候變化通過沖擊糧食供應鏈的供給端威脅糧食安全。氣候變化對糧食穩定性的影響最直觀體現在糧食供應變化上。不同區域和種類的糧食作物產量對氣候變化的響應各不相同［55］，面臨不同程度的減產問題，對糧食供應穩定性以及糧食消費選擇造成影響。另一方面，氣候變化通過沖擊糧食供應鏈的運輸端影響糧食穩定性。極端氣候會使局部區域道路受損，導致糧食運輸受阻甚至運輸鏈中斷，加大了糧食運輸的風險性，嚴重損害糧食貿易鏈運轉［2］，不利于糧食安全的穩定性。

綜上，提出以下假設。

H1：氣候變化對糧食安全具有負向影響。

1.2.2 氣候變化、農業技術與糧食安全

農業技術的調節作用主要體現在兩個方面。第一，農業技術通過改變糧食生產環境削弱氣候變化對糧食安全的不利影響［38］。隨著農業技術水平的提高，溫室大棚技術、節水灌溉、農業抗旱、工程保水等農業技術得到應用和推廣，改善了糧食生長所需的自然條件，實現了蔬菜的反季節上市［56］，促使季節性干旱和局部干旱得到有效緩解，尤其對西部干旱區糧食產量的提高發揮了極大作用［57］。第二，農業技術通過提升農業生產率減小了氣候變化對糧食安全的負向影響。引種及育種技術水平不斷提高，優良作物品種得到優化，增強了作物對高溫、干旱等惡劣環境的適應性，提高了糧食單產和品質［58］。利用農業監測技術適時調整農業布局和結構，可以有效降低氣候變暖對農業生產的負面影響［59］。可見，運用農業技術來降低氣候變化對糧食生產種植的影響是現代農業發展的重要手段。基于此，提出以下假設。

H2：農業技術水平的提升可以削弱氣候變化對糧食安全的不利影響。

2 研究設計

2.1 模型構建

2.1.1 基本模型

為驗證假設1，該研究設定的基本模型如式（1）所示。其中：Food?Securityi，t代表第i個省第t年的糧食安全水平，Qi，t代表第i個省份第t年的平均積溫，Ji，t代表第i個省份第t年的降水量，Xi，t代表控制變量，μi和γt分別代表個體固定效應和時間固定效應，εi，t表示隨機擾動項。

2.1.2 調節效應模型

為更深入探討農業技術在氣候變化影響糧食安全過程中的調節作用，引入交叉項Mi，t×Qi，t、Mi，t×Ji，t變量以驗證調節作用，具體模型設定如式（2）所示。其中Mi，t表示第i個省份第t年的農業技術水平。

2.2 變量定義與說明

2.2.1 被解釋變量

被解釋變量為糧食安全。聯合國糧農組織（FAO）對糧食安全的定義做出3次轉變，由早期僅限于糧食供給層面轉變為1983 年后側重于家庭和個人食物獲取層面，再到1996年后，將食物的衛生、健康標準及營養平衡納入糧食安全內涵，外延上引入了人權和社會文化等因素。有關糧食安全如何測度的問題，國內部分學者認為糧食安全應著重強調數量安全［60］；也有學者堅持宏觀安全與微觀安全相統一，在保證數量安全的同時突出質量安全和生態安全［61-63］；還有學者將糧食供給、糧食獲取、糧食利用以及糧食穩定性等方面考慮進糧食安全體系［64］。基于以上分析，結合聯合國糧農組織（FAO）對糧食安全的定義，形成以糧食可用性、可獲得性、可利用性、穩定性4 個變量為二級指標，以平均膳食能量供應充足率等13 個變量為三級指標的糧食安全指標體系（表1）。

表1 糧食安全指標構成

在糧食安全體系中，糧食可用性是糧食安全的必要條件，主要強調的是產量、能量以及營養物質的供給，主要由人均糧食占有量、糧食生產平均值、平均蛋白質供應量、平均膳食能量供應充足率來衡量［65］。即使有足夠可用的糧食供應，糧食的獲取程度以及人們獲取糧食的能力仍然存在極大差異，這主要取決于社會經濟發展水平、人們的購買力、糧食的稀缺程度以及糧食運輸通達度等因素。糧食可獲得性由鐵路密度、人均國內生產總值、食物不足發生率［66］來衡量。糧食安全還包括糧食利用方面。受健康衛生條件、飲食習慣等因素影響［67］，糧食利用存在顯著的不均衡問題，肥胖與瘦弱并存等問題在兒童群體中尤其突出。糧食利用主要由基本飲用水服務普及度、基本衛生服務普及度、5 歲以下兒童發育不良占比來衡量［68］。糧食穩定性是決定國家能否實現長期糧食安全的重要因素，是糧食可用性、可獲得性、可利用性的重要保障，主要由谷物進口依存度、人均糧食產量波動性、人均糧食供給波動性來衡量。

2.2.2 核心解釋變量

氣候變化為核心解釋變量，選取年平均積溫、年降水量作為氣候變化的衡量因子［30-32］。數據處理中，首先對各省份主要城市氣象站點逐日數據進行逐月處理，分別計算出月均積溫、月降水量。若出現極端異常值，采用中位數進行數據處理。其次，根據月均積溫、月降水量計算出年均積溫和年降水量。

2.2.3 調節變量

農業技術為調節變量。農業技術目前主要有農業全要素生產率［69］、農業專利質量［70］和農業專利數量［71］三類衡量標準，采用各省農業專利數量來衡量農業技術，主要考慮到中國各省份對于專利申請、審查、授權的制度法規基本是一致的，不同省份之間的專利數量具有可比性。

2.2.4 控制變量

在參考已有研究［72-73］的基礎上，引入了第一產業勞動力、第一產業增加值、農藥使用量、化肥施用量、灌溉面積、能源消耗、農業政策為控制變量。變量的測度方法見表2。

表2 變量說明及統計描述

2.3 糧食安全指數測算方法

2.3.1 極差標準化法

糧食安全指標處理中，首先采用極差標準化法對正向指標與負向指標做標準化處理。Xij為第i個省第j項指標的原始數據；X'ij為對應的標準化變量值，maxXij、minXij分別表示第j項指標的最大值和最小值。

2.3.2 變異系數賦權法

該研究采用變異系數賦權法［74］為三級指標指標賦權。變異系數賦權法是一種客觀賦權方法，直接利用各項指標所包含的信息進行賦權。具體計算方法見式（5）、式（6）。其中，CVj表示三級指標j的變異系數，Sj表示指標j的標準差表示指標的j的平均值，wj表示指標j的權重。

各三級指標權重計算結果見表3。

表3 三級指標權重

以三級指標權重為基礎，對1990—2020 各省份的糧食可用性（y1）、可獲得性（y2）、可利用性（y3）和穩定性（y4）進行評價，分別得到二級指標的評價結果。

2.3.3 雷達圖面積模型計算法

糧食安全指數采用雷達圖面積模型來計算［68］。當系統安全性取決于各子系統的狀態及其交互作用時，可使用雷達圖面積模型來集成子系統的狀態信息。就糧食安全而言，充足可用的糧食顯然是糧食安全的第一前提，在此基礎上糧食安全尚需要通過糧食獲取和糧食利用來實現，而如何穩定、可靠地供給、獲取和利用糧食則需要糧食穩定性作為保障。可見，可用性（y1）、可獲得性（y2）、可利用性（y3）、穩定性（y4）構成了對糧食安全的閉合傳遞關系，使用雷達圖面積模型能夠更好地反映這種關系。

2.4 數據來源

選取1990—2020 年31 個省份的面板數據來驗證氣候變化對糧食安全的影響。限于數據可得性等原因，研究未涉及香港、澳門和臺灣地區。數據來自國家統計局、各省份統計局、中華糧網、國家氣象科學數據中心、國家知識產權局專利數據庫、FAO 數據庫等。為便于比較分析和檢驗模型結論的穩健性，該研究對各糧食生產功能區進行細分考察，根據《國家糧食安全中長期規劃綱要（2008—2020）》的標準劃分為糧食主產區、主銷區和產銷平衡區。其中，糧食主產區包括遼寧、吉林、黑龍江、內蒙古、河北、山東、安徽、江蘇、江西、河南、湖南、四川和湖北13個省份；主銷區包括北京、上海、天津、浙江、海南、廣東和福建7個省份；產銷平衡區包括山西、廣西、重慶、云南、貴州、陜西、甘肅、青海、西藏、寧夏和新疆11個省份。

3 實證分析

3.1 現狀分析

3.1.1 糧食安全發展趨勢

通過對糧食安全指數數據處理，得到1990—2020 年糧食安全變化趨勢（圖1）。由圖1 可知，1990—2020 年全國以及三大糧食生產功能區的糧食安全指數均在0.65～1.20之間浮動。總體上看，糧食安全水平呈上升趨勢，在1995年和2003年出現兩個低峰，這大概率是由于1995年通貨膨脹引起的糧價大漲，造成居民糧食消費心理恐慌，導致糧食安全水平有所降低。2003年中國糧食產量同比1998 年下降0.81 億t，這主要是由于工業化、城鎮化的發展占用了部分耕地，農業勞動力供給不足，糧食補貼政策還未實行，農民生產積極性不高導致。自2004 年實行糧食直接補貼政策以來，中國糧食產量“十二連增”，糧食安全水平持續上升。近幾年，中國面臨著復雜的國內外形勢，第一產業勞動力不斷縮減，糧食進口大幅攀升，氣候變化導致的自然災害頻發等因素降低了糧食安全水平。三大糧食生產功能區總體趨勢大致相同，主產區的糧食安全水平整體高于其他兩大區域，產銷平衡區糧食安全水平低于全國平均水平。

圖1 1990—2020年糧食安全指數變化趨勢

通過對糧食安全二級指標數據整理，得到1990—2020 年全國與三大糧食生產功能區糧食可用性、可獲得性、穩定性、可利用性變化趨勢（圖2）。由圖2 所示：①全國糧食可用性曲線變動相對平緩，整體呈現上升趨勢。三大糧食生產功能區中，主產區的糧食可用性水平上升幅度最明顯，整體高于其他兩大區域；主銷區和產銷平衡區糧食可用性水平低于全國平均水平。其中，主銷區的可用性水平最低。②全國糧食可獲得性指數總體為上升趨勢，這表示居民購買力不斷提升。分區域看，主銷區糧食獲取能力最強，這主要歸因于主銷區多位于東部發達地區，人均GDP 較高，購買力較強；產銷平衡區多地處中西部區域，受自然條件限制，經濟欠發達，糧食獲取能力弱于主銷區和主產區。③糧食穩定性在1993 年和2003年出現兩次較大波動，2004—2017年趨于平穩，2017年后穩定性水平下降。在三大區域中，主產區糧食穩定性波動最為明顯，主銷區次之，產銷平衡區波動相對較小。這主要因為產銷平衡區糧食產量基本能保持省域內的自給自足，且產銷平衡區基本分布欠發達地區，規模效應低，經濟發展水平相較于主產區和主銷區更加落后，物價水平較低且更趨于平穩。④糧食可利用性指數整體呈現上升趨勢。隨著“健康中國”戰略的實施，基本公共衛生服務和飲用水的普及度越來越高，營養不足發生率逐漸下降，公眾的健康意識越來越強。三大區域中，主銷區糧食可利用性水平高于其他兩大區域和全國平均水平。

圖2 1990—2020年糧食安全二級指標變化現狀

3.1.2 氣候變化發展趨勢

通過對兩大氣候因子數據整理，得到1990—2020 全國氣候變化趨勢（圖3）。由圖3 所示，全國年降水量波動較為明顯，整體呈上升趨勢浮動，在1993、1998、2010、2016 年出現四個高峰值，2016 年降水量明顯高于其他年份，在2007、2011年出現兩個降水低峰值。全國年均積溫在13～15 ℃區間內浮動，總體呈上升趨勢變化，在1998、2007、2017、2019 年出現四個較為明顯的年均積溫高峰，在1993、1996、2012 出現三個低峰。1990—2020 年全國氣候變化的主要特征是積溫呈上升趨勢變化，降水變化極不穩定。氣候變化最直接的特征是氣候變暖，這為農作物熟制北移、冬季凍害減輕帶來有利影響［34］，但同時也會加劇干旱、引發病蟲害、影響農作物品質、導致極端天氣增加，對農業生產造成威脅。

圖3 1990—2020年全國氣候變化趨勢

3.2 基準回歸結果分析

通過數據處理得到基準回歸結果（表4）。表4 顯示，積溫對糧食安全在1%的顯著性水平上具有負向影響，降水在5%的顯著性水平上對糧食安全具有抑制作用。總體來說氣候變化兩大因子對糧食安全具有顯著的負向影響，假設H1 得到驗證。即氣溫上升縮短農作物生長周期，導致農業病蟲害增多，造成糧食減產；降水不規律性增加了洪澇、地質等災害發生的可能性，對糧食生產、運輸等環節造成破壞，威脅糧食供給與利用。控制變量中，糧食保護價收購政策和糧食直接補貼政策對糧食安全皆具有顯著的正向影響，這說明推行積極有效的農業政策可以幫助種糧戶度過受災年份，獲得基本的糧食種植保障性收入，也可以在一定程度上減少農業從業人員的流失。

表4 基準回歸結果

控制變量中第一產業勞動力、農藥、灌溉面積、能源消耗對糧食安全的影響不顯著，可能有以下原因。據中國統計年鑒相關數據顯示，1990—2020 年我國第一產業從業人數、農藥使用量總體呈下降趨勢，第一產業能源消耗量呈先增后減趨勢。隨著綠色環保理念的推廣與“碳中和”政策的實施，農業生產愈發減少對農藥與能耗資源的依賴，但我國糧食產量與糧食安全保障水平卻連年穩步提升，表明以上控制變量對糧食安全保障并不明顯。1990—2020 年我國萬畝以上灌溉區數得到明顯增長，但灌溉設施多建于改革開放之前，工程設施損壞報廢嚴重，對有效灌溉面積造成影響；且2000年以后，我國啟動了地下水保護計劃，使得糧食主產區機井報廢問題較大，降低了灌溉面積對糧食安全的保障作用。

3.3 穩健性檢驗

借鑒王偉同等［75］的做法，利用可觀測變量度量未觀測變量帶來偏誤的可能性，對遺漏變量導致的內生性問題做進一步分析。首先，構建模型1 與模型3 兩個受約束模型。模型1只引入解釋變量，即積溫和降水兩大氣候因子。考慮到農業政策直接作用于糧食安全保障的有效性，模型3 引入兩大農業政策，即糧食保護價收購政策和糧食直接補貼政策，從而得到兩個受約束模型下氣候因子的估計系數βm。其次，構造兩個完整模型，即在模型1和模型3 的基礎上引入其他控制變量得到模型2 和模型4，兩個完整模型下氣候因子的估計系數為βn。最后，計算變動系數ε=|βn/(βm-βn)|。ε越大，越可以間接表明遺漏變量影響核心解釋變量參數估計值的可能性越小。檢驗結果見表5。積溫和降水的變動系數遠大于1，表明由未觀測變量造成估計偏誤的可能性很小，可以基本排除估計結果因遺漏變量而出現估計偏誤的可能。

表5 穩健性檢驗結果

3.4 農業技術的調節效應分析

通過數據處理得到農業技術的調節效應檢驗結果（表6）。表6顯示，積溫和降水對糧食安全影響的主效應系數皆為負，農業技術與積溫的交互項系數在1%的水平下顯著為正，說明農業技術作為調節變量，顯著削弱了積溫上升對糧食安全的負向影響，但農業技術與降水的交互項系數不顯著，假設H2總體上得到驗證。隨著科技水平的提升，諸如育種技術、溫室暖棚技術等農業技術的廣泛應用，在很大程度上彌補了氣候變化導致的水、熱等資源的不足，緩解了氣候災害對糧食生產的沖擊，有效保障了糧食生產安全。農業技術與降水交互項系數不顯著，可能有兩方面的原因：一方面，從1990—2020年全國降水現狀可以看出，降水呈現極不規律的變動趨勢。有研究表明，在降雨量減少20%的情況下，任何提升糧食作物產量的技術都會失效［76］。可見，農業技術對緩解降水造成的負面影響是相對的。另一方面，由于灌溉設施興建較早，工程設施損壞較重，加之地下水保護計劃啟動造成較嚴重的機井報廢問題，削弱了灌溉技術對降水不穩定的調節作用。

表6 農業技術調節效應結果

3.5 氣候變化對糧食安全影響的區域差異

上述研究已表明，氣候變化兩大因子會顯著降低糧食安全水平，農業技術的廣泛應用會削弱這種抑制作用。在此基礎上，將研究區域細分，進一步探討氣候變化對不同糧食生產功能區糧食安全影響的差異。氣候變化對三大糧食生產功能區糧食安全的直接作用結果見表7。積溫和降水對產銷平衡區糧食安全皆在5%的顯著性水平上具有負向影響，對其他兩大糧食生產功能區糧食安全的影響不顯著。總體上看，產銷平衡區氣候變化對糧食安全的負向影響最大。產銷平衡區多位于中西部地區，自然環境相對脆弱，糧食生產與銷售相對于主產區來說僅能達到平衡狀態。當氣候變化引發的干旱、洪澇、病蟲害及極端天氣沖擊時，其糧食生產與銷售的平衡關系被打破，引發糧價波動等問題，不利于保障糧食的有效供應。此外，產銷平衡區相較于東部省區而言經濟欠發達，自然災害預防監測系統及農業基礎設施欠完善，一旦受到氣候災害沖擊，自身農業系統恢復力較差，對糧食安全的負向影響更大。

表7 氣候變化對糧食安全影響的區域差異

農業技術的調節作用在三大糧食生產功能區體現出了差異性（表8）。表8顯示，農業技術的調節作用主要體現在削弱了積溫對糧食安全的負向影響，在降水的影響調節方面不明顯。主產區積溫對糧食安全影響的主效應系數顯著為負，積溫與農業技術的交互項系數在5%的水平上顯著為正，表明農業技術顯著削弱了主產區積溫對糧食安全的抑制作用。其他兩大區域的調節作用并不顯著。綜合來看，農業技術在糧食主產區發揮的調節作用最強，糧食主產區承擔著70%以上的糧食產量和80%左右的商品糧供給，糧食供給體量大，關系著全國的糧食安全。相較于其他兩大區域，主產區糧食安全的戰略地位決定著國家將先進的農業生產保障技術向其傾斜力度更大。此外，主產區自身糧食生產規模化能力較強，農業現代化水平較高，對農業技術的適用性和推廣性相比于主銷區和產銷平衡區更強，因此，農業技術在主產區發揮的積極影響最大。

表8 農業技術調節效應的區域差異

4 結論與啟示

4.1 主要結論

該研究分析了氣候變化影響糧食安全的作用機制，構建了調節效應模型，分析了農業技術在氣候變化對糧食安全影響過程中的調節作用，并基于31 個省份的面板數據對其進行了實證檢驗。主要結論如下：①氣候變化的兩大因子——積溫和降水皆對糧食安全具有抑制作用。積溫在1%的顯著性水平上對糧食安全具有負向影響，降水在5%的顯著性水平上負向影響了糧食安全。②農業技術在氣候變化對糧食安全的抑制過程中起到了調節作用，主要削弱了積溫對糧食安全的負向影響，但對降水作用糧食安全的調節效果并不明顯。③分區域看，氣候變化對糧食產銷平衡區的負向影響最大，對糧食主產區和主銷區的抑制作用不明顯。農業技術在三大糧食生產功能區的調節作用依舊體現在積溫影響糧食安全的過程中，在糧食主產區發揮調節作用的最強，在主銷區和產銷平衡區發揮的調節作用并不顯著。

4.2 政策啟示

以上結論對于應對氣候變化，保障糧食安全具有重要的政策啟示。

（1）針對氣候變化兩大因子對糧食安全的抑制作用，一方面，應強化應對氣候變化的能力，完善自然災害防控體系建設，提升氣象災害的預報能力；另一方面，需要完善糧食儲備管理機制。國家應通過宏觀調控穩定糧食生產周期的持續性，提升糧食儲備管理力度，優化糧食儲備結構，以期應對短期內的糧食危機。

（2）針對農業技術在氣候變化作用于糧食安全過程中的調節作用，一方面，應堅決貫徹落實“藏糧于技”的戰略方針，因地制宜調整糧食耕作制度和種植結構，培育優化優良作物品種，采取綜合配套技術提高抵御自然災害的能力，提升作物對環境變化的適應性；另一方面，農業技術雖然在積溫影響糧食安全的過程中起到了調節作用，但對降水影響的調節作用并不明顯，表明我國應對氣候變化的農業技術推廣機制和整體轉化率還有待提高。因此，要制定氣候變化科技發展中長期戰略規劃，優化配置科學技術研制資源，穩步推進符合我國農業發展現狀的氣候友好科技研發、轉化、推廣機制，為農業生產創造更有利的外部條件。

（3）不同糧食生產功能區應結合本區域糧食安全戰略定位從不同側重方向保障區域糧食安全。糧食主產區因技術、資源條件更具有優勢，受氣候沖擊作用較小，其戰略地位關乎國家整體糧食安全。要加強對糧食主產區的政策傾斜和資金投入，推動主產區優化生產、經營，加快提升糧食生產綜合能力，為商品糧生產提供全產業鏈的配套設施。糧食主銷區多位于經濟發達區域，城鎮化水平較高，糧食種植規模較小，糧食生產所受氣候變化影響的規模反應不強。糧食主銷區可以充分發揮經濟、科技優勢，發展集約化、現代化農業以提高糧食自給率，加強在國內糧食商品產業鏈中的地位，在加工貿易、運輸、銷售等下游產業鏈環節上做出積極貢獻。糧食產銷平衡區受制于自然地理因素，受氣候變化沖擊較大，且受農業技術的調節作用較弱。政府應加大政策扶持力度，通過金融機構為產銷平衡區的糧食種植戶提供糧食生產資金保障，提高種植戶抵御風險能力和糧食生產積極性，維持區域產銷平衡，減輕氣候災害的影響。

4.3 局限性和研究展望

該研究引入農業技術調節變量，分析了氣候變化對糧食安全的影響機制，通過實證檢驗得出了具有一定實踐價值的研究結論，但還存在一些不足：第一，僅基于省域尺度進行分析，未來可立足于市域、縣域尺度，通過不同區域、不同尺度的綜合研究，深入剖析氣候變化對糧食安全的影響程度。第二，僅考慮了氣候變化對糧食安全的單向影響，未深入探討糧食系統對氣候變化的反作用機理和傳導路徑。未來研究可將糧食系統及農業體系的碳排放作為切入點，探究其對氣候變化影響的貢獻度。第三，該研究僅著眼于國內視角，未來應加強對國際及多區域糧食安全的戰略研究，把中國糧食安全放在全球糧食安全評價體系中進行綜合分析，針對不同地區、不同國家制定差異性糧食安全保障戰略。