勞動力轉移對糧食生產韌性的影響研究

蔡林軍 文春暉

摘要：糧食安全是“國之大者”，隨著農業勞動力大量轉移，糧食生產韌性是否受到影響及受到的影響有多大，已成為新時期的重要議題?；谥袊Z食主產區2010—2022年省域面板數據，通過構建主產區糧食生產韌性的綜合指標體系，首先使用熵權與變異系數綜合賦權法對其進行測度，其次選用固定效應模型實證檢驗農業勞動力轉移對糧食生產韌性影響的內在邏輯。研究發現：農業勞動力轉移有助于主產區糧食生產韌性的提升，且對糧食生產韌性的促進效應在較長時間序列上均穩健成立。具體而言，農業勞動力轉移每增加1%，主產區糧食生產韌性水平將會平均增加1.712 0%。研究還發現，北方和南方主產區農業勞動力轉移影響糧食生產韌性水平存在明顯異質性，北方主產區的提升作用更為顯著。因此，進一步引導農業勞動力非農轉移推動區域糧食生產韌性水平提升，是新時期保障我國糧食安全的有效途徑。

關鍵詞：糧食主產區；勞動力轉移；糧食生產韌性；糧食安全

中圖分類號：F32? 文獻標識碼：A? 文章編號：2095-5553 （2024） 03-0313-09

Study on the influence of labor transfer on the resilience of food production：

Based on the evidence of major grain producing areas in China

Cai Linjun， Wen Chunhui

（School of Economics， Hunan Agricultural University， Changsha， 410128， China）

Abstract：

Food security is “the biggest of the country”， with the large transfer of agricultural labor force， whether the resilience of food production is affected and how much it is affected has become an important issue in the new era. Based on the provincial panel data of Chinas major grain-producing areas from 2010 to 2022， this paper constructs a comprehensive index system of grain production resilience in major grain-producing areas. Firstly， entropy weight and coefficient of variation are used to measure it. Secondly， a fixed-effect model is used to empirically test the internal logic of the impact of agricultural labor transfer on grain production resilience. The results show that the transfer of agricultural labor contributes to the improvement of the resilience of grain production in the main producing areas， and the promoting effect on the resilience of grain production is stable in a long time series. Specifically， for every 1% increase in agricultural labor transfer， the resilience level of grain production in the main production areas will increase by an average of 1.712 0%. The study also found that there was significant heterogeneity between the northern and southern major producing areas， and the northern major producing areas had a more significant effect on the resilience of grain production. Therefore， it is an effective way to ensure Chinas food security in the new era by further guiding the non-agricultural transfer of agricultural labor and promoting the improvement of the resilience level of regional grain production.

Keywords：major grain producing areas; transfer of labor force; toughness of grain production; food security

0 引言

農為國之本，糧足則國安。我國已連續8年糧食產量穩定在6.5×1011 kg以上，為保障糧食安全提振了信心；但不可否認的是，農業勞動力轉移正成為我國二元經濟結構背景下長期存在的社會現象，大量青壯年勞動力的非農轉移帶來農業勞動力老齡化、婦女化特征趨勢凸顯，加劇了人們對糧食生產韌性的擔憂。此外，糧食作為特殊商品，具有需求價格彈性小、產業鏈聯系數偏低等特征，使得糧食生產環節呈現出脆弱性。在此情景下，如何提高主產區糧食生產韌性，在生產端筑牢糧食安全防御底線，以保障糧食供給穩定增長和糧食質量不斷改善，既是一個現實問題，也是一個理論問題。

實現糧食產業高質量發展與農業農村現代化離不開糧食生產韌性的鍛造。何為“韌性”，Holling［1］率先在生態學領域運用這一概念定義生態系統所具有的抵抗沖擊、恢復原態的能力。糧食體系韌性應從個體到國家多層次多角度共同發力［2］；可見，糧食生產韌性是內外部有機結合抵御外部沖擊的能力。學界對于如何鍛造糧食生產韌性的研究較少，其涉及更多的是對提升農業韌性的探討。如羅光強等［3］指出農業的綠色化、農業結構的合理化和高級化是提升農業韌性的關鍵因素，增加糧食供給、擴大地區市場規模對農業韌性有促進作用［4］。糧食生產韌性作為農業韌性的一個方面，提升農業韌性的因素為糧食生產韌性的鍛造提供了指引。然而，對于勞動力的非農轉移，秦立建等［5］認為農村留守人員減少了糧食生產中的實際勞動投入對糧食生產會有負面影響；侯孟陽等［6］則強調農業勞動力轉移對農業生產效率具有促進作用。

綜上所述，學者們關于勞動力非農轉移對糧食生產的影響持有不同的觀點，遺憾的是，他們鮮有關注其對糧食生產綜合因素即韌性的考察，而糧食生產韌性關系到糧食安全能否得到根本保障。鑒于此，本文嘗試做出可能的邊際貢獻在于：從我國的國情出發，在界定糧食生產韌性內涵的基礎上，構建具有本國特色的主產區糧食生產韌性指標評價體系，在對主產區13個省域的糧食生產韌性綜合發展指數進行測算時，選擇使用熵權與變異系數綜合賦權法；同時利用我國糧食主產區2010—2022年的面板數據進行實證分析，考察勞動力轉移對主產區糧食生產韌性的影響方向和效果及不同省域勞動力轉移影響糧食生產韌性的區域差異，并基于研究結論提煉相應政策建議，提高糧食生產韌性鍛造政策實施的匹配度，為主產區糧食生產韌性穩步提升提供理論與現實指導。

1 理論分析與研究假說

從本質上看，主產區糧食安全是在各種生產要素的綜合作用下，糧食供給穩定增長及糧食質量持續改善［7］。鍛造糧食生產韌性是糧食生產環節必備的要求，本文所討論的糧食生產韌性是指糧食生產過程中生產要素受到外界沖擊時，要素分配組合能迅速調整及向新均衡路徑轉變以實現應對沖擊的能力；其主要是抵抗能力、復原能力兩種能力的結合。農業生產中存在三大核心要素，即勞動力、土地、資本［8］，那么農業勞動力轉移對主產區糧食生產韌性的影響方向及效果如何？機制如何？正是本文所考察的核心內容。農業勞動力轉移可通過以下途徑作用于主產區糧食生產韌性。

1.1 農業勞動力轉移促進農戶家庭收入增加

現有研究認為勞動力非農轉移增加了農戶工資性收入，進而對農戶總收入產生直接影響和促進作用［9， 10］。農戶收入增加，一方面，推動糧食生產過程資本投入量增加，提高了農戶對農用機械、化肥等生產要素和優質糧種的購買能力；另一方面，能促進農業生產區域交通體系的完善及農業生產效率的提升［11， 12］。與此同時，糧食生產作為資源密集型產業，分工越來越細化迂回生產鏈不斷拉長，糧食生產發展面臨新挑戰、新業態、新形式，對資本將有更大需求，正因如此非農轉移獲得的工資性收入能緩解其變化下的流動性約束，推進糧食生產過程各層次主體間的上下聯動，最終實現糧食生產韌性能力的提升。

1.2 農業勞動力轉移促進農地規?；洜I

農業勞動力轉移為實現耕地規?；洜I奠定了良好基礎，給糧食生產帶來了規模經濟。農地經營規模越大，種植結構“趨糧化”效應越顯著［13］；具體而言，在農業機械化水平上升地推動下，農地規?；洜I不僅能讓土地的利用率得到進一步提高，而且可實現糧食生產由粗放型向集約型方式的高質量生產轉變，即勞動力轉移通過直接作用于主產區農地流轉，推進農地規?；洜I為開展機械化作業創造了條件，從而推動區域糧食生產韌性鍛造；同時大型機械的“深松翻”和“少免耕”技術能夠改善土壤結構，能起到糧食增產作用［14］。此外，我國轉移的農業勞動力中，存有一部分季節性勞動力轉移［15］，因此會呈現出一定的周期性，這部分勞動力在外地賺取非農收入后，又會在農忙時節流回農村，不會給糧食生產造成顯著不利影響。

1.3 農業勞動力轉移加大地區糧食生產韌性水平差異

我國糧食生產具有土地空間廣、農業企業多、農戶規模大等特征，屬于典型的大農業生產。主產區省域間自然稟賦、經濟基礎、技術支持及政策安排上存在較大差異，13個糧食主產區中，北方糧食主產區有7個，南方糧食主產區有6個，相較于北方主產區，南方主產區多以丘陵山區為主，耕地“細碎化”不利于農地規?；洜I和機械化作業，由此造成農業用地撂荒問題凸顯和種植結構“非糧化”現象；而種植結構調整程度、勞動力機械替代難易度等因素均會一定程度上制約農業勞動力轉移對糧食生產韌性的提升作用［16， 17］。

綜上，本文提出以下兩個需要進一步借助實證來檢驗的研究假說。

假說1：農業勞動力轉移有助于主產區糧食生產韌性的提升。

假說2：農業勞動力轉移促進主產區糧食生產韌性提升作用呈現區域異質性。

2 模型設定、變量說明與數據來源

2.1 模型設定

為檢驗農業勞動力轉移對主產區糧食生產韌性的影響，根據機理分析和假設，本文構建以下基準回歸模型

ProduceI，T=α0＋α1TRI，T＋α2ControlsI，T＋μI＋φI＋εI，T（1）

式中：ProduceI，T——熵權與變異系數綜合賦權法測算出的主產區糧食生產韌性水平，具體包括生產硬性約束、經濟基礎條件、經濟增長狀況、生態治理能力、技術創新進步；TRI，T——主產區農業勞動力轉移情況；ControlsI，T——影響主產區糧食生產韌性的控制變量組，主要包括主產區城鎮化水平、經濟發展水平、非農經濟占比、農產品生產價格指數、財政支農水平、農民專業合作社數量及農業經營收入在純收入中所占的比值；α0、α1、α2——待估計的參數；μI——省份I固定效應；φT——年份T固定效應；εI，T——隨機擾動項。

2.2 變量描述和數據說明

被解釋變量是糧食生產韌性水平。本文在借鑒相關韌性研究的基礎上，嘗試對糧食生產韌性構建出多層次的綜合性評價指標體系。參考郝愛民等［18］研究，將主產區糧食生產韌性劃分為抵抗力和復原力2個一級指標，將抵抗力劃分為生產硬性約束、經濟基礎條件，將復原力劃分為經濟增長狀況、生態治理能力、技術創新進步的5個二級指標，建構3個層次16個三級指標的評價體系，測度主產區糧食生產韌性水平見表1。

層次分析法、熵權法、主成分分析法等均是測度糧食生產韌性最為常用的方法。為了有效規避主觀因素給模型造成的影響，同時，為了消除單一客觀賦權的誤差與偏頗，提高測度主產區糧食生產韌性水平的可靠性；參考谷城等［19］測算產業鏈韌性的做法，本文采用熵權與變異系數綜合賦權法測度主產區糧食生產韌性水平。具體測算步驟如下。

第一，構建評價系統初始數據矩陣xij，對指標進行標準化處理。

xij=xij-minxijmaxxij-minxij?xij為正向指標maxxij-xijmaxxij-minxij?xij為負向指標（2）

為避免數值0對取對數的影響，本文對標準化后的矩陣進行了平移轉換，每個元素均加0.001，將其矩陣記為x0ij。

第二，熵權法測度指標權重。

Pij=x0ij/∑mi=1x0ij（3）

ej=-K∑mi=1PijlnPij（4）

Wj=（1-ej）/（∑nj=1（1-ej）（5）

式中：Pij——j指標下i樣本所占比重；ej——j指標的信息熵；K——調節系數，K=1/lnm；m——樣本個數；Wj——利用熵權法計算得到的j指標權重。第三，變異系數法測算指標權重。

Dj=1M∑mi=1（xij-x-j）2（6）

Sj=Dj（7）

CVj=Sj/x-j（8）

Zj=CVj/∑nj=1CVj（9）

式中：Dj——方差；Sj——標準差；x-j——均值；CVj——j指標的變異系數；Zj——利用變異系數法得到的j指標權重。

第四，根據熵權法和變異系數法得到的兩種指標權重，測度主產區糧食生產韌性水平。計算公式如式（10）～式（12）所示。

f（ξi）=∑nj=1Wjx0ij（10）

f（τi）=∑nj=1Zjx0ij（11）

Ri=f（ξi）×f（τi）（12）

式中：f（ξi）——熵權法計算出的指標權重；f（τi）——變異系數法計算出的指標權重；Ri——幾何平均值，基于熵權與變異系數綜合賦權法測算的主產區糧食生產韌性水平。

根據《中國統計年鑒》《中國農業機械統計年鑒》2010—2022年數據，利用熵權與變異系數綜合賦權法，嘗試基于時間序列來測算主產區糧食生產韌性的動態發展趨勢，見表2。

根據表2數據顯示，從時間維度看，在2010—2022年這一時間區間中，主產區糧食生產韌性發展平均水平處于一個穩定的上升狀態，在2010—2016年期間其韌性水平發展指數均值只有0.337 0，發展到2017—2022年間便提升至了0.417 8。站在空間這一維度看，其發展水平則呈現出了顯著的差異性，其中2010—2022年間糧食生產韌性的平均發展水平達到了0.375 3，一共有6個省份高于平均值，其中江蘇省最高，韌性水平發展指數達到了0.502 1?？傮w表明，在積極轉型構建現代糧食產業體系的新時代背景下，主產區作為我國大農業地區，糧食生產韌性水平穩步上升，四川省等依托自然資源稟賦優勢，在多年的糧食生產實踐中不斷動態調整生產結構模式，逐步向高產量、高產值的優勢糧食作物方向轉變，有著最快的增長速度；江蘇等省份借助于自身地理優勢，集中力量開展農業技術革新，促使智慧農業發展和科技投入水平增量齊頭并進，推動糧食生產韌性水平提升，其發展水平位居前列；其他地區受耕地地理屬性和經濟底蘊的雙重約束，其糧食生產韌性發展的區域表征也正處于穩健上升狀態。

將農業勞動力轉移設定為核心解釋變量。本文借鑒張紅麗等［20］選取農業勞動力轉移比作為農業勞動力轉移的衡量指標。其測算方法是鄉村從業人員數量和農林牧漁業從業人員數量的差與鄉村從業人員數量之比來表示；此外，另有學者在研究過程中，將農業勞動力轉移的衡量指標設定為鄉村、農林牧漁業兩類從業人員之間存在的數量差值，本文在穩健性檢驗中用此方法作為替代。

除農業勞動力轉移之外，主產區糧食生產韌性還受到諸如經濟發展、產業結構、城鎮化水平、農產品生產價格、財政支農水平、農民專業合作及農業經營性收入等因素影響，基于此，選取人均實際GDP以控制經濟發展水平；選取非農經濟占比，來控制地區產業結構；選取城鎮化率控制城鎮化水平；選取農產品生產價格指數控制農產品生產價格；此外還選取了財政支農、農民專業合作社數量及農業經營性收入在純收入的比重來控制財政支農水平、農民專業合作水平和農業經營性收入，見表3。

2.3 數據來源與描述性統計

本文以我國13個糧食主產區2010—2022年的面板數據作為研究樣本區間，以2010年為基期對相關經濟指標進行了消脹處理，《中國統計年鑒》及各省份的統計年鑒是本文研究變量數據的主要來源，少量的數據缺失使用線性插值法將其補齊。通過觀察表4中對糧食主產區各個變量開展的描述性統計，可以發現糧食生產韌性發展水平各個糧食主產區之間存在明顯差異，因其主產區糧食生產韌性發展水平對數值的均值為-1.002 0，而標準誤為0.301 9。

3 實證分析

3.1 基準回歸結果分析

為有效考察農業勞動力轉移對主產區糧食生產韌性所產生的具體影響方向及效果，本文嘗試借助于2010—2022年期間我國13個糧食主產區所產生的全部數據樣本，將被解釋變量設定為主產區糧食生產韌性水平，核心解釋變量設定為農業勞動力轉移開展面板回歸估計。在參數估計前，為了檢驗各個變量數據序列的平穩性，首先選擇使用LLC檢測法開展相關檢驗，最終得到的檢驗結果顯示各變量數據平穩；隨后為了進一步檢驗變量數據是否存在協整關系，使用pedroni面板協整檢驗方法，得到的檢驗結果表示變量之間在1%的顯著性水平下通過了統計檢驗表明存在協整關系，可以開展面板回歸。此外，經過Hausman檢驗表明，對參數開展估計時使用固定效應模型更具合理性。

針對“農業勞動力轉移—糧食生產韌性”的基準關系進行了實證檢驗，其中表5第（1）列控制“年份—省份”固定效應。根據回歸結果可知，TR對應的估計系數為正值，并且保持在1%的水平下顯著。將控制變量納入之后，表5第（2）列僅控制了省份，第（3）列對“年份—省份”進行雙向固定，結論依舊穩健。根據前文分析，可能的解釋為：一方面，在農業勞動力轉移的推動下，農村居民家庭的非農業收入會顯著增加，農民收入水平進一步提高，繼而促使農業生產性投入增多，包括農業基礎設施建設、農用機械化、化肥施用占比等；另一方面，從農村中轉移出去的勞動力依舊掌握著土地轉用權，能夠為耕地規?；洜I奠定基礎，給糧食生產帶來了規模經濟；因此，農業勞動力轉移的這些影響推進糧食生產過程各層次主體間的上下聯動，最終提升糧食生產過程總體抵御沖擊、適應沖擊的韌性能力。

此外，從各控制變量來看，地區經濟發展水平GDP、農業經營收入在總收入中的占比GS的估計系數顯著為正，對應的影響系數為1.738 1、1.184 1，表明農戶家庭收入增加確實有利于諸如農用設備、固定資產投資和水土流水治理等基礎性工程建設，以防御眾多負外部性造成糧食生產過程中的不良影響實現其韌性的提升。城鎮化水平UB的估計系數顯著為負，對應的影響系數為-3.826 0，可能的原因是，糧食主產區部分省份限于自然地域約束，機械化水平難以施展，城鎮化水平上升，非農人口增加，導致農業出現大面積撂荒，致使糧食播種面積、復種指數等下降，從而使糧食生產韌性水平降低。非農經濟占比IC、財政支農水平FN估計系數為正符合經濟預期，農產品生產價格水平FPI、農民專業合作社數量NH估計系數為負，但均不顯著。

3.2 穩健性檢驗與內生性緩解

3.2.1 替換模型

因本文測度的被解釋變量（主產區糧食生產韌性的對數）有著取值上限，具體上限為0，符合受限因變量模型的相關條件，在重估模型（1）時可選擇使用受限變量Tobit模型，并且繼續選擇使用固定效應。Tobit模型對應的估計結果對應為表6第（1）列。將Tobit、基準回歸兩個模型對應的估計結果進行對比分析，可知農業勞動轉移對糧食生產韌性的彈性系數影響方向一致。表明在更換模型后所得到的結論依舊保持穩健。

3.2.2 變換被解釋變量測算方法

為避免因指標測算方法不同對回歸結果帶來影響，利用主成分分析法重新測算主產區糧食生產韌性水平，同樣使用“年份—省份”雙向固定效應模型進行估計，結果如表6第（2）列所示，農業勞動力轉移所對應的彈性系數為正值，并且在1%的水平下保持顯著。

3.2.3 變換核心解釋變量測算方法

參考鄭晶等［21］對農業勞動力轉移的測度方法，用“鄉村從業人員數量-農林牧漁業從業人員數量”測度，結果如表6第（3）列所示，農業勞動力轉移的系數在1%的顯著性水平下為正，驗證了基準回歸結果的穩健性。

3.2.4 內生性緩解與工具變量

雖然本文最大程度控制了一部分關鍵性變量，并為了有效緩解因變量遺漏而出現的內生性偏誤，選擇使用固定效應模型，但依舊無法徹底消除其帶來的影響，特別是當主產區糧食生產韌性、農業勞動力轉移兩者之間存在互為因果的關系時，可能出現下述問題：農業勞動力轉移受到糧食生產韌性帶來的反向影響，如前所述，經濟增長會提高糧食生產韌性，可能使該區域機械化水平上升，誘致農業勞動力剩余，進而加快農業勞動力轉移進程。為此，本文嘗試利用工具變量法解決該內生性問題，參考黃楓等［22］的做法，使用樣本所在省域除自身之外其他樣本的糧食生產韌性均值（Iv1）和主產區省域公路里程的對數（Iv2）作為當期農業勞動力轉移的工具變量。此外，為了有效消除極端值影響，嘗試縮尾處理變量2%～98%之外的數據；具體估計結果為表6第（4）列。其中，過度識別得到的P值為0.887 1，表明工具變量能夠有效滿足外生性檢驗，且根據RKF檢驗結果可知弱工具變量這一問題并不存在，因此本文選擇使用的工具變量有著較高的合理性。在工具變量法有效的這一情況下，基準回歸得到的結論依舊保持成立。

至此，本文認為假說1得以實證驗證，即農業勞動力轉移有助于主產區糧食生產韌性提升。

3.3 農業勞動力轉移對主產區糧食生產韌性影響的異質性分析

3.3.1 南北方主產區異質性

我國糧食生產環境存在明顯的地域差異。根據主產區各省份自然資源稟賦不同，將糧食主產區分為北方糧食主產區和南方糧食主產區，以進一步考察區分北方主產區與南方主產區后農業勞動力轉移對糧食生產韌性的影響異質性南方糧食主產區一共包括6個省份，即湖北、安徽、湖南、江蘇、四川、江西；北方糧食主產區一共包括7個省份，即河北、河南、吉林、黑龍江、遼寧、山東、內蒙古。檢驗結果如表7第（1）、第（2）列所示。北方糧食主產區農業勞動力轉移對糧食生產韌性水平發展的影響系數為1.917 8，并在1%的統計水平上顯著；南方糧食主產區農業勞動力轉移對糧食生產韌性水平發展的影響系數為0.009 0，但不顯著；可能的原因是，北方多以平原地區為主，農業勞動力轉移規模越大，農地規?；洜I帶來的糧食生產規模經濟越顯著，農戶越會增加勞動要素的機械投入，同時，轉移的勞動力也收獲了工資性收入，最終實現糧食生產抵抗力和復原力提升即韌性的鍛造；南方多以丘陵地區為主，農業勞動力轉移，由于土地“細碎化”，機械化作業施展成本較大，部分地區出現農業拋荒現象，削弱糧食生產抵抗力和復原力。

至此，本文認為假設2得以實證驗證，即農業勞動力轉移促進主產區糧食生產韌性提升作用呈現區域異質性。

3.3.2 糧食功能區異質性

截至2022年，我國糧食凈調出省僅剩5個，分別是黑龍江、河南、吉林、內蒙古和安徽，為探究農業勞動力轉移對主產區糧食生產韌性是否在糧食功能區存在差異，本文將13個糧食主產區按照糧食凈調出和非凈調出省進行劃分，其中非糧食凈調出省是剩余的8個省份。檢驗結果如表7第（3）、第（4）列所示，可見，不論是糧食凈調出省還是非糧食凈調出省農業勞動力轉移均對糧食生產韌性有正向影響，但糧食凈調出省的影響更為顯著。值得注意的是，糧食凈調出省份中有4個來自北方糧食主產區，這再次驗證了假說2成立和結果的穩健性。

4 結論與政策建議

4.1 結論

本文試圖對農業勞動力轉移影響主產區糧食生產韌性的理論機制予以闡述，并借助于現實數據開展實證研究。最終的理論機制表明，糧食生產韌性從整體角度展示了，當生產要素遭受到外界的沖擊時，要素分配組合能迅速調整及向新均衡路徑轉變以實現應對沖擊和自我恢復的能力。農業勞動力轉移通過影響農戶收入和農地流轉來鍛造糧食生產韌性。實證檢驗中，本文在針對糧食生產韌性構建綜合評價指標體系時嘗試從復原能力、抵抗能力等層面著手構建，使用熵權與變異系數綜合賦權法對其進行測度，并利用13個主產區2010—2022年的相關數據考察農業勞動力轉移對主產區糧食生產韌性的影響效應及差異。結果表明：（1）主產區省份通過充分挖掘地域資源稟賦優勢，在時序維度上糧食生產韌性水平呈現顯著上升趨勢。具體而言，2010—2022年13個主產區糧食生產韌性平均水平從2010—2016年間的0.337 0提升至2017—2022年間的0.417 8。（2）農業勞動力轉移對主產區糧食生產韌性呈現出了顯著的正向影響，在綜合考慮內生性問題并進行穩健性檢驗后，結論依舊保持成立。具體而言，農業勞動力轉移每增加1%，主產區糧食生產韌性水平將會平均增加1.712 0%。（3）將主產區進行區域劃分發現北方主產區和南方主產區因自然資源稟賦差異，農業勞動力轉移對糧食生產韌性水平存在明顯異質性。

4.2 政策建議

1） 政府應積極引導農業剩余勞動力向非農部門轉移，促進主產區糧食生產韌性高水平發展。主產區農業要素的機械投入富有彈性，農業剩余勞動力仍有較大存量，要加快帶動勞動力、土地、資本等生產要素市場化改革及戶籍制度安排，促進城鄉資源要素循環互通雙向流動。繼續促進農業剩余人口轉移能緩解非農勞動力供給約束、增加農戶工資性收入及改善人地矛盾，推動農地規?；洜I和機械化開展。

2） 加大實施農地制度改革和鼓勵農地流轉，引導土地規?；洜I，提高農用機械化水平。農地流轉是促進土地規?；洜I的必要條件，而農地規?；洜I機械化作業才能得以施展；此外，還需不斷完善農地承包權和經營權的長效保護機制，既能解決農業勞動力轉移的后顧之憂，也能激勵農業大戶長期投資生產的積極性，達到提高糧食生產韌性的效應。

3） 政府需提升適應于丘陵地區作業的農機研制投入，破解丘陵地區資源約束，釋放糧食生產要素活力。南方糧食主產區地形大多以丘陵為主，不利于機械化作業，由此致使部分地區出現農地撂荒現象，對糧食生產韌性產生顯著削弱作用，政府應加大農機研制投入和農業基礎設施建設，優化財政支農政策，緩解主產區資源環境約束，保持糧食生產長期穩定增長促進其韌性的提升。

4） 積極宣傳普及節肥技術，走綠色農業發展道路。農用化肥投入在糧食生產中有重要作用，但是不合理的化肥施用量會導致土壤質量退化、糧食不安全和給生態環境造成污染，故需大力推廣節肥技術、優化化肥用量配比及新型有機化肥研發，走綠色發展道路。

參 考 文 獻

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基金項目：國家社科基金重點項目（20AJY012）；國家社科基金項目（17CJY040）；湖南省社會科學基金項目（21JD020）

第一作者：蔡林軍，男，1999年生，湖南桂陽人，碩士研究生；研究方向為糧食安全。E-mail： 3606289531@qq.com

通訊作者：文春暉，男，1981年生，湖南安化人，博士，教授，博導；研究方向為農業經濟。E-mail： 2414421393@qq.com