城镇化发展对粮食生产技术效率的影响研究*——基于我国13个粮食主产区的面板数据

何 悦，漆雁斌

(1.四川农业大学经济学院，成都 611130； 2.长江师范学院财经学院，重庆 408100)

0 引言

我国作为世界人口大国，粮食安全问题一直以来是我国和世界关注的焦点。2017年“中央一号文件”明确指出推进农业供给侧结构性改革的过程中要确保粮食生产能力不降低，坚定不移地推进“谷物基本自给、口粮绝对安全”的国家粮食安全战略。从2004—2015年，我国的粮食生产实现了“十二连增”，年增长率达到2.7%，成为粮食生产的奇迹。2016年由于国家战略调整，粮食产量略有下降，但其产量仍处于较高水平，总量仍达到6 161.9亿kg。城镇化是现代化的必经之路，而城镇化进程中农村劳动力外流、耕地面积锐减、资源环境压力可能对粮食生产和粮食安全产生重要影响。我国城镇化率从2004年的41.76%上升到2016年的57.35%； 城市建成区面积从2004年3.040 619万km2上升到2015年5.210 231万km2； 与此同时，耕地总面积不断下降， 2016年我国耕地面积为1.349 566亿hm2，人均耕地面积仅为0.098 hm2。城镇化发展中如何保障粮食安全已成为我国经济转型发展过程中急需研究解决的重要问题。我国粮食主产区粮食产量占全国总产量的75%以上，其粮食生产效率直接影响到中国粮食的生产水平，对我国粮食安全具有重要意义。当前，我国正处于城镇化发展加速期，各个粮食主产区粮食生产技术效率有什么样的变化？城镇化发展对我国粮食主产区粮食生产技术效率有什么样的影响？文章构建城镇化发展对粮食生产技术效率的影响机制，通过我国13个粮食主产区的实证分析，为促进城镇化与粮食生产的协调发展提出对策建议。

1 文献综述与分析框架

粮食安全是国家稳定发展和人民健康生活的基础，是国计民生的重要问题。有学者认为粮食生产技术效率是保障粮食安全的主要因素[1]。国内外关于粮食生产技术效率的研究主要集中在效率测算、影响因素和提升策略等方面。部分学者运用随机前沿分析方法(Stochastic Frontier Analysis，SFA)和数据包络分析法(Data Envelopment Analysis，DEA)对不同省市、不同区域、不同粮食品种的生产技术效率进行测算，认为粮食主产区的生产技术效率远远高于粮食平衡区和粮食主销区[2]，而且各功能区内部差异较大[3]，孙昊[4]通过对我国主产区小麦生产技术效率进行分析，认为多数地区小麦生产技术效率变化趋于稳定，个别地区还有上升潜力。学者们认为劳动力转移、劳动力结构、农户兼业化、耕地细碎化、气候条件等因素都会对粮食生产技术效率产生一定影响[5-8]。通过加大财政支农力度，提高农户种粮积极性、科技创新、规模化经营、人力资本提升[9-12]等能提高粮食生产的技术效率，对我国粮食安全具有重要意义。

不少研究认为城镇化发展会伴随耕地流失、劳动力转移、水资源污染、面源污染等各种问题[13-14]，对我国长期的粮食安全产生重要影响。但也有研究认为城镇化可以缓解农村劳动力过密化、促进土地集约化经营，而且城镇化通过推动农业研发资本、研究人员和知识技术集聚，促进农业科技进步，进而提高粮食生产率，更好保障国家粮食安全[15]。城镇化是一个多维度、多变化的动态系统，不同子系统之间、子系统与粮食生产之间都存在相互影响、相互制约的复杂关系。学者们从不同角度对城镇化进行研究，分析其对粮食生产、粮食安全的重要影响。

1.1 人口城镇化对粮食生产技术效率的影响

我国农村劳动力存在“过密化”、“内卷化”现象，人均劳动生产率较低，随着城镇化的发展，大量农村劳动力不断从农村向城镇转移，这一现象在一定程度上得到缓解。农村剩余劳动力转移到城镇，农民收入水平得到提高[16]，促进粮食生产的机械化发展[17]。不过，人口城镇化也改变了农村劳动力的人口结构。由于我国城镇地区的生活条件和生活环境明显高于农村地区，外出务工的劳动力和农村走出去的大学生处于多方面考虑更愿意留在城市生活，留在农村的大部分都是妇女、儿童、老人，农业劳动力逐步呈现“老龄化”、“女性化”和“弱质化”等特点，农业劳动力无论年龄结构还是知识结构都没法满足我国现代农业发展的需求[18]。农业生产新知识、新技术无法在农村地区得到广泛的推广和运用，不利于我国粮食安全和粮食生产技术效率的提升。

1.2 土地城镇化对粮食生产技术效率的影响

巧妇难为无米之炊，耕地资源是粮食生产的必备条件，我国是耕地资源最为短缺的国家之一。在如此严峻的形势下，我国城镇化发展过程中，农业用地仍不断向城市建设用地转移，虽然有增减挂钩政策，但新开发的耕地质量得不到保证，大量优质高产的耕地资源被城镇化所侵蚀，在我国东中部地区尤为显著[19]。但也有研究认为土地城镇化的发展，有利于荒地的整理和开发，促进农村土地连片成块，促使土地集约化、规模化经营，弥补耕地占补不均衡所造成的不利影响[20]。

1.3 经济城镇化对粮食生产技术效率的影响

随着我国城镇化发展，经济发展水平不断提高，城镇居民的收入不断增加，其消费模式逐渐由植物性食物为主转向以动植物食物为主[21]。消费模式的改变引起社会需求的变化，农户对利润的追求，转变种植结构，蔬菜、水果等经济作物取代粮食作物，粮食种植面积受到威胁。以动物性食物为主的食物消费模式的变化成为影响我国粮食安全最重要的因素[22]。但城镇化的发展促进农业资本、人力、技术的集聚，有利于农业科技进步，进而促进粮食生产技术效率提升。而且二、三产业快速发展提高财政收入，有利于基础设施的改善和建设。务工农民在满足基本需求后，更多非农就业收入投入到土地集约化发展和农业技术改革，进一步推进农业先进生产技术的运用和推广，可以明显提高粮食供给量和质量[23]。

1.4 生态环境压力城镇化对粮食生产技术效率的影响

长期以来，外延粗放型的城镇化发展造成环境污染、资源浪费等问题，对我国粮食生产造成严重影响。工业化发展导致严重的空气污染和重金属污染，致使越来越多的耕地资源受到影响，粮食产量因此损失严重[24]。由于城镇人口不断增加，对于粮食的需求相应提高，农民为了提高粮食产量，导致农药、化肥等化学药品的过量使用，造成严重的面源污染[25]。而且，消费者消费结构的变化，畜牧业快速发展，畜禽粪便不能有效处理，过量排放，也对土壤造成一定影响。另外，我国本来就是一个淡水资源极为缺乏的国家，城镇化促使第二、三产业的发展用水对农业用水的挤占； 而且城市生活用水和工业用水没有得到适时、适当的处理，越来越多的废水作为农业灌溉用水流入农村地区，造成耕地面积不断扩大，对我国粮食生产和技术效率提升带来巨大压力[26]。

综上所述，现有研究主要从劳动力转移、土地规模、农业科技、气候变化等方面分析对粮食生产、粮食安全的影响，城镇化对粮食生产技术效率的影响分析还不够全面，而且对城镇化衡量指标较为单一，不能较为综合、全面地反映我国城镇化发展水平。因此，该文通过对文献的梳理，构建城镇化对粮食生产技术效率的影响机制(图1)，运用DEA模型我国13个粮食主产区粮食生产技术效率进行测度，以构建的影响机制为分析框架，从人口城镇化、土地城镇化、经济城镇化、生态环境压力城镇化多方面、多维度分析城镇化发展对粮食生产技术效率的影响。

图1 城镇化对粮食生产技术效率的影响机制

2 我国粮食主产区粮食生产技术效率的测度

2.1 模型设定

现有研究对于生产效率的测度主要采用随机前沿分析方法(SFA)和数据包络分析方法(DEA)。DEA分析法不需要事先设定前沿函数的具体形式，也不需要估计和检验参数，避免设定误差带来的问题。粮食生产技术效率受到气候条件、农户行为等多方面因素影响，因此该文采用数据包络分析方法(DEA)来测度粮食生产技术效率。DEA方法分为基于投入或产出的两种方法，前者主要是为了测算生产单元相对给定产出水平下最小可能投入的效率，而后者则为了度量实际产出与给定投入水平的最大可能产出差距。但在规模收益不变的情况下，两种方法的效率测算结果是相等的。该文侧重考察一定要素投入下粮食生产技术效率，故采用规模报酬可变假设下基于投入导向的DEA模型，具体形式如下：

Minθ

(1)

λ≥0，s-≥j，s+≥0

i=1，…，n；j=1，…，m；r=1，…，s

假设所需要测度的DEA模型有n个决策单元，每个决策单元有m项投入和s项产出；x为投入要素，y为产出收益，θ为决策单元的有效值。若θ=1或s+=s-=0，则决策单元DEA有效； 若θ=1且s+≠0或s-≠0，则决策单元为弱DEA有效； 0≤θ<1，则决策单元非DEA有效。即若DEA模型测度结果为1，则说明技术效率为DEA有效，反之则非有效。

2.2 变量设置与数据来源

2.2.1 变量设置

该文根据已有的文献，选取2003—2014年我国13个粮食主产区的粮食总产量作为产出指标。投入指标本文主要从土地投入、劳动力投入和技术投入3个方面进行考量，其中土地投入选取粮食作物播种面积，劳动力投入借鉴王跃梅等(2013)[27]的测度方法，通过测算农业在农林牧渔业的占比、粮食种植规模在农作物种植的占比，进而对种粮劳动力进行测算，从事种粮劳动力数量=农林牧渔业从业人员*(农业产值/农林牧渔业总产值)*(粮食播种面积/农作物播种面积)，技术投入方面主要选取化肥施用折纯量、农药使用量、农业机械总动力、农业灌溉率4个变量，由于各农作物对其化肥农药、水资源和机械化要求有所差异，很难折算出粮食生产中的用量，但粮食作为粮食主产区的主要农作物，其技术投入各要素的用量在一定程度上也反映对粮食生产的影响。指标说明详见表1。

表1 投入产出指标

指标变量变量说明产出粮食产量粮食总产量(万t)投入土地投入粮食作物播种面积(千hm2)劳动力投入种粮劳动力=农林牧渔业从业人员∗(农业产值/农林牧渔业总产值)∗(粮食播种面积/农作物播种面积)(万人)化肥施用折纯量(万t)技术投入农药使用量(万t)农业机械总动力(万kW)土地有效灌溉面积(千hm2)

图2 2003—2014年我国粮食主产区粮食生产技术效率变化趋势

2.2.2 数据来源

该文的研究样本为我国13个粮食主产区，包括辽宁、河北、山东、吉林、内蒙古、江西、湖南、四川、河南、湖北、江苏、安徽、黑龙江。各个变量数据主要来源于《中国农村统计年鉴》《中国统计年鉴》《新中国60年统计资料汇编》。

2.3 粮食生产技术效率测度结果及分析

运用Deap2.1软件，从综合技术效率(TE)、纯技术效率(PTE)和规模效率(SE)3个方面对我国粮食主产区粮食生产技术效率进行测度。根据DEA测算结果，图2描绘了2003—2014年我国13个粮食主产区3种技术效率得分平均值的变化趋势。

从图2可以看出， 2003—2014年我国粮食主产区粮食生产综合技术效率、纯技术效率、规模效率总体发展趋势基本类同。2003—2009年效率值波动中缓慢提升，由于农业税的取消， 2007年技术效率有较大的提升； 2008年的全球金融危机和自然灾害导致出现大幅度的下跌。2009年后出现直线下降，直至2014年随着纯技术效率的提升，综合技术效率逐渐回升。出现这种变化主要是由于各个粮食主产区发展情况存在差异，出现两极分化，根据测算的效率值， 2010—2013年除吉林、内蒙古、黑龙江3个省份，其他省份综合技术效率值都低于粮食主产区平均值。

为了进一步分析我国13个粮食主产区粮食生产技术效率的变化，将2003—2014年大致划分为3个阶段：第一阶段(2003—2006年)，平稳发展阶段； 第二阶段(2007—2010年)，波动上升阶段； 第三阶段(2011—2014年)，持续下降阶段。表2列出了2003—2014年粮食主产区粮食生产综合技术效率、纯技术效率和规模效率各阶段平均值，效率值为1表示有效率、小于1表示缺乏效率，将13个粮食主产区划分为完全有效型、纯技术有效型、规模有效型和缺乏效率型4个类型。

“完全有效型”包括吉林、内蒙古、黑龙江3个省份。2003—2014年的综合技术效率、纯技术效率、规模效率均为1，说明这3个省份为效率有效地区，投入产出达到最优，粮食生产在这期间达到最佳状态，不存在投入冗余和亏量产出的情况。

“纯技术有效型”包括辽宁、江西、河南3个省份。2003—2014年纯技术效率均为1，说明这几个省份粮食生产纯技术效率有效的，规模效率成为影响技术效率的主要原因。说明在当前的技术水平下，其投入产出是有效的，想要进一步提高技术效率需要更好发挥规模效益，积极推行适度规模经营，通过提高规模效率，进而推动技术效率的提升。

根据2003—2014年数据测度，粮食主产区暂无“规模有效型”，说明我国粮食规模经营还有待提升，作为我国粮食主产区，除“完全有效型”的3个省份，其余省份规模效率都小于1。近几年，我国一直积极推行适度规模经营，积极探索不同形式的发展，有望通过规模效率的提升推动技术效率的提高。

表2 2003—2014年我国13个粮食主产区粮食生产技术效率及其分解值

省份2003—2006年2007—2010年2011—2014年TEPTESETEPTESETEPTESE辽宁0.948 1.000 0.948 0.930 1.000 0.930 0.873 1.000 0.873 河北0.701 0.703 0.996 0.768 0.772 0.994 0.726 0.732 0.993 山东0.958 1.000 0.958 0.978 1.000 0.978 0.866 0.996 0.870 吉林1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 内蒙古1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 江西0.845 1.000 0.859 0.919 1.000 0.919 0.859 1.000 0.859 湖南0.928 0.937 0.991 0.970 0.971 1.000 0.840 0.865 0.971 四川0.833 0.954 0.873 0.827 0.932 0.889 0.807 0.825 0.979 河南0.802 1.000 0.802 0.917 1.000 0.917 0.787 1.000 0.787 湖北0.927 0.947 0.978 0.914 0.946 0.967 0.817 0.877 0.931 江苏0.968 0.979 0.989 0.975 0.998 0.978 0.886 0.893 0.992 安徽0.688 0.698 0.988 0.752 0.766 0.982 0.690 0.695 0.993 黑龙江1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 注:TE代表综合技术效率,PTE代表纯技术效率,SE代表规模效率,其中综合技术效率=纯技术效率∗规模效率

表3 “缺乏效率型”省份粮食生产技术效率

“缺乏效率型”包括河北、山东、四川、河南、湖南、湖北、安徽7个省份，其综合技术效率、纯技术效率、规模效率均小于1，不同省份其效率水平相差较大。从表3可以看出，山东、江苏、湖南3个省份综合技术效率、纯技术效率和规模效率均接近1，但均未达到最佳状态，对现有生产技术和规模加以调整即可达到最优。河北、安徽两个省市由于纯技术效率低下，导致综合技术效率水平不高，两个省份应改变农业传统生产方式，加大对农业科技的投入，提高技术水平，促进粮食生产技术效率的提升。

3 城镇化发展对粮食生产技术效率的影响

3.1 模型设定

运用DEA模型测度的技术效率值介于0～1之间，将此技术效率值作为回归模型的被解释变量，用普通最小二乘法进行回归的参数估计可能有偏和不一致，因此该文选取Tobit模型，分析城镇化发展及其他因素对粮食主产区粮食生产技术效率的影响，促进城镇化发展与粮食生产的协调发展，模型具体形式如下：

(2)

式(2)中，θit代表被解释变量，表示t时期内第i个省份的技术效率值，xit代表解释变量，表示t时期内第i个省份技术效率值的影响因素，β0为常数项，βit为相关系数，εit为随机扰动项。

3.2 变量设置与数据来源

参考赵丽平、姚成胜[28-29]等学者的城镇化指标体系，根据数据的可获得性，该文选取的解释变量城镇化主要从4个方面来度量：①人口城镇化(X1)，即城镇人口占总人口的比重；②土地城镇化，包括建成区面积(X2)和征用土地面积(X3)两个指标；③经济城镇化，包括第二产业、第三产业分别占GDP的比重(X4、X5)和城镇居民可支配收入(X6)； ④生态环境压力城镇化，主要考虑城镇化发展对土壤、水资源的影响，选取工业废水排放量(X7)、工业固体废弃物(X8)、城市人均日生活用水量(X9)、城市生活垃圾清运量(X10)4个指标。考虑到政府政策、种植方式、自然灾害可能对粮食生产技术效率存在一定的影响，参考因此选取以下指标作为控制变量：受灾率(Z1)，即受灾面积占耕地面积的比重； 财政支农(Z2)，即财政农业支出占财政支出的比重，因为2007年统计口径的变化，财政支农支出2007年之前为农业支出， 2007年起为农林水事务支出； 复种指数(Z3)，即种植面积占耕地面积的比重。各指标数据来源于《中国统计年鉴》《中国农村统计年鉴》和《新中国60年统计资料汇编》，由于各指标数值相差较大，首先对原始数据进行标准化处理，公式为

(3)

利用stata14.0得到各变量的描述性统计指标，具体如表4所示。

表4 各变量描述性统计

变量指标单位均值标准差最小值最大值粮食生产技术效率TE—0.8900.1030.6391.000人口城镇化X1%0.4710.0890.2721.000土地城镇化X2km21 708.14777.528598.5404 400.090X3km269.01854.5902.570310.580经济城镇化X4%0.5030.0470.3690.595X5%0.3650.0360.2860.470X6元15 373.7206 448.3306 678.90034 346.300环境压力城镇化X7万t163 938.300129 155.40022 848.000601 158.000X8万t0.2440.1440.0620.689X9L166.44249.30285.650311.680X10万t662.490242.001236.6001 352.400受灾率Z1%0.2440.1440.0620.689财政支农Z2%0.0940.0300.0120.150复种指数Z3—1.4040.3910.7012.283

3.3 模型估计结果及其分析

利用Stata14.0对粮食生产技术效率进行回归分析，回归结果分别见表5中模型(1)～(5)。

表5 城镇化对粮食生产技术效率影响的估计结果

变量人口城镇化土地城镇化经济城镇化生态环境压力城镇化城镇化模型(1)模型(2)模型(3)模型(4)模型(5)系数值P值系数值P值系数值P值系数值P值系数值P值X10.1360.003∗∗∗0.1570.005∗∗∗X12-0.1940.000∗∗∗-0.1400.014∗∗X2-0.0730.000∗∗∗0.0110.631X3-0.0150.033∗∗-0.0050.343X40.0610.000∗∗∗0.0280.177X50.0530.001∗∗∗0.0260.135X6-0.0710.000∗∗∗-0.0340.042∗∗X7-0.0520.000∗∗∗-0.0460.000∗∗∗X8-0.0040.6540.0060.485X90.0030.8200.0270.164X100.0140.2590.0390.006∗∗∗Z1-0.0060.353-0.0550.266-0.0100.130-0.0700.096∗-0.0100.058∗Z20.0340.000∗∗∗1.2440.000∗∗∗0.0460.000∗∗∗1.2140.000∗∗∗0.0380.000∗∗∗Z3-0.0630.001∗∗∗-0.1410.003∗∗∗-0.0560.001∗∗∗-0.1390.001∗∗∗-0.0580.000∗∗∗_cons0.9400.000∗∗∗1.0380.000∗∗∗0.9330.000∗∗∗1.0230.000∗∗∗0.9300.000∗∗∗σu0.1530.000∗∗∗0.1460.000∗∗∗0.1180.000∗∗∗0.1160.000∗∗∗0.1090.000∗∗∗σe0.0470.000∗∗∗0.0490.000∗∗∗0.0430.000∗∗∗0.0430.000∗∗∗0.0370.000∗∗∗ 注:-cons表示常数项,σu表示个体效益标准差,σe表示干扰项标准差; ∗∗∗、∗∗和∗分别表示在1%、5%和10%的水平上显著

3.3.1 人口城镇化对粮食生产技术效率的影响

模型(1)回归结果可以看出，X1对粮食生产技术效率的影响显著，且系数为正，X1的平方项在1%水平下显著且系数为负，说明人口城镇化发展对粮食生产技术效率的影响呈“倒U型”。随着我国城镇化的逐步推进，大量的农村劳动力向城市流动，缓解农村劳动力存在“过密化”、“内卷化”现象，粮食生产技术效率随着剩余劳动力的转移得到提高。大量农村青壮年劳动力进城务工，农村劳动力逐渐呈现“老龄化”、“女性化”、“弱质化”等特点，出现“谁来种地”、“怎么种地”的困境。因此，农村劳动力的持续外流，人口城镇化的提升，粮食种植受到严重影响，粮食生产技术效率呈现下降趋势。

3.3.2 土地城镇化对粮食生产技术效率的影响

建成区面积、征用土地面积对粮食生产技术效率的影响分别在1%和5%水平下显著，系数均为负，说明土地城镇化不利于粮食生产技术效率的提升。中国耕地资源较为短缺，城镇化发展对土地有刚性需求。随着土地城镇化的发展，大量的农业用地和生态用地不断向城市建设用地转移，导致粮食主产区大量优质高产的耕地资源加速转向城市建设用地，对我国粮食生产产生较大的负面影响。也有研究认为土地城镇化发展有利于农村土地规模化、集约化生产，但由于种植结构的变化，水果、蔬菜等经济作物替代了粮食作物，影响其种植规模，不利于粮食生产技术效率的提升。

3.3.3 经济城镇化对对粮食生产技术效率的影响

第二、第三产业占GDP的比重对粮食生产技术效率的影响显著，且系数均为正。第二、三产业的快速发展，一方面为农村劳动力提供更多的就业岗位，促进农民收入的增加，农民在满足基本需求后，将更多收入投入到耕地改良、农业机械、农资等方面，提高粮食产量； 另一方面，二、三产业相比于农业具有利税优势，其产业的发展可以提高财政税收，促使政府将更多的资源投入到农业科技、农村基础设施改善等方面，促进粮食生产技术效率的提升。城镇居民可支配收入对粮食生产技术效率存在负向影响。可支配收入的提高促使城镇居民的消费理念和消费模式发生转变，逐渐由以粮食消费为主转向以肉食、蔬菜、水果消费为主，农民追求利益而改变种植结构，缩小粮食种植面积，对技术效率的提升产生负向作用。

3.3.4 生态环境压力城镇化对粮食生产技术效率的影响

从模型(4)的回归结果可以看出，工业废水排放量对粮食生产技术效率的影响在1%水平下显著且系数为负，说明工业废水排放量的增加不利于技术效率的提升。随着我国工业化水平不断提升，工业废水排放量日益增加，严重污染水资源，水中包含的化学有害物质不利于粮食生长。工业固体废弃物、城市人均日生活用水量和城市生活垃圾清运量对粮食生产技术效率的影响不显著，主要原因可能是由于城镇化发展对粮食生产的环境压力主要来源于工业化发展，而人们对于固体废物的循环利用和无害化处置的认识不断提升，技术不断升级，工业固体废物处理整体效果较好，对粮食生产暂未产生较大的影响。

3.3.5 城镇化发展对粮食生产技术效率的影响

模型(5)回归结果可以看出，城镇化指标中人口城镇化率、城镇居民可支配收入、工业废水排放量、城市生活垃圾清运量对粮食生产技术效率的影响显著。其中，人口城镇化率对于粮食生产技术效率的影响最大。另外，控制变量对粮食生产技术效率的影响也较为显著。受灾率、复种指数对粮食生产技术效率产生负向的影响。受灾情况影响到主产区粮食产量，对我国粮食安全产生威胁。由于我国粗放式的发展模式，导致粮食主产区耕地开发利用强度过大，水土流失、地下水严重超采、土壤退化、面源污染加重等已成为制约农业可持续发展的主要问题。财政支农对粮食生产技术效率存在正向影响，说明财政支农力度越大，有利于粮食生产技术效率的提升。通过财政支出可以改善农田、水利等基础设施条件，提高耕地有效灌溉率和单产量，通过农业科技推广，进而提高粮食生产技术效率。而且各种支农惠农补贴可以有效提高农民种粮积极性，扩大粮食的种植规模，通过规模效率的提升促进综合技术效率的提高。

4 结论与建议

4.1 结论

(1)粮食主产区粮食生产技术效率存在一定的差异性，“完全有效型”的省份只有吉林、内蒙古和黑龙江，其他省份在纯技术效率或规模效率并未达到最优状态，还有待进一步提高粮食生产技术效率。

(2)人口城镇化发展对粮食生产技术效率呈现“倒U型”的影响关系。

(3)土地城镇化发展不利于粮食生产技术效率的提升。

(4)经济城镇化通过二、三产业发展提高财政收入，带动农业投资，但城镇居民可支配收入的提高，又会改变消费模式，进而影响农业种植结构。

(5)工业废水的排放对水资源产生污染，进而影响粮食灌溉用水质量，不利于粮食生产技术效率的提升。

4.2 建议

(1)进一步促进粮食主产区适度规模经营，政府牵头，促进各企业积极参与粮食生产科技的研发和推广，提升粮食生产区粮食生产的技术水平，不断优化粮食生产要素配置，提高粮食生产投入产出比。

(2)针对人口城镇化，加强新型职业农民培育，加快农民种粮技能提升，特别是针对农村老龄劳动力和女性劳动力，积极鼓励“城归”返乡创业就业，通过对弱质劳动力的提升和对新型劳动力的培育，弥补劳动力这一生产要素的缺乏，提高粮食生产技术效率。

(3)针对土地城镇化，政府加强对主产区城市建设用地严格审批，尽量确保耕地质量占补均衡，保障粮食产量； 深化我国粮食主产区农村土地改革，加快农地整理和农地流转进程，促使土地规模化、集约化发展，提高资源利用率； 加快粮食主产区中低农田改造，积极推进高标准农田建设。

(4)针对经济城镇化，大力促进校企合作，通过技术、人才、资金、知识的聚集，提高粮食生产科技水平； 政府积极引导社会资本参与粮食项目建设，不断提升粮食生产的物质装备和社会化服务水平。

(5)针对生态环境压力城镇化，利用传统媒体及微信、微博等新媒体的全方位多角度的宣传，提高城乡居民对环保的认知和参与水平，加大对工业废水、废气、废物的处理力度，加快粮食主产区土壤修复和农业用水污染综合治理，保障我国粮食主产区的粮食安全和可持续发展。