粮食安全背景下高标准农田建设的耕地复种效应研究

关键词：高标准农田建设；耕地复种效应；粮食安全；连续型DID模型；门槛效应

耕地作为人类赖以生存的基础，其利用状况直接影响到粮食安全和社会稳定。中国在粮食生产上实现了“十九连丰”，仅用全球7%的耕地养活了世界近20%的人口[1]。2023年中国粮食产量为1.39万亿斤，比上年增加177.6亿斤，这主要得益于中国长期实施的“耕地红线”保护制度和现代农业技术的采用[2]。然而，随着中国居民消费结构转型和生活质量提高，作为口粮的大米和小麦用量在逐步降低，生产肉蛋奶需要的饲料用量却大幅增加，预测显示2025年中国粮食缺口将高达1.3亿t①。众所周知，粮食产量主要受制于粮食单产水平和播种面积，由于化肥用量、技术周期和土地质量等影响，中国粮食单产已处于高位水平，部分粮食主产区的单产增速开始逐步放缓[2]，甚至出现了“天花板效应”[3]。另外，工业化和城镇化的迅速发展挤占了大量农业用地，使得中国在土地资源紧缺形势下难以通过扩大耕地面积来提升粮食产量[4]。因此，在当前耕地面积外延难以扩展、粮食单产提升难度加大的背景下，提高耕地集约利用程度便成为增加粮食播种面积的有效途径[5-6]，而耕地复种作为耕地集约利用的主要方式，研究如何提高耕地复种指数成为应对国家粮食安全的重大现实问题。

耕地复种指数是衡量耕地复种效率的重要指标，众多学者围绕耕地复种指数及其影响因素开展了大量研究，发现其不仅受到气候、地理等自然因素的影响，还受到人类生产经营活动的干扰[7]。现有研究主要从三个方面分析耕地复种指数的影响因素：一是自然资源层面，丰富的雨热资源能显著提高耕地复种指数[8]，气候异常变化则有负面效应[9]。地理区位对耕地复种指数影响较大[10]，如地形起伏程度与耕地复种有正向关系，且不同作物的生产季节性会对耕地复种有影响[11]。二是生产经营层面，耕地复种受劳动力年龄和性别影响，老年农户偏向提高经济作物复种指数，劳动者女性化会降低耕地复种指数[12]。此外，耕地复种指数会随着粮食单产水平升高而提高，但会随着人口非农转移程度提升而降低[13]。在经营销售环节中，土地产出的直接收益会影响农户耕地复种行为[14]。三是国家政策层面，产业非农化能提高耕地复种指数，但经济发展水平与耕地复种指数呈负向关系[15]，粮食补贴政策能激励农户耕地复种，但轮作、休耕等保护性政策又会抑制耕地复种指数增长[16]。

除上述影响因素外，土地政策本身也是影响耕地复种的重要因素。自改革开放以来，中国出台了一系列促进农民生产积极性和耕地复种的土地政策，最早可以追溯至以家庭联产承包制为代表的土地制度改革[17]。长期的公社大集体经营模式极大限制了农民生产积极性，农业生产率低下也制约了耕地复种的可能。家庭联产承包责任制改变了公社体制下平均主义的分配方式，实现了土地所有权与经营权的分离，赋予农民的土地经营权利，极大调动了生产积极性，使得这一时期耕地复种指数得到明显提高[18]。然而，随着中国市场化体制建立和国家对农村外出务工限制的取消，非农经营的高收益吸引着大量农村劳动力涌入城镇从事非农生产活动，导致农村从事农业的劳动力大量减少，这也是耕地复种指数下降甚至耕地被大量撂荒的根源[19]。与此同时，中国政府也发现由家庭联产承包责任制带来的耕地细碎化问题严重影响着农业现代化进程，如何解决农村劳动力不足和耕地细碎化问题则成为这一时期农业发展的关键[20]。随即，中国政府提出了耕地“三权分置”的土地改革措施，为耕地经营权流转提供了法制保障。中国土地经营权流转政策的实施，为农业经营大户开展规模经营和工商资本进入农业提供了可能，农业规模经营实施和工商资本提供的农业社会化服务解决了农业劳动力不足和耕地细碎化问题[21]，同时提高了农业经营收益，使得农业经营主体又开始通过提高耕地复种程度以获取更多农业经营收入[22]。

除上述政策外，高标准农田建设这一类重要的农业政策没有得到应有重视。事实上，在通过土地流转和农业社会化服务解决了土地细碎化和农业劳动力不足的问题后，耕地质量则成为了制约农业高质量发展的重要因素[23]，这也是高标准农田建设政策出台的初衷。高标准农田建设作为涉农领域规模最大的单体财政支出项目，能够通过土地整治等方式将农田建成地块平整、土壤肥沃、水电基础设施完备的现代化农田，从而提升农田生产能力和农业经营收益[24]。有不少学者发现，高标准农田建设对农业碳排放[25]、粮食生产能力[26]、化肥减量[27]、农业生产效率[28]、农户增收[29]等有显著影响。那么，耕地复种作为实现粮食产量提升的重要途径，高标准农田建设对其是否存在显著影响还有待进一步验证。因此，基于中国2005—2020年省级面板数据，运用连续型DID模型揭示高标准农田建设对耕地复种指数的影响及机制，以期丰富土地集约化利用的相关理论，为促进耕地复种和保障国家粮食安全提供政策参考。

1理论分析与研究假说

耕地复种是农户生产经营决策的结果，本质上是“人—自然”的复杂耦合关系，也就决定着耕地复种受限于人与自然两方面因素[5]。高标准农田建设会改变农业客观生产条件和农户主观生产意愿，进而影响农户耕地复种决策。农业生产效率提升和农业种植结构“趋粮化”会增加耕地复种的可能，而农业规模经营产生的规模经济效益会提升农户耕地复种意愿。为此，从农业生产效率提升、农业种植结构调整和农业经营规模扩大等方面进行机制分析。

1.1农业生产效率提升机制

农业机械是发展现代农业的重要物质基础，对提升农业生产效率有积极作用。目前中国农业机械化程度有待提高，而高标准农田建设能促进农业机械化水平的提升[26]，这是因为高标准农田建设能够通过集中治理细碎化农地、整修田间道路，将细碎、不规整的田块合并开垦后建设成大面积、规整形状的农田，实现弯变直、机械路通达等农田宜机化改造，达到大中型农业机械下田和转场要求，从而优化农机作业环境和方便引入农机作业，进而提高农业生产效率[27]；另外，高标准农田建设通过推广节水灌溉、测土配方施肥、病虫害绿色防控等节本增效技术有效降低农业生产成本，使得农户有更多资金预算采纳农业机械，从而提升农业生产效率[29]。同时，农业生产效率的提高有利于耕地复种指数的提升，具体作用如下：一是农业生产效率的提高能有效缩短农业生产过程中耕、种、收等各个环节的时间，有利于“抢种抢收”和快速实现下一轮农作物种植，使得农户可以通过提高单位耕地面积作物种植次数来提高耕地复种指数[5]；二是农业机械化水平的提升能较大程度减轻农业劳动强度，使得农户能在完成原定农业生产任务后有更多时间和精力通过套作、间作等方式种植更多农作物，通过提高耕地利用程度来提升耕地复种指数[30]。

1.2农业种植结构调整机制

农业生产经营活动是一个相对复杂的系统，其运行效率与效果受到种植密度、农艺技术、季节变化以及市场需求等多重因素影响[28]，以往农户采用多地块、差异化种植策略以应对上述不确定性，但此模式在资源利用效率、生产成本控制及市场竞争力等方面存在局限[21]。相比之下，粮食作物因生长周期稳定、市场需求量大、易于标准化管理等优势，其生产模式更趋向于单一化、专业化[26]。高标准农田建设能通过土地整理、农田水利设施完善、机械化作业推广等措施促进田块集中连片经营，为农业生产向标准化、专业化转型提供可能，推动种植结构“趋粮化”发展[31]。同时，种植结构“趋粮化”会从耕地复种条件和经营效益两方面来提高农户耕地复种积极性，具体作用如下：一是种植结构“趋粮化”会有利于改善耕地复种条件，增加农户耕地复种的可能[32]。相比生产操作过程繁多的经济作物，水稻、小麦等主粮作物已基本实现全程机械化，种植粮食作物降低了生产操作难度和农业劳动力投入，使农户在有限劳动力资源下更易实现复种[26]，因此粮食作物要比经济作物具有更高复种潜力。二是种植结构“趋粮化”会保障农业经营收益，增加农户耕地复种的可能。国家为了保障粮食安全和稳定种粮农户生产[33]，会对于小麦和稻谷等主粮作物实施粮食拖底收购政策，政策实施具备稳定粮食价格预期的作用，能有效降低市场经营风险和保障种粮收益[34]，从而增加农户耕地复种的可能。

1.3农业规模经营提升机制

农业规模化经营是实现农业高质量发展的重要途径，直接关系农业经营效益和农户生产经营决策。在土地细碎化和土地基本制度不变的情况下，农业规模化经营主要取决于土地流转程度，且对土地流转市场的完备性具有较高要求[21]。高标准农田建设能有效改善农地生态环境，提高农地转入方的流转意愿，通过土地流转市场将分散的土地集中起来扩大经营规模[35]。同时，农业经营规模扩大所产生的规模效益具备增收降本的作用[36]，有利于提高农户耕地复种积极性，具体作用如下：一是农业规模经营有助于农业增收，从而提高耕地复种指数。农业经营模式在由细碎化转向规模化经营过程中会通过减少田垄方式来增加农户实际可耕作面积，农业经营面积的提高会促使农户获得更多农业经营性收入[22]。另外，随着农业经营规模的扩大，农户会通过应用高效栽培技术、病虫害防控技术等先进农业技术来提高作物单产水平，而单产提升所带来的增收效应会进一步提高农户耕地复种积极性[37]。二是农业规模经营有助于降低农业生产成本，从而提高耕地复种指数。规模经营能通过提高要素利用率来降低单位面积农业支出成本，例如规模化经营会减少农业机械在不同耕地间来回转场所带来的油料消耗[36]。再则，规模经营农户要比分散经营户在要素市场中具备更高的议价能力，也可以最大化利用集中采购优势来降低采购成本[38]，从而有助于提高农户耕地复种积极性。

基于上述分析，提出如下研究假说。

H1：高标准农田建设能显著提高耕地复种指数。

H2：高标准农田建设通过农业生产效率提升、农业种植结构调整、农业经营规模扩大三条路径来提高耕地复种指数。

2研究方法与数据来源

2.1模型设置

中国于2011年开始全面实施高标准农田建设政策，由于各地农业功能区属性差异导致建设任务和进度有较大区别，可以运用连续型DID模型分析此问题[36]，该模型利用高标准农田建设面积占比划分对照组和实验组，模型构建如下：

式（1）中：MCIit表示第i个地区t时期的耕地复种指数；Hratei为高标准农田建设面积占比；Ipostt为政策实施时点虚拟变量；Xit为控制变量；μi为地区固定效应；γt为年份固定效应；εit为随机误差项；α为常数项；估计参数β为净效应。为进行平行趋势检验和分析政策动态效应，构建如下模型：

式（2）中：Dt为年份虚拟变量；βt为动态估计系数。当模型中基准年份前βt在0值附近波动且不显著时，说明通过了平行趋势检验。

2.2变量说明

（1）耕地复种指数。用一年内耕地上农作物种植的平均次数来表征，即一年内农作物播种面积除以耕地面积[31]。考虑到耕地复种指数与地均产值紧密相关，继续用地均产值作为耕地复种指数的替代变量进行稳健性检验。地产均值反映耕地利用效率，采用农业总产值与耕地面积的比值表示。

（2）高标准农田建设。高标准农田建设面积占比能较好反映政策实施力度，采用高标准农田建设面积占比与政策实施时点的交互项（Hratei×Ipostt）作为核心解释变量。Ipostt为政策实施时点的虚拟变量，当t≥2011时，Ipostt取值为1，反之取0。考虑到农业综合开发涵盖高标准农田建设项目，农业综合开发投入额也能衡量高标准农田建设力度，采用单位面积农业综合开发投入额作为高标准农田建设面积占比的替换变量[35]，以检验估计结果稳健性。

（3）其他控制变量。为保证模型估计准确性，选取教育水平、农村劳动力占比、灌溉面积占比、农村人均发电量、网络基础设施、工业化率、极端高温、极端低温和极端降雨等变量。

（4）机制变量。考虑到农业机械化水平与农业生产效率紧密相关，使用地均农机总动力衡量农业生产效率[30]；采用粮食播种面积占比来衡量农业种植结构；考虑到土地流转是实现耕地规模经营的主要途径，采用土地流转面积占比来反映农业规模经营状况[39]。

2.3数据来源与特征描述

（1）数据来源。采用2005—2020年中国31个省（区、市）（不含港、澳、台地区）的面板数据，高标准农田建设面积和农业综合开发投入来源于《中国财政统计年鉴》；教育水平、农村劳动力数量、灌溉面积、农村人均发电量来源于《中国农村统计年鉴》；互联网接入端口数、工业化率、受灾率、农机总动力、种植结构及土地流转面积来源于《中国统计年鉴》；温度和降雨量数据均来源于中国气象局。同时，考虑到国家公布的各省高标准农田建设面积截止到2017年，采用比例法补齐2018—2020年高标准农田建设面积缺失值后再分析[26]。变量描述性统计见表1。

（2）特征描述。实证分析前通过图示法，有利于从直观层面揭示变量间的关系。由图1可知，在2005—2020年，高标准农田建设面积占比一直呈逐年上升趋势，但2010年之前增速较慢，之后呈现较快增长趋势；耕地复种指数呈先升后降、再小幅平稳上升态势，尤其是在高标准农田建设政策实施后，耕地复种指数呈现上升趋势。那么，基本可以得出高标准农田建设与耕地复种指数呈同步增长趋势，两者间是否存在因果关系需要进一步实证分析。

3实证结果与分析

3.1基准回归结果

表2为高标准农田建设对耕地复种指数影响的估计结果。模型中采用了不同标准误进行估计，列（1）和列（4）为聚类标准误，列（2）为普通标准误，列（3）为稳健标准误，列（5）采用Bootstrap法随机抽样1000次得到的标准误。各标准误模型的估计结果都表明核心解释变量的估计系数为正，且都在1%水平上显著，说明高标准农田建设确实可以提高耕地复种指数。由省级聚类标准误的估计结果可知，高标准农田建设能显著提升耕地复种指数1.243个单位，假说H1得到验证。

3.2平行趋势检验与政策动态效应

（1）平行趋势检验。连续型DID模型需要平行趋势检验，为避免模型出现多重共线性问题，将2005年作为基准组。平行趋势估计结果见图2—图3，图中虚线为估计系数95%的置信区间。由估计结果可知，政策实施前均不显著，置信区间覆盖到了0值，表明政策实施前对照组和实验组并无显著差异；在政策实施后均显著且置信区间不包含0值，表明政策实施后对照组和实验组存在显著差异。因此，证实该模型满足平行趋势。

（2）政策动态影响。借鉴事件研究法分析政策实施动态效应，估计结果见表3，列（1）和列（2）分别为未纳入和纳入控制变量的估计结果。由列（2）可知，高标准农田建设政策实施前未通过显著性检验，政策实施后都显著为正，说明高标准农田建设确实能显著提升耕地复种指数。2011年显著为正，说明高标准农田建设促进耕地复种的作用在政策实施当年就有所体现。此外，政策实施后各年份核心解释变量的估计系数存在一定波动性，但总体较为稳定，说明高标准农田建设促进耕地复种的作用具有持续性。

3.3稳健性检验

为检验基准结果稳健性，从改变政策干预时点、替换因变量、替换核心解释变量和控制变量滞后一期等进行分析。

（1）改变政策干预时点。借鉴前置政策发生时间的思路进行安慰剂检验，将2008年和2010年假定为政策实施时间后再回归，估计结果见表4的列（1）—列（2）。模型中核心解释变量的估计系数均不显著，说明2011年前并不存在政策效应，验证了结果的稳健性。

（2）替换因变量。耕地复种指数提高意味着更高的农业产值，可以采用单位面积农业产值作为耕地复种指数的客观反映指标，因此将地均产值作为因变量的代理变量进行估计。估计结果见表4的列（3），高标准农田建设对地均产值存在显著正向影响，说明高标准农田建设确实能提高单位耕地面积农业产值，验证了模型的稳健性。

（3）替换核心解释变量。将高标准农田建设面积占比替换成单位面积农业综合开发投入额后进行回归，估计结果见表4的列（4）。新生成的核心解释变量对耕地复种指数的依然存在显著正向影响，基准模型的稳健性被证实。

（4）控制变量滞后一期。为避免控制变量与被解释变量互为因果而产生的内生性问题，将控制变量滞后一期再回归，估计结果见表4的列（5）。交互项的估计系数在1%水平上显著为正，说明在考虑了内生性问题后模型估计结果依然稳健。

（5）比例法补充数据。为验证结论可靠性，采用陈莉莉等[26]的比例法补充2017年后的缺失数据，比例法是利用中国农垦统计年鉴中各省垦区高标准农田建设面积计算出对应省份的缺失值。比例法计算出的2020年面积为0.5亿hm2，与国家公布的2020年建成0.533亿hm2较为接近，表明此法较为可信。补充数据后估计结果见表4列（6），交互项的估计系数均显著为正，与基准回归结果大致相同，也通过了平行趋势检验①，说明2017年后政策依然在发挥作用。

3.4异质性分析

政策实施效果会因各地具体情况而有所差异，有必要从不同角度分析政策实施效果。为厘清高标准农田建设对提升复种指数的异质影响，接着进行异质性分析。

（1）农业功能区的异质性。考虑到不同地区的粮食生产压力和任务均不同，本文分析高标准农田建设对两类农业功能区耕地复种指数的影响，估计结果见表5。高标准农田建设对两类农业功能区耕地复种指数均有显著正向影响，但高标准农田建设对粮食主产区耕地复种指数的提升效果更明显。这可能是因为：一方面，粮食主产区作为承担国家粮食安全的重要主体，粮食主产区的农业生产条件更好，具备更高的农业专业化水平与规模化经营水平，且国家会有更多关于稳定粮食生产的支持政策，这使得高标准农田建设政策与粮食主产区其他政策产生了促进耕地复种的协同效应。另一方面，相比非粮食主产区，国家对粮食主产区高标准农田建设的考核要求会更加严格，使得粮食主产区的地方政府会更加重视高标准农田建设质量，从而更易取得较好的政策实施效果。

（2）地区经济发展程度的异质性。考虑到政策目标达成往往受到区位经济发展差异的影响，将样本分为东部、中西部地区，并分析高标准农田建设对各地区耕地复种指数的异质影响。高标准农田建设对东部和中西部地区耕地复种指数有正向影响，且均在5%水平上显著。从估计系数来看，高标准农田建设对提升东部地区耕地复种的作用要比中西部地区更大。可能原因是东部地区经济发展水平较高，比中西部地区会配套更多的财政资金用于高标准农田建设，使得政策会更好地被东部地区贯彻执行，也就更能提升东部地区的农田综合生产能力，为促进东部地区耕地复种提供更多可能。因此，东部地区农户通过提升耕地复种指数来增加家庭收入的效果会更明显，从而使得东部地区农户耕地复种的积极性更高。

（3）作物熟制类型的异质性。气候条件是影响作物熟制的主要因素之一，中国南北的大跨度特征造成了南北作物熟制的显著差异。在无法改变传统生产方式的情况下，耕地复种必然受制于作物熟制的影响，因此，高标准农田建设对南北地区耕地复种的影响理应有所区别。由表6可知，无论是在北方地区还是南方地区，高标准农田建设对南、北地区耕地复种影响显著为正。但与北方地区相比，高标准农田建设对南方地区耕地复种的提升作用更强，这正好与现实情况相符，主要是因为南方地区的水热资源更有利于耕地复种。另外，耕地复种不仅需要较好的水热资源，也需要充足的劳动力或保障“抢种抢收”的农业机械作业能力，而高标准农田建设中的土地整治能较好提升以丘陵和山区为主体的南方地区农业机械使用率。

（4）自然灾害程度的异质性。自然灾害发生会直接影响农业产出和农户生产决策，就使得高标准农田建设对不同自然灾害程度地区农户耕地复种行为有所差别，根据农业受灾率均值将样本划分为高、低受灾率地区。由表6可知，高标准农田建设对两类地区耕地复种的影响均显著为正，但对高受灾率地区耕地复种的估计系数更高。可能原因是高受灾率地区较易发生农业自然灾害，农户通过提高土地利用程度来获取报酬的风险较高，使得该地区农户生产积极性和耕地利用程度均不高。而高标准农田建设能通过完善田间水利工程和灌排体系等农业基础设施建设来降低该地区自然灾害对农业生产的影响，且还会促进农户采纳病虫害防控技术和改善农田生态系统，能对农田减灾起到积极作用，进而更易提升高受灾率地区农户耕地复种的积极性。

3.5作用机制分析

前文证明了高标准农田建设的耕地复种效应的真实性，但尚不清楚其作用机制。根据理论分析，采用地均农机总动力、农业种植结构和土地流转面积占比来表征三个机制变量，并运用二步法检验机制的真实性。

表7为机制检验结果，列（1）表明政策实施对地均农机总动力有显著正向影响，说明高标准农田建设能提高农业机械化水平，促使农业生产效率提升，有助于“抢种抢收”和耕地复种，验证了农业生产效率提升机制的真实性。列（2）表明政策实施对种植结构“趋粮化”的影响显著为正，说明高标准农田建设能将多地块、差异化的耕地转变为单地块、专一化的耕地，促使农户选择种植生产模式更加标准化和专业化的粮食作物，推动农业种植结构“趋粮化”，而粮食作物种植为耕地复种提供了更多可能，印证了农业种植结构调整机制确实存在。列（3）显示政策实施对土地流转面积占比的影响显著为正，表明高标准农田建设能通过土地流转来促进农业规模经营，而农业规模经营所产生的规模经济效益会进一步增加农户耕地复种意愿，印证了农业经营规模扩大机制的真实性。

3.6拓展分析

为检验高标准农田建设对耕地复种的非线性影响，设定亩均高标准农田建设投入额为门槛变量，运用面板门槛模型进行分析。假设存在多个门槛值，模型设置如下：

式（3）中：Tit为亩均高标准农田建设投入额；γ为门槛值；I（·）为指示函数，符合括号内条件则为1，否则为0。

考虑到高标准农田建设提升农田质量的边际效应并非为线性关系，这就使得耕地复种的提升也可能表现出非线性特征。另外，由于中国南北方耕地的显著地形差异，两地区高标准农田建设的难度和费用有所不同，因此，有必要从南北方视角揭示高标准农田建设在提升耕地复种指数中的门槛效应。表8为门槛效应检验结果，估计结果显示南北两地区仅存在单一门槛。北方和南方的门槛值分别为0.253万元和0.296万元，意味着南方耕地复种提升的边际效应达到最大值时所需投入的高标准农田建设费用要高于北方地区，这主要是因为以山区为主的南方地区土地较为零散，高标准农田建设投入的成本往往要高于北方地区。

表9为门槛效应估计结果，当亩均高标准农田建设投入额小于等于门槛值时，北方和南方的估计系数分别为0.926和1.689，均在1%水平显著促进耕地复种指数的提升；当亩均高标准农田建设投入额大于门槛值时，北方和南方的估计系数分别为0.557和0.984，仍在1%水平显著，但提升效果均比门槛前要低，表明促进作用随着高标准农田建设投入额增加呈现出边际效应递减的非线性特征。可能原因是：当高标准农田建设投入额低于门槛值时，农田质量提升效果明显，生态系统得到较大改善，能够充分开发耕地复种潜力和提升农户复种积极性；当高标准农田建设投入额高于门槛值时，土地生产率、劳动力约束和成本收益比等逐渐成为影响耕地复种更为重要的因素，使得耕地复种提升的幅度有所下降。然而，尽管南方的门槛值要高于北方，但在门槛前和门槛后高标准农田建设提升南方耕地复种的效果会更加明显，这也印证了前文的异质性分析。

4结论与政策启示

在中国人地矛盾突出的背景下，如何实现耕地高效利用是保障国家粮食安全的重要课题。本文基于31个省（市）面板数据，利用连续型DID模型揭示高标准农田建设对耕地复种指数的影响及作用机制。研究发现高标准农田建设对耕地复种指数具有显著提升效应，能增加耕地复种指数1.243个单位，且该结果通过了一系列稳健性检验。再则，高标准农田建设对粮食主产区和非粮食主产区的复种指数均有正向影响，但粮食主产区提升效果更明显；由于东部地区较中西部地区的经济发展程度较高，东部地区会有更多财政配套资金用于高标准农田建设，使得高标准农田建设对提升东部地区耕地复种指数的作用会更大；由于南北气候资源和复种潜力的差异较大，高标准农田建设对南方地区耕地复种指数的提升效果更明显；由于高标准农田建设能较大程度上削弱自然灾害对农业生产的潜在风险，使得高标准农田建设对提升高受灾率地区耕地复种指数的作用更大。另外，高标准农田建设是通过农业生产效率提升、农业种植结构调整以及农业经营规模扩大三条路径来提升耕地复种指数。而且，高标准农田建设提升耕地复种的边际效应存在单一门槛，且南方的复杂地形使其门槛值要高于北方，但门槛前高标准农田建设提升南北方耕地复种的边际效应要明显大于门槛后。

基于前述研究成果，为更好发挥高标准农田建设提升耕地复种指数的作用，提出以下建议：第一，大力推进高标准农田建设的立法工作，从规划、建设、管护等方面构建起高标准农田建设的体制机制和政策体系，因地制宜合理配置高标准农田建设资金，避免建设资金低效利用。同时要做好高标准农田的建后管护工作，巩固已有建设成果，切实将高标准农田建设成提升粮食生产能力的利民工程[24]，从而提升农户耕地复种积极性。第二，根据地方特色和发展需要分区施策分类建设，更多关注南方地区高标准农田建设质量，发挥南方气候资源在提升耕地复种的作用。要重点推进高受灾率地区高标准农田建设进度，最大程度降低自然灾害风险冲击对农户生产积极性的影响，通过建设高韧性的农田生态系统来加强农户耕地复种意愿。建立健全高标准农田建设财政投入机制，拓宽资金投入渠道和创新投融资模式[26]，通过多种方式支持尤其是中西部地区的高标准农田建设，补齐中西部地区农业基础设施短板。第三，健全种粮农民收益保障机制，通过市场预期促使农户种植结构“趋粮化”，有序引导新型农业经营主体进行规模化经营[35]，更好发挥高标准农田建设的耕地复种效应。

耕地复种是在时间和空间上加强耕地集约化利用的重要手段，本文耕地复种指数采用播种面积与耕地面积之比来衡量，在当前信息化时代有更多用于测度耕地复种指数的方法，例如采用GIS、遥感反演等[5]。本文测度方法能够较好从结果层面反映耕地年度利用情况，但考虑到部分农作物的跨年生产特征，从年度层面测度可能会掩盖一些新发现，因此未来可以尝试采用更为新颖的测度方法进行分析[12]。同时，本文从宏观层面揭示了高标准农田建设的耕地复种效应，但耕地复种归根结底是农户行为，且中国规模庞大的小农群体具有较大异质性，未来有必要从农户层面探寻其微观效应[29]，以便为政策制定提供农户层面的经验证据。