论文推荐|农业新质生产力对粮食安全的影响

作者：沈静梅，张润楠，刘玉成^*

单位：长江大学经济与管理学院

简介：沈静梅，女，陕西延安人，硕士研究生，研究方向：农业经济。*通信作者，教授，博士，硕士生导师，从事产业经济与劳动经济研究。

基金项目：湖北省教育厅哲学社会科学研究项目“长江经济带劳动力返乡创业促进产业富民的效应及路径研究”（24Y044）。

来源：《安徽农业科学》2026年6期

引文格式：沈静梅,张润楠,刘玉成.农业新质生产力对粮食安全的影响[J].安徽农业科学,2026,54(6):227-233.

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粮食安全作为国家安全的基础性工程，是保障社会稳定与经济持续发展的压舱石。党的二十大报告明确提出“确保中国人的饭碗牢牢端在自己手中”，并将“提升粮食安全保障能力”列为推进农业农村现代化的关键任务。在全球气候变化，地缘政治风险加剧，农产品价格波动及农村人口老龄化等多重挑战交织的背景下，传统农业生产方式的边际效应日趋递减，急需依托科技进步和制度创新重构农业生产体系和发展逻辑，以培育农业新质生产力为牵引，构筑更加稳定、高效、绿色、可持续的粮食安全新格局。

传统农业发展依赖于土地、劳动力和资本等要素的线性扩张，但这种路径在耕地资源趋紧，劳动力成本上升，环境约束趋严的背景下逐渐逼近边界。而农业新质生产力作为区别于传统要素驱动和资本密集型路径的一种发展形态，其本质是以科技创新为主导，以数字化、智能化、绿色化为内核，通过重构农业生产关系和资源配置方式，实现农业生产效率、资源利用率和生态承载力的系统性跃升。特别是在信息技术、智能装备、合成生物技术、遥感监测与精细化管理技术广泛应用的推动下，农业的新质生产力逐步融入种植、收获、加工、流通等全链条各环节，正在深刻改写传统粮食生产逻辑。新制度经济学视角指出，生产力的跃升不仅依赖于技术革新，更需制度供给与组织体系的协同配套。当前新质生产力的培育体现为一场系统性制度变迁，其在重构农业产业组织，激发农业经营主体活力，优化农业要素配置结构中扮演着关键角色。这种变革通过提高农业全要素生产率，减少粮食生产对自然资源的依赖，从根本上增强了农业系统的稳定性与韧性，为维护粮食产能安全、供需安全和生态安全提供了新的解决方案。农业新质生产力不仅重塑了农业生产函数中的技术边界，还通过提升资源配置效率与系统协同性，实现粮食生产的稳产增产与风险韧性双提升。因此，探究农业新质生产力对粮食安全的影响，既是对中国式现代化理论的深化，又是推进农业农村现代化战略实施的重要理论回应。笔者将在系统梳理相关理论文献的基础上，构建农业新质生产力与粮食安全的分析框架，并基于2011—2022年省际面板数据，实证检验二者之间的关系及其影响机制，这不仅回应了新时代粮食安全保障的现实需要，还为推动农业高质量发展与实现农业现代化目标提供了理论支撑与实践指引。

1.1 农业新质生产力对粮食安全的直接影响

农业新质生产力作为引领农业现代化发展的核心动力，其对粮食安全的直接影响主要体现在要素结构优化，资源配置效率提升，农业组织体系重构与制度环境完善等关键环节。相较于以资源要素投入为主的传统农业增长路径，新质生产力更加强调生产关系与制度供给的系统性重构，从而为粮食安全奠定更加坚实的结构性基础。

1.1.1 要素结构优化与资源配置效率的协同提升。农业新质生产力的重要特征在于推动土地、劳动力、资本、数据等多维要素的跨区域、跨行业重组，打破传统农业中“人地耦合”高度依赖与要素流动受限的结构性障碍。随着家庭经营制度向多元化、规模化农业经营体系演化，土地经营权流转机制日趋完善，资本与劳动力等要素实现向高效农业经营主体的集聚，有效提升了农业生产的组织化程度与供给能力的稳定性。这种要素结构的优化，不仅降低了资源错配程度，还提升了单位资源的产出边际，对保障粮食稳定供给具有基础性作用。制度经济学理论认为，制度安排决定资源配置的效率边界。农业新质生产力的发展深度依赖于土地制度、金融支持体系与产权制度的协同优化。在产权清晰、激励相容、交易成本较低的制度环境中，资源要素能够在不同经营主体间实现更为高效的配置与使用，从而增强农业系统对粮食需求的响应能力。

1.1.2 农业组织体系重构强化粮食生产的系统支撑。农业新质生产力的推进伴随着农业经营组织体系的深刻变革。在新型农业经营体系中，以家庭农场、农民合作社、农业企业为代表的多元主体逐步取代传统小农户分散经营模式，推动农业向集约化、规模化、专业化方向转型。这一组织体系重构不仅显著提高了农业资源配置效率，还显著增强了粮食生产过程中的稳定性与抗风险能力。特别是在农产品产加销一体化、农业产业链协同延伸的背景下，农业系统具备了更强的产供销衔接能力，有效缓解了传统农业因链条短、市场波动敏感所引发的粮食安全脆弱性。

1.1.3 农业基础设施体系完善增强粮食系统韧性。农业新质生产力的形成离不开农业基础设施体系的全面升级与系统完善。涵盖灌溉排水、田间道路、仓储物流、冷链运输等环节的现代农业基础设施，不仅显著降低了农业生产的系统性风险，还增强了农业系统应对外部冲击的韧性与适应能力。近年来，我国高标准农田建设持续推进，通过强化基础设施水平，提升耕地质量，有效增强了粮食生产的基础产能和稳定性。同时，粮食储备体系和物流配送体系的制度化建设，有助于实现粮食资源的时空配置优化，在区域或周期性供需不平衡情形下发挥着调节功能。根据上述分析，提出研究假说1：农业新质生产力有利于促进粮食安全。

1.2 农业新质生产力对粮食安全的间接影响

农业新质生产力不仅通过要素结构重构与组织体系优化，在制度层面直接推动粮食安全保障体系的构建，更通过激发农业技术进步这一关键中介变量，间接增强农业系统的稳定性与可持续性。技术进步作为农业现代化的核心驱动力，构成粮食安全能力提升的重要内生机制。农业新质生产力在制度供给、创新激励与资源整合等方面的系统优势，为农业技术演进提供了良好的外部条件与内在动力，从而通过技术进步提升农业产出效率与系统韧性，进而实现粮食安全的战略保障。

农业新质生产力以制度创新为支撑，通过重塑产权结构、优化农业科研体系及构建政策激励机制，系统性地强化农业技术进步的制度供给。制度经济学视角下，制度安排通过影响交易成本结构与激励机制设计，深刻塑造了技术创新的行为逻辑与扩散路径。近年来，围绕农业科技创新的产权制度改革，高标准农田建设中的制度嵌入，农业信贷及补贴机制的持续优化，均有助于增强农业技术研发与推广的制度弹性与效率。尤其是在新质生产力背景下，农业科研体系由单一部门主导逐步演化为多元主体协同的格局，国家通过设立农业科技重大专项、农业科技成果转化基金等政策工具，构建了较为系统的技术供给体系，为技术进步的连续性和有效性提供了稳定的制度基础。这一制度支撑体系不仅提升了农业技术成果的产出能力，更增强了其在农业生产环节中的嵌入程度与适应能力，为粮食安全提供了强有力的制度性保障。农业新质生产力强调对科技要素、数据资源与人力资本的集聚与协同配置，为农业技术创新与扩散营造了高效的创新生态。在国家创新体系框架下，农业科技园区、农业高新技术产业示范区及数字农业试验平台的建设推动了科技创新主体之间的深度协同，形成了以科研院所为技术策源地，涉农企业为转化主体，农业经营者为最终应用端的创新链条。

在农业新质生产力的推动下，农业技术体系呈现出系统集成化、信息智能化与绿色低碳化的多重趋势，显著增强了粮食生产系统的能力边界与抗风险能力。一方面，现代农业机械装备、精准施肥、智慧种植等技术的普及，提升了单产水平与单位要素产出率，缓解了耕地资源约束与劳动力供给紧张等结构性问题。另一方面，农业绿色技术、生物育种与灾害预警系统等新技术的广泛应用，提升了农业系统对外部冲击的适应能力。农业技术进步能够通过增加系统冗余，优化种植结构，分散生产风险等路径，显著提升粮食系统的抗压性与恢复力。农业新质生产力通过构建高效率、高韧性的双重能力结构，进而有效支撑了粮食安全的长期稳定目标。根据上述分析，提出研究假说2：农业新质生产力通过促进农业技术进步，从而间接保障了粮食安全。

2.1 数据来源

以2011—2022年30个省（市、自治区，不包含西藏及港澳台地区）面板数据为研究对象，数据来源于《中国统计年鉴》《中国农村统计年鉴》《中国环境统计年鉴》《中国能源统计年鉴》《中国社会统计年鉴》《中国财政年鉴》《中国经营管理统计年报》《中国农村合作经济统计年报》《中国农村政策与改革统计年报》以及中国知网专利数据库等，共获取360个样本。

2.2 变量选取

2.2.1 被解释变量。粮食安全（food）为被解释变量。从粮食产量、粮食播种面积与粮食单产3个维度构建粮食安全的代理指标。其中，粮食产量和粮食单产主要反映区域粮食供给的总量保障能力，属于“数量安全”范畴；粮食播种面积则反映农业资源配置的稳定性与结构调整对粮食供给的支撑程度，属于“结构安全”维度。该三维指标体系能够较为全面地刻画粮食安全的内涵特征。

2.2.2 解释变量。农业新质生产力（produ）为核心解释变量。农业新质生产力评价体系从农业劳动者、农业劳动对象和农业劳动生产资料3个维度进行指标构建，涵盖劳动者技能、劳动生产率、劳动者理念等要素，具体指标体系与测算方法见表1。通过熵值法对各指标赋权后，计算得到省级层面的农业新质生产力综合指数。

2.2.3 机制变量。技术进步（techno）为该研究探讨农业新质生产力影响粮食安全的潜在作用机制变量。采用农业专利授权数衡量农业技术创新与技术进步水平。农业专利具有显著的知识密集性与创新导向，能够较好地反映区域农业科技投入成果及其对农业生产方式的变革能力。

2.2.4 控制变量。选取如下控制变量：财政支农（fiscal），以农林水事务支出占财政支出的比重衡量；城镇化（urban），以城镇人口与地区常住总人口的比重表示；机械化（mecha），以农业机械总动力衡量；基础设施（infras），以农业灌溉面积表示；产业结构（struc），以第一生产总值占地区生产总值的比例表征。变量的描述性统计结果见表2。

2.3 模型构建

基于前文理论分析，构建基准模型如下：

式中，food_it为粮食安全，produ_it为农业新质生产力，X_it为一系列控制变量，μ_i和λ_t分别表示省份固定效应和年份固定效应，ε_it为随机扰动项，α₀为常数项。

在式(1)的基础上构建机制检验模型以验证假说2，机制检验模型如下：

式中，techno_it为农业技术进步。

3.1 基准回归

表3展示了农业新质生产力对粮食安全的基准回归结果。为全面刻画粮食安全的多维表现，将其进一步分解为粮食产量、粮食播种面积与粮食单产3个维度，分别反映粮食供给总量、耕地资源投入以及单位土地产出效率。列（1）至列（3）依次报告了农业新质生产力对上述3项指标的回归结果。从结果来看，农业新质生产力对粮食产量的回归系数为0.548，在0.05水平显著，表明在控制其他变量的条件下，农业新质生产力每提升1个单位，粮食产量平均提高0.548个单位，具有较强的产量推动效应。列（2）中，农业新质生产力对粮食播种面积的回归系数为0.637，在0.05水平显著，表明农业新质生产力的发展有助于稳定和扩大粮食作物的种植面积，可能与其优化资源配置，增强农业综合效益的功能密切相关。列（3）中，农业新质生产力对粮食单产的回归系数为0.114，在0.10水平显著，说明虽然其对单位面积产出能力的促进效应相对有限，但仍表现出正向影响，具有一定的增产效应，假说1得到验证。

注：***、**、*分别表示在0.01、0.05和0.10水平显著，括号中为数据标准误。

整体而言，农业新质生产力对粮食产量、播种面积和单位产出均表现出积极作用，验证了农业新质生产力有助于提升粮食供给能力，优化粮食生产结构及增强粮食系统稳定性的基本判断。一方面，农业新质生产力推动了农业全要素系统的高效耦合与协同发展，促使土地、资本、劳动力等传统生产要素与数据、技术、知识等新型要素实现深度融合，从而增强农业生产系统的整体产出能力。另一方面，农业新质生产力所倡导的集成化发展理念，通过完善农业基础设施，优化农地使用制度，强化农业金融与保险支持等制度安排，有效提升了农业经营的组织化和规模化水平，为粮食种植的稳定性与持续性提供了制度支撑。

3.2 稳健性检验

3.2.1 工具变量法。为了解决农业新质生产力可能存在的内生性问题，选取明朝宣德、正统、景泰、天顺、成化、弘治、正德、嘉靖、隆庆、万历、天启和崇祯年间各省考取进士的数量作为工具变量。选择这一工具变量的原因在于明清时期的科举考试与地方教育资源密切相关，反映了地方政府对教育资源配置的长期积累和地理差异，因此能够有效捕捉到地方农业创新潜力与人才培养对农业生产的间接影响。与此同时，进士数的变化受到政治因素和历史背景的深刻影响，与现代农业新质生产力的变化具有较强的外生性，因此较为符合工具变量的选取标准。通过这种方式，期望能够减少农业新质生产力变量的内生性偏误，增强回归结果的准确性和可靠性。

表4展示了内生性检验的相关结果。第1阶段的回归结果表明，工具变量的回归系数在0.01水平的显著性均为正，说明所选工具变量在统计上对农业新质生产力具有显著的解释力，能够有效地为农业新质生产力提供外生变化。此外，第2阶段的回归结果显示，农业新质生产力的回归系数通过了0.01水平的显著性检验，进一步验证了工具变量的有效性和模型的可靠性。这意味着通过采用工具变量方法，农业新质生产力的影响被清晰地识别，且消除了可能的内生性偏误。Kleibergen-Paap rk LM值均高于0，表明工具变量的有效性得到了保障。Kleibergen-Paap Wald rk F统计量大于其10%显著性水平的临界值，进一步证明了工具变量的强度和内生性检验的合格性。这些结果表明工具变量的选取合理且有效，能够有效解决内生性问题，内生性检验结果进一步支持了农业新质生产力对粮食安全的因果关系，验证了该研究假设模型的有效性。通过采用工具变量法，该研究成功地消除了潜在的内生性偏误，确保了回归分析结果的可靠性。

注：［］和{}内分别为P值和Stock-Yogo检验10%水平上的临界值。***、**、*分别表示在0.01、0.05和0.10水平显著，括号中为数据标准误。

3.2.2 更换模型。表5中列（1）至列（3）展示了更换为Tobit模型后的回归结果。回归结果表明，农业新质生产力对粮食安全的回归系数均显著为正，且具有较高的显著性，进一步验证了农业新质生产力在促进粮食安全方面的正向影响。这一结果表明即使在使用Tobit模型后，农业新质生产力仍对粮食安全发挥着重要的促进作用。

注：***、**、*分别表示在0.01、0.05和0.10水平显著，括号中为数据标准误。

3.2.3 剔除样本。表5中列（4）至列（6）展示了剔除样本后的回归结果。鉴于2020年新冠疫情可能对经济社会带来了前所未有的广泛影响，包括粮食生产和市场体系的波动，剔除2020年样本后重新进行回归分析。结果显示，农业新质生产力仍显著促进粮食安全，回归系数均为正，且保持高度的统计显著性，表明新冠疫情的干扰并未改变农业新质生产力对粮食安全的促进作用。

3.2.4 缩尾处理。表5中列（7）至列（9）为缩尾处理后的回归结果。为了排除极端值对回归结果的潜在干扰，采用上、下5%的缩尾处理方法，即将样本中极端的上、下5%数据剔除。结果显示，无论是对粮食产量、粮食播种面积，还是粮食单产，农业新质生产力都表现出显著的促进作用，且回归系数的符号与基准回归一致，进一步表明农业新质生产力的影响具有稳健性。

3.3 机制检验

表6展示了机制检验的相关结果。列（1）为农业新质生产力对农业技术进步的回归结果，回归系数为0.112，在0.10水平显著，表明农业新质生产力具有显著的促进农业技术进步的作用。这表明随着农业新质生产力的提升，农业技术的创新和应用也得到加强，推动了农业生产效率的提高。列（2）至列（4）展示了农业技术进步对粮食安全的回归结果。回归系数均显著为正，表明农业技术进步对粮食安全具有显著的促进作用，尤其在提高粮食产量、优化粮食播种结构及提升粮食单产等方面发挥着重要作用。这些结果表明农业新质生产力通过促进农业技术进步，进而改善粮食生产的各个环节，保障了粮食安全。因此，假说2得到了实证验证。

注：***、**、*分别表示在0.01、0.05和0.10水平显著，括号中为数据标准误。

其经济逻辑可能是，首先，农业新质生产力强调创新驱动与技术集成，鼓励农业技术的研发和推广，从而推动先进农业技术的普及与应用。其次，农业新质生产力还推动了农田资源的高效利用和农业生产模式的转型，如精准农业技术的应用，提高了资源配置的效率和生产力水平。此外，农业新质生产力的提升还与农村人才培养和技术培训密切相关，能够提高农民的技术素养和操作能力，从而更好地实现农业技术的落地应用。

3.4 异质性分析

基于农业功能区视角，将我国划分为粮食主产区和非粮食主产区，旨在探究农业新质生产力对粮食安全的异质性影响。表7展示了相关回归结果，列（1）至列（3）为粮食主产区的回归结果，列（4）至列（6）为非粮食主产区的回归结果。回归结果表明，农业新质生产力在粮食主产区对粮食产量、粮食播种面积和粮食单产均具有显著的促进作用。具体来说，农业新质生产力通过推动农业技术进步及提高资源配置效率等途径，有效提高了粮食生产能力，从而显著提升了粮食主产区的粮食产量和粮食单产。

注：***、**、*分别表示在0.01、0.05和0.10水平显著，括号中为数据标准误。

在非粮食主产区，农业新质生产力对粮食产量产生了显著的促进作用。然而，对于粮食播种面积和粮食单产的影响虽然回归系数为正，但未通过显著性检验，表明在非粮食主产区，农业新质生产力对这些粮食安全的影响较为有限。这一结果可能受到以下几个因素的影响：首先，非粮食主产区的农业生产更多集中于经济作物或其他类型的生产活动，这些地区的农业结构和技术需求与粮食主产区存在显著差异。农业新质生产力的提升，虽然对粮食产量产生一定的正向影响，但由于非粮食主产区不以粮食生产为主，其技术创新和资源投入的重点可能更多地集中在其他农业领域，如经济作物的生产和农业服务化等，这使得其对粮食播种面积和粮食单产的影响较为微弱。其次，非粮食主产区的农业生产模式相对较为多样化，涉及的技术和管理体系较为复杂。因此，农业新质生产力的提升未必能立即转化为粮食生产的增长，尤其是在粮食播种面积的扩展及粮食单产的提升方面，受限于这些地区的气候条件、土壤质量和市场需求等多种因素的制约，农业新质生产力可能难以充分发挥作用。此外，非粮食主产区的农民在技术接受度和生产决策上的差异可能使得农业新质生产力的影响效果不如粮食主产区明显。尽管农业新质生产力能够推动技术进步，但在这些地区，农民的知识储备、技术培训和推广渠道等可能尚未达到较高水平，影响了其对粮食播种面积和粮食单产的直接推动作用。因此，虽然农业新质生产力在非粮食主产区对粮食产量产生了正向影响，但在粮食播种面积和粮食单产方面未显著体现，主要与这些地区的农业结构、生产模式及农民技术接受度等因素有关。

4.1 结论

粮食安全始终是国家战略安全的重要基石，是实现农业现代化、推进乡村振兴和保障社会稳定的关键环节。当前，随着传统要素驱动模式逐渐式微，农业发展急需转向以创新驱动为核心的高质量发展路径。特别是在气候变化、资源约束和城乡二元结构等多重挑战交织的现实环境中，系统评估农业新质生产力对粮食安全的影响，对于科学制定粮食安全保障政策，加快农业转型升级步伐及实现农业强国目标具有重要的理论价值与现实意义。基于此，笔者聚焦农业新质生产力对粮食安全的影响研究，在厘清内在逻辑的基础上，通过2011—2022年省际面板数据，构建了系统的实证分析框架，并进行了多维度的稳健性检验与异质性分析。研究结论如下：第一，农业新质生产力能显著促进粮食安全，该结论经过一系列稳健性检验后仍成立；第二，农业新质生产力通过推动农业技术进步，从而间接保障了粮食安全，即存在“农业新质生产力—农业技术进步—粮食安全”的影响路径；第三，农业新质生产力对粮食安全的影响存在异质性，具体而言，农业新质生产力能显著提升粮食主产区的粮食安全，对于非粮食主产区的影响尚不显著。

4.2 建议

4.2.1 强化农业新质生产力培育，加快构建现代农业发展新动能体系。鉴于农业新质生产力对粮食安全具有显著的正向影响，政策层面应从系统性、整体性出发，着力推动新型农业要素的有效集聚与融合发展。一方面，应加大对农业高素质人才、数字技术、绿色投入品等新型要素的政策支持和财政投入，构建以知识、信息与生态为核心的农业新质要素体系。另一方面，鼓励各地因地制宜地探索农业新质生产力发展路径，建立多主体协同、多要素融合的农业创新机制，提升粮食生产的系统效率与稳产能力。

4.2.2 完善农业科技创新体系，夯实农业新质生产力转化为粮食安全的技术支撑。研究发现，农业新质生产力主要通过技术进步实现对粮食安全的间接影响，政策应着力打通“从实验室到田间地头”的技术转化通道。一是强化农业基础研究与关键核心技术攻关，聚焦生物育种、智慧农业、精准灌溉等前沿领域，提升农业技术原创能力；二是完善农业科技推广服务体系，加快科研成果本地化、实用化转化进程；三是推动构建“政产学研用”协同创新平台，形成全链条农业技术供给与需求对接机制，确保农业新质生产力能够有效转化为实际生产力。

4.2.3 因区施策推动区域农业差异化发展，提升农业新质生产力的空间适配性。研究显示，农业新质生产力对粮食安全的促进作用在粮食主产区显著，但在非主产区相对不显著，表明其影响存在区域异质性。因此，政策制定应充分考虑地区农业资源禀赋、产业结构及比较优势，推动农业新质生产力的差异化应用。在粮食主产区，应进一步强化农业新质生产力的引导与扶持，推动其全面嵌入粮食全产业链，构建高效、安全的区域粮食供给体系；在非主产区，则应因地制宜地推动多功能农业发展，加强农业多元功能与新质生产力的耦合，为区域农业现代化与国家粮食安全协同增效提供支撑。

4.2.4 优化政策制度环境，提升农业新质生产力的制度供给保障能力。农业新质生产力的有效释放依赖于良好的制度环境与政策体系支持。应构建有利于农业创新要素合理流动和高效配置的制度安排，包括深化农村土地制度改革，完善农业科技成果产权制度，健全农业金融与保险体系，激发农业经营主体应用新质生产力的积极性。同时，应加强对农业新质生产力发展绩效的评估与监测，形成目标导向明确，实施路径清晰，责任主体清楚的政策执行机制，确保政策精准落地、效果持续显现。

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