Non-grain production on cultivated land and grain production resilience: evidence from 291 prefecture-level cities in China

方法

2004–2024年遥感土地覆盖与三大主粮制图匹配，双重机器学习与Bartik工

发现

非粮化率每升10个百分点，粮食生产韧性降0.00261，约样本均值4.1%，三子维度均显著下降。

机会点

可探究农业技术创新中介机制，并分经济发展阶段与地形条件识别非粮化对韧性的异质性影响。

将耕地从水稻、小麦和玉米转向其他作物，会减少可用于主粮种植的面积，并导致农业生产要素与服务的重新配置。本文利用2004—2024年中国291个地级市的面板数据，将年度土地覆盖数据与三大主粮的遥感地图相匹配，测度耕地非粮化率（NGR）。粮食生产韧性（GPR）从三个维度进行评估：抵抗能力、恢复能力和适应能力。双重机器学习（DML）估计表明，NGR每提高10个百分点，GPR平均下降0.00261，约相当于样本均值的4.1%。三个组成部分均显著下降。该负向效应在替代指标和Bartik工具变量估计中同样存在。较高的NGR与显著更少的农业专利授权相关联，表明农业技术创新减弱可能是连接NGR与较低GPR的一条渠道。NGR对GPR的不利影响在经济发展水平较高时更大，并且随着经济发展水平越过两个估计门槛而进一步增强。Bootstrap检验表明，在低坡度地区和农业经营规模较大的地区，负向效应更大。耕地保护应超越维持耕地总面积，延伸至保护主粮种植空间以及支撑其发展的技术、服务和生产组织。政策应根据经济发展阶段和当地粮食生产条件加以区分。