受气候变化、地缘政治危机和经济增速放缓等影响，当前全球粮食安全形势恶化，饥饿人数激增^[1]，截至2022年，全球共45个国家和地区总计约2.05亿人处于“危机”或更严重级别的粮食不安全^[2]。新中国成立以来，解决好吃饭问题始终是头等大事，经过多年的努力，自2008年开始，不考虑进口和充裕的库存，中国人均粮食产量就已超过国际公认的“400 kg”粮食安全线。中国共产党的“十八大”以来，以习近平同志为核心的党中央提出了“谷物基本自给、口粮绝对安全”的新粮食安全观，确立了“以我为主、立足国内、确保产能、适度进口、科技支撑”的粮食安全战略，明确要将中国人的饭碗牢牢端在自己手上^[3]。如何调配各类生产要素以确保粮食安全，是值得持续关注的重点。

近年来，研究者们围绕不同要素对粮食安全的保障作用开展了大量研究，对于影响粮食生产的核心要素形成了2种认识。部分研究者认为是耕地面积或播种面积驱动了粮食生产，例如张成龙等^[4]利用Cobb-Douglas(C-D)函数对1980—2005年影响中国玉米产量的要素进行量化，发现播种面积是实现玉米增产的核心要素，其弹性系数为0.512；王珺鑫等^[5]对中国山东省各地级市粮食产量进行了分析，认为粮食生产必须依靠足够数量和必要质量的耕地；陈巧燕等^[6]对1978—2014年中国福建省粮食生产要素进行研究，发现粮食播种面积对粮食生产的作用最大，平均贡献率为18.25%；孙立等^[7]对中国北方12个省级行政区的粮食增产要素进行识别，发现耕地面积增加是粮食增产的根本驱动因素。但也有研究者认为农业科技投入(如机械、化肥、种子改良等)带来的单产提升是粮食增产的核心要素。陈龙江等^[8]研究发现推动玉米持续增产的核心是提升单产，而种子质量水平的提升能显著促进玉米单产的增加；何秀丽等^[9]利用C-D函数定量测度了粮食播种面积、第一产业从业人员数、机械动力强度和化肥折纯量对中国吉林省德惠市粮食产量的作用，发现化肥折纯量是影响粮食产量的第一要素，具体表现为化肥折纯量每增加1 kg，粮食产量增加4.20 kg；史常亮等^[10]、Xu等^[11]和武丹^[12]也认为机械、化肥等单产提升要素对区域粮食生产的贡献度强于播种面积。由于庞大的人口规模和粮食安全保障要求，中国的粮食生产问题一直是研究热点，但现有研究的时间序列普遍较短，且较少考虑灌溉这一关键要素对粮食生产的作用，未能有效揭示分区域、分阶段多要素，尤其是水资源对粮食生产的作用。

中国是人口大国，也是农业大国。1949—2020年，中国人口增加了8.70亿，粮食播种面积增加了680.95万hm²，粮食产量增加了5.56亿t，粮食调运格局也由“南粮北运”转变为“北粮南运”。本文以中国31个省级行政区(不含香港特别行政区、澳门特别行政区和台湾地区)的数据为基础，以粮食产量表征粮食安全，分时段定量测度了1949—2020年中国不同地域范围内的多种要素对粮食生产的作用，以期为中国粮食生产的稳定发展提供参考。

本文以中国31个省级行政区(不含香港特别行政区、澳门特别行政区和台湾地区)的数据为基础，设计了3种研究地域的划分方式。

第1种方式是对31个省级行政区进行综合分析。第2种方式是对南、北方地区进行对比分析，以秦岭-淮河线作为南、北方地区的分界线^[13]，北方地区包括：北京市、天津市、河北省、山西省、内蒙古自治区、辽宁省、吉林省、黑龙江省、山东省、河南省、陕西省、甘肃省、青海省、宁夏回族自治区、新疆维吾尔自治区；南方地区包括：上海市、江苏省、浙江省、安徽省、福建省、江西省、湖北省、湖南省、广东省、广西壮族自治区、海南省、重庆市、四川省、贵州省、云南省、西藏自治区。第3种方式参考了文[14]中的七大地理分区，详见表 1。

水土资源是粮食生产最基本的物质条件，其中水资源总量和分布在很大程度上决定了粮食作物的生长和产出^[15]。中国水资源分布为南方多北方少，土地资源分布为北方多南方少，水土资源不均；同时，经济发展和区域转型使得人口和经济重心逐步向南方地区迁移，水土资源条件较差的北方地区反而承担了更多的粮食生产任务，进一步加剧了北方地区的水土矛盾。国家水网建设作为连通江河湖泊和人工引蓄水工程的重要工程，可大幅提高水资源调蓄能力^[16]，将一方之“余”调剂给他地之“缺”，实现水资源的南北调配、东西互济，进而增加有效灌溉面积，推进农业灌溉集约化、智能化生产，切实提升灌溉水源保障程度^[17]，促进地尽其力、水尽其用。

与雨养农业相比，灌溉作为粮食生产的“催化剂”，可以满足粮食作物对水分的需要，从而确保稳产、高产^[18]。灌溉对粮食生产的作用主要体现在：1) 改善粮食生产的外部环境，灌溉设施能够提高水资源的时空配置效率，改善作物生长条件，同时减少干旱灾害对农业生产的不利影响^[19]；2) 优化要素配置，灌溉设施对劳动力、机械、化肥等要素具有互补效应，可以降低生产成本，提高单位物质资料产出，实现“藏粮于技”；3) 借助灌溉设施的规模扩张效应，通过新增有效灌溉面积、提升耕地平整连片程度，可提高复种强度，推动播种面积扩张，实现“藏粮于地”^[20]。灌溉对粮食生产的驱动作用如图 1所示。

图 1 灌溉对粮食生产的驱动作用

图选项

根据文[21]—[23]，粮食产量受播种面积、第一产业从业人员数、机械动力强度、有效灌溉面积、化肥折纯量和自然灾害等多种要素影响。种子改良也是驱动粮食增产的要素，但受限于数据的可获得性，故将这一指标纳入随机误差项中。有效灌溉面积是播种面积的一部分，二者具有显著关联性，考虑到灌溉对粮食生产的重要保障，本研究在有效灌溉面积基础上进一步选择复种指数表征播种面积对粮食产量的贡献。本研究选取第一产业从业人员数、机械动力强度、有效灌溉面积、化肥折纯量、受灾面积和复种指数作为解释变量，以粮食产量作为因变量。考虑到数据的可获得性，本文假设粮食作物在农作物中均匀分布，则粮食生产所需的机械动力强度、有效灌溉面积、化肥折纯量和受灾面积，可分别由农业机械总动力、农田有效灌溉面积、农业生产化肥折纯量和农业受灾总面积，与粮食播种面积占农作物总播种面积的比例相乘后得出。

分析不同要素对粮食生产的作用，往往需要借助一定形式的生产函数。常用的函数有线性函数、多项式函数、C-D函数、不变替代弹性函数等，其中C-D函数可以清晰地描述农业生产与投入要素之间的关系，较好反映农业生产中的客观实际，且具有可线性化、计算方便的优点^[24]。本研究基于C-D函数构建模型，具体形式为

式中：y表示粮食产量，万t；x₁表示投入的劳动力，即第一产业从业人员数，万人；x₂表示机械动力强度，万kW；x₃表示有效灌溉面积，万hm²；x₄表示化肥折纯量，万t；x₅表示受灾面积，万hm²；x₆表示复种指数；χ、δ、θ、ϕ、γ、λ分别表示x₁—x₆对粮食产量的弹性系数；μ为随机误差项，指价格、政策、种子等难以量化因素的干扰。

将式(1)简化为

其中：X =[lnx₁，lnx₂，…，lnx₆]为解释变量组成的行矩阵，Y为被解释变量矩阵，β为待估计的弹性系数组成的列矩阵。

普通最小二乘法是一种应用广泛的参数估计方法，其目的是使拟合值与实际值之间的残差平方和最小，从而寻找与真实数据最佳的函数匹配^[25]。依据最小二乘法，弹性系数的估计值$\hat{\boldsymbol{\beta}}$可表示为

其中X^T为X的转置矩阵。

然而，当要素之间存在多重共线性时采用普通最小二乘法会造成系数失真。岭回归是适用于多重共线性数据分析的有偏估计回归方法，是在最小二乘法的基础上加入对系数值的惩罚，使得数据稳定并得以求解^[26]。

其中：$\hat{\boldsymbol{\beta}}_{(k)}$为系数的岭回归估计；I为与X^TX同阶的单位矩阵；k为岭参数，范围在0~1之间。k越大，消除共线性效果越好，但也会导致拟合精度越小，一般令k取回归系数基本稳定时的最小值。

研究数据来源于《中国统计年鉴》《中国农村统计年鉴》《新中国60年统计资料汇编》以及中国31个省级行政区的统计年鉴、聚汇数据库和前瞻数据库，对于部分年份存在数据缺失的问题，通过线性插值进行插补。数据处理在SPSS 23和SPSSPRO中完成。

根据各要素与粮食产量的关系，可以将中国粮食生产大致分为4个时段。如图 2所示，1949—1959年，农业生产处于恢复阶段，有效灌溉面积、复种指数和第一产业从业人员数稳步提升，机械动力强度和化肥折纯量较少，各要素驱动粮食产量稳步增长；在1960—1979年，初期遭遇严重自然灾害，虽然有效灌溉面积增加，但受灾害影响不能形成有效灌溉，灾后生产逐步恢复，各项要素投入增加，促进粮食增产；1980—1999年，有效灌溉面积基本维持稳定，但在良种推广以及机械、化肥的驱动下，粮食单产稳步提升，粮食产量持续增长；2000—2020年，机械动力强度快速提升，第一产业从业人员数急速下降，化肥折纯量在2015年后也开始下降，同时受节水型社会建设影响，在2000—2003年，有效灌溉面积略有下降，之后在粮食安全保障需求下，通过灌区续建配套和节水改造，有效灌溉面积进入新一轮增长，进而推动粮食持续增产。下文将围绕各要素对粮食生产的贡献度进行定量分析。

注：图中机械动力强度、有效灌溉面积、化肥折纯量和受灾面积均根据粮食播种面积占农作物总播种面积的比例进行了折算。 图 2 中国1949—2020年各要素与粮食产量的变化

图选项

对6个要素和粮食产量之间使用双变量相关分析，由于本文设置的不同地域范围内的相关性分析结果类似，所以选取1.1节中第1种地域划分方式，即31个省级行政区综合分析的结果为例。由表 2可知，粮食产量与第一产业从业人员数、机械动力强度、有效灌溉面积和化肥折纯量呈极显著的正相关，与复种指数呈较弱的正相关，与受灾面积呈负相关。

进一步考察不同要素之间的相关性，结果如图 3所示，圆圈的直径大小和颜色深浅反映相关性的强弱，颜色由蓝到红表示相关性由负到正。由图可知，机械动力强度与受灾面积、机械动力强度与复种指数、化肥折纯量与受灾面积之间呈负相关，其余要素之间均为正相关；部分要素(如x₂、x₃和x₄)之间的相关系数大于0.8，且通过了P < 0.01显著性检验，说明彼此之间属于高度相关。相关性过强表明要素之间存在严重的多重共线性。

图 3 不同要素之间的相关性分析

图选项

在量化解析时为克服共线性影响，参考文[24]和[27]，采用岭回归方法进行拟合分析。由2.1节可知，不同发展时段由于基础设施和生产模式的差异，第一产业从业人员数、机械动力强度、有效灌溉面积、化肥折纯量、受灾面积和复种指数对粮食生产的作用会发生变化。不同地域范围内的气候、水资源、生产模式特征不同，各要素对粮食生产的贡献度也会存在差异。以31个省级行政区综合分析为例，4个阶段的C-D函数模型分别为

1949—1959年：lny=3.738+0.464 lnx₁+0.001 lnx₂+0.155 lnx₃+0.062 lnx₄-0.051 lnx₅+1.615 lnx₆；

1960—1979年：lny=3.851+0.308 lnx₁+0.048 lnx₂+0.281 lnx₃+0.111 lnx₄-0.066 lnx₅+0.933 lnx₆；

1980—1999年：lny=4.695+0.204 lnx₁+0.169 lnx₂+0.248 lnx₃+0.157 lnx₄-0.125 lnx₅-0.106 lnx₆；

2000—2020年：lny=6.122-0.115 lnx₁+0.050 lnx₂+0.424 lnx₃+0.268 lnx₄-0.049 lnx₅+0.365 lnx₆。

如表 3所示，6个要素构成的模型可解释90%以上不同地域范围内的粮食产量变化，通过了显著性检验，模型拟合效果较好。

为分析不同时段、不同地域范围内各要素对粮食生产的贡献度，计算粮食生产模型中各要素的弹性系数，结果如图 4所示，并由此展开深入分析。

图 4 不同时段、不同地域粮食生产模型中各要素的弹性系数

图选项

第一产业从业人员数的弹性系数逐渐降低，机械动力强度的弹性系数则先提升再下降，2000—2020年二者对粮食生产的总贡献度在各要素中排在末位。

首先对31个省级行政区进行综合分析。在1949—1959年，农业生产主要依靠劳动力投入和规模扩张，其中第一产业从业人员数对粮食产量的弹性系数为0.464，即第一产业从业人员数增长1个百分点，粮食产量增加0.464个百分点。但随着农业机械化的普及，第一产业从业人员数的弹性系数逐渐下降，到2000—2020年降为负值，这是由于城镇化进程加快和农业机械化普及，大量第一产业从业人员向城镇转移，而机械动力强度与第一产业从业人员之间的互补关系，使得劳动力在粮食生产中的作用大大弱化。与此相反，机械动力强度的弹性系数不断提高，由1949—1959年的0.001提升至1980—1999年的0.169，而进入21世纪之后，机械动力强度对粮食生产的弹性系数有所下降。

接着对南、北方地区进行对比分析。第一产业从业人员数和机械动力强度对粮食产量的弹性系数变化与31个省级行政区的趋势基本一致。1949—1959年，南方地区第一产业从业人员数对粮食生产的弹性系数(1.320)显著高于北方(0.072)，这是由于南方地区气候条件较好，复种指数高，年内依靠大量的第一产业从业人员可以获得两季甚至三季的产量；1960—1999年，随着机械动力强度弹性系数的提升，第一产业从业人员数对南、北方地区粮食生产的弹性系数有所降低；2000—2020年，南、北方地区第一产业从业人员数和机械动力强度对粮食生产的弹性系数均有所下降。

最后对七大地理分区进行对比分析。1949—1959年，第一产业从业人员数对华北和华东地区的粮食生产的弹性系数处于较高水平，其中华北地区为1.428，华东地区为1.098，较高的灌溉程度支撑了区域高密度精细化劳作，促使第一产业从业人员数成为驱动粮食生产的核心要素；1960—1979年，第一产业从业人员数仍然是驱动粮食生产的关键要素，在各分区贡献中排前2名；1980—2020年，第一产业从业人员数的弹性系数快速降低，除华南地区外均降为负值。机械动力强度对区域粮食生产的弹性系数则先提升再下降，各分区结果显示，其数值普遍小于0.2，在各要素中排名靠后。

有效灌溉面积是驱动粮食生产的核心要素，其弹性系数逐渐提升，在各要素中排第一。

首先对31个省级行政区进行综合分析。1949—1959年和1960—1979年，有效灌溉面积对粮食生产的弹性系数在各要素中均排第3名，但后一时段的弹性系数较前一时段显著提升，与前2名对应要素的弹性系数之差也明显减少；1980—1999年，有效灌溉面积基本维持稳定，但由于机械、化肥、良种等农业科技的普及，粮食产量不断增加，有效灌溉面积对粮食生产的弹性系数略有下降；2000—2020年，由于中国政府对农田水利的发展投入进一步加大，有效灌溉面积成为驱动粮食生产的第一要素，弹性系数达到0.424。

接着对南、北方地区进行对比分析。1949—1959年，由于南方地区农田水利设施相对较多，有效灌溉面积对南方粮食生产的弹性系数(0.162)高于北方地区(0.093)；随着农田水利设施的建设，到1960—1979年，灌溉对粮食产出的驱动能力得到释放，有效灌溉面积对北方粮食生产的弹性系数提升至0.243，超越了南方；而到1980—1999年，随着灌溉规模的扩大，北方地区的有效灌溉面积发展受到了水资源制约，有效灌溉面积对粮食生产的弹性系数降至0.085；2000—2020年，随着调水工程建设，北方地区有效灌溉面积快速扩大，其对粮食生产的弹性系数急剧提高，但仍低于南方地区，此外有效灌溉面积对南、北方地区粮食生产的贡献度跃升至首位。

最后对七大地理分区进行对比分析。1949—1959年，有效灌溉面积对华东地区粮食生产的弹性系数高于同时期的其他地区，这是因为该地区的有效灌溉面积在七大地理分区中排名第一，庞大的灌溉规模保障了高强度、高密度的农业生产；随着各地农田水利设施的建设，到1960—1979年，区域粮食生产得到了较为充分的水资源供给，有效灌溉面积对粮食生产的弹性系数有所提高；而到1980—1999年，除东北、华南及西南地区外，有效灌溉面积对粮食生产的弹性系数明显降低；2000—2020年，随着区域灌溉能力的提升，华北、华东、华中、华南和西南5大地区的有效灌溉面积成为保障本地粮食生产的第一要素，弹性系数分别为0.503、0.372、0.305、0.716和0.303，而在东北和西北地区，有效灌溉面积对粮食生产的弹性系数在各要素中均排第2名。

化肥是驱动粮食生产的重要因素，其弹性系数不断提高，但弱于有效灌溉面积和复种指数。

首先对31个省级行政区进行综合分析。1949—1959年，中国大部分地区化肥生产能力每年不足万t，农业生产更多采用农家肥进行；随着化肥生产技术的突破，化肥折纯量不断上升，对粮食生产的弹性系数也由0.062提高到1960—1979年的0.111；1980—2020年，化肥开始大规模应用，其对粮食生产的弹性系数持续提升，到2000—2020年，化肥折纯量对粮食生产的贡献度在各要素中排第3名。

化肥折纯量对南、北方地区粮食产量贡献度的变化与31个省级行政区综合分析的结果基本一致。1949—1959年，化肥折纯量对北方地区粮食生产的弹性系数(0.050)略高于南方地区(0.037)，这是因为此时化肥厂主要集中在北方地区，但由于化肥产量很少，对粮食生产的弹性系数也较小；随着化肥生产技术的发展以及大型化肥生产设备的引进，到1960—1979年，南、北方地区化肥折纯量迅速增加，由于化肥需要依赖灌溉才能充分发挥效益，而南方地区拥有更大的有效灌溉面积，所以其对南方地区粮食生产的弹性系数(0.095)超越了北方(0.066)；1980—1999年，北方地区有效灌溉面积逐渐超越南方，加之北方化肥折纯量更多，使得其对北方地区粮食生产的弹性系数(0.192)高于南方(0.117)；2000—2020年，化肥折纯量对北方地区粮食生产的弹性系数进一步提高，对南方则有所下降。

最后对七大地理分区进行对比分析。在1949—1959年和1960—1979年，化肥折纯量对粮食生产的弹性系数在各要素中分别排名第3和第4，但后一时段较前一时段的弹性系数有所提升；1980—2020年，除华南地区和西南地区外，化肥折纯量对区域粮食生产的弹性系数持续提升；到2000—2020年，化肥成为驱动东北地区粮食生产的第一要素，弹性系数为0.350，对东北地区粮食生产的贡献度远超同期其他地区，这一方面得益于东北地区有效灌溉面积的急速扩张，另一方面与土壤质地有关。

复种指数对粮食生产的弹性系数不断下降，但仍然是驱动粮食生产的要素。

首先对31个省级行政区进行综合分析。1949—1959年，中国粮食单产水平很低，此时粮食产量主要依靠播种面积，因而复种指数在粮食生产中占绝对主导地位，弹性系数为1.615；随着农业生产投入的增加，粮食单产水平快速提升，粮食生产逐渐由面积驱动转变为单产驱动，复种指数对粮食生产的弹性系数也随之下降；1998—2003年，随着复种指数下降，粮食产量也有所下降；2004—2020年，在中国农业政策的支持下，复种指数稳步上升，也带动了粮食增产，其对粮食产量的弹性系数回升至0.365，但低于有效灌溉面积的0.424，在各要素中排第2名。

接着对南、北方地区进行对比分析。1949—1959年，复种指数对北方地区粮食生产的弹性系数(1.596)大于南方地区(0.696)，这是因为此时北方地区的粮食播种面积更大；1960—1979年，复种指数对北方地区粮食生产的弹性系数进一步提升，对南方则有所下降；1980—2020年，随着灌溉设施逐渐完善以及农业科技投入不断增加，复种指数对南、北方地区粮食生产的弹性系数较前2个时段显著降低，到2000—2020年，复种指数的弹性系数在南方地区降为0.173，在北方地区降为0.205，但仍是驱动粮食生产的要素。

最后对七大地理分区进行对比分析。1949—1959年，除东北地区外，复种指数对区域粮食生产的弹性系数的影响在各要素中位于前列，其中华北地区的弹性系数最高，为2.127，这是因为华北地区第一产业从业人员数对粮食生产的弹性系数在同时期也处于最高水平，丰富的农业劳动力支撑了高强度的耕作；1960—1979年，除西南地区外，复种指数仍是驱动粮食生产的重要因素，在各分区中排前2名；1980—2020年，除西北地区外，复种指数对区域粮食生产的弹性系数持续下降。

受灾面积是抑制粮食生产的要素。31个省级行政区综合分析的结果显示，受灾面积始终抑制粮食生产，且在1980—1999年对粮食的减产效用达到最高，弹性系数由1949—1959年的-0.051下降至-0.125；2000—2020年，随着防护设施的完善、防范和应对灾害经验的丰富，受自然灾害破坏的土地面积减少，对应的弹性系数升为-0.049。南、北方地区对比发现，受灾面积对北方地区粮食的减产效用远大于南方，一方面是因为北方地区本身的自然禀赋条件较差，加之对资源的过度开采，生态环境相对脆弱；另一方面是因为北方地区近些年极端气候事件频发，相关防护设施建设不如南方地区，抵御自然灾害的能力较弱。对七大地理分区的分析结果表明，受灾面积对粮食生产的减产效用随时间的推移也表现为先增强后减弱。

综合来看，各要素对粮食生产的贡献度逐步趋于均衡，单一要素贡献的突出性明显减弱。1949—1959年，第一产业从业人员数和复种指数在中国粮食生产中占主导地位，随着农田水利建设的推进以及农业科技投入的增加，各要素对粮食生产的弹性系数发生明显变化，其中第一产业从业人员数和复种指数的弹性系数显著下降，有效灌溉面积和化肥折纯量的弹性系数不断提升，机械动力强度的弹性系数先提升后下降，而受灾面积对粮食的减产效用先增强后减弱。同时，各要素间的弹性系数差距明显缩小，说明粮食生产由过去的单一要素驱动转为多要素协同保障，这也使得粮食产出的稳定性显著提升。此外，随着农业发展及技术进步，粮食生产模型中的随机误差项逐渐增大，并在2000—2020年达到最大，表明价格、种子、政策等难以量化因素对粮食生产的作用愈来愈强，需要加以重视。

基于31个省级行政区的粮食供需关系^[28]，核算了1949—2020年中国南、北方地区的粮食净调出量，发现1949—1989年的总体趋势为“南粮北运”，这一时段的粮食调运规模相对较小(< 5 000万t)，而从1990年开始，中国粮食调运格局转变为“北粮南运”，调运规模也快速扩大。对应分析南、北方地区的有效灌溉面积变化发现，1949年和1950年，南方地区有效灌溉面积约占全国总有效灌溉面积的70%，北方地区仅占30%；随着农田水利工程的建设，北方地区有效灌溉面积快速扩大，到20世纪70年代中期占比为50%，之后由于投入减少，有效灌溉面积的占比出现波动，到1990年才彻底超越南方地区，且与南方地区的差距不断拉大。由于有效灌溉面积的扩大，北方地区粮食产量逐渐超越南方，为“北粮南运”奠定了基础。2020年，中国南、北方地区有效灌溉面积的比例为4∶6，北方地区粮食净调出量达1.22亿t，占北方粮食总产量的30.69%。粮食调运格局变化和有效灌溉面积变化的时间节点基本一致，表明有效灌溉面积的发展在粮食调运的格局转变中起到了重要支撑作用，如图 5所示。

图 5 南、北方地区有效灌溉面积占比和粮食净调出量

图选项

保障粮食安全需要通过农业生产要素协同耦合来实现。良种培育也是保障粮食安全的重要手段，1949—2019年，中国粮食作物经历了4~5次的品种更新换代，高产、优质、抗病、适宜机械化等性能获得明显提高^[29]；同时根据中华人民共和国农业农村部公布的种子监督检查结果，近年来中国农作物种子质量不断提升^[30]，这为粮食增产奠定了基础。但由于种子品种详细统计数据调研难度大，各地域的数据完整性欠佳，除采用实验站数据进行分析外，目前还鲜有研究将种子改良这一指标纳入地域层面的分析中。中国种子工程主要开始于20世纪80年代^[31]，这与机械动力强度和化肥折纯量显著增加的时段重合。同时，根据模型模拟结果，中国已经跨越依靠单一要素显著拉动粮食增产的阶段，驱动粮食增产的要素贡献已经趋于均衡，未来保障粮食安全需要通过多要素协同来实现。

中国粮食调运格局由地域间“人-土-水”的匹配性决定，土地的不可迁移性和人口重心的南移共同决定了中国粮食调运格局由“南粮北运”转变为“北粮南运”。中国粮食调运格局发生转变的时间节点是1990年，这与北方地区有效灌溉面积超过南方的时间点重合。从生产端来看，北方地区有效灌溉面积的增速显著快于南方，促使北方地区粮食播种面积的增幅加大，进而加大了粮食产量的增幅；北方地区粮食产量自2005年开始超越南方，并以每年800万t的规模持续扩大差距。从消费端来看，人口是影响粮食消费最直接的要素，自20世纪90年代以来中国人口重心和经济重心不断南移，且南移速度逐渐加快^[32]，促使南方地区粮食消费量快速增长。中国“北粮南运”的调运格局是由有效灌溉面积北移、人口重心南移共同驱动形成的，根据经济社会发展规律，未来一段时间内中国经济和人口重心可能继续南移，这将进一步激化人口重心与粮食生产重心偏离的矛盾。

可通过有效灌溉面积驱动农业生产资源的协同配置，进而保障粮食安全。粮食安全是经济发展、社会稳定、国家安全的基础，研究表明，随着经济社会发展和居民生活水平的提高，2035年前中国粮食需求量将持续增长^[33-35]。扩大种植规模和提升单位面积产量是提高粮食产量的2条基本路径，扩大种植规模依靠耕地扩张和复种指数的增加，提升单位面积产量则需要多元要素的协同驱动。灌溉是协调农业生产资源耦合配置、提升粮食生产能力的重要基础，未来仍需通过扩大有效灌溉面积强化农业生产资源配置，提升粮食安全水平。目前，中国后备耕地主要集中在黄淮海流域、东北地区、新疆维吾尔自治区和甘肃省^[36]，因此未来有效灌溉面积的扩张集中在北方地区，然而由于水资源空间分布的不均衡，北方水资源量占全国的比例不足20%，迫切需要构建国家水网，尤其是农业水网，以实现水资源的南北调配，为粮食生产提供强有力的水资源支撑。

本文利用C-D生产函数，按照不同地域范围构建了区域粮食生产模型，量化解析了1949—2020年第一产业从业人员数、机械动力强度、有效灌溉面积、化肥折纯量、受灾面积和复种指数对中国粮食生产的作用，主要得到以下结论：

1) 各要素对粮食生产的驱动作用趋于均衡化，其中，有效灌溉面积的弹性系数由1949—1959年的0.155提高到2000—2020年的0.424，成为驱动粮食生产的第一要素。保障中国粮食安全需以国家水网建设支撑灌溉规模提升，通过增加有效灌溉面积驱动多要素协同促进粮食增产。

2) 有效灌溉面积的北移和人口重心的南移共同驱动了中国粮食调运格局的转变，未来“北粮南运”格局仍将持续并有可能呈扩大态势。