陳 紅，劉 鵬

(東北林業(yè)大學(xué) 經(jīng)濟管理學(xué)院，哈爾濱 150000)

1 引言

近年來中國糧食總產(chǎn)量不斷增長，伴隨農(nóng)膜、農(nóng)藥、化肥等投入增加，農(nóng)業(yè)生態(tài)環(huán)境也在逐漸惡化，嚴(yán)重制約農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展。糧食安全和農(nóng)業(yè)生態(tài)環(huán)境保護(hù)都是農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展的重要部分。習(xí)總書記在多個場合強調(diào)：“確保重要農(nóng)產(chǎn)品特別是糧食供給，是實施鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略的首要任務(wù)”。在保障糧食安全的同時，積極推動農(nóng)業(yè)農(nóng)村生態(tài)環(huán)境保護(hù)更是推動鄉(xiāng)村振興的關(guān)鍵。

農(nóng)業(yè)生態(tài)效率是農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展能力的一個重要指標(biāo)[1]，是衡量農(nóng)業(yè)經(jīng)濟與資源環(huán)境協(xié)調(diào)發(fā)展的重要指標(biāo)[2]，其作為農(nóng)業(yè)生態(tài)環(huán)境情況的反映，得到諸多學(xué)者認(rèn)可，如王寶義等、侯孟陽等對農(nóng)業(yè)生態(tài)效率進(jìn)行測度并據(jù)此對農(nóng)業(yè)生態(tài)環(huán)境狀況進(jìn)行研究[3-4]。面對新冠疫情全球蔓延、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)成本攀升、國內(nèi)外農(nóng)產(chǎn)品價格倒掛等中國農(nóng)業(yè)發(fā)展面臨的復(fù)雜情況，保障國內(nèi)糧食有效供對于社會穩(wěn)定有重要意義。但長期以來，中國農(nóng)業(yè)采用粗放經(jīng)營的方式，使農(nóng)業(yè)生態(tài)環(huán)境不斷惡化，糧食安全的可持續(xù)發(fā)展存在著諸多困難。如何協(xié)調(diào)農(nóng)業(yè)生態(tài)環(huán)境保護(hù)和糧食安全，是中國農(nóng)業(yè)發(fā)展必須解決的關(guān)鍵問題。

就中國糧食安全與農(nóng)業(yè)生態(tài)環(huán)境保護(hù)研究來看，多數(shù)研究認(rèn)識到糧食安全與農(nóng)業(yè)生態(tài)環(huán)境保護(hù)的重要作用，且認(rèn)同在保障糧食安全同時應(yīng)重視農(nóng)業(yè)生態(tài)環(huán)境保護(hù)。如付恭華等、羅海平等都對農(nóng)業(yè)生態(tài)環(huán)境對糧食安全的重要作用有著一致認(rèn)識[5-6]。但這些研究只將農(nóng)業(yè)生態(tài)環(huán)境與糧食安全間的關(guān)系作為一種前提或政策建議為其研究進(jìn)行服務(wù)，較少有研究對農(nóng)業(yè)生態(tài)環(huán)境保護(hù)和糧食安全之間的關(guān)系進(jìn)行深入分析和量化研究，難以更精準(zhǔn)的揭示兩者關(guān)系。

農(nóng)業(yè)公共投資是農(nóng)業(yè)生態(tài)環(huán)境保護(hù)和糧食安全的重要保障。就現(xiàn)有研究來看，農(nóng)業(yè)公共投資對于糧食安全的保障得到了較多關(guān)注，如汪小勤等、張學(xué)昌就農(nóng)業(yè)公共投資對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)及糧食安全的重要作用進(jìn)行了探討[7-8]。但現(xiàn)有研究較少就農(nóng)業(yè)公共投資對農(nóng)業(yè)生態(tài)環(huán)境的影響進(jìn)行分析，更少有研究同時考慮農(nóng)業(yè)公共投資對農(nóng)業(yè)生態(tài)效率和糧食安全的影響，難以有效發(fā)揮農(nóng)業(yè)公共投資保障糧食安全及推動農(nóng)業(yè)生態(tài)環(huán)境改善從而促進(jìn)農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展的重要作用。

對現(xiàn)有研究梳理后，本文首先就農(nóng)業(yè)生態(tài)環(huán)境保護(hù)與糧食安全關(guān)系進(jìn)行探討，而后利用非期望產(chǎn)出SBM-DEA模型測度農(nóng)業(yè)生態(tài)效率以反映中國農(nóng)業(yè)生態(tài)環(huán)境情況，并利用差分GMM模型對現(xiàn)階段中國農(nóng)業(yè)生態(tài)效率與糧食安全之間關(guān)系進(jìn)行分析，然后構(gòu)建聯(lián)立方程模型具體分析農(nóng)業(yè)生態(tài)效率與糧食安全之間的影響機制，以及不同農(nóng)業(yè)公共投資對兩者的驅(qū)動機制，為中國農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展提供對策建議。相對現(xiàn)有研究而言，本研究做了以下貢獻(xiàn)：①率先以量化研究方式對農(nóng)業(yè)生態(tài)環(huán)境保護(hù)與糧食安全關(guān)系進(jìn)行探討。②同時考慮農(nóng)業(yè)公共投資對于農(nóng)業(yè)生態(tài)效率以及糧食安全的影響。

2 農(nóng)業(yè)生態(tài)效率與糧食安全關(guān)系研究

2.1 農(nóng)業(yè)生態(tài)環(huán)境保護(hù)與糧食安全關(guān)系探討

糧食安全是指保證任何人在任何時候都能得到為了生存和健康所需要的足夠食物。本研究的糧食安全問題側(cè)重于糧食數(shù)量安全，結(jié)合展進(jìn)濤等的研究選用人均糧食占有量來反映糧食安全情況[9]。

為保障糧食安全，中國長期采取的高投入、高產(chǎn)出模式對環(huán)境造成嚴(yán)重破壞。某種程度上，農(nóng)業(yè)生態(tài)環(huán)境保護(hù)與糧食安全間存在矛盾。然而生態(tài)環(huán)境優(yōu)化、生產(chǎn)率增長是提升糧食安全保障程度的重要途徑之一[10]。通過改善農(nóng)業(yè)生態(tài)環(huán)境，能夠減少農(nóng)業(yè)生產(chǎn)資源的流失，提高農(nóng)業(yè)產(chǎn)出，從這方面來看，推動農(nóng)業(yè)生態(tài)環(huán)境保護(hù)為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)提供良好的環(huán)境支持從而提高糧食產(chǎn)量又是可以相互協(xié)調(diào)的。

2.2 農(nóng)業(yè)生態(tài)效率測度

subjecttox0=Xλ+S-

S-≥0,Sg≥0,Sb≥0

(1)

②農(nóng)業(yè)生態(tài)效率投入產(chǎn)出指標(biāo)體系：農(nóng)業(yè)生態(tài)效率是指在一定的農(nóng)業(yè)投入要素組合下，以盡可能小的資源消耗和環(huán)境污染，得到盡可能多的農(nóng)業(yè)產(chǎn)出，是農(nóng)業(yè)生態(tài)環(huán)境情況的重要反映。本文結(jié)合王寶義等的研究，構(gòu)建投入—產(chǎn)出指標(biāo)體系，見下表。本文參考李寧的做法將第一產(chǎn)業(yè)從業(yè)人員作為農(nóng)林牧漁業(yè)從業(yè)人員的替代指標(biāo)[12]。參考吳小慶的做法估算農(nóng)業(yè)面源污染水平[13]。排放系數(shù)參考王寶義的研究。

表1 農(nóng)業(yè)生態(tài)效率投入—產(chǎn)出指標(biāo)體系

表2 2010—2019年全國農(nóng)業(yè)生態(tài)效率均值

③農(nóng)業(yè)生態(tài)效率測度與分析：本文以DEA．SOLVER PRO5.0為農(nóng)業(yè)生態(tài)效率測度平臺。以中國省級行政區(qū)為研究對象，其中臺灣、香港、澳門因數(shù)據(jù)缺失未納入研究范圍，其中基礎(chǔ)數(shù)據(jù)源于《中國統(tǒng)計年鑒》《中國農(nóng)村統(tǒng)計年鑒》。Coelli等認(rèn)為，規(guī)模報酬可變假設(shè)適用于微觀的研究對象，由于本文研究對象較為宏觀，為此本文選擇規(guī)模報酬不變模型進(jìn)行效率測度[14]。且參考現(xiàn)有研究將2010—2019年31個省份作為共 310個決策單元進(jìn)行測度，以測算各決策單元的農(nóng)業(yè)生態(tài)效率。

從農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的測度情況來看，整體上效率均值不斷提高，反映出中國農(nóng)業(yè)生態(tài)環(huán)境不斷改善，但尚未達(dá)到前沿面，有較大的改進(jìn)空間，需要采取各種措施進(jìn)一步對農(nóng)業(yè)生態(tài)環(huán)境進(jìn)行改善。從各省市(區(qū))情況來看，2010—2019年農(nóng)業(yè)生態(tài)績效均值排在前五的省市(區(qū))是上海、北京、江蘇、西藏、廣東，其中除西藏外其余省市都為中國經(jīng)濟發(fā)展較迅速地區(qū)。經(jīng)濟發(fā)達(dá)地區(qū)農(nóng)業(yè)生態(tài)效率較高的原因可能是因其先進(jìn)的農(nóng)業(yè)科學(xué)技術(shù)應(yīng)用和農(nóng)業(yè)管理模式提升了農(nóng)業(yè)產(chǎn)出，同時其較普遍的環(huán)保觀念和先進(jìn)的環(huán)保技術(shù)以及較為豐富的資金也為當(dāng)?shù)剞r(nóng)業(yè)生態(tài)環(huán)境保護(hù)提供了支撐。西藏地區(qū)農(nóng)業(yè)生態(tài)效率同樣較高，可能是其嚴(yán)酷的生態(tài)環(huán)境限制了農(nóng)業(yè)的發(fā)展，使得當(dāng)?shù)剞r(nóng)業(yè)對生態(tài)環(huán)境的影響較小，且由于當(dāng)?shù)孛癖妼ψ匀坏木次?，以及國家對青藏高原這一類生態(tài)脆弱地區(qū)的嚴(yán)格環(huán)保政策使其農(nóng)業(yè)生態(tài)環(huán)境受到影響較小。

2.3 農(nóng)業(yè)生態(tài)效率和糧食安全的因果關(guān)系檢驗

①中國糧食安全情況：本文選用人均糧食占有量(即糧食總產(chǎn)量與年末人口數(shù)量的比值)這一指標(biāo)來反映糧食安全情況。相對于糧食總產(chǎn)量而言，這一指標(biāo)更能顯示出各省市糧食產(chǎn)量與其人口之間的關(guān)系。根據(jù)《中國統(tǒng)計年鑒》統(tǒng)計數(shù)據(jù)整體來看2010—2019年中國人均糧食占有量整體呈現(xiàn)上升趨勢，反映出中國糧食安全得到了較為充足的保障。從不同地區(qū)來看，黑龍江、吉林、內(nèi)蒙古在2010—2019年間人均糧食占有量最高，海南、青海、福建、浙江、廣東等地區(qū)人均糧食占有量較低。

②因果關(guān)系檢驗?zāi)Ｐ停涸趯r(nóng)業(yè)生態(tài)效率和糧食安全之間的因果關(guān)系進(jìn)行分析之時內(nèi)生性等問題會對研究的準(zhǔn)確性產(chǎn)生干擾，為此，本文借鑒 Arellano的分析方法[15]，使用差分GMM方法來對農(nóng)業(yè)生態(tài)效率和糧食安全之間的因果關(guān)系進(jìn)行估計，本文所設(shè)計的檢驗?zāi)Ｐ腿缦拢?/p>

(2)

(3)

其中，TE為上文測度獲得的農(nóng)業(yè)生態(tài)效率；GS為糧食安全狀況以上文整理獲得的人均糧食占有量表征，i為省市，t則為時間。為了充分利用農(nóng)業(yè)生態(tài)效率和糧食安全因果關(guān)系分析中被解釋變量滯后值的所有信息，參考Holtzeakin的研究[16]，本文在估計方程時分別就1期、2期、3期滯后都進(jìn)行了分析，其中農(nóng)業(yè)生態(tài)效率和糧食安全滯后2期和3期的參數(shù)都不顯著，為此本文的系統(tǒng)模型設(shè)定滯后1期的影響。同時為了讓研究更為準(zhǔn)確，本文還就相關(guān)結(jié)果進(jìn)行了進(jìn)一步的檢驗。

(3)檢驗結(jié)果：本文利用stata軟件采取差分GMM估計了方程(2)和(3)，結(jié)果見表4。由表4可知，對于TE方程，糧食安全這一變量在10%的顯著水平上通過了檢驗；而對于GS方程，農(nóng)業(yè)生態(tài)效率同樣在10%的顯著性水平通過檢驗。此外，方程wald統(tǒng)計量都小于0.01，表明兩者間存在雙向因果關(guān)系。在二階自相關(guān)檢驗中兩個方程P值分別為0.98及0.58，Sargan檢驗的P值分別為0.29及0.18，為此無法拒絕原假設(shè)。由此可知，檢驗方法和結(jié)果可靠。

表4 農(nóng)業(yè)生態(tài)效率與糧食安全因果關(guān)系檢驗結(jié)果

3 農(nóng)業(yè)公共投資對農(nóng)業(yè)生態(tài)效率和糧食安全的影響分析

3.1 聯(lián)立方程模型

根據(jù)上文的分析可以知道農(nóng)業(yè)生態(tài)效率與糧食安全間存在著相互作用，其互為因果。農(nóng)業(yè)公共投資是推動我國農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展的重要支撐，其對于農(nóng)業(yè)生態(tài)環(huán)境保護(hù)及糧食安全同樣會產(chǎn)生重要的影響，為了更好地了解農(nóng)業(yè)公共投資對兩者產(chǎn)生的作用，且考慮兩者間的雙向因果，本文使用聯(lián)立方程模型進(jìn)行分析。由于中國公共投資的主要主體是政府，且考慮到數(shù)據(jù)的可得性，本文所研究的農(nóng)業(yè)公共投資為政府農(nóng)業(yè)公共投資。本文參考汪小勤等的做法選擇農(nóng)田水利灌溉(SL)和農(nóng)村電力投資(DL)作為基礎(chǔ)設(shè)施投資的重要反映，這主要是由于這類公共投資在農(nóng)村基礎(chǔ)設(shè)施投資中占主導(dǎo)地位。除了農(nóng)村基礎(chǔ)設(shè)施外，農(nóng)民的教育水平、科技發(fā)展對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、糧食安全及農(nóng)業(yè)生態(tài)環(huán)境保護(hù)也會產(chǎn)生影響，因此農(nóng)村教育投資(EDU)和科研投資(R&D)也是農(nóng)業(yè)公共投資中需要重要考慮的部分。本文建立方程模型如下：

為了更好識別方程，本文在TE方程中增加了地區(qū)工業(yè)化水平(GY)因素，在GS方程中增加了農(nóng)業(yè)機械密度(JX)因素，為了減少地區(qū)災(zāi)害及其他因素影響，在方程模型設(shè)計之時本文增加了農(nóng)業(yè)受災(zāi)率(DR)變量和地區(qū)虛擬變量(Dummy)。在就農(nóng)業(yè)公共投資對農(nóng)業(yè)生態(tài)效率及糧食安全影響的分析中，參考現(xiàn)有研究，使用 Zellner 提出的三階段最小二乘法[17]。

3.2 變量設(shè)置及數(shù)據(jù)來源

根據(jù)現(xiàn)有研究以及數(shù)據(jù)的可獲得性，本文確定變量如下：①農(nóng)業(yè)生態(tài)效率(TE)為上文測度所得效率值；糧食安全(GS)則利用上文整理所得人均糧食占有量為替代變量。②農(nóng)田水利灌溉(SL)和電力消費投資(DL)則參考汪小勤等做法用農(nóng)田有效灌溉面積和農(nóng)村生產(chǎn)用電量來替代。③農(nóng)村教育投資(EDU)本文以鄉(xiāng)村非文盲人口占15歲以上人口比重來反映，該比重由1減去《中國人口與就業(yè)統(tǒng)計年鑒》中所展示的鄉(xiāng)村文盲人口占15歲以上人口比重所得。④科研投資(R&D)對農(nóng)業(yè)發(fā)展有著重要意義，但是農(nóng)業(yè)發(fā)展不僅依靠農(nóng)業(yè)科研投入，其他行業(yè)科研發(fā)展對農(nóng)業(yè)同樣會產(chǎn)生重要影響，且考慮到數(shù)據(jù)可得性，本文以各地區(qū)研究與試驗發(fā)展(R&D)經(jīng)費投入強度這一指標(biāo)反映科研投資。⑤地區(qū)工業(yè)化水平(GY)本文以工業(yè)增加值占地區(qū)生產(chǎn)總值的比重來反映。⑥農(nóng)業(yè)機械密度(JX)本文以農(nóng)業(yè)機械總動力與農(nóng)作物總播種面積的比值來反映。⑦農(nóng)業(yè)受災(zāi)率(DR)本文以農(nóng)作物受災(zāi)面積占農(nóng)作物總播種面積的比重來反映。⑧在地區(qū)變量(Dummy)的設(shè)置上，根據(jù)現(xiàn)有行政區(qū)劃和農(nóng)業(yè)地理區(qū)位及農(nóng)業(yè)生態(tài)特征將各省市劃分為八個地區(qū)。相關(guān)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)來自各年度《中國統(tǒng)計年鑒》《中國農(nóng)村統(tǒng)計年鑒》《中國科技統(tǒng)計年鑒》《中國人口與就業(yè)統(tǒng)計年鑒》。

3.3 研究結(jié)果分析

本文利用stata軟件對上述模型(4)和(5)進(jìn)行運算，運算后結(jié)果見表5。根據(jù)模型(4)的估計，糧食安全在1%的顯著性水平上對農(nóng)業(yè)生態(tài)效率顯現(xiàn)出負(fù)向影響，這反映出中國現(xiàn)階段依靠土地、水等自然資源投入和化肥農(nóng)藥等化學(xué)要素投入的高耗能型糧食安全保障方式會對生態(tài)環(huán)境產(chǎn)生不利影響，從而使得農(nóng)業(yè)生態(tài)效率降低；農(nóng)村電力投資在5%的顯著性水平對農(nóng)業(yè)生態(tài)效率產(chǎn)生正向影響，農(nóng)業(yè)教育投資、科研投資均在1%的顯著水平對農(nóng)業(yè)生態(tài)效率產(chǎn)生影響，其中農(nóng)村電力投資的提升有利于減少農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中油氣資源的使用，從而降低了農(nóng)業(yè)生態(tài)環(huán)境中的碳排放，而農(nóng)業(yè)教育投資提升了農(nóng)業(yè)從業(yè)人員的文化水平和環(huán)保意識使得農(nóng)業(yè)從業(yè)人員在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中減少了相關(guān)污染的排放，科研投資推動了各方面技術(shù)的發(fā)展，其中也包括農(nóng)業(yè)清潔生產(chǎn)相關(guān)的技術(shù)，減少了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)對環(huán)境的影響。地區(qū)工業(yè)水平在1%的顯著水平對農(nóng)業(yè)生態(tài)效率表現(xiàn)出負(fù)向影響，表明中國工業(yè)發(fā)展對農(nóng)業(yè)生態(tài)環(huán)境仍存在不良影響；農(nóng)業(yè)受災(zāi)率在1%的顯著水平上對農(nóng)業(yè)生態(tài)效率表現(xiàn)出負(fù)向影響，這主要是由于農(nóng)業(yè)受自然環(huán)境制約較大。對比農(nóng)業(yè)公共投資對于農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的影響系數(shù)，其中科研投資的系數(shù)遠(yuǎn)大于其余公共投資，表明了科技發(fā)展對于農(nóng)業(yè)生態(tài)環(huán)境改善的重要意義。

表5 農(nóng)業(yè)公共投資對農(nóng)業(yè)生態(tài)效率和糧食安全影響的估計結(jié)果

根據(jù)模型(5)的估計，農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的系數(shù)在5%的顯著水平通過了檢驗，且其系數(shù)為正，這反映出農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的提升能夠在一定程度上促進(jìn)糧食安全的保障，這是因為隨著農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的提升，農(nóng)業(yè)生態(tài)環(huán)境得到改善，糧食生產(chǎn)將有更好的自然環(huán)境，其產(chǎn)出也將有所增加。在農(nóng)業(yè)公共投資中，農(nóng)田水利灌溉在1%的顯著水平通過了檢驗，農(nóng)村教育投資在10%的顯著水平通過了檢驗，且其系數(shù)為正，反映出農(nóng)田水利及農(nóng)村教育水平提升對于保障糧食安全有著積極的作用。科研投資在1%的顯著水平通過了檢驗，其系數(shù)為負(fù)，一般而言科技發(fā)展會提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率從而保障糧食安全，但是中國科研投資強度較大的地區(qū)多為經(jīng)濟發(fā)達(dá)地區(qū)，如北京、天津、上海，這些地區(qū)在較雄厚的經(jīng)濟實力支持下對科研方面有較大投入，對地區(qū)農(nóng)業(yè)發(fā)展會產(chǎn)生較為積極的影響，但是這些地區(qū)由于經(jīng)濟發(fā)展迅速，城鎮(zhèn)化水平較高，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)用地減少而人口迅速增多從而其人均糧食占有量較低，為此造成了科研投入強度與糧食安全之間的不匹配。農(nóng)業(yè)機械密度在1%的顯著水平通過了檢驗，其系數(shù)為負(fù)，其原因同樣可能是由于農(nóng)業(yè)機械密度投入較大的地區(qū)經(jīng)濟發(fā)達(dá)而農(nóng)業(yè)用地少卻人口眾多。地區(qū)虛擬變量在1%的水平通過了檢驗，顯示出地理位置是導(dǎo)致糧食安全保障程度存在地區(qū)差異的因素之一。

4 結(jié)論與政策建議

農(nóng)業(yè)生態(tài)環(huán)境保護(hù)及糧食安全保障是中國農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展的重要內(nèi)容，農(nóng)業(yè)公共投資對農(nóng)業(yè)生態(tài)環(huán)境保護(hù)及糧食安全保障有重要影響?；诂F(xiàn)有研究本文首先就農(nóng)業(yè)生態(tài)效率與糧食安全之間的關(guān)系進(jìn)行理論研究和定量分析，在理論分析的基礎(chǔ)上利用2010—2019年中國省級面板數(shù)據(jù)，基于SBM-DEA方法測度了各省市農(nóng)業(yè)生態(tài)效率，結(jié)果發(fā)現(xiàn)中國農(nóng)業(yè)生態(tài)效率均值不斷提高，但尚未達(dá)到前沿面，有較大改進(jìn)空間，且不同省市間農(nóng)業(yè)生態(tài)效率差距較大。隨后本文利用動態(tài)面板差分GMM方法對兩者間關(guān)系進(jìn)行了嚴(yán)格檢驗，發(fā)現(xiàn)中國農(nóng)業(yè)生態(tài)效率與糧食安全之間存在雙向因果關(guān)系?；诖?，本文通過構(gòu)建聯(lián)立方程，以探討農(nóng)業(yè)公共投資對于農(nóng)業(yè)生態(tài)效率及糧食安全的影響。研究發(fā)現(xiàn)，不同類型的農(nóng)業(yè)公共投資對農(nóng)業(yè)生態(tài)效率和糧食安全的影響不同，農(nóng)田水利灌溉對糧食安全有顯著正向影響，電力消費投資對農(nóng)業(yè)生態(tài)效率有顯著的正向影響，農(nóng)村教育投資對于農(nóng)業(yè)生態(tài)效率以及糧食安全都有顯著的正向影響，科研投資對于農(nóng)業(yè)生態(tài)效率有顯著正向影響，但對于糧食安全有顯著的負(fù)向影響。在對農(nóng)業(yè)公共投資、地區(qū)工業(yè)化水平、機械投入密度、受災(zāi)率和地區(qū)因素進(jìn)行控制后，糧食安全對農(nóng)業(yè)生態(tài)效率有顯著負(fù)向影響，而農(nóng)業(yè)生態(tài)效率與糧食安全有顯著正向影響。

基于本文的研究結(jié)果，對農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展提出一些政策建議。首先，中國農(nóng)業(yè)生態(tài)效率仍有改進(jìn)空間，必須進(jìn)一步加強農(nóng)業(yè)生態(tài)環(huán)境建設(shè)，加強推進(jìn)化肥農(nóng)藥負(fù)增長、推動農(nóng)業(yè)面源污染問題解決，打贏農(nóng)業(yè)面源污染攻堅戰(zhàn)不僅能營造良好的農(nóng)業(yè)生態(tài)環(huán)境，也能夠發(fā)揮良好生態(tài)對于糧食安全的保障作用，推動農(nóng)業(yè)生態(tài)環(huán)境改善和糧食安全保障并行以實現(xiàn)農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展。此外，不同的農(nóng)業(yè)公共投資對于農(nóng)業(yè)生態(tài)效率以及糧食安全有著不同的影響，因此農(nóng)業(yè)公共投資應(yīng)當(dāng)結(jié)合地區(qū)現(xiàn)實設(shè)計投資方案，對于農(nóng)業(yè)生態(tài)脆弱地區(qū)應(yīng)當(dāng)首先考慮農(nóng)業(yè)生態(tài)環(huán)境保護(hù)，通過提高電氣化水平減少油氣資源使用對環(huán)境的影響，而在糧食產(chǎn)量不足地區(qū)則應(yīng)當(dāng)通過擴大水利工程建設(shè)投資提升地區(qū)農(nóng)業(yè)產(chǎn)出，同時重視農(nóng)村教育投資，為農(nóng)村可持續(xù)發(fā)展提供人才支撐。科技對于農(nóng)業(yè)發(fā)展有重要意義，要積極推動科技創(chuàng)新作用，推動良種優(yōu)種培育，積極促進(jìn)現(xiàn)代生態(tài)農(nóng)業(yè)技術(shù)的推廣和應(yīng)用，同時要推動科技創(chuàng)新成果跨區(qū)域推廣和應(yīng)用，充分發(fā)揮科技創(chuàng)新對于農(nóng)業(yè)生態(tài)環(huán)境保護(hù)和糧食安全的促進(jìn)作用。