糧食安全背景下高標準農田建設的耕地復種效應研究

關鍵詞：高標準農田建設；耕地復種效應；糧食安全；連續型DID模型；門檻效應

耕地作為人類賴以生存的基礎，其利用狀況直接影響到糧食安全和社會穩定。中國在糧食生產上實現了“十九連豐”，僅用全球7%的耕地養活了世界近20%的人口[1]。2023年中國糧食產量為1.39萬億斤，比上年增加177.6億斤，這主要得益于中國長期實施的“耕地紅線”保護制度和現代農業技術的采用[2]。然而，隨著中國居民消費結構轉型和生活質量提高，作為口糧的大米和小麥用量在逐步降低，生產肉蛋奶需要的飼料用量卻大幅增加，預測顯示2025年中國糧食缺口將高達1.3億t①。眾所周知，糧食產量主要受制于糧食單產水平和播種面積，由于化肥用量、技術周期和土地質量等影響，中國糧食單產已處于高位水平，部分糧食主產區的單產增速開始逐步放緩[2]，甚至出現了“天花板效應”[3]。另外，工業化和城鎮化的迅速發展擠占了大量農業用地，使得中國在土地資源緊缺形勢下難以通過擴大耕地面積來提升糧食產量[4]。因此，在當前耕地面積外延難以擴展、糧食單產提升難度加大的背景下，提高耕地集約利用程度便成為增加糧食播種面積的有效途徑[5-6]，而耕地復種作為耕地集約利用的主要方式，研究如何提高耕地復種指數成為應對國家糧食安全的重大現實問題。

耕地復種指數是衡量耕地復種效率的重要指標，眾多學者圍繞耕地復種指數及其影響因素開展了大量研究，發現其不僅受到氣候、地理等自然因素的影響，還受到人類生產經營活動的干擾[7]。現有研究主要從三個方面分析耕地復種指數的影響因素：一是自然資源層面，豐富的雨熱資源能顯著提高耕地復種指數[8]，氣候異常變化則有負面效應[9]。地理區位對耕地復種指數影響較大[10]，如地形起伏程度與耕地復種有正向關系，且不同作物的生產季節性會對耕地復種有影響[11]。二是生產經營層面，耕地復種受勞動力年齡和性別影響，老年農戶偏向提高經濟作物復種指數，勞動者女性化會降低耕地復種指數[12]。此外，耕地復種指數會隨著糧食單產水平升高而提高，但會隨著人口非農轉移程度提升而降低[13]。在經營銷售環節中，土地產出的直接收益會影響農戶耕地復種行為[14]。三是國家政策層面，產業非農化能提高耕地復種指數，但經濟發展水平與耕地復種指數呈負向關系[15]，糧食補貼政策能激勵農戶耕地復種，但輪作、休耕等保護性政策又會抑制耕地復種指數增長[16]。

除上述影響因素外，土地政策本身也是影響耕地復種的重要因素。自改革開放以來，中國出臺了一系列促進農民生產積極性和耕地復種的土地政策，最早可以追溯至以家庭聯產承包制為代表的土地制度改革[17]。長期的公社大集體經營模式極大限制了農民生產積極性，農業生產率低下也制約了耕地復種的可能。家庭聯產承包責任制改變了公社體制下平均主義的分配方式，實現了土地所有權與經營權的分離，賦予農民的土地經營權利，極大調動了生產積極性，使得這一時期耕地復種指數得到明顯提高[18]。然而，隨著中國市場化體制建立和國家對農村外出務工限制的取消，非農經營的高收益吸引著大量農村勞動力涌入城鎮從事非農生產活動，導致農村從事農業的勞動力大量減少，這也是耕地復種指數下降甚至耕地被大量撂荒的根源[19]。與此同時，中國政府也發現由家庭聯產承包責任制帶來的耕地細碎化問題嚴重影響著農業現代化進程，如何解決農村勞動力不足和耕地細碎化問題則成為這一時期農業發展的關鍵[20]。隨即，中國政府提出了耕地“三權分置”的土地改革措施，為耕地經營權流轉提供了法制保障。中國土地經營權流轉政策的實施，為農業經營大戶開展規模經營和工商資本進入農業提供了可能，農業規模經營實施和工商資本提供的農業社會化服務解決了農業勞動力不足和耕地細碎化問題[21]，同時提高了農業經營收益，使得農業經營主體又開始通過提高耕地復種程度以獲取更多農業經營收入[22]。

除上述政策外，高標準農田建設這一類重要的農業政策沒有得到應有重視。事實上，在通過土地流轉和農業社會化服務解決了土地細碎化和農業勞動力不足的問題后，耕地質量則成為了制約農業高質量發展的重要因素[23]，這也是高標準農田建設政策出臺的初衷。高標準農田建設作為涉農領域規模最大的單體財政支出項目，能夠通過土地整治等方式將農田建成地塊平整、土壤肥沃、水電基礎設施完備的現代化農田，從而提升農田生產能力和農業經營收益[24]。有不少學者發現，高標準農田建設對農業碳排放[25]、糧食生產能力[26]、化肥減量[27]、農業生產效率[28]、農戶增收[29]等有顯著影響。那么，耕地復種作為實現糧食產量提升的重要途徑，高標準農田建設對其是否存在顯著影響還有待進一步驗證。因此，基于中國2005—2020年省級面板數據，運用連續型DID模型揭示高標準農田建設對耕地復種指數的影響及機制，以期豐富土地集約化利用的相關理論，為促進耕地復種和保障國家糧食安全提供政策參考。

1理論分析與研究假說

耕地復種是農戶生產經營決策的結果，本質上是“人—自然”的復雜耦合關系，也就決定著耕地復種受限于人與自然兩方面因素[5]。高標準農田建設會改變農業客觀生產條件和農戶主觀生產意愿，進而影響農戶耕地復種決策。農業生產效率提升和農業種植結構“趨糧化”會增加耕地復種的可能，而農業規模經營產生的規模經濟效益會提升農戶耕地復種意愿。為此，從農業生產效率提升、農業種植結構調整和農業經營規模擴大等方面進行機制分析。

1.1農業生產效率提升機制

農業機械是發展現代農業的重要物質基礎，對提升農業生產效率有積極作用。目前中國農業機械化程度有待提高，而高標準農田建設能促進農業機械化水平的提升[26]，這是因為高標準農田建設能夠通過集中治理細碎化農地、整修田間道路，將細碎、不規整的田塊合并開墾后建設成大面積、規整形狀的農田，實現彎變直、機械路通達等農田宜機化改造，達到大中型農業機械下田和轉場要求，從而優化農機作業環境和方便引入農機作業，進而提高農業生產效率[27]；另外，高標準農田建設通過推廣節水灌溉、測土配方施肥、病蟲害綠色防控等節本增效技術有效降低農業生產成本，使得農戶有更多資金預算采納農業機械，從而提升農業生產效率[29]。同時，農業生產效率的提高有利于耕地復種指數的提升，具體作用如下：一是農業生產效率的提高能有效縮短農業生產過程中耕、種、收等各個環節的時間，有利于“搶種搶收”和快速實現下一輪農作物種植，使得農戶可以通過提高單位耕地面積作物種植次數來提高耕地復種指數[5]；二是農業機械化水平的提升能較大程度減輕農業勞動強度，使得農戶能在完成原定農業生產任務后有更多時間和精力通過套作、間作等方式種植更多農作物，通過提高耕地利用程度來提升耕地復種指數[30]。

1.2農業種植結構調整機制

農業生產經營活動是一個相對復雜的系統，其運行效率與效果受到種植密度、農藝技術、季節變化以及市場需求等多重因素影響[28]，以往農戶采用多地塊、差異化種植策略以應對上述不確定性，但此模式在資源利用效率、生產成本控制及市場競爭力等方面存在局限[21]。相比之下，糧食作物因生長周期穩定、市場需求量大、易于標準化管理等優勢，其生產模式更趨向于單一化、專業化[26]。高標準農田建設能通過土地整理、農田水利設施完善、機械化作業推廣等措施促進田塊集中連片經營，為農業生產向標準化、專業化轉型提供可能，推動種植結構“趨糧化”發展[31]。同時，種植結構“趨糧化”會從耕地復種條件和經營效益兩方面來提高農戶耕地復種積極性，具體作用如下：一是種植結構“趨糧化”會有利于改善耕地復種條件，增加農戶耕地復種的可能[32]。相比生產操作過程繁多的經濟作物，水稻、小麥等主糧作物已基本實現全程機械化，種植糧食作物降低了生產操作難度和農業勞動力投入，使農戶在有限勞動力資源下更易實現復種[26]，因此糧食作物要比經濟作物具有更高復種潛力。二是種植結構“趨糧化”會保障農業經營收益，增加農戶耕地復種的可能。國家為了保障糧食安全和穩定種糧農戶生產[33]，會對于小麥和稻谷等主糧作物實施糧食拖底收購政策，政策實施具備穩定糧食價格預期的作用，能有效降低市場經營風險和保障種糧收益[34]，從而增加農戶耕地復種的可能。

1.3農業規模經營提升機制

農業規模化經營是實現農業高質量發展的重要途徑，直接關系農業經營效益和農戶生產經營決策。在土地細碎化和土地基本制度不變的情況下，農業規模化經營主要取決于土地流轉程度，且對土地流轉市場的完備性具有較高要求[21]。高標準農田建設能有效改善農地生態環境，提高農地轉入方的流轉意愿，通過土地流轉市場將分散的土地集中起來擴大經營規模[35]。同時，農業經營規模擴大所產生的規模效益具備增收降本的作用[36]，有利于提高農戶耕地復種積極性，具體作用如下：一是農業規模經營有助于農業增收，從而提高耕地復種指數。農業經營模式在由細碎化轉向規模化經營過程中會通過減少田壟方式來增加農戶實際可耕作面積，農業經營面積的提高會促使農戶獲得更多農業經營性收入[22]。另外，隨著農業經營規模的擴大，農戶會通過應用高效栽培技術、病蟲害防控技術等先進農業技術來提高作物單產水平，而單產提升所帶來的增收效應會進一步提高農戶耕地復種積極性[37]。二是農業規模經營有助于降低農業生產成本，從而提高耕地復種指數。規模經營能通過提高要素利用率來降低單位面積農業支出成本，例如規模化經營會減少農業機械在不同耕地間來回轉場所帶來的油料消耗[36]。再則，規模經營農戶要比分散經營戶在要素市場中具備更高的議價能力，也可以最大化利用集中采購優勢來降低采購成本[38]，從而有助于提高農戶耕地復種積極性。

基于上述分析，提出如下研究假說。

H1：高標準農田建設能顯著提高耕地復種指數。

H2：高標準農田建設通過農業生產效率提升、農業種植結構調整、農業經營規模擴大三條路徑來提高耕地復種指數。

2研究方法與數據來源

2.1模型設置

中國于2011年開始全面實施高標準農田建設政策，由于各地農業功能區屬性差異導致建設任務和進度有較大區別，可以運用連續型DID模型分析此問題[36]，該模型利用高標準農田建設面積占比劃分對照組和實驗組，模型構建如下：

式（1）中：MCIit表示第i個地區t時期的耕地復種指數；Hratei為高標準農田建設面積占比；Ipostt為政策實施時點虛擬變量；Xit為控制變量；μi為地區固定效應；γt為年份固定效應；εit為隨機誤差項；α為常數項；估計參數β為凈效應。為進行平行趨勢檢驗和分析政策動態效應，構建如下模型：

式（2）中：Dt為年份虛擬變量；βt為動態估計系數。當模型中基準年份前βt在0值附近波動且不顯著時，說明通過了平行趨勢檢驗。

2.2變量說明

（1）耕地復種指數。用一年內耕地上農作物種植的平均次數來表征，即一年內農作物播種面積除以耕地面積[31]。考慮到耕地復種指數與地均產值緊密相關，繼續用地均產值作為耕地復種指數的替代變量進行穩健性檢驗。地產均值反映耕地利用效率，采用農業總產值與耕地面積的比值表示。

（2）高標準農田建設。高標準農田建設面積占比能較好反映政策實施力度，采用高標準農田建設面積占比與政策實施時點的交互項（Hratei×Ipostt）作為核心解釋變量。Ipostt為政策實施時點的虛擬變量，當t≥2011時，Ipostt取值為1，反之取0。考慮到農業綜合開發涵蓋高標準農田建設項目，農業綜合開發投入額也能衡量高標準農田建設力度，采用單位面積農業綜合開發投入額作為高標準農田建設面積占比的替換變量[35]，以檢驗估計結果穩健性。

（3）其他控制變量。為保證模型估計準確性，選取教育水平、農村勞動力占比、灌溉面積占比、農村人均發電量、網絡基礎設施、工業化率、極端高溫、極端低溫和極端降雨等變量。

（4）機制變量。考慮到農業機械化水平與農業生產效率緊密相關，使用地均農機總動力衡量農業生產效率[30]；采用糧食播種面積占比來衡量農業種植結構；考慮到土地流轉是實現耕地規模經營的主要途徑，采用土地流轉面積占比來反映農業規模經營狀況[39]。

2.3數據來源與特征描述

（1）數據來源。采用2005—2020年中國31個省（區、市）（不含港、澳、臺地區）的面板數據，高標準農田建設面積和農業綜合開發投入來源于《中國財政統計年鑒》；教育水平、農村勞動力數量、灌溉面積、農村人均發電量來源于《中國農村統計年鑒》；互聯網接入端口數、工業化率、受災率、農機總動力、種植結構及土地流轉面積來源于《中國統計年鑒》；溫度和降雨量數據均來源于中國氣象局。同時，考慮到國家公布的各省高標準農田建設面積截止到2017年，采用比例法補齊2018—2020年高標準農田建設面積缺失值后再分析[26]。變量描述性統計見表1。

（2）特征描述。實證分析前通過圖示法，有利于從直觀層面揭示變量間的關系。由圖1可知，在2005—2020年，高標準農田建設面積占比一直呈逐年上升趨勢，但2010年之前增速較慢，之后呈現較快增長趨勢；耕地復種指數呈先升后降、再小幅平穩上升態勢，尤其是在高標準農田建設政策實施后，耕地復種指數呈現上升趨勢。那么，基本可以得出高標準農田建設與耕地復種指數呈同步增長趨勢，兩者間是否存在因果關系需要進一步實證分析。

3實證結果與分析

3.1基準回歸結果

表2為高標準農田建設對耕地復種指數影響的估計結果。模型中采用了不同標準誤進行估計，列（1）和列（4）為聚類標準誤，列（2）為普通標準誤，列（3）為穩健標準誤，列（5）采用Bootstrap法隨機抽樣1000次得到的標準誤。各標準誤模型的估計結果都表明核心解釋變量的估計系數為正，且都在1%水平上顯著，說明高標準農田建設確實可以提高耕地復種指數。由省級聚類標準誤的估計結果可知，高標準農田建設能顯著提升耕地復種指數1.243個單位，假說H1得到驗證。

3.2平行趨勢檢驗與政策動態效應

（1）平行趨勢檢驗。連續型DID模型需要平行趨勢檢驗，為避免模型出現多重共線性問題，將2005年作為基準組。平行趨勢估計結果見圖2—圖3，圖中虛線為估計系數95%的置信區間。由估計結果可知，政策實施前均不顯著，置信區間覆蓋到了0值，表明政策實施前對照組和實驗組并無顯著差異；在政策實施后均顯著且置信區間不包含0值，表明政策實施后對照組和實驗組存在顯著差異。因此，證實該模型滿足平行趨勢。

（2）政策動態影響。借鑒事件研究法分析政策實施動態效應，估計結果見表3，列（1）和列（2）分別為未納入和納入控制變量的估計結果。由列（2）可知，高標準農田建設政策實施前未通過顯著性檢驗，政策實施后都顯著為正，說明高標準農田建設確實能顯著提升耕地復種指數。2011年顯著為正，說明高標準農田建設促進耕地復種的作用在政策實施當年就有所體現。此外，政策實施后各年份核心解釋變量的估計系數存在一定波動性，但總體較為穩定，說明高標準農田建設促進耕地復種的作用具有持續性。

3.3穩健性檢驗

為檢驗基準結果穩健性，從改變政策干預時點、替換因變量、替換核心解釋變量和控制變量滯后一期等進行分析。

（1）改變政策干預時點。借鑒前置政策發生時間的思路進行安慰劑檢驗，將2008年和2010年假定為政策實施時間后再回歸，估計結果見表4的列（1）—列（2）。模型中核心解釋變量的估計系數均不顯著，說明2011年前并不存在政策效應，驗證了結果的穩健性。

（2）替換因變量。耕地復種指數提高意味著更高的農業產值，可以采用單位面積農業產值作為耕地復種指數的客觀反映指標，因此將地均產值作為因變量的代理變量進行估計。估計結果見表4的列（3），高標準農田建設對地均產值存在顯著正向影響，說明高標準農田建設確實能提高單位耕地面積農業產值，驗證了模型的穩健性。

（3）替換核心解釋變量。將高標準農田建設面積占比替換成單位面積農業綜合開發投入額后進行回歸，估計結果見表4的列（4）。新生成的核心解釋變量對耕地復種指數的依然存在顯著正向影響，基準模型的穩健性被證實。

（4）控制變量滯后一期。為避免控制變量與被解釋變量互為因果而產生的內生性問題，將控制變量滯后一期再回歸，估計結果見表4的列（5）。交互項的估計系數在1%水平上顯著為正，說明在考慮了內生性問題后模型估計結果依然穩健。

（5）比例法補充數據。為驗證結論可靠性，采用陳莉莉等[26]的比例法補充2017年后的缺失數據，比例法是利用中國農墾統計年鑒中各省墾區高標準農田建設面積計算出對應省份的缺失值。比例法計算出的2020年面積為0.5億hm2，與國家公布的2020年建成0.533億hm2較為接近，表明此法較為可信。補充數據后估計結果見表4列（6），交互項的估計系數均顯著為正，與基準回歸結果大致相同，也通過了平行趨勢檢驗①，說明2017年后政策依然在發揮作用。

3.4異質性分析

政策實施效果會因各地具體情況而有所差異，有必要從不同角度分析政策實施效果。為厘清高標準農田建設對提升復種指數的異質影響，接著進行異質性分析。

（1）農業功能區的異質性。考慮到不同地區的糧食生產壓力和任務均不同，本文分析高標準農田建設對兩類農業功能區耕地復種指數的影響，估計結果見表5。高標準農田建設對兩類農業功能區耕地復種指數均有顯著正向影響，但高標準農田建設對糧食主產區耕地復種指數的提升效果更明顯。這可能是因為：一方面，糧食主產區作為承擔國家糧食安全的重要主體，糧食主產區的農業生產條件更好，具備更高的農業專業化水平與規模化經營水平，且國家會有更多關于穩定糧食生產的支持政策，這使得高標準農田建設政策與糧食主產區其他政策產生了促進耕地復種的協同效應。另一方面，相比非糧食主產區，國家對糧食主產區高標準農田建設的考核要求會更加嚴格，使得糧食主產區的地方政府會更加重視高標準農田建設質量，從而更易取得較好的政策實施效果。

（2）地區經濟發展程度的異質性。考慮到政策目標達成往往受到區位經濟發展差異的影響，將樣本分為東部、中西部地區，并分析高標準農田建設對各地區耕地復種指數的異質影響。高標準農田建設對東部和中西部地區耕地復種指數有正向影響，且均在5%水平上顯著。從估計系數來看，高標準農田建設對提升東部地區耕地復種的作用要比中西部地區更大。可能原因是東部地區經濟發展水平較高，比中西部地區會配套更多的財政資金用于高標準農田建設，使得政策會更好地被東部地區貫徹執行，也就更能提升東部地區的農田綜合生產能力，為促進東部地區耕地復種提供更多可能。因此，東部地區農戶通過提升耕地復種指數來增加家庭收入的效果會更明顯，從而使得東部地區農戶耕地復種的積極性更高。

（3）作物熟制類型的異質性。氣候條件是影響作物熟制的主要因素之一，中國南北的大跨度特征造成了南北作物熟制的顯著差異。在無法改變傳統生產方式的情況下，耕地復種必然受制于作物熟制的影響，因此，高標準農田建設對南北地區耕地復種的影響理應有所區別。由表6可知，無論是在北方地區還是南方地區，高標準農田建設對南、北地區耕地復種影響顯著為正。但與北方地區相比，高標準農田建設對南方地區耕地復種的提升作用更強，這正好與現實情況相符，主要是因為南方地區的水熱資源更有利于耕地復種。另外，耕地復種不僅需要較好的水熱資源，也需要充足的勞動力或保障“搶種搶收”的農業機械作業能力，而高標準農田建設中的土地整治能較好提升以丘陵和山區為主體的南方地區農業機械使用率。

（4）自然災害程度的異質性。自然災害發生會直接影響農業產出和農戶生產決策，就使得高標準農田建設對不同自然災害程度地區農戶耕地復種行為有所差別，根據農業受災率均值將樣本劃分為高、低受災率地區。由表6可知，高標準農田建設對兩類地區耕地復種的影響均顯著為正，但對高受災率地區耕地復種的估計系數更高。可能原因是高受災率地區較易發生農業自然災害，農戶通過提高土地利用程度來獲取報酬的風險較高，使得該地區農戶生產積極性和耕地利用程度均不高。而高標準農田建設能通過完善田間水利工程和灌排體系等農業基礎設施建設來降低該地區自然災害對農業生產的影響，且還會促進農戶采納病蟲害防控技術和改善農田生態系統，能對農田減災起到積極作用，進而更易提升高受災率地區農戶耕地復種的積極性。

3.5作用機制分析

前文證明了高標準農田建設的耕地復種效應的真實性，但尚不清楚其作用機制。根據理論分析，采用地均農機總動力、農業種植結構和土地流轉面積占比來表征三個機制變量，并運用二步法檢驗機制的真實性。

表7為機制檢驗結果，列（1）表明政策實施對地均農機總動力有顯著正向影響，說明高標準農田建設能提高農業機械化水平，促使農業生產效率提升，有助于“搶種搶收”和耕地復種，驗證了農業生產效率提升機制的真實性。列（2）表明政策實施對種植結構“趨糧化”的影響顯著為正，說明高標準農田建設能將多地塊、差異化的耕地轉變為單地塊、專一化的耕地，促使農戶選擇種植生產模式更加標準化和專業化的糧食作物，推動農業種植結構“趨糧化”，而糧食作物種植為耕地復種提供了更多可能，印證了農業種植結構調整機制確實存在。列（3）顯示政策實施對土地流轉面積占比的影響顯著為正，表明高標準農田建設能通過土地流轉來促進農業規模經營，而農業規模經營所產生的規模經濟效益會進一步增加農戶耕地復種意愿，印證了農業經營規模擴大機制的真實性。

3.6拓展分析

為檢驗高標準農田建設對耕地復種的非線性影響，設定畝均高標準農田建設投入額為門檻變量，運用面板門檻模型進行分析。假設存在多個門檻值，模型設置如下：

式（3）中：Tit為畝均高標準農田建設投入額；γ為門檻值；I（·）為指示函數，符合括號內條件則為1，否則為0。

考慮到高標準農田建設提升農田質量的邊際效應并非為線性關系，這就使得耕地復種的提升也可能表現出非線性特征。另外，由于中國南北方耕地的顯著地形差異，兩地區高標準農田建設的難度和費用有所不同，因此，有必要從南北方視角揭示高標準農田建設在提升耕地復種指數中的門檻效應。表8為門檻效應檢驗結果，估計結果顯示南北兩地區僅存在單一門檻。北方和南方的門檻值分別為0.253萬元和0.296萬元，意味著南方耕地復種提升的邊際效應達到最大值時所需投入的高標準農田建設費用要高于北方地區，這主要是因為以山區為主的南方地區土地較為零散，高標準農田建設投入的成本往往要高于北方地區。

表9為門檻效應估計結果，當畝均高標準農田建設投入額小于等于門檻值時，北方和南方的估計系數分別為0.926和1.689，均在1%水平顯著促進耕地復種指數的提升；當畝均高標準農田建設投入額大于門檻值時，北方和南方的估計系數分別為0.557和0.984，仍在1%水平顯著，但提升效果均比門檻前要低，表明促進作用隨著高標準農田建設投入額增加呈現出邊際效應遞減的非線性特征。可能原因是：當高標準農田建設投入額低于門檻值時，農田質量提升效果明顯，生態系統得到較大改善，能夠充分開發耕地復種潛力和提升農戶復種積極性；當高標準農田建設投入額高于門檻值時，土地生產率、勞動力約束和成本收益比等逐漸成為影響耕地復種更為重要的因素，使得耕地復種提升的幅度有所下降。然而，盡管南方的門檻值要高于北方，但在門檻前和門檻后高標準農田建設提升南方耕地復種的效果會更加明顯，這也印證了前文的異質性分析。

4結論與政策啟示

在中國人地矛盾突出的背景下，如何實現耕地高效利用是保障國家糧食安全的重要課題。本文基于31個省（市）面板數據，利用連續型DID模型揭示高標準農田建設對耕地復種指數的影響及作用機制。研究發現高標準農田建設對耕地復種指數具有顯著提升效應，能增加耕地復種指數1.243個單位，且該結果通過了一系列穩健性檢驗。再則，高標準農田建設對糧食主產區和非糧食主產區的復種指數均有正向影響，但糧食主產區提升效果更明顯；由于東部地區較中西部地區的經濟發展程度較高，東部地區會有更多財政配套資金用于高標準農田建設，使得高標準農田建設對提升東部地區耕地復種指數的作用會更大；由于南北氣候資源和復種潛力的差異較大，高標準農田建設對南方地區耕地復種指數的提升效果更明顯；由于高標準農田建設能較大程度上削弱自然災害對農業生產的潛在風險，使得高標準農田建設對提升高受災率地區耕地復種指數的作用更大。另外，高標準農田建設是通過農業生產效率提升、農業種植結構調整以及農業經營規模擴大三條路徑來提升耕地復種指數。而且，高標準農田建設提升耕地復種的邊際效應存在單一門檻，且南方的復雜地形使其門檻值要高于北方，但門檻前高標準農田建設提升南北方耕地復種的邊際效應要明顯大于門檻后。

基于前述研究成果，為更好發揮高標準農田建設提升耕地復種指數的作用，提出以下建議：第一，大力推進高標準農田建設的立法工作，從規劃、建設、管護等方面構建起高標準農田建設的體制機制和政策體系，因地制宜合理配置高標準農田建設資金，避免建設資金低效利用。同時要做好高標準農田的建后管護工作，鞏固已有建設成果，切實將高標準農田建設成提升糧食生產能力的利民工程[24]，從而提升農戶耕地復種積極性。第二，根據地方特色和發展需要分區施策分類建設，更多關注南方地區高標準農田建設質量，發揮南方氣候資源在提升耕地復種的作用。要重點推進高受災率地區高標準農田建設進度，最大程度降低自然災害風險沖擊對農戶生產積極性的影響，通過建設高韌性的農田生態系統來加強農戶耕地復種意愿。建立健全高標準農田建設財政投入機制，拓寬資金投入渠道和創新投融資模式[26]，通過多種方式支持尤其是中西部地區的高標準農田建設，補齊中西部地區農業基礎設施短板。第三，健全種糧農民收益保障機制，通過市場預期促使農戶種植結構“趨糧化”，有序引導新型農業經營主體進行規模化經營[35]，更好發揮高標準農田建設的耕地復種效應。

耕地復種是在時間和空間上加強耕地集約化利用的重要手段，本文耕地復種指數采用播種面積與耕地面積之比來衡量，在當前信息化時代有更多用于測度耕地復種指數的方法，例如采用GIS、遙感反演等[5]。本文測度方法能夠較好從結果層面反映耕地年度利用情況，但考慮到部分農作物的跨年生產特征，從年度層面測度可能會掩蓋一些新發現，因此未來可以嘗試采用更為新穎的測度方法進行分析[12]。同時，本文從宏觀層面揭示了高標準農田建設的耕地復種效應，但耕地復種歸根結底是農戶行為，且中國規模龐大的小農群體具有較大異質性，未來有必要從農戶層面探尋其微觀效應[29]，以便為政策制定提供農戶層面的經驗證據。