农户规模经营的节粮减损效应：基于15省1 045户小麦种植户的实证分析

Effect of farm scale operation on grain conservation and loss reduction: An empirical analysis based on 1 045 wheat growers in 15 provinces

摘要

土地流转和新型农业经营主体的快速发展有利于农户经营规模的扩大，而农户经营规模对粮食生产有着重要影响。本研究基于中国15省（市、自治区）1 045户小麦种植户的调查数据，以收获损失为例，利用稳健标准误回归、分位数回归分析经营规模的节粮减损效应。在此基础上，使用两阶段方法研究经营规模对小麦收获损失的影响机制。研究发现：在控制其他因素后，经营规模与小麦收获损失显著负相关；并且，随着分位点增加，经营规模系数的绝对值逐渐增大，说明农户经营规模越大，越有利于降低小麦收获损失；同时，机制分析表明，经营规模越大的农户更可能采用农机社会化服务等先进技术和服务，进而降低收获损失。其他影响小麦收获损失的因素包括收获方式、劳动力状况、作业态度、收获期天气和虫害情况等。

Abstract

The rapid development of land circulation and new agricultural operating entities contribute to the expansion of farm scale， which exerts significant impacts on grain production. Based on the survey data of 1 045 wheat farmers in 15 provinces（municipalities，autonomous regions） in China，this article used robust regression and quantile regression to analyze the impact of farm size on wheat harvest loss， and then used a two-stage method to analyze the mechanism of scale on the losses. The results showed that， after controlling other factors， farm size was significantly negatively correlated with wheat harvest loss. Moreover， with the increase of the quantile， the absolute value of the coefficient of farm size gradually increased， indicating that the larger farm size the smaller harvest losses. In addition， the mechanism analysis showed that farmers with larger scales are more likely to adopt advanced technologies and services， such as agricultural machinery services， which lead to lower harvest losses. Other factors affecting wheat harvest loss include harvesting methods， operating attitudes， weather， and pest conditions during the harvest period.

Graphical abstract

关键词

农户经营规模 / 收获损失 / 反向关系 / 小麦

Key words

farm scale operation / harvest loss / inverse relationship / wheat

粮食安全是“国之大者”。近年来，随着人民生活水平提升，大众食品消费结构不断升级，肉蛋奶等优质食品需求持续增加，推高中国粮食需求^［1］。然而，人多地少是中国的基本国情。受水、土等自然资源条件约束，中国粮食产量已经接近“天花板”，市场供需将长期处于紧平衡^［2］。在增产受限条件下，节粮减损成为保障国家粮食安全的重要途径^［3］。尽管粮食安全问题凸显，但目前粮食损失浪费现象依然严峻。根据联合国粮农组织（FAO）测算，全球每年损失和浪费的粮食数量超过当年产量的三成^［4］。此外，粮食浪费还造成了生产要素投入的无端损失。基于中国的调查数据测算，如果农户三大主粮储存损失率降至1%，可以节约土地37.9万hm²、化肥14.06万t、水资源26.6亿m³，减少碳排放51.06万t，节约的粮食相当于587万人一年的粮食消费量^［5］。这表明，节粮减损不仅能增加粮食的市场供应量，保障更多人群的食物需求，也能节约资源、保护环境，符合可持续发展理念。

当前粮食损失浪费主要集中在粮食产后系统，其包括收获、储备、运输和消费等众多环节^［6］。收获环节作为粮食产后系统的首个环节，对中国粮食产后损失有重要影响，控制粮食收获环节损失对增加粮食供给、减少资源浪费、促进农户增收意义重大。据2015年国家粮食和物资储备局调查显示，中国三大主粮收获环节的损失率为3%~5%，高于发达国家平均水平^［4，7］。

学者对节粮减损的研究主要集中在粮食损失水平及其原因，具体到收获损失，主要影响因素包括：第一，收获方式。研究发现，使用机械收割的农户，其收获损失高于手工收割农户^［8］。原因在于，相比于手工收割精耕细作的操作方式，机械收割较为粗糙，容易导致作物损坏和遗漏^［9］。第二，收割期天气状况。收割期内如果出现大风、降雨等恶劣天气，将会提高作物收获损失；并且，雨、雪等天气将增加作物含水量，容易导致作物霉变、生虫，引发严重损失^［10］。第三，收获时的作业态度和劳动力数量。收获时，如果作业态度较差或者劳动力短缺，将增加损失^［11］。另外，有研究表明，接受过农业技术培训的农户，收获损失相对较低^［12-13］。第四，农户家庭特征和社会经济因素。农户受教育程度、家庭物质资本、作物耕种规模、风险认知和信贷约束等均会对粮食产后损失造成影响^{［10，14］}。

近年来，随着农村土地流转加速推进，部分农户的经营规模不断扩大。农业农村部数据显示，农村土地流转面积占家庭承包经营耕地面积超过30%^［15］。研究表明，农用土地市场的形成以及农用土地自由流转可以使土地从低效率农户转移至高效率农户，从而推动要素配置效率和生产效率进一步提升，对农业生产和社会经济发展具有显著影响^［16-18］。同时，部分发展中国家的经验证据表明，经营规模与土地生产率之间存在经典的反向关系。即随着农场规模扩大，农作物的单产逐渐降低^［19-20］。目前对于经营规模的研究主要集中在农业技术进步^［21］、作物生产效率^［22］和生产成本^［23］等方面。经营规模对农业技术进步具有门槛约束，推动农业规模经营，能够充分释放农业技术的生产潜力。土地经营规模与水稻生产技术效率之间呈"倒U型"关系，一定程度上扩大经营规模能够提高作物生产效率。从不同经营规模的农户来看，规模更大的农户更接近“理性经济人”假设，对生产决策考虑更加理性，对生产成本敏感度更高，以利润最大化为目标。

虽部分文献已经展开经营规模对小麦损失影响的研究，但仍存拓展空间。尤其是关于经营规模对粮食产后损失机制的研究较为缺乏。基于此，本研究利用中国15省（区）1 045户小麦种植户数据，在研究经营规模对小麦收获损失影响的基础上，验证经营规模是否会通过农机社会化服务对小麦收获损失产生影响，以期为加快完善相关节粮减损政策提供参考。

1　机制分析与研究方法

1.1　机制分析

随着社会经济发展，农户经营行为逐渐类似于企业，经营决策的目的在于实现利润最大化^［16］。当农户试图改变现状时，势必增加成本。如果增加的收益低于增加的成本，则农户利润降低。当边际成本等于边际收益时，则利润达到最大。根据规模经济理论，规模过小容易造成效率低下，而扩大规模则能够获得规模效益。农户扩大规模的直接目的在于提高生产效率，获得规模经济^［18］。

经营规模对农户生产经营行为的影响机制较为复杂。早期研究发现，随着规模扩大，农户单位面积产量（以公顷计，下同，kg/hm²）呈现下降趋势，并基于此提出了规模与土地生产率存在反向关系的假说^［24］。但来自中国的经验表明，随着农户规模逐渐扩大，大规模与小规模的生产经营行为出现差异化^［25］。小规模农户往往采用兼业生产经营的方式，导致这部分农户的市场信息获取和利用能力差，非理性程度高^［26］，而信息获取能力的差异会对先进设施和服务的采纳、生产信息有效性产生影响，大规模农户更有意愿采用先进设施和服务，如购买农机社会化服务进行机械收割，农机社会化服务机手的机械操作熟练度更高、机械较为先进，有助于降低收获损失^［12］。同时，小规模农户在生产中对新技术和新品种的采用比较保守，对新型农业机械的采用意愿不强。与此相对应的是，大规模农户的主要收入来源为农业经营，其更有意愿提升农业素质和技术水平，掌握更为丰富的农业市场信息，更有意愿采用机耕、机灌和机割等新型技术和新生产模式^［27］，且当收入主要来源为农业经营时，农户更为关注收获期间的天气状况，以掌握恰当的收获时机，减少风险，降低损失，避免经济效益受损^［28］。此外，大规模农户一般受资金约束较小，选用更优良的品种来进行生产的可能性更大，部分优良品种具备抗虫害、抗倒伏，更有利于收割等特性，能够较好地减少收获时的损失^［29］；对农业基础设施建设如平整土地、硬化道路等方面投入更大，也更愿意提升自身农业生产素养，其田间管理能力更高，有助于降低损失^［30］。但是也有研究发现，相比于大规模农户，小规模农户的收割效率可能低于大规模农户，但更可能实现精细化操作，反而有利于降低损失^［31］。因此，经营规模对农户收获损失的影响可能存在以下几条路径（图1）。

为了更准确地考察经营规模对粮食收获损失的影响，本研究以小麦为例，运用计量模型加以检验。小麦是中国重要的粮食作物，占粮食总产量的比例为20%。本次研究的收获损失是指从收获开始到收获作业结束过程中发生的数量损失。收获环节具体包括收割、脱粒、清粮和田间运输等4个环节。

2.2　研究方法

基于上述分析，在现有研究的基础上^［32-34］，本研究将经营规模作为单独的变量加入模型，构建如下计量经济模型：

\mathrm{h}{\mathrm{l}}_i=\alpha +{\beta }_i{X}_i+Z_{in}+{\epsilon }_i(1)

式中：\mathrm{h}{\mathrm{l}}_i为因变量，表示农户i的小麦收获损失。研究中使用“单位面积损失量”作为农户收获损失的显示变量。X_i为相关解释变量向量，主要包括：1）经营规模，研究中使用“耕地面积”作为经营规模的显示变量。2）收获特征，包括收获方式、作业态度、天气情况、虫害情况等。3）个人和家庭特征，包括决策者性别、年龄、受教育程度和家庭收入水平等变量。Z_{in}为地区虚拟变量，用于控制地区因素的影响。

在模型估计时，采用稳健标准误OLS回归方法。由于传统回归模型着重考察的是解释变量对被解释变量条件期望的影响，实际上是均值回归^［32］。如果条件分布是非对称分布，则条件期望难以反映整个分布的总体情况，估计结果容易在极端值的影响下出现偏差。相比于传统回归方法，分位数回归不要求误差项为正态分布，结果更为稳健，已经被用于大量研究^［33］。因此，本研究在传统回归方法上，运用分位数回归方法分析经营规模对收获损失的影响。同时，为验证结论稳健性，本研究采用替换核心变量、变更估计方法等方式重新估计模型。

考虑到经营规模可能通过农机社会化服务等技术采纳行为影响收获损失。为了验证经营规模对收获损失的影响途径，本研究以农机社会化服务为例，进行影响路径分析。分析包括两个阶段，第一个阶段分析经营规模是否影响农户采纳先进技术和服务，如果农户决定采纳，则在第二个阶段考察经营规模是否对采纳先进技术和服务的农户的收获损失产生显著影响。即在第一个阶段，对所有样本进行 Probit估计，考察经营规模是否影响农户的先进技术和服务采纳行为。在第二个阶段，对采纳先进技术和服务的样本进行估计，考察经营规模对收获损失的影响。

2　数据来源与描述性统计

2.1　调查设计及数据来源

为准确掌握中国小麦收获损失及其关键影响因素，研究团队与农业农村部农村固定观察点办公室合作进行全国小麦收获损失问卷调研。调研采取多阶段分层随机抽样的方式在固定观察点系统2万余户样本框内随机抽取农户。首先，根据各省（区）小麦产量确定调研权重，产量高的省份样本量更多。其次，在各省（区）内小麦产量排名前十的主产县随机抽取两个县。再次，在县内随机抽取两个乡镇，在每个乡镇内随机抽取两个村作为调研地点。最后，由来自固定观察点系统的专业调研员随机走访村内农户，每个村调查15~30户。

调研内容为2015年小麦收获情况，包括收获数量、收获损失、收获期间天气、收获方式和作业态度等。由家庭决策者或户主根据经验，对上述数据进行回忆和估计。同时，利用每个农户唯一身份识别码（省码+村码+户码）匹配固定观察点系统农户家庭生产生活数据，获得家庭收入、种植面积、家庭人口特征等信息，最终形成研究数据库。

本次调研的范围包括天津、河北、山西、内蒙古、山东、河南、江苏、安徽、湖北、四川、云南、陕西、甘肃、青海、新疆15省（市、自治区），覆盖华北平原、长江中下游流域、西南、西北等小麦主产区。在剔除无效样本和存在数据缺失样本后，共获取有效样本1 045份，样本分布详见表1。

2.2　经营规模与小麦收获损失

经营规模与小麦收获损失的关系是本研究聚焦的重点问题。目前对农户规模的界定在不同的研究中存在较大差异。第三次全国农业普查对规模农业经营户的定义为一年一熟制地区土地面积达到6.67 hm²（100亩）以上、一年二熟及以上地区土地面积达到3.33 hm²（50亩）以上^［34］。部分研究根据样本具体情况定义规模经营农户，例如，李轩复等^［7］依据样本数量将农户根据规模三等分。由于本次调查的绝大多数是小农户，规模经营农户较少，为了体现规模与收获损失之间的关系，本研究选择样本中规模排名前100位的农户作为大规模农户，其余为小农户。如表2所示，经营规模对农户小麦收获损失产生显著影响，大规模农户单位面积损失量、收获损失率分别为185.25 kg和3.25%，其余农户单位面积损失量、收获损失率分别为313.20 kg和4.42%。即大规模农户单位面积损失、收获损失率比其余农户低127.95 kg和1.17%。为了进一步分析经营规模对收获损失的影响，在此基础上，本研究运用计量经济模型进行分析。

2.3　变量定义及描述性统计

模型变量的具体定义及描述性统计结果详见表3，其中单位面积损失数量由调研员分别询问收获的4个阶段，农户自行估计各个阶段的损失量，最后进行加总的方式取得。平均而言，样本农户的单位面积收获损失量为300.90 kg，收获损失率为4.31%。这意味着中国小麦仅在收获环节造成的损失就达到了发达地区整个粮食产后除消费环节之外3%~5%的水平，说明中国小麦收获损失较为严重，减损空间和潜力较大。同时，不同农户之间的损失差异明显，单位面积收获损失数量、收获损失率的标准差分别为30.43和4.86。部分农户收获环节损失严重，导致明显的收入或经济损失。

农户经营规模是本研究的核心解释变量。平均而言，受访农户的经营规模为0.31 hm²，最大规模农户为3.55 hm²，农户之间的规模差异较大。其他控制变量分为收获特征和个人家庭特征。生产收获特征包括收获方式、品种、收获时长、作业态度、劳动力充裕度和收获期间的天气、虫害状况。个人家庭特征变量包括家庭决策者性别、年龄、受教育程度、农业培训经历、家庭收入和家庭财产等。变量具体信息如下：

首先，多数研究显示，收获方式是影响收获损失的重要因素^［35］。本研究将小麦收获方式分为三类，即人工收获、半机械收获和全程机械化收获。人工收获是指农户在收割、脱粒和清粮环节均不采用机械作业，全程机械化收获指农户在各个收获环节均采用机械作业，其余则为半机械化收获。根据描述性统计结果，仅有4%的农户使用纯手工的收获方式，96%的农户至少在收获的某一环节使用了机械，并且，全程使用机械化的农户比例达到77%。

其次，部分品种抗倒伏、适合机械收割，可以降低收获损失。调研中并未收集作物的具体品种信息，参考已有研究，使用单位面积产量表示品种的优劣^［36］。调研户小麦平均单位面积产量6 044.25 kg/hm²，标准差为118.01，说明农户小麦品种确实存在一定差异。同时，收获时长也可能影响收获损失。一般而言，收割期越长，农户作业态度更精细，可能降低收获损失。但是，收获时间越长，农户遭遇恶劣天气的概率也增大，可能导致损失增加。本研究使用农户完成收割的天数衡量收获时长，受访户平均用时2.18 d完成收割。

再次，农户收获期劳动力充裕程度和作业态度对收获损失影响明显^［37］。一般而言，劳动力充裕、作业态度精细可以降低收获损失^［38］。本研究将劳动力充裕程度分为三类，即不足、一般和充裕，依次表示收获时劳动力未能满足收获需要、劳动力勉强满足收获需要、劳动力在满足收获需要的同时还有剩余；将作业态度也分为三类，即粗糙、一般、精细，依次表示收获时机手操作随意、收获时机手操作勉强达标、收获时机手操作认真负责。因此，本研究将农户劳动力充裕程度和作业态度使用分类变量（1、2、3）进行表示，模型中对应的是该分类的虚拟变量。根据统计结果，79%的受访户认为收获时不存在劳动人手不足情况，88%的农户未出现粗糙的作业态度。

最后，现有研究^［39］显示，收获期如果遭遇雨雪等恶劣天气，将会增加收获损失。同时，如果收获期间出现虫害，也会加重收获损失^［40］。本研究使用“收获期是否出现恶劣天气”和“收获期是否出现虫害”的虚拟变量作为收获期天气和虫害情况的显示变量。具体而言，将收获期出现大风、暴雨和暴雪等极端天气赋值为1，未出现极端天气赋值为0；将收获期出现明显异于往常的虫害赋值为1，其他状况赋值为0。从调研结果看，9%的农户在收获时遭遇恶劣天气，21%的农户在收获时遭遇虫害。

另外，受访户家庭决策者大多数为男性，占比84%，平均年龄54.93岁，平均受教育年限7.24年，11%的受访户有过农业培训经历，平均家庭年纯收入6.23万元，家庭房屋价值7.27万元。

3　结果与分析

3.1　估计结果

模型估计结果见表4，结果显示，无论是稳健标准误回归结果，还是分位数回归结果，经营规模与小麦收获损失显著负相关。并且随着分位点增加，经营规模系数的绝对值逐渐增大。这说明，农户经营规模越大，越有利于降低收获损失。可能的原因在于，经营规模越大的农户资金约束相对更小，采用先进技术和设备的比重更大，因此在小麦收获效率、精度和技术水平更高，导致收获损失更低^［41］。其他控制变量的估计结果如下。

第一，收获方式。在0.25分位点上，相较于手工收获，半机械化收获与收获损失显著负相关，即在此小麦损失量下，半机械化收获能够显著降低损失，而手工收获的作用不明显。在0.9分位点上，相较于手工收获，半机械化收获、全机械化收获均显著正相关，即无论是半机械化收获，还是全机械化收获，都将会增加此时的小麦收获损失。可能的原因是，高损失量农户可能已经遭受大风、暴雨等恶劣天气，此时受小麦倒伏或其他影响机械收获的恶劣条件，使用手工收获反而能实现精耕细作，降低损失；而机械作业效率高，但在异于寻常损失量的情况下，原有适合机械作业的条件可能被改变，致使机械收获精度下降，导致收获遗漏，增加收获损失^［41］。通过0.25分位点和0.9分位点收获方式对小麦损失影响对比，在不同小麦收获损失的条件分布下，收获方式对小麦收获损失影响不一致。

第二，品种和收获时长。在0.5分位点上，品种与小麦收获损失显著正相关，这表明高产品种将导致损失升高，可能的原因是部分高产品种虽然具备丰产优势，但易出现脱落，或不具备抗倒伏等特性，收获时可能引起损失增加^［42］。同时，在0.25、0.5、0.75和0.9分位点，收获时长与小麦收获损失显著正相关，且系数逐渐增大。这表明，收获时长对高收获损失农户的影响大于对低收获损失农户的影响。也就是说，延长收割时间对于高收获损失农户的影响更大。

第三，劳动力充裕程度和作业态度。在0.25和0.5分位点上，相较于劳动力不足的情况，更为充足的劳动力水平将降低收获损失。同时，0.25、0.5、0.75和0.9分位点，相比于粗糙的作业态度，更为精细的作业态度将降低收获损失。结合这两个变量的显著性水平、系数大小、分位点情况，劳动力、作业态度对收获损失的条件分布的中间部分影响大于两端的影响。即改善劳动力、作业态度对高损失和低损失的影响较小，中段收获损失的减损效果最大。

第四，天气和虫害。在0.1、0.25、0.5、0.75和0.9分位点上，天气与收获损失显著正相关，并且，随着分位数的增加，天气情况的系数呈现逐渐升高趋势。这表明，恶劣天气对高损失量农户的影响最大。同时，在0.1、0.25、0.5和0.75分位点上，虫害与收获损失显著正相关，并且，随着分位数的增加，虫害情况的分位数回归系数呈现逐渐升高趋势。这表明，虫害对高损失量农户的影响更大。这两个变量表明，收获期间的天气和虫害情况是影响小麦收获损失的重要因素。

个人和家庭特征中，在0.5分位点上，年龄与小麦收获损失率显著正相关。这说明，年老农户的小麦收获损失更高。可能的解释是，小麦收获是一个体力活，年老农户年龄增长，身体素质下降，导致收获作业粗糙，造成损失增加。同时，在0.75分位点，家庭收入与小麦收获损失显著负相关。这表明家庭收入高的农户小麦损失更低。可能是因为家庭收入越高，更有可能使用高技术水平的机械和服务，降低损失。另外，在0.1和0.25分位点，家庭财产情况与小麦收获损失正相关。这表明，家庭财产增长会增加低收获损失农户的损失数量。可能的原因是随着家庭财产增长，农户节粮意识弱化，这将增加损失。

3.2　经营规模对收获损失的影响机制检验

估计结果表明，经营规模与小麦收获损失显著负相关。基于机制分析，本研究假设大规模农户更有可能增加先进收割技术和服务的使用概率，采用技术含量高、收割作业精细的服务，减少小麦收获损失。现有研究表明，农机社会化服务使用的收割机械更先进，服务提供者的机械操作更熟练，并且，能够更好地根据收割现场的具体情况，调整收割机风门大小等方式，实现精细化收割作业，有助于降低收获损失^［43］。由于本研究采用的数据是小麦收获4个阶段的损失数量，每个阶段使用的农机不尽相同，因此，本研究以全程农机社会化服务作为农户采用农机社会化服务的标准，分析经营规模对小麦收获损失的作用机制。第一步，估计经营规模对农户采用农机社会化服务的影响；第二步，对采纳农机社会化服务的样本进行估计，考察经营规模对小麦收获损失的影响，详见表5。结果显示，经营规模与农户采用农机社会化服务显著正相关（模型（1））。同时，在采用农机社会化服务的农户中，经营规模仍与收获损失显著负相关（模型（2）），验证机制成立。

3.3　稳健性检验

为检验结论稳健性，本研究采用替换核心变量、变更估计方法的方式验证经营规模对小麦收获损失的影响。具体的步骤是将因变量“单位面积收获损失”更换为“小麦收获损失率（损失量/产量）”，并运用Fractional Logit模型估计经营规模对小麦收获损失的影响，结果详见表6。可知，替换核心变量、更换估计方法后，经营规模依然与小麦收获损失显著负相关，证实本研究的结论是可信、稳健的。

4　结论与建议

基于中国15省（市、自治区）1 045户小麦种植户的调查数据，本研究在现有文献的基础上，结合中国农户经营规模扩大的背景，分析经营规模对小麦收获损失的影响。此外，使用两阶段方法分析经营规模对小麦收获损失的影响机制，并使用替换核心变量、更换估计方法的方式进行稳健性检验。

研究发现，在控制其他因素后，经营规模与小麦收获损失显著负相关。这表明，扩大农户经营规模有利于降低小麦收获损失水平。并且，随着分位点增加，经营规模系数的绝对值逐渐增大。这意味着农户的经营规模越大，越有利于降低收获损失。目前，中国小麦收获损失高于发达国家和地区，为了更好地维护国家粮食安全，应继续推动土地流转、培育规模经营农户，发挥农户的规模经济效应。

同时，机制分析结果表明，经营规模对小麦收获损失的影响是通过推动农户采用更为先进的技术设备和服务，如农机社会化服务，来实现的。这表明，随着经营规模扩大，农户可以改变自身的生产经营方式，提升生产效率、技术水平，从而发挥规模经济效应，降低损失。当前，大国小农是中国的基本国情。这意味着，推动土地加速流转、鼓励和培育多种形式的适度规模经营是中国未来农业发展的重点。

本研究的政策含义是显而易见的，经营规模扩大能够显著降低小麦收获损失，一方面国家应继续推动土地流转，提高土地流转市场活力，降低土地流转门槛，为规模经营提供便利，另一方面政府可以通过报道宣传、信息引导等形式，宣传规模经营的好处以及提高利润的可能性，带动农户规模经营积极性。此外，农机社会化服务作为一种有效降低小麦收获损失的途径，政府应鼓励农户采用农机社会化服务，打破农机服务与农户之间的信息壁垒，方便农户与农机服务的联系；进一步加强基础设施建设，提升农机作业便利性。最后，由于农户信息获取、消息传递和技术采纳等对小麦收获损失也产生一定的影响，政府可以拓宽宣传渠道、提高农业消息发布频率、推广先进农业技术来降低小麦收获损失。

尽管本研究采用了大范围、代表性数据分析了经营规模与收获损失之间的关系，为进一步优化相关政策提供了新的视角和研究证据。但是，由于使用的是横截面数据，调研参与的主体以小农户居多，难以选择有效的工具变量解决内生性问题，且难以在细分规模的情况下进一步探讨不同地区的区别。这些问题均有待深入研究。未来，可以采取多轮次、动态数据开展针对性研究，将粮食损失探讨引入更深层次。

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基金资助

国家自然科学基金应急项目(72241009)

国家社会科学基金重大项目(22&ZD087)

教育部哲学社会科学研究重大项目(23JZD023)