张志新，李 成，白海洋
（1.山东理工大学 经济学院，山东 淄博 255049；
2.东北农业大学 经济管理学院，黑龙江 哈尔滨 150030）
近年来，随着我国粮食需求量刚性增长与粮食净进口量逐年攀升，全社会对于粮食供给安全的担忧逐渐显现。虽然2004—2015 年我国粮食产量实现十二连增，但是2015 年中国粮食净进口达到12 477 万吨，仍难以满足粮食消费量的同步增长，粮食供需处于“紧平衡”状态。其原因在于我国现阶段粮食生产效率偏低［1-2］。较长时期以来，我国粮食生产主要是依靠化肥、农药等有形化学要素的大量投入提高产量，但这种增产模式造成了农区土壤肥力衰退、土壤盐化板结等严峻问题［3］。因此，如何提高粮食生产效率成为保障我国粮食供给安全以及促进粮食可持续增产的关键。
2016 年中央一号文件明确提出，“大规模推进高标准农田建设、大规模推进农田水利建设，加快农村基础设施建设”，这有利于夯实农业发展基础，提高农业质量效益和竞争力。也就是说，农业基础设施成为提高农业生产质量与效率的重要因素，而粮食生产作为农业生产的重要部分，农业基础设施对提高粮食生产效率有着举足轻重的影响。因此，本文认为在正值百年未有之大变局的新形势下，为确保14 亿人口的粮食供给安全，只有明晰农业基础设施如何影响粮食生产效率，才能更好地安排农业基础设施建设的资金投向，发挥农业基础设施在粮食生产中“先行资本”的作用。
研究农业基础设施如何影响粮食生产效率，首先需要判定农业基础设施是否对粮食生产效率产生重要影响。从相关学者的研究中可以发现，农业水利基础设施和交通基础设施可以对粮食生产效率的提高作出贡献［4-7］，如Teruel和Kuroda（2005）［5］利用菲律宾1974—2000年区域农业数据，得出农业水利基础设施和交通基础设施可以对粮食生产效率的提高作出贡献的结论。而李谷成等（2015）［8］则得出与之不同的结论：电力基础设施对农业全要素生产率没有显著影响，灌溉基础设施对农业全要素生产率有负向影响。此外，卓乐和曾福牛（2018）［9］认为，农村水利基础设施和交通基础设施对粮食全要素生产率具有正向影响，且水利基础设施的正向影响程度大于交通基础设施，但电力基础设施对粮食全要素生产率影响不显著。邓晓兰和鄢伟波（2018）［10］在测算1988—2014 年农业全要素生产率基础上，研究得出农村灌溉、道路、电力和医疗基础设施对我国农业全要素生产率产生正向影响，但正向影响程度具有差异，其影响程度依次为灌溉、医疗、道路和电力基础设施。
虽然不同类型农业基础设施对粮食生产效率的正负向影响、影响程度的大小不尽相同，但从总体来看，农业基础设施对粮食生产效率具有正向影响。然而相关文献中并没有进一步对两者之间的正向影响机制做进一步研究。目前，对农业基础设施影响机制的研究多是从农业基础设施对农业生产或者经济增长的影响机制进行分析［11-13］。李飞和曾福生（2016）［11］利用2000—2013年中国省级面板数据、MML 指数和SYS-GMM 方法，证明农业基础设施通过技术效应促进农业全要素生产率，但其促进作用会伴随着时间的推移呈现出递减趋势。曹文明等（2017）［12］通过定性分析财政支出规模理论模型和定量分析系统广义矩估计方法，得出农业基础设施存在规模效应，并作用于农业经济增长。李飞和曾福生（2016）［13］通过门槛效应模型，研究得出农业基础设施通过规模效应作用于农业经济增长，验证了前述研究。但是以上学者并没有直接研究农业基础设施与粮食生产效率两者之间的影响机理。因此，对其进行深入探讨，将有助于更全面地了解农业基础设施对粮食生产效率的影响及作用机制。
综上，国内外学者就农业基础设施与粮食生产效率进行了广泛探讨，为此类问题的研究提供了有益的借鉴，但仍存在以下几点不足：①鲜有研究农业基础设施对粮食生产效率的影响机制。之前相关研究多集中于农业基础设施对农业生产［11］、经济增长［12-13］等方面，但将农业基础设施与粮食生产效率相结合进行研究较少，更没有研究农业基础设施通过传导作用进而间接影响粮食生产效率。②少有研究新型农业基础设施对粮食生产效率的影响。之前农业基础设施与农业生产的研究多是基于传统农业基础设施，但是伴随着数字化和信息化的不断发展，农业数字基础设施发展迅猛，并对农业生产有重要影响［14-15］，应将农业数字基础设施纳入对粮食生产效率影响范畴。因此，本文将在分析农业基础设施对粮食生产效率影响的重要性以及作用机制基础上，利用中国2000—2019 年31 个省份（不包括港澳台地区）的面板数据，采用两步差分GMM 动态面板模型和双重中介效应模型，实证检验农业基础设施对粮食生产效率的影响。
农业基础设施是提高粮食生产资源配置效率的“催化剂”和“助推器”，对粮食增产提质具有重要影响。为更好地发挥农业基础设施在粮食生产中“先行资本”的作用，本文通过对已有文献进行回顾和梳理，在归纳农业基础设施对粮食生产效率重要性的基础上，分别从规模效应和技术效应两条路径出发，系统阐述农业基础设施对粮食生产效率的影响机制。
（一）农业基础设施对粮食生产效率的影响
完善的农业基础设施，有利于促进劳动力等生产要素在农业部门与非农部门之间的合理配置。具体包括：农业交通基础设施通过实施农村道路硬化、提高土壤承载力等措施，增加粮食生产要素的运输速度和运输承载量，降低种子、化肥等农业生产资料的运输成本，提高粮食生产各个环节的资源流动性，促进粮食生产效率的提升［16-17］；
农业水利基础设施通过自身的建设和相关的配套服务直接参与粮食生产活动中，可以在一定程度上突破自然资源的时空限制，对天然降水充足与不足地区进行有效调节，实现水资源的优化配置，进而提高粮食生产效率［18-19］；
农业电力基础设施通过架设农村电线、建设农田专供变电站等措施，为粮食生产机械化、农田日常用电等方面提供保障，提高粮食生产效率［8］；
农业数字基础设施开始以“互联网+农业生产”“数字信息平台+农业生产”等方式深入影响粮食生产领域［20］，为农民进行粮食生产提供前沿生产信息与农业科技培训的同时，也为粮食生产者与市场需求者之间信息不对称提供解决路径，为提高粮食生产效率奠定基础。因此，本文提出假设1。
H1：总体上，农业基础设施对粮食生产效率有正向影响，但不同类型农业基础设施对粮食生产效率的影响具有差异性。
（二）农业基础设施对粮食生产效率的影响路径：技术效应
农业基础设施通过提高粮食生产过程中的技术水平，促进粮食生产效率的提升。具体包括：区域之间的农业机械要素、化肥和农药等生产要素有效流动是提高粮食生产技术水平的重要手段，而农业交通基础设施的修建可以加快粮食生产资料的运输速度和扩大运输范围，保障粮食生产中生产要素投入和机械化设备的运用，提高单位粮食产量［9］；
农业水利基础设施通过“喷灌”“滴灌”“渗灌”等现代灌溉技术，在降低粮食生产水资源消耗的同时，减少在农田灌溉方面劳动力要素的投入，提高粮食生产效率［21］；
农业电力基础设施通过提高粮食生产过程中的机械化水平，降低粮食生产劳动力的劳动强度和劳动时间，可以最大程度上实现粮食生产中间投入品对有效劳动力的“替代作用”，使剩余农村劳动力对粮食生产“精耕细作”，提高粮食单产能力［10］；
伴随着数字化和信息化的不断发展，数字技术逐渐成为促进生产效率提高的“新引擎”，尤其是在农业生产领域表现得更为深远，农业数字基础设施的建设可以帮助农民通过大数据平台、物联网等技术手段更快、更多地获得最新种植粮食作物的技术与信息，促进粮食生产水平提升，实现粮食生产效率的提高。因此，本文提出假设2。
H2：农业基础设施通过技术效应路径影响粮食生产效率。
（三）农业基础设施对粮食生产效率的影响路径：规模效应
农业基础设施可以通过规模效应的提高，促进粮食生产的边际产出效率，进而提升粮食生产效率。具体包括：农业交通基础设施的修建，可以帮助农民大规模地将化肥农药等生产要素及时、有效地投入到粮食生产中，也有利于大规模农业机械投入要素跨区域作业生产，共同促进粮食生产效率的提升；
单个水库、堤坝等无法对水资源的时空分布产生影响，而农业水利基础设施的建设可以通过对农田水利工程进行规模整合，增加其对水资源调节作用，帮助农民抵御干旱、洪涝等自然灾害的同时，改善粮食作物的生产条件与环境，减少粮食受灾面积，提高粮食单产能力［22］；
完善的农业电力基础设施不仅可以通过农业机械化设备帮助农民进行规模生产，形成农业规模经营，还可以为农民进行大规模塑料大棚的养种植、全覆盖智慧农业的开展等提供必要的能源支持，共同促进粮食生产效率的提升；
农业数字基础设施利用云计算、大数据平台等方式，推动粮食产业集约化、专业化生产［14］，例如，当地政府通过大数据对粮食生产结构不断分析调整，利用土地流转等方式开展“万亩示范田”，从而让粮食生产获得规模生产的优势，增加粮食生产效率。因此，本文提出假设3。
H3：农业基础设施通过规模效应路径影响粮食生产效率。
（一）模型构建
本文通过构建动态面板模型，实证检验农业基础设施对粮食生产效率的影响。考虑粮食生产效率是一个动态变量，因而利用省级面板数据进行实证检验时，将静态面板转变为动态面板可以更好地捕捉变量随着时间变化的影响。因此，本文通过借鉴刘生龙和胡鞍钢（2010）［23］、Charles 等（2006）［24］的研究成果，将当前粮食生产效率构建为滞后一期粮食生产效率和相关影响因素的函数，通过消除非观测截面个体效应及不随时间变化的其他变量，缓解内生性的发生，进而提高模型估计结果的准确性。本文设定动态面板回归方程如下：
其中：被解释变量是tfpi,t的对数，表示第t年i地区的粮食生产效率；
解释变量tfpi,t-1表示第t-1年i地区的粮食生产效率，即为被解释变量的滞后项；
rii,t是本文研究的核心解释变量，代表四种类型的农业基础设施；
Xl,it为控制变量，代表影响粮食生产效率的其他因素；
虚拟变量ηi代表各地区的个体效应；
虚拟变量ui代表各地区的时间效应；
εi,t代表随机干扰项；
α代表常数项；
k=1，2，3，4，分别表示农业交通基础设施、农业水利基础设施、农业电力基础设施和农业数字基础设施；
i=1，2，3，…，31，代表中国31个省份；
t=1，2，3，…，20，代表年份；
l=1，2，3，4，代表各控制变量。另外，由于本文时间跨度为20年，如果采用系统GMM方法，可能会因未考虑异方差问题，存在计量结果偏误，加上在广义矩估计方法中，两步法无论在结果的稳健性、还是在估计系数的显著性方面都要优于一步法，因此，本文采用两步差分GMM方法对模型进行估计。
（二）变量选择
1.被解释变量
本文被解释变量为粮食生产效率（Tfp）。借鉴薛思蒙等（2017）［25］对粮食生产效率的测算方法，使用DEA-Malmquist 指数法测算粮食全要素生产率指数作为粮食生产效率的替代变量。Malmquist指数法是一种非参数方法，由于既不需要特定的函数形式，也不需要对数据的随机特征作出假设，并允许无效率行为的存在等优点，较受欢迎。Malmquist 指数法又可以把全要素生产率指数具体拆分为技术效率指数（E）和技术进步指数（T）。在假设规模报酬不变的情况下，技术效率又可以进一步分解为纯技术效率指数（P）和规模效率指数（S）［26］。本文将进一步使用技术进步指数和规模效率指数作为中介变量，技术进步指数反映的是通过增加或者减少研发要素或者人力资本要素投入而引起的变化，规模效率指数反映的是生产规模的有效程度。
其中：Xt表示t时期的投入；
Yt表示t时期的产出表示t时期的投入产出变量和分别表示生产者以t时期技术为参照，t和t+1 期的技术效率水平表示t时期的粮食全要素生产率。测算粮食全要素生产率指数需要确定具体的投入和产出变量，产出变量为粮食总产量（万吨），投入变量包括5 个指标：土地投入采用粮食播种面积（千公顷）、劳动力投入采用农业劳动力人数（万人）、化肥投入采用化肥施用量（万吨）、机械投入采用农用机械总动力（万千瓦时）、灌溉投入采用有效灌溉面积（千公顷）。
2.核心解释变量
通过早期的研究，农业交通基础设施、水利基础设施和电力基础设施会在不同程度上影响粮食生产。步入21 世纪，数字技术在农村地区应用水平不断提升，通过“数字赋能”形式推动农业高质量发展［20］，并为粮食生产效率的提高作出重要贡献。因此，本文参照Etienne（1994）［27］划分标准并结合中国农村实际生产情况，将农业数字基础设施放入核心解释变量中，探究农业交通、水利、电力和数字基础设施对粮食生产效率的影响。此前学界研究方法都是使用公共投资的金额来衡量农业基础设施，但很容易产生两方面测量误差：一方面，农村交通、水利、电力和数字基础设施并不一定完全使用政府公共投资建设，近些年来，我国政府倡导PPP政府和社会资本合作模式也占据一定比重［28-29］；
另一方面，因为每个年份和每个地区物价水平、建设材料价格等因素具有差异性，会造成农业基础设施投资缺乏可比性。因此，基于以上两方面原因加之农村生产环境与粮食生产条件，本文采用实物存量指标作为代理变量去克服测量误差，以实现实证结果的准确性。
（1）农业交通基础设施（Road）。相关文献中曾使用公路里程数代表农业交通基础设施［13］，但因不同等级公路与农业生产关系紧密程度不同，为进一步提高使用指标的准确性，本文参考Aigner 等（1977）［30］的指标选取方法，使用等级公路扣除高速公路、一等和二等公路的长度，再加上等外公路长度来表示农业交通基础设施。
（2）农业水利基础设施（Irri）。由于我国水利基础设施涵盖范围较广，使用水库数量、水库容量、堤防长度等单一指标不能作为水利设施的有效衡量指标，因此本文借鉴李谷成等（2015）［8］的做法，采用有效灌溉面积衡量农业水利基础设施。
（3）农业电力基础设施（Elect）。农业电力基础设施是促进粮食生产的重要推动力。农业电力基础设施通常指农村电网，因为完善的农村电网体系保障了农村稳定的电力供应，从而为粮食生产提供充足的动力来源，提高了粮食生产要素的利用效率。但因为农村电网面积广、供电点分散，难以准确量化，因此本文采取农村用电总量作为农业电力基础设施的代理变量［31］。
（4）农业数字基础设施（Digi）。农业数字基础设施是以人工智能、物联网等新一代信息通信技术为基础，农户利用其学习有关粮食生产的前沿知识与技术，实现粮食生产全过程的智能管控，达到减少粮食生产资源投入、提高粮食生产效率的目的。但现阶段没有关于农业基础设施的相关数据，农业数字基础设施是以长途光缆线路为基础进行信息通信传输，因此，本文选取长途光缆线路长度作为农业数字基础设施的替代变量。
3.控制变量
（1）城市化进程（Ur）。采用城镇人口数占年末总人口比重来表示。
（2）农业财政支持力度（Gfe）。用各地区农业相关的支出占各地区财政总支出表示。
（3）单位面积化肥施用量（Chem）。为了减少因地区播种面积差异而产生化肥施用量的误差，本文使用各地区化肥使用量（折纯量）/农作物播种面积来表示单位面积化肥施用量。
（4）受灾水平（Dr）。为了更准确地反映气候因素对粮食生产效率的影响程度，本文使用农作物受灾面积×（粮食播种面积/农作物播种面积）来表示粮食作物的受灾水平。
具体变量描述性统计见表1所列。
表1 变量的描述性统计
（三）数据来源
本文选取2000—2019 年全国31 个省份（不包括港澳台地区）的面板数据，农业交通基础设施、水利基础设施、电力基础设施和数字基础设施均采用实物指标，用以克服资本存量或者各年度总额的测量误差。等级公路、高速公路、一等公路、二等公路和等外公路等数据均来自Wind 数据库；
有效灌溉面积、长途光缆线路长度、城镇人口数和城市人口总数等数据均来自《中国统计年鉴》；
农村用电总量、农业财政支出、地区财政总支出、各地区化肥施用总量、农作物播种面积、粮食播种面积、农作物受灾面积等数据均来自《中国农村统计年鉴》。
（一）基准模型估计
为了尽可能减少由于异方差带来的计量结果偏误，本文采取将变量取对数的方法进行实证分析。表2为本文采用两步差分GMM方法对基准模型的估计结果。表2 第（1）列可见，在综合考虑四种类型农业基础设施对粮食生产效率影响的前提下，虽然四种类型农业基础设施对粮食生产效率增长的影响大小不同，但四种农业基础设施的总效应为0.725，表明总体上农业基础设施对粮食生产效率有正向影响，但不同类型农业基础设施对粮食生产效率的影响存在差异。此结论验证了H1。表2第（2）—（5）列进一步解释了不同类型农业基础设施对粮食生产效率的影响存在差异。
表2 农业基础设施对粮食生产效率的基准回归
由表2可知，农业交通基础设施对粮食生产效率存在显著的正向作用，其弹性系数为0.138，完善的农业交通基础设施如同“润滑剂”一般在粮食生产的各环节起到提高效率的作用，减少粮食的流通成本和交易成本，提高粮食生产效率；
农业水利基础设施对粮食生产效率存在显著的正向作用，其弹性系数为0.631，农业水利基础设施在四种类型农业基础设施中对粮食生产效率的提升最为有效，因为农业水利基础设施是粮食生产效率提升的“奠基石”，通过自身的建设和相关的配套服务直接参与粮食生产活动当中，调节水资源的时空分布，实现对水资源的优化配置，最终提高粮食单产能力；
农业电力基础设施对粮食生产效率影响并不显著，究其原因，虽然农业电力基础设施可以为粮食生产提供能源保障，但由于农用机械技术水平落后，农用机械的动力来源多是化石能源，导致粮食生产与电力基础设施之间联系不紧密，无法提高粮食生产效率；
农业数字基础设施对粮食生产效率存在显著的正向作用，其弹性系数为0.126，农业数字基础设施以物联网等形式帮助农户了解前沿粮食生产信息与技术，将粮食生产过程与网络连接，达到高效率滴灌、精准喷洒农药等生产各步骤的智能管控，提高粮食生产效率。从控制变量来看，城市化进程的加快对粮食生产效率起到促进作用，这与何军和王越（2016）［32］的研究一致，城市化进程加快可以在一定程度上促进农业基础设施建设，进而提高粮食生产效率；
农业财政支持力度对粮食生产效率起到促进作用，因为农业财政的投入可以促进农业生产技术进步与相关配套基础设施建设，提高生产资源的利用效率，促进粮食生产效率［33-34］；
化肥投入对粮食生产效率起到正向影响，对粮食生产效率起到促进作用；
受灾水平对粮食生产效率有负向影响，是由于粮食生产对自然条件和资源环境依赖性极强，极端天气、洪涝灾害等影响会降低粮食生产效率［35］。
（二）机制检验
其中：rii,t是本文研究的核心变量，代表四种类型农业基础设施；
iv 是代表中介变量，包括技术效应（lntch）路径和规模效应（lnech）路径两个变量。本文使用粮食生产技术进步指数来衡量技术效应。根据DEA 模型中解释可以发现，粮食生产进步指数是指在粮食生产中体现为优质粮种的使用、人力资本的积累、技术扩散速度等方面所带来的生产前沿面变动；
本文使用粮食生产规模效率指数来衡量规模效应。其内涵是它反映粮食生产决策单元的投入规模与效率的关系程度，即粮食生产规模的有效程度。
从总体上来看，四种类型农业基础设施都通过技术效应路径影响粮食生产效率，与H2相一致，具体结果见表3所列。并且通过对表3中介效应的大小关系进行比较，得出结论：农业电力基础设施通过技术效应影响粮食生产效率程度最大，水利基础设施和数字基础设施次之，交通基础设施通过技术效应影响粮食生产效率程度最小。农业电力基础设施通过农业机械化服务，降低粮食生产劳动力的劳动强度和劳动时间，最终提高粮食生产效率，实现粮食生产领域“藏粮于技”；
农业水利基础设施通过修建沟、塘、渠、堰、湖等农业水利基础设施，有助于发挥技术效应，使粮食生产不再是以前“大水漫灌”式的水资源使用的形式，而是转向更合理的“节水灌溉”，提高了水资源的利用效率，从而促使粮食生产效率的上升；
农业数字基础设施通过大数据平台、物联网等技术手段［36-37］，可以帮助农民更快、更多地获得最新种植粮食作物的技术与信息，提高粮食生产效率；
农业交通基础设施修建可以加快粮食生产资料的运输速度和扩大运输范围，保障粮食生产中生产要素投入和机械化设备的运用，提高单位粮食产量。因此，技术效应是农业基础设施影响粮食生产效率的一条重要途径。
表3 技术效应路径
从总体上来看，四种类型农业基础设施都通过规模效应路径影响粮食生产效率，与H3相一致，结果见表4 所列。四种农业基础设施的大小关系具体表现为：农业交通基础设施通过规模效应对粮食生产效率作用最明显，其次是农业水利基础设施，最后是数字、电力基础设施。农业交通基础设施的修建，有利于提高跨区域粮食生产要素流动数量，保障大规模农业机械投入要素跨区域作业生产，促进粮食生产效率的提升；
农业水利基础设施的建设可以通过对水利工程的规模整合，整合数量较少和规模较小的沟、塘、渠、堰、湖等农业水利基础设施，对天然降水充足与不足地区进行有效调节，提高粮食生产效率；
农业数字基础设施利用云计算、大数据平台等方式推动粮食产业集约化、专业化生产；
农业电力基础设施通过规模负效应影响粮食生产效率，从而也验证了前文农业电力基础设施抑制了粮食生产效率，其原因在于虽然农业电力基础设施在我国农业基础设施中建设较早、建设规模较大，但由于农用机械技术水平落后，农用机械的动力来源多是化石能源，粮食生产与电力基础设施之间联系不紧密，导致电力基础设施利用效率低，因此通过规模效应抑制了粮食生产效率的提高。通过以上分析发现，规模效应是农业基础设施影响粮食生产效率的又一条重要途径。
表4 规模效应路径
（三）稳健性检验
由于本文使用实物农业基础设施存量作为代理解释变量，增加了选取指标的偶然性而导致计量结果偏误的风险，因此，基于数据可得性，本文通过改变农业交通基础设施和数字基础设施的代理变量对模型进行稳健性检验，具体见表5所列。
表5 稳健性检验
续表5
在表5 第（1）列中，本文将交通基础设施的代理变量替换为计算出各省份的公路长度减去高速公路长度再除以各省份的面积，因为农民之间的沟通交流一般是通过周围地域或者周围村镇进行，因此使用新代理变量进行稳健性检验，并结合表3的结果进行说明，其弹性由0.181 改变为0.174，表5第（2）列的新代理变量的弹性由0.138 改变为0.121；
表5 第（3）列中将数字基础设施的代理变量替换为万人人均长途光缆线路长度对数，其弹性由0.079改变为0.099，表5第（4）列的新代理变量的弹性由0.126改变为0.145。以上结果说明，通过改变主要解释变量的代理指标，模型的显著性、有效性和系数基本没有改变，回归结果稳健。
农业基础设施建立有利于改善粮食生产条件与环境，促进粮食增产提质。本文从农业基础设施类型差异视角出发，将农业基础设施分为农业交通、水利、电力和数字基础设施等四种类型进行研究，之后运用2000—2019 年31 个省份的面板数据，在使用DEA-Malmquist指数分析方法测度粮食生产效率基础上，构建两步差分GMM 动态面板模型和双重中介效应模型，分析不同类型农业基础设施对粮食生产效率影响以及作用机制，得出以下结论：
第一，总体上，农业基础设施对粮食生产效率有正向影响。不同类型农业基础设施对粮食生产效率的影响具有差异性，其影响程度依次为农业水利基础设施、交通基础设施、数字基础设施和电力基础设施。
第二，农业基础设施通过技术效应影响粮食生产效率。农业基础设施通过提高粮食生产过程中技术水平，从而降低单位粮食生产资源消耗，提高粮食生产效率。四种类型的农业基础设施技术效应作用程度有所不同：农业电力基础设施通过技术效应影响粮食生产效率程度最大（22.8%），农业数字基础设施（20.6%）和农业水利基础设施（19.3%）次之，农业交通基础设施通过技术效应影响粮食生产效率程度最小（11.2%）。
第三，农业基础设施通过规模效应影响粮食生产效率。农业基础设施通过增加粮食生产的规模程度，从而提高粮食生产机械化水平，提高粮食生产效率。四种类型的农业基础设施规模效应作用程度有所不同：其规模效应在农业交通基础设施方面影响程度最大（46%），其次是水利基础设施（9.9%）和数字基础设施（5.7%），电力基础设施影响程度最小（-17.6%）。农业数字基础设施的规模效应偏小和电力基础设施的规模效应为负值是抑制粮食生产效率增长的主要原因。
根据上述结论，本文提出以下建议：
第一，实行差异化农业基础设施的建设政策。要保持农业水利、交通基础设施的建设强度，在设计完善管理、维护及收益分配制度的基础上，加强项目后期维护，保障农业基础设施的高效运行；
通过设立农业数字基础设施专项财政补贴、低（免）息贷款等方式，为粮食生产所需的数字基础设施建设资金提供保障；
鼓励科研单位和科技企业研发应用于粮食生产领域的农业电力基础设施，增加农业基础设施的适用性。
第二，从内生性和外生性两方面提高农业基础设施的技术效应。积极推动高校科研机构、科技企业与种粮大户深入合作，因地制宜地按照种粮需求对农业基础设施以及相关配套工程进行技术创新，提高农业基础设施的技术效应；
农业基础设施专业技术服务人员在帮助农民利用农业基础设施进行粮食生产的同时，进行农业基础设施使用的培训工作，提高其技术效应。
第三，多维度提高农业基础设施的规模效应。首先，在准确评估各类粮地承载力的基础上，差异化增加农业基础设施建设规模，提升农业基础设施的规模效应；
其次，以粮食主产区为重点，有计划地对农村土地进行标准化治理，加快建成高标准农田，促进农业基础设施规模效应的发挥；
最后，针对电力基础设施而言，需要推动新一轮农村电网改造，在提升电网输送容量的基础上，加强电力基础设施与粮食生产紧密结合程度。