气候变化的异常影响了我国农业生产的稳定与可持续发展,最直接、最明显的影响反映在粮食产量上。粮食产量受社会、经济和气候等多领域多要素的综合影响,如何定量评估气候变化对粮食产量的影响成为涉及气象和经济交叉领域的热点和难点问题。本文以《中国统计年鉴》中的粮食作物产量作为应变量,在以播种面积、农业机械总动力、化肥施用折纯量作为资本投入、劳动力和技术进步变量的柯布-道格拉斯生产函数C-D经济模型基础上,将气候因子作为“投入因子”引入C-D模型构建成C-D-C模型,基于1978-2020年CN05.1格点化降水资料和国家气候中心格点化地表温度数据选择6个气象要素:极端高温日数、极端降水日数、极端降水强度、平均温度、平均降水量和积温,分类为三种组合方案分别研究各自对中国粮食产量定量影响:仅考虑极端气象要素:极端高温日数、极端降水日数和极端降水强度;仅考虑平均态气象要素:平均温度、平均降水量和积温;综合考虑平均态和极端气象要素,相应通过主成分分析分别构建了极端气候因子、平均气候因子和综合气候因子。引入气候因子后的经济气候模型C-D-C模型相较于C-D模型的拟合优度均有不同程度的提升,表明构建的气候因子对中国粮食产量均存在一定的影响,提高了模型对粮食产量的表征精准度,拟合优度提高比较多的主要集中在干旱半干旱地区、华南和华东沿海地区,这些地区本身极易受极端天气气候事件影响。极端气候因子对我国大部分省（自治区直辖市）的粮食产量影响是正向的,即极端气候因子的增强会促进粮食产量增加,主要集中在重庆市、山西省、江苏省,但青海省、安徽省、广东省随着极端气候因子的增强会使粮食产量减少。基于主成分分析构建的气候因子与相应气象要素之间的线性回归系数可视为各要素对气候因子的贡献程度。大部分省份极端降水强度对粮食产量的影响最大,这些省份主要分布在南方沿海地区、中部地区;其次是极端降水日数,与极端降水强度的影响程度接近且影响效应相同;而极端高温日数贡献程度最大的省份位于西部地区。在八个农业大区中,华东地区粮食产量受极端气候因子负效应最显著,西北地区粮食产量受极端气候因子正效应最显著。平均气候因子对我国大部分省（自治区直辖市）粮食产量的影响是负效应,即平均气候因子的增强使得粮食产量减少,影响比较明显的集中在长江流域和华北地区。大部分地区平均温度和积温对我国粮食产量的影响大于平均降水,对平均温度变化较为敏感的地区分布在华南、西南地区,对积温变化较为敏感的地区分布在华北地区。华东地区粮食产量受平均气候因子负效应最显著,华北地区粮食产量受平均气候因子正效应最显著。综合气候因子对我国大部分省（自治区直辖市）粮食产量的影响是正效应的,对综合气候因子变化敏感的地区分布在长江流域、华北、华南地区。综合气候因子主要以两种类型影响粮食产量,包括温度类和降水类,我国大部分地区粮食产量对降水变化更敏感。东北地区粮食产量受综合气候因子负效应最显著,西北地区粮食产量受综合气候因子正效应最显著。从加入不同气候因子的拟合度提升值来看,加入极端气候因子的C-D-C模型对华北地区粮食产量拟合程度提升较大,加入平均气候因子的C-D-C模型对长江流域、华北地区粮食产量拟合程度提升较大,加入综合气候因子的C-D-C模型对长江中上游、华北地区粮食产量拟合程度提升较大。综合对比结果表明:中国大部分省（自治区直辖市）粮食产量受平均气候因子负向影响较大,集中分布在华东、西北地区;其次是极端气候因子,这些省（自治区直辖市）集中分布在华北、华南地区;最后是综合气候因子,这些省（自治区直辖市）集中分布在西南、东北地区。