發(fā)布時間：2020-04-22 00:41

【摘要】：近年來,受自然與人類活動共同作用的影響,全球氣候存在不斷變暖的趨勢,極端天氣事件頻發(fā)。中國是全球氣候變化的敏感區(qū)之一,《中國氣候變化藍皮書》(2018)指出,1901-2017年,中國地表年平均氣溫每10年升高0.24℃,升溫率高于同期全球平均水平。與此同時,由氣候變暖引發(fā)的高溫、雨澇等極端天氣事件也有所增多。農(nóng)業(yè)生產(chǎn)與氣候條件密切相關(guān),氣候變化會增加農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的風險。管理者和農(nóng)業(yè)生產(chǎn)者能否對氣候變化及其產(chǎn)生的影響做出適應性反應,是緩解氣候變化潛在不利影響,實現(xiàn)趨利避害的關(guān)鍵所在。中國政府高度重視氣候變化的問題,還制定了一些與農(nóng)業(yè)部門應對氣候變化相關(guān)的政策。農(nóng)戶是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的基本單位,中國要提高農(nóng)業(yè)部門應對氣候變化的能力,必須將落腳點放在微觀農(nóng)戶身上。因此,研究農(nóng)戶對氣候變化的適應性行為具有重要的現(xiàn)實意義。無論科學技術(shù)如何發(fā)展,糧食生產(chǎn)受氣候變化的影響仍然最為直接(Rosenzweing et al.,1998)。中國政府歷來重視糧食安全問題,并把保障糧食安全放在我國各項經(jīng)濟工作的首位。鑒于糧食生產(chǎn)的基礎(chǔ)性地位,全面分析糧食種植戶對氣候變化的適應性行為具有現(xiàn)實意義。目前,已有文獻已越來越關(guān)注糧食種植戶對氣候變化的適應性行為。那么,糧食種植戶對氣候變化的適應性行為有哪些?這些適應性行為具有什么特征?這些適應性行為會給糧食生產(chǎn)過程和結(jié)果帶來多大程度的影響?調(diào)查數(shù)據(jù)和已有文獻顯示,糧食種植戶對氣候變化的適應性行為是存在的,但少有文獻對糧食種植戶的適應性行為進行長期與短期的系統(tǒng)分析。從長期來看,農(nóng)戶有足夠的時間調(diào)整生產(chǎn)行為,從短期來看,農(nóng)戶能夠利用的時間和采用的措施都相對有限。本文從長期和短期兩方面分析糧食種植戶的適應性行為。一方面,本文重點分析糧食種植戶對氣候變化的長期適應性行為,討論氣溫、降水量等氣候因素在其中發(fā)揮的作用,并試圖分析不同行為的特征;另一方面,本文分析糧食種植戶面對極端天氣事件時的短期適應性行為。本文以糧食種植戶對氣候變化的適應性行為及其適應性行為對糧食投入產(chǎn)出的影響為研究對象。具體而言,本文首先對氣候變化和適應的概念進行界定,對與農(nóng)戶的適應性行為相關(guān)的文獻進行全面梳理和述評。其次,本文考察中國糧食主產(chǎn)區(qū)的年平均氣溫、年累積降水總量以及農(nóng)業(yè)氣象災害的變化情況,在此基礎(chǔ)上,開展實地調(diào)查,獲取糧食種植戶截面數(shù)據(jù),對糧食種植戶的氣候變化感知及適應性行為進行分析,并從理論上討論糧食種植戶適應性行為選擇的內(nèi)在機制。再次,本文利用氣象站1986-2014年氣溫、降水量的月值數(shù)據(jù)、糧食種植戶截面數(shù)據(jù),利用二元選擇模型,分析氣溫、降水量變化對糧食種植戶不同適應性行為的影響,以識別具有代表性的糧食種植戶對氣溫、降水量變化的適應性措施;與此同時,利用糧食種植戶截面數(shù)據(jù),分析糧食種植戶對極端天氣事件發(fā)生頻率的感知對其保護性耕作的影響,以厘清極端天氣事件發(fā)生頻率在長期氣候變化中發(fā)揮的作用。然后,本文討論糧食種植戶面對極端天氣事件時的短期適應性行為,即利用2003-2011年湖北水稻種植戶的面板數(shù)據(jù)、湖北氣象站氣溫、降水量的日值數(shù)據(jù),采用固定效應模型,分析極端天氣事件是否會影響水稻種植戶的要素投入。接下來,本文聚焦于適應性行為的生產(chǎn)效應分析,利用內(nèi)生轉(zhuǎn)換模型分析糧食種植戶的適應性行為對糧食單產(chǎn)的影響;利用內(nèi)生轉(zhuǎn)換模型和處理效應模型,分析糧食種植戶的適應性行為對化肥投入的影響。最后,本文根據(jù)研究結(jié)論,提出政策建議�；谝陨�,本文得到研究結(jié)論如下:(1)1986-2014年,中國糧食主產(chǎn)區(qū)的年均氣溫存在明顯上升趨勢,年累積降水總量無明顯變化趨勢。中國糧食主產(chǎn)區(qū)的農(nóng)業(yè)總成災面積占總受災面積百分比的平均值是51.93%,即每年約1/2的受災面積減產(chǎn)三成或三成以上。水旱災害始終是影響我國農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的主要氣象災害。(2)糧食種植戶對氣溫變化的感知較為明顯,77.7%的糧食種植戶認為近年來氣溫明顯升高,這與客觀氣溫數(shù)據(jù)的變化趨勢一致。糧食種植戶對降水量變化的感知存在差異,將近50%的糧食種植戶認為近年來降水量增多,21.96%的糧食種植戶則認為近年來降水量減少。糧食種植戶對氣候變化的長期適應性行為是存在的,應對氣候變化,大多數(shù)糧食種植戶采用適應性措施。調(diào)查數(shù)據(jù)顯示,79.6%的糧食種植戶采用適應性措施,其中,補苗、更換種子品種、調(diào)整農(nóng)時、調(diào)整灌溉是糧食種植戶較常采用的措施,農(nóng)戶采用占比依次是41.58%、35.34%、34.26%、33.44%。糧食種植戶傾向于采用1-4種適應性措施,農(nóng)戶采用占比依次是25.08%、16.83%、12.15%和12.82%。(3)氣溫、降水量變化對糧食種植戶農(nóng)田管理型措施采用的影響最為穩(wěn)健。在其他變量不變的條件下,氣溫與糧食種植戶采用農(nóng)田管理措施的決策之間存在“正U型”關(guān)系;降水總量增加1%,糧食種植戶采用農(nóng)田管理型措施的概率降低0.2%。穩(wěn)健性次之的是更換種子品種、工程類措施。農(nóng)田管理型措施更多地反映了糧食種植戶對氣溫、降水量變化的適應。究其原因,采用農(nóng)田管理措施的糧食種植戶有較多的勞動力稟賦。實證結(jié)果也顯示,家庭勞動力稟賦對糧食種植戶農(nóng)田管理型措施的采用具有正向影響,但對工程類的措施采用行為的影響不顯著。(4)糧食種植戶對極端天氣事件發(fā)生頻率感知的二元變量對其保護性耕作行為沒有顯著影響,但把糧食種植戶感知的指標具體細化后發(fā)現(xiàn),與認為極端天氣事件頻發(fā)的糧食種植戶相比,認為極端天氣事件6-8年發(fā)生一次的糧食種植戶不傾向采用保護性耕作。在一定程度上,糧食種植戶保護性耕作決策受到極端天氣事件發(fā)生頻率的影響。(5)湖北水稻種植戶面對極端天氣事件的短期適應性行為是存在的。水稻種植戶要素投入受到極端天氣事件的影響。在其他變量不變的條件下,與未發(fā)生雨澇災害年相比,雨澇災害年湖北水稻種植戶的中間投入更少、機械水平更低,但勞動力投入水平更高。但隨著雨澇災害發(fā)生程度的增加,湖北水稻種植戶的中間投入和勞動力投入均明顯減少。(6)糧食種植戶的適應性行為能夠促進糧食增產(chǎn)。在反事實假設(shè)下,當未采用適應性措施的糧食種植戶采用相關(guān)措施后,畝均糧食產(chǎn)量增加1.02斤,相當于畝均糧食產(chǎn)出增加36%�；诜謽颖緮�(shù)據(jù)的穩(wěn)健性檢驗結(jié)果也顯示,在反事實假設(shè)下,當采用適應性措施的小麥種植戶不采用相關(guān)措施后,畝均小麥產(chǎn)量減少0.21斤;當不采用適應性措施的玉米種植戶采用相關(guān)措施后,畝均玉米產(chǎn)量增加1.299斤。此外,處理效應模型估計結(jié)果顯示,采用適應性措施的糧食種植戶傾向于多投入化肥。從邊際影響看,具有適應性行為的糧食種植戶,其單位面積的化肥投入費用比不采取適應性措施的糧食種植戶高出0.67%�；谏鲜鲅芯拷Y(jié)論,本文提出以下政策建議:(1)各級政府健全對氣象災害的預警機制。一旦氣象災害發(fā)生,相關(guān)政府部門應及時啟動應急方案,提供相應的物質(zhì)、技術(shù)或資金支持。(2)種業(yè)部門應在確保市場需求的前提下,增加種子的抗逆特征,提高種子適應氣候變化的能力。(3)農(nóng)業(yè)部門應鼓勵新型農(nóng)業(yè)經(jīng)營主體參與小型及微型農(nóng)田水利設(shè)施的建設(shè),為其建立激勵機制并提供金融支持。(4)農(nóng)技推廣部門應采用差異化的激勵政策,以保護性耕作推廣為例,農(nóng)技推廣部門應依據(jù)不同地區(qū)的特定條件和農(nóng)戶家庭特征,在推廣過程中適當調(diào)整策略。本文存在的創(chuàng)新之處如下:(1)研究方法的創(chuàng)新。一是論文采用內(nèi)生轉(zhuǎn)換模型、處理效應模型對糧食種植戶的適應性行為的效應進行研究。在評估糧食種植戶適應性行為的效應時,糧食種植戶對氣候變化的適應性行為與無法觀測的因素之間存在系統(tǒng)相關(guān),這可能導致樣本自選擇問題,內(nèi)生轉(zhuǎn)換模型能較為有效地解決這一問題。本文采用內(nèi)生轉(zhuǎn)換模型分析糧食種植戶的適應性行為對糧食投入產(chǎn)出的影響。內(nèi)生轉(zhuǎn)換模型雖能解決由不可觀測變量帶來的內(nèi)生性問題,但無法評估邊際效應,相比之下,處理效應模型不僅能解決內(nèi)生性問題,還能直接評估邊際效應,但少有文獻利用處理效應模型�；诖�,本文進一步采用處理效應模型分析糧食種植戶的適應性行為對化肥投入的邊際影響。二是論文采用面板固定效應模型對農(nóng)戶的短期適應性行為進行分析。已有文獻基于農(nóng)戶截面或者短面板數(shù)據(jù),分析農(nóng)戶的短期適應性行為,但限于數(shù)據(jù)的可獲得性,少有文獻采用農(nóng)戶長面板數(shù)據(jù)對這一問題進行分析。實際上,面板固定效應模型能夠在一定程度上解決遺漏變量問題,使模型估計更準確。與已有文獻不同,本文利用2003-2011年湖北水稻種植戶的面板數(shù)據(jù),采用面板固定效應模型,分析水稻種植戶是否存在對極端天氣事件的短期適應性行為。(2)研究內(nèi)容的創(chuàng)新。本文實證檢驗糧食種植戶的長期適應性行為對糧食產(chǎn)出的影響。農(nóng)戶的短期適應性行為通常反映農(nóng)戶的有限適應,與之不同,農(nóng)戶的長期適應性行為能夠反映農(nóng)戶的充分適應,即農(nóng)戶有更為充足的時間調(diào)整策略和行為來應對氣候變化及其產(chǎn)生的影響。國內(nèi)文獻主要考察農(nóng)戶對極端天氣事件的短期適應性行為對農(nóng)作物產(chǎn)出的影響,但少有文獻分析農(nóng)戶的長期適應性行為對農(nóng)作物產(chǎn)出的影響。本文基于糧食種植戶的長期適應性行為的視角,實證檢驗糧食種植戶的長期適應性行為對糧食產(chǎn)出的影響。(3)研究指標的創(chuàng)新。本文采用了多年平均氣溫和多年平均累積降水總量指標,并構(gòu)建了糧食種植戶對極端天氣事件發(fā)生頻率感知的指標、雨澇災害指數(shù)和高溫熱害指數(shù)。在已有文獻中,氣候因素的衡量指標通常是當年的氣溫、降水量等,雖然地區(qū)間氣候差異能被視為氣候變化,但其不能完全反映氣候因素在時間上的變化。本文同樣基于農(nóng)戶的截面數(shù)據(jù),采用了1986-2014年的多年平均氣溫、多年平均累積降水總量衡量氣候因素,分析多年平均氣溫和累積降水總量對糧食種植戶農(nóng)田管理措施、工程類的措施采用及更換種子品種行為的影響。此外,已有文獻通常采用0、1分類變量衡量極端天氣事件發(fā)生與否,這種衡量方式無法反映極端天氣事件的發(fā)生頻率或程度。與已有文獻不同,本文構(gòu)建了極端天氣事件發(fā)生頻率的指標、雨澇災害指數(shù)和高溫熱害指數(shù)。
【圖文】：

圖 1- 1 論文技術(shù)路線圖Fig. 1-1 Technical Route of the Dissertation.6 創(chuàng)新之處與已有文獻相比，本文可能存在的創(chuàng)新主要體現(xiàn)在三個方面：第一，研究方法的創(chuàng)新。（1）論文采用內(nèi)生轉(zhuǎn)換模型、處理效應模型對糧食戶適應性行為的效應進行研究。在評估糧食種植戶適應性行為的效應時，糧食戶對氣候變化的適應性行為與無法觀測的因素之間存在系統(tǒng)相關(guān)，這可能導致自選擇問題，樣本自選擇偏誤將導致估計結(jié)果的不一致，內(nèi)生轉(zhuǎn)換模型能較為地解決這一問題。為解決樣本自選擇問題，本文采用內(nèi)生轉(zhuǎn)換模型分析糧食種的適應性行為對糧食投入產(chǎn)出的影響。內(nèi)生轉(zhuǎn)換模型雖能解決由不可觀測變量的內(nèi)生性問題，但無法評估邊際效應，相比之下，處理效應模型不僅能解決內(nèi)問題，還能直接評估邊際效應，但少有文獻利用處理效應模型分析糧食種植戶

圖 3- 1 中國糧食主產(chǎn)區(qū)氣溫和降水總量的變化趨勢Fig.3-1 The Change Trend of Average Annual Temperature and Total Precipitation in China’sMajor Grain-producing Areas3.2.2 水稻主產(chǎn)區(qū)氣候變化趨勢本文選擇的水稻主產(chǎn)省有江蘇、安徽、浙江、江西、湖北、湖南、四川、云南、貴州、遼寧、吉林、黑龍江。氣候因素由這 12 個省份所有氣象站點的氣候因素平均而得。1986-2014 年，中國水稻主產(chǎn)區(qū)的年均氣溫位于 12.57℃到 14.85℃，平均值為13.43℃，波動幅度為 0.51℃。論文將水稻主產(chǎn)區(qū)的年平均氣溫 Temperature 作為因變量，，年份 T 作為自變量進行線性回歸可得到以下方程：Temperature = 0.039T - 65.972 （3-3）(4.61) (-3.33)R2=0.44 F=21.24
【學位授予單位】：華中農(nóng)業(yè)大學
【學位級別】：博士
【學位授予年份】：2019
【分類號】：F326.11

【參考文獻】

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本文編號：2635926