周曙东 朱红根,2

(1.南京农业大学经济管理学院,江苏南京210095;2.江西农业大学经贸学院,江西南昌330045)

气候变化对中国南方水稻产量的经济影响及其适应策略＊

周曙东1朱红根1,2

(1.南京农业大学经济管理学院,江苏南京210095;2.江西农业大学经贸学院,江西南昌330045)

文章通过构建经济-气候模型(简称C-D-C模型),运用计量经济模型实证分析气候变化对南方水稻产量的影响,并对未来气候变化情景的影响进行了模拟评估。结果表明,气候对南方地区水稻产量有显著负影响,且气候对各区域影响存在差异,降水对华南、华中和华东地区有负的作用,而对西南地区有一定正影响;温度对西南、华南、华东和华中地区都有负的影响,未来气候变化情景对南方水稻产量的影响以减产为主,应引起政府和农户的高度重视。最后,根据实证分析结果,提出了南方地区水稻生产适应气候变化的对策建议。

气候变化;水稻产量;经济影响;中国南方;C-D-C模型

在20世纪绿色革命时期,农业生产的快速增长主要依靠现代要素投入及灌溉和化肥投入的增加,绿色革命使发展中国家的食物供给能满足不断增长的人口需求,但是,由于受各种因素的影响,世界各国特别是发展中国家的粮食安全问题面临考验,这种考验由于受气候变化的影响变得更加日益严峻[1]。因此分析气候变化对粮食产量的影响显得非常必要,这对于保障我国粮食安全,调整农业发展战略具有重要的指导作用。关于影响作物生产的因素,许多因内外学者都作了大量研究[2-3],通常情况下,通过增加物质要素投入,提高管理水平都能增加作物产量,但是并不意味可以忽视气候变化对农业的影响,特别是在当前气候变化明显的情况下。

关于气候变化对农作物产量的影响仍然显得不确定,有许多学者[4-5]主要利用间接作物模型评估了气候变暖对作物产量的影响,但只有少部分学者实证分析过去气候变化对作物产量的直接影响,如有研究结果表明,在作物生长期间,温度每上升1℃,美国的玉米和大豆产量就会下降17%[6];通过分析了夜温与水稻产量之间的关系,结果表明,夜温越高,水稻产量越低[7];美国学者构建了一个自变量不仅包括了玉米关键生长期的气候因子,而且还包括一系列社会经济因素的混合模型,并利用多元回归法分析了气候变化对美国玉米产量的影响[8];中国台湾学者构建了包括气候因子和经济因子在内的气候变化影响模型,并运用面板数据模型评估了气候变化对台湾15个地区59种农作物的潜在影响,结果显示,气候变化对台湾蔬菜有积极影响,而对谷类作物有负的影响[9]。我国科学家利用经济模型研究气候变化对农业影响的工作涉及不多,丑洁明,叶笃正等人将气候变化研究和农业经济研究相结合,在传统C-D生产函数模型的基础上,加入了气候因素,构建经济—气候新模型用来评价气候变化对粮食产量的影响,得出3月和6月的降水量对全年粮食产量有着重要影响,结果明显好于没有添加气候因子的模拟[10]。

综上所述,在我国的气象学研究中,尚未普遍引入经济学的理论和方法,而经济学家则缺乏气候变化的概念,使得这一交叉领域的研究进展缓慢[11]。我国经济学界大部分学者在分析农业生产的影响因素时,通常只将各种物质要素投入、制度因素及区域特征因素纳入模型,较少考虑气候因子对农业生产的影响,忽视了气候变量在农业生产的重要作用,而自然科学研究气候变化对农业的影响时,主要是从自然生态因素的变化探讨农业波动可能受到的影响,所采用的方法是纯自然的实验研究方法,需要有坚实的观测实验基础,一般不涉及社会经济因素。众周所知,农业生产受社会经济因素和气候因素的共同影响,气候变化对农业的影响取决于不同农业区的不同气候条件和经济条件及农业政策的相互作用,需要作为气象学与经济学的交叉学科问题来加以探讨。

因此,本文以C-D生产函数为理论基础,通过在模型中增加气候变量,构建“经济-气候”新模型,简称为C-D-C模型,实证分析气候变化对南方地区水稻产量的影响,并对未来气候变化情景的潜在影响进行模拟评估。

1 模型构建

1.1 理论模型

通常,水稻生产存在多种多样的相互依存的数量关系,它是自然生产与社会生产相结合的过程,它不仅受温度、降水等气候因素和化肥、劳动力、机械等要素投入的影响,而且还受技术进步、管理水平、制度变迁及区域特征影响。因此,水稻产量的影响因素理论模型如下:

Y=F(Xj,Cn,Dm,TE,Tr)

其中,Y表示水稻产量;Xj表示一系列的土地、劳动力、化肥、机械等物质要素的投入;Cn表示温度、降水量等气候变量;Dm为一组区域虚拟变量,用以说明其他变量没有直接说明的社会、经济、自然禀赋以及气候在时间和区域方面的差异;TE为反映技术进步变量。Tr为一组制度变迁虚拟变量,用于反映制度变迁。

1.2 研究假说

根据相关理论及我国南方地区水稻生产的实际,提出如下研究假说:

假说1:气候变化对南方水稻产量有显著负影响。

假说2:气候变化对南方水稻产量的影响存在区域差异。

1.3 实证模型构建

为验证上述假说1和2,本文分别构建模型(1)、(2)。

首先,把水稻产量作为被解释变量,选取气候变量、水稻种植面积、化肥投入、农业机械总动力、劳动力投入、技术进步、区域虚拟变量及制度政策变量为解释变量。这样可建立模型(1),具体为:

其中,i和t代表第i省的第t年份;Yit表示水稻产量,RF表示水稻生长季节的平均降水量;TP表示水稻生长季节的平均温度;AC表示水稻种植面积;FT表示水稻生产的化肥投入量;AM表示水稻生产的农业机械总动力;LB表示从事水稻生产的劳动力总数;TE反映技术进步影响的变量;T1用于反映家庭联产承包责任制对水稻产量的影响,T2用于反映“米袋子”省长负责制对水稻产量的影响。在模型(1)中引入一组表示地区特征的虚拟变量 Dm,用以说明其他变量没有直接说明的社会、经济、自然禀赋以及气候在时间和区域方面的差异。

考虑到气候变化对不同地区水稻产量的影响可能会有差异,按不同地区来分析气候变化对地区间水稻产量的影响有助于更细致地观察气候变化的区域影响效应,因此,建立温度、降水与区域虚拟变量交互项回归模型(2)。

2 数据来源及变量处理

2.1 数据来源

本研究数据采集区域范围及时间,主要包括南方水稻主产区12个省份(考虑数据的完整性,作者把海南省合并到广东省,把重庆市合并到四川省)和1978-2007年期间30年的数据,气候数据主要是水稻生长期间月平均温度和平均降水量,来自江西省气象局。水稻投入产出数据(如产量、面积、劳动力、农业机械总动力、化肥投入等)主要来自历年中国统计年鉴、中国农村统计年鉴、中国农业统计年鉴等。

2.2 主要变量处理

参考大多数学者的做法,本文一些主要变量的处理如下:水稻生产劳动力投入数量 (LB)=农林牧副渔从业人员数×(农业总产值/农林牧副渔总产值)×(水稻播种面积/农作物播种面积);农业机械投入量(AM)=农业机械化总动力×(水稻播种面积/农作物播种面积);化肥投入量(FT)=化肥投入量×(水稻播种面积/农作物播种面积);水稻生长季节平均温度(TP)为水稻生长季节的月平均温度;水稻生长季节平均降水量(RF)为水稻生长季节的月平均降水量;关于反映技术进步变量,现有大部分学者都用时间趋势来替代,但在本文中不宜采用这种方法,原因在于技术进步对水稻产量影响的关键是提高水稻单位面积产量,而不是扩大种植面积,基于此,作者不用时间趋势来替代,而是把各省基期1978年的水稻单产作为分母,用各年的实际水稻单产作为分子,相除得出一个系数来替代各省的技术进步。关于制度政策变量,改革开放以来,我国政府实施了一系列的农业政策促进农村经济社会的发展,但在这一系列的政策中,其中对水稻生产影响最大的还是1978年开始实行的家庭联产承包责任制及1995年执行的“米袋子”省长负责制。所以,本文主要分析这两项政策对水稻产量的影响。由于任何一项政策的执行都有它的时效性,所以对于1978年开始实行的家庭联产承包责任制,作者主要测定1978-1985期间的制度绩效,当年份为1978-1985时,T1=1,其它年份时,T1=0。而对于1995年执行的“米袋子”省长负责制,由于“米袋子”省长负责制事实上主要依赖传统的行政手段,将负责制层层分解,变成各级首长负责制,从而可能造成效率目标与产量目标的冲突,基于此,作者主要考察1995-2000年间“米袋子”省长负责制的制度绩效,当年份为1995-2000时,T2=1,其它年份时,T2=0。对于区域虚拟变量,根据大多数学者的做法,将广东、福建和广西列为华南区,江西、湖南和湖北列为华中区,安徽、江苏和浙江列为华东区,云南、贵州及四川列为西南区,本文以华南区为参照对象,当省份为华中区时,D1=1,其它则为0;当省份为华东区时,D2=1,其它则为0;当省份为西南区时,D3=1,其它则为0。

表1 气候变化对南方水稻产量影响的模型结果Tab.1 The model results of climate change on the rice yield in the South of China

3 实证模型结果分析

本文采用截面数据与时间序列的混和数据进行回归分析,为进一步减少截面异方差和时间序列自相关对回归结果造成的不利影响,采用广义最小二乘法 G LS进行估计。具体回归结果见表1。

从表1可知,模型结果总体上比较良好,R2和Adj R2都比较高,说明南方地区水稻产量影响因素方程的解释能力为98.3%,即气候因素加上控制变量水稻种植面积、劳动投入、化肥投入、农业机械投入、技术进步、制度政策及区域特征能够对南方地区水稻产量的98.3%做出解释。模型总体显著性在1%水平上通过检验,F值较大,说明模型中各因素对南方水稻产量的共同影响是显著的。气候变量在模型(1)中都通过了1%水平的显著性检验,并且系数为负,表示气候变化对南方水稻产量有负的影响,假说1得到验证。大部分控制变量也都通过了不同水平的显著性检验。

(1)平均温度上升对水稻产量的影响。从模型(1)结果可以看出,水稻生长季节期间的平均温度在1%水平上通过了显著性检验且其系数为负,表明温度升高会引起南方水稻总产量下降,其主要原因在于温度升高,南方地区水稻生长发育加快,生育期大大缩短,有效分蘖减少,导致总干重和穗重减少,从而影响水稻产量。

由于南方地区各省水稻生长季节平均温度界于19.3℃到27.0℃之间,因此,作者测算了平均温度上升1℃对南方水稻产量的影响,结果显示南方地区水稻生长期间平均温度上升1℃将导致南方水稻产量下降幅度界于2.52%-3.48%之间,南方水稻产量平均下降幅度达2.99%,这个研究结果比Penget al.(2004),Nichalls(1997),Lobell and Asner(2003),Liangzhi Y ouet al.(2005)[12-13]等作者的研究结果要小。表2显示了这些研究结果的比较。这些研究结果差异在一定程度上表明了温度升高对不同区域不同作物的影响是不一样的,另外同样反映了不同区域适应气候变化能力的差异。

(2)平均降水增加对水稻产量的影响。从模型(1)结果可知,水稻生长季节期间平均降水在1%水平上通过了显著性检验且其系数为负,表明降雨过多会对水稻生产带来负面影响,这是因为强降水会抑制水稻等作物生长发育,稻田灌水过深,造成含氧量少,使分蘖受抑制,直接影响产量;南方地区处于开花授粉阶段的早稻如受暴雨冲刷,会使授粉结实率受到较大影响,不利于后期产量形成。

由于南方地区水稻生长期间的平均降水为150.939毫米,因此,作者测算了南方地区水稻生长期间平均降水量增加10毫米对南方水稻产量的影响,结果显示降水增加10毫米将导致南方水稻产量平均下降幅度为0.40%。

(3)控制变量对水稻产量的影响。从模型(1)可知,水稻种植面积、劳动力投入、化肥投入量等要素对南方水稻产量有积极影响,并且都通过了1%水平的检验,表明中国南方地区要保障粮食生产,减缓气候变化带来的不利影响就应当扩大水稻种植面积,增加劳动力、化肥等要素投入。具体来看,水稻种植面积每增加1%,南方地区水稻总产量将增加0.85个百分点,并且其弹性系数在所有变量中最大,由此说明南方地区水稻产量的增加在很大程度上依赖于耕地资源,暗含要保障南方地区水稻主产区的地位不动摇,保护耕地显得尤为重要。另外,化肥投入和劳动力对水稻产量有显著正影响,两者分别增加1个百分点,则南方地区水稻总产量将分别增加0.193和0.048个百分点。

表2 温度升高1℃对不同地区作物的影响的比较Tab.2 The compare of temperature increases 1℃impact on the crops in different regions

而农业机械投入没有通过显著性检验,其主要原因在于:第一、南方地区的农业机械投入主要集中于交通运输方面。第二、南方地区农业机械化的发展只是在一定程度上减轻了劳动强度,是乡镇企业发展之后,农村劳动力大部分转移至乡镇企业就业所致。这种机械对劳动力替代的主要目标不是增加粮食产量,而是替代农村劳动力。

技术进步对南方水稻产量的影响在1%水平上通过显著性检验且其系数符号为正,表明改革开放以来,南方地区水稻生产新技术的推广和应用,特别是优良品种的推广、旱育稀植技术和抛秧等增产节本栽培技术的推广应用,为水稻产量的不断提高奠定了技术基础,如杂交稻比常规蹈的增产效果达到15%左右,水稻旱育稀植栽培技术能提高秧苗素质和抗性,减少了灾害的影响,增产效果明显。技术进步的正面影响意味着加快技术进步是减缓气候变化不利影响的主要措施。

政策制度变量T1通过了1%水平的显著性检验,表明家庭联产承包责任制的实施在1978-1985期间极大激发了农户的生产积极性,促进了南方地区水稻产量的快速增长。政策制度变量T2没有通过显著性检验,表明米袋子省长负责制的实施在1995-2000年期间对于水稻产量增加的贡献不显著。区域虚拟变量D1、D2、D3在1%水平上都通过了显著性检验且系数为正。

(4)气候变化对南方水稻产量影响的区域差异。第一,温度对水稻产量影响存在区域差异。从模型(2)可知,温度与D1和D2的交互项通过了1%水平的显著性检验,而与D3的交互项没有通过显著性检验。从各个交互项的系数来看,温度对南方水稻产量总的影响系数为-0.789+0.169D1+0.148D2-0.019D3,即对华南地区水稻产量的影响系数为-0.789,而对华中地区水稻产量的影响系数为-0.620,表明温度升高对华中地区水稻生产有负的影响,但与华南地区相比,温度对华中地区的负面影响要小些,原因在于华中地区的江西、湖南和湖北是丘陵地区,温度上升可以满足海拔高地区种植水稻的要求;温度对华东地区水稻产量的影响系数为-0.641,表明与华南地区(-0.789)相比,温度升高对华东地区水稻生产的负影响要小些,其原因在于华东地区纬度稍高,温度升高后可使以前不适合水稻生长的区域用于种植水稻,从而可扩展水稻种植面积,提高复种指数,从而在一定程度上可减缓温度升高带来的负面影响;温度对西南地区水稻产量的影响系数虽然没有通过显著性检验,但其系数为负,在一定程度上说明与华南地区相比,温度升高对西南地区水稻生长的负影响更大一些。第二,降水对水稻产量影响存在区域差异。从模型(2)可知,降水与D1和D2的交互项通过了1%水平的显著性检验,而与D3的交互项则没有通过显著性检验。从各个交互项的系数可知,降水对南方水稻产量的总体影响系数为-0.019-0.092D1-0.069D2+0.037D3,即对华南地区水稻产量的影响系数为-0.019,对华中地区水稻产量的影响系数为-0.111,意味着降水对华南地区和华中地区的水稻产量都有负作用,但与华南地区相比,降水对华中地区的负面影响要大;降水对华东地区水稻产量的影响系数为-0.088,大于华南地区的影响系数(-0.019),表明与华南区相比,降水对华东地区的负面影响要大;降水对西南地区水稻产量的影响系数虽然没有通过显著性检验但其系数为正,在一定程度上表明降水对西南地区可能有正的影响。由于缺少必要的数据,本文对南方水稻生产可能遇到的季节性干旱问题没有进行分析。

总的来说,降水增加对华南、华中和华东地区水稻产量有负的影响,而对西南地区水稻产量可能有一定正的影响;温度升高对华南、华中、华东及西南地区都有负的影响。

4 气候变化对南方水稻产量影响的情景模拟

分析气候变化影响的另一个重要任务就是模拟评估未来气候变化情景的影响,本文用三个(GCMs)未来气候变化情景进行模拟分析,分别是 HadCM2,CGCM1和ECHAM4,其有关信息及模拟结果见表3。

表3 气候变化情景对中国南方水稻产量影响评估模拟Tab.3 The assessment simulation of climate change scenarios impact on southern rice production

表4 气候变化情景对南方各区域水稻产量影响评估模拟Tab.4 The assessment Simulation of Climate change scenarios on rice production in different region

由表3可知,在2020s、2050s,未来各种气候变化情景对南方水稻产量的影响以减产为主,含交互项与不含交互项模型相比,各种气候变化情景在不含交互项模型中的影响稍大;对比各种气候变化情景之间的影响程度,总体上,CGCM1-gg情景下对南方水稻产量的负面影响最大,在2020s、2050s,其影响幅度分别都在5.0%和10.0%以上;其次是 CGCM1-gs、ECHAM4-gg和 HadCM2-gx,最小的为HadCM2-gs情景。

为进一步模拟未来气候变化情景对南方各区域的影响,作者根据模型(2)回归结果模拟了评估 HadCM2,CGCM1和 ECHAM4情景下的影响,其结果见表4。

从表4可知,未来气候变化情景对南方水稻产量的影响存在差异性,总体上,气候变化对西南区水稻产量的负面影响最大,其次是华南区和华东区,影响最小的为华中区。

5 南方地区水稻适应气候变化的策略

通过以上实证分析表明,气候变化对南方地区水稻产量有显著负影响,并且存在区域差异性,其中降水增加对华南、华中和华东地区水稻产量都有负的影响,对西南地区水稻产量有一定正影响但不显著,而温度升高对华南、华中、华东及西南地区水稻产量都有负影响。根据气候变化情景模拟结果表明,未来各种气候变化情景对南方水稻产量的影响以减产为主,其中对西南区水稻产量的负面影响最大,其次是华南区和华东区,影响最小的为华中区。根据以上研究结论,提出南方地区水稻适应气候变化的策略如下:

(1)完善气象预报预警体系。加强气象信息预报预警网络体系的建设,进一步完善气象信息传输服务,把相关气象信息及时传输到农户层面,提高农户对气候变化的感知和认识意识,促进农户积极采取相关适应性措施以减缓气候变化的不利影响。

(2)加强农田水利设施建设。要进一步加强农田水利设施的基本建设,治理、维护水利工程,使库、坝、堤、渠等设施充分发挥节水、保水、用水、集水协调一致的功效,以切实提高水稻生产过程中应对气候变化的能力和减灾能力。从各区域来看,华南、华中和华东地区在水稻生产过程中要注意洪涝灾害的发生,增加排涝设施和蓄水设施的投入,同时大力发展抗洪抗涝水稻品种;西南地区由于水资源相对缺乏,水利设施相对落后,所以要注意增加水利灌溉设施的投资力度,保障农业水资源的供应,并大力推广和采用节水灌溉技术及种植耐旱的热带水稻品种。

(3)合理调整水稻布局。气候变化使水稻生长期的光能资源和热量资源增加,复种面积扩大,复种指数增加,种植北界北移。因此,在华中和华东稻区北部选用生育期较长、产量潜力较高的中、晚熟品种替代生育期较短、产量潜力较低的早、中熟品种,充分利用日益丰富的热量资源发展双季稻是减缓气候变化的有效途径。华中稻区南部和华南稻区的双季稻可以根据不同的品种搭配,分为早双季、中双季和晚双季;华南稻区的三熟制亦有早、中、晚之分,从而通过调整品种布局来适应气候变化、提高产量。在西南高原稻区,虽然在季节上可以满足种植双季稻的要求,但农资、劳力等投入将成倍增加,因此不宜改变现有的耕作制度。

(4)积极引进和培育水稻新品种。通过品种选育以减少高温和旱涝逆境对水稻产量的影响,是未来农业发展适应气候变化的必然趋势。其中华南、华中和华东地区要注重引进和培育耐高温、耐涝的水稻新品种,而西南地区要引进和培育耐高温、耐旱的水稻新品种。华东稻区北部和华中稻区北部可充分利用积温增加、生长季延长的条件,在品种选育上一方面要注意培育生育期长的中晚熟品种;另一方面要注意选育光合能力强、综合抗性突出、适应性广的新品种,这样不仅可提高水稻的抗逆性,还能充分利用CO2浓度增加带来的施肥效应,从而确保水稻生产的高产、优质、高效。

(5)加强稻田水肥管理。种植制度及品种优化后,水稻生活力强,而气温升高使田间蒸发量加大,对水肥的需求也就更大,通过合理灌溉以水调温,可以减轻低温冷害和高温热害的威胁,增施肥料,改良土壤结构,可增加土壤的蓄水能力,并满足水稻不同生育期对营养元素的需求。另外要加强病虫防治,气温逐渐升高,可形成有利于病虫繁殖的生态环境,应进一步采用综合防治措施和高效低毒的农药,并结合抗性品种及适宜栽培技术、生物防治等进行有效治理。

(6)适当调整播期。调整作物播期可以改变水稻生育期内的温光水配置,从而使得水稻生长过程趋利避害。适时提前春播作物的播种日期,可以避开盛夏的高温影响;推迟秋播作物的播种日期,可以避免冬季变暖的不利影响。因此,在前后期作物茬口和气象条件等因素允许的情况下,适当调整播期将有利于提高水稻产量。

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Economic Analysis of Climate Change Impact on the Rice Yield in Southern China and Its Adaptive Strategy

ZHOU Shu-dong1ZHU Hong-gen1,2
(1.College of Economics and Management,Nanjing Agricultural University,NanjingJiangsu 210095,China;2.College of Economics and Trade,Jiangxi Agricultural University,NanchangJiangxi 330045,China)

This paper made an empirical analysis of climate change impact on the rice yield in southern China by constructing economicclimate models,and made Simulation evaluation to the impact of future climate change scenarios.The results showed that climate change had a significantly negative impact on rice yield of Southern China,and the impactson different regions were different.Precipitation had a negative role on the southern,central and eastern regions of China,while had a positive impact on the southwest region.Temperature had a negative impact on the southwest,southern eastern and central regions.The future climate change scenarios had a negative impact on the rice yield in the southern China and the government and farmers should pay high attention to it.Finally,the paper put forward policy proposals to the southern rice production adapting climate change on the basis of empirical results.

climate change;rice production;economic impact;southern China;C-D-C Model

F062.2

A

1002-2104(2010)10-0152-06

10.3969/j.issn.1002-2104.2010.10.026

2010-05-10

周曙东,教授,博导,主要研究方向为资源与环境经济、技术经济。

朱红根,副教授,主要研究方向为资源与环境,农业经济理论与政策。

＊国家社科基金重大项目(No.08&zd015)成果,教育部哲学社会科学研究重大课题(No.07JZD0007)成果。

(编辑:刘文政)