郭璐明，宋 宁，刘瑞峰，马恒运

目前，气候问题受到世界广泛关注。国际社会强烈呼吁采取有效措施，减少温室气体排放，以期对气候变化产生积极影响［1］。全球气候变化是人类面临的巨大挑战，对社会、经济以及生态等各方面都有直接或间接的影响。农业生产关系到人类生存、经济发展和社会的稳定，但目前受气候变暖的巨大威胁。中国农业生产环境比较脆弱，气候变化对粮食生产影响更大［2－3］，特别是旱灾天气频发，给粮食生产带来巨大经济损失和严重危害［4］。

气候变化影响农业生产。GOHARI［5］研究发现气候变暖缩短作物生长期;由于受灌溉用水需求制约，水稻和玉米受到气候变化影响更大。LI等［6］认为，中国极为关注气候变化，但是明显忽略了气候变化对中国农业的影响。LIU等［7］基于李嘉图模型，衡量气候变化对中国农业的影响，通过对1 275个农业大县的调研，发现高温和多雨对中国农业产生积极的影响。王明娜等［8］评估了气候变暖对黑龙江粮食种植格局的影响。ALBERSEN等［9］认为，华北地区农业生产受供水限制，应该发展灌溉农业。HATFIELD等［10］认为，气候变化改变了温度和降水，对未来30年作物生产提出挑战，应提高种植制度适应气候变化能力，研究农业种植制度影响因素至关重要。邓振镛等［11］发现气候变暖改变作物种植结构，作物生产区域推移明显，作物生长发育速度发生变化，喜热和喜温作物生育期延长，越冬作物推迟播种，生育期缩短。通过分析华北地区104个气象观测站资料，荣艳淑等［12］发现温度明显上升，干旱加剧，生产行为与气候变化。肖风劲等［13］研究发现，调整种植结构、改变种植制度以及作物品种，可以增加适应气候变暖能力。李昌新等［14］和廖薇［15］认为，农户秸秆还田不仅适应气候变暖，而且能够改良土壤结构。云雅如等［4］从行为经济学角度分析结果显示，如果农户认知偏差或形成定式思维，其适应气候能力更缓慢。郝仕龙等［16］发现，农户受干旱天气影响，种植结构和土地利用形式发生变化，外出打工人数增加。蒋燕兵等［4］分析气候变化对云南省农林牧生产的影响，提出了农户应采取的适应措施。周曙东等［17］指出，长三角地区调整种植制度、发展节水农业、推行生态农业、提高灾害预测警水平，可以提高农业生产适应能力。LEMOS等［18］发现，农户利用季节性预报进行决策，可降低干旱对农业生产损害。李万希等［19］对比分析了石羊河流域1970—2009年气象观测站资料，发现气候变化改变了当地种植结构。通过分析1991—2000年黄淮海平原气温、降水与耕地生产潜力，姜群鸥等［20］发现耕地生产潜力与降雨量和气温呈显著正相关。通过分析1982—2006年华北地区气象数据年际变化、季节变化和月度变化，孙艳玲等［21］发现华北地区植被覆盖与气候变化有密切关系。王长燕等［22］分析了1951—2000年华北地区气温和降水资料，发现气候呈现暖干化趋势，不利于农业生产，据此提出适应气候变化的对策。

可见，气候变化对农业生产影响很大，调整种植制度和改变生产行为，是适应气候变化的关键。对该领域的研究虽已取得了丰富的研究成果，但是对大范围粮食主产区村级经济调查的研究很少。气候变化直接影响播种面积和种植结构，同时对农业灌溉提出更高要求。为此，本研究利用河南、山东、河北、江苏和安徽5省15个县市135个村级集体经济调查资料，通过建立经济计量模型，在长期气候变化和极端气候发生条件背景下，研究农业灌溉行为和村级集体经济特征对粮食生产的影响，找出影响作物种植决策的主要因素，提出粮食生产适应气候变化的具体措施。

1 方法与数据

1.1 模型与变量

研究气候变化对农业生产影响，大致有5种估计模型:Probit、Multinomial Logit(MNL)、时间序列、Ricardian、以及可计算一般均衡模型(CGE)。Probit和MNL是被解释变量受限模型，可以考察气候变化适应性行为决定因素。时间序列模型将气候定义为产量函数，气候变量多为降水量和温度。在考虑农业适应情形下，Ricardian模型是评估气候变化影响的有效方法。CGE模型主要预测气候变化对经济的影响。

为了深入分析气候变化对作物种植决策的影响，基于WANG等［23］的研究结果，本研究对Ricardian模型进行了改进，建立如下计量经济学模型:

yij=α +βxijγzij+gig+ηcij+ δdj+εij

式中:yij表示第j个省第i个村的粮食作物面积占耕地面积比例，比例大表示气候变化对作物种植决策影响小。xij表示各种农田水利灌溉设施，主要有:灌溉井、水库、池塘、直接从河流或湖泊引水、依靠河流或湖泊引水的灌区系统。zij是村级社会经济状况控制变量，包括:非农劳力比例、人均纯收入、可灌溉耕地面积比例、是否在灌区范围、村委会到乡政府距离、水利设施条件。gig是村级自然特征控制变量，包括:自然村居住是否连片、土壤类型、地形特征、受灾类型。cij表示温度、降水量等气候变量。dj为省虚拟变量，代表其他观察不到地区差异。εij为随机扰动项。α，β，γ，，s和 η 是待估计参数。变量定义和统计描述结果见表1。

1.2 数据来源

本研究数据来源于2012年中国科学院农业政策研究中心(CCAP)主持的国家973气候变化专项，课题选取河南、河北、山东、江苏和安徽5个粮食产区进行实地问卷调查，采用分层抽样与随机抽样结合方式选取样本，充分考虑地区的气候特征及经济发展水平，从每个省抽取3个县，要求最近3年内(2010—2012年)至少经历过1次旱灾或涝灾，且有1年为正常年;每个县分别抽取水利设施状况好、中、差3个乡镇;然后从每个乡镇随机抽出3个村。调查样本为5个省15个市(县)135个村(表2)。调查采用当面访谈填写问卷方式进行，调查对象是村级领导，如村支部书记、村委会主任或村会计。

表1 变量定义与统计描述Table 1 The definition and description of variables used in the model

表2 各省调查样本村地理分布和数量Table 2 Distribution and number of surveyed villages in five provinces

各县历年温度和降雨量数据来自各地气象站。第1，计算1980—2011年各季平均气温和降水量;第2，计算1980—2009年、1981—2010年和1982—2011年各季平均气温和降水量;第3，把均值分别匹配给2010年、2011年和2012年短面板数据中。

1.3 作物种植制度

1.3.1 不同年份种植制度 不同年份种植制度有可能会发生一定的变化，但是在调研的样本村中，从1980年到2012年主要种植制度未发生变化。调查显示(表3)，从1980年到2012年，在调查的135个样本村中，只有12个村的种植制度是一熟，其余123个村都是两熟。在地区分布上，调查的5省135个样本村中，河北省有12个村是一熟，15个村是二熟，其余4省调查样本村都是二熟。

1.3.2 灾害年种植方式 本研究主要包括小麦、玉米和水稻三大粮食作物。在调查的135个样本村中，2个村以小麦为主，12个以玉米为主(河北省一熟12个样本村)，94个村小麦和玉米两熟制，9个村小麦和水稻两熟制，18个村小麦、玉米和水稻种植(表4)。从表4可以看出，以小麦和玉米两熟制是主要种植方式，而且正常年和受灾年种植方式没有变化。由于气候条件和种植习惯限制，种植方式不受灾害年影响。

馆藏图书利用率常用来作为检验图书采购质量的指标之一，是制订图书采购策略的依据。因此，可通过下列方式提高图书预约率[7]。

表3 不同年份和地区种植制度Table 3 Village classification by cropping system across province and over years

表4 正常年和受灾年作物种植制度样本村数量分布Table 4 Sample village distribution of planting system across year types

2 结果与分析

表5为模型估计结果。从模型的检验情况来看，3 个模型的 R2分别为 0.86、0.69 和 0.73，调整R2分别为 0.84、0.66 和 0.70，对短面板数据模型而言，其拟合优度较高，说明自变量对因变量变化有很高解释力。三大粮食作物模型F值均达到1%水平，表明模型总体检验显著;同时，多数变量与预期估计一致。

表5 粮食种植决策影响因素估计结果(N=405)Table 5 The estimated results of determinants on crop decision-making(N=405)

2.1 小麦播种影响因素

第1，灌溉井和水库灌溉影响小麦种植。具体来说，使用水库灌溉限制小麦种植面积;相反，使用灌溉井增加小麦种植比例。事实上，河北省11.8%使用水库灌溉方式，小麦种植面积只有31.11%;相反，河南省96.3%使用灌溉井灌溉方式，小麦种植面积高达50.96%。

第2，村级领导和村级灌溉面积影响小麦种植。具体来说，村领导教育年限越长，小麦种植面积越大。事实上，村领导教育年限越长，接受信息越多和传播能力越强，促进小麦种植。另一方面，村级灌溉面积越大，适应气候变化能力越强，小麦潜在种植面积可能越大。

第3，长期气温影响小麦种植。具体来说，春季长期气温越高，小麦种植面积比例越小;相反，夏季气温越高，小麦种植面积比例越大。原因可能是春季气温高易形成春旱，不利于小麦生长;在小麦成熟期，夏季温度较高有利于小麦灌浆和成熟。

第4，长期降水量影响小麦种植。具体来说，春季降水量越多对小麦生产越有利，因为，在拔节孕穗期、抽穗开花期、灌浆乳熟期，小麦生长需水量较大，降水量对小麦生产有促进作用。相反，冬季长期降水量对小麦种植有不利影响。

第5，旱灾年明显影响小麦种植。2012年(旱灾)虚拟变量达到5%显著性水平，符号为负，与2010年(正常年)相比，小麦播种面积明显减少，说明旱灾限制小麦种植。

2.2 玉米播种影响因素

第2，村领导特征和村灌溉面积与玉米种植有关。具体来说，村领导教育年龄和村灌溉面积与玉米种植呈负相关，说明村领导教育年限越长、年龄越高、村灌溉面积越大，村里玉米种植面积越小。可能是灌溉条件好，夏季改种其他经济作物，导致玉米种植面积下降。相反，有倒茬习惯的村，玉米种植面积较大。

第3，土壤和自然条件影响玉米种植。壤土地自然村，玉米种植面积较小;平原地形自然村，玉米种植面积较小。同样，水利设施好的自然村，玉米种植面积较小。可能的解释是，平原、壤土和水利设施好的村，夏季倾向种植其它经济作物，减小玉米种植面积。

第4，长期气候变化影响玉米种植。具体来说，四季节长期气温都达到显著性水平，但影响方向不同。春季和秋季长期气温与玉米种植呈正相关，夏季和冬季长期气温与玉米种植呈负相关。另外，夏季长期降水与玉米种植呈负相关，其它三季度降雨均未达到显著水平。

2.3 水稻播种影响因素

第1，村级灌溉设施影响水稻种植。具体来说。使用机井灌溉，限制水稻种植，可能由于水稻种植需水量较大，灌溉井覆盖面可能有限，这一现象可能在北方旱作区存在。直接从河流或湖泊引水、依靠河流或湖泊引水的灌区系统，增加水稻种植面积比例，这一现象可能在南方水稻区存在。

第2，耕地资源、灌溉面积和村领导特征影响水稻种植。人均耕地、人均灌溉面积和村领导年龄，与村水稻种植面积比例呈正比。说明这些条件有利于水稻种植。相反，有倒茬习惯和在灌区村，水稻种植面积比例较小。需要注意，在灌区村水稻种植面积比例较小，与预期结果不同，需要大样本检验。

第3，村水利设施条件影响水稻种植。结果显示，相比水利设施较差的村，水利设施条件良好和中等村，水稻种植面积明显较大。说明我国农田灌溉条件，显著制约水稻种植。不仅发生在北方旱作区，同样发生在南方水稻区。

第4，夏季长期降水量与水稻种植呈负相关。结果显示，夏季长期降水量越大，水稻种植面积比例反而越小。虽然水稻需水量较大，但大量降雨可能不利于水稻种植。另外，长期温度变化对水稻种植没有影响。

3 结论与建议

通过对5个粮食主产区135个自然村实地问卷调查，在极端气候条件下，研究村级三大粮食作物种植行为，结合长期气候变化趋势和村级社会、经济和自然条件，通过建立经济计量模型，分析粮食作物种植决策的决定因素。基于估计结果，得出如下基本结论:

第1，气候变化影响作物种植决策，特别是极端气候发生，制约粮食种植面积;第2，灌溉设施和水利条件影响作物种植决策;第3，不同季节长期气温和长期降水变化，对不同作物影响有差异;第4，地区间作物种植决策和种植制度有显著差异;第5，村级管理水平和自然社会经济条件，对保证粮食种植面积有不可忽视作用;第6，长期气温和长期降水季节分布变化，影响作物种植决策;第7，极端气候变化并没有改变作物种植结构，但制约作物种植面积，靠天吃饭局面没有根本解决。

根据以上研究结论，提出如下政策建议:

第1，加强农业气候变化监测预报。在粮食主产区增加气象站点，为农民提供日常气候变化信息，提高村级应对突发性气象灾害能力，减少极端气候造成的经济损失。第2，加强农田水利设施维护和投资管理。加大农业基础设施投资，更新改造现有灌溉设施;加强管理维护，确保正常运行。第3，建立生态粮食主产区，逐步修复农业生产环境，促进农业持续稳定发展。第4，通过财政二次分配，加大农村社区建设力度，增强适应气候变化能力。

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