谢学勤，朱玲娟，柯今朝，李辉婕

家庭经济禀赋、政策认知与种粮大户气象灾害适应性行为采纳意愿

谢学勤，朱玲娟，柯今朝，李辉婕*

（江西农业大学 人文与公共管理学院，江西 南昌 330045）

【目的】种粮大户是我国粮食生产的重要力量，提高种粮大户气象灾害适应性行为采纳意愿有助于保障我国粮食安全。【方法】基于江西省282位种粮大户的调研数据，采用多元Logistic模型，分析家庭经济禀赋与政策认知对种粮大户气象灾害适应性行为采纳意愿的影响。【结果】以家庭收入水平、是否购买农业保险为表征的家庭经济禀赋及政策认知对种粮大户气象灾害适应性行为采纳意愿有显著正向影响，而家庭经济禀赋中的借贷可获得性的影响未能通过显著性检验。【结论】种粮大户的家庭经济禀赋和政策认知会对其气象灾害适应性行为采纳意愿产生影响。政府部门在采取措施提高种粮大户气象灾害适应性行为采纳意愿时，除加大对种粮大户的资金支持力度外，还应加大政策宣传力度，扩大种粮大户政策参与，灵活调整政策结构，提高政策满意度。

种粮大户；家庭经济禀赋；政策认知；气象灾害；适应性行为

【研究意义】确保国家粮食安全，是治国理政的头等大事，是实施乡村振兴战略及加快农业农村现代化的首要任务[1-2]。粮食安全的核心是稻米的供给，水稻在保障我国粮食安全方面占有极其重要的地位。江西省是我国水稻生产的主要省份，水稻产量占全国比重常年超过10%[3]，是我国主要商品粮基地，为保障国家粮食安全作出了积极贡献。然而，近年来江西省气象灾害频繁发生，这已成为影响江西省水稻产量和品质的主要不利因素。鉴于此，研究如何减轻气象灾害对水稻生产的不利影响对于保障我国粮食安全具有重要的现实意义。【前人研究进展】适应性行为已成为农户减轻气象灾害影响的重要手段[4]，其在稳定粮食产量及提高农民收入[5-6]、缓解贫困[7]等方面发挥了积极作用。但我国农户气象灾害适应性行为采用率仍处于较低水平[8]，且存在适应能力较低和地区差异问题[9]。基于此，学者们从自然资源禀赋[10]、个体及家庭禀赋[11]、风险认知[12]等方面对农户气象灾害适应性行为进行了大量研究，但既有研究多为从客观禀赋或者主观认知单一维度进行分析，将客观禀赋和主观认知结合起来进行考察的研究尚不多见，围绕家庭经济禀赋与政策认知来研究农户气象灾害适应性行为的研究尚付阙如。【本研究切入点】随着土地大规模流转，江西省涌现出一大批种粮大户，其具有一定的生产规模和丰富的农业生产经营经验，是我国商品粮供给的主要力量之一。但由于种粮大户收入来源相对单一和对农业资产投入较多，导致其在遭受气象灾害侵袭时所承受的风险较一般农户更大。因此，本文以江西省282名种粮大户为研究对象，着重关注种粮大户的家庭经济禀赋和政策认知对其气象灾害适应性行为采纳意愿的影响。【拟解决的关键问题】分析研究种粮大户气象灾害适应性行为采纳意愿的影响因素，以期为决策部门制定相应的政策措施提供科学依据，以减轻气象灾害对粮食生产的不利影响，帮助化解威胁国家粮食安全的不利因素。

1 文献综述

关于农户应对气象灾害适应性行为的研究成果屡见不鲜，主要涉及适应性行为内涵和概念[13-14]、适应性行为分类[15]、适应性行为影响机制[11]、适应性能力评价[16]、适应性行为绩效评价[9,17]等，涵盖了农户气象灾害适应性行为的体制机制和实践选择等问题。

关于农户气象灾害适应性行为影响因素相关问题的研究成果颇丰，学界主要采用多元线性回归模型、Logistic模型、Probit模型、Double-hurdle模型、结构方程模型等计量方法从外部因素和内部因素两方面进行研究。从外部因素来看，主要涉及3个方面：（1）气候因素。如针对陕西省农户的实证研究发现，气温、降水量等气候因素的变化是影响农户适应性行为的主要原因[18]。（2）土地、水源等自然资源。许多学者基于实地调研数据研究证实土壤肥力、土地地势情况等显著影响农户的气象灾害适应性行为；也有学者研究认为水资源及水源可获取性对绝大部分农户的气象灾害适应性行为构成影响[19-21]。（3）政府干预。关于政府干预能否促进农户适应性行为学界尚未达成一致，有学者研究发现政府的技术、经济等干预政策是促进农户气象灾害适应行为的主要因素[20]，但同时也有学者得出相反结论，认为政府干预存在脱离区域实际、无法调动农户积极性等问题，导致其无法促进农户气象灾害适应行为[22]。从内部因素来看，主要包括3个方面：（1）农户对气候变化的感知。众多学者对农户气候变化感知与适应行为之间关系进行研究，且都一致认为农户的气候变化感知能够促进其适应性行为[23-24]，并构建了“感知—适应”框架，逐步成为当前气候变化研究领域运用最为广泛的分析框架。（2）农户个体特征和家庭特征。农户性别、年龄、文化程度、家庭收入、家庭规模等因素在绝大部分农户气象灾害适应性行为研究中被作为自变量或控制变量进行考察，并得到了验证[25]。（3）农户生计资本。生计资本由人力资本、物质资本、金融资本、社会资本、自然资本等5种资本构成，有观点指出5种资本对农户气象灾害适应性行为起着积极引导作用[18]，但5种资本对农户适应性行为存在不同大小影响，其中自然资本、人力资本、社会资本是关键影响因素[26]。

2 理论分析与研究假说

2.1 家庭经济禀赋与种粮大户气象灾害适应性行为采纳意愿

个体的行为受到其所拥有的有限资源约束，气象灾害适应性行为需要农户大量经济投入，农户的家庭经济禀赋越强，其在应对气象灾害时所面临的资源约束越小，抵御气象灾害风险的能力也就越强，越有可能采取气象灾害适应性行为。关于家庭经济禀赋与农户气象灾害适应性行为的关系，冯晓龙等[18]、童庆蒙等[21]学者基于陕西省和湖北省农户的实证研究得出一致结论，认为农户家庭经济禀赋会影响其适应性行为。从家庭经济禀赋与农户气象灾害适应性行为策略选择角度来看，秦语晗等[23]研究指出家庭经济禀赋的不同会导致农户适应策略选择的差异；同时有研究发现，家庭经济禀赋在和人力资本的共同作用下影响农户气象灾害适应性行为策略选择的多样性[27]。基于此，本文将家庭经济禀赋变量纳入影响种粮大户气象灾害适应性行为采纳意愿的因素，提出如下假说：

H1：家庭经济禀赋对种粮大户气象灾害适应性行为采纳意愿有显著的影响。

2.2 政策认知与种粮大户气象灾害适应性行为采纳意愿

政府相关政策的干预对农户适应性行为的影响是不可忽视的，有部分学者研究了政府政策对农户适应性行为的影响，彭俊杰等[20]、岳嘉琛等[6]指出政府的支持政策激励了农户采取适应性行为。但在同样的政策环境下，不同农户的气象灾害适应行为选择却不尽相同，这可能是由于不同农户对政策认知不同导致的。认知行为理论指出，个体的所有行为在本质上都是由其内在认知决定的，个体的行为实际上遵循对外界环境信息的解读到形成一定的内在认知，再到依据形成的认知影响和修正个体行为的逻辑[28]。因此农户政策认知的不同很有可能会影响其适应性行为采纳意愿。于是，本文将政策认知变量纳入影响种粮大户气象灾害适应性行为采纳意愿的因素，提出如下假说：

H2：政策认知对种粮大户气象灾害适应性行为采纳意愿有显著的影响。

3 数据来源、变量选取与模型设置

3.1 数据来源及样本基本特征

本文所使用数据由课题组对江西省种粮大户的实地调研获得，调查区域由江西省下辖南昌市、上饶市、景德镇市等11个地区组成。主要调研种粮大户的家庭经济禀赋、种粮大户对政府气象灾害管理政策的认知、种粮大户气象灾害适应性行为采纳意愿等内容。调研中主要运用问卷调查法和半结构式访谈法获得所需数据，在对所回收问卷进行整理，剔除不符合要求的问卷后共计获取有效问卷282份。

从种粮大户的个体特征来看，男性占比90%以上，体现了我国农业生产以男性为主导的特征；年龄主要集中在46～55岁和55岁以上，两者合计占比达到73%，45岁及以下的被调查者仅占总体27%，种粮大户的总体年龄偏高，面临老龄化风险；受教育程度普遍不高，有30.14%的种粮大户仅接受了小学及以下的教育，一半以上种粮大户的文化程度为初中，而高中及以上的占比不到20%。从农业经营特征来看，种植规模集中在16.67 hm2以下，有近一半种粮大户的种植规模不到10 hm2；近六成大户认为其农田土壤肥力一般，不到30%种粮大户认为其农田土壤肥力较好，这可能与连年种植及不当施肥行为有关；农田地势以坡地和平原为主，两者合计占比近90%，这与江西省的地形特征基本相符。被调查种粮大户基本信息见表1。

表1 被调查种粮大户基本信息

3.2 变量选取

3.2.1 因变量 本文研究种粮大户气象灾害适应性行为采纳意愿，通过种粮大户对“我会采取气象灾害适应性行为”的回答获取所需数据，选项采用李克特五级量表，即“很不赞同=1；较不赞同=2；一般=3；较赞同=4；非常赞同=5”。

3.2.2 核心自变量 （1）家庭经济禀赋。家庭经济禀赋是农户进行一切农业生产行为的前提和基础。现有研究在家庭经济禀赋测量指标的选取上存在一定差异，但家庭收入水平、借贷可获得性、是否购买农业保险等指标得到了学者们的认同[18, 21, 24]。因此，本文选用家庭收入水平、借贷可获得性、是否购买农业保险3个指标来测度种粮大户家庭经济禀赋，在问卷中通过种粮大户对“家庭收入在当地属于什么水平”这一问题测度种粮大户家庭收入；而种粮大户的借贷可获得性则从亲友借贷可获得性及银行借贷可获得性两方面进行测度，操作化为“亲戚朋友愿意借钱给您”“银行贷款很容易”两个问题；最后，通过直接询问种粮大户“是否购买农业保险”获取其农业保险购买情况数据。

（2）政策认知。学界从不同侧重点构建了政策认知体系，如尚光引等[29]构建“了解-采纳-结果”框架，从政策了解程度、政策参与程度、政策满意程度角度探究政策认知对农户技术采纳的影响；郭如良等[30]则从政策关心和政策感知两个维度出发研究政策认知对农民职业化意愿的影响。本文综合参考前人构建的政策认知体系，将种粮大户政策认知定义为种粮大户对政策的了解、政策影响的感知和政策实施效果的评价。因此，本文从政策了解、政策感知、政策评价3个角度来测度种粮大户的政策认知，在问卷中通过种粮大户对“我了解政府的灾害管理政策”、“政府的灾害管理政策对我有很大影响”、“政府灾害管理政策评价”等3个问题的回答来获取所需数据。

3.2.3 控制变量 （1）灾害感知。种粮大户只有感知到了气象灾害的发生才有可能会采取适应性行为以减轻灾害的不利影响，故灾害感知可能会影响其气象灾害适应性行为采纳意愿。（2）人力资本。性别，个体性别差异会导致其应对气象灾害能力及风险承担能力的不同，影响其气象灾害适应性行为采纳意愿；年龄，随着种粮大户年龄增长，其兼业化程度可能越低以及转换非农就业岗位的机会越少，更有可能采取气象灾害适应性行为以减少损失；受教育程度的高低会影响种粮大户对气象灾害适应性行为重要性的认知，会影响其气象灾害适应性行为采纳意愿；家庭劳动力数量，农业属于劳动密集业，气象灾害适应性行为的采纳更是需要大量劳动力投入，故家庭劳动力数量的多少可能影响到种粮大户气象灾害适应性行为采纳意愿。（3）物质资本。家中是否有农业机械，家中有农业机械的种粮大户农业生产投入更多，气象灾害的发生对其影响更大，故其采纳气象灾害适应性行为以减少损失的意愿可能更高。（4）社会资本。经常来往的亲朋人数，种粮大户亲朋人数的多少会在一定程度上影响到其遭受到气象灾害袭扰时所能获得的人力、物力支持情况，进而影响到其气象灾害适应性行为采纳意愿；参与村内活动情况，种粮大户参与村内活动越多，与其他村民的交流可能越多，能够获取到种植、气象灾害防治信息可能越多，这可以帮助提高种粮大户的气象灾害应对能力，影响其气象灾害适应性行为采纳意愿。（5）自然资本。稻田种植规模，稻田种植规模扩大必然直接导致成本投入的增加，此时种粮大户的风险规避动机会加强，更有可能采纳气象灾害适应性行为；土壤肥力好的农田收益一般较高，在遭受气象灾害影响后的损失可能较大，种粮大户会更倾向于采纳适应性行为；稻田地势情况，稻田地势情况会影响到气象灾害适应性行为成本，有可能会影响种粮大户气象灾害适应性行为采纳意愿。具体变量定义见表2。

表2　相关变量定义

3.3　模型设置

本文因变量为种粮大户气象灾害适应性行为采纳意愿，在问卷中通过“会采取气象灾害适应性行为”这一问题进行测度，其赋值为“1=很不赞同；2=较不赞同；3=一般；4=较赞同；5=非常赞同”，故本文采用多元Logistic模型进行分析，模型表达式为：

表达式中：J表示种粮大户气象灾害适应性行为采纳意愿类别；()表示种粮大户气象灾害适应性行为第类采纳意愿的发生比；ln[()/()]表示适应性行为某类采纳意愿与参照适应性行为采纳意愿类别发生比的自然对数；α为常数项；β表示第类适应性行为采纳意愿的第个影响因素的回归系数。X表示种粮大户气象灾害适应性行为采纳意愿的影响因素；为随机误差。

4　结果与分析

由于考虑到各变量之间可能存在共线性问题，使模型估计失真。因此，本研究首先运用SPSS 20.0软件对所选择的变量进行多重共线性检验，检验方法选择的是容忍度（TOL）和方差膨胀因子（VIF）检验。检验结果显示，TOL均大于0.1，VIF均小于10，表明模型中各自变量之间不存在多重共线性问题，可以纳入模型进行回归估计。

表3 模型估计结果

***、**、*分别表示在1%、5%、10%水平上显著。

根据所构建模型，采用Stata15.0软件进行参数估计，模型估计结果见表3。首先，本文将种粮大户家庭经济禀赋变量和政策认知变量等核心自变量纳入回归分析得到模型1，可以发现，政策认知中的政策了解、政策感知、政策评价变量及家庭经济禀赋中家庭收入水平和是否购买农业保险变量对种粮大户适应性行为采纳意愿有显著影响，而借贷可获得性变量对种粮大户适应性行为采纳意愿的影响并不显著。再者，在模型1的基础上将控制变量纳入回归分析得到模型2，从核心自变量来看，与模型1相比家庭经济禀赋变量和政策认知变量对种粮大户适应性行为采纳意愿的影响未发生变化；从控制变量来看，种粮大户的灾害感知、年龄、亲朋人数、稻田种植规模、土壤肥力变量对其气象灾害适应性行为采纳意愿有显著的影响。

4.1　家庭经济禀赋的影响

（1）家庭收入水平的影响。家庭收入水平变量在模型1和模型2中都通过了5%的显著性水平检验，且系数为正，说明家庭收入水平越高的种粮大户越愿意采纳气象灾害适应性行为。原因可能是气象灾害适应性行为的采纳需要额外的资金投入，收入水平高的种粮大户家庭资金储蓄可能较为充足，其资金压力较小，更有可能会采纳气象灾害适应性行为。

（2）是否购买农业保险的影响。与未购买农业保险的种粮大户相比，已经购买农业保险的种粮大户更倾向于采纳气象灾害适应性行为。农业保险作为一种规避风险的有效手段，种粮大户是否购买农业保险可以在一定程度上反映出其风险态度，已购买农业保险的种粮大户更有可能属于风险厌恶者，因此其更有可能采取气象灾害适应性行为以规避风险。

综上，H1未得到完全验证，家庭经济禀赋对种粮大户气象灾害适应性行为采纳意愿的影响有差异，家庭收入水平和是否购买农业保险对种粮大户气象灾害适应性行为采纳意愿影响显著，而借贷可获得性对种粮大户气象灾害适应性行为采纳意愿影响不显著。

4.2　政策认知的影响

（1）政策了解的影响。政策了解变量对种粮大户气象灾害适应性行为采纳意愿影响显著，在控制了其他变量以后，仍通过1%显著性水平下的检验，且估计系数为正，说明种粮大户对政府气象灾害管理政策了解越全面，其采纳气象灾害适应性行为的可能性越大。可能原因在于，对政策了解更加全面的种粮大户，更加能够认识到政府灾害管理政策防范和化解灾害风险的本质，更加能够在思想上认识到这些政策对于减少自身气象灾害损失的帮助，也就更愿意采纳适应性行为。

（2）政策感知的影响。政策感知变量对种粮大户气象灾害适应性行为采纳意愿的影响系数为正，且通过了1%显著性水平下的检验，相较于政策感知不强的种粮大户，对政策影响感知较强的种粮大户采纳气象灾害适应性行为的积极性更高。这可能是由于政府的灾害管理政策一般包含直接向种粮大户提供信息、人员、技术等支持措施，种粮大户能够最直观感知到的政策影响便是获得政府的无偿帮扶措施，而这些帮扶措施能够增强其气象灾害应对能力。所以，政策影响感知较强的种粮大户更倾向于采取气象灾害适应性行为。

（3）政策评价的影响。在模型1和模型2中，政策评价变量对种粮大户气象灾害适应性行为采纳意愿的影响系数为正，且都通过了1%显著性水平下的检验，说明种粮大户对政府气象灾害管理政策评价越高，越有可能采取气象灾害适应性行为。基于期望不一致理论，个体的政策评价实际上是其将政策期望与政策实际效果相比较得出的结果。因此，种粮大户的政策评价能够反映出政策满足其期望和需求的情况，对政策评价越高说明政策越满足种粮大户的政策期望和需求，在政策期望和需求得到满足的情况下，种粮大户更有可能会采纳气象灾害适应性行为。

综上，H2得到验证，政策认知对种粮大户气象灾害适应性行为采纳意愿有显著影响，同时验证了政策认知程度越高，种粮大户适应性行为采纳意愿越强烈。

4.3　其他控制变量的影响

种粮大户的灾害感知、年龄、亲朋人数、稻田种植规模、土壤肥力变量对其气象灾害适应性行为采纳意愿有显著影响。从灾害感知来看，该变量在10%显著性水平下对种粮大户气象灾害适应性行为采纳意愿产生显著正向影响，即灾害感知强烈的种粮大户采纳气象灾害适应性行为的意愿更高。采取适应性行为的目的是为了减少气象灾害带来的损失，种粮大户只有感知到了气象灾害的发生，才有可能进一步思考是否需要采取气象灾害适应性行为，这与已有研究认为灾害感知是采取适应性行为的前提或基础一致。

从生计资本来看，首先，年长的种粮大户更愿意采纳适应性行为。这可能是由于种粮大户的年龄增长导致其兼业程度降低以及转换非农就业岗位的机会减少，对农业生产的依赖性增强，因此其更加有可能通过采纳适应性行为来降低气象灾害发生对自身的不利影响。其次，亲朋人数对种粮大户气象灾害适应性行为采纳意愿有显著负向影响，这与预期影响方向相反。可能原因是，随着经济的快速发展，众多农村劳动者进入非农就业领域，而种粮大户亲朋数量越多，其能够获取到的非农就业渠道及信息就越多，就更有可能效仿亲戚朋友脱离农业生产活动转而从事其他行业的生产经营活动，故采纳气象灾害适应性行为意愿会有所降低。再者，稻田种植规模对种粮大户气象灾害适应性行为采纳意愿有显著正向影响，这与预期一致。原因可能是，随着稻田种植规模的扩大，种粮大户在农业生产上投入的经济成本、时间成本、劳动力成本会直接增加，如果不采取适应性行为其损失会更大；加之农业生产投入的增加必然挤占种粮大户其他产业的投入，导致其收入来源单一性问题更加突出，此时其规避气象灾害风险的意愿会更加强烈，更有可能采纳气象灾害适应性行为。最后，土壤肥力变量在5%显著性水平下对种粮大户气象灾害适应性行为采纳意愿产生显著正向影响。一方面，肥沃的土壤能够带来更高的收益，种粮大户会投入更多的人力、物力到其中，但这同时也意味着遭受气象灾害破坏后的损失更大；另一方面，土壤肥力好的农田承灾能力较强，在遭受气象灾害破坏后可补救性更强，采取适应性行为所能带来的收益更高。因此，针对土壤肥力好的农田，种粮大户会更加愿意采纳气象灾害适应性行为。

4.4　稳健性检验

本文分别采用增加控制变量和替换计量模型的方法进行稳健性检验。学界研究指出水源可获取性[20]、参加技能培训情况[19]可能会影响到农户的气象灾害适应性行为。因此，本文在基准回归的基础上逐步增加水源可获取性、参加技能培训情况变量以验证前文回归结果的稳健性，具体结果见表4。模型1是在前文回归模型的基础上控制水源可获取性变量，模型2是在模型1基础上控制了参加技能培训情况变量。可以发现模型1和模型2在逐步增加控制变量后，实证结果与上文基准回归基本一致。

其次，本文采用替换回归模型的方法进行稳健性检验，用Probit模型替换Logistic模型。Probit模型估计结果见表4模型3。从模型估计结果可以看出，家庭经济禀赋和政策认知对种粮大户气象灾害适应性行为采纳意愿的影响方向和显著性水平与上文基准回归基本一致。综上，可以认为本文的实证结果具有较好的稳健性，研究结论具有较高的可信度。

表4　稳健性检验结果

控制变量与表3相同，***、**、*分别表示在1%、5%、10%水平上显著。

5　结论与启示

本研究基于江西省种粮大户调研数据，利用多元Logistic模型实证分析了家庭经济禀赋、政策认知对种粮大户气象灾害适应性行为采纳意愿的影响。研究发现，种粮大户家庭经济禀赋中的家庭收入水平和是否购买农业保险显著正向影响其气象灾害适应性行为采纳意愿；政策认知中的政策了解、政策感知、政策评价对种粮大户气象灾害适应性行为采纳意愿有显著正向影响。此外，种粮大户的灾害感知、年龄、亲朋人数、稻田种植规模、土壤肥力变量对其气象灾害适应性行为采纳意愿的影响同样较为显著。在进行稳健性检验后，研究结果依旧稳健。基于此研究结论，得出如下政策启示：

（1）加大对种粮大户的资金支持力度，缓减资金约束压力。家庭经济禀赋对种粮大户采纳气象灾害适应性行为的限制实际是资金的约束，因此政府部门应从多方面加大对种粮大户的资金支持力度。政府部门应加大对种粮大户的财政扶持力度，设立农业灾害应对专项资金，提高抗灾减灾资金补贴水平，减轻种粮大户资金压力；除财政扶持外，还可以从拓宽种粮大户资金来源渠道下手，如尝试扩大信贷抵押担保物范围、为种粮大户提供借贷担保等，降低信贷门槛，提高借贷可获得性。

（2）加大政策宣传力度，扩大种粮大户政策参与，灵活调整政策结构，提高政策满意度。种粮大户的政策认知程度对其气象灾害适应性行为采纳意愿影响颇大，因此，政府部门要在提升种粮大户对相关政策的认知程度上大做文章。首先，政府部门可以通过创新政策宣传形式、拓展政策宣传范围及深度来提高种粮大户对政府灾害管理政策了解程度；其次，激发种粮大户政策参与热情、畅通政策参与渠道，让种粮大户在政策参与过程中提高政策感知度；最后，建立起以种粮大户需求为导向的政策机制，根据种粮大户禀赋差异推行多样化的政策组合，满足种粮大户的政策需求以提高其政策满意度。

[1] 王金华, 谢琼. 新型城镇化与乡村振兴协同发展的路径选择与地方经验——全国新型城镇化与乡村振兴高峰研讨会暨第十七届全国社科农经协作网络大会会议综述[J]. 中国农村经济, 2021(12): 131-137.

[2] 赵颖文, 吕火明. 四川省粮食生产比较优势测评及主要影响因素分析[J]. 农业经济与管理, 2019(5): 64-73.

[3] 彭长生, 王全忠, 李光泗, 等. 稻谷最低收购价调整预期对农户生产行为的影响——基于修正的Nerlove模型的实证研究[J]. 中国农村经济, 2019(7): 51-70.

[4] JOHN P D, JON E F, RICHARD A G, et al. Climate change and index insurance demand: evidence from a framed field experiment in Tanzania[J]. Journal of economic behavior and organization, 2020, 175(C): 155-184.

[5] 高雪, 李谷成, 尹朝静. 气候变化下的农户适应性行为及其对粮食单产的影响[J]. 中国农业大学学报, 2021, 26(3): 240-248.

[6] 岳嘉琛, 史安, 吴蕾, 等. 农户对极端气候响应的影响因素及行为绩效——基于苏州东山镇的调查分析[J]. 南方农村, 2020, 36(6): 10-18.

[7] 李锦, 洪霖. 青藏高原农户的气候变化适应与精准扶贫——对松潘县青笋种植菜农的个案研究[J]. 青海民族大学学报(社会科学版), 2020, 46(3): 1-7.

[8] 毛慧, 付咏, 彭澎, 等. 风险厌恶与农户气候适应性技术采用行为——基于新疆植棉农户的实证分析[J]. 中国农村观察, 2022(1): 126-145.

[9] 李辉婕, 柯今朝, 朱玲娟, 等. 江西省种粮大户应对气象灾害适应性行为经济绩效研究——基于DEA-Tobit模型[J]. 生物灾害科学, 2022, 45(1): 95-102.

[10] 童庆蒙, 张露, 张俊飚. 基于湖北省十个代表县(市)的农户适应气候变化的偏向特征与影响因素分析[J]. 中国农业大学学报, 2019, 24(1): 194-205.

[11] 章霖, 谢学勤, 柯今朝, 等. 生计资本对农户采取气象灾害适应性行为的影响研究——基于风险感知的中介作用[J]. 内蒙古科技与经济, 2021(18): 46-49.

[12] 王昕, 陆迁, 吕奇昂. 水资源稀缺性感知对农户灌溉适应性行为选择的影响分析——基于华北井灌区的调查数据[J]. 干旱区资源与环境, 2019, 33(12): 159-164.

[13] O'BRIEN K. Global environmental change II: From adaptation to deliberate transformation[J]. Progress in Human Geography, 2012, 36(5): 667-676.

[14] 罗良文, 茹雪, 赵凡. 气候变化的经济影响研究进展[J]. 经济学动态, 2018(10): 116-130.

[15] BARRY S, MARK W S. Adaptation options in agriculture to climate change: a typology[J]. Mitigation and adaptation strategies for global change, 2002, 7(1): 85-114.

[16] 张亮, 魏彦强, 周强, 等. 农户对气候变化的适应能力评价及限制因子:基于青藏高原典型农业区调查数据[J]. 草业科学, 2019, 36(4): 1177-1188.

[17] 朱玲娟, 柯今朝, 李辉婕. 种粮大户应对气象灾害适应性行为综合绩效评价——基于AHP-FCE模型[J]. 生物灾害科学, 2021, 44(3): 312-320.

[18] 冯晓龙, 霍学喜, 陈宗兴. 气候变化与农户适应性行为决策[J]. 西北农林科技大学学报(社会科学版), 2017, 17(5): 73-81.

[19] 冯晓龙, 刘明月, 霍学喜. 水资源约束下专业化农户气候变化适应性行为实证研究——以陕西省663个苹果种植户为例[J]. 农业技术经济, 2016(9): 18-27.

[20] 彭俊杰. 粮食主产区农民适应气候变化的行为及影响因素研究[J]. 世界农业, 2018(1): 117-125.

[21] 童庆蒙, 张露, 张俊飚. 家庭禀赋特征对农户气候变化适应性行为的影响研究[J]. 软科学, 2018, 32(1): 136-139.

[22] 谭灵芝, 郭艳琴. 外界干预气候变化适应性政策对农业生产的影响研究[J]. 中国延安干部学院学报, 2016,9(1): 113-127.

[23] 秦语晗, 史兴民, 陈谢扬. 地理标志农产品种植户气象灾害的适应策略研究——以陕西猕猴桃种植户为例[J]. 灾害学, 2022, 37(1): 211-219.

[24] 陈俐静, 段伟, 吕素洁, 等. 林农气候变化感知及适应性行为研究——以四川大熊猫保护区947户农户为例[J]. 资源开发与市场, 2017, 33(11): 1306-1311.

[25] 王国萍, 何思源, 闵庆文, 等. 农户应对气候风险的适应策略研究综述[J]. 生态与农村环境学报, 2022(2): 137-146.

[26]赵雪雁, 介永庆, 何小风, 等. 多重压力下重点生态功能区农户的生计适应性研究——以甘南黄河水源补给区为例[J]. 中国人口·资源与环境, 2020, 30(1): 140-149.

[27] 魏国茹, 史兴民, 孙立凡, 等. 旱作农业区农户气候变化感知与适应行为的多样性[J]. 陕西师范大学学报(自然科学版), 2020, 48(4): 116-124.

[28] 刘洪彬, 王秋兵, 吴岩, 等. 耕地质量保护中农户的认知程度、行为决策响应及其影响机制研究[J]. 中国土地科学, 2018, 32(8): 52-58.

[29] 尚光引, 杨欣. 政策认知对农户低碳农业技术采纳决策的影响[J]. 应用生态学报, 2021, 32(4): 1373-1382.

[30] 郭如良, 刘子玉, 肖嘉琳, 等. 社会资本、政策认知与农民职业化意愿——基于江西省“一村一名大学生工程”调查数据的实证[J]. 农林经济管理学报, 2019, 18(3): 337-346.

Household Economic Endowment, Policy Perceptions and Adoption Wills of Large Grain Farming Households’ Weather Hazard Adaptation Behaviors

XIE Xueqin, ZHU Lingjuan, KE Jinzhao, LI Huijie*

（School of Humanities and Public Administration, Jiangxi Agricultural University, Nanchang 330045, China）

Large grain-growing households are an important force in China's grain production, and so, how to improve their willingness to adopt weather disaster adaptation behaviors can help ensure China's food security.Based on research data from 282 large grain-growing households in Jiangxi Province, a multivariate logistic model was used to analyze the effects of household economic endowment and policy perceptions on their willingness of large grain-growing households to adopt weather disaster adaptation behaviors.Household economic endowment and policy perceptions, characterized by household income level and whether to purchase agricultural insurance, had a significant positive effect on the willingness of the large grain farming households to adopt weather disaster adaptation behaviors, while the effect of borrowing and loan availability in household economic endowment failed the significance test.The household economic endowment and policy perceptions of large grain farming households could have an impact on their willingness to adopt weather hazard adaptation behaviors. When taking measures to increase the willingness of large grain farming households to adopt weather disaster adaptation behaviors, government departments should, in addition to increasing financial support to large grain farmers, increase policy publicity, expand the policy participation of large grain farming households, flexibly adjust the policy structure, and improve the policy satisfaction.

large grain farming household; household economic endowment; policy perception; weather hazard; adaptive behavior

P429；D632.5

A

2095-3704（2022）03-0349-10

谢学勤, 朱玲娟, 柯今朝, 等. 家庭经济禀赋、政策认知与种粮大户气象灾害适应性行为采纳意愿[J]. 生物灾害科学, 2022, 45(3): 349-358.

10.3969/j.issn.2095-3704.2022.03.58

2022-06-16

2022-07-05

国家自然科学基金项目（71963020）和江西省自然科学基金项目（20181BAA208055）

谢学勤（1998—），男，硕士生，主要从事政府治理与农业灾害管理研究，xiexueqinqin@sina.com；*通信作者：李辉婕，副教授，博士，lihuijie169@163.com。