張雪,周密*,張麗敏
(1.沈陽農(nóng)業(yè)大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院,遼寧 沈陽 110866;2.葫蘆島市氣象局,遼寧 葫蘆島 125000)
2020 年中國大豆進(jìn)口量達(dá)到1 000 萬t,進(jìn)口量創(chuàng)歷史新高。增加國內(nèi)大豆播種面積、提高產(chǎn)量受到各方廣泛關(guān)注。國家相繼出臺(tái)了《關(guān)于促進(jìn)大豆生產(chǎn)發(fā)展的指導(dǎo)意見》和“大豆振興計(jì)劃”,要求多途徑擴(kuò)大大豆種植面積。未來,隨著人民生活水平的提高以及畜牧業(yè)快速發(fā)展,對(duì)飼料糧引致需求增加,大豆播種面積和產(chǎn)量需要進(jìn)一步鞏固擴(kuò)大。現(xiàn)階段較多研究從技術(shù)角度出發(fā),提高了單產(chǎn)水平,促進(jìn)了大豆產(chǎn)量提升[1]。然而,從農(nóng)戶層面分析大豆播種面積及其影響因素的文獻(xiàn)不多,特別是考慮到氣候及農(nóng)戶適應(yīng)性對(duì)大豆單產(chǎn)和播種面積影響的文獻(xiàn)就更少了。如果在不斷提高科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率的同時(shí),能夠進(jìn)一步廓清農(nóng)戶大豆種植行為決定機(jī)制,適應(yīng)氣候變化帶來的挑戰(zhàn),增加農(nóng)戶大豆播種面積,將為我國大豆振興提供重要思路。
農(nóng)業(yè)是對(duì)氣候變化反應(yīng)最敏感的部門之一[2],氣候通過日照、氣溫和降水變化直接影響大豆的產(chǎn)量[3-8]。此外,氣候變化與農(nóng)業(yè)生產(chǎn)之間的關(guān)系還體現(xiàn)在農(nóng)戶對(duì)氣候變化的適應(yīng)性行為上。農(nóng)戶作為理性經(jīng)濟(jì)人,會(huì)通過調(diào)整生產(chǎn)資料投入緩解氣候變化對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的影響[9]?,F(xiàn)有研究發(fā)現(xiàn),農(nóng)戶會(huì)通過修建灌溉設(shè)施或者覆蓋地膜等方式應(yīng)對(duì)氣溫或降水的變化[10-11]。其次,氣候變化會(huì)改變病蟲害發(fā)生的概率[12],進(jìn)而影響農(nóng)戶的農(nóng)藥施用量[13]。最后,化肥效力的發(fā)揮對(duì)環(huán)境也十分敏感,氣溫升高會(huì)加快化肥的蒸發(fā),進(jìn)而增加作物對(duì)化肥的需求量[14],促使農(nóng)戶增加化肥投入量或者種植需肥量較低的作物[15]。最后,氣候變化還會(huì)對(duì)農(nóng)戶的種植結(jié)構(gòu)和作物的經(jīng)營規(guī)模產(chǎn)生影響[16],主要是由于日照、氣溫和降水的變化改變了區(qū)域內(nèi)不同作物之間的比較優(yōu)勢(shì),進(jìn)而對(duì)農(nóng)戶經(jīng)營規(guī)模和種植結(jié)構(gòu)產(chǎn)生影響[17-18]。例如,王曉煜等[19]發(fā)現(xiàn),日照時(shí)數(shù)的增加促使東北平原地區(qū)的農(nóng)戶減少了大豆播種面積,擴(kuò)大了玉米播種面積。鄧浩亮等[20]發(fā)現(xiàn),氣溫的升高導(dǎo)致黃土高原地區(qū)的農(nóng)戶種植玉米替代了大豆。胡實(shí)等[21]發(fā)現(xiàn),降水量的逐漸減少促使中國中西部地區(qū)的農(nóng)戶擴(kuò)大了大豆的播種面積。
現(xiàn)有學(xué)者主要從氣候變化視角對(duì)大豆播種面積進(jìn)行了研究,但缺少對(duì)農(nóng)戶適應(yīng)性行為在其中的調(diào)節(jié)作用的分析。本文通過構(gòu)建“氣候資源稟賦變化—農(nóng)戶適應(yīng)性行為—比較優(yōu)勢(shì)變遷—大豆播種面積變化”理論分析框架,在已有研究基礎(chǔ)上加入了對(duì)農(nóng)戶適應(yīng)性行為的分析。并基于1998—2017 年178個(gè)地級(jí)市的面板數(shù)據(jù),運(yùn)用動(dòng)態(tài)面板差分廣義矩模型(DIF-GMM),分析氣候變化及農(nóng)戶適應(yīng)性行為對(duì)大豆播種面積的影響。在此基礎(chǔ)上,運(yùn)用面板向量自回歸模型(PVAR),預(yù)測(cè)了未來十年氣候變化對(duì)大豆播種面積的影響路徑和影響程度。
根據(jù)農(nóng)戶生產(chǎn)決策模型,將農(nóng)戶農(nóng)業(yè)生產(chǎn)函數(shù)設(shè)定為:
式中:Y為大豆單位面積產(chǎn)量,C為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)氣候要素稟賦,T為農(nóng)業(yè)技術(shù)水平,X為生產(chǎn)資料投入。
假設(shè)農(nóng)戶為理性經(jīng)濟(jì)人,為實(shí)現(xiàn)收益最大化目標(biāo)對(duì)各生產(chǎn)要素進(jìn)行最優(yōu)配置,本文將農(nóng)戶種植大豆目標(biāo)函數(shù)設(shè)定為:
式中:U為農(nóng)戶種植大豆收益;Ps為大豆市場(chǎng)價(jià)格;Pi為大豆競(jìng)爭(zhēng)作物價(jià)格;Px為生產(chǎn)資料價(jià)格;Xs為大豆生產(chǎn)資料投入量;Xi為大豆競(jìng)爭(zhēng)作物生產(chǎn)資料投入量;N為農(nóng)戶家庭經(jīng)營土地面積;Ns為大豆播種面積;N-Ns為大豆競(jìng)爭(zhēng)作物播種面積;C和T同公式(1)。
根據(jù)(2)式,可以得到如下所示的拉格朗日函數(shù):
式中:U、N和Ns同公式(2)。將(1)式和(2)式帶入(3)式得到:
式中:C和T同公式(1),Ps、Xs、Ns、Pi、Xi、N、Ns、Px同公式(2),在效用最大化模型中,氣候要素C、大豆市場(chǎng)價(jià)格Ps、大豆競(jìng)爭(zhēng)作物市場(chǎng)價(jià)格Pi和生產(chǎn)資料價(jià)格Px是外部因素。參照周曙東等[22]的做法,本文用大豆播種面積(N)和生產(chǎn)資料投入量(X)對(duì)農(nóng)戶氣候變化適應(yīng)性行為進(jìn)行衡量,根據(jù)庫恩—卡塔條件(KKT),對(duì)(4)式中Ns、Xs和λ求導(dǎo):
根據(jù)(5)-(7)式,可以得到簡(jiǎn)化式的農(nóng)戶大豆生產(chǎn)行為方程如下:
式中:和是大豆播種面積和生產(chǎn)資料投入量的局部均衡解,表明農(nóng)戶最優(yōu)的大豆播種面積和生產(chǎn)資料投入量受氣候要素、大豆及其競(jìng)爭(zhēng)作物價(jià)格和生產(chǎn)資料價(jià)格的影響,氣候變化影響農(nóng)戶大豆播種面積占比的路線圖如圖1 所示。
1.2.1 動(dòng)態(tài)面板差分廣義矩模型(DIF-GMM)考慮到因變量滯后項(xiàng)與隨機(jī)干擾項(xiàng)之間的相關(guān)性,本文將前一期大豆播種面積占比納入模型,選擇運(yùn)用動(dòng)態(tài)面板差分廣義矩模型(DIF-GMM)克服因變量滯后項(xiàng)與隨機(jī)干擾項(xiàng)之間相關(guān)性對(duì)估計(jì)結(jié)果造成的干擾。
本文運(yùn)用動(dòng)態(tài)面板差分廣義矩模型(DIFGMM)首先分析氣候變化對(duì)大豆播種面積占比的直接影響,表達(dá)式為(10)式;其次,分析氣候變化及農(nóng)戶適應(yīng)性行為對(duì)大豆單位面積產(chǎn)量的影響,表達(dá)式為(11)式;最后,檢驗(yàn)大豆單位面積產(chǎn)量在氣候變化對(duì)農(nóng)戶大豆播種面積占比影響中的中介作用,表達(dá)式為(12)式:
式中:Nr,t表示r市t年大豆播種面積占比;Yr,t表示大豆單位面積產(chǎn)量;Cr,t表示氣候要素變量,包括日均日照、氣溫和降水;Xr,t表示農(nóng)戶適應(yīng)性行為,包括有效灌溉率、地膜使用量、化肥施用量和農(nóng)藥施用量;Cr,t×Xr,t表示氣候要素變量與農(nóng)戶適應(yīng)性行為變量的交互項(xiàng),包括有效灌溉率×氣溫、有效灌溉率×降水、地膜使用量×氣溫、地膜使用量×降水、化肥施用量×氣溫、化肥施用量×降水、農(nóng)藥施用量×氣溫、農(nóng)藥施用量×降水;Er,t-1表示社會(huì)經(jīng)濟(jì)因素,包括大豆相對(duì)收益率、生產(chǎn)成本和進(jìn)口量。
1.2.2 面板向量自回歸模型(PVAR)本文運(yùn)用面板向量自回歸模型(PVAR)預(yù)測(cè)未來十年氣候變化對(duì)大豆播種面積占比的影響,具體表達(dá)式如下:
式中:Nr,t表示截面觀測(cè)單元,r表示地級(jí)市,t表示年份;θ0,t表示截距項(xiàng)向量;Nr,t-l表示Nr,t的l 階滯后項(xiàng);Mr,t-l表示地級(jí)市r在t時(shí)期的m個(gè)外生變量,θr,t和ωr,t表示方程回歸的系數(shù)向量。
1.3.1 被解釋變量 本文的被解釋變量是大豆播種面積占比,即大豆播種面積在農(nóng)作物播種總面積中所占的比例。主要是考慮到大豆播種面積作為絕對(duì)數(shù),可能受地區(qū)農(nóng)作物播種總面積變動(dòng)情況的影響,而大豆播種面積占比作為相對(duì)數(shù),能夠更加準(zhǔn)確的反映氣候變化對(duì)大豆播種面積的影響。
1.3.2 解釋變量 選取日均日照、氣溫和降水量作為氣候要素的衡量指標(biāo),選取前一期大豆單位面積產(chǎn)量作為氣候變化影響大豆播種面積占比的中介變量(表1)。選取生產(chǎn)資料投入量作為農(nóng)戶氣候變化適應(yīng)性行為的衡量指標(biāo),主要包括有效灌溉率(%)(有效灌溉面積(hm2)/農(nóng)作物播種總面積(hm2))、單位面積地膜使用量(kg/hm2)(地膜使用量(kg)/農(nóng)作物播種總面積(hm2))、單位面積化肥施用量(折純量)(kg/hm2)(化肥施用量(折純量)(kg)/農(nóng)作物播種總面積(hm2))、單位面積農(nóng)藥施用量(kg/hm2)(農(nóng)藥施用量(kg)/農(nóng)作物播種總面積(hm2))。
1.3.3 控制變量 選取前一期農(nóng)機(jī)總動(dòng)力(kW/hm2)、大豆相對(duì)收益率(大豆產(chǎn)值合計(jì)/玉米產(chǎn)值合計(jì))、生產(chǎn)成本(萬元/hm2)和進(jìn)口量(萬t)作為經(jīng)濟(jì)因素的衡量指標(biāo)。由于在不同大豆主產(chǎn)區(qū)玉米都是大豆的主要競(jìng)爭(zhēng)作物[25],本文選擇用大豆產(chǎn)值合計(jì)與玉米產(chǎn)值合計(jì)的比值作為大豆相對(duì)收益率,變量的描述性統(tǒng)計(jì)見表1。
表1 變量描述性統(tǒng)計(jì)Table 1 Descriptive statistics of variables
1.4.1 農(nóng)業(yè)生產(chǎn)數(shù)據(jù) 本文使用的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)數(shù)據(jù)是1998—2017 年178 個(gè)地級(jí)市數(shù)據(jù),其中包括大豆播種面積、大豆單位面積產(chǎn)量、農(nóng)作物總播種面積、有效灌溉面積、地膜使用量、化肥施用量、農(nóng)藥施用量和農(nóng)機(jī)總動(dòng)力,數(shù)據(jù)來源于《遼寧省統(tǒng)計(jì)年鑒》、《吉林省統(tǒng)計(jì)年鑒》、《黑龍江省統(tǒng)計(jì)年鑒》、《內(nèi)蒙古統(tǒng)計(jì)年鑒》、《陜西省統(tǒng)計(jì)年鑒》、《寧夏統(tǒng)計(jì)年鑒》、《山東省統(tǒng)計(jì)年鑒》、《河南省統(tǒng)計(jì)年鑒》、《河北省統(tǒng)計(jì)年鑒》、《安徽省統(tǒng)計(jì)年鑒》、《湖北省統(tǒng)計(jì)年鑒》、《云南省統(tǒng)計(jì)年鑒》(1999—2018 年)。同時(shí),為排除異常值的干擾,本文參照賀超飛和于冷[23]的做法,將大豆播種面積增長(zhǎng)率和下降率超過300%的地級(jí)市數(shù)據(jù)進(jìn)行了差值法處理。
1.4.2 氣象要素?cái)?shù)據(jù) 本文使用的日均日照、氣溫和降水量數(shù)據(jù)來源于遼寧省氣象局地面氣象觀測(cè)資料(1998—2017 年)。
1.4.3 社會(huì)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù) 本文使用的產(chǎn)值合計(jì)(包括主產(chǎn)品產(chǎn)值和副產(chǎn)品產(chǎn)值)和生產(chǎn)成本數(shù)據(jù)來源于《全國農(nóng)產(chǎn)品成本收益資料匯編》(1999—2018 年);進(jìn)口量數(shù)據(jù)來源于《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》(1999—2018 年)。
本文按照大豆品種和氣候差異將大豆種植區(qū)域劃分為四個(gè)主產(chǎn)區(qū)。其中東北平原主產(chǎn)區(qū)(包括遼寧省、吉林省和黑龍江省)是中國第一大大豆主產(chǎn)區(qū),該地區(qū)日照長(zhǎng)、溫度較低、無霜期短,種植一年一熟的春大豆;黃土高原主產(chǎn)區(qū)(包括陜西省、內(nèi)蒙古自治區(qū)和寧夏回族自治區(qū))日照較長(zhǎng)但全年降雨量偏少;黃淮平原主產(chǎn)區(qū)(包括山東省、河南省和河北?。┦侵袊诙蟠蠖怪鳟a(chǎn)區(qū),主要種植夏大豆,氣候特點(diǎn)是雨量偏多、光照較短;長(zhǎng)江流域大豆主產(chǎn)區(qū)(包括安徽省、湖北省和云南省)氣候特點(diǎn)是無霜期長(zhǎng)且雨量充沛,但日照較短。
從圖2 看,1998—2017 年四個(gè)大豆主產(chǎn)區(qū)的大豆播種面積占比均呈下降趨勢(shì),其中下降最多的是東北平原地區(qū),從1998 年的19.05%下降到2017年的9.07%。主要原因是2007 年國家在東北地區(qū)實(shí)施了玉米臨時(shí)收儲(chǔ)政策,促使玉米大面積擴(kuò)種,導(dǎo)致大豆播種面積占比出現(xiàn)了下降。從大豆單位面積產(chǎn)量的變化情況來看,黃淮平原和長(zhǎng)江流域大豆單位面積產(chǎn)量有所提高,主要源于這些地區(qū)的灌溉優(yōu)勢(shì)[24]。氣溫方面,主要是東北平原地區(qū)氣溫呈緩慢升高趨勢(shì)。降水方面,黃土高原降水呈增加趨勢(shì),但幅度較緩,東北平原地區(qū)年際間降水量波動(dòng)幅度較大。
本文將氣候變化對(duì)大豆播種面積占比的影響分為兩個(gè)階段進(jìn)行分析。第一階段,運(yùn)用動(dòng)態(tài)面板差分廣義矩模型(DIF-GMM),分析氣候變化對(duì)大豆播種面積占比的影響及其作用機(jī)制;第二階段,運(yùn)用面板向量自回歸模型(PVAR),預(yù)測(cè)未來氣候變化對(duì)大豆播種面積占比的影響。在回歸之前,本文分別對(duì)數(shù)據(jù)差分項(xiàng)是否存在一階和二階自相關(guān)進(jìn)行了檢驗(yàn)。
表2 左側(cè)4 列報(bào)告了氣候變化對(duì)大豆播種面積占比的估計(jì)結(jié)果,右側(cè)4 列是將大豆播種面積作為被解釋變量,對(duì)回歸結(jié)果進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。從回歸結(jié)果看,大豆播種面積占比主要受到前一期大豆播種面積占比及相對(duì)收益率和生產(chǎn)成本的影響。在控制以上社會(huì)經(jīng)濟(jì)因素后,氣候變化及農(nóng)戶的適應(yīng)性行為對(duì)不同區(qū)域大豆播種面積占比的影響情況如下:
表2 大豆播種面積的DIF-GMM 結(jié)果Table 2 DIF-GMM results of soybean acreage
1)東北平原地區(qū)。降水量正向影響大豆播種面積占比,降水量每增加1%,大豆播種面積占比會(huì)提高0.02%。主要是因?yàn)榇蠖故切杷^多的作物,特別是開花期和結(jié)莢期,俗話說“大豆開花,壟溝摸蝦”,大豆每形成1 g 干物質(zhì)需要700~1 000 g 的水。此外,由于東北平原地區(qū)種植的大豆品種為春大豆,但該地區(qū)春季容易發(fā)生春旱,也會(huì)對(duì)大豆的前期生長(zhǎng)產(chǎn)生一定影響。氣溫升高負(fù)向影響大豆播種面積占比,氣溫每升高1%,大豆播種面積占比會(huì)降低0.02%,可能是氣溫的上升加重了大豆的旱情。
2)黃土高原地區(qū)。氣溫和降水正向影響大豆播種面積占比,但均未通過顯著性檢驗(yàn),可能與近年黃土高原地區(qū)氣候變化幅度不大有關(guān)。從生產(chǎn)要素投入情況來看,有效灌溉率和地膜使用量負(fù)向影響大豆播種面積占比,可能是因?yàn)辄S土高原地區(qū)大豆單位面積產(chǎn)量一直未得到有效提升,降低了大豆的比較收益,導(dǎo)致農(nóng)戶不愿在大豆上投入更多生產(chǎn)資料。
3)黃淮平原地區(qū)。黃淮平原地區(qū)主要是冬小麥—夏玉米、冬小麥—夏大豆、雙季玉米三種復(fù)種模式,相較于夏玉米,夏大豆的收獲時(shí)間要早10—15 d,也就是說大豆對(duì)水分需求最高的鼓粒階段正處于黃淮平原的雨期,此時(shí),降水量的增加會(huì)提高大豆的產(chǎn)量和質(zhì)量。
表3 單位面積產(chǎn)量中介效應(yīng)Table 3 Intermediary effects of yield per unit area
4)長(zhǎng)江流域地區(qū)。日照時(shí)長(zhǎng)正向影響大豆播種面積占比,日照時(shí)長(zhǎng)每增加1%,大豆播種面積占比提高0.02%。主要因?yàn)榇蠖故菍?duì)日照敏感的作物之一,若到達(dá)地面的紫外輻射量減弱,會(huì)對(duì)大豆的根長(zhǎng)、根表面積和根體積產(chǎn)生不利影響。氣溫負(fù)向影響大豆播種面積占比,主要是由于大豆結(jié)莢部位距離地表較近,相較于其競(jìng)爭(zhēng)作物玉米,生殖部位受高溫危害的可能性更大。
從社會(huì)經(jīng)濟(jì)因素對(duì)大豆播種面積占比的影響來看,前一期大豆進(jìn)口量對(duì)數(shù)對(duì)東北平原、黃淮平原和長(zhǎng)江流域大豆播種面積占比具有正向影響。主要是因?yàn)橹袊尤胧蕾Q(mào)組織以后大豆進(jìn)口量出現(xiàn)了持續(xù)增長(zhǎng),從2000 年(1 042 萬t)到2020 年(10 033萬t),年均增幅達(dá)10.81%。同時(shí),由于進(jìn)口大豆價(jià)格相對(duì)較低,加工企業(yè)更傾向于選擇進(jìn)口大豆作為原材料,影響了國產(chǎn)大豆的銷售,也對(duì)國家糧食安全造成了一定程度的挑戰(zhàn)。因此,國家出臺(tái)了一系列保護(hù)大豆生產(chǎn)的政策,例如臨時(shí)收儲(chǔ)政策、價(jià)格補(bǔ)貼政策等,對(duì)農(nóng)戶提高大豆播種面積占比起到了一定的激勵(lì)作用。
表4 農(nóng)戶適應(yīng)性行為的調(diào)節(jié)作用Table 4 Adjustment of farmers’ adaptive behavior
前一期大豆相對(duì)收益負(fù)向影響黃淮平原和長(zhǎng)江流域大豆播種面積占比,前一期大豆相對(duì)收益增長(zhǎng)1%,會(huì)導(dǎo)致大豆播種面積占比降低0.01%,可能的原因是相對(duì)于東北平原和黃土高原的春大豆,近年黃淮平原和長(zhǎng)江流域夏大豆的單產(chǎn)有小幅上升(圖2),導(dǎo)致這兩個(gè)區(qū)域大豆相對(duì)收益出現(xiàn)了一定程度的提高,但大豆收益仍低于其競(jìng)爭(zhēng)作物[26],因此,比較收益的小幅上升并沒有從根本上改善農(nóng)戶因大豆比較收益較低,而不愿種植大豆的情況。此外,隨著近年土地流轉(zhuǎn)現(xiàn)象的增多,受土地租金影響,農(nóng)業(yè)生產(chǎn)出現(xiàn)了一定程度的非糧化現(xiàn)象[27],導(dǎo)致大豆播種面積在農(nóng)作物總播種面積中的占比呈現(xiàn)出下降趨勢(shì)。由此可見,社會(huì)經(jīng)濟(jì)因素也是影響大豆播種面積占比的重要因素。
為進(jìn)一步探討氣候變化對(duì)大豆播種面積占比影響的內(nèi)在作用機(jī)制,本文將大豆單位面積產(chǎn)量作為中介變量,分析氣候變化對(duì)大豆單位面積產(chǎn)量的影響,以及大豆單位面積產(chǎn)量對(duì)播種面積占比的影響。表3 結(jié)果顯示,氣候變化和農(nóng)戶適應(yīng)性行為對(duì)大豆單位面積產(chǎn)量具有顯著的影響作用,且大豆單位面積產(chǎn)量在1%的顯著性水平上正向影響其播種面積占比,說明氣候變化主要是通過影響大豆單位面積產(chǎn)量,進(jìn)而影響大豆播種面積占比。
在檢驗(yàn)了大豆單位面積產(chǎn)量在氣候變化對(duì)大豆播種面積占比影響的中介作用后,本文重點(diǎn)探究農(nóng)戶適應(yīng)性行為在氣候變化對(duì)大豆播種面積占比影響中的調(diào)節(jié)作用。在進(jìn)入模型之前,首先對(duì)氣候要素及農(nóng)戶適應(yīng)性行為變量進(jìn)行了中心化處理,然后引入氣溫、降水量與農(nóng)戶適應(yīng)性行為變量的交互項(xiàng)。回歸結(jié)果如表4 所示,灌溉對(duì)氣溫和降水具有正向調(diào)節(jié)作用,說明灌溉不僅對(duì)降水起補(bǔ)充作用,還有效調(diào)節(jié)了氣溫。此外,地膜使用量和化肥施用量在氣溫對(duì)大豆播種面積占比的影響中也起到了正向調(diào)節(jié)作用??赡苁且?yàn)橄鄬?duì)于主要競(jìng)爭(zhēng)作物玉米,大豆的需肥量較少,因此,在氣溫升高加快化肥揮發(fā)的背景下,化肥施用量正向調(diào)節(jié)了氣溫對(duì)大豆播種面積占比的影響。
為避免由面板數(shù)據(jù)不平穩(wěn)可能導(dǎo)致的偽回歸問題,本文首先對(duì)各變量進(jìn)行了平穩(wěn)性檢驗(yàn)。檢驗(yàn)結(jié)果如表5 所示,大部分變量有效拒絕了存在單位根的零假設(shè)。同時(shí),基于SBIC 和AIC 信息準(zhǔn)則得出東北平原、黃土高原、黃淮平原和長(zhǎng)江流域最優(yōu)滯后階數(shù)分別為3 階、4 階、5 階和3 階。
圖3 分別給出了氣候變化和農(nóng)戶適應(yīng)性行為對(duì)大豆播種面積占比的脈沖響應(yīng)圖。圖中,橫軸為各因素變化的時(shí)間軸,縱軸為大豆播種面積占比對(duì)各因素的響應(yīng)強(qiáng)度,實(shí)線反映脈沖響應(yīng)的方向及強(qiáng)度,虛線表示95%的置信區(qū)間。
如圖3 所示,未來十年氣候變化和農(nóng)戶適應(yīng)性行為依然會(huì)影響大豆播種面積占比。從短期趨勢(shì)來看,化肥和農(nóng)藥的施用量對(duì)大豆播種面積占比具有沖擊。從長(zhǎng)期趨勢(shì)來看,氣溫對(duì)大豆播種面積占比的沖擊較為有限,日照、降水以及有效灌溉和地膜的使用將對(duì)大豆播種面積占比產(chǎn)生長(zhǎng)期持續(xù)的沖擊。
表5 各序列平穩(wěn)性檢驗(yàn)結(jié)果Table 5 Stability test results of each sequence
本文基于3 560 個(gè)地級(jí)市面板數(shù)據(jù),運(yùn)用DIFGMM 模型,分析了氣候變化及農(nóng)戶適應(yīng)性行為對(duì)大豆播種面積占比的影響。進(jìn)一步利用PVAR 模型預(yù)測(cè)了未來氣候變化對(duì)大豆播種面積占比的影響。研究發(fā)現(xiàn):
1)氣候變化通過影響大豆單位面積產(chǎn)量,進(jìn)而影響大豆播種面積占比。
2)農(nóng)戶適應(yīng)性行為在氣候變化對(duì)大豆播種面積占比的影響中起調(diào)節(jié)作用。主要是灌溉對(duì)氣溫和降水的調(diào)節(jié),以及地膜和化肥的使用對(duì)氣溫的調(diào)節(jié)。
3)未來氣候變化會(huì)長(zhǎng)期影響大豆播種面積占比,特別是日照和降水的影響。灌溉設(shè)施和地膜的使用可長(zhǎng)期調(diào)節(jié)氣候變化對(duì)大豆播種面積占比的影響。
1)加強(qiáng)氣象預(yù)警機(jī)制,提高農(nóng)戶氣候變化適應(yīng)性能力。建立以基層干部為核心成員的農(nóng)業(yè)氣候風(fēng)險(xiǎn)管理組織,借助微信公眾號(hào)、宣傳欄、村級(jí)廣播等媒介向農(nóng)戶宣傳規(guī)避氣候風(fēng)險(xiǎn)相關(guān)知識(shí),提高農(nóng)戶氣候變化認(rèn)知水平。
2)根據(jù)地區(qū)實(shí)際情況制定氣候風(fēng)險(xiǎn)培訓(xùn)方案,引導(dǎo)農(nóng)戶積極主動(dòng)采取多樣化種植、采用新品種或者改變農(nóng)作物播種和收獲時(shí)間等適應(yīng)性措施,充分利用區(qū)域氣候變化對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的有力影響,降低氣候變化對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的不利影響。
3)加強(qiáng)氣候變化適應(yīng)性設(shè)施建設(shè)。不同地區(qū)氣候變化存在明顯差異,要有針對(duì)性地建設(shè)適應(yīng)性設(shè)施,提高利用效率。針對(duì)北方地區(qū)的春旱,應(yīng)加強(qiáng)對(duì)灌溉設(shè)施的建設(shè)和維修,保障春大豆生長(zhǎng),特別是開花期和結(jié)莢期對(duì)水分的需求。南方地區(qū)應(yīng)加強(qiáng)對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)排水系統(tǒng)的建設(shè)和改造,避免洪澇災(zāi)害的發(fā)生對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)造成的影響。
農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化研究2021年1期