謝學(xué)勤，柯今朝，李輝婕

農(nóng)戶應(yīng)對氣象災(zāi)害變化適應(yīng)性行為引導(dǎo)政策需求優(yōu)先序分析

謝學(xué)勤，柯今朝，李輝婕*

（江西農(nóng)業(yè)大學(xué) 人文與公共管理學(xué)院，江西 南昌 330045）

【目的】氣象災(zāi)害頻發(fā)使我國糧食生產(chǎn)的不確定性增加，符合農(nóng)戶需求的引導(dǎo)政策可有效提高其應(yīng)對氣象災(zāi)害變化適應(yīng)性行為能力?！痉椒ā炕诮魇》N糧大戶調(diào)查數(shù)據(jù)，使用聚類分析和多元Logistic模型探究農(nóng)戶應(yīng)對氣象災(zāi)害變化適應(yīng)性行為引導(dǎo)政策需求優(yōu)先序及其影響因素?！窘Y(jié)果】農(nóng)戶最需求的引導(dǎo)政策依次為氣象災(zāi)害保險補(bǔ)貼、農(nóng)田水利基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)和維護(hù)、氣象災(zāi)害農(nóng)業(yè)信貸服務(wù)、氣象災(zāi)害信息管理、氣象災(zāi)害應(yīng)對技術(shù)培訓(xùn)、生產(chǎn)技術(shù)培訓(xùn)?！窘Y(jié)論】農(nóng)戶的年齡、家庭收入水平、參加技能培訓(xùn)情況、土壤肥力、是否購買農(nóng)業(yè)保險、家中是否有農(nóng)業(yè)機(jī)械等因素不同方向、不同程度影響其對引導(dǎo)政策的需求。據(jù)此，政府應(yīng)加大對農(nóng)戶的財政扶持力度、完善農(nóng)業(yè)信貸服務(wù)體系并靈活調(diào)整引導(dǎo)政策結(jié)構(gòu)，以提高農(nóng)戶應(yīng)對氣象災(zāi)害變化能力。

氣象災(zāi)害；適應(yīng)性行為；引導(dǎo)政策；需求優(yōu)先序

【研究意義】我國有一半以上的人口以稻米為主食，水稻種植面積和總產(chǎn)量約占糧食作物的1/3[1]，可見水稻是我國糧食生產(chǎn)和消費(fèi)的關(guān)鍵部分。江西省是我國水稻生產(chǎn)的重點(diǎn)優(yōu)勢區(qū)域，水稻總產(chǎn)量占全省糧食總產(chǎn)量的95%以上[2]，是重要的糧食輸出省份，為我國的糧食安全做出了重要貢獻(xiàn)。但江西省同樣是一個氣象災(zāi)害頻發(fā)省份，氣象災(zāi)害已經(jīng)成為阻礙江西省水稻穩(wěn)定生產(chǎn)的最主要原因[3]?！厩叭搜芯窟M(jìn)展】適應(yīng)性政策被提出是應(yīng)對氣候變化的最佳選擇[4]，但我國農(nóng)戶在抵御氣象災(zāi)害等不利影響方面的適應(yīng)能力相對落后，且存在地區(qū)差異[5]，如何提升農(nóng)戶適應(yīng)氣象災(zāi)害變化的能力日漸引起政府部門和學(xué)界的關(guān)注。學(xué)界從理論和實(shí)證研究等方面對農(nóng)戶應(yīng)對氣象災(zāi)害變化的適應(yīng)性行為進(jìn)行了深入研究，但關(guān)于農(nóng)戶應(yīng)對氣象災(zāi)害變化的適應(yīng)性行為引導(dǎo)政策需求相關(guān)研究尚付闕如?！颈狙芯壳腥朦c(diǎn)】作為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中應(yīng)對氣象災(zāi)害變化的主體，農(nóng)戶對引導(dǎo)政策的需求直接關(guān)系到其氣象災(zāi)害適應(yīng)性行為的有效性。當(dāng)前，農(nóng)戶通常都是被動接受政策結(jié)果，缺乏從農(nóng)戶需求視角出發(fā)制定的引導(dǎo)政策。因此，本文從農(nóng)戶需求視角出發(fā)，探究農(nóng)戶氣象災(zāi)害變化適應(yīng)性行為引導(dǎo)政策需求?！緮M解決的關(guān)鍵問題】以江西省種糧大戶為樣本，對農(nóng)戶應(yīng)對氣象災(zāi)害變化的適應(yīng)性行為引導(dǎo)政策需求進(jìn)行調(diào)查，采用聚類方法分析農(nóng)戶引導(dǎo)政策需求優(yōu)先序，并在此基礎(chǔ)上采用多元Logistic模型分析影響農(nóng)戶應(yīng)對氣象災(zāi)害變化適應(yīng)性行為引導(dǎo)政策需求的因素，為政府優(yōu)化相關(guān)引導(dǎo)政策提供參考。

1 文獻(xiàn)綜述

學(xué)界從不同側(cè)重點(diǎn)對適應(yīng)性概念和內(nèi)涵進(jìn)行了討論，最初的研究主張適應(yīng)性是“處理潛在可能、外部壓力”的能力[6-7]，也有觀點(diǎn)支持適應(yīng)性是“個人或部門對現(xiàn)有的或預(yù)期的氣候變化及其影響”的響應(yīng)[8-9]，更有學(xué)者認(rèn)為適應(yīng)性是“自然和人為系統(tǒng)為減少氣候變化脆弱性的不同目的、不同行為、不同效益”的調(diào)整[10-14]。雖然不同學(xué)者給出了不同的適應(yīng)性定義，但具有代表性的定義基本都包括了適應(yīng)對策、適應(yīng)性行為、適應(yīng)者、適應(yīng)效益4個要素[15]。也有學(xué)者對適應(yīng)性行為的分類進(jìn)行研究，其中最具代表性的是Barry等[16]提出的被動適應(yīng)與主動適應(yīng)的劃分。在此基礎(chǔ)上，學(xué)者們進(jìn)一步將適應(yīng)性行為劃分為積極適應(yīng)與消極適應(yīng)[17]，事前預(yù)防性適應(yīng)和事后補(bǔ)救性適應(yīng)[13]，工程措施和非工程措施[18]，擴(kuò)張型策略、調(diào)節(jié)型策略和收縮型策略[19]，投資性適應(yīng)措施和農(nóng)田管理型適應(yīng)措施[12]等。

了解農(nóng)戶應(yīng)對氣象災(zāi)害變化的適應(yīng)性行為影響因素對于政策的制定和執(zhí)行具有重要意義。從理論基礎(chǔ)來看，已有研究主要有從戰(zhàn)略角度，引入資產(chǎn)稟賦理論并構(gòu)建農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)模型進(jìn)行的分析[20]；采用農(nóng)業(yè)技術(shù)模型，引入計劃行為理論、農(nóng)業(yè)技術(shù)采用理論等從戰(zhàn)術(shù)角度進(jìn)行的分析[21-22]；也有引入可持續(xù)生計分析框架等構(gòu)建的既考慮戰(zhàn)略又考慮戰(zhàn)術(shù)的社會—生態(tài)系統(tǒng)模型[19]。從所使用的計量模型來看，學(xué)者主要運(yùn)用多元線性回歸模型、logistic模型、probit模型、heckman模型、結(jié)構(gòu)方程模型等計量經(jīng)濟(jì)模型進(jìn)行分析。王亞茹等[19]采用多元線性回歸模型和logistic回歸模型對甘南高原農(nóng)戶適應(yīng)行為策略進(jìn)行分析；李歡娟等[21]采用結(jié)構(gòu)方程模型研究櫻桃種植戶氣象災(zāi)害適應(yīng)行為機(jī)制；黃澤穎等[23]在對甘肅地區(qū)農(nóng)戶適應(yīng)行為影響因素研究中采用Bivariate-Probit模型。從具體影響因素來看，主要包括3個方面：一是農(nóng)戶對氣候變化的感知，如陳俐靜等[24]研究指出農(nóng)戶的氣候變化感知是其采取適應(yīng)性行為的決定因素；二是農(nóng)戶個體特征和家庭特征，如朱紅根等[22,25]在對南方稻區(qū)農(nóng)戶進(jìn)行研究后指出性別、年齡、文化程度等個人特征顯著影響農(nóng)戶的適應(yīng)性行為；趙雪雁等[17]對高寒生態(tài)區(qū)農(nóng)戶的研究發(fā)現(xiàn)家庭收入水平、耕地面積、固定資產(chǎn)擁有量等顯著影響農(nóng)戶適應(yīng)性行為；三是信息、技術(shù)、金融等支持措施，如吳婷婷[26]和譚淑豪等[27]通過實(shí)證研究發(fā)現(xiàn)氣象信息服務(wù)、農(nóng)技服務(wù)、技術(shù)信息及價格信息可獲得性對農(nóng)戶適應(yīng)行為有顯著影響；黃澤穎等[23]發(fā)現(xiàn)農(nóng)業(yè)貸款可獲得性顯著促進(jìn)農(nóng)戶主動和被動適應(yīng)行為，且從邊際效應(yīng)來看，其最能促進(jìn)農(nóng)戶適應(yīng)氣候變化。

2 數(shù)據(jù)來源及樣本基本特征

本文數(shù)據(jù)主要來源于課題組2019年對江西省種糧大戶的實(shí)地調(diào)研，調(diào)查區(qū)域包括江西省南昌市、九江市、上饒市等11個地區(qū)24個樣本區(qū)縣。調(diào)研主要內(nèi)容包括農(nóng)戶的個體特征、農(nóng)業(yè)經(jīng)營特征、應(yīng)對氣象災(zāi)害變化適應(yīng)性行為引導(dǎo)政策需求等。主要通過入戶調(diào)查和訪談方式獲得數(shù)據(jù)，在對原始問卷進(jìn)行整理，剔除不符合要求的問卷后共計獲取有效問卷269份。

農(nóng)戶年齡主要集中在46～55歲和56歲以上，兩者占比達(dá)到74%，45歲及以下的農(nóng)戶僅占總體26% ，農(nóng)戶的總體年齡偏高。從家庭收入水平來看，絕大多數(shù)家庭的收入水平不高，有82.8%的農(nóng)戶家庭收入處于中等或中等偏下水平。農(nóng)戶受教育程度普遍不高，有31.2%的農(nóng)戶僅接受了小學(xué)及以下的教育，一半以上農(nóng)戶的文化程度為初中，而高中及以上的占比不到20%。從務(wù)農(nóng)年限來看，有81位農(nóng)戶的務(wù)農(nóng)年限在10年及以下，務(wù)農(nóng)年限在10～20年和21～30年分別占總體27.8%和23.0%，30年以上的占18.9%，各年限段分布較為均勻。被調(diào)查農(nóng)戶基本信息如表1所示。

表1 被調(diào)查農(nóng)戶基本信息

3 農(nóng)戶應(yīng)對氣象災(zāi)害變化適應(yīng)性行為引導(dǎo)政策需求優(yōu)先序分析

為獲知農(nóng)戶應(yīng)對氣象災(zāi)害變化適應(yīng)性行為引導(dǎo)政策需求優(yōu)先序，問卷列出6項(xiàng)引導(dǎo)政策，并要求農(nóng)戶根據(jù)實(shí)際對引導(dǎo)政策進(jìn)行需求優(yōu)先排序，最需要的政策選1，其次需要的政策選2，以此類推，并最終排出對這6項(xiàng)政策的需求優(yōu)先程度。根據(jù)優(yōu)先序理論，本文僅選取了排在農(nóng)戶前3位需求的引導(dǎo)政策為本文研究的主要內(nèi)容。如表2所示，在第一位政策需求上，有80位農(nóng)戶將氣象災(zāi)害保險補(bǔ)貼列為引導(dǎo)政策的首要需求，其次是氣象災(zāi)害信息管理和農(nóng)田水利基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)和維護(hù)，出現(xiàn)次數(shù)分別為67次、61次；在第二位政策需求上，出現(xiàn)次數(shù)最多的是氣象災(zāi)害農(nóng)業(yè)信貸服務(wù)，有64次；在第3位政策需求上，農(nóng)戶最需求的引導(dǎo)政策是生產(chǎn)技術(shù)培訓(xùn)，共出現(xiàn)60次，在該位次上，氣象災(zāi)害應(yīng)對技術(shù)培訓(xùn)的選擇次數(shù)也較多。

表2 農(nóng)戶應(yīng)對氣象災(zāi)害變化適應(yīng)性行為引導(dǎo)政策需求排序

通過對表2分析發(fā)現(xiàn)，除氣象災(zāi)害保險補(bǔ)貼引導(dǎo)政策需求較為突出外，其他引導(dǎo)政策在不同位次上都出現(xiàn)了不同的的次數(shù)，對其進(jìn)行簡單的統(tǒng)計分析難以進(jìn)行合理有效的排序。為對農(nóng)戶應(yīng)對氣象災(zāi)害變化適應(yīng)性行為引導(dǎo)政策需求的優(yōu)先序進(jìn)行準(zhǔn)確排序，本文采用分層聚類方法對6項(xiàng)引導(dǎo)政策進(jìn)行分類，對其進(jìn)行有效排序。聚類分析結(jié)果如圖1所示，6項(xiàng)引導(dǎo)政策被聚為4類，同時結(jié)合表2中各項(xiàng)引導(dǎo)政策在不同位次出現(xiàn)的頻數(shù)，按照“重要-緊迫”的原則將其相應(yīng)地分為4個層次，具體分層情況如下：

第一層次為財政補(bǔ)助類政策，分別為氣象災(zāi)害保險補(bǔ)貼、農(nóng)田水利基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)和維護(hù)。在聚類圖中，氣象災(zāi)害保險補(bǔ)貼、農(nóng)田水利基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)和維護(hù)兩項(xiàng)政策聚為一類。該聚類出現(xiàn)的原因可能是兩項(xiàng)政策的內(nèi)部聯(lián)系為資金補(bǔ)助，氣象災(zāi)害保險購買、農(nóng)田水利基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)和維護(hù)都涉及到農(nóng)戶的大額資金支出，政府對氣象災(zāi)害保險進(jìn)行補(bǔ)貼或優(yōu)惠直接減少農(nóng)戶在此項(xiàng)目上的支出，是對農(nóng)戶的直接資金補(bǔ)助；政府對農(nóng)田水利基礎(chǔ)設(shè)施進(jìn)行建設(shè)和維護(hù)，使得農(nóng)戶減少甚至避免了在此項(xiàng)目上的支出，是對農(nóng)戶的間接資金補(bǔ)助。結(jié)合表2中兩項(xiàng)政策在各位次出現(xiàn)的頻次和孔祥智提出的無權(quán)重依次轉(zhuǎn)移方法[28]對這兩項(xiàng)政策進(jìn)行排序，可發(fā)現(xiàn)，相較于農(nóng)田水利基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)和維護(hù)，農(nóng)戶對于氣象災(zāi)害保險補(bǔ)貼的需求更為迫切。

第二層次為金融類政策，為氣象災(zāi)害農(nóng)業(yè)信貸服務(wù)。在圖1中，氣象災(zāi)害農(nóng)業(yè)信貸服務(wù)單獨(dú)聚為一類。農(nóng)戶對該引導(dǎo)政策需求較強(qiáng)的原因可能是農(nóng)戶在向金融機(jī)構(gòu)尋求農(nóng)業(yè)貸款時，由于農(nóng)業(yè)的不穩(wěn)定性和農(nóng)戶缺少擔(dān)保物、擔(dān)保主體，所遇阻礙較大。因此，農(nóng)戶對于氣象災(zāi)害農(nóng)業(yè)信貸服務(wù)的需求較強(qiáng)烈。

第三層次為信息類政策，為氣象災(zāi)害信息管理。通過聚類分析，發(fā)現(xiàn)氣象災(zāi)害信息管理單獨(dú)聚為一類。農(nóng)戶在很大程度上是“靠天吃飯”，但由于農(nóng)戶自身資源稟賦的限制，其在氣象災(zāi)害信息獲取和管理上不具優(yōu)勢。因此，農(nóng)戶對于政府氣象災(zāi)害信息管理具有一定的需求，希望通過政府的氣象災(zāi)害信息管理來幫助減少損失。

第四層次為技術(shù)培訓(xùn)類政策，包括氣象災(zāi)害應(yīng)對技術(shù)培訓(xùn)和生產(chǎn)技術(shù)培訓(xùn)在內(nèi)。通過聚類圖可以發(fā)現(xiàn)，氣象災(zāi)害應(yīng)對技術(shù)培訓(xùn)和生產(chǎn)技術(shù)培訓(xùn)明顯的聚為一類。實(shí)際調(diào)研發(fā)現(xiàn)，絕大部分農(nóng)戶認(rèn)為在多年的務(wù)農(nóng)實(shí)踐中自身已經(jīng)掌握了豐富的生產(chǎn)技術(shù)和氣象災(zāi)害應(yīng)對技術(shù)，導(dǎo)致農(nóng)戶對兩項(xiàng)技術(shù)培訓(xùn)類引導(dǎo)政策的需求不強(qiáng)，使得該聚類處在最后一層次。在表2中，氣象災(zāi)害應(yīng)對技術(shù)培訓(xùn)在第一位次和第二位次上出現(xiàn)的頻次高于生產(chǎn)技術(shù)培訓(xùn)，在第三位次上出現(xiàn)的次數(shù)稍低于生產(chǎn)技術(shù)培訓(xùn)，結(jié)合無權(quán)重依次轉(zhuǎn)移方法進(jìn)行排序，在該層次，農(nóng)戶對于氣象災(zāi)害應(yīng)對技術(shù)培訓(xùn)的需求較強(qiáng)，對生產(chǎn)技術(shù)培訓(xùn)的需求較弱。

綜上，農(nóng)戶應(yīng)對氣象災(zāi)害變化的適應(yīng)性行為引導(dǎo)政策需求優(yōu)先序可確定為：氣象災(zāi)害保險補(bǔ)貼＞農(nóng)田水利基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)和維護(hù)＞氣象災(zāi)害農(nóng)業(yè)信貸服務(wù)＞氣象災(zāi)害信息管理＞氣象災(zāi)害應(yīng)對技術(shù)培訓(xùn)＞生產(chǎn)技術(shù)培訓(xùn)。

圖1 農(nóng)戶應(yīng)對氣象災(zāi)害變化適應(yīng)性行為引導(dǎo)政策需求聚類圖

4 農(nóng)戶應(yīng)對氣象災(zāi)害變化適應(yīng)性行為引導(dǎo)政策影響因素分析

為進(jìn)一步分析農(nóng)戶對不同引導(dǎo)政策需求的影響因素，本文采用實(shí)證分析方法研究農(nóng)戶對引導(dǎo)政策需求的影響因素。本文主要對農(nóng)戶最需要的前3位引導(dǎo)政策需求進(jìn)行影響因素分析，其他引導(dǎo)政策一律歸為其他。因變量和自變量的定義如表3所示。

表3 相關(guān)變量定義

農(nóng)戶應(yīng)對氣象災(zāi)害變化的適應(yīng)性行為引導(dǎo)政策需求可分為氣象災(zāi)害保險補(bǔ)貼、農(nóng)田水利基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)和維護(hù)、氣象災(zāi)害農(nóng)業(yè)信貸服務(wù)以及其他政策需求，分別被賦值為1、2、3、4，故本文采用多元Logistic模型進(jìn)行分析，模型表達(dá)式為：

表達(dá)式中：表示農(nóng)戶氣象災(zāi)害變化的適應(yīng)性行為引導(dǎo)政策需求類別；()表示農(nóng)戶對第類政策需求的發(fā)生比；ln[()/()]表示某項(xiàng)政策需求與參照政策需求發(fā)生比的自然對數(shù)；α為常數(shù)項(xiàng)；β表示第項(xiàng)政策需求的第個影響因素的回歸系數(shù)。X表示農(nóng)戶引導(dǎo)政策需求的影響因素；為隨機(jī)誤差。

根據(jù)所構(gòu)建模型，采用Stata15.0軟件對農(nóng)戶應(yīng)對氣象災(zāi)害變化的適應(yīng)性行為引導(dǎo)政策影響因素進(jìn)行分析，模型估計結(jié)果如表4所示。模型卡方檢驗(yàn)值對應(yīng)的顯著性水平為0.002<0.05，說明回歸模型選擇的自變量對引導(dǎo)政策需求影響因素具有一定的解釋能力。

表4 模型估計結(jié)果

農(nóng)戶年齡、參加技能培訓(xùn)情況、是否購買農(nóng)業(yè)保險、家中是否有農(nóng)業(yè)機(jī)械顯著影響農(nóng)戶對氣象災(zāi)害保險補(bǔ)貼政策的需求。其中，農(nóng)戶年齡、參加技能培訓(xùn)情況、家中是否有農(nóng)業(yè)機(jī)械對于氣象災(zāi)害保險補(bǔ)貼的政策需求呈正相關(guān)。農(nóng)戶年齡越大，對氣象災(zāi)害保險補(bǔ)貼政策的需求越強(qiáng)烈，原因可能是年齡越大的農(nóng)戶兼業(yè)程度越低，對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的依賴性更強(qiáng)，因此其更加需要?dú)庀鬄?zāi)害保險補(bǔ)貼來降低氣象災(zāi)害發(fā)生對自身的不利影響。參加技能培訓(xùn)越多的農(nóng)戶，對氣象災(zāi)害保險補(bǔ)貼政策的需求越迫切，可能原因是參加技能培訓(xùn)需要消耗農(nóng)戶一定的時間成本和勞動力成本，參與技能培訓(xùn)越多其投入的成本越高，如果發(fā)生氣象災(zāi)害其損失會更大，因此參加技能培訓(xùn)越多的農(nóng)戶，更加需要?dú)庀鬄?zāi)害保險補(bǔ)貼。家中有農(nóng)業(yè)機(jī)械的農(nóng)戶，更加希望政府推行氣象災(zāi)害保險補(bǔ)貼政策，其原因可能是農(nóng)業(yè)機(jī)械作為一種物質(zhì)資料，家中有農(nóng)業(yè)機(jī)械的農(nóng)戶的物質(zhì)資料投入更多，氣象災(zāi)害的發(fā)生對其影響更大，故其更加需要?dú)庀鬄?zāi)害保險補(bǔ)貼。未購買農(nóng)業(yè)保險的農(nóng)戶對于氣象災(zāi)害保險補(bǔ)貼政策的需求更加強(qiáng)烈，農(nóng)戶未購買農(nóng)業(yè)保險的重要原因是認(rèn)為保費(fèi)過高，因此其更希望政府推行保險補(bǔ)貼或優(yōu)惠政策以減少保險費(fèi)用。

農(nóng)戶家庭收入水平、參加技能培訓(xùn)情況對農(nóng)戶農(nóng)田水利基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)和維護(hù)的引導(dǎo)政策需求有正向影響，土壤肥力對農(nóng)戶農(nóng)田水利基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)和維護(hù)的政策需求有負(fù)向影響，即家庭收入水平越高、參加技能培訓(xùn)越多、土壤肥力越差的農(nóng)戶對于農(nóng)田水利基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)和維護(hù)的政策需求越強(qiáng)烈。農(nóng)村居民的收入水平是影響其對水利基礎(chǔ)設(shè)施需求的重要因素[28-29]，家庭收入水平高的農(nóng)戶對農(nóng)田水利基礎(chǔ)設(shè)施會有更強(qiáng)烈需求，因此其會更加希望政府推行農(nóng)田水利基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)和維護(hù)政策。參加技能培訓(xùn)越多的農(nóng)戶，越能夠認(rèn)識到農(nóng)田水利基礎(chǔ)設(shè)施對于防災(zāi)減災(zāi)的基礎(chǔ)性作用，因此他們會更加重視農(nóng)田水利基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)和維護(hù)。相較于土壤肥力較好的農(nóng)田，土壤肥力差的農(nóng)田承災(zāi)能力更差，這可能會起到放大災(zāi)情的作用，在氣象災(zāi)害發(fā)生前中后都更加迫切需要采用排水灌溉等保護(hù)性耕種措施來減少損失，這導(dǎo)致了農(nóng)田土壤肥力更差的農(nóng)戶對農(nóng)田水利基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)和維護(hù)政策有著更強(qiáng)烈需求。

農(nóng)戶家庭收入水平、參加技能培訓(xùn)情況顯著影響農(nóng)戶對氣象災(zāi)害農(nóng)業(yè)信貸服務(wù)政策的需求。農(nóng)戶家庭收入水平越高，對氣象災(zāi)害農(nóng)業(yè)信貸服務(wù)政策的需求越強(qiáng)烈，可能原因是高家庭收入農(nóng)戶的利息承受能力和風(fēng)險承擔(dān)能力更強(qiáng)，更勇于使用信貸服務(wù)以恢復(fù)生產(chǎn)。農(nóng)戶參加技能培訓(xùn)越多，對氣象災(zāi)害農(nóng)業(yè)信貸服務(wù)政策的需求越迫切，原因可能是參加技能培訓(xùn)多的農(nóng)戶擁有更高的技術(shù)水平，高技術(shù)水平家庭的生產(chǎn)能力更強(qiáng)，且在技術(shù)水平提高的驅(qū)動下，更愿意增加生產(chǎn)要素投入以獲取高收益，因此對資金的需求更加旺盛，更加希望政府推行氣象災(zāi)害農(nóng)業(yè)信貸服務(wù)政策。

5 結(jié)論及政策建議

綜上研究，可以發(fā)現(xiàn)農(nóng)戶對氣象災(zāi)害保險補(bǔ)貼、農(nóng)田水利基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)和維護(hù)的引導(dǎo)政策需求最為迫切；同時，對氣象災(zāi)害農(nóng)業(yè)信貸服務(wù)、氣象災(zāi)害信息管理的政策需求也較為強(qiáng)烈；但對于氣象災(zāi)害應(yīng)對技術(shù)培訓(xùn)和生產(chǎn)技術(shù)培訓(xùn)等技術(shù)培訓(xùn)類引導(dǎo)政策的需求較弱。農(nóng)戶的個體特征和農(nóng)業(yè)經(jīng)營特征對于農(nóng)戶選擇何種引導(dǎo)政策具有顯著影響，且影響方向和影響程度各不相同。年齡大、經(jīng)常參加技能培訓(xùn)、家中有農(nóng)業(yè)機(jī)械、未購買農(nóng)業(yè)保險的農(nóng)戶更傾向于選擇氣象災(zāi)害保險補(bǔ)貼政策；家庭收入水平高、經(jīng)常參加技能培訓(xùn)的農(nóng)戶對于農(nóng)田水利基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)和維護(hù)、氣象災(zāi)害農(nóng)業(yè)信貸服務(wù)政策需求更加強(qiáng)烈；同時，土壤肥力差的農(nóng)戶更有可能選擇農(nóng)田水利基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)和維護(hù)的引導(dǎo)政策。據(jù)此，提出以下政策建議：

一是加大對農(nóng)戶的財政扶持力度，減少農(nóng)戶資金壓力。從農(nóng)戶應(yīng)對氣象災(zāi)害變化的適應(yīng)性行為引導(dǎo)政策需求優(yōu)先序分析可知，農(nóng)戶對氣象災(zāi)害保險補(bǔ)貼、農(nóng)田水利基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)和維護(hù)等引導(dǎo)政策的需求強(qiáng)烈，這兩類政策直接或間接關(guān)系到農(nóng)戶的資金支出。因此，政府部門應(yīng)從多方面加大對農(nóng)戶的資金補(bǔ)貼力度，特別是對購買氣象災(zāi)害保險的補(bǔ)貼，直接減少農(nóng)戶的資金壓力。同時，政府部門還應(yīng)幫助農(nóng)戶進(jìn)行基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)和維護(hù)，減少農(nóng)戶在基礎(chǔ)設(shè)施上的支出，間接降低農(nóng)戶的資金壓力。

二是完善農(nóng)業(yè)信貸服務(wù)體系，拓寬農(nóng)戶的資金來源渠道。政府和金融機(jī)構(gòu)應(yīng)大膽探索擴(kuò)大農(nóng)業(yè)信貸抵押擔(dān)保物范圍，創(chuàng)新推出土地經(jīng)營權(quán)抵押、宅基地抵押等符合農(nóng)業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀的抵押擔(dān)保方式，降低信貸門檻，改善農(nóng)戶想貸款而因缺乏抵押擔(dān)保物無法貸款的局面。

三是針對當(dāng)前頻發(fā)的極端氣象災(zāi)害，全國各地應(yīng)加大氣象災(zāi)害信息管理力度。研究發(fā)現(xiàn)，樣本農(nóng)戶對氣象災(zāi)害信息管理引導(dǎo)政策有較強(qiáng)烈需求，該結(jié)果對于全國其他地區(qū)同樣有一定的參考意義。因此，全國各地政府部門應(yīng)提升對氣象災(zāi)害的重視程度，組織專門人員成立氣象災(zāi)害監(jiān)測預(yù)警專業(yè)化服務(wù)隊伍，利用先進(jìn)技術(shù)設(shè)備準(zhǔn)確預(yù)報氣象災(zāi)害，借助現(xiàn)代通訊手段及時向農(nóng)戶發(fā)布?xì)庀鬄?zāi)害信息，增強(qiáng)氣象災(zāi)害監(jiān)測和預(yù)警信息發(fā)布服務(wù)能力。

四是靈活調(diào)整引導(dǎo)政策結(jié)構(gòu)，建立起以農(nóng)戶需求為導(dǎo)向的政策機(jī)制。政府部門在制定農(nóng)戶應(yīng)對氣象災(zāi)害變化的適應(yīng)行為引導(dǎo)政策時，可推出多樣化的引導(dǎo)政策，在實(shí)際的政策推行中，要根據(jù)農(nóng)戶個體特征、家庭特征的差異，靈活調(diào)整政策組合以切實(shí)滿足農(nóng)戶需求，提高農(nóng)戶應(yīng)對氣象災(zāi)害能力。

[1] 褚光, 陳松, 徐春梅, 等. 我國稻田種植制度的演化及展望[J]. 中國稻米, 2021, 27(4): 63-65.

[2] 賀曉鵬, 邊建民, 歐陽林娟, 等. 江西省水稻種業(yè)創(chuàng)新發(fā)展對策建議[J]. 江西農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報, 2021, 43(3): 479-487.

[3] 康冬麗, 陳昭玖, 周波. 氣候變化視角下農(nóng)戶農(nóng)藥投入影響因素分析——以鄱陽湖生態(tài)經(jīng)濟(jì)區(qū)為例[J]. 新疆農(nóng)墾經(jīng)濟(jì), 2014(4): 9-13.

[4] SOLOMON S, QIN D, MANNING M, et al. Climate change 2007: the physical science basis. Contribution of working group I to the fourth assessment report of the intergovernmental panel on climate change[M]. Cambridge: Cambridge University Press, 2007: 3-53.

[5] 周力, 周曙東. 極端氣候事件的災(zāi)后適應(yīng)能力研究——以水稻為例[J]. 中國人口·資源與環(huán)境, 2012, 22(4): 167-174.

[6] MICHAEL J W. The space of vulnerability: the causal structure of hunger and famine[J]. Progress in Human geography, 1993, 17(1): 43-67.

[7] BROOKS N. Vulnerability, risk and adaptation: a conceptual framework: tyndall centre for climate change research[C]. University of east anglia, 2003.

[8] MCCARTHY J, ECANZIANI O, LEARY N A, et al. Climate change 2001: impacts, adaptation and vulnerability[M]. Cambridge: Cambridge University Press, 2001: 3-26.

[9] O'BRIEN K. Global environmental change II: from adaptation to deliberate transformation[J]. Progress in human geography, 2012, 36(5): 667-676.

[10] MIGUEL D F D, EMILY B, EMMA L T, et al. Using expert elicitation to define successful adaptation to climate change[J]. Environmental science and policy, 2009, 12(7): 810-819.

[11] IPCC. Managing the risks of extreme events and disasters to advance climate change adaptation. A special report of working groups I and II of IPCC intergovernmental panel on climate change[M]. Cambridge: Cambridge University Press, 2012.

[12] 侯玲玲, 王金霞, 黃季焜. 不同收入水平的農(nóng)民對極端干旱事件的感知及其對適應(yīng)措施采用的影響——基于全國9省農(nóng)戶大規(guī)模調(diào)查的實(shí)證分析[J]. 農(nóng)業(yè)技術(shù)經(jīng)濟(jì), 2016(11): 24-33.

[13] 馮曉龍, 劉明月, 霍學(xué)喜. 水資源約束下專業(yè)化農(nóng)戶氣候變化適應(yīng)性行為實(shí)證研究——以陜西省663個蘋果種植戶為例[J]. 農(nóng)業(yè)技術(shù)經(jīng)濟(jì), 2016(9): 18-27.

[14] 羅良文, 茹雪, 趙凡. 氣候變化的經(jīng)濟(jì)影響研究進(jìn)展[J]. 經(jīng)濟(jì)學(xué)動態(tài), 2018(10): 116-130.

[15] SMIT B, BURTON I, KLEIN R, et al. An anatomy of adaptation to climate change and variability[J]. Climatic change, 2000, 45(1): 223-251.

[16] 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.

[17] 趙雪雁, 薛冰. 高寒生態(tài)脆弱區(qū)農(nóng)戶對氣候變化的感知與適應(yīng)意向——以甘南高原為例[J]. 應(yīng)用生態(tài)學(xué)報, 2016, 27(7): 2329-2339.

[18] 汪興東, 陳昭玖, 蔡波. 農(nóng)民氣候變化認(rèn)知及適應(yīng)性措施選擇——基于鄱陽湖區(qū)的調(diào)查研究[J]. 農(nóng)林經(jīng)濟(jì)管理學(xué)報, 2016, 15(3): 316-326.

[19] 王亞茹, 趙雪雁, 張欽, 等. 高寒生態(tài)脆弱區(qū)農(nóng)戶的氣候變化適應(yīng)策略——以甘南高原為例[J]. 地理研究, 2016, 35(7): 1273-1287.

[20] JAKOBSEN K T. In the eye of the storm: the welfare impacts of a hurricane[J]. World development, 2012,40(12): 2578-2589.

[21] 李歡娟, 史興民. 基于計劃行為理論的櫻桃種植戶對氣候變化與氣象災(zāi)害適應(yīng)行為研究[J]. 氣候變化研究進(jìn)展, 2019, 15(3): 301-312.

[22] 朱紅根, 周曙東. 南方稻區(qū)農(nóng)戶適應(yīng)氣候變化行為實(shí)證分析——基于江西省36縣(市)346份農(nóng)戶調(diào)查數(shù)據(jù)[J]. 自然資源學(xué)報, 2011, 26(7): 1119-1128.

[23] 黃澤穎, 逄學(xué)思, 周曉雨, 等. 半干旱地區(qū)馬鈴薯種植戶適應(yīng)氣候變化行為研究——基于甘肅省362個微觀調(diào)查數(shù)據(jù)[J]. 中國農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報, 2019, 24(1): 217-228.

[24] 陳俐靜, 段偉, 呂素潔, 等. 林農(nóng)氣候變化感知及適應(yīng)性行為研究——以四川大熊貓保護(hù)區(qū)947戶農(nóng)戶為例[J]. 資源開發(fā)與市場, 2017, 33(11): 1306-1311.

[25] 朱紅根, 康蘭媛, 周曙東. 南方稻區(qū)季節(jié)性干旱農(nóng)戶適應(yīng)行為及其影響因素實(shí)證分析[J]. 自然資源學(xué)報, 2016, 31(9): 1540-1552.

[26] 吳婷婷. 南方稻農(nóng)氣候變化適應(yīng)行為影響因素分析——基于蘇皖兩省364戶稻農(nóng)的調(diào)查數(shù)據(jù)[J]. 中國生態(tài)農(nóng)業(yè)學(xué)報, 2015, 23(12): 1588-1596.

[27] 譚淑豪, 譚文列婧, 勵汀郁, 等. 氣候變化壓力下牧民的社會脆弱性分析——基于內(nèi)蒙古錫林郭勒盟4個牧業(yè)旗的調(diào)查[J]. 中國農(nóng)村經(jīng)濟(jì), 2016(7): 67-80.

[28] 孔祥智, 李圣軍, 陳丹梅. 農(nóng)戶對公共產(chǎn)品需求的優(yōu)先序及投入重點(diǎn)研究[J]. 吉林大學(xué)社會科學(xué)學(xué)報, 2007, 47(4): 20-26.

[29] 相婷婷, 張長征. 農(nóng)村水利基礎(chǔ)設(shè)施的供需均衡分析[J]. 中國農(nóng)村水利水電, 2014(1): 1-5.

Prioritization Analysis of Demands for Policies to Guide Adaptive Behaviors of Farmers in Response to Changes in Meteorological Hazards

XIE Xueqin, KE Jinzhao, LI Huijie*

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

The frequent occurrence of meteorological disasters has increased the uncertainty of grain production in China, and guidance policies meeting the needs of farmers can effectively improve their ability to cope with their adaptive behaviors in meteorological disaster changes.Based on the survey data of large grain farmers in Jiangxi Province, cluster analysis and multivariate logistic model were used to investigate the priority of farmers’ demands for guidance policies and their influencing factors.The most demanded guidance policies by farmers in order of priority were meteorological disaster insurance subsidy, infrastructure construction and maintenance of farmland water conservancy, agricultural credit service for meteorological disasters, information management and response technology training of meteorological disasters, as well as production technology training.Farmers' age, household income level, participation in skill training, soil fertility, the purchase of agricultural insurance, and the possession of agricultural machinery at home all affect their needs for guidance policies in different directions and to different degrees. Accordingly, the government should increase the financial support to farmers, improve the agricultural credit service system and flexibly adjust the structure of the guidance policies to improve farmers’ ability to cope with changes in weather disasters.

meteorological hazard; adaptive behavior; steering policy; demand prioritization

F325；S42

A

2095-3704（2021）04-0410-08

謝學(xué)勤, 柯今朝, 李輝婕. 農(nóng)戶應(yīng)對氣象災(zāi)害變化適應(yīng)性行為引導(dǎo)政策需求優(yōu)先序分析[J]. 生物災(zāi)害科學(xué), 2021, 44(4): 410-417.

2021-11-03

2021-11-10

國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目（71963020）和江西省自然科學(xué)基金項(xiàng)目（20181BAA208055）

謝學(xué)勤（1998—），男，碩士生，主要從事公共政策與政府治理研究，xiexueqinqin@sina.com；

通信作者：李輝婕，副教授，博士，lihuijie169@163.com。