气候变化下的农户适应性行为及其对粮食单产的影响

高 雪 李谷成 尹朝静

(1.东北大学秦皇岛分校 经济学院，河北 秦皇岛 066004；2.华中农业大学 经济管理学院，武汉 430070；3.西南大学 经济管理学院，重庆 400715)

气候变化问题持续受到各界的关注。《中国气候变化蓝皮书(2019)》[1]提供的关于气候系统的多项指标显示，气候系统变暖趋势会进一步持续。气候变暖及其引发的极端事件趋多趋强正在影响着社会与经济发展、人民生活等方方面面。农业生产与气候条件息息相关，这决定了其是受气候变化影响较为敏感的部门之一。随着全球气候变暖已成事实，近年来的农业生产特别是粮食生产也越来越强调气候因素。例如，2012年世界粮食安全委员会出版专刊《气候变化与粮食安全》；2018年国际农业经济学会举办的年会专门设置了以气候变化与粮食安全为主题的论坛。基于此，探讨气候变化对粮食生产的影响具有重要的现实意义。

我国政府历来重视粮食安全问题，坚持立足于国内粮食基本自给。然而，我国面临着较为严峻的气候变化挑战，而且这种气候风险水平呈上升趋势。2018年中国属于异常偏暖年份。1951—2018年，我国年均气温每10年的升温率高于同一时期全球平均水平。与此同时，我国极端天气事件趋向增多和变强[1]。那么，在气候变化及其对农业生产的潜在或不利影响下，我国的农业生产主体农户是否会做出适应性反应，如果农户能够采取适应性措施，这些农户对气候变化的反应会给粮食产量带来怎样的影响。

通过回顾文献可知，国内外学者集中于关注气候变化对粮食单产的影响，但已有文献得到的研究结论存在明显差异[2-3]。为提高气候变化评估的准确度，已有研究开始逐渐关注气候变化对粮食单产的影响机理。从机理上讲，气温、降水等气候因素直接影响着粮食作物的生长发育和结实率[4-6]。另一方面，气温、降水或极端气候通过影响农户的生产行为来影响粮食单产，即气候因素、农户对气候变化的适应性行为共同作用于粮食单产[7-12]。在与后者相关的研究中，农户是否对气候变化做出适应性反应，以及农户的适应性行为发挥的效应问题是被重点关注的。

农户对气候变化的适应性行为是农户在气候变化实际或潜在影响下做出的趋利避害的调整[13]。已有研究发现，应对气候变化及其不利影响，农户的适应性行为包括调整农时、采取新技术、扩展收入渠道、购买农业保险、调整灌溉次数或强度和补种补苗等[14-17]。学者们还对这些措施进行了归纳和分类，但分类标准并不统一。例如，吕亚荣等[18]、童庆蒙等[19]将农户适应性行为分为主动性措施和被动性措施，主动性措施包括支持或参与水利设施建设、采用新的农业技术、调整粮食作物品种，被动性措施包括调整农时等。Smit等[20]指出，农户气候变化适应性行为可被分为生产性措施(包括改变农业生产时间、多样化种植等)与金融管理措施(购买农业保险、多元化收入来源)。而冯晓龙等[21]将农户适应性行为划分为事前预防行为与事后补救行为。其中，事前预防性措施是指农户为避免气候变化风险而采取的措施，事后补救性措施是指农户为减弱不利气候条件带来的损失而采取的补救措施。

在此基础上，已有研究进一步讨论了农户适应性行为的影响因素及其对农业生产的影响。关于农户适应性行为的影响因素，研究显示，农户气候变化适应性行为不仅受到农户个体及家庭禀赋特征、土地面积等内部因素的影响，还受到气温、降水量以及极端气候事件发生与否这些外部气候因素的影响[22-24]。关于农户适应性行为对农业产出的效应分析，学者们集中于采用内生转换模型分析农户适应性行为对经济作物或粮食作物产量的影响[22,25-27]。例如，冯晓龙等[22]基于内生转换模型的研究发现，农户采用适应性措施对苹果单产具有显著正向影响。唐利群等[26]的实证结果显示，采用适应性措施农户的水稻单产高于未采用的农户。杨宇等[27]基于内生转换模型的研究发现，与未采取措施的农户相比，采用适应性措施的农户所得到的粮食产量更高。

综合而言，相较于农户适应性行为的影响因素研究，关于农户适应性行为对粮食产出的效应研究仍然较为缺乏。而且，从研究方法上看，内生转换模型能解决样本自选择问题，但需要借助反事实假设情景来评估农户适应性行为对粮食单产的平均处理效应。而处理效应模型在解决内生性问题的同时，能直接评估出平均效应[28-29]，但是，采用该方法的研究较少。为引导农户积极地应对气候变化，确保我国粮食安全，有必要更加全面地评估气候变化下的农户适应性行为对粮食单产的影响。因此，本研究基于来自河北、河南、山东省等地的897户的粮食种植户微观调查数据，分析农户对气候变化的适应性行为，在此基础上，采用处理效应模型，实证分析农户对气候变化的适应性行为对粮食单产的影响，以期进一步理解农户行为在抵消气候变化对农业不利影响上发挥的作用。

1 数据来源与样本特征

1.1 数据来源

数据来源于课题组2016年展开的实地调查，课题组采用多阶段抽样的方式进行。具体步骤如下：首先选择粮食主产省，包括河南、河北、湖南和湖北省；其次在每个省随机抽取1～3个样本县(区)、在样本县中随机抽取1～3个样本镇、在样本镇随机抽取1～3个样本村；最后在村里随机抽取10～30户农户。本次实地调查共收集897户农户的有效问卷，样本农户均是粮食种植户。

调查问卷内容包括以下几个方面：一是户主的个体与家庭基本情况，包括户主的性别、年龄、健康情况、接受农业生产技术培训的情况、能否接受到相关政府部门提供的信息等、家庭人口与收入情况等，其中，户主是否接受培训和信息服务为二分类变量。二是2015年农户粮食生产投入以及产出数据，具体包括农户种植的粮食作物品种，在种子、化肥、机械投入上的花费，种植面积，粮食总产量等，其中粮食作物品种为类别变量。三是农户对气候变化的感知情况及其适应气候变化的行为选择。农户对气候变化的感知情况主要指农户对2015年是否发生极端天气的感知。借鉴已有研究[21,25-27]，本研究确定了调整农作物播种时间、调整收获时间、改变作物类型、更换种子品种、修建水利等基础设施、采取新的农业技术、调整灌溉、排涝和补种补苗这9种行为，这9种适应性措施的特点在于它们有助于保证粮食产出，其中，调整农时、更换作物或者种子品种、修建基础设施、采取新的农业技术能避免气候变化风险，而调整灌溉、排涝、补种补苗能减缓不利天气条件给农作物产量带来的不利影响。基于此，对农户是否采取了这些适应性措施进行逐一询问。此外，关于气候变化的客观衡量，本研究采用了1986—2014年中国气象科学数据共享网地面气候资料的月值数据集中的月度降水量和气温数据(1)数据来源于http:∥data.cma.cn/，本研究将样本村与最近的气象站点进行匹配。。

1.2 样本基本特征

从样本农户的基本特征上看(表1)，家庭户主基本以男性为主，户主的平均年龄是52岁，年龄最高的被访户主是74岁。户主的平均受教育年限是8年，15.4%的农户接受过初中以上教育，仅0.56%的农户没有接受过任何教育。家庭农业劳动力人数以2～3人为主。关于农户对气候变化的适应性行为选择，在理论上，只有当农户认为采取适应气候变化措施的预期净收益大于不采取措施的预期净收益时，农户才会采取措施。在实际调研中，调研数据显示，农户会采取相应措施，而且最倾向于选择“补种补苗”，具有这一行为的农户占比达到41.58%，农户也会选取其他适应性措施，例如调整种子或作物品种、调整农作物播种或收获的时间、增加灌溉强度，农户占比依次约为35%、34%和29%。相比之下，农户不倾向于选择修建基础设施、采用新技术、购买水泵和排涝，对应的农户占比均低于10%。总的来说，接近80%的农户会采取适应性措施。

表1 样本农户的基本特征

2 模型构建与变量说明

2.1 模型构建

气候变化下的农户适应性行为对粮食单产的影响涉及两个步骤，首先是农户是否对气候变化做出适应性反应，该步骤能够度量农户个体或家庭特征、气候因素等内、外部因素对农户适应性行为的影响；接下来的步骤是农户适应性行为在粮食单产中发挥的作用。在这一步中，农户气候变化适应性行为选择是内生变量，取决于农户的内在特征，并非完全随机。如果忽视样本自选择偏误或内生性问题，本研究将无法得到一致的估计结果。为了解决样本自选择偏误或内生性问题，本研究主要采取处理效应模型(Treatment effects model)，该方法既能处理内生性问题，也能直接评估出农户适应性行为产生的平均处理效应[28-29]。

(1)

本研究构建的农户适应性行为对粮食单产影响的处理效应模型如下：

Ci=βxi+γAi+εi

(2)

Ai=I(δzi+μi)

(3)

式(2)中：Ci是第i户农户的单位面积粮食产量；Ai表示农户适应性行为，它是内生变量；xi表示其他解释变量，涉及农户个体特征、家庭特征、农户生产要素投入、农作物的类型、气候因素；εi是随机误差项。式(3)中：I(·)是示性函数，zi与xi之间的区别在于zi比xi多了一个工具变量。借鉴已有研究[16]，本研究的工具变量是农户能否获得来自相关组织提供的气象信息服务(2)本研究对工具变量进行了检验，检验结果显示工具变量与农户适应气候变化的生产行为相关，与粮食单产不相关。。

进一步假设扰动项(εi,μi)服从二维正态分布：

(4)

式中：ρ是(εi,μi)的相关系数，相关系数不为0是模型内生性的来源。对于采取与未采取适应气候变化措施的农户而言，Ci的条件期望表达式如下：

E(Ci|xi,zi)=βxi+γAi+ρσελi

(5)

(6)

式(5)和(6)中，λ(·)是反米尔斯函数，λ(·)=φ(·)/1-φ(·)。由式(5)和(6)可得到采取与未采取适应气候变化措施农户的条件期望之差：

E(Ci|Ai=1,xi,zi)-E(Ci|Ai=0,xi,zi)=γ+ρσε[λ(-δzi)+λ(δzi)]

(7)

显然，如果Ai是内生变量，式(7)等号右侧的ρσε[λ(-δzi)+λ(δzi)]就会被遗漏，进而导致估计结果不一致。最大似然估计方法(MLE)能够有效率地估计处理效应模型，本研究利用MLE方法进行相应的实证结果估计。

2.2 变量的描述性分析

基于上述研究方法的介绍，本研究的被解释变量是粮食单产，以单位面积粮食总产量来衡量，核心解释变量是农户对气候变化的适应性行为，工具变量是农户能否获得来自相关组织提供的气象信息服务，其余控制变量包括农户个体与家庭特征、生产要素投入和气候因素。参考已有研究[18,21-23]，本研究选取的农户个体特征具体包括户主性别、年龄、受教育年限，农户家庭特征具体包括家庭人口数量、是否参加合作组织、家庭拥有手机数量、和种植面积，农户生产要素投入具体包括农户单位面积的劳动力、机械和化肥投入(3)在本研究的实证过程中，农户的单位面积粮食产出和单位面积生产要素投入均被进行了对数化处理。，气候因素具体包括农户所在地多年年均气温的平均值、多年年累积降水总量的平均值以及2015年当年的气象灾害发生情况。

相关变量的描述性统计结果见表2，由其可知：农户的粮食单产均值是5 177 kg/hm2。79%的农户会采用适应性措施来应对气候变化。24%的农户能获得来自政府或者其他组织提供的气象信息服务。单位面积的劳动力投入平均值是94.03工日，每hm2的机械投入是1 435元，单位面积的化肥投入是1 985元。此外，9%的家庭成员参加过农业合作组织。家庭拥有手机数量的平均值是2部。1986—2014年农户所在样本村的年平均气温是14.66 ℃，年均累积降水总量是842.38 mm。关于家庭户主性别、年龄、受教育年限和家庭劳动力数量已在前文有所介绍，在此不做赘述。

3 结果与分析

本研究采用Stata15.0软件进行模型估计，处理效应模型估计结果见表3。可知，Wald 检验结果在10%水平上显著，表明农户适应性行为是外生变量的原假设被拒绝，农户对气候变化的适应性行为是内生变量。ρεη表示农户选择模型与粮食单产模型误差项之间的相关性，其系数也达到显著性水平，表明选择性偏误存在且来源于不可观测因素[29]。由此，不解决农户适应性行为选择的内生性会导致有偏的估计结果。

农户适应性行为选择受到内外部因素的影响。关于外部的气候因素，平均气温升高对农户适应性行为选择具有显著的正向影响，表明气候变暖促进了农户采取适应气候变化的措施。这一结果与已有研究较为一致[22]。原因可能在于，气温升高可能有助于农作物生长期的延长，进而提高农户复种的可能性[30]，而这将会促使农户积极参与农业生产，采取增加灌溉等相关措施。多年平均降水总量对农户采取适应性措施具有显著的负向影响，但影响程度较小，即随着多年平均降水总量的增加，农户采取适应性措施的概率降低。原因可能在于，较为充足的降水量能保证粮食作物生长发育所需，稳定粮食产出，在此情况下农户无需采取适应性措施。

表2 样本农户及气象数据的描述性统计

农户对今年是否是灾害年感知变量的系数显著为正，表明极端天气事件下农户采取适应措施的概率增加。原因可能在于，农户采取适应性措施以应对极端天气带来的不利影响。农作物各个阶段的生长需要适宜的气候条件，超过合适的区间，气候变化特别是极端天气将导致农作物发芽延迟、分蘖停止、颖花退化、开花受精受阻等。由此，农户需要进行作物或种子品种调整、播栽期的合理调整、灌溉降温等一系列农业生产活动。极端天气变量对农户适应性行为正向影响的结论与已有研究较为相似[25-26]。侯玲玲等[25]发现干旱条件下农户会增加灌溉次数和单次灌溉强调或者选用抗旱品种，唐利群等[26]指出雨涝灾害发生情况下农户会采用保护性耕作技术。

关于其他解释变量，机械投入、化肥投入对农户适应性行为具有显著的正向影响，表明农户在粮食生产中投入的生产要素越多，越会积极地应对不利的气候条件。户主年龄与农户气候变化适应性行为之间存在“正U型”关系，表明农户达到一定的年龄后，农户年龄的增加能促进其采取相应的措施。户主是否在村里担任职务对其采用适应性措施具有负向影响。家庭人口数及种植面积均在1%水平上显著为正。家庭拥有手机数量在5%水平上显著为正，原因可能在于，手机能够为农户提供天气预报信息，家庭拥有的手机数量越多，农户获取气象信息的可能性和完整性越高。工具变量农户能否获得气象信息服务的系数在1%的水平上显著为正，这与已有研究结论较为一致[16,25-26]。其原因可能在于，政府气象服务有效降低了信息的不确定性，农户能够依据气候变化情况进行及时地生产行为调整。

关于农户气候变化适应性行为对粮食单产的影响，表3显示，农户气候变化适应性行为的系数是4.762，而且通过了显著性检验，表明农户气候变化适应性行为对粮食单产具有显著正向影响，这与已有研究结论较为一致[16,26]。基于本研究对粮食单产进行了对数化处理和系数值4.762，在对系数进行指数化处理后可知，与不具有适应性行为的农户相比，采取措施农户每hm2获得的粮食产量会高出116.98 kg。进一步结合描述性统计中的粮食单产均值可知，具有适应性行为农户比不采取措施农户的粮食单产高出2.26%。此外，关于气温、降水量等气候因素对粮食单产的影响，由表3可知，多年平均气温增加对粮食单产具有正向影响，多年年均降水总量对粮食单产具有微弱的正向影响。农户对今年是否是灾害年感知变量的系数为负，表明气象灾害对粮食单产具有不利影响。此外，劳动力、机械和化肥投入均对粮食单产具有正向影响。

4 结论与政策建议

已有研究重点关注了农户适应性行为的影响因素研究，较少关注农户适应性行为对粮食产出的平均处理效应。本研究以粮食作物单产为研究对象，分析农户对气候变化的适应性行为，在此基础上，利用处理效应模型分析农户适应性行为对粮食单产的影响，得到的主要结论如下：

第一，面对气候变化及其影响，79.6%农户采取了适应性措施，而且农户倾向于采用成本较低的适应性措施。例如，“补种补苗”、“更换种子品种”、“调整播种或收获时间”、“调整灌溉用水量”。第二，农户气候变化适应性行为受到外部气候条件和农户个体、家庭等内部因素的共同作用。处理效应模型估计结果显示，多年平均气温、多年平均累积降水总量对农户适应性行为分别具有显著正向和负向影响；户主年龄与农户气候变化适应性行为之间存在“正U型”关系；家庭拥有的种植面积对农户气候变化适应性行为具有正向影响。第三，农户气候变化适应性行为对粮食单产具有显著正向影响，与不具有适应性行为的农户相比，具有适应性行为农户比不采取措施农户的粮食单产高出2.26%。

根据上述研究结论，本研究提出以下政策建议：第一，农户积极适应气候变化是有助于保证粮食产量的。为此，相关部门要树立积极推动农户适应气候变化的意识，并有所行动，以切实提高农户对气候变化的认知和行动力。例如，进一步加强公共服务的实践水平，积极探索气象信息以及农作物生长发育对气候变化反应等信息的传播途径，这些途径可以包括村级广播、宣传栏、手机短信、微信公众号、手机短视频和电视广播等。第二，拥有较大种植面积的农户更倾向于采取适应性措施，基于此，相关部门要高度重视种植大户对某些适应性措施的偏好，尽可能地对其提供技术帮助和信息支持。与此同时，对种植大户的成功经验进行大力宣传，以充分发挥种植大户的示范效应。第三，各相关部门需要具有前瞻性的视野和协作精神，在气象部门进行气温、降水量变化的趋势判断下，相关农业科研部门应重视对抗旱、耐涝和耐高温等特性种子的进一步研发，并将研发成果与农户的实际需求结合起来，不断调整和完善技术。

表3 处理效应模型估计结果：农户适应性行为对粮食单产的影响