基于AR DL 模型浅析气候变化对中国谷物生产的长期影响

◎程晓雨

引 言

气候作为人类赖以生存的自然环境的重要组成部分之一， 它的变化已经深刻地影响着全球自然资源环境、 社会经济发展和人类的健康生活[1]。 大量的观测表明， 大气中二氧化碳 （CO2）、 甲烷（CH4） 和一氧化二氧 （N2O） 等持续上升的温室气体浓度驱动着全球气候变暖， 仅CO2的浓度在1750-2015 年间就增加了44%[2]。 根据英国风险评估公司Maplecroft 公布的温室气体排放量数据显示， 中国每年产生 6000 多万吨 CO2[3]。 此外，中国自1980 年经济扩张以来， 对能源的依赖度增加， 尤其是排放最密集的燃料——煤炭。

粮食的生长发育直接依赖于降水、 光照、 温度等气候资源， 受气候变化影响十分强烈， 而气候变化对粮食作物生长发育产生直接或间接的影响， 从而影响到粮食产量。 如Joshi[4]等研究表明， 温度和降雨的变化直接影响作物生长的时机， 与此同时， 降雨模式的波动还可能造成短期作物损失以及长期作物产量的下降； 矫海燕[5]研究发现， 在1961-2010 年间， 由于气温升高， 中国冬小麦、 玉米和双季稻单产分别下降了5.8%、 3.4%和1.9%。气候变化除了直接影响粮食作物本身， 还会间接地引起作物种植结构改变、 农业病虫害加剧、 农业气象灾害频率和强度增加等诸多问题[6]， 使粮食生产面临着更大的挑战和威胁。

民以食为天， 食以粮为先。 我国作为农业大国， 气候变化对农业生产的影响， 尤其是对粮食生产的影响， 一直是气候变化研究领域中的热点问题之一。 常见的研究方法有产量分解法、 产量分解法、 生产函数法、 气候生产潜力模型法、 作物生长模型法等[7]，且每种方法有着不同的优势和劣势。 谷类作物是中国的主要粮食作物， 尽管2021 年中国粮食产量再创历史新高， 迎来“十八连丰”， 但中国每年仍需通过进口谷物以弥补国内市场的供需缺口， 谷物生产的自给自足仍然是一个重要目标。 因此， 本研究通过能源消耗、CO2排放、 平均降雨量、 平均气温、 降雨量变化和温度变化6 个气候变化指标， 综合评估气候变化对中国谷物生产的影响， 旨在为确保农业增产稳产、 保障我国粮食安全、 接续全面推进乡村振兴提供一定理论参考。

一、 模型与数据

（一） 模型

基于Sossou 等[8]的研究， 本文修正了柯布-道格拉斯生产函数， 将气候变化指标作为影响中国谷物生产的直接输入。 在数学上， 中国的谷物生产模型如下：

其中， CEPt为谷物产量， Ω0为常数项， ψi为解释变量的未知参数。 X 代表控制变量的向量，包括谷物生产下的耕地面积 （CUA） 和劳动力（LAF）。 C 代表气候变量向量， 包括能源消耗（ECO）、 二氧化碳排放 （CO2）、 平均降雨量（ARA）、 平均温度 （ATE）、 降雨变化 （RAV） 和温度变化 （TEV）。

（二） 数据特征

基于数据的可获得性， 本研究采用季度时间序列数据， 选取了2000 年第一季度至2019 年第四季度作为研究区间， 有关谷物生产 (以每公顷公斤计)、 谷物种植面积、 劳动力 (以农村人口代替)、 能源消耗、 CO2排放、 平均温度和平均降雨量的数据都来自世界银行数据库。 降雨量和温度的变化分别由降雨量和温度在特定年份的变化系数来衡量。 除平均降雨量、 平均气温、降雨量变化和温度变化外， 其余变量均转化为自然对数形式， 并纳入计算函数。 而部分气候变量没有转化为自然对数形式是因为根据Kariuki[9]的说法， 有助于评估降雨和温度对作物生产的直接影响。

（三） 估计方法

1. 趋势分析

本研究采用曼-肯德尔检验来检测气候变化的实际趋势。 曼-肯德尔检验[10-11]是一种非参数方法， 通常用于探测气候变化的实际趋势。 该非参数方法用于验证零假设 (H0) 没有趋势， 而备用假设 (H1) 有减少或增加的单调趋势。 曼-肯德尔检验统计量 (S) 如下：

式中 Xj、 Xk分别表示第 j 年、 第 k 年的数据得分， 式中符号函数可以表示为：

估计与检验统计量 （S） 和样本容量 （n） 有关的概率是有必要的， 因为这可以确定趋势在统计上是否显著。 S 的方差计算方式如下：

其中q 为并列组的个数， p 为第p 组的数据得分个数。 VAR (S) 和S 值用于计算检验统计量Z：

Z 分数呈正态分布。 如果估计的Z 统计量的绝对值大于临界值， 则拒绝原假设Ho， 从而表明存在趋势的证据。 如果Z 统计量是正的， 那么这个趋势就是增加的， 而如果Z 统计量是负的， 那么这个趋势就是减少的。

2. ARDL 协整检验

在平稳性检验后， 对数据进行协整检验， 并进行时间序列回归估计。 ARDL 方法是在小样本中建立协整关系的更具有统计学意义的技术。 首先， 要确定变量之间是否存在长期的关系， 具体而言， ARDL 协整检验为：

其中Δ 表示一阶差分运算符， μt表示误差项。

其次， 考虑了ARDL 模型长期系数结果的估计， 长期ARDL 模型 (m， ni) 采用以下形式：

最后， 本文使用赤池信息准则选择适当的滞后长度。

3. 格兰杰因果检验

通过格兰杰因果检验， 确定谷物生产与CO2排放、 能源消耗、 劳动力、 耕地面积等解释变量之间的因果关系证据和方向。 变量之间的联系并不表明因果关系的方向。 格兰杰因果检验在二元情况下特别指定如下：

二、 实证结果

（一） 气候变化趋势分析

表1 为曼－肯德尔检验结果， 可以看出， 年温度呈显著的正趋势， 其 Z 值为 2.32， 高于1.97； 夏季气温呈显著正趋势， 其 Z 值为 2.12，高于1.97； 春季气温呈不确定的正趋势， Z 值为1.86； 秋冬季节的温度没有明显规律。

表1 温度变化趋势结果

（二） 协整检验结果

通过ARDL 边界检验， 确定谷物产量及其回归变量之间是否存在长期协整关系， 检验结果如表2 所示。

表2 ARDL 边界检验

可以看出， 计算得到的F 统计量5.520 大于上限的临界值4.10。 结果表明， 在1%的显著性水平下， 有关变量之间不存在长期均衡关系的原假设被拒绝。 这意味着， 中国谷物生产与其解释变量 (平均气温、 气温变化、 平均降雨量、 降雨量变化、 能源消耗、 CO2排放、 劳动力和耕地面积) 之间存在长期的协整关系。

（三） 气候变化对中国谷物生产的长期影响

ARDL 模型的长期结果如表3 所示， 可以看出， 从长远来看， CO2排放对谷类作物的生产有显著的负面影响， 这意味着CO2排放量每增长1%， 谷物产量就会减少0.29%。 谷物作物产量的增加是能源消耗增加的结果， 这意味着能源消费的增加往往会改善谷物产量。 能源消耗每增加1%， 谷类作物产量就会增加0.58%， 这一结果在1%水平上具有统计学意义。 此外， 平均降雨量与谷类作物的生产直接相关， 这在1%的水平上显著。 这表明， 平均降雨量会直接影响谷类作物的生产， 当平均降雨量增加100 毫米时， 谷物产量将减少近0.6 吨。 平均温度对谷物生产有负面而显著的影响， 这说明中国的平均气温与谷类作物的产量呈负相关， 平均温度每升高1 摄氏度， 谷物产量就会减少0.16 吨。 温度变化的负号表明，温度变化每增加一个标准差， 谷物产量就会减少0.43 吨。 这意味着， 平均温度标准差的增加对谷物生产是有害的。 温度的长期影响要求制定和加强减缓和适应措施， 以减少温度对谷物生产的不利影响。 劳动力对谷物生产具有积极而显著的影响， 劳动力增加1%会导致谷类作物产量增加1.35%。 粮食生产下的耕地面积与粮食作物产量呈正相关， 且具有统计学意义， 说明从长远来看，耕地面积对粮食生产具有正向显著影响， 耕地面积增加1%， 谷类作物产量增加0.46%。

表3 气候变化对中国谷物生产的长期影响

（四） 格兰杰因果关系检验结果

格兰杰因果关系检验结果如表4 显示。 结果表明， 在1%的显著性水平上， 拒绝CO2排放变化没有导致谷物产量变化的格兰杰原因的原假设。这表明， CO2排放的变化可以更好地解释谷物生产的差异。 然而， 谷物生产和CO2排放之间没有因果关系的零假设没有被拒绝， 这说明， CO2排放的变化会影响谷物生产的变化。 因此， CO2排放与谷物生产之间存在单向关系。 在1%的显著性水平上， 拒绝能源消耗没有导致谷物产量的原假设。 这意味着， 能源消耗的波动不能预测谷物生产的变化。 相反关系的零假设没有被拒绝意味着谷物生产的变化不能解释能源消耗的变化。 因此， 结论表明能源消耗和谷物生产之间存在单向因果关系。 拒绝了劳动力的变化没有导致谷物生产变化的原假设， 这意味着劳动力的变化是解释谷物生产差异的关键。 相反关系的零假设被接受，这说明劳动力与粮食生产之间存在单向关系。 没有拒绝耕地面积没有导致谷物生产变化的原假设，这表明耕地面积的波动不是谷物产量变化的格兰杰原因。 同样， 没有拒绝谷物生产变化没有导致耕地面积变化的零假设， 表明耕地面积与粮食产量之间不存在因果关系。

表4 格兰杰因果关系检验结果

三、 结论与建议

随着全球气候变暖和极端天气频发， 农业生产面临的形势和挑战日益复杂， 粮食安全问题日益严峻。 本文根据1990 年第一季度至2013 年第四季度的数据， 通过运用ARDL 模型研究气候变化对中国谷物生产的长期影响， 得到如下结论：从长期来看， CO2排放、 平均温度和温度变化对谷物生产具有显著的负向影响， 而能源消耗、 平均降雨量、 劳动力和耕地面积对谷类作物的生产具有显著的正向影响， 降雨变异性对谷物生产没有显著影响。 同时， 格兰杰因果检验结果表明，谷物生产与CO2排放、 能源消耗、 劳动力之间存在单向因果关系， 而耕地面积和谷物产量之间没有因果关系。

为更好地适应未来气候变化， 减轻其对我国谷物生产的影响， 根据以上实证分析结果， 提出以下建议：

1. 积极运用基因工程和细胞工程等育种技术， 大力培育和引进优质、 高产、 抗虫、 抗病、耐高温、 节水等特性的作物品种。

2. 大力发展气象农业科学， 加强气象灾害的监测和预警， 积极做好防范措施， 努力降低自然灾害造成的损失。

3. 聚焦高标准农田建设， 加强农业基础设施投入， 着力实施农业水利化、 机械化、 信息化，不断增强抗旱、 防洪和抵御极端天气的能力。

4. 根据不同地区的气候变化趋势，因地制宜适当调整农业种植制度和布局。 同时，加强田间管理，提高水肥利用效率，积极发挥CO2的肥效作用。

5. 积极落实重大补贴制度， 进一步加大对种子、 化肥、 柴油等农业生产资料的财政投入， 充分调动农民种粮积极性， 巩固和提高农业综合生产能力。

6. 通过推广实施生态循环种养模式、 使用有机肥和现代病虫害防治技术， 积极发展现代生态农业， 促进农业生产效益、 社会效益和生态效益的有机统一。