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    氣候變化及灌溉設(shè)施對糧食作物種植決策影響

    2016-06-07 09:27:24郭璐明劉瑞峰馬恒運
    關(guān)鍵詞:氣候變化村級灌溉

    郭璐明,宋 寧,劉瑞峰,馬恒運

    目前,氣候問題受到世界廣泛關(guān)注。國際社會強烈呼吁采取有效措施,減少溫室氣體排放,以期對氣候變化產(chǎn)生積極影響[1]。全球氣候變化是人類面臨的巨大挑戰(zhàn),對社會、經(jīng)濟以及生態(tài)等各方面都有直接或間接的影響。農(nóng)業(yè)生產(chǎn)關(guān)系到人類生存、經(jīng)濟發(fā)展和社會的穩(wěn)定,但目前受氣候變暖的巨大威脅。中國農(nóng)業(yè)生產(chǎn)環(huán)境比較脆弱,氣候變化對糧食生產(chǎn)影響更大[2-3],特別是旱災(zāi)天氣頻發(fā),給糧食生產(chǎn)帶來巨大經(jīng)濟損失和嚴(yán)重危害[4]。

    氣候變化影響農(nóng)業(yè)生產(chǎn)。GOHARI[5]研究發(fā)現(xiàn)氣候變暖縮短作物生長期;由于受灌溉用水需求制約,水稻和玉米受到氣候變化影響更大。LI等[6]認(rèn)為,中國極為關(guān)注氣候變化,但是明顯忽略了氣候變化對中國農(nóng)業(yè)的影響。LIU等[7]基于李嘉圖模型,衡量氣候變化對中國農(nóng)業(yè)的影響,通過對1 275個農(nóng)業(yè)大縣的調(diào)研,發(fā)現(xiàn)高溫和多雨對中國農(nóng)業(yè)產(chǎn)生積極的影響。王明娜等[8]評估了氣候變暖對黑龍江糧食種植格局的影響。ALBERSEN等[9]認(rèn)為,華北地區(qū)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)受供水限制,應(yīng)該發(fā)展灌溉農(nóng)業(yè)。HATFIELD等[10]認(rèn)為,氣候變化改變了溫度和降水,對未來30年作物生產(chǎn)提出挑戰(zhàn),應(yīng)提高種植制度適應(yīng)氣候變化能力,研究農(nóng)業(yè)種植制度影響因素至關(guān)重要。鄧振鏞等[11]發(fā)現(xiàn)氣候變暖改變作物種植結(jié)構(gòu),作物生產(chǎn)區(qū)域推移明顯,作物生長發(fā)育速度發(fā)生變化,喜熱和喜溫作物生育期延長,越冬作物推遲播種,生育期縮短。通過分析華北地區(qū)104個氣象觀測站資料,榮艷淑等[12]發(fā)現(xiàn)溫度明顯上升,干旱加劇,生產(chǎn)行為與氣候變化。肖風(fēng)勁等[13]研究發(fā)現(xiàn),調(diào)整種植結(jié)構(gòu)、改變種植制度以及作物品種,可以增加適應(yīng)氣候變暖能力。李昌新等[14]和廖薇[15]認(rèn)為,農(nóng)戶秸稈還田不僅適應(yīng)氣候變暖,而且能夠改良土壤結(jié)構(gòu)。云雅如等[4]從行為經(jīng)濟學(xué)角度分析結(jié)果顯示,如果農(nóng)戶認(rèn)知偏差或形成定式思維,其適應(yīng)氣候能力更緩慢。郝仕龍等[16]發(fā)現(xiàn),農(nóng)戶受干旱天氣影響,種植結(jié)構(gòu)和土地利用形式發(fā)生變化,外出打工人數(shù)增加。蔣燕兵等[4]分析氣候變化對云南省農(nóng)林牧生產(chǎn)的影響,提出了農(nóng)戶應(yīng)采取的適應(yīng)措施。周曙東等[17]指出,長三角地區(qū)調(diào)整種植制度、發(fā)展節(jié)水農(nóng)業(yè)、推行生態(tài)農(nóng)業(yè)、提高災(zāi)害預(yù)測警水平,可以提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)適應(yīng)能力。LEMOS等[18]發(fā)現(xiàn),農(nóng)戶利用季節(jié)性預(yù)報進(jìn)行決策,可降低干旱對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)損害。李萬希等[19]對比分析了石羊河流域1970—2009年氣象觀測站資料,發(fā)現(xiàn)氣候變化改變了當(dāng)?shù)胤N植結(jié)構(gòu)。通過分析1991—2000年黃淮海平原氣溫、降水與耕地生產(chǎn)潛力,姜群鷗等[20]發(fā)現(xiàn)耕地生產(chǎn)潛力與降雨量和氣溫呈顯著正相關(guān)。通過分析1982—2006年華北地區(qū)氣象數(shù)據(jù)年際變化、季節(jié)變化和月度變化,孫艷玲等[21]發(fā)現(xiàn)華北地區(qū)植被覆蓋與氣候變化有密切關(guān)系。王長燕等[22]分析了1951—2000年華北地區(qū)氣溫和降水資料,發(fā)現(xiàn)氣候呈現(xiàn)暖干化趨勢,不利于農(nóng)業(yè)生產(chǎn),據(jù)此提出適應(yīng)氣候變化的對策。

    可見,氣候變化對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)影響很大,調(diào)整種植制度和改變生產(chǎn)行為,是適應(yīng)氣候變化的關(guān)鍵。對該領(lǐng)域的研究雖已取得了豐富的研究成果,但是對大范圍糧食主產(chǎn)區(qū)村級經(jīng)濟調(diào)查的研究很少。氣候變化直接影響播種面積和種植結(jié)構(gòu),同時對農(nóng)業(yè)灌溉提出更高要求。為此,本研究利用河南、山東、河北、江蘇和安徽5省15個縣市135個村級集體經(jīng)濟調(diào)查資料,通過建立經(jīng)濟計量模型,在長期氣候變化和極端氣候發(fā)生條件背景下,研究農(nóng)業(yè)灌溉行為和村級集體經(jīng)濟特征對糧食生產(chǎn)的影響,找出影響作物種植決策的主要因素,提出糧食生產(chǎn)適應(yīng)氣候變化的具體措施。

    1 方法與數(shù)據(jù)

    1.1 模型與變量

    研究氣候變化對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)影響,大致有5種估計模型:Probit、Multinomial Logit(MNL)、時間序列、Ricardian、以及可計算一般均衡模型(CGE)。Probit和MNL是被解釋變量受限模型,可以考察氣候變化適應(yīng)性行為決定因素。時間序列模型將氣候定義為產(chǎn)量函數(shù),氣候變量多為降水量和溫度。在考慮農(nóng)業(yè)適應(yīng)情形下,Ricardian模型是評估氣候變化影響的有效方法。CGE模型主要預(yù)測氣候變化對經(jīng)濟的影響。

    為了深入分析氣候變化對作物種植決策的影響,基于WANG等[23]的研究結(jié)果,本研究對Ricardian模型進(jìn)行了改進(jìn),建立如下計量經(jīng)濟學(xué)模型:

    yij=α +βxijγzij+gig+ηcij+ δdj+εij

    式中:yij表示第j個省第i個村的糧食作物面積占耕地面積比例,比例大表示氣候變化對作物種植決策影響小。xij表示各種農(nóng)田水利灌溉設(shè)施,主要有:灌溉井、水庫、池塘、直接從河流或湖泊引水、依靠河流或湖泊引水的灌區(qū)系統(tǒng)。zij是村級社會經(jīng)濟狀況控制變量,包括:非農(nóng)勞力比例、人均純收入、可灌溉耕地面積比例、是否在灌區(qū)范圍、村委會到鄉(xiāng)政府距離、水利設(shè)施條件。gig是村級自然特征控制變量,包括:自然村居住是否連片、土壤類型、地形特征、受災(zāi)類型。cij表示溫度、降水量等氣候變量。dj為省虛擬變量,代表其他觀察不到地區(qū)差異。εij為隨機擾動項。α,β,γ,,s和 η 是待估計參數(shù)。變量定義和統(tǒng)計描述結(jié)果見表1。

    1.2 數(shù)據(jù)來源

    本研究數(shù)據(jù)來源于2012年中國科學(xué)院農(nóng)業(yè)政策研究中心(CCAP)主持的國家973氣候變化專項,課題選取河南、河北、山東、江蘇和安徽5個糧食產(chǎn)區(qū)進(jìn)行實地問卷調(diào)查,采用分層抽樣與隨機抽樣結(jié)合方式選取樣本,充分考慮地區(qū)的氣候特征及經(jīng)濟發(fā)展水平,從每個省抽取3個縣,要求最近3年內(nèi)(2010—2012年)至少經(jīng)歷過1次旱災(zāi)或澇災(zāi),且有1年為正常年;每個縣分別抽取水利設(shè)施狀況好、中、差3個鄉(xiāng)鎮(zhèn);然后從每個鄉(xiāng)鎮(zhèn)隨機抽出3個村。調(diào)查樣本為5個省15個市(縣)135個村(表2)。調(diào)查采用當(dāng)面訪談填寫問卷方式進(jìn)行,調(diào)查對象是村級領(lǐng)導(dǎo),如村支部書記、村委會主任或村會計。

    表1 變量定義與統(tǒng)計描述Table 1 The definition and description of variables used in the model

    表2 各省調(diào)查樣本村地理分布和數(shù)量Table 2 Distribution and number of surveyed villages in five provinces

    各縣歷年溫度和降雨量數(shù)據(jù)來自各地氣象站。第1,計算1980—2011年各季平均氣溫和降水量;第2,計算1980—2009年、1981—2010年和1982—2011年各季平均氣溫和降水量;第3,把均值分別匹配給2010年、2011年和2012年短面板數(shù)據(jù)中。

    1.3 作物種植制度

    1.3.1 不同年份種植制度 不同年份種植制度有可能會發(fā)生一定的變化,但是在調(diào)研的樣本村中,從1980年到2012年主要種植制度未發(fā)生變化。調(diào)查顯示(表3),從1980年到2012年,在調(diào)查的135個樣本村中,只有12個村的種植制度是一熟,其余123個村都是兩熟。在地區(qū)分布上,調(diào)查的5省135個樣本村中,河北省有12個村是一熟,15個村是二熟,其余4省調(diào)查樣本村都是二熟。

    1.3.2 災(zāi)害年種植方式 本研究主要包括小麥、玉米和水稻三大糧食作物。在調(diào)查的135個樣本村中,2個村以小麥為主,12個以玉米為主(河北省一熟12個樣本村),94個村小麥和玉米兩熟制,9個村小麥和水稻兩熟制,18個村小麥、玉米和水稻種植(表4)。從表4可以看出,以小麥和玉米兩熟制是主要種植方式,而且正常年和受災(zāi)年種植方式?jīng)]有變化。由于氣候條件和種植習(xí)慣限制,種植方式不受災(zāi)害年影響。

    館藏圖書利用率常用來作為檢驗圖書采購質(zhì)量的指標(biāo)之一,是制訂圖書采購策略的依據(jù)。因此,可通過下列方式提高圖書預(yù)約率[7]。

    表3 不同年份和地區(qū)種植制度Table 3 Village classification by cropping system across province and over years

    表4 正常年和受災(zāi)年作物種植制度樣本村數(shù)量分布Table 4 Sample village distribution of planting system across year types

    2 結(jié)果與分析

    表5為模型估計結(jié)果。從模型的檢驗情況來看,3 個模型的 R2分別為 0.86、0.69 和 0.73,調(diào)整R2分別為 0.84、0.66 和 0.70,對短面板數(shù)據(jù)模型而言,其擬合優(yōu)度較高,說明自變量對因變量變化有很高解釋力。三大糧食作物模型F值均達(dá)到1%水平,表明模型總體檢驗顯著;同時,多數(shù)變量與預(yù)期估計一致。

    表5 糧食種植決策影響因素估計結(jié)果(N=405)Table 5 The estimated results of determinants on crop decision-making(N=405)

    2.1 小麥播種影響因素

    第1,灌溉井和水庫灌溉影響小麥種植。具體來說,使用水庫灌溉限制小麥種植面積;相反,使用灌溉井增加小麥種植比例。事實上,河北省11.8%使用水庫灌溉方式,小麥種植面積只有31.11%;相反,河南省96.3%使用灌溉井灌溉方式,小麥種植面積高達(dá)50.96%。

    第2,村級領(lǐng)導(dǎo)和村級灌溉面積影響小麥種植。具體來說,村領(lǐng)導(dǎo)教育年限越長,小麥種植面積越大。事實上,村領(lǐng)導(dǎo)教育年限越長,接受信息越多和傳播能力越強,促進(jìn)小麥種植。另一方面,村級灌溉面積越大,適應(yīng)氣候變化能力越強,小麥潛在種植面積可能越大。

    第3,長期氣溫影響小麥種植。具體來說,春季長期氣溫越高,小麥種植面積比例越小;相反,夏季氣溫越高,小麥種植面積比例越大。原因可能是春季氣溫高易形成春旱,不利于小麥生長;在小麥成熟期,夏季溫度較高有利于小麥灌漿和成熟。

    第4,長期降水量影響小麥種植。具體來說,春季降水量越多對小麥生產(chǎn)越有利,因為,在拔節(jié)孕穗期、抽穗開花期、灌漿乳熟期,小麥生長需水量較大,降水量對小麥生產(chǎn)有促進(jìn)作用。相反,冬季長期降水量對小麥種植有不利影響。

    第5,旱災(zāi)年明顯影響小麥種植。2012年(旱災(zāi))虛擬變量達(dá)到5%顯著性水平,符號為負(fù),與2010年(正常年)相比,小麥播種面積明顯減少,說明旱災(zāi)限制小麥種植。

    2.2 玉米播種影響因素

    第2,村領(lǐng)導(dǎo)特征和村灌溉面積與玉米種植有關(guān)。具體來說,村領(lǐng)導(dǎo)教育年齡和村灌溉面積與玉米種植呈負(fù)相關(guān),說明村領(lǐng)導(dǎo)教育年限越長、年齡越高、村灌溉面積越大,村里玉米種植面積越小。可能是灌溉條件好,夏季改種其他經(jīng)濟作物,導(dǎo)致玉米種植面積下降。相反,有倒茬習(xí)慣的村,玉米種植面積較大。

    第3,土壤和自然條件影響玉米種植。壤土地自然村,玉米種植面積較小;平原地形自然村,玉米種植面積較小。同樣,水利設(shè)施好的自然村,玉米種植面積較小。可能的解釋是,平原、壤土和水利設(shè)施好的村,夏季傾向種植其它經(jīng)濟作物,減小玉米種植面積。

    第4,長期氣候變化影響玉米種植。具體來說,四季節(jié)長期氣溫都達(dá)到顯著性水平,但影響方向不同。春季和秋季長期氣溫與玉米種植呈正相關(guān),夏季和冬季長期氣溫與玉米種植呈負(fù)相關(guān)。另外,夏季長期降水與玉米種植呈負(fù)相關(guān),其它三季度降雨均未達(dá)到顯著水平。

    2.3 水稻播種影響因素

    第1,村級灌溉設(shè)施影響水稻種植。具體來說。使用機井灌溉,限制水稻種植,可能由于水稻種植需水量較大,灌溉井覆蓋面可能有限,這一現(xiàn)象可能在北方旱作區(qū)存在。直接從河流或湖泊引水、依靠河流或湖泊引水的灌區(qū)系統(tǒng),增加水稻種植面積比例,這一現(xiàn)象可能在南方水稻區(qū)存在。

    第2,耕地資源、灌溉面積和村領(lǐng)導(dǎo)特征影響水稻種植。人均耕地、人均灌溉面積和村領(lǐng)導(dǎo)年齡,與村水稻種植面積比例呈正比。說明這些條件有利于水稻種植。相反,有倒茬習(xí)慣和在灌區(qū)村,水稻種植面積比例較小。需要注意,在灌區(qū)村水稻種植面積比例較小,與預(yù)期結(jié)果不同,需要大樣本檢驗。

    第3,村水利設(shè)施條件影響水稻種植。結(jié)果顯示,相比水利設(shè)施較差的村,水利設(shè)施條件良好和中等村,水稻種植面積明顯較大。說明我國農(nóng)田灌溉條件,顯著制約水稻種植。不僅發(fā)生在北方旱作區(qū),同樣發(fā)生在南方水稻區(qū)。

    第4,夏季長期降水量與水稻種植呈負(fù)相關(guān)。結(jié)果顯示,夏季長期降水量越大,水稻種植面積比例反而越小。雖然水稻需水量較大,但大量降雨可能不利于水稻種植。另外,長期溫度變化對水稻種植沒有影響。

    3 結(jié)論與建議

    通過對5個糧食主產(chǎn)區(qū)135個自然村實地問卷調(diào)查,在極端氣候條件下,研究村級三大糧食作物種植行為,結(jié)合長期氣候變化趨勢和村級社會、經(jīng)濟和自然條件,通過建立經(jīng)濟計量模型,分析糧食作物種植決策的決定因素。基于估計結(jié)果,得出如下基本結(jié)論:

    第1,氣候變化影響作物種植決策,特別是極端氣候發(fā)生,制約糧食種植面積;第2,灌溉設(shè)施和水利條件影響作物種植決策;第3,不同季節(jié)長期氣溫和長期降水變化,對不同作物影響有差異;第4,地區(qū)間作物種植決策和種植制度有顯著差異;第5,村級管理水平和自然社會經(jīng)濟條件,對保證糧食種植面積有不可忽視作用;第6,長期氣溫和長期降水季節(jié)分布變化,影響作物種植決策;第7,極端氣候變化并沒有改變作物種植結(jié)構(gòu),但制約作物種植面積,靠天吃飯局面沒有根本解決。

    根據(jù)以上研究結(jié)論,提出如下政策建議:

    第1,加強農(nóng)業(yè)氣候變化監(jiān)測預(yù)報。在糧食主產(chǎn)區(qū)增加氣象站點,為農(nóng)民提供日常氣候變化信息,提高村級應(yīng)對突發(fā)性氣象災(zāi)害能力,減少極端氣候造成的經(jīng)濟損失。第2,加強農(nóng)田水利設(shè)施維護和投資管理。加大農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施投資,更新改造現(xiàn)有灌溉設(shè)施;加強管理維護,確保正常運行。第3,建立生態(tài)糧食主產(chǎn)區(qū),逐步修復(fù)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)環(huán)境,促進(jìn)農(nóng)業(yè)持續(xù)穩(wěn)定發(fā)展。第4,通過財政二次分配,加大農(nóng)村社區(qū)建設(shè)力度,增強適應(yīng)氣候變化能力。

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    公民與法治(2023年1期)2023-03-31 06:02:56
    《應(yīng)對氣候變化報告(2022)》發(fā)布
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