江西省種糧大戶應(yīng)對(duì)氣象災(zāi)害 適應(yīng)性行為經(jīng)濟(jì)績(jī)效研究
——基于DEA-Tobit模型

李輝婕，柯今朝，朱玲娟，謝學(xué)勤

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

【研究意義】近年來(lái)，以氣候變暖為首的氣候?yàn)?zāi)害問(wèn)題給農(nóng)業(yè)生產(chǎn)帶來(lái)巨大影響，氣象災(zāi)害持續(xù)受到各國(guó)的關(guān)注[1]。如今我國(guó)已成為世界上氣象災(zāi)害最為脆弱和敏感的國(guó)家之一，近半個(gè)世紀(jì)以來(lái)人類活動(dòng)所產(chǎn)生的溫室效應(yīng)，使得我國(guó)增溫速度與幅度顯著高于全球平均水平，氣候變暖及其引發(fā)的極端事件趨多趨強(qiáng)正在影響著我國(guó)社會(huì)與經(jīng)濟(jì)發(fā)展[2]，在此壓力下農(nóng)業(yè)生產(chǎn)面臨的風(fēng)險(xiǎn)和不確定性與日俱增，我國(guó)長(zhǎng)期形成的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)結(jié)構(gòu)和種植模式也被迫改變[3]?；诖?，探討氣象災(zāi)害對(duì)糧食生產(chǎn)的影響具有重要現(xiàn)實(shí)意義。【前人研究進(jìn)展】我國(guó)氣象災(zāi)害種類甚多，糧食生產(chǎn)因氣象災(zāi)害所受影響尤為明顯，江西省作為糧食生產(chǎn)大省卻也是全國(guó)氣象災(zāi)害比較嚴(yán)重的省份之一，研究江西省氣象災(zāi)害適應(yīng)性問(wèn)題對(duì)于保證我國(guó)糧食安全具有重要戰(zhàn)略意義?！颈狙芯壳腥朦c(diǎn)】作為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的主體和氣候變化的最直接承受者，農(nóng)戶對(duì)氣候變化的適應(yīng)性行為是保障農(nóng)業(yè)產(chǎn)量、穩(wěn)定收入的關(guān)鍵，也是未來(lái)應(yīng)對(duì)氣候變化機(jī)制的核心[4]。農(nóng)戶對(duì)氣候變化的適應(yīng)性行為是農(nóng)戶在氣候變化實(shí)際或潛在影響下做出的趨利避害的調(diào)整，有效的適應(yīng)措施可以減少氣候變化對(duì)作物產(chǎn)量的負(fù)面影響，提高農(nóng)戶的經(jīng)濟(jì)績(jī)效[5]。但我國(guó)農(nóng)戶應(yīng)對(duì)氣象災(zāi)害采取適應(yīng)性行為的能力較低且存在地區(qū)差異，沒(méi)有起到降低損失的作用?！緮M解決的關(guān)鍵問(wèn)題】研究不同適應(yīng)性行為的經(jīng)濟(jì)績(jī)效及其影響因素尤為關(guān)鍵，有利于幫助農(nóng)戶采用適宜的適應(yīng)性行為來(lái)提高經(jīng)濟(jì)績(jī)效。

1 文獻(xiàn)回顧

氣候變化適應(yīng)性是指人們努力減少氣候變化對(duì)自身健康和財(cái)富的不利影響，同時(shí)利用氣候環(huán)境所提供的有利條件的過(guò)程，是一種趨利避害的選擇，有效的適應(yīng)性行為是降低農(nóng)戶經(jīng)濟(jì)損失可持續(xù)發(fā)展的關(guān)鍵[6]。近年，氣象災(zāi)害的行為方式和影響因素成為其適應(yīng)性行為研究的主要方面。氣象災(zāi)害適應(yīng)性行為有多種不同的劃分視角，其中最常見(jiàn)的是Smit等[7]提出的被動(dòng)適應(yīng)行為與主動(dòng)適應(yīng)行為。在此基礎(chǔ)上，學(xué)者們還提出了積極適應(yīng)與消極適應(yīng)行為[11-12]，事前預(yù)防性適應(yīng)性和事后補(bǔ)救性適應(yīng)性行為[10]，工程措施和非工程措施[13]，擴(kuò)張性策略、調(diào)節(jié)性策略和收縮性策略[1]，投資性適應(yīng)性措施和農(nóng)田管理型適應(yīng)性措施[14]。研究按主動(dòng)適應(yīng)與被動(dòng)適應(yīng)方式進(jìn)行劃分。影響農(nóng)戶采取氣象災(zāi)害適應(yīng)性行為的因素中戶主個(gè)體特征、家庭特征、生產(chǎn)特征和外部環(huán)境是基本要素[6]。姚升等[15]研究小麥種植戶的適應(yīng)性行為時(shí)發(fā)現(xiàn)貸款容易程度、年齡和受教育程度會(huì)影響其行為選擇。吳春雅等[15]發(fā)現(xiàn)除了個(gè)體特征和家庭特征外，農(nóng)戶適應(yīng)性行為還會(huì)受地形和信息獲取等外部因素影響。馮曉龍[6]采用mlogit模型對(duì)1079個(gè)蘋果種植戶適應(yīng)性行為進(jìn)行研究，再次論證了信息可獲取性、便利地域位置等對(duì)農(nóng)戶采取補(bǔ)救性行為的正向作用。此外，朱紅根等[16]還發(fā)現(xiàn)社會(huì)資本對(duì)稻區(qū)農(nóng)戶氣象變化適應(yīng)性行為有影響。由于氣象災(zāi)害的局部時(shí)空差異和政府補(bǔ)助的不充分不及時(shí)，大多數(shù)農(nóng)戶在應(yīng)對(duì)氣象災(zāi)害時(shí)會(huì)選擇依靠自身情況采取不同策略[17]。

現(xiàn)有文獻(xiàn)對(duì)農(nóng)戶氣象災(zāi)害適應(yīng)性行為的分類和影響因素做了深入研究和總結(jié)，但研究對(duì)象主要以蘋果、小麥等種植物為主的農(nóng)戶，對(duì)于水稻種糧大戶關(guān)注較少。并且大多都是研究農(nóng)戶的整體適應(yīng)行為，較少學(xué)者將農(nóng)戶適應(yīng)性行為分類進(jìn)行研究。對(duì)于農(nóng)戶適應(yīng)性行為的績(jī)效研究較少，針對(duì)不同適應(yīng)性行為經(jīng)濟(jì)績(jī)效的影響因素研究更是鮮見(jiàn)。因此，本文基于鄱陽(yáng)湖地區(qū)種糧大戶的調(diào)查數(shù)據(jù)，采用DEA-Tobit模型，分析農(nóng)戶氣象災(zāi)害適應(yīng)性行為經(jīng)濟(jì)績(jī)效及其影響因素，以期提出能引導(dǎo)農(nóng)戶應(yīng)對(duì)氣象災(zāi)害適應(yīng)性行為、提升行為績(jī)效的建議。

2 數(shù)據(jù)來(lái)源與研究方法

2.1 數(shù)據(jù)來(lái)源

研究所用數(shù)據(jù)來(lái)源于對(duì)江西省鄱陽(yáng)湖地區(qū)農(nóng)戶的調(diào)查，樣本農(nóng)戶的選取均采用隨機(jī)抽樣法。江西省鄱陽(yáng)湖地區(qū)涵蓋南昌市、九江市、景德鎮(zhèn)市以及鷹潭市、上饒市、宜春市、撫州市、吉安市和新余市的部分縣（市、區(qū)），共38個(gè)縣（市、區(qū)），首先在這8個(gè)市中隨機(jī)選取2～4個(gè)縣（市、區(qū)），然后，在每縣（區(qū)）隨機(jī)選取2個(gè)鎮(zhèn)（鄉(xiāng)），每個(gè)鎮(zhèn)選取5～10戶的農(nóng)戶進(jìn)行問(wèn)卷調(diào)查。共發(fā)放問(wèn)卷280份，收回問(wèn)卷229份，剔除漏答和填寫信息前后矛盾的問(wèn)卷后，最終獲得適用于研究的有效問(wèn)卷226份。

2.2 DEA模型構(gòu)建

DEA方法被廣泛應(yīng)用于效率問(wèn)題的研究，是由著名運(yùn)籌學(xué)家Charnes等[18]在“相對(duì)效率評(píng)價(jià)”概念的基礎(chǔ)上發(fā)展起來(lái)的，是使用數(shù)學(xué)規(guī)劃方法對(duì)決策單元（DMU）間的相對(duì)有效性進(jìn)行評(píng)價(jià)的一種非參數(shù)統(tǒng)計(jì)估計(jì)方法[19]。任意一個(gè)決策單元DMU都具有相同的目標(biāo)和任務(wù)、外部環(huán)境以及輸入輸出指標(biāo)，常用于績(jī)效評(píng)價(jià)，本文所研究的核心問(wèn)題農(nóng)戶氣象災(zāi)害適應(yīng)性行為經(jīng)濟(jì)績(jī)效同樣適應(yīng)該模型。根據(jù)農(nóng)戶應(yīng)對(duì)氣象災(zāi)害適應(yīng)性行為經(jīng)濟(jì)績(jī)效投入可控的特點(diǎn)，選擇投入導(dǎo)向的BBC模型，其經(jīng)濟(jì)含義為產(chǎn)出不變的情況下，將投入按同一比例θ減少。θ＜1表明該決策單元無(wú)效，即可以用更少的投入獲得相同產(chǎn)出[20]。其模型構(gòu)建如下：

式（1）中，θ為農(nóng)戶應(yīng)對(duì)氣象災(zāi)害適應(yīng)性行為經(jīng)濟(jì)績(jī)效（效率值），x，y分別表示決策單元（農(nóng)戶）的投入與產(chǎn)出值：λ表示j=1,2,…,n的權(quán)重；i和r分別表示投入項(xiàng)和產(chǎn)出項(xiàng)的個(gè)數(shù)。

2.3 Tobit模型選擇

Tobit模型又稱受限因變量模型，是因變量滿足某種約束條件下取值的模型，本文由DEA方法測(cè)算出的農(nóng)戶氣象災(zāi)害適應(yīng)性行為綜合效率值在0～1，滿足被解釋變量?jī)啥巳≈凳芟?，故采用Tobit模型[21]。回歸模型如下：

式（2）中，β、xi、yi*與yi分別是回歸參數(shù)向量、自變量向量、因變量向量與經(jīng)濟(jì)績(jī)效綜合效率值向量。采用最大似然法對(duì)Tobit模型進(jìn)行估計(jì)能得到β和σ的一致估計(jì)，有效避免了普通最小二乘法造成的參數(shù)估計(jì)偏差問(wèn)題。以農(nóng)戶氣象災(zāi)害適應(yīng)性行為經(jīng)濟(jì)績(jī)效綜合效率值為因變量，以農(nóng)戶適應(yīng)性行為為自變量（其中又分為主動(dòng)適應(yīng)性行為和被動(dòng)適應(yīng)性行為），對(duì)模型進(jìn)行回歸后，可以得出影響農(nóng)戶氣象災(zāi)害適應(yīng)性行為經(jīng)濟(jì)績(jī)效的顯著因素。具體的實(shí)證分析過(guò)程分為兩個(gè)階段：第一階段是采用DEA模型對(duì)農(nóng)戶氣象災(zāi)害適應(yīng)性行為經(jīng)濟(jì)績(jī)效進(jìn)行測(cè)量，結(jié)果會(huì)展現(xiàn)綜合效率、純技術(shù)效率和規(guī)模效率，由于綜合效率能夠較全面反映農(nóng)戶適應(yīng)性行為的經(jīng)濟(jì)績(jī)效，所以第二階段的Tobit模型是基于農(nóng)戶氣象災(zāi)害適應(yīng)性行為經(jīng)濟(jì)績(jī)效綜合效率值進(jìn)行的影響因素分析。

2.4 指標(biāo)選取

研究基于課題組對(duì)江西省鄱陽(yáng)湖地區(qū)農(nóng)戶的調(diào)查的數(shù)據(jù)，將226份有效問(wèn)卷作為樣本單位。農(nóng)戶氣象災(zāi)害適應(yīng)性行為經(jīng)濟(jì)績(jī)效主要是衡量農(nóng)戶是否用最低的成本，獲取最大的經(jīng)濟(jì)效益。常用的指標(biāo)分為投入指標(biāo)和產(chǎn)出指標(biāo)，這是應(yīng)用DEA方法的關(guān)鍵。鑒于數(shù)據(jù)的真實(shí)性和可獲取性，遵循客觀性原則研究選取農(nóng)戶家庭農(nóng)業(yè)收入及家庭年總收入為產(chǎn)出指標(biāo)，選取自然資本維度的水稻種植規(guī)模、物質(zhì)資本維度的擁有各類農(nóng)機(jī)具數(shù)量、人力資本維度的家庭務(wù)農(nóng)人數(shù)及金融資本維度的農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)購(gòu)買情況為投入指標(biāo)[22]。指標(biāo)選取結(jié)果及描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果如表1所示。DEA要求的指標(biāo)是非比率型指標(biāo)，相關(guān)項(xiàng)低且不能有負(fù)值，在選取的6項(xiàng)指標(biāo)中未表現(xiàn)出相關(guān)性，并且DMU個(gè)數(shù)226大于投入產(chǎn)出指標(biāo)數(shù)6，符合DEA模型的要求。

表1 指標(biāo)選取及說(shuō)明

3 實(shí)證結(jié)果

3.1 樣本基本情況及農(nóng)戶氣象災(zāi)害適應(yīng)性行為統(tǒng)計(jì)分析

各變量的描述性統(tǒng)計(jì)如下。從個(gè)體特征層面來(lái)看，農(nóng)戶中以男性居多，符合農(nóng)村勞動(dòng)力客觀情況。文化程度平均為初中，平均年齡為48.23歲。調(diào)查對(duì)象呈現(xiàn)老齡化、低文化、技術(shù)落后的特征?？傮w上看，被調(diào)查對(duì)象健康狀況較好，其中74.7%農(nóng)戶身體健康狀況較好或很好。從金融資本層面看，在需要貸款時(shí)，向銀行貸款較不容易，僅有30%農(nóng)戶認(rèn)為向銀行貸款較容易或很容易。從風(fēng)險(xiǎn)感知層面來(lái)看，絕大多數(shù)農(nóng)戶都感知到了氣象災(zāi)害的頻率變化，僅有19.7%未感知到變化。感知是農(nóng)戶采取適應(yīng)性行為的前提，感知到氣象災(zāi)害變化對(duì)農(nóng)戶做出適應(yīng)性行為至關(guān)重要。

表2 變量說(shuō)明及描述性統(tǒng)計(jì)

農(nóng)戶應(yīng)對(duì)氣象災(zāi)害的適應(yīng)性行為分為災(zāi)害前的主動(dòng)適應(yīng)性行為及災(zāi)害后的被動(dòng)適應(yīng)行為。根據(jù)調(diào)查數(shù)據(jù)可知，絕大多數(shù)農(nóng)戶為應(yīng)對(duì)氣象災(zāi)害都采取了適應(yīng)性行為。對(duì)于主動(dòng)適應(yīng)性行為，68.41%都選擇了采取，僅有31.59%農(nóng)戶未采取主動(dòng)適應(yīng)行為。其中被采納比例最大的是氣象災(zāi)害發(fā)生前經(jīng)常收聽(tīng)天氣預(yù)報(bào)，該行為具有低成本和高便捷性所以容易被農(nóng)戶采納。其次是購(gòu)買農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)，人天生就是風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避者，隨著農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)的逐步完善，農(nóng)戶為了分散風(fēng)險(xiǎn)會(huì)提前購(gòu)買保險(xiǎn)。對(duì)于被動(dòng)適應(yīng)性行為，有66.59%的農(nóng)戶選擇了采納，僅33.14%農(nóng)戶在氣象災(zāi)害發(fā)生后未采取適應(yīng)性行為。農(nóng)戶偏好較高的是加強(qiáng)病蟲害檢查、增加灌溉或排澇次數(shù)這類行為，表明農(nóng)戶對(duì)水稻生產(chǎn)的基礎(chǔ)設(shè)施和生產(chǎn)條件較為看重，會(huì)根據(jù)自身經(jīng)驗(yàn)增加灌溉和農(nóng)藥投入。而申請(qǐng)災(zāi)害補(bǔ)貼或物資援助等金融管理類行為被采納率較低。

3.2 農(nóng)戶氣象災(zāi)害適應(yīng)性行為經(jīng)濟(jì)績(jī)效評(píng)價(jià)

研究使用DEA2.1軟件測(cè)算農(nóng)戶適應(yīng)性行為經(jīng)濟(jì)績(jī)效，包括綜合效率、純技術(shù)效率、規(guī)模效率（表3），綜合效率是純技術(shù)效率與規(guī)模效率的乘積，以綜合效率反映農(nóng)戶應(yīng)對(duì)氣象災(zāi)害適應(yīng)性行為經(jīng)濟(jì)績(jī)效，純技術(shù)效率則反映農(nóng)戶的技術(shù)和管理水平影響的經(jīng)濟(jì)績(jī)效，規(guī)模效率反映的是由規(guī)模的經(jīng)濟(jì)績(jī)效。從整體上看農(nóng)戶應(yīng)對(duì)氣象災(zāi)害適應(yīng)性行為經(jīng)濟(jì)績(jī)效水平較低，其中規(guī)模效率的均值僅為0.42，表明該部分有很大的上升空間，提高綜合效率應(yīng)該以提高農(nóng)戶生產(chǎn)規(guī)模為重點(diǎn)。其次，純技術(shù)效率均值為0.91，高于綜合效率和規(guī)模效率，說(shuō)明相對(duì)于規(guī)模效應(yīng)，農(nóng)戶的技術(shù)和管理水平對(duì)經(jīng)濟(jì)績(jī)效貢獻(xiàn)更大，規(guī)模效應(yīng)是阻礙經(jīng)濟(jì)績(jī)效提高的主要因素，但是純技術(shù)效率仍有0.9%的上升空間。最后，在調(diào)查的226位農(nóng)戶中有40.6%的農(nóng)戶氣象災(zāi)害適應(yīng)性行為經(jīng)濟(jì)績(jī)效為規(guī)模報(bào)酬不變，表明這部分農(nóng)戶的生產(chǎn)要素投入和資源配置處于較理想狀態(tài)。有52.6%的農(nóng)戶規(guī)模報(bào)酬為遞增，為獲得更高的經(jīng)濟(jì)績(jī)效該部分農(nóng)戶可適當(dāng)增加生產(chǎn)要素投入比重。有6.8%農(nóng)戶規(guī)模報(bào)酬呈遞減，表明該部分農(nóng)戶在應(yīng)對(duì)氣象災(zāi)害時(shí)存在投入冗余，應(yīng)適當(dāng)減小種植規(guī)模，提高資源利用方式及管理水平。

表3 農(nóng)戶適應(yīng)性行為經(jīng)濟(jì)績(jī)效的統(tǒng)計(jì)性分析

3.3 基于Tobit模型的影響因素分析

穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)差下的Tobit模型結(jié)果見(jiàn)表4。以農(nóng)戶應(yīng)對(duì)氣象災(zāi)害適應(yīng)性行為經(jīng)濟(jì)績(jī)效的綜合效率值為因變量，通過(guò)Stata16.0軟件估計(jì)Tobit模型，對(duì)比普通標(biāo)準(zhǔn)差與穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)差下的Tobit模型結(jié)果，差異極小，可認(rèn)為不存在異方差情況。具體結(jié)果如下：

表4 TOBIT模型估計(jì)結(jié)果

（1）農(nóng)戶應(yīng)對(duì)氣象災(zāi)害主動(dòng)適應(yīng)性行為中，在災(zāi)害前采用了保護(hù)性耕作技術(shù)、購(gòu)買了農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)、參與水利基礎(chǔ)設(shè)施的修建或維護(hù)分別在1%、5%和10%的水平上顯著。災(zāi)害發(fā)生前參與水利基礎(chǔ)設(shè)施的維護(hù)或修建對(duì)農(nóng)戶經(jīng)濟(jì)績(jī)效的影響是正向的，表明農(nóng)戶越加強(qiáng)水利基礎(chǔ)設(shè)施的維護(hù)和修建，就越不會(huì)采取粗放管理模式，水稻的生長(zhǎng)環(huán)境得到改善，則可以給農(nóng)戶帶來(lái)更大的經(jīng)濟(jì)效益。但是災(zāi)害發(fā)生前采取保護(hù)性耕作技術(shù)和購(gòu)買農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)對(duì)農(nóng)戶的經(jīng)濟(jì)績(jī)效的影響則是負(fù)向的，表明農(nóng)戶采取的保護(hù)性耕作技術(shù)不到位，沒(méi)有起到防患的效果，以及政府農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)的補(bǔ)貼力度不足，不但沒(méi)有起到分擔(dān)風(fēng)險(xiǎn)的作用還造成了投入冗余。經(jīng)常收聽(tīng)天氣預(yù)報(bào)、更換用于種植的水稻品種都對(duì)農(nóng)戶氣象災(zāi)害適應(yīng)性行為經(jīng)濟(jì)績(jī)效有正向影響，但是未通過(guò)模型檢驗(yàn)，可能與輸入模型樣本量大小有關(guān)。

（2）農(nóng)戶應(yīng)對(duì)氣象災(zāi)害被動(dòng)適應(yīng)性行為中，在災(zāi)害發(fā)生后增加了灌溉或排澇次數(shù)、加強(qiáng)了病蟲害檢查來(lái)預(yù)防次生災(zāi)害以及改種其他經(jīng)濟(jì)作物分別在5%和10%的水平下顯著。其中，增加灌溉或排澇次數(shù)對(duì)農(nóng)戶經(jīng)濟(jì)績(jī)效有顯著正向影響。表明，管理技術(shù)水平對(duì)綜合效率也有一定影響。氣象災(zāi)害發(fā)生后采取增加灌溉或排洪次數(shù)等提高種植技術(shù)的行為，可以減少災(zāi)害帶來(lái)的損失，與未采取該行為的農(nóng)戶相比經(jīng)濟(jì)績(jī)效會(huì)更高。災(zāi)害發(fā)生后改種其他經(jīng)濟(jì)作物對(duì)農(nóng)戶氣象災(zāi)害適應(yīng)性行為經(jīng)濟(jì)績(jī)效也產(chǎn)生正向影響，在災(zāi)害發(fā)生后農(nóng)戶越能隨機(jī)應(yīng)變，及時(shí)改種應(yīng)對(duì)氣象災(zāi)害時(shí)生命力強(qiáng)的經(jīng)濟(jì)作物，就越可以減少沉沒(méi)成本，從而提高經(jīng)濟(jì)績(jī)效。這也是農(nóng)戶通過(guò)提高管理技術(shù)水平來(lái)達(dá)到提高綜合效率的表現(xiàn)。加強(qiáng)病蟲害檢查來(lái)預(yù)防次生災(zāi)害對(duì)農(nóng)戶氣象災(zāi)害適應(yīng)性行為經(jīng)濟(jì)績(jī)效有負(fù)向影響，氣象災(zāi)害與病蟲害病發(fā)沒(méi)有直接聯(lián)系，投入資金進(jìn)行病蟲害檢查反而一定程度上減少了經(jīng)濟(jì)收益。采納政府部門關(guān)于應(yīng)對(duì)措施的指導(dǎo)意見(jiàn)對(duì)農(nóng)戶氣象災(zāi)害適應(yīng)性行為影響不顯著。可能與政府部門關(guān)于指導(dǎo)意見(jiàn)的宣傳度不夠和災(zāi)害補(bǔ)貼不足有關(guān)。

（3）在控制變量中，健康狀況、向銀行貸款容易度、性別、年齡、文化程度等分別在1%、5%、10%的水平下顯著。其中，健康狀況的影響最為顯著，表明健康狀況越好的農(nóng)戶經(jīng)濟(jì)績(jī)效越高。健康狀況好的農(nóng)戶既能減少在看病方面支出的時(shí)間和資金還有更多的精力投身于管理種植區(qū)。相比于男性，女性的氣象災(zāi)害適應(yīng)性行為帶來(lái)的經(jīng)濟(jì)績(jī)效更高，這與女性更擅長(zhǎng)精耕細(xì)作，能細(xì)心觀察氣象災(zāi)害的變化有關(guān)。年齡越大和文化程度越高的農(nóng)戶氣象災(zāi)害適應(yīng)性行為經(jīng)濟(jì)績(jī)效越高。年齡越大種植經(jīng)驗(yàn)越豐富，在氣象災(zāi)害發(fā)生時(shí)能夠利用自己的經(jīng)驗(yàn)減少損失。而文化程度高的農(nóng)戶，有更豐富的種植理論并且能夠接觸更先進(jìn)的種植技術(shù)，這有利于提高自身的管理技術(shù)水平，達(dá)到提高經(jīng)濟(jì)績(jī)效的效果。此外，向銀行貸款的容易程度越高農(nóng)戶的經(jīng)濟(jì)績(jī)效也越高，在氣象災(zāi)害發(fā)生后如若農(nóng)戶能夠較容易的向銀行貸款，他們就有資金能夠用于災(zāi)后重建，及時(shí)的再次投入生產(chǎn)帶來(lái)經(jīng)濟(jì)效益。農(nóng)戶的風(fēng)險(xiǎn)感知情況對(duì)農(nóng)戶氣象災(zāi)害適應(yīng)性行為沒(méi)有顯著影響。

4 結(jié)論與建議

通過(guò)以上研究可得出以下結(jié)論：（1）相較于被動(dòng)適應(yīng)行為，農(nóng)戶更偏好采取主動(dòng)適應(yīng)性行為。其中氣象災(zāi)害發(fā)生前經(jīng)常收聽(tīng)天氣預(yù)報(bào)和購(gòu)買農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)是農(nóng)戶最偏好的兩種主動(dòng)適應(yīng)性行為。（2）通過(guò)DEA模型結(jié)果可知農(nóng)戶綜合效率和規(guī)模效率值較低，有較大的提升空間。但純技術(shù)效率均值高為0.91，說(shuō)明農(nóng)戶的種植規(guī)模和管理水平是阻礙經(jīng)濟(jì)績(jī)效提高的主要原因。（3）氣象災(zāi)害適應(yīng)性行為中對(duì)農(nóng)戶經(jīng)濟(jì)績(jī)效有顯著影響的多為工程類適應(yīng)性行為，例如氣象災(zāi)害發(fā)生前采取保護(hù)性耕作技術(shù)及參與水利基礎(chǔ)設(shè)施修建或維護(hù)，氣象災(zāi)害發(fā)生后增加灌溉或排澇次數(shù)。（4）控制變量中農(nóng)戶性別、年齡、文化程度、身體健康狀況均對(duì)農(nóng)戶經(jīng)濟(jì)績(jī)效帶來(lái)了一定正向影響。

綜上所述，為提高農(nóng)戶氣象災(zāi)害適應(yīng)性行為經(jīng)濟(jì)績(jī)效提出以下建議：（1）針對(duì)不同的適應(yīng)性行為采取不同的激勵(lì)措施。政府應(yīng)該加強(qiáng)宣傳教育，使農(nóng)戶更了解氣象災(zāi)害的危害和適應(yīng)性行為的有效防護(hù)作用。鼓勵(lì)農(nóng)戶以災(zāi)害前的主動(dòng)適應(yīng)性行為為主，可以有效提高經(jīng)濟(jì)績(jī)效。在災(zāi)害發(fā)生后，政府也要?jiǎng)訂T農(nóng)戶采取被動(dòng)性防護(hù)措施，減小損失。（2）提倡農(nóng)戶多多進(jìn)行水利基礎(chǔ)設(shè)施的修建或維護(hù)，災(zāi)害及時(shí)進(jìn)行灌溉或排澇。最大程度降低氣象災(zāi)害的沖擊，提高農(nóng)戶抵御氣象災(zāi)害的能力，改變農(nóng)戶靠天氣的被動(dòng)局面。（3）政府應(yīng)該利用農(nóng)戶純技術(shù)效率較高的優(yōu)勢(shì)，將技術(shù)優(yōu)勢(shì)應(yīng)用于大規(guī)模生產(chǎn)，并且組織培訓(xùn)活動(dòng)活動(dòng)提高農(nóng)戶科學(xué)管理水平，減少農(nóng)戶不必要的投入冗余，從而達(dá)到規(guī)模報(bào)酬有效。（4）完善災(zāi)害補(bǔ)貼和物資援助制度，提高農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)的補(bǔ)貼力度?？梢詼p低農(nóng)戶的后顧之憂，讓農(nóng)戶走向大規(guī)模生產(chǎn)道路，并提供專業(yè)的技術(shù)科技人員進(jìn)行指導(dǎo)生產(chǎn)，提高農(nóng)戶的規(guī)模效率。