气候变化对中国粮食生产的影响研究，本文主要内容关键词为：中国论文,粮食生产论文,气候变化论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
一、问题的提出
政府间气候变化专业委员会(IPCC)2006年的研究表明，自20世纪50年代以来，地球表面以上8km大气层的温度每10年增加0.1℃，本世纪末全球平均气温可能上升1.4～5.8℃，全球面临气温变暖的趋势(IPCC，2006)。在中国，近一百年来，年地表平均气温也明显增加，升温幅度约为0.5℃至0.8℃。随着全球气候变暖，2007年，中国气温继续升高，全国年平均气温为1951年以来的最高值，也是连续第11年高于常年。此外，从1986～1987年冬季开始，中国已连续经历了22个“暖冬”。中国国家气象局的研究表明，近一百年来中国地表平均气温升高了1.1℃，降水分布格局发生了明显变化，西部和华南地区降水增加，而华北和东北大部分地区降水减少（《中国应对气候变化的政策》，2008）。在刚过去的34年中，中国西北地区温度升高的幅度较大，约在3℃左右，而东北地区温度降低的幅度较大，最高达到3.1℃左右；降水量变化的情况以西北、西南和东北地区增多，而长江中下游地区减少为主；日照时数变化以中部地区日照时数增加，而西北、东北地区日照时数减少为主。中国北方地区在过去34年中的气温明显呈逐年上升趋势，降水量和平均日照时数虽然有逐年波动情况，但也具有上升趋势。与此相反，中国南方地区在过去34年中无论是地区平均气温，还是平均降水量和平均日照时数都具有较明显的下降趋势。综合全国各省逐年的气候因子变化情况来看，全国各省平均气温逐年具有较大波动，且具有下降的趋势；年平均降水量变化具有升高的趋势；而全国各省平均日照时数具有略微下降波动的趋势。
农业生态系统具有复杂性，其对气候变化的响应是难以确切模拟的，而农业又是与人类关系最为密切的产业，因此，气候变化与农业系统间的相互作用关系研究是非常重要的（张金屯，1999）。全球气候变暖会使农业病虫害的分布区发生变化。低温往往可以限制某些病虫害的分布范围，气温升高后，农作物病虫的分布区可能扩大，而温室效应也会使一些病虫害的生长季节加长，使多世代害虫繁殖代数增加，一年中危害时间延长从而更严重地影响农作物的生长。已有研究表明，对美国豆类等作物严重危害的害虫——马铃落叶蝗，在气候变暖时，越冬虫的密度将增多，假定作物种植时间不变，危害时间将提早，可能导致作物大面积受害。玉米螟对豆类的危害也会因提前取食而加重(EPA，1989)。此外，目前某些病虫害在温带地区的危害程度并不大，但如果温度升高，危害就会加重。比如马铃薯枯葵病由于目前夏季气温较低而对马铃薯危害不大，但当平均气温升高4℃时，马铃薯会因此得病而减产15%左右(Kasperson，1995)。
全球气候变暖对粮食作物的影响究竟是利大还是弊大，一直是研究的热点问题，这关系到有着十多亿人口的中国的粮食安全问题（罗勇，2006）。一些专家认为，全球气候变暖对中国粮食产量的影响以负面为主。气候变暖对病虫害提供优越的滋生环境，加速土壤有机质分解，降低土壤肥力，减少土壤水分，增加了农业生产成本。有研究表明，近40年来，由于华北地区在增温的同时，日照时数减少，降水减少，由此造成的干旱化对当地小麦生产构成了一定的威胁，同时，高温环境能够诱发作物败育，造成粮食作物减产。如2003年长江中下游地区发生的水稻大面积“花而不实”，使得当地水稻减产30%～70%（金之庆，2006）。到2030年，如果不采取任何措施，中国的农业生产能力在总体上可能会下降5%～10%。到21世纪后半期，中国主要粮食作物，如小麦、水稻和玉米的产量最多可下降37%（林而达等，2006）。然而，也有专家持不同观点，认为全球气候变暖对中国粮食产量的影响以正面为主。全球气候变暖改变适宜种植作物的生态区域，使得中国一些高纬地区能够种植对光热条件需求量大的作物。近十年来，随着降水量不断升高，东北地区的粮食作物的种植面积不断扩大，目前，该地区已成为中国最大的粮仓。在全球气候变暖后，除华南地区以外，中国的粮食产量均呈增加趋势，全国平均增幅约为9.5%（高素华，1991）。
在气候变暖后，土壤有机质的微生物分解速度将加快，造成土壤肥力下降；同时，随着气温升高地区降水量减少，因此气候变化改变了作物生长的土壤条件，会使农民生产成本发生变化。假定长期内，在市场条件充分的情况下，农民会对各种生产资料进行有效配置，通过改变劳动、土地和资本的投入，实现利润最大化。但是以往的田间试验并没有考虑农民应对气候变化采取的适应性措施，因此有可能高估了气候变化对粮食作物产量的影响程度。基于以上分析，本文试图通过经济学研究方法，将气候变量引入计量经济模型，考虑农民应对气候变化过程中各要素投入量的改变，从而更加客观地评价在过去近三十年里气候变化对中国不同地区的主要粮食作物产量的影响程度。
二、模型与数据
（一）模型
已有研究从不同角度分析了影响粮食作物产量的影响因素，比如，于法稳选择有效灌溉面积、化肥施用量、农业机械总动力、粮食播种面积和受灾面积等5个指标作为影响粮食生产的因素，采用灰色关联方法对这5个因素进行了分析，指出有效灌溉面积、农机总动力和粮食播种面积是影响粮食生产的3个最主要因素（于法稳，2005）。肖海峰将影响粮食综合生产能力的影响因素归结为粮食播种面积、其他物质费用、成灾面积、劳动力和化肥费用，通过建立生产函数模型证实粮食播种面积是影响粮食产量最重要的因素（肖海峰，2004）。熊华等人应用灰色关联分析结合生产函数证实了化肥施用量、粮食作物播种面积和有效灌溉面积均对粮食生产具有重要影响。
本文将气候因素以中性的方式引入生产函数模型（罗龙，1986），假定这些因素不改变投入要素的价格，主要包括：气温、降水和光照，检验其对粮食作物产量的影响程度。用于研究粮食作物产量的生产函数可以表示为：
其中，Y代表作物产量；L代表劳动投入；K代表资本投入，本文将资本投入分解为种子、化肥和灌溉投入；C为以气温、降水和光照为代表的气候因素。通常情况下，农户根据价格来决定各种物质投入的数量，本文试图通过控制价格因素，仅考虑在气候条件发生变化时农民通过改变物质投入数量对作物产量的影响程度。
通过对如上生产函数模型两边取对数，再加入地区虚拟变量作为控制变量，得到如下形式的气候产量模型，用这一模型分别对籼稻、粳稻、小麦和玉米建立气候产量函数：
在式(2)中，被解释变量Yd为各种作物的产量，单位为千克／亩；解释变量Tem为作物生长期内的平均气温，单位为℃／月；Pre为作物生长期内的平均降水量，单位为毫米／月；Sun为作物生长期内的光照时数，单位为小时／月；L为对某种作物的劳动量，单位为日／亩；F为化肥用量，单位为元／亩；S为种子用量，单位为元／亩①；I为灌溉用量②，单位为元／亩；虚拟变量Di反映区域差异，分别代表南方、北方地区③，本文使用的参照系为南方地区；对每种作物产量引入时间趋势变量，以体现技术进步对粮食产量的影响。
（二）数据来源
为尽量减少由于统计口径不一致对结果造成的偏差，本文选取的数据以1975～2008年《全国主要农产品成本收益资料汇编》中主要粮食作物的相关数据为主，分别选取分省的一季稻（包括中稻和粳稻）④、小麦和玉米的亩产量、每亩用工量、每亩化肥用量，每亩种子用量和每亩灌溉用量作为投入要素。同时，选取1975～2008年各省的年平均气温、降水和光照作为影响作物产量的气候因素，为消除各种气候因子与要素投入，如灌溉、种子、化肥之间的相关性，本文使用的气候因子数据来源于国家气象局194个气象站点的逐月数据，利用GIS软件对数据采用IDW方法（空间插值法）进行处理，并对数据进行了标准化处理，处理方法按照如下式(3)所示。这样处理一方面能够减少气象因子与种子、化肥和降水等各种资本投入之间的相关性；另一方面，符合气象学对气候变化程度的测度方法⑤。
三、结果与分析
引入气候因子后，对面板数据进行随机效应和固定效应模型设定的Hausman检验结果显示，固定效应模型优于随机效应模型。运用Stata9.2对主要粮食作物的生产函数模型进行回归，结果见表1所示。
（一）气候变化对一季稻（中稻和粳稻）产量的影响分析
由上表的估计结果可见，在其他因素不变的情况下，在过去34年一季稻生长期内的各种气候因素中，温度对于一季稻的产量影响显著，且不同地区的气候条件对于一季稻的产量影响程度不同。以温度升高、降水增加和平均日照时数增加为主的气候变化因素对于北方地区一季稻的产量影响以正向为主，而对于南方地区一季稻的产量影响则以负向为主。就全国而言，一季稻生长期内的平均气温升高，日照时数增多使得一季稻产量具有下降的趋势；相反，降水增多使得一季稻的产量具有升高的趋势。
在其他因素不变的情况下，我国1975～2008年间的一季稻生长期内的各种气候因素对于南方地区一季稻产量的影响情况如下：平均气温每升高1%，将导致产量减少0.34个百分点；降水量每增加1%，将导致产量增加0.68个百分点；平均日照时数每增加1%，将导致产量减少0.01个百分点。比较而言，在其他因素不变的情况下，各种气候因素对于北方地区一季稻产量的影响表现如下：平均气温每升高1%，产量增加0.9个百分点；降水量每增加1%，产量增加1个百分点；平均日照时数每增加1%，产量增加1.5个百分点。
对比不可控的气候因素，劳动、化肥和灌溉的投入量增多将显著增加一季稻的产量，其中劳动相对其他因素而言对于增加一季稻产量起到的影响程度最大：劳动投入量每增加1%，一季稻产量增加18.3%；灌溉投入量每增加1%使得一季稻的产量增加8.2%。事实上，种子的投入数量对产量的影响并非为正向，农民不能通过增加种子的投入量来增加产量。时间趋势变量显示系数为正，说明技术进步对一季稻产量的影响呈递增趋势。
进一步观察发现，各种投入要素对不同地区一季稻产量的影响不同。比较在一季稻生产过程中农民对可控的投入要素和不可控的气候变化因素的调节，可以得出以下结论：在全国21个种植一季稻的省份中，气候因素对一季稻产量的影响主要表现在气温方面，其中气温对北方地区一季稻的产量影响最大，与降水量和日照强度之间呈微弱的正相关关系。
（二）气候变化对小麦产量的影响分析
我们可以从表1中对小麦的研究结果得出以下结论：在1975～2008年间影响小麦产量的气候因素中，小麦生长期内的降水量对小麦产量影响显著；就全国而言，以温度升高、降水增加和平均日照时数增加为主的气候变化导致小麦产量下降、稳定性减弱。从地区层面上来看，各种投入要素对不同地区的小麦产量影响不同。在全国27个小麦生产省份中，与平均日照时数略有不同，包括温度和降水在内的小麦生长期内的气候因子的增加对北方地区小麦的产量的影响为正向，而平均日照时数增加相对于南方地区而言，对北方地区的小麦产量的影响为负向。
在其他因素不变的情况下，我国1975～2008年间的小麦生长期内的各种气候因素对于小麦产量的影响情况如下：对于南方地区而言，小麦生长期内的气温每增加1%，小麦产量显著增加0.53个百分点；降水量每增加1%，小麦产量减少2.59个百分点；平均日照时数每增加1%，小麦产量减少0.04个百分点。比较而言，在其他因素不变的情况下，各种气候因素对于北方地区小麦产量的影响为：平均气温每升高1%，产量增加0.4个百分点；降水量每增加1%，产量将以不显著的方式下降2.1个百分点；平均日照时数每增加1%，产量下降0.04个百分点。
通过回归结果我们也观察到，农民可以通过增加化肥用量和提高灌溉投入量来增加小麦产量，其中化肥投入量对小麦产量影响最大，每增加1%的化肥投入量将使小麦产量增加14.9%；灌溉投入量每增加1%，小麦产量增加0.79%。相比较而言，增加劳动和种子投入量对小麦的产量的影响并非为正向⑥，造成这一结果的原因可能与统计数据的精度有关。
比较在小麦生产过程中农民对可控因素和不可控因素的调节，可以得出以下结论：在气候因素中，对小麦产量影响显著且影响最大的是生长期内的平均降水量；在种植小麦的省份中，包括温度和降水在内的气候因素对北方地区的小麦产量影响为正向。
（三）气候变化对玉米产量的影响分析
从表1中对玉米产量的研究结果可见：在1975～2008年间影响玉米产量的气候因素中，生长期内的气温和日照时数对玉米产量的影响最为显著。各种投入要素对不同南、北地区的玉米产量影响不同，在全国28个玉米生产省份中，包括降水和光照在内的气候因子的增加对包括中国西北地区、东北三省和河南、内蒙、山东、山西在内的华北地区的玉米产量影响为正，而玉米生长期内的气温升高对玉米产量的影响为负。
在其他因素不变的情况下，中国1975～2008年间的玉米生长期内的各种气候因素对于玉米产量的影响情况如下：气温每增加1%，南玉米产量显著增加8.73个百分点；降水量每增加1%，玉米产量增加0.1个百分点；平均日照时数每增加1%，玉米产量减少32.4个百分点。与此相反，对于北方玉米而言，气温每增加1%，产量增加5.6个百分点；降水每增加1%，产量增加2.6个百分点；平均日照时数每增加1%，产量减少32.1个百分点。
通过实证研究结果我们可以观察到：劳动和种子的投入数量对玉米产量影响显著，其中，劳动投入量每增加1%，产量减少9.06%；种子用量每增加1%，产量增加16.4%。农民可以通过改变劳动和种子的投入数量来提高玉米产量。时间趋势变量系数显著为负，说明技术进步并未显著提高玉米产量。
通过比较在玉米生产过程中农民对可控因素和不可控因素的调节，可以得出以下结论：在气候因素中，对玉米产量影响最显著的是生长期内的气温和平均日照时数。在种植玉米的省份中，气候因素中降水和光照对北方地区的玉米产量影响为正。
四、主要结论及政策建议
本文通过运用1975～2008年全国主要粮食生产省份的气温、降水和光照与劳动和资本的投入要素组成的面板数据，构建生产函数模型，考察了气候因素对一季稻（中稻和粳稻）、小麦和玉米三种主要粮食作物产量的影响大小和影响程度，得出以下三点主要结论：
第一，在过去34年中，气候因素对各种粮食作物的产量影响显著。其中，作物生长期内的温度升高对一季稻的产量影响显著；降水量增加对小麦产量影响显著；温度升高和平均日照时数增加对全国的玉米产量影响显著。
第二，气温、降水量和光照的增加对中国粮食作物产量影响最大的省份主要集中在西北和东北部地区。比较气候因素对不同地区，不同作物品种的产量影响可知：在全国种植粮食作物的省份中，包括气温、降水和光照在内的各种因素的增加对北方地区的一季稻产量影响为正，上述三种因素除光照以外，其余因素的增加对北方地区的小麦产量影响为正；而降水和光照这两种气候因素对北玉米的产量影响为正。
第三，在可控经济因素中，劳动、种子和化肥的投入数量对一季稻和小麦的产量影响显著；灌溉对一季稻的产量影响显著，并对小麦产量具有正向影响。如果假设市场条件充分，气候变化引起地区生产条件改变，农民为了实现利润最大化可以通过调节劳动、种子、化肥和灌溉的投入数量来实现，但是，计量经济分析的结果显示，在有些情况下，增加劳动和化肥的投入数量并未增加粮食作物的产量，且增加种子的投入数量对提高产量的影响效果也是有限的。
气候变化将对中国农业生产带来巨大冲击，加剧北方旱情，带来作物减产，如不采取任何增加农田水利建设、改良作物品种以适应各种气候变化情况和水土的相关措施以减轻气候变化对于农业生产的影响，据估计，将有3500万农民可能损失50%以上的收入（陈锡文，2010）。
根据上文的主要结论，本文提出以下三点政策建议：
第一，加强农业基础设施建设，不断提高农业应对气候变化的能力和减灾水平。水稻主产区主要集中在长江中下游地区和东北地区，其中，长江中下游地区以雨养农业为主，气候变化导致灌溉用水缺乏，降低了产量的稳定性；小麦主产区主要分布在华北地区，黄淮河地区和长江下游地区，目前，该地区小麦生产的主要限制性因素之一为水分匮乏；玉米主要产区分布在东北—华北—西南年降水量为600～1500mm的农业区，其中1/2为雨养农业。因此，改善灌溉条件可以在一定程度上抵消由于温度增加对农作物产量的负面影响。
第二，改变管理方式，调整农业种植结构，完善种植制度以适应气候变化。发展粮食作物多熟制，提高复种指数，促进种植结构在粮食作物转向饲料作物，以及同经济作物之间的转变。强化优质农产品的规模化种植带，稳定适宜生产粮食作物地区的农地使用面积，保证国家粮食供给。
第三，改良种植品种以适应气候变化。东北地区由于降水增多，在温度升高的条件下导致水稻播种期提前，但由于积温和水分积累不够，不能充分满足水稻生长条件，因此，改良水稻品种是稳定东北地区水稻产量的主要措施。西北和东北地区以种植春小麦为主，温度升高导致该地区春季干旱少雨，造成小麦减产，因此在该地区可使用耐旱的小麦品种，或者适当提前种植期，以有效降低气候变暖对该地区小麦生产的负面影响。同样，改良玉米品种能够有效地提高玉米产量。
感谢香港科技大学的章典教授、美国普渡大学的Raymond J.G.M.Florax教授、德国哥廷根大学的于晓华副教授、中科院地理所的潘影和王金霞教授，中国国家气象局的于贺军高级工程师的指导，以及中国农业大学的焦自伟、蔡海龙、邓淑娟老师和信电学院的陈彬、黄翔、郭静和王胤泽同学等给予的诸多帮助。
因为篇幅所限，参考文献省略——来源编者注。
注释：
①用金额表示的物质投入量可以衡量如种子、化肥等物质的投入质量，在一定程度上反映粮食生产应对气候变化的适应性作用。
②在气候变化过程中，灌溉往往能够起到十分重要的作用，若将各省分为雨养和灌溉地区两种，则无法体现从1975～2006年的变化情况，因此，我们使用灌溉用量的金额这一指标来进行实证检验。
③本文将全国划分为南部、北部地区，划分标准通常以秦岭淮河为界。其中，将上海、云南、江苏、浙江、安徽、湖北、贵州、江西、湖南、福建、四川和重庆划分为南部地区；将黑龙江、吉林、辽宁、宁夏、新疆、甘肃、青海、陕西、北京、天津、河北、河南、山西、内蒙和山东划分为北部地区。
④根据USDA 1996年在《水稻、小麦和玉米的种植与收割时期》(Planting and Harvesting Periods for Rice，Wheat and Corn，1996)一文中对作物品种的划分，本研究所指的一季稻包括中稻和粳稻。
⑤本文运用判断气候状态的统计方法是计算气候变量偏离正常情况的距平，并用距平除以气候变量的标准差来衡量本研究中气候的“变化”程度。参见：魏凤英，“现代气候统计诊断与预测技术”，北京：气候出版社，2007:5～16；37～38页。
⑥这一结果同杨勇正（音译）和田维民的研究结论相同，参见：Yongzheng Yang，Weiming Tian，China's Agriculture at the Crossroads，Palgrave Macmillan 27.January 2000，P148～165。
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