郭璐明等

摘 要：農(nóng)業(yè)生產(chǎn)對氣候變化反應(yīng)極為敏感，文章利用華北5省135個村2010-2012年3年實地調(diào)查數(shù)據(jù)，通過計量模型分析了主要糧食作物種植決策的影響因素。結(jié)果表明，長期氣候變化、極端氣候變化、村級水利灌溉設(shè)施以及村級社會經(jīng)濟狀況等，顯著影響華北地區(qū)主要糧食作物種植決策。因此，提高華北五省主要產(chǎn)區(qū)糧食綜合生產(chǎn)能力，需要改進(jìn)華北地區(qū)農(nóng)業(yè)氣候變化檢測及信息傳播渠道，加強農(nóng)田水利設(shè)施建設(shè)，以及提高村級干部的管理能力。

關(guān)鍵詞：種植決策 種植結(jié)構(gòu) 氣候變化

中圖分類號：F304 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A

文章編號：1004-4914（2015）05-049-04

一、引言

全球氣候變化已經(jīng)成為人類面臨的一個重大挑戰(zhàn)，它對社會、經(jīng)濟、生態(tài)各方面都有著直接或間接的影響（杜文獻(xiàn)，2011）。農(nóng)業(yè)作為基礎(chǔ)產(chǎn)業(yè)、國民經(jīng)濟中最基本的物質(zhì)生產(chǎn)部門，是人類的衣食之源和生存之本，農(nóng)業(yè)直接關(guān)系著人類生存、發(fā)展與社會穩(wěn)定（劉彥隨等，2002）。同時，農(nóng)業(yè)作為一個兼具自然性與社會性的產(chǎn)業(yè)，對全球氣候變化的響應(yīng)極為敏感（云雅如等，2005）。農(nóng)業(yè)面臨著全球氣候變暖和極端天氣氣候頻繁出現(xiàn)的現(xiàn)象，氣候變化給我國農(nóng)戶的經(jīng)濟收入和農(nóng)業(yè)生產(chǎn)都帶來了巨大的損失和危害（蔣燕兵等，2012）。

華北地區(qū)不僅是中國政治、經(jīng)濟、交通及文化的中心地帶，而且也是我國重要的糧食生產(chǎn)基地。本文中的華北地區(qū)包括河南、河北、山東、江蘇、安徽，總面積和人口分別占我國的7.87%和30.22%，主要糧食作物有小麥、水稻、玉米等，經(jīng)濟作物主要有棉花、花生、芝麻、大豆和煙草等。在氣候變化的大背景下，華北地區(qū)的氣候變化直接影響到了該地區(qū)的作物種植種類、播種面積和種植結(jié)構(gòu)，分析氣候變化對華北地區(qū)作物種植決策的影響，認(rèn)清影響華北地區(qū)作物種植決策的主要因素和影響程度，找到適應(yīng)氣候變化的相關(guān)措施和途徑很有必要。

為此，本文運用華北地區(qū)村級層面實際調(diào)查數(shù)據(jù)，分析氣候變化對華北地區(qū)作物種植決策影響，通過建立計量經(jīng)濟模型，找到影響作物種植決策主要氣候變化因素，分析其對作物種植決策造成影響，基于華北五省實際情況，探索降低和減少氣候變化不利影響對策，為政府相關(guān)部門制定政策提供參考依據(jù)。為達(dá)到上述目的，下一部分對國內(nèi)外相關(guān)研究進(jìn)行簡要回顧，接著介紹本文的研究方法與數(shù)據(jù)來源，第四部分分析模型估計結(jié)果，最后給出研究結(jié)論和政策啟示。

二、文獻(xiàn)綜述

國外關(guān)于氣候變化背景下農(nóng)業(yè)生產(chǎn)方面的研究。Lemos et al.（2002）認(rèn)為農(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)的損害；Phillips（2002）也認(rèn)為天氣預(yù)報對一個地區(qū)農(nóng)作物總產(chǎn)量有一定影響；Gohari et al.（2013）通過對伊朗扎因達(dá)魯?shù)铝饔虼篼?、小麥、水稻、玉米這四種農(nóng)作的研究，發(fā)現(xiàn)氣候變暖有可能縮短作物生長期，在這四個研究作物中，水稻和玉米由于其高灌溉用水需求更容易受到氣候變化的影響；Li et al.（2013）認(rèn)為中國在應(yīng)對氣候變化中的作用已得到了很大的關(guān)注，而氣候變化對中國的影響在很大程度上被忽略；Liu et al.（2001）基于李嘉圖模型來衡量氣候變化對中國的農(nóng)業(yè)的影響，發(fā)現(xiàn)更高的溫度和較多的降水將總體上對中國農(nóng)業(yè)產(chǎn)生積極的影響；干旱災(zāi)害對農(nóng)戶生產(chǎn)的影響非常嚴(yán)重，因此，Albersen et al.（2000）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)展灌溉田；Hatfield et al.（2011）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)提出了挑戰(zhàn)，為了提高種植制度適應(yīng)氣候變化導(dǎo)致的壓力，了解溫度、二氧化碳、臭氧這些影響農(nóng)業(yè)作物種植制度的因素是至關(guān)重要的。

國內(nèi)學(xué)者氣候變化背景下農(nóng)業(yè)生產(chǎn)方面的研究。王長燕等人（2006）通過對華北地區(qū)1951-2000年的氣溫和降水的統(tǒng)計資料進(jìn)行分析，得出華北地區(qū)50多年來氣候呈現(xiàn)暖干化趨勢，對農(nóng)業(yè)產(chǎn)生了不利的影響，并提出了建議和適應(yīng)性對策；肖風(fēng)勁等人（2006）的研究中提出，農(nóng)戶可以通過調(diào)整種植業(yè)結(jié)構(gòu)種植制度以及農(nóng)產(chǎn)品品種等來適應(yīng)氣候變暖；云雅如等人（2009）從行為經(jīng)濟學(xué)角度分析，結(jié)果顯示農(nóng)戶認(rèn)知偏差和思維定式等因素使農(nóng)戶生產(chǎn)行為適應(yīng)氣候更緩慢；蔣燕兵等人（2012）通過對國內(nèi)外關(guān)于氣候變化背景下農(nóng)戶適應(yīng)行為的總結(jié)評述，分析了氣候變化對云南省農(nóng)林牧生產(chǎn)的影響，提出了氣候變化背景下農(nóng)戶應(yīng)采取的適應(yīng)措施；杜文獻(xiàn)（2011）基于李嘉圖模型的分析視角，系統(tǒng)回顧了氣候變化對農(nóng)業(yè)影響的研究進(jìn)展，在歸納總結(jié)的基礎(chǔ)上，對國內(nèi)外研究進(jìn)行了評論，并展望了該領(lǐng)域未來的研究方向；榮艷淑等人（2010）分析了華北地區(qū)104個觀測站的氣象資料，得出華北地區(qū)有明顯的增溫趨勢，且存在明顯的變干趨勢，干旱仍在加??；孫艷玲等人（2012）通過分析華北地區(qū)1982-2006年的相關(guān)數(shù)據(jù)，從年際變化、季節(jié)變化和月度變化三個時間尺度分析，得出了華北地區(qū)植被覆蓋與其氣候變化的關(guān)系。

國內(nèi)外學(xué)者基于不同的視角研究氣候變化對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的相關(guān)影響，并已經(jīng)取得比較豐碩的成果，這對我們?nèi)娑钊胙芯繗夂蜃兓瘜θA北地區(qū)村級作物種植決策的影響，提供了比較豐富的素材，在視角的選擇上也富有參考價值。

三、分析方法與數(shù)據(jù)來源

（一）模型與變量

關(guān)于氣候變化，農(nóng)業(yè)經(jīng)濟學(xué)的主要研究方法一般包括4類，Probit模型和Multinomial Logit（MNL）模型，時間序列模型，Ricardian模型，以及CGE（可計算一般均衡模型）。Probit模型和Multinomial Logit（MNL）模型，實質(zhì)上都是被解釋變量受限模型。運用這兩個模型，可以考察對氣候變動和波動適應(yīng)性行為的決定因素。時間序列模型將產(chǎn)量（或單產(chǎn)）與氣候變化因素直接回歸，所用的氣候因子一般為降水量和溫度。Ricardian模型是評估在考慮了農(nóng)業(yè)適應(yīng)情形下，氣候變化對產(chǎn)量影響的有效方法。CGE（可計算一般均衡模型）是研究預(yù)測未來氣候變化對經(jīng)濟影響的主要方法（崔永偉等，2012）。

為了深入分析氣候變化對對作物種植決策的影響，基于之前專家學(xué)者們（王金霞、候麟科等）的研究成果，對ricadian模型進(jìn)行改進(jìn)，本文建立如下計量經(jīng)濟學(xué)模型：

yij=α+βxij+γzij+φgig+ηcij+δdj+εij

具體來說，yij表示第j個省第i個村的主要農(nóng)作物面積占總耕地面積的比例，取值為0～1區(qū)間的連續(xù)數(shù)值，數(shù)值越大表示氣候變化對該作物的種植決策影響越小。xij表示各類農(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表示一組反映村社會經(jīng)濟的控制變量，包括：非農(nóng)勞力人數(shù)比例、人均純收入、灌溉耕地面積比例、是否在灌區(qū)范圍、村委會到鄉(xiāng)政府所在地距離、水利設(shè)施條件。gig代表一組反映村自然特征的控制變量，包括：自然村居住是否連片、村土壤類型、村地形特征、受災(zāi)類型。cij表示溫度、降水量等氣候變量。dj代表以河南省為對比基礎(chǔ)的省虛擬變量，用以說明其他變量沒有直接說明的社會、經(jīng)濟、自然稟賦，以及氣候在時間和區(qū)域方面的差異。εij表示其他不可觀測的隨機擾動項。α、β、γ、φ、δ和η是待估計參數(shù)。

（二）數(shù)據(jù)來源

本文研究所用數(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）主持的國家級973氣候變化專項“氣候變化對社會經(jīng)濟系統(tǒng)的影響與適應(yīng)策略”項目，從中選取我國華北5?。ê幽稀⒑颖?、山東、江蘇和安徽）的實地調(diào)查數(shù)據(jù)。在抽樣調(diào)查過程中采用分層抽樣與隨機抽樣相結(jié)合的方式選取樣本，具體如下：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)歷過一次旱災(zāi)或澇災(zāi)，且有一年為正常年；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)查樣本最終包括5個省15個市（縣）的135個村。調(diào)查采用當(dāng)面訪談并填寫問卷的方式進(jìn)行，調(diào)查對象是村領(lǐng)導(dǎo)，如村書記、村長、村主任和村會計等。

四、估計結(jié)果與分析

本文分析作物種植決策的影響因素，表2給出模型估計結(jié)果。從模型的檢驗情況來看，三個模型的R2分別為0.86、0.69和0.73，調(diào)整的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；三個模型的F值伴隨概率均小于0.01，表明該模型在1%水平上顯著，通過統(tǒng)計檢驗。同時可以看出，大多數(shù)變量與預(yù)期影響方向一致。

（一）小麥播種面積變化影響因素分析

第一，使用灌溉井和水庫灌溉兩個變量達(dá)到1%顯著性水平，但是符號不同，對小麥種植面積的影響相反。這一結(jié)果說明：使用水庫灌溉方式顯著限制小麥種植面積比例；相反，使用灌溉井灌溉方式增加小麥種植面積比例。事實上，河北省省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%。

第二，村級領(lǐng)導(dǎo)受教育年限和人均灌溉面積變量達(dá)到1%顯著性水平，而且影響方向均為正。說明村領(lǐng)導(dǎo)受教育年限越長、村里人均灌溉面積越大，自然村小麥種植面積越大。事實上，村領(lǐng)導(dǎo)受教育年限越長，他的接受信息能力和傳播先進(jìn)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技術(shù)的能力就越強，對該村小麥的種植會產(chǎn)生積極的促進(jìn)作用，另一方面人均灌溉面積越大，村民可用于種植小麥的土地面積也就越大，所以小麥的種植面積也就越大。

第三，第一季度和第二季度長期氣溫均值達(dá)到1%顯著性水平，然而，估計系數(shù)符號不同，對小麥種植面積比例影響相反。具體來說，第一季度平均氣溫越高，小麥種植面積比例越??；相反，第二季度氣溫越高，小麥種植面積比例越大?？赡艿脑蛟谟诘谝患径龋?-5月份）氣溫過高容易形成春旱，對小麥的產(chǎn)量和種植都會產(chǎn)生不利影響，而第二季度（6-8月份）小麥在成熟期較高的溫度有利于小麥的生長和成熟，故其影響方向為正。第一季度和第二季度長期降水量均值都達(dá)到5%顯著性水平，影響方向為正，說明第一季度和第二季度降水量越多對小麥的種植越有利，小麥在第一和第二季度處于拔節(jié)孕穗期、抽穗開花期、灌漿乳熟期，在此期間小麥生長的需水量較大，所以降水量大對小麥的種植生產(chǎn)有促進(jìn)作用，而第四季度長期降水量均值達(dá)到1%顯著性水平，影響系數(shù)為負(fù)，說明在第四季度大量的降水對小麥的種植不利，可能的原因在于小麥在播種后到拔節(jié)前這段時期需水量相對較小，并且冬季氣溫低，降水過后田地易結(jié)冰形成凍災(zāi)，影響小麥的生長。

第四，2012年虛擬變量達(dá)到5%顯著性水平，符號為負(fù)，在一定程度上表明，2012年與2010年相比，小麥的播種面積有所減少。其可能原因在于，本文把2010年作為對照組，即2010年是正常年，2012年是受災(zāi)年，受災(zāi)年比正常年的小麥播種面積有所減少。

第五，山東省和江蘇省虛變量達(dá)到1%顯著性水平，而且估計系數(shù)為負(fù)，說明山東省和江蘇省小麥播種面積與河南省（對照組）相比比例較小。

（二）玉米播種面積變化影響因素分析

第一，是否使用灌溉井、池塘這兩個變量達(dá)到5%顯著性水平，是否使用水庫這一變量達(dá)到10%顯著性水平，且影響方向為正，說明使用灌溉井、水庫、池塘灌溉的地方玉米種植面積比例較大，而依靠河流或湖泊引水的灌區(qū)系統(tǒng)變量達(dá)到1%顯著性水平且影響方向為負(fù)，說明依靠河流或湖泊引水的灌區(qū)系統(tǒng)灌溉的地方玉米的種植面積比例減少，原因可能在于依靠河流或湖泊引水的灌區(qū)系統(tǒng)灌溉的地方受氣候條件的限制比較明顯，并且周圍地區(qū)都從河流獲湖泊引水，會導(dǎo)致供水不足，從而影響玉米的種植，而依靠灌溉井、水庫和池塘灌溉的地方供水的可靠性會比較高，玉米種植面積比例會較大。

第二，村領(lǐng)導(dǎo)受教育年限、村領(lǐng)導(dǎo)年齡、人均灌溉面積變量分別達(dá)到1%、10%和1%顯著性水平，且影響方向均為負(fù)，說明村領(lǐng)導(dǎo)受教育年限越長、村領(lǐng)導(dǎo)年齡越高、村里人均灌溉面積越大的自然村玉米的種植面積比例越小，可能的原因是村領(lǐng)導(dǎo)受教育年限越長、年齡越高，他的接受信息能力和傳播先進(jìn)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技術(shù)的能力就越強，由于玉米已經(jīng)不是農(nóng)民生活的必須口糧，所以就會傾向于種植經(jīng)濟效益更高的其它作物，從而導(dǎo)致玉米的種植面積比例下降，并且由于技術(shù)條件的限制，種植和收獲玉米需要大量的勞動力投入，所以說人均灌溉面積越大也會導(dǎo)致玉米種植面積比例減小，是否有倒茬習(xí)慣這一變量達(dá)到5%顯著性水平，影響方向為正，說明在有倒茬習(xí)慣的村玉米的種植面積比例較大，可能的原因在于，由于倒茬習(xí)慣會導(dǎo)致減少如豆類等其它經(jīng)濟作物的種植，從而提高玉米的種植面積比例。

第三，壤土和平原變量分別達(dá)到1%和10%顯著性水平，影響方向為負(fù)，說明若自然村壤土地，較黏土地的自然村來說，其玉米種植面積比例較小，若自然村是平原地形，較山地（對照組）自然村來說，其玉米種植面積比例較小?？赡艿脑蛟谟?，在平原地形的自然村和壤土地的自然村由于土地平整土壤肥力較好，農(nóng)民會更傾向于種植經(jīng)濟利益更高的作物，如大豆等，從而會使玉米的種植面積減小。水利設(shè)施條件良好這一變量達(dá)到了1%的顯著性水平，影響方向為負(fù)，這說明，其他因素保持不變的情況下，相較對照組（水利設(shè)施條件較差的村），水利設(shè)施條件越好的村，玉米的種植面積越小，這與我們的預(yù)期不符合，仍需要大樣本的檢驗。

第四，四個季度的長期氣溫均值都達(dá)到1%顯著性水平，第一、三季度長期氣溫均值影響方向為正，第二、四季度長期氣溫均值影響方向為負(fù)，第二季度長期降水均值達(dá)到1%顯著性水平，影響方向為負(fù)，說明第二季度降水越多玉米的種植面積比例就會減小，可能的原因在于大量的降水會導(dǎo)致玉米不能順利的播種，并且在播種后會形成爛種芽澇的現(xiàn)象，對玉米的種植產(chǎn)生不利影響，從而導(dǎo)致玉米播種面積比例減小。

第五，山東省和江蘇省虛擬變量達(dá)到1%顯著性水平，而且估計系數(shù)為正，說明山東省和江蘇省玉米播種面積與河南省相比比例較大。

（三）水稻播種面積變化影響因素分析

第一，是否使用灌溉井、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)達(dá)到1%顯著性水平，使用灌溉井的影響方向為負(fù)，說明使用灌溉井灌溉的地方水稻的種植比例面積較小，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)的地方水稻種植面積比例較大，原因在于種植水稻的需水量較大，而灌溉井的供水量和灌溉覆蓋范圍有限，所以說使用灌溉井灌溉的地方水稻種植面積比例較小，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)的地方水稻種植面積比例較大。

第二，村級人均耕地面積、村領(lǐng)導(dǎo)年齡、村里人均灌溉面積變量分別達(dá)到10%、5%和1%顯著性水平，影響方向均為正，說明在村領(lǐng)導(dǎo)年齡越大、村里人均耕地多、人均灌溉面積大，水稻種植面積比例較大，原因是村領(lǐng)導(dǎo)年齡大且依靠傳統(tǒng)生產(chǎn)經(jīng)驗進(jìn)行決策，更傾向于種植適合本地區(qū)習(xí)慣水稻，而且，人均灌溉面積越大，越有利于種植水稻。是否有倒茬習(xí)慣和是否在灌區(qū)變量達(dá)5%顯著性水平，影響系數(shù)為負(fù)，說明在有倒茬習(xí)慣、在灌區(qū)村水稻種植面積比例較小，可能因為在這種情況下，需要選擇種植其它作物，從而減少水稻種植；而在灌區(qū)村水稻種植面積比例較小，與預(yù)期不符，仍需要大樣本檢驗。

第三，水利設(shè)施條件良好和水利設(shè)施條件中等這兩個變量分別達(dá)到了1%和5%的顯著性水平，影響方向均為正。說明，其它因素保持不變情況下，與水利設(shè)施條件較差的村對比，水利設(shè)施條件越好村，水稻種植面積越大，這符合實際情況。

第四，只有第二季度長期降水量均值達(dá)到10%顯著性水平，影響方向為負(fù)，其余變量均不顯著。說明第二季度降水量越大水稻的種植面積比例相對較小，可能的原因在于雖然水稻的需水量相對小麥、玉米要大得多，但是第二季度大量的降雨容易形成澇災(zāi)，稻田的排水能力又不強，盡管水稻的耐澇力強，短期淹水對產(chǎn)量影響不大，但若長期淹水沒頂則會影響生育及產(chǎn)量，所以第二季度降水量太大會對影響到水稻的種植。

第五，山東省虛擬變量達(dá)到5%顯著性水平，而且估計系數(shù)為負(fù)，說明山東省水稻播種面積與河南?。▽φ战M）相比比例較?。幌喾?，江蘇省虛擬變量達(dá)到1%顯著性水平，而且估計系數(shù)為正，說明江蘇省水稻播種面積與河南?。▽φ战M）相比比例較大。

五、研究結(jié)論與政策啟示

本文調(diào)查了華北5省135個自然村極端氣候?qū)ψ魑锓N植的影響，結(jié)合長期氣候變化趨勢，通過建立經(jīng)濟計量模型，得到如下研究結(jié)論：

第一，氣候變化糧食作物種植決策有顯著影響。特別是極端氣候發(fā)生，對糧食種植面積有顯著負(fù)面影響；第二，農(nóng)田水利灌溉設(shè)施以及農(nóng)業(yè)用水條件對糧食作物種植決策有顯著影響，而且地區(qū)差異明顯；第三，長期氣溫和降水的季節(jié)變化，對不同糧食作物種植影響不同；第四，村級自然條件、村級領(lǐng)導(dǎo)管理水平以及社會經(jīng)濟條件，對糧食種植有顯著影響。根據(jù)研究結(jié)論進(jìn)一步發(fā)現(xiàn)：不僅長期氣候變化影響糧食種植面積，而且長期氣溫和長期降水季節(jié)變化，嚴(yán)重影響糧食種植程度；極端氣候變化并未顯著改變作物種植結(jié)構(gòu)，但減少當(dāng)年作物種植計劃，迫使農(nóng)民放棄糧食生產(chǎn)外出打工；干旱年作物種植面積明顯減少，說明華北農(nóng)區(qū)靠天吃飯形勢沒有根本解決。

根據(jù)以上研究結(jié)論，本文如下政策啟示：

第一，加強農(nóng)區(qū)氣候變化預(yù)報服務(wù)。為此，加大村級氣候氣象站投資力度，為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)提供日常氣象變化信息，提高村級經(jīng)濟應(yīng)對極端氣候災(zāi)害能力，減少極端氣候?qū)r(nóng)業(yè)生產(chǎn)負(fù)面影響。第二，加強農(nóng)田水利設(shè)施維護(hù)及投資管理。具體要加大農(nóng)業(yè)灌溉設(shè)施投資力度，保證糧食生產(chǎn)不受影響；加強現(xiàn)有農(nóng)田水利設(shè)施維護(hù)和管理，確保農(nóng)田水利設(shè)施正常運行。第三，因地制宜科學(xué)決策。制定適合不同農(nóng)區(qū)的糧食種植計劃，及時調(diào)整地區(qū)糧食種植制度，提高糧食生產(chǎn)適應(yīng)氣候變化能力，保證糧食生產(chǎn)穩(wěn)定增長。

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（作者單位：河南農(nóng)業(yè)大學(xué)經(jīng)濟與管理學(xué)院 河南鄭州 450002）

（作者簡介：郭璐明，碩士研究生，主要研究方向為農(nóng)業(yè)經(jīng)濟和氣候變化；通訊作者：馬恒運，教授，博士生導(dǎo)師，主要研究方向為能源經(jīng)濟和農(nóng)業(yè)經(jīng)濟。）

（責(zé)編：賈偉）