鄭沃林 ，胡新艷

（1.廣東金融學院 信用管理學院，廣東 廣州 510520；2.華南農(nóng)業(yè)大學 國家農(nóng)業(yè)制度與發(fā)展研究院，廣東 廣州 510624）

根據(jù)IPCC[1]研究顯示，21世紀以來，全球氣溫以0.2℃/10年的速率上升。在1981—2010年，強降雨的頻率比氣候系統(tǒng)自然年際變率高出了12個百分點[2]。B.B.西涅里席柯夫在《農(nóng)業(yè)氣候研究方法》中指出，“在對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)具有現(xiàn)實意義的自然因素中，氣候起到主導作用”[3]。氣候變化改變農(nóng)作物生長和發(fā)育所需要的光、水、熱等要素，從而加劇了農(nóng)業(yè)產(chǎn)出的不確定性。相關研究表示，在中國，受氣溫上升和強降雨的影響，稻谷產(chǎn)量和玉米產(chǎn)量分別下降了10%和3%。保守估計，至21世紀后期，稻谷產(chǎn)量和玉米產(chǎn)量會下降24%[4]?？紤]到氣候變化引致的產(chǎn)量損失，中國糧食Malmquist指數(shù)增長率從1.45%降低至1.34%[5]。事實上，氣候變化對農(nóng)業(yè)的不利影響使農(nóng)戶面臨前期投資成本難以收回及農(nóng)業(yè)利潤下降等問題。由于中國農(nóng)業(yè)經(jīng)營格局屬于“小農(nóng)經(jīng)濟”，農(nóng)戶風險承受能力較低，而且均田承包制度所決定的小規(guī)模、分散化的農(nóng)業(yè)經(jīng)營格局，加劇了風險自負的特征，因此農(nóng)戶更容易出現(xiàn)因災返貧的問題[6]。從這個角度看，開展氣候變化的系列研究非常必要。

應對氣候變化的農(nóng)業(yè)經(jīng)濟研究相當豐富，不過存在以下問題：第一，缺乏從定量化角度對已有研究的結構特征和理論框架進行分析。第二，缺乏從定性化角度對理論研究與政策實踐的悖離性進行文本考察。需要回答的是，已有研究存在何種時間分布和空間分布特征？造成時空分布結構差異性的根本原因是什么？已有研究可以分割為哪些知識模塊？不同的知識模塊構成何種邏輯框架？已有研究呈現(xiàn)的邏輯主線是否與政策努力的方向存在悖離？造成這種悖離的根本原因及其解決方案是什么？鑒于此，本文采用文獻計量法和內(nèi)容分析法對已有研究進行全面的分析，力求解答上述問題。考慮到中國知網(wǎng)中“核心期刊”和“CSSCI來源期刊”是應對氣候變化農(nóng)業(yè)經(jīng)濟研究的主要載體，并具有較強的可靠性和權威性，因而在這兩個數(shù)據(jù)庫中，以“主題=氣候變化”以及“主題=農(nóng)業(yè)”為檢索條件進行精確檢索，共檢索到1 678篇文獻。最早發(fā)表的文獻在1992年，本文的文獻數(shù)據(jù)年限為1992—2020年。在此基礎上，本文采用社會網(wǎng)絡分析軟件CitSpaceIII、Ucinet及統(tǒng)計分析軟件Spss，對相關文獻進行量化分析。

一、文獻的結構特征

（一）時間分布特征

分析已有研究成果的時間分布特征有助于明確相對應的結構體系。如圖1所示，已有研究成果經(jīng)歷了三個發(fā)展階段：1992—2006年的萌芽探索期；2007—2014年的迅猛發(fā)展期；2015—2020年的下滑平穩(wěn)期。

圖1 時間分布特征圖譜

1992—2006年，高質量論文成果較少，該期間共發(fā)高質量論文235篇，占總發(fā)文量的14%，平均每年發(fā)文量為15篇。究其原因，氣候變化問題被認為是外交事務領域的問題，國內(nèi)學者對此缺乏必要的關注。隨著氣候變暖愈發(fā)明顯（尤其是，中國年平均氣溫增加幅度至少達0.78±0.27℃并高于全球同期平均值[1]），農(nóng)業(yè)部門受到巨大的沖擊。應對氣候變化成為社會熱點話題。輿論導向促使學術界進行了探索性研究，使得該期間呈現(xiàn)著一個發(fā)文小高峰。

2007—2014年，高質量論文成果增速明顯提高，該期間共發(fā)文937篇，占發(fā)文量的55.84%，平均每年發(fā)文量為117篇。究其原因，2007年，國家應對氣候變化及節(jié)能減排工作領導小組成立，并出臺了《中國應對氣候變化國家方案》《中國應對氣候變化科技專項行動》等文件。2014年，由國家發(fā)展改革委、國家統(tǒng)計局在內(nèi)的23個部門組成了應對氣候變化統(tǒng)計工作小組，從而構成了以政府綜合統(tǒng)計為主導、多部門分工的氣候變化應對機制。另外，國家第十二個五年規(guī)劃提出了將單位國內(nèi)生產(chǎn)總值CO2排放量下降17%的目標，將碳排放強度和能源強度作為發(fā)展經(jīng)濟的約束性指標。隨著政府對氣候變化問題的重視，應對氣候變化成為學術界的重要議題。

2015—2020年，高質量論文成果增速放緩，該期間共發(fā)文506篇，占發(fā)文量的30.15%，平均每年發(fā)文量為84篇。究其原因，隨著《巴黎協(xié)議》的簽訂，政策努力方向集中在全球氣候變化的合作與博弈層面。如何構建國際間氣候問題的合作框架，以此平衡各方利益成為政策設計的目標。這對理論研究提出了更高的要求，從而導致刊文量出現(xiàn)緩慢下降。

（二）空間分布特征

利用Citespace III對已有研究進行機構與作者分布分析有助于識別研究力量及合作交流空間。其中，CiteSpace設置為時間切割為1a，節(jié)點類型分別為機構和作者，閾值選擇為TOP35。圖2反映了機構分布的基本特征。一方面，中國科學院、西北師范大學、西南大學、四川省社會科學院之間聯(lián)系密切，并形成以這四大研究機構為核心的網(wǎng)絡結構。但是，這四大研究機構之間的連線很細，說明研究機構呈現(xiàn)空間非均衡的特征。另一方面，多數(shù)研究機構聯(lián)系相對松散，沒有形成穩(wěn)定的合作網(wǎng)絡。究其原因，應對氣候變化的農(nóng)業(yè)經(jīng)濟研究屬于跨學科研究，不同學科討論問題的思維及其方法存在差異。例如，環(huán)境資源學學者傾向于使用實驗方法分析氣候變化對農(nóng)作物產(chǎn)量的影響，經(jīng)濟學學者則使用線性回歸方法分析氣候變化與農(nóng)作物產(chǎn)量的關系。這在很大程度上決定了學科間的協(xié)調(diào)不足，從而造成研究視角分散和割裂，使得任何觀察只能表達出部分結果。圖3反映了作者分布的基本特征。其中，西北農(nóng)林科技大學經(jīng)濟管理學院的霍學喜、馮曉龍、白秀廣形成了穩(wěn)定的合作體系。華中農(nóng)業(yè)大學經(jīng)濟管理學院的李谷成、尹朝靜、高雪形成了穩(wěn)定的合作體系。前者關注的是氣候變化與農(nóng)戶風險規(guī)避手段的關系，后者主要關注的是氣候變化對農(nóng)業(yè)產(chǎn)量的影響。值得注意的是，已有研究的合作團隊規(guī)模較小，絕大多數(shù)的合作關系呈現(xiàn)出“導師與研究生”特征。這反映出作者之間的合作交流欠缺，知識流互動程度較低，進一步造成研究體系相互獨立的狀態(tài)。

圖2 機構分布特征圖譜

圖3 作者分布特征圖譜

二、文獻的理論框架

（一）高頻關鍵詞解構

關鍵詞是已有研究主題的精確體現(xiàn)，在很大程度上反映出已有研究的演進路徑。因此，本文使用SATI軟件對1 678篇文獻的關鍵詞進行分析，并構建前50個關鍵詞的相似性矩陣；在此基礎上，采用Ucinet中的Netdraw功能進行共現(xiàn)網(wǎng)絡分析。如圖4所示，“氣候變化”處于關鍵詞圖譜最核心位置，節(jié)點面積最大，即“氣候變化”關鍵詞的頻次為最高。次核心關鍵詞為“變化特征”“風險管理”“糧食安全”“生產(chǎn)率”。這些關鍵詞節(jié)點面積相對較大，與“氣候變化”關鍵詞之間聯(lián)系密切。這說明了已有研究以“氣候變化”為中心，并圍繞該中心形成了“變化特征”“風險管理”“糧食安全”“生產(chǎn)率”等次中心的研究體系。最外圍的關鍵詞，例如“低碳經(jīng)濟”“智慧農(nóng)業(yè)”“氣候移民”“土地利用”等關鍵詞則是未來研究的熱點。

圖4 前50位的高頻關鍵詞圖譜

（二）知識結構的分析

為解構高頻關鍵詞表達的知識模塊，本文通過SATI軟件建立前50個關鍵詞相互關系的相異矩陣，再利用SPSS軟件進行多維尺度分析，選擇Euclidean距離，獲得多維尺度圖譜。結果發(fā)現(xiàn)，已有研究可以分為三大知識模塊：一是“氣候變化的演進趨勢”知識模塊；二是“氣候變化對農(nóng)業(yè)的影響：風險生成機理”知識模塊；三是“氣候變化與農(nóng)戶風險避險手段”；上述知識模塊共同構成了“氣候變化—風險生成—農(nóng)戶避險手段”的理論框架。其中，“氣候變化”關注的是氣候變化的特征、趨勢及其時空差異性?！帮L險生成”關注的是氣候變化對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)造成的不利影響及其異質性?！稗r(nóng)戶避險手段”關注的是農(nóng)戶風險規(guī)避手段的選擇及其產(chǎn)生的不同效果（如圖5所示）。

圖5 前50位的高頻關鍵詞多維尺度圖譜（Euclidean距離模型）

1.氣候變化的演進趨勢

20世紀90年代以來，全球氣溫呈現(xiàn)急劇上升的特征。姚俊強等[7]使用Mann-Kendall趨勢檢驗法，對亞洲中部地區(qū)進行仿真模擬并發(fā)現(xiàn)，近100年，亞洲中部干旱區(qū)的年平均氣溫以0.16℃/10年的速率上升，這一現(xiàn)象在伊犁河流域和烏拉爾河流域最為突出。丁一匯等[8]對中國歷史氣溫數(shù)據(jù)進行模擬發(fā)現(xiàn)，中國陸地表面的年平均氣溫至少升高了0.5℃；20世紀50年代至今，年平均氣溫卻升高了1.1℃，遠高于同期北半球平均氣溫上升速率。高弋斌等[9]使用Mann-Kendall趨勢檢驗法發(fā)現(xiàn)，中國沿海地區(qū)年平均氣溫以0.17℃/10年的速率上升；其中，夏季的升溫速率最大，達0.27℃/10年，冬季的升溫速率最小。

氣候變暖改變水循環(huán)并導致局部區(qū)域的降水量發(fā)生顯著變化。高濤和謝立安[10]研究發(fā)現(xiàn)，中國大部分地區(qū)的強降雨趨勢明顯。唐亦漢和陳曉宏[11]采用極值分布模擬發(fā)現(xiàn)，在珠江流域，西部地區(qū)的強降雨趨勢不斷下降，但東部地區(qū)的強降雨趨勢逐漸上升。鐘科元和鄭粉莉[12]利用Mann-Kendall趨勢檢驗法對松花江流域進行研究并發(fā)現(xiàn)，松花江流域內(nèi)的降雨動能與降雨強度的乘積呈現(xiàn)明顯的變化趨勢。廉陸鷂和劉濱輝[13]利用空間分析法，對西北地區(qū)68個氣象站逐日降雨數(shù)據(jù)進行研究并發(fā)現(xiàn)，在西北地區(qū)，氣候逐漸由暖干向暖濕轉變，年際降雨變化因此更為復雜；其中，東部地區(qū)的降雨頻率出現(xiàn)下降趨勢，西部地區(qū)的降雨頻率卻出現(xiàn)上升趨勢。

氣溫與降雨的不確定性增加了極端氣候事件的發(fā)生頻率。崔鳳琪等[14]利用呼倫貝爾草原的逐日氣象數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)，極端氣候事件突變發(fā)生于20世紀90年代。黃強和陳子燊[15]使用Mann-Kendall趨勢檢驗法分析珠江流域極端氣候事件并發(fā)現(xiàn)，在過去50年間，珠江流域的極端高溫事件發(fā)生頻率較高，但極端降雨事件發(fā)生頻率較低，即在長期內(nèi)，珠江流域面臨著高溫干旱問題，在短期內(nèi)很可能遭受洪澇威脅。

2.氣候變化對農(nóng)業(yè)的影響：風險生成機理

第一，氣候變化對農(nóng)業(yè)產(chǎn)量的影響。氣候變化改變了農(nóng)作物生長和發(fā)育所需要的光、水、熱等要素，對農(nóng)業(yè)產(chǎn)量造成巨大的影響。大多數(shù)研究認為，氣候變化對農(nóng)業(yè)產(chǎn)量造成的影響往往是利大于弊的。You等[16]選取中國各省平均氣象數(shù)據(jù)和小麥總產(chǎn)量，利用固定效應模型發(fā)現(xiàn)，氣候變化對小麥產(chǎn)量造成不利影響，即氣溫上升1℃，小麥至少減產(chǎn)3%。Xin等[17]基于微觀層面的農(nóng)戶數(shù)據(jù)，通過線性回歸模型發(fā)現(xiàn)，氣溫及降雨上升降低了小麥增產(chǎn)和增收的可能性。吳麗麗等[18]發(fā)現(xiàn)，氣溫每上升1℃，油菜產(chǎn)量至少下降0.74%；降雨每減少10毫米，油菜單產(chǎn)至少增加1.64%。Zhao等[19]研究發(fā)現(xiàn)，當日平均氣溫超過10℃時，氣溫上升對玉米產(chǎn)量產(chǎn)生不利影響。也有研究表明，氣候變化對農(nóng)業(yè)產(chǎn)量的影響存在農(nóng)作物類型和空間層面的異質性。例如，氣候變化對農(nóng)業(yè)產(chǎn)量影響存在不同作物類型的異質性。張宇和王馥棠[20表明，氣候變化使得中國早稻平均產(chǎn)量至少降低了三個百分點，中稻平均產(chǎn)量降低十個百分點，晚稻平均產(chǎn)量降低十一個百分點。Chen等[21]的研究顯示，氣溫上升使得單季稻產(chǎn)量上升11%，卻導致雙季稻產(chǎn)量下降1.9%。崔靜等[22]采取超越對數(shù)生產(chǎn)函數(shù)模型發(fā)現(xiàn)，氣溫變暖有利于高緯度小麥產(chǎn)量增加，卻引致華南地區(qū)小麥產(chǎn)量損失。馮琳等[23]的研究發(fā)現(xiàn)，在湖南省的中產(chǎn)區(qū)，氣候變化提高了水稻和小麥的產(chǎn)量；在低產(chǎn)區(qū)，卻產(chǎn)生了相反的作用。在此基礎上，有學者認為，氣候變化與農(nóng)作物產(chǎn)量并非呈現(xiàn)簡單的線性關系。氣候變化在初期可能有助于產(chǎn)量上升，在中期、后期卻可能造成產(chǎn)量損失。陳帥等[24]結合歷年氣象數(shù)據(jù)，通過對中國縣級層面的水稻和小麥產(chǎn)量的研究發(fā)現(xiàn)，氣溫上升與水稻、小麥產(chǎn)量呈現(xiàn)出“先升后降”的關系。何為等[25]發(fā)現(xiàn)，氣溫和降雨對小麥、水稻和玉米產(chǎn)量的影響呈現(xiàn)顯著的“倒U形”關系。尹朝靜等[5]利用固定觀測點提供的2 610個樣本數(shù)據(jù)進行研究發(fā)現(xiàn)，氣溫對水稻產(chǎn)量產(chǎn)生顯著的“倒U形”影響，降雨對水稻產(chǎn)量的“倒U形”影響不顯著。

第二，氣候變化對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率的影響。大部分研究認為，氣候變化對農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率產(chǎn)生負向影響。Sheng和Xu[26]的研究顯示，干旱災害發(fā)生頻率每上升1個單位，農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率下降約18%。不過，越來越多的學者表示，不同的氣象要素（例如，降雨、氣溫、日照）對農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率造成的影響程度存在差異性。劉戰(zhàn)偉[27]利用HP濾波法對中國2000—2017年省級面板數(shù)據(jù)進行研究并發(fā)現(xiàn)，在1%的統(tǒng)計水平上，氣溫上升提高了糧食全要素生產(chǎn)率，降雨上升降低了糧食全要素生產(chǎn)率。宋春曉等[28]的研究顯示，正常年份的小麥灌溉效率高于受災年份的小麥灌溉效率。白秀廣等[29]利用隨機前沿生產(chǎn)函數(shù)分析了氣候變化對蘋果全要素生產(chǎn)率的影響并發(fā)現(xiàn)，在環(huán)渤海地區(qū)，氣溫、降雨量和日照對數(shù)對農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率產(chǎn)生顯著的負向影響；但在黃土高原地區(qū)，氣溫、降雨量和日照對數(shù)對農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率產(chǎn)生的影響分別為7.51%、?24.29%、?79.65%。傅東平和王鑫[30]使用Malmquist-DEA方法測度了廣西各個地級市的農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率，再使用線性回歸方法進行研究并發(fā)現(xiàn)，氣溫每上升1個百分點，農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率下降0.05個百分點；不過，氣溫上升對桂東地區(qū)的農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率影響最大，對桂北地區(qū)的農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率影響并不明顯。

3.氣候變化與農(nóng)戶風險避險手段

氣候變化對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)造成了巨大且深刻的影響，從而引致了農(nóng)戶規(guī)避風險的反應。風險規(guī)避手段主要指農(nóng)戶使用一系列風險規(guī)避工具及技術，綜合應對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過程中所面臨的風險損失。風險規(guī)避手段在本質上表達為降低風險對農(nóng)業(yè)的影響程度，或者是將風險轉移給外部組織，往往分為適應性手段和轉移性手段兩大類。適應性手段表現(xiàn)為降低風險對農(nóng)業(yè)的不利影響并減少農(nóng)戶承擔的損失，按照最終的采納形式分為工程手段和非工程手段。轉移性手段表現(xiàn)為將風險從農(nóng)戶身上轉移出去，按照風險最終承受對象分為市場手段和行政手段，具體如表1所示。

表1 氣候變化與農(nóng)戶風險規(guī)避手段

氣候變化增加了農(nóng)業(yè)產(chǎn)出的不確定性，威脅到農(nóng)戶生產(chǎn)的基礎。對于中國農(nóng)戶而言，受人民公社制度和戶籍制度的約束，在1978年農(nóng)村改革之前，各種農(nóng)業(yè)生產(chǎn)要素被限制在農(nóng)業(yè)當中。農(nóng)戶因能力差異而形成的比較優(yōu)勢難以得到發(fā)揮，所以被強制同質化。20世紀70年代末，管制放松以及非農(nóng)產(chǎn)業(yè)發(fā)展賦予農(nóng)戶更為充分的經(jīng)濟自主權和要素處置權，并導致農(nóng)戶出現(xiàn)了分化：一部分農(nóng)戶通過家庭內(nèi)部的代際分工，將非農(nóng)就業(yè)能力較強的勞動力轉移到非農(nóng)產(chǎn)業(yè)，而老年人、婦女等勞動力則留守務農(nóng)，演變?yōu)樯钚娃r(nóng)戶；另一部分農(nóng)戶通過聚集土地等生產(chǎn)要素從而發(fā)展為生產(chǎn)型農(nóng)戶。長期的生產(chǎn)實踐使生活型農(nóng)戶意識到實現(xiàn)農(nóng)地價值最有效的方式是“他用”而非“自用”，從而傾向于將農(nóng)地流轉出去。即使自我耕種，他們也只是滿足家庭基本消費需求；因此受氣候變化的影響較低并自覺地忽略風險信息而不采取避險行動。生產(chǎn)型農(nóng)戶既需要通過農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營來滿足家庭基本消費需求，也需要向市場提供商品。他們更容易受到氣候變化的影響，從而積極采取避險手段來應對氣候變化。顯然，相對于生活型農(nóng)戶，生產(chǎn)型農(nóng)戶更容易受到氣候變化的影響。

氣候變化在本質上表現(xiàn)為不確定性事件，最大的特征是無記憶性，即每個事件發(fā)生是相對獨立的結果，后期事件發(fā)生的概率與前面事件是否發(fā)生無關[31]。要想準確地估計未來某一時間內(nèi)的氣候成災發(fā)生概率，需要借助先進的氣候分析工具系統(tǒng)地分析太陽輻射、濕度、風速、云量等氣象信息。農(nóng)戶不具備這樣的能力，可獲得的有效風險信息較少，從而使得對氣候變化及其裹挾風險的評價成為一項復雜工作。農(nóng)戶僅依賴于一種簡化的范式來處理復雜的氣候風險認知任務。對氣候風險事件的啟發(fā)式判斷在很大程度上滿足了簡單化信息加工和編輯的要求?；谥庇X的啟發(fā)式系統(tǒng)要農(nóng)戶通過過濾自己的信念和經(jīng)驗來處理風險信息，并形成對風險事件的認知。啟發(fā)式判斷使用直覺思維的子系統(tǒng)來處理復雜的風險事件，而不是依據(jù)標準的數(shù)理統(tǒng)計規(guī)則和嚴密的公式測算風險事件的概率。為此，農(nóng)戶往往通過產(chǎn)量損失來評估氣候變化風險發(fā)生的概率。如果產(chǎn)量損失相對較大，農(nóng)戶會高估氣候風險發(fā)生概率，相反，卻低估氣候風險發(fā)生概率。那么，即使氣候風險發(fā)生概率相對較高，但農(nóng)戶感知風險概率低于某一個水平，他們也不會采取任何避險手段。例如，F(xiàn)oguesatto等[32]的研究顯示，農(nóng)戶主觀風險認知與客觀風險概率不一致。對于風險認知較低的農(nóng)戶而言，即使他們處于氣候變化相對嚴峻的環(huán)境中，也不會采取多樣化種植來規(guī)避風險。Anik等[33]的研究發(fā)現(xiàn)，在孟加拉地區(qū)，農(nóng)戶認為最近30年的強降雨趨勢不斷加劇，盡管事實并非如此；但他們通過多樣化種植來應對氣候變化的積極性卻持續(xù)提高。

考慮到風險認知是在信息獲取不足條件下產(chǎn)生的一種心理信念與擔憂，早年時期的經(jīng)歷對個人風險偏好及其判斷造成深刻的影響。發(fā)生于1959—1961年，與氣候風險緊密關聯(lián)的大饑荒，曾經(jīng)對農(nóng)戶的生活和生產(chǎn)造成巨大影響。現(xiàn)實中，從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的群體多為上了年紀的中老年人，他們經(jīng)歷過大饑荒時期“食不果腹”日子。盡管改革開放以來，人們的生活水平不斷改善，并解決了溫飽問題。不過，關于大饑荒的記憶不會輕易磨滅。隨著氣候變化愈發(fā)嚴峻，他們更容易聯(lián)想起與天災密切關聯(lián)的大饑荒，并引起對饑餓的恐懼。由饑荒形成的痛苦記憶深刻影響他們對氣候風險的判斷，并使得他們高估氣候風險的發(fā)生概率，并積極采取應對氣候風險的手段。

三、理論與政策的悖離

自工業(yè)革命以來，氣候變暖愈發(fā)突出。根據(jù)IPCC第五次報告顯示，以氣候變暖為核心的氣候變化主要由人類活動所造成[1]。20世紀50年代以前，各國氣候監(jiān)測站數(shù)量少、監(jiān)測范圍窄，而且頻繁出現(xiàn)監(jiān)測點搬遷問題，從而導致監(jiān)測工作長期中斷及監(jiān)測資料缺失。由此，人們很難判斷人為因素對氣候變化的影響機理。普遍觀點是，工業(yè)生產(chǎn)導致大量溫室氣體向外排放，加劇了氣候變暖趨勢。對此，氣候治理的核心在于控制人類活動所產(chǎn)生的溫室氣體（尤其是二氧化碳）的排放量，從而降低氣候風險及其損失性，提高氣候恢復能力。1992年通過的《聯(lián)合國氣候變化框架公約》標志著氣候治理政策步入常規(guī)化的階段。1997年通過的《京都議定書》確定國家的整體及具體量化的減排指標。2015年12月，195個國家和地區(qū)簽署的《巴黎協(xié)定》明確了2020年之后的國際間氣候合作機制。政策由政策目標、政策內(nèi)容和政策工具三大要素構成。隨著氣候變化治理在國際事務的地位提升，政策目標在于實現(xiàn)碳減排和碳中和，從而決定了減少氣候致險因子成為政策內(nèi)容和工具的主線。為此，中國氣候政策逐漸形成了強制型政策、混合型政策及自愿型政策多種形式。其中，強制型政策主要是對碳排放、“低碳”等問題進行法律層面的管控，促使碳排放者環(huán)境成本外部化?；旌闲驼咧饕峭ㄟ^財政資金補貼、稅費減免等方式推動氣體處理技術的優(yōu)化。自愿型政策主要是通過宣傳教育、輿論引導等形式促進清潔生產(chǎn)與綠色消費。

與政策主線不同，理論研究的核心是增強農(nóng)戶對沖風險能力。這是由研究機構和作者的交流與合作機制欠缺，跨學科知識交叉的廣度與強度不足而造成的結果。盡管理論研究關注了農(nóng)戶對風險管理手段的偏好性問題，但農(nóng)戶對風險規(guī)避手段的選擇不是憑空產(chǎn)生，而總是在背景環(huán)境下進行的。那么，在選擇的過程中，農(nóng)戶很難消除選擇框架產(chǎn)生的影響。由于缺乏政策的“助推”，農(nóng)戶在世代相傳形成的選擇框架的影響下，很容易選擇調(diào)整農(nóng)時、等待政府救濟等傳統(tǒng)避險手段，而非采取農(nóng)業(yè)保險這一現(xiàn)代避險手段①根據(jù)中國農(nóng)業(yè)保險保障水平研究課題組的考察，中國還有55%的農(nóng)作物面積沒有被農(nóng)業(yè)保險覆蓋，這一水平低于許多發(fā)展中國家。與此同時，根據(jù)農(nóng)業(yè)農(nóng)村部農(nóng)村經(jīng)濟研究中心調(diào)研成果顯示：近33%的農(nóng)戶沒有購買過農(nóng)業(yè)保險。如果將被強制購買的農(nóng)戶（包括在不知情下，由村委會或鎮(zhèn)政府統(tǒng)一購買農(nóng)業(yè)保險的農(nóng)戶）統(tǒng)計進去，這個比例高達55%。而且大部分農(nóng)戶的續(xù)保意愿較低，連續(xù)兩年以上參保經(jīng)歷的比例不足50%。。傳統(tǒng)避險手段不總是高效與可行的，甚至使得農(nóng)戶暴露較高風險的環(huán)境當中，從而加劇了農(nóng)戶“因災返貧”的可能性。

從這個角度看，在理論層面解構助推式的政策具有重要的意義。助推式政策是指當農(nóng)戶選擇不利于社會福利最大化的避險手段時，政府采取必要的措施對其行為進行干預。助推式的政策包括以下三個方面：一是政府公共政策助推。包括明確區(qū)分傳統(tǒng)避險手段和現(xiàn)代避險手段的屬性，分析兩者可能存在的“互補”或“替代”效應；在此基礎上，探討多種避險手段混合發(fā)展的支持方式、權責機制和落實機制，在最大程度上發(fā)揮宏觀政策工具的助推潛力。二是市場發(fā)育創(chuàng)新。包括分析農(nóng)戶購買農(nóng)業(yè)保險的行為目標，主動聯(lián)合氣象部門、保監(jiān)會、保險協(xié)會，針對所在地區(qū)常見的氣候災害，并結合農(nóng)戶的分化程度、經(jīng)營品種，有意識地開發(fā)符合農(nóng)戶風險管理需求的險種。同時，結合農(nóng)業(yè)院校，探究聯(lián)合培養(yǎng)“懂農(nóng)戶、農(nóng)業(yè)，又懂保險”的復合型人才機制，并分析銜接政府與農(nóng)戶的有力媒介體系。三是農(nóng)戶認知響應。包括厘清不同耕地規(guī)模、經(jīng)營品種、分化程度及地區(qū)發(fā)展水平的農(nóng)戶參加農(nóng)業(yè)保險的認知機制，并樹立農(nóng)戶對農(nóng)業(yè)保險產(chǎn)品的信任度，從而形成購買農(nóng)業(yè)保險的路徑依賴。

四、結論與展望

應對氣候變化的農(nóng)業(yè)經(jīng)濟研究相對分散，亟需進行歸納與分析。本文采取文獻計量法和內(nèi)容分析法對中國1992—2020年共1 678篇文獻進行了研究，結果表明：應對氣候變化的農(nóng)業(yè)經(jīng)濟研究發(fā)展迅速，形成了相對穩(wěn)定的研究機構、學科背景及知識基礎，并圍繞“氣候變化—風險生成—農(nóng)戶避險手段”理論框架展開研究。其中，氣候變化關注的是氣候變化特征及其趨勢。風險生產(chǎn)關注的是氣候變化對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的影響及其異質性。農(nóng)戶避險關注的是在氣候變化的影響下，為減少氣候對農(nóng)業(yè)的不利影響，農(nóng)戶所采取的避險手段。顯然，理論研究的核心是分析農(nóng)戶對風險規(guī)避手段的選擇性偏好，從而探討提升農(nóng)戶在氣候變化背景下從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的積極性的策略。不過，隨著氣候變化治理在國際事務的地位提升，碳減排和碳中和成為氣候治理政策努力的方向?？刂迫祟惢顒赢a(chǎn)生的溫室氣體的排放量并提高氣候恢復能力成為政策的目標。從這個角度看，理論研究與政策實踐存在一定程度的悖離。這可能引致一個重要的問題：在缺乏政策助推的條件下，農(nóng)戶采取傳統(tǒng)且低效的避險手段，并暴露于較高風險的環(huán)境之中。

為此，以“助推”的方式促進理論研究與政策實踐相匹配的研究應當被重視。行為經(jīng)濟學家Thaler和Sunstein[34]認為，助推式政策是一種能夠改變?nèi)说男睦砼c行為，使之按照預期方式進行選擇的結構。這對理論研究的學科協(xié)同及其融合提出了更高的要求。包括，結合行為科學的研究成果，聚焦農(nóng)戶偏好于傳統(tǒng)避險手段的心理源頭，并揭示農(nóng)戶認知偏差及其選擇反差的驅動因子，從而促進農(nóng)戶選擇農(nóng)業(yè)保險這一現(xiàn)代避險手段。例如，建立控制組，以實驗的形式，將“惰性”（即改變默認選擇、簡化信息、刺激限定為損失而非獲益）引入選擇架構當中，從而更精確地識別對于哪類農(nóng)戶而言，哪些情景可以使用助推方式幫助他們選擇合適的風險規(guī)避手段。與此同時，政策制定者不是限制農(nóng)戶的選擇機會，反而是順應農(nóng)戶風險規(guī)避決策的心理規(guī)律，通過打造科學的情景和提供必需的物質支持，合理地制定選擇架構，以此引導農(nóng)戶改變采取低效避險手段的思維。在這個過程中，政策制定者需要明確助推政策與氣候治理政策的分歧，在最大程度上實現(xiàn)多種政策工具的“激勵相容”目標。