鄧俊淼,董鎧進(jìn),王 瑄

(河南工業(yè)大學(xué) 經(jīng)濟(jì)貿(mào)易學(xué)院,河南 鄭州 450001)

一、引言

農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害對(duì)糧食生產(chǎn)的穩(wěn)定性造成了嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)和威脅,2019年《全球糧食危機(jī)報(bào)告》指出,受到氣象災(zāi)害的影響,全球糧食危機(jī)正在變得日益嚴(yán)重和復(fù)雜。相關(guān)研究表明:氣象災(zāi)害成為影響我國(guó)糧食生產(chǎn)的重要因素之一[1],影響著整個(gè)糧食生產(chǎn)系統(tǒng)的平衡,降低了糧食的綜合生產(chǎn)能力[2],對(duì)我國(guó)糧食全要素生產(chǎn)率具有較大的影響,在一定程度上降低了我國(guó)糧食全要素生產(chǎn)率[3]。2005—2023年的中央一號(hào)文件中,均強(qiáng)調(diào)了農(nóng)業(yè)氣象服務(wù)體系與農(nóng)業(yè)防災(zāi)能力建設(shè)等議題,這凸顯了這些議題在國(guó)家農(nóng)業(yè)政策中的重要性。隨著我國(guó)農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施的逐步完善,糧食生產(chǎn)的安全程度也得到相應(yīng)提升。然而,在此背景下,氣象災(zāi)害對(duì)糧食生產(chǎn)效率的影響是否存在著動(dòng)態(tài)變化仍待探討。此外,由于不同地區(qū)對(duì)糧食生產(chǎn)的重視程度和基礎(chǔ)設(shè)施水平存在差異,氣象災(zāi)害對(duì)糧食生產(chǎn)效率的影響是否存在地區(qū)差異也值得研究。本文基于2001年至2020年的面板數(shù)據(jù),對(duì)氣象災(zāi)害對(duì)糧食生產(chǎn)效率的影響機(jī)制以及不同功能區(qū)之間影響效應(yīng)的差異進(jìn)行了深入分析。

二、文獻(xiàn)綜述

災(zāi)害分析在全球氣候變化的背景下迅速發(fā)展,并已成為全球性的重要議題。早期的自然災(zāi)害研究主要集中在災(zāi)害的分類(lèi)[4]、指標(biāo)評(píng)估[5]、減災(zāi)對(duì)策[6]、預(yù)防報(bào)警[7]、原因分析[8]等方面。目前,隨著全球性糧食安全問(wèn)題的日益凸顯,學(xué)者們逐漸關(guān)注到氣象災(zāi)害對(duì)糧食生產(chǎn)效率的影響。從要素投入角度分析,氣象災(zāi)害對(duì)糧食生產(chǎn)效率的影響主要表現(xiàn)在兩方面:一方面,氣象災(zāi)害導(dǎo)致農(nóng)業(yè)減產(chǎn),降低了農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)性收入,提高了農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)性風(fēng)險(xiǎn),迫使農(nóng)戶退出農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng),從而使得糧食生產(chǎn)的勞動(dòng)力投入不足[9];另一方面,氣象災(zāi)害導(dǎo)致耕地質(zhì)量下降[10],農(nóng)田水利設(shè)施遭到破壞[11],農(nóng)業(yè)科技裝備投入[12]、農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)[13]和政策支持[14]等作用受限,從而使得糧食生產(chǎn)效率下降。從產(chǎn)出角度看,氣象災(zāi)害通過(guò)影響糧食作物的生產(chǎn)和發(fā)育、降低了土壤肥力、影響糧食生產(chǎn)質(zhì)量,從而導(dǎo)致糧食生產(chǎn)效率降低。高云等從產(chǎn)值的角度,分析了水災(zāi)和旱災(zāi)對(duì)糧食產(chǎn)值影響的差異,結(jié)果表明水災(zāi)對(duì)農(nóng)林牧漁總產(chǎn)值的負(fù)向影響大于旱災(zāi)[17]。而孫良順從產(chǎn)量的角度,分糧食功能區(qū)分析旱災(zāi)和水災(zāi)對(duì)糧食產(chǎn)量的影響,結(jié)果表明無(wú)論是主產(chǎn)區(qū)還是非主產(chǎn)區(qū),旱災(zāi)對(duì)產(chǎn)量的影響都大于水災(zāi)的影響[1]。從效率本身角度,劉春明等研究發(fā)現(xiàn)災(zāi)害率顯著抑制糧食生產(chǎn)效率的提升[18];宿桂紅等研究發(fā)現(xiàn)糧食生產(chǎn)技術(shù)效率在很大程度上受到自然災(zāi)害的影響[19]。

綜上所述,我國(guó)在農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施投資,氣象災(zāi)害防范等方面的努力,使得我國(guó)受災(zāi)面積、受災(zāi)率等指標(biāo)都顯著下降(見(jiàn)圖1),現(xiàn)有研究無(wú)論從糧食產(chǎn)值、產(chǎn)量還是從效率本身角度,都相對(duì)忽略了我國(guó)在氣象災(zāi)害防范方面所付出的努力及成效,缺乏從不同功能區(qū)之間差異的角度出發(fā)來(lái)分析氣象災(zāi)害對(duì)糧食生產(chǎn)效率的影響。因此,本文充分考慮基礎(chǔ)設(shè)施的投入和不同地區(qū)的生產(chǎn)條件差異等因素,進(jìn)一步探索氣象災(zāi)害對(duì)糧食生產(chǎn)效率的作用機(jī)理。

圖1 全國(guó)農(nóng)作物受災(zāi)面積、旱災(zāi)受災(zāi)面積、洪澇災(zāi)受災(zāi)面積及占比趨勢(shì)圖數(shù)據(jù)來(lái)源:國(guó)家統(tǒng)計(jì)局。

三、假說(shuō)提出

(一)農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害對(duì)糧食生產(chǎn)效率的影響

農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害通過(guò)多種方式對(duì)糧食生產(chǎn)效率產(chǎn)生影響。首先,糧食產(chǎn)量是糧食生產(chǎn)效率的重要產(chǎn)出指標(biāo),而影響糧食產(chǎn)量的主要因素有播種面積和單產(chǎn)水平,農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害會(huì)使播種面積受限、糧食單產(chǎn)減少。一方面,農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害會(huì)導(dǎo)致農(nóng)田受災(zāi)面積增加,破壞農(nóng)田的土壤結(jié)構(gòu)和質(zhì)量,使得一部分土地?zé)o法開(kāi)展農(nóng)作物種植,從而減少了播種面積;另一方面,農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害通常會(huì)破壞農(nóng)作物的生長(zhǎng)環(huán)境和生長(zhǎng)發(fā)育過(guò)程,并影響其養(yǎng)分吸收和利用,例如,暴雨和洪水則可能造成水土流失,導(dǎo)致植物缺氧或養(yǎng)分流失。其次,農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害將對(duì)耕地質(zhì)量造成損害,包括土壤養(yǎng)分喪失、侵蝕和酸化等。這些因素會(huì)降低土壤的肥力和水分保持能力,進(jìn)而減少農(nóng)作物的生長(zhǎng)潛力。受到氣象災(zāi)害影響的土地將需要更多的努力和資源來(lái)恢復(fù)其肥力和可耕性,這增加了農(nóng)民的成本和糧食生產(chǎn)的難度。最后,氣象災(zāi)害導(dǎo)致農(nóng)戶生產(chǎn)糧食風(fēng)險(xiǎn)增加,降低了農(nóng)戶生產(chǎn)糧食的積極性。一方面,氣象災(zāi)害增加了農(nóng)戶糧食生產(chǎn)的風(fēng)險(xiǎn),進(jìn)而加劇農(nóng)戶的脆弱性[10],使得農(nóng)戶采取適應(yīng)性行為,調(diào)整種植結(jié)構(gòu),減少糧食種植面積或者退出糧食生產(chǎn)經(jīng)營(yíng);另一方面,氣象災(zāi)害導(dǎo)致農(nóng)戶糧食生產(chǎn)的投入要素和成本增加[20],比如防災(zāi)和減災(zāi)所花費(fèi)的成本,生產(chǎn)方式的轉(zhuǎn)變成本,基礎(chǔ)設(shè)施的投入成本等方面,這些成本的增加會(huì)影響糧食生產(chǎn)效率。

假說(shuō)1:在其他影響因素不變的情況下,農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害會(huì)對(duì)糧食生產(chǎn)效率產(chǎn)生負(fù)向影響。

(二)農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施的調(diào)節(jié)效應(yīng)

首先,農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施的改善有助于提高糧食生產(chǎn)抵抗氣象災(zāi)害的能力。農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施可以提高糧食生產(chǎn)的韌性[21],在農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施較好的地區(qū),農(nóng)戶通過(guò)自身適應(yīng)災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)和自我調(diào)整能力的提升,來(lái)有效地降低氣象災(zāi)害對(duì)糧食生產(chǎn)的影響程度,如農(nóng)戶可以利用水利、電力、數(shù)字農(nóng)業(yè)等基礎(chǔ)設(shè)施,提升自身氣象災(zāi)害的防范能力,優(yōu)化資源配置,調(diào)整資源投向,提高資源的配置和利用效率。同時(shí),農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施水平的提高,使得一些技術(shù)含量較高的設(shè)備,技術(shù)創(chuàng)新等應(yīng)用于糧食生產(chǎn),能夠提高糧食生產(chǎn)資源的利用效率,如有效的灌溉設(shè)施能夠提高糧食作物的水資源利用效率[22]。其次,農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施水平的提高,能夠有效提高糧食生產(chǎn)主體預(yù)測(cè)和防范氣象災(zāi)害的能力。一方面,基礎(chǔ)設(shè)施水平的提高,提高了糧食生產(chǎn)主體獲得氣象災(zāi)害信息的數(shù)量和質(zhì)量,降低信息的獲得成本,能夠提前做好防范氣象災(zāi)害的準(zhǔn)備;另一方面,基礎(chǔ)設(shè)施水平的提高,能有效地提升糧食生產(chǎn)主體防范災(zāi)害的能力和效率,例如,提高糧食生產(chǎn)過(guò)程中的灌溉、搶收、運(yùn)輸和改善種植環(huán)境等方面的能力,最大限度地降低氣象災(zāi)害所帶來(lái)的損失。最后,基礎(chǔ)設(shè)施水平的提高,能夠有效提高糧食生產(chǎn)主體和政府對(duì)自然災(zāi)害的響應(yīng)效率。對(duì)氣象災(zāi)害的響應(yīng)速度是防災(zāi)救災(zāi)的關(guān)鍵,響應(yīng)速度不僅表現(xiàn)在獲取災(zāi)害預(yù)警信息上,更表現(xiàn)在應(yīng)對(duì)災(zāi)害的多主體聯(lián)動(dòng)上,是一個(gè)系統(tǒng)層面的防范措施,不僅對(duì)單個(gè)層面基礎(chǔ)設(shè)施提出要求,更注重農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施之間的耦合協(xié)調(diào)性,基礎(chǔ)設(shè)施整體水平的提高,能夠提高各項(xiàng)基礎(chǔ)設(shè)施的耦合協(xié)調(diào)水平,從而提高糧食生產(chǎn)主體和政府對(duì)氣象災(zāi)害響應(yīng)的速度,降低響應(yīng)的成本。

假說(shuō)2:農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施能夠緩解氣象災(zāi)害對(duì)糧食生產(chǎn)效率的負(fù)向影響。

四、模型、數(shù)據(jù)和變量

(一)模型構(gòu)建

本文的被解釋變量是運(yùn)用BCC模型測(cè)度的糧食生產(chǎn)綜合技術(shù)效率,其數(shù)值范圍在[0,1]之間,參考曾福生等使用面板隨機(jī)Tobit模型分析糧食生產(chǎn)效率的影響因素[23],本文選擇面板數(shù)據(jù)的隨機(jī)Tobit模型,模型如式(1):

(1)

其中,xi表示解釋變量,yit表示被解釋變量,β表示回歸參數(shù),εit表示隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。本文考慮隨機(jī)效應(yīng)Tobit模型,通過(guò)LR檢驗(yàn)判斷是否存在個(gè)體效應(yīng),然后判斷應(yīng)該使用隨機(jī)效應(yīng)的面板Tobit回歸還是混合Tobit回歸。

Teit=c+β1disasterit+β2incomeit+β3gdp+
β4irrigationit+β5fertilizerit+β6pesticideit+
β7agriculturalit+εit

(2)

Teit=c+β1droughtit+β2incomeit+β3gdp+
β4irrigationit+β5fertilizerit+β6pesticideit+
β7agriculturalit+εit

(3)

Teit=c+β1floodit+β2incomeit+β3gdp+
β4ittigationit+β5fertilizerit+β6pesticideit+
β7agriculturalit+εit

(4)

其中,i表示各省市,t表示年份。式(2)(3)(4)分別是總災(zāi)害、旱災(zāi)、洪澇災(zāi)對(duì)糧食生產(chǎn)效率的影響的基準(zhǔn)回歸模型。式(5)檢驗(yàn)農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施的調(diào)節(jié)效應(yīng)模型。

Teit=c+β1disasterit+β2infrait+β3disasterit*infrait+
β4incomeit+β5gdp+β6irrigationit+β7fertilizerit+
β8pesticideit+β9agriculturalit+εit

(5)

其中,infrait表示農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè),droughtit*infrait表示農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害和農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施的交互項(xiàng),i和t是地區(qū)和時(shí)間。式(5)為調(diào)節(jié)效應(yīng)模型,用于檢驗(yàn)調(diào)節(jié)效應(yīng)的作用方向和顯著性。

(二)數(shù)據(jù)來(lái)源及變量選取

本文使用2001—2020年31個(gè)省(自治區(qū)、直轄市)的面板數(shù)據(jù),計(jì)量軟件為Stata17。樣本數(shù)據(jù)來(lái)源于《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)農(nóng)村統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)農(nóng)業(yè)年鑒》及各省統(tǒng)計(jì)年鑒和國(guó)家統(tǒng)計(jì)局,此外,對(duì)于個(gè)別缺失數(shù)據(jù),本文采用插值法計(jì)算求得。變量選取如下。

1.被解釋變量

綜合技術(shù)效率是對(duì)決策單元的資源配置能力、資源使用效率等多方面能力的綜合衡量與評(píng)價(jià),因此選用由DEA模型計(jì)算的糧食綜合技術(shù)效率作為本文的被解釋變量。借鑒劉春明等的研究[18],本文運(yùn)用權(quán)重法把糧食的投入數(shù)據(jù)從農(nóng)業(yè)整體數(shù)據(jù)中分離出來(lái),糧食的投入和產(chǎn)出指標(biāo)如表1所示。

表1 測(cè)度糧食生產(chǎn)效率測(cè)度的投入和產(chǎn)出指標(biāo)

2.核心解釋變量

在農(nóng)作物受災(zāi)面積統(tǒng)計(jì)中(如圖1),旱災(zāi)和洪澇災(zāi)所占比重非常大,最高年份占比可達(dá)85%。并且根據(jù)高云[17]和孫良順[1]的研究,水災(zāi)與旱災(zāi)對(duì)我國(guó)農(nóng)業(yè)影響較為顯著且具有異質(zhì)性,因此,出于科學(xué)性和可行性的考慮,本文將總受災(zāi)率、旱災(zāi)受災(zāi)率和洪澇災(zāi)受災(zāi)率分別作為解釋變量,分析總的自然災(zāi)害、旱災(zāi)和洪澇災(zāi)對(duì)糧食生產(chǎn)效率的影響。

3.調(diào)節(jié)變量

根據(jù)唐瑩等[21]、彭代彥等[24]、杜蓉等[25]、李自強(qiáng)等[26]的研究,交通、水利、電力、通信建設(shè)等都會(huì)對(duì)糧食生產(chǎn)效率產(chǎn)生影響,因此本文分別用水庫(kù)總?cè)萘俊⑥r(nóng)村用電量、公路里程數(shù)(等級(jí)公路里程數(shù)除去一級(jí)公路里程數(shù)、二級(jí)公路里程數(shù)和高速公路里程數(shù)后加上等外公路里程數(shù))、長(zhǎng)途光纜線長(zhǎng)度作為衡量各種建設(shè)的指標(biāo),并用熵值法計(jì)算綜合指數(shù)以檢驗(yàn)農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)作為調(diào)節(jié)變量是否會(huì)弱化農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害對(duì)糧食生產(chǎn)效率的影響。

4.控制變量

參照田紅宇等研究[27],結(jié)合糧食生產(chǎn)現(xiàn)實(shí),本文選擇如下變量作為影響糧食生產(chǎn)效率的控制變量,從而提高回歸模型的擬合效果。

(1)有效灌溉率:劉春明等用有效灌溉率作為糧食生產(chǎn)技術(shù)效率的技術(shù)損失函數(shù)的影響因素[18],本文用有效灌溉面積與農(nóng)作物播種面積的比值反映。

(2)單位面積化肥施用量:曾福生等使用化肥施用量作為影響糧食生產(chǎn)技術(shù)效率的核心變量[23],本文用化肥使用量與農(nóng)作物播種面積的比重反映。

(3)單位面積農(nóng)藥施用量:用農(nóng)藥使用量與農(nóng)作物播種面積的比值反映。

(4)機(jī)械投入量:彭代彥等用人均機(jī)械總動(dòng)力作為影響糧食生產(chǎn)技術(shù)效率的控制變量[24],本文用農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力來(lái)反映。

(5)地區(qū)經(jīng)濟(jì)水平:閆晗等用人均GDP來(lái)衡量經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平,并作為影響糧食生產(chǎn)綜合技術(shù)效率的控制變量[28],本文也同樣使用人均地區(qū)生產(chǎn)總值反映。

(6)家庭經(jīng)營(yíng)性收入占比:杜蓉等用農(nóng)村居民家庭人均純收入作為影響糧食技術(shù)效率的控制變量[25],本文用類(lèi)似指標(biāo),使用家庭經(jīng)營(yíng)性收入與農(nóng)村居民純收入的比值反映。

上述變量的描述性統(tǒng)計(jì)如表2所示:

表2 被解釋變量、解釋變量的描述性統(tǒng)計(jì)

五、實(shí)證結(jié)果

(一)基礎(chǔ)回歸

首先,本文將總受災(zāi)率、旱災(zāi)受災(zāi)率、澇災(zāi)受災(zāi)率分別作為被解釋變量對(duì)糧食生產(chǎn)效率進(jìn)行基礎(chǔ)回歸,構(gòu)建模型1、2、3。其次,對(duì)各模型中變量使用VIF方法進(jìn)行了多重共線檢驗(yàn)和使用LLC方法進(jìn)行了平穩(wěn)性檢驗(yàn),結(jié)果顯示3個(gè)模型的解釋變量和控制變量的平均方差擴(kuò)大因子為1.97、1.94、1.92,說(shuō)明變量間不存在多重共線性,而LLC檢驗(yàn)結(jié)果也均在1%、5%水平上顯著,因此可以認(rèn)為所選的面板數(shù)據(jù)是平穩(wěn)的。接著,分別對(duì)三個(gè)模型進(jìn)行了混合Tobit回歸和隨機(jī)Tobit回歸,三個(gè)模型的LR值分別為953.69、973.37、944.56,且均在0.1%的水平上顯著,說(shuō)明這三個(gè)模型均應(yīng)該選擇隨機(jī)Tobit回歸。最后,加入農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)作為調(diào)節(jié)變量進(jìn)行機(jī)制檢驗(yàn),構(gòu)建模型4?；貧w結(jié)果如表3所示。

表3 氣象災(zāi)害對(duì)糧食生產(chǎn)效率的隨機(jī)Tobit模型估計(jì)結(jié)果

由表3回歸結(jié)果可知,總受災(zāi)率在1%水平上對(duì)糧食生產(chǎn)效率具有顯著負(fù)向影響,說(shuō)明總受災(zāi)率是影響農(nóng)戶轉(zhuǎn)入土地的關(guān)鍵因素,隨著受災(zāi)率的提升,糧食生產(chǎn)效率會(huì)降低,假說(shuō)1成立。旱災(zāi)在1%水平上對(duì)糧食生產(chǎn)效率具有顯著負(fù)向影響,說(shuō)明干旱會(huì)嚴(yán)重阻礙作物生長(zhǎng)發(fā)育,對(duì)糧食生產(chǎn)效率產(chǎn)生直接影響。而洪澇災(zāi)在回歸中不顯著的原因可能是洪澇災(zāi)一般發(fā)生在雨季,受災(zāi)地區(qū)土壤含水量較高,對(duì)作物的生長(zhǎng)和產(chǎn)量影響相對(duì)較小。也可能是因?yàn)橐恍┳魑锞哂休^好的耐澇性,能夠在一定程度的澇災(zāi)下保持生長(zhǎng)和產(chǎn)量。此外,一些受澇災(zāi)影響的地區(qū)可能通過(guò)及時(shí)的排水和補(bǔ)救措施,減少了澇災(zāi)對(duì)糧食生產(chǎn)的影響。在模型4中,農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害與農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施交互項(xiàng)的系數(shù)在5%水平上正向顯著,說(shuō)明農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施確實(shí)對(duì)農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害與糧食生產(chǎn)效率之間的關(guān)系存在調(diào)節(jié)效應(yīng);主效應(yīng)回歸的系數(shù)和交互項(xiàng)的系數(shù)符號(hào)相反,說(shuō)明農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)會(huì)弱化農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害對(duì)糧食生產(chǎn)效率的影響,假說(shuō)2成立。

從控制變量來(lái)看,有效灌溉率對(duì)糧食生產(chǎn)效率的影響顯著,說(shuō)明在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中,合理利用水資源、完善水利設(shè)施和推廣先進(jìn)的灌溉技術(shù)對(duì)提高糧食生產(chǎn)效率具有重要意義。單位面積化肥、農(nóng)藥施用量對(duì)糧食生產(chǎn)效率影響不顯著的原因可能是由于化肥、農(nóng)藥的不合理使用和土壤質(zhì)量問(wèn)題導(dǎo)致資源的效用沒(méi)有得到充分發(fā)揮。機(jī)械投入量在1%水平上負(fù)向影響糧食生產(chǎn)效率,原因可能是農(nóng)業(yè)機(jī)械的使用需要消耗大量的能源,如柴油、煤炭等,這些能源的消耗增加了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)成本,從而降低了糧食生產(chǎn)效率。地區(qū)經(jīng)濟(jì)水平在1%水平上負(fù)向影響糧食生產(chǎn)效率,說(shuō)明人均地區(qū)生產(chǎn)總值越高,發(fā)展的重心越偏離農(nóng)業(yè)生產(chǎn),進(jìn)而影響糧食生產(chǎn)效率。家庭經(jīng)營(yíng)性收入占比對(duì)糧食生產(chǎn)效率的影響負(fù)向顯著,可能的原因是農(nóng)民將更多精力投入到經(jīng)營(yíng)非農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè),如養(yǎng)殖業(yè)、務(wù)工等。這樣就會(huì)導(dǎo)致農(nóng)村勞動(dòng)力短缺、資金投入不足、農(nóng)作物種植分散,從而降低了糧食生產(chǎn)的規(guī)模效益和專業(yè)化程度。

(二)異質(zhì)性分析

結(jié)合前文分析,受災(zāi)率和旱災(zāi)受災(zāi)率對(duì)我國(guó)糧食生產(chǎn)效率具有顯著影響,除此之外,在不同地區(qū)的影響情況也值得關(guān)注。因此,本小節(jié)進(jìn)一步探討受災(zāi)率在糧食主產(chǎn)區(qū)、糧食主銷(xiāo)區(qū)和產(chǎn)銷(xiāo)平衡區(qū)對(duì)糧食生產(chǎn)效率的差異性作用,表4顯示總受災(zāi)率和旱災(zāi)受災(zāi)率對(duì)糧食生產(chǎn)效率的影響程度及顯著度水平。

表4 不同功能區(qū)氣象災(zāi)害對(duì)糧食生產(chǎn)效率的面板Tobit模型估計(jì)結(jié)果

由表4可知,不同地區(qū)受災(zāi)率對(duì)糧食生產(chǎn)效率的影響方向一致,但影響程度不同。從總受災(zāi)率的影響來(lái)看,主銷(xiāo)區(qū)糧食生產(chǎn)效率受影響較小,主產(chǎn)區(qū)和產(chǎn)銷(xiāo)平衡區(qū)糧食生產(chǎn)效率受影響較大,原因可能是主銷(xiāo)區(qū)的糧食生產(chǎn)相對(duì)較少,而主產(chǎn)區(qū)和產(chǎn)銷(xiāo)平衡區(qū)的糧食生產(chǎn)相對(duì)較多,因此同樣的災(zāi)害對(duì)主產(chǎn)區(qū)和產(chǎn)銷(xiāo)平衡區(qū)的影響可能會(huì)更大。從旱災(zāi)受災(zāi)率的影響來(lái)看,糧食主產(chǎn)區(qū)受影響較小,而主銷(xiāo)區(qū)和產(chǎn)銷(xiāo)平衡區(qū)受影響較大,可能的原因是主產(chǎn)區(qū)的氣候條件和土壤質(zhì)量更有利于糧食生產(chǎn),而主銷(xiāo)區(qū)和產(chǎn)銷(xiāo)平衡區(qū)的氣候條件和土壤質(zhì)量可能不太適合糧食生產(chǎn),因此在遭遇旱災(zāi)時(shí),主產(chǎn)區(qū)受到的影響可能較小。

六、穩(wěn)健性檢驗(yàn)

我們通過(guò)變換估計(jì)方法、替換核心解釋變量等方法檢驗(yàn)穩(wěn)健性。本文被解釋變量受限,因此采用縮短樣本年限和變換解釋變量的方法。2001—2010年受災(zāi)率處于波動(dòng)變化的趨勢(shì),在2011年之后開(kāi)始穩(wěn)步下降,因此本文將樣本區(qū)間改為2011—2020年。受災(zāi)面積和成災(zāi)面積都是反映氣象災(zāi)害對(duì)農(nóng)作物造成的危害,因此用成災(zāi)率替換受災(zāi)率進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。對(duì)縮減后的樣本和替換解釋變量后的樣本仍然采用混合Tobit回歸和隨機(jī)Tobit回歸模型進(jìn)行比較,結(jié)果如表5所示。

表5 氣象災(zāi)害對(duì)糧食生產(chǎn)效率影響的不同方法估計(jì)結(jié)果

從表5的結(jié)果可以看出,無(wú)論改變樣本年限還是更換解釋變量,氣象災(zāi)害對(duì)糧食生產(chǎn)效率的影響均具有負(fù)向影響,說(shuō)明氣象災(zāi)害對(duì)糧食生產(chǎn)效率產(chǎn)生了抑制作用,并且這種影響具有統(tǒng)計(jì)上的顯著性。同時(shí),研究發(fā)現(xiàn),在2010年以后氣象災(zāi)害對(duì)糧食生產(chǎn)效率的影響效應(yīng)有所降低。

七、結(jié)論及相關(guān)對(duì)策建議

(一)研究結(jié)論

總受災(zāi)率和旱災(zāi)受災(zāi)率均顯著地負(fù)向影響我國(guó)糧食生產(chǎn)效率,而洪澇災(zāi)對(duì)其影響不顯著;農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施顯著弱化氣象災(zāi)害對(duì)糧食生產(chǎn)效率的負(fù)面影響;氣象災(zāi)害對(duì)糧食主產(chǎn)區(qū)、主銷(xiāo)區(qū)和產(chǎn)銷(xiāo)平衡區(qū)的糧食生產(chǎn)效率影響存在差異,無(wú)論是總受災(zāi)率還是旱災(zāi)受災(zāi)率,產(chǎn)銷(xiāo)平衡區(qū)的糧食生產(chǎn)效率受到影響最大。

(二)對(duì)策建議

1.加強(qiáng)氣象災(zāi)害的防范和補(bǔ)救措施

建立氣象災(zāi)害的監(jiān)測(cè)體系,利用大數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)加強(qiáng)對(duì)氣象災(zāi)害的研究,提高預(yù)測(cè)精度。加強(qiáng)各相關(guān)部門(mén)的配合,在災(zāi)害發(fā)生時(shí)要高效配合,形成政府部門(mén)、糧食生產(chǎn)主體、農(nóng)戶等多主體協(xié)同聯(lián)動(dòng)機(jī)制,有效防范和降低氣象災(zāi)害對(duì)糧食生產(chǎn)效率的影響。

2.加大農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)力度

加強(qiáng)水利設(shè)施建設(shè)可以提高灌溉水的供應(yīng)能力和儲(chǔ)存能力,保證農(nóng)作物在干旱期間能夠得到充分的水分供應(yīng),提高抗旱能力;加強(qiáng)通信設(shè)施建設(shè)可以及時(shí)傳遞災(zāi)情信息,讓農(nóng)戶及時(shí)采取應(yīng)對(duì)措施以減少災(zāi)害損失[29];加強(qiáng)交通基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)可以提高農(nóng)產(chǎn)品運(yùn)輸能力,降低災(zāi)害對(duì)糧食產(chǎn)銷(xiāo)鏈的影響。

3.加強(qiáng)糧食產(chǎn)銷(xiāo)平衡氣象災(zāi)害防范力度

一方面,加大糧食產(chǎn)銷(xiāo)平衡區(qū)基礎(chǔ)設(shè)施投入力度,尤其與糧食生產(chǎn)相關(guān)的水利灌溉設(shè)施,防澇排洪設(shè)施等基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè);另一方面,提高糧食產(chǎn)銷(xiāo)平衡區(qū)糧食生產(chǎn)的投入水平,提高糧食生產(chǎn)投入要素的質(zhì)量,包括高標(biāo)準(zhǔn)農(nóng)田建設(shè),糧食生產(chǎn)信息化建設(shè)等。