摘 要：科學(xué)評(píng)估氣候變化對(duì)作物播種面積的影響，對(duì)深入理解氣候變化與農(nóng)業(yè)生產(chǎn)關(guān)系，制定有針對(duì)性應(yīng)對(duì)氣候變化的戰(zhàn)略具有重要意義?；?980-2020年省級(jí)面板數(shù)據(jù)，以小麥、稻谷、玉米與青飼料作物總播種面積變化為例，將標(biāo)準(zhǔn)化后的≥10℃積溫與生長(zhǎng)期降水量作為刻畫氣候變化的核心指標(biāo)，采用雙向固定效應(yīng)模型，評(píng)估省域地理單元?dú)夂蜃兓瘜?duì)農(nóng)作物播種面積的影響，并重點(diǎn)分析該影響的異質(zhì)性。結(jié)果顯示，標(biāo)準(zhǔn)化積溫上升對(duì)作物播種面積具有抑制的趨勢(shì)，而標(biāo)準(zhǔn)化降水增加對(duì)播種面積有促進(jìn)作用。異質(zhì)性分析表明，作物播種面積對(duì)氣候變化的響應(yīng)在不同積溫地區(qū)、不同年降水量地區(qū)、不同作物與不同灌溉水平地區(qū)存在差異。基于此，為保障糧食安全，應(yīng)積極推進(jìn)高標(biāo)準(zhǔn)農(nóng)田建設(shè)，加大農(nóng)業(yè)科技研發(fā)，優(yōu)化種植面積結(jié)構(gòu)，加強(qiáng)氣候服務(wù)建設(shè)工作。

關(guān)鍵詞：氣候變化;播種面積;糧食安全;區(qū)域異質(zhì)性

中圖分類號(hào)：F307.11;F323.1 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A 文章編號(hào)：1009-9107（2024）06-0096-11

糧食安全是國(guó)之大者，黨中央、國(guó)務(wù)院一直高度重視糧食安全問(wèn)題，黨的二十大報(bào)告明確將確保糧食安全作為增強(qiáng)維護(hù)國(guó)家安全能力的重要組成部分［1］。糧食安全是加強(qiáng)農(nóng)業(yè)強(qiáng)國(guó)建設(shè)的重要方向［2］，伴隨居民消費(fèi)結(jié)構(gòu)的提質(zhì)升級(jí)，保障口糧以及飼料糧安全成為中國(guó)糧食安全的關(guān)鍵問(wèn)題［3-4］。氣候變化是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中面臨的主要自然風(fēng)險(xiǎn)之一，也是當(dāng)前保障糧食安全面臨的重大挑戰(zhàn)。IPCC第六次評(píng)估報(bào)告（AR6）第二工作組（WGII）報(bào)告認(rèn)為，氣候變化對(duì)農(nóng)業(yè)適宜種植區(qū)、病蟲草害、作物產(chǎn)量、作物品質(zhì)等關(guān)鍵因素的影響具有區(qū)域差異，且整體弊大于利［5］。作為全世界受氣候變化影響較大的國(guó)家之一，中國(guó)面臨的糧食安全問(wèn)題愈發(fā)嚴(yán)峻［6］。準(zhǔn)確評(píng)估氣候變化對(duì)口糧作物與飼料作物生產(chǎn)的影響是回答氣候變化與糧食安全關(guān)系的前提［7］，而作物生產(chǎn)受到單產(chǎn)水平、耕地面積和種植頻率等多個(gè)因素的綜合影響［8］。根據(jù)中國(guó)統(tǒng)計(jì)標(biāo)準(zhǔn)，作物播種面積綜合體現(xiàn)了作物的種植頻率和種植面積［9］，因此研究氣候變化對(duì)中國(guó)農(nóng)作物播種面積的影響，特別是不同地區(qū)和不同作物播種面積影響的異質(zhì)性程度，對(duì)完善中國(guó)氣候變化的應(yīng)對(duì)機(jī)制，提高中國(guó)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)潛力，保障糧食安全具有重要的理論意義和現(xiàn)實(shí)意義。

一、文獻(xiàn)綜述與研究假設(shè)

（一）文獻(xiàn)綜述

關(guān)于糧食播種面積的研究主要集中在農(nóng)作物生產(chǎn)布局的時(shí)空演變及其對(duì)水土資源的利用狀況等方面［10］，也有文獻(xiàn)探討了機(jī)械化水平、勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移、農(nóng)地流轉(zhuǎn)、農(nóng)業(yè)政策［11］等因素對(duì)作物播種面積的影響。

關(guān)于氣候變化影響農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的研究主要集中在三個(gè)方面。一是揭示了氣候變化對(duì)水、熱等農(nóng)業(yè)氣候資源產(chǎn)生的影響。研究發(fā)現(xiàn)，1900-2018年，中國(guó)陸地平均氣溫上升1.3～1.9℃，超過(guò)全球平均水平，各地區(qū)的農(nóng)業(yè)熱量資源顯著增加。1961-2019年中國(guó)平均年降水量呈現(xiàn)微弱上升趨勢(shì)，但不同區(qū)域間差異顯著。東北、西北、西藏地區(qū)降水量呈現(xiàn)較強(qiáng)的上升趨勢(shì)，東北南部、華北地區(qū)和西南地區(qū)降水量則有所減少。西北地區(qū)中西部近30年呈現(xiàn)暖濕化趨勢(shì)，但其干旱氣候特征未發(fā)生根本變化［12］。二是探究了氣候變化對(duì)種植制度、作物單產(chǎn)、作物質(zhì)量、CWQV42clxjMK0Pgg+DN19g==農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率和糧食安全［13-16］等的影響。研究表明，氣候變化推動(dòng)多熟種植界限向北向西擴(kuò)展，增加作物種植頻率和潛在播種面積［17］。在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)方面，氣候變化會(huì)對(duì)農(nóng)作物單產(chǎn)、質(zhì)量和農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率產(chǎn)生影響，這些影響因作物種類、產(chǎn)業(yè)發(fā)展和地理位置而異［18］。也有研究表明，氣溫、降水和日照等氣候變量會(huì)對(duì)作物單產(chǎn)產(chǎn)生“先增后減”的非線性關(guān)系［13］。此外，部分學(xué)者認(rèn)為氣候變化增加了糧食系統(tǒng)的不確定性［6］，對(duì)糧食安全構(gòu)成威脅［16］。三是探究了應(yīng)對(duì)氣候變化的適應(yīng)性措施。研究發(fā)現(xiàn)，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)主體會(huì)采取調(diào)整種植日期，提高種植面積、改變作物結(jié)構(gòu)，調(diào)整農(nóng)藥、化肥、勞動(dòng)力的投入，采取新技術(shù)，購(gòu)買農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)［19-22］等措施應(yīng)對(duì)氣候變化對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的負(fù)面影響。

已有研究為理解氣候變化與農(nóng)作物播種面積的關(guān)系提供了理論依據(jù)和現(xiàn)實(shí)支撐，但仍存在局限。首先，大多數(shù)研究?jī)H從自然科學(xué)角度考察氣候變化對(duì)播種面積的影響，缺乏融合經(jīng)濟(jì)社會(huì)因素的全面視角;其次，現(xiàn)有研究通常局限于分析特定區(qū)域或單一作物受到的影響，缺乏從全國(guó)糧食安全角度對(duì)多種作物的系統(tǒng)性實(shí)證分析，并忽略了氣候變化在不同區(qū)域?qū)ΣシN面積影響的差異。此外，現(xiàn)有研究多依據(jù)短期氣候波動(dòng)沖擊識(shí)別氣候變化，未能充分反映氣候變化的長(zhǎng)期趨勢(shì)。在已有研究的基礎(chǔ)上，本文基于氣象站點(diǎn)數(shù)據(jù)、地區(qū)農(nóng)業(yè)和社會(huì)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)，綜合考慮標(biāo)準(zhǔn)化處理后的氣候變量對(duì)中國(guó)小麥、玉米、水稻與青飼料播種總面積的影響，并重點(diǎn)分析了該影響在不同地區(qū)、不同作物間的差異性。

（二）研究假設(shè)

1.氣候變化與作物播種面積。氣候變化通過(guò)改善水熱條件可能對(duì)作物播種面積產(chǎn)生正向影響。一方面，氣溫升高提高了有效積溫，推動(dòng)農(nóng)作物種植區(qū)向北擴(kuò)展，多熟作物種植北界北移。1986-2009年中國(guó)潛在不可耕地面積相對(duì)1961-1985年減少約34.33％［23］，可耕地面積明顯擴(kuò)大。1981-2010年，一年三熟種植整體面積擴(kuò)大2.8％［24］。至2050年，兩熟制北界預(yù)計(jì)將北移至目前一熟制地區(qū)中部［25］。另一方面，東北、西北和西藏的降水量增加，有利于耕地?cái)U(kuò)張且顯著提升了這三個(gè)地區(qū)的糧食生產(chǎn)潛力。氣候變化對(duì)全國(guó)耕地氣候生產(chǎn)潛力的相對(duì)貢獻(xiàn)率為69.26％，在東北、黃土高原和青藏高原分別為86.88％、53.20％和70.40％［26］。

氣候變化也會(huì)對(duì)作物播種面積造成負(fù)面影響。一方面，氣候變化導(dǎo)致農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的自然環(huán)境惡化，其引發(fā)的干旱、極端降水等自然災(zāi)害導(dǎo)致土壤侵蝕和退化，減少可耕地面積［27］。另一方面，氣候變化提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)成本，降低農(nóng)民收入和生產(chǎn)的意愿，導(dǎo)致作物播種面積下降。為應(yīng)對(duì)氣候變化，農(nóng)民需加大對(duì)水利設(shè)施、化肥、農(nóng)藥等的投資，提高生產(chǎn)成本［28］，而作物質(zhì)量和產(chǎn)量的降低導(dǎo)致收入下降［14］，這些因素共同作用使得農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力陸續(xù)轉(zhuǎn)移至非農(nóng)產(chǎn)業(yè)，作物播種面積進(jìn)一步減少。據(jù)此，本文提出待檢驗(yàn)假設(shè)1。

H 1：氣候變化對(duì)作物播種面積的影響具有不確定性。

氣候變化對(duì)作物播種面積的影響具有區(qū)域差異與作物類型差異。中國(guó)地域遼闊，各地初始?xì)夂驐l件差異導(dǎo)致氣候變化對(duì)水熱資源的影響存在差異［29］。高緯度地區(qū)氣溫較低，氣候變化帶來(lái)的溫度升高與降水增加可以使農(nóng)作物擁有更加溫暖濕潤(rùn)的生長(zhǎng)環(huán)境，有益于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)。而低緯度地區(qū)已經(jīng)具有較高的溫度和濕度，溫度升高與降水增加對(duì)低緯度地區(qū)作物的正向影響較小，氣候變化引起的極端天氣頻發(fā)可能為該地區(qū)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)帶來(lái)負(fù)面影響。初始?xì)夂驐l件決定了作物的地域分布特征，因此初始?xì)夂驐l件的差異性將導(dǎo)致不同作物播種面積的調(diào)整存在差異［18，30］。據(jù)此，本文提出待檢驗(yàn)假設(shè)2。

H 2：氣候變化對(duì)初始積溫不同地區(qū)、初始年降水量不同地區(qū)及不同種類作物播種面積的影響具有差異性。

2.氣候變化、有效灌溉面積與作物播種面積。在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)領(lǐng)域，建設(shè)和完善灌溉設(shè)施是應(yīng)對(duì)氣候變化的有效適應(yīng)措施。增加有效灌溉面積能改善田間水分，改變作物對(duì)降水和溫度的敏感性，提高作物對(duì)氣候資源的有效利用。因此，氣候變化對(duì)播種面積的影響會(huì)因灌溉面積的差異而不同。隨著氣溫升高，熱量資源改善和復(fù)種指數(shù)增加會(huì)對(duì)作物播種面積產(chǎn)生正向影響，但也可能加劇干旱對(duì)播種面積的負(fù)面影響。通過(guò)擴(kuò)大有效灌溉面積，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)可以獲得更多水資源，在氣溫升高的地區(qū)改善水熱資源配置可滿足多熟制作物的用水需求，并增強(qiáng)氣溫上升對(duì)播種面積的正向影響。此外，有效灌溉面積的擴(kuò)大還可以緩解季節(jié)性干旱和局部干旱情況，減輕氣溫升高的負(fù)面影響。同時(shí)，有效灌溉面積的擴(kuò)大能夠減少作物生長(zhǎng)對(duì)降水的依賴。研究表明，灌溉農(nóng)業(yè)區(qū)比雨養(yǎng)農(nóng)業(yè)區(qū)更能抵御降水不確定性帶來(lái)的損失［31］，增加降水量不再是灌溉農(nóng)業(yè)區(qū)擴(kuò)大播種面積的主要?jiǎng)恿Γ?2］。

綜上所述，本文認(rèn)為地區(qū)有效灌溉面積越大，積溫正向波動(dòng)對(duì)作物播種面積的正向影響越顯著，而降水對(duì)播種面積的整體影響將被削弱，因此本文提出待檢驗(yàn)假設(shè)3。

H 3a：有效灌溉面積的擴(kuò)大將增強(qiáng)積溫對(duì)作物播種面積的正向影響，并減弱其負(fù)向影響;H 3b：有效灌溉面積的擴(kuò)大會(huì)削弱降水對(duì)作物播種面積的正向影響和負(fù)向影響。

二、研究設(shè)計(jì)

（一）數(shù)據(jù)和變量

1.被解釋變量。本文選取小麥、稻谷、玉米與青飼料四類作物的總播種面積作為被解釋變量由于國(guó)產(chǎn)大豆主要用于食用領(lǐng)域，進(jìn)口大豆主要用于壓榨豆油消費(fèi)和豆粕飼用，因此本文的研究對(duì)象不包括大豆。?？紤]到不同作物生長(zhǎng)環(huán)境與水熱資源需求的差異，下文將分別使用四類作物的播種面積作為被解釋變量進(jìn)行異質(zhì)性分析。

農(nóng)作物播種面積數(shù)據(jù)為1980-2020年28個(gè)省級(jí)單位的面板數(shù)據(jù)，鑒于西藏及港澳臺(tái)地區(qū)部分年份缺失值較多，予以剔除。同時(shí)考慮到區(qū)劃調(diào)整變化，為保證空間單位的一致性，本文參考過(guò)往文獻(xiàn)［33］，將1987年之后海南的相關(guān)數(shù)據(jù)并入廣東，1996年之后重慶的數(shù)據(jù)并入四川。播種面積數(shù)據(jù)來(lái)源于《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》，其中部分省份數(shù)據(jù)缺失采用插值法添加處理，為了增強(qiáng)序列平穩(wěn)性，本文對(duì)作物播種面積進(jìn)行了對(duì)數(shù)化處理。圖1展示了1980-2020年小麥、稻谷、玉米與青飼料總播種面積的變化趨勢(shì)。四類作物總播種面積由1980年的84 331千公頃下降至2003年的75 788千公頃，之后呈現(xiàn)上升趨勢(shì)，2020年總播種面積為96 919千公頃。

2.核心解釋變量。本文的核心解釋變量是標(biāo)準(zhǔn)化處理后的≥1℃積溫和生長(zhǎng)期降水量。研究所使用的氣候數(shù)據(jù)來(lái)源于“國(guó)家氣象科學(xué)數(shù)據(jù)共享服務(wù)平臺(tái)中國(guó)地面氣候資料日值數(shù)據(jù)集（V3.0）”，選取1980-2020年日均溫度（℃）及日降水量（mm）數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)處理中，首先將氣象站點(diǎn)的數(shù)據(jù)使用反距離權(quán)重（IDW）插值成為0.1°×0.1°分辨率的網(wǎng)格數(shù)據(jù)，其次將插值得到的網(wǎng)格數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化成柵格數(shù)據(jù)并分區(qū)域匯總得到區(qū)縣級(jí)氣候數(shù)據(jù)，隨后利用Yang等［34］提供的土地覆蓋數(shù)據(jù)，以區(qū)縣耕地面積占所在省耕地總面積的比例為權(quán)重加總得到省級(jí)日均溫度及日降水量數(shù)據(jù)，最后分別計(jì)算各省的≥10℃積溫和生長(zhǎng)期降水量。

積溫是農(nóng)業(yè)氣候的關(guān)鍵熱量指標(biāo)，能夠綜合溫度與時(shí)間兩個(gè)維度反映各地區(qū)熱量差異［33］。降水量則是衡量地區(qū)水資源和農(nóng)作物天然水源的重要指標(biāo)。鑒于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的季節(jié)性，本研究以春夏季（3-8月）為農(nóng)作物生長(zhǎng)期。參考前人研究，用生長(zhǎng)期降水量衡量氣候變化［35］。相比于氣象要素的絕對(duì)值，本文更關(guān)注水熱資源波動(dòng)程度對(duì)作物播種面積的影響，因此本文參考相關(guān)文獻(xiàn)的處理方式［36］，以≥10℃積溫與生長(zhǎng)期降水量為基礎(chǔ)，通過(guò)標(biāo)準(zhǔn)化處理構(gòu)造刻畫氣候變化的量化指標(biāo)。標(biāo)準(zhǔn)化處理的步驟是首先計(jì)算某地區(qū)的≥10℃積溫和該地區(qū)歷史參照期（1960-1979年）≥10℃積溫的差值，再除以參照期積溫的標(biāo)準(zhǔn)差，標(biāo)準(zhǔn)化積溫衡量的是當(dāng)?shù)亍?0℃積溫相對(duì)歷史水平的波動(dòng)程度。本文使用相同的方法構(gòu)建了標(biāo)準(zhǔn)化生長(zhǎng)期降水量。

圖2（a）與圖2（b）分別展示了1980-2020年標(biāo)準(zhǔn)化積溫與標(biāo)準(zhǔn)化降水的變化情況。如圖所示，1980-1993年，標(biāo)準(zhǔn)化積溫變化并不顯著，但從1994年起呈現(xiàn)明顯的上升趨勢(shì)，在此期間雖然存在一些波動(dòng)，但整體保持較高水平。標(biāo)準(zhǔn)化降水呈現(xiàn)出較大的波動(dòng)性。1980-1999年間標(biāo)準(zhǔn)化降水呈現(xiàn)明顯的上升趨勢(shì)，并在1998年達(dá)到高峰值。然而，2000-2011年間標(biāo)準(zhǔn)化降水變化較不穩(wěn)定，且負(fù)值年份數(shù)量明顯多于正值年份，并在2011年達(dá)到低點(diǎn)。此后，標(biāo)準(zhǔn)化降水再次呈上升趨勢(shì)。如表2所示，標(biāo)準(zhǔn)化積溫均值為1.396，標(biāo)準(zhǔn)化生長(zhǎng)期降水量為0.066，表明樣本期內(nèi)平均積溫和生長(zhǎng)期降水高于參照期，全國(guó)范圍溫度和降水總體呈上升趨勢(shì)。

3.控制變量?；谝延醒芯浚?6，33］，本文的控制變量包括有效灌溉面積、化肥施用量、農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力、農(nóng)林牧漁從業(yè)人員、第一產(chǎn)業(yè)增加值、城鄉(xiāng)居民人均可支配收入比、農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)價(jià)格指數(shù)2001年以前農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)價(jià)格指數(shù)為農(nóng)產(chǎn)品收購(gòu)價(jià)格指數(shù);本文以1980年為基期，對(duì)各年農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)價(jià)格指數(shù)進(jìn)行調(diào)整。及糧食保護(hù)價(jià)收購(gòu)政策、糧食直接補(bǔ)貼政策、退耕還林政策、糧改飼政策四個(gè)農(nóng)業(yè)政策變量農(nóng)業(yè)政策包括糧食保護(hù)價(jià)收購(gòu)政策、糧食直接補(bǔ)貼政策、退耕還林政策及糧改飼政策。本文以政策出臺(tái)實(shí)施年份為劃分標(biāo)準(zhǔn)，出臺(tái)年以前的政策虛擬變量計(jì)為0，出臺(tái)年及之后年份計(jì)為1。。上述變量來(lái)自于《中國(guó)農(nóng)村統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)農(nóng)業(yè)年鑒》各省統(tǒng)計(jì)年鑒、國(guó)家統(tǒng)計(jì)局網(wǎng)站。除城鄉(xiāng)居民人均可支配收入比、農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)價(jià)格指數(shù)及農(nóng)業(yè)政策變量外，所有變量均取對(duì)數(shù)。

上述變量的具體定義見表1，表2展示了主要變量的統(tǒng)計(jì)性描述。

（二）計(jì)量模型

農(nóng)業(yè)生產(chǎn)呈現(xiàn)出明顯的地域特征，自然環(huán)境、農(nóng)作物地理分布和農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)等指標(biāo)不盡相同，而這些因素在時(shí)間、地理維度上相對(duì)穩(wěn)定，因此適合使用固定效應(yīng)模型分析氣候變化對(duì)作物播種面積的影響?；鶞?zhǔn)模型如下：

y it=αG it+βR it+γX it+δ i+ θ t+ε it（1）

其中，y it為地區(qū)i在第t年的小麥、稻谷、玉米與青飼料總播種面積的對(duì)數(shù)。G it和R it分別是標(biāo)準(zhǔn)化處理后的積溫變量與降水變量，表示氣候變化;X it是一組控制變量，包括有效灌溉面積、化肥施用量、農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力、農(nóng)林牧漁從業(yè)人員、第一產(chǎn)業(yè)增加值、城鄉(xiāng)居民人均可支配收入比、農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)價(jià)格指數(shù)及四個(gè)農(nóng)業(yè)政策變量。δ i是省份固定效應(yīng)，θ t是年份固定效應(yīng)，ε it是隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)，α、β、γ是待估參數(shù)。

通過(guò)引入省份固定效應(yīng)，回歸模型能夠吸收不隨時(shí)間變化的省份特征，降低內(nèi)生性問(wèn)題對(duì)估計(jì)結(jié)果的干擾。引入年份固定效應(yīng)可以吸收地區(qū)間共同的趨勢(shì)和波動(dòng)對(duì)結(jié)果的影響，保證研究結(jié)果的準(zhǔn)確性與可靠性。此外，為了深入了解氣候變化對(duì)不同地區(qū)播種面積的具體影響，本研究依據(jù)參照期（1960-1979年）≥10℃積溫、降水量，以及作物種類和考察期有效灌溉面積進(jìn)行分組回歸分析，以揭示氣候變化對(duì)不同地區(qū)播種面積的差異性影響，提升研究的精準(zhǔn)度和可靠性。

三、實(shí)證分析

（一）基準(zhǔn)回歸結(jié)果

表3報(bào)告了基準(zhǔn)回歸結(jié)果。在第Ⅰ列中，使用標(biāo)準(zhǔn)化積溫衡量氣候變化，其估計(jì)系數(shù)為0.032，1％水平下顯著。加入控制變量后，第Ⅱ列顯示標(biāo)準(zhǔn)化積溫的負(fù)影響不再顯著。第Ⅲ列在第Ⅰ列的基礎(chǔ)上加入標(biāo)準(zhǔn)化生長(zhǎng)期降水量，此時(shí)標(biāo)準(zhǔn)化積溫的估計(jì)系數(shù)為0.032（1％水平下顯著），而標(biāo)準(zhǔn)化降水系數(shù)統(tǒng)計(jì)上不顯著。第Ⅳ列在第Ⅲ列的基礎(chǔ)上加入控制變量，標(biāo)準(zhǔn)化積溫的影響變得不顯著，而標(biāo)準(zhǔn)化降水的系數(shù)為0.028，10％水平下顯著。該系數(shù)表明，標(biāo)準(zhǔn)化降水每增加一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差，作物播種面積可增長(zhǎng)2.8％，氣候變化引起的生長(zhǎng)期降水量增加顯著提升了作物播種面積。

上述回歸結(jié)果表明，氣候變化的水熱資源變化對(duì)作物播種面積有正負(fù)兩方面的影響。加入控制變量后，標(biāo)準(zhǔn)化積溫對(duì)播種面積的負(fù)向影響不顯著，而標(biāo)準(zhǔn)化降水的增加顯著促進(jìn)播種面積。這反映了糧食生產(chǎn)與水資源之間的不匹配可能是中國(guó)糧食生產(chǎn)的關(guān)鍵制約因素。北方是中國(guó)主要的糧食生產(chǎn)區(qū)，耕地面積占全國(guó)耕地總面積的60％，但水資源占有量卻不足20％［37］。因此降水量增加對(duì)于改善水熱資源、促進(jìn)播種面積擴(kuò)大尤為重要。假設(shè)H 1得以驗(yàn)證。

第Ⅳ列回歸分析表明，在1％顯著性水平下，有效灌溉面積、化肥施用量、農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力和農(nóng)林牧漁從業(yè)人員均正向影響作物播種面積。這說(shuō)明提高灌溉面積、增加化肥使用和提升農(nóng)業(yè)機(jī)械化水平可以促進(jìn)播種面積的增加，勞動(dòng)力的增加也能起到類似作用。然而，糧食保護(hù)價(jià)政策和城鄉(xiāng)居民收入比分別在1％和10％顯著性水平下對(duì)播種面積有負(fù)面影響。這可能源于保護(hù)價(jià)政策未能有效激勵(lì)農(nóng)民，或者農(nóng)業(yè)收益低于非農(nóng)業(yè)活動(dòng)，導(dǎo)致農(nóng)民減少播種面積，轉(zhuǎn)向非農(nóng)活動(dòng)。城鄉(xiāng)收入差距的擴(kuò)大也可能因相似原因影響播種面積。

（二）穩(wěn)健性檢驗(yàn)

1.用其他變量衡量氣候變化。表4展示了使用其他變量衡量氣候變化的回歸結(jié)果。首先，選取1960-1969年作為參照期對(duì)積溫與生長(zhǎng)期降水進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，以檢驗(yàn)參照期選擇對(duì)回歸結(jié)果的影響。如第Ⅰ列所示，標(biāo)準(zhǔn)化積溫的影響不顯著，而標(biāo)準(zhǔn)化降水的估計(jì)系數(shù)為0.031（10％水平顯著），與基準(zhǔn)回歸結(jié)果相符。其次，采用標(biāo)準(zhǔn)化處理的年均溫度與生長(zhǎng)期降水量作為衡量氣候變化的指標(biāo)，如第Ⅱ列所示，年均氣溫波動(dòng)的影響在10％顯著性水平下為負(fù)，而生長(zhǎng)期降水量波動(dòng)的影響不顯著。上述結(jié)果與基準(zhǔn)回歸趨勢(shì)一致，而顯著性有所差異，表明不同氣候變化指標(biāo)對(duì)作物播種面積的影響趨勢(shì)保持一致，但顯著性水平可能因指標(biāo)不同而變化。

除了對(duì)氣候變量進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理外，文獻(xiàn)中還經(jīng)常使用氣象要素的絕對(duì)值反映氣候變化。然而，這種方法實(shí)際上捕捉了天氣變化，其回歸結(jié)果主要反映短期天氣波動(dòng)對(duì)作物播種面積的影響。為了闡明氣候變化與氣象波動(dòng)對(duì)作物播種面積影響的差別，本文參考現(xiàn)有文獻(xiàn)［38］，使用公式（2）進(jìn)行檢驗(yàn)。公式（2）中T it與P it分別代表氣象要素中的溫度變量與降水變量，α、β、γ、X it、δ i、θ t、ε it的定義與公式（1）一致。

y it=α 1 T it+α 2 T2 it+β 1 P it+β 2 P2 it+γX it+δ i+θ t+ε it（2）

表4中，第Ⅲ列使用積溫和生長(zhǎng)期降水量的絕對(duì)值來(lái)表示氣候變化，第Ⅳ列使用年均溫度與生長(zhǎng)期降水量的絕對(duì)值表示氣候變化。結(jié)果顯示，第Ⅲ列中，≥10℃積溫和其二次項(xiàng)在10％水平下顯著，系數(shù)分別為-1.999和0.133。生長(zhǎng)期降水量的一次和二次項(xiàng)系數(shù)均不顯著。在第Ⅳ列，年均溫度及其二次項(xiàng)在1％水平顯著，系數(shù)分別為-0.991和0.331，而生長(zhǎng)期降水量的相關(guān)系數(shù)并不顯著。上述結(jié)果表明，短期氣象波動(dòng)和長(zhǎng)期氣候變化對(duì)作物播種面積的影響各有不同，短期內(nèi)積溫影響大于降水，而在長(zhǎng)期氣候變化中，降水量的影響更為顯著。

2.加入時(shí)間趨勢(shì)的一次項(xiàng)與二次項(xiàng)。參照丁宇剛等［36］的方法，本文在回歸模型中添加了一次與二次項(xiàng)的時(shí)間趨勢(shì)，以進(jìn)一步控制其他不可觀測(cè)且隨時(shí)間變化的因素，從而更全面地減弱由于遺漏變量導(dǎo)致的內(nèi)生性問(wèn)題。如表5所示，第Ⅰ列保留了省份固定效應(yīng)和年份固定效應(yīng)，并引入了時(shí)間趨勢(shì)的一次項(xiàng);第Ⅱ列僅引入了時(shí)間趨勢(shì)一次項(xiàng)，未包括時(shí)間趨勢(shì)二次項(xiàng)與年份固定效應(yīng);第Ⅲ列引入時(shí)間趨勢(shì)一次項(xiàng)與二次項(xiàng)，未包括年份固定效應(yīng)。在上述幾種情形下，回歸結(jié)果依然保持一致，進(jìn)一步驗(yàn)證了本文結(jié)果的穩(wěn)健性。

四、異質(zhì)性分析

本文以參考期（1960-1979年）≥10℃積溫、參考期平均年降水量、作物種類以及樣本期歷年有效灌溉面積為分組依據(jù)，在分組回歸的基礎(chǔ)上，通過(guò)對(duì)比系數(shù)估計(jì)值及顯著性，驗(yàn)證假設(shè)H 2與H 3。

（一）不同積溫地區(qū)之間的異質(zhì)性

首先，本文基于各地1960-1979年20年平均積溫（后文簡(jiǎn)稱為“參照期積溫”），結(jié)合溫度帶劃分標(biāo)準(zhǔn)，將1980-2020年28個(gè)省份樣本劃分為3組（＜1 600℃，1 600～3 400℃，≥3 400℃）1960-1979年平均積溫＜1 600℃的省份有內(nèi)蒙古自治區(qū)、吉林省、寧夏回族自治區(qū)、甘肅省、青海省、黑龍江省;1 600～3 400℃的有上海市、云南省、北京市、四川省、天津市、安徽省、山東省、陜西省、新疆維吾爾自治區(qū)、江蘇省、江西省、河北省、河南省、浙江省、湖北省、湖南省、貴州省、遼寧省;≥3 400℃的省份有廣東省、廣西壯族自治區(qū)、福建省。分別進(jìn)行回歸，估計(jì)結(jié)果如表6所示。

第Ⅰ列回歸結(jié)果表明，參照期積溫小于1 600℃的省份，標(biāo)準(zhǔn)化積溫與標(biāo)準(zhǔn)化生長(zhǎng)期降水對(duì)播種面積有顯著負(fù)向影響，系數(shù)分別為-0.039和-0.240。在第Ⅱ列中，參照期積溫在1 600～3 400℃的省份標(biāo)準(zhǔn)化積溫的負(fù)向影響不顯著，而標(biāo)準(zhǔn)化降水的正向影響在5％的水平下顯著。第Ⅲ列結(jié)果顯示，參照期積溫大于3 400℃的省份，標(biāo)準(zhǔn)化降水顯著負(fù)向影響播種面積，而標(biāo)準(zhǔn)化積溫影響并不顯著?；貧w結(jié)果支持假設(shè)H 2中氣候變化對(duì)初始積溫不同地區(qū)播種面積的影響存在差異?？傮w來(lái)看，積溫低于1 600℃的地區(qū)受氣候變化的負(fù)向影響最大，這可能是由于這些地區(qū)生態(tài)脆弱，農(nóng)業(yè)條件較差，氣候變化造成的自然環(huán)境惡化等負(fù)面影響要遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于水熱資源改善帶來(lái)的正面影響。積溫處于1 600～3 400℃的地區(qū)，降水對(duì)播種面積有正向影響，而積溫影響不顯著，反映了這些地區(qū)溫度的約束性不強(qiáng)，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)對(duì)降水的依賴性較高。而在積溫超過(guò)3 400℃的地區(qū)，雖然農(nóng)業(yè)生產(chǎn)條件較優(yōu)，但氣候變化導(dǎo)致的極端天氣會(huì)帶來(lái)負(fù)面影響。

（二）不同年降水量地區(qū)之間的異質(zhì)性

降水的區(qū)域性差異會(huì)導(dǎo)致農(nóng)業(yè)生產(chǎn)能力和作物布局出現(xiàn)明顯差異。為了深入分析不同降雨量地區(qū)氣候變化對(duì)作物播種面積的影響，本文根據(jù)1960-1979年的平均年降水量，將樣本劃分為4組（＜400mm，400～800mm，800～1 200mm，≥1 200mm）1960-1979年生長(zhǎng)期降水低于400mm的省份有內(nèi)蒙古自治區(qū)、寧夏回族自治區(qū)、新疆維吾爾自治區(qū)、青海省;400～800mm的省份有北京市、吉林省、天津市、山東省、山西省、河北省、河南省、甘肅省、遼寧省、陜西省、黑龍江省;800～1 200mm的省份有上海市、云南省、四川省、安徽省、江蘇省、湖北省、貴州省;≥1 200mm的省份有浙江省、湖南省、福建省、廣東省、廣西壯族自治區(qū)、江西省。進(jìn)行回歸，結(jié)果見表7。

研究發(fā)現(xiàn)，標(biāo)準(zhǔn)化積溫和標(biāo)準(zhǔn)化降水對(duì)不同降水組的播種面積影響存在差異。在參照期年均降水量低于400mm的地區(qū)，標(biāo)準(zhǔn)化積溫和降水對(duì)播種面積的負(fù)面影響不顯著。在年降水量400～800mm以及800～1 200mm的地區(qū)，標(biāo)準(zhǔn)化積溫的負(fù)面影響不顯著，而標(biāo)準(zhǔn)化降水的正面影響在10％水平下顯著。在降水量超過(guò)1 200mm的地區(qū)，標(biāo)準(zhǔn)化積溫和降水的系數(shù)均為正，但標(biāo)準(zhǔn)化積溫的顯著性較弱，標(biāo)準(zhǔn)化降水則不顯著?；貧w結(jié)果支持假設(shè)H 2中氣候變化對(duì)初始降水不同地區(qū)播種面積的影響存在差異。這些差異可能反映了不同降水量地區(qū)因氣候變化調(diào)整作物播種面積的程度不同，從而導(dǎo)致回歸系數(shù)方向和顯著性存在差異，揭示了氣候變化對(duì)不同降水地區(qū)影響的差異性。

（三）不同作物之間的異質(zhì)性

考慮到作物對(duì)熱量和水分需求的差異，本文分別估計(jì)了氣候變化對(duì)小麥、玉米、水稻和青飼料四類作物播種面積的影響。為確保樣本的代表性，本研究選取了各類作物中，省級(jí)產(chǎn)量占全國(guó)總產(chǎn)量比例超過(guò)1%的年份累計(jì)超過(guò)20年的省份。實(shí)證結(jié)果如表8所示，標(biāo)準(zhǔn)化積溫對(duì)青飼料和玉米播種面積的影響在10％水平顯著為正;標(biāo)準(zhǔn)化降水對(duì)青飼料播種面積在5％水平下顯著為正，對(duì)玉米播種面積在10％水平顯著為正。氣候變化對(duì)小麥和水稻播種面積的影響不顯著，但標(biāo)準(zhǔn)化積溫對(duì)這兩類作物存在負(fù)向影響的趨勢(shì)，標(biāo)準(zhǔn)化降水存在正向影響趨勢(shì)。回歸結(jié)果支持假設(shè)H 2中氣候變化對(duì)不同作物播種面積的影響存在差異。

總體而言，標(biāo)準(zhǔn)化降水增長(zhǎng)對(duì)四類作物播種面積呈現(xiàn)正向影響，而標(biāo)準(zhǔn)化積溫的影響則存在差異。標(biāo)準(zhǔn)化降水增加為農(nóng)作物提供更多水資源，尤其對(duì)小麥、玉米和青飼料等主要種植在降水量較低地區(qū)的作物至關(guān)重要。水稻作物對(duì)充足水分需求較高，降水增加可以拓展播種區(qū)域。而標(biāo)準(zhǔn)化積溫增長(zhǎng)對(duì)小麥和水稻可能導(dǎo)致適宜溫度閾值超標(biāo)和水分蒸發(fā)增加，減少播種面積。玉米和青飼料作物對(duì)水分的需求相對(duì)較低，也更能適應(yīng)較高的溫度與干旱，積溫增長(zhǎng)有利于擴(kuò)大這兩種作物的可種植區(qū)域，增加播種面積。

（四）不同灌溉水平地區(qū)之間的異質(zhì)性

為檢驗(yàn)假設(shè)H 3a與H 3b，本文根據(jù)有效灌溉水平進(jìn)行分組回歸。分組依據(jù)是1980-2020年各省份每年度有效灌溉面積的中位數(shù)，高于此中位數(shù)為高灌溉組，低于為低灌溉組。

回歸結(jié)果如表9第Ⅰ、Ⅱ列所示。在低灌溉組，積溫波動(dòng)影響不顯著（系數(shù)為-0.013），而標(biāo)準(zhǔn)化降水在10％水平下顯著（系數(shù)為0.050）。高灌溉組的標(biāo)準(zhǔn)化積溫在1％水平下顯著（系數(shù)為0.015），標(biāo)準(zhǔn)化降水系數(shù)為正且不顯著。結(jié)果支持H 3a和H 3b假設(shè)，表明擴(kuò)大有效灌溉面積可以緩解積溫對(duì)播種面積的負(fù)面影響，甚至轉(zhuǎn)為正面，同時(shí)減少降水的正面影響。

為了增強(qiáng)異質(zhì)性分析的穩(wěn)健性，本文采用公式（3）驗(yàn)證假設(shè)H 3a與H 3b。

y it=αG it+βR it+ηI it×G it+φI it×R it+γX it+δ i+θ t+ε it（3）

公式（3）中的I it為各省有效灌溉面積對(duì)數(shù)，其他變量意義與公式（1）相同。表9第Ⅲ列展示了回歸結(jié)果。積溫波動(dòng)與有效灌溉面積交互項(xiàng)系數(shù)為0.022（1％水平下顯著），而積溫波動(dòng)本身系數(shù)為-0.160（1％水平下顯著）。這表明擴(kuò)大有效灌溉面積可以降低積溫波動(dòng)的負(fù)面影響，結(jié)果支持假設(shè)H 3a。標(biāo)準(zhǔn)化降水與有效灌溉面積交互項(xiàng)系數(shù)為負(fù)，但在統(tǒng)計(jì)意義上并不顯著，而標(biāo)準(zhǔn)化降水本身系數(shù)在10％水平下為正。這說(shuō)明擴(kuò)大有效灌溉面積趨向于減少標(biāo)準(zhǔn)化降水的正面影響，支持假設(shè)H 3b。

五、結(jié)論與建議

本文基于1980-2020年省級(jí)面板數(shù)據(jù)，采用標(biāo)準(zhǔn)化處理后的≥10℃積溫與生長(zhǎng)期降水，實(shí)證檢驗(yàn)了氣候變化對(duì)作物播種面積的影響，主要結(jié)論如下。

標(biāo)準(zhǔn)化積溫上升對(duì)作物播種面積具有抑制趨勢(shì)，而標(biāo)準(zhǔn)化降水增加促進(jìn)播種面積增加，該結(jié)論在不同測(cè)度方式及多種模型設(shè)定下穩(wěn)健。在參照期積溫小于1 600℃或大于等于3 400℃的地區(qū)，標(biāo)準(zhǔn)化積溫和降水增加均抑制播種面積。參照期積溫1 600～3 400℃的地區(qū)，標(biāo)準(zhǔn)化降水增加有利于播種面積擴(kuò)大。不同降水量地區(qū)播種面積對(duì)氣候變化的響應(yīng)不一，年降水量小于400mm的地區(qū)，標(biāo)準(zhǔn)化積溫與降水的增長(zhǎng)對(duì)播種面積有抑制趨勢(shì);年降水量400～800mm與800～1 200mm的地區(qū)，標(biāo)準(zhǔn)化積溫上升對(duì)作物播種面積呈現(xiàn)抑制趨勢(shì)，而標(biāo)準(zhǔn)化降水增加對(duì)播種面積呈現(xiàn)促進(jìn)作用;在降水量超過(guò)1 200mm地區(qū)，標(biāo)準(zhǔn)化積溫與降水的增長(zhǎng)對(duì)播種面積的影響為正向趨勢(shì)。不同作物播種面積對(duì)氣候變化的響應(yīng)存在差異。標(biāo)準(zhǔn)化積溫和降水增加對(duì)青飼料和玉米播種面積有促進(jìn)作用;積溫增加對(duì)小麥和水稻播種面積可能造成負(fù)面影響，降水增加對(duì)小麥和水稻播種面積可能產(chǎn)生正面影響。灌溉水平低的地區(qū)，降水增加顯著促進(jìn)播種面積;灌溉水平高的地區(qū)，積溫上升對(duì)播種面積有正向促進(jìn)作用。擴(kuò)大有效灌溉面積能增強(qiáng)積溫對(duì)作物播種面積的正向影響，減弱其負(fù)向作用，同時(shí)削弱降水的影響。

基于上述結(jié)論，可以得到如下啟示：一是要推進(jìn)高標(biāo)準(zhǔn)農(nóng)田建設(shè)，把“藏糧于地”的糧食安全戰(zhàn)略落實(shí)到位。關(guān)注土壤改良和灌排設(shè)施建設(shè)，通過(guò)農(nóng)田改造提升農(nóng)業(yè)適應(yīng)氣候變化的能力。二是要加大農(nóng)業(yè)科技研發(fā)，把“藏糧于技”的糧食安全戰(zhàn)略落到實(shí)處。關(guān)注農(nóng)作技術(shù)改良，推動(dòng)建立標(biāo)準(zhǔn)化生產(chǎn)模式，通過(guò)技術(shù)創(chuàng)新提升農(nóng)業(yè)適應(yīng)氣候變化的能力，強(qiáng)化作物對(duì)自然資源的利用效率。三是優(yōu)化種植面積結(jié)構(gòu)，通過(guò)改變種植結(jié)構(gòu)提升農(nóng)業(yè)適應(yīng)氣候變化的能力。根據(jù)氣候資源稟賦調(diào)整種植范圍，適度擴(kuò)大玉米和青飼料等作物的種植范圍，調(diào)整農(nóng)業(yè)生產(chǎn)結(jié)構(gòu)與畜產(chǎn)品消費(fèi)不斷增加的食物需求結(jié)構(gòu)匹配，保障大食物總體安全。四是加強(qiáng)氣候服務(wù)建設(shè)工作，通過(guò)科學(xué)防范提升各地適應(yīng)氣候變化的能力。政府部門應(yīng)建立健全農(nóng)業(yè)氣象服務(wù)和預(yù)警體系，加強(qiáng)氣象科學(xué)在糧食生產(chǎn)中的服務(wù)與防御作用，提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)對(duì)氣候變化的適應(yīng)能力。

參考文獻(xiàn)：

［1］ 習(xí)近平.高舉中國(guó)特色社會(huì)主義偉大旗幟 為全面建設(shè)社會(huì)主義現(xiàn)代化國(guó)家而團(tuán)結(jié)奮斗——在中國(guó)共產(chǎn)黨第二十次全國(guó)代表大會(huì)上的報(bào)告［J］.中華人民共和國(guó)國(guó)務(wù)院公報(bào)，2022（30）：4-27.

［2］ 杜志雄，肖衛(wèi)東.全方位夯實(shí)糧食安全根基：意義、內(nèi)涵及重點(diǎn)任務(wù)［J］.中州學(xué)刊，2022（12）：32-39.

［3］ 黃季焜.對(duì)近期與中長(zhǎng)期中國(guó)糧食安全的再認(rèn)識(shí)［J］.農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)問(wèn)題，2021（01）：19-26.

［4］ 杜志雄，李家家，郭燕.加快農(nóng)業(yè)強(qiáng)國(guó)建設(shè)應(yīng)重點(diǎn)突破的方向［J］.理論探討，2023（03）：154-162.

［5］ 居輝，袁佳雙，張馨月，等.IPCC AR6糧食系統(tǒng)的影響與適應(yīng)的新認(rèn)知和新趨勢(shì)［J］.大氣科學(xué)學(xué)報(bào)，2022，45（04）：481-488.

［6］ 劉立濤，劉曉潔，倫飛，等.全球氣候變化下的中國(guó)糧食安全問(wèn)題研究［J］.自然資源學(xué)報(bào)，2018，33（06）：927-939.

［7］ ORTIZ-BOBEA A.The Empirical Analysis of Climate Change Impacts and Adaptation in Agriculture［M］//BARRETT C， JUST D.Handbook of Agricultural Economics. Amsterdam：Elsevier，2021：3981-4073.

［8］ 付雨晴，丑潔明，董文杰.氣候變化對(duì)我國(guó)農(nóng)作物宜播種面積的影響［J］.氣候變化研究進(jìn)展，2014，10（02）：110-117.

［9］ 國(guó)家統(tǒng)計(jì)局.農(nóng)業(yè)［EB/OL］.（2019-12-02）［2023-06-05］.https：//www.stats.gov.cn/sj/zbjs/202302/t20230202_1897099.html#：～：text=%E5%86%9C%E4%BD%9C%E7%89%A9%E6%92%AD%E7%A7%8D%E9%9D%A2%E7%A7%AF.

［10］ 李天祥，朱晶.近十年來(lái)中國(guó)糧食內(nèi)部種植結(jié)構(gòu)調(diào)整對(duì)水土資源利用的影響分析［J］.中國(guó)人口·資源與環(huán)境，2014，24（09）：96-102.

［11］ 許慶，陸鈺鳳，張恒春.農(nóng)業(yè)支持保護(hù)補(bǔ)貼促進(jìn)規(guī)模農(nóng)戶種糧了嗎？——基于全國(guó)農(nóng)村固定觀察點(diǎn)調(diào)查數(shù)據(jù)的分析［J］.中國(guó)農(nóng)村經(jīng)濟(jì)，2020（04）：15-33.

［12］ 巢清塵，李柔珂，崔童，等.中國(guó)氣候變化科學(xué)認(rèn)識(shí)進(jìn)展及未來(lái)展望——中國(guó)《第四次氣候變化國(guó)家評(píng)估報(bào)告·第一部分》［J］.中國(guó)人口·資源與環(huán)境，2023，33（01）：74-79.

［13］ 陳帥，徐晉濤，張海鵬.氣候變化對(duì)中國(guó)糧食生產(chǎn)的影響——基于縣級(jí)面板數(shù)據(jù)的實(shí)證分析［J］.中國(guó)農(nóng)村經(jīng)濟(jì)，2016（05）：2-15.

［14］ KAWASAKI K，UCHIDA S.Quality Matters More Than Quantity：Asymmetric Temperature Effects on Crop Yield and Quality Grade［J］.American Journal of Agricultural Economics，2016，98（04）：1195-1209.

［15］ CHEN S，GONG B.Response and Adaptation of Agriculture to Climate Change：Evidence From China［J］.Journal of Development Economics，2021，148：102557.

［16］ 蘇芳，劉鈺，汪三貴，等.氣候變化對(duì)中國(guó)不同糧食產(chǎn)區(qū)糧食安全的影響［J］.中國(guó)人口·資源與環(huán)境，2022，32（08）：140-152.

［17］ 段居琦，袁佳雙，徐新武，等.對(duì)IPCC AR6報(bào)告中有關(guān)農(nóng)業(yè)系統(tǒng)結(jié)論的解讀［J］.氣候變化研究進(jìn)展，2022，18（04）：422-432.

［18］ CHEN X，CUI X，GAO J.Differentiated Agricultural Sensitivity and Adaptability to Rising Temperatures Across Regions and Sectors in China［J］.Journal of Environmental Economics and Management，2023，119：102801.

［19］ CUI X，XIE W.Adapting Agriculture to Climate Change Through Growing Season Adjustments：Evidence From Corn in China［J］.American Journal of Agricultural Economics，2022，104（01）：249-272.

［20］ ARAGON F M，OTEIZA F，RUD J P.Climate Change and Agriculture：Subsistence Farmers’ Response to Extreme Heat［J］.American Economic Journal：Economic Policy，2021，13（01）：1-35.

［21］ JAGNANI M，BARRETT C B，LIU Y，et al.Within-Season Producer Response to Warmer Temperatures：Defensive Investments by Kenyan Farmers［J］.The Economic Journal，2021，131（633）：392-419.

［22］ 高雪，李谷成，尹朝靜.氣候變化下的農(nóng)戶適應(yīng)性行為及其對(duì)糧食單產(chǎn)的影響［J］.中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)，2021，26（03）：240-248.

［23］ 吳紹洪，趙東升.中國(guó)氣候變化影響、風(fēng)險(xiǎn)與適應(yīng)研究新進(jìn)展［J］.中國(guó)人口·資源與環(huán)境，2020，30（06）：1-9.

［24］ YANG X，CHEN F，LIN X，et al.Potential Benefits of Climate Change for Crop Productivity in China［J］.Agricultural and Forest Meteorology，2015，208：76-84.

［25］ 錢鳳魁，王文濤，劉燕華.農(nóng)業(yè)領(lǐng)域應(yīng)對(duì)氣候變化的適應(yīng)措施與對(duì)策［J］.中國(guó)人口·資源與環(huán)境，2014，24（05）：19-24.

［26］ 劉澤瑾，焦利民，連喜紅.1995-2020年氣候變化和耕地利用變化對(duì)中國(guó)耕地氣候生產(chǎn)潛力的影響分析［J］.中國(guó)土地科學(xué)，2022，36（03）：62-73.

［27］ 胡新艷，鄭沃林.氣候變化、農(nóng)業(yè)風(fēng)險(xiǎn)與農(nóng)戶農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)購(gòu)買行為［J］.湖南師范大學(xué)社會(huì)科學(xué)學(xué)報(bào)，2021，50（02）：95-104.

［28］ 孫巨青.全球氣候談判及對(duì)農(nóng)業(yè)的影響［J］.世界農(nóng)業(yè)，2016（05）：145-148.

［29］ TAN X，LIU S，TIAN Y，et al.Impacts of Climate Change and Land Use/Cover Change on Regional Hydrological Processes：Case of the Guangdong-Hong Kong-Macao Greater Bay Area［J］.Frontiers in Environmental Science，2022，9：688.

［30］ SLOAT L L，DAVIS S J，GERBER J S，et al.Climate Adaptation by Crop Migration［J］. Nature Communications，2020，11（01）：1243.

［31］ FISHMAN R.Groundwater Depletion Limits the Scope for Adaptation to Increased Rainfall Variability in India［J］.Climatic Change，2018，147：195-209.

［32］ CUI X.Climate Change and Adaptation in Agriculture：Evidence From US Cropping Patterns［J］.Journal of Environmental Economics and Management，2020，101：102306.

［33］ 易福金，周甜甜，陳曉光.氣候變化、農(nóng)業(yè)科研投入與農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率［J］. 南京農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)（社會(huì)科學(xué)版），2021，21（04）：155-167.

［34］ YANG J，HUANG X.The 30 M Annual Land Cover Dataset and Its Dynamics in China From 1990 to 2019［J］.Earth System Science Data，2021，13（08）：3907-3925.

［35］ 呂麗莉，孔鋒，王品.1961-2016年中國(guó)四季降雨事件的時(shí)序演變特征［J］.人民長(zhǎng)江，2018，49（S2）：73-79.

［36］ 丁宇剛，孫祁祥.氣候風(fēng)險(xiǎn)對(duì)中國(guó)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響——異質(zhì)性及機(jī)制分析［J］.金融研究，2022（09）：111-131.

［37］ 勵(lì)汀郁，普蓂喆，鐘鈺.食物安全還是資源安全：“大食物觀”下對(duì)中國(guó)食物缺口的考察［J］.經(jīng)濟(jì)學(xué)家，2023（05）：109-117.

［38］ MREL P，GAMMANS M.Climate Econometrics：Can the Panel Approach Account for Long-run Adaptation？［J］.American Journal of Agricultural Economics，2021，103（04）：1207-1238.

Impact of Climate Change on the Sown Area of Food and Feed Crops in China

GUO Yan1，DU Zhixiong1，2*

（1.College of Applied Economics，University of Chinese Academy of Social Sciences，Beijing 102488;2.Rural Development Institute，Chinese Academy of Social Sciences，Beijing 100732，China）

Abstract：Scientific assessment of the impact of climate change on crop sown area is vital for in-depth understanding of the relationship between climate change and agricultural production and for formulating targeted strategies to cope with climate change.Based on provincial panel data from 1980 to 2020， taking the change in the total sown area of wheat，rice，maize，and green fodder crops as an example，the standardized≥10℃ cumulative temperature and growing season precipitation are used as the core indicators to portray climate change.A two-way fixed effects model is used to assess the impacts of climate change in the provincial geographic units on the sown area of crops，with a focus on analyzing the heterogeneity of such impacts.The results show that an increase in standardized cumulative temperature tends to inhibit the sown area of crops，while an increase in standardized precipitation shows a promoting effect on the sown area.Heterogeneity analysis showed that the response of crop sown area to climate change varied among regions with different temperature accumulation，annual precipitation，crops，and irrigation levels.Based on this，in order to guarantee food security，it is necessary to promote the construction of high-standard farmland，increase the research and development of agricultural science and technology，optimize the structure of planting areas，strengthen the work of climate service construction，and enhance the ability of each region to adapt to climate change.

Keywords：climate change;sown area;food security;regional heterogeneity

（責(zé)任編輯：楊峰）