霧霾影響下的蔬菜生產(chǎn)及農(nóng)戶適應(yīng)性行為研究

李成龍, 張 良

(南京農(nóng)業(yè)大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院,江蘇 南京 210095)

隨著中國社會經(jīng)濟(jì)的不斷發(fā)展，環(huán)境問題日益凸顯，環(huán)境污染已成為制約中國可持續(xù)發(fā)展的瓶頸之一。其中，空氣污染已對居民身體健康、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、經(jīng)濟(jì)發(fā)展等產(chǎn)生重要影響[1-2]。《2016中國環(huán)境狀況公報》顯示，2016年，全國338個地級及以上城市中，254個城市環(huán)境空氣質(zhì)量超標(biāo)，占75.1%；338個城市發(fā)生重度污染2464天次、嚴(yán)重污染784天次[3]。全國338個城市中，以PM2.5為首要污染物的天數(shù)占重度及以上污染天數(shù)的80.3%，以PM10為首要污染物的天數(shù)占重度及以上污染天數(shù)的20.4%，以O(shè)3為首要污染物的天數(shù)占重度及以上污染天數(shù)的0.9%[3]。蔬菜產(chǎn)業(yè)作為農(nóng)業(yè)的重要組成部分，是中國除糧食作物外栽培面積最廣、經(jīng)濟(jì)地位最重要的作物，而霧霾會影響蔬菜種植，導(dǎo)致蔬菜零售價格上漲等，已成為公眾關(guān)注的民生問題。因此，有必要系統(tǒng)研究和評估霧霾對蔬菜生產(chǎn)的影響，進(jìn)一步分析農(nóng)戶的適應(yīng)性行為和相應(yīng)的解決措施。

一、文獻(xiàn)綜述與相關(guān)理論分析

(一)文獻(xiàn)綜述與問題的提出

當(dāng)前，學(xué)界對環(huán)境狀況與農(nóng)業(yè)生產(chǎn)之間關(guān)系的實證研究主要從氣候變化的角度展開，研究氣候變化對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的影響。氣候變化是影響農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的重要因素，對農(nóng)作物的產(chǎn)量及農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率產(chǎn)生重要影響。周曙東等通過構(gòu)建經(jīng)濟(jì)-氣候模型，實證研究發(fā)現(xiàn)氣候變化對南方地區(qū)水稻產(chǎn)量有顯著的負(fù)向影響，且氣候?qū)Ω鲄^(qū)域的影響存在差異[4]；白秀廣等運(yùn)用超越對數(shù)隨機(jī)前沿生產(chǎn)函數(shù)分析了1992—2012年氣候變化對中國兩大蘋果主產(chǎn)區(qū)單產(chǎn)和全要素生產(chǎn)率的影響，研究發(fā)現(xiàn)氣候變化對不同地區(qū)全要素生產(chǎn)率的影響不同，蘋果單產(chǎn)增長的來源也不同[5]；侯麟科等研究了氣候變化對中國不同區(qū)域農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的影響，研究發(fā)現(xiàn)氣溫上升降低了土地生產(chǎn)率，但地區(qū)間存在差異，西北地區(qū)受氣溫上升的不利影響最大[6]?？梢?，氣候變化對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的負(fù)面影響已得到學(xué)界的廣泛認(rèn)可，但關(guān)于霧霾對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的影響研究較少，有待進(jìn)一步展開。

農(nóng)戶的適應(yīng)性行為不僅是一種響應(yīng)，更是一種調(diào)整的過程。目前，學(xué)界對農(nóng)戶適應(yīng)性行為的研究主要集中在以下3個方面：(1)農(nóng)戶對氣候變化的適應(yīng)性行為研究。錢鳳魁等指出氣候變化對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的影響表現(xiàn)出多層次和多方面的特點，但農(nóng)業(yè)領(lǐng)域適應(yīng)氣候變化的技術(shù)仍處于初級階段，且相關(guān)技術(shù)的開發(fā)與應(yīng)用水平不均衡[7]；許朗等指出農(nóng)戶對氣候變化的適應(yīng)性行為因時空不同而存在較大差異，但整體具有共性，提前預(yù)防行為總體上要優(yōu)于被動應(yīng)對行為[8]；王亞茹等對高寒生態(tài)脆弱區(qū)農(nóng)戶的氣候變化適應(yīng)策略進(jìn)行研究，研究發(fā)現(xiàn)多數(shù)農(nóng)戶選擇組合型應(yīng)對策略[9]。(2)農(nóng)戶適應(yīng)性行為的影響因素研究。呂亞榮等認(rèn)為農(nóng)戶采取適應(yīng)性行為不僅受農(nóng)戶的教育水平、認(rèn)知能力、信息獲取能力和信貸行為等影響，還受地區(qū)生產(chǎn)特征等影響[10]；李根麗等研究發(fā)現(xiàn)，除了農(nóng)戶的年齡、風(fēng)險偏好、耕地面積等自身因素外，地形、地貌等外部環(huán)境因素也會影響農(nóng)戶的適應(yīng)性行為[11]；吳春雅等通過稻農(nóng)洪澇適應(yīng)性工程措施采用行為研究，分析指出除了年齡、家庭兼業(yè)程度等自身因素外，地形、政策支持等外部因素也會影響農(nóng)戶的適應(yīng)性行為[12]。(3)農(nóng)戶的認(rèn)知能力對其適應(yīng)性行為的影響研究。侯玲玲等研究了不同收入水平的農(nóng)民對氣候變化的感知，分析指出農(nóng)戶的收入水平會影響其認(rèn)知水平和適應(yīng)性行為[13]；Truelove和劉華民等研究了農(nóng)民對氣候變化的認(rèn)知，指出農(nóng)戶的行為選擇以認(rèn)知為基礎(chǔ)，是一個心理決策過程，農(nóng)戶對氣候變化的良好認(rèn)知可以顯著促進(jìn)其選擇適應(yīng)性行為[14-15]；陳梅英等對農(nóng)戶的安全茶葉生產(chǎn)行為進(jìn)行研究，分析指出農(nóng)戶的認(rèn)知水平對農(nóng)戶安全茶葉生產(chǎn)行為具有顯著影響[16]。

綜上，學(xué)界對環(huán)境狀況與農(nóng)業(yè)生產(chǎn)之間關(guān)系，以及農(nóng)戶適應(yīng)性行為的研究，為農(nóng)戶不同適應(yīng)性行為的組合研究提供了一定的借鑒，但當(dāng)前研究多集中于氣候變化對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的影響，較少對農(nóng)戶適應(yīng)性行為進(jìn)行細(xì)分。本研究基于經(jīng)濟(jì)學(xué)的研究視角，以黃瓜和西紅柿為研究對象，分析霧霾對蔬菜生產(chǎn)的影響，并進(jìn)一步將農(nóng)戶應(yīng)對霧霾所采取的適應(yīng)性行為進(jìn)行細(xì)分，分析農(nóng)戶適應(yīng)性行為的影響因素和相應(yīng)對策，以提高農(nóng)戶應(yīng)對災(zāi)害的能力，為推動傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)向現(xiàn)代農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)型提供一定的借鑒。

(二)相關(guān)理論分析

空氣污染對農(nóng)業(yè)具有多重影響，其中，霧霾會直接影響蔬菜的產(chǎn)量和質(zhì)量，即霧霾對蔬菜生產(chǎn)存在剝奪作用。本研究主要以理性“經(jīng)濟(jì)人”理論和農(nóng)戶適應(yīng)性理論為基礎(chǔ)，通過構(gòu)建生產(chǎn)約束線和等產(chǎn)量線來展開具體的分析。

1.理性“經(jīng)濟(jì)人”理論。理性“經(jīng)濟(jì)人”假設(shè)認(rèn)為經(jīng)濟(jì)決策的主體都是理性的，其在追求自身利益最大化的經(jīng)濟(jì)活動中所作出的行為都是有意識和理性的。而農(nóng)戶作為理性“經(jīng)濟(jì)人”，為了獲得農(nóng)業(yè)生產(chǎn)利潤的最大化，會依據(jù)當(dāng)前的生產(chǎn)條件和生態(tài)環(huán)境合理配置農(nóng)業(yè)生產(chǎn)資料。

2.農(nóng)戶適應(yīng)性理論。有效的適應(yīng)性行為是降低農(nóng)戶脆弱性和提升生計可持續(xù)水平的關(guān)鍵。農(nóng)戶應(yīng)對環(huán)境變化的適應(yīng)性行為，是在綜合考慮適應(yīng)性行為的成本與收益、適應(yīng)性行為的可操作性等多種因素后作出的利潤最大化的行為決策。一般情況下，只有當(dāng)采取適應(yīng)性行為的預(yù)期凈收益大于不采取適應(yīng)性行為的機(jī)會成本時，農(nóng)戶才會有采取適應(yīng)性行為的意愿。

為了進(jìn)一步厘清空氣質(zhì)量對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的影響以及農(nóng)戶適應(yīng)性行為對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的積極影響，本研究構(gòu)建了農(nóng)作物生長的生產(chǎn)約束線和等產(chǎn)量線(圖1)。假設(shè)農(nóng)戶有兩塊除空氣質(zhì)量存在差異而其他方面均同質(zhì)的地塊：地塊一空氣質(zhì)量滿足農(nóng)作物的生長發(fā)育需求；地塊二空氣質(zhì)量惡化抑制了農(nóng)作物的生長發(fā)育，農(nóng)戶須采取適應(yīng)性行為來改善農(nóng)作物的外部生長環(huán)境。假設(shè)農(nóng)戶總的生產(chǎn)資料投入不變，生產(chǎn)資料中的一部分用來應(yīng)對空氣質(zhì)量的惡化，農(nóng)戶通過采取適應(yīng)性行為可將外部生長環(huán)境約束改善到空氣質(zhì)量良好的初始狀態(tài)或更優(yōu)的狀態(tài)(即圖1縱軸的點S3)。圖1的橫軸為農(nóng)戶生產(chǎn)資料投入；縱軸為農(nóng)作物生長的空氣質(zhì)量;0為原點;A1、A2、A3分別為空氣質(zhì)量良好、惡化和改良狀態(tài)的生產(chǎn)約束線;S1、S2、S3為農(nóng)作物生長的不同空氣質(zhì)量,ΔS為生產(chǎn)資料投入不變時空氣質(zhì)量改良與空氣質(zhì)量惡化狀態(tài)下的產(chǎn)出差距;K1、K2為農(nóng)戶不同的生產(chǎn)資料投入;Q1、Q2、Q3、Q4為不同生產(chǎn)約束下的等產(chǎn)量線。

圖1 農(nóng)作物生長的生產(chǎn)約束線和等產(chǎn)量線

圖1中，在A1空氣質(zhì)量良好的生產(chǎn)約束下,空氣質(zhì)量與生產(chǎn)資料投入組合的最優(yōu)均衡點為(K1,S1),均衡點農(nóng)作物產(chǎn)量為Q1?？諝赓|(zhì)量降低會給農(nóng)作物的生長環(huán)境帶來一定程度的負(fù)向影響,導(dǎo)致生產(chǎn)約束線由A1移到A2。此時,空氣質(zhì)量與生產(chǎn)資料投入組合的最優(yōu)均衡點為(K2,S2)，均衡點農(nóng)作物產(chǎn)量為Q2,該過程是農(nóng)戶通過增加資金投入來減少空氣污染的危害(但并未有效改善農(nóng)作物生長環(huán)境)?？諝赓|(zhì)量降低時，生產(chǎn)者在短期內(nèi)不能及時對生產(chǎn)資料進(jìn)行調(diào)整，此時的生產(chǎn)資料投入仍然為K1,空氣質(zhì)量與生產(chǎn)資料投入組合的最優(yōu)均衡點為(K1,S2),均衡點農(nóng)作物產(chǎn)量為Q3，農(nóng)作物產(chǎn)量Q1>Q2>Q3。當(dāng)農(nóng)戶感知到霧霾對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的負(fù)向影響時，即Q3遠(yuǎn)遠(yuǎn)小于Q1,則農(nóng)戶會采取適應(yīng)性行為來降低空氣質(zhì)量惡化對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的影響,生產(chǎn)約束線由A1移到A3。除應(yīng)對外部生長環(huán)境變化的投入外，此時的生產(chǎn)資料投入仍為K1,空氣質(zhì)量與生產(chǎn)資料投入組合的最優(yōu)均衡點為(K1,S3),均衡點農(nóng)作物產(chǎn)量為Q4,農(nóng)作物產(chǎn)量Q4>Q1>Q2>Q3。

理論分析發(fā)現(xiàn)，霧霾改變了蔬菜生長的外部環(huán)境，農(nóng)戶面對霧霾采取適應(yīng)性行為是減輕霧霾影響的關(guān)鍵。鑒于農(nóng)戶適應(yīng)性行為存在差異，本研究在驗證霧霾對蔬菜生產(chǎn)影響的基礎(chǔ)上進(jìn)一步分析農(nóng)戶適應(yīng)性行為的影響因素。

二、霧霾對蔬菜生產(chǎn)的影響分析

本研究以黃瓜和西紅柿這2種人們?nèi)粘Ｉ钪邢M占比較大的蔬菜品種為研究對象，分析霧霾對蔬菜生產(chǎn)的影響。其中，黃瓜和西紅柿的數(shù)據(jù)來源于2005—2016年《全國農(nóng)產(chǎn)品成本收益資料匯編》中大中城市的設(shè)施黃瓜和設(shè)施西紅柿的生產(chǎn)統(tǒng)計數(shù)據(jù)；地區(qū)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平用各地區(qū)人均農(nóng)業(yè)GDP表示，人均農(nóng)業(yè)GDP數(shù)據(jù)來源于2005—2016年《中國農(nóng)村統(tǒng)計年鑒》；霧霾數(shù)據(jù)來源于2005—2016年《中國環(huán)境統(tǒng)計年鑒》。為保證數(shù)據(jù)的連續(xù)性，本研究對重要變量缺失及數(shù)據(jù)不連貫的城市進(jìn)行剔除，共獲得設(shè)施黃瓜的樣本數(shù)為235個，設(shè)施西紅柿的樣本數(shù)為232個。本研究在理論分析的基礎(chǔ)上，為實證分析霧霾對蔬菜生產(chǎn)的影響，構(gòu)建了霧霾影響下的蔬菜產(chǎn)量模型：

lnPit=α0+α1lnAit+φlnMit+μit

(1)

式(1)中,P為蔬菜產(chǎn)量(kg·hm-2),A為霧霾情況,M為控制變量,α0為常數(shù)項,α1為霧霾的影響系數(shù),φ為控制變量的待估參數(shù),μ為殘差項,i為不同的城市,t為不同的時間點。本研究選取各個城市的PM10年度指標(biāo)(mg·m-3)和年度空氣質(zhì)量二級以上天數(shù)所占比例(%)等2個變量作為霧霾的代理變量進(jìn)行分析(表1)，分別用污染物濃度和空氣質(zhì)量良好天數(shù)來表示；控制變量包括勞動力(家庭用工和雇工折價)，土地費用，物質(zhì)與服務(wù)費，種子，肥料，農(nóng)藥，專業(yè)化水平(管理費、銷售費和財務(wù)費的總和)，機(jī)械化水平(租賃費、燃料動力費、技術(shù)服務(wù)費和工具材料費的總和)，地區(qū)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平。其中，地區(qū)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的單位為萬元·人-1，其他控制變量的單位為元·hm-2。

表1中，模型1為使用污染物濃度進(jìn)行回歸的結(jié)果，模型2為使用空氣質(zhì)量良好天數(shù)進(jìn)行回歸的結(jié)果。在其他條件不變的情況下，污染物濃度對蔬菜產(chǎn)量產(chǎn)生負(fù)向影響，對設(shè)施黃瓜產(chǎn)量的影響未表現(xiàn)出統(tǒng)計學(xué)上的顯著性，但對設(shè)施西紅柿產(chǎn)量的影響系數(shù)為-0.0496，且通過了10%的顯著性檢驗；空氣質(zhì)量良好天數(shù)顯著正向影響蔬菜產(chǎn)量，空氣質(zhì)量良好天數(shù)每增加1%，則設(shè)施黃瓜產(chǎn)量和設(shè)施西紅柿產(chǎn)量分別增加0.2113%和0.1330%，且分別通過了1%和5%的顯著性檢驗。勞動力、土地費用、物質(zhì)與服務(wù)費及專業(yè)化水平對蔬菜產(chǎn)量的影響未表現(xiàn)出統(tǒng)計學(xué)上的顯著性。種子和肥料顯著正向影響蔬菜產(chǎn)量，且均通過了1%的顯著性檢驗，即種子和肥料的投入有利于提高蔬菜產(chǎn)量。農(nóng)藥顯著負(fù)向影響設(shè)施黃瓜產(chǎn)量，在模型1和模型2中分別通過了5%和10%的顯著性檢驗，但對設(shè)施西紅柿產(chǎn)量的影響不顯著。機(jī)械化水平顯著正向影響設(shè)施黃瓜產(chǎn)量，在模型1和模型2中均通過1%的顯著性檢驗；但機(jī)械化水平顯著負(fù)向影響設(shè)施西紅柿產(chǎn)量，在模型1和模型2中均通過10%的顯著性檢驗。地區(qū)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平一定程度上有利于蔬菜產(chǎn)量的提高，在模型1和模型2中對設(shè)施西紅柿產(chǎn)量的影響系數(shù)分別為0.0526和0.0474，且均通過1%的顯著性檢驗，即農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較高的地區(qū)擁有較多的資源優(yōu)勢和信息優(yōu)勢，一定程度上有利于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)。綜上可知，霧霾對蔬菜生產(chǎn)存在剝奪作用，即霧霾的增加會降低蔬菜產(chǎn)量，而其他生產(chǎn)資料的投入對蔬菜產(chǎn)量具有不同程度的影響，會促進(jìn)蔬菜產(chǎn)量的提升或?qū)κ卟水a(chǎn)量有抑制作用。理性農(nóng)戶面對霧霾時通常會采取適應(yīng)性行為以降低不良天氣狀況對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的影響。農(nóng)戶適應(yīng)性行為受行為類型和行為組合方式以及外部條件等因素制約，通過分析農(nóng)戶適應(yīng)性行為的影響因素有助于進(jìn)一步指導(dǎo)農(nóng)戶展開蔬菜生產(chǎn)，減輕霧霾對蔬菜生產(chǎn)的負(fù)向影響。

表1 霧霾對蔬菜產(chǎn)量的影響

注：1)C表示常數(shù)項。2)*、**和***分別表示回歸結(jié)果在10%、5%和1%的水平上顯著。3)為控制共線性，模型1和模型2分別使用1個代理變量進(jìn)行回歸。其中，模型1中的“-”表示未使用空氣質(zhì)量良好天數(shù)進(jìn)行回歸，模型2中的“-”表示未使用污染物濃度進(jìn)行回歸

三、農(nóng)戶適應(yīng)性行為研究

(一)數(shù)據(jù)來源及描述性統(tǒng)計

農(nóng)戶適應(yīng)性行為的數(shù)據(jù)來源于2017年10月對江蘇省鹽城市、蘇州市和無錫市的大棚蔬菜種植戶的調(diào)研，主要對以種植黃瓜和西紅柿為主的農(nóng)戶展開調(diào)研。本次調(diào)研共發(fā)放問卷361份，回收有效問卷350份，問卷有效率達(dá)96.95%。根據(jù)本文的研究目的，將變量分為自變量和因變量，各變量的描述性統(tǒng)計和賦值具體如表2所示。

1.自變量。自變量包括家庭特征、生產(chǎn)特征和霧霾認(rèn)知。其中，家庭特征方面，戶主的均值為0.94，說明戶主占樣本的大多數(shù)；年齡的均值為49.05歲，標(biāo)準(zhǔn)差為9.23，說明被采訪者具有較大的年齡差異；文化程度的均值為4.79年，說明被采訪者的受教育年限較低，多數(shù)農(nóng)戶僅為小學(xué)教育水平；種植蔬菜年限的最小值為1年，最大值為35年，均值為13.02年，說明被采訪者種植蔬菜年限跨度較大，但長期種植蔬菜的農(nóng)戶占多數(shù)；參加培訓(xùn)次數(shù)的均值為1.15次·年-1，說明多數(shù)農(nóng)戶每年至少參加了1次培訓(xùn)；家庭經(jīng)濟(jì)情況的均值為2.31，介于不太富裕與一般之間。生產(chǎn)特征方面，土地面積的均值為9.32 hm2，標(biāo)準(zhǔn)差達(dá)22.40，說明農(nóng)戶間的土地面積存在較大差異；地租的均值為1208.17元·hm-2，標(biāo)準(zhǔn)差為361.60，說明農(nóng)戶的土地之間存在較大的地租差；農(nóng)戶類型的均值為0.77，說明被采訪者中有超過一半的農(nóng)戶為基地種植戶。霧霾認(rèn)知方面，霧霾造成蔬菜減產(chǎn)的影響程度的均值為3.77，說明多數(shù)農(nóng)戶認(rèn)為霧霾對蔬菜產(chǎn)量的影響介于一般與較大之間；霧霾造成蔬菜減產(chǎn)比例的均值為4.00，說明多數(shù)農(nóng)戶認(rèn)為霧霾造成蔬菜減產(chǎn)的比例達(dá)到了當(dāng)年產(chǎn)出的4%，霧霾對蔬菜產(chǎn)量的負(fù)向影響較大。

2.因變量。因變量為農(nóng)戶的適應(yīng)性行為，包括未采取適應(yīng)性行為、采取被動適應(yīng)性行為、采取主動適應(yīng)性行為以及同時采取被動適應(yīng)性行為和主動適應(yīng)性行為。適應(yīng)性行為的均值為2.20，說明大部分農(nóng)戶采取了適應(yīng)性行為。

表2 各變量的描述性統(tǒng)計和賦值

(二)農(nóng)戶適應(yīng)性行為的細(xì)分統(tǒng)計

本研究對農(nóng)戶適應(yīng)性行為進(jìn)行細(xì)分：主動適應(yīng)性行為包括采用蔬菜新品種、調(diào)整種植結(jié)構(gòu)、合理安排茬口和購買保險；被動適應(yīng)性行為包括補(bǔ)光增光、鋪設(shè)草席保溫、田間精細(xì)化管理和水肥管理。若農(nóng)戶采取了適應(yīng)性行為的細(xì)分行為之一，即認(rèn)為其采取了相應(yīng)的主動或被動的適應(yīng)性行為。統(tǒng)計分析發(fā)現(xiàn)，僅采取主動適應(yīng)性行為的農(nóng)戶和僅采取被動適應(yīng)性行為的農(nóng)戶分別占樣本總數(shù)的26%和40%，同時采取被動適應(yīng)性行為和主動適應(yīng)性行為的農(nóng)戶占樣本總數(shù)的9%。

1.主動適應(yīng)性行為方面。占比排在前三的為采用蔬菜新品種、合理安排茬口和購買保險，分別占樣本總數(shù)的15%、6%和5%，總體所占比例均較低。(1)采用蔬菜新品種方面。新的蔬菜品種(尤其是耐低溫弱光和抗病的品種)通常有經(jīng)過改良，一定程度上可以抵御不良生長環(huán)境的影響，但農(nóng)戶長期采用某種蔬菜品種的習(xí)慣和新技術(shù)宣傳較少等因素會導(dǎo)致蔬菜新品種的采用比例較低。(2)合理安排茬口方面。霧霾多發(fā)生于當(dāng)年的11月至次年的2月。這一期間，越冬茬蔬菜正處于開花結(jié)果階段，霧霾對其產(chǎn)量影響較大；秋冬茬蔬菜正處于掛果后期，霧霾對其產(chǎn)量影響相對較??；冬春茬蔬菜正處于育苗和小苗期，霧霾對其生長速度影響較大，但對其產(chǎn)量影響較小。因此，應(yīng)做好蔬菜大棚的保溫工作，防止幼苗凍傷。但由于越冬茬蔬菜正處于需求旺盛時期，價格相對較高，農(nóng)戶考慮到價格優(yōu)勢會優(yōu)先安排越冬茬蔬菜的生產(chǎn)，從而不會改變其茬口安排。(3)購買保險方面。被調(diào)查地區(qū)的農(nóng)業(yè)保險并沒有完全覆蓋，較少有農(nóng)業(yè)保險人員進(jìn)行宣傳，且農(nóng)戶因理賠程序復(fù)雜、擔(dān)心賠付不及時等因素不愿意購買保險，由此導(dǎo)致購買保險的農(nóng)戶比例較低。

2.被動適應(yīng)性行為方面。農(nóng)戶首先會進(jìn)行水肥管理，其次是進(jìn)行田間精細(xì)化管理，二者分別占樣本總數(shù)的86%和38%；而進(jìn)行補(bǔ)光增光的農(nóng)戶為0。(1)水肥管理方面。增施有機(jī)肥、控制灌溉次數(shù)和灌水量等增強(qiáng)植株抗逆能力的措施，因操作相對簡單成為大部分農(nóng)戶的選擇。(2)田間精細(xì)化管理方面。長時間的霧霾會造成農(nóng)作物植株病變，通過田間精細(xì)化管理適當(dāng)去除病變?nèi)~片和摘除受影響的果實可以減少對養(yǎng)分的過度消耗，天晴后適度放風(fēng)等措施也可以緩解霧霾對蔬菜產(chǎn)量的負(fù)向影響。(3)補(bǔ)光增光方面。農(nóng)戶認(rèn)為購置補(bǔ)光燈、人工進(jìn)行補(bǔ)光等操作比較復(fù)雜，且沉沒成本較高，利用率相對較低，因此不愿采取這種措施。

(三)模型設(shè)定

為了進(jìn)一步分析農(nóng)戶采取適應(yīng)性行為的影響因素，本研究將農(nóng)戶是否采取適應(yīng)性行為作為被解釋變量，農(nóng)戶的家庭特征、生產(chǎn)特征、霧霾認(rèn)知等可能影響其適應(yīng)性行為的因素作為解釋變量，分以下2個階段進(jìn)行研究：(1)選用二元Logistic模型進(jìn)行估計，對農(nóng)戶是否采取適應(yīng)性行為進(jìn)行分析；(2)選用多元Logistic模型進(jìn)行估計，將具體的適應(yīng)性行為分為采取被動適應(yīng)性行為、采取主動適應(yīng)性行為及同時采取被動適應(yīng)性行為和主動適應(yīng)性行為等3種類型。農(nóng)戶針對霧霾采取適應(yīng)性行為時被解釋變量賦值為1，未采取適應(yīng)性行為時被解釋變量賦值為0，則二元Logistic模型如下：

(2)

式(2)中,p為Xi的非線性函數(shù),Xi為農(nóng)戶是否采取適應(yīng)性行為的第i個影響因素,β為Xi的系數(shù),F為累積分布函數(shù),α為常數(shù)項,e為指數(shù)函數(shù)底。

進(jìn)一步轉(zhuǎn)化，得到二元Logistic模型的線性表達(dá)式：

(3)

式(3)中,pi為農(nóng)戶是否采取適應(yīng)性行為的概率,α1為常數(shù)項,n為農(nóng)戶是否采取適應(yīng)性行為影響因素的個數(shù),β1i為Xi的系數(shù),Xi為農(nóng)戶是否采取適應(yīng)性行為的第i個影響因素,μ為隨機(jī)擾動項。

假設(shè)農(nóng)戶采取的適應(yīng)性行為為y，采取的具體細(xì)分行為為K(K=1,2,…,k)，則多元Logistic模型如下：

(4)

(5)

(6)

(7)

式(5)～(7)中,p1為未采取適應(yīng)性行為的概率,p2為采取被動適應(yīng)性行為的概率,p3為采取主動適應(yīng)性行為的概率,p4為同時采取被動適應(yīng)性行為和主動適應(yīng)性行為的概率,α2、α3、α4分別為各模型的常數(shù)項,n為農(nóng)戶采取適應(yīng)性行為影響因素的個數(shù),β2i、β3i、β4i為Xi的系數(shù),Xi為農(nóng)戶采取適應(yīng)性行為的第i個影響因素,ε為隨機(jī)誤差。數(shù)據(jù)統(tǒng)計發(fā)現(xiàn)，未采取適應(yīng)性行為的農(nóng)戶為86戶，采取被動適應(yīng)性行為的農(nóng)戶為140戶，采取主動適應(yīng)性行為的農(nóng)戶為92戶，同時采取被動適應(yīng)性行為和主動適應(yīng)性行為的農(nóng)戶為32戶，滿足回歸分析的相關(guān)條件。

(四)農(nóng)戶適應(yīng)性行為的影響因素分析

適應(yīng)性行為是農(nóng)戶通過合理利用有利條件抵御環(huán)境變化的潛在風(fēng)險，降低農(nóng)業(yè)生產(chǎn)在不良環(huán)境下的脆弱性的行為。通過上述分析可知，霧霾會對蔬菜生產(chǎn)產(chǎn)生負(fù)向影響，而農(nóng)戶理性面對霧霾必然會采取適應(yīng)性行為以改善當(dāng)前的生產(chǎn)環(huán)境，但農(nóng)戶采取適應(yīng)性行為不僅受自身條件影響，也受外部條件制約。因此，本研究進(jìn)一步分析農(nóng)戶是否采取適應(yīng)性行為以及采取不同適應(yīng)性行為的影響因素(表3)，以更好地指導(dǎo)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)，提高農(nóng)民收入。

表3中，模型3檢驗農(nóng)戶是否采取適應(yīng)性行為的影響因素，由公式(3)估計得出；模型4檢驗農(nóng)戶采取不同適應(yīng)性行為的影響因素，由公式(5)～(7)估計得出。本研究主要從家庭特征、生產(chǎn)特征和霧霾認(rèn)知等3個方面分析農(nóng)戶是否采取適應(yīng)性行為和采取不同適應(yīng)性行為的影響因素。

注：1)C表示常數(shù)項；2)*、**和***分別表示回歸結(jié)果在10%、5%和1%的水平上顯著；3)模型4是以未采取適應(yīng)性行為為基準(zhǔn)的回歸，因此具有共同的檢驗統(tǒng)計量

1.家庭特征方面。家庭特征包括戶主、年齡、文化程度、種植蔬菜年限、參加培訓(xùn)次數(shù)和家庭經(jīng)濟(jì)狀況。其中，文化程度方面，由模型3可知，文化程度的提高顯著提高了農(nóng)戶采取適應(yīng)性行為的概率，且通過了5%的顯著性檢驗；由模型4可知，文化程度對農(nóng)戶采取被動適應(yīng)性行為及同時采取被動適應(yīng)性行為和主動適應(yīng)性行為均具有顯著的正向影響，且均通過了1%的顯著性檢驗。因為隨著文化水平的提升，農(nóng)戶視野更加開闊，更易于接受新鮮事物和先進(jìn)技術(shù)，從而更愿意采取適應(yīng)性行為以應(yīng)對惡劣的天氣狀況，尤其是采取被動適應(yīng)性行為。種植蔬菜年限方面，由模型3可知，種植蔬菜年限的增加顯著提高了農(nóng)戶采取適應(yīng)性行為的概率，且通過了1%的顯著性檢驗；由模型4可知，種植蔬菜年限對農(nóng)戶采取不同適應(yīng)性行為具有不同程度的影響，尤其是對采取主動適應(yīng)性行為有較高的顯著性影響，且通過了1%的顯著性檢驗。因為隨著種植蔬菜年限的增加，農(nóng)戶的種植經(jīng)驗更豐富，可以直觀地感受到霧霾對蔬菜生產(chǎn)的影響，促使其主動采取措施應(yīng)對霧霾天氣。參加培訓(xùn)次數(shù)方面，由模型3可知，參加培訓(xùn)次數(shù)的系數(shù)為0.5935，且通過了5%的顯著性檢驗；由模型4可知，參加培訓(xùn)次數(shù)對農(nóng)戶采取被動適應(yīng)性行為影響不顯著，但對農(nóng)戶采取主動適應(yīng)性行為及同時采取被動適應(yīng)性行為和主動適應(yīng)性行為均具有顯著的正向影響，且均通過了1%的顯著性檢驗。因為參加培訓(xùn)有助于農(nóng)戶獲取更多的生產(chǎn)知識，促使其采取更有效的措施應(yīng)對霧霾天氣。家庭經(jīng)濟(jì)狀況方面，由模型3可知，家庭經(jīng)濟(jì)狀況的改善顯著提高了農(nóng)戶采取適應(yīng)性行為的概率，且通過了1%的顯著性檢驗；由模型4可知，家庭經(jīng)濟(jì)狀況對農(nóng)戶采取不同適應(yīng)性行為均具有顯著的正向影響，且均通過了1%的顯著性檢驗。因為農(nóng)戶無論是采取主動適應(yīng)性行為還是采取被動適應(yīng)性行為，都要有經(jīng)濟(jì)上的支撐，越富裕的家庭越有能力來承擔(dān)這部分支出。此外，戶主和年齡對農(nóng)戶是否采取適應(yīng)性行為和采取不同適應(yīng)性行為均不具有統(tǒng)計學(xué)上的顯著性，即農(nóng)戶面對霧霾影響時，戶主和年齡不是影響農(nóng)戶采取適應(yīng)性行為的關(guān)鍵因素。

2.生產(chǎn)特征方面。生產(chǎn)特征包括土地面積、地租和農(nóng)戶類型。其中，土地面積方面，由模型3可知，土地面積的擴(kuò)大顯著提高了農(nóng)戶采取適應(yīng)性行為的概率，且通過了1%的顯著性檢驗；由模型4可知，土地面積對農(nóng)戶采取不同適應(yīng)性行為均具有顯著的正向影響，除了采取被動適應(yīng)性行為通過10%的顯著性檢驗外，采取主動適應(yīng)性行為及同時采取被動適應(yīng)性行為和主動適應(yīng)性行為均通過1%的顯著性檢驗。因為土地面積越大，霧霾對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的影響越大，霧霾發(fā)生時農(nóng)戶可能會遭受越大的損失，所以農(nóng)戶越傾向于采取各種適應(yīng)性行為。地租方面，由模型3和模型4可知，地租僅對同時采取被動適應(yīng)性行為和主動適應(yīng)性行為具有顯著的正向影響，且通過了5%的顯著性檢驗。因為地租作為生產(chǎn)資料投入的一種表現(xiàn)形式，霧霾在降低蔬菜產(chǎn)量的同時，地租的提升意味著投入產(chǎn)出比的降低，農(nóng)戶損失更大，所以農(nóng)戶會傾向于同時采取被動適應(yīng)性行為和主動適應(yīng)性行為。農(nóng)戶類型方面，由模型3和模型4可知，農(nóng)戶類型對農(nóng)戶是否采取適應(yīng)性行為和采取不同適應(yīng)性行為均不具有統(tǒng)計學(xué)上的顯著性。因為農(nóng)戶即使是在生產(chǎn)基地進(jìn)行生產(chǎn)，基地也僅是提供給農(nóng)戶土地或租金，不具有生產(chǎn)集聚的優(yōu)勢，所以農(nóng)戶類型在是否采取適應(yīng)性行為和采取不同適應(yīng)性行為上沒有表現(xiàn)出顯著性差異。

3.霧霾認(rèn)知方面。霧霾認(rèn)知包括霧霾造成蔬菜減產(chǎn)的影響程度和霧霾造成蔬菜減產(chǎn)比例。其中，霧霾造成蔬菜減產(chǎn)的影響程度方面，由模型3和模型4可知，霧霾造成蔬菜減產(chǎn)的影響程度對農(nóng)戶是否采取適應(yīng)性行為和采取不同適應(yīng)性行為均具有顯著的正向影響，且均通過了1%的顯著性檢驗。因為霧霾導(dǎo)致蔬菜減產(chǎn)會影響農(nóng)戶的收益，農(nóng)戶采取適應(yīng)性行為是理性選擇的結(jié)果；同時，農(nóng)戶之間存在差異性，農(nóng)戶選擇適應(yīng)性行為時受偏好影響會采取不同的適應(yīng)性行為。霧霾造成蔬菜減產(chǎn)比例方面，由模型3和模型4可知，霧霾造成蔬菜減產(chǎn)比例對農(nóng)戶是否采取適應(yīng)性行為和采取不同適應(yīng)性行為均具有顯著的正向影響，且均通過了1%的顯著性檢驗。因為霧霾造成蔬菜減產(chǎn)比例越大，農(nóng)戶越愿意采取適應(yīng)性行為應(yīng)對霧霾，尤其是當(dāng)霧霾多發(fā)時，農(nóng)戶越愿意提前采取預(yù)防措施和應(yīng)急措施來減輕霧霾對蔬菜生產(chǎn)的影響。

四、結(jié)論與對策

(一)結(jié)論

本研究以黃瓜和西紅柿為研究對象，分析了霧霾對蔬菜生產(chǎn)的影響，進(jìn)一步將農(nóng)戶應(yīng)對霧霾所采取的適應(yīng)性行為進(jìn)行細(xì)分，利用二元Logistic模型和多元Logistic模型分析農(nóng)戶是否采取適應(yīng)性行為以及采取不同適應(yīng)性行為的影響因素，得出以下結(jié)論。

1.霧霾對蔬菜生產(chǎn)存在剝奪作用。即霧霾的增加會降低蔬菜產(chǎn)量。實證結(jié)果顯示，污染物濃度對蔬菜產(chǎn)量產(chǎn)生負(fù)向影響，空氣質(zhì)量良好天數(shù)顯著正向影響蔬菜產(chǎn)量；而其他生產(chǎn)資料的投入對蔬菜產(chǎn)量具有不同程度的影響，會促進(jìn)蔬菜產(chǎn)量的提升或?qū)κ卟水a(chǎn)量有抑制作用。

2.農(nóng)戶偏向于被動適應(yīng)性行為。實證結(jié)果顯示，農(nóng)戶采取適應(yīng)性行為時偏向于采取水肥管理和田間精細(xì)化管理等投資少、保障高的被動適應(yīng)性行為；主動適應(yīng)性行為方面以采用蔬菜新品種、合理安排茬口和購買保險為主，但總體所占比例均較低。

3.家庭特征、生產(chǎn)特征和霧霾認(rèn)知對農(nóng)戶適應(yīng)性行為具有不同程度的影響。實證結(jié)果顯示，文化程度、種植蔬菜年限、參加培訓(xùn)次數(shù)、家庭經(jīng)濟(jì)狀況、土地面積、霧霾造成蔬菜減產(chǎn)的影響程度、霧霾造成蔬菜減產(chǎn)比例等對農(nóng)戶是否采取適應(yīng)性行為具有顯著的正向影響；而各個變量對農(nóng)戶采取不同適應(yīng)性行為的影響存在差異。

(二)對策

根據(jù)霧霾對蔬菜生產(chǎn)存在的剝奪作用，政府和社會應(yīng)積極引導(dǎo)、協(xié)同參與農(nóng)戶采取適應(yīng)性行為，以有效減輕霧霾對蔬菜生產(chǎn)的影響。

1.加大環(huán)境保護(hù)的力度。加大環(huán)境保護(hù)的力度是提升環(huán)境質(zhì)量的關(guān)鍵。當(dāng)前，我國的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和能源消費結(jié)構(gòu)仍存在諸多不合理的地方，過于依賴資源消耗，因此，調(diào)整產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和優(yōu)化能源消費結(jié)構(gòu)是環(huán)保過程中的重要一環(huán)。(1)調(diào)整產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)。政府應(yīng)針對當(dāng)前的環(huán)境情況進(jìn)一步提高環(huán)保、能耗等相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)，加大環(huán)境保護(hù)方面的處罰力度，對重污染行業(yè)進(jìn)行結(jié)構(gòu)上的調(diào)整，利用稅收減免和相關(guān)扶持政策促進(jìn)企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新和升級。(2)優(yōu)化能源消費結(jié)構(gòu)。通過稅收手段(如提高資源稅、碳稅等)來降低傳統(tǒng)能源的消耗，加大對優(yōu)質(zhì)能源的使用，如太陽能、風(fēng)能等。通過調(diào)整產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和優(yōu)化能源消費結(jié)構(gòu)可以從源頭上降低污染物排放，降低霧霾對蔬菜生產(chǎn)的負(fù)向影響。

2.加大對農(nóng)民的培訓(xùn)和指導(dǎo)力度。培訓(xùn)有助于農(nóng)戶了解霧霾和掌握相關(guān)的應(yīng)對措施。地方的農(nóng)技服務(wù)站應(yīng)定期在社區(qū)展開霧霾應(yīng)急知識的宣傳，提高蔬菜種植戶的認(rèn)知能力；社區(qū)應(yīng)在農(nóng)技人員的專業(yè)指導(dǎo)下定期召開相關(guān)會議，激勵農(nóng)戶采取被動適應(yīng)性行為和主動適應(yīng)性行為相結(jié)合的方案，鼓勵農(nóng)戶采用蔬菜新品種，指導(dǎo)其合理安排蔬菜生產(chǎn)茬口，以及在霧霾發(fā)生時采取水肥管理和田間精細(xì)化管理，從而將提前預(yù)防措施和適當(dāng)補(bǔ)救措施有機(jī)結(jié)合，減少霧霾對蔬菜生產(chǎn)的負(fù)向影響。

3.擴(kuò)大農(nóng)業(yè)保險的覆蓋范圍和簡化賠付流程。政府可以進(jìn)一步加強(qiáng)與保險公司的合作，普及相關(guān)的農(nóng)業(yè)保險知識，提供差異化和多層次的保障，進(jìn)一步擴(kuò)大農(nóng)業(yè)保險的服務(wù)種類和賠償范圍；地方農(nóng)業(yè)局和農(nóng)業(yè)服務(wù)組織可以提供相關(guān)的技術(shù)支持，協(xié)助開展防災(zāi)減災(zāi)和災(zāi)后查勘定損等工作；保險公司要優(yōu)化業(yè)務(wù)流程，建立農(nóng)業(yè)保險綠色理賠通道，保障農(nóng)民及時有效地獲得賠償。