氣候變化及農(nóng)戶適應(yīng)性行為對(duì)大豆播種面積的影響

張雪，周密*，張麗敏

（1.沈陽農(nóng)業(yè)大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，遼寧 沈陽 110866；2.葫蘆島市氣象局，遼寧 葫蘆島 125000）

2020 年中國大豆進(jìn)口量達(dá)到1 000 萬t，進(jìn)口量創(chuàng)歷史新高。增加國內(nèi)大豆播種面積、提高產(chǎn)量受到各方廣泛關(guān)注。國家相繼出臺(tái)了《關(guān)于促進(jìn)大豆生產(chǎn)發(fā)展的指導(dǎo)意見》和“大豆振興計(jì)劃”，要求多途徑擴(kuò)大大豆種植面積。未來，隨著人民生活水平的提高以及畜牧業(yè)快速發(fā)展，對(duì)飼料糧引致需求增加，大豆播種面積和產(chǎn)量需要進(jìn)一步鞏固擴(kuò)大。現(xiàn)階段較多研究從技術(shù)角度出發(fā)，提高了單產(chǎn)水平，促進(jìn)了大豆產(chǎn)量提升[1]。然而，從農(nóng)戶層面分析大豆播種面積及其影響因素的文獻(xiàn)不多，特別是考慮到氣候及農(nóng)戶適應(yīng)性對(duì)大豆單產(chǎn)和播種面積影響的文獻(xiàn)就更少了。如果在不斷提高科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率的同時(shí)，能夠進(jìn)一步廓清農(nóng)戶大豆種植行為決定機(jī)制，適應(yīng)氣候變化帶來的挑戰(zhàn)，增加農(nóng)戶大豆播種面積，將為我國大豆振興提供重要思路。

農(nóng)業(yè)是對(duì)氣候變化反應(yīng)最敏感的部門之一[2]，氣候通過日照、氣溫和降水變化直接影響大豆的產(chǎn)量[3-8]。此外，氣候變化與農(nóng)業(yè)生產(chǎn)之間的關(guān)系還體現(xiàn)在農(nóng)戶對(duì)氣候變化的適應(yīng)性行為上。農(nóng)戶作為理性經(jīng)濟(jì)人，會(huì)通過調(diào)整生產(chǎn)資料投入緩解氣候變化對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的影響[9]?，F(xiàn)有研究發(fā)現(xiàn)，農(nóng)戶會(huì)通過修建灌溉設(shè)施或者覆蓋地膜等方式應(yīng)對(duì)氣溫或降水的變化[10-11]。其次，氣候變化會(huì)改變病蟲害發(fā)生的概率[12]，進(jìn)而影響農(nóng)戶的農(nóng)藥施用量[13]。最后，化肥效力的發(fā)揮對(duì)環(huán)境也十分敏感，氣溫升高會(huì)加快化肥的蒸發(fā)，進(jìn)而增加作物對(duì)化肥的需求量[14]，促使農(nóng)戶增加化肥投入量或者種植需肥量較低的作物[15]。最后，氣候變化還會(huì)對(duì)農(nóng)戶的種植結(jié)構(gòu)和作物的經(jīng)營規(guī)模產(chǎn)生影響[16]，主要是由于日照、氣溫和降水的變化改變了區(qū)域內(nèi)不同作物之間的比較優(yōu)勢(shì)，進(jìn)而對(duì)農(nóng)戶經(jīng)營規(guī)模和種植結(jié)構(gòu)產(chǎn)生影響[17-18]。例如，王曉煜等[19]發(fā)現(xiàn)，日照時(shí)數(shù)的增加促使東北平原地區(qū)的農(nóng)戶減少了大豆播種面積，擴(kuò)大了玉米播種面積。鄧浩亮等[20]發(fā)現(xiàn)，氣溫的升高導(dǎo)致黃土高原地區(qū)的農(nóng)戶種植玉米替代了大豆。胡實(shí)等[21]發(fā)現(xiàn)，降水量的逐漸減少促使中國中西部地區(qū)的農(nóng)戶擴(kuò)大了大豆的播種面積。

現(xiàn)有學(xué)者主要從氣候變化視角對(duì)大豆播種面積進(jìn)行了研究，但缺少對(duì)農(nóng)戶適應(yīng)性行為在其中的調(diào)節(jié)作用的分析。本文通過構(gòu)建“氣候資源稟賦變化—農(nóng)戶適應(yīng)性行為—比較優(yōu)勢(shì)變遷—大豆播種面積變化”理論分析框架，在已有研究基礎(chǔ)上加入了對(duì)農(nóng)戶適應(yīng)性行為的分析。并基于1998—2017 年178個(gè)地級(jí)市的面板數(shù)據(jù)，運(yùn)用動(dòng)態(tài)面板差分廣義矩模型（DIF-GMM），分析氣候變化及農(nóng)戶適應(yīng)性行為對(duì)大豆播種面積的影響。在此基礎(chǔ)上，運(yùn)用面板向量自回歸模型（PVAR），預(yù)測(cè)了未來十年氣候變化對(duì)大豆播種面積的影響路徑和影響程度。

1 理論分析與研究方法

1.1 理論分析

根據(jù)農(nóng)戶生產(chǎn)決策模型，將農(nóng)戶農(nóng)業(yè)生產(chǎn)函數(shù)設(shè)定為：

式中：Y為大豆單位面積產(chǎn)量，C為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)氣候要素稟賦，T為農(nóng)業(yè)技術(shù)水平，X為生產(chǎn)資料投入。

假設(shè)農(nóng)戶為理性經(jīng)濟(jì)人，為實(shí)現(xiàn)收益最大化目標(biāo)對(duì)各生產(chǎn)要素進(jìn)行最優(yōu)配置，本文將農(nóng)戶種植大豆目標(biāo)函數(shù)設(shè)定為：

式中：U為農(nóng)戶種植大豆收益；Ps為大豆市場(chǎng)價(jià)格；Pi為大豆競(jìng)爭(zhēng)作物價(jià)格；Px為生產(chǎn)資料價(jià)格；Xs為大豆生產(chǎn)資料投入量；Xi為大豆競(jìng)爭(zhēng)作物生產(chǎn)資料投入量；N為農(nóng)戶家庭經(jīng)營土地面積；Ns為大豆播種面積；N-Ns為大豆競(jìng)爭(zhēng)作物播種面積；C和T同公式（1）。

根據(jù)（2）式，可以得到如下所示的拉格朗日函數(shù)：

式中：U、N和Ns同公式（2）。將（1）式和（2）式帶入（3）式得到：

式中：C和T同公式（1），Ps、Xs、Ns、Pi、Xi、N、Ns、Px同公式（2），在效用最大化模型中，氣候要素C、大豆市場(chǎng)價(jià)格Ps、大豆競(jìng)爭(zhēng)作物市場(chǎng)價(jià)格Pi和生產(chǎn)資料價(jià)格Px是外部因素。參照周曙東等[22]的做法，本文用大豆播種面積（N）和生產(chǎn)資料投入量（X）對(duì)農(nóng)戶氣候變化適應(yīng)性行為進(jìn)行衡量，根據(jù)庫恩—卡塔條件（KKT），對(duì)（4）式中Ns、Xs和λ求導(dǎo)：

根據(jù)（5）-（7）式，可以得到簡(jiǎn)化式的農(nóng)戶大豆生產(chǎn)行為方程如下：

式中：和是大豆播種面積和生產(chǎn)資料投入量的局部均衡解，表明農(nóng)戶最優(yōu)的大豆播種面積和生產(chǎn)資料投入量受氣候要素、大豆及其競(jìng)爭(zhēng)作物價(jià)格和生產(chǎn)資料價(jià)格的影響，氣候變化影響農(nóng)戶大豆播種面積占比的路線圖如圖1 所示。

1.2 模型構(gòu)建

1.2.1 動(dòng)態(tài)面板差分廣義矩模型（DIF-GMM）考慮到因變量滯后項(xiàng)與隨機(jī)干擾項(xiàng)之間的相關(guān)性，本文將前一期大豆播種面積占比納入模型，選擇運(yùn)用動(dòng)態(tài)面板差分廣義矩模型（DIF-GMM）克服因變量滯后項(xiàng)與隨機(jī)干擾項(xiàng)之間相關(guān)性對(duì)估計(jì)結(jié)果造成的干擾。

本文運(yùn)用動(dòng)態(tài)面板差分廣義矩模型（DIFGMM）首先分析氣候變化對(duì)大豆播種面積占比的直接影響，表達(dá)式為（10）式；其次，分析氣候變化及農(nóng)戶適應(yīng)性行為對(duì)大豆單位面積產(chǎn)量的影響，表達(dá)式為（11）式；最后，檢驗(yàn)大豆單位面積產(chǎn)量在氣候變化對(duì)農(nóng)戶大豆播種面積占比影響中的中介作用，表達(dá)式為（12）式：

式中：Nr,t表示r市t年大豆播種面積占比；Yr,t表示大豆單位面積產(chǎn)量；Cr,t表示氣候要素變量，包括日均日照、氣溫和降水；Xr,t表示農(nóng)戶適應(yīng)性行為，包括有效灌溉率、地膜使用量、化肥施用量和農(nóng)藥施用量；Cr,t×Xr,t表示氣候要素變量與農(nóng)戶適應(yīng)性行為變量的交互項(xiàng)，包括有效灌溉率×氣溫、有效灌溉率×降水、地膜使用量×氣溫、地膜使用量×降水、化肥施用量×氣溫、化肥施用量×降水、農(nóng)藥施用量×氣溫、農(nóng)藥施用量×降水；Er,t-1表示社會(huì)經(jīng)濟(jì)因素，包括大豆相對(duì)收益率、生產(chǎn)成本和進(jìn)口量。

1.2.2 面板向量自回歸模型（PVAR）本文運(yùn)用面板向量自回歸模型（PVAR）預(yù)測(cè)未來十年氣候變化對(duì)大豆播種面積占比的影響，具體表達(dá)式如下：

式中：Nr,t表示截面觀測(cè)單元，r表示地級(jí)市，t表示年份；θ0,t表示截距項(xiàng)向量；Nr,t-l表示Nr,t的l 階滯后項(xiàng)；Mr,t-l表示地級(jí)市r在t時(shí)期的m個(gè)外生變量，θr,t和ωr,t表示方程回歸的系數(shù)向量。

1.3 變量選取

1.3.1 被解釋變量 本文的被解釋變量是大豆播種面積占比，即大豆播種面積在農(nóng)作物播種總面積中所占的比例。主要是考慮到大豆播種面積作為絕對(duì)數(shù)，可能受地區(qū)農(nóng)作物播種總面積變動(dòng)情況的影響，而大豆播種面積占比作為相對(duì)數(shù)，能夠更加準(zhǔn)確的反映氣候變化對(duì)大豆播種面積的影響。

1.3.2 解釋變量 選取日均日照、氣溫和降水量作為氣候要素的衡量指標(biāo)，選取前一期大豆單位面積產(chǎn)量作為氣候變化影響大豆播種面積占比的中介變量（表1）。選取生產(chǎn)資料投入量作為農(nóng)戶氣候變化適應(yīng)性行為的衡量指標(biāo)，主要包括有效灌溉率（%）（有效灌溉面積（hm2）/農(nóng)作物播種總面積（hm2））、單位面積地膜使用量（kg/hm2）（地膜使用量（kg）/農(nóng)作物播種總面積（hm2））、單位面積化肥施用量（折純量）（kg/hm2）（化肥施用量（折純量）（kg）/農(nóng)作物播種總面積（hm2））、單位面積農(nóng)藥施用量（kg/hm2）（農(nóng)藥施用量（kg）/農(nóng)作物播種總面積（hm2））。

1.3.3 控制變量 選取前一期農(nóng)機(jī)總動(dòng)力（kW/hm2）、大豆相對(duì)收益率（大豆產(chǎn)值合計(jì)/玉米產(chǎn)值合計(jì)）、生產(chǎn)成本（萬元/hm2）和進(jìn)口量（萬t）作為經(jīng)濟(jì)因素的衡量指標(biāo)。由于在不同大豆主產(chǎn)區(qū)玉米都是大豆的主要競(jìng)爭(zhēng)作物[25]，本文選擇用大豆產(chǎn)值合計(jì)與玉米產(chǎn)值合計(jì)的比值作為大豆相對(duì)收益率，變量的描述性統(tǒng)計(jì)見表1。

表1 變量描述性統(tǒng)計(jì)Table 1 Descriptive statistics of variables

1.4 數(shù)據(jù)來源

1.4.1 農(nóng)業(yè)生產(chǎn)數(shù)據(jù) 本文使用的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)數(shù)據(jù)是1998—2017 年178 個(gè)地級(jí)市數(shù)據(jù)，其中包括大豆播種面積、大豆單位面積產(chǎn)量、農(nóng)作物總播種面積、有效灌溉面積、地膜使用量、化肥施用量、農(nóng)藥施用量和農(nóng)機(jī)總動(dòng)力，數(shù)據(jù)來源于《遼寧省統(tǒng)計(jì)年鑒》、《吉林省統(tǒng)計(jì)年鑒》、《黑龍江省統(tǒng)計(jì)年鑒》、《內(nèi)蒙古統(tǒng)計(jì)年鑒》、《陜西省統(tǒng)計(jì)年鑒》、《寧夏統(tǒng)計(jì)年鑒》、《山東省統(tǒng)計(jì)年鑒》、《河南省統(tǒng)計(jì)年鑒》、《河北省統(tǒng)計(jì)年鑒》、《安徽省統(tǒng)計(jì)年鑒》、《湖北省統(tǒng)計(jì)年鑒》、《云南省統(tǒng)計(jì)年鑒》（1999—2018 年）。同時(shí)，為排除異常值的干擾，本文參照賀超飛和于冷[23]的做法，將大豆播種面積增長(zhǎng)率和下降率超過300%的地級(jí)市數(shù)據(jù)進(jìn)行了差值法處理。

1.4.2 氣象要素?cái)?shù)據(jù) 本文使用的日均日照、氣溫和降水量數(shù)據(jù)來源于遼寧省氣象局地面氣象觀測(cè)資料（1998—2017 年）。

1.4.3 社會(huì)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù) 本文使用的產(chǎn)值合計(jì)（包括主產(chǎn)品產(chǎn)值和副產(chǎn)品產(chǎn)值）和生產(chǎn)成本數(shù)據(jù)來源于《全國農(nóng)產(chǎn)品成本收益資料匯編》（1999—2018 年）；進(jìn)口量數(shù)據(jù)來源于《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》（1999—2018 年）。

2 氣候要素和大豆播種面積變化趨勢(shì)

本文按照大豆品種和氣候差異將大豆種植區(qū)域劃分為四個(gè)主產(chǎn)區(qū)。其中東北平原主產(chǎn)區(qū)（包括遼寧省、吉林省和黑龍江省）是中國第一大大豆主產(chǎn)區(qū)，該地區(qū)日照長(zhǎng)、溫度較低、無霜期短，種植一年一熟的春大豆；黃土高原主產(chǎn)區(qū)（包括陜西省、內(nèi)蒙古自治區(qū)和寧夏回族自治區(qū)）日照較長(zhǎng)但全年降雨量偏少；黃淮平原主產(chǎn)區(qū)（包括山東省、河南省和河北?。┦侵袊诙蟠蠖怪鳟a(chǎn)區(qū)，主要種植夏大豆，氣候特點(diǎn)是雨量偏多、光照較短；長(zhǎng)江流域大豆主產(chǎn)區(qū)（包括安徽省、湖北省和云南省）氣候特點(diǎn)是無霜期長(zhǎng)且雨量充沛，但日照較短。

從圖2 看，1998—2017 年四個(gè)大豆主產(chǎn)區(qū)的大豆播種面積占比均呈下降趨勢(shì)，其中下降最多的是東北平原地區(qū)，從1998 年的19.05%下降到2017年的9.07%。主要原因是2007 年國家在東北地區(qū)實(shí)施了玉米臨時(shí)收儲(chǔ)政策，促使玉米大面積擴(kuò)種，導(dǎo)致大豆播種面積占比出現(xiàn)了下降。從大豆單位面積產(chǎn)量的變化情況來看，黃淮平原和長(zhǎng)江流域大豆單位面積產(chǎn)量有所提高，主要源于這些地區(qū)的灌溉優(yōu)勢(shì)[24]。氣溫方面，主要是東北平原地區(qū)氣溫呈緩慢升高趨勢(shì)。降水方面，黃土高原降水呈增加趨勢(shì)，但幅度較緩，東北平原地區(qū)年際間降水量波動(dòng)幅度較大。

3 氣候變化及農(nóng)戶適應(yīng)性行為影響大豆播種面積的實(shí)證分析

3.1 氣候變化影響大豆播種面積占比的影響分析

本文將氣候變化對(duì)大豆播種面積占比的影響分為兩個(gè)階段進(jìn)行分析。第一階段，運(yùn)用動(dòng)態(tài)面板差分廣義矩模型（DIF-GMM），分析氣候變化對(duì)大豆播種面積占比的影響及其作用機(jī)制；第二階段，運(yùn)用面板向量自回歸模型（PVAR），預(yù)測(cè)未來氣候變化對(duì)大豆播種面積占比的影響。在回歸之前，本文分別對(duì)數(shù)據(jù)差分項(xiàng)是否存在一階和二階自相關(guān)進(jìn)行了檢驗(yàn)。

表2 左側(cè)4 列報(bào)告了氣候變化對(duì)大豆播種面積占比的估計(jì)結(jié)果，右側(cè)4 列是將大豆播種面積作為被解釋變量，對(duì)回歸結(jié)果進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。從回歸結(jié)果看，大豆播種面積占比主要受到前一期大豆播種面積占比及相對(duì)收益率和生產(chǎn)成本的影響。在控制以上社會(huì)經(jīng)濟(jì)因素后，氣候變化及農(nóng)戶的適應(yīng)性行為對(duì)不同區(qū)域大豆播種面積占比的影響情況如下：

表2 大豆播種面積的DIF-GMM 結(jié)果Table 2 DIF-GMM results of soybean acreage

1）東北平原地區(qū)。降水量正向影響大豆播種面積占比，降水量每增加1%，大豆播種面積占比會(huì)提高0.02%。主要是因?yàn)榇蠖故切杷^多的作物，特別是開花期和結(jié)莢期，俗話說“大豆開花，壟溝摸蝦”，大豆每形成1 g 干物質(zhì)需要700～1 000 g 的水。此外，由于東北平原地區(qū)種植的大豆品種為春大豆，但該地區(qū)春季容易發(fā)生春旱，也會(huì)對(duì)大豆的前期生長(zhǎng)產(chǎn)生一定影響。氣溫升高負(fù)向影響大豆播種面積占比，氣溫每升高1%，大豆播種面積占比會(huì)降低0.02%，可能是氣溫的上升加重了大豆的旱情。

2）黃土高原地區(qū)。氣溫和降水正向影響大豆播種面積占比，但均未通過顯著性檢驗(yàn)，可能與近年黃土高原地區(qū)氣候變化幅度不大有關(guān)。從生產(chǎn)要素投入情況來看，有效灌溉率和地膜使用量負(fù)向影響大豆播種面積占比，可能是因?yàn)辄S土高原地區(qū)大豆單位面積產(chǎn)量一直未得到有效提升，降低了大豆的比較收益，導(dǎo)致農(nóng)戶不愿在大豆上投入更多生產(chǎn)資料。

3）黃淮平原地區(qū)。黃淮平原地區(qū)主要是冬小麥—夏玉米、冬小麥—夏大豆、雙季玉米三種復(fù)種模式，相較于夏玉米，夏大豆的收獲時(shí)間要早10—15 d，也就是說大豆對(duì)水分需求最高的鼓粒階段正處于黃淮平原的雨期，此時(shí)，降水量的增加會(huì)提高大豆的產(chǎn)量和質(zhì)量。

表3 單位面積產(chǎn)量中介效應(yīng)Table 3 Intermediary effects of yield per unit area

4）長(zhǎng)江流域地區(qū)。日照時(shí)長(zhǎng)正向影響大豆播種面積占比，日照時(shí)長(zhǎng)每增加1%，大豆播種面積占比提高0.02%。主要因?yàn)榇蠖故菍?duì)日照敏感的作物之一，若到達(dá)地面的紫外輻射量減弱，會(huì)對(duì)大豆的根長(zhǎng)、根表面積和根體積產(chǎn)生不利影響。氣溫負(fù)向影響大豆播種面積占比，主要是由于大豆結(jié)莢部位距離地表較近,相較于其競(jìng)爭(zhēng)作物玉米，生殖部位受高溫危害的可能性更大。

從社會(huì)經(jīng)濟(jì)因素對(duì)大豆播種面積占比的影響來看，前一期大豆進(jìn)口量對(duì)數(shù)對(duì)東北平原、黃淮平原和長(zhǎng)江流域大豆播種面積占比具有正向影響。主要是因?yàn)橹袊尤胧蕾Q(mào)組織以后大豆進(jìn)口量出現(xiàn)了持續(xù)增長(zhǎng)，從2000 年（1 042 萬t）到2020 年（10 033萬t），年均增幅達(dá)10.81%。同時(shí)，由于進(jìn)口大豆價(jià)格相對(duì)較低，加工企業(yè)更傾向于選擇進(jìn)口大豆作為原材料，影響了國產(chǎn)大豆的銷售，也對(duì)國家糧食安全造成了一定程度的挑戰(zhàn)。因此，國家出臺(tái)了一系列保護(hù)大豆生產(chǎn)的政策，例如臨時(shí)收儲(chǔ)政策、價(jià)格補(bǔ)貼政策等，對(duì)農(nóng)戶提高大豆播種面積占比起到了一定的激勵(lì)作用。

表4 農(nóng)戶適應(yīng)性行為的調(diào)節(jié)作用Table 4 Adjustment of farmers’ adaptive behavior

前一期大豆相對(duì)收益負(fù)向影響黃淮平原和長(zhǎng)江流域大豆播種面積占比，前一期大豆相對(duì)收益增長(zhǎng)1%，會(huì)導(dǎo)致大豆播種面積占比降低0.01%，可能的原因是相對(duì)于東北平原和黃土高原的春大豆，近年黃淮平原和長(zhǎng)江流域夏大豆的單產(chǎn)有小幅上升（圖2），導(dǎo)致這兩個(gè)區(qū)域大豆相對(duì)收益出現(xiàn)了一定程度的提高，但大豆收益仍低于其競(jìng)爭(zhēng)作物[26]，因此，比較收益的小幅上升并沒有從根本上改善農(nóng)戶因大豆比較收益較低，而不愿種植大豆的情況。此外，隨著近年土地流轉(zhuǎn)現(xiàn)象的增多，受土地租金影響，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)出現(xiàn)了一定程度的非糧化現(xiàn)象[27]，導(dǎo)致大豆播種面積在農(nóng)作物總播種面積中的占比呈現(xiàn)出下降趨勢(shì)。由此可見，社會(huì)經(jīng)濟(jì)因素也是影響大豆播種面積占比的重要因素。

3.2 大豆單位面積產(chǎn)量中介效應(yīng)的估計(jì)結(jié)果

為進(jìn)一步探討氣候變化對(duì)大豆播種面積占比影響的內(nèi)在作用機(jī)制，本文將大豆單位面積產(chǎn)量作為中介變量，分析氣候變化對(duì)大豆單位面積產(chǎn)量的影響，以及大豆單位面積產(chǎn)量對(duì)播種面積占比的影響。表3 結(jié)果顯示，氣候變化和農(nóng)戶適應(yīng)性行為對(duì)大豆單位面積產(chǎn)量具有顯著的影響作用，且大豆單位面積產(chǎn)量在1%的顯著性水平上正向影響其播種面積占比，說明氣候變化主要是通過影響大豆單位面積產(chǎn)量，進(jìn)而影響大豆播種面積占比。

3.3 農(nóng)戶適應(yīng)性行為調(diào)節(jié)效應(yīng)的估計(jì)結(jié)果

在檢驗(yàn)了大豆單位面積產(chǎn)量在氣候變化對(duì)大豆播種面積占比影響的中介作用后，本文重點(diǎn)探究農(nóng)戶適應(yīng)性行為在氣候變化對(duì)大豆播種面積占比影響中的調(diào)節(jié)作用。在進(jìn)入模型之前，首先對(duì)氣候要素及農(nóng)戶適應(yīng)性行為變量進(jìn)行了中心化處理，然后引入氣溫、降水量與農(nóng)戶適應(yīng)性行為變量的交互項(xiàng)。回歸結(jié)果如表4 所示，灌溉對(duì)氣溫和降水具有正向調(diào)節(jié)作用，說明灌溉不僅對(duì)降水起補(bǔ)充作用，還有效調(diào)節(jié)了氣溫。此外，地膜使用量和化肥施用量在氣溫對(duì)大豆播種面積占比的影響中也起到了正向調(diào)節(jié)作用?？赡苁且?yàn)橄鄬?duì)于主要競(jìng)爭(zhēng)作物玉米，大豆的需肥量較少，因此，在氣溫升高加快化肥揮發(fā)的背景下，化肥施用量正向調(diào)節(jié)了氣溫對(duì)大豆播種面積占比的影響。

3.4 面板向量自回歸模型結(jié)果及分析

為避免由面板數(shù)據(jù)不平穩(wěn)可能導(dǎo)致的偽回歸問題，本文首先對(duì)各變量進(jìn)行了平穩(wěn)性檢驗(yàn)。檢驗(yàn)結(jié)果如表5 所示，大部分變量有效拒絕了存在單位根的零假設(shè)。同時(shí)，基于SBIC 和AIC 信息準(zhǔn)則得出東北平原、黃土高原、黃淮平原和長(zhǎng)江流域最優(yōu)滯后階數(shù)分別為3 階、4 階、5 階和3 階。

圖3 分別給出了氣候變化和農(nóng)戶適應(yīng)性行為對(duì)大豆播種面積占比的脈沖響應(yīng)圖。圖中，橫軸為各因素變化的時(shí)間軸，縱軸為大豆播種面積占比對(duì)各因素的響應(yīng)強(qiáng)度，實(shí)線反映脈沖響應(yīng)的方向及強(qiáng)度，虛線表示95%的置信區(qū)間。

如圖3 所示，未來十年氣候變化和農(nóng)戶適應(yīng)性行為依然會(huì)影響大豆播種面積占比。從短期趨勢(shì)來看，化肥和農(nóng)藥的施用量對(duì)大豆播種面積占比具有沖擊。從長(zhǎng)期趨勢(shì)來看，氣溫對(duì)大豆播種面積占比的沖擊較為有限，日照、降水以及有效灌溉和地膜的使用將對(duì)大豆播種面積占比產(chǎn)生長(zhǎng)期持續(xù)的沖擊。

表5 各序列平穩(wěn)性檢驗(yàn)結(jié)果Table 5 Stability test results of each sequence

4 結(jié)論與啟示

4.1 結(jié)論

本文基于3 560 個(gè)地級(jí)市面板數(shù)據(jù)，運(yùn)用DIFGMM 模型，分析了氣候變化及農(nóng)戶適應(yīng)性行為對(duì)大豆播種面積占比的影響。進(jìn)一步利用PVAR 模型預(yù)測(cè)了未來氣候變化對(duì)大豆播種面積占比的影響。研究發(fā)現(xiàn)：

1）氣候變化通過影響大豆單位面積產(chǎn)量，進(jìn)而影響大豆播種面積占比。

2）農(nóng)戶適應(yīng)性行為在氣候變化對(duì)大豆播種面積占比的影響中起調(diào)節(jié)作用。主要是灌溉對(duì)氣溫和降水的調(diào)節(jié)，以及地膜和化肥的使用對(duì)氣溫的調(diào)節(jié)。

3）未來氣候變化會(huì)長(zhǎng)期影響大豆播種面積占比，特別是日照和降水的影響。灌溉設(shè)施和地膜的使用可長(zhǎng)期調(diào)節(jié)氣候變化對(duì)大豆播種面積占比的影響。

4.2 啟示

1）加強(qiáng)氣象預(yù)警機(jī)制，提高農(nóng)戶氣候變化適應(yīng)性能力。建立以基層干部為核心成員的農(nóng)業(yè)氣候風(fēng)險(xiǎn)管理組織，借助微信公眾號(hào)、宣傳欄、村級(jí)廣播等媒介向農(nóng)戶宣傳規(guī)避氣候風(fēng)險(xiǎn)相關(guān)知識(shí)，提高農(nóng)戶氣候變化認(rèn)知水平。

2）根據(jù)地區(qū)實(shí)際情況制定氣候風(fēng)險(xiǎn)培訓(xùn)方案，引導(dǎo)農(nóng)戶積極主動(dòng)采取多樣化種植、采用新品種或者改變農(nóng)作物播種和收獲時(shí)間等適應(yīng)性措施，充分利用區(qū)域氣候變化對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的有力影響，降低氣候變化對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的不利影響。

3）加強(qiáng)氣候變化適應(yīng)性設(shè)施建設(shè)。不同地區(qū)氣候變化存在明顯差異，要有針對(duì)性地建設(shè)適應(yīng)性設(shè)施，提高利用效率。針對(duì)北方地區(qū)的春旱，應(yīng)加強(qiáng)對(duì)灌溉設(shè)施的建設(shè)和維修，保障春大豆生長(zhǎng)，特別是開花期和結(jié)莢期對(duì)水分的需求。南方地區(qū)應(yīng)加強(qiáng)對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)排水系統(tǒng)的建設(shè)和改造，避免洪澇災(zāi)害的發(fā)生對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)造成的影響。