李亞寒等

摘要運(yùn)用隨機(jī)前沿超越對數(shù)生產(chǎn)函數(shù)和省級面板數(shù)據(jù)，綜合考慮氣候因素和粳稻生產(chǎn)投入要素，測算我國粳稻1980～2012年的生產(chǎn)效率，并使用效率損失模型測算出氣候變化對粳稻效率缺失的影響情況。結(jié)果表明，粳稻的生產(chǎn)效率呈現(xiàn)出上升的趨勢，但波動較為平穩(wěn)；降水量和日照時數(shù)對粳稻生產(chǎn)效率缺失有顯著（1%水平）正的影響，即降水量和日照時數(shù)的增加均會使粳稻生產(chǎn)效率降低；平均氣溫會促進(jìn)粳稻生產(chǎn)效率的提高，但影響并不顯著。

關(guān)鍵詞氣候變化；粳稻；生產(chǎn)效率；效率損失；影響

中圖分類號S161文獻(xiàn)標(biāo)識碼A文章編號0517-6611（2014）14-04350-02

Effects of Climate Change on Japonica Rice Production Efficiency

LI Yahan， ZHOU Hong（College of Economic Management， Nanjing Agricultural University， Nanjing， Jiangsu 210095）

AbstractUsing stochastic frontier beyond logarithmic production function model and provincial panel data， considering the climATic factors and Japonica rice production input factors， Japonica rice productivity from 1980 to 2012 in China was estimated， and then the impact of climate change on the efficiency of the missing was measured by using efficiency loss model. The main conclusions are： Japonica rice productivity showing a rising trend， but volatility is relatively stable； rainfall and sunshine hours have a significant （1% level） positive impact on lack of productivity， namely， rainfall and sunshine hours' increase will reduce Japonica rice production efficiency； the average temperature will promote Japonica rice production efficiency， but the effect is not significant.

Key wordsClimate change； Japonica rice； Production efficiency； Loss of efficiency；Effects

《氣候變化國家評估報告》預(yù)測，在2000年往后的50年里，我國的平均氣溫將會出現(xiàn)明顯的上升趨勢，2050年平均降水量在未來50年間將是不斷增多的趨勢[1-2]。粳稻主要分布在我國北方、長江中下游地區(qū)以及溫度較低的云貴高原的高海拔地段，對氣候變化非常敏感，容易受到氣候變化的影響，降水量、氣溫、日照時數(shù)等氣候變化指標(biāo)通過改變稻田的生態(tài)系統(tǒng)，改變著粳稻的生理和生態(tài)環(huán)境，勢必會對粳稻的生產(chǎn)效率產(chǎn)生影響。Lobell等研究了作物生長期內(nèi)氣候溫度變化對美國糧食作物的影響，結(jié)果發(fā)現(xiàn)氣溫升高對玉米和大豆的產(chǎn)量會產(chǎn)生負(fù)的作用，氣溫的產(chǎn)出彈性為-17%[3]。Rosegrant等分別構(gòu)建了包括氣候因素和不包括氣候因素的小麥生產(chǎn)函數(shù)模型，比較分析2種情況下小麥產(chǎn)量的變化情況，通過對比研究發(fā)現(xiàn)，氣候要素實(shí)實(shí)在在地對小麥的產(chǎn)量有著影響，且這種影響由于地域的不同相互之間表現(xiàn)出非常明顯的區(qū)別[4]。崔靜等分別將一季稻（包括中稻和粳稻）、小麥和玉米作物生長期內(nèi)降水、溫度、日照等氣候因素引入超越對數(shù)生產(chǎn)函數(shù)模型，評價各作物生長期內(nèi)氣候變化對我國不同地區(qū)不同糧食作物單產(chǎn)的影響程度[5]。朱曉莉等假定水稻總產(chǎn)量是各種農(nóng)業(yè)生產(chǎn)資料投入和氣候因素的函數(shù)，運(yùn)用隨機(jī)前沿超越對數(shù)模型，對江蘇省不同地區(qū)水稻不同生育期降水量、溫度、日照時數(shù)等氣候因子對水稻產(chǎn)量的貢獻(xiàn)率進(jìn)行測算[6]。綜述已有文獻(xiàn)，大部分經(jīng)濟(jì)學(xué)者主要針對氣候變化對糧食產(chǎn)量的影響進(jìn)行研究[5-9]，鮮少有人研究氣候變化對糧食生產(chǎn)效率的影響，為了彌補(bǔ)這部分的空缺，筆者在前人研究的基礎(chǔ)上，專門研究較長一段時間內(nèi)氣候變化對我國粳稻生產(chǎn)效率的影響情況，并通過進(jìn)一步測算氣候因素對粳稻效率缺失的影響來進(jìn)一步說明。

1資料與方法

1.1數(shù)據(jù)來源粳稻投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)主要來源《建國以來全國主要農(nóng)產(chǎn)品成本收益資料匯編 1953-1997》、《全國農(nóng)產(chǎn)品成本收益資料匯編》（1999～2013年）；生產(chǎn)資料價格指數(shù)數(shù)據(jù)主要來源于《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》（1985～2012年）和《中國農(nóng)村統(tǒng)計(jì)年鑒》（1981～1984年）；氣象數(shù)據(jù)來自中國氣象科學(xué)數(shù)據(jù)共享服務(wù)網(wǎng)，粳稻稻作期參考中國種植業(yè)信息網(wǎng)-農(nóng)時數(shù)據(jù)庫近10年數(shù)據(jù)得出。粳稻對應(yīng)主產(chǎn)省份的降水量、平均氣溫、日照時數(shù)1980～2012年的年數(shù)據(jù)分別由該省份歷年種植粳稻生長期內(nèi)相應(yīng)氣象站點(diǎn)20：00～次日20：00降水量、平均氣溫、日照時數(shù)逐日數(shù)據(jù)取平均值得到。

1.2模型設(shè)定在此實(shí)證模型設(shè)定選用超越對數(shù)生產(chǎn)函數(shù)時變形式[6]，該模型中被解釋變量為粳稻主產(chǎn)品產(chǎn)量，投入變量包括粳稻生產(chǎn)投入要素和氣候因素兩部分，同時包括時間趨勢項(xiàng)，以度量技術(shù)進(jìn)步程度。模型具體形式為：InYit=a0+a1t+a2t2+nk=1[b0k+b1kt]lnCkit+nk=1[c0k+c1kt]lnAkit+12nk=1nl=1dkllnCkitlnAlit+12nk=1nm=1ekmlnCkitlnAmit+12nl=1nm=1flmlnAlitlnAmit+Vit-Uit，式中，Yit表示第i個省份第t年對應(yīng)品種粳稻每畝主產(chǎn)品產(chǎn)量，t=1，2…，33，i=1，2，…9；t為時間趨勢項(xiàng)，t=1，2，…，33；Ckit表示粳稻在生長期內(nèi)的降水量（PEit）、平均氣溫（ATit）、日照時數(shù)（SDit）；Akit表示粳稻投入要素，包括勞動力（LBit）、種子費(fèi)（SCit）、肥料費(fèi)（FCit）、農(nóng)藥費(fèi)（PCit）、機(jī)械作業(yè)費(fèi)（MOCit）；Vit是隨機(jī)誤差項(xiàng)，Vit～N（0，σ2V）；Uit是表示技術(shù)非效率的非負(fù)隨機(jī)項(xiàng)，假定其獨(dú)立且Uit～N（0，σ2U）。效率損失模型設(shè)定為：mi=δ0+δ1PEi+δ2ATi+δ3SDi，式中，PE表示稻作期內(nèi)降水量（0.1 mm），AT表示稻作期內(nèi)平均氣溫（0.1 ℃），SD表示稻作期內(nèi)日照時數(shù)（0.1 h），δ表示待估計(jì)系數(shù)。筆者構(gòu)建的隨機(jī)前沿超越對數(shù)生產(chǎn)函數(shù)模型中指標(biāo)主要包括粳稻所對應(yīng)各主產(chǎn)省份（遼寧省、吉林省、黑龍江省、江蘇省、浙江省、安徽省、河南省、湖北省以及云南?。┑木巨r(nóng)業(yè)生產(chǎn)投入產(chǎn)出指標(biāo)以及粳稻稻作期內(nèi)氣象指標(biāo)。

由于涉及到生產(chǎn)資料價格，文中使用歷年來各?。▍^(qū)、市）農(nóng)業(yè)生產(chǎn)資料價格分類指數(shù)進(jìn)行了平減（1980=100），其中，種子費(fèi)用使用各?。▍^(qū)、市）農(nóng)業(yè)生產(chǎn)資料價格指數(shù)，肥料費(fèi)（農(nóng)家肥費(fèi)與化肥費(fèi)之和）、農(nóng)藥費(fèi)和機(jī)械作業(yè)費(fèi)分別使用各?。▍^(qū)、市）化學(xué)肥料指數(shù)、農(nóng)藥及農(nóng)藥械指數(shù)和機(jī)械化農(nóng)具指數(shù)。

2結(jié)果與分析

圖11980～2012年我國粳稻生產(chǎn)效率趨勢量和日照時數(shù)對其效率缺失均有著1%水平下的顯著正的影響，降水量增加1%，粳稻的效率損失就增加0.021%，亦即降水量的增加會造成粳稻生產(chǎn)效率的降低；日照時數(shù)增加1%，粳稻的效率損失就增加0.016%，亦即日照時數(shù)的增加也會造成粳稻生產(chǎn)效率的降低。平均氣溫的系數(shù)為-0.000 5，其對粳稻的生產(chǎn)效率缺失是負(fù)的作用，但并沒有通過顯著性檢驗(yàn)。此外，粳稻效率損失估計(jì)結(jié)果中氣候因素的系數(shù)均不大，而這與現(xiàn)實(shí)情況正好相符，這是因?yàn)闅夂蛞蛩夭⒎窃斐删拘嗜笔У闹饕绊懸蛩?，影響粳稻效率缺失的因素可能還包括稻農(nóng)的受教育程度、水稻種植規(guī)模、農(nóng)業(yè)政策等非氣候要素和除了降水量、平均氣溫和日照時數(shù)之外的其他沒有考慮到的氣候因素以及氣象災(zāi)害情況等。

表3隨機(jī)前沿效率損失模型估計(jì)結(jié)果

變量系數(shù)t值降水量PE 0.021 0***6.104平均氣溫AT-0.000 5-0.434日照時數(shù)SD0.016 0***4.678常量 -1.899 0***-4.648注：***表示在1%水平下顯著。

3結(jié)論與討論

（1）基于隨機(jī)前沿超越對數(shù)生產(chǎn)函數(shù)模型，運(yùn)用Frontier4.1軟件，測算出粳稻主產(chǎn)省1980～2012年的生產(chǎn)效率，然后對氣候變化對粳稻的生產(chǎn)效率的影響進(jìn)行了分析。結(jié)果表明，粳稻的生產(chǎn)效率呈現(xiàn)出上升的趨勢，但波動較為平穩(wěn)；1980～2012年，粳稻的平均生產(chǎn)效率為0.891 3，其年增長率為0.988%；各主產(chǎn)省份生產(chǎn)效率的年平均增長率均為正值，其中江蘇省、吉林省、浙江省在樣本期間內(nèi)粳稻生產(chǎn)效率增長較快，黑龍江省則最慢。氣候因素對粳稻效率缺失有影響，粳稻效率損失估計(jì)結(jié)果中氣候因素的系數(shù)不大，說明氣候要素并非水稻效率缺失的主要影響因素，這與現(xiàn)實(shí)情況較為符合。粳稻生產(chǎn)中，降水量和日照時數(shù)對其效率缺失有顯著（1%水平）正的作用，即降水量和日照時數(shù)的增加均會使粳稻生產(chǎn)效率減少。

（2）氣候變化確實(shí)在一定程度上對粳稻的生產(chǎn)效率有或正或負(fù)的影響，降水量和日照時數(shù)會造成粳稻生產(chǎn)效率降低，平均氣溫會促進(jìn)粳稻生產(chǎn)效率的提高。因此，各政府部門應(yīng)促進(jìn)加強(qiáng)農(nóng)業(yè)氣象監(jiān)測活動，對于重大的氣象災(zāi)害要提前做好預(yù)警；完善稻田水利設(shè)施，降低降水對粳稻生產(chǎn)的不利影響；加大農(nóng)業(yè)技術(shù)推廣力度，提高稻農(nóng)應(yīng)對氣候變化的能力。

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