天气变化对玉米产量和家庭收入的影响：收入多样化作为中国农村的适应外文翻译资料

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天气变化对玉米产量和家庭收入的影响：收入多样化作为中国农村的适应

内容提要：气候变化正在威胁着全球粮食生产，并可能加剧世界许多地区的粮食不安全状况。中国是第二大玉米生产国。中国玉米产量的变化可能对世界粮食安全产生重大影响。根据2004年至2010年间每年收集的4861户家庭的纵向数据，我们评估了中国两个主产区，北方春玉米区和黄淮谷夏玉米区的天气变化对玉米产量的影响。我们还通过估算中国农民在这两个地区的反应来探索适应的作用，特别是在收入多样化方面。通过使用家庭和时间固定效应，我们的估计将家庭成果（玉米产量，净收入，土地和投入使用）的家庭内部变化与天气条件的内部变化联系起来。结果表明，温度，干旱，潮湿条件和降水对两个玉米区的玉米产量有不利影响。北部春玉米区的影响较大，其中温度和干旱条件的一个标准偏差分别使玉米产量减少1.4％和2.5％。尽管如此，这种影响似乎并未转化为总净收入的显着下降。适应似乎是解释北方春玉米区这种对比的关键估计影响最大的地方。相反，我们发现其他地区黄淮谷夏玉米区的影响较小，但这种影响可能会加剧。该地区缺乏适应性会对净农场和总收入产生不利影响。进一步加强中国农民的适应行为可能是中国和世界其他地区未来粮食安全的关键。

关键词：天气变化 收入多样化 适应 玉米产量 中国

1.介绍

政府间气候变化专门委员会（IPCC，2014）表明，气候变化以及极端气候事件（热浪，干旱，洪水和野火）威胁着全世界的自然和人类系统。预计会产生分布效应，但总体而言，气候变化可能会减少粮食产量，并可能加剧世界许多地区的粮食不安全状况（Burke et al.,，2015）。因此经济主体在何种程度上使其生产过程适应环境变化是评估粮食安全前景的关键（Lobell et al.,，2014）。

在本文中，我们评估了天气变化对中国两个主产区玉米产量的影响。中国是世界第二大玉米生产国。变化玉米产量和天气事件引起的产量将严重影响世界玉米供需。甚至有人认为，对中国玉米供应的冲击可能会对世界其他地区产生重大的地缘政治影响（Sternberg and Thomas，2014）。此外，随着中国膳食变化和肉类消费量的增加，国内对玉米的需求也在大幅增加。玉米确实广泛用于人类消费，也用于中国的动物饲养和化学工业。因此，了解天气变化对玉米产量的影响以及中国农民适应能力的关键，是在有限的土地资源下释放中国玉米生产潜力，改善中国粮食安全，预测潜在的经济地缘政治后果的关键对于世界其他地区来说。

.我们的贡献是双重的。首先，我们为寻求确定气候变化对农业的影响的文献做出贡献（Auffhammer and Schlenker et al.,2014; Dell et al; 2014; Hsiang et al.，2016）。在全球范围内，据报道极端白天气温会对作物产量产生很大的负面影响（IPCC，2014）。自1960年以来，富国和穷国的关系都没有改变（Burke et al.,2015）。自1981年以来全球变暖导致三种作物，小麦，玉米和大麦的年度总损失约为4,000万或5亿美元（Lobell and Field，2007）。在北美，虽然较高的降水部分有助于作物产量增加（Pearson et al.,2008; Nadler and Bullock，2011），其他气候事件，如极端高温和干旱，导致自1999年以来作物损失显着增加（哈特菲尔德等人，2011）。在美国，人们还发现温度对农业有害（Schlenker et al.,2006; Fisher et al., 2012）。到目前为止，几乎没有为发展中国家提供证据，特别是对亚洲国家（IPCC，2014），对主要谷类作物的产量产生了总体负面影响（Schlenker and Lobell，2010; Lobell et al.,2011; Roudier et al .,2011; Blanc et al .,2012）。

经Dell等（2014）审核，印度（Guiteras et al.,2007），印度尼西亚，泰国以及菲律宾（Welch et al.,2010）也记录了天气变化，特别是温度对水稻产量的不利影响。已经发现玉米是天气变化最敏感的作物之一，特别是温度（Schlenker and Lobell，2010）。在中国，天气变化也是玉米产量和其他产量的关键决定因素，但几乎没有在主要玉米产区关于天气变化对玉米产量影响的定量证据（Tao and Zhang et al.,2010; Zhang and Huang et al.,2012; Yao et al.,2014; Zhang et al，2015）。

在本文中，我们使用来自中国七个省份的4861户家庭的数据，评估了2004年至2010年天气变化对玉米产量的影响。这些省份分为中国的两个主产区，北方春玉米区和黄淮谷夏玉米区。这些省份约占中国玉米产量的三分之二。我们分析的优势之一是使用家庭的面板数据集。这使我们能够跟踪同一家庭的玉米产量，同时控制农场一级作物产量的未观察到的决定因素。虽然其他方法，例如枚举方法，具有基于自然科学实验的优势（Tol et al.,2009），但在这种情况下，小组回归分析的优势之一是跟踪同一家庭的玉米产量，同时控制农场一级作物产量的未观察到的决定因素。自Deschenes和Greenstone（2007）以来，这些方法在现代经济分析中得到普及，并被广泛用于评估天气变化对社会经济结果的影响（Dell et al., 2014; Hsiang et al.,2016）以及农业成果。特别是（Auffhammer and Schlenker，2014）,使用先进的天气指数（例如“标准化降水蒸发指数”，“适度度日”和“极热天数”）来捕捉极端天气偏差。与之前的中国研究相比（Tao et al.，2008; Tao and Zhang，2010; Li et al.，2011; Zhang and Huang，2012; Ming et al.，2015; Zhang et al.，2015），我们提供通过利用村内的天气变化以及观察到的和未观察到的家庭特征来更加可信地识别，以解释村庄内潜在的异质性。我们的研究结果表明，在北方春玉米区，温度上升一个标准差导致玉米产量下降约1.4％。根据IPCC（2014年）的预测，21世纪下半叶及以后的平均气温预计将增加2-4℃（IPCC，2014）。没有适应性，这相当于中国玉米产量下降1.8％至3.6％。基于SPEI的干旱发生的类似变化的影响几乎是其两倍，部分影响为-2.5％。黄淮谷夏玉米区的类似结果分别为温度和SPEI干旱指数的小部分效应-1.09％和-0.8％。

本文的第二个贡献是阐明适应问题，被认为是最新和全面概述气候的社会和经济影响中最紧迫的研究问题（Carleton and Hsiang，2016）。适应的重要性最近也被认为是将短期影响与长期插值联系起来的缺失环节，同时保持仔细识别（Burke and Emerick，2016; Dell et al., 2014）。确实已发现适应是应对气候变化负面影响的关键战略（Costinot et al .,2016; Olmstead and Rhode，2011）。平均而言，适应似乎可以提高产量相当于当前产量的15-18％，但适应的有效性在世界不同地区有很大差异（IPCC，2014）。与小麦和水稻相比，玉米生产的适应性也更为有限（Lobell et al.,2014）。在本研究中，利用家庭层面的收入来源和投入使用信息来探索微观层面的适应策略的采用，经常被忽视或在更加集中的层面上减弱（Di Falco et al.,2011）。特别是，我们研究了对玉米产量的估计影响如何转化为家庭层面的净收入变化。一种方法是直接观察农民在种植和管理实践方面的行为反应。例如， Falco等（2011）直接分析农场一级的适应战略如何以改变作物品种，采用水土保持战略和植树影响埃塞俄比亚尼罗河流域的粮食生产力。在这一领域，适应似乎在提高粮食生产力方面非常有效。我们的论文更接近于间接寻求的第二种方法推断基于不同估计方法或替代因变量的适应。 Burke和Emerick（2016）已经开创性地展示了固定效应模型的对比结果与那些来自长差异模型的人可以阐明可能的适应或强化。采用类似的方法，我们确实找到了有关适应的混合证据。在北方春玉米区，天气变化的短期影响最强，我们确实找到了（有限的）适应的证据，特别是温度变化。从长期来看，大约14％的温度短期产量损失已经缓解。相反，在黄淮谷夏玉米区观察到温度的增强效应达到约13％。

我们的论文还涉及一种贡献，该文献试图通过将对收益率的影响与家庭收入的影响进行对比来推断适应性。据我们所知，使用微观数据的文献在这方面相当有限。大多数研究已经调查了对总体农业收入的影响（Deschenes and Greenstone，2007; Fisher et al.,2012; Prajapati et al.,2010）。在家庭或农场一级，只有有限的证据。 Kurukulasuriya等（2006）采用李嘉图方法估计气候变化对非洲农业总净收入（定义为旱地作物，灌溉作物和牲畜的收入总和）的影响。他们发现，在温度上升1℃后，来自旱地作物的净收入平均每公顷减少27美元。相比之下，灌溉作物的收入平均每公顷增加30美元。发现温度对灌溉作物的影响较小，部分原因是灌溉缓冲了降雨短缺，灌溉作物种植在非洲相对凉爽的地方。就哈萨克斯坦而言，Bobojonov和Aw-Hassan（2014）也强调了哈萨克斯坦北部地区大型商业农场的农场净收入增长，以及干旱地区小规模农场的负面影响。塔吉克斯坦Gbetibouo和Hassan（2005）在他们对南非的研究中也强调了温度的重要性。与降雨的积极影响相比，他们确实发现了温度对净农业收入的更强正面影响。对中国感兴趣，Wang等（2010）认为，对农业生产的有害影响可以通过一般均衡效应来补偿，主要受价格变化的驱动。而Wang等（2009）发现温度升高和降雨量减少损害了中国整体的农场净收入，年度气温或降水量的增加降低了中国北方农民的净农业收入。

在探讨天气变化对家庭非农业收入的影响方面，文献更加有限。据我们所知，没有其他研究调查过的影响中国非农收入的天气变化。虽然Hsiang（2010）和其他人（参见例如Dell et al ., 2014）分析了天气变化和非农场旋风的影响收入处于更加综合的水平，他们的方法通过劳动生产率捕捉对制造业的直接影响。在我们的研究中，我们从家庭角度研究了对中国农村非农收入的影响，探讨了收入多样化作为适应源的作用。更接近这项研究的是，Nhemachena和Hassan（2008）表明平均值增加年度气温使家庭将其收入来源多样化，转向南部非洲的非农业活动。我们确实发现，在估计影响最大的北方春玉米区，这种影响似乎并未转化为净总收入的下降。通过收入多样化实现非农业活动的适应似乎是解释这种对比的关键。然而，适应战略不仅包括退出农业，而且还替代分配给其他作物的农业用地，并减少使用昂贵的投入物（购买种子，杀虫剂和支付灌溉费）。相反，黄淮谷夏玉米区其他地区的影响较小，但可能会加剧。

2.研究内容

虽然每个中国省都种植玉米，但全国玉米种植模式和产量差异很大。本研究的重点是中国的两个玉米区，北方春玉米区和黄淮谷夏玉米区。这些地区约占中国玉米面积的70％，接近玉米总产量的75％（Meng et al.,2006）。自1996年以来，主要的粮食种植面积也集中在中国北部和中部地区（Zhou and Tian，2006）。

这些地区差别很大。黄淮河流域玉米带以暖温带和半湿润季风气候为特征，夏季炎热干燥，冬季凉爽多雨。年降水量范围从500毫米到900毫米，夏季降雨量降低60％。兼职农业是常见的做法，近年来这种趋势一直在增加。棕壤和褐土在该地区占主导地位。该地区有三种玉米系统：雨育春玉米，夏季旱作玉米和夏季玉米灌溉。黄淮河流域的主要玉米系统是夏季玉米灌溉，无论是在平原地区轮作还是用冬小麦转播。预计灌溉实践将更好地抵御天气变化的不利影响。该地区夏玉米生长周期平均为110-115天。该地区的天气条件对玉米来说总体上是适中的，但极端高温，干旱和降水的波动可能对玉米产量和产量有害。

在北方春玉米区，气候被归类为寒冷潮湿/半湿润的温带，夏季温暖潮湿，冬季漫长而寒冷。年降水量范围在500毫米和800毫米之间。 三分之三的降雨量在7月至9月之间。 “夏季干旱，秋季潮湿”是该地区的一个显着特征。 农业利润代表农村人口的主要收入来源。 就面积和产量而言，玉米是最重要的作物。 大多数作物在春季几乎完全在雨养条件下种植。 在它的地区，黑色肥沃和棕色的肥沃土壤占主导地位。 黑龙江的平均玉米生长周期为130天，辽宁，吉林和内蒙古的平均生长周期为150天。 近年来，玉米种植增长周期一直在下降。 生长期的缩短以及干旱和过度潮湿条件的发生可能会损害玉米产量和产量。

两个玉米区之间的生长期，种植系统和土壤质量完全不同。 在北方春玉米区，大多数村庄在4月开始播种并收获在九月底。 在黄淮河流域夏玉米区，播种时间从5月底开始，到9月底收获。 北方春玉米区和黄淮谷夏玉米区的主要玉米类型分别为雨育春玉米和夏玉米灌溉。 北方春玉米区没有多次种植，而另一区则多次种植。 两个玉米区之间的这种明显的异质性需要区域特异性分析,预计两个玉米区天气变化的影响是不同的。

3. 实证分析

3.1 数据

我们使用一个独特的家庭数据集，名为国家定点调查（NFPS）数据集，由中国农业部研究单位农村经济研究中心（RCRE）实施。我们将这些家庭信息与气象频道互动公司和中国气象局的气象站数据结合起来。国家固定点调查（NFPS）数据集包括2004年至2010年间在黑龙江，吉林，辽宁，内蒙古，河北，山东和河南等七个省份每年收集的家庭面板数据。这七个省在2012年占玉米种植总面积的65％左右，占中国玉米种植面积的近70％（图A.2）。平均单产为5776.34千克2010年这些省份的公顷比全国平均产量高5.8％。鉴于第2节描述的玉米生产的广泛异质性，七个省分为上述两个玉米区：黑

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