气候变化对水稻产量的影响：异质性和不确定性外文翻译资料

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气候变化对水稻产量的影响：异质性和不确定性

卡米利亚塔吉巴耶娃

罗伯特·汤赛德

2012年12月

摘要：我们指定水稻生产的三阶段生产函数，它包含了生产冲击的连续性，包括天气，以及基于已实现的冲击历史和观察到的作物生长变化的顺序更新的信息集的输入选择。生产函数是跨阶段的CES，因此考虑到生物物理作物生长过程的不同阶段之间的实质互补性，而与常用的Cobb Douglas规范的替代性质相反。这个框架特别适合于评估气候变化对作物栽培实践和产量的影响。我们将模型应用于泰国11年稻农群体。我们的数据的面板结构使我们能够分析天气冲击和气候变化对产量的横截面效应，以及对个体农民的平均产量水平和形状分布的影响。我们发现农民在气候冲击和气候变化对产量的影响上存在很大的异质性。我们考虑两种气候变化情景的南洋，一个温和的增加温度和降雨全年，另一个更极端的温度升高和较少的降雨在几个月的水稻种植。从农民的角度来看，产量的不确定性随着气候变化的加剧而减少，不确定性的横截面异质性增加。我们的重点是详细的局部平衡分析气候变化对产量的影响，在作物地块水平，准确的理解是必不可少的全球一般均衡模型的环境变化。我们将水稻生产的经济模型与土壤科学作物生长模型、天气模拟器和全球气候变化模型相结合。

Kamilya Tazhibayeva：KAMILYA.MIT.EDU

Robert Townsend：RouthNeX.MIT.EDU

我们感谢Andrew Foster、Michael Greenstone、Samuel Kortum和IIES气候与经济会议的参与者（2012）和哈佛大学环境经济学和政策研讨会的有益意见和建议；John Felkner与DSSAT模拟和GeNER的合作。气候情景，Jim Jones，Cheryl Porter，Gerrit Hoogenboom和Paul Wilkens评论和帮助DSSAT和气候模拟；尼尔最好的技术援助。我们感谢国家儿童健康与人类发展研究所、国家科学基金会和约翰邓普顿基金会的支持。

1引言

我们量化天气变化和气候变化对雨养稻生产的影响。水稻是泰国的主要农作物，无论是国内消费还是出口，都是南洋的其他国家。农作物歉收和商品短缺可能导致灾难，甚至国家灾难。然而，我们的故事有点不同。这是一个故事的实质异质性的天气变化对给定的当代气候的影响，以及气候变化情景，以及农民面临的不确定性的变化。

我们分析了两种可供选择的气候变化情景，一种是温和的，另一种是更严重的。然后，利用详细的面板数据，我们能够区分两个方面的气候变化对水稻产量的影响。一个是异质性的分布在不同的家庭，无论是在手段和变化，或不确定性，是目前在一个给定的气候，以及这种横截面异质性的手段和变化受到气候变化的影响。另一个是气候变化如何从家庭的角度影响产量的不确定性。我们发现极端气候变化增加了异质性的水平和不确定性的家庭产量，但减少不确定性的收益率为一个给定的家庭。

我们的详细农业数据收集在泰国东北部的一个半干旱热带地区，作为汤森德泰晤士报月度调查的一部分，并形成了1999～2009年11个作物周期的面板。我们使用的数据覆盖了两个省，四色菊和Burirum的268户和2887个作物地块。这些数据包含了投入使用的细节，包括肥料、劳动力和土地种植；收获和产量；以名称命名的作物操作，允许对作物生产进行多阶段建模；以及一套环境数据，包括初始地块土壤测量，月降水量。在附近的村庄和温度附近的气象站。

我们将土壤科学作物模型、天气模拟器和全球气候变化模型与多阶段作物生产模型相结合。农民被认为能最大化预期利润，就好像他们是风险中立者一样。在最后阶段的产量是降雨、温度和在该阶段的输入的函数。最后阶段的初始条件是在最后阶段开始时CROPPLT3的条件。反过来，情节条件是生产活动的功能，在前一阶段，投入使用和实现冲击。我们使用生物物理的组合作物生产模型，称为DSSAT，和以前的劳动力努力，以尽最大的努力，我们可以的条件下的植物，即由于人类和身体的相互作用。家庭是前瞻性的，并根据未来的信息对未来的天气和价格作出预期。最后，种植的时间纳入其影响阶段的时机，因此对给定地块的天气实现。虽然一个村庄内，甚至是附近村庄的天气大多是均匀的，但其影响是异质的，因为农民在不同的时间种植。

我们将作物栽培模拟为在生产阶段之间具有一般的恒定替代弹性（CES）规格，而不是假设一个特殊的情况，例如单一或线性弹性。作物发育的生物物理性质表明在植物生长的早期和晚期阶段的可替代性有限。例如，在作物栽培初期种植幼苗时，缺乏降水会导致枯萎的幼苗，随后几个月的大量降雨将无法弥补。同样，在收获阶段，劳动不能代替劳动，而这两种劳动投入更有可能是互补的。我们的一般CES方法不施加任何先验限制的替代性水平或互补性的生产过程在不同的阶段。相反，我们允许数据来确定这些阶段间的弹性。

这种更现实的方法对于分析气候变化对产量的影响具有重要意义。跨越阶段的生产活动的有限替代性意味着一旦生产开始，调整投入使用的时间缺乏灵活性。例如，一旦移植幼苗，劳动就必须用于照顾作物，而不管未来的积极或消极的天气冲击。因此，输入选择更多地是由作物的当前状态的需求驱动的，在实现所有的天气冲击之前，并且较少受到未来天气冲击的预期。由于生产过程中的输入时间缺乏灵活性，导致产量变化的原因有几个。首先，它使种植日期的选择更为重要，因为这是唯一的时机决定，农民有一定的灵活性。由于选择了播种时间是在天气冲击实现之前，它是基于农户的天气预期，并且引入了由于不完美的预见而导致的产量的变异性（并且由于预期形成的异质性而导致了PO）。种植日期的异质性，反过来，引入了阶段性特定天气冲击的异质性，尽管天气的总性质，因为在不同日期种植的地块上的作物在相同的日历时间将处于不同的生长阶段，因此相同的总天气重。化会对他们产生不同的影响。相反，Cobb Douglas规范，在生产阶段具有单一的替代弹性，允许农民在投入应用的时间上有很大的灵活性，即使在种植开始之后。因此，在Cobb Douglas规范下，输入的选择是通过对未来天气冲击和当前天气实现的预测，以及当前和未来的输入来驱动的。

二

相互依赖，取决于天气实现对预期影响的相对影响。也就是说，在Cobb Douglas的领导下，农户决策的重要因素是种植业开始后农民的天气预期，而在一般CES规范下，重要因素是种植前开始的农民的天气期望和基于种植日期的选择。关于这些种植前的期望。因此，Cobb Douglas规范不捕获种植时间的异质性，因此它不捕获产量的异质性的重要来源。4。

我们建模生产冲击，主要是天气实现，作为阶段特定的和COR相关的跨阶段，采用一般规范，不限制这些相关性的幅度以任何方式。我们的基线模型显示了一些关键特征。事实上，DIS在土壤质量和种植活动之间，以及在生长阶段和收获之间发挥零替代性。种植期和中期生育期的替代性较强。这一结果强调了结构化CES方法建模作物栽培的重要性（以及再次使用线性或Cobb Douglas规范研究气候变化对产量的影响的缺点）。这一结果的另一个含义是土壤质量和种植活动之间的不可替代性强调了土壤质量变化对确定产量的重要性。换言之，初始的、固有的土壤质量是产量异质性的重要来源。我们的估计还表明，天气的影响，特别是降雨，是最明显的中间生长阶段。我们发现DSSAT和前期LA-BOR都是中间输出的重要度量。这些结果都强调了正确地考虑天气和土壤与作物发育的非线性相互作用的重要性，如DSSAT DO这样的生物物理模型，同时证明使用这种模拟模型而不考虑人类输入是不够的。据我们所知，我们是第一个将生物物理土壤模型与结构生产函数相结合的人。5

我们研究该模型的透镜，因为它受气候变化的影响，对于给定的当代气候。我们还模拟了气候对两种替代气候产生的影响，即低排放和高排放IPCC-SRES气候变化情景。在这项研究中，我们选择使用气候变化预测，这是联合国政府间气候变化专门委员会（IPCC）第四次评估报告（2007）发布的（克鲁兹，HasasaWa）

拉尔，吴，anokhin，punsalmaa，本田，贾法里，李，和西宁，2007年）。我们使用一个“合奏平均6“产出多，耦合的大气-海洋通用循环模型（aogcms）的生产predicted变化对东南亚地区的中心时的周期将在2040至2069，相对的period7 1960～1990年的基线。aogcms是密集型数值模型驱动的方程通过大气和海洋过程，这是集成式（例如，温度，水分，表面压力）。

因为在不确定在未来的全球排放量（这可能differ迅速接通由于经济的发展，政策的决定或科技的变化），As（砷的评估可能的范围内可能的气候变化和影响，我们模拟两个替代的经济它选择从一系列用自行研制的用于IPCC评估报告三：特殊报告的排放（sres）的排放情景的a1f1三高的运动轨迹和运动轨迹的最低排放情景的B1（nakicenovic，阿尔卡莫，戴维斯，de Vries，fenhann，加芬，格雷戈里，grubler，荣格和kram，2000）8，都为2040—2069时间周期。我们并不是特别针对模型的厄尔尼诺现象的影响，作为我们的主要焦点是有影响和对自然长期的“基线”的变化。

IPCC的集合平均结果增加细胞周期的平均温度之间的关系（C（1.32最低排放情景（B1）和C（2.01三高的排放情景的a1f1）和安在折痕在年降水（2.25～（最低的排放）和1.00～（三高的管理信息系统sions）为2040 2069周期，相对的基线1961～1990年周期（克鲁兹，harasawa，鲎试剂，吴，anokhin，punsalmaa，本田，贾法里，李，和西宁，2007年）。

评估的影响，这些变化是未来农业产值和作物YIELDS是复杂的，作为一个结果，收益人的生活之间的温度，降水影响的直接生理效应增强的CO2，和效果性和有效性adaptations（帕里，Rosenzweig，免疫球蛋白lesias，livermore，检疫费，2004年）。因此，这种预期中的事是混合型的。一些研究发现在decreases旱作物，在南方和东南的事（Rosenzweig，他，杨，爱泼斯坦和chivian，2001年）。其他如克鲁兹，harasawa，鲎试剂，吴，anokhin，punsalmaa，本田，贾法里，李和广宁（2007年），使用气体排放情景的全球气候模型表明，作物YIELDS不可能增加到20个百分点，在东部和东南部的事，当帕里的茨，他，livermore，和费find（2004年）都会增加在泰国的方法取决于CO2制度。

我们发现，从一个家庭的角度来看，平均产量下降更严重的气候变化。虽然这种下降在统计学上是显著的，但是它的幅度是低的。温和气候变化的平均家庭收益率没有显著变化。是的，同时，跨家庭的平均收益率的异质性在两个替代气候变化情景中都增加了。从农民的角度来看，收益率分布的不确定性在更极端的气候下减少。

本文分为七个部分。第2节概述了水稻栽培的多阶段模型。第3节讨论了生产冲击的结构和误差项。第4节描述了数据。第5节给出了多级模型的估计。第6节概述了经济，作物生长，天气和气候模型的整合，并提出了气候变化对产量的影响分析。第7部分总结全文。

2建模Rice培养

传统的生产经济分析假设生产过程发生在一个阶段。所有输入选择都是在生产开始时进行的。在单个生产阶段中，同时使用所有输入，并且输入使用的定时不影响已实现的输出。输入仅根据它们的物理特性来定义。

单阶段方法不适合农业作物生产分析（ANTLE，1983；ANTLE和哈切特，1986）9。作物生产是由作物的生物生长过程所决定的，它由不同的、按年代顺序排列的阶段组成。作物对给定的物理输入的需求和响应程度在不同的生长阶段是不同的。这使得输入的时序特性在作物栽培分析中很重要。根据作物生长的进度，农民可能需要调整投入的使用。因此，输入决策本质上是顺序的，并不是所有的都是在生产开始时做出的。农民对真实的生产冲击做出反应，这是在农作物地块的状态下进行的，同时预测未来的冲击和行动。农民也可以使用实现的生产冲击来更新他的信息集，因此他对即将到来的阶段的生产冲击的期望。这可以引入一个偏倚，当生产冲击对输入选择的影响没有被经济计量学家看到并最终出现在产量误差项中时。

随着作物栽培，每个顺序阶段可以被认为是一个单独的生产子过程，具有自己的生产函数。我们绘制了生物发育的生长阶段图。

决定影响作物地块条件，因此在后期阶段投入决策。我们假设作物栽培过程是跨阶段的CES在阶段内，在这两种情况下规模不变的回报。这种方法使我们能够将作物栽培过程描述为一个方程组，其中一个方程指定最终输出作为来自所有三个生产阶段的所有输入的函数，以及三组描述每个三个输入需求的方程。

根据前一阶段实现的生产冲击和中间产出的历史，以及在阶段之前，我实现了冲击。其次，生产发生和输入席同时使用生产冲击的现阶段，“我实现了。在阶段结束时，观察到当前阶段的输出，YI。以递归的形式代替中间输出，我们得到了一个复合生产函数，它描述了最终收获作为初始情节条件的函数，

2.2定时决策

一旦开始种植，第二和第三生产阶段的时间，对应于中间生长和收获，取决于作物发育的生理学。我们的数据证实了这一点，它显示了贯穿16年的所有三个生产阶段的持续时间。因此，作物栽培时机的选择，以及家庭间生产阶段的时间变化，主要是由家庭选择何时种植，或者，在我们的模型中，开始阶段1。种植日期的选择又是由观察到的和预期的天气条件驱动的。为了成功的种子发芽和移栽幼苗，土壤必须包含一定量的植物可用的最小水分（HasigaWa，Saavo，Goto，KangHaoTe，Palthee，Sigigoka，KuavaGa，TuriTi，Furuya，2008）。然后可以认为最佳种植日期满足以下两个条件。首先，农民必须相信目前的土壤湿度足以种植。第二，农民必须相信，在即将到来的一个月内的降雨和天气条件（通常是1阶段是一个月）足以让新栽的植物存活下来。换句话说，农民已经开始种植时，已经

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