基于面板数据的农业气象灾害对中国粮食产量的影响分析

来源:用户上传      作者: 俞 云,李 芳

　　摘要:中国是自然灾害频繁发生的国家,粮食生产受自然灾害影响极大。在各类自然灾害中,大概70%以上是气象灾害引起的。根据中国近30年的粮食产量统计资料,引入变截距双对数模型在不同阶段农业气象灾害对粮食产量的影响进行计量分析,结果表明,农业气象灾害对粮食产量的负面影响均较显著,并且农业气象灾害对粮食产量影响的程度呈不断下降的趋势。
　　关键词:农业气象灾害;粮食产量;C-D生产函数
　　中图分类号:F326.1 文献标识码:A 文章编号:1003-3890(2010)11-0005-04
　　
　　一、引言
　　中国以世界上7%的耕地承担着养活世界上22%的人口的重任,人多地少的国情使得粮食安全问题一直困扰着中国,粮食安全始终是关系经济发展、社会稳定和国家自立的全局性重大问题。而从实际情况来看,中国地域辽阔,构造复杂,地理生态环境多变,旱灾、洪涝灾害、风雹、冷冻、台风等自然灾害发生频繁,是世界上受自然灾害影响最严重的国家之一。在各类自然灾害中,大概70%以上是气象灾害引起的。频繁发生的气象灾害对整个国民经济和人民生活影响非常大,造成的损失也是逐年增加。在全球气候变暖的大背景下,极端气象灾害呈现增多增强趋势,农业生产和粮食安全风险不断增加。目前,气象灾害对中国粮食生产存在比较明显的负面影响已得到共识,但气象灾害在多大程度上影响着中国的粮食生产?不同时期的气象灾害对中国粮食产量的影响究竟有何变化是一个值得深入探讨的问题。对此进行研究不仅有助于了解中国农业气象灾害对粮食生产影响现状、提高防范农业气象灾害的意识,而且也可对中国多年来农业基础设施建设的成果做一评价。
　　二、文献回顾
　　关于农业气象灾害对粮食生产影响的研究不同的学者已做了大量的工作。史培军(1997)分析和讨论了中国1980-1995年农业自然灾害与粮食生产的关系,得出中国最近15年来因灾(包括水旱灾、风雹灾、霜冻、病虫害)造成的粮食减产幅度占同期粮食生产的比例平均达15%左右,其中气象灾害造成的损失约占40%,占总量的6%左右[1]。刘明亮等(2000)从中国近年来粮食生产的波动性出发,通过粮食产量的时间趋势项与波动项的分解,探讨了中国主要粮食作物生产的波动性及其区域差异,并分析了主要农业自然灾害对粮食生产的影响,结果表明了中国粮食生产的波动性在很大程度上受制于受灾状况并具有显著的区域差异[2]。梁子谦等(2006)利用因子分析的方法对影响粮食产量的因素进行了分析,认为影响中国粮食单产的主要因子中气候环境对粮食单产的影响力为9.76%[3]。马九杰等(2005)通过描述性统计和相关分析认为,自然灾害对中国粮食综合生产能力的稳定性的确具有显著影响,并指出加强农田水利建设力度,提高农业抵御自然灾害的能力是保障粮食安全的基本要求[4]。罗小锋(2007)通过描述性统计分析了主要自然灾害对湖北省粮食产量的影响,并采用C-D生产函数分析了自然灾害对湖北省粮食产量的影响程度,得出了成灾率对单位面积产量的贡献率为-3.435的结论[5]。孔令聪等(2007)分析了自然灾害对安徽省粮食生产波动的影响,经过测算得出安徽省粮食产量与粮食成灾面积两者的相关系数为-0.7333[6]。上述研究都肯定了农业气象灾害对中国粮食生产产生的负面影响,但同时也存在样本量小、数据陈旧等方面的不足,本研究采用全国31个省市1979-2008年的面板数据,以期就农业气象灾害对中国粮食产量的影响进行实证分析。
　　三、中国农业气象灾害对粮食产量影响的初步分析
　　中国是气象灾害频繁发生的国家,农业几乎遭受到世界上各种类型的气象灾害。由于温室效应、厄尔尼诺、拉尼拉等对气候的影响,中国近年来干旱、冰冻、洪水、台风等不断发生,灾害频繁发生的同时农业抗灾能力却不强,农业生产尤其是粮食生产,靠天吃饭的局面还没有根本转变。据统计,1979-2008年中国平均受灾面积达45 494.33千公顷,其中旱灾面积25 905.54千公顷、洪涝面积11千公顷,分别为受灾面积的56.9%和25%成灾面积达到年平均23 751.53千公顷,其中旱灾12 653.87千公顷、洪涝6 553.03千公顷,分别为成灾面积的53.3%与27.6%,在所有灾害中旱灾与洪涝灾所占比重最大。随着全球气候变暖,气候对粮食生产影响越来越大,农业气象灾害总体呈加重趋势,农业气象灾害对粮食生产的影响逐年加重。
　　农业气象灾害对中国的粮食生产影响极大。国家统计局数据显示,2009年粮食单产因严重气象灾害下降,全国粮食亩产324.8千克,比上年下降1.6%,这是近6年来首次下降。2009年粮食生长期间气象灾害特别是旱灾较重,而且旱灾主要发生在粮食主产区及作物生长关键期,对全国粮食单产影响较大。据民政部门统计,2009年全国农作物旱灾受灾面积达2 926万公顷,比上年增加1 712万公顷,增长1倍多。受严重气象灾害影响,辽宁、吉林和内蒙古粮食单产皆下降10%以上。2009年全国粮食总产量53 082万吨,比上年增加211万吨,增长0.4%,再创历史新高,但2009年全国秋粮产量为37 420万吨,比上年减产217万吨,减少0.6%。粮食生产总体上呈现“面积增、单产减”的格局。农业气象灾害与粮食产量相关性较强,从1979-2008年粮食产量与成灾面积的关系图可以看出,随着农业科技水平的提高,粮食产量总体趋势为增加,然而伴随着相应年份的农业气象灾害受灾面积(成灾面积)的灾损程度与粮食总产量为负相关。灾损严重年份粮食总产也呈减产趋势。成灾面积扩大时粮食产量涨幅有限甚至出现较明显的下降,成灾面积减小时粮食产量明显上升,成灾面积与粮食产量呈较明显的负相关关系(见图1)。
　　中国是一个农业大国,人多地少、水资源短缺、降雨时空分布不均、水旱灾害频繁,这些基本国情决定了农田水利等基础设施建设在农业生产和经济社会发展中具有特别重要的作用。改革开放以来,中国政府加大了对农田水利等基础设施的投入。截至2008年有效灌溉面积为58 471.7千公顷,其中年底万亩以上灌区数有6 414处,其中3.3万公顷以上灌区数有149处;建成水库86 353座,其中大型水库529处;水库容量达到6 924亿立方米;除涝面积2 142.5万公顷,节水灌溉面积2 443.6万公顷,水土流失治理面积10 158.7千公顷,从主要年份统计来看各统计量呈逐年递增态势。从中国主要年份西部大开发12省农田水利建设情况统计来看,2008年有效灌溉面积达到17 065.5千公顷,旱涝保收面积为11 262.4千公顷,机电排灌面积6 986.9千公顷,分别比2007年增长了4.41%、2.85%、12.72%,且从1990年以来每年都有不同程度的增长。水利是农业的命脉,以大规模农田水利建设来改善农业基本生产条件,努力通过改善灌溉条件来提高耕地单位面积产量以实现农业稳产高产,从这一方面来说,农田水利等基础设施的投入是增加抵御气象灾害能力、提高粮食生产能力的重要保障之一。
　　四、农业自然灾害对中国粮食产量影响的实证分析
　　(一)变量选择与计量模型的构建
　　1. 变量选择。在研究影响粮食产量的因素时,前人基本以粮食产量或单位面积粮食产量为因变量,以粮食播种面积、化肥施用量、农机总动力、有效灌溉面积、农村劳动力、农村用电量、受灾或成灾面积、粮食收购价格、财政支农资金、农业科技投入等为自变量[7]。在前人研究的基础上,考虑数据的可获得性,以粮食(主要包括小麦、水稻、玉米、薯类)总产量为被解释变量,用成灾面积作为表示农业气象灾害的解释变量,把与粮食生产最直接相关的耕地面积、化肥投入及农机动力总量作为控制变量。

　　2. 基本模型。分析投入产出关系常用的是柯布―道格拉斯生产函数(C-D函数)。由于对变量取对数不仅可以做到无量纲化,减少异方差,而且还具有明确的经济含义,即投入要素变化一个百分点,导致粮食总产量变化的百分点数,因此本文采用的是柯布―道格拉斯生产函数的对数形式(双对数模型):
　　LnQ=?琢0+?琢1LnC+?琢2LnA+?琢3LnF+?琢4LnM+?滋(1)
　　式(1)中,Q表示粮食总产量(万吨);C表示成灾面积(千公顷);A表示粮食播种面积(千公顷);F表示化肥投入折纯量(万吨);M为机械总动力(万千瓦);?滋为回归误差;?琢1、?琢2、?琢3、?琢4分别为待估参数,分别表示成灾面积、耕地、化肥及农业机械的产出弹性。
　　3. 面板数据。常用面板数据模型有不变系数模型、变截距模型和变系数三种类型,考虑不同省份的农业基础不同,自然灾害对粮食产量的影响也有差异,故本文采用变截距模型分离出不同省份的差异,以此消除随机效应可能带来的估计误差。我们将原双对数模型转变为变截距双对数模型:
　　LnQit=?琢i+?琢1LnCit+?琢2LnAit+?琢3LnFit+?琢4LnMit+?滋(2)
　　式(2)中,i表示省份;t表示年份;?琢i表示变截距,即不同省份间的影响差异;Qit、Cit、Ait、Fit、Mit分别表示第t年i省份的粮食产量、受灾面积、化肥投入量及机械动力。本文所用的计量分析软件为Eviews6.0。
　　(二)数据来源
　　采用的1979-1999年数据来自《新中国五十年农业统计数据》[8],2000-2008年数据主要由2001-2009年《中国农村统计年鉴》[9]整理而得。为保证数据的一致性,将后来成立的海南省、重庆市的数据与广东省、四川省合并,这样得到了覆盖全国范围的29个省市29年的共841组数据,有效弥补了样本量少的不足之处(见表1)。
　　(三)计量结果分析
　　1. Hausman检验。Hausman检验的零假设为H0:cov(xit,?琢i)=0,即?琢i与Xit不相关,在该假设不能被拒绝时,随机效应是一致有效的估计方法,而固定效应是一致但非有效的。反之,该假设被拒绝时,固定效应是一致有效的,而随机效应是非一致有效的。Hausman检验结果如表2所示,在1%水平上拒绝随机效应的假设,即cov(xit,?琢i)≠0,因此,采用固定效应模型是合适的。
　　2. 回归分析。利用Eviews6.0软件对各变量回归发现,DW值仅为1.114,说明存在序列相关。为了消除序列相关的影响,本文引AR(1)项,引入后发现,LnM系数没有通过显著性检验,将其剔除后,所有变量都通过检验,估计结果如表3所示。
　　结果显示方程整体拟合较好,说明农业气象灾害对粮食产量的影响较大,成灾面积的产出弹性是-0.034,即成灾面积每增加1%,粮食产量将下降0.034%,也就是按2009年全国粮食总产量为53 082万吨来算的话,如果成灾面积增加1%,产量将会降低18.05万吨。
　　五、结论及政策含义
　　农业是国民经济的基础,一旦农业遭受重大气象灾害,不仅农业生产的利益相关方会面临巨大损失的风险,而且会牵连到整个国民经济的运行。本文把全国各省市有关粮食生产的面板数据,运用计量模型进行分析,研究结果表明:首先,气象灾害对中国粮食生产有较显著的制约作用,特别是旱灾与洪涝灾是造成粮食减产甚至绝收的两个最主要原因,前面的回归分析皆证实了成灾面积对粮食产量有显著的负相关影响;其次,随着近年来中国不断加强农田基础设施建设的投入,粮食生产抵御气象灾害能力有所提高。根据前面的计量结果分析,三个阶段成灾面积产出弹性分别为-0.0654、-0.0284和-0.0279,即若成灾面积增加1%,粮食产量将会减产0.0654%、0.0284%和0.0279%,且呈不断下降的趋势。
　　农业气象灾害不仅会降低农业收成,而且会影响农民对农业投入的热情,从而制约农业的可持续发展。因此,要有效减少气象灾害对中国粮食生产的影响,进而增加农民收入,实现农业可持续发展,具体政策启示如下:第一,加大对灾害预测预报的技术投入,提高预报水平,同时要利用电视、网络等现代信息传输手段,及时将气象灾害发生情况和防治技术传授给农民。第二,借鉴发达国家的先进经验,加快农业保险立法进程,根据国情选择适合本国国情的农业保险发展模式,通过制度安排,提供政府补贴,财政对农业保险的保费补贴应体现出注重发展粮食生产的政策导向,加大对粮食生产保险的财政保费补贴支持力度。第三,继续加大农田基础设施建设投入力度,建立稳定增长的投入机制,同时要加快构建新时期农田水利的建设体制和管理机制,完善农田水利法律法规建设,实行严格的水资源管理制度和节约用水制度,加强依法管水用水,确保实现国家粮食安全的目标。
　　
　　参考文献:
　　[1]史培军,王静,爱谢云,等.最近15年来中国气候变化、农业自然灾害与粮食生产的初步研究[J].自然资源学报,1997,(3).
　　[2]刘明亮,陈百明.自然灾害发生状况的相关分析[J].灾害学,2000,(4).
　　[3]梁子谦,李小军.影响中国粮食生产的因子分析[J].农业经济问题,2006,(11).
　　[4]马九杰,崔卫杰,朱信凯.农业自然灾害风险对粮食综合生产能力的影响分析[J].农业经济问题,2005,(4).
　　[5]罗小锋.自然灾害对湖北粮食产量的影响分析[J],灾害学.2007,(6).
　　[6]孔令聪,胡永年,王光宇.安徽省粮食生产的波动性分析与政策建议[J].农业现代化研究,2007,(5).
　　[7]胡冰川,吴强,周曙东.粮食生产的投入产出影响因素分析[J].长江流域资源与环境,2006,(1).
　　[8]国家统计局农村社会经济调查总队.新中国五十年农业统计数据[M].北京:中国统计出版社,2000.
　　[9]国家统计局农村社会经济调查总队.中国农村统计年鉴[M].北京:中国统计出版社,2001-2008.
　　责任编辑:关 华
　　责任校对:周海鸥
　　
　　A Study on the Effect of Agro-Meteorological Disasters on China's Grain Yield based
　　on Panel Data
　　Yu Yun1,2,Li Fang1
　　(1. College of Economics & Management, Chuzhou University, Chuzhou 239000, China;
　　2. College of Economics & Management, Nanjing Agricultural University, Nanjing 210095, China)
　　Abstract: China is a country with frequently agricultural meteorological disasters. Natural disasters have a great influence upon the grain production. In all natural disasters, about 70% are caused by meteorological disasters. Using double logarithm and changed intercept model based on the grain yield statistics of China nearly 30 years to analyze the effect of different stages agro-meteorological disasters on the grain yield, the result indicated that negative effects of agro-meteorological disasters on grain yield are significant and the effect has a descending trend.
　　Key words: agro-meteorological disasters; grain yield; C-D production function

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