管理学研究方法

《管理学研究方法》课程论文

2014-2015学年第1学期

题 目：气候变化对我国农产量的影响

学生姓名： 颜青青

学 号： [1**********]

院 部： 经济管理学院

专 业： 信息管理与信息系统

班 级： 2班

任课教师： 来向红

二Ｏ一四年十二月二十八日

气候变化对中国农产量的影响

【摘要】近几十年来，随着工业与科技的发展，全球气候开始出现变化温室效应已成为不争的事实。我国作为农业大国，气候变化将对我国农产量形成较大的冲击。本文将重点讨论气候变化对我国产生了哪些影响。首先，以数据为依据，在计量经济学的基础上建立经济模型，分析出气候变化对我国农作物产量的影响，再做出定量分析，具体分析出我国农作物产量变化。最后得出结论，气候变化时的我国农作物减产。

【关键词】气候变化；农产量；经济模型；定量分析；减产

一．引言

近几十年来，由于自然环境变化和人类活动的影响，全球气候发生了显著的变化，全球变暖已经成为世界各个国家公认的一个事实，它对各个国家的影响也是不可否认的。农作物的生长与气候息息相关，因此气候变化对农作物产量的影响备受关注。

中国是一个农业大国，作为发展中国家，农业在我国国民经济中的地位举足轻重，同时中国也是一个人口大国， 13亿人口的粮食问题绝对不可能也不允许依靠进口，所以我们应该重视气候变暖对我国农业带来的不利影响，积极采取有效的措施应对这个严峻的挑战。气候变化影响评估已成为我国学术界最为关注的研究领域之一，而分析气候变化对粮食生产的影响及粮食生产应对气候变化的适应性对策正成为当前迫切需要解决的问题。因此，加强对气候变化相关领域的科学研究，增强中国粮食生产适应气候变化的能力，对于保障中国粮食安全、提高农民收入、维护社会稳定，具有十分重要的意义。

在农业上，要应对气候变化就要了解其对农作物产量的影响。而农作物产量受多种因素作用，分析起来并不单一，这就需要做出多方面分析。本文综合利用多学科理论，结合经济学、管理学以及统计学等多学科的理论知识建立经济模型，通过回归分析反应我国近几年产量变化。在研究方法上，本文的研究采用规范研究与实证研究相结合、定量分析与定性分析相结合的方法，在分析气候变化对粮食产量影响的实证研究中，主要以气候变化对粮食生产影响的实证（水稻）分析以及定量分析为主。

二．综述

对于气候变化和农作物产量关系，目前的研究存在很多不确定性，大部分学者采用间接作物模型的方法评估气候变化对作物产量的影响，只有小部分学者采用实证分析的研究方法分析气候变化对作物产量的影响。Kaufmann (2001)构建了混合模型，在模型中将包括温度、 降水等在内的气候因子和一系列社会经济因子作为自变量，通过多元回归分析的方法评估了气候变化对美国玉米产量的影响。Chang (2002)构建了包括气候因子和经济因子在内的气候变化影响模型，并运用面板数据模型评估了气候变化对台湾15个地区59种农作物的潜在影响，结果显示气候变化对台湾蔬菜有积极影响，而对谷类作物有负的影响。LobellandAsner (2003)研究了温度对美国作物产量的影响，得出了温度每上升1°C，美国的玉米和大豆产量就会下降17%的结论；Pengetal (2004)分析了温度与水稻产量之间的关系，结果表明温度的增高对水稻产量有负面影响。

我国也有少部分科学家利用经济模型来研究气候变化和作物产量的关系，丑洁明，叶笃正(2006)等人将气候变化研究和农业经济研究相结合，在经济模型C-D生产函数中添加气候变化因子，建立一个新的评价模型，作为气候变化因素和经济变化因素的桥梁，用来评价气候变化对粮食产量的影响，结果表明3月和6月的降水量对全年粮食产量有重要影响，新模型得出的结论与农业气象和农业生产的实际情况基本一致，和未加入气候因子的传统模型相比，新模型的模拟效果明显要好。

经济模型将自然科学的气候变化研究和经济学研究相结合，能够较好的揭示出各影响因素之间的关系，从而能够有针对性地提出适应性对策建议。本文拟将以水稻产量为例，采用经济模型分析对气候变化下农作物产量变化做出具体分析。

三．气候变化概述

在建立经济模型前，我们要先了解，因变量（气候变化）的变动，再做出分析，找出变

量并作出数学化处理。首先对气候变化作出具体调查研究。

气候变化的定义 气候变化是指气候平均状态统计学意义上的巨大改变或者持续较长一段时间(典型的为10年或更长)的气候变动。

就全球而言，气候在漫长的地质历史上发生过显著的变化。由太阳福射照到地球表面的速率以及吸热后的地球将红外福射线散发到空间的速率决定着地球的温度。地球从太阳吸收的能量需要在长时期内同地球大气层向外散发的福射能相平衡。太阳福射属于短波福射，而地面福射和大气辖射则属于长波辖射。大气对短波福射的吸收能力较弱，而对长波福射的吸收能力较强。太阳光白天照射到地球时，地球表面吸收了大约一半的能量，其余能量则被大气吸收或被反射回宇宙。地球表面在夜晚通过红外线的方式将白天吸收的能量向宇宙散发，大部分被大气吸收。因此，大气层可以保存一定的热量，类似覆盖着玻璃的温室，这就使得地球不会像月球一样，温度在被太阳照射时急剧升高，而在不见日光时则急剧下降。大气中的水蒸气、二氧化碳以及甲烧、臭氧、氟利昂等其他微量气体被称为“温室气体”，因为这类气体有类似温室的效应，可以让太阳的短波福射几乎无衰减地通过，而地球的长波福射却可以被吸收。长波福射被温室气体吸收并再反射回地球，向外层空间的能量净排放因此减少，地球表面和大气层就会变热，这就是“温室效应”。

气温和二氧化碳之间，根据参考资料中气候数据比较，可以发现存在显著的相关关系。温室气体排放是引起温室效应的主要原因，温室气体的增加使得温室效应加强，而数量最多的温室气体就是二氧化碳。现在，地表向外排出的燃烧能源而产生的二氧化碳，已大大超过了过去的水平。另一方面，由于人类对森林乱砍滥伐，加之大量农田建成城市和工厂，使得植被遭到破坏，二氧化碳转化为有机物的条件因此减少。再加上地球表面的水域面积不断缩小和降水量不断降低，水吸收溶解二氧化碳的条件因此减少，二氧化碳生成和转化的动态平衡被破坏，这就使得大气中的二氧化碳含量逐年增加，从而使地球气温发生了改变。

四．中国气候变化分析

气候变化的范围是全球的。在本文，要研究气候变化对中国农产量的影响，就有必要对中国气候变化做出具体分析。针对此问题，本人通过查阅资料整理出如下内容：

我国气候温度变化 据资料显示，1951-2005年间全国年平均温度为13.1°C。从图3.1可知，80年代前的绝大多数年份的年平均温度都在13.0°C以内，而80年代后的绝大多数

年份的年平均温度都超过了 13.0°C，其中90年代后的大多数年份均超过13.5°C，五十多年来全国的年平均温度呈现出不断升高的趋势。

图3.1 全国年平均温度变化图

统计出具体数据，把年平均温度作为因变量(y)，年份(X)作为自变量在Eviews软件上进行一元线性回归可得如下回归方程：

由上述线性方程可知，方程的整体显著性较好，在1%的显著性水平上通过了 t检验和F检验，全国的气候倾向率为每10年0.19°C。

我国降水变化 根据查阅的资料显示，1951至2005年间全国年平均降水量为893mm。从图3.2可知，五十年来全国的年平均降水量在800mm到1000mm的范围之内小幅上下波动，降水量的变化趋势不明显。从年代上来看，各个年代全国的年平均降水量都在900mm左右波动变化较小。水量在60年代略有减少，从50年代的927mm减少到60年代的877mm，之后的几十年保持稳定，到90年代又略有增加，达到908mm，之后又减少到900mm以下。

图3.2 全国年平均降水量变化图

从各个年份来看，1954年是平均降水量最多的年份，年平均降水量达到了1044mm； 1978年则是平均降水量最少的年份，年平均降水量只有799mm，与年平均降水量最多的1954年相比，年平均降水量相差了 245mm。

我国近年气象灾害分析 根据全国农业自然灾害数据计算得出，1978至2008年间，全国农作物平均受灾面积为4566万公顷，平均受灾率为0.3，农作物平均成灾面积为2377万公顷，平均成灾率为0.16，成灾面积占受灾面积的百分比平均为52.1% (表3-1)。可见中国农业气象灾害的影响范围十分广泛，平均每年有三成的农作物播种面积要受到各类农业气象灾害的影响，其中又有接近一半的农作物播种面积减产幅度超过三成，可见农业气象灾害对全国农业生产带来了十分不利的影响，每年都要造成大范围的粮食减产，对国家的粮食安全形势带来了严峻挑战。

表3-1 全国农作物受灾情况表

根据以上分析来看，不管是从温度、降水量还是气象灾害来看，我国近几年气象变化较大，也产生了很大的影响。需要我们去重视以及解决。

五．气候变化对中国农作物产量的影响——以水稻为例

粮食生产不仅是受气候条件等单纯自然因素的影响，而是受到社会经济因素和气候因素的共同作用，分析气候变化对粮食生产的影响，应该作为一个气象学与经济学的交叉学科问题来进行研究探讨，需要根据各个地区的不同气候条件和经济条件的相互作用进行综合考察。本文先以C-D生产函数为理论基础，在模型中加入气候变量，构建“经济-气候”新模型，以水稻为例，实证分析气候变化对中国各地区水稻产量的影响，并对由农业气象灾害造成的各地区粮食减产情况进行了计算分析。再对农业气象灾害对全国及各地区造成的粮食损失进行定量分析，可以明确农业气象灾害对粮食生产的危害性程度。

5.1.经济气候模型构建：

5.1.1CDC模型 和其他生产函数相比，C-D生产函数模型能够更好的描述粮食投入产 出的过程，通过它可以和经济指标相连，进行经济学分析。

C-D生产函数具有如下特点：

(1)可以线性化，建立模型和计算都比较容易。对其两边取对数，得到：

以上模型是线性函数模型，通过构建模型可以得出各个投入变量的变动对产出量 的影响，具体做法是对产出量(y)以及三个投入变量即土地(X1)、劳动力(X2)、资金 (X3)取自然对数，然后对其值进行回归分析，就可以得出各个参数值。

(2)在函数模型中，考察自变量对因变量的影响时和变量的量纲无关，各参数a、b1、b2、b3和各生产要素变量的经济意义是有关联的，便于进行计算。比如，劳动力人数或劳动日数都可以作为劳动投入量，产值或产量都可以作为产出量，不需要对各变量间的量纲进行统一。

(3)函数模型中的弹性值b1、b2、b3能够对粮食生产实际进行较客观的反映。

C-D生产函数模型中求取参数较为方便，并且还具有很多经济学家所关注的性质。但C-D生产函数模型在实际应用时，却常常存在拟合历史数据精度不高的问题。其原因有资料选取

的科学性和准确性不够，但其主要原因还在于，考察对象的生产过程一般都具有显著的多元结构，不同产品其各自的投入和产出之间的函数关系各不相同。因此只能得到一组综合系数以及能够大概描述其函数关系的生产函数，而不能用C-D函数对粮食生产总量和资本、劳动、技术之间的确切关系进行描述。基于此，经济学家索洛在研究生产函数时，证明了产品的年增长率是由投入要素和技术进步两方面共同作用引起的，索洛的证明，为改进和新建模型提供了可能。据参考文献表述，可以把需要讨论的诸多因子引入模型。

粮食生产是自然生产与社会生产相结合的过程，受温度、降水等气候因素和化肥、劳动力、机械等要素投入以及技术进步等共同影响。将其作为重要的投入因子加入模型中，构建一个“经济-气候”新模型，可以称为C-D-C模型，利用该模型来对气候变化对粮食产量的影响进行分析研究。C-D-C模型的应用，对于传统的C-D生产函数模型是一个突破，因为它能够将经济分析和气候变化影响分析联系起来。设反映气候变化因素的模型参数为C，则新模型的表达式为： ：

以上述C-D-C模型为基础，构建实证模型。首先，把水稻产量作为被解释变量，选取水稻生长期平均温度、平均降水、水稻种植面积、劳动力投入、化肥施用量、农业机械总动力和技术进步变量作为解释变量，由此建立下列模型：

5.1.2.变量的选取和处理

(1)水稻总产量(Y)(万吨)

粮食总产出可以用粮食总产值、总产量、总利润三个指标来表示，由于本文研究的是气候变化对水稻产量的影响，因此用水稻总产量来表示总产出。

(2)水稻生长期平均温度(TP)(°C)

水稻生长期平均温度作为模型中的气候变量之一，根据全国160个气象站4到9月的月平均温度数据按地区平均计算而得。

(3)水稻生长期平均降水量(RF)(亳米)

水稻生长期平均降水量作为模型中的气候变量之一，根据全国160个气象站4到9月的月平均降水量数据按地区平均计算而得。

(4)水稻播种面积(AC)(千公顷)

水稻播种面积为各地区实际的水稻播种面积。

(5)劳动力投入(LB)(万人)

本文中的劳动力投入指的是在水稻生产过程中投入的劳动力人数，该数值无法直接获取，可以根据农林牧渔业劳动力人数进行推算。本文为了得出从事水稻生产的劳动力人数，参考相关文献中的算法(朱红根等，2010)，按照农业总产值占农林牧渔业总产值的百分比进行加权，先计算出从事农业(即种植业)生产的劳动力人数，再按照水稻播种面积占农作物播种面积的百分比进行加权，计算出从事水稻生产的劳动力人数，其计算公式如下：

水稻生产劳动力投入(LB)=农林牧渔业劳动力人数X (农业总产值/农林牧渔业总产值)X (水稻播种面积/农作物播种面积)

(5)化肥投入(FT)(万吨)

在统计资料中，化肥投入的大小用化肥施用量来表示，而对于水稻生产中的化肥投入，参照水稻劳动力投入的算法，按照水稻播种面积占农作物播种面积的百分比进行加权，其计算公式如下：

水稻生产化肥投入(FT)=化肥施用量X (水稻播种面积/农作物播种面积)

(7)农业机械投入(AM)(万千瓦)

目前的统计资料中，农业机械总动力、农业机械固定资产原值和农业机械固定资产净值这三个指标都可以用来衡量农业机械的投入大小。本文根据国内的大多数做法，用农业机械总动力来表示农业机械投入的大小。而对于水稻生产中的农业机械投入，同样参照水稻劳动力投入的算法，按照水稻播种面积占农作物播种面积的百分比进行加权，其计算公式如下：

水稻生产农业机械投入(AM)=农业机械总动力X (水稻播种面积/农作物播种面积)

(8)技术进步变量

目前国内的多数学者都采用时间趋势来替代技术进步变量，但是技术进步对于水稻产量的影响，其重要作用在于提高水稻的单位面积产量，而不在于扩大水稻的播种面积。因此，本文以1978年为基期，用各地区各年实际的水稻单位面积产量除以1978年的水稻单位面积产量，用得出的系数来表示技术进步对水稻产量的影响，而不是像以往研究一样用时间趋势来替代技术进步变量。同时，以参考资料为依据，假设气候变化带来的综合因素变化将减少我国农作物产量。

5.1.3.模型结果分析

本文根据上述气候变化对水稻产量影响的实证模型，采用1978至2005年间的统计数据，在计量经济学的基础上，通过Eviews软件对华北、东北、华东、中南、西南、西北六个地

区分别进行多元回归分析，表5-1为气候变化对各地区水稻产量影响的模型回归结果。

表5-1气候变化对各地区水稻产量影响的模型结果表

注：***、**分别代表在1%和5%水平上显著

从表5-1可知，各模型的模拟结果总体上都较为良好，R2和Adj R2的数值都很高，均超过了 0.99，说明该模型的解释能力大于99%，因此水稻播种面积、劳动力投入、化肥投

入、农业机械投入、技术进步等控制变量加上气候变量，能够对各地区水稻产量的99%做出解释。

各模型的F值都较大，并且都在1%水平上通过了显著性检验，因此在各模型中，各影响因素对水稻产量的共同影响是显著的。水稻生育期平均温度作为模型中的气候因素之一，在1%水平上通过了显著性检验，并且除了东北地区，其他地区的系数都为负，表示气候变化对中国大部分地区的水稻产量有负的影响，气候变化对中国的粮食生产是不利的，模型分析所得出的结论与农业气象学的研究结果基本吻合，符合假设内容。

5.2.农业气象灾害粮食灾损的计算分析

现有的各类统计资料中的成灾面积都指的是农作物的总成灾面积，并没有一个能够单独反映粮食作物成灾面积的指标，因此本文假定农业气象灾害在各类农作物中是均匀分布的，从而得出计算粮食灾损的公式为：

粮食灾损=粮食播种面积/农作物播种面积X成灾面积X 0.3 X粮食单产

根据以上公式，计算出1978至2008年全国各地区的粮食平均灾损和粮食因灾减产的平均百分比(表5-2)。从表中可知，1978?2008年间全国的年平均粮食灾损为2062.8万吨，年均粮食减产的百分比为4.7%。从各个地区的年平均粮食灾损看，华东地区的粮食灾损最多，平均每年达到517.8万吨；其次是中南地区，年均粮食灾损为481.2万吨；再次是东北和华北地区，年均粮食灾损分别为329.1万吨和289.4万吨；西南地区较少，年均粮食灾损为198.6万吨；西北地区的粮食灾损最少，平均每年为149.1万吨。从各个地区的粮食减产百分比看，华北和东北地区的粮食减产情况最为严重，每年粮食减产百分比分别达到了 6.6%和6.2%，明显高于全国平均水平；西北地区也较为严重，每年粮食减产百分比为5.7%；中南和华东地区的粮食减产情况较轻，每年粮食减产百分比分别为4.3%和4.1%；西南地区的粮食减产情况最轻，每年粮食减产百分比为3.4%，明显低于全国平均水平。

表5-2 各地区粮食灾损及粮食减产情况表

从表5-2还可以看出，从70年代末以来，农业气象灾害造成的粮食损失情况表现出显著的恶化趋势，全国90年代之前的粮食灾损为1581.4万吨，90年代之后增加到2410.4万吨，增加了 52.4%，粮食减产百分比从90年代之前的4.3%上升到90年代之后的5.1%，上升了 18.6%。由此可见，西北地区的粮食减产恶化趋势最为严重；其次是华东和中南地区，其粮食减产恶化趋势也较为严重；再其次是东北和西南地区。其粮食减产恶化趋势相对较轻，华北地区的粮食减产恶化趋势则最轻。

六．总结

因气候变化而使中国农业生产中可能出现的主要问题包括以下几个方面。一方面是会增加农业生产中的不稳定因素，使实际的产量产生较大的波动。另一方面也对现有的农业生产布局与结构产生一定的影响。由以上分析可知，全国及各地区粮食灾损的增长速度都超过了粮食产量的增长速度，因灾造成的粮食减产百分比不断升高，显示出农业气象灾害对粮食生产的影响程度越来越大，粮食产量的增长有相当一部分被农业气象灾害造成的粮食损失所抵消。因此，农业气象灾害对中国粮食生产的影响正在日益增大，随着未来全球气候变化的加剧和自然灾害的频发，要确保中国今后粮食生产的安全，不仅需要有政府对农业的大量投入，更重要的是在粮食生产过程中积极进行防灾减灾，增强粮食生产对农业气象灾害的抵御能力，从而减少各类农业气象灾害对粮食生产的不利影响。

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