江西省種糧大戶應對氣象災害 適應性行為經濟績效研究
——基于DEA-Tobit模型

李輝婕，柯今朝，朱玲娟，謝學勤

（江西農業大學 人文與公共管理學院，江西 南昌 330045）

【研究意義】近年來，以氣候變暖為首的氣候災害問題給農業生產帶來巨大影響，氣象災害持續受到各國的關注[1]。如今我國已成為世界上氣象災害最為脆弱和敏感的國家之一，近半個世紀以來人類活動所產生的溫室效應，使得我國增溫速度與幅度顯著高于全球平均水平，氣候變暖及其引發的極端事件趨多趨強正在影響著我國社會與經濟發展[2]，在此壓力下農業生產面臨的風險和不確定性與日俱增，我國長期形成的農業生產結構和種植模式也被迫改變[3]。基于此，探討氣象災害對糧食生產的影響具有重要現實意義。【前人研究進展】我國氣象災害種類甚多，糧食生產因氣象災害所受影響尤為明顯，江西省作為糧食生產大省卻也是全國氣象災害比較嚴重的省份之一，研究江西省氣象災害適應性問題對于保證我國糧食安全具有重要戰略意義。【本研究切入點】作為農業生產的主體和氣候變化的最直接承受者，農戶對氣候變化的適應性行為是保障農業產量、穩定收入的關鍵，也是未來應對氣候變化機制的核心[4]。農戶對氣候變化的適應性行為是農戶在氣候變化實際或潛在影響下做出的趨利避害的調整，有效的適應措施可以減少氣候變化對作物產量的負面影響，提高農戶的經濟績效[5]。但我國農戶應對氣象災害采取適應性行為的能力較低且存在地區差異，沒有起到降低損失的作用。【擬解決的關鍵問題】研究不同適應性行為的經濟績效及其影響因素尤為關鍵，有利于幫助農戶采用適宜的適應性行為來提高經濟績效。

1 文獻回顧

氣候變化適應性是指人們努力減少氣候變化對自身健康和財富的不利影響，同時利用氣候環境所提供的有利條件的過程，是一種趨利避害的選擇，有效的適應性行為是降低農戶經濟損失可持續發展的關鍵[6]。近年，氣象災害的行為方式和影響因素成為其適應性行為研究的主要方面。氣象災害適應性行為有多種不同的劃分視角，其中最常見的是Smit等[7]提出的被動適應行為與主動適應行為。在此基礎上，學者們還提出了積極適應與消極適應行為[11-12]，事前預防性適應性和事后補救性適應性行為[10]，工程措施和非工程措施[13]，擴張性策略、調節性策略和收縮性策略[1]，投資性適應性措施和農田管理型適應性措施[14]。研究按主動適應與被動適應方式進行劃分。影響農戶采取氣象災害適應性行為的因素中戶主個體特征、家庭特征、生產特征和外部環境是基本要素[6]。姚升等[15]研究小麥種植戶的適應性行為時發現貸款容易程度、年齡和受教育程度會影響其行為選擇。吳春雅等[15]發現除了個體特征和家庭特征外，農戶適應性行為還會受地形和信息獲取等外部因素影響。馮曉龍[6]采用mlogit模型對1079個蘋果種植戶適應性行為進行研究，再次論證了信息可獲取性、便利地域位置等對農戶采取補救性行為的正向作用。此外，朱紅根等[16]還發現社會資本對稻區農戶氣象變化適應性行為有影響。由于氣象災害的局部時空差異和政府補助的不充分不及時，大多數農戶在應對氣象災害時會選擇依靠自身情況采取不同策略[17]。

現有文獻對農戶氣象災害適應性行為的分類和影響因素做了深入研究和總結，但研究對象主要以蘋果、小麥等種植物為主的農戶，對于水稻種糧大戶關注較少。并且大多都是研究農戶的整體適應行為，較少學者將農戶適應性行為分類進行研究。對于農戶適應性行為的績效研究較少，針對不同適應性行為經濟績效的影響因素研究更是鮮見。因此，本文基于鄱陽湖地區種糧大戶的調查數據，采用DEA-Tobit模型，分析農戶氣象災害適應性行為經濟績效及其影響因素，以期提出能引導農戶應對氣象災害適應性行為、提升行為績效的建議。

2 數據來源與研究方法

2.1 數據來源

研究所用數據來源于對江西省鄱陽湖地區農戶的調查，樣本農戶的選取均采用隨機抽樣法。江西省鄱陽湖地區涵蓋南昌市、九江市、景德鎮市以及鷹潭市、上饒市、宜春市、撫州市、吉安市和新余市的部分縣（市、區），共38個縣（市、區），首先在這8個市中隨機選取2～4個縣（市、區），然后，在每縣（區）隨機選取2個鎮（鄉），每個鎮選取5～10戶的農戶進行問卷調查。共發放問卷280份，收回問卷229份，剔除漏答和填寫信息前后矛盾的問卷后，最終獲得適用于研究的有效問卷226份。

2.2 DEA模型構建

DEA方法被廣泛應用于效率問題的研究，是由著名運籌學家Charnes等[18]在“相對效率評價”概念的基礎上發展起來的，是使用數學規劃方法對決策單元（DMU）間的相對有效性進行評價的一種非參數統計估計方法[19]。任意一個決策單元DMU都具有相同的目標和任務、外部環境以及輸入輸出指標，常用于績效評價，本文所研究的核心問題農戶氣象災害適應性行為經濟績效同樣適應該模型。根據農戶應對氣象災害適應性行為經濟績效投入可控的特點，選擇投入導向的BBC模型，其經濟含義為產出不變的情況下，將投入按同一比例θ減少。θ＜1表明該決策單元無效，即可以用更少的投入獲得相同產出[20]。其模型構建如下：

式（1）中，θ為農戶應對氣象災害適應性行為經濟績效（效率值），x，y分別表示決策單元（農戶）的投入與產出值：λ表示j=1,2,…,n的權重；i和r分別表示投入項和產出項的個數。

2.3 Tobit模型選擇

Tobit模型又稱受限因變量模型，是因變量滿足某種約束條件下取值的模型，本文由DEA方法測算出的農戶氣象災害適應性行為綜合效率值在0～1，滿足被解釋變量兩端取值受限，故采用Tobit模型[21]。回歸模型如下：

式（2）中，β、xi、yi*與yi分別是回歸參數向量、自變量向量、因變量向量與經濟績效綜合效率值向量。采用最大似然法對Tobit模型進行估計能得到β和σ的一致估計，有效避免了普通最小二乘法造成的參數估計偏差問題。以農戶氣象災害適應性行為經濟績效綜合效率值為因變量，以農戶適應性行為為自變量（其中又分為主動適應性行為和被動適應性行為），對模型進行回歸后，可以得出影響農戶氣象災害適應性行為經濟績效的顯著因素。具體的實證分析過程分為兩個階段：第一階段是采用DEA模型對農戶氣象災害適應性行為經濟績效進行測量，結果會展現綜合效率、純技術效率和規模效率，由于綜合效率能夠較全面反映農戶適應性行為的經濟績效，所以第二階段的Tobit模型是基于農戶氣象災害適應性行為經濟績效綜合效率值進行的影響因素分析。

2.4 指標選取

研究基于課題組對江西省鄱陽湖地區農戶的調查的數據，將226份有效問卷作為樣本單位。農戶氣象災害適應性行為經濟績效主要是衡量農戶是否用最低的成本，獲取最大的經濟效益。常用的指標分為投入指標和產出指標，這是應用DEA方法的關鍵。鑒于數據的真實性和可獲取性，遵循客觀性原則研究選取農戶家庭農業收入及家庭年總收入為產出指標，選取自然資本維度的水稻種植規模、物質資本維度的擁有各類農機具數量、人力資本維度的家庭務農人數及金融資本維度的農業保險購買情況為投入指標[22]。指標選取結果及描述性統計結果如表1所示。DEA要求的指標是非比率型指標，相關項低且不能有負值，在選取的6項指標中未表現出相關性，并且DMU個數226大于投入產出指標數6，符合DEA模型的要求。

表1 指標選取及說明

3 實證結果

3.1 樣本基本情況及農戶氣象災害適應性行為統計分析

各變量的描述性統計如下。從個體特征層面來看，農戶中以男性居多，符合農村勞動力客觀情況。文化程度平均為初中，平均年齡為48.23歲。調查對象呈現老齡化、低文化、技術落后的特征。總體上看，被調查對象健康狀況較好，其中74.7%農戶身體健康狀況較好或很好。從金融資本層面看，在需要貸款時，向銀行貸款較不容易，僅有30%農戶認為向銀行貸款較容易或很容易。從風險感知層面來看，絕大多數農戶都感知到了氣象災害的頻率變化，僅有19.7%未感知到變化。感知是農戶采取適應性行為的前提，感知到氣象災害變化對農戶做出適應性行為至關重要。

表2 變量說明及描述性統計

農戶應對氣象災害的適應性行為分為災害前的主動適應性行為及災害后的被動適應行為。根據調查數據可知，絕大多數農戶為應對氣象災害都采取了適應性行為。對于主動適應性行為，68.41%都選擇了采取，僅有31.59%農戶未采取主動適應行為。其中被采納比例最大的是氣象災害發生前經常收聽天氣預報，該行為具有低成本和高便捷性所以容易被農戶采納。其次是購買農業保險，人天生就是風險規避者，隨著農業保險的逐步完善，農戶為了分散風險會提前購買保險。對于被動適應性行為，有66.59%的農戶選擇了采納，僅33.14%農戶在氣象災害發生后未采取適應性行為。農戶偏好較高的是加強病蟲害檢查、增加灌溉或排澇次數這類行為，表明農戶對水稻生產的基礎設施和生產條件較為看重，會根據自身經驗增加灌溉和農藥投入。而申請災害補貼或物資援助等金融管理類行為被采納率較低。

3.2 農戶氣象災害適應性行為經濟績效評價

研究使用DEA2.1軟件測算農戶適應性行為經濟績效，包括綜合效率、純技術效率、規模效率（表3），綜合效率是純技術效率與規模效率的乘積，以綜合效率反映農戶應對氣象災害適應性行為經濟績效，純技術效率則反映農戶的技術和管理水平影響的經濟績效，規模效率反映的是由規模的經濟績效。從整體上看農戶應對氣象災害適應性行為經濟績效水平較低，其中規模效率的均值僅為0.42，表明該部分有很大的上升空間，提高綜合效率應該以提高農戶生產規模為重點。其次，純技術效率均值為0.91，高于綜合效率和規模效率，說明相對于規模效應，農戶的技術和管理水平對經濟績效貢獻更大，規模效應是阻礙經濟績效提高的主要因素，但是純技術效率仍有0.9%的上升空間。最后，在調查的226位農戶中有40.6%的農戶氣象災害適應性行為經濟績效為規模報酬不變，表明這部分農戶的生產要素投入和資源配置處于較理想狀態。有52.6%的農戶規模報酬為遞增，為獲得更高的經濟績效該部分農戶可適當增加生產要素投入比重。有6.8%農戶規模報酬呈遞減，表明該部分農戶在應對氣象災害時存在投入冗余，應適當減小種植規模，提高資源利用方式及管理水平。

表3 農戶適應性行為經濟績效的統計性分析

3.3 基于Tobit模型的影響因素分析

穩健標準差下的Tobit模型結果見表4。以農戶應對氣象災害適應性行為經濟績效的綜合效率值為因變量，通過Stata16.0軟件估計Tobit模型，對比普通標準差與穩健標準差下的Tobit模型結果，差異極小，可認為不存在異方差情況。具體結果如下：

表4 TOBIT模型估計結果

（1）農戶應對氣象災害主動適應性行為中，在災害前采用了保護性耕作技術、購買了農業保險、參與水利基礎設施的修建或維護分別在1%、5%和10%的水平上顯著。災害發生前參與水利基礎設施的維護或修建對農戶經濟績效的影響是正向的，表明農戶越加強水利基礎設施的維護和修建，就越不會采取粗放管理模式，水稻的生長環境得到改善，則可以給農戶帶來更大的經濟效益。但是災害發生前采取保護性耕作技術和購買農業保險對農戶的經濟績效的影響則是負向的，表明農戶采取的保護性耕作技術不到位，沒有起到防患的效果，以及政府農業保險的補貼力度不足，不但沒有起到分擔風險的作用還造成了投入冗余。經常收聽天氣預報、更換用于種植的水稻品種都對農戶氣象災害適應性行為經濟績效有正向影響，但是未通過模型檢驗，可能與輸入模型樣本量大小有關。

（2）農戶應對氣象災害被動適應性行為中，在災害發生后增加了灌溉或排澇次數、加強了病蟲害檢查來預防次生災害以及改種其他經濟作物分別在5%和10%的水平下顯著。其中，增加灌溉或排澇次數對農戶經濟績效有顯著正向影響。表明，管理技術水平對綜合效率也有一定影響。氣象災害發生后采取增加灌溉或排洪次數等提高種植技術的行為，可以減少災害帶來的損失，與未采取該行為的農戶相比經濟績效會更高。災害發生后改種其他經濟作物對農戶氣象災害適應性行為經濟績效也產生正向影響，在災害發生后農戶越能隨機應變，及時改種應對氣象災害時生命力強的經濟作物，就越可以減少沉沒成本，從而提高經濟績效。這也是農戶通過提高管理技術水平來達到提高綜合效率的表現。加強病蟲害檢查來預防次生災害對農戶氣象災害適應性行為經濟績效有負向影響，氣象災害與病蟲害病發沒有直接聯系，投入資金進行病蟲害檢查反而一定程度上減少了經濟收益。采納政府部門關于應對措施的指導意見對農戶氣象災害適應性行為影響不顯著。可能與政府部門關于指導意見的宣傳度不夠和災害補貼不足有關。

（3）在控制變量中，健康狀況、向銀行貸款容易度、性別、年齡、文化程度等分別在1%、5%、10%的水平下顯著。其中，健康狀況的影響最為顯著，表明健康狀況越好的農戶經濟績效越高。健康狀況好的農戶既能減少在看病方面支出的時間和資金還有更多的精力投身于管理種植區。相比于男性，女性的氣象災害適應性行為帶來的經濟績效更高，這與女性更擅長精耕細作，能細心觀察氣象災害的變化有關。年齡越大和文化程度越高的農戶氣象災害適應性行為經濟績效越高。年齡越大種植經驗越豐富，在氣象災害發生時能夠利用自己的經驗減少損失。而文化程度高的農戶，有更豐富的種植理論并且能夠接觸更先進的種植技術，這有利于提高自身的管理技術水平，達到提高經濟績效的效果。此外，向銀行貸款的容易程度越高農戶的經濟績效也越高，在氣象災害發生后如若農戶能夠較容易的向銀行貸款，他們就有資金能夠用于災后重建，及時的再次投入生產帶來經濟效益。農戶的風險感知情況對農戶氣象災害適應性行為沒有顯著影響。

4 結論與建議

通過以上研究可得出以下結論：（1）相較于被動適應行為，農戶更偏好采取主動適應性行為。其中氣象災害發生前經常收聽天氣預報和購買農業保險是農戶最偏好的兩種主動適應性行為。（2）通過DEA模型結果可知農戶綜合效率和規模效率值較低，有較大的提升空間。但純技術效率均值高為0.91，說明農戶的種植規模和管理水平是阻礙經濟績效提高的主要原因。（3）氣象災害適應性行為中對農戶經濟績效有顯著影響的多為工程類適應性行為，例如氣象災害發生前采取保護性耕作技術及參與水利基礎設施修建或維護，氣象災害發生后增加灌溉或排澇次數。（4）控制變量中農戶性別、年齡、文化程度、身體健康狀況均對農戶經濟績效帶來了一定正向影響。

綜上所述，為提高農戶氣象災害適應性行為經濟績效提出以下建議：（1）針對不同的適應性行為采取不同的激勵措施。政府應該加強宣傳教育，使農戶更了解氣象災害的危害和適應性行為的有效防護作用。鼓勵農戶以災害前的主動適應性行為為主，可以有效提高經濟績效。在災害發生后，政府也要動員農戶采取被動性防護措施，減小損失。（2）提倡農戶多多進行水利基礎設施的修建或維護，災害及時進行灌溉或排澇。最大程度降低氣象災害的沖擊，提高農戶抵御氣象災害的能力，改變農戶靠天氣的被動局面。（3）政府應該利用農戶純技術效率較高的優勢，將技術優勢應用于大規模生產，并且組織培訓活動活動提高農戶科學管理水平，減少農戶不必要的投入冗余，從而達到規模報酬有效。（4）完善災害補貼和物資援助制度，提高農業保險的補貼力度。可以減低農戶的后顧之憂，讓農戶走向大規模生產道路，并提供專業的技術科技人員進行指導生產，提高農戶的規模效率。