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摘要运用随机前沿超越对数生产函数和省级面板数据，综合考虑气候因素和粳稻生产投入要素，测算我国粳稻1980～2012年的生产效率，并使用效率损失模型测算出气候变化对粳稻效率缺失的影响情况。结果表明，粳稻的生产效率呈现出上升的趋势，但波动较为平稳；降水量和日照时数对粳稻生产效率缺失有显著（1%水平）正的影响，即降水量和日照时数的增加均会使粳稻生产效率降低；平均气温会促进粳稻生产效率的提高，但影响并不显著。
关键词气候变化；粳稻；生产效率；效率损失；影响
中图分类号S161文献标识码A文章编号0517-6611（2014）14-04350-02
Effects of Climate Change on Japonica Rice Production Efficiency
LI Yahan， ZHOU Hong（College of Economic Management， Nanjing Agricultural University， Nanjing， Jiangsu 210095）
AbstractUsing stochastic frontier beyond logarithmic production function model and provincial panel data， considering the climATic factors and Japonica rice production input factors， Japonica rice productivity from 1980 to 2012 in China was estimated， and then the impact of climate change on the efficiency of the missing was measured by using efficiency loss model. The main conclusions are： Japonica rice productivity showing a rising trend， but volatility is relatively stable； rainfall and sunshine hours have a significant （1% level） positive impact on lack of productivity， namely， rainfall and sunshine hours' increase will reduce Japonica rice production efficiency； the average temperature will promote Japonica rice production efficiency， but the effect is not significant.
Key wordsClimate change； Japonica rice； Production efficiency； Loss of efficiency；Effects
《气候变化国家评估报告》预测，在2000年往后的50年里，我国的平均气温将会出现明显的上升趋势，2050年平均降水量在未來50年间将是不断增多的趋势[1-2]。粳稻主要分布在我国北方、长江中下游地区以及温度较低的云贵高原的高海拔地段，对气候变化非常敏感，容易受到气候变化的影响，降水量、气温、日照时数等气候变化指标通过改变稻田的生态系统，改变着粳稻的生理和生态环境，势必会对粳稻的生产效率产生影响。Lobell等研究了作物生长期内气候温度变化对美国粮食作物的影响，结果发现气温升高对玉米和大豆的产量会产生负的作用，气温的产出弹性为-17%[3]。Rosegrant等分别构建了包括气候因素和不包括气候因素的小麦生产函数模型，比较分析2种情况下小麦产量的变化情况，通过对比研究发现，气候要素实实在在地对小麦的产量有着影响，且这种影响由于地域的不同相互之间表现出非常明显的区别[4]。崔静等分别将一季稻（包括中稻和粳稻）、小麦和玉米作物生长期内降水、温度、日照等气候因素引入超越对数生产函数模型，评价各作物生长期内气候变化对我国不同地区不同粮食作物单产的影响程度[5]。朱晓莉等假定水稻总产量是各种农业生产资料投入和气候因素的函数，运用随机前沿超越对数模型，对江苏省不同地区水稻不同生育期降水量、温度、日照时数等气候因子对水稻产量的贡献率进行测算[6]。综述已有文献，大部分经济学者主要针对气候变化对粮食产量的影响进行研究[5-9]，鲜少有人研究气候变化对粮食生产效率的影响，为了弥补这部分的空缺，笔者在前人研究的基础上，专门研究较长一段时间内气候变化对我国粳稻生产效率的影响情况，并通过进一步测算气候因素对粳稻效率缺失的影响来进一步说明。
1资料与方法
1.1数据来源粳稻投入产出数据主要来源《建国以来全国主要农产品成本收益资料汇编 1953-1997》、《全国农产品成本收益资料汇编》（1999～2013年）；生产资料价格指数数据主要来源于《中国统计年鉴》（1985～2012年）和《中国农村统计年鉴》（1981～1984年）；气象数据来自中国气象科学数据共享服务网，粳稻稻作期参考中国种植业信息网-农时数据库近10年数据得出。粳稻对应主产省份的降水量、平均气温、日照时数1980～2012年的年数据分别由该省份历年种植粳稻生长期内相应气象站点20：00～次日20：00降水量、平均气温、日照时数逐日数据取平均值得到。
1.2模型设定在此实证模型设定选用超越对数生产函数时变形式[6]，该模型中被解释变量为粳稻主产品产量，投入变量包括粳稻生产投入要素和气候因素两部分，同时包括时间趋势项，以度量技术进步程度。模型具体形式为：InYit=a0+a1t+a2t2+nk=1[b0k+b1kt]lnCkit+nk=1[c0k+c1kt]lnAkit+12nk=1nl=1dkllnCkitlnAlit+12nk=1nm=1ekmlnCkitlnAmit+12nl=1nm=1flmlnAlitlnAmit+Vit-Uit，式中，Yit表示第i个省份第t年对应品种粳稻每亩主产品产量，t=1，2…，33，i=1，2，…9；t为时间趋势项，t=1，2，…，33；Ckit表示粳稻在生长期内的降水量（PEit）、平均气温（ATit）、日照时数（SDit）；Akit表示粳稻投入要素，包括劳动力（LBit）、种子费（SCit）、肥料费（FCit）、农药费（PCit）、机械作业费（MOCit）；Vit是随机误差项，Vit～N（0，σ2V）；Uit是表示技术非效率的非负随机项，假定其独立且Uit～N（0，σ2U）。效率损失模型设定为：mi=δ0+δ1PEi+δ2ATi+δ3SDi，式中，PE表示稻作期内降水量（0.1 mm），AT表示稻作期内平均气温（0.1 ℃），SD表示稻作期内日照时数（0.1 h），δ表示待估计系数。笔者构建的随机前沿超越对数生产函数模型中指标主要包括粳稻所对应各主产省份（辽宁省、吉林省、黑龙江省、江苏省、浙江省、安徽省、河南省、湖北省以及云南省）的粳稻农业生产投入产出指标以及粳稻稻作期内气象指标。 由于涉及到生产资料价格，文中使用历年来各省（区、市）农业生产资料价格分类指数进行了平减（1980=100），其中，种子费用使用各省（区、市）农业生产资料价格指数，肥料费（农家肥费与化肥费之和）、农药费和机械作业费分别使用各省（区、市）化学肥料指数、农药及农药械指数和机械化农具指数。
2结果与分析
图11980～2012年我国粳稻生产效率趋势量和日照时数对其效率缺失均有着1%水平下的显著正的影响，降水量增加1%，粳稻的效率损失就增加0.021%，亦即降水量的增加会造成粳稻生产效率的降低；日照时数增加1%，粳稻的效率损失就增加0.016%，亦即日照时数的增加也会造成粳稻生产效率的降低。平均气温的系数为-0.000 5，其对粳稻的生产效率缺失是负的作用，但并没有通过显著性检验。此外，粳稻效率损失估计结果中气候因素的系数均不大，而这与现实情况正好相符，这是因为气候因素并非造成粳稻效率缺失的主要影响因素，影响粳稻效率缺失的因素可能还包括稻农的受教育程度、水稻种植规模、农业政策等非气候要素和除了降水量、平均气温和日照时数之外的其他没有考虑到的气候因素以及气象灾害情况等。
表3随机前沿效率损失模型估计结果
变量系数t值降水量PE 0.021 0***6.104平均气温AT-0.000 5-0.434日照时数SD0.016 0***4.678常量 -1.899 0***-4.648注：***表示在1%水平下显著。
3结论与讨论
（1）基于随机前沿超越对数生产函数模型，运用Frontier4.1软件，测算出粳稻主产省1980～2012年的生产效率，然后对气候变化对粳稻的生产效率的影响进行了分析。结果表明，粳稻的生产效率呈现出上升的趋势，但波动较为平稳；1980～2012年，粳稻的平均生产效率为0.891 3，其年增长率为0.988%；各主产省份生产效率的年平均增长率均为正值，其中江苏省、吉林省、浙江省在样本期间内粳稻生产效率增长较快，黑龙江省则最慢。气候因素对粳稻效率缺失有影响，粳稻效率损失估计结果中气候因素的系数不大，说明气候要素并非水稻效率缺失的主要影响因素，这与现实情况較为符合。粳稻生产中，降水量和日照时数对其效率缺失有显著（1%水平）正的作用，即降水量和日照时数的增加均会使粳稻生产效率减少。
（2）气候变化确实在一定程度上对粳稻的生产效率有或正或负的影响，降水量和日照时数会造成粳稻生产效率降低，平均气温会促进粳稻生产效率的提高。因此，各政府部门应促进加强农业气象监测活动，对于重大的气象灾害要提前做好预警；完善稻田水利设施，降低降水对粳稻生产的不利影响；加大农业技术推广力度，提高稻农应对气候变化的能力。
参考文献
[1] IPCC（Intergovernmental Panel on Climate Change），Contribution of Working Group I to the Fourth Assessment Report，Cambridge University Press，Cambridge，UK，2007.
[2] 丁一汇.中国气候变化——科学、影响、适应及对策研究[M].北京：中国环境科学出版社，2009：208-211.
[3] LOBELL D，ASNER G.Climate and Management Contributions to Recent Trends in U.S. Agriculture Yields [J].Science， 2003，299：1032.
[4] ROSEGRANT M W，CLINE S A.Global food security： challenge and policies[J].Science，2003，302：1917-1920.
[5] 崔静，王秀清，辛贤，等.生长期气候变化对中国主要粮食作物单产的影响[J].中国农村经济，2011（9）：13-22.
[6] 朱晓莉，王筠菲，周宏.气候变化对江苏省水稻产量的贡献率分析[J].农业技术经济，2013（4）：53-58.
[7] 周曙东，王艳，朱思柱.中国花生种植户生产技术效率及影响因素分析——基于全国19个省份的农户微观数据[J].中国农村经济，2013（3）：27-36.
[8]丑洁明，叶笃正.构建一个经济-气候新模型评价气候变化对粮食产量的影响[J].气候与环境研究，2006，11（3）：347-353.
[9] 尤飞，王秀芬，李文娟.气候变化对黑龙江玉米产量贡献份额研究[J].河北农业大学学报，2013，36（1）：41-45.
关键词气候变化；粳稻；生产效率；效率损失；影响
中图分类号S161文献标识码A文章编号0517-6611（2014）14-04350-02
Effects of Climate Change on Japonica Rice Production Efficiency
LI Yahan， ZHOU Hong（College of Economic Management， Nanjing Agricultural University， Nanjing， Jiangsu 210095）
AbstractUsing stochastic frontier beyond logarithmic production function model and provincial panel data， considering the climATic factors and Japonica rice production input factors， Japonica rice productivity from 1980 to 2012 in China was estimated， and then the impact of climate change on the efficiency of the missing was measured by using efficiency loss model. The main conclusions are： Japonica rice productivity showing a rising trend， but volatility is relatively stable； rainfall and sunshine hours have a significant （1% level） positive impact on lack of productivity， namely， rainfall and sunshine hours' increase will reduce Japonica rice production efficiency； the average temperature will promote Japonica rice production efficiency， but the effect is not significant.
Key wordsClimate change； Japonica rice； Production efficiency； Loss of efficiency；Effects
《气候变化国家评估报告》预测，在2000年往后的50年里，我国的平均气温将会出现明显的上升趋势，2050年平均降水量在未來50年间将是不断增多的趋势[1-2]。粳稻主要分布在我国北方、长江中下游地区以及温度较低的云贵高原的高海拔地段，对气候变化非常敏感，容易受到气候变化的影响，降水量、气温、日照时数等气候变化指标通过改变稻田的生态系统，改变着粳稻的生理和生态环境，势必会对粳稻的生产效率产生影响。Lobell等研究了作物生长期内气候温度变化对美国粮食作物的影响，结果发现气温升高对玉米和大豆的产量会产生负的作用，气温的产出弹性为-17%[3]。Rosegrant等分别构建了包括气候因素和不包括气候因素的小麦生产函数模型，比较分析2种情况下小麦产量的变化情况，通过对比研究发现，气候要素实实在在地对小麦的产量有着影响，且这种影响由于地域的不同相互之间表现出非常明显的区别[4]。崔静等分别将一季稻（包括中稻和粳稻）、小麦和玉米作物生长期内降水、温度、日照等气候因素引入超越对数生产函数模型，评价各作物生长期内气候变化对我国不同地区不同粮食作物单产的影响程度[5]。朱晓莉等假定水稻总产量是各种农业生产资料投入和气候因素的函数，运用随机前沿超越对数模型，对江苏省不同地区水稻不同生育期降水量、温度、日照时数等气候因子对水稻产量的贡献率进行测算[6]。综述已有文献，大部分经济学者主要针对气候变化对粮食产量的影响进行研究[5-9]，鲜少有人研究气候变化对粮食生产效率的影响，为了弥补这部分的空缺，笔者在前人研究的基础上，专门研究较长一段时间内气候变化对我国粳稻生产效率的影响情况，并通过进一步测算气候因素对粳稻效率缺失的影响来进一步说明。
1资料与方法
1.1数据来源粳稻投入产出数据主要来源《建国以来全国主要农产品成本收益资料汇编 1953-1997》、《全国农产品成本收益资料汇编》（1999～2013年）；生产资料价格指数数据主要来源于《中国统计年鉴》（1985～2012年）和《中国农村统计年鉴》（1981～1984年）；气象数据来自中国气象科学数据共享服务网，粳稻稻作期参考中国种植业信息网-农时数据库近10年数据得出。粳稻对应主产省份的降水量、平均气温、日照时数1980～2012年的年数据分别由该省份历年种植粳稻生长期内相应气象站点20：00～次日20：00降水量、平均气温、日照时数逐日数据取平均值得到。
1.2模型设定在此实证模型设定选用超越对数生产函数时变形式[6]，该模型中被解释变量为粳稻主产品产量，投入变量包括粳稻生产投入要素和气候因素两部分，同时包括时间趋势项，以度量技术进步程度。模型具体形式为：InYit=a0+a1t+a2t2+nk=1[b0k+b1kt]lnCkit+nk=1[c0k+c1kt]lnAkit+12nk=1nl=1dkllnCkitlnAlit+12nk=1nm=1ekmlnCkitlnAmit+12nl=1nm=1flmlnAlitlnAmit+Vit-Uit，式中，Yit表示第i个省份第t年对应品种粳稻每亩主产品产量，t=1，2…，33，i=1，2，…9；t为时间趋势项，t=1，2，…，33；Ckit表示粳稻在生长期内的降水量（PEit）、平均气温（ATit）、日照时数（SDit）；Akit表示粳稻投入要素，包括劳动力（LBit）、种子费（SCit）、肥料费（FCit）、农药费（PCit）、机械作业费（MOCit）；Vit是随机误差项，Vit～N（0，σ2V）；Uit是表示技术非效率的非负随机项，假定其独立且Uit～N（0，σ2U）。效率损失模型设定为：mi=δ0+δ1PEi+δ2ATi+δ3SDi，式中，PE表示稻作期内降水量（0.1 mm），AT表示稻作期内平均气温（0.1 ℃），SD表示稻作期内日照时数（0.1 h），δ表示待估计系数。笔者构建的随机前沿超越对数生产函数模型中指标主要包括粳稻所对应各主产省份（辽宁省、吉林省、黑龙江省、江苏省、浙江省、安徽省、河南省、湖北省以及云南省）的粳稻农业生产投入产出指标以及粳稻稻作期内气象指标。 由于涉及到生产资料价格，文中使用历年来各省（区、市）农业生产资料价格分类指数进行了平减（1980=100），其中，种子费用使用各省（区、市）农业生产资料价格指数，肥料费（农家肥费与化肥费之和）、农药费和机械作业费分别使用各省（区、市）化学肥料指数、农药及农药械指数和机械化农具指数。
2结果与分析
图11980～2012年我国粳稻生产效率趋势量和日照时数对其效率缺失均有着1%水平下的显著正的影响，降水量增加1%，粳稻的效率损失就增加0.021%，亦即降水量的增加会造成粳稻生产效率的降低；日照时数增加1%，粳稻的效率损失就增加0.016%，亦即日照时数的增加也会造成粳稻生产效率的降低。平均气温的系数为-0.000 5，其对粳稻的生产效率缺失是负的作用，但并没有通过显著性检验。此外，粳稻效率损失估计结果中气候因素的系数均不大，而这与现实情况正好相符，这是因为气候因素并非造成粳稻效率缺失的主要影响因素，影响粳稻效率缺失的因素可能还包括稻农的受教育程度、水稻种植规模、农业政策等非气候要素和除了降水量、平均气温和日照时数之外的其他没有考虑到的气候因素以及气象灾害情况等。
表3随机前沿效率损失模型估计结果
变量系数t值降水量PE 0.021 0***6.104平均气温AT-0.000 5-0.434日照时数SD0.016 0***4.678常量 -1.899 0***-4.648注：***表示在1%水平下显著。
3结论与讨论
（1）基于随机前沿超越对数生产函数模型，运用Frontier4.1软件，测算出粳稻主产省1980～2012年的生产效率，然后对气候变化对粳稻的生产效率的影响进行了分析。结果表明，粳稻的生产效率呈现出上升的趋势，但波动较为平稳；1980～2012年，粳稻的平均生产效率为0.891 3，其年增长率为0.988%；各主产省份生产效率的年平均增长率均为正值，其中江苏省、吉林省、浙江省在样本期间内粳稻生产效率增长较快，黑龙江省则最慢。气候因素对粳稻效率缺失有影响，粳稻效率损失估计结果中气候因素的系数不大，说明气候要素并非水稻效率缺失的主要影响因素，这与现实情况較为符合。粳稻生产中，降水量和日照时数对其效率缺失有显著（1%水平）正的作用，即降水量和日照时数的增加均会使粳稻生产效率减少。
（2）气候变化确实在一定程度上对粳稻的生产效率有或正或负的影响，降水量和日照时数会造成粳稻生产效率降低，平均气温会促进粳稻生产效率的提高。因此，各政府部门应促进加强农业气象监测活动，对于重大的气象灾害要提前做好预警；完善稻田水利设施，降低降水对粳稻生产的不利影响；加大农业技术推广力度，提高稻农应对气候变化的能力。
参考文献
[1] IPCC（Intergovernmental Panel on Climate Change），Contribution of Working Group I to the Fourth Assessment Report，Cambridge University Press，Cambridge，UK，2007.
[2] 丁一汇.中国气候变化——科学、影响、适应及对策研究[M].北京：中国环境科学出版社，2009：208-211.
[3] LOBELL D，ASNER G.Climate and Management Contributions to Recent Trends in U.S. Agriculture Yields [J].Science， 2003，299：1032.
[4] ROSEGRANT M W，CLINE S A.Global food security： challenge and policies[J].Science，2003，302：1917-1920.
[5] 崔静，王秀清，辛贤，等.生长期气候变化对中国主要粮食作物单产的影响[J].中国农村经济，2011（9）：13-22.
[6] 朱晓莉，王筠菲，周宏.气候变化对江苏省水稻产量的贡献率分析[J].农业技术经济，2013（4）：53-58.
[7] 周曙东，王艳，朱思柱.中国花生种植户生产技术效率及影响因素分析——基于全国19个省份的农户微观数据[J].中国农村经济，2013（3）：27-36.
[8]丑洁明，叶笃正.构建一个经济-气候新模型评价气候变化对粮食产量的影响[J].气候与环境研究，2006，11（3）：347-353.
[9] 尤飞，王秀芬，李文娟.气候变化对黑龙江玉米产量贡献份额研究[J].河北农业大学学报，2013，36（1）：41-45.