地區(qū)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟氣象研究

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1研究地區(qū)與研究方法

1.1研究區(qū)域概況

選擇在氣候特征和農(nóng)作物生產(chǎn)方面都具有一定的代表性的南京市六合區(qū)、江淮之間的泰州市興化地區(qū)以及淮北的徐州市邳州地區(qū)3個區(qū)域作為農(nóng)業(yè)氣象敏感性分析的研究對象。其地理位置見圖1。江蘇省南京市六合區(qū)屬北亞熱帶季風(fēng)溫濕氣候區(qū)，四季分明，季風(fēng)顯著，氣候溫和，雨量集中，常年平均氣溫15.1℃，平均降雨1000mm左右。其土壤種類多樣，其中地帶性土壤以黃棕壤為主，而非地帶性土壤以人為土為主。土壤肥力中等，兼有圩區(qū)、平原、丘陵，適宜蔬菜、雜糧、中藥材、經(jīng)濟林果生產(chǎn)及種草養(yǎng)畜等;并且，中北部地區(qū)生態(tài)條件保持較好，工業(yè)污染少，十分有利于發(fā)展綠色農(nóng)業(yè)和生態(tài)農(nóng)業(yè)。作為過去的傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)大縣，六合區(qū)正向著現(xiàn)代農(nóng)業(yè)、都市農(nóng)業(yè)、休閑農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)變，農(nóng)業(yè)發(fā)展迅速，是南京市重點支持的農(nóng)業(yè)地區(qū)。興化市地處江蘇中部江淮流域里下河腹部地區(qū)，屬北亞熱帶濕潤性季風(fēng)氣候區(qū)，四季分明。常年雨水充沛、光照充足、氣候溫暖、無霜期長，氣候資源十分豐富。興化是典型里下河地區(qū)水稻土，漚改旱30多年以來，從典型的沼澤土壤發(fā)展為草甸化水稻土，土壤肥沃，農(nóng)作物持續(xù)增產(chǎn)的潛力很大，素以“魚米之鄉(xiāng)”著稱，是全省重要的糧食基地之一、全國聞名的農(nóng)業(yè)大縣(市)。以小麥、水稻、棉花、油菜種植為主，并大力發(fā)展高效農(nóng)業(yè)。邳州市屬暖溫帶季風(fēng)氣候區(qū)，四季分明，季風(fēng)顯著，光照充足，雨熱同季。農(nóng)業(yè)氣候資源豐富，有利于發(fā)展種植業(yè)和多種經(jīng)營。邳州市作為徐州的農(nóng)業(yè)大市，其土壤類型分為棕土、褐土、紫色土、潮土、砂姜黑土、水稻土六大類，地帶性土壤以棕土、褐土為主。邳州的崛起源自農(nóng)業(yè)的騰飛，成為全國農(nóng)業(yè)大縣(市)，主要有水稻、小麥、銀杏、大蒜等農(nóng)作物，并成為國家級無公害農(nóng)業(yè)標(biāo)準(zhǔn)化示范區(qū)。

1.2氣象資料

選用的氣象數(shù)據(jù)是3個研究區(qū)域(58235站點、58243站點以及58026站點)1982—2009年的逐日資料(逐日平均氣溫，逐日降水量)，站點沒有發(fā)生遷移，數(shù)據(jù)時間序列連續(xù)，具有代表性。以年為單位，通過計算處理得到的氣象因子包括＞10℃活動積溫(TAC)、年平均氣溫(T)、年降水量(P)、氣溫標(biāo)準(zhǔn)差(TD)、降水量標(biāo)準(zhǔn)差(PD)、春夏秋冬四季平均氣溫(T春、T夏、T秋、T冬)、四季降水量(P春、P夏、P秋、P冬)以及夏秋兩季的平均氣溫(T1)和降水量(P1)與冬春兩季的平均氣溫(T2)和降水量(P2)。

1.3社會經(jīng)濟統(tǒng)計資料

社會經(jīng)濟統(tǒng)計數(shù)據(jù)來源于《江蘇統(tǒng)計年鑒》，主要包括1982—2009年江蘇省南京市六合區(qū)、泰州興化市和徐州邳州市三個地區(qū)的農(nóng)業(yè)經(jīng)濟產(chǎn)出值(Y)、農(nóng)業(yè)勞動力人數(shù)(L)、農(nóng)作物播種面積(X1)、農(nóng)用化肥施用量(X2)。

1.4研究方法

1.4.1C-D-C模型

柯布-道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)(簡稱C-D生產(chǎn)函數(shù))是經(jīng)濟學(xué)領(lǐng)域經(jīng)典的經(jīng)濟數(shù)學(xué)模型，用來反映投入與產(chǎn)出之間的關(guān)系，“表示在既定時期內(nèi)既定技術(shù)水平下，投入的各生產(chǎn)要素數(shù)量與所能生產(chǎn)的最大產(chǎn)量之間的關(guān)系”(Pindyck＆Rubi-nfeld，1998)。傳統(tǒng)的C-D生產(chǎn)函數(shù)模型把生產(chǎn)過程中的自然因素視為既定不變而不予考慮，揭示的是勞動力和資本這兩種經(jīng)濟領(lǐng)域的生產(chǎn)要素對經(jīng)濟產(chǎn)出的貢獻。而在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過程中，為了反映氣候變化對區(qū)域農(nóng)業(yè)經(jīng)濟的影響，將氣象因子作為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中不可或缺的投入要素，添加到傳統(tǒng)的C-D模型中，更全面科學(xué)地反映農(nóng)業(yè)生產(chǎn)投入與產(chǎn)出之間的關(guān)系，完善農(nóng)業(yè)生產(chǎn)函數(shù)，并對氣象服務(wù)做出經(jīng)濟量化研究。丑潔明提出改進經(jīng)典的C-D生產(chǎn)函數(shù)模型，在農(nóng)業(yè)勞動力、播種面積和化肥施用量3個經(jīng)濟領(lǐng)域的生產(chǎn)要素的基礎(chǔ)上添加氣象因子，建立農(nóng)業(yè)經(jīng)濟-氣候模型(C-D-C生產(chǎn)函數(shù)模型)，用以反映氣象因子對農(nóng)業(yè)產(chǎn)出的影響，為農(nóng)業(yè)氣象服務(wù)提供參考依據(jù)。經(jīng)典的柯布-道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)(C-D生產(chǎn)函數(shù))模型為:Y=A(t)LαKβμ(1)將(1)式線性化，對C-D生產(chǎn)函數(shù)模型兩邊取對數(shù)得到:lnY=lnA(t)+αlnL+βlnK+ε(2)式中，Y為生產(chǎn)總值，A(t)為綜合技術(shù)水平，L為投入的勞動力人數(shù)，K為投入的資本，α為勞動力產(chǎn)出的彈性系數(shù)，β為資本產(chǎn)出的彈性系數(shù)，ε為隨機干擾的影響?？紤]到氣象條件對生產(chǎn)的影響，加入氣象因子后的C-D-C生產(chǎn)函數(shù)(擴展形式的C-D生產(chǎn)函數(shù))模型:Y=λA(t)Lα1X1α2X2α3Wβ(3)將(3)式線性化，lnY=lnA(t)+α1lnL+α2lnX1+α3lnX2+βlnW+ε(4)(4)式根據(jù)相應(yīng)行業(yè)時間序列數(shù)據(jù)通過回歸分析計算得到參數(shù)。式中，L、X1、X2分別為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)投入要素農(nóng)業(yè)勞動力人數(shù)、農(nóng)作物播種面積、農(nóng)用化肥施用量，α1、α2、α3為各要素的產(chǎn)出彈性，W為氣象因子，β為選取的氣象因子W的產(chǎn)出彈性。由經(jīng)濟學(xué)概念可知，彈性系數(shù)β為一個變量對于另一個變量的敏感性度量，β為氣象因素產(chǎn)出的彈性系數(shù)，表示在其他變量保持不變的情況下，當(dāng)W增加1%，產(chǎn)出將增加β%。在對氣象條件影響農(nóng)業(yè)產(chǎn)出的計量經(jīng)濟分析時，重點分析氣象因子W的投入帶來的影響(徐浪和馬丹，2001;Wooldridge，2003)。

1.4.2構(gòu)建新型的農(nóng)業(yè)氣象服務(wù)效益評估模型

由于區(qū)域特征和氣候條件存在差異，不同區(qū)域農(nóng)業(yè)的氣象敏感因子不同，不同地區(qū)農(nóng)業(yè)氣象服務(wù)產(chǎn)生的經(jīng)濟效益也不同，因此在對農(nóng)業(yè)氣象服務(wù)效益進行評估時，根據(jù)不同地區(qū)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟產(chǎn)出對氣象條件的敏感性分析，分地區(qū)進行評估。通過C-D-C模型篩選出氣象敏感性因子，根據(jù)經(jīng)濟學(xué)的“產(chǎn)出彈性”概念，構(gòu)建新型的農(nóng)業(yè)氣象服務(wù)效益評估模型。新型的農(nóng)業(yè)氣象服務(wù)效益評估的數(shù)學(xué)模型:U=Y∑ni=1Ci(5)式中，U為農(nóng)業(yè)氣象服務(wù)效益，Y為農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值，Ci為第i類氣象敏感性因子對農(nóng)業(yè)氣象服務(wù)效益的貢獻率。Ci=βiΔWiWi/ΔY()Y(6)式中，Wi為第i類氣象因子，△Wi為第i類氣象因子的增加量，△Y為農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值Y的增加量，ΔWiWi/ΔYY為第i類氣象因子的變化率與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟產(chǎn)值的變化率的比值，βi為第i類氣象因子即Wi的產(chǎn)出彈性系數(shù)。

2結(jié)果與分析

2.1初步驗證

處理得到江蘇省南京市六合區(qū)、泰州市興化地區(qū)和徐州市邳州地區(qū)的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總值(Y)、農(nóng)業(yè)勞動力(L)、農(nóng)作物播種面積(X1)、農(nóng)用化肥施用量(X2)和氣象因子W的28a(1982—2009年)的連續(xù)資料序列后，用多元線性回歸方法對C-D-C生產(chǎn)函數(shù)法建模。運用SPSS軟件的逐步回歸法和進入法等，對氣象因子進行逐一檢驗，通過擬合優(yōu)度、顯著性水平檢驗和F檢驗，篩選出符合實際經(jīng)濟規(guī)律和回歸模型檢驗的氣象因子進入模型。將各種氣象因子分別參與建模，經(jīng)篩選發(fā)現(xiàn)(表1):六合地區(qū)能夠順利進入C-D-C生產(chǎn)函數(shù)模型的氣象因子最多，能夠成功建模的氣象因子主要有＞10℃活動積溫、年平均氣溫、年降水量、春季平均氣溫、夏季平均氣溫、冬春兩季降水量，意味著相對于其他氣象要素而言，這些氣象因子與六合區(qū)的農(nóng)業(yè)經(jīng)濟產(chǎn)出聯(lián)系更突出;其次是興化，能夠成功建模的氣象因子主要有＞10℃活動積溫、年平均氣溫、夏秋兩季平均氣溫;最少的是邳州，與該地農(nóng)業(yè)經(jīng)濟產(chǎn)出聯(lián)系更突出的氣象因子僅有夏秋兩季平均氣溫。由此可見，對于不同的地區(qū)順利進入C-D-C生產(chǎn)函數(shù)模型的氣象因子是不同的。這與地區(qū)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)條件和農(nóng)業(yè)產(chǎn)品種類有關(guān)，地區(qū)之間對氣象條件的需求也存在差異，因此氣象要素選取及氣象敏感性因子的篩選有一定的差異性。從SPSS回歸分析初步結(jié)果來看，3個地區(qū)加入了氣象敏感性因子后的C-D-C生產(chǎn)函數(shù)模型的擬合R2值均明顯優(yōu)于傳統(tǒng)的C-D生產(chǎn)函數(shù)模型(表2)，更接近于1，說明加入氣象因子的C-D-C模型的模擬結(jié)果比不加入氣象因子的C-D模型有了一定的改善。其中對比3個地區(qū)的擬合R2值發(fā)現(xiàn):無論是傳統(tǒng)的C-D生產(chǎn)函數(shù)模型，還是加入氣象因子后的C-D-C生產(chǎn)函數(shù)模型，六合區(qū)的建模情況都要明顯好于其他兩個地區(qū)。另外，還發(fā)現(xiàn):興化與邳州地區(qū)主要是與溫度類氣象因子聯(lián)系密切，而對于六合，除與溫度相關(guān)以外，還與降水有密切聯(lián)系。其原因主要是，農(nóng)業(yè)與多種氣象因子都存在著一定的關(guān)系，通過C-D-C模型篩選出的氣象因子，主要是對研究區(qū)域農(nóng)業(yè)經(jīng)濟產(chǎn)出影響更為突出的氣象敏感性因子。興化和邳州地區(qū)的農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化，特別是邳州地區(qū)的特色農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)規(guī)模位于國家前列，社會和經(jīng)濟要素的干擾較多;相對于其他兩個地區(qū)，六合區(qū)地處丘陵地帶，南靠長江，受局地小氣候影響較大，且該地區(qū)的農(nóng)業(yè)主要以“靠天吃飯”為主，其農(nóng)業(yè)經(jīng)濟產(chǎn)出受氣象要素的影響相對較大，因此有多個氣象因子的建模結(jié)果都相對較理想。

2.2氣象因子對三個區(qū)域農(nóng)業(yè)經(jīng)濟的產(chǎn)出彈性

引入經(jīng)濟上的“產(chǎn)出彈性”概念，通過SPSS作回歸分析，計算出模型中不同氣象敏感性因子對應(yīng)的β值(表3)。其經(jīng)濟含義為，六合區(qū)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟產(chǎn)出與T、TAC、T春、T夏顯著正相關(guān)，如果T、TAC、T春、T夏每增加1%，六合區(qū)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟產(chǎn)出則分別提高2.187%、2.324%、1.814%和2.159%;六合區(qū)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟產(chǎn)出與P、P2顯著負相關(guān)，如果P、P2每增加1%，六合區(qū)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟產(chǎn)出則將降低0.246%、0.204%。興化市農(nóng)業(yè)經(jīng)濟產(chǎn)出與T、TAC、T1顯著正相關(guān)，如果T、TAC、T1每增加1%，興化市農(nóng)業(yè)經(jīng)濟產(chǎn)出則分別提高3.82%、2.99%和4.28%。邳州市農(nóng)業(yè)經(jīng)濟產(chǎn)出與T1顯著正相關(guān)，如果T1每增加1%，邳州市農(nóng)業(yè)經(jīng)濟產(chǎn)出則將提高5.23%。這一結(jié)果說明了氣象要素對區(qū)域農(nóng)業(yè)生產(chǎn)以及農(nóng)戶價值的潛在影響。依據(jù)以上結(jié)論，可制定相應(yīng)的服務(wù)項目，提供精細化和針對性服務(wù)，針對地區(qū)差異和農(nóng)作物品種的不同，做好對該地區(qū)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟產(chǎn)出影響明顯的農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害預(yù)測和應(yīng)對，指導(dǎo)當(dāng)?shù)胤e極做好防御低溫冷害等準(zhǔn)備工作，努力將災(zāi)害程度降低到最低限度，避免因天氣原因造成的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的可能經(jīng)濟損失。同時，可根據(jù)氣候分析和氣候預(yù)測，提前預(yù)估對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟產(chǎn)出的影響，能夠預(yù)測農(nóng)業(yè)產(chǎn)出特別是經(jīng)濟作物可能的經(jīng)濟變化，為相關(guān)決策部門制定市場決策和進行資源配置提供依據(jù)。農(nóng)業(yè)氣象服務(wù)不僅突破了傳統(tǒng)的旨在提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)產(chǎn)量的目的，而且能服務(wù)于農(nóng)業(yè)市場，從氣象學(xué)的角度對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)者和消費者提供市場預(yù)測信息，提出最優(yōu)措施，盡可能地使農(nóng)業(yè)生產(chǎn)獲得最大經(jīng)濟效益(羅艷，2011)。

2.3農(nóng)業(yè)經(jīng)濟產(chǎn)出對氣象條件變化的敏感程度

引入氣象條件影響農(nóng)業(yè)經(jīng)濟產(chǎn)出的“極差率”(極值之差與平均值的比值)這一概念，分析農(nóng)業(yè)經(jīng)濟產(chǎn)出對氣象條件變化的敏感程度(戴洋和駱海英，2008a，2008b;芮玨等，2011)。對于添加了氣象因子的C-D-C生產(chǎn)函數(shù)模型，固定社會經(jīng)濟因子(農(nóng)業(yè)勞動力人數(shù)(L)、農(nóng)作物播種面積(X1)、農(nóng)用化肥施用量(X2))指標(biāo)值，分別取歷年平均值，將1982—2009年氣象因子值代入模型，分別得到不同氣象因子不同變化情況下的農(nóng)業(yè)經(jīng)濟產(chǎn)出。在保持經(jīng)濟因子不變的情況下，農(nóng)業(yè)經(jīng)濟產(chǎn)出的變化大小完全取決于氣象因子的變化。計算出農(nóng)業(yè)經(jīng)濟產(chǎn)出最大值Y'max、最小值Y'min以及平均值Y'ave，用最大值與最小值的差值除以均值得出氣象條件影響農(nóng)業(yè)經(jīng)濟產(chǎn)出的極差率R，即:R=(Y'max－Y'min)/Y'ave(7)最終計算得到3個地區(qū)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟產(chǎn)出對不同氣象因子變化的極差率。參照這一結(jié)果，應(yīng)對在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過程中農(nóng)業(yè)經(jīng)濟產(chǎn)出影響較大的關(guān)鍵氣象因子，提供精細化天氣預(yù)報，提高其準(zhǔn)確率，盡可能減少氣象災(zāi)害對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟產(chǎn)出造成的損失。

3農(nóng)業(yè)氣象服務(wù)效益定量評估

根據(jù)公式(6)，計算得到南京市六合區(qū)、泰州市興化地區(qū)和徐州市邳州地區(qū)氣象敏感因子對農(nóng)業(yè)氣象服務(wù)效益的貢獻率(表5)，運用新型的農(nóng)業(yè)氣象服務(wù)效益評估模型計算得到其農(nóng)業(yè)氣象服務(wù)效益。受氣象條件的綜合影響，不同氣象敏感性因子對3個研究區(qū)域農(nóng)業(yè)經(jīng)濟產(chǎn)出的綜合貢獻率分別為3.803、2.399、1.351。根據(jù)公式(5)得到，六合區(qū)、興化市和邳州市2009年度農(nóng)業(yè)氣象服務(wù)效益值分別在0.972、1.130和0.845億元。由此可見，提供針對性的氣象服務(wù)，能增加農(nóng)業(yè)產(chǎn)值，提高氣象服務(wù)效益。

4結(jié)論

本文選取江蘇省南京市六合區(qū)、泰州市興化地區(qū)和徐州市邳州地區(qū)為代表性研究區(qū)域，運用農(nóng)業(yè)經(jīng)濟-氣候模型(C-D-C模型)研究了不同區(qū)域農(nóng)業(yè)經(jīng)濟產(chǎn)出對不同氣象因子的敏感性，并篩選出氣象敏感性因子。根據(jù)經(jīng)濟學(xué)的“產(chǎn)出彈性”概念，構(gòu)建新型的農(nóng)業(yè)氣象服務(wù)效益評估模型，評估出區(qū)域農(nóng)業(yè)氣象服務(wù)經(jīng)濟效益。運用C-D-C模型分析氣象敏感性因子對區(qū)域農(nóng)業(yè)經(jīng)濟產(chǎn)出的影響，篩選出區(qū)域氣象敏感性因子。得出:相對于其他氣象要素而言，＞10℃的活動積溫、年平均氣溫、年降水量以及春季和夏季平均氣溫、冬春兩季的降水量與南京市六合區(qū)的農(nóng)業(yè)經(jīng)濟產(chǎn)出聯(lián)系更突出;＞10℃的活動積溫、年平均氣溫以及夏秋兩季的平均氣溫對興化市農(nóng)業(yè)經(jīng)濟產(chǎn)出的影響較大;邳州市的農(nóng)業(yè)經(jīng)濟產(chǎn)出受夏秋兩季的平均氣溫影響更顯著。根據(jù)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟產(chǎn)出對氣象條件的敏感性分析，做好氣象預(yù)報預(yù)測工作，開展針對性的農(nóng)業(yè)氣象服務(wù)工作。同時，在氣象服務(wù)過程中，可為相關(guān)政府部門制定市場決策和進行資源配置提供依據(jù)，盡可能地使農(nóng)業(yè)生產(chǎn)獲得最大經(jīng)濟效益。構(gòu)建了新型的農(nóng)業(yè)氣象服務(wù)效益評估模型。通過模型，計算得出氣象敏感性因子的農(nóng)業(yè)氣象服務(wù)效益值，即2009年度江蘇省南京市六合區(qū)農(nóng)業(yè)氣象服務(wù)經(jīng)濟效益約為0.972億元，興化市農(nóng)業(yè)氣象服務(wù)經(jīng)濟效益約為1.130億元，邳州市農(nóng)業(yè)氣象服務(wù)效益值約為0.845億元。提升農(nóng)業(yè)氣象服務(wù)能力，有利于增加農(nóng)業(yè)經(jīng)濟產(chǎn)出，提高氣象服務(wù)效益。將經(jīng)濟學(xué)與氣象學(xué)相結(jié)合，構(gòu)建新型的農(nóng)業(yè)氣象服務(wù)效益評估模型，是一個新的探索，并獲取相當(dāng)可靠的結(jié)果，為更好地開展氣象服務(wù)工作提供了科學(xué)依據(jù)。本文選取了江蘇省具有代表性的3個地區(qū)為試點，以區(qū)域農(nóng)業(yè)氣象服務(wù)為研究對象，以氣象服務(wù)效益評估方法為研究內(nèi)容，所得研究結(jié)果為后期工作提供參考依據(jù)。此方法也可以進一步研究推廣，分析研究全國和其他地區(qū)包括農(nóng)業(yè)在內(nèi)的所有行業(yè)的經(jīng)濟產(chǎn)出對氣象要素的敏感性，并從經(jīng)濟學(xué)的角度去評估行業(yè)氣象服務(wù)效益。但該方法仍存在一些問題:模型對數(shù)據(jù)的要求相當(dāng)精細，獲取工作量較大;區(qū)域之間存在差異，氣象因子的選取較復(fù)雜;模型本身的局限性等，都需要進一步研究解決，逐步完善。