本期专题
农业与食品：气候变化与中国农业
专题编辑：崔潇濛
导读
在气候变化相关的研究中，大量研究主要利用气象要素的年间波动实现实证识别。然而，依托于年间天气波动的识别对于经济主体在长期中适应气候变化行为及能力的捕捉十分有限。当研究对象涉及长期调整与适应过程时，这一问题尤其突出。本期介绍的文章以我国农地调整为例，直接利用气候的长期变化实现对长期适应的识别。
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原文信息：
Cui, Xiaomeng, and Zheng Zhong. 2024. Climate change, cropland adjustments, and food security: Evidence from China. Journal of Development Economics 167: 103245.
气候变化威胁着粮食安全。作为世界上最大的农业经济体，中国在维护全球粮食安全方面扮演着至关重要的角色。虽然已有研究度量了中国主要作物单位面积产量受气候因素的影响，但尚不清楚农业土地利用如何受到气候变化的影响。在微观层面上，改变种植作物选择构成生产者适应气候变化的一种直接方式。而在宏观层面上，不同区域间的农业种植结构调整将可能有效缓解气候变化对农业供给的整体负面影响。
这项研究首次提供了一个对于长期气候变化如何影响中国总播种面积和作物种植结构的因果估计。研究形成了一个在空间上覆盖全国、在时间上跨越35年的面板数据集，在县级尺度上记录了总耕地面积和四种主要作物种植面积的逐年变化。对于每个县的每一年，研究使用其当地过去30年的平均温度和降水量来形成随时间变化的本地气候度量——气候常值（climate normals）。在此构造下，识别长期气候变化对农业土地利用影响的动力来自于本地气候常值的小幅、逐渐变化，而非当地年与年之间的天气变化。
研究发现，气候变化对总耕地面积变化的影响存在明显的区域差异，其影响方向与大小取决于一个地区本身的气候禀赋（endowment）。长期温度常值的增加在寒冷地区引导耕地面积扩大，但在温暖地区导致耕地面积减少；而长期降水常值的增加在干燥地区增加了耕地，但在湿润地区减少了耕地。
由于实证估计在本质上依赖于各地气候的长期缓慢变化，作者利用多种不同设计确保估计结果并非由其他与气候无关的因素所驱动。在基准模型中，作者使用了县级固定效应及丰富的地区-年份固定效应，而利用两种“长差分”（long-difference）构造得到的估计结果也与基准结果高度一致。此外，研究通过一系列检验排除了政策、价格等经济社会变量的潜在干扰。研究同时利用高阶多项式（higher-order polynomials）、积温（degree days）、温度箱（temperature bins）等不同的“非线性”模型设定来支持基准结果所呈现出的区域异质性，并进一步揭示变化的气候常值通过提供更多（或更少）适宜作物生长的时间来诱导耕地扩张（或减少）。
原文图3
在总播种面积内部，气候变化会改变作物间的比较优势，进而对不同作物的面积产生差异化影响。就水稻、小麦、玉米和大豆四种主要作物而言，研究发现其空间种植结构确实随长期气候变化而缓慢改变。总体上讲，随着温度和降水常值的上升，水稻和小麦的种植面积比例相对减少，但玉米和大豆的比例相对增加。但这些变化有很强的空间异质性。
在实证估计结果的基础上，研究进一步提供了两组关于过去和未来的反事实分析。与过去中国实际发生的气候变化相结合，分析指出1981-2015年间气候这一单一因素对总播种面积的边际影响是负面的。在主要粮食作物中，只有玉米因实际发生的气候变化而扩大了种植面积，但这种由气候驱动的面积增加仅占玉米整体扩张的一小部分，这一结果与美国气候变化导致玉米明显扩张的发现非常不同。
研究进一步模拟了气候变化在未来如何影响中国的农地面积。分析表明，未来气候变化将显著减少四种主粮在中国的总播种面积。气候驱动的面积缩减对水稻和小麦的影响尤其大。玉米面积虽然会随着气候变化而增加，但其增加幅度远小于水稻和小麦的面积减少。基于卡路里等值量的计算显示，至RCP 4.5（RCP 8.5）下的本世纪中叶，主粮作物的单产水平需增加至少17.6%（21.2%）以弥补气候驱动的耕地面积变化所造成的产出损失。
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