发帖
雷达卡
20世纪90年代初期，第一批学者展开了对环境库兹涅茨曲线（EKC）的研究。Grossman & Krueger（1991）在分析北美贸易壁垒的环境效应时，选取SO2、烟尘等空气质量数据和人均GDP等经济增长数据研究发现，污染与经济增长之间存在一种“倒U”型的关系，即环境先随收入增长而退化，但当收入达到4000～5000美元的转折点后，会随收入增长而改善。之后，Shafik & Bandyopadhyay（1992）分别利用线性对数、对数平方和对数立方这三种方程式，对十项不同的环境指标进行了EKC估计，其中，浮游粒子状物质（SPM）和二氧化硫（SO2）这两种空气污染指数符合EKC假说，“倒U”型曲线的转折点在3000～4000美元之间。然而，首次使用EKC这一术语的却是Panayotou（1993），作者采用跨国数据的研究表明，某些污染指标与人均收入之间呈现明显的“倒U”型关系，在较高发展水平上，产业多趋向信息密集型行业和服务业，从而污染物水平降低，环境质量得到改善。
近期的文献也证实了EKC的存在。Al-Mulali et al（2015）采用1980-2010年间的国际面板数据探讨了经济增长、可再生能源消费和金融发展对CO2排放的影响，回归结果显示，GDP和CO2排放量之间存在“倒U”型关系。Jebli et al（2016）考察了人均CO2排放量、GDP、可再生能源和非可再生能源消耗与国际贸易之间的因果关系，估计结果均表明，EKC假说在OECD国家样本中得到了验证。
当然，上述文献也存在着些许不足。首先，EKC假说的基本观点是，在经济达到适当的水平之后，进一步的经济增长可以减少环境的恶化。从中得到的一个非常重要的推论是，发展中国家应该加快增长，而不是实施有利于环境的政策。采用这个推论致使席卷全球的环境变化的速度比之前预想的更快。其次，EKC的相关研究存在一些计量问题：（1）库兹涅茨曲线中的非线性变化可能不准确，并且，在以往多数的经典文献中，实证研究是不包含协整过程的。（2）面板独立性的假设有待考证。到目前为止，所有研究采用的方法都是基于横截面数据独立性这个假设的，但是有些检验结果却表明GDP和CO2排放量之间是非平稳的。（3）即使采用了单位根和协整方法以避免上述两个问题，但在多数研究中，上述方法的使用是不严格的，估计结果也会产生偏差。
三、气候变化对农业的影响
鉴于环境与农业生产之间的天然关联，气候变化对农业的影响最为深远和直接，相关文献也较翔实。众多经济学家的研究表明，气候因素主要通过影响农作物的产量进而对农业经济产生影响。农作物产量的变化不仅取决于温度、降水、风速、湿度等直接气候因素，也与作物的种类、作物所在的地理位置以及CO2施肥效应的假设密切相关。更进一步的研究发现，气候变化在影响农业产量的同时，也影响农作物的价格、贸易和农民的收入水平。当遭遇气候冲击而造成损失时，农民会采取一些适应性行为，如谨慎地选择合适的农作物以减弱气候变化的负面影响，但是实施的防御性措施并不能够完全抵消气候冲击的负面影响。这时候，需要ZF给予适当的激励和支持，如投资灌溉设施、推广节水和新的耕作技术。下文回顾并归纳了气候变化对农业经济的上述影响。
（一）气候变化对农业影响的研究方法
在研究气候变化对农业影响的相关文献中，主要存在两种研究方法：一种是生产函数方法，另一种是李嘉图方法。李嘉图方法是在生产函数方法的基础上进行改进，考虑到了农民对气候变化的适应性行为。
1.生产函数方法。生产函数方法界定了气候与农业产出之间的关系，并利用这一估计来模拟气候变化对农业的影响。例如，Adams et al（1995）采用生产函数方法评估了长期气候变化对美国农业经济的影响，研究发现，气候变化会影响农作物产量、农作物需水量和灌溉用水等，进而会导致经济福利发生变化。在上述影响过程中，CO2的增产效应是潜在经济后果的重要决定因素，该效应引发的世界粮食生产和国内粮食出口的变化通常对美国农业有积极的影响。虽然生产函数方法能够分析气候对农业的影响，但是它并没有真实地模拟农民的适应性行为，例如，许多研究假定，不允许农民在温度发生变化时更换新的农作物，也不允许农民将耕地转化为牲畜或非农业用途。
2.李嘉图方法。Mendelsohn et al（1994）提出了第二种方法，即李嘉图方法。该方法采用农业效益作为度量指标，即用农业生产价值或纯收益来分析气候对农业的影响。李嘉图模型的最大优点在于，考虑了农民在面对气候变化时的适应性行为。虽然它没有明确地说明农民在气候变化时怎样实施调整，但它对经济效益的度量已隐含了农民响应气候变化时所有调整的结果。但是，李嘉图方法也同样存在局限性：（1）由于分析技术的长期性，该方法不能够反映过渡成本，亦不能区分适应的短期弹性和长期弹性。（2）模型假定农作物的价格不随时间而变化，这种情况在现实中是不合理的。（3）应对气候变化的适应性调整是无成本的假设会使得估计结果产生偏差。（4）模型存在潜在的遗漏变量可能会导致损害的低估或收益的高估。对该方法的一个批评案例是灌溉没有被明确列入方程，而多数学者认为，供水和灌溉是影响农作物产量和利润的关键因素，缺乏这一因素会使方程的系数出现误差。
基于上述文献，后续的方法类研究可以做如下改进：一是区分农民的短期和长期的适应行为。例如，Kelly et al（2005）在计量经济模型中同时引入了长期气候变量和短期天气变量。二是优化对价格的处理。虽然要素价格和产品价格等对气候波动相当敏感，但相关文献十分匮乏。
（二）气候变化对农作物的影响
针对气候变化与农作物的关系，学者们多集中于分析温度、降水、极端气候事件及温室气体排放等因素对作物产量、作物分布和作物价格的影响。
在研究气候对农作物产量影响的文献中，多数学者采用温度和降水数据，研究结果表明，在一般情形下，较高的温度会降低产量，而较多的降水则会增加产量（Dell，2014）。但也有学者对此提出质疑，认为气候变化与农作物产量之间并不存在明显的关联。除温度和降水外，也有学者选取其他数据进行分析。例如，Zhang et al（2017）探讨了湿度和风速对农作物生长的重要性，研究发现，忽略湿度往往会造成气候影响成本的高估，而遗漏风速则可能造成低估。此外，温室气体排放对农作物产量的影响效应也颇受关注。一方面，CO2等气体对农作物有施肥作用，这种效应会使产量增加；另一方面，温室气体排放增多会引发全球升温，进而会使农作物产量下降。相关研究也佐证了上述两种影响效应的存在。例如，Moore et al（2017）研究发现，当不存在施肥效应时，即使农民采取适应性行为，粮食产量在预测期内仍会下降，而当考虑施肥效应时，农产品产量的升幅会增加或降幅会减少。
在自由贸易体系中，气候变化对农作物价格的影响主要分为两个层面。一方面，天气冲击通过影响农作物产量进而影响农作物价格。例如，过高的温度会降低农业产量，致使粮食价格上涨。另一方面，冲击引发的区域间的价格差会诱发贸易，从而形成新的农作物价格。Jones & Olken（2010）采用温度数据进行研究的结果表明，市场一体化能够影响农产品对天气冲击的敏感性，贸易在理论上可以抑制或加剧生产力损失的局部影响。为了削减当地冲击的价格影响，农产品出口至国外市场，可帮助当地消费者以低价获取商品，但这也伤害了当地生产者，使其无法提价。Burgess & Donaldson （2010）选取降水量数据进行分析同样证实了上述观点。
近年来，气候影响农作物分布的研究逐渐增多。Rahman（2016）分析了气候变化、农业生态和社会经济因素对农业土地利用多样性的影响，研究结果表明，在气候因素中，降水量会增加土地利用多样性。Habtemariam et al（2017）研究发现，小麦等农作物会从寒冷地区的气候变化中受益，而在温暖地区，小麦等农作物会受损而玉米将受益。由于上述不同作物敏感性的差异，为使气候变化的影响最小化，ZF适当的农业干预是至关重要的。
需要注意的是，虽然相比于气候变化对经济影响的其他研究，该类文献较为翔实，但是政策启示作用较弱。现实生活中存在大量异质性的情况，气候对农作物的影响效应可能会因区域、人群、地质等因素而不同，不能一概而论。故而，有必要进行更为细致且深入的研究，以获取更多农民有效适应气候变化行为的信息。此外，同样受限于数据的可得性，缺乏极端气候事件等对农业生产影响的研究。
（三）气候变化对农民收入的影响
尽管气候变化对农作物的影响最为直接，但其对农民收入水平的影响却更为重要。下文梳理了气候变化影响农民收入的相关文献。此类研究多基于李嘉图方法，并逐渐细化农民的适应性行为。
首次采用李嘉图方法研究气候对农民收入影响的是Mendelsohn et al（1994），他们选用美国3000个县的截面数据进行分析发现，除了秋季，所有季节的高温都会降低农场价值，但秋季以外的更多降水却能增加农民收入，而将模型应用于全球变暖情景时发现，无论是否存在CO2的施肥效应，全球变暖都能给农业带来经济效益。
之后，大量学者在前期成果的基础上进行了拓展研究。Wang et al（2008）选取温度和降水作为衡量气候的指标，将农民区分为灌溉类和非灌溉类，具体结论如下：（1）温度每升高1℃，将导致每公顷年净收入减少10美元，而降水量每月增加1毫米，会使每年每公顷土地的净收入增加15美元。（2）全球变暖有利于灌溉类农民，却有害于非灌溉类农民，但降水对两种农民的影响几乎是相同的。（3）当区分季节时，秋季和春季的高温对灌溉类农场有害，其他季节则相反；非灌溉类农场只能受益于寒冷的冬季，其他季节的高温会造成净收入的下降。而春、秋季更多的降水量将伤害两类农民，但夏季的降水会增加灌溉类农民的收入，减少非灌溉类农民的收入。（4）气候冲击对农民收入的影响是因地区而异的。高温对于地处东南和西南地区的灌溉农场是明显有利的，但对于中部地区的灌溉农场具有温和效益，也可能帮助雨水充沛的农民在寒冷的地方免受伤害。但是对于其他地区，尤其是温度本身较高且供水不足的地区，高温是有害的。Nyuor et al（2016）对农作物进行分类研究的结果表明，早季降水对高粱有益，对玉米有害，但中季降水则能够促进玉米生产。除中季外，所有季节的升温都会对两种作物的净收入产生负面影响，中季的高温会对高粱的净收入产生积极影响。
也有文献通过研究农作物产量和价格进而阐明了气候变化对农民收入的影响。例如，Wang et al（2009）的分析结果表明，当不存在CO2施肥效应时，温度升高会引起稻米、小麦和玉米的产量下降和价格上涨，但是，由于价格上涨超过生产的减少，所以农民收入在整体上是增加的；而当存在施肥效应时，农民的收入却并未增加，这是由于虽然粮食产量会随CO2的积极贡献而上升，但市场价格会更显著地下降。
以上文献主要是对历史事实进行验证和分析，后续的相关研究不仅分析既有数据，还利用理论模型对未来气候变化造成的损害值进行预测，并强调适应性行为的重要性。例如，Deressa & Hassan（2009）采用CG M2、HaDCM3和PCM三个模型，对2050年和2100年的气候影响损害进行了预测。研究结果表明，到2050年和2100年，每公顷作物的净收入将减少，并且2100年时净收入的减少将超过2050年的损失值，除非通过适应来减轻这种负面影响，否则气候变化引起的损害将随时间而增加。虽然上述研究已经指明了今后学者须拓展的方向，但文献中仍存在许多遗憾尚待解决。首先，极端气候事件数据的缺失和一些潜在气候变量的遗漏可能会导致估计结果的偏差。其次，气候与经济效益模型中存在诸多不确定性，无法准确地度量和预测气候变化的经济损害。最后，缺乏更为细致的适应性行为的研究，以致能够给农民和ZF的指导性建议较少。
京公网安备 11010802022788号
