摘要 通过建立引入气候因素的种植业生产函数模型，利用1990-2009年山东省40个县市种植业生产及气象面板数据，运用产出增长分解法，实证分析气候因素和非气候因素对山东省种植业产出的影响并对产出增长的各要素贡献进行分解。结果表明：气候变暖对山东省种植业带来明显的负面影响。1990-2009年间气候因素对山东省40个县市的总体产出增长的影响为 -11.03%，在其他条件不变的情况下，平均温度每升高1 ℃，总体种植业总产值减少2.2%，总体产值增长下降1.48%；温度升高对鲁西北地区、鲁南地区种植业产出的影响最为明显；同时，降水对种植业产出影响显著，降水因素使得山东省种植业产出增长减少16.86%；物质投入中化肥和农药对种植业产出增长贡献最大，但农业劳动力减少，特别是种植业劳动力的减少，开始显著地影响种植业产出，使得种植业产出增长减少5.90%；技术进步的影响作用在下降。�
关键词 气候变暖；种植业产出；山东省；面板数据�
中图分类号 F326.1 文献标识码 A
文章编号 1002-2104(2012)03-0032-05 doi:10.3969/j.issn.1002-2104.2012.03.006��
农业是人类赖以生存的基础产业，粮食生产稳定性和可持续性是农业发展的关键，影响粮食生产除经济因素、社会因素外，还有自然因素，其中气候要素是非常重要的条件。大量证据表明人类正在影响着全球气候，气候变化又对人类的社会经济、粮食生产带来深刻的影响，全球气候变暖是毋庸置疑的［1］。普遍认为气候变暖对农业生产影响主要通过温度和降水两个方面，而在不同国家和地区，农作物对温度和降水变化的反应有所不同［2］。在我国，东北地区气候变暖对粮食生产的影响是正面的；华东地区、中南地区农业对气候变暖的影响还不敏感；华北地区、西北地区、西南地区农作物对温度升高的适应性较差，气候变暖的影响表现为对产量的抑制作用，但农业投入增加及农业科技进步对粮食增产起到了关键作用。许多学者利用作物模型（CERES）评估气候变化对粮食产量的影响，通过气候变化对农业影响的模拟结果表明，在现有种植制度、种植品种和生产水平不变的前提下，到2030，由于气候变暖和极端气候事件使粮食总产量下降约10%，小麦、玉米和水稻三大作物均以减产为主［3-6］。山东省地处中国中纬度东部地区，属暖温带湿润、半湿润大陆季风气候，其气候变化既有与全球气候变化一致性，也有其区域特殊性。研究表明，20世纪80年代后期山东气候明显变暖，热量资源增加，干旱发生几率增加，气候变暖对山东农业影响利弊并存［5］。气温和降水是造成山东省粮食产量波动的重要原因［7］。山东省作为我国产粮大省，粮食产量占全国的8%以上，探讨气候变暖对种植业的影响，对研究山东省粮食安全有重要意义。本文利用产出增长分解的方法［9-10］，以山东省40个代表县1990-2009年间面板数据，实证分析气候变暖对种植业产出的影响和对产值增长的贡献。�
1 理论框架与模型构建�
1.1 理论框架�
传统经济学认为，资本、劳动和技术进步是经济发展主要要素。在农业生产中，自然因素如光、热、水等是生产过程中不可缺少的生产要素，农业产出是各种自然因素和非自然因素综合作用下形成的，农业产出的影响因素可以分为社会经济技术因素和气候因素影响两部分。�
生产函数一般形式可以表示为：�
Y��it�=f(X��ijt�,…,X��ijt�,…,X��ikt�)e��A(t)�e��g(z��ilt�,…,z��ilt�…,z��imt�)�（1）�
其中，Y为农业产出；X表示农业生产投入要素；t表示时间；Z表示气候要素；i表示i个县；j表示k个投入要素中的第j个要素；l表示m个气候要素中第l个气候要素;A(t)表示技术进步。�
对（1）式两边取对数：�
LnY��it�=Lnf(X��ijt�,…,X��ikt�)+A(t)+g(Z��ilt�,…,Z��ilt�…,Z��imt�)（2）�
（2）式右边第一项为投入要素影响部分；第二项为技术进步；第三项为气候因素影响部分。�
对（2）式两边求导：�
�LnY��it��t=�Lnf(X��ijt�…,X��ijt�…,X��ikt�,t)�t+�A(t)�t+�
�g(Z��ilt�…,Z��ijt�…,Z��imt�)�t（3）�
对（3）式展开并整理：�
�Y��it�/�tY��it�=∑kj=1�f�X��ijt�•�X��ijt�f•�X��ijt�/�tX��ijt�+�A(t)�t+∑mi=1�g�Z��ilt�•Z��ilt�g��it�•�
g��it�•�Z��ilt�/�tZ��ilt� （4）�
令：�Y��it��•=�Y��it�/�tY��it�,e��ijt�=�f�X��ijt�•X��ijt�f,�X��ijt��•=�X��ijt�X��ijt�，�A��it��•=�A(t)�t，e�z��ijt�=�f�Z��ilt�•Z��ilt�f•g��it�，�Z��ilt��•=�Z��ilt�Z��ilt��
（4）式可转化为：�
�Y��it��•=∑kj=1e��ijt��X��ijt��•+�A��it��•+∑ml=1e�z��ilt�g��it��Z��ilt��•(5)�
(5)式中，Y•为农业产出增长，e��ijt�为投入要素j的产出弹性，X•为投入要素j的增长，A•为技术进步；e�z��ijt�表示农业产出对气候因素的弹性；�Z��ijt��•表示气候变化率。由此计算出气候因素变化对农业产出增长的贡献。�
1.2 计量模型构建�
在实际生产函数模型构建中，我们选择了C-D生产函数，并引入了气候因素，扩展后得到C-D 生产函数模型可以表示为：�
Y��it�=Cons•LAB��it���β�1�•FER��it���β�2�•PS��it���β�3�•MA��it���β�4�•PA��it���β�5�•�
IRA��it���β�6�e��λ�1Tem��it�+λ�2Tem��it��2+δ�1P��it�+δ�2P��it��2+ω�1S��it�+ω�2S��it��2�e��ε��it��(6)�
对（6）式两边取对数：�
LnY��it�=α�0+β�1LnLAB��it�+β�2LnFER��it�+β�3LnPS��it�+β�4LnMA��it�+β�5LnPA��it�+β�6LnIRA��it�+λ�1Tem��it�+λ�2Tem��it��2+δ�1P��it�+δ�2P��it��2+ω�1S��it�+ω�2S��it��2+ε��it�（7）�
其中，Y为种植业总产值；LAB表示种植业劳动投入；FER表示种植业化肥投入；PS代表种植业农药投入；MA表示机械投入；PA表示种植业播种面积,反映土地要素投入；IRA代表有效灌溉面积占播种面积的比重；Tem、P、S分别表示年平均温度、年均降雨量和年均日照时数，反映作物生长最基本的光、热、水等气候因素；i表示第i县；t为时间趋势变量，反映随时间变化因素产生的影响；α�0为常数项（α�0=Lnα），α�0，β，λ，δ，ω均为待估参数，ε为随机误差项且为服从N(0,σ�2)的独立随机变量。�
各投入因素的产出弹性计算公式为：�
e��LAB�=�LnY��it��LnLAB��it�=β�1,e��FER�=�LnY��it��LnFER��it�=β�2,e��PS�=�LnY��it��LnPS��it�=β�3,e��MA�=�LnY��it��LnMA��it�=β�4,e��PA�=�LnY��it��LnPA��it�=β�5,e��PA�=�LnY��it��LnIPA��it�=β�6(8)�
气候因素对产出的弹性计算公式为:�
e��Tem�=�Y��it��Tem��it�•Tem��it�Y��it�=(λ�1+2λ�2Tem)Tem,e�P=�Y��it��P��it�•P��it�Y��it�=(δ�1+2δ�2P)P，e�s=�Y��it��S��it�•S��it�Y��it�=(ω�1+2ω�2S)S(9)�
根据式（5）和上述弹性计算公式（8）、（9），种植业总产值的增长分解公式可以表示为：�
�Y��it��•=e��LAB�L�A•�B��it�+e��FER�F�E•�R��it�+e��PS�P�S��it��•+e��MA�M�A��it��•+e��PA�P�A��it��•+�e��IRA�I�R�•A��it��+e��Tem�T�e�•m��it�+e�
P�P��it��•+e�S�S��it��•+�A��it��• （10） �
其中技术进步的计算公式为：�
�A��it��•=�Y��it��•-(e��LAB�L�A•�B��it�+e��FER�F�E•�R��it�+e��PS�P�S��it��•+e��MA�M�A��it��•+�e��PA�P�A��it��•�+e��IRA�I�R�•A��it�+e��Tem�T�e�•m��it�+e�
P�P��it��•+e�S�S��it��•)=�ε��it��t（11） �
2 实证分析�
2.1 资料来源�
根据山东省气候、地理特点和行政区域划分，在气候特征上一般把山东分为4个区，分别是鲁西北、鲁中、鲁南和半岛地区。鲁西北地区包括济阳、商河、东昌府区、阳谷、高唐、惠民、沾化、邹平、利津、齐河、夏津等11个县市；鲁中地区包括历城区、岱岳区、新泰市、临朐县、诸城市、青州市、寿光市、淄川区、博山区等9个县市；鲁南包括牡丹区、曹县、鄄城县、定陶县、峄城区、滕州市、嘉祥县、汶上县、曲阜市、兖州市、临沂市、沂南、费县、平邑县等14个县市；半岛地区包括胶州市、平度市、莱西市、莱州市、蓬莱市、荣成市等6个县市。研究期间（1990-2009）40个县市种植业总产值及投入数据主要取自《山东农村统计年鉴》、《山东农业统计年鉴》和山东省各县市历年统计年鉴，40个县市2009年种植业播种面积4 342万亩，占全省粮食作物播种面积的41.2 %，产量178.9亿 kg，占全省粮食总产的41.4%。气候数据来自山东省气象局。气候数据主要采用对农作物影响较大的温度、降水和太阳辐照，我们用日照时数反映太阳辐照，在模型中气候数据采用年平均值。在实证分析中，把实物量投入纳入模型估计气候因素对农业产出的影响很有必要［11］。根据数据的可得性，本文投入数据主要以实物投入计量， 表1为在显著性水平5%的变量描述性统计结果。�
2.2 估计结果�
在进行时间序列的分析时为了避免伪回归问题，研究者一般通过单位根检验对数据平稳性进行判断。随着面板数据在经济领域应用，对面板数据单位根的检验也逐渐引起重视，本文利用ADF、PP检验因变量和自变量的稳定性。检验结果表明：Ln劳动、Ln肥料、Ln农药、Ln播种面积、Ln机械、Ln有效灌溉面积比重、平均温度、平均降水、日照时数数据均在5%显著性水平拒绝存在单位根，即数据在水平上是平稳的。进一步开展的是选择固定效果模型还是选择随机效果模型，Hausman检验（p （2）在经济因素中，物质投入对种植业产出增长的贡献依然非常显著。1990-2009年，山东省种植业总产值增长28.27%，其中物质投入中化肥和农药对产出增长贡献最大，种植业产出增长的70.36%来自化肥和农药。劳动投入是重要的因素，本文没有对劳动力的质量进行分析，这是文章的缺陷，但是近几年农业劳动力减少，特别是种植业劳动力的减少，开始显著地影响种植业产出，结果表明，由于种植业劳动力投入的减少，使得种植业产出增长减少5.90%。劳动力因素，特别是劳动力减少将是影响今后种植业的重要因素。�
（3）技术进步依然是种植业产出增长的重要因素。一般而言，在一定的条件下，当投入超过最佳临界点时，会出现投入报酬递减的现象。研究发现，技术进步对山东地区种植业产值增长的影响作用在下降。�
（4）气候变暖毋庸置疑，气候变暖对种植业带来的不利影响已很明显，在未来气候变暖趋势有可能加剧的情况下，这种不利影响可能进一步显现。这需要我们加大气候变暖对农业，特别是种植业的研究，加强对其脆弱性、适应性的研究和评估，采取调整种植结构、加强农田基本建设、合理开发利用水资源等措施，增强适应能力，减缓气候变暖对种植业的影响。�
（编辑：李 琪）�
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Impacts of Climate Warming on the Growth of Plant Farming Output�
�
CAO Guang�ping��1,2� CHEN Yong�fu�1�
(1.College of Economics and Management,China Agricultural University, Beijing 100083, China；�
2.Shandong Academy of Agricultural Sciences,Jinan Shandong 250100, China)��
Abstract
Based on the panel data of meteorology and plant farming from 1990 to 2009 in 40 counties of Shandong Province, by using the method of output growth decomposition, this paper established production functions of plant farming and analyzed the impacts of climate and non�climate factors on the output of that in Shandong Province as well as the contribution of each variable to the growth of plant farming output. The result indicated that the influences of climate factors on the growth of the total output in 40 counties of Shandong Province is -11.03% from 1990 to 2009. Keeping the other conditions unchanged, with the average temperature rising up 1℃, the total output of plant farming correspondingly reduced by 2.2%, while the growth of the total output reduced by 1.48%. Increasing temperature was the most obvious contributor which offected the plant farming output in the northwest and Lunan region of Shandong Province. Precipitation had significant impacts on the output of plant farming by 16.86%. Fertilizers and pesticides were the top two contributors to the growth of plantfarming output. The decrease of agricultural labor forces, especially the labor forces of plant farming, started to have obvious impacts on the output of plant farming, with the growth of output of plant farming reduced by 5.90%. The impact of technical progress was in decline. Climate warming brought negative effects on planting farming in Shandong Province. The present study dissected various elements via the production functions, especially the contribution of climate warming to planting farming, which will be useful for further food security in Shandong Province.�
Key words climate warming; output of plant farming; Shandong Province; panel data
收稿日期：2011-12-01�
作者简介：曹广平，博士生，主要研究方向为气候变化影响评价。�
通讯作者：陈永福，教授，博导，主要研究方向为粮食供求模型。�
基金项目：国家科技支撑计划项目“农产品数量安全智能分析与预警关键技术支撑系统及示范”(编号:2009BADA9B00)。