【前沿研究】气候变化威胁粮食安全
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【前沿研究】分享近几年农业、资源、环境、发展经济学领域的前沿研究成果。我们将重点介绍文章的研究主题和结论及其在理论或实证方面的创新。
Nonlinear Temperature Effects Indicate Severe Damages to US Crop Yields under Climate Change. Proceedings of the National Academy of Sciences, 2009, 106(37): 15594-15598.
Wolfram Schlenker and Michael J. Roberts
早期人们在研究气候变化对农业生产的影响时通常采用工程学的手法。经济学家Mendelsohn 等人在上世纪90年代发表的一系列文章中指出，工程学的方法通常牵涉到大量的参数假设，并且难以将农民对气候变化的适应性纳入分析框架之中。遵循这一逻辑，Deschenes 和Greenstone 在2007年发表在AER 上的文章中开创性地使用县级面板数据估计了气候变化对农业生产利润的影响。在这一方法的基础上，本文作者利用美国超过半个世纪的农作物产量与气象数据，分别估计了气象条件与玉米、大豆、棉花三种作物单位产量（yield）之间的非线性关系，并进而测算了气候变化在本世纪末对三种作物产量的影响。
本文所使用的单位产量数据来自于美国农业部（USDA），温度与降水数据则来自于PRISM 气象数据系统。利用地理信息系统（GIS），本文作者将气象数据对应到各县，从而形成用于回归分析的数据面板。因为年与年之间的天气变化是外生（exogenous）于农业生产的，作者可以通过固定效应（fixed-effect）模型控制不可观测的郡县特征，并进而估计出天气变化与产量变化之间的关系。利用估计出的“气象－产量”关系，作者得以结合气候变化预测模型估算出玉米、大豆、棉花在未来产量的变化。
对一个县来说，单位产量的观测值一年只有一个，而温度和降水的观测值一年却有365个。如果简单地将年度平均气温与降水作为解释变量，那么大量的有用信息都将丢失，估计的结果也很难准确反映出产量与气候变化之间的关系。本文作者创造性地利用日度气象数据构建出非参数（non-parametric）估计模型，一方面避免了有用信息的丢失，另一方面为探索“温度－产量”关系中的非线性（non-linearity）提供了可能。同时，为了防止估计模型对数据过度拟合（overfitting），作者引入了统计学中常用的交叉验证（cross-validation）方法，通过样本外预测（out-of-sample prediction）的准确性来评估估计模型。
具体而言，作者设计了三个不同的估计模型来估计温度与产量之间的非线性关系。第一个模型允许温度对产量的影响表现为阶梯函数（step function）的形式；第二个模型将温度与产量之间的函数关系描述为高阶多项式（high-order polynomial）；第三个模型则将函数关系简化为一个两段的分段线性方程（piecewise linear function）。回归结果显示，三个模型一致地表现出产量对温度反馈的非线性：当温度低于某一阈值（threshold）时，温度的积累有益于作物的生长；而当温度高于这一阈值时，高温的积累将十分显著地降低最终的单位产量。玉米、大豆、棉花三种作物对应的阈值分别为29、30、32摄氏度。
图片来源：Schlenker and Roberts (2009) - PNAS
Figure 1
结合估计出的“气象－产量”关系，作者利用Hadley III 气象模预测了本世纪末三种作物的产量变化。在Hadley III 模型中，B1 和A1FI 两种排放情境（emission scenarios）分别代表最慢和最快的两种排放速率。在B1 情境下，三种作物的单位产量将减产30－46％；而在A1FI 情境下，减产的幅度将达到63－82％。
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拓展阅读：
基于Schlenker和Roberts这篇PNAS所提出的方法，陈帅、陈晓光、徐晋涛利用县级面板数据研究了气候变化对中国玉米和大豆产量的影响。研究成果 Impacts of climate change on agriculture: evidence from China 发表在2016年Journal of Environmental Economics and Management (JEEM) 杂志上。
关键词：气候变化，农产品供给，非线性
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