原文信息：
Wang D, Zhang P, Chen S, Zhang N. Adaptation to temperature extremes in Chinese agriculture, 1981 to 2010. Journal of Development Economics, 2023: 103196.
图片来源：water magazine
01
引言
农业部门极易受到气候变化的影响。了解具体的适应措施如何减缓气候变化对农业生产的影响，对于确定气候变化风险的解决方案和设计有效的政策以促进适应气候变化至关重要。尽管学术界已经广泛研究了总体适应效果（例如：Burke and Emerick, 2016；Chen and Gong, 2021；Heutel et al., 2021），但对于理解特定适应措施如何减轻气候变化对农业部门的影响的研究相对不足。为了弥补这一不足，本文通过研究一项全国性的扩大灌溉面积项目，探讨了增加灌溉机会是否能够缓解高温对作物产量的影响，从而因果地确定灌溉的适应效应。本文利用1981-2010年县级农业生产数据以及日度气象数据，首次提供了关于世界人口最多国家的农业部门特定适应机制的大规模因果证据。在粮食类作物中，本研究重点关注玉米和大豆对气候的敏感性，因为它们具有更好的地域性代表。玉米和大豆在中国各地都有分布，而小麦和水稻的地理分布更为集中，前者主要分布在北方，后者主要分布在南方。
本文的实证分析分为三部分。第一部分使用特定时期的面板固定效应模型，研究了灌溉工程实施前后温度对产量的影响，以估计总体适应效应。结果显示，在1996-2010年期间，暴露于极端高温100天（以高于内生选择的温度阈值的degree days来衡量—玉米为28°C，大豆为26°C）对玉米和大豆产量的影响比1981-1995年期间低了40%-50%。与之前极端气温对作物产量的影响相比，全国玉米产量减少了14.5%，大豆产量减少了7%。第二部分旨在确定主要的适应性工具，通过估算各种农业投入（包括灌溉、化肥、机械和电力）的边际适应效应。我们采用了温度-投入交互的饱和面板模型，并进行了省级固定效应和县级时间趋势的控制，以排除其他因素对作物产量的影响。结果表明，只有灌溉对减少与温度相关的产量损失起到有效作用。将灌溉覆盖率从0%提高到100%能显著减少玉米产量损失25-28%、大豆产量损失13-15%，而化肥、农业机械和电力的使用对减少与高温相关的产量损失没有显著影响。最后一部分，我们采用双向固定效应模型，利用DID模型估算了项目对获得灌溉的处理效果，证实了项目与灌溉覆盖率之间的因果关系。随后，我们构建了一个气温与灌溉项目实施之间进行交互的模型，估计了通过灌溉扩建项目获得的灌溉对气温-产量关系的影响。分析结果表明，灌溉项目的实施显著减轻了高温对作物产量的影响，减轻幅度约为4.5个百分点，这一效应约占总体适应效应的40%。
本文的贡献主要分为两个方面：首先，本文为气候变化适应性文献提供了创新贡献。与众多文献采用估算总体适应效应的方法不同，本文采用了一种独特的面板固定效应模型，以研究全球人口最多的国家内气温与农产品产量的关系的时间演变。研究结果表明，极端高温对产量的影响在过去几十年中显著下降，这一降幅超过以往文献的估计。这一发现强调了过去的气温影响估计可能不准确地代表了未来的影响，提示了气温适应性的时间动态性。本文的第二个主要贡献是对具体适应措施的研究。新兴文献越来越关注农民在应对气温冲击和气候变化方面的行为调整，包括季节内变量投入调整、生长季节调整、耕地重新分配、风险缓冲和融资行为以及能源使用等。然而，评估这些措施的有效性常常受到内生性的挑战。本文通过使用准实验方法确定了特定适应工具的因果适应效应，并量化了它们对总体适应效应的贡献，为相关文献提供了有价值的补充。特别地，本文是第一篇利用全国范围内灌溉获取的自然实验来解决灌溉内生性问题的研究，为了解灌溉在适应气候变化中的作用提供了重要见解。
02
政策背景
1996年，中国中央政府在中央农村工作会议上决定每年提供贴息贷款来支持扩大灌溉面积，并明确提出建立300个灌溉建设试点县的计划。该决策要求每个重点县新增10万亩（约合6667公顷）以上的灌溉面积，并强调选择灌溉方式应根据具体地理条件和科学原则，以努力扩大灌溉覆盖范围。
Fig. 2描述了受灌溉扩建项目影响的县（处理组）和未受项目影响的县（对照组）灌溉覆盖率的时间趋势。在集中种植玉米或大豆的县中，处理组和对照组在项目实施的1996年之前呈现出相似的趋势。但在2003年之后，对照组的灌溉覆盖率增长速度落后于项目实施县的增长速度，两者出现了明显的差异。Fig. 2说明了利用灌溉的准实验变化来确定其边际适应效益的经验策略的有效性。
03
数据来源
（1）农业生产数据：本研究使用了来自中国农业农村部种植管理司收集的不平衡县级面板数据，时间跨度为1981年至2010年。这些数据涵盖了中国各县的农业活动情况，是通过对当地县农民的农业生产活动进行调查和整合而来。该农业数据集包括了小麦、水稻、玉米和大豆这四种主要粮食作物的总产量和种植面积信息。此外，数据还提供了一些可能对减轻高温影响有帮助的农业投入数据，这些投入包括各县农村的有效灌溉耕地、农业机械动力、劳动力总量（种植业、林业、牧业、渔业的劳动力总数）、化肥使用以及电力消耗，但我们无法获得每种具体作物的农业投入数据。。
（2）作物区域划分和生长季节：在中国，玉米和大豆的种植分布广泛，但由于不同地区的气候条件不同，这两种作物的品种和生长季节也存在差异。根据Liu（1993）的研究，我们提供了玉米和大豆的区域划分以及相应的生长季节信息，这些信息在附录中的Fig. A1和Fig. A2中得以呈现。
（3）天气数据：本研究采用的气象数据来自中国国家气象信息中心，这是中国官方的气象数据收集和发布机构。我们收集了从1981年到2010年的气象数据，涵盖了中国824个站点的数据。为了将站点级别的气象数据转换为县级，我们采用了反距离加权方法，这是文献中常用的标准方法（参考Deschênes and Greenstone, 2007）。
Table 1总结了玉米和大豆的生产情况以及它们在生长季节内所面临的气候条件。为了强调随时间的变化，表格分别列出了1981-1995年和1996-2010年的统计数据。从Table 1中可以看出，气候条件在历史长期内发生了变化，表现为气温上升、干旱程度增加、湿度下降以及阳光照射减少。Fig. A3则展示了玉米和大豆的温度空间分布随时间的变化，以及作物产量随时间的变化。由于数据可用性的限制，我们主要研究了四种农业投入因素，包括化肥、机械、灌溉和电力，这些投入可能有助于减轻高温对农作物产量的影响。Fig. A6在附录中描述了这四种主要农业投入的时间趋势。
此外，Fig. 3展示了国家灌区扩建项目县和未实施项目县的空间分布，以及这两组县在灌溉覆盖范围方面随时间的变化。我们通过比较1996年之前和1996年之后的各县平均灌溉覆盖率来计算灌溉覆盖范围的时间变化。这些数据表明受项目影响的县分布广泛，灌溉覆盖范围存显著时空变化，这有助于我们识别灌溉对适应效应的影响。大多数受项目影响的县的灌溉覆盖率明显增加。
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实证策略
（1）温度-产量关系的时间演变
首先，本文使用县和省-年固定效应的面板模型来估计温度-产量关系：
（2）估算投入的边际适应效果
这部分实证设计旨在找出可能使温度-产量关系随时间推移而减弱的投入。方程（4）加入温度变量和农业投入数量的交互项来估计投入的边际适应效应：
（3）通过外生变化确定灌溉的适应效应
然而，确定投入的边际适应效应面临着一个主要的实证挑战，即潜在的遗漏变量偏差。为了解决这一问题，并且通过调整农业投入来确定适应效果，我们利用了适应性投入的准实验变化。具体来说，我们关注了自1996年以来实施的灌溉扩建项目，该项目选定了300个县作为试点，获得了财政支持以刺激灌溉设施的扩建。这一策略使我们能够将灌溉的变化与其他混杂因素分开，从而更准确地评估灌溉对农作物产量的影响，并为适应气候变化提供了有力的证据。
首先，我们使用双重差分（DID）模型来确定项目与灌溉覆盖率之间的因果关系，该模型依赖于项目处理的时间和地理差异。DID模型见公式（5）：
紧接着，我们提出了一个因果框架，以研究通过灌溉扩建项目增加灌溉机会是否能减轻极端高温对于作物产量的影响。为了利用灌溉的时空变化，构建了一个包含项目实施与气温度之间交互的模型。该模型比较了灌溉扩展项目实施前后县内温度的影响，交互模型用公式（6）表示：
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实证结果
5.1玉米和大豆的温度与产量关系
Table 2分别列出了玉米（Panel A）和大豆（Panel B）的温度-产量关系的时间演变。研究结果表明，在1981-1995年和1996-2010年这两个时期内，低于特定阈值的生长日温度积累（GDD），对玉米和大豆的产量影响较小，通常不显著。然而，当作物暴露在高于这些阈值的温度下时，产量大幅下降。值得注意的是，我们还发现1996-2010年这个时期的产量损失明显低于1981-1995年的时期，这表明在新政策体系下，农作物对高温的适应能力有所增强。
如Panel A的结果所示，在1981-1995年期间，多暴露在28°C以上的100天，玉米产量损失为-37%至-23%，而1996-2010年期间的相应估计值为-11%至-4%，明显低于1981-1995年的产量损失估计值。从第1列到第3列，相对适应效应分别为90%、71%和50%，表明随着模型规格控制的更严格，适应效应有所下降。因此，极端温度效应随时间下降11.5个百分点或50%（（0.2295-0.1147）/0.2295）被认为是对总体适应效应最有效的估计。
5.2机制：估计农业投入的适应效应
为了解决温度敏感性为什么随着时间降低的问题，我们使用方程（4）来估计农业投入的边际适应效应。在Table 3中，我们呈现了极端温度对两种作物的直接影响，以及极端温度变量与投入变量之间的交互作用。每个交互作用反映了极端温度如何通过相应投入的边际增加来减轻对产量的影响。
研究结果显示，灌溉是唯一有效的适应气候变化的农业投入。这意味着通过增加灌溉，可以在面对极端温度时显著减少农作物产量的损失，其他投入变量可能没有同样显著的影响。这一发现有助于解释为什么随着时间的推移，农作物对温度的敏感性下降，因为灌溉等适应性投入的使用可能有所增加，提高了作物对气候变化的适应能力。如Table 3所示，将灌溉覆盖率从0提高到100%，可将极端温度对玉米（大豆）产量的影响大幅降低25-28（14-15）个百分点。
5.3利用外生变化识别灌溉的适应效应
我们运用灌溉项目的准实验性变化来研究扩大灌溉覆盖范围是否减轻了极端高温对作物产量的影响。首先，我们采用DID模型来验证灌溉覆盖率变化的准实验性质。为了验证DID方法中平行趋势的假设及其有效性，我们进行了事件研究，如Fig. 5所示。Panel A和B显示了项目对密集种植玉米和大豆的县的灌溉覆盖率的影响趋势。结果表明，处理县和对照县在项目实施前至少10年的时间趋势相似，并且在1996年之后，系数变得显著并逐渐增加。
Table 4报告了历年灌溉项目对灌溉覆盖率的平均处理效果。结果显示，种植玉米和大豆的县灌溉覆盖率均显着提高了约16%。
Table 5显示了高温对产量的影响如何受到灌溉项目的影响。第1列和第3列分别报告了玉米和大豆在控制县和省年份固定效应的规格结果。结果表明，灌溉项目使产量对温度的敏感性降低了约8个百分点。第2列和第4列是加入了县特定时间趋势的结果，表明极端高温对产量的影响因灌溉项目而减少了4.5个百分点。此外，如Table 2第3列所示，总体适应效应表明高温对玉米产量的影响下降了11个百分点。因此，灌溉项目占总体适应效应的40.0%（0.0459/（0.2295-0.1147））。
这一发现强调了灌溉项目的重要性，它能够在面对高温时减轻作物产量的下降。双重差分方法的使用有助于更精确地估计这一政策的影响，排除了其他可能引起产量变化的因素，从而为我们提供了更可靠的证据。这些结果提示，增加农田的灌溉覆盖范围可能是应对气候变化对农业产量造成的不利影响的有效适应策略。
06
结论
本研究的主要目标是探究特定适应措施如何缓解高温对农业的不利影响，并评估这些措施对整体适应效应的贡献。为此，本文利用1996年开始的扩大灌溉自然实验引起的灌溉准实验变化，量化了灌溉对总体适应效应的贡献。研究的主要发现可概括为三点。首先，利用特定时期的面板固定效应模型，分析表明1996 年后，与温度相关的产量损失与之前相比显著下降，表明存在整体适应效应。其次，边际适应效应的估算结果表明，灌溉在观察到的适应性投入中起着核心作用。第三，通过DID模型分析，本文证明了灌溉扩展实验显著减轻了高温对作物产量的不利影响，而这一效应约占总体适应效应的40%。这些研究结果强调了改善灌溉条件可能是减轻气候变暖导致的产量损失的有效途径。
我们的研究结果对于预测气候变化的影响以及制定适应投资政策具有重要意义。首先，温度影响的时间动态性提示了以往对气温影响的估计可能不准确地反映了未来的情况。如果高温对农业影响逐渐减小，早期估计的气温敏感性可能高估了未来气候变化的潜在影响。其次，我们的研究表明，通过利用现有技术来减轻气候变化对农业的不利影响有广阔的前景。此外，在各个领域应用这些技术以最大限度地减少气候变化的影响也存在巨大机会，但这需要进行迫切的研究工作。同样重要的是，需要探索在气候变化适应中具有潜力的新技术。这两种适应形式都显示出巨大的潜力，但必须认识到它们需要资源，而这些资源可能被分配给不同的优先事项，同时它们的长期有效性也需要深入研究。
（部分图片包含地图信息，故不展示，请参考原文）
Abstract
Causal evidence for adaptation effects of specific agricultural instruments is scant but important for identifying potentially useful adaptive measures for climate change in the future. To address this gap, we leverage quasi-experimental variations in irrigation induced by a natural experiment for irrigation expansion started in 1996 and quantify the contribution of irrigation access to the overall adaptation effect. There are three primary findings. First, using a period-specific panel fixed effect model, the analysis shows a significant decline in the temperature-related yield loss in the post-1996 period compared to before, indicating a substantial overall adaptation effect. Second, estimation of marginal adaptation effects of inputs points to irrigation as the central input for adaptation among the inputs observed in the data. Third, using a difference-in-differences approach united with the panel methodology for identifying temperature effects, we show that the presence of the irrigation expansion experiment significantly mitigated the high temperature impacts on crop yields, with increased irrigation through the natural experiment accounting for about 40% of the overall adaptation effect.
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