趙 玉

（1.東華理工大學(xué)資源與環(huán)境經(jīng)濟(jì)研究中心，江西撫州344000；2.東華理工大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院，江西南昌330013）

基于動(dòng)態(tài)空間面板模型的旱澇災(zāi)害對(duì)糧食市場(chǎng)影響仿真研究*

趙 玉

（1.東華理工大學(xué)資源與環(huán)境經(jīng)濟(jì)研究中心，江西撫州344000；2.東華理工大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院，江西南昌330013）

采用動(dòng)態(tài)空間面板模型研究了旱澇災(zāi)害對(duì)糧食市場(chǎng)的沖擊，分析了沖擊的空間溢出和乘數(shù)效應(yīng)。采用蒙特卡羅和分塊Bootstrap技術(shù)模擬了Gamma、Rayleigh等分布假設(shè)下的旱澇災(zāi)害對(duì)各地區(qū)糧食市場(chǎng)的影響。研究表明：①糧食市場(chǎng)受到貨幣供給等經(jīng)濟(jì)因素和旱澇災(zāi)害的顯著影響，旱澇災(zāi)害對(duì)糧食市場(chǎng)的影響強(qiáng)度弱于經(jīng)濟(jì)因素的影響；②旱澇災(zāi)害對(duì)糧食市場(chǎng)的沖擊存在明顯的空間溢出和反饋，從而一個(gè)地區(qū)旱澇災(zāi)害的沖擊會(huì)擴(kuò)散到距離更遠(yuǎn)的市場(chǎng)；③各影響因素空間溢出和反饋具有較強(qiáng)的區(qū)域特征，按照該特征可將中國(guó)糧食市場(chǎng)劃分為5個(gè)區(qū)域性市場(chǎng)；④未來受到旱澇災(zāi)害的影響，各地區(qū)糧食價(jià)格指數(shù)波動(dòng)幅度多位于2～8區(qū)間內(nèi)，漲幅約為1%～3%；⑤未來東北和中部主產(chǎn)區(qū)的糧食市場(chǎng)受旱澇災(zāi)害的影響較大，而非主產(chǎn)區(qū)的糧食市場(chǎng)受到旱澇災(zāi)害的影響較小。

旱澇災(zāi)害；糧食市場(chǎng)；動(dòng)態(tài)空間面板模型；仿真

中國(guó)是旱澇災(zāi)害頻發(fā)的國(guó)家。長(zhǎng)期以來，旱澇災(zāi)害導(dǎo)致了各地區(qū)糧食的單產(chǎn)下降甚至絕收，對(duì)糧食安全造成了嚴(yán)重的危害，同時(shí)也給國(guó)民經(jīng)濟(jì)帶來了巨大的損失。根據(jù)國(guó)家統(tǒng)計(jì)局公布的數(shù)據(jù)，旱災(zāi)和洪澇災(zāi)害是影響我國(guó)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的主要災(zāi)種。全球變暖背景下旱澇災(zāi)害出現(xiàn)的頻率有所增加，影響的區(qū)域也越來越廣泛。東北、華中和西南地區(qū)等省份近年來陸續(xù)發(fā)生了“50年一遇”、“100年一遇”的旱災(zāi)或洪澇災(zāi)害。旱澇災(zāi)害嚴(yán)重威脅到了我國(guó)糧食安全。如何應(yīng)對(duì)旱澇災(zāi)害以確保糧食供給安全，是我國(guó)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中需要解決的重大現(xiàn)實(shí)問題。

評(píng)估和預(yù)測(cè)自然災(zāi)害對(duì)糧食安全的影響既是應(yīng)對(duì)災(zāi)害的關(guān)鍵，也是防災(zāi)減災(zāi)和糧食安全領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。Li等［1］評(píng)估了干旱對(duì)糧食產(chǎn)量的影響。Piao等［2］研究了氣候變化對(duì)中國(guó)水資源和農(nóng)業(yè)的影響。程靜和陶建平［3］對(duì)西南五省農(nóng)業(yè)干旱災(zāi)害和糧食安全問題進(jìn)行了研究。李文娟等［4］定量分析了旱災(zāi)對(duì)國(guó)家糧食安全的影響程度。周曙東和朱紅根［5］運(yùn)用省級(jí)面板數(shù)據(jù)分析了溫度和降水量變化對(duì)中國(guó)南方水稻產(chǎn)量的影響。張明如和殷善福［6］使用狀態(tài)空間模型研究了糧食播種面積、化肥、自然災(zāi)害成災(zāi)面積等因素對(duì)糧食產(chǎn)量波動(dòng)的影響。高茂盛等［7］研究了1971－2010年期間洪澇災(zāi)害對(duì)陜西省糧食生產(chǎn)的影響，研究表明最近十年來陜西省因洪澇災(zāi)害導(dǎo)致的年平均糧食減產(chǎn)量達(dá)到了104.1萬噸。江麗和安萍莉［8］分析了旱災(zāi)、洪澇災(zāi)害等的時(shí)空分布情況，計(jì)算了災(zāi)害造成的糧食減產(chǎn)量，并在此基礎(chǔ)上評(píng)估了2020年自然災(zāi)害對(duì)糧食產(chǎn)量的影響。王秀芬和李茂松［9］研究了糧食主產(chǎn)區(qū)自然災(zāi)害與糧食生產(chǎn)之間的脫鉤關(guān)系，發(fā)現(xiàn)糧食生產(chǎn)和自然災(zāi)害之間存在耦合關(guān)系。

少數(shù)文獻(xiàn)從經(jīng)濟(jì)史的角度研究了自然災(zāi)害對(duì)糧食市場(chǎng)的影響。王業(yè)鍵和黃瑩玨［10］研究了清代中國(guó)氣候因素和自然災(zāi)害與糧食價(jià)格之間的關(guān)系，研究表明長(zhǎng)江三角洲地區(qū)的糧價(jià)高峰大都出現(xiàn)在自然災(zāi)害多的年份，1641－1720年，1741－1830年糧價(jià)與當(dāng)時(shí)旱災(zāi)的變動(dòng)大體一致，1831－1880年的糧價(jià)與當(dāng)時(shí)澇災(zāi)的變動(dòng)一致，而長(zhǎng)期氣候變遷與糧價(jià)并無明顯關(guān)系。李軍等［11］以清代山西為例研究了自然災(zāi)害與區(qū)域糧價(jià)的關(guān)系，研究表明自然災(zāi)害與糧價(jià)波動(dòng)之間呈現(xiàn)弱相關(guān)關(guān)系，而人口膨脹、貨幣貶值和市場(chǎng)割據(jù)等因素是糧價(jià)波動(dòng)的主要因素。謝美娥［12］研究了自然災(zāi)害和糧食生產(chǎn)收成兩種因素，對(duì)1738－1850年臺(tái)灣糧價(jià)變動(dòng)的影響，研究表明自然災(zāi)害僅在短期對(duì)米價(jià)起作用，長(zhǎng)時(shí)段的作用并不顯著。

另外，還有部分文獻(xiàn)評(píng)估或論證了災(zāi)害對(duì)國(guó)民經(jīng)濟(jì)［13－14］、生活必需品價(jià)格［15］的影響。雖然現(xiàn)有研究成果為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中防災(zāi)、減災(zāi)提供了有力支撐，但是相關(guān)文獻(xiàn)主要關(guān)注自然災(zāi)害對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)領(lǐng)域的影響，而受到數(shù)據(jù)資料和研究手段的影響，研究災(zāi)害對(duì)糧食流通領(lǐng)域影響的文獻(xiàn)并不多見。糧食市場(chǎng)安全是糧食安全的一個(gè)重要組成部分，本文借助近年發(fā)展起來的空間面板建模理論建立了一個(gè)動(dòng)態(tài)空間面板模型并評(píng)估和模擬旱澇災(zāi)害對(duì)我國(guó)糧食市場(chǎng)的沖擊。

1 模型與數(shù)據(jù)

1.1 動(dòng)態(tài)空間面板模型

由于產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移、技術(shù)外溢、區(qū)域間的貿(mào)易等原因?qū)е铝瞬煌貐^(qū)的市場(chǎng)價(jià)格、供給需求等經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象既表現(xiàn)出一定的相關(guān)性又表現(xiàn)出一定的分異特征。自然災(zāi)害也具有類似的區(qū)域特征，如旱災(zāi)主要集中在黃淮海區(qū)和西北地區(qū)，洪澇災(zāi)害集中在長(zhǎng)江中下游等地區(qū)［8］。區(qū)域不是獨(dú)立存在的，不同空間單元之間存在的相互作用即包括傳導(dǎo)也包括反饋，從而各單元鄰接起來形成了一個(gè)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)。這就引發(fā)了一個(gè)有趣的問題，即空間單元的相互作用如何導(dǎo)致集體特性和聚集模式。標(biāo)準(zhǔn)的計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型難以處理和回答涉及空間相關(guān)的問題。在評(píng)估旱澇災(zāi)害對(duì)糧食市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)影響時(shí)，將空間相關(guān)和分異特征納入到計(jì)量模型中，具有一定的理論意義。

將影響糧食市場(chǎng)價(jià)格的因素分為市場(chǎng)因素、貨幣因素、自然災(zāi)害因素和其他因素。在自然災(zāi)害中風(fēng)雹、霜凍等災(zāi)害對(duì)糧食生產(chǎn)的影響范圍和影響程度較?。?］，我們僅評(píng)估旱災(zāi)和洪澇災(zāi)害對(duì)糧食市場(chǎng)價(jià)格的影響。市場(chǎng)因素用滯后一期的糧食價(jià)格表示，記作Pi，t－1；貨幣因素用貨幣供給量測(cè)度，記作M1t；由于糧食市場(chǎng)對(duì)自然災(zāi)害的沖擊做出反應(yīng)需要一定的時(shí)間，因此旱災(zāi)用上一年度旱災(zāi)受災(zāi)面積表征，記作Di，t－1；洪澇災(zāi)害用上一年度洪澇災(zāi)害受災(zāi)面積表征，記作Fi，t－1；將其他因素歸入誤差項(xiàng)ui，t中，下標(biāo)i表示地區(qū)序號(hào)。將所有自變量記作矩陣X，定義一個(gè)Q鄰接矩陣W，矩陣元素作如下定義：地區(qū)i和j有公共邊界或頂點(diǎn)則wij＝1，否則wij＝0，矩陣的行數(shù)和列數(shù)均等于地區(qū)數(shù)。在應(yīng)用該鄰接矩陣之前，對(duì)其做標(biāo)準(zhǔn)化處理。則評(píng)估旱澇災(zāi)害對(duì)糧食市場(chǎng)影響的模型可以寫成如下動(dòng)態(tài)空間面板模型：

式中：μ表示截距項(xiàng)；W P表示相鄰區(qū)域在空間上的影響。由于引入了W P項(xiàng)違背了計(jì)量模型的經(jīng)典假設(shè)，因此不能使用最小二乘方法估計(jì)模型參數(shù)。對(duì)于式（1）而言，若存在固定效應(yīng)，則采用如下的極大似然函數(shù)估計(jì)式（1）的參數(shù)：

若模型（1）中存在隨機(jī)效應(yīng)，則首先將因變量和自變量作如下轉(zhuǎn)換：

式中：θ為轉(zhuǎn)化參數(shù)，該參數(shù)介于0和1之間。經(jīng)過轉(zhuǎn)化之后，式（1）的似然函數(shù)對(duì)數(shù)見式（4），通過分步迭代求解的方法可得到各參數(shù)值。

1.2 數(shù)據(jù)材料

由于西藏部分年份的數(shù)據(jù)缺失，樣本截面選擇了除西藏外的其他30個(gè)中國(guó)大陸省份（直轄市、自治區(qū)），時(shí)間跨度為1994－2012年。所有數(shù)據(jù)來自國(guó)家統(tǒng)計(jì)局網(wǎng)站，糧食市場(chǎng)價(jià)格用糧食消費(fèi)者價(jià)格指數(shù)表示，并以1993年為基期做了平減。我國(guó)旱澇災(zāi)害的時(shí)空分布特征見圖1，其中橫軸1～30的地區(qū)序號(hào)與中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒的排列順序一致，分別為北京、天津、河北……新疆。

如圖1所示，1994－2012年的旱災(zāi)受災(zāi)嚴(yán)重的地區(qū)主要集中在華北平原和東北平原等糧食主產(chǎn)區(qū)。2000年之前的華中地區(qū)遭受旱災(zāi)也較為嚴(yán)重。西南地區(qū)發(fā)生旱災(zāi)的頻率雖然低于北方地區(qū)，但明顯高于南方其他地區(qū)。1994－2012年洪澇災(zāi)害在空間上流域特征較為明顯，災(zāi)害主要發(fā)生在松花江流域和長(zhǎng)江中下游流域?？傮w而言，2000－2012年間的洪澇災(zāi)害受災(zāi)面積較2000年之前有所減少。

2 空間計(jì)量結(jié)果

在Matlab平臺(tái)上估計(jì)了以上方程，表1給出了動(dòng)態(tài)空間面板模型的估計(jì)結(jié)果。

從表1兩種不同效應(yīng)的估計(jì)結(jié)果可以看出，糧食市場(chǎng)價(jià)格明顯受到市場(chǎng)因素、貨幣因素、旱澇災(zāi)害和周邊因素的影響，旱災(zāi)對(duì)糧食市場(chǎng)的影響弱于洪澇災(zāi)害的影響。雖然固定效應(yīng)和隨機(jī)效應(yīng)方程的判定系數(shù)和似然函數(shù)對(duì)數(shù)值差別不大，但是從校正的判定系數(shù)可知，固定效應(yīng)的動(dòng)態(tài)空間面板模型的預(yù)測(cè)效果要好于隨機(jī)效應(yīng)的動(dòng)態(tài)空間面板模型。所有解釋變量均與糧食市場(chǎng)價(jià)格呈正相關(guān)關(guān)系。由固定效應(yīng)的動(dòng)態(tài)空間面板模型可知，滯后一期糧價(jià)（定基價(jià)格指數(shù)）變化1個(gè)單位則當(dāng)期市場(chǎng)糧價(jià)（價(jià)格指數(shù)，1993年為基期）同向變化0.545 3個(gè)單位，貨幣供給量（千億）變化1個(gè)單位則市場(chǎng)糧價(jià)同向變化0.188 9個(gè)單位，滯后一期旱災(zāi)受災(zāi)面積每變化1個(gè)單位則當(dāng)期糧價(jià)同向變化0.021 2個(gè)單位，滯后一期洪澇災(zāi)害受災(zāi)面積每變化1個(gè)單位則當(dāng)期糧價(jià)同向變化0.089 6個(gè)單位①**為了得到更精確的計(jì)量結(jié)果，此處旱澇災(zāi)害受災(zāi)面積的量綱設(shè)置為萬公頃（萬hm2）。若受災(zāi)面積的量綱換算成千公頃（khm2），滯后一期旱災(zāi)受災(zāi)面積每變化1個(gè)單位則當(dāng)期糧價(jià)同向變化約0.002 1個(gè)單位，滯后一期洪澇災(zāi)害受災(zāi)面積每變化1個(gè)單位則當(dāng)期糧價(jià)同向變化約0.009 0個(gè)單位。，周邊地區(qū)糧價(jià)每變化1個(gè)單位則當(dāng)?shù)丶Z價(jià)同向變化0.221 0個(gè)單位。對(duì)比兩個(gè)方程的校正判定系數(shù)，選擇固定效應(yīng)的動(dòng)態(tài)空間面板模型進(jìn)行仿真預(yù)測(cè)。

表1 動(dòng)態(tài)空間面板估計(jì)結(jié)果

圖1 旱澇災(zāi)害的時(shí)空分布圖

表2 模型（1）穩(wěn)定性檢驗(yàn)結(jié)果

3 空間乘數(shù)與仿真

在運(yùn)用固定效應(yīng)的模型（1）仿真預(yù)測(cè)之前，對(duì)其穩(wěn)定性進(jìn)行檢驗(yàn)，檢驗(yàn)結(jié)果見表2。固定效應(yīng)動(dòng)態(tài)空間面板模型的殘差平穩(wěn)性檢驗(yàn)表明，模型（1）是穩(wěn)定的，可以用來進(jìn)行仿真。

固定效應(yīng)動(dòng)態(tài)空間面板模型（1）經(jīng)過變化，可得到如下預(yù)測(cè)形式：

圖2 空間乘數(shù)的地理分布及等高線

情境1：假設(shè)其他影響因素不變，各地區(qū)旱澇災(zāi)害受災(zāi)面積分別服從Gamma分布、Rayleigh分布、指數(shù)分布和泊松分布。使用式（5）對(duì)糧食市場(chǎng)的波動(dòng)作了仿真模擬。各地區(qū)旱澇災(zāi)害Gamma分布、Rayleigh分布、指數(shù)分布和泊松分布的特征參數(shù)值分別由這一地區(qū)的旱災(zāi)和洪澇災(zāi)害受災(zāi)面積的觀測(cè)值估計(jì)得到，所用的估計(jì)方法為極大似然法。式（5）中的殘差項(xiàng)通過分塊Bootstrap抽樣得到。作者在Matlab平臺(tái)上分別模擬了10 000次旱災(zāi)受災(zāi)面積、洪澇災(zāi)害受災(zāi)面積和殘差項(xiàng)的抽樣并計(jì)算出糧食市場(chǎng)波動(dòng)幅度，最后取平均值得到仿真結(jié)果（見圖3a）。在受災(zāi)面積服從不同隨機(jī)分布的假設(shè)下，圖3a給出了糧食價(jià)格指數(shù)較2012年的變化幅度。

圖3 不同情境下糧食價(jià)格指數(shù)變化幅度

情境2：假設(shè)貨幣供給量仍按照過去19年的平均增長(zhǎng)速度增長(zhǎng)，各地區(qū)旱澇災(zāi)害受災(zāi)面積分別服從Gamma分布、Rayleigh分布、指數(shù)分布和泊松分布。我國(guó)貨幣供給算數(shù)平均增長(zhǎng)率約為16%，而幾何平均增長(zhǎng)率約為15%，在旱澇受災(zāi)面積服從以上分布的假設(shè)下，同時(shí)假設(shè)貨幣供給量在2012年的基礎(chǔ)上增加15%，此時(shí)各地區(qū)糧食價(jià)格指數(shù)相比2012年糧食價(jià)格指數(shù)的變化幅度見圖3b所示，從圖3可以看出仿真結(jié)果對(duì)分布假設(shè)并不敏感，因此可以根據(jù)該結(jié)果得出一般性的結(jié)論。仿真結(jié)果表明多數(shù)地區(qū)的糧食市場(chǎng)會(huì)受到旱澇災(zāi)害的沖擊。黑龍江、吉林、遼寧、內(nèi)蒙古、河北、江蘇、河南、安徽、江西、湖南、四川等糧食主產(chǎn)區(qū)發(fā)生旱澇災(zāi)害將會(huì)引起糧價(jià)較大幅度的波動(dòng)，這些地區(qū)糧食市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)較高。而山西等非糧食主產(chǎn)區(qū)的糧食市場(chǎng)受旱澇災(zāi)害的影響相對(duì)較小，這與李軍等人從經(jīng)濟(jì)史視角的研究結(jié)論類似［11］。另外，北京、天津、上海、青海和寧夏等地的糧價(jià)幾乎不會(huì)受到旱澇災(zāi)害的影響。未來受到旱澇災(zāi)害的沖擊，各地區(qū)糧食價(jià)格指數(shù)波動(dòng)幅度多位于2～8區(qū)間內(nèi)，相對(duì)2012年而言漲幅多位于1%～3%區(qū)間內(nèi)。僅考慮貨幣供給對(duì)糧食價(jià)格的影響，貨幣供給量在2012年的基礎(chǔ)上增加15%后，各地區(qū)糧食價(jià)格指數(shù)波動(dòng)幅度位于9～14區(qū)間內(nèi)，相對(duì)2012年而言漲幅位于2%～5%區(qū)間內(nèi)?？梢娫诙鄶?shù)省區(qū)內(nèi)，貨幣供給等經(jīng)濟(jì)因素對(duì)糧食市場(chǎng)的影響強(qiáng)度要大于旱澇災(zāi)害的影響。

4 主要研究結(jié)論

糧食市場(chǎng)安全是糧食安全的一個(gè)重要組成部分，糧食市場(chǎng)安全對(duì)國(guó)家糧食安全具有重要意義?，F(xiàn)有文獻(xiàn)多研究了自然災(zāi)害對(duì)糧食生產(chǎn)領(lǐng)域的影響而較少關(guān)注對(duì)糧食流通領(lǐng)域的影響。本研究利用具有固定效應(yīng)的動(dòng)態(tài)空間面板模型研究和模擬了旱澇災(zāi)害對(duì)各地區(qū)糧食價(jià)格的影響，得出了以下結(jié)論：

（1）旱災(zāi)和洪澇災(zāi)害影響了糧食市場(chǎng)價(jià)格，但在多數(shù)省份旱澇災(zāi)害的影響強(qiáng)度弱于貨幣政策對(duì)糧價(jià)的影響。另外，干旱災(zāi)害對(duì)我國(guó)糧食市場(chǎng)安全構(gòu)成威脅低于洪澇災(zāi)害產(chǎn)生的威脅，這可能與我國(guó)各地區(qū)近年來加強(qiáng)了干旱防災(zāi)減災(zāi)基礎(chǔ)設(shè)施的投入以及先進(jìn)灌溉技術(shù)的普及有關(guān)。

（2）各地區(qū)糧食價(jià)格既具有關(guān)聯(lián)性又具有分異特征，全國(guó)糧食市場(chǎng)可劃分為5個(gè)區(qū)域性市場(chǎng)。旱澇災(zāi)害對(duì)本地糧食市場(chǎng)的沖擊存在溢出和乘數(shù)效應(yīng)（反饋?zhàn)饔茫?，?zāi)害對(duì)本地糧食市場(chǎng)的沖擊會(huì)擴(kuò)散到距離更遠(yuǎn)的市場(chǎng)，但這種沖擊對(duì)區(qū)域內(nèi)其他省區(qū)的糧食市場(chǎng)影響較大而對(duì)區(qū)域外市場(chǎng)影響較小。

（3）糧食主產(chǎn)區(qū)的糧價(jià)更易受到旱澇災(zāi)害的影響。未來東北地區(qū)的黑龍江、吉林以及中部地區(qū)的安徽、河南、湖南等糧食主產(chǎn)區(qū)糧食市場(chǎng)受到旱澇災(zāi)害的影響相對(duì)會(huì)更加明顯，而其他地區(qū)糧食市場(chǎng)受到旱澇災(zāi)害的沖擊相對(duì)較小。

雖然與經(jīng)濟(jì)因素相比，多數(shù)省區(qū)的旱澇災(zāi)害對(duì)當(dāng)?shù)丶Z食市場(chǎng)的影響較小，但是災(zāi)害的發(fā)生具有突發(fā)性，其對(duì)糧食主產(chǎn)區(qū)市場(chǎng)安全的危害更大，而經(jīng)濟(jì)因素具有一定的趨勢(shì)性，在科學(xué)預(yù)測(cè)和合理調(diào)控的前提下，其帶來的糧食市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)相對(duì)可控。另外，產(chǎn)糧越多的地區(qū)承擔(dān)越多的市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)顯然是不合理的，管理部門除要加強(qiáng)糧食主產(chǎn)區(qū)防洪抗旱基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)外，還應(yīng)該探索糧食主產(chǎn)區(qū)和非主產(chǎn)區(qū)糧食市場(chǎng)的風(fēng)險(xiǎn)補(bǔ)償制度。

［1］ Li Y P，YeW，Wan M，etal.Climate change and drought：a risk assessment of crop-yield impacts［J］.Climate Research，2009，39（1）：31－46.

［2］ Piao S，Ciais P，Huang Y，et al.The impacts of climate change on water resources and agriculture in China［J］.Nature，2010，467（7311）：43－51.

［3］ 程靜，陶建平.全球氣候變暖背景下農(nóng)業(yè)干旱災(zāi)害與糧食安全——基于西南五省面板數(shù)據(jù)的實(shí)證研究［J］.經(jīng)濟(jì)地理，2010，30（9）：1524－1528.

［4］ 李文娟，覃志豪，林綠.農(nóng)業(yè)旱災(zāi)對(duì)國(guó)家糧食安全影響程度的定量分析［J］.自然災(zāi)害學(xué)報(bào)，2010，19（3）：111－118.

［5］ 周曙東，朱紅根.氣候變化對(duì)中國(guó)南方水稻產(chǎn)量的經(jīng)濟(jì)影響及其適應(yīng)策略［J］.中國(guó)人口·資源與環(huán)境，2010，20（10）：152－157.

［6］ 張明如，殷善福.基于狀態(tài)空間模型的中國(guó)糧食產(chǎn)量波動(dòng)的影響因素研究［J］.災(zāi)害學(xué)，2013，28（1）：41－44，64.

［7］ 高茂盛，范建忠，吳清麗.旱澇災(zāi)害對(duì)陜西省糧食生產(chǎn)的影響研究［J］.中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)，2012，17（3）：149－153.

［8］ 江麗，安萍莉.我國(guó)自然災(zāi)害時(shí)空分布及其糧食風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估［J］.災(zāi)害學(xué)，2011，26（1）：48－59.

［9］ 王秀芬，李茂松.中國(guó)自然災(zāi)害與糧食生產(chǎn)脫鉤關(guān)系分析［J］.災(zāi)害學(xué)，2012，27（1）：94－97.

［10］王業(yè)鍵，黃瑩玨.清代中國(guó)氣候變遷、自然災(zāi)害與糧價(jià)的初步考察［J］.中國(guó)經(jīng)濟(jì)史研究，1999（1）：3－18.

［11］李軍，李志芳，石濤.自然災(zāi)害與區(qū)域糧食價(jià)格——以清代山西為例［J］.中國(guó)農(nóng)村觀察，2008（2）：40－51.

［12］謝美娥.自然災(zāi)害、生產(chǎn)收成與清代臺(tái)灣米價(jià)的變動(dòng)（1738－1850）［J］.中國(guó)經(jīng)濟(jì)史研究，2010（4）：110－127.

［13］路琮，魏一鳴，范英，等.災(zāi)害對(duì)國(guó)民經(jīng)濟(jì)影響的定量分析模型及其應(yīng)用［J］.自然災(zāi)害學(xué)報(bào)，2002，11（3）：15－20.

［14］郭際，吳先華，陳云峰.農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害對(duì)產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)的影響評(píng)估［J］.災(zāi)害學(xué)，2013，28（1）：79－82.

［15］謝永剛，劉志隆，王建麗.突發(fā)性重大災(zāi)害事件對(duì)生活必需品價(jià)格的影響及對(duì)策［J］.災(zāi)害學(xué)，2013，28（4）：5－10.

Simulation on Influence of Drought and Flood Disasters on the Grain Market Based on Dynam ic Spatial Panel Model

Zhao Yu
（1．Center for Resources and Environmental Economic Research，East China Institute of Technology，F(xiàn)uzhou 344000，China；2．College of Economics＆Management，East China Institute of Technology，Nanchang 330013，China）

Impact of drought and flood disasters on the grain market is researched and its space overflow and multiplier effect via dynamic spatial panelmodel is analyzed.It is simulated that the impact of drought and flood disasters on grain markets in different regions under different distribution hypothesis such as Gamma distribution，Rayleigh distribution，exponential distribution and Poisson distribution with Monte Carlo and Bootstrap.The results aremainly as follows：①M(fèi)arket factors，monetary policy，drought and flood disasters aremajor explanatory variables of grain price in different regions.②There exist obvious space overflow and multiplier effect of the impact from major explanatory variables on grainmarket.The impactof droughtand flood disasters diffuses remote areas by space overflow and multiplier effect.③There exist obvious region feature of the space overflow and multiplier effect.And it divides the domestic grain market into five submarkets.④Range ability of the grain price index would be in a range of2 and 8，and average risewould be in a range of1%～3%.⑤The influence of droughtand flood disasters on the grainmarket inmajor grain producing areas is evidentbut it isn′tnecessarily the same in other areas.

drought and flood disasters；grain market；dynamic spatial panelmodel；simulation

X24；X43

A

1000－811X（2014）04－0033－05

10.3969／j.issn.1000－811X.2014.04.007

趙玉.基于動(dòng)態(tài)空間面板模型的旱澇災(zāi)害對(duì)糧食市場(chǎng)影響仿真研究［J］.災(zāi)害學(xué)，2014，29（4）：33－37.［Zhao Yu.Simulation on Influence of Drought and Flood Disasters on the Grain Market Based on the Dynamic Spatial Panel Model［J］.Journal of Catastrophology，2014，29（4）：33－37.］*

2014－03－24 修回日期：2014－05－07

國(guó)家社會(huì)科學(xué)基金項(xiàng)目（11CJY063）

趙 玉（1982－），男，河北辛集人，博士，副教授，主要從事風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估與管理、價(jià)格理論和空間面板建模等方面的研究.E-mail：zhaoyu8210＠126.com