許 朗，吳 桐，黃 武

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氣候變化對(duì)冬小麥產(chǎn)量的影響

許 朗1，吳 桐1，黃 武2

（1.南京農(nóng)業(yè)大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院/南京農(nóng)業(yè)大學(xué)中國(guó)糧食安全研究中心，江蘇 南京210095；2.南京農(nóng)業(yè)大學(xué)農(nóng)村發(fā)展學(xué)院，江蘇 南京210095）

摘 要：選取1980—2012年33年間我國(guó)9個(gè)小麥主產(chǎn)省份（安徽、河北、河南、湖北、江蘇、山東、山西、陜西、四川）的氣候數(shù)據(jù)和冬小麥農(nóng)業(yè)生產(chǎn)投入、產(chǎn)出數(shù)據(jù)，利用擴(kuò)展的C-D生產(chǎn)函數(shù)分析了氣候變化對(duì)冬小麥產(chǎn)量的影響。結(jié)果表明，總體上來看氣候變化對(duì)冬小麥的產(chǎn)量有顯著影響，溫度與降水量的上升導(dǎo)致了冬小麥產(chǎn)量的增加，而日照時(shí)數(shù)的減少導(dǎo)致了冬小麥產(chǎn)量的降低。在不同地區(qū)，氣候變化對(duì)冬小麥產(chǎn)量的影響程度甚至影響方向都不同。溫度變化對(duì)華東地區(qū)冬小麥產(chǎn)量為正向影響，中南地區(qū)、西南地區(qū)和西北地區(qū)為反向影響，影響程度最深的是西北地區(qū)，其次是華東地區(qū)、西北地區(qū)、中南地區(qū)。溫度對(duì)華北地區(qū)冬小麥產(chǎn)量可能有正的影響。

關(guān)鍵詞：氣候變化；冬小麥；產(chǎn)量；生產(chǎn)函數(shù)

農(nóng)業(yè)生產(chǎn)對(duì)自然的依賴性很強(qiáng)，氣候條件一直是影響農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的重要因素。近年來，氣候變化異常、極端氣候事件頻發(fā)等現(xiàn)象越來越突出，嚴(yán)重威脅我國(guó)糧食安全，氣候條件變化對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的影響越來越受到學(xué)者們的關(guān)注。因此分析氣候變化對(duì)糧食產(chǎn)量的影響顯得非常必要，這對(duì)于保障我國(guó)糧食安全，調(diào)整農(nóng)業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略具有重要的指導(dǎo)作用［1］。學(xué)者們分別運(yùn)用不同方法從不同角度研究了氣候變化對(duì)糧食生產(chǎn)的影響。

目前研究氣候變化對(duì)糧食產(chǎn)量的影響，最普遍的方法就是利用統(tǒng)計(jì)模型。顧節(jié)經(jīng)［2］運(yùn)用最佳積分回歸方法建立氣候變化對(duì)作物產(chǎn)量影響的動(dòng)態(tài)統(tǒng)計(jì)評(píng)價(jià)模式，探索作物生育期內(nèi)以旬為時(shí)間單位的氣候變化對(duì)作物產(chǎn)量形成的影響規(guī)律。李建華等［3］僅從氣候因素考慮對(duì)糧食產(chǎn)量的影響，選取影響糧食產(chǎn)量的主要?dú)夂蛞蜃樱簻囟?、日照和降水量，采用多元線性回歸的方法處理糧食單產(chǎn)與平均氣溫、日照、總降水量之間的關(guān)系。殷培紅等［4］將相關(guān)系數(shù)和協(xié)整關(guān)系結(jié)合起來分析單產(chǎn)和氣候變化的整體互動(dòng)關(guān)系，利用主成分分析法確定影響我國(guó)糧食單產(chǎn)的關(guān)鍵性氣候因子，再將關(guān)鍵氣候因子逐一與糧食單產(chǎn)進(jìn)行典型相關(guān)分析得到主導(dǎo)氣候因子，運(yùn)用協(xié)整檢驗(yàn)判斷單產(chǎn)和氣候因子之間是否能夠建立趨勢(shì)模型來說明氣候趨勢(shì)變化對(duì)單產(chǎn)趨勢(shì)變化的可能影響。陳紅翔等［5］分析了寧夏海原近20年來平均氣溫、降水量和日照時(shí)數(shù)等3個(gè)主要?dú)夂蛞蜃拥淖兓厔?shì)及糧食產(chǎn)量的增減趨勢(shì)，利用灰色關(guān)聯(lián)法分析氣溫、降水、日照時(shí)數(shù)對(duì)糧食總產(chǎn)量以及小麥、玉米單產(chǎn)的影響。結(jié)果表明，平均氣溫與寧夏海原糧食總產(chǎn)量和玉米單產(chǎn)量的關(guān)聯(lián)度最大，平均氣溫是影響寧夏海原糧食總產(chǎn)量和玉米單產(chǎn)量的最主要?dú)庀笠蜃?，日照時(shí)數(shù)的影響次之，而年降水量對(duì)兩者的影響相對(duì)較小一些，降水量與海原小麥單產(chǎn)量的關(guān)聯(lián)系數(shù)最大，降水量是影響海原縣小麥產(chǎn)量的最主要?dú)夂蛞蜃?，日照時(shí)數(shù)次之。還有學(xué)者研究糧食產(chǎn)量對(duì)氣候變化的敏感性與脆弱性，朱紅根等［6］通過構(gòu)建水稻對(duì)氣候變化脆弱性綜合評(píng)價(jià)模型，對(duì)江西水稻對(duì)氣候變化的脆弱性進(jìn)行了分析，發(fā)現(xiàn)整體上水稻對(duì)氣候變化脆弱性較大。部分學(xué)者從糧食產(chǎn)量中分離出氣候產(chǎn)量作為研究對(duì)象，王保等［7］指出影響作物產(chǎn)量主要因素有人為因素、氣象因素和隨機(jī)“噪音”三方面，于是將作物產(chǎn)量分解為趨勢(shì)產(chǎn)量、氣象產(chǎn)量和隨機(jī)“噪音”，而隨機(jī)“噪音”所占比例很小，一般可忽略不計(jì)。采用直線滑動(dòng)平均法，采用15年滑動(dòng)步長(zhǎng)來消除短周期波動(dòng)的影響，算出趨勢(shì)產(chǎn)量。為了消除生產(chǎn)力水平對(duì)水稻產(chǎn)量的影響，本研究在進(jìn)行產(chǎn)量分析時(shí)以氣象產(chǎn)量與趨勢(shì)產(chǎn)量的比值——相對(duì)氣象產(chǎn)量作為研究對(duì)象。利用小波變換方法分析了近60年來長(zhǎng)江中下游地區(qū)水稻相對(duì)氣象產(chǎn)量、水稻生長(zhǎng)季內(nèi)平均氣溫、降水量、氣溫日較差以及≥10℃ 活動(dòng)積溫的年際變化以及水稻相對(duì)氣象產(chǎn)量與區(qū)域氣候變化之間的時(shí)頻結(jié)構(gòu)特征及相關(guān)性。學(xué)者們通過將氣候模式與作物模式相結(jié)合的方法，模擬預(yù)測(cè)出在未來氣候變化情景下的糧食產(chǎn)量，如張建平等［8］、熊偉等［9］、姚鳳梅等［10］、楊沈斌等［11］、吳珊珊等［12］均發(fā)現(xiàn)在未來氣候變化的情景下，水稻產(chǎn)量將呈下降趨勢(shì)。

目前國(guó)內(nèi)利用經(jīng)濟(jì)模型來研究氣候變化對(duì)糧食產(chǎn)量影響還較少，主要運(yùn)用C-D生產(chǎn)函數(shù)和隨機(jī)前沿超越對(duì)數(shù)生產(chǎn)函數(shù)。丑潔明等［13］在C-D生產(chǎn)函數(shù)中引入氣候因子，構(gòu)建了一個(gè)新的經(jīng)濟(jì)-氣候模型：C-D-C模型，并選用干旱指數(shù)作為一個(gè)氣候因子對(duì)C-D-C模型進(jìn)行了初步的模擬、驗(yàn)證。發(fā)現(xiàn)模擬的結(jié)果明顯好于沒有添加氣候因子的模擬，與實(shí)際生產(chǎn)量差距縮小。周曙東等［1］也運(yùn)用此模型研究了水稻生長(zhǎng)季節(jié)的月平均氣溫與月平均降水量對(duì)中國(guó)南方水稻的產(chǎn)量影響，兩者都是負(fù)面影響；模型中還考慮了區(qū)域虛擬變量，發(fā)現(xiàn)降水對(duì)華南、華中和華東地區(qū)有負(fù)的作用，而對(duì)西南地區(qū)有一定正影響，溫度對(duì)西南、華南 華東和華中地區(qū)都有負(fù)的影響；并對(duì)未來氣候變化情景下的南方水稻產(chǎn)量進(jìn)行了模擬估計(jì)，發(fā)現(xiàn)以減產(chǎn)為主。崔靜等［14］以中性的方式將氣候因素引入C-D生產(chǎn)函數(shù)，對(duì)秈稻、粳稻、小麥和玉米進(jìn)行了研究，發(fā)現(xiàn)作物生長(zhǎng)期內(nèi)的溫度升高對(duì)一季稻和玉米的產(chǎn)量影響均為正向，而降水量增加對(duì)小麥產(chǎn)量影響為負(fù)向，平均日照時(shí)數(shù)增加對(duì)玉米產(chǎn)量影響為負(fù)向；此外，在1975—2008年中，氣候變化對(duì)于中國(guó)北方地區(qū)糧食作物的產(chǎn)量影響以正向?yàn)橹鳎鴮?duì)南方地區(qū)糧食作物產(chǎn)量的影響則以負(fù)向?yàn)橹?。王丹?5］將氣候因素以投入要素的形式引入C-D生產(chǎn)函數(shù)，對(duì)我國(guó)稻谷進(jìn)行了研究，結(jié)果表明影響我國(guó)稻谷生產(chǎn)的氣候因子為降水量和日照時(shí)數(shù)，且對(duì)稻谷生產(chǎn)都是負(fù)面影響。崔靜等［16］將作物生長(zhǎng)期內(nèi)的月平均氣溫、降水和日照時(shí)數(shù)等氣候因素作為外生變量引入超越對(duì)數(shù)生產(chǎn)函數(shù)模型，用以估計(jì)各種氣候因素對(duì)中國(guó)主要糧食作物水稻、小麥和玉米單產(chǎn)的影響程度。朱曉莉等［17］將水稻生育期分為5個(gè)階段，采用隨機(jī)前沿超越對(duì)數(shù)生產(chǎn)函數(shù)模型，研究了不同生育期氣候因子（溫度、降水、日照）對(duì)水稻產(chǎn)量的影響。

綜上所述，國(guó)內(nèi)利用經(jīng)濟(jì)模型來研究氣候變化對(duì)糧食產(chǎn)量影響還較少，而且主要圍繞在水稻或整體糧食產(chǎn)量上，利用經(jīng)濟(jì)模型來研究氣候變化對(duì)小麥產(chǎn)量的影響則幾乎沒有，作為我國(guó)三大主要糧食作物的小麥，加大氣候變化對(duì)小麥生產(chǎn)的影響研究同樣尤為重要。

1 模型與數(shù)據(jù)

1.1理論模型

小麥生產(chǎn)不僅受到化肥、機(jī)械、勞動(dòng)力等投入要素的影響，氣溫、降水、日照等氣候因素貫穿影響著小麥生產(chǎn)的全過程。本研究將氣候因素與小麥生產(chǎn)投入要素一起納入柯布道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)，選取小麥產(chǎn)量作為被解釋變量，氣溫、降水量、日照時(shí)數(shù)、勞動(dòng)力投入、農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力、化肥投入、小麥播種面積、有效灌溉面積、區(qū)域虛擬變量以及時(shí)間等作為解釋變量，建立如下3個(gè)模型。

模型（1）：

Ln（Qit）=α+β1Ln（LBit）+β2Ln（AMit）+β3Ln（FTit）+β4Ln （GAit）+β5Ln（IRit）+β6Ln（ATit）+β7Ln（PEit）+β8Ln（SDit）+ β9t+μit

模型（2）：

模型（3）：

式中，Qit表示第i個(gè)省第t年的冬小麥總產(chǎn)量；LBit表示第i個(gè)省第t年種植冬小麥的勞動(dòng)力投入；AMit表示第i個(gè)省第t年種植冬小麥的機(jī)械動(dòng)力投入；FTit表示第i個(gè)省第t年種植冬小麥的化肥投入；GAit表示第i個(gè)省第t年的冬小麥播種面積；IRit表示第i個(gè)省第t年冬小麥的有效灌溉面積；AT表示冬小麥生長(zhǎng)期內(nèi)的月平均溫度，PE表示冬小麥生長(zhǎng)期內(nèi)的月平均降水量，SD表示冬小麥生長(zhǎng)期內(nèi)的月平均日照時(shí)數(shù)；t為時(shí)間序列；Dn為區(qū)域虛擬變量；μ為誤差項(xiàng)。模型（1）未考慮地區(qū)因素，模型（2）考慮不同地區(qū)因素后加入了區(qū)域虛擬變量，模型（3）為分析地區(qū)差異加入了區(qū)域虛擬變量與氣候變量的交互項(xiàng)。

1.2 數(shù)據(jù)來源與變量處理

本研究所用的樣本數(shù)據(jù)主要包括1980—2012 年33年間我國(guó)9個(gè)小麥主產(chǎn)省份（安徽、河北、河南、湖北、江蘇、山東、山西、陜西、四川）的氣候數(shù)據(jù)和冬小麥農(nóng)業(yè)生產(chǎn)投入、產(chǎn)出數(shù)據(jù)。氣候數(shù)據(jù)主要包括冬小麥生長(zhǎng)期間的溫度（單位：0.1℃）、降水量（單位：0.1 mm）和日照時(shí)數(shù)（單位：0.1 h），均來自中國(guó)氣象科學(xué)數(shù)據(jù)共享服務(wù)網(wǎng)。冬小麥生產(chǎn)投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)主要包括冬小麥總產(chǎn)量（單位：萬t）、勞動(dòng)力投入（單位：萬人）、農(nóng)業(yè)機(jī)械動(dòng)力投入（單位：萬kW）、化肥投入（單位：萬t）、播種面積（單位：103hm2）、有效灌溉面積（單位：103hm2），主要來自歷年《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》與《中國(guó)農(nóng)村統(tǒng)計(jì)年鑒》。

本研究的被解釋變量冬小麥產(chǎn)量以及控制變量冬小麥播種面積可直接從年鑒中獲得，而勞動(dòng)力投入、農(nóng)業(yè)機(jī)械動(dòng)力投入、化肥投入和有效灌溉面積這五個(gè)控制變量，無法直接獲得冬小麥的相應(yīng)數(shù)據(jù)，因此通過以下變量處理：冬小麥生產(chǎn)的勞動(dòng)力投入LB=（冬小麥播種面積/農(nóng)作物總播種面積）×（農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值/農(nóng)林牧漁業(yè)總產(chǎn)值）×農(nóng)林牧漁業(yè)從業(yè)人員；農(nóng)業(yè)機(jī)械動(dòng)力投入AM=（冬小麥播種面積/農(nóng)作物總播種面積）×農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力；化肥投入FT=（冬小麥播種面積/農(nóng)作物總播種面積）×農(nóng)用化肥施用折純量；有效灌溉面積IR=（冬小麥播種面積/農(nóng)作物總播種面積）×農(nóng)業(yè)有效灌溉面積。變量t表示時(shí)間趨勢(shì)，用以反映技術(shù)進(jìn)步。在構(gòu)建區(qū)域虛擬變量時(shí)，將本研究的9個(gè)省份劃分為5個(gè)區(qū)域，分別為華北地區(qū)、中南地區(qū)、西南地區(qū)、西北地區(qū)、華東地區(qū)。當(dāng)D1=1，其他都為0時(shí)，表示華北地區(qū)，包括河北、山西；當(dāng)D2=1，其他都為0時(shí)，表示中南地區(qū)，包括河南、湖北；當(dāng)D3=1，其他都為0時(shí)，表示西南地區(qū)，包括四川；當(dāng)D4=1，其他都為0時(shí)，表示西北地區(qū)，包括陜西；當(dāng)D1、D2、D3、D4均為0時(shí)，表示華東地區(qū)即對(duì)照組，包括安徽、江蘇、山東。

2 估計(jì)結(jié)果與實(shí)證分析

本研究采用冬小麥生長(zhǎng)期間的氣候因素（氣溫、降水量、日照時(shí)數(shù)）與冬小麥生產(chǎn)投入產(chǎn)出的面板數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸分析，具體結(jié)果見表1。

2.1 未考慮不同地區(qū)因素的模型（1）結(jié)果分析

從表1可以看出，氣候因素中降水量和日照時(shí)數(shù)對(duì)冬小麥產(chǎn)量的影響是顯著的，且均達(dá)1%顯著性水平，說明冬小麥生長(zhǎng)期內(nèi)的月平均降水量與月平均日照時(shí)數(shù)對(duì)冬小麥產(chǎn)量的影響十分顯著，且為正向影響。其中月平均降水量每增加1%，將導(dǎo)致冬小麥產(chǎn)量增加0.1個(gè)百分點(diǎn)；月平均日照時(shí)數(shù)每增加1%，將導(dǎo)致冬小麥產(chǎn)量增加0.24個(gè)百分點(diǎn)。雖然月平均溫度對(duì)冬小麥產(chǎn)量的影響沒有通過顯著性檢驗(yàn)，但從一定程度上可以表明冬小麥生長(zhǎng)期內(nèi)的月平均溫度對(duì)冬小麥產(chǎn)量有正的影響，月平均溫度每增加1%，有可能導(dǎo)致冬小麥產(chǎn)量增加0.01個(gè)百分點(diǎn)。從1980—2012這33年間，降水量呈上升變化趨勢(shì)，而日照時(shí)數(shù)呈下降趨勢(shì)，說明降水量變化導(dǎo)致冬小麥產(chǎn)量增加，而日照時(shí)數(shù)變化導(dǎo)致冬小麥產(chǎn)量下降。

控制變量中有效灌溉面積通過10%的顯著性水平檢驗(yàn)，機(jī)械投入、化肥投入和播種面積均通過1%的顯著性水平檢驗(yàn)，其中機(jī)械投入、化肥投入和播種面積對(duì)冬小麥產(chǎn)量的影響為正向，有效灌溉面積對(duì)產(chǎn)量有負(fù)的影響。農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力每增加1%，將導(dǎo)致冬小麥產(chǎn)量增加0.24個(gè)百分點(diǎn)；化肥投入每增加1%，將導(dǎo)致冬小麥產(chǎn)量增加0.23個(gè)百分點(diǎn)；播種面積每增加1%，將導(dǎo)致冬小麥產(chǎn)量增加0.83個(gè)百分點(diǎn)；有效灌溉面積每增加1%，將導(dǎo)致冬小麥產(chǎn)量減少0.13個(gè)百分點(diǎn)。因此，為緩解氣候變化帶來的不利影響，應(yīng)當(dāng)增加冬小麥的播種面積、機(jī)械投入和化肥投入。

表1 氣候變化對(duì)冬小麥產(chǎn)量影響的模型分析

2.2 考慮不同地區(qū)因素，加入?yún)^(qū)域虛擬變量的模型（2）結(jié)果分析

從表1可以看出，氣候因素中只有降水量通過了顯著性檢驗(yàn)，顯著性水平為5%，冬小麥生長(zhǎng)期內(nèi)的月平均降水量對(duì)其產(chǎn)量產(chǎn)生了顯著的正向影響，月平均降水量每增加1%，則冬小麥產(chǎn)量將增加0.07個(gè)百分點(diǎn)。平均溫度與平均日照時(shí)數(shù)均未通過顯著性檢驗(yàn)但系數(shù)均為正，從一定程度上說明溫度與日照時(shí)數(shù)對(duì)冬小麥產(chǎn)量可能有正的影響，其中平均溫度每增加1%，則冬小麥產(chǎn)量可能增加0.05個(gè)百分點(diǎn)；平均日照時(shí)數(shù)每增加1%，則冬小麥產(chǎn)量可能增加0.001個(gè)百分點(diǎn)。由于研究時(shí)間區(qū)間內(nèi)降水量呈現(xiàn)上升的趨勢(shì)，因此說明降水量的變化導(dǎo)致了冬小麥產(chǎn)量的提高。

控制變量中有效灌溉面積的顯著性水平為5%，勞動(dòng)力投入、機(jī)械投入、化肥投入、播種面積等4個(gè)變量的顯著性水平均達(dá)到了1%，十分顯著，其中機(jī)械投入、化肥投入和播種面積對(duì)冬小麥產(chǎn)量的影響為正向，勞動(dòng)力投入和有效灌溉面積對(duì)產(chǎn)量有負(fù)的影響。其中勞動(dòng)力投入每增加1%，將導(dǎo)致冬小麥產(chǎn)量減少0.14個(gè)百分點(diǎn)；農(nóng)業(yè)機(jī)械動(dòng)力投入每增加1%，將導(dǎo)致冬小麥產(chǎn)量增加0.39個(gè)百分點(diǎn)；化肥投入每增加1%，將導(dǎo)致冬小麥產(chǎn)量增加0.27個(gè)百分點(diǎn)；播種面積每增加1%，將導(dǎo)致冬小麥產(chǎn)量增加0.76個(gè)百分點(diǎn)；有效灌溉面積每增加1%，將導(dǎo)致冬小麥產(chǎn)量減少0.15個(gè)百分點(diǎn)。因此為提高冬小麥產(chǎn)量，增加冬小麥的播種面積、機(jī)械投入以及化肥投入是關(guān)鍵。

2.3 地區(qū)差異分析

表1顯示，3個(gè)氣候因素中只有平均溫度通過了顯著性檢驗(yàn)，顯著性水平為10%。在溫度與區(qū)域虛擬變量的交互項(xiàng)中，除華北地區(qū)外均通過了顯著性檢驗(yàn)，其中西南地區(qū)達(dá)到5%的顯著性水平，中南地區(qū)和西北地區(qū)的顯著性水平則為10%。從模型（3）的估計(jì)結(jié)果可以得出以下結(jié)論：華東地區(qū)平均溫度每上升1%，冬小麥產(chǎn)量將提高0.21%；中南地區(qū)平均溫度每上升1%，冬小麥產(chǎn)量將降低0.1%，影響程度低于華東地區(qū)，但影響方向?yàn)樨?fù)，與華東地區(qū)相反；西南地區(qū)平均溫度每上升1%，冬小麥產(chǎn)量將降低0.56%，影響程度高于華東地區(qū)，但影響的正負(fù)方向相反；西北地區(qū)平均溫度每上升1%，冬小麥產(chǎn)量將降低0.19%，影響程度略低于華東地區(qū)，但方向相反。雖然華北地區(qū)與平均溫度的交互項(xiàng)沒有通過顯著性水平檢驗(yàn)，但其估計(jì)結(jié)果也可以從一定程度上說明，華北地區(qū)平均溫度對(duì)冬小麥產(chǎn)量的影響可能為正，其影響程度可能都低于其他地區(qū)，大概平均溫度每上升1%，冬小麥產(chǎn)量可能提高0.09%。綜上所述，溫度升高對(duì)華東地區(qū)冬小麥產(chǎn)量有正的影響，對(duì)華北地區(qū)冬小麥產(chǎn)量可能有一定正的影響，而對(duì)中南地區(qū)、西南地區(qū)、西北地區(qū)有負(fù)的影響，影響程度最深的是西南地區(qū)，其次是華東地區(qū)、西北地區(qū)、中南地區(qū)。在本文研究的時(shí)間區(qū)間內(nèi)，溫度呈上升趨勢(shì)，因此溫度變化導(dǎo)致了華東地區(qū)冬小麥產(chǎn)量的增加，中南地區(qū)、西南地區(qū)以及西北地區(qū)冬小麥產(chǎn)量的減少，可能導(dǎo)致了華北地區(qū)冬小麥產(chǎn)量的增加。

3　結(jié)論與建議

通過實(shí)證分析，總結(jié)出以下結(jié)論：（1）氣候變化對(duì)冬小麥的產(chǎn)量有顯著影響，且總體上呈現(xiàn)正向影響，由于在研究的時(shí)間區(qū)間內(nèi)，溫度呈上升趨勢(shì)，降水量呈上升趨勢(shì)，而日照時(shí)數(shù)呈下降趨勢(shì)，因此溫度與降水量的變化導(dǎo)致了冬小麥產(chǎn)量的增加，而日照時(shí)數(shù)的變化導(dǎo)致了冬小麥產(chǎn)量的降低；（2）不同地區(qū)氣候變化對(duì)冬小麥產(chǎn)量的影響程度以及影響方向都將有所不同，在分析地區(qū)差異的模型中，氣候因素影響顯著的是平均溫度，華東地區(qū)為正向影響，中南地區(qū)、西南地區(qū)和西北地區(qū)為反向影響，影響程度最深的是西南地區(qū)，其次是華東地區(qū)，然后依次是西北地區(qū)和中南地區(qū)，溫度的變化導(dǎo)致了華東地區(qū)冬小麥產(chǎn)量的增加，中南地區(qū)、西南地區(qū)以及西北地區(qū)冬小麥產(chǎn)量的減少，可能導(dǎo)致了華北地區(qū)冬小麥產(chǎn)量的增加。為緩解氣候變化對(duì)冬小麥帶來的不利影響，應(yīng)當(dāng)擴(kuò)大冬小麥的種植面積、機(jī)械投入和化肥投入，并加大投資鼓勵(lì)研發(fā)耐寒、抗旱、抗蟲等抗逆性品種。

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（責(zé)任編輯 楊賢智）

中圖分類號(hào)：S512.1+1

文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

文章編號(hào)：1004-874X（2016）03-0036-06

收稿日期：2015-11-12

基金項(xiàng)目：國(guó)家社會(huì)科學(xué)基金重大招標(biāo)項(xiàng)目（1 3&Z D 1 6 0-4）；國(guó)家軟科學(xué)研究計(jì)劃項(xiàng)目（2014GXQ4D184）；江蘇省軟科學(xué)研究計(jì)劃項(xiàng)目（BR2015043）；國(guó)家自然科學(xué)基金面上項(xiàng)目（71573126）；農(nóng)業(yè)部軟科學(xué)研究計(jì)劃項(xiàng)目（201531-1）；江蘇省高校優(yōu)勢(shì)學(xué)科建設(shè)工程項(xiàng)目（PAPD）

作者簡(jiǎn)介：許朗（1961-），男，博士，教授，E-mail：xulang@njau.edu.cn

通訊作者：黃武（1975-），男，博士，副教授，E-mail：huangwu@njau.edu.cn

Impacts of climate change on winter wheat yield

XU Lang1，WU Tong1，HUANG Wu2
（1.College of Economics and Management，Nanjing Agricultural University/ China Center for Food Security Studies，Nanjing Agricultural University，Nanjing 210095，China；2.College of Rural Development，Nanjing Agricultural University，Nanjing 210095，China）

Abstract：This paper selected the climate data and the input and output data of winter wheat production from 1980 to 2012 in nine major wheat producing provinces（Anhui，Hebei，Henan，Hubei，Jiangsu，Shandong，Shanxi，Shaanxi，Sichuan），then analyzed the impacts of climate change on winter wheat yield by using extended C-D production function. The results shows that，overall，climate change had significant influences on the yield of winter wheat. Rising temperature and precipitation led to the increase of winter wheat yield，and the decline of sunshine time led to a drop of winter wheat yield. In different regions，the influences were different，and even the directions. The influences of temperature change on winter wheat yield in the east of China was positive，but in the central south，the southwest and northwest regions，had the reverse effects. The deepest influence is in the southwest region，followed by the east of China area，the northwest and central south area. The influences of temperature on winter wheat yield in north China may be positive.

Key words：climate change；winter wheat；yield；production function