許麗靈，游良志，孫戰(zhàn)利，張社梅，4，*

(1.四川農業(yè)大學 管理學院，四川 成都611130；2.國際食物政策研究所，美國 華盛頓特區(qū) 20006；3.德國轉型經濟農業(yè)發(fā)展研究所，德國 哈勒 06120；4.四川農業(yè)大學 四川省農村發(fā)展研究中心，四川 成都611130)

蜂農對天氣變化的感知及其影響因素
——以四川省為例

許麗靈1，游良志2，孫戰(zhàn)利3，張社梅1，4，*

(1.四川農業(yè)大學 管理學院，四川 成都611130；2.國際食物政策研究所，美國 華盛頓特區(qū) 20006；3.德國轉型經濟農業(yè)發(fā)展研究所，德國 哈勒 06120；4.四川農業(yè)大學 四川省農村發(fā)展研究中心，四川 成都611130)

摘 要：通過對四川省5個縣蜂農的問卷調查，基于社會認知模型(MPPACC)分析框架，采用有序Probit模型，分析了蜂農對天氣變化的感知度及其影響因素。結果顯示，蜂農對于天氣變化的敏感性感知、嚴重性感知較強，適應功效感知、自我效能感知較弱，感知到的適應成本較高；蜂農對免費天氣變化信息的獲取、獲取渠道的多少、與其他蜂農交流的頻率以及養(yǎng)蜂人數(shù)等均會影響蜂農對天氣變化的感知，其中，免費天氣信息的獲取對蜂農敏感性感知、適應性功效感知、自我效能感知以及適應成本感知影響最為顯著。最后，從拓寬蜂農獲取天氣信息的渠道、鼓勵其加入農民合作組織以及增強蜂農之間的交流等方面，提出了提高蜂農對天氣變化感知能力、增強應對天氣變化能力的相關建議。

關鍵詞：蜂產業(yè)；社會認知模型；天氣變化感知

天氣變化對農業(yè)生產的影響已經受到廣泛關注。以自然資源為生計基礎的農戶是受天氣變化影響的高度脆弱群體，農戶是否能夠應對天氣變化一定程度上取決于農戶對天氣變化的感知和認識，研究農戶對天氣變化的感知已經成為學術界研究的熱點問題之一。四川是農業(yè)大省，也是我國蜂產業(yè)主產區(qū)，養(yǎng)殖規(guī)模遠遠領先于其他省市[1]。四川蜂產業(yè)在呈現(xiàn)良好發(fā)展態(tài)勢的同時，近年來也遭遇了天氣變化的嚴重影響，尤其是近年來氣候變暖影響春季油菜花期雨水量增多、氣溫快速回升等(如2017年2月四川省平均氣溫7.8℃，較常年同期高0.5℃。全省月平均降水量17.2mm，較常年多21%)，由此造成早春油菜花期提前、蜂蜜減產、蜂農欠收等嚴峻現(xiàn)實問題，迫切需要采取有效措施應對天氣變化的不利影響。而蜂農對天氣變化的感知是其采取應對行為的前提，因此，有必要研究蜂農對天氣變化的感知及其影響因素，分析不同因素的影響程度，針對性地提出建議和制定應對天氣變化的措施，以削弱天氣變化對蜂產業(yè)生產的不利影響、提高蜂農經濟收益。

通過對國內外關于農民對天氣變化的感知相關研究梳理，發(fā)現(xiàn)很多國家已經進行大量的研究，國內外學者的研究已積累了一些有價值的成果。從對天氣變化的感知程度的研究來看，Bryan等[2]研究發(fā)現(xiàn)，埃塞俄比亞農民對氣溫和降水變化的感知與實際氣象數(shù)據(jù)均相符；南非農民對溫度變化的認知與實際相符，但對降水的認知與實際不符。祁新華等[3]指出，農戶對氣溫與降水的變化感知直接且強烈，能較一致地回顧天氣變暖的強度與時期，中部農戶對降水變化的感知度較強。從農民感知天氣變化方式的研究來看，Yaro[4]證明，現(xiàn)代商業(yè)農民從各種非政府組織和國家獲得天氣信息，而傳統(tǒng)小規(guī)模農民通過觀察來判斷天氣變化。盧春天等[5]研究指出，電視是多數(shù)農村青年農民了解天氣變化的主要渠道。從個人和家庭特征對天氣變化感知的影響研究來看，Ofuoku[6]發(fā)現(xiàn)，戶主受教育程度與農民天氣變化認知正相關，即受教育程度高的農民更易感知天氣變化。雒麗等[7]指出，戶主受教育水平和務農年限在農戶對天氣變化敏感性感知中起著關鍵作用。從外部環(huán)境對天氣變化感知的影響研究來看，田青等[8]發(fā)現(xiàn)，鄉(xiāng)村人群具有較強的天氣變化感知能力，個體客觀背景環(huán)境、累積經驗及成長經歷等的對其天氣變化感知能力具有一定的影響。趙雪雁[9]認為，個人感知總是依賴于社會、自然環(huán)境，農戶往往通過社會交流來獲取天氣變化風險信息與適應信息，適應激勵(如減稅、補貼、相關法律與技術、信息服務支持等)和他們對天氣變化社會話語的信任度通常會影響其感知度。

以上研究為本文開展蜂農對天氣變化的感知研究提供了重要的參考，但多是以大農業(yè)為背景考察農民對天氣變化的感知。相對而言，對于具體的某個產業(yè)的農民對于天氣變化的感知研究較少，從微觀角度研究農民對于天氣變化的感知還不多見。而蜂產業(yè)受天氣等自然條件影響大，且蜂產業(yè)的發(fā)展也直接影響其他產業(yè)的健康發(fā)展。因此，本文以對四川省蜂農的調查為基礎，基于社會認知模型(MPPACC)分析框架[10]，采用有序Probit模型，重點分析蜂農對天氣變化的感知及其影響因素，據(jù)此提出相關建議以提高蜂農對于天氣變化的感知能力，積極應對天氣變化，進而為提高蜂產業(yè)的經濟效益做出一點探究。

1 理論分析與模型構建

1.1 蜂農對天氣變化感知度測量模型

為了定量分析蜂農對天氣變化的感知，本文根據(jù)Grothman和Patt基于心理學與行為經濟學提出的個人主動適應氣候變化的社會認知模型(MPPACC)分析框架[10]，結合天氣變化情況，將蜂農對天氣變化的風險感知(包括敏感性感知和嚴重性感知) 和適應感知(包括適應功效感知、自我效能感知及適應成本感知)作為測度指標。MPPACC自2005年提出以來，被廣泛應用于社會學、環(huán)境學等研究領域，它不僅考慮了民眾的認知方面，而且還包括了被其他模型所常常忽略的民眾對自身適應能力的認知。因此，我們選取了MPPACC模型來作為研究框架。同時，在計算感知度指數(shù)時，依據(jù)李克特量表先對蜂農的各類天氣變化感知選項進行五級賦值，再將不同區(qū)域蜂農的各種感知度加總平均。計算公式如下:

(1)

式(1)中：Fj為農戶對j問題的感知度指數(shù)，fij為第i個蜂農對j問題的感知度賦值，n為蜂農的個數(shù)。具體測量指標及賦值見表1。

1.2 天氣變化感知影響因素分析

表1蜂農對天氣變化感知度測量指標及賦值

Table1Measurement index and assignment of beekeepers’ perception of climate change

天氣變化感知Perception ofclimate change測量指標Measurement index測度問題Measurement issues賦值Value風險感知Risk perception敏感性感知Sensitivity perception與2016年相比,2017 年油菜花期降雨發(fā)生了什么變化What is the change of the rainfall in the rape blooming seasonin 2017 compared with 2016明顯增加=1;增加=2;沒什么變化=3;減少=4;明顯減少=5A lot of increase=1;A little increase=2;About the same=3;A little reduction=4;A lot of reduction=5嚴重性感知Severity perception天氣變化對養(yǎng)蜂的生產影響是否嚴重Dose climate change seriously affect beekeeping or not非常嚴重=1;比較嚴重=2;一般=3;不太嚴重=4;很不嚴重=5Very seriously=1;Seriously=2;Average=3;Slightly=4;Very slightly=5適應感知Adaptiveperception適應功效感知Adaptive efficacyperception采取措施能否減弱天氣變化的負面影響Can some measures be taken to mitigate the negativeeffects of climate change or not肯定能=1;有可能=2;一般=3;不太可能=4;肯定不能=5Very possibly=1;Possibly=2;Average=3;Impossibly=4;Very impossibly=5 自我效能感知Self-efficacyperception自己應對天氣變化的能力如何Can you cope with climate change by yourself非常強=1;比較強=2;一般=3;比較差=4;非常差=5Very strongly=1;Strongly=2;Average=3;Poor=4;Very poor=5適應成本感知Adaptation costsperception適應天氣變化的成本有多高In what extent you expense on adapting the climate change非常高=1;比較高=2;一般=3;比較低=4;非常低=5Very high=1;High=2;Average=3;Low=4;Very low=5

四川省油菜花花期為2—4月。

The flowering period of rape in Sichuan Province is during February-April.

蜂農對天氣變化的感知影響因素是多方面的，受到個人特征、家庭特征等因素的影響，還受到放蜂實踐、是否加入合作組織等客觀因素的影響。借鑒已有相關文獻，并結合對蜂農的實際調查，本文提出以下假設：

假設1：蜂農個人特征對蜂農的天氣變化感知有影響。蜂農的個人特征直接影響著其對于天氣變化的感知。一般來說，蜂農從事蜂業(yè)養(yǎng)殖生產活動的年份越長，積累的生產經驗越多，適應天氣變化的經驗就越豐富，但具體對感知能力的產生正相關還是負相關影響有待檢驗。因此，除了選擇年齡和受教育程度之外，本文還選擇了蜂農的養(yǎng)蜂年限作為影響天氣變化感知的重要個體特征因素。

假設2：蜂農的家庭特征對蜂農的天氣變化感知有影響。蜂業(yè)生產多是以家庭為生產單位的，主要勞動力也來自家庭成員，家庭特征在某種程度上影響著蜂農對天氣變化的關注程度。同時，隨著蜂業(yè)勞動力結構的老齡化，蜂農子女是否具有繼續(xù)養(yǎng)蜂的意愿將影響蜂農們的長期生產計劃，進而影響蜂農對天氣變化的關注和感知。因此，本文選擇家庭規(guī)模、家中有幾人養(yǎng)蜂和子女是否有繼續(xù)養(yǎng)蜂的意愿作為蜂農家庭特征這一影響因素的具體指標，具體產生何種影響有待討論。

假設3：獲取天氣變化信息的渠道對蜂農的天氣變化感知有影響。蜂農獲取天氣變化信息的渠道能直觀反映出蜂農對于天氣變化的感知能力，一般來說，渠道越多，天氣變化信息的準確性和可靠性越大，但對蜂農的天氣變化感知能力的作用方式尚不確定。因此，本文將蜂農是否定制、收獲了免費的天氣變化信息和天氣變化信息獲取的渠道作為自變量。

假設4：社會資本對蜂農的天氣變化感知有影響。蜂農對天氣變化的適應能力可以看作是各種生計資本聯(lián)合起來產生的結果，蜂農的社會資本起著傳遞信息、緩解天氣變化的消極影響等作用，本文將蜂農是否加入合作社、與其他蜂農交流天氣變化信息的頻率作為蜂農的社會資本范疇，作為自變量來考察，怎樣影響蜂農對天氣變化的感知能力需要進一步討論。

基于上文所述，本文因變量選擇蜂農對天氣變化的五類感知度，均取1，2，3，4，5五個有序值反映感知強弱，因此因變量屬于多分類有序變量，且蜂農個人特征、家庭特征等自變量以離散型數(shù)據(jù)為主，故采取有序Probit模型。模型的基本形式為：

y*=β′X+εi,i=1，2，3，…，n。

(2)

式(2)中，β′為參數(shù)向量，εi～N(0，σ2I)，即觀測樣本相互獨立且具有正態(tài)誤差。

如果用α1、α2、α3、α4分別表示蜂農對天氣變化的感知程度的未知分割點，且存在α1<α2<α3<α4，即：

y=1，2，3，4，5的概率分別為

Prob.(y=1|X)=Φ(α1-β′X)；
Prob.(y=2|X)=Φ(α2-β′X)-Φ(α1-β′X)；
Prob.(y=3|X)=Φ(α3-β′X)-Φ(α2-β′X)；
Prob.(y=4|X)=Φ(α4-β′X)-Φ(α3-β′X)；
Prob.(y=5|X)=1-Φ(α4-β′X)。

Φ為標準正態(tài)分布的累積密度函數(shù)。與一般Probit模型一樣，有序Probit模型的參數(shù)估計采用極大似然估計法(maximum likelihood method)，但是自變量X對概率的邊際影響并不等于系數(shù)β′，其中，Prob(y=1)的導數(shù)明顯與系數(shù)β′有相反的符號，而Prob(y=5)的導數(shù)明顯與系數(shù)β′符號一致，而中間取值概率的變動與β′之間的關系不能確定。

本文的基本模型設定如下：

蜂農對天氣變化的感知程度=F(蜂農個人特征，蜂農的家庭特征，獲取天氣變化信息的渠道，社會資本)+隨機擾動項。

2 數(shù)據(jù)來源和變量設置

2.1 數(shù)據(jù)來源

本文研究數(shù)據(jù)來自2017年8月在四川省實地問卷調查、小型訪談以及網(wǎng)絡問卷等方式所得。在數(shù)據(jù)收集中，采取隨機抽樣法選取受訪地區(qū)和蜂農，共發(fā)放問卷150份，回收有效問卷133份，問卷有效率為88.67%，其中成都市80份，德陽市22份，宜賓市31份。受訪蜂農平均年齡49.91歲，平均養(yǎng)蜂24.14年，平均家庭規(guī)模為每戶4.30人，家中平均有1.93人在養(yǎng)蜂，約69.17%的蜂農加入了合作社，蜂農文化水平較低，大部分為初中水平，占47.37%。具體受訪蜂農個人及家庭特征見表2。

2.2 變量設置

依據(jù)理論研究和實地調查，本文以農戶對天氣變化的敏感性感知、嚴重性感知、適應功效感知、自我效能感知、適應成本感知為因變量，選取蜂農個人特征、家庭特征、獲取天氣變化信息渠道、社會資本作為四大類解釋變量，各大類解釋變量下設具體測量指標，共10個變量，各變量的統(tǒng)計性描述分析具體見表3。為了保證模型模擬的可信度，避免解釋變量之間由于過高相關關系而使模型估計失真的情況出現(xiàn)，所以構建模型前對所有解釋變量進行了多重共線性檢驗。運用Stata軟件得出各解釋變量的vif值都小于10(表4)，說明解釋變量之間沒有明顯共線性，因此可選取這10個變量來構建模型。

3 結果與分析

3.1 蜂農對天氣變化的感知度分析

3.1.1 蜂農對天氣變化的風險感知

蜂農對天氣變化的敏感性感知較強，普遍感知到降雨量有所增加，有69%的蜂農感知到降雨量明顯增加，29%的蜂農感知到降雨量增加。其中，中江縣蜂農對天氣變化的敏感性感知最強，興文縣蜂農最弱，感知度指數(shù)分別為1.68和1.19(表5)，這與研究數(shù)據(jù)時間段當?shù)貙嶋H降雨情況符合。整體來看，各地區(qū)蜂農對天氣變化的敏感性感知相差較小。

蜂農對天氣變化的嚴重性感知較強，普遍認為天氣變化對養(yǎng)蜂生產造成了壞的影響，有56%的蜂農認為天氣變化對養(yǎng)蜂生產造成了非常嚴重的負面影響，43%的蜂農認為天氣變化對養(yǎng)蜂生產造成了比較嚴重的傷害。其中，大邑縣蜂農對天氣變化的嚴重性感知最強，興文縣最弱，感知度指數(shù)分別為1.65和1.00(表5)。其主要原因在于，近年來由于春季氣溫升高的同時，降雨量有所增加，加之部分地區(qū)油菜種植面積減少，造成蜜源減少，以油菜花粉為主要蜜源開展養(yǎng)蜂生產活動的蜂農受到較大的影響，擴大了天氣變化對蜂農的養(yǎng)蜂生產打擊，從而增強了蜂農對天氣變化的嚴重性感知。興文縣較其他幾個地區(qū)而言降水較少，天氣變化對養(yǎng)蜂生產的沖擊相對較少，故興文縣蜂農嚴重性感知最弱。

3.1.2 蜂農對天氣變化的適應感知

四川省蜂農對天氣變化的適應功效感知較弱，大部分人認為采取措施不能減弱天氣變化帶來的負面影響，僅有19%的蜂農認為采取措施肯定能減弱天氣變化的負面影響。其中，興文縣蜂農對天氣變化的適應功效感知最強，與其他地區(qū)有明顯差異，大邑縣蜂農的適應功效感知能力最弱，感知度指數(shù)分別為1.45和4.27(表5)。由此可見，在天氣變化對蜂業(yè)生產的嚴重影響下，蜂農會采取一些措施來減弱負面影響，但所采取的措施的實施效果不如人意。

表2受訪蜂農個人及家庭特征

Table2Individual and family characteristics of interviewed beekeepers

蜂農Beekeepers崇州市Chongzhou邛崍市Qionglai大邑縣Dayi中江縣Zhongjiang興文縣Xingwen全部蜂農All樣本量Sample size2133262231133受訪者平均年齡Average age49.8146.6444.2348.4458.2949.91平均養(yǎng)蜂年限Average years of beekeeping26.9024.4823.6520.1428.3524.14家庭規(guī)模/(人·戶-1)Family size(person in every family)4.294.344.043.824.874.30每戶養(yǎng)蜂人數(shù)Number of beekeepers2.192.332.192.091.001.93是否加入合作社是90.4878.7980.7763.6438.7169.17Whether join in cooperatives or not/%Yes受訪者文化水平文盲4.76009.093.233.01Cultural level of respondents/%Illiterate小學Primary23.8115.15045.4545.1625.56初中Junior47.6251.5261.5436.3638.7147.37高中Senior23.8133.3338.464.559.6822.56大專及以上0004.553.231.50College or above

表3解釋變量描述

Table3Variable descriptions

變量Variable賦值內容Value均值Mean標準差Standarddeviation因變量Dependent variables敏感性感知Sensitivity perception(y1)與2016年相比,2017 年油菜花期降雨發(fā)生了什么變化What is the change of the rainfall in the rape blooming seasonin 2017 compared with 20161.3460.601嚴重性感知Severity perception(y2)天氣變化對養(yǎng)蜂的生產影響是否嚴重Dose climate change seriously influence on beekeeping or not1.4390.511適應功效感知Adaptive efficacy perception(y3)采取措施能否減弱天氣變化的負面影響Can some measures be taken to mitigate the negative effects ofclimate change or not3.4291.543自我效能感知Self-efficacy perception(y4)自己應對天氣變化的能力如何Can you strongly manage to cope with climate change by yourself3.2420.509適應成本感知Adaptation costs perception(y5)適應天氣變化的成本有多高In what extent you expense on adapting the climate change2.0300.587自變量Independent variables 1.蜂農個人特征Beekeepers personal characteristics年齡Age(x1)30歲以下=1;30～40=2;41～50=3;51～60=4;60歲以上=5Under 30 years of age=1;30 to 40=2;41 to 50=3;51 to 60=4;Over 60 years of age=549.9110.63受教育程度Education level(x2)文盲=1;小學=2;初中=3; 高中=4;大專及以上=5Illiterate=1; Primary=2; Junior=3; Senior=4;College or above=52.910.90養(yǎng)蜂年限Years of beekeeping(x3)實際值(年)Actual value(year)24.1412.472.蜂農家庭特征Beekeepers family characteristics家庭規(guī)模 Family size(x4)實際值/(人·戶-1)Actual value(person in every family)4.301.27幾人養(yǎng)蜂Number of beekeepers(x5)實際值/(人·戶-1)Actual value(person in every family)1.930.86子女是否有繼續(xù)養(yǎng)蜂的意愿Whether your children are willing to bebeekeepers(x6)是=1;否=0Yes=1;No=00.300.873.獲取天氣變化信息的渠道Access to information on climate changes是否定制了、收獲了免費的天氣變化信息Do you get free climate change information(x7)是=1;否=0Yes=1;No=00.640.52天氣變化信息獲取的渠道Channels for information acquisition of climatechange(x8)1條渠道為1;n條渠道為nOne channel=1;n channels=n1.440.664.社會資本Social capital是否加入了合作社Whether join in cooperatives or not(x9)是=1;否=0Yes=1;No=00.690.46與其他蜂農交流天氣變化信息頻率Frequencies of climate information exchangewith other beekeepers(x10)大于40次·月-1=1;31～40次·月-1=2;21～30次·月-1=3;11～20次·月-1=4;0～10次·月-15 More than 40 times every month=1;31 to 40 times every month=2;21 to 30 times every month=3;11 to 20 times every month=4;0 to 10 times every month=51.250.43

表4 多重共線性檢驗

蜂農對天氣變化的自我效能感知較弱，僅有3%的蜂農認為自己應對天氣變化的能力比較強，有70%的蜂農認為自己應對天氣變化的能力一般，26%的蜂農認為自己應對天氣變化的能力比較差。其中，興文縣蜂農對天氣變化的自我效能感知最強，中江縣蜂農最弱，感知度指數(shù)分別為2.97和3.50(表5)，差異一定程度上來源于降水量不同。總體來看，蜂農對自己對天氣變化的適應能力信心不大。

蜂農對天氣變化適應成本感知較高，大部分認為適應天氣變化的成本比較高，14%的蜂農認為適應成本非常高，72%的蜂農認為適應成本比較高。其中，大邑縣和邛崍市蜂農感知到的適應成本最高，中江縣蜂農最低，感知度指數(shù)依次為1.88、1.88和2.27(表5)。通過實地調研發(fā)現(xiàn)，大部分蜂農談到的適應天氣變化所需的成本主要來自購買花粉和蜂藥的支出，因此加重了生產負擔。

3.2 蜂農對天氣變化感知影響因素分析

3.2.1 模型估計

本文利用Stata統(tǒng)計軟件，對研究的數(shù)據(jù)進行有序Probit回歸處理，得到的回歸系數(shù)及相關檢驗結果如表6所示。以蜂農對天氣變化的敏感性感知為例，由表6可知，其對數(shù)似然比統(tǒng)計量為-76.939，LR統(tǒng)計量為25.990，對數(shù)似然比檢驗的顯著性水平為0.004，說明模型總體擬合效果較好，解釋變量的影響作用基本符合預期。

3.2.2 結果分析

(1)蜂農個人特征對其對天氣變化感知的影響。從模型估計結果來看，蜂農個人特征主要影響其對天氣變化的敏感性感知，年齡(x1)對敏感性感知的影響顯著正相關，系數(shù)為0.059(表6)；受教育程度(x2)沒有統(tǒng)計學意義；養(yǎng)蜂年限(x3)對敏感性感知的影響顯著負相關，系數(shù)為0.030(表6)。這說明蜂農年齡越大，養(yǎng)蜂年限越短，對天氣變化的敏感性感知越強。原因在于蜂農年齡越大，自身積累的天氣變化經驗越多，對天氣信息頗為了解；同時養(yǎng)蜂時間越短，對養(yǎng)蜂生產活動越不熟悉，越用心關注天氣變化以及時調整生產計劃，因此對天氣變化的敏感性感知越強。

表5四川省蜂農對天氣變化的風險感知和適應感知

Table5Risk and adaptive perception of climate change in Sichuan beekeepers

地區(qū)Area天氣變化風險感知Climate change risk perception敏感性感知Sensitivity perception嚴重性感知Severity perception天氣變化適應感知Climate change adaptive perception適應功效感知Adaptive efficacy perception自我效能感知Self-efficacy perception適應成本感知Adaptation costs percep-tion崇州市Chongzhou1.291.484.103.192.05邛崍市Qionglai1.241.584.063.211.88大邑縣Dayi1.421.654.273.421.88中江縣Zhongjiang1.681.553.643.502.27興文縣Xingwen1.191.001.452.972.13

成都市(崇州市、邛崍市、大邑縣)2016年2—4月平均降雨量總量為118.1mm，2017年同期為119.1mm；德陽市(中江縣)2016年2—4月平均降雨量總量為77.6mm，2017年同期為103.2mm；宜賓市(興文縣)2016年2—4月平均降雨量總量為174.8mm，2017年同期為95.3mm。數(shù)據(jù)來自中國天氣網(wǎng)四川站(http://sc.weather.com.cn/)。

From February to April，2016，the average total rainfall of Chengdu(Congzhou，Qionglai，Dayi County) was 118.1mm，while that of 2017 was 119.1mm;the average total rainfall of Deyang(Zhongjiang) was 77.6mm，while that of 2017 was 103.2mm;and the average total rainfall of Yibin(Xingwen County) was 174.8mm，while that of 2017 was 95.3mm.Data were from Sichuan Station of China Weather Network(http://sc.weather.com.cn/).

表6四川省蜂農天氣變化感知影響因素模型回歸結果

Table6Regression results of impact factors model on climate change perception of bee keepers in Sichuan Province

變量Variable風險感知Risk perception敏感性感知Sensitivity perception嚴重性感知Severity perception系數(shù)Coefficient標準誤Standarderror系數(shù)Coefficient標準誤Standarderror適應感知Adaptive perception適應功效感知Adaptive efficacy perception自我效能感知Self-efficacy perception適應成本感知Adaptation costs percep-tion系數(shù)Coefficient標準誤Standarderror系數(shù)Coefficient標準誤Standarderror系數(shù)Coefficient標準誤Standarderror年齡Age0.059***0.020-0.0170.0160.0000.0140.033**0.0150.0230.015教育程度-0.0450.1770.0230.1710.0920.1300.2000.155-0.1500.143Education level養(yǎng)蜂年限-0.030**0.0130.0110.010-0.0090.008-0.0140.0090.0020.009Years of beekeeping家庭規(guī)模Family size-0.1170.117-0.318**0.126-0.0990.084-0.171*0.1000.0420.094養(yǎng)蜂人數(shù)0.1770.1730.2150.1720.399***0.1400.284*0.1610.269*0.154Number of beekeepers子女是否有養(yǎng)蜂的意愿-0.2950.3300.0480.1560.0490.112-0.1010.146-0.315**0.158Whether children havethe will be beekeepers是否接收了免費的天氣變化信息Whetherget free climatechange information0.491*0.2770.616**0.2700.388*0.2130.522**0.2560.587**0.244獲取天氣信息渠道多少Channel for informationacquisition of climatechange0.506***0.1850.1180.1840.476***0.1540.0170.173-0.422**0.177是否加入農民合作社Whether join incooperatives or not0.4120.3320.3990.3130.606**0.2470.1830.284-0.500*0.276與其他蜂農交流天氣變化信息頻率Frequencies of climateinformation exchangewith other beekeepers0.1360.289-0.524*0.3060.635***0.235-0.2150.271-0.0630.256對數(shù)似然值Logarithmiclikelihood value-76.939-75.051-184.752-94.089-98.914 Pseudo R20.1450.2080.1440.0840.103LR x2(10)25.99039.36062.09017.26022.590Prob>x20.0040.0000.0000.0690.012

*、**、***分別表示在0.1、0.05和0、01水平上顯著。

*，**，*** showed the significance at 0.1，0.05 and 0，01 levels，respectively.

(2)蜂農家庭特征對其對天氣變化感知的影響。從模型估計結果來看，蜂農家庭特征主要影響其對天氣變化的自我效能感知和適應成本感知。家庭人數(shù)(x4)對自我效能感知的影響顯著負相關，系數(shù)為0.171(表6)；養(yǎng)蜂人數(shù)(x5)對自我效能感知的影響顯著正相關，且對適應成本感知的影響顯著正相關，系數(shù)依次為0.284，0.269(表6)；子女養(yǎng)蜂的意愿(x6)對適應成本感知的影響顯著負相關，系數(shù)為0.315(表6)。這說明家庭人數(shù)越少，養(yǎng)蜂人數(shù)越多，蜂農對天氣變化的自我效能感知越強；養(yǎng)蜂人數(shù)越多，子女沒有養(yǎng)蜂的意愿，蜂農對天氣變化的適應成本感知越強。原因在于家庭人數(shù)越少所負擔的生計開支越少，可用于支付養(yǎng)蜂的資金等越多；養(yǎng)蜂人數(shù)越多，能為養(yǎng)蜂生產安排提供充足的勞動力，因此自我效能感知越強；但養(yǎng)蜂人數(shù)越多也就意味著投入的勞動力成本越高，加之子女沒有繼續(xù)養(yǎng)蜂的意愿，使得蜂農要投入更多的時間和精力來管理蜜蜂，故感知到適應成本越高。

(3)獲取天氣變化信息的渠道對天氣變化感知的影響。從模型估計結果來看，蜂農獲取天氣變化信息的渠道主要影響其對天氣變化的敏感性感知、適應功效感知和適應成本感知。是否接收了免費的天氣變化信息(x7)對敏感性感知、適應功效感知和適應成本感知的影響均顯著正相關，系數(shù)依次為0.491、0.388、0.587(表6)；獲取天氣變化信息渠道多少(x8)對敏感性感知和適應功效感知的影響均顯著正相關，對適應成本感知的影響顯著負相關，系數(shù)依次為0.506、0.476、0.422(表6)。這說明，接收了免費的天氣變化信息，獲取天氣變化信息渠道越多，蜂農的敏感性感知和適應功效感知越強；獲取天氣變化信息渠道越少，蜂農的適應成本感知越強。原因在于蜂農接收了免費的天氣變化信息且渠道多，掌握的天氣變化信息就更為豐富、更為準確，以此提前做好應對措施，從而增強了蜂農的敏感性感知和適應功效感知；相反的是，對于天氣變化的了解越少，在應對天氣變化時就越為被動，采取的應對措施收效甚微，因此增加了適應成本，故蜂農適應成本感知越高。

(4)社會資本對天氣變化感知的影響。從模型估計結果來看，蜂農的社會資本主要影響其對天氣變化的適應功效感知。是否加入農民合作社(x9)、與其他蜂農交流天氣變化信息頻率(x10)對適應功效感知顯著正相關，系數(shù)分別為0.606和0.635(表6)。這說明，加入農民合作社、與其他蜂農交流天氣變化信息頻率越高，蜂農的適應功效感知越強。原因在于，蜂農加入合作社后，合作社會提供養(yǎng)蜂生產的相關技術指導，提高了蜂農應對天氣變化的能力，因此蜂農感知的適應功效較高；與此同時，蜂農與其他蜂農交流天氣變化信息的頻率越高，獲取的適應天氣變化的措施、應對方法等信息越多，從而感知的天氣變化的適應功效越強。

4 結論與建議

本文通過對四川省5個縣蜂農對天氣變化的感知調查，運用計數(shù)模型實證分析了蜂農對天氣變化的感知及其影響因素。研究結果表明，(1)蜂農對天氣變化的風險感知較強。大部分蜂農明顯感知到了降雨量的增加，與此同時，大部分蜂農認為天氣變化給他們的養(yǎng)蜂生產活動造成了較為嚴重的負面影響。(2)蜂農對于天氣變化的適應感知較弱。大部分蜂農對天氣變化的適應功效感知較弱，自我效能感知較弱，而感知到的適應成本較高。(3)蜂農個人特征、家庭特征、獲取天氣變化信息的渠道以及社會資本均在一定程度上影響著蜂農對天氣變化的感知，具體來看，養(yǎng)蜂人數(shù)、蜂農對免費天氣變化信息的獲取、蜂農獲取天氣變化信息渠道的多少、與其他蜂農交流天氣變化信息的頻率等是影響蜂農天氣變化感知最為顯著的因素。而就目前的研究調查來看，蜂農獲取天氣變化信息的渠道集中于傳統(tǒng)的電視天氣預報，蜜蜂合作社的主要作用也局限于統(tǒng)一銷售蜂蜜等產品，蜂農之間較為正式的交流尚且不足。

基于上述研究結論，本文提出以下提高蜂農對天氣變化的感知能力，及時做出應對天氣變化的生產措施的建議：(1)拓寬蜂農獲取天氣變化信息的渠道。強化氣象部門與農業(yè)部門的對接，加強氣象信息服務體系建設，提高天氣變化信息的準確性，并通過廣播、電視以及短信等方式及時有效地將天氣變化信息傳遞給蜂農；充分利用現(xiàn)代信息化技術構建氣象信息傳播、預測和分析的平臺、載體，為蜂農轉地流動以及生產提供決策服務。將蜂農信息服務和軟件平臺建設等納入農業(yè)基礎設施建設項目行列予以支持，并通過蜂業(yè)管理部門每年的培訓工作在廣大蜂農中加以推廣應用。通過提供項目支持、平臺支持和現(xiàn)代化技術手段，切實豐富蜂農獲取天氣變化信息的渠道。(2)鼓勵蜂農加入合作社。合作社作為專業(yè)的養(yǎng)蜂生產經濟組織，比分散的蜂農更有實力和精力去了解天氣變化的現(xiàn)象、原因、規(guī)律以及影響等，且定期地開展培訓和交流大會，具有組織性強、信息傳遞快、交流頻繁等特點。因此，要將合作社作為蜂農應對天氣變化重要的組織平臺給予支持，鼓勵其開展應對天氣變化的各類防范措施的研究和總結，并對蜂農進行培訓和具體指導，從而增強蜂農整體應對天氣變化的能力，削弱或避免天氣變化的不利影響。(3)鼓勵蜂農之間的合作和交流。養(yǎng)蜂生產不同于其他農業(yè)生產活動，具有定地養(yǎng)蜂和轉地養(yǎng)蜂兩種經營形式。對定地養(yǎng)蜂的蜂農，應發(fā)揮好當?shù)胤錁I(yè)協(xié)會的作用，利用互聯(lián)移動網(wǎng)絡，組建蜂農微信群、QQ群等交流群，共同探討有效的生產方式和應對天氣變化的措施。對轉地養(yǎng)蜂的蜂農，由于流動性大，應強化與相同或者相似路線蜂農的交流，相互溝通所在組織提供的氣象信息，結成伙伴關系，這樣既可以分擔運輸成本又可以提高彼此的應對天氣變化能力。由此，通過增強蜂農之間的交流頻率，互通有無，從而提高蜂農對天氣變化的適應功效和自我效能，減少適應成本，增加經濟效益。

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Beekeepers’perceptionofclimatechangeanditsinfluencingfactors:acasestudyofSichuanProvince

XU Liling1，YOU Liangzhi2，SUN Zhanli3，ZHANG Shemei1，4，*

(1.CollegeofManagement，SichuanAgriculturalUniversity，Chengdu611130，China;2InternationalFoodPolicyResearchInstitute，Washington，D.C.20006，USA;3LeibnizInstituteofAgriculturalDevelopmentinTransitionEconomies(IAMO)，Halle06120，Germany;4SichuanCenterforRuralDevelopmentResearch，SichuanAgriculturalUniversity，Chengdu611130，China)

Abstract:Based on questionnaire data on beekeepers in five counties in Sichuan Province，we use model of proactive adaptation to climate change(MPPACC) framework and ordered Probit model to analyze the beekeepers’ perception of climate change and its influencing factors.The results showed that the sensitivity perception and the severity perception of climate change of the beekeepers were stronger，while the efficacy perception and self-efficacy perception were weaker and the perceived adaptive cost was higher.Factors such as acquisition and accesses to free weather information，communication frequency to other beekeepers，the number of beekeepers in the family etc.have significant influence on beekeepers’ perception of climate change.Especially，acquisition to free climate change information and the sensitivity perception，adaptive efficiency perception，self-efficacy perception and adaptive cost perception were the most significant factors.Finally，considering the needs to broaden beekeepers’ accesses to climate information，we put forward suggestions to improve beekeepers’ perception and response capacity towards climate change，such as encouraging participation of beekeepers’ cooperatives and promoting communications among them.

Key words:bee industry;MPPACC model;climate change perception

中圖分類號：S-9；F326.3

A

文章編號：1004-1524(2018)06-1089-10

收稿日期：2018-01-02

基金項目：國家蜜蜂產業(yè)技術體系建設專項(CARS-44-KXJ18)

作者簡介：許麗靈(1996—)，女，四川成都人，本科生，研究方向為農林經濟管理。E-mail：861510083@qq.com

，張社梅，E-mail:zhangshemei@163.com

10.3969/j.issn.1004-1524.2018.06.28

(責任編輯張 韻)