气候风险如何驱动中国农村土地流转？基于360个村庄的实证研究与机制分析

本文通过构建双向固定效应模型和双重机器学习（DML）模型，系统分析了气候风险对中国农村土地流转的影响机制。研究发现，气候风险通过促进农民非农就业与收入结构调整，显著推动土地转出；农业补贴和土地规模化分别具有缓解与增强作用。研究为气候适应性农业政策（如补贴倾斜与技术支撑）提供了重要实证依据。

　　

Section snippets

Cobb-Douglas production function under climate risk

参考农业部门的Cobb-Douglas函数（Chen and Gong, 2021）并对其进行改进，我们考虑了气候风险下单位面积农业用地的Cobb-Douglas生产函数：

y = f(X, Z) = Xα ? Zβ

X = c₁(l, f, m)

Z = c₂(ε_lt, ε_ht, ε_er, ε_ed)

其中，y 表示每公顷农业产量，X 表示每公顷农业要素投入，Z 表示气候风险冲击下单位农业用地的产量损失。α 是农业投入系数。

Data source

中国幅员辽阔、人口众多，拥有8个不同气候带和13个主要粮食产区（Ding et al., 2021）。不同区域气候差异显著，主要种植作物类型不同，农民所面临的气候风险也存在显著的时空差异。我们将村庄土地流转数据与当地城市的气候风险指数进行匹配，旨在揭示农民的适应行为及其潜在机制。

Baseline results

表3中的第（1）和第（3）列显示了未控制变量时的结果，表明气候风险显著增加了土地转入和土地转出。从第（2）和第（4）列可以看出，即使在排除控制变量的影响后，结论仍然显著，验证了假设1。村庄人口规模越大，越有利于土地流转；村庄土地总面积越大，则越……

Reasons for the impact of climate risk on rural land transfer

在控制了经济、人口和地理等因素后，我们研究了农民在四种气候风险（LTD、HTD、ERD、EDD）下的土地流转适应行为。气候风险导致农民收入损失，包括直接收入减少和潜在收入不稳定性增加。农民倾向于寻找更高收入或更稳定的工作，因此选择外出务工并转出土地。值得注意的是，可能存在反向……

Conclusion and policy implications

近年来，气候风险问题受到更多关注，时间上风险强度加剧，空间上多地频发，气候不平等日益严重。由于农民对天气的特殊依赖性，他们更易受到气候风险影响，因此研究其适应行为与机制尤为重要。为科学探究该问题，我们建立了气候风险如何影响土地流转的理论框架……