极端高温对玉米-大豆轮作决策的影响：基于美国玉米带的实证研究

本综述系统分析了极端高温（>30°C）的强度与时间分布对玉米-大豆轮作决策的影响机制。研究表明，农户对前期产量冲击存在显著近因偏差（recency bias），更关注极端热总量（GDD>30°C）而非发生时间（July Heat Share）。通过构建马尔可夫转移模型（MLRA分组估计）发现，前期高温导致玉米转大豆概率显著上升（β= -0.128*），且存在明显空间异质性。该研究为气候适应性农业决策提供了重要行为经济学证据。

　　

引言背景

气候变化导致的极端高温事件对农业生产构成严峻挑战。美国玉米带（Corn Belt）作为全球重要粮食产区，玉米和大豆的轮作模式对气候波动尤为敏感。已有研究表明，极端高温（>30°C）对玉米和大豆的产量影响存在显著差异：玉米在生殖生长阶段（开花期）对高温更敏感，而大豆的敏感性随生育期推进逐渐增强。这种生物学习性差异使得农户的轮作决策可能受到前期高温特征（强度与时间）的显著影响。

概念框架

研究构建了理论模型分析极端高温的两个关键维度：总暴露量（强度，i_t）和时间分布（s_t）。通过相对产量冲击函数Y(s,i)=i(s-0.5)量化高温的影响，其中s=0.25代表典型高温时间（玉米更脆弱期），i=1代表典型强度。模型揭示：若农户仅关注高温强度（ρ_i>0, ρ_s=0），前期高温将导致预期玉米相对产量下降，促使转种大豆；若仅关注时间分布（ρ_s>0, ρ_i=0），则决策取决于前期高温发生时间是否偏离典型模式。这一框架为实证分析提供了理论预测。

研究方法

研究采用2004-2020年美国爱荷华州、伊利诺伊州和印第安纳州的田间级数据，涵盖1000万+田间观测。核心因变量为二值作物选择指标（1=玉米，0=大豆），自变量包括：

1. 1.
   县级产量冲击：平均产量冲击S^avg_jt = (?^corn_jt + ?_jt^soy)/2 - 1，相对产量冲击S^rel_jt = ?^corn_jt/?^soy_jt - 1
2. 2.
   气象变量：>30°C积温（GDD）、7月高温占比（July Heat Share）、10-29°C积温、降水量
3. 3.
   控制变量：预期作物价格、播种期土壤湿度、田间固定效应、MLRA特异性时间趋势

模型采用一级马尔可夫转移概率模型，分20个主要土地资源区（MLRA）进行OLS估计：

?^cc_it = Pr(c_it=1|c_i,t-1=1) = β_1mS^avg_j,t-1 + θ′_1mX_it + f_1m(t) + α_1i

?^sc_it = Pr(c_it=1|c_i,t-1=0) = β_0mS^avg_j,t-1 + θ′_0mX_it + f_0m(t) + α_0i

主要结果

产量冲击的影响

前期平均产量冲击对玉米种植概率有显著影响：对于上年度种植玉米的田地，平均产量冲击每降低10%（约1个标准差），本年度种植玉米的概率下降0.85个百分点（β=0.085*）；而相对产量冲击的影响不显著。这表明农户决策更响应总产量损失而非作物间相对表现。

气象变量的分解效应

当采用气象变量直接估计时：

• •

  30°C积温增加显著降低玉米种植概率（β= -0.128*）

• •
  7月高温占比（July Heat Share）的影响不显著
• •
  10-29°C积温增加促进玉米种植（β=0.010*）
• •
  降水量增加降低玉米概率（β= -0.006*）
  结果证实农户主要响应高温强度而非时间分布，与理论模型ρ_i>0的情境一致。

空间异质性

MLRA分组估计显示显著的空间差异：爱荷华州和伊利诺伊州北部地区响应最强（β可达0.2），而南部地区响应较弱。这种异质性与连续玉米种植的普遍性相关：高产区域连续玉米的产量惩罚较低，决策灵活性更高。

非对称响应

上年度种植大豆的田地对产量冲击的响应较弱（β=0.018*），源于连续大豆种植的严重产量惩罚（10.4% vs 玉米连续种植的4.3%）。这导致大豆后茬作物选择缺乏弹性。

动态影响

多期滞后模型表明，仅前期（t-1）产量冲击有显著影响，更早时期冲击影响衰减迅速。这表明农户存在明显的近因偏差（recency bias），过度重视近期信息。

案例研究：2012年热浪的影响

2012年玉米带遭遇极端热浪，平均产量下降超20%。利用估计系数反推2013年种植决策发现：

• •
  热浪导致玉米种植概率平均下降1.2%（95%CI: 0.8%-1.7%）
• •
  空间分布不均：受影响最大区域概率下降达10个百分点
  反事实分析显示，若1988年热浪（影响北部高响应区域）发生，总影响将提升50%，凸显空间异质性的重要性。

行为机制解释

研究发现与两种行为经济学模型一致：

1. 1.
   近因偏差：农户过度权重近期高温经验，忽视其预测局限性
2. 2.
   模糊厌恶：高温增加预期不确定性，促使农户选择更耐热作物（大豆）以规避下行风险
   这种行为模式可能导致适应性不足，因为极端高温的年际自相关性实际上很弱。

结论与启示

研究证实美国玉米带农户的轮作决策显著受前期极端高温影响，但主要响应高温强度而非时间分布，且存在近因偏差和空间异质性。这提示：

1. 1.
   改善季节性气候预测的传播与应用可能增强适应性
2. 2.
   推广服务需教育农户客观认识高温模式的历史规律
3. 3.
   政策设计需考虑区域异质性和行为偏见
   研究为理解气候适应性农业决策提供了微观实证基础，对应对气候变化下的粮食安全挑战具有重要意义。