天气事件对爱尔兰奶业环境效率的影响：基于面板随机前沿分析

《European Review of Agricultural Economics》：Weather impact on environmental efficiency of the Irish dairy sector: A panel stochastic frontier analysis

本研究针对气候变化导致的极端天气事件加剧影响奶业经济与环境可持续性问题，聚焦爱尔兰奶业部门，采用2017-2021年面板数据，通过随机前沿模型（包括双曲型、增强型和限制型距离函数）评估了天气变量对环境效率的影响。结果表明，爱尔兰牧场可通过增加合意产出5.49%并减少非合意产出（氮盈余）5.20%改善环境绩效；高温和土壤湿度与环境效率呈负相关。这些发现强调了在农场管理决策和应对环境挑战的政策中考虑天气因素的重要性。

　　

气候变化正以前所未有的力度重塑全球农业生产的格局，其中奶业作为关系国计民生的重要产业，尤其容易受到极端天气事件的冲击。爱尔兰作为欧洲重要的奶业产区，其独特的草饲放牧系统在享受自然禀赋优势的同时，也面临着气候变化带来的严峻挑战。近年来，日益频繁的强降雨、干旱、寒冷期以及因气候变化而上升的气温和露点温度，对奶业生产系统的经济与环境可持续性产生了显著影响。这些天气事件不仅推高了生产成本、降低了产出和利润边际，破坏了奶牛饲料摄入、降低了牛奶品质和产量、增加了牲畜死亡率，从而恶化了经济可持续性；更严重的是，它们还加剧了奶业生产对环境的负面影响。例如，过量降雨会增加土壤湿度，可能抑制牧草生长，减少奶牛可用的草料。为了维持产奶量和奶牛健康，牧场可能不得不转向使用富含氮的浓缩饲料。持续的降雨还会导致地表径流，将粪便和肥料中的营养物质和污染物带入水生环境。此外，极端天气事件可能导致农民在不恰当的时间施肥，例如在强降雨或高温期间或之前施肥，大量肥料会被冲走，使得精准施肥的效果大打折扣，从而导致氮淋溶和径流，降低环境可持续性。更高的气温则会加剧牲畜的热应激，减少其从牧场摄入的草料，导致牧场依赖体积大但营养密度低的粗饲料，进而产生大量粪便，增加氮和甲烷向大气的排放。在此背景下，量化天气事件对奶业生产，特别是其环境绩效的影响，成为一项紧迫的研究任务。

在此背景下，由Md. Nur Mozahid领衔的研究团队在《European Review of Agricultural Economics》上发表了一项研究，旨在评估天气事件对爱尔兰奶业农场环境效率的影响。这项研究聚焦于一个核心问题：在不断变化的天气模式下，爱尔兰的奶业生产在追求经济效益的同时，如何平衡其对环境的影响，特别是氮盈余（N surplus）这一关键环境指标？为了回答这个问题，研究人员进行了一项深入的实证分析。

为了开展这项研究，研究人员主要运用了几个关键技术方法。首先，他们利用了爱尔兰农业与食品发展署（Teagasc）国家农场调查（NFS）提供的2017年至2021年间的非平衡面板数据，涵盖了383个专业化奶业农场。其次，他们采用了基于距离函数的随机前沿分析（Stochastic Frontier Analysis, SFA）方法，具体估计了双曲型距离函数（HDF）、增强型距离函数和限制型距离函数这三种模型，以测算环境效率。这种方法能够同时考虑合意产出（如牛奶产量）和非合意产出（氮盈余），并允许合意产出扩张和非合意产出收缩。第三，研究团队从爱尔兰国家气象局（Met éireann）的高分辨率网格数据中获取了天气变量，包括降雨量、露点温度、气温、土壤湿度和风速，并将这些数据与每个农场的地理坐标相匹配。第四，他们使用农场门氮平衡法（farm gate nitrogen balance method）来计算每个农场的氮盈余，即通过记录所有进出农场的氮流量（如化肥、饲料进口和牛奶、牲畜出口）来估算环境压力。最后，在模型估计上，研究人员采用了真实固定效应（True Fixed Effects, TFE）模型，并使用了配对差分估计量（Pairwise Difference Estimator, PDE）来解决面板数据中可能存在的 incidental parameter problem（伴随参数问题），并允许无效率项存在异方差性，从而更一致地估计前沿系数和无效率方差，并将天气变量作为无效率方差的解释变量进行建模。

5. 结果

5.1 生产技术

对距离函数一阶参数的估计结果显示，其弹性系数符合理论预期。投入变量（如牲畜单位、可变投入）的系数为负且显著，表明增加这些投入会使农场远离生产前沿，降低效率。非合意产出（氮盈余）的系数也为负且显著，意味着氮盈余的增加会增大与前沿的距离，即降低环境效率。相反，“其他”产出（作物或牲畜销售）的系数为正且显著，表明增加这些产出能使农场更接近前沿。基于限制型模型的平均环境效率得分估计约为0.948。这表明，平均而言，爱尔兰奶业农场可以通过将合意产出增加5.49%（1/0.948=1.055），同时将氮盈余减少5.20%（1-0.948=0.052）来改善其绩效。技术变化的系数估计为0.008且显著，表明在研究期间，爱尔兰奶业农场的技术进步率约为每年0.8%。

5.2 环境无效率的决定因素

关于天气变量对环境无效率方差的影响，结果表明，气温（ξ₃）和土壤湿度（ξ₄）对环境无效率有显著的正向影响。这意味着较高的气温和土壤湿度与较低的环境效率相关。较高的气温会加速土壤中氮化合物的挥发（volatilization）和反硝化作用（denitrification），降低氮肥利用效率，并可能通过热应激降低奶牛生产效率。较高的土壤湿度则会抑制牧草生长，促进反硝化作用，增加氮排放，并可能迫使农场更依赖富含氮的进口饲料。降雨量与土壤湿度的交互项（ξ₆）也呈现显著正相关，表明二者共同作用会加剧环境无效率。风速（ξ₅）的系数在部分模型中为负且显著，表明风速有助于改善环境质量，可能通过促进散热、改善奶牛舒适度和增加放牧时间来实现。在农场特征方面， herd size（ξ₇）对无效率有正向影响，而 milk recording（ξ₁₁）和 forage area（ξ₁₃）则显示出负向影响，即采纳牛奶记录技术和拥有较大饲草面积有助于提高环境效率。气温与奶牛舍饲天数的交互项（ξ₁₅）系数为正，表明在较高温度下延长舍饲时间会增加环境无效率。

5.3 稳健性检验

研究人员进行了多项稳健性检验。首先，似然比（LR）检验强烈拒绝了不存在无效率项的原假设，支持了随机前沿模型的设定。其次，针对模型可能存在的内生性问题，研究采用了 Griffiths and Hajargasht (2016) 的贝叶斯推断方法进行检查。结果表明，无效率方程中 determinants 的后验标准差均大于其后验均值，表明模型中的回归变量是外生的，内生性问题不构成担忧。

6. 结论与启示

本研究评估了天气变量对爱尔兰奶业农场环境效率的影响。研究结果表明，爱尔兰奶业农场整体上具有较高的环境效率，这与其以草地为基础的低成本生产系统和有限的精饲料依赖有关。然而，仍然存在通过增加合意产出和减少氮盈余来进一步提升效率的空间。关键的发现是，气温和土壤湿度等天气变量对环境效率有显著的负面影响，这凸显了在日益多变的气候条件下，帮助农场适应和减缓天气事件影响的必要性。

研究的意义重大。尽管农民无法控制天气，但可以采取一系列管理措施来减轻其影响。例如，为应对高温导致的氮损失，推广使用保护性尿素（protected urea）可以显著减少氮挥发。为了保持饲草产量稳定，种植耐热、深根系的多年生牧草和抗旱豆科植物有助于在不利天气下维持生产。对于由强降雨导致的土壤过湿，实施减缓水流、阻断污染物路径和建立缓冲带等措施，可以改善土壤状况，减少径流。此外，优化粪肥施用时间、投资于更好的饲料和粪便储存设施、进行农场饲料预算和储存规划，都能降低对进口饲料的依赖，从而提高环境可持续性。

这些发现为政策制定者提供了重要启示。在设计和实施农业环境政策和工具时，必须充分考虑当地天气条件的变化。支持农民采纳上述适应性技术和管理实践，例如对 manure management technologies（如 anaerobic digesters 厌氧消化器）的采用给予补贴，对于提升爱尔兰奶业在气候变化背景下的韧性和可持续性至关重要。

该研究也存在一些局限性。例如，仅将氮盈余作为非合意产出，而未考虑其他污染物（如磷盈余、温室气体排放）以及生物多样性丧失、空气污染等更广泛的环境维度。未来研究可以纳入多种非合意产出，并探索天气变量与环境效率之间可能存在的非线性关系，以更全面地评估奶业的环境绩效。尽管存在这些局限，本研究为理解天气变化对农业环境效率的影响提供了重要的实证证据，为爱尔兰乃至其他面临类似气候挑战地区的奶业可持续发展指明了方向。