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为解决农业保险（AI）对土壤氮平衡（SNB）影响未量化及不明晰的问题，研究人员对 2006 - 2020 年中国 333 个城市开展相关研究。结果显示 AI 显著降低氮盈余（NS）、提高氮利用效率（NUE），这对优化氮管理、推动可持续农业意义重大。
在农业生产的大舞台上，氮元素扮演着至关重要的角色。它是作物生长不可或缺的养分，就像给农作物注入活力的 “能量剂”，对农作物产量有着直接影响。然而，随着全球农业的蓬勃发展，过量或不合理使用氮肥的现象日益严重。过多的活性氮化合物进入环境，打破了土壤氮平衡（Soil Nitrogen Balance，SNB），就像平静的湖面被投入巨石，泛起层层涟漪，给气候、农业生产力、生态系统和人类健康都带来了潜在危害。比如，过量的氮会导致土壤酸化，影响农作物对其他养分的吸收，还可能造成水体富营养化，破坏水生生态系统。同时，氮盈余（Nitrogen Surplus，NS）和氮利用效率（Nitrogen Use Efficiency，NUE）作为衡量 SNB 的关键指标，其重要性不言而喻。NS 反映了氮输入和输出的平衡状况，较高的 NS 意味着对环境等方面的负面影响更大；而 NUE 则体现了农作物对氮的利用程度，NUE 越高，氮在环境中的残留就越少，负面影响也就越小。
在此背景下，农业保险（Agricultural Insurance，AI）作为一种金融工具，在农业发展中逐渐崭露头角。它不仅为农民提供了经济保障，还对农业生产方式产生了深远影响。然而，AI 对 SNB 的影响究竟如何，一直缺乏量化研究和清晰解释，就像蒙着一层神秘的面纱。这一知识空白限制了人们对 AI 在农业可持续发展中作用的全面理解，也阻碍了相关政策的制定和实施。为了揭开这层面纱，天津大学的研究人员展开了一项极具意义的研究，该研究成果发表在《Cell Reports Sustainability》上。
研究人员为了深入探究 AI 对 SNB 的影响，构建了基于物理的 SNB 模型和面板回归模型。他们收集了 2006 - 2020 年中国 333 个城市的 NS、NUE、AI 等数据，涵盖了作物产量、肥料使用量、牲畜数量等多个方面，数据总量超过 195,975 条。在构建模型的过程中，研究人员考虑了多种因素，通过复杂的计算和分析，确保研究结果的准确性和可靠性。
研究结果主要从以下几个方面展开：
- SNB 和 AI 的时空分布：研究发现，2006 - 2020 年期间，中国城市 NS 呈现出明显的地域差异。中部地区的重庆、南阳等城市 NS 较高，而乌海、五指山等城市 NS 较低。从时间上看，NS 在 2006 - 2014 年有所上升，之后逐渐下降，这得益于氮肥使用效率的提高等管理措施。NUE 则在空间上呈现东北、东部部分城市较高的特点，时间上呈持续上升趋势，表明过去的氮管理实践取得了一定成效。AI 投资在这期间增长显著，阿克苏地区、呼伦贝尔等地的 AI 值较高，深圳、厦门等地较低。
- AI 对 NS 和 NUE 的影响：通过面板回归分析，研究人员发现 AI 对 NS 有显著的负向线性影响，对 NUE 有显著的正向影响。具体而言，每 100 万元 AI 投资可使 NS 减少 0.0195kt，NUE 提高 0.0089%。这一结果表明 AI 在优化氮管理方面发挥着积极作用。其作用机制主要包括道德风险约束使农民减少化肥使用，以及 AI 刺激边际土地开垦导致化肥投入增加，但综合来看 AI 的积极影响占优。
- 异质性分析：研究人员通过亚组回归分析发现，气候和社会经济条件会调节 AI 的效果。在高温、高降水地区，AI 对 NS 和 NUE 的影响更强，因为在这些恶劣条件下，保险能更好地缓解风险。而在人均 GDP 较高的地区，AI 的影响较弱，这是由于经济韧性强，农民对 AI 作为主要风险管理工具的依赖降低。
- 潜在内生性分析：为解决潜在内生性问题，研究人员构建了如注册手机密度（Density of Registered Cellphones，DORC）等工具变量。通过一系列检验，证明 DORC 等工具变量有效解决了内生性问题，确保了研究结果的可靠性。
- 未来预测：研究人员假设 AI 遵循逻辑函数变化，对 2021 - 2050 年 SNB 的变化进行了预测。结果显示，多数城市的 NS 将下降，NUE 将提高。其中，重庆、徐州等农业生产值较高的城市，SNB 改善更为明显；而乌海、鄂州等城市由于 AI 推广缓慢，SNB 改善程度较低。
在研究结论和讨论部分，研究人员指出，本研究首次绘制了中国城市 SNB 模式的时空数据集和地图，首次采用多种方法检验了 NS 和 NUE 数据的可靠性，还首次揭示了 AI 对中国城市 SNB 的显著影响。这些发现为 AI 项目的发展和推广提供了重要的政策启示。在中国，AI 项目规模相对较小，未来有必要进行战略扩张。同时，AI 项目的设计和实施应因地制宜，充分考虑不同城市、地区的社会经济和环境背景，以提高其适用性和灵活性。此外，还应注重创新 AI 项目的传播和推广，提高农民的认知度和参与度。从全球范围来看，AI 在不同地区都具有改善 SNB 的潜力，能够促进可持续农业发展，符合联合国可持续发展目标。
总的来说，这项研究为理解 AI 与 SNB 的关系提供了重要依据，为农业可持续发展指明了方向。它就像一盏明灯，照亮了未来农业发展中合理利用 AI 改善土壤氮平衡的道路，对推动全球农业可持续发展具有重要的理论和实践意义。
研究人员在开展研究时，主要用到了以下关键技术方法：
- 数据收集与处理：收集 2006 - 2020 年中国 333 个城市多方面数据，缺失数据通过调查、访谈等补充，冗余数据进行平均或去除异常值处理。
- 构建模型：构建土壤氮平衡模型计算 NS 和 NUE；构建面板回归模型分析 AI 与 SNB 关系，引入控制变量，设置多种固定效应和时间趋势。
- 稳健性检验：通过构建替代模型、MC 模拟、滞后项分析、工具变量法和对比不同尺度回归结果等方法，检验模型和结果的稳健性。
- 未来预测：假设控制变量不变，基于 AI 边际效应，利用逻辑函数对 2021 - 2050 年 SNB 变化进行预测。
