《Environmental and Sustainability Indicators》：Rice farming resilience to climate variability: Impacts of adaptation strategies on food security and farm income in Thailand and Myanmar
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专业术语翻译（摘要部分）
随着气候诱发性威胁的日益加剧，迫切需要采取政策层面的行动，实施有效且及时的适应策略，以维持农村生计并保障粮食安全（food security）。本研究考察了泰国和缅甸水稻种植农户对气候变化的适应行为、其决定因素以及对粮食安全和农场收入
专业术语翻译（摘要部分）
随着气候诱发性威胁的日益加剧，迫切需要采取政策层面的行动，实施有效且及时的适应策略，以维持农村生计并保障粮食安全（food security）。本研究考察了泰国和缅甸水稻种植农户对气候变化的适应行为、其决定因素以及对粮食安全和农场收入的经济影响。研究利用来自泰国Lat Lum Kaeo区（Lat Lum Kaeo District）和缅甸密铁拉镇（Meiktila Township）365户水稻种植农户的横截面数据（cross-sectional data），采用逻辑回归分析（logistic regression analysis）识别适应行为的决定因素，并运用倾向得分匹配法（propensity score matching，PSM）评估适应行为对粮食安全和净农场收入（net farm income）的福利影响。研究结果表明，水稻种植农户已意识到气候变化的发生。主要的 climate adaptation strategies（CASs）包括作物轮作（crop rotation）、采用高产品种（high-yielding varieties）、调整种植日历（cropping calendars）以及改变种植方法（planting methods）。共同影响农户适应决策的关键决定因素包括教育可及性、务农经验、气候信息获取、信贷获取以及道路基础设施投资。PSM方法的估计结果显示，采用CASs显著改善了粮食安全并提高了净农场收入。采用多种适应策略组合的农户获得了更大的收益。上述结果表明，推广因地制宜的适应策略，将正式技术与农户主导的实践相结合，同时改善农户教育水平、气候信息与信贷获取渠道以及农村基础设施，可以同时提升当地粮食安全与农业收入，并增强以水稻为基础的种植系统的气候韧性（climate resilience）。
论文解读文章
一、研究背景与问题提出
农业是东南亚经济的基石，然而过去50年间，气候变化已使全球农业增长放缓，并阻碍了可持续发展目标（Sustainable Development Goals，SDGs）的实现进程。近年来，干旱、降雨不规律等气候压力事件频发，对人类活动与农村生计的可持续性构成日益严峻的威胁。水稻（Oryza sativa L.）是东南亚最主要的粮食作物，为约5.57亿人口提供食物来源。截至2020年，该区域占全球水稻收获量的27%，种植面积达4400万公顷。泰国是全球领先的成熟水稻出口国，而邻国缅甸则在改善水稻生产流程和应对全球大米市场挑战（如价格不稳、激烈竞争和全球供应链中断）方面面临障碍。农业贡献了缅甸国内生产总值（GDP）的约30%，同时支撑着泰国超过30%的人口生计。尽管水稻生产在国民经济和粮食安全中具有关键作用，但水稻种植系统正日益受到气候变异性的冲击，如降雨不可预测、气温升高、洪涝和干旱等。农户每年面临不断升级的气候相关风险，导致产量不稳定、农场生产力下降和家庭收入减少。在泰国，气候诱发的威胁预计在当前气候情景下到2050年将造成GDP损失7%至14%；而缅甸则极度易受气候变化影响，估计有超过1200万人处于严重粮食不安全状态。
然而，现有关于农业部门气候变化适应的文献主要集中在南亚和非洲，来自东南亚的经验证据相对有限。泰国和缅甸的大多数适应研究侧重于农户的认知、应对行为的决定因素以及适应策略的识别，而评估适应策略在水稻生产中的经济有效性的研究仍然不足。此外，大多数现有研究是国别特定的，缺乏对邻国之间共同采用的适应实践及其对粮食安全和农场收入影响的比较分析。鉴于这一知识空白，本研究聚焦于水稻种植农户，考察其对气候变化的适应行为、决定因素及其对农场收入和家庭粮食安全的影响。
二、研究设计与主要方法
研究人员在泰国Lat Lum Kaeo区和缅甸密铁拉镇选取了365户水稻种植农户作为样本，于2023年雨季进行了横截面调查。研究聚焦于四种主要的农业适应策略（climate adaptation strategies，CASs）：作物轮作、采用高产品种、调整种植日历和改变种植方法。这些策略是根据调查地区农户最常报告的适应实践而选定。研究人员采用随机效用框架（random utility framework）构建适应决策模型，运用逻辑回归分析（logistic regression analysis）识别影响农户适应决策的关键决定因素。为克服自选择偏差（self-selection bias）问题，研究采用倾向得分匹配法（propensity score matching，PSM）评估适应行为对粮食安全和净农场收入两个福利结果的因果效应。粮食安全通过家庭食物获取情况进行衡量，净农场收入则根据2023年雨季水稻生产的净作物收入计算。
三、主要研究结果
3.1 农户对气候变化的感知与适应策略采用情况
调查结果显示，水稻种植农户普遍意识到气候变化的发生，主要表现为气温升高、降雨模式变化以及干旱和洪涝频率增加等。在四种主要适应策略中，调整种植日历和改变种植方法是最常被采用的措施，其次是采用高产品种和作物轮作。部分农户采用了多种策略的组合，而另一些农户则仅采用单一策略或未采取任何适应措施。
3.2 适应决策的决定因素分析
逻辑回归分析结果表明，影响农户适应决策的关键决定因素包括：教育可及性（access to education）、务农经验（farming experience）、气候信息获取（access to climate information）、信贷获取（access to credit）以及道路基础设施投资（investments in road infrastructure）。这些因素共同作用于农户的适应行为选择，其中教育和信息获取的作用尤为突出，表明人力资本和知识传播在促进适应行为中具有关键意义。
3.3 适应策略对粮食安全和农场收入的影响评估
倾向得分匹配法的估计结果显示，采用气候适应策略显著改善了农户的粮食安全状况，并提高了净农场收入。具体而言，与未采用适应策略的对照组农户相比，采用适应策略的处理组农户在粮食安全指标和净农场收入方面均表现出显著优势。进一步分析发现，采用多种适应策略组合的农户获得了更大的收益，表明策略之间的协同效应能够产生叠加的福利改善效果。
四、讨论与结论
研究讨论指出，适应策略的有效性高度依赖于当地的社会经济、制度和环境条件。将正式技术与农户主导的实践相结合，能够更有效地增强气候适应能力。研究结论强调，推广因地制宜的适应策略，同时改善农户教育水平、气候信息与信贷获取渠道以及农村基础设施，可以同时提升当地粮食安全与农业收入，并增强以水稻为基础的种植系统的气候韧性。研究为东南亚水稻种植系统中适应策略的福利效应提供了家庭层面的实证证据，识别了影响农户适应决策的关键因素，并估计了适应对双重福利结果（农场收入和家庭粮食安全）的因果效应，从而加强了气候适应与生计结果之间的经验联系，为制定情境化的气候政策提供了科学依据。
