从创新到影响力：关于农业技术对摩洛哥小麦生产力影响的计量经济证据

《Scientific African》：From Innovation to Impact: Econometric Evidence on the Effects of Agricultural Technologies on Wheat Productivity in Morocco

　　梅里耶姆·穆利姆 | 萨夫瓦·科哈利 | 拉马里·阿卜杜拉利
卡萨布兰卡哈桑二世大学，法学、经济与社会科学学院，摩洛哥摩哈迈迪亚

**摘要**
摩洛哥的小麦生产面临着日益增加的气候变异性压力以及结构性约束，这些因素持续限制了生产力的提升。尽管在现代农业技术上投入了大量资金，但全国范围内的产量表现仍然波动较大，这引发了人们对这些创新在雨养农业系统中实际效果的不满。本研究通过将气候因素、长期生产动态和技术采纳纳入一个全面的计量经济框架中，对小麦产量的决定因素进行了新的实证评估。利用硬质小麦和软质小麦的年度数据，分析确认了降水在塑造产量结果中的核心作用，同时发现，在国家层面评估技术采纳时，其与生产力之间存在负相关且具有统计学意义的关系。这一反直觉的结果表明，目前推广的技术可能尚未充分适应摩洛哥多元化的农业生态环境，其总体效果掩盖了地区间的巨大差异。研究结果强调了从统一的国家策略转向针对具体地区的创新路径的紧迫性，这需要加强研究与推广之间的联系以及采用具有气候适应性的实践。通过记录气候条件、结构性趋势和技术之间的相互作用对小麦产量的影响，本研究为设计更有效的政策提供了基于证据的指导，以应对日益加剧的气候不确定性。

**引言**
历史上，气候和环境条件对粮食安全的影响已有充分记录。特别是降雨量，一直是农业生产力的关键决定因素，尤其是在依赖雨养农业的地区，如撒哈拉以南非洲的大部分地区。虽然气候变异性长期以来一直影响着农业生产，但最近几十年不仅极端天气事件更加频繁，降雨的时间和分布也日益不确定，这使得生产计划变得更加复杂，增加了农户的脆弱性[34]。气候冲击被广泛认为是粮食不安全的主要驱动因素，因为它们直接影响生产系统和家庭的韧性[1]。在整个非洲，季节性降雨的变化以及天气模式的不可预测性已成为生产风险的主要来源，常常引发局部粮食危机并削弱农村社区的韧性[14,20,30]。这些冲击扰乱了传统的种植周期，减少了土壤湿度，并限制了灌溉用水，从而削弱了谷物生产系统。最近的实证研究进一步表明，反复的干旱、气温上升和日益不规则的降雨模式继续显著降低整个大陆的谷物产量，加剧了粮食系统的结构性脆弱性[14,20,30]。因此，气候引发的生产不稳定性成为实现气候敏感地区可持续粮食安全的主要障碍之一。

环境退化、气候压力与粮食安全危机之间的关系已有诸多文献记录。例如，阿什利[6]提到了撒哈拉沙漠的荒漠化，这迫使人们迁移到尼罗河谷，并导致埃及的粮食危机；埃塞俄比亚由于土地过度开发和人口压力，农业用地减少，加剧了粮食不安全。非洲之角和萨赫勒地区的其他国家，如索马里，也因荒漠化和自然资源压力而面临严重的环境退化。拥有大量农村人口和脆弱雨养农业的地区特别容易受到气候冲击的影响，这些冲击会扰乱作物生产并限制粮食供应[5,6]。摩洛哥也不例外：许多小农户耕种的田地面临着较高的气候风险，他们依靠传统的雨养小麦系统为生[5]。气候冲击，包括不规则的降雨、干旱和洪水，直接损害农业生产过程并削弱了生计系统[6]。

关于摩洛哥小麦系统的最新研究表明，产量变化不仅受气候影响，还受农艺和社会经济因素的影响[22]。产量差距受到基因型（小麦品种）、作物管理实践（肥料使用、播种密度）和土壤湿度动态的综合作用[27]。多年分析显示，摩洛哥主要生产地区的麦产量存在较大波动，关键生长阶段的降雨、土壤湿度和温度对产量结果有显著影响[27]。基因型、环境和管理（G×E×M）相互作用的建模研究表明，补充灌溉、氮肥施用、品种选择和播种日期能够解释大部分产量差异，表明采纳农艺创新可以降低气候风险并提高产量[16]。

社会经济和结构变量也是小麦系统中技术采纳的关键决定因素。信贷获取、优质种子的可用性、推广服务、土地所有权安全、农场规模和风险感知显著影响农民是否采用改良措施或维持传统的风险规避策略[1,13,20]。结合遥感、作物建模和农民调查数据的最新研究表明，环境变量（降雨、土壤湿度）、管理实践和社会经济条件共同解释了观察到的大部分产量差距，这突显了需要针对具体地区制定气候智能型干预措施[14,16]。

为了解释摩洛哥小麦系统中技术采纳的现象，可以应用几种理论视角。创新扩散理论[29]解释了创新如何通过社会网络传播，受到感知收益、复杂性和可试性的影响。技术接受模型（TAM）[11]强调感知有用性和易用性对采纳决策的影响，而计划行为理论[3]则突出了态度、社会规范和感知行为控制的作用。农民的决策也可能反映经济约束、风险规避和资源可用性，正如经济约束范式所暗示的[1]。此外，社会资本、地方知识和社区实践也强烈影响新技术的有效采纳。将这些框架结合起来可以说明采纳模式的异质性，并强调技术采纳取决于具体情境，既受个体选择也受结构条件的影响。

这些发现表明，整合气候、农艺和社会经济维度对于理解摩洛哥小麦系统的产量变化和技术采纳至关重要。需要采取有针对性的干预措施，包括抗逆性小麦品种、灌溉管理、优化播种日期和加强推广服务，以提高小农户在气候变化背景下的韧性和粮食安全[1,14,16,27]。

越来越多的实证证据支持这样的观点：农业生产力的提高能显著增加家庭收入并减少农村贫困。例如，最近一项在撒哈拉以南非洲进行的跨国分析发现，农业全要素生产力的持续增长与农村社区贫困减少和福利改善呈正相关[15]。在埃塞俄比亚农村，采用现代农业技术和实践（优质种子、灌溉、土壤管理）已被证明可以显著提高家庭消费并降低贫困概率，研究使用了控制采纳偏见的稳健计量方法[8]。类似地，津巴布韦的一项研究发现，同时采用优质种子和无机肥料的家庭实现了更高的作物产量、更好的粮食安全和更低的综合贫困水平[4]。在另一个背景下，采用农林业实践（以多样化生产和提高土地生产力）为埃塞俄比亚西北部的小农户带来了近30%的家庭收入增加，并显著减少了贫困人数和收入不平等[32]。更广泛地说，最近关于气候智能型农业（CSA）的综述提供了大量证据，表明正确实施的气候智能型实践可以可持续地提高农场生产力、增强收入韧性并减少气候脆弱农业生态系统的贫困[17]。这些发现强化了一个长期观点，即没有农业生产力的显著和持续增长，就无法实现农村贫困的显著减少，但同时也强调，生产力提升必须通过技术采纳、多样化和抗逆性农艺实践来实现。

因此，在摩洛哥（以及类似的雨养农业系统）中，通过使用改良品种的认证种子、补充灌溉、肥料或农林业/土壤保护技术来提高小麦产量，可以在提高农村收入、减少贫困和改善粮食安全方面发挥关键作用。然而，这些收益的大小将取决于小农户采纳这些创新的效率，以及信贷获取、推广服务、市场准入和风险管理支持等配套措施。

农业部门的发展仍然是经济增长的关键驱动力，因为它能够提高作物生产力和农村收入。最近的研究证实，有针对性的农业干预措施，包括采用改良品种、肥料、土壤管理实践和气候智能型农业（CSA）技术，可以在发展中国家产生显著的产量、家庭福利和粮食安全提升[2,21]。在埃塞俄比亚，采用改良作物和畜牧业技术的家庭相比未采纳者，收入更高，食物消费更加稳定[21]。同样，津巴布韦的证据表明，结合使用优质种子和无机肥料的家庭实现了更高的作物产量、更好的粮食安全和更低的综合贫困水平[32]。

除了产量提升外，农业发展还能增强对气候变异性和环境压力的抵御能力。北非和撒哈拉以南非洲的研究表明，整合气候适应性实践（包括耐旱品种、土壤保护、水资源收集系统和农林业）不仅提高了生产力，还能减轻不规则降雨和气温上升带来的不利影响[27,35]。这突显了将技术采纳与适应策略相结合的必要性，而不仅仅关注生产力本身。

社会经济因素也在决定农民是否采纳创新方面起着关键作用。信贷获取、推广服务、土地所有权安全、农场规模和教育水平显著影响采纳率，最终影响生产成果[1,20]。例如，女农民在获取投入、知识和资金方面往往面临更多障碍，这可能限制农业技术的增产潜力[10]。在摩洛哥，研究表明，小农户采纳改良小麦品种和灌溉实践取决于社会经济条件和制度支持[27]。

公共投资和政策干预对于最大化农业生产力增长的好处至关重要。实证证据表明，增加农业支出，特别是在有效治理和基础设施发展的支持下，可以放大生产力提升效应，比非农业部门的增长更有效地改善粮食安全和减少农村贫困[25]（联合国开发计划署，2021年）。这表明，仅靠技术采纳是不够的；可持续的改进需要研发、基础设施、市场准入和制度建设的协同努力。

文献指出，通过创新和技术采纳提高农业生产力可以增加农村收入、改善粮食安全并减少贫困。然而，多项研究强调，这些收益的幅度和可持续性取决于气候适应性实践的整合、有利的社会经济条件、性别包容性考虑以及强有力的制度支持。在摩洛哥小麦系统的背景下，先前的研究强调了发展良好的农业实践以应对气候变异性和资源限制的重要性[27]。

文献表明，整合创新农业技术可以提高产量、降低生产成本并提高 wages，特别是对低技能农业工人有利，从而帮助减少贫困和改善整体福利。在像摩洛哥高阿特拉斯地区这样的地方，由于谷物生产极易受到气候变异性影响，采用这些技术可以在稳定产量和保障生计方面发挥关键作用。摩洛哥农业研究和政策的最新进展证明了这一潜力：国家农业研究所（INRA）开发了适应该国气候条件的新型小麦和谷物品种，兼具较高的产量潜力和抗旱或抗热能力[21,27]。此外，在“绿色世代2020-2030”国家战略下，摩洛哥强调推广这些改良品种，广泛采用高效的水资源管理技术（滴灌、节水灌溉）、保护性农业和精准农业技术， all 都旨在提高生产力并节约水资源和自然资源[18,33]。证据表明，即使在降雨不规律的情况下，这些现代化努力也能提高作物产量和韧性[8]。然而，这些农业创新的积极影响高度依赖于具体情境，需要满足若干前提条件。在农村和山区（如高阿特拉斯地区），灌溉基础设施有限、土地分散、推广服务薄弱和连通性差等因素可能会严重阻碍新技术的采纳和推广[7,20]。此外，如果现代化和集约化措施没有生态和社会保障措施的支持，可能会降低农业生物多样性，削弱长期韧性和环境可持续性[23]。

鉴于这些权衡，当前的国家努力在国际捐助者的支持下，转向了结合气候智能型农业（CSA）、可持续资源管理和社会包容性的方法。例如，世界银行支持的计划旨在通过提高灌溉效率、土壤和水资源保护、气候智能型作物管理以及改善食品生产质量来增强摩洛哥农业食品系统的韧性，从而确保农村地区的生计和就业，同时减少环境影响[33]。因此，对于像高阿特拉斯山脉这样依赖谷物且气候脆弱的地区，在支持性的制度框架内推广抗逆品种的采用、高效灌溉和气候智能型农艺实践，可以显著提高产量稳定性、家庭收入和粮食安全。但为了持续实现这些目标，需要根据当地的农业生态条件、基础设施缺陷和社会经济限制进行定制干预，同时保护生物多样性和长期环境健康。

本研究采用计量经济方法来评估技术创新对摩洛哥小麦产量的影响，考虑了在全国范围内种植的两种主要小麦品种：硬粒小麦和软粒小麦。这两种小麦在农艺特性、气候适应性和最终用途上存在差异。硬粒小麦通常更适合半干旱条件，广泛用于生产意大利面和粗粒小麦粉，而软粒小麦主要用于面包制作，对气候变化更加敏感。这些结构差异可能部分解释了产量对技术和气候因素的不同反应。分别分析这两种作物可以帮助研究捕捉它们对技术采用和气候条件的不同响应。主要目标是量化现代农业技术的引入和传播对小麦生产力的影响，同时控制气候变异性和长期结构性动态。

分析的时间范围是1979年至2023年。硬粒小麦和软粒小麦的产量数据以每公顷公担（ql/ha）表示，来源于高级规划委员会（HCP）的统计年鉴。年降水量以毫米为单位，从世界银行数据库中获取。技术进步通过一个虚拟变量（D）来体现，该变量反映了包括引进改良品种、机械化和施用化学肥料在内的关键创新。根据国家农学研究所（INRA）的研究，这些创新从1988年开始被广泛采用。时间趋势变量（T）被纳入模型以考虑研究期间产量的潜在结构性变化。技术虚拟变量与时间（DT）的交互项也被包括进来，以检验技术在采用后是否随时间演变。

需要注意的是，该模型的目的不是评估农场层面技术采用的因果效应。相反，分析旨在捕捉与全国范围内改进小麦技术的引入和逐步传播相关的结构性变化。因此，技术虚拟变量代表的是农业系统的一个结构阶段，而不是所有农民同时采用技术。技术采用在摩洛哥的不同地区和农业系统之间可能存在差异，其他因素（如农民的教育水平、机械化程度、灌溉方式或肥料使用）也可能影响产量。此外，观察到的效果可能反映了技术-气候不匹配的情况，因为改良的小麦品种和机械化措施在不同农业气候条件下表现可能不同。由于可用数据的宏观性质，这种异质性在当前分析中无法明确体现。因此，这项工作应被视为初步的国家级评估，我们目前正在准备一项农场层面的调查，以便未来的研究能够整合这些额外的区域和家庭层面因素。

为每种小麦类型估计的计量经济模型如下：
(1) ln yt = α0 + α1Dt + α2Tt + α3DTt + α4lnWt + εt
这些变量的选择基于它们与摩洛哥小麦产量动态的强烈理论相关性，遵循简约建模策略。在主要依靠降雨的谷物系统中，降雨是生产力的主要气候驱动因素，而技术虚拟变量和时间趋势变量捕捉了创新和农业部门更广泛结构性变化的影响。鉴于时间序列观测数据有限，加入额外的回归量可能导致参数过多和自由度降低，从而影响估计的稳健性。因此，模型重点关注关键决定因素，同时承认其他因素也可能影响产量结果，但由于数据限制而无法纳入。

为了确保估计的可靠性，使用Augmented Dickey-Fuller（ADF）程序对随机变量（lnyt和lnWt）进行了单位根检验。结果证实这些序列在水平上是平稳的，且整合阶数为零（I(0)）。确定性变量（T、D和DT）由于其构建性质，不需要进行平稳性检验。这验证了普通最小二乘法（OLS）方法的应用，该方法产生了连贯且可解释的估计结果。

通过整合气候因素、技术采用和时间动态，这种方法论框架为评估技术创新在摩洛哥全国范围内塑造小麦生产力中的作用提供了坚实的基础。

本节展示了1979年至2023年间对所提出的计量经济模型（1）进行估计得到的实证结果，该模型针对硬粒小麦和软粒小麦两个品种。在运行回归之前，进行了单位根检验以验证序列的统计属性。Augmented Dickey-Fuller（ADF）结果（表1）证实模型中包含的随机变量，即小麦产量的对数和降水量的对数，在水平上是平稳的，且整合阶数为零（I(0)）。这验证了使用普通最小二乘法（OLS）进行模型估计的有效性。

硬粒小麦的结果（表2）显示了几种显著模式。时间趋势（Tt）的系数为正且具有统计学意义（0.109，p = 0.029），反映了研究期间产量的逐步增加，这可能是由于农业实践的结构性改进和现代技术的逐步采用。

技术虚拟变量（Dt）的系数为负（-0.293，p = 0.062），其与时间的交互项（DTt）也为负（-0.089，p = 0.060）。这表明，在全国范围内，新农业技术的引入并未立即转化为更高的产量。一个可能的解释是，研究机构开发的创新可能没有完全考虑到摩洛哥各地的农业气候和土壤异质性，从而导致地区间的表现不均。然而，其他因素也可能解释这一结果。特别是，农民对新农业技术的采用可能是逐步进行的，而不是在引入后立即发生，从而导致生产力影响的延迟。技术传播的时间和强度差异，以及农民获取信息、资源或推广服务的限制，也可能减缓传播过程。在时间序列分析中，这种延迟反应很常见，因为技术变化的效果可能需要几年时间才能显现。因此，短期观察到的负系数应谨慎解释，可能反映了农业创新采用和传播的过渡性动态，而不是技术本身的失败。

年降水量的对数（lnWt）为正且具有统计学意义（0.855，p = 0.008），突显了降雨在摩洛哥主要依靠降雨的生产系统中决定小麦产量的核心作用。该模型解释了大约35%的硬粒小麦产量变化（R2 = 0.349），F统计量为4.189（p = 0.003），证实了回归量的共同显著性。Durbin-Watson统计量（2.112）表明残差中没有一阶自相关的证据，支持了OLS估计的可靠性。

软粒小麦的估计结果（表3）与硬粒小麦观察到的模式大致一致。年降水量的对数（lnWt）具有正向且具有统计意义的效应（0.611，p = 0.020），证实降雨是两种小麦产量的关键决定因素。时间趋势（Tt）为正但仅具有边际显著性（0.087，p = 0.105），表明研究期间软粒小麦产量有适度的结构性改善。

与硬粒小麦类似，技术虚拟变量（Dt）为负（-0.270，p = 0.092），交互项（DTt）也为负（-0.069，p = 0.177）。这些结果表明，在全国范围内，新技术的引入并未立即带来产量增加。一个合理的解释是，技术创新被设计为标准化解决方案，没有充分考虑摩洛哥各地的具体农业气候和土壤条件。因此，虽然一些地区可能获得了收益，但其他地区可能改善有限甚至下降，产生了负面总体效应。

总体而言，硬粒小麦和软粒小麦的实证发现表明，摩洛哥的小麦产量受到气候条件、长期结构趋势和技术创新的复杂相互作用的影响。降水作为一个一致显著的因素，强调了摩洛哥小麦生产对降雨的依赖性，特别是在依赖降雨的系统中。时间趋势抓住了生产力的逐步提高，反映了研究期间农业实践、基础设施和整体农业发展的改善。虽然采用现代农业技术对增加产量很重要，但结果表明其在全国范围内的影响可能是有限的，甚至是负面的。这可以归因于摩洛哥不同地区农业气候区、土壤条件和农业实践的异质性。在通用研究条件下开发的技术可能无法完全解决这些局部差异，导致采用和收益的不均衡。因此，技术创新的有效性高度依赖于具体背景，需要制定针对当地环境和农艺条件的区域化解决方案，以实现最大的生产力提升并确保技术进步在全国范围内转化为有意义的产量改善。在气候风险研究中也记录了类似的行为反应[6]，即对技术进步的乐观态度可能会无意中降低即时的韧性。在摩洛哥的背景下，这种态度可能表现为在高度多变的环境中适应不足，特别是当农民认为新技术本身就能降低风险时，即使这些技术尚未完全适应当地的限制条件。研究结果进一步强调了长期结构性改进的重要性，这些改进体现在显著影响产量的趋势变量中。这些发现与全球证据一致，即产量增长不仅取决于气候或技术，还取决于基础设施、市场表现、制度质量和农民教育的改进[26,33]。然而，最近的摩洛哥研究[27]中凸显出的持续产量差距表明，获取认证种子的结构性限制、灌溉效率不足以及机械化程度低仍然阻碍着生产力的提升。总体而言，该研究强化了这样一个观点：技术创新对于提高摩洛哥的小麦生产力是必要的，但并不充分。创新的有效性取决于具体环境，受到农业生态多样性、农民的适应能力、制度支持以及气候极端事件的影响。一个重要的含义是需要从全国统一的农业策略转向地区差异化的创新政策，在这种政策中，技术与农民共同设计，在真实的本地条件下进行测试，并辅以有针对性的推广支持。这种策略与粮农组织[18]和世界银行[33]的建议相一致，这些机构强调本地化的气候智能干预和加强制度协调是增强北非谷物系统韧性的关键。最后，研究结果突显了气候、技术和结构因素在决定摩洛哥小麦产量方面的复杂关系。未来的产量增长可能会依赖于加强地区特定的技术路径、提高农民的适应能力，并将气候韧性纳入研究议程和农业规划框架中。

本研究存在一些局限性，需要予以承认。首先，分析基于国家级（宏观）数据，这可能掩盖了地区和省份之间的差异。使用地区或省级数据将能够进行更详细的分析，并更好地理解地区间的异质性。其次，模型中仅包含了四个外生变量，主要是由于在宏观层面上数据可用性的限制。然而，诸如教育水平、机械化程度、灌溉使用情况和化肥使用量等重要变量可以被纳入分析中，而这些变量在微观层面上更好地被捕捉到。因此，未来的研究可以基于调查数据或地区数据集，以测试我们的结果的可稳健性，并对摩洛哥的不同地区进行比较分析。

结论

本研究通过对气候变异性、结构演变和技术变革如何共同影响硬质小麦和软质小麦的产量进行了探讨，从而加深了对摩洛哥小麦生产力动态的理解。研究发现表明，由产量表示的小麦生产函数仍然处于一个系统中，在这个系统中，环境限制和技术进步以复杂且有时反直觉的方式相互作用。产量对降水的高度敏感性证实了摩洛哥基于小麦的系统的结构性脆弱性，以及降雨作为主要依赖降雨的生产环境中的生物物理限制的持续主导地位。这一结果与半干旱地区的更广泛证据相符，在这些地区，尽管正在进行现代化努力，气候波动仍继续施加着束缚。同时，积极的长期趋势表明结构上正在逐步改善，无论是通过提高投入质量、机械化还是逐步推广改进的做法。然而，与技术采纳代理变量相关的负系数引发了关于摩洛哥农业中创新的适用性、目标定位和有效性的关键问题。这一结果并不表明技术本身的失败，而可能反映出国家级技术举措与各地区多样的农业生态现实之间的不匹配、不均衡的扩散模式，或是缺乏有效的采纳和学习所需的制度支持。鉴于降雨农业在摩洛哥的重要性，如果国家农业研究计划不考虑这些地区的特定特征和遗传品种偏好，那么产量的损失将是显著的。这种解释与创新系统的观点一致，该观点强调技术绩效不仅取决于其可用性，还取决于其背景相关性、制度能力和当地的吸收能力。在创新生态系统仍然碎片化或协调不善的情况下，技术的引入可能无法有效缓冲气候冲击或持续提高生产力，从而导致薄弱甚至负面的综合效应。重要的是，这一意外结果为新的研究方向提供了可能性。本研究中发现的负技术系数不应被视为终点，而应作为深入探究摩洛哥小麦系统中技术绩效机制的起点。未来的研究可以探索地区特定的采纳障碍、技术适用性的异质性、农民行为和风险认知的作用，或影响创新扩散的制度动态。因此，目前的工作可以通过开发地区特定的分析工具和模型来改进，以丰富农业生产和创新领域的科学贡献，并支持政策制定者的议程。需要更多努力通过地域差异化的创新策略来实现粮食安全和主权，加强研究与推广之间的联系，并开发具有气候韧性和适应性的技术。此外，必须利用新的通信技术和发展当地知识来提升能力建设和技术机制的获取。

作者声明
Meryem Moulim：数据准备、方法论、正式分析以及原始稿件的撰写
Safwa Khoali：概念化、正式分析、撰写——审阅和编辑
Laamari Abdelali：资金获取、监督和验证

未引用的参考文献[12,19,24,28]