《Climate Services》：Extreme weather, government support and cotton farmers’ technical adaptation behavior to meteorological disaster risks in China
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极端天气事件频率的不断上升对新疆棉花生产及棉农生计构成了严重威胁。本研究利用1026户农户的微观层面调查数据，采用泊松回归模型，分析了农户对极端天气的行为响应及其驱动机制。结果表明，极端天气事件显著增加了棉农采用气象灾害风险技术适应行为（TAB-MDR）的可能
极端天气事件频率的不断上升对新疆棉花生产及棉农生计构成了严重威胁。本研究利用1026户农户的微观层面调查数据，采用泊松回归模型，分析了农户对极端天气的行为响应及其驱动机制。结果表明，极端天气事件显著增加了棉农采用气象灾害风险技术适应行为（TAB-MDR）的可能性。具体而言，低温冷害、高温灾害和风沙灾害是这些适应性行为的主要触发因素。机制分析显示，极端天气通过风险感知、响应效能和感知自我效能这三条中介路径间接促进TAB-MDR，这三条路径分别占总效应的23.44%、17.90%和22.93%。在调节效应方面，尽管气候信息支持和农业技术推广显著正向调节了极端天气对TAB-MDR的影响，但当前的信息支持在将气象数据转化为可操作建议方面仍面临关键缺陷。同时，金融信贷支持的调节效应在统计上不显著。此外，极端天气对非优势产区、联合决策家庭以及农业合作社成员农户的影响更为显著。为有效应对气候风险，政策制定者应优先考虑气候适应技术的研究、应用和推广，同时加强农田气象监测与预警系统。最后，完善信息、技术和金融等多层次支持框架，将有助于棉农有效应对极端天气事件，确保棉花稳定供应。
**论文解读：极端天气、政府支持与棉农气象灾害风险技术适应行为**
**研究背景与问题**
气候变化已成为不容置疑的全球事实，极端天气事件频发给经济、社会和生态系统带来深远冲击，严重威胁可持续发展。农业是受极端天气影响最严重的行业之一。中国新疆作为全国最大的棉花产区，2024年棉花播种面积占全国86.25%，超过50%的农村家庭从事棉花种植。然而，在气候变暖背景下，新疆增温速率达到每十年0.29°C，约为全球平均水平的2.42倍，成为最易受气候变化影响的区域之一。棉花生育期内极易遭受极端高温、干旱、风沙、低温冷害及冰雹等单一或复合气象灾害，这些灾害不仅限制作物发育，还会造成产量和品质的不可逆损失。尽管膜下滴灌技术已在多数棉区推广，但其他有效防御和风险应对措施（如防风网、抗逆品种、植物生长调节剂）的采用率仍然较低。现有研究多聚焦于粮食作物，且对政府支持在极端天气与技术适应行为（TAB-MDR）间的调节作用探讨不足。因此，探究极端天气如何影响棉农的技术适应行为，厘清其作用机制，并引导农户采用相应适应技术，具有重要的理论与现实意义。该论文发表于《Climate Services》。
**研究人员开展的研究与结论**
研究人员基于2025年7至8月在新疆开展的1026户棉农微观调查数据，结合气象站观测资料，采用泊松回归模型、KHB中介效应分解方法、控制函数法（CFA）以及熵权法，系统分析了极端天气对棉农气象灾害风险技术适应行为（TAB-MDR）的影响、中介机制及政府支持的调节作用。研究发现：极端天气显著促进棉农采用TAB-MDR；低温冷害、高温灾害和风沙灾害是主要触发因素，而冰雹显著抑制该行为，日照时数呈倒U型关系，暴雨涝渍无显著影响。机制方面，风险感知、响应效能和感知自我效能是三条显著的中介路径，分别占总效应的23.44%、17.90%和22.93%。调节效应显示，气候信息支持与农业技术推广正向调节极端天气对TAB-MDR的影响，但当前信息支持在将气象数据转化为可操作建议方面仍存在不足；金融信贷支持的调节效应不显著。异质性分析表明，极端天气对非优势产区、联合决策家庭及合作社成员农户的促进作用更强。该研究为制定针对性的气候适应政策提供了实证依据，具有重要的理论与实践意义。
**主要关键技术方法**
研究人员采用的主要方法包括：①基于熵权法构建县级极端天气指数，包含低温冷害、高温灾害、风沙灾害、暴雨涝渍、冰雹和日照时数六个指标；②以泊松回归模型作为基线回归模型，因变量为棉农采用六项技术适应措施（膜下滴灌、干播湿出、防风网、抗逆品种、及时耕作、植物生长调节剂）的计数；③采用KHB方法分解风险感知、响应效能和感知自我效能的中介效应；④运用控制函数法（CFA）处理极端天气的内生性问题，以村庄农业保险赔付率与海拔自然对数的交互项作为工具变量；⑤通过引入交互项检验气候信息支持、金融信贷支持和农业技术推广的调节效应。数据来源包括2025年新疆46个行政村1026户棉农的实地调查问卷，以及中国气象数据服务中心的气象记录。
**研究结果**
**基线回归结果：** 研究人员通过泊松回归发现，极端天气（EW）对棉农技术适应行为（TAB-MDR）具有显著正向影响（系数0.710，p<0.01），支持假设H1。控制变量中，教育水平、植棉经验、政治面貌、农业贷款、农业保险、种植面积、灌溉条件、土壤紧实度、村长年龄和村庄经济发展水平均显著促进TAB-MDR，而村庄有水库显著抑制该行为。
**不同类型极端天气的影响：** 采用Probit模型分别估计各灾害指标，结果显示低温冷害、高温灾害和风沙灾害显著正向影响TAB-MDR；暴雨涝渍无显著影响；日照时数与TAB-MDR呈倒U型关系（拐点9.72小时）；冰雹显著负向影响TAB-MDR，因其突发性和破坏性导致现有技术防护效果有限，且高成本使农户转向补种或改种。
**内生性处理：** 采用控制函数法（CFA），第一阶段工具变量（CLA）与极端天气显著正相关（F统计量161.40），第二阶段控制函数残差显著，表明需要处理内生性。校正后极端天气仍显著正向促进TAB-MDR（系数5.608），进一步验证假设H1的稳健性。
**中介效应检验：** 基于KHB方法，风险感知、响应效能和感知自我效能的中介效应分别占总效应的23.44%、17.90%和22.93%，均显著，支持假设H2a-H2c。其中感知自我效能贡献最大，表明极端天气通过增强农户对自身能力的信心来促进技术采用。
**调节效应检验：** 气候信息支持（CIS）与极端天气的交互项显著为正（10%水平），农业技术推广（ATE）交互项显著为正（1%水平），支持假设H3a和H3c。但金融信贷支持（FCS）交互项不显著，假设H3b未获支持。进一步分析发现，CIS中“信息可操作性”得分仅为2.155，远低于准确性和可及性，表明当前气候服务在转化为可操作建议方面存在短板。FCS不显著主要源于信贷期限错配和短期流动性压力：67.3%的农户持有农业贷款，但85.24%的贷款期限为一年或更短，而棉花目标价格补贴通常在次年6-7月发放，导致资金无法用于长期技术投资。
**异质性分析：** 分组回归显示，极端天气对非优势产区、联合决策家庭及合作社成员农户的TAB-MDR促进效应更强。非优势产区水土条件差，农户风险规避动机更强；联合决策家庭通过信息交流达成共识，更易采取综合应对措施；合作社成员获得更及时的气象预警和技术指导，且能享受统一采购服务降低成本。
**讨论与结论**
研究人员在讨论部分指出，本研究存在局限性：依赖2025年横截面数据，无法识别动态长期效应；虽然通过控制函数法缓解内生性，但可能仍遗漏社会资本、市场波动等变量；研究结果基于新疆干旱半干旱棉区，推广至其他湿润或雨养农业区需谨慎。未来研究应纳入更多作物、更大样本和更广区域。
研究结论总结如下：第一，棉农对防风网、抗逆品种、及时耕作和植物生长调节剂的采用率仍较低，提升空间大。第二，极端天气显著增加TAB-MDR采用概率，其中低温冷害、高温灾害和风沙灾害为主要驱动因素，日照时数呈倒U型影响，冰雹显著抑制，暴雨涝渍无显著影响。第三，极端天气通过风险感知、响应效能和感知自我效能三条路径影响TAB-MDR，中介效应占比分别为23.44%、17.90%和22.93%。第四，气候信息支持和农业技术推广起正向调节作用，但气候信息转化为可操作建议仍存在不足；金融信贷支持调节效应不显著。第五，极端天气对非优势产区、联合决策家庭和合作社成员农户的促进作用更强。基于此，研究人员提出政策建议：建立棉花种业基金，推进抗逆品种推广；加强农田气象监测预警；完善多层次信息、技术和金融支持体系；合理引导非优势产区种植调整，鼓励女性参与决策，强化合作社社会化服务。
