时间:2024-05-22
程淑俊, 颜 俨, 姜志德
猕猴桃种植户应对气象灾害的行为及影响因素研究*——以2018年陕西省冷冻灾害为例
程淑俊, 颜 俨, 姜志德**
(西北农林科技大学经济管理学院 杨凌 712100)
气象灾害已成为造成农业歉收和农业生产波动的主要原因, 为厘清农户灾害应对行为及影响因素, 利用中国猕猴桃主产区陕西省关中地区两个典型县(周至县和眉县)的226份调查数据, 对猕猴桃种植户灾害应对行为决策及行为强度进行测度与综合分析, 并运用Double-hurdle模型进一步分析了农户行为决策及影响因素。结果表明: 1)农户在灾害前后的行为存在差异, 灾前主要采取树主干涂白包裹及果园熏烟等方式, 灾后主要采用剪去受冻枝条及向树体喷洒营养液等方式。2)农户应灾强度总体较低, 且存在县域差异。在12种应对措施中, 190位种植户仅采取1~3种应对措施, 占采取应对措施人群的85.43%, 平均采取措施2.1种; 周至县农户采取应对行为的农户比例较高, 且行为强度高于眉县农户。3)农户应对行为受其内在禀赋特征及外在环境因素的共同影响, 且影响方向有正有负。户主的文化程度、种植猕猴年限、参加技术培训的次数等变量正向影响农户的应对行为决策及强度; 乡镇距离变量负向影响农户的应对行为决策及强度。政府应拓宽农户获取信息与知识的渠道, 引导农户积极应对自然灾害,确保种植业收入稳定及持续发展。
气象灾害; 应对行为; 行为强度; Double-hurdle模型; 影响因素; 猕猴桃种植户
根据IPCC气候变化报告, 全球气候呈现逐年变暖趋势, 异常天气的发生越发频繁, 全球范围内的气象灾害发生率明显增加[1]。气象灾害已成为造成农业歉收和农业生产波动的主要原因[2], 农户应对气象灾害成为日常。2018年4月, 受南下冷空气影响, 我国多地遭受有史以来最严重倒春寒低温冷冻灾害, 造成多地农作物大幅减产, 许多地区的农作物绝收。在如此严重的气象灾害下, 农户作为农业生产决策个体, 是否采取相应的应对行为?应对行为是怎样的?不同个体的应对强度有何差异?农户应对灾害的行为决策及行为强度受到哪些因素影响?这些问题正是本文将进行探讨的问题。
气象灾害应对行为是人们减少气候变化对自身健康和财富不利影响的行为决策过程, 包括以下4个基本要素: 应对者、应对措施、应对行为、应对效果[3]。农户作为农业部门应对气象灾害的微观主体, 其主要应对包括改变生产实践和改变非生产性管理策略两类[4]。而Smit等[5]以应对目的和采用时期为依据, 将应对行为分为主动行为和被动行为。学者多以是否采用相应的措施来测度农户行为方面:高杨等[6]以菜农是否采取绿色防控技术来测度农户行为, 冯晓龙等[7]以苹果()种植户是否采取气象灾害应对措施来测度农户行为, 吴春雅等[8]以稻农是否采用洪涝应对措施来测度农户行为, 他们均以农户采取其中任意1种或多种措施时, 取值为1, 否则取值为0。也有部分学者对农户行为进行量化赋值以研究其行为强度: 李卫等[9]根据农户对少耕免耕播种、秸秆覆盖、深松、病虫草害综合防治4种核心技术采用的数量依次赋值为1~4, 赋值的分数越高表明农户对保护性耕作技术的采用程度越高; 刘洪彬等[10]通过对衡量耕地质量保护认知行为的观察项进行赋值, 每个观察项赋值分数0~1, 加总求和后, 赋值的分数越高表明农户认知程度越高; 冯晓龙等[11]还以农户在灾年采取应对行为的土地面积来衡量其应对行为强度。也有学者从农户内部及外部因素两个方面考察了农户应对气候变化的影响因素。从农户内部因素而言, 农户气象灾害应对行为受到农户的年龄、受教育程度、家庭特征、耕地特征的影响, 但影响方向存在一定争议[7-8,12], 同时, 农户对气象灾害的感知显著促进农户采取主动应对行为[13-14]。从农户外部因素而言, 一些学者认为准确的环境、气象信息是农户采取应灾措施的决定性因素之一[15-16]; 另一些学者却认为灾前预警或灾后防治对于农户采用措施应对灾害并没有十分明显的促进作用, 可能的原因是农户对灾害发生持侥幸心理[17]。张紫云等[18]的研究表明农户的农村经济发展水平、地域位置便利性等是促进农户采取应灾措施的主要因素。冯晓龙等[19]则对因素进行汇总, 并从可持续生计理论的视角出发, 研究了农户气象灾害应对能力对行为的综合影响。
中国是世界最大的猕猴桃()生产国, 猕猴桃产量占全球1/3以上。陕西省是中国最大的猕猴桃主产区, 截至2017年底, 陕西省的猕猴桃种植面积和产量分别达6.9万hm2和131万t, 两项指标分别约占全国的1/2, 位居全国第一[20]。国内外学术界关注气象灾害对粮食作物影响的研究成果较多, 而针对多年生高价值农产品的研究较少, 且多数学者从自然科学角度开展研究, 缺乏经济学视角的分析。猕猴桃作为多年生、高价值农产品的典型代表, 其生长过程对环境条件要求较高, 过高或过低的温度都会对其产量与质量造成严重影响[21],猕猴桃种植户对气象灾害应对措施的采用行为显得更为迫切。已有研究多采用“是与否”来判定农户应灾行为, 未将农户采取的具体应对措施进行梳理, 在结果分析时对同一调查地未受灾害影响的农户未予甄别, 也缺乏不同样本区农户之间的横向对比分析。同时, 现有研究对农户应灾行为进行赋值以及对行为强度进行量化以综合分析的重视不够。基于此, 本文以陕西省猕猴桃产业为例, 将技术细节纳入经济学行为分析, 首先对不同农户采取的应对措施进行识别和梳理, 然后通过赋值量化农户应对措施并对农户行为强度给予测度分析, 最后, 实证考察农户个人及家庭的内在资源禀赋特征、市场条件及村庄环境的外部环境特征等不同因素对农户应灾行为的影响。应对气象灾害是确保种植业收入稳定及持续发展的必要举措, 农户作为灾害应对的直接利益相关者与主要参与者, 探究其应对行为及其影响因素具有重要意义。
1.1.1 数据来源及样本特征
数据来源于课题组2019年1月对陕西省猕猴桃主产区周至县和眉县开展的农户实地调查。周至县和眉县的猕猴桃种植面积与产量占陕西省的75%以上, 调研区域选取具有较强代表性。调查采用分层随机抽样的方式, 按受灾程度在两县各自抽取4个代表性乡镇, 每个乡镇各抽取2个有代表性的自然村, 自然村中随机抽取15家有猕猴桃园的农户进行结构式访谈, 调查内容主要涉及农户的气候变化感知、气候变化应对行为以及猕猴桃生产及销售情况、家庭成员基本信息等。共计完成农户问卷245份, 对问卷进行整理并剔除无效问卷后, 得到有效问卷226份, 占问卷总量的92.2%。在226个样本家庭中, 男性户主占92.92%, 户均家庭人口为4.8人, 户均耕地面积0.36 hm2。
以所在村庄受到冷冻灾害影响最严重的2018年为调查年, 调查结果显示: 在226家调查对象中, 仅22家猕猴桃种植地未受冷冻灾害的影响, 占总样本的9.73%, 其余204家猕猴桃种植地均受到不同程度的冻害影响, 占总样本的90.27%, 109家猕猴桃种植地全部受灾, 占总样本的48.23%。此次冷冻灾害的表现主要有: 花苞受冻、叶片受冻、枝条受冻以及树主干受冻, 其中最严重的树主干受冻共44家, 占受灾总样本的21.57%。受冷冻灾害影响, 相比于2016年和2017年的猕猴桃产量, 2018年猕猴桃产量锐减, 冻害对于样本地区猕猴桃生产的影响巨大。
1.1.2 农户应对气象灾害措施调查情况
通过前期文献及相关书籍的查阅, 设计问卷时参考Smit等[5]对应对措施的分类方法, 将农户可能采取的措施区分为主动和被动两方面, 并咨询园艺学专家加以确证; 通过预调研筛选最终确定了12种应对措施, 正式调研数据中农户采用措施情况如表1所示。
表1 样本农户采取的应对猕猴桃冷冻害措施分布
主动应对措施指在灾害来临前, 农户为降低灾害可能造成的损失而主动采取的应对措施。调查结果显示: 在226位样本农户中, 未采取主动应对措施的农户136人, 占总样本的60.18%, 可见未采取主动应对措施的农户远多于采取措施的农户。其他90位农户主动采取了一种或多种应对措施, 其中49位农户购买了农业保险, 36位农户在灾害来临前在自家果园熏烟, 20位农户对树主干涂白包裹, 16位农户向树体喷洒防冻液, 3位农户向树体涂抹营养液, 2位农户对树体进行修剪。
被动应对措施指在灾害来临后, 农户由于受到灾害的影响而被动采取的补救措施。调查结果显示: 在226个样本农户中, 未采取措施的农户38人, 占总样本的16.81%, 较主动应对而言, 大部分农户在认识到灾害的影响后采取了一种或多种补救措施。175位农户剪去了受冻枝条, 以让树干重新萌发新枝条, 66位农户向树体涂抹营养液, 24位农户向树体喷洒防冻液, 12位农户增施化肥, 10位农户嫁接新品种。
1.1.3 农户应对气象灾害行为的综合评判
农户气象灾害应对行为是由两个连续决策的过程构成的: 第1阶段是农户选择是否采用气象灾害应对措施(即采用与否); 第2阶段是已决定采用气象灾害应对行为的农户进一步选择采用哪种或哪几种气象灾害应对措施(即采用程度)。如果农户未采用气象灾害应对行为, 则其采用程度就无法观测; 只有当农户采用了气象灾害应对行为时, 才能观测到其气象灾害应对的采用程度[19]。
借鉴李卫等[9]采用的研究方法对农户采取的应对措施进行赋值, 以便对灾害应对行为进行综合量化分析。农户未采取任何措施记0分, 每采取1种应对措施记1分, 然后按主动和被动两类情形分别对分值进行累计加总, 得到衡量农户应对行为强度的最终得分, 分值越高代表农户应对行为强度越高, 应对行为越积极。
1.2.1 研究假说
农户行为受自身内在特征以及外部环境的共同影响。本文以是否受灾、是否提前知晓灾害以及地区分类为控制变量, 从农户个人及家庭的内在资源禀赋特征、市场条件及村庄环境的外部环境特征考察不同因素对农户应灾行为的影响。
1)农户禀赋。农户禀赋是指农户的家庭成员及整个家庭天然拥有的以及后天所获得的资源和能力,包括以户主为代表的个人禀赋和家庭禀赋, 决定着农户对事物的态度和能力[22]。户主的个人禀赋通常包括受教育程度、务农状况以及对事物的认知等。选取户主的受教育程度、猕猴桃种植年限、对气候条件的感知、参加技术培训次数、与村民交流频率和上网获取信息频率来表征这一指标。农民受教育程度越高, 对事物的认识越理性, 越容易认识到灾害应对行为的重要性, 采取应对行为也越积极。猕猴桃种植年限越长的农户种植经验越丰富, 应对能力越强, 采取应对行为也越积极。参加技术培训以及与外界沟通越频繁的农户, 信息获取渠道越多, 信息获取的越及时, 更倾向于在灾害下采用积极的应对行为。
H1: 户主的受教育程度、猕猴桃种植年限、对气候条件的感知、参加技术培训次数以及与村民交流和上网获取信息频繁程度正向影响猕猴桃种植户应对决策选择与应对强度。
家庭禀赋通常包括农户家庭的农业劳动力数量、家庭收入状况、土地经营规模等。选取家庭农业劳动力数量、猕猴桃收入、土地细碎化程度、猕猴桃种植面积、村地距离、种地类型以及近5年受灾频率来表征这一指标。家庭农业劳动力数量越多、猕猴桃收入越高, 种植户对种植业活动的关注程度越高, 采取应对行为也越积极。猕猴桃种植面积越大, 暴露在灾害下的概率越高, 为了降低不利影响, 种植户会更加积极地应对。村地距离越近、地形越平坦的家庭采取应对行为越便利, 在灾害下更倾向于积极地采用应对行为。土地细碎化程度越高, 农户的风险越分散, 对其应对行为决策及行为程度有负面影响。
H2: 家庭农业劳动力数量、猕猴桃收入、猕猴桃种植面积、村地距离、种地类型以及近5年受灾频率正向影响猕猴桃种植户应对决策选择与应对强度。土地细碎化程度负向影响猕猴桃种植户应对决策选择与应对强度。
2)市场条件。选取猕猴桃市场价格以及近5年猕猴桃的滞销情况来表征这一指标。猕猴桃属于价值极高的经济作物, 其价格以及销售情况直接决定着猕猴桃种植户的家庭收入。若猕猴桃价格越高、销售情况越好, 猕猴桃种植户生产的积极性越高, 越会积极地采用气象灾害应对措施以降低自身风险。
H3: 猕猴桃市场价格正向影响猕猴桃种植户应对决策选择与应对强度, 近5年猕猴桃的滞销情况负向影响猕猴桃种植户应对决策选择与应对强度。
3)村庄环境。选取该村是否示范村、乡镇距离以及村内技术人员人数来表征这一指标。示范村村委有更高的组织和协调能力, 带动村民应对自然灾害的能力越强。村委会距离乡镇越远, 村经济和交通条件越落后, 村民了解和学习灾害应对行为的机会越少, 采取应对行为的积极性越低。村内技术人员人数越多, 在灾前、灾后对农户的技术帮扶越及时有效, 农户采取应灾行为的积极性越高。
H4: 示范村、村内技术人员人数正向影响猕猴桃种植户应对决策选择与应对强度, 乡镇距离负向影响猕猴桃种植户应对决策选择与应对强度。
1.2.2 模型设定及变量选择
农户气象灾害应对行为是由两个连续决策的过程构成, 只有当农户采用了气象灾害应对行为时, 才能观测到其气象灾害应对的采用程度, 故农户的应对行为存在样本选择偏误, 在借鉴已有研究方法的基础上[9,23], 选择Double-hurdle样本模型实证分析猕猴桃种植户气象灾害应对行为的决策选择与采用强度的影响因素。该模型中决策选择方程和采用强度方程可以有不同的估计系数, 适合用于分析影响个体在经济行为中两个具有先后次序的不同决策阶段的因素[9,23]。其实质是一个Probit模型和一个Truncated模型的组合, 对猕猴桃种植户气象灾害应对行为的阐述具有较大的解释力[23]。
首先构建“第1栏”的Probit选择模型:
若猕猴桃种植户采用应对措施(Z=1), 则进入“第2栏”的Truncated模型, 采用应对措施的强度(Y>0), 即:
将(1)式与(3)式结合, 构成Double-hurdle模型:
(4)
根据以上分析, 影响农户行为的因素可以分为个体内部因素和外部因素共4个分类, 21个自变量。各变量的选择及描述性统计分析如表2所示。
为对灾害应对行为进行综合量化分析, 借鉴李卫等[9]采用的研究方法对农户采取的应对措施进行赋值, 农户行为综合得分情况如表3所示。农户采取应对行为比例总体较低, 且应对行为强度(以农户行为得分的高低来定义农户行为强度)总体较低。相较于眉县农户, 周至县农户主动采取应对行为的农户比例较高, 但其平均行为强度低于眉县农户平均行为强度。农户采取被动行为的比例高于主动应对行为, 周至县农户被动应对行为强度高于主动应对行为强度, 而眉县正好相反。两县行为强度均值小于2, 说明总体应对积极性相对较低。相较于眉县农户, 周至县被动采取应对行为的农户比例及行为强度高于眉县。
运用Stata16.0对3个模型分别进行回归分析, 输出结果如表4所示, 可以得出:
1)户主的个人禀赋对农户决策行为及行为强度的影响。正向影响方面: 户主的文化水平对其主动行为强度的影响通过1%的显著性水平, 表明文化程度越高的农户主动行为强度越高; 农户种植猕猴桃年限对其主动行为强度的影响通过1%的显著性水平, 表明猕猴桃年限越长的农户主动行为强度越高; 农户参加技术培训的次数对农户主动行为决策的影响通过1%的显著性水平, 对其主动、被动及整体行为强度的影响均通过1%的显著性水平; 与村民交流频率对其主动行为决策的影响通过5%的显著性水平; 上网获取信息的频率对其主动行为决策的影响通过5%的显著性水平, 与预估一致。在负向影响方面: 户主的文化水平及农户种植猕猴年限对其主动行为决策的影响通过1%的显著性水平, 该现象可能与农户获取灾害信息不畅有关, 因为据调查, 54位农户提前获得灾害信息, 仅占总样本的24.22%。
2)家庭禀赋对农户决策行为及行为强度的影响。正向影响方面: 农业劳动力数量对其整体行为强度的影响通过1%的显著性水平, 说明劳动力数量越多, 整体应对行为强度越高; 土地细碎化强度对其主动、被动及整体行为决策的影响均通过1%的显著性水平, 村地距离对其主动行为强度的影响通过1%的显著性水平; 家庭受灾频率对其主动行为强度的影响通过5%的显著性水平, 即受灾经历会显著提高农户主动应对的行为强度; 种地类型对其主动行为强度的影响通过10%的显著性水平; 亲戚中是否有村干部对其整体行为决策的影响通过1%的显著性水平, 即亲戚中有村干部的家庭, 整体行为决策越积极。负向影响方面: 猕猴桃种植面积对其主动及整体行为决策的影响通过1%的显著性水平, 表明随着面积的增大, 农户采取应对行为的决策越消极。
表2 影响农户行为的变量类别及具体变量的描述性统计分析
表3 农户应对猕猴桃冷冻害行为综合得分情况
Table 2 Comprehensive scores of farmers’ behaviors in response to freezing damage of kiwifruit
3)村庄环境对农户决策行为及行为强度的影响。正向影响方面: 所在村庄是否是示范村对农户被动及整体行为决策的影响通过1%的显著性水平, 说明在灾害发生后, 示范村村委对农户应对灾害行为起到了一定的引导作用; 技术员人数对农户主动行为程度及被动行为决策的影响分别通过5%和10%的显著性水平, 说明村内技术人员对农户应对灾害行为起到了积极作用。负向影响方面: 与预测一致, 乡镇距离对农户主动、被动及整体行为强度的影响均通过1%的显著性水平, 说明村乡距离越远,农户应对强度越低。
4)市场条件对农户决策行为及行为强度的影响。正向影响方面: 销售情况对农户整体行为决策的影响通过5%的显著性检验。负向影响方面: 猕猴桃的销售价格对农户整体行为决策的影响通过5%的显著性水平。销售情况与销售价格均未对农户主动、被动行为决策及行为强度通过显著性检验, 可能的原因是周至县和眉县属于猕猴桃主产区, 该片区猕猴桃销售在政府的扶持与干预下没有明显的差异。
表4 农户应对灾害行为影响因素的回归模型结果
各影响因素的意义见表2。*、**和***分别表示在<10%、<5%和<1%水平上显著, 括号内为值。The meaning of influencing factor is shown in the table 2. *, **, and *** indicate significant at<10%,<5%, and<1%, respectively; and the value in bracketisvalue.
应对气象灾害是确保种植业收入稳定及持续发展的必要举措, 农户作为灾害应对的直接利益相关者与主要参与者, 直接受到气象灾害的影响, 探究其应对行为及其影响因素具有重要意义。本文以猕猴桃种植户为研究基本单元, 以猕猴桃种植户气象灾害应对行为为研究对象, 梳理猕猴桃种植户气象灾害应对行为, 包括行为决策过程、所采取的应对措施及行为强度。农户应对行为受其内在禀赋特征及外在环境因素的共同影响, 分析其不同行为所受的影响因素对调节其行为有重要意义。
1)研究结果表明农户的个人禀赋、灾害认知、信息可获性是影响农户灾害应对行为采用的关键因素。因此, 如何提高农户的灾害认知水平、增强其信息可获性的能力是提高农户应对措施采用行为的关键因素。尽管所分析的影响因素并不全面, 但研究结果已清晰表明影响农户在灾害应对决策中的关键因素, 为进一步提高农户灾害应对行为的积极性提供参考。同时, 农户应对气象灾害的研究需要综合经济学、管理学、农学、气象学及地理学等多学科知识, 属于交叉学科的研究领域[19], 但由于笔者对不同学科知识涉及深度的有限, 再加上目前这类问题在经济管理方面的研究成果相对较少, 研究存在一定偏差。
2)在研究猕猴桃种植户气象灾害应对行为决策时, 如果猕猴桃种植户采用一种或者多种应对措施则视为其采取了应对措施, 这忽略了猕猴桃种植户采取不同应对措施之间的关系。在实际猕猴桃生产过程中, 猕猴桃种植户在决定采取某种应对措施时可能会受到其他应对措施的影响, 这些应对措施之间可能存在互补或替代的关系, 这就要求对农学知识进行细致的了解并在经济学中进行合理的甄别与划分。
3)由于气象灾害是突发短期内的事件, 利用横截面数据研究农户应对行为只能分析不同地区之间农户在这一时间点上的应对行为特征差异, 很难对农户在长期应对气候变化过程中的动态行为变化进行监测分析[19], 限制了对农户气象灾害应对行为的理解。因此, 利用面板数据研究农户在应对气象灾害的行为决策机制应是未来研究方向。
利用中国猕猴桃主产区陕西省周至县、眉县262户猕猴桃种植户的调查数据, 梳理了猕猴桃种植户面对气象灾害的不同应对行为, 并利用Double- hurdle模型对其行为决策及行为程度的影响因素进行了分析, 得出以下主要结论:
1)农户在灾害的不同时期采取的措施不同。灾害来临前, 农户倾向于采取树主干涂白或包裹、喷洒防冻剂以及果园笼火熏烟的方式来预防灾害; 灾害过后, 农户更倾向于剪掉枝条受冻部分以待二次萌发、向树体喷洒营养液以及增施肥料的方式进行补救。
2)农户应灾积极性总体较低, 且存在县域差异。综合来看, 在12种应对措施中, 190位种植户仅采取了1~3种应对措施, 占采取应对措施人群的85.43%, 平均采取措施2.1种。灾前仅有39.82%的样本农户采取主动应对措施, 且在6种主动应对措施中, 86位种植户仅采取了1~3种应对措施, 占采取主动应对措施人群的95.56%, 平均采取措施1.4种; 灾后采取补救措施的农户相对较多, 占总样本的83.19%, 但在6种被动应对措施中, 182位种植户仅采取了1~3种应对措施, 占采取被动应对措施人群的96.81%, 平均采取措施1.6种。周至县农户采取应对行为的农户比例较高, 且行为强度高于眉县农户。
3)农户应对行为受其内在禀赋特征以及外在环境因素的共同影响。户主的个人禀赋中户主的文化程度越高、农户种植猕猴桃年限越长、参加技术培训的次数越多、与村民交流以及上网获取信息的频率越高的农户, 自身经验的积累以及获得的信息越及时有效, 采取应对行为的意识越强烈, 应对行为越积极。家庭禀赋中农业劳动力数量越多、近5年家庭受灾频率越高、亲戚中有村干部的农户, 应对行为越积极, 同时, 平坦的地形相较于山地、低洼地、坡地更容易受到冻害的影响, 农户应对的行为更积极。村庄环境中是示范村以及技术员人数越多的村庄, 农户应对行为越积极。村庄环境中乡镇距离越远、村经济和交通条件越落后、农户获取信息不通畅且技术相对薄弱, 其应对积极性越低。
基于上述研究结论, 提出以下建议: 首先, 重视气象灾害知识的宣传与普及, 使农户认识到气象灾害的影响, 调动农户应灾积极性; 其次, 充分发挥政府的组织领导能力, 对气象灾害进行实时监测, 并对可能发生的气象灾害及时、准确地传递给农户, 同时努力实现村内网络信息全覆盖, 拓宽农户获取信息的渠道, 便于农户及时获得气象灾害信息, 做好应灾防灾工作, 减少损失; 最后, 加强设施农业、农业大棚的基础设施建设, 为农户面对日益频发的气象灾害提供设施保障。
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Kiwifruit farmers’ behavior and its’ influencing factors of coping with meteorological disasters: A case study of Shaanxi freezing disaster in 2018*
CHENG Shujun, YAN Yan, JIANG Zhide**
(College of Economics and Management, Northwest A&F University, Yangling 712100, China)
Meteorological disasters have become the main cause of agricultural harvest failures and fluctuations in agricultural production. To investigate farmers’ disaster response behaviors and influencing factors, we used data from 226 microscopic surveys conducted in two counties (Zhouzhi County and Mei County) in the Guanzhong region, Shaanxi Province, China’s main kiwifruit production area. We comprehensively analyzed the kiwifruit farmers’ disaster response decision-making and behavior, and used Double-hurdle model to analyze the influencing factors. The results showed the following: 1) before and after the disaster, differences were noted in the farmers’ behaviors. Before the disaster, farmers painted the main trunks white and used smoke generation in the orchard. After the disaster, farmers cut off frozen branches and sprayed nutrient solution on the trees. 2) The disaster response intensities of the farmers were generally low and country specific differences were noted. Among the 12 kinds of response measures, 190 farmers only used 1-3 kinds, accounting for 85.43% of the farmers undertaking response measures, with an average of 2.1 kinds of measures. Zhouzhi County had a higher proportion of farmers who used response measures, and the behavior intensity was higher than that of farmers in Mei County. 3) Farmers’ coping behaviors were influenced by their inherent endowment characteristics and external environmental factors, and the direction of influence was both positive and negative. Variables such as the education level of household head, the number of years the household head had been planting kiwifruit, and the extent of technical training positively affected the farmers’ decision-making and behavior intensity. Variables such as the township distance negatively affected the decision-making and intensity of the farmers’ coping behaviors. The government should broaden the channels for farmers to obtain information and knowledge and guide them to actively respond to natural disasters. Responding to meteorological disasters is a necessary measure to ensure stable income and sustainable development of the planting industry.
Meteorological disasters; Coping behavior; Behavior intensity; Double-hurdle model; Influencing factors; Kiwi growers
10.13930/j.cnki.cjea.200505
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F325.2
* 国家自然科学基金面上项目(71573212)资助
姜志德, 研究方向为农业资源经济与环境管理、低碳经济。E-mail: jiangzhide@nwafu.edu.cn
程淑俊, 主要研究方向为生态农业、资源经济。E-mail: chengsj@nwafu.edu.cn
2020-06-27
2020-09-14
* This study was supported by the National Natural Science Foundation of China (71573212).
, E-mail: jiangzhide@nwafu.edu.cn
Jun. 27, 2020;
Sep. 14, 2020
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