杨良宵
（南京信息工程大学经济统计专业，江苏 南京 210044）
1 问题的提出
随着农业土地管理和农业生产技术的不断发展，中国的粮食生产呈现出显着的上升趋势，农业总产值稳步增长。然而，各种极端灾害的频繁发生，严重威胁着中国农业经济的健康发展[1]。中国的自然灾害形式复杂严峻，极端天气和气候变化频繁：2021年，中国因自然灾害造成的直接经济损失达3340.2亿元人民币，受灾耕地面积达1173.9万hm2。与天气有关的灾害造成的农业经济损失正在逐年增加。许多研究者认为，气象灾害的频率在一定程度上影响了经济增长，自然灾害主要通过对农业农村部门的影响降低了宏观经济绩效[2]。Norman V.Loayza等人使用GMM模型研究了自然灾害对经济增长的影响，发现干旱往往对农业和工业增长产生负面影响，并经常降低农业资本[3]。基于灾害系统理论中的环境脆弱性、气候变化影响风险和社会经济暴露三个方面，通过GIS空间分析技术得出结论，沿海城市容易受到自然灾害的影响，而且经常受到多种自然灾害风险的影响[4]。江苏是中国整体发展程度较高的省份之一，其农业经济的发展水平不可避免地对整个国家的健康经济发展产生重大影响[5]，但其沿海的地理位置意味着农业生产不可避免地对气象灾害敏感[6]，因此，选取江苏省为代表来研究主要自然灾害对于农业经济增长的影响，采用灰色关联度分析方法，通过分析江苏省1990～2020年的洪水受灾面积、干旱受灾面积、霜冻受灾面积、冰雹受灾面积、以及农业总产值等统计指标，量化了与气候有关的灾害对农业经济增长的影响，为政府机构在农业生产和防灾减灾方面的决策提供指导。
2 研究区概况
江苏省位于中国东部，面积约为10.72万km2，占中国总面积的1.12%。该省地势总体平坦，大部分平原地区有深厚的中高肥力土壤，适合农业发展，开发利用率高。江苏是中国南方最大的粳稻生产地，也是中国生产品质优秀的弱筋小麦的优势地区。该省种植各种特色谷物，如油菜籽、玉米和花生，以及各种混合谷物和豆类。江苏省位于中国大陆东部沿海地区中部，在长江和淮河下游，北邻山东省，西邻安徽省，东南邻上海和浙江省。它位于亚洲大陆的东海岸，处于中纬度地区。它受到东亚季风的影响，受到各种季节性天气灾害的影响，包括春季的干旱和雨水；夏季的热浪、暴雨和台风；秋季的雨水和雾；冬季的寒潮和寒冷天气。它是中国最容易发生灾害的省份之一[7]。加之江苏省在中国是经济大省，人口密度高，城市密集，交通频繁，气象灾害往往造成巨大的经济损失，威胁到人们的生命和财产。因此，江苏省是气象灾害造成的损失较高的省份之一，这影响了江苏省的可持续发展。江苏的暴雨和洪水主要发生在夏季，特别是7月，高值地区主要位于中国北部、漓江流域和苏南沿江西部[8]。干旱灾害持续时间长，全年发生，分散范围广[9]，一般倾向于东南地区较轻，西北地区较强，其在沿海的影响区比在内地的影响区具有更大的范围[10]。
3 实证分析
3.1 资料来源
本研究采用1990～2020年江苏省干旱、洪水、冰雹、霜冻受灾面积、农业总产值、农业总产值指数（上年=100）等相关数据（来源于江苏统计局官方网站）。所用数据是在原始获得的多种来源的气象灾情数据基础上，进行了系统的质量控制，保证了灾情数据的准确性。
3.2 灰色关联度分析
本研究选取对江苏国民经济影响较大的四种主要气象灾害作为研究对象，分别为洪水、干旱、霜冻和冰雹。对1990～2020年江苏省主要气象灾害受灾面积和农业总产值资料数据进行提取整理，得到农业经济增长率与总受灾面积增长率折线图（见图1）。
图1 农业经济增长与受灾面积增长率折线图
由上图可知，农业经济增长率受自然灾害波动影响严重。下面通过灰色关联度分析法分析各类气象灾害对农业经济增长的影响程度。
（1）针对数据进行无量纲化处理；
（2）求解灰色关联系数值；
将农业总产值增长率所代表的参考数列记为 {x0（t）}，4种气象灾害受灾面积增长率数列记为 {xi（t）}，针对4个评价项（洪水受灾面积增长率、干旱受灾面积增长率、霜冻受灾面积增长率、冰雹受灾面积增长率）以及22项数据进行灰色关联度分析，并且以农业经济增长率作为“参考值"，研究洪水受灾面积增长率、干旱受灾面积增长率、霜冻受灾面积增长率、冰雹受灾面积增长率与农业经济增长率的关联关系，使用灰色关联度分析时，分辨系数取0.5，则在时刻t=k时参考序列{x0（t）}与比较序列{xi（t）}的关联系数如表1所示：
表1 关联系数表
关联系数代表着该子序列洪水受灾面积增长率、干旱受灾面积增长率、霜冻受灾面积增长率、冰雹受灾面积增长率对与母序列对应维度上的关联程度值，数字越大，代表关联性越强。
图2 关联系数图
（3）求解灰色关联度值；
式中，γ0i为子序列i与母序列0的关联度，n为比较序列的长度（即数据个数）。最后，将结果按照子序列对同一母序列关联度的大小顺序进行排列，就形成关联序。
表2 关联度结果
（4）对灰色关联度值进行排序，得出结论
结合上述关联系数结果进行加权处理，最终得出关联度值，使用关联度值针对洪水、干旱、冰雹、霜冻受灾面积增长率四个评价对象进行评价排序；从上表可以看出：针对本次4个评价项，洪水受灾面积增长率评价最高（关联度为：0.917），其次是霜冻受灾面积增长率（关联度为：0.911）。
4 结果分析
4.1 主要气象灾害对农业经济增长的影响
在江苏省的主要气象灾害中，洪水是最严重的，直接造成农业和经济损失。特别是自20世纪90年代以来，强降雨和严重的雷暴变得更加频繁，并造成严重的洪水。在这30年期间，由于洪涝灾害，江苏省的农作物受灾面积达到1895.7万hm2，占总受灾面积的31.18%，大洪水对农业生产造成的损害是灾难性的，导致粮食减产和作物歉收，从而破坏了农业经济。除暴雨和洪水外，严重霜冻造成的气候危害的特点是强度高、发展快[11]。研究表明，尽管干旱不太频繁，但由于其特大的规模，也对农作物造成了较大的损失。
4.2 主要气象灾害应对措施
由于江苏省的农业生产和经济发展受到气象灾害，特别是洪水和霜冻的强烈影响，有关部门应采取以下措施，减少气象灾害带来的经济损失。
加强天气预报，建立洪水预警系统。加强水资源保护，建立健全水利基础设施体系。继续实施恢复河流的项目，将农业用地归还湖泊。切实加强与气象部门的联系和协商，密切关注气候变化，加强灾害预警，根据当地气象灾害的规模，完善指导与分类。强化教育与宣传，确保农民群众认识到低温和寒冷天气的危险性。政府还应该加大对农作物的防寒力度，减少农业损失，发展低温专业农业，把不利的寒冷条件和冷害变成专业农业的有利条件。
5 结语
从农业气象灾害对农业经济增长影响的角度，通过灰色关联分析法进行分析，结果表明，农业经济增长率与自然灾害的发生存在密切联系，1990～2020年，在四种主要气象灾害中，洪水和霜冻与农业经济增长率的关联度最高，对于江苏省农业总产值的影响最为严重。通过定量分析气象灾害对农业经济增长影响，有利于相关部门做好宏观决策，从而降低气象灾害对社会经济的影响和减少社会经济损失。
