中国における極端気候が農業生産レジリエンスに与える影響：動的パネル閾値モデルによる証拠

Unofficial AI-generated summary based on the public title and abstract. Not an official translation.

🔬研究者:Dynamic panel threshold model for climate resilience offers methodological advancement for empirical climate impact studies.

🏢実務担当者:Insights on threshold-based climate adaptation can guide agricultural risk management and investment planning under extreme scenarios.

🏛政策担当者:Highlights need for 'threshold-based' climate adaptation governance and risk-financing instruments to address tail risks in agriculture.

気候変動の加速を背景に、極端な気象事象が農業作物の収量損失をますます引き起こしている。同時に、それらは生産システムの安定性を損ない、農業に対する脅威をますます深刻なものにしている。本研究は、「多様性-安定性」仮説に基づき、中国における農業生産レジリエンスの国レベルの指標（ARES）を構築する。複数の農産物の産出時系列を用いて、産出の安定性と変動性を通じてショックの共変動とシステムのレジリエンスを捉える。ARESを気候曝露指標と組み合わせることで、2000年から2023年までの1,343県を対象とするパネルデータセットを構築し、動的パネル閾値モデルを用いて、ARESの持続性と気候影響における状態依存的な非線形性を同時に考慮する。結果は、ARESにおける有意な経路依存性と、気候次元全体にわたる顕著な閾値効果を明らかにする。全サンプルでは、極端な高温日数は閾値を超えると有意に有害となる一方、極端な低温日数は高曝露レジームにおいて有意に有益となる。極端な降雨日数と極端な干ばつ日数は概ね正の効果を示すが、それぞれの閾値を超えるとその効果は顕著に弱まり、深刻な曝露下でのARESにおける限界便益の逓減を示している。包括的な気候物理リスク指標は、閾値未満ではARESを有意に抑制するが、閾値を超えるとその限界効果は有意に弱まる。丘陵地域、平野地域、山岳地域、および国家指定の貧困緩和・開発重点県にわたる不均一性分析は、閾値の位置とレジーム固有の効果が地形と開発条件によって大きく異なることをさらに示している。これらの知見は、テールリスクレジーム下でのARESの崩壊を防ぐための、対象を絞った投資とリスクファイナンス手段を強調する「閾値ベース」の気候適応ガバナンスの必要性を浮き彫りにしている。

AI 翻訳（deepseek-v4-flash）。 正確を期す場合は下の原文を参照してください。

Against the backdrop of accelerating climate change, extreme weather events have increasingly caused yield losses in agricultural crops. Meanwhile, they undermine the stability of production systems, posing an increasingly severe threat to agriculture. This study draws on the “diversity–stability” hypothesis to construct a country-level measure of agricultural production resilience in China (ARES). Using output time series for multiple agricultural products, we capture the co-movements of shocks and system resilience through output stability and volatility. By combining ARES with climate exposure measures, we assemble a panel dataset covering 1343 counties over the period 2000–2023 and employ a dynamic panel threshold model to jointly account for persistence in ARES and state-dependent nonlinearities in climate impacts. The results reveal significant path dependence in ARES and pronounced threshold effects across climate dimensions. In the full sample, extreme high-temperature days become significantly detrimental after crossing the threshold, whereas extreme low-temperature days become significantly beneficial in the high-exposure regime. Extreme rainfall days and extreme drought days generally exhibit positive effects that weaken markedly beyond their respective thresholds, indicating diminishing marginal gains in ARES under severe exposure. The comprehensive climate physical risk index significantly suppresses ARES when it is below the threshold value; however, after surpassing the threshold, its marginal effect becomes significantly weaker. Heterogeneity analyses across hilly, plain, and mountainous areas, as well as nationally designated key counties for poverty alleviation and development, further show that threshold locations and regime-specific effects differ substantially by terrain and development conditions. These findings highlight the need for “threshold-based” climate adaptation governance, emphasizing targeted investments and risk-financing instruments to prevent ARES collapse under tail-risk regimes.

• semanticscholar https://doi.org/10.3390/agriculture16080825first seen 2026-06-29 09:00:44 · last seen 2026-09-21 05:17:33