Как погода бьет по карману фермера: удобрения, инвестиции и урожай в условиях климатического стресса

В Гане и сопоставимых развивающихся странах продвижению инвестиций в сельское хозяйство и внедрению инновационных методов возделывания риса препятствуют последствия изменения климата. Мелкие фермерские хозяйства, подверженные воздействию климатических явлений, сталкиваются с существенными рисками, которые влияют как на доходность сельского хозяйства, так и на инвестиционные решения.

Методы: В данном исследовании оценивается долгосрочное влияние изменчивых погодных условий в однокультурном агроэкологическом регионе на урожайность риса, а также изучается последующее влияние на использование неорганических удобрений и инвестиции в сельскохозяйственные ресурсы среди домохозяйств, зависящих от естественного увлажнения. Также анализируются различия, причины и основные механизмы этих процессов. В исследовании использовались панельные данные по 60 общинам, применялись регрессионный анализ и вероятностные модели. Для анализа временных рядов на уровне общин были интегрированы ежемесячные данные о погоде за посевной сезон по ячейкам сетки в исследуемой зоне.

Результаты и обсуждение: Полученные результаты позволяют предположить, что, хотя погодные потрясения незначительно влияют на полный отказ фермеров от использования неорганических удобрений, они существенно снижают общий объем вносимых удобрений, объем сельскохозяйственных инвестиций и урожайность риса. Наводнения и сильные потрясения оказывают более выраженное влияние по сравнению с засухами и умеренными потрясениями. Занятость в несельскохозяйственных секторах помогает домохозяйствам оправиться от этих потрясений и сохранить сельскохозяйственные инвестиции. Климатические потрясения влияют на инвестиции в сельское хозяйство, сокращая доходы фермерских хозяйств за счет изменения урожайности и выручки от реализации продукции. Вследствие этого нарушается их способность делать сбережения, что приводит к финансовым ограничениям. Стимулирование и поддержание сельскохозяйственных инвестиций в уязвимых агросистемах предполагает диверсификацию источников дохода за счет сочетания растениеводства и животноводства, а также дополнительной занятости вне сельского хозяйства. Эта стратегия подкрепляется применением климатически устойчивых методов ведения хозяйства, включая использование устойчивых сортов сельскохозяйственных культур в сочетании с ирригацией, страхованием от погодных рисков и риск-ориентированным кредитованием.

Растущая обеспокоенность по поводу изменения климата и связанных с погодой нарушений представляет собой серьезную угрозу для мирового сельского хозяйства и производства продовольственных культур. В странах Африки к югу от Сахары (SSA) достижение Целей устойчивого развития (SDGs) в условиях изменения климата в значительной степени зависит от повышения продуктивности. Понимание воздействия изменения климата на сельское хозяйство имеет решающее значение для создания устойчивых фермерских систем, которые могут обеспечивать продовольствием регионы на устойчивой основе и способствовать достижению глобальных целей развития. Продолжающееся воздействие изменения климата на африканское сельское хозяйство, особенно в странах Африки к югу от Сахары, препятствует устойчивому выращиванию и производству таких важных культур, как рис, создавая угрозу для достижения ключевых Целей устойчивого развития.

В последние годы уязвимость африканских сельскохозяйственных систем к неблагоприятным последствиям изменения климата стала более очевидной. Мелкие фермеры, составляющие основу сельскохозяйственного производства во многих африканских странах, часто сталкиваются с повышенными рисками из-за своей зависимости от богарного земледелия и ограниченного доступа к ресурсам и технологиям. Это частично связано с зависимостью регионов от сельскохозяйственного сектора, отсутствием доступных страховых гарантий, зависящих от погодных условий, и неадекватными стратегиями снижения рисков, такими как ограниченные рынки кредитования и страхования, что способствует возникновению значительных нестрахуемых рисков в производстве сельскохозяйственных культур, зависящем от естественного увлажнения (Hill and Viceisza, 2012; Newman and Tarp, 2020).

Рис, являющийся основной продовольственной культурой, обеспечивающей жизненно важное питание и энергию во всем мире, имеет огромное значение для продовольственной безопасности, устойчивости и средств к существованию (He et al., 2021; do Nascimento et al., 2022; Xinkang et al., 2023). Выращивание риса вносит значительный вклад в глобальные продовольственные системы (Arouna et al., 2017; Sun et al., 2022). В странах Африки к югу от Сахары (SSA), где рис играет важнейшую роль в обеспечении продовольствием малообеспеченных сообществ, ожидается, что спрос на него будет расти на 3-4% в год (Adjao and Staatz, 2015; Arouna et al., 2021; OECD/FAO, 2021). Однако страны Африки к югу от Сахары испытывают трудности в удовлетворении этого растущего спроса из-за отставания в производстве и урожайности, которая не соответствует мировым стандартам (Рисунок 1).

Рисунок 1 Производство, потребление, импорт риса (в пересчете на шлифованный рис), урожайность необрушенного риса и уборочная площадь риса в странах Африки к югу от Сахары и остальном мире. Данные по SSA охватывают 37 стран Африки к югу от Сахары (годовое потребление риса, производство, импорт, уборочная площадь и урожайность с 1960 по 2021 год), а данные по всему миру охватывают 138 стран. Источник: Составлено авторами на основе данных USDA: PSD Online, ноябрь 2023 г. (https://apps.fas.usda.gov/psdonline/app/index.html#/app/downloads). За последние три десятилетия (1990–2020 гг.) потребление риса в странах Африки к югу от Сахары (SSA) резко возросло по сравнению с общемировыми тенденциями (A, B). Хотя производство риса первоначально увеличилось в ответ на растущий спрос, особенно после 2000 года, этот рост не смог сократить растущий разрыв между производством и потреблением (A). Рост производства, как показано на рисунке, в основном был обусловлен расширением уборочных площадей, а не улучшением урожайности необрушенного риса (C). Однако текущие показатели урожайности необрушенного риса в странах Африки к югу от Сахары остаются заметно ниже по сравнению со среднемировыми показателями 1980-х годов. Средняя урожайность необрушенного риса в странах Африки к югу от Сахары колебалась в диапазоне примерно от 1 до 2 т/га (с максимальной урожайностью 3–6,5 т/га), в то время как в остальном мире урожайность превышала 2–3,5 т/га (с максимальной урожайностью 5,5–10 т/га) в период с 1970 по 2020 год (C, D), (USDA, 2023). Эта устойчиво низкая урожайность в сочетании с растущим спросом, приводящим к увеличению импорта риса в период с 1995 по 2010 год и до 2020 года, способствовала расширению разрыва между потреблением и производством (A).

1.1 Контекст Ганы

В Гане рис является вторым по значимости зерном, демонстрируя значительный рост потребления за последние 20 лет. Он играет ключевую роль в поддержании средств к существованию и доходов ганских фермеров.

Однако местное производство не успевает за растущим спросом на рис в стране (Рисунок 2). За последние 30 лет потребление риса в Гане увеличилось в четыре раза, достигнув 51,63 кг на душу населения в год, что создает угрозу продовольственной безопасности (MoFA, 2019; Ouédraogo et al., 2021). Зависимость от импорта из-за неадекватного местного производства оставляет Гану лишь на 50 процентов самообеспеченной рисом (FAO, 2015, 2022; MoFA, 2021; OECD/FAO, 2021). Несмотря на усилия по внедрению более совершенных методов выращивания, Гане трудно внедрить эти достижения, что приводит к низкой урожайности риса (3 т/га) по сравнению с ее потенциалом (6,5+ т/га), в значительной степени из-за зависимости от естественного увлажнения, низких фермерских инвестиций и недостаточного использования фермерами улучшенных производственных методов (Abel et al., 2014; Ragasa and Chapoto, 2017; MoFA, 2021).

Рисунок 2 Производство, потребление, импорт риса (в пересчете на шлифованный рис), урожайность необрушенного риса и уборочная площадь риса в Гане, 1960–2020 гг. Источник данных: USDA: PSD Online, ноябрь 2023 г. (https://apps.fas.usda.gov/psdonline/app/index.html#/app/downloads). За последние 30 лет (1990–2020 гг.) потребление риса в Гане росло более высокими ежегодными темпами (31,1%) по сравнению с кукурузой (самым важным основным зерном), которая увеличивалась на 13,3% (USDA, 2023). В ответ на растущий спрос производство риса первоначально увеличилось на 12,1% в год с 1990 по 2006 год, а затем на 23,6% с 2006 по 2020 год, но разрыв между производством и потреблением со временем увеличился (A). Рост производства, как показано в (B), в первую очередь обусловлен расширением уборочной площади (на 9, 10 и 18% в год), а не улучшением урожайности необрушенного риса (на 1,3, 3,6 и 3%) за указанные периоды времени (1990–2006, 2006–2020 и 1990–2020 соответственно) (USDA, 2023). Урожайность в Гане постоянно не достигала своего потенциала (6 т/га), колеблясь от 1,6 до 3,1 т/га. Устойчиво низкая урожайность необрушенного риса привела к значительному ежегодному увеличению импорта риса на 28% с 1990 по 2020 год, что привело к расширению разрыва между потреблением и производством (A).

Производство риса в Гане включает три экосистемы: орошаемые, богарные низменные и богарные возвышенные. Примерно 90% производства приходится на богарные районы, которые обеспечивают 77% внутреннего производства и в значительной степени подвержены влиянию погодных условий (Abel et al., 2014; Ragasa and Chapoto, 2017; MoFA, 2019, 2021). В богарных регионах урожайность составляет менее 3 тонн с гектара, тогда как на орошаемых площадях этот показатель вдвое выше (6 т/га), (MoFA, 2021). Эта система сильно зависит от естественного увлажнения и подвержена изменению климата, что вызывает колебания урожайности. Мелкие фермеры, владеющие в среднем менее 2 гектаров, в основном управляют этой системой (Issahaku and Abdulai, 2020).

Сельскохозяйственные погодные условия в Гане претерпели значительные изменения за десятилетие из-за изменения климата.¹ Прогнозы указывают на возможное повышение температуры на +3°C, с более продолжительными засушливыми периодами и усилением жары, превышающей 35 градусов Цельсия. Как минимальные, так и максимальные дневные температуры повышаются, что соответствует ожидаемым тенденциям (Fahad et al., 2019; World Bank Group, 2023). Это может привести к ситуации, когда фермеры либо сокращают, либо перераспределяют свои планируемые фермерские инвестиции из-за неопределенности и проблем, вызванных этими климатическими изменениями (Sesmero et al., 2018; Bharwani et al., 2020). Погодные данные² из исследуемой зоны соответствуют прогнозируемым тенденциям. Сложившаяся ситуация в саванной агроэкологической зоне Северной Ганы требует особого внимания из-за ее уникальных экологических условий³ и ключевой роли как основного поставщика продовольствия, что вызывает значительные экономические проблемы.

1.2 Обзор литературы и вклад исследования

Предыдущие исследования (Alem et al., 2010; Arslan et al., 2017; Marenya et al., 2020; Zakaria et al., 2020; McCarthy et al., 2021; Bora, 2022; Gelo, 2022) были в основном сосредоточены на внедрении технологий, в частности в рамках Системы интенсификации рисоводства (SRI) и климатически устойчивых сельскохозяйственных технологий (CSAT), для управления производственными рисками в сельскохозяйственном производстве. В рисоводстве существует ограниченное количество исследований о том, как климат влияет на отказ от передовых методов и инвестиции в сельскохозяйственные ресурсы в зонах рискованного земледелия.

Что касается использования удобрений и сельскохозяйственных инвестиций, то изменения погодных моделей привели к снижению применения химических удобрений из-за их сдерживающего воздействия (Alem et al., 2010; Anik et al., 2022; Gelo, 2022). Нарушения, связанные с климатом, повлияли на инвестиционные решения фермеров, что привело к сокращению расходов на технику, семена и пестициды (Zhou et al., 2022). Аналогичным образом, колебания погодных условий влияют на сельскохозяйственные активы, такие как земля, скот и сельскохозяйственное оборудование (Newman and Tarp, 2020). Нарушения, связанные с погодой, также оказывают неблагоприятное воздействие на урожайность риса (Mall and Aggarwal, 2002; Lobell et al., 2008; Stuecker et al., 2018; van Oort and Zwart, 2018). В частности, изменения режима выпадения осадков влияют на внедрение климатически устойчивых технологий, при этом чрезмерные осадки приводят к снижению урожайности риса (Tossou and Arouna, 2023). Аналогичным образом, повышение среднемесячных и годовых температур, как указывают Lachaud et al. (2022), заметно снижает сельскохозяйственное производство, подавляя энтузиазм в отношении инвестирования в сельскохозяйственные ресурсы.

Недавние и предыдущие исследования (Lobell et al., 2008; Alem et al., 2010; Stuecker et al., 2018; Anik et al., 2022; Gelo, 2022; Tossou and Arouna, 2023) используют различные статистические показатели, такие как средние значения, стандартные отклонения и коэффициенты вариации, для оценки изменчивости погоды на основе температуры и количества осадков. Многие из этих исследований упускают из виду комплексные методологии, которые объединяют ключевые погодные параметры для определения желаемого целевого погодного параметра. Они собирают данные за различные периоды, от краткосрочных до менее чем 2 десятилетий, при этом лишь немногие исследователи подробно изучают более длительные периоды, особенно сосредоточиваясь на уязвимости к осадкам и их стандартных отклонениях (Anik et al., 2022; Tossou and Arouna, 2023).

Одноразовые обследования в значительной степени полагаются на память, в то время как ограниченное использование панельных данных с разрывом в 2-3 года между первоначальным и заключительным опросами обычно используется для отслеживания. Кроме того, существует недостаток исследований о том, как погодные потрясения влияют на устойчивый отказ от использования, особенно в отношении таких важнейших компонентов, как неорганические удобрения в технологиях зеленой революции в рисоводстве (deGraft-Johnson et al., 2014). Исследованиям о том, как погодные потрясения влияют на производство риса, не хватает изучения взаимного влияния на использование удобрений, включая как выбор полностью прекратить использование неорганических удобрений (отказ от удобрений), так и снижение количества вносимых удобрений (объемы внесения удобрений), а также изучения того, как эти изменения влияют на инвестиции в расходы на сельскохозяйственные ресурсы.

В данном исследовании изучается краткосрочное и долгосрочное влияние погодных потрясений на сельскохозяйственные результаты, анализируется их влияние на использование удобрений, расходы на ресурсы и урожайность в масштабах домохозяйств и деревень. В исследовании классифицируются погодные потрясения по типу и степени тяжести, а также анализируются различия в занятости вне сельского хозяйства. Предоставляются качественные данные о причинах отказа от внедрения и прекращения использования, подчеркиваются механизмы и важность доходов от несельскохозяйственной деятельности для фермерских хозяйств для инвестирования в сельскохозяйственные ресурсы, внедрения более совершенных технологий и восстановления после непредвиденных неудач. В работе подчеркивается, как доходы от несельскохозяйственной деятельности позволяют сельскохозяйственным домохозяйствам улучшать свои методы ведения хозяйства, несмотря на трудности. Данное исследование обогащает существующую литературу по изменению климата и сельскому хозяйству в странах Африки к югу от Сахары, используя надежный метод для оценки долгосрочных погодных нарушений для мелких фермерских хозяйств, выращивающих рис в богарной однокультурной агроэкосистеме.

Остальная часть статьи структурирована следующим образом: район исследования и данные, эмпирический подход, стратегия оценки, результаты и обсуждение, а также заключение.

Данное исследование сосредоточено на северном регионе в саванной агроэкологической зоне Ганы для решения исследовательского вопроса.

2.1 Район исследования

Гвинейская саванна в северной Гане, занимающая 60% пригодных для риса земель, ранее обеспечивала 65% внутреннего производства риса, но сейчас этот показатель упал ниже 40% (AGRA, 2020; MoFA, 2021). Объем производства в северной Гане снижается с 2011 года, что объясняется неблагоприятными погодными условиями (Ragasa and Chapoto, 2017). Этот район, характеризующийся богарными экосистемами и обедневшими мелкими домохозяйствами, зависит от богарного сельского хозяйства для выживания, а не для экономического роста, особенно в более бедной северной части по сравнению с южной (GSS, 2019), и характеризуется низким использованием ресурсов (AGRA, 2020). Зона характеризуется одним сезоном дождей, более высокими дневными температурами, но меньшим годовым количеством осадков, и никакие меры не привели к тому, чтобы какой-либо административный район северной Ганы вошел в десятку лучших по урожайности риса. Лишь два района незначительно превышают средний национальный показатель около 3 т/га, несмотря на усилия по развитию (MoFA, 2019, 2021). Мелкое фермерство в основном поддерживает средства к существованию, сосредотачиваясь на выращивании зерновых, бобовых и овощей, в то время как владение скотом варьируется в зависимости от доступных ресурсов (Michalscheck et al., 2018). Семейные фермы, управляемые разными членами домохозяйства, состоящие из нескольких полунезависимых производственных единиц, известных как "собственные поля", являются обычным явлением. Жители часто живут в семейных усадьбах, что более распространено в сельских, чем в городских районах.

2.2 Данные

В исследовании использовалась пространственная погодная информация в сочетании с панельными данными от домохозяйств, производящих рис.

2.2.1 Панельные данные домохозяйств

В исследовании используются панельные данные, полученные в ходе обследования 481 домохозяйства, занимающихся рисоводством в 60 деревнях, расположенных в восьми административных районах, известных выращиванием риса в гвинейской саванной агроэкологической зоне Ганы. Эти данные были собраны в рамках совместных усилий Исследовательского института Японского агентства международного сотрудничества (JICA-RI), Токийского университета, Университета исследований развития Ганы (UDS) и Сельскохозяйственного исследовательского института саванны (SARI) в период с 2010 по 2022 год. В данном исследовании использовались: (i) базовое обследование, проведенное в 2010 году, охватившее 60 деревень, 20 из которых были случайно отобраны из 58, где реализовывался Проект развития низменного рисоводства (LRDP⁴), а остальные 40 деревень были выбраны вокруг этих участков LRDP по топографическим картам масштаба 1/50 000. Процесс выборки был пропорционален размеру, при этом отбиралось 5–8 деревень на район, что в сумме дало 60 деревень. В общей сложности в каждой деревне случайным образом было отобрано не более 10 фермерских домохозяйств, производящих рис. Обследование собрало данные по широкому спектру социально-экономических переменных, методам ведения хозяйства, институциональным факторам, использованию ресурсов и производству риса, а также истории внедрения технологий в отношении периодов, когда фермеры впервые внедрили улучшенную технологию, прекратили ли они ее использование и если да, то повторно внедрили ли они ее после отказа с учетом их подверженности и потенциального пути распространения технологий. (ii) Последующее обследование фермерских домохозяйств в этих 60 населенных пунктах было проведено в мае 2022 года, которое также собрало подробную информацию об их истории внедрения. См. Рисунок 3 для карты района исследования и Приложение⁵ для подробного описания.

Рисунок 3 Карта Ганы с указанием зоны исследования и отобранных районов. Источник: Составлено авторами.

2.2.2 Пространственные погодные данные

Для оценки того, как изменчивые погодные модели влияют на использование неорганических удобрений и инвестиции в сельскохозяйственные ресурсы в долгосрочной перспективе, мы интегрировали данные обследования с локальной погодной информацией за сезоны выращивания риса, используя геопривязку на уровне деревень. В этом исследовании использовались ежемесячные спутниковые сеточные погодные данные NASA Giovanni с различным пространственным разрешением (0,1° и 0,5° × 0,625°) за период с 1982 по 2021 год, охватывающие 60 исследуемых населенных пунктов (см. подробности в Таблице 1).

Таблица 1 Детали погодных параметров.

Дата начала: 1982-01-01, Дата окончания: 2021-12-31 для каждой переменной. Килограммы на квадратный метр в секунду (кг/м²/с), Градусы Кельвина (°K), Градусы Цельсия (°C), Система ассимиляции данных о земле Famine Early Warning Systems Network (FLDAS), Современная ретроспективная анализ для исследований и приложений версия 2 (MERRA-2).

2.2.3 Вычисление SPEI и классификация

В исследовании использовался Стандартизированный индекс осадков и эвапотранспирации (SPEI), (Vicente-Serrano and Beguería, 2016; Beguería and Vicente-Serrano, 2024) в сочетании с конкретными показателями для выявления погодных нарушений. Этот процесс включал пять ключевых этапов (Рисунок 4): (i) оценка спутниковых данных для получения информации о погоде, (ii) вычисление потенциальной эвапотранспирации (PET), (iii) определение климатического водного баланса, (iv) вычисление SPEI и (v) классификация погодных нарушений/потрясений с использованием индексов SPEI. На Рисунке 4 представлена блок-схема, иллюстрирующая методологию SPEI, а в Таблице 2 представлены классификации на основе значений SPEI, где отрицательные значения указывают на засушливые условия, а положительные значения указывают на влажные условия (Vicente-Serrano et al., 2010; Vicente-Serrano and Beguería, 2016; Beguería and Vicente-Serrano, 2024). Для более полного понимания методологии, пожалуйста, обратитесь к Приложению.⁶

Рисунок 4 Методологическая процедура SPEI. Источник: Составлено авторами.

Таблица 2 Классификация индекса SPEI.

2.2.4 Результирующие переменные

В данном исследовании основное внимание уделяется следующим результирующим показателям: Отказ от использования неорганических удобрений. Отказ от использования в данном исследовании означает, что фермер когда-либо применял неорганические удобрения (химические удобрения) и прекратил их использование (отказался от них или перестал использовать). Количество внесения удобрений, среднее количество удобрений в килограммах на гектар, инвестиции в сельскохозяйственные ресурсы, измеряемые как общая стоимость (в ганских седи "GHC") сельскохозяйственных ресурсов на гектар, и урожайность риса, измеряемая в тоннах на гектар (т/га).

3.1 Эмпирический подход

3.1.1 Предположение модели фермерского хозяйства

В этом разделе используется небольшая модель фермерского хозяйства для предоставления микроэкономических данных, которые служат основой для контекстуализации и структурирования нашего анализа. Основа модели фермерского хозяйства строится на предположении, что производство риса следует функции (Уравнение 1).

Qᵛ = Количество произведенного риса, v = Надстрочный индекс сорта риса (l = не улучшенный, местный сорт риса, m = улучшенный, современный сорт риса), T = Дополнительный ресурс или использование технологии и интенсивность использования технологии, T0 = Агрономически оптимальная норма использования ресурсов (например, оптимальная норма внесения удобрений), θ = Мультипликативный шоковый член, где E(θ) = 1, а λᵛ и ηᵛ = Доходность сорта риса и доходность дополнительных ресурсов соответственно.

3.1.2 Чистая прибыль (за вычетом затрат на ресурсы)

Когда фермер выделяет H гектаров земли под выращивание риса, выбор конкретного сорта риса (v) для посадки и последующее дополнение семян дополнительными ресурсами, методами управления или технологиями (T) позволяет рассчитать чистый доход (Y) следующим образом (Уравнение 2).

Y = Чистый доход от риса, p = Цена риса (цена продажи), kᵛ = Затраты на гектар семян сорта (v), либо не улучшенного, либо улучшенного, gᵀ = Затраты на гектар на внедрение дополнительных ресурсов, методов ведения хозяйства, рабочей силы, технологий и т.д. Обратите внимание, что выгоды от выбора конкретных сортов семян и дополнительных технологий могут колебаться в зависимости от таких факторов, как сезонная погода во время выращивания культуры, квалификация фермеров и характеристики почвы и т.д. (Tjernström, 2017; Laajaj and Macours, 2023). Обратите внимание, для простоты акцент делается на удобрениях как на дополнительном ресурсе или технологии при характеристике доходности и затрат в последующем разделе.

3.1.3 Характеристика использования химических удобрений в производстве риса (доходность и затраты)

Предполагая, что удобрение является дополнительной технологией, обозначаемой как T в Уравнении 2, где T = 1 означает внедрение и использование удобрений, а T = 0 в противном случае. Отказ от использования удобрений (неприменение или отказ), (kᵛ и gᵀ = 0) по сравнению с использованием удобрений (kᵛ и gᵀ = 1): Использование или посев сорта риса (v) без применения химических удобрений (T = 0) приводит к более низким затратам на гектар по сравнению с использованием удобрений (g₁^(T=0) < g₂^(T=1)). Немедленная доходность от инвестиций (урожайность) от посадки семян риса без химических удобрений (T = 0), как правило, ниже по сравнению с использованием сорта семян в сочетании с применением химических удобрений (T = 1), при условии, что все остальные факторы остаются неизменными. Более того, бедные ресурсами сельскохозяйственные домохозяйства могут использовать значительно меньше удобрений, чем рекомендуемая оптимальная норма T⁰ (агрономически оптимальная норма внесения удобрений) на единицу площади, или они могут снизить норму внесения удобрений по сравнению со своей обычной практикой.

3.1.4 Внедрение и отказ от удобрений

Приводя концепцию в соответствие с дизайном, решение о внедрении неорганических (химических) удобрений моделируется с использованием общей структуры максимизации полезности (Hassen, 2015). Фермерское хозяйство принимает решение о внедрении удобрений (Уравнение 3) только тогда, когда полезность от внедрения значительно превышает полезность от их неиспользования, что может быть сформулировано следующим образом. Фермерское хозяйство перейдет от неиспользования (неприменения) к использованию (внедрению) удобрений (f), если:

f, если:

B_f^ = U_f^a - U_f^n < 0

U_f^n = представляет выгоду, полученную в состоянии неприменения (n) удобрений (f), в то время как

U_f^a = обозначает выгоду, полученную при внедрении (a) удобрений (f).

B_f^ = обозначает скрытую чистую выгоду от выбора внедрять или не внедрять удобрения (f).

Этап 1: Включает решение о внедрении удобрений. Этап 2: Включает решение о прекращении или продолжении использования после внедрения.

Процесс внедрения и отказа от удобрений может быть описан с помощью двух скрытых Уравнений (5 и 6) с участием скрытых переменных B_f1^ и B_f2^, представляющих (1) вероятность перехода от неприменения к внедрению и (2) от внедрения к отказу соответственно, тем самым влияя на процесс принятия решений о внедрении и отказе от удобрений. Следовательно, скрытые решения о внедрении или отказе зависят от:

B_f1^ и B_f2^ зависят от вектора наблюдаемых характеристик домохозяйства X_f1 и X_f2 соответственно. B_f2^ (решение об отказе от удобрений) не наблюдается, если B_f1^ ≤ 0 или B_f2^ > 0. Наблюдать B_f2^ возможно только в том случае, если домохозяйство когда-либо внедряло удобрения (B_f1^ > 0), а затем прекратило их использование (B_f2^ ≤ 0). Поскольку только подмножество исходной выборки внедряет удобрения (Уравнение 6), отказ (прекращение) наблюдается только для тех, кто когда-либо внедрял удобрения в рисоводстве.

3.2 Стратегия оценки

Чтобы оценить влияние случайного погодного воздействия, мы можем оценить воздействие (средний эффект лечения [ATT]) путем сравнения контрольной и обработанной групп при последующем наблюдении с использованием регрессии анализа ковариации. В исследовании в основном используется регрессия ANCOVA как метод повышения точности и прецизионности оценок, McKenzie (2012) и линейная вероятностная модель (LPM). Переменная интереса D является индикатором погодных потрясений, равным 1 для домохозяйств в пострадавших деревнях и 0 для остальных. Результат для инвестиций в сельскохозяйственные ресурсы (количество внесения химических удобрений и стоимость сельскохозяйственных ресурсов) (Уравнение 7) с использованием ANCOVA. Для учета вариаций (неоднородности) воздействия, вызванных различными типами погодных потрясений, Уравнение 8 модифицирует оценку ANCOVA для включения как наводнений, так и засух.

i = домохозяйство, j = деревня. Z_ij,0 и Z_ij,1 = Базовые и итоговые результаты для отказа от удобрений (Да/Нет), количества внесения удобрений (кг/га) и стоимости сельскохозяйственных ресурсов (GHC/га). Y_ij,0 и Y_ij,1 = Базовые и итоговые результаты для урожайности риса (т/га). D_j^PY и D_j^NB = Фиктивная переменная для потрясения в предыдущем году (PY) и количество потрясений (NB) после базового уровня. Df_j^PY и Dd_j^PY = Фиктивная переменная для наводнения и засухи в предыдущем году соответственно. Df_j^CY и Dd_j^CY = Фиктивная переменная для наводнения и засухи в текущем году соответственно. X_ij,0 и X_ij,1 = Вектор базовых и итоговых ковариат соответственно. ω_ij,1 = Член ошибки.

Исследование начинается с описательной статистики (Раздел 4.1) и представляет результаты (Раздел 4.2) с использованием регрессионных методов ANCOVA и LPM для оценки эффектов лечения, рассматривая результаты с корректировкой на ковариаты или без нее. Изучаются вариации с различными порогами погодных потрясений SPEI (умеренные "cut 1.25" и серьезные "cut 1.50"). Кроме того, рассматриваются различные воздействия на основе наводнений и засух (Раздел 4.2.4) и исследуются механизмы воздействия (Раздел 4.2.6).

4.1 Описательные результаты

4.1.1 Годовое и месячное количество осадков за сезон выращивания риса

На Рисунке 5 показаны нерегулярные модели выпадения осадков в сезон выращивания риса (с мая по октябрь), особенно более изменчивые с 2010 по 2021 год. Наблюдалось значительное снижение количества осадков в период с 2010 по 2013 год, опустившись ниже 800 мм. Впоследствии годовое количество осадков постоянно было ниже среднего долгосрочного показателя. Сезон дождей длится около 6 месяцев, начинаясь в мае и заканчиваясь в октябре, при этом посадка риса происходит с конца мая до начала июля. Для получения подробной информации о ежемесячном распределении осадков и температуры в 2020 и 2021 годах, обратитесь к Рисункам A1–A3.

Рисунок 5 Общее годовое количество осадков за сезон выращивания. Источник: Составлено авторами на основе данных NASA Giovanni.

4.1.2 Распределение осадков и температуры в сезон выращивания с течением времени

На Рисунке 6 показаны изменения в моделях выпадения осадков в сезон выращивания риса. За последние четыре десятилетия распределение сместилось с нормального распределения с двумя пиками до 2010 года к более асимметричному, бимодальному распределению после 2010 года. Частотность осадков изменилась: увеличилось количество случаев как с меньшим количеством осадков (800–950 мм), так и с большим количеством осадков (1000–1250 мм) в течение сезона выращивания. Это указывает на недавнюю тенденцию неравномерного и смещенного влево характера выпадения осадков. Одновременно с этим температурные тенденции демонстрировали устойчивую тенденцию к потеплению, с повышением минимальных и максимальных температур, особенно заметным после 2010 года и за последние 30 лет.

Рисунок 6 Распределение осадков и температуры в сезон выращивания. Источник: Составлено авторами на основе загруженных данных с NASA Giovanni (1982–2021). (A) Общее количество осадков (мм). (B) Средняя температура (градусы Цельсия). (C) Максимальная температура (градусы Цельсия). (D) Минимальная температура (градусы Цельсия).

4.1.3 Индекс SPEI по населенным пунктам (2020 и 2021 гг.)

На Рисунке 7 показан индекс погодных потрясений SPEI, где отрицательные значения означают количество осадков ниже среднего, а положительные значения — количество осадков выше среднего по сравнению с долгосрочным средним значением. Индекс классифицирует погодные потрясения как умеренные (1,0–1,49), серьезные (1,5–1,99) и экстремальные (2,0 и выше). Положительные значения представляют наводнения, в то время как отрицательные значения представляют засухи. Используя пороги ±1,25 и ±1,5 для анализа, исследование отметило, что наводнения затронули около 6 и 4 населенных пунктов в 2020 и 2021 годах соответственно. Кроме того, засуха затронула 12 и 10 населенных пунктов в тот же период. Исследование подчеркивает более частые серьезные засухи по сравнению с наводнениями, отражая нерегулярный характер выпадения осадков с увеличением частоты как более низких, так и более высоких осадков в последние годы.

Рисунок 7 Индекс SPEI за сезон выращивания по населенным пунктам. Источник: Составлено авторами на основе данных NASA Giovanni.

4.1.4 Сводная статистика (использование удобрений с течением времени, результаты и погодные индикаторы)

Доля фермерских домохозяйств, применяющих химические удобрения на своих рисовых полях, была низкой (25 процентов) на исходном уровне по сравнению с высоким уровнем внедрения (68 процентов) на итоговом уровне (Таблица 3). Однако показатели отказа от удобрений были в целом низкими как на исходном, так и на итоговом уровне. Решения фермеров не внедрять или отказываться от технологий были в основном обусловлены финансовыми, экономическими и экологическими факторами, при этом ресурсоемкие методы, такие как химические удобрения, прекращались из-за экологических проблем, вызванных неблагоприятными погодными условиями и бесплодием почвы (См. Приложение A7). В Таблице 4 представлена описательная статистика зависимых переменных и индикаторов погодных потрясений SPEI за 2020, 2021 годы и период с 2010 по 2021 год, а также погодные контрольные переменные на уровне сообщества. С течением времени использование удобрений на гектар увеличилось на 34%, достигнув 100 кг/га к концу обследования, по сравнению со средним показателем 66 кг/га в 2010 году. Несмотря на это увеличение, норма внесения остается значительно ниже рекомендуемого уровня для гвинейской саванной агроэкологической зоны, который составляет 350 кг/га или более (MoFA, 2021). Затраты на ресурсы для рисоводства увеличились с 609 GHC до 718 GHC на гектар между исходным и итоговым уровнями. Изученные фермеры продемонстрировали значительную вариацию затрат на ресурсы на гектар — от 60 до 4000 GHC. Малые фермы, как правило, несли более высокие затраты на ресурсы по сравнению с более крупными. Несмотря на ожидание улучшения производительности ферм с течением времени благодаря опыту и подверженности, урожайность риса снизилась с 2,14 т/га до 1,65 т/га на итоговом уровне, что, возможно, было вызвано изменением погодных условий, отказом от некоторых методов и высокими расходами на ресурсы. Подробная описательная статистика для дополнительных контрольных переменных, включая характеристики домохозяйств, участков и внедрения, представлена в Таблице A2.

Таблица 3 Использование химических удобрений с течением времени.

Таблица 4 Сводная статистика результирующих переменных, индикаторов погодных потрясений и контрольных переменных.

4.2 Эконометрические результаты

4.2.1 Влияние на внесение удобрений

Следует отметить из Таблицы 5 (панель A), что влияние погодных потрясений на отказ от удобрений показывает очень низкий процентный эффект (ниже 3 процентов) на отказ от удобрений. Кроме того, хотя серьезное погодное потрясение на верхнем пределе (1,50) не сильно отличалось от умеренного потрясения, оно было достаточно значимым на уровне 10 процентов. Результаты LPM показывают значительное положительное влияние погодных потрясений (при пороге 1,25) на отказ от удобрений в течение более 2 лет, хотя и с ослабленным эффектом. Полученные результаты вызвали вопросы: не обязательно ли фермерские хозяйства, подвергшиеся погодным потрясениям, прекращают использование химических удобрений, но, вероятно, снижают интенсивность (количество) их внесения?

Таблица 5 Влияние погодных потрясений на отказ от химических удобрений и количество внесения.

В таблице выше представлены результаты регрессий ANCOVA с корректировкой на ковариаты [Панель A (1), (2) и панель B (5), (6)] и регрессии LPM [Панель A (3), (4)]. ATT представляет средний эффект лечения погодного потрясения (фиктивная переменная или количество) на отказ от химических удобрений и количество внесения. Fertilizer (Baseline) — это исходное значение результатов (отказ от удобрений, годы отказа и количество внесения), PDS lasso использовался для выбора контрольных переменных на исходном уровне для оценки регрессии. Nb_Shocks = Количество погодных потрясений (при пороге SPEI 1.25).

Множественное тестирование гипотез: p-значения, отмеченные звездочками (, , ), не скорректированы для множественного тестирования; скорректированные p-значения в фигурных и квадратных скобках представляют собой семейные p-значения, которые корректируют для множественного тестирования и основаны на: (i) пошагово скорректированных p-значениях Romano и Wolf (2016) и Clarke et al. (2020), устойчивых к множественному тестированию гипотез с бутстреп-репликациями {в фигурных скобках}. (ii) Скорректированные p-значения с использованием методологии пошагового снижения без ограничений Westfall и Young (1993), Westfall et al. (1993) и Jones et al. (2019), которая также вычисляет скорректированные p-значения Бонферрони-Холма и Сидака-Холма с бутстреп-репликациями, указанными [в квадратных скобках]. См. Рисунок A4 для графических результатов. Базовые контрольные переменные: Характеристики домохозяйства, Ассоциация фермеров, Количество рабочей силы на ферме (Семейная, Обменная, Наемная), Тип почвы (песок, глина), Количество людей, которых знает домохозяйство и которые внедрили химические удобрения.

Мы углубляемся от интенсивного маржи к экстенсивному маржи, оценивая влияние погодного потрясения на количество внесения (интенсивность) химических удобрений, используемых на гектар. Результаты регрессии ANCOVA (подробно в Таблице 5, панель B) показывают статистически значимое влияние погодных потрясений на внесение удобрений. Эти потрясения оказывают заметное отрицательное влияние, снижая интенсивность внесения удобрений. В частности, умеренные и серьезные погодные потрясения приводят к снижению использования удобрений на 34 и 51 килограмм на гектар соответственно. Учитывая, что типичная средняя норма внесения удобрений на гектар в районе исследования составляет 100 килограммов, эти погодные потрясения приводят к снижению внесения удобрений на 34–51 процент. Это усугубляет существующий разрыв между уже низкой средней нормой внесения удобрений в зоне исследования и рекомендуемой⁸ нормой (от 350 до 450 килограммов на гектар) для выращивания риса в зоне гвинейской саванны.

4.2.2 Влияние на стоимость сельскохозяйственных ресурсов для риса

В результатах ANCOVA, представленных в Таблице 6 (столбцы 1 и 2), очевидно, что погодные потрясения оказывают статистически значимое и неблагоприятное влияние на инвестиции в ресурсы для производства риса, затрагивая как уровень домохозяйств, так и уровень деревень. В частности, было установлено, что умеренные и серьезные погодные потрясения снижают расходы на сельскохозяйственные ресурсы примерно на 156 и 173, а также 153 и 184 ганских седи соответственно, демонстрируя заметно большее влияние серьезных погодных потрясений на снижение инвестиций в сельскохозяйственные ресурсы. Кроме того, существует более широкий разрыв в средних затратах на сельскохозяйственные ресурсы между разными группами лечения по сравнению с внутригрупповыми затратами, что подчеркивает значимость внешних погодных факторов, влияющих на эти инвестиции как на уровне домохозяйств, так и на уровне деревень. Примечательно, что в то время как влияние умеренных погодных потрясений (при пороге 1,25) более выражено на уровне домохозяйств, чем на уровне деревень, обратное справедливо для влияния серьезных погодных потрясений (при пороге 1,50) на затраты на сельскохозяйственные ресурсы. Существующая погодная неопределенность и изменения климатических моделей служат сдерживающими факторами, отбивающими у фермеров желание делать значительные инвестиции в сельскохозяйственные ресурсы, что подтверждается существующими исследованиями (Newman and Tarp, 2020; Zhou et al., 2022). Эти результаты проливают свет на то, как фермеры реагируют на затраты, связанные с сельскохозяйственными ресурсами, в условиях погодной неопределенности и меняющихся климатических условий.

Таблица 6 Влияние погодных потрясений на стоимость сельскохозяйственных ресурсов для риса.

В таблице выше представлены результаты регрессий ANCOVA с корректировкой на ковариаты. Авторы рассчитали реальную стоимость (с учетом инфляции или обесценивания) затрат на сельскохозяйственные ресурсы для базового года (2010) для сравнения с затратами на сельскохозяйственные ресурсы в итоговом обследовании (2021) в анализе. Это было сделано путем умножения базовых значений на отношение индекса потребительских цен к интересующим годам (ИПЦ 2021 / ИПЦ 2010). Столбцы 3 и 4 винзоризируют нижний 1 процент (первый процентиль) затрат на сельскохозяйственные ресурсы; Столбцы 5 и 6 винзоризируют нижний 1 процент и верхние 5 процентов (девяносто пятый процентиль) затрат на сельскохозяйственные ресурсы, чтобы минимизировать влияние выбросов (сообщения о чрезвычайно высоких и низких затратах на ресурсы). Другие описания такие же, как выше. Множественное тестирование гипотез: См. описание к Таблице 5 и Рисунок A5 для графических результатов.

Базовые контрольные переменные: Характеристики домохозяйства, опыт в выращивании риса, доступ к кредитам, участие в рисовом проекте, Ассоциация фермеров, Количество рабочей силы на ферме (Семейная, Обменная, Наемная), Тип почвы (песок, глина), Количество людей, которых знает домохозяйство и которые внедрили химические удобрения. District FE: Фиксированные эффекты районов (восемь районов).

Результаты регрессии в столбцах 3, 4, 5 и 6 Таблицы 6 показывают влияние погодных потрясений на затраты на сельскохозяйственные ресурсы с использованием комбинации данных на уровне домохозяйств и деревень. Данные были подвергнуты винзоризации на нижнем уровне 1% (первый процентиль) и на нижнем уровне 1% и верхнем уровне 5% (девяносто пятый процентиль) наблюдений в рамках лечения и года обследования соответственно. Даже после процесса винзоризации (который устраняет экстремальные выбросы в сообщаемых затратах на ресурсы), анализ выявил последовательно значимую и отрицательную связь между погодными потрясениями и затратами на сельскохозяйственные ресурсы. Серьезные погодные потрясения заметно усиливали неблагоприятное воздействие на затраты на сельскохозяйственные ресурсы. Эта корректировка не нарушила силу статистической значимости и не изменила направление и величину коэффициента результата.

4.2.3 Влияние на урожайность риса

Влияние погодных потрясений на урожайность в основном моделировалось на основе воздействия текущего года, однако прошлые потрясения могут косвенно влиять на текущую урожайность, изменяя использование улучшенных технологий. В Таблице 7 представлены коэффициенты регрессии ANCOVA, демонстрирующие влияние погодного потрясения 2021 года на урожайность риса.

Таблица 7 Влияние погодных потрясений на урожайность риса.

В таблице выше представлены результаты регрессий ANCOVA с корректировкой на ковариаты и без нее. Столбцы 5 и 6 винзоризируют нижний 1 процент (первый процентиль) и верхние 5 процентов (девяносто пятый процентиль) медианной урожайности на уровне деревень, чтобы минимизировать влияние выбросов. Другие описания такие же, как выше. См. Рисунок A6 для графических результатов множественного тестирования гипотез. Базовые контрольные переменные: Характеристики домохозяйства, опыт в выращивании риса, доступ к кредитам, участие в рисовом проекте, Ассоциация фермеров, Количество рабочей силы на ферме (Семейная, Обменная, Наемная), Тип почвы (песок, глина), Количество людей, которых знает домохозяйство и которые внедрили химические удобрения.

Результаты демонстрируют значительное влияние неожиданных экологических событий текущего года на производство риса. Анализ выявил четкую статистическую значимость на уровне 1 процента, указывающую на заметное отрицательное влияние на урожайность риса. В частности, неблагоприятные погодные условия текущего года привели к снижению урожайности риса на 0,54 (т/га) и 0,66 (т/га) на уровне домохозяйств и на 0,50 (т/га) и 0,61 (т/га) на уровне деревень для умеренных и серьезных потрясений соответственно. Эти результаты согласуются с существующими исследованиями, которые подчеркивают пагубное влияние погодных факторов на производство риса (Tossou and Arouna, 2023). Принимая во внимание среднюю урожайность примерно 1,65 (т/га) для обследованных домохозяйств, становится очевидным, что погодные потрясения привели к значительному снижению урожайности риса примерно на 33% и 40% для умеренных и серьезных потрясений соответственно.

Примечательно, что средняя урожайность риса в населенных пунктах, подвергшихся этим потрясениям (около 1,2 т/га), была заметно ниже по сравнению с контрольными населенными пунктами (1,7 т/га). Это различие подчеркивает значительное влияние погодных потрясений на производство риса в пострадавших районах.

4.2.4 Влияние в зависимости от неоднородности потрясений

Мы сообщаем и обсуждаем неоднородные воздействия в зависимости от типа потрясения (наводнение и засуха) на основе оценки среднего эффекта лечения. Мы оцениваем влияние наводнения и засухи для каждого из интересующих результирующих показателей, чтобы определить вес и эффект, оказываемый различными погодными потрясениями.

На Рисунке 8 (столбец 3) показаны результаты, касающиеся влияния наводнений и засух на различные аспекты, включая отказ от химических удобрений, количество внесения, затраты на ресурсы и урожайность риса. Влияние наводнения показало заметно значительные эффекты, демонстрируя сильную статистическую значимость как на уровне 1%, так и на уровне 5%. Это привело к значительно большим коэффициентам эффекта по сравнению с влиянием засухи. Примечательно, что наводнение оказало статистически значимое и отрицательное влияние на затраты на ресурсы, в то время как только засуха текущего года показала более существенное отрицательное влияние на урожайность риса, снижая его примерно на 0,63 и 0,38 тонны на гектар соответственно. Результаты показывают, что различные погодные потрясения приводят к разным воздействиям на эти результаты. Для подробной разбивки результаты таблицы ANCOVA представлены в Таблице A3.

Рисунок 8 Влияние в зависимости от неоднородности потрясений. Источник: График коэффициентов Stata из оценок регрессии ANCOVA. Стандартные ошибки в скобках, p < 0,01, p < 0,05, p < 0,1.

4.2.5 Проверки устойчивости и анализ неоднородности

Проверки устойчивости были проведены с использованием анализа подвыборки с применением ANCOVA, с особым вниманием к домохозяйствам с SPEI порогом 1,0 (ниже самого низкого порога "cut 1.25", использованного в основном анализе). Результаты, полученные в результате этого анализа подвыборки, последовательно сохраняли сильную статистическую значимость для различных результатов (см. Таблицу A4). Важность учета разнообразия подчеркивается в исследованиях (Makate et al., 2018; Abegunde et al., 2019), изучающих решения о сельскохозяйственных инвестициях. Анализы неоднородности были проведены на основе участия фермерских домохозяйств в несельскохозяйственной занятости (см. Таблицу A5). Влияние неблагоприятных погодных условий предыдущего года на отказ от удобрений и количество внесения было статистически значимым только для домохозяйств, не участвующих в несельскохозяйственной занятости. Этот результат, вероятно, объясняется большей устойчивостью фермерских домохозяйств, занимающихся несельскохозяйственной деятельностью, поскольку они могут легче восстанавливаться после сельскохозяйственных потрясений благодаря дополнительному доходу от возможностей несельскохозяйственной занятости.

4.2.6 Механизм воздействия

Результаты, вытекающие из механизма воздействия (описанного в Таблице C2), тесно согласуются с эмпирическим подходом, сосредоточенным на затратах на ресурсы и доходах (урожайность и выручка), связанных с инвестициями. По мере увеличения фермерских инвестиций в химические удобрения как затраты на ресурсы, так и доходы также растут. Следовательно, влияние погодного потрясения на инвестиции и доходы становится более выраженным для фермерских домохозяйств, внедривших химические удобрения. Разрыв в урожайности и выручке на гектар между домохозяйствами, подвергшимися погодным потрясениям, и не подвергшимися им, расширяется с внедрением удобрений. Кроме того, фермеры, внедрившие удобрения и столкнувшиеся с погодными потрясениями, получили значительно более низкую доходность. Основная причина, по которой климатические потрясения снижают сельскохозяйственные инвестиции, заключается в их влиянии на домохозяйства через колебания доходов, вызванные изменениями урожайности и выручки после инвестиций в рисоводство. Для более подробного объяснения, пожалуйста, обратитесь к Приложению.⁹

В данном исследовании рассматривается, как внешние погодные потрясения значительно увеличивают риски для мелких фермеров, выращивающих рис на богарных землях, что приводит к снижению использования сельскохозяйственных ресурсов и уменьшению энтузиазма в отношении инвестиций. Результаты подчеркивают повышение температур, снижение количества осадков и нерегулярный характер выпадения осадков в исследуемом регионе в северной Гане.

Погодные потрясения снижают внесение удобрений, затраты на сельскохозяйственные ресурсы и урожайность риса. Несмотря на это, фермерские домохозяйства склонны снижать интенсивность, а не полностью прекращать технологические инвестиции на своих фермах.

Наводнения и серьезные потрясения значительно больше влияют на использование удобрений и затраты на ресурсы, чем засухи и умеренные потрясения. И наоборот, в отношении урожайности риса влияние погоды противоположно. Кроме того, участие в несельскохозяйственной работе может помочь фермерским домохозяйствам оправиться от сельскохозяйственных потрясений и сохранить свои инвестиции в сельское хозяйство. Качественные данные о понимании причин, ограничивающих фермерские инвестиции, были сосредоточены на финансовых, экологических и экономических факторах, причем ресурсоемкие технологии, такие как удобрения, в основном обусловлены неблагоприятными погодными условиями (сильные дожди, наводнения, засуха). В сельском хозяйстве, хотя эффективные методы ведения хозяйства значительно повышают урожайность, внешние факторы, такие как климат и погода, не зависящие от фермеров, могут препятствовать их эффективности, потенциально снижая инвестиции и урожайность. Это подчеркивает необходимость для сельскохозяйственных заинтересованных сторон учитывать эти факторы на фоне меняющихся экологических условий.

Участие фермеров в несельскохозяйственной занятости значительно влияет на их способность поддерживать инвестиции в удобрения. Даже перед лицом непредсказуемых погодных условий домохозяйства, занимающиеся несельскохозяйственной деятельностью, как правило, продолжают использовать удобрения. Это подчеркивает важность интеграции различных источников дохода, таких как животноводство (часто упускаемое из виду по сравнению с политикой, ориентированной на растениеводство, в Гане) и несельскохозяйственная деятельность, наряду с производством сельскохозяйственных культур в районах с одним вегетационным периодом. Этот комплексный подход предлагает устойчивый метод сохранения фермерских инвестиций в периоды, когда доходов от сельскохозяйственных культур недостаточно для поддержания производства.

Такие инициативы, как субсидируемое страхование от погодных условий¹⁰, привязанное к определенным индексам, и кредитные планы, основанные на оценке риска, могут помочь фермерам управлять непредвиденными внешними потрясениями и восстанавливаться после них. Эти меры не только стимулируют фермерские инвестиции¹¹, но и создают возможности для поддержания использования удобрений. Кроме того, такие стратегии, как системы раннего предупреждения, оптимизация графиков и методов выращивания риса, а также расширение государственных инициатив¹², таких как ирригация в районах, подверженных погодным проблемам, могут служить эффективными мерами для смягчения последствий погодных потрясений. Поощрение внедрения инновационных технологий¹³, особенно тех, которые соответствуют климатически устойчивому сельскому хозяйству, с помощью целенаправленных исследований, направленных на разработку устойчивых сортов сельскохозяйственных культур, способных выдерживать климатические стрессы, может дополнительно способствовать снижению рисков, связанных с неблагоприятными погодными условиями.

5.1 Ограничения данного исследования

Стоит также отметить, что интерпретация результатов имеет определенные ограничения. Результаты сосредоточены на мелких фермерских хозяйствах, выращивающих рис на богарных землях в однопиковых агроэкосистемах с естественным увлажнением в регионе гвинейской саванны Ганы, поэтому результаты не дают всеобъемлющей картины воздействия на более широкий регион (Гана, страны Африки к югу от Сахары). Важно признать, что решения о прекращении или сокращении внесения удобрений и фермерских инвестиций зависят от конкретного контекста и в зависимости от характера технологий или сельскохозяйственных ресурсов и типа климатических факторов и уязвимостей взаимосвязь между климатическими факторами и использованием удобрений и фермерскими инвестициями может быть неодинаковой.

Дополнительный материал к этой статье можно найти онлайн по адресу: https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/frevc.2024.1360513/full#supplementary-material

¹ См. World Bank Group (2023): Более того, среднее количество жарких дней увеличилось на 13 процентов, и ожидается, что влажный сезон принесет более нерегулярные и интенсивные осадки в ближайшие десятилетия, сопровождаемые снижением общего уровня осадков (Fahad et al., 2019; World Bank Group, 2023), для получения подробной информации об "изменении климата в Гане (1950–2020)". Изменения в распределении осадков, средней температуре, годовом количестве осадков и тенденциях средней температуры за десятилетие, максимальное количество последовательных засушливых дней и дней с индексом тепла выше 35 градусов Цельсия за десятилетие, тенденции минимальной и максимальной температур за десятилетие. Климатический профиль риска страны, Гана, https://climateknowledgeportal.worldbank.org/country/ghana/trends-variability-historical (доступ в мае 2023 г.).

² Количество осадков в сезон выращивания риса уменьшилось и стало более неравномерным, а температуры имеют тенденцию к повышению в последнее десятилетие по сравнению с последними 30 и 40 годами. См. Рисунки 5, 6 для получения подробной информации об изменении климата в районе исследования (1982–2021): Общее годовое количество осадков за сезон выращивания (Рисунок 5) и распределение осадков и температуры в сезон выращивания (Рисунок 6).

³ Саванная агроэкологическая зона Ганы является частью продовольственной корзины Ганы и, как известно, сильно уязвима к климатическим и экологическим изменениям из-за своего полуаридного климата и физических характеристик. Ограниченная доступность воды и питательных веществ делает эту зону крайне хрупкой и склонной к бедности (Aniah et al., 2019).

⁴ LRDP реализовывался в Северной Гане. Проект, длившийся с 1998 по 2003 год, финансировался Французским агентством развития (AFD) в сотрудничестве с Министерством продовольствия и сельского хозяйства (MOFA) Ганы. Целью проекта было повышение производства риса путем внедрения улучшенных инноваций в производстве риса. Продвигалось внедрение современных сортов семян и применение химических удобрений, а также практик управления водными ресурсами и почвой, таких как обвалование и выравнивание, посев рядами и посев в лунки для эффективного использования семян, а также для облегчения борьбы с сорняками.

⁵ Приложение C: 2. Описание панельных данных домохозяйств.

⁶ Приложение C: Вычисление SPEI и классификация.

⁷ Таблица A1 Причины неприменения и отказа от технологий.

⁸ Рекомендации по удобрениям и новые смеси удобрений для агроэкологических зон Ганы от Министерства продовольствия и сельского хозяйства Ганы (подробнее: https://mofa.gov.gh/site/media-centre/agricultural-articles/324-new-fertilizer-blends-the-way-for-ghana-2) и Ragasa et al. (2013).

⁹ Приложение C: 3. Механизм.

¹⁰ Проблемы внедрения сельскохозяйственного страхования, учитывая как ограничения со стороны предложения, так и со стороны спроса, не следует упускать из виду, но следует признавать с осторожностью. В исследованиях подчеркиваются проблемы создания страховых продуктов в сельском хозяйстве, которые были бы как экономически жизнеспособными, так и экологически устойчивыми (Cole et al., 2013; Carter et al., 2017).

¹¹ Предоставление страховки фермерам, не склонным к риску, приводит к значительному увеличению сельскохозяйственных инвестиций (Hill and Viceisza, 2012; Karlan et al., 2014; Jensen et al., 2017).

¹² Государственные производственные инвестиции действуют как буфер против климатических потрясений для сельскохозяйственных инвестиций фермеров, смягчая их негативное влияние на урожайность и фермерские инвестиции (Zhou et al., 2022).

¹³ Внедрение новой технологии снижения погодных рисков приводит к изменениям в выборе ресурсов среди фермеров, выращивающих рис, что приводит к повышению производительности (Emerick et al., 2016).

Atinga D, Awuni JA and Sakurai T (2024) Analyzing the effect of severe weather on farmers' fertilizer usage and input investment amidst decreasing productivity in single-season agroecosystems. Front. Environ. Econ. 3:1360513. doi: 10.3389/frevc.2024.1360513

Перевод статьи «Analyzing the effect of severe weather on farmers' fertilizer usage and input investment amidst decreasing productivity in single-season agroecosystems» авторов Atinga D, Awuni JA and Sakurai T., оригинал доступен по ссылке. Лицензия: CC BY. Изменения: переведено на русский язык

Фото: Designed by Freepik