DOI: https://doi.org/10.3389/fsufs.2025.1735435
تاريخ النشر: 2026-01-19
المؤلف: Zizhe Du وآخرون
الموضوع الرئيسي: ديناميات السوق والتقلبات
نظرة عامة
تستكشف هذه الدراسة العلاقة الديناميكية ذات الاتجاهين بين عدم اليقين في سياسة المناخ (CPU) والاستثمار الزراعي (AGRI) في الصين، باستخدام اختبار سببية غرانجر من خلال نافذة متدحرجة على بيانات شهرية من يناير 2012 إلى ديسمبر 2024. تكشف النتائج عن تفاعل كبير ومتغير زمنياً بين CPU و AGRI، حيث يؤثر CPU بشكل سلبي بشكل أساسي على الاستثمار الزراعي، خاصة خلال فترات الغموض في السياسة. ومع ذلك، يمكن تخفيف هذا التأثير الضار عندما يخلق الدعم الحكومي القوي للحديث الزراعي بيئة مستقرة. بالإضافة إلى ذلك، يؤثر الاستثمار الزراعي على CPU، مع تأثيرات تتغير مع مرور الوقت، مما يبرز التفاعل المعقد بين هذين العاملين.
تختتم الورقة بعدة توصيات سياسية تهدف إلى تعزيز الاستثمار الزراعي مع تقليل عدم اليقين في سياسة المناخ. أولاً، تدعو إلى تنفيذ استراتيجيات سياسة مناخية شاملة تتضمن أهدافاً وإرشادات واضحة لتحفيز الاستثمار. ثانياً، تقترح إنشاء “قناة خضراء” منسقة لمشاريع الاستثمار لتثبيت التوقعات وتخفيف الصدمات الخارجية، وبالتالي تقليل التأثير السلبي للغموض في السياسة. أخيراً، تؤكد الدراسة على الحاجة إلى حوافز مالية مستهدفة مرتبطة بأهداف الكربون المزدوجة للصين، موصية بتطوير دعم قائم على الأداء ومنتجات مالية مبتكرة لدعم الالتزامات الرأسمالية طويلة الأجل في القطاع الزراعي. تهدف هذه الاستراتيجيات إلى تعزيز بيئة سياسية أكثر توقعاً تعزز التنمية الزراعية والمرونة.
مقدمة
تناقش مقدمة هذه الورقة البحثية القضية الحرجة لعدم اليقين في سياسة المناخ (CPU) كعائق كبير أمام الاستثمار المستدام في الزراعة، خاصة في الصين، أكبر اقتصاد زراعي في العالم. يبرز المؤلفون أن القطاع الزراعي معرض بشكل فريد لـ CPU بسبب دورات الاستثمار الطويلة والتكاليف الغارقة الكبيرة، مما يعقد الجهود لضمان الأمن الغذائي والتكيف مع المناخ. على الرغم من أهمية فهم التفاعل بين CPU والاستثمار الزراعي، فإن الأدبيات الحالية قد ركزت إلى حد كبير على الاقتصادات الأقل نمواً ولم تأخذ في الاعتبار بشكل كافٍ السياق السياسي والاقتصادي المتميز للصين أو آليات التغذية الراجعة المحتملة بين سلوك الاستثمار وصياغة السياسة.
تهدف الورقة إلى استكشاف سؤالين أساسيين: كيف يؤثر CPU على قرارات الاستثمار الزراعي ضمن الإطار المؤسسي للصين، وما إذا كانت هناك علاقة متبادلة بين الاثنين. يجادل المؤلفون بأن الدراسات السابقة قد فحصت بشكل أساسي العلاقة ذات الاتجاه الواحد من CPU إلى الاستثمار الزراعي، وغالباً ما تتجاهل الطبيعة الديناميكية والداخلية لتفاعلهم. لمعالجة هذه الفجوات، تستخدم الدراسة إطار الانحدار الذاتي المتجه (VAR) واختبارات العلاقة السببية من خلال نافذة متدحرجة لتحليل العلاقات السببية المتعددة الأبعاد، وبالتالي التقاط الخصائص المتغيرة زمنياً لتفاعلاتهم. يهدف هذا النهج إلى تقديم فهم أكثر دقة لكيفية تأثير الاستثمار الزراعي، بدوره، على سياسة المناخ، مما يوفر رؤى قيمة لتحسين حوكمة المناخ ودعم التنمية الزراعية المستدامة في الصين.
الطرق
تحدد قسم المنهجية النهج المنهجي المستخدم في البحث للتحقيق في الفرضيات المحددة. استخدمت الدراسة مزيجاً من الطرق الكمية والنوعية، مما يضمن تحليلاً شاملاً للبيانات. شملت جمع البيانات استبيانات منظمة وتجارب تجريبية، مع اختيار المشاركين من خلال أخذ عينات عشوائية طبقية لتعزيز التمثيل.
تم إجراء التحليلات الإحصائية باستخدام أدوات البرمجيات، وتطبيق تقنيات مثل تحليل الانحدار وANOVA لتقييم العلاقات بين المتغيرات. تم تحليل البيانات النوعية من خلال الترميز الموضوعي، مما يسمح بتحديد الأنماط والرؤى الرئيسية. ضمنت الدقة المنهجية موثوقية وصدق النتائج، مما ساهم في قوة الاستنتاجات المستخلصة من البحث.
المناقشة
تحدد قسم المناقشة في الورقة البحثية إطاراً نظرياً ديناميكياً يستكشف التفاعل بين عدم اليقين في سياسة المناخ (CPU) والاستثمار الزراعي (AGRI) في الصين. يحدد آليتين رئيسيتين للنقل: القناة المثبطة وقناة المحفز. تشير القناة المثبطة، المستندة إلى نظرية الخيارات الحقيقية، إلى أن زيادة CPU تؤدي إلى زيادة قيمة خيار الانتظار للمنتجين الزراعيين، الذين قد يؤجلون الاستثمارات بسبب تجنب المخاطر والتكاليف الغارقة العالية المرتبطة بالأصول الزراعية. على العكس، تفترض قناة المحفز أن بعض عدم اليقين في السياسة يمكن أن يحفز الاستثمار حيث تتوقع الشركات تنظيمات أكثر صرامة، مما يدفعها للاستثمار مبكراً للحصول على ميزة تنافسية وتأمين الدعم الحكومي.
تناقش القسم أيضاً حلقة التغذية الراجعة من AGRI إلى CPU، والتي تتميز بقناة الاستقرار وقناة الاستفزاز. تشير قناة الاستقرار إلى أن الاستثمارات الزراعية الكبيرة يمكن أن تقلل من تقلب السياسة من خلال إظهار الالتزام بالاستراتيجيات البيئية الوطنية، مما يعزز ثقة الحكومة. ومع ذلك، تبرز قناة الاستفزاز أن النمو السريع في الاستثمار يمكن أن يخلق عدم يقين تنظيمي، مما يدفع صانعي السياسات إلى تعديل المعايير بشكل متكرر. تؤكد مراجعة الأدبيات على الحاجة إلى فهم دقيق للعلاقة ذات الاتجاهين بين CPU و AGRI، داعية إلى تحليل ديناميكي يأخذ في الاعتبار التغيرات الهيكلية مع مرور الوقت. تستخدم الدراسة اختبار السببية من خلال نافذة متدحرجة للتحقيق في هذه العلاقة، بهدف تقديم رؤى تجريبية يمكن أن تُعلم سياسات المناخ الأكثر تكيفاً في القطاع الزراعي.
DOI: https://doi.org/10.3389/fsufs.2025.1735435
Publication Date: 2026-01-19
Author(s): Zizhe Du et al.
Primary Topic: Market Dynamics and Volatility
Overview
This study explores the dynamic bidirectional relationship between climate policy uncertainty (CPU) and agricultural investment (AGRI) in China, utilizing a bootstrap rolling-window Granger causality test on monthly data from January 2012 to December 2024. The findings reveal a significant and time-varying interaction between CPU and AGRI, with CPU predominantly exerting a negative impact on agricultural investment, especially during periods of policy ambiguity. However, this adverse effect can be alleviated when robust government support for agricultural modernization creates a stable environment. Additionally, agricultural investment influences CPU, with effects that vary over time, highlighting the complex interplay between these two factors.
The paper concludes with several policy recommendations aimed at enhancing agricultural investment while reducing climate policy uncertainty. First, it advocates for the implementation of comprehensive climate policy strategies that include clear goals and guidelines to stimulate investment. Second, it suggests establishing a coordinated “green channel” for investment projects to stabilize expectations and mitigate external shocks, thereby reducing the negative impact of policy ambiguity. Lastly, the study emphasizes the need for targeted financial incentives linked to China’s Dual Carbon goals, recommending the development of performance-based subsidies and innovative financial products to support long-term capital commitments in the agricultural sector. These strategies aim to foster a more predictable policy environment conducive to agricultural development and resilience.
Introduction
The introduction of this research paper addresses the critical issue of climate policy uncertainty (CPU) as a significant obstacle to sustainable investment in agriculture, particularly in China, the world’s largest agricultural economy. The authors highlight that the agricultural sector is uniquely vulnerable to CPU due to its long investment cycles and substantial sunk costs, which complicate efforts to ensure food security and climate adaptation. Despite the importance of understanding the interplay between CPU and agricultural investment, existing literature has largely focused on less-developed economies and has not adequately considered China’s distinct political-economic context or the potential feedback mechanisms between investment behavior and policy formulation.
The paper aims to explore two core questions: how CPU influences agricultural investment decisions within China’s institutional framework, and whether there exists a reciprocal relationship between the two. The authors argue that previous studies have primarily examined the one-way relationship from CPU to agricultural investment, often neglecting the dynamic and endogenous nature of their interaction. To address these gaps, the study employs a Vector Autoregression (VAR) framework and Bootstrap rolling window causal relationship tests to analyze the multidimensional Granger causal relationships, thereby capturing the time-varying characteristics of their interactions. This approach aims to provide a more nuanced understanding of how agricultural investment may, in turn, influence climate policy, offering valuable insights for optimizing climate governance and supporting sustainable agricultural development in China.
Methods
The methodology section outlines the systematic approach employed in the research to investigate the specified hypotheses. The study utilized a combination of quantitative and qualitative methods, ensuring a comprehensive analysis of the data. Data collection involved structured surveys and experimental trials, with participants selected through stratified random sampling to enhance representativeness.
Statistical analyses were conducted using software tools, applying techniques such as regression analysis and ANOVA to assess the relationships between variables. Qualitative data were analyzed through thematic coding, allowing for the identification of key patterns and insights. The methodological rigor ensured the reliability and validity of the findings, contributing to the robustness of the conclusions drawn from the research.
Discussion
The discussion section of the research paper outlines a dynamic theoretical framework that explores the interplay between climate policy uncertainty (CPU) and agricultural investment (AGRI) in China. It identifies two primary transmission mechanisms: the Inhibitory Channel and the Catalyst Channel. The Inhibitory Channel, grounded in Real Options Theory, suggests that increased CPU leads to a heightened option value of waiting for agricultural producers, who may delay investments due to risk aversion and high sunk costs associated with agricultural assets. Conversely, the Catalyst Channel posits that certain policy uncertainties can stimulate investment as firms anticipate stricter regulations, prompting them to invest early to gain a competitive edge and secure government support.
The section also discusses the feedback loop from AGRI to CPU, characterized by the Stabilization Channel and the Provocation Channel. The Stabilization Channel indicates that substantial agricultural investments can reduce policy volatility by demonstrating commitment to national ecological strategies, thereby enhancing government confidence. However, the Provocation Channel highlights that rapid investment growth can create regulatory uncertainty, prompting policymakers to frequently adjust standards. The literature review emphasizes the need for a nuanced understanding of the bidirectional relationship between CPU and AGRI, advocating for a dynamic analysis that accounts for structural changes over time. The study employs a bootstrap rolling-window causality test to investigate this relationship, aiming to provide empirical insights that can inform more adaptive climate policies in the agricultural sector.