安徽省農業(yè)經(jīng)濟增長與農業(yè)面源污染關系的實證研究

張中華

(安徽農業(yè)大學 經(jīng)濟管理學院，安徽 合肥 230036)

安徽省農業(yè)經(jīng)濟增長與農業(yè)面源污染關系的實證研究

張中華

(安徽農業(yè)大學 經(jīng)濟管理學院，安徽 合肥 230036)

摘 要：選取安徽省1990～2012年農業(yè)面源污染指標及經(jīng)濟增長數(shù)據(jù)，基于EKC理論，驗證安徽省農業(yè)經(jīng)濟增長與農業(yè)面源污染之間是否存在“倒U型”關系。研究表明：人均農林牧漁產值與單位面積化肥流失量、單位面積農藥流失量、單位面積農膜殘留量之間存在顯著“倒U型”曲線，且進入轉折期，而畜禽糞便排放量呈現(xiàn)“倒U型+U型”曲線，現(xiàn)在處于“U型”曲線的上升階段。最后根據(jù)研究結果，針對安徽省農業(yè)面源污染的實際情況，借鑒國內外成功經(jīng)驗，提出有益于經(jīng)濟增長和環(huán)境保護的政策建議。

關鍵詞：農業(yè)面源污染；農業(yè)經(jīng)濟增長；EKC曲線

我國是人口大國，對農業(yè)要素和產品具有高強度需求，農業(yè)持續(xù)以資源集約化的方式發(fā)展，致使農業(yè)生態(tài)環(huán)境遭到嚴重破壞，農業(yè)面源污染愈發(fā)加劇，制約著我國農業(yè)經(jīng)濟的可持續(xù)發(fā)展。根據(jù)第一次全國污染普查公報，2007年全國農業(yè)源的化學需氧量(COD)排放達到1320萬噸，占全國排放總量的43.7%，農業(yè)源總氮、總磷分別為270萬噸和28萬噸，占全國排放總量的57.2%和67.4%。而產生農村面源污染問題的原因主要是化肥和農藥的不合理施用，農膜殘留，畜禽養(yǎng)殖業(yè)污染嚴重，布局不合理，農村垃圾任意堆放和農村生活污水無序排放等,導致農業(yè)面源污染呈現(xiàn)加重的趨勢，進而危害農業(yè)生產，損害農民健康。因此農業(yè)面源污染不容忽視，政府必須及時采取切實措施改善農業(yè)生態(tài)環(huán)境，確保農業(yè)經(jīng)濟健康可持續(xù)發(fā)展。

一、問題的提出

安徽省是農業(yè)大省，隨著經(jīng)濟的發(fā)展，本省農業(yè)經(jīng)濟也得到了快速發(fā)展。安徽省年度農林牧漁業(yè)總產值從1990年的370.9億元增加到2012年的2658.7億元，年均增長率8.9%；化肥施用量從1990年的144.5萬噸增加到2012年的332.5萬噸，年均增長率3.7%；農藥施用量從1990年的3.15萬噸增加到2012年的11.67萬噸，年均增長率5.9%；農膜使用量從1990年的1.96萬噸增加到2012年的9.12萬噸，年均增長率6.9%。而我國化肥平均利用率為40%左右，剩余的養(yǎng)分通過各種途徑，如徑流、淋溶、反硝化、吸附和侵蝕等進入環(huán)境；[1]我國農藥噴施約有60%～70%進入環(huán)境中，僅有約30%被農作物吸收，[2]農藥的不合理的使用和浪費，導致土壤、水體和大量農產品受到污染；農膜的回收率僅為30%，[3]有70%殘留到土壤。同時，安徽省畜禽養(yǎng)殖業(yè)發(fā)展也較迅速，雖然滿足了人們日益增長的農畜產品需求，但也形成了一定的農業(yè)面源污染問題。

以經(jīng)濟學視角對污染實證研究的常用范式是環(huán)境庫次涅茨曲線假說，基本含義是指一個國家的環(huán)境質量在經(jīng)濟發(fā)展初期會隨著國民收入的提高而逐漸惡化；在該國經(jīng)濟發(fā)展到一定程度的時候，環(huán)境質量的惡化會逐漸呈現(xiàn)平緩狀態(tài)；進而，環(huán)境質量則會隨著國民收入的增加出現(xiàn)好轉。因此從整體看,環(huán)境隨著經(jīng)濟的發(fā)展呈現(xiàn)“倒U型”趨勢。[4]國內很多學者根據(jù)該假說驗證了環(huán)境污染與經(jīng)濟增長之間確實存在“倒U型”關系，但也有學者研究表明根據(jù)各個地區(qū)情況不同EKC呈現(xiàn)“正U型”、“N型”等形狀。[5～6]李海鵬運用1998～2006年我國31個省(市、自治區(qū))面板數(shù)據(jù)模型對經(jīng)濟發(fā)展與農業(yè)面源污染的環(huán)境庫茲涅茨曲線關系進行實證研究，發(fā)現(xiàn)我國農業(yè)面源污染源排放與經(jīng)濟增長總體上具有顯著的“倒U型”曲線關系，三類污染源與人均GDP均處于曲線上升階段，自發(fā)到達農業(yè)源污染減排拐點還需較長時間。[7]趙連閣等利用EKC模型研究浙江省農業(yè)面源污染排放量與人均GDP之間確實存在顯著的“倒U型”關系，且農業(yè)面源污染已進入轉折期。[8]沈滿洪指出浙江省的“三廢”排放量和人均GDP之間呈現(xiàn)“N”型關系。[9]安和平通過對貴州省1990～2008年的人均GDP與環(huán)境污染排放量等5項指標變量之間的關系分析發(fā)現(xiàn)，貴州省的EKC曲線特征為“U型+倒U型”。[10]因此，針對安徽省實際發(fā)展情況，采用EKC模型，驗證農業(yè)面源污染與農業(yè)經(jīng)濟增長之間是否存在“倒U型”關系，判斷未來發(fā)展趨勢，為及時改善農業(yè)環(huán)境與經(jīng)濟發(fā)展之間的關系確定時機，對安徽省農業(yè)面源污染整體特征的認識具有重要的理論和實踐意義。

二、研究方法和計量分析

(一)指標來源及統(tǒng)計

本文選取1990～2012年安徽省相關數(shù)據(jù)。由于我國農業(yè)面源污染主要為化肥、農藥、農膜和畜禽糞便等污染，所以選取單位面積化肥流失量(HFL)、單位面積農藥流失量(NYL)、單位面積農膜殘留量(NMC)和畜禽糞便排放量(XQP)四個指標。農業(yè)經(jīng)濟增長指標選取人均農林牧漁產值(RCZ)。

根據(jù)相關研究，我國化肥利用率僅為35%，農藥利用率僅為10%，農膜回收率僅為30% 。因此，本文取化肥流失率為 65%，農藥流失率為90%，農膜殘留率為70%計算。畜禽糞便排放量主要是牛、豬、羊以及家禽糞便排泄量總和，根據(jù)國家畜禽糞便排放量標準及相關文獻可知，本文采用生豬、牛、羊、家禽的糞便排泄系數(shù)分別為5.3 kg/d、30 kg/d、2.6 kg/d、0.12 kg/d計算。各指標統(tǒng)計結果如表1。

(二) 模型與結果

運用計量經(jīng)濟分析軟件EVIEWS6.0進行檢驗，結果表明：RCZ和HFL，NYL，NMC，XQP之間的相關關系顯著，分別是0.911，0.962，0.847和0.553，相關系數(shù)較高。為了避免偽回歸，首先對各指標進行平穩(wěn)性檢驗。利用ADF檢驗法對各指標檢驗發(fā)現(xiàn)，各序列的原始數(shù)據(jù)均不平穩(wěn)，但經(jīng)過一階差分后平穩(wěn)(表2)。再通過E-G檢驗對各變量進行協(xié)整關系檢驗，發(fā)現(xiàn)變量之間存在協(xié)整關系，因此可以建立回歸方程進行計量分析。

表1　1990～2012年安徽省農業(yè)經(jīng)濟增長和農業(yè)面源污染指標統(tǒng)計表

數(shù)據(jù)來源：安徽省統(tǒng)計年鑒和中國農村統(tǒng)計年鑒

表2　各變量的ADF單位根檢驗結果

注：檢驗行形式中，c為常數(shù)項，t為趨勢項(0表示對此影響不存在)，k為滯后階數(shù)； 變量d代表差分階數(shù)；***表示達到1%顯著水平下的臨界值，**表示達到5%顯著水平下的臨界值。

通過對安徽省農業(yè)經(jīng)濟增長及農業(yè)面源污染的相關數(shù)據(jù)選用多種模型進行回歸方程擬合，選擇最優(yōu)擬合的模型，最終本文采用一元二次曲線方程和三次曲線方程進行回歸模擬，以人均農林牧漁產值RCZ作為自變量，單位化肥流失量HFL、單位農藥流失量NYL、單位農膜殘留量NMC及畜禽排放量XQP分別作為因變量?；貧w模型：

Y=C+bRCZ+aRCZ2+dRCZ3+ε

其中\(zhòng)%Y是因變量，C、a、b、d是模型參數(shù)，ε\%是隨機誤差項?；貧w結果表3。

表3　計量模型的檢驗結果

注:R2行中括號中是調整后的R2，F(xiàn)值和T值括號中值表示伴隨概率P。

結果表明，在1%的顯著水平下，各\%F\%值均較大，P值均小于0.01，T檢驗值伴隨概率均在1%顯著水平以下，說明各回歸方程整體顯著?；貧w方程調整后的\%R2\%分別是0.9560、0.9730、0.7854、0.8362，值均較高，可見擬合效果較好。

(三)結果分析

1.單位面積化肥流失量與人均農林牧漁產值的EKC驗證

由表3可知，單位面積化肥流失量的回歸方程是：

HFL=85.7091+0.0514RCZ-

0.00000434RCZ2+ε1

相關系數(shù)是0.9560，\%T統(tǒng)計量顯著，說明人均農林牧漁產值能很好地解釋單位面積化肥流失量。方程中a<0且b\%>0，符合“倒U型”曲線。由方程可得，當RCZ=5921.66元時，單位面積流失量處于EKC轉折點，這表明，在人均農林牧漁產值達到5921.66元之前，單位化肥流失量隨經(jīng)濟的增長而增加，環(huán)境質量惡化；當人均農林牧漁產值達到5921.66元之后，單位化肥流失量隨經(jīng)濟的增長而減少，環(huán)境質量改善。圖1表明安徽省2011年人均農林牧漁產值是6529.53元，大于拐點值，說明單位面積流失量拐點已出現(xiàn)，處于“倒U型”曲線的右側，單位面積化肥流失量隨農業(yè)經(jīng)濟的增長呈下降趨勢，環(huán)境質量逐漸改善。

圖1　化肥流失量擬合曲線

2.單位面積農藥流失量與人均農林牧漁產值的EKC驗證

單位面積農藥流失量的回歸方程是：

NYL=2.1758+0.0027RCZ-

0.0000001969RCZ2+ε2

相關系數(shù)是0.9730，\%T統(tǒng)計量顯著，擬合度較高，說明人均農林牧漁產值能很好地解釋單位面積農藥流失量。方程中a<0且b\%>0，符合“倒U型”曲線。由方程可得，EKC的轉折點為：RCZ=6856.27元，這表明，在人均農林牧漁產值達到6586.27元之前，單位農藥流失量隨經(jīng)濟的增長而增加，環(huán)境質量惡化；當人均農林牧漁產值達到6586.27元之后，單位農藥流失量隨經(jīng)濟的增長而減少，環(huán)境質量改善。圖2中2012年安徽省人均農林牧漁產值是7005.44元，大于拐點值，處于“倒U型”曲線右側，單位面積農藥流失量隨農業(yè)經(jīng)濟增長呈下降趨勢，環(huán)境質量趨于改善。

圖2　農藥流失量擬合曲線

3.單位面積農膜殘留量與人均農林牧漁產值的EKC驗證

單位面積農膜殘留量的回歸方程：

NMC=1.4978+0.0016RCZ-

0.000000121RCZ2+ε3

相關系數(shù)是0.7854，RCZ和RCZ的\%T統(tǒng)計量顯著，擬合度較高，說明人均農林牧漁產值能很好地解釋單位面積農膜殘留量。方程中a<0且b\%>0，符合“倒U型”曲線。由方程可得，EKC的轉折點為：RCZ=6611.57元，這表明，在人均農林牧漁產值達到6611.57元之前，單位農膜殘留量隨經(jīng)濟的增長而增加，環(huán)境質量惡化；當人均農林牧漁產值達到6611.57元之后，單位農膜殘留量隨經(jīng)濟的增長而減少，環(huán)境質量改善。圖3中2012年安徽省人均農林牧漁產值是7005.44元，大于拐點值，處于“倒U型”曲線右側，單位面積農膜殘留量隨農業(yè)經(jīng)濟增長呈下降趨勢，環(huán)境質量趨于改善。

圖3　農膜殘留量擬合曲線

4.畜禽排放量和人均農林牧漁產值的EKC驗證

畜禽排放量的回歸方程是：

XQP=2650.303+7.9496RCZ-0.002608RCZ2+

0.000000222RCZ3+ε4

相關系數(shù)是0.8585，RCZ、RCZ2和RCZ3的\%T統(tǒng)計量顯著，擬合度較高，說明人均農林牧漁產值能很好地解釋畜禽糞便排放量。方程中a<0,b>0且d\%>0，如圖4，畜禽排放量與人均農林牧漁產值擬合曲線呈現(xiàn)先上升后下降再上升的趨勢，即“倒U型”+“正U型”曲線。當1996年人均農林牧漁產值是2263.49元時，達到“倒U型”曲線拐點處，此時畜禽糞便排放量10760.98萬噸，之后呈逐漸下降趨勢，環(huán)境趨于改善；當2007年人均農林牧漁產值是3974.85元時，接近“正U型”曲線轉折點值，畜禽糞便排放量值5065.54萬噸，之后可以從圖4中看到，安徽省畜禽糞便排放量又呈逐年上升趨勢。

圖4　畜禽糞便排放量擬合曲線

三、結論

通過上述實證分析，安徽省農業(yè)經(jīng)濟增長與單位化肥流失量、單位面積農藥流失量、單位面積農膜殘留量之間存在顯著的“倒U型”環(huán)境庫次涅茨曲線，且各EKC轉折點已經(jīng)出現(xiàn)，未來有望下降，環(huán)境逐漸改善。根據(jù)EKC假說，轉折點出現(xiàn)后，隨著經(jīng)濟的增長，環(huán)境質量趨于改善。但以2012年安徽省化肥施用量、農藥施用量、農膜使用量分別是332.5萬噸、11.67萬噸、9.12萬噸來說，遠高于世界平均水平；加之利用率低，因其造成土壤、水體和大氣的污染仍然很嚴重。比如，巢湖是安徽省第一大湖泊，是典型以農業(yè)為主的流域，據(jù)研究表明，巢湖的面源污染來源主要是由湖面直接進入的污染、地表徑流、農田不合理施肥、農藥的大量施用等，70%來自農業(yè)面源污染，其中種植業(yè)中農資污染是主要因素，加劇了水體的富營養(yǎng)化，導致水質的惡化，制約了流域經(jīng)濟和社會的可持續(xù)發(fā)展。因此，只有加強針對化肥、農藥及農膜主要污染源的控制力度，才能緩解這些地區(qū)的農業(yè)面源污染問題。

而安徽省農業(yè)經(jīng)濟增長與畜禽糞便排放量擬合曲線呈現(xiàn)“倒U型+U型”，是先上升后下降再上升的趨勢，近幾年畜禽排放量處于“U型”右側，未來有上升趨勢。安徽省畜禽養(yǎng)殖業(yè)發(fā)展迅速，為安徽省農業(yè)第二大產業(yè)，但污染物排放量大，污染防治設施不足，治理水平較低等，造成了畜禽養(yǎng)殖污染問題，是農業(yè)面源污染的重要誘因。畜禽養(yǎng)殖業(yè)的發(fā)展水平直接影響現(xiàn)代農業(yè)的發(fā)展和農民的增收。因此，必須采取防治措施，協(xié)調好畜牧業(yè)發(fā)展和生態(tài)環(huán)境的關系。

四、對策和建議

為了實現(xiàn)資源環(huán)境可持續(xù)發(fā)展，針對安徽省農業(yè)面源污染問題，借鑒國內外成功經(jīng)驗，提出以下對策：

推廣測土配方施肥技術，提高化肥利用率。各級政府應該根據(jù)本地實際化肥污染情況，制定針對本區(qū)域的農業(yè)面源污染法律法規(guī)，建立與完善環(huán)境監(jiān)控體系掌握化肥排放量情況；加強執(zhí)法檢查，調控農民施肥行為，從源頭上控制化肥污染；加強測土施肥技術的推廣，采用合理施肥方式；廣辟有機肥源，推廣生物有機肥。

科學使用農藥，減少農藥施用量。要選用低毒、低殘留農藥產品，交替使用不同類型的農藥，采用多種施藥方法等減少農藥使用量及提高農藥利用率；加強農民施藥技術指導和病蟲害預測預報，鼓勵農民采用生物、物理方法防治病蟲害，推廣無害化防治新技術；集成、應用農藥精準化施用技術，多種措施并舉，降低病蟲害危害程度,從而減少農藥施用量。

提倡清潔生產，控制農膜使用量。加大科研投入，開發(fā)“綠色農膜”；大力推廣適期揭膜技術，提高回收率，防治地膜污染，保護耕地地力；優(yōu)化耕作制度，減少地膜使用量；大力推廣宣傳教育，提高農民對農膜污染危害的長遠性、嚴重性和難恢復性的認識，進而提高回收地膜的自覺性。

合理規(guī)劃畜牧業(yè)發(fā)展，走生態(tài)農業(yè)道路。嚴格畜禽養(yǎng)殖環(huán)境準入制度，注重全過程管理，因地制宜，分類防治；加大政策扶持制度，鼓勵多元化社會參與，引導政府和社會各方面加大對污染防治設施的投入，綜合利用畜禽糞便資源，變廢為寶；按照農村城鎮(zhèn)化和產業(yè)調整的要求，統(tǒng)一規(guī)劃產業(yè)布局，開展農牧結合的生態(tài)模式；推動畜牧業(yè)污染防治教育，增強養(yǎng)殖戶環(huán)境保護意識。

參考文獻

[1]王建兵，程磊.農業(yè)面源污染現(xiàn)狀分析[J]. 江西農業(yè)大學學報(社會科學版),2008,7(3):35-39.

[2]王東勝,杜強.水體農業(yè)面源污染危害及其控制[J].科學技術與工程, 2004, 10(2):123-126.

[3]高懋芳，邱建軍,劉三超，等. 基于文獻計量的農業(yè)面源污染研究發(fā)展態(tài)勢分析[J]. 中國農業(yè)科學, 2014,47(6):1140-1150.

[4]班春峰，徐夢潔,趙紫玉，等.河南省環(huán)境庫茲涅茨曲線的實證研究[J].環(huán)境科學與管理，2008(9)：36-41.

[5]施平.基于空間面板數(shù)據(jù)的中國環(huán)境庫茲涅茨曲線分析[J]．世界經(jīng)濟與政治論壇，2010( 6):105-115.

[6]劉婷婷，馬忠玉，萬年青，等．經(jīng)濟增長與環(huán)境污染的庫茲涅茨曲線分析與預測——以寧夏為例[J].地域研究與開發(fā)，2011(3)：62-66.

[7]李海鵬，張俊飚.中國農業(yè)面源污染與經(jīng)濟發(fā)展關系的實證研究[J]．長江流域資源與環(huán)境，2009(6)：585-590.

[8]趙連閣，徐建芬，王學淵．浙江省農業(yè)面源污染的庫茲涅茨曲線驗證[J]．浙江農業(yè)學報，2012，24(6)：1079-1085.

[9]沈滿洪，許云華.一種新型的環(huán)境庫次涅茨曲線——浙江省工業(yè)化進程中經(jīng)濟增長與環(huán)境變遷的關系研究[J].浙江社會科學，2000(4)：53-57.

[10]安和平. 貴州省經(jīng)濟增長與環(huán)境污染關系的實證研究[J]．中國人口資源與環(huán)境,2009(19)：102-108.

(編輯：程俐萍)

An Empirical Research of the Relationship between Agricultural Economic Growth and Agricultural Non-point Source Pollution in Anhui Province

ZHANG Zhong-hua

(SchoolofEconomicsandManagement,AnhuiAgriculturalUniversity,HefeiAnhui230036,China)

Abstract:The data of agricultural non-point source pollution emissions and agricultural economic growth in the years 1990-2012 in Anhui Province are selected. Based EKC theory, we verify whether the relationship between agricultural economic growth and agricultural non-point source pollution in Anhui Province showed inverted U-shape. The research showed that the curve which represents the relationship between the agricultural gross output value per capital and the fertilizer loss of per unit area, the pesticide loss of per unit area, the agricultural film residue of per unit area were a typical inverted U-shape curve, sometimes it is the turning period of these pollution source; but the curve which represents the relationship between the agricultural gross output value per capital and the manure emissions of livestock and poultry was a inverted U shape +U shape curve, and now at the stage of rising U-shape curve. At the end, according to the analysis result and the actual situation of agricultural non-point source pollution in Anhui Province, and lessons from successful experiences at home and abroad, some policy suggestions that were beneficial to the economic growth and environmental protection are put forward.

Key words:Agricultural non-point source pollution; Agricultural economic growth; EKC curve

中圖分類號：F323

文獻標識碼：A

文章編號：1671-816X(2015)04-0344-07