周雪晴
(重慶理工大學(xué)經(jīng)濟(jì)與貿(mào)易學(xué)院,重慶 400054)
近年來,中國農(nóng)業(yè)資源偏緊和生態(tài)環(huán)境惡化問題日益突出。2014年12月國務(wù)院關(guān)于推進(jìn)新農(nóng)村建設(shè)工作情況的報(bào)告顯示,目前農(nóng)業(yè)已超過工業(yè)成為中國最大的面源污染產(chǎn)業(yè),這一嚴(yán)峻現(xiàn)狀充分體現(xiàn)了中國現(xiàn)階段生態(tài)環(huán)境與農(nóng)業(yè)發(fā)展的現(xiàn)實(shí)矛盾,農(nóng)業(yè)面源污染問題成為中國農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展和農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化進(jìn)程中亟待解決的問題。2015年中央一號(hào)文件明確提出“加強(qiáng)農(nóng)業(yè)生態(tài)治理,大力推動(dòng)農(nóng)業(yè)循環(huán)經(jīng)濟(jì)發(fā)展”,表明了新常態(tài)下政府對加大農(nóng)業(yè)生態(tài)環(huán)境治理和促進(jìn)農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展的決心。中國西南地區(qū)處于西部大開發(fā)和新絲綢之路經(jīng)濟(jì)帶的重要戰(zhàn)略腹地,是中國少數(shù)民族聚集區(qū)、集中連片特困地區(qū)聚集區(qū)及國家重點(diǎn)扶貧地區(qū)之一,其農(nóng)業(yè)在改善貧困、促進(jìn)地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長中占據(jù)重要地位,然而,受制于以山地丘陵為主的地貌特征,西南地區(qū)生態(tài)環(huán)境脆弱,農(nóng)業(yè)面源污染問題日益嚴(yán)峻。在此背景下,研究西南地區(qū)農(nóng)業(yè)面源污染與經(jīng)濟(jì)增長的關(guān)系,對探索未來生態(tài)平衡與農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展路徑具有重要的理論意義與實(shí)踐價(jià)值。
關(guān)于環(huán)境污染與經(jīng)濟(jì)增長之間關(guān)系的研究,最具代表性的為環(huán)境庫茲涅茨曲線(EKC)理論,該理論指出環(huán)境質(zhì)量隨經(jīng)濟(jì)增長“先改善后惡化”,呈現(xiàn)倒U 型關(guān)系。隨后國內(nèi)外諸多學(xué)者對EKC 進(jìn)行了廣泛的理論與實(shí)證分析,理論分析主要集中在偏好、機(jī)制變革、技術(shù)進(jìn)步、組織結(jié)構(gòu)、國際分配五個(gè)方面[1][2],從實(shí)證角度出發(fā)對EKC的研究主要為利用各國或各地區(qū)數(shù)據(jù)檢驗(yàn)其環(huán)境庫茲涅茨曲線倒U 型關(guān)系是否存在,其結(jié)論不盡一致:部分學(xué)者經(jīng)研究證實(shí)污染與收入之間存在倒U 型關(guān)系[3][4];部分學(xué)者則認(rèn)為倒U 型曲線并不存在[5-7];普遍接受的共識(shí)是Dinda 的研究結(jié)論,即:不存在適合所有地區(qū)、所有污染物的單一模式[8]。國內(nèi)學(xué)者們也紛紛就中國不同產(chǎn)業(yè)、不同區(qū)域、不同污染源的環(huán)境庫茲涅茨曲線展開研究[9-11],其中,在西南地區(qū)面源污染與經(jīng)濟(jì)增長的研究方面,安和平、覃巍等和尚敏等分別對貴州、廣西和云南的工業(yè)環(huán)境污染與人均GDP 增長研究發(fā)現(xiàn),三地區(qū)均不存在明顯的倒U型EKC 曲線[12-14],然而,目前對貴、桂、云三省農(nóng)業(yè)面源污染與經(jīng)濟(jì)增長的研究十分少見。李君等研究中指出四川省2000-2009年間農(nóng)業(yè)面源污染化學(xué)需氧量產(chǎn)生量與人均農(nóng)業(yè)GDP 的EKC 曲線呈倒U 型,氨氮產(chǎn)生量與人均GDP 的EKC 曲線呈現(xiàn)U 型,但統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)均不顯著,擬合效果不明顯[15];洪業(yè)應(yīng)從農(nóng)用化肥、農(nóng)膜、農(nóng)藥施用量角度研究重慶農(nóng)業(yè)面源污染與經(jīng)濟(jì)增長的關(guān)系,發(fā)現(xiàn)其存在顯著的倒U 型關(guān)系,但僅以農(nóng)藥等來衡量面源污染,具有明顯的局限性,忽視了農(nóng)村生活、禽畜養(yǎng)殖、秸稈固廢等重要方面的影響[16]。
根據(jù)環(huán)境庫茲涅茨曲線(EKC)相關(guān)理論,并結(jié)合已有研究顯示環(huán)境庫茲涅茨曲線可能存在U型、倒U 型、N 型,倒N 型,線性等多種形式[3-7],本文設(shè)定模型時(shí)以人均農(nóng)業(yè)GDP 及其平方項(xiàng)和立方項(xiàng)作為模型的解釋變量,以農(nóng)業(yè)面源污染綜合指數(shù)作為被解釋變量,設(shè)定模型基本函數(shù)形式如下:
上式中,EP 為環(huán)境污染綜合指數(shù),參考李海鵬等的做法[10],采用人均農(nóng)業(yè)GDP 衡量農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長,以PGDP 表示,X 表示其他影響農(nóng)業(yè)面源污染排放的因素,βk(k=1,2,3)、φ 為相應(yīng)解釋變量的系數(shù),c 為截距項(xiàng),ε 為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。
在(1)式基礎(chǔ)上,本文參考Grossman et al 和葛繼紅等[17][18]的研究從三個(gè)方面考慮經(jīng)濟(jì)發(fā)展的其他因素(X)對環(huán)境污染的影響。(1)農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)(INS)。農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)的調(diào)整主要表現(xiàn)為種植比重的下降和養(yǎng)殖業(yè)比重的增加,其對原有農(nóng)業(yè)面源污染物排放的形式與強(qiáng)度存在重要影響。(2)技術(shù)進(jìn)步(TEC)。經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較低時(shí),低效污染技術(shù)對高效污染技術(shù)的擠出導(dǎo)致污染排放量的增加,但隨著經(jīng)濟(jì)的增長,技術(shù)進(jìn)步能夠促進(jìn)廢棄物的循環(huán)利用,并采用清潔能源和替代資源降低污染排放量。(3)人口規(guī)模(POP)。農(nóng)村人口規(guī)模的增加給環(huán)境帶來壓力。拓展后的模型設(shè)定如下:
(2)式中,βλ(λ=1,2,3…,6)為相應(yīng)解釋變量的系數(shù)。
1.農(nóng)業(yè)面源污染指標(biāo)(EP)。首先,對形成于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和農(nóng)村生活活動(dòng)中的各種農(nóng)業(yè)面源污染排放物進(jìn)行估算,參考賴斯蕓等、陳敏鵬等[19][20]的研究,采取單元調(diào)查法,從農(nóng)村生活、農(nóng)業(yè)化肥、禽畜養(yǎng)殖和農(nóng)田固體廢棄物四個(gè)方面,來考察包括化學(xué)需氧量(COD)、總氮(TN)和總磷(TP)在內(nèi)的三個(gè)方面農(nóng)業(yè)面源污染,由此構(gòu)建農(nóng)業(yè)面源污染產(chǎn)污單元,并建立產(chǎn)污單元、污染產(chǎn)生量及排放量之間的數(shù)量關(guān)系如下:
上式中,Ei為農(nóng)業(yè)面源污染物j 排放量;EUi為產(chǎn)污單元i 指標(biāo)統(tǒng)計(jì)數(shù);ρij為產(chǎn)污單元i 的j 污染物產(chǎn)污強(qiáng)度系數(shù);ρi為表征相關(guān)資源利用效率系數(shù);Cij為產(chǎn)污單元i 的j 污染物排放系數(shù);PEij為產(chǎn)污單元i 的j 污染物產(chǎn)污量。產(chǎn)污單元和相關(guān)影響參數(shù)如表1 所示。
表1 農(nóng)業(yè)面源污染產(chǎn)污單元清單和影響參數(shù)
然后,在得出不同面源污染指標(biāo)數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上,參照王飛成[21]的做法,采用主成分分析法嘗試建立一個(gè)衡量農(nóng)業(yè)面源污染的綜合指標(biāo)。首先分別對每個(gè)截面進(jìn)行主成分分析,以構(gòu)造各地區(qū)的面源污染綜合指標(biāo)數(shù)據(jù),以重慶市為例,利用SPSS 16.0 對化學(xué)需氧量、總氮、總磷三個(gè)農(nóng)業(yè)面源污染指標(biāo)進(jìn)行主成分分析,得到方差分解主成分提取分析表和初始因子載荷矩陣。
式中:ainitial和afinal分別是a的初始值和終值,t為當(dāng)前迭代次數(shù),tmax為最大迭代次數(shù)。
主成分個(gè)數(shù)提取原則要求主成分對應(yīng)的特征值大于1 的前m 個(gè)成分或前m 個(gè)成分的累計(jì)貢獻(xiàn)率大于85%。根據(jù)表2 可知,選取兩個(gè)主成分即可代表原始數(shù)據(jù)99.4%的信息,根據(jù)表3 的主成分因子載荷矩陣可知兩個(gè)主成分得分:
表2 主成分因子特征值、貢獻(xiàn)率和累計(jì)貢獻(xiàn)率
表3 主成分因子載荷矩陣
在此基礎(chǔ)上,根據(jù)表2 中的主成分貢獻(xiàn)比率可得到重慶地區(qū)面源污染綜合指標(biāo)(EP*):
隨后對面源污染綜合指標(biāo)(EP*)應(yīng)用Max-Min 標(biāo)準(zhǔn)化法將數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化至0-1 之間的數(shù),計(jì)算公式為:得到最終指標(biāo)(EP),數(shù)值越大,表明污染越嚴(yán)重。對于西南地區(qū)其他省份,本文做同樣處理。
2.其他變量說明。經(jīng)濟(jì)增長(PGDP),以第一產(chǎn)業(yè)總產(chǎn)值/農(nóng)村人口計(jì)算得出;技術(shù)進(jìn)步(TEC),本文在全要素生產(chǎn)率測算框架下考察技術(shù)進(jìn)步指數(shù),衡量農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步水平,農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率測算選取勞動(dòng)、化肥、機(jī)械、土地四種投入變量,其中以農(nóng)業(yè)從業(yè)人數(shù)計(jì)算勞動(dòng)投入,以化肥施用量折純量計(jì)算化肥投入,以農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力衡量機(jī)械投入,以農(nóng)作物總播種面積計(jì)算土地投入;以1985年不變價(jià)表示的第一產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)總值為產(chǎn)出變量,基于DEA-Malmquist 指數(shù)法采用DEAP 2.1 軟件計(jì)算得到西南地區(qū)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率以及其技術(shù)進(jìn)步指數(shù),以技術(shù)進(jìn)步指數(shù)衡量該地區(qū)農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步;產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)(TEC),參照葛繼紅的做法[18],采取養(yǎng)殖業(yè)產(chǎn)值與農(nóng)業(yè)GDP 的比值來衡量農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的變化;人口規(guī)模(POP),以農(nóng)村人口數(shù)衡量。
本文選取1985-2012年西南地區(qū)5 ?。▍^(qū)、市)①中國西南地區(qū)包括:四川省,云南省,貴州省,重慶市,廣西壯族自治區(qū)以及西藏自治區(qū)??紤]數(shù)據(jù)的可得性,本文分析不包括西藏地區(qū)。的跨期面板數(shù)據(jù)對面源污染與經(jīng)濟(jì)增長的環(huán)境庫茲涅茨曲線展開研究。文中面源污染估算所需產(chǎn)污單元數(shù)據(jù)、農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步效率測算所需的投入與產(chǎn)出數(shù)據(jù)、人口、第一產(chǎn)業(yè)總產(chǎn)值等數(shù)據(jù)均來自于歷年《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》、《新中國五十年統(tǒng)計(jì)資料匯編》及各省(區(qū)、市)地方年鑒,面源污染測算所需各產(chǎn)污強(qiáng)度系數(shù)、利用效率系數(shù)和排污系數(shù)等參數(shù)值在廣泛參考文獻(xiàn)和《全國第一次污染源普查農(nóng)業(yè)源系數(shù)手冊》等資料的基礎(chǔ)上確定[19-20][22-23]。計(jì)算所得指標(biāo)的變量描述性分析如表2 所示。
表4 各變量描述性分析
本文首先分別對三種不同面源污染化學(xué)需氧量(COD)、總氮(TN)和總磷(TP)的環(huán)境庫茲涅茨曲線進(jìn)行擬合,擬合結(jié)果如表5 中模型1-3 所示。然后對面源污染綜合指標(biāo)(EP)進(jìn)行環(huán)境庫茲涅茨曲線的擬合分析,并逐一引入經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)效應(yīng)、人口增長效應(yīng)和技術(shù)進(jìn)步效應(yīng),進(jìn)一步考察經(jīng)濟(jì)發(fā)展對農(nóng)業(yè)面源污染的影響,回歸結(jié)果如表5 中模型4-7 所示。本文基于允余固定效應(yīng)檢驗(yàn),選擇固定效應(yīng)模型而非混合最小二乘法模型,采用Eviews 7 回歸結(jié)果如表5 所示。
從表5 可知,模型1-4 擬合優(yōu)度較好,F(xiàn) 檢驗(yàn)顯著,模型5-7 在模型4 的基礎(chǔ)上分別引入其他經(jīng)濟(jì)變量后擬合優(yōu)度得到改善,全部引入后,擬合優(yōu)度達(dá)到0.9283,說明模型中各影響因素對農(nóng)業(yè)面源污染的解釋能力均達(dá)到92.83%,同時(shí)F 值較大且均通過了檢驗(yàn),說明模型中各影響因素對農(nóng)業(yè)面源污染的共同影響是顯著的,此外,引入新的變量后,對模型原有指標(biāo)的估計(jì)系數(shù)影響不大,模型的穩(wěn)健性得到了很好的證明?;谏鲜鰧?shí)證分析結(jié)果,展開如下詳細(xì)分析:
1.農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)規(guī)模(PGDP)。從模型1-4 可以看出,除模型(3)總磷(TP)對經(jīng)濟(jì)發(fā)展的庫茲涅茨曲線擬合呈現(xiàn)倒U 型外,其他三個(gè)模型人均農(nóng)業(yè)GDP 的一、二、三次項(xiàng)系數(shù)在5%的顯著水平下均顯著為正、負(fù)、正,且擬合較好,顯示1986-2012年間西南地區(qū)環(huán)境庫茲涅茨曲線呈現(xiàn)N 型特征,說明隨著農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)規(guī)模的擴(kuò)大,面源污染呈現(xiàn)出“擴(kuò)大—降低—再擴(kuò)大”的趨勢,環(huán)境庫茲涅茨曲線倒U 型假說在此處并不成立。
2.人口規(guī)模(POP)。人口規(guī)模在5%的顯著性水平下對農(nóng)業(yè)面源污染存在顯著的正向影響,影響系數(shù)為0.00013。西南地區(qū)農(nóng)村地幅遼闊,人口居住分散,缺乏系統(tǒng)且規(guī)范的排水系統(tǒng),生活污水被任意處置,大量進(jìn)入水環(huán)境,形成面源污染,同時(shí),高肥效且高養(yǎng)分的化肥取代了傳統(tǒng)利用糞尿的施肥方式,致使糞尿利用率下降,產(chǎn)污程度擴(kuò)大,形成面源污染。
表5 西南地區(qū)農(nóng)業(yè)面源污染與經(jīng)濟(jì)增長關(guān)系回歸分析
3.技術(shù)進(jìn)步(TEC)。技術(shù)進(jìn)步在5%顯著性條件下對面源污染存在正向影響,影響系數(shù)為0.553。這意味著隨著西南地區(qū)農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步對EKC 曲線的改善作用并未體現(xiàn),相反,技術(shù)進(jìn)步可能導(dǎo)致面源污染的加劇,其原因可能是:以利潤最大化為目標(biāo)的企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新更多地考慮了自身利潤狀況而不是其創(chuàng)新本身給社會(huì)帶來的負(fù)面影響[24],因而,盡管近年來農(nóng)業(yè)技術(shù)取得了可觀的成果,但其技術(shù)進(jìn)步更多表現(xiàn)為生產(chǎn)技術(shù)(如農(nóng)用器械和無機(jī)化肥技術(shù))的發(fā)展,真正對環(huán)境友好的污染減排技術(shù)卻并沒有得到顯著提高。
4.農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)(INS)。農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)對面源污染排放存在正向影響,但并不顯著。隨著傳統(tǒng)種植業(yè)為主的農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)向經(jīng)濟(jì)附加值較高的畜牧業(yè)為主的農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)移,在其他條件一定的情況下,將致使農(nóng)業(yè)面源污染排放增加,其原因在于種植業(yè)與畜牧業(yè)面源污染產(chǎn)污方式與強(qiáng)度不同,種植業(yè)主要通過農(nóng)藥、農(nóng)膜、化肥、秸稈還田等方式形成面源污染,畜牧養(yǎng)殖則通過禽畜糞尿排泄物形成面源污染,其產(chǎn)污強(qiáng)度遠(yuǎn)大于種植業(yè)。然而,西南地區(qū)禽畜業(yè)發(fā)展規(guī)模相對較小,平均比重為0.3334,禽畜糞尿產(chǎn)污能力有限,致使農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)系數(shù)并不顯著。這與李海鵬關(guān)于貴州、云南、重慶、四川屬于水土流失型農(nóng)業(yè)面源污染區(qū)域,廣西屬于農(nóng)資污染型農(nóng)業(yè)面源污染區(qū)域,西南地區(qū)并無省份屬于禽畜養(yǎng)殖型污染區(qū)域的研究結(jié)論較為相似[10]。
分別對西南5 省農(nóng)業(yè)面源污染(EP)與經(jīng)濟(jì)增長(PGDP)進(jìn)行庫茲涅茨曲線擬合,擬合回歸結(jié)果和擬合圖分別如表6、圖1-圖5 所示。
廣西農(nóng)業(yè)面源污染與經(jīng)濟(jì)增長的EKC 擬合較好(見表6),呈現(xiàn)出N 型關(guān)系,且統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)在1%顯著性水平下顯著。圖1 直觀地展示了廣西面源污染隨經(jīng)濟(jì)增長的變動(dòng)軌跡,廣西面源污染程度隨經(jīng)濟(jì)增長呈現(xiàn)出先上升,后下降,再上升的趨勢,在2004年人均農(nóng)業(yè)GDP 達(dá)到6011 元以后,隨經(jīng)濟(jì)增長面源污染程度出現(xiàn)了明顯降低,但2009年人均農(nóng)業(yè)GDP 為7893 元之后,農(nóng)業(yè)面源污染隨經(jīng)濟(jì)增長而擴(kuò)大。
表6 西南5 ?。▍^(qū)、市)農(nóng)業(yè)面源污染與經(jīng)濟(jì)增長關(guān)系EKC 擬合
圖1 廣西省環(huán)境庫茲涅茨曲線擬合圖
圖2 貴州省環(huán)境庫茲涅茨曲線擬合圖
圖3 四川省環(huán)境庫茲涅茨曲線擬合圖
圖4 云南省環(huán)境庫茲涅茨曲線擬合圖
圖5 重慶環(huán)境庫茲涅茨曲線擬合圖
貴州農(nóng)業(yè)面源污染與經(jīng)濟(jì)增長的EKC 擬合(見表6)中人均GDP 三次項(xiàng)為0,一、二次項(xiàng)人均農(nóng)業(yè)GDP 系數(shù)則在99%置信區(qū)間下顯著為正、負(fù),可見貴州省環(huán)境庫茲涅茨曲線呈現(xiàn)倒U 型,拐點(diǎn)為4375 元(=-0.0014/[2×(-1.8×10-7)])。從圖2 可知,在觀察期1986-2012年間,該地區(qū)農(nóng)業(yè)面源污染隨經(jīng)濟(jì)增長呈現(xiàn)快速上升趨勢,2012年貴州省人均農(nóng)業(yè)GDP 為4008 元,尚未達(dá)到EKC 曲線拐點(diǎn),說明貴州農(nóng)業(yè)面源污染較為嚴(yán)重,其農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長呈現(xiàn)出以環(huán)境惡化為代價(jià)的粗放式增長。
四川環(huán)境庫茲涅茨曲線擬合方程中(表6)人均農(nóng)業(yè)GDP 的一、二、三次項(xiàng)在1%顯著性水平下顯著為正、負(fù)、正,意味著該地區(qū)環(huán)境庫茲涅茨曲線呈現(xiàn)出N 型關(guān)系,從圖3 中可以直觀地看出其面源污染與經(jīng)濟(jì)增長的環(huán)境庫茲涅茨曲線擬合,2001年人均農(nóng)業(yè)GDP 為5166 元時(shí),面源污染達(dá)到最高水平,隨后隨著人均農(nóng)業(yè)GDP 增長,面源污染呈現(xiàn)出緩慢下降趨勢,說明2001-2012年間,四川農(nóng)業(yè)面源污染控制和治理較好,這與梁流濤研究得出1997-2009年四川農(nóng)業(yè)面源污染與經(jīng)濟(jì)增長協(xié)調(diào)性較好的結(jié)論較為相似[25]。2012年,四川人均農(nóng)業(yè)GDP 達(dá)到8676 元,面源污染水平為0.72,然而,四川省環(huán)境庫茲涅茨曲線顯示下一階段人均農(nóng)業(yè)GDP 繼續(xù)攀升時(shí),面源污染可能再次出現(xiàn)上揚(yáng)趨勢。
云南環(huán)境庫茲涅茨曲線擬合方程中(見表6),人均農(nóng)業(yè)GDP 三次項(xiàng)為0,而一、二次項(xiàng)系數(shù)分別為正和負(fù),且在5%顯著性水平下通過了統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn),意味著該地區(qū)環(huán)境庫茲涅茨曲線呈現(xiàn)倒U 型,拐點(diǎn)為5813.95 元(=-0.0005/[2×(-4.3×10-8)]),即面源污染隨經(jīng)濟(jì)增長先遞增后遞減。結(jié)合圖4 來看,1986-2012年間云南省環(huán)境庫茲涅茨曲線仍處于上升階段,2012年云南省人均GDP為5917 元,表明該地區(qū)EKC 曲線拐點(diǎn)已經(jīng)出現(xiàn),其主要原因在于云南省通過建立污水處理池、生態(tài)濕地、幫助處理禽畜糞尿還田等方式,多角度減少面源污染,污染防治效果較為明顯,截至2014年底,云南省已建立了6 個(gè)農(nóng)業(yè)面源污染定位監(jiān)測站,防控農(nóng)業(yè)面源污染。
重慶市環(huán)境庫茲涅茨曲線擬合回歸(表6)顯示,一、二、三次人均農(nóng)業(yè)GDP 系數(shù)分別為正、負(fù)、正,擬合程度較好,且均在1%顯著性水平下顯著,說明該地區(qū)環(huán)境庫茲涅茨曲線為N 型。圖5顯示,1986-2012年間重慶環(huán)境庫茲涅茨曲線呈現(xiàn)出弱N 型,其中2009年為重慶市N 型環(huán)境庫茲涅茨曲線第一個(gè)轉(zhuǎn)折點(diǎn),2009年人均農(nóng)業(yè)GDP為5486 元時(shí),樣本期內(nèi)面源污染水平達(dá)到最高,之后,隨人均GDP 的增長農(nóng)業(yè)面源污染水平出現(xiàn)了下降趨勢。洪業(yè)應(yīng)以重慶市1996-2011年農(nóng)藥、化肥、農(nóng)膜與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長水平進(jìn)行EKC 擬合發(fā)現(xiàn)其存在顯著倒U 型關(guān)系而非N 型,但同樣得出2009年為拐點(diǎn)這一結(jié)論[16]。
本文實(shí)證研究了中國西南地區(qū)1986-2012年農(nóng)業(yè)化學(xué)需氧量、總氮、總磷三類面源污染及面源污染綜合指標(biāo)與經(jīng)濟(jì)增長之間的環(huán)境庫茲涅茨曲線擬合程度,并在此研究框架下考察了農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、技術(shù)進(jìn)步、人口規(guī)模對農(nóng)業(yè)面源污染的影響,隨后分別對西南各省面源污染與經(jīng)濟(jì)增長的環(huán)境庫茲涅茨曲線擬合展開了進(jìn)一步分析。由此得出以下相關(guān)結(jié)論和政策建議:
研究表明,西南地區(qū)面源環(huán)境污染與經(jīng)濟(jì)增長存在N 型關(guān)系,分別來看,化學(xué)需氧量、總氮與經(jīng)濟(jì)增長呈現(xiàn)出N 型關(guān)系,總磷與經(jīng)濟(jì)增長為倒U 型關(guān)系,且均擬合較好。同時(shí),人口規(guī)模和技術(shù)進(jìn)步對面源污染存在正向影響,農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)對面源污染的影響并不顯著。因此,西南各省要實(shí)現(xiàn)面源污染約束下的農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)可持續(xù)發(fā)展,應(yīng)高度重視其生態(tài)脆弱性,積極采取科技培訓(xùn)等方式加強(qiáng)綠色農(nóng)業(yè)宣傳,增進(jìn)農(nóng)戶環(huán)保意識(shí),培育科學(xué)的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)觀,避免化肥、農(nóng)藥的濫用,注重秸稈還田和人畜糞尿肥料的再利用;加大農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新投入,注重農(nóng)業(yè)環(huán)境友好型技術(shù)改進(jìn),鼓勵(lì)使用農(nóng)村清潔能源,擴(kuò)大有機(jī)肥的使用范圍;合理規(guī)劃產(chǎn)業(yè)布局,注重生態(tài)循環(huán)農(nóng)業(yè)模式的發(fā)展探索與創(chuàng)新,進(jìn)而構(gòu)建西南地區(qū)資源節(jié)約型、環(huán)境友好型的“兩型”農(nóng)業(yè)體系。
研究同時(shí)表明,廣西、四川、重慶環(huán)境庫茲涅茨曲線呈現(xiàn)N 型,貴州、云南均呈現(xiàn)倒U 型,其中貴州EKC 拐點(diǎn)尚未出現(xiàn),而云南農(nóng)業(yè)面源污染已經(jīng)進(jìn)入轉(zhuǎn)折期。因此,西南各省在推進(jìn)農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展進(jìn)程中應(yīng)加大環(huán)保投資力度,積極探索面源污染治理市場化道路;學(xué)習(xí)國外先進(jìn)生態(tài)農(nóng)業(yè)發(fā)展經(jīng)驗(yàn)與清潔能源技術(shù),同時(shí)“桂川渝”等省可參考云南多樣化特色生態(tài)農(nóng)業(yè)發(fā)展模式,學(xué)習(xí)其面源污染防控經(jīng)驗(yàn);建立農(nóng)業(yè)面源污染監(jiān)控站,加大對已污染土地的治理力度,避免“先污染、后治理”;結(jié)合自身資源稟賦優(yōu)勢,在生物多樣性與氣候適宜條件下,發(fā)展體現(xiàn)地區(qū)特征的特色農(nóng)業(yè),探尋兼顧農(nóng)業(yè)發(fā)展與環(huán)境友好的可持續(xù)農(nóng)業(yè)發(fā)展模式。
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