農業(yè)FDI會加劇農業(yè)面源污染嗎?
——基于中國省級面板數(shù)據(jù)的空間計量

馬 進

一、引言與文獻綜述

隨著經濟全球化發(fā)展,中國農業(yè)部門也逐漸加入全球價值鏈分工體系之中,吸引外商直接投資(FDI)成為參與分工的重要途徑。FDI在助力東道國經濟發(fā)展的同時,也會帶來一些負面影響。長期以來,粗放的農業(yè)發(fā)展方式使得我國農業(yè)面源污染問題日益突出。農業(yè)FDI的引入可能會加劇這一問題。立足中國式現(xiàn)代化背景推進鄉(xiāng)村全面振興,在利用FDI推動農業(yè)經濟發(fā)展的同時,加強農業(yè)面源污染治理,是實現(xiàn)農業(yè)綠色化轉型和推動農業(yè)可持續(xù)發(fā)展的重要途徑。此外,由于農業(yè)面源污染具有通過水體傳播擴散的特點,鄰近地區(qū)間可能存在空間溢出效應。那么,農業(yè)FDI流入會給我國農業(yè)環(huán)境帶來怎樣的影響?是否會加劇農業(yè)面源污染?兩者之間是否存在空間關聯(lián)性?這是本文研究的主要問題。

FDI是否引致并加劇了環(huán)境污染一直備受關注且存在較大爭議,形成了“污染天堂”(1)Cole M.A.,Elliott R.J.R.,and Fredriksson P.G.,“Endogenous Pollution Havens: Does FDI Influence Environmental Regulations?” in Scandinavian Journal of Economics,Vol.108,No.1(2006),pp.157-178;Bakhsh K.,Rose S.,and Ali M.F.,et al.,“Economic Growth,CO2 Emissions,Renewable Waste and FDI Relation in Pakistan: New Evidences from 3SLS,” in Journal of Environmental Management,Vol.196(2017),pp.627-632.“污染光環(huán)”(2)宋德勇、易艷春:《外商直接投資與中國碳排放》,《中國人口·資源與環(huán)境》2011年第1期;聶飛、劉海云:《FDI、環(huán)境污染與經濟增長的相關性研究——基于動態(tài)聯(lián)立方程模型的實證檢驗》,《國際貿易問題》2015年第2期。、綜合環(huán)境效應論等不同理論。綜合環(huán)境效應理論認為FDI對環(huán)境的影響是由多種效應共同作用的結果,其影響方向不確定(3)周杰琦、汪同三:《外商直接投資、經濟增長和CO2排放——基于中國省際數(shù)據(jù)的實證研究》,《北京理工大學學報(社會科學版)》2014年第3期。。根據(jù)該理論,農業(yè)FDI主要通過規(guī)模效應、結構效應和技術效應三種路徑影響農業(yè)生產環(huán)境。從規(guī)模效應來看,大部分學者認為農業(yè)FDI對農業(yè)經濟增長存在正向促進效應(4)劉乃郗、韓一軍、王萍萍:《FDI是否提高了中國農業(yè)企業(yè)全要素生產率?——來自99801家農業(yè)企業(yè)面板數(shù)據(jù)的證據(jù)》,《中國農村經濟》2018年第4期。,而農業(yè)經濟增長對于環(huán)境污染的影響方向并不確定(5)馬乃毅、羅珺仁:《中國西部地區(qū)農業(yè)經濟增長與環(huán)境污染相關性研究》,《浙江農業(yè)學報》2015年第9期。。從結構效應來看,農業(yè)FDI可以影響農業(yè)產業(yè)結構和種植業(yè)結構的調整(6)李泳:《國際直接投資與中國農業(yè)產業(yè)結構升級》,《中國農村經濟》2006年第5期。,而結構調整又可以通過集約化經營和對產污單元的調整影響農業(yè)污染排放(7)楊軍、李建琴:《福建省農業(yè)經濟增長、農業(yè)結構與面源污染關系研究》,《中國生態(tài)農業(yè)學報(中英文)》2020年第8期。。從技術效應來看,農業(yè)FDI具有技術溢出效應。韋開蕾發(fā)現(xiàn)FDI可以通過競爭示范效應、人力資本效應以及資本規(guī)模效應實現(xiàn)技術外溢(8)韋開蕾:《基于FDI溢出效應的農業(yè)生產技術效率的地區(qū)差異》,《社會科學家》2015年第10期。;但文雁兵發(fā)現(xiàn)在全國層面上,外資和跨國公司逐漸涉足中國農業(yè)的研發(fā)和生產環(huán)節(jié),導致農業(yè)FDI產生了負向技術溢出,抑制了農業(yè)技術的提高(9)文雁兵:《我國農業(yè)科技自主創(chuàng)新能力研究——基于產業(yè)關聯(lián)效應和FDI技術溢出視角》,《科學學研究》2015年第7期。。通常認為,農業(yè)技術創(chuàng)新可以減少污染排放,提升農業(yè)發(fā)展質量(10)李紅莉、張俊飚、羅斯炫等:《農業(yè)技術創(chuàng)新對農業(yè)發(fā)展質量的影響及作用機制——基于空間視角的經驗分析》,《研究與發(fā)展管理》2021年第2期。。

近年來,部分學者對農業(yè)面源污染的動態(tài)演變和空間差異進行了研究(11)魯慶堯、王樹進:《我國農業(yè)面源污染的空間相關性及影響因素研究》,《經濟問題》2015年第12期。,并在空間維度下從經濟增長、產業(yè)結構、技術進步等方面分析了不同經濟因素對農業(yè)面源污染的影響(12)梁偉健、江華、廖文玉等:《農業(yè)面源污染與農業(yè)經濟增長的空間互動效應》,《江淮論壇》2018年第3期;閆桂權、何玉成、張曉恒:《綠色技術進步、農業(yè)經濟增長與污染空間溢出——來自中國農業(yè)水資源利用的證據(jù)》,《長江流域資源與環(huán)境》2019年第12期。。也有部分學者開始利用空間計量模型探討FDI對環(huán)境的影響(13)徐春華、劉力:《FDI、政府消費與CO2排放——基于36國貿易空間權重矩陣的空間杜賓模型分析》,《國際經貿探索》2016年第1期;董會忠、韓沅剛:《開放與綠色理念下如何提升工業(yè)生態(tài)效率?——基于 “污染天堂” 假說的驗證》,《商業(yè)研究》2020年第12期。,但是涉及農業(yè)環(huán)境的研究較少。

現(xiàn)有文獻對本文研究具有積極的借鑒意義,但存在以下不足:一是FDI環(huán)境效應的研究對象多集中于工業(yè)部門,農業(yè)FDI的環(huán)境效應特別是農業(yè)FDI對農業(yè)面源污染的研究較少;二是在衡量農業(yè)環(huán)境時往往采用化肥等單一指標,農業(yè)面源污染核算方法和相關系數(shù)比較陳舊;三是大多關注農業(yè)FDI數(shù)量的影響,如采用外商投資額衡量農業(yè)FDI水平,較少探究其質量的影響;四是通?？紤]污染物對本地環(huán)境造成的影響,對空間溢出效應的研究尚不充分。

本文在已有研究基礎上,采用單元調查法和輸出系數(shù)法核算了2005—2020年我國部分省域農業(yè)面源污染物排放量,構建FDI數(shù)量和質量雙重指標,將空間自相關性納入計量模型,采用空間杜賓模型實證分析農業(yè)FDI對我國農業(yè)面源污染的直接影響和空間效應,對促進農業(yè)綠色可持續(xù)發(fā)展提出政策建議。

二、理論分析

下面從農業(yè)FDI對本地農業(yè)面源污染的直接影響和鄰地FDI流入對本地農業(yè)面源污染的空間溢出效應兩方面進行理論分析。

(一)農業(yè)FDI對本地農業(yè)面源污染的影響

農業(yè)FDI對農業(yè)面源污染的影響可以從農業(yè)FDI數(shù)量和質量兩方面來分析。FDI數(shù)量是指外資利用規(guī)模;FDI質量的內涵極為豐富,本文所涉FDI質量主要指生產溢出效應,包括對經濟的貢獻和技術外溢。

1.農業(yè)FDI數(shù)量對農業(yè)面源污染的影響

農業(yè)FDI可以彌補東道國資金相對不足的缺陷,帶動農業(yè)經濟發(fā)展,進而影響農業(yè)面源污染排放。FDI會導致一國不同生產部門產品的相對價格發(fā)生變動,使其比較優(yōu)勢產業(yè)結構發(fā)生改變,從而影響一國的環(huán)境狀況。FDI的流入還會帶來更為清潔的生產技術。通常認為,FDI能通過技術引進、技術溢出、競爭示范和人才流動等方式對農業(yè)生產技術和污染治理技術產生正外部性,有效減少農業(yè)面源污染排放。據(jù)此,本文提出如下假設:

假設1:農業(yè)FDI流入數(shù)量提升會影響本地農業(yè)面源污染排放水平。

2.農業(yè)FDI質量對農業(yè)面源污染的影響

農業(yè)FDI質量越高,其對農業(yè)經濟的貢獻率越高,對經濟發(fā)展的拉動作用越強。因此,在同等數(shù)量下,質量越高的FDI對農業(yè)面源污染的影響越大。一方面,FDI質量的提升可能會帶來農業(yè)生產規(guī)模的擴大,進而導致農業(yè)環(huán)境的惡化。另一方面,當農業(yè)FDI質量越高時,其流入帶來的清潔技術含量可能也會越高,產生的技術溢出效應也會越強,將減少農業(yè)污染的排放。據(jù)此,本文提出如下假設:

假設2:農業(yè)FDI流入質量提升會影響本地農業(yè)面源污染排放水平。

(二)鄰地農業(yè)FDI流入對本地農業(yè)面源污染的影響

相鄰地區(qū)農業(yè)FDI流入對本地農業(yè)面源污染的影響途徑大致可以歸納為以下三個方面:一是鄰地農業(yè)FDI通過規(guī)模效應對其農業(yè)面源污染的影響會加劇本地農業(yè)面源污染。農業(yè)面源污染以水為載體,可溶解的或固態(tài)的農業(yè)污染物在降水沖刷或灌溉的作用下,通過地表徑流、農田排水和地下滲漏匯入水體,不僅會造成當?shù)厮h(huán)境污染,也極易對具有相似水系和地形地貌特征的周邊環(huán)境造成破壞。二是相鄰地區(qū)通常具備相似的農業(yè)生產條件,鄰地農業(yè)FDI對其生產結構的影響可能會對本地起到示范作用,從而影響本地的生產行為。三是鄰地FDI流入帶來的清潔技術提升,可能會通過示范作用激勵本地農業(yè)生產者生產更為清潔且符合市場預期的農產品,或者憑借競爭效應鼓勵農業(yè)生產者改變生產方式,探索在同等生產水平下減少污染副產品產出的方法。同時,鄰近地區(qū)無論在經濟技術水平還是在生態(tài)環(huán)境資源方面都較為相似,且由于交通日益便利,進一步增加了技術溢出的可能性。據(jù)此,本文提出如下假設:

假設3:鄰地農業(yè)FDI流入會影響本地農業(yè)面源污染排放水平。

三、研究設計

(一)模型構建

在可拓展STIRPAT模型的基礎上,借鑒其他學者(14)高明、吳雪萍、郭施宏:《城市化進程、環(huán)境規(guī)制與大氣污染——基于STIRPAT模型的實證分析》,《工業(yè)技術經濟》2016年第9期;吳義根、馮開文、李谷成:《人口增長、結構調整與農業(yè)面源污染——基于空間面板STIRPAT模型的實證研究》,《農業(yè)技術經濟》2017年第3期。的研究思路,引入環(huán)境規(guī)制強度、農業(yè)結構等相關指標,構建實證分析模型如下:

lnEIit=β0+β1lnFDIit+β2lnSit+β3lnPit+β4lnTit+β5lnRit+β6lnStrit+μit

(1)

其中,i和t分別表示地區(qū)和時間。EI為被解釋變量,表征農業(yè)面源污染水平。FDI為核心解釋變量,表征農業(yè)FDI水平。S表示農業(yè)經濟規(guī)模,P表示農村人口密度,T表示農業(yè)技術水平,R表示環(huán)境規(guī)制強度,Str表示農業(yè)結構。

(二)變量說明

1.被解釋變量

本文選擇能夠表征農業(yè)面源污染在土地上富集程度的單位面積農業(yè)面源污染等標排放總量,即農業(yè)面源污染等標排放強度(EI)作為被解釋變量。根據(jù)我國農業(yè)面源污染的來源和特征,將產污單元劃分為化肥、畜禽養(yǎng)殖、農田固體廢棄物、水產養(yǎng)殖和農村生活五大類,對全國農業(yè)面源污染不同污染源的化學需氧量(COD)、總氮(TN) 和總磷(TP)排放量進行估算。其中,化肥、水產養(yǎng)殖、農村生活污染的核算采用2021年生態(tài)環(huán)境部發(fā)布的《排放源統(tǒng)計調查產排污核算方法和系數(shù)手冊》中的輸出系數(shù)方法;畜禽養(yǎng)殖和農田固體廢棄物污染的核算采用單元調查法(15)陳敏鵬、陳吉寧、賴斯蕓:《中國農業(yè)和農村污染的清單分析與空間特征識別》,《中國環(huán)境科學》2006年第6期。。

由于各類污染物的環(huán)境標準和污染危害程度不同,無法在同一尺度上對其污染貢獻度進行比較,因此引入等標排放量指標,其計算公式為:

Pi=Qi/Coi

(2)

其中,Pi為農業(yè)面源污染物的等標排放量,Qi為污染物的年排放量,Coi為該污染物的環(huán)境質量標準。根據(jù)《地表水環(huán)境質量標準》(GB3838-2002),COD、TN、TP的III類標準限值分別為20mg·L-1、1.0mg·L-1、0.2mg·L-1。

農業(yè)面源污染等標排放強度EI的計算公式為:

EI=E/AL

(3)

其中,E為COD、TN和TP的等標排放量總和,AL為研究區(qū)域的農用地面積。

2.核心解釋變量

核心解釋變量為農業(yè)FDI數(shù)量(FDIA)和質量(FDIP)。農業(yè)FDI數(shù)量采用各省份農林牧副漁業(yè)實際利用外商投資額衡量。對于FDI質量內涵及測度的系統(tǒng)研究較少,尚未達成一致。本文參考Wang 和Luo(16)Wang X.and Luo Y.,“Has Technological Innovation Capability Addressed Environmental Pollution from the Dual Perspective of FDI Quantity and Quality? Evidence from China,” in Journal of Cleaner Production,Vol.258 (2020),pp.1-13.的方法,構建外資業(yè)績指數(shù)衡量FDI質量差異。因為外資業(yè)績指數(shù)可以在一定程度上反映一國外資的技術含量、技術管理實力和外商技術轉移的意愿。具體計算公式如下:

(4)

其中,FDIAi表示i地區(qū)的農林牧副漁業(yè)實際利用外商投資額,FDIA表示全國農林牧副漁業(yè)實際利用外商投資額,GDPi表示i地區(qū)生產總值,GDP表示國內生產總值。

3.控制變量

根據(jù)已有研究,選擇控制變量如下:農業(yè)經濟規(guī)模(S),以各地農林牧副漁業(yè)總產值與其農用地面積的比值表示;農村人口密度(P),以各地年末常住人口數(shù)與其農用地面積比值表示;農業(yè)技術水平(T),以各地農業(yè)機械總動力與其農用地面積比值表示;環(huán)境規(guī)制強度(R),以各地環(huán)境污染治理投資總額占其GDP的比重表示;農業(yè)結構(Str),以各地牧業(yè)總產值與其農林牧副漁業(yè)總產值的比值表示。

(三)數(shù)據(jù)來源

因數(shù)據(jù)限制,本文選取了2005—2020年全國27個省份(不包括吉林、四川、青海、西藏以及香港、澳門和臺灣)的平衡面板數(shù)據(jù)作為研究樣本。農業(yè)面源污染的各單元調查指標數(shù)據(jù)來自《中國統(tǒng)計年鑒》;相關系數(shù)參考大量已有文獻資料得到;農業(yè)FDI數(shù)據(jù)來自各省份統(tǒng)計年鑒,實際利用外商投資額以人民幣為計價單位,使用中美匯率年平均價進行換算,并以2005年為基期采用居民消費價格指數(shù)進行平減處理,其他控制變量也進行了同樣的平減處理;環(huán)境污染治理投資總額數(shù)據(jù)來自《中國環(huán)境統(tǒng)計年鑒》;農用地面積數(shù)據(jù)來自《中國農村統(tǒng)計年鑒》;其他數(shù)據(jù)來自國家統(tǒng)計局的地區(qū)分省份年度數(shù)據(jù)。為消除異方差和個別極端值的影響,對各變量進行了對數(shù)處理。

四、空間自相關性檢驗和計量模型選擇

(一)空間自相關檢驗

1.全局莫蘭指數(shù)分析

為判斷我國省域農業(yè)面源污染的空間相關性,利用0—1空間鄰接權重矩陣,對2005—2020年我國27個省份的農業(yè)面源污染等標排放強度進行空間自相關檢驗(17)囿于篇幅,相關結果未列示,留存?zhèn)渌鳌?。由農業(yè)面源污染等標排放強度的全局莫蘭指數(shù)結果可知,2005—2020年27個省份的農業(yè)面源污染等標排放強度全部通過了1%的顯著性檢驗,呈現(xiàn)出顯著的空間正相關性,說明農業(yè)面源污染在省域間存在空間溢出效應。

2.局部莫蘭指數(shù)分析

基于我國27個省份的鄰接關系矩陣,繪制2005年和2020年農業(yè)面源污染等標排放強度的莫蘭散點圖,如圖1和圖2所示。由其直線斜率可知,我國27個省份的農業(yè)面源污染具有空間正自相關效應;從四個象限的分布情況可以看出,我國大部分地區(qū)呈現(xiàn)高—高聚集或低—低聚集模式。

圖1 2005年農業(yè)面源污染等標排放強度莫蘭散點圖

圖2 2020年農業(yè)面源污染等標排放強度莫蘭散點圖

根據(jù)散點圖中各省份的分布象限,得到我國農業(yè)面源污染等標排放強度的聚集模式。上海、江蘇、山東、河南、安徽、河北和海南等地屬于高—高聚集模式,貴州、重慶、山西、陜西、內蒙古、甘肅、寧夏、新疆和黑龍江等地屬于低—低聚集模式。湖北、湖南、廣東、北京、天津等地區(qū)的聚集模式發(fā)生轉變。其中,湖北由低—高聚集模式轉變?yōu)楦摺呔奂Ｊ?說明湖北的農業(yè)面源污染受到鄰近地區(qū)的影響增加;湖南、廣東則由高—低聚集模式轉變?yōu)楦摺呔奂Ｊ?說明近年來以上地區(qū)的農業(yè)面源污染在一定程度上影響了周邊地區(qū),導致周邊地區(qū)的面源污染加重;北京由高—高聚集模式轉變?yōu)榈汀呔奂Ｊ?說明近年來北京市對面源污染的治理初顯成效,與周邊地區(qū)相比農業(yè)面源污染減少;天津由高—高聚集模式轉變?yōu)楦摺途奂Ｊ?與周邊地區(qū)相比農業(yè)面源污染增加。

(二)空間計量模型選擇

首先進行LM檢驗、LR檢驗、Wald檢驗以及Hausman檢驗,根據(jù)檢驗結果,本文選擇固定效應的空間杜賓模型進行分析。結合(1)式的設定,具體空間計量模型如下:

農業(yè)FDI數(shù)量:

lnEIit=ρWlnEIit+β1lnFDIAit+β2lnSit+β3lnPit+β4lnTit+β5lnRit+β6lnStrit

+θ1WlnFDIAit+θ2WlnSit+θ3WlnPit+θ4WlnTit+θ5WlnRit+θ6WlnStrit+εit

(5)

農業(yè)FDI質量:

lnEIit=ρWlnEIit+β1lnFDIPit+β2lnSit+β3lnPit+β4lnTit+β6lnRit+β6lnStrit

+θ1WlnFDIPit+θ2WlnSit+θ3WlnPit+θ4WlnTit+θ5WlnRit+θ6WlnStrit+εit

(6)

其中,W為空間權重矩陣,本文采用0—1鄰接空間矩陣,ρ為空間自回歸系數(shù),β、θ為待估計參數(shù)。設Y為被解釋變量,X為解釋變量,ρWY為空間滯后項,反映鄰接區(qū)域被解釋變量對該區(qū)域被解釋變量的影響;βX反映該區(qū)域解釋變量對被解釋變量的影響;θW反映鄰接區(qū)域解釋變量對該區(qū)域被解釋變量的空間影響。

五、實證結果分析

(一)基準回歸結果

我國農業(yè)FDI數(shù)量和質量對農業(yè)面源污染影響的空間杜賓模型實證結果如表1和表2所示。由回歸結果可知,農業(yè)FDI數(shù)量和質量的時間固定效應模型的擬合優(yōu)度及相關解釋變量的顯著性均優(yōu)于空間固定效應模型和雙向固定效應模型。從經濟意義角度考慮,農業(yè)面源污染等標排放強度受時間、政策等變化影響比受地理因素影響更為明顯(18)李新、尚杰:《基于空間效應視角的農業(yè)經濟增長與種植業(yè)面源污染排放的實證分析》,《中國生態(tài)農業(yè)學報(中英文)》2022年第9期。。此外,作為本文的核心解釋變量,農業(yè)FDI的流入規(guī)模主要受市場準入標準和外商投資壁壘等影響。因此,本文選擇時間固定的空間杜賓模型進行具體分析。

表1 FDI數(shù)量對農業(yè)面源污染影響的空間杜賓模型回歸結果

表2 FDI質量對農業(yè)面源污染影響的空間杜賓模型回歸結果

在時間固定效應模型中,農業(yè)FDI數(shù)量(lnFDIA)和質量(lnFDIP)的系數(shù)均顯著為正,說明兩者上升都會增加我國農業(yè)面源污染排放,驗證了本文理論假設1和假設2?？臻g系數(shù)WlnFDIA和WlnFDIP均顯著為正,說明相鄰省份農業(yè)FDI數(shù)量和質量的提升都會對本地農業(yè)面源污染產生正向的空間傳導作用,即鄰地農業(yè)FDI的流入會惡化本地的農業(yè)環(huán)境狀況,驗證了假設3。

根據(jù)實證結果推測,農業(yè)FDI數(shù)量通過規(guī)模效應加劇了我國農業(yè)環(huán)境壓力,而由此產生的負面影響超過了技術效應帶來的正面影響。這可能是由于農業(yè)本身的弱質性,導致其短期帶來經濟效益的能力較低,吸引FDI的技術含量也相對較低,難以發(fā)揮清潔技術抑制污染排放的能力。此外,推測農業(yè)FDI數(shù)量通過結構效應對我國農業(yè)環(huán)境產生負面影響。這是因為農業(yè)領域內經濟效益較高的部門為畜禽養(yǎng)殖和農產品初加工等污染密集型行業(yè),在高利潤回報率的驅使下,農業(yè)FDI更多地進入以上領域,致使養(yǎng)殖和種植需求增加,從而加劇農業(yè)面源污染。同時,農業(yè)FDI質量的提升仍未帶來環(huán)境的改善,說明現(xiàn)階段農業(yè)FDI質量提升引致的清潔技術含量不足,也未抵消規(guī)模效應所帶來的負面影響。

從農業(yè)FDI對農業(yè)面源污染的空間傳導效應來看,鄰地農業(yè)FDI流入會對本地農業(yè)環(huán)境產生負面影響。鄰地農業(yè)FDI流入可能會通過跨省貿易造成對本地農產品需求的增加,從而增加本地農業(yè)面源污染排放。此外,鄰地農業(yè)FDI通過規(guī)模效應增加其面源污染排放,該污染通過徑流、淋溶等方式進入本地,造成本地農業(yè)環(huán)境惡化。

(二)空間效應分解

為更準確地反映農業(yè)FDI與農業(yè)面源污染的關系,用偏微分方法對時間固定效應模型的空間溢出效應進行分解,結果如表3和表4所示。

表3 農業(yè)FDI數(shù)量對農業(yè)面源污染影響的空間杜賓模型效應分解

表3和表4中,直接效應是指該地區(qū)內各因素變化對本地區(qū)農業(yè)面源污染排放的影響。間接效應是指鄰接地區(qū)各因素變化對本地區(qū)農業(yè)面源污染排放的影響。總效應為直接效應和間接效應二者之和,反映的是我國農業(yè)面源污染受自身驅動和鄰地交互作用的總影響。

1.農業(yè)FDI數(shù)量與FDI質量的空間效應分解結果

由表3和表4可知,農業(yè)FDI數(shù)量的總效應為0.0716,其分解的直接效應和間接效應分別為0.0220和0.0496,區(qū)域內的空間溢出效應為直接效應的兩倍以上;FDI質量的總效應為0.0678,小于FDI數(shù)量的總效應,其分解的直接效應和間接效應分別為0.0374和0.0304。上述變量的直接效應、間接效應以及總效應均顯著為正,說明農業(yè)FDI是影響農業(yè)面源污染的重要因素之一。

2.其他控制變量的空間效應分解結果

農業(yè)經濟規(guī)模對農業(yè)面源污染的直接效應、間接效應和總效應均顯著為正,說明農業(yè)經濟規(guī)模尚未跨越環(huán)境庫茲涅茨曲線拐點,其擴張會惡化農業(yè)環(huán)境。鄰接地區(qū)可通過經濟輻射影響本地農業(yè)面源污染排放,這是由于農業(yè)經濟發(fā)展所帶來的化肥、農藥等生產要素投入增加和畜禽養(yǎng)殖規(guī)模擴大。

農村人口密度對農業(yè)面源污染的直接效應和總效應均顯著為正。這是因為農村人口密度越大的省份,其生活污水和生活垃圾所產生的污染強度會越高。間接效應為負且不顯著,說明農村人口密度的空間溢出效應不明顯。

農業(yè)技術水平對農業(yè)面源污染的直接效應不顯著,說明本地簡單農業(yè)機械的數(shù)量積累和普及率提高不能帶來農業(yè)環(huán)境的顯著改善,主要原因是本地綠色機械化程度不足。間接效應和總效應顯著為負,是因為農業(yè)技術水平高的地區(qū)能起到示范作用,促進周邊區(qū)域實現(xiàn)農業(yè)資源有效利用,形成省域間綠色農業(yè)的良性競爭。從總體看,農業(yè)技術水平的提高對農業(yè)面源污染具有顯著的抑制作用。

環(huán)境規(guī)制強度對農業(yè)面源污染的直接效應和總效應顯著為負,說明本地環(huán)境標準越高,對環(huán)境污染治理投資的比例越大,農業(yè)面源污染排放越少。這是因為農戶在環(huán)境偏好較強的地區(qū)會更傾向于選擇綠色生產方式,進而使農業(yè)環(huán)境得到改善。間接效應為正且不顯著,可能是隨著環(huán)境管制的加強,為了趨利避害,農業(yè)產業(yè)會向周邊環(huán)境規(guī)制水平較低的區(qū)域進行轉移,進而加重鄰地污染。但是環(huán)境規(guī)制的擴散效果不明顯,說明省域間存在著較強的行政壁壘。

農業(yè)結構對農業(yè)面源污染影響的直接效應、間接效應和總效應均顯著為正。隨著肉蛋奶等產品需求的擴大,我國牧業(yè)產值及占農林牧漁業(yè)總產值比重不斷上升。通過對歷年我國農業(yè)面源污染排放量的核算,發(fā)現(xiàn)畜禽養(yǎng)殖為我國最大污染源,畜禽養(yǎng)殖比重的提高會增加農業(yè)面源污染。間接效應顯著為正,說明在經濟收益的刺激下,鄰接地區(qū)農業(yè)結構調整可能會推動本地區(qū)農業(yè)結構的同向變化,從而加劇本地農業(yè)面源污染。

(三)穩(wěn)健性檢驗(19)囿于篇幅,相關檢驗結果未列示,留存?zhèn)渌鳌?/h3>

本文采取以下兩種方法,檢驗回歸結果的穩(wěn)健性:第一,更換空間權重矩陣。根據(jù)各省份省會的經緯坐標之間的距離,構建反距離權重矩陣,將該矩陣替換鄰接空間權重矩陣代入原模型中。第二,縮短時間窗口。通過對我國農業(yè)面源污染治理政策演進特征進行分析發(fā)現(xiàn),2011年開始進入農業(yè)面源污染治理政策的深化發(fā)展階段,農業(yè)面源污染治理政策實施數(shù)量快速增長。(20)華春林、張玖弘、金書泰:《基于文本量化的中國農業(yè)面源污染治理政策演進特征分析》,《中國農業(yè)科學》2022年第7期?；诖?采用2011—2020年的數(shù)據(jù)進行穩(wěn)健性檢驗。更換權重矩陣和縮短時間窗口后,農業(yè)FDI數(shù)量和質量的回歸系數(shù)和空間系數(shù)仍均顯著為正。綜合來看,穩(wěn)健性檢驗結果與前文基準回歸結果基本一致,說明本文的估計結果是穩(wěn)健的。

六、主要結論與政策建議

本文主要研究結論如下:第一,我國農業(yè)面源污染具有顯著的空間正自相關性,農業(yè)環(huán)境受到本地和鄰地污染排放的雙重影響。農業(yè)面源污染排放在我國地理分布上形成一定的聚集區(qū)域,以高—高聚集和低—低聚集為主要特征。第二,現(xiàn)階段農業(yè)FDI的流入會在一定程度上加劇我國環(huán)境污染。FDI數(shù)量和質量的提高均會在顯著增加本地農業(yè)面源污染排放的同時,增加鄰地污染排放。FDI數(shù)量對面源污染的負面影響比FDI質量的影響更大。第三,經濟規(guī)模、人口密度、技術水平、環(huán)境規(guī)制和農業(yè)結構等因素均會影響農業(yè)面源污染。

結合上述研究,得到以下三點政策啟示:第一,優(yōu)化外資結構,提高引資門檻。在提升對外開放水平和積極引進外資的同時,應根據(jù)本地區(qū)的環(huán)境承載能力和經濟發(fā)展水平設置一定的引資門檻。限制高污染農業(yè)FDI,鼓勵高質量和清潔技術密集型FDI的進入,倒逼農業(yè)生產者通過技術創(chuàng)新減少污染成本,實現(xiàn)由“污染天堂”向“污染光環(huán)”效應的轉變。第二,加強各地區(qū)間的引資合作和治污政策合作。我國農業(yè)面源污染具有顯著的空間相關性。因此,在制定相關政策時,不僅要關注各地區(qū)內部因素的影響,也要考慮周邊地區(qū)因素的交互影響。盡量降低政策的負外部性,避免省份間農業(yè)面源污染的此消彼長。考慮到環(huán)境規(guī)制強度的空間溢出效應不顯著,應著重保障各地農業(yè)政策體系的順暢銜接,打破阻礙省域之間融合發(fā)展的行政壁壘,實現(xiàn)農業(yè)面源污染的聯(lián)防聯(lián)控。第三,加快綠色生產方式轉型。我國農業(yè)尚處在高增長、高污染的發(fā)展階段,技術水平提升對農業(yè)環(huán)境帶來的正面效應不顯著。因此,應鼓勵技術創(chuàng)新,切實提高農業(yè)生產技術中的綠色含量,增加農產品科技投入,真正發(fā)揮綠色技術和技術溢出效應對我國環(huán)境質量的改善作用。積極學習運用“千村示范、萬村整治”工程經驗,對省域產業(yè)結構進行合理布局,積極引導地區(qū)間產業(yè)示范性帶來的空間效應,盡快實現(xiàn)農業(yè)的集約型內涵式發(fā)展。