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农业增长与环境污染的动态分析*
——基于2006—2015年面板数据的验证

2019-01-30高如梦李晓涛

中国农业资源与区划 2018年12期
关键词:塑料薄膜总产值面源

高如梦,杜 江,李晓涛

(武汉轻工大学经济与管理学院,武汉 430023)

0 引言

“三农”问题关系到国计民生与社会的和谐稳定发展,我国历年来对农业农村发展问题都高度重视。“中央一号文件”连续14年聚焦“三农”问题, 2017年该文件指出提高粮食生产能力将继续成为农业经济发展的基本目标。“十一五”、“十二五”期间,我国农业农村经济得到了快速的发展,生产实现了“十连增”,农业总产值从2006年的2.152 228万亿元增加到2015年的3.133 746万亿元(以2006年为基期的不变价格计算),年均增长幅度为4.56%,为国民经济持续稳定发展做出了重要贡献。在农业总产值增加的同时,农业面源污染也在不断加剧严重影响了我国农业的可持续发展。目前,我国已经成为世界上最大的农药、化肥生产国和消费国,塑料薄膜的使用量也居世界首位。其中,农药使用量由2006年的153.71万t增加到2015年的178.12万t,使用强度由2006年的11.82kg/hm2增加到2015 年的13.70kg/hm2,年均增长幅度为1.59%。化肥使用量由2006年的4 927.7万t增加到2015年的6 022.5万t,使用强度由2006年的378.93kg/hm2增加到2015 年的463.12kg/hm2,年均增长幅度为2.22%。塑料薄膜使用量由2006年的184.55万t增加到2015年的260.36万t,使用强度由2006年的14.19kg/hm2增加到2015 年的20.02kg/hm2,年均增长幅度为4.11%。据有关资料显示, 2015年我国水稻、玉米、小麦三大粮食作物化肥利用率为35.2%、农药利用率为36.6%、塑料薄膜回收率为30%,约有70%左右未得到利用。未利用的部分在很大程度上会造成大气质量下降、水体富营养化、土壤肥力下降,这是造成我国农业面源污染的一个主要原因。而欧美等发达国家小麦、玉米等粮食作物的农药、化肥等利用率在50%~60%,比我国高15~25个百分点,可见我国在农药、化肥、塑料薄膜的使用上存在过量、不合理等问题,这是当下我们面临的重要问题。“十二五”期间我国农业生产重心由“增产”逐渐转移到“增产”和“质量”两个重心上来,在提高农业增长的基础上开始更多的关注农业可持续发展。

2008—2010, 2013—2015年的“中央一号文件”都明确提到农业化肥污染治理问题,并且“十二五”规划将防治农业面源污染列为“十二五”重点工作。2015年“中央一号文件”对“加强农业生态治理”作出专门部署,强调要加强农业面源污染治理,并且当年政府工作报告也提出了加强农业面源污染治理的重大任务。目前我国农业生产面临的最大问题在于如何权衡农业发展、资源利用与生态环境三者的关系,因此研究农业增长与环境污染的关系,对于实现“十三五”时期产业结构升级和“一控两减三基本”的目标具有重要的现实意义。

农业增长的源泉主要来自于传统要素的投入,其中农药、化肥投入对农业经济增长具有重要的贡献[1](lin, 1992)。农药的合理使用可以有效预防各种病虫害,提高农产品的产量; 化肥的合理使用可以有效保持土壤养分与肥力。反之不仅增加农业生产成本,而且会致使农产品产量下降,成为农业面源污染的主要来源。杨晶[2](2016)在研究农业面源污染与经济增长的关系时发现四川省农田污染主要来源于农药化肥的不合理使用。目前我国农业整体面临着农药使用强度大、施肥方法不科学、利用率低等问题。因此,减少农药、化肥使用量有利于降低农业面源污染,对于促进农业绿色可持续发展,具有显著的经济效益、环境效益和社会效益[3](金书秦等, 2016)。

以往的研究常常借助环境库茨涅兹曲线(EKC)来分析经济增长与环境污染的关系。国内外学者运用不同国家或部门的数据,采用不同的方法,分别验证农药、化肥等化学品投入与收入之间EKC关系的存在性、探讨拐点的位置,并分析EKC 曲线形成的内外在机理。Crossman 和Krueger(1991)[4]对42 个国家的环境与经济数据进行分析后发现,经济增长与环境污染之间存在类似于倒U 型的曲线关系。Kuznets在1995年发现收入分配与经济增长之间存在类似于倒U形的曲线关系,并将其命名为库茨涅兹曲线。Panayotou[5](1996)借用1995年库兹涅茨界定的人均收入与收入不均等之间的倒 U型曲线,首次将这种环境质量与人均收入间的关系称为环境库兹涅茨曲线(EKC)。EKC理论假说提出后,相关领域实证研究得到不断深化,Shafik 和 Bandyopadhyay[6]、Selden和Song[7]、Crossman 和Krueger[8]的研究都在一定程度上支持了EKC的存在性,并且指出发达国家和发展中国家的库茨涅兹曲线有所差异,这便引起了国内相关学者的重视。

国内关于农业增长与环境污染的研究主要集中在两个方面。一是定性研究,主要体现在对农业面源污染现状、成因的分析和相关对策的研究。二是定量研究,通过理论和实证分析来探讨农业EKC的存在性。王建兵等(2008)[9]、李秀芬等(2010)[10]分析了我国农业面源污染的现状。梁流涛等(2010)[11]、杜江等(2013)[12]对农业面源污染的成因进行了分析。饶静等(2011)[13]对农业面源污染的现状和成因进行了研究。朱兆良等(2005)[14]和崔键等(2006)[15]对农业面源污染的防治对策进行了研究,并从政策制定、环境立法、技术体系等方面提出了政策建议。以上学者是基于定性角度研究环境污染与经济增长的关系,定性研究由于无数据的支撑,所以相关结论也缺乏说服力。张晖等[16](2009)研究发现江苏省经济发展水平与过剩氮污染之间存在显著的倒U型曲线关系。刘扬等[17](2009)和李太平等[18](2011)以化肥为例、李海鹏等[19](2009)以化肥、农药投入密度和畜禽粪尿排泄物密度为例、杜江等[20](2013)和于冀等[21](2016)以化肥、农药、农用塑料薄膜为例、沈能等[22](2016)以农药投入为例,研究发现农业增长与环境污染呈现倒U型曲线关系,但不同区域的EKC曲线转折点和所处的阶段不同。对于同一污染物研究区域、测算方法不同时,结果有所差异。杜江等[23](2009)研究得出人均农业产值与农药投入间存在倒 U 型关系,与化肥投入间存在倒 N 型关系。沈能等[24](2015)从生产率的角度出发,研究发现农业额增长与环境生产率之间存在稳定的正 U 型曲线关系。马乃毅等[25](2016)研究发现西部地区化肥的排放和经济增长之间存在“U”形关系,而农药和农膜的排放与经济增长呈现线性递增关系。以上学者主要是基于定量角度研究环境污染与经济增长的关系。目前,关于农业面源污染与经济增长的研究尚存在一定的不足。一是研究指标没有统一的选取标准,指标选取具有多样性,得出的结论不具统一性。二是样本的选取随意性较大,得出的结论不具代表性。三是研究范围主要集中在某个省份或地区,针对全国性的研究较少且一般选取的是时间序列数据,面板数据的研究相对匮乏。四是在以往的研究中普遍采用农药、化肥等投入总量,忽略了并不是所有要素的投入都会带来环境污染,只是要素的流失部分才会导致农业面源污染。该文采用各个要素的流失量作为污染指标,试图从化肥、农药、农用塑料薄膜出发,利用2006—2015年省际面板数据进行理论和实证分析来探讨我国“十一五”、“十二五”时期农业面源污染与经济增长的关系。该研究在一定程度上能够为我国农业可持续发展和环境治理提出相关政策建议,有利于我国“十三五”时期农业发展目标的实现,同时也是相关领域已有研究的一个补充。

该文试图回答以下3个问题:一是农业增长与面源污染是怎样的关系。二是要什么样的经济增长。三是如何实现在经济增长中控制或者消除农业面源污染。在此基础上,提出未来我国化肥、农药、农用塑料薄膜科学使用的对策与建议。

1 理论框架与研究设想

在研究农业EKC时,大多数学者往往采用简约式模型来考查环境污染与经济增长之间的关系,理论模型如下:

yit=αit+β1xit+β2xit2+β3xit3+β4zit+εit

(1)

式(1)中,y和x分别表示环境质量与收入变量,z为其他影响环境质量的变量,即控制变量;i表示国家或地区,t表示时间;βk表示待估参数(k=1, 2, 3, 4);εit表示随机干扰项。通过实证分析可能得到以下7种x与y的关系,见表1。

表1 实证分析可能结果

可能情况系数满足条件曲线形状拐点1β1=β2=β3=0没有必然联系无2 β1>0,β2=β3=0单调递增关系无3β1<0,β2=β3=0单调递减关系无4β1>0,β2<0,β3=0倒U型曲线(EKC)-β1/(2β2)5β2>0,β1<0,β3=0U型关系β1/(2β2)6β1>0,β2<0,β3>0N型曲线-β2/(3β3)7β1<0,β2>0,β3<0倒N型曲线β2/(3β3)

2 模型构建、指标选取与数据说明

2.1 模型构建

借鉴已有的研究,该文采用简约式模型来探讨农业环境污染与经济增长的关系。建立如下方程:

yit=αit+β1agricultureit+β2(agricultureit)2+β3(agricultureit)3+∑Di+εit

(2)

yit分别包含fertilizerit、pesticideit、plasticit,分别表示t时期i省份化肥流失量、农药流失量、塑料薄膜残留量。agricultureit表示t时期i省份农业总产值,以下变量machineit、irrigateit、urbanit为控制变量Di,分别表示t时期i省份机械拥有量、有效灌溉率、城镇化水平。

实证中的污染方程有3个,分别是以化肥、农药、塑料薄膜衡量。在不考虑控制变量的情况下估计方程,初步探讨污染性要素投入与农业增长之间的关系,在方程的估计过程中分别对包括和不包括agri3两种情况进行检验,最终根据豪斯曼检验结果选择最为合适的模型在文章中展示。

2.2 指标选取

该文主要选取2006—2015年全国31个省(省份、自治区)的面板数据,探讨“十一五”以来农业发展是否已经突破拐点处于库茨涅兹曲线下降阶段,检验农业各项减排技术是否得到推广、各项政策是否得到落实。该文数据来源于《中国统计年鉴》《中国环境统计年鉴》《中国农村统计年鉴》。采用的主要经济指标为:

(1)选取各省农业总产值作为经济增长的指标。此处农业为狭义农业,即种植业。该文选取农业总产值作为经济增长的指标,单位为亿元,并以2006年为基期,对后续年份农业总产值进行了处理,以消除通货膨胀的影响。

(2)衡量污染性要素投入的指标为化肥流失量、农药流失量、塑料薄膜残留量,单位均为万t。其中化肥流失量=化肥施用总量(折纯量)×(1-化肥利用率),农药流失量=农药施用总量(折纯量)×(1-农药利用率),塑料薄膜残留量=塑料薄膜使用总量(折纯量)×(1-塑料薄膜回收率)。根据已有文献(邵振润, 2014)[26],农药利用率为30%,化肥利用率为35%,塑料薄膜回收率为30%,考虑到流失系数的影响因素较多并难以获得,根据相关文献的处理方法,所以该文也对以上比例进行换算进而得出各项指标。

(3)控制变量主要有机械拥有量(万kW/h,mac),有效灌溉率(%,irr),城镇化水平(%,urban)。有效灌溉率=有效灌溉面积/当年总耕地面积,城镇化水平=城镇人口/总人口。机械拥有量和有效灌溉率是农业生产条件的表征,是技术进步的体现。技术进步会带来先进的生产设备和生产技术,可以极大程度的改善农业生产条件。城镇化的发展是农村人口向城市聚集和农村地区逐渐转变为城市地区的复杂过程,表现为二、三产业向城市集中。城市通过增长极作用将经济增长的利益扩散到农村地区,为农业的可持续发展提供大量物质基础与技术支撑,城市化的健康发展有利于降低农业生产对环境造成的污染。由于机械拥有量、有效灌溉率、城镇化水平在某种程度上都会影响农业面源污染,所以选取为控制变量。但良种率、测土配方作为环保农业技术中的关键因素,由于数据无法精确获得,在此不再考虑。

2.3 数据说明

在进行实证分析之前首先运用stata13对上述相关数据做描述性统计。结果见表2。

表2 变量描述性统计分析结果

变量变量描述均值标准差最小值最大值样本fertilizer化肥流失量116.82293.8942.86465.465N=310agriculture农业总产值847.616663.79631.83 234.435N=310machine机械拥有量2 877.8372 769.16495.3133 530N=310urban城镇化水平51.42914.61121.1389.6N=310pesticide农药流失量3.9023.1430.0612.142|N=310plastic塑料薄膜残留量5.0374.5930.02824.047N=310irrigate有效灌溉率54.34727.25415.057322.689N=310

3 实证结果与分析

3.1 实证结果

(1)方程估计结果

表3 方程估计结果

pesticidefertilizerplasticFEREFEREFEREagriculture 0.00421∗∗∗ 0.00498∗∗∗0.120∗∗∗0.142∗∗∗ 0.0120∗∗∗ 0.0106∗∗∗(0.000485)(0.000454)(0.0112)(0.0102)(0.000957)(0.000846)agriculture2-0.000000964∗∗∗-0.00000109∗∗∗-0.0000184∗∗∗-0.0000220∗∗∗-0.00000236∗∗∗-0.00000198∗∗∗(0.000000127)(0.000000124)(0.00000293)(0.00000282)(0.000000251)(0.000000235)_cons 1.454∗∗∗0.32836.57∗∗∗27.40∗∗∗-2.405∗∗∗-2.030∗∗(0.282)(0.378)(6.495)(8.042)(0.556)(0.642)调整R20.70680.7210.83960.83860.44290.4553F38.25—101.02—94.48—wald X2—130.9—344.45—214.15hausman检验7.26(0.0265) 15.00(0.0006)6.51(0.0386)模型选择FEFEFE曲线形式倒U型倒U型倒U型转折点2 1833 2602 542 注:Standard errors in parentheses,∗ p<0.05,∗∗p<0.01,∗∗∗p<0.001。调整R2值用来衡量方程整体的拟合优度, F值和waldX2用来检验回归方程的显著性

在考虑和不考虑三次方项的情况下对方程分别做出实证分析,由于三次方项回归系数均不显著,所以初步判断不存在N型或倒N型曲线关系。为了避免文章篇幅过长,在此只列出随机效应模型、固定效应模型估计结果,在后续的稳健性检验中也是如此。方程随机效应模型、固定效应模型估计结果,见表3。

根据表3可知Hausman检验结果均小于0.1,所以拒绝原假设,均选用固定效应模型。化肥、农药、塑料薄膜与农业总产值方程各回归系数均显著,两者间存在显著的倒U 型曲线关系。转折点分别在农业总产值为3 260亿元、2 183亿元、2 542亿元达到。从样本总产值整体来看,从2005年开始山东省已经达到农药方程的拐点,从2010年开始达到塑料薄膜的拐点,河南省在2009年达到农药的拐点,在2012年达到塑料薄膜的拐点,但是均未达到化肥的拐点,这意味着“十三五”时期这两个省份化肥的施用量将会继续增加,农药、塑料薄膜的使用量将会降低,处于库茨涅兹曲线下降阶段。其他省份随着经济的增长化肥、农药、塑料薄膜的使用量会继续增加,环境质量将未能得到有效改善。转折点的出现是受多种因素综合影响,山东省农业增加值长期稳居我国第一位,且山东、河南两地区农业总产值在生产总值中所占的比重、人均农业总产值均位于前列。农民生活水平更加富裕,农民整体环保意识更强,政府出台相关环保政策的实施效果,农业技术水平和城镇化水平也可能是导致山东、河南先于粮食主产区的其他省份出现转折点的原因。作为经济发达地区的上海、浙江、广东等省份,虽然人均总产值较高,但其人均农业总产值水平较低。这些省份主要是以发展工业为主,对农业的重视程度较低,使得农民整体环保意识薄弱,各项减排政策落实不到位,农业生产带来了更多的环境污染,所以达到拐点还需一段时间。作为经济发展水平较落后的西部地区,农民收入的增加主要来源于农业。农民为了增加其收入,在农业生产中大量增加化肥、农药等物质的投入,机械化水平的落后也会导致环境污染进一步增加,所以其达到拐点还需很长一段时间。

(2)稳健性检验结果

表4 稳健性检验结果

pesticidefertilizerplasticFEREFEREFEREagriculture0.00406∗∗∗0.00545∗∗∗0.125∗∗∗0.160∗∗∗0.00911∗∗∗0.00910∗∗∗(0.00085)(0.000587)(0.0193)(0.0121)(0.00166)(0.00103)agriculture2-0.000000936∗∗∗-0.00000114∗∗∗-0.0000190∗∗∗-0.0000240∗∗∗-0.00000193∗∗∗-0.00000179∗∗∗(0.000000165)(0.000000133)(0.00000376)(0.00000287)(0.000000323)(0.000000247)machine0.00005820.0000678∗0.00192∗0.00222∗∗0.00008330.000124(0.0000327)(0.000033)(0.000744)(0.000743)(0.0000639)(0.0000643)irrigate0.0004940.000916-0.0416-0.0398-0.00503 -0.00407(0.00147)(0.0015)(0.0335)(0.0338)(0.00288)(0.00292)Urban-0.00315-0.0246∗-0.256-0.867∗∗∗0.0578∗0.0370∗(0.0144)(0.00978)(0.328)(0.200)(0.0282)(0.0171)_cons1.510∗∗∗1.011∗42.94∗∗∗54.49∗∗∗-3.397∗∗∗-3.024∗∗∗(0.399)(0.461)(9.076)(9.612)(0.780)(0.825)调整R20.7260.72470.86430.86160.632206433F15.96—43.51—40.35—wald X2—143.95—422.45—228.69hausman检验6.65(0.0557)4.96(0.0219) 14.24(0.0066)模型选择FEFEFE曲线形式倒U型倒U型倒U型转折点2 390.353 333.332 360 注:Standard errors in parentheses,∗ p<0.05,∗∗p<0.01,∗∗∗p<0.001

该文选用增加对被解释变量有一定影响的控制变量来检验模型的稳健性。加入控制变量后,对方程进行回归,以便探讨EKC模型的稳健性,即控制变量的加入是否会对污染性要素投入与农业增长的关系产生影响,稳健性检验结果见表4。

根据表4可知Hausman检验结果均小于0.1,所以拒绝原假设,均选用固定效应模型。化肥、农药、塑料薄膜与农业总产值方程各回归系数均显著,两者间存在显著的倒U 型曲线关系,转折点分别在3 333.33亿元、2 390.35亿元、2 360亿元时。由此可见,加入控制变量不影响模型的显著性,只是改变了转折点的出现。

3.2 结果分析

加入控制变量后,化肥、农药、塑料薄膜与农业总产值方程系数均显著,两者间仍存在显著的倒U 型曲线关系,符合EKC模型。可见化肥、农药、塑料薄膜与农业总产值EKC模型稳健性较好,不易受其他因素的影响。此时转折点分别在3 333.33亿元、2 390.35亿元、2 360亿元达到。相比于未加控制变量时,化肥、农药均推迟了转折点的出现,塑料薄膜则提前了出现了转折点。按照我国2006—2015年农业产值空间分布来看,除了山东、河南部分年份到达了拐点之外,其余所有省份农业总产值均低于拐点值。表明我国整体农业发展仍然处于农业环境库涅兹曲线的上升阶段,未来的农业增长势必会带来大量的农业污染问题。目前农民增收、粮食增长依然是奋斗目标,加上我国农业生产正处于转型时期,各项技术措施并不成熟、各项政策尚未完善。未来“十三五”时期的农业发展将会继续依赖传统要素的投入,农业面源污染将会继续。

下面探讨一下控制变量的加入对农业污染排放的影响。有效灌溉率这一变量的系数为正但未通过显著性检验,不能说明有效灌溉是否可以减少农业污染。在对农作物施肥后,及时有效灌溉一方面可以促进化肥的吸收,另一方面也会导致化肥的流失,造成农业环境污染。农业机械化水平的提高会显著增加化肥、农药的使用量,加剧面源污染程度。这一结果与农业技术进步有利于降低农业面源污染理论相矛盾,可能的原因是中国农户的经营规模小、各项技术推广并未得到很好的应用,使得农业技术进步环境效应并未得到充分发挥。城镇化水平可以减少农药化肥的使用,从而降低农业污染,这与杜江等(2009)[27]、曹大宇(2011)[28]研究结论相一致。该文发现城镇化水平的提高会增加塑料薄膜的使用,我国正处于城镇化的快速发展阶段,虽然在某种程度上减少了农药、化肥的使用,但是却增加了固体废弃物的排放。

4 政策建议

理论上农药、化肥、塑料薄膜的使用均能显著的促进农业经济增长,但我们不能继续走“先污染,后治理”的农业发展老路子,要走绿色、循环、可持续发展的农业现代化新道路。积极采取相关措施去改善农业生产条件,降低农业发展带来的污染。

“十一五”、“十二五”时期我国虽然已经高度重视农业面源污染问题,但是目前污染现状还是未能得到很大程度的缓解,依然处于环境库茨涅兹曲线上升阶段。要想促使U型曲线拐点提前出现,政府应针对我国不同地区的实际情况,制定差异化的农业产业和环保政策,通过多种方式的灵活应用加快实现农业由传统生产方式向现代生产方式的转变。该文给出以下几点政策启示。

(1)要借鉴中部地区山东省、河南省的成功发展经验。其次是农业研究要有新突破,不断加大科技攻关,开发减少农业废弃物生成等农业环保技术。积极支持农田水利建设,研发和推广节约型施肥、施药、灌溉农业。

(2)政策制定要具有针对性而不应停留在维持和补救上。首先,根据生态系统内物质循环和能量转化规律,在生产过程中建立和谐互补的耕作制度,把化肥和农药的投入降低到最低水平。其次,建立高效、环境友好型农业技术与推广体系,加大农业先进技术、测土配方施肥等环保农业技术的推广,使农民真正意识到过量使用化肥、农药、塑料薄膜所带来的不利影响。

(3)淘汰性能落后的机械,引进先进的农业机械。目前,我国农业基础设施薄弱,农用机械综合生产能力弱,机械化水平有待进一步提升。现代化农业需要更高水平的机械,农机产品需要与现代先进的信息技术、电子技术、计算机技术相结合,推动农业机械设备向智能化一体化发展。“十三五”时期是全面建成小康社会的决胜阶段,应该将农业重心转移到依靠科技创新和提高劳动者素质上来。

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