农业面源污染与农业经济增长关系演化特征及动态解析——以新疆为例

任宗娇，李青，胡鼎鼎，薛珍

（塔里木大学经济与管理学院，新疆 阿拉尔 843300）

推进农业绿色转型是农业现代化的必经之路，而农业面源污染是实现绿色低碳循环农业发展的制约因素。农业面源污染是指人们在农业生产和生活过程中产生的、未经合理处置的污染物对水体、土壤和空气及农产品造成的污染［1］。根据相关资料显示，2019年新疆化肥施用强度为491.7 kg/hm2，远远超过国际规定的225 kg/hm2的安全上限，化肥和农药利用率不足40%，长期以来新疆土壤中地膜残留量高达259.1 kg/hm2［2］，畜禽粪便排泄量达到 7.57×107t。2017—2021年历年中央“一号文件”明确提出，加强农业面源污染防控，要着力解决农业环境问题。从源头实现控排减排是促进新疆农业经济高质量发展的有效途径，从长期动态视角揭示农业面源污染与农业经济增长之间的演变过程和影响机理，将为形成农业的高效生产方式及制定农业环境治理政策提供有力依据。

关于农业面源污染与农业经济增长关系的研究，一方面体现在EKC检验与理论上，梁伟健等［3］运用亩均总氮、亩均总磷排放量，发现与亩均农业产值之间均呈现显著的“N”型曲线关系；蒋黎等［4］将农业源总氮、总磷排放量作为环境指标，最终得到了农村环境质量与经济发展水平呈倒“U”型曲线关系；杜江等［5］基于外部性理论分析了农业面源污染的经济成因；钟锦文［6］从EKC形成机理，揭示了经济发展和生态环境保护的辩证关系。另一方面在运用计量手段揭示两者相互影响的关系和变动路径上，张可等［7］通过VAR模型得出我国农业生产会造成一定的环境污染，并且政策在一定程度上能够抑制由于经济增长导致的污染问题；张智奎等［8］运用VAR模型分析了三峡库区重庆段1992—2009年农业面源污染与经济增长的动态演进关系，认为经济发展是污染排放量增长的重要原因。

综上所述，已有文献对农业经济增长和农业面源污染的关系研究往往从EKC检验出发去判断两者所处的阶段，或者运用计量手段分析两者之间的动态关系，而本研究将两种方法相结合，判断两者关系所处的不同阶段并剖析两者的动态演变路径，最后对分析结果进行相互印证，同时结合生态经济学理论和外部性理论，为后续实现农业碳减排及高质量发展提供重要依据。

1 数据来源与研究方法

1.1 数据来源

考虑到EKC主要反映的是经济发展与环境污染的变化规律，本研究聚焦农业面源污染与农业经济增长之间的关系，由于经济发展与环境污染的时间序列数据比截面数据能更有效地验证EKC［9］，经济指标选择了新疆1991—2019年的人均农林牧渔总产值，将其他各年的农林牧渔总产值折算为1991年的可比价，避免出现“伪回归”的情况。在农业面源污染指标选取方面，大多数学者选择了农药、化肥、地膜等［10］，考虑到近些年新疆大力发展畜牧业，畜禽粪便污染问题不容忽视，在数据可获得的基础上，结合国家文件及新疆农业特点，本研究选择了化肥施用强度农药使用强度、地膜使用强度以及根据不同种类的畜禽排泄系数计算得出的畜禽排泄密度［11］，在以往的研究中，环境污染常常以单一或几个独立指标来表示，而个别独立的污染指标受某些因素影响走势通常不一致，很难代表整体农业面源污染状况［12］。基于此，本研究通过熵值法计算出一个综合指标污染指数作为污染指标，这4类污染源由化肥施用折纯量、农药使用总量、地膜使用量、畜禽粪便排泄量以及耕地面积计算而得，其计算公式为：

化肥施用强度=化肥施用折纯量/耕地面积；农药使用强度=农药使用总量/耕地面积；地膜使用强度=地膜使用量/耕地面积，根据不同种类的畜禽排泄系数计算得出排泄总量［11］。

将所选的数据进行了对数化的处理，其中RNLMY为人均农林牧渔总产值、LNRNLMY为取对数后的人均农林牧渔总产值、DLNRNLMY为差分后的LNRNLMY、P为综合指标污染指数、LNP为取对数后的综合指标污染指数、DLNP为差分后的LNP。数据选用新疆1991—2019年的污染指标和经济指示相关数据，来源于历年《新疆统计年鉴》以及《中国农业统计资料》。

1.2 研究方法

EKC理论是经济发展和环境污染的核心理论，该理论揭示了两者的内在关系与变化趋势。通过熵值法确定污染指标的权重，得到的综合指标污染指数能最大限度代表环境污染整体，结合计量手段可以分析两者之间的变化路径及影响机理。

1.2.1 EKC法

EKC反映了经济增长和环境污染的变化规律。参考前人研究[13]，本研究将模型设定为：

式（1）中Yt为第t年各类面源污染；Xt为第t年的农业经济增长的指标，本研究采用的指标为人均农林牧渔总产值；a0为截距项；ai（i＝1，2，3）为参数；ε为残差，其关系参照表1。

表1 实证分析结果

1.2.2 熵值法

将化肥施用强度、农药使用强度、地膜使用强度及畜禽排泄密度利用熵值法计算综合指标污染指数。首先采用极差法对原始数据进行标准化处理，其次根据指标差异系数的大小来确定指标的权重，最后运用加权计算得出综合指标污染指数，计算方法为：

式（2）中wj为第j个指标的权重；λij为第i个评价对象第j个指标的标准化值。得分值越大，污染越强烈，得分值越小，则污染程度越小[14]。

1.2.3 向量自回归（vector autoregressive model，VAR）模型

利用脉冲响应和方差分解了解两者之间的相互影响及影响的程度，SIMS C A[15]在1980年提出了VAR模型。本研究采用VAR模型对新疆农业经济指标和综合指标污染指数进行实证分析，VAR模型如下所示：

式（3）中yt为多变量时间序列向量；ap为时间序列系数矩阵；p为自回归滞后阶数；et是误差向量。

2 新疆农业面源污染与农业经济增长关系的演化特征

运用正负外部性理论、经济发展与环境保护理论恰好可以有效分析在农业发展的过程中，由于破坏环境、治理环境的私人成本小于社会成本，造成污染加剧产生负外部性的经济原因，运用EKC验证此期间的演变规律，并结合新疆29年的相关数据去判断EKC演变特征以及变化背后的重要原因。

2.1 人均农林牧渔总产值和综合指标污染指数值的变化分析

采用熵值法计算综合指标污染指数，化肥施用强度、农药使用强度、地膜使用强度、畜禽排泄密度的权重分别为0.339、0.280、0.099、0.282。由图1可以看出，1991—2019年人均农林牧渔总产值增长率虽然有增有减，但是总体上呈现上升的趋势，从1991年的1 921.252元增长到2019年的5 332.905元，期间增加了205.64%。

图1 1991—2019年新疆人均农林牧渔总产值和综合指标污染指数值

从1991—2005年，综合指标污染指数总体上呈现下降趋势。随着时间的推移，新疆农业需要投入更多的生产要素，加上农户对污染认知度较低，一味的追求经济的发展，环境质量需求性不高，因此在2005—2009年，综合指标污染指数出现了缓慢的增加。从2009—2019年，综合指标污染指数呈现了下降的趋势，可能因为生态文明建设的提出及“两山”理论的发展，新疆政府响应国家政策，加上技术进步，进一步促进了资源的合理配置，推动资源利用方式根本转变，提高了资源的利用效率和效益。

2.2 农业面源污染与农业经济增长关系的演变分析

利用新疆1991—2019年污染指标与经济指标相关的数据，将综合指标污染指数与人均农林牧渔总产值之间的关系进行回归检验。运用SPSS 20软件对所选的变量进行EKC检验，其检验结果表明，当回归模型为线性时，R2=0.25，当模型为二次时，R2=0.27，模型拟合程度较低，并且未通过显著性检验，即线性及二次回归模型均不成立，当回归模型为三次时，P=0.00<0.01，调整后的R2=0.68。因此，最终选择了三次模型，回归方程结果为：Y=0.65-1.14×10-11x3+1.28×10-7x2-0.000 5x。如图 2所示，综合指标污染指数与人均农林牧渔总产值之间存在倒“N”型曲线关系，大致可分为三个阶段。

图2 1991—2019年新疆人均农林牧渔总产值与综合指标污染指数的拟合曲线

第一阶段为1991—2005年，这一阶段属于新疆农业面源污染与农业经济增长协同发展的初期阶段。在1991年，生产资料的高投入换来了低产出，之后随着人均农林牧渔总产值的不断变化，综合指标污染指数总体上在下降，到2005年时趋于合理，低投入换来了经济的高产出，而污染指数从0.17下降到0.11，下降了35.3%。此时新疆处在发展的初期阶段，随着新疆政府加强了污染的管制，农业面源污染排放量呈现了下降的趋势。

第二阶段为2005—2009年，这一阶段属于新疆农业面源污染与农业经济增长协同发展的调整阶段。随着人均农林牧渔总产值的增加，综合指标污染指数也在不断的增长，人们从事经济活动造成污染加大，污染指数从0.12上升到0.16，增加了33.3%。在2005年，污染排放相对较少，导致的外部性问题较小，此时的减污边际成本较高。在这一时期，新疆化肥施用及地膜使用强度从311.74 kg/hm2、58.79 kg/hm2增长到 327.18 kg/hm2和 65.22 kg/hm2，畜牧业规模化、集中化发展，带来的土地负荷过重，生产要素的大量使用和资源的消耗使环境质量进入低谷状态。农户所承担的私人成本远远小于社会成本，当面临着边际私人收益和边际社会收益失衡的情况，此时单纯依靠市场调节不能有效实现资源的最优配置，需要政府通过对私人负外部性行为征税或者对私人正外部性进行补贴来矫正边际私人成本或边际私人收益，以实现帕累托最优，但新疆政府对农业面源污染的治理可能存在一定的滞后效应，随着时间的推移，前期的治理在后期可能才得到很好的体现。

第三阶段为2009—2019年，这一阶段属于新疆综合指标污染指数的下降阶段。随着新疆人均农林牧渔总产值的增长，农业生产方式转变的格局呈现，环境质量得到了不断提升。经济增长方式的转变、技术进步、政府对污染治理的重视程度，使得污染指数从0.15下降到0.10，下降率达到了33.33%。新疆政府出台了相关的环境法、化肥农药零增长条例等，对污染进行了防控与治理，使农业污染总量得到控制，使得形成了社会收益大于私人受益的正外部性经济。农业面源污染的程度逐渐减缓，环境质量逐渐得到改善。

3 新疆农业面源污染与农业经济增长关系的动态解析

EKC突出分析农业经济增长作为解释变量与农业面源污染作为被解释变量两者之间的函数关系，体现经济发展过程中农业资源的开发利用、农业要素的投入、碳排放等引起的环境污染变化趋势，同时可以根据曲线走势分析演化特征、判断两者所处的阶段；运用VAR模型重点揭示农业经济增长与农业面源污染两者的互动效应，以期有效分析各变量在系统中的动态关系与时变特征。因此本文在运用EKC揭示动态演化特征的基础上，通过脉冲响应和方差分解进一步分析两者的动态演变路径，量化变量之间的冲击效果以及相互影响的贡献度，并结合经济增长与环境保护的关系理论及外部性理论，分析两者互动效应的动态趋势，验证判断两者之间是否协调、影响程度如何、以及双方变化的贡献率。

3.1 数据平稳性检验

为了避免时间序列数据出现伪回归的现象，采用ADF单位根检验方法，通过Eviews 6软件对1991—2019年综合指标污染指数和人均农林牧渔总产值进行平稳性检验。由表2可知，变量的原序列结果为非平稳的序列，在5%或者10%的水平下为一阶单整序列，因此可以进行协整检验分析。

表2 单位根检验结果

根据1991年可比价格调整后的LNRNLMY及LNP的数据，使用最小二乘法得出DW的值为0.456，根据DW统计表可知［16］，dL=1.341，dU=1.483，模型中DW=0.456

3.2 Johansen协整检验

协整检验的方法比较经常使用的是EG检验法与Johansen协整检验法，对下面4个变量进行检验，采用了Johansen协整，分析变量之间是否存在协整的关系。

进一步对变量做Johansen协整检验，根据迹检验和最大特征值以验证变量之间是否有相同的趋势或者有长期协同的关系，如表3所示，结果显示变量之间至少存在一个协整关系。这表明LNRNLMY和LNP之间存在着长期稳定的均衡关系。因此，可以利用脉冲响应函数和方差分解的方法进行分析，探讨农业面源污染与农业经济增长之间的动态关系及协同机制。

表3 Johansen协整检验结果

3.3 脉冲响应函数

脉冲响应函数分析的是变量之间的动态演变路径，其路径的变化与治理环境污染的手段紧密相关。具体模型为：

式（4）和式（5）中，ε1t和ε2t是扰动项。

在图3、图4中，横轴代表响应期，纵轴代表变量响应大小，L2表示估计的脉冲响应曲线，L1、L3表示围绕这一估计的两个标准差的置信区间。考虑到样本的数据容量，因此选取响应期数为10的脉冲响应模型。

从农业经济增长对农业面源污染的脉冲响应函数来看（图3），在1～10期冲击效果整体上呈现“U”型变化特征且响应值均为负值，前2期处于递减状态，在第3期的时候达到最小值，仅仅为-0.016，在第5期之后趋于平缓，即农业经济增长对农业面源污染动态冲击效果整体上表现为抑制作用。在前期新疆整体生态环境比较脆弱，抑制作用逐渐加强，之后随着新疆政府通过经济政策逐渐改变农户的传统生产模式，调节了私人成本和社会成本之间的关系，促使环境成本内部化，同时提高农资的使用效率，因此在第3期后抑制作用减小。

图3 人均农林牧渔总产值对农业面源污染的响应

从农业面源污染对农业经济增长的脉冲响应函数来看（图4），1～10期的冲击效果整体上呈现了倒“V”型特征且响应值均为正值，期间波动变化较大，在第2期的时候达到了峰值，之后开始急剧下降，到第4期之后趋于平缓，总体来看农业面源污染对农业经济增长动态冲击响应效果表现为促进作用。在前期新疆形成了高投入、高产出、高污染的方式，促进作用逐渐增强，后期可能由于新疆政府采取了较严厉的政策手段，通过化肥、农药零增长等措施对生产要素进行了管控，加上大力发展环境友好型技术，改变了环境问题的负外部性，污染排放量出现了下降。

图4 农业面源污染对人均农林牧渔总产值的响应

从上述脉冲响应函数的分析来看，农业经济增长对农业面源污染的冲击响应整体表现为抑制作用，农业面源污染对农业经济增长冲击表现为促进作用，这种促进作用表现为增加农药、化肥、地膜和畜禽粪便的投入，在一定程度上会提高粮食产量，最终促进农业经济增长，但是长期不合理的使用，可能会造成土壤、空气等环境资源的污染，阻碍了农业的可持续发展，牺牲环境为代价换来了经济增长，忽视了土地资源带来的超额红利。

3.4 方差分解

进一步对VAR模型进行方差分解，用以说明农业经济增长与农业面源污染之间的相互影响程度，来量化两个变量对自身以及另一方的贡献率大小［17］。

如表4所示，在进行10个预测期后，内部系统已经趋于稳定，同时与20个预测期结果趋于一致，变量之间的互动影响效应变化不大，每单位面源污染创造的经济效益到达拐点，农业经济的进一步增长需要在优化资源要素配置的前提下依靠技术的进步和农业内部结构的优化。

表4 农业经济增长与农业面源污染的方差分解结果 %%

续表4 %

农业面源污染与农业经济增长的内部波动受其自身的影响高于对方对自身的冲击影响，农业面源污染对农业经济增长的影响在1.048%～2.651%之间，平均解释贡献度为2.197%。新疆经济的发展对环境污染的影响特别小，说明随着新疆政府通过在公共资源的使用上进行约束制约和激励等机制，促使私人成本和社会成本之间达到了平衡。

农业经济增长对农业面源污染的影响在21.426%～22.083%之间，平均解释贡献度为19.455%。进一步表明了生产要素的增加对农业经济增长的带动效果较弱，此时，新疆应采纳新型农耕技术，实施化肥农药零增长、畜禽废弃物的无害化处理等，大力发展绿色农业和生态农业，提高畜禽粪便资源化利用技术，在治理污染的过程中也同时提高产出效益，达到经济与环境“双赢”。

4 讨论与结论

4.1 讨论

目前，关于农业面源污染与农业经济增长的关系研究，多数学者采用EKC重点分析两者之间的动态变化趋势，或运用VAR模型解析两者之间的互动效应，而本研究将两种具有不同侧重点的方法结合在一起去相互印证部分研究结果，更有利于揭示两者之间的趋势特征及动态关系。同时，本研究运用正负外部性理论来加强动态演变的原因解析，更能充分反映两者的动态演变特征及对未来相互影响的程度。

本研究发现新疆农业面源污染与农业经济增长的EKC呈现倒“N”型，与梁伟健等［3］、蒋黎等［4］认为两者呈现“N”型、倒“U”型的结论不一致，也不同于传统经典的倒“U”型特征。导致上述结论不一致的原因可能为：选取污染物指标及研究时间阶段存在差异性；文中将新疆作为研究对象，以上学者将我国整体作为研究对象；在现代农业技术驱动下，不同区域农业发展方式从依赖资源要素向资源节约型、环境友好型转向的时间不同，可能会呈现不同的环境污染路径。

当前新疆经济发展与环境保护的协调度较好，后续应加强对农业污染的防控、污染物总量的控制及农业碳减排方面。一方面，新疆作为一个农业大省，同时又是一带一路的核心区，加之生态环境极其脆弱，在经济活动强度不断加强的过程中，大力推广现代农业技术，通过一系列的方式规范农户施肥用药的种植行为显的尤为重要。另一方面，在实现碳达峰、碳中和的过程中，必须严格贯彻化肥农药减量减碳、畜禽粪便的循环利用，推动生态环境与经济发展协同共进。

4.2 结论

本研究基于EKC检验，探究了1991—2019年新疆农业面源污染与农业经济增长的演化特征，在VAR模型基础上，利用脉冲响应函数讨论二者之间的动态冲击响应效果，最后通过方差分解解析农业面源污染与农业经济增长的相互影响程度，得出如下主要结论：

第一，新疆1991—2019年的农业面源污染与农业经济增长在EKC中呈现倒“N”型关系。不同于传统经典的EKC倒“U”型特征，农业生产的正负外部性与曲线走势紧密相关，新疆当前处于第二个下降阶段，农业面源污染治理呈现了比较良好的成效。

第二，农业经济增长对农业面源污染的冲击响应为负向影响，而后者对前者的冲击响应为正向影响，但影响均较为短暂。从脉冲响应的路径来看，农业经济增长与农业面源污染彼此间的冲击效果在短期较为剧烈，长期来看两者之间的冲击效果趋于稳定。

第三，新疆农业面源污染与农业经济增长的内部波动受其自身的影响高于对方对自身的冲击影响。方差分解结果表明，两者的贡献率在77%～98%之间，这也反映了农业面源污染对经济增长的贡献并不能仅仅依靠生产要素的增加去提高，利用现代标准化技术和农业结构优化提升经济效率的空间依然较大。

第四，农业经济增长对农业面源污染的部分影响特征在脉冲响应和EKC中都得到了相同的印证。在2006—2010年农业面源污染指数呈上升态势，促进了农业经济增长。随着政府加快健全农业生态型公共产品的激励机制，并加强农业减排技术的提高等，增加了生态公共产品的有效供给，在2011—2019年农业面源污染呈现下降态势。