良种补贴政策的环境效应研究

易 航,顾蔚译,孙晋婕,刘蓓蓓,2* (.南京大学环境学院,污染控制与资源化研究国家重点实验室,江苏 南京 20023；2.南京大学-约翰斯·霍普金斯大学中美文化研究中心,江苏 南京 20093)

一直以来,中国都将“三农”问题视为重中之重,出台了一系列的农业政策以保障粮食安全和农民福利[1].良种是提高粮食质量,产量以及农业竞争力的关键,现代农业的竞争甚至在很大程度上是良种的竞争[2].为加快推广农作物良种,增加主要农产品的产量,改善产品品质,调动农民采用良种的积极性,中国于2003年提出了良种补贴政策,安排了3亿资金在规定的种植区域内对小麦和大豆良种进行补贴,随后补贴范围和资金不断扩大.以小麦良种补贴政策为例,2003年在河北等五省实施,补贴面积66.7万hm2,2005年纳入山西等六省,补贴面积增至670万hm2,2008年纳入内蒙古、宁夏两省,总补贴面积扩大至1300万hm2,2009年覆盖全国,补贴标准一直为150元/hm2.

国内外已有大量研究从微观农户行为[3]、宏观投入产出[4-6]、以及政策外部性[7-8]等方面对农业补贴的绩效进行了详尽的分析.农业补贴政策通常会增加粮食生产中的劳动力投入[3],增大粮食产量和播种面积,带来农民收入的增加[4-5].此外,在技术转化率低时,投入导向的补贴政策更好,而在技术转化率高生产效率高时,产出导向的补贴政策更有利于实现粮食安全目标[6].政策外部性方面,农业补贴政策会减缓农村人口向城镇的迁移,从而对城镇化发展产生负外部性影响[7].综合盈利能力、技术效率、配置效率和经济效率指标对农业补贴政策进行评价发现补贴会降低技术效率和经济效率,但会提高盈利能力和配置效率[8].

农业生产活动的环境影响备受重视.农业产生了全球约23%的温室气体排放,成为气候变化的主要驱动部门之一[9-10].以粮食安全为主要目标的农业政策会影响农户种植行为模式,往往有其潜在的环境影响[11].国外研究发现对灌溉、化肥、杀虫剂或燃料直接进行补贴的政策环境负面影响最大[12].鼓励农业生产的补贴政策通常会导致更多的农业投入物和土地使用,从而也会对环境带来负面影响[13-14].我国农业补贴政策同样存在一定的环境影响.例如农机购置补贴政策会改变农户使用污染性投入物质和处理农业废弃物的方式,从而对环境产生差异化的影响[15];对农业生产进行直接补贴的政策通过降低单位面积化肥施用量减少了农业面源污染[16];绿色农业补贴政策降低了肥料投入环境效率和肥料生产率[17].因此,从环境可持续发展的角度考虑,基于大范围、大样本的数据定量评估农业补贴政策的环境效应,促进农业可持续发展是必要的.

已有研究证实良种补贴政策稳粮增收,提质增效的积极作用[1-2,18].油菜良种补贴政策对农户土地生产率、劳动生产率、成本利润率和技术效率整体上有一定的促进作用[1];小麦良种补贴有利于减少农户的小麦生产效率损失[18].总体来看,我国良种政策对我国粮食作物增产的贡献率为23.7%[2].然而,目前学界仍缺乏利用大范围大样本数据对该政策潜在环境影响进行定量化评估的研究.良种补贴政策的环境影响研究相较于其它农业政策存在其特殊性,一是以往被研究的农业政策(例如绿色农业补贴政策)往往因为有比较明显的生态环境影响而受到关注,而良种补贴政策主要是提高作物品质和产量,其对化肥的需求及其温室气体排放的影响则被忽略;二是目前农业可持续发展研究中关于良种优选优育的情景设计往往简单假设良种使用前后的单位面积环境影响强度保持不变,忽略了良种政策潜在的进一步的环境效益[19].为弥补良种补贴政策带来的环境效应这一研究领域的空白,本文将利用大范围、大样本量的数据,进行良种补贴政策环境影响的实证研究.结果将为全面评估良种补贴政策的效果、优化政策设计提供参考.

小麦良种政策在全国逐步推进,具有准自然实验的特征.该政策可以视为一次外生冲击,这为运用双重差分法识别政策效应创造了条件.由于政策在各省份实施时点不同,因此本文构建多期双重差分模型,结合 2000～2008年各市单位面积化肥折纯施用量、第一产业产值、农林牧渔业从业人数、小麦种植面积占比、平均温度和降水面板数据,评估良种政策对单位面积化肥施用量的影响并估算由此带来的温室气体排放变化,探究是否可以通过环境效应补偿政策的财政支出,同时分析了政策效果的异质性.

1 数据与方法

1.1 数据来源及处理

良种补贴政策于2003年(河北、河南、山东、安徽、江苏)、2005年(山西、湖北、四川、陕西、甘肃、新疆)和2008年(内蒙古、宁夏)逐步在13个省份试点,因此本文选取2000～2008年全国31个省份的市级数据进行研究,13个试点省份的城市即为处理组,其余市为控制组.被解释变量为单位面积化肥折纯施用量,控制变量包括第一产业产值、农林牧渔业从业人数、小麦种植面积占比、平均温度和降水量.其中市级单位面积化肥折纯施用量(计算为化肥折纯施用量与耕地面积之比)、第一产业产值和农林牧渔业从业人数均来源于各年各省或各市的统计年鉴以及《中国城市统计年鉴》;小麦种植面积占比为省级数据,来源于各年《中国农村统计年鉴》;温度与降水的原始数据来源于国家气象科学数据共享服务平台-中国地面气候资料日值数据集(V3.0),通过反距离加权平均插值将各个观测站点的日度数据处理为格点数据,分区域平均计算得到各市年均值;最终形成2000～2008年全国309个地级市的面板数据.后续计算使用的每吨化肥费用和氮肥、磷肥及钾肥的单位面积折纯量来源于《全国农产品成本收益汇编》,为省级数据.

1.2 研究方法

1.2.1 多期双重差分模型设定 双重差分模型是政策效应评估中的常用模型.其研究思路是将实施政策的样本设为处理组,未实施的样本设为控制组,分别算出两组政策前后研究变量的差异,为一重差分,将两组差异进行比较则为双重差分[20].该方法可以很大程度上避免内生性问题,已经得到了各领域广泛应用[21-24].考虑到小麦良种补贴政策是逐步推进,不同市实施时间不同,因此本文将该政策视为一项“准自然实验”,设立如下多期双重差分模型[25]:

式中:Yi,t为i市在t年的单位面积化肥施用量;Di,t是政策虚拟变量,若i市在t年实施了政策则取值为1,否则为0,其系数β＞0则说明良种补贴政策增大了单位面积化肥施用量,反之则说明减少了施用量;xi,t是随时间和个体变化的控制变量(第一产业产值、农林牧渔业从业人数、小麦播种面积占比、平均温度和降水),可以在一定程度上防止因遗漏变量问题而导致的估计偏误;θi和γt分别是个体固定效应和时间固定效应,用于控制不同样本和年份之间不可观测的因素的影响;ei,t是模型误差项.标准误聚类到市级.

1.2.2 变量描述 (1)被解释变量:单位面积化肥施用量.化肥的大量施用会给生态环境带来许多负面的影响.过多的氮肥容易使作物和土壤中累积大量硝酸盐,导致土壤盐积和次生盐渍化,造成土壤板结,降低作物质量和产量[11].化肥施用后土壤中残余的氮、磷元素容易通过地表径流、淋溶流失、土壤侵蚀等方式进入水环境中造成水体污染[26-28].铵态氮肥的不合理施用(如浅施、撒施)还会导致氨的逸失,造成大气污染[29].氮肥贡献了全球近一半的人为N2O 排放[30].此外,化肥的生产运输过程中也会排放大量的温室气体[31].Wang等[32]基于排放因子计算得出江苏省水稻种植的肥料生产会排放 158.3kg CO2e/kal的温室气体.

(2)解释变量:本研究的核心解释变量为“是否实施了小麦良种补贴政策”.根据政策实施的省份和年份构造了虚拟变量Di,t,该变量取值为1则表示市i在t年已经实施了小麦良种补贴政策,若为0则表示没有实施.

(3)控制变量:单位面积化肥施用量是一个强度变量,与农业规模、种植结构以及气候条件等因素有关,因此本研究对与农业规模相关的社会经济变量(第一产业产值和农林牧渔业从业人数),反映种植结构的小麦种植面积占比,以及平均温度和降水量 5个变量加以控制.

表1 变量描述性统计Table 1 Descriptive statistics

1.2.3 平行趋势检验 双重差分的前提假设是处理组和控制组在政策实施前被解释变量不存在变化趋势差异,否则不能说明被解释变量的变化是由政策造成的,可能是两组之间的系统性差异导致[33],所以进行双重差分前必须通过平行趋势检验.本文构建如下方程对政策实施前8a～实施后5a的单位面积化肥施用量的变化趋势进行检验[34]:

式中:β-τ表示处理之前的τ期产生的影响;β+τ表示处理之后τ期产生的影响;β表示处理当期的影响.当i市在t年处于政策前τ期时,Di,t-τ取值为1,否则取值为0,Di,t和Di,t+τ以此类推.其他变量与式(1)含义相同.

1.2.4 化肥的全生命周期温室气体排放计算 化肥的生产和施用是农业生产过程中重要的温室气体排放源,化肥碳排的估算一直以来都是研究热点[19,31,35-37].因此本文在得出政策对单位面积化肥施用的影响后会进一步评估其温室气体排放量的变化.具体计算过程如下:

(1)施肥过程中的 N2O 排放.分为直接和间接N2O排放,直接排放是基于Gerber等[38]提出的模型进行计算.该模型使用指数模型和随机参数将 N2O排放与氮肥施用量联系起来,本文中参数参考的是Liu等[19]计算出的数据.N2O的间接排放主要是由于氮的挥发和再沉降.此外,NO3-进入水量大于土壤持水能力的地方可能会渗入地下水和水体.本文依据政府间气候变化专门委员会(IPCC)的《2006年国家温室气体排放清单指南》[39]计算了间接N2O排放量.

(2)化肥生产和运输过程中的温室气体排放.本文通过排放因子[40]估算化肥生产和运输过程中的温室气体排放量.

(3)社会碳成本.社会碳成本是温室气体排放的社会成本的货币化估值,将温室气体排放造成的损害以货币价值来表示,并且考虑到影响的累积将未来损失折算为现值[41].本文将参考文献[42]的研究结果,基于计算出的温室气体排放变化量,利用系数0.3672(元/kg CO2e)计算社会碳成本.

2 结果与讨论

2.1 多期双重差分模型回归结果

如表2所示,列(1)是不加固定效应和控制变量的回归结果,列(2)是加入时间和个体固定效应的回归结果,列(3)是加入了固定效应和控制变量的回归结果.为了避免不同样本和年份之间不可观测的因素的影响以及考虑尽可能多的变量,选用列(3)作为最终回归结果.良种补贴政策对单位面积化肥施用量有显著的负面影响,导致单位面积化肥施用量下降5.9%(减少37.88kg/hm2).

表2 良种补贴政策对单位面积化肥施用量影响的回归结果Table 2 Regression results of the effects of improved seed variety subsidy policy on fertilizer application per unit area

2.2 种植成本和温室气体排放变化

本文发现政策导致的化肥施用强度下降使单位面积化肥成本减少了 139.42元/hm2;温室气体排放减少了822.06kg CO2e/hm2,其中直接N2O排放的减少对碳排降低贡献最大,占74.99%(直接N2O排放减少600.04kg CO2e/hm2;间接N2O排放减少24.74kg CO2e/hm2;生产运输中的碳排减少 197.28kg CO2e/hm2);社会碳成本减少了 301.91元/hm2.结合化肥成本和社会碳成本的变化结果知,该政策由降低化肥施用带来的成本收益共为441.33元/hm2,远大于政策的补贴金额150元/hm2,政策的财政支出已经得到了补偿.

良种补贴通过降低化肥施用量对环境产生了有利影响,说明良种补贴政策不仅有增产的效果,还能通过减少污染性投入物的使用带来正面的环境效应.在评估农业补贴政策时不能仅关注其增产增收的效果,还应关注政策的环境效应,否则会高估或者低估政策的实际收益.未来农业补贴政策的制定、改进及推广需充分考虑其潜在的环境影响,以加强农业增产和环境效益的协同.

2.3 异质性分析

本文基于Beck等[25]和石大千等[43]的做法,根据小麦单位面积产量大小将城市分为两组后分别进行回归,结果如表3所示.政策对单位面积化肥施用量的影响在不同农业生产水平地区间存在差异,对高农业生产水平地区有较大影响,而对低水平地区无显著影响.可能因为农业生产水平越高的地区生产规模化程度更高,化肥管理更严格,政策实施落实更到位,并且通常小麦生产水平高的地方种植面积也更大,获得补贴总金额更多,更有利于良种普及[32,44].因此,在政策实施时需要注重对农业生产水平较低地区的管理,使政策作用更充分地发挥.

表3 良种补贴政策环境效应的异质性分析Table 3 Heterogeneity analysis of the environmental effects of improved seed subsidy policy

2.4 稳健性检验

2.4.1 平行趋势检验 选取政策实施前 1a为基准年,平行趋势检验结果如图1所示.在政策实施前,处理组和控制组的单位面积化肥施用量变化趋势没有显著区别,说明不存在系统性差异,通过了平行趋势检验.政策实施后施用量显著下降,表明良种补贴政策的实施会降低单位面积化肥施用量.

图1 平行趋势检验结果Fig.1 Parallel trend test

圆点为各年估计系数,垂直短虚线为其对应的95%置信区间.取政策实施前1a作为基准年,系数值为0.垂直虚线表示政策实施当年.“-1”表示政策实施前1a,“1”表示政策实施后1a,以此类推.

2.4.2 安慰剂检验 为说明实证结果并非偶然得到,本文采用随机生成处理组和政策时间的方法进行安慰剂检验.该方法对样本进行随机抽样,生成与实际处理组数量相同的伪处理组后,再为每个处理组对象随机抽取政策时间.抽样完成后对伪数据进行回归,从而产生一个错误的估计系数:βf.由于处理组和政策时间是随机产生的,所以随机化后的βf的核密度图应该集中分布于0附近并显著偏离其真实值[45].

为避免小概率事件的干扰,本文进行了 500次随机抽样回归,合并500次的回归系数及其p值后得到安慰剂检验结果.从图2看出,随机化后的估计系数集中分布在 0附近,与真实系数(-0.059)有显著差异,并且p值普遍大于0.1(在10%水平上不显著,表明结果不是偶然得到).上述结果通过了安慰剂检验,进一步说明真实估计结果具有可靠性.

图2 随机生成处理组和政策时间后估计系数的分布及相应的p值Fig.2 Distribution of estimated coefficients and corresponding p-values after random generation of treatment groups and policy implementation time

2.4.3 被解释变量替换 参照刘聪等[46]和 Zhu等[47]的做法,将单位面积化肥施用量替换为化肥施用量这一同样反映化肥使用情况的变量作为被解释变量,同时在控制变量中增加耕地面积,其他设置与原式(1)相同,对政策影响进行检验.结果如表4所示,该结果的回归系数符号和大小与被解释变量替换之前的没有明显差异,并且显著性基本相同,因此通过了稳健性检验.

表4 被解释变量替换检验结果Table 4 Results of robustness test for explanatory variable substitution

3 结论

3.1 良种补贴政策实施后,化肥施用量显著下降了5.9%(减少 37.88kg/hm2).可能是由于增产提效的良种得以推广,降低了作物的化肥需求.

3.2 化肥施用量下降导致单位面积化肥成本减少了 139.42元/hm2,温室气体排放减少了 822.06kg CO2e/hm2,社会碳成本减少了 301.91元/hm2.成本收益共为441.33元/hm2,远大于补贴金额支出.

3.3 政策对化肥施用量的影响在不同小麦生产能力的区域间存在差异,对生产能力强的区域化肥减施影响更大.

3.4 通过一系列稳健性检验后,上述结论依然成立.