山东省农业面源污染与农业经济增长关系研究

许方，高齐圣

（青岛大学经济学院，青岛 266061）

农业面源污染主要指在农业生产和农村居民生活的过程中，未经有效处理的污染物通过地下渗漏、土壤侵蚀、地表径流等方式进入土壤和水环境所造成的污染，因其具备的分散性、随机性、广泛性、潜伏性等特点，成为当代发展中国家棘手的难题[1]。根据2010年原农业部和原环境保护局公布的《第一次全国污染源普查公报》，农业面源污染开始被纳入环境统计指标中，这引起了全社会广泛的关注，同时也使得农业面源污染的治理提上日程[2]。在党的十九大报告上，习近平总书记将农业面源污染的防治纳入农村生态环境问题的短板中，深刻强调其与日俱增的危害性[3]。山东省作为全国13个粮食生产省份之一，是国家粮食储备重要的战略基地，其农业总产值已经连续多年位列全国第一。目前，山东省农业正朝着现代化阶段发展，绿色农业是现代化重要的标志，要实现补齐生态农业建设和质量安全短板的重任，农业面源污染的防控工作意义重大。另外据李海鹏[4]的研究可知，农业经济的快速增长是农业面源污染的加重的直接原因。因此，研究农业面源污染与农业经济增长之间的内在耦合关系，对有效合理的利用农业生产要素，转变农业生产类型，实现山东省农业绿色可持续发展具有重要的作用。

Kuznets[5]在对18个国家经济增长和收入差距的分析中，得出收入分配会随着经济增长呈现出倒“U”型曲线的变化趋势，这一概念被称为库兹涅茨曲线。Krueger和Grossman[6]在环境质量和人均收入关系的研究中，发现在低收入的水平上，污染排放随着人均总产值的增长而上升，但在高收入的水平上，污染排放随着人均总产值的增加而减少。之后Panayotou[7]在库兹涅茨曲线的基础上进一步证实了生态环境质量和人均收入之间的倒“U”型关系，将其称之为环境库兹涅茨曲线（EKC）。在此之后，很多国内外学者将EKC用于环境和经济间的研究中[8-9]。在早期国内的研究方向主要集中于工业面源污染方面[10-11]，近年来研究方向开始涉及农业面源污染和农业经济增长的关系。于骥等[12]通过对四川省化肥、农药和农用塑料薄膜的面源污染与农业生产总值进行分析，发现这三项环境指标均与经济增长均呈倒“U”型曲线关系。孙大元等[13]通过研究广东省农药、化肥、农膜、畜禽粪便污染和人均农林牧渔业总产值的关系，得出广东省农业面源污染与农业经济增长存在显著的倒“U”型曲线关系。但是环境库兹涅茨曲线假说并不一定都是倒“U”型，例如尚杰等[14]通过研究黑龙江省农药、化肥、农膜、畜禽粪便污染和人均农业总产值的关系，得出黑龙江省的EKC不仅呈现倒“U”型，还会出现“N”型和倒“N”型。林江彪等[15]基于总氮、总磷和化学需氧量排放量总和为例，得出宁夏农业面源污染与农业经济增长呈“N”型关系。

关于农业面源污染的负荷估算，尚杰等[16]，闫明涛等[17]选取农药、化肥和农膜使用强度来表示农业面源污染，徐智章[18]将污染源分为农村生活、畜禽养殖、化肥施用和水产养殖四大类进行估算分析。在估算方法上，已采用的方法有模型法、调查监测法、输出系数法[19]和排污系数法[20]。其中输出系数模型起源于20世纪70年代北美地区，并由Johnes在1996年进一步完善，该模型所需估算的参数较少，适用范围广，具有一定的精度。

由于现有的文献都是基于某一省份的时间序列，或者分为地级市的面板数据，而根据面源污染的定义，农村生活、畜禽养殖等产生的污染会成片的扩大，并且因为各地区的农业经济也会因为地理位置而具有较大的差异，为此将山东省分为鲁北（聊城、德州、滨州、东营）、鲁中（济南、淄博、潍坊、泰安）、鲁南（济宁、菏泽、枣庄、临沂、日照）、胶东（青岛、烟台、威海）四个地区，以便更精确地反映当前山东省环境质量。首先利用输出系数模型，选取农村生活、畜禽养殖、化肥施用和水产养殖四类污染源作为估算对象，通过估算化学需氧量（COD）、总氮排放量（TN）、总磷排放量（TP）三类指标总和来表示农业面源污染排放总量（p）[13]，然后进一步利用EKC理论分析各地区农业面源污染与经济增长的关系，并根据相应的结果制定针对性的政策建议。

1 山东省农业面源污染负荷估算与特征分析

1.1 估算方法

利用Johnes输出系数模型来估算农业面源污染，其中乡村人口、畜禽养殖、化肥施用和淡水养殖等方面的基础数据来自《山东省统计年鉴》（2008-2019年），负荷估算的相关指标以及具体公式说明如下：

1.1.1 农村生活污染负荷估算

农村生活污染主要指在农村居民生活中产生的粪尿、生活垃圾和生活污水未经合理处理就排入生态环境所造成的污染。用人粪尿、生活垃圾和生活污水三种污染排放量的总和来表示农村生活污染，具体公式为：人粪尿污染排放量=农村人口×人粪尿排污系数×（1-粪尿处理率）；生活垃圾污染排放量=农村人口×生活垃圾排污系数×（1-生活垃圾处理率）；生活污水污染排放量=农村人口×生活污水排污系数×（1-生活污水处理率）。人粪尿、生活垃圾和生活污水的排污系数参照钱秀红等[21]研究，如表1所示。各污染物的处理率参考臧梦圆等研究结果[22]。

1.1.2 禽畜养殖污染负荷估算

随着畜禽养殖业的规模化和集中化，使其开始从农业生产体系中逐渐脱离开来，加上排污技术和设备的落后，造成畜禽产生的粪尿存在难以处理的现象[23]。用牛、猪、羊、家禽粪尿污染排放量来表示畜禽污染，具体公式为：禽畜养殖污染排放量=出栏数×排泄系数×污染物平均含量×（1-禽畜粪尿处理率）。畜禽粪便排泄系数来源于国家环保部，如表2所示。畜禽粪便中污染物平均含量参考南京环境科学研究所测定的太湖流域畜禽粪便污染研究成果，如表3所示。将猪、牛、羊的污染处理率设定为20%，家禽污染处理率设定在10%[24]。

表1 农村生活人均排污系数Table 1 Per capita emission coefficient of rural residents

表2 畜禽粪尿排泄系数Table 2 Excretion coefficient of feces and urine of livestock and poultry

表3 禽畜粪便中污染物平均含量Table 3 Average contaminant content of animal manure

1.1.3 化肥施用污染负荷估算

山东省是农业大国，而农业能够在有限的耕地面积情况下取得如此迅速的发展，化肥等化学农用品的大量使用作出了很大的贡献，但也因为其不合理的使用带来了各种各样的农业生态危机[25]。因为化肥主要通过总氮排放量（TN）和总磷排放量（TP）对土壤产生影响，因此用氮肥、磷肥和复合肥施用折纯量的污染排放量表示化肥污染，具体计算公式为：氮肥排放量=（氮肥+磷肥×0.185+复合肥×0.325）×0.7×20%，磷肥排放量=（磷肥+复合肥×0.514）×43.66%×0.89×15%，其中0.325和0.514是复合肥中氮：磷的养分比[26]，而磷肥施用折纯量折算成TP时需要乘以系数43.66%[27]。根据研究，化肥的利用率较低，氮肥和磷肥的利用率分别为30%和11%，因此氮肥和磷肥的流失系数取70%和89%，入河系数分别取流失系数的20%和15%。

1.1.4 水产养殖污染负荷估算

水产养殖作为山东省农业经济重要的组成部分，造成的农业面源污染也不容忽视。用淡水养殖污染排放量来表示水产养殖污染，具体公式为：水产养殖污染排放量=淡水养殖面积×水产养殖污染系数。水产养殖以淡水养殖的鱼类为准，污染系数为COD745 kg·t-1，TN101 kg·t-1，TP11 kg·t-1[21]。

1.2 估算结果及特征分析

1.2.1 山东省四地区农业面源污染总排放特征分析

由图1可知，鲁北、鲁中和鲁南3大地区的面源污染排放总量呈现出倒“U”型的趋势，2007-2012年为上升阶段，年均增长率分别为2.975%、1.801%、1.904%，2012-2018年为出下降阶段，年均下降率为2.908%、4.065%、3.889%。其中鲁北和鲁南地区在2013年下降幅度最大，分别达到了6.738%和13.408%，鲁中地区则在2017年，降幅为11.418%。胶东地区绝大多数年份排放总量变动幅度位于水平波动态势，变动幅度较小，平均下降幅度为1.626%。另外，图中也可以看出，鲁南地区农业面源污染排放总量最多，然后依次为鲁中、鲁北和胶东地区。鲁南地区位于山东省南部地区，其土地面积为50 525 km2，接近山东土地面积的三分之一，鲁南地区的人口也比较稠密，其农村人口的数量接近山东省农村人口的40%，农业化程度较高。而鲁北、鲁中和胶东地区的农村人口和农业占地面积相对较少，因此农业面源污染排放总量较低。其次，鲁北地区在2007年排放总量为440.61 kt，2018年为426.33 kt，而鲁中地区排放总量由2007年的482.05 kt下降到2018年的409.16 kt。鲁中地区由一开始较高的排放总量，下降到低于鲁北地区的水平，说明鲁中地区对于农业面源污染的处理更加完善，鲁北地区应当借鉴其经验，更好的发挥治理水平。

图1 山东省2007-2018年各地区农业面源污染排放总量Fig.1 Total agricultural non-point source pollution emissions by region in Shandong province from 2007 to 2018

1.2.2 山东省四地区污染源结构排放特征分析

由图2可知，从污染源结构来看，四大地区的农村生活污染排放呈现出明显的下降趋势，出现这种趋势原因主要在于城镇化率不断提高、农村劳动力就业逐渐非农化化、高等教育规模和招生幅度的扩大以及生育率断崖式下降等多个因素的共同作用使得农村人口不断减少。化肥和淡水养殖污染排放呈现出波动趋势，但总体呈下降趋势。这是因为近年来，山东省重视水肥一体化、测土配方施肥等减肥增效技术的推广，并且强调有机肥替代化肥，推进有机替代减量。在2018年，化肥减量增效示范县和集成技术示范区各建成20个和16 000 hm2，技术覆盖率在90%以上，取得了显著的进展。此外，随着农民收入结构的改善和兼业行为的普遍化，农户分化使得农民开始减少化肥在生产上的投入，这也对于减少化肥使用强度存在一定的贡献[28]。在水产养殖方面，山东省近几年在淡水区域共撤出不规范网箱网围10 666.67 hm2，打造“稳定池塘、拓展远海、控制污染、修复环境”的养殖格局。各地区的畜禽养殖污染排放都呈现出波动的上升趋势，这是因为随着人们收入水平的提高和生活质量的改善，饮食结构发生巨大的变化，对禽畜产品的需求量逐年扩增，带动畜禽养殖业的发展。其中家禽年出栏量逐年增加并且增长幅度较大，对比2007年，2018年的上升幅度分别为123.143%、41.262%、82.474%和64.216%。此外，当前畜禽的污染防治政策不够完善、养殖业的发展和污染治理缺乏全局性规划以及粪尿处理技术的落后等也在推动着畜禽养殖污染排放上升。四地区在2007年污染源排放量的排序为农村生活＞畜禽养殖＞化肥施用＞淡水养殖，之后随着畜禽养殖污染排放的不断上升，鲁北地区在2012年畜禽养殖的排放量开始超过农村生活，鲁中和胶东地区在2018年畜禽养殖的排放量超过农村生活，鲁南地区的排序目前没有发生变化，由此可见，畜禽养殖已经成为鲁北和鲁中地区农业面源污染最主要的污染源，鲁南地区仍然为农村生活。

图2 山东省2007-2018年各地区污染源负荷排放量Fig.2 Emissions of pollution source loads by region in Shandong province from 2007 to 2018

2 农业面源污染与农业经济增长因果关系的检验

2.1 面板单位根检验

农业面源污染指标选取上文估算的污染负荷排放总量（P），农业经济增长指标选取人均农林牧渔业总产值（pgdp），且为了消除通货膨胀或者紧缩等经济因素造成的不利影响，使用农林牧渔业总产值指数将各地区农林牧渔业总产值折算成以2007年为基期的真实值，对各指标对数化处理，以削弱异方差性和共线性带来的影响。为了避免出现伪回归的现象，采用LLC（Levin-Lin-Chu）检验对变量进行平稳性检验，结果如表4所示，可以看出lnp和lnpgdp都是面板平稳，因此可以直接进行面板格兰杰因果关系检验[29]，来检验鲁北、鲁中、鲁南和胶东地区的农业面源污染和农业经济增长之间是否存在单向或者双向的格兰杰因果关系[30]。

2.2 格兰杰因果关系检验

结果如表5所示，鲁北、鲁中、鲁南和胶东地区的农业经济增长是农业面源污染单向的格兰杰原因，这初步验证了环境库兹涅茨曲线理论适用于山东省四个地区[31]。

表4 面板数据单位根检验结果Table 4 Test results of panel data unit root

表5 格兰杰因果关系检验结果Table 5 Test results of Granger causality test results

3 山东省农业面源污染与经济增长关系的实证分析

3.1 模型构建

根据环境与经济关系的EKC理论，设定函数的基本形式为[32]：

其中i=1，2，…4，t=2007，…，2018，lnpit表示地区时期的农业面源污染排放总量的对数，lnpgdpit为i地区t时期的人均农林牧渔业总产值的对数，μit表示随机误差项，αi是常数项，参数β1i、β2i、β3i具有重要的意义，根据其取值不同可以反映出环境质量和经济发展之间的关系，具体关系见表6。

表6 环境洛伦兹曲线形状Table 6 Curve shape of environment Lorentz curve shape

根据面板数据模型参数的不同，可以分为以下三类：

其中：i=1，2，…，4，t=2007，2001，…，2018。方程（1）是变系数模型，方程（2）是变截距模型，方程（3）是不变系数模型。

研究各地区农业面源污染面板数据模型，首先需要对模型进行检验，以确定模型属于上述情况的哪一种。采用协变分析检验，检验如下两个假设：

H1：所有解释变量的系数都相同，但截距项不同；

H2：解释变量的系数和截距项都相同。

3.2 模型设定形式检验

使用Eviews10.0软件进行协变分析检验，得到F2=1 174.35，F1=52.03。回归方程拒绝假设H2和H1，说明应该选择固定影响的变系数模型，因此可对山东省各个地区的单方程进行OLS估计参数[33]，估计结果见表7。

表7 回归分析结果Table 7 Results of regression analysis

3.3 模型拟合结果分析

由表7可知，4个回归方程R2都在0.90以上，说明拟合优度较好，且方程总体都通过了显著性检验（P<0.01）。

鲁中和胶东地区的EKC呈现出倒“U”型，即随着人均农林牧渔业总产值的增长，农业面源污染排放量呈现先上升后下降的变化趋势。其拐点分别处于lnpgdp=9.330 3（2012年）、lnpgdp=9.691 6（2011年）处，2018年的lnpgdp分别为9.830 4和10.218 7，由此可知鲁中和胶东地区已经跨越了拐点处于EKC的右侧。鲁北和鲁南地区的EKC呈现出“N”型，曲线有两个拐点，分别为lnpgdp=9.138 9（2012年）、9.878 1和lnpgdp=8.855 0（2012年）、9.648 3处。2018年lnpgdp分别为9.809 2和9.549 2，位于第二个拐点的左侧，说明未来一段时间内，农业面源污染可能再次面临增加的危险，尤其是鲁北地区，已经接近上升拐点。因此如何做好农业面源污染排放的防控措施，防止“N”型曲线重新出现上升拐点，是鲁北和鲁南地区当前的重要任务。从整体上看，山东省4个地区都处于农业经济增长减小农业面源污染的阶段，农业面源污染污染控制和治理政策取得了成效。但这并不意味着农业面源污染处于与经济发展协同调整时期，如果不对畜禽养殖污染做出严格防控，EKC仍然可能出现上升的趋势。

4 结论和建议

4.1 结论

从山东省四个地区的农业面源污染负荷排放特征与农业经济增长的EKC关系实证分析中，得出以下结论：

山东省四个地区的农业面源污染排放总量都正处于下降阶段，排放总量由高到低依次为鲁南地区>鲁中地区>鲁北地区>胶东地区。各地区污染源的排放量在2007年的排序为农村生活＞畜禽养殖＞化肥使用＞淡水养殖，但是由于畜禽养殖呈现波动的上升趋势，鲁北、鲁中和胶东地区的畜禽养殖排放量在2018年已经超过农村生活，虽然鲁南的排序目前没有发生变化，但是也应该提防出现相同的情况。鲁北、鲁中、鲁南和胶东地区EKC曲线分别为“N”型、倒“U”型、“N”型和倒“U”型。其中鲁中和胶东地区已经跨过曲线拐点，处于转折期，鲁北和鲁南地区位于曲线第二个拐点的左侧，整体上而言，四个地区都正处于随着经济增长，农业面源污染排放总量减小的阶段，但是鲁北和鲁南地区要做好防范准备，防“N”型曲线上升的拐点的出现。

4.2 建议

通过研究可以得知山东省的农业生产方式在由传统向现代转型的过程中进入了新的阶段，往年依靠着生态环境的恶化而带来经济增长的方式得到初步的改变，农业面源污染与经济增长朝着脱钩方向发展，绿色农业发展迈开了新步伐。但是就具体的污染源而言，各地区都存在不理想的情况，为此给出如下建议：

鲁北、鲁中和胶东地区首要解决的是畜禽养殖污染问题。应优化调整畜禽养殖业的全局性布局和规划，统一集中进行审批管理，禁止在饮用水源保护区域以及城镇居民等人口集中区发展畜禽养殖。再利用好畜禽粪便的优势，加强畜禽养殖业和种植业的联系，采用先进的粪污接口技术和设备，提高粪污资源化利用率，形成“粪污-沼气-肥料”的传输机制，实现畜禽粪便的综合利用。政府也应当采取激励措施，加大资金投入，建立标准化和规模化的畜禽养殖场，并加强干预手段，落实相应的政策、法规，对畜禽养殖污染较为严重的地区通过命令控制型工具进行管制。对于鲁南地区而言，则在此基础上还需着重解决农村生活污染问题，在生活垃圾上应提高收运处置能力，各地区增加生活垃圾收集转运设施设备，健全农村环境管理长效机制，努力实现生活垃圾处理体系全方位覆盖；在生活污水上推动城镇污水治理向农村延伸的协同治理，采用适合农村环境的污水治理技术，配套相应的污水处理设备，分类治理农村生活污水，提高农村地区的污水收集率，并进一步加强与改厕的同步治理，加快农村改厕的步伐。而对于水产养殖和化肥施用污染，鲁北、鲁中、鲁南和胶东四个地区都正处于下降的趋势，说明政府环境治理措施和制度相应完善，应当继续保持。随着现代农业技术推广应用，农业产地环境质量持续改善依旧是重中之重，决不可掉以轻心，防止农业面源污染程度上升从而导致EKC曲线迎来上升拐点。