黑龍江省農業(yè)面源污染影響因素分析
——基于1987—2015年統(tǒng)計數據

李家宇，呂傲揚

（東北林業(yè)大學經濟管理學院，哈爾濱150040）

·改革實踐·

黑龍江省農業(yè)面源污染影響因素分析
——基于1987—2015年統(tǒng)計數據

李家宇，呂傲揚

（東北林業(yè)大學經濟管理學院，哈爾濱150040）

在分析黑龍江省農業(yè)面源污染現狀的基礎上，采用黑龍江省1987—2015年面板數據建立回歸模型?；貧w結果表明：農業(yè)經濟規(guī)模、種植業(yè)結構、農村人口規(guī)模、對農業(yè)面源污染物的排放量是二次型顯著影響；農業(yè)結構、測土配方技術等解釋變量對于污染物的排放有著顯著的影響；而技術進步率、降雨，則與農業(yè)面源污染物的產生沒有顯著性聯系。根據研究結果，合理優(yōu)化農業(yè)結構、種植業(yè)結構，增加農村人口數量有利于抑制甚至減少農業(yè)面源污染物的排放量。

農業(yè)面源污染；影響因素；輸出系數模型；技術進步率

對于農業(yè)面源污染，不同學者有著不同理解。國內外關于面源污染（非點源污染）最早來自于美國《清潔水法》修正案，Lee.S.L將其定義為“污染物以廣域的、分散的、微量的形式進入地表及地下水體[1]。隨著國內學者對于農業(yè)面源污染認識和理解的加深，又產生了新的見解，全為民認為農業(yè)面源污染是在農業(yè)生產活動中，氮素和磷素等營養(yǎng)物質、農藥及其他有機物和污染物質通過農田的地表徑流和農田滲漏而形成的水環(huán)境污染[2]。通過不斷的深入認識，農業(yè)面源污染的內涵和外延也不僅僅局限于水污染。朱兆良認為農業(yè)面源污染是指農戶在農業(yè)生產過程中使用的農藥、化肥和地膜等化學物質，未經合理處理而對農村生態(tài)環(huán)境中水、土壤、空氣和農產品等造成的污染[3]。還有學者將農業(yè)面源污染擴展到農村面源污染。王珍認為農村面源污染是指農村地區(qū)在農業(yè)生產和居民生活過程中產生的、未經合理處理的污染物對水體、土壤和空氣及農產品造成的污染[4]。

1 黑龍江省農業(yè)面源污染現狀

農業(yè)面源污染主要來自于農業(yè)生產生活中的廣泛使用的農藥、化肥、農膜等工業(yè)產品以及農作物秸稈、畜禽糞便、農村生活污水、生活垃圾等農業(yè)或農村廢棄物[5]。黑龍江省統(tǒng)計年鑒顯示，2015年黑龍江省地區(qū)生產總值為15 083.67億元，其中第一產業(yè)生產總值2 633.5億元，占比17.46%?？側丝? 812萬人，其中鄉(xiāng)村1 570.5萬人，占總人口41.2%。農作物總播種面積1 479.5萬hm2，其中糧食作物播種面積1 432.8萬hm2；谷物面積1 167.6萬hm2，其中，水稻384.3萬hm2，小麥7.5萬hm2，玉米772.3萬hm2，谷子0.9萬hm2，高粱2.5萬hm2，除玉米、谷子面積上升外，其余糧食作物面積同比均有下降。2015年全省耕地面積達1 586.6萬hm2；化肥施用量為 5 930 227 t，化肥施用折射量合計2 553 071 t，其中氮肥884584噸，磷肥521 106 t，鉀肥372 702 t，復合肥774 679 t，化肥施用量為373.77 kg/hm2，遠高于國際上為防止水體污染而設置的225 kg/hm2的安全上限。

《2016年黑龍江省環(huán)境狀況公報》顯示，2015年，黑龍江省河流水質狀況總體為輕度污染，達標率66.7%，同比升高1.1個百分點。Ⅰ—Ⅲ類水質占60.0%，同比升高3.3個百分點；劣Ⅴ類占5.6%，同比無變化。全省湖庫點位達標率為75.0%，同比升高9.4個百分點。Ⅰ—Ⅲ類水質占40.6%，同比升高6.2個百分點；劣Ⅴ類占3.1%，同比無變化。全省COD排放總量139.27萬t，其中農業(yè)源排放101.82萬t，占比73.11%；全省氨氮排放總量8.13萬t，其中農業(yè)源排放3.17萬t，占比38.99%。農業(yè)面源污染已經成為了黑龍江省水體污染的主要的原因。

除影響水質外，農業(yè)面源污染還會對農業(yè)生產資料特別是最基本的土地資源產生嚴重影響，造成土壤板結、肥力減弱、黑土層薄化等一系列相關問題，將直接影響到全省農業(yè)的可持續(xù)性發(fā)展。隨著社會生產力的發(fā)展和綠色消費意識的不斷增強，越來越多的消費者重視“綠色食品”的消費，帶有污染的農產品將可能成為淘汰的對象。

2 黑龍江省農業(yè)面源污染影響因素

2.1 分析框架

農業(yè)面源污染排放影響因素可以從內外兩部分分為農業(yè)內部環(huán)境、農業(yè)外部環(huán)境問題。其中，農業(yè)內部環(huán)境分為：農業(yè)經濟規(guī)模、農業(yè)結構、種植業(yè)結構、農業(yè)技術進步率、農村人口規(guī)模[6]；農業(yè)外部環(huán)境又進一步分為對農業(yè)生產活動最重要影響的自然環(huán)境和引導農業(yè)發(fā)展方向的政策環(huán)境，考慮到對于農業(yè)面源污染的影響，外部環(huán)境用降雨表示，政策用測土配方技術代表。綜上，建立如下農業(yè)面源污染的影響因素理論模型：

模型（1）中，PD為農業(yè)面源污染物排放總量，GDP為農業(yè)經濟規(guī)模，AS為農業(yè)結構、PS為種植業(yè)結構、TEC為農業(yè)技術進步率、PE為農村人口規(guī)模、Rain為降雨量，這6個解釋變量為隨機變量；STT為測土配方技術，為虛擬變量。考慮到自變量與因變量之間并不是簡單的線性關系，為了更加準確地解釋自變量的作用機理，因此有的自變量引入了常數項。各個自變量最農業(yè)面源污染物排放量的作用機理如下：

①農業(yè)經濟規(guī)模。一省農業(yè)經濟規(guī)模越大，表明獲得的產出就越多，進而所投入的生產資料也就可能越大。黎霆認為，農業(yè)污染排放與農業(yè)總產值高度正相關，并且兩者間關系更符合“倒N型”假設[7]。

②農業(yè)結構。農、林、牧、漁四大結構，不同產業(yè)結構內部的生產投入有著很大的差別，因此帶來的污染程度也很大?；?、農藥等投入較多的農業(yè)、動物糞便產生較多的畜牧業(yè)，飼料流失嚴重的漁業(yè)對于污染物的排放量明顯較大，而林業(yè)正外部性較強，對于污染物有著一定的稀釋和凈化作用。楊珂玲通過在洱海流域實地調研環(huán)保局獲取種植業(yè)、畜牧業(yè)各種污染物流失率發(fā)現，畜牧業(yè)中氮、磷、COD（化學需氧量）流失率均大于種植業(yè)[8]。

③種植業(yè)結構。種植業(yè)內部，不同比列的糧食作物和經濟作物生產結構也會帶來不同程度的污染。種植業(yè)結構中糧食作物比列下降，經濟作物的播種面積大幅度增長和復種指數的提高，是導致農業(yè)面源污染物排放量增長的重要原因[9]。

④技術進步率。技術進步，一方面可能生產出更高效的農藥、化肥，導致污染的加重，另一方面可能創(chuàng)造出替代性的生產資料，減少化肥、農藥的施用量。

⑤農村人口規(guī)模。農村人口越多，將會產生更多的生活垃圾和固體廢棄物，導致污染程度加深。

⑥降水。降水是除了灌溉用水之外農業(yè)的用水來源，降水量的多少與農田地表徑流和農田滲透密切相關。金書秦在通過對淮河流域水體污染的原因分析中指出，降水具有中介作用，一是攜帶農業(yè)面源污染物進入水體提高水體污染程度，二是降水具有稀釋農業(yè)面源污染物的作用，使得污染物濃度降低[10]。

⑦測土配方技術。測土配方施肥是一種先進的合理施肥技術。是以土壤測試和肥料田間試驗為基礎，根據作物需肥規(guī)律、土壤供肥性能和肥料效應，在合理施用有機肥料的基礎上，提出氮、磷、鉀及中、微量元素等肥料的施用數量、施肥時期和施用方法。測土配方技術的使用有利于提高化肥的有效利用率，從而減少污染物的產生。

2.2 數據來源

由于統(tǒng)計資料的限制以及數據收集的困難性，本文時間研究跨度為1987—2015年。

2.2.1 農業(yè)面源污染物排放總量

農業(yè)面源污染物排放總量用農業(yè)排放總氮、總磷表示?？偟⒖偭着欧帕扛鶕啳倢τ诒本┑貐^(qū)農業(yè)面源污染污染負荷運算的方法來計算出黑龍江省從1987—2015年這28年間的每年的農業(yè)總氮、總磷的排放量。農業(yè)面源污染物計算公式如下：

式（2）中，:Lj為污染物j在流域中的總負荷量（kg/hm2·α）；i為流域中的土地利用類型，共n種；Eij為污染物j在第i種土地利用類型中的輸出系數（kg/hm2）或第i種牲畜每頭排泄系數（kg/α）或人口每人輸出系數（kg/α）；Ai為流域中第種土地利用類型的面積（hm2）或第i種牲畜數量（頭）或人口數量（人）；P為由降雨輸入的污染物總量（kg/hm2· α），在本文中未考慮此項的影響[11]。

其中，牲畜數量、人口數量的數據來源于1988—2016年《黑龍江統(tǒng)計年鑒》；土地利用類型的面積的數據主要來自于1987—2016年《黑龍江統(tǒng)計年鑒》、歷年環(huán)境狀況公報、《振興之路——黑龍江改革開放計年》和《龍江六十年》等資料匯編；土地利用類型中的輸出系數、牲畜每頭排泄系數、人口每人輸出系數的數據來源于劉亞瓊《基于輸出系數模型的北京地區(qū)農業(yè)面源污染污染負荷運算》。

基于輸出系數模型，黑龍江省1987—2015年農業(yè)面源污染物氮排放量、磷排放量變化如圖1所示。氮、磷排放量變化趨勢基本一致。其中，1987—2015年間出現了2005年、2008年兩個拐點，2005年以前氮、磷排放量總體上升且增加值較大；2008年至今，氮、磷排放量呈下降趨勢，說明近幾年來農業(yè)污染物的排放得到有效抑制，但是排放量仍然處于較高水平。

2.2.2 農業(yè)技術進步率

農業(yè)技術進步根據王淑慧對基于C-D生產函數對黑龍江省農業(yè)科技進步的實證分析模型計算出。農業(yè)技術進步率λ計算公式如下：

式（3）中，y，k，l，m分別為農業(yè)生產總量增長率、物質資本增長率、勞動增長率和土地增長率，以上數據全部根據黑龍江省1988—2016歷年統(tǒng)計數據計算得到[12]。

2.2.3 其他變量

農業(yè)經濟規(guī)模用每年的農業(yè)總產值來表示，為了消除價格因素的影響，本文農業(yè)經濟規(guī)模采用1978年不變價格。農業(yè)結構用牧業(yè)、漁業(yè)與農業(yè)總產值之比。種植業(yè)結構采用糧食播種面積與經濟作物播種面積之比表示。虛擬變量“測土配方技術”2005年之前取值為0，之后（包括2005年）取值為1。以上數據主要來源于1988—2016歷年《黑龍江省統(tǒng)計年鑒》、《黑龍江省環(huán)境狀況公報》。

2.3 估計結果

本文采用OLS回歸，回歸結果如表1所示。

其中，氮、磷排放模型調整R2均較高，分別達到0.97、0.96，說明模型的擬合程度很好，模型中各影響因素對農業(yè)面源污染物氮、磷的解釋能力分別達到97%、96%。氮、磷排放模型的F值均在1%的水平上顯著，說明各影響因素在整體上對于農業(yè)面源污染物氮、磷的排放量是顯著的。

①農業(yè)經濟規(guī)模：農業(yè)經濟規(guī)模通過了變量的顯著性檢驗，且平方項系數為負。說明隨著農業(yè)經濟規(guī)模的不斷擴大，農業(yè)面源污染物的排放量會呈現出先增長后下降的趨勢。在化肥、農藥投入量不足的時候采取粗放型的經濟增長方式，一方面在帶來不斷增加的產出的同時，另一方面也將導致農業(yè)面源污染物的排放量增加。而隨著農業(yè)經濟總量的不斷增加、結構的不斷優(yōu)化、質量的不斷提高，經濟增長方式必然會由粗放型轉為集約型，其結果就會緩解甚至是減少污染物的排放總量。

②農業(yè)結構：農業(yè)結構通過了變量的顯著性檢驗，系數為正。說明農業(yè)中畜牧業(yè)、漁業(yè)所占比重越大所帶來的農業(yè)面源污染物排放量越多。

③種植業(yè)結構：種植業(yè)結構通過了變量的顯著性檢驗，且二次項系數為負。說明糧食作物與經濟作物對于農業(yè)污染物的產生是復雜的二次關系。

④技術進步率。技術進步率沒有通過變量的顯著性檢驗。說明技術是否進步對于農業(yè)面源污染物的排放量的多少并沒有顯著性影響。孫軍指出，在一新技術使用的初始階段，新技術帶來的污染的外部性還沒有被發(fā)現，隨著污染的外部性不斷增加，環(huán)境規(guī)制將會出現，這項技術最終會被新技術所替代[13]。這說明技術進步，對于污染而言，其作用并不能直接地歸納為是抑制還是促進了污染物的排放。

⑤農村人口規(guī)模。農村人口規(guī)模通過了變量的顯著性檢驗，并且二次方項系數為正。這說明，在一定的人口規(guī)模下，農業(yè)面源污染物的排放會隨著人口規(guī)模的擴大而減少，但是一旦超過最佳人口容量，污染物排放量就會上升。

⑥降雨量。降雨量沒有通過變量的顯著性檢驗。這說明，降雨對于黑龍江省的農業(yè)面源污染沒有直接的顯著性影響、對于農田的地表徑流和地下滲透沒有顯著影響，反映出黑龍江省水體的農業(yè)污染物主要來自于農田灌溉，而不是降水。

⑦測土配方技術。測土配方技術通過了變量的顯著性檢驗。自國家2005年實施測土配方技術之后，黑龍江省積極配合。王國良通過對黑龍江省測土配方施肥技術的實施結果研究發(fā)現，技術的實施逐步轉變了農名的施肥觀念，盲目施肥現象明顯減少，保護了耕地資源，有效遏制黑土耕地退化趨勢[14]。

3 黑龍江省農業(yè)面源污染對策研究

通過對于黑龍江省農業(yè)面源污染物的排放量的影響因素的分析發(fā)現，農業(yè)經濟規(guī)模、農業(yè)結構、種植業(yè)結構、農村人口規(guī)模、測土配方技術等解釋變量對于污染物的排放有著顯著的影響。通過分析變量前的系數便可以得出排污量最少的、最適合的影響因素的具體數值。其中，在現有的經濟增長情況下，農業(yè)總產值勢必還會進一步增加，這里筆者暫且不做討論。

3.1 合理優(yōu)化農業(yè)結構

對于農業(yè)結構而言，一是合理優(yōu)化農、林、牧、漁四大結構，適量減緩畜牧業(yè)、漁業(yè)發(fā)展；二是加強畜牧業(yè)中畜禽糞便的利用率，將畜牧業(yè)中的畜禽糞便作為有機肥施入農田或者作為沼氣使用，避免露天堆放或者直接排入河流造成空氣污染或者水體污染；三是因地制宜，避免在河流系統(tǒng)豐富的地區(qū)發(fā)展?jié)O業(yè)，增加漁業(yè)中飼料進入水體的層次，提高飼料的吸收率，從而減少污染物的產生。

3.2 合理優(yōu)化種植業(yè)結構

對于種植業(yè)結構，基于二次項與一次項系數可以得出最適合的糧食作物與經濟作物的種植面積之比是8.5:1～8.66:1（最佳氮排放量下兩者之比為8.66:1，最佳磷排放量下兩者之比為8.5:1），而2009年以來兩者之比一直保持在12:1左右，顯然高于最佳比例范圍，因此應該適當減少糧食作物播種面積，增加經濟作物播種面積。2015年國家農業(yè)部發(fā)布的《農業(yè)部關于“鐮刀彎”地區(qū)玉米結構調整的指導意見》一文中明確指出要將“鐮刀彎”地區(qū)（涉及黑龍江?。┯衩追N植面積穩(wěn)定在666.67萬hm2，比目前減少333.33萬hm2以上。政策落實到黑龍江省，政策指出：在減少玉米種植面積的同時積極發(fā)展飼草種植和飼料油菜，一方面有利于解決玉米去庫存問題；另一方面減少了糧食作物的播種面積，降低糧食作物與經濟作物播種面積之比，有利于減少農業(yè)面源污染物的排放量。

3.3 增加農村人口流入

對于農村人口規(guī)模，從變量前系數中可以分析得出目前在最有利于抑制面源污染物排放的條件下最合適的農村人口規(guī)模是1 825萬～1 885萬人（最佳氮排放量下為1 885萬人，最佳磷排放量下為1 825萬人），而截至2015年年底，黑龍江省農村總人口為1 570.5萬人，并且2003年以來農村人口數量不斷減少。邵培霖通過對黑龍江省土地流轉情況調研發(fā)現，被調查的土地流轉農戶中，對最主要的謀生方式，40.7%的被調查農戶選擇外出打工，選擇從事非農其他經營活動的占7.7%[15]。土地流轉，一方面減少了土地的細碎化程度，有利于發(fā)展規(guī)模經濟；另一方面減少了農村人口數，增加了農業(yè)面源污染。

4 結論及啟示

本文通過對于黑龍江省農業(yè)面源污染發(fā)生機制的實證研究發(fā)現：在對于可能引起農業(yè)面源污染的影響因素中，農業(yè)經濟規(guī)模、種植業(yè)結構、農村人口規(guī)模、對農業(yè)面源污染物的排放量是二次型影響；農業(yè)結構、測土配方技術等解釋變量對于污染物的排放有著顯著的影響；而技術進步率、降雨，則與農業(yè)面源污染物的產生沒有顯著聯系。這一研究對于解決目前黑龍江省農業(yè)面源污染問題有著重要的啟示意義。農業(yè)面源污染具有不確定性、隨機性、廣泛性、不易察覺性等異于工業(yè)點源污染的特點，因此難以發(fā)現和控制。為了進一步推進黑龍江省農業(yè)增長，實現農業(yè)可持續(xù)性發(fā)展，減少農業(yè)面源污染，各級政府部門應該指導農戶進行合理的科學化種植、養(yǎng)殖，加大環(huán)境宣傳力度，推廣環(huán)境友好型的化肥、農藥的施用，大力發(fā)展生態(tài)農業(yè)。

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［責任編輯：付 佳］

Analysis of Influencing Factors of Agricultural Non Point Source Pollution in Heilongjiang——Based on 1987-2015 Statistical Data

LI Jia-yu,LVAo-yang
(College ofeconomics and management,Northeast ForestryUniversity,Harbin 150040,China)

Based on the analysis of the present situation of agricultural non-point source pollution in Heilongjiang Province,the regression model was established by using panel data from 1987 to 2015 in Heilongjiang province.The regression results showed that the scale of agricultural economy,the structure of farming,the scale ofrural population,and the discharge of agricultural non-point source pollutants were two significant effects;Agricultural structure,soil testing formula and other explanatory variables have a significant impact on emissions ofpollutants;However,there was nosignificant relationship between the rate of technological progress and rainfall and the occurrence of agricultural non-point source pollutants.According to the research results,that reasonably optimize agricultural structure and planting structure, increase the number of rural population are conducive to curb or even reduce the emissions of agricultural non-point source pollutants.

Agricultural Non-point Source Pollution;Influencing Factors;Export Coefficient Model; Technical Progress Rate

F323.22

：A

：1673-5919（2017）02-0044-05

10.13691/j.cnki.cn23-1539/f.2017.02.010

2017-03-07

李家宇（1995-），男，四川彭山人，在讀本科生。