郭利京 王 穎
(安徽財(cái)經(jīng)大學(xué),安徽 蚌埠 233030)
中國(guó)農(nóng)業(yè)面源污染與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)關(guān)系及治理對(duì)策研究
郭利京 王 穎
(安徽財(cái)經(jīng)大學(xué),安徽 蚌埠 233030)
基于環(huán)境庫(kù)茲涅茨曲線(EKC)理論,利用二次函數(shù)曲線和1993—2015年我國(guó)30個(gè)省份的面板數(shù)據(jù),分析農(nóng)業(yè)面源污染與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間的長(zhǎng)期趨勢(shì)及現(xiàn)階段基本特征。結(jié)果表明,(1)當(dāng)前我國(guó)農(nóng)業(yè)面源污染與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間呈倒“U”型關(guān)系;(2)畜禽養(yǎng)殖污染對(duì)化學(xué)需氧量(COD)的貢獻(xiàn)率為77.9%,成為COD主要污染源;化肥過量施用對(duì)總氮(TN)、總磷(TN)的貢獻(xiàn)率分別為83.4%、71.7%,成為TN、TP的主要污染源;(3)以北京、上海為代表的東部經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū),人均GDP已超過或接近農(nóng)業(yè)面源污染減排拐點(diǎn),其TP排放量增速下降明顯,而COD、TN污染治理狀況仍不樂觀;中西部地區(qū)人均GDP尚未達(dá)到農(nóng)業(yè)面源污染減排拐點(diǎn),未來農(nóng)業(yè)面源污染排放量還會(huì)伴隨經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)而上升。因此,政府應(yīng)實(shí)施農(nóng)業(yè)技術(shù)改革,鼓勵(lì)農(nóng)業(yè)清潔生產(chǎn)方式,加大中西部地區(qū)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技術(shù)投入,實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)與環(huán)境質(zhì)量相協(xié)調(diào)。
農(nóng)業(yè)面源污染;環(huán)境庫(kù)茲涅茨曲線;經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)
中國(guó)是農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)和消費(fèi)大國(guó),農(nóng)業(yè)生產(chǎn)在國(guó)民經(jīng)濟(jì)發(fā)展中具有重要地位。改革開放以來,我國(guó)農(nóng)業(yè)發(fā)展取得巨大進(jìn)步,2016年糧食產(chǎn)量、肉類產(chǎn)量分別為61 624萬噸和8 540萬噸,分別是1978年的2.02倍和7.03倍①數(shù)據(jù)來源于2016年國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展統(tǒng)計(jì)公報(bào)。。但由于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)者對(duì)農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)量和經(jīng)濟(jì)效益的持續(xù)偏向[1],導(dǎo)致農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中化肥、農(nóng)藥等化學(xué)要素過量施用,畜禽糞便、農(nóng)作物秸稈等農(nóng)業(yè)廢棄物未得到合理利用,最終污染耕地、水源等農(nóng)業(yè)資源環(huán)境,不利于農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展和農(nóng)產(chǎn)品安全。
畜禽養(yǎng)殖、農(nóng)田化肥過量施用和農(nóng)作物秸稈等產(chǎn)生的污染物是導(dǎo)致我國(guó)農(nóng)業(yè)資源環(huán)境質(zhì)量下降的主要因素[2]。當(dāng)前,我國(guó)農(nóng)業(yè)正處在由傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)向現(xiàn)代化農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)變的關(guān)鍵時(shí)期,經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與農(nóng)業(yè)環(huán)境的協(xié)調(diào)發(fā)展,成為農(nóng)業(yè)與二三產(chǎn)業(yè)融合進(jìn)程中亟待解決的現(xiàn)實(shí)問題。本文基于環(huán)境庫(kù)茲涅茨曲線(EKC)理論,利用1993—2015年我國(guó)30個(gè)省份的面板數(shù)據(jù)(為保證樣本期內(nèi)數(shù)據(jù)核算一致性,將重慶并入四川)②,研究農(nóng)業(yè)面源污染與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間的長(zhǎng)趨勢(shì)關(guān)系及現(xiàn)階段基本特征,為解決我國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與農(nóng)業(yè)環(huán)境資源惡化的矛盾、實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展提供參考。
20世紀(jì)90年代初期,Grossman和Krueger通過研究美國(guó)、德國(guó)等發(fā)達(dá)國(guó)家經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)和環(huán)境污染關(guān)系,首次提出環(huán)境污染程度與經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平存在先上升后下降的倒“U”型關(guān)系[3]。隨后Pananyotou將經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)和環(huán)境污染之間的關(guān)系發(fā)展為EKC理論,即在經(jīng)濟(jì)發(fā)展初期,環(huán)境污染物排放量隨經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)上升,到達(dá)拐點(diǎn)后開始下降[4]。Antler、Dinda將EKC理論應(yīng)用到農(nóng)業(yè)領(lǐng)域,認(rèn)為農(nóng)業(yè)面源污染是造成環(huán)境污染的主要原因,可運(yùn)用EKC理論研究農(nóng)業(yè)污染物排放量與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)水平之間的關(guān)系[5-6]。Cestti發(fā)現(xiàn)黑海水域水質(zhì)惡化,導(dǎo)致漁業(yè)和旅游業(yè)收入下滑及生物多樣性喪失,與農(nóng)業(yè)面源污染密切相關(guān),同時(shí)證明該地區(qū)農(nóng)業(yè)污染與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間滿足EKC假說[7]。Mao等測(cè)試寧夏黃河灌區(qū)區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與不同類型農(nóng)業(yè)面源污染之間關(guān)系,結(jié)果表明,寧夏黃河灌溉區(qū)農(nóng)作物種植產(chǎn)生的污染排放量與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)呈倒“U”型特征[8]。Wei等通過研究中國(guó)20個(gè)省面板數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn),農(nóng)業(yè)環(huán)境效率與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間存在因果關(guān)系,二者關(guān)系曲線為“U”形,間接驗(yàn)證EKC假說[9]。
國(guó)內(nèi)學(xué)者深入研究農(nóng)業(yè)污染物排放量與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間的關(guān)系。李海鵬運(yùn)用1997—2005年面板數(shù)據(jù),選用化肥和農(nóng)藥使用密度及畜禽糞便排放量作為污染核算變量,考查我國(guó)31個(gè)省份的農(nóng)業(yè)污染情況,認(rèn)為我國(guó)農(nóng)業(yè)非點(diǎn)源污染源排放量與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)呈明顯倒“U”型曲線關(guān)系[10]。葛繼紅等以江蘇省1990—2009年農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)為研究對(duì)象,以VAR模型為研究工具,利用脈沖響應(yīng)函數(shù)和方差分解因子,論證人均過剩氮量與人均生產(chǎn)總值之間關(guān)系,發(fā)現(xiàn)人均國(guó)民收入變動(dòng)是農(nóng)業(yè)面源污染的主要原因[11]。吳其勉等分析1995—2011年福建農(nóng)業(yè)面源污染與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間關(guān)系,發(fā)現(xiàn)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總值與農(nóng)用塑料薄膜使用量不存在先上升后下降關(guān)系,但化肥和農(nóng)藥施用量、禽畜養(yǎng)殖糞便等污染物與農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總值之間呈明顯倒“U”型關(guān)系[12]。于驥等通過研究四川2001—2014年農(nóng)藥、化肥和塑料薄膜使用量發(fā)現(xiàn),三者使用量已達(dá)到峰值,目前隨著農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展,農(nóng)業(yè)面源污染逐漸得到改善[13]。
國(guó)內(nèi)外學(xué)者在研究農(nóng)業(yè)面源污染與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間關(guān)系時(shí),多數(shù)將塑料薄膜遺棄面積、化肥過度施用量和農(nóng)藥過度使用量等作為農(nóng)業(yè)環(huán)境污染物核算指標(biāo),但此類變量無法直接衡量農(nóng)業(yè)生產(chǎn)對(duì)耕地、水源等環(huán)境要素的污染狀況。故本文選用可直接判斷農(nóng)業(yè)生產(chǎn)污染物對(duì)耕地和水源等環(huán)境要素污染狀況的指標(biāo)——農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中的化學(xué)需氧量(COD)、總氮(TN)和總磷(TP)排放量,作為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)面源污染核算指標(biāo)。研究三類污染物排放量與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間的關(guān)系,檢驗(yàn)是否存在先升后降的倒“U”型關(guān)系,在厘清三類污染物結(jié)構(gòu)來源基礎(chǔ)上,提出治理我國(guó)農(nóng)業(yè)面源污染、實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展的對(duì)策建議。
本文研究的農(nóng)業(yè)面源污染主要是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過程中的污染,依據(jù)農(nóng)作物生產(chǎn)和畜禽養(yǎng)殖特點(diǎn),發(fā)現(xiàn)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過程中的環(huán)境污染物主要來自農(nóng)田化肥的過量施用、畜禽養(yǎng)殖和農(nóng)田固體廢棄物等[14-15],依照數(shù)據(jù)有效性和科學(xué)性原則,將污染物排放量測(cè)算細(xì)化為污染排放單元,將不同地區(qū)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)特征考慮在內(nèi),核算其污染物排放量。單元為污染物最小測(cè)算個(gè)體,受不同地區(qū)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)環(huán)境及農(nóng)業(yè)廢棄物處理方式影響[16]。根據(jù)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)地區(qū)及農(nóng)業(yè)污染物排放來源,核算方法采用單元調(diào)查法,得出我國(guó)農(nóng)業(yè)主要污染物的排放清單。農(nóng)田化肥過量施用產(chǎn)生的污染物是指農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中由于過量施用化肥導(dǎo)致氮、磷等流失對(duì)土壤和水源造成的危害,該項(xiàng)作為TN、TP的核算單元;畜禽養(yǎng)殖污染物是指養(yǎng)殖主體在畜禽生長(zhǎng)過程中對(duì)畜禽糞便及污水處理不當(dāng),甚至未經(jīng)處理向周邊環(huán)境排放,最終導(dǎo)致水體污染,該項(xiàng)作為COD、TP和TN三種污染物的核算單元;農(nóng)田固體廢棄物污染是指未被適時(shí)利用和處理的農(nóng)作物秸稈及田間蔬菜廢棄物堆積產(chǎn)生的有機(jī)質(zhì)及氮磷等養(yǎng)分流失造成的水體污染,此項(xiàng)作為COD、TN和TP的核算單元??傮w而言,COD污染源為畜牧業(yè)養(yǎng)殖污染、農(nóng)田固體廢棄物污染,TN、TP污染源分別為化肥過量施用污染、畜牧業(yè)養(yǎng)殖污染和農(nóng)田固體廢棄物污染(見表1)。
農(nóng)業(yè)面源污染COD、TN、TP污染物排放量的計(jì)算,借鑒梁疏濤總結(jié)的單元調(diào)查法,計(jì)算公式如下:
Ei為污染物產(chǎn)生總量,i取值為1、2、3,分別代表COD、TN和TP;EUi為產(chǎn)污單元i的產(chǎn)生量,ρi為產(chǎn)污單元i的產(chǎn)污比例,1-ηi為i的利用率,PEi為農(nóng)業(yè)廢棄物產(chǎn)生量,Ci為污染物i的排放比例,受樣本區(qū)域內(nèi)耕種環(huán)境影響,包括土壤有機(jī)物含量、水質(zhì)富營(yíng)養(yǎng)化程度和農(nóng)作物耕作方式[17]。在計(jì)算COD、TN和TP污染物排放量時(shí),畜禽糞便、農(nóng)作物廢棄物等污染物利用率(1-ηi)、流失率(ρi)和產(chǎn)污系數(shù)(Ci)參考湯潔等、李小云等相關(guān)研究[18-19]。
表1 農(nóng)業(yè)面源污染核算單位
檢驗(yàn)農(nóng)業(yè)面源污染狀況與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間是否存在倒“U”型關(guān)系,可用一元二次曲線、一元三次曲線實(shí)現(xiàn),二者均可表現(xiàn)變量之間先上升后下降的趨勢(shì)關(guān)系。由于二次曲線模型為三次曲線模型的特殊形式,為不失一般性,檢驗(yàn)?zāi)P妥罱K設(shè)定為三次函數(shù)形式,如下式:
其中,Eit為t時(shí)期COD、TN和TP三種污染物核算變量,RGDP為實(shí)際人均生產(chǎn)總值核算變量,用以度量一定區(qū)域內(nèi)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平,uit為復(fù)合擾動(dòng)項(xiàng)。如式(2)回歸結(jié)果與EKC曲線一致,則可用公式(3)計(jì)算人均生產(chǎn)總值臨界值。其中RGDP*為轉(zhuǎn)折處人均生產(chǎn)總值,本文以1993年為基期,對(duì)各省市人均GDP價(jià)格平減處理,得到農(nóng)業(yè)面源污染物排放量轉(zhuǎn)折處的RGDP臨界值是樣本省份的實(shí)際人均生產(chǎn)總值。
為避免因時(shí)間變動(dòng)趨勢(shì)產(chǎn)生的虛假回歸,將各變量平穩(wěn)性檢驗(yàn)。同時(shí),為增加估計(jì)結(jié)果可信度,對(duì)面板數(shù)據(jù)采用LLC、Breitung、IPS和Fisher-df四種檢驗(yàn)方法。由表2可知,未經(jīng)差分的各變量均含有單位根,取一階差分后全部平穩(wěn)。因此,用各變量的一階差分形式,實(shí)證分析農(nóng)業(yè)面源污染與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間關(guān)系。
首先,借助單元調(diào)查法,在考慮不同省份農(nóng)業(yè)生產(chǎn)特征基礎(chǔ)上,核算我國(guó)農(nóng)業(yè)主要生產(chǎn)地區(qū)COD、TN與TP排放量,如圖1。
三類主要污染物排放量大小依次是TN、COD、TP,各污染排放量均呈現(xiàn)逐步上升趨勢(shì)。COD污染物排放量增速較快,污染源主要來自于畜禽養(yǎng)殖污染和固體廢棄物污染,其中沿海省份污染排放量較大,如山東、廣東和河北等作為糧食、蔬菜和畜禽類主要產(chǎn)區(qū),COD污染物排放量較高,其次是中部地區(qū)(如湖北、湖南、安徽、河南),西部省份污染排放最少;TN排放總量最大,主要與化肥施用污染和固體廢棄物污染有關(guān),以江蘇、浙江、山東和廣東為代表的東南沿海省份是我國(guó)蔬菜、糧食等農(nóng)作物的主要產(chǎn)區(qū),農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中污染物排放量較多,成為TN污染物主要來源,其次是中部地區(qū),其TN排放量同樣不容忽視,且僅次于東部沿海地區(qū),西部省份除農(nóng)業(yè)較發(fā)達(dá)的四川之外,其他省份污染物排放量較少;TP排放量總體水平較低,與化肥施用污染和固體廢棄物污染密切有關(guān),東部省份(如河北、山東、福建、廣東)由于是糧食蔬菜等農(nóng)作物的主要產(chǎn)區(qū),化肥施用量大,產(chǎn)生的固體廢棄物多,TP污染物排放量較高,中部省份(如河南、安徽、湖北、湖南、廣西)排放量較沿海省相對(duì)較少,而西部省份由于農(nóng)業(yè)不發(fā)達(dá),污染物排放量不高。
其次,將COD、TN、TP排放量與人均國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值回歸,結(jié)果見表3~5。面板數(shù)據(jù)的檢驗(yàn)?zāi)P椭饕幸韵氯N:一是從時(shí)間和截面而言,不同個(gè)體之間無顯著性差異,且截距和系數(shù)均相同的混合效應(yīng)模型(mixed effects model,ME);二是截距不同、系數(shù)相同的變截距模型,包括隨機(jī)效應(yīng)模型(random effects model,RE)與固定效應(yīng)模型(fixed effects model,F(xiàn)E);三是截距、系數(shù)均不同的變系數(shù)模型(varying coefficient model,VC)。在模型選擇時(shí),為避免因偏重個(gè)體異質(zhì)性而忽略個(gè)體間共性,不常使用變系數(shù)模型。本文主要從ME和RE與FE中選擇適合方法統(tǒng)計(jì)分析。模型選擇原則如下:如各截面估計(jì)方程的截距和斜率項(xiàng)相同,即回歸方程估計(jì)結(jié)果在截距項(xiàng)和斜率項(xiàng)上無差異,則選擇ME模型;如復(fù)合擾動(dòng)項(xiàng)與某一解釋變量相關(guān),則選用FE模型;如復(fù)合擾動(dòng)項(xiàng)與所有解釋變量均不相關(guān),則選用RE模型。應(yīng)用F檢驗(yàn),實(shí)現(xiàn)ME模型與FE模型的選擇;應(yīng)用豪斯曼(Hausman)檢驗(yàn),實(shí)現(xiàn)RE模型和FE模型的選擇。
表2 變量單位根檢驗(yàn)
圖1 COD、TN與TP排放量
1.COD與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)關(guān)系。通過將COD與人均GDP回歸分析,結(jié)合ME、FE和RE模型估計(jì)結(jié)果,發(fā)現(xiàn)三種模型一致驗(yàn)證COD與人均GDP之間滿足EKC理論,兩者呈倒“U”型關(guān)系(見表3)。根據(jù)F檢驗(yàn),在ME和FE模型中確定選擇FE模型,進(jìn)一步豪斯曼檢驗(yàn),在FE和RE模型中確定最終選擇RE模型,回歸結(jié)果如下:
根據(jù)公式(3)計(jì)算可得,COD污染物的實(shí)際人均生產(chǎn)總值臨界值為16 571.4元(1993為基期)。當(dāng)人均生產(chǎn)總值小于16 571.4元時(shí),COD產(chǎn)生量隨人均國(guó)民生產(chǎn)總值的增長(zhǎng)而上升,達(dá)到臨界值后,污染物產(chǎn)生量與人均國(guó)民生產(chǎn)總值呈反向關(guān)系,即COD產(chǎn)生量隨經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)呈現(xiàn)下降趨勢(shì)。比較2016年實(shí)際人均生產(chǎn)總值,上海、北京分別以19 165.5元、25 433.9元超過臨界值,表明COD污染排放量已處于下降階段,未來COD產(chǎn)生量將隨著經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)回落;天津、遼寧、廣東、浙江已超過萬元并逐漸向拐點(diǎn)靠近。由此可見,多數(shù)東部沿海省份(天津、上海、浙江和廣東)已接近或超過拐點(diǎn),COD排放量開始或?qū)⒁S經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)而逐步下降,多數(shù)中西部省份的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平與人均生產(chǎn)總值臨界值相差較遠(yuǎn),未來一段時(shí)間內(nèi)COD產(chǎn)生量將伴隨經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)增加。
由以上分析可知,經(jīng)濟(jì)發(fā)展程度較好的東部地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)環(huán)境的反向作用已顯現(xiàn),城鄉(xiāng)居民在物質(zhì)生活富足的條件下,開始追求優(yōu)質(zhì)的生存環(huán)境,促使環(huán)境質(zhì)量伴隨經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)而逐步改善。在經(jīng)濟(jì)總量進(jìn)一步增長(zhǎng)的過程中,上海、北京的COD增長(zhǎng)率開始迅速下降;東部其他省份人均GDP將逐漸達(dá)到臨界值,COD排放量經(jīng)過一段時(shí)期的緩慢上升后將逐步下落;而經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較低的中西部地區(qū),COD產(chǎn)生量還將伴隨經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)快速增加。
此外,從主要污染核算單元對(duì)COD排放量的貢獻(xiàn)率(貢獻(xiàn)率為三類主要污染核算單元,包括化肥施用污染、畜禽養(yǎng)殖污染與農(nóng)田固體廢棄物,各自產(chǎn)生的污染物分別占污染物COD排放量的比重)而言(見圖2),1993—2015年畜禽養(yǎng)殖污染與農(nóng)田固體廢棄物污染對(duì)COD排放量的平均貢獻(xiàn)率為77.9%和22.1%。由此可知,畜禽養(yǎng)殖業(yè)成為COD污染物的主要來源。因此,治理時(shí)要針對(duì)農(nóng)業(yè)面源污染的主要來源,兼顧次要來源,以省為單位將畜禽養(yǎng)殖業(yè)作為COD污染防控的重點(diǎn)對(duì)象,集中處理畜禽糞便及沖刷廄舍產(chǎn)生的污水,阻斷污染物產(chǎn)生渠道,兼顧對(duì)農(nóng)作物秸稈等其他農(nóng)業(yè)廢棄物的污染治理;考慮到畜禽糞便處理、污水儲(chǔ)存和跨地區(qū)運(yùn)輸存在困難,畜禽養(yǎng)殖業(yè)發(fā)展中要做好優(yōu)化布局,鼓勵(lì)種養(yǎng)結(jié)合。
表3 COD排放量與人均GDP的回歸結(jié)果
2.TN排放量與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)關(guān)系?;谝陨辖y(tǒng)計(jì)分析方法,利用TN與人均GDP回歸,將ME、FE和RE模型估計(jì)結(jié)果F檢驗(yàn)和豪斯曼檢驗(yàn),得出TN產(chǎn)生量與人均生產(chǎn)總值關(guān)系式如下:
由表4可知,TN污染物產(chǎn)生量與實(shí)際人均生產(chǎn)總值滿足EKC理論,兩者之間具有較明顯的倒“U”型趨勢(shì)。利用公式(3),得到TN污染物的人均生產(chǎn)總值臨界值為14 567.1元。與當(dāng)前各省份實(shí)際人均生產(chǎn)總值對(duì)比可知,僅北京和上海超過臨界值,未來其TN污染物排放量將會(huì)伴隨經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)呈明顯下降趨勢(shì);以天津、遼寧、江蘇、浙江(分別為12 481.7元、10 728.1元、9 421.7元、9 686.1元)為代表的東部省份人均GDP趨近于拐點(diǎn),未來幾年大多數(shù)東部省份的TN排放量將隨經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)先緩慢上升后逐年下降;但大部分中西部地區(qū)由于資源稟賦、農(nóng)業(yè)技術(shù)差異及當(dāng)?shù)匕l(fā)展環(huán)境限制,人均實(shí)際GDP與臨界值差距較大,TN污染物產(chǎn)生量還將伴隨經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)上升。因此,從全國(guó)總量而言,未來TN污染物排放量還將伴隨經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)持續(xù)增加。
圖2 主要污染核算單元對(duì)COD排放量的貢獻(xiàn)率
表4 TN排放量與人均GDP的回歸結(jié)果
由圖3可知,農(nóng)田固體廢棄物污染與畜禽養(yǎng)殖污染對(duì)TN排放量的平均貢獻(xiàn)率(貢獻(xiàn)率為三類主要污染核算單元,包括化肥施用污染、畜禽養(yǎng)殖污染與農(nóng)田固體廢棄物,各自產(chǎn)生的污染物分別占污染物TN排放量比重)分別為9.2%和7.4%,貢獻(xiàn)率較低;相比之下,農(nóng)業(yè)生產(chǎn)化肥施用量每年貢獻(xiàn)率均在80%以上,平均貢獻(xiàn)率為83.4%,說明農(nóng)用化肥的過量施用成為造成含氮有機(jī)污染物排放的主要原因。因此,治理含氮污染物導(dǎo)致的農(nóng)業(yè)面源污染,應(yīng)分析農(nóng)戶化肥施用認(rèn)知及行為,加大對(duì)過量施用化肥危害的宣傳力度,引導(dǎo)農(nóng)戶深層施氮,適量、科學(xué)施肥。
3.TP排放量與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)關(guān)系。將ME、FE和RE模型F檢驗(yàn)和豪斯曼檢驗(yàn),得到TP污染物產(chǎn)生量與人均生產(chǎn)總值之間關(guān)系式如下:
由表5可知,TP產(chǎn)生量與人均生產(chǎn)總值存在顯著EKC曲線關(guān)系,且人均生產(chǎn)總值臨界值為9 519.3元(貢獻(xiàn)率為三類主要污染核算單元,包括化肥施用污染、畜禽養(yǎng)殖污染與農(nóng)田固體廢棄物,各自產(chǎn)生的污染物分別占污染物TP排放量的比重)。與COD、TN兩個(gè)污染指標(biāo)的臨界值相比,TP排放量的人均生產(chǎn)總值臨界值較低,北京、遼寧、上海、天津、浙江和廣東超過臨界值,其TP排放量增長(zhǎng)率開始下降;江蘇、福建、山東、重慶、四川、湖北、海南人均生產(chǎn)總值已趨近臨界值,說明伴隨經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng),未來我國(guó)TP排放量增速將趨于減緩或持平??梢?,我國(guó)大多東部省份(北京、上海、天津、浙江、廣東、江蘇、福建、山東)TP污染物排放量開始或即將隨著人均收入的增加而下降,少數(shù)中部省份(湖北、湖南)的污染物排放量將隨經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)而下降,而多數(shù)中西部省份由于人均GDP未達(dá)拐點(diǎn),TP污染物排放量還將隨經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)繼續(xù)上升,直至達(dá)到拐點(diǎn)后才會(huì)逐漸下降。當(dāng)前我國(guó)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中TP污染物排放控制已取得初步成效,中東部大多省份TP污染物排放量隨經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)而下降,西部地區(qū)TP排放量還將繼續(xù)上升,預(yù)計(jì)全國(guó)TP污染物總排放量將會(huì)隨經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)逐漸下降。
圖3 主要污染核算單元對(duì)TN排放量的貢獻(xiàn)率
表5 TP排放量與人均GDP的回歸結(jié)果
由圖4可知,農(nóng)田固體廢棄物、畜禽養(yǎng)殖污染物導(dǎo)致的TP污染分別占TP污染物排放總量的11.6%和16.7%,而化肥過量施用導(dǎo)致的污染物平均貢獻(xiàn)率為71.7%,是TP污染物排放量增加的主要原因。從全國(guó)TP污染物排放已取得初步成效的狀況,可知當(dāng)前我國(guó)政府實(shí)施的農(nóng)作物配方施肥、化肥“零增長(zhǎng)”等政策,在遏制化肥過量施用、減緩TP污染排放方面效果明顯。
圖4 主要污染核算單元對(duì)TP排放量的貢獻(xiàn)率
本文基于EKC理論,運(yùn)用二次函數(shù)曲線和1993—2015年我國(guó)30個(gè)省份面板數(shù)據(jù),檢驗(yàn)農(nóng)業(yè)面源污染與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)間關(guān)系,得出以下結(jié)論:
第一,農(nóng)業(yè)面源污染與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間滿足EKC理論。本文將COD、TN、TP污染物指標(biāo)分別與人均GDP回歸,驗(yàn)證農(nóng)業(yè)生產(chǎn)污染物產(chǎn)生量與人均生產(chǎn)總值之間存在明顯倒“U”型關(guān)系,即伴隨經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)農(nóng)業(yè)面源污染物排放量先上升,達(dá)到拐點(diǎn)后再下降。
第二,畜禽養(yǎng)殖是COD污染物的主要來源,化肥過量施用是TN、TP污染物的主要來源。通過對(duì)農(nóng)業(yè)面源污染物COD、TN、TP排放量貢獻(xiàn)率的統(tǒng)計(jì)分析發(fā)現(xiàn):畜禽糞便及污水對(duì)COD排放量貢獻(xiàn)率為77.9%,是COD的主要污染源;化肥過量施用對(duì)TN、TP污染的貢獻(xiàn)率高達(dá)83.4%、71.7%,成為TN、TP的主要污染源。因此,政府在制定農(nóng)業(yè)面源污染治理政策時(shí),要重點(diǎn)治理農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中化肥過量施用、畜禽糞便及污水排放,兼顧農(nóng)作物秸稈等其他廢棄物的處理。
第三,伴隨經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng),三類污染物中,COD、TN排放量在未來幾年仍將呈現(xiàn)上升趨勢(shì),而TP排放量有望減少。大部分中西部省市尚未達(dá)到COD、TN排放量的人均GDP臨界值,COD、TN污染物排放量未來還將伴隨經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)而增加。畜禽養(yǎng)殖業(yè)是COD、TN污染物的主要來源,且畜禽糞便及污水處理成本高昂,政府應(yīng)加強(qiáng)對(duì)畜禽養(yǎng)殖業(yè)污染物處理的規(guī)制和補(bǔ)貼力度。TP排放量已得到有效控制,表明政府近年實(shí)施的配方施肥、化肥“零增長(zhǎng)”以及農(nóng)作物秸稈及廢棄物綜合利用等政策初見成效。
第四,從區(qū)域結(jié)構(gòu)而言,中西部地區(qū)依然面臨較為嚴(yán)重的農(nóng)業(yè)面源污染,東部地區(qū)農(nóng)業(yè)面源污染狀況已有所改觀。當(dāng)前中西部地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較低,人均實(shí)際GDP與污染物排放臨界點(diǎn)相差較大,農(nóng)業(yè)面源污染物產(chǎn)生量仍將伴隨經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)而上升。以北京、上海為代表的東部經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū),人均GDP已超過或趨近農(nóng)業(yè)面源污染物排放臨界點(diǎn),伴隨經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng),污染物排放量增速呈現(xiàn)放緩或下降趨勢(shì)。這與我國(guó)地區(qū)間經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平不均衡相關(guān),東部經(jīng)濟(jì)發(fā)展程度較高,且具有農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技術(shù)和資源稟賦優(yōu)勢(shì);中西部地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展整體水平較低,農(nóng)業(yè)技術(shù)和資源稟賦較差,農(nóng)民環(huán)保意識(shí)不強(qiáng)。因此,東部地區(qū)農(nóng)業(yè)面源污染物排放量將會(huì)伴隨經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)而下降,中西部地區(qū)則會(huì)伴隨經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)而增加。
由以上分析可知,東部經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)人均GDP已接近臨界值,農(nóng)業(yè)面源污染物排放量增速開始放緩。從全國(guó)層面而言,真正實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)面源污染物排放量下降,還需較長(zhǎng)時(shí)間。針對(duì)COD、TN、TP污染物來源,農(nóng)業(yè)面源污染治理應(yīng)采取以下措施:(1)針對(duì)畜禽養(yǎng)殖污染對(duì)COD污染物排放量貢獻(xiàn)率較高的現(xiàn)狀,合理規(guī)劃畜禽禁養(yǎng)區(qū)和限養(yǎng)區(qū),使畜禽養(yǎng)殖業(yè)遠(yuǎn)離水源保護(hù)區(qū)。由于畜禽糞便及污水難以長(zhǎng)途運(yùn)輸,且長(zhǎng)時(shí)間儲(chǔ)存困難,鼓勵(lì)養(yǎng)殖業(yè)與種植業(yè)結(jié)合,減少養(yǎng)殖場(chǎng)畜禽糞便及污水的流失率;(2)針對(duì)化肥施用污染對(duì)TP和TN貢獻(xiàn)率較高的現(xiàn)狀,鼓勵(lì)農(nóng)戶施用對(duì)環(huán)境影響較小的生物肥,引導(dǎo)農(nóng)戶合理使用化肥,對(duì)農(nóng)戶開展相應(yīng)的化肥施用技術(shù)培訓(xùn),減少化肥過量使用。同時(shí),以農(nóng)業(yè)研發(fā)、技術(shù)推廣部門為依托,通過專項(xiàng)補(bǔ)貼,推廣適合各地區(qū)種植環(huán)境的耕地施肥技術(shù),實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)化配方施肥。同時(shí),可考慮采取經(jīng)濟(jì)手段,對(duì)化肥征收肥料稅,以避免化肥過量施用,降低農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中氮磷等污染物流失率;政府補(bǔ)貼綠色化肥,減少普通化肥補(bǔ)貼,使化肥價(jià)格更加貼近真實(shí)價(jià)格,農(nóng)民進(jìn)一步減少化肥投入,從而有效避免化肥過量使用;(3)政府應(yīng)繼續(xù)加大對(duì)東部地區(qū)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的科技投入,鼓勵(lì)清潔生產(chǎn)方式;對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平不高的中西部地區(qū),應(yīng)設(shè)立農(nóng)業(yè)專項(xiàng)補(bǔ)貼,提供相應(yīng)優(yōu)惠政策,結(jié)合當(dāng)?shù)刭Y源稟賦發(fā)展特色農(nóng)業(yè);對(duì)于生態(tài)環(huán)境脆弱地區(qū),采用生態(tài)耕作方式,如實(shí)施退耕還林、還湖,并補(bǔ)貼參與農(nóng)戶。只有政府和農(nóng)民共同努力,采用新技術(shù),實(shí)施農(nóng)業(yè)清潔生產(chǎn),加快推進(jìn)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)方式轉(zhuǎn)變,才能減少各種農(nóng)業(yè)污染物排放,最終實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展。
[1]胡博,羅良國(guó),武永鋒,等.環(huán)竺山灣湖小流域種植業(yè)面源污染減排潛力研究[J].農(nóng)業(yè)環(huán)境科學(xué)學(xué)報(bào),2016(7):1368-1375.
[2]馮佳,郭宇寧,王飛,等.太原汾河景區(qū)浮游植物群落結(jié)構(gòu)及其與環(huán)境因子關(guān)系分析[J].環(huán)境科學(xué),2016(4):23-34.
[3]Grossman G M,Krueger A B.Environmental Impacts of a North American Free Trade Agreement[R].Massachusetts:NationalBureau ofEconomic Research Working Paper,1991:10.
[4]Panayotou T.Empirical Tests and Policy Analysis of EnvironmentalDegradation atDifferent Stagesof EconomicDevelopment[R].Geneva:InternationalLabourOrganization,1993:4.
[5]Antle J M,Heidebrink G.Environment and Development:Theory and International Evidence[J].Economic Development andCul-tural Change,1995(3):603-625.
[6]Dinda S.Environmental Kuznets Curve Hypothesis:a Survey[J].Ecological Economics,2004(4):431-455.
[7]Cestti R,Srivastava J,Jung S.Agriculture Non-point Source Pollution Control:Good Management Practices[J]. World Bank Publications,2010(4):371-380.
[8]Mao C,Zhai N,Yang J,et al.Environmental Kuznets Curve Analysis of the Economic Development and Nonpoint Source Pollution in the Ningxia Yellow River Irrigation Districts in China[J].BioMed Research International,2013(6):267.
[9]WeiX,Peng J,Cao L.An EmpiricalStudy ofthe Relationship between Agriculture Environmental Efficiency and Economic Growth[J].Modern Economy,2014(5):598-608.
[10]李海鵬.中國(guó)農(nóng)業(yè)面源污染的經(jīng)濟(jì)分析與政策研究[D].武漢:華中農(nóng)業(yè)大學(xué),2007:30.
[11]葛繼紅,周曙東.農(nóng)業(yè)面源污染的經(jīng)濟(jì)影響因素分析——基于1978—2009年的江蘇省數(shù)據(jù)[J].中國(guó)農(nóng)村經(jīng)濟(jì),2011(5):72-81.
[12]吳其勉,林卿.農(nóng)業(yè)面源污染與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的動(dòng)態(tài)關(guān)系研究——基于1995—2011年福建省數(shù)據(jù)分析[J].江西農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)(社會(huì)科學(xué)版),2013(4):445-452.
[13]于驥,蒲實(shí),周靈.四川省農(nóng)業(yè)面源污染與農(nóng)業(yè)增長(zhǎng)的實(shí)證分析[J].農(nóng)村經(jīng)濟(jì),2016(9):56-60.
[14]劉宇程,袁建梅,靳賢嫻.國(guó)內(nèi)農(nóng)業(yè)用水污染現(xiàn)狀及防治措施[J].環(huán)境工程 ,2014(4):1-3.
[15]Conway G R,Pretty J N.Unwelcome Harvest:Agriculture and Pollution[M].London:Earthscan Publications,1991:45.
[16]陳敏鵬,陳吉寧,賴斯蕓.中國(guó)農(nóng)業(yè)和農(nóng)村污染的清單分析與空間特征識(shí)別[J].中國(guó)環(huán)境科學(xué),2006(6):751-755.
[17]許啟發(fā),張金秀,蔣翠俠.基于非線性分位數(shù)回歸模型的多期
F323.6 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A 文章編號(hào):1672-3805(2017)05-0030-09 收稿日期:2017-08-20
安徽省社科規(guī)劃項(xiàng)目“安徽農(nóng)業(yè)面源污染負(fù)荷估算及治理研究”(AHSKQ2016D105);全國(guó)統(tǒng)計(jì)科學(xué)研究項(xiàng)目“淮河流域農(nóng)業(yè)面源污染負(fù)荷估算及治理研究”(2017LY79);安徽高校人文社科重點(diǎn)項(xiàng)目“低碳經(jīng)濟(jì)背景下安徽農(nóng)作物秸稈資源化利用研究”(SK2015A307);安徽財(cái)經(jīng)大學(xué)研究生科研創(chuàng)新基金項(xiàng)目“安徽省農(nóng)業(yè)面源污染與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)”(CYC2016083)
東北農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)(社會(huì)科學(xué)版)2017年5期