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    黑龍江省境內(nèi)黑土帶地區(qū)化肥施用量的時空異質(zhì)性1)

    2018-03-07 01:40:13趙大偉曲凱欣
    關(guān)鍵詞:黑土施用量化肥

    趙大偉 曲凱欣

    (哈爾濱商業(yè)大學(xué),哈爾濱,150028)

    我國的化肥施用量十分巨大,1978年的化肥施用量為884萬t,2015年化肥施用量增長到了6 022.6萬t,平均每年增長183.5萬t[1]。我國的耕地面積僅占世界總耕地面積的7%,但是卻施用了約占世界總量1/3的化肥[2]。2015年,我國化肥施用量為44.6 t/km2[1],已經(jīng)遠遠高于國際公認的安全用量225 kg/hm2,接近世界平均水平的4倍[3]。為此,國家明確打好農(nóng)業(yè)面源污染防治攻堅戰(zhàn)的工作目標,力爭到2020年農(nóng)業(yè)面源污染加劇的趨勢得到有效遏制,確保測土配方施肥技術(shù)覆蓋率達90%以上,肥料、農(nóng)藥利用率均達到40%以上,全國主要農(nóng)作物化肥、農(nóng)藥使用量實現(xiàn)零增長[5-6]。

    近年來農(nóng)業(yè)面源污染日益嚴重,農(nóng)戶化肥過量施用得不到有效扭轉(zhuǎn),許多學(xué)者都對此問題展開了深入的研究[2-3],但是聚焦于東北黑土帶地區(qū)化肥施用問題的研究文獻較少。每形成1 cm厚的黑土需要300 a的時間[4]。因為保護不當和化肥的不合理施用,黑土層正在逐年減少,導(dǎo)致黑龍江省境內(nèi)黑土帶的黑土壤正在逐年變薄,黑土層的平均厚度已由上世紀的60~80 cm,下降到目前的20~40 cm,其有機質(zhì)含量也明顯下降[5]。

    本文從空間和時間雙重維度對黑龍江省境內(nèi)黑土帶涵蓋的21個市、縣化肥施用量的成因、趨勢進行分析,利用非平穩(wěn)時間序列加法模型對21個市、縣的化肥施用量進行預(yù)測,旨在利于從總體上了解其成因和趨勢,對減少農(nóng)業(yè)面源污染、維持糧食穩(wěn)定和進一步制定政策提供參考。

    1 研究區(qū)域概況

    本文研究以黑龍江省境內(nèi)黑土帶涵蓋的21個市、縣地區(qū)為例,以下簡稱黑土區(qū)(見表1)。1993年黑土區(qū)的化肥施用折純量(以下均為折純量)為439 268 t,2014年黑土區(qū)的化肥施用量增長為1 028 124 t,22 a間化肥施用量翻了2.3倍,平均每年增長26 766 t[6]。

    表1 研究區(qū)域黑土組型及其所屬縣市

    注:資料來源于中國土壤數(shù)據(jù)庫。

    2 研究方法

    2.1 施肥量的影響因素確定

    黑土區(qū)的化肥施用情況是由多種因素綜合導(dǎo)致的,如受到要素投入、經(jīng)濟發(fā)展水平、農(nóng)作物播種面積、農(nóng)作物產(chǎn)量、教育發(fā)展水平等多重因素的影響。

    2.1.1 假設(shè)的提出

    農(nóng)業(yè)機械總動力和農(nóng)村用電量,都可以反映一個地區(qū)的農(nóng)業(yè)機械化水平。農(nóng)業(yè)機械的使用,一方面,反映出農(nóng)戶的資金實力和對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的重視程度,農(nóng)業(yè)機械使用量越高化肥投入量越大,二者之間存在著相互促進的關(guān)系;另一方面,農(nóng)業(yè)機械的使用和化肥的施用,都是一種重要的生產(chǎn)要素投入,都是為了增加農(nóng)作物產(chǎn)量而使用的,兩種生產(chǎn)要素之間存在著相互替代的關(guān)系,當相互促進關(guān)系大于相互替代關(guān)系時二者為正相關(guān)關(guān)系,當相互替代關(guān)系大于相互促進關(guān)系時二者為負相關(guān)關(guān)系。農(nóng)業(yè)人口與從事農(nóng)業(yè)的勞動力存在著密切聯(lián)系,從宏觀講,一個地區(qū)的農(nóng)業(yè)人口越多說明農(nóng)業(yè)在該地區(qū)越受重視,其化肥施用量越多;但從微觀講,許多學(xué)者的研究都表明,化肥的施用可以替代勞動力的投入,所以農(nóng)業(yè)人口與化肥施用之間即可能存在著正相關(guān)關(guān)系,又可能存在著負相關(guān)關(guān)系。農(nóng)業(yè)機械總動力、農(nóng)村用電量、農(nóng)村勞動力、化肥的施用,都是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的要素之一,各生產(chǎn)要素之間存在著一定的關(guān)系,這些要素可以反映一個地區(qū)對農(nóng)業(yè)的重視程度和農(nóng)業(yè)發(fā)展水平,所以提出假設(shè)H1~H3。

    H1:一個地區(qū)的化肥施用量與農(nóng)業(yè)機械總動力存在著正相關(guān)關(guān)系。

    H2:一個地區(qū)的化肥施用量與農(nóng)村用電量存在著正相關(guān)關(guān)系。

    H3:一個地區(qū)的化肥施用量與農(nóng)業(yè)人口存在著正相關(guān)關(guān)系。

    研究任何一個地區(qū)的人的行為都離不開其特有的經(jīng)濟狀況,所以在研究黑土區(qū)施肥量時應(yīng)考慮經(jīng)濟的影響。選取地區(qū)生產(chǎn)總值、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總值2個指標代表一個地區(qū)的經(jīng)濟發(fā)展狀況,提出假設(shè)H4、H5。

    H4:一個地區(qū)的化肥施用量與地區(qū)生產(chǎn)總值存在著正相關(guān)關(guān)系。

    H5:一個地區(qū)的化肥施用量與農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總值存在著正相關(guān)關(guān)系。

    化肥的施用是為了促進農(nóng)業(yè)生產(chǎn),所以一個地區(qū)的化肥施用量和農(nóng)作物播種面積有關(guān),農(nóng)作物播種面積越多其化肥施用量越大??紤]各種農(nóng)作物的施肥特點和數(shù)據(jù)的可獲得性,選取農(nóng)作物播種面積、糧食播種面積、谷類播種面積、大豆播種面積4個指標反映播種面積,提出假設(shè)H6~H9。

    H6:一個地區(qū)的化肥施用量與農(nóng)作物播種面積存在著正相關(guān)關(guān)系。

    H7:一個地區(qū)的化肥施用量與糧食播種面積存在著正相關(guān)關(guān)系。

    H8:一個地區(qū)的化肥施用量與谷類播種面積存在著正相關(guān)關(guān)系。

    H9:一個地區(qū)的化肥施用量與大豆播種面積存在著正相關(guān)關(guān)系。

    化肥的施用對農(nóng)作物生長具有促進作用,農(nóng)戶施用化肥是為了增加農(nóng)作物的產(chǎn)量,所以化肥施用量應(yīng)與農(nóng)作物產(chǎn)量有一定的關(guān)系。許多學(xué)者的研究都表明,化肥的施用在促進農(nóng)作物產(chǎn)量增加的過程中存在著邊際效益遞減的情況,即隨著化肥施用量的增多,促進農(nóng)作物產(chǎn)量增加的速率會逐漸減小,當化肥施用量達到一個臨界時不在繼續(xù)促進農(nóng)作物產(chǎn)量增長,化肥施用量過高還會造成不利的影響??紤]各種農(nóng)作物的施肥特點和數(shù)據(jù)的可獲得性,選取糧食產(chǎn)量、谷類產(chǎn)量、大豆產(chǎn)量3個指標反映農(nóng)作物產(chǎn)量,提出假設(shè)H10~H12。

    H10:一個地區(qū)的化肥施用量與糧食產(chǎn)量存在著正相關(guān)關(guān)系。

    H11:一個地區(qū)的化肥施用量與谷類產(chǎn)量存在著正相關(guān)關(guān)系。

    H12:一個地區(qū)的化肥施用量與大豆產(chǎn)量存在著正相關(guān)關(guān)系。

    戶主的個人稟賦特征直接影響農(nóng)戶施肥行為,其中受教育程度是主要因素之一,受教育程度越低,戶主越關(guān)注化肥對糧食種植的增產(chǎn)作用,而忽略過量施肥對環(huán)境造成的污染。隨著受教育程度的提高,戶主才會意識到合理施肥的重要性,避免過量施肥行為,其施肥量才會越接近科學(xué)施肥量[7]。本文據(jù)此假設(shè),探索戶主受教育程度對施肥量的影響。選取小學(xué)數(shù)量、中學(xué)數(shù)量2個指標反映戶主的受教育程度,提出假設(shè)H13、H14。

    H13:一個地區(qū)的化肥施用量與小學(xué)數(shù)量存在著正相關(guān)關(guān)系。

    H14:一個地區(qū)的化肥施用量與中學(xué)數(shù)量存在著正相關(guān)關(guān)系。

    2.1.2 假設(shè)的檢驗

    選取2014年黑土區(qū)各縣、市的數(shù)據(jù),使用SPSS20軟件進行相關(guān)分析(見表2),以驗證以上假設(shè)。由表2可見:除假設(shè)H9、H12未通過顯著性檢驗以外,其他各假設(shè)均得以驗證。

    2.2 數(shù)據(jù)來源及預(yù)處理

    1)變量選取??紤]到數(shù)據(jù)的可獲得性和數(shù)據(jù)的完整性,選取1988—2015年之間共28 a的數(shù)據(jù),由于數(shù)據(jù)量較大,表3僅為2015年各地區(qū)的化肥施用量。

    2)缺失值處理。統(tǒng)計年鑒中沒有記載海倫地區(qū)1989—1992年4 a的化肥施用量,所以作為缺失值處理。用海倫市化肥施用量與黑龍江省化肥施用量之間的比率作為系數(shù),計算缺失年份的海倫市化肥施用量。

    表2 各影響因素與化肥施用量的相關(guān)性

    注:** 表示在0.01水平(雙側(cè))上顯著相關(guān)。

    統(tǒng)計年鑒中僅記載1991年各地區(qū)的化肥施用實物量,并未記載折純量,所以1991年的數(shù)據(jù)也為缺失值。用之前3 a與之后3 a的相應(yīng)數(shù)據(jù)的平均值,作為1991年各地區(qū)的化肥施用折純量。

    表3 2015年黑土區(qū)化肥施用量 t

    注:數(shù)據(jù)來源于黑龍江省統(tǒng)計年鑒(2016)。

    3)異常值處理??松降貐^(qū)2008、2009年2 a化肥施用量明顯和前后幾年相差甚遠,筆者認為是由人為采集和錄入數(shù)據(jù)的誤差導(dǎo)致的(見表4),因此,用前后3 a共6 a的平均值代替異常值。同理處理甘南地區(qū)2002、2010年的數(shù)據(jù),以及北安地區(qū)2008年的數(shù)據(jù)。

    表4 克山地區(qū)化肥施用量 t

    注:數(shù)據(jù)來源于黑龍江省統(tǒng)計年鑒(2015)。

    4)白噪聲檢驗。白噪聲序列也叫純隨機序列,是指均值為常數(shù),方差齊性的一組純隨機、無任何相關(guān)性的數(shù)據(jù),是沒有任何分析價值的。白噪聲檢驗的假設(shè):J0(原假設(shè)),該序列是白噪聲序列;J1(備擇假設(shè)),該序列不是白噪聲序列。

    判斷標準,當P>0.05,接受原假設(shè),即是白噪聲;當P<0.05,拒絕原假設(shè),即不是白噪聲。延遲期數(shù)一般取樣本數(shù)的自然對數(shù),這里取3。通過R軟件對數(shù)據(jù)進行白噪聲檢驗,P=5.024×10-8<0.05,所以拒絕原假設(shè),即序列都不是白噪聲。

    5)平穩(wěn)性檢驗。在進行時間序列分析之前,還需要分析數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性。平穩(wěn)性是指序列的主要性質(zhì)近似穩(wěn)定,不會隨著時間的推移而改變。序列數(shù)據(jù)具有明顯增加的趨勢,為了更為準確,對序列做單位根檢驗。單位根檢驗,是通過檢驗時間序列自回歸特征方程的特征根,是在單位圓內(nèi)(平穩(wěn))還是在單位圓及單位圓外(非平穩(wěn))。通常用ADF檢驗法。其基本假設(shè)為:P0(非平穩(wěn),無單位根),備擇假設(shè)為P1(平穩(wěn))。

    判斷標準為,當P>0.05,接受原假設(shè),即序列非平穩(wěn);當P<0.05,拒絕原假設(shè),即序列平穩(wěn)。通過R軟件對序列進行ADF檢驗,P=0.981 4>0.05,即序列非平穩(wěn),對于非平穩(wěn)時間序列應(yīng)進行非平穩(wěn)時間序列的確定性分析和隨機性分析。

    3 化肥施用量模型的建立與預(yù)測

    3.1 非平穩(wěn)時間序列加法模型的建立

    建立包含趨勢信息和隨機信息的非平穩(wěn)時間序列加法模型:

    Yt=Tt+It+εt。

    式中:Yt為化肥施用量,Tt為趨勢信息,It為隨機信息,εt為隨機誤差項。

    3.2 趨勢信息的提取與預(yù)測

    為了將序列明顯增加的趨勢提取出來,以時間(t)作為自變量,以各縣市化肥平均施用量(T)作為因變量,以下簡稱化肥施用量,建立各地區(qū)化肥施用量隨時間變化的線性回歸模型:

    式中:a、b為估計參數(shù);εt為隨機波動;E(εt)為均值;Var(εt)為方差;σ為標準差。

    為保證模型的質(zhì)量,選取2012年以前的數(shù)據(jù)用于擬合,2013—2015年的數(shù)據(jù)用于檢驗預(yù)測準確性。通過R語言中l(wèi)m函數(shù)進行線性擬合,得到化肥施用量隨時間變化的線性回歸函數(shù):Tt=-2 626 235+1 325t+εt。得出2013—2020年的化肥施用量確定性分析預(yù)測值(見表5)。

    表5 化肥施用量確定性分析預(yù)測值 t

    對估計值與實際值的差值進行白噪聲檢驗,得到P=1.662×10-8<0.05,可以認為不是白噪聲序列。模型并未全面地反映信息,說明僅依靠確定性因素分析,雖然提取出了強勁的確定性信息,但是卻忽略了隨機性信息(εt)中蘊含的有用信息,所以應(yīng)將數(shù)據(jù)中的確定性趨勢剔除后,繼續(xù)做隨機分析。

    3.3 隨機信息的提取與預(yù)測

    求和自回歸移動平均模型ARMA(p,q):

    將自相關(guān)系數(shù)和偏自相關(guān)系數(shù)繪制成自相關(guān)圖(見圖1)和偏自相關(guān)圖(見圖2),進而對時間序列模型定階。序列的自相關(guān)系數(shù)超出兩倍置信區(qū)間,自相關(guān)系數(shù)圖表現(xiàn)出拖尾的性質(zhì);偏自相關(guān)系數(shù)除第一階以外均落于兩倍置信區(qū)間以內(nèi),但是并未逐漸衰減到零,所以偏自相關(guān)系數(shù)圖表現(xiàn)出拖尾的性質(zhì)。

    圖1 序列自相關(guān)系數(shù)圖

    根據(jù)最小信息量準則的AIC準則和SBC準則,反復(fù)計算得到ARIMA(2,0,1)模型。得到化肥施用量隨時間變化的隨機性信息函數(shù):It=1.820It-1-0.908It-2-0.777εt-1+εt。式中:It為第一類的隨機擾動信息,It-1為其滯后一階,It-2為其滯后兩階,εt為隨機擾動項,εt-1為滯后一階的隨機擾動項。為了保證模型的質(zhì)量,還應(yīng)該對模型的殘差進行分析,繪制殘差自相關(guān)圖,殘差都落在置信限內(nèi),即殘差不存在自相關(guān)(見圖3)。

    圖2 序列偏自相關(guān)系數(shù)圖

    圖3 殘差自相關(guān)圖

    對殘差進行白噪聲檢驗,得出P=0.812>0.05,可以認為殘差是白噪聲序列,模型可以很好的反映數(shù)據(jù)信息。用R軟件進行預(yù)測得到序列2013—2020年的隨機信息預(yù)測值(見圖4、表6)。

    圖4 隨機序列預(yù)測圖

    表6 化肥施用量的隨機性波動預(yù)測值 t

    注:預(yù)測值中“-”表示下降。

    3.4 非平穩(wěn)時間序列加法模型的預(yù)測

    結(jié)合2013—2020年化肥施用量的確定性分析和隨機性波動分析,得到化肥施用量隨時間變化的函數(shù):Yt=-2 626 235+1 325t+1.820It-1-0.908It-2-0.777εt-1+εt。結(jié)合2013—2020年化肥施用量的確定性分析預(yù)測值(見表5)和隨機性波動的預(yù)測值(見表6),最終得出化肥施用量的預(yù)測值(見表7)。根據(jù)統(tǒng)計年鑒獲得真實值數(shù)據(jù)計算,得到化肥施用量真實值,與模型預(yù)測所得的預(yù)測值進行比較(見表8),平均誤差率為3%,在可接受的范圍內(nèi),模型預(yù)測效果良好。隨著年份的增加,預(yù)測的誤差率會逐漸增大,和數(shù)據(jù)量較少有關(guān)。

    表7 2013—2020年化肥施用量預(yù)測值 t

    表8 2013—2015年化肥施用量的估計誤差

    注:真實值數(shù)據(jù)來源于黑龍江省統(tǒng)計年鑒(2014—2016)。

    4 綜合分析與建議

    從空間看,黑土區(qū)各縣市的化肥施用量,受多重因素的影響。要素投入、經(jīng)濟發(fā)展水平、農(nóng)作物播種面積、農(nóng)作物產(chǎn)量、教育發(fā)展水平等因素,都會對施肥量產(chǎn)生影響,除大豆產(chǎn)量、大豆播種面2個因素不顯著以外,其它各因素都和化肥施用量呈正相關(guān)關(guān)系,其中:農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總值、糧食產(chǎn)量、谷類產(chǎn)量、小學(xué)數(shù)量、中學(xué)數(shù)量,都和化肥施用量之間存在著強正相關(guān)關(guān)系,Pearson相關(guān)系數(shù)分別為0.923、0.896、0.863、0.819、0.842。

    從時間看,黑土區(qū)的化肥施用量,總體呈上升趨勢。經(jīng)過確定性趨勢分析和隨機性波動(ARIMA)分析,獲得黑土區(qū)施肥量的時間序列模型;利用1988—2012年的化肥施用量數(shù)據(jù)預(yù)測了2013—2020年的化肥施用量,到2020年,黑龍江省境黑土帶所涵蓋的21個市、縣黑土區(qū)化肥平均施用量將達到50 645.05 t。

    依據(jù)以上綜合分析,提出以下建議:

    1)利用新媒體提高農(nóng)技培訓(xùn)效率。當受教育水平低時,教育的發(fā)展對施肥量表現(xiàn)為促進作用;但是,當受教育水平高時,教育的發(fā)展又會對施肥量產(chǎn)生抑制作用。發(fā)展教育是長久之計,很難在短時間內(nèi)取得成效。應(yīng)該意識到,在“互聯(lián)網(wǎng)+”的時代,大數(shù)據(jù)、云計算和物聯(lián)網(wǎng)已經(jīng)相當普及,如果能利用微信等新媒體將農(nóng)業(yè)技術(shù)培訓(xùn)推廣,讓農(nóng)戶用自己的手機能了解到科學(xué)施肥、合理種植的重要性,有利于減少黑土區(qū)的化肥施用量。

    2)規(guī)范化肥市場。化肥施用量持續(xù)升高的另一個重要原因,是農(nóng)戶對購買的化肥品牌不信任。因為化肥品牌與質(zhì)量參差不齊,農(nóng)戶無法分辨出化肥質(zhì)量的優(yōu)劣,在風(fēng)險規(guī)避心理的作用下,寧愿采取多施肥行為以規(guī)避購買低質(zhì)化肥帶來的風(fēng)險。所以,在保證糧食產(chǎn)量的基礎(chǔ)上化肥施用量零增長,應(yīng)該從規(guī)范化肥市場、重視化肥質(zhì)量入手,保證農(nóng)戶能夠買到優(yōu)質(zhì)的化肥,避免過量施肥行為;同時,加大有機肥等綠色肥料的補貼力度,使有機肥部分替代化肥。

    3)推廣深施肥機械。黑土區(qū)農(nóng)戶存在淺施肥行為,會降低化肥的利用效率,存留在土壤中的化肥會對土地質(zhì)量造成影響,是造成黑土區(qū)農(nóng)業(yè)面源污染的主要原因,也是化肥施用量居高不下的重要原因之一。據(jù)統(tǒng)計,我國氮肥、磷肥和鉀肥的利用率均低于50%,分別為30%~35%、10%~25%、35%~50%[8]。根據(jù)本文的分析,化肥施用量與農(nóng)業(yè)機械利用呈正相關(guān)關(guān)系,但這里所指的農(nóng)業(yè)機械多為播種、插秧、收割的機械,而深施肥機械的利用可以避免淺施肥行為,提高化肥利用率,從而降低化肥施用量。因此,應(yīng)該通過補貼政策推廣深施肥機械,通過提高化肥利用效率降低化肥施用量。

    4)擴大測土配方覆蓋面。從微觀講,減少一個農(nóng)戶化肥施用量的一個重要的方法,是提高肥料利用率,變“粗狂型”施肥為“科學(xué)型”施肥。測土配方技術(shù),可以準確測定出某種土壤種植某種作物時含有的和缺乏的元素。因此,應(yīng)將測土配方精準施肥技術(shù)推廣,使得測土配方技術(shù)逐步從鄉(xiāng)、鎮(zhèn)的農(nóng)技推廣站覆蓋到每塊田地,不僅可以從微觀上降低農(nóng)作物的生產(chǎn)成本,增加農(nóng)戶收入,也會在宏觀上減少化肥施用量,避免不合理施肥帶來的農(nóng)業(yè)面源污染問題。

    [1] 中華人民共和國國家統(tǒng)計局.中國統(tǒng)計年鑒(2016)[M].北京:中國統(tǒng)計出版社,2016.

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