我国种植业污染治理政策的演变与特征——基于中央层级的政策文本分析

石信儿,吴大磊

(1.广东社会科学院环境与发展研究所，广东广州 510635;2.广东社会科学杂志社，广东广州 510635)

改革开放以来，我国农业经济发展成效显著。2020年，我国粮食总产量达到6 695亿kg，实现连续6年保持在0.65万亿kg以上的记录，农村居民人均可支配收入达到17 131元，增长幅度连续11年高于城镇居民。然而，长期的粗放式农业生产方式导致农业面源污染问题日趋严重[1]。在党的十九大报告中，***总书记专门强调要“加强农业面源污染防治”工作，近年来的中央1号文件中也多次强调加强农业面源污染治理。种植业作为农业的重要组成部分之一，对农业面源污染的影响不容小觑，根据2020年6月生态环境部等部门联合发布的《第二次全国污染源普查公报》显示，2017年我国种植业总氮(TN)和总磷(TP)排放量分别占农业污染源排放量的51%和36%，已经成为农村地区环境污染的主要来源。因此，如何在大力发展农村经济与提高农村生活水平的前提下，有效控制种植业污染，促进农业农村生态环境的改善，已经成为政府部门和学界关注的重难点问题。

当前，针对农村、农户实施各类激励和约束政策仍然是种植业污染治理的主要路径，管用有效的治理政策事关种植业污染治理成败。鉴于此，笔者以种植业污染治理政策为研究对象，重点探讨过去一段时期中央层级出台的有关种植业污染治理政策的演变特征、目前中央层级的种植业污染治理政策工具的特点、政策工具使用中存在的问题以及对后续出台相关政策的启示。

1 文献回顾

该分析是研究公共政策的常用方法之一，主要采用文本计量、内容分析和社会网络分析等方法对政策文本的内容和形式特征进行分析，探究政策主题、政策工具、政策主体之间的互动、政策体系的结构与演进等。郑石明等[2]从北大法律信息网站收集了1973—2016年间的中央环境政策文献作为研究对象，采用政策计量研究中的共词与聚类分析等语义文本分析方法，着力分析了中国环境政策的聚焦点及其演变逻辑。杨志军等[3]基于“政策工具—价值链”的二维分析框架，借助内容分析法对改革开放以来中央政府颁布的43个环境治理政策文本进行分析，深入挖掘了我国环境治理政策工具的运用特点。周定财等[4]以1992年以来中央政府联合发文205份环境政策文本为研究对象，采用社会网络分析法，分析了我国各阶段政策主体间的合作关系的整体网特征。许阳[5]以1982—2015年中国国家层面出台的海洋环境治理政策文件作为分析样本，运用内容分析和词频分析方法，科学客观地分析了中国海洋环境治理政策理念、政策结构、政策过程和决策关注点的历史变迁逻辑。种植业污染治理政策的出台主要是为了缓解农村环境污染现状，是国家农业面源污染治理政策的重要组成部分。近年来，我国种植业污染治理政策的主题、对象以及政策工具等方面均表现出一系列的特征与变迁趋势，通过政策文本分析可以直观地掌握和梳理种植业污染治理政策变迁的历史逻辑，为今后种植业污染治理政策的制定提供科学依据与理论支撑。

现有的种植业污染治理政策研究主要集中在以下3个方面：一是种植业污染治理政策的实施效果评价。通常从微观农户行为视角出发，采用实证计量方法，研究以种植业污染治理为目的的宣传、培训和补贴等绿色农业政策激励措施对农户环境友好型生产行为的影响，大部分学者认为这些政策激励措施可以正向促进农户的环境友好型行为[6-8]。也有一部分学者认为在绿色农业转型发展初期，绿色农业政策效果不显著，这可能是由于政策实施早期学习成本较高[9-10]。二是国别之间的比较分析。通常会直接比较中国、美国与欧盟等发达国家种植业面源污染治理体系的异同点，发现由于制度文化历史背景的差异和治理技术水平的不同，不同国家的种植业污染治理政策和运行机制各不相同，在借鉴国外先进经验的同时应当充分考虑中国的实际情况[11-12]。三是种植业污染治理政策的制定方向的探讨。现有研究大多认为未来政府部门应当及时提供农业市场信息，建立健全种植业面源污染治理市场体系，引导各类种植业生产经营主体参与种植业污染治理工作中[13-15]。

综上，现有研究对种植业污染治理政策的研究仍处于起步阶段。从研究内容来看，现有研究中直接针对种植业污染治理政策文本的研究较少；从研究方法来看，少有的对政策文本进行分析研究也多以定性分析和主观评价为主，缺乏对政策文本内容深入的定量分析；从研究视角来看，现有成果缺乏从政策工具视角出发对种植业污染治理政策的变迁特征进行梳理。鉴于此，笔者采用政策计量和内容分析方法2种文本分析经典方法，前者通过对政策主题词词频及共词语义网络进行分析，探究种植业污染治理政策的聚焦点；后者在本文构建的“政策工具—客体—时间”三维分析框架基础上进行计量统计与分析，探讨我国种植业污染治理政策工具运用过程中存在的问题。

2 研究设计

2.1 数据来源该研究借助北大法宝网站颁布的政策为总库，考虑到种植业污染主要指化肥、农药、农用薄膜等化学品使用过量及其使用方式过量造成的环境污染，所以根据政策文本是否含有化肥、农药、种植业、减量增效、配方肥、控释肥、农膜等关键词进行检索，得出相关的政策文件为子库。由于政策文件数量众多，为保证样本的权威性、有效性、相关性、公开性，再按以下原则在子库中筛选和整理：①政策主体为中央部委及其直属部门，地方政策不予采用；②政策类型为法律、法规、规划、意见、工作方案等规范性文件，非正式决策的批复函等不予采纳；③政策内容高度相关并现行有效，剔除已失效和相关性较弱的文件，修正的文件选取最新版本；④所有文本均可公开查询，具有较强权威性和可得性。最终确定有效文本154份，时间跨度为2001—2019年。

2.2 研究方法

2.2.1政策计量分析法。采用政策计量中的共词分析法，采用ROST NAT 4.6对所有的政策文本进行中文词频统计分析,筛选出高频关键词构建主题词相似矩阵，在此基础上利用UCINET 6软件绘制出对应的主题词网络图，揭示种植业污染治理政策的主题特征。

2.2.2政策文本内容分析法。政策文本内容分析法是一种定性与定量相结合的方法，首先对文本内容进行人工编码，然后对各类型政策工具使用频数进行统计分析，逐步引入政策工具作用客体和出台时间2个维度进行交互统计分析，深入剖析种植业环境污染治理政策工具使用的变迁规律。

3 种植业污染治理政策文本计量分析

3.1 主题词筛选政策的主题词是指在政策文本中反复出现的高频关键词，可以反映若干政策文本的特征。在合并同义词和剔除无意义词后，按照邱均平等[16]提出的“二八定律”，最终选取词频数排序前30的高频关键词作为政策主题词(表1)，累计词频数占总词频数的20.5%左右。由表1可知，“施肥”为频次最高的主题词，达1 295次，说明现有政策主要着力点是肥料。与此同时，“技术”“推广”“农业”“农户”等主题词频次也较高，均位于排序前5位，说明现有政策主要针对农户，采用的主要方法是推广种植业绿色生产技术，这与课题组在2019年8—12月对广东省稻农实地调研时观测到的结论是一致的。

表1 种植业污染治理政策主题词统计Table 1 Statistics of key words of pollution control policy for planting industry

此外，“项目”“示范”等主题词频次也较高，说明当前种植业污染治理政策的方式与工业污染和城市污染治理相似，均是先进行局部试点、项目探索，取得经验和成果后再进行推广，即先试点示范再推广。

3.2 语义网络分析借助ROST NAT 4.6，计算每2个主题词同时出现在同一行政策文本的次数，用Callon等[17]提出的等价系数进行包容化处理，构造相似矩阵(表2)。因篇幅有限，表格只展示了矩阵的一部分内容，矩阵中的数据反映2个主题词之间的关联程度，数值越大，相关性越强，反之亦然。

根据相似矩阵，利用UCINET 6软件绘制出对应的主题词网络图，如图1所示。图1中每一个节点表示当前各种植业污染治理政策的主题词，节点之间连线表示不同主题词出现在同一行政策文本中。

为了进一步了解各主题词之间的联系，借助UCINET 6计算出各政策工具主题词的度中心度(Degree Centrality)，如表3所示。由表3可知，度中心度值越高，表示它与其他主题词之间的关联程度越紧密，是政策关注的重点。

由图1、表2和表3可知，现有中央层级种植业污染治理政策主要集中于绿色生产技术体系的建立与推广方面。在语义网络中，度中心度最高的主题词为“推广”，该词大多出现在旨在扩大某项生产技术或生产资料使用范围的政策中，体现了在种植业污染治理过程中注重绿色生产技术的创新与推广，如2005年开始国家大力推广的测土配方施肥补贴项目，旨在引导农户科学平衡合理施肥，从源头上减少种植业面源污染的产生。“追施”为度中心度最低的主题词，主要是因为该词仅出现在指导农户科学施肥的政策中，专用性较强，如历年的《春季主要农作物科学施肥指导意见》中提及的应当因地、因苗、因时追肥，避免过量追施造成土壤肥料浓度过高，对作物生长和环境产生危害。

表2 种植业污染治理政策主题词相似矩阵(部分)Table 2 Keyword similarity matrix of crop pollution control

图1 种植业污染治理政策主题词语义网络图Fig.1 Topic words semantic network diagram of pollution control policy for planting industry

4 “政策工具—客体—时间”维度下的种植业污染治理政策分析

4.1 分析框架及编码政策工具是政策决策者或实践者为解决某一社会问题或某一政策目标而采用的具体手段和方式，其核心是如何将政策意图转变为管理行为,将政策理想转变为政策现实[18]。因此在种植业环境污染治理问题上，要实现政策目标、改善种植业环境状况必须选用科学合理的政策工具来构建种植业环境政策体系。基于种植业环境政策工具类型、政策客体和政策工具使用的时间序列3个维度构建分析模型。在三维分析框架下需要进一步划分政策工具类型、作用客体和使用时间分布阶段(图2)。

首先，借鉴已有的文献[19]，从命令-控制型、经济激励型、自愿环境管制型三大类环境政策工具维度出发对种植业污染治理政策进行分类，每种政策工具类型中又包含多种具体的政策手段。其次，结合种植业生产具体步骤和实际政策文本，将种植业污染治理政策内容直接作用的客体分为种植业投入品、种植业生产、种植业废弃物处理。最后，以时间轴为线，对2001—2019年我国种植业污染治理政策划分演进阶段，选取我国种植业污染治理政策发展路程中标志性的政策文件或会议为时间节点。2001年批准的《国家环境保护“十五计划”》中专门制定了关于农药与农膜污染的防治计划，农业环境保护开始得到关注；2008年国务院召开了新中国成立以来的第一次全国农村保护环境会议，会议上提高测土配方施肥技术覆盖率、低毒高效农药使用率等重要种植业污染治理政策措施，农业环境保护逐步获得重视；2012年党的十八大召开以来，生态文明建设被置于前所未有的战略高度，农业环境保护问题也获得高度重视，土地施肥等种植业污染治理等政策措施逐步细化。由此将收集整理的政策文本划分为如表4所示的3个阶段：政策起始发展阶段2001—2007年，该阶段政策数量较少，年均发文量仅有3.8条；政策迅速发展阶段2008—2012年，该阶段政策数量逐步增多，年均发文量达到7.2条；政策繁荣发展阶段2013—2019年，该阶段政策出台数量高速增长，年均发文量高达15.8条。

表3 种植业污染治理政策主题词度中心度Table 3 Key word degree centrality of pollution control policy for planting industry

图2 种植业环境污染治理政策的三维分析模型Fig.2 Three-dimentional model of environmental pollution control policy of planting industry

表4 我国种植业污染治理政策工具分析的样本数量统计Table 4 Statistics of tool analysis sample size of pollution control policy for planting industry in China

在“政策工具—客体—时间”三维分析框架构建完成之后，为了对各维度进行下一步的统计分析，对筛选到的154份有效政策文本中，提取出的涉及种植业污染治理相关内容的语句条款，按照“政策序号—章节号—条款号”的顺序进行逐条编码，如10表示序号为10的政策文本，14-1表示序号为14的政策文本的第1条，1-2-1表示序号为1的政策文本的第2条第1项细则等。若某项政策条款使用多项政策工具，则按上述编码原则依次增加一级编码。最终梳理出表2所示的政策编码表。在分析编码的过程中从154份政策文本中随机抽取了20个样本作为分析对象进行信度检验，经2位编码员归类统计分析结果，利用公式(1)和(2)[20]进行信度检验。

(1)

(2)

式中，M表示所有编码者完全同意数目，Ni为编码单位数，n表示编码总人数，根据上述公式，最终求得平均相互满意度为0.86，信度为0.92，达到0.8以上信度检验标准，表明该研究编码具有较高可信度。

4.2 基本政策工具维度分析从种植业环境污染治理政策工具条款项目的统计结果(表6)可以得出以下结论：①3种类型的政策工具中，自愿环境管制型政策工具累计占比高达68.48%，成为我国政策主体在种植业环境污染治理中使用频率最高的政策工具。其中，宣传教育与技术研发推广的手段占比为34.15%，是众多政策工具中最常用的治理手段。引导鼓励和示范教育以24.74%的占比紧跟其后，是政策主体较为常用的政策工具手段。监测评价和公众监督的占比分别为8.89%和0.70%，说明我国种植业的监督举报机制还不成熟。②命令-控制型政策工具使用频数累计占比为16.21%，其中登记、许可证、审批、生产标准制度等手段占比为7.67%，为该类型政策工具中使用频数最高的，说明命令—控制型政策工具在种植业环境污染治理领域适用范围较为有限，仅适用于需要严格管控，影响范围较大的问题。③经济激励型政策工具使用频数累计占比为15.34%，其中包括6个具体的政策工具手段，频数占比均较低，说明我国经济激励型政策工具整体使用频次较少。

表5 种植业污染治理政策文本编码Table 5 Text encoding of pollution control policy for planting industry

表6 基本政策工具分配比例Table 6 Proportion of tool allocation of basic polices

4.3 政策客体维度分析在基本政策工具维度分析的基础上，引入种植业环境污染治理政策客体维度，得到如表7所示的政策工具在其作用客体上的分布统计结果。从表7可以看出，①政策主体对种植业环境污染的治理主要着力于种植业的生产过程，占比高达34.32%。②针对种植业投入品，政策主体运用命令-控制型政策工具的频数最高；针对种植业生产过程和废弃物的处理，政策主体均是运用自愿环境管制型政策工具的频数最高。③政策同时作用于多种政策客体的占比为22.64%。这说明在种植业环境污染确定主要治理对象时，除了选取某一政策客体进行重点治理，也可以同时作用于2种及以上的多政策客体，实现对种植业环境的有效治理。

表7 政策工具作用客体频数分布统计Table 7 Statistics of frequency distribution of the objects of policy instruments

4.4 政策的时间维度分析在对基本政策工具维度和政策客体维度进行分析之后，引入政策出台的时间维度，更好地观察政策工具使用的历史变迁情况。

由图3和4可知，我国种植业污染治理政策在不同阶段对于不同政策工具、政策客体的选择偏好均呈现出一定的变迁特征。

由图3可知，在政策起始阶段，政策主体对自愿环境型政策工具使用偏向明显，占比高达69.23%。作用于种植业生产过程客体的政策最多，占比为43.06%。在政策平稳执行阶段，自愿环境型政策工具占比依然显著，命令控制型政策工具占比有所下降，经济激励型政策工具占比依然式微。作用于种植业生产过程客体的占比有所下降，而多政策客体的比重有所上升。在政策高速发展阶段，对自愿环境型政策工具依然应用最多，但经济激励型政策工具占比显著增加，和起始阶段相比增幅高达241.14%。政策客体分布呈现均衡化态势。

由图4可知，在各阶段，除种植业投入品是命令控制型政策工具使用最多，其余政策客体均是自愿环境管制型政策工具使用最多。此外，各政策客体选用的政策工具类型由单一性逐渐向多元化转变。

图3 种植业污染治理政策工具及政策客体分阶段频次占比Fig.3 Proportion of policy objects phased frequency and pollution control policy tools of crop industry

图4 种植业环境污染治理政策工具各阶段不同政策客体的政策工具使用频次占比Fig.4 Proportion of policy instruments use frequency at different stages of different policy objects of policy tools for environmental pollution control in planting industry

5 研究结论与政策建议

5.1 研究结论该研究梳理了2001—2019年中央层级出台的种植业污染治理政策文本，运用政策文本计量对样本文本进行了主题词分析，并基于“政策工具—客体—时间”三维分析框架，借助内容分析法对样本进行编码和统计分析，主要得出如下结论：

第一，通过对种植业污染治理政策主题词进行计量分析，发现肥料是现有政策的主要着力点，农户作为种植业主要生产者是政策的重点关注对象，绿色生产技术推广体系的建立是应用较多的政策措施。此外，“项目”“示范”等主题词的高频次特征反映出我国种植业污染治理的方式和工业、城市污染的方式相似，即先试点探索示范，后全面推广。

第二，政策工具类型及其具体手段多样却分布不均。呈现出自愿环境管制型政策工具应用最多(使用占比为64.87%)，命令控制型和经济激励型政策工具应用较少的特点(使用占比分别为16.20%和15.33%)。各政策工具内部包含的具体政策手段也存在使用比例失衡的问题。自愿环境管制型政策工具主要侧重于采用技术推广与研发、引导鼓励和示范教育等手段，公众监督手段应用较少，说明我国种植业污染监督举报机制有待优化。命令控制型政策工具主要使用登记、许可证、审批制度及相关标准规范手段，法律法规制定方面的措施较少，说明未来需要完善种植业污染治理相关法律。经济激励型工具主要采用投入物及技术服务补贴手段，信贷支撑和资金投入等措施应用较少，说明我国未来需要更进一步推进种植业绿色发展市场机制的建立。

第三，政策客体的协同性有待加强。我国在确定政策客体的时候更倾向于单独作用于某一个客体，同时作用于2个或2个以上的多政策客体频数占比较少(占比为22.64%)单独作用于某一客体虽然针对性较强，但在种植业污染治理中，综合考虑各政策客体之间的关联性，联合作用于多政策客体有助于治理效率的提升。

第四，我国种植业污染治理政策在不同阶段对于不同政策工具、政策客体的选择偏好均呈现出一定的变迁特征。自愿环境型政策工具使用占比虽然依然占主导地位，但经济激励型政策工具占比有上升趋势。政策客体分布呈均衡化发展态势，各政策客体选用的政策工具类型逐渐向多元化转变。

5.2 政策建议首先，继续推进先试点后推广的治理方式。虽然种植业面源污染和工业点源污染的排放特性有诸多不同，但对某一项治理措施，先试点探索，取得成功经验再全面推广的方式同样适用于种植业污染治理过程。根据政策目标和试点条件，合理选择试点范围和层级，对不同的试点实施分类指导和分级管理。及时总结试点取得的实践经验，对于可复制可推广的成功经验，考虑不同地区的特点，因地推广。

其次，合理配置各类政策工具，构建多种政策工具有机结合的综合应用模式。在种植业污染治理中，命令控制型政策工具属于“刚性管理”，经济激励型和自愿环境管制型属于“柔性管理”。虽然强制性强的命令-控制型工具依然是我国当前阶段控制种植业污染的有效手段，但由于种植业面源污染防治对象的多源性及分散性、防治主体的多元性等特点，“刚”“柔”相济、多种政策工具有机结合应当是未来种植业污染治理政策应用模式。在强化命令-控制型政策工具应用的前提下，尝试经济激励型政策工具的应用，增加资金投入，建立种植业污染治理市场化持续运行机制，探索种植业污染外部性内部化的实现路径。

最后，加强政策客体之间的协同性。种植业污染治理的各政策客体之间存在着紧密的联系，比如对绿色种植业投入品的选择显然会改善生产者过度施肥、施药的生产行为，而绿色生产行为也会促进农业的可持续发展，减少种植业产生的废弃物。因此，在确定政策客体时除了选取某一政策客体进行重点治理，还需要注重综合性的考量，实现协同增效。