沱江流域化肥施用强度与经济增长的EKC验证

左 宇, 胡 艳

(内江师范学院 经济与管理学院， 四川 内江 641100)

0 引言

化肥在我国农业发展过程中发挥了重大作用，但化肥过量施用导致的农业面源污染问题也尤为突出，成为我国许多湖泊、河流富营养化的主要原因之一[1-3].化肥过度施用导致的环境问题得到了学术界的广泛关注，宏观层面的研究主要从化肥利用效率[4]、化肥污染时空特征[5]、化肥环境污染风险[6]、化肥污染驱动因素[7]、化肥污染治理措施[8]等几个方面展开，微观层面主要研究农户化肥施用行为及影响因素[9-11].在研究化肥污染驱动因素的文献中，经济增长与化肥污染之间的关系被众多学者广泛研究，主要是运用环境库兹涅茨曲线(environment kuznets curvel，EKC)来分析经济增长与化肥污染之间非线性关系[12-15].相关研究表明，化肥施用量与农业经济增长之间存在倒“U”型的曲线关系[12]，也有一些研究发现化肥面源污染排放强度与人均农业产出之间存在“N”型曲线关系[13]，同时化肥面源污染排放与经济发展水平之间也存在显著的倒“N”型曲线关系[15].沱江流域成为全国首批流域水环境综合治理与可持续发展试点流域以来，其环境污染问题也得到了一些学者的关注.相关研究发现沱江流域水质状况总体上污染较重，但有向好趋势[16]，农田固废和农田径流污染源的贡献率呈增加趋势[17]，畜禽养殖污染物环境风险较大[18]，加强生态环境综合治理势在必行.从已有研究来看，关于化肥污染与经济增长之间EKC关系的研究成果已经相当丰富，国家层面、区域层面及省级层面的实证研究案例也较多，但是目前未有研究沱江流域化肥施用强度与经济增长之间EKC关系的相关报道.鉴于此，在现有研究基础上，以全国第一批水环境综合治理与可持续发展试点流域沱江流域为研究对象，基于沱江流域沿线主要城市2000—2018年的宏观数据，在把握化肥施用强度和农业经济增长时空规律的基础上，运用EKC模型揭示化肥施用强度与农业经济增长之间的关系，对于设计沱江流域农业化肥污染治理政策、平衡化肥污染与农业经济之间的关系、持续深化沱江流域水环境综合治理具有重要意义.

1 研究方法与数据来源

1.1 研究方法

环境库兹涅茨曲线最早由美国的经济学家Grossman和Krueger提出.EKC曲线的核心内容就是验证了环境质量与人均收入之间存在非线性的倒“U”形曲线关系.该曲线揭示出：当经济发展处在初级阶段时，人们关注的是生活问题，环境质量会随着经济发展水平的上升而不断恶化；当经济发展到较高水平时，人们就会逐渐关注生态质量，会投入更多的资金进行环境治理，环境质量就会随着经济发展水平的上升而上升，污染物排放量会随之下降.借此原理构建沱江流域化肥施用强度与农业经济增长之间的EKC曲线模型.化肥施用强度可从人均化肥施用量、地均化肥施用量、单位GDP化肥施用量进行表示，此处借鉴刘钦普的研究方法[19]，选取地均化肥施用量(化肥施用量与耕地面积的比值)来表示化肥施用强度.反映农业经济增长的指标主要是农业生产总值和人均农业生产总值，前者是一个绝对指标，后者是一个相对指标，此处借鉴侯孟阳、姚顺波[13]的研究方法，选取人均农业生产总值来表示农业经济增长，且通过农业生产总值指数将其换算到2000年的不变价格.此外，侯孟阳、姚顺波[13]还认为农村居民人均纯收入、复种指数、财政支农水平、农业机械投入强度对化肥实用强度也有影响.根据以上分析构建沱江流域化肥施用强度与农业经济增长的对数线性EKC模型，如下式所示：

(1)

式中：βi反映个体差异的变量，表示各市的固定效应，i=1，2，…，6,βt表示时间效应；lnY表示化肥施用强度；X1表示人均农业生产总值；α1表示人均农业生产总值一次项估计参数；α2表示人均农业生产总值二次项估计参数；α3表示人均农业生产总值三次项估计参数；X2表示农村居民人均纯收入；X3表示农作物播种面积；X4表示财政支农水平；X5表示农业机械投入强度；εit表示随机误差项.

在检验过程中，第一步仅将X1的一次、二次、三次项纳入方程，分别检验沱江流域整体及六个城市化肥施用强度与农业经济增长之间非线性关系；第二步将控制变量纳入方程再次进行检验；第三步用复种指数替换农作物播种面积进行稳健性检验.根据α1、α2和α3的不同取值来反映化肥施用强度与农业经济增长之间非线性关系.

(1)若α1=α2=α3=β=0，那么化肥施用强度与农业经济增长之间不存在任何函数关系；

(2)若α2=α3=0,α1和β为任何实数，那么化肥施用强度与农业经济增长之间存在线性曲线关系；

(3)若α2>0,α3=0,α1和β为任何实数，那么化肥施用强度与农业经济增长之间存在着“U”型曲线关系；

(4)若α2<0,α3=0,α1和β为任何实数，那么化肥施用强度与农业经济增长之间存在着倒“U” 型曲线关系；

(5)若α3>0,α1、α2和β为任何实数，那么化肥施用强度与农业经济增长之间存在着“N” 型曲线关系；

(6)若α3<0,α1、α2和β为任何实数，那么化肥施用强度与农业经济增长之间存在着倒“N” 型曲线关系.

1.2 数据来源

2019年四川水利厅公布了沱江流域四川段范围，沱江流域在四川段主要涉及成都市、自贡市、泸州市、德阳市、内江市、乐山市、宜宾市、眉山市、资阳市、阿坝州10个市(州)的44个区(县、市)及技术开发区，实际上沱江流域还包括重庆市大足区、荣昌区的部分地区.德阳市、成都市、资阳市、内江市、自贡市占沱江流域的面积较大，比重分别为61.67%、44.47%、62.94%、95.82%、72.79%，此五市覆盖了沱江流域的绝大部分地区，具有代表性.此外，泸州市所属沱江流域的面积的比重不大，考虑到沱江流域从泸州市汇入长江，对长江生态环境有直接的影响，因此也将其纳入此次研究范围.文中所涉及的数据是化肥施用量(折纯量)、耕地面积、人口数量、农业生产总值等数据，这些数据来自2001—2019年的《四川统计年鉴》.

2 结果与分析

2.1 化肥施用强度时空特征分析

沱江流域六市化肥施用强度的时空数据如表1所示.沱江流域化肥施用强度呈现出先上升后下降的特征，由2000年的436.68 kg/hm2波动上升至2011年的533.94 kg/hm2再波动下降至2018年的412.08 kg/hm2，2018年较2000年下降了24.60 kg/hm2，年均增长速度为-0.34%.各市化肥施用强度波动变化特征显著，整体也呈现出先上升后下降的特征，变化幅度和速度各异，成都市和资阳市化肥施用强度续下降态势显著.具体看，2018年与2000年相比，德阳市、自贡市、泸州市的化肥施用强度分别上升17.79 kg/hm2、7.66 kg/hm2、45.93 kg/hm2，年均增长速度分别为0.15%、0.14%、0.56%，德阳市、自贡市分别在2010年、2014年达到历史最大值；成都市、资阳市、内江市的化肥施用强度分别下降169.06 kg/hm2、41.78 kg/hm2、8.15 kg/hm2，年均增长速度分别为-2.31%、-1.36%、-0.12%，分别在2008年、2012年、2013年达到历史最大值.

沱江流域各市化肥施用强度高，空间分异明显.从多年平均水平看，沱江流域各市化肥施用强度的大小关系依次为德阳市、成都市、泸州市、内江市、自贡市、资阳市.尽管2015年以来，四川省及各市全面贯彻落实农业农村部《到2020年化肥施用量零增长行动方案》的政策方针，近几年各市化肥施用量呈现负增长，化肥施用强度有所下降，但化肥施用强度仍然较高.2018年德阳市(722.68 kg/hm2)、泸州市(509.61 kg/hm2)、内江市(411.77 kg/hm2)化肥施用强度均高于四川省平均水平(349.85 kg/hm2)；成都市(346.17 kg/hm2)和自贡市(322.66 kg/hm2)化肥施用强度略低于四川省平均水平.当前，沱江流域源头的德阳市和入长江口的泸州市化肥施用强度高于其他市，应该引起政府部门的高度重视.

表1 2000-2018年沱江流域化肥施用强度 单位：kg/hm2

2.2 农业生产总值时空特征分析

沱江流域各市农业生产总值时空数据如表2所示.农业是沱江流域各市社会经济发展的基础产业，近年得到持续稳步发展，农业生产总值平稳上升.2018年沱江流域各市农业生产总值累计达到1442.75亿元，对四川省农业生产总值的贡献达到34.73%，农业生产总值较2000年上升1109.21亿元，年均增长速度为8.48%，规模优势显著.除资阳市外，其余五市农业生产总值均呈现出快速上涨的特征，年均增长速度从高到低依次为内江市(11.35%)、泸州市(9.83%)、成都市(9.62%)、德阳市(8.35%)、自贡市(7.01%)、资阳市(6.12%)，2018年较2000年分别上升159.87亿元、138.93亿元、455.91亿元、177.28亿元、88.87亿元、88.35亿元.资阳市2016年农业生产总值呈现出“断崖式”下降的原因是简阳市被划归称为成都市辖区，进而导致其农业生产总值突然大幅度降低.

成都市对沱江流域农业生产总值的贡献率最大，维持在30%以上，并呈波动上升趋势，2018年更是达到40.00%，其余五市对沱江流域农业生产总值的贡献率差距不是很明显.具体看，德阳市、资阳市和自贡市对沱江流域农业生产总值的贡献率呈现下降的趋势.德阳市由2000年的16.42%波动下降至2018年的16.08%，在2002年达到历史最大值(16.87%)；资阳市由2000年的15.18%波动下降至2018年的9.63%，在2013年达到历史最大值(16.11%)；自贡市由2000年的12.30%波动下降至2018年的9.00%，在2002年达到历史最大值(12.43%);泸州市对沱江流域农业生产总值的贡献率略有上升 2000年的11.27%波动上升至2018年的12.08%，在2013年达到历史最大值(13.88%).

表2 2000—2018年沱江流域农业生产总值

2.3 EKC验证分析

2.3.1 单位根检验

为了避免变量之间存在“伪回归”，对面板数据采取LLC检验方法进行单位根检验，结果如表3所示.除个别变量外，采取包含常数项或者既包括常数项和时间项的两种检验式检验发现，变量均存在单位根，说明该时间序列的原始数据不平稳；对变量的一阶差分再次进行单位根检验，结果拒绝原假设，表明变量不存在单位根，说明面板数据的一阶差分平稳.

表3 总体样本面板变量序列单位根检验

运用ADF检验进行个体样本的时间序列单位根检验，如表4—9所示.结果发现个体样本时间序列的原始数据均存在单位根，而一阶差分均不存在单位根，说明个体样本的时间序列数据的一阶差分平稳.

表4 德阳市时间变量序列单位根检验

表5 成都市时间变量序列单位根检验

表6 资阳市时间变量序列单位根检验

表7 内江市时间变量序列单位根检验

表8 自贡市时间变量序列单位根检验

表9 泸州市时间变量序列单位根检验

2.3.2 协整检验

表10 总体样本协整检验结果

表11 个体样本协整检验结果

2.3.3 长期均衡检验

2.3.3.1 总体样本检验

考虑到总体样本存在个体和时间效应，运用PLS进行EKC二次项模型回归分析，结果如表12所示.未加入控制变量时，EKC二次项模型的调整R2为0.881，模型解释力度可达到88.10%.检验结果表明，沱江流域化肥施用强度与农业经济增长之间存在倒“U”型曲线的关系.当沱江流域人均农业生产总值为2289.30元时，地均化肥施用量处于倒“U”型曲线最大值的拐点.2018年沱江流域人均农业生产总值为5229.88元，地均化肥施用量已经跨过倒“U”型曲线的波峰点，跨越时间大约在2009—2010年之间.反映出当前沱江流域地均化肥施用量处在倒“U”型曲线的右半部分.

表12 总体样本EKC二次项模型回归结果

2.3.3.2 个体样本检验

个体样本采取OLS模型进行EKC二次项模型回归分析.检验结果表明，未加入控制变量时，沱江流域六市化肥施用强度与农业经济增长之间均存在倒“U”型曲线的关系，且均已跨过倒“U”型曲线的波峰点.由于六个城市农业资源禀赋、农业经济发展基础、农业技术水平不同，出现拐点的时间和达到拐点时的农业经济发展水平存在一定差异，德阳市、成都市、资阳市、内江市和自贡市在2010年之前均实现跨越，而泸州市在2016—2017年之间才实现跨越；跨越时人均农业生产总值的大小关系依次为泸州市(3097.31元)、德阳市(2904.45元)、资阳市(2394.91元)、自贡市(1912.37元)、内江市(1537.48元)、成都市(1202.91元).具体分析结果如表13—14所示.

表13 个体样本回归结果(未加入控制变量)

表14 EKC曲线特征

德阳市化肥施用强度与农业经济增长之间存在倒“U”型曲线关系，地均化肥施用量与人均农业生产总值之间的函数关系为y=-0.726x2+11.578x-39.260.当德阳市的人均农业生产总值为2904.45元时，地均化肥施用量处于倒“U”型曲线最大值的拐点，2018年德阳市人均农业生产总值为6545.48元，地均化肥施用量已经跨过倒“U”型曲线的波峰点，跨越时间大约在2009—2010年之间.反映出当前德阳市的地均化肥施用量处在倒“U”型曲线的右半部分.

成都市化肥施用强度与农业经济增长之间存在倒“U”型曲线的关系.化肥施用强度与农业经济增长之间的函数关系为y=-0.452x2+6.416x-16.446.当成都市人均农业生产总值为1202.91元时，地均化肥施用量处于倒“U”型曲线最大值的拐点，2018年成都市人均农业生产总值为3479.83元，地均化肥施用量已经跨过倒“U”型曲线的波峰点，跨越时间大约在2008—2009年之间.反映出当前成都市的地均化肥施用量处在倒“U”型曲的右半部分.

资阳市化肥施用强度与农业经济增长之间存在倒“U”型曲线的关系.地均化肥施用量与人均农业生产总值之间的函数关系为y=-1.267x2+18.779x-67.138.当资阳市人均农业生产总值为2394.91元时，化肥施用强度处于倒“U”型曲线最大值的拐点，2018年资阳市人均农业生产总值为5532.5元，化肥施用强度已经跨过了倒“U”型曲线的波峰点，跨越时间大约在2009—2010年之间.反映出当前资阳市地均化肥施用量处在倒“U”型曲的右半部分.

内江市化肥施用强度与农业经济增长之间存在倒“U”型曲线的关系，化肥施用强度与农业经济增长之间的函数关系为y=-0.494x2+7.292x-20.524.当内江市人均农业生产总值为1537.48元时，化肥施用强度处于倒“U”型曲线最大值的拐点，2018年内江市人均农业生产总值为4626.34元，化肥施用强度已经跨过倒“U”型曲线的波峰点，跨越时间大约在2008—2009年之间.反映出内江市目前化肥施用强度处在倒“U”型曲的右半部分.

自贡市化肥施用强度与农业经济增长之间存在倒“U”型曲线的关系，化肥施用强度与农业经济增长之间的函数关系为y=-0.930x2+14.059x-46.619.当自贡市人均农业生产总值为1912.37元时，化肥施用强度处于倒“U”型曲线最大值的拐点，2018年自贡市人均农业生产总值为4026.15元，化肥施用强度已经跨过倒“U”型曲线的波峰点，跨越时间大约在2009—2010年之间.反映出当前自贡市化肥施用强度处在倒“U”型曲的右半部分.

泸州市化肥施用强度与农业经济增长之间存在倒“U”型曲线的关系，化肥施用强度与农业经济增长之间的函数关系为y=-0.155x2+2.498x-3.793.当泸州市人均农业生产总值为3097.31元时，化肥施用强度处于倒“U”型曲线最大值的拐点，2018年泸州市人均农业生产总值为3420.79元，化肥施用强度刚跨过倒“U”型曲线的波峰点，跨越时间大约在2016—2017年之间.反映出当前泸州市化肥施用强度处在倒“U”型曲的右半部分.

2.3.4 稳健性检验

表15 个体样本回归结果(加入控制变量)

表16 稳健性检验估计结果

3 结论与建议

3.1 结论

在分析沱江流域化肥施用强度与农业经济增长时空特征的基础上，运用EKC模型验证化肥施用强度与农业经济增长之间的二次曲线关系.研究表明：沱江流域化肥施用强度呈现出先上升后下降的特征，德阳市化肥施用强度最高，资阳市最低；沱江流域农业生产总值持续平稳上升，成都市的贡献率最大，资阳市的贡献率最小；无论是否加入控制变量，沱江流域及六市化肥施用强度与农业经济增长之间均存在倒“U”型曲线的关系，且均已跨过倒“U”型曲线的波峰点.六个城市出现拐点的时间和达到拐点时的农业经济发展水平存在一定差异，德阳市、成都市、资阳市、内江市和自贡市在2010年之前均实现跨越，而泸州市在2016—2017年之间才实现跨越；跨越时人均农业生产总值的大小关系依次为泸州市、德阳市、资阳市、自贡市、内江市、成都市.

3.2 对策建议

在农业农村部出台《到2020年化肥施用量零增长行动方案》以来，沱江流域化肥施用增长速度放缓，且出现下降的趋势，但总体上看化肥施用强度仍然较高，对环境造成的风险依然较大.化肥施用强度虽已经跨过EKC曲线的顶点，但是在我国经济发展由速度增长到质量增长的现阶段，化肥污染的问题依然是沱江流域农业绿色发展面临的现实问题.对此，提出以下对策建议：

第一，加大绿色化肥的研发和示范推广.当前，沱江流域经济发展水平已经达到一定高度，应加大对绿色化肥研发和推广的资金投入，并选择化肥施用强度较高的德阳市、泸州市的部分区县建立化肥污染治理综合治理示范点.

第二，建立绿色化肥生态补偿政策.参考《沱江流域横向生态保护补偿协议》，各市要加快制定绿色化肥生态补偿政策，建立补偿资金，对于进行技术研发的企业和施用绿色化肥的农民进行补偿.

第三，进一步健全化肥污染治理的法律法规.参考《四川省沱江流域水环境保护条例》，并从流域沿线地区农业农村发展与环境污染情况，制定“一区一策”的地方性农业农村环境防治条例，细化、落实化肥治理规范.