羅海平, 何志文, 胡學英

(1.南昌大學中國中部經濟社會發(fā)展研究中心 南昌 330031; 2.南昌大學經濟管理學院 南昌 330031;3.中共江西省委黨校 南昌 330038)

城鎮(zhèn)化的推進助力中國經濟發(fā)展取得了舉世矚目的成就。截至2018年, 我國常住人口城鎮(zhèn)化率達59.58%, 高于世界平均水平(55.27%)。然而, 由于我國經濟增長方式的粗放型以及城鎮(zhèn)化推進的盲目性,導致農業(yè)面源污染現象日益嚴峻[1]。農業(yè)面源污染系指在農業(yè)生產活動中氮素和磷素等營養(yǎng)物質、農藥及其他有機或無機污染物質通過農田的地表徑流和農田滲漏形成的環(huán)境污染[2]。化肥面源污染是農業(yè)面源污染的重要來源之一, 2018年我國化肥投入量為5653.4萬t, 占世界使用量的30%以上, 化肥投入強度是歐盟和美國的2倍以上, 化肥施用總量大與施用強度高現象并存[3]。化肥的過度施用不僅使農產品邊際產出不斷降低, 亦使耕地質量持續(xù)下降、地下水污染日益嚴峻, 中國依靠化肥來提高農作物產量的空間已變得非常有限[4]。當前, 我國進入增長速度換檔期、結構調整陣痛期和前期刺激政策消化期“三期疊加”階段, 推動經濟持續(xù)和綠色發(fā)展成為重中之重。在城鎮(zhèn)化持續(xù)推進的背景下, 城鎮(zhèn)化作為社會發(fā)展的客觀現象和國家現代化的重要標志, 明晰城鎮(zhèn)化與化肥面源污染間的關系, 探究城鎮(zhèn)化影響化肥面源污染的直接效應與間接效應具有重要現實意義。

國內外學者針對化肥面源污染做了許多探索性研究, 主要基于庫茲涅茨假說和STIRPAT模型。前者旨在探究經濟增長與化肥面源污染之間的關系[5-6];后者探究化肥面源污染的影響因素, 主要包括城鎮(zhèn)化[7]、農民收入[8]、農村勞動力轉移[9]、農業(yè)政策[10]、農業(yè)技術進步[11]等。其中城鎮(zhèn)化對化肥面源污染影響的研究觀點分為兩類: 一是認為城鎮(zhèn)化會加劇化肥面源污染。侯孟陽等[12]和夏秋等[13]認為城鎮(zhèn)化使非農比較收益不斷提升, 勞動力非農轉移和農民兼業(yè)化現象日益嚴峻, 農戶傾向于使用更加廉價的化肥替代價格不斷上漲的勞動力。史常亮等[14]認為城鎮(zhèn)化的推進吸引了大量的優(yōu)質勞動力, 農業(yè)勞動力質量的下降造成了化肥的過量施用。廖煒等[15]基于輸出系數模型解析面源污染, 發(fā)現城鎮(zhèn)化導致農村耕地面積減少, 在耕地稀缺的背景下, 農戶會加大化肥施用以提高產出。吳義根等[16]基于空間面板STIRPAT模型分析城鎮(zhèn)化對農業(yè)面源污染的直接效應與空間效應, 認為城鎮(zhèn)化的示范效應間接加劇了農業(yè)面源污染排放。二是認為城鎮(zhèn)化會緩解化肥面源污染。徐承紅等[17]基于空間自回歸模型與空間誤差模型檢驗了城鎮(zhèn)化對農業(yè)面源污染的緩解效應, 認為城鎮(zhèn)化發(fā)展能夠促進科技進步和文化知識宣傳, 提升農戶環(huán)保能力與環(huán)保意識。

綜上可見, 現有文獻在探究城鎮(zhèn)化對化肥面源污染的影響方面成果頗豐, 但基于糧食功能區(qū)視角對區(qū)域異質性的研究卻鮮有涉足。2018年糧食主產區(qū)、糧食主銷區(qū)及糧食產銷平衡區(qū)的農業(yè)產值分別為2924億元、1065億元和1453億元。由于資源稟賦、功能定位、經濟發(fā)展的差異, 不同糧食功能區(qū)的農業(yè)產值存在較大差距。因此, 相比以地理、經濟因素劃分的空間格局, 基于糧食功能區(qū)視角更易發(fā)現化肥面源污染影響機制的空間異質性。此外,現有文獻大多使用普通面板模型對化肥面源污染的驅動因素展開研究, 但對城鎮(zhèn)化作用于化肥面源污染的影響機制缺乏進一步分析。中介效應模型可以探究自變量對因變量的影響過程與作用機制, 相比分析城鎮(zhèn)化直接影響化肥面源污染的同類研究, 使用中介分析往往能夠得到更深入的結果[18]。鑒于此,本文構建“城鎮(zhèn)化?中介因子?化肥面源污染”分析框架, 以期發(fā)掘城鎮(zhèn)化持續(xù)推進背景下我國糧食安全保障的化肥面源污染問題, 為農業(yè)經濟的可持續(xù)發(fā)展提供實證依據。

1 城鎮(zhèn)化對化肥面源污染影響的作用機理

1.1 城鎮(zhèn)化、農地稟賦與化肥過量施用引起的面源污染

城鎮(zhèn)化的快速發(fā)展易導致耕地被占用, 大量的農用耕地變?yōu)楣I(yè)用地、住宅用地, 農地稟賦不斷下降[19]。相關研究發(fā)現, 1990?2015年我國城鎮(zhèn)建設用地占用耕地面積達2.12萬km2, 占我國城鎮(zhèn)建設用地總面積的72.5%, 我國城鎮(zhèn)建設用地占用耕地程度形成“東強西弱”的空間分布態(tài)勢[20]。城鎮(zhèn)化雖能夠有效促進經濟增長, 為農業(yè)規(guī)模經營提供金融服務、管理創(chuàng)新、農業(yè)技術等生產要素支撐。但根據理性人假設, 資本的逐利性會誘致大量資本流入收益更高的第二、第三產業(yè)。例如建設產業(yè)工業(yè)園、投資鄉(xiāng)村旅游特色服務業(yè)等等, 耕地“非農化”現象加劇[21]。雖然已經存在“占補平衡”等農地保護政策, 但政策執(zhí)行效果難以評估, 部分人口密集地區(qū)在完成“占補平衡”要求及“GDP錦標賽”雙重刺激下, 甚至出現“山下鬧田荒, 山上進軍墾造”現象。一方面, 農地稀缺地區(qū)通常會更加依賴化肥提高糧食產量, 導致農地稀缺地區(qū)的化肥投入強度顯著高于農地豐富地區(qū), 農地稀缺地區(qū)因化肥的過度施用導致化肥面源污染[22]。另一方面, 農地稟賦決定農作物播種面積, 是化肥要素投入的基礎, 農作物播種面積的增加導致化肥投入增加[23]。

1.2 城鎮(zhèn)化、技術進步與化肥過量施用引起的面源污染

發(fā)展中國家城鄉(xiāng)間存在緊密的經濟聯系, 使得城鄉(xiāng)資源配置效率不斷優(yōu)化, 農業(yè)技術水平不斷提高, 與此同時, 城鎮(zhèn)化帶來的新型農業(yè)技術持續(xù)向農村輸出, 從而緩解化肥面源污染[24]。城鎮(zhèn)化通過技術進步對化肥面源污染影響的作用機制可能表現在如下兩點: 第一, 促進技術進步。城鎮(zhèn)化發(fā)展導致農業(yè)生產要素的稀缺性變化(如勞動力、耕地等), 使得要素相對價格發(fā)生變化, 進而對技術變革產生誘致性作用[25]。城鎮(zhèn)化發(fā)展促進農業(yè)部門收入快速增長, 農業(yè)部門為實現社會環(huán)保需求與農業(yè)經濟的可持續(xù)增長, 會加大農業(yè)科技投入, 提高化肥資源利用效率,減少面源污染排放。當前我國高新施肥技術包括溫室現代化管控、水肥一體化技術、根際土壤調控技術、3S技術與精準施肥和飛機施肥技術等, 此類高新技術若能因地制宜, 合理使用, 將會對緩解化肥面源污染做出重大貢獻[26-27]。第二, 促進技術應用。目前具有規(guī)模大、效率高、成本低等特點的面源污染控制技術少之又少, 高額的面源治理費用普通農戶無力承擔, 導致農業(yè)面源污染現象愈發(fā)嚴重[28]。但城鎮(zhèn)化發(fā)展能夠促進農業(yè)生產要素形成新的要素結構關系, 土地流轉集中、農業(yè)規(guī)?；鸩桨l(fā)展成為新型農業(yè)生產形態(tài), 具有規(guī)模效應的農業(yè)經營主體更有能力應用先進農業(yè)技術。

1.3 城鎮(zhèn)化、勞動力轉移與化肥過量施用引起的面源污染

城鎮(zhèn)化的本質是人口持續(xù)從農村向城市集聚,農村勞動力的轉移會影響化肥面源污染, 其表現可能包含兩個方面: 一方面, 城鎮(zhèn)化的不斷發(fā)展使得非農比較收益持續(xù)提升, 農村勞動力非農轉移、農民兼業(yè)化等現象加劇, 在其他要素相對價格不變情況下, 農民更傾向選擇廉價省力的化肥以替代勞動力投入。另一方面, 農村勞動力轉移導致的耕地拋荒、閑置現象在全國各地存在廣泛[29], 而耕地拋荒、閑置會促進農村生態(tài)環(huán)境的恢復與改善[30]。同時在戶籍制度的限制下, 農村勞動力很難真正融入遷入地, 其父母通常會留在戶籍地從事農業(yè)生產活動, 導致農業(yè)勞動力老齡化現象加劇[9]。據第3次農業(yè)普查數據顯示, 2016年末55歲及以上的農業(yè)勞動人員占比高達33.6%, 高齡勞動力對化肥過度投入的危害認知不足, 此類勞動力的增加反而會促進化肥的過量施用[31]。因此勞動力轉移會通過以上兩條路徑對化肥面源污染產生相反的兩種影響, 影響方向取決于兩類力量的合力, 作用機制見圖1。

圖1 城鎮(zhèn)化對化肥面源污染的作用機制Fig.1 Mechanism of effects of urbanization on non-point source pollution of fertilizer

2 模型構建與數據來源

2.1 中介效應模型

面板數據具有解決遺漏變量、樣本容量大的優(yōu)點。因此, 本文構建以農地稟賦、農業(yè)技術和勞動力為中介變量的面板中介效應模型。模型計算流程如下: 第一, 運用修正的Wald Test檢驗是否存在組間異方差; 第二, 運用Pesaran Test檢驗是否存在截面相關; 第三, 運用Hausman Test選擇固定效應模型或隨機效應模型; 第四, 檢驗是否存在時間固定效應;第五, 使用Driscoll-Kraay的標準誤。Driscoll-Kraay的標準誤綜合考慮了異方差、截面相關以及序列相關等問題, 即使存在以上面板異質性問題仍能獲得可信的結果。此外, 本文的面板數據屬短面板, 因此單位根等問題不予考慮。

式中: U表示城鎮(zhèn)化; F表示化肥面源污染; M表示中介因子;Fit表示第i個省第t年的化肥面源污染排放的對數;Uit表示第i個省(市)第t年的常住人口城鎮(zhèn)化率;Mit表示第i個省第t年的中介因子, 包括農地稟賦、農業(yè)技術進步和農業(yè)勞動力3類變量;Xkit表示第i個省第t年第k個會影響化肥面源污染排放和中介因子的控制變量;ft表示第t年不可觀測的時間固定效應, 用來描述研究期內發(fā)生的可以影響化肥投入的事件;ui表示第i個省不可觀測的個體固定效應。εit、δit和zit分別表示對應模型的擾動項。

2.1.1 單元調查評估法測算化肥面源污染排放

由于現有統(tǒng)計資料中并無化肥面源污染排放的直接數據, 因此本文采用文獻中運用廣泛的單元調查評估法[32-33]對化肥面源污染排放測算, 測算流程如下:

首先, 對化肥面源污染類型進行產污分析?；蔬^量投入會對農田土壤、作物和水體(含地下水、地表水)等方面的環(huán)境造成污染, 本文重點關注化肥過量對水體的污染, 確定核算的污染指標為總氮(TN)和總磷(TP)。其次, 確定產污單元。產污單元為直接產生污染物且加劇面源污染的獨立單位, 由于惡化環(huán)境污染的主要肥料為氮肥與磷肥, 因此選擇氮肥、磷肥及復合肥作為產污單元。再次, 確定產污單元排放系數。排放系數由排污系數與化肥流失率確定。其中, 排污系數采用以往文獻的普遍做法[33], 根據化肥折純量的化學成分計算, 氮肥、磷肥和復合肥的TN產污系數分別為1.00、0和0.33, TP產污系數分別為0、0.44和0.15?；柿魇适芑适┯脧姸?、化肥施用比例、肥效限制因子的影響。因此, 根據化肥施用強度高, 流失率高, 化肥施用比例合理, 流失率低, 肥效限制因子利用率高, 化肥流失率低的原則, 將化肥流失率分為低、中、高3個層級, 并依據分析化肥去向試驗的研究結果進行賦值, 各省區(qū)的統(tǒng)一化肥流失率以相應區(qū)域的均值替代。最后, 測算化肥面源污染排放。根據以上流程分別確定產污類型、產污單元、產污系數、流失率,通過式(4)測算化肥面源污染物排放量。生量; Ti為單元i 的 指標統(tǒng)計量; λij為 單元i 中 污染物j的產污系數; ηi為i類化肥的流失率; I為污染物排放

式中: E為化肥面源污染物排放總量(萬t); Eij為單元i產生并流失進入水體的j類污染物量, 亦稱為污染物排放量; Cij為單元i產生并對水資源造成潛在化肥面源污染影響的j類污染物量, 亦稱為污染物產強度, L為農作物播種面積。

2.1.2 DEA-Malmquist指數測度農業(yè)技術進步

Solow增長理論認為, 全要素生產率是經濟增長過程中剔除勞動、資本、自然資源等投入要素后的殘余部分, 是度量技術進步的重要指標[34]。因此, 本文參考劉晨躍等[35]和Fare等[36]的方法, 以農業(yè)全要素增長率作為技術進步的替代指標, 計算公式如下:

式中: Mi(xt+1,yt+1,xt,yt)為第t期到t+1期的全要素生產率的變化; ( xt,yt)與(xt+1,yt+1)分別指第t期與t+1期的投入與產出向量。由于Malmquist指數為動態(tài)增長率, 需將其轉化為累積絕對值, 因此借鑒程惠芳等[37]的方法, 以2007年為基期, 則TFP2008=TFP2007×Mal2008,其中TFP2007=1, Mal2008為2008年的Malmquist指數,按此公式類推, 可得到歷年TFP值。

2.2 指標選取及數據來源

研究數據為2008?2018年31省(自治區(qū)、直轄市, 不含港澳臺, 以下統(tǒng)稱省)共11年的面板數據,均來源于《中國統(tǒng)計年鑒》 《中國農村統(tǒng)計年鑒》和各省的統(tǒng)計年鑒。為降低模型異方差以及量綱差異對模型回歸的影響, 本文對變量進行對數歸一處理。變量選取方面, 在參照現有文獻的基礎上, 選擇技術進步(累積全要素生產率)、勞動力(第一產業(yè)勞動力)、農地稟賦(農作物播種面積)作為核心解釋變量[11,23,38], 富裕程度、財政支農、農民收入結構作為社會經濟控制變量[39-41], 選擇農田水利建設、自然災害作為微觀控制變量。

富裕程度: 農業(yè)生產活動過程中需消耗大量資源, 同時伴隨著各類污染物, 加劇生態(tài)環(huán)境壓力。當前, 我國農業(yè)仍處于高消耗、高污染的粗放式發(fā)展,高農業(yè)經濟規(guī)模意味著高農業(yè)資源消耗以及高農業(yè)面源污染程度, 本文選擇農業(yè)總產值作為富裕程度的替代指標。

財政支農: 葛繼紅等[40]認為中國的財政支農政策導致化肥要素市場扭曲, 對化肥農業(yè)面源污染物排放有顯著的激發(fā)作用。本文選擇農林水事務支出作為財政支農的替代指標。

農民收入結構: 隨著經濟不斷發(fā)展, 農村勞動力就業(yè)選擇逐漸多樣, 非農化、兼業(yè)化現象也越來越普遍, 農民由單一收入結構向多元收入結構轉變。若某特定個體非農收入占比越高, 表明對農業(yè)收入的依賴越小, 因而緩解面源污染, 本文選擇農村居民工資性收入占農村居民人均純收入(農村居民人均可支配收入)的比重作為農民收入結構的替代指標。需要說明的是, 由于2013年前后統(tǒng)計口徑不一, 因此在2013年前選擇農村居民人均純收入, 在2013年之后選擇農村居民人均可支配收入。

農田水利建設: 農田水利設施能夠調節(jié)地區(qū)水情, 改善農田水分含量, 促進農產品穩(wěn)產高產。但水利設施建成后, 部分地區(qū)由于農技人員不足, 未能充分掌握灌溉技術, 過度灌溉導致化肥大量沖入河流湖泊造成污染, 同時稀釋了需要微生物滋養(yǎng)的農田肥力, 反使農田逐漸貧瘠, 本文選擇有效灌溉面積作為農田水利建設替代指標。

自然災害: 自然災害能夠影響農業(yè)產出, 帶來潛在產量損失風險, 進而對農戶化肥施用行為產生影響, 本文選擇受災面積作為自然災害的替代指標。

3 結果與分析

3.1 我國化肥面源污染現狀分析

基于式(4)和式(5)測算我國化肥面源污染排放總量及排放強度(由于數據缺失, 因此無港澳臺地區(qū)的結果), 相比全國第二次污染源普查數據, 本文的測算結果偏高。其原因可能是單元調查評估法更側重大尺度的農業(yè)面源污染估算, 與實際微觀污染源的數據存在一定差距。但與現有研究相比, 測算結果并無顯著差別[14], 且本文研究重點是探究城鎮(zhèn)化與化肥面源污染的動態(tài)關系, 對總量數據精確度要求不高。部分測算結果如表1所示。

表1 各省(市、自治區(qū))化肥面源污染排放總量及排放強度Table 1 Total emissions and emission intensity of fertilizers of non-point source pollution in various province (cities, autonomous regions)

總體來看, 研究期內我國化肥面源污染排放呈現先增后減的倒“U”型特征。2008年化肥面源污染物排放量達527萬t, 平均排放強度為38.93 kg·hm?2,隨后逐漸上升, 至2015年達到峰值, 排放總量和排放強度分別為567.92萬t和39.07 kg·hm?2。此后, 受《到2020年化肥使用量零增長行動方案》政策影響, 我國化肥面源污染排放總量及排放強度均有所下降,2018年化肥面源污染排放量及排放強度分別降至516.46萬t和37.65 kg·hm?2。從空間結構來看, 2018年化肥面源污染排放強度較大的地區(qū)(≥45 kg·hm?2)大多位于我國糧食主銷區(qū), 包括北京、廣東、浙江、江蘇、福建、陜西、天津、上海等省市。2018年化肥面源污染排放總量較大的地區(qū)主要分布于糧食主產區(qū), 包括江蘇、山東、河南、廣東、河北、湖北等地, 這6個省的化肥面源污染排放總量占我國總排放量的比例高達46.12%?？梢? 基于糧食功能區(qū)的視角探究城鎮(zhèn)化對化肥面源污染影響機制更具現實性。

3.2 全國層面城鎮(zhèn)化對化肥面源污染的影響

從模型1看, 城鎮(zhèn)化對化肥面源污染的直接效應不顯著, 根據中介效應判定流程[18], 城鎮(zhèn)化對化肥面源污染的影響可能存在“遮掩效應”, 因此進行逐步法判定, 結果顯示全國層面城鎮(zhèn)化對化肥面源污染的中介效應顯著。技術進步、勞動力、農地稟賦3類中介因子均存在負向中介效應, 其中農地稟賦中介效應最大, 絕對值為0.0092, 勞動力與技術進步的中介效應趨近, 絕對值分別為0.0040、0.0033 (表2)。從模型2看, 城鎮(zhèn)化發(fā)展促進農業(yè)技術進步, 同時農業(yè)技術進步降低了化肥面源污染。其原因可能是城鎮(zhèn)化發(fā)展使得社會財富快速積累, 農業(yè)部門收入的上升可以促進環(huán)境友好型農業(yè)技術的應用。有研究發(fā)現, 城鎮(zhèn)化率每上升1個單位, 農業(yè)技術進步增長率提高1.68個單位[42]。農業(yè)技術進步的減排效應可能包括如下幾方面: 第一, 技術替代或提升資源利用效率。例如, 控釋肥通過外表包膜將水溶性肥料裹在膜內使其養(yǎng)分緩慢釋放, 其肥料利用率比常規(guī)化肥高1倍左右。第二, 治污技術的提升。例如, 太湖治理中采用專門工藝將藍藻轉化為有機肥, 在實現資源循環(huán)利用的同時也減少污染[43]。

表2 城鎮(zhèn)化對化肥面源污染影響的回歸結果Table 2 Regression results of the impact of urbanization on fertilizer non-point source pollution

從模型3看, 城鎮(zhèn)化發(fā)展促進農村勞動力轉移,同時勞動力的轉移加劇了化肥面源污染。冷晨昕等[44]研究發(fā)現: 第一, 高齡勞動力與農業(yè)勞動參與率顯著正相關, 原因是隨著年齡的增加, 其非農就業(yè)機會逐漸減少; 第二, 勞動力的教育年限對農業(yè)勞動參與率存在負向影響, 原因是隨著教育年限的增加, 勞動力從事農業(yè)的機會成本上升。而我國65歲以上農業(yè)勞動力從業(yè)者自2010年起大幅上升, 農村剩余勞動力老齡化、教育不足等現象日益嚴峻, 此類勞動力的減肥意愿明顯偏弱[45]。

從模型4看, 城鎮(zhèn)化發(fā)展占用了大量農地, 同時農地稟賦與化肥面源污染正相關。相關研究表明,2010?2015年耕地對新增城鎮(zhèn)建設用地面積的貢獻高達67.5%[46], 且由于“西部大開發(fā)”“振興東北”和“中部崛起”等戰(zhàn)略的實施, 大量的城鎮(zhèn)建設導致耕地面積流失現象日益嚴峻[20]。值得注意的是, 農地對緩解面源污染的中介效應最大?？梢? 維持18億畝耕地紅線不動搖, 穩(wěn)定農作物播種面積是保障糧食安全的重中之重。

3.3 城鎮(zhèn)化對化肥面源污染影響的異質性

為探究城鎮(zhèn)化對化肥面源污染影響的空間異質性, 分別對糧食主產區(qū)(黑龍江、吉林、遼寧、河北、山東、內蒙古、四川、河南、江西、湖南、湖北、江蘇、安徽)、糧食主銷區(qū)(北京、天津、上海、浙江、福建、廣東、海南)和糧食產銷平衡區(qū)(山西、陜西、甘肅、寧夏、青海、新疆、西藏、云南、貴州、重慶、廣西)三大糧食功能區(qū)進行中介分析[47],結果見表3。

由表3可知, 農業(yè)技術進步在糧食主產區(qū)和糧食主銷區(qū)存在顯著負向中介效應, 其中糧食主銷區(qū)的中介效應絕對值最大(0.0160), 糧食主產區(qū)次之(0.0118), 糧食產銷平衡區(qū)中不存在顯著的技術進步中介效應。可能的原因是糧食主銷區(qū)經濟水平發(fā)達,農業(yè)科技成果的轉化與應用環(huán)境更加完善?，F有研究發(fā)現, 我國農業(yè)科技成果轉化績效呈現東、中、西依次降低的特征, 東部地區(qū)(糧食主銷區(qū)均屬東部地區(qū))農業(yè)科技成果轉化績效得分高達74.29[48]。與之相反, 糧食產銷平衡區(qū)以西部欠發(fā)達地區(qū)為主(除四川、內蒙古外均屬糧食產銷平衡區(qū)), 農業(yè)科技成果轉化與應用受制于農業(yè)基礎設施的不足(西部地區(qū)的農業(yè)科技成果轉化績效得分最低), 導致農業(yè)技術進步對化肥面源污染的減肥效應無法顯現。

表3 三大糧食功能區(qū)城鎮(zhèn)化對化肥面源污染的中介效應測算結果Table 3 Calculation results of the intermediary effect of urbanization on fertilizer non-point source pollution in the three major food functional areas

勞動力在糧食主銷區(qū)和糧食產銷平衡區(qū)均無中介效應, 僅在糧食主產區(qū)存在顯著負向中介效應(0.0538), 表明我國勞動力轉移對化肥面源污染的影響主要由糧食主產區(qū)驅動, 其原因可能是糧食主產區(qū)農業(yè)勞動力的老齡化程度高于全國其他地區(qū)[49]。

農地稟賦在三大糧食功能區(qū)均存在顯著中介效應, 糧食產銷平衡區(qū)的中介效應為正, 其他地區(qū)中介效應為負。其中糧食主銷區(qū)中介效應的絕對值最大(0.0126), 糧食產銷平衡區(qū)次之(0.0095), 糧食主產區(qū)最低(0.0055)。由于綠洲農業(yè)的發(fā)展, 糧食產銷平衡區(qū)耕地大量開墾, 相關研究顯示, 2010?2015年西部地區(qū)耕地面積增加5.2×103km2[46], 豐富的農地稟賦有效緩解了化肥面源污染。與之相反, 糧食主產區(qū)和糧食主銷區(qū)的耕地資源更為緊張, 1990?2015年新增城鎮(zhèn)建設用地占用耕地面積較大的省份(大于1000 km2)主要分布在東部沿海地區(qū)和糧食主產區(qū)[20]。

4 討論與結論

4.1 討論

在城鎮(zhèn)化推進不可逆的背景下, 實行因地制宜的城鎮(zhèn)化發(fā)展政策, 是促進化肥減量增效, 推進農業(yè)綠色發(fā)展的重要路徑。本文測算了我國2008?2018年的化肥面源污染物排放總量及排放強度, 探究了城鎮(zhèn)化對化肥面源污染的作用機制及其空間異質性,為中央政府制定城鎮(zhèn)差異化發(fā)展政策提供了理論依據。研究結果表明城鎮(zhèn)化會減少農地稟賦, 加快勞動力轉移, 促進技術進步, 這一結論與范澤孟等[20]、程名望等[50]和高延雷等[47]的研究結果一致, 驗證了城鎮(zhèn)化對化肥面源污染的第一階段影響。農地稟賦減少、勞動力轉移和技術進步對化肥面源污染會造成顯著影響, 這一觀點與向濤等[22]、史常亮等[14]和閆桂權等[11]的結果相近, 證實了城鎮(zhèn)化對化肥面源污染的中介效應。對比現有研究, 本文研究做出了以下兩點深化與發(fā)展。一是基于中介效應視角分析城鎮(zhèn)化對化肥面源污染的影響機制, 厘清了城鎮(zhèn)化對化肥面源污染的作用路徑。二是基于糧食功能區(qū)視角探究城鎮(zhèn)化對化肥面源污染影響的空間異質性,即各類中介因子在不同糧食功能區(qū)作用機制的差異。

從農地稟賦來看, 本文驗證了城鎮(zhèn)化通過占用耕地以提高化肥面源污染排放的路徑及其空間異質性, 其中糧食產銷平衡區(qū)的中介效應與糧食主銷區(qū)和糧食主產區(qū)相反的原因可能是: 城鎮(zhèn)化占用耕地現象在糧食主銷區(qū)和糧食主產區(qū)更加嚴重。有研究發(fā)現城鎮(zhèn)建設占用耕地面積較大的省份大多位于東部沿海地區(qū)(糧食主銷區(qū)均位于東部沿海地區(qū))與糧食主產區(qū)[20]。從勞動力轉移來看, 城鎮(zhèn)化發(fā)展導致從事農業(yè)的機會成本上升, 農村青壯年勞動力因而向非農部門轉移, 農業(yè)勞動力逐漸呈現老齡化特征[51],高齡勞動力的體力和知識水平相對較低, 對化肥過度施用危害的認知不足, 通常會提高化肥投入以減少勞動生產率下降帶來的影響, 即勞動力對化肥投入影響的“老化效應”大于“替代效應”[52]。在糧食主產區(qū)此種影響最為顯著, 其原因可能是糧食主產區(qū)農業(yè)勞動力的老齡化程度高于其他地區(qū)[49]。從技術進步來看, 城鎮(zhèn)化通過促進技術進步以緩解農業(yè)面源污染的中介效應確實存在, 但這一路徑僅在糧食主銷區(qū)和糧食主產區(qū)實現。究其原因, 可能是大多糧食產銷平衡區(qū)位于經濟發(fā)展相對落后的西部, 農業(yè)現代化程度不高, 技術進步的治污效應無法充分發(fā)揮, 而農業(yè)現代化程度最高的糧食主銷區(qū)則能充分利用環(huán)境友好型技術[53]。

4.2 結論

本文基于2008?2018年中國31個省的省際面板數據, 構建城鎮(zhèn)化對化肥面源污染影響的中介效應模型, 探究了城鎮(zhèn)化對化肥面源污染的作用機制,主要結論如下: 1)我國城鎮(zhèn)化對化肥面源污染的影響存在顯著的中介效應, 農地稟賦、勞動力轉移、技術進步均發(fā)揮負向中介影響。2)我國城鎮(zhèn)化對化肥面源污染的影響機制存在顯著空間異質性, 即糧食主產區(qū)3類中介因子均顯著, 糧食主銷區(qū)農地稟賦和技術進步兩類中介因子顯著, 糧食產銷平衡區(qū)僅農地稟賦中介因子顯著?；谏鲜鼋Y論, 本文提出如下建議: 1)在糧食主銷區(qū)應實施更加嚴格的耕地保護政策, 同時弱化行政壁壘, 在用地嚴重不足地區(qū)構建跨區(qū)協(xié)作的耕地“占補平衡”制度。2)加大農業(yè)補貼力度, 引導優(yōu)質勞動力回流農業(yè)部門, 同時積極開展新型農業(yè)生產技術培訓與科普講座, 培養(yǎng)農戶科學施肥意識。3)加大糧食產銷平衡區(qū)的支持力度, 重點加強農業(yè)基礎設施建設, 強化農業(yè)科技成果的應用。