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        農(nóng)業(yè)面源污染與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長關(guān)系演化特征及動態(tài)解析
        ——以新疆為例

        2022-04-13 07:47:50任宗嬌李青胡鼎鼎薛珍
        塔里木大學(xué)學(xué)報 2022年1期
        關(guān)鍵詞:脈沖響應(yīng)面源新疆

        任宗嬌,李青,胡鼎鼎,薛珍

        (塔里木大學(xué)經(jīng)濟與管理學(xué)院,新疆 阿拉爾 843300)

        推進農(nóng)業(yè)綠色轉(zhuǎn)型是農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的必經(jīng)之路,而農(nóng)業(yè)面源污染是實現(xiàn)綠色低碳循環(huán)農(nóng)業(yè)發(fā)展的制約因素。農(nóng)業(yè)面源污染是指人們在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和生活過程中產(chǎn)生的、未經(jīng)合理處置的污染物對水體、土壤和空氣及農(nóng)產(chǎn)品造成的污染[1]。根據(jù)相關(guān)資料顯示,2019年新疆化肥施用強度為491.7 kg/hm2,遠遠超過國際規(guī)定的225 kg/hm2的安全上限,化肥和農(nóng)藥利用率不足40%,長期以來新疆土壤中地膜殘留量高達259.1 kg/hm2[2],畜禽糞便排泄量達到 7.57×107t。2017—2021年歷年中央“一號文件”明確提出,加強農(nóng)業(yè)面源污染防控,要著力解決農(nóng)業(yè)環(huán)境問題。從源頭實現(xiàn)控排減排是促進新疆農(nóng)業(yè)經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的有效途徑,從長期動態(tài)視角揭示農(nóng)業(yè)面源污染與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長之間的演變過程和影響機理,將為形成農(nóng)業(yè)的高效生產(chǎn)方式及制定農(nóng)業(yè)環(huán)境治理政策提供有力依據(jù)。

        關(guān)于農(nóng)業(yè)面源污染與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長關(guān)系的研究,一方面體現(xiàn)在EKC檢驗與理論上,梁偉健等[3]運用畝均總氮、畝均總磷排放量,發(fā)現(xiàn)與畝均農(nóng)業(yè)產(chǎn)值之間均呈現(xiàn)顯著的“N”型曲線關(guān)系;蔣黎等[4]將農(nóng)業(yè)源總氮、總磷排放量作為環(huán)境指標(biāo),最終得到了農(nóng)村環(huán)境質(zhì)量與經(jīng)濟發(fā)展水平呈倒“U”型曲線關(guān)系;杜江等[5]基于外部性理論分析了農(nóng)業(yè)面源污染的經(jīng)濟成因;鐘錦文[6]從EKC形成機理,揭示了經(jīng)濟發(fā)展和生態(tài)環(huán)境保護的辯證關(guān)系。另一方面在運用計量手段揭示兩者相互影響的關(guān)系和變動路徑上,張可等[7]通過VAR模型得出我國農(nóng)業(yè)生產(chǎn)會造成一定的環(huán)境污染,并且政策在一定程度上能夠抑制由于經(jīng)濟增長導(dǎo)致的污染問題;張智奎等[8]運用VAR模型分析了三峽庫區(qū)重慶段1992—2009年農(nóng)業(yè)面源污染與經(jīng)濟增長的動態(tài)演進關(guān)系,認為經(jīng)濟發(fā)展是污染排放量增長的重要原因。

        綜上所述,已有文獻對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長和農(nóng)業(yè)面源污染的關(guān)系研究往往從EKC檢驗出發(fā)去判斷兩者所處的階段,或者運用計量手段分析兩者之間的動態(tài)關(guān)系,而本研究將兩種方法相結(jié)合,判斷兩者關(guān)系所處的不同階段并剖析兩者的動態(tài)演變路徑,最后對分析結(jié)果進行相互印證,同時結(jié)合生態(tài)經(jīng)濟學(xué)理論和外部性理論,為后續(xù)實現(xiàn)農(nóng)業(yè)碳減排及高質(zhì)量發(fā)展提供重要依據(jù)。

        1 數(shù)據(jù)來源與研究方法

        1.1 數(shù)據(jù)來源

        考慮到EKC主要反映的是經(jīng)濟發(fā)展與環(huán)境污染的變化規(guī)律,本研究聚焦農(nóng)業(yè)面源污染與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長之間的關(guān)系,由于經(jīng)濟發(fā)展與環(huán)境污染的時間序列數(shù)據(jù)比截面數(shù)據(jù)能更有效地驗證EKC[9],經(jīng)濟指標(biāo)選擇了新疆1991—2019年的人均農(nóng)林牧漁總產(chǎn)值,將其他各年的農(nóng)林牧漁總產(chǎn)值折算為1991年的可比價,避免出現(xiàn)“偽回歸”的情況。在農(nóng)業(yè)面源污染指標(biāo)選取方面,大多數(shù)學(xué)者選擇了農(nóng)藥、化肥、地膜等[10],考慮到近些年新疆大力發(fā)展畜牧業(yè),畜禽糞便污染問題不容忽視,在數(shù)據(jù)可獲得的基礎(chǔ)上,結(jié)合國家文件及新疆農(nóng)業(yè)特點,本研究選擇了化肥施用強度農(nóng)藥使用強度、地膜使用強度以及根據(jù)不同種類的畜禽排泄系數(shù)計算得出的畜禽排泄密度[11],在以往的研究中,環(huán)境污染常常以單一或幾個獨立指標(biāo)來表示,而個別獨立的污染指標(biāo)受某些因素影響走勢通常不一致,很難代表整體農(nóng)業(yè)面源污染狀況[12]?;诖?,本研究通過熵值法計算出一個綜合指標(biāo)污染指數(shù)作為污染指標(biāo),這4類污染源由化肥施用折純量、農(nóng)藥使用總量、地膜使用量、畜禽糞便排泄量以及耕地面積計算而得,其計算公式為:

        化肥施用強度=化肥施用折純量/耕地面積;農(nóng)藥使用強度=農(nóng)藥使用總量/耕地面積;地膜使用強度=地膜使用量/耕地面積,根據(jù)不同種類的畜禽排泄系數(shù)計算得出排泄總量[11]。

        將所選的數(shù)據(jù)進行了對數(shù)化的處理,其中RNLMY為人均農(nóng)林牧漁總產(chǎn)值、LNRNLMY為取對數(shù)后的人均農(nóng)林牧漁總產(chǎn)值、DLNRNLMY為差分后的LNRNLMY、P為綜合指標(biāo)污染指數(shù)、LNP為取對數(shù)后的綜合指標(biāo)污染指數(shù)、DLNP為差分后的LNP。數(shù)據(jù)選用新疆1991—2019年的污染指標(biāo)和經(jīng)濟指示相關(guān)數(shù)據(jù),來源于歷年《新疆統(tǒng)計年鑒》以及《中國農(nóng)業(yè)統(tǒng)計資料》。

        1.2 研究方法

        EKC理論是經(jīng)濟發(fā)展和環(huán)境污染的核心理論,該理論揭示了兩者的內(nèi)在關(guān)系與變化趨勢。通過熵值法確定污染指標(biāo)的權(quán)重,得到的綜合指標(biāo)污染指數(shù)能最大限度代表環(huán)境污染整體,結(jié)合計量手段可以分析兩者之間的變化路徑及影響機理。

        1.2.1 EKC法

        EKC反映了經(jīng)濟增長和環(huán)境污染的變化規(guī)律。參考前人研究[13],本研究將模型設(shè)定為:

        式(1)中Yt為第t年各類面源污染;Xt為第t年的農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長的指標(biāo),本研究采用的指標(biāo)為人均農(nóng)林牧漁總產(chǎn)值;a0為截距項;ai(i=1,2,3)為參數(shù);ε為殘差,其關(guān)系參照表1。

        表1 實證分析結(jié)果

        1.2.2 熵值法

        將化肥施用強度、農(nóng)藥使用強度、地膜使用強度及畜禽排泄密度利用熵值法計算綜合指標(biāo)污染指數(shù)。首先采用極差法對原始數(shù)據(jù)進行標(biāo)準(zhǔn)化處理,其次根據(jù)指標(biāo)差異系數(shù)的大小來確定指標(biāo)的權(quán)重,最后運用加權(quán)計算得出綜合指標(biāo)污染指數(shù),計算方法為:

        式(2)中wj為第j個指標(biāo)的權(quán)重;λij為第i個評價對象第j個指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)化值。得分值越大,污染越強烈,得分值越小,則污染程度越小[14]。

        1.2.3 向量自回歸(vector autoregressive model,VAR)模型

        利用脈沖響應(yīng)和方差分解了解兩者之間的相互影響及影響的程度,SIMS C A[15]在1980年提出了VAR模型。本研究采用VAR模型對新疆農(nóng)業(yè)經(jīng)濟指標(biāo)和綜合指標(biāo)污染指數(shù)進行實證分析,VAR模型如下所示:

        式(3)中yt為多變量時間序列向量;ap為時間序列系數(shù)矩陣;p為自回歸滯后階數(shù);et是誤差向量。

        2 新疆農(nóng)業(yè)面源污染與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長關(guān)系的演化特征

        運用正負外部性理論、經(jīng)濟發(fā)展與環(huán)境保護理論恰好可以有效分析在農(nóng)業(yè)發(fā)展的過程中,由于破壞環(huán)境、治理環(huán)境的私人成本小于社會成本,造成污染加劇產(chǎn)生負外部性的經(jīng)濟原因,運用EKC驗證此期間的演變規(guī)律,并結(jié)合新疆29年的相關(guān)數(shù)據(jù)去判斷EKC演變特征以及變化背后的重要原因。

        2.1 人均農(nóng)林牧漁總產(chǎn)值和綜合指標(biāo)污染指數(shù)值的變化分析

        采用熵值法計算綜合指標(biāo)污染指數(shù),化肥施用強度、農(nóng)藥使用強度、地膜使用強度、畜禽排泄密度的權(quán)重分別為0.339、0.280、0.099、0.282。由圖1可以看出,1991—2019年人均農(nóng)林牧漁總產(chǎn)值增長率雖然有增有減,但是總體上呈現(xiàn)上升的趨勢,從1991年的1 921.252元增長到2019年的5 332.905元,期間增加了205.64%。

        圖1 1991—2019年新疆人均農(nóng)林牧漁總產(chǎn)值和綜合指標(biāo)污染指數(shù)值

        從1991—2005年,綜合指標(biāo)污染指數(shù)總體上呈現(xiàn)下降趨勢。隨著時間的推移,新疆農(nóng)業(yè)需要投入更多的生產(chǎn)要素,加上農(nóng)戶對污染認知度較低,一味的追求經(jīng)濟的發(fā)展,環(huán)境質(zhì)量需求性不高,因此在2005—2009年,綜合指標(biāo)污染指數(shù)出現(xiàn)了緩慢的增加。從2009—2019年,綜合指標(biāo)污染指數(shù)呈現(xiàn)了下降的趨勢,可能因為生態(tài)文明建設(shè)的提出及“兩山”理論的發(fā)展,新疆政府響應(yīng)國家政策,加上技術(shù)進步,進一步促進了資源的合理配置,推動資源利用方式根本轉(zhuǎn)變,提高了資源的利用效率和效益。

        2.2 農(nóng)業(yè)面源污染與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長關(guān)系的演變分析

        利用新疆1991—2019年污染指標(biāo)與經(jīng)濟指標(biāo)相關(guān)的數(shù)據(jù),將綜合指標(biāo)污染指數(shù)與人均農(nóng)林牧漁總產(chǎn)值之間的關(guān)系進行回歸檢驗。運用SPSS 20軟件對所選的變量進行EKC檢驗,其檢驗結(jié)果表明,當(dāng)回歸模型為線性時,R2=0.25,當(dāng)模型為二次時,R2=0.27,模型擬合程度較低,并且未通過顯著性檢驗,即線性及二次回歸模型均不成立,當(dāng)回歸模型為三次時,P=0.00<0.01,調(diào)整后的R2=0.68。因此,最終選擇了三次模型,回歸方程結(jié)果為:Y=0.65-1.14×10-11x3+1.28×10-7x2-0.000 5x。如圖 2所示,綜合指標(biāo)污染指數(shù)與人均農(nóng)林牧漁總產(chǎn)值之間存在倒“N”型曲線關(guān)系,大致可分為三個階段。

        圖2 1991—2019年新疆人均農(nóng)林牧漁總產(chǎn)值與綜合指標(biāo)污染指數(shù)的擬合曲線

        第一階段為1991—2005年,這一階段屬于新疆農(nóng)業(yè)面源污染與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長協(xié)同發(fā)展的初期階段。在1991年,生產(chǎn)資料的高投入換來了低產(chǎn)出,之后隨著人均農(nóng)林牧漁總產(chǎn)值的不斷變化,綜合指標(biāo)污染指數(shù)總體上在下降,到2005年時趨于合理,低投入換來了經(jīng)濟的高產(chǎn)出,而污染指數(shù)從0.17下降到0.11,下降了35.3%。此時新疆處在發(fā)展的初期階段,隨著新疆政府加強了污染的管制,農(nóng)業(yè)面源污染排放量呈現(xiàn)了下降的趨勢。

        第二階段為2005—2009年,這一階段屬于新疆農(nóng)業(yè)面源污染與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長協(xié)同發(fā)展的調(diào)整階段。隨著人均農(nóng)林牧漁總產(chǎn)值的增加,綜合指標(biāo)污染指數(shù)也在不斷的增長,人們從事經(jīng)濟活動造成污染加大,污染指數(shù)從0.12上升到0.16,增加了33.3%。在2005年,污染排放相對較少,導(dǎo)致的外部性問題較小,此時的減污邊際成本較高。在這一時期,新疆化肥施用及地膜使用強度從311.74 kg/hm2、58.79 kg/hm2增長到 327.18 kg/hm2和 65.22 kg/hm2,畜牧業(yè)規(guī)?;?、集中化發(fā)展,帶來的土地負荷過重,生產(chǎn)要素的大量使用和資源的消耗使環(huán)境質(zhì)量進入低谷狀態(tài)。農(nóng)戶所承擔(dān)的私人成本遠遠小于社會成本,當(dāng)面臨著邊際私人收益和邊際社會收益失衡的情況,此時單純依靠市場調(diào)節(jié)不能有效實現(xiàn)資源的最優(yōu)配置,需要政府通過對私人負外部性行為征稅或者對私人正外部性進行補貼來矯正邊際私人成本或邊際私人收益,以實現(xiàn)帕累托最優(yōu),但新疆政府對農(nóng)業(yè)面源污染的治理可能存在一定的滯后效應(yīng),隨著時間的推移,前期的治理在后期可能才得到很好的體現(xiàn)。

        第三階段為2009—2019年,這一階段屬于新疆綜合指標(biāo)污染指數(shù)的下降階段。隨著新疆人均農(nóng)林牧漁總產(chǎn)值的增長,農(nóng)業(yè)生產(chǎn)方式轉(zhuǎn)變的格局呈現(xiàn),環(huán)境質(zhì)量得到了不斷提升。經(jīng)濟增長方式的轉(zhuǎn)變、技術(shù)進步、政府對污染治理的重視程度,使得污染指數(shù)從0.15下降到0.10,下降率達到了33.33%。新疆政府出臺了相關(guān)的環(huán)境法、化肥農(nóng)藥零增長條例等,對污染進行了防控與治理,使農(nóng)業(yè)污染總量得到控制,使得形成了社會收益大于私人受益的正外部性經(jīng)濟。農(nóng)業(yè)面源污染的程度逐漸減緩,環(huán)境質(zhì)量逐漸得到改善。

        3 新疆農(nóng)業(yè)面源污染與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長關(guān)系的動態(tài)解析

        EKC突出分析農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長作為解釋變量與農(nóng)業(yè)面源污染作為被解釋變量兩者之間的函數(shù)關(guān)系,體現(xiàn)經(jīng)濟發(fā)展過程中農(nóng)業(yè)資源的開發(fā)利用、農(nóng)業(yè)要素的投入、碳排放等引起的環(huán)境污染變化趨勢,同時可以根據(jù)曲線走勢分析演化特征、判斷兩者所處的階段;運用VAR模型重點揭示農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長與農(nóng)業(yè)面源污染兩者的互動效應(yīng),以期有效分析各變量在系統(tǒng)中的動態(tài)關(guān)系與時變特征。因此本文在運用EKC揭示動態(tài)演化特征的基礎(chǔ)上,通過脈沖響應(yīng)和方差分解進一步分析兩者的動態(tài)演變路徑,量化變量之間的沖擊效果以及相互影響的貢獻度,并結(jié)合經(jīng)濟增長與環(huán)境保護的關(guān)系理論及外部性理論,分析兩者互動效應(yīng)的動態(tài)趨勢,驗證判斷兩者之間是否協(xié)調(diào)、影響程度如何、以及雙方變化的貢獻率。

        3.1 數(shù)據(jù)平穩(wěn)性檢驗

        為了避免時間序列數(shù)據(jù)出現(xiàn)偽回歸的現(xiàn)象,采用ADF單位根檢驗方法,通過Eviews 6軟件對1991—2019年綜合指標(biāo)污染指數(shù)和人均農(nóng)林牧漁總產(chǎn)值進行平穩(wěn)性檢驗。由表2可知,變量的原序列結(jié)果為非平穩(wěn)的序列,在5%或者10%的水平下為一階單整序列,因此可以進行協(xié)整檢驗分析。

        表2 單位根檢驗結(jié)果

        根據(jù)1991年可比價格調(diào)整后的LNRNLMY及LNP的數(shù)據(jù),使用最小二乘法得出DW的值為0.456,根據(jù)DW統(tǒng)計表可知[16],dL=1.341,dU=1.483,模型中DW=0.456

        3.2 Johansen協(xié)整檢驗

        協(xié)整檢驗的方法比較經(jīng)常使用的是EG檢驗法與Johansen協(xié)整檢驗法,對下面4個變量進行檢驗,采用了Johansen協(xié)整,分析變量之間是否存在協(xié)整的關(guān)系。

        進一步對變量做Johansen協(xié)整檢驗,根據(jù)跡檢驗和最大特征值以驗證變量之間是否有相同的趨勢或者有長期協(xié)同的關(guān)系,如表3所示,結(jié)果顯示變量之間至少存在一個協(xié)整關(guān)系。這表明LNRNLMY和LNP之間存在著長期穩(wěn)定的均衡關(guān)系。因此,可以利用脈沖響應(yīng)函數(shù)和方差分解的方法進行分析,探討農(nóng)業(yè)面源污染與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長之間的動態(tài)關(guān)系及協(xié)同機制。

        表3 Johansen協(xié)整檢驗結(jié)果

        3.3 脈沖響應(yīng)函數(shù)

        脈沖響應(yīng)函數(shù)分析的是變量之間的動態(tài)演變路徑,其路徑的變化與治理環(huán)境污染的手段緊密相關(guān)。具體模型為:

        式(4)和式(5)中,ε1t和ε2t是擾動項。

        在圖3、圖4中,橫軸代表響應(yīng)期,縱軸代表變量響應(yīng)大小,L2表示估計的脈沖響應(yīng)曲線,L1、L3表示圍繞這一估計的兩個標(biāo)準(zhǔn)差的置信區(qū)間??紤]到樣本的數(shù)據(jù)容量,因此選取響應(yīng)期數(shù)為10的脈沖響應(yīng)模型。

        從農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長對農(nóng)業(yè)面源污染的脈沖響應(yīng)函數(shù)來看(圖3),在1~10期沖擊效果整體上呈現(xiàn)“U”型變化特征且響應(yīng)值均為負值,前2期處于遞減狀態(tài),在第3期的時候達到最小值,僅僅為-0.016,在第5期之后趨于平緩,即農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長對農(nóng)業(yè)面源污染動態(tài)沖擊效果整體上表現(xiàn)為抑制作用。在前期新疆整體生態(tài)環(huán)境比較脆弱,抑制作用逐漸加強,之后隨著新疆政府通過經(jīng)濟政策逐漸改變農(nóng)戶的傳統(tǒng)生產(chǎn)模式,調(diào)節(jié)了私人成本和社會成本之間的關(guān)系,促使環(huán)境成本內(nèi)部化,同時提高農(nóng)資的使用效率,因此在第3期后抑制作用減小。

        圖3 人均農(nóng)林牧漁總產(chǎn)值對農(nóng)業(yè)面源污染的響應(yīng)

        從農(nóng)業(yè)面源污染對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長的脈沖響應(yīng)函數(shù)來看(圖4),1~10期的沖擊效果整體上呈現(xiàn)了倒“V”型特征且響應(yīng)值均為正值,期間波動變化較大,在第2期的時候達到了峰值,之后開始急劇下降,到第4期之后趨于平緩,總體來看農(nóng)業(yè)面源污染對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長動態(tài)沖擊響應(yīng)效果表現(xiàn)為促進作用。在前期新疆形成了高投入、高產(chǎn)出、高污染的方式,促進作用逐漸增強,后期可能由于新疆政府采取了較嚴厲的政策手段,通過化肥、農(nóng)藥零增長等措施對生產(chǎn)要素進行了管控,加上大力發(fā)展環(huán)境友好型技術(shù),改變了環(huán)境問題的負外部性,污染排放量出現(xiàn)了下降。

        圖4 農(nóng)業(yè)面源污染對人均農(nóng)林牧漁總產(chǎn)值的響應(yīng)

        從上述脈沖響應(yīng)函數(shù)的分析來看,農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長對農(nóng)業(yè)面源污染的沖擊響應(yīng)整體表現(xiàn)為抑制作用,農(nóng)業(yè)面源污染對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長沖擊表現(xiàn)為促進作用,這種促進作用表現(xiàn)為增加農(nóng)藥、化肥、地膜和畜禽糞便的投入,在一定程度上會提高糧食產(chǎn)量,最終促進農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長,但是長期不合理的使用,可能會造成土壤、空氣等環(huán)境資源的污染,阻礙了農(nóng)業(yè)的可持續(xù)發(fā)展,犧牲環(huán)境為代價換來了經(jīng)濟增長,忽視了土地資源帶來的超額紅利。

        3.4 方差分解

        進一步對VAR模型進行方差分解,用以說明農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長與農(nóng)業(yè)面源污染之間的相互影響程度,來量化兩個變量對自身以及另一方的貢獻率大?。?7]。

        如表4所示,在進行10個預(yù)測期后,內(nèi)部系統(tǒng)已經(jīng)趨于穩(wěn)定,同時與20個預(yù)測期結(jié)果趨于一致,變量之間的互動影響效應(yīng)變化不大,每單位面源污染創(chuàng)造的經(jīng)濟效益到達拐點,農(nóng)業(yè)經(jīng)濟的進一步增長需要在優(yōu)化資源要素配置的前提下依靠技術(shù)的進步和農(nóng)業(yè)內(nèi)部結(jié)構(gòu)的優(yōu)化。

        表4 農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長與農(nóng)業(yè)面源污染的方差分解結(jié)果 %%

        續(xù)表4 %

        農(nóng)業(yè)面源污染與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長的內(nèi)部波動受其自身的影響高于對方對自身的沖擊影響,農(nóng)業(yè)面源污染對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長的影響在1.048%~2.651%之間,平均解釋貢獻度為2.197%。新疆經(jīng)濟的發(fā)展對環(huán)境污染的影響特別小,說明隨著新疆政府通過在公共資源的使用上進行約束制約和激勵等機制,促使私人成本和社會成本之間達到了平衡。

        農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長對農(nóng)業(yè)面源污染的影響在21.426%~22.083%之間,平均解釋貢獻度為19.455%。進一步表明了生產(chǎn)要素的增加對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長的帶動效果較弱,此時,新疆應(yīng)采納新型農(nóng)耕技術(shù),實施化肥農(nóng)藥零增長、畜禽廢棄物的無害化處理等,大力發(fā)展綠色農(nóng)業(yè)和生態(tài)農(nóng)業(yè),提高畜禽糞便資源化利用技術(shù),在治理污染的過程中也同時提高產(chǎn)出效益,達到經(jīng)濟與環(huán)境“雙贏”。

        4 討論與結(jié)論

        4.1 討論

        目前,關(guān)于農(nóng)業(yè)面源污染與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長的關(guān)系研究,多數(shù)學(xué)者采用EKC重點分析兩者之間的動態(tài)變化趨勢,或運用VAR模型解析兩者之間的互動效應(yīng),而本研究將兩種具有不同側(cè)重點的方法結(jié)合在一起去相互印證部分研究結(jié)果,更有利于揭示兩者之間的趨勢特征及動態(tài)關(guān)系。同時,本研究運用正負外部性理論來加強動態(tài)演變的原因解析,更能充分反映兩者的動態(tài)演變特征及對未來相互影響的程度。

        本研究發(fā)現(xiàn)新疆農(nóng)業(yè)面源污染與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長的EKC呈現(xiàn)倒“N”型,與梁偉健等[3]、蔣黎等[4]認為兩者呈現(xiàn)“N”型、倒“U”型的結(jié)論不一致,也不同于傳統(tǒng)經(jīng)典的倒“U”型特征。導(dǎo)致上述結(jié)論不一致的原因可能為:選取污染物指標(biāo)及研究時間階段存在差異性;文中將新疆作為研究對象,以上學(xué)者將我國整體作為研究對象;在現(xiàn)代農(nóng)業(yè)技術(shù)驅(qū)動下,不同區(qū)域農(nóng)業(yè)發(fā)展方式從依賴資源要素向資源節(jié)約型、環(huán)境友好型轉(zhuǎn)向的時間不同,可能會呈現(xiàn)不同的環(huán)境污染路徑。

        當(dāng)前新疆經(jīng)濟發(fā)展與環(huán)境保護的協(xié)調(diào)度較好,后續(xù)應(yīng)加強對農(nóng)業(yè)污染的防控、污染物總量的控制及農(nóng)業(yè)碳減排方面。一方面,新疆作為一個農(nóng)業(yè)大省,同時又是一帶一路的核心區(qū),加之生態(tài)環(huán)境極其脆弱,在經(jīng)濟活動強度不斷加強的過程中,大力推廣現(xiàn)代農(nóng)業(yè)技術(shù),通過一系列的方式規(guī)范農(nóng)戶施肥用藥的種植行為顯的尤為重要。另一方面,在實現(xiàn)碳達峰、碳中和的過程中,必須嚴格貫徹化肥農(nóng)藥減量減碳、畜禽糞便的循環(huán)利用,推動生態(tài)環(huán)境與經(jīng)濟發(fā)展協(xié)同共進。

        4.2 結(jié)論

        本研究基于EKC檢驗,探究了1991—2019年新疆農(nóng)業(yè)面源污染與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長的演化特征,在VAR模型基礎(chǔ)上,利用脈沖響應(yīng)函數(shù)討論二者之間的動態(tài)沖擊響應(yīng)效果,最后通過方差分解解析農(nóng)業(yè)面源污染與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長的相互影響程度,得出如下主要結(jié)論:

        第一,新疆1991—2019年的農(nóng)業(yè)面源污染與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長在EKC中呈現(xiàn)倒“N”型關(guān)系。不同于傳統(tǒng)經(jīng)典的EKC倒“U”型特征,農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的正負外部性與曲線走勢緊密相關(guān),新疆當(dāng)前處于第二個下降階段,農(nóng)業(yè)面源污染治理呈現(xiàn)了比較良好的成效。

        第二,農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長對農(nóng)業(yè)面源污染的沖擊響應(yīng)為負向影響,而后者對前者的沖擊響應(yīng)為正向影響,但影響均較為短暫。從脈沖響應(yīng)的路徑來看,農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長與農(nóng)業(yè)面源污染彼此間的沖擊效果在短期較為劇烈,長期來看兩者之間的沖擊效果趨于穩(wěn)定。

        第三,新疆農(nóng)業(yè)面源污染與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長的內(nèi)部波動受其自身的影響高于對方對自身的沖擊影響。方差分解結(jié)果表明,兩者的貢獻率在77%~98%之間,這也反映了農(nóng)業(yè)面源污染對經(jīng)濟增長的貢獻并不能僅僅依靠生產(chǎn)要素的增加去提高,利用現(xiàn)代標(biāo)準(zhǔn)化技術(shù)和農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化提升經(jīng)濟效率的空間依然較大。

        第四,農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長對農(nóng)業(yè)面源污染的部分影響特征在脈沖響應(yīng)和EKC中都得到了相同的印證。在2006—2010年農(nóng)業(yè)面源污染指數(shù)呈上升態(tài)勢,促進了農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長。隨著政府加快健全農(nóng)業(yè)生態(tài)型公共產(chǎn)品的激勵機制,并加強農(nóng)業(yè)減排技術(shù)的提高等,增加了生態(tài)公共產(chǎn)品的有效供給,在2011—2019年農(nóng)業(yè)面源污染呈現(xiàn)下降態(tài)勢。

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