□張宗軍

[內(nèi)容提要]農(nóng)藥減量施用需要從宏觀上掌握農(nóng)戶的決策邏輯。選擇了12個(gè)變量指標(biāo)分為“稟賦因素”“投入因素”“調(diào)節(jié)因素”三大類(lèi)，采用平衡面板數(shù)據(jù)進(jìn)行了實(shí)證檢驗(yàn)，并分北方和南方兩大區(qū)域做了比較。結(jié)果表明：稟賦因素中糧食種植占比、灌溉率每提高1%，施藥強(qiáng)度分別降低0.061公斤和增加0.16公斤；經(jīng)營(yíng)規(guī)模每增加1公頃，施藥強(qiáng)度降低8.07公斤。要素投入中城鎮(zhèn)化與農(nóng)藥減施存在不顯著的協(xié)同效應(yīng)；機(jī)械化投入每增加1千瓦時(shí)，施藥強(qiáng)度增加0.926公斤；可支配收入每增加1000元，農(nóng)藥投入降低0.4公斤，財(cái)政支農(nóng)對(duì)施藥具有不顯著的激勵(lì)作用。調(diào)節(jié)性因素中，經(jīng)營(yíng)性收入占比提高1%，施藥量降低0.197公斤；教育年限增加1年，施藥量會(huì)增加1.08公斤；農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格和農(nóng)藥價(jià)格分別對(duì)施藥量具有不顯著的激勵(lì)和抑制作用。兩大區(qū)域6個(gè)指標(biāo)對(duì)施藥量作用方向一致，6個(gè)指標(biāo)作用方向相反，意味著在國(guó)家層面上制定減施政策具有一定理論基礎(chǔ)，但在執(zhí)行過(guò)程中需要出臺(tái)因地制宜的實(shí)施細(xì)則。為此，提出了實(shí)現(xiàn)環(huán)境治理與收入保障有機(jī)統(tǒng)一的政策建議。

一、引言

隨著全球人口的快速增長(zhǎng)和耕地面積的不斷萎縮，世界糧食安全受到了重大威脅。聯(lián)合國(guó)發(fā)布的《世界糧食安全和營(yíng)養(yǎng)狀態(tài)》報(bào)告顯示，2020年全球有7.2億至8.11億人口面臨糧食短缺，占全球人口近10%的比例。尤其是自然災(zāi)害和病蟲(chóng)害的侵?jǐn)_，使糧食生產(chǎn)更是雪上加霜，據(jù)糧農(nóng)組織估計(jì)，每年病蟲(chóng)害造成全球作物產(chǎn)量損失高達(dá)40%，每年全球植物病害產(chǎn)生的經(jīng)濟(jì)損失在2200億美元以上，其中昆蟲(chóng)入侵造成的損失超過(guò)了700億美元。因此，在科學(xué)技術(shù)的推動(dòng)下①，形形色色的增產(chǎn)手段被運(yùn)用于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中，而農(nóng)藥作為一種物化的技術(shù)形式，被廣泛的應(yīng)用在農(nóng)業(yè)病蟲(chóng)害的防治中，對(duì)農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)量的保障作用在理論和實(shí)踐上均達(dá)成了普遍共識(shí)。但隨著農(nóng)藥被廣泛使用，尤其是農(nóng)藥毒性不斷增強(qiáng)，對(duì)人們的食品安全以及環(huán)境構(gòu)成了重大威脅，世界衛(wèi)生組織調(diào)查顯現(xiàn)，每年全球發(fā)生的農(nóng)藥中毒事件高達(dá)300萬(wàn)件，造成人員死亡25萬(wàn)。農(nóng)藥使用還產(chǎn)生慢性的傷害，如通過(guò)空氣傳播、水污染、土壤重金屬等影響人的神經(jīng)和內(nèi)分泌系統(tǒng)，大大提高了致癌概率。

因此，發(fā)達(dá)國(guó)家從上世紀(jì)開(kāi)始重視農(nóng)藥施用行為，推進(jìn)農(nóng)藥減量施用。美國(guó)自20世紀(jì)八十年代末開(kāi)始，農(nóng)藥使用量下降到了穩(wěn)定狀態(tài)；英國(guó)自1990年出臺(tái)了農(nóng)藥使用政策白皮書(shū)之后，殺蟲(chóng)劑使用量逐步降低，除草劑使用量小幅波動(dòng)，殺菌劑用量從1996年開(kāi)始下降；意大利自1986年出臺(tái)了有害生物綜合治理政策之后，殺蟲(chóng)劑和除草劑用量小幅波動(dòng)，殺菌劑大幅下降；日本農(nóng)藥使用量自20世紀(jì)90年代開(kāi)始穩(wěn)步下降，1999年建立了污染物排放與登記系統(tǒng)之后，農(nóng)藥用量大幅下降。②如圖1所示，我國(guó)農(nóng)藥施用量一直保持不斷增加，從2015年國(guó)家出臺(tái)了《農(nóng)藥使用量零增長(zhǎng)行動(dòng)方案》后，農(nóng)藥施用量才出現(xiàn)了微弱下降。但2018年每公頃的施用量還是高達(dá)14.83公斤，是全球平均水平的4.96倍、是農(nóng)業(yè)高度發(fā)達(dá)的美國(guó)的5.74倍、是同為發(fā)展中大國(guó)印度的38.85倍，也是耕地資源極為稀缺的日本的1.17倍。因此，我國(guó)要推進(jìn)農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)，實(shí)現(xiàn)農(nóng)產(chǎn)品安全環(huán)保，就必須從理論上梳理和探索影響農(nóng)戶農(nóng)藥施用的主要誘因及其作用的機(jī)理。

圖1 1990-2018年全球及典型國(guó)家農(nóng)藥施用情況(單位：公斤/公頃)

二、農(nóng)藥施用的微觀決策與宏觀邏輯

目前，國(guó)內(nèi)外對(duì)農(nóng)藥施用行為的研究主要通過(guò)問(wèn)卷調(diào)查的方式從微觀角度來(lái)分析，根據(jù)不同側(cè)重點(diǎn)觀察到了一些現(xiàn)象。首先，個(gè)體或者家庭特征對(duì)施藥行為具有一定的影響。部分研究表明男性對(duì)農(nóng)藥知識(shí)有更多的了解和認(rèn)識(shí)，能較好地把握施用量，使施藥行為更加規(guī)范[1][2]；但也有研究認(rèn)為女性的施藥行為比男性更加安全[3]。農(nóng)戶年齡對(duì)施藥行為的影響同樣存在分歧，有研究表明年齡大的農(nóng)戶更加依賴(lài)于種植經(jīng)驗(yàn)，對(duì)農(nóng)藥危害認(rèn)識(shí)不足，難以規(guī)范用藥[4][5]；但Hashemi等卻發(fā)現(xiàn)年齡越大的農(nóng)戶，越多地了解農(nóng)藥對(duì)作物的傷害，也更重視施藥操作的安全性[6]。教育程度、技能培訓(xùn)等能夠使農(nóng)戶更多地接受綠色生產(chǎn)、環(huán)境保護(hù)等知識(shí)，較深地感觸到農(nóng)藥對(duì)健康和環(huán)境帶來(lái)的重大危害，敦促其更合理地使用農(nóng)藥[7][8]。人口數(shù)較大的家庭，受生計(jì)壓力，為保障收入會(huì)更多地施用農(nóng)藥[9]。其次，生產(chǎn)過(guò)程中的各種要素對(duì)施藥行為也具有重要影響。有研究認(rèn)為經(jīng)營(yíng)規(guī)模小的農(nóng)戶對(duì)接受新技術(shù)、新知識(shí)缺乏激勵(lì)，會(huì)更多地施用農(nóng)藥或采用毒性較高的農(nóng)藥，而耕種規(guī)模大的農(nóng)戶更加積極學(xué)習(xí)農(nóng)技知識(shí)，會(huì)降低農(nóng)藥施用量[10][11][12]；但也有相反的證據(jù)表明，經(jīng)營(yíng)規(guī)模大的農(nóng)戶，為了更好地規(guī)避收入風(fēng)險(xiǎn)而增加農(nóng)藥的用量[13]。以產(chǎn)品出售為主要目的、農(nóng)業(yè)收入占比高的農(nóng)戶，為了進(jìn)一步增加收入會(huì)增加農(nóng)藥用量[14][15]16[]；且當(dāng)農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格上漲時(shí)，農(nóng)戶受市場(chǎng)刺激也會(huì)加大藥量[17]。隨著城鎮(zhèn)化快速發(fā)展，大量農(nóng)村青壯年脫離農(nóng)業(yè)生產(chǎn)，為彌補(bǔ)勞動(dòng)力不足可能產(chǎn)生的損失也會(huì)增加農(nóng)藥的用量[18][19]。第三，社會(huì)規(guī)范行為對(duì)農(nóng)戶施藥行為具有一定的引導(dǎo)作用。行政法律作為一種強(qiáng)制性約束手段，使用于各個(gè)領(lǐng)域，不同國(guó)家的實(shí)踐均表明，環(huán)保檢測(cè)、行政處罰、政府補(bǔ)貼等政策法規(guī)的制定與實(shí)施，能有效降低農(nóng)業(yè)化學(xué)品的用量，促進(jìn)農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)[20][21]。加入農(nóng)村合作社的農(nóng)戶，會(huì)更加規(guī)范施藥行為，提高農(nóng)藥減量施用的概率[22],具有農(nóng)地退出意愿的農(nóng)戶更傾向于提高農(nóng)藥的用量[23]。社會(huì)經(jīng)濟(jì)地位越高的農(nóng)戶，受道德責(zé)任感的約束越強(qiáng)，會(huì)降低農(nóng)藥施用量[24]。

對(duì)于微觀個(gè)體而言，其行為決策既有相似性的一面，又有異質(zhì)性的一面。因而，舒爾茨的“理性小農(nóng)理論”、西蒙的“有限理性理論”、斯科特的“農(nóng)戶風(fēng)險(xiǎn)回避理論”、恰亞諾夫的“農(nóng)戶勞役回避理論”等均在農(nóng)戶決策行為中有其實(shí)踐的證據(jù)。對(duì)于我國(guó)這樣一個(gè)國(guó)土面積遼闊、農(nóng)村人口龐大、區(qū)域差異顯著、生產(chǎn)條件相異、種植品種豐富的農(nóng)業(yè)大國(guó)，基于特定區(qū)域和小范圍問(wèn)卷調(diào)查的研究缺乏一定的普遍性和規(guī)律性，不同研究常出現(xiàn)互相矛盾的結(jié)論，不利于宏觀調(diào)控政策的制定。那么眾多農(nóng)戶個(gè)體在農(nóng)藥施用行為上的區(qū)域性宏觀累計(jì)是否具有一定的規(guī)律性？這種規(guī)律性形成的內(nèi)在原因是什么？這種選擇的一致性程度有多大？遺憾的是目前從宏觀層面研究我國(guó)農(nóng)民農(nóng)藥施用決策的成果還比較少。

事實(shí)上，就國(guó)內(nèi)各地區(qū)來(lái)看，農(nóng)藥施用強(qiáng)度在區(qū)域之間既存在很大的差異性，而且這種差異又具有較強(qiáng)的穩(wěn)定性。如圖2所示，我們將30個(gè)地區(qū)按照農(nóng)藥施用強(qiáng)度劃分為高、中、低三個(gè)檔次，分別設(shè)置10個(gè)省份。通過(guò)各地區(qū)1999-2005年、1999-2012年、1999-2019年、2019年四個(gè)時(shí)期農(nóng)藥使用量平均值的比較可以看出，各地區(qū)農(nóng)藥施用量在不同時(shí)期的檔次比較穩(wěn)定，只有極個(gè)別省份的檔次發(fā)生了變化。

圖2 不同時(shí)期各省農(nóng)藥施用強(qiáng)度分布圖

由此說(shuō)明個(gè)體農(nóng)戶在農(nóng)藥施用行為決策上雖然具有一定的異質(zhì)性，但在區(qū)域?qū)用嫔洗嬖谝恍┮蛩貙?duì)農(nóng)藥施用的影響具有相對(duì)穩(wěn)定性。區(qū)域?qū)用嫔嫌绊戅r(nóng)藥施用強(qiáng)度的因素可以分為三個(gè)方面：一是稟賦因素，區(qū)域之間由于在氣候環(huán)境、種植結(jié)構(gòu)、土地規(guī)模、灌溉條件、災(zāi)害狀況等方面存在著先天性不同，這些因素在長(zhǎng)期內(nèi)具有一定的穩(wěn)定性，也使地區(qū)之間農(nóng)民農(nóng)藥施用強(qiáng)度保持一種穩(wěn)定的差異性。二是投入因素，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)受到機(jī)械、農(nóng)戶資金、財(cái)政資金、勞動(dòng)力等因素的重要影響，這些因素因?yàn)楦纳屏宿r(nóng)業(yè)生產(chǎn)條件和購(gòu)買(mǎi)農(nóng)藥的支付能力、提高了土壤和作物對(duì)農(nóng)藥的吸收分解能力，從而影響到農(nóng)藥施用強(qiáng)度。三是調(diào)節(jié)因素，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)還受到市場(chǎng)價(jià)格波動(dòng)、農(nóng)業(yè)收入的重要性、教育認(rèn)知等方面的影響，這些因素在一定程度上會(huì)影響農(nóng)民農(nóng)藥施用的決策。為了探索各地區(qū)農(nóng)藥施用強(qiáng)度差異性的形成因素，本文利用1999—2019年中國(guó)30個(gè)省(市、區(qū))的平衡面板數(shù)據(jù)，通過(guò)實(shí)證來(lái)檢驗(yàn)這些因素的作用方向和顯著性，以及影響程度的大小，為綠色農(nóng)業(yè)政策的實(shí)施提供依據(jù)，發(fā)揮出調(diào)控措施的引導(dǎo)效果。

三、變量、模型與數(shù)據(jù)說(shuō)明

(一)變量選擇

我們以農(nóng)藥施用強(qiáng)度(單位耕地面積的農(nóng)藥施用量)作為農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)的被解釋變量。用糧食作物的耕種面積占總耕種面積、有效灌溉面積占總播種面積的比重、人均耕地面積、成災(zāi)率四個(gè)變量反映影響農(nóng)藥施用的稟賦性因素；用城鎮(zhèn)化率、機(jī)械化水平、農(nóng)民人均可支配收入、財(cái)政支農(nóng)四個(gè)變量來(lái)反映農(nóng)藥施用的投入性因素；用農(nóng)民人均受教育年限、農(nóng)戶經(jīng)營(yíng)性收入占比、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)者價(jià)格指數(shù)、農(nóng)藥價(jià)格指數(shù)四個(gè)變量來(lái)反映影響農(nóng)藥施用的調(diào)節(jié)性因素。

(二)數(shù)據(jù)來(lái)源與說(shuō)明

本文采用我國(guó)30個(gè)省、市、自治區(qū)(不包括港、澳、臺(tái)和西藏地區(qū))的平衡面板數(shù)據(jù)，樣本時(shí)間為1999-2019年，數(shù)據(jù)來(lái)源于《中國(guó)農(nóng)業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》和Wind數(shù)據(jù)庫(kù)。數(shù)據(jù)包含了我國(guó)所有的農(nóng)業(yè)種植地區(qū)，年度上分析了21世紀(jì)以來(lái)的變化情況，總體針對(duì)性強(qiáng)、覆蓋面高，具有良好的代表性。需要說(shuō)明的是，財(cái)政支農(nóng)資金的統(tǒng)計(jì)前后發(fā)生過(guò)調(diào)整，為降低數(shù)據(jù)誤差，該數(shù)據(jù)在部分年度做了替代計(jì)算；③其次，2012年后國(guó)家統(tǒng)計(jì)局不再披露農(nóng)村人均純收入指標(biāo)數(shù)據(jù)，轉(zhuǎn)為農(nóng)村居民人均可支配收入，轉(zhuǎn)化前后統(tǒng)計(jì)口徑變化甚微，不影響實(shí)證檢驗(yàn)；第三，北京市、天津市、上海市和重慶市的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)資料價(jià)格指數(shù)、農(nóng)藥價(jià)格指數(shù)缺失，本文分別以其相鄰的河北省、江蘇省和四川省的相關(guān)數(shù)據(jù)替代。

通過(guò)對(duì)變量序列數(shù)據(jù)分析看出，糧食作物單位面積產(chǎn)量與農(nóng)民人均經(jīng)營(yíng)凈收入都保持著平穩(wěn)較快增長(zhǎng)，而農(nóng)藥施用強(qiáng)度則出現(xiàn)持續(xù)增長(zhǎng)后小幅下降的趨勢(shì)。如表1所示，從所選時(shí)期內(nèi)的變量統(tǒng)計(jì)描述看出，各變量的最小值、均值、最大值之間有一定的平衡性，各變量總體形成趨勢(shì)，可以用來(lái)真實(shí)反映所研究問(wèn)題。

表1 數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)描述

(三)模型構(gòu)建

基于上述變量的選擇，本文采用了靜態(tài)面板數(shù)據(jù)模型，對(duì)農(nóng)藥施用強(qiáng)度的宏觀影響因素進(jìn)行回歸檢驗(yàn)。我們的目標(biāo)并非考察農(nóng)藥施用量的增長(zhǎng)狀況，因此，對(duì)所有變量均不取對(duì)數(shù)，按照原序列進(jìn)行檢驗(yàn)。由此，我們?cè)O(shè)定如下的回歸模型：

NYit=β0+ΣajBFIT+ΣbjTRit+ΣcjTJit+γi+δt+εit

模型中i代表地區(qū)，t代表時(shí)間，β0表示常數(shù)項(xiàng)，aj、bj、cj表示回歸系數(shù)；NYit表示為第i個(gè)地區(qū)第t年的農(nóng)藥單位面積施用折純量；BFit表示為第i個(gè)地區(qū)第t年的稟賦性因素；TRit分別表示第i個(gè)地區(qū)第t年的投入性因素；TJit表示為第i個(gè)地區(qū)第t年的調(diào)節(jié)性因素；γi和δt分別表示個(gè)體和時(shí)間效應(yīng)，εit為誤差項(xiàng)。

四、實(shí)證檢驗(yàn)與結(jié)果分析

(一)單位根檢驗(yàn)與協(xié)整檢驗(yàn)

實(shí)證檢驗(yàn)之前要對(duì)模型中的各個(gè)序列進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)，常用的方法就是單位根檢驗(yàn)，具體有LLC檢驗(yàn)、PP檢驗(yàn)、IPS檢驗(yàn)、ADF檢驗(yàn)等四種方法。檢驗(yàn)結(jié)果如表2所示，我們發(fā)現(xiàn)部分變量原序列不平穩(wěn)，對(duì)原序列做一階差分后繼續(xù)檢驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)除個(gè)別序列在5%和10%的顯著性水平上平穩(wěn)外，其他序列均在1%的顯著性水平上平穩(wěn)，說(shuō)明各變量之間是一階單整的。在此基礎(chǔ)上對(duì)變量進(jìn)行協(xié)整檢驗(yàn)，結(jié)果如表 3所示，顯示各變量序列之間存在協(xié)整關(guān)系。由此，確保了后續(xù)面板回歸的有效性。

表2 變量單位根檢驗(yàn)

表3 面板協(xié)整檢驗(yàn)

(二)實(shí)證檢驗(yàn)與結(jié)果分析

實(shí)證檢驗(yàn)的結(jié)果如表4所示，四種情形下的回歸系數(shù)與顯著性均有一定的差異，需要選擇最優(yōu)模型。F統(tǒng)計(jì)量用于檢驗(yàn)所有的個(gè)體效應(yīng)在整體上的顯著性，F(xiàn)統(tǒng)計(jì)量值越大、P值越小，則說(shuō)明固定效應(yīng)模型比混合OLS模型更可取，農(nóng)藥施用強(qiáng)度檢驗(yàn)的F值為86.81，P值為0，選擇固定效應(yīng)模型。LM統(tǒng)計(jì)量用來(lái)選擇混合OLS模型和隨機(jī)模型，本次農(nóng)藥施用強(qiáng)度檢驗(yàn)的LM值分別為2102.56，P值為0，拒絕了混合OLS模型。固定效應(yīng)和隨機(jī)效應(yīng)各有優(yōu)點(diǎn)，隨機(jī)效應(yīng)節(jié)省了自由度，樣本數(shù)據(jù)在時(shí)間和截面上變化均較大時(shí)，隨機(jī)效應(yīng)模型能更明確地描述誤差來(lái)源；固定效應(yīng)模型則很容易分析任意截面數(shù)據(jù)所對(duì)應(yīng)的因變量與全部截面數(shù)據(jù)所對(duì)應(yīng)的應(yīng)變量均值的差異程度。用Hausman檢驗(yàn)在這兩種模型中進(jìn)行選擇，農(nóng)藥施用強(qiáng)度檢驗(yàn)的chi2值為32.89，P值為0.0003，由此應(yīng)拒絕原假設(shè)，進(jìn)行固定效應(yīng)模型估計(jì)。固定效應(yīng)模型只能反映隨時(shí)間變化的變量信息，不隨時(shí)間變化的變量信息會(huì)被自動(dòng)遺漏，加入時(shí)間虛擬變量檢驗(yàn)的結(jié)果表明在模型中不包括時(shí)間效應(yīng)，最終選擇固定效應(yīng)模型。

表4 農(nóng)藥施用強(qiáng)度影響因素回歸結(jié)果

表4的實(shí)證結(jié)果表明，稟賦性因素對(duì)農(nóng)藥減量施用具有較強(qiáng)的約束性：(1)糧食種植面積比例每提高1%，農(nóng)藥施用強(qiáng)度降低0.0606公斤，說(shuō)明糧食作物對(duì)農(nóng)藥的需要比經(jīng)濟(jì)作物低，表明我國(guó)經(jīng)濟(jì)作物種植面積的擴(kuò)大是農(nóng)藥施用強(qiáng)度提高的重要原因。(2)實(shí)證進(jìn)一步驗(yàn)證了灌溉水平的提高有助于農(nóng)藥被土壤和作物充分吸收進(jìn)而增加其施用量，灌溉率每提高1%，農(nóng)藥施用強(qiáng)度增加0.16公斤。(3)檢驗(yàn)表明人均種植面積的擴(kuò)大顯現(xiàn)出明顯的規(guī)模經(jīng)濟(jì)效應(yīng)，有效地降低了農(nóng)藥的施用強(qiáng)度，經(jīng)營(yíng)規(guī)模每增加1公頃，農(nóng)藥施用強(qiáng)度降低8.07公斤。④(4)災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生后農(nóng)民面臨兩種選擇，一是通過(guò)增加農(nóng)藥施用促進(jìn)之后的作物長(zhǎng)勢(shì)以彌補(bǔ)災(zāi)害造成的產(chǎn)量損失；另一種選擇是當(dāng)災(zāi)害損失不可逆轉(zhuǎn)時(shí)放棄農(nóng)藥的繼續(xù)投入，以控制生產(chǎn)成本。實(shí)證表明隨著災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)越大，農(nóng)戶越傾向于第一種選擇，但這種表現(xiàn)不顯著。

投入性因素對(duì)農(nóng)戶農(nóng)藥施用具有較強(qiáng)的激勵(lì)性。(1)勞動(dòng)力是我國(guó)小農(nóng)作業(yè)很重要的一項(xiàng)投入要素，與部分微觀調(diào)研結(jié)論相反，本文發(fā)現(xiàn)隨著城鎮(zhèn)化的推進(jìn)，顯著降低了農(nóng)戶施藥量，城鎮(zhèn)化率每提高1%，農(nóng)藥施用強(qiáng)度降低0.124公斤?？此葡嚆５慕Y(jié)論其實(shí)有其現(xiàn)實(shí)的原因，隨著國(guó)內(nèi)農(nóng)業(yè)機(jī)械化水平的不斷提高，對(duì)勞動(dòng)力投入產(chǎn)生了很大的替代效益；同時(shí)，勞動(dòng)力的大量轉(zhuǎn)移使農(nóng)業(yè)生產(chǎn)失去了精耕細(xì)作的傳統(tǒng)方式，施藥的頻率有所降低。因此，城鎮(zhèn)化發(fā)展產(chǎn)生的勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移與農(nóng)藥施用之間不是替代效應(yīng)而是協(xié)同效應(yīng)。(2)機(jī)械化水平的提高對(duì)農(nóng)藥施用強(qiáng)度產(chǎn)生了顯著的提升作用，而且這種作用程度非常大，機(jī)械化投入每增加1千瓦時(shí)，農(nóng)藥施用強(qiáng)度增加0.926公斤。這充分印證了機(jī)械化投入會(huì)提高土壤對(duì)農(nóng)藥的吸收與分解能力，從而增加了施用強(qiáng)度。(3)傳統(tǒng)經(jīng)濟(jì)理論表明，收入的提升會(huì)刺激消費(fèi)增長(zhǎng)，本文的實(shí)證卻發(fā)現(xiàn)農(nóng)民可支配收入的增長(zhǎng)與農(nóng)藥的施用強(qiáng)度存在顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系，年收入每增加1000元，農(nóng)藥投入降低0.4公斤。說(shuō)明隨著農(nóng)民收入的不斷增加，增加農(nóng)藥施用所獲得的經(jīng)濟(jì)效益重要性大大降低，削弱了農(nóng)藥施用的經(jīng)濟(jì)目的。實(shí)際上1999-2019年期間農(nóng)民可支配收入增長(zhǎng)遠(yuǎn)高于農(nóng)藥施用量增長(zhǎng)速度，2019年農(nóng)民可支配收入、農(nóng)藥施用強(qiáng)度分別是1999年的6.91倍、1.28倍；(4)隨著財(cái)政支農(nóng)投入的增加，尤其是十八大以來(lái)更是不斷提高國(guó)家財(cái)政支出中涉農(nóng)資金的比例，大大改善了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)條件、提高了農(nóng)業(yè)科技賦能、提升了農(nóng)業(yè)抗災(zāi)能力，增強(qiáng)了農(nóng)戶預(yù)期目標(biāo)產(chǎn)量的保障性，因而減弱了農(nóng)民對(duì)農(nóng)藥增產(chǎn)的依賴(lài)性，但這種效果還不顯著。

調(diào)節(jié)性因素對(duì)農(nóng)藥施用強(qiáng)度也具有一定影響：(1)農(nóng)民收入結(jié)構(gòu)與農(nóng)民農(nóng)藥施用強(qiáng)度呈顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系，農(nóng)民經(jīng)營(yíng)性收入占比每降低1%，農(nóng)藥施用強(qiáng)度提高0.197公斤。1999年我國(guó)農(nóng)村居民經(jīng)營(yíng)性收入占可支配收入的比重達(dá)65.53%，2019年已降低至35.97%，說(shuō)明隨著農(nóng)民經(jīng)營(yíng)性收入占可支配收入的比重不斷降低，農(nóng)民對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)收益的依賴(lài)性大大降低，對(duì)土地的愛(ài)惜和照顧程度日益減弱，因此在農(nóng)藥的施用上隨意性更大。(2)農(nóng)產(chǎn)品預(yù)期價(jià)格對(duì)農(nóng)民的施藥行為具有不顯著的激勵(lì)作用，預(yù)期價(jià)格指數(shù)每提高1，農(nóng)藥施用強(qiáng)度增加0.028公斤。這意味著良好的預(yù)期收益提高了農(nóng)民農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的積極性，促動(dòng)了農(nóng)藥生產(chǎn)要素的投入力度。(3)實(shí)證發(fā)現(xiàn)農(nóng)藥價(jià)格的提升雖會(huì)使農(nóng)戶減量施用，但并不顯著，說(shuō)明農(nóng)戶對(duì)農(nóng)藥的需求具有一定的剛性，也就是說(shuō)作為保障農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)量的投入要素，農(nóng)戶對(duì)農(nóng)藥施用有一個(gè)大致的預(yù)定量，不會(huì)因?yàn)閮r(jià)格的波動(dòng)產(chǎn)生較大的調(diào)整。(4)現(xiàn)有研究成果在教育培訓(xùn)對(duì)農(nóng)戶施肥行為的影響研究上產(chǎn)生了相互矛盾的結(jié)論，本文的檢驗(yàn)表明受教育年限每增加1年，農(nóng)藥施用強(qiáng)度顯著提高1.08公斤。事實(shí)上出現(xiàn)相矛盾的研究結(jié)果，關(guān)鍵在于對(duì)教育培訓(xùn)的定位上不同：從普及教育和學(xué)歷教育角度看，教育年限的增加使從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的勞動(dòng)力減少，從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的經(jīng)驗(yàn)積累降低，使其在我國(guó)經(jīng)驗(yàn)性耕作特征顯著的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中不易掌握農(nóng)藥的用量，比較容易過(guò)量施用；而具有針對(duì)性和專(zhuān)業(yè)性的教育培訓(xùn)，能使農(nóng)戶掌握科學(xué)的施藥技術(shù)，了解農(nóng)藥過(guò)量施用的負(fù)面作用，使農(nóng)戶在生產(chǎn)中把握合理的施用量，起到減量不減效的作用。

(三)穩(wěn)健性檢驗(yàn)與農(nóng)藥施用行為宏觀異質(zhì)性分析

穩(wěn)健性檢驗(yàn)用來(lái)確定實(shí)證結(jié)果是否會(huì)隨著參數(shù)設(shè)定變化而變化，目前為止關(guān)于如何進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)還沒(méi)有一個(gè)統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)，只能根據(jù)研究視角和目標(biāo)的不同選擇適合的方法。為進(jìn)一步驗(yàn)證模型的穩(wěn)健性，我們采取調(diào)整樣本期間的方式。對(duì)農(nóng)藥施用問(wèn)題，在理論上已經(jīng)較早地提出了其過(guò)量施用的現(xiàn)象，但在政策上一直采取寬容的態(tài)度，沒(méi)有引起足夠的重視。黨的十八大把生態(tài)文明建設(shè)作為“五位一體”總布局當(dāng)中的一個(gè)重要部分，加之食品安全廣受社會(huì)矚目，中央出臺(tái)了兩個(gè)“零增長(zhǎng)”行動(dòng)方案，各級(jí)政府將其作為農(nóng)業(yè)農(nóng)村的重點(diǎn)工作大力貫徹推進(jìn)，因而自2015年開(kāi)始國(guó)內(nèi)農(nóng)藥施用強(qiáng)度有所下降?？紤]到這一重大政策對(duì)農(nóng)民行為的影響，我們將實(shí)證檢驗(yàn)的樣本期間調(diào)整為1999-2014年，再次進(jìn)行回歸。通過(guò)對(duì)比分析表明模型在調(diào)整前后各解釋變量對(duì)被解釋變量的作用方向完全一致，顯著性和回歸系數(shù)變化很小。說(shuō)明本文構(gòu)建模型具有良好的穩(wěn)定性，選擇的指標(biāo)也比較科學(xué)合理。

為進(jìn)一步證實(shí)區(qū)域差異對(duì)農(nóng)藥施用量的宏觀影響，按照我國(guó)傳統(tǒng)南北劃分界線，分別對(duì)南、北兩大區(qū)域進(jìn)行檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)：兩大區(qū)域在灌溉、種植規(guī)模、機(jī)械化、可支配收入、財(cái)政、收入結(jié)構(gòu)等六個(gè)因素對(duì)農(nóng)藥施用量的作用方向完全一致，但部分指標(biāo)的顯著性上有差異。說(shuō)明各地區(qū)農(nóng)戶在農(nóng)藥施用的部分決策因素上具有相同的思考，也意味著在國(guó)家層面上制定農(nóng)藥減施的引導(dǎo)政策和具體的操作措施具有一定的理論基礎(chǔ)。兩大區(qū)域在種植結(jié)構(gòu)、城鎮(zhèn)化、成災(zāi)率、教育、農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格、農(nóng)藥價(jià)格等六個(gè)指標(biāo)對(duì)施藥量的作用上方向相反，顯著性上也不盡相同。說(shuō)明各地區(qū)農(nóng)戶由于受地理氣候、社會(huì)經(jīng)濟(jì)、種植傳統(tǒng)等各方面影響，在農(nóng)藥施用決策上也存在著不同的考量，意味著在農(nóng)藥減施的執(zhí)行過(guò)程中，各地區(qū)還需要出臺(tái)符合當(dāng)?shù)厍闆r的實(shí)施細(xì)則。

表5 穩(wěn)健性檢驗(yàn)與分區(qū)域檢驗(yàn)結(jié)果⑤

五、農(nóng)藥減量施用的政策激勵(lì)

通過(guò)理論分析與實(shí)證檢驗(yàn)，結(jié)合我國(guó)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的特殊國(guó)情，要實(shí)現(xiàn)農(nóng)民經(jīng)營(yíng)凈收入的不斷增加、農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)量的穩(wěn)步提高和農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)的逐步推進(jìn)，需要在經(jīng)濟(jì)激勵(lì)政策和工程技術(shù)支持方面雙管齊下。

第一，提高農(nóng)藥利用率，發(fā)揮減量不減效的作用。據(jù)農(nóng)業(yè)農(nóng)村部測(cè)算，2019年我國(guó)三大糧食作物農(nóng)藥利用率為39.8%，比2015年的36.6%提升了3.2個(gè)百分點(diǎn)。目前歐美發(fā)達(dá)國(guó)家糧食作物農(nóng)藥利用率在50%-60%，高出我國(guó)10-20個(gè)百分點(diǎn)。可見(jiàn)，中國(guó)農(nóng)藥的利用率相對(duì)偏低。另外，中國(guó)農(nóng)戶的農(nóng)藥施用更多是一種經(jīng)驗(yàn)性的習(xí)慣行為，是早期生產(chǎn)條件和時(shí)代背景下生產(chǎn)技術(shù)指導(dǎo)不足的結(jié)果。因此，需要政府部門(mén)在開(kāi)展農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)宣傳、增強(qiáng)農(nóng)民環(huán)保認(rèn)知的同時(shí)，更要大力組織針對(duì)性、專(zhuān)業(yè)性的農(nóng)技培訓(xùn)，從實(shí)踐中讓農(nóng)戶掌握科學(xué)施藥的技術(shù)要領(lǐng)。農(nóng)技部門(mén)要根據(jù)不同地區(qū)、不同土壤條件、不同作物需求，制定施藥標(biāo)準(zhǔn)和指南，推進(jìn)精準(zhǔn)施藥。由此，通過(guò)改變以往粗放式的生產(chǎn)習(xí)慣，提高農(nóng)藥的利用率，達(dá)到減量不減效的效果。

第二，加強(qiáng)農(nóng)業(yè)科技投入，抵消因農(nóng)藥減量造成的產(chǎn)量損失。截至2019年我國(guó)糧食總產(chǎn)量實(shí)現(xiàn)“十五連增”，但隨著國(guó)內(nèi)經(jīng)濟(jì)進(jìn)入新常態(tài)，財(cái)政和個(gè)人農(nóng)業(yè)資金投入提升空間不斷縮小，城鎮(zhèn)化發(fā)展使耕地面積和農(nóng)村勞動(dòng)力數(shù)量還會(huì)不斷降低。未來(lái)較長(zhǎng)時(shí)期內(nèi)農(nóng)業(yè)物化生產(chǎn)要素的投入將接近上限，這促使我們必須將農(nóng)業(yè)增產(chǎn)方式逐漸轉(zhuǎn)變?yōu)橐揽靠萍紕?chuàng)新拉動(dòng)。需要加強(qiáng)優(yōu)良種子研發(fā)，在提高單產(chǎn)的同時(shí)增強(qiáng)抵御自然災(zāi)害的能力；深化施藥技術(shù)研究，提高農(nóng)藥利用率；推廣新型栽培種植技術(shù)，提升農(nóng)業(yè)種植的科學(xué)化、精準(zhǔn)化和規(guī)?；?；普及節(jié)水灌溉技術(shù)，打破國(guó)內(nèi)農(nóng)業(yè)“靠天吃飯”的硬約束；不斷完善轉(zhuǎn)基因技術(shù)，趨利避害做到量和質(zhì)雙突破。最終實(shí)現(xiàn)我國(guó)農(nóng)業(yè)由平面化向立體化、由機(jī)械化向智慧化、由常規(guī)化向生態(tài)化的轉(zhuǎn)變。

第三，嚴(yán)格把控農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格，進(jìn)一步穩(wěn)定優(yōu)化種植結(jié)構(gòu)。我國(guó)農(nóng)民面臨著農(nóng)業(yè)生產(chǎn)成本和農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格的雙重?cái)D壓，頻繁發(fā)生投入與產(chǎn)出不平衡的現(xiàn)象，并誘發(fā)了種植結(jié)構(gòu)的波動(dòng)。因此，健全農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格監(jiān)測(cè)系統(tǒng)顯得格外必要，通過(guò)加強(qiáng)農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格的監(jiān)測(cè)力度，一方面通過(guò)政府干預(yù)減小通貨膨脹給農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格帶來(lái)的負(fù)面影響，減輕市場(chǎng)波動(dòng)對(duì)農(nóng)民勞動(dòng)成果的侵蝕；另一方面通過(guò)行政監(jiān)管強(qiáng)化對(duì)人為操縱市場(chǎng)、制造農(nóng)產(chǎn)品尤其是經(jīng)濟(jì)作物價(jià)格異常波動(dòng)等侵害農(nóng)戶利益的行為進(jìn)行嚴(yán)厲打擊和懲處。通過(guò)加快新型經(jīng)營(yíng)主體的培育、提高專(zhuān)業(yè)合作社的運(yùn)行效率、完善社會(huì)服務(wù)體系，引導(dǎo)經(jīng)濟(jì)作物的種植向?qū)I(yè)化和規(guī)?；l(fā)展。在此基礎(chǔ)上將部分農(nóng)業(yè)直接補(bǔ)貼與農(nóng)藥污染檢測(cè)結(jié)果相掛鉤，推動(dòng)農(nóng)藥減量施用。

第四，推進(jìn)綠色農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)發(fā)展，達(dá)到環(huán)境治理與保障農(nóng)民收入的有機(jī)統(tǒng)一。一般的農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)可以有效降低農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過(guò)程中的不確定性，彌補(bǔ)農(nóng)民受災(zāi)損失，保障農(nóng)民收益。但面對(duì)我國(guó)農(nóng)村環(huán)境污染的嚴(yán)峻形勢(shì)，農(nóng)藥施用量的降低已成為必須，這也勢(shì)必影響到農(nóng)民的投入決策和經(jīng)濟(jì)收益。因此，我們需要在農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)產(chǎn)品的設(shè)計(jì)當(dāng)中補(bǔ)償農(nóng)民因減少農(nóng)藥而產(chǎn)生的經(jīng)濟(jì)利益損失，在農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)的保費(fèi)補(bǔ)貼上將綠色生產(chǎn)激勵(lì)的要素納入其中，將部分農(nóng)業(yè)直接補(bǔ)貼轉(zhuǎn)化為農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)的綠色保費(fèi)補(bǔ)貼。以此，使農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)更好地發(fā)揮綠色興農(nóng)作用，推動(dòng)鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略的實(shí)施。

注 釋?zhuān)?/p>

① 聯(lián)合國(guó)糧農(nóng)組織2021版《氣候變化對(duì)植物病蟲(chóng)害影響的科學(xué)綜述》。

②數(shù)據(jù)根據(jù)聯(lián)合國(guó)糧農(nóng)組織(FAO)數(shù)據(jù)庫(kù)、中國(guó)農(nóng)藥信息網(wǎng)(http://www.icama.org.cn)相關(guān)數(shù)據(jù)整理計(jì)算所得。

③因1999-2006年尚未披露農(nóng)林水務(wù)的財(cái)政支出指標(biāo)，所以1999-2002年的財(cái)政支農(nóng)資金用財(cái)政支援農(nóng)村生產(chǎn)支出和財(cái)政農(nóng)業(yè)綜合開(kāi)發(fā)支出之和來(lái)代替，2003-2006年數(shù)據(jù)用財(cái)政農(nóng)業(yè)支出與財(cái)政林業(yè)支出之和來(lái)代替。

④實(shí)證中經(jīng)營(yíng)規(guī)模采用的單位為畝/人，為與農(nóng)藥施用強(qiáng)度的單位(公斤/公頃)相統(tǒng)一，按照1公頃=15畝進(jìn)行了換算。

⑤根據(jù)國(guó)家傳統(tǒng)地理分界線，南方地區(qū)包括上海、江蘇、浙江、安徽、福建、江西、湖北、湖南、廣東、廣西、海南、重慶、四川、貴州、云南；北方地區(qū)包括北京、天津、河北、山西、內(nèi)蒙古、遼寧、吉林、黑龍江、山東、河南、陜西、甘肅、青海、寧夏、新疆。