吳義根

（池州學(xué)院 商學(xué)院，安徽 池州 247000）

我國(guó)城鎮(zhèn)化快速推進(jìn)，大量農(nóng)業(yè)人口從農(nóng)村土地轉(zhuǎn)移到非農(nóng)產(chǎn)業(yè)，一方面提升了農(nóng)村勞動(dòng)力就業(yè)率，增加了農(nóng)民的收入，提升了農(nóng)民自身的人力資本，且緩解了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的內(nèi)卷化[1]，這可以回饋農(nóng)民，使其收入增加。另一方面農(nóng)村人口減少，促進(jìn)了適度規(guī)模經(jīng)營(yíng)，同時(shí)優(yōu)化了農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化生產(chǎn)要素的投入，為農(nóng)業(yè)機(jī)械化的進(jìn)一步推廣注入了內(nèi)生動(dòng)力[2]。農(nóng)業(yè)由勞動(dòng)過(guò)密投入的土地密集型轉(zhuǎn)向勞動(dòng)集約型，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率提升。截至2020年，實(shí)現(xiàn)了糧食產(chǎn)量十七連豐，人均糧食占有量480公斤，遠(yuǎn)超世界平均水平[3]。為了追求糧食產(chǎn)量，面對(duì)農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力缺乏，選擇了化肥作為替代要素，導(dǎo)致這個(gè)廉價(jià)的替代品被過(guò)量施用，在過(guò)去的三十年，我國(guó)的化肥、農(nóng)藥以及農(nóng)膜使用量增加了2～4倍。自2015年以來(lái)，我國(guó)推動(dòng)并實(shí)施了農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展五大行動(dòng)，在“一控、兩減、三基本”的目標(biāo)約束下，我國(guó)化肥和農(nóng)藥的施用量逐年下降。但我國(guó)面源污染的現(xiàn)實(shí)情況仍然非常嚴(yán)峻，2019年我國(guó)化肥施用強(qiáng)度是326 千克/公頃，超過(guò)國(guó)際安全施用的建議標(biāo)準(zhǔn)（225千克/公頃）。2020年我國(guó)三大糧食作物（水稻、小麥和玉米）化肥利用率平均為40.2%，仍比歐美等發(fā)達(dá)國(guó)家低10%～

20%[4]。

目前文獻(xiàn)主要討論了化肥面源污染的時(shí)間和空間分布以及驅(qū)動(dòng)因素等。就方法來(lái)說(shuō)，采用了時(shí) 間 序 列VAR 模型[5]、OLS 面 板模 型[6-7]、SD 模型[8]、LMDI分解模型[9]或IPAT方程[10]、空間面板模型[11-12]，從不同側(cè)重點(diǎn)分別討論了農(nóng)業(yè)面源污染的影響因素。就城鎮(zhèn)化來(lái)說(shuō)，直接討論其對(duì)面源污染影響的文獻(xiàn)很鮮見(jiàn)，主要是基于農(nóng)村勞動(dòng)力非農(nóng)轉(zhuǎn)移和農(nóng)民收入角度間接討論的比較多[13]。一些調(diào)查顯示，城鎮(zhèn)化增加了非農(nóng)收益，這導(dǎo)致更多農(nóng)村青壯年勞動(dòng)力外出打工，為了確保產(chǎn)量，農(nóng)民傾向于多使用廉價(jià)的化肥替代勞動(dòng)[14]，結(jié)果導(dǎo)致化肥過(guò)量施用且低效[15]。農(nóng)村勞動(dòng)力非農(nóng)化，導(dǎo)致農(nóng)村優(yōu)質(zhì)勞動(dòng)力短缺，使得一些環(huán)境友好型的技術(shù)很難推廣，加大了農(nóng)業(yè)面源污染治理難度[16]，對(duì)農(nóng)村生態(tài)環(huán)境造成負(fù)面影響。隨著城鎮(zhèn)化進(jìn)程加快，農(nóng)民收入增加，農(nóng)民手里資金的約束得以緩解，在小農(nóng)風(fēng)險(xiǎn)回避情境下[15]，農(nóng)民傾向于多施用化肥，這加劇了化肥面源污染。但同時(shí)由于農(nóng)民收入結(jié)構(gòu)改善，農(nóng)民的經(jīng)營(yíng)性收入比例呈現(xiàn)下降趨勢(shì)，這又緩解了農(nóng)業(yè)面源污染[17]。勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移背景下，以手工勞動(dòng)為主、低污染的“傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)”開(kāi)始轉(zhuǎn)向高污染的“石油農(nóng)業(yè)”[18]，高度依賴化肥成為農(nóng)民生產(chǎn)的習(xí)慣[19]。

綜上，已有文獻(xiàn)從城鎮(zhèn)化和農(nóng)村勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移視角做了較為豐富的研究。但也存在拓展空間：一是現(xiàn)有文獻(xiàn)多從城鎮(zhèn)化引起農(nóng)村勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移或者收入結(jié)構(gòu)變化等某一視角來(lái)討論其對(duì)面源污染的影響，而從城鎮(zhèn)化這一視角討論其對(duì)面源污染直接影響文獻(xiàn)較少，將城鎮(zhèn)化和農(nóng)村勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移納入同一框架下來(lái)研究較為鮮見(jiàn)。二是從方法上來(lái)看，為了討論面源污染的驅(qū)動(dòng)因素以及區(qū)域異質(zhì)性，而忽視了城鎮(zhèn)化、農(nóng)村勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移對(duì)化肥面源污染長(zhǎng)期動(dòng)態(tài)影響?；诖耍疚倪x用面板向量自回歸模型，將城鎮(zhèn)化、農(nóng)村勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移以及化肥面源污染納入到同一框架下，利用PVAR 模型克服內(nèi)生性，考察三者之間的長(zhǎng)期動(dòng)態(tài)關(guān)系，評(píng)估城鎮(zhèn)化、農(nóng)村勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移的環(huán)境效應(yīng)。

一、理論分析

城鎮(zhèn)化和農(nóng)村勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移對(duì)化肥面源污染影響機(jī)制主要有兩大效應(yīng)：一是污染效應(yīng)，二是減排效應(yīng)，其影響機(jī)制如圖1所示。

圖1 城鎮(zhèn)化、農(nóng)村勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移對(duì)化肥面源污染影響的理論機(jī)制

就污染效應(yīng)來(lái)看，一方面隨著城鎮(zhèn)化進(jìn)程的深入，城鎮(zhèn)人口規(guī)模不斷擴(kuò)大，而且吸納的就業(yè)人數(shù)增加，這些都增加了對(duì)農(nóng)產(chǎn)品的剛性需求[20]。同時(shí)，城鎮(zhèn)化改變了土地的利用方式，城市建設(shè)用地和非農(nóng)產(chǎn)業(yè)建設(shè)用地?cái)D占了耕地?cái)?shù)量[21]。為了應(yīng)對(duì)農(nóng)產(chǎn)品需求增加以及耕地資源減少，確保自身收入不降低，農(nóng)民會(huì)選擇加大化肥投入。另一方面城鎮(zhèn)化的發(fā)展有利于農(nóng)村勞動(dòng)力向非農(nóng)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移。這必然會(huì)大幅度減少農(nóng)村勞動(dòng)力數(shù)量，較勞動(dòng)力的成本而言，化肥更廉價(jià)，這會(huì)驅(qū)動(dòng)農(nóng)民使用耕地和勞動(dòng)力節(jié)約型技術(shù)，過(guò)量施用化肥成為最優(yōu)選擇[11]。

就減排效應(yīng)來(lái)說(shuō)，一方面城鎮(zhèn)化水平提升，消費(fèi)者對(duì)農(nóng)產(chǎn)品的綠色生產(chǎn)和綠色消費(fèi)意愿增強(qiáng)，促使政府和農(nóng)業(yè)生產(chǎn)者關(guān)注農(nóng)業(yè)生態(tài)環(huán)境，隨著進(jìn)城農(nóng)民收入水平和教育水平提升，農(nóng)民綠色生產(chǎn)意識(shí)增強(qiáng)。城鎮(zhèn)化為環(huán)境友好型技術(shù)推廣提供資金支持，有利于降低化肥施用量[22]。另一方面城鎮(zhèn)化帶動(dòng)了農(nóng)村勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移，主要是青壯年勞動(dòng)力流出農(nóng)村，剩下的農(nóng)村勞動(dòng)力的平均質(zhì)量下降[23]。此外，農(nóng)村勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移推動(dòng)了農(nóng)村土地流轉(zhuǎn)，有利于實(shí)現(xiàn)農(nóng)地規(guī)模經(jīng)營(yíng)[24]，一定程度上降低化肥的過(guò)量施用[25]。

綜上，城鎮(zhèn)化、農(nóng)村勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移對(duì)化肥面源污染影響取決于正效應(yīng)與負(fù)效應(yīng)的相對(duì)大小，需要進(jìn)一步進(jìn)行實(shí)證判斷并分析長(zhǎng)期動(dòng)態(tài)影響。

二、研究方法、指標(biāo)選取與數(shù)據(jù)來(lái)源

（一）研究方法

為了考察城鎮(zhèn)化、農(nóng)村勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移對(duì)化肥面源污染的遠(yuǎn)期影響，本文采用PVAR 模型，該模型綜合了時(shí)間與空間分析的優(yōu)勢(shì)，同時(shí)控制了時(shí)間和個(gè)體異質(zhì)性。能考察所有變量及滯后項(xiàng)，模型能把目標(biāo)變量納入同一內(nèi)生性系統(tǒng)，可以真實(shí)反映目標(biāo)變量的長(zhǎng)期動(dòng)態(tài)關(guān)系，其正交化脈沖響應(yīng)函數(shù)可以將不同因素對(duì)化肥面源污染的影響分離出來(lái)。PVAR模型為：

式中，yit是沖擊變量，i為安徽省16個(gè)地級(jí)市，t為年份，ai為個(gè)體固定效應(yīng)，βt為時(shí)間效應(yīng)，εit為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)，其中城市異質(zhì)性是通過(guò)個(gè)體效應(yīng)ai來(lái)衡量的，βt為每個(gè)時(shí)期特定的沖擊效應(yīng)。本文設(shè)定yit=(ur，nlr，ei)′包含3個(gè)變量的列向量，ur表示城鎮(zhèn)化率，nlr表示農(nóng)村勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移率，ei表示各市化肥面源污染排放強(qiáng)度。

（二）變量選取

1.化肥面源污染排放強(qiáng)度（NLR）?，F(xiàn)有統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)并沒(méi)有安徽省化肥面源污染排放量的直接數(shù)據(jù)。化肥對(duì)環(huán)境污染排放核算一般采用單元調(diào)查法，化肥對(duì)環(huán)境污染的載體主要包括土壤、大氣、作物、水體。本文重點(diǎn)評(píng)估化肥對(duì)地下水和地表水產(chǎn)生的污染，核算的污染物主要是總氮（TN）和總磷（TP）。本文根據(jù)已有文獻(xiàn)的普遍做法[26]，核算了安徽省各地級(jí)市的化肥面源污染。具體計(jì)算公式為式（2）：

式（2）中，E表示化肥面源污染總量，Eij表示第i單元產(chǎn)生并流失進(jìn)入水體的第j種污染物排放量；Cij表示第i單元產(chǎn)生并對(duì)水體環(huán)境造成潛在面源污染的第j種污染物排放量；Ti表示第i單元指標(biāo)數(shù)；σij表示第i單元第j種污染物產(chǎn)污系數(shù)；δi表示第i種化肥流失率。不同污染物的特征、危害以及環(huán)境效應(yīng)存在差異，為了便于比較，需要對(duì)污染物做標(biāo)準(zhǔn)化處理[10]，具體計(jì)算公式如式（3）所示，

其中，Pi為農(nóng)業(yè)面源污染等標(biāo)排放量，m3/a（立方米每年）；Pij為單元i污染物j等標(biāo)排放量；Eij為單元i污染物j的排放量，t/a（噸每年）；Mij為污染物j的排放標(biāo)準(zhǔn)，mg/l（質(zhì)量濃度，毫克每升）；1010為單位調(diào)整系數(shù)。由于國(guó)家目前尚未制定農(nóng)業(yè)面源污染的相關(guān)排放標(biāo)準(zhǔn)，采用《污水綜合排放標(biāo)準(zhǔn)》（GB 8978—2002），總氮采用一級(jí)標(biāo)準(zhǔn)的B標(biāo)準(zhǔn)為20mg/l，總磷采用二級(jí)標(biāo)準(zhǔn)為3mg/l[26]。

其中，EI表示化肥面源污染的等標(biāo)排放強(qiáng)度，AL表示農(nóng)作物播種面積。

2.農(nóng)村勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移。農(nóng)村勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移反映了戶籍在農(nóng)村的農(nóng)村勞動(dòng)力就業(yè)的轉(zhuǎn)移過(guò)程，主要從農(nóng)業(yè)部門轉(zhuǎn)移至非農(nóng)業(yè)部門，可以用農(nóng)村勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移率來(lái)表示，農(nóng)村勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移的測(cè)算借鑒童玉芬的做法[27]，具體估算公式如式（5）所示，

3.城鎮(zhèn)化水平。城鎮(zhèn)化水平可以從人口、經(jīng)濟(jì)、土地和社會(huì)等方面來(lái)判斷，本文重在關(guān)注城鎮(zhèn)化帶來(lái)的要素再配置及其對(duì)化肥面源污染的影響。政策制定和落實(shí)主要是考察城鎮(zhèn)人口變化，本文采用式（6）計(jì)算：

（三）數(shù)據(jù)來(lái)源

本文分析需要的數(shù)據(jù)包括化肥施用總量、氮肥、磷肥、鉀肥、復(fù)合肥施用量和農(nóng)作物播種面積等，數(shù)據(jù)均來(lái)源于2006—2020 年《安徽省統(tǒng)計(jì)年鑒》。對(duì)于城鎮(zhèn)化變量的極少數(shù)缺失數(shù)據(jù)，采用平均增長(zhǎng)率方法補(bǔ)全。另外，為了降低數(shù)據(jù)的波動(dòng)性，降低異方差帶來(lái)的影響，取了三個(gè)變量的對(duì)數(shù)值。三個(gè)變量的描述性統(tǒng)計(jì)分析如表1所示。

表1 各變量描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果

三、實(shí)證檢驗(yàn)與結(jié)果分析

（一）數(shù)據(jù)平穩(wěn)性檢驗(yàn)

為了避免使用非平穩(wěn)面板數(shù)據(jù)造成虛假回歸，本文采用LLC 檢驗(yàn)、Fisher-ADF 檢驗(yàn)和Hadri LM檢驗(yàn)等三種方法檢驗(yàn)了數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性，結(jié)果如表2 所示。結(jié)果顯示，除了城鎮(zhèn)化率LLC 檢驗(yàn)在5%的顯著性水平上拒絕原假設(shè)，其余均在1%的顯著性水平上拒絕了原假設(shè)，說(shuō)明城鎮(zhèn)化率、農(nóng)村勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移率和化肥面源污染等標(biāo)排放量強(qiáng)度等數(shù)據(jù)滿足平穩(wěn)性要求，可以進(jìn)行PVAR模型分析。

表2 面板單位根檢驗(yàn)

（二）PVAR模型估計(jì)結(jié)果分析

為了確保所設(shè)定的PVAR 模型的可靠性，首先需要判斷最優(yōu)滯后階數(shù)，一般采用MMSC 統(tǒng)計(jì)量來(lái)判斷[28]，即根據(jù)MBIC、MAIC和MQIC值來(lái)選擇。根據(jù)表3的結(jié)果顯示，最優(yōu)滯后階數(shù)為一階。由于設(shè)定的PVAR 模型是動(dòng)態(tài)面板模型，包含了個(gè)體固定效應(yīng)。為了得到參數(shù)的一致估計(jì)量，需要剔除個(gè)體固定效應(yīng)的影響，采用各變量的前項(xiàng)均值差分法來(lái)糾正，確保轉(zhuǎn)換后的變量與模型的滯后變量正交，選擇滯后變量作為估計(jì)模型的工具變量，然后對(duì)模型進(jìn)行系統(tǒng)GMM估計(jì)[29]。

表3 多準(zhǔn)則聯(lián)合判斷結(jié)果

本文采用系統(tǒng)GMM 對(duì)PVAR 模型的參數(shù)進(jìn)行了估計(jì)，結(jié)果如表4所示。在方程（1）中，因變量是城鎮(zhèn)化，滯后一期的城鎮(zhèn)化對(duì)因變量有正向促進(jìn)作用，農(nóng)村勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移率和化肥面源污染等標(biāo)排放量滯后項(xiàng)對(duì)因變量影響不顯著。在方程（2）中，因變量是農(nóng)村勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移率，其滯后變量對(duì)本身有正向的促進(jìn)作用，城鎮(zhèn)化率的滯后一期對(duì)農(nóng)村勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移率的影響顯著為正，隨著城鎮(zhèn)化水平提高，城鎮(zhèn)能提供更多就業(yè)崗位，吸引大量的農(nóng)村勞動(dòng)力到城鎮(zhèn)就業(yè)，因此農(nóng)村勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移率會(huì)提高，這和理論機(jī)制分析一致。本文重點(diǎn)關(guān)注方程（3），因變量為化肥面源污染等標(biāo)排放量強(qiáng)度，各變量滯后一期均通過(guò)了顯著性檢驗(yàn)，城鎮(zhèn)化率滯后一期的系數(shù)顯著為負(fù)，說(shuō)明城鎮(zhèn)化率滯后項(xiàng)降低了對(duì)化肥面源污染排放強(qiáng)度的影響，城鎮(zhèn)化通過(guò)污染效應(yīng)和減排效應(yīng)影響化肥面源污染等標(biāo)排放量強(qiáng)度，系數(shù)為負(fù)說(shuō)明減排效應(yīng)大于污染效應(yīng)，隨著城鎮(zhèn)化水平提升，一方面增加了對(duì)資源的剛性需求，這加劇了化肥面源污染的排放，另一方面通過(guò)技術(shù)等方面回饋農(nóng)村，通過(guò)技術(shù)和農(nóng)民環(huán)保意識(shí)等改善資源的利用效率，降低了化肥面源污染等標(biāo)排放量強(qiáng)度。農(nóng)村勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移率滯后項(xiàng)正向影響化肥面源污染等標(biāo)排放量強(qiáng)度，即農(nóng)村勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移率越高，化肥面源污染等標(biāo)排放量強(qiáng)度越大，農(nóng)村勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移對(duì)化肥面源污染影響來(lái)自污染效應(yīng)和減排效應(yīng)，顯然污染效應(yīng)大于減排效應(yīng)，隨著農(nóng)村勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移率逐步提升，其增加了對(duì)化肥面源污等標(biāo)排放量強(qiáng)度的正向影響?；拭嬖次廴镜葮?biāo)排放量強(qiáng)度滯后一期顯著為正，說(shuō)明化肥面源污染自我增強(qiáng)的機(jī)制是存在的。

表4 全省PVAR模型的GMM估計(jì)結(jié)果

（三）PVAR模型的脈沖響應(yīng)分析

脈沖響應(yīng)函數(shù)反映了在PVAR 模型中給隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差沖擊分別給系統(tǒng)中每個(gè)變量帶來(lái)的影響，可以直接衡量各個(gè)變量間的動(dòng)態(tài)交互作用大小，且能從動(dòng)態(tài)變化中識(shí)別變量之間的時(shí)滯關(guān)系[30]。為了分析城鎮(zhèn)化、農(nóng)村勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移對(duì)化肥面源污染動(dòng)態(tài)影響機(jī)制和傳導(dǎo)路徑，繼續(xù)分析PVAR 模型的脈沖響應(yīng)函數(shù)，探索持續(xù)十期脈沖響應(yīng)圖。在做分析之前，首先檢驗(yàn)PVAR 模型的穩(wěn)定性，利用其特征根的數(shù)值大小來(lái)判斷，其三個(gè)特征根倒數(shù)值均小于1，所有特征根均在單位圓內(nèi)，PVAR模型滿足穩(wěn)定性要求，可以進(jìn)一步分析。

PVAR模型與其他面板模型相比，更強(qiáng)調(diào)通過(guò)脈沖響應(yīng)預(yù)測(cè)變量未來(lái)的變動(dòng)方向。通過(guò)固定某一變量的前期值和其他變量的各期數(shù)值，然后再給該變量一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差沖擊，識(shí)別其對(duì)其他變量未來(lái)值的沖擊作用大小以及持續(xù)性影響。PVAR 模型中脈沖響應(yīng)函數(shù)正交分解對(duì)三個(gè)變量順序非常敏感，沖擊變量的順序尤為重要，而城鎮(zhèn)化進(jìn)程影響農(nóng)村勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移率，進(jìn)而影響化肥面源污染的排放量。為了分析城鎮(zhèn)化、農(nóng)村勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移對(duì)化肥面源污染的影響，本文在脈沖響應(yīng)分析中，將變量LUR放在最前面，其次是變量LNLR，最后是變量LEI。通過(guò)蒙特卡洛模擬1 000次繪制出脈沖響應(yīng)函數(shù)圖，如圖2所示。

圖2 全省脈沖響應(yīng)函數(shù)圖（蒙特卡洛模擬1 000次）

（1）從圖2中（a）（b）（c）可以看出，給化肥面源污染變量一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差沖擊，可以看出化肥面源污染、農(nóng)村勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移和城鎮(zhèn)化的動(dòng)態(tài)反應(yīng)情況。變量化肥面源污染立即產(chǎn)生一個(gè)正向沖擊，沖擊效應(yīng)立即達(dá)到最大值，然后沖擊效應(yīng)開(kāi)始下降，下降的速度較快，到第五期趨于0。化肥面源污染對(duì)自身沖擊作用在中短期保持持續(xù)沖擊影響，其對(duì)農(nóng)村勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移和城鎮(zhèn)化的沖擊作用幾乎為0。

（2）從圖2中（d）（e）（f）可以看出，給變量農(nóng)村勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移的一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差沖擊，化肥面源污染立即產(chǎn)生一個(gè)正向的沖擊效應(yīng)，第一期達(dá)到最大值，這一沖擊效應(yīng)維持到第二期，然后開(kāi)始緩慢下降，到第八期開(kāi)始接近于0；農(nóng)村勞動(dòng)力自身立即產(chǎn)生了正向影響，沖擊效應(yīng)立即達(dá)到最大值，然后快速下降，到第五期接近于0；對(duì)城鎮(zhèn)化的沖擊效應(yīng)不明顯，說(shuō)明農(nóng)村勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移并不是直接導(dǎo)致城鎮(zhèn)化主要原因。

（3）從圖2中（g）（h）（i）可以看出，給變量城鎮(zhèn)化的一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差沖擊，對(duì)化肥面源污染初始產(chǎn)生了一個(gè)正向沖擊，但很快變成負(fù)向影響，到第五期的這種負(fù)向沖擊達(dá)到最大值，并穩(wěn)定至第十期；對(duì)農(nóng)村勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移產(chǎn)生了一個(gè)正向的沖擊，沖擊效應(yīng)緩慢上升，在第五期達(dá)到最大值，并穩(wěn)定到第十期；對(duì)城鎮(zhèn)化沖擊效應(yīng)為正，且沖擊效應(yīng)立即達(dá)到最大值，并略有下降并維持到第十期；城鎮(zhèn)化對(duì)自身的沖擊效應(yīng)立即達(dá)到最大值，并維持到第十期，沖擊時(shí)滯較長(zhǎng)，城鎮(zhèn)化對(duì)自身累積影響是長(zhǎng)期的。城鎮(zhèn)化對(duì)農(nóng)村勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移產(chǎn)生了長(zhǎng)期持續(xù)的正向沖擊，時(shí)滯較長(zhǎng)，說(shuō)明城鎮(zhèn)化持續(xù)提升了農(nóng)村勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移率，城鎮(zhèn)化對(duì)化肥面源污染產(chǎn)生了負(fù)向沖擊，這種沖擊效應(yīng)時(shí)滯較長(zhǎng)，是長(zhǎng)期持續(xù)沖擊。

（四）PVAR模型的方差分解分析

PVAR 模型的方差分解分析是為了識(shí)別各影響因素貢獻(xiàn)的大小，反映每個(gè)沖擊變量在某一個(gè)被沖擊變量變化中的重要性大小。如表5所示。

表5 全省方差分解結(jié)果

（1）重點(diǎn)分析被沖擊變量LEI。在第一期，城鎮(zhèn)化變量對(duì)化肥面源污染的貢獻(xiàn)大約0.6%，而農(nóng)村勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移對(duì)化肥面源污染的貢獻(xiàn)約為2.1%，化肥面源污染對(duì)自身貢獻(xiàn)為97.4%。第五期各自貢獻(xiàn)為11.7%、17.6%和70.7%。第六期農(nóng)村勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移的貢獻(xiàn)達(dá)到最大值18%后略有下降，城鎮(zhèn)化對(duì)化肥面源污染的影響逐漸增大，第十期達(dá)到最大值為28.9%，化肥面源污染對(duì)自身沖擊貢獻(xiàn)逐漸下降，第十期貢獻(xiàn)為54.9%?？傮w來(lái)說(shuō)，城鎮(zhèn)化對(duì)化肥面源污染變動(dòng)貢獻(xiàn)要明顯高于農(nóng)村勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移，但化肥面源污染變動(dòng)主要來(lái)自自身，化肥面源污染具有自我增強(qiáng)效應(yīng)，有一定的慣性。城鎮(zhèn)化和農(nóng)村勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移是影響化肥面源污染的重要因素。

（2）分析被沖擊變量LNLR。在第一期，城鎮(zhèn)化變量對(duì)農(nóng)村勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移的貢獻(xiàn)大約占1%，而農(nóng)村勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移對(duì)自身的貢獻(xiàn)占比為99%，化肥面源污染對(duì)農(nóng)村勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移的貢獻(xiàn)為0。城鎮(zhèn)化對(duì)農(nóng)村勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移沖擊貢獻(xiàn)呈現(xiàn)上升趨勢(shì)，第五期的貢獻(xiàn)為4.7%，到第十期貢獻(xiàn)達(dá)到最大值為11.2%，城鎮(zhèn)化對(duì)自身沖擊貢獻(xiàn)逐漸下降，第五期對(duì)自身貢獻(xiàn)95.2%，到第十期貢獻(xiàn)為88.8%。顯然，城鎮(zhèn)化是農(nóng)村勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移主要原因之一，農(nóng)村勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移自身累計(jì)效應(yīng)是主要的。

四、結(jié)論與政策建議

本文以安徽省16 個(gè)地級(jí)市2005—2019 年面板數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，分析了城鎮(zhèn)化、農(nóng)村勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移對(duì)化肥面源污染的影響機(jī)制，并運(yùn)用PVAR 模型分析了三者之間關(guān)系。結(jié)論如下：

一是城鎮(zhèn)化和農(nóng)村勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移對(duì)化肥面源污染都有一個(gè)長(zhǎng)期持續(xù)穩(wěn)定的影響。城鎮(zhèn)化沖擊力持續(xù)擴(kuò)大，農(nóng)村勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移沖擊力逐漸降低，但城鎮(zhèn)化對(duì)化肥面源污染沖擊效應(yīng)是負(fù)向的，而農(nóng)村勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移對(duì)化肥面源污染沖擊效應(yīng)為正向的，化肥面源污染對(duì)自身影響存在較長(zhǎng)時(shí)滯，存在自我強(qiáng)化機(jī)制且有慣性。城鎮(zhèn)化是導(dǎo)致農(nóng)村勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移率上升的一個(gè)主要因素，而城鎮(zhèn)化和農(nóng)村勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移是化肥面源污染兩個(gè)主要影響因素。

二是城鎮(zhèn)化和農(nóng)村勞動(dòng)力是影響化肥面源污染的兩個(gè)重要因素，但貢獻(xiàn)不同。城鎮(zhèn)化的發(fā)展對(duì)化肥面源污染影響貢獻(xiàn)度持續(xù)上升，接近30%，而農(nóng)村勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移率對(duì)化肥面源污染影響貢獻(xiàn)度上升后略有下降，接近20%，化肥面源污染有很強(qiáng)的累積效應(yīng)，存在污染慣性。城鎮(zhèn)化是影響農(nóng)村勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移的重要因素，貢獻(xiàn)持續(xù)上升，接近12%，農(nóng)村勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移也存在自我強(qiáng)化機(jī)制，存在慣性，自我累積效應(yīng)占據(jù)絕大部分。

以上結(jié)論的政策啟示在于：

一是防治化肥面源污染，除了推動(dòng)污染防治技術(shù)，還應(yīng)該重視社會(huì)經(jīng)濟(jì)調(diào)節(jié)，考慮城鎮(zhèn)化的影響。安徽省在城鎮(zhèn)化發(fā)展過(guò)程中要注重城鎮(zhèn)化的質(zhì)量效應(yīng)，避免城鎮(zhèn)化的擴(kuò)張效應(yīng)，嚴(yán)控城鎮(zhèn)化低效擴(kuò)展，推進(jìn)新型城鎮(zhèn)化實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)高效可持續(xù)發(fā)展。統(tǒng)籌各市城鎮(zhèn)化的推進(jìn)和化肥面源污染防治，做到協(xié)調(diào)差異發(fā)展，平衡城鎮(zhèn)化推進(jìn)與農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展，建立城市間農(nóng)業(yè)環(huán)境政策聯(lián)動(dòng)機(jī)制、合作機(jī)制，抓好源頭控制，設(shè)立鼓勵(lì)有機(jī)肥、生物肥等研發(fā)與推廣的綠色補(bǔ)償基金，實(shí)現(xiàn)城鎮(zhèn)化與綠色農(nóng)業(yè)協(xié)調(diào)發(fā)展。

二是制定化肥面源污染防治政策，需要重點(diǎn)考慮勞動(dòng)力大量流出地防治與技術(shù)應(yīng)用。就政策而言，應(yīng)該加大對(duì)農(nóng)村留守勞動(dòng)力科學(xué)施肥等技能培訓(xùn)，推廣環(huán)境友好型生產(chǎn)技術(shù)。加強(qiáng)新型農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)主體培育，引導(dǎo)農(nóng)戶向非農(nóng)兼業(yè)戶和農(nóng)業(yè)專業(yè)戶雙向分化，培育農(nóng)戶環(huán)保意識(shí)和質(zhì)量意識(shí)。

三是化肥面源污染具有明顯的自我強(qiáng)化機(jī)制，累積效應(yīng)明顯。對(duì)于化肥面源污染要采取源頭管制、預(yù)防為主，推動(dòng)化肥替代型和環(huán)境友好型農(nóng)業(yè)技術(shù)研發(fā)，杜絕走“先污染后治理”老路。