化肥污染对江西省粮食生产的环境惩罚效应

摘 要：化肥投入能快速提高种植业生产力，但化肥的过量与不当施用已成为农业面源污染的重要原因之一，严重影响了种植业的可持续发展。利用包含非期望产出的SBM-DEA模型，测算2010—2020年江西省及11个地级市粮食生产的环境效率，并采用固定效应模型实证检验化肥污染对粮食生产环境效率的影响。结果表明：2010—2020年江西省粮食生产的环境效率呈稳步上升趋势，效率值从2010年的0.49上升至2020年的0.68，尽管已经获得较大的增幅，但是仍有提升空间；各地级市的粮食生产环境效率变化缺乏明显规律。进一步分析发现，化肥污染对粮食生产的环境效率存在负面影响，且在1%显著性水平上通过检验，说明化肥污染对粮食生产存在环境惩罚效应。

关键词：化肥污染；粮食种植；环境效率；环境惩罚效应；江西省

中图分类号：X592 文献标志码：A 文章编号：1674-7909（2023）07-32-4

0 引言

化肥投入对农作物生长的促进作用显著，能快速提高种植业生产力，对保障国家粮食安全具有重要的现实意义。研究发现，在1997—2006年，化肥是我国粮食生产所有投入要素中贡献最大的一项，对粮食产量增长的贡献率达56.81%［1］。然而，正因为一段时期以来化肥对农业种植的贡献有目共睹，引发了人们对化肥使用“高投入高产出”的盲目信任，导致农户在农业生产中对化肥的施用量易超出合理范围。进入土壤中的化肥不仅会导致土壤板结，而且相当一部分化肥因未被作物吸收利用，会在作物根层以下积累或随雨水转入地下水，成为农业面源最主要的污染源之一［2］。数据显示，自20世纪90年代化肥在我国广泛使用以来，我国单位播种面积的化肥施用量于2014年达到峰值363.0 kg/hm2，而国际公认的化肥施用安全标准上限为225.0 kg/hm2，即2014年我国单位播种面积的化肥施用量是国际公认安全标准的1.61倍［3］。因此，2015年原农业部发布了《到2020年化肥使用量零增长行动方案》，从国家层面推动化肥投入减量化。从2016年开始，我国单位播种面积的化肥施用量持续减少，2020年已降至322.6 kg/hm2［4］，取得了显著成效，但仍有一定的下降空间。

江西省是我国粮食主产区之一，粮食产量一直稳居全国前列。进入新时代以来，江西省每年粮食外调量不断增加，从2012年的580万t增加至2021年的755万t［5］，在保障国家粮食安全中发挥了重要作用。同时，江西省大力落实关于农业投入品减量化的政策号召，积极降低化肥施用量，降低化肥污染在农业面源污染中的比重，为农业绿色发展奠定了坚实的基础。因此，江西省及其他粮食主产区均面临保障粮食增产增收与持续减少化肥等投入品用量的矛盾。在这一特殊背景下，探讨江西省农作物生产的化肥污染惩罚效应具有重要的理论与现实意义。

1 江西省粮食生产与化肥污染的特征事实

1.1 化肥污染测算方法

笔者采用产排污系数法对江西省化肥污染进行测算，计算公式为

式（1）中：Lit为化肥污染总量，其中i为地区，t为时期；E为化肥污染排放系数；F为化肥使用量。化肥污染排放系数E为种植业污染排放量与化肥使用量的比值，种植业污染排放量来自《江西省第二次全国污染源普查公报》中种植业部分。

1.2 测算结果

如表1所示，2010—2015年江西省化肥污染排放总量呈现高位波动状态，2011年有所上升，2012—2013年略有下降，2015年达到最大值（15.73 kg/hm2）；从2016年开始，江西省化肥污染排放总量快速下降，2020年降至11.71 kg/hm2，降幅达25.56%。这表明在原农业部的统一部署下，江西省化肥施用减量化工作取得了实质性进展。

而2010—2020年江西省粮食产量变化则相对比较稳定，仅有2年出现了小幅下降，分别是2012年下降0.36%，2020年下降2.72%。尤其是从2016年开始，江西省粮食产量并未因为化肥施用量的大幅下降而急剧下降。

对比2010—2020年江西省粮食产量与化肥污染变化情况可以发现，2015年后化肥污染快速下降与粮食生产的小幅波动同时存在，而2015年及以前二者则表现出较明显的同步关系。因此，分析2010—2020年二者之间的关系变化对实现化肥污染防治及粮食产量稳定增长具有重要意义。

2 化肥污染对粮食生产的惩罚效应

2.1 粮食作物生产环境效率测算

2.1.1 测算方法。为避免量纲选择与角度选择对估计造成的偏差，笔者采用考虑了环境非期望产出的SBM-DEA模型来测算江西省粮食生产的环境效率。借鉴相关研究成果，将江西省各地级市作为一个决策单元，构建一个同时包含期望产出与非期望产出的生产可能性结合。含有非期望产出的SBM模型为［6］

式（2）中：x、yb、yg分别表示投入、非期望产出及期望产出向量，s-、sb、sg分别表示对应每个决策单元投入、非期望产出及期望产出的松弛变量，m、s1、s2分别表示投入、期望产出、非期望产出的指标种类；λ为调整权重；下标中“0”代表特定的决策单元。根据该SBM-DEA模型估计的效率值ρ*∈（0，1］。若ρ*<1，表示该决策单元存在可以改进的空间；若ρ*=1，表示该决策单元处于前沿面上。

2.1.2 变量选取。对种植业影响较大的投入要素主要包括化肥、土地、劳动力、灌溉用水、农业机械等。由于缺乏地级市层面的农业机械数据，笔者在估算粮食生产环境效率时选择化肥、土地、劳动力、灌溉用水4个要素作为投入变量，并用粮食作物的实际产量表示期望产出，用化肥的碳排放量表示非期望产出。

化肥的碳排放量参照已有研究文献的方法进行估计［7］，计算公式为

式（3）中：Cit为i地级市第t年的碳排放量；Fit为i地级市第t年的化肥施用量；ξ为化肥的碳排放系数，取值0.895 6 kg/kg［8］。

2.1.3 数据来源。粮食作物生产环境效率测算及下文实证分析所使用的数据主要来自历年《江西统计年鉴》，涉及指标主要包括江西省各地级市粮食作物产量、化肥施用量、灌溉用水量、播种面积、第一产业就业人数占比、第一产业产值占比等。但在查询《江西统计年鉴》时，发现部分年份未报告各地级市的粮食作物产量、播种面积等数据，这些缺失的数据通过查阅各地级市相应年份的统计年鉴、国民经济和社会发展统计公报或政府工作报告获得，最终获得2010—2020年共132个样本数据。投入与产出各指标的统计描述见表2。

2.1.4 结果分析。2010—2020年江西省粮食生产环境效率测算结果如表3所示。2010—2020年江西省粮食生产环境效率呈现逐年上升趋势，效率值从2010年的0.49上升至2020年的0.68，尽管已经获得了较大的增幅，但是仍有提升空间。从各地级市的粮食生产环境效率来看，赣州市和九江市一直处于较低水平，南昌市、抚州市、萍乡市和吉安市则波动较大。

2.2 粮食生产环境效率影响因素实证分析

2.2.1 实证模型。生产过程中涉及的一切因素均可能对生产效率产生影响。化肥污染威胁土壤安全、生态安全和农产品安全，已受到社会的广泛关注。其中，化肥污染导致的土壤板结及养分结构失调会引起耕地质量下降，导致粮食种植的投入成本不断增加，而且化肥中含有的重金属不断富集可能造成土壤重金属污染，最终导致种植的粮食受到污染［9］。因此，化肥污染对粮食生产的环境效率具有惩罚效应。参考陆文聪等［8］的研究，结合数据可得性，构建包含化肥污染变量的多元回归模型为

式（4）中：EFFit为估算的粮食种植效率值；EP为化肥污染排放量，在具体分析中分别考察总氮、总磷及二者总量的影响；β0至β5为待估计参数；PLANTit为粮食种植面积；WATERit为灌溉用水量；APCTit为第一产业在地区总产值中的占比；LPCTit为第一产业劳动力在地区就业总人数中的占比；μi为无法观测到的地区固定效应；εit为残差项。其中，i 代表地区，t 代表时期。

2.2.2 实证结果分析。面板数据分析可以采用随机效应模型或固定效应模型，研究中一般使用Hausman检验进行模型选择。Hausman检验P值为0.017 4，拒绝了原假设，故选用固定效应模型进行分析。如表4所示，化肥污染排放与粮食生产环境效率存在显著的负相关关系。模型（1）至模型（3）分别使用总氮、总磷及化肥污染排放总量作为核心影响因素进行回归分析，3个模型中化肥污染排放指标的系数均在1%显著性水平上为负，验证了化肥污染对粮食生产的惩罚效应。

在其他变量中，种植面积与粮食生产环境效率的提升关系不显著，意味着虽然增加播种面积能提高产量，但不一定能提升环境效率。灌溉用水量与粮食生产环境效率显著负相关，说明灌溉用水量的增加不利于粮食生产环境效率的提高，应继续推广高效节水灌溉技术，不断提高水资源利用率，从而促进粮食生产环境效率的改善。第一产业产值占比对粮食生产环境效率的影响显著为负，表明随着各地第一产业产值占比越来越低，粮食种植环境效率逐步提高。第一产业劳动力占比对粮食种植环境效率的影响不显著。

3 结论与启示

3.1 结论

在国家推动化肥投入减量化政策的背景下，江西省的化肥污染从2016年起快速下降，2020年相比峰值降幅达到了25.56%。对比2010—2020年江西省粮食产量与化肥污染变化情况可以发现，2015年后化肥污染快速下降时，粮食产量仅出现小幅波动，而2015年及以前二者则表现较明显的同步关系。

2010—2020年江西省粮食生产环境效率呈逐年上升趋势，效率值从2010年的0.49上升至2020年的0.68，尽管已经获得了较大的增幅，但是仍有提升空间，而各地级市的粮食生产环境效率变化缺乏明显规律。

江西省化肥污染排放与粮食生产环境效率存在的负相关关系，且在1%显著性水平上通过检验，即化肥污染对粮食生产具有惩罚效应。

3.2 政策启示

现代农业生产离不开化肥投入，但化肥过量与不当施用成为农业面源污染的重要原因之一。作为我国粮食主产区之一，江西省在多举措保证粮食产量的同时，积极贯彻落实国家关于化肥投入减量化的要求，取得了良好的成绩，但在继续降低化肥投入与提高粮食生产环境效率方面仍有较大的提升空间。

一方面，化肥施用后的流失既是资源浪费，也是 农业面源污染的主要原因。因此，江西省应积极推动相关企业研发生产高效肥料，并引导农户合理施肥，提高肥料利用效率。江西省农业农村厅在《2023年江西省化肥减量增效技术行动推进方案》中明确提出，通过开展进村指导、举办技术培训班、召开现场观摩会等形式引导农户合理施肥，进一步减少化肥施用量。这有助于推动化肥利用率及粮食生产环境效率的稳步提高。

另一方面，随着化肥减量化行动的深入开展，有机肥积造与利用受到了更多重视。江西省也应进一步鼓励农户在粮食种植中增加生物有机肥的施用。例如，2021年鹰潭市通过积极开展有机肥积造试验示范、加强绿肥种植利用、推进秸秆肥料化利用等，有效促进了化肥施用减量增效。但有机肥也是一把“双刃剑”［10］，合理施用有机肥能提高作物产量、改良土壤，施用不合理也会带来农业面源污染。因此，相关技术人员需要加强对有机肥积造与利用的科学研究，并指导农户合理使用有机肥。

参考文献：

［1］王祖力，肖海峰.化肥施用对粮食产量增长的作用分析［J］.农业经济问题，2008（8）：65-68.

［2］李太平，张锋，胡浩.中国化肥面源污染EKC验证及其驱动因素［J］.中国人口·资源与环境，2011（11）：118-123.

［3］陶源，周玉玺，胡继连.中国化肥施用强度的驱动因素分解与控制路径研究［J］.浙江农业学报，2021（10）：1956-1970.

［4］宋红梅，李廷亮，刘洋，等.我国近20年主要粮食作物产量、进出口及化肥投入变化特征［J］.水土保持学报，2023（1）：332-339.

［5］胡晓军，薛斌.“江南粮仓”是怎样筑成的［N］.光明日报，2022-08-05（1）.

［6］付磊，李德山.中国农业面源污染与绿色全要素生产率的区域差异［J］.西南科技大学学报（哲学社会科学版），2021（3）：37-48.

［7］李波，张俊飚，李海鹏.中国农业碳排放时空特征及影响因素分解［J］.中国人口·资源与环境，2011（8）：80-86.

［8］陆文聪，刘聪.化肥污染对粮食作物生产的环境惩罚效应［J］.中国环境科学，2017（5）：1988-1994.

［9］丛晓男，单菁菁.化肥农药减量与农用地土壤污染治理研究［J］.江淮论坛，2019（2）：17-23.

［10］陆杰，魏晓平，张怀志.面源污染中畜禽有机肥磷的流失形态及其环境效应［J］.中国人口·资源与环境，2006（5）：130-134.