农业面源污染背后的农户行为:基于山东省昌乐县调查数据的面板分析

李传桐，张广现

(山东工商学院 经济学院，山东 烟台264005)

0 引言

农业面源污染是指在农业生产活动中氮素和磷素等营养物质和农药及其他有机或无机物质通过农田的地表径流和农田渗漏形成的环境污染［1］。与点源污染相比，面源污染具有分散性、隐蔽性和不确定性，控制农业面源污染不仅仅是技术问题，也是社会经济问题，需要综合解决。化肥和农药的使用是农业面源污染的重要来源。近年来，在耕地面积受限的前提下，化肥和农药的使用是提高农业产量的重要因素，但化肥、农药的过量使用已经引起了普遍关注。就化肥的过量施用而言:一方面，我国是世界上化肥生产量和施用量最大的国家，也是世界上化肥施用强度最高的国家之一;另一方面，我国化肥和农药使用量及使用强度增长迅速。据统计，从1980年到2008年，我国化肥施用总量增长4.13倍，化肥施用强度(折纯量)从95 kg/hm2增至430 kg/hm2，是美国的4倍，大大超过了发达国家设定的225 kg/hm2安全上限［2-3］。2010年我国农用化肥施用量为5 561.7万 t，耕地面积为 12 171.59 万 hm2，化肥施用强度为457 kg/hm2，化肥、农药使用强度仍在不断提高。此外，有研究结果显示，从最佳施肥水平的经济分析角度看，我国过量施用的化肥已达到总施用量的30% ～50%［2］。

1 文献综述

农业面源污染的原因是多方面的，但农户经营行为的影响更为直接，我国农户普遍采用的“高投入高产出”生产模式是化肥、农药过量使用进而导致面源污染的重要原因。R.C.Griffin等认为，农业面源污染具有负外部性，农民不会关注生产中的环境污染问题［4］;周立华等对甘肃省庆阳市农户的调查分析，也得到了同样的结论［5］;冯孝杰等也认为，生产经营私人利润最大化与社会福利最大化相背离是产生农业面源污染的首要原因［6］。

不少文献进一步分析了农户这种“高投入高产出”生产模式背后具体的影响因素，这些因素主要包括农户的环保意识、经营规模、农业技术培训，以及农户家庭规模、受教育程度等。何浩然等的分析表明非农就业、农业技术培训与化肥施用水平呈正相关关系［2］;冯孝杰等认为，农业面源污染负荷总体上随农户经营规模的扩大而变小，适度经营规模可以提高农户精心经营程度，促进化肥、农药的相对合理使用及农户对农田的管理，进而减少农业面源污染［7］;汪厚安等认为化肥污染与劳动力文化素质、粮食商品化率、猪肉商品化率和期末拥有农业生产性固定资产原值呈正相关，与粮经作物种植比例呈负相关关系［8］;秦军的实证分析表明，文化程度、是否参与技术培训、借款难易、政府扶持是重要的影响因素［9］。梁流涛等则从生产、生活等方面综合分析了粗放的经济增长方式下农村的污染问题［10］。

要全面正确评估农业和农村污染问题，有针对性地加以治理和预防，需要把宏观分析和微观分析结合起来，考虑不同层面、不同地区之间的差异。早期一些文献从宏观视角分析了农村和农业污染问题［11-14］，近期也有文献考虑了不同区域之间的差异［15］。

本研究采用微观分析视角，基于农户生产行为来探索并检验各种因素对农业面源污染的影响，研究的特色在于:(1)以农户面板数据为基础来进行分析，以避免单纯的时序数据或截面数据代表性不足的问题，同时样本容量较大，有助于解决变量遗漏问题;(2)数据取自同一个地方，以避免地区之间自然、社会和政策等方面的差异对农户行为的影响;(3)在具体计量分析中综合了不同模型和估计方法，重视分析结果的稳健性，以避免模型结构和计量方法的选择对结论的误导;(4)强调所用数据的客观性，所有数据均来自农户的历史行为或历史状况，没有主观意愿方面的调查数据，以避免调查方法和调查过程对分析的负面影响。概言之，不追求结论的新颖性，而强调分析和结论的真实性及可信性。

2 实证分析

2.1 数据来源及说明

使用山东省昌乐县2006—2010年农户追踪调查数据来实证分析农业化肥施用和农药使用情况及主要影响因素。原始数据样本数为100户，考虑到果园种植和耕地种植的差异性，仅选择了耕地种植的农户，而剔除了兼种果园的农户，另外还有个别缺省值，观测值数目介于76～96之间，而且每年也稍有不同(表1)。

就化肥施用情况而言，被解释变量为化肥支出强度，即单位面积的土地上化肥的支出额，是农户化肥支出和实际经营土地面积之比。与此相似，分析农药使用情况时的被解释变量为农药支出强度，即单位面积土地上农药的支出额，是农户农药支出和实际经营土地面积之比。解释变量包括家庭经营收入、经营土地面积、家庭常住人口数、教育程度等。其中，家庭经营收入反映了收入对化肥支出的约束。农户的所有支出都受到家庭收入的限制，化肥支出特别和家庭经营收入相关，农户收入越高其化肥支出能力也越强，化肥支出可能就会越多。土地面积指标反映了农户种植的规模效应，经营规模越大，各种投入品的配置灵活度就越高，就越可能接近最佳配置点。常住人口数反映了劳动力投入情况，家庭常住人口越多，家庭劳动力就越充足，可能会有较充分的时间进行有机肥的积累和使用，减少化肥施用量。统计计算得到各变量历年均值情况(表2)。

表1 2006—2010年各变量观测值数目 个Tab.1 The number of observations for all variables from 2006 to 2010

表2 2006—2010年各变量均值对比Tab.2 The mean values of all variables from 2006 to 2010

和其他文献有所不同，把教育程度设定为虚拟变量，取值为0或1:如果农户家庭常住人口中有成员的教育程度是高中、中专或大专及以上的层次，则取值为1，否则取值为0。之所以没有采用家庭成员教育年限，也没有细分各家庭成员文化程度为小学、初中、高中、中专、大专及以上，是考虑到农户家庭成员之间的相互影响，假定如果有一个文化程度较高的成员，则可以指导整个农户化肥、农药的科学使用，而不必要求家庭每个成员文化程度都较高。

此外，在实证分析中也考虑了年龄、劳动时间等变量，并引入时间虚拟变量以分析不同时点之间的不同，例如2007年的时间虚拟变量取值为1和0，当使用的是2007年数据时取值为1，否则取值为0。在具体的计量分析中，有些变量并不显著，有些变量之间具有一定的替代性，需要综合考虑进行计量。

2.2 计量结果

面板数据的估计方法有多种，混合回归假定所有个体在各个时点上的行为都是相同的，可以用完全一样的方程来表示，因此把所有数据都看作截面数据，放在一起来回归。在面板数据中，即使可以假设不同个体之间的扰动项相互独立，但同一个个体在不同时点的扰动项之间往往存在自相关，对标准差的估计应该使用聚类稳健的标准差(cluster-robust standard error)。这里的聚类是由每个个体不同时期的所有观测值所组成，同一聚类(个体)的观测值允许存在相关性，不同聚类(个体)的观测值不相关。

与混合回归模型不考虑个体效应不同，固定效应模型充分考虑了个体之间的差异，并假定个体特征与解释变量相关，相当于在原方程中为所有个体引入了虚拟变量(在有截距项时，N个个体需要引入N-1个虚拟变量)来表示个体之间的差异。如果固定效应模型仅考虑了不同个体之间的差异而没有考虑不同时点之间的差异，是“单向固定效应”，将“时间”引入模型后就是双向固定效应模型了，这相当于为每个时期定义了一个虚拟变量(如果一共有T期，则需要引入T-1个时间虚拟变量)。

随机效应模型也考虑了个体之间的差异，但假定代表个体异质性的扰动项与解释变量不相关，究竟使用固定效应模型还是随机效应模型就需要检验该不相关假定是否成立。应该说，不论相关与否，固定效应模型都是一致的，如果相关则随机效应模型是不一致的，如果不相关则随机效应模型更为有效。豪斯曼统计量是一种常见的检验方法。此外，也可以通过检验个体扰动项是否为0来判断是选择固定效应模型还是混合回归模型。

需要注意的是，不同估计方法所得到的估计结果之间通常差别较大，尽管可以用各种检验方法来选择较为合理的模型和估计方法，但这种选择并非是绝对的。即使基于经济含义和数据的其他特征来选择估计方法也不能完全保证是合适的。因此，在分析计量结果时要谨慎，如果某个结论在不同模型和估计方法中都是一致的，则可以认为该结论是稳健的，是可信的。

应用随机效应模型、固定效应模型和混合回归模型对化肥支出统计得到估计结果(表3)。可以使用F统计量来检验所有个体扰动项为0的假设，以判断是否选择混合回归方法，检验得到的F=1.98，对应的概率值为0.000 0，检验结果强烈拒绝选择混合回归模型。进一步地，使用豪斯曼检验方法得到χ2=5.36，对应的概率值为0.252 2，不能拒绝个体扰动项和解释变量之间不相关的假定，应该选择随机效应模型。虽然具体系数值有明显差别，而且固定效应回归模型中有两个变量的系数没有通过显著性检验，但总体看来，3类模型估计结果具有一致性，化肥支出强度是家庭经营收入的增函数，是土地经营规模、家庭常住人口数和教育水平的减函数。

表3 3类模型估计结果Tab.3 The results estimated from the three types of model

同理，针对农药支出也可得到3类模型的估计结果(表4)。在检验所有个体扰动项为0的原假设中，统计量F=4.45，对应的概率值为0.000 0，检验结果强烈拒绝选择混合回归模型。使用豪斯曼检验方法得到的统计量 χ2=24.49，对应的概率值为0.000 1，拒绝个体扰动项和解释变量不相关的假定，应该选择固定效应模型。回归结果表明，农药支出强度也是家庭经营收入的增函数，是土地经营规模、家庭常住人口数和教育水平的减函数。该结论和化肥支出强度是一致的，但估计结果的稳健性稍差，固定效应模型中家庭经营收入的系数没有通过显著性检验，随机效应模型和混合回归模型中不少变量的系数也没有通过显著性检验。

表4 农药支出模型估计结果Tab.4 The results estimated from pesticide expenditure model

2.3 农业面源污染主要影响因素分析

2.3.1 农户家庭经营收入对化肥、农药支出强度的影响。随着家庭经营收入的增加，农户倾向于购买并施用更多的化肥，家庭经营收入较高的农户化肥施用强度也较高。不同收入农户之间化肥和农药支出强度的对比(表5)表明，家庭经营收入不大于3 000元的农户化肥支出强度平均为5 663元/hm2，3 000～10 000元收入的农户化肥支出强度平均为6 916元/hm2，10 000元以上的农户平均为9 172元/hm2，家庭经营收入处于不同层次，其化肥支出强度有明显区别。农药支出强度和家庭经营收入之间的关系也相同。

2.3.2 土地经营面积对化肥、农药支出强度的影响。土地经营面积反映了农户的规模经营效果，随着经营规模的增大，农户倾向于减少化肥和农药支出强度。可能的解释是:农户经营规模增大后，其经营将更加科学，各项生产要素之间的配比将更加合理，这有助于减少化肥和农药的过量使用，进而减少农业面源污染。不同层次土地经营规模的农户之间化肥和农药支出强度的对比(表5)也表明，土地经营面积大于0.16 hm2的农户化肥和农药的支出强度最低，而土地面积介于0.1～0.16 hm2之间的农户化肥和农药支出强度最高，土地面积小于0.1 hm2的农户介于二者之间。土地经营面积太小则经营收入太低，农户可能不会精心经营，甚至放弃经营。

2.3.3 教育程度对化肥、农药支出强度的影响。计量结果表明，在其他因素保持不变的前提下，教育程度的提高有助于减少化肥支出强度，但对农药支出强度的影响可能是负向的，也可能是正向的，结果不具有稳健性。表5中不同层次教育程度的农户之间化肥和农药支出强度均值对比表明，教育程度较高的农户其化肥支出强度较低，而农药支出强度却较高。两者之间的差异还需要作进一步的解释。

表5 不同影响因素下化肥和农药支出强度均值对比Tab.5 The mean value comparison of expenditure intensity on fertilizer and pesticide under different factors

3 结论及政策建议

农业面源污染涉及面广，具有分散性、隐蔽性和不确定性，治理较为困难，我国农业面源污染问题也日益引起人们的关注。在“高投入高产出”生产模式下，农户过量使用化肥和农药是导致农业面源污染的重要因素。基于2006—2010年山东省昌乐县调查数据，分析了农户家庭经营收入、经营土地面积、家庭常住人口数、受教育程度等因素对其化肥和农药支出行为的影响。实证分析表明，农户化肥、农药的支出和其经营收入正相关，和经营土地面积、常住人口数、受教育程度负相关。随着农户家庭经营收入的增加，其化肥和农药支出强度增加，高收入农户的支出强度高于低收入农户;除了土地经营面积过小的农户外，随着土地经营面积的增大，经营规模效应得到体现，农户化肥和农药的过量使用会得到有效控制;收入效应和经营规模效应明显，而且结论具有稳健性，但教育程度对农业面源污染的影响结果是不确定的，提升教育程度有助于降低化肥的支出强度，而无助于农药支出强度的降低。

展望未来，农户的家庭经营收入将不断提高，这意味着化肥和农药使用强度将会继续提高，农业面源污染将会进一步恶化。同时，农户家庭常住人口数的减少也是一种趋势，其与化肥、农药支出强度之间的负相关性也意味着农业面源污染问题会更加严重。

政府和社会应该从多方面采取措施以有效控制农业面源污染。一方面，提高土地经营规模有助于减轻农业面源污染，政府应该进一步增强土地经营政策的灵活性，支持农业规模经营;另一方面，提升农户教育层次也有助于减轻农业面源污染，大力发展农村教育、增强农户消化吸收科学知识的能力不仅是农村长远发展的基本国策，也有利于控制农业面源污染。政府还应该鼓励和支持农业生产合作社的发展，这种生产方式提高了化肥农药使用的科学性，也相当于扩大了土地经营规模，是对这两方面的一种综合。当然，要从根本上控制农业面源污染，需要综合治理，转变“高投入高产出”的农业生产模式，建设环境友好型农业。

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