农业政策对种植业面源污染的影响分析

张海涛，任景明

(环境保护部环境工程评估中心，北京 100012)



农业政策对种植业面源污染的影响分析

张海涛，任景明①

(环境保护部环境工程评估中心，北京 100012)

基于公共政策外部性理论，选择政策评估的侧面影响模型作为农业政策环境评价的基本模型；采用多元线性回归分析方法识别我国不同区域种植业面源污染的农业政策影响因素，研究现有农业政策如何通过调整单位面积化肥使用量而对种植业面源污染产生影响。结果表明，现行的农业土地政策、农业结构政策、农业财政政策和农村人力资源政策均对种植业面源污染有显著影响，农业政策对种植业面源污染风险的缓解有正向、负向2种效应；影响各区域种植业面源污染的农业政策指标组合互有差异，同一个农业政策指标对不同区域种植业面源污染影响的正负效应也有差异。侧面影响模型结合多元线性回归分析适用于农业政策环境评价研究；农业政策对种植业的面源污染影响分析能够为政策层面进行种植业面源污染风险控制与管理提供理论参考。

政策环境评价；农业政策；面源污染

无论从历史还是现实看,公共政策失误是环境破坏和资源浪费的一个重要原因[1],因政策失误造成重大环境影响的例子很多;只有通过开展宏观领域的战略环境评价(strategic environmental assessment,SEA),进而调整相关政策,才能从根本上遏制我国不断加重的环境资源压力,做到从决策源头预防重大环境问题发生[2]。作为战略环境评价的一种类型,政策环境评价是指对已有的或计划制定的政策及其替代方案可能产生的环境影响进行系统、综合的评价过程[3]。进行政策环境评价的目的是要把对环境的考虑纳入政策制度中,通过分析各种政策选择的环境影响，提高决策的质量,从而建立一种环境、经济和社会综合的决策机制[4]。只有从政策导向入手,才能有效预防项目环境影响评价(EIA)无法解决的区域性甚至全球性的环境影响[5]。

国外较早开展了政策环境评价的相关研究和工作实践。最早规定政策环境评价的是美国国会1969年制定的《国家环境政策法案》,该法案规定对环境有重大影响的联邦行为必须提交环境评价报告。在欧洲,政策环境评价是战略环境评价的重要组成部分。德国、法国、丹麦、挪威、奥地利、澳大利亚和新西兰等国家也都开展了政策环境影响评价工作[6]。各国家采用不同的技术方法开展了广泛的案例研究。如利用社区对有毒气体暴露模型分析土地政策的环境影响[7];评价农业政策的环境影响,为制定可持续政策提供参考[8];构建与不同政策关联的土地利用情景,利用模型分析不同土地利用分区规划对生态服务功能的影响[9];利用包括森林采伐、耕地减少、湿地退化等指标在内的环境指标体系来评价不同空间规划政策的影响,提出战略建议[10]。国外的政策环境评价实践和研究多发生在政策制定“前端”,直接参与决策过程或为政策制定提供建议。

国内学者对一些重要领域的政策开展了政策环境评价的案例研究,对公共政策环境评价的重要性和技术方法进行有益的探索和总结。任丽军等[11]提出了产业政策环境影响评价的初步研究框架。徐鹤等[12]提出了政策环境评价的管理程序和技术程序,以天津市污水资源化政策草案为案例进行了模拟研究。于书霞等[3]通过对政策实施前后生态服务功能价值变化的比较分析,对吉林省在生态省建设中土地利用政策的环境影响进行定量评价。从公共政策的效率和发展这2个基本目标可以看出,公共政策应该具有保护环境的作用,但是因为对公共政策的目标及其特点认识不足,造成一些政策在解决问题的同时,又产生了环境问题,需要在政策的制定和执行以及评估过程中对环境因素加以充分考虑[13]。我国的政策环境评价制度仍需完善,政策环境评价还停留在学术研究和讨论阶段,未能有效参与和影响政策制定过程;很多现行政策的潜在环境影响也未受到足够重视。

对农业政策的环境影响已有部分学者开展研究。毛显强等[14]采用转移矩阵方法对农业贸易政策的环境影响进行评价,所评价的农业贸易政策包括农产品对外贸易政策、农产品市场结构政策、农产品价格干预政策、财政农业补贴政策和农业税收政策。任景明等[15]对我国农业政策的环境影响进行初步分析,指出中国农业政策通过改变农户生产结构、生产方式和生产技术等对农业环境产生影响。笔者以对我国种植业面源污染存在潜在影响的农业政策为研究案例,通过分析农业土地政策、农业财政政策等对种植业单位收获面积化肥使用量的影响,初步辨识影响我国种植业面源污染的农业政策因素,为从政策层面进行种植业面源污染防治与管理提供参考;同时,探讨适用于政策环境评价的技术方法。

1 研究内容与方法

1.1 研究区域

根据《全国优势农产品区域布局规划(2008—2015年)》和农业耕作制度区划[16],综合考虑我国农业种植业生产地带性规律以及社会、经济环境、农业生产技术水平、面源污染排放总量等因素,确定研究区域。东北农区:黑龙江、吉林、辽宁;黄淮海农区:北京、天津、山东、河南、河北、山西、陕西、安徽;西南农区:四川、重庆、贵州、云南;长江中下游农区:湖南、湖北、江苏、浙江、上海;华南农区:广东、广西、江西、福建、海南。

1.2 数据来源

该研究采用农业部农村经济研究中心的农户调查数据,数据涉及农业土地政策、农业结构政策、农业财政政策、农村人力资源政策、农村社会发展政策、农产品流通政策等各项以农户为单位的统计指标,具体包括年末经营耕地面积、年末实际经营耕地块数、粮食作物实际收获面积和总收入、经济作物实际收获面积和总收入、农业补贴数量、是否受过农业技术培训、购买化肥数量等各项指标。根据数据库数据的完整性,选择2009年时间断面数据,综合分析各项农业政策指标对种植业面源污染风险的影响。

1.3 政策环境评价模型的建立

主要基于政策评估、政策分析相关理论建立政策环境评价模型。外部性不只在经济活动领域存在,在其他领域这种影响也同样存在;政策可能对并非它们针对的环境或团体产生作用,这类作用被称为外在的或附带的作用。公共政策外部性指某一政策主体获取其政策输出时对其他个体利益所产生的影响[17]。据此,研究认为政策的影响可分为政策目标内的“预期影响”和由政策外部性导致的“非预期影响”。一项政策实施后将会在目标领域之内、目标领域之外出现许多预料不到的或不希望出现的结果(即“非预期影响”或“侧面影响”)。政策评估如果要客观、全面地评估一项政策,就必须将这些结果都纳入考察范围。评估者所得“侧面影响”的信息对于决策者制定新的政策或计划是非常重要的[18]。一个好的政策评估应该系统地分析和评判政策的效果和产生该效果的原因,并给出清晰、可靠的结论及有效的政策建议。选择评估模式时应该确保上述政策评估的目的可以实现[19]。基于上述政策评估相关理论,选择侧面影响模型作为农业政策环境评价的基本模型(图1)。

政策影响指由政策产出引起的人们在行为和态度方面的实际变化。公共政策分析中变量的“操作定义”就是通过反映和衡量该变量所需要的操作过程来定义这个变量,例如,可以将“受教育机会”定义为“人口普查数据文献所载明的家庭年收入在6 000美元以下的家庭中进入高校深造的学生人数”[20]193-194。根据以上理论,将不同农户调查数据指标(即农业政策指标)所反映的农业政策影响进行一一对应,按照“操作定义”的方法分别归类,如表1所示。不合理施肥导致的种植业面源污染问题的“操作定义”为单位收获面积的化肥使用量。

图1 农业政策的侧面影响评估模型

表1 主要农业政策的“操作定义”及政策目标和侧面影响

Table 1 Operational definitions, objectives and side-effects of major agricultural policies

农业政策农业政策指标(操作定义)政策目标(预期影响)侧面影响(非预期影响)农业土地政策耕地经营规模单个地块大小耕地承包期为30a,长期稳定农村土地承包政策,实行适度规模经营土地集约化经营程度不高,过量使用化肥现象突出,造成面源污染风险农业结构政策粮食单产粮食总产量粮食实际收获总面积种粮总收入经济和园地作物实际收获总面积经济和园地作物总收入家庭全年总收入在保证粮棉油稳定增产的同时,发展经济和园地作物,提高农民收入过分追求产量目标导致粮食增产很大程度上依赖化肥过量投入,经济和园地作物需肥量远远高于粮食作物,造成面源污染风险农业财政政策年末拥有生产性固定资产原值农业补贴总额单位耕地面积农业补贴额化肥平均价格对农业生产实行直接补贴,促进农民增收,增加“三农”投入总量不合理的补贴方式可能会造成农户过量使用化肥,造成面源污染风险农村人力资源政策非农收入占全年收入的比例文化程度鼓励农民跨区域流动就业,提高劳动力利用率农业从业人员老龄化严重,不利于农业新技术的推广和化肥合理使用,造成面源污染风险

1.4 农业政策的面源污染影响机制

我国主要农业政策的目标包括:(1)长期稳定以家庭联产承包经营为基础的双层经营体制,实行适度规模经营;(2)保障粮食安全的同时,因地制宜发展经济效益高的经济作物,提高农民收入;(3)对农业生产实行直接补贴,促进农民增收;(4)鼓励农民跨区域流动就业;提高劳动力利用率;建立和完善劳动力市场;(5)保障粮食安全,稳定农产品市场供给和市场价格,保证农民收入的增长和稳定等[21-25]。

包存宽等[26]认为政策过程可划分为政策制定和政策执行2个阶段,政策的环境影响也就相应地发生在这2个阶段;政策环境影响的发生机制包括行政体制诱因(政策本身的缺陷、利益集团的博弈等)、价值冲突诱因(短期利益与长期利益的冲突、政策对象选择的价值冲突等)、政策执行诱因(政策工具的选择、政策执行的失败等)、市场行为诱因。任景明等[15]通过对中国农业政策背景、政策目标、政策利益相关者、政策手段等进行分析总结,指出中国农业政策通过改变农户生产结构、生产方式和生产技术等对农业环境产生影响。

已有研究表明,农业种植结构是影响化肥使用量的主要因素之一。菜果花农田中单季作物化肥氮纯养分用量为普通大田作物的数倍甚至数十倍,而作物氮肥利用率仅10%左右,远低于中国大田作物的平均氮肥利用率(35%),成为流域水体富营养化最大的潜在影响因素之一[27]。农业技术的推广服务薄弱,导致施肥技术落后和养分不平衡。发达地区农民的氮肥施肥量通常较高,且常施用于作物生长的早期阶段,因而易于造成较高的氮素损失;同时农民施用的化肥中N、P、K比例不适合所种植的作物和土壤,导致氮肥利用效率低下;过量的灌溉水容易引起肥料的淋洗损失。在我国,节水灌溉方式还未大面积推广,大多沿用的是传统的大水漫灌。在灌溉水量大的情况下,营养物质就会随着大水冲到河沟里,直接汇入湖泊,造成水体富营养化[28-29]。粮食增产一定程度上依赖于化肥投入量的增加,农田氮素投入量对农业面源污染潜在风险的贡献最显著[30]。化肥投入是除粮食播种面积和其他物质投入之外,影响粮食产量增长的第3大重要因素,1978—2006年,化肥投入对粮食产量增长的贡献率达到56.81%,在所有的投入要素中贡献最大。对陕西省1983—2004年粮食年产量与投入要素的灰色关联分析表明,化肥施用量投入要素是除农业劳动力数、有效灌溉面积、粮食播种面积投入要素以外,影响陕西粮食产量的主要投入要素之一[31-32]。此外,人均非农业收入、经营规模、是否接受技术指导等也与化肥污染量呈显著相关[33]。根据以上政策环境影响机制的相关理论和已有的研究,笔者认为受农业政策预期影响的农业种植结构、农业生产技术水平、粮食产量、耕地经营规模、人均非农业收入等农业政策因素均对化肥使用量和种植业面源污染存在非预期的潜在影响;在农业政策的预期目标之外,农业政策还存在导致种植业面源污染风险的侧面影响(表1)。

回归分析可以用于解释过去的结果。如果存在证明变量相关的有说服力的理论,就可以认为变量之间存在因果关系[20]235。因此,该研究采用多元线性回归方法分析种植业面源污染与农业政策之间的因果联系。在多元线性回归分析中,以单位耕地面积的化肥使用量为因变量,以年末经营耕地面积、年末实际经营耕地块数、粮食作物实际收获面积和总收入等农户调查数据及利用农户调查数据计算得出的指标等作为自变量,在自变量筛选中采用逐步(stepwise)多元线性回归分析方法。所有计算采用SPSS 19.0软件完成。

2 结果与分析

2.1 对种植业面源污染有显著影响的农业政策因素分析

如表2所示,各区域以单位耕地面积化肥使用量为因变量,以各个农业政策指标为自变量,采用逐步多元线性回归分析方法分析两者之间的相关关系，分析结果具有统计学意义(P<0.05)。

表2 各区域逐步多元线性回归模型计算结果

Table 2 Computation using the stepwise multivariate linear regression model relative to region

研究区域 RR2调整R2估计标准差F自由度dfP值东北农区0.9380.8800.87735.9254.8492290.029华南农区0.7320.5360.533219.2556.60512480.010黄淮海农区0.7800.6080.603230.4254.6615010.031西南农区0.9110.8300.82461.3676.8071870.010长江中下游农区0.7670.5890.57446.6556.5971670.011

如表3所示,对东北农区单位耕地面积化肥使用量具有显著影响的农业政策指标包括单位耕地面积农业补贴额、农业补贴总额、粮食作物实际收获总面积、稻谷单产、经济和园地作物总收入、非农收入占全年收入的比例、耕地经营规模7个指标。单位耕地面积化肥使用量与农业补贴总额呈显著负相关关系;农业补贴总额越高,单位耕地面积化肥使用量越少,有利于降低由化肥使用造成的种植业面源污染风险。单位耕地面积化肥使用量与单位耕面积农业补贴额、粮食作物实际收获总面积、稻谷单产、经济和园地作物总收入、非农收入占全年收入的比例、耕地经营规模6个农业政策指标呈显著正相关关系。如表1所示,根据农业政策指标和农业政策的归属关系,将农业政策指标对种植业面源污染的影响归结为农业政策对种植业面源污染的影响。结果表明,对降低东北农区种植业面源污染风险有利的现有农业政策包括农业财政政策;对降低东北农区种植业面源污染风险不利的现有农业政策包括农业土地政策、农业结构政策、农业财政政策、农村人力资源政策。

表3 农业政策因素的回归系数分析

Table 3 Regression coefficient analysis of agricultural policy factors

自变量东北农区华南农区黄淮海农区西南农区长江中下游农区标准回归系数P值标准回归系数P值标准回归系数P值标准回归系数P值标准回归系数P值耕地经营规模0.1090.029-0.3660.000-0.2500.000-0.4300.000-1.4250.000单个地块大小-0.1620.011小麦单产0.4540.000稻谷单产0.0860.001-0.0510.010-0.1110.000玉米单产0.1010.006粮食总产量0.1380.030粮食实际收获总面积0.3160.0000.1560.0000.1800.0101.4330.000经济和园地作物实际收获总面积0.2220.0030.3460.000种粮总收入0.1670.000经济和园地作物总收入0.0930.0000.7360.0000.8090.0000.4920.000年末拥有生产性固定资产原值0.1570.0000.1700.000家庭全年总收入-0.0770.000-0.0840.031非农收入占全年收入的比例0.0820.003农业补贴总额-0.4620.000单位耕地面积农业补贴额0.9380.000化肥平均价格-0.1460.000-0.2160.000-0.2490.000-0.2800.000

对华南农区单位耕地面积化肥使用量具有显著影响的农业政策指标包括经济和园地作物总收入、耕地经营规模、种粮总收入、年末拥有生产性固定资产原值、化肥平均价格、家庭全年总收入、稻谷单产7个指标。单位耕地面积化肥使用量与耕地经营规模、化肥平均价格、家庭全年总收入、稻谷单产4个农业政策指标呈显著负相关关系;耕地的集约化经营程度、化肥平均价格、家庭全年总收入、稻谷单产越高,单位耕地面积化肥使用量越少,有利于降低由化肥使用造成的种植业面源污染风险。单位耕地面积化肥使用量与经济和园地作物总收入、种粮总收入、年末拥有生产性固定资产原值3个农业政策指标呈显著正相关关系。对降低华南农区种植业面源污染风险有利的现有农业政策包括农业土地政策、农业结构政策、农业财政政策;对降低华南农区种植业面源污染风险不利的现有农业政策包括农业结构政策、农业财政政策。

对黄淮海农区单位耕地面积化肥使用量具有显著影响的农业政策指标包括经济和园地作物总收入、耕地经营规模、化肥平均价格、年末拥有生产性固定资产原值、粮食作物实际收获总面积、稻谷单产、家庭全年总收入7个指标。单位耕地面积化肥使用量与化肥平均价格、稻谷单产、耕地经营规模、家庭全年总收入4个农业政策指标呈显著负相关关系;化肥价格、主要粮食作物的单位面积产量、耕地集约化经营程度、家庭全年收入水平等越高,单位耕地面积化肥使用量越少,有利于降低由化肥使用造成的种植业面源污染风险。单位耕地面积化肥使用量与经济和园地作物总收入、年末拥有生产性固定资产原值、粮食作物实际收获总面积3个农业政策指标呈显著正相关关系。对降低黄淮海农区种植业面源污染风险有利的现有农业政策包括农业土地政策、农业结构政策、农业财政政策;对降低黄淮海农区种植业面源污染风险不利的现有农业政策为农业结构政策、农业财政政策。

对西南农区单位耕地面积化肥使用量具有显著影响的农业政策指标包括经济和园地作物总收入、耕地经营规模、化肥平均价格、经济和园地作物实际收获总面积、粮食作物实际收获总面积、粮食总产量、玉米单产7个指标。单位耕地面积化肥使用量与化肥平均价格、耕地经营规模2个农业政策指标呈显著负相关关系;化肥价格、耕地集约化经营程度等越高,单位耕地面积化肥使用量越少,有利于降低由化肥使用造成的种植业面源污染风险。单位耕地面积化肥使用量与经济和园地作物总收入、经济和园地作物实际收获总面积、粮食作物实际收获总面积、粮食总产量、玉米单产5个农业政策指标呈显著正相关关系。对降低西南农区种植业面源污染风险有利的现有农业政策包括农业土地政策、农业财政政策;对降低西南农区种植业面源污染风险不利的现有农业政策为农业结构政策。

对长江中下游农区单位耕地面积化肥使用量具有显著影响的农业政策指标包括粮食作物实际收获总面积、耕地经营规模、小麦单产、经济和园地作物实际收获总面积、化肥平均价格、单个地块大小6个指标。单位耕地面积化肥使用量与耕地经营规模、化肥平均价格、单个地块大小3个农业政策指标呈显著负相关关系;耕地集约化经营程度、化肥价格等越高,单个地块大小越大,单位耕地面积化肥使用量越少,有利于降低由化肥使用造成的种植业面源污染风险。单位耕地面积化肥使用量与粮食作物实际收获总面积、小麦单产、经济和园地作物实际收获总面积3个农业政策指标呈显著正相关关系。对降低长江中下游农区种植业面源污染风险有利的现有农业政策包括农业土地政策、农业财政政策;对降低长江中下游农区种植业面源污染风险不利的现有农业政策为农业结构政策。

2.2 不同农业政策对面源污染的影响效应分析

根据表3总结不同农业政策对各农区种植业面源污染的影响效应,结果如表4所示。除东北农区外,农业土地政策对其他4个农区的种植业面源污染缓解均表现为有利;耕地经营规模的扩大和单个地块面积的增加改善了耕地的集约化经营状况,有利于提高农田基础设施建设水平和推广农业新技术、新品种,改善过度依赖化肥实现增产的现状,有利于控制化肥使用量和降低种植业面源污染风险。

农业结构政策对5个农区的种植业面源污染缓解均有不利的一面;但农业结构政策中的稻谷单产和家庭全年总收入2个农业政策指标对华南农区、黄淮海农区种植业面源污染缓解表现出有利的一面,即:稻谷单产和家庭全年收入越高,单位耕地面积的化肥使用量越少,有利于降低本区域的种植业面源污染风险。

表4 农业政策对种植业面源污染风险的影响效应

Table 4 Impacts of agricultural policies on agricultural non-point source pollution risks

研究区域农业土地政策农业结构政策农业财政政策农村人力资源政策东北农区--+/--华南农区++/-+/-黄淮海农区++/-+/-西南农区+-+长江中下游农区+-+

“+”表示该项农业政策对缓解种植业面源污染有利;“-”表示该项农业政策对缓解种植业面源污染不利;“+/-”表示该项农业政策对缓解种植业面源污染既有有利的方面,也有不利的方面。

农业财政政策对5个农区种植业面源污染缓解均有有利的一面;但农业财政政策中的年末拥有生产性固定资产原值对华南农区、黄淮海农区种植业面源污染缓解表现出不利的一面,即:农户年末拥有生产性固定资产原值越多,其单位耕地面积的化肥使用量越多,不利于降低该区域种植业面源污染风险。农业财政政策中的单位耕地面积农业补贴额对东北农区种植业面源污染缓解表现出不利的一面,即单位耕地面积农业补贴额越高,单位耕地面积化肥使用量越多,不利于降低该区域种植业面源污染风险。

农村人力资源政策仅对东北农区种植业面源污染缓解有显著不利影响,即非农收入占全年收入的比例越高,单位耕地面积化肥使用量越多,越不利于降低该区域种植业面源污染风险。

2.3 不同农业政策对种植业面源污染影响的相对重要性分析

各农业政策指标的标准回归系数绝对值大小反映其对单位耕地面积化肥使用量影响程度的强弱,也代表其对种植业面源污染风险影响的相对重要性。各农业政策指标对单位耕地面积化肥使用量的影响如图2所示。对华南农区、黄淮海农区、西南农区3个区域来说,经济和园地作物总收入是对单位耕地面积化肥使用量影响最大的农业政策指标;对东北农区和长江中下游农区单位耕地面积化肥使用量影响最大的农业政策指标分别是单位耕地面积农业补贴额和粮食作物实际收获总面积。

此外,从图2可以看出,耕地经营规模对全部5个研究区域的单位耕地面积化肥使用量均有显著影响;粮食实际收获总面积、经济和园地作物总收入以及化肥平均价格3个农业政策指标对4个农区单位耕地面积化肥使用量影响显著。说明耕地经营规模、粮食实际收获总面积、经济和园地作物总收入以及化肥平均价格4个农业政策指标在控制化肥使用量以降低种植业农业面源污染风险的管理中具有较高的重要性。

图2 各农业政策指标对单位耕地面积化肥使用量影响的相对大小

3 讨论

农业政策通过影响单位耕地面积化肥使用量对区域种植业的面源污染风险产生显著影响,对东北农区、华南农区、黄淮海农区、西南农区、长江中下游农区种植业的面源污染风险有显著影响的农业政策指标分别有6～7个,分别归属于农业土地政策、农业结构政策、农业财政政策、农村人力资源政策4类农业政策。

根据农业政策目标分析,每一类农业政策往往涉及多项具体政策,其对缓解区域种植业的面源污染风险可能是有利的或不利的。农业土地政策对除东北农区之外的其他4个农区的种植业面源污染缓解均表现为有利影响。农业结构政策对5个农区种植业面源污染缓解均有不利的一面,但农业结构政策中的某些具体政策对华南农区、黄淮海农区种植业面源污染缓解还表现出有利的一面。农业财政政策对5个农区种植业面源污染缓解均有有利的一面,但农业财政政策中的某些具体政策对东北农区、华南农区、黄淮海农区种植业面源污染缓解还表现出不利的一面。农村人力资源政策仅对东北农区种植业面源污染缓解表现为不利,对其他农区种植业面源污染风险没有显著影响。

已有研究也表明,某些农业政策对面源污染的缓解不利。国家对化肥行业的种种价格管制政策以及国家对农民实施补贴的财政支农政策导致化肥要素市场扭曲的存在;中国广泛存在的化肥要素市场扭曲对农业面源污染物排放有显著的正向激发效应[34]。国家化肥政策使得价格规律无法发挥作用,在一定程度上是化肥滥用的主要原因[35];农民人均工资性收入增加也会促使化肥消费量增加,房丽萍等[36]的研究表明,化肥贡献率仅次于粮食作物播种面积,是影响粮食产量增长的第2大因素,同时增加化肥投入仍然能够带来粮食产量的增长。部分经济作物化肥施用水平明显在向高水平发展;未来我国化肥需求总量会受到各种作物结构变化的影响,尤其是水稻、油料、蔬菜和果树,化肥需求增长将主要发生在经济作物上[37]。农村劳动力大量外出务工可能对农户化肥的投入量产生2种不同影响：第一,降低农户对农业生产的依赖性,进而降低农户的化肥施用水平;第二,增加农户在农业生产过程中用化肥替代劳动力的意愿,进而增加农户的化肥投入水平。但实证分析结果表明,农村居民工资性收入水平越高,其化肥施用水平也更高[35,38]。说明粮食单产的提高、与粮食增产有关的种粮收入增加、粮食实际收获总面积增加、经济和园地作物实际收获总面积的增加、经济和园地作物总收入的增加、农业补贴政策及其导致的扭曲的化肥价格、非农收入占农户全年收入比例的提高等因素在一定程度上刺激了化肥使用量的增加,对缓解面源污染风险不利。

另外一些农业政策对缓解种植业面源污染风险表现为有利。马骥[39]的研究表明,化肥价格是影响当前农户粮食作物化肥使用量的最主要因素,化肥价格的上涨会导致农户减少粮食作物化肥施用量;随着农户家庭非农收入的增加,农户会减少粮食作物上的化肥施用量。当耕地经营规模越大、耕地细碎化程度越低时,规模效益更加明显,农户从长期利益出发,重视土壤肥力的恢复和保育,倾向于减少化肥投入,农业面源污染将会减轻[40]。说明化肥价格的降低、耕地经营规模的扩大、单个地块大小扩大和耕地细碎化程度的降低等因素都有利于降低化肥投入水平,有利于缓解种植业面源污染风险。

影响各个农区种植业面源污染风险的农业政策各不相同;各项农业政策对不同农区种植业面源污染风险影响的相对重要程度也互有差异。农业结构政策中的经济和园地作物总收入是对华南农区、黄淮海农区、西南农区3个区域种植业面源污染风险影响最大的农业政策指标;对东北农区、长江中下游农区来说则分别是农业财政政策中的单位耕地面积农业补贴额、农业结构政策中的粮食作物实际收获总面积。农业土地政策中的耕地经营规模对5个农区种植业面源污染风险具有显著影响,农业结构政策中的粮食实际收获总面积、经济和园地作物总收入和农业财政政策中的化肥平均价格这3个农业政策指标对其中4个农区的种植业面源污染风险具有显著影响。

对种植业面源污染风险有显著影响的农业政策包括农业土地政策、农业结构政策、农业财政政策、农村人力资源政策;涉及的具体农业政策指标包括耕地经营规模、粮食总产量、农业补贴总额、非农收入占全年收入的比例等16个指标。各项农业政策指标对面源污染风险影响的正负性、相对重要程度等可以为政策层面进行种植业面源污染风险控制与管理提供理论参考;同时,研究结果为分区域进行种植业面源污染风险控制提供了依据。

该研究并未深入探讨各项具体农业政策指标与单位耕地面积化肥使用量之间可能存在的非线性相关关系,而是假设两者为线性相关关系;目的是从众多的农业政策指标中初步筛选出对种植业面源污染风险具有显著影响的农业政策指标,并进一步描述其对种植业面源污染风险影响的具体特征。该研究结论可为制定和执行相关农业政策时充分考虑政策的不良环境影响,并从决策源头预防其不良环境影响的发生提供理论参考。

[1] 王达梅.公共政策环境影响评估制度研究[J].兰州大学学报(社会科学版),2007,35(5):83-88.

[2] 王玉振,金辰欣.战略环评:从国际经验到中国的实践 第八章 中国战略环评制度的建立、发展与实践[J].中国环境管理,2011(增刊1):68-82.

[3] 于书霞,尚金城,郭怀成.基于生态价值核算的土地利用政策环境评价[J].地理科学,2004,24(6):727-732.

[4] 李巍,王华东,姜文来.政策评价研究[J].上海环境科学,1996,15(11):5-7.

[5] 刘葭.中国政策环境评价的现状与发展趋势[J].海峡科学,2009(8):11-12,21.

[6] 韦洪莲,倪晋仁.面向生态的西部开发政策环境影响评价[J].中国人口·资源与环境,2001,11(4):22-25.

[7] WILLIS M R,KELLER A A.A Framework for Assessing the Impact of Land Use Policy on Community Exposure to Air Toxics[J].Journal of Environmental Management,2007,83(2):213-227.

[8] TZILIVAKIS J,BROOM C,LEWIS K A,etal.A Strategic Environmental Assessment Method for Agricultural Policy in the UK[J].Land Use Policy,1999,16(4):223-234.

[9] GENELETTI D.Assessing the Impact of Alternative Land-Use Zoning Policies on Future Ecosystem Services[J].Environmental Impact Assessment Review,2013,40(1):25-35.

[10]GENELETTI D.Environmental Assessment of Spatial Plan Policies Through Land Use Scenarios:A Study in a Fast-Developing Town in Rural Mozambique[J].Environmental Impact Assessment Review,2012,32(1):1-10.

[11]任丽军,尚金城.山东省产业政策战略环境评价[J].城市环境与城市生态,2005,18(1):27-29.

[12]徐鹤,朱坦,吴婧.天津市污水资源化政策的战略环境评价[J].上海环境科学,2003,22(4):241-245,249,290.

[13]张璋.中国环境政策与农业补贴政策契合的研究[D].杨凌:西北农林科技大学,2012.

[14]毛显强,李向前,涂莹燕,等.农业贸易政策环境影响评价的案例研究[J].中国人口·资源与环境,2005,15(6):40-45.

[15]任景明,喻元秀,王如松.中国农业政策环境影响初步分析[J].中国农学通报,2009,25(15):223-229.

[16]刘巽浩.农作制与中国农作制区划[J].中国农业资源与区划,2002,23(5):14-18.

[17]张敏.公共政策外部性的理论探讨:内涵、发生机制及其治理[J].江海学刊,2009(1):125-129.

[18]王瑞祥.政策评估的理论、模型与方法[J].预测,2003,22(3):6-11.

[19]王雪梅,雷家骕.政策评估模式的选择标准与现存问题述评[J].科学学研究,2008,26(5):1000-1005.

[20]威廉·N·邓恩.公共政策分析导论[M].4版.谢明,伏燕,朱雪宁,译.北京:中国人民大学出版社,2011.

[21]江华,万本红.中国土地政策目标的障碍与现实选择[J].华南农业大学学报(社会科学版),2004,3(1):9-13.

[22]甘雷冲.改革开放30年中国农村土地政策分析研究[D].哈尔滨:黑龙江大学,2010.

[23]冯涛.农业政策国际比较研究[M].北京:经济科学出版社,2007:80-85.

[24]陈建成,刘进宝,方少勇,等.30年来中国农业经济政策及其效果分析[J].中国人口·资源与环境,2008,18(5):1-6.

[25]钟甫宁.农业政策学[M].2版.北京:中国农业出版社,2011:41-42.

[26]包存宽,王金南,罗宏,等.政策可持续发展评价[M].北京:科学出版社,2009:118-122.

[27]张维理,武淑霞,冀宏杰,等.中国农业面源污染形势估计及控制对策I:21世纪初期中国农业面源污染的形势估计[J].中国农业科学,2004,37(7):1008-1017.

[28]朱兆良,孙波,杨林章,等.我国农业面源污染的控制政策和措施[J].科技导报,2005,23(4):47-51.

[29]赵永宏,邓祥征,战金艳,等.我国农业面源污染的现状与控制技术研究[J].安徽农业科学,2010,38(5):2548-2552.

[30]王一超,赵桂慎.利用生命周期评价方法评估高产粮田的面源污染潜在风险[J].生态与农村环境学报,2015,35(2):256-261.

[31]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.

[32]范建刚.1983—2004年陕西粮食产量与主要投入要素的灰色关联分析[J].干旱地区农业研究,2007,25(3):209-212.

[33]吴希林.农户行为与农业面源污染问题研究[D].南昌:江西农业大学,2011.

[34]葛继红,周曙东.要素市场扭曲是否激发了农业面源污染:以化肥为例[J].农业经济问题,2012(3):92-98,112.

[35]黄文芳,沈哲.农村面源污染治理的政策与管理服务体系优化:以上海郊区农村为例[J].生态与农村环境学报,2012,28(5):599-604.

[36]房丽萍,孟军.化肥施用对中国粮食产量的贡献率分析:基于主成分回归C-D生产函数模型的实证研究[J].中国农学通报,2013,29(17):156-160.

[37]张卫峰,季玥秀,马骥,等.中国化肥消费需求影响因素及走势分析Ⅱ：种植结构[J].资源科学,2008,30(1):31-36.

[38]张锋.中国化肥投入的面源污染问题研究[D].南京:南京农业大学,2011.

[39]马骥.农户粮食作物化肥施用量及其影响因素分析:以华北平原为例[J].农业技术经济,2006(6):36-42.

[40]刘渝.基于生态安全与农业安全目标下的农业水资源利用与管理研究[D].武汉:华中农业大学,2009.

(责任编辑： 许 素)

Impacts of Agricultural Policies on Non-Point Source Pollution in Planting.

ZHANG Hai-tao, REN Jing-ming

(Appraisal Center for Environment & Engineering, Ministry of Environmental Protection, Beijing 100012, China)

Based on the externality theory of public policies, the side-effect model for policy evaluation was adopted as the basic model for strategic environmental assessment of agricultural policies and used in combination with the multivariate linear regression analysis method to identify factors of the agricultural policies affecting agricultural non-point source pollution in different regions of China and to study how the prevailing agricultural policies affect agricultural non-point source pollution by regulating fertilizer application rate per unit area. Results indicate that the prevailing agricultural policies for land use, agricultural structure, finance and human resources all have some significant impacts, which are either positive or negative, varying with combination of the agricultural policy indices and the region, as well. The side-effect model, in combination with the multivariate linear regression analysis method is found applicable to strategic environmental assessment of agricultural policy. The analysis of impacts of the agricultural policies on agricultural non-point source pollution may provide some theoretical

for management and control of agricultural non-point source pollution risks at the policy level.

strategic environmental assessment for policy;agricultural policy;non-point source pollution

2015-10-08

环保公益性行业科研专项(201309035)

X52；X32

A

1673-4831(2016)06-0914-09

10.11934/j.issn.1673-4831.2016.06.008

张海涛(1980—),男,山东烟台人,助理研究员,博士,研究方向为政策战略环境评价。E-mail: htzhang198004@163.com

① 通信作者E-mail: 13381219589@189.cn