黑龙江省农业面源污染影响因素分析——基于1987—2015年统计数据

李家宇，吕傲扬

（东北林业大学经济管理学院，哈尔滨150040）

·改革实践·

黑龙江省农业面源污染影响因素分析
——基于1987—2015年统计数据

李家宇，吕傲扬

（东北林业大学经济管理学院，哈尔滨150040）

在分析黑龙江省农业面源污染现状的基础上，采用黑龙江省1987—2015年面板数据建立回归模型。回归结果表明：农业经济规模、种植业结构、农村人口规模、对农业面源污染物的排放量是二次型显著影响；农业结构、测土配方技术等解释变量对于污染物的排放有着显著的影响；而技术进步率、降雨，则与农业面源污染物的产生没有显著性联系。根据研究结果，合理优化农业结构、种植业结构，增加农村人口数量有利于抑制甚至减少农业面源污染物的排放量。

农业面源污染；影响因素；输出系数模型；技术进步率

对于农业面源污染，不同学者有着不同理解。国内外关于面源污染（非点源污染）最早来自于美国《清洁水法》修正案，Lee.S.L将其定义为“污染物以广域的、分散的、微量的形式进入地表及地下水体[1]。随着国内学者对于农业面源污染认识和理解的加深，又产生了新的见解，全为民认为农业面源污染是在农业生产活动中，氮素和磷素等营养物质、农药及其他有机物和污染物质通过农田的地表径流和农田渗漏而形成的水环境污染[2]。通过不断的深入认识，农业面源污染的内涵和外延也不仅仅局限于水污染。朱兆良认为农业面源污染是指农户在农业生产过程中使用的农药、化肥和地膜等化学物质，未经合理处理而对农村生态环境中水、土壤、空气和农产品等造成的污染[3]。还有学者将农业面源污染扩展到农村面源污染。王珍认为农村面源污染是指农村地区在农业生产和居民生活过程中产生的、未经合理处理的污染物对水体、土壤和空气及农产品造成的污染[4]。

1 黑龙江省农业面源污染现状

农业面源污染主要来自于农业生产生活中的广泛使用的农药、化肥、农膜等工业产品以及农作物秸秆、畜禽粪便、农村生活污水、生活垃圾等农业或农村废弃物[5]。黑龙江省统计年鉴显示，2015年黑龙江省地区生产总值为15 083.67亿元，其中第一产业生产总值2 633.5亿元，占比17.46%。总人口3 812万人，其中乡村1 570.5万人，占总人口41.2%。农作物总播种面积1 479.5万hm2，其中粮食作物播种面积1 432.8万hm2；谷物面积1 167.6万hm2，其中，水稻384.3万hm2，小麦7.5万hm2，玉米772.3万hm2，谷子0.9万hm2，高粱2.5万hm2，除玉米、谷子面积上升外，其余粮食作物面积同比均有下降。2015年全省耕地面积达1 586.6万hm2；化肥施用量为 5 930 227 t，化肥施用折射量合计2 553 071 t，其中氮肥884584吨，磷肥521 106 t，钾肥372 702 t，复合肥774 679 t，化肥施用量为373.77 kg/hm2，远高于国际上为防止水体污染而设置的225 kg/hm2的安全上限。

《2016年黑龙江省环境状况公报》显示，2015年，黑龙江省河流水质状况总体为轻度污染，达标率66.7%，同比升高1.1个百分点。Ⅰ—Ⅲ类水质占60.0%，同比升高3.3个百分点；劣Ⅴ类占5.6%，同比无变化。全省湖库点位达标率为75.0%，同比升高9.4个百分点。Ⅰ—Ⅲ类水质占40.6%，同比升高6.2个百分点；劣Ⅴ类占3.1%，同比无变化。全省COD排放总量139.27万t，其中农业源排放101.82万t，占比73.11%；全省氨氮排放总量8.13万t，其中农业源排放3.17万t，占比38.99%。农业面源污染已经成为了黑龙江省水体污染的主要的原因。

除影响水质外，农业面源污染还会对农业生产资料特别是最基本的土地资源产生严重影响，造成土壤板结、肥力减弱、黑土层薄化等一系列相关问题，将直接影响到全省农业的可持续性发展。随着社会生产力的发展和绿色消费意识的不断增强，越来越多的消费者重视“绿色食品”的消费，带有污染的农产品将可能成为淘汰的对象。

2 黑龙江省农业面源污染影响因素

2.1 分析框架

农业面源污染排放影响因素可以从内外两部分分为农业内部环境、农业外部环境问题。其中，农业内部环境分为：农业经济规模、农业结构、种植业结构、农业技术进步率、农村人口规模[6]；农业外部环境又进一步分为对农业生产活动最重要影响的自然环境和引导农业发展方向的政策环境，考虑到对于农业面源污染的影响，外部环境用降雨表示，政策用测土配方技术代表。综上，建立如下农业面源污染的影响因素理论模型：

模型（1）中，PD为农业面源污染物排放总量，GDP为农业经济规模，AS为农业结构、PS为种植业结构、TEC为农业技术进步率、PE为农村人口规模、Rain为降雨量，这6个解释变量为随机变量；STT为测土配方技术，为虚拟变量。考虑到自变量与因变量之间并不是简单的线性关系，为了更加准确地解释自变量的作用机理，因此有的自变量引入了常数项。各个自变量最农业面源污染物排放量的作用机理如下：

①农业经济规模。一省农业经济规模越大，表明获得的产出就越多，进而所投入的生产资料也就可能越大。黎霆认为，农业污染排放与农业总产值高度正相关，并且两者间关系更符合“倒N型”假设[7]。

②农业结构。农、林、牧、渔四大结构，不同产业结构内部的生产投入有着很大的差别，因此带来的污染程度也很大。化肥、农药等投入较多的农业、动物粪便产生较多的畜牧业，饲料流失严重的渔业对于污染物的排放量明显较大，而林业正外部性较强，对于污染物有着一定的稀释和净化作用。杨珂玲通过在洱海流域实地调研环保局获取种植业、畜牧业各种污染物流失率发现，畜牧业中氮、磷、COD（化学需氧量）流失率均大于种植业[8]。

③种植业结构。种植业内部，不同比列的粮食作物和经济作物生产结构也会带来不同程度的污染。种植业结构中粮食作物比列下降，经济作物的播种面积大幅度增长和复种指数的提高，是导致农业面源污染物排放量增长的重要原因[9]。

④技术进步率。技术进步，一方面可能生产出更高效的农药、化肥，导致污染的加重，另一方面可能创造出替代性的生产资料，减少化肥、农药的施用量。

⑤农村人口规模。农村人口越多，将会产生更多的生活垃圾和固体废弃物，导致污染程度加深。

⑥降水。降水是除了灌溉用水之外农业的用水来源，降水量的多少与农田地表径流和农田渗透密切相关。金书秦在通过对淮河流域水体污染的原因分析中指出，降水具有中介作用，一是携带农业面源污染物进入水体提高水体污染程度，二是降水具有稀释农业面源污染物的作用，使得污染物浓度降低[10]。

⑦测土配方技术。测土配方施肥是一种先进的合理施肥技术。是以土壤测试和肥料田间试验为基础，根据作物需肥规律、土壤供肥性能和肥料效应，在合理施用有机肥料的基础上，提出氮、磷、钾及中、微量元素等肥料的施用数量、施肥时期和施用方法。测土配方技术的使用有利于提高化肥的有效利用率，从而减少污染物的产生。

2.2 数据来源

由于统计资料的限制以及数据收集的困难性，本文时间研究跨度为1987—2015年。

2.2.1 农业面源污染物排放总量

农业面源污染物排放总量用农业排放总氮、总磷表示。总氮、总磷排放量根据刘亚琼对于北京地区农业面源污染污染负荷运算的方法来计算出黑龙江省从1987—2015年这28年间的每年的农业总氮、总磷的排放量。农业面源污染物计算公式如下：

式（2）中，:Lj为污染物j在流域中的总负荷量（kg/hm2·α）；i为流域中的土地利用类型，共n种；Eij为污染物j在第i种土地利用类型中的输出系数（kg/hm2）或第i种牲畜每头排泄系数（kg/α）或人口每人输出系数（kg/α）；Ai为流域中第种土地利用类型的面积（hm2）或第i种牲畜数量（头）或人口数量（人）；P为由降雨输入的污染物总量（kg/hm2· α），在本文中未考虑此项的影响[11]。

其中，牲畜数量、人口数量的数据来源于1988—2016年《黑龙江统计年鉴》；土地利用类型的面积的数据主要来自于1987—2016年《黑龙江统计年鉴》、历年环境状况公报、《振兴之路——黑龙江改革开放计年》和《龙江六十年》等资料汇编；土地利用类型中的输出系数、牲畜每头排泄系数、人口每人输出系数的数据来源于刘亚琼《基于输出系数模型的北京地区农业面源污染污染负荷运算》。

基于输出系数模型，黑龙江省1987—2015年农业面源污染物氮排放量、磷排放量变化如图1所示。氮、磷排放量变化趋势基本一致。其中，1987—2015年间出现了2005年、2008年两个拐点，2005年以前氮、磷排放量总体上升且增加值较大；2008年至今，氮、磷排放量呈下降趋势，说明近几年来农业污染物的排放得到有效抑制，但是排放量仍然处于较高水平。

2.2.2 农业技术进步率

农业技术进步根据王淑慧对基于C-D生产函数对黑龙江省农业科技进步的实证分析模型计算出。农业技术进步率λ计算公式如下：

式（3）中，y，k，l，m分别为农业生产总量增长率、物质资本增长率、劳动增长率和土地增长率，以上数据全部根据黑龙江省1988—2016历年统计数据计算得到[12]。

2.2.3 其他变量

农业经济规模用每年的农业总产值来表示，为了消除价格因素的影响，本文农业经济规模采用1978年不变价格。农业结构用牧业、渔业与农业总产值之比。种植业结构采用粮食播种面积与经济作物播种面积之比表示。虚拟变量“测土配方技术”2005年之前取值为0，之后（包括2005年）取值为1。以上数据主要来源于1988—2016历年《黑龙江省统计年鉴》、《黑龙江省环境状况公报》。

2.3 估计结果

本文采用OLS回归，回归结果如表1所示。

其中，氮、磷排放模型调整R2均较高，分别达到0.97、0.96，说明模型的拟合程度很好，模型中各影响因素对农业面源污染物氮、磷的解释能力分别达到97%、96%。氮、磷排放模型的F值均在1%的水平上显著，说明各影响因素在整体上对于农业面源污染物氮、磷的排放量是显著的。

①农业经济规模：农业经济规模通过了变量的显著性检验，且平方项系数为负。说明随着农业经济规模的不断扩大，农业面源污染物的排放量会呈现出先增长后下降的趋势。在化肥、农药投入量不足的时候采取粗放型的经济增长方式，一方面在带来不断增加的产出的同时，另一方面也将导致农业面源污染物的排放量增加。而随着农业经济总量的不断增加、结构的不断优化、质量的不断提高，经济增长方式必然会由粗放型转为集约型，其结果就会缓解甚至是减少污染物的排放总量。

②农业结构：农业结构通过了变量的显著性检验，系数为正。说明农业中畜牧业、渔业所占比重越大所带来的农业面源污染物排放量越多。

③种植业结构：种植业结构通过了变量的显著性检验，且二次项系数为负。说明粮食作物与经济作物对于农业污染物的产生是复杂的二次关系。

④技术进步率。技术进步率没有通过变量的显著性检验。说明技术是否进步对于农业面源污染物的排放量的多少并没有显著性影响。孙军指出，在一新技术使用的初始阶段，新技术带来的污染的外部性还没有被发现，随着污染的外部性不断增加，环境规制将会出现，这项技术最终会被新技术所替代[13]。这说明技术进步，对于污染而言，其作用并不能直接地归纳为是抑制还是促进了污染物的排放。

⑤农村人口规模。农村人口规模通过了变量的显著性检验，并且二次方项系数为正。这说明，在一定的人口规模下，农业面源污染物的排放会随着人口规模的扩大而减少，但是一旦超过最佳人口容量，污染物排放量就会上升。

⑥降雨量。降雨量没有通过变量的显著性检验。这说明，降雨对于黑龙江省的农业面源污染没有直接的显著性影响、对于农田的地表径流和地下渗透没有显著影响，反映出黑龙江省水体的农业污染物主要来自于农田灌溉，而不是降水。

⑦测土配方技术。测土配方技术通过了变量的显著性检验。自国家2005年实施测土配方技术之后，黑龙江省积极配合。王国良通过对黑龙江省测土配方施肥技术的实施结果研究发现，技术的实施逐步转变了农名的施肥观念，盲目施肥现象明显减少，保护了耕地资源，有效遏制黑土耕地退化趋势[14]。

3 黑龙江省农业面源污染对策研究

通过对于黑龙江省农业面源污染物的排放量的影响因素的分析发现，农业经济规模、农业结构、种植业结构、农村人口规模、测土配方技术等解释变量对于污染物的排放有着显著的影响。通过分析变量前的系数便可以得出排污量最少的、最适合的影响因素的具体数值。其中，在现有的经济增长情况下，农业总产值势必还会进一步增加，这里笔者暂且不做讨论。

3.1 合理优化农业结构

对于农业结构而言，一是合理优化农、林、牧、渔四大结构，适量减缓畜牧业、渔业发展；二是加强畜牧业中畜禽粪便的利用率，将畜牧业中的畜禽粪便作为有机肥施入农田或者作为沼气使用，避免露天堆放或者直接排入河流造成空气污染或者水体污染；三是因地制宜，避免在河流系统丰富的地区发展渔业，增加渔业中饲料进入水体的层次，提高饲料的吸收率，从而减少污染物的产生。

3.2 合理优化种植业结构

对于种植业结构，基于二次项与一次项系数可以得出最适合的粮食作物与经济作物的种植面积之比是8.5:1～8.66:1（最佳氮排放量下两者之比为8.66:1，最佳磷排放量下两者之比为8.5:1），而2009年以来两者之比一直保持在12:1左右，显然高于最佳比例范围，因此应该适当减少粮食作物播种面积，增加经济作物播种面积。2015年国家农业部发布的《农业部关于“镰刀弯”地区玉米结构调整的指导意见》一文中明确指出要将“镰刀弯”地区（涉及黑龙江省）玉米种植面积稳定在666.67万hm2，比目前减少333.33万hm2以上。政策落实到黑龙江省，政策指出：在减少玉米种植面积的同时积极发展饲草种植和饲料油菜，一方面有利于解决玉米去库存问题；另一方面减少了粮食作物的播种面积，降低粮食作物与经济作物播种面积之比，有利于减少农业面源污染物的排放量。

3.3 增加农村人口流入

对于农村人口规模，从变量前系数中可以分析得出目前在最有利于抑制面源污染物排放的条件下最合适的农村人口规模是1 825万～1 885万人（最佳氮排放量下为1 885万人，最佳磷排放量下为1 825万人），而截至2015年年底，黑龙江省农村总人口为1 570.5万人，并且2003年以来农村人口数量不断减少。邵培霖通过对黑龙江省土地流转情况调研发现，被调查的土地流转农户中，对最主要的谋生方式，40.7%的被调查农户选择外出打工，选择从事非农其他经营活动的占7.7%[15]。土地流转，一方面减少了土地的细碎化程度，有利于发展规模经济；另一方面减少了农村人口数，增加了农业面源污染。

4 结论及启示

本文通过对于黑龙江省农业面源污染发生机制的实证研究发现：在对于可能引起农业面源污染的影响因素中，农业经济规模、种植业结构、农村人口规模、对农业面源污染物的排放量是二次型影响；农业结构、测土配方技术等解释变量对于污染物的排放有着显著的影响；而技术进步率、降雨，则与农业面源污染物的产生没有显著联系。这一研究对于解决目前黑龙江省农业面源污染问题有着重要的启示意义。农业面源污染具有不确定性、随机性、广泛性、不易察觉性等异于工业点源污染的特点，因此难以发现和控制。为了进一步推进黑龙江省农业增长，实现农业可持续性发展，减少农业面源污染，各级政府部门应该指导农户进行合理的科学化种植、养殖，加大环境宣传力度，推广环境友好型的化肥、农药的施用，大力发展生态农业。

[1]Lee S.L..Non-point source pollution[J].Fisheries,1979(2):50-52.

[2]全为民,严力蛟.农业面源污染对水体富营养化的影响及防治措施[J].生态学报,2002(3):291-299.

[3]朱兆良,孙波.中国农业面源污染控制对策研究[J].环境保护, 2008(8):4-6.

[4]王珍,王平.发展循环农业治理农村面源污染[J].宏观经济管理, 2006(8):46-47.

[5]饶静,许翔宇.我国农业面源污染现状、发生机制和对策研究[J].农业经济问题,2011（8）：81-87.

[6]葛继红,周曙东.农业面源污染的经济影响因素分析[J].中国农村经济,2011(5):72-81.

[7]黎霆,杨良敏.农业污染的现状、规律及治理思路[J].农业经济, 2012(11):9-11.

[8]杨珂玲,张宏志.基于产业结构调整视角的农业面源污染控制政策研究[J].生态经济,2015(3):89-92.

[9]肖新成,谢德体.基于农业面源污染控制的三峡库区种植业结构优化[J].农业工程学报,2014(20):219-227.

[10]金书秦,武岩.农业面源是水体污染的首要原因吗[J].中国农村经济,2014(9):71-81.

[11]刘亚琼,杨玉林.基于输出系数模型的北京地区农业面源污染负荷估算[J].农业工程学报,2011(7):7-12.

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[13]孙军,高彦彦.技术进步、环境污染及其困境摆脱研究[J].经济学家,2014(8):52-58.

[14]王国良,刘国辉,付建和.黑龙江省测土配方施肥技术发展现状[J].科技展望,2014(22):47.

[15]邵培霖,孙鹤.黑龙江省农村土地流转情况调查报告[J].调研世界,2016(6):29-32.

［责任编辑：付 佳］

Analysis of Influencing Factors of Agricultural Non Point Source Pollution in Heilongjiang——Based on 1987-2015 Statistical Data

LI Jia-yu,LVAo-yang
(College ofeconomics and management,Northeast ForestryUniversity,Harbin 150040,China)

Based on the analysis of the present situation of agricultural non-point source pollution in Heilongjiang Province,the regression model was established by using panel data from 1987 to 2015 in Heilongjiang province.The regression results showed that the scale of agricultural economy,the structure of farming,the scale ofrural population,and the discharge of agricultural non-point source pollutants were two significant effects;Agricultural structure,soil testing formula and other explanatory variables have a significant impact on emissions ofpollutants;However,there was nosignificant relationship between the rate of technological progress and rainfall and the occurrence of agricultural non-point source pollutants.According to the research results,that reasonably optimize agricultural structure and planting structure, increase the number of rural population are conducive to curb or even reduce the emissions of agricultural non-point source pollutants.

Agricultural Non-point Source Pollution;Influencing Factors;Export Coefficient Model; Technical Progress Rate

F323.22

：A

：1673-5919（2017）02-0044-05

10.13691/j.cnki.cn23-1539/f.2017.02.010

2017-03-07

李家宇（1995-），男，四川彭山人，在读本科生。