伍国勇 包滢晖
摘 要:本文测度城镇化对化肥施用强度的影响,为降低化肥施用强度和实现粮食生产绿色化、现代化提供指引。本文基于2001—2017年全国31省面板数据,采用熵值法对构建的城镇化综合指标进行赋权。构建面板VAR模型和面板Tobit模型分别对城镇化与化肥施用强度进行脉冲响应与回归分析。结果表明:(1)人口城镇化对化肥施用强度影响显著。其中,在全国层面、主产区、平衡区、中部和西部地区有正向影响,在主销区和东部地区有负向影响。(2)土地城镇化对化肥施用强度影响差异显著。其中,在全国层面和西部地区影响在统计学意义上并不成立;在主销区、平衡区和东部地区有正向影响;在主产区耕地面积和人均绿地面积对其有正向影响;在中部地区耕地面积和城市征用土地面积对其有负向影响。(3)经济城镇化对化肥施用强度影响差异显著。其中,在全国层面、主产区和中部地区人均地区生产总值与二三产业值比重对其有正向影响,人均非农产值对其有负向影响;在主销区、平衡区、东西部地区有正向影响。基于实证分析结果,提出实现粮食施肥减量投入和粮食生产绿色化与农业现代化的建议。
关键词:化肥施用强度;城镇化;粮食生产;脉冲响应
中图分类号:F326.11;S147.2
文献标识码:A
文章编号:1000-5099(2022)02-0049-12
化肥作为粮食生产要素投入的重要组成部分,对粮食增产发挥了至关重要的作用,但随着化肥施用强度的增大[1],使得粮食生产施肥过量[2-4],对粮食生产和农业生态环境造成负面影响。一方面,会破坏土壤有机元素平衡结构,导致土壤存肥能力下降,使得化肥增产边际效用下降[5]。另一方面,导致土壤酸化与水质下降,严重污染了生态环境[6]。随着城市化的快速推进,大量农业劳动力非农化成为趋势,城市用地规模扩大引起的耕地面积减少,经济发展带来的收入增加与工业反哺农业等都影响了粮食生产的化肥投入。那么,城镇化快速发展对化肥施用强度的具体影响是提高了还是降低了?在粮食功能区与地理分区的影响是否存在差异?因此,深入探讨二者关系既回答了上述问题,也有利于优化粮食生产要素投入结构,为实现化肥减量投入,达到粮食生产绿色化与现代化相统一有重要意义。
当前,学者们对城镇化与化肥施用强度的影响关系研究主要体现在如下层面:一是劳动力结构对化肥施用的影响。颜姜慧和朱舜[7]、刘颖等[8]认为,城市群发展吸引了众多农村人口向城市聚集,实现了农业劳动力兼业化与非农化。进一步,刘华军和刘传明[9]、向晶和钟甫宁[10]研究指出,农村青壮年劳动力的配置非农化使得农村农业劳动力老龄化速度加快,对农业有序生产有消极影响。李光泗和朱丽莉[11]、史常亮等[12]认为,大量农村人口外流,导致农业劳动力对粮食生产的边际产出效应开始上升,农业劳动力不足使化肥、机械等要素开始替代劳动。胡浩和杨泳冰[13]、张舰等[14]、栾江[15]进一步研究指出,随着城市群的发展,劳动力市场交易机制逐渐完善,引起农业劳动力用工成本上升,且其增长速度远远高于化肥价格的增长速度,这使得农户愿意提高化肥施用强度以替代必要的劳动。张聪颖和霍学喜[16]则认为,农村劳动力转移导致的农业生产劳动力不足会促使农户采取测土配方施肥技术,从而减少了农业生产化肥施用量。不仅如此,张军伟等[17]研究指出,粮食生产劳动力投入数量也会对化肥施用存在抑制效应。二是耕地面积变化对化肥施用的影响。潘丹[18]认为,城镇化扩大了城市用地规模,导致耕地面积减少,对化肥消费有重要影响。诸培新等[19]、纪龙等[20]研究指出,农地经营规模越大、土地集中程度越高,越有利于促使农户减少化肥投入。而黎孔清和马豆豆[21]则认为,地块破碎程度越高,农地经营越不集中,越不利于减少化肥投入。三是经济发展对化肥施用的影响。城镇化发展促进三产结构调整、经济发展、技术进步和收入的增加,这些因素也会对化肥施用产生显著影响。潘丹[18]研究指出,三产结构的调整将提高化肥施用强度。张军伟等[17]研究發现,地区经济发展水平也显著促进了化肥投入的增加。而杨建辉[23]则认为,农业经济发展水平与农业化学品投入存在绝对脱钩关系,即农业经济发展对其没有影响。这与郭相平等[24]研究结论相反,他认为随着经济发展可以减少农作物化肥施用量,进而减少农作物水足迹。
综上所述,虽然相关研究较为丰富,但城镇化对化肥施用强度影响的文献较少,且多数文献的研究视角较为单一,也未指出城镇化对化肥施用强度的影响存在区域差异。因此,本文构建城镇化水平(人口、土地、经济城镇化)对粮食生产化肥施用强度影响的综合分析框架,基于2001—2017年全国31省粮食生产的面板数据,采用面板VAR模型和Tobit模型对城镇化与化肥施用强度进行脉冲响应分析和回归分析。以期为化肥减量投入,实现粮食生产现代化、绿色化相统一和保障粮食安全提供参考。
一、研究方法与数据来源
(一)研究方法
1.熵值法。其基本原理是基于各观测指标的差异度,合理确定其权重。赋权步骤如下:
(1)数据标准处理。若i个对象有j个观测指标Zj,对其标准处理后有(假定标准化后指标值用Xij表示):
Xij=Zij-minZijmaxZij-minZij(1)
(2)信息熵计算。对于i个对象有j个观测指标Zj,则其信息熵为:
βij=Xij∑ni=1XijIj=-lnn-1∑ni=1βijlnβij(2)
式(2)中,I为信息熵。当且仅当β=0时,有βijlnβij收敛于0值。
(3)权重确定。假定ωj为各观测指标权重,由式(2)可得:
ωj=1-Ij∑1-Ij(3)
2.面板VAR模型。相较于VAR模型,该模型引入面板结构,注重个体间的差异,动态估计参数方程。模型如下:
Hit=Hi,t-1B1+Hi,t-2B2+...+Hi,t-k+1Bk-1+Hi,t-kBk+RitD+ui+εit(4)
Ehitεit=Eritεit=Euiεit=0(5)
式(4)中,i为省份,t为年份,H为n个内生变量组成的行向量,R为m个外生变量组成的行向量,B、D为待估参数,ui为个体效应,εit为误差项。对于面板VAR模型,采用动态GMM估计,使结果更为稳健。
3.Tobit模型。该模型运用MLE估计的结果更稳健,而传统OLS估计忽视了因变量的约束条件,难以避免估计偏差。故采用如下Tobit模型:
yit=α0+x′itγ+ui+εit,若α0+x′itγ+ui+εit>00,若α0+x′itγ+ui+εit≤0 (6)
(二)数据来源
综合考虑,截取2001—2017年作为研究时段。文中数据包括:《中国统计年鉴(2002—2018)》《中国人口和就业统计年鉴(2002—2018)》《中国农村统计年鉴(2002—2018)》《新中国六十年统计资料汇编》,部分数据来源于《中国城市统计年鉴(2002—2017)》和历年各省统计年鉴及统计公报等。文中缺失数据采用历年增长率进行补充,为消除各变量统计单位差异,对数据标准化。
二、城镇化综合指标体系构建
(一)指标选取
城镇化正在经历前所未有的大浪潮,为经济高质量发展注入了强劲动力,推动了三次产业结构调整和收入增加。但城镇化发展吸引了大量农村青壮年向城市转移,实现农业劳动力就业非农化,影响了农业劳动力生产要素投入;城市用地规模扩大,不可避免地会影响农用可耕地面积。因此,选取人口城镇化、土地城镇化、经济城镇化综合衡量城镇化水平。
1.人口城镇化。城市經济的快速发展,使得农业比较利益降低,出于理性决策,大量农村青壮年向城市聚集,使得城市人口比重上升,客观上实现了农业劳动力非农化配置,但影响了农业生产要素投入结构平衡。对于农业现代化程度较低、经济落后或偏远地区,其粮食生产对劳动力和化肥等传统要素投入依赖程度大,劳动力非农化使得粮食生产要素投入不足。一方面,为弥补劳动力投入不足带来的不利影响,以保证基本粮食生产,农户会在一定程度上增施化肥。另一方面,农户会减少粮食生产或实现耕地用途非农化,也影响了化肥施用。
2.土地城镇化。城市用地规模增加,会占用耕地,使得粮食生产耕地面积减少,进而减少化肥施用。同时,城市人口增加对粮食需求增大,在有限的耕地面积内进行粮食生产面临重要挑战。因此,农业现代化程度较高的发达地区会调整化肥等要素投入结构以保证粮食产量,而对于农业现代化程度较低的偏远落后地区,由于难以优化粮食生产要素投入结构,且受粮食生产要素投入惯性影响,农户可能增加化肥投入,影响了化肥施用。
3.经济城镇化。城镇化发展优化了产业结构,提高了人均可支配收入水平。一方面,人均可支配收入增加,有利于优化消费结构,提升消费水平,对粮食生产要素消费结构产生了影响。另一方面,产业结构升级带来的是二三产业产值比重增加,有利于实现工业反哺农业、城市支持农村的战略目标,使传统农业向现代农业转变,客观上也影响了粮食化肥施用。
(二)指标赋权
基于熵值法,我们对城镇化各项指标进行赋权(表1)。总体而言,土地城镇化(51.8%)>经济城镇化(33.31%)>人口城镇化(14.89%)。具体来看,城市征用土地面积占比最大(32.5%),人均非农产值其次(17.66%),耕地面积和人均地区生产总值占比紧随其后(15.5%),二三产业产值比占比最低(0.16%)。
三、城镇化对化肥施用强度分析
(一)城镇化对化肥施用强度的脉冲响应分析
基于赤池信息准则(Akaike information criterion,AIC)、贝叶斯信息准则(Bayesian information criterion,BIC)、HQ准则(hannan-quinn information criterion,HQIC)等信息准则,综合确定最优滞后期数,并将研究时段划分为17期,对面板VAR模型进行了脉冲响应分析(图1)。
就全国而言,城镇化对粮食生产化肥施用强度脉冲响应总体正向显著。其中,在城镇化开始冲击后,化肥施用强度显正响应;在第1期至第3期城镇化对化肥施用强度的显正响应水平下降;第3期开始变得不显著;第3期之后又转变为正向显著响应;在第10期之后又开始缓慢下降,并逐渐趋于不显著。这表明,在研究时段的前几年城镇化综合水平提高了化肥施用强度,但在2001至2003年城镇化综合水平对化肥施用强度的增幅效应开始下降,并在2003年下降为0,之后缓慢增长,最后在2010年开始下降。
在主产区,当城镇化综合水平开始冲击后,化肥施用强度并没有响应,而是随着时间推移开始显正响应;在第2期显正响应最大;在第3期化肥施用强度没有响应城镇化的冲击,之后又显正响应;在第10期开始下降,逐渐趋于不显著。这表明,在初期城镇化综合水平的提高对化肥施用强度没有影响,随着时间推移,提高了化肥施用强度;在2002年城镇化的增幅效应达到最大;在2003年其增幅效应下降为0,之后缓慢增长;最后在2010年又开始下降,并逐渐趋于0。
在主销区,当城镇化综合水平开始冲击,化肥施用强度响应水平不断减弱;在第1期减弱为0,于第2期显著负向冲击;于第4期冲击为0,随后又开始正向冲击;在第9期冲击力度减弱,逐渐趋于0。这表明,在城镇化冲击初期,城镇化综合水平的提高促进了化肥施用强度的提高;在2001至2004年,化肥施用强度下降,并在2002年其减幅效应达到最大;在2004年之后开始转为增幅效应,但在2009年其增幅效应又开始减弱,并逐渐趋于0。
在平衡区,当城镇化综合水平开始冲击,化肥施用强度响应水平不断减弱;在第2期不响应,于第3期显著负向冲击;于第4期冲击为0,随后正向冲击;在第7期显著正向冲击,随后减弱并逐渐趋于0。这表明,在城镇化冲击初期,城镇化综合水平的提高促进了化肥施用强度的提高;在2002至2004年,化肥施用强度下降,并在2003年其减幅效应达到最大;在2004年之后开始转为增幅效应,但在2007年其增幅效应开始减弱,并逐渐趋于0。
此外,地理区位优势造就的经济发展水平对化肥施用强度的冲击也会有差异。因此,基于上述三种信息准则,综合确定最优滞后期数,同样将研究时段划分为17期,对面板VAR模型继续进行脉冲响应分析(图2)。
就东部地区而言,当城镇化综合水平开始冲击后,化肥施用强度响应水平有小幅增加,在第1期达到最大;隨后开始减弱,在第2至第3期化肥施用强度响应水平显著为负;之后继续上升,并在第5期出现第二个正向响应峰值;但随后又开始减弱,逐渐趋于0。这表明,在冲击初期,城镇化水平提高能增大化肥施用强度,但在2002至2003年降低了化肥施用强度;在2005年又显著增大了化肥施用强度;2005年之后化肥施用强度增幅效应开始减弱,并逐渐变得不显著。
就中部地区而言,在第1至第17期内,当城镇化开始冲击后,化肥施用强度基本没有响应。这说明在研究时段内,城镇化水平的提高对化肥施用强度的影响不显著或没有影响。
就西部地区而言,当城镇化开始冲击后化肥施用强度的响应速度减弱,在第1至第2期响应速度基本为0,在第3期响应速度显著为负,在第5期及之后其响应速度显著为正。这说明在研究时段的前几年随着城镇化水平不断提高,推动了化肥施用强度的增加,但增幅效应有所下降;在2003年其对化肥施用强度的影响显著为负;在2005年之后又转变为显著正向影响。
(二)城镇化对化肥施用强度的回归分析
1.Tobit模型构建
基于城镇化综合评价指标体系,构建如下面板Tobit模型:
Pit=0.176 1P1it+0.149 9P2it+0.674 0P3it(7)
Lit=0.627 5L1it+0.298 1L2it+0.074 4L3it(8)
Eit=0.464 9E1it+0.530 3E2it+0.004 9E3it(9)
URit=0.148 9Pit+0.518 0Lit+0.333 1Eit(10)
Fit=β0+βitURit+ui+εit(11)
式中,i为省份;t为年份;P为人口城镇化综合指数,其中,P1为城镇人口比重,P2为非农就业人口比重,P3为城市人口密度;L为土地城镇化综合指数,其中,L1为城市征用土地面积,L2为耕地面积,L3为人均公共绿地面积;E为经济城镇化综合指数,其中,E1为人均地区生产总值,E2为人均非农产值,E3为二三产业产值比重;UR为城镇化综合水平;F为化肥施用强度(用单位面积粮食生产化肥施用量表示);β为常系数;ui为个体效应;εit为误差项。各变量描述性统计如下(表2)。
2.单位根检验与协整检验
为保证数据回归结果真实,先采用HT与IPS检验方法进行面板单位根检验。由于部分变量在零阶和一阶处不能拒绝单位根存在的假设,故进行二阶单位根测试。结果表明,各变量存在二阶单整(表3)。
采用Pedroni协整检验以验证城镇化与化肥施用强度的长期均衡关系,在协整检验中必须保证各变量同阶单整。同时,由于变量较多,将所有变量分为三组进行检验(第一组:F与P1、P2、P3、L1、L2;第二组:F与P2、P3、L1、L2、L3、E1;第三组F与P3、L1、L2、L3、E1、E2、E3),检验结果均强烈拒绝没有协整关系的原假设,表明城镇化与化肥施用强度存在长期均衡关系(表4)。
3.Tobit回归分析
首先进行OLS回归作为Tobit回归结果的对照(表5、表7)。关于Tobit模型是否采取固定效应或随机效应模型回归,通过似然比LR检验(表6、表8),结果表明强烈拒绝固定效应假设,认为有个体效应存在,所以采取包含个体的随机效应面板回归。不同城镇化水平在三大粮食产区对化肥施用强度也会有差异,结果如表6所示。
(1)全国层面。人口城镇化对化肥施用强度有显著正向影响,即,随着城镇人口比重上升会增加化肥施用强度。这说明城市化的快速发展吸引了大量农业劳动力向城市转移,农村劳动力就业非农化,导致粮食生产劳动力要素投入不足。对于全国农业现代化水平总体偏低的局面,且受传统农业生产要素投入惯性影响,农户会通过增加化肥投入以尽可能减少由于劳动力非农转移对粮食生产带来的不利影响。土地城镇化对化肥施用强度没有影响,说明城市用地规模增加对粮食生产的耕地投入影响不显著,对化肥施用没有产生影响。经济城镇化对化肥施用强度影响显著。其中,人均地区生产总值与二三产业产值比重对其有显正影响,人均非农产值对化肥施用强度有显著负向影响。前者说明,经济发展带来的人均收入增加在理性决策下可能被用于非粮领域,并没有改善粮食生产要素投入结构;二三产业产值比重上升带来的工业反哺农业的激励效果不明显,使得农户仍采用经验性的施肥习惯,农业现代化之路任重道远;城市化快速发展使得城市人口增加对粮食需求增加,在有限耕地面积约束条件下,粮食生产任务重大。因此,农户会通过大量增加化肥、农药等要素投入刺激粮食生产,以保障粮食供需平衡。后者说明,农业比较利益较低,且二三产业产值比重增加,农户出于理性决策,会实现劳动力非农转移或兼业化,从而减少或放弃一部分粮食生产,减缓了化肥施用强度。
(2)主产区层面。人口城镇化对化肥施用强度有显著正向影响。这说明在主产区劳动力要素配置对粮食生产至关重要,随着大量农业人口非农转移,影响了要素投入平衡结构,农户为确保粮食生产会在一定程度上增施化肥弥补劳动力投入不足的影响。土地城镇化对化肥施用强度影响显著。其中,人均公共绿地面积对其有显著正向影响,而耕地面积对其也有显著正向影响。前者说明主产区作为全国粮食安全保障重心,人均公共绿地面积扩大带来的耕地面积减少使其在短时间内难以优化要素投入结构,为了保障粮食安全,客观上会增施化肥促进生产。后者说明城镇化水平的提高引起城市人口快速增加,人均公共绿地面积减少。为促进城镇均衡发展,会扩大城市用地规模,导致耕地面积与粮食生产用地减少,在一定程度上减少了化肥施用。经济城镇化对化肥施用强度影响显著。其中,人均地区生产总值与全国相比其正向影响减弱。这说明随着收入增加主产区农民会改善粮食生产条件,增加产出效率更高的要素投入,客观上替代了化肥、农药等部分传统要素,使得化肥施用强度减弱。人均非农产值负向影响减弱,这说明非农领域的丰厚收益吸引了大批农业劳动力。然而,主产区较丰厚的种粮补贴在一定程度上减缓劳动力的外流规模,对粮食生产要素投入减少有一定抑制作用,使得化肥减施速度放缓。二三产业产值比重正向影响显著,与全国层面一样,非农产值比重越低,化肥施用强度越大。
(3)主销区层面。人口城镇化对化肥施用强度有较为显著的负向影响,这表明农业劳动力非农转移,会引起粮食生产劳动力投入不足,使得农民减少粮食生产,降低了化肥施用强度。同时,主销区大多处于经济发达地区,人均购买力较高。因此,农民也会减少粮食生产,也降低了化肥施用强度。土地城镇化对化肥施用强度影响较为显著。其中,耕地面积对其有较为显著的负向影响,人均公共绿地面积对化肥施用强度正向影响显著。由于主销区经济发展程度高,土地资源宝贵,耕地面积减少影响了基本粮食生产。随着城市人口不断增加,对粮食需求不断扩大,促使农民增施化肥增加粮食产量。经济城镇化对化肥施用强度有显著正向影响。与二三产业相比农业比重下降,此时农户可能会增施化肥以维护本地粮食生产。
(4)平衡区层面。人口城镇化对化肥施用强度正向影响显著,如前所述,农户在一定程度上增施化肥保障粮食生产。在土地城镇化中,耕地面积对化肥施用强度有较为显著的负向影响。由于平衡区土地城镇化减少了耕地面积,其粮食生产受阻。且受其农业现代化程度低和农业生产惯性的双重影响,农户可能会增加化肥施用,以保障粮食正常生产。经济城镇化对化肥施用强度正向影响显著,如前所述,农户也会增加化肥投入。
地理区位优势也会影响化肥施用强度,综合地区经济发展水平与粮食生产特征进行回归,分析不同地理区位对化肥施用强度的影响,结果如表8所示。
(1)东部地区。人口城镇化对化肥施用强度有显著的负向影响。可能原因:一是东部地区靠近沿海,经济发展程度高,劳动力以非农就业为主,使得农业生产劳动力少,在一定程度上减少了粮食生产。二是人均收入高,购买力较强,也减少了粮食生产。三是东部地區大多处于主销区,粮食以外购为主。因此,综合原因促使东部地区人口城镇化水平越高而化肥施用强度越低。土地城镇化对化肥施用强度影响显著。其中,耕地面积对其有较显著的负向影响,表明城市规模的扩大,使得耕地减少,粮食生产面临重要挑战,此时农户会增施化肥以求短时间稳定粮食生产。同样,人均公共绿地面积的增加也使得化肥投入增加。经济城镇化对化肥施用强度正向影响显著,如前所述,农户也会增施化肥,以保证粮食基本生产。
(2)中部地区。人口城镇化对化肥施用强度有正影响(该结果得到统计数据支持),原因是中部地区大多位于粮食主产区,农业劳动力资源宝贵,如前所述,其大量非农转移会促使农户使用化肥替代,客观上增加了化肥施用强度。土地城镇化对化肥施用强度有显著影响。其中,城市征用土地面积对其有负向影响(该结果得到统计数据支持),耕地面积对其有负向影响(该结果得到统计数据支持)。一方面,城市用地规模扩大,导致耕地面积减少,使得粮食生产下降,减少了化肥施用。另一方面,城市人口大量增加对粮食需求增大,促使农民增施化肥提高粮食产出效率。经济城镇化对化肥施用强度影响显著,其中人均地区生产总值和二三产业产值比重对其有正向影响(该结果得到统计数据支持),人均非农产值对其有负向影响(该结果得到统计数据支持)。如前所述,前者引起粮食供需失衡和农业产值比重下降,会推动化肥投入的增加。后者引起生产要素的非农配置,从而减少化肥投入。
(3)西部地区。人口城镇化对化肥施用强度正向影响显著,原因是西部地区经济发达程度和农业现代化程度低,农业劳动力大量非农化,使得该地区粮食生产劳动力投入不足,客观上推动了农户利用化肥替代劳动力,引起化肥投入增大。土地城镇化对化肥施用强度影响不显著,表明城市用地规模增加没有影响到粮食生产,对其要素投入影响不显著。经济城镇化对化肥施用强度有正影响(该结果得到统计数据支持),与粮食产区和东中部地区一样,工业反哺农业力度有待提高,且资本的非农配置,导致化肥施用增加。
四、结论与启示
本文基于省际面板数据,构建包含人口城镇化、土地城镇化、经济城镇化的综合分析框架,采用熵值法对城镇化综合指标赋权,构建面板VAR模型和面板Tobit模型对城镇化与化肥施用强度进行实证分析。结果表明:1.人口城镇化对化肥施用强度影响显著。就全国层面而言,人口城镇化对化肥施用强度有正向影响(该结果得到统计数据支持)。就粮食功能区而言,在主产区和平衡区人口城镇化对化肥施用强度有正向影响(该结果得到统计数据支持),在主销区人口城镇化对化肥施用强度有负向影响(该结果得到统计数据支持)。就地理区位而言,在中部和西部地区人口城镇化对化肥施用强度正向影响,在东部地区人口城镇化对化肥施用强度有负向影响(该结果得到统计数据支持)。2.土地城镇化对化肥施用强度影响存在显著差异。就全国层面而言,土地城镇化对化肥施用强度影响未取得统计数据支持。就粮食功能区而言,土地城镇化在主销区和平衡区均对其有正向影响,但在主产区存在显著差异(该结果取得统计数据支持)。具体表现为:耕地面积减少降低了化肥施用强度,人均公共绿地面积增加增大了化肥施用强度。就地理分区而言,在东部地区土地城镇化对化肥施用强度正向影响显著;在中部地区土地城镇化对其影响存在显著差异。具体表现为:城市征用土地面积引起化肥施用强度降低,耕地面积减少引起化肥施用强度增大;在西部地区土地城镇化对化肥施用强度影响不显著(该结果未取得统计数据的支持)。3.经济城镇化对化肥施用强度影响差异显著。就全国层面而言,经济城镇化对化肥施用强度影响显著,其中人均地区生产总值与二三产业产值比重对化肥施用强度有正向影响,人均非农产值对化肥施用强度有负向影响(该结果得到统计数据支持)。就粮食功能区而言,在主产区经济城镇化对化肥施用强度影响显著(该结果取得统计数据的支持)。表现为:人均地区生产总值的正向影响减弱,人均非农产值负向影响减弱;在主销区与平衡区经济城镇化均对化肥施用强度有正向影响(该结果得到统计数据支持)。就地理区位而言,在东西部地区经济城镇化均对化肥施用强度正向影响显著,但在中部地区存在差异。表现为:人均地区生产总值和二三产业产值比重对其有正向影响,人均非农产值对其有负向影响(该结果得到统计数据支持)。
綜上所述,为了降低化肥施用强度,实现粮食生产绿色化和农业现代化,可从以下几个方面入手:一是合理引导农业劳动力非农转移,对劳动力资源配置进行科学规划,推动实现农业劳动力就地就业,防止农业劳动力过度转移引起化肥替代劳动力现象的发生。二是适度推进城市化进程,在规划城市用地应优先保障粮食生产用地,防止过多占用田地导致粮食播种面积减少,引发粮食供需矛盾而使得化肥施用增加。三是加大力度实施工业反哺农业,城市支持农村的战略。加大政府支农财政力度,大力实施科技兴农、藏粮于地、藏粮于技的重大战略,研发优质、高产、绿色的粮食作物新品种,推动传统农业向现代农业转变。
参考文献:
[1]栾江,仇焕广,井月,等.我国化肥施用量持续增长的原因分解及趋势预测[J].自然资源学报,2013(11):1869-1878.
[2]仇焕广,栾昊,李瑾,等.风险规避对农户化肥过量施用行为的影响[J].中国农村经济,2014(3):85-96.
[3]纪月清,张惠,陆五一,等.差异化、信息不完全与农户化肥过量施用[J].农业技术经济,2016(2):14-22.
[4]孔凡斌,郭巧苓,潘丹.中国粮食作物的过量施肥程度评价及时空分异[J].经济地理,2018(10):201-210.
[5]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.
[6]周亮,徐建刚,蔡北溟,等.淮河流域粮食生产与化肥消费时空变化及对水环境影响[J].自然资源学报,2014(6):1053-1064.
[7]颜姜慧,朱舜.农村人口转移趋势及空间指向研究[J].中国人口·资源与环境,2017(5):146-152.
[8]刘颖,邓伟,宋雪茜,等.基于综合城镇化视角的省际人口迁移格局空间分析[J].地理科学,2017(8):1151-1158.
[9]刘华军,刘传明.城镇化与农村人口老龄化的双向反馈效应:基于中国省际面板数据联立方程组的经验估计[J].农业经济问题,2016(1):45-52.
[10]向晶,钟甫宁.农村人口转移、工业化和城镇化[J].农业经济问题,2018(12):51-56.
[11]李光泗,朱丽莉.农村劳动力流动背景下我国粮食生产技术变动分析[J].中国科技论坛,2014(7):143-148.
[12]史常亮,朱俊峰,栾江.我国小麦化肥投入效率及其影响因素分析:基于全国15个小麦主产省的实证[J].农业技术经济,2015(11):69-78.
[13]胡浩,杨泳冰.要素替代视角下农户化肥施用研究:基于全国农村固定观察点农户数据[J].农业技术经济,2015(3):84-91.
[14]张舰,亚伯拉罕·艾宾斯坦,玛格丽特·麦克米伦,等.农村劳动力转移、化肥过度使用与环境污染[J].经济社会体制比较,2017(3):149-160.
[15]栾江.农业劳动力转移与化肥施用存在要素替代关系吗?:来自我国粮食主要种植省份的经验证据[J].西部论坛,2017(4):12-21.
[16]张聪颖,霍学喜.劳动力转移对农户测土配方施肥技术选择的影响[J].华中农业大学学报(社会科学版),2018(3):65-72.
[17]张军伟,张锦华,吴方卫.粮食生产中化肥投入的影响因素研究:基于Durbin模型的分析[J].经济地理,2018(11):174-182.
[18]潘丹.中国化肥消费强度变化驱动效应时空差异与影响因素解析[J].经济地理,2014(3):121-126.
[19]诸培新,苏敏,颜杰.转入农地经营规模及稳定性对农户化肥投入的影响:以江苏四县(市)水稻生产为例[J].南京农业大学学报(社会科学版),2017(4):85-94.
[20]纪龙,徐春春,李凤博,等.农地经营对水稻化肥减量投入的影响[J].资源科学,2018(12):2401-2413.
[21]黎孔清,马豆豆.生态脆弱区农户化肥减量投入行为及决策机制研究:以山西省4县421户农户为例[J].南京农业大学学报(社会科学版),2018(5):138-145.
[22]潘丹.中国化肥施用强度变动的因素分解分析[J].华南农业大学学报(社会科学版),2014(2):24-31.
[23]杨建辉.农业化学投入与农业经济增长脱钩关系研究:基于华东6省1市数据[J].自然资源学报,2017(9):1517-1527.
[24]郭相平,高爽,吴梦洋,等.中国农作物水足迹时空分布与影响因素分析[J].农业机械学报,2018(5):295-302.
(责任编辑:杨 洋)
The Influence of Urbanization on the Intensity of Fertilizer Usage:
the Analysis Based on the Fact of Grain Production in 31
Provinces(Autonomous Ragions and Municipalities)
WU Guoyong1,2,BAO Yinghui3
(1.China Institute of Rural Revitalization in Karst Areas,Guizhou University,Guiyang,Guizhou,China,550025;2.Guizhou High-end Think Tank for Grassroots Social Governance,Guizhou University,Guiyang,Guizhou,China,550025;3.Subsidiary Unit of Groupe ESC Clermont-Graduate School of Management,Clermont-Ferrand,Pue-de-Dome,France,63000)
Abstract:
This paper aims to measure the impact of urbanization on fertilizer usage intensity so as to provide guidance for reducing fertilizer usage intensity to achieve green and modern grain production.Based on the panel data of 31 provinces in China from 2001 to 2017,this paper adopts the entropy method to weight the constructed comprehensive urbanization indicators,and constructs panel VAR model and panel Tobit model to analyze respectively the impulse response and regression of the relation between urbanization and fertilizer usage intensity.The results find that: firstly,population urbanization has a significant influence on fertilizer usage intensity. positive effects are across the whole country,main production areas,balance areas,central and western regions,while the negative effects can be seen in the main sales areas and eastern regions.Secondly,land urbanization has a significant impact on the intensity of fertilizer usage.The influence was not statistically tenable in the whole country and the western regions,while the main sales areas,balance areas and eastern regions are influenced in a positive way.Besides,the cultivated land area and per capita green land area in the main producing areas have a positive impact on the fertilizer usage intensity,while the cultivated land area,as well as the urban land requisition area in central China has negative influence on it.Thirdly,the influence of economic urbanization on fertilizer usage intensity differs significantly.The ratio of GDP per capita to the value of secondary and tertiary industries in the whole country,major producing areas and the central regions has a positive impact,while per capita non-agricultural value has a negative impact.It has positive influence in main sales area,balance areas,eastern and western areas.Based on the results of empirical analysis,some suggestions are put forward to realize the reduction of fertilizer input,the green grain production and agricultural modernization.
Key words:
fertilizer usage intensity; urbanization; food production; impulse response
3185500589256