南方稻作区化肥施用强度的时空演变及驱动机制研究——以江西省为例

陈 苏，傅欣添，朱秀花，谢贤忠，梁小明

（1.江西财经大学 经济学院，江西 南昌 330013；2.江西省靖安县林业局，江西 靖安 330699；3.江西省靖安县香田乡人民政府，江西 靖安 330699；4.江西博雅生物制药集团股份有限公司，江西 抚州 344000）

0 引言

民以食为天，化肥作为粮食的“粮食”，在提高作物产量和促进农业生产上起到了重要作用。然而，大多数农户在化肥的施用上存在化肥结构不合理、重复施用等行为，造成了化肥施用过量［1］。由化肥过量施用导致的农田养分非均衡化、耕地生产性能下降等粮食安全问题和农业面源污染等生态环境问题引起了社会各界的广泛关注［2］。因此，2015年农业农村部印发了《到2020年化肥使用量零增长行动方案》，提出“力争到2020年，主要农作物化肥使用量实现零增长”。经过5年的化肥减量施用行动，2020年我国的化肥使用量显著减少，且水稻、小麦、玉米三大粮食作物的化肥利用率达40.2%，比2015年提高了5.0个百分点［3］。但2020年我国粮食的化肥施用强度仍然达449.66 kg/hm2，是国际公认的化肥施用安全上限（225 kg/hm2）的2倍左右，结合近年来“中央一号文件”多次强调推进化肥农药减量增效，说明我国在农业生产上化肥减量化施用的任务依然艰巨。

化肥施用强度是指一定时间内在单位面积耕地上的化肥施用量，是衡量一个地区化肥施用情况的重要指标。目前学术界对化肥施用强度的研究主要集中在以下3个方面：一是化肥施用强度的时空演变，例如雷俊华等［4-5］应用探索性空间分析方法，分别从国家和省级层面进行研究，一致得出了化肥施用强度在时间上具有波动性，在空间上具有正自相关性和集聚性的结论；二是化肥施用强度对土地产出量的贡献，例如张利庠等［6］主要基于作物生产的投入产出数据构建了生产函数，并应用变截距双对数模型对全国面板数据进行了分析，认为化肥施用对农业产出有显著的正增长效应。但因要素边际报酬递减规律的作用，化肥投入增加对粮食单产提高的边际贡献愈来愈小［7］；三是化肥施用强度变化的影响因素，例如郑微微等［8-9］通过分解模型分析，发现我国的化肥施用强度具有显著的区域差异性和空间依赖性特性，经济发展水平、劳动力转移、作物结构、人均耕地面积等因素都会影响化肥的施用强度。

迄今国内学者对化肥施用强度时空演变的研究侧重于国家层面，而针对不同地区的研究较少；对化肥施用强度影响因素的研究主要针对所有的种植作物，而针对不同种植作物结构的研究很少。我国幅员辽阔，不同地域的种植制度差异较大，使得化肥施用强度存在地域差异。南方地区复种指数高，对土地的利用程度大，意味着对化肥的需求也较大；江西省作为南方地区主要的水稻生产大省，在全国占有重要地位，因此有必要研究江西省在不同种植结构下化肥施用强度的时空演变特征及其驱动力。笔者基于江西省1990─2019年的面板数据，分析了江西省化肥施用强度的时序演变规律和空间分异特征，并探讨了影响江西省由效率驱动的化肥施用强度的驱动因子和影响因素，旨在为江西省乃至南方稻作区未来化肥施用量负增长目标的实现提供科学依据。

1 材料与方法

1.1 驱动因子分解模型

Laspeyres指数分解方法被广泛用于分解能源强度［10］、碳排放驱动因素［11］等。但是Laspeyres指数分解模型存在剩余项，导致分解得到的结果与真实变化量之间存在误差，进而影响结果的准确度。为了解决Laspeyres方法中的剩余项和零值问题，Sun［12］提出了完全分解模型，考虑到分解结果的难易程度，本文选择加法模型。借鉴Kaya恒等式的恒等原理，将加法模型用于驱动效应分析中，其形式为：

式（1）中：E表示化肥施用强度；F表示化肥施用量（折纯）；S表示农作物播种面积；fi表示i市的农作物化肥折纯用量；si表示i市的农作物播种面积。

将式（1）进一步改写为：

式（2）中：ei=fi/si，表示i市的化肥施用强度；wi=si/S，表示区际种植结构。

应用扩展的Kaya恒等式分析化肥施用强度变化量的驱动效应，假定时间是从t-1期变动到t期，那么年际化肥施用强度变化量的表达式为：

根据Laspeyres指数分解法，将式（3）分解为：

依据“共同创造，平等贡献”原理，将残余项平等地分配到各影响因素之中，各个效应的计算表达式为：

式（5）~式（6）中：△Eei表示效率驱动效应，反映地区i的农作物生产结构不变，化肥利用效率的变化对总化肥施用强度的影响；△Ewi表示结构驱动效应，反映地区i的化肥利用效率不变，农作物生产结构的调整对总化肥施用强度的影响。

根据式（3）~式（6），进一步得到上述2种驱动效应对化肥施用强度变化的贡献率，分别称之为效率驱动贡献度(Ceff)和结构驱动贡献度(Cstr)，其计算式为：

式（7）~式（8）中，当Ceff、Cstr＞0时，表示其驱动力与化肥施用强度的变化方向一致；当Ceff、Cstr＜0时，表示其驱动力与化肥施用强度的变化方向相反。

1.2 化肥施用强度的分解模型

基于上述模型，本文以市为单元，对江西省各市的化肥施用强度分别进行因子分解，得到各市t期效率调整、结构调整变化对化肥施用强度的贡献率Ceff、Cstr，并以t-1年为基期，将t期i市的化肥施用强度eit分解为2个部分：假设种植结构不变，仅受利用效率调整驱动的化肥施用强度；假设化肥利用效率不变，仅受结构调整驱动的化肥施用强度，计算式为：

1.3 指标的选取

1.3.1 经济发展水平 Grossman等［13］提出的环境库兹涅茨曲线理论表明，污染物排放量与经济发展水平之间存在倒“U”形关系。化肥是我国农业面源污染的主要来源，国内不少学者对农业面源污染与经济发展水平之间的关系进行了检验，验证了倒“U”形关系的结论［14-15］。显然，经济发展水平对化肥施用强度有一定的影响。因此，本文用人均农业GDP来衡量经济发展水平。

1.3.2 农业劳动力转移 随着城镇化的快速推进，农村劳动力不断从农村流向城镇，导致农村劳动力成本不断上升，土地撂荒与农业劳动力老龄化、妇女化现象普遍存在［16］。为了避免由农业劳动力转移可能导致的农业产出与效率的损失，农户往往通过增施化肥来保障农业产出［17］。考虑到数据的可获得性，本文采用第一产业从业人员占比来反映农业劳动力转移情况。

1.3.3 农业机械化水平 农业机械化是农业现代化的物质技术基础，是推动农业经济快速发展的主要动力之一。农户施肥方式在不同农业机械化水平阶段有所不同［18］：在低水平阶段，农户使用小型简易机械进行表土疏松、作物收割，化肥施用方式以撒施、表施为主，养分损失较大，化肥利用率较低；在高水平阶段，大型农业机械出现，农户可采用秸秆还田、土壤深耕、种肥同播、根施肥料等技术，能够改良土壤的营养特性，减少肥料流失，提高化肥利用率。已有的研究常用农业机械总动力表示农业机械化水平［19］。为了消除地区差异带来的影响，本文使用农业机械总动力与耕地面积之比来代表农业机械化水平。

1.3.4 农田水利化水平 合理的农田灌溉可以通过调节土壤含水量来改变化肥的存在形态，有利于作物对化肥的吸收利用，从而提高化肥利用效率。有效灌溉面积是衡量农业生产单位和地区水利化程度以及农业生产稳定程度的指标，也是农业现代化的标志之一，因此本文将有效灌溉面积与耕地面积之比作为衡量农田水利化水平的指标。

1.3.5 畜禽粪便排放量 畜禽粪便形成的有机肥与化肥之间存在明显的替代关系，在农业高质量发展背景下，农户采用有机肥替代化肥的意愿也较为强烈［20］。因此本文将单位面积畜禽粪便排放量作为影响化肥施用强度的1个变量，纳入模型设定中。本文参考陈苏等［21］的公式计算畜禽粪便产生量：X=N×T×G/1000，式中X为畜禽粪便产生量，N为饲养量，T为饲养周期，G为粪便日排泄系数。江西省畜牧业发展以猪、牛、羊、禽、兔五大类养殖为主，因此本文以上述五大类养殖计算畜禽粪便产生量。

1.3.6 人均耕地面积 作为粮食种植的基础，耕地面积是扩大粮食种植的前提条件。随着城镇化进程的快速推进，出现了耕地撂荒与细碎化、非农化的现象，因此本文将人均耕地面积作为影响化肥施用强度的1个指标。

1.3.7 种植结构 近年来，我国农业种植结构的调整对化肥施用强度的变化起到了重要作用。由于经济作物往往追求“短、频、快”的产出模式，所以经济作物的单位面积化肥平均用量高于粮食作物的，且其化肥利用率更低［20］。已有研究指出种植结构对化肥施用强度具有负的直接效应［22］，因此本文使用非粮播种面积占总农作物播种面积的比例来反映种植结构的变化情况。

1.3.8 减量政策 2015年农业农村部出台了《到2020年化肥使用量零增长行动方案》，该方案的实施有利于化肥施用强度的下降，因此本文以该方案的出台年份为政策虚拟变量，即2015年之前的年份为0，之后的年份为1。

1.4 数据来源

本研究所用数据主要来源于1991—2020年《中国统计年鉴》《江西统计年鉴》以及各地市相关统计年鉴和统计公报。采用江西省及其11个地级市的化肥施用量和农作物播种面积等数据作为基础数据，文中涉及的价值指标均进行了平减（以1989年为基期）。

2 化肥施用强度的时空演变

2.1 化肥施用强度的时序变化

图1显示，1990─2019年江西省化肥施用强度的均值为216.32 kg/hm2，接近世界平均水平，其中2003─2017年连续15年化肥施用强度高于世界平均水平。总体上，江西省的化肥施用强度呈现先上升后高位波动再下降的趋势：1990─2006年，化肥施用强度从145.24 kg/hm2增长到251.70 kg/hm2，增长率为73.29%，年均增长3.73%，其中1994年的增长率较高，为11.06%；2007─2015年，化肥施用强度处于高位波动状态，年均施用强度为248.04 kg/hm2；从2015年开始，受化肥减量化政策的影响，化肥施用强度逐年下降，截至2019年，化肥施用强度为204.84 kg/hm2，较2015年下降了18.35%，年均下降了4.59%。

图1 1990─2019年江西省化肥施用强度的变化

2.2 化肥施用强度的空间变化

根据世界化肥施用强度的平均水平225 kg/hm2，将江西省的化肥施用强度划分为以下5个等级：150 kg/hm2以下为低化肥施用强度；150~200 kg/hm2为较低化肥施用强度；200~250 kg/hm2为中等化肥施用强度；250~300 kg/hm2为较高化肥施用强度；300 kg/hm2以上为高化肥施用强度。

如图2所示：江西省1990年较低化肥施用强度的市有2个，分别是宜春和抚州；其余9个市均处于低化肥施用强度。2000年较高化肥施用强度的市增至1个，为萍乡；中等化肥施用强度的市增至4个，分别为南昌、九江、抚州和鹰潭；较低化肥施用强度的市增至6个，分别为赣州、上饶、吉安、宜春、新余和景德镇。2010年高化肥施用强度的市增至1个，为抚州；较高化肥施用强度的市增加至4个，分别为南昌、九江、赣州和萍乡；中等化肥施用强度的市减少为1个，即宜春；其余5个市均处于较低化肥施用强度。2019年较高化肥施用强度的市减少至2个，分别是南昌和新余；中等化肥施用强度的市增至4个，分别是九江、抚州、赣州和萍乡；其余5个市均处于较低化肥施用强度。

图2 江西省化肥施用强度的空间分布特征

综上所述，1990─2019年江西省的化肥施用强度整体上处于上升趋势，地区之间呈现明显的空间差异。

3 化肥施用强度变化驱动效应的时空演变

3.1 驱动效应的时序演变

3.1.1 效率驱动效应 应用完全因素分解模型对1990─2019年江西省的化肥施用强度进行了分解，结果如图3所示，化肥施用强度变化的效率驱动效应波动剧烈，大致呈现先上升后小幅波动再急剧下降的变化趋势，对化肥施用强度的作用从促进转为抑制。具体来说，1991─2006年效率驱动效应波动上升，其最终累计贡献值为105.62 kg/hm2，年均贡献值为6.60 kg/hm2；这一时期经济处于快速发展阶段，农民的生产积极性高，大多通过增施化肥来增加产出，从而获得更高收入。2007─2015年效率驱动效应的累计贡献值稳定在100.00 kg/hm2附近，年均贡献值为0.90 kg/hm2；这一时期受2008年国际金融危机的影响，能源价格大幅下跌，扩展了农业生产资料价格的下跌空间，同期国内采取储备粮抛售、出口限制等措施，稳定了粮食市场价格［23］，使化肥施用强度维持在一个相对平稳的水平。2016─2019年效率驱动效应的累计贡献值呈快速下降的趋势，最终降至60 kg/hm2左右，这主要是因为2015年《水污染防治行动计划》、2016年《土壤污染防治行动计划》和《到2020年化肥使用量零增长行动方案》相继实施，提高了化肥利用效率，促使化肥施用强度下降。1990─2019年江西省化肥施用强度变化的效率驱动效应累计贡献值的总变动为46.25 kg/hm2，占化肥变动总效应的102.94%，且大部分年份的效应驱动贡献度在95%以上，表明化肥利用效率的下降是江西省化肥施用强度增加的最主要拉动因素。

图3 1991─2019年江西化肥施用强度变化驱动效应的演变趋势

3.1.2 结构驱动效应 由图3可以看出：1990─2019年结构驱动效应累计贡献值的总变动为-1.32 kg/hm2，占化肥变动总效应的-2.94%；结构驱动效应对总效应的增加起到抑制作用，但是抑制效果不明显，其累计贡献值保持在0附近，表明结构驱动对化肥施用强度的影响微乎其微。

3.2 驱动效应的空间分异

从表1可以看出：江西省各地市的效率驱动效应均为负值，且对化肥总效应的影响较大；结构驱动效应总体变化不大，对化肥总效应的影响较小，表明化肥利用效率的提升对化肥施用强度的下降起到重要作用。但地区间各驱动效应差异明显，其中新余和宜春市的效率驱动效应贡献率居前2位，分别达222.22%和136.63%；而这2个市的结构驱动效应贡献率居后2位，分别为-122.22%和-36.63%，说明这2个地区以“化肥消耗型”为主的农业产业结构尚未得到改变。赣抚平原南昌和抚州的效率驱动效应贡献率居后2位，分别只有65.31%和65.79%；而这2个市的结构驱动效应贡献率居前2位，分别达34.69%和34.21%，说明这2个地区以“节肥型”为主的农业产业结构转型已取得较好的成效。

表1 1991─2019年各地区化肥施用强度变化驱动效应的分解结果

4 化肥施用强度影响因素的实证分析

上述分析结果表明，在化肥施用强度变化的总效应中效率驱动效应占主导地位，而结构驱动效应的占比很小，因此笔者以经济发展水平、农业劳动力转移、农业机械化水平、农田水利化水平、畜禽粪便排放量、人均耕地面积、种植结构和减量政策等因素为自变量，以由效率驱动的化肥施用强度为因变量，分别建立固定效应模型、随机效应模型和混合回归模型，实证分析了化肥施用强度的影响因素。

上述3个模型参数的估计结果见表2。Hausman检验结果表明：固定效应模型最有效(χ2=23.95，P=0.002），且其调整后的拟合优度较高(Adj-R2＝0.556），总体回归效果较理想；而混合回归模型的Adj-R2只有0.352。因此本文对化肥施用强度影响因素的解释主要使用固定效应模型。

表2 由效率驱动的化肥施用强度的影响因素分析结果

由固定效应模型参数的估计结果可知，经济发展水平的回归系数为负，且通过了5%水平的显著性检验，表明随着经济发展水平的提高，由效率驱动的化肥施用强度处于倒“U”形变化的下降阶段，这与张晖等［14-15］的研究结果“化肥利用效率呈‘U’形变化”类似，这表明当经济发展水平达到拐点之后，绿色发展的理念深入人心，农业生产效率增长更加依赖于技术进步而非单纯的投入增加，科学施肥等措施使得化肥施用强度下降，化肥利用效率提高。

农业劳动力转移的回归系数为负，且通过了1%水平的显著性检验，表明农业劳动力转移对由效率驱动的化肥施用强度有极显著的负向影响，大量农业劳动力的非农转移会导致化肥利用效率的提升。这与前文的假设相反，可能是因为随着农业劳动力的转移，农村劳动力明显不足，只能对农田进行粗放管理，因而施肥量大幅度减少。

农业机械化水平、农田水利化水平和种植结构均没有通过显著性检验，说明这3个因素对江西省由效率驱动的化肥施用强度均没有显著的影响。

畜禽粪便排放量的回归系数为负，且通过了10%的显著性检验，表明畜禽粪便排放量对由效率驱动的化肥施用强度有一定的负向影响，这与石晓晓等［24］的研究结果相似。这是因为随着畜禽粪便排放量的增加，畜禽粪便还田资源化利用的水平会提高，从而可以替代部分化肥，降低化肥的施用强度。

人均耕地面积的回归系数为负，且通过了1%的显著性检验，表明人均耕地面积越小，由效率驱动的化肥施用强度越大，化肥利用效率越低。究其原因，伴随人口不断增长、城镇化不断推进，人地矛盾越来越突出，人均耕地面积越来越小，农户为了实现农业总产量的目标，只能在单位面积耕地上投入更多的化肥。

减量政策的回归系数为负，且通过了5%的显著性检验，表明在其他条件不变的情况下，化肥减量政策的实施显著降低了由效率驱动的化肥施用强度，提升了化肥利用效率。

5 小结与建议

5.1 小结

本研究结果表明：在1990─2019年期间，江西省的化肥施用强度波动上升，于2006年达到峰值，然后呈现下降趋势；同时化肥施用强度的变化受效率驱动效应和结构驱动效应的共同作用，其中效率驱动效应占主导作用。江西省各地市化肥施用强度的空间分布不均衡，1990年各地市的化肥施用强度均处于较低水平以下；2000年萍乡市的化肥施用强度升至较高水平，其余地市的化肥施用强度均处于中等及以下水平；2010年抚州市的化肥施用强度升至高水平，其他4个市的化肥施用强度升至较高水平；到2019年，处于较高化肥施用强度的市减少至2个，其余地市的化肥施用强度均处于中等及以下水平。经济发展水平、劳动力转移、畜禽粪便排放量、人均耕地面积和减量政策等因素对由效率驱动的化肥施用强度均具有显著的负向影响，对化肥利用效率均具有显著的正向影响。

5.2 建议

基于以上研究结果，笔者提出了以下对策建议：第一，促进测土配方等节肥技术的推广与应用，实现化肥减量化与农业现代化的协调。伴随农业机械化、农田水利化水平的提高，需要有配套的施肥方式，应积极推广测土配方、水肥一体化等技术，实现农业的可持续发展。第二，培育新型农业经营主体，引导“小农户”向“新农人”转变。一方面要大力支持培育新型农业经营主体，整合资源，开展适度规模经营，提高单位产出效益，以弥补劳动力转移带来的损失；另一方面要鼓励引导青壮劳动力返乡创业创新，拓展农村的就业空间和农民的增收渠道。第三，推进畜禽粪便的资源化利用，增强农户用有机肥替代化肥的意愿。江西省作为生猪主产省和调出大省，在稳定恢复生猪生产的同时，应优化生猪布局，促进种植业和养殖业相结合，解决因长距离运输导致有机肥施用成本增加的问题；同时，对大力施用有机肥的农户要给予一定的补贴或奖励，促使农户用有机肥替代化肥。第四，严守耕地红线，落实耕地保护制度。要实现农业的高质量发展，必须提高耕地的利用效率，通过对耕地进行用途管制与监管，盘活撂荒耕地，充分利用耕地资源，促使化肥施用强度的下降，有效提高化肥利用效率。第五，加强顶层设计，继续巩固落实化肥减量化政策。相关政策对降低化肥施用强度、提高综合利用效率具有导向示范作用，各地政府需要根据当地的化肥施用强度情况，动态调整目标，贯彻化肥减量化行动，提高化肥利用效率。