中国化肥面源污染EKC验证及其驱动因素
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大量权威研究表明，在诸多引致因素中，因过量和不合理施用化肥所带来的养分流失逐渐成为中国农业面源最主要的来源之一［1-4］。中科院南京地理所对湖泊富营养化的研究表明，农田肥料污染的负荷平均为47%，农业面源污染物中总磷、总氮分别占滇池水污染物总负荷的46%和53%，占太湖水污染物总负荷的37%和13%。同时中国每年在粮食和蔬菜作物上施用的氮肥，有大约17.4万t流失掉，
而其中一半的氮肥从农田流入江河湖海，对当地、区域甚至全球范围的环境和生态系统功能产生严重的影响。有证据表明，化肥的过量和不合理的施用是一些地区湖泊和河流如滇池、淮河、巢湖和太湖等遭受污染和水体富营养化的主要来源之一（国家环保总局，2005年）。
随着经济的快速发展，在未来一段时间，中国农业集约化压力仍会不断加大，如果政府不采取相关管理与规制措施控制农户过量和不合理的化肥投入，中国化肥投入的面源污染问题将会更加严重。中国化肥投入面源污染的强度和所处的经济发展阶段，使如何控制化肥投入的面源污染成为中国可持续发展的关键问题之一。尽管环境保护者和政策制定者已经认识到化肥施用对农业环境的破坏和农业可持续发展的负面影响，但是人们还没有找
到切实有效的控制与管理手段。因此，探寻中国化肥投入面源污染时空演变规律及其驱动因素，意义重大。
环境库兹涅茨曲线的理论假设表明，经济增长通过改变经济规模、经济结构、技术水平，通过改变公众和政府环境的需求弹性，通过促进政府制定并实施相应的环境政策和制度等方面对生态环境的变化产生一系列的影响。研究者［5］认为经济增长与环境质量之间的关系类似于经济发展、收入分配之间的倒U型关系，也就是说，随着经济的发展，环境污染水平呈现出先上升后下降的倒U型曲线的变化特征。那么中国化肥投入的面源污染与宏观经济增长之间是否也存在这种耦合关系？如果存在，中国化肥投入面源污染环境库兹涅茨曲线变动规律的影响因素包括哪些方面？各因素的影响机理、影响方向与作用程度如何？ 1 中国化肥投入面源污染环境库茨涅茨曲线的验证 1.1 理论模型
参考前人研究［6］，本文选择如下经济增长――环境质量的回归方程来对中国化肥投入面源污染的环境库兹涅茨曲线进行模拟，模型的具体形式如下：
（1）、（2）式中，TN?it、TP?it分别为i省在t年化肥投入的总氮污染和总磷污染，α?0、α?1、α?2、β?1、β?2、β?3为模型系数，gdp?it为i省在t年剔除通货膨胀因素（以1990年为基期）后的人均GDP数量，ξ?it、δ?it为随机误差项。可以根据模型系数的符号对中国化肥投入面源污染与经济增
长之间的关系进行判别，以总氮污染为例，若α?1＞0且α?2＜0，表明化肥投入的总氮污染与经济增长之间存在EKC曲线的关系，也即对中国化肥投入面源污染的环境库兹涅茨曲线进行了验证。
1.2 变量选择与数据来源
施用与污染排放量之间的响应关系。同时，本文选取省际实际人均GDP作为衡量区域经济增长的指标，运用消费者价格指数把各年的人均GDP数据调整到以1990年为基期，将以上年为100的环比CPI换算成为以1990年为基期的定基比指数。其中，定基比指数的换算方法为：本年以1990年为100的定基比CPI=本年以上年为100的环比CPI×上年以1990年为100的定基比CPI指数/100，上述两方面指标的基础数据主要来源于历年《中国统计年鉴》、《中国农业统计资料》和《中国农业年鉴》。 1.3 计量结果与讨论
在进行分析之前，需要对变量的平稳性进行检验，单位根检验是基于以下方程：
y?it=ρ?iy?i,t-1+x?itδ+υ?it i=1,2...,N,t=1,2,...T(3)
上式中，N为面板单位数量，T为面板单位的时间跨度，x?it为外省变量，包括任何固定效应或时间趋势，υ为相互独立的异质扰动项。判别面板序列的平稳性准则为：若｜ρ?i｜＜1，则对应的数据序列平稳，而｜ρ?i｜=1，则所对应的序列为非平
稳数据。为了使平稳性检验的结果更可信，本文同时选择面板数据单位根检验中的LLC检验、IPS检验、Fisher ADF检验和Fisher PP检验等四种方法，具体的检验结果见表1。
检验结果表明，各变量的原始数据并不平稳，在对各变量取一阶差分后，除了DGDP没有通过Breitung检验外，其他变量均通过了数据的平稳性检验，可以对各面板数据序列进行计量分析。根据Hausman检验的结果，本文
选择截面固定效应模型对中国化肥投入面源污染EKC曲线进行模拟，模型的回归结果如下：
模型的回归结果（见表2和表3）验证了中国化肥投入面源污染环境库兹涅茨曲线的存在，也即人均GDP与化肥投入的总氮污染、总磷污染之间存在典型的倒U型曲线的关系，且R 2分别达到了0.982 413和0.889 806，具有很强的解释力。各污染变量EKC曲线模拟的方程结果分别为：
总氮污染：TN=10.445 21+0.010 714GDP+（-3.13E-08）GDP 2
总磷污染：TP=0.310 993+0.010 112GDP+（-4.25E-09）GDP 2
上述模拟结果向我们传达了两方面准确无误的信息：第一，伴随着经济的增长，中国化肥投入的面源呈现出先上升后下降的规律。但结合我国目前经济发展所处的阶段和政府环境管理与规制政策的完善程度，这种由于化肥过量和不合理施用所带来的环
境效应将会持续加剧，进而对社会经济的可持续发展产生一系列不良的影响。同时，由于地区社会经济发展的不均衡性，使得各地区化肥投入面源污染所处的阶段也存在差异。虽然我们并不能改变环境污染的变化路径，但我们可以通过制定并完善农业环境管理制度来实现EKC曲线的低值超越，实现经济与农业环境的协调发展。第二，在化肥投入数量和化肥施用强
度不断增加的前提下，中国化肥投入面源污染呈现出先上升后下降的现象，其中最重要的原因之一可能是农户化肥施用技术的进步带来了化肥施用结构的日渐合理和化肥利用效率不断增加，降低了化肥投入的面源污染。因此，进一步提高农户化肥施用的技术水平可能是控制并降低化肥投入面源污染的关键。 为了更清晰的阐明中国化肥投入面源污染环境库兹涅茨曲线变化的决定因素，进而找寻实现中国化肥投入EKC低值超越的政策着力点，本文接下来将对经济发展过程中我国农业化肥投入面源污染时空演变的驱动因素进行理论与实证分析。
2 中国化肥投入面源污染时空演变的驱动因素分析 2.1 理论模型
随着经济的发展，产业结构、技术水平、制度的变革以及农产品需求数量和结构等方面都将发生相应的变化，进而对农业生产结构、耕地利用方式和农业集约化程度的变动产生影响，并在环境因子的作用下对化肥投入面源污染产生不同的影响。同时，