环境污染与农业经济增长互动发展的机理——基于广东省1985—2010年数据的实证分析，本文主要内容关键词为：互动论文,广东省论文,实证论文,经济增长论文,机理论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
[中图分类号]F323
[文献标识码]A
[文章编号]1008-8091(2013)03-0019-06
一、问题的提出
改革开放30多年来，广东省农业经济发展取得举世瞩目的成就，农林牧渔总产值由1978年的85.94亿元增至2010年的3754.86亿元，年平均增长率为12.96％。但与此同时，随着农业经济发展，广东省的农业资源、环境问题日益突出，可持续发展面临严峻挑战。2010年广东省农用化肥折纯使用量为237.29万吨，平均每公顷耕地用量为824.35kg，远超国际公认的水体免受污染所允许使用的化肥使用量临界值225kg/hm[2]。农药平均使用量为36.27kg/hm[2]，比全国平均水平14.44kg/hm[2]高出2倍多。据测算，广东省农用塑料薄膜使用量已达42116吨，是1991年的1倍多。农用化肥和农药的过量使用在带来巨大经济效益的同时也造成了严重的土壤污染。同时说明广东农业生产对化学品存在较强的依赖性。而广东集约化畜禽养殖场的迅速发展，也给农业环境带来水质、土壤和场区附近空气污染。导致环境压力越来越大，可持续性堪忧。
从农村环境保护的理论研究方面看，当前对农村环境污染的治理研究主要集中于技术层面上，从经济、社会制度与环境关系的角度去分析农村环境污染的成因与政策定位的相对甚少。但笔者认为，当前农村环境污染的种种问题，其蕴含的制度、社会因素多有技术上的因素。因此，本文从农村污染与农业经济增长的互动发展关系角度进行研究，对于挖掘影响广东省农村环境污染的制度、社会因素，对制度的制定者——政府的角色定位与职能转换提出更具针对性的政策建议，具有理论和现实的意义。
二、相关文献综述
关于农业经济增长与环境污染关系的理论研究文献，根据其各自模型特点可分为四类：(1)包含环境因素的新古典增长模型，这类模型主要是建在Ramsey-Cass-Koopmans模型的基础上，其中以Keeler et al(1971)、Dasgupta and Heal(1974，1979)、Tahvonen and Kuuluvainen(1994)、Selden and Song(1995)等的研究为典型。(2)环境作为生产要素的新古典增长模型，其典型研究有Lopez(1994)和Chichilinsky(1994)等。(3)经济增长与环境恶化的内生增长模型，内生增长理论以Rome(1986，1990)， Barro(1990)、Lucas(1988)为代表，但他们并没有考虑到资源环境这一因素。因此随后的Bovenberg and Smulders(1995，1996)对Rome模型进行了修正，把环境作为生产的一个要素。 Ligthhard and van der Ploeg(1994)、Gradus and Smulders(1993)、Stokey(1998)通过扩展Barro的简单AK模型来研究环境污染与经济可持续问题。(4)其他关于经济增长与环境关系的宏观理论模型，如John and Pecchenino(1994)的跨期交叠模型、Copeland and Taylor(1994)的两区域多商品一般均衡模型。
在实证研究方面，较早的是Grossman and Krueger(1991，1995)，其利用经验数据检验环境变量与经济变量间的关系。在分析北美自由贸易协议的环境效应时，首次利用实证方法证实了环境库兹涅茨倒U型曲线的存在。此后关于环境与经济增长关系的实证研究大多都是基于EKC假设展开，研究主要试图解决两个问题：一是收入和环境污染之间是否存在倒U型关系，即EKC曲线是否真的存在(Bandyo padhyay and Shafik，1992；Selden，1994)；二是即使倒U型关系存在，在哪个范围的收入水平下环境污染开始得到改善，即EKC曲线的拐点也不相同(Dasgupta，2002)。
国内关于农业经济与环境污染关系的实证研究分为两个方向：其一，证明了倒U型EKC曲线的存在，如刘扬(2009)对31个省市1949-2007年间的化肥、人口与农业总产值进行非线性回归，认为就中国整体而言EKC曲线存在，但在形状上分别表现为倒U型、N型和上升型。李海鹏(2009)选取各省化肥投入密度、农药投入密度、畜禽粪尿排泄物密度作为度量农业面源污染排放量的指标，认为我国农业污染与经济增长关系总体上具有显著的倒U型。张锋等(2010)运用脉冲响应函数和方差分解方法考察了1990-2007年江苏省农业面源污染与经济增长的关系，认为经济增长是影响江苏省农业面源污染的重要原因，农业面源污染的环境库兹涅茨曲线规律在一定程度上得到验证。贾卫国(2010)基于EKC假说，认为江苏省农业经济增长与化肥施用量、农用塑料薄膜之间呈倒U型曲线关系，且目前分别处于倒U型曲线的右边和左边。其二，认为部分污染物与农业经济增长之间不存在显著的EKC曲线关系，如贾卫国(2010)认为农林牧渔业总产值与农药使用量之间的倒U型关系不明显。曹大宇(2011)建立一个包括污染和产出的联立方程，并利用1995-2005年的省际面板数据分析认为化肥投入与农业经济增长之间不存在EKC关系。
综上，关于农业经济增长与环境污染关系问题，诸多学者进行了一定研究，主要集中于证明EKC曲线关系存在与否，但事实上农业经济增长与环境质量变化之间存在双向作用，而环境污染与农业经济增长的这一双向影响机制往往被忽略。而且，由于EKC的提出并没有理论基础，因此本文尝试运用广东省农业经济增长与环境污染关系的有关数据，建立脉冲响应函数检验农业经济增长与环境质量变化之间的动态关联，并估算环境政策干预力度加强所带来的时滞效应长度，以便制定更具针对性的政策建议。
三、农业经济增长与环境污染的实证分析
(一)指标选择与数据来源
为了分析农业经济增长与环境污染的关系，本文选取人均农林牧渔总产值(即农林牧渔产值/农村人口)来度量农业经济增长量。虽然技术进步、经济结构调整等经济因素都可能会对环境质量产生影响，但考虑到此类指标均是经济增长的内生因素，可以认为在人均农林牧渔产值这一指标中已体现，不再选取此类指标。农业环境污染的研究大都选用农用化肥或农药的使用量作为环境表征变量，同时农用塑料薄膜的塑料残留物对环境产生的污染也不容忽视。因此，本文的环境污染指标选取农用化肥使用量的折纯量、农药使用量、农用塑料薄膜使用量、生猪年末存栏数和农村人口共五类指标。数据来源于1986-2011年《广东统计年鉴》和1993-2011年《广东农村统计年鉴》，农用塑料薄膜使用量的数据范围为1991-2010年，其余四个指标的数据范围为1985-2010年。考虑到对时间序列数据进行对数化后容易得到平稳序列，且不改变时间序列原有特征，因此，本文均采用各变量的对数值。
农业经济增长变量和各农业污染变量的单位及表示符号为：LnY表示人均农林牧渔产值的对数，单位为元/人；
表示农用化肥施用量的对数，单位为万吨；
表示农药使用量的对数，单位为万吨；
表示农用塑料薄膜使用量的对数，单位为吨；
表示生猪年末存栏数的对数，单位为万头；
表示农村人口的对数，单位为万人。
(二)数据平稳性检验
根据协整检验的要求，在进行数据协整分析之前需要对数据进行平稳性检验，以保证时间序列的平稳性。本文采用最常用的ADF检验，对时间序列数据lnY、、、、和进行ADF检验，检验结果见表1。
由表1结果可以看出，取对数后的人均农林牧渔产值、农用化肥使用量的折纯量、农药使用量、农用塑料薄膜使用量、生猪年末存栏数和农村人口在水平情况下都是非平稳序列，但其一阶差分变量的ADF统计量小于5％的临界值，也就是说农业经济增长变量和各农业环境污染变量都是一阶差分平稳数据，因此，可以进行协整关系检验来分析其长期均衡关系。
(三)数据协整关系检验
对那些本身非平稳的时间序列变量，如果他们的某种线性组合是平稳的，则这种线性组合反映了变量之间的长期均衡关系，即协整关系。为了探索五者之间的长期关系，本文采用了多变量的Johansen协整检验，检验结果见表2。
由表2协整检验结果我们可以得到以下结论：
首先，在本文所选取的五类农村污染变量中，除了和与LnY之间存在稳定协整关系外，其余三类变量与LnY不存在协整关系。这一结论与前文的分析结果基本一致，在农村经济发展过程中不可避免地伴随着环境污染问题，但环境质量和经济增长之间的关系是复杂的，其还会受到经济结构、技术和制度创新、环境政策等多方面因素影响。
进一步分析协整检验结果，还可以发现与LnY之间存在正的协整关系，而与LnY之间存在负的协整关系。这一结果的经济意义表明，伴随着广东省农业经济和人均收入水平的提高，农用塑料薄膜的使用量将会增加；而农业经济增长、人均收入水平的提高则会降低农村人口的增长速度。
(四)基于VAR模型的动态分析
本部分主要是基于VAR模型来考察各环境污染变量与农村经济增长变化之间的动态影响，其冲击响应期设定为10期。运用Choleski方法来分别考察五类环境污染指标与人均农林牧渔产值之间的冲击响应，得到分析结果表3、表4和图1、图2。
(1)农用化肥使用量与农业经济增长。首先，分析农用化肥使用量对人均农林牧渔产值变化的冲击反应。观察表3第3列模拟结果可以发现，在整个冲击响应期内对当期LnY一个单位冲击的反应曲线大致呈现倒U型： 的1-10期的冲击反应均为正，当期LnY冲击对的总体影响为正(累计反映值为0.0170)，表明农业经济增长增大了农用化肥的使用量。其次，分析LnY对的冲击反应曲线可发现其大致为倒U型(第2列)：LnY的1-10期的冲击反应均为正，其累计反映值为0.0379，这说明控制农用化肥的使用量非但不会减缓农业经济增长速度，反而会促进农业经济增长。
(2)农药使用量与农业经济增长。首先，分析农药使用量增长率的响应，从表3的第5列结果可以看出，人均农林牧渔产值增长率的一个正的冲击，在第1期农药使用量增长率有一个正的影响且影响最大，尔后开始下降，到第3期影响变为负值，第4期影响变为正值，第五期达到第二大值，尔后开始下降。整体呈现U+倒U型波动，累计反映值为0.0078，表明农业经济增长增加了农药的使用量。其次，分析人均农林牧渔产值增长率的响应(第4列)，其总体呈现倒U型，在第3期影响达到最大值，其累计反映值为0.0343，表明利用政策手段降低农药使用量的增长速度会对农业经济增长产生有利影响，但这种影响的持续期很短。
(3)农用塑料薄膜使用量与农业经济增长。首先分析农用塑料薄膜对人均农林牧渔产值变化的冲击反应。从表3的第7列结果可以看出。就LnX[，3]对LnY一个单位冲击的响应是正的线性关系，其累计响应值为0.0310，这表示农业经济增长增加了农用塑料薄膜的使用量。其次，分析人均农林牧渔产值增长率的响应(表3第6列)，其总体呈现倒U型的冲击反应曲线，累计冲击反应为0.0538，表明控制农用塑料薄膜的使用量可以促进农业经济增长。
(4)年末生猪存栏数与农业经济增长。首先分析生猪年末存栏数对人均农林牧渔产值变动的冲击响应。从表4的第3列结果可以看出，LnY的正冲击在第1期对有正的影响，这一影响逐渐减弱，到第3期变为负值，第4期达到最大负影响，第5期滞后影响又变为正值，随后逐渐趋于零，其累计冲击反应值为0.0050，这说明农业经济增长增加了生猪的年末存栏数。其次，分析人均农林牧渔产值增长率的响应(表4第2列)，观察LnY对的冲击反应曲线发现，其轨迹大致是一条倒U型曲线，其累计反应值为0.0554，这表明控制生猪年末存栏数的增长率可以促进农业经济增长。
(5)农村人口与农业经济增长。从表4第4列的结果可以看出，农村人口对人均农林牧渔产值变化的冲击反应曲线大致为U型，计算其累计冲击响应值为-0.0241，这表明农村经济增长降低了农村人口的增长速度。其次，由表4第5列结果可知，农村人口增长率的降低会对人均农林牧渔产值产生负面影响。
综合上述五类环境污染指标与人均农林牧渔产值之间的冲击反应模拟结果，可以得到以下主要结论：
首先，从模拟结果可以看到，选取的环境污染指标对人均农林牧渔产值增长率的冲击多数呈现波动反应，只有农村人口增长率的累计反应值为负。从总体上看，人均农林牧渔产值的正向冲击会导致农用化肥量、农药、农用塑料薄膜的使用量和年末存栏生猪的污染排放量增加，进而加剧环境质量的恶化。而人均农林牧渔产值的正向冲击会降低农村人口的增长率，这一结果与上文结论相符，且符合我国的现实情况(图1)。
其次，对农用化肥、农药、农用塑料薄膜的使用量和生猪年末存栏数的控制非但没有减缓经济增长速度，反而会加速人均农林牧渔产值的增长，这一效果通常在3-4年之内就会显现出来，随后这一环境利润会很快减弱，因此，采取环境政策对经济不利一说得不到理论支持。但农村人口不同，由于农村人口是开展农业生产活动和经济活动的基础，对农村人口强制性政策的实施应更为谨慎，要切实考虑其对经济的影响(图2)。
四、主要结论和政策启示
随着广东农业经济的高速发展，长期以来“高投入、高消耗、高污染”的粗放型发展方式导致了广东资源和生态环境付出高昂的代价，农业生产的环境压力越来越大。本文针对1985-2010年的环境质量变化及农业经济增长数据，运用VAR模型的脉冲响应函数检验两者关系，其结果显示：广东省农业仍以劳动密集型为主，农业生产所带来的环境污染物仍然是生产和消费活动不可避免的副产出。但环境质量变化、污染排放对农业经济增长也存在反作用，即对环境污染进行控制反而会促进农业经济增长。此外，农业经济增长率对不同环境问题会产生不同的响应，根据VAR模型的脉冲响应结果，农业经济增长对农用化肥、农药、农用塑料薄膜的使用量和生猪年末存栏数的冲击反应时滞为3-4年。
由此，短期内，政府应加强环境保护的干预力度，严格控制农业生产带来的污染排放，且环境政策应以3-4年为一个周期及时做出调整，否则，不仅将增加环境压力，且不利于农业经济增长。同时应加强农民的培训力度，培养造就高素质的新型农民，把人力资源转化成人力资本优势，形成持续推动农业生态化建设的动力。当然，加强环境政策的干预力度属于短期政策，从长期来看，树立科学发展观，转变农业发展方式，以环境资源的可持续利用为核心才是农业经济可持续发展的重要保证。
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