贾滨洋，袁 赛，闫 楠

(1.成都市环境保护科学研究院，成都 610072；2.南京政治学院 马克思主义理论系，南京 210003；3.国电科技环保集团股份有限公司，北京 100039)

·经济理论与实践探索·

农业环境库兹涅茨曲线：文献综述与未来展望

贾滨洋1，袁 赛2，闫 楠3

(1.成都市环境保护科学研究院，成都 610072；2.南京政治学院 马克思主义理论系，南京 210003；3.国电科技环保集团股份有限公司，北京 100039)

改革开放以来，中国农业经济快速发展，尽管农业生产占全国生产总值的比重在逐渐下降，但从总量上看，农业生产的体量在逐渐扩大，而由此伴随的农业环境污染也越来越严重。正是在这样的背景之下，许多研究开始探寻解决农业污染问题的途径，实证角度的相关研究大多基于EKC假说展开，目的在于寻找到一种实现经济增长与环境质量的双赢路径。农业EKC对于中国农业增长与农业面源污染来说也意义重大，因为农业EKC的相关研究就是要在粮食安全、农民增收和环境污染之间找到突破口和平衡点，以期实现农业增产、农民增收与农村环境改善的三赢局面。

农业EKC；经济增长；农户经营行为；农业面源污染

改革开放以来，中国农业经济快速发展，尽管农业生产占全国生产总值的比重在逐渐下降，但从总量上看，农业生产的体量在逐渐扩大，而由此伴随的农业环境污染也越来越严重。根据《中国统计年鉴》，2015年,中国化肥年使用量6 022.6万吨，化肥使用强度36吨/平方公里，远超过发达国家为防止化肥对土壤和水体造成危害而设置的22.5吨/平方公里的安全上限。除此之外，地膜污染、农业废弃物、畜禽粪便等污染也呈加剧趋势。为了更好地解决农业面源污染，2015年2月，农业部印发《到2020年化肥使用量零增长行动方案》和《到2020年农药使用量零增长行动方案》，这两个行动方案都旨在降低化肥农药的施用量。2015年4月，农业部发布《关于打好农业面源污染防治攻坚战的实施意见》，提出通过“一控、两减、三基本”来加快推进农业面源污染防治。所谓“一控”，就是要控制农业用水的总量，划定总量和利用系数率的红线；所谓“两减”，就是把化肥、农药的施用总量减下来；所谓“三基本”，就是针对畜禽污染处理问题、地膜回收问题、秸秆焚烧问题采取有关措施，通过资源化利用的办法解决农业面源污染。

正是在这样的背景之下，许多研究开始探寻解决农业污染问题的途径，这些研究从理论和实证两方面展开，而实证角度的相关研究大多基于EKC假说展开，被称为农业环境库兹涅茨曲线。EKC的意义在于寻找到一种实现经济增长与环境质量的双赢路径，这对发展中国家来说尤为重要。虽然在经济发展早期，经济增长会导致环境的恶化，但当收入达到一定水平时，环境质量将趋于好转。这为发展中国家持续推动经济增长来改善环境质量提供了佐证，同时也带来了对EKC拐点的迫切期待(王勇等，2016)[1]。同样，农业EKC对于中国农业增长与农业面源污染来说也意义重大，农业EKC的相关研究就是要在粮食安全、农民增收和环境污染之间找到突破口和平衡点，以期实现农业增产、农民增收与农村环境改善的三赢局面。

一、现有研究综述

1.关于农民收入、农户经营行为与农业污染的研究。随着农民收入的增加，农民对化肥、农药和农膜的使用行为会发生变化，从而对农业面源污染造成影响。一般认为，农民收入增加之后，会更加注重科学施肥。但是，从农民收入增长的内在机理和结构性原因上看，结果却并不如此。一方面，为了减轻高强度农业劳动量，农户多倾向采用对精力和技术要求相对较低的肥料、农药，以及相应的施用方式(袁平，2008)；另一方面，农民收入来源的结构日渐呈现非农化趋势，非农就业也逐渐成为农户规避农业风险的重要手段。非农就业的增加自然伴随着大量的农村劳动力转移，农民兼业和农村劳动力转移虽然可以稳定和增加农户经济收入，发展农村社会经济，但是大量青壮劳动力的外流导致从事农业生产和农田管理的劳动力减少，增加了农业生产劳动力投入的机会成本，这在一定程度上进一步促进了化肥和农药的过度使用(汪宁等，2010)[2]。另外，农民兼业和农村劳动力转移对农业污染的增加，还表现在劳动力的素质水平上。随着经济发展，由于城镇化和工业化发展对劳动力的需求标准越来越高，这使得实际上从农村转移出去的劳动力，正是中国农村农业发展中那部分素质相对较高的劳动力，高素质农村劳动力的不断转移导致农业生产更加不科学、不合理(袁平，2008)[2]。

2.关于经济增长与农业污染的研究。环境EKC假说(Grossman and Krueger, 1991)认为[3]，污染物与人均国民收入之间存在着类似库兹涅茨曲线的倒U型关系。经济发展初期，环境污染随着人均收入的增加而不断加重，并到达一个峰值(或称为拐点)，随着人均收入的进一步增加，环境污染又将减少，环境得到改善。随着生态环境与经济发展之间的矛盾愈发严重，大量关于环境与经济发展之间的EKC理论和实证研究涌现出来，中国目前关于经济增长和农业污染的相关研究就是围绕农业EKC假说检验展开的。

早在20世纪末，Antle and Heidebrink(1995)[4]，McConnell(1997)[5]等研究就从理论层面分析了经济增长与农业污染之间的关系，认为农业面源污染作为一种环境污染源，与经济发展之间可能也符合EKC关系。新世纪以来，中国农业环境不断恶化，农业面源污染问题持续突出，出于解决现实问题的需要，众多学者主要从实证方面对农业面源污染、农业增长和农民收入相关问题开展研究，同时基于EKC研究方法验证农业污染与经济增长之间的倒U型关系，即农业EKC。这些研究大致可以分为如下几类：一类研究使用江苏(张晖和胡浩，2009；贾卫国，2010；郭文和孙涛，2012)、陕西(陈勇等，2010)、浙江(赵连阁等，2012)、福建(吴其勉和林卿，2013)、河北(贾秀飞，2015)、广东(孙大元等，2016)、四川(于骥等，2014)等省份时序数据或省份面板数据对农业面源污染与以人均农业产值、农村居民人均纯收入表征的经济发展水平进行农业EKC关系的检验，均发现两者呈倒U型的曲线关系，符合农业EKC假说。

当然，也有研究得到了不同的结论。一些研究发现，使用的样本不同，污染物表征不同，经济增长与农业面源污染之间的曲线关系会发生变化。首先，一些学者发现全国面板数据表明农业面源污染与农业总产值和人均农业产值间都存在EKC关系，但有些地区的时间序列样本检验却发现，两者之间还可能存在倒U型、N型和上升型关系(刘扬等，2009；李君和庄国泰，2011)。其次，在使用不同的污染物来度量农业面源污染时，农业EKC假说也并不总是成立。一些研究利用中国省份面板数据检验农业EKC假说，结果发现，农药施用量与农业经济增长之间存在倒U型曲线关系，但化肥施用量与农业经济增长之间不存在倒U型关系(杜江和罗珺，2013)，或者存在倒N型关系(曹大宇和李谷成，2011)。张中华(2015)、周琼等(2015)、马乃毅和罗珺仁(2015)等利用省份时间序列数据进行了相同的检验，也发现了类似的结果。刘志欣等(2015)利用重庆市的面板数据进行检验，得到的结论恰恰相反，他们认为人均化肥施用量与人均农业产值之间呈现显著的倒U型关系，而农药、农膜施用量与人均农业产值之间则为单调的线性递增关系[6]。

可见，目前国内关于农业环境库兹涅茨曲线方面的研究已经比较丰富，但至今仍没有得出统一结论。出现这种现象的原因有两个：一是这些研究在农业污染和经济发展的指标选取、样本数据的选择和处理，以及使用的模型方面存在很大的不同，这些差异造成了研究结论的不可比；二是这些研究没有考虑我国农业经济发展和农业污染状况在长期发展和治理历程中出现的一些内在结构变化和机制变化，这使得现有研究对农业EKC的检验仅仅停留在数据检验的层面，缺乏深入的机理性分析。

二、现有研究评价

基于对目前国内主要期刊上农业EKC检验相关文献的整理，本文主要从变量选取、模型设定和样本选择等几个方面入手，对当前中国农业EKC研究的差异和不足进行比较分析。

1.关于农业污染的衡量。农业污染的主要类型是面源污染，现有农业EKC研究主要采用以下几种方法衡量农业污染：第一种方法是用化肥、农药、农膜施用密度(总量/农作物播种面积)、总量或人均量表示农业面源污染。作为农业面源污染的最主要来源，在农业面源污染测度难、统计难的情况下，大部分研究都选择直接采用此指标来表征农业面源污染，虽然不是直接的农业面源污染数据，但有一定的科学性。第二种方法是通过单元调查法、清单分析法和养分平衡法等方式得到的COD、TN、TP排放量。作为农业面源污染直接污染物，COD、TN、TP排放量能够更为真实地反映实际污染程度，有部分学者选择此种方法，不过，这种方法在实际使用中数据收集、处理难度和误差较大。第三种方法是根据排污系数法(源强估算法)或流失率计算得到的污染物排放量。这种方法是以已有研究获得的污染系数和各年度各地区文件通报的化肥、农药、农膜、禽畜粪便及生活污染等流失率乘以总量得到，数据获得相对容易。但是，这种方法没有对各地区的污染系数和流失率予以区分，而是使用相同的污染系数和流失率，忽略了各地区的差别。第四种方法是计算农业环境生产效率，综合农业产业发展效率和环境损害程度两方面因素，把环境因素纳入农业生产效率中去，这是一种比较新的方法。

2.关于农业经济发展水平的衡量。国内农业EKC的相关研究，主要采用人均GDP、人均农业产值、人均农业增加值、人均农林牧渔业产值、人均种植业产值、农村居民人均纯收入等指标来表征农业EKC中的农业经济发展水平。这些指标在一定程度上反映了农业经济的发展程度，但比较而言，人均种植业产值、农村居民人均纯收入与农业生产的联系更加紧密，其他指标与农业生产关系相对弱些。但是，从农民的生产经营行为角度来看，直接影响农户生产经营心理和行为的是农民收获于所耕种土地上的农产品数量，以及在此基础上获得的经营性收入。同理，农民获得的经营性收入相对于其他来源的收入的大小，也在很大程度上影响着农民的生产经营行为，但现有研究对农民收入结构的考虑较少。

3.关于农业EKC的计量模型。国内农业EKC相关研究主要采用简约式模型，简约式模型能够较为直观地反映经济增长与农业污染之间的EKC关系及曲线形状、拐点等信息。但是，简约式模型大多没有考虑到诸如农作物播种面积、产业结构、劳动力的素质等其他影响农业污染水平的重要因素。因此，最近的一些研究基于简约式模型构建了动态GMM模型、联立方程、结构式模型和空间模型等对农业EKC关系进行检验，从计量模型构建方面对现有研究做出了必要改进。

4.关于农业EKC的样本选择。从样本选择的角度看，现有农业EKC相关研究主要使用了如下三类数据：

一是全国面板数据。从以往的研究来看，基于全国省份面板数据的农业EKC检验结论较为一致，农业面源污染、经济发展水平的指标选择和采用的模型、数据的年限对农业面源污染与经济发展水平之间的曲线关系影响较小，基本表现为显著的倒U型曲线关系(李海鹏和张俊飚，2009；沈能和王艳，2016；史磊和井晓文，2016)。但也有研究得出不同结论，杜江和刘渝(2009)同样检验了中国面板数据的农业EKC，发现化肥施用量与人均农业产值之间呈倒N型关系。

二是省份面板数据。利用省份面板数据检验农业EKC的研究并不多，其中，周雪晴(2015)利用西南地区面板数据检验农业EKC，认为COD、TN、TP排放量和人均农业产值之间存在正N型的曲线关系。马乃毅和罗珺仁(2015)利用西部12个省份的面板数据检验农业EKC，发现人均化肥施用量与人均农业产值间的关系为U型，而人均农药、农膜施用量与人均农业产值间的关系为线性递增[7]。

三是省份时序数据。目前，中国农业环境EKC检验相关研究大部分基于省份面板数据，也有部分研究基于省份时序数据，这些研究大部分验证了农业面源污染与经济发展水平之间的倒U型关系(刘扬等，2009；周雪晴，2015；史磊等，2016)[8][9]

三、未来研究展望

未来的农业EKC研究可以从如下几个方面进一步深化：

1.将农户经营行为纳入分析框架。农业EKC的进一步研究可以通过两个途径将农民的经营行为纳入分析框架。第一种途径是引入农民理性和避险行为。一般认为，出于理性行为和风险规避，如果农民无法通过工资性收入实现年收入的预期增长，就会转向期待经营性收入的增长。相应地，农户就会倾向于施用更多化肥、农药以避免潜在的产量损失和保持经营性收入的稳定(Krayl et al., 1990; 彭文平，2002；仇焕广等，2014；朱淀等，2014)。目前，中国农民所表现出来的这种个体理性必然导致环境恶化和生态破坏，进而影响生活质量和生产条件，产生集体非理性(江永红和马中，2008)，分析农户非理性行为有助于理解农业EKC的形状和拐点位置。第二种途径是引入农民人力资本。农户的知识能力水平和心理认知水平直接影响农民行为的理性程度，而近年中国农业劳动力转移人口不断增多，大量高素质和青壮年农村劳动力转移就业，农村剩余劳动力在知识水平、科技成果接纳等方面存在弱项，引起农业生产不科学和不合理(袁平，2008)，讨论农村劳动力人力资本对农业EKC形状及其拐点的影响有助于从机制层面理解农业EKC。

2.将农户收入结构纳入分析框架。当前，中国农业经济状况的改变主要体现在经济水平和农民收入持续增长的背景下，农村居民收入结构变化以及由此引发的农户兼业行为(汪宁等，2010)[2]。在这种变化影响下，部分农民在化肥、农药、农膜施用行为中存在“搭便车”现象，这使得化肥、农药施用量的变化与农业收入占家庭总收入的比例高度相关(刘鸿渊和闫泓，2010；蔡书凯和李靖，2011)。随着中国农村经济的发展，农村生产状况已经发生了重大改变。2002—2014年，中国农村居民人均纯收入增加了3.24倍，而农村居民家庭经营性收入在农民总收入中的占比从60.05%持续降至40.40%。与农业面源污染最主要来源化肥、农药、农膜的施用密切相关的农民经营性收入(主要是务农收入)在农民总收入中的比重越来越小。同样的，这种差异还表现在人均GDP、农业产值与农村居民经营性收入、农村居民人均纯收入的增长变化上。农业污染的产生受制于农民的生产生活，而农民的生产生活又受到与自己切身利益相关的收入的影响。因此，农业EKC假说的检验必须将农民收入结构等重要经济因素纳入考虑，从农民收入结构层面入手，寻找破除农业绿色发展难题的途径。

3.将空间因素纳入分析框架。现有农业EKC研究对于中国农业EKC存在与否以及EKC拐点问题尚未达成统一认识，这在一定程度上是由于现有农业EKC研究很少关注地理空间因素(国涓等，2009；蒋伟和刘牧鑫，2011)[10] 。他们仅仅考虑本地经济发展对农业环境质量的影响，认为相邻经济体之间是孤立的，这忽视了各地区农业环境的空间依存关系。而事实上，中国各地区在农业经济上都是不可割裂的整体，农业污染也同样如此，因此，下一步研究很有必要将空间因素纳入分析框架。

4.进一步规范农业面源污染的测度。目前，中国农业EKC研究得到众多不同结论的一个重要原因在于，农业面源污染具有的分散性、难以监测、不确定性的特点，使得目前还没有一个规范的、能够广泛使用的农业面源污染测算方法，也没有一个权威的农业污染指标。不同的研究使用了不同的农业面源污染指标，这就使得结论缺乏可比性。因此，未来的农业EKC研究应该尽快规范农业面源污染的衡量。

[1] 王勇,等.中国环境质量拐点: 基于EKC的实证判断[J].中国人口·资源与环境,2016,26(10):1-7.

[2] 汪宁,叶常林,蔡书凯.农业政策和环境政策的相互影响及协调发展[J].软科学,2010,24(1):37-41.

[3] Grossman G M, Krueger A B. Environmental impacts of a North American free trade agreement[R].National Bureau of Economic Research, 1991.

[4] Antle J M, Heidebrink G. Environment and development: theory and international evidence[J]. Economic Development and Cultural Change, 1995, 43(3): 603-625.

[5] McConnell K E. Income and the demand for environmental quality[J]. Environment and development Economics, 1997, 2(4): 383-399.

[6] 刘志欣,邵景安,李阳兵.重庆市农业面源污染源的EKC实证分析[J].西南师范大学学报:自然科学版, 2015,(11):94-101.

[7] 马乃毅,罗珺仁.中国西部地区农业经济增长与环境污染相关性研究[J].浙江农业学报,2015,27(9).

[8] 刘扬,陈劭锋,张云芳.中国农业EKC研究:以化肥为例[J].中国农学通报,2009,25(16):263-267.

[9] 史磊,井晓文.农业面源污染与农业经济增长关系的实证研究——基于山东省1992—2013年数据的分析[J].新疆农垦经济,2016,(1):8-13.

[10] 蒋伟,刘牧鑫.外商直接投资与环境库兹涅茨曲线——基于中国城市数据的空间计量分析[J].数理统计与管理, 2011,30(4):752-760.

F205

A

1007-4937(2017)06-0050-04

2017-06-22

水专项“辽河等流域水污染减排技术验证评估(ETV)与应用示范”(2014ZX07504003)

贾滨洋(1971—)，女，四川成都人，教授级高级工程师，工学博士，从事生态恢复、环境规划等研究。

[责任编辑：陈淑华]