丘雯文，钟涨宝，李兆亮，潘雅琴

(1.华中农业大学经济管理学院，湖北武汉 430070； 2.华中农业大学农村社会建设与管理研究中心，湖北武汉 430070；3.武汉工程大学法商学院，湖北武汉 430205)

0 引言

长期以来，受工业化、城镇化进程日益加快的强烈驱动，资源承载力和生态环境容量对中国农业经济发展的阻碍逐渐显化[1]。农业与农村的发展转型得到了空前的关注。农业面源污染是在农业生产过程中不合理的化肥、农药、畜禽粪便以及农村生活垃圾等对农业和农村生态环境所造成的大面积污染，具有分散性、随机性、隐蔽性和难测性等特点[2]。因此，农业面源污染已成为影响农村生态环境质量、制约农业可持续发展的一个重要因素[3]。如何有效控制农业面源污染，在改善生态环境的同时推动农村经济快速发展是当前政府部门最为关心的问题。对农业面源污染的研究也因此成为农业经济学、环境科学和区域经济学等多个学科共同关注的热点领域。

农户在农业生产中的不当行为是造成农业面源污染的直接原因[4]。基于“经济人”假设，农户对农业生产投入的选择将遵循收益最大化原则，即农民会在一定条件下根据偏好选择种植品种，并将更多的生产资料投入到经济收益更大的品种[5]。这就势必会使我国农业种植结构发生改变。那么，农业面源污染排放的内在构成是否随着农业种植结构的改变发生了变化？哪些品种的生产是农业面源污染的主要来源？不同品种生产中农业面源污染排放的空间格局又是怎样的？回答这些问题不仅能加深对我国农业污染排放现状的宏观认识，也有助于决策者科学防控农业面源污染，增强农业与农村可持续发展能力。

当前，围绕农业面源污染，许多学者已从不同角度进行了大量创造性的研究。其内容涵盖农业面源污染的测算[6-7]、空间格局[8-9]、影响因素[10-12]、防控价值[3， 13]及其内涵、形成机理[4， 14， 15]和防控措施[16-17]等多个方面。从已有研究看，采用不同的方法对农业面源污染进行测度与分析是该领域研究所普遍关注的问题。也有部分研究开始尝试将农业面源污染与资源禀赋、经济水平等联系起来，试图结合地区的实际来探讨农业面源污染的现状水平。这些研究都为判断和评价农业面源污染现状提供了有效的借鉴，但不难发现，当前对于农业面源污染空间格局的研究多集中于整体层面，缺乏对不同作物生产中污染排放的空间特征以及形成这种空间格局的原因等的深层次分析，造成对我国农业面源污染现状的把握尚不全面，进而影响了对我国农业面源污染防控政策以及农业可持续发展等的深入研究。

基于此，文章以1998—2014年为研究时段，在测算各类作物生产中农业面源污染排放量的基础上，定性与定量相结合研究我国农业面源污染及其内在构成的时空差异，旨在明确我国农业面源污染的时空特征，揭示不同作物农业面源污染排放比例的变化规律及其区域差异，为协调不同地区农业发展、制定区域农业面源污染调控相关政策措施提供科学依据。

表1 农作物分类

1 研究方法

1.1 农业面源污染计算

农业面源污染是指在农业生产与农村生活中所产生的污染物，通过地表径流或地下渗漏进入水体，对农业和农村生态环境所造成的大面积污染的过程[18]。过度施用的化肥和不当处理的固体废弃物是其主要来源。该文将分别对不同种类农作物在化肥施用、废弃物处理等过程的污染物排放量进行核算。基于《中国统计年鉴》《全国农产品成本收益资料汇编》对农作物的统计目录，该研究主要考虑的农作物种类如表1所示。

综合比较农业面源污染的核算方法，该研究选取清华大学环境科学与工程系的单元调查法对农作物污染排放量进行核算。单元调查法是通过识别农业面源污染的产污单元，分别对不同单元进行调查和评估的方法，其核算原理与全国第一次农业污染源普查一致，详细可参考赖斯芸、陈敏鹏等的研究[6， 8]。该研究将农业面源污染确定为化肥施用和农业废弃物2个污染单元，核算不同农作物的面源污染排放量，核算的主要污染物包括总氮(TN)、总磷(TP)的产生量以及化学需氧量(CODCr)3类。农业化肥与农业废弃物面源污染总排放量的计算公式为：

E=Ec+El+Eo+Ef+Es+Ev

(1)

式(1)中，E为农业化肥与农业废弃物面源污染总排放量；Ec、El、Eo、Ef、Es、Ev分别为谷物作物、豆类作物、油料作物、纤维作物、糖料作物、蔬菜作物的化肥与废弃物面源污染排放量。

以谷物作物为例，各种类农作物的农业面源污染排放量的计算公式如下：

(2)

式(2)中，Ec为谷物作物在生产中产生的污染量；SUi为单元i的污染物产生基数，具体为生产谷物作物所需的化肥施用量和谷物作物产量；ρi为单元i的产污强度系数；SUi与ρi的积是不考虑资源利用与管理因素时单元i农业面源污染的潜在产生量；LCm为考虑各省份资源利用与管理因素后单元i的排放系数。

污染物产生基数主要通过社会经济统计指标获得，为确保考察期内不同地区的数据可获得性与可比性，研究对产污单元进行取舍以保证评估精度。化肥种类主要考虑氮肥和磷肥2类，通过不同农作物的单位面积氮肥、磷肥施用量与该作物的播种面积的乘积计算得出。产污强度系数和排放系数的取值主要按照清华大学环境科学与工程系总结的研究思路确定(表2)[6， 8， 19]。该研究综合比较了《全国第一次污染源普查农业源系数手册》的分省数据以及赖斯芸、马静、梁流涛等学者的文献成果[6， 19， 20]，最终建立了不同农作物的面源污染产污强度系数与排放系数等数据库。

表2 农业面源污染排放影响参数

研究所需的污染排放核算原始数据、播种面积等相关数据主要来源于《中国统计年鉴》《中国农村统计年鉴》以及《中国环境统计年鉴》，缺失数据根据地方统计年鉴予以补充。由于《全国农产品成本收益资料汇编》中，蔬菜作物的统计包含了薯类，为提高计算结果的可靠性，该文将薯类的面源污染加入到蔬菜作物中。不同种类农作物的农药与农膜等污染难以核算，该文不予考虑。

1.2 弹性系数

弹性系数在经济学中可以考察一定时期内两个经济指标增长速度的比率[5]。该文借鉴弹性系数来衡量污染强度(单位面积污染排放量)和农作物播种面积的变化幅度对农作物污染排放总量的依存关系，以确定两者对农作物污染排放的影响程度。其中，污染强度弹性系数反映了污染强度变化与污染排放量变化之间的关系； 面积弹性系数反映了农作物播种面积与污染排放量之间的关系。

污染强度弹性系数和面积弹性系数的计算公式如下：

(3)

(4)

式(3)、(4)中，ICij、ACij分别为i省份j年份的污染强度弹性系数和面积弹性系数，当ICij>ACij时，农作物污染排放受污染强度影响更大，反之亦然。EIij、Aij和Eij分别为i省份j年份的污染强度、农作物播种面积和农作物污染排放量，EIi0、Ai0和Ei0分别为i省份基期年的污染强度、农作物播种面积和农作物污染排放量。

图1 1998—2014年中国农业面源污染排放量变化趋势

2 结果与分析

2.1 中国农业面源污染排放量

中国农业面源污染排放量从1998年的2 327.41万t波动下降至2014年的2 188.63万t(图1)。1998年，中国农业面源污染排放量的68.49%、2.48%、5.26%、3.97%、0.89%和18.9%分别为谷物作物、豆类作物、油料作物、纤维作物、糖料作物和蔬菜作物的污染量，到2014年，比重变为59.97%、1.27%、5.31%、3.23%、1.11%和29.11%(表3)。可见，中国农业面源污染在1998—2014年间的最大变化是蔬菜作物污染比重的上升，以及谷物作物污染比重的下降。这表明，随着我国农业的持续发展，以谷物作物为主导的农业污染排放格局发生了变化，污染排放比重逐渐转向蔬菜作物。

从农业面源污染的变化量来看， 1998—2014年，中国农业面源污染减少了138.78万t，降幅5.96%。谷物作物、豆类作物、油料作物、纤维作物、糖料作物和蔬菜作物的污染量分别增加了-281.52万t、-29.95万t、-6.17万t、-21.84万t、3.40万t、197.30万t，变化幅度依次为-17.66%、-51.79%、-5.04%、-23.61%、16.34%、44.86%。这说明考察期内，谷物作物、豆类作物、油料作物、纤维作物呈下降趋势， 82.93%的下降量来自于谷物作物，而糖料作物和蔬菜作物则呈上升趋势， 98.31%的增加量来源于蔬菜作物。蔬菜作物污染量的上升已成为中国农业面源污染减排缓慢的主要原因。

由图1可知， 1998—2014年间，中国农业面源污染的排放量与谷物作物的污染量变化趋势相似，呈波动下降。蔬菜作物的污染排放量除2003—2004年、2010—2012年出现小幅下降外，其余年份都呈上升趋势。

表3 1998年和2014年不同农作物的农业面源污染排放量

谷物作物和蔬菜作物是中国农业面源污染重主要的两种农作物污染来源。对比谷物作物和蔬菜作物的污染强度和播种面积，可以看出蔬菜作物的污染强度较谷物作物高，而谷物作物的播种面积则较蔬菜作物大(图2)。从变化趋势来看，谷物作物的污染强度呈平稳下降的趋势，蔬菜作物污染强度则在波动中下降； 谷物作物的播种面积呈先下降后上升的趋势，而蔬菜作物则保持缓慢爬升的态势。

图3a和图3b分别反映了谷物作物和蔬菜作物受污染强度与播种面积的影响程度。中国谷物作物面源污染排放量下降的原因受污染强度的影响，除2000年和2003年外，其余年份谷物作物面源污染排放量的下降都是由污染强度降低引起的； 而播种面积则对谷物作物面源污染排放量增加的影响最大，从2004年开始，中国谷物作物面源污染排放量增加主要由播种面积引起。中国蔬菜作物面源污染排放量减少的原因同为污染强度的下降，而增加的原因主要受污染强度上升的影响。这表明，中国谷物作物面源污染排放量上升的主要诱因是种植面积的增加，而蔬菜作物面源污染排放量上升的原因主要为污染强度的增加，无论谷物作物还是蔬菜作物，面源污染排放量下降的主要原因均为污染强度的降低。

图2 中国谷物作物(a)和蔬菜作物(b)的污染强度与播种面积

图3 中国谷物作物(a)和蔬菜作物(b)的污染强度弹性系数和面积弹性系数

图4 1998—2014年中国农业面源污染排放量变化幅度的区域差异

2.2 农业面源污染排放量的空间差异

我国农业面源污染排放量在省域分布上具有明显的差异(表4)。无论在1998年还是2014年，农业面源污染排放量的高值都集中于黄淮海平原，低值省份则主要分布于我国的西部地区。

表4 1998年和2014年中国农业面源污染排放的省域分布

1998年，我国农业面源污染排放量高值省份主要集中在九大农业区之一的黄淮海区，而西部地区，尤其是青藏区的污染排放量较低。山东、河北、四川、江苏、黑龙江、安徽的农业面源污染排放量在120万～190万t之间，而河南的农业面源污染排放量达到了194.79万t，这7个省份是农业面源污染排放量的高值地区。西藏、青海、上海、天津、北京、宁夏、海南的农业面源污染排放量则不足15万t，其中西藏的污染排放量最低，仅为1.27万t。农业面源污染排放量高值省份与低值省份的均值相差16倍多。通过对我国农业面源污染排放量进行LISA聚类分析进一步佐证了高值和低值地区的分布，同时发现并不是所有的高值或低值的省份都能通过LISA聚类的显著性(P=0.05)检验。在显著性P≤0.05的水平下，山东、河南、安徽、湖北为农业面源污染排放量高值聚类区(HH)，新疆为低值聚类区(LL)，山西则表现为低值被高值地区包围(LH)的空间特征。

2014年，中国农业面源污染排放量高于120万t的省份主要分布在黄淮海地区，黑龙江和四川的污染排放量也高于120万t。西藏、北京和青海的农业面源污染排放量分别为1.28万t、3.20万t和4.54万t，其均值不足高值省份的3%。同样地，并不是所有的高值或低值的省份都能通过LISA聚类的显著性(P=0.05)检验。在显著性P≤0.05的水平下，山东、河南、安徽属于高值聚类区，山西和新疆分别表现为低值被高值包围以及高值被低值包围(HL)的空间特征。

就农业面源污染排放量在1998—2014年间变化率的区域分布(图4)而言，我国绝大多数省份的农业面源污染排放量都呈下降趋势，变化率在0%以下，这些省份集中分布于华东和华南地区，山东省和河南省的变化率最低，分别为-329.59%和-284.78%。农业面源污染排放量变化率高于100%的省份主要分布于甘新区，湖北省与云南省的变化幅度也高于100%，其中新疆的变化率最高，为244.89%，云南(177.11%)、内蒙古(153.14%)、湖北(135.28%)、甘肃(106.3%)紧随其后。可见，中国农业面源污染排放量增长集中在西北地区。

2.3 不同农作物的面源污染排放量

不同农作物生产的面源污染排放比重能揭示各省份农业面源污染排放的格局。中国各省份的农业面源污染排放中的农作物来源比重各不相同(表5)。整体而言，除了新疆(谷类作物与纤维作物的污染比重高)之外，其余省份的谷物作物或蔬菜作物的面源污染排放比重高，其中谷物作物面源污染排放比重高的省份数最多。

1998年，全国31个考察省份的谷类作物面源污染排放比重都超过50%，其中14个省份的谷类污染量比重超过70%，东北地区的吉林(79.81%)、辽宁(78.66%)和黑龙江(77.84%)比重最高，新疆、海南、青海、广东、福建等4个省份的比重则在60%以下。各省份蔬菜作物面源污染排放比重多集中在10%～30%之间，高于30%的省份有海南、福建、重庆和广东，低于10%的省份有新疆、吉林和黑龙江。此外，新疆的纤维作物污染比重、青海的豆类作物污染比重、西藏的油料作物污染比重和黑龙江的豆类作物污染比重均超过10%。

表5 1998年和2014年中国各省农作物的面源污染排放比重

到2014年，谷物作物面源污染排放比重高于50%的省份减少为20个，这些省份主要分布在东南沿海地区和西部地区，而谷物作物面源污染比重仍然呈上升趋势的省份有黑龙江、内蒙古、山西、吉林、新疆。蔬菜作物面源污染排放比重超过30%比重的省份已经过半，且有6个省份高于50%，分别为重庆、福建、贵州、上海、海南、浙江，其中浙江和贵州的上升幅度最大，分别增加了31.23%和31.18%。其余农作物的面源污染排放比重超过10%的省份也有所上升，分别有青海、西藏、湖北、河南、湖南的油料作物，广西的糖料作物以及新疆的纤维作物。

图5 1998—2014年中国各省谷物作物的污染强度弹性系数和面积弹性系数

图6 1998—2014年中国各省蔬菜作物的污染强度弹性系数和面积弹性系数

1998—2014年，不同区域谷物作物面源污染排放比重下降的动因各不相同(图5)。位于粮食主产区的省份(安徽、江西、辽宁、湖北、山东、河南、河北、湖南、四川)主要受污染强度的影响，西部地区的多数省份(云南、广西、青海、重庆、西藏、贵州)则主要受播种面积下降的影响。谷物作物面源污染排放比重上升的5个省份中，黑龙江、内蒙古、新疆主要受播种面积的影响，山西和吉林增加的主要原因是污染排放强度的上升。

由图6可知，蔬菜作物面源污染比重下降的3个省份中，内蒙古和山西主要收到播种面积减少的影响，而黑龙江则受污染强度下降的影响较大。蔬菜作物面源污染比重上升的28个省份中，仅有安徽、重庆和海南3个省份主要受污染排放强度上升的影响，其余省份则受播种面积的影响较大。

3 结论与启示

3.1 结论

(1)1998—2014年，我国农业面源污染排放总体呈下降趋势，其中，谷物作物占农业面源污染排放量的比重从1998年的68.49%下降到2014年的59.97%，而蔬菜作物比重则由18.9%增加到29.11%，我国农业面源污染排放格局已从谷物作物转向蔬菜。

(2)我国农业面源污染排放空间差异明显，其中，面源污染排放高的省份集中于黄淮海平原，低值省份则主要分布于我国的西部地区。1998—2014年中国农业面源污染增长主要集中在西北地区。

(3)谷物作物面源污染排放比重高的省份集中于东北地区，但多数省份谷物作物面源污染排放比重下降； 蔬菜作物面源污染排放比重高的省份主要分布于东南沿海地区，且超过1/2的省份这一比重呈上升趋势。

(4)引起不同作物农业面源污染排放变化的动因各不相同，一般而言，污染排放强度对谷物作物面源污染排放的影响较大，而蔬菜作物面源污染排放的增加则主要归因于种植面积的扩大。

3.2 启示

(1)近年来，我国农业面源污染排放总体下降但空间差异明显，中、东部地区农业污染排放形势依然严峻，因此，在未来农业发展中，中、东部地区应进一步利用其经济与技术水平优势，加强环境友好型技术的研发与应用，减少农药、化肥的使用，改造传统农业向技术密集型现代农业转变。西部欠发达地区则应对农业面源污染排放的增加趋势给予足够重视，在加快农业发展的同时注重生态环境保护，促进农业可持续发展。

(2)尽管我国多数粮食主产地区省份谷物生产的面源污染排放呈下降趋势，农业生态环境已有所改善，但部分农业生产条件较好的地区(如东北等)面源污染排放依然较高，且污染排放强度对其影响较大。因此，一方面应进一步加大对粮食主产地区，尤其是农业生产条件较好地区的污染减排和环境保护力度。另一方面则需要提高谷物生产的技术水平，改善农药、化肥使用效率，通过降低污染排放强度减少谷物生产的面源污染。

(3)随着农业种植结构的改变，我国农业面源污染排放格局也发生了较大的变化。主要污染源已开始由谷物作物逐步转向蔬菜等经济作物，蔬菜播种面积的扩大是造成这一变化的主要原因。对此，国家应引起高度关注，应因地制宜地制定农业发展政策，科学调整农业种植结构，合理布局粮食与经济作物的播种比例； 与此同时，还应制定相应的种粮激励政策与机制，调动农民的种粮积极性，在条件适宜的地区适当增加机械投入，优先推进主要品种、关键环节的机械化，以减少化肥等农业化学品投入，减轻因播种面积扩大而导致的污染排放增加，最大限度地减少农业面源污染排放，实现污染防控与农业增效的双赢。