毛中明，杨豪毅，刘陈思雨，马 珠

基于LMDI方法的恩施州化肥施用驱动因素分析

毛中明，杨豪毅，刘陈思雨，马 珠

（中南民族大学经济学院，武汉 430074）

近年来由化肥过量施用造成的农业面源污染问题日益突出，加大农业污染治理力度，探究化肥施用强度的变化特征及其驱动因素，可以为减肥增效、推进农业绿色发展提供科学依据。研究以湖北省恩施州为实证对象，在研究其时空变化特征的基础上，通过综合考虑化肥施用效率、区域施肥结构、农业技术发展、复种指数、耕地面积等因素，构建对数平均迪氏指数法（Logarithmic Mean Divisia Index，LMDI）指数分解模型与面板回归模型。结果表明：1）近10 a来，恩施州化肥施用量呈现先增长后平稳再下降趋势，氮、磷、钾比例由2007年的1∶0.30∶0.15增长到2018年的1∶0.39∶0.26，逐渐向世界发达国家水平靠拢。截至2018年，恩施州化肥施用共有1个低强度区、2个中强度区、4个高强度区、1个超高强度区。2）2016年恩施州化肥施用量比上年减少7 008.32 t，2017年减少3 341.65 t，2018年减少15 059.81 t。其中化肥施用效率提高使化肥施用量在近3 a分别减少11 159.44、14 051.95和8 644.21 t，复种指数使化肥施用量在2017年减少5 229.76 t，2018年减少30 889.98 t，2016年效应数值不大。农业技术发展使化肥施用量增加了4 089.71、11 136.97和12 215.74 t，区域结构的驱动效应不大。3）经济发展、农业结构调整、金融规模扩大对化肥施用量起正向作用，人口数量增加对化肥施用量起负向作用。建议转变农业技术发展方向由增产至高效增产，合理调整有效耕地面积，进一步提升化肥施用效率，培育生态安全绿色发展模式，促进化肥减量增效。

农业；化肥；时空特征；LMDI模型；驱动因素；恩施州

0 引 言

在增产导向型农业政策推动下，中国农业粮食产量从1980年32 055.53万t增长到2019年66 384.21万t，实现了快速增长[1]。与此同时，存在另外一个易被忽视又极为重要的事实：中国化肥施用量从1980年1 269.40万t增长到2019年5 403.59万t，化肥施用强度由1980年的82 kg/hm2增长到2019年的293 kg/hm2[2]，大量化肥施用带来水体污染[3]、土壤污染等一系列农业面源污染[4]问题。因此，客观分析农业化肥施用强度影响因素及其作用机制，找准降低化肥施用强度有效途径，为“十四五”期间涉及农业绿色发展有关决策提出针对性政策建议[5]，成为当前农业发展的研究重点之一。

为了控制化肥过度施用所带来的面源污染，国内外在化肥安全用量及其影响因素方面做了大量研究。Green等[6]通过Logit模型确定耕作制度、作物品种、信贷获取、非农劳动力收入是影响肥料采用的主要因素，因此影响这些变量的政策对肥料用量的影响最大。Endale[7]通过消费模型得出，户主受教育程度是影响肥料施用最重要的变量。畜牧业所有权，拥有土地的多少，信贷数量以及接受过义务教育的家庭成员数量是对肥料施用产生积极影响的其他因素。同时确定了解决肥料使用及其消耗问题的优先干预措施领域，供应方干预的最优先领域是化肥价格。几乎50％的农民认为价格是他们施用化肥最大的限制。这就需要考虑其他替代手段，例如作物特定的肥料部分补贴和现金转移。非洲的肥料施用率仅为亚洲、欧洲和美洲的肥料使用率的10%～20%，具有较强的借鉴意义，Burke等[8]通过对“非洲绿色革命”的研究与实地考察，得出发展农作物多样化，提高化肥施用效率，可以有效减少化肥施用。国内学者主要从种植结构[9]、播种面积[10-11]、施肥强度[12]等方面进行分析。栾江等[13]利用指标分解方法分析种植结构调整、施肥强度增加、播种面积变化对化肥施用量变动的影响，但仅使用3个指标衡量化肥施用量变动还不够全面。赵明正等[14]从全国整体、分区域、分品种3个维度出发分析种植结构、区域结构、播种面积对于化肥施用的影响，指出种植结构变化是导致中国化肥施用量下降的主要驱动因素。上述研究中所选取指标较为宽泛，且多是基于田间试验、农户调查等方法，而综合考虑各因素与农业化肥施用间联系方向与作用程度大小的研究甚少。地处鄂西的恩施土家族苗族自治州是一个典型的农耕区，农业在全州国民经济中的地位极其重要，其化肥施用在湖北一直处于高位状态。因此本文通过构建化肥施用驱动因素深层次分解的方法，对恩施州2007—2018年化肥施用的时空变化特征及驱动因素、深层次影响因素进行研究。一方面，完善化肥施用影响评价方法，另一方面为恩施州实行化肥施用总量控制和农业绿色发展提供政策依据。

1 数据与方法

1.1 研究区概况

恩施州位于湖北省西南部（109°29′10″E，30°15′12″N），地处湘、鄂、渝三省（市）交汇处，地形错综复杂，地势高低悬殊，呈现出极其明显的气候垂直地域差异。2018年恩施州土地总面积2 406 026 hm2，其中农业用地面积367 233 hm2。全州岩溶发育强烈，暗河伏流多，地表水资源总量为124.92亿m3，地下水资源总量44.13亿m3，为当地粮食安全与农业灌溉提供良好的保障。恩施州大气环境良好，生态价值突出，2018年恩施州空气质量优良天数为352 d，县市城区可吸入颗粒物（PM10）浓度均值为34g/m3，细颗粒物（PM2.5）浓度均值为23g/m3。近年来，恩施州大量建设生态农业产业园、无公害绿色农产品生产基地，建立并完善生态安全格局，为该地及周边地区提供良好的自然环境。

恩施州包含恩施市、利川市、建始县、巴东县、宣恩县、咸丰县、来凤县、鹤峰县8个县市。2005以来恩施州经济发展趋势具有阶段性的特征，2005—2011年恩施州经济高速发展，2012—2018年恩施州经济发展速度逐渐放缓。GDP增长速度与湖北省GDP增长速度趋势大体相同，但2009年、2012—2015年恩施州GDP增长速度高于湖北省GDP增长速度。2005以来恩施州产业结构调整明显，第一产业整体呈现下降趋势，第二、三产业大体呈现稳步上升趋势，在2011年第二产业占比超过第一产业占比。

近年来（2005—2018年），农林牧渔业占恩施州各县市生产总值比例的平均水平呈现下降趋势，均值由2005年40.88%下降到2018年的17.65%（图1）。利川市、宣恩县、建始县、咸丰县农林牧渔业占比超过平均水平，其余四县市低于平均水平。

1.2 LMDI指数分解模型

采用对数平均迪氏指数法（Logarithmic Mean Divisia Index，LMDI）[15]方法探讨化肥施用的驱动因素，该方法具有完全分解、无残差、无零值等优点。根据LMDI方法构建恩施州模型（式（1））和分县域模型（式（2））：

式中C表示年恩施州化肥施用总量，kg；表示所属恩施州的8个县域（恩施市、利川市、建始县、巴东县、宣恩县、咸丰县、来凤县、鹤峰县）；C表示县化肥施用量，kg；C表示年县的化肥施用量，kg；Q表示年县的农作物产量，t；S表示年县的农作物种植面积，hm2；T表示年县的耕地面积，hm2；Q表示年恩施州的农作物产量，t；S表示年恩施州的农作物种植面积，hm2；T表示年恩施州的耕地面积，hm2。故表示化肥施用量与农作物产量的比值（kg/t），由LMDI指数分解模型性质，可表征为化肥施用效率；表示各个县农作物产量与恩施州农作物产量的比值，即区域结构；表示农作物产量与农作物种植面积的比值（t/hm2），即农业技术发展；表示农作物种植面积与耕地面积的比值，即复种指数；是耕地面积，hm2。

由式（1）可知，恩施州化肥施用量受恩施州化肥施用效率、区域结构、农业技术发展、复种指数、耕地面积5个因素的影响。一段时期后恩施州化肥施用量的差异可以分解为

式中ΔC、ΔC、ΔC、ΔC、ΔC分别为化肥施用效率、区域结构、农业技术发展、复种指数、耕地面积对化肥施用量的影响。

对于某个县，该县的化肥施用量仅受该县化肥施用效率、农业技术发展、复种指数、耕地面积4个因素影响。一段时期后县化肥施用量的差异可以分解为

根据LMDI分解技术的基本原理，测度逐年各驱动因素效应，有

其中：

1.3 影响因素面板回归模型

由式（4）可知，恩施州各县的化肥施用量受化肥施用效率、农业技术发展、复种指数、耕地面积4个因素所驱动。进一步分析，这些驱动因素背后有更深层次的影响因素，如图2所示。

1）人口数量，人口的增多会导致城镇化速度加快，进而会造成人多地少的矛盾，增大复种指数是解决这种矛盾的最有效的方法，所以人口数量在一定程度上影响了复种指数[16-17]。2）经济发展，一方面影响着农业劳动者的机会成本，导致农业劳动者转向其他行业，使部分耕地成为荒地，另一方面，经济发展的同时人们会更加注重生活质量，环境忍受度也会随之改变，从而减少化肥施用量[18]。3）农业结构，湖北省多项促进农民增收的政策，带动了农林牧渔业、发展，促进了农业结构调整。农业结构的变化会带动耕地面积的变化，林牧渔业的发展使部分耕地转为园林、养殖地等，实现多样化经营，从而耕地面积减少[19]。4）农民收入水平，一方面，农民收入水平的提高，使得农民有更多的资金购买化肥，增加了化肥施用量，另一方面，由于农民收入水平的提高，更多的农民开始购买新品种化肥，提高化肥施用效率，又减少了化肥施用量[20]。5）金融规模，金融规模的扩大促进内源融资、外源融资等多种融资方式的产生，这些融资方式可以降低融资约束和融资成本，更好地满足了企业对资金的需求，大量的资金注入对农业技术创新以及产品创新提供基础，进而减少化肥施用量[21-22]。根据上述分析，设定面板回归模型如下：

式中是化肥施用量，t；是人口数量（万人），用来考察人口变化的影响；是人均GDP（万元），用来考察经济发展的影响；是农业产值（万元）占农林牧渔总产值（万元）之比，用来考察农业结构的影响；是农村居民人均可支配收入（元），用来考察农民收入水平的影响；是金融机构年末存贷款总额（万元）与当地GDP（万元）的比值，用来考察金融规模的影响；1、1～5为系数，ε误差。

1.4 数据来源

本文所采用的数据中，农作物产量来源于2015－2018年的《全国农产品成本收益资料汇编》；种植面积、耕地面积来源于2015－2018年的《中国农村统计年鉴》；化肥施用量、人口数量、GDP、农业产值、金融机构年末贷款额来源于2009－2018年的《恩施州统计年鉴》。由于已有资料并没有给出复合肥中氮、磷、钾的比例，根据市场调查情况，并参考有关文献[23-24]和联合国粮农组织对中国复合肥中养分比例的计算方法，本文化肥施用量数据中的复合肥按氮磷钾含量比例1∶1∶1处理。

2 结果与分析

2.1 恩施州化肥施用时空分异

2.1.1 化肥施用时间变化特征

2007—2018年恩施州化肥施用总量呈现先增长再下降趋势（图3），由2007年的184 653 t增加到2012年的291 554 t达到最高点，其中氮肥和复合肥上升趋势明显，磷肥、钾肥稍有上升；经过3a平稳调整，在2015年开始实现连续3 a负增长，2018年施肥总量为258 534 t。说明2015年农业部印发的《到2020年化肥使用量零增长行动方案》以及提出的相关政策措施取得显著减肥成效。

另外，氮（N）、磷（P2O5）、钾（K2O）化肥比例由2007年的1∶0.30∶0.15增长到2018年的1∶0.39∶0.26，高于中国平均氮磷钾化肥比例1∶0.37∶0.24[25]并逐渐向世界发达国家水平1:0.50:0.50靠拢[26]。

2.1.2 化肥施用空间变化特征

根据恩施州各县化肥施用量与播种面积的比值，分别计算各县2007年以来的平均化肥施用强度。以国家生态乡镇建设要求[27]化肥施用强度不超过250 kg/hm2的标准，以及张福锁等[28]对化肥施用强度等级以100 kg间隔划分法，按照化肥施用强度<250、250～350、351～450、>450 kg/hm2的变化范围，把恩施州各县化肥投入分为低施肥强度区、中施肥强度区、高施肥强度区、超高施肥强度区4个类型，2007－2018年化肥施用强度类型的空间分布如图4所示。

1）由图4可知，化肥施用强度区域差异越来越大，由2007年的1个低强度、6个中强度、1个高强度3种类型增长至2018年1个低强度、2个中强度、4个高强度、1个超高强度4种类型。2007年仅有恩施市为低施肥强度区，巴东县为高施肥强度区，其余各县均为中施肥强度区；2012年恩施市上升为中强度施肥区，利川市和咸丰县从中强度上升至高强度区，而鹤峰县的化肥施用强度超过了450 kg/hm2，成为恩施州首个超高强度施肥区；2015年恩施州的化肥施用达到顶峰，超高强度施肥区域有咸丰县、建始县、鹤峰县3个，但是来凤县化肥施用有所下降成为了唯一的低强度施肥区，其余地区均为中强度；2018年由于零增长政策的实施显现成效[29]，各地施肥强度较2015年均有不同程度的下降，但是鹤峰县施肥强度依然高达555.20 kg/hm2，是施肥强度最低县来凤县207.44 kg/hm2的2.676倍，为全州唯一超高强度施肥区。咸丰县、建始县降由超高强度至高强度，其余地区没有变化。

2）高强度化肥施用区与低强度化肥施用区的差距逐渐趋于平稳。2007年，巴东县和恩施市分别是全州唯一高强度施肥区和低强度施肥区；从2012年开始，恩施州最高最低强度施肥区域分别是鹤峰县和来凤县。2007、2012、2015、2018这4 a的化肥施用最高区域与最低区域的强度比值分别为1.593、2.563、2.565、2.676，呈先上升后平稳的趋势。说明所属恩施州的各县在农业发展方面的步伐较为一致。

2.2 恩施州化肥施用驱动因素分析

2.2.1 LMDI全州模型分解

由表1可知，2016年恩施州化肥施用量比上年减少7 008.32 t，2017年恩施州化肥施用量比上年减少3 341.65 t，2018年恩施州化肥施用量比上年减少15 059.81 t。其中化肥施用效率使化肥施用量在近3a分别减少11 159.44、14 051.95和8 644.21 t，说明恩施州化肥施用效率在逐年提高。复种指数使化肥施用量在2017年减少3 745.02 t，2018年减少32 321.67 t，说明农用耕地得到了更合理的利用，2016年效应数值不大。农业技术发展使化肥施用量增加了3 396.37、9 587.52和13 767.38 t，说明恩施州近些年大力发展农业技术导致化肥施用量水涨船高。区域结构的驱动效应不大。

表1 全州化肥施用量驱动因素分解结果

2.2.2 LMDI分县模型分解

由表2可知，2015—2016年除鹤峰县外其他县的化肥施用量均为下降，其中下降超1 000 t的有恩施市、利川市、建始县和咸丰县。2016—2017年，巴东县和咸丰县的化肥施用量为上升，且增幅都超过1 000 t，其余县化肥施用量均为下降，下降超过1 000 t的有恩施市和鹤峰县。2017—2018年宣恩县化肥施用量为上升，仅40 t，其余各县均为下降，下降超过1 000 t的有恩施市、建始县、巴东县和鹤峰县，下降最多的是建始县为8 283 t。

表2 分县（市）化肥施用量驱动因素分解结果

由表2和图5可知，化肥施用效率变化使2015－2016年全州化肥施用量下降了11 159.44 t，2016－2017年全州化肥施用量下降了14 051.95 t，2017－2018年全州化肥施用量下降了8 644.21 t。如图5所示，该效应在2015－2016年使化肥施用量下降超过2 000 t的是恩施市和咸丰县；2016－2017年使化肥施用量下降超过2 000 t的是恩施市、利川市和鹤峰县；2017－2018年使化肥施用量下降超过2 000 t的是建始县。恩施市作为全州经济发展最好的地区，其经济水平最高，获得务农相关技术培训最多，这些都是提高化肥施用效率的重要因素[30]。其余地区则是政府实施增加农民收入、鼓励土地流转政策等环境使然，提高了化肥施用效率[31]。该效应在2016－2017年没有使哪个地区化肥施用量大量增长，2017－2018年使利川市化肥施用量增加超过2 000 t，这是由于利川市在2017年减少了复合肥的施用，氮磷钾比例低于之前年份导致化肥结构不合理从而降低了化肥施用效率。

表2表明，农业技术发展在2015－2016年使全州化肥施用量增加了4 089.71 t，2016－2017年使全州化肥施用量增加了11 136.97 t，2017－2018年使全州化肥施用量增加了12 215.74 t。如图6所示，该效应在2015－2016年使化肥施用量下降超过2 000 t的是建始县；2016－2018年没有使化肥施用量下降超过2 000 t的地区。由于建始县起步晚进展慢，经过努力在近年才形成有一定市场、规模的生产基地、专业合作社，同时政府按照“一产一业”、“一村一品”、“一人一专”的要求，做好了对农技推广人员的培训工作，结合基层农技推广体系改革与建设项目实施方案，强化技术指导、辐射带动农户增收，实现减肥增效[32-33]。该效应在2015－2016年使化肥施用量增加超过2 000 t的是恩施市和鹤峰县，2016－2017年使化肥施用量增加超过2 000 t的是利川市、咸丰县和鹤峰县，2017－2018年使化肥施用量增加超过2 000 t的是恩施市、利川市、宣恩县和建始县。由于上述各县的技术提升推动粮食需求，导致化肥施用量也不断增加[14]。

2015－2016年，复种指数的降低使得全州化肥施用量减少了384.78 t，2016－2017年使全州化肥施用量减少了5 229.76 t，2017－2018年使全州化肥施用量减少了30 889.98 t。如图7所示，该效应在2015－2016年使化肥施用量下降超过2 000 t的是鹤峰县；2016－2017年使化肥施用量下降超过2 000 t的是建始县；2017－2018年使化肥施用量下降超过2 000 t的是恩施市、利川市、建始县和宣恩县。其中建始县和鹤峰县多处山地，机耕率和耕地的有效灌溉率很难提升，导致播种面积减少从而降低复种指数，恩施市、利川市和宣恩县人口相对密集，粮食需求较大，需提升耕地集约度从而改变复种指数[35]。该效应在2015－2016年使化肥施用量增加超过2 000 t的是咸丰县，2016－2017年使化肥施用量增加超过2 000 t的是咸丰县，2017－2018年没有使化肥施用量增加超过2 000 t的地区。咸丰县把玉米高产高效模式作为高产创建的主要技术进行广泛推广，扩大种植面积，使复种指数增加[36]。

耕地面积在2015－2016年使全州化肥施用量增加了445.51 t，2016－2017年使全州化肥施用量增加了4 799.75 t，2017－2018年使全州化肥施用量增加了12 225.46 t。如图8所示，该效应在2015－2016年使化肥施用量下降超过2 000 t的是恩施市、利川市、巴东县、宣恩县、来凤县和鹤峰县；2016－2018年没有使任何地区的化肥施用量下降超过2 000 t。该效应在2016－2017年使化肥施用量增加超过2 000 t的是建始县，2017－2018年使化肥施用量增加超过2 000 t的是恩施市、建始县。说明上述地区的耕地面积较之前有较大增长。

2.3 恩施州化肥施用量影响因素面板数据分析

2.3.1 变量测度

本文使用2009－2018年间恩施州所属各县市的面板数据作为研究样本，对恩施州化肥施用影响因素进行分析。表3为各变量的统计性描述。

2.3.2模型估计结果

采用固定效应模型对面板数据进行回归。恩施州自2008年以来实行“东部杂粮西部米”的发展目标和思路，由于不同农作物所需要化肥施用量不同，故本文把东部（巴东、建始、恩施、鹤峰）和西部（利川、咸丰、宣恩、来凤）分别进行回归。回归结果如表4。

对恩施州整体回归，经济发展在5%的水平上显著为正，说明随着经济的发展，恩施州化肥施用量在不断上升。农业结构在10%的水平显著且系数为正，说明农业产值提高会促进化肥的施用量。人口数量在1%水平上显著且系数为负，说明随着人口的增长和城市化的推进，耕地面积和复种指数发生相应的变化从而导致化肥施用的减少。金融规模在10%水平上显著为正，说明金融资金注入较完善的地区化肥施用量相对较高。整体模型中，农民可支配收入没有通过显著性检验。

表3 各影响因素的描述性评价

表4 整体模型和分组模型估计结果

注：*、**、***分别表示结果在10%、5%、1%的水平上显著

Note: *, ** and *** indicate that the results are significant at the level of 10%, 5% and 1%, respectively.

对东部地区数据进行回归，其中农民可支配收入在5%的水平上显著且系数为负，说明高收入的农民有能力和意愿购买更高效的化肥。金融规模在1%水平显著且系数为正，说明农业金融大大促进农业技术提升。对西部地区数据进行回归，结果显示，经济发展不显著，且系数为负，与东部地区以及整体相反，可见西部地区的经济发展重心不在农业，化肥施用与此关联不大。农业结构在10%的水平显著为正，说明西部地区农业产值占比越来越大。人口数量在5%的水平显著且系数为负，说明西部地区人口外流导致化肥对劳动的替代从而增加化肥施用。金融规模在10%的水平显著为正，说明西部地区的农业技术发展朝向仍为增产阶段，较少考虑减肥问题。综上，东西部地区的回归检验结果较为一致，相当于通过稳健性检验。

3 讨 论

本文采用驱动因素测度模型来测量化肥施用效率、区域施肥结构、农业技术发展、复种指数、耕地面积对化肥施用的作用方向与大小。解释变量选取不够全面，影响农户施肥行为的原因较复杂，自变量种类多，比如农户的施肥习惯或惯性、土地规模经营的比例等因素也会对化肥施用造成一定的影响，农村劳动力素质水平相对较低，其固有的传统施肥习惯难以改变，不利于科学施肥技术的推进。而一定的条件下扩大经营规模，推进适度规模经营，有助于提高化肥施用效率。LMDI方法能够防止模型外变量的干扰，只分解所用的解释变量，这在一定程度上弥补了上述不足。如果过细考虑驱动化肥施用的所有因素，会导致数据获得性变低以及操作难度增大，模型结果缺乏针对性。本文得出化肥施用效率、农业技术发展和复种指数为驱动化肥施用量变化的主要因素在一定程度上较真实地反映出恩施州化肥施用环境。这不仅能够给当地农户行为、政府政策制定提供借鉴意义，同时对各地市的化肥减量控制都有一定参考价值。

化肥施用量还存在大量深层次影响因素。比如区域空间差异，恩施州作为第一产业占比较高地区，其化肥施用量在湖北一直排名首位，但是州下各县市又由于主要种植农作物与地形等因素导致不同地区化肥施用同样存在差异。比如本文时空差异部分提到，2018年鹤峰县施肥强度有555.20 kg/hm2，来凤县仅为207.44 kg/hm2。同样地，经济发展、金融规模等并不只与近年来发展势头迅猛的第二、三产业有关联，它们在某种意义上与化肥施用量的多少也息息相关，有资料显示，经济较发达的海南、北京与经济欠发达的青海、西藏、贵州等相比，其化肥施用量差异巨大[36]，本文正是采用实证分析法证明这些因素对化肥施用影响显著。化肥施用过量带来大量污染，倡导减肥、绿色发展农业刻不容缓。应该从宏微观方面综合考虑，微观层面上，根据不同地区的情况，因地制宜，宏观层面上从深层次方面挖掘原因，有针对性地实施减肥增效，促使粮食生产和环境保护双赢发展。

4 结 论

1）恩施州化肥施用在2007－2018年呈先上升后下降趋势。随着农业经济的发展，化肥施用强度区域差异越来越大，2007年仅有巴东县1个高强度区，2018年有巴东县、建始县、宣恩县、咸丰县4个高强度区和1个鹤峰县超高强度区。2007、2012、2015、2018年这4 a的化肥施用最高区域与最低区域的强度比值呈先上升后平稳的趋势。

2）就恩施州整体而言，2016年恩施州化肥施用量比上年减少7 008.32 t，主要驱动因素为化肥施用效率和区域结构；2017年恩施州化肥施用量比上年减少3 341.65 t，主要驱动因素为化肥施用效率和复种指数；2018年恩施州化肥施用量比上年减少15 059.81 t，主要驱动因素为化肥施用效率和复种指数。就不同县域而言，2015－2016年下降超1 000 t的有恩施市、利川市、建始县和咸丰县；2016－2017年下降超1 000 t的有恩施市、鹤峰县；2017－2017年下降超1 000 t的有恩施市、建始县、巴东县和鹤峰县。

3）整体上恩施州化肥施用量随着经济的发展而增加，农业结构调整使农业占比提高继而增加化肥施用，金融规模扩大对化肥施用同样起正向作用，但随着人口的增多，化肥施用量显著减少。对东部地区而言，农民可支配收入增多促使农民购买高效化肥从而减少化肥的施用，农村金融规模的扩大依然使化肥施用量增加，其余因素影响效应不够明显。对西部地区而言，不同于恩施州整体与东部地区，经济发展虽然不显著，但其对化肥施用产生负向影响，这是由于相对农业来说西部地区更注重其他产业的发展，农业结构与金融规模的变化对化肥施用产生正向影响，人口的增加会导致化肥施用量减少。

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Analysis of driving factors of chemical fertilizer application by LMDI method at Enshi of Hubei Province in China

Mao Zhongming, Yang Haoyi, Liu Chensiyu, Ma Zhu

(,,430074,)

Excessive application of chemical fertilizer has caused the ever-increasing agricultural non-point source pollution in recent years. Great efforts were made to control agricultural pollution, and thereby explore the changing characteristics and driving factors for the application intensity of chemical fertilizer. The amount of chemical fertilizer was widely expected to be reduced, further to enhance the efficiency of chemical fertilizer application and green development of agriculture. Taking the Enshi Prefecture of Hubei Province in central China as an empirical case, this study aims to determine the spatio-temporal variation characteristics and the driving force of chemical fertilizer application. Logarithmic Mean Divisia Index (EMDI) exponential decomposition and panel regression models were established to comprehensively consider the efficiency of fertilizer application, regional fertilization structure, agricultural technology development, multiple planting index, and agricultural acreage. The results showed as follows: 1) The fertilizer application in the study area increased firstly, then steadily, and finally decreased over the last ten years. The ratio of nitrogen, phosphorus and potassium increased from 1:0.30:0.15 in 2007 to 1:0.39:0.26 in 2018, gradually approaching the level of developed countries in the world. There were one low-intensity zone, two medium-intensity zones, four high-intensity zones, and one ultra-high intensity zone by 2018 for chemical fertilizer application in the study area. 2) Chemical fertilizer application in the study area decreased by 7 008.32 t in 2016, 3 341.65 t in 2017, and 15 059.81 t in 2018, compared with the previous year. The efficiency increase of fertilizer application reduced the amount of fertilizer application by 11 159.44, 14 051.95 and 8 644.21 t in the last three years. The multiple cropping index reduced the amount of fertilizer application by 5 229.76 t in 2017, and 30 889.98 t in 2018. There was no significant effect value in 2016. The development of agricultural technology increased the amount of fertilizer application by 4 089.71, 11 136.97 and 12 215.74 t in 2016, 2017 and 2018. But there was no significant driving effect of regional structure. 3) There were positive effects of three factors to reduce the application amount of chemical fertilizer, including the economic development, adjustment of agricultural structure, and expansion of financial scale. But the population increase presented negative effects in this case. It is suggested to change the direction of agricultural technology development, from merely increasing production to multi production with high efficiency. The effective arable land area should also be reasonably adjusted, in order to further improve the efficiency of chemical fertilizer application. A model of ecological security and green development should be fostered to promote the reduction of chemical fertilizers and the increase of efficiency in modern agriculture.

agriculture; fertilizers; spatio-temporal characteristics; LMDI model; driving factors; Enshi prefecture

毛中明，杨豪毅，刘陈思雨，等. 基于LMDI方法的恩施州化肥施用驱动因素分析[J]. 农业工程学报，2021，37(13)：111-120.

10.11975/j.issn.1002-6819.2021.13.013 http://www.tcsae.org

Mao Zhongming, Yang Haoyi, Liu Chensiyu, et al. Analysis of driving factors of chemical fertilizer application by LMDI method at Enshi of Hubei Province in China[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2021, 37(13): 111-120. (in Chinese with English abstract) doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2021.13.013 http://www.tcsae.org

2021-02-24

2021-05-10

湖北省社会科学基金项目（HBSK2019ZXYB036）；中国科学院--国家民委农业信息技术研究与开发联合实验室2019年度招标课题（PJW060011906）

毛中明，博士，教授，研究方向为产业组织理论。Email：782673444@qq.com

10.11975/j.issn.1002-6819.2021.13.013

F327

A

1002-6819(2021)-13-0111-10