農業補貼對生態環境的影響*
——從化肥使用角度分析

楊秀玉，喬翠霞

(山東師范大學經濟學院，濟南 250014)

0 引言

2004年以來，為了更好地發展農業，削弱工農業產品價格“剪刀差”帶來的不良后果，進而刺激農民從事農業生產的積極性，不斷提高農民收入，加快農業技術進步和緩解糧食安全問題，中央政府多次頒布關于農業補貼的一號文件。目前實施的農業補貼主要有糧食直接補貼、農資綜合補貼、良種補貼、農機具購置補貼和農業保險補貼等。糧食直接補貼和農資綜合補貼屬于收入性農業補貼，可以在一定程度上降低從事農業生產的各項成本，達到增加農民(尤其是種糧農民)收入的目的； 良種補貼和農機具購置補貼屬于生產性補貼，這兩種補貼主要作用于生產領域，可以促進農業生產的技術改進及先進設備的使用； 農業保險補貼屬于農業保障補貼，可以在一定程度上分散農業生產風險、補償農戶經濟損失，進而穩定農業生產。隨著中央和各級地方政府對發展農業的重視，農業補貼范圍越來越廣，補貼力度越來越大，補貼效果越來越明顯：農民收入不斷增加，農作物(尤其是糧食)產量連年增長，農業現代化水平不斷提高。

隨著越來越多的學者研究農業補貼問題，人們發現農業補貼在帶來正面效應的同時，也會對農業生態環境甚至是社會生態環境帶來負面效應，有些學者已在這方面展開了理論研究，比如Repetto[1]通過實證分析認為農業補貼政策在增加農民收入和農作物產量的同時也對環境造成了污染； Munasinghe等[2]認為農業補貼會造成農產品價格扭曲，扭曲的農產品價格不利于經濟的發展，甚至對環境也有消極影響； 張少兵[3]借鑒國際補貼政策的經驗，認為農業補貼政策會帶來政府失靈，加上農業環境問題本身具有市場失靈問題，會導致傳統農業補貼政策對環境具有很大負面影響； 王利榮[4]指出農業補貼對環境的負面效應主要體現在：影響農業的種植結構和面積、降低了農戶流轉土地的意愿、使農民盲目追求“石油農業”等。對農業補貼負面影響進行實證研究的學者較少，侯玲玲等[5]采用2004～2009年省級面板數據分析農業補貼對化肥投入量的影響，認為農業補貼不會對化肥的需求產生顯著影響，進而不會引起農業面源污染。實證研究和理論分析得出了相反的結論，那農業補貼到底對生態環境產生怎樣的影響，影響是正還是負，如何發揮積極影響規避負面影響。文章從化肥使用角度出發，分析農業補貼對生態環境的影響。

1 我國化肥使用過量程度測量

農業補貼可以分為與投入掛鉤農業補貼和與產出掛鉤的農業補貼。與投入掛鉤的農業補貼對生態環境的負面影響比與產出掛鉤的農業補貼的負面影響更大，因為當實行與產出掛鉤的農業補貼時，會激勵農民多投入化肥、農藥、農機設備等來增加產出，當產出增加不明顯時，理性的農民會停止追加各項投入，如圖1，當要素投入達到A時，產出達到最大，此時的農業補貼為B(圖2)，如果繼續追加農業補貼，農民也不會追加要素投入，曲線b就構成了與產出掛鉤的農業補貼曲線。因此，實施與產出掛鉤的農業補貼造成的生態環境的破壞是有限的。而當實行與投入掛鉤的農業補貼時，由于補貼額是按照投入量發放，農民會不計后果地增加各項投入，其中就包括會對環境造成污染的化肥和農藥等，圖2中曲線a表示與投入掛鉤的農業補貼曲線。超額的要素投入，一方面造成產出減少，另一方面也會對生態環境產生難以修復的破壞。

圖1 要素投入和產出之間的關系 圖2 農業補貼和要素投入之間的關系

通過分析可知，要素投入對產出的影響是呈現倒“U”形的，當要素投入量超過A點以后，產量不但不增加反而會下降，那化肥作為一項主要的農業生產投入要素，是否也存在過量問題。

大量事實和研究表明，目前中國化肥使用量已經超過實際需要水平，已開始有學者對化肥使用量問題展開研究，楊增旭[6]、李靜[7]、王奇[8]等利用模型計算出農戶最大可能的化肥減少量，以此說明化肥的過量使用情況，林源等[9]利用邊際產出等于邊際成本來確定最優使用量，然后將最優使用量與實際使用量進行比較，從而確定化肥的過量使用情況。該文嘗試使用1991～2014年數據，通過運用DEA方法分析農業生產過程中的經濟效率情況，然后運用DEAP 2.1軟件計算出作為要素投入量的化肥使用是否過量。

1.1 農業生產經濟效率模型及數據來源

該文運用數據包絡分析方法(DEA)中的VRS模型對1991～2014年的農業生產經濟效率進行測算。DEA方法是一種評價決策單元相對績效的非參數方法，該方法可以解決不同量綱、多輸入、多輸出的同類決策單元之間績效的比較評價問題。運用DEA方法時需要選擇線性關系較弱的投入產出指標。考慮到農業生產投入和產出的特征和指標數據的可獲得性，該文選取指標：(1)以農林牧漁總產值作為農業產出指標； (2)農業投入變量選擇5個指標：以農業機械總動力表示農林機械投入，以第一產業年末從業人員數表示勞動投入，以農作物總播種面積表示土地投入，以每年農村總用電量表示能源投入，以農用化肥使用折純量表示化肥投入，以年末農藥使用量表示農藥投入。所有數據均來自1992～2015年《中國統計年鑒》。

1.2 農業生產經濟效率結果分析

利用DEAP 2.1軟件計算出1991～2014年我國農業生產效率，結果如表1。從表1中可以看出，農業綜合效率總體上呈現“N”形發展趨勢， 1996年以前增長較快，并在1996年達到1，即達到技術前沿面，農業綜合效率最高，這段時間農業綜合效率的快速增長主要是由于社會主義市場經濟體制改革目標逐漸明確，農產品價格體制改革初見成效，農業市場資源配置效率大大提高，農民的生產積極性也逐漸提高。從1997年開始，受亞洲金融危機的影響，宏觀經濟出現增長下滑和通貨緊縮，農業也受到其影響進入不景氣狀態，農業綜合效率開始下滑， 2006年達到最低點0.696。2007年以來，黨中央多次發文強調“三農”問題的重要性，并采取一系列惠農措施促進農業發展，農業綜合效率開始恢復增長，并在2014年又回到最高值1。

表1 1991～2014年中國農業生產效率值及分解

從表1中還可以看出，我國農業每年的純技術效率值都明顯高于規模效率值，某些年份的純技術效率還達到了最高值1，且從圖3可以看出，綜合效率和規模效率變化趨勢基本相同，都經歷了先升后降再升的過程，這說明我國農業無效率主要來自規模無效率，即現有投入與最佳投入規模差距較大，規模無效率是影響我國農業綜合效率的主要因素。

圖3 1991～2014年農業生產效率值及分解走勢

1.3 中國化肥使用量分析

現在使用投入導向模型分析化肥使用是否存在過量問題。投入導向模型可以用來計算按照最優效率進行生產，達到實際產出時的最優投入量。根據DEAP 2.1計算出來的最優投入量，與實際投入量進行比較，表2列出了化肥使用量的最優投入量和實際量，最優投入量是根據投入導向VRS模型得到的有效率(指效率分數為1)的年份設定的效率前沿計算出來的，是指無效率年份若要達到有效率的標準應該達到的投入量。從表2可以看出， 24年中有9個年份目標值都等于實際量，其余15個年份出現實際量大于最優投入量，這說明，在給定產出水平下存在明顯的化肥過度使用。而且化肥使用實際量與最優投入量的差額變化趨勢與農業綜合效率成反比，農業綜合效率高的時候，化肥使用實際量與最優投入量的差額小，農業綜合效率低的時候，化肥使用實際量與最優投入量的差額大， 2000年，化肥使用實際量與最優投入量的差額達到最大值560.37萬t，占化肥實際使用量的13.5%，說明化肥過度使用的程度比較嚴重。

表2 1991～2014年投入導向的化肥最優投入量與實際量比較 萬t

年份最優投入量實際量差額年份最優投入量實際量差額年份最優投入量實際量差額19912 805.12 805.1019993 788.924 124.3335.3820075 107.835 107.83019922 928.652 930.21.5520003 586.044 146.41560.3720085 013.955 239.02225.0719933 151.93 151.9020013 736.574 253.76517.1920095 157.055 404.4247.3519943 317.93 317.9020023 956.034 339.39383.3620105 303.445 561.68258.2419953 593.73 593.7020034 213.444 411.6198.1620115 350.515 704.24353.7319963 827.93 827.9020044 369.044 636.6267.5620125 838.855 838.85019973 874.373 980.7106.3320054 546.434 766.22219.7920135 844.15 911.8667.7619983 889.454 084.0194.5520064 927.694 927.69020145 995.945 995.940

2 農業補貼對化肥使用量的影響

目前，學者們對影響化肥使用量各種因素的研究大體上可以分成兩大類：一類學者主要從定性分析入手，從理論層面分析影響化肥使用量的影響因素。比如，曾鳴[10]從制度角度入手，認為農村的土地制度是造成化肥過度使用，進而影響農業生態環境的主要原因； 邱君[11]重點研究了農業水域污染問題，認為糧食安全政策、化肥產業支持政策、農業結構調整政策、國際貿易政策會對化肥投入的增加有促進作用，從而加劇農業水域污染程度。另一類學者從定量分析入手，運用實證分析方法研究影響化肥使用量的主要因素。比如，張衛峰[12]認為農業人口、農業經濟狀況、農業技術水平、農業政策和種植結構都會影響我國的化肥使用量； 馬驥[13]實地調查了華北地區的糧食作物化肥使用情況，認為農戶非農收入、農戶受教育程度和化肥價格是影響化肥使用量的主要因素； 鞏前文等[14-15]認為影響農戶施肥量的主要因素有農戶本身、耕地、施肥技術、農產品貿易等因素的影響。

現有的文獻為今后研究奠定了理論基礎，但還有些欠缺的地方，比如實證研究以地區性研究為主，缺乏全國層面的結論； 指標選擇上不夠全面，未考慮農業補貼對化肥使用量的影響。鑒于此，該文采用1993～2014年我國27個省自治區的面板數據對化肥使用的影響因素進行實證分析，重點觀察農業補貼對化肥使用的影響作用，為下一步制定農業補貼政策提供理論依據。

2.1 中國化肥使用量影響因素分析及模型建立

根據經濟學原理，某一生產要素的需求量主要受其自身價格影響，另外，一些像收入、人口、技術等宏觀環境因素也會影響其需求量。根據化肥使用的實際情況，綜合現有研究成果，該文認為影響化肥使用的主要因素有價格因素、收入因素、勞動力因素、種植結構因素、利用效率因素、農業政策因素等。化肥使用量Qhf與各影響因素之間的函數關系：

Qhf=F(P，I，L，S，E，B)

(1)

Qhf用化肥折純量來表示。

P表示化肥價格，是影響化肥使用量最直接的一個因素。理論上兩者呈現反向變動規律，當化肥價格降低時，化肥使用量增加； 當化肥價格提高時，化肥使用量減少。但如果存在農業補貼，兩者的關系可能會發生變化：即使化肥價格提高，但由于農業補貼的存在(提高了農民的轉移性收入或刺激了農民的生產積極性)，農民依然會加大化肥的使用量。該指標以1993年化肥價格為基準1，利用化肥價格指數折算出1994年以來各省市的化肥價格。

I表示農民的收入，收入也是決定化肥使用量的一個重要因素，隨著收入水平的提高，農民可以拿出更多資金購買化肥等生產要素，使得化肥使用量增加。可以用農村居民家庭生產性人均純收入作為農民收入指標的代表值。

L表示從事農業生產的勞動力情況。農業生產活動離不開人的參與，隨著城市化和工業化進程的推進，越來越多的農業人口離開農村，從事非農業生產活動，農業勞動力數量不斷下降，這對化肥的使用會造成雙向的影響：一方面，大量的勞動力不再從事農業生產，必然會造成農業生產要素需求量的下降； 另一方面，仍然從事農業生產的勞動者期望通過增加農業要素投入(這其中就包括化肥使用量)來增加產量，這就會引起化肥使用量的增加。可以用農林牧漁從業人員與農作物總播種面積的比值來反映單位面積的勞動力情況。

S表示種植結構。由于不同農作物的生長特點不同，其化肥使用量具有一定程度的差別，研究表明，經濟作物的化肥的使用量通常比糧食作物要多。因此，當種植面積不發生很大變化的情況下，農業種植結構的變化就會影響化肥使用量。可以用糧食作物播種面積占農作物總播種面積的比值來代表種植結構情況。

E表示化肥利用率。任何一種化肥進入土壤后都不可能被農作物完全吸收利用，其中一部分由于揮發、淋失或被土壤固定而損耗掉。以水稻為例，我國單位水稻上的氮肥使用量是日本的3倍、韓國的2倍，主要是因為我國化肥利用率不高造成的，因此，化肥利用率的高低也成為影響化肥使用量的一個重要因素。可以用農業總產值與化肥使用量的比重表示化肥利用率。

B表示農業政策。農業生產作為一項經濟活動，始終處在一定的政策環境之中，并受政策環境的影響，因此，農業政策在一定程度也會影響化肥使用量。例如，農業稅減免政策、農業補貼政策、施肥技術推廣政策等。程國強認為，農業政策可以根據針對的對象不同分為3種類型：針對生產者的農業政策、針對消費者的農業政策和為農業提供一般服務的農業政策，相應的評估方法分別為生產者支持估計(PSE)、消費者支持估計(CSE)和一般服務支持估計(GSSE)。考慮到化肥的使用主要是由生產者操作，所以選擇生產者支持估計(PSE)來衡量農業政策。生產者支持估計(PSE)法是由經濟合作與發展組織(OECD)提出的，從農業補貼角度反映政府政策情況，農業補貼測算時包括的內容有財政支出中的農林水事務支出、農業直接補貼、救濟補貼等。

2.2 數據來源及處理

該研究時間跨度為1993～2014年，考察空間范圍包括22個省和5個自治區(由于4個直轄市農業規模有限，化肥使用量較低，缺乏化肥價格指數指標，因此，暫時不考慮這4個市的情況)。化肥折純量、化肥價格指數、農作物總播種面積、糧食作物播種面積和農業總產值數據均來自于1994～2015年《中國統計年鑒》，農村居民家庭人均純收入[注]1993～2012年采用農村居民家庭生產性人均純收入指標數據， 2013年和2014年采用農村居民人均可支配收入、農林牧漁從業人員數據來自于1994～2015年《中國統計年鑒》和各地方統計年鑒，財政支出中的農林水事務支出數據來自于1994～2015年《中國統計年鑒》《中國財政統計年鑒》和《中國農業年鑒》。

表3 Hausman檢驗結果

Test SummaryChi-Sq.StatisticProbCross-section random28.666 00.000 1

表4 化肥使用量與其影響因素分析結果

2.3 實證結果分析

根據該文建立的化肥使用量與其影響因素關系的模型，運用1993～2014年27個省自治區的面板數據進行實證分析。進行面板分析之前，需要確定是固定效應模型還是隨機效應模型，兩者的區別主要是不隨時間變化的自變量是否考慮到模型之中。有關模型選擇的檢驗方法有很多，但最基本的、通常的做法是Hausman檢驗。Hausman檢驗結果如表3。

根據Hausman檢驗檢驗結果可知，Prob=0.000 1，選擇固定效應模型研究化肥使用量與其影響因素之間的關系。運用Eviews 8.0軟件進行固定效應面板分析，結果如表4。

從表4可以看出，所選擇的6個影響化肥使用量的指標全部通過檢驗，模型整體檢驗也呈現顯著性，并且模型整體擬合優度較高，說明構建的模型比較理想。

在影響化肥使用量的因素中，化肥價格為負值，表明化肥使用量與化肥價格成反比，化肥價格的回歸系數為-36.464，數額較其他因素的回歸系數都大，說明化肥價格是影響其使用量的最重要的因素； 農民人均純收入對化肥使用量的影響為正值，即隨著農民收入的增加，農民可以拿出更多的資金購買化肥； 單位播種面積上勞動力的數量與化肥使用量呈反向關系，這也符合實際情況，兩者都是生產要素的投入，相互之間有替代作用，目前隨著大量勞動力從第一產業轉移出來，單位面積上的勞動力呈現下降趨勢，這在一定程度上促使農民使用更多的化肥來提高產量； 種植結構方面，由于選擇的指標是糧食作物播種面積占農作物總播種面積的比值，當該比值高時，糧食作物播種面積多，其他經濟作物播種面積少，考慮到糧食作物的化肥使用量要比經濟作物低，因此，化肥使用量也會較少，那該指標回歸系數的負值也符合實際情況； 化肥利用率對化肥使用量的影響為負，且影響程度不低，說明今后需努力提升化肥利用效率，這在一定程度上也說明了隨著化肥使用量的增加，由于低效率的存在，對生態環境的破壞是非常嚴重的。

研究最關注的農業補貼方面，發現農業補貼對化肥使用量具有顯著的正面影響，即農業補貼增加1單位，化肥使用量就增加0.139 7單位。在目前化肥使用量已經過度的情況下，農業補貼的增加會促使農民更多地使用化肥，加之化肥利用率較低，對生態環境的破壞更為嚴重，因此，農業補貼會通過刺激化肥使用量的增多對生態環境造成破壞。

3 結論及建議

3.1 結論

農業補貼作為一項惠及民生的政策，在增加農民收入、促進農業發展方面發揮了積極的作用，但其對生態環境的影響也不應忽視。該文運用DEA模型和DEAP軟件對我國化肥使用過量情況進行了測算，在此基礎上實證分析了農業補貼對化肥使用量的影響，主要結論：(1)1991～2014年，有15個年份出現化肥實際使用量超過最佳投入量，說明在給定產出水平下存在明顯的化肥過度使用，尤其是2000年，化肥實際使用量與最佳投入量的差額達到最大值560.37萬t，占化肥實際使用量的13.5%，說明化肥過度使用的程度比較嚴重； (2)農業補貼對化肥使用量具有顯著的正面影響，即農業補貼越多，化肥使用量越多，在目前化肥使用量已經過度的情況下，農業補貼的增加會促使農民更多地使用化肥，加之化肥利用率較低，對生態環境的破壞更為嚴重。

3.2 建議

(1)從觀念教育和文化熏陶、制度規范和社會實踐3個途徑對農民普及環保知識，逐步提高農民的環保意識，使農民自覺減少化肥使用量。不斷加大研發力度，生產高質量、低污染的化肥，推行農業技術進步，不斷提高化肥利用率。同時，大力發展生態農業、綠色農業、循環農業等清潔型農業發展模式，提高無公害、綠色、有機農產品的種植面積。(2)政府進一步優化農業補貼結構，加大規模化、新型農業的補貼力度。各地政府要結合當地農業生產特點，積極制定并實施適合當地農業發展的新型補貼，如耕地地力保護補貼、新型職業農民培育補貼、適度規模經營補貼、優勢特色主導產業發展補貼等，同時，采用先建后補、以獎代補、資產折股量化、設立基金、擔保補助等新型補貼形式。