盧 辭 何維維

安徽財(cái)經(jīng)大學(xué)，安徽 蚌埠 233030

中國是世界農(nóng)業(yè)大國，也是全球主要的農(nóng)產(chǎn)品貿(mào)易國。據(jù)農(nóng)業(yè)農(nóng)村部統(tǒng)計(jì)，2020年我國農(nóng)產(chǎn)品貿(mào)易總額為2 468.3億美元，同比增長8.0%[1]。隨著農(nóng)業(yè)貿(mào)易規(guī)模的不斷擴(kuò)大，中國農(nóng)業(yè)面源污染問題日益凸顯。十九屆四中全會(huì)提出要加強(qiáng)農(nóng)業(yè)農(nóng)村環(huán)境污染防治，在國家層面上奠定治理農(nóng)業(yè)面源污染的總基調(diào)?，F(xiàn)有研究表明，中國農(nóng)業(yè)環(huán)境現(xiàn)狀堪憂，水源污染、土壤污染和大氣污染等問題頻發(fā)。僅2016年，中國單位播種面積化肥施用強(qiáng)度達(dá)到359.08 kg/hm2，是發(fā)達(dá)國家安全上限225 kg/hm2的1.6倍[2]，并且這一數(shù)值仍在增大。農(nóng)業(yè)面源污染成本既可以表述為污染源對環(huán)境造成負(fù)外部性的貨幣價(jià)值，也可以理解為治理污染所消耗的貨幣數(shù)量。一般來說，農(nóng)產(chǎn)品出口量增大意味著國內(nèi)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)規(guī)模的擴(kuò)大以及更多農(nóng)用化學(xué)品（如化肥、農(nóng)藥等）的投入，從而導(dǎo)致農(nóng)業(yè)面源污染成本的增加。但同時(shí)，農(nóng)業(yè)進(jìn)口貿(mào)易也會(huì)給我國農(nóng)業(yè)帶來更先進(jìn)、綠色和科學(xué)的生產(chǎn)技術(shù)，降低農(nóng)業(yè)面源污染成本。因此進(jìn)一步探究中國農(nóng)業(yè)貿(mào)易對農(nóng)業(yè)面源污染成本的影響，對于協(xié)調(diào)我國貿(mào)易和污染之間的關(guān)系，促進(jìn)我國對外開放和加強(qiáng)生態(tài)環(huán)境保護(hù)具有重要意義。

一、文獻(xiàn)綜述

早期對國際貿(mào)易、環(huán)境污染及污染成本關(guān)系展開研究的是Grossman和Krueger，他們在探討影響北美自由貿(mào)易區(qū)環(huán)境的因素過程中，提出環(huán)境庫茲涅茨曲線的概念。即當(dāng)一國的人均收入處于低水平時(shí)，經(jīng)濟(jì)增長會(huì)加劇環(huán)境污染，但當(dāng)人均收入達(dá)到一定水平后，環(huán)境質(zhì)量會(huì)得到改善，即地區(qū)的收入水平和環(huán)境污染之間存在先促進(jìn)、后抑制的倒U關(guān)系。在隨后的研究中他們把環(huán)境庫茲涅茨曲線的機(jī)制分解為規(guī)模效應(yīng)、結(jié)構(gòu)效應(yīng)和技術(shù)效應(yīng)，建立了國際貿(mào)易的環(huán)境效應(yīng)理論[3]。國內(nèi)外學(xué)者對貿(mào)易與環(huán)境問題的研究成果頗豐，主要有兩種觀點(diǎn)：一種觀點(diǎn)認(rèn)為貿(mào)易有利于環(huán)境的改善。Antweiler.W等通過ACT模型探究北美地區(qū)貿(mào)易發(fā)展和環(huán)境污染之間的關(guān)系，結(jié)果表明貿(mào)易自由化在長期內(nèi)會(huì)改善環(huán)境質(zhì)量[4]。彭水軍和劉安平利用1997—2005年投入產(chǎn)出和污染數(shù)據(jù)實(shí)證分析中國對外貿(mào)易的環(huán)境影響效應(yīng)，結(jié)果表明積極參與國際貿(mào)易有利于提高生產(chǎn)技術(shù)，優(yōu)化進(jìn)出口結(jié)構(gòu)，從而提高環(huán)境質(zhì)量。另一種觀點(diǎn)則認(rèn)為國際貿(mào)易加劇了資源消耗和污染排放[5]。葉繼革和余道先通過研究2000—2004年中國主要工業(yè)行業(yè)出口和環(huán)境質(zhì)量的關(guān)系發(fā)現(xiàn)，貿(mào)易活動(dòng)會(huì)對環(huán)境造成破壞[6]。黨玉婷和萬能基于國際貿(mào)易的環(huán)境效應(yīng)理論對中國1994—2003年國際貿(mào)易的環(huán)境效應(yīng)展開研究，結(jié)論是外貿(mào)的技術(shù)效應(yīng)和結(jié)構(gòu)效應(yīng)會(huì)提高環(huán)境質(zhì)量，但是規(guī)模效應(yīng)帶來的負(fù)效應(yīng)過大，導(dǎo)致總效應(yīng)為負(fù)值[7]。

本文欲探究中國農(nóng)業(yè)貿(mào)易對農(nóng)業(yè)面源污染成本的影響，還需核算農(nóng)業(yè)面源污染成本。Leach和Mumford在結(jié)合農(nóng)藥環(huán)境影響系數(shù)測算法和其他農(nóng)藥外部成本計(jì)算法的基礎(chǔ)上，提出一種以生態(tài)毒理學(xué)、環(huán)境行為和農(nóng)藥活性成分施用率為依據(jù)的PEA（Pesticide Environmental Accounting）工具法，并使用這種方法估算英國農(nóng)藥造成的環(huán)境成本。此方法的優(yōu)點(diǎn)在于把經(jīng)濟(jì)收入等因素作為調(diào)整項(xiàng)納入公式中，使核算結(jié)果與實(shí)際情況更匹配[8]。Jha.R等在傳統(tǒng)化學(xué)質(zhì)量守恒和核算方法的基礎(chǔ)上，提出一種改進(jìn)后的方法，并通過遙感和GIS分析搜集數(shù)據(jù)，對印度卡里河的面源污染物流入量進(jìn)行測量和核算[9]。劉利花和楊彬如基于化肥農(nóng)藥、殘留農(nóng)膜、水資源消耗和溫室氣體排放四個(gè)方面，采用價(jià)值法和替代法等測算農(nóng)業(yè)面源污染成本，結(jié)果是2016年全國31省份（剔除我國港澳臺(tái)地區(qū)數(shù)據(jù)）化肥農(nóng)藥造成的環(huán)境成本遠(yuǎn)高于其他三方面，不同地區(qū)的農(nóng)業(yè)面源污染成本差異明顯[10]。

已有研究成果對深度認(rèn)識(shí)貿(mào)易開放對我國農(nóng)業(yè)面源污染成本的影響提供重要參考，但也存在局限性。其一，以往文獻(xiàn)對貿(mào)易與環(huán)境關(guān)系的研究多集中于工業(yè)領(lǐng)域，主要探究的是貿(mào)易與污染排放量之間的關(guān)系，較少涉及農(nóng)業(yè)領(lǐng)域和具體污染成本。其二，影響農(nóng)業(yè)面源污染的因素多種多樣，已有文獻(xiàn)多從化肥、農(nóng)藥等單一污染源展開研究，本文基于31省份2008—2019年面板數(shù)據(jù)，從化肥、農(nóng)藥、農(nóng)膜和溫室氣體排放四個(gè)方面出發(fā)，構(gòu)建科學(xué)的核算體系，更全面地對農(nóng)業(yè)面源污染成本進(jìn)行核算，從而使核算結(jié)果更具有說服力。并通過動(dòng)態(tài)面板數(shù)據(jù)系統(tǒng)GMM法估計(jì)，實(shí)證檢驗(yàn)農(nóng)業(yè)貿(mào)易對農(nóng)業(yè)面源污染成本的影響，為促進(jìn)貿(mào)易發(fā)展、保護(hù)生態(tài)環(huán)境提供參考。

二、理論框架與研究設(shè)計(jì)

（一）貿(mào)易開放對中國農(nóng)業(yè)面源污染成本的影響機(jī)理分析

農(nóng)業(yè)貿(mào)易開放對我國農(nóng)業(yè)面源污染成本的影響是指與農(nóng)業(yè)貿(mào)易相關(guān)的經(jīng)濟(jì)活動(dòng)對自然環(huán)境產(chǎn)生的綜合影響在貨幣方面的體現(xiàn)。一方面，農(nóng)業(yè)貿(mào)易通過促進(jìn)一國經(jīng)濟(jì)增長，實(shí)現(xiàn)財(cái)政收入的增加，從而使該國有能力增加其環(huán)境保護(hù)投入。同時(shí)由于貿(mào)易增加了外匯收入，使該國家有能力進(jìn)口國外先進(jìn)、清潔的技術(shù)與設(shè)備，從而對本國環(huán)境質(zhì)量的改善和提高起到一定促進(jìn)作用。另一方面，農(nóng)業(yè)貿(mào)易會(huì)促進(jìn)一國農(nóng)業(yè)生產(chǎn)規(guī)模的擴(kuò)張，加速對自然資源的開發(fā)與利用，擴(kuò)大消費(fèi)規(guī)模，從而加快自然資源與環(huán)境退化的速度[8]。由此可以看出，農(nóng)業(yè)貿(mào)易對環(huán)境既有正面影響，又有負(fù)面影響。

國際貿(mào)易對環(huán)境的影響可從規(guī)模效應(yīng)、結(jié)構(gòu)效應(yīng)和技術(shù)效應(yīng)三方面展開分析。其中，規(guī)模效應(yīng)是指經(jīng)濟(jì)活動(dòng)規(guī)模擴(kuò)大將提高環(huán)境污染程度。農(nóng)業(yè)貿(mào)易規(guī)模擴(kuò)大意味著需要投入更多自然環(huán)境資源以應(yīng)對日益增長的產(chǎn)品需求，因而在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)結(jié)構(gòu)和資源使用效率一定時(shí)，貿(mào)易對環(huán)境的規(guī)模影響為負(fù)，即貿(mào)易增長會(huì)破壞環(huán)境。如果存在市場失靈，如產(chǎn)權(quán)結(jié)構(gòu)不清晰、無償使用生態(tài)系統(tǒng)以及不能內(nèi)化的外部性，這種負(fù)面影響會(huì)更大。

結(jié)構(gòu)效應(yīng)是指國際貿(mào)易促進(jìn)專業(yè)化分工，使一國的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)與其比較優(yōu)勢相適應(yīng)，將會(huì)促進(jìn)在清潔生產(chǎn)方面具有比較優(yōu)勢的國家產(chǎn)業(yè)更為清潔，反之則更具污染性。隨著我國農(nóng)業(yè)貿(mào)易總量的不斷增長和國際貿(mào)易地位的提高，農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)逐漸從粗獷的發(fā)展模式向綠色健康的發(fā)展模式轉(zhuǎn)變。我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平越高，貿(mào)易越能使經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)向污染降低的方向轉(zhuǎn)化。因而，在結(jié)構(gòu)效應(yīng)的影響下，我國農(nóng)業(yè)貿(mào)易規(guī)模增長有利于整體環(huán)境改善。

技術(shù)效應(yīng)是指對外貿(mào)易為解決特定環(huán)境問題的技術(shù)和服務(wù)的全球性擴(kuò)散創(chuàng)造機(jī)會(huì)，使環(huán)境保護(hù)技術(shù)得到更廣泛的傳播和使用。但如果有害環(huán)境的技術(shù)更有經(jīng)濟(jì)效率，就會(huì)替代傳統(tǒng)的環(huán)境友好技術(shù)，使大規(guī)模開采資源、破壞環(huán)境的技術(shù)得到廣泛使用，從而產(chǎn)生環(huán)境的負(fù)面效應(yīng)。由于我國政府管控措施得當(dāng)，大規(guī)模農(nóng)業(yè)種植開墾、非環(huán)境友好型的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技術(shù)受到嚴(yán)格限制，因而在環(huán)境效應(yīng)的影響下，我國農(nóng)業(yè)貿(mào)易規(guī)模增長將有利于改善整體環(huán)境。

綜上所述，本文構(gòu)建了我國農(nóng)業(yè)貿(mào)易開放對農(nóng)業(yè)面源污染成本的影響機(jī)理。如圖1所示，貿(mào)易開放主要通過規(guī)模效應(yīng)、結(jié)構(gòu)效應(yīng)和技術(shù)效應(yīng)三個(gè)路徑影響生態(tài)環(huán)境質(zhì)量，而面源污染程度就是生態(tài)環(huán)境質(zhì)量最重要的評價(jià)標(biāo)準(zhǔn)。此外，面源污染成本既可以理解為由面源污染造成的實(shí)際損失的貨幣價(jià)值，也可以視為治理面源污染所需要的貨幣成本。面源污染成本與面源污染程度之間存在正相關(guān)關(guān)系，即我國面源污染程度加重意味著面源污染成本上升。這樣就構(gòu)成了比較完整的“貿(mào)易開放-生態(tài)環(huán)境-面源污染-污染成本”邏輯鏈。依據(jù)上述影響機(jī)理，本文認(rèn)為貿(mào)易開放的規(guī)模效應(yīng)為正，而結(jié)構(gòu)效應(yīng)和技術(shù)效應(yīng)為負(fù)，總效應(yīng)為負(fù)。這說明貿(mào)易開放會(huì)降低農(nóng)業(yè)面源污染成本，總體上有利于環(huán)境的改善。

圖1 貿(mào)易開放對農(nóng)業(yè)面源污染成本的影響機(jī)理

（二）模型設(shè)定

基于已有文獻(xiàn)，本文認(rèn)為影響農(nóng)業(yè)面源污染成本的宏觀因素（經(jīng)濟(jì)發(fā)展、科學(xué)技術(shù)水平及市場機(jī)制等）最后也是通過微觀因素（過量使用化學(xué)投入品、溫室氣體排放等）作用于生態(tài)環(huán)境。因此，本文從化肥、農(nóng)藥、農(nóng)膜和溫室氣體排放四個(gè)方面估算2008—2019年農(nóng)業(yè)面源污染成本，使估算結(jié)果更精確合理。基本模型設(shè)定為：

公式（1）中，Polluit、Ferit、Pesit、Apfit、Ghgit分別為i地區(qū)在第t年的農(nóng)業(yè)面源污染總成本、由化肥引起的農(nóng)業(yè)面源污染成本、由農(nóng)藥造成的農(nóng)業(yè)面源污染成本、由塑料農(nóng)膜引起的農(nóng)業(yè)面源污染成本、與溫室氣體排放有關(guān)的農(nóng)業(yè)面源污染成本。

1.化肥污染成本估算?；实倪^量使用會(huì)導(dǎo)致土壤板結(jié)和水源污染，進(jìn)而使糧食減產(chǎn)、水質(zhì)變差和水體富營養(yǎng)化。本文使用化肥利用率進(jìn)行核算，認(rèn)為在化肥投入過程中，沒有被利用的部分會(huì)造成環(huán)境污染。公式如下：

公式（2）中，hfit表示i地區(qū)在第t年的化肥使用量（據(jù)折純量計(jì)算，單位：千克）；a為化肥利用率（單位：%）；pfer,it表示i地區(qū)在第t年化肥的市場價(jià)格（單位：元/千克）；sit表示i地區(qū)在第t年的耕地面積（單位：公頃）。盡管化肥利用率存在時(shí)空差異性，總體差異性卻不是很大，因此本文假設(shè)化肥利用率維持在某一固定水平上下浮動(dòng)，并將化肥利用率a設(shè)為34.17%[11]。

2.農(nóng)藥污染成本估算。農(nóng)藥對于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)來說是一把“雙刃劍”。自工業(yè)革命時(shí)期面世以來，它大幅提高了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率和農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)量，但是對環(huán)境造成的破壞也極其嚴(yán)重。農(nóng)藥會(huì)污染土壤，破壞飲用水水質(zhì)，造成食物安全問題，在殺死農(nóng)業(yè)害蟲的同時(shí)其毒性也會(huì)影響生態(tài)環(huán)境中的其他動(dòng)物，甚至通過食物鏈影響人的生命安全。農(nóng)藥使用屬于個(gè)人行為而非國家行為，且農(nóng)藥種類和施用量不盡相同，因此單純使用宏觀數(shù)據(jù)計(jì)算不夠全面。本文采用PEA工具法對農(nóng)藥造成的環(huán)境污染成本進(jìn)行核算[12-13]。公式為：

公式（3）中，qit表示i地區(qū)在第t年農(nóng)藥q的使用量（單位：千克）；rate（qpes,i）t表示i地區(qū)在第t年每公頃耕地面積農(nóng)藥q的使用量（單位：千克/公頃）；active（qpes,i）t表示農(nóng)藥q的活性成分比重（單位：%）；c（c=1，2，…，8）表示農(nóng)藥q依次影響的八個(gè)類別，即農(nóng)藥使用者、農(nóng)產(chǎn)品采摘者、農(nóng)產(chǎn)品消費(fèi)者、地下水、水生生物、鳥類、蜜蜂和有益昆蟲；ECc是計(jì)算農(nóng)藥q外部性成本的基本值并在2019年人民幣匯率和國內(nèi)物價(jià)水平的基礎(chǔ)上進(jìn)行調(diào)整（單位：元/千克）；Fc是農(nóng)藥q的風(fēng)險(xiǎn)因子，當(dāng)農(nóng)藥q為低毒性時(shí)，F(xiàn)c取0.5，當(dāng)q為中毒性時(shí)，F(xiàn)c取1.0，當(dāng)q為高毒性時(shí)，F(xiàn)c取1.5；Fpeo和Fgdp為模型調(diào)整因子?？紤]到農(nóng)藥使用者和農(nóng)產(chǎn)品采摘者在工作過程中會(huì)直接接觸農(nóng)藥，因此在計(jì)算農(nóng)藥對兩者造成的外部性成本時(shí)，應(yīng)乘以人口調(diào)整因子Fpeo，即該地區(qū)的農(nóng)業(yè)從業(yè)人口和總就業(yè)人口的比重，從而更好地反映農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過程中農(nóng)藥的施用規(guī)模。另一方面，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較低的地區(qū)由于其勞動(dòng)力相對廉價(jià)使得環(huán)境清理成本更低，進(jìn)而影響農(nóng)藥產(chǎn)生的外部性成本。這說明地區(qū)經(jīng)濟(jì)水平會(huì)影響環(huán)境污染成本，所以在計(jì)算農(nóng)藥q的外部性成本時(shí)，需要乘以經(jīng)濟(jì)調(diào)整因子Fgdp，即本地區(qū)的人均GDP除以全國人均GDP的比值。

3.農(nóng)膜污染成本估算。殘留的農(nóng)膜不利于土壤水分和肥料的物質(zhì)轉(zhuǎn)移，影響土壤的透氣性，減少土壤水分的滲透。同時(shí)農(nóng)膜碎片會(huì)阻礙作物根系的串通，影響水和養(yǎng)分的吸收，造成糧食減產(chǎn)。計(jì)算公式如下：

公式（4）中，nmit表示i地區(qū)在第t年農(nóng)膜覆蓋面積（單位：公頃）；n表示農(nóng)膜殘留比例（%）；r表示使用農(nóng)膜導(dǎo)致的糧食損失率（%）；qgrain,it表示i地區(qū)在第t年糧食單產(chǎn)（單位：千克/公頃）；pgrain,it表示i地區(qū)在第t年糧食的市場價(jià)格（單位：元/千克）。本文設(shè)定農(nóng)膜殘留比r為41.7%，糧食損失率為10%[14]。

4.溫室氣體污染成本估算。農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過程會(huì)產(chǎn)生大量的溫室氣體，全球農(nóng)業(yè)排放的CH4和N2O占人類排放總量的比重很高。其中，種植業(yè)源溫室氣體主要包括水稻CH4、土壤本底N2O和肥料N2O的排放，畜牧業(yè)源溫室氣體主要包括禽畜腸胃發(fā)酵和排泄物CH4的排放，以及糞便中N2O的排放。因此，本文從種植業(yè)和畜牧業(yè)兩方面進(jìn)行溫室氣體污染成本測算，基本公式如下：

公式（5）中，pc,t表示t年份的碳交易價(jià)格（單位：元/千克碳）。根據(jù)李長生等的研究結(jié)論，GWPj,it表示i地區(qū)在第t年里溫室氣體j的全球增溫潛勢（單位：千克CO2），其中1千克CH4的增溫效果應(yīng)該是1千克CO2的21倍，1千克N2O的增溫效果應(yīng)該是1千克CO2的310倍[15]；ggj,it表示i地區(qū)在第t年溫室氣體j（CH4、N2O）的排放量（單位：千克）；27.27%表示CO2中C的含量。接下來，分別計(jì)算種植業(yè)和畜牧業(yè)溫室氣體CH4和N2O的排放量：

公式（6）中，CH4crop,it表示i地區(qū)在第t年種植業(yè)CH4的排放總量（單位：千克）；zwk,it表示i地區(qū)在第t年k種作物的播種面積（單位：公頃）；ak表示第k種農(nóng)作物單位面積CH4的排放系數(shù)（千克/公頃）。由于水稻是中國最主要的CH4排放源，這里只測算各地區(qū)種植水稻排放的CH4，單位農(nóng)作物CH4排放系數(shù)ak引用王明星等對水稻的測算結(jié)果[16]。

公式（7）中，N2Ocrop,it表示i地區(qū)在第t年種植業(yè)N2O的排放總量（單位：千克）；βk表示第k種農(nóng)作物單位面積本底的N2O排放通量（單位：千克/公頃）；sfk,it表示i地區(qū)在第t年k種農(nóng)作物的施肥總量（據(jù)折純量計(jì)算，單位：千克）；γk表示第k種農(nóng)作物氮肥N2O的排放系數(shù)（%）。本文核算作物擬選取水稻、小麥、大豆、玉米和蔬菜。

公式（8）中，CH4live,it表示i地區(qū)在第t年畜牧業(yè)CH4的排放總量（單位：萬噸）；qck,it表示i地區(qū)在第t年第k種禽畜的平均飼養(yǎng)量（單位：萬只、頭）；δk為第k種禽畜CH4的排放系數(shù)（%）。

公式（9）中，N2Olive,it表示i地區(qū)在第t年畜牧業(yè)N2O的排放總量（單位：萬噸）；φk為第k種禽畜N2O的排放系數(shù)（%）。本文核算禽畜為：牛、羊、豬、馬、驢和騾。禽畜CH4和N2O的排放系數(shù)均采用閔繼勝和胡浩的研究結(jié)果[17]。由于不同禽畜生命周期也不相同，本文對年平均飼養(yǎng)量進(jìn)行調(diào)整。

公式（10）中，Mk,it和Mk,i(t-1)分別為t年末i地區(qū)k種禽畜的存欄量和t-1年末i地區(qū)k種禽畜的存欄量，年平均禽畜的飼養(yǎng)量為年初和年末禽畜存欄量的平均值。

5.動(dòng)態(tài)面板模型?；谏鲜鲛r(nóng)業(yè)面源污染值估算結(jié)果及2008—2019年的面板數(shù)據(jù)，通過建立動(dòng)態(tài)面板模型分析農(nóng)業(yè)貿(mào)易對面源污染成本的影響。系統(tǒng)GMM估計(jì)法將水平差分GMM與水平GMM結(jié)合在一起，以滯后項(xiàng)為工具變量，可以有效解決模型內(nèi)生性問題。模型對所有變量作對數(shù)處理，旨在消除異方差性。

其中，α0、α1、α2、α3、α4、α5、α6、α7、α8分別表示常數(shù)、上一年農(nóng)業(yè)面源污染成本、農(nóng)業(yè)貿(mào)易進(jìn)口、出口、宏觀經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、政府環(huán)保支出、農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、農(nóng)業(yè)從業(yè)人口規(guī)模、全社會(huì)農(nóng)業(yè)固定資產(chǎn)投資的待估系數(shù)，μi代表模型中不能觀測且不隨時(shí)間變動(dòng)的個(gè)體效應(yīng)；εit表示隨機(jī)誤差項(xiàng)。

（二）變量說明及數(shù)據(jù)來源

1.變量說明。本文從化肥、農(nóng)藥、農(nóng)膜和溫室氣體四個(gè)污染源出發(fā)，基于宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)對農(nóng)業(yè)面源污染的貨幣成本進(jìn)行測算。計(jì)算出全國31個(gè)省、自治區(qū)和直轄市12年間的農(nóng)業(yè)面源污染總成本（Pollu），并以2007年農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格指數(shù)進(jìn)行平減。選取的核心解釋變量是農(nóng)業(yè)貿(mào)易進(jìn)口（im）和出口（ex）。農(nóng)業(yè)貿(mào)易進(jìn)口用農(nóng)業(yè)貿(mào)易進(jìn)口總額占總進(jìn)口總額的比重來衡量，農(nóng)業(yè)貿(mào)易出口用農(nóng)業(yè)貿(mào)易出口總額占總出口總額的比重來衡量。宏觀經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平（inc）用2007年為基期進(jìn)行價(jià)格平減后的實(shí)際人均GDP來衡量。政府環(huán)保支出（gov）用各地區(qū)政府財(cái)政支出項(xiàng)中環(huán)境保護(hù)支出額來衡量，并以2007年的價(jià)格進(jìn)行平減。農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)（as）用第一產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值占GDP的比重來衡量。農(nóng)業(yè)從業(yè)人口規(guī)模（ap）用農(nóng)業(yè)從業(yè)人數(shù)占總就業(yè)人數(shù)的比重來衡量。全社會(huì)農(nóng)業(yè)固定資產(chǎn)投資（inv）以2007年固定資產(chǎn)投資價(jià)格指數(shù)進(jìn)行平減。

2.數(shù)據(jù)來源及變量描述性統(tǒng)計(jì)。本文2008—2019年的面板數(shù)據(jù)來源于國家統(tǒng)計(jì)局官網(wǎng)、中國海關(guān)官方數(shù)據(jù)、《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國農(nóng)村統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國畜牧獸醫(yī)年鑒》《全國農(nóng)產(chǎn)品成本收益資料匯編》和《中國農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格調(diào)查年鑒》?；蕛r(jià)格摘自《全國農(nóng)產(chǎn)品成本收益資料匯編》，取三種主要糧食作物即水稻（早秈稻、中秈稻、晚秈稻和粳稻）、小麥、玉米的每畝化肥金額與每畝化肥折純量比值的平均數(shù)?；实氖袌鰞r(jià)格在2007年物價(jià)指數(shù)基礎(chǔ)上進(jìn)行平減，旨在剔除價(jià)格變動(dòng)因素的影響。采用PEA工具法計(jì)算農(nóng)藥的農(nóng)業(yè)面源污染成本時(shí)，按照殺蟲劑、殺菌劑和除草劑三類，選擇2019年《世界農(nóng)藥新進(jìn)展（四）》中國施用量較多的三種大類農(nóng)藥：吡蟲啉、氟啶蟲酰胺等殺蟲劑，嘧菌酯、多菌靈、百菌清等殺菌劑和五氟磺草胺、乙草胺、百草枯等除草劑。農(nóng)藥外部性基本值依照2019年人民幣匯率進(jìn)行調(diào)整。此外，本文選用水稻、小麥和玉米作為核算農(nóng)膜造成糧食損失的目標(biāo)作物。中國自2013年開始實(shí)施碳排放交易，考慮到市場的成熟性，本文的碳交易價(jià)格取廣州碳交易所2017—2019年的平均價(jià)格（0.017元/千克碳）。模型變量的統(tǒng)計(jì)特征見表1。

表1 變量的描述性統(tǒng)計(jì)

三、實(shí)證結(jié)果

（一）農(nóng)業(yè)面源污染成本測算

中國農(nóng)業(yè)面源污染總成本從2008年的65 905.64元/公頃上升到2012年的74 096.57元/公頃，再下降至2019年的63 620.09元/公頃，呈倒U形變化軌跡。2008年，化肥污染成本、農(nóng)藥污染成本、農(nóng)膜污染成本和溫室氣體污染成本占總成本的比重分別為81.32%、10.61%、6.44%、1.63%，2019年比重分別為78.89%、8.89%、10.69%、1.53%。由此看來，化肥污染成本所占比重最大且遠(yuǎn)超其他三項(xiàng)，比重最低的是溫室氣體。這表明化肥是影響中國農(nóng)業(yè)面源污染的主要因素，其次是農(nóng)膜和農(nóng)藥，影響程度最小的是溫室氣體。2008—2019年化肥、農(nóng)藥、溫室氣體造成的農(nóng)業(yè)面源污染成本比重在減少，而農(nóng)膜所占的比重略有上升（見表2）。

表2 2008年和2019年農(nóng)業(yè)面源污染成本及各部分占比

從農(nóng)業(yè)面源污染成本的變化量看，2008—2012年為中國農(nóng)業(yè)面源污染成本的上升期，污染成本增加了8 190.93元/公頃，漲幅為12.43%?；?、農(nóng)藥、農(nóng)膜和溫室氣體的污染成本分別增加了5 977.2元/公頃、-165.2元/公頃、2 442.71元/公頃、-63.77元/公頃，變化幅度為11.15%、-2.36%、57.55%、-5.95%。化肥、農(nóng)膜的污染成本總體呈上升趨勢，其中化肥的貢獻(xiàn)率為72.97%，農(nóng)膜的貢獻(xiàn)率為29.82%。農(nóng)藥和溫室氣體的污染成本總體呈下降趨勢，貢獻(xiàn)率分別為-2.03%和-0.78%。這意味著化肥污染成本的上升仍然是中國農(nóng)業(yè)面源污染成本不斷增加的主要原因。2012—2019年為中國農(nóng)業(yè)面源成本的下降期，污染成本顯著降低，共下降了10 476.49元/公頃，降幅為14.14%。其中化肥、農(nóng)藥、農(nóng)膜和溫室氣體的污染成本分別增加了-9 384.26元/公頃、-1171.06元/公頃、111.15元/公頃、-32.31元/公頃，變化幅度為-15.75%、-17.15%、1.66%、-3.20%?；屎娃r(nóng)藥污染成本逐漸減少，降幅量占比分別為88.63%和11.06%，溫室氣體的污染成本也有小幅度下降。

由于農(nóng)業(yè)面源污染成本變化趨勢在2008—2019年間呈倒U形，故本文選取2008、2012和2019三年的數(shù)據(jù)分析中國農(nóng)業(yè)面源污染成本在省域分布上存在的差異，見表3。根據(jù)表3，農(nóng)業(yè)面源污染成本高值地區(qū)多集中于華北平原和東部、南部經(jīng)濟(jì)較發(fā)達(dá)省份，低值地區(qū)則分布于西部和西南部省份。這是因?yàn)檗r(nóng)業(yè)面源污染成本是用來衡量一個(gè)地區(qū)農(nóng)業(yè)面源污染排放量的貨幣成本，即某個(gè)地區(qū)治理污染的耗費(fèi)或者因污染造成的經(jīng)濟(jì)損失。這意味著除污染排放量外，地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平也是重要的影響因素，因此會(huì)出現(xiàn)第一產(chǎn)業(yè)比重很低的經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)農(nóng)業(yè)面源污染成本卻很高的情況。

2008年，中國農(nóng)業(yè)面源污染成本較大的省份主要集中在三大平原之一的華北平原地區(qū)、長江中下游經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)省份及珠江流域地區(qū)。而西部地區(qū)，尤其是西南青藏高原地區(qū)的污染成本最低。上海、江蘇、福建、山東、河南、湖北和廣東是農(nóng)業(yè)面源污染成本的高值地區(qū)，均在3 000元/公頃以上，廣東的污染成本達(dá)到了3 889.43元/公頃的峰值。貴州、西藏、甘肅和青海的農(nóng)業(yè)面源污染成本不足1 000元/公頃，其中西藏的污染成本最低，為712.38元/公頃。農(nóng)業(yè)面源污染成本最高省份是最低省份的5.5倍。

2012年，中國農(nóng)業(yè)面源污染高于4 000元/公頃的地區(qū)分布在華北平原、珠江流域和福建。西藏、青海和貴州的農(nóng)業(yè)面源污染成本分別為643.23元/公頃、859.84元/公頃和998.17元/公頃，其平均值不足最高值省份廣東的五分之一。

2019年，我國農(nóng)業(yè)面源污染成本超過4 000元/公頃的省份只有廣東，為4 526.61元/公頃。污染成本的高值地區(qū)多集中于華北平原和長江中下游平原地區(qū)，主要有山東2 943.68元/公頃，河南3 711.36元/公頃，福建3 935.81元/公頃和江蘇2 805.15元/公頃，分別是全國平均水平的1.15倍、1.44倍、1.53倍和1.09倍。低值地區(qū)仍是貴州、西藏和青海，最低值是西藏的610.91元/公頃，為全國平均水平的23.78%。從2008年到2019年，中國農(nóng)業(yè)面源污染成本的最高值省份與最低值省份的差距從5.5倍擴(kuò)大到7.4倍。

如圖2所示，2008—2012年，除上海和西藏外，我國絕大部分省份農(nóng)業(yè)面源污染成本呈上升趨勢，變化幅度較小的省份多集中在東北、華北、華中和華東地區(qū)，其中變化率最小的是浙江（1.3%），變化率較大的主要有山西（37.03%）、河南（23.33%）、廣東（22.3%）、云南（40.73%）、甘肅（28.57%）、新疆（23.51%），變化幅度最大的是陜西（61.18%）。由此可見，中國農(nóng)業(yè)面源污染成本高增長省份多為西部地區(qū)，尤其是西北地區(qū)。與前一時(shí)期相比，2012—2019年大部分地區(qū)的污染成本均有一定程度的下降。降幅最大的是北京（-42.94%），其次是天津（-36.47%）、上海（-34.11%）、江蘇（-20.14%）、浙江（-22.7%）和安徽（-21.12%）。降幅最小的省份為廣西（-1.81%），其變化率不足北京的5%，云南（-1.85%）和河南（-4.09%）緊隨其后。整體上看，農(nóng)業(yè)面源污染成本下降程度較大的地區(qū)集中在華北和華東，而西部地區(qū)污染成本降幅很小。新疆地區(qū)的污染成本甚至出現(xiàn)正向增長，變化率為23.1%。

圖2 2008—2012年和2012—2019年中國農(nóng)業(yè)面源污染成本變化率的區(qū)域差異

（二）系統(tǒng)GMM估計(jì)結(jié)果與分析

本文運(yùn)用stata15對中國31省份2008—2019年的面板數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證分析。在分析各變量間的關(guān)系前，有必要對動(dòng)態(tài)面板模型的相關(guān)前提條件進(jìn)行檢驗(yàn)。因?yàn)閯?dòng)態(tài)面板模型需要引入被解釋變量的滯后項(xiàng)作為解釋變量，模型會(huì)存在內(nèi)生性問題，因此本文采用系統(tǒng)GMM兩步法進(jìn)行估計(jì)以克服內(nèi)生性問題。本文還列出混合OLS模型、固定效應(yīng)模型、靜態(tài)GMM模型的估計(jì)結(jié)果用以檢驗(yàn)各解釋變量系數(shù)估計(jì)的可靠性。由表4列（4）可知，Pollu滯后項(xiàng)系數(shù)為0.725，在1%的水平上顯著，AR（1）和AR（2）檢驗(yàn)對應(yīng)的P值分別是0.0002和0.612，Sargan檢驗(yàn)相應(yīng)的P值為0.998。這說明設(shè)計(jì)的模型中存在動(dòng)態(tài)關(guān)系，擾動(dòng)項(xiàng)的差分方程存在一階自相關(guān)，但是不存在二階自相關(guān)，模型中工具變量也接受外生性的原假設(shè)。因此本文可以采用系統(tǒng)GMM兩步法進(jìn)行估計(jì)，既能克服內(nèi)生性問題又提高了估計(jì)效率，使結(jié)果更為精確。列（3）使用靜態(tài)GMM估計(jì)，結(jié)果與列（4）相差很大，核心解釋變量的系數(shù)甚至出現(xiàn)完全相反的結(jié)果，存在偏性。系統(tǒng)GMM兩步法對解釋變量滯后項(xiàng)估計(jì)結(jié)果可能存在偏倚，若系數(shù)能位于混合OLS模型和固定效應(yīng)模型估計(jì)結(jié)果之間，則一般認(rèn)為估計(jì)結(jié)果可靠。表4中Pollu滯后項(xiàng)系數(shù)為0.954和0.340，而0.725介于兩組數(shù)據(jù)之間，進(jìn)一步說明動(dòng)態(tài)GMM兩步法的估計(jì)結(jié)果具有有效性和可靠性。

表4 農(nóng)業(yè)貿(mào)易的估計(jì)結(jié)果

1.總體估計(jì)結(jié)果分析。從表4列（4）中可以看出，Pollu滯后項(xiàng)系數(shù)在1%的水平上顯著且為正值，說明中國農(nóng)業(yè)面源污染成本增長過程中存在明顯慣性。這可能與農(nóng)業(yè)面源污染源，如化肥、農(nóng)藥、農(nóng)膜和溫室氣體等在土壤、水源和空氣中殘留時(shí)間較長有關(guān)，上一年排放的污染物會(huì)有部分累積在環(huán)境中，致使下一年污染物排放量變高。核心解釋變量im系數(shù)為-0.032，通過了1%的顯著性水平檢驗(yàn)，表明農(nóng)業(yè)進(jìn)口貿(mào)易對我國農(nóng)業(yè)面源污染成本具有明顯的降低作用。依據(jù)貿(mào)易環(huán)境效應(yīng)理論分析：①隨著公眾對環(huán)境問題關(guān)注度的不斷提高，農(nóng)業(yè)進(jìn)口貿(mào)易使中國引進(jìn)發(fā)達(dá)國家更加清潔先進(jìn)的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技術(shù)，從而通過技術(shù)效應(yīng)降低了農(nóng)業(yè)面源污染成本；②由于進(jìn)口農(nóng)業(yè)產(chǎn)品會(huì)減緩當(dāng)?shù)剞r(nóng)業(yè)生產(chǎn)對環(huán)境造成的壓力，促使經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)向低污染的農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)調(diào)整，通過結(jié)構(gòu)效應(yīng)降低了面源污染成本。另一個(gè)核心解釋變量ex的系數(shù)為-0.044且在1%的水平上顯著，意味著農(nóng)業(yè)出口貿(mào)易會(huì)有效控制面源污染成本。中國農(nóng)業(yè)出口貿(mào)易規(guī)模不斷擴(kuò)大，為提高自身農(nóng)產(chǎn)品在全球農(nóng)業(yè)價(jià)值鏈中的地位，在生產(chǎn)中會(huì)有意識(shí)地減少化肥、農(nóng)藥等化工品的使用，深刻貫徹綠色生產(chǎn)的理念，從控制污染源的角度降低農(nóng)業(yè)面源污染成本。我國不但沒有出現(xiàn)“污染天堂假說”，貿(mào)易開放程度的提高還有利于我國農(nóng)業(yè)環(huán)境的保護(hù)。im和ex的系數(shù)分別為-0.032和-0.044，說明農(nóng)業(yè)出口貿(mào)易的增長對減輕污染排放起到更加明顯的作用。因此應(yīng)更注重發(fā)揮出口的作用，加強(qiáng)對污染源的控制，減少化肥農(nóng)藥等投入，提高我國農(nóng)產(chǎn)品附加值和國際競爭力。但是這一結(jié)論與大部分文獻(xiàn)的結(jié)果相悖，其認(rèn)為進(jìn)口貿(mào)易通過技術(shù)效應(yīng)改善環(huán)境的方式要優(yōu)于出口貿(mào)易。這可能是因?yàn)榇蟛糠治墨I(xiàn)將研究視角置于工業(yè)產(chǎn)業(yè)。實(shí)質(zhì)上，技術(shù)效應(yīng)對工業(yè)產(chǎn)業(yè)和農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)的作用存在差異。農(nóng)業(yè)生產(chǎn)依賴于自然條件，必須嚴(yán)格遵循自然規(guī)律，即使用最先進(jìn)、清潔的技術(shù)，也會(huì)造成一定程度的污染，技術(shù)效應(yīng)作用有限。而工業(yè)部門受自然約束較小，技術(shù)的更新會(huì)轉(zhuǎn)換為先進(jìn)生產(chǎn)力，清潔生產(chǎn)方式會(huì)有效降低工業(yè)污染排放，因此工業(yè)部門中技術(shù)效應(yīng)對環(huán)境的正向影響作用明顯比農(nóng)業(yè)部門更強(qiáng)。

從其他控制變量看，inc的系數(shù)為0.305，通過了1%的顯著性水平檢驗(yàn)，說明地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長、人均GDP提高會(huì)導(dǎo)致農(nóng)業(yè)面源污染成本上升。農(nóng)業(yè)面源污染成本不僅受污染物排放量的影響，也與當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)發(fā)展水平有關(guān)。一方面，一些地區(qū)的經(jīng)濟(jì)增長以犧牲生態(tài)環(huán)境為代價(jià)，盲目擴(kuò)大作物種植面積，大量使用工業(yè)化肥、農(nóng)藥和農(nóng)膜會(huì)破壞土壤和水源，從而使農(nóng)業(yè)面源污染成本上升。另一方面，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較高的地區(qū)農(nóng)業(yè)面源污染治理費(fèi)用比經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平低的地區(qū)更高。gov系數(shù)為-0.256且在1%水平上顯著，說明政府的環(huán)保投入具有顯著的污染治理效益，可以通過加大對污染治理的人力和物力投入，宣傳環(huán)保理念和加強(qiáng)教育等途徑有效降低污染成本。as的系數(shù)為-0.210，沒有通過顯著性檢驗(yàn)，表明總體農(nóng)業(yè)生產(chǎn)結(jié)構(gòu)對農(nóng)業(yè)面源污染成本影響不明顯。ap的系數(shù)為0.429，一般來講，農(nóng)業(yè)從業(yè)人口規(guī)模越大說明該地區(qū)農(nóng)業(yè)部門吸收了更多的人力資源投入生產(chǎn)，大規(guī)模的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)必然導(dǎo)致更高農(nóng)業(yè)面源污染成本。inv的系數(shù)顯著為負(fù)，說明農(nóng)業(yè)固定資產(chǎn)投資對減少農(nóng)業(yè)面源污染成本具有正向作用。全社會(huì)農(nóng)業(yè)固定資產(chǎn)投資的增加會(huì)提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率，相對減少生產(chǎn)過程中化工用品的投入，有利于降低農(nóng)業(yè)面源污染成本。

2.分地區(qū)估計(jì)結(jié)果分析。將31省份分為東部和中西部兩大研究區(qū)域①東部地區(qū)包括北京、天津、河北、遼寧、上海、江蘇、浙江、福建、山東、廣東和海南共計(jì)11個(gè)省份；中西部地區(qū)涵蓋山西、吉林、黑龍江、安徽、江西、河南、湖北、湖南、云南、西藏和新疆等余下20個(gè)省份。分類依據(jù)是中西部地區(qū)在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和農(nóng)業(yè)貿(mào)易方面具有一定相似性，并且與東部地區(qū)的差異較大。，以探討農(nóng)業(yè)貿(mào)易對農(nóng)業(yè)面源污染成本影響的區(qū)域異質(zhì)性。結(jié)果見表5，無論是東部地區(qū)還是中西部地區(qū)，Pollu的滯后項(xiàng)系數(shù)均顯著為正，說明各地區(qū)農(nóng)業(yè)面源污染成本均存在慣性。分因素看，核心解釋變量im的系數(shù)分別為0.062和-0.022且都通過了5%的顯著性水平檢驗(yàn)。說明進(jìn)口貿(mào)易對農(nóng)業(yè)面源污染成本的影響存在地區(qū)差異，尤其是東部地區(qū)，進(jìn)口貿(mào)易產(chǎn)生了一定負(fù)面作用。本文認(rèn)為：①東部地區(qū)農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)方式日臻成熟，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)穩(wěn)定，進(jìn)口帶來的技術(shù)效應(yīng)和結(jié)構(gòu)效應(yīng)對環(huán)境的改善作用有限。②發(fā)達(dá)的經(jīng)濟(jì)水平致使農(nóng)業(yè)面源的治理費(fèi)用逐年上漲。在兩者共同作用下，東部地區(qū)進(jìn)口貿(mào)易反而使農(nóng)業(yè)面源污染成本上升。而中西部與總體樣本估計(jì)結(jié)果無異，技術(shù)效應(yīng)和結(jié)構(gòu)效應(yīng)作用明顯，不僅改變了以往粗獷的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)方式，也調(diào)整優(yōu)化了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)結(jié)構(gòu)。另一個(gè)核心解釋變量ex的系數(shù)分別是-0.071和-0.026，二者均通過5%顯著水平檢驗(yàn)。這與總體樣本估計(jì)結(jié)果一致，但是東部地區(qū)系數(shù)的絕對值為中西部地區(qū)的近三倍，說明東部出口的改進(jìn)效應(yīng)要遠(yuǎn)優(yōu)于中西部。這是因?yàn)闁|部地區(qū)貿(mào)易地理位置十分優(yōu)越，坐擁上海港、天津港和青島港等大型港口，而中西部地區(qū)受到地理區(qū)位的限制，其農(nóng)業(yè)部門出口規(guī)模低于東部地區(qū)，出口對環(huán)境的改進(jìn)效應(yīng)自然較弱。

表5 分地區(qū)估計(jì)結(jié)果

inc和gov的系數(shù)與總體結(jié)果一致，說明經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和財(cái)政環(huán)保支出對農(nóng)業(yè)面源污染成本的影響不存在區(qū)域差異。中西部inc系數(shù)是東部的近2.5倍，這意味著中西部地區(qū)為發(fā)展經(jīng)濟(jì)犧牲環(huán)境的成本更大。東部地區(qū)as和ap系數(shù)均不顯著，說明農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和農(nóng)業(yè)從業(yè)人口規(guī)模對農(nóng)業(yè)面源污染成本的作用不明顯，但二者對中西部地區(qū)的影響較為明確。這是因?yàn)橄啾葨|部，中西部地區(qū)存在環(huán)境規(guī)制不健全、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)不完善和自然環(huán)境脆弱等問題，大規(guī)模開展農(nóng)業(yè)生產(chǎn)造成的環(huán)境成本遠(yuǎn)高于其帶來的經(jīng)濟(jì)效益。inv的系數(shù)與總體估計(jì)結(jié)果基本一致，農(nóng)業(yè)固定資產(chǎn)投資存在環(huán)境正向改進(jìn)效應(yīng)且中西部改進(jìn)效應(yīng)大于東部。這可能是由于中西部農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)普遍落后于東部，從而帶來的改進(jìn)效應(yīng)也就更大。

3.穩(wěn)健性檢驗(yàn)。為檢驗(yàn)農(nóng)業(yè)貿(mào)易對農(nóng)業(yè)面源污染成本影響的穩(wěn)健性，本文采用農(nóng)業(yè)貿(mào)易進(jìn)口總額和出口總額絕對值以替代核心解釋變量im和ex，農(nóng)業(yè)從業(yè)人口規(guī)模改用農(nóng)業(yè)從業(yè)人口數(shù)的絕對值來衡量，重新進(jìn)行回歸分析。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，與表4列（4）相比，核心解釋變量的符號沒有發(fā)生變化，系數(shù)分別為-0.028和-0.039，顯著性水平無明顯變動(dòng)，數(shù)值較為接近?？刂谱兞肯禂?shù)符號未發(fā)生太大變動(dòng)，說明總體實(shí)證結(jié)果不受解釋變量的影響。綜上所述，本文基本結(jié)論具有一定的穩(wěn)健性。

四、結(jié)論與啟示

本文通過對中國農(nóng)業(yè)面源污染成本的測算，分析我國農(nóng)業(yè)面源污染成本時(shí)空變化規(guī)律，并以此作為中國農(nóng)業(yè)面源污染的衡量指標(biāo)，利用2008—2019年31個(gè)省份的宏觀數(shù)據(jù)，運(yùn)用動(dòng)態(tài)系統(tǒng)GMM估計(jì)兩步法實(shí)證考察農(nóng)業(yè)貿(mào)易對農(nóng)業(yè)面源污染成本的影響。研究表明：（1）中國農(nóng)業(yè)面源污染成本存在明顯的時(shí)空差異，總成本在2008—2019年間呈現(xiàn)倒U形變化軌跡，其中化肥是影響成本變化的最主要因素。污染成本較高的地區(qū)為華北平原地區(qū)、長江中下游地區(qū)及珠江流域地區(qū)。西部地區(qū)的污染成本較低，但其污染成本降幅率小于其他地區(qū)。（2）總體估計(jì)結(jié)果表明農(nóng)業(yè)貿(mào)易與農(nóng)業(yè)面源污染成本顯著負(fù)相關(guān)，農(nóng)業(yè)貿(mào)易具有顯著的污染治理效應(yīng)。（3）分地區(qū)估計(jì)結(jié)果表明東部地區(qū)的進(jìn)口貿(mào)易與農(nóng)業(yè)面源污染成本系數(shù)為正而中西部地區(qū)為負(fù)，東部地區(qū)進(jìn)口貿(mào)易會(huì)使污染成本上升，中西部地區(qū)卻仍存在改進(jìn)效應(yīng)。兩區(qū)域的出口貿(mào)易系數(shù)與總體一樣皆為負(fù)，但是東部地區(qū)出口的改進(jìn)效應(yīng)要遠(yuǎn)優(yōu)于中西部地區(qū)。

上述結(jié)論蘊(yùn)含的啟示主要是：（1）堅(jiān)持對外開放，保持合理貿(mào)易結(jié)構(gòu)。通過實(shí)證檢驗(yàn)，進(jìn)出口貿(mào)易總體上會(huì)給環(huán)境帶來正向改善效應(yīng)。而這一切以合理的貿(mào)易結(jié)構(gòu)為前提，若盲目擴(kuò)大貿(mào)易規(guī)模，可能導(dǎo)致國內(nèi)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)超出環(huán)境承載力，使生態(tài)環(huán)境惡化。（2）加大政府環(huán)保投入，這是改善環(huán)境的重要途徑。環(huán)保投入具有導(dǎo)向和激勵(lì)作用，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)通過使用先進(jìn)設(shè)備和綠色生產(chǎn)方式可以降低農(nóng)業(yè)面源污染成本。但我國政府環(huán)保支出占GDP比重不足1%，而西方發(fā)達(dá)國家比重在2%以上，我國環(huán)保投入仍需增加[18-19]。（3）西部地區(qū)要加強(qiáng)對農(nóng)業(yè)面源污染的控制，向農(nóng)民宣傳環(huán)保理念，引入綠色科學(xué)的生產(chǎn)技術(shù)，合理使用農(nóng)業(yè)用地，逐步恢復(fù)因農(nóng)業(yè)擴(kuò)大生產(chǎn)遭到破壞的環(huán)境。