城鎮化會加劇化肥面源污染嗎
——基于門檻效應與空間溢出的雙重視角

欒 健 韓一軍

(中國農業大學 經濟管理學院，北京 100083)

改革開放以來，中國農業和農村發展取得了舉世矚目的成就[1]，中國已經從根植于土的“鄉土中國”轉變為城鄉互動的“城鄉中國”[2]。城鎮化的快速推進不僅推動了城市發展和社會結構的變革，也使得以土為生的小農出現高度異質化。一方面，非農比較收益的快速提升使得人力資本較高的農民選擇進城打工，緩解了農業生產內卷化[3]，促進了農民增收[4]；另一方面，城鎮化和工業化的發展為農業機械化提供了內生動力[5]。伴隨著農地市場的發育和工商資本的下鄉，農業由勞動過密投入的土地密集型農業向依賴資本投入的勞動集約型農業轉變，生產效率得以提高。

然而，城鎮化快速發展造成的環境污染和生態惡化問題愈發嚴重，在資源低廉、監管缺失的農村地區更為突出[6]。城鎮化使得農業生產人工成本不斷提升、土地價格快速上漲，導致農村勞動力和耕地非農化趨勢日趨嚴峻。作為勞動力和土地的“廉價”替代品，化肥的過量施用不僅使農產品邊際產出逐漸降低，也使得耕地質量不斷下降、地下水污染日益嚴重[7]，對農村生態環境造成了巨大破壞[8]，已經引起社會與政府的高度關注：2015年3月，農業部提出《到2020年化肥使用量零增長行動方案》(1)農業農村部2015年2月17日發布。，旨在降低農業生產的環境成本；2019年中央一號文件再次強調“加大農業面源污染治理力度，實現化肥農藥使用量負增長”。因此，遏制城鎮化背景下化肥面源污染惡化趨勢，貫徹“綠水青山就是金山銀山”理念，是農業可持續發展進程中的重點問題。

目前為止已有較多學者從不同角度探討了化肥面源污染的成因及驅動因素，總體來說可分為以下三類。第一類研究基于庫茲涅茨假說，旨在驗證農業經濟增長與化肥面源污染之間的關系[9-10]，多數研究均表明二者間呈現倒U型或N型曲線關系，且EKC曲線的形狀和拐點存在明顯的省際異質性[11]；第二類研究多基于脫鉤理論，探討農業生產或經濟增長與環境污染間的耦合關系[12-14]，注重探討二者關系的動態變化，缺乏化肥面源污染影響因素的因果推斷；第三類研究常基于LMDI分解法[15-16]或IPAT方程[17-18]，將化肥面源污染分解為若干驅動因素，探討人口規模、種植結構調整、農村勞動力非農轉移和技術進步等因素對化肥面源污染的影響。總體來說，化肥面源污染是制度安排、社會環境變遷和政策因素共同作用的結果。從城鎮化角度看，直接探討城鎮化對化肥面源污染影響的研究相對較少，已有研究多從農村勞動力非農轉移和農民收入變化兩方面間接探討了城鎮化與化肥面源污染的關系。首先，城鎮化發展使得非農比較收益不斷提升，加劇了農村勞動力非農轉移和農民的兼業化經營行為，在農業勞動力成本提升的背景下，農民更傾向于使用廉價省力的化肥替代勞動力投入[19-20]；另一方面，農村勞動力的非農轉移也使得優質勞動力外流，造成農業生產勞動力質量下降，更加促進了化肥的過量施用，對農村生態環境造成不利影響[17]。其次，城鎮化的推進增加了農民收入，緩解了購買化學農資物品的資金約束，在小農生產的風險規避屬性下[21]，農民更傾向于過量施用化肥，從而加劇面源污染；城鎮化發展又會改善農民收入結構，表現為農民經營性收入占比下降，對農業面源污染具有緩解作用[22]。此外，Li[23]基于博賽洛普的人口壓力學說，運用河南省縣級數據檢驗了城鎮化對化肥施用強度的影響，得出城鎮化對化肥施用強度表現為正向影響的結論，但未能考慮城鎮化對化肥施用強度影響的異質性。

已有文獻為本研究提供了豐富借鑒，但存在以下不足：首先，已有研究多將不同研究區域看作獨立個體，忽略了化肥面源污染空間溢出的可能，且農村勞動力的跨省流動使得城鎮化對化肥面源污染的影響存在省際交互效應，忽略了省份間的空間關聯可能導致偏誤；其次，已有研究多從城鎮化帶來的收入水平變化和勞動力再配置等某一方面進行探討，缺乏對城鎮化對化肥面源污染影響綜合效應的評估；第三，已有研究多直接假設城鎮化對化肥面源污染存在線性影響，而考慮到中國城鎮化正處于由數量擴張型發展向質量提升型發展轉型的新階段，城鎮化對化肥面源污染的影響可能存在非線性關系。因此，本研究以2000—2016年中國31省(市、自治區)面板數據為樣本(統計數據未含港澳臺地區，下同)，基于門檻效應與空間溢出的雙重視角探討城鎮化對化肥面源污染的影響，以期為實現城鎮化與農業環境協調發展提供對策建議。

1 理論分析

通過分析城鎮化對化肥面源污染的作用機理，深入認識城鎮化對化肥面源污染的影響。城鎮化對化肥面源污染的門檻影響路徑可分為擴張效應和質量效應(圖1)。在此基礎上，探討城鎮化對化肥面源污染的空間溢出作用機理。

1.1 門檻效應作用機理

城鎮化會通過擴張效應加劇化肥面源污染。首先，城鎮化使城市人口和城鎮就業人口規模迅速擴大，農產品剛性需求不斷攀升[24]。在耕地和農業勞動力日益稀缺的背景下，化肥則成為解決困境的重要投入要素。加之農民的風險規避偏好[21]、施肥技術認知缺乏[25]以及農資市場信息不對稱等問題[26]，化肥過量施用成為常態。伴隨著農產品需求變化引發的農業結構調整，化肥面源污染愈發嚴重[18]。其次，城鎮化通過改變土地利用方式，加劇化肥面源污染。一方面，城市公共建設用地和非農產業建設用地需求的大幅提升擠占了耕地數量[27]；另一方面，化肥投入的逐年增加又降低了耕地質量[28]，為保障務農收入，農民不得不繼續追加化肥，產生惡性循環。第三，城鎮化帶來農村勞動力非農轉移，加劇化肥面源污染[18]。勞動力非農轉移使得農業勞動力機會成本上升，農業要素相對價格的變化驅使農戶更多采用耕地集約型和勞動力節約型的技術，在農民收益短期化視角下，化肥以其“低廉”的成本成為了最優選擇。

圖1 城鎮化推進對化肥面源污染影響理論分析
Fig.1 Theoretical chart of urbanization’s impact on chemical fertilizer non-point source pollution

城鎮化會通過質量效應抑制化肥面源污染。首先，隨著經濟發展和城鎮化水平提升，消費者對農產品綠色生產方式和消費方式的需求會不斷升級。從理論上講，城鎮化的發展可以使農業環境質量被納入到消費者效用函數中，在市場需求的約束下，誘使農業生產者和政府關注農業生態環境。其次，城鎮化的發展為環境友好型技術如測土配方施肥的研發提供了資金支持，也使得資本密集型的綠色技術推廣成為可能；農村勞動力的再配置也推動了農地市場發育[29]，促進了農地經營規模的擴大，使農民更傾向于采納測土配方施肥等綠色技術[30]，緩解化肥面源污染。第三，城鎮化的發展也會提升進城務工農民的受教育水平和收入水平，從而對綠色農業生產意愿產生正向影響[31]。介于當前中國經濟仍處于結構轉型與城鎮化加速發展階段，城鎮化對化肥面源污染的影響可能存在非線性關系，具體作用方向取決于擴張效應和質量效應的相對大小。

1.2 空間溢出作用機理

城鎮化會通過空間溢出導致化肥面源污染的跨省轉移。從自然條件看，化肥面源污染主要以水為載體進行傳遞，鄰近省份間相似的水系、地貌特征和氣候條件使得污染“轉嫁”成為可能。從環境規制看，不同省份間環境監管力度與能力存在較大差異，這就為化肥面源污染的空間溢出提供了制度條件。從勞動力市場看，各省份間的勞動力市場存在關聯性，農村勞動力轉移跨省轉移逐漸成為普遍現象[32]。首先，勞動力跨省轉移直接增加了轉入省份的農產品需求。而轉入省份通常為經濟發達省份，在農業資源稟賦被不斷擠占的背景下，必然增加對鄰近省份的農產品需求，加劇化肥面源污染。另一方面，由于鄰近地區農業產業存在“黏性”，城鎮化進程中的省際勞動力轉移會直接改變勞動力轉出省份農業生產的要素配置、技術選擇和種植決策，改變農戶的化肥施用行為，實現化肥對勞動力的有效替代，造成化肥面源污染的“轉嫁”。

2 模型設定、指標選取與數據來源

2.1 模型設定

在環境影響與社會經濟發展關系問題的分析上，Dietz等[33]提出的STIRPAT(Stochastic impacts by regression on population, affluence and technology)模型由于允許在原模型基礎上進行拓展而得到廣泛應用。其常見形式為：

(1)

式中：Ii、Pi、Ai、Ti分別代表環境壓力、人口規模、富裕程度和技術水平，a為模型系數，b、c和d分別表示各驅動因素的環境彈性，e為隨機誤差項。通過對原有模型進行改進，設定基礎模型如下：

lnEit=β0+β1lnPit+β2lnAit+β3lnSit+β4lnTit+β5lnUit+μit

(2)

式中：Eit為第i省第t年的化肥面源污染程度，Pit、Ait、Sit、Tit和Uit分別表示第i省第t年的人口規模、富裕程度、種植業結構、化肥施用技術水平和城鎮化率(下同)，β0至β5分別表示待估計參數，μit為隨機誤差項。

門檻回歸模型設定。門檻效應是指當某一變量達到特定的閾值后，引起另一個變量發生方向或數量上的結構突變。門檻模型的優勢在于，將結構變化內生于經濟系統內部[34]，避免了主觀判斷閾值導致的估計偏誤。考慮到城鎮化對化肥面源污染的影響可能受到經濟發展水平的調節，選取富裕程度lnAit作為門檻變量建立單一門檻回歸模型：

lnEit=β0+γ1lnUit·I(lnAit<λ1)+γ2lnUit·I(lnAit≥λ1)+β1lnPit+β2lnAit+β3lnSit+β4lnTit+eit

(3)

空間計量模型設定。在運用空間計量模型前，需要進行空間自相關檢驗，以確定化肥面源污染存在空間自相關性。采用Moran指數檢驗化肥面源污染的空間自相關性，具體如式(4)所示：

(4)

確定存在空間自相關性后，參照LeSage等[35]的研究建立空間面板杜賓模型(SDM)：

lnEit=β0+ρWlnEit+β1lnPit+β2lnAit+β3lnSit+β4lnTit+β5lnUit+θ1WlnPit+θ2WlnAit+θ3WlnSit+θ4WlnTit+θ5WlnUit+εit

(5)

式中：W為空間權重矩陣；WlnEit表示化肥面源污染程度的空間依賴，WlnPit、WlnAit、WlnSit、WlnTit和WlnUit則分別表示各解釋變量對化肥面源污染程度影響的空間依賴；ρ、β0～β5、θ1～θ5分別表示待估計參數，ε為隨機干擾項。SDM模型可將城鎮化對化肥面源污染影響的總效應分解為直接效應和間接溢出。

2.2 指標選取

被解釋變量：化肥面源污染程度(E)。化肥對農業生態環境的影響主要通過地表徑流、農田排水和地下淋溶等渠道匯入水體實現，因此總污染指標可以用滲入水體中的面源總氮負荷(TN)和總磷負荷(TP)衡量。從化肥種類看，氮肥、磷肥和復合肥均會產生以上兩種污染指標。鑒于現有統計數據中沒有關于化肥面源污染省際排放的直接數據，采用單元調查評估法[11]對各省化肥面源污染排放量進行核算，具體計算公式為：

EL=∑ELij=∑Cij×δij=∑Ti×ωij×δijE=EL/AL

(6)

式中：EL表示化肥面源污染總排放量；ELij為第i種化肥產生的進入水體的第j種污染物的排放量；Cij為第i種化肥產生的對水環境具有潛在污染影響的第j種污染物量；Ti為第i種化肥施用折純量；ωij為第i種化肥產生第j種污染物的產污系數；δij為第i種化肥的流失率；AL為農作物播種面積，E為化肥面源污染排放強度。

核心解釋變量。城鎮化程度(U)。城鎮化包含人口、經濟、土地和社會等方面內容，但本研究主要關注的是城鎮化帶來的要素配置對化肥面源污染的影響，而且相關政策的制定和實施多以人口城鎮化為參考依據，因此采用常住城鎮人口數除以該省的年末常住人口數表示城鎮化程度[36]，即城鎮化率。

控制變量。人口規模(P)，用各省年末常住人口數表示。化肥施用的根本目的在于保障農產品供給，滿足由人口增長帶來的農產品消費需求，人口規模是推動化肥施用不斷增加、導致化肥產生污染的驅動因素。富裕程度(A)，用各省人均GDP表示。由于經濟發展水平直接決定了農民的生產經營方式、管理能力和環保意識，因此人均GDP對化肥面源污染具有重要影響。為消除價格因素帶來的衡量偏差，折算成2000年不變價格。化肥施用技術水平(T)，用各省農業產值除以化肥施用折純量表示，農業產值折算成2000年不變價格。隨著化肥施用技術水平的提升，單位化肥施用折純量帶來的農業產值不斷增加，化肥面源污染排放量也將下降。此外，種植業結構(S)對化肥面源污染具有重要影響，不同農作物養分需求量的差異導致化肥投入和產污量必然有所分別。一般說來，經濟作物的化肥施用量要明顯高于糧食作物。因此，用各省糧食作物播種面積在農作物總播種面積的占比表示種植業結構(S)。各變量描述性統計指標如表1所示：

表1 各變量描述性統計指標Table 1 Descriptive statistical indicators of variables

2.3 數據來源

選擇2000—2016年全國31個省(市、自治區)的面板數據作為研究樣本。研究所需的基礎數據均來自于2001—2017年的《中國統計年鑒》[37]、《中國農村統計年鑒》[38]及各省相應年份的統計年鑒，個別缺失值采用插值法填補。

3 結果分析

3.1 化肥面源污染的動態演進軌跡

通過式(6)計算的2000和2016年各省化肥面源污染排放強度如表2。總體來說：1)化肥面源污染排放強度表現為：東部>中部>西部，且存在明顯的空間集聚特征。東南沿海地區的化肥面源污染問題最為嚴重，如江蘇、浙江和廣東省，2016年化肥面源污染排放強度平均值超過70 kg/hm2，此類省份多為經濟較為發達省份，人口密度大、城鎮化水平高，農村勞動力和土地非農轉移趨勢明顯，農業集約化程度較高。2)從動態演進軌跡看，化肥面源污染存在由東部省份向中西部省份輻射的演變趨勢。2016年內蒙古、黑龍江、陜西、河南、云南、廣西等中西部省(自治區)化肥面源污染排放強度相比2000年有明顯提升，其中又以內蒙古自治區最為明顯，化肥面源污染排放強度提升了1.95倍。而遼寧、江蘇和山東等東部省份化肥面源污染排放強度有所下降，表明化肥面源污染可能存在空間“轉嫁”。

表2 中國31省份化肥面源污染排放強度(2000和2016年)Table 2 Emission intensity of chemical fertilizer non-point source pollution in 31 provinces of China in 2000 and 2016

3.2 城鎮化對化肥面源污染影響的門檻效應

首先采用經典計量模型考察城鎮化對化肥面源污染的影響，具體估計結果如表3所示。采用混合OLS回歸對式(1)進行估計，F檢驗和BP-LM檢驗值分別為369.91和2 693.56，均在1%顯著性水平上拒絕原假設，表明采用混合OLS是不合理的。隨機效應和固定效應模型估計結果如表3中列(2)和列(3)所示，Hausman檢驗結果為34.89，在1%顯著性水平上拒絕原假設，表明固定效應更加合理。針對固定效應模型，分別采用修正Wald檢驗、Wooldridge檢驗和Pesaran CD檢驗對面板數據組間異方差、組內自相關和組間自相關問題進行檢驗，結果均拒絕原假設。在此基礎上，采用FGLS法進行估計，為確保結果的穩健性，同時采用Driscoll-Kraay標準誤修正固定效應模型，結果如表3中列(4)和(5)所示。表3中所有估計結果均表明，城鎮化率對化肥面源污染的影響直接表現為促進作用，某種程度上反映城鎮化對化肥面源污染的總體影響中，擴張效應占據主導地位。從其他因素看，各因素對化肥面源污染影響與預期一致，人口規模、富裕程度對化肥面源污染產生正向影響，而糧食種植占比和化肥施用技術進步抑制了化肥面源污染。為明確城鎮化的門檻效應，采用門檻回歸分析進行研究。

表3 經典面板回歸與門檻回歸結果Table 3 Estimation results of classical panel model and threshold model

注：表中括號內的數值為標準誤，***、**、* 分別表示在1%、5%和10%的顯著性水平上顯著，下同；人均收入門檻值8 768元為2000年不變價格。

Note: Standard error is expressed in parentheses. ***, **, and * represent significances at the levels of 1%, 5% and 10%, respectively. The same below. Income per capita which is 8 768 is the price level of 2000.

根據理論分析，城鎮化對化肥面源污染影響可能存在門檻效應，以反映各省經濟發展水平的人均收入作為門檻變量，建立城鎮化對化肥面源污染影響的面板門檻回歸模型。門檻效應檢驗結果表明(如表4)，單一門檻模型的F值在1%顯著性水平下拒絕原假設，但雙重門檻模型未能拒絕原假設，可認為城鎮化對化肥面源污染存在單一門檻效應。

表4 城鎮化對化肥面源污染影響門檻效應檢驗與門檻值估計結果Table 4 The results of threshold effect test and threshold evaluation of urbanization on chemical fertilizer non-point source pollution

注：P值采用Bootstrap法抽樣500次得到的結果。

Note:Pvalue is estimated using Bootstrap method of 500 times’ samplings.

門檻回歸結果表明(表3最后一列)，當人均收入低于8 768元(3)人均收入門檻值8 768元由e-0.131 5×10 000計算得到。(2000年不變價格)時，城鎮化對化肥面源污染影響的估計系數為0.064，且通過1%顯著性水平檢驗，在該階段，城鎮化對化肥面源污染的影響主要表現為擴張效應，城鎮化的推進將會加劇化肥面源污染；當人均收入超過8 768元(2000年不變價格)時，城鎮化對化肥面源污染影響的估計系數為-0.072，且通過1%顯著性水平檢驗，在此階段，城鎮化對化肥面源污染的影響更多表現出質量效應，城鎮化的推進將會緩解化肥面源污染。考慮到省份的異質性，根據價格指數計算出各省份的2016年門檻值，依據是否跨越門檻值將31省份劃分為兩類，可以發現：2016年已實現門檻跨越的省份多為東部省份，此類省份雖然當前化肥面源污染仍較為嚴重，但城鎮化對化肥面源污染的影響已經表現為抑制作用，推進城鎮化可以有效緩解化肥面源污染問題；未跨越門檻的省份多為中部和西部省份，城鎮化水平相對較低，仍處于擴張效應占據主導地位的階段，促進此類省份早日跨越門檻、推動城鎮化質量效應的發揮至關重要。

3.3 城鎮化對化肥面源污染的空間溢出

采用全局Moran指數對化肥面源污染和城鎮化率的空間相關性進行檢驗，檢驗結果表明，2000—2016年中化肥面源污染的Moran指數均為正(0.298～0.448)，城鎮化率的Moran指數也同樣為正(0.083～0.428)，除個別年份外，二者均在1%顯著性水平上通過檢驗(4)此處的Moran指數使用鄰接空間權重矩陣計算得出，空間地理權重矩陣下化肥面源污染和城鎮化率的Moran指數仍然顯著。，表明城鎮化與化肥面源污染存在著顯著的空間依賴性，因此有必要采取空間面板模型進一步探究城鎮化對化肥面源污染的空間溢出。一階鄰近權重矩陣和地理距離權重矩陣下的Hausman檢驗分別為38.19和25.7， SDM退化成SLM的LR檢驗值分別為444.78和569.25，退化成SEM的LR檢驗值分別為388.35和414.96，均在1%顯著性水平拒絕原假設，表明應選擇SDM固定效應模型。

SDM固定效應估計結果中，兩種權重矩陣的空間自相關系數分別為0.487和0.493，均通過1%顯著性水平的檢驗，表明省域化肥面源污染排放強度存在顯著的空間相關性，本省的化肥面源污染會對鄰近省份產生影響。各因素的Wx系數多數顯著，表明化肥面源污染的影響因素存在顯著的空間交互效應(5)由于篇幅限制，此處省略了SDM固定效應估計結果匯報，有興趣的讀者可以向作者索取。。為明確各驅動因素對化肥面源污染的影響路徑，采用SDM偏微分法將各驅動因素對化肥面源污染影響的總效應分解為直接效應和間接效應。鄰接空間權重矩陣估計結果如表5前三列所示。城鎮化對化肥面源污染影響的直接影響、間接溢出和總效應均顯著為正，且間接溢出遠大于直接效應。首先，城鎮化對化肥面源污染影響的總效應為正，表明2000—2016年中城鎮化的擴張效應仍占據主導地位，城鎮化結構轉型帶來的質量效應尚未充分發揮，與經典面板回歸結果具有一致性。其次，間接溢出遠大于直接效應，表明城鎮化的推進會實現化肥面源污染的跨省“轉嫁”。對于經濟發達省份，城鎮化的推進很大程度上得益于落后省份勞動力的跨地區優化配置，這使得落后省份農業生產的人工成本不斷提升。在利潤最大化的驅動下，鄰近省份的農民更傾向選擇化肥替代勞動，加劇了鄰近省份的化肥面源污染。第三，城鎮化在省份間也具有示范作用，一方面會提升自身與鄰近省份提高城鎮化率的競爭程度，促進化肥面源污染排放，另一方面也會對農產品需求產生競爭。對于東南沿海等農業資源稟賦相對不足的省份，城鎮化進程推進加重了其對鄰近省份的農產品需求，加劇了鄰近省份化肥面源污染問題的嚴峻性。

表5 空間杜賓模型的空間效應分解Table 5 Decomposition of spatial effects of SDM

控制變量中：

人口規模對化肥面源污染更多的通過間接溢出和總效應表現出來，人口規模增加較快的省份多集中于東部地區，人口規模增加必然提升農產品需求，在本地農產品供給剛性約束下，農產品會通過跨區貿易實現供求均衡，使得鄰近省份農產品供給壓力增大，導致鄰近省份化肥面源污染加劇。

富裕程度對化肥面源污染的直接效應、間接溢出和總效應均顯著為正。一個省份富裕程度的提升加劇了自身和鄰近省份的化肥面源污染。可能的原因在于：富裕程度越高、經濟越發達的省份，農業產值占比越低，越有可能通過增加化肥等投入要素確保糧食安全，這種發展模式也會通過間接溢出促進鄰近省份的化肥面源污染。

種植結構對化肥面源污染影響的直接效應為負，總效應為負，間接溢出未通過顯著性檢驗。直接效應為負，表明利潤驅動下農戶種植結構的調整使經濟作物種植比例上升，由于經濟作物的施肥量遠高于糧食作物，糧食作物種植比例的降低會加劇本地的化肥面源污染。間接溢出為正但未通過顯著性檢驗，原因可能在于：考慮到省份間農產品貿易供求關系，本地糧食種植比例下降會促進鄰近省份糧食種植比例的上升，即本地的種植結構調整會對鄰近省份農民種植決策產生反向推動作用，從而緩解鄰近省份化肥面源污染問題。然而，由于農產品跨省運輸可能存在市場約束和較高的交易成本等問題，間接溢出不顯著。

化肥施用技術水平對面源污染影響的直接效應為負，總效應為負，間接溢出未通過顯著性檢驗。化肥施用技術水平的提升對化肥面源污染的直接影響表現在測土配方施肥、水肥一體化技術和新型肥料的應用與推廣使得化肥得到有效吸收利用，降低化肥污染排放量，因此本省化肥施用技術進步可以有效降低本地化肥面源污染。間接溢出未通過顯著性檢驗，表明化肥施用技術進步的擴散效果不明顯。化肥施用技術進步的溢出效應受農民吸收和消化能力約束，由于鄰近省份對于本省技術進步溢出的接受能力存在差異[39]，在農業技術推廣體系不完善的背景下，化肥施用技術進步的間接溢出效果有限。

為檢驗模型的穩健性，同時構建地理距離空間權重矩陣進行估計(表5后三列)，各驅動因素的作用方向和顯著性與鄰接權重矩陣估計結果大致相同，表明估計結果穩健。

4 結論與政策含義

4.1 結論

基于門檻效應和空間溢出雙重視角，以2000—2016年31省面板數據為樣本，采用門檻回歸和空間計量模型探討了城鎮化對化肥面源污染的影響。通過統計描述與計量經濟模型的實證研究，得出結論如下：

1)化肥面源污染排放強度總體表現為：東部>中部>西部，且空間集聚特征明顯；從化肥面源污染的動態演進軌跡看，化肥面源污染存在由東部省份向中西部省份轉移的演變趨勢。

2)從門檻效應看，城鎮化對化肥面源污染具有單一門檻效應，當人均收入水平低于8 768元(2000年不變價格，下同)時，城鎮化的擴張效應占據主導地位，城鎮化的推進會加劇化肥面源污染；當人均收入水平高于8 768元時，城鎮化的質量效應占據主導地位，城鎮化的推進會緩解化肥面源污染。

3)從空間溢出看，城鎮化對化肥面源污染的影響具有明顯的間接溢出，且間接溢出遠大于城鎮化對本省份化肥面源污染的直接影響，發達省份城鎮化的推進可能會實現化肥面源污染的“轉嫁”。

4.2 政策含義

揭示了城鎮化對化肥面源污染的影響，具有以下幾點政策含義。

1)城鎮化推進能否緩解化肥面源污染取決于經濟發展水平是否跨越門檻值。在中國經濟結構性改革的轉型階段，更應注重城鎮化質量效應而非擴張效應的發揮。盡早跨越經濟發展水平門檻，嚴控城鎮化的低效擴張、推進城鎮化的質量提升，不僅有助于促進經濟增長，更有利于實現農業高效、可持續發展。

2)考慮到城鎮化對化肥面源污染影響的空間溢出，在制定相關政策時，不僅要考慮到各省內部的驅動因素，也要關注鄰近省份驅動因素的交互作用，對各省間的農業產業政策應進行統籌布局，實現農業資源的合理有序競爭。各省城鎮化的推進和化肥面源污染防治更應協調統籌、均衡發展，嚴防個別省份城鎮化發展過快帶來的污染“轉嫁”，尋求城鎮化推進與農業綠色生產之間協調的均衡點，建立完備的省際間農業合作機制、農業環境政策聯動機制，加強省際農業生產合作與交流。東部省份多表現為人口的凈流入，更應注重與周邊人口凈流出省份形成農業協同發展共同體，避免化肥面源污染的負向溢出，實現城鎮化發展與綠色農業的雙贏。

3)考慮到城鎮化發展的異質性，不同省份化肥面源污染應因地制宜、綜合治理。中西部省份多處于城鎮化擴張效應占主導地位的階段，將是未來化肥面源污染防治的重點，應兼顧城鎮化推進和化肥面源污染防治，加強與東部發達省份政府部門的合作與協調，弱化行政壁壘的邊界作用，實現城鎮化發展與農業生態環境的良性互動，推進農業綠色發展。東部省份城鎮化發展相對較快，應利用經濟優勢設立農業綠色補償基金，加強綠色有機肥、生物肥的研發與推廣，充分挖掘城鎮化質量效應的潛力。

此外，本研究僅從城鎮化對化肥面源污染的作用效果進行了評估，未能對城鎮化擴張效應和質量效應的作用路徑進行實證檢驗，這也是本文的不足之處，該問題有待于后續進一步研究。