高標準農田建設政策對化肥減量的影響

曾琳琳，李曉云，張安錄，劉念潔

高標準農田建設政策對化肥減量的影響

曾琳琳1,2，李曉云1※，張安錄1，劉念潔1

（1. 華中農業大學經濟管理學院，武漢 430070；2. 湖北省社會科學院農村經濟研究所，武漢 430077）

由于農用化學品的過度施用，中國農業的可持續發展面臨一系列資源環境問題，政府通過合理的政策措施以促進農用化學品減量，應該成為農業可持續發展的主要目標之一。基于此，該研究以高標準農田建設政策的實施為切入點，運用雙重差分法（Differences-in-Differences，DID）方法，基于長江中下游3個糧食主產省湖北、湖南和江蘇282個縣域2007—2017年的面板數據，分析了高標準農田建設政策對農業化肥減量的影響及其作用機制。結果發現：1）基礎回歸分析表明，高標準農田建設政策實施后化肥施用總量減少了5.1%；2）影響路徑分析表明，高標準農田建設通過提升產糧大縣的機械化和糧食作物種植專業化水平實現對化肥施用量的削減效應。機械化水平的提升擴大了糧食作物種植專業化水平對化肥減量效應，進而增強了高標準農田建設政策的化肥減量作用；3）異質性分析結果表明，高標準農田建設政策對平原和丘陵縣、中部縣域以及中高化肥施用強度地區的化肥減量有更顯著的影響。因此未來各區域要繼續大力推進高標準農田建設，充分發揮高標準農田建設在化肥減量和減污降碳的有效作用。同時，在高標準農田建設中，大力推進農業機械化發展水平和作物種植專業化水平可成為產糧大縣兼顧發展農業和生態保護的統籌之策。

高標準農田建設；可持續發展；化肥；農業機械化；糧食作物種植專業化

0 引 言

長期以來，中國農業高投入、高產出的生產模式為農業增長創造了喜人的佳績，2020年中國糧食總產實現了17連增，產量達到6.69億t。但這種生產模型卻是以高排放、高污染為代價的，導致中國農業可持續發展面臨大氣污染、面源污染加劇，耕地質量下降等一系列資源環境緊約束。農業發展既要可持續又肩負著保障國家糧食安全的重任。2020年12月中央經濟工作會議明確提出要落實好“藏糧于地”和“藏糧于技”的戰略。“藏糧于地”是保障糧食安全的戰略要求，是實現農業可持續發展的重要舉措。高標準農田建設是“藏糧于地”戰略的重要組成部分，2020年是第一輪高標準農田建設規劃實施的收官之年，高標準農田建設政策的實施在實現藏糧于地的同時，對化肥減量具有重要的意義。

已有圍繞化肥減量行為的研究主要包括3個方面，一是從生產端出發，側重于農戶家庭或農民個體因素的影響，如家庭兼業化程度或者家庭收入水平[1]、認知特征[2]、風險偏好[3]等；二是從消費端出發，聚焦于通過引導消費者增強對綠色或有機農產品的偏好，倒逼農業生產向減量化方向轉型[4]；三是從農業經營組織層面出發，側重于土地確權[5]、土地經營權穩定性[6]、土地流轉和規模經營[7-8]、農業專業化分工[9]。其中，基于規模經營和專業化分工的化肥減量邏輯受到普遍重視。關于化肥減量的規模效應，研究者們主要通過農地經營規模效應、地塊規模效應和連片規模效應以及不同規模效應之間的交互作用等不同規模情景下對農戶的化肥施用行為展開研究。對于經營規模效應，多數研究表明，農地經營規模與化肥施用量呈現顯著的負向相關性[7,10]。也有學者認為兩者之間存在非線性關系[11-12]，甚至有研究指出農地經營規模的擴大并不能帶來化肥減量[13]。上述研究結論多樣化的原因主要有兩方面：一是未對農地規模多樣性進行區分，規模經營可細分為農戶農地經營規模、地塊規模和連片規模，不同的規模形式隱含著不同的化肥減量邏輯；二是忽視了不同的土地轉入情景，即分散轉入與集中連片轉入帶來的化肥減量效果不同。此外，現有研究均將促進農地流轉作為擴大經營規模的唯一可行路徑，忽視了如宅基地復墾、高標準農田建設[14]等工程類措施的作用。對于地塊規模效應，已有研究一致認為地塊規模越大，化肥減施量越高[12,15]。部分學者深入探究不同土地轉入情景下地塊規模擴張對化肥減量的作用，認為與原有地塊相鄰地塊的轉入或土地呈連片化轉入有利于增加地塊規模，促進化肥減量。值得注意的是，這一結果的前提假設是相鄰地塊的轉入必然帶來地塊規模的擴大。然而在生產實踐中，轉入與自家土地相連的地塊，能夠實現土地“整片利用”，一定程度上降低了農業生產成本[16-17]。但由于缺乏對地塊的工程改造，很難實現地塊合并，地塊規模難以擴張，無法真正發揮地塊的規模效應，從而達到化肥減量的效果。已有研究尚未對此予以重視。此外，多數研究基于不同的情景下，分析不同規模的化肥減量效應。在當前小農占主體地位的農業生產經營體系下，缺乏將3個不同維度規模效應連接起來的紐帶。關于分工效應對化肥減量的影響，已有研究主要聚焦于橫向分工與縱向分工的化肥減量邏輯。在中國戶均規模小、農地流轉市場潛力難以挖掘，既有的土地流轉未從根本上改變中國細碎化與分散化的種植模式[18]的現實情景之下，作物連片種植、聯耕聯種所形成的橫向專業化分工成為小農生產融入現代農業發展軌道[19]，實現化肥減量的有效路徑[9]。以及由橫向專業化對服務外包的市場需求誘導生產環節縱向分工，進一步促進化肥減量。現有為數不多的研究中缺少對二者交互作用對化肥減量的機理分析，以及多將橫向分工視為外生變量，即沒有進一步探討橫向分工深化的來源，孤立地研究農業橫向分工與縱向分工深化對化肥減量的影響。

現有關于高標準農田建設的研究聚焦于建設的規劃設計[20-21]、建設實施的適宜性分析[22]與建設潛力評估[23]、建設實施的現狀分析[24]以及高標準農田的監管[25]。少數對該政策績效評估的研究，也側重于農業生產條件改善和保產增產的糧食安全保障能力效果評估[26-27]，政策的環境效應[28]并未得到充分的討論，如政策的化肥減量效果。隨著高標準農田建設政策的落地實施，政策實施由示范區的“星星之火”逐漸到糧食主產區再至全國范圍的“燎原之勢”，該政策在保障糧食安全、實現高效節水、賦能農業產業化、生態環境保護等方面發揮了重大的效用。2021年是新一輪高標準農田建設開局之年，現有關于高標準農田建設的理論研究滯后于農業生產實踐，亟需從理論分析、實證探究等多方面展開相關研究，為新一輪政策規劃與實施提供理論與政策參考。

鑒于此，本文利用長江中下游地區3個糧食主產區44市282個縣（區）2007—2017年的面板數據，將2013年國務院批復通過《國家農業綜合開發高標準農田建設規劃（2011—2020）》（以下簡稱規劃）視為一次部分縣域保障糧食安全的準自然實驗，應用雙重差分模型（Differences-in-Differences，DID）實證分析了高標準農田建設對化肥減量的影響效果，并進一步分析驗證了其影響機制。與現有文獻相比，本文從以下方面進行了擴展：1）基于政策評估的視角，從實現藏糧于地的重要內容——高標準農田建設政策出發，利用縣域單位數據量化分析高標準農田建設對化肥減量的政策效應；2）內生性問題的緩解。已有較多實證研究采用了面板估計或最小二乘（Ordinary Least Squares，OLS)估計，可能存在內生性問題。為了緩解農業發展與農業減量之間的內生性問題，本文采用DID方法，利用準自然實驗進行政策分析。數據處理上進行事前平穩性檢驗，模型還通過控制空間與時間趨勢交互項的方法，進一步消除可能存在的非平穩性；3）引入農業機械與勞動力替代比例和糧食作物種植專業化指數作為中介變量，揭示出高標準農田建設政策對化肥施用總量削減效應的內在機理與實現路徑。本文的研究結果將有助于加深對高標準農田建設政策的環境效應理解，為持續推進高標準農田建設政策的實施和依托該政策推進化肥減量提供政策參考。

1 研究區概況與數據來源

1.1 研究區概況

長江中下游地區是中國傳統的糧、棉、油主產區，2019年長江中下游地區水稻種植面積和產量分別占全國的50%和51%；棉花和油菜種植面積分別占全國的10.4%和50%。2018年全國水稻生產化肥投入量達到1 021.16 萬t，占農業總化肥投入量的18.1%，水稻平均每公頃化肥投入量達到338.25 kg，長江中下游地區更是高達368.87 kg。

2020年湖北全省新增高標準農田面積22.67萬hm2；湖南省建成高標準農田26萬hm2，并在全省打造14個高標準農田建設示范區；江蘇建設高標準農田24萬hm2。

1.2 數據來源及處理

本文以長江中下游湖北、湖南和江蘇3省44市282縣域2007—2017的數據作為樣本，實證檢驗高標準農田建設政策對化肥減量的影響。選擇長江中下游3省作為樣本的原因一方面是考慮到數據的可得性，另一方面是由于該3省均為糧食主產區，產糧大縣數量較多，即高標準農田建設政策實施的范圍相對較廣，政策實施縣域占比近46%。選擇2007—2017年的樣本區間是由于高標準農田建設政策于2013年開始實施，為有效測度政策效果，將政策開始實施的年份作為樣本區間的近中點位置。本文的數據來源如下：1）使用的數據主要來源于2008—2018年《湖北農村統計年鑒》《湖南農村統計年鑒》以及《江蘇農村統計年鑒》；2）地形分類變量的數據來源于中國經濟社會大數據研究平臺；3）其余部分變量的數據來源于各市統計年鑒及市政府網站發布的統計公報。

在收集原始數據的基礎上，本文對原始數據進行了如下處理：1）依據已有的數據，對部分缺失值采用插值法進行補充；2）對部分行政區劃發生變動的縣域，按照樣本區間結束的年份，即2017年的縣域區劃進行數據合并處理；3）為消除物價因素的影響，將本文將化學肥料生產資料價格指數和谷物生產價格指數調整為2007年不變價格指數。

2 研究思路與方法

2.1 識別策略

本文選擇2013年高標準農田建設規劃頒布這一事件展開分析，可以有效比較產糧大縣和一般縣域化肥減量的差異，進行因果分析。高標準農田建設的實施是確保國家糧食安全，實現藏糧于地的重要舉措。分析藏糧于地是否有利于化肥減量便轉化為識別高標準農田建設政策對化肥減量的處理效應。據此，本研究以2013年高標準農田建設規劃實施為一次準自然實驗而分析其對化肥減量的政策效應。選擇湖北、湖南和江蘇3省為研究樣本區域，共計282個縣級單位，其中處理組為127個其余155個為控制組。考慮到處理組即產糧大縣相較與控制組具有資源稟賦和生產上的天然優勢，故本文借助雙重差分法，利用2007—2017年11期282個縣級單位的面板數據，在控制年份固定效應和縣域固定效應的基礎上，還通過控制省份固定效應、市級固定效應與時間虛擬變量交互項的方法，盡量消除政策干預前后處理組和控制組在自然和經濟等條件上不隨時間變化的差異以及未觀測到的地區特征變量的影響。

2.2 模型設置

2.2.1 基準模型設

本文參考已有對于農業減量的研究，直接以化肥施用量為被解釋變量[29]，分析高標準農田建設政策對化肥減量的影響，據此構建的實證模型如下：

式中因變量為化肥施用量。group表示是否為高標準農田建設實施區的虛擬變量，即當縣域為產糧大縣時取1，反之取0；post表示高標準農田建設政策實施時點的虛擬變量，若當時間在政策實施期取1，反之取0；代表一組控制變量（包括農業勞動力、農業機械、有效灌溉面積、作物種植結構、地形、復種指數、農藥、化肥價格、糧食價格和測土配方施肥等）。、和為待估參數，μ表示縣域固定效應，λ表示時間固定效應，表示隨機擾動項。grouppost是本文關注的核心自變量，其估計系數即為雙重差分估計量，表示高標準農田建設政策實施對化肥施用量的具體影響程度。

2.2.2 事前平行趨勢檢驗模型設定

本文采用2007—2012年縣域面板數據，使用事件分析法進行事前平行趨勢檢驗。方程設為如下形式：

式中year為年份虛擬變量。如當=2007時，2007=1；反之取0。當≥2013時，估計系數β表示政策干預后各時期處理效應的動態變化。

2.2.3 減量路徑模型設置

為進一步探究高標準農田建設政策實施通過何種機制促進化肥減量，結合前文理論分析，引入機械化和糧食作物種植專業化指數，并借鑒中介效應分析方法，分別驗證上述影響路徑。具體模型的表達式如下：

式中分別選取農業機械總動力與農業勞動力的比值以及糧食作物種植專業化指數作為本文的中介變量M。和均為待估參數，分別表示高標準農田建設政策實施對中介變量和對化肥施用量的影響程度。表示中介變量對化肥施用量的影響效應。本文將式（3）、（4）的回歸結果與式（1）作比較，以揭示影響機制的作用方向和大小。

2.3 變量選擇

2.3.1 被解釋變量

化肥施用總量（fertilizer）以化肥折純量來表征；化肥施用強度以化肥施用總量與農作物總播種面積比值來表征。該指標主要用于穩健性檢驗。

2.3.2 控制變量

本文借鑒羅斯炫等[30-31]的研究以及結合農業生產實踐，選取10個可能影響化肥施用量的指標作為控制變量（表1）。具體來說，包括以下因素：①地形；②復種指數；③有效灌溉面積：有效灌溉面積的自然對數；④農業勞動力：用第一產業從業人員數代替農業勞動力數量，再將農業總產值占農林牧漁業總產值的比重作為權重，計算所得即為種植業的勞動力投入，最后再取自然對數值；⑤農業機械：農業機械總動力的自然對數；⑥農藥投入：農藥使用量總量的自然對數；⑦作物種植結構：糧食作物與農作物播種面積的比值；⑧化肥價格：以化學肥料生產資料價格指數來表征，以2007年為基期；⑨糧食價格：以谷物生產價格指數來表征，以2007年為基期；⑩測土配方技術：以測土配方施肥面積與農作物播種面積的比例來表示。其中復種指數和測土配方技術指標主要用于穩健性檢驗分析。

表1 變量定義與說明

2.3.3 中介變量

本文將農業機械總動力/農業勞動力定義為機械與勞動力的替代比例（1），該值越大，在一定程度上表明該區域機械化水平越高；以水稻、小麥、玉米、豆類和薯類等五大糧食作物種植專業化指數（2）來表征糧食作物種植專業化水平，具體測度計算式如下：

式中=5（類），S表示第個縣域第種農作物種植面積（103hm2），X表示該縣域農作物播種面積（103hm2）。

3 結果與分析

3.1 化肥施用的特征分析

3.1.1 基本特征分析

計量檢驗之前，本文先通過對特征性事實的描述以發現初步證據。通過對樣本數據進行分類，圖1展示了長江中下游地區3個糧食主產區（湖北、湖南和江蘇）44市282個縣（區）2007—2017年糧食主產縣和非產糧食主產縣種植業平均化肥施用量和施用強度情況。

圖1 2007—2017年研究區化肥施用量和化肥施用強度

從圖1a來看，2007—2017年長江中下游地區3省糧食主產縣的化肥施用絕對量一直遠高于非糧食主產縣，這是因為糧食主產縣本身即為產量大縣，農作物總播種面積和糧食作物播種面積遠超于非產糧大縣，高化肥投入亦是必然。在2013年以前，糧食主產縣和非產糧食主產縣平均化肥施用的絕對量的變化趨勢基本保持平行；2013年后，糧食主產縣平均化肥施用絕對量呈現較大幅度下降，而非糧食主產縣平均化肥施用絕對量仍然保持平穩。這從側面表明了高標準農田建設政策的實施可能有助于糧食主產縣內化肥減量。當把化肥施用絕對量換成化肥施用強度時，結果亦然（圖1b）。在2013年前，糧食主產縣平均化肥施用強度高于非糧食主產縣；但2013年后，非糧食主產縣的平均化肥施用強度反超糧食主產縣，雖然在隨后的2014年二者差距縮小，但2015 —2017年二者在增長態勢上呈現明顯的分離，非糧食主產縣平均化肥施用強度呈現增長趨勢，糧食主產縣則呈現下降的態勢，二者差距進一步拉開。這一結果進一步表明，高標準農田建設政策的實施在實現藏糧于地的同時未必加劇污染，反而有利于化肥減量。

3.1.2 組間差異比較

2013年3省高標準農田建設政策實施縣域占總體樣本的46%；分省份來看，湖北、湖南和江蘇政策實施縣域分別占40%、43%和55%。在樣本期內，化肥施用量整體呈現先上升后波動下降的趨勢；政策實施前，化肥施用量呈現波動上升趨勢，年均增長率達0.42%；政策實施后，化肥施用量呈現下降趨勢，年均降幅為0.4%。通過值檢驗發現（詳見表2），處理組各變量均值均在1%水平上顯著高于控制組；無論是處理組還是控制組政策干預后化肥施用量均小于政策干預前；政策干預前，處理組化肥施用量年均增長率高于控制組；政策干預后，處理組化肥年均減量高于控制組。

表2 處理組與控制組各變量均值差異比較

注：表示樣本數量；**和***分別表示在5%和1%的置信水平上顯著。

Note:represents the samples number; **, *** indicate significance at the 5%, and 1% levels, respectively.

3.2 高標準農田建設對化肥減量的影響結果

本文采用雙重差分回歸模型展開計量檢驗。表3為高標準農田建設政策對化肥減量的模型估計結果。由模型（1）可知，本文關注的政策變量的估計系數為負，高標準農田建設政策的實施對化肥施用的處理效應在統計上高度顯著，即與控制組相比，產糧大縣在2013—2017年間化肥施用總量減少，這表明高標準農田建設政策的實施降低了產糧大縣的化肥施用水平。

在加入控制變量后，政策變量的估計系數的絕對值略有下降，為-0.051，但依然在1%水平上顯著。這說明，在其他條件不變的情況下，高標準農田建設政策的實施在2013—2017年間平均降低了處理組化肥施用總量的5.1%。這可能主要是由于高標準農田建設在實施中積極完善農業基礎配套設施，如田間道路和水利設施建設等，促進了農業機械化的快速發展，增強了機械對農業勞動力的替代，充分發揮了機械化生產的標準化、精確化；另一方面可能是由于高標準農田建設主要實施區域在產糧大縣，高標準農田建成后，進一步增強了產糧大縣生產糧食作物的優勢。相比于非產糧大縣，產糧大縣內高度集中且呈規模化、專業化的糧食生產有助于提高農業生產效率，實現化肥減量。模型（3）控制了省份虛擬變量，模型（4）進一步控制了省份虛擬變量與時間趨勢的交互項，模型（5）進一步將省份虛擬變量替換為地級市虛擬變量，模型（6）控制了地級市虛擬變量與時間趨勢的交互項，雖然估計系數的絕對值有所增加但依舊在1%的統計水平上顯著。以上模型估計的結果都表明高標準農田建設政策的實施會促進化肥施用總量的減少，結果穩健。

表3 高標準農田建設政策對化肥減量的影響基準回歸結果

注：*、**和***分別表示在10%、5%和1%的置信水平上顯著；小括號中的數值代表標準誤，下同。

Note: *, **, and *** indicate significance at the 10%, 5%, and 1% levels, respectively. Robust standard errors in parentheses. The same below.

3.3 平行趨勢檢驗

表3中基于雙重差分回歸模型估計結果是否能夠真實地反映高標準農田建設政策的實施對化肥減量的因果效應，還需進一步對平行趨勢假設展開檢驗。如圖2a所示，高標準農田建設政策實施前處理組與控制組之間的變化趨勢無明顯差異，具體表現為2007—2012年估計系數在0值上下徘徊，即處理組與控制組在2013年高標準農田建設政策實施之前變動趨勢一致，具有可比性。

為更準確驗證處理組和控制組在高標準農田建設政策實施之前化肥施用總量變動趨勢是否一致，本文進一步對2007—2012年各估計系數β執行聯合假設檢驗。由表4模型（1）知，高標準農田建設政策實施前聯合估計系數不顯著，即處理組與控制組的化肥施用總量在政策實施之前無系統性差異。此外，本文進一步考慮了各縣的線性趨勢，即在（2）式的基礎上納入縣域虛擬變量與時間趨勢的交互項，以減輕或消除處理組與控制組政策干預前因時間趨勢差異對估計結果造成的偏誤。由表4模型（2）知，高標準農田建設政策實施前聯合估計系數依然不顯著。綜上所述，上述回歸模型滿足事前平行趨勢假設，即上文所估計的高標準農田建設政策實施的平均處理效應是可靠與穩健的。

注：圖中虛豎線表示95%的置信區間。

表4 2007—2012、2014—2017年各時期估計系數聯合假設檢驗

注：模型（1）未考慮線性時間趨勢；模型（2）考慮線性時間趨勢;0表示原假設，20072012，20142017分別表示各年份政策對化肥減量的影響效果。

Note: Model(1), without-considering linear temporal trends; Model(2), considering linear temporal trends;0represents null hypothesis,20072012，20142017represent the impact of the policy on fertilizer reduction in each year.

3.4 處理效應的動態變化

以上分析表明高標準農田建設政策的實施對化肥施用總量具有顯著的減少作用，即削減效應，基于此本研究進一步探究政策實施后，各期中這種削減效應的變動，即隨著時間的推移，削減效應得到逐漸增強還是減弱。首先表4中的聯合假設檢驗結果表明，2013—2017年各時期估計系數在1%的水平上顯著。從政策實施后各期效果來看（圖2b），2013年為政策起始年，由于政策的全面落實實施需要一定的時間，初期政策效果較弱；2014年政策的削減效應迅速增強，化肥減量效果立竿見影；2015年化肥減量效果繼續增強，一方面是由于政策實施范圍和地力提升的效果累加作用，政策實施的效果全面顯現，另一方面可能是由于《到2020年化肥使用零增長行動方案》政策出臺的助推作用；2016—2017年，政策效果處于高位平穩發揮作用階段，這說明高標準農田建設政策對化肥減量作用持續穩定發揮效果。

3.5 穩健性檢驗

本文在基準回歸模型的基礎上展開了如下的穩健性檢驗：一是改變因變量度量方式；二是改變計量模型；三是改變因變量的時間序列；四是剔除部分樣本；五是考慮復種指數與農業技術因素；六是排除干擾性因素。穩健性檢驗結果如表5所示。

表5 穩健性檢驗結果

3.5.1 改變因變量度量方式

改變因變量度量方式，即以化肥施用強度替換化肥施用總量。由表5模型（1）可知，政策變量的估計系數在1%的水平上顯著為負。該結果與本文研究結果一致。

3.5.2 改變計量模型

本文將化肥施用總量進行標準化，使得因變量的值域處于[0,1]，進而使用Tobit計量模型重新檢驗。模型（2）估計結果顯示高標準農田建設政策實施縣化肥施用總量減少的概率將顯著提升。

3.5.3 考慮政策實施效果的滯后性

考慮到農業生產的季節性以及政策實施效果的形成需要一定時間，故此處考察當期的政策對未來期間化肥施用總量的影響，lnfertilizer+1表示下一期化肥施用總量（對數值）。模型（3）結果顯示，政策變量的回歸系數仍在1%的水平上顯著為負，其絕對值顯著增大，說明政策對化肥的減量效果確實存在滯后效應。該結果與本文研究結果基本一致。

3.5.4 樣本選擇

由于本文主要使用的是縣級單位面板數據，將部分省直轄市（如湖北省的天門、仙桃、神農架林區等）混雜其中，可能造成樣本選擇偏差，故本文剔除省直轄市級單位進行分析，由模型（4）可知，剔除市級樣本后，估計系數依舊在1%的統計水平上顯著且與基準模型的估計值十分接近；行政區劃的變動導致部分縣域數據可能被拆分或者合并，從而可能對估計結果造成偏誤。鑒于此，此處剔除2007年后行政區劃發生變動的縣域進行檢驗，模型（5）回歸結果表明，政策變量的回歸系數在1%的水平上顯著為負，估計值與基準模型基本一致。

3.5.5 控制復種指數與農業技術因素

考慮到作物的復種指數可能影響產糧大縣的化肥施用強度，因此本文在原有控制變量的基礎上進一步增加了復種指數，表5模型（6）回歸結果表明，政策變量的回歸系數為-0.054，在1%的水平上顯著為負，且估計值與基準模型基本一致。

同時，近年來湖南湖北等地各產糧大縣測土配方施肥技術得到迅速推廣，由此可能引起化肥施用強度的下降。為減少這一遺漏變量的影響，本研究進一步使用測土配方施肥面積與農作物播種面積的比例衡量測土配方技術水平，作為新增的控制變量進行穩健性檢驗。模型（7）回歸結果表明，政策變量的回歸系數仍在1%的水平上顯著為負，化肥減量效果稍有增加。此外，本文同時控制復種指數與測土配方施肥技術兩個變量后，回歸結果依然穩健（見模型（8））。

3.5.6 排除化肥零增長政策的影響

如上述考慮，2015年出臺的化肥零增長行動方案無疑會引導各地農業生產化肥減施，為降低這一政策對本文估計結果的干擾，模型（9）剔除2015年及之后的樣本數據，回歸系數為-0.053，與基礎回歸結果基本一致。但系數的顯著性由原來的1%下降為5%，說明消除化肥零增長政策的混淆影響后，高標準農田建設政策依然能夠有效地促進化肥減量，但其影響效果有所下降。

3.6 減量路徑理論分析

高標準農田建設政策實施后，農業生產條件得到極大改善，土壤肥力增強，土地生產能力得到提高，進而生產相同糧食產量所需的化肥、農藥等生產資料投入減少。因此，本文認為高標準農田建設通過提高農業機械化水平、提高糧食作物種植專業化水平、農業機械化與糧食作物種植專業化交互，形成良性的減量循環機制，實現化肥減量。

首先分析高標準農田建設政策是否顯著提高了產糧大縣的機械化水平和糧食作物種植專業化水平。之后再將機械化和糧食作物種植專業化作為控制變量加入模型中，如果回歸結果中高標準農田建設政策變量的顯著性發生明顯變化或者其系數的絕對值明顯減小，則認為高標準農田建設政策主要通過提高機械化和糧食作物種植專業化水平來影響化肥施用量。

3.6.1 機械化與化肥減量

表6模型（1）的估計結果顯示，高標準農田建設政策的實施對農業機械與勞動力的比值存在顯著正向影響，系數為0.070，且在5%的水平上顯著。說明隨著高標準農田建設政策的實施，農業機械化水平不斷提高，機械對勞動力的替代比例隨之擴大。模型（2）的估計結果表明，機械化水平的提高能顯著降低化肥的施用量，這與上述理論分析一致。進一步同表3模型（2）的結果相比較，當模型中加入機械化與勞動力的比值這一中介變量后，政策變量group×post對化肥施用總量的估計系數的顯著性明顯下降，由原來的在1%水平上顯著變為在10%水平上顯著。這表明，高標準農田建設政策通過提高農業機械化水平促進化肥減量，故上述影響路徑得以驗證。機械化水平的提高有利于利用一些依靠人力所無法達到的先進技術，如深松翻和少免耕技術，減少土壤水分蒸發和水土流失，提高土壤蓄水保墑能力，增加土壤有機質含量，從而起到增產和化肥減量作用。

3.6.2 糧食作物種植專業化與化肥減量

如表6的模型（3），高標準農田建設政策實施后，糧食作物種植專業化水平提高了0.5%。模型（4）顯示將糧食作物種植專業化指數作為控制變量加入回歸方程中后，group×post的估計系數的顯著性也明顯下降，由原來的在1%水平上顯著變為在10%水平上顯著。結果說明，高標準農田建設政策的實施對化肥施用總量的一部分削減效應是通過提高糧食作物種植專業化水平而實現。

3.6.3 機械化與專業化的交互項對化肥減量的影響

如表6的模型（5）所示，機械化與糧食作物種植專業化水平的交互項顯著為負，說明機械化水平的提高能夠顯著增強糧食作物種植專業化水平對化肥施用量的負向影響，從而進一步增強了高標準農田建設政策對化肥的減量效果。

表6 影響機制分析：機械化及專業化對化肥減量的影響

3.7 異質性分析

本文對不同地形、不同地區和不同化肥施用強度的縣域進行了異質性分析，回歸結果如表7所示。高標準農田建設政策對平原區和丘陵區、中部地區以及化肥施用中高強度區化肥減量具有顯著的促進作用。平原地區的化肥施用總量分別是丘陵和山地的近1.5、2.3倍。這可能是由于平原地區化肥施用量較高，因此高標準農田建設政策實施后，減少化肥投入能夠獲得邊際上的收益；對于化肥施用總量和化肥施用強度均較小的山區來說，要保障一定的農業收入，化肥減量的空間較小。同理，對于化肥施用中高強度地區，化肥減量不僅能降低邊際成本還能獲得額外的邊際收益。本文發現中部地區的機械化和糧食作物種植專業化水平均顯著高于東部地區，因而中部地區通過機械化和專業化可以實現化肥減量。需要說明的是，本文的分類存在著重疊，如東部地區多山地，中部地區多平原和丘陵。一般來說，平原地區農業發展水平更高，化肥施用強度也較丘陵和山地更大。

表7 高標準農田建設對化肥減量異質性分析估計

注：化肥施用強度前50%的縣域定義為低強度區，其余為中高強度區。

Note: The top 50% of counties with fertilizer application intensity are defined as low-intensity areas, and the rest are medium-high intensity areas.

4 結 論

本文使用長江中下游3省44市282縣域2007—2017年面板數據，應用雙重差分法實證分析了中國高標準農田建設政策對化肥減量的影響，并揭示化肥減量的內在邏輯及其實證證據。主要研究結論如下：

1）基礎回歸分析表明，高標準農田建設政策實現藏糧于地的同時有利于化肥減量。因此，各區域要繼續積極落實和推進高標準農田建設，從而發揮規模優勢和技術優勢，實現農業發展與生態環境保護的有機統一。

2）影響路徑分析結果表明，高標準農田建設政策通過提升機械化和糧食作物種植專業化水平實現化肥減量。專業化程度的加深能夠增強區域的規模效應，分享分工經濟與發揮區域的比較優勢。當機械化和專業化相互作用時，進一步增強了高標準農田建設政策對化肥施用量的削減效應，因此，機械化和專業化可成為產糧大縣發展農業和兼顧生態環境保護的統籌之策。

3）異質性分析結果表明，高標準農田建設政策對平原和丘陵地區、中部地區和中高化肥施用強度地區的化肥減量作用更明顯，這進一步證明了當前主要在平原或丘陵地區實施的高標準農田建設確實對農業化肥減量起到了重要作用，同時由于產量大縣往往也是高強度化肥施用大戶，所以在產量大縣繼續推進高標準農田建設有利于提高糧食產量和促進生態環境可持續發展。

高標準農田建設政策啟動是個拐點事件，本文以高標準農田政策實施作為準自然實驗，采用雙重差分法研究政策實施對化肥施用的減量效果，能夠有效地緩解可能存在的內生性問題。研究中雖然一定程度上考慮了高標準農田政策實施的時間持續性，但囿于數據限制，未能結合各地每年高標準農田建設新增面積分析政策實施強度對化肥減量的影響，可能會低估高標準農田建設對化肥施用的減量效應。因此未來研究中除了需要進一步完善數據，結合高標準農田的修建進程，搜集縣級單位每年新增高標準農田建設面積外，同時可采用多期雙重差分法、漸進或交疊雙重差分法等雙重差分法前沿計量方法，以更準確地捕捉政策影響的連續性以及政策影響的深度。

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Effect of high-standard farmland construction policy on chemical fertilizer reduction

Zeng Linlin1,2, Li Xiaoyun1※, Zhang Anlu1, Liu Nianjie1

(1.,,430070,;2.,,430077,)

Soil degradation and non-point source pollution have posed a great challenge to sustainable agriculture, due mainly to the excessive application of chemical fertilizers. Among them, High-standard Farmland Construction (HSFC) can be the paramount component of the national strategy for food security and environmental protection. Taking the HSFC in 2013 as a quasi-natural experiment, this study aims to clarify the impacts of the HSFC policies on fertilizer reduction at the county level. Firstly, the datasets were divided into the experimental and control groups with/without HSFC policies. A-value test was carried out to determine the mean differences in the characteristics between the treatment and control groups. A Differences-in-Differences (DID) estimator was used to assess the effects, using the panel data of 282 counties in 3 major grain-producing provinces in the Middle and Lower Reaches of the Yangtze River from 2007 to 2017. An event analysis was then constructed to verify the reliability and robustness, particularly for the pre-event parallel trend and joint hypotheses tests from 2007 to 2012, and 2014 to 2017. Secondly, a series of robustness tests were performed, including the measurement of the dependent variable and regression model, considering the lag in the effect of the policy, and excluding the impact of other similar policies. Finally, the agricultural mechanization and the grain production specialization were selected to reveal the conversion after the HSFC in the study area. The mediation effect model was employed to test the mechanism of agricultural mechanization, and the grain production specialization between the HSFC and chemical fertilizer reduction, together with the interaction between the agricultural mechanization and the grain production specialization. After that, the heterogeneity test was performed to determine the differences in the policy impact in the regions. The results showed that: 1) The density of fertilizer application in the treatment groups was higher than that in the control from 2007 to 2013, whereas, it was reversed after the HSFC. The-value test showed that there was a significant difference in the mean of core variables between the treatment and control groups. 2) The HSFC policies exerted a significant reduction effect on the chemical fertilizer application in the exampled grain dominant counties from 2007 to 2017, with an average of 5.1% decrease in the fertilizer application. There was a consistent trend between the treatment and the control groups before the HSFC, indicating a basically stable reduction. By contrast, there was a slight reduction after excluding the impact of the “double reduction policy”. 3) The impacts of HSFC on the chemical fertilizer application depended mainly on agricultural mechanization and grain production specialization. There was a gradual increase in fertilizer reduction in the HSFC, with the development of agricultural mechanization and grain production specialization. Furthermore, mechanization greatly enhanced production specialization and the HSFC impact on fertilizer reduction. 4) The heterogeneity analysis showed that the HSFC effects varied in the fertilizer application. There was a strong reduction in the fertilizer application in the plains and shallow hills areas, whereas, a higher level of fertilizer application was found in the counties of central provinces. Therefore, agricultural mechanization and specialization can be the overall measures to achieve agricultural development and ecological protection in the process of HSFC.

high-standard farmland construction; sustainable development; chemical fertilizer; agricultural mechanization; grain production specialization

10.11975/j.issn.1002-6819.2022.20.026

F326.1

A

1002-6819(2022)-20-0229-10

曾琳琳，李曉云，張安錄，等. 高標準農田建設政策對化肥減量的影響[J]. 農業工程學報，2022，38(20)：229-238.doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2022.20.026 http://www.tcsae.org

Zeng Linlin, Li Xiaoyun, Zhang Anlu, et al. Effect of high-standard farmland construction policy on chemical fertilizer reduction[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2022, 38(20): 229-238. (in Chinese with English abstract) doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2022.20.026 http://www.tcsae.org

2022-05-31

2022-10-10

教育部哲學社會科學重大攻關項目（20JZD015）；國家自然科學基金項目（71673102）；國家社會科學基金重大項目（18ZDA054）

曾琳琳，博士，研究方向為資源環境經濟與糧食安全。Email：zengll@webmail.hzau.edu.cn

李曉云，博士，教授，博導，研究方向為農業耕作系統和糧食安全。Email：lixiaoyun@mail.hzau.edu.cn