陸文聰,劉 聰(1.浙江大學(xué)中國(guó)農(nóng)村發(fā)展研究院,浙江 杭州 310058；.浙江大學(xué)管理學(xué)院,浙江 杭州310058)

化肥污染對(duì)糧食作物生產(chǎn)的環(huán)境懲罰效應(yīng)

陸文聰1*,劉 聰2(1.浙江大學(xué)中國(guó)農(nóng)村發(fā)展研究院,浙江 杭州 310058；2.浙江大學(xué)管理學(xué)院,浙江 杭州310058)

利用非徑向、非角度的SBM模型,在考慮環(huán)境非期望產(chǎn)出的基礎(chǔ)上,測(cè)量了1998～2013年中國(guó)31個(gè)省區(qū)小麥、玉米和水稻3種主要糧食作物的環(huán)境效率,并在此基礎(chǔ)上采用動(dòng)態(tài)面板GMM方法實(shí)證檢驗(yàn)了化肥污染對(duì)糧食作物環(huán)境效率的影響.結(jié)果顯示:我國(guó)糧食作物的環(huán)境效率呈現(xiàn)出波動(dòng)中穩(wěn)步上升的趨勢(shì),尤其 2003年之后上升態(tài)勢(shì)更加明顯,糧食作物環(huán)境效率的整體水平較低,主產(chǎn)區(qū)糧食作物的環(huán)境效率高于主銷區(qū)和產(chǎn)銷平衡區(qū)的環(huán)境效率;化肥污染對(duì)糧食作物環(huán)境效率存在顯著的負(fù)面影響,化肥污染量每增加1%,小麥、玉米和水稻的環(huán)境效率分別下降10.38%、13.45%和13.19%,這表明化肥污染對(duì)糧食生產(chǎn)過(guò)程存在顯著“環(huán)境懲罰”效應(yīng).

環(huán)境懲罰；化肥污染；環(huán)境效率；SBM模型；動(dòng)態(tài)面板GMM

化肥對(duì)提高糧食作物產(chǎn)量具有十分重要的作用,但農(nóng)民對(duì)化肥使用“高投入高產(chǎn)出”的盲目信任,以及長(zhǎng)期以來(lái)政府對(duì)化肥企業(yè)進(jìn)行生產(chǎn)、稅收等全方位的政策扶持,使得化肥生產(chǎn)及投入量在各部門短期利益的驅(qū)動(dòng)下處于嚴(yán)重過(guò)量狀態(tài),并引發(fā)了嚴(yán)重的環(huán)境問(wèn)題.據(jù)統(tǒng)計(jì),中國(guó)每年因不合理施肥造成1000多萬(wàn)t的氮素(當(dāng)前氮肥平均利用率為 30%～35%)流失,產(chǎn)生了極為嚴(yán)重的水土污染,很大程度上破壞了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)生態(tài)平衡,有調(diào)查顯示化肥、農(nóng)藥等要素導(dǎo)致的土壤污染,每年可造成糧食減產(chǎn)達(dá)到100億kg左右.因此化肥對(duì)糧食生產(chǎn)而言,在促進(jìn)糧食增產(chǎn)的同時(shí)可能會(huì)出現(xiàn)“環(huán)境懲罰”[1]效應(yīng).但是以往研究大多將化肥投入引發(fā)的污染問(wèn)題作為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過(guò)程的結(jié)果變量,而較少關(guān)注化肥污染對(duì)糧食生產(chǎn)可能存在的報(bào)復(fù)性影響,幾乎未采取計(jì)量方法定量研究化肥污染對(duì)糧食生產(chǎn)的懲罰效應(yīng).對(duì)該問(wèn)題的思考和實(shí)證研究,將對(duì)優(yōu)化化肥利用方式,調(diào)整化肥投入量具有十分重要的借鑒意義.

近年來(lái)學(xué)術(shù)界主要關(guān)注化肥投入的環(huán)境影響和化肥投入的糧食增產(chǎn)效應(yīng)兩個(gè)方面.一些研究發(fā)現(xiàn),化肥投入是流域水環(huán)境污染的主要來(lái)源[2],它不僅會(huì)造成較高的環(huán)境污染風(fēng)險(xiǎn),而且會(huì)導(dǎo)致環(huán)境高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)域覆蓋范圍迅速擴(kuò)張[3];另有一些研究普遍認(rèn)為,化肥投入是促進(jìn)糧食產(chǎn)量增長(zhǎng)的重要因素,但由于化肥使用的不合理,使得化肥對(duì)糧食增產(chǎn)的貢獻(xiàn)開(kāi)始出現(xiàn)明顯下降[4],糧食增產(chǎn)效果并不明顯[5].值得注意的是,現(xiàn)有這些研究尚未解釋化肥投入對(duì)農(nóng)業(yè)環(huán)境造成的負(fù)面影響與化肥投入逐漸下降的糧食增產(chǎn)效應(yīng)之間可能存在的關(guān)聯(lián)問(wèn)題.因此,本文從“環(huán)境懲罰”的角度,以化肥投入引發(fā)的環(huán)境污染為切入點(diǎn),分析研究化肥污染對(duì)糧食生產(chǎn)可能存在的影響,在環(huán)境層面上揭示導(dǎo)致化肥增產(chǎn)效應(yīng)下降的深層次原因.

本文以狹義農(nóng)業(yè)(種植業(yè))為研究對(duì)象,以化肥投入產(chǎn)生的碳排放量作為農(nóng)業(yè)非期望產(chǎn)出,基于非徑向、非角度的SBM(Slack-Based Measure)模型方法,實(shí)證估計(jì)1998～2013年我國(guó)31個(gè)省區(qū)小麥、玉米和水稻 3種主要糧食作物的環(huán)境效率[6];并在此基礎(chǔ)上,采用動(dòng)態(tài)面板GMM方法,考慮糧食作物環(huán)境效率可能存在的滯后效應(yīng),實(shí)證檢驗(yàn)化肥污染對(duì)糧食作物環(huán)境效率可能存在的“環(huán)境懲罰”效應(yīng).

1 研究方法

1.1 糧食作物環(huán)境效率的測(cè)量

在DEA效率模型中,若考慮環(huán)境非期望產(chǎn)出問(wèn)題,應(yīng)用較為普遍的方法是將非期望產(chǎn)出作為產(chǎn)出變量與期望產(chǎn)出同時(shí)進(jìn)入模型.為此,Tone[7]提出了非徑向、非角度的SBM模型,該模型可以將松弛變量放入目標(biāo)函數(shù),直接測(cè)量由松弛所帶來(lái)的與最佳生產(chǎn)前沿相比較的無(wú)效率,以剔除由松弛造成的非效率因素;同時(shí)該方法還具有無(wú)量綱性與非角度性的特點(diǎn),可以避免量綱與角度選擇的差異所帶來(lái)的估計(jì)偏差,因此近年來(lái)已經(jīng)得到了國(guó)內(nèi)外學(xué)術(shù)界的廣泛應(yīng)用.

本文采用SBM模型來(lái)測(cè)量考慮了環(huán)境非期望產(chǎn)出的糧食作物環(huán)境效率.借鑒相關(guān)的研究,本文將全國(guó)各省份作為一個(gè)決策單元(DMU),構(gòu)建一個(gè)同時(shí)包含期望產(chǎn)出與非期望產(chǎn)出的生產(chǎn)可能性集合,稱之為環(huán)境生產(chǎn)技術(shù).假設(shè)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)系統(tǒng)有N個(gè)DMU(DMUn,n= 1,2,…,N),每個(gè)DMU利用m種投入( x∈ RM),生產(chǎn)出 s1種期望產(chǎn)出()和 s2種非期望產(chǎn)出(),則環(huán)境生產(chǎn)技術(shù)可以表示為:

式中:定義矩陣X 、 Yg和 Yb分別為假定 X ＞0, Yg＞0 且 Yb＞0;λ≥0的約束條件表示環(huán)境生產(chǎn)技術(shù)滿足不變規(guī)模報(bào)酬假設(shè)(CRS).

因此根據(jù)文獻(xiàn)[7],環(huán)境技術(shù)效率(ρ)可表達(dá)為:

s.t.

式中:m、 s1、 s2分別表示投入、期望產(chǎn)出和環(huán)境污染非期望產(chǎn)出的個(gè)數(shù);s?,sb分別表示投入和非期望產(chǎn)出的冗余,而 sg代表期望產(chǎn)出的不足;r表示第r個(gè)DMU,r0表示待求的DMU;ρ代表要計(jì)算的環(huán)境效率值,關(guān)于 s?,sg和sb嚴(yán)格遞減,并且 0 ＜ρ ≤1.當(dāng)且僅當(dāng) ρ =1,即 s?=0, sg=0, sb=0時(shí),生產(chǎn)單元才是有效率的,當(dāng)ρ ＜1,即 s?,sg和sb三者當(dāng)中至少有一個(gè)不為 0時(shí),表示生產(chǎn)單元無(wú)效,此時(shí)存在對(duì)投入產(chǎn)出進(jìn)行優(yōu)化的必要.

參照以往相關(guān)研究,本文將水資源、化肥、勞動(dòng)力等投入要素作為投入變量.產(chǎn)出變量包括期望產(chǎn)出和環(huán)境非期望產(chǎn)出,其中期望產(chǎn)出用糧食作物的產(chǎn)量來(lái)表示,非期望產(chǎn)出用碳排放量來(lái)表示,主要考慮由化肥投入產(chǎn)生的碳排放量,不包括由農(nóng)藥、農(nóng)膜等其他碳源引起的碳排放.需要特別說(shuō)明的是,土地同樣是糧食生產(chǎn)過(guò)程中一項(xiàng)特別重要的投入要素,應(yīng)當(dāng)予以考慮.但由于本文研究所用的變量均基于單位面積土地取值,因此土地變量已經(jīng)內(nèi)化于研究中,故不再單獨(dú)進(jìn)行設(shè)置.

1.2 效率影響因素模型

本文構(gòu)建固定效應(yīng)面板數(shù)據(jù)模型來(lái)實(shí)證研究化肥污染對(duì)糧食作物環(huán)境效率的影響效應(yīng),首先設(shè)定模型如下:

式中:tiY,為糧食作物的環(huán)境效率值,1-,tiY 為其一階滯后項(xiàng),其可以將一些存量因素對(duì)農(nóng)業(yè)環(huán)境效率可能存在的滯后效應(yīng)充分考慮進(jìn)模型;tiX,為化肥污染以及可能影響糧食作物環(huán)境效率的其他投入要素控制變量;iμ為不可觀測(cè)的地區(qū)固定效應(yīng);ti,ε 為殘差項(xiàng).

進(jìn)一步對(duì)式(3)進(jìn)行差分去掉固定效應(yīng),得到下式:

此外在控制變量的選擇上,除了化肥污染控制變量之外,本文參照文獻(xiàn)[10-11]的研究成果并考慮數(shù)據(jù)可得性,另外選擇農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力比重、農(nóng)業(yè)產(chǎn)值比重、農(nóng)業(yè)科技投入、化肥投入等4個(gè)因素作為糧食作物環(huán)境效率可能的影響因素.

2 數(shù)據(jù)來(lái)源與處理

采用1998～2013年中國(guó)31個(gè)省區(qū)的相關(guān)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)來(lái)實(shí)證研究糧食作物環(huán)境效率以及化肥污染對(duì)其產(chǎn)生的影響,基礎(chǔ)數(shù)據(jù)主要來(lái)源于《全國(guó)農(nóng)產(chǎn)品成本收益資料匯編》[12]、《中國(guó)農(nóng)村統(tǒng)計(jì)年鑒》[13]、《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》[14]、《中國(guó)水資源公報(bào)》[15]、《中國(guó)環(huán)境年鑒》[16]等統(tǒng)計(jì)資料.其中,為測(cè)量由化肥投入產(chǎn)生的碳排放量,本文借鑒文獻(xiàn)[17]的碳排放測(cè)算方法,其計(jì)算公式為:

式中:C表示化肥碳排放量,kg/hm2;F表示化肥使用量,kg/hm2;ξ表示化肥的碳排放系數(shù),借鑒美國(guó)橡樹(shù)嶺國(guó)家實(shí)驗(yàn)室提供的農(nóng)業(yè)碳源排放系數(shù)資料,化肥的碳排放系數(shù)取值為0.8956kg/kg.

參照文獻(xiàn)[18-19],本文采用清單分析方法衡量化肥污染,將化肥污染排放量設(shè)定為:

式中:E為化肥污染的排放量(主要包括總氮、總磷兩類污染),kg/hm2;EUi為單元i指標(biāo)的統(tǒng)計(jì)量(即氮肥、磷肥施用總量),kg/hm2;iρ是單元i污染物的產(chǎn)污強(qiáng)度系數(shù);iη表示單元i的利用效率系數(shù);ic為單元i的污染物排放系數(shù);EI為單位面積土地的污染排放量,kg/hm2;AL為研究區(qū)域的糧食種植面積,hm2.值得注意的是,ic是由化肥本身的特性以及地區(qū)特征(例如自然環(huán)境、降雨量、土壤特性、污染管理措施等)所決定的.

EUi和AL數(shù)據(jù)從歷年相關(guān)統(tǒng)計(jì)年鑒中直接獲取;ρi、ηi和 ci等參數(shù),通過(guò)廣泛的文獻(xiàn)調(diào)研及專家訪談、利用農(nóng)業(yè)環(huán)境監(jiān)測(cè)站的相關(guān)資料、并借鑒第一次全國(guó)污染源普查后發(fā)布的《農(nóng)業(yè)污染源肥料流失系數(shù)手冊(cè)》取得.

表1為模型變量的相關(guān)解釋與說(shuō)明.由于篇幅有限,在此省略樣本數(shù)據(jù)的描述性統(tǒng)計(jì).

表1 模型變量解釋Table 1 Description of explanatory variables

3 描述性結(jié)果與實(shí)證估計(jì)

3.1 糧食作物環(huán)境效率

3.1.1 時(shí)間變化特征 根據(jù) SBM 模型,采用DEA-SOLVER PRO軟件作為技術(shù)支持,實(shí)證估計(jì)了我國(guó) 3種主要糧食作物的環(huán)境效率,得到了1998～2013年間各省區(qū)小麥、玉米和水稻(包括早、中、晚秈稻和粳稻)環(huán)境效率的時(shí)間變化特征,如圖1所示.

圖1 1998～2013年3種糧食作物環(huán)境效率的變化特征Fig.1 Changes in the environmental efficiency for the three grain crops between 1998 and 2013

圖1數(shù)據(jù)表明,小麥、玉米、水稻3種糧食作物的環(huán)境效率在 1998～2013年間均從整體上呈現(xiàn)出在波動(dòng)中穩(wěn)步上升的態(tài)勢(shì);同時(shí),3種糧食作物環(huán)境效率的變化也呈現(xiàn)出一定的階段性特征,在2003年之前呈現(xiàn)出平緩中略有下降的趨勢(shì),而在2003年之后出現(xiàn)了穩(wěn)步的上升趨勢(shì).導(dǎo)致這種變化的原因可能是自2003年以來(lái)國(guó)家相繼出臺(tái)了《水污染防治法》[20],《畜禽養(yǎng)殖業(yè)污染防治技術(shù)政策》[21]等農(nóng)業(yè)環(huán)境治理政策,其實(shí)施效果已經(jīng)不斷顯現(xiàn).1998～2013年間全國(guó)糧食作物環(huán)境效率的整體水平較低,環(huán)境效率均值僅為0.54,其中水稻的環(huán)境效率相對(duì)最高,玉米次之,小麥最低.

3.1.2 分省份測(cè)量結(jié)果 將全國(guó)31個(gè)省區(qū)劃分為糧食主產(chǎn)區(qū)、糧食主銷區(qū)以及糧食產(chǎn)銷平衡區(qū)3大區(qū)域,得到各省區(qū)糧食作物在 1998～2013年間的環(huán)境效率均值如圖2所示.

圖2顯示了每種作物在各省區(qū)的環(huán)境效率均值特征,從中可以看出各作物的效率等級(jí)分區(qū)情況,從整體來(lái)看,主產(chǎn)區(qū)糧食作物的環(huán)境效率高于主銷區(qū)與產(chǎn)銷平衡區(qū)的糧食環(huán)境效率.分作物來(lái)看,小麥生產(chǎn)的高效率區(qū)域位于主產(chǎn)區(qū)的河南、安徽、黑龍江、山東以及位于產(chǎn)銷平衡區(qū)的山西等省份,效率均值約為0.626;低效率區(qū)域位于產(chǎn)銷平衡區(qū)的云南、甘肅、寧夏、新疆等省份,效率均值約為0.272.玉米生產(chǎn)的高效率區(qū)域位于主產(chǎn)區(qū)的內(nèi)蒙古、吉林、黑龍江、河南等省份與位于產(chǎn)銷平衡區(qū)的山西、重慶等省份,環(huán)境效率值平均超過(guò)了0.6;而低效率區(qū)域位于西南、西北地區(qū)的廣西、新疆等產(chǎn)銷平衡區(qū)省份.早、晚秈稻的高效率區(qū)域位于安徽、江西等主產(chǎn)區(qū)省份;低效率區(qū)域位于福建、廣東等主銷區(qū)省份.中秈稻的高效率區(qū)域位于西南地區(qū)的重慶、貴州等產(chǎn)銷平衡區(qū)省份;而位于主銷區(qū)的福建等省份的環(huán)境效率相對(duì)較低,約為0.392.粳稻生產(chǎn)的高效率區(qū)域位于糧食主產(chǎn)區(qū)的東北各省份;而低效率區(qū)域位于寧夏等產(chǎn)銷平衡區(qū)省份.

圖2 1998～2013年3種糧食作物環(huán)境效率的均值Fig.2 Average level of the environmental efficiency of the three grain crops between 1998 and 2013

3.2 化肥污染對(duì)糧食作物環(huán)境效率的“環(huán)境懲罰”效應(yīng)

3.2.1 描述性分析 為了更加直觀的觀察化肥污染對(duì)糧食作物環(huán)境效率的影響效應(yīng),利用stata12.0繪制了化肥污染與環(huán)境效率兩者關(guān)系的散點(diǎn)圖,圖3顯示小麥、玉米和水稻(由于早、中晚秈稻和粳稻的主要產(chǎn)區(qū)均較少,若單獨(dú)分析將會(huì)導(dǎo)致估計(jì)結(jié)果不準(zhǔn)確,因此后文將四種水稻作物作為一個(gè)水稻大類進(jìn)行影響效應(yīng)的檢驗(yàn).)3種糧食作物在生產(chǎn)過(guò)程中產(chǎn)生的化肥污染均與環(huán)境效率存在反向關(guān)系.由于此處并未加入其他控制變量,因此該散點(diǎn)圖表示的只是2個(gè)變量之間的無(wú)條件相關(guān),具體影響效應(yīng)仍需要通過(guò)動(dòng)態(tài)面板GMM模型做進(jìn)一步的檢驗(yàn).

3.2.2 估計(jì)檢驗(yàn)與結(jié)果分析 為增強(qiáng)工具變量的有效性,本文采用系統(tǒng)GMM方法實(shí)證檢驗(yàn)化肥污染對(duì)糧食作物環(huán)境效率的“環(huán)境懲罰”效應(yīng),動(dòng)態(tài)面板模型的系統(tǒng)GMM估計(jì)結(jié)果見(jiàn)表2.

從 AR(2)檢驗(yàn)結(jié)果可以看出,估計(jì)方程的誤差項(xiàng)不存在二階序列自相關(guān),同時(shí)Hansen過(guò)度識(shí)別檢驗(yàn)的結(jié)果也不能拒絕工具變量有效性的零假設(shè),這兩個(gè)檢驗(yàn)結(jié)果表明實(shí)證模型設(shè)定是合理的,且工具變量也是有效的,因此估計(jì)結(jié)果具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義的可靠性.

圖3 化肥污染與3種糧食作物環(huán)境效率的關(guān)系散點(diǎn)圖和擬合直線Fig.3 Scatter plots and lineal regression between the fertilizer pollution and environmental efficiency for the three grain crops

表2 化肥污染對(duì)糧食作物環(huán)境效率影響的系統(tǒng)GMM估計(jì)Table 2 The SYS-GMM estimates for the effect of fertilizer pollution on the grain crop environmental efficiency

從估計(jì)參數(shù)可以看出,化肥污染對(duì)小麥、玉米和水稻 3種糧食作物環(huán)境效率的影響在統(tǒng)計(jì)上均顯著為負(fù),并且系數(shù)值較大,化肥污染量每增加 1%,小麥、玉米和水稻的環(huán)境效率分別下降10.38%、13.45%和13.19%.這表明化肥過(guò)量投入引發(fā)的化肥污染對(duì)糧食作物具有顯著的“環(huán)境懲罰”效應(yīng).

除化肥污染外,農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力比重對(duì)3種糧食作物環(huán)境效率的影響均為負(fù),且在統(tǒng)計(jì)上顯著,這表明加快農(nóng)村剩余勞動(dòng)力非農(nóng)化轉(zhuǎn)移將可能有助于提升糧食作物的環(huán)境效率.農(nóng)業(yè)產(chǎn)值比重對(duì)小麥、水稻的環(huán)境效率均無(wú)顯著影響,但對(duì)玉米的環(huán)境效率具有顯著的負(fù)面影響,總體來(lái)說(shuō),農(nóng)業(yè)產(chǎn)值比重對(duì)糧食作物環(huán)境效率的影響并不明顯.農(nóng)業(yè)科技投入對(duì)3種糧食作物的環(huán)境效率均無(wú)顯著影響,這表明加快農(nóng)業(yè)科技成果轉(zhuǎn)化可能有利于提高糧食作物的環(huán)境效率.化肥投入對(duì)玉米和水稻作物的環(huán)境效率均具有顯著的負(fù)面影響,表明化肥投入對(duì)糧食作物的增產(chǎn)效果已經(jīng)出現(xiàn)了負(fù)面的影響.

3.3 討論

本文僅以化肥投入產(chǎn)生的碳排放作為非期望產(chǎn)出來(lái)實(shí)證估計(jì)糧食作物生產(chǎn)的環(huán)境效率,這可能造成效率高估的情形,因?yàn)槌颂寂欧?糧食生產(chǎn)的非期望產(chǎn)出還包括農(nóng)膜、土壤農(nóng)藥殘留等其他的污染物.此外,本文僅檢驗(yàn)了化肥污染對(duì)糧食生產(chǎn)存在的“環(huán)境懲罰”效應(yīng),這將可能低估環(huán)境污染對(duì)糧食生產(chǎn)的負(fù)外部性.

4 結(jié)論

4.1 我國(guó)3種主要糧食作物的環(huán)境效率均呈現(xiàn)出在波動(dòng)中穩(wěn)步上升的趨勢(shì),并呈現(xiàn)出顯著的階段性特征,在2003年之前3種作物的環(huán)境效率表現(xiàn)出平緩中略有下降的態(tài)勢(shì),但2003年之后卻出現(xiàn)明顯上升的態(tài)勢(shì).糧食作物環(huán)境效率總體水平仍然較低,主產(chǎn)區(qū)糧食作物的環(huán)境效率總體上高于主銷區(qū)與產(chǎn)銷平衡區(qū)的環(huán)境效率.

4.2 化肥污染對(duì)小麥、玉米和水稻3種作物的環(huán)境效率均具有顯著的負(fù)面影響,化肥污染量每增加1%,將使得小麥、玉米和水稻的環(huán)境效率分別下降10.38%、13.45%和13.19%,化肥污染對(duì)糧食生產(chǎn)過(guò)程存在顯著的“環(huán)境懲罰”效應(yīng).

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The “environmental punishment” effect of fertilizer pollution in grain crop production.

LU Wen-cong1*, LIU Cong2(1.China Academy for Rural Development, Zhejiang University, Hangzhou 310058, China；2.School of Management, Zhejiang University, Hangzhou 310058, China). China Environmental Science, 2017,37(5)：1988～1994

The slacks-based measure (SBM) with the environmental undesirable outputs was used to estimate the environmental efficiency of the production of wheat, maize and rice in the 31 provinces of China in 1998～2013, and then the dynamic panel GMM method was used to investigate the effect of fertilizer pollution on the environmental efficiency of the grain crop production. The results showed that the environmental efficiency in the grain crop production had increased but fluctuated, and had an upward trend since 2003. However, the level of the environmental efficiency was low. The environmental efficiency in the main grain production areas was higher than in the main grain consumption areas and in the grain production consumption balance areas. The fertilizer pollution had significantly negative effect on the environmental efficiency. An increase of the fertilizer pollution by 1% led to a decrease of the environmental efficiency by 10.38% for wheat, 13.45% for maize and 13.19% for rice. This proved that there existed a significant punishment effect of the fertilizer pollution in the grain production.

environmental punishment；fertilizer pollution；environmental efficiency；SBM model；dynamic panel GMM

X82

A

1000-6923(2017)05-1988-07

陸文聰(1962-),男,浙江溫嶺人,教授,博士,主要從事農(nóng)業(yè)數(shù)量經(jīng)濟(jì)和環(huán)境資源經(jīng)濟(jì)研究.發(fā)表論文100余篇.

2016-10-24

浙江省自然科學(xué)基金重點(diǎn)項(xiàng)目(LZ13G030002)

* 責(zé)任作者, 教授, wenclu@zju.edu.cn