張利國(guó)，劉 辰,b，陳 蘇

（江西財(cái)經(jīng)大學(xué)a.經(jīng)濟(jì)學(xué)院；b.中國(guó)農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化研究院，江西 南昌 330013）

一、引言

化肥作為糧食的“糧食”，在促進(jìn)農(nóng)業(yè)增長(zhǎng)和保障糧食安全方面起到了無(wú)可替代的作用。我國(guó)以產(chǎn)量目標(biāo)為導(dǎo)向的農(nóng)業(yè)發(fā)展模式和人多地少的基本國(guó)情，決定了我國(guó)農(nóng)業(yè)發(fā)展需要提高土地生產(chǎn)率以促進(jìn)增產(chǎn)增收。20 世紀(jì)80 年代以前，施肥模式主要是有機(jī)肥和多種營(yíng)養(yǎng)元素配合施用，土地生產(chǎn)率較低。20 世紀(jì)80 年代以后，化肥、農(nóng)藥等農(nóng)業(yè)化學(xué)品的大量施用大大提升了土地生產(chǎn)率（張露和羅必良，2020），解決了中國(guó)十四億人口的糧食安全問(wèn)題。[1]然而，一直以來(lái)我國(guó)化肥施用存在畝均化肥施用量較高、化肥利用率較低以及施肥結(jié)構(gòu)不合理等問(wèn)題。2019 年我國(guó)農(nóng)作物化肥施用強(qiáng)度為325.68 千克/公頃，是世界平均水平225 千克/公頃的1.45 倍（生態(tài)環(huán)境部，2017），由過(guò)量化肥施用所導(dǎo)致的農(nóng)田養(yǎng)分非均衡化、耕地生產(chǎn)性能下降和農(nóng)業(yè)面源污染等問(wèn)題引起了社會(huì)的廣泛關(guān)注。[2]隨著我國(guó)經(jīng)濟(jì)實(shí)力的發(fā)展壯大和不斷提高，人民日益增長(zhǎng)的美好生活需要對(duì)農(nóng)產(chǎn)品安全提出了更高的要求。如“兩品一標(biāo)”農(nóng)產(chǎn)品在市場(chǎng)更受追捧，“綠色”觀念深入人心，化肥施用受到更多約束。2015年，農(nóng)業(yè)部發(fā)布《到2020 年化肥使用量零增長(zhǎng)行動(dòng)方案》，該方案明確提出“力爭(zhēng)到2020 年，主要農(nóng)作物化肥使用量實(shí)現(xiàn)零增長(zhǎng)”的行動(dòng)目標(biāo)，這也是2020 年中央農(nóng)村工作會(huì)議提出的“農(nóng)業(yè)供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革”的重要一環(huán)?；柿阍鲩L(zhǎng)行動(dòng)實(shí)施以來(lái)，全國(guó)化肥施用總量已扭轉(zhuǎn)多年持續(xù)上漲的趨勢(shì)，實(shí)現(xiàn)歷史性連續(xù)下降，減量趨勢(shì)較為明顯，施肥結(jié)構(gòu)更趨合理（金書(shū)秦等，2019）。[3]在此背景下，探索我國(guó)化肥減量化行動(dòng)實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)及其創(chuàng)新路徑，提出可操作、可復(fù)制、可推廣的長(zhǎng)效治理策略，已成為我國(guó)農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展迫切需要解決的重要問(wèn)題。

化肥施用強(qiáng)度是衡量一個(gè)地區(qū)或國(guó)家化肥利用效率的常用指標(biāo)。目前學(xué)術(shù)界對(duì)化肥施用強(qiáng)度的研究較多，主要總結(jié)為下述三個(gè)方面：一是估測(cè)化肥施用強(qiáng)度及對(duì)其進(jìn)行污染程度評(píng)估。研究表明，我國(guó)化肥施用強(qiáng)度偏高且一直處于較高水平，而長(zhǎng)期過(guò)量施用化肥會(huì)引致嚴(yán)重的水體富營(yíng)養(yǎng)化、地下水質(zhì)污染、土壤酸化等環(huán)境污染。隨著國(guó)家對(duì)環(huán)境問(wèn)題的高度重視及相應(yīng)政策陸續(xù)出臺(tái)，未來(lái)我國(guó)化肥施用強(qiáng)度會(huì)大幅度降低（李太平等，2011；Xin 等，2012；欒江等，2013）。[4-6]二是研究化肥施用強(qiáng)度如何影響農(nóng)業(yè)產(chǎn)出。研究表明，化肥施用對(duì)農(nóng)業(yè)產(chǎn)出增長(zhǎng)有明顯的正增產(chǎn)效應(yīng)，受制于要素邊際報(bào)酬遞減規(guī)律，需要轉(zhuǎn)變發(fā)展思路，僅依靠增施化肥來(lái)實(shí)現(xiàn)增產(chǎn)的空間變得十分有限（張利庠等，2008；史常亮等，2016）。[7-8]三是化肥施用強(qiáng)度變動(dòng)的原因分析。宏觀層面主要使用分解模型和空間杜賓模型，研究表明，我國(guó)化肥施用強(qiáng)度具有顯著的區(qū)域差異性和空間依賴性，受效率驅(qū)動(dòng)效應(yīng)、地區(qū)經(jīng)濟(jì)水平、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)結(jié)構(gòu)、勞動(dòng)力投入、種植結(jié)構(gòu)調(diào)整等因素影響（潘丹，2014；張軍偉等，2018；李秋生和李大勝；2019；張利國(guó)等，2020；張利國(guó)等，2018），個(gè)別省份化肥施用強(qiáng)度受經(jīng)濟(jì)發(fā)展程度等因素的影響，已進(jìn)入“倒U 型”的下降治理階段（鄭微微和徐雪高，2017）。[9-14]微觀層面主要使用微觀數(shù)據(jù)分析經(jīng)濟(jì)、政策、人口、科技等多重因素對(duì)農(nóng)戶施用化肥行為的影響。研究表明，農(nóng)戶由于缺乏科學(xué)施肥觀念和相應(yīng)技術(shù)知識(shí)，在勞動(dòng)力成本上升背景下，存在不合理施肥現(xiàn)象，土地細(xì)碎化程度高降低了規(guī)模化的質(zhì)量也進(jìn)一步加重了化肥施用強(qiáng)度（鞏前文等，2010；高晶晶等，2019）。[15-16]

現(xiàn)有研究成果對(duì)化肥施用強(qiáng)度的變動(dòng)及影響因素進(jìn)行了有益探索，并得出了啟示性的結(jié)論，但仍存在有待進(jìn)一步研究的問(wèn)題。一是在研究視角上，我國(guó)幅員遼闊，南北種植制度差異較大，化肥施用亦存在明顯差異。水稻是我國(guó)種植非常廣泛的糧食作物，根據(jù)水稻種植區(qū)自然條件與經(jīng)濟(jì)、社會(huì)、技術(shù)稟賦，大致可分為北方稻作區(qū)和南方稻作區(qū)①南方稻作區(qū)涵蓋15 個(gè)?。ㄊ校荷虾?、江蘇、浙江、安徽、福建、江西、湖北、湖南、廣東、廣西、海南、云南、貴州、四川和重慶。，南方稻作區(qū)復(fù)種指數(shù)較高，土地集約化程度較強(qiáng)，對(duì)化肥有較大需求量。因此，深入研究南方稻作區(qū)化肥施用強(qiáng)度的時(shí)空演變規(guī)律及減量化路徑更具有現(xiàn)實(shí)意義。二是在研究尺度上，設(shè)區(qū)市層面研究偏少，已有研究大多使用更為宏觀的省級(jí)數(shù)據(jù)，研究尺度相對(duì)較大，難以較為全面、細(xì)致地刻畫(huà)化肥施用強(qiáng)度時(shí)空演變特征，為深入探究化肥施用強(qiáng)度驅(qū)動(dòng)因素，有必要拓展設(shè)區(qū)市層面的研究。三是在研究方法上，目前關(guān)于化肥施用強(qiáng)度的研究方法較少數(shù)采用空間計(jì)量模型進(jìn)行實(shí)證分析，且多是進(jìn)行靜態(tài)分析，為深入研究化肥施用強(qiáng)度的動(dòng)態(tài)演變規(guī)律，本文引入動(dòng)態(tài)雙固定效應(yīng)杜賓模型。

綜上所述，本文基于2001—2018 年南方稻作區(qū)176 個(gè)設(shè)區(qū)市的面板數(shù)據(jù)，探析南方稻作區(qū)化肥施用強(qiáng)度的時(shí)空演變特征，結(jié)合全局、局部莫蘭指數(shù)勾勒該區(qū)域化肥施用強(qiáng)度空間關(guān)聯(lián)性特征，揭示該區(qū)域化肥施用強(qiáng)度的時(shí)空演變規(guī)律。同時(shí)探究南方稻作區(qū)化肥施用強(qiáng)度驅(qū)動(dòng)因素，并構(gòu)建空間杜賓模型，分析其經(jīng)濟(jì)、社會(huì)、自然等方面的影響因素，探究化肥施用強(qiáng)度變化的關(guān)鍵性驅(qū)動(dòng)因素，對(duì)于指導(dǎo)“化肥零增長(zhǎng)”行動(dòng)具有重要參考意義。

二、研究方法、指標(biāo)選取與數(shù)據(jù)來(lái)源

（一）研究方法

1.空間探索性分析

運(yùn)用空間探索性分析（ESDA）方法分析南方稻作區(qū)化肥施用強(qiáng)度的空間關(guān)聯(lián)性。ESDA 主要利用統(tǒng)計(jì)學(xué)與可視化分析空間數(shù)據(jù)，可有效檢測(cè)研究單元空間集聚模式，研究常使用兩類指標(biāo)，一是全局莫蘭指數(shù)，該指數(shù)邊界為-1 和1，若為正，表明具有空間正自相關(guān)性，若為負(fù)，則為空間負(fù)相關(guān)性，若為零，則為隨機(jī)分布，指數(shù)越靠近邊界，正或負(fù)相關(guān)性越強(qiáng)；二是局部莫蘭指數(shù)，用來(lái)對(duì)局部地區(qū)的空間相關(guān)特征進(jìn)一步描述，一般配合LISA（LocalIndicators of Spatial Association）集聚圖分析。

2.空間杜賓模型

空間杜賓模型在研究區(qū)域地理要素增長(zhǎng)溢出時(shí)充分考慮了自身固有屬性及其對(duì)鄰近區(qū)域空間依賴性屬性而被廣泛應(yīng)用。如果化肥施用強(qiáng)度具備空間自相關(guān)特征，應(yīng)構(gòu)建空間自回歸模型（SAR）；如果化肥施用強(qiáng)度的誤差項(xiàng)具備空間自相關(guān)特征，應(yīng)構(gòu)建空間誤差模型（SEM）；若通過(guò)了LR 檢驗(yàn)，應(yīng)構(gòu)建空間杜賓模型（SDM），該模型融入了被解釋變量和誤差項(xiàng)二者的空間相關(guān)特征，相較于SAR 和SEM 能得到更穩(wěn)健的估計(jì)結(jié)果。考慮到上一期化肥施用強(qiáng)度會(huì)影響下一期農(nóng)戶決策行為，本文擬構(gòu)建動(dòng)態(tài)空間杜賓模型。

式（1）表示動(dòng)態(tài)空間杜賓模型，其中α 為常數(shù)項(xiàng)，β 為自變量系數(shù)，γ 為自變量空間滯后項(xiàng)系數(shù)，ρ 為因變量空間滯后項(xiàng)系數(shù)，θ 為一階時(shí)間滯后項(xiàng)系數(shù)，W 為創(chuàng)建的176×176 空間權(quán)重矩陣（依據(jù)反距離權(quán)重矩陣創(chuàng)建），μi為個(gè)體固定效應(yīng)，λt為時(shí)間固定效應(yīng)，εit為隨機(jī)誤差項(xiàng)。

（二）指標(biāo)選取

本文因變量為化肥施用強(qiáng)度，測(cè)算方法為化肥施用量指標(biāo)與農(nóng)作物播種面積指標(biāo)之比?；适┯脧?qiáng)度受多方面因素影響，結(jié)合已有研究和南方稻作區(qū)種植實(shí)際，本文在計(jì)量模型中加入了農(nóng)村居民人均收入、人均耕地面積、農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移、農(nóng)業(yè)種植結(jié)構(gòu)、農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步等自變量以及年均溫度、年均降雨量等控制變量。

農(nóng)村居民人均收入。較高的農(nóng)村居民人均收入通常會(huì)促使農(nóng)民加大對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)資料投入，在勞動(dòng)力成本攀升背景下，通過(guò)增施化肥有助于農(nóng)業(yè)增產(chǎn)和節(jié)省勞動(dòng)力投入，進(jìn)而導(dǎo)致化肥施用強(qiáng)度上升。

人均耕地面積。在家庭承包經(jīng)營(yíng)責(zé)任制背景下，土地細(xì)碎化現(xiàn)象普遍，制約著農(nóng)業(yè)規(guī)?；?jīng)營(yíng)，影響生產(chǎn)要素中化肥的利用效率，進(jìn)而影響化肥施用強(qiáng)度。之所以用人均耕地面積來(lái)表征農(nóng)業(yè)規(guī)模化經(jīng)營(yíng)程度，是因?yàn)槿司孛娣e提高，農(nóng)業(yè)規(guī)?；?jīng)營(yíng)程度越高，農(nóng)戶能以更低成本獲取新的技能知識(shí)（鄒偉和張曉媛，2019），[17]促進(jìn)機(jī)械深耕等“增效節(jié)肥”技術(shù)發(fā)揮作用，進(jìn)而提高化肥利用效率，促使化肥施用強(qiáng)度降低。該指標(biāo)用耕地面積與鄉(xiāng)村人口數(shù)之比表示。

農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移。隨著劉易斯拐點(diǎn)的到來(lái)，勞動(dòng)力的供需情況發(fā)生了質(zhì)變，引致勞動(dòng)力工資水平上升，吸引農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力向非農(nóng)部門轉(zhuǎn)移。理論上講，隨著農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力不斷向非農(nóng)部門轉(zhuǎn)移，種植業(yè)勞動(dòng)力數(shù)量會(huì)下降，農(nóng)戶為了維持較高產(chǎn)量水平，會(huì)以增施化肥的方式替代勞動(dòng)力的缺失。根據(jù)數(shù)據(jù)的可得性，該指標(biāo)用第二、三產(chǎn)業(yè)從業(yè)人員占比表示。

農(nóng)業(yè)種植結(jié)構(gòu)。農(nóng)作物所需化肥用量隨類別不同而相異，農(nóng)作物種植結(jié)構(gòu)會(huì)在一定程度上影響化肥施用強(qiáng)度。如，糧食作物化肥用量明顯低于經(jīng)濟(jì)作物（張衛(wèi)峰等，2008）。[18]因此，本文引入反映農(nóng)業(yè)種植結(jié)構(gòu)的變量，用糧食作物播種面積與農(nóng)作物總播種面積占比表示農(nóng)業(yè)種植結(jié)構(gòu)。

農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步。科學(xué)技術(shù)是第一生產(chǎn)力，農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步是“化肥零增長(zhǎng)”行動(dòng)的源動(dòng)力，是實(shí)現(xiàn)我國(guó)糧食安全目標(biāo)的有力保障。理論上說(shuō)，通過(guò)農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步提高化肥利用效率，可促使化肥施用強(qiáng)度降低。該指標(biāo)用各地區(qū)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率（tfp）表示。計(jì)算方法為DEA-Malmquist 指數(shù)方法。產(chǎn)出變量選取農(nóng)業(yè)GDP，并進(jìn)行平減處理。投入變量選取有效灌溉面積、農(nóng)作物播種面積、農(nóng)業(yè)從業(yè)人員、化肥施用量和農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力。

（三）數(shù)據(jù)來(lái)源

本文數(shù)據(jù)主要來(lái)源于2001—2018 年《中國(guó)城市統(tǒng)計(jì)年鑒》和南方稻作區(qū)15 個(gè)?。ㄊ校?duì)應(yīng)的統(tǒng)計(jì)年鑒，矢量地圖利用的是國(guó)家基礎(chǔ)地理信息數(shù)據(jù)中心空間矢量數(shù)據(jù)。其中農(nóng)村居民人均收入數(shù)據(jù)用居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)進(jìn)行了平減，以消除通貨膨脹的影響。由于南方稻作區(qū)部分設(shè)區(qū)市缺失較多數(shù)據(jù)，進(jìn)行插補(bǔ)誤差較大，最終選取176 個(gè)設(shè)區(qū)市為研究對(duì)象。

三、化肥施用強(qiáng)度時(shí)空演變及空間關(guān)聯(lián)性分析

（一）時(shí)序演變特征

如圖1 所示，南方稻作區(qū)化肥施用強(qiáng)度呈現(xiàn)先波動(dòng)上升再波動(dòng)下降趨勢(shì)。從2001 年的281.41 千克/公頃波動(dòng)上升到2014 年362.53 千克/公頃，達(dá)到峰值，增幅28.83%，隨后呈波動(dòng)下降的態(tài)勢(shì)，波動(dòng)下降至2018 年337.33 千克/公頃，降幅6.95%。可見(jiàn)2015 年之后，農(nóng)業(yè)供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革得到推廣和落實(shí)，2017 年中央一號(hào)文件①2016 年12 月31 日，中共中央、國(guó)務(wù)院公開(kāi)發(fā)布《關(guān)于深入推進(jìn)農(nóng)業(yè)供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革 加快培育農(nóng)業(yè)農(nóng)村發(fā)展新動(dòng)能的若干意見(jiàn)》 （又稱為2017 年中央一號(hào)文件）。繼續(xù)通過(guò)改革的辦法推進(jìn)結(jié)構(gòu)調(diào)整，與2017—2018 年化肥施用強(qiáng)度下降幅度較大的現(xiàn)象吻合，“化肥零增長(zhǎng)”行動(dòng)成效明顯。2001—2018 年最低值為2001 年281.41 千克/公頃，明顯高于世界平均水平，可見(jiàn)南方稻作區(qū)化肥施用強(qiáng)度依然處于較高水平。

圖1 2001—2018 年南方稻作區(qū)化肥施用強(qiáng)度時(shí)序特征

（二）空間格局特征

本文將2001 年設(shè)為基期，利用等距法每6 年抽取相應(yīng)年份，并將末年2018 年也納入研究，最終選取2001 年、2007 年、2013 年、2018 年的化肥施用強(qiáng)度，根據(jù)自然斷點(diǎn)法將南方稻作區(qū)化肥施用強(qiáng)度依次劃分為較低化肥施用強(qiáng)度（＜330.46 千克/公頃）、中等化肥施用強(qiáng)度（330.46～496.22 千克/公頃）和較高化肥施用強(qiáng)度（＞496.22 千克/公頃），并運(yùn)用Python 3.8 軟件制圖，結(jié)果如圖2 所示。

圖2 南方稻作區(qū)化肥施用強(qiáng)度空間特征

具體來(lái)看，2001 年，南方稻作區(qū)絕大部分設(shè)區(qū)市為較低化肥施用強(qiáng)度，中等化肥施用強(qiáng)度設(shè)區(qū)市（40 個(gè)）主要集中于安徽、湖北、江蘇、云南和廣東，較高化肥施用強(qiáng)度設(shè)區(qū)市（11 個(gè)）主要集中于江蘇、福建和廣東；2007 年，中等（60 個(gè)）和較高化肥施用強(qiáng)度設(shè)區(qū)市（21 個(gè)）都在2001年基礎(chǔ)之上向周圍擴(kuò)展，數(shù)量均明顯增加，如廣東、廣西、浙江和云南；2013 年，中等（61 個(gè)）和較高化肥施用強(qiáng)度設(shè)區(qū)市（27 個(gè)）繼續(xù)增加，其中江蘇中等化肥施用強(qiáng)度設(shè)區(qū)市有所減少，而浙江有所增加，廣東、廣西和云南較高化肥施用強(qiáng)度設(shè)區(qū)市有所增加；2018 年中等化肥施用強(qiáng)度設(shè)區(qū)市（59 個(gè)）有所減少，較高化肥施用強(qiáng)度設(shè)區(qū)市（27 個(gè)）數(shù)量無(wú)變化，中等化肥施用強(qiáng)度設(shè)區(qū)市同2013 年基本一致，廣東、廣西和云南較高化肥施用強(qiáng)度設(shè)區(qū)市繼續(xù)增加，江蘇和湖北則明顯減少。

整體來(lái)看，南方稻作區(qū)化肥施用強(qiáng)度空間特征為：一是區(qū)域差異顯著，沿海地區(qū)化肥施用強(qiáng)度總體高于內(nèi)陸地區(qū)；二是空間集聚特征顯著，較低、中等和較高化肥施用強(qiáng)度設(shè)區(qū)市呈現(xiàn)集中成片的特點(diǎn)。

（三）空間關(guān)聯(lián)性特征

1.全局Moran’s 指數(shù)

為進(jìn)一步驗(yàn)證南方稻作區(qū)化肥施用強(qiáng)度的空間相關(guān)特征，本文運(yùn)用Stata 15 軟件計(jì)算出2001—2018 年每年化肥施用強(qiáng)度的全局莫蘭指數(shù)值。

如表1 所示，2001 年以來(lái)，南方稻作區(qū)化肥施用強(qiáng)度呈現(xiàn)全局空間正自相關(guān)特征。隨著時(shí)間推移，全局莫蘭指數(shù)值整體上波動(dòng)不大，所有結(jié)果均十分顯著。這表明南方稻作區(qū)各設(shè)區(qū)市化肥施用強(qiáng)度存在顯著的空間正自相關(guān)性，化肥施用強(qiáng)度在空間分布上并不獨(dú)立，而是呈現(xiàn)一定程度的空間集聚特征。即高化肥施用強(qiáng)度設(shè)區(qū)市趨向于聚集分布，低化肥施用強(qiáng)度設(shè)區(qū)市在空間上相互鄰近。

表1 2001—2018 年全局莫蘭指數(shù)

2.局部Moran’s 指數(shù)

由于全局莫蘭指數(shù)只能觀察整體的空間自相關(guān)特征，無(wú)法窺探其內(nèi)部各空間之間如何相關(guān)，即各設(shè)區(qū)市之間化肥施用強(qiáng)度的空間集聚特征難以復(fù)現(xiàn)。因此，有必要進(jìn)一步分析局部莫蘭指數(shù)。本文運(yùn)用Python3.8 軟件繪制了南方稻作區(qū)化肥施用強(qiáng)度的LISA 集聚圖（見(jiàn)圖3）。

圖3 南方稻作區(qū)化肥施用強(qiáng)度LISA 集聚圖

具體來(lái)看，2001 年，“高-高”集聚特征設(shè)區(qū)市（30 個(gè)）主要集中于上海、江蘇、安徽、福建和廣東，“低-低”集聚特征設(shè)區(qū)市（32 個(gè)）主要集中于湖南、廣西、重慶、四川、貴州和云南，“低-高”集聚特征設(shè)區(qū)市為舟山市和河源市，“高-低”集聚特征設(shè)區(qū)市為攀枝花市和玉溪市；2007 年，“高-高”集聚特征設(shè)區(qū)市（20 個(gè)）明顯減少，其中江蘇減少較多，“低-低”集聚特征設(shè)區(qū)市（33 個(gè)）有所增加，其中廣西有所減少，“低-高”和“高-低”集聚特征設(shè)區(qū)市各增加為3個(gè)；2013 年，“高-高”集聚特征設(shè)區(qū)市（22 個(gè)）小幅度增加，其中廣東和廣西增加較多，江蘇減為零，“低-低”集聚特征設(shè)區(qū)市（28 個(gè)）有所減少，其中云南和貴州減少較多，“低-高”集聚特征設(shè)區(qū)市減為2 個(gè)，“高-低”集聚特征設(shè)區(qū)市增加為4 個(gè)；2018 年，“高-高”集聚特征設(shè)區(qū)市（29 個(gè)）繼續(xù)增加，其中福建、廣東和廣西增加較多，“低-低”集聚特征設(shè)區(qū)市（32 個(gè)）有所增加，“低-高”集聚特征設(shè)區(qū)市增加為5 個(gè)，“高-低”集聚特征設(shè)區(qū)市增加為6 個(gè)。

整體來(lái)看，南方稻作區(qū)化肥施用強(qiáng)度絕大部分表現(xiàn)為空間正相關(guān)性，沿海地區(qū)主要體現(xiàn)為“高-高”集聚特征，少量設(shè)區(qū)市體現(xiàn)為“低-高”集聚特征；內(nèi)陸地區(qū)主要體現(xiàn)為“低-低”集聚特征，少量設(shè)區(qū)市體現(xiàn)為“高-低”集聚特征，這與南方稻作區(qū)化肥施用強(qiáng)度的空間特征相契合。

四、化肥施用強(qiáng)度空間計(jì)量分析

（一）空間計(jì)量模型的確定

南方稻作區(qū)化肥施用強(qiáng)度空間特征的分析結(jié)果表明，該區(qū)域化肥施用強(qiáng)度呈現(xiàn)顯著的空間正自相關(guān)特征，故在研究化肥施用強(qiáng)度影響因素時(shí)應(yīng)考慮地理空間要素，運(yùn)用空間計(jì)量模型能避免對(duì)回歸結(jié)果產(chǎn)生的偏誤?？臻g計(jì)量模型常用模型包含空間誤差模型（SEM）、空間自回歸模型（SAR）以及空間杜賓模型（SDM）三種。上述空間計(jì)量模型均有固定效應(yīng)與隨機(jī)效應(yīng)之分，其中前者包含個(gè)體固定效應(yīng)（ind）、時(shí)間固定效應(yīng)（time）和雙固定效應(yīng)（both）三種形式。為保證經(jīng)濟(jì)計(jì)量結(jié)果盡可能準(zhǔn)確，需要經(jīng)過(guò)層層篩選得出最優(yōu)空間計(jì)量模型，再進(jìn)行深入分析。篩選過(guò)程是按如下四個(gè)階段執(zhí)行。第一步，根據(jù)LM 檢驗(yàn)結(jié)果來(lái)實(shí)證分析判斷進(jìn)行空間計(jì)量的必要性、可行性。第二步，根據(jù)Hausman檢驗(yàn)結(jié)果篩選出固定效應(yīng)模型亦或是隨機(jī)效應(yīng)模型。第三步，根據(jù)LM 檢驗(yàn)結(jié)果進(jìn)一步檢驗(yàn)空間Durbin 模型是否會(huì)退化為SAR 或SEM。若檢驗(yàn)結(jié)果顯著地拒絕了會(huì)退化的原假設(shè)，則選擇SDM，否則根據(jù)情況選擇SAR 或SEM。第四步，若前三步的結(jié)果篩選出SDM 固定效應(yīng)模型，繼續(xù)利用LR 檢驗(yàn)篩選時(shí)間固定效應(yīng)（time）、個(gè)體固定效應(yīng)（ind）還是雙固定效應(yīng)（both）；若時(shí)間固定效應(yīng)和個(gè)體固定效應(yīng)回歸的似然比都顯著，再最終篩選出雙固定效應(yīng)模型。

表2 空間計(jì)量檢驗(yàn)

如表2 和表3 所示：第一，根據(jù)LM 檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)莫蘭指數(shù)顯著為正，無(wú)論是滯后項(xiàng)、誤差項(xiàng)的LM檢驗(yàn)還是對(duì)應(yīng)的穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果均在1%水平顯著，強(qiáng)烈拒絕“無(wú)空間自相關(guān)性”的原假設(shè)，證明了空間計(jì)量分析的必要性和可行性。而ρ 值顯著大于0，證實(shí)了南方稻作區(qū)存在顯著的空間正自相關(guān)特征。第二，Hausman 檢驗(yàn)的結(jié)果強(qiáng)烈拒絕隨機(jī)效應(yīng)模型中“地區(qū)效應(yīng)同自變量不相關(guān)”的原假設(shè)，表示相比于隨機(jī)效應(yīng)模型，固定效應(yīng)模型顯得更加有效。實(shí)際上，當(dāng)隨機(jī)獲取研究樣本時(shí)，隨機(jī)效應(yīng)優(yōu)于固定效應(yīng)，而固定獲取研究樣本時(shí)，固定效應(yīng)優(yōu)于隨機(jī)效應(yīng)。本文研究樣本是南方稻作區(qū)176 個(gè)設(shè)區(qū)市，屬于固定獲取研究樣本。因此，相比于隨機(jī)效應(yīng)模型，固定效應(yīng)模型更合適，檢驗(yàn)結(jié)果符合模型的預(yù)期。第三，如表3 所示，無(wú)論是固定效應(yīng)模型還是隨機(jī)效應(yīng)模型，LR 檢驗(yàn)結(jié)果強(qiáng)烈拒絕了“SDM 可退化為SEM”“SDM 可退化為SAR”的原假設(shè)，篩選出SDM。第四，LR 檢驗(yàn)結(jié)果強(qiáng)烈拒絕了“雙固定效應(yīng)可退化為個(gè)體固定效應(yīng)或時(shí)間固定效應(yīng)”的原假設(shè)，篩選出雙固定效應(yīng)模型，結(jié)合前述檢驗(yàn)，應(yīng)選擇靜態(tài)雙固定效應(yīng)杜賓模型?？紤]到上一期化肥施用強(qiáng)度會(huì)影響下一期農(nóng)戶決策行為，僅使用靜態(tài)雙固定效應(yīng)杜賓模型無(wú)法估計(jì)化肥施用強(qiáng)度的時(shí)間滯后性（張利國(guó)等，2020），[19]為探討化肥施用強(qiáng)度的時(shí)間滯后性，下文將結(jié)合動(dòng)態(tài)雙固定效應(yīng)杜賓模型進(jìn)行實(shí)證分析，結(jié)果詳見(jiàn)表4。

表3 空間杜賓模型回歸結(jié)果

（二）模型估計(jì)結(jié)果與分析

1.上一期化肥施用強(qiáng)度。如表4 所示，上一期化肥施用強(qiáng)度顯著正向影響本期化肥施用強(qiáng)度。即農(nóng)戶化肥施用存在著較強(qiáng)的“路徑依賴”特性，這一結(jié)論與Ebenstein 等人的研究結(jié)論（Ebenstein等，2011）[20]相類似。可能的原因是，一方面，當(dāng)前我國(guó)農(nóng)戶經(jīng)營(yíng)規(guī)模普遍較小，且這一國(guó)情特征會(huì)長(zhǎng)期存在，導(dǎo)致土地的集約化經(jīng)營(yíng)壓力較大，阻礙了節(jié)肥技術(shù)的推廣，使得化肥利用效率低下，化肥施用強(qiáng)度短期內(nèi)難以迅速降低；另一方面，在于化肥的過(guò)量施用帶來(lái)了土壤退化、土壤基礎(chǔ)肥力下降等后果，降低了化肥利用效率，為穩(wěn)定產(chǎn)量水平，農(nóng)戶不得不在來(lái)年繼續(xù)施用更多的化肥，提高了化肥施用強(qiáng)度。

2.農(nóng)村居民人均收入。如表4 所示，農(nóng)村居民人均收入顯著正向影響化肥施用強(qiáng)度。農(nóng)村居民人均收入每增加1%，化肥施用強(qiáng)度會(huì)增加0.084%，表明農(nóng)民收入水平越高，越傾向于增施化肥。除了借此達(dá)到增加農(nóng)業(yè)產(chǎn)出的目的外，增施化肥也可以有效減少農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過(guò)程中的勞動(dòng)力投入，進(jìn)而使農(nóng)民從較為繁重的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)活動(dòng)中解放出來(lái)，既省時(shí)省力也適當(dāng)彌補(bǔ)了勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移后農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力存在的缺口。

3.人均耕地面積。如表4 所示，人均耕地面積顯著負(fù)向影響化肥施用強(qiáng)度。人均耕地面積每增加1%，化肥施用強(qiáng)度會(huì)減少0.029%，表明人均耕地面積越大，農(nóng)業(yè)規(guī)?；?jīng)營(yíng)程度越高，越有利于提高化肥利用效率，促使化肥施用強(qiáng)度降低。

表4 動(dòng)態(tài)雙固定效應(yīng)SDM 回歸結(jié)果

4.農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移。如表4 所示，農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移正向影響化肥施用強(qiáng)度，農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移每增加1%，化肥施用強(qiáng)度會(huì)增加0.021%。這表明：一方面，隨著城市化的推進(jìn)，農(nóng)村青壯年勞動(dòng)力流入城市，農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力數(shù)量減少；另一方面，農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力成本上升，使得農(nóng)戶傾向于增施化肥以替代勞動(dòng)力，促使化肥施用強(qiáng)度上升。這一結(jié)果與胡浩和史常亮等人研究結(jié)論一致（胡浩和楊泳冰，2015；史常亮等，2016），[21-22]但結(jié)果不顯著。

5.農(nóng)業(yè)種植結(jié)構(gòu)。如表4 所示，種植結(jié)構(gòu)顯著負(fù)向影響化肥施用強(qiáng)度。糧食作物播種面積占比每減少1%，化肥施用強(qiáng)度會(huì)增加0.055%。隨著我國(guó)人民生活水平提高，消費(fèi)觀念會(huì)從滿足溫飽上升到注重飲食安全、健康，消費(fèi)結(jié)構(gòu)隨之變化。農(nóng)業(yè)種植結(jié)構(gòu)會(huì)隨政策導(dǎo)向和消費(fèi)結(jié)構(gòu)發(fā)生較大變化。值得注意的是，人口壓力要求糧食生產(chǎn)能穩(wěn)定供給，在糧食播種面積難以減少的背景之下，種植結(jié)構(gòu)的調(diào)整是在有限的播種面積上完成，更多的需要單產(chǎn)提高，即提高土地生產(chǎn)率。

6.農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步。如表4 所示，農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步顯著負(fù)向影響化肥施用強(qiáng)度。農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步每增加1%，化肥施用強(qiáng)度會(huì)減少0.072%。表明南方稻作區(qū)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中新技術(shù)的采用使得化肥施用更趨合理，在穩(wěn)定產(chǎn)量的同時(shí)降低農(nóng)業(yè)生產(chǎn)對(duì)化肥的依賴程度和施用量，促使化肥施用強(qiáng)度降低。

（三）穩(wěn)健性檢驗(yàn)

為驗(yàn)證以上實(shí)證結(jié)果的穩(wěn)定性，本文采用以下兩種方法對(duì)實(shí)證結(jié)果進(jìn)行檢驗(yàn)：一是考慮到經(jīng)濟(jì)發(fā)展程度對(duì)化肥施用強(qiáng)度的影響，刪除直轄市和省會(huì)城市樣本（穩(wěn)健性檢驗(yàn)1），二是用經(jīng)濟(jì)距離矩陣替換反距離權(quán)重矩陣（穩(wěn)健性檢驗(yàn)2）。如表5 所示，兩個(gè)模型R2都在0.84 以上，且主要自變量對(duì)化肥施用強(qiáng)度的影響方向均保持不變，顯著程度變化不大，表明模型估計(jì)結(jié)果在總體上是穩(wěn)健的。

表5 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

五、結(jié)論與啟示

本文以南方稻作區(qū)2001—2018 年設(shè)區(qū)市面板數(shù)據(jù)為研究樣本，探討了南方稻作區(qū)化肥施用強(qiáng)度的時(shí)空演變特征，并使用動(dòng)態(tài)雙固定效應(yīng)空間杜賓模型實(shí)證分析了影響南方稻作區(qū)化肥施用強(qiáng)度的驅(qū)動(dòng)因素，為該區(qū)域“化肥零增長(zhǎng)”行動(dòng)的落實(shí)提供參考。主要研究結(jié)論如下：（1）從時(shí)間上來(lái)看，南方稻作區(qū)化肥施用強(qiáng)度處于先波動(dòng)上升再波動(dòng)下降趨勢(shì)，轉(zhuǎn)折點(diǎn)在2015 年，“化肥零增長(zhǎng)”行動(dòng)初顯成效。（2）從空間上來(lái)看，南方稻作區(qū)化肥施用強(qiáng)度空間集聚效應(yīng)明顯，沿海地區(qū)化肥施用強(qiáng)度總體高于內(nèi)陸地區(qū)，沿海地區(qū)主要體現(xiàn)為“高-高”集聚特征，少量設(shè)區(qū)市體現(xiàn)為“低-高”集聚特征；內(nèi)陸地區(qū)主要體現(xiàn)為“低-低”集聚特征，少量設(shè)區(qū)市體現(xiàn)為“高-低”集聚特征。（3）南方稻作區(qū)化肥施用強(qiáng)度存在顯著時(shí)空滯后性，即空間正自相關(guān)性和時(shí)間滯后性；農(nóng)村居民人均收入顯著正向影響化肥施用強(qiáng)度，人均耕地面積、種植結(jié)構(gòu)和農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步顯著負(fù)向影響化肥施用強(qiáng)度，農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移正向影響化肥施用強(qiáng)度，但不顯著。

根據(jù)前文分析，本文政策啟示有：（1）推行“綠色”理念，拓展有機(jī)肥替代化肥試點(diǎn)范圍?？紤]到南方稻作區(qū)化肥施用強(qiáng)度存在顯著的正自相關(guān)性以及種植結(jié)構(gòu)調(diào)整的局限性，沿海地區(qū)和內(nèi)陸地區(qū)都應(yīng)加強(qiáng)推廣經(jīng)濟(jì)作物化肥替代技術(shù)，拓展經(jīng)濟(jì)作物有機(jī)肥替代化肥試點(diǎn)范圍，降低化肥施用強(qiáng)度，進(jìn)而產(chǎn)生示范效應(yīng)。（2）加強(qiáng)政府宣傳作用，提高產(chǎn)品供給質(zhì)量?？紤]到農(nóng)村居民人均收入的正向影響，一是制定相關(guān)政策，鼓勵(lì)農(nóng)民購(gòu)買更高品質(zhì)化肥，提高土地生產(chǎn)率，降低化肥施用強(qiáng)度；二是加大宣傳力度，提高農(nóng)民環(huán)境保護(hù)意識(shí)，著力推行測(cè)土配方施肥技術(shù)，提高化肥利用效率，增強(qiáng)農(nóng)民減量施用化肥的意愿。（3）強(qiáng)化農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新，促進(jìn)化肥提質(zhì)增效。一是加大農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新投入，保障科研團(tuán)隊(duì)經(jīng)費(fèi)支持；二是搭建產(chǎn)學(xué)研緊密結(jié)合的農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新平臺(tái)，打通科技創(chuàng)新脈絡(luò)；三是大力培養(yǎng)科技創(chuàng)新人才，為農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新注入新鮮血液，進(jìn)而合力推動(dòng)農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新在綠色農(nóng)業(yè)、設(shè)施農(nóng)業(yè)等多個(gè)領(lǐng)域取得突破，以改善和推廣農(nóng)業(yè)節(jié)肥增效技術(shù)，提高化肥利用效率。（4）改善農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)體系，發(fā)展適度規(guī)模經(jīng)營(yíng)。積極推進(jìn)土地流轉(zhuǎn)、聯(lián)耕聯(lián)種、土地入股、代耕代種、土地托管、統(tǒng)一經(jīng)營(yíng)等多種形式，根據(jù)地方特點(diǎn)靈活采用多種經(jīng)營(yíng)形式，將傳統(tǒng)小而碎的土地生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)轉(zhuǎn)變?yōu)橄鄬?duì)集約的適度規(guī)模經(jīng)營(yíng)。（5）加強(qiáng)政策引導(dǎo)作用，實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力提“量”提“質(zhì)”。考慮到農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移的正向影響，一是提“量”，支持和引導(dǎo)農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力返鄉(xiāng)創(chuàng)業(yè)，打好“鄉(xiāng)情牌”“鄉(xiāng)愁牌”，搭建發(fā)揮作用平臺(tái)，鼓勵(lì)引導(dǎo)更多在外成功人士、新鄉(xiāng)賢返鄉(xiāng)投資農(nóng)業(yè)、建設(shè)農(nóng)村，進(jìn)而帶動(dòng)更多農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力回流；二是提“質(zhì)”，加強(qiáng)農(nóng)業(yè)科技理論和實(shí)用技術(shù)培訓(xùn)，爭(zhēng)取培育一批文化程度高、經(jīng)營(yíng)管理能力強(qiáng)、熟練掌握最新農(nóng)業(yè)科技和新型農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)方式的新型職業(yè)農(nóng)民。