互联网+“战略的农业面源污染治理效应研究

DOI:10。13956/j。ss。1001-8409。2017。04。02

中图分类号:F062。5;X506文献标识码:A文章编号:1001-8409(2017)04-0005-04

Abstract:Thisp论文网aperanalyzesthespatialcorrelationofinternetdevelopmentlevelandagriculturalnonpointsourcepollutionbyusingexploratoryspatialdataanalysismethods。Andthen,itcomparesthereferencegroupandthecontrolgroupbyspatialeconometricmodel。Resultshowsthat,spatialautocorrelationoftheInternetdevelopmentlevelandagriculturalnonpointsourcepollutionarebothsignificant。Internetdevelopmentlevelisanimportantfactorofagriculturalnonpointsourcepollution。Theimprovementofinternetdevelopmentcansignificantlyreduceagriculturalnonpointsourcepollutionandimproveenvironmentalquality。

Keywords:‘Internet+’;agriculturalnonpointsourcepollution;spatialeconometricmodel

随着农村经济迅猛发展,农业面源污染问题日益突出,不仅对农业资源和生态环境造成破坏,阻碍农业的可持续发展,而且严重影响农产品的质量安全,威胁公众的生命健康。公众环保意识的增强及其对农产品质量安全要求的提高,促使政府和公众高度重视农业面源污染问题。而信息技术独特的优势及其在农业发展和环境保护领域的创新性应用,使得互联网在环境治理中的作用日益显著。2015年1月实施的新环保法强调了环境保护信息化建设与信息公开。同年3月,国务院总理李克强提出制定互联网+“行动计划。目前,互联网+“已渗透到各领域,其中互联网+环保“为环境信息化发展搭建了平台,而互联网+农业“的发展思维促进了农业转型升级,使农业生产更加环境友好。

农业面源污染具有随机性。分散性和隐蔽性,对其监管和治理的难度较大。而互联网的实时性。开放性和交互性成为推动农业面源污染治理现代化的有效手段。学者们从不同角度研究了互联网在农业面源污染治理中的作用,主要表现在三个方面:一是农业面源污染的动态监测与监管。利用大数据。遥感技术等[1～3],对农业土壤。水体污染等进行区域监测和动态时空分析,将农业污染信息库与不同信息系统协同,实现农业面源污染监管的数字化。网络化和信息化。二是公众参与环保深度化。环境状况与公众的生活质量息息相关[4],互联网为公众获取环境信息。参与环保提供了新的方式和契机。公众可以将现场真实的农业面源污染信息提供给环保监测部门,举报污染现象,还能实时跟进污染治理过程和成果,形成对农业面源污染和?h境执法成果的双重监督。三是农业发展的智能化。互联网技术的智慧农业将农业生产中的各项资源进行最佳的整合配置,有效提高了农业资源与生产要素的利用效率,降低农业能耗,最大限度地保护农业生态环境[5]。

国内外学者从多个层面探讨了互联网对农业面源污染的影响,但仍存在以下不足。第一,现有文献多是探讨互联网在改善农业面源污染中的应用及意义,缺乏结合实际情况实证分析互联网发展对农业面源污染治理的影响研究。第二,目前一些学者的研究发现环境污染具有空间自相关性[6～8],以往关于农业面源污染的研究并没有考虑农业面源污染的空间效应,更没有考虑互联网发展水平及其空间自相关性对农业面源污染的影响,且研究方法多是采用时间序列数据。截面数据或传统的面板数据,引入空间计量方法进行面板数据分析的不多。

鉴于此,本文首先分析互联网发展水平和农业面源污染的空间分布特征,然后将互联网发展水平和农业面源污染的空间自相关性纳入空间计量模型,分析互联网发展水平对农业面源污染的影响。旨在从互联网的动态发展角度,揭示互联网发展水平与农业面源污染在地理分布上的空间效应,重点考察互联网发展水平对农业面源污染的作用,以期为利用信息化手段治理农业面源污染提供科学依据。

1研究方法与模型构建

1。1空间相关性检验方法

为测度省域互联网发展水平与农业面源污染在地理空间上的关联性。异质性及集聚特征,采用局域空间自相关Moran指数及其散点图。局部空间关联指标LISA集群图来检验。

Moran指数的取值范围在区间[-1,1]之间,若Moran指数在(0,1]之间,表示区域观测值呈空间正相关;在[-1,0)之间,表示区域观测值呈空间负相关。Moran值越接近1,表示相似属性集聚;越接近-1,表示相异属性集聚;越接近0,表示属性随机分布或不存在空间相关性。Moran散点图用来研究局域的空间不稳定性,分为四个象限的空间关联模式:第一。三象限表示正向空间自相关性,第二。四象限表示负向空间自相关性。其中,第一象限(高-高)表示高观测值区域被高值区域所包围,第二象限(低-高)表示低观测值区域被高值区域所包围,第三象限(低-低)表示低观测值区域被低值区域所包围,第四象限(高-低)表示高观测值区域被低值区域所包围。

局域空间关联指标LISA用来检验局部地区是否存在集聚现象,LISA集聚区反映了相邻区域观测值相互接近的特质,用以刻画区域差异。

1。2模型设定

Anselin将空间计量模型分为空间自回归模型(SAR,又称空间滞后模型)和空间误差模型(SEM)[9]。

式中,i和t表示第i个省份第t年的数据;P表示农业源氨氮排放量;WlnPit表示区域农业面源污染空间滞后因子;AGDP为各地区人均收入;INT表示互联网普及率;X表示其他影响农业面源污染的控制变量;β表示解释变量的回归系数;ρ表示空间自回归系数;λ表示空间误差系数;ε。μ表示随机误差项;W为空间权重矩阵。

1。3数据来源与指标选取

自2011年起,环保部将统计范围扩展到农业源,所以农业面源污染衡量指标选用2011年以后的指标。样本区间采用2011～2014年全国31个省。直辖市和自治区(以下简称为区域或省域),相关原始数据来自历年中国统计年鉴中国环境统计年鉴和中国财政年鉴。

农业面源污染(P)。氮元素是农业面源污染最重要的成分,化肥施用。畜禽排泄物及农村生活污染等都可以用氮素来衡量[10]。因此本文选取农业源氨氮排放量作为衡量农业面源污染的指标。

互联网发展水平(INT)。互联网的普及提升了政府环境监管与执法效率。公众环保参与度和农业资源利用率,形成了政府监管。公众监督。清洁生产的协同改善农业面源污染局面。本文采用互联网普及率?矶攘炕チ?网发展水平。

经济发展水平(AGDP)。环境质量与经济发展之间关系密切[11],一方面经济发展水平提高导致农产品需求增大,加重了农业面源污染;另一方面经济发展为农业生产应用先进技术提供基础,减少了农业生产造成的污染。本文采用实际人均GDP作为度量指标,数据以2011年为基期,用历年GDP平减指数消除价格影响。

工业化进程(IND)。工业化发展初期,由于工业化对农业资源的掠夺,农业生产者为提高土地利用效率,广泛运用高产高污染农用化工品,加重了农业面源污染[12]。工业化发展中后期,随着工业部门的技术进步与效率提升,亲环境的农业生产技术得以发展和推广,此时工业化将有助于改善农业生态环境。本文采用第二产业增加值占GDP的比重作为度量指标。

农业项目投入(AI)。农业项目投入主要用于土地治理。产业化经营和科技示范项目,通过提高土地利用率,减少农业生产者对化肥农药的依赖性,并实现农产品集约高效生产及污染物的集中处理,同时,利用示范效应带动农业生产生态化。本文采用农业综合开发项目投入作为度量指标。

环境治理力度(EG)。环境治理力度的强弱关系到当地污染排放水平,较高的环境治理投入和治理效率可以改善环境质量。本文采用环境污染治理投资占GDP的比重作为度量指标。

对外开放水平(OP)。贸易开放对环境的影响存在两种观点,一种认为贸易开放有利于改善东道国的环境质量;另一种是污染避难所假说“,认为贸易开放促使东道国环境质量恶化。本文采用各地区进出口贸易额占GDP的比重作为衡量指标。

2互联网发展水平对环境污染影响的实证分析

2。1空间自相关性检验

Moran指数检验结果显示,2011～2014年互联网普及率与农业源氨氮排放量的Moran指数均为正值,分别通过了1百分号和5百分号的显著性水平检验,说明31个省域互联网普及率和农业氨氮排放量在地理分布上均呈现显著的空间正相关,表现出相似属性之间的空间集聚。

2011～2014年互联网普及率与农业源氨氮排放量的Moran散点图显示大部分省域集中在第一象限和第三象限。可见,各省域的互联网普及率与农业源氨氮排放量都表现出明显的空间依赖性,大部分省域与相邻省域存在相似集聚特征,高-高和低-低类型集聚占主导地位。

2014年互联网普及率的LISA集群图如图1所示,互联网普及率在空间分布上形成了两个不同的集聚区域:第一个是以天津为中心,与北京等邻域组成的高值集聚区;第二个是以重庆等为中心,与周边省域组成的低值集聚区。农业源氨氮排放量的LISA集群图(见图2)显示,农业源氨氮排放量空间集聚效应表现为:一是以河南。安徽等地为中心,与邻域形成的高值集聚区,二是以新疆为中心,与周边省域形成的低值集聚区,四川分布在高―低区,而其邻域的甘肃。青海等省域均位于低―低区,四川作为农业源氨氮排放量高值区被低值区所包围。

根据互联网普及率与农业源氨氮排放量的空间分布和集聚检验可知,互联网发展水平与农业面源污染均存在空间自相关性和空间集聚效应。为进一步检验互联网发展水平对农业面源污染的影响,采用空间计量模型进行实证分析。

2。2空间计量估计与分析

经Hausman检验,农业面源污染基准组与对照组均应采用固定效应模型,固定效应分为无固定效应。空间固定效应。时间固定效应。空间与时间双固定效应。对空间计量模型的选择,根据Anselin等提出的判别准则[13],如果LMlag比LMerror在统计上更加显著,且RobustLMlag显著而RobustLMerror不显著,则可以断定适合SAR模型;反则适合SEM模型。基准组与对照组的拉格朗日乘子检验结果显示本研究适合SEM模型。SEM模型检验结果见表1①。

SEM估计结果显示,模型的R2和LogL等统计量拟合度较好,表明模型能够较好地反映各解释变量对农业源氨氮排放量的影响。从模型中解释变量系数的估计结果来看,采用空间固定效应时各解释变量大多通过了显著性检验,对样本的解释力度较高,估计结果优于其他效应,因此,在后续的研究中选择空间固定效应的估计结果进行讨论。将对照组与基准组的检验结果进行对比,对照组的R2和LogL等统计量大于基准组,且大部分变量的显著性明显高于基准组,各变量的估计系数较基准组也有明显提高。这说明互联网发展水平是影响农业面源污染的重要变量,在对照组模型中引入互联网发展水平相比于基准组拟合效果更好,模型构建更加合理。下文采用对照组估计结果进行分析。

空间误差系数λ显著为正,表明农业面源污染在地理空间上存在显著的空间依赖,受到相邻省域的溢出效应影响明显。

互联网普及率的估计系数显著为负,说明互联网发展水平提高将会引起农业源氨氮排放量的显著减少,有利于改善农业面源污染。究其原因,一方面是互联网信息化实现了农业环境资源整合和信息共享,提高了政府农业面源污染监管水平和治理效率以及公众参与环保的意识和积极性;另一方面相对于传统的农业生产方式,用互联网方式发展农业,提高了农业生产效率和农产品质量,减轻了农业生态压力。

经济发展水平的回归系数均通过显著性检验,β1和β3估计值显著为正,β2估计值显著为负,表明经济发展水平与农业面源污染之间呈N型关系,农业面源污染随经济发展水平增加呈现上升-下降-上升的变化趋势。

工业化进程对农业源氨氮排放量有正向影响,表明工业化发展加剧了农业面源污染。目前处于工业化中期,该阶段农业面源污染是工业化的产物[12],农业生产者高度依赖农药化肥的生产方式制约了农业面源污染的治理[14]。

农业项目投入的回归系数显著为负,表明农业项目投入的提高有助于减少农业面源污染。农业项目投入改善了农业生产环境,推动了农业生产生态化。

环境治理力度对农业面源污染影响不显著。原因在于,农业污染治理投资严重不足且利用效率不高,虽然治理投入逐年增加但并未得到有效利用,此外,的环境污染治理模式主要是末端治理,不能减少污染物的排放。

对外开放水平的回归系数显著为负,意味着对外开放水平的提高有利于减轻农业面源污染。贸易开放的技术外溢效应提高了本地区的技术水平和生产效率,同时发达国家对进出口农产品执行的严格环保标准促使农业生产更为清洁环保。

3结论与启示

本文分析了2011～2014年31个省域互联网发展水平和农业面源污染的空间效应,并在此基础上构建空间计量模型分析了互联网发展水平?ε┮得嬖次廴镜挠跋欤?得到结论与启示如下:

互联网发展水平的提高有利于减少农业面源污染,对农业环境保护具有积极的促进作用。因此,应借助互联网+“平台推动互联网技术在环境保护领域的应用。一是构建全面的环保系统,如农业污染源监控系统。移动执法系统等;二是加强环境管理的跨界联动和信息共享;三是建立政府与公众的信息沟通平台,鼓励社会公众举报农业污染违法行为。监督执法结果;四是利用互联网+“的智能性,加速农业转型升级,打造资源节约。环境友好的生态农业,从源头上解决农业面源污染排放问题。利用互联网将农业环境信息。环保部门监管和治污情况公开,接受社会监督,形成农业环境污染多元共治的局面。

农业面源污染不仅受到相邻省域污染的冲击,而且与区域间结构性差异有关,这种结构性差异体现在各省域自身的经济发展水平。工业化进程。农业项目投入。环境治理力度和对外开放水平等影响因素的差异。因此,在追求工业化的同时,应重视环境友好型农业生产技术的研发与应用,降低农业资源的过度消耗,实现经济。环境与资源的协调发展;农业项目投入不仅要注重经营性项目的投资,也要注重生态综合治理的投入;加大农业面源污染治理力度。提高治理效率,并制订有效的农业环境政策;利用对外开放的益处,引进发达国家的先进技术和环保标准,提升农业绿色生产水平。

互联网+“战略的农业面源污染治理效应研究

互联网”战略的农业面源污染治理效應研究【5006字】:http://www.youerw.com/guanli/lunwen_183905.html