灰水足跡與碳排放視角下河南省農業污染率的空間分布特征分析

李文艷， 李炳軍， 馬文雅

（河南農業大學信息與管理科學學院，鄭州 450002）

改革開放以來，中國農業經濟增長迅速，但由中國農業生產帶來的污染問題卻日益加劇. 農業生產過程中投入的化肥、農藥等物質資源所導致的水污染以及碳排放問題已成為農業污染的兩個關鍵問題.中國農業用水長期占據全國供水總量的1/2 以上，農業污染加重了中國水體污染［1］. 除此之外，農業碳排放已經成為溫室氣體的主要來源之一，由農業生產活動所產生的溫室氣體排放已成為我國碳排放的重要來源［2］. 因此，最大限度地減小農業生產對環境的負外部性，降低農業物質資源投入所帶來的各種環境污染，對于推進農業綠色生產、實現農業可持續發展具有重要的現實意義.

目前已有較多學者對農業污染評價進行研究. 一部分學者［3-4］主要集中在對農業不同污染物負荷的測算上，一部分學者［5-6］則是從追求經濟-生態的綜合效益角度出發，將各污染物作為非期望產出對農業生態效率進行研究. 張微微等［7］利用輸出系數模型，對懷柔水庫上游兩懷流域2000年和2011年的農業污染負荷總氮和總磷進行了估算和變化分析，發現從2000—2011 年兩懷流域農業氮和磷負荷總量有增加的趨勢，流域內農業土地利用及產業結構變化是引起氮磷污染負荷發生變化的主要原因. 黃康等［8］、王萌等［9］采用輸出系數模型分別對涇河流域和湖北省三峽庫區農業非點源污染物負荷量進行了估算. 王奇等［10］運用SFA-Malmquist指數方法，將農業生產帶來的環境污染（氮磷流失量）作為一種要素投入、種植業增加值作為產出，對中國1992—2010 年的農業綠色全要素生產率進行測度，并對農業生產造成的環境污染進行評估.徐維祥等［11］將農業碳排放作為非期望產出、農業總產值作為期望產出、通過SBM模型測算了2003—2019年中國農業生態效率. 劉濤等［12］將農業水污染量作為非期望產出、農業總產值作為期望產出，通過SBM模型測算了2008—2018 年中國農業生態用水效率和農業經濟用水效率. Moutinho 等［13］將農業總增加值作為理想產出、溫室氣體排放量作為非理想產出，通過數據包絡分析（DEA）和隨機前沿分析（SFA）的廣義最大熵（GME）方法測算并評估了歐洲國家的農業經濟-環境效率.

通過對已有的研究進行總結發現：首先，目前大多數研究都是從絕對量而非相對效率的角度來對農業污染負荷進行測算的，且綜合考慮農業水污染與農業碳排放問題的研究較少；其次，目前大多數研究都是將農業經濟產值作為期望產出、農業污染物作為非期望產出來測算農業生態效率的，雖然通過該方法得到的是相對效率，但其更加偏重于農業生態與經濟的綜合效益研究，不能真實完全地反映農業各項資源投入對環境所造成的負面影響. 因此，為了能更加準確地反映出農業生產過程中各項物質資源的使用對水環境及氣候造成的負面影響，本研究以河南省為研究區域，首先通過測算河南省農業灰水足跡與農業碳排放以將農業水污染與農業碳排放進行量化，并將其作為“壞產出”；然后剔除農業經濟因素的影響，從“投入-壞產出”的角度引入農業污染率的定義，并利用DEA模型來測算河南省農業污染率；最后通過GIS技術探究了河南省農業污染率的空間分布特征，并借助空間自相關分析法對河南省農業污染率和農業經濟發展水平的空間依賴性和差異進行了分析. 本研究將為河南省生態農業的發展和農業重點污染區域的精準調控提供參考，對形成綠色可持續的農業生產模式具有重要參考價值.

1 數據來源與研究方法

1.1 數據來源

本研究中，測算灰水足跡、碳排放、農業污染率所需的基礎數據來自《河南省統計年鑒》、河南省各地市統計年鑒和前瞻數據網（https：//d.qianzhan.com/）.

1.2 農業灰水足跡測算方法

灰水足跡指以自然本底濃度和現有水質標準為基準，將一定的污染物負荷吸收同化所需的淡水的體積［14-15］. 農業灰水足跡主要指在作物生長過程中，施用的化肥、農藥等除被作物利用外，其余的氮、磷、鉀等元素通過徑流進入水體，造成的水污染量［16］. 河南省種植業活動中投入的化肥主要以氮肥和磷肥為主，故本研究選取氮肥、磷肥作為河南省農業水污染的來源. 河南省農業灰水足跡取氮肥灰水足跡與磷肥灰水足跡較大者，測算過程主要參考《水足跡評價手冊》，具體測算公式如式（1）和式（2）所示.

式中：Gpla為農業灰水足跡，m3；GN為氮肥灰水足跡，m3；GP為磷肥灰水足跡，m3；i表示氮肥或者磷肥；Li為氮肥或磷肥的排放負荷，kg；Ai表示施用的氮肥或者磷肥的量，kg；αi表示氮肥或者磷肥的淋失率，%；Cmax為水質環境標準情況下的氮或者磷污染物的最大排放質量濃度，mg/L；Cnat為受納水體的初始質量濃度，mg/L.在灰水足跡測算中，根據《地表水環境質量標準》（GB 3838—2002）［17］中規定的Ⅲ類水標準，氮和磷污染物的最大排放標準分別為1 mg/L和0.05 mg/L，自然本底質量濃度值為0 mg/L；氮肥和磷肥的淋失率參照童國平［18］的研究，分別取值為86.7%、36%.

1.3 農業碳排放測算方法

農業碳排放主要來源于農業生產過程中化肥、農藥、農膜、柴油的使用以及土地翻耕、灌溉這6個方面［19-20］.農業碳排放的估算公式如式（3）所示.

式中：E為農業碳排放總量，t；Ei為各農業碳排放源的碳排放量，t；Ti為各農業碳排放源的消耗量，t；δi為各農業碳排放源的碳排放系數，本研究采用與李波和張俊飚［20］研究中相同的農業碳排放源碳排放系數進行農業碳排放的計算.

1.4 DEA模型

基于投入產出數據，使用傳統DEA方法對綜合技術效率進行測算，并將綜合技術效率定義為農業污染率（即農業生產消耗的各種資源對環境造成的負面影響）. 本研究將河南省各地市作為各個決策單元，其中第i個決策單元的DEA-BCC 模型如式（4）所示.

結合河南省農業生產的具體情況，將土地、人力、機械、農藥、化肥等資源投入作為投入指標，選取農業灰水足跡與碳排放作為產出指標，構建出了河南省農業污染率的投入產出指標體系，如表1所示.

表1 河南省農業污染率的投入產出指標體系Tab.1 Input-output index system of agricultural pollution rate in Henan Province

1.5 空間自相關分析

1.5.1 全局空間自相關分析

全局空間自相關分析法是通過分析研究對象總體的空間關聯性和空間差異程度來判斷研究對象是否存在空間集聚現象的，一般通過全局莫蘭指數進行衡量，計算公式如式（5）所示.

1.5.2 局部空間自相關分析

局部空間自相關分析方法是用來探測變量在空間上的異常值或者集聚出現的范圍和位置的一種方法，通常使用局部莫蘭指數來作為判斷指標，計算公式如式（6）所示.

2 結果與分析

2.1 河南省農業污染率的測算結果

由圖1可知，在2000—2003年、2006年、2011—2013年、2019年這9個年份中，河南省的農業污染率均等于1，表明在這些年份內，河南省的農業生產對生態環境產生的影響較大，農業污染狀況極為嚴重，農業生態環境處于“高污染”狀態. 在2004—2005年、2007—2010年、2014—2018年這11個年份中，河南省的農業污染率均小于1，表明在這些年份內，河南省的農業生產對生態環境的影響較小，農業生態環境處于“低污染”狀態. 農業污染率為1的年份約占研究期的1/2，說明河南省的農業污染程度較高，由農業資源的各項投入引起的水污染與溫室效應問題較大. 從圖1 還可以看出，河南省農業生態環境的發展具有明顯的集中性和交替性，農業污染程度較高的年份主要集中在2000—2003 年和2011—2013 年這2 個階段，農業污染程度較低的年份主要集中在2004—2005 年、2007—2010 年、2014—2018 年這3 個階段，即當農業生態環境在一段時間內持續惡化后，下一階段便會持續好轉，這說明隨著經濟的發展，人們對環境保護的意識越來越強，所以農業污染程度較低的狀態保持的時間也相對較長.

圖1 2000—2019年河南省農業污染率Fig.1 Agricultural pollution rate of Henan Province from 2000 to 2019

分階段來看，作為“九五”期間的收尾之年，2000年河南省的農業生態環境不容樂觀.“十五”期間，前3年的農業污染率均為1，后2年的農業污染率則均小于1，這說明“十五”期間，河南省在后期更加注重農業生態環境保護，農業污染程度有所降低.“十一五”期間，農業污染率為1的年份僅有2006年這一年，說明“十一五”期間，河南省的農業生產對生態環境的影響較低，農業生態環境保護效果較好.“十二五”期間，河南省的農業污染率變化特征與“十五”期間的完全相同.“十三五”期間，河南省的農業污染率在前3 年均小于1，但在2019 年等于1. 總的來說，相較于其他時間段，“十一五”期間與“十三五”期間，河南省的農業生態環境處于“低污染”狀態的持續時間較長，說明在這期間，河南省的農業生產對生態環境產生的負面影響較小.

2.2 河南省農業污染率的空間分布特征

為了更加直觀地展示河南省農業污染率的空間分布特征，本研究選取2000年、2004年、2008年、2012年、2016年、2019年這6個年份作為觀察點，運用ArcGIS軟件，對河南省各地市的農業污染程度進行空間可視化分析，結果如圖2所示. 整體來看，在2000年、2004年、2008年、2012年、2016年、2019年這6個年份中，河南省有超過2/3的地市的農業污染率為1，說明2000—2019年河南省農業生態環境的污染程度較高，大多數地市都需要改善當前的農業生態環境. 分區域來看，2000—2019年河南省農業生態環境的“低污染”狀態呈現出從豫北→豫西→豫南→豫東和豫中地區轉移的特征. 但總體來看，河南省農業生態環境的“低污染”狀態區主要位于豫西地區，其中除了2016年三門峽市的農業生態環境處于“高污染”狀態外，其余年份豫西地區的農業生態環境一直處于“低污染”狀態，說明2000—2019年豫西地區的農業生產對生態環境的影響一直較小，相較于其他地區，豫西地區的農業生產與資源投入呈環境友好、和諧發展的特征. 隨著時間的推移，豫南地區和豫中地區的農業生態環境相對有所好轉. 豫南地區的南陽市的農業生態環境自2008年后一直保持著“低污染”狀態. 豫北地區的安陽市與濟源市的農業生態環境在2008—2019年間則一直保持著“高污染”狀態，說明2008—2019年該地區在發展農業經濟的同時忽略了環境保護，因此，降低農業污染、節能增效將是未來該地區農業生產的主要目標. 豫東地區除2016年周口市的農業污染率低于1以外，2000—2019年該地區所有地市的農業污染率均為1，說明相較于其他地區而言，豫東地區的農業污染狀況不容樂觀，建議該地區轉變當前粗放式的生產模式，以降低資源與環境的壓力. 豫中地區的漯河市在2016年和2019年的農業污染效率均小于1，說明該地區傳統的農業生產方式正在轉變，對農業資源的利用率在不斷提高，所以隨著時間推移，該地區農業污染嚴重的情況有所改善.

圖2 2000—2019年河南省農業污染率的空間分布特征Fig.2 Spatial distribution characteristics of agricultural pollution rate in Henan Province from 2000 to 2019

2.3 河南省農業污染率與農業經濟發展的空間探索性分析

2.3.1 河南省農業污染率與農業經濟發展的全局自相關分析

農業生產過程中的物質投入不僅會產生非期望的污染物，同時也會帶來期望的經濟效益，促進農業經濟發展. 為探究這兩項產出在空間上是否存在相關性，通過測算全局莫蘭指數來分析河南省農業污染率與農業經濟發展之間的空間關聯性與依賴程度，結果如表2所示.

表2 2000—2019年河南省農業污染率與農業經濟發展的全局莫蘭指數Tab.2 Global Moran’s I of agricultural pollution rate and agricultural economic development in Henan Province from 2000 to 2019

從表2 可以看出，2002 年、2005 年、2007—2011 年、2017 年這8 個年份的農業污染率與農業經濟發展的全局莫蘭指數均未通過顯著性檢驗，說明在這些年份中，兩者在空間上不存在相關性，是隨機分布的；2000—2001年、2003—2004年、2006年、2012—2016年、2018—2019年這12個年份的農業污染率與農業經濟發展的全局莫蘭指數均通過了顯著性檢驗，說明在這些年份中，河南省的農業污染率與農業經濟發展存在顯著的空間相關性. 另外，通過表2還可以看出，河南省的農業污染率與農業經濟發展在空間上的正負相關性交替變化，空間關聯特征復雜多變，如2000年河南省的農業污染率與農業經濟發展在空間上表現為負相關，2001年河南省的農業污染率與農業經濟發展在空間上則表現為正相關，2003年河南省的農業污染率與農業經濟發展在空間上又表現為負相關，2004年河南省的農業污染率與農業經濟發展在空間上則又表現為正相關.

2.3.2 河南省農業污染率與農業經濟發展的局部自相關分析

雖然通過全局自相關分析得到的全局莫蘭指數可以闡釋變量之間的整體空間關聯特征，但不能說明變量間的局部空間集聚特征. 為了進一步探索河南省農業污染率與農業經濟發展的空間集聚格局及差異情況，結合全局自相關分析的結果，使用ArcGIS 軟件繪制河南省農業污染率與農業經濟發展的LISA 集聚圖.由全局自相關分析的結果可知，河南省農業污染率與農業經濟發展在空間上具有顯著相關性的年份主要集中在2000—2006年、2012—2019年兩個階段，故選取2000年、2003年、2006年、2012年、2015年和2019年為時間節點繪制河南省農業污染率與農業經濟發展的LISA集聚圖（圖3），各集聚類型的特征如表3所示.

表3 集聚類型特征及解釋Tab.3 Characteristics and explanations of agglomeration types

圖3 2000—2019年河南省農業污染率與農業經濟發展的LISA集聚圖Fig.3 LISA agglomeration diagram of agricultural pollution rate and agricultural economic development in Henan Province from 2000 to 2019

由圖3 可知，河南省農業污染率與農業經濟發展的空間集聚類型以低-高集聚型為主，高-低集聚型次之. 具體來看，研究期內，除局部空間集聚特征不顯著的地市以外，河南省僅在2019年出現了一個低-低集聚型的城市，為平頂山，其余年份則均無低-低集聚型的城市. 2012—2019年，高-高集聚型的地市數量一直為0. 各年份中，除局部空間集聚特征不顯著的地市以外，低-高集聚型的地市數量占全省地市數量的比例均相對較高，其中在2003年和2006年，低-高集聚型的地市數量最多，均達到了7個，隨后低-高集聚型的地市數量則一直減少，至2019年減少至2個，與高-低集聚型的地市數量相等. 以上結果說明兩個問題：第一，河南省各地市的農業經濟發展水平并不均衡；第二，河南省在大力發展農業經濟的同時，對農業生態環境的重視程度不夠，中心地市農業污染程度低，周邊地市農業經濟發展好的良好局面正在逐漸惡化. 2012—2019年，高-低集聚型的地市數量先增加后減少，隨后基本趨于穩定，2003年最多達到3個，2015年最少為1個，這種中心地市農業污染程度高，周邊地市農業經濟發展差的不平衡局面嚴重影響了河南省農業的可持續發展.

分地區來看，研究期內，豫西地區的農業污染率與農業經濟發展的空間集聚類型主要以高-低集聚型為主，說明在該地區內，周邊地市的農業經濟發展水平越低，對中心地市的農業生態環境越不利，這是因為周邊地市的農業經濟發展水平低，說明周邊地市的農業生產模式及技術比較落后，則中心地市便無法從周邊地市落后的農業生產模式中吸收、借鑒有利于本地市農業經濟增長以及環境保護的先進技術與理念. 研究期內，豫東地區前期的農業污染率與農業經濟發展的空間集聚類型以低-高集聚型為主，說明這期間豫東地區的農業經濟發展與農業生態環境之間的關系較為理想，后期的空間集聚類型為不顯著類型，說明這期間豫東地區的農業經濟發展與農業生態環境之間的關系并未惡化. 豫北地區的農業污染率與農業經濟發展的空間集聚類型主要以低-高集聚型為主，但呈現此集聚類型的城市也在不斷地波動更替，該結果說明在該地區內，周邊地市的農業經濟發展較好，有利于向該地區中心城市輸送各種資源與技術，從而能夠促進該地區中心城市的農業經濟發展，而農業經濟的快速發展能夠為該地區的環境保護提供技術和資金支持，最終使該地區的農業經濟發展與農業生態環境之間達到動態平衡狀態. 豫南地區的農業污染率與農業經濟發展的空間集聚類型經歷了一個變化的過程，2000年和2003年中低-高集聚型與高-低集聚型同時存在，2006年變為低-高集聚型，2006年后的空間集聚類型變為不顯著，這說明豫南地區的農業經濟發展水平不太穩定，中心城市受周邊城市經濟發展的影響具有不確定性，故該地區需從自身角度出發，改變當前粗放的生產模式，學習先進的農業綠色生產技術，提升自身的農業可持續發展水平.

3 結論與討論

首先將灰水足跡與碳排放量化并作為農業污染產出，然后使用DEA模型測算了河南省2000—2019年的農業污染率，同時通過GIS技術分析了河南省各地市農業污染率的空間分布特征，最后采用空間自相關分析法分析了河南省農業經濟發展與農業污染率的空間相關性，得到結論如下：

1）2000—2019年，河南省農業污染率為1的年份約占整個研究期的1/2，說明河南省農業生態環境的污染程度較高，且農業污染率的高低分布具有集中性和交替性. 分時間段來看，河南省農業生態環境的污染程度在不同時間段內存在差異，這說明河南省農業生態環境狀況不是很穩定，多年來其所采取的農業生態環境保護措施的效果時好時壞. 因此，河南省應采取能夠長期有效地保護農業生態環境的措施，如通過采取有效利用耕地面積、減少化肥和農藥的使用量、合理配置資源、提高有效灌溉面積、加大先進技術研發資金扶持力度、開發新型綠色高效的環保農用物資、提高機械和能源的利用率等措施，從源頭上搞好污染防控工作，確保農業生態環境的穩步改觀.

2）從空間角度來看，農業生態環境處于“高污染”狀態的地市數量占全省地市數量的2/3，且河南省農業生態環境的“高污染”狀態已基本穩定. 河南省農業生態環境的“低污染”狀態呈現出從豫北→豫西→豫南→豫東和豫中地區轉移的變化特征，但河南省農業生態環境“低污染”狀態區主要位于豫西地區. 不同地區之間的農業污染狀況差異較為明顯，因此河南省在發展綠色農業以及構建低碳生產模式時，應關注全省各地市之間的差異，在空間上發揮積極的“效仿效應”和“追趕效應”，讓農業污染程度較低的地市起到帶頭作用和示范作用.

3）河南省農業污染率與農業經濟發展的空間集聚類型主要以低-高集聚型為主，但是這種良好的局面正在逐漸惡化，該類型的地市數量正在減少，這說明，在河南省內，各地市的農業經濟發展水平并不均衡，河南省在大力發展農業經濟的同時，對農業生態環境的重視程度不夠. 因此，河南省各地市在發展自身農業經濟的同時，要與周邊城市共享本市先進的生產技術、豐富的物質資源及人力資源等，發揮城市群帶動作用，使周邊地市的農業經濟也能得到發展，從而促進河南省各地市農業經濟均衡發展.