高标准农田建设政策对化肥减量的影响

曾琳琳，李晓云，张安录，刘念洁

高标准农田建设政策对化肥减量的影响

曾琳琳1,2，李晓云1※，张安录1，刘念洁1

（1. 华中农业大学经济管理学院，武汉 430070；
2. 湖北省社会科学院农村经济研究所，武汉 430077）

由于农用化学品的过度施用，中国农业的可持续发展面临一系列资源环境问题，政府通过合理的政策措施以促进农用化学品减量，应该成为农业可持续发展的主要目标之一。基于此，该研究以高标准农田建设政策的实施为切入点，运用双重差分法（Differences-in-Differences，DID）方法，基于长江中下游3个粮食主产省湖北、湖南和江苏282个县域2007—2017年的面板数据，分析了高标准农田建设政策对农业化肥减量的影响及其作用机制。结果发现：1）基础回归分析表明，高标准农田建设政策实施后化肥施用总量减少了5.1%；
2）影响路径分析表明，高标准农田建设通过提升产粮大县的机械化和粮食作物种植专业化水平实现对化肥施用量的削减效应。机械化水平的提升扩大了粮食作物种植专业化水平对化肥减量效应，进而增强了高标准农田建设政策的化肥减量作用；
3）异质性分析结果表明，高标准农田建设政策对平原和丘陵县、中部县域以及中高化肥施用强度地区的化肥减量有更显著的影响。因此未来各区域要继续大力推进高标准农田建设，充分发挥高标准农田建设在化肥减量和减污降碳的有效作用。同时，在高标准农田建设中，大力推进农业机械化发展水平和作物种植专业化水平可成为产粮大县兼顾发展农业和生态保护的统筹之策。

高标准农田建设；
可持续发展；
化肥；
农业机械化；
粮食作物种植专业化

长期以来，中国农业高投入、高产出的生产模式为农业增长创造了喜人的佳绩，2020年中国粮食总产实现了17连增，产量达到6.69亿t。但这种生产模型却是以高排放、高污染为代价的，导致中国农业可持续发展面临大气污染、面源污染加剧，耕地质量下降等一系列资源环境紧约束。农业发展既要可持续又肩负着保障国家粮食安全的重任。2020年12月中央经济工作会议明确提出要落实好“藏粮于地”和“藏粮于技”的战略。“藏粮于地”是保障粮食安全的战略要求，是实现农业可持续发展的重要举措。高标准农田建设是“藏粮于地”战略的重要组成部分，2020年是第一轮高标准农田建设规划实施的收官之年，高标准农田建设政策的实施在实现藏粮于地的同时，对化肥减量具有重要的意义。

已有围绕化肥减量行为的研究主要包括3个方面，一是从生产端出发，侧重于农户家庭或农民个体因素的影响，如家庭兼业化程度或者家庭收入水平[1]、认知特征[2]、风险偏好[3]等；
二是从消费端出发，聚焦于通过引导消费者增强对绿色或有机农产品的偏好，倒逼农业生产向减量化方向转型[4]；
三是从农业经营组织层面出发，侧重于土地确权[5]、土地经营权稳定性[6]、土地流转和规模经营[7-8]、农业专业化分工[9]。其中，基于规模经营和专业化分工的化肥减量逻辑受到普遍重视。关于化肥减量的规模效应，研究者们主要通过农地经营规模效应、地块规模效应和连片规模效应以及不同规模效应之间的交互作用等不同规模情景下对农户的化肥施用行为展开研究。对于经营规模效应，多数研究表明，农地经营规模与化肥施用量呈现显著的负向相关性[7,10]。也有学者认为两者之间存在非线性关系[11-12]，甚至有研究指出农地经营规模的扩大并不能带来化肥减量[13]。上述研究结论多样化的原因主要有两方面：一是未对农地规模多样性进行区分，规模经营可细分为农户农地经营规模、地块规模和连片规模，不同的规模形式隐含着不同的化肥减量逻辑；
二是忽视了不同的土地转入情景，即分散转入与集中连片转入带来的化肥减量效果不同。此外，现有研究均将促进农地流转作为扩大经营规模的唯一可行路径，忽视了如宅基地复垦、高标准农田建设[14]等工程类措施的作用。对于地块规模效应，已有研究一致认为地块规模越大，化肥减施量越高[12,15]。部分学者深入探究不同土地转入情景下地块规模扩张对化肥减量的作用，认为与原有地块相邻地块的转入或土地呈连片化转入有利于增加地块规模，促进化肥减量。值得注意的是，这一结果的前提假设是相邻地块的转入必然带来地块规模的扩大。然而在生产实践中，转入与自家土地相连的地块，能够实现土地“整片利用”，一定程度上降低了农业生产成本[16-17]。但由于缺乏对地块的工程改造，很难实现地块合并，地块规模难以扩张，无法真正发挥地块的规模效应，从而达到化肥减量的效果。已有研究尚未对此予以重视。此外，多数研究基于不同的情景下，分析不同规模的化肥减量效应。在当前小农占主体地位的农业生产经营体系下，缺乏将3个不同维度规模效应连接起来的纽带。关于分工效应对化肥减量的影响，已有研究主要聚焦于横向分工与纵向分工的化肥减量逻辑。在中国户均规模小、农地流转市场潜力难以挖掘，既有的土地流转未从根本上改变中国细碎化与分散化的种植模式[18]的现实情景之下，作物连片种植、联耕联种所形成的横向专业化分工成为小农生产融入现代农业发展轨道[19]，实现化肥减量的有效路径[9]。以及由横向专业化对服务外包的市场需求诱导生产环节纵向分工，进一步促进化肥减量。现有为数不多的研究中缺少对二者交互作用对化肥减量的机理分析，以及多将横向分工视为外生变量，即没有进一步探讨横向分工深化的来源，孤立地研究农业横向分工与纵向分工深化对化肥减量的影响。

现有关于高标准农田建设的研究聚焦于建设的规划设计[20-21]、建设实施的适宜性分析[22]与建设潜力评估[23]、建设实施的现状分析[24]以及高标准农田的监管[25]。少数对该政策绩效评估的研究，也侧重于农业生产条件改善和保产增产的粮食安全保障能力效果评估[26-27]，政策的环境效应[28]并未得到充分的讨论，如政策的化肥减量效果。随着高标准农田建设政策的落地实施，政策实施由示范区的“星星之火”逐渐到粮食主产区再至全国范围的“燎原之势”，该政策在保障粮食安全、实现高效节水、赋能农业产业化、生态环境保护等方面发挥了重大的效用。2021年是新一轮高标准农田建设开局之年，现有关于高标准农田建设的理论研究滞后于农业生产实践，亟需从理论分析、实证探究等多方面展开相关研究，为新一轮政策规划与实施提供理论与政策参考。

鉴于此，本文利用长江中下游地区3个粮食主产区44市282个县（区）2007—2017年的面板数据，将2013年国务院批复通过《国家农业综合开发高标准农田建设规划（2011—2020）》（以下简称规划）视为一次部分县域保障粮食安全的准自然实验，应用双重差分模型（Differences-in-Differences，DID）实证分析了高标准农田建设对化肥减量的影响效果，并进一步分析验证了其影响机制。与现有文献相比，本文从以下方面进行了扩展：1）基于政策评估的视角，从实现藏粮于地的重要内容——高标准农田建设政策出发，利用县域单位数据量化分析高标准农田建设对化肥减量的政策效应；
2）内生性问题的缓解。已有较多实证研究采用了面板估计或最小二乘（Ordinary Least Squares，OLS)估计，可能存在内生性问题。为了缓解农业发展与农业减量之间的内生性问题，本文采用DID方法，利用准自然实验进行政策分析。数据处理上进行事前平稳性检验，模型还通过控制空间与时间趋势交互项的方法，进一步消除可能存在的非平稳性；
3）引入农业机械与劳动力替代比例和粮食作物种植专业化指数作为中介变量，揭示出高标准农田建设政策对化肥施用总量削减效应的内在机理与实现路径。本文的研究结果将有助于加深对高标准农田建设政策的环境效应理解，为持续推进高标准农田建设政策的实施和依托该政策推进化肥减量提供政策参考。

1.1 研究区概况

长江中下游地区是中国传统的粮、棉、油主产区，2019年长江中下游地区水稻种植面积和产量分别占全国的50%和51%；
棉花和油菜种植面积分别占全国的10.4%和50%。2018年全国水稻生产化肥投入量达到1 021.16 万t，占农业总化肥投入量的18.1%，水稻平均每公顷化肥投入量达到338.25 kg，长江中下游地区更是高达368.87 kg。

2020年湖北全省新增高标准农田面积22.67万hm2；
湖南省建成高标准农田26万hm2，并在全省打造14个高标准农田建设示范区；
江苏建设高标准农田24万hm2。

1.2 数据来源及处理

本文以长江中下游湖北、湖南和江苏3省44市282县域2007—2017的数据作为样本，实证检验高标准农田建设政策对化肥减量的影响。选择长江中下游3省作为样本的原因一方面是考虑到数据的可得性，另一方面是由于该3省均为粮食主产区，产粮大县数量较多，即高标准农田建设政策实施的范围相对较广，政策实施县域占比近46%。选择2007—2017年的样本区间是由于高标准农田建设政策于2013年开始实施，为有效测度政策效果，将政策开始实施的年份作为样本区间的近中点位置。本文的数据来源如下：1）使用的数据主要来源于2008—2018年《湖北农村统计年鉴》《湖南农村统计年鉴》以及《江苏农村统计年鉴》；
2）地形分类变量的数据来源于中国经济社会大数据研究平台；
3）其余部分变量的数据来源于各市统计年鉴及市政府网站发布的统计公报。

在收集原始数据的基础上，本文对原始数据进行了如下处理：1）依据已有的数据，对部分缺失值采用插值法进行补充；
2）对部分行政区划发生变动的县域，按照样本区间结束的年份，即2017年的县域区划进行数据合并处理；
3）为消除物价因素的影响，将本文将化学肥料生产资料价格指数和谷物生产价格指数调整为2007年不变价格指数。

2.1 识别策略

本文选择2013年高标准农田建设规划颁布这一事件展开分析，可以有效比较产粮大县和一般县域化肥减量的差异，进行因果分析。高标准农田建设的实施是确保国家粮食安全，实现藏粮于地的重要举措。分析藏粮于地是否有利于化肥减量便转化为识别高标准农田建设政策对化肥减量的处理效应。据此，本研究以2013年高标准农田建设规划实施为一次准自然实验而分析其对化肥减量的政策效应。选择湖北、湖南和江苏3省为研究样本区域，共计282个县级单位，其中处理组为127个其余155个为控制组。考虑到处理组即产粮大县相较与控制组具有资源禀赋和生产上的天然优势，故本文借助双重差分法，利用2007—2017年11期282个县级单位的面板数据，在控制年份固定效应和县域固定效应的基础上，还通过控制省份固定效应、市级固定效应与时间虚拟变量交互项的方法，尽量消除政策干预前后处理组和控制组在自然和经济等条件上不随时间变化的差异以及未观测到的地区特征变量的影响。

2.2 模型设置

2.2.1 基准模型设

本文参考已有对于农业减量的研究，直接以化肥施用量为被解释变量[29]，分析高标准农田建设政策对化肥减量的影响，据此构建的实证模型如下：

式中因变量为化肥施用量。group表示是否为高标准农田建设实施区的虚拟变量，即当县域为产粮大县时取1，反之取0；
post表示高标准农田建设政策实施时点的虚拟变量，若当时间在政策实施期取1，反之取0；
代表一组控制变量（包括农业劳动力、农业机械、有效灌溉面积、作物种植结构、地形、复种指数、农药、化肥价格、粮食价格和测土配方施肥等）。、和为待估参数，μ表示县域固定效应，λ表示时间固定效应，表示随机扰动项。grouppost是本文关注的核心自变量，其估计系数即为双重差分估计量，表示高标准农田建设政策实施对化肥施用量的具体影响程度。

2.2.2 事前平行趋势检验模型设定

本文采用2007—2012年县域面板数据，使用事件分析法进行事前平行趋势检验。方程设为如下形式：

式中year为年份虚拟变量。如当=2007时，2007=1；
反之取0。当≥2013时，估计系数β表示政策干预后各时期处理效应的动态变化。

2.2.3 减量路径模型设置

为进一步探究高标准农田建设政策实施通过何种机制促进化肥减量，结合前文理论分析，引入机械化和粮食作物种植专业化指数，并借鉴中介效应分析方法，分别验证上述影响路径。具体模型的表达式如下：

式中分别选取农业机械总动力与农业劳动力的比值以及粮食作物种植专业化指数作为本文的中介变量M。和均为待估参数，分别表示高标准农田建设政策实施对中介变量和对化肥施用量的影响程度。表示中介变量对化肥施用量的影响效应。本文将式（3）、（4）的回归结果与式（1）作比较，以揭示影响机制的作用方向和大小。

2.3 变量选择

2.3.1 被解释变量

化肥施用总量（fertilizer）以化肥折纯量来表征；
化肥施用强度以化肥施用总量与农作物总播种面积比值来表征。该指标主要用于稳健性检验。

2.3.2 控制变量

本文借鉴罗斯炫等[30-31]的研究以及结合农业生产实践，选取10个可能影响化肥施用量的指标作为控制变量（表1）。具体来说，包括以下因素：①地形；
②复种指数；
③有效灌溉面积：有效灌溉面积的自然对数；
④农业劳动力：用第一产业从业人员数代替农业劳动力数量，再将农业总产值占农林牧渔业总产值的比重作为权重，计算所得即为种植业的劳动力投入，最后再取自然对数值；
⑤农业机械：农业机械总动力的自然对数；
⑥农药投入：农药使用量总量的自然对数；
⑦作物种植结构：粮食作物与农作物播种面积的比值；
⑧化肥价格：以化学肥料生产资料价格指数来表征，以2007年为基期；
⑨粮食价格：以谷物生产价格指数来表征，以2007年为基期；
⑩测土配方技术：以测土配方施肥面积与农作物播种面积的比例来表示。其中复种指数和测土配方技术指标主要用于稳健性检验分析。

表1 变量定义与说明

2.3.3 中介变量

本文将农业机械总动力/农业劳动力定义为机械与劳动力的替代比例（1），该值越大，在一定程度上表明该区域机械化水平越高；
以水稻、小麦、玉米、豆类和薯类等五大粮食作物种植专业化指数（2）来表征粮食作物种植专业化水平，具体测度计算式如下：

式中=5（类），S表示第个县域第种农作物种植面积（103hm2），X表示该县域农作物播种面积（103hm2）。

3.1 化肥施用的特征分析

3.1.1 基本特征分析

计量检验之前，本文先通过对特征性事实的描述以发现初步证据。通过对样本数据进行分类，图1展示了长江中下游地区3个粮食主产区（湖北、湖南和江苏）44市282个县（区）2007—2017年粮食主产县和非产粮食主产县种植业平均化肥施用量和施用强度情况。

图1 2007—2017年研究区化肥施用量和化肥施用强度

从图1a来看，2007—2017年长江中下游地区3省粮食主产县的化肥施用绝对量一直远高于非粮食主产县，这是因为粮食主产县本身即为产量大县，农作物总播种面积和粮食作物播种面积远超于非产粮大县，高化肥投入亦是必然。在2013年以前，粮食主产县和非产粮食主产县平均化肥施用的绝对量的变化趋势基本保持平行；
2013年后，粮食主产县平均化肥施用绝对量呈现较大幅度下降，而非粮食主产县平均化肥施用绝对量仍然保持平稳。这从侧面表明了高标准农田建设政策的实施可能有助于粮食主产县内化肥减量。当把化肥施用绝对量换成化肥施用强度时，结果亦然（图1b）。在2013年前，粮食主产县平均化肥施用强度高于非粮食主产县；
但2013年后，非粮食主产县的平均化肥施用强度反超粮食主产县，虽然在随后的2014年二者差距缩小，但2015 —2017年二者在增长态势上呈现明显的分离，非粮食主产县平均化肥施用强度呈现增长趋势，粮食主产县则呈现下降的态势，二者差距进一步拉开。这一结果进一步表明，高标准农田建设政策的实施在实现藏粮于地的同时未必加剧污染，反而有利于化肥减量。

3.1.2 组间差异比较

2013年3省高标准农田建设政策实施县域占总体样本的46%；
分省份来看，湖北、湖南和江苏政策实施县域分别占40%、43%和55%。在样本期内，化肥施用量整体呈现先上升后波动下降的趋势；
政策实施前，化肥施用量呈现波动上升趋势，年均增长率达0.42%；
政策实施后，化肥施用量呈现下降趋势，年均降幅为0.4%。通过值检验发现（详见表2），处理组各变量均值均在1%水平上显著高于控制组；
无论是处理组还是控制组政策干预后化肥施用量均小于政策干预前；
政策干预前，处理组化肥施用量年均增长率高于控制组；
政策干预后，处理组化肥年均减量高于控制组。

表2 处理组与控制组各变量均值差异比较

注：表示样本数量；
**和***分别表示在5%和1%的置信水平上显著。

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

3.2 高标准农田建设对化肥减量的影响结果

本文采用双重差分回归模型展开计量检验。表3为高标准农田建设政策对化肥减量的模型估计结果。由模型（1）可知，本文关注的政策变量的估计系数为负，高标准农田建设政策的实施对化肥施用的处理效应在统计上高度显著，即与控制组相比，产粮大县在2013—2017年间化肥施用总量减少，这表明高标准农田建设政策的实施降低了产粮大县的化肥施用水平。

在加入控制变量后，政策变量的估计系数的绝对值略有下降，为-0.051，但依然在1%水平上显著。这说明，在其他条件不变的情况下，高标准农田建设政策的实施在2013—2017年间平均降低了处理组化肥施用总量的5.1%。这可能主要是由于高标准农田建设在实施中积极完善农业基础配套设施，如田间道路和水利设施建设等，促进了农业机械化的快速发展，增强了机械对农业劳动力的替代，充分发挥了机械化生产的标准化、精确化；
另一方面可能是由于高标准农田建设主要实施区域在产粮大县，高标准农田建成后，进一步增强了产粮大县生产粮食作物的优势。相比于非产粮大县，产粮大县内高度集中且呈规模化、专业化的粮食生产有助于提高农业生产效率，实现化肥减量。模型（3）控制了省份虚拟变量，模型（4）进一步控制了省份虚拟变量与时间趋势的交互项，模型（5）进一步将省份虚拟变量替换为地级市虚拟变量，模型（6）控制了地级市虚拟变量与时间趋势的交互项，虽然估计系数的绝对值有所增加但依旧在1%的统计水平上显著。以上模型估计的结果都表明高标准农田建设政策的实施会促进化肥施用总量的减少，结果稳健。

表3 高标准农田建设政策对化肥减量的影响基准回归结果

注：*、**和***分别表示在10%、5%和1%的置信水平上显著；
小括号中的数值代表标准误，下同。

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

3.3 平行趋势检验

表3中基于双重差分回归模型估计结果是否能够真实地反映高标准农田建设政策的实施对化肥减量的因果效应，还需进一步对平行趋势假设展开检验。如图2a所示，高标准农田建设政策实施前处理组与控制组之间的变化趋势无明显差异，具体表现为2007—2012年估计系数在0值上下徘徊，即处理组与控制组在2013年高标准农田建设政策实施之前变动趋势一致，具有可比性。

为更准确验证处理组和控制组在高标准农田建设政策实施之前化肥施用总量变动趋势是否一致，本文进一步对2007—2012年各估计系数β执行联合假设检验。由表4模型（1）知，高标准农田建设政策实施前联合估计系数不显著，即处理组与控制组的化肥施用总量在政策实施之前无系统性差异。此外，本文进一步考虑了各县的线性趋势，即在（2）式的基础上纳入县域虚拟变量与时间趋势的交互项，以减轻或消除处理组与控制组政策干预前因时间趋势差异对估计结果造成的偏误。由表4模型（2）知，高标准农田建设政策实施前联合估计系数依然不显著。综上所述，上述回归模型满足事前平行趋势假设，即上文所估计的高标准农田建设政策实施的平均处理效应是可靠与稳健的。

注：图中虚竖线表示95%的置信区间。

表4 2007—2012、2014—2017年各时期估计系数联合假设检验

注：模型（1）未考虑线性时间趋势；
模型（2）考虑线性时间趋势;0表示原假设，20072012，20142017分别表示各年份政策对化肥减量的影响效果。

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 处理效应的动态变化

以上分析表明高标准农田建设政策的实施对化肥施用总量具有显著的减少作用，即削减效应，基于此本研究进一步探究政策实施后，各期中这种削减效应的变动，即随着时间的推移，削减效应得到逐渐增强还是减弱。首先表4中的联合假设检验结果表明，2013—2017年各时期估计系数在1%的水平上显著。从政策实施后各期效果来看（图2b），2013年为政策起始年，由于政策的全面落实实施需要一定的时间，初期政策效果较弱；
2014年政策的削减效应迅速增强，化肥减量效果立竿见影；
2015年化肥减量效果继续增强，一方面是由于政策实施范围和地力提升的效果累加作用，政策实施的效果全面显现，另一方面可能是由于《到2020年化肥使用零增长行动方案》政策出台的助推作用；
2016—2017年，政策效果处于高位平稳发挥作用阶段，这说明高标准农田建设政策对化肥减量作用持续稳定发挥效果。

3.5 稳健性检验

本文在基准回归模型的基础上展开了如下的稳健性检验：一是改变因变量度量方式；
二是改变计量模型；
三是改变因变量的时间序列；
四是剔除部分样本；
五是考虑复种指数与农业技术因素；
六是排除干扰性因素。稳健性检验结果如表5所示。

表5 稳健性检验结果

3.5.1 改变因变量度量方式

改变因变量度量方式，即以化肥施用强度替换化肥施用总量。由表5模型（1）可知，政策变量的估计系数在1%的水平上显著为负。该结果与本文研究结果一致。

3.5.2 改变计量模型

本文将化肥施用总量进行标准化，使得因变量的值域处于[0,1]，进而使用Tobit计量模型重新检验。模型（2）估计结果显示高标准农田建设政策实施县化肥施用总量减少的概率将显着提升。

3.5.3 考虑政策实施效果的滞后性

考虑到农业生产的季节性以及政策实施效果的形成需要一定时间，故此处考察当期的政策对未来期间化肥施用总量的影响，lnfertilizer+1表示下一期化肥施用总量（对数值）。模型（3）结果显示，政策变量的回归系数仍在1%的水平上显著为负，其绝对值显著增大，说明政策对化肥的减量效果确实存在滞后效应。该结果与本文研究结果基本一致。

3.5.4 样本选择

由于本文主要使用的是县级单位面板数据，将部分省直辖市（如湖北省的天门、仙桃、神农架林区等）混杂其中，可能造成样本选择偏差，故本文剔除省直辖市级单位进行分析，由模型（4）可知，剔除市级样本后，估计系数依旧在1%的统计水平上显著且与基准模型的估计值十分接近；
行政区划的变动导致部分县域数据可能被拆分或者合并，从而可能对估计结果造成偏误。鉴于此，此处剔除2007年后行政区划发生变动的县域进行检验，模型（5）回归结果表明，政策变量的回归系数在1%的水平上显著为负，估计值与基准模型基本一致。

3.5.5 控制复种指数与农业技术因素

考虑到作物的复种指数可能影响产粮大县的化肥施用强度，因此本文在原有控制变量的基础上进一步增加了复种指数，表5模型（6）回归结果表明，政策变量的回归系数为-0.054，在1%的水平上显著为负，且估计值与基准模型基本一致。

同时，近年来湖南湖北等地各产粮大县测土配方施肥技术得到迅速推广，由此可能引起化肥施用强度的下降。为减少这一遗漏变量的影响，本研究进一步使用测土配方施肥面积与农作物播种面积的比例衡量测土配方技术水平，作为新增的控制变量进行稳健性检验。模型（7）回归结果表明，政策变量的回归系数仍在1%的水平上显著为负，化肥减量效果稍有增加。此外，本文同时控制复种指数与测土配方施肥技术两个变量后，回归结果依然稳健（见模型（8））。

3.5.6 排除化肥零增长政策的影响

如上述考虑，2015年出台的化肥零增长行动方案无疑会引导各地农业生产化肥减施，为降低这一政策对本文估计结果的干扰，模型（9）剔除2015年及之后的样本数据，回归系数为-0.053，与基础回归结果基本一致。但系数的显著性由原来的1%下降为5%，说明消除化肥零增长政策的混淆影响后，高标准农田建设政策依然能够有效地促进化肥减量，但其影响效果有所下降。

3.6 减量路径理论分析

高标准农田建设政策实施后，农业生产条件得到极大改善，土壤肥力增强，土地生产能力得到提高，进而生产相同粮食产量所需的化肥、农药等生产资料投入减少。因此，本文认为高标准农田建设通过提高农业机械化水平、提高粮食作物种植专业化水平、农业机械化与粮食作物种植专业化交互，形成良性的减量循环机制，实现化肥减量。

首先分析高标准农田建设政策是否显著提高了产粮大县的机械化水平和粮食作物种植专业化水平。之后再将机械化和粮食作物种植专业化作为控制变量加入模型中，如果回归结果中高标准农田建设政策变量的显著性发生明显变化或者其系数的绝对值明显减小，则认为高标准农田建设政策主要通过提高机械化和粮食作物种植专业化水平来影响化肥施用量。

3.6.1 机械化与化肥减量

表6模型（1）的估计结果显示，高标准农田建设政策的实施对农业机械与劳动力的比值存在显著正向影响，系数为0.070，且在5%的水平上显著。说明随着高标准农田建设政策的实施，农业机械化水平不断提高，机械对劳动力的替代比例随之扩大。模型（2）的估计结果表明，机械化水平的提高能显著降低化肥的施用量，这与上述理论分析一致。进一步同表3模型（2）的结果相比较，当模型中加入机械化与劳动力的比值这一中介变量后，政策变量group×post对化肥施用总量的估计系数的显著性明显下降，由原来的在1%水平上显著变为在10%水平上显著。这表明，高标准农田建设政策通过提高农业机械化水平促进化肥减量，故上述影响路径得以验证。机械化水平的提高有利于利用一些依靠人力所无法达到的先进技术，如深松翻和少免耕技术，减少土壤水分蒸发和水土流失，提高土壤蓄水保墒能力，增加土壤有机质含量，从而起到增产和化肥减量作用。

3.6.2 粮食作物种植专业化与化肥减量

如表6的模型（3），高标准农田建设政策实施后，粮食作物种植专业化水平提高了0.5%。模型（4）显示将粮食作物种植专业化指数作为控制变量加入回归方程中后，group×post的估计系数的显著性也明显下降，由原来的在1%水平上显著变为在10%水平上显著。结果说明，高标准农田建设政策的实施对化肥施用总量的一部分削减效应是通过提高粮食作物种植专业化水平而实现。

3.6.3 机械化与专业化的交互项对化肥减量的影响

如表6的模型（5）所示，机械化与粮食作物种植专业化水平的交互项显著为负，说明机械化水平的提高能够显著增强粮食作物种植专业化水平对化肥施用量的负向影响，从而进一步增强了高标准农田建设政策对化肥的减量效果。

表6 影响机制分析：机械化及专业化对化肥减量的影响

3.7 异质性分析

本文对不同地形、不同地区和不同化肥施用强度的县域进行了异质性分析，回归结果如表7所示。高标准农田建设政策对平原区和丘陵区、中部地区以及化肥施用中高强度区化肥减量具有显著的促进作用。平原地区的化肥施用总量分别是丘陵和山地的近1.5、2.3倍。这可能是由于平原地区化肥施用量较高，因此高标准农田建设政策实施后，减少化肥投入能够获得边际上的收益；
对于化肥施用总量和化肥施用强度均较小的山区来说，要保障一定的农业收入，化肥减量的空间较小。同理，对于化肥施用中高强度地区，化肥减量不仅能降低边际成本还能获得额外的边际收益。本文发现中部地区的机械化和粮食作物种植专业化水平均显著高于东部地区，因而中部地区通过机械化和专业化可以实现化肥减量。需要说明的是，本文的分类存在着重叠，如东部地区多山地，中部地区多平原和丘陵。一般来说，平原地区农业发展水平更高，化肥施用强度也较丘陵和山地更大。

表7 高标准农田建设对化肥减量异质性分析估计

注：化肥施用强度前50%的县域定义为低强度区，其余为中高强度区。

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

本文使用长江中下游3省44市282县域2007—2017年面板数据，应用双重差分法实证分析了中国高标准农田建设政策对化肥减量的影响，并揭示化肥减量的内在逻辑及其实证证据。主要研究结论如下：

1）基础回归分析表明，高标准农田建设政策实现藏粮于地的同时有利于化肥减量。因此，各区域要继续积极落实和推进高标准农田建设，从而发挥规模优势和技术优势，实现农业发展与生态环境保护的有机统一。

2）影响路径分析结果表明，高标准农田建设政策通过提升机械化和粮食作物种植专业化水平实现化肥减量。专业化程度的加深能够增强区域的规模效应，分享分工经济与发挥区域的比较优势。当机械化和专业化相互作用时，进一步增强了高标准农田建设政策对化肥施用量的削减效应，因此，机械化和专业化可成为产粮大县发展农业和兼顾生态环境保护的统筹之策。

3）异质性分析结果表明，高标准农田建设政策对平原和丘陵地区、中部地区和中高化肥施用强度地区的化肥减量作用更明显，这进一步证明了当前主要在平原或丘陵地区实施的高标准农田建设确实对农业化肥减量起到了重要作用，同时由于产量大县往往也是高强度化肥施用大户，所以在产量大县继续推进高标准农田建设有利于提高粮食产量和促进生态环境可持续发展。

高标准农田建设政策启动是个拐点事件，本文以高标准农田政策实施作为准自然实验，采用双重差分法研究政策实施对化肥施用的减量效果，能够有效地缓解可能存在的内生性问题。研究中虽然一定程度上考虑了高标准农田政策实施的时间持续性，但囿于数据限制，未能结合各地每年高标准农田建设新增面积分析政策实施强度对化肥减量的影响，可能会低估高标准农田建设对化肥施用的减量效应。因此未来研究中除了需要进一步完善数据，结合高标准农田的修建进程，搜集县级单位每年新增高标准农田建设面积外，同时可采用多期双重差分法、渐进或交叠双重差分法等双重差分法前沿计量方法，以更准确地捕捉政策影响的连续性以及政策影响的深度。

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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，李晓云，张安录，等. 高标准农田建设政策对化肥减量的影响[J]. 农业工程学报，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

教育部哲学社会科学重大攻关项目（20JZD015）；
国家自然科学基金项目（71673102）；
国家社会科学基金重大项目（18ZDA054）

曾琳琳，博士，研究方向为资源环境经济与粮食安全。Email：zengll@webmail.hzau.edu.cn

李晓云，博士，教授，博导，研究方向为农业耕作系统和粮食安全。Email：lixiaoyun@mail.hzau.edu.cn

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