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1、140 生态经济第33卷第2期(2017年2月) Eco，Dgicn，EcD胛。埘_y，V0133，No2(February 2017)西部地区农业环境行为空问分异计量研究 弋于物料平衡原则的线性增长模型检验姚增福，刘欣，郝金磊z(1桂林航天工业学院外语外贸系，广西桂林541004；2兰州财经大学工商管理学院，甘肃兰州730020)摘要：基于地理学中空间地域分异理论和人文地理学思想，利用西部1l省份4年纵向数据，构建了基于物料平衡原则的线性增长模型，实证分析了西部11个个体农业环境行为发展的轨迹及其空间分异的预期因子。研究结果表明，最终状态和行为增长率间具有强负相关性，污染估计值较高的地区，其
2、平均农业环境行为将以较快的2626个单位速度减少，增长率和最终状态在西部地区问差异显著。教育程度和劳动力投入是最终状态和增长率显著负向预期因子，农业经营规模对最终状态有显著正向影响，但对增长率产生了负向影响，农业结构分别是最终状态、增长率的显著、不显著正向预期因子。这些预期因子分别解释了最终状态856的方差变异和个体农业环境行为增长率618的方差变异。关键词：西部地区；农业环境行为；发展轨迹；空间分异；HLM中图分类号：F3299 文献标识码：A 文章编号：16714407(2017)02-140-06Econometric Study on Spatial Dilferentiation o
3、f Agricultural Environment Behavior in theWestern Region：Based on the PrincipIe of Material Balance Linear Growth ModeI TestYA0 Zengful，LIU Xinl，HA0 Jinlei2(1Foreign Trade Depanment，Guilin University ofAerospace Teclln0109y，Guilin Guangxi 541004，China；2School of Business Administration，Lanzhou Unive
4、rsit)，of Finance and Economics，Lanzhou Gansu 730020，China)Abstract：This paper analyzes the development trajectory and florecast fhctor of spatial differentiation of agriculturalenvironmental behavior in the westem 11 provinces(area)，based on the thou曲t of geography spatial regional di丘erentiationand
5、 human geo铲aphy，using westem 11 proVinces(area)in four yearslongitudinal data and building the linear伊owth modelbased on material balance principleThe results show that the final state and behavioral growth rate have a strong negativecorrelation，and them have a signmcant difrerence in the individual
6、The individual agricultllral environment behavior ofthe higher p01lution will be faster speed to reduce 2626 unitsEducation degree and labor input are simificant negativeexpectation factor to me flnal state and gro、th rateAgricultllml scale has signmcant positive e丘ects on final state，but has anegat
7、ive impact on growthA伊icultllral strIlcture respectively is significant positive expectations factor to the nnal state andno signi6cant positive expectations to gro、耐h rateThese expectation factors respectiVely explain 856proportion of thefinal state variation and 618proportion ofgrowth rate v撕ance
8、in individual a鲥cultural environment behaviorKey words：westem region：a刚cultural environment bchavior；development廿ajectory；Spatial diacrentiation；HLM1引言地理学中的空间地域分异和人文地理学理论认为，地理环境整体及其组成要素在某个确定的方向上保持特征的相对一致性，在另一确定方向表现出差异性【l】，而人对自然和社会环境有一种感应过程，即人们对环境的地理物象、信息的处理与知觉的判断等知觉过程，人类的行为是对感应过程的反应结果，最后决定人类在特定地理环境中
9、采取一定类型的决策行为口。随着经济的快速发展，我国西部11个省份人与环境关系、资源利用格局呈现出了明显的地域差异性和时空变异性的特征口】。西部不同地区在地貌、气候、地质、风俗以及经济等地理要素综合作用下，农业环境行为发展轨迹及时空演变会发生异质性的变化。区域“环境污染”资源己不是传统意义上的“公共产品”，已经转变为一种“私人产品”而且是被高度“商品化”和“要素化”的私人产品【4】。根据2010年第一次全国污染源普查结果反映，氮磷排放是农业污染的主要来源，其中农业生产中化肥、农药的过量使用，养殖业中畜禽粪便的直接排放是导致农业面源污染的重要原因垆J。农户面源污染的源头控制是农业环境治理的途径，但
10、在有限理性和利益最大化约束下，农户农业环境行为面临着“集体行动困境”，这是西部农业环境不断被破坏的根本原因【6j。如何在省际空间尺度上，基于省际间资源禀赋、经济基金项目：国家社会科学基金一般项目“西部农户农业环境效率、要素配置效率及其提升机制研究”(15BGLl31)第一作者简介：姚增福(1978)，男，黑龙江汤原人，博士，副教授，主要研究方向为农村区域发展、农户经济学和计量经济学。通讯作者简介：刘欣(1979一)，女，辽宁怀仁人，硕士，主要研究方向为农业环境政策。E-mail：yongydxl979163com万方数据姚增福等：西部地区农业环境行为空间分异计量研究 141基础和生态环境等多因
11、素，结合不同空间区域农业发展现实目标和区域农业政策，正确识别农业环境与空间地理、人与环境间关系，以揭示区域农业环境空间变异、时间演变以及环境治理政策的着力点等问题，将会对解决农业环境集体行为以及市场“选择性失灵”等问题的政策设计有着重大的现实指导意义。基于以上阐述，本文研究的主要目的是：第一，基于地理学的空间地域分异和人文地理学理论的思想，利用纵向追踪数据，系统揭示11个省份农业环境行为随时间变化而变化的轨迹及特征。第二，构建基于物料平衡原则的线性增长模型，数理检验不同区域农业环境行为发展的结构、空间异质性以及差异化发展趋势。第三，测量农业经营规模、教育程度、农业结构和农业劳动力投入对空间区域
12、农业环境行为发展的作用效应，并得出有益的政策启示。2区域农业环境行为的研究综述国外学者较早地在地理学理论中关注人类行为问题。从人类行为认知的特点与个体差异性的全新视角，阐释了人类行为以及这些行为背后的决策过程的空间形态特征f7。行为地理学研究主要集中在如何通过人类主观认知取代地理环境物象，进而阐释人类决策行为之心理、社会因素的空间特性哆。因此，行为地理学对人的行为机制派生出“环境理解法”和“行为地理法”两个分支【9】。进而环境行为问题研究在人文地理学研究中得到了广大学者们的关注【l 0】。随着地理学和人文地理学理论和实践的应用，国内学者对农户层面上环境行为的研究较多，取得了很多有益的研究成果。
13、在农业环境行为认知上，如王国敏和陈金龙指出嘲，西部农户利益最大化行为与农业环境治理间的矛盾是西部环境恶化的根本原因；陈洪昭n21认为农户行为的“有限理性”使其在生态环境保护中难以形成统一的集体行为。在农业环境行为空间影响因素上，如王志刚等”叫利用Pmbit模型和OLS估计方法，实证检验了山东省392户农户使用农药行为决策及其影响因素；田云等”41基于湖北省387份农户调查数据，以化肥施用和农药使用为例，采用二元Logistic模型探讨了影响农户农业低碳生产行为的主要因素。在农业环境区域治理政策上，如罗小娟等副分析认为，现有的农业环境政策结合适当的经济激励政策能够很好地引导农户采用环境友好型技术
14、；华春林等n 6】强调要重视具有引导农户生产行为作用的治理手段。已有关于农业环境与农户行为的研究文献，为我们的研究提供了很好的参考和借鉴，但研究中尚存一些不足。一方面，现有文献多集中于分析农户农业环境意识以及行为差异，关于区域农业环境行为发展变化的研究很少，其主要原因是受到概念化、测量工具和模型建构方面不足的影响，因此，直缺少有效的模型来指导对个体行为变化进行更加深入的分析17】。另一方面，在不多的微观实证分析文献中，由于采集数据的限制，基本都利用某一固定时点上农户的截面调查数据分析了农户农业环境行为的影响因素。固定时点个体行为差异的考察忽视了个体行为成长随时间变化的异质性以及适当性，对研究个
15、体成长过程来说是不够的，甚至是致命的。最后，基于所有时点具有相同方差的Probit(或T0bit)、线性回归等测量工具的实证研究，没能考虑个体行为之间的异质性，不能准确阐释个体行为成长及其决定因素对农业环境异质性的影响效应，最终影响数理检验的准确性f1引。3基于物料平衡原则(MBP)的线性发展模型构建31模型构建社会学中的分层线性模型(hierarchicallinear model，HLM)为个体变化研究提供了一个强大的方法体系，可以将一个2层分层模型引入行为地理学研究来表征个体农业环境行为的时空变化。建模的基本原理是：在应用多个时点个体观测值变化时，在层1中，每个个体的发展可以用一套独特的
16、参数所决定的个体增长轨迹来表达，这些个体的增长参数又是层2模型中的结果变量，而这些结果变量依赖于一些个体层次的特征变量。两层线性增长模型，一般形式如下”91：层一1：匕砥侈1，乃+ (1)式中：f_1，2，11分别表示不同的个体(省份)w；巧是个体农业环境行为的增长轨迹或成长曲线加上随机误差的函数，表示个体f在时间f上农业环境污染的测量值；瓦表示个体f被观测农业环境污染值的时间点f(f=2001，2005，2009，2013)；尻，和卢1，为层1模型中的截距系数和白变量的系数，风，表示的是第f个体在乎O时农业环境污染的平均值，卢是第f个体农业环境污染的增长率参数，截距和增长率系数都允许在层2中
17、作为个体特征测量的函数而变化；P，为层1模型的随机效应。风。=+。+鳓，层-2： 莒1 (2)屈，=+y19。+玩式中：既，表示f个体的第g个特征变量；y呻和y。表示既，对层1模型系数的作用效应；。，和。，为层2上的随机效应。层1和层2的联立方程模型可以表达为：匕=+，+y。瓦+，瓦坝。 (3)西部11个个体是采用2000年12月27日国务院关于实旃西部大开发若干政策措施的通知中的划分方法，即西部地区包括内蒙古、广西、四川、贵州、云南、西藏、陕西、甘肃、宁夏、青海、新疆11个省份。万方数据142- 生态经济第33卷第2期(2017年2月) Ecofogicnf EcDnomy，V0133，No
18、2(February 2017)尺，l-of印1f正，+ (4)式(3)是一个标准的线性模型，由截距项)，和三个预测因素组成(个体特征变量形，、时间点变量瓦以及交互项呒，Z，)；式(4)中误差项心由两部分成分组成：一部分成分是随个体增长参数变化的随机增量即“瓦，另一部分成分是随机误差项。同时，我们假设层1模型目)=0，肠，p。)；cr2(孑为层的方差，；在层2中有E竺=习，附竺=乏：=u，、。、f。、r。为层2的方差协方差成分，并且层2中的方差和协方差成分集中在一个满秩(Q+1)(Q+1)维的离散矩阵U中；在两个层次中有CDv以哟=Cb咄m P0=0，即层一1和层一2中的随机效应服从于多元正态
19、分布唧。21】。32指标选择321因变量(营养物质余额)coelli基于物料守恒原则，将农业要素投入中的营养余额定义为农业生产造成的污染，通过农业生产中投入的营养物质(氮和磷)总量减去农产品中含有的营养物质总和旧。数学表达式为：y碣-蝎 (5)式(5)中：】，表示农业生产中投入营养物质的余额；X表示农业生产投入的要素，满足五彤，甩表示投入要素的种类；五表示农业的产出，满足置霹，埘表示农业产出的具体种类；口和6分别表示投入和产出中氮和磷的权重，若投入要素中不含有营养物质盘=0，否则口0。为了能够充分体现农业生产中的环境污染，本文选择农业总产值作为农业产出，选择文献中多采用的化肥、农药w和土地等为
20、投入要素。其中，化肥要素投入为磷肥、氮肥和复合肥等肥料的折纯量，农药要素投入为每年的实际使用量，土地要素投入中的营养物质用耕地面积加权得出，因为土地中的氮和磷营养物质以自然采光的非农业投入方式为主。确定了包含营养物质投入的要素之后，我们利用公式(5)以及崔晓和张屹山田1研究中投入要素营养物质中氮和磷1：1权重比，具体核算农业生产中农业环境污染指标值。322自变量(1)层1模型自变量选择。本文选择农业环境污染值的观测时间点作为层1模型的自变量。2005年农业部正式启动全国测土配方施肥试点补贴资金项目，以及2013年环境保护部颁布了2013年全国自然生态和农村环境保护工作要点的通知，为进一步加快解
21、决农业环境治理问题提供了制度保障。为了更好地表征农业环境治理制度绩效以及农业环境行为变异轨迹，本文将2005年和2013年作为两个重要的时间节点，选择2001年、2005年、2009年和2013年4年的农业环境污染追踪值，时间间隔为4年，同时为时间节点依次编码为3、2、1、0，将4个时间节点作为层1模型的自变量。(2)层2模型自变量选择。农业经营规模伽。土地经营规模对农业环境污染的影响效应研究结论不尽相同，如唐博文等【241认为，土地经营规模越大，越倾向于采用先进的农业生产技术或生产方式，Zeynep和Gary分析认为，提高土地经营规模有利于缓解农业环境行为的负外部性(环境污染)。但田云等分析
22、表明，随着经营耕地面积的扩大，会增加化肥、农药的投入，而导致更严重的农业环境污染。本文选择播种面积作为农业经营规模的代理变量。教育程度月。教育是人力资本存量水平的具体表征，一般来说，教育会通过其“内部效应”和“外部效应”对农业生产技术效率产生显著影响口51，但在考虑“非合意”产出环境污染时，个体受教育程度对农业环境产生什么样的作用方向及强度会因研究目标和研究设计的不同而不同261。因此，文章用农村从业人员初中以上文化程度所占比重表征教育程度，其具体影响有待检验。农业结构粥。种植结构对农业氮磷等营养物质的投入量影响差异较大，同时农业环境政策可以通过改变种植结构实现经济和环境效应。因此，本文将粮食
23、播种面积与经济作物播种面积之比作为农业结构的代理变量纳入模型。农业劳动力投入D。农业生产中劳动力要素和化肥、农药等要素间会产生替代效应，劳动力数量与化肥、农药等施用量间有显著的负向作用效应田】，即生产中投入的劳动力越多，化肥、农药等生产要素投入就会越少，化学品污染程度就会越小【2引。本文选择农业从业人员数表征农业劳动力投入。因变量和层1、层2模型中自变量数据主要根据历年中国农村统计年鉴中国统计年鉴和全国农村固定观察点调查数据汇编的基本数据经过整理而成(表1)。多数情况下，直接将层2自变量的自然观测值纳入模型可能会导致无意义的估计结果，因此有必要对不同量级变量进行对中处理。本文采用平均数对中的方
24、法进行对中测量，因为数据的可得性，农药对农业环境的污染没有被包含在单元调查法中。从我国农业生产实践中，农药旋用过量造成的农业污染很严重，应该纳入到农业环境污染的测算中。在研究农业环境效率文献中还将劳动力和机械作为投入要素，但本文中主要是测算农业环境污染指标，劳动力和机械投入要素中营养物质(主要是氮和磷)为零，故不考虑。层1模型(公式1)中截距成。的意义依赖于层一1自变量I编码，会使模型在以。上变化的解释有明确的意义，同时适当的编码也可以保证对HLM模型进行估计时得到数量上的稳定性，更有助于对参数估计结果的解释(参见郭志刚等(2007：31)。本文将第一次观察点2001年编码为3，2005年、2
25、009年和2013年分别编码为一2、一l、o，这样当I尸。时，截距成。表示西部地区不同个体最后一次农业污染值的平均数，即最终状态。万方数据姚增福等：西部地区农业环境行为空间分异计量研究 143公式为：(一呒)，表示个体第9个特征变量的自然观测值呒，减去第g个特征变量在11个个体中的平均值呒。323估计方法Dempster等口91在HLM模型中利用EM算法在协方差成分估计上实现了技术上的突破，随后Raudenbush等川】实现了多层线性模型在计算程序上的拟合。在利用mM软件估计线性增长模型时，为了避免参数估计不一致和偏误的问题，基于EM算法的有限迭代广义二乘法(GLS)和有限最大似然估计方法(R
26、EML)是有效的估计技术，也是大多数文献采用的估计方法。本文在模型参数估计中采用有限最大似然估计方法，利用HLM608正式版本来估计参数。4模型数据统计结果及分析41个体农业环境行为发展轨迹建立一个简单的无条件分层模型运算形式：层一1模型的形式为：K砥侈“7P舻不加入自变量的层2模型形式为：风f_y岬1f=y101l。2013年(最终状态)层2自变量的统计描述见表1，农业环境行为发展模型(无条件模型)见表2。表l 2013年(最终状态)层2自变量的统计描述样本数 最大值 最小值 平均值 标准差农业经营规模 11 96822 2486 46614 29863教育程度 ll O80 008 O59
27、 O19农业结构 11 957 117 513 258农业劳动力投入 11 2 08620 9190 84184 68536表2农业环境行为发展模型(无条件模型)固定效应 系数 标准误 r检验截距(平均最终状态风) 219574 249461 8802斜率(平均增长率尻) 一2626 5753 5 O896随机效应 方差分量 自由度矽 Z2 信度截距(最终状态) 33326 lO 65660 0850斜率(增长率) 3574l 10 85269 0884层一l误差 23487注：+表不pO05，表示pOOl。411平均发展轨迹从表2可以看出，模型固定效应估计中平均截距风和平均增长率卢。分别通过
28、了5和1显著水平检验，其值分别为219574和2626，即表明农业环境污染(最终状态)平均值为219574，增长速度为2626，即表明在保持其他变量恒定不变下，平均个体农业环境行为的每次估算结果都比前一次估算结果减少2626单位，具体表示为平均个体农业环境行为以每4年2626个单位的速度减少。412平均发展轨迹的个体差异模型随机效应估计中，个体农业环境行为发展参数y。方差估计值为33326，且通过了1显著水平检验，z2的统计检验值为65660(p001)，拒绝虚无假设：=0，即表明个体农业环境行为未来估算值的变化存在显著性差异；发展参数y。的标准差和方差估计值分别为0189和35741，通过了
29、1显著水平检验，z2的统计检验值为85269(p001)，拒绝虚无假设H：yll_0，即表明个体农业环境行为增长率存在显著的差异，因此，对西部11个个体来说，如果个体农业环境行为的增长率高于平均值1个标准差，那么他就会以每4年0677个单位的速度减少。同时，层一1的误差的方差成分值为2348，说明个体农业环境行为的每次估算污染值之间的变异程度较大。413最终状态与发展轨迹的相关性个体农业环境行为与最终状态之间的关系也是本文关注的重点，利用多次追踪数据可以得到最终状态与个体农业环境行为真实变化之间的一致性估计。从个体农业环境行为数据分析可知，最终状态和增长率y。估计的信度分别为0850和0884
30、，结果表明无论是最终状态还是增长率都有足够的信息量，可以作为层2模型自变量的因变量来建模。我们利用公式p(屈，届。)=毛。(+)牡检验最终状态与个体农业环境行为变化之间的相关性。计算的结果为p=23487(33326+35741)帖=2826，最终状态与个体农业环境行为变化之间存在较强的负相关关系，意味着最后污染估计值较高的个体，其农业环境行为将有可能以较快的速度减少。42个体农业环境行为发展轨迹变异为了进一步研究个体特征变量对个体农业环境行为的影响差异，我们建立一个完整的分层模型运算形式，并将层一2各自变量的2013年最后一次追踪数据带入模型中。 层一1模型的形式为：张侈。，7。加入自变量的
31、层2模型的形式：风l-yoo+。伽+y02册y03，G+y04LDo0f；卢lf_ylo+y11G Jjl!件y12n斗y13，G+y14LD+弘lf。从表3可知，截距和增长率估计的信度分别为O876和0768，加入自变量后两者之间的相关性很强。无条件模型下，截距和斜率的方差分别为33326和35741，添加了层2自变量到模型(条件模型)中后，截距和斜率的方差分别变成30474(z=46862，p0001)和13654(z二=2231 1，p001)，两者的方差变化较大且显著，尺2相应变化了856和6180，也就是说这四个预期变量解释了截距856的方差变异和斜率6180的方差变异，个体农业环境
32、行为增长率的变异被这些预期变量解释的程度最大。对截距来说，农业经营规模(p005)、教育程度(p005)、种植结构(p001)和劳动力投入(p005)参个体行为变化与最终状态之间存在虚假相关的现象，通过声(屈，届。)指标检验能够得到两者间一致估计。方差解释比例的计算公式为：R2=G；。)-气。；。)A；。)。万方数据144 生态经济第33卷第2期(2017年2月) EcD，Dgfc口，Eco九o，拶，V0133，No2(February 2017)数都达到了统计学意义上的显著水平，都是截距的显著预期因子。农业经营规模和农业结构变量对农业环境污染估算值有显著的正向影响，效应值分别为0086和10
33、175，表明农业经营规模大和农业结构中粮食播种面积大的个体，农业环境污染增长较快，且农业结构的正向影响效应大于经营规模；而教育程度和劳动力投入变量的参数估计为。1898和0087，都是农业环境污染的负向预期因子，说明教育程度高和劳动力投入数量多的个体，农业环境行为负向增长较快，且教育程度的作用效应明显。对斜率(增长率)来说，农业经营规模(p005)、教育程度(p005)和劳动力投入(p001)都是个体农业环境行为增长率显著的负向预期因子，而种植结构(p005)没有通过显著水平检验。结果表明：从作用效应(y”=0824)上看，种植结构没能减弱个体农业环境行为造成的污染，而农业经营规模大、教育程度
34、高以及劳动力投入多的个体，农业环境行为负向增长率较快。具体来说，个体农业经营规模的平均数和标准差是46614和29863，其对增长率的回归参数估计一0029 6显示，如果某一个个体农业经营规模高于平均数1个标准差，那么每4年的时间里它就比平均农业经营规模水平个体农业环境行为负向增长率快884倍。从表l可知，内蒙古、广西、四川、贵州、云南和新疆等6省份农业经营规模分别高于平均数085、049、168、024、083和018个标准差，这6个省份农业环境行为负向增长率将会以平均水平的755、437、1486、216、736和163倍变化。平均教育程度高的内蒙古、广西、四川、云南、陕西、甘肃和新疆等7
35、省份农业环境行为负向增长率以平均水平的024、045、019、006、032、O04、O15倍变化。平均农业劳动力投入较多的广西、四川、贵州和云南等4省份负向增长率会以6389、11286、2934和7296倍变化。个体农业环境行为变异的影响效应见表3。产生上述实证分析结果，可能的原因解释是：第一，农业经营规模是最终状态的正向预期因子，但其又是增长率的负向预期因子，可能的解释是随着农业经营规模的扩大，个体越倾向于采用先进的农业生产技术或生产方式，农业环境污染在不断下降，如内蒙古、广西、四川、贵州、云南和新疆等6省份的负向增长率的倍数，但负向增长率的倍数远小于其他5个省份正向增长率的倍数。大多数
36、西部地区丧失了小规模经营时的精耕细作，更倾向于通过施用化肥和农药等营养物质追求更高的农产品的产出，以此来获得规模报酬收益，营养物质的大量剩余导致了更为严重的农业环境的污染，这个结论与田云等的研究结论一致，但是不能证明zeynep&Gary的扩大经营规模能解决农业环境外部性的结论。表3个体农业环境行为变异的影响效应固定效应 系数 标准误 ，检验 p值截距 农业经营规模 0086 0373 一O231 pO05(平均 教育程度 一1898 2338 0012 pO05最终状 农业结构 10175 16001 0636 pO01态) 劳动力投入 O087 O166 一O525 p005斜率 农业经营
37、规模 O030 O197 1506 p005(平均 教育程度 2195 1626 1350 pO05增长 农业结构 0824 8800 O094 口005率) 劳动力投入 O09l O089 1018 p0Ol随机效应 方差分量 碌) 信度 p值 R2变化无条件 截距(最终状态) 33326模型 斜率(增长率) 3574l加入自 截距(最终状态) 30474 46862 0876 pO01 856变量模型 斜率(增长率) 13654 22_311 0768 pO01 6180层一l误差 20566第二，教育程度是最终状态和增长率的负向预期因子，合理的解释是农户受教育程度越高，越容易接受新化肥、
38、农药施用技术，要素配置更加优化，营养物质的投入越趋向于合理化，个体农业环境行为越趋向于科学化，在实际农业生产中农业环境污染就会减少，结果比较符合现实。第三，农业结构是最终状态的显著正向预期因子，其对增长率也产生了正向影响效应但不显著，即农业结构中粮食播种面积越大，个体农业环境行为造成的污染越严重。根据吴春宝的观点3”，产生这种结果的可能原因是个体以往生产方式和种植结构选择已经形成了特定的习惯习俗，这就形成了强烈的生产方式和结构调整路径依赖，对于有限理性的个体而言遵循过去这些经验做法是一种最佳选择，即“锁定效应”。西部地区以传统的粮食作物种植为主，营养物质投入量较大，造成的污染也很大，结论与实际
39、相符。第四，劳动力投入对最终状态和增长率都产生了显著的负向影响效应。一方面，农业投入要素之间具有很强的替代效应，劳动力是农业生产重要依赖要素，对化肥、农药等生产性资本有很强的替代作用，相比营养物质投入个体更倾向于劳动力的投入，因此农业环境污染减少。另一方面，在劳动力需求能够得到满足的条件下，个体还是主要依靠劳动力的投入进行农业生产。第五，本文把2005年和2013年国家颁布和实施相关农业环境政策作为两个重要时间点，来全面预测个体农业环境行为的发展轨迹及变化，从上述实证分析的结果看，农业环境政策的实施确实约束和激励了个体农业环境行为，个体农业环境行为负向增长明显，农业环境污染在向更好的方面发展，
40、同时也表明中国农业发展方式逐渐由粗放型向集约型转变的现实。5结论和政策启示本文基于地理学中空问地域分异和人文地理学的思想，将相关环境政策实施的时间作为纵向数据的时间点，西藏、陕西、甘肃、青海、宁夏5省份农业经营规模小于标准差，个体农业环境行为的负向增长率较低，在此不作具体分析，以下同。万方数据姚增福等：西部地区农业环境行为空间分异计量研究 145利用物料平衡法估算了农业环境污染值，通过线性增长模型检验了个体农业环境行为发展轨迹，并对农业经营规模、教育程度、农业结构和劳动力投入变量对行为发展轨迹变异的影响效应，得到如下结论与讨论：第一，最终状态和增长率之间具有较强的负相关性，即最后污染估计值较高
41、的个体，其农业环境行为将有可能以较快的速度减少。在其他变量不变条件下，平均个体农业环境行为以每4年2626个单位的速度减少。最终状态和增长率具有显著的个体差异，如果个体农业环境行为的增长率高于平均值1个标准差，那么他就会以每4年0677个单位的速度减少。实证结果显示，近年来环境治理政策的实施效果是非常明显的，但政府环境治理政策的制定和实施要在抓住“环境污染”的私人属性基础上，建立完善市场价格机制确立市场配置环境资源的主体地位，同时通过积极的补贴政策使个体获得优化环境资源配置的回报收益，才能从本质上降低个体农业环境行为造成的污染。第二，对最终状态来说，农业经营规模和教育程度是显著正向预期因子，而
42、教育程度和劳动力投入是显著负向预期因子。对于增长率，农业经营规模、教育程度和劳动力投入都是个体农业环境行为增长率显著的负向预期因子，而农业结构是非显著的正向因子。政府农业环境治理制度设计重点是制定完善的土地流转制度、农民人力资本投入机制以及农业劳动力流动市场机制，确保个体在扩大经营规模中能够有充足的能力采用新技术控制营养物质的排放，同时农村劳动力要素自由流动能够缓解不同地区农业生产供需矛盾，更能够替代农药、化肥等生产性资本投入。引导不同区域行为的环境治理制度设计，不仅能提高个体农业环境行为正外部性的积极性，更能够提高农业环境治理政策实施的绩效。第三，通过无条件模型和加入预期变量的模型对比来看，
43、最终状态和增长率变异程度较大，其中变异程度最大的是增长率，增长率的变异有6180的比例被预期变量解释，而最终状态的变异被预期变量解释的比例只有856。地理环境作用下，西部不同区域农业环境污染程度差异较大，而且不同区域个体农业环境行为发展轨迹及增长率存在较大异质性。当前，政府应该立足西部不同区域要素禀赋质量和结构的差异，制定有差异化的环境治理政策，充分释放区域要素禀赋的势能。同参考文献：1】伍光和自然地理学M】北京：高等教育出版社，2008：4642】Gold J RAn in仃oduction to behaVioural geographyMOxford：Oxfbrd Univers崎Pre
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