21世纪以来，在一系列强农惠农政策的支持下，我国农业农村经济快速发展，农业综合生产能力迈上新台阶，粮食生产实现历史性的十二连增，为国民经济平稳健康发展作出了重要贡献。作为重要的农业生产资料，农药、化肥等化学品投入对农作物稳产高产起到了重要作用[1-2]。我国已经成为世界上最大的化肥、农药生产国和消费国。其中，我国农药使用量由2000年的128万t增加到2014年的181万t（商品量），年均增长2.5%；农药使用强度由2000年的8 kg/hm2增加到2014年的11 kg/hm2，年均增长2.3%（图1）。
[FK（W11][TPZF1.tif][FK）]
但是，农药对于农业而言是把双刃剑，除了带来农作物增产等意欲产出外，还会产生面源污染等非意欲产出。农药使用量大、利用率低、施藥方法不科学等问题日益严重，造成农业面源污染，影响农业生产安全、农产品质量安全和生态环境安全，危害人体健康，威胁农业可持续发展[3]。因此，农药减量化迫在眉睫，有利于推进农业转方式、调结构，防治农业面源污染，促进节本增效、节能减排，促进农业可持续发展。
现有关于农业环境与经济增长之间关系的研究，通常采用环境库兹涅茨曲线（EKC）进行理论与实证研究。环境库兹涅茨曲线认为，经济增长与环境污染之间存在类似于倒U形的曲线关系，即在经济增长的初期，资源消耗和污染排放随着收入的增加而增大；随着经济的持续增长，当收入水平达到一定高度后，资源消耗和污染排放随着收入的增加而下降[4]。近年来，我国不同学者就我国不同区域的农业环境库兹涅茨曲线进行研究。刘扬等以化肥为例，对我国农业EKC进行了验证，发现我国化肥施用量与人均农业总产值存在着EKC关系[5]。张晖等对江苏省经济发展水平与过剩氮污染的EKC进行验证，发现二者存在显著的倒U形关系[6]。李太平等对我国化肥投入面源污染的EKC进行验证，表明我国化肥投入面源污染与经济增长之间存在典型的倒U形曲线关系[7]。石美玲对河南省农业面源污染与经济增长的EKC关系进行实证研究，证实二者之间倒U形关系成立[8]。周雪晴对我国西南地区5省农业面源污染与经济增长进行实证研究，发现这5省的EKC呈现N形或倒U形[9]。这些研究主要以化肥为对象验证农业EKC是否存在，对农药使用与经济增长之间关系的研究较为缺乏。本研究基于省级层面数据，验证我国农药使用量与经济增长之间的EKC关系，并分析其驱动因素，以期为十三五实现农药零增长目标和推进农业可持续发展提供依据和参考。
1模型设定、变量说明与数据来源
1.1模型设定
以农药使用量（PE）作为因变量，以人均地区生产总值（PGDP）作为自变量，将EKC设定为二次方程模型，其函数形式如下：
[JZ（]PEit=c+1PGDPit+2PGDPit2+it。[JZ）][JY]（1）
式中：PEit为我国第i省第t年的农药使用量；PGDPit为第i省第t年的人均GDP；c为常数项；1、2和为模型参数；it为随机扰动项。
1.2变量说明
（1）人均地区生产总值（PGDP），用各地区生产总值与总人口的比值表示。之所以选择人均GDP而非总量值，是因为人均值更能反映真实收入水平变化及对环境质量的偏好需求。为了消除通货膨胀的影响，需要利用地区生产总值指数对地区生产总值进行处理，将其折算成以1993年为基期的不变价，进而得到不变价的人均地区生产总值。
（2）农药使用量（PE），用各地区农药使用总量表示。
1.3数据来源
选取19932013年各地区农药使用量、人均地区生产总值的面板数据对农药使用与经济增长的环境库兹涅茨曲线（EKC）进行验证。其中，农药使用量数据来自《中国环境统计年鉴》，人均地区生产总值数据来自《中国统计年鉴》。需要说明的是，重庆市19931996年的数据缺失，其时间序列是19972013年。
2结果与分析
2.1各省份农药使用量与经济增长EKC拟合分析
采用Eviews 8.0软件对19932013年我国除港澳台之外的31个省（市、区）农药使用量与人均地区生产总值之间的关系进行计量模型估计，结果见表1。
[FL（2K2]由表1可见，除了北京、广东、陕西、甘肃外，全国和其他27个省份的农药使用量与人均地区生产总值之间都存在倒U形曲线关系。但是，天津、四川、西藏3个省（市、区）的回归参数未通过显著性检验，这3个省（市、区）的倒U形曲线关系并不显著。全国和其他24个省份的倒U形曲线关系显著，相关系数R2数值较高，有的甚至达到0.9以上，各系数都通过了10%的显著性检验，说明对EKC具有充分的解释力。估计结果显示：
（1）全国人均GDP和山西、内蒙古、海南、贵州、云南、宁夏、新疆7个省份的人均地区生产总值的拐点值不在样本区间内，表明全国和这7个省份的农药使用量仍处于上升阶段，还没有达到峰值。这些省份多为农业生产方式粗放、生产技术落后的西部省份，并且农业生产结构主要以经济作物为主。其中，山西、贵州、云南、宁夏、新疆的人均GDP已经非常接近拐点，但是这并不意味着这些省份将很快进入农药使用量的下降阶段。这是因为施药技术落后、气候变化导致病虫害多发、粮价下跌导致经济作物种植面积扩大等不确定性都可能引起农药用量的上升。这些省份要实现农药零增长甚至减量化仍然有一定难度。
（2）上海、江苏、浙江、福建、江西、山东、湖北、重庆8个省份的人均地区生产总值的拐点值在样本区间内，表明这8个省份的农药使用量已经达到峰值并呈现下降趋势，这与其农药使用总量的观测值一致。这些省份多为农业生产方式集约、生产技术先进的东部省份，它们的农药使用量已经率先实现了减量化。
（3）河北、辽宁、吉林、黑龙江、安徽、河南、湖南、广西、青海9个省份的人均地区生产总值的拐点值在样本区间内，但是从农药使用总量观测值来看，其农药使用量仍处于上升阶段，表明这9个省份的农药使用量与人均地区生产总值从长期来看可能是N形关系。进一步构建EKC的三次方模型验证得到，这些省份的EKC均呈N形，但是只有吉林、安徽、河南、湖南、广西、青海6个省份的N形曲线关系显著，各系数都通过了10%的显著性检验（表2）。
2.2农药使用量的驱动因素讨论
除了人均GDP之外，农药使用量还受农业生产结构、农业技术进步、农业环境管理等因素的影响。受数据可得性的影响，本研究只对这些因素进行定性讨论。
（1）农业生产结构对农药使用量的影响主要表现为粮食作物比重下降和经济作物比重上升。蔬菜、果樹等经济作物的农药使用量普遍高于粮食作物，这些作物的种植面积增加势必造成农药使用量增加，也即农业生产结构对农药使用量产生正向影响。例如，海南和新疆的经济作物在农业生产中占比较高，其农药使用量仍处于上升阶段。20002013年，我国蔬菜、茶树、果树的种植面积由2 526万hm2增加到 3 574万hm2，占农作物总播种面积的比重由16.2%增加到21.7%。由此可见，我国农药减量之路任重道远。
（2）农业技术进步对农药使用量的影响可以分为技术效率影响和规模效率影响2个方面[10]。技术效率主要表现为统防统治、精准施药、绿色防控等高效施药技术的采用，[JP+1]这些新技术可以减少农药使用量，也即农业技术进步对农药使用量产生负向影响。但是受杀虫效果不佳、农民生产习惯等因素的影响，高效施药技术推广难度较大，农药超量、低效使用问题突出。规模效率主要表现为土地流转带来的农业规模化经营，农业生产规模扩大，更有利于高效施药技术的采用。[JP]
（3）农业环境管理对农药使用量的影响主要表现为农药零增长等农业面源污染治理的相关管理制度和政策。近年来，我国先后禁用了甲胺磷等33种高毒农药，提出了农药使用量零增长目标，创设了农药减量政策，使得农药使用量上升势头趋缓。也即农业环境管理对农药使用量产生负向影响。但是，与严峻的农药污染形势相比，这些制度和政策仍远远不够，而且其执行情况也有待考察。
3结论
本研究基于19932013年我国省级层面的数据，定量分析农药使用量与经济增长之间的EKC关系，并定性探讨其驱动因素。研究表明，除了7个省（市、区）外，我国和其他24个省（市、区）的农药使用量与经济增长之间存在着显著的倒U形关系。其中，山西、内蒙古等7个省份的农药使用量仍处于上升阶段，还没有达到峰值；上海、江苏等8个省（市、区）的农药使用量已经达到峰值并呈现下降趋势；吉林、安徽等9个省（市、区）的EKC曲线呈N形，其农药使用量依然处于上升阶段。我国农药使用量总体上还处于上升阶段，要实现农药零增长甚至减量化应立足于各省份的实际情况，采取差异化政策，重点攻坚农药使用量尚未达到峰值且减量难度较大的省份。
除人均GDP外，农药使用量还受农业生产结构、农业技术进步、农业环境管理等因素的复合影响。其中，农业生产结构对农药使用量产生正向影响，主要原因在于蔬菜、果树等农药依赖性强的经济作物在农业中的比重增加；农业技术进步对农药使用量产生负向影响，主要由高效施药技术的采用产生的技术效率和农业规模化经营带来的规模效率引致；农业环境管理对农药使用量产生负向影响，主要表现为农药零增长等农业面源污染治理的相关管理制度和政策。要分析这些因素对农药使用量产生的实际影响，亟待搜集相关数据，进行深入的定量研究。
要实现我国农药使用量零增长甚至负增长，需要大处着眼，小处着手。第一，立足于各地区农业生产实际和资源禀赋，合理调整和布局各地区农作物种植结构和农业生产结构。第二，加强农药减量控害的相关政策创设，加大重大病虫统防统治、低毒生物农药使用、防治组织植保机械的补贴力度，建设覆盖重点区域、重点作物的病虫监测网络，做好试验示范。第三，加大农药减施增效技术的推广力度，推广高效低毒低残留农药和新型高效植保机械，推进绿色防控和统防统治，科学使用农药，提高农药利用率。
