農業FDI會加劇農業面源污染嗎?
——基于中國省級面板數據的空間計量

馬 進

一、引言與文獻綜述

隨著經濟全球化發展,中國農業部門也逐漸加入全球價值鏈分工體系之中,吸引外商直接投資(FDI)成為參與分工的重要途徑。FDI在助力東道國經濟發展的同時,也會帶來一些負面影響。長期以來,粗放的農業發展方式使得我國農業面源污染問題日益突出。農業FDI的引入可能會加劇這一問題。立足中國式現代化背景推進鄉村全面振興,在利用FDI推動農業經濟發展的同時,加強農業面源污染治理,是實現農業綠色化轉型和推動農業可持續發展的重要途徑。此外,由于農業面源污染具有通過水體傳播擴散的特點,鄰近地區間可能存在空間溢出效應。那么,農業FDI流入會給我國農業環境帶來怎樣的影響?是否會加劇農業面源污染?兩者之間是否存在空間關聯性?這是本文研究的主要問題。

FDI是否引致并加劇了環境污染一直備受關注且存在較大爭議,形成了“污染天堂”(1)Cole M.A.,Elliott R.J.R.,and Fredriksson P.G.,“Endogenous Pollution Havens: Does FDI Influence Environmental Regulations?” in Scandinavian Journal of Economics,Vol.108,No.1(2006),pp.157-178;Bakhsh K.,Rose S.,and Ali M.F.,et al.,“Economic Growth,CO2 Emissions,Renewable Waste and FDI Relation in Pakistan: New Evidences from 3SLS,” in Journal of Environmental Management,Vol.196(2017),pp.627-632.“污染光環”(2)宋德勇、易艷春:《外商直接投資與中國碳排放》,《中國人口·資源與環境》2011年第1期;聶飛、劉海云:《FDI、環境污染與經濟增長的相關性研究——基于動態聯立方程模型的實證檢驗》,《國際貿易問題》2015年第2期。、綜合環境效應論等不同理論。綜合環境效應理論認為FDI對環境的影響是由多種效應共同作用的結果,其影響方向不確定(3)周杰琦、汪同三:《外商直接投資、經濟增長和CO2排放——基于中國省際數據的實證研究》,《北京理工大學學報(社會科學版)》2014年第3期。。根據該理論,農業FDI主要通過規模效應、結構效應和技術效應三種路徑影響農業生產環境。從規模效應來看,大部分學者認為農業FDI對農業經濟增長存在正向促進效應(4)劉乃郗、韓一軍、王萍萍:《FDI是否提高了中國農業企業全要素生產率?——來自99801家農業企業面板數據的證據》,《中國農村經濟》2018年第4期。,而農業經濟增長對于環境污染的影響方向并不確定(5)馬乃毅、羅珺仁:《中國西部地區農業經濟增長與環境污染相關性研究》,《浙江農業學報》2015年第9期。。從結構效應來看,農業FDI可以影響農業產業結構和種植業結構的調整(6)李泳:《國際直接投資與中國農業產業結構升級》,《中國農村經濟》2006年第5期。,而結構調整又可以通過集約化經營和對產污單元的調整影響農業污染排放(7)楊軍、李建琴:《福建省農業經濟增長、農業結構與面源污染關系研究》,《中國生態農業學報(中英文)》2020年第8期。。從技術效應來看,農業FDI具有技術溢出效應。韋開蕾發現FDI可以通過競爭示范效應、人力資本效應以及資本規模效應實現技術外溢(8)韋開蕾:《基于FDI溢出效應的農業生產技術效率的地區差異》,《社會科學家》2015年第10期。;但文雁兵發現在全國層面上,外資和跨國公司逐漸涉足中國農業的研發和生產環節,導致農業FDI產生了負向技術溢出,抑制了農業技術的提高(9)文雁兵:《我國農業科技自主創新能力研究——基于產業關聯效應和FDI技術溢出視角》,《科學學研究》2015年第7期。。通常認為,農業技術創新可以減少污染排放,提升農業發展質量(10)李紅莉、張俊飚、羅斯炫等:《農業技術創新對農業發展質量的影響及作用機制——基于空間視角的經驗分析》,《研究與發展管理》2021年第2期。。

近年來,部分學者對農業面源污染的動態演變和空間差異進行了研究(11)魯慶堯、王樹進:《我國農業面源污染的空間相關性及影響因素研究》,《經濟問題》2015年第12期。,并在空間維度下從經濟增長、產業結構、技術進步等方面分析了不同經濟因素對農業面源污染的影響(12)梁偉健、江華、廖文玉等:《農業面源污染與農業經濟增長的空間互動效應》,《江淮論壇》2018年第3期;閆桂權、何玉成、張曉恒:《綠色技術進步、農業經濟增長與污染空間溢出——來自中國農業水資源利用的證據》,《長江流域資源與環境》2019年第12期。。也有部分學者開始利用空間計量模型探討FDI對環境的影響(13)徐春華、劉力:《FDI、政府消費與CO2排放——基于36國貿易空間權重矩陣的空間杜賓模型分析》,《國際經貿探索》2016年第1期;董會忠、韓沅剛:《開放與綠色理念下如何提升工業生態效率?——基于 “污染天堂” 假說的驗證》,《商業研究》2020年第12期。,但是涉及農業環境的研究較少。

現有文獻對本文研究具有積極的借鑒意義,但存在以下不足:一是FDI環境效應的研究對象多集中于工業部門,農業FDI的環境效應特別是農業FDI對農業面源污染的研究較少;二是在衡量農業環境時往往采用化肥等單一指標,農業面源污染核算方法和相關系數比較陳舊;三是大多關注農業FDI數量的影響,如采用外商投資額衡量農業FDI水平,較少探究其質量的影響;四是通?？紤]污染物對本地環境造成的影響,對空間溢出效應的研究尚不充分。

本文在已有研究基礎上,采用單元調查法和輸出系數法核算了2005—2020年我國部分省域農業面源污染物排放量,構建FDI數量和質量雙重指標,將空間自相關性納入計量模型,采用空間杜賓模型實證分析農業FDI對我國農業面源污染的直接影響和空間效應,對促進農業綠色可持續發展提出政策建議。

二、理論分析

下面從農業FDI對本地農業面源污染的直接影響和鄰地FDI流入對本地農業面源污染的空間溢出效應兩方面進行理論分析。

(一)農業FDI對本地農業面源污染的影響

農業FDI對農業面源污染的影響可以從農業FDI數量和質量兩方面來分析。FDI數量是指外資利用規模;FDI質量的內涵極為豐富,本文所涉FDI質量主要指生產溢出效應,包括對經濟的貢獻和技術外溢。

1.農業FDI數量對農業面源污染的影響

農業FDI可以彌補東道國資金相對不足的缺陷,帶動農業經濟發展,進而影響農業面源污染排放。FDI會導致一國不同生產部門產品的相對價格發生變動,使其比較優勢產業結構發生改變,從而影響一國的環境狀況。FDI的流入還會帶來更為清潔的生產技術。通常認為,FDI能通過技術引進、技術溢出、競爭示范和人才流動等方式對農業生產技術和污染治理技術產生正外部性,有效減少農業面源污染排放。據此,本文提出如下假設:

假設1:農業FDI流入數量提升會影響本地農業面源污染排放水平。

2.農業FDI質量對農業面源污染的影響

農業FDI質量越高,其對農業經濟的貢獻率越高,對經濟發展的拉動作用越強。因此,在同等數量下,質量越高的FDI對農業面源污染的影響越大。一方面,FDI質量的提升可能會帶來農業生產規模的擴大,進而導致農業環境的惡化。另一方面,當農業FDI質量越高時,其流入帶來的清潔技術含量可能也會越高,產生的技術溢出效應也會越強,將減少農業污染的排放。據此,本文提出如下假設:

假設2:農業FDI流入質量提升會影響本地農業面源污染排放水平。

(二)鄰地農業FDI流入對本地農業面源污染的影響

相鄰地區農業FDI流入對本地農業面源污染的影響途徑大致可以歸納為以下三個方面:一是鄰地農業FDI通過規模效應對其農業面源污染的影響會加劇本地農業面源污染。農業面源污染以水為載體,可溶解的或固態的農業污染物在降水沖刷或灌溉的作用下,通過地表徑流、農田排水和地下滲漏匯入水體,不僅會造成當地水環境污染,也極易對具有相似水系和地形地貌特征的周邊環境造成破壞。二是相鄰地區通常具備相似的農業生產條件,鄰地農業FDI對其生產結構的影響可能會對本地起到示范作用,從而影響本地的生產行為。三是鄰地FDI流入帶來的清潔技術提升,可能會通過示范作用激勵本地農業生產者生產更為清潔且符合市場預期的農產品,或者憑借競爭效應鼓勵農業生產者改變生產方式,探索在同等生產水平下減少污染副產品產出的方法。同時,鄰近地區無論在經濟技術水平還是在生態環境資源方面都較為相似,且由于交通日益便利,進一步增加了技術溢出的可能性。據此,本文提出如下假設:

假設3:鄰地農業FDI流入會影響本地農業面源污染排放水平。

三、研究設計

(一)模型構建

在可拓展STIRPAT模型的基礎上,借鑒其他學者(14)高明、吳雪萍、郭施宏:《城市化進程、環境規制與大氣污染——基于STIRPAT模型的實證分析》,《工業技術經濟》2016年第9期;吳義根、馮開文、李谷成:《人口增長、結構調整與農業面源污染——基于空間面板STIRPAT模型的實證研究》,《農業技術經濟》2017年第3期。的研究思路,引入環境規制強度、農業結構等相關指標,構建實證分析模型如下:

lnEIit=β0+β1lnFDIit+β2lnSit+β3lnPit+β4lnTit+β5lnRit+β6lnStrit+μit

(1)

其中,i和t分別表示地區和時間。EI為被解釋變量,表征農業面源污染水平。FDI為核心解釋變量,表征農業FDI水平。S表示農業經濟規模,P表示農村人口密度,T表示農業技術水平,R表示環境規制強度,Str表示農業結構。

(二)變量說明

1.被解釋變量

本文選擇能夠表征農業面源污染在土地上富集程度的單位面積農業面源污染等標排放總量,即農業面源污染等標排放強度(EI)作為被解釋變量。根據我國農業面源污染的來源和特征,將產污單元劃分為化肥、畜禽養殖、農田固體廢棄物、水產養殖和農村生活五大類,對全國農業面源污染不同污染源的化學需氧量(COD)、總氮(TN) 和總磷(TP)排放量進行估算。其中,化肥、水產養殖、農村生活污染的核算采用2021年生態環境部發布的《排放源統計調查產排污核算方法和系數手冊》中的輸出系數方法;畜禽養殖和農田固體廢棄物污染的核算采用單元調查法(15)陳敏鵬、陳吉寧、賴斯蕓:《中國農業和農村污染的清單分析與空間特征識別》,《中國環境科學》2006年第6期。。

由于各類污染物的環境標準和污染危害程度不同,無法在同一尺度上對其污染貢獻度進行比較,因此引入等標排放量指標,其計算公式為:

Pi=Qi/Coi

(2)

其中,Pi為農業面源污染物的等標排放量,Qi為污染物的年排放量,Coi為該污染物的環境質量標準。根據《地表水環境質量標準》(GB3838-2002),COD、TN、TP的III類標準限值分別為20mg·L-1、1.0mg·L-1、0.2mg·L-1。

農業面源污染等標排放強度EI的計算公式為:

EI=E/AL

(3)

其中,E為COD、TN和TP的等標排放量總和,AL為研究區域的農用地面積。

2.核心解釋變量

核心解釋變量為農業FDI數量(FDIA)和質量(FDIP)。農業FDI數量采用各省份農林牧副漁業實際利用外商投資額衡量。對于FDI質量內涵及測度的系統研究較少,尚未達成一致。本文參考Wang 和Luo(16)Wang X.and Luo Y.,“Has Technological Innovation Capability Addressed Environmental Pollution from the Dual Perspective of FDI Quantity and Quality? Evidence from China,” in Journal of Cleaner Production,Vol.258 (2020),pp.1-13.的方法,構建外資業績指數衡量FDI質量差異。因為外資業績指數可以在一定程度上反映一國外資的技術含量、技術管理實力和外商技術轉移的意愿。具體計算公式如下:

(4)

其中,FDIAi表示i地區的農林牧副漁業實際利用外商投資額,FDIA表示全國農林牧副漁業實際利用外商投資額,GDPi表示i地區生產總值,GDP表示國內生產總值。

3.控制變量

根據已有研究,選擇控制變量如下:農業經濟規模(S),以各地農林牧副漁業總產值與其農用地面積的比值表示;農村人口密度(P),以各地年末常住人口數與其農用地面積比值表示;農業技術水平(T),以各地農業機械總動力與其農用地面積比值表示;環境規制強度(R),以各地環境污染治理投資總額占其GDP的比重表示;農業結構(Str),以各地牧業總產值與其農林牧副漁業總產值的比值表示。

(三)數據來源

因數據限制,本文選取了2005—2020年全國27個省份(不包括吉林、四川、青海、西藏以及香港、澳門和臺灣)的平衡面板數據作為研究樣本。農業面源污染的各單元調查指標數據來自《中國統計年鑒》;相關系數參考大量已有文獻資料得到;農業FDI數據來自各省份統計年鑒,實際利用外商投資額以人民幣為計價單位,使用中美匯率年平均價進行換算,并以2005年為基期采用居民消費價格指數進行平減處理,其他控制變量也進行了同樣的平減處理;環境污染治理投資總額數據來自《中國環境統計年鑒》;農用地面積數據來自《中國農村統計年鑒》;其他數據來自國家統計局的地區分省份年度數據。為消除異方差和個別極端值的影響,對各變量進行了對數處理。

四、空間自相關性檢驗和計量模型選擇

(一)空間自相關檢驗

1.全局莫蘭指數分析

為判斷我國省域農業面源污染的空間相關性,利用0—1空間鄰接權重矩陣,對2005—2020年我國27個省份的農業面源污染等標排放強度進行空間自相關檢驗(17)囿于篇幅,相關結果未列示,留存備索。。由農業面源污染等標排放強度的全局莫蘭指數結果可知,2005—2020年27個省份的農業面源污染等標排放強度全部通過了1%的顯著性檢驗,呈現出顯著的空間正相關性,說明農業面源污染在省域間存在空間溢出效應。

2.局部莫蘭指數分析

基于我國27個省份的鄰接關系矩陣,繪制2005年和2020年農業面源污染等標排放強度的莫蘭散點圖,如圖1和圖2所示。由其直線斜率可知,我國27個省份的農業面源污染具有空間正自相關效應;從四個象限的分布情況可以看出,我國大部分地區呈現高—高聚集或低—低聚集模式。

圖1 2005年農業面源污染等標排放強度莫蘭散點圖

圖2 2020年農業面源污染等標排放強度莫蘭散點圖

根據散點圖中各省份的分布象限,得到我國農業面源污染等標排放強度的聚集模式。上海、江蘇、山東、河南、安徽、河北和海南等地屬于高—高聚集模式,貴州、重慶、山西、陜西、內蒙古、甘肅、寧夏、新疆和黑龍江等地屬于低—低聚集模式。湖北、湖南、廣東、北京、天津等地區的聚集模式發生轉變。其中,湖北由低—高聚集模式轉變為高—高聚集模式,說明湖北的農業面源污染受到鄰近地區的影響增加;湖南、廣東則由高—低聚集模式轉變為高—高聚集模式,說明近年來以上地區的農業面源污染在一定程度上影響了周邊地區,導致周邊地區的面源污染加重;北京由高—高聚集模式轉變為低—高聚集模式,說明近年來北京市對面源污染的治理初顯成效,與周邊地區相比農業面源污染減少;天津由高—高聚集模式轉變為高—低聚集模式,與周邊地區相比農業面源污染增加。

(二)空間計量模型選擇

首先進行LM檢驗、LR檢驗、Wald檢驗以及Hausman檢驗,根據檢驗結果,本文選擇固定效應的空間杜賓模型進行分析。結合(1)式的設定,具體空間計量模型如下:

農業FDI數量:

lnEIit=ρWlnEIit+β1lnFDIAit+β2lnSit+β3lnPit+β4lnTit+β5lnRit+β6lnStrit

+θ1WlnFDIAit+θ2WlnSit+θ3WlnPit+θ4WlnTit+θ5WlnRit+θ6WlnStrit+εit

(5)

農業FDI質量:

lnEIit=ρWlnEIit+β1lnFDIPit+β2lnSit+β3lnPit+β4lnTit+β6lnRit+β6lnStrit

+θ1WlnFDIPit+θ2WlnSit+θ3WlnPit+θ4WlnTit+θ5WlnRit+θ6WlnStrit+εit

(6)

其中,W為空間權重矩陣,本文采用0—1鄰接空間矩陣,ρ為空間自回歸系數,β、θ為待估計參數。設Y為被解釋變量,X為解釋變量,ρWY為空間滯后項,反映鄰接區域被解釋變量對該區域被解釋變量的影響;βX反映該區域解釋變量對被解釋變量的影響;θW反映鄰接區域解釋變量對該區域被解釋變量的空間影響。

五、實證結果分析

(一)基準回歸結果

我國農業FDI數量和質量對農業面源污染影響的空間杜賓模型實證結果如表1和表2所示。由回歸結果可知,農業FDI數量和質量的時間固定效應模型的擬合優度及相關解釋變量的顯著性均優于空間固定效應模型和雙向固定效應模型。從經濟意義角度考慮,農業面源污染等標排放強度受時間、政策等變化影響比受地理因素影響更為明顯(18)李新、尚杰:《基于空間效應視角的農業經濟增長與種植業面源污染排放的實證分析》,《中國生態農業學報(中英文)》2022年第9期。。此外,作為本文的核心解釋變量,農業FDI的流入規模主要受市場準入標準和外商投資壁壘等影響。因此,本文選擇時間固定的空間杜賓模型進行具體分析。

表1 FDI數量對農業面源污染影響的空間杜賓模型回歸結果

表2 FDI質量對農業面源污染影響的空間杜賓模型回歸結果

在時間固定效應模型中,農業FDI數量(lnFDIA)和質量(lnFDIP)的系數均顯著為正,說明兩者上升都會增加我國農業面源污染排放,驗證了本文理論假設1和假設2?？臻g系數WlnFDIA和WlnFDIP均顯著為正,說明相鄰省份農業FDI數量和質量的提升都會對本地農業面源污染產生正向的空間傳導作用,即鄰地農業FDI的流入會惡化本地的農業環境狀況,驗證了假設3。

根據實證結果推測,農業FDI數量通過規模效應加劇了我國農業環境壓力,而由此產生的負面影響超過了技術效應帶來的正面影響。這可能是由于農業本身的弱質性,導致其短期帶來經濟效益的能力較低,吸引FDI的技術含量也相對較低,難以發揮清潔技術抑制污染排放的能力。此外,推測農業FDI數量通過結構效應對我國農業環境產生負面影響。這是因為農業領域內經濟效益較高的部門為畜禽養殖和農產品初加工等污染密集型行業,在高利潤回報率的驅使下,農業FDI更多地進入以上領域,致使養殖和種植需求增加,從而加劇農業面源污染。同時,農業FDI質量的提升仍未帶來環境的改善,說明現階段農業FDI質量提升引致的清潔技術含量不足,也未抵消規模效應所帶來的負面影響。

從農業FDI對農業面源污染的空間傳導效應來看,鄰地農業FDI流入會對本地農業環境產生負面影響。鄰地農業FDI流入可能會通過跨省貿易造成對本地農產品需求的增加,從而增加本地農業面源污染排放。此外,鄰地農業FDI通過規模效應增加其面源污染排放,該污染通過徑流、淋溶等方式進入本地,造成本地農業環境惡化。

(二)空間效應分解

為更準確地反映農業FDI與農業面源污染的關系,用偏微分方法對時間固定效應模型的空間溢出效應進行分解,結果如表3和表4所示。

表3 農業FDI數量對農業面源污染影響的空間杜賓模型效應分解

表3和表4中,直接效應是指該地區內各因素變化對本地區農業面源污染排放的影響。間接效應是指鄰接地區各因素變化對本地區農業面源污染排放的影響?？傂獮橹苯有烷g接效應二者之和,反映的是我國農業面源污染受自身驅動和鄰地交互作用的總影響。

1.農業FDI數量與FDI質量的空間效應分解結果

由表3和表4可知,農業FDI數量的總效應為0.0716,其分解的直接效應和間接效應分別為0.0220和0.0496,區域內的空間溢出效應為直接效應的兩倍以上;FDI質量的總效應為0.0678,小于FDI數量的總效應,其分解的直接效應和間接效應分別為0.0374和0.0304。上述變量的直接效應、間接效應以及總效應均顯著為正,說明農業FDI是影響農業面源污染的重要因素之一。

2.其他控制變量的空間效應分解結果

農業經濟規模對農業面源污染的直接效應、間接效應和總效應均顯著為正,說明農業經濟規模尚未跨越環境庫茲涅茨曲線拐點,其擴張會惡化農業環境。鄰接地區可通過經濟輻射影響本地農業面源污染排放,這是由于農業經濟發展所帶來的化肥、農藥等生產要素投入增加和畜禽養殖規模擴大。

農村人口密度對農業面源污染的直接效應和總效應均顯著為正。這是因為農村人口密度越大的省份,其生活污水和生活垃圾所產生的污染強度會越高。間接效應為負且不顯著,說明農村人口密度的空間溢出效應不明顯。

農業技術水平對農業面源污染的直接效應不顯著,說明本地簡單農業機械的數量積累和普及率提高不能帶來農業環境的顯著改善,主要原因是本地綠色機械化程度不足。間接效應和總效應顯著為負,是因為農業技術水平高的地區能起到示范作用,促進周邊區域實現農業資源有效利用,形成省域間綠色農業的良性競爭。從總體看,農業技術水平的提高對農業面源污染具有顯著的抑制作用。

環境規制強度對農業面源污染的直接效應和總效應顯著為負,說明本地環境標準越高,對環境污染治理投資的比例越大,農業面源污染排放越少。這是因為農戶在環境偏好較強的地區會更傾向于選擇綠色生產方式,進而使農業環境得到改善。間接效應為正且不顯著,可能是隨著環境管制的加強,為了趨利避害,農業產業會向周邊環境規制水平較低的區域進行轉移,進而加重鄰地污染。但是環境規制的擴散效果不明顯,說明省域間存在著較強的行政壁壘。

農業結構對農業面源污染影響的直接效應、間接效應和總效應均顯著為正。隨著肉蛋奶等產品需求的擴大,我國牧業產值及占農林牧漁業總產值比重不斷上升。通過對歷年我國農業面源污染排放量的核算,發現畜禽養殖為我國最大污染源,畜禽養殖比重的提高會增加農業面源污染。間接效應顯著為正,說明在經濟收益的刺激下,鄰接地區農業結構調整可能會推動本地區農業結構的同向變化,從而加劇本地農業面源污染。

(三)穩健性檢驗(19)囿于篇幅,相關檢驗結果未列示,留存備索。

本文采取以下兩種方法,檢驗回歸結果的穩健性:第一,更換空間權重矩陣。根據各省份省會的經緯坐標之間的距離,構建反距離權重矩陣,將該矩陣替換鄰接空間權重矩陣代入原模型中。第二,縮短時間窗口。通過對我國農業面源污染治理政策演進特征進行分析發現,2011年開始進入農業面源污染治理政策的深化發展階段,農業面源污染治理政策實施數量快速增長。(20)華春林、張玖弘、金書泰:《基于文本量化的中國農業面源污染治理政策演進特征分析》,《中國農業科學》2022年第7期?；诖?采用2011—2020年的數據進行穩健性檢驗。更換權重矩陣和縮短時間窗口后,農業FDI數量和質量的回歸系數和空間系數仍均顯著為正。綜合來看,穩健性檢驗結果與前文基準回歸結果基本一致,說明本文的估計結果是穩健的。

六、主要結論與政策建議

本文主要研究結論如下:第一,我國農業面源污染具有顯著的空間正自相關性,農業環境受到本地和鄰地污染排放的雙重影響。農業面源污染排放在我國地理分布上形成一定的聚集區域,以高—高聚集和低—低聚集為主要特征。第二,現階段農業FDI的流入會在一定程度上加劇我國環境污染。FDI數量和質量的提高均會在顯著增加本地農業面源污染排放的同時,增加鄰地污染排放。FDI數量對面源污染的負面影響比FDI質量的影響更大。第三,經濟規模、人口密度、技術水平、環境規制和農業結構等因素均會影響農業面源污染。

結合上述研究,得到以下三點政策啟示:第一,優化外資結構,提高引資門檻。在提升對外開放水平和積極引進外資的同時,應根據本地區的環境承載能力和經濟發展水平設置一定的引資門檻。限制高污染農業FDI,鼓勵高質量和清潔技術密集型FDI的進入,倒逼農業生產者通過技術創新減少污染成本,實現由“污染天堂”向“污染光環”效應的轉變。第二,加強各地區間的引資合作和治污政策合作。我國農業面源污染具有顯著的空間相關性。因此,在制定相關政策時,不僅要關注各地區內部因素的影響,也要考慮周邊地區因素的交互影響。盡量降低政策的負外部性,避免省份間農業面源污染的此消彼長?？紤]到環境規制強度的空間溢出效應不顯著,應著重保障各地農業政策體系的順暢銜接,打破阻礙省域之間融合發展的行政壁壘,實現農業面源污染的聯防聯控。第三,加快綠色生產方式轉型。我國農業尚處在高增長、高污染的發展階段,技術水平提升對農業環境帶來的正面效應不顯著。因此,應鼓勵技術創新,切實提高農業生產技術中的綠色含量,增加農產品科技投入,真正發揮綠色技術和技術溢出效應對我國環境質量的改善作用。積極學習運用“千村示范、萬村整治”工程經驗,對省域產業結構進行合理布局,積極引導地區間產業示范性帶來的空間效應,盡快實現農業的集約型內涵式發展。