新型城镇化试点对农业面源污染的影响——基于多期DID的验证.pdf

一、问题的提出“绿水青山就是金山银山”，良好的生态环境既是自然财富，也是经济财富。2022 年中央一号文件指出，加强农业面源污染综合治理，对推进乡村生态振兴、农业农村绿色发展具有重要意义。化肥投入是农业面源污染的重要来源之一，化肥的过量施用使得耕地质量不断下降、地下水污染日益严重1，给农村生态环境带来了巨大影响2。改革开放以来，我国城镇化发展迅速，常住人口城镇化率由1978年的17.9%增长至2021年的63.9%。然而，城镇化推进的盲目性，使得农业面源污染现象日益严重3。在此背景下，更加强调“生态文明”的新型城镇化概念被提出。新型城镇化的本质是“以人为本”4，核心在于不以牺牲农业和粮食、生态和环境为代价，力图实现由片面追求经济增长的非生态城镇化向人与自然和谐共生的生态城镇化转型。2014年，国家新型城镇化规划（20142020年）正式发布，文件对我国新型城镇化发展进行了总体部署。在新型城镇化试点政策的实施中，国家共分三批次发布了试点地区名单，试点地区包含省、市、县、镇四个不同的实施层级，涵盖了我国东、中、西、东北四个不同区域。2015年 2月，国家发改委印发 国家新型城镇化综合试点方案，将江苏、安徽两省和宁波等 62个城市（镇）列为国家新型城镇化综合试点地区；2015年11月，国家另收稿日期：2022-09-08本刊网址 在线期刊：http：/ 经济学院，山东 青岛 266061）摘要：探究新型城镇化如何影响农业面源污染，对推进农业农村绿色发展，全面推进乡村振兴战略具有重要意义。利用20072019年我国159个地级城市的面板数据，借助多期双重差分方法，可评估新型城镇化试点政策对农业面源污染的影响效应。研究发现，新型城镇化试点政策能够有效减少农业面源污染排放。影响机制分析表明，新型城镇化试点政策通过加强环境规制、促进农业绿色技术进步来缓解农业面源污染。冲击分析表明，我国东、中、西部地区以及大、中、小规模城市对新型城镇化试点的冲击表现出较大差异。目前实施的新型城镇化试点政策能有效减少东部城市、大规模城市的农业面源污染排放，但对中西部城市、中小规模城市的农业面源污染排放不构成显著影响。关键词：农业面源污染；新型城镇化；准自然实验；多期DID；内在机制中图分类号：F299.2；F323；X501文章标志码：A文章编号：1006-6152（2023）04-0005-09DOI：10.16388/42-1843/c.2023.04.001第 42 卷第 4 期2023 年 8 月江汉学术Jianghan AcademicVol.42No.4Aug，20235江汉学术总第 42 卷外选取了 73个城市（镇）作为第二批试点地区；2016 年 12 月，国家再另外选取了 111 个城市（镇）作为第三批试点地区。在新的时代背景下，探究新型城镇化试点对农业面源污染的直接效应和间接效应，对实现农村生态环境改善、推进农业农村绿色发展具有重要的现实意义。关于城镇化与农业面源污染之间的关系，现有研究主要分为三类。第一类研究认为城镇化会增加农业面源污染排放。城镇化的发展一方面会吸引大量优质劳动力非农转移，农村老龄人口的增加导致了化肥的过量施用5；另一方面会占用大量农地，而耕地的减少导致农户增加化肥投入以扩大产出6。第二类研究认为城镇化的发展会缓解农业面源污染问题。城镇化的发展一方面促进了绿色技术进步7，另一方面增加了绿色农产品的需求量8，进而减少农业面源污染。第三类研究认为，城镇化与农业面源污染之间存在“倒U型”曲线关系或具有门槛特征。薛蕾等研究发现，农业面源污染因城镇化水平的提高会呈现出“倒型”趋势9；栾健等基于门槛效应模型得出，城镇化对化肥面源污染的影响会因人均收入水平的高低产生完全相反的作用效果10。综上可见，学者们对城镇化和农业面源污染进行了大量有价值的研究，但鲜有学者从新型城镇化角度探究它对农业面源污染的影响。为此，本文将考察新型城镇化对农业面源污染的影响，并探索其作用机制。二、理论分析与研究假说（一）新型城镇化对农业面源污染的内在影响机制分析首先，新型城镇化建设将促进环境规制强度的提升，进而减少农业面源污染排放。许多研究认为，环境规制可以有效降低环境污染11-12。一方面，地方政府通过对化肥、农药等污染源提岀严格治理措施，从源头上治理农业面源污染；另一方面，地方政府采用绿色农业补贴的形式，比如“以奖促治”“以奖代补”等，鼓励农民向绿色友好型生产方式转变，控制农业面源污染的产生。新型城镇化试点的环境规制效应具体可能表现在政府通过明确污染物排放的具体目标、提高污染物排放标准以减少污染物的排放13。其次，新型城镇化建设将促进农业绿色技术进步，进而减少农业面源污染排放。许多研究认为，技术进步在农业面源污染治理中能够发挥重要作用7 14。新型城镇化冲击的技术效应可能表现在新的技术进步促进了节能减排。目前我国面源污染控制技术在效率、规模方面存在严重不足15。但是，新型城镇化建设一方面会促使企业开发出更加清洁、利用效率更高的生产技术16；另一方面，技术进步有利于污染防护和治理水平的提高13，可以更好地实现农业面源污染减排的目标。（二）地区农业面源污染对新型城镇化冲击反应分析首先，对待共同的新型城镇化试点冲击，各个地区或城市可能会因地理情况呈现不同反应而凸显差异。不同区域城市在基础设施水平、经济环境、人才供给状况等方面往往存在较大差异。一般认为，东部城市在技术进步、人才集聚等方面相比于中西部城市具有明显的优势17，能综合利用不同类型的环境规制推动清洁生产技术的革新，试点政策可能更有助于减少东部城市的农业面源污染排放。其次，新型城镇化试点的效果可能会因城市规模的不同而有所差异。由于大规模城市的市场需求多样、科研基础较好，对创新人才、高新企业往往有更强的吸引力，因而相较于中小规模城市能更高效地配置大量资源，促进企业进行绿色技术创新18，因此，新型城镇化试点政策可能更有助于缓解大规模城市的农业面源污染。以上述理论分析为基础，本文提出以下3个研究假设：假设1：新型城镇化试点政策能够通过提升环境规制强度减少农业面源污染排放。假设2：新型城镇化试点政策能够促进农业绿色技术进步，进而缓解农业面源污染问题。假设3：新型城镇化试点的农业面源污染减62023 年第 4 期高齐圣，董志强：新型城镇化试点对农业面源污染的影响排效应会因城市所在地区以及城市规模的不同存在差异。三、研究设计（一）模型设计本文研究地级市层面的新型城镇化试点政策对农业面源污染的影响效应，根据国家发展和改革委员会公布的三批新型城镇化试点城市名单，将试点城市定义为实验组，非试点城市定义为控制组。其中，对实验组和控制组的选取做了如下处理：剔除了只将地级市内的某个县级市或区作为试点的地级市；将数据缺失严重的地级市在样本中剔除。最终选择了75个地级城市进入实验组，84 个地级城市进入控制组。考虑到政策实施需要时间，本文将2015年、2016年和2017年作为试点政策实施的时间节点。传统 DID 方法通过构建政策分组虚拟变量和政策实施时间虚拟变量的交互项，来估计政策实施的净效应，这种方法只适用于政策是一次实施的，而新型城镇化政策的实施是先试点后推广，因此本文将现行的三批新型城镇化试点政策作为一项准自然实验，采用多期 DID 方法19-20，通过比较实验组和控制组在政策实施前后的差异，评估新型城镇化试点政策对农业面源污染的影响效应。具体模型设定如下：TEit=0+1Dit+2Xit+i+t+it（1）这个模型中，TEit为被解释变量；X表示控制变量；i和t分别代表控制城市和时间的固定效应；it为随机误差项，i表示城市，t为时间。Dit表示个体i在t期的处理状态，接受处理时值为 1，未接受处理时值为 0。实验组在政策实施前的样本均值为0+2E(X)，政策实施后的样本均值为0+1+2E(X)，所以实验组在政策实施前后的差异为1，控制组在政策实施前后的样本均值均为0+2E(X)，故控制组政策实施前后的差异为 0，所以平均处理效应即为1-0=1，它代表了新型城镇化试点政策对农业面源污染的净效应。若1小于零，则说明新型城镇化政策的实施有利于减少农业面源污染。（二）变量设定1.被解释变量：农业面源污染（TE）本文运用应用较为广泛的清单分析法21-22测算我国 159 个地级城市的农业面源污染排放情况。计算的主要污染物为总氮（TN）、总磷（TP），具体计算公式如下：TE=Ti ij i（2）式（2）中，TE 为农业面源污染排放总量（万吨）；Ti为产污单元i的指标统计量，本文的产污单元为氮肥、磷肥、复合肥；ij为单元i中污染物j的产污系数，产污系数根据化肥折纯量的化学成分计算，氮肥、磷肥、复合肥的总氮产污系数分别为 1.00、0、0.33，总磷产污系数分别为 0、0.44、0.1522；i为i类化肥的流失率，氮肥、磷肥流失率参照史常亮等5整理出的中国各省区化肥流失情况。2.核心解释变量：新型城镇化试点（DID）本文的核心解释变量为新型城镇化试点，我们将其定义为：某城市实施新型城镇化试点的当年及之后的年份取值为1，否则为0。3.中介变量环境规制（ER）：基于李虹等23的做法，采用熵值法计算环境规制综合指标。为此，选取工业废水排放量、工业 SO2排放量、工业烟（粉）尘排放量三个单项指标。首先对各个指标进行标准化处理，然后确定指标权重，最后根据权重和标准化数值计算环境规制强度。农业绿色技术进步（AGTP）：现有文献主要通过构建环境效率指标24、选取绿色全要素生产率25衡量绿色技术进步。本文采用第二种方法。针对农业绿色全要素生产率的度量，学术界广泛采用基于松弛的效率模型（Slacks-BasedMeasure，SBM）14。然而由于 ML 指数不具备传递性，借鉴吴传清等26的研究采用 SBM 模型、GML 指数测度农业绿色全要素生产率。使用MaxDEA 软 件 进 行 测 度，所 使 用 的 数 据 说 明如表1。7江汉学术总第 42 卷表1农业绿色全要素生产率投入产出指标体系指标类别投入指标产出指标变量名称劳动投入土地投入化肥投入机械投入期望产出非期望产出变量定义第一产业从业人数农作物总播种面积化肥施用折纯量农业机械总动力农业总产值农业面源污染排放量单位万人千公顷万吨万千瓦时亿元万吨4.控制变量为控制影响农业面源污染的因素，参考相关文献，引入如下控制变量：产业结构（STR）27（第一产业增加值/（第二产业增加值+第三产业增加值）；农村劳动力转移（LT）7（第一产业从业人员数量）；化肥施用技术水平（FTL）10（化肥施用折纯量/农业总产值）；种植结构（CPS）28（粮食作物播种面积/（农作物总播种面积-粮食作物播种面积）；富裕程度（INC）5（农业总产值/农作物总播种面积）。（三）数据来源以上所运用的样本数据来自各省统计年鉴、各市统计年鉴、各市国民经济和社会发展统计公报、中国城市统计年鉴 和 中国区域经济统计年鉴。本文所运用到的农业总产值数据利用农业总产值指数（上年=100）将其折算成以2007年为基准的不变价。基准回归模型中劳动力转移（LT）为第一产业从业人数做对数处理后的数值。本文部分缺失数据采用线性插值法将其补齐。变量的描述性统计见表2。四、实证分析（一）基准回归分析根据基准模型，本节量化分析新型城镇化试点政策的出台对农业面源污染的政策效应。由表3可知，在未纳入控制变量的情况下（模型1），DID 估计系数显示新型城镇化试点对农业面源污染的作用在10%的水平下负向显著。依次加入控制变量后（模型 2模型 6），DID 估计系数由-0.104变为-0.115，显著性从10%提升至5%，说明新型城镇化试点政策有效缓解了农业面源污 染 的 增 加。在 控 制 变 量 方 面，种 植 结 构（CPS）、化肥施用技术水平（FTL）、农村劳动力转移（LT）对农业面源污染的影响显著为正，说明优化作物种植结构、减少化肥施用量、促进农村地区劳动力转移会抑制农业面源污染的提升。表2变量的描述性统计被解释变量控制变量中介变量农业面源污染排放量（万吨）产业结构（无量纲）富裕程度（无量纲）作物种植结构（无量纲）化肥施用技术水平（无量纲）农村劳动力转移（万人）环境规制强度（无量纲）农业绿色技术进步（无量纲）样本量20672067206720672067206720672067非试点城市均值1.4290.1620.3204.8430.1853.9200.9270.148标准差1.3220.1200.68613.4390.1131.2370.0590.185试点城市均值2.1970.1390.2573.9330.2064.1780.9050.177标准差2.4620.1090.1546.0760.1500.7990.0840.178表3基准回归结果变量DIDCPSFTLLTSTRINC_CONS控制城市控制年份NR2（1）模型1-0.106*（0.054）1.777*（0.0268）YESYES20670.097（2）模型2-0.104*（0.054）0.00302*（0.002）1.768*（0.0274）YESYES20670.103（3）模型3-0.106*（0.051）0.00233*（0.001）1.563*（0.421）1.408*（0.104）YESYES20670.161（4）模型4-0.110*（0.050）0.00230*（0.001）1.483*（0.398）0.191*（0.069）0.640*（0.307）YESYES20670.172（5）模型5-0.114*（0.051）0.00275*（0.001）1.531*（0.402）0.193*（0.069）-0.449（0.345）0.700*（0.308）YESYES20670.175（6）模型6-0.115*（0.051）0.00271*（0.001）1.532*（0.402）0.192*（0.069）-0.440（0.345）-0.0275（0.0258）0.711*（0.307）YESYES20670.175注：*、*、*分别表示在 10%、5%和 1%的水平下显著，括号内的数值为聚类稳健标准误，按城市聚类（下同）。82023 年第 4 期高齐圣，董志强：新型城镇化试点对农业面源污染的影响（二）稳健性检验1.平行趋势检验多期双重差分法的前提是在政策实施之前，实验组和控制组之间满足平行趋势假设，即在未试点新型城镇化政策前，实验组与控制组城市的农业面源污染变化趋势应该是平行的或不存在显著的差异。为此，运用事件分析法检验新型城镇化试点对农业面源污染的影响是否满足平行趋势假设，参照Beck等19具体模型设定如下：TEit=0+1did-9it+2did-8it+14did+4it+Xit+i+t+it（3）式（3）中，didKit（K=-9，-8，+4）表示新型城镇化试点批准这一事件的虚拟变量；K的符号为负代表城市i试点新型城镇化之前的第K年，K 的符号为正代表批复新型城镇化试点后的第K年，本文以政策实施前的第10年为基准组，选取新型城镇化试点前9年与试点当年及之后的4年进行估计。其他变量与式（1）含义相同。检验结果如图1所示。从图 1 可知，在新型城镇化试点之前，系数k不具有统计显著性，说明在试点开始前，实验组与控制组城市的农业面源污染变化趋势不存在显著的差异，满足平行趋势假设；试点开始后，除第2年以外，k均负向显著，表明新型城镇化试点政策的实施有助于抑制农业面源污染水平的提高。-9-8-7-6-5-4-3-2-101234政策时点政策动态经济效应-0.6-0.5-0.4-0.3-0.2-0.100.10.2图1平行趋势检验2.PSM-DID检验为避免实验组与控制组的变动趋势存在“选择性偏差”，本文使用 PSMDID 方法进行稳健性检验。以样本期内 75 个试点城市作为实验组，用控制变量代表协变量对实验组进行重新匹配，匹配后的平衡性检验结果显示大多数协变量的标准化偏差在5%以下，将无法匹配成功的控制组城市样本剔除，再按照式（1）进行估计。匹配之后的新样本回归结果显示，解释变量DID的估计系数并无明显变化，变量DID估计系数仍在5%水平下显著为负（表 4），这与基准回归的结论基本一致，验证了基准回归结果的稳健性。表4PSM-DID回归结果变量DID_CONS控制变量城市固定效应年份固定效应NR-squared核匹配TE-0.120*（0.051）0.683*（0.322）YESYESYES20530.175近邻匹配TE-0.103*（0.051）0.724*（0.350）YESYESYES19120.174半径匹配TE-0.120*（0.051）0.686*（0.322）YESYESYES20500.175注：近邻匹配采用K=3的一对三匹配；半径匹配采用半径为0.05 进行匹配。3.安慰剂检验为进一步检验新型城镇化试点对农业面源污染的抑制效应是否是由于其他不可观测的因素导致的，本文随机选择虚拟实验组与控制组进行安慰剂检验。具体方法为，从所有样本城市中随机选择75个城市作为试点新型城镇化政策的实验组，并随机为被选中的城市设定政策年份，设置伪政策虚拟变量，在此基础上利用新的样本组对（1）式进行回归，将上述步骤重复500次，得到 500 个 DID 的估计系数，将这些系数与实际DID 系数进行对比。结果分布如图 2 所示。从图2可知，伪政策虚拟变量的估计值集中分布在0 附近，并且大部分在 10%的水平下不显著，说明本文的实证结果较为稳健，其他不可观测因素不会干扰新型城镇化试点政策对农业面源污染的影响。9江汉学术总第 42 卷-0.15-0.1-0.0500.050.10.15估计系数10.80.60.40.20p值图2安慰剂检验4.替换被解释变量为避免计量结果存在偏误，本文进一步采用替换被解释变量的方法对本文得出的结论进行稳健性检验。考虑到新型城镇化试点可能会减少农业用地，进而减少农业面源污染总量，选取相对指标化肥投入密度（FER）、农药投入密度（PES），前者为单位农作物播种面积的化肥投入量，后者为单位农作物播种面积的农药投入量，作为农业面源污染排放量的代理变量进行稳健性分析，回归结果见表5。核心解释变量的系数符号和显著性与前文保持一致，说明新型城镇化试点显著减少了农业面源污染。新型城镇化是以人为核心的城镇化，它一方面鼓励农民到城市生存，另一方面又保留了农村的耕地和宅基地，因此农用土地实质上并没有发生显著变化，因此新型城镇化通过减少农业用地进而减少农业面源污染，这一影响基本不存在，这在下面的实证结果中也得到了验证，进一步证实了本文结论的稳健性。表5替换被解释变量的稳健性检验回归结果DID_CONS控制变量控制城市控制年份NR2FER-0.132*（0.0685）0.767（0.610）YESYESYES20670.889PES-0.159*（0.0704）6.541*（1.062）YESYESYES15860.751注：农药使用量数据部分城市缺失严重，因此在第二列回归中对这一类城市进行了剔除。（三）影响机制的中介效应检验通过前文理论分析，新型城镇化可通过加强环境规制、促进农业绿色技术进步来减少农业面源污染排放，为进一步验证上述影响机制是否存在，本文借鉴温忠麟等29的研究成果构建如下中介效应检验模型：TEit=0+1DIDit+2Controlit+i+t+it（4）Mit=0+1DIDit+2Controlit+i+t+it（5）TEit=0+1DIDit+2Mit+3Controlit+i+t+it（6）上述模型中，Mit代表可能的中介变量；i和t分别代表控制城市和年份的固定效应；it为随机扰动项。其他变量与式（1）中的含义相同。表6新型城镇化试点对农业面源污染影响机制检验结果变量DIDERAGTP_CONS控制变量控制城市控制年份NR2环境规制中介效应模型7TE-0.115*（0.051）0.711*（0.307）YESYESYES20670.175模型8ER0.0165*（0.007）0.904*（0.037）YESYESYES20670.434模型9TE-0.109*（0.052）-0.364（0.337）1.040*（0.453）YESYESYES20670.177绿色技术进步中介效应模型10AGTP0.0428*（0.015）0.509*（0.092）YESYESYES20670.304模型11TE-0.0962*（0.049）-0.442*（0.188）0.936*（0.305）YESYESYES20670.187中介效应检验结果见表 6，模型 7为基准回归结果，本部分不再赘述；模型 8表明新型城镇化试点政策对环境规制具有显著正向影响，但由于模型 9中变量 ER 的估计系数不显著，根据温忠麟等29提出的中介效应检验流程，运用 bootstrap 检验法进行系数乘积的检验，即检验原假设H0:12=0，重复估计 500 次的检验结果显示，系数乘积在 10%的显著性水平下的置信区间为-0.0125，-0.0004，说明环境规制在新型102023 年第 4 期高齐圣，董志强：新型城镇化试点对农业面源污染的影响城镇化抑制农业面源污染中存在中介效应，假说 1得到验证。由于1显著，故存在的是“部分中介效应”。模型 10显示新型城镇化试点显著促进了农业绿色技术进步，模型 11表明农业绿色技术进步的提高会减少农业面源污染排放，且由于1显著，表明绿色技术进步是新型城镇化试点减少农业面源污染排放的部分中介，假说2得到验证。以上结果表明，新型城镇化试点政策可通过加强环境规制、促进农业绿色技术进步减少农业面源污染。（四）冲击反应的异质性分析新型城镇化试点作为一项冲击性政策，对农业面源污染减排效应是否会在不同区域或者不同规模城市表现出差异性？在接下来的异质性分析中，我们检验在新型城镇化试点引入后，不同地理区域和不同规模城市的农业面源污染减排效应的差异性。1.区域异质性中国地区间的经济状况、资源禀赋等存在较大差距。本文首先根据国家政策上的划分，将样本城市分为东部城市、中部城市和西部城市，进行区域异质性分析，具体结果如表7所示。新型城镇化试点政策的实施有效减少了东部城市的农业面源污染排放，但对中、西部城市的农业面源污染排放不存在显著影响。原因可能在于两方面，一方面东部地区相较于中西部地区在经济实力、人力资本、技术基础等方面具有显著优势，通过技术效应来实现污染减排的激励更强30。另一方面可能是由于东部城市较中西部城市人均收入水平较高，随着人均收入水平的提升，城镇化的推进对农业面源污染的影响会由扩张效应转为质量效应10。2.城市规模异质性本文参考 国务院关于调整城市规模划分标准的通知 以及 2020 年 中国城市建设统计年鉴 统计的城区人口数，将城市规模等级划分为大规模城市（城区人口在100万以上）、中等规模城市（城区人口在 50100 万之间）和小规模城市（城区人口在50万以下），从规模异质性视角，探讨新型城镇化试点政策对农业面源污染的影响，具体结果如表 7所示。估计结果显示，新型城镇化试点政策的实施能够显著减少大规模城市的农业面源污染排放，但对中、小规模城市存在不显著的抑制作用。这可能是因为大规模城市的产业集聚水平较高，能够更好地对污染物进行规模化处理，从而提高环境治理效率和技术水平，因此，大规模城市的环境改善效应更大31。至此，假说3得到了验证。表7新型城镇化试点对农业面源污染影响的异质性结果变量DID_CONS控制变量控制城市控制年份NR2区域异质性东部城市-0.217*（0.078）1.370*（0.495）YESYESYES9490.197中部城市-0.0713（0.069）1.688*（0.533）YESYESYES6760.352西部城市0.0435（0.063）-1.293（0.849）YESYESYES4420.270城市规模异质性大城市-0.202*（0.085）1.006（0.804）YESYESYES6630.275中等城市-0.0392（0.067）1.235*（0.419）YESYESYES7410.146小城市-0.0467（0.093）0.274（0.453）YESYESYES6630.215五、结论与建议“新型城镇化”是以人为核心的城镇化，是以生态宜居、和谐发展等为基本特征的城镇化。本文利用 20072019 年我国 159 个地级城市的面板数据为样本，基于清单分析法计算出我国159个地级城市的农业面源污染排放指标。将新型城镇化试点作为一项准自然实验，采用多期DID方法研究了新型城镇化试点对农业面源污染的冲击效应、影响机制和异质性。研究发现：第一，我国新型城镇化试点政策的实施能有效减少农业面源污染排放，这对当前乡村振兴战略实施具有现实意义；第二，影响机制检验发现，新型城镇化试点主要依靠促进环境规制强度的提升、促进农业绿色技术进步来减少农业面源污染排放；第三，异质性分析发现，不同地区、不同规模城市在新型城镇化试点对农业面源污染的冲击上表现出不同的差异，目前东部地区和大规模城11江汉学术总第 42 卷市的政策效应明显，但对中西部地区、中小规模城市的政策效应尚不明显。基于上述结论，本文提出深化农业面源污染治理的政策建议：第一，进一步扩大新型城镇化政策试点范围。研究发现，新型城镇化试点对农业面源污染排放具有抑制作用，因此，可以在现有试点城市基础上纳入新的指标体系或新的发展理念等，扩大试点范围。第二，在制定新型城镇化政策时，应当将促进绿色技术进步作为重要目标。理论分析和实证结果表明，新型城镇化试点政策能够通过促进绿色技术进步减少农业面源污染排放，因此，促进农业绿色技术进步是减少农业面源污染排放的有效手段。第三，农业面源污染治理是一个长期过程。实证结果表明，新型城镇化试点政策通过加强环境规制来减少农业面源污染排放。因此，要因地制宜地制定和完善环境规制政策，地方政府要基于本地区的实际情况，制定和完善农业环境标准，不断强化环境规制约束，推行标准化生产，引导农户按照地区标准使用化肥等化学投入品，控制化肥、农药等化学投入品的施用，驱动农业生产方式朝着绿色友好型方向转变。第四，新型城镇化建设要因地制宜。实证结果表明，新型城镇化试点政策对东部城市、大规模城市的农业面源污染治理效果更强。因此，在制定新型城镇化政策时，应充分认识试点城市在地理位置、人口规模等方面的差异，采取不同的差异化预案。注释：常住人口城镇化率数据来源于国家统计局网站。参考文献：1 Fleming P，Lichtenberg E，Newburn D A.EvaluatingImpacts of Agricultural Cost Sharing on Water Quality：Additionality，Crowding in，and Slippage J.JournalofEnvironmentalEconomicsandManagement，2018（92）：1-19.2 张舰，亚伯拉罕艾宾斯坦，玛格丽特麦克米伦，等.农村劳动力转移、化肥过度使用与环境污染 J .经济社会体制比较，2017（3）：149-160.3 马道明.城镇化背景下农村环境持续恶化的内生性探析：基于苏南Q镇的调查 J.学海，2018（4）：53-58.4 史桂芬，沈淘淘.新型城镇化背景下农业转移人口社会融合路径 J.东北师大学报（哲学社会科学版），2021（3）：103-114.5 史常亮，李赟，朱俊峰.劳动力转移、化肥过度使用与面源污染 J.中国农业大学学报，2016（5）：169-180.6 廖炜，李璐，杨伟，等.城镇化过程中的流域面源污染时空变化 J.长江流域资源与环境，2018（8）：1776-1783.7 罗海平，何志文，胡学英.城镇化对种植业面源污染影响的中介效应分析 J.中国生态农业学报，2021（9）：1625-1635.8 徐承红，薛蕾.农业产业集聚与农业面源污染：基于空间异质性的视角 J.财经科学，2019（8）：82-96.9 薛蕾，廖祖君，王理.城镇化与农业面源污染改善：基于农民收入结构调节作用的空间异质性分析 J.农村经济，2019（7）：55-63.10 栾健，韩一军.城镇化会加剧化肥面源污染吗：基于门槛效应与空间溢出的双重视角 J.中国农业大学学报，2020（5）：174-186.11 Chen X，Chang C P.Fiscal Decentralization，Environmental Regulation，and Pollution：A Spatial Investigation J.Environmental Science and Pollution Research，2020（25）：31946-31968.12 秦天，彭珏，邓宗兵，等.环境分权、环境规制对农业面源污染的影响 J.中国人口资源与环境，2021（2）：61-70.13 王华星，石大千.新型城镇化有助于缓解雾霾污染吗：来自低碳城市建设的经验证据 J.山西财经大学学报，2019（10）：15-27.14 闫桂权，何玉成，张晓恒.绿色技术进步，农业经济增长与污染空间溢出：来自中国农业水资源利用的证据 J.长江流域资源与环境，2019（12）：2921-2935.15 王一格，王海燕，郑永林，等.农业面源污染研究方法与控制技术研究进展 J.中国农业资源与区划，2021（1）：25-33.16 陈海波，姜娜娜，刘洁.新型城镇化试点政策对区域生态环境的影响：基于 PSM-DID 的实证检验J.城市问题，2020（8）：33-41.122023 年第 4 期高齐圣，董志强：新型城镇化试点对农业面源污染的影响17 王巧，佘硕.城市异质性视角下中国低碳试点政策的绿色增长效应评估 J.软科学，2020（9）：1-8.18 胡求光，马劲韬.低碳城市试点政策对绿色技术创新效率的影响研究：基于创新价值链视角的实证检验 J.社会科学，2022（1）：62-72.19 Beck T，Levine R，Levkov A.Big Bad Banks：TheWinners and Losers from Bank Deregulation in TheUnited States J.The Journal of Finance，2010（5）：1637-1667.20 Cheng J，Yi J，Dai S，et al.Can Low-carbon CityConstruction Facilitate Green Growth：Evidence fromChina s Pilot Low-carbon City Initiative J.Journalof Cleaner Production，2019（5）：1158-1170.21 陈敏鹏，陈吉宁，赖斯芸.中国农业和农村污染的清单分析与空间特征识别 J.中国环境科学，2006（6）：751-755.22 赖斯芸，杜鹏飞，陈吉宁.基于单元分析的非点源污染调查评估方法 J.清华大学学报（自然科学版），2004（9）：1184-1187.23 李虹，邹庆.环境规制，资源禀赋与城市产业转型研究：基于资源型城市与非资源型城市的对比分析 J.经济研究，2018（11）：182-198.24 Levidow L，Lindgaard-jorgensen P，Nilsson A，etal.Process Eco-innovation：Assessing Meso-levelEco-efficiency in Industrial Water-service SystemsJ.Journal of Cleaner Production，2015（1）：54-65.25 Beltran-esteve M，Picazo-tadeo A J.Assessing Environmental Performance Trends in the Transport Industry：Eco-innovation or Catching-up J.Energy Economics，2015（8）：570-580.26 吴传清，宋子逸.长江经济带农业绿色全要素生产率测度及影响因素研究 J.科技进步与对策，2018（17）：35-41.27 姜松，周洁，邱爽.适度规模经营是否能抑制农业面源污染：基于动态门槛面板模型的实证 J.农业技术经济，2021（7）：33-48.28 侯孟阳，姚顺波.异质性条件下化肥面源污染排放的 EKC再检验：基于面板门槛模型的分组 J.农业技术经济，2019（4）：104-118.29 温忠麟，叶宝娟.中介效应分析：方法和模型发展J.心理科学进展，2014（5）：731-745.30 臧传琴，孙鹏.低碳城市建设促进了地方绿色发展吗：来自准自然实验的经验证据 J.财贸研究，2021（10）：27-40.31 刘习平，宋德勇.城市产业集聚对城市环境的影响 J.城市问题，2013（3）：9-15.责任编辑：倪贝贝（E-mail：shellni ）Impact of New-type Urbanization Pilot on Agricultural Non-point SourcePollution：Verification Using DID with Multiple Time PeriodsGAO Qisheng，DONG Zhiqiang（The School of Economics，Qingdao University，Qingdao Shandong 266061）Abstract：To promote the green development in agriculture and rural area，as well as the rural revitalization strategy，it is of great significance to explore how new type of urbanization affects agricultural non-point source pollution（ANSP）.Based on the panel data of 159 prefecture cities of China between 2007 and2019，the influential effect of new-type urbanization pilot policies on ANSP is evaluated using Difference-in-Differences（DID）with Multiple Time Periods.The result shows that the new-type urbanization pilotpolicies can effectively reduce ANSP discharge.An analysis of the influencing mechanism reveals that thepolicies relieve ANSP discharge by enhancing environmental regulation and agricultural green technology.An impact analysis reveals that the impact on new-type urbanization pilot differs significantly depending onthe city s size and location in the eastern，middle，or western part of the country.The current new-type urbanization pilot policies can effectively reduce the ANSP discharge of eastern cities and large cities，whilethe influ