許方，高齊圣

（青島大學經(jīng)濟學院，青島 266061）

農(nóng)業(yè)面源污染主要指在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和農(nóng)村居民生活的過程中，未經(jīng)有效處理的污染物通過地下滲漏、土壤侵蝕、地表徑流等方式進入土壤和水環(huán)境所造成的污染，因其具備的分散性、隨機性、廣泛性、潛伏性等特點，成為當代發(fā)展中國家棘手的難題[1]。根據(jù)2010年原農(nóng)業(yè)部和原環(huán)境保護局公布的《第一次全國污染源普查公報》，農(nóng)業(yè)面源污染開始被納入環(huán)境統(tǒng)計指標中，這引起了全社會廣泛的關注，同時也使得農(nóng)業(yè)面源污染的治理提上日程[2]。在黨的十九大報告上，習近平總書記將農(nóng)業(yè)面源污染的防治納入農(nóng)村生態(tài)環(huán)境問題的短板中，深刻強調其與日俱增的危害性[3]。山東省作為全國13個糧食生產(chǎn)省份之一，是國家糧食儲備重要的戰(zhàn)略基地，其農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值已經(jīng)連續(xù)多年位列全國第一。目前，山東省農(nóng)業(yè)正朝著現(xiàn)代化階段發(fā)展，綠色農(nóng)業(yè)是現(xiàn)代化重要的標志，要實現(xiàn)補齊生態(tài)農(nóng)業(yè)建設和質量安全短板的重任，農(nóng)業(yè)面源污染的防控工作意義重大。另外據(jù)李海鵬[4]的研究可知，農(nóng)業(yè)經(jīng)濟的快速增長是農(nóng)業(yè)面源污染的加重的直接原因。因此，研究農(nóng)業(yè)面源污染與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長之間的內在耦合關系，對有效合理的利用農(nóng)業(yè)生產(chǎn)要素，轉變農(nóng)業(yè)生產(chǎn)類型，實現(xiàn)山東省農(nóng)業(yè)綠色可持續(xù)發(fā)展具有重要的作用。

Kuznets[5]在對18個國家經(jīng)濟增長和收入差距的分析中，得出收入分配會隨著經(jīng)濟增長呈現(xiàn)出倒“U”型曲線的變化趨勢，這一概念被稱為庫茲涅茨曲線。Krueger和Grossman[6]在環(huán)境質量和人均收入關系的研究中，發(fā)現(xiàn)在低收入的水平上，污染排放隨著人均總產(chǎn)值的增長而上升，但在高收入的水平上，污染排放隨著人均總產(chǎn)值的增加而減少。之后Panayotou[7]在庫茲涅茨曲線的基礎上進一步證實了生態(tài)環(huán)境質量和人均收入之間的倒“U”型關系，將其稱之為環(huán)境庫茲涅茨曲線（EKC）。在此之后，很多國內外學者將EKC用于環(huán)境和經(jīng)濟間的研究中[8-9]。在早期國內的研究方向主要集中于工業(yè)面源污染方面[10-11]，近年來研究方向開始涉及農(nóng)業(yè)面源污染和農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長的關系。于驥等[12]通過對四川省化肥、農(nóng)藥和農(nóng)用塑料薄膜的面源污染與農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總值進行分析，發(fā)現(xiàn)這三項環(huán)境指標均與經(jīng)濟增長均呈倒“U”型曲線關系。孫大元等[13]通過研究廣東省農(nóng)藥、化肥、農(nóng)膜、畜禽糞便污染和人均農(nóng)林牧漁業(yè)總產(chǎn)值的關系，得出廣東省農(nóng)業(yè)面源污染與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長存在顯著的倒“U”型曲線關系。但是環(huán)境庫茲涅茨曲線假說并不一定都是倒“U”型，例如尚杰等[14]通過研究黑龍江省農(nóng)藥、化肥、農(nóng)膜、畜禽糞便污染和人均農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值的關系，得出黑龍江省的EKC不僅呈現(xiàn)倒“U”型，還會出現(xiàn)“N”型和倒“N”型。林江彪等[15]基于總氮、總磷和化學需氧量排放量總和為例，得出寧夏農(nóng)業(yè)面源污染與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長呈“N”型關系。

關于農(nóng)業(yè)面源污染的負荷估算，尚杰等[16]，閆明濤等[17]選取農(nóng)藥、化肥和農(nóng)膜使用強度來表示農(nóng)業(yè)面源污染，徐智章[18]將污染源分為農(nóng)村生活、畜禽養(yǎng)殖、化肥施用和水產(chǎn)養(yǎng)殖四大類進行估算分析。在估算方法上，已采用的方法有模型法、調查監(jiān)測法、輸出系數(shù)法[19]和排污系數(shù)法[20]。其中輸出系數(shù)模型起源于20世紀70年代北美地區(qū)，并由Johnes在1996年進一步完善，該模型所需估算的參數(shù)較少，適用范圍廣，具有一定的精度。

由于現(xiàn)有的文獻都是基于某一省份的時間序列，或者分為地級市的面板數(shù)據(jù)，而根據(jù)面源污染的定義，農(nóng)村生活、畜禽養(yǎng)殖等產(chǎn)生的污染會成片的擴大，并且因為各地區(qū)的農(nóng)業(yè)經(jīng)濟也會因為地理位置而具有較大的差異，為此將山東省分為魯北（聊城、德州、濱州、東營）、魯中（濟南、淄博、濰坊、泰安）、魯南（濟寧、菏澤、棗莊、臨沂、日照）、膠東（青島、煙臺、威海）四個地區(qū)，以便更精確地反映當前山東省環(huán)境質量。首先利用輸出系數(shù)模型，選取農(nóng)村生活、畜禽養(yǎng)殖、化肥施用和水產(chǎn)養(yǎng)殖四類污染源作為估算對象，通過估算化學需氧量（COD）、總氮排放量（TN）、總磷排放量（TP）三類指標總和來表示農(nóng)業(yè)面源污染排放總量（p）[13]，然后進一步利用EKC理論分析各地區(qū)農(nóng)業(yè)面源污染與經(jīng)濟增長的關系，并根據(jù)相應的結果制定針對性的政策建議。

1 山東省農(nóng)業(yè)面源污染負荷估算與特征分析

1.1 估算方法

利用Johnes輸出系數(shù)模型來估算農(nóng)業(yè)面源污染，其中鄉(xiāng)村人口、畜禽養(yǎng)殖、化肥施用和淡水養(yǎng)殖等方面的基礎數(shù)據(jù)來自《山東省統(tǒng)計年鑒》（2008-2019年），負荷估算的相關指標以及具體公式說明如下：

1.1.1 農(nóng)村生活污染負荷估算

農(nóng)村生活污染主要指在農(nóng)村居民生活中產(chǎn)生的糞尿、生活垃圾和生活污水未經(jīng)合理處理就排入生態(tài)環(huán)境所造成的污染。用人糞尿、生活垃圾和生活污水三種污染排放量的總和來表示農(nóng)村生活污染，具體公式為：人糞尿污染排放量=農(nóng)村人口×人糞尿排污系數(shù)×（1-糞尿處理率）；生活垃圾污染排放量=農(nóng)村人口×生活垃圾排污系數(shù)×（1-生活垃圾處理率）；生活污水污染排放量=農(nóng)村人口×生活污水排污系數(shù)×（1-生活污水處理率）。人糞尿、生活垃圾和生活污水的排污系數(shù)參照錢秀紅等[21]研究，如表1所示。各污染物的處理率參考臧夢圓等研究結果[22]。

1.1.2 禽畜養(yǎng)殖污染負荷估算

隨著畜禽養(yǎng)殖業(yè)的規(guī)?；图谢?，使其開始從農(nóng)業(yè)生產(chǎn)體系中逐漸脫離開來，加上排污技術和設備的落后，造成畜禽產(chǎn)生的糞尿存在難以處理的現(xiàn)象[23]。用牛、豬、羊、家禽糞尿污染排放量來表示畜禽污染，具體公式為：禽畜養(yǎng)殖污染排放量=出欄數(shù)×排泄系數(shù)×污染物平均含量×（1-禽畜糞尿處理率）。畜禽糞便排泄系數(shù)來源于國家環(huán)保部，如表2所示。畜禽糞便中污染物平均含量參考南京環(huán)境科學研究所測定的太湖流域畜禽糞便污染研究成果，如表3所示。將豬、牛、羊的污染處理率設定為20%，家禽污染處理率設定在10%[24]。

表1 農(nóng)村生活人均排污系數(shù)Table 1 Per capita emission coefficient of rural residents

表2 畜禽糞尿排泄系數(shù)Table 2 Excretion coefficient of feces and urine of livestock and poultry

表3 禽畜糞便中污染物平均含量Table 3 Average contaminant content of animal manure

1.1.3 化肥施用污染負荷估算

山東省是農(nóng)業(yè)大國，而農(nóng)業(yè)能夠在有限的耕地面積情況下取得如此迅速的發(fā)展，化肥等化學農(nóng)用品的大量使用作出了很大的貢獻，但也因為其不合理的使用帶來了各種各樣的農(nóng)業(yè)生態(tài)危機[25]。因為化肥主要通過總氮排放量（TN）和總磷排放量（TP）對土壤產(chǎn)生影響，因此用氮肥、磷肥和復合肥施用折純量的污染排放量表示化肥污染，具體計算公式為：氮肥排放量=（氮肥+磷肥×0.185+復合肥×0.325）×0.7×20%，磷肥排放量=（磷肥+復合肥×0.514）×43.66%×0.89×15%，其中0.325和0.514是復合肥中氮：磷的養(yǎng)分比[26]，而磷肥施用折純量折算成TP時需要乘以系數(shù)43.66%[27]。根據(jù)研究，化肥的利用率較低，氮肥和磷肥的利用率分別為30%和11%，因此氮肥和磷肥的流失系數(shù)取70%和89%，入河系數(shù)分別取流失系數(shù)的20%和15%。

1.1.4 水產(chǎn)養(yǎng)殖污染負荷估算

水產(chǎn)養(yǎng)殖作為山東省農(nóng)業(yè)經(jīng)濟重要的組成部分，造成的農(nóng)業(yè)面源污染也不容忽視。用淡水養(yǎng)殖污染排放量來表示水產(chǎn)養(yǎng)殖污染，具體公式為：水產(chǎn)養(yǎng)殖污染排放量=淡水養(yǎng)殖面積×水產(chǎn)養(yǎng)殖污染系數(shù)。水產(chǎn)養(yǎng)殖以淡水養(yǎng)殖的魚類為準，污染系數(shù)為COD745 kg·t-1，TN101 kg·t-1，TP11 kg·t-1[21]。

1.2 估算結果及特征分析

1.2.1 山東省四地區(qū)農(nóng)業(yè)面源污染總排放特征分析

由圖1可知，魯北、魯中和魯南3大地區(qū)的面源污染排放總量呈現(xiàn)出倒“U”型的趨勢，2007-2012年為上升階段，年均增長率分別為2.975%、1.801%、1.904%，2012-2018年為出下降階段，年均下降率為2.908%、4.065%、3.889%。其中魯北和魯南地區(qū)在2013年下降幅度最大，分別達到了6.738%和13.408%，魯中地區(qū)則在2017年，降幅為11.418%。膠東地區(qū)絕大多數(shù)年份排放總量變動幅度位于水平波動態(tài)勢，變動幅度較小，平均下降幅度為1.626%。另外，圖中也可以看出，魯南地區(qū)農(nóng)業(yè)面源污染排放總量最多，然后依次為魯中、魯北和膠東地區(qū)。魯南地區(qū)位于山東省南部地區(qū)，其土地面積為50 525 km2，接近山東土地面積的三分之一，魯南地區(qū)的人口也比較稠密，其農(nóng)村人口的數(shù)量接近山東省農(nóng)村人口的40%，農(nóng)業(yè)化程度較高。而魯北、魯中和膠東地區(qū)的農(nóng)村人口和農(nóng)業(yè)占地面積相對較少，因此農(nóng)業(yè)面源污染排放總量較低。其次，魯北地區(qū)在2007年排放總量為440.61 kt，2018年為426.33 kt，而魯中地區(qū)排放總量由2007年的482.05 kt下降到2018年的409.16 kt。魯中地區(qū)由一開始較高的排放總量，下降到低于魯北地區(qū)的水平，說明魯中地區(qū)對于農(nóng)業(yè)面源污染的處理更加完善，魯北地區(qū)應當借鑒其經(jīng)驗，更好的發(fā)揮治理水平。

圖1 山東省2007-2018年各地區(qū)農(nóng)業(yè)面源污染排放總量Fig.1 Total agricultural non-point source pollution emissions by region in Shandong province from 2007 to 2018

1.2.2 山東省四地區(qū)污染源結構排放特征分析

由圖2可知，從污染源結構來看，四大地區(qū)的農(nóng)村生活污染排放呈現(xiàn)出明顯的下降趨勢，出現(xiàn)這種趨勢原因主要在于城鎮(zhèn)化率不斷提高、農(nóng)村勞動力就業(yè)逐漸非農(nóng)化化、高等教育規(guī)模和招生幅度的擴大以及生育率斷崖式下降等多個因素的共同作用使得農(nóng)村人口不斷減少?；屎偷B(yǎng)殖污染排放呈現(xiàn)出波動趨勢，但總體呈下降趨勢。這是因為近年來，山東省重視水肥一體化、測土配方施肥等減肥增效技術的推廣，并且強調有機肥替代化肥，推進有機替代減量。在2018年，化肥減量增效示范縣和集成技術示范區(qū)各建成20個和16 000 hm2，技術覆蓋率在90%以上，取得了顯著的進展。此外，隨著農(nóng)民收入結構的改善和兼業(yè)行為的普遍化，農(nóng)戶分化使得農(nóng)民開始減少化肥在生產(chǎn)上的投入，這也對于減少化肥使用強度存在一定的貢獻[28]。在水產(chǎn)養(yǎng)殖方面，山東省近幾年在淡水區(qū)域共撤出不規(guī)范網(wǎng)箱網(wǎng)圍10 666.67 hm2，打造“穩(wěn)定池塘、拓展遠海、控制污染、修復環(huán)境”的養(yǎng)殖格局。各地區(qū)的畜禽養(yǎng)殖污染排放都呈現(xiàn)出波動的上升趨勢，這是因為隨著人們收入水平的提高和生活質量的改善，飲食結構發(fā)生巨大的變化，對禽畜產(chǎn)品的需求量逐年擴增，帶動畜禽養(yǎng)殖業(yè)的發(fā)展。其中家禽年出欄量逐年增加并且增長幅度較大，對比2007年，2018年的上升幅度分別為123.143%、41.262%、82.474%和64.216%。此外，當前畜禽的污染防治政策不夠完善、養(yǎng)殖業(yè)的發(fā)展和污染治理缺乏全局性規(guī)劃以及糞尿處理技術的落后等也在推動著畜禽養(yǎng)殖污染排放上升。四地區(qū)在2007年污染源排放量的排序為農(nóng)村生活＞畜禽養(yǎng)殖＞化肥施用＞淡水養(yǎng)殖，之后隨著畜禽養(yǎng)殖污染排放的不斷上升，魯北地區(qū)在2012年畜禽養(yǎng)殖的排放量開始超過農(nóng)村生活，魯中和膠東地區(qū)在2018年畜禽養(yǎng)殖的排放量超過農(nóng)村生活，魯南地區(qū)的排序目前沒有發(fā)生變化，由此可見，畜禽養(yǎng)殖已經(jīng)成為魯北和魯中地區(qū)農(nóng)業(yè)面源污染最主要的污染源，魯南地區(qū)仍然為農(nóng)村生活。

圖2 山東省2007-2018年各地區(qū)污染源負荷排放量Fig.2 Emissions of pollution source loads by region in Shandong province from 2007 to 2018

2 農(nóng)業(yè)面源污染與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長因果關系的檢驗

2.1 面板單位根檢驗

農(nóng)業(yè)面源污染指標選取上文估算的污染負荷排放總量（P），農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長指標選取人均農(nóng)林牧漁業(yè)總產(chǎn)值（pgdp），且為了消除通貨膨脹或者緊縮等經(jīng)濟因素造成的不利影響，使用農(nóng)林牧漁業(yè)總產(chǎn)值指數(shù)將各地區(qū)農(nóng)林牧漁業(yè)總產(chǎn)值折算成以2007年為基期的真實值，對各指標對數(shù)化處理，以削弱異方差性和共線性帶來的影響。為了避免出現(xiàn)偽回歸的現(xiàn)象，采用LLC（Levin-Lin-Chu）檢驗對變量進行平穩(wěn)性檢驗，結果如表4所示，可以看出lnp和lnpgdp都是面板平穩(wěn)，因此可以直接進行面板格蘭杰因果關系檢驗[29]，來檢驗魯北、魯中、魯南和膠東地區(qū)的農(nóng)業(yè)面源污染和農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長之間是否存在單向或者雙向的格蘭杰因果關系[30]。

2.2 格蘭杰因果關系檢驗

結果如表5所示，魯北、魯中、魯南和膠東地區(qū)的農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長是農(nóng)業(yè)面源污染單向的格蘭杰原因，這初步驗證了環(huán)境庫茲涅茨曲線理論適用于山東省四個地區(qū)[31]。

表4 面板數(shù)據(jù)單位根檢驗結果Table 4 Test results of panel data unit root

表5 格蘭杰因果關系檢驗結果Table 5 Test results of Granger causality test results

3 山東省農(nóng)業(yè)面源污染與經(jīng)濟增長關系的實證分析

3.1 模型構建

根據(jù)環(huán)境與經(jīng)濟關系的EKC理論，設定函數(shù)的基本形式為[32]：

其中i=1，2，…4，t=2007，…，2018，lnpit表示地區(qū)時期的農(nóng)業(yè)面源污染排放總量的對數(shù)，lnpgdpit為i地區(qū)t時期的人均農(nóng)林牧漁業(yè)總產(chǎn)值的對數(shù)，μit表示隨機誤差項，αi是常數(shù)項，參數(shù)β1i、β2i、β3i具有重要的意義，根據(jù)其取值不同可以反映出環(huán)境質量和經(jīng)濟發(fā)展之間的關系，具體關系見表6。

表6 環(huán)境洛倫茲曲線形狀Table 6 Curve shape of environment Lorentz curve shape

根據(jù)面板數(shù)據(jù)模型參數(shù)的不同，可以分為以下三類：

其中：i=1，2，…，4，t=2007，2001，…，2018。方程（1）是變系數(shù)模型，方程（2）是變截距模型，方程（3）是不變系數(shù)模型。

研究各地區(qū)農(nóng)業(yè)面源污染面板數(shù)據(jù)模型，首先需要對模型進行檢驗，以確定模型屬于上述情況的哪一種。采用協(xié)變分析檢驗，檢驗如下兩個假設：

H1：所有解釋變量的系數(shù)都相同，但截距項不同；

H2：解釋變量的系數(shù)和截距項都相同。

3.2 模型設定形式檢驗

使用Eviews10.0軟件進行協(xié)變分析檢驗，得到F2=1 174.35，F(xiàn)1=52.03?；貧w方程拒絕假設H2和H1，說明應該選擇固定影響的變系數(shù)模型，因此可對山東省各個地區(qū)的單方程進行OLS估計參數(shù)[33]，估計結果見表7。

表7 回歸分析結果Table 7 Results of regression analysis

3.3 模型擬合結果分析

由表7可知，4個回歸方程R2都在0.90以上，說明擬合優(yōu)度較好，且方程總體都通過了顯著性檢驗（P<0.01）。

魯中和膠東地區(qū)的EKC呈現(xiàn)出倒“U”型，即隨著人均農(nóng)林牧漁業(yè)總產(chǎn)值的增長，農(nóng)業(yè)面源污染排放量呈現(xiàn)先上升后下降的變化趨勢。其拐點分別處于lnpgdp=9.330 3（2012年）、lnpgdp=9.691 6（2011年）處，2018年的lnpgdp分別為9.830 4和10.218 7，由此可知魯中和膠東地區(qū)已經(jīng)跨越了拐點處于EKC的右側。魯北和魯南地區(qū)的EKC呈現(xiàn)出“N”型，曲線有兩個拐點，分別為lnpgdp=9.138 9（2012年）、9.878 1和lnpgdp=8.855 0（2012年）、9.648 3處。2018年lnpgdp分別為9.809 2和9.549 2，位于第二個拐點的左側，說明未來一段時間內，農(nóng)業(yè)面源污染可能再次面臨增加的危險，尤其是魯北地區(qū)，已經(jīng)接近上升拐點。因此如何做好農(nóng)業(yè)面源污染排放的防控措施，防止“N”型曲線重新出現(xiàn)上升拐點，是魯北和魯南地區(qū)當前的重要任務。從整體上看，山東省4個地區(qū)都處于農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長減小農(nóng)業(yè)面源污染的階段，農(nóng)業(yè)面源污染污染控制和治理政策取得了成效。但這并不意味著農(nóng)業(yè)面源污染處于與經(jīng)濟發(fā)展協(xié)同調整時期，如果不對畜禽養(yǎng)殖污染做出嚴格防控，EKC仍然可能出現(xiàn)上升的趨勢。

4 結論和建議

4.1 結論

從山東省四個地區(qū)的農(nóng)業(yè)面源污染負荷排放特征與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長的EKC關系實證分析中，得出以下結論：

山東省四個地區(qū)的農(nóng)業(yè)面源污染排放總量都正處于下降階段，排放總量由高到低依次為魯南地區(qū)>魯中地區(qū)>魯北地區(qū)>膠東地區(qū)。各地區(qū)污染源的排放量在2007年的排序為農(nóng)村生活＞畜禽養(yǎng)殖＞化肥使用＞淡水養(yǎng)殖，但是由于畜禽養(yǎng)殖呈現(xiàn)波動的上升趨勢，魯北、魯中和膠東地區(qū)的畜禽養(yǎng)殖排放量在2018年已經(jīng)超過農(nóng)村生活，雖然魯南的排序目前沒有發(fā)生變化，但是也應該提防出現(xiàn)相同的情況。魯北、魯中、魯南和膠東地區(qū)EKC曲線分別為“N”型、倒“U”型、“N”型和倒“U”型。其中魯中和膠東地區(qū)已經(jīng)跨過曲線拐點，處于轉折期，魯北和魯南地區(qū)位于曲線第二個拐點的左側，整體上而言，四個地區(qū)都正處于隨著經(jīng)濟增長，農(nóng)業(yè)面源污染排放總量減小的階段，但是魯北和魯南地區(qū)要做好防范準備，防“N”型曲線上升的拐點的出現(xiàn)。

4.2 建議

通過研究可以得知山東省的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)方式在由傳統(tǒng)向現(xiàn)代轉型的過程中進入了新的階段，往年依靠著生態(tài)環(huán)境的惡化而帶來經(jīng)濟增長的方式得到初步的改變，農(nóng)業(yè)面源污染與經(jīng)濟增長朝著脫鉤方向發(fā)展，綠色農(nóng)業(yè)發(fā)展邁開了新步伐。但是就具體的污染源而言，各地區(qū)都存在不理想的情況，為此給出如下建議：

魯北、魯中和膠東地區(qū)首要解決的是畜禽養(yǎng)殖污染問題。應優(yōu)化調整畜禽養(yǎng)殖業(yè)的全局性布局和規(guī)劃，統(tǒng)一集中進行審批管理，禁止在飲用水源保護區(qū)域以及城鎮(zhèn)居民等人口集中區(qū)發(fā)展畜禽養(yǎng)殖。再利用好畜禽糞便的優(yōu)勢，加強畜禽養(yǎng)殖業(yè)和種植業(yè)的聯(lián)系，采用先進的糞污接口技術和設備，提高糞污資源化利用率，形成“糞污-沼氣-肥料”的傳輸機制，實現(xiàn)畜禽糞便的綜合利用。政府也應當采取激勵措施，加大資金投入，建立標準化和規(guī)?；男笄蒺B(yǎng)殖場，并加強干預手段，落實相應的政策、法規(guī)，對畜禽養(yǎng)殖污染較為嚴重的地區(qū)通過命令控制型工具進行管制。對于魯南地區(qū)而言，則在此基礎上還需著重解決農(nóng)村生活污染問題，在生活垃圾上應提高收運處置能力，各地區(qū)增加生活垃圾收集轉運設施設備，健全農(nóng)村環(huán)境管理長效機制，努力實現(xiàn)生活垃圾處理體系全方位覆蓋；在生活污水上推動城鎮(zhèn)污水治理向農(nóng)村延伸的協(xié)同治理，采用適合農(nóng)村環(huán)境的污水治理技術，配套相應的污水處理設備，分類治理農(nóng)村生活污水，提高農(nóng)村地區(qū)的污水收集率，并進一步加強與改廁的同步治理，加快農(nóng)村改廁的步伐。而對于水產(chǎn)養(yǎng)殖和化肥施用污染，魯北、魯中、魯南和膠東四個地區(qū)都正處于下降的趨勢，說明政府環(huán)境治理措施和制度相應完善，應當繼續(xù)保持。隨著現(xiàn)代農(nóng)業(yè)技術推廣應用，農(nóng)業(yè)產(chǎn)地環(huán)境質量持續(xù)改善依舊是重中之重，決不可掉以輕心，防止農(nóng)業(yè)面源污染程度上升從而導致EKC曲線迎來上升拐點。