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    黑龍江國有林區(qū)森林碳匯量影響因素實(shí)證分析
    ——基于黑龍江森工集團(tuán)40個(gè)林業(yè)局的調(diào)查數(shù)據(jù)

    2014-02-07 02:47:56陳麗榮朱振鋒
    經(jīng)濟(jì)師 2014年12期
    關(guān)鍵詞:匯量林區(qū)林業(yè)

    ●陳麗榮 朱振鋒

    國內(nèi)目前有關(guān)森林碳匯影響因素的研究主要集中在三個(gè)角度:一是從全國角度出發(fā)研究森林碳匯量影響因素,如續(xù)珊珊(2010)選取遼寧、河北等20個(gè)省的數(shù)據(jù),采用灰色關(guān)聯(lián)法量化分析了造林面積、受害森林面積、森林病蟲鼠害發(fā)生面積、木材產(chǎn)量以及營林基本建設(shè)投資完成額等因素對森林碳匯量的影響;二是從區(qū)域角度出發(fā)研究森林碳匯量影響因素,如黃從德(2008)經(jīng)過對四川森林植被的碳密度的研究,得出由于其地帶性分布規(guī)律受到垂直地帶性、人類活動干擾及其疊加效應(yīng)的影響,總體上隨著緯度和海拔高度的升高而增加,隨經(jīng)度的增加而降低。由此指出,人類活動的干擾是影響四川森林植被碳密度和碳儲量空間分異特征的特殊性和復(fù)雜性的最重要因素,李惠敏(2004)采用目測法從森林類型、林齡結(jié)構(gòu)等方面單因素地分析了其對森林資源碳儲量的影響。按照篇名“森林碳”+“影響”在c n k i上進(jìn)行檢索,共檢索到6條記錄,總體來看,研究數(shù)量很少,且研究方法難以體現(xiàn)各因素之間的相關(guān)性和因果關(guān)系,也很難解決變量之間相互影響的共線性問題,因而難以對森林碳匯量與其影響因素之間的復(fù)雜關(guān)系進(jìn)行模擬和分析;此外,森林碳匯量影響因素比較廣泛,應(yīng)該將其進(jìn)行類別劃分,以便各因素的相關(guān)性更加清晰。因此筆者采用結(jié)構(gòu)方程模型,選取黑龍江森工總局4個(gè)林管局下屬的40個(gè)林業(yè)局2003年—2012年的數(shù)據(jù),運(yùn)用A M O S 7.0對模型的合理性進(jìn)行驗(yàn)證,分析各因素對森林碳匯量的作用路徑及其作用效果。

    一、模型與方法

    結(jié)構(gòu)方程模型(structural equation model,SEM)是行為與社會科學(xué)領(lǐng)域量化研究的重要統(tǒng)計(jì)方法,可對各種因果模型進(jìn)行識別、估計(jì)和檢驗(yàn),與傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)方法相比,不僅具有充分考慮測量誤差、同時(shí)處理多個(gè)因變量、可檢驗(yàn)總體模型擬合度、處理復(fù)雜數(shù)據(jù)的優(yōu)勢,還能充分處理無法直接測量的潛變量及其指標(biāo)。因此,結(jié)構(gòu)方程模型中有兩個(gè)基本的模型:測量模型(measured model)和結(jié)構(gòu)模型(structural model)。

    1.測量模型。測量模型由潛在變量(latent variable)與觀察變量(observed variable)組成,觀察變量也稱為潛在變量的指標(biāo)變量,具體關(guān)系如下:

    X=ΛXξ+δ

    Y=ΛYη+ε

    其中,ε與η、δ與ξ無相關(guān),而ε和δ為指標(biāo)變量的測量誤差,ξ與η分別為外衍潛在變量與內(nèi)衍潛在變量。ΛX與ΛY為指標(biāo)變量(X、Y)的因素負(fù)荷量,即表示潛在變量與觀察變量之間的關(guān)系。每個(gè)觀察變量的因素負(fù)荷量愈高,表示受到潛在變量影響的強(qiáng)度愈大,因素負(fù)荷量愈低,表示受到潛在變量影響的強(qiáng)度愈小。

    2.結(jié)構(gòu)模型。結(jié)構(gòu)模型是指潛在變量間因果關(guān)系的說明,其方程表達(dá)式如下:

    η=B η+Γξ+ζ

    其中Β為內(nèi)生潛變量之間的相互影響效應(yīng)系數(shù),Γ為外生潛在變量對內(nèi)生潛在變量的影響效應(yīng)系數(shù),也稱為外生潛變量對內(nèi)生潛變量影響的路徑系數(shù),ξ與ζ為殘差向量,二者無相關(guān)存在。

    二、模型的構(gòu)建思路與基本假設(shè)

    根據(jù)現(xiàn)有研究成果,森林固碳過程是一個(gè)復(fù)雜的生物學(xué)與生態(tài)過程,其固碳量的多少取決于多種因素,既包括森林樹種、林齡等自然因素,也包括人們生活水平、區(qū)域經(jīng)濟(jì)總量等經(jīng)濟(jì)因素,還包括造林面積、撫育面積以及營林投資額等相關(guān)林業(yè)政策因素,傳統(tǒng)的回歸分析和路徑分析方法只是對每個(gè)因變量逐一計(jì)算,忽略了其他因變量的存在及其影響,而結(jié)構(gòu)方程模型可以很好地解決這一問題,因此,筆者結(jié)合已有研究成果和相關(guān)理論研究,構(gòu)建了黑龍江森林碳匯量影響因素模型(見圖1)。模型中包含4個(gè)潛變量:林業(yè)政策、林區(qū)經(jīng)濟(jì)、自然因素和森林碳匯量。其中林業(yè)政策是國家和政黨為保護(hù)森林資源、發(fā)展林業(yè)生產(chǎn)而制訂的行動規(guī)范和準(zhǔn)則。主要內(nèi)容包括嚴(yán)格控制森林采伐量(用原木產(chǎn)量指標(biāo)衡量)、對林業(yè)施行經(jīng)濟(jì)扶持政策(用營林投資額指標(biāo)衡量)、大力推廣植樹造林(用造林面積指標(biāo)衡量)。這些政策有利于保護(hù)森林資源,對森林碳匯量的增加有積極的促進(jìn)作用。林區(qū)經(jīng)濟(jì)主要通過三個(gè)指標(biāo)來衡量林區(qū)經(jīng)濟(jì)總量和結(jié)構(gòu),一是企業(yè)總產(chǎn)值、企業(yè)第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值、在崗職工年平均工資。林區(qū)經(jīng)濟(jì)越發(fā)達(dá),第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值越高,人們越富裕,對林業(yè)產(chǎn)業(yè)的依賴性越小,盜砍盜伐現(xiàn)象減少,林業(yè)專項(xiàng)基金的使用率越高,對林業(yè)的健康發(fā)展愈有益,對森林碳匯量的提升作用越明顯。自然狀況包括林種、林齡結(jié)構(gòu)和經(jīng)營區(qū)面積,由于筆者研究對象是黑龍江森工集團(tuán)下屬的40個(gè)林業(yè)局,由于所處地帶基本一致,林種差異很小,未將其列為分析指標(biāo)。林齡一般是指林木的平均年齡,森林按年齡結(jié)構(gòu)的不同可分為幼齡林、中齡林、近熟林、成熟林、過熟林。中幼齡林比例越高,證明森林質(zhì)量越低,森林蓄積小,森林碳匯量小,反之亦然。經(jīng)營區(qū)面積決定了林地面積的大小,是影響森林碳匯量的重要的自然因素。鑒于以上分析,筆者提出如下假設(shè):

    H 1:“林業(yè)政策”對“森林碳匯”有正向影響關(guān)系;

    H 2:“林區(qū)經(jīng)濟(jì)”對“森林碳匯”有正向影響關(guān)系

    H 3:“自然狀況”對“森林碳匯”有正向影響關(guān)系。

    其中林業(yè)政策的具體衡量指標(biāo)包括造林面積、幼林撫育實(shí)際面積、成林撫育面積、原木產(chǎn)量(具體分析時(shí),采用原木產(chǎn)量的倒數(shù),因?yàn)樵井a(chǎn)量與森林碳匯成反比)、營林固定資產(chǎn)投資;林區(qū)經(jīng)濟(jì)衡量指標(biāo)包括企業(yè)總產(chǎn)值、企業(yè)第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值、在崗職工年平均工資;自然狀況的衡量指標(biāo)包括熟林比例和經(jīng)營區(qū)總面積;森林碳匯的衡量指標(biāo)包括有林地面積和森林蓄積。

    圖1 黑龍江森林碳匯量影響因素概念模型

    三、數(shù)據(jù)分析

    1.研究范圍與數(shù)據(jù)來源。以黑龍江省森工集團(tuán)下屬40個(gè)林業(yè)局為研究單位,取其2003-2012年共10年的數(shù)據(jù),剔除了有缺失值的數(shù)據(jù)以及無效數(shù)據(jù),最終得到有效樣本36 6個(gè)。

    2.觀察變量的信度檢驗(yàn)。信度是數(shù)據(jù)一致性和穩(wěn)定性的程度,一致性反映的是測量的各個(gè)題目是否測量了相同的內(nèi)容或特質(zhì)。穩(wěn)定性是指用一種測量工具對同一群受試者進(jìn)行不同時(shí)間上的重復(fù)測量結(jié)果間的可靠系數(shù),如果模型設(shè)計(jì)合理,重復(fù)測量的結(jié)果間應(yīng)該高度相關(guān)。由于本案例并沒有進(jìn)行多次重復(fù)測量,所以主要采用反映內(nèi)部一致性的指標(biāo)來測量數(shù)據(jù)的信度。筆者采用cronbachi’s Alpha 方法進(jìn)行檢驗(yàn),cronbachi’s Alpha 系數(shù)為0.793,說明筆者所使用數(shù)據(jù)具有較好的信度。另外對每個(gè)潛變量的信度進(jìn)行檢驗(yàn),結(jié)果如表1。從表1 可以看出,Alpha 系數(shù)均為0.7 以上。表明數(shù)據(jù)的可靠性較高。

    表1 潛變量的信度檢驗(yàn)

    3.模型結(jié)構(gòu)。根據(jù)以上假設(shè),本文構(gòu)建了黑龍江森林碳匯量影響因素結(jié)構(gòu)方程模型路徑圖(圖2),并對模型變量各指標(biāo)進(jìn)行了描述(表2)。

    本課題的主要目的是確定測量模型中觀測變量對4類潛在變量影響程度大小的“標(biāo)準(zhǔn)因子負(fù)荷”,并確定結(jié)構(gòu)模型中各外因潛變量對森林碳匯量大小的影響,即路徑參數(shù)。

    4.模型擬合。本課題選用AMOS7.0 對模型參數(shù)進(jìn)行估計(jì),使用最大似然估計(jì)(Maximum Likelihood)進(jìn)行模型運(yùn)算,參數(shù)估計(jì)結(jié)果如表3 所示。

    根據(jù)運(yùn)行結(jié)果,模型中誤差方差的測量誤差值為0.28-2.09 9,沒有負(fù)的誤差方差存在,且標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)值為0.206-0.943,皆未超過0.95,顯示此模型未發(fā)生違反估計(jì)之現(xiàn)象,可以進(jìn)行整體模型擬合度的檢驗(yàn)。

    5.模型擬合評價(jià)。模型擬合評價(jià)主要依靠模型擬合指數(shù)來衡量。模型擬合指數(shù)是考察理論結(jié)構(gòu)模型對數(shù)據(jù)擬合程度的統(tǒng)計(jì)指標(biāo)。不同類別的模型擬合指數(shù)可以從模型復(fù)雜性、樣本大小、相對性與絕對性等方面對理論模型進(jìn)行度量。筆者選取受樣本數(shù)影響較小的C M I N/D F(卡方與自由度)、RMSEA(近似誤差均方根)和G F I(模型的擬合優(yōu)度指數(shù))作為評價(jià)指標(biāo),運(yùn)行結(jié)果如表4。

    圖2 黑龍江森林碳匯量影響因素結(jié)構(gòu)方程模型路徑圖

    表2 模型變量指標(biāo)體系的描述

    表3 系數(shù)估計(jì)結(jié)果

    表4 結(jié)構(gòu)方程模型擬合指數(shù)表

    根據(jù)學(xué)者的研究,C M I N/D F<3時(shí),說明模型的整體效果良好,RMSEA<0.05時(shí),模型的整體效果良好,且值越小越好,G F I大于0.9,說明模型的整體效果良好。因此,本研究模型解釋能力較強(qiáng)。

    6.模型解釋。由表3可知,在林業(yè)政策與森林碳匯量的關(guān)系中,路徑系數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)化估計(jì)值為0.642,且路徑系數(shù)在0.001顯著性水平下顯著,說明林業(yè)政策與森林碳匯量呈正相關(guān)關(guān)系,相關(guān)系數(shù)為0.642,表明林業(yè)政策每提高一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)單位,森林碳匯量就增加0.642個(gè)標(biāo)準(zhǔn)單位。

    林區(qū)經(jīng)濟(jì)與森林碳匯量的關(guān)系中,路徑系數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)化估計(jì)值為0.206,且路徑系數(shù)在0.05顯著性水平下顯著,說明林區(qū)經(jīng)濟(jì)與森林碳匯量呈正相關(guān)關(guān)系,相關(guān)系數(shù)為0.206 6,表明林區(qū)經(jīng)濟(jì)每提高一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)單位,森林碳匯量就增加0.206個(gè)標(biāo)準(zhǔn)單位。

    自然狀況與森林碳匯量的關(guān)系中,路徑系數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)化估計(jì)值為0.91,且路徑系數(shù)在0.001顯著性水平下顯著,說明自然狀況與森林碳匯量呈正相關(guān)關(guān)系,相關(guān)系數(shù)為0.91,表明林業(yè)自然狀況每提高一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)單位,森林碳匯量就增加0.91個(gè)標(biāo)準(zhǔn)單位。

    四、結(jié)論與建議

    由以上研究可知,本課題選取的林業(yè)政策、林區(qū)經(jīng)濟(jì)和自然狀況對森林碳匯量均有顯著影響,且自然狀況對森林碳匯量影響最大,其次是林業(yè)政策,林區(qū)經(jīng)濟(jì)對森林碳匯量影響成效較小。從觀察變量來看,現(xiàn)有林地面積、森林蓄積、原木產(chǎn)量、企業(yè)總產(chǎn)值、經(jīng)營區(qū)面積、造林面積對各潛變量的影響最大,根據(jù)以上研究結(jié)論,筆者提出以下幾點(diǎn)增加黑龍江森林碳匯量的建議:

    1.合理地?cái)U(kuò)大區(qū)域內(nèi)有林地面積,并提高森林蓄積量。從研究結(jié)果可知,從自然科學(xué)角度來看,增加森林碳匯可從總量和質(zhì)量兩個(gè)方面著手,總量方面是指增加有林地面積,質(zhì)量方面是指增加森林單位蓄積。因此從總量上看,有兩種方案,一是各林業(yè)局盡量將不適合農(nóng)田生產(chǎn)的土地劃撥為林地,并進(jìn)行植樹造林;二是保護(hù)現(xiàn)有林地,盡量避免林地轉(zhuǎn)為農(nóng)田等非林地現(xiàn)象的發(fā)生。提高森林蓄積的主要手段是通過森林經(jīng)營。森林經(jīng)營增匯,是在現(xiàn)有林的基礎(chǔ)上,通過撫育管理、補(bǔ)植、改造等經(jīng)營措施來增加森林的蓄積量,提高森林的碳匯功能。

    2.進(jìn)一步實(shí)施積極的林業(yè)保護(hù)、建設(shè)政策。從研究結(jié)論可知,林業(yè)政策對森林碳匯量有顯著影響,而原木產(chǎn)量對林業(yè)政策的影響系數(shù)達(dá)到0.9,植樹造林對林業(yè)政策的影響系數(shù)達(dá)到0.6,撫育面積和營林固定資產(chǎn)投資對林業(yè)政策的影響系數(shù)均達(dá)到了0.3以上,因此國家應(yīng)繼續(xù)實(shí)施木材采伐限額制度,并逐步加大限伐數(shù)量,使林區(qū)森林能夠休養(yǎng)生息,提高固碳能力;其次國家應(yīng)加大對林區(qū)的扶持力度,解決林區(qū)營林資金不足現(xiàn)狀;三是加大森林撫育面積,提高森林質(zhì)量。

    3.逐年擺脫林區(qū)對林業(yè)的依賴,實(shí)施多元化發(fā)展戰(zhàn)略,改善人民生活。研究結(jié)論表明,林區(qū)經(jīng)濟(jì)與森林碳匯量呈正相關(guān)關(guān)系,即林區(qū)經(jīng)濟(jì)越發(fā)達(dá),人們生活水平越高,森林碳匯量也越高。因此,林區(qū)首先應(yīng)改變傳統(tǒng)思維,跳出傳統(tǒng)思維,尋求改革突破。在傳統(tǒng)意識中,森工集團(tuán)的產(chǎn)業(yè)應(yīng)該以森林資源的開發(fā)和利用為主。而森林資源是指包括森林、林木、林地以及依托森林、林木、林地生存的野生動物、植物和微生物。因此長期以來,森工集團(tuán)都緊緊圍繞森林經(jīng)營、林木加工、食品醫(yī)藥、生態(tài)旅游等產(chǎn)業(yè)謀求發(fā)展。筆者建議首先在林區(qū)資源范疇上做文章。林區(qū)資源范圍廣,不僅僅包括森林資源,還包括礦產(chǎn)資源(包括礦泉水、鐵礦石等)、林區(qū)建筑(房地產(chǎn)等),以此擴(kuò)大改革視野,尋求改革新突破。其次應(yīng)選擇多元化發(fā)展戰(zhàn)略。多元化戰(zhàn)略是滿足國家生態(tài)需要、企業(yè)發(fā)展需要和職工生活需要的必然選擇。森工集團(tuán)既有資源性資產(chǎn),又有非資源性資產(chǎn),因此在改革方向上既要建立現(xiàn)代企業(yè)制度,還要實(shí)現(xiàn)森林的可持續(xù)經(jīng)營和林區(qū)的可持續(xù)發(fā)展;在改革目標(biāo)上,既要實(shí)現(xiàn)森林資源總量的持續(xù)增加,又要實(shí)現(xiàn)林區(qū)經(jīng)濟(jì)總量的持續(xù)增長,建立適應(yīng)社會主義市場經(jīng)濟(jì)的運(yùn)行機(jī)制和有效保護(hù)科學(xué)經(jīng)營利用森林的管理體制,實(shí)現(xiàn)人與自然和諧發(fā)展,因此企業(yè)的發(fā)展必須兼顧三方的利益訴求,不可偏頗。

    [本文為高等學(xué)校博士學(xué)科點(diǎn)專項(xiàng)科研資金項(xiàng)目(20110062110010);黑龍江省社科研究規(guī)劃項(xiàng)目:企業(yè)參與黑龍江碳匯林業(yè)的意愿與激勵(lì)機(jī)制研究(12E148);中央高?;究蒲袠I(yè)務(wù)費(fèi)專項(xiàng)資金項(xiàng)目(2572014AC01)]

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