地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)東北國(guó)有林區(qū)職工家庭收入的影響*

成林輯，朱洪革，江世星

(東北林業(yè)大學(xué) 經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，哈爾濱 150040)

改革開(kāi)放以來(lái)，中國(guó)經(jīng)濟(jì)飛速發(fā)展，但城鄉(xiāng)收入差距仍然較大[1]，居民收入增長(zhǎng)與區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)也不同步[2-3]。對(duì)任何地區(qū)和群體來(lái)說(shuō)，收入問(wèn)題更多表現(xiàn)為政策影響、制度改革和經(jīng)濟(jì)發(fā)展的結(jié)果。為改善民生現(xiàn)狀，政府相繼提出脫貧攻堅(jiān)、鄉(xiāng)村振興和共同富裕等一系列民生發(fā)展的政策及戰(zhàn)略目標(biāo)，學(xué)術(shù)界從不同角度、群體和地區(qū)對(duì)收入問(wèn)題展開(kāi)了廣泛研究。研究發(fā)現(xiàn)在政府相關(guān)政策和資金扶持下[4-5]，隨著地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)[6]、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)不斷優(yōu)化[7]、對(duì)外貿(mào)易往來(lái)不斷增強(qiáng)[8]以及教育水平不斷提高[9]，居民收入會(huì)持續(xù)增多，收入差距也在逐漸縮小。然而，一些偏遠(yuǎn)山區(qū)林區(qū)，由于受到城鄉(xiāng)區(qū)域差異[10]、戶籍[11]和就業(yè)[12]等因素的影響以及自然資源和相應(yīng)政策的制約[13-14]，使居民陷入貧困[15]，并導(dǎo)致居民收入不均等問(wèn)題發(fā)生。地處中國(guó)東北部的國(guó)有林區(qū)是中國(guó)天然林面積最大且分布最集中的國(guó)有林區(qū)，由于國(guó)有林區(qū)管理體制不完善，森林資源過(guò)度開(kāi)發(fā)，導(dǎo)致林區(qū)民生問(wèn)題突出，且林區(qū)職工家庭收入也受到政策及制度改革的影響[16-19]。國(guó)有林區(qū)政企分開(kāi)改革后，東北國(guó)有林區(qū)國(guó)有森工企業(yè)行政單位功能被取消，重新定位為大型國(guó)有公益性企業(yè)，徹底放棄木材開(kāi)采生產(chǎn)銷(xiāo)售任務(wù)，企業(yè)轉(zhuǎn)型后的主要任務(wù)為森林管護(hù)、撫育及生態(tài)修復(fù)，進(jìn)一步減弱了東北國(guó)有林區(qū)森工企業(yè)的經(jīng)濟(jì)效益，導(dǎo)致東北國(guó)有林區(qū)職工家庭收入增速緩慢[18]。為解決林區(qū)民生問(wèn)題，中共中央、國(guó)務(wù)院印發(fā)《國(guó)有林區(qū)改革指導(dǎo)意見(jiàn)》，著重改善民生保障林區(qū)職工生活成為國(guó)有林區(qū)改革的目標(biāo)之一。國(guó)有林區(qū)進(jìn)行政企分開(kāi)改革后，東北國(guó)有林區(qū)的林業(yè)管理體制、國(guó)有森工企業(yè)定位與經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展發(fā)生巨大改變，改革后的國(guó)有林區(qū)民生發(fā)展受到政界及學(xué)術(shù)界的廣泛關(guān)注。總結(jié)已有東北國(guó)有林區(qū)職工家庭收入的研究成果發(fā)現(xiàn)，國(guó)內(nèi)學(xué)者多從東北國(guó)有林區(qū)的內(nèi)部影響出發(fā)，例如天保工程[19]、停伐政策[20-21]、森林撫育補(bǔ)貼政策[22]、國(guó)有林區(qū)管理體制調(diào)整[23]、國(guó)有林區(qū)改革[18]、森工企業(yè)的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整[24-25]、林下經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)發(fā)展[26]、職業(yè)技術(shù)培訓(xùn)[27]等因素對(duì)東北國(guó)有林區(qū)職工家庭收入的影響。然而，這些研究對(duì)外部影響因素尚未深入研究，例如森工企業(yè)所在地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和對(duì)外貿(mào)易等外部性因素對(duì)東北國(guó)有林區(qū)職工家庭收入的影響，且已有研究忽視了東北國(guó)有林區(qū)職工家庭收入空間集聚特征，以及地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平對(duì)職工家庭收入的空間溢出效應(yīng)。隨著國(guó)有林區(qū)林業(yè)管理體制的改革，國(guó)有森工企業(yè)已逐步融入地方經(jīng)濟(jì)社會(huì)建設(shè)，理應(yīng)更多考慮地方經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展對(duì)東北國(guó)有林區(qū)職工家庭收入的影響，從而有效解決提升林區(qū)職工家庭收入的問(wèn)題。從現(xiàn)實(shí)角度來(lái)說(shuō)，解決東北國(guó)有林區(qū)職工家庭收入問(wèn)題對(duì)國(guó)有林區(qū)改革及林區(qū)民生發(fā)展有著重要的現(xiàn)實(shí)意義，更易于東北國(guó)有林區(qū)職工家庭擺脫森林資源依賴，融入地方經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展。黨的十八大和十九大相繼強(qiáng)調(diào)在經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的同時(shí)實(shí)現(xiàn)居民收入的同步增長(zhǎng)，但東北國(guó)有林區(qū)在政企分開(kāi)林業(yè)管理體制改革背景下，林區(qū)職工家庭收入受到森林依賴和收入渠道來(lái)源較少的影響，其增速緩慢已成不爭(zhēng)的事實(shí)[28]。在這種情況下，隨著地方經(jīng)濟(jì)發(fā)展所帶來(lái)的良好營(yíng)商環(huán)境和市場(chǎng)環(huán)境，增加了更多的就業(yè)機(jī)會(huì)，使林區(qū)職工家庭獲得森工企業(yè)工資外收入的機(jī)會(huì)明顯增加。因此，探討地方經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)林區(qū)職工家庭收入的影響就顯得尤為重要。綜上所述，以東北國(guó)有林區(qū)職工家庭收入為研究對(duì)象，根據(jù)2017-2021年?yáng)|北國(guó)有林區(qū)民生監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，以地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平為關(guān)注點(diǎn)，利用探索性空間數(shù)據(jù)分析對(duì)東北國(guó)有林區(qū)職工家庭收入空間集聚特征進(jìn)行分析，利用空間計(jì)量模型揭示東北國(guó)有林區(qū)職工家庭收入的空間效應(yīng)，在考慮其空間效應(yīng)的條件下，對(duì)東北國(guó)有林區(qū)職工家庭收入影響因素進(jìn)行空間計(jì)量分析，總結(jié)東北國(guó)有林區(qū)職工家庭收入空間特征和空間傳導(dǎo)機(jī)制，揭示東北國(guó)有林區(qū)職工家庭收入的影響因素，為增加?xùn)|北國(guó)有林區(qū)職工家庭收入提供合理、有效的實(shí)證經(jīng)驗(yàn)支持和決策依據(jù)，從而為下一步東北國(guó)有林區(qū)民生政策及國(guó)有林區(qū)改革總體方案的完善提供支持。

1 數(shù)據(jù)與方法

1.1 數(shù)據(jù)來(lái)源

東北國(guó)有林區(qū)職工家庭收入數(shù)據(jù)來(lái)源于2017-2021年國(guó)家林業(yè)和草原局和東北林業(yè)大學(xué)聯(lián)合開(kāi)展的“東北國(guó)有林區(qū)民生監(jiān)測(cè)”項(xiàng)目對(duì)東北國(guó)有林區(qū)職工家庭進(jìn)行的問(wèn)卷調(diào)查，采用隨機(jī)抽樣和等距抽樣相結(jié)合的方式。根據(jù)等距抽樣原則，在每個(gè)國(guó)有森工企業(yè)選取2個(gè)林場(chǎng)和1個(gè)社區(qū)，隨機(jī)抽樣選擇每個(gè)林場(chǎng)8個(gè)受訪家庭、每個(gè)社區(qū)9個(gè)受訪家庭，共計(jì)25個(gè)樣本數(shù)據(jù)，歷年的調(diào)查總樣本戶數(shù)均為2175。調(diào)查數(shù)據(jù)反映的是東北國(guó)有林區(qū)民生實(shí)際情況，調(diào)查數(shù)據(jù)中指標(biāo)包括職工家庭收入、消費(fèi)情況、就業(yè)情況、教育年限、住房情況、公共服務(wù)及社會(huì)保障等方面。

用于測(cè)算東北國(guó)有林區(qū)職工家庭收入影響因素的數(shù)據(jù)來(lái)源于內(nèi)蒙古自治區(qū)、黑龍江省、吉林省統(tǒng)計(jì)年鑒和各地縣市國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展統(tǒng)計(jì)公報(bào)的匯總，未公開(kāi)部分?jǐn)?shù)據(jù)則通過(guò)在各縣市政府辦公服務(wù)平臺(tái)進(jìn)行電話調(diào)研獲取，時(shí)間跨度為2017-2021年。

1.2 變量選擇

選取東北國(guó)有林區(qū)職工家庭收入作為被解釋變量。選取地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平為核心解釋變量。參考已有研究，發(fā)現(xiàn)地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平會(huì)對(duì)居民收入產(chǎn)生直接影響，且經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平越高居民收入也越多[6]。因此，選取東北國(guó)有林區(qū)87個(gè)國(guó)有森工企業(yè)所在地區(qū)的生產(chǎn)總值作為衡量地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的變量。參考文獻(xiàn)[7-9]控制其他可能影響東北國(guó)有林區(qū)職工家庭收入的變量：產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，采用地區(qū)第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值占地區(qū)生產(chǎn)總值的比例來(lái)進(jìn)行衡量；對(duì)外貿(mào)易，采用地區(qū)進(jìn)出口貿(mào)易總額進(jìn)行衡量；外商投資，采用各地區(qū)實(shí)際利用外商投資金額進(jìn)行衡量；教育程度，采用東北國(guó)有林區(qū)職工家庭人均受教育年限進(jìn)行衡量。此外，為了避免異方差的干擾，對(duì)變量進(jìn)行對(duì)數(shù)化處理。變量的具體描述如表1所示。

1.3 數(shù)據(jù)處理

1.3.1 模型構(gòu)建

在空間計(jì)量模型設(shè)立時(shí)，首先應(yīng)考慮適合的空間權(quán)重矩陣，對(duì)空間關(guān)系進(jìn)行量化。選用一階Rook鄰近性空間權(quán)重矩陣，其構(gòu)建條件為2個(gè)相鄰的國(guó)有森工企業(yè)是否存在共同的邊界，如有共同邊界相應(yīng)權(quán)重設(shè)為1，否則為0。接下來(lái)，在對(duì)東北國(guó)有林區(qū)職工家庭收入分析的研究中，需要構(gòu)建空間計(jì)量模型。參照有關(guān)空間經(jīng)濟(jì)計(jì)量的研究方法[29]，將地區(qū)間相互作用引入對(duì)東北國(guó)有林區(qū)職工家庭收入的研究中。常用的空間計(jì)量模型有：只包含空間因變量滯后的空間滯后模型SAR、只包含空間誤差項(xiàng)自相關(guān)的空間誤差模型SEM、結(jié)合空間因變量滯后與空間自變量滯后的空間杜賓模型SDM和結(jié)合空間因變量滯后與空間誤差項(xiàng)自相關(guān)的空間交叉模型SAC。值得注意的是，不同類(lèi)型的空間計(jì)量模型空間效應(yīng)及空間傳導(dǎo)機(jī)制并不相同，其經(jīng)濟(jì)含義也有所區(qū)別?？臻g滯后模型SAR假設(shè)東北國(guó)有林區(qū)職工家庭收入會(huì)通過(guò)空間相互作用對(duì)其他地區(qū)東北國(guó)有林區(qū)職工家庭收入產(chǎn)生影響；空間誤差模型SEM假設(shè)東北國(guó)有林區(qū)職工家庭收入溢出產(chǎn)生的原因是隨機(jī)沖擊的結(jié)果，空間效應(yīng)主要通過(guò)誤差項(xiàng)的傳導(dǎo)；而空間交叉模型SAC同時(shí)考慮空間誤差項(xiàng)的傳導(dǎo)與被解釋變量東北國(guó)有林區(qū)職工家庭收入的空間相互作用；空間杜賓模型SDM還考慮空間交互作用，即本地區(qū)國(guó)有森工企業(yè)職工家庭收入不僅受到本地區(qū)解釋變量影響，還會(huì)受到鄰近地區(qū)的國(guó)有森工企業(yè)職工家庭收入與解釋變量影響。由此可見(jiàn)，空間計(jì)量模型的設(shè)定和選取對(duì)于空間計(jì)量分析結(jié)果至關(guān)重要。鑒于不同類(lèi)型的空間計(jì)量模型代表的經(jīng)濟(jì)含義不同，為了選取擬合效果最優(yōu)和結(jié)果解釋最具合理性的空間計(jì)量模型，按照OLS-LM和Robust-LM檢驗(yàn)(判斷選取SAR或SEM)-SAC-SDM- Hausman檢驗(yàn)(固定效應(yīng)和隨機(jī)效應(yīng)檢驗(yàn))-LR檢驗(yàn)(時(shí)間、空間及雙固定效應(yīng)判斷)這一思路進(jìn)行空間計(jì)量模型的設(shè)定和檢驗(yàn)。首先建立空間計(jì)量模型(1)～(5)，其中式(1)為空間杜賓模型SDM、式(2)為空間交叉模型SAC，對(duì)空間杜賓模型SDM和空間交叉模型SAC附加一定限制條件后得到式(3)空間滯后模型SAR、式(4)空間誤差模型SEM和式(5)基本OLS回歸模型。

lnincomeit=β0+ρWlnincomeit+β1lngdpit+β2lnfdiit+β3lnsecit+β4lntradeit+β5lneduit+θ1Wlngdpit+θ2Wlnfdiit+θ3Wlnsecit+θ4Wlntradeit+θ5Wlneduit+εit

(1)

lnincomeit=β0+ρWlnincomeit+β1lngdpit+β2lnfdiit+β3lnsecit+β4lntradeit+β5lneduit+μit

(2)

式中μit=λWμit+εit。

當(dāng)空間杜賓模型SDM的空間交互作用不存在，即θi=0(i=1…5)時(shí)，或空間交叉模型SAC中空間誤差項(xiàng)系數(shù)λ=0時(shí)，得到相應(yīng)的空間滯后模型SAR。

lnincomeit=β0+ρWlnincomeit+β1lngdpit+β2lnfdiit+β3lnsecit+β4lntradeit+β5lneduit+εit

(3)

當(dāng)空間杜賓模型SDM的空間交互項(xiàng)系數(shù)θi、被解釋變量空間滯后項(xiàng)系數(shù)ρ以及回歸項(xiàng)系數(shù)βi之間滿足θi=-ρβi時(shí)，或者空間交叉模型SAC的被解釋變量空間滯后項(xiàng)系數(shù)ρ=0時(shí)，得到相應(yīng)的空間誤差模型SEM。

lnincomeit=β0+β1lngdpit+β2lnfdiit+β3lnsecit+β4lntradeit+β5lneduit+μit

(4)

式中μit=λWμit+εit。

基本OLS回歸模型并未考慮鄰近地區(qū)的空間效應(yīng)，因此上述空間計(jì)量模型中空間項(xiàng)系數(shù)ρ和λ都為0時(shí)，得到相應(yīng)的基本OLS回歸模型。

lnincomeit=β0+β1lngdpit+β2lnfdiit+β3lnsecit+β4lntradeit+β5lneduit+εit

(5)

式中incomeit為各國(guó)有森工企業(yè)職工家庭收入；gdpit代表各國(guó)有森工企業(yè)所在地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平；fdiit代表各國(guó)有森工企業(yè)所在地區(qū)的外商投資水平；secit代表各國(guó)有森工企業(yè)所在地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化指數(shù)；tradeit代表各國(guó)有森工企業(yè)所在地區(qū)的進(jìn)出口貿(mào)易總額，eduit代表各國(guó)有森工企業(yè)職工家庭的教育程度。

1.3.2 空間相關(guān)性檢驗(yàn)

進(jìn)行東北國(guó)有林區(qū)職工家庭收入空間計(jì)量回歸研究之前，需要對(duì)東北國(guó)有林區(qū)職工家庭收入的空間相關(guān)性進(jìn)行檢驗(yàn)及分析，利用全局空間自相關(guān)系數(shù)(Moran’s I指數(shù))檢驗(yàn)和Moran散點(diǎn)圖，對(duì)東北國(guó)有林區(qū)職工家庭收入的空間集聚模式進(jìn)行研究。

⑹

Moran’sI指數(shù)的取值范圍在-1～1。當(dāng)Moran’sI指數(shù)大于0時(shí)，表示東北國(guó)有林區(qū)職工家庭收入空間分布呈聚類(lèi)模式，即高(低)值傾向于集聚在高(低)值附近；當(dāng)Moran’sI指數(shù)小于0時(shí)，表示東北國(guó)有林區(qū)職工家庭收入的空間分布呈離散模式，即高(低)值傾向于集聚在低(高)值附近；當(dāng)Moran’sI指數(shù)等于0時(shí)，表示東北國(guó)有林區(qū)職工家庭收入在空間呈隨機(jī)分布。Moran’sI指數(shù)的絕對(duì)值越大，說(shuō)明東北國(guó)有林區(qū)職工家庭收入的集聚(離散)特征越明顯。

1.3.3 變量相關(guān)性檢驗(yàn)

在進(jìn)行面板數(shù)據(jù)分析之前，需確定面板數(shù)據(jù)是否平穩(wěn)，即面板數(shù)據(jù)是否存在單位根，因此選擇LLC檢驗(yàn)和Fisher-ADF檢驗(yàn)方法進(jìn)行面板數(shù)據(jù)平穩(wěn)性檢驗(yàn)。檢驗(yàn)結(jié)果(表2)顯示，2種單位根檢驗(yàn)方法均強(qiáng)烈拒絕有單位根的假設(shè)，即面板數(shù)據(jù)是平穩(wěn)的，可以用于面板數(shù)據(jù)計(jì)量分析，不會(huì)出現(xiàn)偽回歸問(wèn)題。

表2 單位根檢驗(yàn)Table 1 Unit root test

由于對(duì)東北國(guó)有林區(qū)職工家庭收入分析的研究中涉及多個(gè)變量，因此在做空間計(jì)量分析前應(yīng)對(duì)變量之間是否存在多重共線性進(jìn)行檢驗(yàn)。多重共線性檢驗(yàn)結(jié)果(表3)顯示，各解釋變量的方差膨脹因子(VIF)最高為1.55，均小于5，表明解釋變量之間不存在多重共線性問(wèn)題。

表3 多重共線性檢驗(yàn)Table 3 Multicollinearity test

為了進(jìn)一步觀察被解釋變量和解釋變量的相關(guān)性關(guān)系，使用皮爾遜相關(guān)系數(shù)矩陣進(jìn)行變量間相關(guān)性分析。分析結(jié)果(表4)表明，模型的被解釋變量和解釋變量之間的相關(guān)性系數(shù)較高，且均在5%水平下顯著。這表明被解釋變量與解釋變量的相關(guān)性關(guān)系較強(qiáng)，核心解釋變量和控制變量選取較為可靠；解釋變量之間的相關(guān)性系數(shù)較低，其多重共線性問(wèn)題不嚴(yán)重，且驗(yàn)證了多重共線性VIF檢驗(yàn)結(jié)果。

表4 變量相關(guān)性檢驗(yàn)Table 4 Variable correlation test

1.3.4 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

為了保證空間面板交叉模型分析結(jié)果的穩(wěn)健性，應(yīng)用空間GMM方法進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。根據(jù)空間交叉模型SAC回歸結(jié)果(表5)以及SAC模型MLE和GMM估計(jì)方法的回歸結(jié)果，各解釋變量系數(shù)符號(hào)和顯著性保持一致，說(shuō)明空間面板交叉模型回歸結(jié)果具有較好的穩(wěn)健性，結(jié)果是可信的。

表5 空間面板模型回歸結(jié)果Table 5 Regression results of spatial panel model

1.3.5 模型選擇

在進(jìn)行空間計(jì)量模型參數(shù)估計(jì)前應(yīng)先對(duì)模型進(jìn)行必要的檢驗(yàn)與選擇。首先，在空間鄰接矩陣下通過(guò)LM檢驗(yàn)和Robust_LM檢驗(yàn)來(lái)確定模型是否可以選擇空間計(jì)量模型，當(dāng)可以使用空間計(jì)量模型進(jìn)行回歸分析時(shí)，根據(jù)LM檢驗(yàn)結(jié)果(表6)選擇空間面板滯后模型(SAR)、空間面板誤差模型(SEM)、空間杜賓模型(SDM)還是空間交叉模型(SAC)。在空間鄰接矩陣下LMlag和LMerror對(duì)應(yīng)的P值均為0.000，均通過(guò)顯著性檢驗(yàn)，穩(wěn)健的LM檢驗(yàn)均通過(guò)1%水平的顯著性檢驗(yàn)。因此，進(jìn)行空間交叉模型檢驗(yàn)，LMSAC(LMErr+LMLag_R)和LMSAC(LMLag+LMErr_R)均通過(guò)1%水平的顯著性檢驗(yàn)，最后選擇空間交叉模型SAC進(jìn)行空間計(jì)量回歸分析。其次，利用Hausman檢驗(yàn)確定空間交叉模型(SAC)，采用固定效應(yīng)對(duì)隨機(jī)效應(yīng)進(jìn)行估計(jì)；在空間鄰接矩陣下進(jìn)行Hausman檢驗(yàn)的卡方統(tǒng)計(jì)量為-2.02，代表原假設(shè)不滿足成立條件，因此選擇固定效應(yīng)。最后，通過(guò)LR檢驗(yàn)對(duì)模型固定效應(yīng)進(jìn)行選擇，在空間鄰接矩陣下時(shí)間固定效應(yīng)表現(xiàn)更為顯著。因此，基于檢驗(yàn)結(jié)果，選擇時(shí)間固定效應(yīng)空間面板交叉模型(SAC)進(jìn)行實(shí)證研究?？臻g交叉模型(SAC)反映的空間相關(guān)性是全局性的，如果對(duì)選擇的空間交叉模型采用OLS估計(jì)，則系數(shù)估計(jì)值是有偏的或是無(wú)效的[29]，考慮到極大似然法(MLE)的優(yōu)越性、效率性和科學(xué)性，能夠有效避免變量的內(nèi)生性問(wèn)題。因此，采用MLE方法對(duì)空間面板交叉模型(SAC)進(jìn)行估計(jì)[30]。

表6 模型選擇與檢驗(yàn)結(jié)果Table 6 Model selection and test results

2 結(jié)果與分析

2.1 東北國(guó)有林區(qū)職工家庭收入存在地區(qū)空間集聚和空間差異

2017-2021年?yáng)|北國(guó)有林區(qū)職工家庭收入(lnincome)空間相關(guān)性檢驗(yàn)均通過(guò)1%水平下的顯著性檢驗(yàn)(表7)，且檢驗(yàn)結(jié)果均為正值，呈現(xiàn)明顯的正向空間相關(guān)性，表明東北國(guó)有林區(qū)職工家庭收入分布存在顯著的空間依賴特征，說(shuō)明東北國(guó)有林區(qū)職工家庭收入存在空間集聚特征而不是隨機(jī)分布，也說(shuō)明東北國(guó)有林區(qū)職工家庭收入存在空間網(wǎng)絡(luò)關(guān)系。這種空間網(wǎng)絡(luò)關(guān)系表現(xiàn)為東北國(guó)有林區(qū)職工家庭收入在空間上的集聚，即東北國(guó)有林區(qū)職工家庭收入高(低)的地區(qū)與東北國(guó)有林區(qū)職工家庭收入高(低)的地區(qū)相鄰。這可以解釋為東北國(guó)有林區(qū)職工家庭收入的高或低不僅會(huì)對(duì)本地區(qū)產(chǎn)生影響，還會(huì)影響相鄰地區(qū)的東北國(guó)有林區(qū)職工家庭收入，存在空間溢出效應(yīng)。

表7 2017-2021年?yáng)|北國(guó)有林區(qū)職工家庭收入的全局Moran’s I指數(shù)Table 7 Global Moran’s I index of household income of the employees in the state-owned forest areas in northeast China from 2017 to 2021

此外，為了進(jìn)一步解釋東北國(guó)有林區(qū)職工家庭收入的空間集聚模式，使用STATA 17軟件繪制東北國(guó)有林區(qū)職工家庭收入Moran散點(diǎn)圖，對(duì)東北國(guó)有林區(qū)職工家庭收入空間集聚特征進(jìn)行研究。在Moran散點(diǎn)圖(限于篇幅，略去Moran散點(diǎn)圖)中，第一象限代表東北國(guó)有林區(qū)職工家庭收入較高的地區(qū)被收入水平高的地區(qū)包圍，屬于高-高型集聚；第二象限表示東北國(guó)有林區(qū)職工家庭收入較低的地區(qū)被收入水平較高的地區(qū)包圍，屬于低-高型集聚；第三象限代表東北國(guó)有林區(qū)職工家庭收入較低的地區(qū)被收入水平低的地區(qū)包圍，屬于低-低型集聚；第四象限表示東北國(guó)有林區(qū)職工家庭收入較高的地區(qū)被收入水平較低的地區(qū)包圍，屬于高-低型集聚。Moran散點(diǎn)圖的橫軸為東北國(guó)有林區(qū)職工家庭收入指數(shù)，其縱軸表示基于東北國(guó)有林區(qū)87個(gè)國(guó)有森工企業(yè)地區(qū)Rook鄰近空間權(quán)重矩陣生成的東北國(guó)有林區(qū)職工家庭收入的空間滯后值。因東北國(guó)有林區(qū)職工家庭收入的全局Moran’s I指數(shù)均表現(xiàn)為正向的空間自相關(guān)，故對(duì)東北國(guó)有林區(qū)職工家庭收入研究選擇Moran散點(diǎn)圖中代表空間正相關(guān)的第一、三象限作為重點(diǎn)觀測(cè)區(qū)域，代表空間負(fù)相關(guān)的第二、四象限則屬于非重點(diǎn)觀測(cè)區(qū)域。同時(shí)參照文獻(xiàn)[31]對(duì)Moran散點(diǎn)圖4個(gè)象限的分類(lèi)標(biāo)準(zhǔn)，將第一、三象限分別命名為“高-高”和“低-低”，將第二、四象限分別命名為“高-低”和“低-高”。

2017年、2019年和2021年的莫蘭散點(diǎn)圖分布情況極為相似，大部分地區(qū)都分布在第一象限和第三象限中，這兩個(gè)象限包含約70%的國(guó)有森工企業(yè)，進(jìn)一步說(shuō)明了東北國(guó)有林區(qū)職工家庭收入的空間非均衡性和空間正相關(guān)性，表明東北國(guó)有林區(qū)職工家庭收入水平存在空間上“高-高”和“低-低”集聚特征。在屬于重點(diǎn)觀測(cè)區(qū)域內(nèi)的國(guó)有森工企業(yè)中，2017-2021年只有吉林森工集團(tuán)和長(zhǎng)白山森工集團(tuán)所屬的18個(gè)國(guó)有森工企業(yè)一直位于第一象限，屬于“高-高”型集聚，對(duì)于這些地區(qū)而言，不僅本地區(qū)的東北國(guó)有林區(qū)職工收入高，且周邊地區(qū)的東北國(guó)有林區(qū)職工收入也相對(duì)較高；其中伊春森工集團(tuán)、大興安嶺森工集團(tuán)和內(nèi)蒙古森工集團(tuán)大部分森工企業(yè)職工收入水平位于第三象限，屬于“低-低”型集聚，不僅自身東北國(guó)有林區(qū)職工收入較低，且周邊地區(qū)的東北國(guó)有林區(qū)職工收入也相對(duì)較低。

為了更加細(xì)致地揭示東北國(guó)有林區(qū)職工收入的集聚模式，從莫蘭散點(diǎn)圖重點(diǎn)觀測(cè)區(qū)探究“高-高”和“低-低”型集聚地區(qū)分布情況。2017-2021年?yáng)|北國(guó)有林區(qū)職工收入“高-高”集聚區(qū)域一直包含吉林森工集團(tuán)和長(zhǎng)白山森工集團(tuán)的國(guó)有森工企業(yè)，說(shuō)明東北國(guó)有林區(qū)職工收入“高-高”集聚的地區(qū)主要分布在吉林省，由于吉林和長(zhǎng)白山森工集團(tuán)在全面停伐后積極發(fā)展林下經(jīng)濟(jì)和森林旅游業(yè)，為中低收入職工家庭提供增收機(jī)會(huì)，根據(jù)歷年的調(diào)研數(shù)據(jù)和已有研究成果發(fā)現(xiàn)吉林和長(zhǎng)白山森工集團(tuán)的職工家庭收入水平高于其他森工集團(tuán)[32]；東北國(guó)有林區(qū)職工收入“低-低”集聚的地區(qū)主要包括大興安嶺森工集團(tuán)和內(nèi)蒙古森工集團(tuán)所屬的國(guó)有森工企業(yè)，在國(guó)有森工企業(yè)轉(zhuǎn)型后，林區(qū)職工家庭所在地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展相對(duì)落后，林區(qū)職工家庭工資外收入較少，從而導(dǎo)致其收入偏低。綜上所述，東北國(guó)有林區(qū)職工收入不僅呈現(xiàn)區(qū)域差距，還呈現(xiàn)出地理區(qū)位上的空間差異。

2.2 東北國(guó)有林區(qū)職工家庭收入存在明顯差異，生產(chǎn)總值和對(duì)外貿(mào)易地區(qū)差距明顯

對(duì)模型中各變量進(jìn)行描述性統(tǒng)計(jì)分析發(fā)現(xiàn)，東北國(guó)有林區(qū)職工家庭收入存在明顯差異；各國(guó)有森工企業(yè)所在地區(qū)的生產(chǎn)總值差距也較為明顯(表8)。各國(guó)有森工企業(yè)所在多數(shù)地區(qū)的第三產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)總值占地區(qū)生產(chǎn)總值的比例達(dá)到50%以上，較為合理的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)有利于經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。各國(guó)有森工企業(yè)所在地區(qū)的進(jìn)出口貿(mào)易總額同樣存在較為明顯差距，表明地區(qū)之間對(duì)外貿(mào)易差距明顯。各國(guó)有森工企業(yè)所在地區(qū)的外商投資相差較大，表明地區(qū)間吸引外商投資的能力與營(yíng)商環(huán)境存在明顯差異。各國(guó)有森工企業(yè)的教育水平整體較高，且義務(wù)教育普及率高。

表8 描述性統(tǒng)計(jì)分析結(jié)果Table 8 Descriptive statistical analysis results

2.3 東北國(guó)有林區(qū)職工家庭收入受到地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響

在空間面板模型的擬合效果上，SAC模型相較于SEM、SAR和SDM模型變量回歸系數(shù)顯著個(gè)數(shù)最多，且SAC模型R2為0.984相較于SEM、SAR和SDM模型R2更大(表5)。這也驗(yàn)證了LM檢驗(yàn)的結(jié)果，SAC模型是更適合對(duì)東北國(guó)有林區(qū)職工家庭收入影響因素分析的空間計(jì)量模型?？臻g面板交叉模型的空間系數(shù)(Spatial rho/lambda)均通過(guò)了1%的顯著性檢驗(yàn)，說(shuō)明國(guó)有森工企業(yè)職工家庭收入具有明顯的空間依賴性，這種空間依賴主要通過(guò)空間面板交叉模型的被解釋變量和隨機(jī)誤差項(xiàng)來(lái)體現(xiàn)，在不同地區(qū)國(guó)有森工企業(yè)空間影響體現(xiàn)在被解釋變量空間滯后項(xiàng)和地區(qū)整體的結(jié)構(gòu)性誤差沖擊，各地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、對(duì)外貿(mào)易、外商投資和教育程度正是這種結(jié)構(gòu)性差異的體現(xiàn)。

核心解釋變量估計(jì)結(jié)果顯示，地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平(lngdp)的估計(jì)系數(shù)顯著為正，表明地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平促進(jìn)了東北國(guó)有林區(qū)職工家庭收入的提升；控制變量估計(jì)結(jié)果顯示，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)(lnsec)、對(duì)外貿(mào)易(lntrade)和教育程度(lnedu)均表現(xiàn)為顯著正向影響，說(shuō)明對(duì)東北國(guó)有林區(qū)職工家庭收入均有正向促進(jìn)作用。其中，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和對(duì)外貿(mào)易對(duì)東北國(guó)有林區(qū)職工家庭收入的影響分別達(dá)到23.01%和29.88%，說(shuō)明隨著第三產(chǎn)業(yè)所占比例的不斷提高，提供了更多就業(yè)崗位和增收機(jī)會(huì)，同時(shí)東北國(guó)有林區(qū)多數(shù)森工企業(yè)地處中國(guó)東北部邊境地區(qū)，對(duì)外貿(mào)易能夠互通有無(wú)，并且可以促進(jìn)停伐后轉(zhuǎn)型的森工企業(yè)市場(chǎng)經(jīng)營(yíng)，使森工企業(yè)獲得較好的經(jīng)濟(jì)效益，從而有效增加林區(qū)職工家庭收入；教育程度對(duì)東北國(guó)有林區(qū)職工家庭收入影響最大，由面板數(shù)據(jù)描述統(tǒng)計(jì)特征可知，東北國(guó)有林區(qū)人均受教育年限超過(guò)12年，最低的國(guó)有森工企業(yè)地區(qū)人均受教育年限9.1年，均超過(guò)中國(guó)9年義務(wù)教育年限(表8)，表明良好的教育水平和較高的受教育年限會(huì)對(duì)東北國(guó)有林區(qū)職工家庭收入提升產(chǎn)生較大助力。

值得注意的是，外商投資(lnfdi)對(duì)東北國(guó)有林區(qū)職工家庭收入影響存在顯著負(fù)相關(guān)關(guān)系，這可能由于東北國(guó)有林區(qū)87個(gè)森工企業(yè)地處中國(guó)東北部山區(qū)和林區(qū)的縣域，其招商引資能力薄弱，且外商投資更加傾向于有較好經(jīng)濟(jì)效益的生產(chǎn)制造企業(yè)，從而實(shí)現(xiàn)利益最大化，對(duì)地方企業(yè)的市場(chǎng)經(jīng)營(yíng)產(chǎn)生沖擊，從而導(dǎo)致東北國(guó)有林區(qū)職工家庭收入受到影響。

除外商投資(lnfdi)外，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化(lnsec)、地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平(lngdp)、對(duì)外貿(mào)易(lntade)和教育程度(lnedu)的直接效應(yīng)均為正，均在1%的水平下顯著(表9)。這表明地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化、對(duì)外貿(mào)易和教育程度會(huì)促進(jìn)本地區(qū)國(guó)有林區(qū)職工家庭收入的增長(zhǎng)。除外商投資(lnfdi)外，地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平(lngdp)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化(lnsec)、對(duì)外貿(mào)易(lntade)和教育程度(lnedu)的間接效應(yīng)系數(shù)顯著為負(fù)。這說(shuō)明地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化、對(duì)外貿(mào)易和教育程度的空間溢出效應(yīng)會(huì)抑制周邊國(guó)有森工企業(yè)職工家庭收入的增長(zhǎng)。

表9 空間溢出效應(yīng)的分解Table 9 Decomposition of spatial spillover effects

3 結(jié)論與建議

3.1 結(jié)論

在對(duì)政企分開(kāi)后地區(qū)經(jīng)濟(jì)建設(shè)對(duì)東北國(guó)有林區(qū)職工家庭收入影響進(jìn)行分析后得出以下結(jié)論：

第一，東北國(guó)有林區(qū)職工家庭收入存在顯著的正向空間相關(guān)性。主要表現(xiàn)為“高-高”和“低-低”集聚特征，其中“高-高”型集聚國(guó)有森工企業(yè)主要分布于吉林和長(zhǎng)白山森工集團(tuán)且數(shù)量逐漸增加。

第二，東北國(guó)有林區(qū)職工家庭收入受到地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展正向促進(jìn)影響。地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的不斷優(yōu)化、對(duì)外貿(mào)易的不斷增加以及林區(qū)職工家庭受教育年限的提升，為國(guó)有林區(qū)職工家庭增加收入來(lái)源提供更多的選擇和機(jī)會(huì)，但外商投資會(huì)對(duì)林區(qū)職工家庭收入產(chǎn)生負(fù)向影響。

3.2 建議

為了解決現(xiàn)階段東北國(guó)有林區(qū)民生發(fā)展問(wèn)題，實(shí)現(xiàn)共同富裕，提高國(guó)有林區(qū)職工家庭收入水平，從4個(gè)層面提出建議。

3.2.1 政策層面

地方政府在制定政策促進(jìn)本地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的同時(shí)，堅(jiān)持貫徹經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與居民收入同步增長(zhǎng)的要求，在政策制定上向國(guó)有林區(qū)森工企業(yè)進(jìn)行傾斜。一是通過(guò)必要的優(yōu)惠政策引導(dǎo)資本和人才向國(guó)有林區(qū)森工企業(yè)施業(yè)區(qū)流動(dòng)，重點(diǎn)挖掘國(guó)有林區(qū)森工企業(yè)自身優(yōu)勢(shì)，提高其經(jīng)濟(jì)效益，確保國(guó)有林區(qū)職工家庭收入與地方經(jīng)濟(jì)同步增長(zhǎng)；二是積極推動(dòng)國(guó)有林區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展，借鑒各地區(qū)電子商務(wù)示范縣政策促進(jìn)農(nóng)民增收的成功案例及經(jīng)驗(yàn)[33]，結(jié)合各省地市數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展機(jī)遇建設(shè)“數(shù)字林區(qū)”。大力推動(dòng)電子商務(wù)進(jìn)國(guó)有林區(qū)的綜合示范項(xiàng)目建設(shè)，通過(guò)特色森林生態(tài)產(chǎn)品打造國(guó)有林區(qū)電子商務(wù)品牌，利用品牌效應(yīng)更好發(fā)揮電子商務(wù)對(duì)國(guó)有林區(qū)森工企業(yè)發(fā)展和國(guó)有林區(qū)職工家庭收入增收的促進(jìn)作用。

3.2.2 生態(tài)層面

林業(yè)碳匯是連接“雙碳”目標(biāo)與生態(tài)產(chǎn)品價(jià)值實(shí)現(xiàn)的重要媒介。東北國(guó)有林區(qū)擁有豐富的天然林資源，發(fā)展林業(yè)碳匯項(xiàng)目對(duì)于提高森工企業(yè)職工家庭收入具有重要作用。針對(duì)東北國(guó)有林區(qū)林業(yè)碳匯項(xiàng)目的發(fā)展提出以下3點(diǎn)建議。

一是打造“林業(yè)碳匯項(xiàng)目+林業(yè)碳票”長(zhǎng)短線組合模式，提升林業(yè)碳匯商品供給能力。一方面，內(nèi)蒙古森工集團(tuán)與中國(guó)林業(yè)科學(xué)研究院合作研發(fā)的《天然次生林經(jīng)營(yíng)碳匯項(xiàng)目方法學(xué)》為天然次生林參與碳交易市場(chǎng)提供契機(jī)。同時(shí)，東北國(guó)有林區(qū)具備開(kāi)發(fā)CCER碳匯造林項(xiàng)目、森林經(jīng)營(yíng)碳匯項(xiàng)目以及VCS森林伐轉(zhuǎn)保項(xiàng)目的潛力。另一方面，地方林業(yè)和草原部門(mén)與國(guó)有林區(qū)森工企業(yè)應(yīng)積極開(kāi)發(fā)適用于天然林資源特征的林業(yè)碳票，并將其作為林業(yè)碳匯項(xiàng)目的重要補(bǔ)充和碳交易市場(chǎng)的特色商品。

二是優(yōu)先識(shí)別高排放企業(yè)，拓展林業(yè)碳匯項(xiàng)目需求側(cè)。在下一階段全國(guó)碳排放交易配額總量設(shè)定與分配方案開(kāi)展前，優(yōu)先識(shí)別并敦促東北國(guó)有林區(qū)高排放行業(yè)和企業(yè)綠色轉(zhuǎn)型。

三是構(gòu)建履約市場(chǎng)、自愿市場(chǎng)與普惠市場(chǎng)并行的林業(yè)碳匯市場(chǎng)交易體系，引導(dǎo)東北國(guó)有林區(qū)林業(yè)碳匯資源市場(chǎng)蓬勃發(fā)展。

3.2.3 經(jīng)濟(jì)層面

地方政府與國(guó)有林區(qū)森工企業(yè)應(yīng)緊緊抓住數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展機(jī)遇[34]，共同打造具有地方特色和品牌影響力的林產(chǎn)品產(chǎn)業(yè)集群，在吸引外商投資的同時(shí)完善區(qū)域產(chǎn)業(yè)鏈，提高國(guó)有林區(qū)整體經(jīng)濟(jì)效益。在對(duì)外貿(mào)易往來(lái)中，國(guó)有林區(qū)森工企業(yè)應(yīng)利用國(guó)有企業(yè)優(yōu)勢(shì)，打造具有競(jìng)爭(zhēng)力的優(yōu)勢(shì)產(chǎn)品，擴(kuò)大市場(chǎng)影響力和占有率，在對(duì)外貿(mào)易中占據(jù)主動(dòng)地位，積極創(chuàng)收。在打開(kāi)海外市場(chǎng)的基礎(chǔ)上，尋求外商投資合作，扭轉(zhuǎn)外商投資對(duì)低廉勞動(dòng)力的青睞，通過(guò)外商投資所帶來(lái)的資金與先進(jìn)技術(shù)，加快森工企業(yè)技術(shù)轉(zhuǎn)型，通過(guò)技術(shù)創(chuàng)新提高國(guó)有林區(qū)森工企業(yè)經(jīng)濟(jì)效益。

3.2.4 教育層面

應(yīng)增加學(xué)歷教育、職業(yè)技術(shù)培訓(xùn)和技能培訓(xùn)。在保證義務(wù)教育的基礎(chǔ)上，地方政府和國(guó)有林區(qū)森工企業(yè)應(yīng)加大對(duì)職工的學(xué)歷教育及職業(yè)技術(shù)培訓(xùn)的財(cái)政預(yù)算和投入，尋求與地方高校進(jìn)行校企合作。鼓勵(lì)林區(qū)職工進(jìn)行在職教育，學(xué)習(xí)先進(jìn)的林業(yè)科學(xué)技術(shù)和企業(yè)管理方法，強(qiáng)化其森林撫育和管護(hù)等相關(guān)技能，為國(guó)有林區(qū)森工企業(yè)轉(zhuǎn)型發(fā)展提供人才儲(chǔ)備。為推動(dòng)國(guó)有林區(qū)森林旅游和森林康養(yǎng)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，地方政府與國(guó)有林區(qū)森工企業(yè)應(yīng)針對(duì)國(guó)有林區(qū)低收入林區(qū)職工家庭進(jìn)行技能培訓(xùn)，了解森林旅游和森林康養(yǎng)市場(chǎng)信息，幫助其掌握新技術(shù)，提升國(guó)有林區(qū)第三產(chǎn)業(yè)從業(yè)者素質(zhì)水平，在促進(jìn)國(guó)有林區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的同時(shí)，實(shí)現(xiàn)國(guó)有林區(qū)低收入職工家庭有效增收。