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森林碳匯影響因素的計(jì)量模型研究

2016-10-18 13:00:47崔雪妍董佳宇
中國(guó)市場(chǎng) 2016年33期

崔雪妍+董佳宇

[摘 要]近年來(lái),全球氣候變暖引起了國(guó)際社會(huì)的廣泛關(guān)注,在CDM機(jī)制下發(fā)展以碳匯為目的的森林經(jīng)營(yíng),對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展及環(huán)境保護(hù)都有重要意義。在這樣的國(guó)內(nèi)外背景下,我國(guó)應(yīng)依靠森林的碳匯功能,大力發(fā)展碳匯林業(yè),為林業(yè)發(fā)展帶來(lái)新契機(jī)。文章以全國(guó)30個(gè)省市為樣本,計(jì)算2008年、2011年、2014年三年數(shù)據(jù)的平均值,以此建立內(nèi)蘊(yùn)線性模型,用OLS分析影響我國(guó)森林碳匯量的因素。

[關(guān)鍵詞]森林碳匯;蓄積量轉(zhuǎn)換法;回歸分析

[DOI]10.13939/j.cnki.zgsc.2016.33.121

1 引 言

森林碳匯指的是森林生態(tài)系統(tǒng)吸收大氣中的CO2并將其固定在植被或土壤中,從而減少大氣中CO2濃度的過(guò)程、活動(dòng)或機(jī)制。有研究表明,森林是地球上最大的陸地生態(tài)系統(tǒng),是碳循環(huán)的重要組成部分。森林具有碳源和碳匯的雙重作用,特別是森林碳匯功能不僅在緩解氣候變暖趨勢(shì)方面具有重要作用。對(duì)森林碳匯的計(jì)量研究起步于20世紀(jì)60年代中后期,但目前對(duì)碳匯計(jì)量的方法還不統(tǒng)一,具體的計(jì)量項(xiàng)目也未達(dá)成共識(shí)。森林碳匯的實(shí)物計(jì)量方法主要有生物量法、蓄積量法、生物量清單法等方法。根據(jù)森林碳匯已有研究文獻(xiàn)和全國(guó)森林資源清查數(shù)據(jù),采用蓄積量轉(zhuǎn)換法,利用內(nèi)蘊(yùn)線性模型,研究森林碳匯變化的影響因素。

2 森林碳匯影響因素分析的計(jì)量模型

在實(shí)踐中,被解釋變量與解釋變量可能是線性關(guān)系,也可能是非線性關(guān)系。研究人員可以通過(guò)變量替換或者參數(shù)替換將某些表面看來(lái)是非線性函數(shù)關(guān)系的轉(zhuǎn)換為線性形式,稱(chēng)這種模型為內(nèi)蘊(yùn)線性模型。內(nèi)蘊(yùn)線性模型有多種形式,本文采用的雙對(duì)數(shù)模型。

本文以2008年、2011年、2014年我國(guó)各省、自治區(qū)、直轄市森林資源情況為研究對(duì)象,對(duì)這三年我國(guó)各省市森林碳匯的影響因素進(jìn)行分析。建立內(nèi)蘊(yùn)線性模型,運(yùn)用stata軟件對(duì)模型進(jìn)行回歸分析,并對(duì)指標(biāo)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)等確保模型準(zhǔn)確性,最后利用OLS進(jìn)行參數(shù)估計(jì),分析得到影響我國(guó)省市森林碳匯情況顯著的因素。

2.1 指標(biāo)變量

森林固碳的過(guò)程是一個(gè)復(fù)雜的生物學(xué)與生態(tài)作用的過(guò)程,森林資源通過(guò)吸收大氣中的二氧化碳來(lái)達(dá)到固碳的目的。因此,其固碳量的多少在宏觀上體現(xiàn)為森林資源的多少,而具體的則取決于多種因素,既包括森林的樹(shù)種、植被生長(zhǎng)情況(樹(shù)齡、活立木蓄積、土地肥沃程度等),也包括林地的木材產(chǎn)量、病蟲(chóng)害情況等消耗項(xiàng)諸多影響因素。

另外,出于統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的“可獲得性”的考慮,將一些統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)使用間接統(tǒng)計(jì)量來(lái)進(jìn)行數(shù)據(jù)處理,綜合已有的學(xué)者對(duì)于森林碳匯的影響因素的研究的成果,根據(jù)公式:森林碳匯量=活立木蓄積轉(zhuǎn)換系數(shù)(即1.158525)來(lái)計(jì)算森林碳匯量。本文中使用“活立木蓄積”這一統(tǒng)計(jì)量來(lái)轉(zhuǎn)義“森林碳匯量”,選取對(duì)其進(jìn)行回歸分析預(yù)測(cè)的指標(biāo)為“森林覆蓋率”“森林蓄積量”“造林面積”“木材產(chǎn)量”,作為本文對(duì)我國(guó)森林碳匯量的回歸分析的分析指標(biāo)變量。

2.2 數(shù)據(jù)收集

森林碳匯核算的主要數(shù)據(jù)來(lái)源于《全國(guó)森林資源統(tǒng)計(jì)》《中國(guó)森林資源清查》《中國(guó)林業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒》,具體來(lái)自:全國(guó)第七次森林資源清查結(jié)果、全國(guó)第八次森林資源清查結(jié)果、《中國(guó)林業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒(2014)》。由于上海市木材產(chǎn)量指標(biāo)三年數(shù)據(jù)均為0,不包括在內(nèi)。則選取全國(guó)30個(gè)省、自治區(qū)、直轄市為樣本,利用2008年、2011年、2014年三年數(shù)據(jù)的平均值分析森林碳匯影響因素。

2.3 虛擬變量

《中華人民共和國(guó)國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展第十一個(gè)五年規(guī)劃綱要》將我國(guó)區(qū)域發(fā)展格局劃分為西部大開(kāi)發(fā)區(qū)(簡(jiǎn)稱(chēng)西部地區(qū),下同)、東北地區(qū)、中部地區(qū)和東部地區(qū)。森林覆蓋率東北地區(qū)最高,達(dá)40.22%,西部地區(qū)最低,僅為17.05%。由此可見(jiàn)我國(guó)各省份所處區(qū)域?qū)ζ渖仲Y源情況有很大影響。不同地理位置有著不同的自然條件,影響森林的生長(zhǎng),因此根據(jù)《規(guī)劃綱要》對(duì)我國(guó)省、自治區(qū)、直轄市進(jìn)行分類(lèi),并由此引入虛擬變量。

D1=1西部地區(qū):重慶、四川、貴州、云南、西藏、陜西、甘肅、青海、寧夏、新疆、內(nèi)蒙古、廣西(12個(gè)省或自治區(qū)),D1=0其他地區(qū);D2=1 東北地區(qū):黑龍江、吉林、遼寧(3個(gè)省),D2=0其他地區(qū);D3=1東部地區(qū):北京、天津、河北、江蘇、浙江、福建、山東、廣東、海南(9個(gè)省或直轄市),D3=0其他地區(qū);若D1=D2=D3=0 則為中部地區(qū):山西、安徽、江西、河南、湖北、湖南(6個(gè)省或自治區(qū))。

2.4 模型確定

設(shè)定模型首先要知道所選取的自變量和因變量之間的關(guān)系,根據(jù)樣本數(shù)據(jù),在stata中對(duì)每個(gè)自變量與因變量之間的相關(guān)關(guān)系描繪散點(diǎn)圖,大致得到因變量和自變量之間的關(guān)系。根據(jù)散點(diǎn)圖可知,活立木總蓄積量對(duì)數(shù)(lny)與森林蓄積量對(duì)數(shù)(lnx2)之間呈現(xiàn)明顯的線性關(guān)系,與其他自變量對(duì)數(shù)大體呈線性變化趨勢(shì)。因此,取對(duì)數(shù)后的活立木總蓄積量和取對(duì)數(shù)后的森林覆蓋率、取對(duì)數(shù)后的森林蓄積量、取對(duì)數(shù)后的造林面積、取對(duì)數(shù)后的木材產(chǎn)量之間的關(guān)系可以選取線性模型來(lái)分析。并據(jù)此,建立內(nèi)蘊(yùn)線性模型如下:

2.5 模型OLS結(jié)果及檢驗(yàn)

對(duì)模型進(jìn)行回歸,得到如下結(jié)果:

根據(jù)線性回歸結(jié)果,調(diào)整R2=0.9985,可見(jiàn)擬合優(yōu)度很高,選擇的解釋變量對(duì)被解釋變量的聯(lián)合解釋能力很強(qiáng)。

2.5.1 多重共性性檢驗(yàn)

常數(shù)項(xiàng)、D1、D2、D3的p值都大于0.05,說(shuō)明解釋變量之間可能存在多重共性。利用Stata軟件,計(jì)算解釋變量的條件數(shù),以此判斷解釋變量之間是否存在多重共線性。條件數(shù)=53.52>30,說(shuō)明各個(gè)自變量之間存在嚴(yán)重的多重共線性,因此采用逐步回歸法消除多重共線問(wèn)題。通過(guò)逐步回歸,最終保留變量lnx2、lnx3。修正多重共線性影響的回歸方程為:

lny=0.333+0.95lnx2+0.026lnx3

(0.028) (0.000) (0.048)(括號(hào)內(nèi)為p值)

2.5.2 異方差性檢驗(yàn)

根據(jù)懷特檢驗(yàn)結(jié)果可知,prob>chi2=0.1895,表示在原假設(shè)為真的情況下,觀測(cè)到的數(shù)值出現(xiàn)的概率為0.1895,是否拒絕原假設(shè)取決于是否認(rèn)為以0.1895概率出現(xiàn)的事件為小概率事件,只要選取的顯著性水平小于0.1895就不能拒絕原假設(shè),而5%、1%、10%都小于0.1895,則接受原假設(shè)。說(shuō)明不存在異方差性。

2.5.3 模型結(jié)果分析

由上述計(jì)算結(jié)果可見(jiàn),在全國(guó)森林碳匯各影響因素中,森林蓄積量和造林面積是主要影響因素,森林蓄積量是指有林地中活立木材積之和,活立木蓄積量指包括散生木在內(nèi)所有活立木的總蓄積量。因此,森林蓄積量的變化對(duì)活立木蓄積量有著顯著的影響。此外,造林面積對(duì)活立木總蓄積量也有顯著影響,所以,大力植樹(shù)造林能夠有效促進(jìn)森林碳匯容量“外延”的增加,為我國(guó)森林碳匯量的增加提供支持。

參考文獻(xiàn):

[1]許松浚,李亮宇,趙艷,等.中國(guó)森林碳匯研究進(jìn)展[J].廣東農(nóng)業(yè)科學(xué),2014(4).

[2]黃彥.低碳經(jīng)濟(jì)時(shí)代下的森林碳匯問(wèn)題研究[J].西北林學(xué)院學(xué)報(bào),2012,27(3).

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