環境庫茲涅茨曲線模型假設下的森林資源與林業產業關系

張姝婧，唐麗華，趙 凱

（浙江農林大學 信息工程學院，浙江 杭州 311300）

中國林業發展態勢良好。以浙江省為例，2015年林業產業總產值為4 522.87億元，比2001年增長3 869.15億元，年均增幅達42.28%。與此同時，森林資源也在逐年增長，2015年森林蓄積2.97億m3，比2001年增長1.59億m3，年均漲幅8.22%。森林資源是林業產業的基礎，林業產業從森林培育開始，產業鏈一直延伸到森林資源的加工利用及森林旅游等各個產業，兩者關系千絲萬縷。只有理清森林資源與林業產業的關系，把握好它們的發展趨勢，才能更好地利用森林資源，發展林業產業。通過研究森林資源與林業產業的關系，對促進林業可持續發展，更好地在 “十三五”時期實現 “在保護中發展，在發展中保護”有著重要的意義。

1 森林資源與林業產業關系研究進展

國外對林業研究起步較早，從17世紀德國創立的森林永續利用理論，到森林多功能效益理論、林業分工論、新林業理論、近自然林業理論、生態林業理論，直至21世紀的森林可持續經營理論都闡述了森林資源與經濟社會狀況的關系。國內相關研究相對起步較晚，石春娜等［1］對森林資源變化與經濟增長進行相關性分析，證明森林資源變化與經濟增長相關。王馨迪［2］、沈月琴等［3］、李成茂［4］分別對浙江省森林資源與林業產業現狀、相關性和優勢度進行了分析，得出森林資源量增長與林業產值具有一致性的結論。眾多學者都認為森林資源與經濟發展存在一定關系，本研究嘗試利用環境庫茲涅茨曲線（environmental Kuznets curve，EKC）模型研究森林資源與林業產業的關系。1954年，KUZNETS提出庫茲涅茨曲線（又稱倒 “U”型曲線），認為在經濟發展過程中，由于各種錯綜復雜的原因，人民收入差距會先擴大再縮?。?］。1991年，美國環境經濟學家GROSSMAN等［6］首次實證了環境質量和人均收入的關系，認為一個國家或地區污染在低收入水平上隨人均國內生產總值（GDP）增加而上升，高收入水平上隨人均GDP增長而下降。而環境庫茲涅茨曲線則由PANAYOTOU［7］正式提出，認為環境質量和人均收入也呈倒“U”型曲線，環境污染在低收入水平會隨人均收入增加而上升，在高收入水平會隨人均收入增長而下降。但由于城市化水平、產業結構、環保投資等各種因素都可能會產生直接或間接的影響，導致不同曲線的出現。

環境污染、能源消耗、生態破壞都影響著環境質量，因此學者開始把資源變化與經濟發展的關系是否存在EKC曲線，逐漸延伸到林業領域，但主要從宏觀經濟驗證與森林資源的關系。CHEN等［8］，AHMED等［9］，MBATU［10］分別以中國、巴基斯坦、喀麥隆為研究對象，以EKC理論研究經濟發展與森林資源的關系；許姝明［11］，李魯欣［12］，王凱等［13］分別將全國及江西省、山東省的人均GDP為經濟指標，運用EKC模型研究經濟增長與森林資源的變化關系。

近年來，學者將EKC模型應用由宏觀經濟向各領域經濟探索。史磊等［14］，張中華［15］分別以人均農業產值、人均農林牧漁產值作為農業經濟的指標，研究農業經濟增長與農業面源的關系。付秀梅等［16］以海洋生產總值作為反映海洋經濟的指標，實證分析了海洋經濟增長與環境污染水平關系。趙賀春等［17］以鋁工業總產值作為經濟指標，從整體上研究中國鋁業發展與其造成環境負荷之間的關系。張錫等［18］選取2000－2013年浙江進出口總值測度外貿發展水平，構建環境庫茲涅茨曲線并分析浙江省對外貿易發展水平與環境污染之間的關系。

綜上所述，國內學者對森林資源與經濟水平的關系研究起步較晚，且僅限于簡單的分析研究和相關性研究，基于量化模型的關系研究很少，也未將EKC模型應用于森林資源與林業產業的研究。本研究將EKC模型應用于林業經濟領域，基于EKC模型假設，研究森林資源與林業產業的關系，并以浙江省相關數據來實證研究。

2 模型估計

考慮到數據的科學性、連續性、可獲得性，選取2001－2015浙江省相關數據，以林地面積Y1（萬hm2），森林蓄積量Y2（萬m3）來測度森林資源水平，林業總產值X（億元）來測度林業產業水平，使用EKC數學模型對其進行曲線擬合，實證分析森林資源與林業產業間的關系。

2.1 數據來源

對森林資源數據和林產業數據進行對數化處理。一方面由于各種數據數量級不一致，數值差距較大，取對數后可消除異方差性；另一方面，數據對數化可以消除序列的時間趨勢，使數據更平穩，易于分析處理。x為取對數后的林業總產值（lnX），y1為取對數后的林地面積（lnY1），y2為取對數后的森林蓄積量（lnY2）。數據來源于浙江省林業廳及浙江省森林資源監測中心（表1）。

表1 浙江省林業總產值、林地面積、森林蓄積及對數后的林業產值、林地面積、森林蓄積Table 1 The data of Zhejiang forestry total production,forest land area,forest stock and the logarithmic data of Zhejiang forestry total production,forest land area,forest stock

2.2 模型構建

通用的 EKC 基礎模型:lnYi=βi1lnX+βi2（lnX）2+βi3（lnX）3+βi4+εi。 其中Y1為林地面積，Y2為森林蓄積，X為林業總產值，εi為殘差項，幾種可能的曲線關系：如果β1＞0，β2＜0，β3＝0，則為二次曲線關系即呈庫茲涅茨倒 “U” 型曲線關系； 如果 β1＜0， β2＞0， β3＝0， 則為 “U” 型曲線關系； 如果 β1＞0， β2＜0，β3＞0，則為三次曲線關系，或者說呈 “N”型曲線關系；如果β1＜0，β2＞0，β3＜0，則為倒 “N”型曲線關系。

2.3 協整檢驗

直接對數據使用可能會導致 “偽回歸”，故在使用前需檢驗數據是否平穩或存在協整關系。本研究所用的協整檢驗方法是對回歸方程的殘差進行單位根檢驗。從協整理論的思想來看，自變量和因變量之間存在協整關系。也就是說，因變量能被自變量的線性組合所解釋，兩者之間存在穩定的均衡關系，因變量不能被自變量所解釋的部分構成一個殘差序列，這個殘差序列應該是平穩的［19］。因此，檢驗一組變量之間是否存在協整關系等價于檢驗回歸方程的殘差序列是否是一個平穩序列。本研究采取檢驗時間序列數據最常用方法——ADF檢驗（augmented Dickey-Fuller test），利用Eviews計量工具對數據進行平穩性檢驗與協整檢驗。

首先對數據進行平穩性檢驗，得到相關統計量結果如表2。變量y1,y2,x的ADF檢驗值均大于臨界值，序列有單位根，即非平緩。由以上結果可知，無法確定是否可直接對原始數據回歸建模，還需對數據進一步處理與檢驗。

對數據進行協整檢驗。由表3可知:y1,y2,x,x2,x3的ADF檢驗值均大于臨界值，存在單位根，是非平穩時間序列。將非平穩序列進行差分變換再檢驗其協整關系，因此對各序列做一階差分，然后對差分序列進行ADF檢驗。 由表 4 可知:D（y1），D（y2），D（x），D（x2），D（x3）均未通過顯著性檢驗，D（y1），D（y2），D（x），D（x2），D（x3）是非平穩序列。進一步對序列進行二階差分，然后對差分序列進行ADF檢驗。由表5可知:D（y1,2），D（y2,2），D（x,2），D（x2,2），D（x3,2）的ADF檢驗值均小于在5%顯著性水平下的臨界值，拒絕存在單位根的原假設，不存在單位根，故認為y1，y2，x,x2,x3為二階單整序列。

表2 數據平穩性檢驗Table 2 Test series stationarity

表3 變量單位根檢驗Table 3 Unit root test

表4 一階差分后變量單位根檢驗Table 4 Unit root test of first order difference

表5 二階差分后變量單位根檢驗Table 5 Unit root test of second order difference

在y1,y2,x,x2,x3為同階單整序列的條件下，對殘差序列進行單位根檢驗。用OLS估計協整回歸方程：Yi=βi1X+βi2X2+βi3X3+βi4+μt， 其中： μt為隨機誤差。 用 Eviews計量工具得到結果如表 6所示。 進而得到殘差序列數據，并檢驗是否存在單位根，即檢驗殘差數據是否平穩。由表7所示：ADF檢驗值小于1%的顯著水平下的臨界值，拒絕協整回歸方程式的殘差存在單位根的原假設，即殘差序列不存在單位根，所以y1，y2與x,x2,x3之間均存在協整關系。

表6 OLS參數估計值Table 6 OLS estimate of parameter

表7 殘差單位根檢驗Table 7 Residual unit root test

2.4 回歸分析

在林地面積、森林蓄積分別與林業產值存在協整關系的條件下，可建立回歸方程并進行計量分析。本研究用MATLAB分析軟件求出回歸方程，并分別作林地面積與林業產值、森林蓄積與林業產值的曲線擬合圖和殘差圖。回歸方程為：

從表8可看出：判定系數R-squared分別為0.714 1和0.988 9，擬合效果良好，P值在99%的置信水平下顯著。從圖1和圖2可看出：數據點均在離擬合曲線上方或下方的不遠處，擬合良好。從殘差置信區間（圖3和圖4）可以看出：只有極個別殘差的置信區間不含零值，可剔除。

通過對EKC基本計量模型進行擬合，擬合曲線良好。從圖1和圖2可看出：林地面積與林業總產值、森林蓄積與林業總產值的曲線均呈 “N”型，趨勢上略有不同，林地面積與林業總產值呈 “增—減—增”的發展態勢，林地面積已經過了面積減少的階段，即將開始新的上升階段；而森林蓄積與林業總產值呈 “增—緩—增”的態勢，森林蓄積正處于 “N”型曲線的新上升階段。

通過時間序列對應利用EKC模型擬合的曲線可以看出： “十五”期間（2001－2005年）隨著林業經濟增長，林地面積增長，森林蓄積增長； “十一五”期間（2006－2010年），隨著林業經濟增長，林地面積減少，森林蓄積增長相對放緩； “十二五”期間（2010－2015年），隨著林業經濟增長，林地面積由減轉增，蓄積增長相對加速。期間森林資源增長放緩與2008年重大雪災有關，不得不增加清理災害林木采伐限額，減少經濟損失?？傮w來看，目前森林資源與林業產業基本趨于良性互動，即將進入 “共贏”階段。

表8 回歸分析Table 8 Regression analysis

圖1 林地面積與林業總產值曲線擬合圖Figure 1 Forest land areaand forestry total production curve fitting

圖2 森林蓄積與林業總產值曲線擬合圖Figure 2 Forest stock and forestry total production curve fitting

圖3 林地面積與林業總產值擬合曲線的殘差置信區間圖Figure 3 Residualconfidence intervalsofforestland areaand forestry total production fitting curve

圖4 森林蓄積與林業總產值擬合曲線的殘差置信區間圖Figure 4 Residual confidence intervals of forest stock and forestry total production fitting curve

3 結語

從目前來看，森林資源與林業產業協調向好，這與當前有效的林業政策和產業調整密不可分。浙江省以 “建成森林浙江”為戰略目標，堅持走 “綠水青山就是金山銀山”的現代林業發展道路，通過減少林木采伐，以高效生態復合經營模式提升經營水平，通過精深加工提高林產品附加值，加快發展森林休閑養生產業等高效生態富民產業，推動產業轉型升級，在不破壞森林資源的同時獲得經濟效益，提高產值的同時促進了森林資源增長。因此可延續之前的產業政策，加快一、二、三產業的融合發展，更好實現林業產業和森林資源的可持續發展。受限于數據資料的相對匱乏，本研究只考慮了林地面積、森林蓄積2個森林資源指標，在今后的研究中應加入森林采伐、林產品流通、林產品貿易等其他相關指標，考慮區域森林資源的流動性，以及森林資源與林業產業關系可能存在的滯后性。

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