侯孟陽 鄧元杰 姚順波 劉廣全

(1. 西北農林科技大學經濟管理學院 楊凌 712100； 2. 西北農林科技大學資源經濟與環(huán)境管理研究中心 楊凌 712100；3. 中國水利水電科學研究院 北京 100038)

森林作為陸地生態(tài)系統(tǒng)的主體和重要的自然資源，具有經濟、生態(tài)和社會三大效益，是實現人類社會資源、經濟、環(huán)境可持續(xù)發(fā)展的物質基礎，森林在生態(tài)、社會和經濟效益方面的所有功能與價值總和即為森林質量(Dudleyetal.， 2006)。當前，我國人均森林面積僅為世界人均水平的1/4，人均森林蓄積只有世界人均水平的1/7，森林資源總量相對不足、質量不高、分布不均的狀況未得到根本改變，森林經營是林業(yè)發(fā)展的短板，林地生產力和產出效率低、效益不高的現象仍然突出(1)http:∥www.forestry.gov.cn/main/446/content-892764.html.。森林關系國家生態(tài)安全，要著力提升森林質量，增強生態(tài)功能，國家“十三五”規(guī)劃也明確提出全面提升森林等自然生態(tài)系統(tǒng)穩(wěn)定性和生態(tài)服務功能，并努力實現自然生態(tài)系統(tǒng)與社會經濟系統(tǒng)的良性循環(huán)。在經濟增長新常態(tài)背景下，國內經濟的穩(wěn)定增長是首要任務，因此有必要深刻了解森林質量與經濟增長間的變化關系，這有助于在保證經濟穩(wěn)定增長的情況下提升森林質量，并實現森林可持續(xù)經營、森林生態(tài)保護和經濟增長在合理區(qū)間內均衡運行的多贏目標，對把握森林資源保護和經濟增長的協同與平衡具有重要理論和現實意義(許姝明等， 2010)。

趙惠勛等(2000)、石春娜等(2007)研究指出，提升森林質量是解決我國林木資源供給不足、生態(tài)環(huán)境惡化的決定性因素，而建立完善的森林質量評價體系是提升森林質量和森林可持續(xù)經營水平的關鍵； 徐拓遠等(2017)基于新一輪集體林權改革背景評估森林火災控制對森林質量的作用效果，結果發(fā)現集體林權制度改革政策能夠顯著提升森林質量，森林火災發(fā)生次數降低有助于提升森林質量； 李凌超等(2018)通過森林轉型理論探討勞動力轉移對森林質量的影響，指出內陸到沿海地區(qū)的勞動力轉移可減輕森林資源集中地區(qū)對森林資源生計的消耗； 而其他森林質量相關研究多關注自然因素的影響(Fosteretal.， 2003； Broweretal.， 2010； 安慧君等， 2018)。

森林質量提升體現在森林生態(tài)環(huán)境和森林經營經濟效益改善上。當前，關于環(huán)境質量與經濟增長關系的研究主要依據環(huán)境庫茲涅茲曲線(environmental Kuznets curve，EKC)假說，該假說認為環(huán)境污染強度與經濟增長間呈倒U 形非線性關系(Grossmanetal.， 1991)，即在經濟發(fā)展初期階段，環(huán)境污染程度隨經濟增長不斷加重，當經濟增長跨過某一臨界值時，環(huán)境污染程度將隨之下降。一般來說，經濟增長是通過經濟結構變遷、技術水平提升、環(huán)境政策制定、公眾環(huán)境需求等方面對生態(tài)環(huán)境變化產生影響的(李太平等， 2011)，具體到森林生態(tài)環(huán)境領域，EKC假說同樣適用于森林質量與經濟增長間變化關系的研究。在經濟發(fā)展早期階段，經濟增長會產生對林產品的巨大需求，調動林農和森工集團從事林業(yè)生產的積極性，但伴隨著亂砍濫伐現象，會導致森林資源減少，森林質量下降，而隨著產業(yè)結構高級化演變、國民生態(tài)環(huán)保意識覺醒、技術進步、森林資源保護性政策、林權制度改革等共同影響，會逐步減少對森林資源的開采利用，緩解森林資源的生態(tài)壓力，并不斷提升森林質量。

EKC假說提出后，國內外眾多學者對EKC理論開展了廣泛研究，并通過模型來檢驗EKC的存在，得出EKC主要有U形或倒U形(Galeottietal.， 2006； 林伯強等， 2009)、N形或倒N形(MartíNez-Zarzosoetal.， 2004； 余東華等， 2016)、線性(Richmondetal.， 2006； 鄭長德等， 2011)和不存在關系(Heetal.， 2010； 李衛(wèi)兵等， 2011)。具體到森林資源與經濟增長關系的檢驗，經歷了由采用截面數據(Allenetal.， 1985； Tole， 1998)到面板數據(Bhattaraietal.， 2004； Culas， 2007； 谷振賓， 2007)、由定性分析(鄭小賢， 2007)到定量研究(Wangetal.， 2007； 劉璨等， 2010)的發(fā)展過程，為森林質量與經濟增長關系研究奠定了豐富的基礎； 但現有相關研究存在的一個共性問題是大多根據森林資源數量探討與經濟增長的關系，而當前我國森林資源數量增加、森林資源質量不高是不爭的事實，森林質量提升才是森林生態(tài)功能的基礎保障，現有研究仍缺乏關注經濟增長對森林質量的影響。

綜合以上與森林質量EKC檢驗相關的文獻，現有研究基于面板數據進行回歸檢驗時，不同地區(qū)往往隱含同質性假設，否認地區(qū)在經濟結構、資源稟賦、區(qū)位條件、基礎設施、政府制度等方面存在的差異(余東華等， 2016)，即不同地區(qū)森林質量受經濟增長影響的大小和方向是一致的，這一假設在地區(qū)經濟的實際增長中很難實現，因而有必要考慮地區(qū)間的異質性； 另外，隨著我國市場經濟日趨深化和地區(qū)間開放程度擴大，林業(yè)生產要素空間流動性加劇，地區(qū)間森林經營的空間聯系愈發(fā)緊密(吳玉鳴等， 2012)，因而也有必要在森林質量與經濟增長關系檢驗過程中考慮空間溢出效應的影響。

鑒于上述問題，本研究借鑒EKC分析框架，建立森林質量與經濟增長關系的空間面板計量模型，基于2003—2016年省際面板數據對森林質量與經濟增長間的關系進行檢驗，依據森林資源稟賦和區(qū)位條件差異進一步檢驗不同地區(qū)間森林質量與經濟增長的關系，在異質性條件下分析不同地區(qū)間的差異性或趨同性，并預測不同地區(qū)未來演變的時間路徑。

1 研究方法、變量選取與數據來源

1.1 研究方法

1.1.1 空間探索性數據分析(ESDA) 考慮空間溢出效應的森林質量與經濟增長關系實證檢驗首先需要對各地區(qū)間是否存在空間相關關系進行探究，常采用空間探索性數據分析(exploratory spatial data analysis，ESDA)方法。ESDA是一系列空間數據分析方法與技術的集合，以空間關聯度為核心，通過對事物或現象空間分布格局的描述和可視化分析探索空間集聚與空間異常，采用全局空間自相關或局部空間自相關度量和檢驗空間趨同性或異質性(Dietzetal.， 1997； 馬曉熠等， 2010； 蒲英霞等， 2005)。全局空間自相關可反映研究區(qū)整體的某種屬性值是否存在空間關聯，衡量全局空間自相關的指標和方法包括全局Moran’sI和局部Moran’sI等方法。本研究采用全局Moran’sI指數對森林質量進行全局自相關度量和檢驗，計算公式為：

(1)

森林資源的空間流動性較弱，本研究根據各省市的空間鄰接性構造空間權重矩陣，若空間相鄰，則wij=1； 否則，wij=0(由于海南省地理位置的特殊性，權重矩陣中設定海南省與廣東省相鄰)。

1.1.2 空間面板計量模型 借鑒EKC分析框架，建立森林質量與經濟增長關系的基礎模型，首先設為三次曲線形式，如果三次曲線形式不顯著，則剔除三次方項，再檢驗二次曲線形式，如果二次曲線形式仍不顯著，則擬合為線性模型。在這種模型設定下，檢驗結果不僅僅局限于U形或倒U形特征，也可能是N形或倒N形等特征。對所有變量作對數化處理消除其異方差性后的基礎模型設定為：

lnFQit=β0+β1lnpGDPit+β2(lnpGDPit)2+

β3(lnpGDPit)3+αZit+εit。

(2)

式中： FQ(forest quality)表征森林質量； pGDP表征通過CPI平減的人均收入水平；Z為一系列影響森林質量的控制變量；α、β為待估計系數；εit：i.i.d(0,σ2)為隨機干擾項；i為個體截面；t為時間。

Anselin(1988)認為，任何地區(qū)的經濟現象都不是孤立的，與周邊地區(qū)存在一定聯系，且地理距離越近，地區(qū)間聯系越緊密，并根據該思想建立了空間滯后模型(spatial lag model，SLM)和空間誤差模型(spatial error model，SEM)2種空間自相關模型。LeSage等(2009)在此基礎上，構建了同時包含因變量和解釋變量空間滯后項的空間杜賓模型(spatial Durbin model，SDM)?？臻g效應加入回歸模型能夠更全面考慮面板數據的地區(qū)差異性和依賴性，參考EKC基礎模型，加入經濟增長變量的二次項和三次項以檢驗森林質量與經濟增長間的非線性關系，具體模型如下。

1) 空間滯后模型(SLM)：

lnFQit=β0+ρWlnFQit+β1lnpGDPit+

β2(lnpGDPit)2+β3(lnpGDPit)3+αZit+εit；

(3)

2) 空間誤差模型(SEM)：

(4)

3) 空間杜賓模型(SDM)：

lnFQit=β0+ρWlnFQit+β1lnpGDPit+

β2(lnpGDPit)2+β3(lnpGDPit)3+

αZit+αWZit+εit。

(5)

SLM模型用于測度森林質量的空間溢出效應是否由變量間的空間相關性引起，SEM模型用于測度森林質量的空間溢出效應是否由空間誤差擾動的相關性導致，SDM則同時考慮變量和誤差擾動帶來的空間溢出效應，其中：ρ為空間自相關系數，測算鄰近地區(qū)對某地區(qū)森林質量空間溢出的方向和程度；λ為空間誤差的相關系數；W為0-1鄰接空間權重矩陣；μit為白噪音干擾項。

1.2 變量選取

1.2.1 被解釋變量 森林是一個復雜的生態(tài)系統(tǒng)，森林質量(FQ)能夠綜合反映林木自身生長變化有形和無形物質的內在本質特性(石春娜等， 2007)。由于林木生長特性的基礎數據難以獲取，而森林資源清查報告中通常將森林質量界定為每公頃蓄積量，森林蓄積量為一定森林面積上全部樹木樹干蓄積的總材量，是一個國家或地區(qū)森林資源總規(guī)模和水平的基本指標之一，能夠全面反映林地森林資源的豐富程度，故本研究采用單位面積森林蓄積量表征森林質量。目前，我國已經完成了9次森林資源清查，各省份森林蓄積量通過插值法得到連續(xù)的時間序列數據。

1.2.2 關鍵解釋變量 經濟增長(pGDP)，通過CPI平減到2003年不變價人均GDP表征地區(qū)經濟增長水平。

1.2.3 其他控制變量 本研究從社會經濟因素和自然因素2方面選取影響森林質量的主要因素作為控制變量，包括： 1) 城鎮(zhèn)化水平(urbanization,URBAN)，采用常住人口城鎮(zhèn)化率表征，以反映城鎮(zhèn)擴張對森林資源的影響，地區(qū)城鎮(zhèn)化擴張一方面可能導致林地向建設用地轉化，另一方面也會產生對林產品的需求，預期估計系數為負； 2) 林業(yè)固定資產投資(fixed assets investment in forestry，FAIF)，營林和造林投資覆蓋生態(tài)建設與保護、林業(yè)支撐與保障、林業(yè)產業(yè)發(fā)展等領域(Viaetal.， 2016)，在森林資源變化中具有重要作用，預期估計系數為正； 3) 林木生產狀況，采用木材產量(timber yield，TY)表征人類活動對林產品的需求，從而反映需求變化對森林質量的影響，預期估計系數為負； 4) 林業(yè)系統(tǒng)第一產業(yè)從業(yè)人員(primary industry practitioners in forestry，PIPF)，林業(yè)生產過程離不開勞動力參與，從而能夠反映林業(yè)勞動力變化對森林質量的影響，由于林業(yè)統(tǒng)計年鑒中沒有從事林業(yè)生產的所有勞動力數量，故采用林業(yè)系統(tǒng)第一產業(yè)從業(yè)人員間接代替林業(yè)勞動力變化，預期估計系數為正； 5) 人口密度(population density，PD)，采用單位土地面積的常住人口數量表征，人口擴張能夠通過對林產品需求的增長間接對森林質量產生影響，預期估計系數為負； 6) 自然因素，森林生長受氣候、立地條件影響，鑒于暫未獲取到土壤、地貌基礎數據，故選取地區(qū)年均降水量(precipitation，PRE)和年均氣溫(temperature，TEM)2個指標反映氣候條件對森林質量產生的影響(薛龍飛等， 2017)，預期估計系數均為正。

各變量說明及描述性統(tǒng)計見表1。

表1 變量說明及描述性統(tǒng)計Tab.1 Variable description and descriptive statistics

1.3 數據來源

以我國大陸31個省(市、自治區(qū))為研究樣本，所涉及社會經濟指標數據均來源于歷年《中國林業(yè)統(tǒng)計年鑒》、歷年全國森林資源清查報告和國家統(tǒng)計局數據網站。為保證數據的一致性和可獲得性，時間跨度設置為2003—2016年。年鑒中未公布全口徑第一產業(yè)勞動力數據，本研究以林業(yè)系統(tǒng)第一產業(yè)從業(yè)人員替代。降水量和氣溫數據來源于中國科學院資源環(huán)境科學數據中心(http:∥www.resdc.cn)，并通過ArcGIS進行分區(qū)統(tǒng)計，其中2016年數據來源于各省統(tǒng)計年鑒。

2 實證研究與結果分析

2.1 空間關系檢驗與擬合

為檢驗不同地區(qū)間森林質量是否存在空間相關關系，采用全局Moran’sI指數對其空間依賴性和關聯性進行檢驗。全局Moran’sI指數基于邊界相鄰原則將空間關系概念化，并作行標準化處理。表2結果顯示，研究期內森林質量的Moran’sI指數均顯著為正，整體上反映出森林質量存在較顯著的正向全局空間相關性，可進一步通過考慮空間溢出效應檢驗森林質量與經濟增長的關系。

表2 森林質量的全局Moran’s I 指數Tab.2 Global Moran’s I test of forest quality

實證檢驗前將林區(qū)按地形地貌、資源稟賦等差異大致劃分為五大地區(qū)(劉璨等， 2010)： 1) 東北地區(qū)，內蒙古、遼寧、吉林、黑龍江4省(區(qū))； 2) 華北地區(qū)，北京、天津、河北、山西、山東、河南6省(市)； 3) 西北地區(qū)，陜西、甘肅、青海、寧夏、新疆5省(區(qū))； 4) 西南地區(qū)，西藏、貴州、四川、云南、重慶5省(區(qū)、市)； 5) 華南及東南地區(qū)，主要是南方集體林區(qū)分布地區(qū)，包括浙江、江蘇、安徽、福建、江西、湖北、湖南、廣東、廣西、海南、上海11省(區(qū)、市)。通過森林質量與經濟增長數據擬合的散點圖(圖1)簡單了解二者之間關系的走勢。從圖1中可以看出，森林質量與經濟增長關系的擬合曲線在全國及不同地區(qū)層面均存在差異，可見在全國層面檢驗基礎上進一步分地區(qū)進行檢驗是有必要的。

圖1 森林質量與經濟增長的關系Fig.1 Scatter chart of the relationship between lnFQ and lnpGDP

2.2 全國層面森林質量與經濟增長的非線性關系

全局Moran’sI指數空間關系檢驗結果顯示，森林質量在地理空間分布上整體表現出溢出與依賴特性，普通面板模型有可能得到有偏的估計結果，難以反映實際的相互關系，有必要采用空間計量模型考察空間溢出視角下森林質量與經濟增長的關系。表3所示為空間滯后模型(SLM)、空間誤差模型(SEM)和空間杜賓模型(SDM)的檢驗結果，并依次加入人均GDP(pGDP)的二次項、三次項以檢驗森林質量與經濟增長的非線性關系，以及二者之間是否滿足EKC，同時表3也給出了普通面板回歸模型結果，以便于對比分析。

對于空間面板計量模型的選擇，現有研究主要采用2種判斷方法： 一是根據Elhorst(2014)提出的拉格朗日乘子(LM)統(tǒng)計量進行判斷； 二是根據赤池信息準則(AIC)、擬合優(yōu)度(R2)、Sigma2統(tǒng)計量等檢驗指標進行判斷(楊明海等， 2018)。相比而言，第2種方法更易操作，故本研究選擇其進行判斷，具體為： 1) 根據Hausman檢驗，判定模型選擇固定效應還是隨機效應； 2) 根據AIC選擇解釋力較高的模型，AIC越低，解釋力越高； 3) 根據lgL、R2和 Sigma2統(tǒng)計量判定模型的擬合優(yōu)度，lgL和R2統(tǒng)計值越高、Sigma2統(tǒng)計值越低，模型擬合程度越高。Hausman檢驗結果顯示，普通面板模型和空間計量模型均傾向采用固定效應模型。在模型選擇過程中發(fā)現，空間杜賓模型(SDM)中pGDP線性、二次曲線、三次曲線形式的估計系數均不顯著，且空間滯后模型(SLM)的擬合程度更高，是解釋森林質量與經濟增長關系的合適模型。由于各模型在二次曲線形式時已經顯著，故表3中未報告線性形式的估計結果。

表3 森林質量與經濟增長關系的實證分析結果①Tab.3 Econometric analysis of the relationship between forest quality and economic growth

空間滯后模型(SLM)中pGDP三次曲線、二次曲線形式的空間自相關系數ρ均顯著為正，表明相鄰地區(qū)間森林質量存在顯著空間溢出效應，即本地區(qū)森林質量提升由于營林技術溢出、要素流動等原因使得鄰近地區(qū)森林質量得以提升，從而產生一定輻射帶動作用。與普通面板回歸模型相比，各曲線形式的擬合優(yōu)度(R2)均具有一定程度提升，即考慮空間溢出效應的回歸模型更加符合現實。同時還發(fā)現，不管是SLM還是普通面板回歸模型，三次曲線形式pGDP的各次方估計系數均未通過顯著性檢驗，即在樣本研究期內，森林質量與經濟增長關系的N形或倒N形曲線不成立，故本研究主要分析森林質量與經濟增長間的二次曲線回歸結果。

觀察二次曲線(模型2)回歸結果，lnpGDP的二次項系數為正、一次項系數為負，且均通過1%顯著性水平檢驗。從長期來看，經濟增長對森林質量提升具有顯著促進作用，但在短期變化過程中，森林質量與經濟增長間呈U形曲線的非線性變化特征，即當經濟發(fā)展水平較低時，森林質量隨著人均GDP增長而下降，當經濟增長超過一定拐點后，森林質量則隨著人均GDP增長而提升，即森林質量與經濟增長間滿足EKC的演變規(guī)律，該U形曲線存在一個拐點，使得經濟增長對森林質量的影響方向發(fā)生變化，曲線的最低點即為拐點。通過求解極值可得出拐點為10.106，相對應的人均GDP為e10.106=24 489.51元，即當地區(qū)人均GDP小于24 489.51元時，經濟增長導致森林質量下降，而當地區(qū)人均GDP跨過24 489.51元時，經濟增長有助于提升森林質量。若以每年各省份人均GDP均值計算，該拐點對應的年份處于2009—2010年。截至2010年底，已有20個省(區(qū)、市)基本完成明晰產權、承包到戶，全國共承包到戶的集體林地占總面積的88.6%(2)http:∥www.forestry.gov.cn/main/446/content-892764.html.2011-04/21/content_1652554.htm.，可見集體林權改革有效解放和發(fā)展了林業(yè)生產力，一定程度上對森林質量與經濟增長間關系的轉變發(fā)揮了正向輔助作用。而普通面板回歸模型計算的人均GDP拐點為e9.737=16 932.67元，相對應的年份處于2005—2006年，較SLM更早到達拐點，表明考慮空間溢出效應后，地區(qū)間要素的空間流動延長了經濟增長對森林質量的負向影響。

從其他控制變量的估計系數來看，SLM與普通面板模型的影響方向一致，但影響程度存在差異。整體而言，考慮空間溢出效應后，多數控制變量對森林質量的負向影響較普通面板回歸有所減弱。具體來說： 1) 城鎮(zhèn)化率(URBAN)的估計系數為正，表明地區(qū)城鎮(zhèn)化水平提高對森林質量提升產生顯著正向影響，與預期系數方向相反，可能原因在于城鎮(zhèn)化水平提高將帶來建成區(qū)面積擴張，導致對其他土地類型的侵占，主要是耕地向建設用地轉化，且城鎮(zhèn)擴張使得人類活動產生集聚，一定程度上減少了對林地和草地的干預； 2) 林業(yè)固定資產投資(FAIF)的估計系數正，但未通過顯著性檢驗，與預期系數方向一致，即擴大林業(yè)固定資產投資一定程度上可提升森林質量，《中國林業(yè)統(tǒng)計年鑒》顯示，資金投入大多用于新建和擴建基礎設施、技術改造等方面，主要涉及林業(yè)支撐與保障、林業(yè)產業(yè)發(fā)展等領域，而森林質量提升是一個長期積累的過程，應調整固定資產投資結構，重視林業(yè)生態(tài)建設與保護，才可能使固定資產投資顯著促進森林質量提升； 3) 木材產量(TY)的估計系數為正，與預期系數方向相反，表明木材產量增加并未導致森林質量下降，可能原因是國家重視森林保護與培育，在采伐限額政策下，森林采伐量低于森林生長量，木材產量增加不僅沒有導致森林質量下降，而且由于大徑材主要依賴進口，減輕了國內大徑材生產壓力，偏向小徑材生產的木材產量增加反而可促進劣質林更新，提高森林質量； 4) 林業(yè)系統(tǒng)第一產業(yè)從業(yè)人員(PIPF)的估計系數顯著為負，與預期系數方向相反，表明林業(yè)第一產業(yè)勞動力增加將對森林質量產生負向影響，李凌超等(2018)也指出地區(qū)勞動力遷出數量對森林質量具有顯著正向影響，朱震鋒等(2017)發(fā)現勞動力在林區(qū)經濟發(fā)展中存在投入冗余，側面反映出林業(yè)第一產業(yè)勞動力應維持在一定水平上才能對森林質量提升產生促進作用，但應該處于何種水平值得探索； 5) 人口密度(PD)的估計系數為負，表明人口密度增加導致森林質量下降，與預期系數方向一致，人口擴張與城鎮(zhèn)化水平提高類似，反映的是人口擴張加大了林產品需求，加劇了對有限森林資源的索取，從而導致森林資源減少； 6) 氣溫(TEM)和降水(PRE)的估計系數均為負，且均未通過顯著性檢驗，與預期系數方向相反，意味著氣溫和降水變化未對森林質量產生顯著影響，可能原因在于，一方面森林生長是一個長期過程，多種因素的綜合作用對森林生長產生影響，而氣溫和降水促進森林生長具有累積效應； 另一方面，各地區(qū)氣溫和降水波動比較穩(wěn)定，當地森林生長已經適應本地自然條件變化，氣溫和降水對森林質量提升需要一定時間的累積。

2.3 不同地區(qū)森林質量與經濟增長關系的檢驗

全國層面回歸反映的是自變量對因變量條件期望的均值影響，但對于森林質量不同、經濟發(fā)展水平差異的地區(qū)而言，經濟增長對森林質量的影響是不同的，故有必要考慮地區(qū)間異質性的存在。不同地區(qū)的檢驗根據Hausman檢驗判斷選擇采用固定效應還是隨機效應，并通過前文判斷方法選擇合適的空間計量模型。表4所示為不同地區(qū)森林質量與經濟增長關系的計量結果。觀察后發(fā)現，不同地區(qū)各變量估計系數的顯著性水平和影響方向存在顯著差異，即考慮不同地區(qū)間的異質性是合理的。

表4 不同地區(qū)森林質量與經濟增長關系的計量結果Tab.4 Quantitative results of the relationship between FQ and pGDP in different forest regions

東北地區(qū)pGDP的三次曲線、二次曲線形式均通過顯著性檢驗，根據檢驗的先后次序，可認為森林質量與經濟增長的關系符合三次曲線形式變化特征，即經歷了“下降→提升→下降”的變化過程，依據估計系數方向判斷，二者呈倒N形變化特征，通過求解一元函數極值，可得倒N形曲線2個拐點對應的pGDP分別為P1=e9.426=12 406.80元、P2=e11.024=61 352.50元，觀察東北地區(qū)各年份pGDP均值變化，可以發(fā)現森林質量與經濟增長的關系跨過拐點P1的時間在2003—2004年，仍需一定時間才能跨過拐點P2，也即當前森林質量雖然處于隨經濟增長而提升的階段，但在未來某個時點將有可能再次出現隨經濟增長而下降的過程。

華北地區(qū)pGDP的三次曲線形式通過顯著性檢驗，依據估計系數方向判斷，曲線形狀為倒N形，即森林質量與經濟增長呈倒N形變化走勢。該曲線存在2個拐點，通過求解一元三次函數極值，可得倒N形曲線2個拐點對應的pGDP分別為P1=e9.375=11 787.97元、P2=e11.805=133 920.30元，即當pGDP小于11 787.97元時，森林質量處于隨經濟增長而下降的過程，當pGDP在11 787.97～133 920.30元之間時，森林質量處于隨經濟增長而增長的階段，當pGDP大于133 920.3元時，森林質量將再次出現隨經濟增長而下降的過程。通過觀察華北地區(qū)各年份pGDP均值變化，可以發(fā)現樣本研究期內已跨過第1個拐點，但還未跨過第2個拐點，也即當前華北地區(qū)各省份森林質量處于隨經濟增長而提升的階段，與東北林區(qū)相似，在未來某個時點將會再次出現隨經濟增長而下降的過程。

西北地區(qū)pGDP的三次曲線形式中三次項未通過顯著性檢驗，二次曲線形式所有估計系數均通過1%顯著性檢驗，依據估計系數方向判斷，曲線形狀為U形，即森林質量對經濟增長經歷先下降后上升的變化過程，通過求解一元二次函數極值，可得U形曲線拐點對應的pGDP為e8.820=6 768.27，觀察西北地區(qū)各年份pGDP均值變化， 可以發(fā)現2003年西北各省份已跨過拐點，即當前西北地區(qū)森林質量處于隨經濟增長而提升的階段。

西南地區(qū)pGDP的三次曲線、二次曲線形式均未顯著性檢驗，只有線性形式通過5%顯著性檢驗，也就是說，西南地區(qū)森林質量與經濟增長的關系滿足線性變化走勢，不存在發(fā)生轉變的拐點，其估計系數為負，表明西南地區(qū)森林質量隨經濟增長表現出下降態(tài)勢。

華南及東南地區(qū)pGDP的三次曲線、二次曲線和線性形式(表4未報告線性結果)均未通過顯著性檢驗，該地區(qū)森林質量與經濟增長間的EKC關系并不成立，意味著經濟增長未對森林質量產生影響。分析其原因可能是南方集體林區(qū)長期以短周期人工林經營為主，導致以單位蓄積量表示的森林質量處于比較穩(wěn)定的狀態(tài)，林權制度改革更是促進林農不以破壞森林資源為代價獲取經濟收益，有效鞏固了南方集體林區(qū)的生態(tài)保護。

從控制變量的影響來看，不同地區(qū)間存在明顯差異。城鎮(zhèn)化率(URBAN)只有東北和西北地區(qū)通過顯著性檢驗，東北地區(qū)城鎮(zhèn)化擴張對森林質量產生正向影響，西北地區(qū)城鎮(zhèn)化擴張導致森林質量下降，其他地區(qū)雖然未通過顯著性檢驗，但也在一定程度上反映了城鎮(zhèn)化發(fā)展對森林質量的影響； 林業(yè)固定資產投資(FAIF)在五大地區(qū)中均未通過顯著性檢驗，估計系數為正，表明資本投入一定程度上對森林質量提升具有正向作用，但固定資產投資發(fā)揮應有的作用需要經歷一定時期的積累過程； 木材產量(TY)在東北、華北和西南地區(qū)通過顯著性檢驗，東北和華北地區(qū)的木材生產對森林質量產生正向作用，而西南地區(qū)的木材生產則導致森林質量下降，東北地區(qū)森林資源豐富，同時也是我國林木和林副產品的重要生產基地，“天然林保護工程”有效阻止了森林質量下降，華北地區(qū)相較于其他地區(qū)木材產量較少，以速生人工林為主，并注重森林資源保護和可持續(xù)，其他地區(qū)的估計系數有正有負，但均未通過顯著性檢驗； 林業(yè)系統(tǒng)第一產業(yè)從業(yè)人員(PIPF)除西北地區(qū)未通過顯著性檢驗外，其他地區(qū)均通過顯著性檢驗，且估計系數均為負，可見林業(yè)第一產業(yè)勞動力增加將導致森林質量下降，與全國樣本的檢驗結果一致； 人口密度(PD)除西北和西南林區(qū)未通過顯著性檢驗外，其他林區(qū)均通過顯著性檢驗，且估計系數均為負，總體來看，人口密度對森林質量產生負向影響，與全樣本回歸結果一致； 降水(PRE)和氣溫(TEM)在不同地區(qū)的估計系數有正有負，但均未通過顯著性檢驗，若不考慮顯著性，降水在西北、華南和東南地區(qū)對森林質量產生正向影響，在其他地區(qū)對森林質量產生負向影響，而氣溫的影響在不同地區(qū)有正有負。

2.4 森林質量與經濟增長關系的時間路徑分析

不同地區(qū)森林質量與經濟增長關系的EKC曲線演變特征具有差異性，東北和華北地區(qū)呈倒N形變化、西北地區(qū)呈U形變化、西南地區(qū)呈負向線性變化，而華南及東南地區(qū)不存在EKC關系。對于曲線拐點，東北和華北地區(qū)森林質量還未跨過第2個拐點，西北地區(qū)森林質量已跨過拐點處于隨經濟增長而提升的階段，西南、華南和東南地區(qū)則不存在拐點，因而只需對東北和華北地區(qū)森林質量何時跨過拐點而處于隨經濟增長而下降的階段進行推斷。依據趨勢外推法，以樣本研究期pGDP的年均增長率預測還未跨過第2個拐點的省份跨過拐點所需要的時間，以了解這些省份森林質量與經濟增長關系的時間變化路徑。從表5中可以發(fā)現，各省份跨過拐點的時間存在明顯差異，多數省(市)在5年內跨過第2個拐點，所需時間最長的是除北京、天津外的華北地區(qū)各省份，河北和山西所需時間最長(至少10年)，可見在不遠的未來，如果這些省份的森林經營繼續(xù)按照已有模式和路徑發(fā)展，森林質量將會再次出現隨經濟增長而下降的過程，導致現階段的林業(yè)發(fā)展不具可持續(xù)性，當然這種狀況對于其他省(市)的林區(qū)也是值得警惕的。

3 結論與討論

1) 在全國層面回歸下，經濟增長對森林質量提升的促進作用是一個長期動態(tài)演變過程，而在短期發(fā)展過程中，森林質量與經濟增長間呈U形的非線性特征，當經濟發(fā)展水平較低時，森林質量隨著人均收入水平增長而下降，EKC假說得到驗證。當人均收入跨過24 489.51元的拐點時，森林質量則隨著人均收入增長而提升，該拐點對應的年份處于2009—2010年。此外，城鎮(zhèn)化水平提高、木材產量增加對森林質量產生正向影響，而林業(yè)系統(tǒng)第一產業(yè)從業(yè)人員對森林質量產生負向作用。

表5 不同地區(qū)跨過拐點的時間路徑預測①Tab.5 Time-paths prediction of crossing inflection points in different regions

2) 不同地區(qū)間森林質量與經濟增長非線性關系的變化特征及拐點存在顯著差異，東北和華北地區(qū)呈倒N形變化，西北地區(qū)呈U形變化，西南地區(qū)呈負向線性變化，而華南及東南地區(qū)不存在EKC關系。東北和華北地區(qū)的多數省份在5年內跨過第2個拐點，個別省份則需要10年左右跨過拐點，這些省份的森林經營應改變已有模式，破除路徑依賴，盡早跨過下一個拐點，以維持林業(yè)發(fā)展的可持續(xù)性。

3) 不同地區(qū)控制變量的估計系數同樣存在明顯差異，城鎮(zhèn)化水平在東北和西北地區(qū)對森林質量產生顯著影響； 林業(yè)固定資產投資在五大地區(qū)中均未對森林質量產生顯著正向影響； 木材產量在東北、華北和西南地區(qū)對森林質量產生顯著影響； 林業(yè)勞動力除西北地區(qū)外，其他地區(qū)均導致森林質量下降； 人口密度除西北和西南地區(qū)外均對森林質量產生負向影響； 而降水和氣溫在不同地區(qū)均未對森林質量產生顯著影響。

上述研究結論的政策啟示在于，當前全國整體范圍內森林質量已跨過拐點處于隨經濟增長而提升的階段，但在不同地區(qū)森林質量變化存在顯著差異，考慮不同地區(qū)異質性條件進行計量檢驗能夠提供更具差異化的解釋。技術溢出、要素流動等方面的空間溢出效應，使得不同地區(qū)鄰近省市應建立完備的森林經營與保護合作機制、林業(yè)產業(yè)保障與要素流動機制，加強地區(qū)間營林和造林的合作與交流，并結合自身稟賦條件，尋求森林質量提升、生態(tài)保護與經濟增長協調發(fā)展的均衡點?，F階段不同省市森林質量與經濟增長關系的變化特征處于不同階段，但均應在追求經濟效益的同時，因地制宜地合理控制城鎮(zhèn)化擴張速度、繼續(xù)優(yōu)化林業(yè)資金投入結構、增強人工林建設及林產品進口力度、完善勞動力政策及調控勞動力結構等，尤其對于森林質量處于隨經濟增長而降低的地區(qū)，應該改善并優(yōu)化當前森林經營與林業(yè)發(fā)展的固有模式和路徑。東北地區(qū)是我國重要的森林資源寶庫，應充分發(fā)揮天然林資源的生態(tài)效益，以科學發(fā)展觀落實林業(yè)的可持續(xù)發(fā)展，健全適應市場經濟和可持續(xù)發(fā)展的森林資源經營管護體系，建立多層次天然林生態(tài)效益補償機制等； 華北地區(qū)森林資源相對較不豐富，應注重加強生態(tài)建設與林業(yè)生產相協調，從造林營林逐漸向維持生態(tài)-經濟系統(tǒng)耦合協調轉型，尤其京津冀地區(qū)要抓住京津冀協調發(fā)展、雄安新區(qū)建設的機遇，嚴守生態(tài)保護紅線，創(chuàng)新林業(yè)模式、管理體制和政策機制； 西南地區(qū)是我國主要林區(qū)之一，其林業(yè)具有顯著的生態(tài)功能和經濟效益，但生態(tài)環(huán)境比較脆弱，應注重林業(yè)發(fā)展中的生態(tài)環(huán)境建設，調整現有固化的林業(yè)發(fā)展結構，可以將發(fā)展生態(tài)旅游作為一項調節(jié)功能來平衡森林資源與經濟增長。