长江经济带政府林业投资对森林生态的门槛效应研究

　　摘要：在文献回顾的基础上，梳理与构建了政府林业投资对森林生态影响的传导机制。基于Hansen面板门槛回归模型，利用长江经济带11省市2002—2017年的面板数据，实证分析了政府林业投资对森林生态发展的非线性发展关系。研究表明：政府林业投资导致了林业产业升级与生产要素的重新配置，对森林生态具有显著的门槛效应。从总体上看，在研究期内全流域的林业政府投资有效提高了当地森林生态的发展水平，但随着投资规模的不断扩大，由此带来的正向促进效应递减。东部省市随着政府林业投资规模的不断扩大，对森林生态由负向抑制效应变为正向促进效应递减;而中部、西部地区随着政府投资规模不断增加，对森林生态由负向抑制效应变为正向促进效应并逐渐递增。

　　关键词：政府林业投资;森林生态;门槛效应;长江经济带

　　政府林业投资是推动中国林业发展的基本动力之一，因此，政府林业投资的规模与方向对林业的可持续发展产生了极为深远的影响。而伴随着中国人口及环境压力的持续增大，水土流失、荒漠化、旱涝灾害等生态问题频繁出现，林业生态效益的发挥也逐渐成为社会关注的焦点问题。国务院于2003年6月发布的《关于加快林业发展的决定》中明确指出“在生态建设中，要赋予林业以首要地位”，这意味着中国林业的发展重心及衡量政府林业投资效益的重要指标由经济效益转变为生态效益。

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　　作为国民经济发展的基础产业部门，林业对生态环境的调节同样起着非常重要的作用，但新中国成立以来，森林的大量砍伐以及重采轻造的经营模式使得林业现有资源锐减，生态环境也遭到了不同程度的破坏。同时由于林业具有公共物品及外部性的双重属性容易造成市场失灵，使得林业生产者的积极性遭到破坏。因此，需要政府介入扶持，加强对林业的财政投入，并在原有基础上提高财政投资的利用效率。长江经济带生态区位突出，作为全面推进生态文明建设的先行示范带，也是森林资源富集及政府林业投资的集中地区，研究政府林业投资对森林生态影响的方式及阈值范围，也成了该区生态环境发展的重要命题。

　　1文献回顾

　　在市场经济条件下，林业的公益性和基础性决定了林业的可持续发展需要政府财政的不断投入。而从国家经济社会的长远发展来看，林业作为“向社会提供森林生态服务为主”的行业，其生态效应的发挥也应得到国家的持续财政投资，应纳入公共财政范畴。因此，政府林业投资对森林生态效应的影响与作用机制成了学者探讨的热点问题。如Stone等[1]很早就开始对政府林业投资对森林生态的影响进行研究，他认为政府投资可以弥补公共资金不稳定，造林和更新速度不具有竞争性的缺点。后续学者研究也指出生态林建设是弱质产业，具有公共物品的性质，容易导致市场失灵，须由政府投资加以修正[2]。

　　在这些研究中，大部分结论显示政府投资对生态环境存在显著促进效应[3-4]，也有部分文献发现政府林业投资对森林生态存在负向抑制效应[5]，甚至有文献指出政府投资对森林生态的正向示范效应与负向挤出效应并存[6]。可见，目前学术界关于政府林业投资对森林生态影响的研究尚处于探索阶段。但通过文献综述不难发现，政府林业投资往往以林业重点工程的形式，通过林业生产要素的重新配置与林业产业升级两种途径促进林业产业的发展。而林业产业升级[7-9]与生产要素的 重新配置[10-11]则进一步影响了森林资源存量与森林生态效应的发挥。

　　通过文献综述发现既有研究还有以下不足：首先，长江经济带有关政府林业投资与森林生态发展关系的研究大多停留在政策解析等定性层面，定量研究还比较匮乏;其次，对于局部地区政府投资对生态环境的影响，横向静态研究居多，而聚焦到政府林业投资对森林生态的动态剖析及政府投资阈值问题的研究还较少;最后，以往研究者所使用的线性回归分析方法可能掩盖了由“门槛效应”引起的非线性关系，从而忽视了政府林业投资与森林生态发展之间在不同情境下的不同影响趋势。

　　2理论分析与研究假设

　　通过文献梳理可知，由于林业具有公共物品属性、投资大、见效慢、周期长等特点。因此，政府对林业的投资在林业总投资中占据主导地位。而政府林业投资的规模和结构决定了其对森林生态状况的作用途径与机制。但究竟是由引导示范效应引起的正向促进作用[12]为主导，还是由竞争挤出效应引起的负向抑制作用[13]为主导，在现有研究中结论并不统一。究其原因：政府林业投资一般以林业工程项目的形式从营林基本建设与森林工业基本建设两个方面来影响林业产业的发展。在这个过程中一般会产生两种效应：

　　一是导致林业产业升级，从而增加林业固定资产，拉动林业经济增长;二是导致生产要素的重新配置，为林业的可持续发展提供政策、技术及人力支持。由于政府加大林业投资也会带动林产工业升级，导致森林资源利用率得以提高，间接增加了森林的资源蓄积量。反过来，森林资源存量也为林业产业升级提供了坚实的物质保障。但林业产业尤其是森林工业的升级也有可能加大对森林生态的压力。与此同时，政府林业投资实际上也实现了对社会生产要素的重新配置。由于森林生态效益的公共物品特性显著，企业和个人“搭便车”现象普遍，林业投资由政府主导对社会生产要素进行重新配置，发挥了一定的示范带动作用，但同时也对林业民间投资有一定程度的挤出效应。

　　因此，基于以上分析，我们有理由提出假设：政府林业投资对森林生态的影响存在非线性的影响，即门槛效应。本文基于Hansen面板门槛回归模型，在政府林业投资与森林生态发展影响机制的基础上，对2002—2017年长江经济带11个省市的面板数据进行实证研究，检验在森林生态治理过程中，政府投资在流域及流域的各个区域内是否存在门槛效应，并进一步分析影响森林生态发展的因素及作用机理。该研究可以为流域及流域内各地区林业政府投资的规模与结构进行量化分析，为制订相关环境与财政政策提供参考。

　　3研究设计

　　3.1研究变量

　　3.1.1被解释变量森林生态指数(FEI)。为了对森林生态系统状况的考察更加真实准确，文章在参考大量文献[14-18]的基础上构建了FEI指数来评价区域森林生态系统状况。森林生态指标体系的建立是在PSR模型的基础上，根据林业的特性加入了生态区位指标进行改良[19]，形成了生态区位、森林状态、森林压力及系统响应四个方面来表征森林生态水平。

　　3.1.2解释变量

　　文章的核心解释变量为政府林业投资(FGI)，同时也是研究的门槛变量。林业既是国民经济的一项基础性产业，为国民经济建设提供了大量木材及林产品，同时更是一项社会公益事业，发挥了多种重要的生态功能[20]。正是由于林业提供公共产品的基本特性，因此，决定了政府投资林业的必然性。政府资金投入林业主要用于造林工程建设以及森林工业建设。造林工程建设投资主要用于各类防护林、防沙治沙工程及各类森林抚育工程建设;而森林工业建设投资则主要用于国有林场及森工企业的非经营性项目投资。

　　3.1.3控制变量

　　(1)城镇化水平(URB)。截至2017年年底，中国城镇化率已经达到58.52%，处于良好的发展态势。但在城镇化进程中，实现了大量劳动力的转移，对区域生态环境的治理产生了较为深刻的影响[21]。目前许多学者验证了中国城镇化的资源环境剥夺效应显著，引发了林地及耕地资源流失、水资源和能源短缺、生境破碎化及空气污染等问题[22]，同时也会对当地森林原生植被、山体地貌等产生一定程度的影响。对于城镇化水平的指标，文章选用年城镇人口与总人口之比来表示城镇化水平。

　　(2)能源消耗强度(ENI)。目前我国正处于产业结构调整的关键时期，但许多企业仍采取以煤炭为能源主要来源的粗放型生产方式，不仅能源利用率低下，而且极易造成环境污染，为生态治理带来了很大困难[23]。而森林作为城镇居民的能源来源之一，势必也会受区域能源消耗强度的影响。因此，文章采用能源消耗量与国土面积之比来表示能源消耗强度。

　　(3)地区经济规模(GDP)。我们知道一个地区的环境污染情况总是与当地的经济发展程度有密切的关系，而地区的经济发展水平则通常是由地区产出水平来表征[24]。尤其是在现行中国财政管理体制当中，地方政府由于受到扭曲激励而片面追求经济增长，而忽视森林生态建设的现象已经越发严重。对于经济发展规模的指标，文章选取国内生产总值来表示。

　　(4)经济发展水平(PCG)。通常说来，经济越发达，地方政府环境治理支出效率越高[25]。而地方政府环境治理支出会较大程度地影响区域森林生态的发展。而除了只靠资源输出发展的省份外，人均国内生产总值能够比较客观地反映一个地区的经济发展水平。因此，文章选取人均GDP来表示经济发展水平，即地区生产总值与总人口之比。

　　(5)产业结构水平(IDS)。产业结构是经济发展的“资源配置器”，同时也是污染物产生的“控制体”。因此，产业结构调整是生态环境演变的前提和基础[26]。因为西方主要国家在经历信息化发展以后，产业结构上的去工业化特征已经越来越明显。因此，为了表述产业结构的服务化程度，采用二产产值与三产产值的比来表示产业结构水平。

　　(6)工业化程度(IND)。在经济发展的过程中，三大产业对生态系统的损害程度有所不同，而第二产业对能源的消耗最多，污染程度最重。可见，工业结构及工业聚集程度是影响区域环境质量的重要因素[27]。故选用地区第二产业GDP与GDP总量的比值来表示工业化水平。

　　3.2研究样本与数据来源

　　本文所采用的涉及长江流域11省市的森林生态指标数据均来自森林生态安全指数研究项目，其余数据均来自长江流域11省市(上海、江苏、浙江、安徽、江西、湖北、湖南、重庆、四川、云南、贵州)2002—2017年的统计年鉴、《中国林业统计年鉴》(2002—2017年)、《中国能源统计年鉴》(2002—2017年)。

　　3.3实证研究模型

　　3.3.1模型构建

　　“门槛效应”是指一个变量由另一个变量达到特定阈值后改变其原有发展趋势的现象[28]。以往针对门槛效应的研究大多具有分组标准主观性强、交叉项形式及内涵解释不清晰、且显著性无法得到检验的缺陷[29]。因此，本研究引入Hansen的非动态面板门槛回归模型来解决上述问题，将政府林业投资作为门槛变量进行估计。该模型以“内生分组”构建分段函数，避免了主观性，较为客观地验证了政府林业投资对森林生态发展的非线性关系。由于门槛数需通过检验确定，这里假设为单一门槛，同时考虑到政府林业投资实施效果的滞后性。

　　4实证结果分析

　　本文运用Stata15.0对长江经济带政府林业投资对森林生态的门槛效应进行估算，并使用Bootstrap法模拟1000次来估计P值与临界值。

　　4.1门槛效应检验

　　2002—2017年长江经济带及各分区政府林业投资对森林生态的影响得到了有效验证，其门槛效应估计及检验结果。可见长江流域整体上存在三重门槛效应，而流域内各区则存在显著的双重门槛效应。因此，文章对长江全域采用三重门槛模型分析，对各区采用双重门槛模型分析以方便对各区非线性动态影响趋势进行比较。

　　4.2流域全局分析

　　长江经济带全域政府林业投资与森林生态间非线性发展关系得以验证，以政府林业投资为门槛变量估计得到3个结构变化点分别为16.5130亿元、37.2359亿元、89.2099亿元。长江经济带近16年的政府林业投资与森林生态建设总体上显示为正相关，但促进作用的弹性系数呈现逐渐下降的趋势：当政府林业投资小于16.5130亿元时，对森林生态的促进系数为37.449，但随着政府林业投资幅度的不断增大，在跨越第一门槛值后的促进作用降为15.612;在跨越第二门槛值37.2359亿元后，正向弹性系数进一步下降为5.899。

　　当政府林业投资超过89.2099亿元后，促进系数降至最低，为0.417。从影响森林生态的其他控制变量来看，城镇化水平、能源消耗水平、经济规模、产业结构、工业化水平等变量对森林生态的负向影响显著，弹性系数分别为-0.34265、-0.015、-0.0357、-0.1375、-0.62616。而人均GDP则对森林生态的促进作用显著，弹性系数为0.0279。

　　究其原因，在考察期内长江经济带平均政府林业投资增长了13.6倍，林业投资规模有了极大改善。因此，由于政府林业投资所带来的规模聚集效应、示范带动效应等有效地提高了当地森林生态的发展水平。但值得注意的是，当政府投资规模达到16.5130亿元时，其对森林生态效应的促进作用达到最大，此后随着投资规模的进一步增加，由政府林业投资所带来的正向促进效应虽然依然存在，但却在逐步减小。这是因为当政府林业投资不断增加时，非资金因素逐渐成为制约森林生态发展的主要因素，如技术进步及资源利用效率等，因此，政府投资的促进作用呈现规模递减的趋势。

　　4.3区域比较分析

　　长江经济带东部省市的政府林业投资对森林生态的门槛效应存在两个结构变化点，分别为1.6670亿元、80.7782亿元，其似然比函数图。当FGI小于第一门槛值1.6670亿元时，政府林业投资对森林生态呈现负向抑制作用，弹性系数为-3.958。当FGI跨越第一门槛值后，政府林业投资对森林生态由负向抑制作用变为正向促进作用，且此时正向弹性系数达到最大，为7.564。

　　而跨过第二个门槛值80.7782亿元时，政府林业投资对森林生态的正向促进作用降为0.1209。从影响森林生态的其他控制变量分析，城镇化水平、能源消耗强度、经济规模、产业结构、工业化水平等变量对森林生态的负向影响显著，弹性系数分别为-0.44575、-0.0157、-0.133、-0.4521、-2.1345。但人均GDP则对森林生态产生了较为显著的正向促进作用，弹性系数为0.0738。

　　究其原因，由于东部3省市无论是对外贸易发达，金融水平较高，偏外向型经济的上海，还是集中发展高端装备制造业的江苏，抑或是以电子商务引领现代服务业快速发展的浙江，都属于中国经济发展程度较高地区，这些地区都具备发达的融资手段，林业融资市场及债券期货市场发展较快。因此，在考察期内当政府林业投资规模较小(小于1.6670亿元)时，政府投资行为对外商及私人投资的挤出效应明显。

　　因此，在政府投资未跨过第一道门槛1.6670亿元时，政府林业投资对森林生态主要表现为负向抑制作用。而当政府投资达到第一门槛值后，政府林业投资的正向促进作用开始显现，显示出政府投资行为对当地的林业生态发挥了积极作用，但当投资规模进一步增加达到80.7782亿元时，该正向促进作用开始呈现出递减效应，显示此时限制当地森林生态水平提高的主要因素已不是资金因素。

　　中部4省市的政府林业投资对森林生态的门槛效应存在两个结构变化点，分别为57.0750亿元、103.4419亿元。当FGI小于第一门槛值57.0750亿元时，政府林业投资对森林生态呈现负向抑制作用，弹性系数为-4.172。当FGI跨越第一门槛值后，政府林业投资对森林生态由负向抑制作用变为正向促进作用，但此时正向弹性系数较小，仅为0.24。而跨过第二个门槛值103.4419亿元时，政府林业投资对森林生态的正向促进作用增加为2.391。

　　从影响森林生态的其他控制变量分析，城镇化水平、能源消耗强度、经济规模等变量对森林生态的负向影响显著，弹性系数分别为-0.19005、-0.1922、-0.0485。但人均GDP则对森林生态产生了较为显著的正向促进作用，弹性系数为0.0277。而产业结构与工业化水平对森林生态的影响则不显著。

　　究其原因，中部4省市人口密度大，森林资源较为丰富，是我国林产品加工业的重要基地，同时由于地方政府严重干预经济，但又不承担投资风险，使得地方政府向国家争取的资金主要用于过多过滥的小型林产加工业。因此在政府投资规模较小时，即未达到第一门槛值(小于57.0750亿元)时，政府林业投资对森林生态主要表现为负向抑制作用，这是由于不合理的投资结构引起的，不仅分散了政府对林业投资的财力，也刺激了各投资主体向林产加工业投资，甚至将部分林业专项基金也导向一般加工业。

　　而当政府林业投资规模达到并超过第一门槛值时，开始有部分资金用于生态林及公益林的建设，此时政府投资对森林生态开始表现为正向促进作用，随着投资力度的进一步加大达到第二门槛值103.4419亿元时，森林生态的状况也得到了进一步改善。

　　5稳健性检验

　　由于森林生态指数是一个复合变量，其中指标选择与政府林业投资之间可能存在互为因果的内生性问题，具体分析不难发现，指标体系中的四类指标中，森林生态区位、森林状态及森林压力指标都很难影响政府林业投资，而由于政府林业投资本身与森林生态响应关系密切，因此，在门槛回归时可能与系统响应类指标产生内生性问题。

　　为进一步验证面板数据估计结果的稳健性，文章针对模型(1)尝试做以下稳健性检验。文章参考宋德勇和赵菲菲[33]的做法，基于生态区位、森林状态及森林压力三类指标构建森林生态指数，再次对模型(1)进行门槛回归估计。表中主要回归结果均与原回归结果无明显差异，由此可见，原门槛回归结果是稳健的。

　　6结论与建议

　　本文运用Hansen门槛面板回归模型，通过对2002—2017年长江经济带11省市的面板数据进行计算，验证了长江流域及流域内各区域政府林业投资对森林生态的门槛效应。

　　结果表明：长江流域及流域内各区域政府林业投资对森林生态的影响确实是非线性的。从整体上看，长江流域近16年的林业政府投资有效地改善了当地森林生态状况，但随着投资规模的不断扩大，由此带来的正向促进效应递减。同时长江流域不同区域之间森林生态系统受政府林业投资的影响亦存在异质性：经济发展水平较高的东部省市，随着政府林业投资规模的不断扩大，其对森林生态由负向抑制效应变为正向促进效应递减;而经济欠发达的中部、西部地区，由于人口密集，森林资源较为丰富，林产品加工业集中且融资渠道较为单一，因此，随着投资规模不断增加，政府林业投资对森林生态由负向抑制效应变为正向促进效应并逐渐递增。

　　与此同时，研究还发现各控制变量对森林生态指数的影响异质性并不明显，不管是从整个长江流域还是各个地区来看，区域城镇化水平、能源消耗强度、地区经济规模、产业结构水平及工业化程度都会不同程度上对森林生态系统产生负面影响，而区域经济发展水平则通常会对当地森林生态系统产生一定的正面影响。由此提出以下建议：

　　(1)由于政府林业投资总体对森林生态有较为显著的正向促进作用，以及森林生态的公共物品属性，因此，要改善区域森林生态状况仍需不断加大政府林业投资力度。只有不断增强政府投资力度，森林生态水平才会不断提高。(2)政府林业投资结构需要进一步优化。政府林业投资既要保证林业工业的不断发展，也应注重森林生态的协调可持续发展。近些年，政府林业投资虽然在森林灾害防治方面有所增加，但与其他林业重点工程的投资规模相比还有很大差距。因此，优化政府林业投资结构将是提高森林生态治理效率的一项重要措施。

　　(3)要调整林业投资布局。从长江经济带区域投资布局来看，政府应重点投资资金缺乏且生态相对脆弱的西部地区，因为西部地区经济普遍较为落后，融资渠道单一，需要政府财政的支持。而在经济较为发达的东部地区，则应积极鼓励社会资本的投入，大力发展生态林业。

　　(4)要协调中央与地方政府的林业投资关系。应建立健全生态转移支付制度，保证能够公平合理地分配中央对地方及地方对地方的生态补偿资金，同时要加强对政府林业投资的监控措施，完善林业财务管理及会计核算制度，提高政府林业投资的透明化程度。(5)从对控制变量的研究过程中不难发现，宏观经济规模及经济结构也会影响森林生态发展，因此，我们在发展社会经济的同时，也要防止对森林生态造成过大压力，应不断优化产业结构，提高经济发展水平，合理开发利用森林资源。

　　参考文献：

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　　作者：李岩1，王珂2，黄超傑3，张大红4