经济增长对森林破碎化的影响
——以中国京津冀地区为例

2024-01-23 05:36罗奕奕李凌超程宝栋
关键词:京津冀基础设施程度

罗奕奕,李凌超,程宝栋

(北京林业大学经济管理学院,北京 100083)

京津冀地区为中国发展绿色经济、探索人类社会与自然环境相协调的示范区,坚持生态优先、绿色低碳的发展理念并倾力构建绿色区域经济体,是实现京津冀地区协同发展的重要目标[1-2]。中国森林资源的第九次清查结果显示,京津冀地区森林蓄积量、森林覆盖率以及单位面积蓄积量指标均低于全国平均水平,区域森林生态状况并不乐观,经济与生态尚未很好地实现协同发展。此外,虽然基础设施建设是中国经济实现快速发展的重要因素,构建区域交通基础设施一体化又是京津冀协同发展的先行领域,但在构建区域性交通网络一体化的过程中不可避免地会对森林生态资源的完整性造成一定的破坏,使得最初集中连片的森林被切割成为较小的独立斑块,连续均质的森林整体逐渐转变为复杂而不连续的镶嵌体[3-4]。而京津冀协同发展中对天然林的保护和防护林的建设,以及水资源的保护和治理又是其内在要求,因此,缓解经济增长、交通一体化建设以及生态保护间的矛盾是推进京津冀地区实现可持续发展的重要任务。

关于经济增长与森林生态资源保护的研究主题已经引起学界的重视,学者大多以森林转型理论为基础,验证经济增长对森林面积的影响,并普遍认为人类对自然资源的需求是导致森林资源被破坏的直接原因[5]。一方面,在经济发展初期,人们对于森林资源的利用更多是借此获取更多的林产品,毁林开荒以扩大农业和工业生产规模[6];另一方面,随着经济进一步发展,人们对于森林资源的需求类型逐渐转变为对更好的自然景观和健康生活环境的需求,表现为森林旅游和森林康养的兴起[7]。同时,农业技术水平的提高和农业集约化生产的开展,有效地缓解了毁林开荒的压力,从而实现了森林面积的增长[8-9]。然而,单纯的森林面积增长无法体现森林资源质量的整体性改善,其内在的破碎化程度对于森林生态系统的稳定性更为重要。因此,探讨经济增长对于森林破碎化的影响显得尤为重要。关于森林破碎化的研究主要包括3个方面:一是对研究区域中森林景观破碎化现状的静态进行描述以及探讨其动态演变过程,学者们大多以多期的卫星遥感数据对地表植被变化进行分析[10-11];而在研究区域的选择上,也更集中于对河流两岸尤其是两河流域,以及自然保护区的森林破碎化演变进行分析[12-13]。二是对森林破碎化在自然生态中所产生的影响进行分析讨论,学者们普遍认为森林破碎化会破坏动物的栖息地,增加植被的传粉败育率[14],从而降低区域物种多样性[15];同时,森林资源的减少会降低林地的蓄水量从而导致地表径流增大,而地表植被的减少又将导致水土流失加剧[16]。三是对森林破碎化的驱动力进行分析。虽然部分学者在研究中指出了人类活动是森林破碎化的主要动因[17],包括城镇的扩张建设、森林采伐、工矿活动等影响因素[18-19],但鲜见对此做进一步的验证,及深入探讨经济增长影响森林破碎化的作用机理。也有学者关注交通基础设施对森林破碎化的影响,将研究区域中不同时期的森林分布图与交通网络变化图相结合做描述性分析[20-21];而对于交通基础设施建设与森林资源变化的因果性探讨则相对较少。本研究探讨京津冀地区的经济增长对森林破碎化产生的影响,并进一步分析经济增长影响森林破碎化的机制,以期更加全面地认识经济发展对森林生态状况的影响,并通过对经济增长与森林破碎化的关系研究更深入地分析森林破碎化影响机理,丰富森林破碎化的相关研究,以期为京津冀地区更好地实现协同可持续发展提供参考。

1 理论基础与研究假说的提出

1.1 理论基础

森林破碎化并非单纯的森林生态问题,而是人类社会发展过程中与自然生态环境所产生的冲突和矛盾的具体表现[22]。森林转型理论是研究社会经济系统对森林破碎化所产生影响的主要理论基础,通过不同的社会经济因素研究影响森林生态的功能恢复,对探讨森林破碎化的影响路径具有重要的借鉴作用[23]。土地利用变化理论是通过多学科、多角度对既定区域内的土地利用变化过程进行研究和探讨,充分诠释了人地关系问题,亦是本研究道路建设与森林破碎化因果关系的重要依据[24]。此外,生长轴理论则是阐述经济与交通基础设施建设关系的重要理论,该理论指出经济增长过程中不断提高对人力、物力等各方面资源的需求,为加快产业、人口的集聚,需不断投资建设更加完备的交通网络[25]。本研究将基于上述3个重要理论探讨经济增长以及交通基础设施建设对森林破碎化的影响机理,为建立相关的研究假说以及实证模型提供理论基础。

1.2 研究假说的提出

经济增长对森林破碎化所产生的影响是复杂的。一方面,根据新马尔萨斯的人口压力假说,经济增长带来的人口不断增加导致更多的自然资源需求[26],森林中采伐薪柴成为人们获取生活能源的主要渠道[27]。与此同时农民在为增加农业收入而扩大生产规模的过程中,强化了农林交错带中农地对林地的挤占作用,不断地开垦山垅田从而压缩了森林生态空间,加剧了森林破碎化程度[28]。另一方面,随着经济的进一步发展,城镇化和消费水平的提高进一步成为影响森林破碎化的主要驱动力[29]。城镇用地在不断扩张边界的过程中将直接导致原有的森林斑块面积减小,从而加剧森林破碎化程度[30]。此外,经济发展过程中虽然石油、天然气以及电能有效地替代了薪柴成为人们最主要的能源消费类型,并一定程度上缓解了森林资源采伐的压力,但建筑用材、工业用材以及木质家具等木质林产品的需求水平却在不断提高。因此,提出假说H1:经济增长会提高森林破碎化水平。经济发展对于交通运输业的发展具有显著的正向作用[31]。首先,基本的经济条件是发展各项国民基础设施的前提,随着经济发展水平的逐步提高,政府公共投资在交通基础设施建设中所起到的作用也愈加明显[32]。其次,从经济社会的发展与交通基础设施间的供需角度来看,企事业的发展也对公共交通提出了更高的要求,增加了对交通基础设施建设的需求,因而其经济发展也进一步地促进了交通基础设施的建设[33]。最后,经济的进步不断提高了居民的生活质量水平,其私家车持有率的提高在加快城乡人口流动频率的同时也提高了对城乡道路建设要求[34]。因此,提出假说H2:经济增长对交通基础设施建设具有正向影响。交通基础设施建设中的开山架桥是对集中连片的森林最为直接的切割,导致了森林面积的缩减和破碎化程度加大,对生物多样性和生态服务功能造成了负面影响[35]。有研究表明越靠近道路的林地其森林破碎化程度越高,主要表现为靠近道路区人们对林区的可达性增强,进一步干扰了原有的森林生态系统平衡,从而提高了森林破碎化风险[36]。同时,随着经济发展程度的提高对公共交通基础设施的质量要求亦逐渐提高,路基重建、路面拓宽以及缓冲带的建设都对森林的破碎化造成了更严重的影响。因而提出研究假说H3:交通基础设施建设会加剧森林破碎化进程。综上所述,经济发展过程中造成森林破碎化的驱动力主要在于人为因素,其中交通基础设施的建设对森林破碎化的影响最为直接[37]。经济发展过程中对于公共交通基础设施建设的需求是不断增长的,有直接的证据表明各级道路乃至线型的基础设施建设都将对森林破碎化造成影响[38]。交通基础设施建设是经济增长影响森林破碎化的一条重要路径,因此提出研究假说H4:经济增长可通过提高道路密度加剧森林破碎化程度。假说H1—H4阐释了经济增长对森林破碎化程度的影响及其影响机制,如图1所示。

图1 经济增长水平、交通基础设施建设与森林破碎化程度的关系Fig. 1 Relationship between economic development, transportation infrastructure construction and forest fragmentation

2 模型、变量与数据来源

2.1 模型的确定

通过上述关于森林破碎化形成动因的研究假说所得出的分析框架,交通基础设施建设在经济增长对森林破碎化的影响中存在中介效应。本研究通过借鉴经典文献构建中介效应回归方程[39],其中,交通基础设施建设作为中介变量,森林破碎化程度作为被解释变量,经济增长水平作为解释变量。中介效应的检验方法主要包括逐步回归检验、Sobel检验以及Bootstrap检验,选择逐步回归检验方法验证交通基础设施建设在经济增长对森林破碎化影响中存在的中介效应,使用Sobel检验以及Bootstrap检验开展稳健性检验。具体的回归模型如下所示:

Pi,t=a0+a1Gi,t+a2C1+ε1;

(1)

Wi,t=b0+b1Gi,t+b2C2+ε2;

(2)

(3)

2.2 变量的选择

本研究欲探讨经济增长是否通过交通基础设施建设而加剧了森林破碎化程度。首先,需要对森林破碎化程度进行衡量。现有研究中对森林破碎化程度的衡量多采用景观格局指数作为代理变量。选取森林斑块分散度指数(patch area mean,PAM,式中以PAM表示)作为森林破碎化程度的衡量指标[40],具体的计算公式如式(4)所示。

(4)

式中:PAM为森林斑块分散度指数,Ai表示i县单位面积中的斑块密度,个/hm2,Amin表示单位面积中斑块数量的最小值,个/hm2;Amax表示单位面积内斑块数量的最大值,个/hm2,分散度指数值取值范围为(0,100)。当斑块分散度指数越高,则单位面积内斑块数量越多,林地的平均斑块面积越小,即意味着森林破碎化程度越高。

通过卫星遥感影像获取不同时期的森林景观空间分布格局及其变化的重要数据,提取其中森林斑块的几何形状信息,并依托地理信息系统(GIS)和景观结构分析软件Fragstats实现对森林破碎化程度的测量。更具体的测度方法可参考李凌超等[41]对京津冀森林破碎化影响因素的研究。

其次,为探讨交通基础设施在经济增长中对森林破碎化影响的中介效应,参考已有研究中对于衡量交通基础设施建设情况的方法[42],同时考虑到京津冀地区各县市的辖区面积存在较大差异,单纯以公路里程数作为衡量指标时无法客观表征研究结果,采取道路网络密度(W)作为交通基础设施的衡量指标。具体的计算公式如下:

W=(∑Li)/Sk。

(5)

式中:∑Li表示样本县的公路总里程,km;包含了国道、省道、县道、乡道以及县域内的专用公路等;Sk表示京津冀各样本县的辖区面积,km2。

最后,对于经济增长水平的衡量和相关控制变量的选取同样参考已有研究,选择人均GDP的对数值(G)和乡村人均年末存款余额对数值(K)来衡量京津冀各样本县的经济增长水平[43]。影响森林破碎化的因素还包括其他的相关因素:一是人口数量的差异,一个地区的人口数量的多少将直接影响对各类森林生态资源的需求水平[44],但单纯的人口数量比较在实际研究中则缺乏一定的可比性,因而选取样本县的人口密度(O)以反映人口数量对森林破碎化所产生的影响[45];二是耕地与林地的交替,毁林开荒是压缩林地面积转换成山垅田的重要因素,而退耕还林工程的实施对于森林资源的保护和恢复具有一定促进作用,因此选择三北防护林工程的实施比例(S)作为林地与农地面积变化的代理变量[46],同时,农业生产技术水平的提高使得退耕还林工程的实施不会影响原有的农业生产,因此,选择乡村人均农用机械总动力(N)以反映农业生产效率提升[47];三是乡村生活能源的使用转型,煤与电等能源的使用充分缓解了林地为近山居民供给薪柴的压力,从而减少了近山居民对森林资源的破坏,因此,选择农村人均用电量的对数值(D)以表征乡村生活能源的使用情况对森林破碎化所产生的影响[48]。

2.3 数据来源

京津冀地区森林资源清查数据显示,该地区森林资源主要分布于西部和北部。因此,考虑到数据的可得性和代表性,共选取包括3个县级市/区和2个区的38个县(市/区)(井陉县、灵寿县、赞皇县、平山县、青龙满族自治县、迁西县、涉县、磁县、武安市、邢台县、临城县、内丘县、沙河市、阜平县、唐县、涞源县、易县、曲阳县、宣化区、张北县、沽源县、尚义县、蔚县、阳原县、怀安县、万全区、怀来县、涿鹿县、赤城县、崇礼区、承德县、兴隆县、平泉区、滦平县、隆化县、丰宁满族自治县、宽城满族自治县、围场满族蒙古族自治县)作为研究样本。此外,受限于数据的可得性,基于Landsat5和Landsat8计5期的卫星遥感影像数据(2000、2005、2010、2015和2018年),用以测量京津冀样地区样本县的森林破碎化程度,共计190个样本数据。卫星遥感影像的空间分辨率为30 m×30 m,各像元的空间位置与各地的真实位置的匹配具有较高的准确度,其误差范围在10 m以内。此外,原始影像数据选取各年份中云层遮挡量较低的6—8月的遥感影像。所有样本县对应的年份数据均取自《河北省农村统计年鉴》《北京统计年鉴》《天津统计年鉴》以及《中国县域统计年鉴》等。此外,对于可能受价格波动影响的变量均根据CPI指标做平减处理和调整。

3 实证检验

3.1 描述性统计

对本研究所使用的各变量描述性统计结果如表1所示。根据描述性统计,在研究期内,京津冀地区的经济发展水平有明显提高。同时,森林破碎化指数(PAM)由3.434升至10.240,即森林的平均斑块面积明显减少,其森林破碎化程度明显加剧。在研究时期内,样本县公路密度也由2000年的0.329 km/km2提升至2018年的0.847 km/km2。此外,从能源利用转型的角度来看,农村的人均用电量有明显的提升。人口密度经历了先升后降的趋势,2000—2015年略有提升,而2015—2018年则呈下降趋势。从经济发展水平来看,2000—2018年,样本县的人均GDP的对数值呈上升趋势,年末人均存款余额逐年增高,从2000年的8.098增长至2018年的10.525。而退耕还林工程则于2005年全部完成,工程实施比例达到100%。从农业的生产效率的代理变量来看,人均农用机械总动力从2000—2018年有明显降低的趋势。

表1 主要变量的描述性统计

3.2 实证结果

1)多重共线性检验。考虑到本研究使用的解释变量及控制变量数量较多,变量间可能存在多重共线性,因此采用方差膨胀因子(VIF)进行检验。检验结果发现VIF值最大为3.50,最小值为1.07,均值为2.30,均小于方差膨胀因子检验的VIF阈值10,表明变量之间不存在严重的多重共线性问题,可以进行回归。

2)异方差检验。模型中存在异方差会使得回归结果的解释效率降低,因此,对回归模型做怀特(White)检验,根据检验结果显示P值为0.003,即拒绝同方差的原假设,数据的回归结果存在异方差,为此,在后续的计量回归中加入稳健标准误,以解决模型因为异方差而导致的变量解释效力下降的问题。

通过Hausman检验,在5%的显著性水平上拒绝原假设,因此选择固定效应模型对数据进行回归分析。进一步考虑到时间趋势和个体差异可能对森林破碎化程度产生的影响,分别使用基准回归和双向固定效应对式(1)—(3)进行估计,估计结果如表2所示。

回归结果显示,不论是否进行双向固定效应回归分析,系数a1、b1、c1和c2均在5%的显著性水平上显著,即交通基础设施在经济增长对森林破碎化的影响中存在中介效应。在控制个体效应和时间效应后,经济增长对森林破碎化的影响程度高于基准回归的结果。在基准回归中,控制其他相关因素的影响后,经济增长水平每提高1%,将促使森林破碎化程度提高3.496%。在双向固定效应回归中,经济增长水平每提高1%,将促使森林破碎化程度提高4.024%。回归结果验证了研究假说H1,即经济增长对森林破碎化具有显著的正向影响。由回归结果中可以看出,经济增长水平每提高1%,则基准回归和双向固定效应公路密度分别提高0.179%和0.125%,即经济增长能够有效地提高交通基础设施建设水平,验证了研究假说H2。回归结果显示,公路密度会显著提高森林破碎化的水平,在基准回归和双向固定效应检验中,每提高1个单位的公路密度将分别导致原有森林增加4.536和4.120个森林斑块,从而验证了假说H3。综合整个实证回归结果,经济增长能够通过提高交通基础设施水平,从而加剧森林破碎化程度,验证了假说H4。

此外,通过对回归结果中控制变量的回归系数和显著性差异进行分析可以看出:三北防护林工程的实施对缓解京津冀地区的森林破碎化程度具有显著的影响。而新旧农村生活能源的使用转型中,虽然农村人均用电量对于缓解京津冀地区的森林破碎化程度具有正向影响,但未通过显著性检验。在农业生产技术水平上,农用机械总动力对京津冀地区的森林破碎化影响为负,即随着农用机械化程度的提高能够在一定程度上缓解森林破碎化程度,但这一作用并不显著,可能的原因是退耕还林过程实施后使得森林面积得以提高,且天然林保护工程等森林资源保护的相关政策实施导致农用机械所带来的农业生产效率提升对森林破碎化产生的影响被稀释。

3.3 稳健性检验

表3 Sobel检验和Bootstrap检验结果

2) Bootstrap检验。本研究中,以38个森林资源相对丰富的县市区作为研究样本,能够较好地代表京津冀地区的总体情况,因而满足Bootstrap检验的前提条件,即样本能够较好地代表总体。Bootstrap检验将容量较大的样本作为总体并从中进行有放回的抽样检验,从而得到更为准确的标准误[51]。通过对京津冀38个样本县的研究样本做500次有放回的抽样检验,检验结果如表3所示。P值为0.039,在5%的显著性上拒绝H0:ab=0的原假设,即存在中介效应。

3)替换关键变量。人均年末存款余额能够反映地区金融服务水平,也从侧面体现出当地的经济发展程度,因此,选择人均年末存款余额作为经济增长水平的代理变量,取对数以降低异方差问题[52],并通过逐步回归方法对其中介效应进行检验。检验结果如表4所示,表4中(1)为检验人均年末存在余额的对数值对森林破碎化的影响;(2)为检验经济增长对公路密度的影响;(3)为加入中介变量(公路密度)后的回归结果。在替换关键变量后发现,经济增长对森林破碎化程度的加深具有显著的正向影响,同时经济的增长也将促进交通基础设施的建设,同时根据回归模型(3)的结果显示,经济增长与交通基础设施均对森林破碎化存在显著的影响,同时也验证了交通基础设施建设在经济增长对森林破碎化的影响中存在显著的中介效应。

表4 替换关键变量逐步回归检验结果

4 讨 论

经济与生态协调发展是实现可持续发展的重要途径。本研究以中介效应模型检验了京津冀地区经济增长对森林破碎化产生的影响,并分析了交通基础设施建设的中介作用,丰富和拓展了对森林破碎化驱动力的相关研究。

一方面,从森林资源的景观破碎化角度探讨了社会经济与生态保护之间的关系,丰富了森林破碎化的驱动力研究。虽然,就京津冀地区的协同发展这一研究主题,学者们着重探讨了京津冀地区生态环境的现状及其保护的重要性,既包括京津冀地区各类植被的分布情况和变迁趋势,也描述了森林覆盖率等与生态相关的统计数据与社会经济之间的关系,这一类研究成果更侧重于对生态系统的保护,并未定量分析社会经济发展与自然生态之间的关系[53],未能解答长时期的社会经济发展与森林资源空间变化之间的关系[54]。而本研究通过对京津冀地区各样本县2000—2018年经济增长与森林破碎化程度之间的关系进行研究,并考虑了衡量森林生态的时空变化,所得到的结论将更具可靠性。

另一方面,是对京津冀地区森林破碎化动因探讨研究的拓展和深入。虽然已有研究探讨了影响京津冀地区森林破碎化的各类因素,但并未对具体的影响路径进行分析[41]。且既有研究成果中仅指出经济发展能够有效缓解森林生态压力[55],而通过中介效应模型实证检验了交通基础设施建设是经济增长引发森林破碎化的具体传导路径,明确了京津冀地区交通基础设施这一中介效应在总效应中所占的比例。证实了京津冀地区在实现经济快速增长过程中,应该注重其对森林破碎化和森林生态系统的影响,以更好地实现可持续发展的目标。因此,经济增长与森林生态保护确实存在一定的矛盾,也表明了需对经济与生态协同发展这一研究命题做更加深入的分析和探讨。

通过构建中介效应模型,实证分析了2000—2018年京津冀地区经济增长、交通基础设施建设以及森林破碎化三者间的关系,并综合上述讨论,得出以下结论:①经济增长水平的提高在一定程度上加剧津京冀地区森林破碎化程度,同一时期内,经济增长水平每提高1%,将带来超过3%的森林破碎化程度的加深。②经济增长水平的提高对京津冀地区的交通基础设施建设具有显著的促进作用,经济增长水平每提高1%,将为京津冀地区提高超过1%的公路密度。③交通基础设施建设对京津冀地区的森林完整性具有显著的负面影响,即每提高1个单位的公路密度将使得该地区增加超过4个森林斑块。④在经济增长对森林破碎化产生影响的过程中,交通基础设施产生了显著的中介作用,中介程度为23.255%。

根据研究结论提出以下建议:一方面,经济发展的同时应更加关注对生态环境保护反哺作用。森林资源保护并非单纯的不作为和放任生长,合理的择伐、间伐等管护手段不仅能够在一定程度上改善原有的生态环境,更是实现森林资源的剩余价值货币化的有效途径。因此,将取得的经济收益转入造林、营林等活动中能够实现经济与生态相互协调的良性循环中。另一方面,合理规划交通路线,提高道路沿线的森林资源保护水平。发展交通基础设施建设时应尽量在原有路基的基础之上进行拓宽和改建,尽量避免过度的交通网络建设对森林资源的完整性产生影响,同时,道路规划的新旧更替应关注废弃道路恢复林地的相关工程,使得原本分割的森林斑块恢复成完整的森林面积。

本研究也存在一定的不足:一方面,本研究数据的完备性有待提高,虽然通过中介效应检验了2000—2018年期间京津冀地区的经济增长、交通基础设施建设对森林破碎化程度所产生的影响,但由于研究数据的局限性使得能够纳入研究范围的样本量较少,若以更加完善的研究样本进行研究并以不同要素差异做异质性分析,相信能够得到更加贴近实际的研究结论。期望在未来的研究中能够找到更加完备的森林景观变迁的相关数据,且不局限于京津冀地区,而是能够拓展至全国范围,探讨全国范围内森林破碎化变迁及其动因,并根据不同要素进行异质性探讨,相信能够更加深入地分析经济与生态环境之间协同关系,并得出更具普遍意义的研究结论和建议。另一方面,本研究对象还有待进一步完善,研究中虽然探讨了传统意义上的森林面积的破碎化及其形成的动因,但忽略了城市建设过程中所造成的城区内森林景观结构的变迁。因而,在未来的研究中需要对二者进行兼顾,经济增长对城市与山区的森林景观结构变迁所产生的影响可能会有较大的差异,山区的森林资源保护虽然更贴近于自然,而城区内的绿色资源却更加贴近生活。

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