中國林業資源、投資與建設的空間分布與發展策略選擇

祝凌云, 馮彥, 劉婷婷, 張大紅

北京林業大學經濟管理學院, 北京 100083

中國林業資源、投資與建設的空間分布與發展策略選擇

祝凌云, 馮彥, 劉婷婷, 張大紅*

北京林業大學經濟管理學院, 北京 100083

基于2014年林業統計數據, 采用Stata13.0對我國31個省市進行聚類分析, 從而描繪林業資源、投資與建設的發展水平空間分布并對不同地區選擇差異化發展策略。聚類結果體現出空間異質性: 發展較差的第一、二類主要分布在中部地區, 第三、四類分別分布在沿海和東部沿海地區, 發展較好的第五類主要分布在西北部地區, 同時發展水平相似的地區呈現集群性。且其空間分布圖體現了“胡煥庸線”的規律, 即人口密度較高的東南部地區, 林業資源、投資與環境水平較低, 表明人口、資源與地理分布的緊密相關。從結果得出, 相比經濟要素來說, 林業發展更應關注自然稟賦。不同地區應采取共同但有區別的發展策略, 總體上制定生態紅線, 同時各地因地制宜以更好促進林業的永續經營。

林業資源; 投資與建設; 空間異質性; 集群性; 發展策略

1 前言

《聯合國氣候變化框架公約》第21次締約方會議(世界氣候大會)剛在巴黎落下帷幕, 《巴黎協定》提出要將全球平均升溫控制在 2 ℃以內, 并為控制在 1.5 ℃以內而努力。林業生態系統主要包括森林和濕地, 其在水源涵養、調節氣候、保持生物多樣性等方面起著關鍵的作用[1], 尤其在環境問題已成為當前國際社會所關注的熱點問題時, 更需要林業發揮其生態服務功能, 氣候變化對林業來說, 是機遇, 也是挑戰[2]。2005年我國森林蓄積量為137億 m3,中國自主貢獻提出2030年森林蓄積量要比2005年增加45億 m3左右, 即該值要達到182億 m3左右。2014年我國森林蓄積量已達到 151億 m3, 這就意味著我國需在剩余16年間增加31億 m3的森林蓄積量。任務的艱巨性對林業發展提出了新的挑戰。

很多學者借助灰色關聯度[3–4]、經濟增長貢獻率等方式分析宏觀層面的林業產業結構[5–7], 進而測度林業發展水平, 如王震等人[8]對南方集體林區的林業產業發展水平進行了評價。還有學者結合資源和產業結構對我國林業產業發展水平進行分析, 如張曉星等人[9]主要依靠產業結構在內的經濟指標進行因子分析進而研究了我國平原地區的林業發展水平,周莉等人[10]則是從林業產業分類經營的角度分析平原地區的發展政策。針對現代林業發展要求, 多有學者將視角集中到林業資源型城市或城鎮的經濟轉型[11]和可持續發展[12], 如耿玉德等人[13]以伊春市為例, 研究了林業資源型城市的轉型效率。上述研究雖然將產業結構在內的多種經濟指標用以分析林業發展水平, 但其均單純的考慮了林業投資、自然稟賦要素的約束作用。林業投入成本和自然資源狀況直接關系著林業發展水平, 且資源約束的地位更為重要和突出, 故僅以經濟價值來衡量林業發展情況,已經不能滿足當前我國建設生態文明的要求。

林業仍被定義為森林砍伐和木材加工的產品部門,我國正處于工業文明向生態文明的過渡時期, 實現資源量的增長需依靠林業投資和建設, 同時和自身的資源稟賦有很大的相關性。大多數研究主要從林業資源狀況或林業產業結構判斷我國林業發展狀況, 但林業發展不僅要關注林業投資情況, 還應同時將林業本身資源狀況考慮在內?；诖? 本文結合森林覆蓋率、森林蓄積量等資源量指標及林業總產值等經濟量數據,同時凸顯資源約束的地位, 對全國31個省份的林業資源、投資與建設情況進行聚類分析, 分析我國林業發展水平的地區差異, 試圖找尋其空間分布的規律性,探求林業生態系統的可持續發展, 為更好的發揮林業的經濟效益、社會效益及生態效益獻計獻策。

2 數據來源及指標選取

本文根據2015年《中國統計年鑒》[14]和2014年《中國林業統計年鑒》[15]林業資源調查和林業投資完成等數據, 并在結合相關研究的基礎上, 選取了森林覆蓋率、林地用地面積、活立木蓄積量[16]等林業資源量指標。投資情況包括林業完成投資等,林業建設情況用宏觀的經濟水平即林業生產總值[17]表示, 同時將生態文明建設放在首位, 按照資源優先的原則進行聚類分析, 以劃分全國各省的林業資源、投資與建設情況。

森林生態系統占據著整個林業系統的 24%, 森林覆蓋率達到 18.2%, 以森林覆蓋率作為林業資源量指標的代表, 同林業投資、林業建設情況(林業總產值)二者的關系如圖1所示, 從圖1可以看出, 林業總產值和森林覆蓋率趨勢變動基本保持一致, 表明林業建設情況和森林資源表現出一定的相關性,也可從側面表現出, 我國31個省份林業建設情況主要和資源量指標有關。其他指標數據并未做相關性判斷, 但可以利用聚類分析從眾多因子中篩選主因子, 從而判斷哪類指標的影響程度較高。

表1 林業資源、投資與建設指標T a b. 1 I n d i c a t o r s o f f o r e s t r y r e s o u r c e s, i n v e s t m e n t a n dc o n s t r u c t i o n

圖1 2014年森林覆蓋率、林業總產值和投資關系Fig. 1 Forest coverage rate, forestry output value and investment in 2014

3 聚類分析及結果

3.1 聚類分析過程

針對前文提及的資源量和經濟量共 15個指標運用 Stata13.0軟件進行數據的標準化處理, 根據kmo統計值(統計量為 0.555)和 bartlett球度檢驗(P=0.000＜0.05), 結果顯著, 拒絕bartlett球度檢驗零假設)結果表明, 這 15個變量存在較大的信息重疊,因此可以做因子分析。根據方差貢獻率結果可知大于1的特征根有五個(表2): 5.319、3.036、1.567、1.356和 1.202, 因此可以提取前五個因子以代替 15個指標(方差貢獻率之和為83.21%)。

第一個主因子F1的旋轉方差貢獻率為26.59%,包括林業用地面積、森林面積、活立木蓄積量、森林蓄積量和地質災害防治投資。第二個主因子F2的旋轉方差貢獻率為22.45%, 包括草原面積、濕地面積和自然保護區面積。第三個主因子F3的旋轉方差貢獻率為12.04%,

包括森林覆蓋率、造林總面積和自然保護區個數。第四個主因子F4的旋轉方差貢獻率為11.90%,包括林業總產值和林業本年完成投資。第五個主因子 F5的旋轉方差貢獻率為 10.22%, 包括有害生物防治率和工業污染治理完成投資。主因子旋轉得分說明大部分資源量指標是影響林業發展水平的主要因素, 投資和產值是影響我國林業發展水平的次要因素。

3.2 聚類結果

根據上述五個主因子得分進行 Ward最小方差法聚類, 并借助歐式距離平方測度距離。根據主因子得分進行聚類分析, 聚類結果如圖2所示。

表2 主因子方差貢獻率和累計貢獻率Tab. 2 The contribution rate of variance and cumulative contribution rate of principal-component factors

表3 Kasier 正交旋轉因子載荷矩陣Tab. 3 Kasier rotated factor loading matrix

圖2 2014年中國林業資源、投資與建設樹狀圖Fig. 2 Tree diagram of China's forestry resources,nvestment and construction in 2014

吉林省、貴州省、安徽省、陜西省、河南省、上海市、湖南省、河北省、海南省、遼寧省、重慶市、山西省、北京市、天津市、寧夏省、甘肅省、江西省、湖北省屬于第一類地區。, 除個別省份在個別主因子上的分較高之外(河北省在第五個主因子上得分為 1.71, 山西省在第三個主因子上的分為2.54), 其余地區在五個主因子上得分均較低。

四川省、黑龍江省和云南省屬于第二類地區, 這三個省份在第一個主因子上表現較好(分別為 2.32,1.81和 2.71), 表明這三個省份的森林資源相對較多,地質災害防治投資較多, 災害預防工作準備較好, 尤其是在喜馬拉雅-地中海地震帶上作為地震高發區的四川省和云南省, 但在其余四個主因子上得分較低。

江蘇省、福建省、浙江省和山東省屬于第三類地區, 這四個省份大多在第三個和第四個主因子上表現較好, 表明它們在新增造林面積和森林覆蓋率等森林資源方面以及林業投資與建設(林業總產值和林業本年完成投資)較好, 其余主因子表現一般。

廣東省和廣西壯族自治區在第二個和第三個主因子上得分較高, 屬于第四類地區, 表明他們在草原面積、濕地面積、自然保護區面積及個數、森林覆蓋率和造林總面積這些林業資源量指標上表現不錯, 但林業投資與建設方面略顯不足。

新疆維吾爾自治區、內蒙古自治區、青海省和西藏自治區屬于第五類地區, 他們在第一和第二個主因子上得分較高, 表明他們在林業資源、投資與建設方面均優于其他地區, 尤其是在林業資源方面有著顯著的優勢。這些地區屬于我國西部地區, 人為開發利用較少使得這里維持著顯著高于全國其他地區的林業資源量。

4 林業資源、投資與建設的空間分布

4.1 空間差異性和集群性

從圖 3可以看到, 聚類結果的第一類和第二類主要分布在我國中部地區。第三類分布在沿海地區,第四類分布在東南沿海地區, 第五類分布在西北部地區。從空間分布角度來說, 聚類結果體現出林業建設的空間異質性, 同時相似林業發展水平的省市簇聚在一起, 體現出同類建設水平的集群性。

相比較西北部地區而言, 我國中部和東北部地區林業投資水平較高、林業產業發展較為快速, 但從人口密度上來看, 明顯高于西北部地區, 人類活動強度大, 對林業生態系統造成的影響較為深刻,黑龍江省、四川省和云南省的林業資源、投資與建設相對較好, 第一類地區(吉林省、貴州省、安徽省、陜西省、河南省、上海市、湖南省、河北省、海南省、遼寧省、重慶市、山西省、北京市、天津市、寧夏省、甘肅省、江西省、湖北省)比第二類地區經濟發展更為快速, 人類活動更為頻繁, 所以林業資源、投資與建設相對較差。其中東北三省屬于第一、二類地區, 但不屬于中部地區, 故在本文中第一類和第二類地區主要集中于中部地區。

圖3 林業資源、投資與建設聚類結果空間分布Fig. 3 Space distribution of clustering results of forestry resources, investment and construction

沿海地區和東南沿海地區經濟發展和林業產業發展較為快速, 但同時人口密度明顯高于西北部地區, 未經開發的地區少, 森林多為人工林, 森林層次簡單, 復雜性和穩定性較差。但因為獨特的氣候條件和地理條件, 降水比較豐沛, 所以其林業資源情況要略優于中部地區。同時經濟發展帶來的林業投資的增加也稍大于中部地區, 故其林業資源、投資與建設水平要強于中部地區。

相對于其他地區而言, 我國西北部地區人口密度較低, 人類開發利用程度較低, 人類活動對資源的破壞程度小, 加之天然林較多, 生態系統的復雜性和穩定性較高等因素, 使得總體上新疆維吾爾自治區、內蒙古自治區、青海省和西藏自治區的林業資源明顯優于全國水平。

4.2 與“胡煥庸線”的契合

胡煥庸對中國人口分布研究得出, 從黑龍江璦琿至云南省騰沖劃出45o線, 在“璦琿-騰沖一線”的東南部占國土面積 36%聚集著 96%的人口, 在西北部人口分布僅占4%, 即“胡煥庸線”[16]。2000年中國國情研究小組在其基礎上, 通過進一步實證, 結果發現這條線的分布規律依然保持不變, 表明這條人口地理分界線反映了我國地理、氣候條件和人口密度之間具有緊密的相關性, 也代表中國自然的生態稟賦, 其生態承載力在地區之間是所差異的[17]。

圖4 “胡煥庸線”和林業資源、投資與建設聚類結果關系圖Fig. 4 “Hu Huanyong line” and forestry resources,investment and construction clustering result

同樣地, 從聚類的結果(圖4)可以看出, “胡煥庸線”西北部地區屬于林業資源和建設情況較好的地區, 東南部普遍屬于較差的地區。這與這條人口密度對比線存在著一致的規律, 也說明了“胡煥庸線”體現的人口地理分布規律和其背后承載的自然、社會的因素分割同樣適用于林業資源、投資與建設的空間分布。

5 林業資源、投資與建設的發展策略選擇

根據聚類結果體現的林業資源、投資與建設的空間異質性以及集群性, 同時林業發展水平不僅受林業投資和產值的影響, 更重要的是其與自然稟賦密切相關。針對不同地區應選取共同但有區別的發展策略, 總體上制定生態紅線, 減少人為活動干預和加大投資保護力度, 同時不同地區根據自身發展因地制宜, 從而實現林業經營的可持續發展及更好的滿足氣候變化巴黎大會上提到的中國自主貢獻要求。

1) 對于林業資源、投資與建設較差的第一類和第二類地區, 即大部分的中部地區要加強紅線管制,明確水、土、環境和生態紅線, 同時將建立環境追究責任制下將資源環境未來動態作為干部政績考核的內容。考慮人口疏散問題, 通過就業轉移等方式降低人口壓力, 以及充分利用森林碳匯、果品和花卉的優勢。

2) 對于資源稟賦較好, 但人口壓力較大的沿海和東部沿海地區扶持林業第二產業、用材林產業帶和干鮮果品產業帶, 發揮集群效應。同時注重海域環境的和水資源節約利用及高效開發, 制定水資源紅線,盡量避免資源不合理開發產生的低效益、低收益、高代價、高污染的情況發生。人口引流, 逐步降低人口壓力, 減少人類活動對資源的干擾和破壞。

3) 對于人口壓力較小的西北部地區應發揮原木、薪柴、干鮮果品的優勢, 同時針對該類地區的貧困短板加大林業投資、健全生態產品的效益補償機制,以求通過林業消除貧困。 除此之外, 構建資源環境利用長效機制, 強調生態系統的自然修復, 制定生態要素的約束政策, 實現資源與經濟的可持續發展。

6 結論

根據2015年《中國統計年鑒》和2014年《中國林業統計年鑒》林業相關資源量指標和經濟量指標的聚類結果可以得出以下結論:

1) 吉林省、貴州省、安徽省、陜西省、河南省、上海市、湖南省、河北省、海南省、遼寧省、重慶市、山西省、北京市、天津市、寧夏省、甘肅省、江西省、湖北省屬于林業資源、投資與建設較低的第一類地區, 四川省、黑龍江省和云南省屬于第二類地區, 江蘇省、福建省、浙江省和山東省屬于第三類地區, 廣東省和廣西壯族自治區屬于第四類地區, 新疆維吾爾自治區、內蒙古自治區、青海省和西藏自治區屬于第五類地區。

2) 聚類結果體現出了一定的空間異質性和集群性。我國中部地區分布著第一類和第二類林業資源、投資與建設較低的地區, 沿海地區主要為第三類地區, 東南沿海地區主要為第四類地區, 西北部地區主要為林業資源、投資與建設較高的第五類地區。

3) 聚類結果和“胡煥庸線”規律的一致性。大體上來說, 人口密度較高的地區, 林業資源、投資與建設情況較差, 人口密度較低的地區, 林業建設水平較高, 表明人口密度、地理條件和資源稟賦之間具有緊密的相關性, 人口地理的分布規律同樣適用于林業資源、投資與建設的空間分布。

4) 林業發展水平不僅僅受到資源量的影響, 還受到林業投資、林業總產值的影響。其中根據主因子旋轉得分可知, 資源量指標是主要影響因素。我國正處于林業轉型的關鍵時期, 因此要實現林業的可持續發展, 需根據不同的林業資源狀況制定不同的分類經營策略。中部地區主要發展森林碳匯、果品和花卉, 沿海和東部沿海地區扶持林業第二產業、用材林產業帶和干鮮果品產業帶, 西北部地區發揮原木、薪柴、干鮮果品的優勢。總體來說, 制定生態紅線和環境追究責任制, 盡量減少人類活動的干預和破壞, 努力實現林業的永續發展。

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Spatial distribution of forestry resources, investment and construction and choice of development strategy in China

ZHU Lingyun, FENG Yan, LIU Tingting, ZHANG Dahong*
School of Economics and Management, Beijing Forestry University, Beijing 100083, China

Based on forestry statistical data of 2014, 31 provinces in China were clustered using Stata13.0 to describe the spatial distribution of development level of forestry resources, investment and construction and to choose different development strategies for different areas. Clustering results demonstrate spatial heterogeneity: clusters 1 and 2 with poor development are mainly distributed in the central region, clusters 3 and 4 are respectively distributed in the coastal and eastern coastal areas, whereas cluster 5 with better forestry development is mainly distributed in the northwest. Areas with different economic development were found to often be in the same clusters. Also, the spatial distribution follows the "Hu Huanyong line" rule, where areas with higher population density in the southeastern part have lower levels of forestry resources, investment and environment, which shows that population, resources and geographical distribution are closely related. These results show that natural endowment should be paid more attention to in forestry development than economic factors. We should adopt common but differentiated development strategies, comprehensively define nature protection areas and adjust measures to local conditions to better promote the sustainable operation of forestry in different areas.

forestry resources; investment and construction; spatial heterogeneity; cluster; development strategy

10.14108/j.cnki.1008-8873.2017.03.021

S178.55

A

1008-8873(2017)03-149-06

祝凌云, 馮彥, 劉婷婷, 等. 中國林業資源、投資與建設的空間分布與發展策略選擇[J]. 生態科學, 2017, 36(3): 149-154.

ZHU Lingyun, FENG Yan, LIU Tingting, et al. Spatial distribution of forestry resources, investment and construction and choice of development strategy in China[J]. Ecological Science, 2017, 36(3): 149-154.

2016-01-05;

2016-02-26

國家林業局2014年林業重大問題調研課題（ZDWT201415）

祝凌云(1992—), 女, 河北石家莊人, 碩士研究生, 主要從事林業經濟方面的研究, E-mail: 13126538218@163.com

*通信作者:張大紅, 男, 博士, 教授, 主要從事林業技術與經濟研究, E-mail: zhangdahong591120@163.com