中國經濟增長與土地退化關系研究

張玉玲，陳 夢

新疆財經大學 經濟學院，新疆 烏魯木齊 830012

中國是世界上荒漠面積最大、受其影響人口最多、風沙危害最重的國家。現如今，我國處于能源結構轉型階段，需減少荒漠化、生物多樣性下降等環境問題的持續發生。為了有效緩解環境污染、土地質量下降問題，十八大提出優化國土空間開發格局，完善土地規劃。近幾年治理力度逐漸加大，黨的十九大以及第25個防治荒漠化和干旱日(2019年6月17日)提出加強土地管理。2019年國家調查數據顯示，我國土地質量已然呈現下降趨勢，全國的高、中、低產田過去以3∶3∶3比例基本處于持平狀態，目前隨著高產田比例下降與中產田增多的同時，該比例逐漸形成2∶5∶3。為了抑制高產田比例持續下降趨勢，國家頒布多項環境治理與保護政策，中國沙化土地面積年均縮減1980平方千米，生態環境得到一定程度的緩解。通過查閱相關文獻，大部分學者的關注點主要在經濟與環境之間的動態演化或森林變化率與經濟增長之間的聯系，而土地退化是環境污染的直接后果，測算經濟增長對土地退化影響更能反映經濟增長與環境污染的關系。通過以農用地變化率反映土地退化從而測算經濟增長對土地退化的影響力，能夠有效反映我國土地退化的現狀，為政府在促進經濟增長的同時緩解土地退化提供參考意見。

過去對土地退化的分析側重于生物物理影響，而非探討因土地退化增加的經濟成本，因此根據權重得分來判別經濟增長對土地退化的影響力，對土地退化與經濟可持續發展具有重要現實意義。此外，土地退化與經濟增長關系往往因時間變化呈現不同發展趨勢，利用1990—2016年最新數據能夠準確衡量土地退化與經濟增長關系。

1 文獻綜述

隨著土地退化現象發生，土地退化與經濟增長之間的關系也被提及，但各位學者多驗證了不同的關系。土地退化與經濟增長之間的“倒U型”EKC理論指出，在初始水平上，經濟增長刺激森林面積和森林砍伐增加[1]，即土地退化加重，最終隨著經濟增長，這將導致更多的環境保護[2]。汪菲[3]用新疆人均收入水平代表經濟增長，發現農用地利用率的提高，經濟也隨之不斷增長，表明了土地退化與經濟增長之間較強的協整關系。Piero[4]在推算意大利國家土地退化與生產結構時發現賦予省份的土地利用率水平較低，但隨時間的推移，經濟不斷增長的同時土地利用率得到好轉。杜莖深(2008)[5]通過測算中國貧困地區土地退化影響機制，發現土地退化與經濟增長呈“倒U型”變化趨勢。相反的是，部分學者認為土地退化與經濟增長沒有直接聯系。Mukherjee[6]認為雖然印度國家經濟增長對土地開發水平有直接影響，但只能被視為一個可能的驅動因素，特別是間接對環境的反饋影響。Luca Salvati(2011)[7]表明意大利國家土地退化與經濟增長間的作用方式是通過人力資本對土地退化的直接影響。綜上所述，土地退化與經濟增長之間聯系呈現異質性，一部分學者測算經濟增長對土地退化影響顯著，且聯系性較強，其他學者認為經濟增長與土地退化之間作用程度不顯著，或通過潛在變量對土地退化造成影響。

由于中國是農業大國，人口眾多，對農地依賴性顯著高于部分發達國家，所以測算經濟增長與農用地之間作用方式能夠幫助判斷經濟增長對土地退化治理的影響力，但國內很少有學者探討經濟增長與土地退化之間關系，環境庫茨涅茲曲線的存在與否。通過評估我國土地退化與經濟增長之間的關系，利用非線性自回歸分布滯后(ARDL)方法測量變量之間的作用方式以及EKC在土地退化與經濟增長間是否存在，能夠更加詳細地了解經濟增長與土地退化之間的作用方式。此外，測量結果還可以根據影響權重對我國土地退化的原因進行分類，通過與經濟增長等自變量的多元回歸，政府可采取適當的政策來抑制土地退化和促進經濟增長，以實現經濟與環境的可持續發展。

2 土地退化演變特征

過去防止土地退化的努力側重于干旱地區，然而，正如2003年進行的全球土地退化評估研究所指出的，1981—2003年期間，世界上78%的土地退化實際上發生在潮濕和半濕潤地區[8]，因此土地退化是一個全面性問題，從中國農用地(既包括干旱地區又包含濕潤地區)探討更能反映我國土地退化現狀與影響因素。

探索經濟增長與我國土地退化關系，首先需分析土地退化現狀、演變趨勢，其次分析影響土地退化的多種因素，探索土地退化與各解釋變量間的耦合性，才能準確、有效地測算各因素對土地退化的影響力，以期實現土地資源的合理開發利用。土地退化是指陸地生態系統所產生的有益商品和生態服務價值的損失，荒漠化、森林砍伐、過度放牧、鹽堿化和土壤侵蝕是土地退化最明顯的形式之一，所有這些都可能是人類活動或自然原因造成的。圖1由世界銀行呈現的中國1990—2016年農用地面積占比(AL)數據，由于數據缺失等原因，1990年之前以及2017年數據無法獲得。

分段分析中國農用地變化趨勢，2003年之前，我國農用地呈“倒U型”增長趨勢，農用地占比先上升后下降。根據崔云[9](2019)描述的農用地面積占比的短暫上升主要為當時統計的草地、耕地增加造成的，這并不表明農用地面積實際的增加。實際上，1990—1998年我國農用地面積變化不大甚至減少。按土地資源利用規劃，土地被分為農用地和建設用地。1999—2003年，農用地占比的大幅下降主要來自于大城市的擴張、小城鎮的發展和工業生產基地的增多。《中國城市建設統計年鑒》顯示我國工業用地指數從1999年的100上升為2003年的134，建設用地占比不斷上升。建設用地占比的提高不斷降低城市化與工業化的成本，促進經濟增長，但與此同時土地退化問題凸顯。為了有效緩解土地沙化、鹽堿化等環境問題，國家相繼加強一系列土地管理政策的實施力度，例如我國在1987年頒布的《中華人民共和國土地管理法》。近幾年強調統一規劃國土空間開發格局，禁止私自開發土地，建設用地嚴格按照土地規劃執行使得2003—2014年農用地占比趨于平穩；2015—2016年農用地占比明顯高于前幾年。2015年之后農用地占比的上升主要來自城鎮化等建設用地的有效規劃。我國近年來不斷出臺農用地保護政策，鼓勵進城農民退讓農用地經營權，將其統一規劃由承包戶或國家統一經營管理。統一經營管理不僅能夠節省規模經營下的成本，又能通過專業知識有效保護土地質量，不過度開墾土地。部分地區由于土地質量的下降，土地生產帶來的邊際收益遠遠小于邊際成本，考慮到環境問題，最終選擇退耕還林。國土資源的空間規劃、退耕還林等政策帶來的農用地占比增加在2015—2016年逐漸體現。

圖1 農用地變化趨勢(1990—2016年)

3 實證研究

3.1 變量選擇、數據選取與模型構建

本文主要探討經濟增長與土地退化關系，但土地退化不僅受到經濟增長的影響，還受到其他因素共同作用。鑒于我國土地退化現狀把農用地占比(AL)作為被解釋變量。作為森林砍伐和荒漠化的特征，農地利用率能夠很好的解釋中國土地退化的問題，且已被用于土地退化測算。

參考Angelsen(1999)[10]提出導致土地退化的主要影響因素為人口密度、收入水平、原木生產，根據中國國情，從我國建國以來，經濟生產的重心主要在工業[11]，從工業增加值的變化趨勢可以推測經濟增長的變化[12]。因此，以工業增加值(IAV，以不變價計算)代表經濟增長，從而測算我國經濟增長與土地退化之間關系。由于本文需驗證土地退化與經濟增長之間是存在“環境庫茨涅茨曲線”，因此在解釋變量中加入工業增加值的平方項(IAV2)。將人口密度指標以人口增長率(PG)代替，更能體現人口與環境之間的動態變化。Zoubida(2019)[13]根據阿爾及利亞土地退化狀況，該國土地荒漠化加重主要原因是耕地面積增加與森林面積減少。根據《中國統計年鑒》數據顯示我國在林木方面主要靠進口，所以在這里運用耕地面積占比(CLA)、林木蓄積量(FOR)來測算森林砍伐與土地退化的長期與短期關系。

根據上文所述我國土地退化狀況，應用以下變量檢驗土地退化與經濟增長的關系，并驗證EKC假說：農用地占比(AL)、工業增加值(IAV，以不變價計算)、耕地面積占比(CLA)、森林蓄積量(FOR)、人口增長率(PG)作為變量來解釋中國土地退化的程度。農用地占比、工業增加值、耕地面積占比、人口增長選取于《世界銀行》(WDI)1990—2016年間觀測值，林木產量數據來自《中國統計年鑒》。土地退化與經濟增長、耕地面積占比、林木產量、人口增長的理論模型可以用公式(1)來表示。

LA=f(IAV、IAV2、CLA、FOR、PG)

(1)

LNAL=β0+β1·LNIAV+β2·LNIAV2+β3·LNCLA+β4·LNFOR+β5·PG+ε

(2)

公式(1)表示土地退化是經濟增長、經濟增長平方、耕地面積占比、林木產量、人口增長的函數。從給出的函數式中推導土地退化與解釋變量間的非線性關系，由于農用地占比、耕地面積占比、森林面積絕對數在短期內變化程度較小，因此對各變量采取對數函數形式，能夠清楚了解各變量的變化及作用方式，見公式(2)。

由于土地退化短期內變化程度在數據統計上不明顯，且一個地區土地退化不僅與當期經濟增長等因素有關，還受到前一年或前幾年經濟增長等因素影響，因此需通過測量長期關系才能準確了解經濟增長與土地退化間的關系。測算時間序列的模型有很多，但運用ARDL(自回歸分布滯后)模型能夠將結論是變量被解釋變量的影響分為長期和短期，且不需要同階單整，能夠求出無偏且有效的估計值。因此借用ARDL模型描繪經濟增長以及相關因素對土地退化的長期與短期影響力，能夠了解土地退化的程度與解決辦法。

首先通過單位根檢驗時間變量是否為平穩序列，只有時間變量為平穩序列才能對函數進行回歸，否則會出現偽回歸現象，造成回歸結果偏離實際情況。這里采取國際通用的ADF(Augmented Dickey-Fuller)檢驗，檢驗結果見表1。

表1 單位根ADF檢驗結果

由單位根檢驗結果，除了人口增長變量為平穩序列，其它變量均為非平穩序列，因此將公式(1)以差分形式轉換為公式(2)，能夠去除時間帶來數據的不穩定性，準確測算影響土地退化與相關因素的作用方式。

(3)

其中，D表示一階滯后差分項，β為漂移數，n為自變量滯后期數，vt為通常的白噪聲殘差，公式(3)為一個標準VAR(向量自回歸)模型。其中，滯后水平變量的線性組合被作為滯后誤差項的系數，表示被解釋變量與解釋變量之間的偏離速度。

3.2 實證結果

在對土地退化進行長期和短期估計之前，需進行有界檢驗，以確定土地退化與自變量間是否存在協整性，即農地利用率與經濟增長、經濟增長平方項、耕地面積占比、林業蓄積量、人口增長率是否存在長期均衡關系。Johansen檢驗結果表明I(0)與I(1)在5%的水平上均顯著，因此農地利用率與自變量之間存在長期的協整關系，由此可運用自回歸分布滯后來測算變量間的長期與短期作用方式。

由于農用地與經濟增長、經濟增長平方項、耕地面積、林木蓄積量、人口增長存在長期協整關系，因此可以根據自回歸分布滯后模型(ARDL)來估計長期內農用地與影響因子系數關系，表2給出了ARDL的長期影響因子。長期模型下農用地與經濟增長的高度相關性表明，經濟增長與農用地存在長期協整關系，且顯著負相關。在我國經濟快速發展但區域分布不平衡狀態下，除了企業釋放部分有害廢棄物，一般比較欠發達地區或收入較低的農村對環境保護意識薄弱，或對可持續土地管理的投資不足[14]，認為長期內只有經濟增長、收入提高，生活才能得到有效保障，因此會在一定程度忽略生態環境。此外，結果支持環境庫茨涅茨曲線，農地利用率與經濟增長間作用關系以“U型”曲線不斷演變，而土地退化是農地利用率的反函數，即土地退化與經濟增長呈現“倒U型”增長模式。由表2給出的結果，利用公式(4)一階求導，進行拐點測算，發現拐點出現1993年，因此，1993年中國便已邁過經濟增長與土地退化關系的曲線拐點，土地退化隨經濟增長而得到緩解。但由于中國經濟增長速度趨于下滑，經濟增長與土地退化關系在2013年再次回到拐點左邊，與公式(4)中經濟增長對土地退化的正相關對應，中國現仍處于經濟增長加重土地退化階段。我國農用地上漲速度下降，經濟增長對其影響很大，因此政府需提前控制經濟增長帶來的土地退化。

LNAL=11.05-7.31·LNIAV+0.95·LNIAV2-0.37·LNCLA+0.01·LNFOR+0.01·PG

(4)

表2 長期模型

長期內影響土地退化因素還有耕地面積占比、森林產量與人口增長速度。結果顯示，耕地面積在總面積中占比每增加1%，農用地將下降0.012%，即耕地面積的增加加重土地退化。耕地是農用地的一種，按理論解釋耕地的增加必會導致農用地增加，耕地面積與農用地面積呈現正相關性。相反的是，結果顯示耕地面積的增加導致農用地面積的減少。一方面，一定耕地面積的增加導致園地、草地、林地等生態服務價值較高的土地面積減少。另一方面，耕地面積增加導致土壤中可用的營養元素逐漸減少，最終耕地面積的增加加重了土地退化的速度。林木產出與農用地呈正方向變化，這在一定程度上解釋了農用地與耕地面積反方向的變化，由于林地面積比耕地面積生態服務價值高，有利于增加土地中營養元素，所以雖然土地面積沒有變化，但真正可利用的土地反而增加了。在長期內，因耕地面積占比增加帶來的土地退化超出林木產出增加緩解的土地退化，最終導致土地退化加快。人口增長率每增加1%，土地退化會在1%的顯著性水平上降低0.11個單位，人口增長與土地退化之間的負相關反映出更多的人意味著更少的土地侵蝕，Ephraim Nkonya也證明了東亞地區人口增長與土地退化呈負相關[15]。根據經驗理論，人口的增長對清潔能源的高需求與高消費將增加，環境污染加重，土地退化加重。然而我國現處于人口增長與土地退化的負相關階段，主要在于能源消費結構的變化倒逼能源供給結構的變化，生產一定產品的能耗降低或多使用清潔能源，因此土地退化速度得到有效緩解。程廣帥(2019)也證明了人力資本對地區環境質量的改善具有顯著作用[16]。綜上所述，在給出的工業增加值、耕地面積、林木產量、人口增長對土地退化的回歸結果中，工業增加值是引起土地退化的最重要因素。

從短期關系即誤差修正模型(ECM)來看短期內變量之間關系，見公式(5)。誤差修正時間ECMt-1為測量調整的速度，當被解釋變量調整到自變量變化前收斂均衡水平的速度。模型結果基于估計的ARDL(1，0，0，0，0，0)。從結果來看，誤差修正模型為正，正的誤差修正速度意味著變量在長期內處于擴張趨勢，意味著隨著時間變化，土地退化將以更快的速度回到生態均衡水平，這主要決定于當期政策。由于ECMt-1在5%水平上是顯著的，可以得出結論，短期誤差修正模型存在短期協整關系，系數為2.54，說明一年內農用地向均衡水平的趨同在下一年將以該速度調整。由于土地退化是一個緩慢變化的過程，而結果顯示了快速調整的土地退化，意味著土地退化不僅有本身土地修復過程，環境治理更是起到了主導作用。短期內，公式(5)中D_LNAL的系數顯示上期的農用地變化對當期農用地有顯著影響，上期的土地退化每增加一個單位，當期土地退化將以2∶1的速度比變化。與經驗理論相似，工業增加值、工業增加值平方項、耕地面積、林木產量與人口增長在短期內對土地退化影響不顯著，主要是由于土地退化是一個長期變量，其變化趨勢在短期內很難觀察到。經濟增長對土地退化的壓力是在其它因素長期提供生態承載力的條件下釋放的，所以在短期內經濟增長的提高沒有顯著性的加快土地退化的速度。從各自變量系數值來看，短期內工業增加值與土地退化呈現“U型”變化趨勢，這與長期變化趨勢相反，所以考察經濟增長與環境之間關系需在長期動態水平測試下，才能有效、準確觀察EKC的適用性。耕地面積占比、林木產出量、人口增長率在短期內都會引起土地退化，雖然顯著性水平不足，但其對土地退化的影響方向卻是合乎邏輯的。

ΔLNAL=0.04+2.02·DLNALt-1+12.76·DLNIAVt-1-1.65·DLNIAV2t-1-0.21·D_LNCLAt-1-0.06·D_LNFORt-1-0.12·D_PGt-1+2.54·ECMt-1

(5)

3.3 回歸結果檢驗

對ARDL回歸結果的穩定性檢驗采用了Brown等人提出來的遞推殘差平方的累積和(CUSUM squared)，CUSUM圖是一種時間加權控制圖，顯示樣本中每個數據值與回歸結果的偏差的累計和。由于結果是累積的，所以即使是過程均值中的微小波動也會導致累積偏差值的穩定增加或降低。CUSUM檢測圖如圖2所示。

圖2 CUSUM squared檢驗

顯然，CUSUM squared統計量仍在臨界范圍內，表明農用地與其它自變量存在顯著關系。參數在整個期間保持穩定，再次證明了結果的穩定性，回歸結果不存在偽回歸。

4 結論與建議

根據《世界銀行》與《中國統計年鑒》1990—2016年數據，利用ARDL模型對農地利用率、經濟增長、經濟增長平方項、耕地面積占比、林木蓄積量、人口增長率進行協整分析，得出以下結論：(1)ARDL邊界表明，農地利用率與經濟增長存在長期協整關系，土地退化長期內隨著經濟增長而不斷加重。長期結果表明，農地利用率與工業增加值呈負方向變化，與工業增加值平方項呈正方向變化，結果證實了我國土地退化與經濟增長呈現“倒U型”變化趨勢，現仍處于經濟增長加重土地退化階段。(2)耕地面積增加引起的土地退化超過增加林木蓄積量緩解的土地退化，最終導致土地退化加重。此外，人口增長速度的增加緩解土地退化。(3)當農地利用率偏離長期均衡時，土地質量在短期將很難自動恢復，土地退化會以一定退化程度持續一段時間。(4)由于土地退化在短期內以微小的幅度變化，只受到上期土地退化影響，不易被其他因素影響，所以經濟增長、經濟增長平方項、林木產出量、人口增長在短期內解釋我國土地退化變化方面意義不大。

根據以上結論提出四點建議為緩解我國土地退化提供思路：(1)認清我國環境現狀，加強環境保護意識。經濟增長是引起土地退化的最重要因素，我國土地退化現處于隨著經濟增長速度的增加而加速階段，生態環境形勢仍然嚴峻。人們在渴望“藍天白云”的同時不可因環境在一段時間內有所緩解而懈怠。因此，政府相關部門、相關學者以及大眾媒體需向人們及時反饋我國環境現狀，認清環境危害，加強環境保護意識。(2)迫切需要改進工業生產技術，實現休閑地輪耕制，緩解農用地低效率帶來的土地退化問題。不僅需要政策的強制實施，還需要改進農業生產技術，在耕地面積不變或減少的基礎上獲得更多農作物。根據我國土地質量下降趨勢，需依據土地生態服務價值實現休閑地輪耕制度才能夠有效提高土地質量。(3)實現退耕還林與人造林擴張并行。生態恢復戰略的實施是有效保護我國土地質量的一個高效驅動因子，因此以保護已有林地面積為基礎，在生態脆弱區或生態服務價值較低地區擴大人造林面積，實現退耕還林，增加森林面積覆蓋率，實現土地退化減速。(4)鼓勵生育，倡導綠色消費。由于人均資源擁有量較低，經濟不斷發展，人們對清潔能源的需求逐漸加大。因此，可適當放開生育政策，提高人口增長率，從而緩解土地退化。