林业科学 ›› 2019, Vol. 55 ›› Issue (12): 113-122.doi: 10.11707/j.1001-7488.20191212
侯孟阳,姚顺波*
收稿日期:
2017-09-05
出版日期:
2019-12-25
发布日期:
2020-01-02
通讯作者:
姚顺波
基金资助:
Mengyang Hou,Shunbo Yao*
Received:
2017-09-05
Online:
2019-12-25
Published:
2020-01-02
Contact:
Shunbo Yao
Supported by:
摘要:
目的: 检验森林资源与经济增长之间的EKC互动关系,探索维持森林资源与经济增长协同发展路径。方法: 在环境库茨涅兹曲线理论基础上,以人均森林蓄积量为因变量、不变价人均GDP为自变量、社会经济因素为控制变量,基于1986—2015年省际面板数据,对森林资源与经济增长之间的关系进行检验,运用面板单位根和协整检验方法,构建普通EKC模型和加入控制变量的扩展EKC模型,对比分析回归结果,并寻找不同省份拐点出现的时间路径。结果: 1)2种类型EKC模型均支持人均森林蓄积量与经济增长的倒N形关系,人均森林资源随人均收入增长呈"下降→上升→下降"的演变过程,扩展EKC模型的拟合程度更高,其极小值和极大值拐点对应的人均GDP分别为639.79元和33 560.58元,且当前各省份处于扩展EKC的上升阶段;2)不同控制变量对森林资源的影响作用具有差异性,技术进步、政府政策扶持与森林资源增长正相关,产业结构与森林资源增长的正相关关系不显著,而人口规模则与森林资源增长负相关,人口增长将侵占森林资源增长空间;3)多数省份在1990年之前陆续跨过极小值拐点进入上升通道,而不同省份森林资源到达极大值拐点所需时间有差异,到达极大值拐点的时间基本与地理空间分布的经济发展水平相关,呈"东部最早、中部次之、西部最晚"的演变格局。结论: 当前我国森林资源与经济增长处于倒N形曲线关系的上升阶段,森林资源随经济增长而增长,但森林资源的增长空间将会达到饱和,人均森林资源增长将趋于稳态,可通过继续优化产业结构、加大林业投资、引入民间资本等措施,避免各省份人均森林资源到达极大值拐点后的下滑,到达极大值拐点后要引导森林资源向质量提升转变。
中图分类号:
侯孟阳,姚顺波. 森林资源与经济增长的EKC关系检验——基于省际面板数据的实证研究[J]. 林业科学, 2019, 55(12): 113-122.
Mengyang Hou,Shunbo Yao. Testing of the EKC Relationship between Amount of Forest Resources and Economic Growth: An Empirical Study Based on Provincial Panel Data[J]. Scientia Silvae Sinicae, 2019, 55(12): 113-122.
表1
各变量的描述性统计"
变量Variables | pfsv/ m3 | ln pgdp/yuan | tech/item | is(%) | density/km-2 |
平均值Mean | 33.161 71 | 7.834 67 | 9 857.334 | 43.666 89 | 450.238 3 |
最大值Max. | 882.867 | 10.506 99 | 269 944 | 68.46 | 3 850.79 |
最小值Min. | 0.062 | 5.829 975 | 1 | 11.9 | 1.65 |
标准差SD | 127.949 8 | 0.993 057 | 28 738.41 | 9.148 131 | 678.836 3 |
偏度Skewness | 5.325 363 | 0.240 21 | 5.686 719 | -0.764 45 | 3.199 831 |
峰度Kurtosis | 30.061 63 | 2.229 188 | 40.142 4 | 3.984 107 | 13.592 82 |
观测量Observations | 930 | 930 | 930 | 930 | 930 |
表2
各变量及其差分的单位根检验①"
检验方法Method | LLC | IPS | ADF | PP | 结果Result |
pfsv | 8.856(0.999) | 15.475(1.000) | 17.774(1.000) | 13.874(0.861) | 不平稳Not stable |
Δpfsv | 1.499**(0.033) | 0.576**(0.018) | 115.792***(0.000) | 105.321***(0.001) | 平稳Stable |
ln pgdp | -1.173(0.121) | 6.987(1.000) | 26.046(1.000) | 9.178(1.000) | 不平稳Not stable |
Δln pgdp | -6.878***(0.000) | -7.221***(0.000) | 159.293***(0.000) | 144.405***(0.000) | 平稳Stable |
(ln pgdp)2 | 2.756(0.999) | 10.767(1.000) | 12.111(0.937) | 1.425(1.000) | 不平稳Not stable |
Δ(ln pgdp)2 | -5.958***(0.000) | -5.542***(0.000) | 129.604***(0.000) | 110.693***(0.001) | 平稳Stable |
(ln pgdp)3 | -7.648***(0.000) | -2.249(0.012) | 100.155(0.015) | 54.625(0.736) | 不平稳Not stable |
Δ(ln pgdp)3 | -5.472***(0.000) | -4.143***(0.000) | 110.08***(0.002) | 83.474**(0.035) | 平稳Stable |
表3
面板协整检验结果"
检验方法 Method | 统计形式 Statistical form | 普通EKC模型 The general EKC model | 扩展EKC模型 The extended EKC model | |||
统计量Statistic | P | 统计量Statistic | P | |||
Pedroni | Panel PP-statistic | -2.463 5*** | 0.006 9 | -1.511 3* | 0.065 4 | |
Panel ADF-statistic | 2.006 1* | 0.077 6 | -3.254 6*** | 0.000 6 | ||
Pedroni | Group PP-statistic | 1.748 0* | 0.059 8 | -1.789 4** | 0.036 8 | |
Group ADF-statistic | -4.415 9*** | 0.000 0 | -3.634 8*** | 0.000 1 | ||
Kao | ADF | -6.910 6*** | 0.000 0 | -14.988 9*** | 0.000 0 |
表5
不同类型面板回归模型估计结果"
解释变量 Explanatory variables | 模型1(普通EKC模型) Model 1(general EKC model) | 模型2(扩展EKC模型) Model 2(extended EKC model) |
ln pgdp | -44.494 5***(0.000) | -102.781***(0.012) |
(ln pgdp)2 | 5.680 2***(0.000) | 12.885***(0.000) |
(ln pgdp)3 | -0.232 9***(0.000) | -0.509***(0.004) |
density | -0.001***(0.000) | |
tech | 0.014**(0.021) | |
is | 0.025(0.114) | |
gov | 0.551***(0.000) | |
μ | 166.948 0***(0.000) | 177.664 7***(0.091) |
R2 | 0.989 9 | 0.993 8 |
Adjusted R2 | 0.989 5 | 0.993 5 |
F-statistic | 2 675.118 | 3 769.000 |
Prob(F-statistic) | 0.000 0 | 0.000 0 |
EKC形式EKC curve | 倒N形Inverted N | 倒N形Inverted N |
表6
各省份到达森林资源变化拐点的时间及人均GDP预测①"
地区 Region | 极小值出现时间 The time of MinIP | 当前所处阶段Stage | 人均GDP年均增长率 The average annual growth of pgdp(%) | 极大值出现时间 The time of MaxIP | 极大值出现所需时间 The time required of MaxIP | 极大值出现时的人均GDP The pgdp when the MaxIP appears/yuan |
全国(不包括港澳台) National(excluding Hong Kong, Macao and Taiwan) | 1985 | 上升Rising | 8.42 | 2033 | 18 | 34 697.26 |
北京Beijing | 1986年之前Before 1986 | 上升Rising | 7.18 | 2025 | 10 | 35 628.00 |
天津Tianjin | 1986年之前Before 1986 | 上升Rising | 9.39 | 2017 | 2 | 33 827.26 |
河北Hebei | 1987 | 上升Rising | 9.68 | 2029 | 14 | 35 353.38 |
山西Shanxi | 1986 | 上升Rising | 8.44 | 2034 | 19 | 35 481.08 |
内蒙古Inner Mongolia | 1986 | 上升Rising | 11.12 | 2023 | 8 | 36 257.77 |
辽宁Liaoning | 1986年之前Before 1986 | 上升Rising | 8.98 | 2024 | 9 | 33 930.97 |
吉林Jilin | 1986年之前Before 1986 | 上升Rising | 9.58 | 2028 | 13 | 36 429.70 |
黑龙江Heilongjiang | 1986年之前Before 1986 | 上升Rising | 8.41 | 2031 | 16 | 35 087.32 |
上海Shanghai | 1986年之前Before 1986 | 下降Declining | 7.57 | 2014 | 已出现Already | 34 055.14 |
江苏Jiangsu | 1986年之前Before 1986 | 上升Rising | 11.08 | 2019 | 4 | 34 004.98 |
浙江Zhejiang | 1986年之前Before 1986 | 上升Rising | 10.16 | 2023 | 8 | 35 405.54 |
安徽Anhui | 1986年之前Before 1986 | 上升Rising | 9.00 | 2034 | 19 | 36 260.18 |
福建Fujian | 1987 | 上升Rising | 11.08 | 2024 | 9 | 34 763.71 |
江西Jiangxi | 1990 | 上升Rising | 9.25 | 2033 | 18 | 35 808.36 |
山东Shandong | 1986年之前Before 1986 | 上升Rising | 10.73 | 2024 | 9 | 34 305.76 |
河南Henan | 1991 | 上升Rising | 10.03 | 2030 | 15 | 34 373.58 |
湖北Hubei | 1986年之前Before 1986 | 上升Rising | 9.71 | 2027 | 12 | 33 764.49 |
湖南Hunan | 1992 | 上升Rising | 9.32 | 2033 | 18 | 35 602.92 |
广东Guangdong | 1986年之前Before 1986 | 上升Rising | 10.19 | 2024 | 9 | 35 856.99 |
广西Guangxi | 1994 | 上升Rising | 9.76 | 2035 | 20 | 36 604.63 |
海南Hainan | 1986年之前Before 1986 | 上升Rising | 9.26 | 2030 | 15 | 34 705.63 |
重庆Chongqing | 1990 | 上升Rising | 10.87 | 2026 | 11 | 36 651.09 |
四川Sichuan | 1991 | 上升Rising | 9.57 | 2031 | 16 | 33 697.19 |
贵州Guizhou | 1996 | 上升Rising | 8.34 | 2043 | 28 | 35 533.81 |
云南Yunnan | 1992 | 上升Rising | 8.78 | 2038 | 23 | 34 907.46 |
西藏Tibet | 1988 | 上升Rising | 8.87 | 2032 | 17 | 35 401.71 |
陕西Shaanxi | 1988 | 上升Rising | 10.02 | 2028 | 13 | 34 048.65 |
甘肃Gansu | 1988 | 上升Rising | 9.10 | 2032 | 17 | 33 769.16 |
青海Qinghai | 1986年之前Before 1986 | 上升Rising | 8.05 | 2036 | 21 | 34 006.32 |
宁夏Ningxia | 1986年之前Before 1986 | 上升Rising | 7.88 | 2037 | 22 | 33 758.31 |
新疆Xinjiang | 1986年之前Before 1986 | 上升Rising | 7.76 | 2038 | 23 | 36 060.39 |
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