基于机会成本的退耕还林补偿资金的空间分配——以张家口市为例

郭慧敏,王武魁

(1.北京林业大学经济管理学院,100083,北京；2.河北北方学院经济管理学院,075000,河北张家口)

基于机会成本的退耕还林补偿资金的空间分配
——以张家口市为例

郭慧敏1,2,王武魁1†

(1.北京林业大学经济管理学院,100083,北京；2.河北北方学院经济管理学院,075000,河北张家口)

基于退耕还林区农户的利益,提出区域空间生态补偿额分配方法,以期为决策者提供有益的参考。在分配的定性分析过程中,要充分考虑经济和操作可行性,以一系列定性因素作为约束条件。在定量分析过程中,对影响生态补偿的重要因素——各县的机会成本和生态服务价值进行归一化处理,以此为权重,通过GIS技术构建的分配模型,对生态补偿资金分配结果进行区域运算和空间表达,并以聚类分析法把研究区域分为5个层次。以张家口地区各县区退耕补偿额总量3亿212万元为目标,以张家口地区各县区为分配主体,进行分配模型的测算。结果表明:1)退耕补偿总量最高的县是涿鹿县,补偿总量最低的县是张家口市；2)单位面积退耕补偿量最高的县是下花园,最低的是沽源县；3)以各区县农户的机会成本和生态服务价值作权重能从空间分配的角度解决生态补偿“一刀切”的难题,是一种比较合理可行的补偿方法。

退耕还林；补偿标准；空间分配；机会成本；GIS

我国的生态补偿工作刚刚起步,其中退耕还林已经实践多年,并取得了一定成绩；但在实行过程中,出现了补偿范围不明确、补偿标准“一刀切”等问题,因此,基于空间异质性,深入研究合理的退耕生态补偿方法、补偿标准是我国急需解决的重大课题。文献显示,基于空间层面的、系统性的生态补偿研究很少。戴其文[1]基于补偿资金效率考虑,构建以农户提供的生态系统服务、农户的参与成本和生态系统服务受损风险为参数的空间选择模型,采用聚类分析法将全州划为5大等级补偿区。高瑞[2]依据影响土地整理生态补偿的因素,构建了评价生态补偿的体系,利用GIS软件分析其生态补偿措施的效果,分析和表达了生态补偿因素的空间分布。金艳[3]从多时空尺度模拟和分析了中国生态补偿的分布格局,并对完善中国生态补偿体系进行了探讨。赵翠薇等[4]对比研究了国内外文献,发现中国关注生态补偿的区域差异比较少,农户的真实成本不能被补偿标准来反映,存在补偿不足或补偿多余等问题。张伟等[5]提出了“地理要素禀赋当量”概念,此概念将隐藏在区域社会经济发展背后的地理要素禀赋的作用予以定量化和显性化,可以作为区域间社会生态补偿的空间分配标准,在大尺度上有一定应用前景。虽然这些研究都是对补偿对象的空间选择进行研究,但是各自选择的对象都不同。国外学者关于生态补偿方面的研究大多侧重于补偿时空配置和补偿意愿的研究。K.Johst等[6]采用生态经济模型程序对生态补偿时空进行了定量研究,为实施补偿政策提供了技术支持。D.Moran等[7]建立了多元Logistic模型对生态补偿参与支付意愿程度进行了研究。基于不同区域农民保护生态的机会成本和生态服务价值不同,从而导致的生态保护贡献度不同。笔者拟从空间关系与优化配置这个角度去研究生态补偿,以河北省张家口市为研究区,以不同地区农民退耕还林的机会成本和生态服务价值为权重对退耕生态补偿总量进行分配,提出张家口空间退耕生态补偿相对标准测算方法,以期为决策者提供有益的参考。

1 研究区生态及补偿概况

张家口既是北京的生态屏障,又是密云水库、官厅水库水源的重要汇集地,生态地位非常重要；但生态环境也非常脆弱。2008年,环境保护部和中国科学院共同发布了《全国生态功能区划》,按照对全国和区域生态安全的重要性程度进行划分,张家口市被列入“极重要生态功能区域”。

张家口生态保护需要通过区域合作和合理的生态补偿机制来推进。近10年来,张家口先后启动实施了退耕还林、退牧还草、生态移民、京津风沙源治理、生态公益林保护、水资源补偿等具有生态补偿性质的重大生态建设工程,但目前退耕还林生态补偿机制也同样还存在着补偿范围不明确、补偿标准“一刀切”等问题。

2 研究方法

2.1 数据来源

研究数据主要来源于4方面:行政边界图从课题组获得,用于对原始遥感影像进行研究区域的裁剪。退耕土地的面积主要来源于张家口林业局提供的数据。乡村人口、乡村户数等来源于张家口的统计资料。机会成本的估算主要来源于农民的成本和收益调查问卷。为了获取农户退耕机会成本的数据资料,于2013年秋季对河北张家口市的农户进行了访谈与问卷调查。问卷覆盖了涿鹿县、张北县等15县(区)20个乡,发出问卷320份,收回问卷303份,最终有效问卷292份。研究使用张家口市的一期RS影像数据来自美国地质勘探局,用于对该区域内各县NDVI的提取。

2.2 模型构建

参考前人研究结果[8-10],结合张家口的实际情况,以区县为研究单元,采用机会成本法,以各个区县的机会成本和生态服务价值作为最主要的影响因素,对2指标值归一化处理后,确定权重,构建退耕生态补偿总量的空间分配模型。机会成本指为了得到某种东西而必须放弃的所有其他东西的最大价值[11]。

研究步骤:首先,以各区县各退耕土地面积统计数据和乡镇边界图层为基础,生成退耕土地的面积空间分布图层；其次,利用该地理图层退耕土地的面积和各县单位面积退耕土地的机会成本计算研究区域各县退耕土地的机会成本总量；再次,以各个区县的机会成本为权重；最后,进行退耕补偿总量在区域间的分配[12]。同理,以各个区县的生态服务价值为权重；最后进行退耕补偿总量在区域间的分配。

只考虑种植与退耕2种土地利用方式(因为受到气候、地质、水文、土壤等相关因素的影响,张家口地区的土地可利用类型的分布和利用程度有非常明显的区域差异。沽源、康保、张北、尚义4县坝上土地以草原、耕地为主,所以土地利用率低,土地效益低；南部坝下地区主要以耕地、林地、园地为主,土地利用率较好,土地效益能达到中等),因此,坝上(下)农民的机会成本主要指为保护林地而放弃耕种所获得的收入,即退耕还林前后的纯收益之差。假设:1)不考虑时间因素,2)不考虑风险因素(干旱),3)退耕后的收益为零,4)如果不退耕,这些土地(坡地)都要种植适宜当地的收益最佳农作物,则机会成本相当于退耕前的净收益,生态补偿分配模型如下。

1)生态补偿分配模型1的构建。生态补偿分配模型1是对机会成本指标值进行归一化处理,以第i个区县保护生态的机会成本占全县机会成本的比例为权重进行分配补偿金额的模型。指标权重值的大小可以反映出退耕还林机会成本对生态补偿分配影响的差异,能表达出农民保护生态的贡献大小,是比较符合农民意愿的生态补偿分配权重。

式中Bi为张家口第i个区县年单位面积收益最佳农作物种植成本,元/(hm2·a),i=1,2,…,n；Ki为张家口第i个区县年单位面积种子费用,元/(hm2· a)；Fi为张家口第i个区县年单位面积化肥费用,元/(hm2·a)；Ci为张家口第i个区县年单位面积种地费用,元/(hm2·a)；Ri为张家口第i个区县年单位面积收割费用,元/(hm2·a)；Ti为张家口第i个区县年单位面积翻地费用,元/(hm2·a)；Qi为张家口第i个区县年单位面积其他费用,元/(hm2·a)。

式中Ni为张家口第i个区县年单位面积退耕前的净收益,元/(hm2·a)；Yi为张家口第i个区县年单位面积收益最佳农作物的产量,kg/(hm2·a)；Pi为张家口第i个区县收益最佳农作物的价格,元/kg。

式中Oi为张家口第i个区县年单位面积的机会成本,元/(hm2·a)。

式中:Oit为张家口第i个区县机会成本总量,元/a；Hi为张家口第i个区县退耕的面积数,hm2。

式中Wi为第i县保护生态的机会成本占全市机会成本的权重,量纲为1。

式中:Si为考虑退耕区域农民的机会成本因素的张家口第i个区县退耕土地生态补偿总量,元/a；S为张家口地区土地退耕补助总量,元/a。

式中:Li为张家口第i个区县年单位面积补偿额,元/(hm2·a)；Ai为张家口第i个区县退耕土地面积,hm2。

2)生态补偿分配模型2的构建。中国林科院林业科技信息研究所从资产和服务2方面评估张家口市森林每年的生态服务价值为312.42亿元[13]。在此基础上,根据反映张家口市森林生态服务价值的数量和质量的面积和植被覆盖指数(NDVI)来分割张家口市森林生态服务价值,估算出各县的森林生态服务价值,进而按此值作权重去分配补偿资金。构建的生态补偿金分配模型2如下:

式中:Vi为张家口市第i个区县森林生态服务价值,元/a；V为张家口市森林生态服务价值,元/a；Ii为张家口第i个区县林地面积,hm2；Zi为张家口第i个区县森林的植被覆盖指数。

式中:Ei为张家口第i个区县退耕地的森林生态服务价值,元/a；Ai为张家口第i个区县退耕还林地面积,hm2。

式中Xi为张家口第i个区县退耕地的森林生态服务价值占张家口市退耕地的森林生态服务价值的权重,量纲为1。

式中:Gi为考虑退耕地森林生态服务价值因素的张家口第i个区县年退耕补偿额,元/a；Ts为张家口地区土地退耕补助总量,元/a。

3)生态补偿分配模型3的构建。把模型1和模型2提到的退耕区域农民的机会成本和退耕地森林生态服务价值同时考虑进来,通过相关领域专家打分,最终确定2个因素的权重相等；因此,模型3为:

式中Mi为同时考虑2个因素的张家口第i个区县年退耕补偿额,元/a。

3 结果与分析

3.1 农民参与退耕还林的机会成本的估算

根据2013年张家口统计年鉴和问卷调查的相关数据,采用式(1)～(4)计算出涿鹿县、蔚县、赤城县、宣化县、万全县、张家口市、沽源县、怀来县、下花园、怀安县、尚义县、张北县、崇礼县、康保县、阳原县农民的净收益,即机会成本分别为24 030、15 600、15 600、16 830、16 830、24 030、12 360、9 630、6 030、9 630、10 125、10 125、6 030、10 125和6 030元/hm2。

表1显示的各区县退耕的机会成本总量。其中:最高的是涿鹿县,为5亿9 274万元；最低的是下花园,为2 572.8万元。

表1 张家口各县市参与退耕还林工程的机会成本Tab.1 Situation of participation of the counties of Zhangjiakou in ecological compensation project

3.2 各县区的退耕补偿总量分配与特征分析

3.2.1 退耕生态补偿金分配模型1的结果分析中国林业科学研究院《张家口市森林与湿地资源价值评估研究》[13]显示,全市森林每年的生态服务价值312.42亿元,张家口地区退耕损失是36亿元,这分别是张家口地区应该得到的森林生态补偿绝对标准的上下限范围。结合区域资源情况来估算生态补偿绝对标准应该是符合实际的,在本研究中,退耕是生态补偿的主要依据。基于我国财力有限,补偿的预算不能补偿所有退耕区域农民的机会成本。在存在补偿预算的约束条件下,则需要以各区县的机会成本总量占全市的机会成本总量比例为权重,进行分配。按照《退耕还林条例》的退耕地补助价格(1 050元/hm2)估算,2012年张家口市得到的退耕补偿额为3亿212万元；另外,按300元/hm2生活补助费计算,2012年张家口市得到的生活补助费为8 632万元,共3亿8 844万元,这是比较接近实际的补偿标准。

将表中各县区的指标转化为相应的图层,在图层上执行式(5)～(6)运算,得到张家口市各县区的生态补偿资金分配量。现仅对张家口各区县的退耕补助总量即3亿212万元进行估算和排序,补偿总量由高向低的县分别是涿鹿县、沽源县、康保县、张北县、尚义县、蔚县、赤城县、宣化县、万全县、怀安县、阳原县、崇礼县、怀来县、张家口市、下花园,数量依次为5 033万、3 708万、3 404万、3 353万、3 124万、2 649万、2 199万、1 639万、1 524万、1 227万、734万、717万、425万、258万和218万元。涿鹿得到的补偿资金最多,表明该县农民保护生态的贡献较大,是因为全县农民参与退耕还林的机会成本总量较高,即退耕还林面积多,选用先玉335、郑单958等优质高产玉米杂交品种；而下花园得到的补偿资金最少,表明农民保护生态的贡献较小,是因为该区农民参与退耕还林的机会成本总量较少,即退耕还林面积少,沙化严重导致农作物产量低。

通过分析可知:现在的退耕补助远远弥补不了损失,如果补偿资金增加到36亿元,整个张家口退耕土地所有机会成本都将得到补偿；分配补偿金模型1是基于各区县农民参与退耕还林的机会成本总量进行分配,是对生态补偿相对标准进行探讨。

3.2.2 退耕生态补偿金分配模型2的结果分析基于补偿金空间分配模型2,以张家口的退耕补助总量即3亿212万元为前提,以张家口各区县的退耕地生态服务价值作权重,对各县的生态补偿金进行估算和排序,补偿总量由高向低的县分别是涿鹿县、蔚县、崇礼县、怀安县、尚义县、赤城县、宣化县、阳原县、万全县、下花园、怀来县、康保县、张北县、沽源县、张家口市区,补偿量依次为6 183.83万、3 646.44万、3 616.05万、3 532.49万、3 036.14万、2 269.91万、2 090.69万、1 851.03万、1 134.48万、1 102.12万、671.55万、300.83万、296.27万、268.42万和211.75万元。

通过分析可知:涿鹿县、蔚县、崇礼县等区县获得的生态补偿金较多,表明该区退耕地生态服务价值较高,即退耕还林面积越大和植被覆盖指数较高。

3.2.3 退耕生态补偿金分配模型3的结果分析基于补偿金空间分配模型3,以张家口的退耕补助总量即3亿212万元为前提,以张家口各区县的退耕地机会成本和生态服务价值作权重,对各县的生态补偿金进行估算和排序,补偿总量由高向低的县分别是涿鹿县、尚义县、蔚县、怀安县、崇礼县、康保县、张北县、赤城县、沽源县、阳原县、宣化县、万全县、下花园、怀来县、张家口市区,补偿量依次为4 386.92万、3 425.57万、2 873.22万、2 553.74万、2 543.03万、2 229.42万、2 195.64万、2 006.45万、1 989.21万、1 678.02万、1 647.34万、1 127.24万、775.06万、608.78万和172.38万元。

通过分析可知:涿鹿县、尚义县、蔚县等区县获得的生态补偿金较多,表明退耕地生态服务价值较高,即退耕还林面积越大和植被覆盖指数较高,也说明区县农民参与退耕还林的机会成本总量较多,表明农民保护生态的贡献较大。

3.3 各县区的退耕还林单位面积补偿标准空间分布与特征分析

3.3.1 模型1单位面积退耕生态补偿金空间分配的结果分析 在一年补偿总量3亿212万元的条件下,利用补偿金分配模型1进行分配,单位面积(hm2)退耕补偿量最高的县是涿鹿县,较低的县是崇礼县、阳原县。张家口市区得到的单位面积退耕补偿量高,表明该区退耕还林单位面积的机会成本高,是因为该区自然条件和社会条件都比较优越,种玉米卖鲜玉米,价格较高。崇礼县、阳原县得到的单位面积退耕补偿量低,表明该区退耕还林单位面积的机会成本低,是因为崇礼受山区的地形影响,时有冰雹、暴雨灾害；阳原是河北传统的干旱区,农作物单位面积产量偏低。

3.3.2 模型2单位面积退耕生态补偿金空间分配的结果分析 在补偿量为3亿212万元的条件下,利用模型2进行分配,单位面积退耕补偿量最高的县分别是下花园、崇礼县,补偿量为2 883元,最低的县分别是张北县、康保县、沽源县,补偿量为376元。这是因为下花园、崇礼县植被覆盖指数高,张北县、康保县、沽源县植被覆盖指数低。

通过分析发现模型1、2计算的单位面积退耕生态补偿量截然不同,这是因为二者分配生态补偿量的依据不同。

3.3.3 模型3单位面积退耕生态补偿金空间分配的结果分析 在补偿量为3亿212万元的条件下,利用模型3进行分配,单位面积退耕补偿量由高向低的县分别是下花园、崇礼县、涿鹿县、怀安县、宣化县、蔚县、张家口市、赤城县、怀来县、阳原县、万全县、尚义县、张北县、康保县、沽源县。如果单位面积增加300元退耕生活补助费,补偿量依次为2 117、2 116、2 078、2 002、1 737、1 737、1 661、1 509、1 471、1 471、1 357、1 243、863、863和863元。

利用ArcGIS10.0对模型3单位面积退耕补偿总额进行层次聚类分析,将补偿区分为5个等级(图1),可知:单位面积退耕补偿额最高的区都是下花园、崇礼县,补偿量分别是2 117和2 116元,单位面积退耕补偿量最低的区都是沽源县、康保县、张北县,补偿量都是863元。

在模型3的5类补偿区中,单位面积退耕还林最高额补偿区和次高额补偿区二者补偿面积达9万667 hm2,占总退耕生态补偿区面积的32%,补偿了107个乡镇,占补偿乡镇总数的51%,补偿了160万人,占参与者总数的46%。可见,单位面积退耕最高额补偿主体是下花园补偿类型的主体。退耕还林最低额补偿区补偿面积达11万3 933 hm2,占总补偿区域面积的40%,补偿的人口占总补偿人口的22%。从空间的分布看,单位面积退耕最高额和次高额补偿主体集中分布在张家口坝下比较集中的7县,表明这些县单位面积的机会成本高或者植被覆盖指数高,因为这7个县的自然条件比较好,作物产量高,交通条件优越,作物转换为商品更容易。而其他县的生态补偿额分配结果,表明单位面积的机会成本低或者植被覆盖指数低；因为这些县不是自然条件差、作物产量低,就是交通不方便,不便于转换。

在实际操作中,对区域进行分级分类,把同类的退耕补偿额取其平均值,就是该类的退耕补偿标准,这样可以减少计算的工作量,也可避免过分细化的麻烦。

图1 张家口地区单位面积退耕补偿总额分级评价Fig.1 Grading evaluation of per hectare ecological compensation in Zhangjiakou

3.3.4 退耕补偿模型3计算结果与原来单位面积补偿额的对比分析 通过对比发现:模型3计算的各县的单位面积退耕补偿额比原来退耕补偿额多的区县有下花园、崇礼县、涿鹿县、怀安县、宣化县、蔚县、张家口市、赤城县、怀来县、阳原县、万全县,分别多出767、766、728、652、387、387、311、159、121、121和7元,比原来补偿额少的县有尚义县、张北县、康保县、沽源县,分别少了107、487、487和487元(图2)。说明按模型3分配后,单位面积补偿差额很大,有的增加了767元,有的减少了487元,最高补偿额是最低补偿额的2.57倍。这可能会引起补偿减少的农户的不满,相关部门应采取一些必要的措施,如可以在补偿减少的农户补偿水平不变的情况下,提高其他农户的补偿额,因为原来的单位面积退耕补偿总额普遍比机会成本低很多。这也说明按模型3分配后,有些县区补偿额会增加,而有些县区补偿额会减少,这不仅解决了以前“一刀切”的问题,而且也反映了农户保护生态的机会成本,是比较公平的。

图2 补偿模型3计算的结果与单位面积实际补偿额的差额Fig.2 Difference in calculated and actual compensation in Zhangjiakou

4 讨论

考虑的生态补偿影响因素比较少。笔者仅从机会成本和生态服务价值的角度去考虑补偿对象的空间分配问题,其优点是简便易行,但难免存在一些缺陷,如极具生态重要性的区域却未得到较多的分配,这些补偿区的生态环境可能会被破坏；因此,对退耕生态补偿问题的讨论和研究还需要考虑到生态重要性、农户贫困等因素,应出台一些配套政策如生态重要性补偿政策、扶贫政策来弥补退耕补偿的不足,使得退耕农民在一定的补偿机制下主动地保护林地,这样才会使生态环境得到好转。

因为国家财力有限,退耕还林补偿量远远低于农民退耕还林的机会成本,更谈不上去补偿森林生态服务价值这一最高标准；所以笔者没有研究补偿的绝对值,而是利用机会成本和森林生态服务价值研究补偿的相对标准。

5 结论

1)张家口市农民参与退耕还林的机会成本的确定应该是以种植适宜当地坡地的收益最佳的农作物为计算对象。

2)对于张家口各县区的退耕补偿总量的分配,模型1是基于农民参与退耕还林的机会成本进行分配,表示区县农民参与退耕还林的机会成本总量较多,获得的生态补偿金越多；模型2是基于张家口各区县的退耕地生态服务价值进行分配,表示区县的退耕还林面积越大和植被覆盖指数越高,即退耕地生态服务价值越高,获得的生态补偿金越多。模型1、2都只考虑一个指标,计算的结果比较片面。

3)模型3基于机会成本和生态服务价值提出的生态补偿模型能把握补偿总量,可对一定退耕补偿资金总量进行分配,计算简便,方法可行。

4)利用模型3分配,张家口的退耕补偿总量最高额主体主要分布在坝上及坝下偏远地区,而非坝下市郊；张家口退耕单位面积补偿量最高额主体主要分布在坝下地区,而非坝上地区。这是因为张家口的退耕还林地主要集中在坝上四县。

5)按模型3分配后,张家口各县区单位面积补偿差额很大,有的增加了767元,有的减少了487元,最高补偿量是最低补偿量的2.57倍。这种分配方法不仅反映了退耕农民保护生态的机会成本和生态服务价值,而且解决了以前补偿“一刀切”的问题,为退耕还林补偿金的分配提供了新的思路。

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[3] 金艳.多时空尺度的生态补偿量化研究[D].杭州:浙江大学,2009:10- 128

[4] 赵翠薇,王世杰.生态补偿效益、标准:国际经验及对我国的启示[J].地理研究,2010,29(4):597- 606

[5] 张伟,张宏业,张义丰.基于“地理要素禀赋当量”的社会生态补偿标准测算[J].地理学报,2010,65 (10):1253- 1265

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[10]孙新章,谢高地,甄霖.泾河流域退耕还林(草)综合效益与生态补偿趋向:以宁夏回族自治区固原市原州区为例[J].资源科学,2007,29(2):194- 200

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[12]张家口市林业局.张家口人均拥有17万元森林财富[EB/OL].(2013- 03- 11)[2014- 07- 01]http:∥www. zjk.gov.cn/info/content.jsp?code=000472147/2013-04160

(责任编辑:宋如华)

Spatial distribution of ecological compensation based on land opportunity cost: A case study in Zhangjiakou City,Hebei Province

Guo Huimin1,2,Wang Wukui1
(1.College of Economic and Management,Beijing Forestry University,100083,Beijing,China；2.College of Economic and Management,Hebei North University,075000,Zhangjiakou,Hebei,China)

Based on the interests of the farmers of the sloping land conversion program,we propose a calculation method of ecological compensation standard of regional space,so as to provide reference for decision makers.In the qualitative analysis of allocation of compensation,economic and operational feasibility should be taken into account with a series of qualitative factors as the constraint conditions.In the quantitative analysis,the opportunity cost and ecosystem service value,two important factors influencing ecological compensation,were normalized to percentage and considered as weight.By constructing a distribution model based on GIS techniques, the allocation results of ecological compensation were subjected to regional operation and space expression,and the study area was divided into five levels by the clustering analysis.We set the amount of ecological compensation 302.12 million yuan as the goal in Zhangjiakou City,taking counties in Zhangjiakou City as the subjects of distribution, and measured the distribution model of ecological compensation.The results show that the totalcompensation distributed in Zhuolu County is the largest and that in Zhangjiakou City the smallest.The amount of compensation of farmland per hectare in Xiahuayuan District is the highest and that in Guyuan County the lowest.The proposed method can solve the problem of“sweeping approach”in ecological compensation for being reasonable and feasible.

sloping land conversion program；compensation standards；spatial distribution；opportunity cost；GIS

F326.2

A

1672-3007(2015)04-0137-07

2014- 07- 09

2015- 03- 23

项目名称:国家林业局林业公益性行业科研专项经费课题“面向林改的森林资源可持续经营技术研究”(200904003)；河北省社会科学基金项目“京津风沙源治理工程区后续产业开发的金融支持对策研究”(HB10EYJ302)；河北省高等学校科学研究项目“生态补偿金的空间分配研究”(GH151075)

郭慧敏(1970—),女,副教授,博士研究生。主要研究方向:林业经济理论与政策、林业资源核算与评价。E-

mail:ghm_2000@163.com

†通信作者简介:王武魁(1963—),男,教授,博士生导师。主要研究方向:林业经济理论与政策、林业资源核算与评价、林业信息化。E-mail:wangwukui@bjfu.edu.cn