基于内蕴线性模型的江西省森林碳汇影响因素研究

【摘 要】 温室效应、气候变暖是国际上广泛关注的问题，而森林具有碳源与碳汇的功能对经济的可持续发展具有重要意义。本文采用活立木蓄积量法对森林碳汇量进行计算，进一步利用相关软件对江西省森林碳汇量的影响因素进行分析。研究表明：（1）森林蓄积量与森林碳汇量成正相关，森林蓄积量越多可以使森林碳汇量越多。（2）地区生产总值与森林碳汇量成正相关，随着地区生产总值的提高，环保意识、科技也在增强，使得碳排放的增长速度低于碳汇量的增长

速度。

【关键词】 森林碳汇 影响因素 江西省

随着《京都议定书》在2005年生效，森林碳汇逐渐进入我们的眼球，受到广泛的关注，而“碳汇”是指将二氧化碳从大气中清除的一个过程，森同时，森林是一种重要的碳汇，可以非常有效的降低CO2浓度和较少气候后变暖，较少带来的损失。因此，森林碳汇是一种具有价值的重要资源。

近几年有关学者对森林碳汇的研究也越来越多，也从不同的角度，比如：曹先磊[1]从碳交易的视角，研究我国国内林碳汇的研究和管理的方向;黄敏[2]和尹少华[3]从森林碳汇评估的角度去测算森林碳汇。据数据显示，江西省的平均气温在呈逐年上升的趋势，并且高于全球的升温率，可见江西省对于缓解气候变暖、温室气体亟待治理。同时，随着十九大的召开，提倡健全生态文明体制、完善生态补偿机制，以及2018年国务院发布的《打赢蓝天保卫战三年行动计划》，江西省为响应国家政策，需要我们进行生态扶贫，将绿色发展、可持续发展和扶贫工作有机结合，更需要我们加强对森林碳汇及如何增加碳汇量的生态补偿机制的研究。为江西省的减排计划提供一定的理论基础，为加快江西省的生态文明建设，筑牢生态屏障，实现“绿水青山”、保卫蓝天，为更好地走可持续发展道路和实现江西省振兴提供一定的决策支持与意义。

1 研究区域概况、数据来源与研究方法

1.1研究区域概况

江西省属于中国华东地区，长江中下游的南岸部分。地理坐标为113°34′E至118°28′E，24°29′N至30°04′N，年均降水量约为1983㎜，年平均温度为18.9℃;土地总面积约为1669.5万hm2，主要以丘陵和山地为主，其中山地占全省总面积的36%，42%为丘陵，岗地、平原、水面所占比例为22%，整体地貌是东南西群山环绕、中北部平原坦荡形成一个向北开口的巨大盆地;水资源丰富，全省共有大小河流2400多条，流域面积达16.22万平方公里;全省属于温暖的亚热带湿润气候，阳光充足，雨水充沛，这为林业提供了良好的生存环境，为森林碳汇的增加提供了良好的条件。

1.2数据来源

本研究所用的数据来源于《中国统计年鉴》、《江西统计年鉴》、江西省林业厅发布的《江西省森林资源概况》。其中分别是森林覆盖率、森林蓄积量、活立木蓄积量、造林面积、林业产业总值、病虫害面积、地区生产总值。

1.3研究方法

1.3.1森林碳汇的测算方法

目前国内森林碳汇的核算方法主要是样地清查法、模型模拟法和活立木蓄积量法。本文应用活立木蓄积量法对江西省森林碳汇量进行估计，计算公式为：

采用国际通行的IPCC计算方法，计算公式为：

C-S表示碳汇总量，Sij表示第i个地区的第j类林木面积，Cij表示第i个地区的第j类林木的生物量碳密度，α表示林下植被的碳转化密度，β表示林地的碳转化密度，V表示活立木蓄积总量。

1.3.2森林碳汇影响因素分析方法

本文运用内蕴线性模型的双对数模型，综合考虑区域和热泪华东因素，将非线性关系转化为线性关系，因此选取江西省2003年至2015年相关统计数据，再根据计量模型进行测算，同时运用stata软件对数据虚拟变量的设定、进行分析、多重共线性和异方差的消除。

2实证分析

2.1江西省森林碳汇的测算

根据活立木蓄积量法对森林碳汇的测算，结合江西省统计年鉴相关统计数据，运用Excel软件测算得出江西省2003年至2015年森林碳汇数据，如表1所示：

2.2森林碳汇影响因素分析

本文以江西省2003-2015年江西省森林资源状况作为研究对象，对这13年江西省森林碳汇影响因素进行分析，利用stata15软件对数据进行回归分析、模型准确性的检验和模型参数估计，再分析影响江西省森林碳汇的显著因素。考虑到解释变量与被解释变量之间可能会存在非线性关系或者线性关系，为了更好的处理，因此通过变量替换的方式，将模型中的非线性关系替换为线性关系，因此运用内蕴线性模型中的双对数模型进行测算，具体模型如下。

双对数模型：

式中系数表示当Xk增加（减少）1%时，lnY增加（减少）βk%，ε表示随机扰动项。

2.2.1指标变量

为研究这些影响因素对江西森林碳汇的影响程度，运用内蕴模型的双对数模型进行分析，本文选取江西省2003年至2015年森林覆盖率（X1）、森林蓄积量（X2）、造林面积（X3）、林业产业总产值（X4）、病虫害面积（X5）和地区生产总值（X6）这6个变量作为回归分析预测指标。

2.2.2虚拟变量

2007年10月，《江西省林木火災保险试点工作方案》的下发，方案表示开展政策性林木火灾保险试点，并且建立基金和补贴。2008年9月，进一步将政策性林木火灾保险的试点范围扩大到全省。因政策性森林保险对江西省森林碳汇是否有影响未知，故加入虚拟变量，D1=1表示有森林保险政策（2008—2015年），D1=0表示没有森林保险政策（2003—2007年）。

2.2.3模型确定

首先我们根据样本数据，利用stata15软件对每个自变量和因变量做散点图得到相关关系，进而对模型进行确认。根据散点图可知，森林碳汇量对数（lnY）与森林蓄积量对数（lnx2）成明显的线性关系，与森林覆盖率对数（lnx1）、造林面积对数（lnx3）、林业产业总产值对数（lnx4）、病虫害面积对数（lnx5）和地区生产总值对数（lnx6）也大致成线性关系，因此lnY和lnx1、lnx2、lnx3、lnx4、lnx5、lnx6之间的关系也可以用线性模型来分析。模型如下：

2.2.4对模型进行OLS回归

OLS回归，结果如下：

lnY=2.3958+0.0544lnx1+0.6841lnx2+0.0006lnx3-0.0187lnx4+0.0378lnx5+0.1194lnx6+0.0003D1

因为R2越接近1说明拟合优度越高，取对数的森林碳汇和取对数的森林蓄积量、森林覆盖率、造林面积、病虫害面积、地区生产总值进行OLS进行回归中R2=0.9955、调2=0.9891，说明该拟合优度很高，取对数的森林蓄积量、森林覆盖率、造林面积、病虫害面积、地区生产总值对取对数的森林蓄积量的解释能力强。

2.2.5模型的检验

lnx1、lnx3、lnx4、lnx5、lnx6的p值都大于0.05，说明解释变量之间可能存在多重共线性，但是不确定是不是一定存在，因此计算膨胀因子对多重共线性进行检验。利用stata计算出最大的VIF=73.03>10，平均VIF=26.35>1，因此产生了严重的多重共线性。利用逐步回归法来消除多重共线性，最终保留两个自变量“lnx2”、“lnx6”，此时的最大的VIF=3.85<10，平均VIF=3.85>1，因此不存在多重共线性。最后修正多重共线性后的回归方程结果：lnY=2.3696+0.7312lnx2+0.0769lnx6

（0.0000）（0.002）（0.000）             （括号内为p值）

对修正后的模型进行异方差检验，怀特检验结果：chi（1）=0.73、Prob>chi2=0.3914，因为1%、5%、10%都小于0.3914，接受原假设，说明不存在异方差。

3结论与建议

实证分析结果表明，江西省2003—2015年森林碳汇量呈上升的趋势，且森林蓄积量和地区生产总值是影响江西省森林碳汇量的关键因素。森林碳汇的增加有利于生态环境，有利于共筑青山银山实现美丽的中国梦。那么在如今经济高速发展的环境下如何满足人们的美好生活的需要呢？鉴于此，为江西省森林碳汇量得到有效的提高提出以下几个方面的建议：

（1）提高森林蓄积量

通过实证分析发现，森林蓄积量是影响森林碳汇的重要因素，森林蓄积量与碳汇量呈正相关，因此提高森林系蓄积量有利于进一步提高森林碳汇量，而提高蓄积量又可以通过多种方式，比如：1.加强森林病虫害防治、减少森林火灾。森林病虫害在春天特别泛滥，对于这种病虫害不可以小觑，在不冒烟的情况下可以造成比火灾更大的危害，防止病虫害还是非常重要的，需要我们开展多方面的对于病虫害和森林病虫害方面的防止知识传播，以及各地方政府备齐充足的设备与药剂以备不时之需。 2.合理优化龄组结构。打造“重造林、轻抚育”的方式，进一步的提高江西省的森林质量。严格限制采伐数量、将过熟林及时采伐，同时要及时造林，使得森林资源实现“青山常在”。3.调整森林结构与质量。将森林蓄积量由数量扩张型向质量效益型转变，即保持质与量的增长。

（2）促进经济的可持续发展

分析结果显示，地区生产总值是影响江西省森林蓄積量的又一关键因素，并且地区生产总值和森林碳汇量呈正相关。随着地区生产总值的提高人们的环保意识增强、对环境的保护与管理的投入也加大，以及科技的进步如：共享电动车、共享自行车等为环境间接带来的保护，使得地区生产总值在增长的同时生态环境也在日益变好。因此，要让江西省经济走向集约型的经济，使碳“汇”的增长快于碳“排放”的增长速度，促进经济的可持续发展，实现森林碳汇高质量的增长，早日实现美丽中国梦。

【参考文献】

[1] 曹先磊，张颖，石小亮，王康.碳交易视角下森林碳汇生态补偿优化管理研究进展[J].资源开发与市场，2017，33（04）：430-435.

[2] 黄敏.森林碳汇价值评估模型与实践研究——以江西省森林碳汇经济价值评估为例[J].华东森林经理，2017，31（01）：41-45.

[3] 尹少华，周文朋.湖南省森林碳汇估算与评价[J].中南林业科技大学学报，2013，33（07）：136-139+144.

[4] 钟乐，武晓玉，沈发兴，唐学君.江西省森林资源动态变化及驱动力分析[J].江苏农业科学，2017，45（14）：215-219.

[5] 张小有，刘俊昌.碳汇及森林碳汇投资的影响性与趋势性研究——以江西省为例[J].求索，2013（06）：1-4.

作者简介：谢超芬（1995.03），女，汉，江西赣州，硕士研究生，江西财经大学，研究方向：环境资源统计。