基于Meta分析的庆阳子午岭森林生态系统服务价值评估

2023-12-22高珊珊谌玉洁海新权

林业资源管理 2023年5期

高珊珊,谌玉洁,海新权

(甘肃农业大学财经学院，兰州 730070)

0 引言

在自然界的各类生态系统中,森林资源对于维护全球的生态平衡有着不可或缺的作用,这主要源于森林所拥有固碳释氧、涵养水源、净化大气环境等多项生态服务功能[1]。在已有林业行业标准《森林生态系统服务功能评估规范》[2](LY/T 1721—2008)和国家标准《森林生态系统服务功能评估规范》[3](GB/T 38582—2020)的基础上进行森林生态系统服务价值评估研究,以期激发国内学术界对森林生态系统服务价值的重视,进一步完善我国森林生态系统服务价值评估体系;同时,也可以为国家制定相关生态补偿机制提供一定的评估参考。

伴随着国内外学者对自然资源生态系统服务价值的重视和研究,部分学者基于Costanza et al[4]、欧阳志云[5]等的研究,对森林生态系统服务价值进行评估,森林生态系统服务价值评估逐步成为了研究热点。由于自然资源的特殊性,大部分案例的评估需要耗费较大的人力和物力,并要通过实地调研来获得实际的研究数据。在众多条件的约束下,调研数据的可获得性较低,并且就高成本而言,不是所有的实地调研对评估都是有必要的[6]。为了降低研究成本,并能够获得准确的评价结果,效益转移评价法对自然资源价值评估的研究逐渐兴起。效益转移评价法中的Meta分析是通过整合已有的研究成果(研究地),经统计分析、数据处理后,将相应价值量转移到未研究地(政策地),得到未研究地价值量的参考值[7]。根据已有的文献研究[8]可知,效益转移评价法可以分为数值转移法和函数转移法。相对来说,函数转移法(采用Meta分析)是现阶段较为合理和完善的转移方法,它可有效地帮助研究者降低成本,提高准确率[8]。

针对生态系统服务研究,效益转移评价法首先在国外兴起。Smith et al[9]采用效益转移评价法对自然资源价值进行评价,为后续使用该方法进行自然资源生态系统服务评价的学者提供了参考。此后,效益转移评价法逐渐应用于水资源[10]、游憩价值[11]、森林生物多样性保护[12]等领域。我国使用效益转移评价法的时间较迟。赵敏华等[13]在研究石油开发利用时首次采用了效益转移评价法,并在后期的陕北煤炭开发、石油开发利用时环境价值的影响、炼油厂排污造成的环境负面价值等研究中继续使用了该方法[14-16]。效益转移评价法在我国学术界的研究尚未形成系统,因此,已有的研究文献较少,主要涉及的领域为河流[17]、湿地[18]、草原[19]等。近年来,我国学者针对森林生态系统服务价值的Meta分析研究日益浮现,如采用Meta分析,对中国森林生态系统服务价值[20-21]、京津冀森林的水源涵养能力[22]、合肥滨湖国家森林公园的休闲游憩价值[23]、中国城市森林的生态系统服务价值[24]等进行了评估,并取得了较好的模拟结果。随着我国对森林生态系统服务的研究,越多越多的学者在研究中应用了Meta分析。本研究借鉴前人的经验,应用Meta分析,对庆阳子午岭森林生态系统服务价值进行评估,以期丰富我国效益转移评价法方面的实证研究。

1 研究区与研究方法

1.1 研究区概况

子午岭又被称为横岭(33°50′—36°50′N,107°30′—109°40′E),横跨陕西、甘肃两个省份,处于黄土高原腹地,也是黄土高原区域水土流失严重的地段。甘肃境内的子午岭主要位于庆阳地区,分布在宁县、华池、合水、正宁等4个县,地势南高北低,气候温和湿润,主要为季风性气候,但由于地处黄土高原内部,其气候的大陆性特征比较明显。庆阳子午岭所处区域冬季时间长,夏季时间较短,凉爽宜人,雨量较多;年平均气温为7.65 ℃,年平均降水量560 mm,年平均相对湿度65%;地带性土壤为灰褐土。从文献[25]数据可知:庆阳子午岭林区拥有47个国有林场;林区总面积511 948 hm2,其中,林地面积443 180 hm2,非林地68 768 hm2;森林覆盖率62.26%。作为陇东地区的重要水源涵养林和当地经济发展的绿色屏障,庆阳子午岭森林生态系统服务功能十分显著且不可或缺。

1.2 研究方法与数据

1.2.1Mate回归模型的一般形式

本研究所收集的文献中有关森林生态系统服务价值评估的研究,多数是针对同一研究地某年的森林资源进行评估,只有3篇文章针对同一研究对象不同年份的动态变化进行评价,且最终得出各年份的评价结果有所不同。因此,本研究忽略面板数据的影响,用加权最小二乘法建立基本Meta回归模型,同时结合选取的自变量,得到回归模型公式[式(1)]。

y=α+βixi+βcxc+βexe+βsxs+
βhxh+βpxp

(1)

式中:y为待研究地的森林生态系统服务价值;α为常数项;x为自变量矩阵[xi代表地点变量,xc代表生态系统服务类型,xe代表森林分类(包括森林类型和林分类型),xs代表方法变量,xh代表森林面积,xp代表社会经济状况(包括人口数量、人口密度、人均GDP)];β为相应x变量的回归系数。

1.2.2数据库的建立

本研究基于中国知网(CNKI)平台进行了大量的文献检索工作。以“森林生态价值”“森林生态价值评估”“森林生态系统服务”等为关键词进行检索,共搜集到263篇评估国内森林生态系统服务价值的实证研究文献。在文献筛选过程中,遵循:1)剔除以其它自然资源为研究对象进行价值评价的文章。2)剔除缺少变量信息的文献、理论研究型文献以及评估方法为效益转移法的文献。3)剔除不包含相同林分类型和森林类型的文献。4)同一篇文献中,出现对同一研究对象价值的不同年份进行动态变化的研究时,要注意筛选,即:文献中,不同年份的数据信息都趋于完整且出现明显动态变化,则该文献纳入数据库;文献中,信息不完整,则该文献要被剔除。

按照数据筛选标准以及文献阅览,最终纳入数据库的文献为61篇(期刊论文48篇,硕博论文13篇),包含66个评估结果。将文献中有关森林价值评估的数据和指标列入Excel表格当中,并对各个指标进行统计。

为便于研究结果之间的比较,对所有数值变量都进行自然对数变换。对数变换能够有效减小原始数据的波动程度和异方差性,降低高异常值产生的影响[26]。此外,由于数据库中文献的价值评估年份有所不同,但大部分都基于2015年,因此,通过消费者物价指数(CPI),将不同评估基年的价值调整到2015年的物价水平;用统一基年后的价值(元/a),作为后续Meta回归模型分析的变量。

根据国家标准《森林生态系统服务功能评估规范》[3](GB/T 38582—2020),结合森林生态系统的特点以及本研究中Meta分析数据库的文献信息,确定作为评估变量进行分析的10类森林生态系统服务价值类型和7种使用频率较高的价值评价方法,构建用于Meta分析的森林生态系统服务价值评估体系(表1)。

1.3 自变量选取

根据国外已有的生态系统服务价值评估研究以及自变量选取的具体情况[27-28],结合表1,本研究选择地点、生态系统服务类型、森林类型、林分类型、评估方法、森林面积、社会经济等7个变量作为Meta回归模型的自变量。

1)地点变量。研究区所属区划不同,则气候条件不同,地质条件也不同,以上都会影响当地森林林分类型,进而使当地森林生态系统服务功能存在差异。因此,按照我国七大地理分区标准进行研究地划分,可将研究地分为东北、华北、西北、华东、华南、西南、华中等七大区域。

2)生态系统服务类型变量。生态系统服务功能的类型不同,很大程度上会影响森林的生态系统价值评估结果。依据表1,可以将森林生态系统服务功能分为保育土壤、林木养分固持、涵养水源、固碳释氧、净化大气环境、森林防护、保护生物多样性、林木产品供给、森林游憩、社会文化等10类功能。

3)森林类型变量。根据《中华人民共和国森林法》可将森林分为防护林、用材林、经济林、薪炭林、特殊用途林等5类。结合本研究文献数据库中不同研究地森林的类型以及子午岭林区的特点,可将森林类型划分为公益林和商品林[防护林、特用林(为公益林),用材林、经济林、薪炭林(为商品林)]。不同森林类型所带来的价值不同,应当在评估中注意区分。

4)林分类型变量。不同林分类型的蓄水量、森林产品、碳汇程度等都有所不同,这对于森林生态系统服务的总价值有较大影响。按照森林的外部条件及森林所含植被类型,可将森林分为针叶林、阔叶林、针阔混交林;由于文献数据库中大部分研究地的灌木林在森林植被中所占比重较大,因此,本研究将林分类型划分为针叶林、阔叶林、针阔混交林、灌木林和其它类型。

5)评估方法变量。用不同的方法评估生态系统服务价值,得到的评估结果不同[29]。因此,评估方法会影响评估结果。

6)森林面积变量。在Meta回归模型中,森林面积也会决定森林生态系统服务价值的大小,且随着森林面积的增加,生态系统服务价值可能存在边际效益递增或递减的现象,因此,森林面积是影响森林价值的重要因素。本研究依据具体文献中提供的研究地森林面积信息确定最终的变量值。

7)社会经济变量。包括受益人口数、人口密度和人均GDP。研究地人口数、人口密度,可以反映出人们对森林的需求大小以及森林提供生态系统服务价值的饱和程度;而人均GDP,可以反映出研究地的经济水平和生活水平。经济的发展和人口的增加都会影响森林的开发和利用,不合理的开采会对森林生态系统造成威胁。本研究依据各省(区、市)统计年鉴中的具体信息确定最终的变量值。

在使用Stata 16软件进行数据分析前,要对各类变量信息进行编码和赋值。对各类变量进行处理后,分别得出其均值、标准差并统计观察数量。赋值结果如表2所示。

表2 Meta回归模型变量信息

2 结果与分析

2.1 各项生态系统服务价值

对搜集的61篇关于国内森林生态系统服务价值评估的文献进行统计,得到各项生态系统服务功能平均价值量(图1)。按照价值量高低排序,依次为涵养水源>保护生物多样性>固碳释氧>净化大气环境>保育土壤>森林游憩>林木产品供给>林木养分固持>森林防护>社会文化。从森林提供的生态系统服务价值来看,涵养水源、保护生物多样性、固碳释氧提供的价值较高,分别为11 859.83亿元、6 511.85亿元、4 971.82亿元。由此可见,上述功能对维持森林生态系统有着重要作用。

图1 2015年各项生态系统服务功能平均价值量

2.2 Mate回归结果

将表2的回归变量信息表导入Stata 16软件,得到Meta分析结果。通过对回归结果整合,可知38个自变量中有14个自变量结果显著(表3)。这些显著的变量会对森林生态系统服务价值产生影响。

表3 Meta回归模型结果

2.3 影响因素分析

1)地区因素。在东北、华北、西北、华东、华南、西南等地区中,华东地区的回归系数显著大于0,说明在其它条件不变的情况下,华东地区与对照组(华中地区)有显著差异,表明地理位置及经济发展状况的差异会导致不同地区的森林生态系统服务价值不同。由回归系数可知,华东地区的森林生态系统服务价值较高。

2)森林类型因素。由表3可知,针阔混交林和灌木林的回归系数显著大于0,说明在其它条件不变的情况下,针阔混交林和灌木林与对照组(针叶林)有显著差异。对比回归系数可知,灌木林的森林生态系统服务价值最高,针阔混交林的价值较低,表明针阔混交林对于森林生态系统服务价值的评估影响较小。

3)生态系统服务类型。回归结果显示,林木养分固持、涵养水源以及保护生物多样性的回归系数显著大于0,说明在其他条件不变的情况下,这3项与对照组(净化大气环境功能)均有显著差异。对比回归系数可知,涵养水源显著性最高,表明涵养水源所带来的经济价值最高,对森林生态系统服务价值评价的影响最大,这与石瑾等[30]得出的结论一致。主要原因为子午岭位于黄土高原水土流失严重的地区,其林区森林是陇东地区最大的水源涵养林,对保护泾河、洛河及下游水库等具有十分重要的作用。

4)评估方法因素。回归结果显示,影子价格法、影子工程法、市场价值法、碳税法以及费用支出法的回归系数显著,表明在其它影响因素不变的情况下,采用以上5种方法得到的价值估计值与对照组(实地调查法)的价值估计值有显著性差异。对比回归系数可知,市场价值法、碳税法、费用支出法得到的估计值明显比其它方法高,表明采用不同的价值估计方法所得到的价值估计值存在差异,应当根据实际情况采用适合的方法。

5)人口因素。回归结果显示,受益人口数的回归系数显著小于0,表明人口因素与森林生态系统服务价值呈现负相关性,即随着人口数量的增加,森林生态系统服务价值会随之降低。这是由于森林承载能力有限,人口数量的不断增加,一定程度上会导致森林生态系统的退化;同时人口密度增加,对于土地的需求增加,也会影响森林的可持续发展和植被的生长,进而影响森林生态系统的服务价值。

6)人均GDP因素。根据回归结果,人均GDP回归系数显著大于0,表明人均GDP较高的地区,其森林生态系统服务功能价值较高。这主要是由于社会经济发展较好的地区,人民生活水平和文化程度相对较高,保护环境的意识相对较强,对森林生态系统服务的需求相对较为强烈。

7)森林面积因素。回归结果显示,森林面积的回归系数显著大于0,表明森林面积与森林价值呈正相关性,即森林生态系统的价值随森林面积的增加而增加。虽然这一结果与部分学者的研究结果相反,即单位面积森林价值存在规模收益递减效应,但是本研究回归结果与韦良莺[23]研究得出的结论一致。

2.4 子午岭森林生态系统服务价值评估

由表3可知,华东地区、灌木林、涵养水源、碳税法、森林面积、受益人口数和人均GDP等解释变量对森林生态系统服务价值评价具有较强显著影响,代入这些变量的回归系数,可以得到实际的Meta回归模型。具体公式如式(2)所示。

y=-0.1086+2.6211x5-1.4302x22+2.1547x23+

1.2535x10+2.6299x11+1.9819x14+1.7973x26-1.6931x28-2.3347x29+1.6868x32+2.5189x34-0.5289x36+1.9847x38+0.3756x35

(2)

式中:y是以2015年为基期的待研究森林的生态系统服务价值(元/a);x5(华东地区),x22(针阔混交林),x23(灌木林)为虚拟变量,取值为0或1;各自变量的具体取值,如下述内容所示。

以庆阳子午岭为研究地,用式(2)对庆阳子午岭森林生态系统服务价值进行评估。1)由于庆阳市位于西北地区,因此华东地区(x5)取值为0。2)庆阳子午岭林区森林的生物多样性具有复杂多变的情况,且经济价值的相关指标信息不完善,为了使评估结果更加准确,剔除不确定的解释变量。因此生物多样性(x14)取值为0,其余生态系统服务价值变量对庆阳子午岭林区森林都具有较强的影响。3)因为林木养分固持(x10)价值量与涵养水源(x11)价值量数据变化不大,因此取值参考石瑾等[30]对甘肃子午岭森林生态系统服务价值的评估值。其中,甘肃省庆阳子午岭森林林木养分固持价值量为1.11亿元(x10=1.11亿元)、涵养水源价值量为45.89亿元(x11=45.89亿元)。4)因为子午岭林区大部分林分类型为针叶林、阔叶林和灌木林,因此,针阔混交林取值为0(x22=0)、灌木林取值为1(x23=1)。5)由于评价方法在针对森林资源进行评估时具有不确定性,因此市场价值法(x26)、影子价格法(x28)、影子工程法(x29)、碳税法(x32)和费用支出法(x34)取值按照表2中的均值进行计算。6)2015年,子午岭林区总面积为51.9 万hm2,其中森林面积为31.8 万hm2(x35=31.8万)[31]。7)受益人口数及人均GDP取值为研究区所在地级市(庆阳市)统计年鉴中列示的数值。由于收集的文献大多数评价结果集中于2015年,本研究在做回归分析时,为了使得数据可比,已将不同年份的价值统一调整至2015年,因此,式(2)中的数值变量也取2015年的值。根据《2015年庆阳市国民经济和社会发展统计公报》[32]统计数据可知,庆阳市人口数量为223.05万人(x36=223.05万),人均GDP为27 366 元(x38=27366)。8)根据Meta回归模型[式(2)]计算,可得2015年庆阳市子午岭森林生态系统服务价值为122.07亿元。

2.5 有效性检验及结果分析

2.5.1有效性检验

根据石瑾等[30]关于甘肃子午岭森林生态系统服务价值功能与评价的结果可知,甘肃子午岭森林间接经济价值介于132亿～389亿元之间,而本研究最终计算得到的参考值为122.07亿元,与其研究结果大体接近。采用效益转移评价法进行森林生态系统服务价值评价时,需要对其有效性进行检验,即检验使用Meta回归模型分析得到的预测值与实际真实值之间的一致性。通过检验来预测效益转移结果是否有效可靠。

由于国内对庆阳子午岭森林生态系统服务价值评估的研究很少,因此,本研究针对转移值仅进行误差检验。误差检验是根据模型预测值[采用式(2)得到的计算值]与实际观察值(石瑾等[30]的研究结果)的误差来评价模型的有效性。差值越小,回归模型的有效性越高。具体计算如式(3)所示。

STE=(Vest-Vobs)/Vobs

(3)

式中:STE为转移误差;Vest为模型预测值;Vobs为实际观察值。

2.5.2结果与分析

根据式(3)计算,平均误差值为7.52%。有研究[33]表明,平均误差的均值在20%～40%之间是可以接受的。本研究平均误差值处于可以接受的范围内,因此,本研究所构建的Meta价值转移模型[式(2)],可用于对庆阳子午岭森林生态系统服务价值的评估。

3 讨论

1)本研究文献数据库中所参考的文献较多,但大多只针对某年的森林生态系统服务价值进行了评估,针对同一研究对象做不同年份动态分析的较少,因此,在进行本研究时将面板数据进行了忽略;但这在一定程度上也会影响Meta回归模型数据的准确性。由此可知,本研究最终得到的评估价值只能作为参考值而不能作为实际准确值。以后的研究中,应当尽可能地将数据完善,继续扩大数据库中文献的数量,并将文献中的各类具体情况尽可能都考虑到,进而提高评估数据的准确性。

2)本研究存在:针对森林的分类仅局限于外部分类,没有精确到具体树种,不同树种所带来的森林生态系统服务价值会有所不同;主要针对文献中一级分类数据进行搜集,而忽略了待研究地自然资源的具体分类。因此,在今后的研究中应当对文献数据库中森林类型进行更细致的划分,如具体到不同树木的种类,从而得到以同一待研究地不同树木种类为评估对象的更为详尽的结果。

3)文献搜集过程中发现,针对子午岭森林生态系统服务价值评估的文献过少,因此,本研究在对模型进行有效性检验时,只采用了误差检验这一种方法。使用多种检验方法可以更好地检验和证明模型的有效性,因此,在今后的研究中,应当将其它检验方法,如配对t检验、相关系数检验等也纳入到对模型的检验中。

4)根据评估结果可知庆阳子午岭森林生态系统服务价值较高,而其面临的外部环境相对复杂。通过价值评估,以期引起相关机构及民众的重视,不再破坏森林环境,对其保护并合理利用,最终实现子午岭森林生态系统服务的可持续发展。现阶段在国内,与生态补偿有关的实现机制尚在探索当中,因此,本研究对价值评估后的相关补偿政策和措施研究缺少。在后续的探索中,应当将生态补偿机制纳入研究过程,进而给出更加具体合理的参考建议。

5)近年来,对自然资源生态系统服务价值研究成为学术界的热点,但能够综合使用效益转移评价法进行价值评估的研究较少。与国外相比,国内在该方面的成果不足,还有较大的探索空间。我国应在此方面进行更加广泛的探索和研究,以充实实证案例,完善评价机制,使评价结果更加准确完整。