基于DID模型的福建省生态公益林保护对林农的经济影响评估

陈 钦，黄巧龙，游玲娜，谢丽星，程秋旺，潘 辉

（1.福建农林大学 经济学院，福州 350002；2福建农林大学 管理学院，福州 350002；3.闽江学院，福州 350108）

随着福建省铁路、公路建设的不断扩大，水源保护区域的增加，生态保护的加强，有些商品林被政府划为生态公益林，有些商品林被政府界定为重点生态区位商品林，禁止采伐。重点生态区位商品林虽然形式上属于商品林，但是经济实质上雷同于生态公益林。这会对林农产生经济影响。本文从林农的微观角度出发，分析福建省生态公益林保护对林农的经济影响。从理论研究来看，针对生态公益林保护对林农经济影响的研究较少，未见报道采用大样本和DID模型进行研究；从实践方面来看，本文在问卷调查的基础上分析福建省生态公益林保护对林农的经济影响以及影响金额，对政府制定福建省生态公益林生态补偿价格，保障林农的切身利益，促进林业生态效益和经济效益的提高，进而推进生态公益林保护，具有重要的实践意义。

1 模型设定

本文使用DID方法来评估生态公益林保护对林农的经济影响，用林农家庭林业收入作为经济影响的衡量指标。DID模型的基本思想是把样本分为控制组（Control）与处理组（Treated）(史桂芬,2012)[1]，其中，控制组为未受到生态公益林保护政策影响的样本，处理组为受到生态公益林保护政策影响的样本，将两组进行比较从而评估该政策对林农林业收入的影响，首先收集两个时期的数据，即2002年和2013年相关变量数据；其次将样本分为两组，2002年只有商品林，2013年拥有生态公益林的样本为处理组；而2002年和2013年都只有商品林，没有生态公益林的样本为控制组。通过实证分析，分别得到处理组和控制组在2002年和2013年林业收入的变化值，这两个变化值的差额就反映了生态公益林保护对林农林业收入的净影响(古晓,2013)[2]。

在没有考虑其他控制变量的情况下，DID模型的表达式如下：

其中，i代表林农，t代表时期，在t=0阶段，所调查的林农的森林是商品林；在t=1阶段，上述一部分林农的森林由商品林变成生态公益林，而另一部分林农的森林仍然是商品林。关键解释变量FPCit是一组二值虚拟变量，代表t时期i林农情况，分别测量林农的森林是否由商品林变成生态公益林，1表示是，0表示否。Yit是t时期i林农的收入；t是时期虚拟变量，生态公益林保护实施前取值为0，实施后取值为1。ci是非观测效应，控制随时间不变的不可观测因素；μit是特异性扰动项，代表因林农因时而变且影响Yit的那些非观测扰动因素。α0、α1和δ是待估计参数，其中δ是研究最为关注的参数，衡量了生态公益林保护对变量Yit的经济影响。

根据该模型，可以分别得到处理组和控制组在生态公益林保护实施前后林农林业收入变动的模型：当FPCit=0，t=0时，得到控制组和处理组在生态公益林保实施前林业收入的变动模型；当FPCit=0，t=1时，得到控制组在生态公益林保实施后林业收入的变动模型；当FPCit=1，t=1时，得到处理组在生态公益林保实施后林业收入的变动模型，具体如下所示：

根据式（2），可得到控制组在生态公益林保护实施前后林农林业收入的变化值为：

根据式（3），可得到处理组在生态公益林保护实施前后林农林业收入的变化值为：

根据式（4）和（5），生态公益林保护对林农林业收入的净影响为：

为了剔除其它因素对林业收入的影响，本文进一步引入控制变量，采用非观测效应综列数据模型如下：

式中，Zit是一组随时间变化的可观测的影响因变量Yit的控制变量；Xit是一组不随时间变化，或随时间同等变化的可观测的影响因变量Yit的控制变量；β和γ是待估参数矩阵，衡量了控制变量对因变量Yit的作用。

2 理论分析

经济学认为在经济活动中，人们都是理性的，人们参加经济活动时都持有预期收益大于预期成本的观点，这是人们参与活动的基本出发点和动力。人们投入的主要目的是获得收益，只有当其收益大于成本时，才是经济合理的。一般而言，农户作为理性的经济主体，其生态公益林建设和保护是为了追求潜在的收益，即通过比较其成本和收益水平，在可接受的范围内，产生行为。由此可见，在生态公益林建设和保护过程中，成本和收益水平是农户决策的核心与关键。

2.1 生态公益林保护对林农林业收入的影响

生态公益林保护对林农林业收入的影响主要体现在商品林和生态公益林的收益差距上。为了保护森林资源，提高生态环境质量，政府采用自上而下的办法将部分商品林强制划定为生态公益林，禁止对其进行采伐，导致林业收入减少(沈洁,2014)[3]。为此，政府制定了生态补偿标准，生态公益林的经营者可以获得一定的经济补偿，但是现行的生态补偿标准低，对于福建省绝大部分生态公益林而言明显不够，使得很多林农获得的补偿价不能弥补营林成本。

2.2 收入影响因素的研究综述

农业收入会受到农业生产条件、生产经营费用、劳动力等因素的影响；同时，根据公共财政理论，财政支农也会影响农业收入(杨静,2014)[4]。高阳、赵正等(2014)运用实证方法分析林农林业收入的影响因素，结果表明：林农林业收入的影响因素包括受教育程度、林下经营项目、林种等[5]。林和平(2009)分别分析了林地资源数量、林地资源经营方式与林业收入之间的关系，得出：耕地资源、林地资源、人力资源以及树种等都对林业收入有显著的影响[6]。刘伟平(2009)认为，经济环境和价格等经济因素、劳动力数量、林业政策等都会影响林农的林业收入[7]。石康桥、苏时鹏等(2014)通过比较集体林权制度改革前后林农林业收入的影响因素，得出：林改前林农林业收入的主要影响因素包括林地投入、经营类型等；而林改后林农林业收入的主要影响因素为受教育程度、林地面积等[8]。姚林香、舒成(2010)通过对江西7县农户样本数据的分析，发现：农业人口数、耕地面积等对农民收入具有显著影响[9]。

2.3 变量的选择及说明

本文关注的是生态公益林保护对林农的经济影响，选取林业收入作为模型的因变量。模型选取的自变量包括虚拟变量、随时间变化的可观测的影响林业收入的控制变量以及不随时间变化，或随时间同等变化的可观测的影响林业收入的控制变量。综合有关学者的研究成果以及理论分析，首先，本文选取时期、商品林是否变成生态公益林作为虚拟变量。如果由于高速公路、高铁、水库等建设，林农的商品林被划为生态公益林，禁止采伐，林农就没有木材采伐收入，为此林农可以获得森林生态效益补偿收入、生态公益林林下经营补贴收入等，可见，商品林是否变成生态公益林对林农林业收入产生影响，本文试图研究这个关键变量的影响大小。其次，选取家庭劳动力、人均GDP、职务、受教育程度、耕地面积、林地面积和树种作为控制变量，具体说明如下：①家庭劳动力。家庭劳动力越多，林业生产要素中的人力资源数量越多，所以林业收入越多，假设家庭劳动力与林业收入正相关；②人均GDP。人均GDP越高，表明当地经济发展水平越高，木材和林产品的销售量越大，所以林农的林业收入越多，假设人均GDP与林业收入正相关；③林农职务。担任职务（如村干部）的林农，一般社会资本更多，更容易获得木材采伐指标和更快了解到林业信息，林业收入也会更高，假设林农担任的职务与林业收入正相关；④受教育程度。受教育程度越高，有利于林农及时地对政策和市场作出反应，林农林业经营能力越强，林业收入越高，假设受教育程度与林业收入正相关；⑤耕地面积。耕地面积越大，对耕地投入越多，农业收入越多，对林业的经济依赖越小，对林业的投入随之减少，导致林业收入减少，假设耕地面积与林业收入负相关；⑥家庭林地面积，一般情况下林地面积越多的林农，林业收入越高，假设林地面积与林业收入正相关；⑦树种。不同树种的经济价值不一样，一个树种经济价值越大，其经济收益越高，假设树种的经济价值与林业收入正相关。变量的选择及其赋值说明具体如表1所示。

3 计量结果及其分析

考虑到可能存在影响林业收入的其他因素，为了剔除这些因素对林业收入的影响，本文选择人均GDP、家庭劳动力、林农职务、受教育年限、家庭耕地面积、林地面积、树种作为控制变量，分析福建省生态公益林保护对林农林业收入的净影响。运用Stata12.0软件，将上述控制变量放入模型中进行估计，得出引入控制变量后DID模型的计量结果，如表2和表3所示，模型的Prob＞F=0.000 0，说明模型整体显著；R方为0.631 7，调整后R方为0.624 0，说明模型拟合度较好。

表2 DID模型计量结果一

从表2可以看出，DID值的系数为-8 700，且在10%的统计水平上显著，说明在控制其他因素的情况下，福建省生态公益林保护使样本林农户均林业收入降低了8 700元，也就是说福建省生态公益林保护对林农的经济影响为-8 700元。政府确定生态公益林补偿价格可以参考这个数字，并且据此计算每年每亩生态公益林补偿标准，从而为政府修订生态公益林补偿政策提供重要依据。可见，政府应重视生态公益林补偿政策的完善和实施，弥补生态公益林保护给林农带来的经济损失，从而促进生态公益林保护工作的有效进行。

从表3可知，时期P值为0.000＜0.01，说明2013年与2002年相比，样本林农林业收入发生了显著变化；人均GDP对林业收入影响的回归系数为正，且P值为0.002＜0.01，说明人均GDP对林农林业收入在1%水平上具有正向的显著影响；家庭耕地面积的回归系数为负，且P值为0.071＜0.1，说明耕地面积对林业收入在10%水平上具有负向的显著影响；家庭林地面积的回归系数为正，且P值为0.000＜0.01，说明林地面积对林业收入在1%水平上具有正向的显著影响。

表3 DID模型计量结果二