全 文 ：第 52 卷 第 5 期
2 0 1 6 年 5 月
林 业 科 学
SCIENTIA SILVAE SINICAE
Vol. 52，No. 5
May，2 0 1 6
doi:10．11707 / j．1001-7488．20160519
收稿日期: 2015 － 01 － 23; 修回日期: 2015 － 12 － 16。
基金项目: 国家林业局重点项目(2012 － 07)。
* 刘俊昌为通讯作者。
黑龙江省森工林区林业用地面积变化及驱动因素分析*
刘 琳1，3 刘铁男2 刘美爽3 刘俊昌1
(1．北京林业大学经济管理学院 北京 100083; 2．黑龙江省森林工程与环境研究所 哈尔滨 150081;
3．东北林业大学工程技术学院 哈尔滨 150040)
摘 要: 【目的】林区林业用地的大量流失已成为制约林区森林资源可持续发展的瓶颈。通过林地变化数据分
析，以期找出林区林业用地面积变化的主要驱动因素及各因素对林业用地面积变化的影响程度，为相关决策部门
提供借鉴和依据。【方法】选取黑龙江省森工林区 1986—2013 年林地利用数据和同期社会经济影响因素各项指标
数据，在定性分析基础上，从经济、社会和政策因素 3 方面选取 12 项指标，以 2002 年之后的统计口径为标准，对
1994—2002 年的相应数据进行调整，应用 SPSS18 软件建立多元线性回归模型并对模型进行检验。【结果】经过计
算，得到黑龙江省森工林区林业用地面积影响因素模型: Y = 900. 565 － 11. 082D1 － 53. 463X6，R
2 = 0. 867，F =
81. 421，模型通过检验。森工林区林业产业总产值、在岗职工年平均工资、第一产业所占比重、第三产业所占比重、
多种经营总产值占林业产业总产值的比重、林业固定资产投资、年末林业人口数、工人发生工伤事故人数与林业用
地面积变化显著相关。1998 年天保工程政策和多种经营总产值所占比重对林业用地面积变化影响最为显著。
1998 年天保工程政策变量符号为负，表明天保工程的实施对森工林区林业用地面积的减少起到显著的促进作用;
森工林区多种经营总产值所占比重每提高 1 个百分点，林业用地面积减少 0. 53 万 hm2。【结论】在多种经营过程
中，应注意保护林地资源，实现林地资源的可持续利用。
关键词: 黑龙江省森工林区; 林业用地面积; 驱动因素
中图分类号: F307. 2 文献标识码: A 文章编号: 1001 － 7488(2016)05 － 0160 － 10
Analysis of Forest Land Area Change and Driving Factors in the
Forest Industry Region of Heilongjiang Province
Liu Lin1，3 Liu Tienan2 Liu Meishuang3 Liu Junchuang1
(1 ． School of Economics and Management，Beijing Forestry University Beijing 100083;
2 ． Forestry Engineering and Environment Research Institute of Heilongjiang Province Harbin 150081;
3 ． College of Engineering and Technology，Northeast Forestry University Harbin 150040)
Abstract: 【Objective】Woodland is an important part of forest resources，and is the basis of the forest． In this paper，
I aimed to find out the forest region of Heilongjiang Province forestry with area change of main driving factors and to the
forestry with area change in the degree of influence，so as to provide a reference and basis for the relevant decision-making
departments．【Method】This study selected the forestland using data during 1986—2013 from forest industry region of
Heilongjiang Province and corresponding indexes data of social and economic impact factors． On the basis of qualitative
research，12 indicators were selected from the three aspects consisting of economy，society and policy factors． The data of
1994—2002 were adjusted by the statistical caliber after 2002，SPSS18 was applied to establish multiple linear regression
model and test the model． 【Result】The forestry land area of influence factor model for forest region of Heilongjiang
Province was obtained: Y = 900. 565 － 11. 082D1 － 53. 463X6，R
2 = 0. 867，F = 81. 421，model passed the test． The
forestry industry output value，the average annual wages of staff and workers，the proportion of the first and third industry，
diversified output value occupancy，forestry investment in fixed assets，population at the end of the year，and the casualties
because of working in forestland were showed significant correclation with the change of forestry land area，respectively． The
implementation of the Natural Forest Protection Project and diversified output value occupancy affects the changes of
forestry land area extremely significantly． In 1998，the implementation of the Natural Forest Protection Project plays a
第 5 期 刘 琳等: 黑龙江省森工林区林业用地面积变化及驱动因素分析
negative role in reduced forest area land area． Once the diversified output value occupancy increased a percentage point，
the forestry land area reduced 5 300 hm2 ． 【Conclusion】The results indicated that more attention should be paid to protect
woodland resource in the process of diversification，and finally realize the sustainable use of woodland resources．
Key words: the forest industry region of Heilongjiang Province; forest land area; driving factors
黑龙江省森工林区是我国最大的重点国有林
区和森林工业基地。2014 年 4 月 1 日起，国家林
业局、财政部在黑龙江省重点国有林区启动全面
停止天然林商业性采伐试点，林区的历史任务从
为生产建设源源不断地提供木材逐渐转变为恢复
森林生态环境、增加碳储备; 2015 年 2 月 8 日，国
务院发布了《国有林区改革指导意见》，明确指出
国有林区是维护国家生态安全最重要的基础设
施，在经济社会发展和生态文明建设中发挥着不
可替代的作用，为国家经济建设做出了重要贡献;
但是长期以来国有林区管理体制不完善，森林资
源过度开发，民生问题较为突出，严重制约了生态
安全和保障能力。
林地是森林资源的重要组成部分，是森林存
在的基础和依托。如果林地依然存在，在自然条
件比较好的地方，依靠自然力可以实现森林植被
的恢复;而一旦林业用地大量转变成其他用途，则
这块林地上的林木也就永远消失，将会改变土壤、
大气、碳循环和生物多样性等，对人们的生产和生
活将产生深远影响。然而长期以来，我国森林资
源管理以林木资源管理为中心，林地资源管理并
没有得到应有的重视。1998 年，国家开始实施天
然林保护工程，加大了对国有林区森林资源保护
的资金投入，从第 3 次全国森林资源清查开始，森
林一直保持面积和蓄积的双增长，但是林业用地
面积却持续大幅度减少，黑龙江省森工林区林业
用地面积从第 1 次复查时的 936. 95 万 hm2 下降
到第 8 次复查的 837. 09 万 hm2，减少了 99. 86 万
hm2，减少率为 11%。大量林业用地流失已经成为
制约黑龙江省森工林区森林资源可持续发展的瓶
颈，因此，迫切需要对引起林业用地面积变化的影
响因素及影响程度进行深层次分析。
国内大量学者对土地资源利用的影响因素进行
了相关研究。李智伟(2002)提出，影响土地资源持
续利用的社会、经济和技术 3 方面因素可统称为人
为因素，其对土地资源利用往往起着先导和主导的
决定性作用。张凤荣 (2000)从理论上论述了土地
可持续利用与环境保护会同时受到自然、社会、经
济、土地利用规划及管理等因素的影响，并将我国按
照一定的方法划分成不同区域，分别进行可持续土
地利用管理的实践研究。刘平辉等 (2003)对北京
市海淀区土地资源可持续利用的影响因素从自然条
件、工业化和城市化发展、土地利用经济效率指数的
差异、经济发展战略和产业政策、生态环境建设与保
护等方面进行了分析，提出在市场经济条件下，由于
受经济利益的驱动与影响，土地利用类型必然是由
低值利用方式向高值利用方式转化。
也有学者对林地利用变化及其影响因素进行了
一些探讨。Gao 等(2012)借助遥感和 GIS 工具绘制
林地变化图，对黑龙江省 1896—2000 年 100 多年间
林地退化的情况及原因进行了分析，提出建国初到
1980 年，木材需求、农业压力、林地转为农地是林地
退化的主要原因; 1980—2000 间，城市化是林地退
化的主要原因。李美玲等(2005)、李泽等(2014)运
用森林资源清查的一类和二类统计数据，建立计量
模型，分析了影响林地资源利用变化的驱动因素。
战金艳等(2011)基于栅格面积成分数据，构建了林
地面积变化的计量经济模型，采用 Tobit 回归分析方
法估计了自然环境条件和社会经济因素对江西省林
地面积变化的影响。
在林地面积变化驱动因素指标的选取上，牡丹
等(2010)基于内蒙古鄂尔多斯市 1985—2007 年森
林资源统计数据，根据林地变化动态，选取影响鄂尔
多斯市林地变化的年末总人口、城市化率、财政收
入、财政支出、国内生产总值、第一产业、第二产业、
第三产业 8 个社会经济因素，在 SPSS 统计软件的
辅助下进行社会经济驱动因素分析，同时建立了林
地变化与社会经济因素之间的驱动机制模型。
当前，国内对土地资源利用变化驱动因素的分
析大多以耕地作为主要研究对象，尽管林地属于农
村土地，但是并没有纳入农地可持续管理的研究范
畴。鉴于林业生产和国有林权制度安排的特殊性，
有关土地资源利用的现有研究成果难以直接为国有
林区林地资源利用提供理论依据。但有关土地资源
利用的研究方法，包括多元回归分析等计量方法在
农地利用变化驱动因素确定方面的运用，可以为本
研究分析国有林区林业用地面积变化的影响因素提
供一定借鉴。本研究立足于我国重点国有林区———
黑龙江省森工林区，通过详实的数据并建模，对黑龙
江省森工林区林地变化驱动因素进行实证分析。
161
林 业 科 学 52 卷
1 研究区概况、研究方法及数据来源
1. 1 研究区概况
黑龙江省森工林区包括伊春、牡丹江、松花江和
合江 4 个林业管理局管辖的 40 个森工企业局和森
工系统的直属单位。林区经营总面积 1 009. 8 万
hm2，占黑龙江省国土面积的 22% ; 有林地面积 846
万 hm2，占全国国有林面积的 11. 7% ; 活立木总蓄
积 7. 7 亿 m3，占全国国有林区的 31% ; 森林覆盖率
83. 9%。林区经过 60 多年的开发建设，累计生产木
材 4. 6 亿 m3，累计上缴国家及地方利税总额 106 亿
元，向地方育林事业提供育林基金 11 亿元，为国家
建设和林区发展做出了巨大贡献。
1. 2 研究方法
根据黑龙江省森工林区 1986—2013 年林地利
用数据和同期社会经济影响因素各项指标数据，分
析林业用地面积变化趋势，并运用 SPSS 统计分析软
件建立回归模型，分析林业用地面积变化的经济社
会影响因素及各因素对林业用地面积变化的影响
程度。
1. 3 数据来源
样本大小对于建立计量经济模型至关重要，样
本数据的收集和整理虽然费时费力，但数据的数量
和准确性直接决定了模型的精准性和研究结果的科
学性，因此，本文选取黑龙江省森工林区 1986—
2013 年共 28 年的林地利用统计数据和同期《黑龙
江省森林工业综合统计资料汇编》数据。《黑龙江
省森林工业综合统计资料汇编》始于 1949 年，但是
1986 年以前本文所需的数据资料不完整，因此选取
了 1986—2013 年的数据;同时，也是由于数据的获
取问题，很多和林地利用有关的指标也被迫舍弃了。
2 林业用地面积变化影响因素的定性分析
2. 1 经济因素
经济发展从根本上决定了林地面积的变化过
程，当经济处于不同的发展阶段时，导致林地面积增
加或减少的原因会有所不同。随着经济进一步发
展，人们对森林资源提供生态产品的需求不断增加，
导致林地面积增加的因素将会发挥主要的影响作用
(戴芳等，2009)。经济因素对林业用地面积的影响
主要体现在经济发展水平和增长方式、产业结构与
林业投资 3 方面。
2. 1. 1 经济发展水平和增长方式 从改革开放到
20 世纪末，是我国经济高速发展的时期，而黑龙江
省森工林区一直以来就是我国经济高速发展的“原
材料基地”，是伴随着工业化进程逐步建立并发展
起来的，重取轻予，长期过度采伐，大面积皆伐。一
些地方政府官员为追求短期经济效益和自身政治前
途，通过土地、森林和优惠政策等手段招商引资，成
为促进本地区经济发展和 GDP 增长的首选途径，大
量林地转变为工业或建设用地。同时，林区职工工
资水平高低对林地资源利用的影响也很显著，林区
职工工资水平越低，对林地资源的依赖越大;职工收
入水平越高，特别是工资水平越高，对林地资源的依
赖越小，对林地保护的意识越强。
2. 1. 2 产业结构 正如库兹涅茨定理所揭示出的，
由于产业间存在相对收入弹性差异，因此，随着人均
国民收入水平的提高和经济的进一步发展，对第二、
第三产业产品需求的增加大于对第一产业产品需求
的增加，因而包括土地等生产要素开始从第一产业向
第二、第三产业转移(杨开忠，1989)。同时，营林业是
第一产业的一部分，是属于大农业范畴的，劳动力从
第一产业向第二、第三产业转移，是农业现代化和农
村城镇化发展的必然趋势和结果(张建国，2003)。
黑龙江省国有林区在过去几十年的林业产业发
展中，也体现了上述规律。由于长期过度采伐，林区
森林资源出现了可采危机，为了森林资源的可持续发
展和国家生态安全，国家大幅下调木材产量，实施了
封山育林政策，第一产业逐渐萎缩，林产品加工业、林
产化工业、森林旅游业等第二、第三产业蓬勃发展，然
而在加快工业化发展的进程中也征占了大量林地。
黑龙江省森工林区产业结构调整除了林区经济
运行规律自发调节起作用外，国家林业政策对黑龙
江省森工林区产业结构调整也起到了决定性影响。
特别是 1998 年天保工程实施以来，森工林区逐渐停
止商品性采伐，林区第一产业迅速萎缩，林业企业遭
到重创，林区大量原本从事木材采伐和生产的工人
一下子变成了林区富余劳动力，在自谋出路的情形
下，“多种经营”成为木材加工等企业和林区“下岗
职工”的救命稻草。多种经营是林业企业在木材生
产及加工等主业以外开展的其他生产经营活动，是
林业企业乃至整个林区生存和发展的必要组成部
分，不仅为林业生产和林区职工生活提供了基本保
障，而且还为林区增加就业、提高资源利用率和经济
社会发展创造了有效途径(张微，2004)。
2. 1. 3 林业投资 林业具有投资收益周期长、风险
大和经济外部性等特征，投资作为一个有效的生产
因素，对森林资源的再生产发挥着重要作用 (王兰
会，2002)。以大工程带动林业大发展，是我国新时
期发展林业事业的基本思路。1998 年以来，国家加
261
第 5 期 刘 琳等: 黑龙江省森工林区林业用地面积变化及驱动因素分析
大了对林业重点工程的投入，通过各种渠道投入林
业的资金在“九五”至“十一五”期间均有大幅度增
加，同时林业投资结构也随之发生了根本性变化，生
态建设投资比重大幅度增加，营林基本建设投资比
重逐渐加大并超过森工基本建设投资，林业投资彻
底转向以生态建设为主。投资总量和投资结构的变
化对林地资源利用方式都具有一定的影响。
2. 2 社会因素
2. 2. 1 人口 随着社会经济的发展，人口、粮食、资
源、环境和经济因子之间面临着更深层次的矛盾，突
出表现在人口的过度增长对土地承载力的要求加
大，大量土地被开垦为耕地，毁林开荒成为增加耕地
的一种重要方式。人口因素对黑龙江省森工林区林
地资源利用变化有着重要影响，因为黑龙江省森工
林区的开发和建立就是一直伴随着人口的迁入的;
同时，森林腹地职工群众就业渠道有限，与城镇职工
群众收入相比差距很大，靠山吃山成为林区职工维
持生计的主要来源，难以避免人为因素对森林的破
坏。因此，林区人口是影响林区林业用地面积变化
的一个重要因素。
2. 2. 2 科技 科技进步有利于提高生产过程中的
资源利用效率，从而使得资源稀缺对于社会经济发
展的束缚程度越来越小，减少森林资源的破坏和退
化。随着森林资源经营理念的转变，我国对国有林
区森林资源管理由过去的以木材需求为主逐渐转变
为以生态建设为主，森林资源经营以森林抚育和发
展非林产业为主，而实现这一切，离不开专业的技术
团队;同时，由于林区停伐，生态林地产业开发成为
林区经济转型的有效途径，林区职工开展林下种植、
养殖、林产品的采集等无不需要技术指导。因此，科
技因素不仅影响了林地的利用效率，还影响着林地
资源的利用方式。
2. 2. 3 林区职工的社会保障机制 森林经营管理
活动包含一些具有风险的工作环节，会对作业人员
的健康和安全造成一定风险。林区职工工资收入本
来就远远低于其他行业，再加上高风险，更是降低了
职工从事林业管护和经营的积极性。因此，林区职
工的社会保障机制越健全，福利水平越高，越应有利
于林地资源的可持续利用。
2. 3 林业政策因素
林业政策是国家为保护森林资源、发展林业生
产而制定的行动规范和准则，是国家经济政策的组
成部分，体现了政府在林业方面的施政目标。国内
外学者在研究林地面积变化时，政策因素也常被作
为重要的影响因素进行分析和思考。战金艳等
(2011)研究发现是否有林地保护工程实施与林地
面积呈显著的正相关，说明林地保护工程的实施对
拉动林地增长具有重要作用，林地保护政策在林地
面积增加过程中的作用极为重要。徐新良等
(2004)研究认为，从 15 年的短时间尺度看，在国家
政策引导和调控下的人类活动是导致海南岛林地资
源变化的最主要原因。
1998 年天保工程实施后，重点国有林区停伐限
伐，在保护好天然林资源的基础上，开始转向林区多
种资源的开发和利用;然而，天然林保护工程是我国
在 1998 年特大洪水灾害的情况下匆忙试点启动的，
工程的规划设计、相应政策、保障措施都存在一些不
足。在国有林区，天保工程的实施加剧了木材采伐
企业的经济危困，林区林产品加工产业全面萎缩、林
区职工平均工资收入减少、林区群众生活水平下降
以及林区社会经济发展出路不明确等问题逐步暴露
出来。因此，天保工程对黑龙江省森工林区林业用
地面积的变化有着重要的影响，有必要予以深入
分析。
天保工程实施后，国家又于 2003 年发布了《中
共中央、国务院关于加快林业发展的决定》(以下简
称《决定》)，《决定》将天保工程建设从主要是停伐
减产调整到实现森林的可持续经营上来; 将主要依
靠工程渠道分流安置富余人员调整到加快后续产
业、调整经济结构上来;将天保工程区的发展从主要
依靠政策拉动调整到主要依靠体制机制创新、实现
良性循环上来。《决定》的实施有助于将天保工程
引向深入，并对黑龙江省森工林区林地资源的利用
方式产生了深远影响。
3 林业用地面积变化驱动因素的定量分析
3. 1 指标选取
国民经济行业分类标准于 2002 年进行了重新
修订，1994 年标准中划分到第二产业的木材、竹材
采运在新标准中划归到了第一产业，以体现“大林
业”的概念。由于新标准统计口径大于旧标准，因
此本文以 2002 年之后的统计口径为标准，对
1994—2002 年的相应数据进行调整，统一统计口
径，而 1986—1994 年的木材、竹材采运包括在第一
产业中，因此不用调整。
另外，在选择代表人口因素的指标时，选择了
“年末林业人口数”，此指标扣除了林区暂住人口的
户籍人口数，与众多学者选择“林区人口总数”作为
指标略有不同，在数值上略小，但因为有户籍记录，
笔者认为其数据更为准确，并且《黑龙江省森林工
361
林 业 科 学 52 卷
业综合统计资料汇编》上运用了该指标，数据获取
较为方便。
由于政策因素具有特殊性，因此引入了 2 个虚
拟变量，即政策实施之前各个年份的数值为 0，政策
实施当年及以后各年份的数值为 1。在选择政策因
素指标时，选择了 1998 年实行的天保工程(D1 )和
2003 年《中共中央、国务院关于加快林业发展的决
定》(D2)这 2 个政策变量。
选取林业用地面积 Y 作为因变量，从经济、社
会、政策 3 方面选取了 12 个指标作为自变量，具体
指标如表 1 所示。
3. 2 模型的估计与检验
3. 2. 1 因变量与自变量相关性分析 表 2 中自变
量与因变量相关性的显著性检验采用双侧 t 检验
法，当 P≤0. 05 时表示该自变量与因变量显著相
关。通过表中的 P 值可以得出，Y 与 X1，X2，X3，X5，
X6，X7，X8，X9，X10显著相关。
林业用地面积与林业产业总产值呈负相关，说
明林业产业的发展对林地面积变化具有一定的负面
影响。从林业产业总产值的构成来看，1986 年木材
采运产值为 10. 7 万元，同期林业产业总产值为
16. 25 万元，木材采运产值占林业产业总产值的
66%，黑龙江省森工林区在这个时期为国家经济建
设源源不断地输送木材，而且采伐方式以大面积皆
伐为主;1992 年国家下发了有关文件降低森工林区
皆伐比例，逐渐改变了传统的采伐方式;一直到
1998 年国家实施天保工程，林区才开始大幅降低采
伐量，森林资源得到了一定恢复。因此，本文认为
1998 年之前采伐利用力度大是导致林业用地面积
减少的主要原因，而这一阶段林业产业总产值增加
的主要贡献来源于采运业，林业产业总产值的增加
对林业用地面积产生了一定的负面影响。
1998 年天保工程实施后，由于大幅减少采伐
量，采伐运输业和木材加工业受到重创，森工企业经
营和林区百姓生活都陷入了困境，寻找新的替代产
业、解决温饱成为林区面临的一个新问题，此时林区
多种经营成为了林区经济的救命稻草和新的经济增
长点。1986—1998 年 12 年间，林区多种经营增加
了 24. 2 亿元，而 1998—2010 年 12 年间林区多种经
营增加了 155. 11 亿元，多种经营产值占林业产业总
产值的比重也由 1998 年的 30%提高到 57%。林区
多种经营最初主要是单一的农业生产，特别是林业
收入锐减，农业生产成为解决温饱问题的重要途径，
因此，毁林开荒成为林业用地面积减少的主要原因。
从 1995—2000 年清查间隔期数据也可以看到: 间
隔期内，林业用地面积净减少 37 万 hm2，年均净减
少率为 0. 84%，此期间林业用地面积减少的主要原
因是 1995，1996，1997 年连续 3 年的速生丰产林熟
化造林地和综合使用林地开发政策实施，使许多林
地毁林开荒变为农业用地。1986 年森工林区农地
面积约 25 万 hm2，1998 年农地面积约 30 万 hm2，期
间林区农地面积增加了约 5 万 hm2; 而 2013 年森工
林区农地面积约 68 万 hm2，1998—2013 年间农地面
积增加了约 38 万 hm2。因此，上述对林业产业总产
值的分析也同时解释了 1998 年天保工程的实施和
多种经营产值所占比重与林业用地面积变化呈负相
关的原因。
在岗职工平均工资与林业用地面积呈负相关，
说明职工工资水平增加，林业用地面积减少。看似
很难解释，但是考虑还是与职工工资增加的来源有
关，无论是来自采运业还是多种经营，都对林业用地
面积具有负面影响。
林业用地面积与第一产业所占比重呈正相关。
森工林区第一产业主要指营林产业和林业系统内从
事第一产业生产的部分。营林产业包括林木的培育
和种植、木材采运、经济林产品的种植和采集等，第
一产业所占比重越高，营林产业发展规模越大，自然
需要的林地面积也越大;反之，第一产业萎缩，在追
求经济利益的驱使下，林地转化为农地甚至建设用
地等非林业用地的风险就越大。
林业用地面积与第三产业所占比重呈负相关，
这与预期相反。因为我国经济体制改革的重点之一
就是要调整产业结构，在提高第三产业比重的同时，
减少第一、第二产业的资源消耗及运行效率。分析
是由于林区第三产业发展比较滞后，还存在占用林
地的现象造成的。
林业用地面积与林业投资呈负相关，这与林业
投资结构有关。我国林业投资分为森工投资和营林
投资 2 部分，以 1986 年为例，林业投资总额为 3. 4
亿元，其中 1. 6 亿元用于森工基本建设，营林投资只
有 60 万元。森工基本建设投资主要用于增加木材
生产能力，修建森林铁路、公路、通讯线路、输变电线
路等，而这些建设都需要占用大量的林地才能完成。
随着国家林业政策的改变，特别是天保工程后，林业
投资的总量和结构都发生了重大变化，以 2012 年为
例，林业投资 144. 7 亿元，其中 55. 02 亿元用于生态
建设与保护，2. 74 亿元用于林业支撑与保障，0. 3
亿元用于林业产业发展，88. 64 亿元用于民生工程。
因此，随着林业投资结构的变化，林业用地面积的变
化将朝着积极的方向发展。
461
第 5 期 刘 琳等: 黑龙江省森工林区林业用地面积变化及驱动因素分析
表 1 林业用地面积变化驱动因素指标汇总
Tab． 1 Summary of forestry land area changes driving factors indicators
一级指标
First class indicator
二级指标
Second class indicator
三级指标
Third class indicator
代表符号
Symbol
单位
Unit
经济因素
Economic factors
经济发展水平
Economic
development level
森工林区林业产业总产值
Forestry industry output value in the forest
industry region
X1
亿元
Billion yuan
森工林区在岗职工年平均工资
The average salary of employees in the
forest industry region
X2
万元
Ten thousand yuan
产业结构
Industrial structure
森工林区第一产业所占比重
Proportion of primary industry in the forest
industry region
X3 %
森工林区第二产业所占比重
Proportion of secondary industry in the
forest industry region
X4 %
森工林区第三产业所占比重
Proportion of tertiary industry in the forest
industry region
X5 %
森工林区多种经营总产值占林业产业总产值的比重
The proportion of diversified economy output value
proportion in forestry industry output value in the
forest industry region
X6 %
林业投资
Forestry investment
森工林区林业固定资产投资
Forestry investment in fixed assets in the
forest industry region
X7
亿元
Billion yuan
社会因素
Social factors
人口因素
Population factors
森工林区年末林业人口数
Forestry population at year end in the
forest industry region
X8
万人
Ten thousand
person
科技因素
Technical factors
森工林区专业技术人员人数
Technicians in the forest industry region
X9
万人
Ten thousand
person
社会保障因素
Social security factors
森工林区工人发生工伤事故人数
Number of worker happening inductrial
injury accident in the forest industry region
X10
人
Person
政策因素
Policy factors
林业政策
Forestry policy
国家天然林保护工程
National natural forest protection project
D1
《中共中央、国务院关于加快林业发展的决定》
《Resolution of The CPC Central Committee and
State Council to Accelerate the Forestry Development》
D2
表 2 自变量与因变量的相关系数
Tab． 2 The correlation coefficients between independent variable and dependent variable
X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 X8 X9 X10
Y
相关性
Correlation
－ 0. 647 － 0. 584 0. 496 － 0. 174 － 0. 527 － 0. 917 － 0. 497 0. 766 0. 359 0. 644
显著性
Significance
0. 000 0. 001 0. 007 0. 377 0. 004 0. 000 0. 007 0. 000 0. 061 0. 000
N 28 28 28 28 28 28 28 28 28 28
林业用地面积与年末林业人口数呈正相关，这
一结果与人们传统上的认识有所不同。一直有学者
认为人口对资源构成巨大的压力，但是由于在本研
究用的人口指标是由户籍登记的林业人口数，结果
可以解释为林区常住人口的增加相应地使林业用地
面积也增加了。事实上森工林区是伴随着大量外来
人口的涌入而发展的，林业人口多了，原有的林业经
营范围不断扩大，而且随着林业用地面积的减少，林
地承载力不断降低，再加上森林资源不断减少，部分
林业人口向林区外迁移，或外出打工或离开林区。
林业用地面积与年末林业人口数呈正相关与林区的
实际情况也是相符合的，林业用地面积总体呈下降
561
林 业 科 学 52 卷
趋势，林区人口也呈减少趋势。
3. 2. 2 自变量共线性的检验与消除 利用相关矩阵
法和方差膨胀因子 VIF 判别法进行共线性检验。为
建模需要，对各影响指标间的自相关情况予以剔除。
表 3 自变量之间相关系数
Tab． 3 Phase of the relationship between the independent variables
X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 X8 X9 X10
X1
相关性
Correlation
1
显著性
Significance
N 28
X2
相关性
Correlation
0. 986 1
显著性
Significance
0. 000
N 28 28
X3
相关性
Correlation
－ 0. 655 － 0. 590 1
显著性
Significance
0. 000 0. 001
N 28 28 28
X4
相关性
Correlation
0. 111 0. 094 － 0. 085 1
显著性
Significance
0. 573 0. 636 0. 666
N 28 28 28 28
X5
相关性
Correlation
0. 670 0. 616 － 0. 865 － 0. 331 1
显著性
Significance
0. 000 0. 000 0. 000 0. 086
N 28 28 28 28 28
X6
相关性
Correlation
0. 751 0. 678 － 0. 631 0. 210 0. 632 1
显著性
Significance
0. 000 0. 000 0. 000 0. 283 0. 000
N 28 28 28 28 28 28
X7
相关性
Correlation
0. 884 0. 891 － 0. 511 0. 127 0. 495 0. 589 1
显著性
Significance
0. 000 0. 000 0. 005 0. 518 0. 007 0. 001
N 28 28 28 28 28 28 28
X8
相关性
Correlation
－ 0. 366 － 0. 251 0. 471 － 0. 203 － 0. 433 － 0774 － 0. 126 1
显著性
Significance
0. 055 0. 197 0. 011 0. 299 0. 021 0. 000 0. 523
N 28 28 28 28 28 28 28 28
X9
相关性
Correlation
0. 051 0. 003 － 0. 378 0. 014 0. 252 － 0087 0. 040 0. 007 1
显著性
Significance
0. 796 0. 987 0. 048 0. 944 0. 195 0. 659 0. 838 0. 970
N 28 28 28 28 28 28 28 28 28
X10
相关性
Correlation
－ 0. 636 － 0. 535 0. 771 － 0. 292 － 0. 662 － 0. 791 － 0. 437 0. 733 － 0. 416 1
显著性
Significance
0. 000 0. 003 0. 000 0. 132 0. 000 0. 000 0. 020 0. 000 0. 028
N 28 28 28 28 28 28 28 28 28 28
表 3 中自变量相关性的显著性检验采用双侧 t
检验法，当 P≤0. 05 时表示变量间显著相关。从表
3 可以看出，选取的 10 个自变量中存在着不同程度
的相关，表明 10 个自变量之间存在一定的共线性。
借助 SPSS18 统计软件采用方差膨胀因子 VIF
法对因变量同与其相关的自变量进行共线性诊断，
661
第 5 期 刘 琳等: 黑龙江省森工林区林业用地面积变化及驱动因素分析
结果见表 4。
从表 4 可以看出，与 Y 相关的自变量的方差膨
胀因子 VIF 值有 X3，X5，X7，X8 小于 10，其余均大于
10，表明与 Y 相关的自变量之间存在不同程度的共
线性。这说明在进行线性回归之前，一定要消除共
线性对回归模型准确性的影响。
表 4 与 Y 相关自变量间共线性诊断
Tab． 4 Collinearity diagnosis table between the independent variables related to Y
共线性统计量 Collinearity statistics X1 X2 X3 X5 X6 X7 X8 X10
容差 Tolerance 0. 004 0. 007 0. 166 0. 199 0. 075 0. 136 0. 151 0. 097
VIF 235. 929 150. 821 6. 036 5. 033 13. 297 7. 366 6. 642 10. 331
3. 2. 3 自变量共线性的消除 最常用的消除共线
性的方法有主成分分析法和逐步回归法。主成分分
析的目的在于降维，其结果是将多个指标归类为少
数的几个指标，这少数几个指标的表现形式一般为
原来指标体系中某几个指标的线性组合;而逐步回
归的目的是为了剔除影响不显著的指标，其结果是
保留原指标体系中影响显著的几个指标。因此，从
本文研究目的来看，逐步回归法比较符合要求。
通过 SPASS18 分析软件的输出结果可知，采用
逐步回归法可从相关变量集中选出“最优”回归子
集，当引入和删除的显著性水平 α 取为 0. 05 时，Y
相关自变量逐步回归系数如表 5 所示，Y 的逐步回
归得到一组模型。
表 5 Y 相关自变量逐步回归系数
Tab． 5 Relative independent variable stepwise regression coefficient table associated with Y
模型
Model
非标准化系数
Non standardized coefficient
B 标准误差
Standard error
t Sig．
共线性统计量
Collinearity statistics
容差
Tolerance
VIF
拟合度
R-squared
模型精度检验
Test of model precision
F Sig．
(常量 Constant) 905. 129 2. 838 318. 911 0. 000
X6 － 83. 581 7. 151 － 11. 687 0. 000 1. 000 1. 000
0. 840 136. 593 0. 000
3. 2. 4 引入政策变量后模型的回归与检验 前面
分析中已经介绍了引用政策变量的原因。在回归模
型中引入 2 个政策变量，这样的回归模型称为协方
差分析模型 ( ANCOVA ): Y = a0 + a1X6 + a2D1 +
a3D2。其中:Y 为林业用地面积;X6 为多种经营总
产值所占比重;D1 为虚拟变量 1998 年天保工程实
施;D2 为虚拟变量 2003 年国家关于加快林业发展
的决定，当值取 1 时为政策实施之后年份，当值取 0
时为政策未实施年份。
通过 SPASS18 分析软件对林业用地面积与 X6，
D1，D2 进行多元线性回归，软件输出结果如表 6，7，
8 所示。
表 6 Y 回归系数
Tab． 6 Y regression coefficients
模型
Model
非标准化系数 Non standardized coefficient
B 标准误差 Standard error
t Sig．
1
(常量 Constant) 898. 090 4. 294 209. 161 0. 000
X6 － 40. 640 20. 509 － 1. 982 0. 059
D1 － 12. 191 5. 098 － 2. 391 0. 025
D2 － 3. 897 4. 242 － 0. 919 0. 367
表 7 Y 模型精度
Tab． 7 Y model precision
模型 Model 平方和 Quadratic sum df 均方 Mean square F Sig．
1
回归 Regression 5 400. 006 3 1 800. 002 54. 223 0. 000
残差 Residual 796. 714 24 33. 196
总计 Total 6 196. 720 27
表 8 Y 拟合度
Tab． 8 Y R-squared
模型 Model R R2 调整 R2 Ajusted R2 估计标准误差 Standard error of estimate
1 0. 934 0. 871 0. 855 5. 762
761
林 业 科 学 52 卷
由表 8 可见，模型拟合度为 0. 871，拟合优度较
高，不被解释的变量较少。由表 7 可见，回归方程显
著性检验的概率为 0. 000，小于显著性水平 0. 05，则
认为系数不同时为 0，被解释变量与解释变量全体
的线性关系是显著的，可建立线性方程。由表 6，观
察回归系数显著性检验中的概率值，如果显著性水
平为 0. 05，除去常量 D2 外，其他变量均小于显著性
水平，所以 D2 变量保留在方程中是不正确的，该模
型不可用，应重新建模。
采用 SPASS18 分析软件多元线性回归中的“向
后筛选”方法，剔除变量 D2 后的模型结果是:
Y = 900. 565 － 11. 082D1 － 53. 463X6。
通过表 9，10，11 可见，模型拟合度为 0. 867，精
度为 0 ＜ 0. 05，系 数显 著性 检 验 的 精 度 都 小
于 0. 05。
表 9 Y 最终回归系数
Tab． 9 Y final regression coefficient
模型
Model
非标准化系数
Non standardized coefficient 标准系数
Standardized coefficient
B 标准误差
Standard error
t Sig．
2
(常量 Constant) 900. 565 3. 333 270. 218 0. 000
X6 － 53. 463 14. 978 － 0. 586 － 3. 569 0. 001
D1 － 11. 082 4. 938 － 0. 369 － 2. 244 0. 034
表 10 Y 最终模型精度
Tab． 10 Y final model precision
模型 Model 平方和 Quadratic sum df 均方 Mean square F Sig．
2
回归 Regression 5 371. 990 2 2 685. 995 81. 421 0. 000
残差 Residual 824. 729 25 32. 989
总计 Total 6 196. 720 27
表 11 Y 最终拟合度
Tab． 11 Y final R-squared
模型 Model R R2 调整 R2 Ajusted R2 估计标准误差 Standard error of estimate
2 0. 931 0. 867 0. 856 5. 744
因此，经过上述计算，得出林业用地面积与经济
社会影响因素的多元线性回归模型为:
Y = 900. 565 － 11. 082D1 － 53. 463X6。
(270. 218)( － 2. 244)( － 3. 569)
方程下面的小括号为 T 检验值，另有 R2 =
0. 867，F = 81. 421。
4 模型结果讨论
从模型可见，1998 年天保工程政策和多种经营
总产值所占比重对林业用地面积变化影响最为显
著。多种经营总产值所占比重每提高 1 个百分点，
林业用地面积减少 0. 53 万 hm2。1998 年天保工程
政策变量符号为负，表明天保工程的实施对森工林
区林业用地面积的减少起到了显著的促进作用。
模型结果与实际情况也是相符的，林业用地面
积一直持续下降，而同期多种经营产值所占比重则
持续上升。实际上，森工林区多种经营的蓬勃发展
与 1998 年天保工程的实施有着直接关系，天保工程
政策的实质是要大幅调低采伐量，木材产量大幅调
减，在产生大量下岗职工的同时，也为林区多种经营
提供了大量富余劳动力。
而天保工程实施的原因除了与我国经济发展阶
段有关，即经济由粗放型、资源依赖型向集约型、资
源可持续发展转变外，一个最直接的原因就是 1998
年发生的全流域洪水灾害。1998 年天保工程的实
施具有一定的突然性，政策的实施缺少缓冲期及政
策实施的后续配套措施。特别对于黑龙江省森工林
区来说，木头经济一直是林区经济发展的重心，在没
有后续承接产业的情况下突然间大幅调减木材产量
对森工林区来说可谓是伤筋动骨。采伐运输业和木
材加工业受到重创，森工企业经营和林区百姓生活
都陷入了困境，寻找新的替代产业、解决温饱成为林
区面临的一个新问题，在这种背景下，林区多种经营
成为了林区经济的救命稻草和新的经济增长点。然
861
第 5 期 刘 琳等: 黑龙江省森工林区林业用地面积变化及驱动因素分析
而由于林区富余劳动力大多数是从木材生产和加工
一线下来的，知识水平较低、劳动技能单一，林区多
种经营最初主要是单一的农业生产，无论是规模还
是生产力水平都比较低，因此毁林开荒成为林业用
地面积减少的直接原因。
从《黑龙江省森林工业综合统计资料汇编》的
数据对比来看，1998 年天保工程实施前 12 年和实
施后 12 年间，森工林区多种经营的增加额分别是
24. 2 亿元和 155. 11 亿元，天保工程实施后，多种经
营产值占林业产业总产值的比重由 1998 年的 30%
提高到 2013 年的 54%。从多种经营产值构成来
看，2013 年森工林区多种经营由 7 大部分构成: 种
养业产值为 97. 7 亿元，占 36% ; 森林食品产值为
61. 5 亿元，占 23% ; 药业产值为 13. 5 亿元，占 5% ;
工业产值为 21. 6 亿元，占 8% ; 建筑业产值为
23. 97 亿元，占 9% ; 运输业营业收入为 19 亿元，占
7% ; 商饮服务业收入为 30. 5 亿元，占 12%。从目
前多种经营产值的构成来看，林区多种经营以种养
业为主，其次是森林食品业，这 2 项占林区多种经营
的 59%，而种养业和森林食品业都是对林地资源依
赖性很强的产业。因此，模型结果也提示，在多种经
营过程中，应注意保护林地资源，实现林地资源的可
持续利用。
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(责任编辑 石红青)
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