祝凌云, 馮彥, 劉婷婷, 張大紅

北京林業(yè)大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院, 北京 100083

中國(guó)林業(yè)資源、投資與建設(shè)的空間分布與發(fā)展策略選擇

祝凌云, 馮彥, 劉婷婷, 張大紅*

北京林業(yè)大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院, 北京 100083

基于2014年林業(yè)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù), 采用Stata13.0對(duì)我國(guó)31個(gè)省市進(jìn)行聚類分析, 從而描繪林業(yè)資源、投資與建設(shè)的發(fā)展水平空間分布并對(duì)不同地區(qū)選擇差異化發(fā)展策略。聚類結(jié)果體現(xiàn)出空間異質(zhì)性: 發(fā)展較差的第一、二類主要分布在中部地區(qū), 第三、四類分別分布在沿海和東部沿海地區(qū), 發(fā)展較好的第五類主要分布在西北部地區(qū), 同時(shí)發(fā)展水平相似的地區(qū)呈現(xiàn)集群性。且其空間分布圖體現(xiàn)了“胡煥庸線”的規(guī)律, 即人口密度較高的東南部地區(qū), 林業(yè)資源、投資與環(huán)境水平較低, 表明人口、資源與地理分布的緊密相關(guān)。從結(jié)果得出, 相比經(jīng)濟(jì)要素來(lái)說(shuō), 林業(yè)發(fā)展更應(yīng)關(guān)注自然稟賦。不同地區(qū)應(yīng)采取共同但有區(qū)別的發(fā)展策略, 總體上制定生態(tài)紅線, 同時(shí)各地因地制宜以更好促進(jìn)林業(yè)的永續(xù)經(jīng)營(yíng)。

林業(yè)資源; 投資與建設(shè); 空間異質(zhì)性; 集群性; 發(fā)展策略

1 前言

《聯(lián)合國(guó)氣候變化框架公約》第21次締約方會(huì)議(世界氣候大會(huì))剛在巴黎落下帷幕, 《巴黎協(xié)定》提出要將全球平均升溫控制在 2 ℃以內(nèi), 并為控制在 1.5 ℃以內(nèi)而努力。林業(yè)生態(tài)系統(tǒng)主要包括森林和濕地, 其在水源涵養(yǎng)、調(diào)節(jié)氣候、保持生物多樣性等方面起著關(guān)鍵的作用[1], 尤其在環(huán)境問(wèn)題已成為當(dāng)前國(guó)際社會(huì)所關(guān)注的熱點(diǎn)問(wèn)題時(shí), 更需要林業(yè)發(fā)揮其生態(tài)服務(wù)功能, 氣候變化對(duì)林業(yè)來(lái)說(shuō), 是機(jī)遇, 也是挑戰(zhàn)[2]。2005年我國(guó)森林蓄積量為137億 m3,中國(guó)自主貢獻(xiàn)提出2030年森林蓄積量要比2005年增加45億 m3左右, 即該值要達(dá)到182億 m3左右。2014年我國(guó)森林蓄積量已達(dá)到 151億 m3, 這就意味著我國(guó)需在剩余16年間增加31億 m3的森林蓄積量。任務(wù)的艱巨性對(duì)林業(yè)發(fā)展提出了新的挑戰(zhàn)。

很多學(xué)者借助灰色關(guān)聯(lián)度[3–4]、經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)貢獻(xiàn)率等方式分析宏觀層面的林業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)[5–7], 進(jìn)而測(cè)度林業(yè)發(fā)展水平, 如王震等人[8]對(duì)南方集體林區(qū)的林業(yè)產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平進(jìn)行了評(píng)價(jià)。還有學(xué)者結(jié)合資源和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對(duì)我國(guó)林業(yè)產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平進(jìn)行分析, 如張曉星等人[9]主要依靠產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)在內(nèi)的經(jīng)濟(jì)指標(biāo)進(jìn)行因子分析進(jìn)而研究了我國(guó)平原地區(qū)的林業(yè)發(fā)展水平,周莉等人[10]則是從林業(yè)產(chǎn)業(yè)分類經(jīng)營(yíng)的角度分析平原地區(qū)的發(fā)展政策。針對(duì)現(xiàn)代林業(yè)發(fā)展要求, 多有學(xué)者將視角集中到林業(yè)資源型城市或城鎮(zhèn)的經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型[11]和可持續(xù)發(fā)展[12], 如耿玉德等人[13]以伊春市為例, 研究了林業(yè)資源型城市的轉(zhuǎn)型效率。上述研究雖然將產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)在內(nèi)的多種經(jīng)濟(jì)指標(biāo)用以分析林業(yè)發(fā)展水平, 但其均單純的考慮了林業(yè)投資、自然稟賦要素的約束作用。林業(yè)投入成本和自然資源狀況直接關(guān)系著林業(yè)發(fā)展水平, 且資源約束的地位更為重要和突出, 故僅以經(jīng)濟(jì)價(jià)值來(lái)衡量林業(yè)發(fā)展情況,已經(jīng)不能滿足當(dāng)前我國(guó)建設(shè)生態(tài)文明的要求。

林業(yè)仍被定義為森林砍伐和木材加工的產(chǎn)品部門,我國(guó)正處于工業(yè)文明向生態(tài)文明的過(guò)渡時(shí)期, 實(shí)現(xiàn)資源量的增長(zhǎng)需依靠林業(yè)投資和建設(shè), 同時(shí)和自身的資源稟賦有很大的相關(guān)性。大多數(shù)研究主要從林業(yè)資源狀況或林業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)判斷我國(guó)林業(yè)發(fā)展?fàn)顩r, 但林業(yè)發(fā)展不僅要關(guān)注林業(yè)投資情況, 還應(yīng)同時(shí)將林業(yè)本身資源狀況考慮在內(nèi)?；诖? 本文結(jié)合森林覆蓋率、森林蓄積量等資源量指標(biāo)及林業(yè)總產(chǎn)值等經(jīng)濟(jì)量數(shù)據(jù),同時(shí)凸顯資源約束的地位, 對(duì)全國(guó)31個(gè)省份的林業(yè)資源、投資與建設(shè)情況進(jìn)行聚類分析, 分析我國(guó)林業(yè)發(fā)展水平的地區(qū)差異, 試圖找尋其空間分布的規(guī)律性,探求林業(yè)生態(tài)系統(tǒng)的可持續(xù)發(fā)展, 為更好的發(fā)揮林業(yè)的經(jīng)濟(jì)效益、社會(huì)效益及生態(tài)效益獻(xiàn)計(jì)獻(xiàn)策。

2 數(shù)據(jù)來(lái)源及指標(biāo)選取

本文根據(jù)2015年《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》[14]和2014年《中國(guó)林業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒》[15]林業(yè)資源調(diào)查和林業(yè)投資完成等數(shù)據(jù), 并在結(jié)合相關(guān)研究的基礎(chǔ)上, 選取了森林覆蓋率、林地用地面積、活立木蓄積量[16]等林業(yè)資源量指標(biāo)。投資情況包括林業(yè)完成投資等,林業(yè)建設(shè)情況用宏觀的經(jīng)濟(jì)水平即林業(yè)生產(chǎn)總值[17]表示, 同時(shí)將生態(tài)文明建設(shè)放在首位, 按照資源優(yōu)先的原則進(jìn)行聚類分析, 以劃分全國(guó)各省的林業(yè)資源、投資與建設(shè)情況。

森林生態(tài)系統(tǒng)占據(jù)著整個(gè)林業(yè)系統(tǒng)的 24%, 森林覆蓋率達(dá)到 18.2%, 以森林覆蓋率作為林業(yè)資源量指標(biāo)的代表, 同林業(yè)投資、林業(yè)建設(shè)情況(林業(yè)總產(chǎn)值)二者的關(guān)系如圖1所示, 從圖1可以看出, 林業(yè)總產(chǎn)值和森林覆蓋率趨勢(shì)變動(dòng)基本保持一致, 表明林業(yè)建設(shè)情況和森林資源表現(xiàn)出一定的相關(guān)性,也可從側(cè)面表現(xiàn)出, 我國(guó)31個(gè)省份林業(yè)建設(shè)情況主要和資源量指標(biāo)有關(guān)。其他指標(biāo)數(shù)據(jù)并未做相關(guān)性判斷, 但可以利用聚類分析從眾多因子中篩選主因子, 從而判斷哪類指標(biāo)的影響程度較高。

表1 林業(yè)資源、投資與建設(shè)指標(biāo)T a b. 1 I n d i c a t o r s o f f o r e s t r y r e s o u r c e s, i n v e s t m e n t a n dc o n s t r u c t i o n

圖1 2014年森林覆蓋率、林業(yè)總產(chǎn)值和投資關(guān)系Fig. 1 Forest coverage rate, forestry output value and investment in 2014

3 聚類分析及結(jié)果

3.1 聚類分析過(guò)程

針對(duì)前文提及的資源量和經(jīng)濟(jì)量共 15個(gè)指標(biāo)運(yùn)用 Stata13.0軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化處理, 根據(jù)kmo統(tǒng)計(jì)值(統(tǒng)計(jì)量為 0.555)和 bartlett球度檢驗(yàn)(P=0.000＜0.05), 結(jié)果顯著, 拒絕bartlett球度檢驗(yàn)零假設(shè))結(jié)果表明, 這 15個(gè)變量存在較大的信息重疊,因此可以做因子分析。根據(jù)方差貢獻(xiàn)率結(jié)果可知大于1的特征根有五個(gè)(表2): 5.319、3.036、1.567、1.356和 1.202, 因此可以提取前五個(gè)因子以代替 15個(gè)指標(biāo)(方差貢獻(xiàn)率之和為83.21%)。

第一個(gè)主因子F1的旋轉(zhuǎn)方差貢獻(xiàn)率為26.59%,包括林業(yè)用地面積、森林面積、活立木蓄積量、森林蓄積量和地質(zhì)災(zāi)害防治投資。第二個(gè)主因子F2的旋轉(zhuǎn)方差貢獻(xiàn)率為22.45%, 包括草原面積、濕地面積和自然保護(hù)區(qū)面積。第三個(gè)主因子F3的旋轉(zhuǎn)方差貢獻(xiàn)率為12.04%,

包括森林覆蓋率、造林總面積和自然保護(hù)區(qū)個(gè)數(shù)。第四個(gè)主因子F4的旋轉(zhuǎn)方差貢獻(xiàn)率為11.90%,包括林業(yè)總產(chǎn)值和林業(yè)本年完成投資。第五個(gè)主因子 F5的旋轉(zhuǎn)方差貢獻(xiàn)率為 10.22%, 包括有害生物防治率和工業(yè)污染治理完成投資。主因子旋轉(zhuǎn)得分說(shuō)明大部分資源量指標(biāo)是影響林業(yè)發(fā)展水平的主要因素, 投資和產(chǎn)值是影響我國(guó)林業(yè)發(fā)展水平的次要因素。

3.2 聚類結(jié)果

根據(jù)上述五個(gè)主因子得分進(jìn)行 Ward最小方差法聚類, 并借助歐式距離平方測(cè)度距離。根據(jù)主因子得分進(jìn)行聚類分析, 聚類結(jié)果如圖2所示。

表2 主因子方差貢獻(xiàn)率和累計(jì)貢獻(xiàn)率Tab. 2 The contribution rate of variance and cumulative contribution rate of principal-component factors

表3 Kasier 正交旋轉(zhuǎn)因子載荷矩陣Tab. 3 Kasier rotated factor loading matrix

圖2 2014年中國(guó)林業(yè)資源、投資與建設(shè)樹(shù)狀圖Fig. 2 Tree diagram of China's forestry resources,nvestment and construction in 2014

吉林省、貴州省、安徽省、陜西省、河南省、上海市、湖南省、河北省、海南省、遼寧省、重慶市、山西省、北京市、天津市、寧夏省、甘肅省、江西省、湖北省屬于第一類地區(qū)。, 除個(gè)別省份在個(gè)別主因子上的分較高之外(河北省在第五個(gè)主因子上得分為 1.71, 山西省在第三個(gè)主因子上的分為2.54), 其余地區(qū)在五個(gè)主因子上得分均較低。

四川省、黑龍江省和云南省屬于第二類地區(qū), 這三個(gè)省份在第一個(gè)主因子上表現(xiàn)較好(分別為 2.32,1.81和 2.71), 表明這三個(gè)省份的森林資源相對(duì)較多,地質(zhì)災(zāi)害防治投資較多, 災(zāi)害預(yù)防工作準(zhǔn)備較好, 尤其是在喜馬拉雅-地中海地震帶上作為地震高發(fā)區(qū)的四川省和云南省, 但在其余四個(gè)主因子上得分較低。

江蘇省、福建省、浙江省和山東省屬于第三類地區(qū), 這四個(gè)省份大多在第三個(gè)和第四個(gè)主因子上表現(xiàn)較好, 表明它們?cè)谛略鲈炝置娣e和森林覆蓋率等森林資源方面以及林業(yè)投資與建設(shè)(林業(yè)總產(chǎn)值和林業(yè)本年完成投資)較好, 其余主因子表現(xiàn)一般。

廣東省和廣西壯族自治區(qū)在第二個(gè)和第三個(gè)主因子上得分較高, 屬于第四類地區(qū), 表明他們?cè)诓菰娣e、濕地面積、自然保護(hù)區(qū)面積及個(gè)數(shù)、森林覆蓋率和造林總面積這些林業(yè)資源量指標(biāo)上表現(xiàn)不錯(cuò), 但林業(yè)投資與建設(shè)方面略顯不足。

新疆維吾爾自治區(qū)、內(nèi)蒙古自治區(qū)、青海省和西藏自治區(qū)屬于第五類地區(qū), 他們?cè)诘谝缓偷诙€(gè)主因子上得分較高, 表明他們?cè)诹謽I(yè)資源、投資與建設(shè)方面均優(yōu)于其他地區(qū), 尤其是在林業(yè)資源方面有著顯著的優(yōu)勢(shì)。這些地區(qū)屬于我國(guó)西部地區(qū), 人為開(kāi)發(fā)利用較少使得這里維持著顯著高于全國(guó)其他地區(qū)的林業(yè)資源量。

4 林業(yè)資源、投資與建設(shè)的空間分布

4.1 空間差異性和集群性

從圖 3可以看到, 聚類結(jié)果的第一類和第二類主要分布在我國(guó)中部地區(qū)。第三類分布在沿海地區(qū),第四類分布在東南沿海地區(qū), 第五類分布在西北部地區(qū)。從空間分布角度來(lái)說(shuō), 聚類結(jié)果體現(xiàn)出林業(yè)建設(shè)的空間異質(zhì)性, 同時(shí)相似林業(yè)發(fā)展水平的省市簇聚在一起, 體現(xiàn)出同類建設(shè)水平的集群性。

相比較西北部地區(qū)而言, 我國(guó)中部和東北部地區(qū)林業(yè)投資水平較高、林業(yè)產(chǎn)業(yè)發(fā)展較為快速, 但從人口密度上來(lái)看, 明顯高于西北部地區(qū), 人類活動(dòng)強(qiáng)度大, 對(duì)林業(yè)生態(tài)系統(tǒng)造成的影響較為深刻,黑龍江省、四川省和云南省的林業(yè)資源、投資與建設(shè)相對(duì)較好, 第一類地區(qū)(吉林省、貴州省、安徽省、陜西省、河南省、上海市、湖南省、河北省、海南省、遼寧省、重慶市、山西省、北京市、天津市、寧夏省、甘肅省、江西省、湖北省)比第二類地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展更為快速, 人類活動(dòng)更為頻繁, 所以林業(yè)資源、投資與建設(shè)相對(duì)較差。其中東北三省屬于第一、二類地區(qū), 但不屬于中部地區(qū), 故在本文中第一類和第二類地區(qū)主要集中于中部地區(qū)。

圖3 林業(yè)資源、投資與建設(shè)聚類結(jié)果空間分布Fig. 3 Space distribution of clustering results of forestry resources, investment and construction

沿海地區(qū)和東南沿海地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展和林業(yè)產(chǎn)業(yè)發(fā)展較為快速, 但同時(shí)人口密度明顯高于西北部地區(qū), 未經(jīng)開(kāi)發(fā)的地區(qū)少, 森林多為人工林, 森林層次簡(jiǎn)單, 復(fù)雜性和穩(wěn)定性較差。但因?yàn)楠?dú)特的氣候條件和地理?xiàng)l件, 降水比較豐沛, 所以其林業(yè)資源情況要略優(yōu)于中部地區(qū)。同時(shí)經(jīng)濟(jì)發(fā)展帶來(lái)的林業(yè)投資的增加也稍大于中部地區(qū), 故其林業(yè)資源、投資與建設(shè)水平要強(qiáng)于中部地區(qū)。

相對(duì)于其他地區(qū)而言, 我國(guó)西北部地區(qū)人口密度較低, 人類開(kāi)發(fā)利用程度較低, 人類活動(dòng)對(duì)資源的破壞程度小, 加之天然林較多, 生態(tài)系統(tǒng)的復(fù)雜性和穩(wěn)定性較高等因素, 使得總體上新疆維吾爾自治區(qū)、內(nèi)蒙古自治區(qū)、青海省和西藏自治區(qū)的林業(yè)資源明顯優(yōu)于全國(guó)水平。

4.2 與“胡煥庸線”的契合

胡煥庸對(duì)中國(guó)人口分布研究得出, 從黑龍江璦琿至云南省騰沖劃出45o線, 在“璦琿-騰沖一線”的東南部占國(guó)土面積 36%聚集著 96%的人口, 在西北部人口分布僅占4%, 即“胡煥庸線”[16]。2000年中國(guó)國(guó)情研究小組在其基礎(chǔ)上, 通過(guò)進(jìn)一步實(shí)證, 結(jié)果發(fā)現(xiàn)這條線的分布規(guī)律依然保持不變, 表明這條人口地理分界線反映了我國(guó)地理、氣候條件和人口密度之間具有緊密的相關(guān)性, 也代表中國(guó)自然的生態(tài)稟賦, 其生態(tài)承載力在地區(qū)之間是所差異的[17]。

圖4 “胡煥庸線”和林業(yè)資源、投資與建設(shè)聚類結(jié)果關(guān)系圖Fig. 4 “Hu Huanyong line” and forestry resources,investment and construction clustering result

同樣地, 從聚類的結(jié)果(圖4)可以看出, “胡煥庸線”西北部地區(qū)屬于林業(yè)資源和建設(shè)情況較好的地區(qū), 東南部普遍屬于較差的地區(qū)。這與這條人口密度對(duì)比線存在著一致的規(guī)律, 也說(shuō)明了“胡煥庸線”體現(xiàn)的人口地理分布規(guī)律和其背后承載的自然、社會(huì)的因素分割同樣適用于林業(yè)資源、投資與建設(shè)的空間分布。

5 林業(yè)資源、投資與建設(shè)的發(fā)展策略選擇

根據(jù)聚類結(jié)果體現(xiàn)的林業(yè)資源、投資與建設(shè)的空間異質(zhì)性以及集群性, 同時(shí)林業(yè)發(fā)展水平不僅受林業(yè)投資和產(chǎn)值的影響, 更重要的是其與自然稟賦密切相關(guān)。針對(duì)不同地區(qū)應(yīng)選取共同但有區(qū)別的發(fā)展策略, 總體上制定生態(tài)紅線, 減少人為活動(dòng)干預(yù)和加大投資保護(hù)力度, 同時(shí)不同地區(qū)根據(jù)自身發(fā)展因地制宜, 從而實(shí)現(xiàn)林業(yè)經(jīng)營(yíng)的可持續(xù)發(fā)展及更好的滿足氣候變化巴黎大會(huì)上提到的中國(guó)自主貢獻(xiàn)要求。

1) 對(duì)于林業(yè)資源、投資與建設(shè)較差的第一類和第二類地區(qū), 即大部分的中部地區(qū)要加強(qiáng)紅線管制,明確水、土、環(huán)境和生態(tài)紅線, 同時(shí)將建立環(huán)境追究責(zé)任制下將資源環(huán)境未來(lái)動(dòng)態(tài)作為干部政績(jī)考核的內(nèi)容?？紤]人口疏散問(wèn)題, 通過(guò)就業(yè)轉(zhuǎn)移等方式降低人口壓力, 以及充分利用森林碳匯、果品和花卉的優(yōu)勢(shì)。

2) 對(duì)于資源稟賦較好, 但人口壓力較大的沿海和東部沿海地區(qū)扶持林業(yè)第二產(chǎn)業(yè)、用材林產(chǎn)業(yè)帶和干鮮果品產(chǎn)業(yè)帶, 發(fā)揮集群效應(yīng)。同時(shí)注重海域環(huán)境的和水資源節(jié)約利用及高效開(kāi)發(fā), 制定水資源紅線,盡量避免資源不合理開(kāi)發(fā)產(chǎn)生的低效益、低收益、高代價(jià)、高污染的情況發(fā)生。人口引流, 逐步降低人口壓力, 減少人類活動(dòng)對(duì)資源的干擾和破壞。

3) 對(duì)于人口壓力較小的西北部地區(qū)應(yīng)發(fā)揮原木、薪柴、干鮮果品的優(yōu)勢(shì), 同時(shí)針對(duì)該類地區(qū)的貧困短板加大林業(yè)投資、健全生態(tài)產(chǎn)品的效益補(bǔ)償機(jī)制,以求通過(guò)林業(yè)消除貧困。 除此之外, 構(gòu)建資源環(huán)境利用長(zhǎng)效機(jī)制, 強(qiáng)調(diào)生態(tài)系統(tǒng)的自然修復(fù), 制定生態(tài)要素的約束政策, 實(shí)現(xiàn)資源與經(jīng)濟(jì)的可持續(xù)發(fā)展。

6 結(jié)論

根據(jù)2015年《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》和2014年《中國(guó)林業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒》林業(yè)相關(guān)資源量指標(biāo)和經(jīng)濟(jì)量指標(biāo)的聚類結(jié)果可以得出以下結(jié)論:

1) 吉林省、貴州省、安徽省、陜西省、河南省、上海市、湖南省、河北省、海南省、遼寧省、重慶市、山西省、北京市、天津市、寧夏省、甘肅省、江西省、湖北省屬于林業(yè)資源、投資與建設(shè)較低的第一類地區(qū), 四川省、黑龍江省和云南省屬于第二類地區(qū), 江蘇省、福建省、浙江省和山東省屬于第三類地區(qū), 廣東省和廣西壯族自治區(qū)屬于第四類地區(qū), 新疆維吾爾自治區(qū)、內(nèi)蒙古自治區(qū)、青海省和西藏自治區(qū)屬于第五類地區(qū)。

2) 聚類結(jié)果體現(xiàn)出了一定的空間異質(zhì)性和集群性。我國(guó)中部地區(qū)分布著第一類和第二類林業(yè)資源、投資與建設(shè)較低的地區(qū), 沿海地區(qū)主要為第三類地區(qū), 東南沿海地區(qū)主要為第四類地區(qū), 西北部地區(qū)主要為林業(yè)資源、投資與建設(shè)較高的第五類地區(qū)。

3) 聚類結(jié)果和“胡煥庸線”規(guī)律的一致性。大體上來(lái)說(shuō), 人口密度較高的地區(qū), 林業(yè)資源、投資與建設(shè)情況較差, 人口密度較低的地區(qū), 林業(yè)建設(shè)水平較高, 表明人口密度、地理?xiàng)l件和資源稟賦之間具有緊密的相關(guān)性, 人口地理的分布規(guī)律同樣適用于林業(yè)資源、投資與建設(shè)的空間分布。

4) 林業(yè)發(fā)展水平不僅僅受到資源量的影響, 還受到林業(yè)投資、林業(yè)總產(chǎn)值的影響。其中根據(jù)主因子旋轉(zhuǎn)得分可知, 資源量指標(biāo)是主要影響因素。我國(guó)正處于林業(yè)轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵時(shí)期, 因此要實(shí)現(xiàn)林業(yè)的可持續(xù)發(fā)展, 需根據(jù)不同的林業(yè)資源狀況制定不同的分類經(jīng)營(yíng)策略。中部地區(qū)主要發(fā)展森林碳匯、果品和花卉, 沿海和東部沿海地區(qū)扶持林業(yè)第二產(chǎn)業(yè)、用材林產(chǎn)業(yè)帶和干鮮果品產(chǎn)業(yè)帶, 西北部地區(qū)發(fā)揮原木、薪柴、干鮮果品的優(yōu)勢(shì)?？傮w來(lái)說(shuō), 制定生態(tài)紅線和環(huán)境追究責(zé)任制, 盡量減少人類活動(dòng)的干預(yù)和破壞, 努力實(shí)現(xiàn)林業(yè)的永續(xù)發(fā)展。

1] ZHANG Ningning, SHUGART H H, YAN Xiaodong.Simulating the effects of climate changes on Eastern Eurasia forests[J]. Climatic Change, 2009, 95(3/4):341–361.

2] HANEWINKEL M, PEYRON J. Tackling climate change—the contribution of scientific knowledge in forestry[J].Annals of Forest Science, 2014, 71(2): 113–115.

[3] 呂潔華, 張洪瑞, 張濱. 基于馬爾科夫二次規(guī)劃模型的黑龍江省林業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的有序度測(cè)算與優(yōu)化[J]. 林業(yè)科學(xué), 2014, 50(9): 138–144.

[4] 張洪瑞, 呂潔華, 濱張. 基于灰色發(fā)展決策模型的林業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)分析與優(yōu)化—以黑龍江大小興安嶺生態(tài)功能區(qū)為例[J]. 中南林業(yè)科技大學(xué)學(xué)報(bào), 2015, 35(8):122–126.

[5] 廖冰, 廖文梅, 金志農(nóng). 林業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變動(dòng)對(duì)林業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)影響的實(shí)證分析—以江西省為例[J]. 新疆農(nóng)墾經(jīng)濟(jì),2014, (4): 51–55.

[6] 才琪, 陳紹志, 趙榮. 中央林業(yè)投資與林業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的互動(dòng)關(guān)系[J]. 林業(yè)科學(xué), 2015, 51(9): 126–133.

[7] 于江龍, 劉俊昌, 陳文匯. 我國(guó)林業(yè)投資與產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)關(guān)系研究[J]. 價(jià)格理論與實(shí)踐, 2011, (9): 85–86.

[8] 王震, 劉偉平, 翁凝. 南方集體林區(qū)林業(yè)產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平綜合評(píng)價(jià)與分析[J]. 林業(yè)經(jīng)濟(jì)問(wèn)題, 2015, 35(1):68–74.

[9] 張曉星, 吳鐵雄, 周莉, 等. 基于主成分分析的平原 26省林業(yè)發(fā)展水平評(píng)價(jià)[J]. 中南林業(yè)科技大學(xué)學(xué)報(bào)(社會(huì)科學(xué)版), 2010, 4(4): 10–13.

[10] 周莉, 張宇清, 蘇寧, 等. 我國(guó)平原地區(qū)林業(yè)產(chǎn)業(yè)分類經(jīng)營(yíng)的聚類分析[J]. 干旱區(qū)資源與環(huán)境, 2010, 24(9):197–200.

[11] 王文剛, 宋玉祥, 丁四保, 等. 林業(yè)資源型城鎮(zhèn)可持續(xù)發(fā)展研究[J]. 經(jīng)濟(jì)地理, 2011, 31(3): 414–419.

[12] PETIT M, MONTAIGNE E, HADAD-GAUTHIER F E, et al. Sustainable Agriculture and Forestry in Southern Mediterranean Countries: Policy Impacts and Challenges[M]//PETIT M, MONTAIGNE E, HADADGAUTHIER F E, et al. Springer International Publishing,2015: 255–288.

[13] 耿玉德, 張朝輝. 基于二次相對(duì)評(píng)價(jià)的伊春林業(yè)資源型城市經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型效率測(cè)度[J]. 林業(yè)科學(xué), 2013, 49(7):150–157.

[14] 國(guó)家統(tǒng)計(jì)局. 中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒[M]. 北京: 中國(guó)統(tǒng)計(jì)出版社,2015.

[15] 國(guó)家林業(yè)局. 中國(guó)林業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒[M]. 北京: 中國(guó)林業(yè)出版社, 2014.

[16] 胡煥庸. 中國(guó)人口之分布——附統(tǒng)計(jì)表與密度圖[J]. 地理學(xué)報(bào), 1935, 2(2): 33–74.

[17] 戚偉, 劉盛和, 趙美風(fēng). “胡煥庸線”的穩(wěn)定性及其兩側(cè)人口集疏模式差異[J]. 地理學(xué)報(bào), 2015, 70(4):551–566.

Spatial distribution of forestry resources, investment and construction and choice of development strategy in China

ZHU Lingyun, FENG Yan, LIU Tingting, ZHANG Dahong*
School of Economics and Management, Beijing Forestry University, Beijing 100083, China

Based on forestry statistical data of 2014, 31 provinces in China were clustered using Stata13.0 to describe the spatial distribution of development level of forestry resources, investment and construction and to choose different development strategies for different areas. Clustering results demonstrate spatial heterogeneity: clusters 1 and 2 with poor development are mainly distributed in the central region, clusters 3 and 4 are respectively distributed in the coastal and eastern coastal areas, whereas cluster 5 with better forestry development is mainly distributed in the northwest. Areas with different economic development were found to often be in the same clusters. Also, the spatial distribution follows the "Hu Huanyong line" rule, where areas with higher population density in the southeastern part have lower levels of forestry resources, investment and environment, which shows that population, resources and geographical distribution are closely related. These results show that natural endowment should be paid more attention to in forestry development than economic factors. We should adopt common but differentiated development strategies, comprehensively define nature protection areas and adjust measures to local conditions to better promote the sustainable operation of forestry in different areas.

forestry resources; investment and construction; spatial heterogeneity; cluster; development strategy

10.14108/j.cnki.1008-8873.2017.03.021

S178.55

A

1008-8873(2017)03-149-06

祝凌云, 馮彥, 劉婷婷, 等. 中國(guó)林業(yè)資源、投資與建設(shè)的空間分布與發(fā)展策略選擇[J]. 生態(tài)科學(xué), 2017, 36(3): 149-154.

ZHU Lingyun, FENG Yan, LIU Tingting, et al. Spatial distribution of forestry resources, investment and construction and choice of development strategy in China[J]. Ecological Science, 2017, 36(3): 149-154.

2016-01-05;

2016-02-26

國(guó)家林業(yè)局2014年林業(yè)重大問(wèn)題調(diào)研課題（ZDWT201415）

祝凌云(1992—), 女, 河北石家莊人, 碩士研究生, 主要從事林業(yè)經(jīng)濟(jì)方面的研究, E-mail: 13126538218@163.com

*通信作者:張大紅, 男, 博士, 教授, 主要從事林業(yè)技術(shù)與經(jīng)濟(jì)研究, E-mail: zhangdahong591120@163.com