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摘 要：文章选取了黑龙江森工总局4个林管局下属40个林业局2003年—2012年的微观数据，基于结构方程模型构建了黑龙江森林碳汇量影响因素概念模型，定量分析了林业政策、林区经济、自然因素三个潜变量及其观察变量对森林碳汇量的作用路径和作用效果。研究表明：林业政策、林区经济和自然状况这三类外因潜变量对森林碳汇量均有显著影响，其中自然状况对森林碳汇影响最大，其次是林业政策，林区经济对森林碳汇影响成效较小。最后结合各观察变量对其潜变量的影响数据，提出三个提高森林碳汇量的建议：合理扩大区域内有林地面积，并提高森林蓄积量；进一步实施积极的林业保护、建设政策；逐年摆脱林区对林业的依赖，实施多元化发展战略。
关键词：森林碳汇量 结构方程模型 影响因素
中图分类号：F062.2 文献标识码：A
文章编号：1004-4914（2014）12-189-03
国内目前有关森林碳汇影响因素的研究主要集中在三个角度：一是从全国角度出发研究森林碳汇量影响因素，如续珊珊（2010）选取辽宁、河北等20个省的数据，采用灰色关联法量化分析了造林面积、受害森林面积、森林病虫鼠害发生面积、木材产量以及营林基本建设投资完成额等因素对森林碳汇量的影响；二是从区域角度出发研究森林碳汇量影响因素，如黄从德（2008）经过对四川森林植被的碳密度的研究，得出由于其地带性分布规律受到垂直地带性、人类活动干扰及其叠加效应的影响，总体上随着纬度和海拔高度的升高而增加，随经度的增加而降低。由此指出，人类活动的干扰是影响四川森林植被碳密度和碳储量空间分异特征的特殊性和复杂性的最重要因素，李惠敏（2004）采用目测法从森林类型、林龄结构等方面单因素地分析了其对森林资源碳储量的影响。按照篇名“森林碳”+“影响”在cnki上进行检索，共检索到6条记录，总体来看，研究数量很少，且研究方法难以体现各因素之间的相关性和因果关系，也很难解决变量之间相互影响的共线性问题，因而难以对森林碳汇量与其影响因素之间的复杂关系进行模拟和分析；此外，森林碳汇量影响因素比较广泛，应该将其进行类别划分，以便各因素的相关性更加清晰。因此笔者采用结构方程模型，选取黑龙江森工总局4个林管局下属的40个林业局2003年—2012年的数据，运用AMOS7.0对模型的合理性进行验证，分析各因素对森林碳汇量的作用路径及其作用效果。
一、模型与方法
结构方程模型（structural equation model，SEM）是行为与社会科学领域量化研究的重要统计方法，可对各种因果模型进行识别、估计和检验，与传统的统计方法相比，不仅具有充分考虑测量误差、同时处理多个因变量、可检验总体模型拟合度、处理复杂数据的优势，还能充分处理无法直接测量的潜变量及其指标。因此，结构方程模型中有两个基本的模型：测量模型（measured model）和结构模型（structural model）。
1.测量模型。测量模型由潜在变量（latent variable）与观察变量（observed variable）组成，观察变量也称为潜在变量的指标变量，具体关系如下：
X=ΛXξ+δ
Y=ΛYη+ε
其中，ε与η、δ与ξ无相关，而ε和δ为指标变量的测量误差，ξ与η分别为外衍潜在变量与内衍潜在变量。ΛX与ΛY为指标变量（X、Y）的因素负荷量，即表示潜在变量与观察变量之间的关系。每个观察变量的因素负荷量愈高，表示受到潜在变量影响的强度愈大，因素负荷量愈低，表示受到潜在变量影响的强度愈小。
2.结构模型。结构模型是指潜在变量间因果关系的说明，其方程表达式如下：
η=Bη+Γξ+ζ
其中Β为内生潜变量之间的相互影响效应系数，Γ为外生潜在变量对内生潜在变量的影响效应系数，也称为外生潜变量对内生潜变量影响的路径系数，ξ与ζ为残差向量，二者无相关存在。
二、模型的构建思路与基本假设
根据现有研究成果，森林固碳过程是一个复杂的生物学与生态过程，其固碳量的多少取决于多种因素，既包括森林树种、林龄等自然因素，也包括人们生活水平、区域经济总量等经济因素，还包括造林面积、抚育面积以及营林投资额等相关林业政策因素，传统的回归分析和路径分析方法只是对每个因变量逐一计算，忽略了其他因变量的存在及其影响，而结构方程模型可以很好地解决这一问题，因此，笔者结合已有研究成果和相关理论研究，构建了黑龙江森林碳汇量影响因素模型（见图1）。模型中包含4个潜变量：林业政策、林区经济、自然因素和森林碳汇量。其中林业政策是国家和政党为保护森林资源、发展林业生产而制订的行动规范和准则。主要内容包括严格控制森林采伐量（用原木产量指标衡量）、对林业施行经济扶持政策（用营林投资额指标衡量）、大力推广植树造林（用造林面积指标衡量）。这些政策有利于保护森林资源，对森林碳汇量的增加有积极的促进作用。林区经济主要通过三个指标来衡量林区经济总量和结构，一是企业总产值、企业第三产业产值、在岗职工年平均工资。林区经济越发达，第三产业产值越高，人们越富裕，对林业产业的依赖性越小，盗砍盗伐现象减少，林业专项基金的使用率越高，对林业的健康发展愈有益，对森林碳汇量的提升作用越明显。自然状况包括林种、林龄结构和经营区面积，由于笔者研究对象是黑龙江森工集团下属的40个林业局，由于所处地带基本一致，林种差异很小，未将其列为分析指标。林龄一般是指林木的平均年龄，森林按年龄结构的不同可分为幼龄林、中龄林、近熟林、成熟林、过熟林。中幼龄林比例越高，证明森林质量越低，森林蓄积小，森林碳汇量小，反之亦然。经营区面积决定了林地面积的大小，是影响森林碳汇量的重要的自然因素。鉴于以上分析，笔者提出如下假设：
H1：“林业政策”对“森林碳汇”有正向影响关系；
H2：“林区经济”对“森林碳汇”有正向影响关系 H3：“自然状况”对“森林碳汇”有正向影响关系。
其中林业政策的具体衡量指标包括造林面积、幼林抚育实际面积、成林抚育面积、原木产量（具体分析时，采用原木产量的倒数，因为原木产量与森林碳汇成反比）、营林固定资产投资；林区经济衡量指标包括企业总产值、企业第三产业产值、在岗职工年平均工资；自然状况的衡量指标包括熟林比例和经营区总面积；森林碳汇的衡量指标包括有林地面积和森林蓄积。
三、数据分析
1.研究范围与数据来源。以黑龙江省森工集团下属40个林业局为研究单位，取其2003-2012年共10年的数据，剔除了有缺失值的数据以及无效数据，最终得到有效样本366个。
2.观察变量的信度检验。信度是数据一致性和稳定性的程度，一致性反映的是测量的各个题目是否测量了相同的内容或特质。稳定性是指用一种测量工具对同一群受试者进行不同时间上的重复测量结果间的可靠系数，如果模型设计合理，重复测量的结果间应该高度相关。由于本案例并没有进行多次重复测量，所以主要采用反映内部一致性的指标来测量数据的信度。笔者采用cronbachi’s Alpha方法进行检验，cronbachi’s Alpha系数为0.793，说明笔者所使用数据具有较好的信度。另外对每个潜变量的信度进行检验，结果如表1。从表1可以看出，Alpha系数均为0.7以上。表明数据的可靠性较高。
3.模型结构。根据以上假设，本文构建了黑龙江森林碳汇量影响因素结构方程模型路径图（图2），并对模型变量各指标进行了描述（表2）。
本课题的主要目的是确定测量模型中观测变量对4类潜在变量影响程度大小的“标准因子负荷”，并确定结构模型中各外因潜变量对森林碳汇量大小的影响，即路径参数。
4.模型拟合。本课题选用AMOS7.0对模型参数进行估计，使用最大似然估计（Maximum Likelihood）进行模型运算，参数估计结果如表3所示。
根据运行结果，模型中误差方差的测量误差值为0.28-2.099，没有负的误差方差存在，且标准化系数值为0.206-0.943，皆未超过0.95，显示此模型未发生违反估计之现象，可以进行整体模型拟合度的检验。
5.模型拟合评价。模型拟合评价主要依靠模型拟合指数来衡量。模型拟合指数是考察理论结构模型对数据拟合程度的统计指标。不同类别的模型拟合指数可以从模型复杂性、样本大小、相对性与绝对性等方面对理论模型进行度量。笔者选取受样本数影响较小的CMIN/DF（卡方与自由度）、RMSEA（近似误差均方根）和GFI（模型的拟合优度指数）作为评价指标，运行结果如表4。
根据学者的研究，CMIN/DF<3时，说明模型的整体效果良好，RMSEA<0.05时，模型的整体效果良好，且值越小越好，GFI大于0.9，说明模型的整体效果良好。因此，本研究模型解释能力较强。
6.模型解释。由表3可知，在林业政策与森林碳汇量的关系中，路径系数的标准化估计值为0.642，且路径系数在0.001显著性水平下显著，说明林业政策与森林碳汇量呈正相关关系，相关系数为0.642，表明林业政策每提高一个标准单位，森林碳汇量就增加0.642个标准单位。
林区经济与森林碳汇量的关系中，路径系数的标准化估计值为0.206，且路径系数在0.05显著性水平下显著，说明林区经济与森林碳汇量呈正相关关系，相关系数为0.2066，表明林区经济每提高一个标准单位，森林碳汇量就增加0.206个标准单位。
自然状况与森林碳汇量的关系中，路径系数的标准化估计值为0.91，且路径系数在0.001显著性水平下显著，说明自然状况与森林碳汇量呈正相关关系，相关系数为0.91，表明林业自然状况每提高一个标准单位，森林碳汇量就增加0.91个标准单位。
四、结论与建议
由以上研究可知，本课题选取的林业政策、林区经济和自然状况对森林碳汇量均有显著影响，且自然状况对森林碳汇量影响最大，其次是林业政策，林区经济对森林碳汇量影响成效较小。从观察变量来看，现有林地面积、森林蓄积、原木产量、企业总产值、经营区面积、造林面积对各潜变量的影响最大，根据以上研究结论，笔者提出以下几点增加黑龙江森林碳汇量的建议：
1.合理地扩大区域内有林地面积，并提高森林蓄积量。从研究结果可知，从自然科学角度来看，增加森林碳汇可从总量和质量两个方面着手，总量方面是指增加有林地面积，质量方面是指增加森林单位蓄积。因此从总量上看，有两种方案，一是各林业局尽量将不适合农田生产的土地划拨为林地，并进行植树造林；二是保护现有林地，尽量避免林地转为农田等非林地现象的发生。提高森林蓄积的主要手段是通过森林经营。森林经营增汇，是在现有林的基础上，通过抚育管理、补植、改造等经营措施来增加森林的蓄积量，提高森林的碳汇功能。
2.进一步实施积极的林业保护、建设政策。从研究结论可知，林业政策对森林碳汇量有显著影响，而原木产量对林业政策的影响系数达到0.9，植树造林对林业政策的影响系数达到0.6，抚育面积和营林固定资产投资对林业政策的影响系数均达到了0.3以上，因此国家应继续实施木材采伐限额制度，并逐步加大限伐数量，使林区森林能够休养生息，提高固碳能力；其次国家应加大对林区的扶持力度，解决林区营林资金不足现状；三是加大森林抚育面积，提高森林质量。
3.逐年摆脱林区对林业的依赖，实施多元化发展战略，改善人民生活。研究结论表明，林区经济与森林碳汇量呈正相关关系，即林区经济越发达，人们生活水平越高，森林碳汇量也越高。因此，林区首先应改变传统思维，跳出传统思维，寻求改革突破。在传统意识中，森工集团的产业应该以森林资源的开发和利用为主。而森林资源是指包括森林、林木、林地以及依托森林、林木、林地生存的野生动物、植物和微生物。因此长期以来，森工集团都紧紧围绕森林经营、林木加工、食品医药、生态旅游等产业谋求发展。笔者建议首先在林区资源范畴上做文章。林区资源范围广，不仅仅包括森林资源，还包括矿产资源（包括矿泉水、铁矿石等）、林区建筑（房地产等），以此扩大改革视野，寻求改革新突破。其次应选择多元化发展战略。多元化战略是满足国家生态需要、企业发展需要和职工生活需要的必然选择。森工集团既有资源性资产，又有非资源性资产，因此在改革方向上既要建立现代企业制度，还要实现森林的可持续经营和林区的可持续发展；在改革目标上，既要实现森林资源总量的持续增加，又要实现林区经济总量的持续增长，建立适应社会主义市场经济的运行机制和有效保护科学经营利用森林的管理体制，实现人与自然和谐发展，因此企业的发展必须兼顾三方的利益诉求，不可偏颇。
[本文为高等学校博士学科点专项科研资金项目（20110062110010）；黑龙江省社科研究规划项目：企业参与黑龙江碳汇林业的意愿与激励机制研究（12E148）；中央高校基本科研业务费专项资金项目（2572014AC01）]
参考文献：
[1] 吴明隆.结构方程模型—AMOS的操作与应用[M].重庆大学出版社，2010（10）
[2] 荣泰生.AMOS与研究方法[M].重庆大学出版社，2010（8）
[3] 李怒云.发展碳汇林业应对气候变化—中国碳汇林业的实践与管理[J].中国水土保持科学，2010（2）
[4] 陈健，朱德海.全国森林碳汇检测和计量体系的初步研究[J].生态经济，2008（5）
[5 ]续珊珊，贾利，李友华.森林碳汇影响因素的灰色关联分析——基于辽宁等20个省、区面板数据的实证分析[J].林业经济，2010（3）
[6] 黄从德.四川省及重庆地区森林植被碳储量动态[J].生态学报，2008（3）
[7] 李慧敏，陆帆.城市化过程中余杭市森林碳汇动态[J].复旦学报（自然科学版），2004（6）
[8] 顾凯平.森林碳汇计量方法的研究[J].南京林业大学学报（自然科学版），2008（5）
（作者单位：东北林业大学经济管理学院 黑龙江哈尔滨 150040）
（责编：吕尚）
关键词：森林碳汇量 结构方程模型 影响因素
中图分类号：F062.2 文献标识码：A
文章编号：1004-4914（2014）12-189-03
国内目前有关森林碳汇影响因素的研究主要集中在三个角度：一是从全国角度出发研究森林碳汇量影响因素，如续珊珊（2010）选取辽宁、河北等20个省的数据，采用灰色关联法量化分析了造林面积、受害森林面积、森林病虫鼠害发生面积、木材产量以及营林基本建设投资完成额等因素对森林碳汇量的影响；二是从区域角度出发研究森林碳汇量影响因素，如黄从德（2008）经过对四川森林植被的碳密度的研究，得出由于其地带性分布规律受到垂直地带性、人类活动干扰及其叠加效应的影响，总体上随着纬度和海拔高度的升高而增加，随经度的增加而降低。由此指出，人类活动的干扰是影响四川森林植被碳密度和碳储量空间分异特征的特殊性和复杂性的最重要因素，李惠敏（2004）采用目测法从森林类型、林龄结构等方面单因素地分析了其对森林资源碳储量的影响。按照篇名“森林碳”+“影响”在cnki上进行检索，共检索到6条记录，总体来看，研究数量很少，且研究方法难以体现各因素之间的相关性和因果关系，也很难解决变量之间相互影响的共线性问题，因而难以对森林碳汇量与其影响因素之间的复杂关系进行模拟和分析；此外，森林碳汇量影响因素比较广泛，应该将其进行类别划分，以便各因素的相关性更加清晰。因此笔者采用结构方程模型，选取黑龙江森工总局4个林管局下属的40个林业局2003年—2012年的数据，运用AMOS7.0对模型的合理性进行验证，分析各因素对森林碳汇量的作用路径及其作用效果。
一、模型与方法
结构方程模型（structural equation model，SEM）是行为与社会科学领域量化研究的重要统计方法，可对各种因果模型进行识别、估计和检验，与传统的统计方法相比，不仅具有充分考虑测量误差、同时处理多个因变量、可检验总体模型拟合度、处理复杂数据的优势，还能充分处理无法直接测量的潜变量及其指标。因此，结构方程模型中有两个基本的模型：测量模型（measured model）和结构模型（structural model）。
1.测量模型。测量模型由潜在变量（latent variable）与观察变量（observed variable）组成，观察变量也称为潜在变量的指标变量，具体关系如下：
X=ΛXξ+δ
Y=ΛYη+ε
其中，ε与η、δ与ξ无相关，而ε和δ为指标变量的测量误差，ξ与η分别为外衍潜在变量与内衍潜在变量。ΛX与ΛY为指标变量（X、Y）的因素负荷量，即表示潜在变量与观察变量之间的关系。每个观察变量的因素负荷量愈高，表示受到潜在变量影响的强度愈大，因素负荷量愈低，表示受到潜在变量影响的强度愈小。
2.结构模型。结构模型是指潜在变量间因果关系的说明，其方程表达式如下：
η=Bη+Γξ+ζ
其中Β为内生潜变量之间的相互影响效应系数，Γ为外生潜在变量对内生潜在变量的影响效应系数，也称为外生潜变量对内生潜变量影响的路径系数，ξ与ζ为残差向量，二者无相关存在。
二、模型的构建思路与基本假设
根据现有研究成果，森林固碳过程是一个复杂的生物学与生态过程，其固碳量的多少取决于多种因素，既包括森林树种、林龄等自然因素，也包括人们生活水平、区域经济总量等经济因素，还包括造林面积、抚育面积以及营林投资额等相关林业政策因素，传统的回归分析和路径分析方法只是对每个因变量逐一计算，忽略了其他因变量的存在及其影响，而结构方程模型可以很好地解决这一问题，因此，笔者结合已有研究成果和相关理论研究，构建了黑龙江森林碳汇量影响因素模型（见图1）。模型中包含4个潜变量：林业政策、林区经济、自然因素和森林碳汇量。其中林业政策是国家和政党为保护森林资源、发展林业生产而制订的行动规范和准则。主要内容包括严格控制森林采伐量（用原木产量指标衡量）、对林业施行经济扶持政策（用营林投资额指标衡量）、大力推广植树造林（用造林面积指标衡量）。这些政策有利于保护森林资源，对森林碳汇量的增加有积极的促进作用。林区经济主要通过三个指标来衡量林区经济总量和结构，一是企业总产值、企业第三产业产值、在岗职工年平均工资。林区经济越发达，第三产业产值越高，人们越富裕，对林业产业的依赖性越小，盗砍盗伐现象减少，林业专项基金的使用率越高，对林业的健康发展愈有益，对森林碳汇量的提升作用越明显。自然状况包括林种、林龄结构和经营区面积，由于笔者研究对象是黑龙江森工集团下属的40个林业局，由于所处地带基本一致，林种差异很小，未将其列为分析指标。林龄一般是指林木的平均年龄，森林按年龄结构的不同可分为幼龄林、中龄林、近熟林、成熟林、过熟林。中幼龄林比例越高，证明森林质量越低，森林蓄积小，森林碳汇量小，反之亦然。经营区面积决定了林地面积的大小，是影响森林碳汇量的重要的自然因素。鉴于以上分析，笔者提出如下假设：
H1：“林业政策”对“森林碳汇”有正向影响关系；
H2：“林区经济”对“森林碳汇”有正向影响关系 H3：“自然状况”对“森林碳汇”有正向影响关系。
其中林业政策的具体衡量指标包括造林面积、幼林抚育实际面积、成林抚育面积、原木产量（具体分析时，采用原木产量的倒数，因为原木产量与森林碳汇成反比）、营林固定资产投资；林区经济衡量指标包括企业总产值、企业第三产业产值、在岗职工年平均工资；自然状况的衡量指标包括熟林比例和经营区总面积；森林碳汇的衡量指标包括有林地面积和森林蓄积。
三、数据分析
1.研究范围与数据来源。以黑龙江省森工集团下属40个林业局为研究单位，取其2003-2012年共10年的数据，剔除了有缺失值的数据以及无效数据，最终得到有效样本366个。
2.观察变量的信度检验。信度是数据一致性和稳定性的程度，一致性反映的是测量的各个题目是否测量了相同的内容或特质。稳定性是指用一种测量工具对同一群受试者进行不同时间上的重复测量结果间的可靠系数，如果模型设计合理，重复测量的结果间应该高度相关。由于本案例并没有进行多次重复测量，所以主要采用反映内部一致性的指标来测量数据的信度。笔者采用cronbachi’s Alpha方法进行检验，cronbachi’s Alpha系数为0.793，说明笔者所使用数据具有较好的信度。另外对每个潜变量的信度进行检验，结果如表1。从表1可以看出，Alpha系数均为0.7以上。表明数据的可靠性较高。
3.模型结构。根据以上假设，本文构建了黑龙江森林碳汇量影响因素结构方程模型路径图（图2），并对模型变量各指标进行了描述（表2）。
本课题的主要目的是确定测量模型中观测变量对4类潜在变量影响程度大小的“标准因子负荷”，并确定结构模型中各外因潜变量对森林碳汇量大小的影响，即路径参数。
4.模型拟合。本课题选用AMOS7.0对模型参数进行估计，使用最大似然估计（Maximum Likelihood）进行模型运算，参数估计结果如表3所示。
根据运行结果，模型中误差方差的测量误差值为0.28-2.099，没有负的误差方差存在，且标准化系数值为0.206-0.943，皆未超过0.95，显示此模型未发生违反估计之现象，可以进行整体模型拟合度的检验。
5.模型拟合评价。模型拟合评价主要依靠模型拟合指数来衡量。模型拟合指数是考察理论结构模型对数据拟合程度的统计指标。不同类别的模型拟合指数可以从模型复杂性、样本大小、相对性与绝对性等方面对理论模型进行度量。笔者选取受样本数影响较小的CMIN/DF（卡方与自由度）、RMSEA（近似误差均方根）和GFI（模型的拟合优度指数）作为评价指标，运行结果如表4。
根据学者的研究，CMIN/DF<3时，说明模型的整体效果良好，RMSEA<0.05时，模型的整体效果良好，且值越小越好，GFI大于0.9，说明模型的整体效果良好。因此，本研究模型解释能力较强。
6.模型解释。由表3可知，在林业政策与森林碳汇量的关系中，路径系数的标准化估计值为0.642，且路径系数在0.001显著性水平下显著，说明林业政策与森林碳汇量呈正相关关系，相关系数为0.642，表明林业政策每提高一个标准单位，森林碳汇量就增加0.642个标准单位。
林区经济与森林碳汇量的关系中，路径系数的标准化估计值为0.206，且路径系数在0.05显著性水平下显著，说明林区经济与森林碳汇量呈正相关关系，相关系数为0.2066，表明林区经济每提高一个标准单位，森林碳汇量就增加0.206个标准单位。
自然状况与森林碳汇量的关系中，路径系数的标准化估计值为0.91，且路径系数在0.001显著性水平下显著，说明自然状况与森林碳汇量呈正相关关系，相关系数为0.91，表明林业自然状况每提高一个标准单位，森林碳汇量就增加0.91个标准单位。
四、结论与建议
由以上研究可知，本课题选取的林业政策、林区经济和自然状况对森林碳汇量均有显著影响，且自然状况对森林碳汇量影响最大，其次是林业政策，林区经济对森林碳汇量影响成效较小。从观察变量来看，现有林地面积、森林蓄积、原木产量、企业总产值、经营区面积、造林面积对各潜变量的影响最大，根据以上研究结论，笔者提出以下几点增加黑龙江森林碳汇量的建议：
1.合理地扩大区域内有林地面积，并提高森林蓄积量。从研究结果可知，从自然科学角度来看，增加森林碳汇可从总量和质量两个方面着手，总量方面是指增加有林地面积，质量方面是指增加森林单位蓄积。因此从总量上看，有两种方案，一是各林业局尽量将不适合农田生产的土地划拨为林地，并进行植树造林；二是保护现有林地，尽量避免林地转为农田等非林地现象的发生。提高森林蓄积的主要手段是通过森林经营。森林经营增汇，是在现有林的基础上，通过抚育管理、补植、改造等经营措施来增加森林的蓄积量，提高森林的碳汇功能。
2.进一步实施积极的林业保护、建设政策。从研究结论可知，林业政策对森林碳汇量有显著影响，而原木产量对林业政策的影响系数达到0.9，植树造林对林业政策的影响系数达到0.6，抚育面积和营林固定资产投资对林业政策的影响系数均达到了0.3以上，因此国家应继续实施木材采伐限额制度，并逐步加大限伐数量，使林区森林能够休养生息，提高固碳能力；其次国家应加大对林区的扶持力度，解决林区营林资金不足现状；三是加大森林抚育面积，提高森林质量。
3.逐年摆脱林区对林业的依赖，实施多元化发展战略，改善人民生活。研究结论表明，林区经济与森林碳汇量呈正相关关系，即林区经济越发达，人们生活水平越高，森林碳汇量也越高。因此，林区首先应改变传统思维，跳出传统思维，寻求改革突破。在传统意识中，森工集团的产业应该以森林资源的开发和利用为主。而森林资源是指包括森林、林木、林地以及依托森林、林木、林地生存的野生动物、植物和微生物。因此长期以来，森工集团都紧紧围绕森林经营、林木加工、食品医药、生态旅游等产业谋求发展。笔者建议首先在林区资源范畴上做文章。林区资源范围广，不仅仅包括森林资源，还包括矿产资源（包括矿泉水、铁矿石等）、林区建筑（房地产等），以此扩大改革视野，寻求改革新突破。其次应选择多元化发展战略。多元化战略是满足国家生态需要、企业发展需要和职工生活需要的必然选择。森工集团既有资源性资产，又有非资源性资产，因此在改革方向上既要建立现代企业制度，还要实现森林的可持续经营和林区的可持续发展；在改革目标上，既要实现森林资源总量的持续增加，又要实现林区经济总量的持续增长，建立适应社会主义市场经济的运行机制和有效保护科学经营利用森林的管理体制，实现人与自然和谐发展，因此企业的发展必须兼顾三方的利益诉求，不可偏颇。
[本文为高等学校博士学科点专项科研资金项目（20110062110010）；黑龙江省社科研究规划项目：企业参与黑龙江碳汇林业的意愿与激励机制研究（12E148）；中央高校基本科研业务费专项资金项目（2572014AC01）]
参考文献：
[1] 吴明隆.结构方程模型—AMOS的操作与应用[M].重庆大学出版社，2010（10）
[2] 荣泰生.AMOS与研究方法[M].重庆大学出版社，2010（8）
[3] 李怒云.发展碳汇林业应对气候变化—中国碳汇林业的实践与管理[J].中国水土保持科学，2010（2）
[4] 陈健，朱德海.全国森林碳汇检测和计量体系的初步研究[J].生态经济，2008（5）
[5 ]续珊珊，贾利，李友华.森林碳汇影响因素的灰色关联分析——基于辽宁等20个省、区面板数据的实证分析[J].林业经济，2010（3）
[6] 黄从德.四川省及重庆地区森林植被碳储量动态[J].生态学报，2008（3）
[7] 李慧敏，陆帆.城市化过程中余杭市森林碳汇动态[J].复旦学报（自然科学版），2004（6）
[8] 顾凯平.森林碳汇计量方法的研究[J].南京林业大学学报（自然科学版），2008（5）
（作者单位：东北林业大学经济管理学院 黑龙江哈尔滨 150040）
（责编：吕尚）