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推文人 | 陈振环
参考文献:CHANKRAJANG T. State-community property-rights sharing in forests and its contributions to environmental outcomes: Evidence from Thailand's community forestry[J]. Journal of Development Economics, 2019,138:261-273.
 
1.引言
 
长期以来,制度安排尤其是产权制度,被认为是形成激励机制、进而影响经济活动及相关产出的关键。因此,产权归属问题一直是备受关注的经济学原理之一。尽管多种框架下的理论,包括从完全契约到不完全契约及其不同体制下的经验研究,都强调了个人产权的作用。但也有部分观点认为,在某些情况下公共产权或共同所有权制度可能更加优越。例如,在不完全契约情况下,当专用性投资未体现为人力资本而是物质资本时,所有参与者均拥有否决权的私有财产共同所有权可能是最优的。同理,一种产品被作为公共资产使用时,当各方被捆绑在项目的共同所有权下,搭便车问题就可以被最小化,从而实现在不完全契约框架下的最优产出。在Ostrom的开创性工作之后,对森林等自然公共财产资源的社区产权一直被学术研究及实践所倡导,以提升严重依赖这些资源的农村贫困人口生计和环境可持续性。
 
当信息不对称时,产权结构允许本地社区共同拥有和管理竞争性、非排他性的公共财产资源,这被认为给资源可持续性长期使用、鼓励规则执行、团体监督与制裁、阻止短期损害环境活动提供了更多激励。总之,这种产权结构被认为在缓解“公共资源悲剧”方面比将权利授予单一的公共或私人实体更有效。参与性林业基于依赖林产品与服务的人在保护这些资源时,会发生既得利益这一基本假设,因而在全球范围得到推广。自然资源管理的分权和权力下放已引起学者和实践者的关注。此外,正如Agrawal and Chhatre (2006)、Baland et al. (2010)、Duran et al. (2011)及Naughton-Treves and Wendland (2014)所指出,大多数现有文献中关于社区拥有公共财产资源影响的证据,仅局限于个案研究、小样本或对狭隘地理范围的调查,尽管这些研究为探究局部复杂事物提供了有益信息,但却缺乏统计信度及代表性,因此不能建立因果统计的证据。
 
本文结论对现有文献的贡献体现在:通过使用泰国社区林业森林层面的面板数据和工具变量策略克服相关的内生性问题,为一个被广泛讨论的研究问题提供了实证因果证据,即分配给本地社区更多的公共自然资源产权是否对环境产生影响。工具变量策略下的结论显示,具有大量社区林业的森林,在保护区和重叠的国家公园方面,都更可能拥有与之相称的森林覆盖率及更低的森林火灾发生率与火灾强度。尽管火灾减少的影响延伸到了邻近农业地区,但却加剧了附近开放的、非排他性的国家公园火灾数量。从气象站点的层面考量,这并不意味着社区林业对环境的贡献已经扩大到了减少宏观层面上的空气污染,例如代表有害等级的PM10。
 
2. 森林产权共享制度概况
 
据皇家林业部统计,泰国森林覆盖率从1961年的53.3%降到了1998年的25.28%。为了减缓森林损失,泰国已经正式采取诸如伐木特许权禁令、国家保护区声明和森林区划等一系列措施。目前大约超过8000个社区居住在森林及其周围,并依赖森林提供生计。1997年,在皇家林业部、非政府组织和地方社区的支持下,发起了将森林所有权和管理权从中央政府下放到地方社区的运动。其基本原则是,产权属性激励所有者投资和管理资源,以实现资源长期可持续利用。此外,与授予第三方机构或单一私人实体相比,通过授权给关系密切的团体,能够更有效地维护与森林保护相关的监督权、规则执行与制裁权。然而,由于与现有保护法的冲突及上议院的反对,《社区森林法案》自1991年首次起草以来一直被推迟实施。直到1999年。泰国才设立皇家林业部下属的社区森林管理局,并启动了社区林业登记项目。
 
森林社区登记项目标志着对森林社区的正式承认。泰国政府鼓励建立新的森林社区,其目的是通过社区参与来保护和恢复森林,从而使社区能够利用森林资源来满足其基本需求。虽然该项目的主要目的是登记保护森林的社区,但后来扩展到了经济林等其它类型的森林。尽管有一些争议,但出于维护和保护的目的,皇家林业部并没有正式承认国家公园辖区内的社区,也不允许它们在该项目中登记。到2018年,已有11114个村庄在该项目登记,覆盖面积达608.5188万莱。与南美洲常见的纯社区林业不同,由于未颁布明晰的法律法案,泰国的社区林业介于国有和社区所有森林之间。虽然国家保护区和森林公共区域仍属于政府,但在森林社区登记方案的正式支持下,已登记森林社区对权利束概念下的三种维度(使用权、管理权、排他权)具有法理权。这些权利与皇家林业部共享,而转让权仍完全归政府。
 
尽管社区产权仅限于三种维度,且必须与皇家林业部共享,共同使用、管理和排他性权利的安全却得到了充分保障。每次登记的持续期限只有五年,但可以根据社区在森林保护和恢复方面的表现被无限期延长。这被视为有助于提高当地采取改善环境行动动力的一种机制。此外,尽管在法案颁布方面没有法律支持,但皇家林业部通过森林社区登记项目,对已登记本地社区提供了在使用、管理和排他方面得到正式承认的法律权利。每年社区森林管理局都会公布一份在册的森林社区正式名单,以及相应面积、分界线和分配预算信息。由于居住在森林中的本地社区与皇家林业部之间的冲突在泰国森林中最常见,因此登记在一定程度上标志着双方的合作,并正式保障了本地社区在使用、管理和排他性权利方面的安全。此外,泰国皇家林业部对于森林社区的登记过程、森林保护的激励约束机制都有严格的明文要求。
 
3. 数据与变量说明
 
学术研究中通常以社区或村庄作为截面单元,但泰国现有地理信息仅能深入到街道层面,个别村庄存在数据缺失。因此,作者使用GIS技术构建了森林层面的数据集,这能够很好的获取与森林相关数据。非平衡面板数据集始于2000年,对森林社区登记地址与有森林覆盖的1197个街道地址进行匹配,并生成森林社区村庄数量和每个森林单元的时点森林社区面积变量。Table1显示,每个森林社区平均包含6个村庄。此外,Table 1还提供了森林覆盖面积、森林火灾数量、空气污染等变量的描述性统计信息。Figure 1给出了社区森林面积的块状分布图。
 
第一个与环境有关的度量标准是森林覆盖,可根据卫星影像进行测度。森林覆盖反映的信息为毁林(即森林面积减少),而不是森林退化。先前Burgess et al. (2012)、Chankrajang (2015)在各自的研究中,都已采用过这种手段测度森林面积变化。
 
第二个与环境有关的度量标准是森林火灾,火灾也是造成泰国森林损失的主要原因(Ongprasert, 2011)。本文从火灾频率及强度两方面测度,利用2012-2017年皇家林业部林业技术办公室提供的中分辨率成像光谱仪(MODIS),将GIS叠加技术应用于处理火灾的地理热点数据。除生成数量变量外,火灾热点的置信度用来表示火灾强度。
 
第三个与环境有关的度量标准是空气污染。作者使用了39个气象站的PM10数据。森林火灾通常会排放这些可吸入性颗粒物,这在Henderson et al. (2011)、Wiwanitkit. (2008)研究中均被证实。作者还采用气象站与各森林单元间的地理信息,构建了包括社区林业在内的反距离加权(IDW)解释变量。反距离加权指标在一定程度上反映了毁林所导致的PM10跨界迁移。
 
 
4. 基本实证策略
 
研究主要目的是探讨森林制度变迁是否会导致森林环境变化,即从中央集权的国家所有权、管理权向国家-地方社区间合作(产权共享和共同管理)的转变。为此,当因变量具有连续性时,可以使用以下固定效应模型:
 
5. 工具变量策略
 
作者认为,基本实证策略虽能缓解内生性问题,但是仍存在反向因果或遗漏变量的可能性。一方面,环境较好的地区可能吸引皇家林业部更多的关注,从而与当地社区形成联盟;特别是,森林社区下一次登记取决于是否取得了令人满意的森林保护,这些都可能导致潜在的反向因果问题。另一方面,当地的环境价值可能推动环境改善及森林社区登记,该变量被模型所忽略。因此,作者采用森林社区村庄数量的预测值作为工具变量,该数据来自1999年拟定的保护区5公里范围内的21850个目标森林社区村庄名单,村庄登记数由中央每年向各省分配,具有相对外生性。具体的森林社区村庄数量预测值的计算方法为比例分配法,此处不再赘述,详见原文公式(4)。
 
作者使用了2SLS法,通过第一阶段估计和弱工具变量检验来识别工具变量的有效性。第一阶段模型如下:
 
6. 实证结果
 
第一,从森林覆盖面积角度展开分析。Table 3给出了基准固定效应估计结果。结果显示:社区林业对森林恢复未产生显著影响(模型[1]、[3]),对国家公园重叠区域的森林覆盖产生了不利影响(模型[5])。考虑到潜在的内生性问题,作者指出应重点关注工具变量估计结果。
Table 4给出了基线固定效应估计结果。在工具变量估计下,森林产权共享制度与森林覆盖之间存在显著的正相关关系。当森林社区村庄的数量增加1%时,整个森林覆盖面积会增加5.6%(模型[1]),而不重叠的保护区森林面积增加4.1%(模型[3]),与保护区重叠的国家公园地区增加1.5%(模型[5])。因此,该结果不仅表明社区林业对保护区森林修复的直接影响,且社区林业对同一森林周边的国家公园具有潜在正外部性。从控制变量来看,降雨量对森林覆盖面积有显著的正向影响,家庭人均收入对森林覆盖面积具有显著的负向影响,预示了贫困不是毁林的动因。
第二,从森林火灾发生率及强度的角度展开分析。制度安排,尤其是资源产权如何共享,对资源使用、管理及资源状况都有很大的影响(Ostrom, 1990)。不同的森林制度,可能会导致森林火灾管理及火灾发生率的差异(Rakyutidarm, 2002)。Table 5和Table 6给出了双向固定效应下的两步法IV-Tobit估计结果,结论显示森林产权共享制度有可能使森林火灾的发生率大幅减少。Table 5中的模型[1-2]显示森林产权共享对火灾发生率具有显著的负向影响,即保护区森林中社区森林占比较高的区域,火灾发生率也较低。同理,Table 6中使用火灾强度作为被解释变量,模型[1-2]得出的结论相同。此外,在Table 5和Table 6中的模型[3-6]给出了国家公园和农业区域的估计结果,可见产权制度外部性的影响方向还取决于其他额外因素。
第三,从与森林相关的空气污染角度展开分析。受数据所限只能在气象站层面进行探讨,使用反距离加权法构造变量,研究空气污染的溢出效应。Table 7中模型[2]显示,森林产权共享制度对空气污染具有显著的负向溢出效应。但在其余模型中该变量均不显著。因此,作者认为社区林业仍局限于保护区森林,尽管森林社区分布范围很广泛,但尚不能充分减少宏观层面的空气污染。作者进一步指出该结论可能存在一定偏差,因为气象站通常位于省份的主要城市,检测到的PM10不仅仅来自森林火灾,可能还来自于化石燃料燃烧。
7. 结论
 
这篇论文为一个热点议题提供了经验证据,即将公共资源产权更多的分配给当地社区是否可以改善环境。作者采用森林层面的固定效应模型、面板Tobit模型及工具变量法,克服了现有文献中常见的内生性问题。结论显示,社区林业的森林普遍具有较高森林覆盖面积与较低火灾发生率。虽然社区林业使周围农业区域的火灾减少,但却加剧了附近国家公园的火灾发生率。从气象站点层面来衡量,这并不意味着社区林业对环境的贡献已经扩大到了减少宏观层面上的空气污染。
 
虽然本文将产权共享和由此产生的国家-社区间合作视为既定条件,但并没有解决哪些因素或在何种情况作用下,国家资源可以获取最佳的共有或共同管理绩效这一关键问题(Engel et al., 2013)。简单谈谈启示,泰国、印度等亚洲国家均拥有大量的国有林资源,由于财政能力有限,这些国家通过森林产权共享、联合森林管理等制度设计,通过调动农民积极性实现保护森林的目的。中国目前主要通过实施天保工程、退耕还林等大型生态工程项目保护森林,如何通过制度设计实现中国的森林资源保护,两国在这方面的经验非常值得我们所借鉴。
 
推文作者简介:陈振环,东北林业大学经济管理学院博士研究生,研究方向:林业经济理论与政策。邮箱:czh2017@nefu.edu.cn,欢迎交流探讨。
 
原文摘要
 
The paper investigates impacts of assigning greater property rights in common-pool natural resources to local communities on environmental outcomes. Based on the forest-level dataset constructed by the GIS technique, the paper utilises the variation in forest property-rights sharing between the communities and the state, across 1197 reserve forests in Thailand from 2000 to 2017. It finds that under the instrumental variables strategy, forests with more extensive community forestry are significantly more likely to have proportionately greater area of forest cover and lesser fire incidence and intensity. Although the impact extends to the reduction of fires in the neighbouring agricultural area, it exacerbates fires experienced by the nearby open and non-excludable national parks. Measured at the station level, it is not suggestive that the community forestry’s contributions to environmental outcomes have extended to the reduction of air pollution at the macro-level, as proxied by hazardous level of PM10.
 
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