Impact mechanism of collective forest easement reform in national parks on non-agricultural employment of forest farmers

地役权改革作为国家公园体制创新的重要组成部分，通过制度设计约束了林农对林地的使用权，改变了林农对传统林业生计的依赖路径。根据禀赋效应理论，林农对林地的依赖性越强，表现出的禀赋效应越强，非农就业的可能性就越小。地役权改革通过限制林地的开发利用方式，削弱了林农对林业收入的依赖，激发其寻求替代生计的动力^[11]。同时，作为需役地的国家公园，在推进地役权改革时，提供促进就业的帮扶措施，促进林农非农就业^[13]。此外，国家公园建设与地役权改革提供的就业岗位有较强的稳定性和持续性，在稳就业、促增收上具有明显优势^[23−24]，可以较好地提高林农非农就业质量。为此，提出研究假说H₁：地役权改革对林农非农就业具有正向促进作用；H₂：地役权改革有助于提升林农非农就业质量。

地役权改革对林农非农就业的影响不仅体现在直接创造就业机会上，而且通过多种中介机制间接提升林农的就业质量。首先，地役权改革通过提供就业技能培训，显著提升林农的人力资本。开展就业技能培训是国家公园作为供役地方的一项义务，是促进林农非农就业的重要手段，有利于提高林农非农就业质量^{[5, 24]}。国家公园为林农提供相对完善的就业技能培训服务以提升人力资本，改变了传统林业模式下林农知识水平不足，职业技能受限的择业约束^{[12, 14, 17]}，有利于提高林农生计能力，提升林农就业能力并增强就业稳定性，并通过提升就业信息获取能力和拓宽就业信息渠道^[25]，更好地实现非农就业^{[18, 23, 26]}。其次，地役权改革通过拓宽非农就业范围，促进了林农就业空间的扩展。国家公园地役权改革后，林农享有特许经营项目的优先权，实现在家门口就业，从而提高就业的获得感^{[5, 27]}。对非农就业的林农而言，地役权改革弱化林地依赖性，林农就业范围可向更大区域拓展，非农就业收入相应提高^[28]。最后，地役权改革直接为林农提供了巡护、管理等生态管护公益岗位，还通过间接带动森林旅游、民宿、餐饮等产业发展，增加了非农就业机会^[28]。与传统林业相比，地役权改革带来的新增就业岗位具有更大的经济韧性，就业形式更为多样化，也更为稳定。为此，提出研究假说H₃：地役权改革通过提高非农就业技能促进林农非农就业与质量；H₄：地役权改革通过拓宽非农就业范围促进林农非农就业与质量；H₅：地役权改革通过增加非农就业机会促进林农非农就业与质量。影响机制见图1。

Figure 1.  Impact mechanism of forest easement reform on the forest farmers’ non-agricultural employment

钱江源-百山祖国家公园面积约754 km²，涉及钱江源、百山祖2个园区，分别位于开化县、龙泉市、庆元县和景宁畲族自治县。研究数据来源于2022年7—8月对开化县和龙泉市的分层随机抽样实地调研。选择这2个区域作为样本来源主要基于以下考量：一是开化县和龙泉市分别位于钱江源-百山祖国家公园的北部和南部核心区，在空间分布上具有地理代表性；二是两地均为浙江省重点林区县(市)，集体林比重均在80%以上，其林权结构与国家公园主体功能区契合度高；三是两地作为浙江省首批地役权改革试点县(市)，在改革时序和政策影响评估上具有代表性。项目调查期限以地役权改革前的2017年为基期，以改革后的2021年为终期。项目组在对当地林业行政主管部门关键信息人进行访谈的基础上，在开化县和龙泉市分别选取6个和8个乡(镇)，每个乡(镇)3个村，共42个村，其中，参与地役权改革的22个村，未参与的20个村。在每个村随机选取10~15户进行入户问卷调查，剔除信息不完整的无效问卷后，获得有效样本381户，其中参与地役权改革的195户，未参与地役权改革的186户。问卷内容包括林农就业情况、家庭情况、林地生产特征、地役权改革参与和认知评价等。

双重差分法(DID)最早被运用于经济学研究，后因其能避免政策作为解释变量所存在的内生性问题，真实回答政策实施是否有效，被广泛应用于政策评估之中^[29−30]。本研究将地役权改革对林农非农就业和就业质量影响的双重差分法基准回归模型设定为：

式(1)中：被解释变量$ {y}_{it} $表示第i个林农第t年的非农就业质量；$ {T}_{{\mathrm{r}}} $为关键变量，是地役权改革虚拟变量与地役权改革前后时间虚拟变量的交互项；$ {x}_{jit} $为控制变量，共有j个控制变量；$ {\mu }_{t} $为年份固定效应；$ \beta 、\gamma $_j为待估参数，其中$ {\beta }_{0} $为控制组在地役权改革前的均值；$ {\beta }_{1} $为地役权改革对林农非农就业和就业质量的净影响；$ {\varepsilon }_{it} $为随机扰动项。

为了避免因选择性偏误而导致内生性问题，先采用倾向得分匹配(PSM)进行样本匹配，其关键在于从控制组中选取与处理组尽可能相似的样本作为控制组再进行比较。其公式为：

式(2)中：$ {P}_{i}\left({X}\right) $为倾向得分，$ {P}_{r}({Z}_{it}=1|{X}_{i}) $表示用$ {\mathrm{Probit}} $模型进行处理，$ {X}_{i} $为第i个林农特征变量，$ {Z}_{it} $代表处理组虚拟变量，$ f\left({X}_{i}\right) $为第i个林农特征变量$ \left({X}_{i}\right) $的线性函数。式(2)通过$ \mathrm{l}\mathrm{o}\mathrm{g}\mathrm{i}\mathrm{t} $函数将多个协变量进行降维得到各样本实施地役权改革的概率，即倾向得分。对每个确定为处理组的林农，从对照组中寻找与其倾向得分相近的一个林农作为控制组样本。为得到对林农非农就业影响的无偏估计，采用PSM-DID模型检验地役权改革对林农非农就业和就业质量的净影响，构建固定效应模型(1)。

安慰剂检验是反事实检验的工具，用来检验政策的实施效果。参考徐旭初等^[31]的研究，安慰剂检验采用将处理组随机化的方法进行。在所有样本中，随机抽取与处理组同等数量的样本作为“伪处理组”进行安慰剂检验，将其与时间虚拟变量生成交互项进行回归，并重复500次随机抽样，如果估计系数显著，则说明原有估计结果可能存在偏差。回归系数估计值集中在0附近，可以认为其他随机因素影响甚微，回归结果可靠。

包括林农非农就业与就业质量。非农就业：林农从务农为主转为以非农就业为主赋值为1，以务农为主赋值为0。非农就业质量：以非农就业收入和就业稳定性来表征，为消除异方差以增强模型的稳定性，非农就业收入取对数。就业稳定性以是否签订合同来衡量，是赋值为1，否则为0。

关键变量为是否参与地役权改革，即双重差分法模型中处理组和处理年份的交互项。处理组的样本赋值为1，控制组的样本赋值为0。处理后的2021年赋值为1，处理前的2017年赋值为0。

选取个人特征、家庭特征、林业生产特征、县域经济水平作为控制变量。个人特征包括性别、年龄、受教育程度、村干部经历，家庭特征包括总人口和人口负担系数，林业生产特征包括林地面积、公益林面积占比、林地块数。县域经济水平以人均国内生产总值(GDP)表示。

根据研究假说，以提高非农就业技能、拓宽非农就业范围、增加非农就业机会作为中介变量，分别选择是否参加过职业技能培训、就业地点、非农就业数作为代理变量，用于检验地役权改革对林农非农就业及其质量的影响机制。变量说明与描述性统计见表1。

地役权改革对林农非农就业、非农就业收入、非农就业稳定性影响的双重差分法变量估计结果均在1%水平下显著为正(表2)，表明地役权改革显著促进了林农非农就业、增加了林农非农就业收入、提高了就业稳定性。估计结果与理论预期一致，假说H₁和假说H₂得到验证。

倾向得分匹配必须遵循共同支撑域假设。为了保证样本数据的匹配质量，在获得倾向得分后进一步绘制了核密度函数图以检验匹配后的共同支撑域(图2)。从图2可见：匹配后处理组与控制组的倾向得分具有较大范围的重叠，而且多数观察值都在共同取值范围内，所以可以认为匹配结果符合共同支撑域假设。

Figure 2.  Kernel density function graph after propensity score matching

双重差分法的前提假设是平行趋势，要求在政策实施之前，处理组和控制组应有平行趋势。本研究将2018年设定为政策发生年。平行趋势检验表明：处理组和控制组在实验前(即2017年)的可观测变量不存在系统性差异(表3)。处理组和控制组的性别、年龄、家庭总人口、家庭人口负担系数、林地块数、林地面积、公益林面积占比、县域人均GDP在政策实施前后均不存在显著差异，但受教育水平存在显著差异(P＜0.05)，且差异方向一致，大小基本相同。因此，虽然处理组和控制组的受教育水平存在系统差异，但这些差异并未因政策的实施发生显著变化，因而可以认为本研究所使用的双重差分法模型满足平行趋势假设。

在采用倾向得分匹配-双重差分模型控制样本选择偏差可能造成的内生性问题之后，地役权改革对林农非农就业行为和反映非农就业质量的非农就业收入、非农就业稳定性的影响全部在1%水平上显著为正(表4)，验证了地役权改革有效促进林农非农就业、提升林农非农就业稳定性和提高林农非农就业收入的假说，估计结果可靠。因此，在强化国家公园建设的同时，研究区域探索的地役权改革增进了林农福祉，也验证了地役权改革可以通过游憩利用^[10]等措施，显著提高非农收入^[8]的政策效果。

地役权改革作为一个外生事件，对林农非农就业与就业质量的提升可能是一个“假事实”，即林农非农就业与就业质量的提升可能由其他不可观测因素或遗漏变量所致。因此，在381个样本中，随机抽取与处理组同等数量的样本作为“伪处理组”进行安慰剂检验，回归系数估计值大多集中在0附近(图3)，可以认为其他随机因素影响甚微，回归结果可靠。

Figure 3.  Results of placebo test

由于年龄是影响就业选择的重要因素，本研究进一步将林农户主分为中老年和青壮年2组进行分组回归(表5)，结果表明：地役权改革分别在5%和1%的水平上显著提升中老年林农和青壮年林农非农就业，而林农非农就业收入、非农就业稳定性均在1%的水平上显著提升。

将样本以人口负担系数中位数为界分成2组进行分组回归(表5)。结果表明：无论人口负担轻重，地役权改革均在1%的水平上显著提升非农就业行为，增加非农就业收入，并提升非农就业稳定性。

将开化县和龙泉市样本分组进行回归(表5)。结果表明：地役权改革分别在5%和1%的水平上提升了开化县和龙泉市林农的非农就业和非农就业收入，分别在10%和1%的水平提升了化县和龙泉市林农的非农就业稳定性。

从表6可以看出：地役权改革对林农非农就业的影响存在显著的中介效应。Sobel检验中的Z统计量分别为3.099、5.927和8.955，均大于5%显著性水平上的临界值0.97，因而存在以提高非农就业技能、拓宽非农就业范围、增加非农就业机会为作用机制的中介效应。说明国家公园在推进地役权改革时，提供了较多促进当地林农就业的帮扶措施，为弱化林农对林地的依赖提供了可能，林农的就业范围逐步拓展。因此，地役权改革通过提高非农就业技能、拓宽非农就业范围、增加非农就业机会促进了林农非农就业，结果验证了假说H₃、H₄和H₅。

与非农就业中介效应分析结果类似，地役权改革对林农非农就业质量的影响也存在显著的中介效应。对非农就业收入的Sobel检验中Z统计量分别为3.07、8.63和6.74，对就业稳定性的Sobel检验中Z统计量分别为3.160、4.102和3.851，均大于5%显著性水平上的临界值，说明存在显著的中介效应。地役权改革在实现生态效益的同时，拓宽了林农就业渠道，增加了林农就业收入。

立足于林农充分就业和提升就业质量的现实需要，基于实地调研的381户2期数据，在分析地役权改革对林农非农就业作用机制的基础上，采用双重差分法和倾向得分匹配-双重差分模型评估了地役权改革的平均处理效应。研究发现：首先，地役权改革将非农就业概率提升了19.5%，非农就业质量提升了40.0%。无论是双重差分法还是倾向得分匹配-双重差分模型结果均显示：地役权改革对林农非农就业和质量有积极作用。这一影响在控制样本选择偏差可能造成的内生性问题之后仍然成立；采用将处理组随机化的方法进行安慰剂检验，对实证结果进行稳定性检验，回归结果可靠，说明合理的地役权改革制度安排确实可以促进林农非农就业并提升就业质量，验证了诸多学者的研究^{[8−9, 11−14]}，也为消除地役权改革可能对林农非农就业产生的不利影响^[16]提供决策支持。其次，地役权改革对林农非农就业与质量既有直接影响，又有间接影响。在影响机制分析中，集体林地役权改革对林农非农就业行为与质量的提升效应来自于开展就业技能培训，从而提高非农就业技能、弱化对林地的依赖、拓宽非农就业范围，提供生态管护公益岗位，增加非农就业机会。第三，异质性分析表明，林农年龄、家庭人口负担和不同区域的地役权改革均对林农非农就业和提升就业质量产生显著影响，进一步佐证了地役权改革对林农非农就业和质量有积极作用。

基于上述研究结论，提出如下建议：①持续深化集体林地役权制度改革。做好国家公园体制顶层设计，建立完善的地役权改革保障体系，以有效的制度规范作为国家公园生态产品价值实现的基石^[7]，结合地区社会经济发展和森林资源禀赋优势，充分发挥生态服务系统的“造血”功能，以适度的市场化机制做优当地特色生态产业。同步建立国家公园特许经营清单，重点培育森林康养、生态研学等产业，优先向地役权改革村开放经营权。②强化林农职业技能培训。地役权改革区域往往相对偏远，林农知识水平与认知有限，强化职业技能培训可提高林农获得持续而稳定的非农就业能力。开发标准化培训课程包，并为参训后稳定就业者发放一定额度的过渡补贴，保障地役权改革的顺利推进。③尊重基层首创精神。地役权改革应更紧密地结合林农现实之需和首创精神，遵循“激励相容”原则，使林农追求个人利益的行为与国家公园实现社会效益最大化的目标相吻合。如在国家公园管理委员会中设置林农代表席位，赋予其对生态补偿金使用的监督权，确保改革契合林农实际需求，促进国家公园建设与林农非农就业的有效协调，达到“生态美、百姓富”的和谐统一。