临沂位于山东省东南部，地近黄海，南邻苏北（图1），现辖兰山、罗庄、河东3个区和郯城、兰陵、沂水、沂南、平邑、费县、蒙阴、莒南、临沭9个县。临沂是沂蒙山区的主要所在地，是全国著名的革命老区，是鲁东南地区的重要生态屏障，境内分布着沂山、蒙山和尼山三条山脉，山地和丘陵面积占全市面积的3/5以上，森林面积居山东省第一位，是典型的山区市、森林大市。按照《山东省主体功能区规划》，12个区县中，兰山、罗庄、河东、莒南四个区县，地形以平原为主，属于优化开发区；沂水县、费县、平邑县、蒙阴县等四县山地与丘陵面积占比超过80%，为山区县，属于重点生态功能区；沂南县、郯城县、兰陵县、临沭县等地形以丘陵和平原为主，属于农产品主产区。
临沂市总人口1102万人，总面积1.72万平方公里，是山东省人口最多、面积最大的市，2022年GDP为5779亿，位居全省第五，人均GDP为52444元。各县区GDP范围为200~1400亿元，人均GDP范围为33000~76065元，GDP最高的兰山区为最低的蒙阴县的6.6倍，人均GDP最高的河东区为最低的兰陵县的2.5倍，经济发展差异较大。在临沂市域内，兰山区、河东区、罗庄区等市内三区的人均GDP超过65000元，达到工业化后期水平，GDP位居全市前三，约占全市GDP的45%，为经济相对发达地区；沂南县、兰陵县、平邑县、莒南县、蒙阴县、临沭县等县人均GDP低于45000元，仅为工业化初期或刚达到工业化中期水平，为经济相对落后地区。
临沂市委、市政府历来高度重视林业建设，先后提出了一系列林业发展战略。但在近几年生态环境建设过程中，临沂市遇到造林空间小、国土绿化慢、林地质量低等一系列问题。为此，临沂市在2018年开始尝试探索森林生态效益横向补偿，之后在山东省生态文明建设财政奖补机制的基础上，于2019年出台全省首个森林横向生态补偿办法，创新性建立了森林生态权益激励机制，充分调动了各县育林、护林的积极性，显著提升了临沂市森林覆盖率。
长期以来，历届市委、市政府高度重视林业生态建设，先后提出了一系列林业发展战略。新中国成立后，全国积极植树造林，荒山、荒地、河滩等得到显著绿化。进入21世纪后，临沂于2006年开启多部门联动造林模式，市直部门包荒山绿化，实现了由“林业部门单一造林”向“多部门联动造林”的转变。特别是2010年以来，市委、市政府提出三年争创国家森林城市的奋斗目标，全市按照“创建国家森林城市，打造生态宜居临沂”的创建主题和城市定位，大力改善城市生态环境，发展城市林业经济，培育城市生态文化，经过三年的集中攻坚，于2013年荣获“国家森林城市”称号，成为山东省继威海市之后第二个获此殊荣的城市。
但在近几年生态环境建设过程中，临沂市造林速度慢、林地质量退化，为此临沂市在山东省生态文明建设财政奖补机制的基础上，于2019年出台《临沂市森林生态效益补偿暂行办法》，刺激各区县造林积极性。临沂市森林生态效益补偿并不是一种生态补偿机制，而是一种为了满足政府制定的生态资源数量的管控要求而产生的资源配额指标交易，通过资金分配来激励各区县的造林积极性，可以称为森林生态权益激励机制。
临沂森林生态权益激励机制兼顾总量和增量激励，将森林覆盖率、年度造林面积作为考核指标，突出森林覆盖率的总量激励和森林覆盖率增幅、年度造林面积位次的增量激励。市级政府统一设立权益激励资金池，并将资金池划分为存量激励资金和增量激励资金两部分，其中存量激励资金用于激励历史森林覆盖率高和造林积极性高的县区，增量激励资金用于激励森林覆盖率增幅较快和新造林面积较多的县区（图2）。
（1）设立市级森林生态权益激励资金池
森林生态权益激励资金总额为市级财政配套资金与各县区缴纳的生态补偿资金之和，即市级森林生态权益激励资金池。市财政每年从收取的主要污染物排放调节资金中予以适当配套资金，暂按每年配套1500万元。各县区生态补偿资金上缴标准根据临沂林地面积和山东省公益林补偿标准确定。临沂市总面积为2578万亩，如果森林覆盖率每减少一个百分点，全市森林面积就会减少25.78万亩，平均每个县区森林面积相应会减少1.61万亩。根据“省级公益林补偿每亩每年20元标准”，各县区每1个百分点森林覆盖率生态环境补偿价值为32.2万元（1.61万亩×20元）。为此，设计为每年各县区每低于全市平均森林覆盖率1个百分点需向市级财政缴纳生态补偿资金30万元。经统计，2018—2020年度森林生态权益激励资金池总额为14175万元，其中县区缴纳生态补偿资金为9675万元，占比68.25%；市级财政配套资金为4500万元，占比31.75%（表2）。
（2）以存量补偿激励肯定山区县历史贡献
以“稳定存量、正向激励”为原则，在市级森林生态权益激励资金池中划拨20%-25%的资金用作存量激励资金，以全市森林覆盖率为基数，高于该基数的县区给予激励。参照“省级公益林补偿每亩每年20元标准”并考虑到资金池总额的限制，设计为各县区每高于全市森林覆盖率1个百分点将获得森林生态权益存量激励资金20万元，存量激励范围主要是森林资源丰富、生态区位重要的山区县，以肯定其保护森林资源、维护生态安全的历史贡献。经统计，2018—2020年度森林生态权益存量激励资金总额为3272万元，占三年总资金池的23.08%。获得存量激励资金的区县为蒙阴、沂水、平邑和费县这四县，森林覆盖率分别为47.88%、28.60%、27.63%、27.49%，均远高于临沂市森林覆盖率，蒙阴县获得存量激励资金占总存量激励资金55%以上。
（3）以增量激励调动各县区造林积极性
以“突出增量、全面参与”为原则，在市级森林生态权益激励资金池中划拨75%-80%的资金作为增量激励资金，用于各县区森林覆盖率增幅激励和新造林面积激励，两者各占50%。补偿范围界定为年度森林覆盖率增幅、新造林面积各前八名的县区。根据临沂市统计结果（表2）可知，2018-2020年全市森林覆盖率提高了7.77%，除郯城县降低0.54个百分点外，各县区森林覆盖率均有提升，其中提升最高的为蒙阴县的14.29个百分点。在获得增量激励资金总额排名方面，蒙阴、沂水、平邑和费县这山区四县占据前四名。获得森林覆盖率增量激励资金的前两名为沂水县和蒙阴县，森林覆盖率分别增长13.78和14.29个百分点，激励资金金额分别为1326万元和1236万元，总量占森林覆盖率增量激励资金总额比例接近50%；其余县区除郯城县外，均获得森林覆盖率增量激励资金，金额从69万元至374万元之间，占比53.01%。在新造林面积方面，2018-2020年全市新造林面积38.16万亩，所有县区均获得新造林面积增量激励资金，获得最多的县区为平邑县，为923万元，新造林面积为6.35万亩；其次是费县、沂水县和蒙阴县，新造林面积增量激励资金均超过700万元，新造林面积分别均超过5万亩。
表2 临沂各县区2018-2020年生态权益激励资金收益明细
从各县收益分配结果（表2）来看，2018~2020年期间，获得生态权益激励资金正收益的县区为蒙阴、沂水、平邑、费县和沂南五个山区县，其中蒙阴、平邑、沂南为经济相对落后地区；获得负收益的为罗庄、河东、兰山区三个经济相对发达的临沂市区和郯城县、兰陵县、临沭县三个经济相对落后的农业县以及莒南县。山区县总共收益10046万元，即流入资金为10046万元，其中沂南县缴纳生态补偿资金206万元，五县总共获得激励资金10252万元；经济发达市区总共收益-2355万元，即流出资金2355万元，其中总共缴纳生态补偿资金3565万元，总共获得激励资金1210万元。由此可见，临沂市森林生态权益激励机制的激励资金主要由发达市区和农业县向山区县转移；农业县由于耕地非粮化政策的施行，造林空间受限，难以获得激励资金。总体来说，临沂市森林生态权益激励资金流向不太合理，设置激励标准时未考虑不同区县发展功能的定位差异。
为分析临沂市森林覆盖率的变化情况，需要获取临沂市长时间序列的林地面积。由于政府部门森林清查办法和森林覆盖率计算办法多次变更，导致森林覆盖率的历史统计数据不可比，且现有土地利用产品解译精度和时间序列不能满足研究需要。故本研究通过Google Earth Engine（GEE)平台调用landsat SR数据集5-9月份遥感影像，进行去云合成，建立光谱特征、纹理特征、指数特征和地形特征等分类特征集，通过Google Earth Pro历史高分影像目视选点，建立随机森林监督分类模型，解译临沂市2003-2021年共19期土地利用数据，土地利用类型仅分为林地和非林地。为深入分析临沂森林生态权益激励机制对土地利用的变化影响，又采用耕地、林地、草地、水体、建设用地和未利用地六类土地利用类型，解译2013、2017、2021年三期土地利用数据。通过google earth验证分类精度，各期精度均大于90%，kappa系数大于0.85，解译结果满足研究需要。遥感解译数据与地面调查数据存在差异，但都可以反映森林覆盖率变化趋势。
实施森林生态权益激励机制后，临沂市森林覆盖率提升速度最快。从图3来看，临沂市森林覆盖率整体呈现出曲折上升的趋势。2003~2021年，临沂市森林覆盖率提升7.44个百分点，年平均上升0.41个百分点。根据多部门联动造林、创建国家森林城市、实施森林生态权益激励机制三大重大事件，临沂林业发展史可以分为以下几个阶段，即2003-2006年、2006-2010年、2010-2013年、2013-2017，201,7-2021年。2003-2006年，森林覆盖率整体提升0.80个百分点，年平均上升0.27个百分点，但2006年开始出现造林乏力，年度新造林面积减少，森林覆盖率开始下降；2006-2010部门联动造林期间，森林覆盖率提升0.83个百分点，年平均上升0.21个百分点；2010-2013创建国家森林城市期间，森林覆盖率提升0.70个百分点，年平均上升0.23个百分点；国家森林城市创建结束后，造林空间的制约，同时早期林地出现退化，2013-2017年森林覆盖率呈现下降趋势；2018年实施森林生态权益激励机制后，森林覆盖率大幅上升，以2017年为对比基准期，森林覆盖率上升5.57个百分点，年平均上升1.39个百分点。总体来说，实施森林生态权益激励机制期间森林覆盖率增加速度最快，是多部门联动造林期间的6.6倍，是创建国家森林城市期间的6倍。
图3 2003-2021年临沂市森林覆盖率变化
临沂实施森林生态权益激励机制后，林地面积增长速率明显加快。三期土地利用结果显示（表3），2013、2017和2021年临沂市林地占比分别为19.66%、21.20%和23.92%。2013-2017年期间林地占比增长1.53个百分点，林地面积增长263.40 km2；2017-2021年林地占比增长2.73个百分点，林地面积增长469.03 km2，是上一阶段林地面积增长的1.78倍。各区县林地面积及占比结果（表4）表明，2013-2017年期间，大部分县区林地变化不超过1个百分点，并且有兰山、河东、沂南和郯城四个县区林地占比减少，其中郯城县减少最多，为1.42个百分点；沂水县四年期间林地占比增长7.42个百分点。而在2017-2021年期间，所有县区林地占比均实现了增长，其中费县、平邑和沂南的增长最多，分别增长5.28、5.28和4.99个百分点。
表3 2013、2017与2021年临沂市土地利用构成（单位：km2）
表4 临沂市及各县区2013-2021年林地占比变化（单位：%）
临沂林地面积增长主要来源于山区县的耕地。基于临沂市2017年和2021年两期数据获取临沂市土地利用的转移变化（表5和图4），然后利用DEM数据将临沂市地形分为平原、丘陵和山地三类，并利用土地利用数据提取2017-2021年林地变化栅格数据，叠加分析2017-2021年临沂市林地变化在不同地形中的分布（图5）。结果表明，耕地呈减少趋势，林地、水体和建设用地呈增加趋势。林地面积增加了469.03 km2，主要来源于耕地转换，占比90.67%；林地增长主要集中在丘陵地区和山地地区，主要来源于沂水、蒙阴、沂南、平邑和费县五个山区县的丘陵和山地地区的耕地，占比超过90%。
表5 临沂市2017-2021年土地利用转移矩阵（单位：km2）
图5 2017-2021年临沂市不同地貌中的林地变化
临沂森林生态权益激励机制的实施是否有效，有必要采用科学方法进行分析，来为政策的制定与推广实施提供参考。本研究采用合成控制法，构建一个未受到政策影响的临沂，通过比较二者森林覆盖率时序变化差异来评估政策的有效性。相较于其他政策评估方法，合成控制法通过数据驱动方式来拟合对照组城市，能有效降低对照组城市选取的主观性和随意性。
本研究的分析过程分为三个主要步骤，首先确定合理的被解释变量与解释变量，再筛选各方面与临沂市相似但未受到类似政策干预的模型样本城市，最后通过合成控制法创建临沂市的反事实情景——“合成临沂”，比较二者差异来评价政策的有效性。综合考虑数据可得性和合成控制方法的数据要求，本研究设定时间范围为2003-2021年，并将森林生态权益激励机制实施年2018年作为政策冲击年。
本研究的被解释变量设定为森林覆盖率，森林覆盖率的解释变量参考已有研究，从城市的造林空间、造林条件和造林倾向三个角度构建，选取山区面积占比、年平均降水、年平均气温、人均GDP、城镇化率和人口密度六个指标作为森林覆盖率的解释变量（表6）。变量数据来源于遥感数据数据处理和统计数据整理，具体处理方法参见表7。
用于合成的样本城市需要与临沂市具有相似特征，并且没有受到类似政策的影响。参考Shen等（2017）的研究方法，将城市相似度作为相似城市的评定标准。在搜集中国283个数据可得地级市的解释变量数据的基础上，加权汇总得到各城市的最终相似度，筛选最终相似度大于0.9且单项不低于0.85的高分城市，并剔除高分城市中有类似鼓励造林增长政策的城市，得到19个最终样本城市，分别为滨州、滁州、德阳、邯郸、鹤壁、淮北、济宁、焦作、荆门、连云港、平顶山、随州、泰安、威海、潍坊、信阳、许昌、枣庄、遂宁，这些城市分布于山东省、河南省、江苏省、湖北省、安徽省和四川省（表8）。
通过合成控制法计算获得“合成临沂”的权重组合，合成临沂由信阳市、泰安市、潍坊市、邯郸市和随州市组成，这些城市的解释变量指标数据与真实临沂非常接近。图6展示了森林生态权益激励政策实施前后的临沂市森林覆盖率实际数据与无政策情境下“合成临沂”的森林覆盖率模拟数据变化趋势。从图7和表9来看，在2018年政策实施前，临沂市的森林覆盖率变化与“合成临沂”能够基本吻合，并且临沂市与“合成临沂”解释变量的差异极小，可以认为“合成临沂”较好的模拟了无森林生态权益激励机制影响下的森林覆盖率变化。
临沂市森林生态权益激励机制对全市森林覆盖率的提升具有明显的政策效应，政策实施三年为临沂额外带来2.7个百分点的森林覆盖率。根据合成控制法的模拟结果（图6），假设临沂市未实施森林生态权益激励政策，2022年的森林覆盖率将是21.9%，比实施政策的实际数据24.6%低2.7个百分点。无政策情景下的“合成临沂”相较于2017年增长2.5个百分点，相当于每年平均增长0.625个百分点；而在政策加持下，临沂森林覆盖率四年实际增长5.6个百分点，相当于每年增长1.4个百分点，增速是未实施政策情境下的2.24倍。总的来看，临沂实施森林生态权益激励政策后，上升趋势明显增强，而“合成临沂”虽然也在上升，但上升势头显然不如真实临沂，政策处理效应显著，建议在其他有条件的地区推行此政策。
临沂森林生态权益激励机制的实质是以森林覆盖率和造林面积为交易对象的生态资源总量配额指标交易，与重庆森林覆盖率总量交易机制类似。与重庆相比（表10），临沂不仅开展了生态资源总量交易，还创新增加了生态资源增量激励交易，改变了县区政府间协商定价的复杂交易方式，机制交易过程更加简便顺畅、激励效果更加显著、机制更加易于复制推广；但临沂未根据各区县的功能定位设置差异化的考核目标，造成各区县的激励资金分配结果不尽合理。
2018年重庆市印发《国土绿化提升行动实施方案（2018-2020），提出五年内森林覆盖率从45.4%提升到55%的绿化目标。为督促各区县落实造林绿化责任，重庆市根据全市的自然条件和主体功能定位，将38个区县到2022年底的森林覆盖率目标划分为三类，产粮大县或菜油主产区森林覆盖率目标值不低于50%；既是产粮大县又是菜油主产区目标值不低于45%；其余23个区县（包括所有重点生态功能区）的目标值不低于55%。为了帮助确有困难的区县完成造林任务，重庆市构建森林覆盖率指标交易平台，允许各区开展森林面积指标买卖。对于完成目标值有困难的区县，可在重庆市域内向已达到目标值的区县购买森林面积指标，计入本区县森林覆盖率，交易的森林面积只与森林覆盖率目标值挂钩，不涉及林地的所有权。具体的成交价格由区县间政府协商确认，原则上不低于1000元/亩，同时还需支付不低于15年的林地管护费用，原则上不低于100元/亩·年。截止2022年底，已在11个区县间完成8单交易，共交易森林面积指标39.6万亩、成交金额9.9亿元。
临沂森林生态权益激励机制实施简便顺畅。临沂森林生态权益激励机制通过采用资金池账户，不再需要像重庆一样通过县区政府点对点协商确认森林面积指标价格，解决了县区政府协商定价效率低、资金拨付不顺畅等难题，提升了森林生态权益激励机制的灵活性。临沂通过明确市财政配套资金下达、区县资金缴纳、激励资金拨付、项目资金合理使用等资金定价与拨付流程，使得交易过程更加简便、流畅和透明，为森林生态权益激励机制提供了重要保障。
表10 临沂市森林生态权益激励机制与重庆市森林覆盖率交易机制对比
临沂森林生态权益激励机制激励效果显著。与重庆将森林覆盖率总量指标对各区县进行统一考核不同，临沂森林生态权益激励机制通过综合考虑县区森林覆盖率总量和新造林增量考核评价指标，促进县区间形成了比、学、赶、超的良性互动。一方面统筹考虑了森林覆盖率总量激励和新造林增量激励，受益面涵盖所有县区，既促进了森林资源富集县区切实履行提高森林覆盖率的主体责任，又激励了后进县区由被动完成植树造林任务，转变为主动加强国土绿化工作；另一方面为各县区提供了争优创先的平台，将森林覆盖率和造林面积指标与生态文明建设政绩考核挂钩，确保凸显地方领导干部的工作实效。
临沂森林生态权益激励机制易于推广复制。与重庆相同，临沂森林生态权益激励机制也是一种政府间的不涉及农民个人产权收益、不与现有政策冲突的区域发展权补偿机制，是对财政转移支付的一种有益补充，易于推广复制。一是改革难度小，既不涉及所有权、使用权、收益权等产权变更难题，也不与现有国土空间规划和国家其他相关规定产生矛盾和冲突；二是易于在各级政府、不同自然资源要素推广，既可以以省、市为单位自行探索森林生态权益激励交易机制，也可以在草地、湿地、耕地、自然海岸线等不同自然资源领域复制推广。
建议临沂为各区县设置差异化考核目标。临沂市生态权益激励资金分配结果表明，激励资金主要由经济相对发达市区和经济相对落后的农业县向山区县转移。在耕地非粮化的政策背景下，统一的考核标准对于造林空间受限且经济相对落后的农业县是不公平、不合理的。建议临沂市根据《山东省主体功能区规划》，将12个区县按照重点开发区、农产品主产区、重点生态功能区分类设置差异化生态补偿资金缴纳标准。
建议临沂充分学习借鉴重庆地票经验。临沂市土地利用变化结果表明，森林生态权益激励机制实施以来，林地增长主要来源于耕地。在当前遏制耕地非粮化的背景下，临沂市造林空间将严重受限，森林覆盖率难以持续稳定提高。建议临沂充分借鉴重庆地票的成功经验，在符合国土空间规划和相关规定前提下，探索将农村闲置宅基地复垦为林地，增加造林空间。
Xu, Yaozhan, et al. "Topographic and biotic factors determine forest biomass spatial distribution in a subtropical mountain moist forest." Forest ecology and management 357 (2015): 95-103.
Wang, Huiqin, et al. "The driver-pattern-effect connection of vegetation dynamics in the transition area between semi-arid and semi-humid northern China." Catena 194 (2020): 104713.
Rana, Pushpendra, and Erin O. Sills. "Does certification change the trajectory of tree cover in working forests in the tropics? An application of the synthetic control method of impact evaluation." Forests 9.3 (2018): 98.
Hasse, John E., and Richard G. Lathrop. "Land resource impact indicators of urban sprawl." Applied geography 23.2-3 (2003): 159-175.
Sun, Xiao, et al. "Comprehensive evaluation of different scale cities' sustainable development for economy, society, and ecological infrastructure in China." Journal of Cleaner Production 163 (2017): S329-S337.
Shen, Liyin, et al. "Experience mining based innovative method for promoting urban sustainability." Journal of Cleaner Production 156 (2017): 707-716.
