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    林農(nóng)合作組織生產(chǎn)技術(shù)效率研究——以福建省三明市為例

    2015-02-13 06:00:12轅,偉,
    關(guān)鍵詞:林農(nóng)竹林林業(yè)

    孟 轅, 段 偉, 溫 亞 利

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

    一、引 言

    2014年中央一號文件和政府工作報告均提出,我國現(xiàn)階段將著力培育以專業(yè)大戶、家庭農(nóng)場、農(nóng)民合作社、農(nóng)業(yè)企業(yè)等為代表的新型農(nóng)業(yè)經(jīng)營主體,實現(xiàn)適度規(guī)模經(jīng)營。林農(nóng)合作組織作為新型農(nóng)業(yè)經(jīng)營主體的重要組成部分,在促進林業(yè)發(fā)展、保護森林資源、增加林農(nóng)收入等方面發(fā)揮了不可替代的作用。截至2012年底,全國林業(yè)專業(yè)合作組織近10萬家,覆蓋29個省,有1260.71萬戶林農(nóng)加入合作組織,涉林面積2億畝[1]。在國家鼓勵發(fā)展新型農(nóng)業(yè)合作組織的大趨勢下,有必要對當(dāng)前林農(nóng)合作組織的生產(chǎn)技術(shù)效率及其影響因素進行研究,以期通過提出可行性建議提升林農(nóng)合作組織整體生產(chǎn)效率。

    關(guān)于生產(chǎn)技術(shù)效率的測度,國內(nèi)外相關(guān)文獻中主要采用前沿分析方法,具體可分為參數(shù)方法和非參數(shù)方法。前者以隨機前沿分析(SFA)為代表,后者以數(shù)據(jù)包絡(luò)分析(DEA)為代表。二者重要區(qū)別之一在于,隨機前沿分析(SFA)決策單元(DMU)對應(yīng)的是多種投入和一種產(chǎn)出,而數(shù)據(jù)包絡(luò)分析(DEA)的決策單元對應(yīng)的是多種投入和多種產(chǎn)出。本文進行生產(chǎn)技術(shù)效率測度時,決策單元的產(chǎn)出變量為2個,故選取數(shù)據(jù)包絡(luò)分析(DEA)作為研究方法。

    目前,前沿生產(chǎn)函數(shù)在測算林業(yè)生產(chǎn)效率方面已經(jīng)趨于成熟,現(xiàn)有研究的共同點是,針對生產(chǎn)技術(shù)效率較低樣本進行重點分析,并就效率損失提出相關(guān)改善建議,研究差別在于,針對不同研究對象,一方面,投入—產(chǎn)出變量選取有所不同,另一方面,前沿分析模型選取也有所差別。國外學(xué)者運用非參數(shù)方法評價林業(yè)生產(chǎn)效率起步較早,如Kao和Yang運用DEA模型對臺灣13個林區(qū)生產(chǎn)效率進行了測算,結(jié)合效率損失提出相關(guān)政策建議[2];Labell和Stuart運用DEA方法對伐木工人技術(shù)效率水平及效率損失進行了測算,同樣結(jié)合效率損失提出改善建議[3];Viitala和Hanninen運用DEA模型對芬蘭公益林生產(chǎn)要素配置效率進行了測算,結(jié)合效率損失提出可削減20%相關(guān)投入的建議[4];Lee運用三階段DEA模型對森林和紙業(yè)公司生產(chǎn)要素配置效率進行了測算,該研究最大不同在于將自然環(huán)境因素和統(tǒng)計噪聲納入模型進行分析[5]。國內(nèi)相關(guān)研究相對而言起步較晚,如賴作卿、張海忠運用DEA超效率模型對廣東省21個市林業(yè)產(chǎn)出效率進行了測算,運用排序與分類對各個城市效率值進行對比[6];藏良震、支玲、齊新民運用DEA模型對重慶農(nóng)戶林業(yè)產(chǎn)出效率進行了測算,認為林業(yè)收入占家庭總收入比重和受教育程度是產(chǎn)出效率影響的關(guān)鍵影響要素,并據(jù)此提出相關(guān)政策建議[7];田淑英運用SEDEA模型對1993~2010年期間我國林業(yè)生產(chǎn)技術(shù)效率進行了測度,認為資金使用效率低下、人力資源不足和林業(yè)發(fā)展水平低下是生產(chǎn)技術(shù)效率較低的原因[8];田杰運用SFA模型對1999~2011年期間我國林業(yè)生產(chǎn)技術(shù)效率進行了測度,指出應(yīng)將表征自然因素(氣溫)納入模型當(dāng)中,同時認為人均GDP、基層林業(yè)站工作人員文化素質(zhì)、森林病蟲鼠害防治率和制度變量對技術(shù)效率損失產(chǎn)生反向影響,并據(jù)此提出政策建議[9]。

    本文將結(jié)合該福建三明林改試驗區(qū)415戶林農(nóng)調(diào)研問卷,運用DEA模型對該區(qū)域內(nèi)林農(nóng)合作組織生產(chǎn)技術(shù)效率進行研究,結(jié)合相關(guān)調(diào)研問題,通過對研究對象效率損失分析,提出改進措施,并為林業(yè)管理決策部門制定提升產(chǎn)出效率相關(guān)政策提供參考。

    二、變量說明與模型構(gòu)建

    1.變量選擇與數(shù)據(jù)來源

    構(gòu)建DEA模型的關(guān)鍵在于投入和產(chǎn)出變量的選取,不同的變量選取將影響綜合評價結(jié)論。相關(guān)研究中,Kao和Yang選取了土地、勞動力、政府預(yù)算和森林初始余量作為投入變量,選取木材產(chǎn)量、土壤保持、林業(yè)副產(chǎn)品和森林娛樂作為產(chǎn)出變量[2];田淑英選取固定資產(chǎn)投資和林業(yè)系統(tǒng)年末從業(yè)人數(shù)作為投入變量,選取林業(yè)生產(chǎn)總值、造林面積和農(nóng)民林業(yè)平均收入作為產(chǎn)出變量[8];田杰選取土地投入、勞動力投入、資本投入和自然因素投入作為投入變量,選取林業(yè)總產(chǎn)值作為產(chǎn)出變量[9]。上述相關(guān)研究中,雖然投入和產(chǎn)出變量的選取有所不同,但投入變量基本涵蓋土地、勞動力、資本等基本要素,產(chǎn)出變量基本涵蓋產(chǎn)量、產(chǎn)值、人均收入等基本要素。本文針對當(dāng)?shù)刈顬槠毡榈闹窳稚a(chǎn)進行研究,參照相關(guān)研究中投入與產(chǎn)出變量基本要素,選取調(diào)查對象2012年竹林總收入、竹林產(chǎn)量作為產(chǎn)出變量,選取2012年竹林生產(chǎn)總支出、竹林種植面積、竹林勞動力總投入作為投入變量,對種植竹林的林戶生產(chǎn)效率進行測算。

    2.模型構(gòu)建

    DEA是一種“面向數(shù)據(jù)”的測評方法,用于測評一組具有多種投入和多種產(chǎn)出的決策單元(decision making unit,DMU)的績效和相對效率。

    在投入和產(chǎn)出變量確定之后,一般有CCR模型、BCC模型和Additive模型解決評測DMU相對效率的問題。其中應(yīng)用最為廣泛的為CCR模型和BCC模型,前者的特點是假設(shè)DMU生產(chǎn)規(guī)模報酬不變,后者則是假定DMU生產(chǎn)規(guī)模報酬改變。由于針對不同林戶個體進行研究,規(guī)模收益預(yù)期有所不同,故本文擬采用規(guī)模報酬變化的CCR模型對林戶的生產(chǎn)效率進行測算。CCR模型數(shù)學(xué)表述如下:

    設(shè)有n個決策單元DMUk(k=1,2,…,n),每一個決策單元有m個輸入指標,s個輸出指標,DMUk輸入、輸出向量分別表示為Xk=(x1k,x2k,…,xik,…,xmk)T、Yk=(y1k,y2k,…,yrk,…,ysk)T,其中,xik和yrk分別表示DMUk的第i個輸入指標值和第r個輸出指標值,vi、ur分別為相應(yīng)指標的權(quán)重系數(shù),DMUk的效率值為:

    求解DMUk效率值的CCR模型的線性形式如下:

    CCR模型的綜合效率(TECRS)可分解為基于規(guī)模報酬不變(CRS)假設(shè)的DEA模型的規(guī)模效率(SE)與基于規(guī)模報酬可變(VRS)假設(shè)的DEA模型中的技術(shù)效率(TEVRS),并取兩者乘積,可表示為:TECRS=TEVRS×SE。

    3.效率測算及分析

    利用DEAP2.1軟件對415個調(diào)查對象中的57個有效樣本進行測算,結(jié)果如表1所示:

    根據(jù)表1中數(shù)據(jù),可以得出以下結(jié)論:第一,57個林戶樣本綜合效率、技術(shù)效率與規(guī)模效率平均值分別為0.619、1.000、0.619,該區(qū)域林戶整體產(chǎn)出效率較高,但仍有提升空間;第二,針對區(qū)域林戶林業(yè)生產(chǎn)規(guī)模研究,規(guī)模效益遞增有51家,占比89.5%,說明該區(qū)域林業(yè)生產(chǎn)規(guī)模效應(yīng)遞增顯著。

    表1 竹林經(jīng)營林農(nóng)CCR模型對應(yīng)產(chǎn)出技術(shù)效率匯總表

    表2 竹林生產(chǎn)效率投入變量冗余情況對照表

    如表2所示,通過對投入變量冗余對照分析,得出以下結(jié)論:竹林面積、竹林總支出、林業(yè)經(jīng)營勞動力冗余平均值分別為:0.193、15.468、0.123,其中,竹林種植面積和林業(yè)經(jīng)營勞動力數(shù)量冗余情況不顯著,竹林生產(chǎn)總支出冗余情況顯著。

    結(jié)合調(diào)查問卷提出的問題1:“林改以后,林業(yè)生產(chǎn)的支出有何變化”,選擇“增加”和“沒有變化”的共計386人,占比94.8%,認為減少的占比5.2%,說明該區(qū)域當(dāng)前林業(yè)生產(chǎn)總支出增加顯著。

    結(jié)合調(diào)查問卷提出的問題2:“林業(yè)生產(chǎn)勞動力的投入有何變化”,認為增加和沒有變化的共計384人,占比94.1%,認為減少的占比5.9%,說明該區(qū)域當(dāng)前林業(yè)生產(chǎn)勞動力投入增加顯著。

    結(jié)合調(diào)查問卷中提出的問題3:“林業(yè)生產(chǎn)活動中面臨的最主要問題”,認為資金短缺的占比34.2%,資金短缺在該區(qū)域林業(yè)生產(chǎn)中不顯著;認為勞動力不足的占比39.9%,勞動力不足在該區(qū)域林業(yè)生產(chǎn)中較顯著;認為可用林地有限的占比47.8%,說明可用林地有限在該區(qū)域林業(yè)生產(chǎn)中較顯著。

    4.效率相關(guān)影響因素及分析

    根據(jù)文獻和調(diào)研問卷中涉及問題,現(xiàn)假設(shè)林農(nóng)教育程度、健康狀況、經(jīng)營模式選擇、林木資源質(zhì)量、主要樹種林齡可能對林業(yè)生產(chǎn)技術(shù)效率造成一定的影響。

    為定量分析需要,現(xiàn)將教育程度分為文盲、小學(xué)、初中、高中及中專、大專以上5個等級,分別賦值1、2、3、4、5;將健康狀況分為良好、一般、輕度疾病、重大疾病4個等級,分別賦值1、2、3、4;經(jīng)營模式選擇分為單戶、聯(lián)戶、股份合作、集體經(jīng)營,分別賦值1、2、3、4;林木資源質(zhì)量分為好、一般、不好,分別賦值1、2、3;主要樹種林齡按實際林齡賦值;林種類型分為用材林、經(jīng)濟林、生態(tài)公益林、其他,分別賦值1、2、3、4。由于林業(yè)生產(chǎn)效率是截尾數(shù)據(jù),因而,本文考慮通過Tobit回歸模型對生產(chǎn)效率與影響因素的相關(guān)性進行測算,結(jié)果如表3所示。

    表3 林業(yè)生產(chǎn)效率及相關(guān)影響因素關(guān)系分析

    通過Tobit回歸模型分析可知,教育程度、經(jīng)營模式、主要樹種林齡三個要素對產(chǎn)出效率具有較強影響,而健康狀況、林木資源質(zhì)量、林種類型三個要素對產(chǎn)出效率影響不顯著。

    三、結(jié)論及建議

    通過CCR模型對福建三明試驗區(qū)技術(shù)效率測算,結(jié)論如下:該試驗區(qū)林農(nóng)合作組織整體生產(chǎn)技術(shù)效率較高,但仍有提升空間;該試驗區(qū)林業(yè)生產(chǎn)規(guī)模效應(yīng)顯著。通過Tobit回歸模型分析,教育程度、經(jīng)營模式、主要樹種林齡三個要素對產(chǎn)出效率具有較強正影響。

    結(jié)合研究結(jié)論,提出如下建議:

    一是針對該試驗區(qū)林農(nóng)合作組織整體生產(chǎn)技術(shù)效率較高、林業(yè)生產(chǎn)規(guī)模效應(yīng)顯著現(xiàn)狀,建議通過適度規(guī)模經(jīng)營,達到提升產(chǎn)出效率的目標。

    二是結(jié)合該區(qū)域投入變量冗余情況和三個調(diào)研問題,提出三項改進措施:第一,針對該區(qū)域竹林生產(chǎn)中總支出冗余較顯著、總支出增長較快、資金短缺不顯著的特點,建議適度降低竹林生產(chǎn)總支出,提升生產(chǎn)技術(shù)效率;第二,針對該區(qū)域竹林生產(chǎn)中勞動力冗余不顯著、實際林業(yè)生產(chǎn)勞動力增加較顯著、勞動力不足情況較顯著的特點,建議適度加大勞動力投入,提升生產(chǎn)技術(shù)效率;第三,針對該區(qū)域竹林生產(chǎn)中林地冗余不顯著、可用林地有限較顯著的特點,可以考慮通過林改進一步明權(quán)確權(quán),增加林地供給,提升該區(qū)域整體生產(chǎn)技術(shù)效率。

    三是鑒于該區(qū)域教育程度、經(jīng)營模式、主要樹種林齡三個要素對產(chǎn)出效率具有較強正影響,建議通過合理方式,提升受教育水平、改善經(jīng)營模式、試種樹齡較長樹種達到提升生產(chǎn)技術(shù)效率目的。提升受教育水平,可以從培訓(xùn)林業(yè)合作組織領(lǐng)辦人、專業(yè)大戶入手,考慮設(shè)立相關(guān)人才庫,建立專項培訓(xùn)基金,加快實訓(xùn)基地建設(shè),探索人才資格認證標準,建立輔導(dǎo)員聯(lián)系制度等,通過對領(lǐng)辦人、專業(yè)大戶重點培養(yǎng),以點帶面,達到林業(yè)從業(yè)人員受教育水平整體提升目標;改善經(jīng)營模式,建議該區(qū)域林農(nóng)單戶經(jīng)營逐步向聯(lián)戶、股份合作、集體經(jīng)營過渡,建議該區(qū)域有條件地區(qū)選種樹齡較長樹種提升林業(yè)生產(chǎn)技術(shù)效率。

    [1]林業(yè)局.林業(yè)專業(yè)合作組織加速林農(nóng)抱團致富[EB/OL].http://www.gov.cn/gzdt/2012-09/13/content_2223640.htm,2015-04-01.

    [2]KAO C,YANG Y C.Measuring the efficiency of forest management[J].Forest Science,1991,37(5):1239-1252.

    [3]LABELL G,STUART W B.Technical efficiency evaluation on logging contractors using a non parametric model[J].Inter Journal of Forest Engineering,1998,9(2):15-24.

    [4]VIITALA E J,H?NNINEN H.Measuring the efficiency of public forestry organizations[J].Forest Science,1998,44(3):298-307.

    [5]LEE J Y.Application of the three stage DEA in measuring efficiency an empirical evidence[J].Applied Economics Letters,2008,15(1):49-52.

    [6]賴作卿,張海忠.基于DEA方法的廣東林業(yè)產(chǎn)出效率分析[J].林業(yè)經(jīng)濟問題,2008,28(4):323-326.

    [7]藏良震,支玲,齊新民.天保工程區(qū)農(nóng)戶林業(yè)生產(chǎn)效率的影響因素——以重慶武隆為例[J].北京林業(yè)大學(xué)學(xué)報(社會科學(xué)版),2009,10(4):59-64.

    [8]田淑英,許文立.基于DEA模型的中國林業(yè)投入產(chǎn)出效率評價[J].資源科學(xué),2012,(10):1944-1950.

    [9]田杰,姚順波.中國林業(yè)生產(chǎn)的技術(shù)效率測算與分析[J].中國人口、資源與環(huán)境,2013,(11):66-69.

    [10]高佳,李世平.農(nóng)民土地退出意愿對耕地利用效率的影響研究[J].大連理工大學(xué)學(xué)報(社會科學(xué)版),2014,(1):35-40.

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