林業(yè)財政支出效率的影響因素分析

劉宗飛，田淑英

(1 安徽科技學(xué)院 管理學(xué)院，安徽 鳳陽 233100； 2 安徽大學(xué) 經(jīng)濟(jì)學(xué)院，安徽 合肥 233000)

林業(yè)財政支出效率的影響因素分析

劉宗飛1，田淑英2

(1 安徽科技學(xué)院 管理學(xué)院，安徽 鳳陽 233100； 2 安徽大學(xué) 經(jīng)濟(jì)學(xué)院，安徽 合肥 233000)

利用我國2000—2012年省際面板數(shù)據(jù),在考慮林業(yè)財政支出滯后性的情況下使用DEA模型對區(qū)域林業(yè)財政支出效率進(jìn)行了測度，在此基礎(chǔ)上，利用空間滯后模型對區(qū)域林業(yè)財政支出效率的影響因素進(jìn)行了分析，結(jié)果顯示：(1)受技術(shù)進(jìn)步下降的影響，我國林業(yè)財政支出效率年均下降率為24.8%，且呈現(xiàn)先增長后降低的“倒U型”趨勢，林業(yè)財政支出的滯后效應(yīng)拉大了林業(yè)財政支出效率的變動幅度；(2)林業(yè)財政支出的全要素生產(chǎn)率呈現(xiàn)明顯的區(qū)域不均衡特征，年平均增長率從高到低依次為西部、中部和東部，區(qū)域間存在一定差距；(3)林業(yè)財政支出的全要素生產(chǎn)率呈現(xiàn)一定的空間趨同性，林業(yè)財政支出比例及區(qū)域宏觀經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r均與林業(yè)財政支出全要素生產(chǎn)率呈顯著正相關(guān)，是全要素生產(chǎn)率的主要影響因素。根據(jù)研究結(jié)論，提出了改進(jìn)林業(yè)財政的投資結(jié)構(gòu)，調(diào)整林業(yè)財政領(lǐng)域的資源配置，加強(qiáng)政府對林業(yè)產(chǎn)業(yè)的資源傾斜以及實施林業(yè)大區(qū)域創(chuàng)新管理等措施來提升區(qū)域林業(yè)財政支出效率。

林業(yè)財政支出；效率；DEA-Malmquist；空間計量模型

一、文獻(xiàn)綜述

林業(yè)是促進(jìn)區(qū)域生態(tài)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要產(chǎn)業(yè)，一方面，林業(yè)可通過提高區(qū)域就業(yè)水平，增加勞動力有效工作時間，對林農(nóng)的生產(chǎn)生活、區(qū)域貧困的緩解及經(jīng)濟(jì)發(fā)展具有巨大影響[1-3]。另一方面，林業(yè)產(chǎn)業(yè)還具有保護(hù)水源、凈化空氣等生態(tài)價值，在改善生態(tài)環(huán)境的過程中發(fā)揮著無可替代的作用，表現(xiàn)出較強(qiáng)的正外部性。公共財政支出是推動林業(yè)生態(tài)經(jīng)濟(jì)水平提升的主要動力。自改革開放以來，我國林業(yè)財政支出年均增長率超過了20%[3]。高額的林業(yè)財政支出是否促進(jìn)了林業(yè)生態(tài)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展？影響林業(yè)財政支出效率的因素有哪些？這些是實現(xiàn)林業(yè)可持續(xù)發(fā)展，提升區(qū)域生態(tài)文明建設(shè)中不可回避的問題。

設(shè)計林業(yè)層面的效率評價大多集中在林業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營的投入產(chǎn)出分析中[4-7]，然而，針對林業(yè)財政支出效率的評價較少。劉紅梅等對我國林業(yè)財政的基本理論及國際林業(yè)財政政策的特點進(jìn)行了梳理，認(rèn)為我國林業(yè)財政存在投資不足，資金監(jiān)管不力等問題[8]。周莉等以四川省南江縣為案例，對退耕還林工程的財政支出效率進(jìn)行了評價，認(rèn)為該工程是有效率的，實現(xiàn)了帕累托改進(jìn)[9]。于明霞利用DEA-Tobit模型對1992—2012年廣東省林業(yè)財政支出效率進(jìn)行了測算并對其影響因素進(jìn)行了分析，研究認(rèn)為規(guī)模效率較低是拉低林業(yè)財政支出綜合效率的主要原因，而山區(qū)人口密度、農(nóng)村居民人均收入水平及森林災(zāi)害等是影響廣東林業(yè)財政支出效率的重要因素[3]。王艷華則以我國1998—2010年省級面板數(shù)據(jù)，對我國林業(yè)系統(tǒng)同期資金利用效率進(jìn)行了定量測算和分解，結(jié)果表明，我國林業(yè)資金投入并未達(dá)到有效推進(jìn)林業(yè)發(fā)展的目標(biāo)[10]。

盡管現(xiàn)有研究在方法運(yùn)用及指標(biāo)選取上都做出了有益的探索，但仍存在以下問題：1.實證研究中樣本量偏低，模型估計的精確度難以保障；2.林業(yè)財政支出效率研究中指標(biāo)的選擇并不統(tǒng)一，缺乏對林業(yè)財政實施效用的梳理，尤其體現(xiàn)在林業(yè)財政支出的產(chǎn)出指標(biāo)上，不同研究者對林業(yè)財政的產(chǎn)出存在不同的理解，活立木蓄積量，林業(yè)產(chǎn)值，造林面積，林業(yè)職工年平均工資等指標(biāo)都體現(xiàn)在各自研究中，盡管這些指標(biāo)可以在一定層面上對林業(yè)產(chǎn)出進(jìn)行擬合，但與林業(yè)財政支出并非存在單調(diào)的因果關(guān)系，而更多與林業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營中其他因素相關(guān)；3.現(xiàn)有研究并未考慮林業(yè)財政支出的滯后效應(yīng)，這中滯后效應(yīng)主要受兩個方面的影響，其一，林業(yè)產(chǎn)業(yè)的生產(chǎn)經(jīng)營具有長周期性，林業(yè)財政支出并不能在當(dāng)年內(nèi)充分發(fā)揮作用；其二，財政支出作為政府公共資本支出，具有乘數(shù)效應(yīng)，而這種效應(yīng)的發(fā)揮也具有一定的滯后性。

為了彌補(bǔ)前人研究的不足，更準(zhǔn)確判斷我國林業(yè)財政支出的效率及其影響因素，本文首先對我國林業(yè)財政支出全要素生產(chǎn)率進(jìn)行了測度；在此基礎(chǔ)上，對影響林業(yè)財政支出效率的宏觀影響因素進(jìn)行了探索。文章余下章節(jié)安排如下：第二部分，采用DEA-Malmquist指數(shù)方法測度1999—2012年全國及各省份林業(yè)財政支出效率及其變化；第三部分，以區(qū)域林業(yè)財政支出效率作為被解釋標(biāo)量，區(qū)域宏觀經(jīng)濟(jì)狀況、財政支出結(jié)構(gòu)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)等作為解釋變量，運(yùn)用空間面板模型探索林業(yè)財政支出效率的宏觀影響因素。第四部分為結(jié)論。

二、林業(yè)財政支出效率測度

(一)模型設(shè)定

DEA是根據(jù)多指標(biāo)投入及多指標(biāo)產(chǎn)出，對決策單元相對效率進(jìn)行評價的一種非參數(shù)方法，廣泛應(yīng)用于經(jīng)濟(jì)管理、系統(tǒng)工程、決策分析等領(lǐng)域[11]。近年來，DEA方法在我國林業(yè)研究中也大量使用[4,6,7]。

區(qū)域林業(yè)財政支出效率衡量的是林業(yè)財政支出效果的發(fā)揮程度，以及區(qū)域間林業(yè)財政支出效率的相對差異。本文將利用產(chǎn)出導(dǎo)向的DEA模型對這一問題進(jìn)行分析。以各省區(qū)為決策單元，假定每個省區(qū)的林業(yè)財政支出存在m種產(chǎn)出指標(biāo)。設(shè)Yim為第i省區(qū)的第k種產(chǎn)出量；在規(guī)模報酬不變的假定下，第n個區(qū)域的林業(yè)財政支出效率模型可表示為：

λi,s-,s+≥0

(1)

為了研究區(qū)域林業(yè)財政支出效率的變動狀況，我們利用DEA的方法，計算了t期至t+1期的Malmquist指數(shù)，其表達(dá)形式如下：

M0(xt,yt,xt+1,yt+1)=

(2)

M0(xt,yt,xt+1,yt+1)=

(3)

公式(3)中Malmquist指數(shù)(tfpch)可表示為右邊三項的乘積，該指數(shù)大于1表示林業(yè)財政支出的綜合效率有所改善，反之，則表明效率出現(xiàn)了惡化。其中，第一項為規(guī)模效率變化，該指數(shù)大于1表示區(qū)域林業(yè)財政支出規(guī)模改變，規(guī)模效率提高；第二項為純技術(shù)效率變化，該指數(shù)大于1表示財政支出配置與利用的改善可使支出效率提高；第三項為技術(shù)變化，該指數(shù)大于1表示財政支出的技術(shù)存在改進(jìn)。

(二)變量說明及數(shù)據(jù)來源

林業(yè)財政支出效率指標(biāo)的選擇需要考慮林業(yè)財政投入、產(chǎn)出之間的相關(guān)性。從林業(yè)財政投入分類來看，我國林業(yè)財政投入主要分為國家林業(yè)局部門預(yù)算、林業(yè)重點工程投入、財政補(bǔ)助地方轉(zhuǎn)款和林業(yè)基本設(shè)施投資等四項內(nèi)容[3]，在實際研究中我們用人均財政支林支出(ZC)來表示，其中財政支林包括林業(yè)行業(yè)管理費、森林救災(zāi)、造林支出、林業(yè)基礎(chǔ)建設(shè)支出、科技三項支出以及林業(yè)重點工程費用。由于財政作用的滯后效應(yīng)，除以上指標(biāo)外，在實際研究中我們在模型中引入了林業(yè)財政支出指標(biāo)的一階滯后。林業(yè)財政支出是政府行為，其目的主要表現(xiàn)在兩個方面，其一是為了促進(jìn)林業(yè)發(fā)展進(jìn)而改善區(qū)域生態(tài)環(huán)境，其二是為了緩解林區(qū)貧困[1,8]。前者我們主要利用人均造林面積(ZL)、人均森林資源蓄積量(XJ)以及病蟲害發(fā)生比例(BC)進(jìn)行表示；而針對貧困狀況，我們利用區(qū)域農(nóng)村人均純收入來體現(xiàn)區(qū)域絕對貧困(JP)，利用區(qū)域相對貧困指數(shù)表示林區(qū)相對貧困(XP)[12]。

對區(qū)域林業(yè)財政支出效率的測度數(shù)據(jù)主要來自于《中國林業(yè)統(tǒng)計年鑒》以及全國森林資源清查資料，由于我國森林資源清查具有一定的周期性，且第八次森林資源清查數(shù)據(jù)尚未公布，本文研究周期主要選擇第五次至第七次森林資源普查時間段即2000-2012年，針對人均造林面積及人均森林資源蓄積量指標(biāo)，采用前后兩次森林資源普查期間年均增長率相等的方式進(jìn)行處理。受限于數(shù)據(jù)可得性，本文選擇樣本省份為20個，包括東部8省，分別為上海、河北、江蘇、浙江、福建、廣東和遼寧；中部6省，分別為黑龍江、山西、湖北、安徽、江西和河南；西部6省，分別為青海、陜西、新疆、貴州、甘肅和廣西。

(三)林業(yè)財政支出效率測度結(jié)果及分析

利用DEAP2.1，運(yùn)用DEA-Malmquist指數(shù)方法測度了全國層面林業(yè)財政支出效率(tfp)及其變動情況，結(jié)果如表1和圖1所示。

表1及圖1結(jié)果顯示，2000—2012年間，我國林業(yè)財政支出效率變化年平均下降率為24.8%，呈現(xiàn)先增長后降低的“倒U型”趨勢，各年份tfp指數(shù)除在2006—2007年間實現(xiàn)了34.3%的增長，其他年份tfp指數(shù)均小于1，說明全要素生產(chǎn)率均呈現(xiàn)下降趨勢，林業(yè)財政支出效率較低。這一結(jié)果與王艷花等在2012年對林業(yè)系統(tǒng)投入資金的利用效率研究類似，在其研究中林業(yè)系統(tǒng)資金利用率除2007年實現(xiàn)了12.8%的增長，其余時期內(nèi)tfp指數(shù)平均下降13%，盡管兩者tfp指數(shù)的變動趨勢相似，但是本研究中得到的tfp指數(shù)變化幅度更大，這與選擇林業(yè)財政投入的滯后指標(biāo)有關(guān)，由于林業(yè)產(chǎn)業(yè)的生產(chǎn)周期較長，林業(yè)財政資金支出并不能在當(dāng)年充分發(fā)揮作用，因此，僅采用同一時期投入產(chǎn)出指標(biāo)進(jìn)行研究，難以有效衡量林業(yè)財政支出的效率；實證結(jié)果顯示，當(dāng)考慮林業(yè)財政資金支出的滯后性時，林業(yè)財政支出的tfp指數(shù)幅度變化更為明顯，更充分反映了林業(yè)財政資金的支出效率變化。

表1 tfp指數(shù)時間變化及其分解

圖1 tfp指數(shù)波動圖

從tfp指數(shù)的分解來看，林業(yè)財政支出效率的變化主要受技術(shù)進(jìn)步指數(shù)變化的影響，二者呈現(xiàn)相似的“倒U型”變化。具體來看，技術(shù)進(jìn)步指數(shù)在整個研究時期內(nèi)呈現(xiàn)負(fù)增長態(tài)勢，年均增長率為-27%，除2004—2005年以及2006—2007年出現(xiàn)短暫的技術(shù)進(jìn)步外，其余年份技術(shù)進(jìn)步逐年下降；從各年份技術(shù)進(jìn)步變動指數(shù)來看，2007年以后技術(shù)進(jìn)步指數(shù)的下降幅度要大于2007年之前。整體來看，技術(shù)進(jìn)步指數(shù)的變化是影響全要素生產(chǎn)率變化的主要原因，技術(shù)進(jìn)步的下降也說明自2000年以后，我國林業(yè)財政投入中的資源配置已經(jīng)不適應(yīng)技術(shù)進(jìn)步的需要，在很大程度上阻礙了林業(yè)財政的支出效率。

表2利用2011—2012年我國20省區(qū)數(shù)據(jù)，測度了林業(yè)財政支出效率的空間分布狀況。結(jié)果顯示，在區(qū)域?qū)哟紊?，林業(yè)財政支出效率變化的原因與我國整體上相似，都是由技術(shù)進(jìn)步的下降所引起的，而技術(shù)效率變化則主要受規(guī)模效率的影響。且我國林業(yè)財政支出效率呈現(xiàn)明顯的區(qū)域不均衡特征，從高到底依次為西部、中部和東部，從其分解來看，技術(shù)效率變化指數(shù)以及技術(shù)進(jìn)步指數(shù)的大小順序與全要素生產(chǎn)率相同。

從技術(shù)效率的分解來看，規(guī)模效率同樣呈現(xiàn)出從西部到中部再到東部遞減的趨勢，而純技術(shù)效率變化則不同，表2結(jié)果顯示，中部純技術(shù)效率均值最高，為1.010，東部其次，為0.996，西部該指數(shù)最低，為0.990，從這一結(jié)果也可以看出，盡管各區(qū)域技術(shù)效率變化均受規(guī)模效率的影響，但規(guī)模效率對區(qū)域技術(shù)效率的影響程度并不一致，該因素對西部的影響最大，說明西部林業(yè)財政支持技術(shù)效率增長主要受林業(yè)財政資金規(guī)模增加的影響，純技術(shù)效率反而阻礙了技術(shù)效率的進(jìn)步，不過這種阻礙效應(yīng)在西部及東部體現(xiàn)得相對較弱；而中部則出現(xiàn)了明顯變化，在中部地區(qū)，林業(yè)財政支出的技術(shù)效率增長除了受規(guī)模效率增加的影響，純技術(shù)效率對其也產(chǎn)生了正向的促進(jìn)作用。

表2 tfp指數(shù)空間變化及其分解

三、林業(yè)財政支出效率的宏觀因素分析

(一)模型設(shè)定

經(jīng)濟(jì)理論分析和實證研究證明，地區(qū)間經(jīng)濟(jì)發(fā)展并非相互獨立，而是相互影響，各經(jīng)濟(jì)體之間存在一定的空間相關(guān)性，林業(yè)經(jīng)營發(fā)展的過程中也存在同樣的問題，黃安勝等對我國林業(yè)技術(shù)效率的區(qū)域收斂研究中發(fā)現(xiàn)，我國東部及西部地區(qū)均存在林業(yè)技術(shù)效率的“俱樂部收斂”[13]，區(qū)域間的相互依賴及自相關(guān)性不容忽視[14]。因此，在考察林業(yè)財政支出效率的影響因素分析中，本文采用了空間計量模型，該模型通過在傳統(tǒng)的面板數(shù)據(jù)模型中引入空間滯后誤差項或空間滯后被解釋變量而分為空間誤差模型(SEM)和空間滯后模型(SLM)，具體形式如下：

空間誤差模型(SEM)

yit=α0+α1HGit+α2CZit+α3CGit+λWεit+μ

(1)

空間滯后模型(SLM)

yit=α0+ρWyit+α1HGit+α2CZit+α3CGit+εit

(2)

模型中y表示林業(yè)財政支出效率，i表示第i個地區(qū)，t表示時間，HG表示宏觀經(jīng)濟(jì)因素，CZ表示區(qū)域財政結(jié)構(gòu)，CG表示區(qū)域產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，W表示空間權(quán)重矩陣，α表示變量系數(shù)，ε是殘差項，λ為空間誤差相關(guān)系數(shù)，μ為白噪音干擾項。

(二)變量說明及數(shù)據(jù)來源

財政支出效率主要受宏觀經(jīng)濟(jì)、財政結(jié)構(gòu)以及產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的影響[15]。結(jié)合林業(yè)產(chǎn)業(yè)現(xiàn)狀，我們對林業(yè)財政支出效率的影響因素指標(biāo)選擇如下：宏觀經(jīng)濟(jì)因素(HG)用區(qū)域人均經(jīng)濟(jì)增長率表示，一般情況下，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平越高，區(qū)域內(nèi)信息流通速度越高，政府行為的有效性也越高，預(yù)期該指標(biāo)與林業(yè)財政支出效率正相關(guān)；財政結(jié)構(gòu)(CZ)利用林業(yè)財政支出占地方財政比例表示，林業(yè)財政占比越高說明區(qū)域?qū)α謽I(yè)產(chǎn)業(yè)越重視，林業(yè)財政效率也越高，預(yù)期該指標(biāo)與林業(yè)財政支出效率正相關(guān)；產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)(CG)則利用區(qū)域林業(yè)系統(tǒng)從業(yè)人員占地方總從業(yè)人員比例表示，林業(yè)系統(tǒng)從業(yè)人員越多說明林業(yè)產(chǎn)業(yè)規(guī)模越大，盡管可能存在一定的規(guī)模效應(yīng)，但由于林業(yè)產(chǎn)業(yè)具有小農(nóng)生產(chǎn)，受制于光、熱、水等自然因素等特點[5]，林業(yè)產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)效率較低，因此難以認(rèn)定該指標(biāo)與林業(yè)財政支出之間的關(guān)系。林業(yè)財政支出效率除了受制于以上因素，還與區(qū)域空間相關(guān)性息息相關(guān)，在分析林業(yè)財政支出效率影響因素的過程中，我們引入了空間權(quán)重矩陣(W)?？臻g權(quán)重矩陣表征空間單元之間的相互依賴性與關(guān)聯(lián)程度，在實證研究中，采用WR.Tobler等利用距離標(biāo)準(zhǔn)設(shè)置空間權(quán)重矩陣的方式，以解決二進(jìn)制鏈接矩陣的不足[16]。其表達(dá)式如下：

其中i、j為空間單元編號，Wij為第i與第j個空間單元的空間權(quán)重，dij為i和j兩個空間單元的地理中心位置的距離。

由于各省區(qū)在經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、人口規(guī)模、地域面積等總體狀態(tài)上存在差異，絕對值指標(biāo)在區(qū)域之間并不具有可比性，因此，在指標(biāo)的選擇中均采用相對指標(biāo)進(jìn)行度量。數(shù)據(jù)來源主要來自《中國統(tǒng)計年鑒》，為了和前文林業(yè)財政支出效率相統(tǒng)一，本部分研究周期及樣本與前文相同。

(三)模型檢驗及結(jié)果解釋

1.模型檢驗及選擇

利用面板數(shù)據(jù)進(jìn)行分析的過程中，各時序變量之間可能存在非關(guān)聯(lián)但卻表現(xiàn)出相似的變化趨勢，也即存在虛假回歸的現(xiàn)象，因此需要對各變量的平穩(wěn)性進(jìn)行檢驗；除此之外，面板模型包含隨機(jī)效應(yīng)模型和固定效應(yīng)模型，需要先驗地進(jìn)行模型方式的選擇，因此在進(jìn)行數(shù)據(jù)回歸之前，我們對面板模型進(jìn)行了如下相關(guān)檢驗。

(1)平穩(wěn)性及Hausman檢驗

文章綜合利用LLC檢驗、ADF檢驗、PP檢驗對面板數(shù)據(jù)各序列進(jìn)行了平穩(wěn)性檢驗，結(jié)果顯示各變量屬于同階單整，不存在單位根，均屬于平穩(wěn)序列，可以直接進(jìn)行回歸分析。Husman檢驗結(jié)果為9.88，在5%水平上拒絕了隨機(jī)效應(yīng)模型假設(shè)，故文章在實際分析中建立了固定效應(yīng)模型。

(2)空間相關(guān)性檢驗及模型選擇

按照空間計量經(jīng)濟(jì)學(xué)的一般思路，對模型的空間相關(guān)性檢驗是模型分析的基礎(chǔ)。面板數(shù)據(jù)的Moran’s I指數(shù)，LMERR和LMLAG及其穩(wěn)健形式的空間相關(guān)性檢驗，不僅可以用來檢驗空間相關(guān)性，還可以為模型的設(shè)定提供線索[16]。本文在不考慮空間相關(guān)性的基礎(chǔ)上，結(jié)合研究目的，利用OLS(最小二乘法)對林業(yè)財政支出效率模型進(jìn)行了估計，結(jié)果如表3所示。

表3 林業(yè)財政支出效率固定效應(yīng)模型空間相關(guān)性檢驗

注：檢驗結(jié)果使用MATLAB7.9.0得到；*，**與***分別表示在1%,5%以及10%水平上通過了顯著性檢驗，以下各表相同

從表3結(jié)果可以看出，林業(yè)財政支出效率固定效應(yīng)模型的Moran’s I指數(shù)為0.138，并在1%水平上通過了顯著性檢驗；說明在以區(qū)域面板數(shù)據(jù)進(jìn)行林業(yè)財政支出效率的模型中存在明顯的空間相關(guān)性。在這種情況下，普通最小二乘法的估計不再有效，不適合用來估計空間計量模型[17]。

結(jié)合LMERR以及LMLAG及其穩(wěn)健性檢驗可知，在林業(yè)財政支出效率固定效應(yīng)模型的估計中，LMLAG統(tǒng)計量及LMERR統(tǒng)計量均通過了1%顯著性水平，但前者數(shù)值大于后者，說明LMLAG統(tǒng)計結(jié)果優(yōu)于LMERR；從二者的穩(wěn)健性也可以看出，盡管二者均未通過顯著性檢驗，但是LMLAG的穩(wěn)健性結(jié)果數(shù)值也優(yōu)于LMERR，這說明空間滯后模型(SLM)要優(yōu)于空間誤差模型(SEM)。因此在分析林業(yè)財政支出效率的影響因素過程中均選用了空間滯后模型(SLM)即模型(2)進(jìn)行估計。

2.林業(yè)財政支出效率影響因素檢驗

為了深入分析區(qū)域宏觀經(jīng)濟(jì)發(fā)展、財政支出結(jié)構(gòu)以及產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對林業(yè)財政支出效率的影響，文章不僅考察了各因素對林業(yè)財政支出的全要素生產(chǎn)率(tfp)影響，還進(jìn)一步分析了各因素對全要素生產(chǎn)率(tfp)的分解成分也即技術(shù)效率和技術(shù)進(jìn)步等的影響，如表4所示，其中模型1到模型5分別檢驗了各因素對tfp、effch、techch、pech及sech的影響。

表4 林業(yè)財政支出效率影響因素分析結(jié)果

表4結(jié)果顯示，影響區(qū)域林業(yè)財政支出全要素生產(chǎn)率的主要因素為林業(yè)財政支出比例，如模型1中變量CZ檢驗結(jié)果所示，林業(yè)財政支出占區(qū)域總財政支出比例每上升1個百分點時，區(qū)域林業(yè)財政支出綜合效率將提升11.316個百分點，并通過了5%的顯著性檢驗，與預(yù)期假設(shè)相符。說明區(qū)域林業(yè)財政支出比例越高，政府對區(qū)域林業(yè)產(chǎn)業(yè)越重視。在我國現(xiàn)行由上至下的治理模式中，政府主導(dǎo)或聚焦的產(chǎn)業(yè)，其發(fā)展受制度成本制約越小，效率也越高；除此之外，區(qū)域林業(yè)產(chǎn)業(yè)行政主體具有更高的熱情，并將投入更多的勞動時間去進(jìn)行本產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，從而提升了區(qū)域林業(yè)產(chǎn)業(yè)的財政支出效率。結(jié)合模型2到模型5的檢驗可知，林業(yè)財政支出比例主要通過影響林業(yè)財政支出的技術(shù)進(jìn)步進(jìn)而作用于全要素生產(chǎn)率；模型3的檢驗結(jié)果顯示，林業(yè)財政支出比例每上升1個百分點，林業(yè)財政支出的技術(shù)進(jìn)步率將提升6.564個百分點，并在10%的顯著性水平上通過了檢驗；盡管該指標(biāo)與林業(yè)財政支出的技術(shù)效率也呈現(xiàn)正相關(guān)關(guān)系，但并未通過顯著性檢驗。

區(qū)域宏觀經(jīng)濟(jì)的發(fā)展與林業(yè)財政支出全要素生產(chǎn)率之間呈現(xiàn)正相關(guān)關(guān)系，與預(yù)期相符。由模型1檢驗結(jié)果可知，區(qū)域人均GDP增長率每上升1%，區(qū)域林業(yè)財政支出的全要素生產(chǎn)率將提升3.83%，二者在1%的水平上通過了檢驗。這一結(jié)果與Afonso和Fernandes對地方財政支出效率的研究結(jié)果類似，收入水平較高的區(qū)域能促使地方政府以更有效率的方式提供公共物品和服務(wù)，從而發(fā)達(dá)地區(qū)的財政支出效率相對更高[18]。結(jié)合該指標(biāo)對林業(yè)財政支出全要素生產(chǎn)率分解影響可知，盡管區(qū)域宏觀經(jīng)濟(jì)發(fā)展對林業(yè)財政支出的技術(shù)效率及技術(shù)進(jìn)步之間呈正相關(guān)關(guān)系，但并不顯著，這可能與林業(yè)財政支出技術(shù)效率及技術(shù)進(jìn)步之間的關(guān)系有關(guān)，二者存在一定的交互影響，宏觀經(jīng)濟(jì)發(fā)展對林業(yè)財政支出全要素生產(chǎn)率的正向影響更大程度上是通過林業(yè)技術(shù)效率與技術(shù)進(jìn)步的交互作用產(chǎn)生的。

利用林業(yè)產(chǎn)業(yè)系統(tǒng)從業(yè)人員占地區(qū)總從業(yè)人數(shù)比例衡量的區(qū)域產(chǎn)業(yè)結(jié)果指標(biāo)與林業(yè)財政支出全要素生產(chǎn)率之間呈正相關(guān)關(guān)系，但并不顯著，這可能與林業(yè)系統(tǒng)從業(yè)人員人力資本水平較低有關(guān)，田杰研究發(fā)現(xiàn)，林業(yè)系統(tǒng)從業(yè)人員文化素質(zhì)較低且產(chǎn)出彈性為負(fù)[5]。結(jié)合全要素生產(chǎn)率模型的分解可知，該指標(biāo)與林業(yè)財政支出規(guī)模效率之間呈現(xiàn)顯著的正相關(guān)，說明林業(yè)系統(tǒng)從業(yè)人員比例越高，林業(yè)財政支出的規(guī)模效率越高，前者每上升1%，后者將提升25.716%。

林業(yè)財政支出效率的檢驗中，空間相關(guān)性系數(shù)呈現(xiàn)顯著的正相關(guān)，說明區(qū)域間距離越短，區(qū)域林業(yè)財政支出效率的相似性越高，林業(yè)區(qū)域財政支出全要素生產(chǎn)率不僅受本區(qū)域宏觀經(jīng)濟(jì)及財政支出結(jié)構(gòu)的影響，還受制于鄰近區(qū)域林業(yè)財政支出效率，這一結(jié)果也佐證了黃安勝林業(yè)技術(shù)效率存在“俱樂部”收斂的研究結(jié)果[13]。

四、結(jié)論與討論

本文在考慮林業(yè)財政支出滯后性的情況下，利用DEA模型對我國1999—2012年省級林業(yè)財政支出效率動態(tài)變化進(jìn)行了測度；在此基礎(chǔ)上，利用空間滯后模型對影響林業(yè)財政支出效率的影響因素進(jìn)行了分析，得出結(jié)論如下：

(1)從時間變化來看，2000—2012年間，我國整體上林業(yè)財政支出效率呈現(xiàn)出先增長后下降的“倒U型”變化，年平均增長率為-24.8%，從tfp分解可以看出，全要素生產(chǎn)率下降的主要原因是技術(shù)進(jìn)步降低；盡管技術(shù)效率實現(xiàn)了增長，但這種增長更多來自于林業(yè)財政支出規(guī)模效率的提升而并非純技術(shù)效率的進(jìn)步。林業(yè)財政資金支出的滯后效應(yīng)，將拉大tfp指數(shù)的變動幅度。

(2)從區(qū)域均衡狀況來看，全要素生產(chǎn)率的平均增長率的順序從高到低依次為西部、中部和東部。從其分解來看，技術(shù)效率變化指數(shù)以及技術(shù)進(jìn)步指數(shù)的大小順序與全要素生產(chǎn)率相同。其中，規(guī)模效率是影響技術(shù)效率的主導(dǎo)因素，且其對西部地區(qū)的影響程度最大，說明西部林業(yè)財政支出技術(shù)效率增長主要受林業(yè)財政資金規(guī)模增加的影響。純技術(shù)效率是阻礙技術(shù)效率的重要原因，這種阻礙效應(yīng)主要體現(xiàn)在西部及東部地區(qū)。

(3)影響區(qū)域林業(yè)財政支出全要素生產(chǎn)率的主要因素為林業(yè)財政支出比例，該指標(biāo)每上升1個百分點，區(qū)域林業(yè)財政支出綜合效率將提升11.316個百分點；區(qū)域宏觀經(jīng)濟(jì)的發(fā)展可以促進(jìn)林業(yè)財政支出全要素生產(chǎn)率的提升，這種效果主要是通過影響林業(yè)技術(shù)效率與技術(shù)進(jìn)步的交互作用產(chǎn)生的。不僅如此，區(qū)域林業(yè)財政支出效率還呈現(xiàn)出一定的區(qū)域趨同性。

結(jié)合林業(yè)財政支出現(xiàn)狀可知，提升林業(yè)財政支出效率需要從以下幾個方面入手：

首先需要努力改進(jìn)林業(yè)財政支出的技術(shù)進(jìn)步，實現(xiàn)這一目標(biāo)，需要深化改進(jìn)林業(yè)財政的投資結(jié)構(gòu)，調(diào)整林業(yè)財政領(lǐng)域的資源配置結(jié)構(gòu)以適應(yīng)技術(shù)進(jìn)步的需要，不僅如此，有效提升林業(yè)系統(tǒng)從業(yè)人員的文化素質(zhì)，增強(qiáng)林業(yè)系統(tǒng)人力資本水平也是改進(jìn)林業(yè)財政技術(shù)進(jìn)步的必然要求。

其次，地方政府需增強(qiáng)對林業(yè)產(chǎn)業(yè)的重視程度，進(jìn)一步實現(xiàn)區(qū)域財政、資源等向林業(yè)產(chǎn)業(yè)的傾斜，采用誘致性的績效考評機(jī)制，提升林業(yè)行政人員的政治預(yù)期。

再次，林業(yè)財政支出效率較低的區(qū)域應(yīng)加快自身經(jīng)濟(jì)發(fā)展速度，實現(xiàn)區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展帶動林業(yè)產(chǎn)業(yè)的有效率的進(jìn)步；不僅如此，中央應(yīng)破除地方行政區(qū)劃的界限，實現(xiàn)林業(yè)產(chǎn)業(yè)的集中，大區(qū)域創(chuàng)新管理，從而提升整體林區(qū)的財政支出效率，避免陷入大區(qū)域低效率穩(wěn)態(tài)的陷阱。

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(編輯：程俐萍)

Analysisofinfluencingfactorsofforestryfinanceexpenditureefficiency

LiuZongfei1,TianShuying2

(1CollegeofManagement，AnhuiScienceandTechnologyUniversity,Fengyang233100,China; 2CollegeofEconomics，AnhuiUniversity,Hefei233000,China)

Based on the provincial panel data from 2000—2012 in China,the paper measured regional forestry finance expenditure efficiency through the method of DEA under the condition of the forestry finance expenditure hysteresis,and then,the SLM model was used to analyze the influence factors of regional forestry finance expenditure efficiency and the conclusions are as follows: (1) the average annual rate of forestry finance expenditure efficiency declined by 24.8%,and presents the trend of “inverted U" with growth at first and then decrease,and the efficiency change scale was enlarged by the lag effect; (2) an average growth rate of the forestry fiscal expenditure displayed imbalance characteristics,highest in western region,and lowest in the eastern region,and there was certain gap between the regions; (3) the forestry finance expenditure presented a certain space convergence，forestry finance expenditure proportion and regional macro economic development had significant positive correlation with the forestry finance expenditure tfp and they were the major influence factors of tfp.According to the research conclusions,the paper put forward some measures to improve regional forestry fiscal expenditure efficiency,including improving forestry finance investment structure,adjusting forestry finance resources allocation structure,strengthening the government's resources tilt to forestry industry and implementing forestry key regional innovation management.

Forestry finance expenditure; Efficiency; DEA-Malmquist; Spatial econometric model

2017-09-10

劉宗飛(1987-)，男(漢)，河南臺前人，講師，博士，主要從事林業(yè)生態(tài)經(jīng)濟(jì)、資源經(jīng)濟(jì)與環(huán)境管理方面的研究。

國家社會科學(xué)基金項目(12BJY141)；生態(tài)強(qiáng)省視閾下的安徽農(nóng)產(chǎn)品綠色營銷研究(SK2016sd21)；安徽科技學(xué)院重點建設(shè)學(xué)科(AKZDXK2015B05);安徽科技學(xué)院人才引進(jìn)項目(830135)

F326.2

A

1671-816X(2017)12-0025-08