基于面板數(shù)據(jù)模型的林業(yè)投入產(chǎn)出效率影響因素研究

鄭儷璇

摘要：基于我國2003-2017年31個省域有關林業(yè)經(jīng)濟的面板數(shù)據(jù)，采用固定效應模型對全國及湖北省林業(yè)投入因素和產(chǎn)出效率進行分析。結果顯示：相對于全國而言，湖北省的林業(yè)資源投資效率是屬于中等偏上的，其中投資完成額這一指標做出了巨大貢獻，造林面積和人員平均工資起到了輔助作用，而林業(yè)就業(yè)人數(shù)抑制了林業(yè)經(jīng)濟發(fā)展。

Abstract： Based on the panel data of forestry economy in 31 provinces of China from 2003 to 2017， this paper constructs a fixed effect model to analyze influencing factors of forestry input and output efficiency in China and Hubei Province. The estimates indicate that compared with the national level， the forestry input and output efficiency in Hubei Province is above average. Further analysis shows that the indicator of forestry investment completed has made a great contribution to the forestry input and output efficiency in Hubei Province， the afforested area and the average salary of personnel have played a supporting role， while the number of forestry employment has inhibited the development of forestry economy.

關鍵詞：林業(yè)經(jīng)濟;投入產(chǎn)出效率;面板數(shù)據(jù)模型

Key words： forestry economy;input and output efficiency;panel data model

中圖分類號：F22? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文獻標識碼：A? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文章編號：1006-4311（2019）35-0069-03

0? 引言

進入21世紀以來，在科學發(fā)展觀及“綠水青山就是金山銀山”等政策方針的指導下，中國的林業(yè)進入一個前所未有的新時期，從過去的基礎產(chǎn)業(yè)，正逐步發(fā)展成為一個重視生態(tài)安全、注重生態(tài)建設和資源利用效率的重要產(chǎn)業(yè)。過去的森林只是砍伐的對象，林業(yè)被誤認為只是產(chǎn)生經(jīng)濟效益的一種產(chǎn)業(yè)，但隨著科學視野的開闊，國人逐步認識到林業(yè)還具有非常重要的社會效益和生態(tài)效益，林業(yè)的可持續(xù)發(fā)展是社會可持續(xù)發(fā)展不可或缺的一部分。因此，探索林業(yè)和林業(yè)經(jīng)濟的發(fā)展及其影響因素的研究尤為重要。

1? 文獻綜述

對于影響林業(yè)及林業(yè)經(jīng)濟的發(fā)展的影響因素研究，前期多集中于一些外部宏觀因素，如John（2000）研究日本林業(yè)發(fā)展時，深入系統(tǒng)地探討了林業(yè)和旅游業(yè)等的互動發(fā)展和促進作用;Susanna Laaksonen-Craig（2004）研究國家的林業(yè)外資與GDP的關系，指出發(fā)展中國家林業(yè)外資與GDP之間存在互相作用;Kuvan（2005），通過土耳其安塔利亞貝萊克的案例，探究旅游業(yè)對林業(yè)經(jīng)濟發(fā)展的影響，結論為旅游業(yè)發(fā)展可促進林地的轉換利用。后期的研究才逐步拓展到影響林業(yè)投入產(chǎn)出效率的內(nèi)部微觀的因素上。Masami（1997）在日本地區(qū)層面上使用數(shù)據(jù)包絡分析（DEA）研究林業(yè)投入產(chǎn)出效率，指出生產(chǎn)規(guī)模等會對效率有影響;Lebel and Stuart（1998）運用DEA模型對采伐承包商的投入產(chǎn)出效率進行了測量與分析，同樣指出結構和運營規(guī)模上對投入產(chǎn)出效率有較大影響;有研究指出造林成本和利率對農(nóng)戶造林行為具有顯著的負向影響（Zhang and Flick，2001），同樣，2012年Ounsaneha等通過生態(tài)效率計算方法的比值法對泰國選擇合適地區(qū)種植橡膠進行分析，表明北部地區(qū)由于擁有低廉的勞動力，對橡膠種植具有較高的生態(tài)效率;Mikael and Leppanen（2006）的研究發(fā)現(xiàn)林業(yè)的私人投資少，需要加大政府對林業(yè)的財政投入，財政支持在林業(yè)經(jīng)濟的發(fā)展中起著至關重要的作用，而且要以公共財政的支持促進私人財政的投入，最終促進林業(yè)經(jīng)濟健康發(fā)展;Li等（2016）對2005-2013中國31個省份的林業(yè)資源相對效率與變動效率分別進行了分析，也指出加大科技和資金投入可以有效提高效率;此外，中國集體林權制度改革對農(nóng)戶投入的積極性也有正向影響（Yin et al，2013），合理的產(chǎn)權安排是農(nóng)戶進行經(jīng)營活動的基礎，明晰的產(chǎn)權安排可以使農(nóng)戶合理的利用和經(jīng)營林地。

已有的研究指出影響林業(yè)經(jīng)濟的因素涉及方方面面，包括林業(yè)資本、林業(yè)產(chǎn)權管制、林業(yè)產(chǎn)業(yè)結構、林業(yè)規(guī)模等。但是當前研究多為從整體角度進行直接研究，并未凸顯不同地區(qū)的林業(yè)發(fā)展影響因素的相對優(yōu)勢與不足。湖北省作為全國較早一批的林改試點省份，其林地面積占全省面積近一半。湖北是林業(yè)資源大省，但不是林業(yè)產(chǎn)業(yè)強省，其林業(yè)產(chǎn)業(yè)規(guī)模和林業(yè)生產(chǎn)總值在中部地區(qū)并不占優(yōu)勢，探討影響其林業(yè)的發(fā)展的影響因素十分重要。因此，本文根據(jù)以往研究，基于全國31個省市2003-2017年的面板數(shù)據(jù)，探究相對于全國水平，湖北省林業(yè)投資完成額、造林面積、林業(yè)就業(yè)人數(shù)和林業(yè)人員平均工資這四項影響因素是如何影響湖北省的林業(yè)經(jīng)濟，影響投入產(chǎn)出效率高低如何。通過探究湖北省不同影響因素對本省的林業(yè)經(jīng)濟投入產(chǎn)出的效率的高低，可為湖北省相關林業(yè)政策、制度的制定提供參考依據(jù)，最終促進湖北省林業(yè)經(jīng)濟的高效高速發(fā)展。

2? 數(shù)據(jù)來源和模型設定

2.1 數(shù)據(jù)來源及變量選擇

本文的樣本數(shù)據(jù)主要來源于Wind數(shù)據(jù)庫，選取全國31個省市（除港澳臺）2003年至2017年的面板數(shù)據(jù)。運用eview9.0軟件處理得到回歸結果。

由于本文研究的是投入產(chǎn)出效率問題，所以本文基于柯布-道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)，結合面板數(shù)據(jù)設定模型。本模型基于傳統(tǒng)的三要素生產(chǎn)函數(shù)，選取物質(zhì)資本、土地和勞動資本這三要素，對于具體的經(jīng)濟增長的影響指標，物質(zhì)資本要素選擇林業(yè)投資完成額（TZWCE），土地要素選擇造林面積（ZLMJ），而勞動資本要素則選擇林業(yè)就業(yè)人數(shù)（JYRS）和林業(yè)人員年平均工資（RYGZ）這兩項。對于因變量林業(yè)經(jīng)濟產(chǎn)出，則使用林業(yè)總產(chǎn)值（ZCZ）這一指標進行代替。

2.2 模型設定

在多因素對單個因變量影響的研究中，面板數(shù)據(jù)作為時間序列和橫截面數(shù)據(jù)的混合，使得面板數(shù)據(jù)模型具有優(yōu)越性?？紤]到各個樣本省份的特征差異比較大，所以選取面板數(shù)據(jù)模型中的固定效應模型來討論影響林業(yè)投入產(chǎn)出效率的影響因素。又考慮到在橫截面上個體效應不同，且橫截面還可能存在結構差異，因此，本文選擇面板數(shù)據(jù)模型下的變截距模型（1）和變系數(shù)模型（2）。模型設定如下：

ZCZit=Ci+αTZWCEit+βZLMJit+γJYRSit+ηRYGZit+μit

（1）

ZCZit=Ci+αiTZWCEit+βiZLMJit+γiJYRSit+ηiRYGZit+μit

（2）

其中，ZCZ代表林業(yè)經(jīng)濟總產(chǎn)值，C為方程的截距項，TZWCE代表林業(yè)投資完成額，ZLMJ代表造林面積，JYRS代表林業(yè)就業(yè)人數(shù)，RYGZ代表林業(yè)人員年平均工資，μ表示隨機誤差項，i表示各省份，t表示各年份，其余回歸系數(shù)表示變量每變動一個單位，林業(yè)總產(chǎn)值的平均變動量。

為進一步判斷湖北省相較于全國水平的高低，本文在模型中引進總體均值截距項，將上述模型轉換成其等價形式進行實證，具體設定如下：

ZCZit=M+αTZWCEit+βZLMJit+γJYRSit+ηRYGZit+Ci*+μit? ? ?（3）

ZCZit=M+αiTZWCEit+βiZLMJit+γiJYRSit+ηiRYGZit+Ci*+μit? ?（4）

在該形式下，反映個體影響的跨成員方程的變化截距項被分解為在各個成員方程中都相等的總體均值截距項M和跨成員方程變化的表示個體對總體均值偏離的個體截距項Ci*。在本文中M為林業(yè)總產(chǎn)值的平均水平，Ci*為相對于平均水平的各省市的林業(yè)總產(chǎn)值偏差。

3? 實證及結果分析

在變截距模型中，本文使用Hausman Test來驗證是否采用固定效應模型。

P值為0.0000，檢驗顯著，所以拒絕原假設，接受備擇假設，即選擇變截距的固定效應模型是合適的。

由表2可見，對全國整體而言，投資完成額、造林面積和林業(yè)人員平均工資對林業(yè)總產(chǎn)值有正向推動作用，只有林業(yè)就業(yè)人數(shù)對林業(yè)總產(chǎn)值產(chǎn)生了負面影響。

具體數(shù)據(jù)表現(xiàn)為，全國林業(yè)投資完成額每增加1萬元，全國的林業(yè)總產(chǎn)值能增加0.244萬元;全國的造林面積每增加1公頃，全國的林業(yè)總產(chǎn)值會增加0.954萬元;全國的林業(yè)就業(yè)人數(shù)每增加1萬人，全國的林業(yè)總產(chǎn)值將減少5.11億元;全國的林業(yè)人員年平均工資每增加1元，全國的林業(yè)總產(chǎn)值會增加11.41萬元。

其中，M約為92，是31個省市平均的林業(yè)總產(chǎn)值。湖北省的林業(yè)總產(chǎn)值約為130（92+38），在全國31個省市中排名11位，可見湖北省的林業(yè)投資綜合來看，在全國是中等偏上的。

同理在變系數(shù)模型中，采用變系數(shù)的固定效應模型，具體結果如表3所示。

湖北省的投資完成額系數(shù)為0.0000736，即湖北省的林業(yè)投資完成額每增加1萬元，湖北省的林業(yè)總產(chǎn)值會增加0.736萬元，表示湖北省的投資完成額對林業(yè)總產(chǎn)值是正向影響的，且在全國31個省市中排名第3位;而投資完成額系數(shù)全國排名第一的是河北省，河北省的林業(yè)投資完成額每增加1萬元，河北省的林業(yè)總產(chǎn)值會增加1.19萬元。

湖北省的造林面積系數(shù)為0.0000708，即湖北省的造林面積每增加1公頃，湖北省的林業(yè)總產(chǎn)值會增加0.708萬元，表示湖北省的造林面積對林業(yè)總產(chǎn)值也是正向影響的，在全國31個省市中排名第8位;造林面積系數(shù)全國排名第一的是浙江省，其系數(shù)為0.000827，即浙江省的造林面積每增加1公頃，浙江省的林業(yè)總產(chǎn)值會增加8.27萬元。

湖北省的林業(yè)就業(yè)人數(shù)系數(shù)為-0.320579，即湖北省的林業(yè)就業(yè)人數(shù)每增加1萬人，湖北省的林業(yè)總產(chǎn)值會減少0.32億元，表示湖北省的林業(yè)就業(yè)人數(shù)對林業(yè)總產(chǎn)值是負向影響的，但是在全國31個省市中還是排到了第12位;林業(yè)就業(yè)人數(shù)系數(shù)全國排名第一的仍舊是河北省，其系數(shù)為18.19634，說明河北省的林業(yè)就業(yè)人數(shù)對林業(yè)總產(chǎn)值的影響是正向的，即河北省的林業(yè)就業(yè)人數(shù)每增加1萬人，河北省的林業(yè)總產(chǎn)值會增加18.20萬元。

湖北省的林業(yè)人員平均工資的系數(shù)是0.001728，即湖北省的林業(yè)人員年平均工資每增加1元，湖北省的林業(yè)總產(chǎn)值會增加17.28萬元，表示湖北省的平均人員工資對林業(yè)總產(chǎn)值的影響也是正向的，但是全國31個省市中排名為第17位;林業(yè)人員平均工資系數(shù)全國排名第一的是遼寧省，其系數(shù)為0.007322，即遼寧省的林業(yè)人員平均工資每增加1元，遼寧省的林業(yè)總產(chǎn)值會增加73.22萬元。

綜上，相對于全國而言，湖北省的林業(yè)資源投資效率屬于中等偏上，特別是投資完成額這一指標做出了巨大貢獻，造林面積和人員平均工資起到了輔助作用。

4? 結論分析

從影響四種因素的影響方向來看，就全國31個省市整體而言，林業(yè)投資完成額、造林面積和林業(yè)人員平均工資對林業(yè)總產(chǎn)值有正向的推動作用，只有林業(yè)就業(yè)人數(shù)對林業(yè)總產(chǎn)值產(chǎn)生了負面的影響。再單獨考慮湖北的林業(yè)投資，這四項影響因素的作用方向與全國整體相比是一致的。

從投資效率來看，相對于全國31個省市，湖北省的林業(yè)投資完成額的投入產(chǎn)出效率位于上等，遠高于全國平均水平，且與排名第一的河北省相差不大，說明林業(yè)投資完成額是湖北省林業(yè)經(jīng)濟投入產(chǎn)出最好的一項指標。湖北省可以加大林業(yè)資金投資，這有利于林業(yè)經(jīng)濟的高效產(chǎn)出，但具體的資金投入則應當繼續(xù)細分。從造林面積來看，相對于全國排名，湖北省的造林面積的投入產(chǎn)出效率也是位于上等，但具體來比較的話，湖北省的造林面積系數(shù)僅僅只有排名第一的浙江省的十分之一，甚至略低于全國平均水平，這說明我國各省域造林面積的投入產(chǎn)出效率參差不齊，全國平均投入產(chǎn)出效率位于全國排名的第五和第六之間，最高的浙江省和廣東省遠遠高于全國的其他省市。單看湖北省而言，投入產(chǎn)出效率不差，但遠遠不及浙江和廣東兩省。所以，在造林面積上，湖北省應當適當加大投資，將其作為直接資金投入的輔助項。

從林業(yè)就業(yè)人數(shù)來看，全國排名上顯示湖北省屬于中等偏上，再查具體數(shù)額，可知湖北省相對于全國平均水平，對林業(yè)經(jīng)濟的抑制影響還是相對偏弱的，但全國排名第一的河北省的林業(yè)就業(yè)人數(shù)對林業(yè)經(jīng)濟是促進作用的，且絕對值遠遠高于湖北省。對于造成林業(yè)就業(yè)人數(shù)與林業(yè)經(jīng)濟產(chǎn)生負效應的原因，是林業(yè)就業(yè)人員需求飽和，實際就業(yè)人數(shù)過多，造成資源浪費。林業(yè)就業(yè)人數(shù)投資產(chǎn)出為正效應的省市，例如北京、天津、河北、河南等，無一例外，平均就業(yè)人數(shù)都遠少于全國31個省市的平均值，湖北省的林業(yè)就業(yè)人數(shù)對林業(yè)經(jīng)濟造成負效應的原因就是林業(yè)就業(yè)人數(shù)偏多，超過了林業(yè)實際需要的臨界值，造成過多人力資源的浪費。綜上所述，湖北省應當適當縮減林業(yè)人員編制，減少林業(yè)就業(yè)人數(shù)，讓林業(yè)實際規(guī)模和林業(yè)就業(yè)人數(shù)相互配比，從而提高林業(yè)就業(yè)人數(shù)的投入產(chǎn)出效率。

最后從林業(yè)人員平均工資來看，全國排名上則略顯劣勢，但具體數(shù)額上投資效率水平高于全國平均，還是有一定優(yōu)勢的，可是與排名第一的遼寧省相比，投入產(chǎn)出效率則顯得相對低效。所以，與造林面積一樣，適當提高林業(yè)人員平均工資，同作為提高資金投入的輔助項。

5? 總結與展望

林業(yè)是一個重視生態(tài)安全、注重生態(tài)建設和資源利用效率的重要產(chǎn)業(yè)，林業(yè)經(jīng)濟的增加在國民經(jīng)濟中的重要性是不言而喻的。雖然湖北省的林業(yè)資源投資效率相較于全國水平屬于中等偏上，其仍需要加強對于林業(yè)投資效率的重視，應當以加大林業(yè)直接資金的投入為主，提高造林面積和人員平均工資為輔，并且適當縮減林業(yè)人員就業(yè)人數(shù)，從而高效率地提高湖北省的林業(yè)經(jīng)濟產(chǎn)值。

參考文獻：

[1] John Knight， From Timber to Tourism： Recmomoditizing the Japanese Forest[J] Development & Change， 2000，31（1）：341-360.

[2]Susanna Laaksonen-Craig. Foreign direct investments in the forest sector： implications for sustainable forest management in developed and developing countries[J]. Forest Policy and Economics，2004，6（3）：22-30.

[3]Kuvan， Y. The use of forests for the purpose of tourism： the case of Belek Tourism Center in Turkey. Journal of environmental management， 2005，75（3）， 263-274.

[4]Masami Shiba. Measuring the Efficiency of Managerial and Technical Performances in Forestry Activities by Means of Data Envelopment Analysis （DEA）[J]. Journal of Forest Engineering，1997，8（1）：7-19.

[5]LeBel， W.B. Stuart. Technical efficiency evaluation of logging contractors using a nonparametric model[J]. Journal of Forest Engineering，1998，9（2） ：15-24.

[6]Zhang D.， Flick W. Sticks， Carrots， and Reforestation Investment. Land Economics， 2001，77（3）： 443-456.

[7]Ounsaneha W， Suksaroj T T， Chamondusit K. Selection of the sustainable area for rubber plantation of Thailand by Eco-efficiency[J]. Procedia-Social and Behavioral Sciences， 2012，（40）：58-64.

[8]Mikael L M， Leppanen J. The impact government investment assistance on forest investments and timber supply： a theoretical and empirical analysis[J]. Forestry Sciences，2006，（74）：167-179.