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    林業(yè)投資的經濟增長效應

    2020-12-22 05:39:04劉鵬高丹丹李順龍
    東北林業(yè)大學學報 2020年12期
    關鍵詞:林業(yè)效應經濟

    劉鵬 高丹丹 李順龍

    (東北林業(yè)大學,哈爾濱,150040)

    2000年以來,我國林業(yè)投資情況可以從4個方面分析。從總量看,林業(yè)投資總體呈增長態(tài)勢。至2007年底,林業(yè)投資完成額尚不足500億元,但到2009年直接躍升至1 351億元,2014年更是快速攀升至4 326億元;林業(yè)投資增速只在2015年為-0.82%,其他年份均為正增長,最大增速甚至高達69.48%(2011年),2000—2018年的年均增速高達20.5%。從區(qū)域看,西部地區(qū)的各省區(qū)市林業(yè)投資較大。2007年之前,各省區(qū)市的林業(yè)投資完成額相差不大,但從2008年開始,各省區(qū)市均加大了林業(yè)投資,特別是西部地區(qū)的各省區(qū)市,林業(yè)投資完成額均值普遍高于東部、中部地區(qū);2018年,各省區(qū)市林業(yè)投資完成額均值,西部地區(qū)為197億元、中部地區(qū)為144億元、東部地區(qū)為112億元、東北地區(qū)僅為91億元。從資金來源看,政府投資和社會投資各占一半,說明林業(yè)對于社會資金的吸引力不斷增加。以2018年國家林業(yè)和草原局公布的數據為例,中央財政資金、地方財政資金、社會資金(含國內貸款、企業(yè)自籌等其他社會資金)的結構比約為1∶1∶2,社會資金大多用于木竹制品加工制造、林下經濟、林業(yè)旅游等重點林業(yè)產業(yè)領域。從林業(yè)投資建設內容看,超過80%用于生態(tài)建設、生態(tài)保護、林業(yè)產業(yè)發(fā)展。以2018年為例,生態(tài)建設和保護投資為2 126億元,占44.14%;林業(yè)產業(yè)發(fā)展投資為1 926億元,占39.98%;林木種苗、森林防火、有害生物防治、林業(yè)公共管理等,林業(yè)支撐與保障方面的投資為608億元,占12.62%;林業(yè)社會性基礎設施建設等其他資金為157億元,占3.26%。林業(yè)投資是經濟增長的重要動力,做好林業(yè)投資,是建設生態(tài)文明的需要,同時也是穩(wěn)增長的需要。

    關于林業(yè)投資與經濟增長關系的研究結果[1-11],多數集中于線性角度研究,部分考慮林業(yè)投資結構因素,得出的研究成果有一定的參考意義,尤其是利用統(tǒng)計分析法探討林業(yè)投資對林業(yè)經濟增長的實際效果很有實踐意義。但是,林業(yè)投資對經濟增長的影響,不一定完全是線性的,還有是非線性的。為此,本研究在借鑒已有相關研究成果基礎上,選取31個省區(qū)市2005—2018年面板數據,運用多種計量模型研究林業(yè)投資對經濟增長的影響:①構建林業(yè)投資與經濟增長關系的簡單模型。從三部門國民經濟核算出發(fā),推導出林業(yè)投資對經濟增長的數理關系。②引入區(qū)域異質性思路,探索不同區(qū)域林業(yè)投資對經濟增長影響的差異。引入東部、中部、西部3個地區(qū),并單獨考慮東北地區(qū)的因素。③引入非線性分析方法,除了對林業(yè)投資與經濟增長的線性關系進行分析,還將林業(yè)投資二次項引入實證模型,從非線性角度探究林業(yè)投資與經濟增長的關系。期望研究成果能為拓展林業(yè)投資對經濟增長影響的研究途徑提供參考。

    1 研究方法

    1.1 條件假設的設定

    投資對經濟增長具有促進作用[5]。依據柯布-道格拉斯模型的林業(yè)經濟增長模型表明,經濟環(huán)境、林業(yè)產業(yè)政策密切影響林業(yè)經濟增長,特別是資本與勞動力投入在林業(yè)經濟增長過程中發(fā)揮著重要的作用[6]。盡管林業(yè)投資的效率不高,但林業(yè)投資仍然是引起產業(yè)經濟增長的格蘭杰原因,即林業(yè)投資和產業(yè)經濟增長存在產期穩(wěn)定的關系[7]。以山西建設速生豐產林為例,可以為山西帶來經濟、生態(tài)和社會效益[8]。中央林業(yè)投資對林業(yè)經濟增長具有正向推動,每提高1個百分點的中央林業(yè)投資,可以帶來1.5個百分點的經濟增長,不過這種正向推動作用具有1~2 a的時滯性[9]。依據相關分析,提出假設1——林業(yè)投資促進經濟增長。

    從線性關系看,林業(yè)投資在一定程度上促進經濟增長。但由于林業(yè)領域再生周期長、投入多、效益低,造成了林業(yè)投資與經濟增長之間的矛盾[10]。與林業(yè)投資規(guī)模擴大相比,林業(yè)投資結構優(yōu)化更為重要[11]。優(yōu)化林業(yè)投資結構會引起線性或非線性的變化。依據歷史比較法可以發(fā)現,林業(yè)投資的直接結果是森林資源的增長,中央林業(yè)投資占林業(yè)總投資比重呈“U型”曲線變化,林業(yè)總投資對于GDP和林業(yè)總產值的貢獻率,總體是先下降再上升[12]。說明林業(yè)投資與經濟增長之間存在線性或非線性關系。事實上,除了林業(yè)投資之外,其他類型的投資也會阻礙經濟增長,比如,實證研究表明,政府教育投資具有生產性,其他投資均不具有促進經濟發(fā)展的作用[13];再比如,基礎設施投資,短期內擠出私人投資[14],長期則會阻礙經濟增長[15]。這些研究結果再次表明,林業(yè)投資與經濟增長之間存在非線性關系。依據相關分析,提出假設2——林業(yè)投資與經濟增長呈非線性關系。

    1.2 實證模型的建立

    從需求側看,經濟增長來源于消費、投資、進出口,各國經濟驅動的因素不同,中國屬于投資驅動型[16]。根據總需求公式,可得到三部門國民經濟核算公式:

    Y=f(C,I,En,A)。

    (1)

    式中:Y為總產出;C為消費;I為投資;En為凈出口;A為除了消費、投資、凈出口之外影響經濟增長的綜合因素。投資可分為林業(yè)投資(I1)和非林業(yè)投資(I2),式(1)可改寫為:

    Y=f(C,I1,I2,En,A)。

    (2)

    對式(2)進行求導,可以得到:

    dY=(?Y/?C)dC+(?Y/?I1)dI1+(?Y/?I2)dI2+

    (?Y/?En)dEn+(?Y/?A)dA。

    (3)

    將式(3)兩邊同時除以Y,可得到:

    (dY)/Y=(C/Y)(?Y/?C)[(dC)/C]+(I1/Y)(?Y/

    ?I1)[(dI1)/I1]+(I2/Y)(?Y/?I2)[(dI2)/I2]+(En/Y)(?Y/?En)[(dEn)/En]+(A/Y)(?Y/?A)[(dA)/A]。

    (4)

    式中:(C/Y)(?Y/?C)為消費產出彈性、(I1/Y)(?Y/?I1)為林業(yè)投資的產出彈性、(I2/Y)(?Y/?I2)為非林業(yè)投資的產出彈性、(En/Y)(?Y/?En)為凈出口的產出彈性,分別記為βi(i=1、2、3、4),并令α=(A/Y)(?Y/?A)[(dA)/A],表示其他影響經濟增長的因素,通過簡化得到:

    (dY)/Y=α+β1[(dC)/C]+β2[(dI1)/I1]+

    β3[(dI2)/I2]+β4[(dEn)/En]。

    (5)

    對式(5)作積分計算,可得到:

    lnY=α+β1lnC+β2lnI1+β3lnI2+β4lnEn+μ。

    (6)

    根據式(6)的理論模型,可進一步得到實證模型,即:

    Ge=α+βGi+θCi+μad。

    (7)

    式中:Ge為經濟增長率;Gi為林業(yè)投資完成額同比增速;Ci為影響控制因素;μad為隨機擾動項。

    1.3 各個變量的遴選

    評價指標方面,經濟增長率常常被選作經濟增長效應的指標,因而本文與其他研究一樣,選擇GDP增速(Ge)作為評價指標。另外,考慮到還需要做穩(wěn)健性檢驗,選擇城鎮(zhèn)非私營單位就業(yè)人員平均工資指數(Ia)作為評價指標的替代評價指標;該指數指報告期就業(yè)人員平均工資與基期就業(yè)人員平均工資的比率,是反映不同時期就業(yè)人員貨幣工資水平變動情況的相對數,在實際取值中對其做減去100的標準化處理。

    核心影響因素方面,林業(yè)投資完成額是反映林業(yè)投資最直接的影響因素,但為了與GDP增速相對應,計算出林業(yè)投資完成額同比增速(Gi),作為核心影響因素。

    控制因素方面,還有一些影響經濟增長的其他控制因素。參考相關研究成果,選擇城鎮(zhèn)化率(Ur)[17]、第二產業(yè)占比(Rsi)、外貿依存度(Dt)[18]、除林業(yè)投資外的全社會固定資產投資完成額同比增速(Gf)作為控制因素。

    1.4 數據來源

    本研究選擇的2005—2018年31個省區(qū)市面板數據,均來自于國家統(tǒng)計局、wind數據庫。其中:外貿依存度,根據人民幣月度匯率的幾何平均值、各省區(qū)市進出口額和GDP折算得到;全社會固定資產投資完成額同比增速2018年數值尚未公布,用2016—2017年同比增速算數平均值替代。本研究還引入區(qū)域因素(Ar),東部地區(qū)賦值為1、中部地區(qū)賦值為2、西部地區(qū)賦值為3。此外,由于林業(yè)投資完成額同比增速是通過林業(yè)投資完成額計算,個別年份數值變動較大,個別極端值影響總體擬合效果,所以采用2%、98%百分位對數據進行縮尾處理。2005—2018年31個省區(qū)市各變量的統(tǒng)計性描述見表1。

    表1 2005—2018年31個省區(qū)市各指標的統(tǒng)計性描述

    2 結果與分析

    2.1 林業(yè)投資對經濟增長影響的顯著性

    為了對比實證結果,本文分別引入普通最小二乘法(OLS)、固定效應(FE)、隨機效應(RE)、系統(tǒng)廣義矩估計模型的回歸結果。由表2可見:在普通最小二乘法模型和隨機效應模型中,林業(yè)投資完成額同比增速對經濟增長有極顯著影響(P<0.01);而在固定效應模型和系統(tǒng)廣義矩估計模型模型中,林業(yè)投資完成額同比增速對經濟增長影響不顯著(P>0.05)。說明林業(yè)投資對經濟增長具有一定的促進作用,假設1得到了檢驗。需要說明的是,表2中的所有模型均加了穩(wěn)健性檢驗,以確保實證結果的穩(wěn)定性。

    控制因素方面,城鎮(zhèn)化率對經濟增長有著顯著的負向作用。一般而言,城鎮(zhèn)化與經濟增長具有循環(huán)累積因果效應關系[19],城鎮(zhèn)化對經濟增長呈顯著的正向關系[20],但是隨著城鎮(zhèn)化率的不斷提高,以及其他不確定性因素的沖擊,城鎮(zhèn)化率對經濟增長的邊際效應越來越低,甚至出現負向影響。本研究選取的樣本區(qū)間,包含2008年國際金融危機、經濟“新常態(tài)”等客觀事實,因而這里城鎮(zhèn)化率對經濟增長表現為負向影響;第二產業(yè)占比對經濟增長呈顯著的正向影響,第二產業(yè)占比越高,經濟增長越多,這體現了第二產業(yè)在經濟中的重要作用;外貿依存度對經濟增長有極顯著影響(P<0.01),即外貿依存度越高,經濟增長越快,這符合貿易作為“三駕馬車”之一的驅動作用;全社會固定資產投資完成額同比增速對經濟增長有極顯著影響(P<0.01),與林業(yè)投資完成額同比增速較為一致,固定資產投資對經濟增長的正向作用十分突出。

    表2 林業(yè)投資對經濟增長影響的顯著性檢驗結果

    2.2 林業(yè)投資對經濟增長影響的區(qū)域異質性

    我國幅員遼闊,各地區(qū)資源稟賦、發(fā)展差異都比較大,因而有必要分區(qū)域,做區(qū)域異質性分析。根據國家統(tǒng)計局的分類,東部地區(qū)包括北京、天津、河北、遼寧、上海、江蘇、浙江、福建、山東、廣東、海南等11個省市,中部地區(qū)包括山西、吉林、黑龍江、安徽、江西、河南、湖北、湖南等8個省,西部地區(qū)包括內蒙古、廣西、重慶、四川、貴州、云南、西藏、陜西、甘肅、青海、寧夏、新疆等12個省區(qū)市,東北地區(qū)則專門指遼寧、吉林、黑龍江等3個省。從各地區(qū)的林業(yè)投資平均值看,西部地區(qū)林業(yè)投資完成額較高,東部、中部地區(qū)林業(yè)投資完成額相對較低。由于表2中隨機效應模型的效果相對較好,故在區(qū)域異質性分析中均采用隨機效應模型,并增加穩(wěn)健性檢驗,以確保實證結果的穩(wěn)定性。

    由表3可見:東部地區(qū)、中部地區(qū)、東北地區(qū)的林業(yè)投資完成額同比增速對經濟增長影響顯著(P<0.05),而西部地區(qū)的林業(yè)投資完成額同比增速對經濟增長影響不顯著(P>0.05)。此外,中部、東北地區(qū)的林業(yè)投資對經濟增長的影響系數較大,東部地區(qū)的林業(yè)投資對經濟增長的影響系數相對較小。從區(qū)域異質性分析結果可推斷,林業(yè)投資對經濟增長的影響存在區(qū)域異質性,并不是林業(yè)投資完成額越高對經濟增長的促進作用越明顯。

    表3 林業(yè)投資對經濟增長影響的區(qū)域異質性

    2.3 林業(yè)投資與經濟增長的非線性關系

    通過Stata軟件的U型關系分析,對林業(yè)投資的經濟效應做簡單分析,結果顯示:林業(yè)投資完成額同比增速極值點為115.9%,而最大值為278.39%,極值點在數據取值范圍內,并且影響極顯著(P<0.01),結果中斜率有正、有負,故可認為林業(yè)投資與經濟增長之間存在倒U型的非線性關系。

    引入林業(yè)投資完成額同比增速的二次項,將其作為影響因素一同放入檢驗模型,分析林業(yè)投資對經濟增長的非線性關系。非線性關系檢驗的結果顯示(見表4),在普通最小二乘法、固定效應模型、隨機效應模型中,林業(yè)投資完成額同比增速的一次項、二次項,對經濟增長的影響均不顯著(P>0.05)。而在系統(tǒng)廣義矩估計模型中,林業(yè)投資完成額同比增速,一次項對經濟增長的影響顯著為正、二次項對經濟增長的影響顯著為負。綜合看,林業(yè)投資完成額同比增速與經濟增長之間存在顯著的“倒U型”關系,即驗證了林業(yè)投資與經濟增長的非線性關系,假設2得到了檢驗。此外,系統(tǒng)廣義矩估計模型中,所有的控制因素均影響極顯著(P<0.01),且對經濟增長的影響方向與表2中基本實證結果均保持一致。

    表4 林業(yè)投資與經濟增長非線性的顯著性檢驗結果

    模型Gf相關系數t值LGDP相關系數t值常數項相關系數t值決定系數OLS0.12341??13.206.61997??8.070.5450FE0.06845??3.0413.73989??6.050.6843RE0.10442??4.827.82709??4.610.6482GMM0.05090??54.300.65720??58.702.34375??9.91

    2.4 林業(yè)投資與經濟增長線性關系、非線性關系的穩(wěn)健性

    選擇城鎮(zhèn)非私營單位就業(yè)人員平均工資指數作為經濟增長的替代評價指標,對林業(yè)投資與經濟增長之間的線性關系、非線性關系進行穩(wěn)健性分析。由于普通最小二乘法的結果與隨機效應模型的結果相一致,故穩(wěn)健性分析只分析了固定效應模型、隨機效應模型、系統(tǒng)廣義矩估計模型的結果。

    由表5可見:林業(yè)投資與經濟增長的線性關系,在隨機效應模型、系統(tǒng)廣義矩估計模型中,林業(yè)投資對經濟增長均呈顯著的正向影響;在固定效應模型中,林業(yè)投資對經濟增長的影響不顯著;這與林業(yè)投資對經濟增長影響的顯著性檢驗結果較為一致,具有一定的穩(wěn)健性。林業(yè)投資與經濟增長的非線性關系,固定效應模型、隨機效應模型中,林業(yè)投資完成額同比增速的一次項、二次項對經濟增長的影響均不顯著;在系統(tǒng)廣義矩估計模型中,林業(yè)投資完成額同比增速一次項對經濟增長呈顯著的正向影響、二次項對經濟增長呈顯著的負向影響(P<0.01),二者綜合影響表明,林業(yè)投資對經濟增長呈顯著的“倒U型”關系,這與非線性檢驗的結果完全一致,表現出較強的穩(wěn)健性。另外,控制因素的方向和顯著性也與林業(yè)投資對經濟增長影響的顯著性檢驗保持較好的一致性。

    表5 林業(yè)投資與經濟增長的穩(wěn)健性

    R模型Gf相關系數t值IL,a相關系數t值常數項相關系數t值決定系數ⅠFE0.04504 1.68 23.56500??3.770.2408RE0.10612??4.03 11.38832??2.680.1914GMM0.06380??5.690.01236 0.3012.13955??5.18ⅡFE0.041361.59 23.84844??4.010.2432RE0.10035??4.08 11.23586??2.730.1910GMM0.05884??38.270.01587??10.9412.87454??28.35

    3 結論與建議

    以林業(yè)投資對經濟增長的影響作為研究對象,選取31個省區(qū)市2005—2018年面板數據作為樣本,運用普通最小二乘法、固定效應模型、隨機效應模型、系統(tǒng)廣義矩估計模型等,分析林業(yè)投資與經濟增長之間的線性關系、非線性關系。結果表明:林業(yè)投資對經濟增長呈一定的正向影響;林業(yè)投資對經濟增長的正向影響具有區(qū)域異質性,東部、中部地區(qū)較為顯著,西部地區(qū)不顯著;林業(yè)投資與經濟增長之間存在“倒U型”的非線性關系。

    依據研究結果,提出相應的政策建議:①適當增加林業(yè)投資。供給側結構性改革對經濟增長的作用十分重要,但在國際國內環(huán)境復雜多變的情況下,需求側的投資仍應發(fā)揮重要的作用。林業(yè)投資在短期內可以促進經濟增長,因而可適當增加林業(yè)投資,發(fā)揮林業(yè)投資對經濟增長的正向作用。②適度提高林業(yè)投資效率。林業(yè)投資對經濟增長的作用存在區(qū)域異質性,說明不同地區(qū)的林業(yè)投資對經濟增長的作用不同。從影響系數看,中部、東北地區(qū)的林業(yè)投資對經濟增長的效應明顯高于東部地區(qū),因而需要適度提高東部地區(qū)林業(yè)投資的效率;針對西部地區(qū)林業(yè)投資的經濟效應不顯著情況,更需要著力提高西部地區(qū)林業(yè)投資的效率。③適時調整林業(yè)投資的范圍。近年來,國家對西部地區(qū)生態(tài)投入一直較多,取得了一定的效果,但從實證結果看,西部地區(qū)林業(yè)投資的經濟效應未能顯現;東北地區(qū)林業(yè)投資相對較少,但投資效率相對較高,因而可以適當將投資范圍向東北地區(qū)傾斜,在保證林業(yè)投資總量不減少的情況下,優(yōu)化調整林業(yè)投資的地域范圍。

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