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    江西省林業(yè)全要素生產(chǎn)率評價

    2017-10-20 05:04:48楊冬梅劉濱雷顯凱
    三峽論壇 2017年5期
    關(guān)鍵詞:DEA模型面板數(shù)據(jù)江西省

    楊冬梅 劉濱 雷顯凱

    摘 要:林業(yè)發(fā)展不僅具有明顯的生態(tài)效益,還可以帶來顯著的經(jīng)濟效益。2004年集體林權(quán)制度改革以來,江西省林業(yè)經(jīng)濟取得了顯著的成績。文章采用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析(DEA)方法,首先從整體上對2004-2015年江西省林業(yè)全要素生產(chǎn)率進行測算,然后對全省11個市2009-2015年的林業(yè)全要素生產(chǎn)率進行測算和評價。結(jié)果表明:2004-2015年整個時期內(nèi)江西省林業(yè)生產(chǎn)要素達到了投入產(chǎn)出的最優(yōu)狀態(tài);分地區(qū)來看,江西省 11個市的林業(yè)全要素生產(chǎn)率(TFPCH)的均值達到1.018,但是仍有部分地區(qū)低于平均水平。最后從優(yōu)化資源配置和轉(zhuǎn)變林業(yè)發(fā)展方式等方面提出政策性建議。

    關(guān)鍵詞:面板數(shù)據(jù);江西?。涣謽I(yè)全要素生產(chǎn)率;DEA模型

    中圖分類號:F326.20

    文獻標(biāo)識碼:A

    文章編號:1003-1332(2017)05-0086-05

    一、引言

    江西省作為我國的林業(yè)大省之一,2015年森林覆蓋率(63.1%)位居全國第二,也是我國較早進行集體林權(quán)改革試點的省份。林業(yè)投資金額由2008年的26億元增加到2015年的58億元。隨著政府政策的支持,江西省林業(yè)得到快速發(fā)展,特別是在2008年以后,就林業(yè)總產(chǎn)值而言,由2008年的706億元增加到2015年的3063億元,而且在全國的林業(yè)總產(chǎn)值比重也不斷提高。

    從現(xiàn)有的國內(nèi)相關(guān)文獻看出,特別是近幾年來對林業(yè)生產(chǎn)效率的研究逐漸增多。對于研究對象的選取上,有的學(xué)者從中國整個全局出發(fā),以我國31個省份為研究對象[1]、[2]、[3]、[4];也有以個別省份、市等為研究對象,例如福建省[5]、北京市[6]、廣西省[7]和內(nèi)蒙古[8]等;也有選取幾個地區(qū)為研究對象,分析其生產(chǎn)效率。例如,我國的西部地區(qū)[9]、贛粵兩省[10],研究發(fā)現(xiàn)各個地區(qū)的林業(yè)生產(chǎn)效率存在較大差異。在研究方法的采取上,考慮到研究結(jié)果的真實性,減少主觀的影響,大多學(xué)者選擇DEA模型,例如:基于福建省南平、龍巖、三明等地的問卷調(diào)查,運用 DEA-Tobit 模型對農(nóng)戶林業(yè)經(jīng)營效率的影響因素進行實證分析[11];而有的學(xué)者也選擇隨機前沿函數(shù)方法(SFA)對農(nóng)戶的林業(yè)生產(chǎn)效率進行研究[10]。研究指標(biāo)的選取主要從營林資金投入、勞動力、林業(yè)生產(chǎn)總值和造林面積等方面考慮。但是有的學(xué)者將年降水量和4-10月的平均氣溫等自然因素考慮其中,最后得出自然因素對林業(yè)生產(chǎn)也具有一定的影響。[2]

    以上的相關(guān)文獻對林業(yè)生產(chǎn)效率的研究具有重要的參考價值。經(jīng)濟資源的稀缺性決定了江西省林業(yè)生產(chǎn)能力的提高不可能僅僅依賴于林業(yè)要素投入的無限擴張,而技術(shù)效率正是研究在當(dāng)前投入或產(chǎn)出不變的情況下產(chǎn)出最大化或投入最小化的能力。本文通過對江西省林業(yè)生產(chǎn)技術(shù)效率的研究,可以發(fā)現(xiàn)林業(yè)生產(chǎn)中現(xiàn)有資源最優(yōu)利用的潛力所在,因而,客觀地評價和分析江西省林業(yè)全要素生產(chǎn)效率具有重要意義。

    二、研究方法與數(shù)據(jù)

    (一)模型與方法選擇

    根據(jù)一般定義,生產(chǎn)效率是指產(chǎn)出量與全部投入要素之比,表明產(chǎn)出量的變動與全部投入要素變動的關(guān)系,以衡量生產(chǎn)率的變化對經(jīng)濟增長的作用。為了分析江西省林業(yè)生產(chǎn)的全要素生產(chǎn)率的變動,文章采用美國學(xué)者 Charnes和 Cooper 等在“相對效率評價”概念基礎(chǔ)上發(fā)展起來的一種評價方法——數(shù)據(jù)包絡(luò)分析(DEA)。常用的兩種分別是BCC模型和CCR模型,但是CCR模型強調(diào)固定規(guī)模報酬不變,BCC模型則在CCR模型上引入了規(guī)模報酬可變(VRS)。文章主要分析投入對林業(yè)生產(chǎn)全要素影響的實際行為,因此,選取BCC模型。Malmquist 生產(chǎn)率指數(shù)的計算利用 DEAP2.1 軟件完成。

    (二)數(shù)據(jù)來源

    林業(yè)生產(chǎn)總值、當(dāng)年造林面積、資本、氣溫和降水等數(shù)據(jù)主要來源于2004-2015年的《江西省統(tǒng)計年鑒》和《中國林業(yè)統(tǒng)計年鑒》,勞動力數(shù)據(jù)主要來源于2004-2015年的《中國林業(yè)統(tǒng)計年鑒》和《中國農(nóng)村統(tǒng)計年鑒》。之所以選擇2004-2015年,是因為2004年是國家實現(xiàn)新的公益林補償政策,也是江西省開始進行集體林權(quán)制度改革試點的年份,對林業(yè)的發(fā)展可能有一定的影響,2015年是“十二五”結(jié)束年。下文的數(shù)據(jù)主要來自于此,不再一一列出說明。

    (三)指標(biāo)選取

    在DEA評價模型中,指標(biāo)選取的是否合理會直接關(guān)系到評價結(jié)果,在參考已有的相關(guān)文獻和數(shù)據(jù)的獲取途徑上,文章主要從兩個方面研究:一個是從時間上分析江西省林業(yè)生產(chǎn)效率;一個是從江西省各個市出發(fā),分析每個市的林業(yè)生產(chǎn)效率。因此,對于整個江西省林業(yè)生產(chǎn)效率的考察,選取的投入和產(chǎn)出指標(biāo)為:投入指標(biāo),資本(營林固定資產(chǎn)投入)、勞動力(年末林業(yè)系統(tǒng)從業(yè)人數(shù))。在考慮人為的影響因素之下,根據(jù)實際情況出發(fā),自然環(huán)境對林業(yè)生產(chǎn)效率也存在影響,因此,文章選取氣溫(年平均氣溫)、降水(年平均降水量)等變量作為投入變量。產(chǎn)出指標(biāo),林業(yè)總產(chǎn)值、當(dāng)年造林面積(千公頃),因為,未能獲取江西省各個市的年末林業(yè)系統(tǒng)人數(shù),在分析各個市的林業(yè)生產(chǎn)效率投入指標(biāo)上根據(jù)林業(yè)生產(chǎn)總值和農(nóng)業(yè)就業(yè)人數(shù)換算而得。

    (四)描述性統(tǒng)計

    1.2004年-2015年江西省林業(yè)總產(chǎn)值。林業(yè)總產(chǎn)值在一定程度上反映出林業(yè)經(jīng)營效果,是營林產(chǎn)值和森工產(chǎn)值之和。由表1 看到,2004年到2015年江西省林業(yè)總產(chǎn)值呈現(xiàn)逐年增長的趨勢。其中,2004年到2009年增長較慢,林業(yè)產(chǎn)值都在900億元以下,特別是2009年后,林業(yè)產(chǎn)值出現(xiàn)快速增長,2015年末的產(chǎn)值達到3063億元,是2004年末的10倍,表明江西省林業(yè)經(jīng)濟取得了快速發(fā)展。

    2.2004年—2015年江西省人工造林面積情況。由表2 得出,2004年到2015年江西省每年新增人工造林面積有升有減,波動幅度較大。最明顯的年份是在2008年,也是一個造林面積的分水嶺。2008年以前,造林面積整體呈現(xiàn)增長的趨勢,特別2006、2007和2008年,造林面積快速增長,或許與國家政策有關(guān)。2008年之后,造林面積整體上呈現(xiàn)下降的趨勢,但是下降幅度較小。雖然2013年出現(xiàn)小幅度增長,但是與2008年相比,仍然存在很大的差距。

    3.2004年—2015年江西省營林固定資產(chǎn)投入。林業(yè)的營林固定投資主要包括政府投資、社會投資和個人投資,其中政府投資占主導(dǎo)地位,考慮到數(shù)據(jù)的可獲得性,文中采用政府的林業(yè)營林固定投資額來近似表示林業(yè)的營林固定投資。資金是一個行業(yè)發(fā)展必不可少的資源,營林固定資產(chǎn)的投入也可以從側(cè)面反映出政府對林業(yè)的重視程度。從表3看到,2004年到2014年江西省營林固定資產(chǎn)投入呈現(xiàn)穩(wěn)定增長趨勢,2015年投入減少。增長幅度最快的年份在2008年到2012年的5年間,這和2008年南方雪災(zāi)之后國家加大對林業(yè)投資有很大的關(guān)系。僅2008年,國家已經(jīng)撥付7.3億元資金用于19個省的林業(yè)恢復(fù)重建。從整體上來看,2008年以前,營林固定資金投入都是有增有減,變化起伏不大。2008年以后,營林資金投入大幅增加,在一定程度上促進了江西省林業(yè)資源的開發(fā),保障林業(yè)經(jīng)濟的穩(wěn)定發(fā)展。

    4.2004年—2015年江西省年末林業(yè)系統(tǒng)從業(yè)人數(shù)。人員是林業(yè)資源得以開發(fā)和保護的必要條件之一,由于很多地區(qū)林業(yè)從屬于大農(nóng)業(yè)之中,純粹從事林業(yè)生產(chǎn)的人數(shù)較少,故難以準(zhǔn)確計量,文章以林業(yè)系統(tǒng)從業(yè)人數(shù)表示勞動力投入變量。從表4看到,2004年到2015年江西省年末林業(yè)系統(tǒng)從業(yè)人員比較穩(wěn)定,年際變化起伏不大,人數(shù)最多的年份是2012年,達到87890人;人數(shù)最少的則是2006年,穩(wěn)定在58276人。

    三、江西省林業(yè)全要素生產(chǎn)率的實證分析

    (一)江西省分時期林業(yè)全要素生產(chǎn)率分析

    采用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析(DEA)方法測算包括自然因素在內(nèi)四種投入要素的Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)。從表5看出,techch指數(shù)變化情況與林業(yè)tfpch變化緊密相關(guān),說明在effch、pech和sech保持穩(wěn)定的情況下,techch是影響tfpch變化的關(guān)鍵因素。江西省2004-2015年間的林業(yè)tfpch均值是1.073,說明整個時期內(nèi)江西省林業(yè)生產(chǎn)全要素達到了投入產(chǎn)出的最優(yōu)狀態(tài),但是呈現(xiàn)了先上升、后下降再到上升的三種態(tài)勢。具體來看,2004年到2008年林業(yè)tfpch變化起伏較大,經(jīng)歷了先降低、再上升、最后再降低的過程,因為2005年江西省全面實行集體林權(quán)制度改革,將集體林分權(quán)到戶,剛分到林地的林農(nóng)可能降低了林業(yè)技術(shù)投入要素。2008年到2012年的林業(yè)tfpch最低,都在1.000的水平之下,一定程度上拉低了整個時期的林業(yè)全要素生產(chǎn)率??赡芤驗?008年南方經(jīng)歷了雪災(zāi),對林業(yè)影響較大,而且林業(yè)生產(chǎn)需要一定的時間恢復(fù),這也說明了自然環(huán)境對林業(yè)生產(chǎn)具有重要的影響關(guān)系。此外,sech值保持在1.000,說明整體上江西省具有良好的林業(yè)規(guī)模效益。江西省全省森林蓄積量達到4.45億立方米,森林覆蓋率(63.1%),居于全國第二,從實際說明了江西省具有良好的林業(yè)規(guī)模效益。

    (二)江西省分地區(qū)林業(yè)全要素生產(chǎn)率分析

    依據(jù)DEA效率分析結(jié)果來看,林業(yè)tfpch最高的則是南昌市,均值為1.259,技術(shù)進步的均值是1.259,是林業(yè)tfpch增長的主要推動力;其次是撫州,tfpch(1.121)的增長主要來源于技術(shù)進步,但是sech不高,與當(dāng)?shù)亓謽I(yè)資源分布狀況有關(guān);相對整個地區(qū)而言,萍鄉(xiāng)的林業(yè)tfpch則最低,只有0.806,低的sech(0.842)和effch(0.842)在一定程度上阻礙了萍鄉(xiāng)林業(yè)tfpch的增長,techch(0.958)也是全省最低的,或許是因為林業(yè)投入較少,林業(yè)經(jīng)濟缺乏多樣性,值得說明的是,sech和techch對tfpch的影響較大。

    從區(qū)域分布上來看,江西南部的tfpch相對較高,其中贛州、吉安的tfpch分別達到1.109和1.069,且高于平均值,techch在tfpch的增長中扮演著重要的角色,主要原因是贛州市不斷加大科技投入進行優(yōu)質(zhì)低產(chǎn)林改造,促進林業(yè)收入增加。同時,贛州和吉安也具有良好的林業(yè)規(guī)模效益,因為贛州以山地、丘陵為主,占總面積的80.98%。其中丘陵面積24053平方千米,占贛州市土地總面積61%;山地總面積8620平方千米,占贛州市土地總面積21.89%,優(yōu)越的地理環(huán)境造就了豐富的林業(yè)資源;另一方面,林業(yè)資源開發(fā)歷史悠久,靈活的林業(yè)經(jīng)營方式保障了收入水平的提高,2009-2015年的林業(yè)平均產(chǎn)值達到456.47億元。

    經(jīng)濟發(fā)展水平越高,或許對林業(yè)發(fā)展所需要的資金、科技等資源投入越多。但是,從實際上來看,tfpch不一定和經(jīng)濟發(fā)展水平成正比。以2015年為例,江西省生產(chǎn)總值(GDP)達到16723.8億元,全省人均GDP為36819.05元,南昌、贛州和九江GDP總量領(lǐng)先,分別為4000.01億元、1973.87億元和1902.68億元。建立在優(yōu)越的經(jīng)濟基礎(chǔ)之上,南昌和贛州的林業(yè)tfpch都達到最優(yōu)。但是,九江地區(qū)的林業(yè)tfpch卻低于全省平均水平,僅有0.972。從結(jié)果分析中看到,九江地區(qū)的林業(yè)techch指數(shù)較高,說明政府不斷加大科技和政策支持力度;effch指數(shù)低于平均水平,說明在加大政策扶持的同時,實際取得一定的效果不明顯;sech指數(shù)也低于平均水平,說明九江市林業(yè)規(guī)模效益不是很明顯,這也和該地區(qū)的自然環(huán)境有關(guān),山地只是占到全市土地總面積的16.4%。

    四、研究結(jié)論

    文章運用2004年-2015年江西省林業(yè)生產(chǎn)投入和產(chǎn)出數(shù)據(jù)測算了林業(yè)全要素生產(chǎn)效率,研究結(jié)果表明江西省林業(yè)tfpch均值達到1.073,說明整個時期內(nèi)江西省林業(yè)生產(chǎn)要素達到了投入產(chǎn)出的最優(yōu)狀態(tài),techch是影響tfpch變化的關(guān)鍵因素;其次運用2009年-2015年江西林業(yè)生產(chǎn)投入和產(chǎn)區(qū)數(shù)據(jù)測算了11個地區(qū)的林業(yè)全要素生產(chǎn)效率,結(jié)果表明經(jīng)濟基礎(chǔ)對tfpch具有一定的影響力,其中南昌、贛州和吉安的林業(yè)全要素率較高,同時也發(fā)現(xiàn)effch和pech會拉低整個地區(qū)的全要素生產(chǎn)率。根據(jù)研究結(jié)果,提出以下建議:

    (1)優(yōu)化資源配置,合理利用資源。江西省不僅具有豐富的森林資源,而且隨著國家政策的支持,不斷加大對林業(yè)資金的投入,但是,從對11個市的分析結(jié)果看,資金的投入未能發(fā)揮出1+1>2的效果。因為,當(dāng)投入達到一定量的積累,如果不進行資源的合理配置,產(chǎn)出不會發(fā)生質(zhì)的變化。因此,從實際出發(fā),集中力量對資源進行優(yōu)化配置,盡量做到滿足不同地方的需求。例如,建立監(jiān)督機制,加強對資金的管理,防止資金的濫用。

    (2)加大林業(yè)科技推廣宣傳,落實科技服務(wù)政策。如果只是簡單的加大科技投入,而不將科學(xué)技術(shù)落到實處,那么并不能充分發(fā)揮技術(shù)效率對林業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響。因此,政府要將科學(xué)技術(shù)落到實處,使科學(xué)技術(shù)貫穿于整個林業(yè)生產(chǎn)活動。例如,定期開展技術(shù)宣傳日、建立科技服務(wù)點以及高??蒲性核c大型林業(yè)企業(yè)合作等方式。

    (3)轉(zhuǎn)變林業(yè)經(jīng)營方式,提高林業(yè)經(jīng)營水平。研究結(jié)果發(fā)現(xiàn),九江、上饒和萍鄉(xiāng)等經(jīng)濟條件較好的地區(qū)林業(yè)全要素生產(chǎn)率卻低,因此,可以利用經(jīng)濟優(yōu)勢,大力發(fā)展與林業(yè)有關(guān)的產(chǎn)品深加工等產(chǎn)業(yè);而對于經(jīng)濟落后、林業(yè)資源豐富的地區(qū)可以發(fā)展林下產(chǎn)業(yè)(種植和養(yǎng)殖)和旅游業(yè)。

    注 釋:

    [1]李春華、李寧等:《基于DEA方法的中國林業(yè)生產(chǎn)效率分析及優(yōu)化路徑》,《中國農(nóng)學(xué)通報》,2011年第8期。

    [2]田杰、姚順波:《中國林業(yè)生產(chǎn)的技術(shù)效率測算與分析》,《中國人口·資源與環(huán)境》,2013年第11期。

    [3]黃韶海、王國峰等:《中國林業(yè)生產(chǎn)效率的格局與區(qū)域差異分析》,《世界林業(yè)研究》,2016年第3期。

    [4]徐瑋、馮彥、包慶豐:《中國林業(yè)生產(chǎn)效率測算及區(qū)域差異分析——基于Malmquist-DEA模型的省際面板數(shù)據(jù)》,《林業(yè)經(jīng)濟》,2015年第5期。

    [5]曾云欽、張春霞、許佳賢:《不同經(jīng)營形式下的私有林經(jīng)營規(guī)模效率研究——以福建為例》,《中南林業(yè)科技大學(xué)學(xué)報》(社會科學(xué)版),2011年第3期。

    [6]張穎、楊桂紅、李卓蔚:《基于DEA模型的北京林業(yè)投入產(chǎn)出效率分析》,《北京林業(yè)大學(xué)學(xué)報》,2016年第2期。

    [7]韋敬楠、張立中:《基于DEA方法的廣西林業(yè)投入產(chǎn)出效率分析》,《中南林業(yè)科技大學(xué)學(xué)報》(社會科學(xué)版),2016年第3期。

    [8]崔曉紅、包慶豐:《基于面板數(shù)據(jù)的內(nèi)蒙古林業(yè)生產(chǎn)效率評價》,《林業(yè)經(jīng)濟問題》,2016年第2期。

    [9]臧良震、支玲、郭小年:《中國西部地區(qū)林業(yè)生產(chǎn)技術(shù)效率的測算和動態(tài)演進分析》,《統(tǒng)計與信息論壇》,2014年第1期。

    [10]許佳賢、鄭逸芳等:《林改后農(nóng)戶林業(yè)生產(chǎn)效率的影響因素——基于閩贛兩省159個固定觀察點6年的調(diào)查數(shù)據(jù)》,《林業(yè)經(jīng)濟》,2015年第2期。

    [11]劉振濱、蘇時鵬等:《林改后農(nóng)戶林業(yè)經(jīng)營效率的影響因素分析——基于DEA-Tobit分析法的實證研究》,《資源開發(fā)與市場》,2014年第12期。

    [12]孫愛軍、蔣彧、方先明:《金融支持經(jīng)濟發(fā)展效率比較——基于DEA-Malmquist指數(shù)方法的分析》,《中央財經(jīng)大學(xué)學(xué)報》,2011第6期。

    責(zé)任編輯:黃祥深

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