對中國林業生產的技術效率測算與分析論文

　　我國經濟發展正處于高速增長期,對木材及林產品的需求日益增加,而且,隨著生態環境建設力度的推廣和增強,各國都提高了對森林資源的保護力度,在環境與資源的雙重約束下,木材市場供需之間的緊張局勢已經演變成為一個不容忽視的國際性及政治性問題。近年來,為了加強林業的可持續發展經營,我國政府不斷加大對林業的公共投入,正在全國推進的集體林權制度改革,就是進一步解放和發展農村生產力、建立充滿生機和活力的林業體制機制的一次重大實踐,是繼家庭聯產承包責任制之后中國農村經營制度的又一次重大變革,必將對林業發展、農村發展乃至經濟社會發展產生重大而深遠的影響[1]。此次改革是在宏觀經濟背景發生巨大變化的前提下開展的,不管是國際還是國內,過剩的金融資本和產業資本都在尋找收益比較穩定且風險相對較低的投資領域。而林業作為一種特殊自然產業,只要不發生巨大自然災害,每年都會固定生長產生穩定收益,是全球資本過剩下最好的避險投資領域[2]。為此,在如此嚴峻的市場形勢和如此有利的宏觀大背景下,需要對我國林業生產的投入產出效率及其影響因素進行認真研究,以期提出可行建議來達到提高木材生產力的目的。

　　1 問題的提出

　　從現有文獻來看,國內外學者運用不同的分析方法從多視角對林業生產技術效率展開研究。Label和Stuart[3]使用數據包絡分析(DEA)方法對23個伐木工人的技術效率水平及效率冗余程度進行了分析。Viitala & Hanninen[4]運用DEA模型對芬蘭19個公益林的生產要素配置效率進行測算研究,發現其投入產出效率差別很大,在投入方面至少可以節約20%的投入成本。宋長鳴[5]運用隨機前沿分析方法估計了各省區2002-2009年的林業技術效率,產出變量以各省區林業總產值表示,投入變量以林業系統各地區從業人員年末人數和林業固定資產投資來表示,并分析了林業技術效率的影響因素。國內外類似研究已日漸趨于成熟,但是,國內大部分學者在分析林業生產效率時忽視了一個非常關鍵的問題,即林業產業有其獨特的自然屬性,自然環境因素對林木生長有著不容忽視的作用。Hausenbuiller[6]通過分析提出,林業生產效率的高低取決于自然中光、熱、水、土壤營養等自然因素的影響。JunYen Lee[7]運用三階段DEA模型對2001年全球89家森林和紙業公司的生產要素配置效率進行分析,并把自然環境因素和統計噪聲加入分析模型中,發現其確實會對效率值產生影響。類似的觀點國內研究也有提出,姚曉紅[8]對近30年來氣候變化對小隴山林業資源的正常生長進行綜合分析和量化計算后發現,影響森林資源正常生產的主要氣象條件是≥0℃積溫及降水量,且水熱的合理配置特別重要。除了自然因素外,資本投入和人力資本因素對商品林生產要素配置效率的提升也特別重要。

　　另外,目前測度技術效率的方法主要有兩種:一種是無參數的數據包絡分析(DEA),一種是有參數的隨機前沿分析(SFA)。與DEA方法相比,SFA由于需要參數而有所不便,但也更有利于更為合理的解釋技術效率損失的原因。特別是針對“農業生產”這一研究對象,農業生產是“經濟再生產與自然再生產交織在一起的生產過程”[9],不可控的自然因素對農業生產技術效率不僅會產生影響,而且有時候其影響甚至是決定性的。有研究者證實,對于中國農業經濟而言,SFA估計總體上優于DEA估計,應用前景也應該更為廣泛[2]。

　　因此,基于林業產業的小農業屬性,筆者決計采用隨機前沿分析(SFA)方法,并將自然因素變量納入林業生產函數,以期更為準確測度中國林業生產技術效率水平,發現自然因素及各個投入要素對林業生產的貢獻程度,分析自然條件、社會經濟條件、政府重視程度及人力資本等因素對效率值的影響,在此分析基礎上提出提高林業生產力的可行性建議。

　　2 變量說明與模型構建

　　2.1 變量選擇與數據來源

　　本文采用林業生產投入產出變量來構建生產函數,主要變量定義如下:①林業產出變量。林業產出用林業總產值表示。②林業投入變量。土地投入用林地面積來表示;勞動力投入用林業系統年末從業人數來表示;資本投入用營林固定資產投資來表示,是指對營林固定資產進行更新、改造、擴建、新建提供必要的資金保障;自然因素投入用4-10月平均氣溫,年平均降水量來表示,姚曉紅[8]測定出主要氣象要素對森林生長的影響程度為:≥0℃積溫>年平均降水量>4-10月平均氣溫,由于積溫數據的缺失,所以選用4-10月平均氣溫和年平均降水量來表示自然因素的投入。

　　影響林業生產技術效率的因素包含社會經濟條件、人力資源及自然災害等方面的因素,參考已有相關文獻[3-5],初步假定7個變量作為影響林業生產的主要因素:人均GDP,反映當地經濟發展水平;支林比重,即財政支林占地方財政支出的比重,反映政府對林業發展的重視程度;基層林業工作站平均文化程度,代表人力資本水平,平均文化程度用平均受教育年限來表示,假定大專、高中或中專及初中以下文化水平的受教育年限為16年、12年、9年,以各層次文化水平的各基層林業工作站人數進行加權,計算所得即為各省基層林業站工作平均受教育年限[5];火災受害森林面積;森林病蟲鼠害發生率,反映自然災害對林業生產技術效率的影響;森林病蟲鼠害防治率,反映防治技術水平對林業生產技術效率的影響;制度虛擬變量,此處主要考慮林權制度改革的影響,林改之前取值為0,林改之后取值為1。

　　研究選用中國31個省(市、區)1999-2011年的面板數據,分析所用的樣本數據來源于1999-2011年的《中國林業統計年鑒》、《中國農村統計年鑒》,同時,為了剔除價格因素的影響,所有以貨幣為單位的數據均以1999年為基準的不變價格進行計算處理。

　　2.2 模型構建

　　2.2.1 隨機前沿生產函數

　　Farrel于1957年最早提出隨機前沿分析方法(SFA),隨后得到了眾多學者的廣泛應用和發展。Meeusen & Vandern Broeck[10],Aigner et al.[11]和 Battese & Corra[12]三篇論文的發表則標志著隨機前沿技術的誕生。建立具體的隨機前沿模型時,需要考慮設定生產函數形式。由于傳統的CD生產函數暗含一個前提假設:各種生產投入要素的替代彈性為0或1。在確定農戶農業生產的生產函數形式時,由于事先并不知道各種生產投入要素之間的彈性替代情況,所以采用形式最為靈活,可近似反映任何生產技術的超越對數(Translog)生產函數[13]。該模型的具體函數形式為:

　　模型(1)中,i表示各省(市、區),t表示年份。Y表示林業總產值(萬元),A表示林地面積(萬hm2),K表示營林固定資產投資(萬元),L表示林業系統年末從業人數(人),M表示4-10月平均氣溫(℃),R表示年平均降水量(mm),T表示時間趨勢變量,用來表明林業生產前沿面的變動,反映技術進步對林業生產的影響,βk(k=1,2,…,31)為待估參數。Vit為隨機變量,服從均值為零,方差為σ2V的正態分布,用于測度誤差及各種不可控制的隨機因素,例如天氣等。Uit獨立于Vit,是非負隨機變量。反映生產的無效程度,一般假定Uit服從均值為mit,方差為σ2U的半正態分布[14],mit為效率損失函數。

　　2.2.2 效率損失函數

　　效率損失函數的測度模型表示為:

　　(2)式中,Xjit表示影響生產單位i的技術效率的第j個變量,δ0為常數項,δj為待估參數,表示變量j對技術效率的影響程度,正取值表示變量j對技術效率存在負的影響,負取值表示變量j對技術效率存在正的影響[14]。e-mit表示生產單位i在第t年的生產技術效率水平,mit值越大,表示技術效率水平越低,或是說技術無效程度越高,反之則說明技術無效程度越低[14]。

　　考慮到各個中國林業生產技術效率的影響因素,可以構建出如下效率損失函數:

　　(3)式中,人均GDP(PGDP),財政支林比重(TF),基層林業工作站平均受教育程度(EDU),森林病蟲鼠害防治率(PRE)代表人為可控制的社會因素,而森林火災受害面積(FDA),森林病蟲鼠害發生率(INC)代表隨機不可控的自然因素,制度虛擬變量(DG)則考慮了林權制度改革的實施對中國林業生產技術效率的影響。

　　(1)式和(3)式中的未知參數可以根據最大似然法進行聯立估計,令:

　　γ反映了復合擾動項中技術無效項所占的比例,其取值介于0到1之間。當σ2V趨近于零時,γ則趨近于1,說明隨機前沿生產函數的誤差主要來自于U,即實際產出與最大可能產出之間的差距主要源于技術的非有效性;當σ2U趨近于零時,γ則趨近于零,表示生產單位實際產出與最大可能產出之間的差距主要源于統計誤差的作用[14]。

　　另外,Battese和Coelli還給出了技術效率的表達式,生產單位i在第t年的技術效率表示為:

　　如果Uit=0,表示沒有效率損失,TEit=1,即生產單位i處于完全技術效率狀態;如果Uit>0,0

　　<1,表示生產單位i處于技術非效率狀態[14]。>

　　3 參數估計與結果分析

　　3.1 隨機前沿生產函數分析

　　采用Frontier4.1軟件對生產函數進行估計,參數估計結果如表1所示。

　　對模型進行似然比檢驗,其統計量為:LR=-2ln[L(H0)/L(H1)]~2(q),L(H0)和L(H1)分別是零假設H0和備擇假設H1設定下的對數似然值,自由度q是零假設H0中零約束的個數[15]。所估計模型的似然比檢驗值為294.05,通過1%水平下的顯著性檢驗,所以拒絕原假設,表明所估計的計量模型在統計上是可靠的。同時,β11在10%水平下顯著不為零,β12和β19在5%水平下顯著不為零,β13,β15,β16,β18和β20在1%水平下顯著不為零,表明估計模型中的變量間存在交互效應,選用超越對數生產函數模型是合適的。表示技術無效程度的參數γ為0.751,且通過1%水平下的顯著性檢驗,表明前沿生產函數的誤差有75%主要來源于技術非效率損失,而只有約25%來自于統計誤差等外部影響。

　　從參數估計結果來看,在林業生產中,林地投入A的系數為負值,但是t統計值不顯著,說明林地面積的投入對林業生產產值的增加沒有顯著性影響,造成這一結果的原因也可能是統計數據的偏誤,因為我國林業用地面積的統計數據每5年公布一次,即在5年一次的森林資源清查期間,林業用地面積不會發生變化[16];資本投入K和勞動力投入L的系數值分別為3.564和4.694,且都通過了1%水平下的顯著性檢驗,說明這兩項投入要素呈現投入不足的狀態,通過增加營林資金數目和林業從業人員人數可以顯著提高林業產值水平;4-10月平均氣溫M和年平均降水量R的系數值分別為2.226和5.251,且都通過1%水平下的顯著性檢驗,這一估計結果說明自然因素的投入確確實實對林業生產造成了顯著正影響,平均氣溫和降水量等自然因素在林業生產的投入產出分析中是不可忽視的重要投入因子;時間變量T的系數為0.115,在1%水平下顯著不為零,說明1999-2011年期間,我國林業生產有著明顯的技術進步提升的趨勢。另外,1999-2011年,我國林業生產的平均技術效率為0.877,說明各投入要素的利用沒有達到最佳狀態,實際產出與可能的最優產出的生產前沿面還存在一定的差距。由于超越對數模型中的系數值只反映了要素間復雜的替代和互補關系,符號也只是說明了變量之間的正向和負向影響關系,變量系數值不能說明各個生產要素貢獻率的大小,所以,接下來對1999-2011年樣本省(市、區)各個生產要素的投入產出彈性進行計算,進一步來說明各種投入要素對林業生產技術效率的影響。各投入要素的產式(6)中,εA,εK,εL,εM,εR分別代表林地面積、營林固定資產投資、林業系統年末從業人數、4-10月平均氣溫、年平均降水量的產出彈性,lnA、lnK、lnL、lnM、lnR的值根據樣本省(市、區)的投入指標值進行簡單算術平均得到,β值均來自隨機前沿生產函數的估計結果(表1)。將表1中的參數估計結果代入(6)式,得到林業生產各個投入要素的產出彈性,如表2所示。

　　從表2可以看出,1999-2011年間,林業生產各投入要素的產出彈性之和小于1,說明我國林業生產的規模報

　　酬呈現遞減狀態;林業用地面積的產出彈性均小于0,說明林業用地面積的邊際產出小于0,通過只是簡單增加林業用地面積不會促進林業產值的增加,相反,如果一味追求林地面積,而忽略了林地質量及林業產業結構等反而會阻礙林業產業的發展;營林固定資產投資的產出彈性為正值,且呈現遞減趨勢,說明資金投入的邊際產出呈遞減趨勢,增加林業資金投入盡管帶來林業產值的增加,但作用在逐漸減弱;林業系統年末從業人數的產出彈性為負值,說明從業人員投入的邊際產出小于0,單純增加從業人員投入數量不會帶來林業產值的增加,表明林業系統出現人員浪費現象,應加快推進林業部門結構調整的改革,整合資源以提高人員利用效率,結合現實情況來看,林改之后,林業部門的工作人員由以往面對少數幾個主體轉向面對千家萬戶,尤其是基層林業工作站的工作量大大增加,這就需要林業系統從業人員向第一線傾斜,增加林業系統一線從業人員數;4-10月平均氣溫和年平均降水量的產出彈性均為正值,貢獻程度均大于林地投入、資金投入和勞動力投入的貢獻程度,表明我國林業生產對自然因素的依賴程度較高,這一投入因子是不容忽視的,而且年平均降水量對林業生產的貢獻率要大于4-10月平均氣溫的貢獻率,這一分析結果也與姚曉紅[8]的研究結論一致。

　　3.2 效率損失函數分析

　　采用Frontier4.1得出的技術效率損失函數的估計結果如表3所示。

　　從表3中可以看出,除了森林火災受害面積(FDA)和森林病蟲鼠害防治率(PRE)沒有通過顯著性檢驗之外,其他變量均對我國林業生產技術效率有顯著影響,在一定程度上可以用來解釋林業生產存在效率損失的原因。人均GDP(PGDP)的系數為-1.477,表明區域經濟的發展對林業生產具有較強的輻射和帶動作用,如工業的發展推動了城市化進程,進而為林業產業提供市場和發展動力,有利于促進林業技術效率水平的提高;財政支林比重(TF)的系

　　數為3.699,表明地方財政對林業產業的支持比重造成了很大的技術效率損失,由生產彈性分析得知,提高資金投入理應會促進林業產值的提升,但是,在一些貧困林區財政困難,拖欠工人工資和辦公經費不足等問題突出,在爭取到財政支林撥款后,往往將專項林業資金投入到非直接林業生產中,多用于支付工資、辦公費、招待費,有的甚至擠占、挪用林業專項建設資金,造成嚴重專項資金不專用的現象,所以,政府在增加財政支林比重的同時,應該建立完善的資金流向監督機制,減少林業生產中資金利用的效率損失;平均受教育水平(EDU)的系數為-0.08,表明林業系統基層林業站工作人員文化素質的提高有利于降低技術效率損失,改善技術效率水平。林業系統工作人員受教育水平的提高有利于接收林業先進生產技術,提高林業部門管理水平,從而改善林業生產技術效率,促進林業產值的增加,因此應該加大對林業系統工作人員的培訓力度,通過提高其文化素質水平來有效改善林業產業的技術效率;森林病蟲鼠害發生率(INC)的系數為0.013,表明森林病蟲鼠害發生率不利于提高林業產業的技術效率;森林病蟲鼠害防治率(PRE)的系數為-0.001,但是統計意義上不顯著,只能說明提高森林病蟲鼠害防治率有利于改善林業的生產技術效率水平;制度變量(DG)的系數為-0.192,表明集體林權改革制度的實施減少了林業生產技術效率的損失,有利于林業生產技術效率水平的提升。

　　3.3 技術效率分析

　　利用Frontier4.1得到全國31個省(市、區)歷年的林業平均生產技術效率(限于文章篇幅,數據略)。將每年31個省(市、區)的技術效率值進行算術平均,即可得到1999-2011年中國林業生產平均技術效率的年際變化圖(見圖1)。

　　從圖1中曲線變動趨勢來看,我國林業生產的平均技術效率呈現“W”型變動趨勢,總體上不斷上升。2000年效率水平最低,其值為0.871,2011年效率水平最高,其值為0.886。2000年出現小幅下降,2000-2011年持續上升,2002年效率值達到0.878后,2003-2004年又出現連續下降趨勢,2004-2007年連續3年穩步提升,效率值達到了0.881,2008年效率值出現最為劇烈的下降,而后的2009-2011年,林業生產平均技術效率出現穩步大幅度的增長。造成1999-2000年技術效率下降的原因可能是這兩年嚴重的洪澇災害,不適宜的自然生長因素限制了林木資源的生長,而且1999年較高的森林病蟲鼠害發生率也阻礙了技術效率水平的提升;而后2001-2002年生產技術效率水平逐步得以改善;2003年開始,國家實施集體林權制度改革,生產要素得以釋放,林農積極性得到很大提升,極大的促進了林業生產技術效率水平的提高,2004年的效率水平依然在低谷徘徊的原因可能是,制度實施的初級階段,廣大林農大都持觀望態度,對政策缺乏預期,所以效率水平依然持續低下;造成2008年平均技術效率水平劇烈下降的原因可能是,2008年發生的全球性金融危機對各個產業都造成了很大沖擊,整個國家處于萎靡不振的狀態,政府啟動4萬億投資計劃,營林固定資產投資在2008年增長了34.6%,2009年增長33.4%,都大大高于2007年29.9%的增幅[5],基層政府為了突擊完成投資任務,出現盲目擴大投資規模和投資結構不合理等現象,導致林業產業投入產出規模和結構都偏離了最優水平,造成林業產業的低效狀態;2009-2011年,隨著集體林改制度的深入開展,相關配套政策逐步得以完善,林業產業市場趨于成熟,林農營林積極性有很大的提升,極大的促進了林業產業平均技術效率水平的穩步提高。

　　4 結論及討論

　　基于納入自然因素作為投入變量的隨機前沿分析,文章對1999-2011年中國31個省(市、區)林業生產的技術效率進行測度,并分析了影響效率損失的原因及歷年平均技術效率分布趨勢,得出以下簡要結論:

　　(1)1999-2011年,我國林業生產有著明顯的技術進步提升的趨勢,平均技術效率水平為0.877,且存在較大的提升空間。從隨機前沿生產函數估計結果可知,通過增加營林資金數量和林業從業人員人數可以顯著提高林業產值水平,自然因素(4-10月平均氣溫,年平均降水量)確確實實對林業生產造成了顯著正影響,表明平均氣溫和降水量等自然因素在林業生產的投入產出分析中是不可忽視的重要因素。

　　(2)由林業生產投入產出彈性分析可知,我國林業生產的規模報酬呈現遞減狀態,林業生產切忌一味追求林地面積的增大,而忽略了林地質量及林業產業結構的合理性;林業資金投入出現浪費和挪用濫用的現象,阻礙了林業產業的發展;林業部門從業人數的產出彈性為負值,表明應加快林業部門的結構調整,增加林業一線從業人員數目,整合精簡人員以提高效率水平;4-10月平均氣溫和年平均降水量對林業生產的貢獻率特別大,表明林業生產對自然因素依賴程度特別高,是以后相關林業生產問題研究中必須納入的考慮因子。

　　(3)對影響林業生產效率水平損失的原因進行分析可知,區域經濟的發展對林業生產具有較強的輻射和帶動作用,有利于降低技術效率損失;代表人力資本的基層林業站工作人員文化素質水平也有利于改善技術效率水平;財政支林比重在很大程度上造成了技術效率的損失,造成這一與現實理論分析相違背的現象的原因可能是,這與林業資金利用的內部結構有關,有些貧困林區在爭取到林業財政撥款后,將其用于支付工資、辦公費、招待費等非林業生產中,出現專項資金不專用的現象;自2003年實施的集體林改政策減少了技術效率的損失,在一定程度上促進了林業生產技術效率水平的提升。

　　(4)對1999-2011年我國31個省(市、區)林業生產的平均技術效率水平變化進行分析,可以發現技術效率水平呈現不斷上升趨勢,個別年份由于惡劣的自然災害、經濟危機或是制度的不完善等造成技術效率的短暫下滑,但是,整體林業市場呈現日益成熟的趨勢,林農積極性也有了很大提高,相關政府部門應進一步完善相關配套政策,保障林業生產技術效率水平的穩步提升。另外,限于篇幅原因,研究側重點在于分析我國31個省(市、區)林業生產的平均技術效率水平變化趨勢及變化原因,并未結合各省域自然資源狀況、經濟發展態勢、人力資本水平等因素對區域間的效率水平差異狀況進行深入探討,這為后續研究提供新的切入點。

　　總之,納入自然因素的隨機前沿分析對中國林業生產技術效率水平有著更為全面準確的測度,為相關林業投入產出分析提供新的研究視角。根據實證分析結果,可以提出改善中國林業生產技術效率水平的相關政策建議:加大對林業系統工作人員的培訓力度,提高人力資本水平;加快林業部門結構調整,林業系統從業人員向第一線傾斜;加強對森林病蟲鼠害的預防和監測工作,促進林業生產技術的研發和創新;科學計劃地增大林地面積,注意提高林地質量及林業產業結構的合理性;提高財政支林比重的同時,完善林業專項資金利用途徑的監督機制,避免財政林業支出的無效利用

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