对中国林业生产的技术效率测算与分析

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1、对中国林业生产的技术效率测算与分析ok3p;Hanninen[4]运用DEA模型对芬兰19个公益林的生产要素配置效率进行测算研究,发现其投入产出效率差别很大,在投入方面至少可以节约20%的投入成本。宋长鸣[5]运用随机前沿分析方法估计了各省区2002-2009年的林业技术效率,产出变量以各省区林业总产值表示,投入变量以林业系统各地区从业人员年末人数和林业固定资产投资来表示,并分析了林业技术效率的影响因素。国内外类似研究已日渐趋于成熟,但是,国内大部分学者在分析林业生产效率时忽视了一个非常关键的问题,即林业产业有其独特的自然属性,自然环境因素对林木生长有着不容忽视

2、的作用。Hausenbuiller[6]通过分析提出,林业生产效率的高低取决于自然中光、热、水、土壤营养等自然因素的影响。JunYenLee[7]运用三阶段DEA模型对2001年全球89家森林和纸业公司的生产要素配置效率进行分析,并把自然环境因素和统计噪声加入分析模型中,发现其确实会对效率值产生影响。类似的观点国内研究也有提出,姚晓红[8]对近30年来气候变化对小陇山林业资源的正常生长进行综合分析和量化计算后发现,影响森林资源正常生产的主要气象条件是≥0℃积温及降水量,且水热的合理配置特别重要。除了自然因素外,资本投入和人力资本因素对商品林生产要素配置效率的提升

3、也特别重要。另外,目前测度技术效率的方法主要有两种:一种是无参数的数据包络分析(DEA),一种是有参数的随机前沿分析(SFA)。与DEA方法相比,SFA由于需要参数而有所不便,但也更有利于更为合理的解释技术效率损失的原因。特别是针对“农业生产”这一研究对象,农业生产是“经济再生产与自然再生产交织在一起的生产过程”[9],不可控的自然因素对农业生产技术效率不仅会产生影响,而且有时候其影响甚至是决定性的。有研究者证实,对于中国农业经济而言,SFA估计总体上优于DEA估计,应用前景也应该更为广泛[2]。因此,基于林业产业的小农业属性,笔者决计采用随机前沿分析(SFA)

4、方法,并将自然因素变量纳入林业生产函数,以期更为准确测度中国林业生产技术效率水平,发现自然因素及各个投入要素对林业生产的贡献程度,分析自然条件、社会经济条件、政府重视程度及人力资本等因素对效率值的影响,在此分析基础上提出提高林业生产力的可行性建议。2变量说明与模型构建2.1变量选择与数据来源本文采用林业生产投入产出变量来构建生产函数,主要变量定义如下:①林业产出变量。林业产出用林业总产值表示。②林业投入变量。土地投入用林地面积来表示;劳动力投入用林业系统年末从业人数来表示;资本投入用营林固定资产投资来表示,是指对营林固定资产进行更新、改造、扩建、新建提供必要的资

5、金保障;自然因素投入用4-10月平均气温,年平均降水量来表示,姚晓红[8]测定出主要气象要素对森林生长的影响程度为:≥0℃积温>年平均降水量>4-10月平均气温,由于积温数据的缺失,所以选用4-10月平均气温和年平均降水量来表示自然因素的投入。影响林业生产技术效率的因素包含社会经济条件、人力资源及自然灾害等方面的因素,参考已有相关文献[3-5],初步假定7个变量作为影响林业生产的主要因素:人均GDP,反映当地经济发展水平;支林比重,即财政支林占地方财政支出的比重,反映政府对林业发展的重视程度;基层林业工作站平均文化程度,代表人力资本水平,平均文化程度

6、用平均受教育年限来表示,假定大专、高中或中专及初中以下文化水平的受教育年限为16年、12年、9年,以各层次文化水平的各基层林业工作站人数进行加权,计算所得即为各省基层林业站工作平均受教育年限[5];火灾受害森林面积;森林病虫鼠害发生率,反映自然灾害对林业生产技术效率的影响;森林病虫鼠害防治率,反映防治技术水平对林业生产技术效率的影响;制度虚拟变量,此处主要考虑林权制度改革的影响,林改之前取值为0,林改之后取值为1。研究选用中国31个省(市、区)1999-2011年的面板数据,分析所用的样本数据来源于1999-2011年的《中国林业统计年鉴》、《中国农村统计年鉴》

7、,同时,为了剔除价格因素的影响,所有以货币为单位的数据均以1999年为基准的不变价格进行计算处理。2.2模型构建2.2.1随机前沿生产函数Farrel于1957年最早提出随机前沿分析方法(SFA),随后得到了众多学者的广泛应用和发展。MeeusenVandernBroeck[10],Aigneretal.[11]和BatteseCorra[12]三篇论文的发表则标志着随机前沿技术的诞生。建立具体的随机前沿模型时,需要考虑设定生产函数形式。由于传统的CD生产函数暗含一个前提假设:各种生产投入要素的替代弹性为0或1。在确定农户农业生产的生产函数形式时,由于事先并不知

8、道各种生产投入要素之间的