林業勞動生產率的區域差異及收斂性研究

王坤　馬國勇

摘 要：本文以區域林業系統的勞動生產率為研究對象，采用泰爾指數分析了2000—2018年30個省級行政地區的絕對差異演變，同時利用面板固定效應模型檢驗了區域相對差異的條件收斂特征。研究結果表明，我國林業勞動生產率呈快速上升趨勢，空間上呈現東、中、西依次遞減的分布格局，區間差異在逐步縮小，區域內差異在逐年擴大。全國整體及東、中、西三大區域同時存在顯著的條件收斂特征，林業發展落后地區的追趕效應更為突出，林權制度改革實施顯著加快了區域林業勞動生產率的收斂速度。林業產業結構調整和技術創新對勞動生產率提升的驅動效應非常顯著。經濟發展在2008年以后的拉動效應更為明顯，之前的增長動力對森林資源蓄積量的稟賦依賴度更高。為實現我國林業的轉型發展，應著力優化林業資本要素的區域配置、加快產業結構調整以及促進技術創新。

關鍵詞：林業;勞動生產率;區域差異;收斂性

作者簡介：王坤，東北林業大學經濟管理學院博士研究生（哈爾濱? 150006）;馬國勇，東北林業大學經濟管理學院教授（哈爾濱? 150006）

DOI編碼：10.19667/j.cnki.cn23-1070/c.2022.03.010

一、問題的提出

林業作為中國經濟的基礎性產業，已經發展成為一個包含營林、采伐、制造和服務等多個鏈條的產業生態系統。林業勞動生產率能夠反映林業發展的技術水平和經濟效應，其動力來源除了基本的生產投入要素以外，還包括經濟發展、產業結構、技術創新以及資源稟賦等諸多驅動因素，由此也形成了非均衡的區域發展格局。當前，中國經濟已由高速增長階段轉向高質量發展階段，以結構調整和技術創新破解傳統粗放型增長方式的累積效應成為供給側結構性改革的關鍵任務之一，林業經濟增長也同樣面臨著提質增效和轉型發展的迫切需要。因此，深入分析中國林業經濟增長的區域差異演變規律及收斂特征，不僅能夠深入了解林業經濟增長的區域特征，也可以為提升林業勞動生產率指明方向，并進一步為林業經濟的高質量發展提供理論依據和決策參考。

林業勞動生產率為林業產出與就業人數的比率，傳統林業向現代林業轉變的本質特征便是林業勞動生產率的不斷提高。關于勞動生產率的討論，一直是林業經濟增長領域的重要研究內容。由于現有文獻通常將林業界定為勞動密集型產業，因此這些研究也主要集中在分析林業勞動生產率的區域差異、行業差異以及轉型發展等方面。奉欽亮、張大紅評價了我國林業的省域競爭力，其中勞動生產率是造成區域競爭力出現較大差距的重要因素。1成德寧、李燕基于1992—2012年全國省際面板數據的回歸分析發現，林業比重與第一產業勞動生產率呈現正相關關系。2從比較勞動生產率來看，我國南方集體林區林業第二產業和第三產業的勞動生產率顯著高于第一產業。3另一類文獻對林業勞動生產率的研究是基于投入產出框架，借助生產函數定量測度要素投入的邊際貢獻，進而分析勞動生產率的提升路徑。孫群英等對我國重點國有林區經濟增長驅動效應的實證分析發現，相對于勞動對林業經濟增長的邊際貢獻，資本的貢獻更大。4 張濱、呂潔華基于CD生產函數框架也得出相同結論，但是林業勞動力存在投入冗余，亟需通過勞動力轉移推動產業結構向資本密集型過渡。5張自強采用改進的CES生產函數測算了我國27個省份營林要素的產出彈性，結果表明勞動投入的產出彈性最高、營林費用居中、機械動力最小，其原因主要來自要素配置和技術支持的區域差異。6由于傳統生產函數設定無法分離技術因素和結構因素的影響，越來越多的文獻將焦點轉向包含勞動投入的林業全要素生產率研究。林業全要素生產率是林業產出與多種投入要素綜合的比率關系，7體現了技術進步和要素配置對勞動生產率的影響，近年來應用最為廣泛的測算方法主要為數據包絡分析（DEA）和隨機前沿分析（SFA）。黃韶海等利用投入導向的DEA模型測算分析了中國31個省（自治市、直轄市）不同時間節點的林業生產效率，結果發現大多數省份的技術效率均處于較低水平。8史常亮等運用SFA-Malmquist方法進行實證研究，結果發現中國林業生產中普遍存在技術無效現象，全要素生產率增長主要來自技術進步。9

在林業勞動生產率的實證研究中，另一個重要的內容是進行區域差異演變的收斂分析。在新古典增長理論框架內，林業勞動生產率的增長主要取決于資本深化和外生技術進步，受邊際報酬遞減規律的影響，資本深化驅動的勞動生產率增長在區域間將會呈現收斂趨勢。10考慮到技術進步的后發優勢，落后地區的生產效率同樣會表現出追趕效應，但是受到前沿技術的限制最終取決于自身的技術創新水平。關于林業生產率收斂的文獻，國內研究主要聚焦技術效率和全要素生產率，而對勞動生產率的收斂性考察明顯不足。黃安勝等基于省際面板數據的實證研究發現，中國林業技術效率不存在全域絕對收斂，但是東西部地區均存在俱樂部收斂。1周越和梁小珍基于面板數據的DEA方法和回歸分析表明，我國2006—2015年間的省際林業全要素生產率存在條件收斂。2黃書苑和馬丁丑的研究則進一步提供了林業全要素生產率收斂的微觀家庭證據，研究發現我國西北地區家庭林業全要素生產率會隨著時間的推移收斂于自身的穩定水平。3上述文獻為我國林業全要素生產率的收斂機制提供了豐富的經驗證據，但是全要素生產率收斂并不意味著勞動生產率一定收斂，還取決于林業生產中資本深化的階段性特點，這也成為本文研究的重點。

綜上所述，現有文獻主要集中在林業全要素生產率的定量測算和收斂分析，而對林業勞動生產率的深入研究相對不足。以第一產業角度研究林業經濟的文獻居多，綜合考察林業經濟系統的研究較少。然而，林業是包含第一、二、三產業的系統性產業，林業三次產業的有效銜接推動著林業勞動生產率的提升，林業勞動力在林業系統內部向第二、三產業的轉移是林業勞動生產率提升的重要驅動力，而以要素重置為特征的結構調整和技術創新是林業高質量發展的核心內容。鑒于此，本文以林業系統的勞動生產率為研究對象，以林業投入產出系統為基礎，重點考察投入產出系統影響林業勞動生產率的內外部因素，包括投入產出系統內部因素決定的林業勞動生產率收斂機制和外部因素對穩態增長率的影響，進而探討林業高質量發展的結構調整和創新路徑。

二、研究方法與數據說明

（一）研究方法

1. 泰爾指數

泰爾指數又稱為泰爾熵標準，是利用信息論中的信息熵概念來計算收入差距的重要分析工具，是進行不平等研究和差異分析的重要研究方法。用泰爾指數進行差異研究時，它將總差異具體分解為區內差異和區間差異，在此基礎上進一步分析差異產生的原因。4Shorrocks對多種不平等測度指標進行綜合分析后發現，泰爾指數具有易于分解的優勢，非常有利于分析區內差異和區間差異的變動情況對于總體差異的影響程度。5本文借用這一方法來計算林業勞動生產率的區域差異。泰爾指數的基本計算公式為：

式中，[G]表示林業勞動生產率區域差異的泰爾指數，[lpi]為第[i]個省份的林業勞動生產率，[lp0]為所有省份的平均林業勞動生產率，[n]為樣本省份的數量。當個體樣本分別屬于不同組別時，泰爾指數還可以衡量出組間差異與組內差異對整體差異的貢獻。由此可進一步定義，所有樣本省份被劃分為[K]組，每組包含省份的數量為[nk]，用[yi]表示第[i]個省份的勞動生產率占所有省份之和的比例，[yk]為第[k]組所占比例。于是泰爾指數的分解式可表示為：

其中，[GB]和[GW]分別為組間指數和組內指數，用以衡量林業勞動生產率差異的組間差距和組內差距，其中組內差距由各組的組內指數之和構成。泰爾指數越大，表明林業勞動生產率的區域差距越大，反之區域差距越小。

2. 收斂模型

收斂假說源于新古典經濟學中的趨同理論，落后地區往往會以更快的增長速度表現出對發達地區的追趕效應，因而各地區在長期內會趨于相同的穩態增長率。期望的穩態增長率由外生技術進步決定，但是現實中的外生技術并不是完全溢出，而是受到前沿技術壟斷和其他稟賦因素的影響，因此便產生了絕對[β]收斂和條件[β]收斂兩種假說，后者意味著各地區存在由外部因素決定的不同穩態增長率。本文采用更加貼近發展實際的條件[β]收斂來分析林業勞動生產率的趨同效應，并設定如下面板模型的收斂方程：

其中，[lnflpi，t+1-lnflpi，t]代表[i]省份于第[t]期至第[t+1]期的林業勞動生產率增速，[X]為一組控制變量，[δ]、[η]和[ε]為個體效應、時間效應和隨機擾動項，[α]、[β]和[γ]為回歸系數。

參數[β]又稱收斂系數，其符號小于0時說明林業勞動生產率的增長速度與其初始水平呈現負相關，林業勞動生產率較低省份相比較高省份具有更快的增長速度，整體呈現條件收斂趨勢;當符號大于0時則意味著正相關關系，存在發散性趨勢。由此，可進一步計算出較低林業勞動生產率省份追趕較高省份的收斂速度為：

[v=-ln1+β]

（二）變量數據

本文考察對象為包含三次產業的林業系統，因此林業勞動生產率（[flp]）采用整個林業系統的增加值與從業人數之比來測量，單位為萬元/人。考慮到林業系統產業結構比重相差懸殊，采用國民經濟核算中的三次產業增加值指數將林業分行業增加值轉換為2000年可比價，然后加總獲得整個林業系統的可比價增加值。

收斂模型的被解釋變量為林業勞動生產率的增長率，采用相鄰兩期的自然對數之差來測度;核心解釋變量為基期林業勞動生產率的自然對數。參考經濟增長趨同理論和收斂分析經典文獻，1本文選取林業產業結構（[fis]）、人均森林蓄積量（[pfs]）、技術創新（[tec]）、經濟發展（[py]）和人力資本（[hc]）作為條件收斂模型的控制變量，所有變量均取自然對數以降低異方差對模型估計產生的影響。其中，林業產業結構采用林業系統第二、三產業之和所占百分比來測量，人均森林蓄積量采用森林資源面積與人口總量之比來測量，技術創新采用國內專利申請授權數量來測量。經濟發展采用人均國內生產總值來測量，并利用人均國內生產總值指數調整為2000年可比價。人力資本通常采用從業人員平均受教育年限來測量，但是準確連續的林業勞動力受教育水平數據難以獲得，因此本文借鑒已有文獻的處理方法采用林業系統在職人員的平均工資水平作為代理變量。1

本文采用2000—2018年中國30個省（自治區、直轄市）的面板數據，由于數據資料限制未包括西藏和港澳臺地區。其中，東部地區包括北京、天津、河北、遼寧、上海、江蘇、浙江、福建、山東、廣東和海南11個省和直轄市;中部地區包括山西、吉林、黑龍江、安徽、江西、河南、湖北和湖南8個省;西部地區包括內蒙古、廣西、重慶、四川、貴州、云南、陜西、甘肅、寧夏、青海和新疆11個省、自治區和直轄市。本文涉及林業經濟指標的原始數據主要來源于EPS數據平臺的中國農林數據庫，其他原始數據則來自歷年《中國統計年鑒》。

三、林業勞動生產率的區域差異演變

（一）區域差異分析

本文分別從省級和三大區域層面測算了林業勞動生產率的差異性，考慮到篇幅的限制，下面僅列出了全國及東、中、西部地區2000—2018年的林業勞動生產率數據（見表1）。全國整體林業勞動生產率表現出持續提升的態勢，由2000年的35.12萬元/人增加到2018年的829.64萬元/人，提升了22.6倍，年均增長速度達到19.21%。其中，2000—2008年間林業勞動生產率提升相對緩慢，隨著全國以“均山到戶”為主體的集體林權制度改革實施，2009—2018年則實現了更快速度的增長。從區域比較來看，東部地區林業勞動生產率最高，中部地區次之，西部地區最低，空間上持續呈現東、中、西依次遞減的分布格局。林業勞動生產率所呈現的區域差異可能與區域經濟發展水平存在一定的關系，相比于中西部地區，東部地區的經濟條件較好，技術較為先進，企業效益較高，這在一定程度上會對林業勞動生產率產生積極的影響。截至2018年東、中、西部地區的林業勞動生產率相較于2000年依次提升了20.5倍、

26.6倍和28.9倍，年均增長速度分別達到了18.58%、20.25%和20.77%。相比于絕對數量上的自東向西降低，年均增長速度表現出相反的變化特征，這說明盡管三大區域的林業勞動生產率絕對差異在持續擴大，但是卻存在增速上的趨同效應，后文將借助收斂模型的參數估計做進一步驗證。

本文計算了區域林業勞動生產率的泰爾指數（見圖1），可以發現三大區域內部的林業勞動生產率差異也呈現出不同的變化特征。從整體比較來看，西部地區林業勞動生產率的內部差異要遠遠高于其他兩大地區，東部和中部地區的內部差異較為接近，但是從2000—2018年期間的平均水平來看則東部地區要略高于中部地區。從時序變化特征來看，東部地區泰爾指數整體呈現明顯的上升趨勢，僅在2005至2010年期間表現出小幅波動，說明地區內部的絕對差異在持續擴大。中部地區呈現出先降后升的變化趨勢，其數值于2008年降至低點，隨后的快速上升則揭示出地區內部差異在持續擴大的事實。西部地區的泰爾指數呈現出更為顯著的持續上升趨勢，而且其數值一直高于東部和中部地區，說明其內部的林業勞動生產率差異程度更甚。以2018年為例，結合林業增加值和林業勞動力數據可以發現，東部地區以占全國林業系統15.51%的勞動力生產全國44.94%的林業產出，其林業系統的整體生產效率要高于中西部地區。而中部地區用48.37%的勞動力生產29.52%的林業產出，西部地區用36.12%的勞動力生產25.55%的林業產出。這一方面表明中西部地區的經濟發展水平存在較大內部差異，另一方面也說明兩個地區林業系統內部的要素使用效率較低，林業剩余勞動力轉移和內部產業結構優化尚有較大的提升空間。

（二）區域差異分解

為了探究區域林業勞動生產率的整體差異及來源，本文進一步將全國整體的泰爾指數分解為區間差異和區內差異（見下頁表2）。從整體來看，全國泰爾指數由2000年的0.4015增至2018年的0.5014，林業勞動生產率的區域差異非常明顯且呈現波動擴大趨勢。區間差異和區內差異對總體差異的貢獻率此消彼長，前者呈現逐年下降趨勢，而后者則呈現逐年上升趨勢。這說明，隨著國家西部開發、中部崛起以及東北振興等一系列區域經濟政策的相繼出臺和深度實施，區域間的經濟發展差距在逐步縮小，但是區域內的發展差距卻在持續擴大。

具體而言，林業勞動生產率的總體差異在2015年以前主要來自區間差異，之后則主要由區內差異帶來。2000年區間差異貢獻率高達60.01%，到2014年則持續下降到50.05%，截至2018年進一步降至31.96%，林業勞動生產率的區間差異呈現不斷縮小的變化趨勢。與區間差異相反，區內差異貢獻率由2000年的39.99%持續攀升至2018年的68.04%，并于2015年之后持續高于50%，林業勞動生產率的區內差異在不斷擴大。盡管中西部地區內部差異較大，但是東部地區林業產出規模更大且勞動生產率更高，因此其內部差異對整體差異的貢獻率所占份額也較高，期間內的貢獻率一直遠遠高于中西部地區。2000—2018年間，三大區域內部差異的貢獻率均呈現持續上升趨勢，東部地區由25.52%上升至37.97%，中西部地區則分別由9.64%、4.83%上升至13.63%和16.61%，西部地區林業勞動生產率的內部分化程度要高于中部地區。

四、林業勞動生產率的收斂特征分析

（一）收斂性檢驗

本文采用面板個體固定效應模型對區域林業勞動生產率的收斂性進行估計，并逐次估計了無控制變量模型、有控制變量模型以及分位數模型，以深入揭示我國區域林業勞動生產率收斂的控制效應和分層效應（模型估計結果見下頁表3）。

模型1為不包含控制變量情況下的面板個體固定效應估計結果，收斂系數為負且在1%統計水平上顯著，這意味著較低地區的林業勞動生產率對較高地區確實存在追趕效應。盡管模型1控制了個體效應，但是卻忽視了諸多尚可識別因素對穩態增長率的影響，因而會低估收斂系數，這從模型2的估計結果便可以看出。模型2的收斂系數依然顯著為負，而且其絕對值也獲得了非常明顯的提升，區域林業勞動生產率的年均收斂速度由模型1的4.88%提高到28.34%。條件收斂意味著各省份的林業勞動生產率在長期內會逐漸向自身的均衡水平靠近且保持穩定，但是地區間穩態增長率的相對位置卻是會長期存在的，這主要由生產系統之外的相關因素所決定。其中，林業產業結構變量的估計系數顯著為正，表明以要素流動為特征的結構升級會提高林業系統的整體勞動生產率。技術創新變量的估計系數也顯著為正，體現了技術支持對林業勞動生產率的積極效應，這一方面來自林業系統內部技術創新的直接推動作用，同時也來自其他產業技術創新的溢出效應。經濟發展變量的系數估計值為正且非常顯著，說明經濟發展水平較高地區的林業勞動生產率往往也會表現出更高的穩態增長，這主要來自本地市場需求側拉動和產業間的聯動效應。人力資本和人均森林蓄積量的回歸系數估計不顯著，前者可能來自工資水平與人力資本匹配程度較低的影響，后者則反映了地區間森林資源依賴路徑的差異，較低地區可能更積極發展第二產業而提升勞動生產率。

從分位數回歸結果來看，四個分位點上的收斂系數均為負且非常顯著，體現出林業勞動生產率在提升速度上存在著明顯的分層效應。其中，下四分位數、中位數、上四分位數省份的年均收斂速度分別為23.62%、28.09%和33.27%，增速較快地區的林業勞動生產率收斂速度也更快，追趕效應更為明顯。根據邊際報酬遞減規律，林業勞動生產率增速較快的省（自治區、直轄市）往往資本要素的積累水平也相對較低，更多處于邊際遞增階段，因此具有相對更快的生產率增速，地區間的追趕效應更為明顯，這意味著落后地區的追趕效應也會隨著林業勞動生產率的不斷增速而逐漸放緩。不同分位上的控制變量估計符號與模型2一致，僅個別變量的顯著性在不同分位點上有所降低，外部因素對穩態水平的影響依然明顯。

（二）異質性分析

為了進一步考察我國三大區域的林業勞動生產率是否存在內部收斂以及收斂差異，本文分別估計了東、中、西三個面板收斂模型。同時，國家于2008 年實施了以“均山到戶”為主體的集體林權制度改革，極大地激發了林業生產的積極性，林業勞動生產率提升迎來了制度紅利期。為此，本文將樣本分為2001—2008年和2009—2018年兩個階段，以通過收斂模型的估計來考察林權制度改革政策實施對勞動生產率收斂的影響（相關估計結果見下頁表4）。

從區域異質性來看，東、中、西部地區樣本的收斂系數均為負且非常顯著，說明我國林業勞動生產率同時存在三大區域內部的俱樂部收斂特征。但是，區域間收斂速度卻存在較大差異，這與前文分析曾指出西部地區林業勞動生產率的內部絕對差異最大、東部地區略高于中部地區的特征有關，因為絕對差異越大則預示著省份間的要素稟賦差異也較大，因此根據邊際遞減規律便會出現更為顯著的落后地區追趕效應，進而表現為不同的收斂速度。回歸結果也顯示，西部地區林業勞動生產率的內部年均收斂速度為37.45%，東、中部地區則分別為29.64%和16.89%，確實存在絕對差異越大則相對收斂速度越快的事實。從控制變量來看，林業產業結構對東部地區穩態增長的促進作用更為顯著，技術創新的促進作用主要集中在東中部地區，經濟發展拉動效應在三大區域內部的表現均有所降低，人力資本在東部地區顯著但卻面臨用工成本增加的壓力，人均森林蓄積量在西部地區顯著且表現為資源依賴效應。

從政策異質性來看，表4中后兩列的收斂系數絕對值存在明顯差異，但是符號都為負且非常顯著。這表明，林權制度改革實施前后的兩個階段內均存在顯著的區域林業勞動生產率條件收斂趨勢，但是受政策沖擊的影響則表現為不同的收斂特征。從收斂速度來看，落后省份追趕發達省份的年均收斂速度分別為40.69%和55.60%，政策實施顯著加快了林業勞動生產率的區域收斂速度，落后省份在這一過程中收獲了更多的政策紅利。從控制變量來看，林業產業結構在政策實施前對穩態增長表現為積極效應，之后則不顯著，說明大多數地區均面臨著產業結構調整升級的挑戰。經濟發展對林業勞動生產率增長的拉動效應在政策實施后更為顯著，而2000—2008年期間的增長主要依賴自森林資源蓄積量的稟賦優勢。

（三）穩健性檢驗

為了更好評價區域林業勞動生產率的收斂結論，本文對樣本數據做了每四年取平均值的滾動平滑處理，以消除經濟發展周期波動可能造成的潛在影響，最終獲得150個有效樣本。這里依然采用面板個體固定效應對收斂方程進行估計，表5分別給出了全國以及東、中、西部三大區域樣本的穩健性檢驗結果。不難看出，四個方程的收斂系數估計值依然為負且非常顯著，說明基于面板回歸模型的區域林業勞動生產率條件收斂結論具有穩健性。此外，控制變量的估計系數符號也與非平滑樣本基本一致，個別變量符號的變化主要來自平滑處理后降低數據指標波動性的影響。

[責任編輯 求實]