李勇飛 張萍 李朝洪
摘 要:文章基于30個省份2010—2020年的面板數(shù)據(jù),運用SBM模型測算出各省份的林業(yè)生態(tài)效率值。結果發(fā)現(xiàn),研究期內林業(yè)生態(tài)效率存在明顯的地區(qū)差異,空間分布呈“東高西低”的格局。其中生態(tài)效率最低的是黑龍江省,最高的是北京市。文章的啟示在于,我國應重視林業(yè)經濟的發(fā)展質量,加大對西部地區(qū)的優(yōu)惠政策與經濟支持,促進人才、技術等高端要素向西北地區(qū)流動。
關鍵詞:林業(yè)經濟 林業(yè)生態(tài)效率 資源錯配測度
中圖分類號:F326.2 ?文獻標識碼:A
文章編號:1004-4914(2023)04-143-03
林業(yè)的高質量發(fā)展會給國家生態(tài)高質量持續(xù)發(fā)展提供了強有力的支撐。20世紀初,中國林業(yè)取得了跨越式的進步,以往粗放式的砍伐經濟增長方式轉變成綠色、環(huán)保的林下經濟,但其生態(tài)資源的合理配置、投入產出效率等仍有待提高。因此,如何提高林業(yè)生態(tài)效率,促進林業(yè)綠色發(fā)展、可持續(xù)發(fā)展和高質量發(fā)展具有重要意義。
一、文獻綜述
目前,諸多學者針對林業(yè)生態(tài)效率也展開研究,洪名勇
等[1]認為2007—2018年中國林業(yè)生態(tài)效率整體上呈現(xiàn)出先降低后升高的波動趨勢;姜微等[2]指出各省份的林業(yè)生態(tài)效率值分別與濟實力保持基本趨同趨勢,且隨著環(huán)境規(guī)制的強度越高,其產生的成本越來越高,會對生態(tài)效率產生抑制作用;張譯等[3]建立DEA模型得到林業(yè)產出增長速度略快于資源、能源消耗速的結論;陳珂等[4]測算出2004—2013年中國林業(yè)生態(tài)效率均值為0.912,根據(jù)Malmquist生產力指數(shù)分析得出生態(tài)生產率指數(shù)上漲的主要原因是技術進步;鄭宇梅等[5]通過Tobit模型的檢驗得出林業(yè)產業(yè)集聚帶來的外部性會促進產業(yè)生態(tài)效率提高的結論。
二、研究方法
(一)數(shù)據(jù)來源及處理
本文的指標數(shù)據(jù)來源于《中國林業(yè)和草原統(tǒng)計年鑒》《中國環(huán)境統(tǒng)計年鑒》及各省份官方公布的統(tǒng)計年鑒。本文以2010年為基期年份,用各省份歷年的地區(qū)生產總值價格指數(shù)(上年=100)和固定資產投資價格指數(shù)(上年=100)分別對林業(yè)產業(yè)總產值使得2010—2020年的數(shù)據(jù)具有可比性。其中,西藏自治區(qū)缺少數(shù)據(jù)較多,本文暫不研究。
(二)資源錯配測度
傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)包絡分析模型可以客觀的測量多種產出與多種投入的效率比例,排除人為的主觀因素,但會造成投入要素的松弛與冗雜,導致計算得出的生產效率存在誤差。為了克服這缺陷,本文采用超效率模型將SO2排放量和固體廢棄物產生量等非期望產出也納入到該模型中,同時可以非徑向調整投入產出的松弛變量,使模型結果更加精確。通過參考田偉
等[6]的研究建立的具體模型如下:
minρ=
s.t.xgλ+S=x,i=1,2,L,mygλ-S=y,r=1,2,L,ρbgλ+S=b,t=1,2,L,ρλ≥0,S≥0,S≥0,S≥0,j=1,2,L,n(1)
式中,ρ為生產效率值;xik,yrk和btk分別表示第k個決策單元的第i項投入,第r項期望產出和第t項非期望產出指標;n為決策單元(DMU)的個數(shù);j為第j個決策單元;S、S和S分別為投入、期望產出和非期望產出的松弛變量;λj為權重。m,ρ1和ρ2依次表示投入,期望產出和非期望產出的數(shù)量。
本文參考現(xiàn)有文獻[7]的研究,最終選取的投入產出指標如下。
1.投入指標的建立。林業(yè)系統(tǒng)目前的生產任務是投入大量的人力、物力來維護現(xiàn)有的生態(tài)資源,并且通過人工造林、飛播造林等方式培育新的森林資源。在此情況下,各省林業(yè)局都投入了大量的資金、人力和土地等資源。根據(jù)《中國林業(yè)和草原統(tǒng)計年鑒》公布的統(tǒng)計數(shù)據(jù),選取固定資產投資來反映各省份現(xiàn)有的林區(qū)規(guī)模、林區(qū)在崗員工年平均人數(shù)反映勞動力的投入狀況和造林面積反映每年森林資源的增加量。投入指標除了需要考慮資源的消耗,還要考慮因為環(huán)境因素對森林系統(tǒng)造成的損害,選用有害生物面積來表示環(huán)境類投入指標。
2.產出指標的建立。林業(yè)系統(tǒng)發(fā)展過程中必然會通過消耗資源產生經濟價值和帶來環(huán)境負效益,也即投入大量資源,經過培育和生產活動后獲得經濟增長(期望產出),同時產生廢棄物(非期望產出)影響環(huán)境。本文期望產出通常采用代表經濟情況的林業(yè)產業(yè)總產值和森林資源豐富程度及實現(xiàn)綠化程度的造林面積;通過借鑒呂潔華等[8]學者的研究,非期望產出采用林業(yè)工業(yè)SO2排放量和林業(yè)工業(yè)固體廢棄物產生量。
三、結果與分析
采用MATLAB軟件來超效率SBM模型測算中國30個省份的林業(yè)生態(tài)效率值,由于篇幅有限,僅列示2010、2014、2017以及2020年代表性年份的測算值。
2010年我國林業(yè)生態(tài)效率處于較高水平的省份多數(shù)處于東西部地區(qū),主要是由于東部地區(qū)的經濟較為發(fā)達,西部地區(qū)的森林面積遼闊,用于投入林業(yè)系統(tǒng)的資源較為豐富。而2014年相對于2010年西部大部分省份的效率值出現(xiàn)較大波動,如貴州依靠少量資源消耗獲得期望產出的大幅度上漲,生態(tài)效率得到上升,而云南、新疆等地因為工業(yè)產生的非期望產出漲幅過高,抑制了生態(tài)效率的提升;東部和中部地區(qū)效率值相差不大,效率值呈現(xiàn)無規(guī)律分布。2017年的生態(tài)效率值相對2015年來說波動集中在西部地區(qū),原因在于國家推出全面禁止商業(yè)砍伐政策后,林業(yè)產業(yè)總產值的發(fā)展受到阻礙,使得生態(tài)效率值也急劇下滑。但東中部地區(qū)變化不大,故效率值在空間范圍內出現(xiàn)較明顯區(qū)域分布差異。2020年與2017年相比,大多數(shù)省份的效率值得以改善,其中變化最大的是新疆、福建和寧夏,主要是因為人力和資源以及非期望產出的減少,在雙向作用下期望值上漲。而東北地區(qū)的效率值一直處于低下水平,需要通過產業(yè)轉型等綠色方式來提升。
四、結論與建議
超效率SBM模型的測算結果表明,中國30個省份的林業(yè)生態(tài)效率值在研究期內大多在總體上呈逐漸上升的趨勢,空間分布呈“東高西低”的格局,存在明顯的區(qū)域差異。其中生態(tài)效率最低的是黑龍江省,最高的是北京市。
根據(jù)以上研究,我國應重視林業(yè)經濟的發(fā)展質量,大力推行綠色生產方式,加快推動傳統(tǒng)林業(yè)產業(yè)向數(shù)字化、智能化轉型,實現(xiàn)經濟增長方式向綠色化轉變;同時還應該加大對西部地區(qū)的優(yōu)惠政策與經濟支持,促進人才、技術等高端要素向西北地區(qū)流動,打破其發(fā)展的局限性。
[基金項目:我國林業(yè)要素稟賦與技術進步偏向耦合發(fā)展對產業(yè)結構升級的作用機理及效應分析研究(20BJY077)]
參考文獻:
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(作者單位:東北林業(yè)大學經濟管理學院 黑龍江哈爾濱 150040)
[作者簡介:李勇飛,碩士研究生,研究方向為經濟統(tǒng)計學;張萍,碩士研究生,研究方向為經濟統(tǒng)計學;李朝洪,博士,副教授,主要從事農林經濟管理、經濟統(tǒng)計學研究。]
(責編:賈偉)