基于DEA方法的林业生态经济模式投入产出效率分析——以黑龙江森工林区为例

齐木村，于波涛

(东北林业大学经济管理学院，黑龙江哈尔滨 150040)



基于DEA方法的林业生态经济模式投入产出效率分析
——以黑龙江森工林区为例

齐木村，于波涛*

(东北林业大学经济管理学院，黑龙江哈尔滨 150040)

运用DEA分析方法，基于黑龙江森工林区的产业体系，对黑龙江森工林区林业生态经济模式进行产业划分，以最具代表性的营林产业、森林生态旅游产业、林下经济产业的产值作为产出指标，以固定资产投资完成额及在岗职工年均工资为投入指标，对黑龙江森工林区林业生态经济模式进行投入产出效率评价。结果表明，增加林业投入，扩大林业生态经济发展规模可以有效提高黑龙江森工林区的生态经济效益。另外，应将森林生态旅游作为投资重点。

DEA；黑龙江森工林区；林业生态经济模式；投入产出效率

林业既是国民经济的基础产业，又是重要的社会公益事业。2014年4月1日，黑龙江森工林区全面停止商业砍伐，林业产业的转型升级成为必然出路，高效率的林业生态经济成为研究热点。黑龙江森工林区自1998年响应国家生态建设发展政策以来，借鉴国内外发展经验，开创了具有地域特色的林业生态经济发展模式，促进了当地林业的可持续发展，然而其投入产出效率仍有待提高[1]。提高投入产出效率是实现林业可持续经营的基本要求，也是发展现代林业的关键性工作之一。林业的高效发展，一方面要求林业投入要素的适度规模和合理配置，另一方面又要使得生态环境得到改善，经济社会得到发展，最终使人们享受到林业发展带来的多重福利[1]。基于多重目标需求，DEA成为主要研究方法。赖作卿等[2]运用DEA方法对广东林业投入产出效率的区域平均值进行比较分析，并针对各地提出发展措施；田淑英等[3]运用DEA评价模型，对1993～2010年间我国林业投入产出效率进行测算和分析，从而找出发展的制约因素；米锋等[4]运用DEA评价模型对甘肃林业投入产出效率进行测算和分析，从而提出改进建议。国内外关于林业投入产出效率的研究侧重于林业经济效益的计量，对于林业的社会效益和生态效益则体现较少。为了研究林业生态经济发展模式现状与改进策略，更好地体现林业的生态效益，该文基于现代林业的生态林业产业化发展趋势，对林业生态经济模式进行产业划分，在此基础上以各产业的产值作为产出指标，借鉴前人的DEA研究方法，对黑龙江省森工林区林业生态经济模式投入产出效率进行评价研究。

1 材料与方法

1.1 研究对象概况 黑龙江森工林区是全国最大的重点国有林区和森林工业基地，经营总面积1 009.8万hm2，占全省面积的22.0%；有林地面积850.7 hm2，占全省林地面积的44.1%；活立木总蓄积7.9亿m3，占全省活立木总蓄积的47.4%，森林覆被率84.3%，单位蓄积90 m3/hm2。黑龙江森工林区顺应国家政策导向及现实发展需求，借鉴国内外成功经验，不断探索生态经济发展模式并取得了一定的发展成效，根据当前发展状况，黑龙江森工林区最具代表性的生态经济产业模式主要有以下几种。

1.1.1 营林产业模式。 营林工作是林业生态经济建设的重要基础，是林业可持续发展的重要保障。“十二五”期间，黑龙江森工林区重点开展造林绿化工程及森林抚育工作，更新造林、人工造林、补植造林、退耕还林均取得重大进展，同时生物质能源林与经济果林、苗圃培育不断实现科技创新与产业增值，成为生态经济发展的强大动力。另外，为顺应产业发展，营林绿化法律制度与保障体系不断完善。

1.1.2 森林生态旅游模式。近年来，森林生态旅游热度攀升，成为黑龙江森工林区林业生态经济的重要发展机遇。黑龙江森工林区旅游资源丰富，散布其中的小兴安岭、张广才岭和完达山等山脉高山植物群落繁茂且原始生态保存状况良好；拥有32处对外开放的生态旅游景点，24处国家森林公园，2处国家地质公园，18处省级森林公园，15条黄金漂流旅游线及10大滑雪场；中国雪乡、亚布力滑雪场、柴河小九寨沟等更是享誉全国。立足于林区资源开发的生态旅游模式是最主要的生态经济模式之一，也是黑龙江森工林区生态经济发展的重点。各大旅游区紧跟市场形势，完善基础设施并创新营销方式，生态旅游已成为黑龙江森工林区的支柱产业之一。

1.1.3 林下经济产业模式。林下经济指充分利用林下土地资源和林荫优势从事林下种植、养殖等立体复合生产经营，从而使农林牧各业实现资源共享、优势互补、循环相生、协调发展的生态农业模式。作为全国最大国有重点林区的黑龙江森工林区一直在谋求转型发展，“不砍树也致富”的林下种养产业契合了黑龙江森工林区转型发展的迫切需求。林下有丰富的山野菜、山药材、山野果、食用菌等有机物质，为人类提供健康的绿色食品与药品，而立足林业生态系统的林下养殖业也不断发展：动植物资源丰富，拥有药用物种600余种，各类食用菌和山野菜300余种，松子、榛子等油料资源20余种，各类浆果20余种，野生动物500余种等。

以上产业发展模式在保护生态环境的基础上创造了可观的经济价值，保证了黑龙江森工林区经济的可持续发展，然而由于资源的有限性，不同产业间资源如何配置，如何实现生态经济模式的高效率发展仍需要进一步研究。为更好地反映当地生态经济发展效率，计量其综合效益，不妨以林业生态经济体系为主体，从产业角度进行划分，对黑龙江森工林区的生态经济模式投入产出效率进行实证分析。

1.2 调查方法 鉴于数据搜集难度较大，该文采用典型调查法，基于黑龙江森工林区现有八大产业：营林产业、木材生产、林业工业、种植养殖、森林食品、生态旅游、北药及清洁能源，进行林业生态经济发展模式划分，选取生态经济效益最为突出的营林、生态旅游及林下经济产业(包括种植养殖、森林食品及北药)作为研究对象，参照《中国林业统计年鉴》及《黑龙江产业发展报告》，考虑到产业划分标准的差异，对2005～2012年研究涉及的几种产业模式数据资料进行搜集及整理。

1.3 分析方法

1.3.1 DEA模型。数据包络分析方法(Data Envelopment Analysis，即DEA)是由Charnes等于1978年首先提出的。这种方法主要采用线性规划方法，利用观察到的有效样本数据，将每一个被评价单位(地区、部门或年份)作为一个决策单元(Decision Making Units，DMU)，进而对决策单元进行生产有效性评价，得出的结果反映各决策单元之间的相对效率。DEA模型是研究具有多个输入，特别是具有多个输出的“生产部门”，同时为“规模有效”与“技术有效”的十分理想且卓有成效的方法。

假设有n个DMU，每个DMUj都有m种类型的输入和s种类型的输出。分别用Xj表示输入，用Yj表示输出。

Xj=(x1j,x2j，…，xmj)T，

Yj=(y1j,y2j，…，ysj)T，j=1，2，…，n

式中，xij>0表示第j个决策单元DMUj的第i种类型输入的输入量；yrj>0表示第j个决策单元DMUj的第r种类型输出的输出量；i=1，2，…，m；r=1，2，…，s；j=1，2，…，n。

评价第j0个决策单元DMU0有效性的C2R模型为：

式中Xj、Yj分别表示投入、产出指标，λj表示单位组合系数，θ、S-、S+等作为评价DMU相对有效性的判断标准，θ表示由模型测算出的相对效率值，S-、S+为松弛变量。若θ=1，且S-0=0，S+0=0，则认为被评价DMU是DEA有效；θ<1，且S-、S+不全为0，则认为被评价DMU是DEA无效。

1.3.2 指标选取。

1.3.2.1 指标选取原则。投入产出指标的选取是DEA评价模型最关键的环节之一。针对研究对象的特点，开展生态经济投入产出效率的研究应具备以下指标选取原则：首先指标选取应方便数据搜集，具有可行性；其次指标选取应保证为各个决策单元共有数据指标；再次，应在以上基础上尽量全面地选取以最真实反映各产业投入产出效率；最后尽量避免不同的决策单元，即产业部门指标数据的交叉。

1.3.2.2 投入与产出指标。基于以上原则，借鉴前人研究成果[2-5]，确立投入指标为：固定资产投资完成额、在岗职工年均工资；产出指标为营林产值、森林生态旅游产值、林下经济产值。决策单元跨度为2005～2012年，数据整理如表1所示。

表1 2005～2012年黑龙江森工林区生态林业投入产出数据

注：参考2005～2012《中国林业统计年鉴》数据，营林产值主要选取《中国林业统计年鉴》林木的培育和种植产值指标；林下经济为狭义林下经济，反映《中国林业统计年鉴》中经济林产品的种植与采集、花卉种植、陆生野生动物繁育与利用指标产值之和。

2 结果与分析

使用Deap2.1软件进行计算，输入相应的产出和投入指标，模型计算结果见表2。

2.1 测算结果分析 根据DEA模型，综合效率值为1即表示DEA有效。由表2可知，2005、2011、2012这3年，黑龙江森工林区林业生态经济模式综合效率值为1，处于DEA有效状态；2006、2007、2008、2009、2010这5年，综合效率值小于1，处于DEA无效状态。8年内平均综合效率值达到0.830，最低值也达到了0.687。整体来看，黑龙江森工林区生态经济模式投入产出效率保持了较高的水平。

表2 2005～2012年黑龙江森工林区生态林业投入产出效率评价

注：-表明规模报酬不变，irs表明规模报酬递增；综合效率=纯技术效率×规模效率。

综合效率可以分解为纯技术效率和规模效率两部分，分别反映结构和规模两方面的效率情况：纯技术效率是衡量在假设规模报酬不变的条件下，被评价的决策单元与生产前沿面之间的距离，即林业投入产出结构是否符合林业发展的总体要求并使林业效益最大化，其效率值为1表示林业投入产出的结构合理；规模效率衡量的是规模报酬不变的生产前沿面与规模报酬可变的生产前沿面之间的距离，即对林业投入产出规模进行调整是否达到DEA有效。表2中2007、2008、2009、2010这4年，纯技术效率及规模效率均无效，说明这4年投入产出结构不合理，没有实现资源的优化配置，而且林业投入产出规模也未能达到最优状态；2006年纯技术效率为1，规模效率小于1，说明其投入产出结构合理而规模不合理。此外，这5年处于规模报酬递增阶段，说明如果扩大林业投入规模，林业投入产出效率也会有一定的提升。

2.2 各指标影响力分析 该文共选取了5个投入产出指标，利用投入和产出的不同组合方案来测度这些指标对投入产出效率的影响程度，有助于针对性地提出措施解决效率存在的问题。由于投入产出组合方案较多，该文只选取剔除单一指标后的组合方案进行比较，同样利用Deap2.1软件，计算各个不同投入产出情况下的DEA效率均值，结果见表3。

表3 不同投入产出指标组合下2005～2012年DEA效率均值

注：方案1是指剔除固定资产投资完成额后的投入产出指标组合；方案2是指剔除了在岗职工年均工资后的投入产出指标组合；方案3是指剔除营林产值后的投入产出指标组合；方案4是指剔除了森林生态旅游产值后的投入产出指标组合；方案5是指剔除林下经济产值后的投入产出指标组合。

根据计算结果，在剔除了某项投入指标的前2个方案中，方案1效率值较低；在剔除了某项产出指标的后3个方案中，方案4效率值最低，其次是方案5、方案3。

式中，Pi表示指标i对DEA效率的影响程度；S(D)表示包含全部投入产出指标的DEA效率均值；S(Di)表示剔除第i个指标后的DEA效率均值。

由此，P1表示固定资产投资完成额对投入产出效率的影响程度；P2表示在岗职工平均工资对投入产出效率的影响程度。经计算，P1=0.208，P2=0.060，P1>P2，说明林业固定资产投资完成额对黑龙江森工林区现有生态林业模式的效率影响较大；P3表示营林产值对投入产出效率的影响程度；P4表示森林生态旅游产值对投入产出效率的影响程度；P5表示林下经济产值对投入产出效率的影响程度。经计算P3=0，P4=0.137，P5=0.027，P4>P5>P3，说明产出指标的影响力由大到小依次为森林生态旅游产值、林下经济产值、营林产值。

3 结论与讨论

3.1 结论

(1)黑龙江森工林区自2005年以来，不断探索林业生态经济发展模式，并且保持了较高的投入产出效率，2011年及2012年处于DEA有效状态，说明黑龙江森工林区林业生态经济模式投入产出效率整体呈现上升趋势，但大部分年份处于DEA无效状态，仍需进行投资规模与结构的调整。

(2)规模效率对黑龙江森工林区林业生态经济模式投入产出效率影响相对较大，应作为调整重点，在DEA无效的5年中，规模效率均呈现递增状态，说明黑龙江森工林区应拓宽融资渠道，扩大林业生态经济的投入规模，并在此基础上进行合理分配与科学管理。

(3)从各指标影响力来看，黑龙江森工林区固定资产投资是投入重点，完备的基础设施建设是保证黑龙江森工林区生态经济模式顺利开展的基础，应继续扩大财政支持，并创新融资机制，实现投资多元化与市场化。在产出方面，营林产业的发展已相对成熟，森林生态旅游与林下经济成为当前生态经济发展的重点产业，应在今后的工作中调整投资结构，加大旅游项目的创新开发力度，完善旅游基础设施，宣传地域特色旅游文化，另外通过科技研发增加林下食品药品附加值，并形成合理产业链。

3.2 讨论 DEA效率只是一种相对效率，只要各决策单元间具有可比性，即便所取指标没有涵盖所有的投入或产出指标，其测算结果也具有可信性，能够作为参考依据指导实践。该文从产业划分角度对林业生态经济系统效率进行测算并提出发展建议，由于生态产出计量难度较大、数据搜集困难等问题，所选取指标难以全面反映黑龙江森工林区生态经济发展现状，但仍具有一定参考意义。在此基础上，进一步完善投入产出指标尤为必要。

[1] 王本洋，罗富和，陈世清，等．1978年以来我国林业发展战略研究综述[J]．北京林业大学学报：社会科学版，2014(1)：1-7．

[2] 赖作卿，张忠海．基于DEA方法的广东林业投入产出效率分析[J]．林业经济问题，2008(4)：323-326．

[3] 田淑英，许文立．基于DEA模型的中国林业投入产出效率评价[J]．资源科学，2012(10)：1944-1949．

[4] 米锋，刘智丹，李卓蔚，等．甘肃省林业投入产出效率及其各指标影响力分析——基于DEA模型的实证研究[J]．林业经济问题，2013(21)：100-104．

[5] 张忠海，罗晖．基于DEA方法的广东林业投入产出效率优化路径分析[J]．广东科技，2008(10)：10-12．

The DEA Analysis of Ecological Economic Forest Model Input-Output Efficiency—Taking Heilongjiang Forest Industry Region for Example

QI Mu-cun, YU Bo-tao*

(School of Economics and Management, Northeast Forestry University, Harbin, Heilongjiang 150040)

Using DEA analysis method, based on industrial system of Heilongjiang forest industry region, the industry division of ecological economic forest model was conducted. Choosing the most representative output value of forestry industry, ecological tourism industry and under forest economy industry as output index, with completed investment in fixed assets and the average annual wages of staff as input index, the input-output efficiency of ecological economic forest model of Heilongjiang forest industry region was evaluated by using the DEA method. The result showed that increasing investment in forestry and expanding forestry ecological economic scale are effective ways to improve the ecological and economic benefits. In addition, forest ecological tourism should be the priority of investment.

DEA; Heilongjiang forest industry region; Ecological economic forest model; Input-output efficiency

齐木村(1991- )，女，河北保定人，硕士研究生，研究方向：生态林业。*通讯作者，教授，博士，从事林业生态方面的研究。

2015-04-21

S 7-9

A

0517-6611(2015)17-249-03