林业产业结构影响因素的实证分析——基于多元线性回归模型

裴 奔

（南京林业大学经济管理学院，南京 210037）

1 研究背景

1.1 问题提出

近年来，为解决人民日益增长的美好生活需要和不平衡不充分的发展的矛盾，推进“绿水青山”的生态社会，我国政府高度重视产业改革，推动各传统产业的优化升级，调整优化三大产业的技术素质、组织结构与关联方式[1]。

林业产业作为我国生态建设产业的重点，其产业升级可对我国资源利用、能源优化、环境保护、消费升级等方面起推进作用。因此，研究林业产业结构的影响因素，揭示林产业经济社会与生态社会之间的深层联系，可引导林业产业结构进一步优化，具有一定的现实意义。

1.2 文献综述

众学者对林业产业结构影响因素的探究初见成效。张爱美(2008)通过对吉林省林业产业的分析，较为全面地指明影响林业产业结构的因素有资源、供求、林业产业政策、区域经济环境等，较早发现产业政策与经济环境对林业产业结构的影响[1]。此后，各学者不断挖掘其他影响因素，如刘玉玲(2017)提出投资结构与人口因素两个影响林业产业结构的社会经济要素[2]，唐湛等(2017)证明城镇化促使林业产业结构优化[3]，苗培熙(2020)等较为新颖地研究了林业碳汇对江苏省林业产业结构影响[4]。

表1 被解释变量(林业产业结构层次系数)情况及统计分布程度数据

然而，目前各学者的诸多研究仍存在着一些问题。首先，大多研究只聚焦单因素对林业产业结构的影响，未选取不同类型的变量进行多因素联合分析。其次，各学者的研究对象多为特定的省份，较缺少对整个林业系统的宏观分析。此外，众学者在研究时忽略了居民消费对产业结构变化的潜在影响。针对以上不足之处，本文在前人的基础之上创造性引入居民消费水平这一解释变量，相比于单纯的GDP 变量更突出居民消费的地位，且剔除了投资、政府支出等可能会引起多重共线性的解释变量，使得研究更具科学性。

2 研究设计

2.1 变量选取

2.1.1 被解释变量

为了更好地表达并具备衡量林业产业结构这一指标，根据产业结构与社会经济效益相互作用的规律，即林业第二产业、第三产业占比越大林业产业结构越优的结论，本文借用林业产业结构层次系数S[3]，即林业产业结构的优化程度系数来评估林业三大产业的综合社会经济效益，具体的公式如下：

其中，vai分别是林业系统内第i产业在某年度的增加值，分子中各项vai前的权重由各产业对总产业结构优化度的影响程度决定，分母表示林业产业在某年度的总增加值。均值、标准差为2 000-2018年统计数据，标准差计算公式为STDEVP。

2.1.2 解释变量

在总结了前人研究经验的基础之上，结合我国林业产业结构影响因素的现状及可查询的统计数据文献，本篇文章选取森林面积(FA)、森林覆盖率(FCR)、森林蓄积量(FGS)三个自然资源禀赋要素，城镇化水平(UR)、居民消费水平(CCL)两个宏观经济发展情况要素，林业从业者人数(L)、林业资金投入(FI)两个微观生产要素，集体林权制度改革(FR1)和国有林场改革(FR2)代表政府政策与环境因素，共9 个解释变量来解释林业产业结构层次。其中，L 选取各年度林业系统按行业分年末人数，FI由林业系统各地区固定资产投资完成情况表示，FR1和FR2为虚拟变量，分别以2003年集体林区制度改革与2015 年国有林场改革为分界点，2003 年及以前FR1值取0，2003 年以后取1；2015 年及以前FR2值取0，2015年以后取1。

表2 各解释变量的统计分布程度数据

2.2 数据来源

数据选取的时间段为2000-2020年，跨度为21年，2019及2020年部分数据存在缺失，共获得19个有效的观测值。除特别说明，所有数据均来自《中国统计年鉴》《中国林业和草原统计年鉴》、国家统计局公布的数据。

2.3 模型设定

本文选取的研究方法为实证分析法，研究模型为多元线性回归模型，具体的计量模型为：

其中μ表示随机误差项。

3 实证分析

3.1 平稳性检验

为有效减少虚假回归，本研究通过ADF 检验验证变量的平稳性，具体的模型如下：

在10%的显著性水平下，利用Stata 软件进行ADF检验的结果如下。因此，由表得各变量在10%的显著性水平下是平稳的。

表3 各变量的ADF检验结果(虚拟变量除外)

3.2 回归分析

经Stata 软件处理，可得如下相关解释变量关于被解释变量S的多元线性回归方程：

3.3 统计检验

通过t 检验对该模型的变量进行显著性检验，发现在显著性水平为10%时，森林面积、森林覆盖率的p 值均远远大于0.1，未通过检验，因此删去FA、FCR两个解释变量。

由F检验对该模型的显著性进行检验，得Prob＞F 为0.002 3，说明森林蓄积量、城镇化水平等解释变量对林业产业结构层次的共同影响显著，回归方程整体高度显著。

3.4 序列相关性检验

由于各经济变量有惯性，部分数据可能经过加工，需对各解释变量序列相关性进行检验。

用Stata软件画出残差及其滞后的散点图，发现残差与其滞后一阶的残差可能存在线性相关性。进行正式的BG检验，在不以0取代缺失值的条件下得BG检验p值为0.027 6，说明存在自相关的概率。

因此，通过CO 迭代法对自相关性进行处理，发现CCL 的系数仍然为负数，表明居民消费水平提高会对林业产业结构造成负面影响，不符合经济理论；在解释变量中引入CCL 的一阶滞后项L.CCL 发现系数转为正数，且此时的DW 值降为2.058 3，符合经济理论，得到修正过后的模型：

3.5 模型结果

调整后的模型R2=0.975 5，R2=0.958 4，拟合程度较好。

由修正后的模型可知，居民消费水平对于林业产业结构层次系数具有较为显著影响，但存在一定的滞后；林业制度改革对林业产业结构的优化有较大的正面影响；林业从业者人数、城镇化水平也对林业产业结构具有一定程度影响。

4 结论与建议

4.1 结论

研究发现居民消费水平、森林蓄积量、林业制度改革、城镇化水平与林业产业结构层次系数，即与林业产业结构优化度同方向变化。

居民消费可拉动经济增长，促进经济结构转型。随着居民消费水平不断提高，消费结构也随之优化，在满足生存资料消费后，居民有更多的收入以增加发展资料与享受资料消费所占的比例，增加了林业第三产业，即林业旅游与休闲服务产业需求，使林业产业结构在利益驱使之下向结构层次最优化发展。但由实证分析可见，居民消费水平对于林业产业结构的影响具有一定的滞后性，可能与居民的消费心理，尤其是对未来预期收入的心理相关。

改革是第一生产力，我国政府积极推进并不断深入林权制度改革，将林地的使用权、林木的所有权等权责明晰化，是林业产业结构层次优化的政策制度保障与坚实后盾[5]。

城镇化水平对林产业结构层次的影响亦需要重视。随着城镇化水平不断提高，城镇建设中园林绿化的经济潜力进一步体现出来[3]，在人工干涉与社会高度重视“生态文明”主题下，林业建设朝着生态化、合理化、和谐化稳步前进，促进林业产业结构转型。

同时，实证分析结果表明林业资金投入、林业从业者人数与林业产业结构优化度负相关。

林产业的生产要素投入，产业效益应越高。可一方面由于我国早期的林业产业以粗放型为主，生产要素投入结构不甚合理，主要劳动力集中于林业的第一产业与第二产业，林业第三产业的生产要素投入严重不足；另一方面资金投入与劳动力投入的量及比例不均衡，导致边际报酬递减，直接使边际产量递减，不利于林业产业结构的进一步优化。

4.2 建议

为进一步优化我国林业产业结构层次，可从自然资源禀赋、宏观经济发展情况、微观生产要素、政府政策与环境四个角度入手，具体建议如下：

4.2.1 自然资源禀赋：保护环境、植树造林

我国应坚持并发展“五位一体”的总体布局，重视生态文明建设，贯彻“可持续发展”的思想；各级政府应加大宣传，个人也应积极保护环境，植树造林，在个体与总体的共同努力下不断提高森林蓄积量[6]。

4.2.2 宏观经济发展情况：提高居民消费水平、提高城镇化效率与质量

国家应重视居民消费需求，发展生产，努力提高居民消费水平，建立、健全、完善社会保障体系，使居民有足够资金用于生存资料以外的消费；同时促进各产业转型，将产业经济结构变动及时传导到林业产业结构变动上，优化林业第二、第三产业在林业总产业的比重。另一方面，国家应在保证城镇化水平稳步增长的同时确保城镇化的效率与质量，可通过使用类似绿色GDP 等更为全面的考核指标优化城镇化考量指标，实现五位一体的城镇化。

4.2.3 微观生产要素：合理调节生产要素投入及比例关系

无论是林业厂商还是林业监管当局，都应该明确边际报酬递减的规律，合理调节劳动力与资金投入数目与比例关系，努力调整林业投资结构，实现投入产出的均衡与效益最大化。同时，由于中央林业投资对林业产业的产值具有滞后作用与乘数效应[7]，政府要长期坚持、增强对投入资金的监管力度，避免贪污腐败现象，影响林业投入资金资源的合理配置。

4.2.4 政府政策与环境：深化改革、开拓创新

我国政府应发现、挖掘林业第三产业的潜力所在，并且深化改革、加快发展，推进有利于林业产业结构转型的系列改革，推进林权制度改革，并因地制宜做好相应措施，扫除不利于林权制度改革的多种障碍，营造良好的林业产业结构改革环境，如对生态服务标准进行深入研究[8]，加大林业市场，如产权交易市场的宣传力度[9]。

此外，政府应根据林业产业结构内部结构分散、零碎且种类繁多[10]的现状，着力结合前沿的信息技术，如大数据技术以降低管理的难度，延伸管理的广度与深度，做出更加科学、高效、艺术化的改革决策，从根本的制度、政策、环境层面优化我国林业产业结构[11]。