天保工程区林业产业转型程度与转型效率1)——以2011—2018年为例

李朝洪 刘舒欣 王海硕

(东北林业大学，哈尔滨，150040)

天然林保护工程的试点及实施，我国天保工程区林业产业逐步摆脱过去独木支撑的林业产业结构，朝着生态主导、绿色发展的方向转型，朝着更加适应森林资源系统变化、持续性优化的方向发展[1-2]。为提高林业产业转型程度、效率，许多研究者从不同角度对林业产业转型相关问题展开了理论与实证分析[3-7]，对未来林业产业转型发展具有指导意义。但已有研究成果多集中于林业产业转型路径、倾向、影响因素、绩效等，对于林业产业转型程度、效率进行系统性评价的较少；另外，已有研究也存在选择样本不足，研究尺度多数在于某特定省份重点国有林区或更小空间，从更宏观角度对我国各省(市、区)天保工程区林业产业转型程度及其效率进行系统地研究较少。

为此，本研究从生态改善、产业健康、社会和谐3个方面设计天保工程区林业产业转型评价指标体系，采用熵权林业产业转型程度评价模型、数据包络分析法、曼奎斯特指数对我国天保工程区2011—2018年林业产业转型程度及其效率进行评价，旨在为全面系统地评价我国各省(市、区)天保工程区林业产业转型程度、分析影响天保工程区林业产业转型效率的关键因素及遴选科学的评价方法提供参考。

1 研究方法

1.1 研究区样本设计与数据来源

我国天保工程方案只有2大工程区——长江上游、黄河上中游地区，东北、内蒙古等重点国有林区。由于地域广阔，各区域经济发展水平、自然禀赋条件、林业技术水平等存在差异，为客观评价全域及各省(市、区)天保工程区林业产业转型程度及其效率，本研究依据自然地理区域将实施区域划分为3个工程大区——长江上游工程区(选取云南、四川、贵州、重庆、湖北5个省(市)工程区为样本)，黄河上中游工程区(选取陕西、甘肃、山西、河南4个省工程区为样本)，东北、内蒙古等地工程区(选取吉林、内蒙古、黑龙江3个省(区)工程区为样本)；涵盖了天保工程涉及的大部分地区，具有研究价值与代表性。

本研究基础数据来源于《中国林业和草原统计年鉴(2011—2018)》、《中国统计年鉴(2012—2019)》，在进行数据分析前已经把本研究所有价值量均转为不变价。

1.2 天保工程区林业产业转型评价指标体系构建

国有林区林业产业转型，关键在于摆脱独木支撑的产业结构，构建生态主导型绿色产业发展体系。参考相关研究成果[8-17]，本研究将林业产业转型程度(评价目标)的评价归纳为3个方面(二级评价指标)——生态改善(林区森林资源质量和生态保障能力持续改善状况)、产业健康(林业产业以绿色、生态产业为主导发展状况)、社会和谐(社会和谐稳定状况)，并从3个方面设计17个评价指标(三级评价指标)，构建天保工程区林业产业转型评价指标体系(见图1)，力求客观、准确地评价我国天保工程区林业产业转型程度。

图1 天保工程区林业产业转型评价指标体系构成(括号内数据为指标权重)

1.3 天保工程区林业产业转型程度评价模型

熵值法能够尽可能避免各类主观因素对林业产业转型评价指标权重的干扰，从而获得更加科学合理的评价结果。

先以每个二级评价指标单独作为系统对三级评价指标进行标准化处理：

测算第i个评价指标的差异系数(Gi)：Gi=1-Ei。

测算第i个评价指标的权重(Wi)：Wi=Gi/∑Gi，i=1、2、…、k(k为评价指标数量)。

一般将转型程度指数划分为4个等级区间[18]：0≤Yabc<0.3(低度转型或低位)、0.3≤Yabc<0.6(中度转型或中位)、0.6≤Yabc<0.8(高度转型或高位)、0.8≤Yabc≤1.0(完美转型或顶点)。

1.4 天保工程区林业产业转型效率评价模型

1.4.1 产业转型效率静态评价模型及评价标准

数据包络分析(DEA)[19-22]模型是目前用以测算相对效率的常见方法，而建立数据包络分析模型分析天保工程区林业产业转型效率，必须选择对应的投入和产出指标体系。本研究投入指标(Xrm)选取天保工程区第r个省(市、区)在册职工人数、天保工程区林地面积、天保工程区林业投资完成额，分别作为劳动投入(Xr1)、土地投入(Xr2)、资本投入(Xr3)；选取第r个省(市、区)天保工程区非木经济产值作为体现转型的产出指标(Yr)。则第r0个决策单元的数据包络分析模型如下：

φ、φp、φs∈[0，1]，并且其值越接近于1效率越好。一般将林业产业转型效率划分为5个区间[23]：φ=1.0时产业转型效率相对最强或有效，φ∈[0.8，1.0)时产业转型效率相对偏强，φ∈[0.6，0.8)时产业转型效率相对中游，φ∈[0.3，0.6)时产业转型效率相对偏弱，φ∈[0，0.3)时产业转型效率相对最弱。

1.4.2 产业转型效率动态评价模型及评价标准

曼奎斯特(Malmquist)指数是利用距离函数之比对效率的变化进行动态描述，弥补了数据包络分析CCR模型、BCC模型只能从静态的角度分析林业产业转型效率的缺陷。另外，曼奎斯特指数分析法还能对林业产业转型综合效率的变化程度进行分解，以此反映林业产业转型效率变化的原因。

依据曼奎斯特指数建立的产业转型效率动态评价模型为：

Kt-1=[Dt-1(Xt,Yt)]/[Dt-1(Xt-1,Yt-1)]；

Kt=[Dt(Xt,Yt)]/[Dt(Xt-1,Yt-1)]；

Kφ=(Kt-1×Kt)1/2=KT×KE=KT×KP×KS。

式中：Dt-1为t-1时期林业产业转型综合效率实际值与前沿面之比而形成的距离函数；Dt为t时期林业产业转型综合效率实际值与前沿面之比而形成的距离函数；Kt-1为各样本工程区在t-1时期的林业技术水平条件下，林业产业转型技术效率从t-1时期水平发展到t时期水平程度；Kt为各样本工程区在t时期的林业技术水平条件下，林业产业转型技术效率从t-1时期水平发展到t时期水平程度；Kφ为林业产业转型综合效率指数，当Kφ<1表示从t-1时期到t时期林业产业转型综合效率降低、当Kφ=1表示从t-1时期到t时期林业产业转型综合效率不变、Kφ>1表示从t-1时期到t时期林业产业转型综合效率提升；KT为技术进步效率指数，反映技术进步效率从t-1时期水平发展到t时期水平程度；KE为技术效率指数，反映技术效率从t-1时期水平发展到t时期水平程度；KP为纯技术效率指数，反映纯技术效率从t-1时期水平发展到t时期水平程度；KS为规模效率指数，反映规模效率从t-1时期水平发展到t时期水平程度。通常将Kt-1、Kt、Kφ、KT、KE、KP、KS统称为曼奎斯特指数。

2 结果与分析

2.1 天保工程区林业产业转型程度

利用全国12个样本(省、市、区)天保工程区的数据，根据公式计算出各评价指标的权重(见图1)，根据公式采用统计分析软件Stata15计算2011—2018年全国12个样本(省、市、区)天保工程区及3个工程大区林业产业转型程度指数(见表1)。

12个样本天保工程区产业转型程度(见表1)：2011—2018年间，生态改善指数，由2011年的“低度转型”的0.264上升到2018年的“中度转型”的0.355，年平均提升4.3%，呈现由低位向中位逐年明显上升趋势；产业健康指数，由2011年的“低度转型”的0.230上升到2018年的“中度转型”的0.451，年平均提升10.1%，呈现由低位向中位逐年强劲上升趋势；社会和谐指数，由2011年的“中度转型”的0.500逐年上升到2018年的“高度转型”0.651，年平均提升3.8%，呈现由中位向高位缓慢上升趋势；生态改善指数、产业健康指数、社会和谐指数的权重(见图1)，分别为0.326、0.331、0.343，在3个指数的共同作用下，12个样本天保工程区产业转型程度指数由2011年的0.333逐年稳步上升到2018年的0.488，年平均提升5.6%，总体呈现在“中度转型”等级区间内逐年平稳上升趋势。2011—2018年，属于天保工程二期工程期的前8 a，这期间限伐禁伐政策逐步实施，并在2014年全面停止天然林采伐，天然林保护强度逐步提高，森林资源在自然增长和人工促进的共同作用下得以恢复性增长、森林资源存量得以提升，从而使生态改善指数得以稳健提升；工程区林业第三产业所占比例、非木经济所占比例等有关产业健康各方面指标都得以提升，逐步摆脱独木经济结构，产业结构也不断向合理化有序转变，向更加健康、可持续的方向发展，从而使产业健康指数得以显著提升；工程区职工工资水平、养老保险、医疗保险、离退休人员生活费得以提升，林区职工福利水平提升、林区社会更加和谐发展，从而使社会和谐指数得以缓慢提升。

表1 2011—2018年各天保工程区及其样本(省、市、区)转型程度指数

续(表1)

各个工程大区产业转型程度(见表1)：2011—2018年间，东北、内蒙古等地工程区转型程度领先，长江上游工程区转型程度居中，黄河上中游工程区转型程度置后。①东北、内蒙古等地工程区转型程度指数，由2011年的“中度转型”的0.398上升到2018年的“高度转型”的0.709，年平均提升8.6%，呈现由中位向高位逐年强劲上升趋势，转型程度等级水平在2016年实现了由“中度转型”跃升至“高度转型”的“一个等级”水平的提升，这是由于黑龙江工程区林业产业转型程度由中位向超高位的跨越式提升、吉林工程区林业产业转型程度由贴近中位上限向高位的平稳提升、内蒙古工程区林业产业转型程度在中位区间的快速提升共同作用的结果。在东北、内蒙古等地工程区，内蒙古工程区转型程度明显低于区内其他工程区，主要原因是其生态改善指数较低；虽然内蒙古自治区森林资源丰富，但由于其国土面积广袤，涉及的有关生态改善的森林覆盖率、自然保护区面积占比等指标，在区内都处在相对较低的水平，导致生态改善指数一直处在0.26以下，进而导致转型程度指数相对较低。②长江上游工程区转型程度指数，由2011年的“中度转型”的0.317上升到2018年的“中度转型”的0.588，年平均提升9.2%，呈现在中位等级区间逐年大幅度上升趋势。其中，四川工程区转型程度明显好于区内其他工程区，分别在2013年、2017年实现了由“中度转型”跃升至“高度转型”、再由“高度转型”跃升至“完美转型”的“两个等级”水平的提升，成为长江上游工程区内唯一一个达到“完美转型”的工程区。③黄河上中游工程区转型程度指数，由2011年的“低度转型”的0.273上升到2018年的“中度转型”的0.554，年平均提升10.6%，呈现由低位向中位逐年大幅度上升趋势，转型程度等级水平在2012年实现了“低度转型”跃升至“中度转型”的“一个等级”水平的提升。其中，山西工程区转型程度明显低于区内其他工程区，主要原因是产业健康指数较低，由于林业非山西省主导产业，省内森林资源并不丰富，其非木经济所占比例等有关产业健康各方面指标都处在相对较低的水平，因此转型程度指数相对较低。

2.2 天保工程区林业产业转型效率静态分析

利用全国12个样本(省、市、区)天保工程区预处理过的投入产出指标数据，根据计算公式运用数据包络分析软件DEAP2.1计算2018年全国12个样本(省、市、区)天保工程区及3个工程大区林业产业转型效率(见表2)。为了更清晰地显示各工程区的效率情况，以效率值0.8作为分界线，对各工程区的林业产业转型效率分解，根据纯技术效率、规模效率的高低将各工程区分成四类[24](见图2)：第一类，“高高类型”，该类型纯技术效率、规模效率均大于0.8，达到或贴近效率有效状态；第二类，“高低类型”，该类型纯技术效率大于0.8，达到或贴近效率有效状态，而规模效率低于0.8，需合理配置工程区各种投入要素规模，以提高规模效率；第三类，“低高类型”，该类型规模效率大于0.8，达到或贴近效率有效状态，而纯技术效率低于0.8，则需加强林业管理，以提升纯技术效率；第四类，“低低类型”，该类型纯技术效率、规模效率均小于0.8，均需提升。

表2 2018年各天保工程区林业产业转型效率

图2 2018年各天保工程区林业转型效率的类型分布

12个样本天保工程区产业转型效率总体状况：2018年林业产业转型综合效率为0.402，处在“偏弱”效率区间，说明12个样本天保工程区林业产业转型综合效率仍有较大提升空间。由效率类型分布可见(见图2)，整体属于“低低类型”，纯技术效率、规模效率与该类型的效率值上限还有一定距离。自我国天保工程实施以来，林业产业转型工作逐步推进，各工程区相继出台政策以促进非木经济的发展，转型程度逐步提升；但由于各工程区存在经济条件、技术水平、资源禀赋的差异，使各工程区的相对转型效率出现较大的差异，进而使转型效率整体处在“偏弱”效率区间。

各个工程大区林业产业转型效率状况：2018年，长江上游工程区林业产业转型综合效率领先，东北、内蒙古等地工程区林业产业转型综合效率居中，黄河上中游工程区林业产业转型综合效率置后。①长江上游工程区，林业产业转型综合效率处在“中游”效率区间；工程区内，湖北省达到了效率有效状态、贵州省处在“偏强”效率区间、重庆市处在“中游”效率区间、云南省处在“偏弱”效率区间、四川省处在“最弱”效率区间。由效率类型分布可见(见图2)，长江上游工程区整体属于“高低类型”，但规模效率已贴近该类型的效率上限值，对投入规模稍加调整即可升级到“高高类型”。这主要是由于长江上游工程区内，四川、重庆两工程区地处我国西南部经济中心，经济发达，具有明显的技术、管理优势，同时也能够辐射到大区内的其他省级工程区，因此其林业产业转型综合效率处于领先地位。②东北、内蒙古等地工程区，林业产业转型综合效率处在“偏弱”效率区间，但已接近“中游”效率区间；工程区内，吉林省达到了效率有效状态、黑龙江省处在“偏弱”效率区间、内蒙古自治区处在“最弱”效率区间。由效率类型分布可见(见图2)，东北、内蒙古等地工程区，整体属于“高低类型”，其纯技术效率已经达到效率相对最强或有效，但规模效率仍偏弱；这主要是由于东北、内蒙古等地工程区是重点天保工程实施地区，产业转型涉及到的因素较为复杂，资源、人员之间的配合尚未达到十分理想的状态，因此其林业产业规模效率较低，整体转型综合效率处于居中地位。③黄河上中游工程区，林业产业转型综合效率处在“偏弱”效率区间；工程区内，河南省达到了效率有效状态，陕西省、甘肃省、山西省均处在“最弱”效率区间。由效率类型分布可见(见图2)，黄河上中游工程区整体属于“低低类型”，和该类型的效率值上限还有较大距离；这主要是由于黄河上中游工程区自然资源禀赋相对于其他两个工程区较差，各种投入要素难以协调配合，因此其林业产业综合效率处于置后地位。

2.3 天保工程区林业产业转型效率动态分析

利用全国12个样本(省、市、区)天保工程区预处理过的投入产出指标数据，根据计算公式运用数据包络分析软件DEAP2.1计算全国12个样本(省、市、区)天保工程区及3个工程大区产业转型效率的环比和平均曼奎斯特指数(见表3、表4)。

表3 2011—2018年12个样本工程区总体产业转型效率环比曼奎斯特指数

表4 2011—2018年各天保工程区产业转型效率平均曼奎斯特指数

12个样本天保工程区产业转型效率环比曼奎斯特指数：2011—2018年间，技术进步效率环比指数均大于1，年均上升14.7%，技术进步效率呈现出大幅度上升趋势；除2012—2013、2014—2015年外，其他年份纯技术效率环比指数均小于1，年均下降2.3%，纯技术效率呈现出小幅下降趋势；规模效率环比指数在所有年份均大于1，年均上升7.2%，规模效率呈现出逐年明显提升趋势。在技术进步效率与规模效率的共同带动下，12个样本天保工程区林业产业转型综合效率每年比上年均有所提高，年均增长高达20.2%，表明我国天保工程区林业产业转型发展趋势良好。近年来，相关部门陆续出台政策文件，旨在加大在林业技术研发上的投入，提高林业技术水平，弥补林业产业转型过程中出现的技术供需缺口，因此技术进步效率呈现上升趋势，成为林业产业转型综合效率提升的主要促进因素；天保工程区改革幅度较大，木材产量锐减，天然林逐步限伐、禁伐，各工程区短时间内未能适应如此大的变化，林业产业向绿色非木经济转型中，既要淘汰旧产能、又要逐步运用新技术发展产业，但由于非木经济发展起步晚、各工程区发展不平衡且差异较大，与之相匹配的管理方法、技术支撑尚不能满足改革的需要，导致纯技术效率一直处于低谷，成为林业产业转型综合效率提升的制约因素；天保工程期间，各工程区对各类投入要素进行修正，不断摸索新方案，使得资源、人员逐步协调，逐步形成相互配合的机制，所以规模效率呈现逐年上升趋势，成为提升林业产业转型综合效率的促进因素。

各个工程大区产业转型效率平均曼奎斯特指数：2011—2018年间，长江上游工程区林业产业转型综合效率平均指数领先，东北、内蒙古等地工程区林业产业转型综合效率平均指数居中，黄河上中游工程区林业产业转型综合效率平均指数置后。①长江上游工程区，林业产业转型综合效率平均每年比上年提升27.3%，其中，纯技术效率平均每年比上年降低1.0%、技术进步效率平均每年比上年提升27.7%、规模效率平均每年比上年提升0.7%；这主要由于长江上游工程区，依托较强的经济、技术优势，技术进步效率大幅度上升，进而使长江上游工程区林业产业转型综合效率进步幅度处于领先地位。②东北、内蒙古等地工程区，林业产业转型综合效率平均每年比上年提升15.0%，其中，规模效率平均每年比上年降低3.7%、技术进步效率平均每年比上年提升0.9%、纯技术效率平均每年比上年提升18.3%；这主要由于东北、内蒙古等地工程区，在天保工程二期比工程一期的管理水平有所提升，但相对于长江上游工程区而言其管理理念还比较保守，虽然其加大了资金、人力、技术等有效投入，使其非木经济占比和纯技术效率呈现快速上升趋势，而其林业产业转型综合效率平均指数在3个工程区却处于居中地位。③黄河上中游工程区，林业产业转型综合效率平均每年比上年提升12.5%，其中，技术进步平均每年比上年提升13.1%、纯技术效率平均每年比上年降低0.6%、规模效率不变；这主要由于黄河上中游工程区，自然资源禀赋劣势不仅使其效率低于其他2个工程区，也给效率的提升造成了一定障碍，所以其林业产业转型综合效率平均指数处于置后地位，但其林业产业转型综合效率仍能保持明显的上升趋势。综合评价结果表明，技术进步效率是各工程大区林业产业转型的促进因素。

3 结论与建议

2011—2018年12个样本天保工程区产业转型程度，在“中度转型”等级区间内总体呈现逐年平稳上升趋势；其中，东北、内蒙古等地工程区转型程度领先，长江上游工程区转型程度居中，黄河上中游工程区转型程度置后。从静态角度看，2018年，12个样本林业产业转型综合效率处在“偏弱”效率区间，属于“低低类型”；其中，长江上游工程区林业产业转型综合效率处在“中游”效率区间，属于“高低类型”；东北、内蒙古等地工程区林业产业转型综合效率处在“偏弱”效率区间，属于“高低类型”；黄河上中游工程区林业产业转型综合效率处在“偏弱”效率区间，属于“低低类型”。从动态角度看，2011—2018年，12个样本天保工程区林业产业转型综合效率指数呈现年均增长20.2%的波动上升趋势；其中，长江上游工程区领先，东北、内蒙古等地工程区居中，黄河上中游工程区置后。综合评价结果表明，技术进步效率是各工程大区林业产业转型的共同促进因素。

为了进一步提高我国天保工程区林业产业转型综合效率，建议：①弥补纯技术效率降低的短板，各天保工程区需及时完善与非木经济相匹配的人才、技术、管理方案等配套设施，从而使纯技术效率保持上升的趋势。②发挥技术进步优势，政府部门加大财政投入，倾向相关林业科学技术研发进行林业投资；完善政策法规，不断健全林业科学技术推广体系，让林业技术在更大范围、更宽领域内得到应用。③保持规模效率上升优势，各天保工程区加快对资金等各类投入要素进行修正，不断摸索新方案，使资源、人员尽快协调，达到生态、产业、社会协同发展的状态。