林业绿色全要素生产率的时空变化及影响因素研究——以南方集体林区为例

宋美琼 程秋旺 陈 钦 檀云舒

（福建农林大学经济管理学院 福建福州 350002）

从党的十八大首次将生态文明建设列入“五位一体”总体布局中开始，到十九大报告中强调要加快生态文明体制改革，再到《“十四五”规划建议》提出生态文明建设新目标，生态文明建设已然成为国家建设的重要部分。林业作为生态文明建设的重要抓手，兼具产业经济和森林生态双重属性，对实现经济、生态、社会的全面可持续发展具有重要意义。随着高质量发展和绿色发展理念的提出，林业产业迫切需要向绿色、可持续发展模式转变。此时，传统的全要素生产率驱动逐渐向绿色全要素生产率驱动转变，而将资源约束和环境污染都考虑进去的林业绿色全要素生产率更能可靠衡量林业产业生产效率。

南方集体林区作为我国最重要的林区之一，主要包括福建、广东、广西、浙江、海南等5个沿海省份以及安徽、湖南、湖北、贵州、江西等5个内陆省份，共10个省区。2018年林地总面积为9102.33万hm2，仅占全国林地总面积的27.93%，但其林业产业总产值为4.53万亿元，约等于全国林业总产值的五分之三，说明该林区林业产业较为兴旺。南方集体林区不仅是我国商品林发展和木材生产的重点区域，也是重要的林业经济发展优势区域，对该林区的林业绿色全要素生产率进行分析更具有典型性和代表性。

本文利用考虑非期望产出的超效率SBM模型和Malmqusit-Luenberger指数（以下简称ML指数）来测算南方集体林区十省份2004-2018年的林业绿色全要素生产率，并利用Tobit回归模型分析其影响因素，进而对其增长的时空变化特征和背后的驱动因素进行分析，以期为实现林业产业高效、协调、可持续发展提供借鉴。

一、理论模型

二、指标选取与数据说明

本研究样本单元为南方集体林区十个省份，相关数据主要来源于历年《中国林业统计年鉴》《中国环境统计年鉴》《中国统计年鉴》和《中国能源统计年鉴》。考虑到本文所用数据的可得性和连续性问题，以及测算目标是林业绿色全要素生产率，因此借鉴刘涛和李继霞[3]、徐玮等[4]的研究，侧重于选取林业特有指标，以劳动力、资本、土地、能源要素作为投入指标，以期望产出和非期望产出作为产出指标。

投入指标的选择如下：用各省每年林业产业的从业人员年末人数作为劳动力投入；资本投入选用各省份每年的林业固定资产投资完成额，并以2004年为基期将其折算成以基年不变价格表示的实际值；土地投入选用各省份每年的林业用地面积；能源投入选取各省份每年的林业产业能源消耗量，单位为万吨标准煤。因各省份的林业能源消耗量无法从现有数据中直接获取，故由各省份林业产业总产值、地区生产总值、地区能源消耗量的数据计算得出。

产出指标的选择如下：期望产出包含经济和生态两大方面，经济方面用林业产业总产值表示，生态方面用林业当年造林面积表示，其中林业产业总产值利用GDP指数折算到以2004年不变价表示的实际数值；非期望产出选取各省份每年林产工业的SO2排放量、烟尘排放量、氨氮排放量、化学需氧量排放量作为指标，其中SO2和烟尘排放量作为废气的主要代表指标用来表示大气污染的严重程度，氨氮和化学需氧量则作为水污染主要代表指标。各省份非期望产出排放量由（各省份林产工业产值/地区工业产值）乘以地区工业非期望产出排放量计算而得。

三、林业绿色全要素生产率的结果分析

（一）林业绿色全要素生产率的时间变化。本文通过MAXDEA软件对林业绿色全要素生产率进行测算，按照公式（1）～（2）测算出2004-2018年南方集体林区10省份的林业绿色全要素生产率，并整理出林业绿色全要素生产率分解图，包括综合技术效率TE、纯技术效率PTE、规模效率SE。结果如图1所示。

图1 南方集体林区2004-2018年林业绿色全要素生产率分解

从时间上看，2004-2018年南方集体林区的林业绿色全要素生产率整体上处于波动中缓慢增长的趋势，由2005年的最低值0.588波动上升至2017年达到最高值1.346。其中，2006年增长幅度较大，得益于“十一五”规划中一系列有利于林业经济发展的政策制定并实施。然而，2008-2010年便处于负增长状态，一方面是因为雪灾等自然灾害使得林产品生产端受损，另一方面是全球金融危机致使林产品销售端不畅，两端夹击造成林业绿色全要素生产率大幅下降。2011-2013年林业绿色全要素生产率开始逐渐增长，2011年相较2010年增长迅猛，这是因为政府此前出台的宏观调控政策和集体林权改革的双重作用开始凸显。2014年负增长再次出现，可能是由于政策效力的递减加上林业生产的负外部性所致。在波动之后，2017年的林业绿色全要素生产率增长到1.346，2018年数值也稳定在1以上，这说明当前阶段南方集体林区的林业产业正朝着全面可持续发展和高质量发展的目标稳步前进。从纯技术效率和规模效率的变化趋势中可以看到，2004-2011年林业绿色全要素生产率主要受纯技术效率的影响，2012-2018年三者的变化趋势则趋于一致。

（二）林业绿色全要素生产率的空间变化。依据测算得到的2004-2018年南方集体林区十省份的林业绿色全要素生产率值，分解情况如表1所示。

表1 2004-2018年南方集体林区10省份林业绿色全要素生产率及其分解

2004-2018年间，林业绿色全要素生产率均值最高的3个省为贵州省（4.0273）、广东省（3.7979）、浙江省（2.6330），最低的广西省（0.5019）。广东省和浙江省占据地理优势，在经济较为发达的背景下其工业体系已经转变成以先进制造业为主，加上对环境保护的重视，环境污染问题的有效缓解使得其林业绿色全要素生产率水平提升。相较而言，贵州省林业发展迅速主要是源于2004年贵州提出“生态立省”战略后，实施一系列生态林业建设工程，当地政府也不断加大林业扶持力度，从而使得其林业绿色全要素生产率较高。而广西省既不占据地理优势，又受限于产业发展需要、技术水平不足、交通不便利等问题，最终导致该地区林业绿色全要素生产率较低。另一方面，森林覆盖率排名第一的福建省其生产率值却不如预期，表明该地区所拥有的丰裕的林业资源并未成为其林业产业发展的有利条件，可能存在着“资源诅咒”。总体来看，南方集体林区10省份林业绿色全要素生产率均值大于1的省份仅有浙江省、广东省、贵州省、湖北省，说明南方集体林区的林业绿色全要素生产率水平仍然有较大的上升空间，整体水平有待提高。

（三）Malmquist指数动态分析。依据公式（3）～（5），运用ML指数法对2004-2018年南方集体林区10省份的面板数据进行测度，得到各省份在该时间段内的效率变化和技术变化情况，包括ML增长率、TC增长率、EC增长率，其中EC增长率可以分解为纯技术效率变化（PEC增长率）和规模效率变化（SEC增长率）。结果如表2所示。

表2 2004-2018年南方集体林区10省份林业ML生产率指数及其分解

在2004-2018年期间南方集体林区所有省份的生产率指数均表现出不同程度的增长，整体的年均增长率为13.31%。其中，年均增长率最高的是福建省（35.72%），浙江省（34.54%）紧随其后，最低的则是海南省（-1.76%）。从生产率的分解情况来看，林业绿色全要素生产率主要受技术进步的驱动，技术效率的驱动作用较弱，因此未来生产率的增长应更关注技术效率的驱动潜力。福建省生产率的增长率较高主要是由于技术进步的增长率较高（35.65%）；海南省生产率的增长率较低主要是由于技术效率的增长率较低（-3.51%），且其规模效率的增长率为最低（-15.64%）。纵观各变化指数均值，只有技术效率和规模效率的年均增长率为负。其中，SEC增长率只有福建省、湖北省、广西省朝着正向发展，其余省份的年均增长率均为负，这说明大部分省份的林业生产规模与当地资源分配不协调。

四、影响因素分析

本文借鉴董娅楠等[5]的已有研究，考虑数据的连续性和可获得性，从经济、自然、环境等方面选取可能的影响因素。各影响因素指标的选取如下：1.选取各地区每年的人均国内生产总值作为经济发展水平（PGDP）的衡量指标，并用GDP指数折算到以2004年不变价表示的实际数值；2.选取各地区每年林业第二产业产值与林业产业总产值的比重作为林业产业结构（FIS）的指标；3.以各地区每年的森林病虫鼠害发生率来表示林业自然灾害（ND）；4.由各地区每年的全年年均降雨量表示环境质量水平（EQ）；5.选取各地区每年林业中央投资完成额占地区生产总值的比重来表示财政支持力度（GOV）。数据来源于2004-2018年的《中国林业统计年鉴》《中国环境统计年鉴》和各省份的统计年鉴。将测算得到的林业绿色全要素生产率作为因变量，上述影响因素作为自变量，构造出如下Tobit模型：

式中，i表示省份（i=1,…10）,t表示年份（t=2004,…2018），αi,t为常数项，εi,t为随机误差项。对各组数据进行对数化处理以此来减少数据的波动和消除模型的异方差问题。βi为各指标弹性系数，表示在控制其他因素不变的条件下，某因素每变化1%，将导致林业绿色全要素生产率变化βi%。

回归结果如表3所示，除环境质量水平外，其余变量均通过了显著性检验，说明其余变量均对林业绿色全要素生产率变化有显著影响，按照变化弹性大小排序分别是：林业产业结构＞经济发展水平＞财政支林力度＞自然灾害。

表3 林业绿色全要素生产率影响因素的Tobit回归结果

林业产业结构对生产率的影响最为显著，二者呈负相关关系。表明林业的工业化进程是以牺牲环境为代价的粗放型增长模式，林业工业化水平的提升一定程度上制约了林业绿色全要素生产率的增长。

经济发展水平对生产率产生显著正向作用。一般而言，经济发达地区更加注重生产条件和生产技术的改进，其经济发展也能带来林产品消费需求的增加，进而带来生产率水平的提高。

财政支持力度对生产率产生显著正向作用，表明在保障林业产业发展充足资金的背景下，林业产业正向高质量发展模式稳定前进。

林业灾害对生产率具有显著负向影响，当地区的森林病虫鼠害发生率较高时，说明灾害林地面积占比大致使林地产出下降，最终该地区的林业绿色全要素生产率下降。

五、结论和建议

（一）结论。

1.从时间上看，2004-2018年间南方集体林区的林业绿色全要素生产率整体上呈现波动平缓增长趋势，2004-2011年林业绿色全要素生产率的波动主要受纯技术效率的影响，2012-2018年林业绿色全要素生产率与纯技术效率、规模效率的变化趋势则趋于一致。

2.从空间上看，南方集体林区的林业绿色全要素生产率的区域差异较为明显，贵州省、广东省、浙江省、湖北省的林业绿色全要素生产率均值高于1，而广西省生产率均值则低至0.5。各省份纯技术效率均值都达到有效，但各省份间差异较大；各省份规模效率均值除贵州省、广东省、浙江省外均未达到有效。

3.从Malmquist指数动态分析上看，全要素生产率指数维持稳定增长，年均增长率为13.1%，其中技术进步（13.9%）是生产率增长的主要驱动力，而技术效率（-0.66%）则是抑制其增长的因素，主要原因是南方集体林区规模效率指数增长较低。

4.从影响因素上看，林业产业结构对林业绿色全要素生产率的影响最为显著，经济发展水平和财政支林力度是使林业绿色全要素生产率提升的重要因素，而林业灾害则在一定程度上制约了林业绿色全要素生产率，这些因素综合在一起驱动了一定时期内林业绿色全要素生产率的时空变化。

（二）建议。

1.从林业绿色全要素生产率的驱动力出发，既要鼓励技术创新、加快先进技术利用水平，又要充分发挥技术效率对生产率增长的驱动作用，两者有效结合以维持生产率的稳定提升。

2.针对林业绿色全要素生产率增长的区域差距现状，在区域经济一体化的基础上加强生产要素的区域流动，加强各地区林业产业之间的交流合作，从而缩小地区间林业绿色全要素生产率的差距。

3.从地区之间的发展现状出发，制定更加科学合理的、具有针对性的区域环境保护政策，减少林业发展过程中带来的环境污染，最终实现资源节约、环境保护和林业可持续发展兼顾的建设目标。