黑龙江省国有林区林业生产率变化研究——2000～2009年天然林资源保护工程期实证分析

选取黑龙江省国有林区40个林业局作为决策单元,收集2000～2009年各林业局投入、产出的面板数据,运用DEA方法进行测算,从技术、规模、效率等层面对10年间黑龙江省国有林区林业生产率的变化进行动态评价,分析林业生产率在此期间的变化趋势。结果表明:一期天保工程的实施对黑龙江省国有林区林业生产率的提升产生了积极的效果,林区在未来应以提高林业生产率为本质目标,要敢于跳出"资源优势陷阱",在二期天保工程及大小兴安岭生态功能区建设的良好机遇下,坚持生态优先为前提,积极进行林业产业转型,构建各林业产业自身的生态化,以及林业各产业之间的生态循环产业体系。

财政支持视角下产业集聚对林业绿色全要素生产率的影响机制研究

基于各地区统计年鉴中的面板数据,运用非期望产出超效率SBM-Malmquist指数模型测度中国30个省份2008—2019年的林业绿色全要素生产率及异质性结构,并通过构建非线性动态面板门槛回归模型,从财政支持视角探析林业产业集聚对林业绿色全要素生产率的影响机制。研究发现:从总体上看,我国林业绿色全要素生产率呈缓慢增长趋势,但逐年波动明显且存在区域异质性。此外,在不同财政支持水平下,林业产业集聚对林业绿色全要素生产率的影响呈现非线性特征,即较低的财政支持水平抑制了林业产业集聚对林业绿色全要素生产率提高的促进作用,而随着财政支持水平的提高并超过临界值,林业产业集聚可以更好地发挥正外部性进而促进林业绿色全要素生产率提高。研究结论为推进我国生态文明建设和实现林业现代化发展提供了新视角、新方案。

中国林业绿色全要素生产率时空演化分析

为助力林业绿色高质量发展,本文运用SBM方向距离函数与GML指数模型,对2006—2021年中国31个省份林业绿色全要素生产率变化指数进行测算。研究结果显示:从时间上看,2006—2021年中国林业绿色全要素生产率指数波动变化,总体为上升水平。从空间上看,2006、2013、2021年,中部地区林业绿色全要素生产率指数不断升高,东部、西部、东北地区林业绿色全要素生产率指数先升高后降低。

多重目标下的中国林业全要素生产率及其时空差异

【目的】在经济、生态和社会三大效益最大化的多重目标下,测算并分析中国林业全要素生产率及其分量,深化对林业生产效率的理解和认识,为判断林业经济发展方式和制定加快转变林业经济发展方式的相关政策提供科学依据和理论支撑。【方法】以森林面积、林业系统年末从业人员数量和营林固定资产投资为投入指标,以林业第一产业产值、森林蓄积量和木材产量为产出指标,基于2004—2012年省际面板数据,借鉴Fre等(1992;1994)的思路,运用DEA-Malmquist指数法测算(使用DEAP2.1软件运算)并分析中国及四大地区(东部地区、中部地区、西部地区及东北地区)林业全要素生产率(Malmquist生产率指数)及其分量——技术进步变动指数和技术效率变动指数(进一步分解为纯技术效率变动指数和规模效率变动指数);其中,各指数减去1,就是各相应指标的增长率,且所有均值均为几何均值。【结果】2004—2012年,中国林业全要素生产率、技术进步、技术效率、纯技术效率和规模效率年均增长率分别为15.6%,14.1%,1.3%,1.6%和-0.2%;四大地区依林业全要素生产率年均增长率从高到低依次为东部地区(21.8%)、中部地区(18.4%)、西部地区(10.7%)和东北地区(10.1%);依技术进步年均增长率从高到低依次为东部地区(21.2%)、中部地区(17.8%)、东北地区(9.0%)和西部地区(7.9%);依技术效率年均增长率从高到低依次为西部地区(2.5%)、东北地区(0.9%)、中部地区(0.6%)和东部地区(0.4%);依纯技术效率年均增长率从高到低依次为西部地区(2.7%)、中部地区(1.3%)、东北地区(1.2%)和东部地区(0.5%);依规模效率年均增长率从高到低依次为东部地区(0%)、西部地区(-0.2%)、东北地区(-0.2%)和中部地区(-0.7%)。【结论】从2004—2012年各指数的变化情况来看,中国林业全要素生产率总体处于增长状态,其增长的主要动力来源于技术进步,而技术效率因受限于规模效率未能同步增长,对林业全要素生产率增长所产生的贡献较为有限;虽然四大地区林业全要素生产率均实现增长,但各区域增长速度存在明显差异,增长源泉也不尽相同。因此,为了推动林业全要素生产率增长,加快林业经济发展方式转变,既要促进林业技术进步,又要提高林业技术效率,还要依据区域特征实行因地制宜的林业发展政策。

集体林权制度改革后农户林业全要素生产率的变动——基于福建农户的跟踪调查

为揭示集体林权制度改革后农户林业生产率变动规律,从微观主体的角度,以福建省71个样本农户为决策单元,应用DEA-Malmquist指数法测算分析林改后农户林业全要素生产率变化情况,用Tobit回归找出关键影响因素。结果表明:2004—2009年间,主要由纯技术效率大幅增长带动的农户林业全要素生产率年均增幅较大,为7.4%,但各分量之间的差异和个体之间的差异很大。虽然科技水平、林地规模、耕作方式和经营类型对林业全要素生产率影响很大,但由于林改以来林业科技进步不大,林地规模偏离适度规模的程度更大,所以技术进步和规模效率变动对林业全要素生产率增长贡献很小。因而,推动林业科技创新和进步、强化林业技术培训、促进林地流转、加强农户林业合作经营是集体林权制度改革配套体系建设、促进林业生产力水平持续快速增长的重点。

林改后农户林业全要素生产率变动测算与分析——基于DEA-Malmqusit指数方法以浙江丽水为例

在对浙江省丽水市76个样本农户2004-2009年林业经营进行跟踪调查的基础上,应用DEA-Malmquist指数方法测算和分析林改后林农林业全要素生产率变动情况。结果表明,2004-2009年浙江省林业全要素生产率整体上呈现快速增长趋势,增长的主要动力为技术进步,但生产要素配置水平有所下降,农户林业全要素生产率变动个体差异较大,38.1%的样本林农林业全要素生产率不升反降。因此,通过发展林业专业合作组织,扩大林改成果惠及面,增进林农之间经验交流,加强林业技术推广,促进适度规模经济,是进一步深化集体林权制度改革,全面提升林业生产力水平的重要途径。

林改后福建省不同经营规模林业全要素生产率差异分析

运用DEA--Malmquist指数法，从不同经营规模的角度，对福建省93个样本农户的林业全要素生产率进行实证分析，发现2004-2009年间不同经营规模阶段的林业全要素生产率及其分解量差异明显：小规模经营农户林业全要素生产率增长较大，主要来源于技术效率的提高，技术进步指数较低；中等规模与大型规模经营农户林业全要素生产率变动不明显，技术进步指数较高，技术效率增长乏力；3个规模阶段的年均全要素生产率分解量的样本分布差距较大。林改后，以家庭为主体的规模经营在效率提高上尚存在不足，小规模经营的技术运用能力较低，鼓励林业的多种经营方式势在必行，推动林业的科技创新具有重要意义。

中国林业全要素生产率测算

随机前沿生产函数法在林业生产领域的引入,有助于全要素生产率的准确测算。文章基于1999—2014年我国30个省份的面板数据,采用参数估计将林业随机前沿生产函数分解为技术变化、技术效率变化、规模效率变化和配置效率变化。结果显示:我国林业全要素生产率年均增长5.06%,增长速度整体呈递减趋势;技术进步是林业TFP增长的主要促进因素;规模效率一定程度上阻碍了全要素生产率的增长。配置效率和技术效率贡献度有限。进一步研究发现,林业全要素生产率地区差异显著。

中国林业全要素生产率的时空格局演化研究

文章利用Malmquist指数法、空间自相关法和时空跃迁测度法,采用中国30个区域1997—2012年的相关数据对中国林业全要素生产率进行了测算并对时空格局演化进行了分析。研究表明:中国林业全要素生产率在时间上呈现出明显的波动现象,但空间格局变动中呈现出稳定特征;1997—2003年中国林业全要素生产率表现出离散分布特征,2003—2012年表现出集聚分布特征;中国林业全要素生产率的空间分布呈现出明显的二元空间结构,16年间高值集聚区域逐步向以山东为中心的华北南部和江浙一带靠拢,低值集聚区域主要分布在甘肃、青海和四川以及周边省份。

中国林业全要素生产率的时空演变及集聚特征分析

文章运用DEA-Malmquist指数法,分别从时间和空间两个角度对2005-2015年中国林业全要素生产率的发展趋势进行分析。并结合空间计量经济学,对31个省(市、自治区)林业全要素生产率空间集聚特征进行分析。结果表明:2005-2015年中国林业全要素生产率变化虽然呈现一定的波动性,但整体呈上升趋势,且主要受技术进步变化指数影响,综合技术效率变化指数影响较小;而且中国林业全要素生产率存在空间集聚现象,空间集聚特征随时间推移而不断变化。

中国林业全要素生产率时空演变及动力源泉探析

基于全要素生产率(TFP)分析框架,运用DEA-Malmquist指数模型测度和分析2000—2014年中国除香港、澳门、台湾、西藏以外的30个省(市、区)林业全要素生产率的时空分异特征,探究中国30个省(市、区)林业全要素生产率变化的动力源泉。结果表明,时序分异特征呈现出整体水平偏低,在波动中缓慢上升;空间分异特征呈现出明显的二元空间结构,表现出先减弱再稳定的趋势;全要素生产率变化共有4种驱动类型,各省域之间存在显著的差异性。

中国林业全要素生产率的时空差异及空间收敛性分析

通过构建DEA-Malmquist指数模型和引入收敛性分析的方法,测算了中国林业全要素生产率,分析了林业全要素生产率的区域差异及其变化趋势,以期深化对区域林业全要素生产率的认识和理解,为转变林业经济发展方式及提高林业全要素生产率提供理论支撑。结果表明:⑴2004~2014年林业全要素生产率虽然出现一定的波动幅度,但整体呈上升趋势;⑵各区域林业全要素生产率增长在空间上存在一定的差异;⑶除西藏、北京和青海3个区域外,其他区域的林业全要素生产率都呈增长趋势;⑷由于存在收敛性,各区域之间的差异逐渐减小,以趋于同一水平的趋势发展。

中国林业绿色全要素生产率的时空演变分析

采用超效率SBM模型测算我国2004—2019年30个省(市、自治区)林业绿色全要素生产率,在此基础上进行收敛性分析、核密度函数估计及空间自相关分析,明确林业绿色全要素生产率区域差异时空演变。进一步采用空间马尔可夫链对林业绿色全要素生产率状态转移进行短期分析及长期预测,探究其短期和长期状态演变规律。结果表明:林业绿色全要素生产率呈波动提高趋势,效率值依经济发展水平呈现两极化分布;林业绿色全要素生产率状态转移存在“俱乐部效应”,在空间效应影响下,“俱乐部效应”增强。同时林业绿色全要素生产率转移对初始状态具有依赖性,长期内转移存在收敛性使得其在空间内呈现集聚分布,流动性较弱。而相邻区域状态将对区域状态转移具有正向和负向溢出影响。据此,提出协同区域经济发展,加强林业政策支持,推动权利适度下放,促进区域交流等有利于林业发展的参考建议。

江西省林业全要素生产率评价——基于2004-2015年数据

林业发展不仅具有明显的生态效益,还可以带来显著的经济效益。2004年集体林权制度改革以来,江西省林业经济取得了显著的成绩。文章采用数据包络分析(DEA)方法,首先从整体上对2004-2015年江西省林业全要素生产率进行测算,然后对全省11个市2009-2015年的林业全要素生产率进行测算和评价。结果表明:2004-2015年整个时期内江西省林业生产要素达到了投入产出的最优状态;分地区来看,江西省11个市的林业全要素生产率(TFPCH)的均值达到1.018,但是仍有部分地区低于平均水平。最后从优化资源配置和转变林业发展方式等方面提出政策性建议。

农村劳动力转移对林业全要素生产率的影响分析——基于长江经济带11省(市)的实证

劳动力转移是改善资源配置效率的重要路径,而长江经济带为国家开放开发战略新区域,研究其劳动力转移对林业全要素生产率的作用机理、对资源优化配置和林业持续发展具有重要意义。文章基于省级面板数据对2007-2019年长江经济带农村劳动力转移进行统计分析,并通过DEA-Malmquist指数法对林业全要素生产率进行测算,在此基础上,通过随机效应模型就长江经济带农村劳动力转移对林业全要素生产率的区域性和全域范围影响机制进行计量检验分析。结果表明:(1)长江经济带林业全要素生产率从2007年的0.982上升至2019年的1.046,研究区间内指数波动较大,且伴随时间变迁呈现明显区域性特征;(2)长江经济带农村劳动力转移速度在2014-2015年期间达到顶峰18.46,后期整体放缓,加速度呈现周期性波动,农村劳动力转移仍具潜力;(3)长江经济带东部地区劳动力转移有利于促进林业全要素生产率提升,表现为显著正效应,系数为0.4086,西部地区劳动力转移抑制了林业全要素生产率提升,表现为显著负效应,系数为-0.0351,中部地区影响并不明显;(4)从全域范围看,长江经济带农村劳动力转移促进了林业全要素生产率的提升,表现为显著正效应,系数为0.0469,说明产业结构升级、机械化水平和人力资本等要素对林业全要素生产率具有促进作用。研究认为:(1)应鼓励和支持农村劳动力转移,但需注意劳动力转移时空规律特性,发挥好劳动力转移配置效应;(2)劳动力转移推动产业结构调整,加大林业科技投入和人力资本投入;(3)发挥区域禀赋优势,优化资源配置,促进长江经济带林业和谐有序可持续发展。

中国林业全要素生产率空间关联网络结构及其影响因素

基于2005-2016年中国省域面板数据,本文运用DEA-Malmquist模型测度31个省域的林业全要素生产率,采用VAR Granger因果检验方法对省域间的空间溢出关系进行识别,在社会网络分析框架下对网络结构特征及其影响效应进行分析。研究发现中国省域林业全要素生产率的空间溢出效应普遍存在,省域间空间溢出呈现多重叠加现象;关联网络呈多核心发展趋势,跨省效率传递具有明显的“梯度”溢出特征;省域间市场化落差有助于林业市场边界的拓展,相似的创新水平和金融发展水平能够促进省域之间的林业生产技术交流与合作和林业增长的“马太效应”。因此,应更加重视林业生产效率的空间非均衡格局,通过宏观调控和市场体系建设,因地制宜制定林业发展政策,以发挥各地区的功能和优势。

进出口贸易影响我国林业全要素生产率的机理分析?

近年来,我国林业产业高速发展。在我国产业结构加快转型升级的背景下,我国林业产业究竟能否持续提高运行效率,能否助力经济的增长,这是一个值得研究的问题。笔者主要就进口贸易、出口贸易对全要素生产率增长的影响进行机理分析,并就进出口贸易对林业全要素生产率的影响机理及实现条件展开了研究。研究发现:进出口贸易通过生产技术进步、规模经济和制度因素作用于全要素生产率;进出口贸易促进机制的实现需要在一定条件下才能发生。完全竞争的市场结构和完善的市场体系、人力资本存量以及进口与出口商品结构对于我国省际林业经济增长至关重要。

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

文章的研究运用超效率非期望SBM模型结合ML指数测算2004-2018年南方集体林区的林业绿色全要素生产率,探讨其时空变化特征,并采用Tobit模型对其影响因素进行回归分析。结果表明:从时间上看,南方集体林区的林业绿色全要素生产率因受纯技术效率的影响整体上呈现出波动平缓增长趋势;从空间上看,林业绿色全要素生产率存在显著的区域差异,均值最高的依次是贵州、广东、浙江,最低的是安徽、湖南、广西;除了均值排名前四的省份,其余省份的林业绿色全要素生产率均值低于1;从动态分析上看,林业绿色全要素生产率维持稳定增长状态,年均增长率为13.1%,其中技术进步是其增长的主要驱动力,而技术效率则制约其增长;从影响因素上看,经济发展水平、财政支林力度促进林业绿色全要素生产率的增长,而林业产业结构、林业灾害则抑制林业绿色全要素生产率的增长。

中国林业全要素生产率及其收敛性分析

基于2006-2015年31个不同省份投入和产出的面板数据,运用DEA方法,测算和分析中国林业全要素生产率在时间维度上的发展特征和空间维度上的差异性,进行了相应的收敛性检验,并进一步将全要素生产率分解为纯技术效率、规模效率与技术进步上分效率指标进行不同效率的分析。在实证模型构建的指标选取中,采用投入指标有林业系统年底从业人员数和实际完成投资额,产出指标有总产值。实证的结果表明,中国林业全要素生产率增长较快,年均增长速度为6.1%;其中技术效率对全要素生产率的影响相对较大。从31个区域的全要素生产率增长来看,在10年内出现下降的只有森林储蓄量较大的几个省份。基于实证研究结果,提出了提高我国林业生产率的政策建议。

中国林业全要素生产率的时空演变及集聚特征探析

我国林业全要素生产率就是林业发展的重要源泉,所以,进行研究林业全要素生产率时间与空间演变以及集聚特征集,对以后林业生产的发展有着重要的指导意义。