董晓莉

(河南省新郑市林业局,河南 新郑 451100)



林业生产的技术效率测算与分析探讨

董晓莉

(河南省新郑市林业局,河南 新郑 451100)

摘要：指出了林业作为我国经济社会发展的一个不可或缺的部分,做好其技术效率测算与分析工作至关重要，我国区域广阔,一些地域林业生产效率水平远低于平均水平,这也是制约我国林业发展的一个重要因素。就我国林业生产技术效率的测算与分析进行了初步的探究,以供相关人士参考。

关键词：林业生产;技术效率;效率测算分析

1引言

随着我国经济社会的不断发展,既要加大木材以及林产品的开发力度,又要将生态环境保护建设工作落实到位,在这样的大背景下,如何解决这一问题成为当下各国家的重中之重,因此,做好对林业生产的效率预算和分析的工作具有十分重要的意义。

2林业生产效率的概述

林业资源作为一项重要的战略资源,保证其可持续性发展至关重要。近几年,我国在林业方面的投入不断增加,林业资源的开发利用逐步向着科学的发展方向前进。影响林业生产效率的因素主要有以下几个方面:

2.1自然环境因素

林业作为一种特殊的自然产业,对其所处的自然环境的要求比较高,比如说降水量过多或者过少、气温过高或者过低、是否发生虫害等因素,都直接制约着林业的投入和产出,这也是影响林业生产效率的一个重要因素。

2.2人力因素

人作为主体,对整个林业行业的影响至关重要,比如林业系统从业人员的综合素养高低、人力资源的分配是否合理、林业产业结构是否合理等,都直接关乎着整个林业行业的产出,这也是另一个影响林业生产效率的重要因素[1]。

2.3政策和资金因素

近年来我国陆续出台了向林业生产倾斜的政策,调动了林农的生产积极性,这是近年来林业生产技术效率可以提高的一个关键原因。此外,如果林业资金不专用,那么投入到生产工作中的资金会减少,这是制约林业生产的一个重要因素。

在当下,林业生产技术效率的测量方法主要有两种,其一是无参数的数据包络分析,这种分析测量方法主要通过线性规划对同种类型的工作绩效进行测量和评定,同时,该测量方法一般需要将各工作绩效的单位统一化才能够进行评定;其二是有参数的随机前沿分析,该测量方法跟无参数的数据包络分析方法不同,能够更好地帮助对技术效率的损失进行诠释,因此,在我国林业生产技术效率测算与分析这一环节来说,有参数的随机前沿分析方法明显具有更强的优势,应用也更为广泛。

3林业生产投入的变量以及构建相应的模型

笔者在对林业产业的技术效率考察工作中,采用随机前沿分析方法,就自然因素、人力因素等对林业生产技术效率的影响来展开论述,并通过相关的分析来对如何促进林业生产力提出一些建议和措施。

3.1考察工作中变量的概述

考虑到是对林业生产技术效率的考察,因此,林业的投入变量和产出变量是必须要纳入到考察工作中来,林业的投入变量主要包括林地面积、人力资源的投入、资金的投入、林业固定资产的更新等等方面,林业的产出主要通过林业生产总产值来表示。其中,自然因素这一变量的选择,笔者选择的是4月份～10月份之间的平均气温和降水量来作为考察自然因素对林业生产技术效率影响的变量[2]。

3.2函数模型的构建

在利用随机前沿分析方法来建立模型的时候,关键在于生产函数模型的构建。考虑到林业生产技术效率工作中各个生产要素的投入之间可能会存在一定的弹性替代,因此可采取超越对数生产函数来构建模型,这种模型能够系统性的，全面灵活的将各个生产要素之间的关系展现出来。函数模型如下所示:

lnYit=β0+A+Vit-Uit,

其中A表示待估参数β1～β5分别跟林业系统从业人员的自然对数、林业系统总体投资总额的自然对数、4～10月份的平均气温的自然对数、平均降水量的自然对数以及林业的总体面积的自然对数乘积之和,Vit为随机变量,主要指的是各种诸如天气等不可控制的因素,Uit是一个非负随机变量,主要指的是在林业生产过程中一些生产要素的无效程度[3]。

同理,效率损失函数的测度模型为:

mab=δ0+ ∑δbXabt,

在这个函数里面,X表示生产单位a的技术效率的第b个变量,δ0是一个常数,δb是一个待估参数,指的是b变量对技术效率的影响情况,δb取不同的正负值的时候指的是变量对技术效率产生影响的正负以及影响程度的大小。该函数值越大,表示该技术效率越底,该函数值越小,说明该技术效率越高。

考虑到我国林业生产技术效率影响因素的不同,也可以构建出如下所示的效率损失函数：

mit=δ0+δ1A+δ2B+δ3C+δ4D+δ5E,

在这个函数中,A表示人均GDP(国内生产总值),B表示财政支出比重,C表示林业系统从业人员的综合素养,D表示虫害等不可控制的因素,E表示林业产权改革对生产及时效率影响程度。

4参数估计与结果分析以及结论

4.1生产函数的结果分析

结合参数的估计,林叶面积投入的相关参数为负值,这也间接表明我国近年来林地面积的投入工作对与整个林业生产产值的影响不是十分明显。4～10月份平均气温的相关参数为2.23,平均降水量的相关参数为5.26,同时,时间变量的参数为0.12,资金投入的相关参数值为3.61,人力资源投入为4.70,这些参数在1 %水平下的显著性检验工作中都能够通过,这也说明了这些投入要素相对来说处于不足,并没有达到最佳的效果,这也与我国近几年来林业生产的技术效率的平均水平相吻合。

4.2效率损失函数分析

通过将相关参数代入到效率损失函数中发现,常数项δ0估计值为2.800,δ1A的值为-1.482,δ2B的值为0.701,δ3C的估计值为-0.079,δ4D的估计值为0.001,δ5E估计值为0.012。我国近些年来在林业生产这一环节出台了比较完善的政策,在解放林农生产积极性上取得了较大的成绩,结合这个大背景,从这些计算结果中可以得出,诸如虫害之类的不可控制因素不能够通过显著性检验,其他几个因素对我国林业生产技术效率影响还是比较明显的,比如林业生产资金投入到位的年份,生产技术效率在一定程度上有了提高。根据这个函数结果分析可以得出这些变量因素就是造成我国林业生产技术低效率的几个原因。

4.3考察结论

本次考察工作中,除了将人为因素纳入到整个前沿分析工作中之外,还考察了自然因素对林业生产技术效率影响,通过浙西考察工作,得出了如下结论。

(1)近年来我国林业生产技术效率进步非常明显,可是,仍然存在很大的上升空间。根据生产函数和相关结果可以得出,可以通过合理的增加林业资金投入和林业工作人员的数量来强化林业产值。此外,诸如天气气温、降水量等自然因素对林业生产影响也是十分重大的,这一点人力无法控制,但是这些关键因素也是在林业生产中需要加大重视的。

(2)通过对损失函数的分析可得知,提高林业工作人员的综合素养能够有效地提高林业生产技术效率,财政支出在林业生产中的应用在一定程度上能够制约林业生产效率的提高,这一点可以通过对相关资金投入进行合理的分配,比如加大对相关技术的引进等,能够有效地提高林业生产效率。

(3)整体上来说,我国大部分区域的林业生产技术效率正在逐步上升,这说明地方上对林业生产的重视程度较高,相关部门要进一步完善与林业生产相关的政策,从而给林业生产技术效率的提升提供强有力的政策支撑。

5结语

通过结合随机前沿分析法对我国林业生产技术效率的测算进行了分析和研究，可以看出,提高林业从业人员相关技术知识的培训能够提高其综合素养。完善资金投入方式,将资金有针对性地投入到真正需要的生产环节,加大对自然因素的监测并做好相应的应急措施,这样可以真正实现提高林业生产技术效率,能够在保护生态环境与经济社会发展之间找到最佳的平衡点。

参考文献：

[1] 田杰.中国林业生产要素配置效率研究[J].西北农林科技大学学报,2014(45):34～34.

[2] 臧良震,支玲,郭小年.中国西部地区林业生产技术效率的测算和动态演进分析[J].统计与信息论坛,2014(1):13～20.

[3] 徐玮,冯彦,包庆丰.中国林业生产效率测算及区域差异分析——基于Malmquist-DEA模型的省际面板数据[J].林业经济,2015(5):85～88.

中图分类号：F326.27

文献标识码：A

文章编号：1674-9944(2016)03-0169-02

作者简介：董晓莉(1979—)，女，助理工程师,主要从事林业方面的工作。

收稿日期：2016-01-06