印 慧，伍海泉

（东北林业大学 经济管理学院，黑龙江 哈尔滨150040）

第九次全国森林资源清查（2014—2018 年）结果显示，我国森林面积为2.2 亿hm2，森林覆盖率为22.96%，总蓄积量175.6 亿m3，人工林面积8003.10万hm2，继续保持世界首位［1］。我国森林资源呈现数量持续增加、质量稳步提升的良好态势，但森林覆盖率远低于全球31%的平均水平，且森林资源总量相对不足、质量不高、分布不均的状况未得到根本改变，森林生态产品有效供给与日益增长的社会需求间的矛盾依然突出。从20 世纪80 年代初我国林区尤其是国有林区出现“资源危机”和“经济危困”，广大林区的贫困问题越发突出。尽管林区有着丰富的自然资源和较好的生态环境，但是林区农户却并不富裕，甚至部分处于生活水平低下的状态。已有研究表明，在我国的贫困县中，森林丰富县所占的份额高于森林匮乏县所占的份额［2］。

十九大报告提出，坚决打赢脱贫攻坚战，确保到2020 年我国现行标准下农村贫困人口实现脱贫。要打好精准脱贫攻坚战，重点是推动经济发展更均衡更充分，坚决攻克深度贫困地区脱贫任务。在此背景下，解决广大林区农户的贫困问题迫在眉睫。其关键是树立和践行“绿水青山就是金山银山”的理念，积极提高森林生态产品的有效供给，真正实现人与自然的和谐共生。

国内学者对森林生态产品供给效率已有较多研究成果。2008 年，赖作卿、张忠海通过DEA 模型对我国广东省21 个地市的林业建设投入产出效率进行了分类探讨［3］；2011 年，李春华、李宁、骆华莹等运用DEA方法对我国31 个省份2006 年林业生产经营的综合效率、纯技术效率、规模效率进行了详细的分析测算，得到适当调整我国各省林业的产业结构和提高林业投入资金的利用率能提高生产经营效率的结论［4］；2012 年，田淑英、许文立使用DEA 模型对我国1993—2010 年的林业生产经营效率情况进行了系统的研究，得出林业劳动力投入、林业第一产业产值是影响我国林业投入产出效率的主要因素［5］；2013年，米锋、刘智丹、李卓蔚等使用DEA 传统分析方法全面分析了甘肃省13 年的林业经营效率，同时比较了各项影响指标产生的作用［6］；同年，田淑英、张琛、许文立等运用DEA方法分析测算了安徽省持续13 年的林业经营效率［7］；2016 年，张颖、杨桂红、李卓蔚等通过DEA 方法评价了1993—2013 年北京市林业投入产出效率［8］。虽然以往对于森林生态产品供给效率的相关研究对全国或某一区域内的林业投入产出效率进行了相当有价值的探究，且普遍使用各类型DEA模型进行了测算和分析，然而大多文献对投入产出效率的重要影响因素较少做进一步探索，因此还存在改进的空间。

本文采用DEA 方法开展黑龙江省森林生态产品供给效率的评价，并利用Tobit回归模型进一步分析查找影响供给效率有效或无效的影响因素，从而丰富了DEA—Tobit模型的应用范围，以期为促进黑龙江省森林生态产品有效供给和林业生态建设可持续发展提供参考。

1 研究方法与数据来源

本文采用DEA 模型对黑龙江省森林生态产品供给效率进行测算，具体使用的是考虑规模收益的BC2- DEA模型。

1.1 DEA模型构建

假设有n个DMU，每个DMU有m种投入和s种产出；同时，假设总共有j 个DMU，每个DMU 用DMUj表示。

式中，Xj为投入变量；xij＞0，为投入量；i ＝1，2，…，m；j ＝1，2，…，n。

式中，Yrj为产出变量；yrj＞0，为产出量；r ＝1，2，…，s。

那么，评价第j 个DMU 状态为有效的BC2-DEA模型为：

式中，λj为单位组合系数；θ为DMU 相对有效性的判定标准，即综合效率；VD、X0、Y0均为常数项；s-、s+为松弛变量［8］。若θ等于1，则DMUjj为弱DEA有效；若θ等于1，且s-为0，s+为0，则DMUj为DEA有效；若θ小于1，则DMUj为DEA无效［8，9］。

1.2 指标选取与数据来源

运用DEA模型测算投入产出效率是否成功，取决于投入指标和产出指标的选取是否恰当。就森林生态产品供给效率而言，投入指标是能够促使森林生态建设持续稳定发展的各类生产要素（按照西方经济学的生产函数公式，依次考虑土地、资金和人力3 个要素）。我国林业用地面积官方5 年统计一次，考虑到测算的有限性和时效性，本文不考虑测算土地要素的效率。资金要素选择的投入指标是林业固定资产投资完成额，人力要素选择的投入指标是林业系统年末从业人数［7］。由于DEA 分析方法计算得出的效率是一种相对效率，实证分析过程中，在确保各决策单元之间具有相关性的情况下，设定的投出指标和产出指标可不包含全部的投入和产出指标，最终的实证分析结果仍然真实有效［10］。林业产业结构转型升级对林业产业经济发展具有重要意义，增加林业产业结构比例作为森林生态产品供给效率的第三个投入指标，该指标为林业第二、三产业的产值之和与林业产业总产值之比。

由于森林生态产品的社会效益难以计算考量，本文产出指标的设定从经济效益和生态效益两方面进行考虑。森林生态产品的经济效益最直观的体现是林业产业总产值的大小，本文选择的林业产业总产值包含了第一、二、三产业的产值，该项产出指标代表经济效益产出。生态效益采用造林面积表示，是反映区域内森林树木覆盖率的技术经济指标。根据《中华人民共和国森林法实施细则》规定，本文选取的造林面积是成活率达到85%及以上的造林面积。鉴于此，本文确定林业产业总产值和造林面积作为森林生态产品产出效率的产出指标。本文按照“样本规模至少为投入产出指标合计的3 倍”的要求［5，11］，选取2001—2017年共17个年份作为DMU，样本数据来自于《中国林业统计年鉴》（表1）。

表1 2001—2017年黑龙江省森林生态产品投入产出数据

2 结果及分析

2.1 效率测算及比较分析

综合效率为纯技术效率和规模效率的乘积［12］，用以评价生产资源的综合配置水平和生产资源有效利用情况；纯技术效率是评价管理水平提高和生产技术进步对生产效率的影响情况；规模效率是评价行业生产经营规模对生产效率的影响情况［13］。本文根据上述5 个投入产出指标的样本数据，通过BC2—DEA模型，得出的2001—2017 年黑龙江省森林生态产品供给效率（表2）。

对DEA测算结果的有效性分析发现，如果有且只有综合效率值等于1，该决策单元为弱DEA 有效［8］；如果综合效率值等于1，同时松弛变量为0（s-为0，s+为0），该决策单元为DEA 处于有效状态；如果综合效率值小于1，那么该决策单元为DEA处于无效状态［14］。从表2 可见，黑龙江省2001—2017年森林生态产品供给效率的平均综合效率值为0.823，综合效率总体良好。其中，DEA 综合效率值为1 的年份有7 个，分别是2003 年、2009 年、2010年、2014 年、2015 年、2016 年和2017 年，即黑龙江省森林生态产品供给效率在此7 年内状态为DEA 有效。其他的10 个年份的综合效率值均小于1，说明此期间生产建设效率状态为DEA 无效，这10 个年份分别 为2001 年、2002 年、2004 年、2005 年、2006年、2007 年、2008 年、2011 年、2012 年和2013 年。在这10 个DEA 无效的年份中，效率值较低的是2004—2008 年，2006 年、2007 综合效率值最低，均为0.5 以下。2012 年之后，黑龙江省森林生态产品供给效率的综合效率保持较高水平。

表2 2001—2017年黑龙江省森林生态产品供给效率值

从综合效率的测算结果和DEA 有效性判定来看，黑龙江省森林生态产品供给效率的综合效率波动较大，且不够稳定。2001—2017 年，综合效率值始终在DEA有效和无效之间来回波动，2004—2008 年综合效率值偏低，2009 年、2010 年有效率之后，2011—2013 年综合效率值下降到1.000 以下，继而在2014 年回升到1.000，2014—2017 年又回到综合效率平稳有效的状态（图1）。

图1 2001—2017 年黑龙江省森林生态产品供给效率的综合效率值变化情况

2001—2017 年，黑龙江省森林生态产品供给效率的综合效率与规模效率密切相关，综合效率较高，规模效率也较高。2014—2017 年，黑龙江省森林生态产品产出效率的综合效率和规模效率的值均等于1.000。同理，当规模效率的值越小，综合效率也越低，如2005—2008 年。只要提高森林生态产品供给的综合效率，规模效率会相应提高，规模效率不高，综合效率也往往偏低。通过分析表2 的计算结果和图1 综合效率的变化情况得出一个规律，如2005—2007 年显示的变化情况，即综合效率较低的年份里常常出现规模报酬递增的现象，说明增加林业固定资产投资往往能够促进综合效率和规模效率的提高。

2.2 产出效率影响因素分析

本文针对2001—2017 年黑龙江省森林生态产品供给效率变化的研究结果，进一步通过Tobit 回归模型来分析供给效率的影响因素。Tobit回归模型的一般形式为：

式中，Y 为森林生态产品供给效率；Xi为对森林生态产品供给效率可能产生影响的因素；α为常数项；Ci为解释变量的回归系数；u 为系统随机误差项，u ～（0，α2）。

根据以往研究文献和样本数据的易得性，本文提出3 个假设。假设1：火灾次数对森林生态产品供给效率产生负向影响［14］。由于森林火灾对林业经济的巨大破坏力，将严重影响森林树木的生长发育，同时大大提高森林抚育和经营成本，从而造成森林生态产品供给效率下降。假设2：林业生态旅游与休闲服务收入比重对森林生态产品供给效率产生正向影响。随着林业产业转型升级，林业生态旅游与休闲服务的发展壮大也将在更大程度上带动林业产业经济的发展，林业生态旅游与休闲服务收入比重大小直接影响着森林生态产品供给效率的高低。假设3：森林生态建设实际到位资金额对森林生态产品供给效率产生正向影响。森林生态建设实际到位资金是林业生态建设可持续发展的基本条件，实际到位资金额的大小也直接影响着森林生态产品供给效率的高低。

基于Tobit模型，本文采用Eviews 7 软件进行了Tobit回归，结果见表3。

表3 Tobit回归结果

从表3 可见，森林火灾次数（X1）的P值为0.02，小于显著水平临界值0.05，拒绝原假设，因此X1在5%的检验水平下显著；林业生态旅游与休闲服务比重（X2）的p值为0.06，小于显著水平临界值0.1，拒绝原假设，因此X2在10%的检验水平下显著；林业生态建设实际到位资金额（X3）的p 值为0.03，小于显著水平临界值0.05，拒绝原假设，因此X3在5%的检验水平下显著。得到回归方程式：

2001—2017 年影响黑龙江省森林生态产品供给效率变化的主要因素及其具体情况为：①火灾次数对森林生态产品供给效率具有显著影响且为负向影响。系数为- 0.098989，说明在其他外界环境条件不变的情况下，森林火灾数每增加1 个单位，森林生态产品供给效率就会相应下降0.098989 个单位。证明森林火灾数越多，森林生态产品供给效率会越低，以上验证结果基本符合假设。②林业生态旅游与休闲服务比重对森林生态产品供给效率具有显著影响且为正向影响。系数为0.045518，说明在其他条件不变的情况之下，林业生态旅游与休闲服务比重每增加1 个单位，森林生态产品供给效率也就会上升0.045518个单位。林业生态旅游与休闲服务的比重越高，森林生态产品供给效率就越高，以上验证结果基本符合假设。③森林生态建设实际到位资金额对森林生态产品供给效率具有显著影响且为正向影响。系数为2.3×10-7，这个系数比前两个变量的系数要小很多，说明森林生态建设实际到位资金额对投入产出效率有影响，但并非重大的影响因素。即在其他条件不变的情况下，林业实际到位资金额每增加1 个单位，森林生态产品供给效率仅上升2.3×10-7个单位。森林生态建设实际到位资金额越多，森林生态产品供给效率越高，以上验证结果基本符合假设。

3 结论与建议

3.1 结论

本文采用DEA 方法对黑龙江省森林生态产品供给效率进行了评价，并利用Tobit回归模型进一步分析了影响供给效率有效或无效的影响因素，结果发现：2001 年以来黑龙江省森林生态产品供给效率平均综合效率值为0.823，总体效率较高，但效率值不稳定，呈波浪前进的状态，尤其是2004—2008 年综合效率值连年下滑，形成波谷。在DEA 无效的年份里，规模报酬递增是黑龙江省森林生态产品供给效率规模无效状态的特征，说明黑龙江省森林生态建设投资管理和生产管理配合较好。通过Tobit 模型进一步探究黑龙江省森林生态产品供给效率的主要影响因素发现，“火灾次数”、“林业旅游与休闲服务收入比重”和“森林生态建设实际到位资金额”均对森林生态产品供给效率具有影响，其中前两个因素为重要影响因素。

3.2 建议

首先，加大林业固定资产投资，拓宽林业投融资渠道：①向营林管护方面倾斜，加大设备设施投入，使用卫星、无人机等技术手段，提升营林管护工作的科技化与信息化水平，提高营林管护工作效率，提高林业职工人均管护面积。②加大替代产业的固定资产投资。当前脱贫已进入攻坚阶段，黑龙江实行全面限伐，给林区转产提供了宝贵机会，应充分利用丰富的林下资源，加快发展黑龙江省森林旅游业和以生态绿色食品开发为主的替代产业。同时，采取“谁投资、谁受益”的原则，大力鼓励民间资本参与森林生态建设固定资产投资，从而形成投资来源多元化的林业产业投融资体系，逐渐转变对国家财政资金投入高度依赖的状况。

其次，提高固定资产投资管理水平，充分发挥固定资产投资效益：①切实做好森林生态建设项目储备和管理工作，提高项目管理的责任意识，严格执行程序，在可行性研究、工程勘察设计等前期工作中做深做实，对已完工、在建、己批未建项目进行认真清理。②加强项目建设单位和工程建设组织管理，提高工程建设质量，保证项目配套资金及时到位。③做好项目验收工作，对项目完成情况、资金使用与管理情况、工程建设管理、项目成效等方面进行全方位的检查验收，明确生态项目管护主体和管护责任人，确保各项林业生态工程设施达到预期使用效果。④做好项目后管理和资产使用维护工作。项目完成后，对项目效益和管理状况进行认真评估并反馈上级部门，作为今后优化项目管理的参考依据。同时，做好投资后的运营管理和资产管理维护工作，持续充分地发挥固定资产作用。

第三，加大森林生态产业发展的科研投入力度，提高管护人员的综合素质：黑龙江省林业系统年末从业人数呈逐年下降趋势，2016 年从业人数下降至2009年的48%，但同期林业产业总产值却增长了12.6 倍。这说明通过提高管理水平，调整投资规模，林业从业人数的减少并不一定导致林业产业总产值的减少。未来生态产业发展将越来越依赖于高水平、高素质的人力资源投入：①林业科学技术人员。林业生产具有显著的复杂性和多样化的特点，近年来气候变化和病虫害防治等新形势，加强科研投入力度、提高科技水平的需求越来越迫切。②林业产业工人。“天保”工程实施以来，黑龙江省林区大量的林业职工实现了从“伐木人”向“护林员”的转变，但现有人力资源状况并不能够完全满足林业产业发展的需要。林区迫切需要一大批掌握现代林业科技知识，能够熟练使用现代科技装备，且能够及时在一线发现和处置各类突发问题的产业工人。③林业管理人员。新时期的林业管理人员不单要求要熟悉木材生产、营林管护等传统林业生产业务，还要具有生态文明建设发展理念，具备科学化、集约化管理手段，能够面对一、二、三产业融合带来的多方面、复杂化的挑战。④林区及周边农民和相关从业者。通过组织教育培训、生产科学和技术推广，帮助和带动林区及周边农民和相关从业人员掌握先进的生产技术，投身于森林生态建设和产业发展，提高收入水平，尽快脱离贫困。

第四，进一步优化生态产业结构，积极促进生态相关新兴产业发展：在“天保”工程的大力支持下，为了实现林业可持续发展，黑龙江省林业木材采伐量自1999 年以来逐年下降。以森工林区为例，黑龙江省森工总局区内全年木材生产量已由1997 年的676万m3下降至2004 年的370 万m3，下降幅度达40%。2014年，黑龙江省重点国有林区天然林已全面停止商业性采伐，未来森林生态产品将不仅限于木材加工制品等传统、有形的商品。“绿水青山就是金山银山”，在生态文明的长远规划下，在“美丽中国”信念的感召下，以“绿水青山”为前提下，林业可持续发展将生产复合型、交互型的生态产品。在此背景下，黑龙江应优化森林生态产业结构，充分发挥森林生态产业发展的带动作用，惠及林区人民，加快脱贫攻坚工作进程。①实现第一产业的改造升级和结构调整。一方面，持续加大育林、造林投入，为林业可持续发展奠定可靠的物质基础；另一方面，积极发展林下经济，扩大绿色食品、特色山珍生产规模。②改造提升木材加工、林产化工、林业机械等产业，利用黑龙江省林区的地理区位优势，发展进口木材加工贸易。③重点发展黑龙江特色休闲度假和旅游服务经济，开发结合生态游、绿色食品、特色采摘和东北特色文化为一体的综合性旅游服务产品，逐步提升第三产业在林业产业总产值中的比重。