姜微+劉俊昌

摘要：運(yùn)用中國(guó)1953—2013年時(shí)段數(shù)據(jù)分階段分別采用線性模型、廣義線性模型、半?yún)?shù)混合模型，以Ram提出的兩部門(mén)理論為框架，研究政府林業(yè)投資對(duì)區(qū)域林業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的作用。結(jié)果表明：1953—2013年，我國(guó)政府投資對(duì)林業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)具有正向的外部作用，而由于兩部門(mén)之間的要素生產(chǎn)率差異看不出來(lái)，經(jīng)過(guò)判斷得出政府支出對(duì)林業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)產(chǎn)生正向總作用，但這個(gè)正向的總作用在統(tǒng)計(jì)上不顯著。在 1953—1980 年，我國(guó)政府投資對(duì)林業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)具有正向的外部作用，而由于兩部門(mén)之間的要素生產(chǎn)率差異看不出來(lái)，使得政府投資對(duì)林業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)具有一定的正向總作用，而且結(jié)合當(dāng)時(shí)的國(guó)情看，政府投資對(duì)于林業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的正向作用很顯著。1981—2013年，由于非線性的參數(shù)有3個(gè)，政府投資對(duì)于林業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的作用就很難判斷出來(lái)，只能說(shuō)政府投資對(duì)于林業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)有一定的正向外部作用。

關(guān)鍵詞：半?yún)?shù)混合模型；政府投資；林業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)；外部作用

中圖分類號(hào)： F326.2文獻(xiàn)標(biāo)志碼： A文章編號(hào)：1002-1302（2017）12-0270-04

林業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的基礎(chǔ)是投資，而林業(yè)由于其特殊性，林業(yè)經(jīng)濟(jì)投資更多是來(lái)自政府的資金投入。林業(yè)投資對(duì)于當(dāng)前的林業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)產(chǎn)生了直接的推動(dòng)作用。2000—2013年《中國(guó)林業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒》統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)表明，我國(guó)林業(yè)投資額也從2000年的1 677 712萬(wàn)元增長(zhǎng)至2013年的37 822 690萬(wàn)元，使得我國(guó)林業(yè)經(jīng)濟(jì)總產(chǎn)值由2000年的35 554 725萬(wàn)元增長(zhǎng)到2013年的473 154 396萬(wàn)元，增長(zhǎng)了13倍多。林業(yè)不僅提供了公共產(chǎn)品，還提供了包含其他正外部效應(yīng)的公共服務(wù)，如森林游憩、生態(tài)旅游、農(nóng)家樂(lè)等，這些都大力鼓勵(lì)了非國(guó)家投資的發(fā)展，形成了新的投資環(huán)境促進(jìn)林業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展。政府林業(yè)投資對(duì)于區(qū)域林業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的效果如何？究竟有多大影響？是正影響還是負(fù)影響？在地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展不平衡且處于供給側(cè)改革的過(guò)程中，均衡地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展具有重大意義。但由于理論框架、計(jì)量方法、數(shù)據(jù)來(lái)源以及處理方式的不同帶來(lái)的結(jié)論也不盡相同。我國(guó)林業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展研究是從1978年以后通過(guò)對(duì)各國(guó)林業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展研究開(kāi)始進(jìn)行系統(tǒng)的分析和比較。由于我國(guó)國(guó)民經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展促進(jìn)了我國(guó)林業(yè)經(jīng)濟(jì)的快速增長(zhǎng)，同時(shí)研究方法和理論也有不斷的更新。隨著十八大會(huì)議的召開(kāi)，生態(tài)文明建設(shè)被擺放到前所未有的高度，林業(yè)對(duì)于生態(tài)文明的發(fā)展起著至關(guān)重要的作用。因此，研究林業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)于促進(jìn)我國(guó)生態(tài)文明發(fā)展有著重要作用。孔凡斌簡(jiǎn)要闡述了我國(guó)林業(yè)投資性質(zhì)、生態(tài)性投資機(jī)制形成過(guò)程以及林業(yè)發(fā)展面臨的機(jī)遇與挑戰(zhàn)；以1950—2005年相關(guān)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)為主要依據(jù)，對(duì)中國(guó)林業(yè)投資總量、結(jié)構(gòu)及森林資源發(fā)展績(jī)效進(jìn)行評(píng)價(jià)，分析了經(jīng)濟(jì)體制轉(zhuǎn)型期林業(yè)投資機(jī)制和投資方向的變化路徑，并就林業(yè)投融資機(jī)制問(wèn)題給出了政策建議[1]。劉珉運(yùn)用經(jīng)濟(jì)學(xué)投資理論，通過(guò)歷史比較的方法，對(duì)林業(yè)投資規(guī)模、林業(yè)投資結(jié)構(gòu)、林業(yè)投資資金來(lái)源、林業(yè)投資經(jīng)濟(jì)效果、林業(yè)投資階段幾方面展開(kāi)分析[2]。于江龍等根據(jù)我國(guó)1981—2009年林業(yè)投資與林業(yè)產(chǎn)值數(shù)據(jù)，運(yùn)用協(xié)整檢驗(yàn)、誤差修正模型、Granger因果檢驗(yàn)等分析林業(yè)投資與產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間的關(guān)系，發(fā)現(xiàn)我國(guó)林業(yè)投資與產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間存在長(zhǎng)期穩(wěn)定的關(guān)系，產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)林業(yè)投資存在很強(qiáng)的依賴性[3]。田淑英運(yùn)用DEA評(píng)價(jià)模型，對(duì)1993—2010年我國(guó)林業(yè)投入產(chǎn)出效率進(jìn)行測(cè)算，并結(jié)合我國(guó)林業(yè)發(fā)展的現(xiàn)實(shí)背景分析，發(fā)現(xiàn)林業(yè)投資資金的利用效率不高、人力資源投入不足和林業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平偏低導(dǎo)致近幾年林業(yè)投入產(chǎn)出效率降低[4]。周家春等利用2000—2010 年的相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行林業(yè)固定資產(chǎn)投入的雙對(duì)數(shù)模型回歸分析發(fā)現(xiàn)，林業(yè)固定資產(chǎn)投入的總量增加對(duì)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)具有明顯促進(jìn)作用；從結(jié)構(gòu)上看，營(yíng)林固定資產(chǎn)投資、森工固定資產(chǎn)投資對(duì)林業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響程度不同[5]?？追脖蟮葟挠绊懥謽I(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的因素、林業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)方式的轉(zhuǎn)變以及林業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整3個(gè)方面入手，對(duì)當(dāng)前林業(yè)經(jīng)濟(jì)增幅方面的研究加以梳理綜述，并在此基礎(chǔ)上總結(jié)當(dāng)前林業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)研究存在的問(wèn)題并提出參考性建議[6]。廖文梅以南方13個(gè)?。▍^(qū)）的林業(yè)數(shù)據(jù)利用動(dòng)態(tài)偏離-份額分析法進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)南方集體林區(qū)林業(yè)第一產(chǎn)業(yè)不具有競(jìng)爭(zhēng)力優(yōu)勢(shì)，而林業(yè)第二、第三產(chǎn)業(yè)高于全國(guó)平均水平，具有競(jìng)爭(zhēng)力優(yōu)勢(shì)[7]。才琪等采用 Stata方法利用科布-道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)分析，利用 VAR 模型測(cè)算中央林業(yè)投資的滯后期，使用協(xié)整關(guān)系檢驗(yàn)得出林業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)和中央林業(yè)投資存在長(zhǎng)期協(xié)整關(guān)系；結(jié)合格蘭杰因果檢驗(yàn)，判斷中央林業(yè)投資和林業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間短期的因果關(guān)系；利用脈沖響應(yīng)函數(shù)，更直觀地判斷二者變動(dòng)在長(zhǎng)期內(nèi)對(duì)自身和相互之間的影響[8]?？v觀已有研究，針對(duì)我國(guó)林業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與林業(yè)投資的研究方法，此前的相關(guān)研究多采用偏離-份額法（static shift-share method）、DEA、VAR模型以及VAR修正模型，對(duì)我國(guó)林業(yè)經(jīng)濟(jì)與投資之間的關(guān)系比較多，如中央投資對(duì)于林業(yè)經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)作用、固定資產(chǎn)投資分析等。但是對(duì)于政府投資與林業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的關(guān)系實(shí)證分析很少，因此，本研究嘗試?yán)冒雲(yún)?shù)混合模型，分析1953—2013年我國(guó)林業(yè)產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的變化趨勢(shì)，探尋影響我國(guó)政府投資對(duì)于林業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響，以期為我國(guó)林業(yè)產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展理論研究提供補(bǔ)充。

1理論分析及模型介紹

1.1生產(chǎn)函數(shù)理論

1986年，Ram提出改進(jìn)生產(chǎn)函數(shù)模型，即政府部門(mén)和非政府部門(mén)兩部門(mén)在其部門(mén)間資源分配對(duì)于經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響[9-20]。假設(shè)經(jīng)濟(jì)總產(chǎn)出（Y）包括政府部門(mén)產(chǎn)出（G）和非政府部門(mén)產(chǎn)出（N），各個(gè)部門(mén)產(chǎn)出由資金投入（K）和勞動(dòng)投入（L），且政府部門(mén)產(chǎn)出（G）對(duì)非政府部門(mén)產(chǎn)出（N）會(huì)產(chǎn)生外部的作用。公式如下：

Y=G+N；（1）

N=N（LN，KN，G）；（2）

G=G（LG，KG）。（3）

滿足約束條件——各個(gè)投入總要素等于兩部門(mén)的投入要素之和，即endprint

K=KG+KN；（4）

L=LG+LN。（5）

式中：LG代表政府的資金投入；LN代表非政府的資金投入；KG代表政府的勞動(dòng)投入；KN代表非政府的資金投入。令兩部門(mén)要素的邊際產(chǎn)出相等，即

GLNL=GKNK=1+θ。（6）

式中：GL表示政府部門(mén)對(duì)勞動(dòng)投入的邊際產(chǎn)出；GK表示政府部門(mén)對(duì)資金投入的邊際產(chǎn)出；NL表示非政府部門(mén)對(duì)勞動(dòng)投入的邊際產(chǎn)出；NK表示非政府部門(mén)對(duì)資金投入的邊際產(chǎn)出；θ表示兩部門(mén)的邊際產(chǎn)出大小差異。當(dāng)θ>0，代表政府部門(mén)投入要素的邊際產(chǎn)出更高；反之，非政府部門(mén)投入要素的邊際產(chǎn)出更高。把公式（2）至公式（6）帶入公式（1），并對(duì)其求微分，整理可得：

Y·=α1（I/Y）+α2L·+（θ′-β）G·（G/Y）+βG·。（7）

式中：α1=CK，代表非政府部門(mén)投入資金要素的邊際產(chǎn)出；I/Y代表投資要素占總產(chǎn)出比重；α2代表非政府部門(mén)勞動(dòng)投入要素的產(chǎn)出彈性；β代表政府部門(mén)的產(chǎn)出對(duì)非政府部門(mén)的產(chǎn)出的彈性。θ′=θ1+θ，θ是政府部門(mén)與非政府部門(mén)投入的邊際產(chǎn)出差異。公式（7）對(duì)于經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)有影響的變量是投資要素占總產(chǎn)出比重I/Y、勞動(dòng)投入的增長(zhǎng)率L·、政府投入資金增長(zhǎng)率G·、政府財(cái)政投入占總經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出的比重（G/Y）。通過(guò)估算θ′和β的數(shù)值大小可以推出政府公共投資對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的作用。

當(dāng)β=θ′時(shí)，公式變形為：

Y·=α1（I/Y）+α2Y·+βG·。（8）

式中：β代表著政府部門(mén)對(duì)非政府部門(mén)的外部作用，由于假設(shè)β=θ′，所以通過(guò)估算β可以算出θ的估計(jì)值，由此滿足約束條件的情況可以得出兩部門(mén)各要素的邊際產(chǎn)出的估計(jì)值，并估算出政府投資對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響。

假設(shè)政府部門(mén)對(duì)非政府部門(mén)的邊際產(chǎn)出影響為一個(gè)固定值，但政府部門(mén)的產(chǎn)出彈性β是可變的。則公式變形為：

Y·=α1（I/Y）+α2L·+（θ′+CG）G·（G/Y）。（9）

當(dāng)然，公式（9）相比公式（7）中的G·（G/Y）系數(shù)要大一些，通過(guò)公式（9）中G·（G/Y）系數(shù)可以了解政府部門(mén)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響，但很難估計(jì)出政府部門(mén)的外部性以及部門(mén)間生產(chǎn)要素的差異性。

結(jié)合理論框架，本研究想解決的問(wèn)題是政府部門(mén)投資對(duì)于林業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)產(chǎn)生的正負(fù)影響，參數(shù)β的正負(fù)，以及部門(mén)之間要素θ的邊際產(chǎn)出差異。通過(guò)公式（9）可以計(jì)算得出政府對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的作用大小，且根據(jù)公式（7）和公式（8）可以計(jì)算得出β、θ。在實(shí)證過(guò)程中，對(duì)于模型的選取特意進(jìn)行比對(duì)選擇中間最優(yōu)模型，并根據(jù)1952—2013年的數(shù)據(jù)選取不同階段進(jìn)行對(duì)比分析。

1.2半?yún)?shù)混合模型及其估計(jì)

廣義線性模型（GLM）分為隨機(jī)、系統(tǒng)和連接函數(shù)三部分，而廣義可加性模型（GAM）是GLM的擴(kuò)展。由于GLM中的系統(tǒng)部分屬于線性模式，而連接函數(shù)部分是非線性的，因此如果單獨(dú)采用線性函數(shù)模型，對(duì)于模型本身是非線性的函數(shù)就不能很好的擬合其非線性部分。但是使用非參數(shù)的方法可以解決這個(gè)問(wèn)題，由此得到GAM模型，其公式為：

η=g{μ（X）}=s0+s1（x1）+…+sρ（xρ）。（10）

sj（j=1，…ρ）是Xj的光滑函數(shù)。如果有自變量不需要光滑函數(shù)或者為二變量的分量，那么公式可以改為：

η=g{μ（X）}=β0+β1（x1）+…βq（xq）+sq+1（xq+1）+…+sρ（xρ）。（11）

該等式中前面β0+β1（x1）+…+βq（xq）為參數(shù)部分，后面屬于非參數(shù)，此模型稱為廣義加性混合模型（GAMM）。該模型的參數(shù)估算方法與一般線性相同，都是采用最小二乘法計(jì)算。但是對(duì)于非參數(shù)部分可以選擇光滑樣條、貝葉斯、罰光滑樣條方法擬合來(lái)實(shí)現(xiàn)。本研究的半?yún)?shù)混合模型中非參數(shù)部分采用光滑樣條法進(jìn)行估算。

1.3數(shù)據(jù)說(shuō)明

本研究以林業(yè)總產(chǎn)值Y·為被解釋變量，勞動(dòng)年增長(zhǎng)率L·、政府投資的增長(zhǎng)率G·、非政府部門(mén)固定投資占林業(yè)總產(chǎn)值比重I/Y、政府部門(mén)投資占林業(yè)總產(chǎn)值比重G/Y為解釋變量。林業(yè)總產(chǎn)值數(shù)據(jù)是通過(guò)林業(yè)總產(chǎn)值實(shí)際增長(zhǎng)速度對(duì)名義林業(yè)總產(chǎn)值數(shù)據(jù)進(jìn)行調(diào)整，得到以1952年不變價(jià)的林業(yè)總產(chǎn)值數(shù)據(jù)，計(jì)算林業(yè)總產(chǎn)值的實(shí)際增長(zhǎng)率Y·，勞動(dòng)投入從各年的統(tǒng)計(jì)年鑒中的就業(yè)人數(shù)查出，由此計(jì)算出勞動(dòng)年增長(zhǎng)率L·，資本投入由各年總投資林業(yè)的數(shù)據(jù)得出。同樣也是以1952年為不變價(jià)格計(jì)算得出I/Y的數(shù)值。政府投資是利用1952年不變價(jià)格為基礎(chǔ)，計(jì)算政府投資的實(shí)際增長(zhǎng)率G·和政府部門(mén)投資占林業(yè)總產(chǎn)值比重G/Y。所有變量數(shù)據(jù)都來(lái)源1952—2014年《中國(guó)林業(yè)年鑒 1949—1986》、以及各年的《中國(guó)林業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒》，都以1952年為基期進(jìn)行折算。

2政府公共投資與區(qū)域林業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的實(shí)證分析

選取線性回歸模型、廣義線性模型以及半?yún)?shù)混合模型利用指標(biāo)數(shù)據(jù)分別對(duì)公式（7）、公式（8）、公式（9）進(jìn)行估算。首先假設(shè)隨機(jī)誤差項(xiàng)是滿足經(jīng)典條件，加上公式以及截距和隨機(jī)誤差就可以得到設(shè)定模型。先對(duì)1953—2013年整個(gè)時(shí)間段建模，為了對(duì)比，在1953—1980、1981—2013年時(shí)間段分別進(jìn)行建模。對(duì)于半?yún)?shù)模型，非參數(shù)項(xiàng)的選擇一般取決于變量之間散點(diǎn)圖以及實(shí)際擬合度來(lái)判斷。本試驗(yàn)運(yùn)用R軟件構(gòu)建3類9個(gè)模，最終結(jié)果顯示：1953—2013年，光滑樣條為自變量I/Y、G·（G/Y）；而1953—1980年，光滑樣條為自變量G·（G/Y）；1980—2013年，光滑樣條為I/Y、G·、L·，其他自變量都為線性形式。表11953—2013年政府投資與林業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)關(guān)系的模型估計(jì)結(jié)果

由表1、表2可知，半?yún)?shù)混合模型的擬合度要優(yōu)于普通線性模型和廣義線性模型。原因如下：首先從模型中的 R2（adj） 數(shù)值看，半?yún)?shù)混合模型的R2（adj）的數(shù)值在3個(gè)模型中以半?yún)?shù)混合模型中數(shù)值最高，相比普通線性和廣義線性模型來(lái)說(shuō)，半?yún)?shù)混合模型的整體擬合度最好。其次，在各個(gè)模型中的參數(shù)的顯著性程度來(lái)看，普通線性和廣義線性模型除了常數(shù)項(xiàng)外，其他自變量都不顯著。但在半?yún)?shù)混合模型里面，常數(shù)項(xiàng)和各自變量在95%的置信區(qū)間是顯著的。所以半?yún)?shù)混合模型對(duì)公式（7）、公式（8）、公式（9）擬合效果最好。綜合R2（adj）數(shù)值和自變量的顯著性，1953—2013年選擇半?yún)?shù)混合模型（7）、（9）為該時(shí)段的最終模型，1953—1980年選擇半?yún)?shù)混合模型（7）、（9）為該時(shí)段的最終模型。結(jié)合R2（adj）數(shù)值在1981—2013年選擇半?yún)?shù)混合模型（8）為該時(shí)段的最終模型。endprint

通過(guò)對(duì)1953—2013年的半?yún)?shù)混合模型（7）、（9）的數(shù)據(jù)觀察發(fā)現(xiàn)，G·系數(shù)大于零，說(shuō)明政府部門(mén)在1953—2013年的政府產(chǎn)出對(duì)于非政府部門(mén)產(chǎn)出的邊際外部作用為正。而G·（G/Y）系數(shù)為光滑樣條也就是說(shuō)非線性的，對(duì)于政府部門(mén)要素的生產(chǎn)率是否高于非政府部門(mén)要素生產(chǎn)率整個(gè)很難判斷，所以對(duì)于政府投資對(duì)于林業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的總效應(yīng)不好斷定。但總的來(lái)說(shuō)政府部門(mén)投資對(duì)于林業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)有作用但效果有限，因?yàn)榭偟腞2（adj）數(shù)值在半?yún)?shù)混合模型沒(méi)有超過(guò)50%，但是相對(duì)普通線性和廣義線性還是高很多。通過(guò)對(duì)1953—1980年的半?yún)?shù)混合模型（7）、（9）的數(shù)據(jù)觀察，發(fā)現(xiàn)G·系數(shù)大于零，說(shuō)明政府部門(mén)在1953—1980年的政府產(chǎn)出對(duì)于非政府部門(mén)產(chǎn)出的邊際外部作用為正。而G·（G/Y）系數(shù)為光滑樣條也就是說(shuō)非線性的，對(duì)于政府部門(mén)要素的生產(chǎn)率是否高于非政府部門(mén)要素生產(chǎn)率整個(gè)很難判斷，所以對(duì)于政府投資對(duì)于林業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的總效應(yīng)不好斷定。但是總的R2（adj）數(shù)值在半?yún)?shù)混合模型高達(dá)70%以上，說(shuō)明擬合效果比較好，也說(shuō)明這個(gè)時(shí)期政府投資對(duì)于林業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)有很大的影響作用，而且在此期間林業(yè)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展多是依靠政府的扶持，多以林木采伐為主，以粗放的林業(yè)經(jīng)濟(jì)為主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)。通過(guò)數(shù)據(jù)可以觀察到，這個(gè)時(shí)期的林業(yè)經(jīng)濟(jì)產(chǎn)值比較低，且相對(duì)林業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展速度來(lái)說(shuō)相對(duì)緩慢的發(fā)展。通過(guò)對(duì)1980—2013年半?yún)?shù)混合模型（8）的數(shù)據(jù)觀察，發(fā)現(xiàn)G·系數(shù)為光滑樣條也就是非線性的，對(duì)于政府產(chǎn)出對(duì)非政府產(chǎn)出的邊際外部作用不確定，且總的R2（adj）數(shù)值在半?yún)?shù)混合模型非常低，最高為10.5%，雖然很低但對(duì)相對(duì)線性和廣義線性來(lái)說(shuō)效果還是好很多。其實(shí)也說(shuō)明現(xiàn)在的林業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)于政府投資的依賴度降低很多，政府投資在固定資產(chǎn)中的投資比重很大，但是林業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)現(xiàn)在更多的是靠發(fā)展新型林業(yè)，如休閑旅游、森林游憩等。另外觀察L·系數(shù)，因?yàn)長(zhǎng)·系數(shù)代表非政府部門(mén)勞動(dòng)投入要素的產(chǎn)出彈性。1953—2013年該數(shù)值為0.140 27，1953—1980年為0.200 7，但1981—2013年該數(shù)值為 0.355 1。該數(shù)值的變化說(shuō)明非政府部門(mén)勞動(dòng)投入要素對(duì)產(chǎn)出的貢獻(xiàn)比率，進(jìn)一步說(shuō)明隨著技術(shù)的進(jìn)步，非政府部門(mén)的勞動(dòng)投入增加對(duì)于總產(chǎn)出的貢獻(xiàn)越來(lái)越大，從另一個(gè)角度說(shuō)明非政府投資對(duì)于林業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的促進(jìn)作用越來(lái)越大。

通過(guò)表1至表3的數(shù)據(jù)分析也可以看出，林業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)在最初的發(fā)展階段是依靠政府投資，占比很大，而隨著對(duì)于林業(yè)的生態(tài)效益、社會(huì)效益的關(guān)注以及對(duì)于生態(tài)環(huán)境的重視，使得政府投資對(duì)于林業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的支持力度有限，非政府部門(mén)對(duì)于林業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的促進(jìn)作用加大。政府投資關(guān)注于固定資產(chǎn)的投資，提高林業(yè)從業(yè)人員的社會(huì)福利保障，以及提高林業(yè)對(duì)于生態(tài)環(huán)境保護(hù)的作用。而新型林業(yè)的發(fā)展不僅有利于林業(yè)經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)，也保障了林業(yè)的生態(tài)效益。此結(jié)果也很符合我國(guó)顯著林業(yè)發(fā)展的國(guó)情有利于供給側(cè)改革的進(jìn)行。

3結(jié)論

本研究以1953—2013年的林業(yè)數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，結(jié)合兩部門(mén)的生產(chǎn)函數(shù)理論框架，通過(guò)半?yún)?shù)混合模型分析政府投資對(duì)林業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的作用。通過(guò)政府投資對(duì)林業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的外部作用和兩部門(mén)之間要素的生產(chǎn)率差異2個(gè)方面進(jìn)行分析。結(jié)果表明：1953—2013年我國(guó)政府投資對(duì)林業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)具有正向的外部作用，而由于兩部門(mén)之間的要素生產(chǎn)率差異看不出來(lái)，經(jīng)過(guò)判斷得出政府支出對(duì)林業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)產(chǎn)生正向總作用，但這個(gè)正向的總作用在統(tǒng)計(jì)上不顯著。 1953—1980 年我國(guó)的政府投資對(duì)林業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)具有正向的外部作用，而由于兩部門(mén)之間的要素生產(chǎn)率差異看不出來(lái)，使得政府投資對(duì)林業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)具有一定的正向總作用，且結(jié)合當(dāng)時(shí)的國(guó)情來(lái)看政府投資對(duì)于林業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)正向作用很顯著。1981—2013年由于非線性的參數(shù)有3個(gè)，對(duì)于政府投資對(duì)于林業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的作用就很難判斷出來(lái)，只能說(shuō)政府投資對(duì)于林業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)有一定的正向外部作用。由于本試驗(yàn)選擇了3個(gè)模型分別分析擬合度，并且考慮了參數(shù)之間可能存在非線性的關(guān)系，相對(duì)來(lái)說(shuō)得到的結(jié)論可靠性更高?？傮w來(lái)說(shuō)，我國(guó)政府投資對(duì)林業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的作用是正向的，有利于林業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。由于本試驗(yàn)參考數(shù)據(jù)是從1953—2013年的林業(yè)數(shù)據(jù)，樣本考察相對(duì)更詳細(xì)，對(duì)比改革開(kāi)放前后。但是由于采用僅為時(shí)間序列數(shù)據(jù)，所以相對(duì)樣本量是小的，特別是1980—2013年由于都存在非線性的情況，所以參考時(shí)要慎重使用。而且結(jié)合我國(guó)的林業(yè)政策，現(xiàn)在政府投資重點(diǎn)是以生態(tài)保護(hù)為主，集體林權(quán)制度的改革更是改變了林業(yè)經(jīng)營(yíng)模型和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，使得林業(yè)經(jīng)濟(jì)有了顯著提高。

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