劉宗飛，田淑英

(1 安徽科技學(xué)院 管理學(xué)院，安徽 鳳陽(yáng) 233100； 2 安徽大學(xué) 經(jīng)濟(jì)學(xué)院，安徽 合肥 233000)

林業(yè)財(cái)政支出效率的影響因素分析

劉宗飛1，田淑英2

(1 安徽科技學(xué)院 管理學(xué)院，安徽 鳳陽(yáng) 233100； 2 安徽大學(xué) 經(jīng)濟(jì)學(xué)院，安徽 合肥 233000)

利用我國(guó)2000—2012年省際面板數(shù)據(jù),在考慮林業(yè)財(cái)政支出滯后性的情況下使用DEA模型對(duì)區(qū)域林業(yè)財(cái)政支出效率進(jìn)行了測(cè)度，在此基礎(chǔ)上，利用空間滯后模型對(duì)區(qū)域林業(yè)財(cái)政支出效率的影響因素進(jìn)行了分析，結(jié)果顯示：(1)受技術(shù)進(jìn)步下降的影響，我國(guó)林業(yè)財(cái)政支出效率年均下降率為24.8%，且呈現(xiàn)先增長(zhǎng)后降低的“倒U型”趨勢(shì)，林業(yè)財(cái)政支出的滯后效應(yīng)拉大了林業(yè)財(cái)政支出效率的變動(dòng)幅度；(2)林業(yè)財(cái)政支出的全要素生產(chǎn)率呈現(xiàn)明顯的區(qū)域不均衡特征，年平均增長(zhǎng)率從高到低依次為西部、中部和東部，區(qū)域間存在一定差距；(3)林業(yè)財(cái)政支出的全要素生產(chǎn)率呈現(xiàn)一定的空間趨同性，林業(yè)財(cái)政支出比例及區(qū)域宏觀經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r均與林業(yè)財(cái)政支出全要素生產(chǎn)率呈顯著正相關(guān)，是全要素生產(chǎn)率的主要影響因素。根據(jù)研究結(jié)論，提出了改進(jìn)林業(yè)財(cái)政的投資結(jié)構(gòu)，調(diào)整林業(yè)財(cái)政領(lǐng)域的資源配置，加強(qiáng)政府對(duì)林業(yè)產(chǎn)業(yè)的資源傾斜以及實(shí)施林業(yè)大區(qū)域創(chuàng)新管理等措施來(lái)提升區(qū)域林業(yè)財(cái)政支出效率。

林業(yè)財(cái)政支出；效率；DEA-Malmquist；空間計(jì)量模型

一、文獻(xiàn)綜述

林業(yè)是促進(jìn)區(qū)域生態(tài)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要產(chǎn)業(yè)，一方面，林業(yè)可通過(guò)提高區(qū)域就業(yè)水平，增加勞動(dòng)力有效工作時(shí)間，對(duì)林農(nóng)的生產(chǎn)生活、區(qū)域貧困的緩解及經(jīng)濟(jì)發(fā)展具有巨大影響[1-3]。另一方面，林業(yè)產(chǎn)業(yè)還具有保護(hù)水源、凈化空氣等生態(tài)價(jià)值，在改善生態(tài)環(huán)境的過(guò)程中發(fā)揮著無(wú)可替代的作用，表現(xiàn)出較強(qiáng)的正外部性。公共財(cái)政支出是推動(dòng)林業(yè)生態(tài)經(jīng)濟(jì)水平提升的主要?jiǎng)恿?。自改革開(kāi)放以來(lái)，我國(guó)林業(yè)財(cái)政支出年均增長(zhǎng)率超過(guò)了20%[3]。高額的林業(yè)財(cái)政支出是否促進(jìn)了林業(yè)生態(tài)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展？影響林業(yè)財(cái)政支出效率的因素有哪些？這些是實(shí)現(xiàn)林業(yè)可持續(xù)發(fā)展，提升區(qū)域生態(tài)文明建設(shè)中不可回避的問(wèn)題。

設(shè)計(jì)林業(yè)層面的效率評(píng)價(jià)大多集中在林業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)的投入產(chǎn)出分析中[4-7]，然而，針對(duì)林業(yè)財(cái)政支出效率的評(píng)價(jià)較少。劉紅梅等對(duì)我國(guó)林業(yè)財(cái)政的基本理論及國(guó)際林業(yè)財(cái)政政策的特點(diǎn)進(jìn)行了梳理，認(rèn)為我國(guó)林業(yè)財(cái)政存在投資不足，資金監(jiān)管不力等問(wèn)題[8]。周莉等以四川省南江縣為案例，對(duì)退耕還林工程的財(cái)政支出效率進(jìn)行了評(píng)價(jià)，認(rèn)為該工程是有效率的，實(shí)現(xiàn)了帕累托改進(jìn)[9]。于明霞利用DEA-Tobit模型對(duì)1992—2012年廣東省林業(yè)財(cái)政支出效率進(jìn)行了測(cè)算并對(duì)其影響因素進(jìn)行了分析，研究認(rèn)為規(guī)模效率較低是拉低林業(yè)財(cái)政支出綜合效率的主要原因，而山區(qū)人口密度、農(nóng)村居民人均收入水平及森林災(zāi)害等是影響廣東林業(yè)財(cái)政支出效率的重要因素[3]。王艷華則以我國(guó)1998—2010年省級(jí)面板數(shù)據(jù)，對(duì)我國(guó)林業(yè)系統(tǒng)同期資金利用效率進(jìn)行了定量測(cè)算和分解，結(jié)果表明，我國(guó)林業(yè)資金投入并未達(dá)到有效推進(jìn)林業(yè)發(fā)展的目標(biāo)[10]。

盡管現(xiàn)有研究在方法運(yùn)用及指標(biāo)選取上都做出了有益的探索，但仍存在以下問(wèn)題：1.實(shí)證研究中樣本量偏低，模型估計(jì)的精確度難以保障；2.林業(yè)財(cái)政支出效率研究中指標(biāo)的選擇并不統(tǒng)一，缺乏對(duì)林業(yè)財(cái)政實(shí)施效用的梳理，尤其體現(xiàn)在林業(yè)財(cái)政支出的產(chǎn)出指標(biāo)上，不同研究者對(duì)林業(yè)財(cái)政的產(chǎn)出存在不同的理解，活立木蓄積量，林業(yè)產(chǎn)值，造林面積，林業(yè)職工年平均工資等指標(biāo)都體現(xiàn)在各自研究中，盡管這些指標(biāo)可以在一定層面上對(duì)林業(yè)產(chǎn)出進(jìn)行擬合，但與林業(yè)財(cái)政支出并非存在單調(diào)的因果關(guān)系，而更多與林業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)中其他因素相關(guān)；3.現(xiàn)有研究并未考慮林業(yè)財(cái)政支出的滯后效應(yīng)，這中滯后效應(yīng)主要受兩個(gè)方面的影響，其一，林業(yè)產(chǎn)業(yè)的生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)具有長(zhǎng)周期性，林業(yè)財(cái)政支出并不能在當(dāng)年內(nèi)充分發(fā)揮作用；其二，財(cái)政支出作為政府公共資本支出，具有乘數(shù)效應(yīng)，而這種效應(yīng)的發(fā)揮也具有一定的滯后性。

為了彌補(bǔ)前人研究的不足，更準(zhǔn)確判斷我國(guó)林業(yè)財(cái)政支出的效率及其影響因素，本文首先對(duì)我國(guó)林業(yè)財(cái)政支出全要素生產(chǎn)率進(jìn)行了測(cè)度；在此基礎(chǔ)上，對(duì)影響林業(yè)財(cái)政支出效率的宏觀影響因素進(jìn)行了探索。文章余下章節(jié)安排如下：第二部分，采用DEA-Malmquist指數(shù)方法測(cè)度1999—2012年全國(guó)及各省份林業(yè)財(cái)政支出效率及其變化；第三部分，以區(qū)域林業(yè)財(cái)政支出效率作為被解釋標(biāo)量，區(qū)域宏觀經(jīng)濟(jì)狀況、財(cái)政支出結(jié)構(gòu)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)等作為解釋變量，運(yùn)用空間面板模型探索林業(yè)財(cái)政支出效率的宏觀影響因素。第四部分為結(jié)論。

二、林業(yè)財(cái)政支出效率測(cè)度

(一)模型設(shè)定

DEA是根據(jù)多指標(biāo)投入及多指標(biāo)產(chǎn)出，對(duì)決策單元相對(duì)效率進(jìn)行評(píng)價(jià)的一種非參數(shù)方法，廣泛應(yīng)用于經(jīng)濟(jì)管理、系統(tǒng)工程、決策分析等領(lǐng)域[11]。近年來(lái)，DEA方法在我國(guó)林業(yè)研究中也大量使用[4,6,7]。

區(qū)域林業(yè)財(cái)政支出效率衡量的是林業(yè)財(cái)政支出效果的發(fā)揮程度，以及區(qū)域間林業(yè)財(cái)政支出效率的相對(duì)差異。本文將利用產(chǎn)出導(dǎo)向的DEA模型對(duì)這一問(wèn)題進(jìn)行分析。以各省區(qū)為決策單元，假定每個(gè)省區(qū)的林業(yè)財(cái)政支出存在m種產(chǎn)出指標(biāo)。設(shè)Yim為第i省區(qū)的第k種產(chǎn)出量；在規(guī)模報(bào)酬不變的假定下，第n個(gè)區(qū)域的林業(yè)財(cái)政支出效率模型可表示為：

λi,s-,s+≥0

(1)

為了研究區(qū)域林業(yè)財(cái)政支出效率的變動(dòng)狀況，我們利用DEA的方法，計(jì)算了t期至t+1期的Malmquist指數(shù)，其表達(dá)形式如下：

M0(xt,yt,xt+1,yt+1)=

(2)

M0(xt,yt,xt+1,yt+1)=

(3)

公式(3)中Malmquist指數(shù)(tfpch)可表示為右邊三項(xiàng)的乘積，該指數(shù)大于1表示林業(yè)財(cái)政支出的綜合效率有所改善，反之，則表明效率出現(xiàn)了惡化。其中，第一項(xiàng)為規(guī)模效率變化，該指數(shù)大于1表示區(qū)域林業(yè)財(cái)政支出規(guī)模改變，規(guī)模效率提高；第二項(xiàng)為純技術(shù)效率變化，該指數(shù)大于1表示財(cái)政支出配置與利用的改善可使支出效率提高；第三項(xiàng)為技術(shù)變化，該指數(shù)大于1表示財(cái)政支出的技術(shù)存在改進(jìn)。

(二)變量說(shuō)明及數(shù)據(jù)來(lái)源

林業(yè)財(cái)政支出效率指標(biāo)的選擇需要考慮林業(yè)財(cái)政投入、產(chǎn)出之間的相關(guān)性。從林業(yè)財(cái)政投入分類來(lái)看，我國(guó)林業(yè)財(cái)政投入主要分為國(guó)家林業(yè)局部門預(yù)算、林業(yè)重點(diǎn)工程投入、財(cái)政補(bǔ)助地方轉(zhuǎn)款和林業(yè)基本設(shè)施投資等四項(xiàng)內(nèi)容[3]，在實(shí)際研究中我們用人均財(cái)政支林支出(ZC)來(lái)表示，其中財(cái)政支林包括林業(yè)行業(yè)管理費(fèi)、森林救災(zāi)、造林支出、林業(yè)基礎(chǔ)建設(shè)支出、科技三項(xiàng)支出以及林業(yè)重點(diǎn)工程費(fèi)用。由于財(cái)政作用的滯后效應(yīng)，除以上指標(biāo)外，在實(shí)際研究中我們?cè)谀Ｐ椭幸肓肆謽I(yè)財(cái)政支出指標(biāo)的一階滯后。林業(yè)財(cái)政支出是政府行為，其目的主要表現(xiàn)在兩個(gè)方面，其一是為了促進(jìn)林業(yè)發(fā)展進(jìn)而改善區(qū)域生態(tài)環(huán)境，其二是為了緩解林區(qū)貧困[1,8]。前者我們主要利用人均造林面積(ZL)、人均森林資源蓄積量(XJ)以及病蟲害發(fā)生比例(BC)進(jìn)行表示；而針對(duì)貧困狀況，我們利用區(qū)域農(nóng)村人均純收入來(lái)體現(xiàn)區(qū)域絕對(duì)貧困(JP)，利用區(qū)域相對(duì)貧困指數(shù)表示林區(qū)相對(duì)貧困(XP)[12]。

對(duì)區(qū)域林業(yè)財(cái)政支出效率的測(cè)度數(shù)據(jù)主要來(lái)自于《中國(guó)林業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒》以及全國(guó)森林資源清查資料，由于我國(guó)森林資源清查具有一定的周期性，且第八次森林資源清查數(shù)據(jù)尚未公布，本文研究周期主要選擇第五次至第七次森林資源普查時(shí)間段即2000-2012年，針對(duì)人均造林面積及人均森林資源蓄積量指標(biāo)，采用前后兩次森林資源普查期間年均增長(zhǎng)率相等的方式進(jìn)行處理。受限于數(shù)據(jù)可得性，本文選擇樣本省份為20個(gè)，包括東部8省，分別為上海、河北、江蘇、浙江、福建、廣東和遼寧；中部6省，分別為黑龍江、山西、湖北、安徽、江西和河南；西部6省，分別為青海、陜西、新疆、貴州、甘肅和廣西。

(三)林業(yè)財(cái)政支出效率測(cè)度結(jié)果及分析

利用DEAP2.1，運(yùn)用DEA-Malmquist指數(shù)方法測(cè)度了全國(guó)層面林業(yè)財(cái)政支出效率(tfp)及其變動(dòng)情況，結(jié)果如表1和圖1所示。

表1及圖1結(jié)果顯示，2000—2012年間，我國(guó)林業(yè)財(cái)政支出效率變化年平均下降率為24.8%，呈現(xiàn)先增長(zhǎng)后降低的“倒U型”趨勢(shì)，各年份tfp指數(shù)除在2006—2007年間實(shí)現(xiàn)了34.3%的增長(zhǎng)，其他年份tfp指數(shù)均小于1，說(shuō)明全要素生產(chǎn)率均呈現(xiàn)下降趨勢(shì)，林業(yè)財(cái)政支出效率較低。這一結(jié)果與王艷花等在2012年對(duì)林業(yè)系統(tǒng)投入資金的利用效率研究類似，在其研究中林業(yè)系統(tǒng)資金利用率除2007年實(shí)現(xiàn)了12.8%的增長(zhǎng)，其余時(shí)期內(nèi)tfp指數(shù)平均下降13%，盡管兩者tfp指數(shù)的變動(dòng)趨勢(shì)相似，但是本研究中得到的tfp指數(shù)變化幅度更大，這與選擇林業(yè)財(cái)政投入的滯后指標(biāo)有關(guān)，由于林業(yè)產(chǎn)業(yè)的生產(chǎn)周期較長(zhǎng)，林業(yè)財(cái)政資金支出并不能在當(dāng)年充分發(fā)揮作用，因此，僅采用同一時(shí)期投入產(chǎn)出指標(biāo)進(jìn)行研究，難以有效衡量林業(yè)財(cái)政支出的效率；實(shí)證結(jié)果顯示，當(dāng)考慮林業(yè)財(cái)政資金支出的滯后性時(shí)，林業(yè)財(cái)政支出的tfp指數(shù)幅度變化更為明顯，更充分反映了林業(yè)財(cái)政資金的支出效率變化。

表1 tfp指數(shù)時(shí)間變化及其分解

圖1 tfp指數(shù)波動(dòng)圖

從tfp指數(shù)的分解來(lái)看，林業(yè)財(cái)政支出效率的變化主要受技術(shù)進(jìn)步指數(shù)變化的影響，二者呈現(xiàn)相似的“倒U型”變化。具體來(lái)看，技術(shù)進(jìn)步指數(shù)在整個(gè)研究時(shí)期內(nèi)呈現(xiàn)負(fù)增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)，年均增長(zhǎng)率為-27%，除2004—2005年以及2006—2007年出現(xiàn)短暫的技術(shù)進(jìn)步外，其余年份技術(shù)進(jìn)步逐年下降；從各年份技術(shù)進(jìn)步變動(dòng)指數(shù)來(lái)看，2007年以后技術(shù)進(jìn)步指數(shù)的下降幅度要大于2007年之前。整體來(lái)看，技術(shù)進(jìn)步指數(shù)的變化是影響全要素生產(chǎn)率變化的主要原因，技術(shù)進(jìn)步的下降也說(shuō)明自2000年以后，我國(guó)林業(yè)財(cái)政投入中的資源配置已經(jīng)不適應(yīng)技術(shù)進(jìn)步的需要，在很大程度上阻礙了林業(yè)財(cái)政的支出效率。

表2利用2011—2012年我國(guó)20省區(qū)數(shù)據(jù)，測(cè)度了林業(yè)財(cái)政支出效率的空間分布狀況。結(jié)果顯示，在區(qū)域?qū)哟紊?，林業(yè)財(cái)政支出效率變化的原因與我國(guó)整體上相似，都是由技術(shù)進(jìn)步的下降所引起的，而技術(shù)效率變化則主要受規(guī)模效率的影響。且我國(guó)林業(yè)財(cái)政支出效率呈現(xiàn)明顯的區(qū)域不均衡特征，從高到底依次為西部、中部和東部，從其分解來(lái)看，技術(shù)效率變化指數(shù)以及技術(shù)進(jìn)步指數(shù)的大小順序與全要素生產(chǎn)率相同。

從技術(shù)效率的分解來(lái)看，規(guī)模效率同樣呈現(xiàn)出從西部到中部再到東部遞減的趨勢(shì)，而純技術(shù)效率變化則不同，表2結(jié)果顯示，中部純技術(shù)效率均值最高，為1.010，東部其次，為0.996，西部該指數(shù)最低，為0.990，從這一結(jié)果也可以看出，盡管各區(qū)域技術(shù)效率變化均受規(guī)模效率的影響，但規(guī)模效率對(duì)區(qū)域技術(shù)效率的影響程度并不一致，該因素對(duì)西部的影響最大，說(shuō)明西部林業(yè)財(cái)政支持技術(shù)效率增長(zhǎng)主要受林業(yè)財(cái)政資金規(guī)模增加的影響，純技術(shù)效率反而阻礙了技術(shù)效率的進(jìn)步，不過(guò)這種阻礙效應(yīng)在西部及東部體現(xiàn)得相對(duì)較弱；而中部則出現(xiàn)了明顯變化，在中部地區(qū)，林業(yè)財(cái)政支出的技術(shù)效率增長(zhǎng)除了受規(guī)模效率增加的影響，純技術(shù)效率對(duì)其也產(chǎn)生了正向的促進(jìn)作用。

表2 tfp指數(shù)空間變化及其分解

三、林業(yè)財(cái)政支出效率的宏觀因素分析

(一)模型設(shè)定

經(jīng)濟(jì)理論分析和實(shí)證研究證明，地區(qū)間經(jīng)濟(jì)發(fā)展并非相互獨(dú)立，而是相互影響，各經(jīng)濟(jì)體之間存在一定的空間相關(guān)性，林業(yè)經(jīng)營(yíng)發(fā)展的過(guò)程中也存在同樣的問(wèn)題，黃安勝等對(duì)我國(guó)林業(yè)技術(shù)效率的區(qū)域收斂研究中發(fā)現(xiàn)，我國(guó)東部及西部地區(qū)均存在林業(yè)技術(shù)效率的“俱樂(lè)部收斂”[13]，區(qū)域間的相互依賴及自相關(guān)性不容忽視[14]。因此，在考察林業(yè)財(cái)政支出效率的影響因素分析中，本文采用了空間計(jì)量模型，該模型通過(guò)在傳統(tǒng)的面板數(shù)據(jù)模型中引入空間滯后誤差項(xiàng)或空間滯后被解釋變量而分為空間誤差模型(SEM)和空間滯后模型(SLM)，具體形式如下：

空間誤差模型(SEM)

yit=α0+α1HGit+α2CZit+α3CGit+λWεit+μ

(1)

空間滯后模型(SLM)

yit=α0+ρWyit+α1HGit+α2CZit+α3CGit+εit

(2)

模型中y表示林業(yè)財(cái)政支出效率，i表示第i個(gè)地區(qū)，t表示時(shí)間，HG表示宏觀經(jīng)濟(jì)因素，CZ表示區(qū)域財(cái)政結(jié)構(gòu)，CG表示區(qū)域產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，W表示空間權(quán)重矩陣，α表示變量系數(shù)，ε是殘差項(xiàng)，λ為空間誤差相關(guān)系數(shù)，μ為白噪音干擾項(xiàng)。

(二)變量說(shuō)明及數(shù)據(jù)來(lái)源

財(cái)政支出效率主要受宏觀經(jīng)濟(jì)、財(cái)政結(jié)構(gòu)以及產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的影響[15]。結(jié)合林業(yè)產(chǎn)業(yè)現(xiàn)狀，我們對(duì)林業(yè)財(cái)政支出效率的影響因素指標(biāo)選擇如下：宏觀經(jīng)濟(jì)因素(HG)用區(qū)域人均經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率表示，一般情況下，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平越高，區(qū)域內(nèi)信息流通速度越高，政府行為的有效性也越高，預(yù)期該指標(biāo)與林業(yè)財(cái)政支出效率正相關(guān)；財(cái)政結(jié)構(gòu)(CZ)利用林業(yè)財(cái)政支出占地方財(cái)政比例表示，林業(yè)財(cái)政占比越高說(shuō)明區(qū)域?qū)α謽I(yè)產(chǎn)業(yè)越重視，林業(yè)財(cái)政效率也越高，預(yù)期該指標(biāo)與林業(yè)財(cái)政支出效率正相關(guān)；產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)(CG)則利用區(qū)域林業(yè)系統(tǒng)從業(yè)人員占地方總從業(yè)人員比例表示，林業(yè)系統(tǒng)從業(yè)人員越多說(shuō)明林業(yè)產(chǎn)業(yè)規(guī)模越大，盡管可能存在一定的規(guī)模效應(yīng)，但由于林業(yè)產(chǎn)業(yè)具有小農(nóng)生產(chǎn)，受制于光、熱、水等自然因素等特點(diǎn)[5]，林業(yè)產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)效率較低，因此難以認(rèn)定該指標(biāo)與林業(yè)財(cái)政支出之間的關(guān)系。林業(yè)財(cái)政支出效率除了受制于以上因素，還與區(qū)域空間相關(guān)性息息相關(guān)，在分析林業(yè)財(cái)政支出效率影響因素的過(guò)程中，我們引入了空間權(quán)重矩陣(W)?？臻g權(quán)重矩陣表征空間單元之間的相互依賴性與關(guān)聯(lián)程度，在實(shí)證研究中，采用WR.Tobler等利用距離標(biāo)準(zhǔn)設(shè)置空間權(quán)重矩陣的方式，以解決二進(jìn)制鏈接矩陣的不足[16]。其表達(dá)式如下：

其中i、j為空間單元編號(hào)，Wij為第i與第j個(gè)空間單元的空間權(quán)重，dij為i和j兩個(gè)空間單元的地理中心位置的距離。

由于各省區(qū)在經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、人口規(guī)模、地域面積等總體狀態(tài)上存在差異，絕對(duì)值指標(biāo)在區(qū)域之間并不具有可比性，因此，在指標(biāo)的選擇中均采用相對(duì)指標(biāo)進(jìn)行度量。數(shù)據(jù)來(lái)源主要來(lái)自《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》，為了和前文林業(yè)財(cái)政支出效率相統(tǒng)一，本部分研究周期及樣本與前文相同。

(三)模型檢驗(yàn)及結(jié)果解釋

1.模型檢驗(yàn)及選擇

利用面板數(shù)據(jù)進(jìn)行分析的過(guò)程中，各時(shí)序變量之間可能存在非關(guān)聯(lián)但卻表現(xiàn)出相似的變化趨勢(shì)，也即存在虛假回歸的現(xiàn)象，因此需要對(duì)各變量的平穩(wěn)性進(jìn)行檢驗(yàn)；除此之外，面板模型包含隨機(jī)效應(yīng)模型和固定效應(yīng)模型，需要先驗(yàn)地進(jìn)行模型方式的選擇，因此在進(jìn)行數(shù)據(jù)回歸之前，我們對(duì)面板模型進(jìn)行了如下相關(guān)檢驗(yàn)。

(1)平穩(wěn)性及Hausman檢驗(yàn)

文章綜合利用LLC檢驗(yàn)、ADF檢驗(yàn)、PP檢驗(yàn)對(duì)面板數(shù)據(jù)各序列進(jìn)行了平穩(wěn)性檢驗(yàn)，結(jié)果顯示各變量屬于同階單整，不存在單位根，均屬于平穩(wěn)序列，可以直接進(jìn)行回歸分析。Husman檢驗(yàn)結(jié)果為9.88，在5%水平上拒絕了隨機(jī)效應(yīng)模型假設(shè)，故文章在實(shí)際分析中建立了固定效應(yīng)模型。

(2)空間相關(guān)性檢驗(yàn)及模型選擇

按照空間計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的一般思路，對(duì)模型的空間相關(guān)性檢驗(yàn)是模型分析的基礎(chǔ)。面板數(shù)據(jù)的Moran’s I指數(shù)，LMERR和LMLAG及其穩(wěn)健形式的空間相關(guān)性檢驗(yàn)，不僅可以用來(lái)檢驗(yàn)空間相關(guān)性，還可以為模型的設(shè)定提供線索[16]。本文在不考慮空間相關(guān)性的基礎(chǔ)上，結(jié)合研究目的，利用OLS(最小二乘法)對(duì)林業(yè)財(cái)政支出效率模型進(jìn)行了估計(jì)，結(jié)果如表3所示。

表3 林業(yè)財(cái)政支出效率固定效應(yīng)模型空間相關(guān)性檢驗(yàn)

注：檢驗(yàn)結(jié)果使用MATLAB7.9.0得到；*，**與***分別表示在1%,5%以及10%水平上通過(guò)了顯著性檢驗(yàn)，以下各表相同

從表3結(jié)果可以看出，林業(yè)財(cái)政支出效率固定效應(yīng)模型的Moran’s I指數(shù)為0.138，并在1%水平上通過(guò)了顯著性檢驗(yàn)；說(shuō)明在以區(qū)域面板數(shù)據(jù)進(jìn)行林業(yè)財(cái)政支出效率的模型中存在明顯的空間相關(guān)性。在這種情況下，普通最小二乘法的估計(jì)不再有效，不適合用來(lái)估計(jì)空間計(jì)量模型[17]。

結(jié)合LMERR以及LMLAG及其穩(wěn)健性檢驗(yàn)可知，在林業(yè)財(cái)政支出效率固定效應(yīng)模型的估計(jì)中，LMLAG統(tǒng)計(jì)量及LMERR統(tǒng)計(jì)量均通過(guò)了1%顯著性水平，但前者數(shù)值大于后者，說(shuō)明LMLAG統(tǒng)計(jì)結(jié)果優(yōu)于LMERR；從二者的穩(wěn)健性也可以看出，盡管二者均未通過(guò)顯著性檢驗(yàn)，但是LMLAG的穩(wěn)健性結(jié)果數(shù)值也優(yōu)于LMERR，這說(shuō)明空間滯后模型(SLM)要優(yōu)于空間誤差模型(SEM)。因此在分析林業(yè)財(cái)政支出效率的影響因素過(guò)程中均選用了空間滯后模型(SLM)即模型(2)進(jìn)行估計(jì)。

2.林業(yè)財(cái)政支出效率影響因素檢驗(yàn)

為了深入分析區(qū)域宏觀經(jīng)濟(jì)發(fā)展、財(cái)政支出結(jié)構(gòu)以及產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對(duì)林業(yè)財(cái)政支出效率的影響，文章不僅考察了各因素對(duì)林業(yè)財(cái)政支出的全要素生產(chǎn)率(tfp)影響，還進(jìn)一步分析了各因素對(duì)全要素生產(chǎn)率(tfp)的分解成分也即技術(shù)效率和技術(shù)進(jìn)步等的影響，如表4所示，其中模型1到模型5分別檢驗(yàn)了各因素對(duì)tfp、effch、techch、pech及sech的影響。

表4 林業(yè)財(cái)政支出效率影響因素分析結(jié)果

表4結(jié)果顯示，影響區(qū)域林業(yè)財(cái)政支出全要素生產(chǎn)率的主要因素為林業(yè)財(cái)政支出比例，如模型1中變量CZ檢驗(yàn)結(jié)果所示，林業(yè)財(cái)政支出占區(qū)域總財(cái)政支出比例每上升1個(gè)百分點(diǎn)時(shí)，區(qū)域林業(yè)財(cái)政支出綜合效率將提升11.316個(gè)百分點(diǎn)，并通過(guò)了5%的顯著性檢驗(yàn)，與預(yù)期假設(shè)相符。說(shuō)明區(qū)域林業(yè)財(cái)政支出比例越高，政府對(duì)區(qū)域林業(yè)產(chǎn)業(yè)越重視。在我國(guó)現(xiàn)行由上至下的治理模式中，政府主導(dǎo)或聚焦的產(chǎn)業(yè)，其發(fā)展受制度成本制約越小，效率也越高；除此之外，區(qū)域林業(yè)產(chǎn)業(yè)行政主體具有更高的熱情，并將投入更多的勞動(dòng)時(shí)間去進(jìn)行本產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，從而提升了區(qū)域林業(yè)產(chǎn)業(yè)的財(cái)政支出效率。結(jié)合模型2到模型5的檢驗(yàn)可知，林業(yè)財(cái)政支出比例主要通過(guò)影響林業(yè)財(cái)政支出的技術(shù)進(jìn)步進(jìn)而作用于全要素生產(chǎn)率；模型3的檢驗(yàn)結(jié)果顯示，林業(yè)財(cái)政支出比例每上升1個(gè)百分點(diǎn)，林業(yè)財(cái)政支出的技術(shù)進(jìn)步率將提升6.564個(gè)百分點(diǎn)，并在10%的顯著性水平上通過(guò)了檢驗(yàn)；盡管該指標(biāo)與林業(yè)財(cái)政支出的技術(shù)效率也呈現(xiàn)正相關(guān)關(guān)系，但并未通過(guò)顯著性檢驗(yàn)。

區(qū)域宏觀經(jīng)濟(jì)的發(fā)展與林業(yè)財(cái)政支出全要素生產(chǎn)率之間呈現(xiàn)正相關(guān)關(guān)系，與預(yù)期相符。由模型1檢驗(yàn)結(jié)果可知，區(qū)域人均GDP增長(zhǎng)率每上升1%，區(qū)域林業(yè)財(cái)政支出的全要素生產(chǎn)率將提升3.83%，二者在1%的水平上通過(guò)了檢驗(yàn)。這一結(jié)果與Afonso和Fernandes對(duì)地方財(cái)政支出效率的研究結(jié)果類似，收入水平較高的區(qū)域能促使地方政府以更有效率的方式提供公共物品和服務(wù)，從而發(fā)達(dá)地區(qū)的財(cái)政支出效率相對(duì)更高[18]。結(jié)合該指標(biāo)對(duì)林業(yè)財(cái)政支出全要素生產(chǎn)率分解影響可知，盡管區(qū)域宏觀經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)林業(yè)財(cái)政支出的技術(shù)效率及技術(shù)進(jìn)步之間呈正相關(guān)關(guān)系，但并不顯著，這可能與林業(yè)財(cái)政支出技術(shù)效率及技術(shù)進(jìn)步之間的關(guān)系有關(guān)，二者存在一定的交互影響，宏觀經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)林業(yè)財(cái)政支出全要素生產(chǎn)率的正向影響更大程度上是通過(guò)林業(yè)技術(shù)效率與技術(shù)進(jìn)步的交互作用產(chǎn)生的。

利用林業(yè)產(chǎn)業(yè)系統(tǒng)從業(yè)人員占地區(qū)總從業(yè)人數(shù)比例衡量的區(qū)域產(chǎn)業(yè)結(jié)果指標(biāo)與林業(yè)財(cái)政支出全要素生產(chǎn)率之間呈正相關(guān)關(guān)系，但并不顯著，這可能與林業(yè)系統(tǒng)從業(yè)人員人力資本水平較低有關(guān)，田杰研究發(fā)現(xiàn)，林業(yè)系統(tǒng)從業(yè)人員文化素質(zhì)較低且產(chǎn)出彈性為負(fù)[5]。結(jié)合全要素生產(chǎn)率模型的分解可知，該指標(biāo)與林業(yè)財(cái)政支出規(guī)模效率之間呈現(xiàn)顯著的正相關(guān)，說(shuō)明林業(yè)系統(tǒng)從業(yè)人員比例越高，林業(yè)財(cái)政支出的規(guī)模效率越高，前者每上升1%，后者將提升25.716%。

林業(yè)財(cái)政支出效率的檢驗(yàn)中，空間相關(guān)性系數(shù)呈現(xiàn)顯著的正相關(guān)，說(shuō)明區(qū)域間距離越短，區(qū)域林業(yè)財(cái)政支出效率的相似性越高，林業(yè)區(qū)域財(cái)政支出全要素生產(chǎn)率不僅受本區(qū)域宏觀經(jīng)濟(jì)及財(cái)政支出結(jié)構(gòu)的影響，還受制于鄰近區(qū)域林業(yè)財(cái)政支出效率，這一結(jié)果也佐證了黃安勝林業(yè)技術(shù)效率存在“俱樂(lè)部”收斂的研究結(jié)果[13]。

四、結(jié)論與討論

本文在考慮林業(yè)財(cái)政支出滯后性的情況下，利用DEA模型對(duì)我國(guó)1999—2012年省級(jí)林業(yè)財(cái)政支出效率動(dòng)態(tài)變化進(jìn)行了測(cè)度；在此基礎(chǔ)上，利用空間滯后模型對(duì)影響林業(yè)財(cái)政支出效率的影響因素進(jìn)行了分析，得出結(jié)論如下：

(1)從時(shí)間變化來(lái)看，2000—2012年間，我國(guó)整體上林業(yè)財(cái)政支出效率呈現(xiàn)出先增長(zhǎng)后下降的“倒U型”變化，年平均增長(zhǎng)率為-24.8%，從tfp分解可以看出，全要素生產(chǎn)率下降的主要原因是技術(shù)進(jìn)步降低；盡管技術(shù)效率實(shí)現(xiàn)了增長(zhǎng)，但這種增長(zhǎng)更多來(lái)自于林業(yè)財(cái)政支出規(guī)模效率的提升而并非純技術(shù)效率的進(jìn)步。林業(yè)財(cái)政資金支出的滯后效應(yīng)，將拉大tfp指數(shù)的變動(dòng)幅度。

(2)從區(qū)域均衡狀況來(lái)看，全要素生產(chǎn)率的平均增長(zhǎng)率的順序從高到低依次為西部、中部和東部。從其分解來(lái)看，技術(shù)效率變化指數(shù)以及技術(shù)進(jìn)步指數(shù)的大小順序與全要素生產(chǎn)率相同。其中，規(guī)模效率是影響技術(shù)效率的主導(dǎo)因素，且其對(duì)西部地區(qū)的影響程度最大，說(shuō)明西部林業(yè)財(cái)政支出技術(shù)效率增長(zhǎng)主要受林業(yè)財(cái)政資金規(guī)模增加的影響。純技術(shù)效率是阻礙技術(shù)效率的重要原因，這種阻礙效應(yīng)主要體現(xiàn)在西部及東部地區(qū)。

(3)影響區(qū)域林業(yè)財(cái)政支出全要素生產(chǎn)率的主要因素為林業(yè)財(cái)政支出比例，該指標(biāo)每上升1個(gè)百分點(diǎn)，區(qū)域林業(yè)財(cái)政支出綜合效率將提升11.316個(gè)百分點(diǎn)；區(qū)域宏觀經(jīng)濟(jì)的發(fā)展可以促進(jìn)林業(yè)財(cái)政支出全要素生產(chǎn)率的提升，這種效果主要是通過(guò)影響林業(yè)技術(shù)效率與技術(shù)進(jìn)步的交互作用產(chǎn)生的。不僅如此，區(qū)域林業(yè)財(cái)政支出效率還呈現(xiàn)出一定的區(qū)域趨同性。

結(jié)合林業(yè)財(cái)政支出現(xiàn)狀可知，提升林業(yè)財(cái)政支出效率需要從以下幾個(gè)方面入手：

首先需要努力改進(jìn)林業(yè)財(cái)政支出的技術(shù)進(jìn)步，實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)，需要深化改進(jìn)林業(yè)財(cái)政的投資結(jié)構(gòu)，調(diào)整林業(yè)財(cái)政領(lǐng)域的資源配置結(jié)構(gòu)以適應(yīng)技術(shù)進(jìn)步的需要，不僅如此，有效提升林業(yè)系統(tǒng)從業(yè)人員的文化素質(zhì)，增強(qiáng)林業(yè)系統(tǒng)人力資本水平也是改進(jìn)林業(yè)財(cái)政技術(shù)進(jìn)步的必然要求。

其次，地方政府需增強(qiáng)對(duì)林業(yè)產(chǎn)業(yè)的重視程度，進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)區(qū)域財(cái)政、資源等向林業(yè)產(chǎn)業(yè)的傾斜，采用誘致性的績(jī)效考評(píng)機(jī)制，提升林業(yè)行政人員的政治預(yù)期。

再次，林業(yè)財(cái)政支出效率較低的區(qū)域應(yīng)加快自身經(jīng)濟(jì)發(fā)展速度，實(shí)現(xiàn)區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展帶動(dòng)林業(yè)產(chǎn)業(yè)的有效率的進(jìn)步；不僅如此，中央應(yīng)破除地方行政區(qū)劃的界限，實(shí)現(xiàn)林業(yè)產(chǎn)業(yè)的集中，大區(qū)域創(chuàng)新管理，從而提升整體林區(qū)的財(cái)政支出效率，避免陷入大區(qū)域低效率穩(wěn)態(tài)的陷阱。

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(編輯：程俐萍)

Analysisofinfluencingfactorsofforestryfinanceexpenditureefficiency

LiuZongfei1,TianShuying2

(1CollegeofManagement，AnhuiScienceandTechnologyUniversity,Fengyang233100,China; 2CollegeofEconomics，AnhuiUniversity,Hefei233000,China)

Based on the provincial panel data from 2000—2012 in China,the paper measured regional forestry finance expenditure efficiency through the method of DEA under the condition of the forestry finance expenditure hysteresis,and then,the SLM model was used to analyze the influence factors of regional forestry finance expenditure efficiency and the conclusions are as follows: (1) the average annual rate of forestry finance expenditure efficiency declined by 24.8%,and presents the trend of “inverted U" with growth at first and then decrease,and the efficiency change scale was enlarged by the lag effect; (2) an average growth rate of the forestry fiscal expenditure displayed imbalance characteristics,highest in western region,and lowest in the eastern region,and there was certain gap between the regions; (3) the forestry finance expenditure presented a certain space convergence，forestry finance expenditure proportion and regional macro economic development had significant positive correlation with the forestry finance expenditure tfp and they were the major influence factors of tfp.According to the research conclusions,the paper put forward some measures to improve regional forestry fiscal expenditure efficiency,including improving forestry finance investment structure,adjusting forestry finance resources allocation structure,strengthening the government's resources tilt to forestry industry and implementing forestry key regional innovation management.

Forestry finance expenditure; Efficiency; DEA-Malmquist; Spatial econometric model

2017-09-10

劉宗飛(1987-)，男(漢)，河南臺(tái)前人，講師，博士，主要從事林業(yè)生態(tài)經(jīng)濟(jì)、資源經(jīng)濟(jì)與環(huán)境管理方面的研究。

國(guó)家社會(huì)科學(xué)基金項(xiàng)目(12BJY141)；生態(tài)強(qiáng)省視閾下的安徽農(nóng)產(chǎn)品綠色營(yíng)銷研究(SK2016sd21)；安徽科技學(xué)院重點(diǎn)建設(shè)學(xué)科(AKZDXK2015B05);安徽科技學(xué)院人才引進(jìn)項(xiàng)目(830135)

F326.2

A

1671-816X(2017)12-0025-08