秦光遠(yuǎn)，程寶棟

中國森林公園經(jīng)營效率研究

秦光遠(yuǎn)，程寶棟

（北京林業(yè)大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，北京，100083）

基于2010年至2015年森林公園分省統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，考慮環(huán)境因素，采用三階段DEA模型，對(duì)我國森林公園效率進(jìn)行測(cè)度并分析其變動(dòng)趨勢(shì)和空間差異。結(jié)果發(fā)現(xiàn)：我國森林公園經(jīng)營效率在剝離了環(huán)境因素和隨機(jī)因素后，呈現(xiàn)了明顯的波動(dòng)態(tài)勢(shì)，森林公園效率值呈現(xiàn)水平“S”型的變動(dòng)趨勢(shì)，2013年達(dá)到效率值最大，為0.802 8，2015年又下降至0.568。分地區(qū)而言，地區(qū)間森林公園經(jīng)營效率變動(dòng)趨勢(shì)差異懸殊：東部地區(qū)呈現(xiàn)倒“U”型，峰值0.875 3在2012年出現(xiàn)；中部地區(qū)呈現(xiàn)“M”型，峰值0.859 9在2012年出現(xiàn)；西部地區(qū)呈現(xiàn)明顯的“W”型，峰值0.873 7在2013年出現(xiàn)；東北地區(qū)呈現(xiàn)水平“S”型，峰值0.876 4在2013年出現(xiàn)。分年度來看，2010年，東北地區(qū)森林公園經(jīng)營效率最高，西部地區(qū)墊底；2011年，中部地區(qū)效率最高，西部地區(qū)墊底；2012年，東部地區(qū)效率最高，西部地區(qū)墊底；2013年，東北地區(qū)最高，中部地區(qū)墊底；2014年，東北地區(qū)效率最高，西部地區(qū)墊底；2015年，西部地區(qū)效率升至最高，東北地區(qū)降至最低。

三階段DEA模型；森林公園；效率分析；隨機(jī)前沿模型

一、引言

森林公園是以大面積天然林或人工林為主體建設(shè)的公園，兼具森林生態(tài)與社會(huì)人文功能，為人們游憩、療養(yǎng)、避暑、文娛、科研等提供良好環(huán)境。長期以來，社會(huì)各界更關(guān)心其數(shù)量和面積，忽視了其經(jīng)營效率的變化和作用。自1982年我國第一家國家級(jí)森林公園建立，森林公園發(fā)展已歷經(jīng)35年，森林公園數(shù)量、占地規(guī)模均有了大幅增長。據(jù)統(tǒng)計(jì)，2016年，全國森林公園達(dá)3 394處，規(guī)劃總面積1 886萬公頃，國家級(jí)森林公園848處；全國森林公園旅游人數(shù)9.17億人次，占國內(nèi)旅游總?cè)藬?shù)的20.8%，旅游收入781.61億元，每5名旅游者中就有1名在森林公園①數(shù)據(jù)來源于《拓展森林空間 增進(jìn)民生福祉》，訪問網(wǎng)址：http://news.sina.com.cn/o/2017-04-18/doc-ifyeifqx6284379.shtml，訪問時(shí)間2017年5月5日。，由此可見森林公園對(duì)人民生活的重要程度。不僅如此，伴隨著我國經(jīng)濟(jì)社會(huì)進(jìn)一步發(fā)展，物質(zhì)富裕的人口數(shù)量和比重將會(huì)進(jìn)一步增長，在環(huán)境生態(tài)不斷惡化的背景下，人們對(duì)于以森林為載體的生態(tài)旅游的需求將會(huì)進(jìn)入新一輪的快速增長周期。特別是十八大以來，生態(tài)問題被提到文明的高度，黨和政府對(duì)生態(tài)問題的關(guān)注和重視空前提高，習(xí)近平總書記多次強(qiáng)調(diào)“良好生態(tài)環(huán)境是最公平的公共產(chǎn)品，是最普惠的民生福祉”，森林公園是反映和體現(xiàn)生態(tài)文明的重要載體，是與普通民眾接觸最多、距離最近、最為直接的載體。因此，森林公園經(jīng)營至關(guān)重要，森林公園的數(shù)量增加和質(zhì)量提升將可以直接作為國家生態(tài)文明建設(shè)成效的指示器。基于此種考慮，森林公園投資力度空前提升，以2016年為例，森林公園共投入資金537.95億元，其中環(huán)境投資57.04億元，營造景觀林8.95萬公頃，改造林相15.52萬公頃；截至2016年底，森林公園共擁有游步道9.07萬公里，旅游車船3.4萬臺(tái)（艘），接待床位102.94萬張，餐位197.1萬個(gè)，森林公園創(chuàng)造的社會(huì)綜合產(chǎn)值超過8 200億元②數(shù)據(jù)來源于《拓展森林空間 增進(jìn)民生福祉》，訪問網(wǎng)址：http://news.sina.com.cn/o/2017-04-18/doc-ifyeifqx6284379.shtml，訪問時(shí)間2017年5月5日。。然而，我國森林公園經(jīng)營的效率如何呢？呈現(xiàn)什么樣的變化趨勢(shì)呢？地區(qū)之間又存在哪些差異呢？從目前研究來看，這些問題并未得到有效、準(zhǔn)確的回答。因此，很有必要同時(shí)考慮森林公園經(jīng)營的外部環(huán)境，準(zhǔn)確衡量和測(cè)算森林公園的經(jīng)營效率，從而為保持高效率運(yùn)行的森林公園、改善低效率運(yùn)行的森林公園，提供改進(jìn)建議和措施，推動(dòng)我國森林公園良性發(fā)展。

回顧已有研究，研究熱點(diǎn)集中在從森林公園利益相關(guān)者角度分析森林旅游者、旅游資源、旅游載體等（Hammitt et al., 2015；Lundmark et al., 2010；Shi et al., 2002），從規(guī)劃設(shè)計(jì)角度分析國家森林公園區(qū)劃、規(guī)劃與評(píng)價(jià)（黃秀娟等，2009；胡春姿、俞暉，2007；），從歷史角度分析森林公園發(fā)展軌跡與演變歷程（趙敏燕、陳鑫峰，2016；羅芬、保繼剛，2013；李世東、陳鑫峰，2007），從效率角度分析發(fā)展效率與發(fā)展預(yù)測(cè)（丁振民、黃秀娟，2016；修新田、陳秋華，2016；Mayer，2014；黃秀娟，2014；方琰、卞顯紅，2014；黃秀娟、黃福才，2011）等方面。顯然，對(duì)森林公園效率的關(guān)注正在成為研究熱點(diǎn)，已有研究為本文提供了豐富的基礎(chǔ)和深刻的啟發(fā)。然而，森林公園效率問題作為一個(gè)研究熱點(diǎn)有待進(jìn)一步拓展和深入研究，梳理既有文獻(xiàn)，給我們很多啟發(fā)，也為森林公園效率問題分析提供了豐富的基礎(chǔ)，主要分兩類：一是直接測(cè)算森林公園效率，例如，黃秀娟（2014）使用DEA方法利用2008年至2013年數(shù)據(jù)，測(cè)算了福建省2008年底已建成國家級(jí)森林公園的效率、純技術(shù)效率和規(guī)模效率，結(jié)果發(fā)現(xiàn)40%有效率，純技術(shù)有效的公園占比達(dá)到60%，規(guī)模有效占比為40%。黃秀娟（2011）使用DEA方法分析了我國大陸31個(gè)地區(qū)的森林公園發(fā)展的技術(shù)效率、純技術(shù)效率和規(guī)模效率，同時(shí)利用Malmquist指數(shù)對(duì)全要素生產(chǎn)率變動(dòng)進(jìn)行分解，發(fā)現(xiàn)森林公園效率存在顯著的地區(qū)差異，東中西部地區(qū)森林公園效率依次下降。黃秀娟、黃福才（2011）使用DEA模型利用2003年至2008年數(shù)據(jù)，對(duì)31個(gè)省區(qū)市的森林公園發(fā)展效率進(jìn)行測(cè)算，比較了不同省區(qū)市的技術(shù)效率、純技術(shù)效率和規(guī)模效率。二是在測(cè)算效率基礎(chǔ)上增加效率影響因素的分析，例如，丁振民、黃秀娟（2016）借助DEA方法對(duì)2008年至2014年中國大陸31個(gè)省份的森林公園旅游效率進(jìn)行測(cè)算，并使用Tobit模型深入探討資本投入結(jié)構(gòu)和規(guī)模對(duì)森林公園旅游效率的影響，發(fā)現(xiàn)資本結(jié)構(gòu)對(duì)中國森林公園旅游效率具有非線性倒U型影響。修新田、陳秋華（2016）利用DEA-Tobit模型對(duì)全國305家國家級(jí)森林公園2014年的發(fā)展效率進(jìn)行測(cè)算并對(duì)其影響因素進(jìn)行分析。

分析既有關(guān)于森林公園效率研究文獻(xiàn)，可能有兩個(gè)方面值得改進(jìn)：第一，對(duì)于直接測(cè)度森林公園效率，均采用DEA模型，選擇相關(guān)的投入產(chǎn)出指標(biāo)，不論是產(chǎn)出導(dǎo)向模型還是投入導(dǎo)向模型，計(jì)算出決策單元的相對(duì)效率值，包括技術(shù)效率、純技術(shù)效率、規(guī)模效率，問題在于效率測(cè)度準(zhǔn)確嗎？由于沒考慮環(huán)境因素和隨機(jī)因素對(duì)效率的干擾，大量研究已經(jīng)指出了直接測(cè)度效率并不準(zhǔn)確（崔寶玉等，2016；劉自敏等，2014；羅登躍，2012）；第二，對(duì)于效率影響因素的分析，在第一類問題存在的同時(shí)，又出現(xiàn)了新的問題，即是使用某些因素計(jì)算效率值的同時(shí)將其放入影響因素模型分析，此種做法明顯會(huì)帶來內(nèi)生性問題，必然影響結(jié)果的準(zhǔn)確性。因此，已有研究對(duì)于森林公園效率的測(cè)度均可能存在偏差。為糾正這些偏差，更準(zhǔn)確地估計(jì)我國森林公園效率，進(jìn)一步優(yōu)化完善已有研究，本文采用考慮外部環(huán)境和隨機(jī)沖擊的三階段DEA模型進(jìn)行估計(jì)分析，為正確客觀認(rèn)知我國森林公園經(jīng)營效率提供參考。

二、模型方法

效率評(píng)價(jià)最流行的兩種方法分別是以數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（DEA）模型為代表的非參數(shù)方法和以隨機(jī)前沿分析（SFA）模型為代表的參數(shù)方法，兩種方法各有千秋，在效率分析領(lǐng)域占據(jù)舉足輕重的位置。從已有效率研究的實(shí)踐來看，DEA模型受眾更廣，一方面該方法避免了參數(shù)模型估計(jì)必須設(shè)定一個(gè)總體分布的假設(shè)條件（崔寶玉等，2016；劉自敏等，2014），另一方面該方法對(duì)樣本的要求更為簡(jiǎn)單，樣本量的約束較少，且在處理多產(chǎn)出變量問題上獨(dú)具優(yōu)勢(shì)。然而，傳統(tǒng)DEA模型在估計(jì)決策單元效率值時(shí)僅考慮了管理無效率的問題，因而存在較大風(fēng)險(xiǎn)出現(xiàn)效率值的偏差（劉滿鳳、李圣宏，2016）。Fried 等（2002）也指出，決策單元外部環(huán)境影響、管理無效率、隨機(jī)誤差項(xiàng)均可能引發(fā)無效率狀況發(fā)生，從而使得決策單元效率估計(jì)可能出現(xiàn)在效率前沿面以內(nèi)，使得不同決策單元的效率估計(jì)值在進(jìn)行比較時(shí)失去共同基準(zhǔn)，相對(duì)效率值的比較以及對(duì)決策單元效率高低的判斷同時(shí)失去意義。在此情況下，F(xiàn)ried 等（2002）創(chuàng)造性地將DEA模型和SFA模型進(jìn)行融合，提出三階段DEA方法，該方法核心關(guān)鍵是通過利用傳統(tǒng)的DEA模型松弛變量所包含的信息，對(duì)投入（或產(chǎn)出）進(jìn)行調(diào)整，把所有的決策單元都調(diào)整到假定的同等外部環(huán)境，再重新使用傳統(tǒng)的DEA模型，計(jì)算決策單元效率值，以剔除外部環(huán)境和隨機(jī)因素的影響，從而更為真實(shí)地反映各決策單元的效率（劉滿鳳、李圣宏，2016）。因此，本文借鑒Fried 等（2002）、劉自敏等（2014）、崔寶玉等（2016），使用三階段DEA模型進(jìn)行效率測(cè)度。

（一）第一階段基礎(chǔ)DEA模型

第一階段模型是基于初始投入產(chǎn)出變量進(jìn)行DEA（BCC模型）分析，BCC模型用于處理“規(guī)模報(bào)酬可變”假設(shè)下的決策單元有效性問題，將技術(shù)效率（TE）分解為純技術(shù)效率（PTE）和規(guī)模效率（SE），且TE=PTE*SE。其中，TE表示實(shí)現(xiàn)投入既定下產(chǎn)出最大或產(chǎn)出既定下投入最小的能力，SE表示與規(guī)模有效點(diǎn)相比規(guī)模經(jīng)濟(jì)性的發(fā)揮程度，PTE表示剔除規(guī)模因素的效率值。本文使用BCC模型，計(jì)算得到各決策單元的效率以及其目標(biāo)產(chǎn)出量。目標(biāo)產(chǎn)出量與實(shí)際產(chǎn)出量的差值即等于各決策單元的徑向與非徑向的松弛變量之和，換言之，是各決策單元可增加的產(chǎn)出量。相對(duì)于投入變量的復(fù)雜多樣，森林公園更容易對(duì)產(chǎn)出變量進(jìn)行調(diào)控，由此，本文使用產(chǎn)出導(dǎo)向的BCC模型測(cè)度森林公園效率。

（二）第二階段隨機(jī)前沿模型（SFA）

使用隨機(jī)前沿分析方法修正第一階段的產(chǎn)出變量松弛量。一階段得到的產(chǎn)出變量松弛值是各決策單元與處在效率前沿面的決策單元的產(chǎn)出值比較后的差值，該數(shù)值受到前述三種因素的共同影響，因此，需要進(jìn)行修正。本文使用隨機(jī)前沿模型進(jìn)行分析，有N個(gè)投入松弛值的結(jié)構(gòu)，構(gòu)建投入導(dǎo)向的隨機(jī)前沿模型為：

其中，sni表示第i 個(gè)決策單元第n 項(xiàng)投入松弛量；zi表示決策單元外部環(huán)境變量集，βn為其待估系數(shù)；函數(shù)F(.)表示外部環(huán)境變量對(duì)因變量投入松弛值sni的影響大?。沪蚽i+μni為混合誤差項(xiàng)，隨機(jī)干擾項(xiàng)為νni且νni～ N(0,)；一般情況下，假設(shè)管理無效率項(xiàng)μni服從截?cái)喾植蓟虬?/p>

對(duì)隨機(jī)干擾項(xiàng)νni的估計(jì)，參考Jondrow(1982)、李雙杰等（2007）、羅登躍（2012）及劉自敏等（2014）所使用的策略與方法，具體是：

使用隨機(jī)前沿模型的回歸結(jié)果可以將決策單元調(diào)整至相同的外部環(huán)境，以消除異質(zhì)性影響，使得第三步的效率計(jì)算基于同質(zhì)環(huán)境。在產(chǎn)出導(dǎo)向下，我們對(duì)各決策單元的產(chǎn)出項(xiàng)進(jìn)行調(diào)整。調(diào)整的思想是，將處于不同外部環(huán)境的決策單元調(diào)整至相同的外部環(huán)境，同時(shí)剔除隨機(jī)誤差的影響，從而獲得剔除了外部環(huán)境和隨機(jī)誤差影響的修正產(chǎn)出值，可以表述為：

（三）第三階段DEA模型

在本階段，利用DEA模型，將利用第二步計(jì)算得出的調(diào)整后的產(chǎn)出變量與初始的投入變量，且將所有決策單元置于統(tǒng)一的前沿面下，采用DEA-BCC模型計(jì)算各決策單元效率，此時(shí)的效率值僅受到管理無效率的影響，是比較準(zhǔn)確、科學(xué)的對(duì)決策單元的效率度量，以此為基礎(chǔ)的分析和討論將更為科學(xué)合理。

三、變量選擇與數(shù)據(jù)來源說明

（一）變量選擇

1. 投入與產(chǎn)出變量

森林公園經(jīng)營是一項(xiàng)復(fù)雜的涵蓋社會(huì)、經(jīng)濟(jì)、生態(tài)的系統(tǒng)工程，在整個(gè)過程中涉及到人力、物力、財(cái)力的多重投入，而產(chǎn)出包括社會(huì)、經(jīng)濟(jì)、生態(tài)等多個(gè)方面。參考黃秀娟（2011），黃秀娟、林秀治（2015）等研究，結(jié)合我國森林公園經(jīng)營實(shí)際情況，投入變量選取森林公園數(shù)量、森林公園面積、森林公園職工數(shù)量、導(dǎo)游數(shù)量、森林公園建設(shè)資金投入等，其中資金投入使用2010年為基期的固定資產(chǎn)投資價(jià)格指數(shù)進(jìn)行調(diào)整；產(chǎn)出變量選取森林公園收入、森林公園游客接待量，其中公園收入使用2010年為基期的消費(fèi)者物價(jià)指數(shù)進(jìn)行調(diào)整。各變量描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果詳見表1。

2. 外部環(huán)境變量

依據(jù)Simar & Wilson(2007)的“分離假設(shè)”，對(duì)于外部環(huán)境變量，其基本特征是：一是對(duì)森林公園經(jīng)營投入產(chǎn)出效率能夠產(chǎn)生顯著影響，二是短期內(nèi)難以被各個(gè)決策單元個(gè)體所控制或改變。具體到影響森林公園經(jīng)營的環(huán)境變量，主要包括國家宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境、政府森林公園發(fā)展政策、人口分布及城鎮(zhèn)化等。參考黃秀娟、林秀治（2015），陳剛、賴小瓊（2015），劉自敏等（2014），郭軍華等（2010）等，本文擬選擇環(huán)境變量為：（1）人均GDP，反映經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平，一般而言，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平越高的地區(qū)對(duì)森林公園的需求越旺盛；（2）人口密度，若人群對(duì)于森林公園需求概率一致，人口密度大的地區(qū)，累計(jì)對(duì)森林公園需求量也會(huì)明顯大于人口稀疏地區(qū)，而且森林公園經(jīng)營是一項(xiàng)重要的應(yīng)該由政府提供的公共服務(wù)，Athanassopoulose(1998)、Afonso(2008)等研究發(fā)現(xiàn)人口密度對(duì)政府公共服務(wù)提供效率具有一定影響，本文采用每平方公里人口數(shù)測(cè)度人口密度；（3）城鎮(zhèn)人口比例，一般而言，城鎮(zhèn)人口對(duì)森林公園的需求要遠(yuǎn)大于農(nóng)村人口，城鎮(zhèn)人口比例越高，相應(yīng)對(duì)于森林公園需求越多；（4）森林火災(zāi)次數(shù)與受火災(zāi)面積，森林火災(zāi)并不一定發(fā)生在森林公園，但是會(huì)對(duì)消費(fèi)者的森林公園認(rèn)知產(chǎn)生一定負(fù)面影響；（5）森林病蟲鼠害面積，病蟲鼠害等是對(duì)森林健康能產(chǎn)生嚴(yán)重威脅的因素，在森林公園中這一問題同樣嚴(yán)重，不僅影響森林本身、森林公園的正常經(jīng)營，而且還會(huì)對(duì)進(jìn)入森林的游人產(chǎn)生一定影響；（6）鐵路里程、高速公路里程，此兩個(gè)指標(biāo)是反映基礎(chǔ)設(shè)施狀況的，對(duì)于森林公園而言，便利的基礎(chǔ)設(shè)施可以極大地提高其利用率；（7）地區(qū)虛擬變量，參考續(xù)競(jìng)秦（2011）等研究，我國東中西部地區(qū)在資源稟賦和發(fā)展水平等方面存在顯著差異，以此推斷，我國森林公園經(jīng)營也可能存在地區(qū)間的顯著差異，因此在文中設(shè)置了地區(qū)虛擬變量，分為東部、中部、西部和東北地區(qū)。各變量描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果詳見表1。

（二）數(shù)據(jù)來源

本文使用省級(jí)層面森林公園數(shù)據(jù)，來源有兩個(gè)：一是國家林業(yè)局網(wǎng)站下的中國森林公園統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)資料，數(shù)據(jù)可查時(shí)段為2010年至2015年，本文所使用投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)來源于此；二是國家統(tǒng)計(jì)局網(wǎng)站下的宏觀統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，本文所使用外部環(huán)境變量數(shù)據(jù)來源于此。在森林公園數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)中，執(zhí)行的統(tǒng)計(jì)口徑并非完全按照省、自治區(qū)、直轄市，在內(nèi)蒙古自治區(qū)、吉林省、黑龍江省分別將內(nèi)蒙古森工集團(tuán)、吉林森工集團(tuán)、龍江森工集團(tuán)下屬的森林公園單列進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，但是該口徑與國家宏觀經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)不一致，在環(huán)境變量的處理方面無法進(jìn)行拆分，故將三家森工集團(tuán)所屬的森林公園統(tǒng)計(jì)納入到所在省區(qū)市的范疇內(nèi)。此外，由于數(shù)據(jù)的局限，香港、澳門、臺(tái)灣等地的森林公園也沒有進(jìn)入到本文的分析樣本中，特此說明。

表1 各變量描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果

（續(xù)表）

四、實(shí)證結(jié)果

（一）第一階段模型效率結(jié)果

采用STATA13.0軟件，使用DEA-BCC模型在不考慮外部環(huán)境異質(zhì)性因素情況下，計(jì)算我國省級(jí)層面森林公園經(jīng)營效率值，具體如表2所示。通過分析，我們發(fā)現(xiàn)：總體而言，我國森林公園經(jīng)營效率呈現(xiàn)上升趨勢(shì)，平均效率值從2010年的0.528 2提升至2015年的0.716 3，但是距離有效率經(jīng)營還有不小的改進(jìn)空間；分地區(qū)來看，東部地區(qū)的森林公園經(jīng)營效率較高且比較穩(wěn)定，效率值均在0.7以上，中西部地區(qū)和東北地區(qū)均經(jīng)歷了一個(gè)效率提升的過程，2010年，三個(gè)地區(qū)的森林公園經(jīng)營效率均較為低下，效率值分別為0.342 3、0.480 2、0.375 0，2015年三個(gè)地區(qū)效率值均有了明顯提高，但是中部地區(qū)高于東北地區(qū)、東北地區(qū)高于西部地區(qū)。分省份來看，天津地區(qū)森林公園經(jīng)營效率較高，幾乎所有年份都處在有效經(jīng)營狀態(tài)，可能與天津全市范圍內(nèi)只有一家森林公園，比較注重森林公園的經(jīng)營有關(guān)系，但是情況并非如此簡(jiǎn)單，上海市、江蘇省等地有數(shù)量較多的森林公園，其整體的經(jīng)營效率也幾乎都為1，處在有效率經(jīng)營狀態(tài)，可見，森林公園的有效經(jīng)營與該地區(qū)內(nèi)擁有的森林公園數(shù)量的關(guān)系并不明顯，可能受到管理水平、能力和理念以及其他因素的影響；北京地區(qū)的森林公園運(yùn)行效率呈現(xiàn)先下降后上升的趨勢(shì)，同時(shí)也從有效率經(jīng)營狀態(tài)轉(zhuǎn)變?yōu)榈托式?jīng)營狀態(tài)。

表2 第一階段DEA模型估計(jì)的技術(shù)效率值

（續(xù)表）

（二）第二階段隨機(jī)前沿模型松弛變量校正結(jié)果

由于不同地區(qū)的經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展水平差異，在以省份為決策單元的考量中，各地區(qū)的稟賦條件差異懸殊，不同地區(qū)森林公園發(fā)展的自然條件、人文環(huán)境均不相同。但是，第一階段的DEA模型所計(jì)算的效率值并未對(duì)這些因素予以考慮，而是簡(jiǎn)單地假定相同，不作專門考慮，因此，此時(shí)所得出的效率值可能面臨較大的偏差風(fēng)險(xiǎn)?；诖耍竟?jié)利用隨機(jī)前沿模型方法進(jìn)行糾偏和調(diào)整，基于半正態(tài)分布假設(shè)，采用隨機(jī)前沿模型方法，對(duì)第一階段產(chǎn)出變量的松弛變量進(jìn)行糾正，即是以產(chǎn)出松弛變量為因變量，以環(huán)境變量為自變量，進(jìn)行隨機(jī)前沿分析。由于本文使用樣本數(shù)據(jù)涉及不同年份，本文在隨機(jī)前沿模型的估計(jì)中對(duì)地區(qū)和時(shí)間因素同時(shí)進(jìn)行控制，具體結(jié)果如表3所示。

表3 第二階段產(chǎn)出松弛變量的隨機(jī)前沿模型估計(jì)結(jié)果

從表3可以看出，γ值均極度接近于1，說明技術(shù)無效率方差占總方差的比重非常大，經(jīng)營管理方面的因素對(duì)產(chǎn)出松弛變量的影響占據(jù)絕對(duì)主導(dǎo)地位，此時(shí)若不利用隨機(jī)前沿模型進(jìn)行環(huán)境因素和隨機(jī)因素的剝離，所得出的效率值將會(huì)存在明顯偏差。從隨機(jī)前沿模型的結(jié)果看：城鎮(zhèn)化率對(duì)森林公園總收入松弛變量的影響顯著為負(fù)，高速公路里程對(duì)森林公園收入松弛變量具有顯著正向影響，中部和東部地區(qū)森林公園收入松弛變量不存在顯著的地區(qū)差異，西部地區(qū)和東北地區(qū)則與中部地區(qū)森林公園收入松弛變量存在顯著的地區(qū)差異；人口密度對(duì)森林公園游客接待量松弛變量具有顯著正影響，鐵路和高速公路通車?yán)锍虒?duì)森林公園游客接待量松弛變量具有顯著正影響，中西部地區(qū)森林公園游客接待量松弛變量存在顯著的地區(qū)差異，中部和東部、東北地區(qū)不存在顯著的地區(qū)差異。

（三）第三階段模型效率結(jié)果

經(jīng)過第二階段的產(chǎn)出松弛變量調(diào)整，再次利用原始投入和修正后的產(chǎn)出變量，構(gòu)建產(chǎn)出導(dǎo)向的DEA模型，再次計(jì)算省級(jí)層面森林公園經(jīng)營效率值，如表4所示。

通過表4可以發(fā)現(xiàn)，剝離了環(huán)境因素和隨機(jī)因素后的效率值呈現(xiàn)了明顯的波動(dòng)態(tài)勢(shì)，全國平均而言，森林公園效率值呈現(xiàn)水平“S”型的變動(dòng)趨勢(shì)，2013年達(dá)到效率值最大，為0.802 8，2015年又下降至0.568，這一變化趨勢(shì)與第一階段的效率結(jié)果差異懸殊，一定程度上說明了考慮環(huán)境因素和隨機(jī)干擾因素在效率測(cè)度方面的重要性和必要性。

分地區(qū)而言，四個(gè)地區(qū)的效率變動(dòng)趨勢(shì)各有特點(diǎn)，波動(dòng)性是其共性特征，但波動(dòng)的軌跡和程度卻各有不同，東部地區(qū)先上升后下降，呈現(xiàn)倒“U”型，峰值0.8753在2012年出現(xiàn)；中部地區(qū)先上升后下降、再上升再下降，呈現(xiàn)“M”型，峰值0.8599在2012年出現(xiàn)；西部地區(qū)先下降后上升、又下降又上升，呈現(xiàn)明顯的“W”型，峰值0.8737在2013年出現(xiàn)；東北地區(qū)先下降后上升再下降，呈現(xiàn)水平“S”型，峰值0.8764在2013年出現(xiàn)。

分年度來看，2010年，東北地區(qū)森林公園經(jīng)營效率最高，其次是中部地區(qū)，西部地區(qū)墊底；2011年，中部地區(qū)效率最高，其次是東部地區(qū)，西部地區(qū)墊底；2012年，東部地區(qū)效率最高，其次是東北地區(qū)，西部地區(qū)墊底；2013年，東北地區(qū)最高，其次是西部地區(qū)，中部地區(qū)墊底；2014年，東北地區(qū)效率最高，其次是東部地區(qū)，西部地區(qū)墊底；2015年，西部地區(qū)效率升至最高，其次是中部地區(qū)，東北地區(qū)降至最低。

表4 第三階段DEA模型估計(jì)的技術(shù)效率值

（續(xù)表）

分具體省份來看，2010年實(shí)現(xiàn)有效經(jīng)營的省份為天津、西藏，2011年則是上海，2012年是天津、河北、內(nèi)蒙古、黑龍江、山東、福建、湖北，2013年是黑龍江、福建、云南、西藏、陜西、甘肅、青海、寧夏、新疆，2014年是天津、河北、黑龍江、福建、山東，2015年是福建、河南、甘肅。六年時(shí)間里西部地區(qū)省份實(shí)現(xiàn)森林公園經(jīng)營有效率經(jīng)營的頻次均要高于中部、東部，為什么呢？一方面可能是因?yàn)殡m然這些地區(qū)的森林公園經(jīng)營投入水平偏低，但是產(chǎn)出相對(duì)較高，可能與當(dāng)前旅游者更愿意去自然景觀受到人為因素影響較少的區(qū)域有關(guān)，另一方面可能是這些地區(qū)外部環(huán)境也落后于其他地區(qū)，如果將所有地區(qū)的外部環(huán)境水平調(diào)至同一水平，則相當(dāng)于改善了這些地區(qū)的效率條件，此兩方面因素共同作用使得西部地區(qū)偏遠(yuǎn)省份的森林公園經(jīng)營效率有了較大提升。但是，也要清晰地看到，這種提升并不穩(wěn)定，2013年表現(xiàn)比較突出，其余年份則并不樂觀，因此，需要從根本上改善提升森林公園的經(jīng)營效率，建立經(jīng)營效率穩(wěn)定運(yùn)行的機(jī)制體制。需要特別說明的是黑龍江省，自2012年以來一直保持有效率經(jīng)營，因此，有必要對(duì)黑龍江省發(fā)展森林公園的經(jīng)驗(yàn)實(shí)踐進(jìn)行總結(jié)分析，便于其他省份借鑒學(xué)習(xí)。

比較第一階段和第三階段的省級(jí)森林公園效率值，可以發(fā)現(xiàn)：在考慮環(huán)境因素和隨機(jī)干擾情況下，一方面，西部地區(qū)的森林公園經(jīng)營效率有了明顯的提高，而東部、東北部地區(qū)的森林公園經(jīng)營效率有了明顯下降，但西部地區(qū)森林公園效率多數(shù)年份仍然低于其他地區(qū)；另一方面，修正后的效率值在不同年份之間的波動(dòng)特征更為明顯。一方面反映了不同地區(qū)森林公園經(jīng)營效率的差異，受環(huán)境因素的影響不能忽視，在某些地區(qū)某些年份，環(huán)境因素的影響可能還占據(jù)主導(dǎo)，隨機(jī)因素對(duì)效率的干擾也要引起足夠的重視；另一方面，效率的波動(dòng)反映了森林公園經(jīng)營的不穩(wěn)定性，不穩(wěn)定的來源既包括投入方面又包括產(chǎn)出方面，前者可能受到國家財(cái)政支持力度和森林公園管理單位、森林公園自身的投入決策，以及外部環(huán)境因素等影響，后者主要受森林公園管理水平、管理能力、營銷活動(dòng)以及外部環(huán)境因素和隨機(jī)干擾等影響。因此，科學(xué)認(rèn)識(shí)與評(píng)價(jià)森林公園經(jīng)營的效率進(jìn)而尋求效率提升與改善的具體方策是一項(xiàng)復(fù)雜的系統(tǒng)工程，值得進(jìn)一步深入研究。

五、結(jié)論與啟示

基于2010年至2015年我國分省層次的森林公園經(jīng)營投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)，采用能夠更準(zhǔn)確測(cè)算效率的三階段DEA模型，對(duì)我國省級(jí)層面森林公園經(jīng)營效率的變動(dòng)趨勢(shì)與空間差異進(jìn)行深入分析，得出以下結(jié)論：

第一，總體而言，我國森林公園經(jīng)營效率在剝離了環(huán)境因素和隨機(jī)因素后，呈現(xiàn)了明顯的波動(dòng)態(tài)勢(shì)，森林公園效率值呈現(xiàn)水平“S”型的變動(dòng)趨勢(shì)，2013年達(dá)到效率值最大，為0.802 8，2015年又下降至0.568。

第二，分地區(qū)而言，地區(qū)間森林公園經(jīng)營效率變動(dòng)趨勢(shì)差異懸殊：東部地區(qū)先上升后下降，呈現(xiàn)倒“U”型，峰值0.875 3在2012年出現(xiàn)；中部地區(qū)先上升后下降、再上升再下降，呈現(xiàn)“M”型，峰值0.859 9在2012年出現(xiàn)；西部地區(qū)先下降后上升、又下降又上升，呈現(xiàn)明顯的“W”型，峰值0.873 7在2013年出現(xiàn)；東北地區(qū)先下降后上升再下降，呈現(xiàn)水平“S”型，峰值0.876 4在2013年出現(xiàn)。

第三，分年度來看，2010年，東北地區(qū)森林公園經(jīng)營效率最高，其次是中部地區(qū)，西部地區(qū)墊底；2011年，中部地區(qū)效率最高，其次是東部地區(qū)，西部地區(qū)墊底；2012年，東部地區(qū)效率最高，其次是東北地區(qū)，西部地區(qū)墊底；2013年，東北地區(qū)最高，其次是西部地區(qū)，中部地區(qū)墊底；2014年，東北地區(qū)效率最高，其次是東部地區(qū)，西部地區(qū)墊底；2015年，西部地區(qū)效率升至最高，其次是中部地區(qū)，東北地區(qū)降至最低。

第四，分省份來看，2010年實(shí)現(xiàn)有效經(jīng)營的省份為天津、西藏，2011年則是上海，2012年是天津、河北、內(nèi)蒙古、黑龍江、山東、福建、湖北，2013年是黑龍江、福建、云南、西藏、陜西、甘肅、青海、寧夏、新疆，2014年是天津、河北、黑龍江、福建、山東，2015年是福建、河南、甘肅。

基于以上分析，給我們兩點(diǎn)啟示：第一，在測(cè)度我國森林公園經(jīng)營效率時(shí)需要考慮外部環(huán)境和隨機(jī)干擾因素，直接進(jìn)行測(cè)度得出的效率值可能存在偏差，進(jìn)而影響對(duì)我國森林公園經(jīng)營效率的準(zhǔn)確判斷及效率提升的對(duì)策實(shí)施，因此，從方法角度提高效率測(cè)算的科學(xué)性和準(zhǔn)確度是未來研究的一個(gè)重要方向。第二，不同地區(qū)森林公園經(jīng)營效率差異顯著，原因可能是投入方面、產(chǎn)出方面、外部環(huán)境、隨機(jī)干擾，除了隨機(jī)干擾難以控制外，其余三個(gè)都可以找到具體的舉措提升森林公園的經(jīng)營效率，是提升森林公園效率的重要方向。因此，我們建議，對(duì)于處在較低效率運(yùn)行的地區(qū)或具體森林公園，可以從此三個(gè)方向?qū)ι止珗@經(jīng)營進(jìn)行改進(jìn)優(yōu)化，從而提升和改善森林公園經(jīng)營效率。此外，黑龍江省、福建省的森林公園經(jīng)營效率較高，比較穩(wěn)定地處在有效運(yùn)行狀態(tài)，值得其他地區(qū)學(xué)習(xí)借鑒，也很有必要對(duì)其經(jīng)驗(yàn)做法進(jìn)行歸納總結(jié)。

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﹝執(zhí)行編輯：韓超﹞

浙江工商大學(xué)謝杰教授通過將微觀金融健康因素納入異質(zhì)性企業(yè)國際化經(jīng)營決策模型，理論分析了生產(chǎn)率和微觀金融健康對(duì)企業(yè)國際化經(jīng)營決策的雙重影響。并基于企業(yè)層面微觀數(shù)據(jù)和應(yīng)用Probit模型實(shí)證分析生產(chǎn)率和微觀金融健康對(duì)企業(yè)國際化經(jīng)營決策的實(shí)際影響。IV-Probit等穩(wěn)健性檢驗(yàn)亦表明實(shí)證分析結(jié)論基本一致。主要結(jié)論：當(dāng)在一定生產(chǎn)率水平之下出現(xiàn)杠桿類融資約束時(shí)，企業(yè)只有依靠更高生產(chǎn)率以實(shí)現(xiàn)國際化經(jīng)營決策；在一定生產(chǎn)率水平之上出現(xiàn)權(quán)益或利潤留存過高，企業(yè)只能放棄過度積累，轉(zhuǎn)而利用提高生產(chǎn)率以促進(jìn)國際化經(jīng)營；OFDI企業(yè)對(duì)生產(chǎn)率敏感性更高，OFDI企業(yè)需跨越更高生產(chǎn)率門檻。不同金融健康指標(biāo)和生產(chǎn)率，對(duì)不同貿(mào)易方式企業(yè)國際化經(jīng)營決策也呈現(xiàn)作用機(jī)制差異。

浙江財(cái)經(jīng)大學(xué)姜樹廣博士首次對(duì)較大樣本中國真實(shí)投資者的認(rèn)知能力和行為偏好進(jìn)行全面測(cè)度，并考察其對(duì)一系列重要金融決策行為的影響。結(jié)果發(fā)現(xiàn)：認(rèn)知能力低的個(gè)體表現(xiàn)為更加規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)和不確定在股票交易中顯著更傾向追漲而不是抄底，并更少使用止損策略，較少參與公募基金；越偏好風(fēng)險(xiǎn)的投資者越傾向使用追漲策略；耐心越差的投資者更偏好在股票投資中使用追漲策略，交易頻率更高及更多使用止損策略，越少參與公募基金和互聯(lián)網(wǎng)金融；模糊厭惡程度越高的投資者越傾向使用追漲策略，交易頻率更高，而較少參與互聯(lián)網(wǎng)金融和銀信保理財(cái)。

寧波大學(xué)鐘建軍博士報(bào)告了進(jìn)口中間品貿(mào)易自由化對(duì)勞動(dòng)收入份額影響的理論機(jī)制，實(shí)證結(jié)果表明：進(jìn)口中間品貿(mào)易自由化對(duì)勞動(dòng)收入份額具有顯著的負(fù)向效應(yīng)；進(jìn)口中間品貿(mào)易自由化提高企業(yè)勞動(dòng)收入份額的作用具有明顯的時(shí)間滯后特征；進(jìn)口中間品貿(mào)易自由化通過提升勞動(dòng)產(chǎn)出彈性和加成率來增加勞動(dòng)收入份額，通過降低租金共享比重，進(jìn)而降低勞動(dòng)收入份額。

浙江大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院諸竹君博士生報(bào)告了外資銀行進(jìn)入對(duì)制造業(yè)企業(yè)加成率變化的影響和作用機(jī)制。該研究基于異質(zhì)性企業(yè)和新增長理論，將企業(yè)異質(zhì)性和新熊彼特模型有機(jī)整合，根據(jù)中國工業(yè)企業(yè)和海關(guān)數(shù)據(jù)庫，通過外資銀行進(jìn)入這一外生沖擊對(duì)銀行業(yè)開放后的制造業(yè)企業(yè)“加成率效應(yīng)”進(jìn)行實(shí)證研究，證實(shí)金融業(yè)開放有利于提升我國制造業(yè)企業(yè)市場(chǎng)勢(shì)力。

廣東財(cái)經(jīng)大學(xué)蔡衛(wèi)星教授報(bào)告了家庭出身與企業(yè)家創(chuàng)業(yè)精神的代際傳承之間的關(guān)系，文章克服了財(cái)務(wù)、社會(huì)資本轉(zhuǎn)移和純粹的精神傳承難以區(qū)分的問題，尤其是借助建國后的階級(jí)成分等中國獨(dú)特制度背景，清晰地識(shí)別出了精神傳承路徑。發(fā)現(xiàn)相對(duì)于其他階層出身的被訪者，出身于解放前企業(yè)家階層的被訪者在現(xiàn)代仍然更有可能選擇創(chuàng)業(yè)，并且這種效應(yīng)在資本家、小業(yè)主出身的被訪者中更加顯著。

浙江大學(xué)公共管理學(xué)院盧圣華博士報(bào)告了地區(qū)偏好與建設(shè)用地?cái)U(kuò)展關(guān)系，文章從區(qū)域偏好對(duì)建設(shè)用地?cái)U(kuò)張的理論影響切入，利用省級(jí)數(shù)據(jù)集和國土資源部政治干部的詳細(xì)信息，建立了反映區(qū)域偏好與建設(shè)用地?cái)U(kuò)張關(guān)系的計(jì)量模型，結(jié)果發(fā)現(xiàn)受青睞省份的建設(shè)用地?cái)U(kuò)展規(guī)模較大，文章提出了完善建設(shè)用地審批制度，讓市場(chǎng)對(duì)土地資源配置發(fā)揮決定性作用的政策建議。

北京大學(xué)光華管理學(xué)院李文健博士報(bào)告了在城鄉(xiāng)二元經(jīng)濟(jì)中政府如何兼顧效率與公平而制定最優(yōu)設(shè)計(jì)勞動(dòng)所得稅以及與之相伴的商品稅。文章將城鄉(xiāng)二元經(jīng)濟(jì)模型為一個(gè)勞動(dòng)力自由流動(dòng)且工資內(nèi)生的兩部門經(jīng)濟(jì)，并將高收入低要素替代彈性的部門視為城市，低收入高要素替代彈性的部門視為農(nóng)村。研究發(fā)現(xiàn)二元經(jīng)濟(jì)下最優(yōu)所得稅邊際稅率變的較為平坦，與此同時(shí)需要對(duì)城市部門征收較高的商品稅。在數(shù)值分析中，運(yùn)用中國的城鄉(xiāng)家庭收入數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)給定城市的參數(shù)不變，部門間商品稅稅率差距隨著部門間收入差距的擴(kuò)大而擴(kuò)大，要素替代彈性差距的擴(kuò)大而縮小，最優(yōu)所得稅邊際稅率隨著部門間要素替代彈性差距的提高而變的平坦。此外，文章還效仿Saez（2001）對(duì)最優(yōu)稅制進(jìn)行了解釋。

Ananlysis on the Operating Eff i ciency of the Forest Park in China

QIN Guang-yuan, CHENG Bao-dong
(School of Economics & Management, Beijing Forestry University, Beijing, 100083)

Based on the statistical data of Forest Park from 2010 to 2015, considering the environmental factors, the three stage DEA model was adopted to measure the eff i ciency of Forest Park in China, and its trend and spatial difference were analyzed. Results: the efficiency of China's Forest Park business in stripping the environmental factors and random factors, showing a signif i cant fl uctuation trend, change trend level Forest Park eff i ciency value of "S" type, in 2013 reached the maximum eff i ciency, for 0.8028 in 2015 years and decreased to 0.568. Sub regional, regional disparity trend of Forest Park business efficiency: the eastern region inverted "U"type, the 0.8753 peak appeared in 2012; the central region presents "M" type, the 0.8599 peak appeared in 2012;the western region showed "W" type, the 0.8737 peak appeared in 2013; the northeast area shows the level of "S", a peak of 0.8764 in 2013. The year, 2010, northeast of Forest Park is the highest operating eff i ciency, the bottom of the western region; in 2011, the central region of the highest eff i ciency, at the bottom of the western region; in 2012, the eastern region the highest eff i ciency, the bottom of the western region; in 2013, the northeast region is the highest,the central region of the bottom; in 2014, northeast of the highest eff i ciency, at the bottom of the western region; in 2015, the eff i ciency of Western rose to the highest, lowest in Northeast china.

three stage DEA model; Forest Park; eff i ciency analysis; stochastic frontier model術(shù)進(jìn)步不僅促進(jìn)了資本回報(bào)率的提升，還延續(xù)了投資驅(qū)動(dòng)型增長的時(shí)期；技術(shù)進(jìn)步是中國資本回報(bào)率提升的重要?jiǎng)恿Α?/p>

F307.2

A

2095-7572(2017)06-0114-11

2017-10-6

北京市社會(huì)科學(xué)基金（15JGC179）。

秦光遠(yuǎn)（1986- ），男，河南上蔡人，北京林業(yè)大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院講師，農(nóng)林經(jīng)濟(jì)管理博士后流動(dòng)站博士后；程寶棟（1980- ），男，山東泰安人，北京林業(yè)大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院教授，博士生導(dǎo)師。