姜 微,湯 旭,劉俊昌

1 北京林業(yè)大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院, 北京 100083 2 中南林業(yè)科技大學(xué)商學(xué)院, 長(zhǎng)沙 410004 3 中南林業(yè)科技大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院, 長(zhǎng)沙 410004

林業(yè)是生態(tài)文明建設(shè)的主體,具有產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)和森林生態(tài)雙重屬性。改革開放以來,我國(guó)森林覆蓋率由80年代初12.98%提高到2018年的22.96%,林業(yè)產(chǎn)值由1978年的179.6億元增長(zhǎng)到2018年的76272萬億元,年均增速10.35%,呈現(xiàn)持續(xù)高速增長(zhǎng)的態(tài)勢(shì)。盡管林業(yè)產(chǎn)值取得了高速增長(zhǎng),但這種簡(jiǎn)單數(shù)量的增長(zhǎng)卻容易忽視了增長(zhǎng)的質(zhì)量與代價(jià)?！读謽I(yè)發(fā)展“十三五”規(guī)劃》[1]數(shù)據(jù)顯示,宜林荒山荒地、林業(yè)生產(chǎn)力低的疏林和灌木林兩項(xiàng)合計(jì)占林地總面積的47.5%,全國(guó)森林單位面積蓄積量只有全球平均水平的78%,森林年凈生長(zhǎng)量?jī)H相當(dāng)于林業(yè)發(fā)達(dá)國(guó)家的一半左右,全國(guó)中度以上生態(tài)脆弱區(qū)域占國(guó)土陸地空間的55%,這說明目前林業(yè)發(fā)展模式仍然是粗放式的增長(zhǎng),長(zhǎng)此以往,它必將嚴(yán)重阻礙林業(yè)的可持續(xù)利用與發(fā)展。在此背景下,林業(yè)產(chǎn)業(yè)迫切需要向高質(zhì)量集約型增長(zhǎng)模式轉(zhuǎn)型。由于簡(jiǎn)單的林業(yè)產(chǎn)值指標(biāo)無法客觀反映林業(yè)增長(zhǎng)的質(zhì)量和林業(yè)增長(zhǎng)的代價(jià),而綜合了資源、環(huán)境等因素的生態(tài)效率指標(biāo)能較為全面地測(cè)度林業(yè)產(chǎn)業(yè)增長(zhǎng)質(zhì)量,因此本文將基于生態(tài)效率指標(biāo)以及2005—2016年的面板數(shù)據(jù)來分析南方林區(qū)的林業(yè)生態(tài)效率。本文將聚焦于以下幾個(gè)問題：①?gòu)?005年以來南方林區(qū)的生態(tài)效率是否實(shí)現(xiàn)了持續(xù)增長(zhǎng)？②南方林區(qū)13省生態(tài)效率的空間分布有何特征？③哪些因素會(huì)顯著影響南方林區(qū)的林業(yè)產(chǎn)業(yè)生態(tài)效率？以上問題的研究有利于分析南方林區(qū)林業(yè)生態(tài)效率的時(shí)空分布特征,同時(shí)也能為相關(guān)林業(yè)產(chǎn)業(yè)的政策制定提供更多的科學(xué)依據(jù)。

生態(tài)效率最初由德國(guó)學(xué)者Schaltegger和Sturm[2]提出,并由世界可持續(xù)發(fā)展工商理事會(huì)(WBCSD)和經(jīng)合組織(OECD)推廣。林業(yè)生態(tài)效率是以林業(yè)生產(chǎn)效率為基礎(chǔ)展開的,主要是從企業(yè)、產(chǎn)業(yè)行業(yè)、區(qū)域3個(gè)方面展開。國(guó)外最先是從企業(yè)、行業(yè)展開的,如Shiba等[3]、Jun Y L[4]、Marileena[5]從企業(yè)層面測(cè)算林業(yè)生產(chǎn)效率。Salehirad等[6]、Luis等[7]從林木產(chǎn)業(yè)方面測(cè)算生產(chǎn)效率;區(qū)域測(cè)算方面,Gouranga[8]測(cè)算美國(guó)林業(yè)生產(chǎn)率、Sporcic M[9]測(cè)算克羅地亞森林生產(chǎn)效率。而國(guó)內(nèi)林業(yè)企業(yè)、行業(yè)層面研究成果相對(duì)較少,楊瑋[10]測(cè)度林產(chǎn)業(yè)和森工產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)效率,呂盈等[11]測(cè)算林業(yè)龍頭企業(yè)生產(chǎn)效率;國(guó)內(nèi)林業(yè)效率以區(qū)域測(cè)算為主展開不同區(qū)域、省域的研究,鄭宇梅[12]、李雪婷[13]、史常亮等[14]、姜鈺等[15]運(yùn)用不同模型測(cè)算不同地區(qū)或省域多年份的林業(yè)生產(chǎn)效率,并進(jìn)行產(chǎn)業(yè)集聚、影響因素、要素分解分析、時(shí)空格局等方面延伸研究。通過以上文獻(xiàn)梳理發(fā)現(xiàn),國(guó)內(nèi)外林業(yè)效率研究以全要素生產(chǎn)效率為主,其是衡量地區(qū)林業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)質(zhì)量的重要方法,忽視資源、環(huán)境因素的生產(chǎn)效率評(píng)價(jià)體系會(huì)使測(cè)算結(jié)果出現(xiàn)偏差,誤判林業(yè)經(jīng)濟(jì)績(jī)效從而誤導(dǎo)政策建議。因而,本文采用生態(tài)效率來研究資源、環(huán)境約束下林業(yè)產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)質(zhì)量及可持續(xù)發(fā)展水平。目前,國(guó)內(nèi)外測(cè)算生態(tài)效率方法包括隨機(jī)前沿法、DEA、超效率DEA、SBM、非徑向方法距離函數(shù)模型等,以SBM為主。DEA模型[16]、隨機(jī)前言法[17]是分解前沿技術(shù)和技術(shù)效率最主要的兩種方法,超效率DEA[18]解決了多決策單元同時(shí)評(píng)估生產(chǎn)前沿面的問題,但都是處理多投入、多產(chǎn)出方面,均未將污染作為非期望產(chǎn)出。SBM模型[19]、非徑向方向距離函數(shù)[20]相比前面模型解決了決策單位的松弛變量問題和引入污染物排放為非期望產(chǎn)出變量,但非徑向方法距離函數(shù)相比SBM模型未將資本和勞動(dòng)變量納入指標(biāo)體系中[21],能更好反映資源、環(huán)境約束下綠色經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平,故本文選取非徑向方向距離模型測(cè)度林業(yè)產(chǎn)業(yè)生態(tài)效率。影響機(jī)理分析多采用Tobit模型分析各因素的整體效應(yīng),而變系數(shù)模型深入探析各區(qū)域各個(gè)影響因素的差異性和趨同性,彌補(bǔ)了常參數(shù)計(jì)量經(jīng)濟(jì)研究的部分不足,對(duì)各區(qū)域因地制宜發(fā)展綠色經(jīng)濟(jì)提供支撐?；诖?本文以2005—2016年南方林區(qū)各省市面板數(shù)據(jù)為研究對(duì)象,采用非徑向方法距離函數(shù)對(duì)南方林區(qū)林業(yè)產(chǎn)業(yè)生態(tài)效率進(jìn)行測(cè)度,并分析林業(yè)產(chǎn)業(yè)生態(tài)效率的時(shí)空演變規(guī)律,利用變系數(shù)模型分析不同區(qū)域生態(tài)效率各因素影響情況,旨在為生態(tài)文明建設(shè)、縮小各地區(qū)間的產(chǎn)業(yè)發(fā)展不均衡提供科學(xué)的理論支撐。

1 研究區(qū)域

南方林區(qū)作為中國(guó)三大林區(qū)之一,包括廣東省、廣西省、福建省、浙江省、江蘇省、湖南省、湖北省、云南省、貴州省、四川省、海南省、江西省、安徽省。2016年林地總面積為1.389億hm2,占全國(guó)的44.43%,該區(qū)域林業(yè)產(chǎn)業(yè)較為發(fā)達(dá),林業(yè)產(chǎn)業(yè)總產(chǎn)值為4.61萬億元,占全國(guó)林業(yè)總產(chǎn)值的69.72%,是我國(guó)重要的林業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展優(yōu)勢(shì)區(qū)域。林業(yè)產(chǎn)業(yè)作為南方林區(qū)農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要支柱,然而在林業(yè)經(jīng)濟(jì)高速發(fā)展時(shí),林業(yè)資源利用率較低、林木偷砍濫伐、粗放式生產(chǎn)管理造成水土流失、土壤荒漠化等生態(tài)問題,無疑會(huì)阻礙區(qū)域內(nèi)綠色經(jīng)濟(jì)發(fā)展。林業(yè)產(chǎn)業(yè)生態(tài)效率是衡量林業(yè)產(chǎn)業(yè)綠色發(fā)展的重要指標(biāo),運(yùn)用科學(xué)方法測(cè)度林業(yè)產(chǎn)業(yè)生態(tài)效率有利于明確南方林區(qū)林業(yè)產(chǎn)業(yè)發(fā)展方向、促進(jìn)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí),對(duì)當(dāng)?shù)厣鷳B(tài)文明建設(shè)大有裨益。

2 研究方法

2.1 非徑向方向距離函數(shù)

以傳統(tǒng)DEA為框架,假設(shè)規(guī)模報(bào)酬不變的前提下, 本文采用資源—環(huán)境非徑向方向距離函數(shù)來測(cè)算南方林區(qū)林業(yè)產(chǎn)業(yè)生態(tài)效率。借鑒鄭玉梅的研究[12],投入指標(biāo)包括資本要素(K),勞動(dòng)力要素(L),能源要素(E),林木要素(M),林業(yè)產(chǎn)值(Y)為期望產(chǎn)出要素,廢水(S)、廢氣(Q)、固體廢棄物(W)為非期望產(chǎn)出要素。借鑒zhou等[22]的研究,構(gòu)建測(cè)度資源環(huán)境效率的非徑向方法距離函數(shù),公式如下：

(1)

γi,t≥0,i=1,2,…,N

t=1,2,…,T,βE,βM,βY,βS,βQ,βW≥0

(2)

(3)

(4)

(5)

借鑒李江龍的研究[24],能源效率與林木效率加權(quán)平均為資源效率,資源投入與環(huán)境非期望產(chǎn)出同等重要,即林業(yè)產(chǎn)業(yè)生態(tài)效率(EE)由能源、林木以及環(huán)境效率進(jìn)行加權(quán)平均得出:

(6)

由公式(6)可以得出林業(yè)產(chǎn)業(yè)生態(tài)效率EE∈[0,1],數(shù)值越高,代表林業(yè)產(chǎn)業(yè)生態(tài)效率越好。

2.2 變系數(shù)模型

本文考慮建立林業(yè)產(chǎn)業(yè)生態(tài)效率的計(jì)量模型,量化分析影響因素在不同區(qū)域間的差異性?？紤]到面板回歸模型能較好的解釋經(jīng)濟(jì)內(nèi)涵,運(yùn)用時(shí)空序列的面板數(shù)據(jù)對(duì)南方林區(qū)13省林業(yè)產(chǎn)業(yè)生態(tài)效率影響因素進(jìn)行異質(zhì)性分析。模型如下：

(7)

式中,αi是隨機(jī)變量,i= (1…N) 表示不同省份地區(qū),t= (1…T) 表示年份,從2005年開始到2016年,EEit表示被解釋變量,Xit表示解釋變量,β表示斜率系數(shù),ε表示隨機(jī)干擾項(xiàng)。

變系數(shù)模型分為固定效應(yīng)和隨機(jī)效應(yīng)兩類模型。首先需對(duì)變系數(shù)模型進(jìn)行合理性檢驗(yàn),用F檢驗(yàn)判斷是變截距模型、混合模型還是變系數(shù)模型,然后運(yùn)用Hausman 檢驗(yàn)判斷到底是固定效應(yīng)變系數(shù)還是隨機(jī)效應(yīng)變系數(shù)模型。F檢驗(yàn)基于如下假設(shè)：

H1:β1=β2=β3=…=βN

H2:α1=α2=α3=…=αN,β1=β2=β3=…=βN

如果F檢驗(yàn)結(jié)果與H2原假設(shè)一樣,則該模式屬于混合模型,不需要再進(jìn)一步檢驗(yàn)。若拒絕了H2原假設(shè),則繼續(xù)檢驗(yàn)H1原假設(shè);若接受H1原假設(shè),則為變截距模型,若拒絕H1原假設(shè),則為變系數(shù)模型。然后進(jìn)行Hausman 檢驗(yàn),假設(shè)顯著性水平是5%,若hausman檢驗(yàn)結(jié)果P值<0.05時(shí),則拒絕顯著性假設(shè),為固定效應(yīng)模型,若P值大于0.05,則接受顯著性假設(shè),為隨機(jī)效應(yīng)模型。

2.3 指標(biāo)選取及數(shù)據(jù)說明

2.3.1林業(yè)產(chǎn)業(yè)生態(tài)效率指標(biāo)及數(shù)據(jù)說明

林業(yè)產(chǎn)業(yè)生態(tài)效率指標(biāo)選取借鑒鄭玉梅的研究[12],考慮到數(shù)據(jù)的可得性以及連續(xù)性等問題,最終以勞動(dòng)力、資本、能源、林木作為投入指標(biāo),以期望產(chǎn)出和非期望產(chǎn)出作為產(chǎn)出指標(biāo)。相關(guān)數(shù)據(jù)來源于《中國(guó)林業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒》、《中國(guó)環(huán)境統(tǒng)計(jì)年鑒》、和各省市的統(tǒng)計(jì)年鑒。如下：

(1)勞動(dòng)力要素。選取各省每年林業(yè)產(chǎn)業(yè)年末從業(yè)人員人數(shù)作為勞動(dòng)力要素。

(2)資本要素。利用“永續(xù)盤存法”對(duì)林業(yè)固定資產(chǎn)投入數(shù)據(jù)進(jìn)行估計(jì)作為資本要素[25]。

(3)能源要素。選取各省每年的林業(yè)第二產(chǎn)業(yè)的能源消耗量,即木竹加工和竹藤棕草制品業(yè),造紙及紙制品業(yè),木質(zhì)、竹藤家具制造,文教用品行業(yè)一次性能源統(tǒng)一單位后的消耗量。

(4)林木要素。選取各省每年的國(guó)內(nèi)林木砍伐量作為林木要素。

(5)期望產(chǎn)出要素。借鑒鄭玉梅的研究[12],選取各省林業(yè)第二產(chǎn)業(yè)年末產(chǎn)值作為林業(yè)產(chǎn)業(yè)生態(tài)效率期望產(chǎn)出要素,因?yàn)榱謽I(yè)第二產(chǎn)業(yè)在南方林業(yè)產(chǎn)業(yè)中是主導(dǎo)性產(chǎn)業(yè)：例如2016年,南方林區(qū)林業(yè)三次產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值分別為：1.241萬億元、2.383億元、0.899萬億元,比重為27∶53∶19。

(6)非期望產(chǎn)出要素。選取各省林業(yè)第二產(chǎn)業(yè)廢水排放量、林業(yè)第二產(chǎn)業(yè)廢氣排放量以及林業(yè)第二產(chǎn)業(yè)固體廢棄物排放量為非期望產(chǎn)出要素。

2.3.2影響因素變量選取及數(shù)據(jù)說明

生態(tài)效率影響因素較多,借鑒李雪婷[13]和熊立春研究[26]及數(shù)據(jù)可獲得性,從資源稟賦、產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平、環(huán)境政策、制度政策四個(gè)方面選取指標(biāo),相關(guān)數(shù)據(jù)來源于《中國(guó)林業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒》、《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》、《中國(guó)分省份市場(chǎng)化報(bào)告》和各省市的統(tǒng)計(jì)年鑒。

具體如下：

(1)資源稟賦方面用森林資源覆蓋率來體現(xiàn),森林資源是林業(yè)產(chǎn)業(yè)發(fā)展和生態(tài)可持續(xù)發(fā)展的基礎(chǔ)。

(2)產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平方面用林業(yè)固定資產(chǎn)投資、科研研發(fā)兩個(gè)要素來代表。林業(yè)固定資產(chǎn)投資反映政府對(duì)林業(yè)產(chǎn)業(yè)投資力度,金額越高對(duì)林業(yè)產(chǎn)業(yè)作用越大;科研研發(fā)反映林業(yè)科技投入情況,技術(shù)創(chuàng)新可以降低資源過耗、生產(chǎn)成本,以實(shí)現(xiàn)生態(tài)環(huán)境保護(hù),推動(dòng)林業(yè)產(chǎn)業(yè)升級(jí)轉(zhuǎn)型,由林業(yè)調(diào)查規(guī)劃設(shè)計(jì)費(fèi)、林業(yè)教育費(fèi)以及林業(yè)科技及重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室費(fèi)加權(quán)組成。

(3)環(huán)境政策用環(huán)境規(guī)制強(qiáng)度來體現(xiàn)。環(huán)境規(guī)制利用市場(chǎng)環(huán)境規(guī)制逼迫企業(yè)降低環(huán)境污染程度,有利于企業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)及生態(tài)環(huán)境保護(hù)。環(huán)境規(guī)制強(qiáng)度本文采用綜合指數(shù)法測(cè)度,選取等工業(yè)SO2去除率、工業(yè)粉塵去除率、工業(yè)固體廢物綜合利用率、生活污水處理率和生活垃圾無害化處理率這5個(gè)單項(xiàng)指標(biāo),利用熵值法計(jì)算權(quán)重,然后計(jì)算出各地區(qū)環(huán)境規(guī)制水平[27]。

(4)制度政策用市場(chǎng)化指數(shù)來體現(xiàn)。市場(chǎng)化指數(shù)用來衡量當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)發(fā)展水平的,有利于資源和要素優(yōu)化配置,提升生產(chǎn)效率,推動(dòng)林業(yè)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)。借鑒王小魯、樊綱[28]的研究成果,將政府與市場(chǎng)的關(guān)系、非國(guó)有經(jīng)濟(jì)的發(fā)展、產(chǎn)品市場(chǎng)的發(fā)育程度、要素市場(chǎng)的發(fā)育程度、市場(chǎng)中介組織的發(fā)育和市場(chǎng)的法制環(huán)境五個(gè)方面按照等權(quán)重的方法計(jì)算得出市場(chǎng)化指數(shù)。

3 結(jié)果分析

3.1 林業(yè)產(chǎn)業(yè)生態(tài)效率測(cè)度及時(shí)空演變

運(yùn)用MAXDEA軟件測(cè)算出南方13省2005—2016年的林業(yè)產(chǎn)業(yè)生態(tài)效率,結(jié)果如表1所示。2005—2016年間,效率最高3個(gè)省為廣東省、江蘇省、浙江省,效率最低3個(gè)省為廣西省、貴州省、云南省。廣東省、江蘇省、浙江省地處東部沿海經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū),以先進(jìn)制造業(yè)為支撐的現(xiàn)代化產(chǎn)業(yè)體系,其技術(shù)條件相對(duì)其他地區(qū)更為優(yōu)越,對(duì)于生態(tài)環(huán)境保護(hù)和環(huán)境規(guī)制要求更為嚴(yán)格,因此其林業(yè)產(chǎn)業(yè)生態(tài)效率水平相對(duì)更高。廣西省、貴州省、云南省地處西南部經(jīng)濟(jì)較不發(fā)達(dá)的內(nèi)陸地區(qū),當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)發(fā)展水平較低以加工高污染、高損耗的初級(jí)林產(chǎn)品制造業(yè)為主,其產(chǎn)能較低、交通不便、技術(shù)較為落后,是其林業(yè)產(chǎn)業(yè)生態(tài)效率較低主因。其他省份處于中間水平,2005年效率值均較低,而后都保持著增長(zhǎng)態(tài)勢(shì),到2016年各省效率都保持在0.5以上的水平。福建省林業(yè)產(chǎn)業(yè)生態(tài)效率發(fā)展保持較穩(wěn)定增長(zhǎng)的態(tài)勢(shì),其森林覆蓋率排名全國(guó)第一名的省份,而效率值卻不是最高,說明福建省森林資源稟賦在一定程度制約了林業(yè)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展,存在資源詛咒現(xiàn)象。南方13省林業(yè)產(chǎn)業(yè)生態(tài)效率均值為0.454,高于均值的省份僅有安徽省、廣東省、江蘇省、浙江省4個(gè)省份,說明南方林區(qū)林業(yè)產(chǎn)業(yè)生態(tài)效率整體水平較低,且各區(qū)域間差距較大,有較大的上升空間。

表1 2005—2016年南方13省林業(yè)產(chǎn)業(yè)生態(tài)效率

本文利用ArcGIS軟件對(duì)2005年、2009年、2013年、2016年的林業(yè)產(chǎn)業(yè)生態(tài)效率值進(jìn)行了空間化分析,具體如圖1所示。將林業(yè)產(chǎn)業(yè)生態(tài)效率值劃分為5個(gè)層次,分別用不同的顏色進(jìn)行標(biāo)識(shí),顏色越深代表該省林業(yè)產(chǎn)業(yè)生態(tài)效率值檔次越高。東部地區(qū)：整體保持較高的水平區(qū)間,處于第四、五檔。海南省作為特例,由于其旅游資源豐富,故林業(yè)產(chǎn)業(yè)多以旅游業(yè)為主,制造業(yè)發(fā)展受到極大的制約,導(dǎo)致林業(yè)產(chǎn)業(yè)生態(tài)效率水平不升反而降低。中部地區(qū)：初始處于第一、二檔,說明當(dāng)時(shí)林業(yè)產(chǎn)業(yè)生態(tài)效率水平較差,2016年均處于第三檔及以上達(dá)到中等水平,說明中部地區(qū)林業(yè)產(chǎn)業(yè)可持續(xù)發(fā)展程度在逐漸提高。西部地區(qū)：期間整體變化不大,基本上在第一檔、二檔之間波動(dòng),雖然林業(yè)資源豐富,但當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)發(fā)展水平較低,阻礙林業(yè)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展導(dǎo)致效率低下。而四川作為特例,其經(jīng)濟(jì)水平相比其他西部省份要高,而且注重環(huán)境保護(hù)以及技術(shù)水平迭代,故在2016年達(dá)到第三檔,表現(xiàn)較為突出。南方林區(qū)產(chǎn)業(yè)生態(tài)效率總體是呈緩慢上升趨勢(shì),且中部地區(qū)與東部地區(qū)的差距在逐漸縮小,有了較大幅度的提升,但西部地區(qū)整體水平仍較低,有較大的發(fā)展空間,與各省份經(jīng)濟(jì)實(shí)力的梯次分布基本趨同。

圖1 2005年、2009年、2011年、2016年南方13省林業(yè)產(chǎn)業(yè)生態(tài)效率Fig.1 Ecological Efficiency of Forestry Industry in 13 Southern Provinces in 2005, 2009, 2011 and 2016

3.2 林業(yè)產(chǎn)業(yè)各要素效率分析

根據(jù)上節(jié)公式算出能源效率、林木效率、環(huán)境效率,資源效率由能源效率和林木效率加權(quán)平均算出[24],將資源效率與環(huán)境效率進(jìn)行比較。如圖2所示為2005年、2016年各省資源、環(huán)境效率的散點(diǎn)圖。2005年樣本點(diǎn)集中在右下角,而到2016年樣本點(diǎn)往左上方分散,說明在12年間資源、環(huán)境效率有了較大幅度的提升。2005年資源效率略高于環(huán)境效率,2016年的資源效率要明顯優(yōu)于環(huán)境效率,表明隨著全社會(huì)生態(tài)意識(shí)提高,注重林業(yè)資源保護(hù)并對(duì)森林資源砍伐和能源消耗進(jìn)行嚴(yán)格限制措施,同時(shí)引入先進(jìn)的生產(chǎn)技術(shù),故資源效率要好于環(huán)境效率。東部地區(qū)省份其資源效率要高于環(huán)境效率,說明其對(duì)于節(jié)能意識(shí)擺在更為重要的位置;而西部地區(qū)省份其環(huán)境效率要高于資源效率,說明其減排效果要大于節(jié)能效果。

圖2 2005、2016年資源效率和環(huán)境效率的對(duì)比圖Fig.2 Comparison of Resource Efficiency and Environmental Efficiency in 2005 and 2016

本文根據(jù)測(cè)算出來的能源和污染物排放的最優(yōu)值與實(shí)際值進(jìn)行對(duì)照,得到能源和污染物排放的可減少比例,結(jié)果如圖3。由于林木消耗數(shù)據(jù)僅包括國(guó)內(nèi)砍伐量不能代表整體林木消耗水平,故本文不分析林木效率?？芍?能源消耗可減少比例中,東部地區(qū)比例維持在0.3區(qū)間波動(dòng),中部地區(qū)呈顯著的下降趨勢(shì),而西部地區(qū)仍維持在較高水平。觀察污染物排放可減少比例可看出,東部地區(qū)的廢水、廢氣、固體廢棄物利用產(chǎn)業(yè)升級(jí)以及技術(shù)更新,達(dá)到了較好的減排效果,其可優(yōu)化比例在0.3以下,說明其污染物減排效果非常好。中、西部地區(qū)中,廢水的減排效果相對(duì)最好,呈現(xiàn)下降趨勢(shì),廢氣、固體廢棄物的減排效果非常不理想,仍有較高比例的可優(yōu)化空間。說明污染物排放的減排中,中西部地區(qū)較為重視廢水的減排,達(dá)到較好的數(shù)值,但是忽視廢氣、固體廢棄物的減排,特別是固體廢棄物的減排,仍然有80%以上的優(yōu)化空間。生態(tài)效率提升重點(diǎn)在環(huán)境效率,特別是中西部地區(qū)環(huán)境效率相較東部地區(qū)還有較大的提升空間,其中環(huán)境效率中廢氣、廢棄物排放效率是減排重點(diǎn)。

圖3 2005—2016年東、中、西部地區(qū)能源、廢水、廢氣、固體廢棄物可減少比例Fig.3 Reduction Ratio of Energy, Waste Water, Waste Gas and Solid Waste in Eastern, Central and Western Regions from 2005 to 2016

3.3 影響因素分析

首先對(duì)2005—2016年相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行LLC單位根檢驗(yàn)、Fisher協(xié)整檢驗(yàn), 結(jié)果表明, 面板數(shù)據(jù)可以進(jìn)行回歸分析。利用上節(jié)所介紹的模型形式設(shè)定檢驗(yàn)方法,計(jì)算得到的兩個(gè)F統(tǒng)計(jì)量分別為：

F2=18.59566F1=11.11392

查F分布表,在給定5%的顯著性水平下,得到相應(yīng)的臨界值為：

F(60,78)=1.47F(72,78)=1.35

由于F1>1.47,所以拒絕H1假設(shè);而F2>1.35,又拒絕H2假設(shè),因此模型為變系數(shù)模型;根據(jù)Hausman檢驗(yàn)結(jié)果P值小于0.05,模型應(yīng)拒絕顯著性假設(shè),即為固定效應(yīng)變系數(shù)模型。如表2環(huán)境管制對(duì)于林業(yè)產(chǎn)業(yè)生態(tài)效率影響最為顯著,有明顯的地域差異,福建省、湖北省及四川省影響最為明顯。東部地區(qū)廣東、江蘇、浙江的環(huán)境效率本來就很高,故環(huán)境規(guī)制產(chǎn)生的影響不如環(huán)境效率略低地區(qū)產(chǎn)生的影響大;近幾年,中部地區(qū)較為重視生態(tài)環(huán)境保護(hù),承接產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型過程中抓住了產(chǎn)業(yè)升級(jí)的機(jī)遇,故其環(huán)境規(guī)制對(duì)產(chǎn)業(yè)生態(tài)效率產(chǎn)生了較大影響;海南省、貴州省、廣西省本身效率較低,由于經(jīng)濟(jì)水平較低限制其產(chǎn)業(yè)發(fā)展,故其環(huán)境規(guī)制產(chǎn)生影響為負(fù)值,云南省雖然數(shù)值為正但影響相對(duì)較小。

科研投資對(duì)林業(yè)產(chǎn)業(yè)生態(tài)效率的影響不如環(huán)境管制那么明顯影響。其中,廣西省、海南省、貴州省、云南省產(chǎn)生的影響為負(fù),且數(shù)值非常小。東部、中部地區(qū)對(duì)林業(yè)產(chǎn)業(yè)生態(tài)效率產(chǎn)生影響為正向,但是數(shù)值也較小,中部地區(qū)影響相對(duì)東部地區(qū)數(shù)值要大一些,說明科研投資對(duì)中部省份促進(jìn)作用要強(qiáng)過東部地區(qū)省份。

森林資源覆蓋度對(duì)林業(yè)產(chǎn)業(yè)生態(tài)效率產(chǎn)生影響有正有負(fù)。林業(yè)產(chǎn)業(yè)生態(tài)效率較低的地區(qū)沒有很好利用森林資源發(fā)展起林業(yè)產(chǎn)業(yè),故影響為負(fù)。浙江省、江西省、福建省利用自身的森林資源優(yōu)勢(shì)大力發(fā)展林業(yè)產(chǎn)業(yè),故其影響最為明顯。森林資源覆蓋率高對(duì)林業(yè)產(chǎn)業(yè)生態(tài)效率有正向影響,但是如果自身經(jīng)濟(jì)水平有限反而會(huì)限制其生態(tài)效率的發(fā)展,會(huì)過度發(fā)展高能耗高污染的產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)。

表2 變系數(shù)固定效應(yīng)回歸結(jié)果

固定資產(chǎn)投資對(duì)于林業(yè)產(chǎn)業(yè)生態(tài)效率影響是最不顯著的,基本上都為正向影響但是影響較小,只有安徽省、廣東省、江西省、浙江省為負(fù)向影響,而且數(shù)值很小。說明固定資產(chǎn)投資對(duì)于林業(yè)產(chǎn)業(yè)生態(tài)效率影響非常有限。

市場(chǎng)化對(duì)林業(yè)產(chǎn)業(yè)生態(tài)效率產(chǎn)生的影響有正有負(fù)。安徽、浙江、湖南、海南為負(fù)向影響,其他為正向影響。江西省、四川省、貴州省市場(chǎng)化對(duì)林業(yè)產(chǎn)業(yè)生態(tài)效率影響相對(duì)較大,因?yàn)檫@些地區(qū)市場(chǎng)化程度與林業(yè)產(chǎn)業(yè)生態(tài)效率等級(jí)較為匹配符合發(fā)展的規(guī)律。而安徽省、湖南省、海南省市場(chǎng)化程度較低與林業(yè)產(chǎn)業(yè)生態(tài)效率等級(jí)不符,故產(chǎn)生負(fù)向影響;浙江省市場(chǎng)化程度雖然較高但是企業(yè)規(guī)模小而且散,而且過度追求高效率對(duì)會(huì)產(chǎn)生負(fù)向影響。

4 結(jié)論與討論

本文運(yùn)用非徑向方法距離函數(shù)方法測(cè)算出南方13個(gè)省份的2005—2016年的林業(yè)產(chǎn)業(yè)生態(tài)效率,并利用變系數(shù)回歸模型檢驗(yàn)了環(huán)境規(guī)制、科研投資、森林覆蓋率等因素對(duì)林業(yè)產(chǎn)業(yè)生態(tài)效率的影響。結(jié)論如下：

第一,林業(yè)產(chǎn)業(yè)生態(tài)效率展現(xiàn)出由西向東逐漸升高的趨勢(shì),與各省份經(jīng)濟(jì)實(shí)力的梯次分布基本趨同。期間,廣東省、江蘇省、浙江省林業(yè)產(chǎn)業(yè)生態(tài)效率值最高,貴州省、云南省、廣西省林業(yè)產(chǎn)業(yè)生態(tài)效率值最低。南方13省林業(yè)產(chǎn)業(yè)生態(tài)效率均值低于0.5,表明該區(qū)林業(yè)產(chǎn)業(yè)生態(tài)經(jīng)濟(jì)水平仍較低,各區(qū)域間差距較大,特別西部地區(qū)仍有較大發(fā)展?jié)摿?。西部地區(qū)相比中東部地區(qū)以低附加值初級(jí)產(chǎn)品加工為主,生產(chǎn)技術(shù)、環(huán)境保護(hù)、經(jīng)濟(jì)水平都較落后,故數(shù)值較低。因而,林業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級(jí)需因地制宜發(fā)展當(dāng)?shù)氐牧謽I(yè)產(chǎn)業(yè)。西部地區(qū)可借鑒中東部地區(qū)發(fā)展經(jīng)驗(yàn),結(jié)合自身發(fā)展特點(diǎn)林業(yè)產(chǎn)業(yè)。中東部地區(qū)要加強(qiáng)各企業(yè)間的融合,進(jìn)行資源整合,淘汰高污染、低產(chǎn)能的落后企業(yè),提高行業(yè)的集中度,增強(qiáng)資源利用率。

第二,林業(yè)產(chǎn)業(yè)的資源效率、環(huán)境效率不斷優(yōu)化。生態(tài)效率越高的省份,其資源效率相對(duì)越好;生態(tài)效率較低省份,環(huán)境效率相對(duì)較好。安徽省、湖南省、湖北省、江西省、江蘇省、浙江省資源優(yōu)化效果較明顯,貴州省、云南省、廣西省資源優(yōu)化水平有待提高。因西部相比中東部地區(qū)多為低附加值粗放式的產(chǎn)品加工模式,故其值較低。各省份生態(tài)效率提升重點(diǎn)在環(huán)境效率,環(huán)境效率中需加強(qiáng)廢氣、廢棄物排放效率。各地區(qū)仍然要把生態(tài)文明建設(shè)放在重心位置,利用嚴(yán)格的規(guī)章制度來保護(hù)環(huán)境資源,設(shè)定量化的節(jié)能減排標(biāo)準(zhǔn)特別是廢氣、廢棄物排放標(biāo)準(zhǔn),督促企業(yè)主動(dòng)改進(jìn)技術(shù)降低污染,對(duì)排放超標(biāo)企業(yè)進(jìn)行嚴(yán)懲,從源頭上降低環(huán)境污,促進(jìn)林業(yè)產(chǎn)業(yè)綠色健康發(fā)展。

第三,環(huán)境管制對(duì)于林業(yè)產(chǎn)業(yè)生態(tài)效率影響最為顯著,尤其以中部地區(qū)最為明顯;其次市場(chǎng)化對(duì)林業(yè)產(chǎn)業(yè)生態(tài)效率影響較顯著與匹配程度有關(guān);森林覆蓋度對(duì)林業(yè)產(chǎn)業(yè)生態(tài)效率影響跟自身經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平有關(guān);科研投資對(duì)中部地區(qū)林業(yè)產(chǎn)業(yè)生態(tài)效率影響要大于東部和西部地區(qū);固定資產(chǎn)投資對(duì)林業(yè)產(chǎn)業(yè)生態(tài)效率影響最為不顯著,說明影響非常有限。中部地區(qū)在承接?xùn)|部地區(qū)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移的契機(jī)時(shí),加大科研投入力度和注重高新技術(shù)的引進(jìn),提升其生態(tài)效率。各地區(qū)需加強(qiáng)地區(qū)間的經(jīng)濟(jì)融合與協(xié)同合作,引導(dǎo)人才交流與資本、資源等要素間的流動(dòng),引導(dǎo)企業(yè)技術(shù)升級(jí)、管理水平提升,進(jìn)而縮小地區(qū)間的差距。同時(shí)要推行整體的經(jīng)濟(jì)發(fā)展規(guī)劃,避免地區(qū)間的同質(zhì)性競(jìng)爭(zhēng)。

通過對(duì)南方林區(qū)林業(yè)產(chǎn)業(yè)生態(tài)效率時(shí)空演變及影響因素分析,為林業(yè)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)和可持續(xù)發(fā)展提供參考。同時(shí),本文也存在一些不足和可供探討之處：首先,本文基于省級(jí)面板數(shù)據(jù)進(jìn)行分析稍顯粗放,因而從縣域角度分析林業(yè)產(chǎn)業(yè)生態(tài)效率及影響因素是下一步的方向;其次,由于數(shù)據(jù)獲得的局限性,林業(yè)能源消耗及“三廢”排放量數(shù)據(jù)無法直接獲取,用間接方法計(jì)算得出,會(huì)導(dǎo)致結(jié)果有誤差;最后,本文僅研究了林業(yè)第二產(chǎn)業(yè)的生態(tài)效率,對(duì)第一、三產(chǎn)業(yè)的生態(tài)效率沒有展開討論,這也是以后林業(yè)產(chǎn)業(yè)生態(tài)效率研究方向。因此縣域研究、數(shù)據(jù)局限性、細(xì)分方向是今后需要不斷完善的重點(diǎn)。