陳周光,崔偉偉,龍飛

（浙江農(nóng)林大學(xué)經(jīng)濟管理學(xué)院,浙江 杭州 311300）

林業(yè)既是一個重要的物質(zhì)生產(chǎn)部門,又是一項社會公益事業(yè),是國民經(jīng)濟的重要組成部分以及國家的基礎(chǔ)性產(chǎn)業(yè),不但具有經(jīng)濟效益,而且具有較高的生態(tài)效益和社會效益,同時在促進農(nóng)村經(jīng)濟發(fā)展、改善農(nóng)民生活水平方面作用更為突出[1-4].此外,在生態(tài)扶貧方面也有顯著的成績,2018 年就有4 個定點扶貧縣6.84 萬人減貧,貧困村出列數(shù)達到了69 個.因此,林業(yè)對于社會、經(jīng)濟和生態(tài)建設(shè)的全面發(fā)展具有重要的積極意義[5].據(jù)《2018 年全國林業(yè)和草原發(fā)展統(tǒng)計公報》顯示,2018 年中國林業(yè)總產(chǎn)值已經(jīng)達到7.63 萬億元,比2017 年增長7.02%,高于同時期國民生產(chǎn)總值6.60%的增速,表明當(dāng)前中國的林業(yè)經(jīng)濟增長勢頭較為迅猛.雖然中國的林業(yè)經(jīng)濟增長效果顯著,但是隨著其規(guī)模的不斷擴大,資源不足、效率不高、經(jīng)營粗放和機制不順等問題也逐漸暴露出來[5].林業(yè)經(jīng)濟增長作為林業(yè)經(jīng)濟發(fā)展的前提和基礎(chǔ)[6],在很大程度上會影響到中國的林業(yè)經(jīng)濟發(fā)展.因此,如何促使林業(yè)經(jīng)濟持續(xù)健康增長已經(jīng)成為當(dāng)前亟需解決的問題之一.

經(jīng)濟增長理論認為,經(jīng)濟增長是多種驅(qū)動力綜合作用的動態(tài)過程[4].柯水法等[7]認為經(jīng)濟增長受到生產(chǎn)要素生產(chǎn)率與投入量的影響,在西方經(jīng)濟學(xué)中,勞動、資本、土地、企業(yè)家才是重要的生產(chǎn)要素.林業(yè)作為一個復(fù)雜的經(jīng)濟系統(tǒng),多種生產(chǎn)要素在不同程度上影響著林業(yè)經(jīng)濟的增長,如資本、勞動力、林地面積.隨著林業(yè)經(jīng)濟的不斷增長與發(fā)展,政策、科技、市場化、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)與產(chǎn)業(yè)集聚等因素也在不同程度上起著促進作用,豐富了林業(yè)經(jīng)濟增長.Chipota 等[8]認為林業(yè)投入的增加對林業(yè)產(chǎn)業(yè)起促進作用.李研等[9]在對中國2005—2016 年的林業(yè)數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)上,研究認為以2013 年為分界點,此年之前資本的貢獻率大,此年之后則是技術(shù)進步貢獻率大,而林業(yè)勞動力對林業(yè)產(chǎn)出沒有貢獻;柯水發(fā)等[7]以中國1978—2011 年的林業(yè)產(chǎn)業(yè)發(fā)展的相關(guān)數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),研究認為資本投入是中國林業(yè)經(jīng)濟增長的主要因素,產(chǎn)權(quán)制度變遷因素也有著正向的推動作用,而劉鵬等[10]以中國31 省市區(qū)的面板數(shù)據(jù)為樣本,研究發(fā)現(xiàn)林業(yè)投資對經(jīng)濟增長具有一定的推動作用,二者之間存在“倒U 型”的非線性關(guān)系.張自強[11]認為技術(shù)進步是發(fā)展現(xiàn)代林業(yè)產(chǎn)業(yè)的前提.高嵐等[12]通過分析廣東省林業(yè)發(fā)展狀況,發(fā)現(xiàn)資本投入的貢獻率為39.5%,造林面積為11.93%,而技術(shù)進步則為30.31%,其余為林業(yè)產(chǎn)權(quán)管制.也有一些學(xué)者認為人力資本對林業(yè)經(jīng)濟的增長貢獻較大[1,3,13].也有學(xué)者認為市場化測度是推動中國林業(yè)經(jīng)濟增長的重要動力之一[14].近年來,林業(yè)生產(chǎn)的空間限制被不斷克服,林業(yè)產(chǎn)業(yè)呈現(xiàn)出一定的空間集聚現(xiàn)象,因此將其納入林業(yè)經(jīng)濟因素研究已經(jīng)成為新趨向[6].有學(xué)者研究認為林業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚對經(jīng)濟增長或者林業(yè)經(jīng)濟增長具有促進作用[6,15],而岳喜優(yōu)[16]發(fā)現(xiàn)湖南省林業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚對經(jīng)濟增長起負向影響.夏永紅等[17]實證分析了中國林產(chǎn)工業(yè)兩位數(shù)產(chǎn)業(yè)集聚及其經(jīng)濟增長的關(guān)系,研究發(fā)現(xiàn)木材加工業(yè)集聚水平具有正向推動作用,而家具制造業(yè)和造紙與紙制品制造業(yè)集聚水平起著負向作用.魏肖杰等[18]認為林業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚對林業(yè)產(chǎn)業(yè)健康快速發(fā)展有促進作用.廖紅偉等[19]以東北地區(qū)87 家森工企業(yè)為例,研究發(fā)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)集聚對經(jīng)濟增長具有傳導(dǎo)效應(yīng).

目前對于研究林業(yè)經(jīng)濟增長影響因素的方法較多.有學(xué)者采用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析,研究了影響內(nèi)蒙古林區(qū)經(jīng)濟增長的因素,研究結(jié)果發(fā)現(xiàn)資本與勞動力并未發(fā)揮出最大潛力[20].也有學(xué)者采用主成分分析法研究了廣東省林業(yè)產(chǎn)權(quán)、要素投入與林業(yè)經(jīng)濟增長的關(guān)系[12].Qiao等[21]基于C-D 生產(chǎn)函數(shù)以及丹尼森經(jīng)濟增長因素理論,對中國1978—2016 年的相關(guān)數(shù)據(jù)研究了市場化進程對林業(yè)經(jīng)濟增長的影響.張自強[11]則運用多要素二級CES 生產(chǎn)函數(shù)對中國27 個省份的技術(shù)進步與林業(yè)經(jīng)濟增長進行了研究.柯水發(fā)等[7]運用灰色關(guān)聯(lián)度模型研究了中國林業(yè)經(jīng)濟增長的影響因素.通過搜集相關(guān)文獻可以看出,學(xué)者利用不同的研究方法,分別探討了各種驅(qū)動要素對林業(yè)經(jīng)濟增長所起的作用,為相關(guān)研究奠定了堅實的理論與實踐基礎(chǔ),但是還存在一些不足,一是關(guān)于浙江省林業(yè)經(jīng)濟增長問題的研究相對不足;二是將林業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚水平與傳統(tǒng)的林業(yè)投入要素結(jié)合的研究相對較少;三是研究方法較為單一.2017 年國家在《林業(yè)發(fā)展“十三五”規(guī)劃》中特地提出了林業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚的作用, 本文將結(jié)合灰色關(guān)聯(lián)度模型與柯布- 道格拉斯生產(chǎn)函數(shù), 選取浙江省1990—2018 年的林業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚水平與其他林業(yè)生產(chǎn)的相關(guān)數(shù)據(jù)進行實證研究,首先運用灰色關(guān)聯(lián)度模型對影響浙江省林業(yè)經(jīng)濟增長的因素進行排序,其次利用回歸分析計算出各個影響因素的彈性及貢獻度.

1 研究區(qū)域概況

浙江省處于中國東南沿海地區(qū),地理位置優(yōu)越,森林資源豐富,有著“七山兩水一分田”之稱.根據(jù)《2020 年浙江省森林資源及其生態(tài)功能價值公告》數(shù)據(jù)顯示,浙江省林地面積為659.35 萬hm2,森林面積607.88 萬hm2,森林覆蓋率在2019 年底達到了61.15%,較為豐富的林業(yè)資源為林業(yè)經(jīng)濟增長提供了良好的基礎(chǔ).1990 年浙江省林業(yè)總產(chǎn)值為5 億元,而到2019 年其林業(yè)總產(chǎn)值則已經(jīng)達到6646 億元,30 年間幾何平均增長率達到了28.15%,增長速度較快.2019 年林業(yè)總產(chǎn)值在國家林業(yè)總產(chǎn)值中的占比為8%,其在浙江省國內(nèi)生產(chǎn)總值中的比重更是達到了10.65%,為國家林業(yè)經(jīng)濟增長以及浙江省經(jīng)濟發(fā)展做出了較大的貢獻.浙江省作為“綠水青山就是金山銀山”理念的發(fā)端地,林業(yè)經(jīng)濟健康持續(xù)發(fā)展對全國其他地區(qū)具有重要的引導(dǎo)作用,因此研究林業(yè)產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟增長具有較強的現(xiàn)實意義.

2 數(shù)據(jù)、變量與研究方法

2.1 數(shù)據(jù)來源

為了確保研究數(shù)據(jù)的一致性與準確性,文中所用數(shù)據(jù)均來自《中國林業(yè)統(tǒng)計年鑒》（1998—2017）、《中國林業(yè)和草原統(tǒng)計年鑒》（2018）、《中國林業(yè)年鑒》（1990—1997）以及《中國統(tǒng)計年鑒》（1991—2019）,文中涉及到林業(yè)產(chǎn)值指數(shù)和固定資產(chǎn)投資指數(shù)來源于《中國統(tǒng)計年鑒》（1991—2019）.鑒于數(shù)據(jù)的可獲得性與完整性,本文選擇1990—2018 年為研究時間段.

2.2 變量選取

林業(yè)經(jīng)濟增長的影響因素眾多,一方面資本與勞動力的投入是促進林業(yè)發(fā)展的兩種主要因素[22],另一方面林業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚的重要性也日益凸顯,由于林地面積的變化相對較小,所以不予考慮,故選擇資本、林業(yè)勞動力以及林業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚水平作為投入指標.林業(yè)總產(chǎn)值作為林業(yè)產(chǎn)出的替代變量,雖然具有一定的不足之處,但是相對于其他數(shù)據(jù)而言具有代表性并且易于搜集,故選取其為產(chǎn)出指標.林業(yè)總產(chǎn)值從1990—2018 年呈現(xiàn)出快速增長的趨勢,年均增長率達到了27.97%,尤其是2011 年以后增長更為明顯,具體的林業(yè)總產(chǎn)值變化如圖1 所示.

圖1 1990—2018 年浙江省林業(yè)總產(chǎn)值變化Fig.1 Change of total forestry output value in Zhejiang Province from 1990 to 2018

林業(yè)資本.在生產(chǎn)函數(shù)中資本是存量的概念,而非流量.因此,從統(tǒng)計年鑒中不能夠直接獲得,有部分學(xué)者直接利用固定資產(chǎn)投資來代替資本存量[9],具有一定的片面性.為了更好的測算,較多的學(xué)者采用永續(xù)盤存法（PIM）.資本存量有廣義資本存量與狹義資本存量之分,在本文中僅指狹義的物質(zhì)資本存量,PIM的具體計算公式如下

式（1）中：Kt和Kt-1分別表示當(dāng)期和上期的資本存量,It為當(dāng)期的投資額,δ 為經(jīng)濟折舊率.由資本存量的估算公式可以看出,要準確地計算資本存量必須選取較為準確的投資流量、經(jīng)濟折舊率和投資價格指數(shù).因此,結(jié)合本文實際研究需要經(jīng)濟折舊率選取10.96%[23],當(dāng)年的投資額則選取林業(yè)固定資產(chǎn)投資完成額,投資價格指數(shù)選取固定資產(chǎn)價格指數(shù)對林業(yè)固定資產(chǎn)投資進行平減,而基期的資本存量則采用幾何平均增長率法計算,計算公式為

式（2）中：g 代表1990—2018 年的投資增長率,投資增長率采用幾何平均法求出,其中以1990年基期的可比價格計算資本存量所用的固定資產(chǎn)投資數(shù)據(jù).浙江省的林業(yè)資本存量從1990 年至2018 年總體上呈現(xiàn)增長趨勢,年均增長率為8.49%,但是在2013 年后呈現(xiàn)減少趨勢,具體情況如圖2 所示.

圖2 1990—2018 年浙江省林業(yè)資本存量變化Fig.2 Changes of forestry capital stock in Zhejiang Province from 1990 to 2018

林業(yè)勞動力.由于林業(yè)生產(chǎn)的復(fù)雜性,林業(yè)勞動力的統(tǒng)計較為困難,此文中直接利用統(tǒng)計年鑒中的林業(yè)系統(tǒng)年末從業(yè)人數(shù)替代[9].浙江省1990—2018 年林業(yè)勞動力基本呈現(xiàn)逐年下降趨勢,特別是從1996年以后趨勢更為明顯,具體變化如圖3 所示.

圖3 1990—2018 年浙江省林業(yè)勞動力變化Fig.3 Changes of Forestry Labor force in Zhejiang Province from 1990 to 2018

林業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚水平.產(chǎn)業(yè)集聚可以稱為產(chǎn)業(yè)地理集中,是某些產(chǎn)業(yè)在特定的地域范圍內(nèi)相互集中的現(xiàn)象[24],林業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚則是林業(yè)產(chǎn)業(yè)相互集中于特定的地域范圍內(nèi).目前衡量林業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚水平的方法較多,主要可分為產(chǎn)業(yè)集中度指數(shù)、赫芬達爾指數(shù)、區(qū)位熵、基尼系數(shù)以及產(chǎn)業(yè)集聚指數(shù).由于區(qū)位熵能夠較好地反映出地區(qū)專業(yè)化程度,并且其側(cè)重地理空間角度,是最為常用的測度指標[25].因此,選擇區(qū)位熵測度林業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚水平,當(dāng)區(qū)位熵大于1 時,表明該區(qū)域林業(yè)生產(chǎn)集聚度高;反之,則表明集聚度低.區(qū)位熵公式為

式（3）中：wi為第i 年的浙江省林業(yè)總產(chǎn)值,Wi為第i 年的全國林業(yè)總產(chǎn)值;gi和Gi分別表示的是浙江省與全國第i 年的國內(nèi)生產(chǎn)總值.浙江省的區(qū)位熵1998 年之前略低于1,說明水平較低;而2000 年前后則是突破了2,說明這一時期的林業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚水平較高.從總體來看,浙江省1990—2018 年的區(qū)位熵基本位于1 以上,表明林業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚水平較好,具體情況如圖4 所示.

圖4 1990—2018 年浙江省區(qū)位熵變化Fig.4 Change of location entropy in Zhejiang Province from 1990 to 2018

2.3 研究方法

2.3.1 灰色關(guān)聯(lián)分析法 灰色關(guān)聯(lián)理論是鄧聚龍教授于1999 年提出的多因素統(tǒng)計分析方法,主要通過確定參考數(shù)列以及比較數(shù)列的幾何形狀的相似程度來判斷聯(lián)系是否緊密[26].關(guān)聯(lián)度指的是兩個系統(tǒng)之間的因素隨著對象或者時間的關(guān)聯(lián)性的大小的度量[27].若二者間的變化程度相對一致,則表明二者間的相關(guān)性強,反之則表明相關(guān)性弱.灰色關(guān)聯(lián)分析法計算步驟如下：

第一步,確定母序列和子序列,即參考序列和比較序列.本文將林業(yè)總產(chǎn)值作為母序列,林業(yè)資本存量、林業(yè)勞動力、林業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚水平作為子序列.記母序列為X0(K,子 )序列為X i(K,即 )：X0(K)=.

第二步,數(shù)據(jù)無量綱化處理.無量綱化處理就是將原始數(shù)據(jù)量綱不一致的現(xiàn)象加以處理,從而便于得出準確的比較分析結(jié)果.無量綱化處理的方法眾多,有初值法、均值法等.

第三步,求序列差值、最大值與最小值.

第四步,關(guān)聯(lián)系數(shù)計算. 其中分辨系數(shù)ρ∈ (0，1),本文取一般值0.5.

2.3.2 生產(chǎn)函數(shù)模型 生產(chǎn)函數(shù)是估計經(jīng)濟增長最為常用的方法,主要用于分析投入與產(chǎn)出之間的關(guān)系,其中以柯布- 道格拉斯生產(chǎn)為主.在估計的參數(shù)較多時,常選擇超越對數(shù)生產(chǎn)函數(shù),然而超越對數(shù)生產(chǎn)函數(shù)含有變量的交叉項以及平方項,因此容易出現(xiàn)多重共線性問題,故本研究選擇更易于估計的C-D 生產(chǎn)函數(shù).

假設(shè)C k,C l,Clq分別表示的是林業(yè)資本存量、林業(yè)勞動力以及林業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚水平的貢獻率,貢獻率可以有效測度各因素的作用大小,具體公式如下

3 實證分析

3.1 浙江省林業(yè)產(chǎn)出與林業(yè)投入關(guān)聯(lián)度計算

首先將浙江省的林業(yè)總產(chǎn)值的時間序列數(shù)據(jù)作為母序列,然后選擇林業(yè)資本、林業(yè)勞動力與林業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚水平作為子序列,然后根據(jù)灰色關(guān)聯(lián)分析的具體步驟進行計算,計算結(jié)果如表1 所示.

表1 關(guān)聯(lián)系數(shù)Tab.1 Correlation coefficient

由上面的關(guān)聯(lián)系數(shù)可計算出關(guān)聯(lián)度,計算結(jié)果如表2 所示.

表2 浙江省1990—2018 年林業(yè)產(chǎn)出與投入關(guān)聯(lián)度Tab.2 Correlation between forestry output and input in Zhejiang Province from 1990 to 2018

由表2可以看出,浙江省林業(yè)經(jīng)濟增長與林業(yè)資本的關(guān)聯(lián)度最高為0.675;林業(yè)勞動力的關(guān)聯(lián)度次之,為0.672;林業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚水平的關(guān)聯(lián)度最低,僅為0.669.本研究的3 個投入要素的關(guān)聯(lián)度均在0.500 以上,這說明在1990 年至2018 年林業(yè)資本存量、林業(yè)勞動力以及林業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚對浙江省林業(yè)經(jīng)濟增長的影響程度較大.

3.2 要素彈性及其貢獻率計算與分析

由于本研究是時間序列數(shù)據(jù),如果直接采用OLS 回歸,可能會出現(xiàn)解釋變量與被解釋變量之間的高度相關(guān),但是這種相關(guān)很有可能是“偽回歸”的現(xiàn)象引起的,因此,在回歸分析前需要對模型中的各個變量進行單位根檢驗,以確定時間序列是否平穩(wěn).時間序列的單位根檢驗方法通常是ADF 檢驗,其原假設(shè)是存在單位根,當(dāng)P 值小于臨界值時,拒絕原假設(shè)接受備擇假設(shè),即不存在單位根.本文利用Eviews10.0 軟件進行單位根檢驗,以判斷變量是否存在單位根,檢驗結(jié)果如表3 所示.

表3 變量單位根ADF 檢驗結(jié)果Tab. 3 Variable unit root ADF test results

由表3 結(jié)果可知,各變量都小于5%的臨界值,可以認為各變量均不存在單位根,故時間序列為平穩(wěn)序列,因此,可以進行回歸分析.

時間序列數(shù)據(jù)往往會存在序列自相關(guān),存在序列自相關(guān)會使得參數(shù)估計量的有效性降低,從而影響整個回歸結(jié)果,采用DW 檢驗可知,DW 值等于0.6838,由此可知模型存在一階自相關(guān),同時進一步檢驗可得模型存在二階自相關(guān)但不存在三階及以上自相關(guān),因此,需要對自相關(guān)進行修正,本研究采用科克倫-奧克特迭代法,檢驗結(jié)果DW 值為1.9094,接近于2,故可以認為模型不存在自相關(guān).

模型中變量之間嚴重的線性相關(guān)關(guān)系往往會使回歸系數(shù)值的意義與經(jīng)濟理論不相符[1],從而導(dǎo)致回歸結(jié)果不準,檢驗多重共線性的方法有直觀觀察法、相關(guān)系數(shù)矩陣法及方差膨脹因子法等,本研究選擇VIF 值（方差膨脹因子）判斷,若VIF 值大于10 則存在多重共線性,小于則沒有,利用Stata15.0 分析,檢驗結(jié)果如表4 所示.

表4 多重共線性檢驗結(jié)果Tab.4 Multicollinearity test results

由表4可知,各個變量的VIF 值都小于10,故而可認為模型不存在多重共線性問題.由于本研究已經(jīng)對原始數(shù)據(jù)進行了對數(shù)化處理,緩解了異方差的干擾,并且通過White 檢驗可知P＞0.05,故不存在異方差.回歸分析結(jié)果如表5 所示.

表5 回歸分析結(jié)果Tab.5 Regression analysis results

根據(jù)表5 的估計結(jié)果可知,F 值等于152.1295 且P 值小于臨界值,說明模型整體上顯著,調(diào)整R2為0.9742,說明模型的擬合度較高,同時各個變量分別通過了5%以及1%的顯著性水平,表明該回歸方程中林業(yè)資本存量、林業(yè)勞動力以及林業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚水平對林業(yè)經(jīng)濟增長有重要作用,因此回歸方程如下

從該回歸方程中可以看出,林業(yè)勞動力、林業(yè)資本存量以及林業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚水平對于林業(yè)經(jīng)濟增長存在著較為穩(wěn)定的線性關(guān)系.其中林業(yè)資本存量的產(chǎn)出彈性為1.7824,說明林業(yè)資本存量每增加1 個單位,林業(yè)產(chǎn)出就會增長1.7842 個單位;林業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚水平的產(chǎn)出彈性為0.6632,說明林業(yè)集聚水平每增加1 個單位,林業(yè)產(chǎn)出就會增長0.6632 個單位;雖然林業(yè)勞動力的彈性為負數(shù),但不能認為林業(yè)勞動力的投入增加會降低林業(yè)產(chǎn)出[9],回歸結(jié)果表明在一定程度上林業(yè)經(jīng)濟增長對資本投入的變化更為敏感.總體來看,林業(yè)資本對浙江省1990—2018 年的林業(yè)經(jīng)濟增長的拉動作用要高于林業(yè)勞動力以及林業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚水平.

結(jié)合獲取的林業(yè)系統(tǒng)年末從業(yè)人員數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn),浙江省1990—2018 年林業(yè)系統(tǒng)年末從業(yè)人員逐漸減少,而林業(yè)總產(chǎn)值卻沒有受到明顯影響,兩者在很大程度上呈負相關(guān)關(guān)系.可能原因是林業(yè)生產(chǎn)中機械化程度不斷提高,在一定程度上降低了對林業(yè)勞動力的依賴,同時隨著中國工業(yè)化的逐步發(fā)展,從事林業(yè)的勞動力很可能脫離林業(yè)生產(chǎn)從事其他行業(yè),也可能由于林業(yè)生產(chǎn)周期較長,這些因素共同導(dǎo)致了二者出現(xiàn)負相關(guān)關(guān)系.

本研究按照6 個時間段進行,最后計算1990—2018 年總的年均貢獻率.根據(jù)公式（6）可以計算出浙江省1990—2018 年林業(yè)資本存量、林業(yè)勞動以及林業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚水平的每個時間段的年均貢獻率,計算結(jié)果如表6 所示.

表6 各投入要素對浙江省林業(yè)經(jīng)濟增長的年均貢獻率Tab.6 The annual contribution rate of each input factor to forestry economic growth in Zhejiang Province

分時間段來看,林業(yè)資本存量與林業(yè)勞動力基本呈現(xiàn)先增加后降低的趨勢,原因可能是在林業(yè)經(jīng)濟剛發(fā)展時,需要投入巨大的資金與勞動力,因此導(dǎo)致貢獻率增加.但是隨著中國經(jīng)濟增長進入新常態(tài),林業(yè)經(jīng)濟發(fā)展模式也隨之發(fā)生變化,進而使得存量林業(yè)資本和林業(yè)勞動力、貢獻率有所降低,林業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚水平貢獻率呈現(xiàn)先降低后增加的趨勢.從1990—2018 年的年均貢獻率來看,林業(yè)資本存量的年均貢獻率為28.39%,林業(yè)勞動力的年均貢獻率為22.01%,林業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚水平的貢獻率為10.38%.通過對比可以看出林業(yè)資本對于浙江省1990—2018 年林業(yè)經(jīng)濟增長的貢獻最大、林業(yè)勞動力次之、林業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚水平最小.總而言之,林業(yè)資本、林業(yè)勞動力以及林業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚水平都對浙江省林業(yè)經(jīng)濟增長做出了貢獻.結(jié)合表5 和表6可知,雖然林業(yè)勞動力的彈性系數(shù)為負,但是年均貢獻率為正,驗證了上面的結(jié)論,即增加林業(yè)勞動力投入并不會降低林業(yè)總產(chǎn)值.由表6可知,林業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚水平的貢獻率最低,可能原因是浙江省的林業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚水平呈波動下降的趨勢,因此,導(dǎo)致其平均貢獻率較低.總體結(jié)果表明浙江省1990—2018 年的林業(yè)經(jīng)濟增長主要依賴于林業(yè)資本與林業(yè)勞動力,但是從動態(tài)時間序列來看,林業(yè)資本與林業(yè)勞動力的貢獻率呈現(xiàn)出波動下降的趨勢,林業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚水平則為波動上升,說明單純的依靠林業(yè)投資與林業(yè)勞動力的投入已經(jīng)略顯不足,應(yīng)該需要關(guān)注林業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚以及其他因素的帶動作用.

4 結(jié)論與討論

本研究將林業(yè)資本存量、林業(yè)勞動力以及林業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚水平納入林業(yè)經(jīng)濟增長模型中,首先運用灰色關(guān)聯(lián)分析法研究了各投入要素對林業(yè)經(jīng)濟增長的影響.結(jié)果表明,林業(yè)資本存量與林業(yè)經(jīng)濟增長的關(guān)聯(lián)度最高,為0.679;林業(yè)勞動力次之,為0.672;林業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚水平最低,為0.669.其次將林業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚水平作為生產(chǎn)要素引入擴展的C-D 生產(chǎn)函數(shù)中,研究各要素對林業(yè)經(jīng)濟增長的彈性系數(shù)以及貢獻率.實證結(jié)果表明,林業(yè)資本存量的彈性系數(shù)為1.7842,說明林業(yè)資本存量每增加1 個單位,林業(yè)經(jīng)濟就會增加1.7842 個單位;林業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚水平的產(chǎn)出彈性為0.6632,說明林業(yè)集聚水平每增加1 個單位,林業(yè)經(jīng)濟就會增加0.6632 個單位;而林業(yè)勞動力彈性系數(shù)為-1.4073.然而從年均貢獻率來看,林業(yè)資本存量的年均貢獻率最高,林業(yè)勞動力貢獻率大于林業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚貢獻率,可以看出林業(yè)資本存量的年均貢獻率與林業(yè)勞動力的年均貢獻率差異不大,二者的貢獻率并不高,說明林業(yè)經(jīng)濟增長不在僅依靠林業(yè)資本存量以及林業(yè)勞動力的單純的數(shù)量投入,更多的是結(jié)構(gòu)與質(zhì)量及其他因素.動態(tài)變化顯示3 種投入中林業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚的貢獻率在波動增長,另外2 種則波動降低.在本研究中綜合兩種方法可以看出,在浙江省1990—2018 年的林業(yè)經(jīng)濟增長中林業(yè)資本與林業(yè)勞動力的作用依然比較大,林業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚作用較小.

浙江省森林資源較為豐富,為林業(yè)經(jīng)濟增長提供了前提,1990—2018 年浙江省林業(yè)經(jīng)濟增長迅速,為國家整體林業(yè)經(jīng)濟增長做出了突出貢獻,然而研究中發(fā)現(xiàn),林業(yè)資本存量以及林業(yè)勞動力的年均貢獻度不高.因此,需要重視質(zhì)量與結(jié)構(gòu)的作用,林業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚的年均貢獻度雖然較低,但是具有較大的發(fā)展?jié)摿?2021 年5 月11 日,浙江省發(fā)展改革委、林業(yè)局印發(fā)了《浙江省林業(yè)發(fā)展“十四五”規(guī)劃的通知》,該通知將會為浙江省林業(yè)經(jīng)濟健康可持續(xù)增長奠定基礎(chǔ).林業(yè)經(jīng)濟是復(fù)雜的經(jīng)濟系統(tǒng),需要統(tǒng)籌規(guī)劃,在傳統(tǒng)的生產(chǎn)要素的投入的基礎(chǔ)上,要加快轉(zhuǎn)變林業(yè)經(jīng)濟增長方式,注重林業(yè)投資的效率與結(jié)構(gòu)、加大林業(yè)人才與科技的投入、優(yōu)化林業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、提高林業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚水平、健全林業(yè)產(chǎn)業(yè)相關(guān)政策.本文僅研究了林業(yè)資本存量、林業(yè)勞動力以及林業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚這3 種因素對林業(yè)經(jīng)濟增長的影響,然而影響林業(yè)經(jīng)濟增長的因素眾多,今后可納入更多因素并結(jié)合面板數(shù)據(jù)進行實證研究.