我国林业经济增长影响因素的灰色关联度分析

郑 悦，刘 通，史常亮

（北京林业大学经济管理学院，北京 100083）

1982年，由中国学者邓聚龙教授创立的灰色系统理论为解决这一类问题提供了一个新的研究视角。灰色系统理论是一种研究少数据、贫信息不确定性问题的新方法[1]。自提出以来，不仅成功地应用于工程控制、经济管理、未来学研究、社会系统、生态系统等领域，而且在复杂多变的农业系统，包括水利、气象、生物防治、农业区划、农业经济等方面也取得了可喜成就[2]。在林业经济系统领域，也有一些学者运用灰色系统理论中的灰色关联度分析法开创了新的研究[3-7]。但是，这些研究都基本集中在对林业系统的产值结构的灰色关联度分析上，而对整个林业经济系统的分析不够，特别是欠缺关于中国林业经济系统投入与产出之间关联信息的研究。鉴于此，本文运用灰色系统理论中的灰色关联度分析方法，对我国林业经济系统进行分析，以期发现林业经济系统中各因素之间的主要关系，找出影响我国林业经济增长的限制因素，寻求解决办法，从而为促进我国林业经济系统的高效、健康和协调发展提供政策参考依据。

1 变量的选取与数据

影响林业经济增长的因素很多，但是从已有研究成果来看，林业投资、人力资本等皆被视为是影响中国林业产出的主要因素[8]。因此，本文也主要从这两个角度来探究影响我国林业经济增长的主要因素。其中，林业投资包括营林固定资产投资完成额（X1/亿元）、森工固定资产投资完成额（X2/亿元）、营林基本建设投资完成额（X3/亿元）、森工基本建设投资完成额（X4/亿元)；人力资本投资选取从业人员年末数（X5/人）、在岗职工年工资总额（X6/亿元）、在岗职工年平均工资（X7/元）等三个指标。对于林业经济增长的衡量，与以往研究一致，选取按现行价格计算的林业第一产业总产值（Y1/亿元）、林业第二产业总产值（Y2/亿元）、林业第三产业总产值（Y3/亿元）3个价值量产出指标。

鉴于数据的可得性，本文研究区间设定为1994—2009年。全文所用基础数据主要来自于1994—2009年《中国林业统计年鉴》和2001—2009年的《中国林业年鉴》，部分缺失数据根据相应年份的《中国林业统计资料》补齐。具体样本数据如表1所示。

2 中国林业经济增长影响因素的灰色关联度及贡献率分析

2.1 灰色关联度模型的建立

①确定参考序列与比较序列。所谓参考序列，就是作比较的母因素。在林业经济系统灰色关联度分析中，现根据1994—2009年中国林业投入与产出的统计数据，规定：林业第一产业总产值（Y1）、林业第二产业总产值（Y2）、林业第三产业总产值（Y3）等3项指标作为林业经济系统灰色关联度分析的母序列，记为 Yi（i=1，2，3）。而与参考序列相比较的“子因素”就是比较序列，它们是营林固定资产投资完成额（X1）、森工固定资产投资完成额（X2）、营林基本建设投资完成额（X3）、森工基本建设投资完成额（X4）、从业人员年末数（X5）、在岗职工年工资总额（X6）、在岗职工年平均工资（X7），记为 Xj（j=1，2，…，7）。

②对原始数据进行无量纲化处理。由于系统中各因素列中的数据可能因计算单位不同，不便于比较或在比较时难以得到正确的结论。因此，在进行灰色关联度分析时，必须进行数据的无量纲化处理。无量纲化有初值化、均值化、中值化等方法。本文采用均值化方法，即用每个序列各个时刻的数值除以该序列的均值，从而得出一个新的序列。

为第k个时刻两个对比序列的绝对值差；Δmax、Δmin分别为两极最大差与两极最小差；ρ为分辨系数，一般在0～1之间。关联系数反映某两组对比序列在某一时刻的紧密程度。若在Δmin时刻，关联系数最大，为1；而在Δmax时刻，则关联系数为最小值，因此，关联系数的范围为 0＜Lij≤1。

④求关联度。用式2计算两对比序列的关联度：

式中：Rij为参考序列与比较序列的关联度；N=16为时间序列的长度。

⑤列出关联度矩阵。若有参考序列 {Y1}，{Y2}，{Y3}，并有比较序列 {X1}，{X2}，{X3}，{X4}，{X5}，{X6}，{X7}，则各比较序列对序列{Y1}有关联度：[R11，R12，…，R17]，同样各比较序列对序列{Yi}有关联度：[Ri1，Ri2，…，Ri7]。将Rij（i=1，2，3；j=1，2，…，7）作适当排列，可得到关联度矩阵：

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2.2 灰色关联度测算

取分辨系数ρ=0.5，经上述灰色关联度计算步骤，并依次变换母序列，分别计算出参考序列与比较序列的关联度Rij，进而列出关联度矩阵，如表2所示。

???

①列的分析：表明各项林业产出指标（母因素）对各项林业投入指标（子因素）的关联度。以第一列为例，按表2中关联度大小进行排列，明显有：0.89718＞0.89309＞0.88223。 得 关 联 序 为 ：R21＞R31＞R11

在关联序中：首先林业第二产业总产值与营林固定资产投资完成额的关联度最大，说明营林固定资产投资对林业第二产业产值增加具有重要影响作用，其次是第三产业，而对林业第一产业产值增加的影响最小。

用同样方法我们可以得出各项林业产出指标对各项林业投入指标的关联度矩阵：

从列的关联度计算结果中可以看出：营林固定资产投资和营林基本建设投资对林业第二产业产值增加的影响作用最大；森工固定资产投资、森工基本建设投资、从业人员、在岗职工年工资总额以及在岗职工年平均工资都对林业第一产业产值增加具有重大作用；所有因素对林业第三产业产值增加的影响作用均处于中等水平，均是潜在影响因素。

②行的分析：表明各项林业投入因素（子因素）对各项林业产出指标（母因素）的关联度。按表2中关联度大小进行排序，第一行有：

0.96332 ＞0.88223＞0.88220＞0.86137＞0.75733＞0.74717＞0.72403

得关联序：R17＞ R11＞ R13＞ R16＞ R15＞ R12＞ R14

在关联序中，R17值（0.96332）为最大，这说明在岗职工年平均工资是影响林业第一产业产值增加的最主要因素，其次是营林固定资产投资完成额，再次是营林基本建设投资完成额，以后顺序为在岗职工年工资总额、从业人员年末数、森工固定资产投资完成额、森工基本建设投资完成额。

其余各行关联度均可进行同样分析，并用同样方法排列其余各行关联度：

从行的关联度运算结果可以看出，不论是对于第一产业，还是对于第二、三产业，在影响林业经济增长的诸因素中，排在前三位的均是在岗职工年平均工资、营林固定资产投资完成额和营林基本建设投资完成额三个因素。这说明，对于林业各产业发展，资本投资应主要集中在加大营林固定资产投资和营林基本建设投资方面，人力资本投资则应将重点放在提高在岗职工年平均工资上。

2.3 各影响因素的贡献率测算

灰色关联度系数只是从相对量的角度反映了各因素对林业经济增长的影响程度。但在某个特定时期内，某个因素对林业经济增长的贡献不仅取决于该因素的生产弹性，而且还取决于该因素在这个时期内的变化幅度。因此要想了解在某个特定时期内，各因素对林业经济增长到底起了多大的作用，还必须计算各因素的贡献率。根据温建等人（2009）的研究[9]，贡献率Eij的计算公式为：

根据式（4），计算得到各项投入因素对林业各项产出的贡献率，如表3所示。

由表3可以看出，1994—2009年间，营林固定资产投资完成额和营林基本建设投资完成额对林业各次产业产值增加的贡献率都较高，都在20%以上，对第一产业的贡献率甚至达到30%以上，这表明营林固定资产投资和营林基本建设投资是中国林业经济增长的最主要因素，这与周莉等人（2005）的研究结论一致[10]。林业从业人员年末数对各次产业产值增加的贡献率都为负，其中对第一产业产值增加的贡献率最低，为-3.82%，其次是第三产业，为-2.38%。这说明林业第一产业内部存在劳动力过剩现象，需要对第一产业的从业人员进行精简并分流到其余产业中；同时鉴于目前林业第三产业产值比重较低（一直在10%以下），可以认为其发展存在劳动力资源不足的问题，对此可以通过林区小城镇的建设所提供的生产、生活、商业、服务等就业机会，接收来自于第一产业和第二产业分流出来的富余劳动力，提高林业第三产业的从业人员比重。

3 结论与政策启示

① 列的关联度分析结果表明，各投入要素对中国林业第一、二、三产业的影响程度存在不同程度的差异，因此要提高中国林业产出，就必须结合各投入因素对第一、二、三产业产值的影响大小，合理分配各投入要素在三次产业之间的比例。其中，营林固定资产投资和营林基本建设投资应主要向第二产业倾斜，为第二产业的发展奠定基础；其余所有因素对林业第一产业产值均有着很高关联度，这一方面说明需要进一步加大对林业第一产业的森工固定资产投资和森工基本建设投资，另一方面也提示了，目前中国林业第一产业的发展水平较低，仍处于依靠大量的人力和物力投入才能保持快速增长的粗放发展阶段；所有因素对林业第三产业产值增加的影响作用均处于中等水平，这主要是第三产业在林业产业中发展较慢，2009年第三产业总产值仅占当年林业产业总产值的8.86%，因此各因素对林业第三产业产值增加的影响作用不甚明显。

② 行的关联度分析结果表明，林业投入对中国林业产出的影响主要取决于林业固定资产投资和林业基本建设投资以及人力资本等投入因素的投资力度。其中，在林业固定资产投资方面，最主要的是营林固定资产投资完成额；在林业基本建设投资方面，最主要的是营林基本建设投资完成额；在人力资本投资方面，最主要的是在岗职工年平均工资水平。这意味，要想保证我国林业经济的快速增长，保持适度的营林固定资产投资和营林基本建设投资是必要的；除此之外，提高在岗职工的工资支付水平，激发在岗职工的积极性，也是促进我国林业经济快速发展的基本保障。

③ 贡献率分析表明，林业从业人员数量对林业各产业产值增长都具有负的贡献率，其中对第一、三产业的影响效果最为明显。通过分析，这一方面是由于林业第一产业目前仍处于粗放式发展阶段，且存在严重的劳动力过剩问题；另一方面则在于林业第三产业由于起步较晚，在整个林业中所占比重一直都很低，发展潜力尚未充分发挥出来。要改变这种格局，一方面必须加大对第一产业的资金投入，尤其是森工固定资产投资和森工基本建设投资，提高第一产业的规模化、产业化、科技化生产水平；另一方面还要增强对第一产业剩余劳动力的教育培训力度，提高劳动力的综合素质，促进剩余劳动力向第三产业的积极流动和转移，大力发展第三产业。

[1]刘思峰，谢乃明.灰色系统理论及其应用[M].北京：科学出版社，2008.

[2]汪成义.模糊数学引论[M].北京：工业学院出版社，1988.

[3]李元元，聂华.北京市林业产业结构发展的灰色动态关联分析[J].林业调查规划，2006，31（3）：94-97.

[4]杨细明.林业产值结构的关联分析与产值预测[J].福建林业科技，2001，28（1）：11-15.

[5]姜微，尹少华.湖南省林业产业结构灰色关联度分析[J].中南林业科技大学学报（社会科学版），2007，1（4）：47-50.

[6]顾寒琳，谷国锋，李岩，等.基于灰色系统理论的吉林省林业产业结构分析[J].东北林业大学学报，2010，38（9）：121-124.

[7]翟印礼，王林琳.基于灰色理论的林业产业结构分析：以辽宁省为例[J].林业经济问题，2009，29（6）：499-504.

[8]王刚，陈建成.基于PLS模型的中国林业产值影响因素分析[J].林业经济问题，2009，29（5）：415-418.

[9]温建，雷丽娟，梁保松，等.河南农村剩余劳动力转移影响因素的灰色关联及贡献率分析 [J].河南农业大学学报，2009，43（5）：576-579.

[10]周莉，温亚利，侯波.我国林业基本建设投资的效益分析[J].北京林业大学学报：社会科学版，2005，4（4）：34-36.