贵州省主要林产品产量对林业产值的影响分析

伍敬文 朱柳婷 曹紫薇

【摘 要】贵州省是南方的林业发展大省，近年来林业发展取得重大进展。林业产值也不断增加，本文主要是利用最小二乘法利用主要林产品对林业产值进行多元回归，探讨影响林业产值发展的主要因素，结构表明木材、生漆、油桐、竹笋产量对林业产值的增加有显著地影响，因此根据贵州省的实际情况，可以增加相关产业的投入，促进林业产业的发展。

【关键词】林产品产量；林业产值；最小二乘法

一、引言

贵州省位于我国的西南，平均海拔在1100米左右。十一五期间以来，贵州省利用自然优势，大力发展林业产业，建成了以杉木、马尾松为主的用材林基地1740万亩，每年为社会提供木材约150万立方米。2012年贵州省的林业产值达到54.83亿元，是改革开放时的74倍。

关于林业产值的影响因素方面的研究使很多的，产值作为衡量林业产业发展成果的中心指标，不仅把多样化多类型的产业形态的综合成果反映表现出来，而且为制定林业产业发展规划、进行林业政策的宏观调整提供了基础的信息资料。马天乐、刘璨对我国营林产值的状态进行估计，还根据经济周期理论，采用线性差分方程及线性记忆递推算法对新中国成立以来我国林业产值进行了周期划分和动态预测。丁思统、张晓珉采用灰色模型对林业社会总产值进行探讨，并预测了2000年的林业社会总产值。另外的一类研究主要集中在林业投入和产出关系之间的研究，有人提出林业投资额与林业投资经济效益和水土流失减少面积正相关， 林业投入产出比接近300%；王刚、温亚利采用偏最小二乘回归法，对影响中国林业产出的诸种投入因素进行研究发现： 中国林业产出主要受林业固定资产投资、林业基本建设投资和林业从业人员人数以及从业人员年均工资等投入因素的影响。而对于主要林产品产量对林业产值的影响程度的研究使比较少的，因此本文的研究是有一定意义的。

二、数据来源与变量选择

研究数据主要从国家统计局网站上选取了1978～2011年的农林牧副渔中的林业总产值作为被解释变量。贵州省主要林产品包括木材、松脂、生漆产量、油桐籽、油茶籽、乌桕籽、五倍籽、粽片产量和竹笋片。本文根据各个变量和林业产值之间的散点图和每个自变量的时间序列图、以及考虑它们对林业产值的重要程度，主要选取了木材产量、生漆产量、油桐籽、竹笋片为主要的解释变量，其余变量波动都比较大，影响不明显。另一方面就是考虑贵州省；林业发展的实际情况，全省5606000公顷有林地中，乔木林5494321公顷，占98.01%；竹林111679公顷，占1.99%，全省352619.1公顷经济林中，柑橘、板栗等果品树105224.1公顷，占29.84%；油桐、漆树等工业原料树125348.4公顷，占35.55%；所以重点选择了这几个变量。

三、回歸模型及分析

利用最小二乘法，选取林业总产值作为被解释变量Y（亿元），木材为解释变量X1（万立方米）、生漆为解释变量X2（吨）、油桐为解释变量X3（吨）、竹笋片为解释变量X4（吨）通过eviews6对变量进行多元回归，回归结果如下

Y=-15.72494+0.076864X1+0.009326X2+0.00112X3+0.001925X4

（-4.652307） （4.244562） （4.074500） （3.648764） （6.296016）

R2=0.962491 调整的R2=0.957317 F=186.0354，

首先进行经济意义检验，模型估计结果说明，在假定其他变量不变的情况下，木材产量每增加1万立方米，林业产值便增加769万元；同理，生漆每增加1吨，林业产值增加0.0093亿元；油桐每增加1吨，林业产值增加0.0011亿元；竹笋片每增加1吨，林业产值增加0.0019亿元，可以看出，总的说来，木材产量对林业产值的贡献是最大的，其次是生漆产量，然后分别是油桐和竹笋。

统计意义上的检验，从结果中可以看出R2=0.9625，调整的R2=0.9573，说明模型对样本的拟合很好，引起林业产值变化的所有因素中，木材产量、生漆产量、油桐产量、竹笋片产量解释了96%。F=186.0354，在99%的置信度下通过了F检验，说明回归方程显著。各变量的t值都明显大于2，说明各解释变量对被解释变量都有显著影响。

考虑到主要林产品产量可能受国家政策的影响，例如天保工程中的限额采伐制度，在第一回归中加入了虚拟变量，即以1998年为分界点进行回归，结果发现不显著，所以判定国家政策对于贵州省主要林产品产量没有明显的影响。

四、结论

通过最小二乘法对贵州省主要林产品产量对林业总产值的回归得出木材产量、生漆产量、油桐产量和竹笋片产量对林业产值的变化有显著的影响，因此有针对性地增加对相关树种的投入可以显著地促进相关产业的发展，从而带动贵州省林业的发展。

参考文献：

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