福建省林业科技进步贡献率预测研究——基于福建省2003-2019年统计数据*

程秋旺，龚宇翔，陈 钦，俞维防，于 赟，宋美琼，姚苏彦

(福建农林大学经济学院， 福州 350002)

科技进步的概念最早来源于经济学家熊彼特的《经济发展理论》一书，他在书中提出了“创新理论”。该理论的最大特色，就是强调生产技术的革新和生产方法的变革在资本主义经济发展过程中的作用。之后，学者继续对“创新”做出种种不同解释，并最终把它归结为“科技进步”这一概念。“科技进步贡献率”是指科技进步对经济增长的贡献份额。科技进步贡献率有狭义和广义之分，但在测算科技进步贡献率时，由于科技进步作用几乎渗透在经济增长因素的各个方面，因而难以直接测算狭义的科技进步贡献率。因此，现有研究大多从广义的角度对各个行业的科技进步贡献率进行测算。近年来，林业产业的发展呈现出新的阶段性特征。随着科学技术在林业产业中的推广和应用，林业科技进步成为了学者们关注的重点。万千对江西省林业产业的科技进步贡献率进行了详细的测算，得到了江西省2006—2012年期间林业第一、二、三产业的科技进步贡献率分别为35.56%、52.56%、20.23%[1]。此外，还有诸多学者分别对不同地区的林业科技进步贡献率进行测算[2-5]。同时，学者们也在林业科技进步贡献率的测算方法上进行了深入的研究[6-7]。从已有研究看，大部分学者应用索洛余值法对历年的林业科技进步贡献率进行测算，但并未进行趋势预测分析。对林业科技进步贡献率进行有效的预测，将直接关系到林业部门在后期的投入，直接影响林业部门和相关决策者的政策制定和实施,因此，有必要对林业科技进步贡献率进行有效预测。为此，本文采用指数平滑法对福建省2020年林业科技进步贡献率进行预测，预测结果可以为林业相关决策者提供参考。

1 林业科技进步贡献率测算方法

通过前文的文献综述可知，目前较为普遍采用的是基于柯布-道格拉斯(C-D)生产函数的索洛余值法。所以，本文采用索洛余值法对福建省林业科技进步贡献率进行测算。在传统的生产函数中，生产要素主要包括土地、劳动力、资本三个基本要素。同时，考虑到林地的年际变化并不大，因此，本研究仅考虑资本和劳动力对林业经济的影响。随着科学技术的发展，科技要素也变得愈发重要，因此，需要在C-D生产函数中引入技术进步因素。

索洛余值法是在C-D生产函数的基础上演变来的。C-D生产函数具有如下形式：

Y=AKαLβ

(1)

其中，Y表示产出量；K表示资本投入；L表示劳动力投入；A代表一定的科技水平；α、β分别为资本和劳动的产出弹性系数。通常，在该函数中，α+β=1，即规模报酬不变。运用一定方法确定α和β后，在时间序列的数据基础上，可以计算出科技水平和科技进步率。1957年，美国经济学家索洛改进了C-D生产函数，即为索洛余值法，该方法可用于测算林业科技进步贡献率。

结合林业生产要素投入和产出特征，可以将公式(1)进行有效变换，得到林业方面的索洛余值增长速度方程，如下所示：

(2)

其中，δ表示林业科技进步速度；△Y/Y表示林业产出增长速度，本研究中为“林业产业总产值增长速度”；△K/K表示林业资本增长速度，本研究中为“林业固定资产投资额增长速度”；△L/L表示林业劳动增长速度，本研究中为“林业劳动力增长速度”。进一步可以计算林业科技进步贡献率，即林业科技进步速度与林业产业总产值增长速度的比值，公式如下：

(3)

其中，EA为林业科技进步贡献率。

2 林业科技进步贡献率预测方法

由于预测林业科技进步贡献率采用的数据是连续型数据，因此可采用时间序列模型的预测方法进行预测。在时间序列预测时，常使用两种方法进行预测，一是指数平滑法，二是自回归移动平均模型。本研究采用指数平滑法对2020年福建省林业科技进步贡献率进行预测。

指数平滑法的基本公式：

St=αyt+(1-α)St-1

(4)

其中，St表示第t期的预测值；yt表示第t期的实际值；St-1表示第t-1期的预测值(或指数平滑值)；a表示平滑常数，其取值范围为[0,1]。上述公式可理解为任一期的指数平滑值都是本期实际观察值与前一期指数平滑值的加权平均值。在实际应用过程中，采用SPSS 19.0统计软件进行计量。

3 福建省林业科技进步贡献率预测的实证分析

3.1 数据来源

本文所用林业投入产出数据主要来自《福建省林业统计年鉴》，时间为2003—2019年。根据索洛余值法的基本函数和指标构成，在开展福建省林业科技进步贡献率测算和预测时，首先需要对林业产出、林业资本要素、林业劳动力要素等指标进行选择。其中，林业产出指标采用“林业产业总产值”，数据可从《福建省林业统计年鉴》中直接获取，该统计年鉴中已经对2003—2019年的“林业产业总产值”进行统计，但为了消除价格波动的影响，按照地区生产总值指数，将每年的数据转化为可比值。林业资本要素选取的是“林业固定资产投资额”指标，数据来源于《福建省林业统计年鉴》中各县(市、区)林业固定资产投资完成情况表。表中“自年初累计完成投资”可作为林业固定资产投资额的基础数据。同样，为了消除价格波动的影响，将每年林业固定资产投资额转化为可比值。转化所用的价格指数仍采用地区生产总值指数。林业劳动力要素的数据来源于《福建省林业统计年鉴》中历年“林业系统国有单位职工人数”表，表中“平均人数”可作为林业劳动力基础数据。

3.2 福建省林业科技进步贡献率的预测结果

利用2003—2019年《福建省林业统计年鉴》中的林业产业总产值、林业固定资产投资额、林业劳动力等数据，运用索洛余值法对福建省2003—2019年林业科技进步贡献率进行测算。结果表明，2003—2019年福建省林业科技进步平均贡献率为58.58%，林业科技进步对林业经济的发展具有较高的贡献度。同时，本研究采用指数平滑法，在2003—2019年数据基础上，对2020年福建省林业科技进步贡献率进行预测。

预测得出2020年福建省林业科技进步贡献率为60.09%，控制上限(UCL)为96.86%，控制下限(LCL)为23.32%(表1)，表明2020年福建省林业科技进步贡献率将超过60%，林业科技对经济发展的促进作用较为显著。从理论上看，2020年福建省林业科技进步贡献率的预测值为60.09%,但考虑到2020年初新冠肺炎疫情的影响，林业生产发展受到限制，林业科技投入也会受到一定影响。因此，如果利用最新数据得到的2020年林业科技进步贡献率的实际值与预测值相接近，说明福建省2020年林业科技发展受到外在环境的影响较小。所以，从预测值看，福建省2020年及以后的一段时期内，林业科技进步贡献率应当稳定在60%以上，通过进一步加强科技创新，可以使林业科技进步对林业经济发展做出更大贡献。

4 研究结论与建议

预测结果显示，2020年福建省林业科技进步贡献率的预测值为60.09%，处于一个较高的水平，表明福建省近年来对林业科技的投入产生了明显的效果。

在“十四五”即将来临之时，有必要采取相关对策进一步改善林业科技发展的质量，促进福建省林业科技进步贡献率进一步提高。可以从以下几个方面提升福建省林业科技发展速度。一是以解决林业发展需求为突破口，进一步攻坚核心和关键技术。二是加强林业科技的推广与应用，向农村居民全面推广林业科学技术，以科技扶贫为目标，不断加强林业科技在精准扶贫中的关键作用，进而扩大林业科技对林区经济社会发展的影响力。三是不断加强林业科技平台的创建，建立一个高效、安全、智能、科学、有序的林业科技创新平台，为林业科技工作提供平台基础。四是深化林业科技交流与合作。五是继续加大林业科技的资金投入，提高林业科研创新能力。六是积极培养林业青年后备人才，大力培养基层林业技术骨干人才，建设一支科学高效的林业科技人才队伍，为促进福建省林业科技进一步发展提供人才基础。