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甘肃省集体林改视角下农户林业收入影响因素实证分析

2021-01-06石小春陈秉谱

中国林业经济 2020年6期
关键词:林地农户林业

石小春,陈秉谱

(甘肃农业大学 财经学院,兰州730070)

1 问题的提出

甘肃省是我国西部主要林区之一,省内林区县经济发展程度较低,林区农民收入水平较其他省份林区县低。因此,对于如何提高农户家庭林业经济收入这一问题显得尤为迫切。到目前为止,集体林权制度改革已愈十年,本文通过研究集体林改背景下林农收入的影响因素,对林区内农户家庭收入水平的提高具有重要意义,而且也对进一步促进当地林业经济的发展具有促进作用。

当前多数学者就农户林业经营收支影响因素方面,认为林地规模、农户家庭特征、林业政策等方面对农户家庭林业收入具有显著地促进作用[1-4],而对家庭劳动力数量这一因素的影响并不明显[5]。农户家庭资源禀赋方面,相关学者基于农户调查数据,运用相关计量模型对林改后农户生计问题进行探究,其模型中的变量均包含了户主年龄、家庭劳动力数量、是否接收过专业技术培训、受教育程度、家庭外出打工情况以及家中是否有干部等变量[6]。研究发现,贫困地区的劳动力迁移和教育模式对农民的收入有着显著影响。随着家庭成员中长期外出打工的人数增加,农户对家庭林地的劳动力投入就越少,林地产出越少,农户家庭林地平均收入相对就越少;同时还认为加强技术培训将有效地促进农民经营性收入的增加,但对促进农民外出务工收入方面的效果则并不显著[7-8];林业生产方面,影响农户经营投入的正向激励作用的因素包括林地经营规模[9-10]、林地距离家庭的远近[11]、家庭林地总面积、林地经营期限等等。

已有研究成果对本文具有重要启发和借鉴意义,对分析农户林业经营收入的影响因素提供了一定的研究基础,但仍需进一步探讨。一方面,相当部分学者侧重于某一两年数据进行研究,这不能完整呈现集体林改的长久效应[12];另一方面,研究对象范围以全国农民收入居多,而针对某一省的某几个县的林农效益研究较少。故而,本文运用实地调查数据,对连续七年甘肃省集体林改监测的10 个县区的500 个农户林业收入影响因素进行分析,提出在甘肃省集体林权改革的大背景下林农增收的建议,以期为相关部门带动林业发展,增加林农收入提供科学依据和参考。

2 理论概述、数据收集与模型的构建

2.1 理论概述

一般而言,林业生产的显著性特点就是生长周期长、经营林木周期长,短期内可能无法形成收益,因此,对于农户而言,在进行林地相关投入时应从长期考虑其林业产出,即林地预期收益的净现值。根据Faustmann-Pressler-Ohlin(FPO)林地期望价值理论模型[13],可以得到如下的简化公式:

式中,Vs为农户预期收益的净现值,p可以假设为林分单位产出的价格,q 表示林产品数量,t表示林地承包期,i表示林产品的经营投入,q(t,i)进一步表示为q关于t和i的一个函数,其经济意义为:在其他条件一定的情况下,随着林地承包期的延长以及相关林业经营的投入,最终的林产品数量也会随之增加;单位价值用w 表示,e-rt为贴现系数。简化的FPO 模型蕴含实际分析价值为,在其他条件一定的情况下,理性林业投资者在承包期内,对相关林产品经营投入的增加,使其生产的林产品数量也会增多,进而其净收益能力也会随之相应有所增加,从而激励农户在其他条件一定的情况下扩大林业生产经营,直至保持边际均衡的投入产出水平时净收益达到最大值。由此发现,农户林业经营收入水平会受农户家庭承包期内最大净收益、相关林业经营投入影响,而林产品产量和价格、利率以及投入品数量和价格会影响净收益以及经营投入,林产品的种类及其产量又受到林地特征的影响,经营投入成本、实际利率会受到有关林业政策的影响。

2.2 数据收集与模型的建立

2.2.1 数据收集与变量选取

本文研究数据来自于“甘肃省集体林权改革跟踪监测”项目农户调查问卷,时间跨度为2012—2018 年,省内抽取10 个样本县,每个样本县抽取5个样本村,每个样本村抽取10个样本户,每年固定回访。剔除各种无效样本,本文采用的2012—2018年回访监测农户数合计约为3 020个,为非平衡面板数据。为减少异方差,保证数据的平稳性,对指标取对数以减少其波动。通过对相关理论进行分析并参考有关文献,结合数据的可行性,重点选取户主年龄、家庭劳动力数量、家庭林业支出、家庭林地面积等4个变量为解释变量来探究其对农户家庭林业收入的影响。

表1 模型变量说明

2.2.2 模型的建立

本文采用的非平衡面板数据模型的一般形式为:

式中,i表示农户,t表示年份,Yit表示第i个农户在t年的林业总收入,β为关于户主年龄等解释变量的待估系数矩阵,X'it为第i个个体农户家庭劳动力数量、家庭林地面积等解释变量在t年的观测值,ai表示不可观测的个体特殊效应、潜在变量以及不可观测的异质性等,εit为剩余扰动项。

3 甘肃省农户家庭林业经营收入影响因素实证分析

3.1 甘肃省农户家庭林业经营收支动态变化

3.1.1 样本农户家庭林业经营收支

如图1,2013年样本户家庭生产经营总收入和林业总收入总体较上一年明显增长,2013 年以后农户家庭林业总收入呈低走趋势并偶有波动;2012—2018 年的林业生产经营总支出、林业总收入和农户家庭生产经营总收入一直处于小幅波动走向。而农户生产经营总支出波动较大,尤以2015年达到最大,此后有所回落。

图1 农户林业经营收支与生产经营收支对比

3.1.2 样本农户家庭林业经营收支占比

如表2所示,七年间样本户的家庭生产经营支出用在林业生产方面总体比重不大,但是在2014年林业生产经营支出占生产经营总支出的比例在60%以上。

3.1.3 样本农户家庭林业生产经营支出县际差异

如图2,样本县中农户林业生产经营支出波动较大有合水、泾川、会宁,永靖、灵台、徽县、康县、宕昌、通渭、清水等七个样本县总体较稳定;而差异明显较大的样本县—泾川县七年间林业生产经营支出均高于其余样本县,并且连续三年(2012、2013、2014) 波动较大,而2015—2018年间波动较为平常。

表2 农户家庭生产经营收支与林业经营收支及占比

图2 10个县农户林业生产经营支出

3.2 农户家庭林业经营收入影响因素实证分析

3.2.1 平稳性检验

①单位根检验。为避免实地调研数据出现伪回归,首先对数据进行单位根检验。经常使用的三种检验为LLC 检验、ADF 检验和PP 检验,为减少误差,本文使用这三种方法进行综合检验,其检验结果如表4所示。

表4 单位根检验结果

②协整检验。根据上述单位根检验的结果,本文采用Pedroni协整检验方法,参照马树才(2013)的做法,以infi 为被解释变量,infe,infarea,inflabor为核心解释变量,分为三组:A组(infi,inflabor)B 组(infi,infarea)C 组(infi,inflabor,infarea)D 组(infi,infe)分别进行协整检验,以便更详细地分析农户林业收入的影响因素。以C组为例,检验结果显示,在样本区间为2012—2018年,甘肃省的10 个样本县的农户林业总收入与林地面积大致存在着一定比例的协整关系,也就是说它们之间存在着长期均衡关系。

汇总A 组、B 组、C 组的协整检验结果如表5所示,输出Panel PP、Panel ADF、Group PP、Group ADF统计量的P值,每组变量间均拒绝了原假设:变量在5%水平上具有显著性,各组变量相互之间均存在长期均衡联系。由研究结果得出,可以对模型进行回归分析并作出参数估计。

表5 协整检验结果

3.2.2 建立回归模型

①确定随机效应模型。首先,设定随机效应模型Yit=ai+X′itβ+εit,然后用豪斯曼测试模型是否是随机效应模型。结果表明,Hausman检验统计值为8.688 658,P 值0.069 4 大于0.05,则接受原假设:随机模型中的个体影响与解释变量不相关,该模型可以被设置为随机模型。

②确定随机效应模型形式——F检验。一般来说,模型形式主要有三种形式。可以根据F检验确定上述三种形式之一。原假设:

H1:β1=β2=…=βi

H2:a1=a2=…=ai;β1=β2=…=βi

首先分别构建模型一至三,分别得到三个模型的残差平方和S1,S2,S3,并且考虑它们的自由度。其次,分别计算F2统计量和F1统计量:

F1=((S2-S1)/54)/(S1/640)=82.34

F2=((S3-S1)/45)/(S1/640)=41.49

在给定的5%显著性水平下,相应的临界值是:

Fα2[54,640]=1.357 039 4,

Fα1[45,640]=1.389 996 9

因为F2>1.357 039 4,所以拒绝H2,又由于F1>1.389 996 9,所以也拒绝H1。故本文的模型应采用变系数形式的模型。

③模型回归及检验。通过对模型进行回归后可以得到相应的表达式:

回归结果显示,样本农户家庭的林地面积、林业经营支出、家庭劳动力数量和户主年龄均对农户家庭林业生产经营收入存在正向影响,这符合经济意义检验。农户家庭林业支出对农户林业收入在1%显著水平上存在正向影响;家庭林地面积、户主年龄对农户家庭林业生产经营收入在5%显著水平具有正向影响;家庭劳动力数量对农户林业收入存在正向影响。这表明随着集体林权改革的深入,农户家庭林业支出、家庭林地面积、户主年龄等因素对农户家庭林业经营收入影响较大。

4 结论与建议

4.1 结论

4.1.1 农户家庭林业支出

林业生产投入是林业发展的基础,是促进林区经济发展、林农增收的重要手段。回归结果显示,农户家庭林业支出对农户林业收入在1%显著水平上存在正向影响,这表明与林业相关的投入对农户林业经营收入扩大具有核心作用。在本次实地调研中发现,政府对林业相关补贴(如退耕还林补贴、生态效益补偿、造林补助、补助等)的力度加大是促进农户对林业持续投入的一个重要原因。

4.1.2 家庭劳动力数量

根据模型回归结果,家庭劳动力数量对农户林业收入虽然存在正向影响,但不显著。在实地调查中发现,随着农户中从事林业生产的人数的上升,家庭收入就更倾向于依赖林业;另一方面,农户家庭劳动力越多,从事非农就业机会或报酬收入也会相对增加,则农民将更多地依靠从事非农产业获得的收入使得劳动力的机会成本增加,从而削弱其对林业[8]的依赖,使他们的林业经营收入明显减少。

4.1.3 农户家庭的林地面积

回归结果显示,家庭林地面积对农户家庭林业生产经营收入在5%显著水平具有正向影响。说明在其他条件特定的状况下,农户家庭林业生产经营的收支随着林地面积的增加、流入林地面积的扩大以及家庭劳动力数量等的变化而随之发生变化。同时也表明了农户经营林地面积和劳动投入之间存在明显的联动关系,而在甘肃省集体林改制度实地调查过程中,农户家庭林地呈现细碎化的特征,意味着其林业规模经营仍需进一步提升,需发展适度规模经营。

4.1.4 经营林业的户主年龄

户主作为家庭支柱,对林业生产决策影响最大。根据模型回归结果,户主年龄对农户家庭林业生产经营收入在5%显著水平具有正向影响。调查显示,户主的年龄越大,其从事林业的年数一般较长,特别是经济林,从事农林业以外的行业的可能性却下降,故而在同等条件下这一因素对农户林业经营收入的影响就相对增加。

4.2 建议

4.2.1 加大林业扶持政策,引导农户持续经营投入

甘肃集体林权制度改革后,林业的经济收益显著,但在改革后期出现乏力,因此要切实提高林农持续收入,必须要在争取各级财政加大投入的基础上,进一步提高林业补贴,通过相关林业政策正确且合理引导农户家庭对林业生产经营的投入。此外,应提高对林业专业合作社、家庭林场等新型林业经营主体的投资力度,加大对林业金融、科技推广以及营林造林等方面政策的扶持力度,进而促进农户家庭林业投资能力、林业经营收入水平的可持续增长。

4.2.2 培育新型经营主体,稳妥推进林地流转

甘肃省在深化集体林权制度改革、完善农村基本经营制度、创新林业经营体制机制、发展适度规模经营和激发林业发展活力的过程中,应当因地制宜,将培育发展家庭林场作为重要途径之一,与此同时,通过壮大林业龙头企业,规范发展林业专业合作社,培育林业大户等积极稳妥推进林地流转,进而不断释放农村发展新动能,最终达到林农增收的目标。

4.2.3 开展林业技术培训,提高农户林业经营水平

在实地调研过程中发现,经营林业的农户年龄在30~50岁之间占大多数,这个年龄段正是身强力壮、精力充沛,积累了丰富的林业经验的时期,但是他们受限于自身不高的知识水平,缺乏知识和技术的支撑,对多元化的林业经营行为停留在设想阶段,同时也不能很好地应对经营过程中的风险。所以就需要针对农户的技术需求进行专业的林业技术培训教育。利用农活淡季,领导干部应定期宣传并组织村民进行相关课程的培训。通过相关林业专业课程的培训,使得农户可以将理论知识与平时林业经营中长久积累的经验有效结合,进而促进林业经营科学可持续发展。

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