基于 IOM 的中国林业产业关联与波及效应分析

郑姗姗

摘 要： 【目的/意义】分析中国林业产业的产业关联及波及效应，揭示产业发展现状及其特点，推动中国林业产业健康发展。【方法/过程】依托世界投入产出数据库，基于投入产出模型（IOM）选取完全消耗系数、完全分配系数、影响力系数、感应度系数，探究中国林业产业与其他产业间的关联程度及推拉作用，并与世界林业大国（美国、加拿大、俄罗斯、澳大利亚）进行横向对比分析。【结果/结论】研究发现：中国林业产业的产品生产对第二产业的依赖度较高，而对第三产业的依赖度较低，其主要为制造业、建筑业及自身提供基础原材料支持；与世界林业大国相同，中国林业产业对国民经济的拉动作用高于推动作用，属于“影响关联型产业”。据此提出加大政策扶持力度、推进产业融合发展、打造多元化发展模式等建议。

关键词： 林业产业；产业关联效应；产业波及效应

中图分类号： F326.2 文献标志码： A 文章编号： 1673 5617 （2023） 02 0023 07

中国是世界林产品生产、贸易、消费第一大国。近年来，随着林业产业结构的持续优化，林业产业已成为中国国民经济新的增长点，林业产业的发展对于促进生态建设、加快产业发展、应对气候变化、实现碳中和等方面将起着重要的作用；然而，中国林业产业与国民经济其他产业之间存在的技术经济联系尚未厘清，林业与上游产业的需求拉动作用及与下游产业的供给推动作用有待揭示，林业对国民经济其他产业的波及效应强弱还需阐明。因此，研究中国林业产业的产业关联与波及效应有助于优化林业产业结构、促进林业产业健康发展。

目前，学者们对于产业关联的研究大多采用非完全假设抽取法[1]、灰色关联理论模型[2 3]、投入产出模型（Input–output model，简称 IOM）[4] 等计量方法。因 IOM 可对国民经济各部门之间、地区之间以及社会再生产各领域之间的比例关系进行全面分析，故被广泛应用于农业、工业、金融保险业等领域，来分析经济系统内各产业间的技术经济联系[5]。在林业领域，一些学者对德国、芬兰、美国等林业大国进行研究发现，林业产业在国民经济发展中处于关键地位[6 7]。在国内，陈文汇等[8] 发现林业产业对中国 GDP 的贡献在不断增长，但林业产业对国民经济的推动及拉动能力较弱。在产业关联方面，Suh[9] 对比了印度和菲律宾 2 国的林业产业发展，发现菲律宾林业部门的前向关联度低于印度，其中木材和木材制品行业的前向关联度较高。丁胜等[10] 发现江苏省林业的第二、第三产业关联性较强，尤其是木材采运、木材加工、林业旅游与休闲产业。耿献辉[11] 根据 2005 年投入产出表对中国木材加工及家具制造业进行测算，认为与木材加工及家具制造业紧密关联的是自身产业和第二产业。蒋业恒等[12] 则发现木材加工业及造纸业的发展对外需求依赖度较高。在产业结构方面，李宇佳等[4] 对北京市林业进行研究，发现 2012 年北京市林业处于粗放型的发展阶段，三大产业与林业产业的关联度顺序依次为“一、三、二”。Zhang Kun 等[13] 则认为在 2006 2015 年中国林业产业规模不断扩大，产业结构呈现“二、一、三”的特征。张雨竹等[2] 对黑龙江省非木质林产品进行研究发现，非木质林产品产业对林业产业结构的影响程度较大。在产业类型性质方面，许单云[14] 认为林业产业的中间产品性质突出。在林业产业中，大约有 90% 的产品用于中间使用，仅有 10% 的产品用于最终使用[15]；其中，木材加工业及造纸业的中间产品型特征较为明显[16]。以上学者从不同视角切入，运用不同方法，对不同时段的林业产业问题进行探讨，但多数研究只针对单一区域，或某一林业部门特别是林产工业部门进行分析，鲜有学者开展多区域的林业产业比较。因此，本文采用世界投入产出数据库（World Input–Output Database，WIOD）中的投入产出数据，分析 2014 年中国林业产业关联及波及效应，并与世界林业大国（美国、加拿大、俄罗斯、澳大利亚）进行对比研究，总结中国林业发展的独有特点及各国林业产业发展的共同特点，为明晰中国林业产业的发展定位及制定相应的产业政策提供依据。

1  研究方法与数据来源

1.1  研究方法

1.1.1 产业关联效应 产业关联效应反映了林业产业对向其提供中间产品（服务）以及需要其提供中间产品（服务）的产业的影响，进而揭示产业间是否存在密切的技术经济联系。本文选择完全消耗系数、完全分配系数来反映中国林业产业的产业关联效应。后向完全关联效应用完全消耗系数测算，是指生产单位最终使用（产品）所要直接消耗某种产品的数量与全部间接消耗这种产品的数量之和，它反映了产业间的生产技术联系或完全依赖程度。计算公式：

其中， 代表完全消耗系数矩阵， 代表单位矩阵， 代表直接消耗系数矩阵， 为列昂惕夫逆矩陣。

前向完全关联效应用完全分配系数测算，是指第j产业增加 1 个单位最终使用时，对第 产业的完全需求量，它反映了第 产业对第 产业直接和间接的全部贡献程度。计算公式：

其中， 代表完全分配系数矩阵， 代表单位矩阵，代表直接分配系数矩阵。

1.1.2 产业波及效应 产业波及反映了林业产业的变化会通过不同产业关联方式导致与其直接（间接）关联的产业发生变化。产业波及效应就是指林业产业的波及作用对国民经济产业整体的影响。本文选择影响力系数、感应度系数来反映中国林业产业的产业波及效应。

影响力系数反映当林业产业增加 1 个单位最终使用时，对国民经济其余产业产品的需求波及程度。计算公式：夫逆矩阵的行和的平均值。

1.2 数据来源及部门分类

本文所使用的投入产出数据来源于世界投入产出数据库。该数据库涵盖 43 个国家（地区）、56 个产业部门 2000 2014 年的投入产出基本数据，并依据《国际标准行业分类》（修订本第 4 版）进行分类，克服了不同国家统计口径不一致的问题。本文选取中国、美国、澳大利亚、加拿大和俄罗斯 5 个林业生产大国作为研究对象并进一步对产业部门进行了归类合并：第一步：综合考虑数据的可获得性并参考已有的研究[13， 17]，将林业和伐木业（A02），木材、木材制品及软木制品的制造（家具除外），草编制品及编织材料物品的制造（C16），纸和纸制品制造业（C17）、家具制造业与其他制造业（C31_C32）这 4 个部门单独合并归总成“林业产业”；第二步：依据《国民经济行业分类与代码》（GB/T 4754-2017）将 WIOD 中其余 52 部门合并为 17 部门，最终形成包含林业产业在内的 18 个产业部门的投入产出汇总，不同产业分类如表 1 所示。

2 林业产业的产业关联效应分析

2.1 后向完全关联效应分析

从林业产业对三次产业的完全消耗来看，中国林业产业对三次产业的完全消耗按降序排列依次为第二产业（0.8547）、第三产业（0.3360）、第一产业（0.1056）。其中，中国林业产业对第二产业（剔除林业）的完全依赖度最高，而对第一产业（剔除林业）的完全依赖度最低，中国林业产业与三大产业的后向完全关联顺序为“二、三、一”。

从具体产业来看，18 个产业部门均与中国林业产业有后向完全关联关系（表 2）。其中，有 3 个产业部门与中国林业产业存在后向完全密切关联关系（大于均值 0.1041），分别是制造业（0.6858）、林业产业（0.5770）、农业及渔业（0.1056）。由完全消耗系数性质可知，中国林业产业每生产 1 万美元的最终林产品将直接和间接消耗这些产业的产品分别为制造业6858 美元、林业产业 5770 美元、农业及渔业 1056 美元。以上产业各自占中国林业产业完全消耗量的比例依次为 36.61%、30.80%、5.64%，这些产业在中国林业产业直接和间接消耗总量中累计占比达 73.05%。可见，中国林业产业的发展对这 3 个产业的依赖性最强，需要这些物质生产资料部门提供更多的生产要素支持。

从国别比较来看：（1）由表 2 可知，中国林业产业对自身的完全消耗较高，为 0.5770。而美、加、俄、澳也表现出这一相同特征，4 国林业产业对自身的完全消耗分别为 0.1858、0.1485、0.1207、0.1602，占各国林业产业完全消耗量的比例依次为 19.27%、16.44%、11.44%、16.73%，表明各国林业产业具有显著的自身关联性。（2）林业产业对国民经济各产业的平均完全消耗按降序排列依次为中国（0.1041）、俄罗斯（0.0586）、美国（0.0536）、澳大利亚（0.0532）、加拿大（0.0502），这说明中国林业产业的单位产出对其余产业的平均完全消耗量远高于美、加、俄、澳 4 个世界林业大国。（3）具体产业来看，与林业产业存在后向完全密切关联关系的产业分别有美国 6 个（第二产业 1 个、第三产业 4 个、自身），加拿大 6个（第二产业1个、第三产业4个、自身），俄罗斯7个（第一产业1个、第二产业2个、第三产业3个、自身），澳大利亚8个（第二产业3个、第三产业4个、自身）。由此看出，有别于中国，美、加、俄、澳4国林业产业的生产需要较多的产业提供要素，其中对第三产业的完全依赖度最高，第二产业次之。因此，美、加、俄、澳4国林业产业与三大产业的后向完全关联顺序为“三、二、一”。

2.2 前向完全关联效应分析

从林业产业对三次产业的完全分配来看，中国林业产业对三次产业的完全分配按降序排列依次为第二产业（1.3936）、第三产业（0.2707）、第一产业（0.0276）。可见，中国林业产业对第二产业（剔除林业）的完全贡献度最大，其次是第三产业，对第一产业的完全贡献度最小。

从具体产业来看，18个产业均与中国林业产业有前向完全关联关系（表3）。其中与中国林业产业有前向完全密切关联关系（大于均值0.1260）的產业有3 个，分别是制造业（0.9345）、林业产业（0.5770）、建筑业（0.3619）。由完全分配系数的性质可知，中国林业产业每生产 1 万美元的林产品，需要向这些产业提供的完全分配量依次是制造业 9345 美元、林业产业 5770 美元、建筑业 3619 美元。这些产业各自占中国林业产业完全分配总量的 41.19%、25.43%、15.95%，累计占中国林业产业完全分配系数的 82.57%，这充分说明中国林业产业的产品分配集中于少数产业，主要流向第二产业及自身。

从国别比较来看，（1）中、美、加、俄、澳 5 国林业产业对自身的完全分配分别为 0.5770、0.1858、0.1485、0.1207、0.1602，占各国林业产业完全分配量的 比 例 依 次为 25.43%、 18.42%、 20.80%、 12.73%、12.37%。从中可以看出，中国林业产业分配给自身作中间使用的产品最多，同时中、美、加 3 国林业产业对自身产业的完全分配量是俄、澳两国的近 2 倍。 （2）与林业产业存在前向完全密切关联关系的产业分别有美国 5个（第二产业2个、第三产业2个、自身），加拿大5个（第二产业2个、第三产业2个、自身），俄罗斯5个（第二产业2个、第三产业2个、自身），澳大利亚4个（第二产业2个、第三产业1个、自身）。由此看出，相较于中国，美、加、俄、澳4国的林业产业产品完全分配比较分散，除了第二产业及自身外，还主要流向了第三产业。这说明中国林业产业与第三产业的前向关联关系明显弱于其他国家，美、加、俄、澳4国林业产业的产业链更长，影响范围更广。（3）从细分产业上看，中、美、加、俄、澳5国的林业产业产品除了自身产业还主要流向了第二产业中的制造业与建筑业，可见各国的林业产业均为制造业与建筑业的发展提供了产品支撑。

3  林业产业的产业波及效应分析

3.1  影响力系数分析

如表4所示，2014年，中国林业产业影响力系数为1.2150，超过社会平均影响水平的21.50%。中国林业产业影响力系数在 18 个产业中居第 4 位，表明中国林业产业对国民经济有着较强的拉动作用，林业产业对于国民经济发展的带动作用高于全社会平均值。美国、加拿大、俄罗斯和澳大利亚的林业产业影响力系数依次为 1.1757、1.1759、1.2077、1.1051，均超过社会平均水平。美、加、俄、澳 4 国林业产业在 18个产业中的影响力系数排名分别是第 1 位、第 3 位、第 3 位、第 4 位，排名均处于前列，可见林业产业在中、美、加、俄、澳 5 国的经济发展过程中的拉动作用比较明显。其中，中国林业产业的影响力系数值最大，其次是俄罗斯，两国的林业产业影响力系数均超过了全社会平均水平的 20% 以上，说明中国与俄罗斯的林业产业发展对社会生产具有非常大的辐射力。

3.2  感应度系数分析

2014 年中国林业产业的感应度系数为 0.9279，低于社会平均感应水平的 0.08%，如表 4 所示。中国林业产业感应度系数在 18 个产业中排名第 7 位，处于中等水平，说明中国林业产业对国民经济的推动作用较弱。美国、加拿大、俄罗斯和澳大利亚的林业产业感应度系数依次为 0.8693、0.9072、0.7720、0.7342，均低于社会平均水平。美、加、俄、澳 4 国林业产业在 18 个产业中的感应度系数排名分别是第 9 位、第 9 位、第 10 位、第 14 位，处于中偏下水平，说明各国林业产业对国民经济发展的制约作用较低。对比表 4 可知，中国林业产业的感应度系数最接近社会平均水平，加拿大次之，但均未超过社会平均感应水平。说明 5 国的林业产业对国民经济其他产业的推动作用较弱，尚未达到所有产业的平均水平。

3.3 交叉关联度分析

综合考察影响力系数与感应度系数，可以了解产业间的关联情况。根据影响力系数和感应度系数大小进行分类，以社会平均值 1.0 为界，将影响力系数 感应度系数分为 4 类，即赫希曼判别标准。将中国、美国、加拿大、俄罗斯和澳大利亚 5 国的林业产业的影响力系数及感应度系数分别表示在分割的 4 个象限中。如图 1 所示，2014 年中国、美国、加拿大、俄罗斯和澳大利亚 5 国的林业产业均处于影响力系数大于平均值 1 而感应度系数小于平均值 1 的象限中，具有强辐射、弱制约的特性，属于“最终需求型产业”，终端产业特征明显。这说明，林业产业对其他产业部门形成需求拉动，而其他产业部门对林业产业的产品供给依赖程度较低。

4 结论与政策建议

4.1 结论

为了揭示中国林业产业发展现状及其特点，本文基于 IOM 对中国林业产业的产业关联及波及效应进行分析，并与世界林业大国进行横向比较，得出如下结论：（1）从后向完全关联效应来看，中国林业产业需求拉动作用明显，关联广泛。中国林业产业与所有产业均有后向关联，与第二产业（特别是制造业）保持着较高的后向关联程度，对第三产业的依赖程度较低；与世界林业大国相比，中国林业产业的平均完全消耗量是其他国家的 2 倍，对自身的完全消耗较高且几乎为其他国家的 3 倍左右。（2）从前向完全关联效应来看，中国林业产业供给推动作用显著，去向多元。中国林业产业与所有产业均有前向关联，对第二产业（制造业、建筑业）有着较大的完全贡献程度，但对第一产业的贡献程度较小；与世界林业大国相比，中国林业产业的完全分配量是其他国家的 3～4 倍。 （3）从产业波及效应来看，中国林业产业属于强辐射、弱制约的影响关联型产业。中国林业产业影响力系数大于 1 而感应度系数小于 1，中国林业产业对国民经济其他产业部门的拉动作用高于推动作用；林业产业的影响力系数高于全社会平均水平，意味着当林业产业快速发展时，可以有利于带动国民经济其他产业部门的发展；而林业产业的感应度系数低于全社会平均水平，说明林业产业对国民经济波动影响程度较低，或推动作用不明显；与世界林业大国相比，各国产业波及效应相似，影响力系数明显高于感应度系数，均具有明显的最终需求性产业性质。

4.2 对策建议

4.2.1 加大林业发展的政策支持力度，充分发挥林业产业的拉动效果 鉴于林业产业与国民经济各产业均存在着广泛的技术经济联系，以及需求拉动作用等特点，国家应加大政府财政投入，实行税收优惠政策和金融政策，拓宽林业产业的资金来源渠道，推进资本市场支持林业产业发展，充分发挥林业产业对于促进生态建设、加快产业发展、应对气候变化、实现碳中和等方面的作用。

4.2.2 注重产业链内各环节的资源整合，推进林业产业多产业融合发展 林业产业的前向、后向完全关联均以第二产业（特别是制造业）和第三产业为主；因此，林业产业应注重其产业链上下游相关产业各环节的资源整合，确保林业产业与产业链上下游相关产业的协调发展。一方面，继续加强与制造业的融合发展，但要注意优化产业结构，合理利用林业资源，提升林业的经济与生态效益；另一方面，积极探索林业与第三产业内部各行业，如旅游、交通运输、金融保险、批发零售贸易等的融合发展途径，加深林业产业与第三产业的技术经济联系。

4.2.3  转变经济发展方式，打造“林业+制造业+N”的多元发展模式 林业产业作为一个强辐射、弱制约的影响关联型产业，发展林业产业可以带动国民经济相关产业的发展，但也可能对国民经济起到制约作用。因此，应借鉴世界林业大国的有益经验，加强国际交流合作，提升中国林业产业的科技含量，降低生产消耗，提高产业附加值；同时重视林业与优势产业的结合，创新产业融合模式，如“林业+制造业+旅游”，借助各地文化优势以及丰富的林业资源，打造森林生态公园，推进生态文明建设，以及“林业+制造业+出 口”，推广地方特色林产品如竹木藤草工艺品、菌菇产品、林工产品等的生产与出口，提高中国林业产业国际知名度。

参考文献：

[1]黄桂田，徐昊. 中国钢铁的产业关联效应及国际比较 基于投入产出表的研究[J]. 经济问题，2018，471（11）：1 8.

［2］张雨竹，王玉芳，宫力平. 黑龙江省非木质林产品产业与林业产业结构关联分析[J]. 林业经济，2016，38（2）：68 74.

［3］李秋娟，陈绍志，赵荣. 中国林业产业关联分析及未来发展预测[J]. 林业经济，2018，40（3）：11 15.

［4］李宇佳，刘笑冰. 北京市林业产业关联和结构升级研究[J]. 林业经济问题，2019，39（2）：218 224.

［5］王燕，王哲. 基于投入產出模型的新疆旅游业产业关联及产业波及分析[J]. 干旱区资源与环境，2008（5）：112 117.

［6］KIES U， MROSEK T， SCHULTE A. A Statistics-Based Method forCluster Analysis of the Forest Sector at the National and SubnationalLevel  in  Germany[J]. Scandinavian  Journal  of  Forest  Research，2008，23（5）：445 457.

［7］尹劍锋，王兆君. 国外林业产业集群研究综述[J]. 世界林业研究，2013，26（5）：8 12.

［8］陈文汇，刘俊昌，许单云. 基于投入产出模型的林业产业发展动态分析[J]. 林业经济问题，2012，32（3）：236 242.

［9］SUH J. The role of the forestry industry for the success of communityforestry：  a  comparative  input –output  analysis  across  India  and  thePhilippines[J].  Journal  of  the  South  African  Forestry  Association，2014，76（1）：29 36.

［10］丁胜，廖浪涛，温作民，等. 江苏林业产业发展的关联效应分析[J].  南京林业大学学报（自然科学版），2013，37（2）：118 122.

［11］耿献辉. 中国木材加工及家具制造业：结构与关联 基于投入产 出 表 的 实 证 分 析[J]. 林 业 经 济 问 题 ， 2009， 29（6）：519 523.

［12］蒋业恒，陈勇，张曦. 中国林业产业发展与变化分析 基于世界投入产出表的实证研究[J]. 林业经济，2018，40（1）：44 49，55.

［13］ZHANG K， YUAN B L. Dynamic Change Analysis and Forecast ofForestry-based Industrial Structure in China Based on Grey SystemsTheory[J].  Journal  of  Sustainable  Forestry， 2019， 39（12）： 1 22.

［14］许单云. 我国森林资源投入产出模型及应用研究[D]. 北京：北京林业大学，2013.

［15］TRINH  B，  HUNG  D  M，  QUOC  B.  Forestry  Sector  and  Policies  onSustainable Development in Vietnam： Analyze from the Input–OutputModel[J]. International  Journal  of  Social  and  AdministrativeSciences，2019，4（2）：253 266.

［16］于畅，张华星，王溦兰，等. 中国林产工业产业关联与波及效应分析 基于投入产出模型的国际比较[J]. 世界林业研究，2020，33（5）：76 81.

［17］程留贝，杨思崟，刘秋金，等. 基于产业关联模型的中国林业产业的经济贡献研究[J]. 中国乡镇企业会计，2021（12）：7 11.