要素投入驅動、產業結構升級與林業經濟增長的空間效應解析*
——以黑龍江省重點國有林區為例

張 濱 呂潔華

(東北林業大學經濟管理學院 哈爾濱 150040)

林業經濟增長是林業事業發展過程中的重要議題，如何有效推動林業經濟增長與林業經濟轉型升級一直是國有林區改革過程中所面臨的核心問題。隨著“天保工程”等林業政策的實施，森林資源開發利用受到了諸多限制，以木質林產品為主的勞動密集型林業經濟發展模式幾近崩潰，以非木質林產品為主的資本密集型林業產業布局尚未完成，國有林區林業經濟發展面臨著新的挑戰。在這種情況下，《林業產業發展“十三五”規劃》中提出“推進林業產業集聚發展，通過優化生產要素、調整產業結構等途徑來完成經濟轉型和升級”。為了響應國家林業產業發展號召，黑龍江省重點國有林區也發布了《黑龍江省森工重點國有林區經濟和社會發展“十三五”規劃綱要》，提出在林業總產值和增加值顯著提高的目標下，推進林業產業向生態產業、非木質林產品產業和境外森林資源開發3個方向轉型，形成林業產業轉型新格局。

實際上，自“天保工程”實施后，黑龍江省重點國有林區積極嘗試經濟體制改革與經濟結構轉型，林區開始出現經濟穩定增長、結構調整加速、轉型發展路徑日漸清晰等良好發展勢頭，但是，“天保工程”等林業政策所帶來的負面沖擊無法在短時期內得到有效修復，林區林業經濟發展仍存在很多問題。一是全面停伐后，林業局收入減少，職工收入增長緩慢，產生了大量剩余勞動力； 二是“天保工程”資金投入使得林業經濟發展產生了極大的外部依賴性，林業經濟增長嚴重缺乏內生動力； 三是森林資源利用模式尚未完全轉變，林區資源優勢、生態優勢依然無法有效轉化為經濟優勢； 四是林業產業布局不盡合理，主導產業不突出，產業規模化、集約化的發展潛力還沒有釋放出來。那么，如何解決上述問題，推動林業產業結構轉型升級，形成林業經濟發展新格局？這一系列問題都可以歸結為林業經濟增長問題和林業經濟轉型問題，在眾多解決方案中，從空間效應角度解析林業經濟增長問題，為破解林業經濟發展困境提供了新思路。本文從空間角度出發，探討要素投入、產業結構升級在空間層面對林業經濟增長存在怎樣的影響效果，是否存在不同形式的空間效應，以及產生空間效應的內在原因和表現形式。

圍繞林業經濟增長過程中的空間效應與投入產出等問題，現有文獻已經呈現較為豐富的研究成果。大部分學者認為資源稟賦、要素投入、空間區位、林業產業集聚、林業產業結構等對推動林業產出增長具有顯著影響(孔凡斌等， 2013； 魏素豪等， 2017； 程鵬飛等， 2018)，勞動力和資本仍是推動林業產出增長的主要影響因素，并且具有規模報酬遞增的特征(胡晨沛， 2017)，林業投資主要在短期內有效拉動林業經濟增長(才琪等， 2015)； 林業產業結構變動同樣是林業經濟增長的重要動力來源(羅小鋒等， 2017)，急需通過產業結構調整與產業升級等方式推動林業經濟增長(曹玉昆等， 2018； 劉鐵鐸等， 2018)，通過產品深加工等產業升級方式提高木材的附加價值(Sandbergetal.， 2014)，或者通過發展森林旅游業有效帶動經濟增長(譚益民等， 2012)。林業資本和勞動力投入的增加對我國林業產出增長的貢獻率逐漸降低(李研等， 2018)。林業產業集聚不僅對林業經濟增長存在顯著影響，也與很多因素存在潛在關系，林業產業集聚與就業趨勢存在密切聯系，投資補貼、基礎設施狀況等也對林業產業集聚有很大影響(Kleinetal.， 2009； Kiesetal.， 2010)，林業產業集聚對投資的影響最大(汪浩， 2011)。也有學者認為林業資源稟賦對林業產業集聚有顯著的非空間正向影響，人力資源條件則有顯著的空間負向影響(魏肖杰等， 2018)，林業產業間的共生關系有助于提升林業系統穩定性和經濟效益(Karlssonetal.， 2008)。另外，相關學者對黑龍江省重點國有林區林業經濟發展的實證研究顯示，人均林業總產值和人均林業增加值均存在顯著的空間正自相關，但是空間集聚水平較低(趙曉光等， 2016； 2017)，黑龍江省的林業產業結構變動對林業經濟增長的貢獻較大(鐘艷等， 2011)，勞動力和資本是推動黑龍江省國有林區林業經濟增長的主要動力(潘啟英等， 2018)。

上述研究成果表明要素投入、產業結構升級等能夠有效解釋林業經濟增長，空間區位與林業經濟增長也存在密切聯系，大部分研究利用全局或局部自關聯Moran指數，缺乏考慮不同因素的交叉影響，空間溢出效應的解析也沒有從根本上回答空間溢出效應的本質是什么。從林業經濟增長的機理來看，勞動力、資本、森林資源等投入要素增加是推動林業經濟增長的主要原因，同時，產業結構的轉型升級也會優化林產品產出結構，從而帶動林業經濟增長； 將空間因素引入林業經濟增長問題時，由于存在空間依賴關系和空間異質性，生產要素和相關信息具備空間流動條件，有利于資源的合理配置，進而衍生出林業經濟增長過程中的空間關聯效應、空間集聚效應和空間溢出效應等內容，空間關聯表明空間區位對林業經濟增長存在影響，空間集聚會產生“中心-外圍”等問題，從而產生以空間溢出效應為主的外部經濟。本文在上述研究和機理分析的基礎上，將交叉Moran指數引入空間關聯分析和空間集聚分析中，證明要素投入、產業結構升級對林業經濟增長存在空間交叉關聯和空間集聚影響； 進而建立空間回歸模型，討論要素投入、產業結構升級在林業經濟增長過程中的空間溢出效應及其表現形式，為推動黑龍江省重點國有林區林業經濟增長與林業產業轉型升級提供一定的參考依據。

1)由于林業投資統計口徑變化，缺少2003—2010年林業投資完成額，利用2011—2017年40個林業局林業固定資產投資額和林業投資完成額的平均比例關系，對林業固定資產投資額乘以平均比例系數1.594 6以替代缺失數據。

1 模型、數據與變量說明

1.1 Moran指數

Moran指數是觀測值與關聯指標空間滯后值的相關系數(Moran， 1950)。考察全局空間關聯效應時，可以計算全局自關聯Moran指數I和全局交叉關聯Moran指數Ixy，在Moran散點圖上根據散點分布和Moran指數判斷觀測值與關聯指標之間是否存在顯著的空間關聯效應。考察某一特定區域與鄰近區域之間的空間集聚特征時，可以計算局部自關聯Moran指數Ii和局部交叉關聯Moran指數Ii,xy，以判斷是否存在空間集聚效應以及哪些指標對空間集聚存在顯著影響(Anselin， 1995)。

Moran指數大于0時表示正相關，即高值被高值包圍或低值被低值包圍； 小于0表示負相關，即高值被低值包圍或低值被高值包圍； 接近0時表示隨機空間分布，不存在空間關系。

對Moran指數的可靠性進行統計檢驗時，標準化Moran指數為Z統計量(方差是n次隨機生成，伴隨概率是偽P值，n越大誤差越小，本文取n=999)，Z服從漸進標準正態分布。

1.2 空間面板回歸模型

空間面板回歸模型是探討空間溢出效應的有效方法(Elhorst， 2014)，一般形式如下：

式中：Y是因變量向量，X是自變量矩陣，W是空間權重矩陣，ξ是殘差向量，ε是白噪聲向量且服從均值為0、方差為σ2In的正態分布(0是零向量，In是單位矩陣)，β是非空間項系數，δ、ρ和λ表示空間項系數，u和v表示固定效應和隨機效應。

當λ=0，ρ=0,δ=0時，為普通面板回歸模型(ordinary least square，OLS)；

當λ=0，ρ≠0,δ=0時，為空間自回歸模型(spatial auto-regression model，SAR)；

當λ≠0，ρ=0,δ=0時，為空間誤差模型(spatial error model，SEM)；

當λ=0，ρ≠0,δ≠0時，為空間杜賓模型(spatial Durbin model，SDM)。

在對比不同模型時，除了R2、T值等常見統計量，還包括對數極大似然值(log likelihood)、判斷使用SAR還是SEM的拉格朗日乘數(Lagrange multiplier，LM)和穩健拉格朗日乘數(robust Lagrange multiplier，R-LM)； 似然比(likelihood ratio，LR)和沃爾德檢驗(Wald test)則是判斷SDM是否優于SAR和SEM； 豪斯曼檢驗判斷使用固定效應還是隨機效應； 進一步基于LeSage等(2009)的方法可以將變量的邊際效應分解為本地效應和溢出效應。

1.3 數據來源與變量說明

數據來源于2003—2017年《中國林業統計年鑒》和龍江森工集團內部統計資料，樣本量600個(15年40個林業局)。林業經濟發展水平用林業總產值(Y)表示； 要素投入包括勞動力、投資和森林資源稟賦，其中林業勞動力用在崗職工人數(L)表示，林業投資用林業固定資產投資額和林業投資完成額(K)表示1)，森林資源稟賦用森林管護面積(F)表示1)； 產業結構升級(industrial structure upgrading，ISU)則通過木質-非木質產業結構表示，借鑒徐德云(2008)設計的產業結構升級指標，將產業結構升級定義為ISU=木質產業產值比重+非木質產業產值比重*2，ISU∈[1,2]。對林業總產值、林業投資分別剔除物價影響(以2003年黑龍江省CPI為基準)。另外，空間權重矩陣使用一階“后”相鄰矩陣(W)，“后”相鄰是指2個區域有共同邊界或頂點(相鄰取1，不相鄰取0)。描述性統計見表1。

表1 各變量的描述性統計結果Tab.1 Descriptive statistical results of variables

在計算空間關聯效應和空間集聚效應時，林業總產值(ΔY/Y，單位：%，下同)、勞動力投入(ΔL/L)和林業投資(ΔK/K)采用年增長率，森林管護面積取自然對數(lnF)； 在計算回歸模型時，對主要投入產出指標取自然對數； 產業結構升級均使用ISU。另外，自變量間的相關系數均為中低度相關，內生性問題對結果影響較小。

1)森林管護面積是指森林資源管理、保護、培育和利用等活動所對應的森林面積，其中包括人工培育、養殖等林下多種經營活動所對應的森林面積，因此，以森林管護面積衡量森林資源稟賦水平明顯優于森林面積。另外，森林管護面積數據連續性和穩定性較好，受投資、勞動力的干擾較小，具有良好的替代性。

2 結果與分析

2.1 空間關聯效應

計算2017年林業總產值增長率的全局自關聯Moran指數(Geoda軟件)，圖1(a)顯示40個林業局存在3個明顯的離群值(葦河、山河屯、鐵力)，導致Moran指數為-0.024 1(偽P=0.448 0)； 從圖1(a)來看大部分林業局都比較集中，剔除離群值后，如圖1(b)所示，修正后的全局自關聯Moran指數為0.271 8(偽P=0.001 0)，即2017年林業總產值增長整體上存在顯著的空間關聯效應。

圖1 2017年林業總產值增長率(ΔY/Y)全局自關聯Moran散點分布Fig.1 Global auto-correlation Moran scatter distribution of forestry gross output growth rate(ΔY/Y) in 2017

同理，計算全部Moran指數，當存在圖1中情況時也剔除相應離群值(表2)。從林業總產值增長的全局自關聯Moran指數來看， 2004—2017年林業局林業總產值增長整體表現為顯著的正向空間自關聯； 從全局交叉關聯Moran指數來看，大部分在0.10顯著性水平上成立，其中，林業投資增長、森林管護面積、產業結構升級與林業總產值增長之間整體上為正的空間交叉關聯，勞動力投入增長與林業總產值增長之間整體上為負的空間交叉關聯。剔除離群值后，林業總產值增長整體存在顯著空間關聯效應，林業總產值增長不僅顯著受周圍林業局林業經濟增長影響，還暗示對投資、產業結構升級和森林管護面積有較強的依賴性，與勞動力增長的負向交叉關聯效應反映出勞動力投入存在冗余。空間全局Moran指數結果意味著林業經濟增長過程中存在空間集聚和空間溢出等問題。

表2 全局自關聯和交叉關聯Moran指數(修正后)①Tab.2 Global auto-correlation and cross-correlation Moran indexes (Adjusted)

2.2 空間集聚效應

為驗證林業經濟增長是否存在顯著的空間集聚效應，計算2017年40個林業局局部Moran指數(表3)。從局部Moran指數值來看，林口、鐵力、美溪、紅星、葦河5個林業局均存在顯著的空間相鄰特征(Moran指數大于0.10或者小于-0.10)，其他林業局也在不同程度上存在空間集聚或空間分散特征，其中，ΔY/Y-ΔY/Y、ΔY/Y-ISU的高增長空間集聚均以綏棱為中心，ΔY/Y-ΔL/L主要以綏棱、沾河、湯旺河、雙鴨山為中心，ΔY/Y-ΔK/K主要以綏陽、大海林、穆棱為中心，ΔY/Y-lnF主要以通北、綏棱、八面通為中心(0.10顯著性水平)。

表3 局部Moran指數及其分類①Tab.3 Local Moran indexes and classifications

從40個林業局Moran指數的正、負值來看，ΔY/Y-ΔY/Y的空間相鄰特征中空間集聚和空間分散各有20個林業局，林業經濟增長存在局部空間集聚特征； ΔY/Y-ΔL/L主要是空間分散特征，ΔY/Y-ΔK/K、ΔY/Y-lnF、ΔY/Y-ISU主要是空間集聚特征(正值個數大于負值個數)。另外，在0.05、0.10、0.20和0.30顯著性水平上對集聚特征進行分類，結果表明： 除ΔY/Y-ΔL/L外，其他Moran指數在 0.05和0.10顯著性水平上空間集聚特征整體不顯著，在0.20和0.30顯著性水平上空間集聚特征逐漸清晰。結合40個林業局的空間地理位置，在0.30顯著性水平上考察空間集聚趨勢，林業總產值增長呈現較為顯著的“高增長”包圍“低增長”的空間集聚特征，即40個林業局內部地區林業總產值增長緩慢，外圍地區增長較快； 勞動力投入所帶來的空間分散效應最為明顯(a+bc+d)。

空間集聚分析結果表明黑龍江省重點國有林區林業經濟增長的空間集聚特征相對較弱，即空間集聚效應正處于開始形成的階段。從增長集聚形成動因來看，勞動力的流動(負向交叉關聯和空間分散)使得人力資源得到合理配置，提高了人均勞動生產率，對林業總產值增長集聚有顯著的帶動作用(0.10顯著性水平)； 林業投資和森林資源的空間流動性較差，存在非生產性林業投資和純粹的森林管護活動，從而對林業總產值增長集聚的推動作用較弱； 產業結構升級反映林業生產結構變化，產業結構升級尚未完成，無法形成有效的規模經濟以帶動林業經濟增長的空間集聚。

2.3 空間溢出效應

林業經濟增長的普通面板回歸模型(OLS)、空間自回歸模型(SAR)、空間誤差模型(SEM)和空間杜賓模型(SDM)如表4所示。從林業經濟增長的普通面板回歸模型來看，應建立固定效應模型，回歸系數依次為： 林業產業結構升級(1.161 2)、森林管護面積增加(0.954 1)、林業投資增長(0.251 3)、勞動力投入增長(-0.301 3)，與之對應， 2003—2017年40個林業局產業結構升級、森林管護面積、林業投資、勞動力投入的年平均變化量分別為0.023 8(單位： 1)、0.488 2%、8.967 6%、-3.421 7%，乘以回歸系數得到對應變量年平均貢獻率依次為0.027 6%、0.465 8%、2.253 6%和1.031 0%，在不考慮空間效應的前提下，現階段驅動林業經濟增長的核心動力仍是林業投資和勞動力投入，森林管護與產業結構升級的貢獻率相對較小。

表4 林業經濟增長的面板回歸結果①Tab.4 Panel regression results of forestry economic growth

將空間因素引入面板回歸模型中，建立空間自回歸模型(SAR)和空間誤差模型(SEM)以探討林業總產值增長是否存在空間溢出效應。SAR假定空間溢出效應僅存在于因變量，SEM假定空間溢出效應通過誤差形式表現出來。LM值和R-LM值顯示SAR優于SEM，相關統計指標也表明固定效應最佳。此時，空間自回歸固定效應模型中林業總產值空間項的系數為0.530 0，即外圍林業局林業總產值每增長1%，將平均帶動本地林業局林業總產值增長0.530 0%，林業總產值增長存在顯著的空間溢出效應，有必要進一步探討因變量的空間溢出效應是否源于自變量的空間溢出效應。

建立空間杜賓模型(SDM)以探討要素投入、產業結構升級是否存在空間溢出效應。LR值和Wald檢驗顯示SDM優于SAR和SEM，同樣固定效應最佳。從回歸系數來看，除勞動力的非空間項外，其他系數均通過T檢驗，要素投入、產業結構升級均存在本地效應和溢出效應。另外，SDM同樣表明林業總產值存在空間溢出效應。

對比上述模型結果，可以發現隨著空間項的引入，空間面板回歸模型中自變量對因變量的解釋能力逐漸增強，空間杜賓模型表明要素投入、產業結構升級和林業經濟增長均存在空間溢出效應。由于空間杜賓模型中回歸系數包含滯后效應、反饋效應等，所以本地效應、溢出效應與非空間項、空間項系數略有不同。因此，需要對空間杜賓固定效應模型的邊際效應進行分解重構，將邊際效應轉化為直接效應和間接效應，以準確衡量空間溢出效應(表5)。一般認為，直接效應是本地效應，即要素投入、產業結構升級對林業局自身林業經濟增長的邊際效應，間接效應是溢出效應，是受外圍林業局的邊際效應。

從表5來看，空間杜賓模型中自變量的溢出效應均明顯大于本地效應，即要素投入、產業結構升級主要通過空間溢出效應發揮作用； 通過對比OLS固定效應系數(表4)與總效應系數，表明空間項的引入重新解析了要素投入與產業結構升級的邊際效應； 另外， 2003—2017年勞動力、林業投資、森林管護面積、產業結構升級的年平均貢獻率分別為2.097 2%、2.231 1%、0.889 8%和0.021 1%，與OLS相比，勞動力投入、森林管護面積的年平均貢獻率顯著增大，林業投資增長、產業結構升級的年平均貢獻率略微降低，平均貢獻率總和的變大在于模型解釋能力增強，即空間杜賓模型能更好地解釋林業總產值增長，突顯空間溢出效應的重要性。空間溢出效應的存在表明林業經濟增長過程不是封閉的而是開放的，林業局之間的“聯系”對林業經濟增長產生了很大影響，林業經濟增長過程中存在顯著的外部經濟。

表5 空間杜賓模型的邊際效應分解①Tab.5 Decomposition of marginal effects in spatial Durbin model

一般情況下，空間溢出效應主要通過要素流動和知識溢出表現出來。國有林區經營管理體制的特殊性導致生產要素在林業局之間的流動性很小，即要素流動不是空間溢出的主要來源，黑龍江省重點國有林區要素投入與產業結構升級的空間溢出主要屬于知識溢出，即林業局之間相互學習、模仿、競爭，既有為滿足現實發展需求的主動獲取，也有源于林業政策實施的被動接受。從生產內容與經營模式來看，隨著林業保護政策的實施，林業生產內容整體上已經調整為以非木質林產品生產為主、木質林產品加工為輔，各個林業局生產內容與經營模式趨于一致； 從勞動力-資本結構來看， 2003年40個林業局勞動力-投資比值的標準差為0.421 9(人·萬元-1)， 2017年為0.093 1，勞動力-投資結構差異顯著降低； 同樣，木質-非木質產業結構的標準差由0.127 2降為0.050 4(單位： 1)，產出結構差異顯著降低，產業結構升級得到同步發展。因此，黑龍江省重點國有林區林業經濟增長的空間溢出效應本質上是知識溢出，具體表現在3個方面： 生產內容與經營模式的同化、要素配置結構的趨同、產業結構升級的同步，并且在知識溢出過程中伴隨著林業經濟增長的空間關聯效應與空間集聚效應。

3 結論

黑龍江省重點國有林區林業經濟增長存在顯著的空間關聯效應，并開始形成高增長包圍低增長的空間集聚效應； 要素投入、產業結構升級和林業總產值增長均存在顯著的空間溢出效應，并且主要通過知識溢出的形式表現出來，空間溢出效應作為間接效應，相比本地效應，對推動林業經濟增長具有更強的驅動效果； 森林管護面積和產業結構升級對林業經濟增長有較為顯著的邊際作用，但是勞動力和資本投入仍是推動林業經濟增長的核心動力。另外，林業勞動力存在投入冗余，亟需通過勞動力轉移與產業結構升級吸收剩余勞動力。考慮到要素投入結構與產業結構的實際變動，現階段黑龍江省重點國有林區林業經濟增長仍屬于典型的要素投入驅動型，并且開始從“勞動密集型”向“資本密集型”過渡。

黑龍江省重點國有林區林業經濟增長過程中的空間溢出效應屬于知識溢出為主的空間趨同，這種外部經濟必須借助信息傳遞才能實現，因此，提升林業經濟增長的空間效應可以通過林業局之間的知識傳遞、交流學習帶動林業優勢產業集聚收斂，形成規模經濟和新的林業經濟增長極。同時，通過優化要素投入結構，引導林區職工創新就業，將生態建設與林業多種經營緊密結合，充分發揮國有林區森林資源稟賦優勢，實現非木質林產品產業的規模化、集約化，深化產業轉型升級，進一步增強國有林區林業經濟的內生增長動力，從要素配置、產業結構、空間區位等多個方面共同促進國有林區林業經濟增長。