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天保工程区农户林业生产技术效率的影响因素

第一篇：天保工程区农户林业生产技术效率的影响因素天保工程区农户林业生产技术效率的影响因素摘要：天然林资源保护工程(简称天保工程)于1998年开始试点，2000年正式实施，全面禁止了长江上游、黄河上中游地区的天然林商品性采伐，取得的生态效益非常显著。本文利用2009年重庆市武隆县天保工程区农户林业生产的实证数据，采用数据包络分析和回归分析，测度了样本农户的林业生产技术效率，并对影响因素进行了分析。关键词：天保工程区；林业生产技术效率；数据包络分析选取样本2010年8月，笔者参与的“集体林权制度改革和国家公益林区划背景下天然林资源保护工程后续政策研究”课题组随机选取了武隆县的仙女山镇和白马镇2个镇为调研对象。在调研过程中采用简单随机抽样的方式选取每个镇中的2个村，之后对农户进行随机入户调研，每个村选取12～13户，共得到51户样本农户的数据。研究方法与指标选择2.1研究方法数据包络分析(dataenvelopmentanalysis，简称DEA)是一种非参数规划力一法，具有对多输入多输出的复杂系统问题进行研究的优势。A.Charnel等在1978年首先提出了DEA的基木模型——C-R模型，用于评价部门问的相对有效性。1984年，R.D.Banker等又提出了BC2-模型。之后，有关该理论的研究不断深入，新的模型不断涌现，如C2CS2模型,C2W模型、C2WH模型等相继被提出。DEA的基木思想是建立一个数学规划模型，评价各决策单元的相对有效性。通过数据包络分析所测出的生产效率可以分解为纯技术效率来源:花木网和规模效率两部分。由于在林业生产过程中，农户的多投入和多产出均具有不同的单位体系，而DEA方法无需对投入产出指标进行无量纲化处理，也无需建立投入和产出之间关系的显性表达式，因此，此种方法具有较强的客观性。同时，由于BC2模型在C2R模型的基础上引入了可变规模报酬，从而更接近于实际情况。因此，根据本研究的目的，笔者选取可变规模报酬假设下的DEA模型所得到的纯技术效率作为研究内容。2.2指标选择在变量选取方面，本研究选取2009年样本农户家庭的林业现金收入(元)和薪柴用量(kg)作为产出变量，其中林业现金收入具体包括林下种植业收入、林下养殖业收入、经济林产品收入和林地联合经营收入等。在投入指标方面，选取样本农户家庭在2009年经营的林地面积、林业资金投入和林业投工量3个要素，其中林业资金投入是种苗、肥料、农药、机械、雇工和基本建设等费用的总和。借鉴前人对农户生产技术效率进行研究的指标体系，本研究确定了10个影响农户林业生产技术效率的因素。数据描述及结果分析此次调研所涉及的户主平均年龄为49岁，接受过初中及以上教育程度的户主数量占总数量的45%，户主具有在外务工经验的比率为23.53%。51户家庭中共有人口202人，平均每户拥有林地3.75宗，林业收入占家庭总收入比重的平均值只有7.1%，而种植业和养殖业收入占家庭总收入比重的平均值达到52.3%。在所调研的51户样本农户之中，有22户表示在经营天保工程区内的林地时其生产过程受到了政策限制。3.1测算技术效率本研究利用DEAP2.1软件对农户林业生产技术效率进行了测算，其分布状况为:技术效率值在0.8～1.0的有11户，技术效率值在0.6～0.8的有1户，技术效率值在0.4～0.6的有6户，技术效率值在0.2～0.4的有1户，技术效率值在0.2以下的有32户。在可变规模报酬下，农户林业生产技术效率的平均值只有0.365，表明天保工程区内的农户林业生产技术效率损失极为严重，在现有的技术水平上，如果消除技术损失，产出还能增加63.5%。统计结果显示，技术效率有效的农户家庭为10户，高于平均值的农户家庭只有18户，占35.3%，而大部分农户的技术效率低于0.2，各农户家庭之间在林业生产过程中技术效率差异较大。3.2影响因素分析笔者利用10个影响因素作为相应的解释变量，运用所建立的回归模型和SPSS17.0软件，通过多元回归对各影响因素对技术效率的影响程度进行研究。通过分析，得出F统计量的值为8.695，概率值P为0.000，小于α=0.01，说明回归方程高度显著。同时，R2=0.685，说明所选取的各因素对天保工程区农户林业生产技术效率具有一定的解释能力。标准回归系数是将原数据减去对应变量的均值后再除以该变量的标准差而得到的，它将自变量的量纲统一标准化，因此可以根据该数值的大小来比较各自变量在回归方程中的影响程度。结语本研究借助重庆市武隆县农户的调查数据，利用数据包络分析和回归分析的方法测算和分析了天保工程区农户的林业生产技术效率及其影响因素。研究发现:天保工程区内农户林业生产过程中存在严重的技术效率损失，平均技术效率值只有0.365。在所有影响因素