一、研究方法及样本数据
1．研究方法设计
本文以多部门经济模型为框架，构建产业结构变动对林业经济增长贡献的理论模型。首先，构建如下模型：Rt=ΔAt*Gt（1）其中，Rt表示产业结构变动对林业经济增长的贡献程度；At表示由t年的林业行业内部各个部门的产值占本年林业行业总产值的比重所构成的向量，Gt表示由t年的林业产业内部各部门产值的增长率所构成的向量。这里，有ΔAt=At–At-1（2）根据式（1）和式（2），我们可以计算历年我国各地区产业结构变动对林业经济增长的贡献程度Rit，其中，i表示地区。另外，由任意年的各地区产业结构变动对林业经济增长的贡献Rit的平均值AvRt占当年当地的林业行业总产值的平均增长率Kit的比重可表示为当年当地经济增长率中的产业结构变动所占份额，记为Mi，即Mi=AvRt/Kit（3）
2．样本选取与数据来源
木竹采运业是重要的林业行业之一，但考虑到2004年以前我国有许多省市的木竹采运业生产总值的数据缺失，于是本文选取2004年~2011年的数据为研究样本。同时，由于宁夏、青海和西藏这三个地区的林业生产总值相对其他地区而言非常小，因此本文将这三个地区剔除。综上所述，选取2004年~2011年我国27个省、市、自治区林业部门的相关数据为样本，数据指标包括历年各地区的林业生产总值、林业行业内部第一、二、三产业的生产总值。为了消除价格因素的影响，使实证结果更加符合实际，本文以2004年为基期，根据各类林业生产总值指数进行平减处理。
二、实证结果分析
1．产业结构对林业经济增长的贡献
根据式（1）和式（2），并利用本文搜集的数据样本，计算历年各地区产业结构变动对林业经济增长的贡献程度（Rit），结果见表1。由表1可知，历年我国各地区产业结构变动对林业经济增长的贡献存在明显差异。以2011年为例，R值最大的地区为上海（1.418），最小的地区为广西（0.003），两者相差悬殊。2011年全国的R值均值为0.209，表明当年的平均R值处于较低水平，而且方差为0.137，表明各地区R值离散性较强。根据2011年R值的大小，将全国分为3类地区，第一类包括上海、江苏和四川，R值均超过0.7；第二类包括辽宁、山东、广东、海南和黑龙江，R值均在0.1和0.7之间；其余为第三类。从历年R值的方差值可以看出，全国各地区产业结构变动对林业经济增长的贡献在不同的年份也都表现出较强的离散性，而且不同年份的R值方差之间存在较大差异，尤其是2006年R值的方差达到最大（0.774），而而2007年R值的方差又跌入谷底（0.101），可见不同年份产业结构变动对林业经济增长贡献的省际差异非常显著。2007年之后，R值的方差相对往年有明显减小，原因可能是2006年天然林保护工程的大量实施对大部分地区的林业经济发展带来影响，促使各地区林业经济发展不断收敛。
2.林业产值增长率中产业结构变动所占份额
根据式（3），计算各地区林业产值增长率中产业结构变动所占份额，结果见表2。从表2可以看出，我国各地区产业结构变动对林业经济增长率的贡献值也存在显著差异，全国M值平均值为5.317，而地区最小值只有1.064（海南），最大值则达到13.001（山西），两者相差悬殊。我们也将M值分为三类：第一类包括北京、河北、上海、山东、山西、云南6个地区，M值都超过8.0，第三类包括广东、海南、安徽、黑龙江、湖北、陕西和新疆，M值都低于3.0，其余为第二类，M值都处于中等水平。M值与R值不同，它表现为林业行业内部各部门的差异性增长，其大小受到林业产业结构变动和林业经济水平等多方面因素的影响，而且林业政策、林业投资和宏观水平等因素也都是影响M值的重要因素。从式（3）可以直观地看出，M值大小与林业经济增长水平之间存在反比例关系，即M值与G值成一定的反比关系。因此，政府在实施林业政策时要统筹林业各部门的发展，达到共同发展。
三、结论
产业结构变动对林业经济增长带来重要影响，本文实证分析了我国各地区产业结构变动对林业经济增长的贡献，并着重探讨了何种贡献的区域异质性，认为产业结构优化对林业经济有显著的促进作用，并且因地区而异；同时，各地区产业结构变动对林业经济增长率的贡献与林业经济增长之间成反比，意味着林业经济增长率的降低有利于产业结构调整。因此，我国在实行林业产业政策时要统筹兼顾，力争林业经济“又好又快”发展。
作者：潘炜栋 单位：浙江财经大学 东方学院
