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林业产业集聚对中国林业全要素生产率作用机制——基于动态空间计量模型的实证分析

魏肖杰 张敏新

魏肖杰, 张敏新. 林业产业集聚对中国林业全要素生产率作用机制——基于动态空间计量模型的实证分析[J]. 世界林业研究, 2019, 32(3): 67-72. doi: 10.13348/j.cnki.sjlyyj.2019.0037.y
引用本文: 魏肖杰, 张敏新. 林业产业集聚对中国林业全要素生产率作用机制——基于动态空间计量模型的实证分析[J]. 世界林业研究, 2019, 32(3): 67-72. doi: 10.13348/j.cnki.sjlyyj.2019.0037.y
Xiaojie Wei, Minxin Zhang. An Empirical Analysis on the Mechanism of Forestry Industrial Agglomeration Affecting Forestry Total Factor Productivity in China Based on the Dynamic Spatial Econometric Model[J]. WORLD FORESTRY RESEARCH, 2019, 32(3): 67-72. doi: 10.13348/j.cnki.sjlyyj.2019.0037.y
Citation: Xiaojie Wei, Minxin Zhang. An Empirical Analysis on the Mechanism of Forestry Industrial Agglomeration Affecting Forestry Total Factor Productivity in China Based on the Dynamic Spatial Econometric Model[J]. WORLD FORESTRY RESEARCH, 2019, 32(3): 67-72. doi: 10.13348/j.cnki.sjlyyj.2019.0037.y

林业产业集聚对中国林业全要素生产率作用机制——基于动态空间计量模型的实证分析

doi: 10.13348/j.cnki.sjlyyj.2019.0037.y
基金项目: 

国家社科基金项目“宅基地确权与人口城镇化的禀赋效应与路径选择研究” 15BJL055

详细信息
    作者简介:

    魏肖杰(1974-), 男, 博士研究生, 研究方向:林业经济管理, E-mail:bitwxj@163.com

    通讯作者:

    张敏新(1956-), 男, 教授, 博士生导师, 研究方向:林业经济理论与政策, E-mail:zhangminxin@njfu.edu.cn

  • 中图分类号: F326.23

An Empirical Analysis on the Mechanism of Forestry Industrial Agglomeration Affecting Forestry Total Factor Productivity in China Based on the Dynamic Spatial Econometric Model

  • 摘要: 研究林业产业集聚对林业全要素生产率作用机制有利于促进林业全要素生产率提高,进而促进林业经济发展。文中基于2006-2016年我国林业产业数据,采用DEA-Malmquist指数法测算发现中国林业全要素生产率呈上升趋势,并通过莫兰指数验证了其空间相关特征;使用动态空间计量模型对林业产业集聚影响林业全要素生产率的机制进行实证分析,结论是林业产业集聚主要通过林业综合技术效率途径来影响林业全要素生产率,而对林业技术进步影响不显著;最后结合研究结论提出相关建议。
  • 表  1  2006—2016年30个省(区、市)林业全要素生产率及分解指标均值

    省份 TEC TC TFP
    北京 1.057 1.074 1.135
    天津 1.024 1.074 1.100
    河北 0.951 1.078 1.025
    山西 1.027 1.078 1.107
    内蒙古 0.957 1.078 1.032
    辽宁 0.966 1.078 1.041
    吉林 1.000 1.044 1.044
    黑龙江 0.904 1.046 0.946
    上海 1.088 1.078 1.173
    江苏 1.026 1.074 1.102
    浙江 1.000 1.058 1.058
    安徽 1.066 1.078 1.149
    福建 0.980 1.042 1.021
    江西 0.962 1.055 1.014
    山东 1.094 1.078 1.180
    河南 0.995 1.078 1.073
    湖北 1.034 1.078 1.114
    湖南 0.985 1.070 1.054
    广东 1.086 1.057 1.148
    广西 1.086 1.070 1.163
    海南 0.893 1.080 0.965
    重庆 1.001 1.077 1.078
    四川 1.034 1.078 1.115
    贵州 1.078 1.077 1.161
    云南 1.024 1.078 1.104
    陕西 1.021 1.079 1.101
    甘肃 1.013 1.078 1.092
    青海 1.063 1.079 1.148
    宁夏 1.080 1.078 1.164
    新疆 1.037 1.078 1.118
    均值 1.016 1.072 1.089
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    表  2  林业全要素生产率及其分解指标计量分析结果

    变量 模型1 模型2 模型3 模型4 模型5 模型6
    TFP_SDM TFP_SAR TFP_FDGMM TFP_SYSGMM TEC_SDM TC_SDM
    main
    L.TFP -0.133 0** -0.154 0** -0.107 0** -0.201 0***
    (0.062 4) (0.063 9) (0.047 6) (0.071 8)
    lq 2.711 0*** 2.646 0*** 4.446 0*** 4.085 0** 2.127 0*** 0.103 0
    (1.008 0) (0.901 0) (1.576 0) (1.594 0) (0.658 0) (0.099 5)
    lqsqu -0.559 0** -0.553 0*** -1.052 0** -0.984 0** -0.433 0*** -0.022 3
    (0.237 0) (0.212 0) (0.433 0) (0.407 0) (0.157 0) (0.023 8)
    lnforest -0.324 0 -0.476 0*** -0.184 0 0.024 6 -0.343 0* -0.013 8
    (0.256 0) (0.164 0) (0.201 0) (0.101 0) (0.179 0) (0.032 2)
    lnwage -0.072 3 -0.029 5 0.142 0 1.066 0*** -0.033 9 -0.032 9
    (0.205 0) (0.223 0) (0.163 0) (0.285 0) (0.159 0) (0.061 4)
    naratio -0.407 0** -0.359 0** -0.443 0*** -0.594 0*** -0.309 0*** -0.011 0
    (0.182 0) (0.171 0) (0.119 0) (0.140 0) (0.108 0) (0.024 4)
    lnlfov -0.894 0*** -0.851 0*** -1.369 0*** -0.816 0*** -0.725 0*** -0.058 9
    (0.213 0) (0.215 0) (0.197 0) (0.202 0) (0.130 0) (0.036 6)
    lntech 0.022 6 0.024 2 -0.003 4 0.176 0** 0.020 2 0.0030
    (0.029 3) (0.028 8) (0.026 2) (0.075 6) (0.027 1) (0.0093)
    L.TEC -0.112 0
    (0.072 3)
    L.TC -0.266 0***
    (0.066 3)
    _cons 18.420 0*** -1.965 0
    (2.449 0) (2.826 0)
    time =control control control control control control
    Wx
    lq -1.393 0** -1.170 0** -0.032 5
    (0.571 0) (0.460 0) (0.171 0)
    lqsqu 0.297 0* 0.260 0* -0.011 8
    (0.174 0) (0.148 0) (0.036 0)
    lnlfov 0.385 0* 0.387 0** 0.022 3
    (0.198 0) (0.188 0) (0.031 3)
    Spatial
    rho 0.270 0*** 0.201 0*** 0.278 0*** 0.397 0***
    (0.050 6) (0.063 3) (0.058 8) (0.126 0)
    N 261 261 261 290 261 261
    注:** ** * *分别代表 0.1,0.05,0.01的显著性水平,括号中数字为标准误。
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出版历程
  • 收稿日期:  2019-02-16
  • 修回日期:  2019-04-19
  • 网络出版日期:  2019-04-25
  • 刊出日期:  2019-05-28

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