【《S县林下经济经营效率和影响因素实证分析案例》8900字】

S县林下经济经营效率和影响因素实证分析案例目录TOC\o"1-3"\h\u15194S县林下经济经营效率和影响因素实证分析案例 1252951林下经济经营效率测算及分析 154771.1模型选取 1305781.2指标选择 3178691.2.1投入指标选取 359941.2.2产出指标选取 4240571.3模型设定 5173511.4模型结果分析 6253091.5小结 9238812影响林下经济经营效率的因素分析 10193052.1Tobit模型选择 10316272.2变量选取与统计描述 109142.2.1变量选择 10190482.2.2研究假设 1183422.3模型构建及结果分析 1219682.3.1模型建立 1262442.3.2模型结果及讨论 12193082.4始兴县农户林下经济经营效率影响因素分析 131林下经济经营效率测算及分析1.1模型选取衡量经营效率常用的方法有参数法和非参数法法，这两种方法都有各自的优点，可以根据具体情况来使用。但由于这些方法都存在着一定的局限性，因此在实际运用中往往会造成不同程度的误差，甚至得出错误结论。如何克服这些缺点，提高企业的生产运营效率就显得尤为重要。数据包络分析法是一种评价决策单元决策单元效率和多输入、多输出输入输出单元相对有效性的非参数方法。DEA有两个主要模型，BCC模型和CCR模型，CCR模型假定决策单元处于固定规模报酬状态，BCC模型假定决策单元处于变动规模报酬状态。BCC模型表达式（1.1）CCR模型表达式（1.2）考虑到农民经营的林下经济属于林业产业的一种，林业生产存在周期性和脆弱性的特殊性，受自然环境和社会经济条件的影响，投入产出具有不确定性，经营效率不会一成不变。在此情况下，传统的DEA方法难以准确评价林地经营的投入产出效果，而基于随机前沿分析方法的C2R模型能更真实地反映出林农参与林下经济活动所带来的技术进步及效益变化。因此，采用林下经济补偿模型中的可变规模收益模型来衡量农户林下经济经营效率。对比上述两个公式可以发现，BCC模型是在CCR基础之上添加了线性约束条件演变而来，其中，分别表示每个决策单元中的输入与输出总量，而投入与产出变量则用分别进行表示。由于BCC模型中的要素投入比产品产量调整更方便，且该模型分为产出导向和投入导向，且产出与投入导向的效率值在一定程度上存在差异，因此更适合于衡量农户的林下经济经营效率。通过分析可知，BCC模型能够准确地反映林下经济经营过程中各生产环节及相关资源利用效率。因此，本研究使用BCC模型来评估林下经济经营效率。1.2指标选择1.2.1投入指标选取本文以始兴县156户农户的调查数据为基础，借鉴相关学者的研究成果，克服多重共线性风险，结合调研数据的可获得性，选择劳动投入投入、生产经营投入和林地投入，对农户的林下经济经营效率进行了分析。（1）劳动力投入指标考虑到农民对林下经济经营的劳动力投入往往是自己的劳动力，一些农民林地进行规模化经营，家庭劳动力难以满足林地经营的需要，一般采用劳动力生产。在林农间存在劳动力供给差异时，由于劳动力成本的差别会导致农户之间出现不同的收益情况。当农户对林地资源有需求时，林地经营者需要支付给雇工一定的劳务支出。因此，本研究以自家劳动力投入工时和用工成本为劳动劳动力投入指标，分别以元和小时为单位。（2）生产经营投入生产经营投入是农民在林下经济经营过程中资金投入的反映，对于依靠林业生产经营投入的林业产业，衡量农民在林业经济中的林下经济生产经营投入对衡量林下经济生产效率起着重要作用。选择的生产投入指标主要为育苗、种子、农药、化肥、灌溉、机械、交通等。（3）林地投入林下经济的生产和经营离不开林地，林地管理区是土地要素的主要土地要素投入指标。因此，对林地经营面积进行测算与分析具有重要意义。在确定林地经营面积时，可采用“小班”法和“地块”法对其进行计算。但两种方法均存在一定局限性。选择的林地投入指标是林地投入面积和单位面积。本研究选取的林地投入指标为林地投入面积，单位为亩。1.2.2产出指标选取依据经济学基本原理，一个经济主体在若干要素的投入下会有一定数量的产出发生。投入反映了在林下经济的生产经营过程中农户对人力、物力等相关要素的使用情况。产出是经过一定的生产劳动后，所带来的产品和服务的价值。因此，DEA模型构建的关键还在于投入产出指标的选择。构建科学合理的评价体系有助于帮助我们更准确对目标效率进行测算和分析。目前已经有不少运用数据包络分析评价农业生产效率的文献，评价的对象包括某种农作物、某类农作物、某类经营主体和某个地区等，评价的指标包括投入和产出两个方面，如表1.1所示。表1.1文献中评价农业生产效率时选取的指标梳理文献来源投入指标产出指标评价对象(杨宇等，2008)劳动力、耕地面积、机械总动力、化肥使用量农业总产值农作物（张忠明等，2010）直接投入(种子费、化肥费、农药费、机耕费、机割费、排灌费、运输费、脱粒费和其他费用)。间接投入(固定资产折旧、保险费、管理费、财务费和销售费)，劳动投入(粮食生产用工总量)，土地投入(土地播种面积)产量粮食（王晓丽等，2014）机械总动力,作物播种面积,灌溉面积，化肥投入量，劳动力投入农业总产值农作物（高雪萍等，2015）土地经营规榄，劳动力投入。生产性成本投入(种苗费、化肥费、农药费、管理费和其他费用)经营性收入粮食类家庭农场（胡炜童等，2016）人力投入、土地投入、化肥投入、农药投入和其他物质与服务投入苹果产值苹果（孔令成等，2016）直接投入(化肥和农药费用、种子费、租赁机械费、雇工费等)、间接投入(固定资产的折旧、保险费、管理费、财务费、家庭用工折价和自营地折租等)、劳动投入、土地投入总净收益、粮食总产量、化肥使用减少量粮食类家庭农场本研究选取农户的林下经济经营收入作为产出指标，单位为元。本研究中投入产出指标说明见表1.2。表1.2林下经济投入产出指标说明表指标指标名称指标说明单位投入指标劳动力投入投入工时小时雇工费用元生产经营投入生产经营投入元林地投入林地投入面积亩产出指标经济产出林下经济收入元1.3模型设定本文以始兴县156户农户的劳动投入、生产经营投入和林地投入面积作为林下经济的投入指标，选择林下经济收入的产出指标，建立了衡量经营效率的DEA-BCC模型。林下经济经营效率的范围效率值0-1，效率值越高，农民的林下经济经营效率越高，意味着更好的发展，而经营效率越低，则越不利于发展。在此基础上采用Tobit回归分析方法来探讨影响因素对不同类型林农经营效率的影响程度。对评价结果进行分类，评价新型经营主体带动的农户与单一家庭经营主体带动的农户之间林下经济经营效率的差异，分析原因，并根据经营效率的结果和原因,提出发展林下经济的建议。本研究的研究对象为发展林下经济的156户农户，即每一户农户作为一个DMUk决策单元，每个DMU决策单元都有4种类型的投入与1种类型的产出。因此，本研究的投入产出指标为：在可变规模收益的情况下，可以获得以下模型：（1.3）将投入工时指标、雇工费用指标、生产经营投入指标、林地投入面积指标、林下经济收入指标代入公式1.3将会得出林下经济的综合技术效率值、纯技术效率值、规模技术效率值以及规模报酬变化情况。表1.3模型变量的统计描述变量名称样本数极小值极大值均值投入工时（小时）156723456841.97雇佣费用（元）1560417601039.49生产经营投入（元）15660513604613.46林地投入（亩）1562.472011.38林下经济收入（元）1563601200008201.84数据来源：根据调查问卷整理1.4模型结果分析本文采用DEAP2.1软件对始兴县156户农户的综合技术效率效率（林下经济的整体管理效率）、纯技术效率（亚林经济的技术技术投入产出指标）和规模效率效率（亚林经济的规模经济指数）进行了评价。结果表明：不同林地资源禀赋和经营模式的林农在经营效率上存在着较大的差别；同时也发现，由于经营模式的改变，导致了林农间经营效率水平差距明显增大。为进一步明确新型经营主体与不新型经营主体在经营效率上的差异，本文对156农林复合经营主体的经营效率分布类型进行了分类。总体来看，全国农民综合技术效率平均为0.446，表明在目前的投入条件下，林下经济的综合经营效率还有很大的增长和提高空间。综合技术效率既是评价决策单位生产效率重要指标，也是评价决策单位生产要素组合和资源配置效率的重要指标。当综合技术效率趋于无限时，表明农民在林下经济过程中达到了资源使用程度和技术应用程度的最优水平，即生产有效。另一方面，如果农民林下经济的综合技术效率达不到1，说明农民在林下经济过程中的资源使用程度和技术应用程度没有得到有效利用，存在资源浪费，即一些生产要素的潜力没有发挥出来，使林下经济实现最大的最大产出效果。反之则说明其在经营过程中资源利用状况与技术应用情况不理想，即产出低下。调查显示，始兴县156户农户的林下经济综合技术效率为0.446，技术效率水平处于较低的发展水平，即大多数农户无法达到理论上有效的生产前沿，这可能是由于缺乏经营管理、自然条件和没有采用先进有效的生产技术等原因造成的。表1.4林下经济整体效率均值发展类型数量综合技术效率纯技术效率规模效率全部农户1560.4460.6730.717集体经营740.4820.7020.735单户经营820.4280.6370.701在规模收益率可变的情况下，平均纯技术效率为0.673，略低于平均规模效益的平均值0.717，纯技术效率值相对较低，说明农户的技术水平整体不高。一般来说，林下经济生产管理体系不健全或者运营不规范、经营管理水平不高、资源配置不合理是导致经营效率低下的重要原因。农户的林下经济规模效率是研究农户的林下经济经营规模与经济效益关系的一个重要指标，它反映了农户林下经济集约经营的有效程度,即农户是否在最合适的要素投入规模下进行经营。如果规模效率值为1，表示农户的林下经济经营是在最合适的投入规模下进行经济活动；反之，则说明农户的林下经济经营规模效率没有达到集约经营的最佳状态。从156个样本的测算结果来看，规模效率的平均值为0.717，说明整体的规模效率水平不高，林下经济没有达到最有效的规模效益，仍有较大的进步空间。分两种情况来看，如图1.1所示，集体经营的农户其综合技术效率、纯技术效率和规模效率都高于单户经营的农户，平均值分别高出0.0536、0.0651、0.0336，这说明集体经营的农户相较于单户经营的农户来说，经营管理水平、资源和技术投入产出水平、规模经营优势等方面相对具有优势。集体经营的农户与单户经营农户的纯技术效率相差0.0651，在三类平均值的比较中差距最大，说明新型经营主体在协助农户投入生产技术方面发挥了较大作用，能够快速将其先进的生产技术通过合作社等推广到社员及相关农户，使生产技术投入能够获得较大的产出。单户经营的农户不管是综合技术效率水平、纯技术效率水平还是规模技术效率水平都相对较低，也说明林下经济的发展需要打破传统、低效的家庭经营管理模式，或成立或加入相关的林下经济经营主体，大力进行管理创新，同时调整产业规模，以求获得较高的单位产出。表1.5林下经济效率值分布效率值的区间综合技术效率纯技术效率规模效率个数比例个数比例个数比例严重程度无效（0<X<0.40）9862.82%1912.18%63.85%中等程度无效（0.40<X<0.70）4327.56%9258.97%7447.44%轻微无效程度（0.70<X<0.99）81.13%1710.90%6642.31%有效（0.99<X<l）74.49%2817.95%102.41%从表1.5中可以看出，样本农户综合技术效率的效率集中在0-0.4之间，严重无效率为62.82%，其次是中度无效率为0.4-0.7，中度无效率为27.56%，七种综合技术效率的效率率为4.49%。从总体来说，大部分农户对林下经济都表现出了一定的投入和产出积极性，但是部分地区存在着一些问题需要解决。从纯技术效率来看，58.97%的农民纯技术效率在0.4-0.7之间，这意味着中等技术效率不高，而17.95%的农民纯技术效率值有效，这意味着一些农民更好地利用了自己的林下经济经营技术知识。从规模效率来看，有10是有效的，这意味着农民可以有效地利用规模经济优势，统一有效地管理林地，创造规模效益。42.31%的农民的规模效率值在0.7%至0.99%之间，这被认为是低效率，表明这一部门的劳动生产力和林地自然生产力的结合程度较高，由于人为因素和自然因素的结合，结果较好。从农户林下经济经营抽样调查结果来看，大部分农户林下经济综合技术效率处于较低的发展水平，只有10%左右的农户实现了较高的综合技术效率效率，较大比例的农户实现了较低的纯技术规模效率，近一半的农户实现了较好的规模效益。分析了两种类型农户之间效率差异的原因，认为农户的林下经济经营受多重因素的影响。一是在集体经营的领导下，发挥新型经营主体的统一规划、统一管理、统一技术指导、统一收购服务的优势，综合技术效率略高于单户经营农户。从林地面积上看，大部分地区都是以分散种植为主，由于集体经营发展也受到自身知识、能力和资源的制约，经营管理制度也比较落后，带动农户的规模规模效率值普通单户经营农户的规模效益相差不大，虽然带动了，但效果还不够明显。由于缺乏相关的技术技术指导统一的供销服务，单户经营农户单纯的纯技术效率值滞后，这表明专业的指导和培训可以对提高林下经济单纯的纯技术效率起到一定的作用。1.5小结采用DEA模型对样本农户的生产经营活动进行了评价，结果表明：（1）始兴县156户农户林下经济综合技术效率为0.446,技术效率水平处于较低的发展水平。（2）规模收益率变动方面，平均纯技术效率为0.673，略高于平均净技术效率0.717，纯技术效率值相对较低，反映出农民整体技术水平较低。但从总体来看，林地经营规模扩大有利于提高林下经济综合技术利用效率，且随着时间变化呈逐渐上升趋势。这表明，随着林农家庭人口结构的转变以及林地经营方式的改变，林地经营规模会越来越大。（3）总体而言，农户之间林下经济经营效率的巨大差距是多种因素共同作用的结果，只有不断提高认识，完善管理制度，投入更先进的先进生产技术，完善产品市场，才能促进林下经济更好的发展。第PAGEI页2影响林下经济经营效率的因素分析2.1Tobit模型选择Tobit模型，指因变量虽然在正值上大致连续分布，但包含一部分以正概率取值为0的观察值的一类模型。也可以理解为受限因变量模型，是经济学家JamesTobin对Probit回归模型的一类拓展和延伸。离散选择模型和连续选择模型通常对因变量的范围没有明确的限制，而Tobit模型主要用于对存在明确范围界定的因变量进行回归分析。该范围可以是明确的上下界限值，也可能是无限接近的极限值。而DEA模型可以测量出0到1之间的效率值，边界清晰。因此，采用普通最小二乘法的模型进行回归分析存在明显的偏差，本文选择基于最大似然法估计的Tobit模型对综合效率值进行回归分析。该模型的标准形式为：（2.1）在公式2.1中，表示潜在因变量，大于零时能够观测到潜变量，但当小于零时，潜变量在0处截尾；其中为常数误差项，能够独立并服从正态分布。为自变量，βi为系数向量。2.2变量选取与统计描述2.2.1变量选择表2.1Tobit模型变量选取变量代码变量名称变量含义变量取值因变量Y1综合技术效率DEA测得效率值按实际取值自变量农户经营能力XI户主年龄（age）户主年龄30岁及以下=1，31-40岁＝2，41-50岁＝3，50岁以上＝4X2户主受教育水平（edu）户主受教育程度小学及以下=1、初中=2、高中=3、高中=4X3雇工投入（sec）雇佣劳动力的成本高=3，一般=2，低=1X4经营土地面积（circulation）农户进行生产经营的土地面积按实际取值X5户主健康水平（healthy）户主健康程度健康=3，良好=2，较差=1自然条件X6灾害（disaster）灾害按实际取值X7灌溉条件（irrigation）灌溉条件下等=1；中下等=2；—般=3；比较好=4；非常好=5；技术条件X8林业培训（train）是否接受过林业培训是=1；否则=0X9生产技术指导（guidance）是否接受过生产技术指导是=1；否则=0金融资本X10农村居民收入水平（income）农民可支配收入按实际取值X11家庭借款难易（loan）是否容易借款是=1；否则=02.2.2研究假设假说1：户主经营能力影响自身的林下经济经营效率。韦浩华（2016）认为，从事生产经营活动的农民年龄越大、文化程度越低、身体条件越差，经营管理能力越差。肖扬（2017）认为，良好的教育可以提高农民的知识和技能，使他们更容易接受新产品和新技术，从而提高他们的劳动生产率和劳动生产率。当前，网络技术发展迅速，机械化、智能化生产成为新趋势，如果农民能够尽快掌握新技术，及时判断市场信息的变化，可以显着提高农业生产效率。假说2：自然条件影响农户林下经济经营效率。林下经济具有农业基础薄弱、生产周期长、经营风险大、对自然环境依赖性强、坡度大、灾情多、灌溉条件差等特点，可直接影响经济产量。假说3：技术条件影响农户林下经济经营效率。拥有先进技术条件的农民，能够及时发现生产经营中的管理漏洞与问题，并着手加以解决。一般来说，拥有丰富农业技术经验的农民具有较强经营能力。假说4：金融资本正向影响农户林下经济经营效率。农民有了更多的流动资金，可以更快地弥补经营过程中存在的问题，因此本文认为，金融资本对林下经济经营效率会产生积极的影响。2.3模型构建及结果分析2.3.1模型建立根据本文2.2部分的研究假设和选定指标，始兴县农户的林下经济经营效率的影响因素模型设定如下：（2.2）公式（6-2）中C为模型的常数项；age表示户主年龄；edu表示户主受教育水平；sec表示户主社会职务；circulation表示林地流转；healthy表示健康状况；disaster表示灾害；irrigation表示灌溉条件；train表示林业培训；gitidcmce表示生产技术指导；income表示农村居民收入水平；loan表示家庭借款难易情况；表示模型的随机扰动项。2.3.2模型结果及讨论根据所选取的11个影响因素变量，使用Stata11.1软件Tobit模型对样本农户的综合技术效率值进行回归分析，模型回归结果如下表2.2所示：表2.2Tobit模型回归结果解释变量回归系数标准误t值P值常数项c-0.3850.098-4.0090.000***户主年龄（age）-0.1760.077-2.3660.022**户主受教育水平（edu）0.1530.0772.0400.049**雇工投入（sec）0.6970.2672.6520.010**经营土地面积（circulation）0.0910.2400.3880.721户主健康水平（healthy）0.0181.2552.3670.022**灾害（disaster）0.0110.0680.1630.889灌溉条件（irrigation）0.1740.0712.4990.016**林业培训（train）0.3900.1682.3560.022**生产技术指导（guidance）0.3830.1542.5300.014**农村居民收入水平（income）0.1850.0692.7230.009***家庭借款难易（loan）0.2990.6940.5510.713注：*、**、***分别表示在10%、5%、1%水平上显。根据表2.2的Tobit模型估计结果得出如下分析：户主年龄（age）呈显著负相关；户主受教育水平（edu）、户主社会职务（sec）、户主健康水平（healthy）灌溉条件（irrigation）.林业培训（train）、生产技术指导（guidance）、农村居民收入水平（income）呈显著正关；林地流转（circulation）、灾害（disaster）、家庭借款难易（loan）未通过显著性检验。本研究将针对以上Tobit模型运算结果展开讨论。2.4始兴县农户林下经济经营效率影响因素分析（1）户主年龄（age）：户主的年龄有-0.176的回归系数，这表明户主的年龄对家庭森林的林下经济经营效率有重大的负向作用，这与假设1一致。而林地面积的回归系数则为0.452.从整体上看，林农家庭特征变量对林分生长状况影响不显著，但林地资源禀赋变量有显着的正向影响。这是因为农民从事生产活动的年龄较大，他们的农林业经营能力、管理能力较低，经营理念趋于保守，相对落后，缺少创新意识。同时，常年生活在农村，不外出学习、不外出工作的人，知识水平有限，难以把先进的生产管理经验带到农村，更难以适应“互联网+”的新要求。要提高林下生产效率，既要学习和掌握林下适用技术，又要掌握互联网上的市场信息和政策变化，通过信息技术让农民开动脑筋，掌握技能，提高林下生产经营，增加经营收入。在这方面，老年劳动力用于林下生产经营和管理的精力较少，工作和管理能力有限，限制了经营效率。（2）户主受教育水平（edu）：户主受教育水平的回归系数为0.153，表示该因素对农户的林下经济经营效率具有正向作用，这与假说1中所描述的一致，印证了教育能提高农民的知识和技能，教育水平高的农户能较快地接受新技术和新产品，从而提高其劳动生产能力并提高生产效率的说法。农户受教育程度越高，有助于对林地的经营项目确定、生产管理和市场把握等作出比较正确的决策，减少了生产过程中的盲目性，提高的规划和经营的科学性，良好的教育也有利于农户解读农林政策，抓住发展契机。因此，受教育程度较高的农户，其林下经济的经营效率也较高。（3）雇工投入。劳动力的投入包括自用工投入及雇工投入，投入人员的合理增加可以更加有效地管理家庭农场，促进规模效率的提高，回归系数为0.697，说明一定的劳动力投入对于组织生产和销售渠道管理具有积极影响，对林下经济的经营效率也有正向作用。（4）经营土地面积：根据模型结果，经营土地面积对农户的林下经济经营效率的影响并不显著，这说明，经营面积越大，生产效率反而降低，经营规模的增加不仅不会提高生产效率，反而会降低效率，这与生产规模化能够提高生产效率的一般论断不吻合，这