1、基于 SBMMalmquist 模型的云南林业生态效率测算及时空差异性研究肖永茂，龙 勤*(西南林业大学经济管理学院，云南昆明 650224)摘要运用 SBMMalmquist 模型对 20112020 年云南 16 个州市的林业生态效率进行空间和时间测度。结果表明:云南林业生态效率整体水平较高，呈波动上升趋势，但未达到稳定的最优水平;规模效率是制约云南林业生态效率的关键要素;林业生态效率的静态效率值(TC)呈现出滇东北滇中滇南滇西北的特征;林业生态效率的动态效率值(Mg)大部分时间为低促进水平，林业技术进步效率有待加强;各区域林业生态效率的动态效率波动大，且区域间存在明显差异。最后，提出了促
2、进云南林业生态效率高水平发展的建议。关键词林业生态建设;生态效率测度;SBMMalmquist 模型;云南中图分类号F3262文献标识码A文章编号05176611(2023)07014204doi:103969/jissn05176611202307033开放科学(资源服务)标识码(OSID):Analysis on Forestry Eco-efficiency in Yunnan Province Based on DEA-SBM and Malmquist ModelXIAO Yong-mao，LONG Qin(School of Economics and Management，Sou
3、thwest Forestry University，Kunming，Yunnan 650224)AbstractBased on SBM-Malmquist model，calculates the forestry ecological efficiency value and dynamic index of 16 prefectures and cities inYunnan from 2011 to 2020，and analyzes the space-time changes of forestry ecological efficiency in YunnanThe resul
4、ts showed that the overalllevel of forestry ecological efficiency in Yunnan was high，showing a fluctuating upward trend，but did not reach the stable optimal level;scaleefficiency is the key factor that restricts the ecological efficiency of Yunnan forestryThe static efficiency of forestry ecological
5、 efficiency showedthe characteristics of Northeast Yunnan Middle Yunnan South Yunnan Northwest YunnanThe dynamic efficiency value of forestry eco-logical efficiency is low in most of the time，and the efficiency of forestry technological progress needs to be strengthenedThe dynamic efficien-cy of for
6、estry ecological efficiency fluctuates greatly in each region，and there are obvious differences among regionsFinally，some suggestionsare given to promote the high level development of forestry ecological efficiency in YunnanKey wordsForestry ecological construction;Eco-efficiency measurement;SBM-Mal
7、mquist model;Yunnan基金项目云南省教育厅科学研究基金研究生项目(2022Y632)。作者简介肖永茂(1995)，女，四川宜宾人，硕士研究生，研究方向:林业经济管理。*通信作者，教授，博士，从事林业经济管理研究。收稿日期20220907生态环境是人类生存最为基础的条件，2018 年党的十八大将生态文明建设写入宪法修正案，从国家战略的角度确定了其重要地位;2021 年党的十九届六中全会指出，生态文明建设是关乎中华民族永续发展的根本大计。林业作为生态文明建设的主体，肩负着增加森林生态资源资产，在 2060 年实现碳中和目标进程中增汇、增进基本民生福祉的重要任务1。森林生态系统是地球
8、上陆地面积最大的复杂自然生态系统，其种类多、生物多样性丰富、功能强大、碳汇储量大2。林业生态效率能够衡量林业经济和生态发展状况，高水平的林业生态效率能够保证林业的高质量发展并推动生态文明建设3。林业生态效率是指同时考虑到林业经济效益和生态效益的前提下，林业投入转化为产出的效率测度标准4。高林业生态效率就是要保证林业具有经济竞争力的同时，减少环境污染和资源消耗。从现有文献看，林业生态建设效率的研究主要集中在较为宏观的省域层次510。云南林业资源丰富，是我国第二大林区，但云南省内各州市的地理特征和林业资源分布差异明显，林业生态建设也随之而呈现出不同状况，研究云南省市域层次林业生态效率更有针对性和现
9、实指导价值。鉴于此，笔者拟从市域层次视角对林业生态效率进行探索，以期为促进云南林业生态建设可持续发展提供决策参考。1材料与方法11研究区概况云南省地处于我国西南边陲，全省下辖 8个地级市、8 个自治州，总面积 3941 万 km2，山地面积占全省土地面积的 94%。云南省林业资源丰富，是我国森林类型最全面、生物多样性最丰富的省份之一，是著名的“动植物王国”。据2021 年 云南省统计年鉴，2020 年云南省森林覆盖率为 6504%，林地面积为 2599 万 hm2，林地面积居全国第2，林业从业人员 135 万人，林业总产值为 4295 亿元。12研究设计与方法按照森林生态、环境经济、林业可持续
10、发展理论，结合林业生态效率测算指标具有多投入多产出以及效率随时间动态变化的特点，并综合考虑 DEASBM 模型相对于传统 DEA 模型具有能够将非期望产出考虑在内的优势11，以及 Malmquist 指数模型能够实现对效率时间动态变化的描述1213。通过构建林业生态效率 DEASBM 模型和 Malmquist 指数模型，分别对20112020 年云南省16 个州市静态林业生态效率值和动态林业生态效率变化指数进行测算，进而分析云南不同区域和州市林业生态效率的时间和空间演变状况。121静态林业生态效率测算模型构建。云南省林业生态效率的静态测算采用基于投入导向型的 SBM 模型:假设对 k个州市的
11、林业生态效率进行评价，有 i 个投入指标，j 种产出指标，xik为 k 地区的第 i 个投入指标(i=1，2，m);yjk为 k地区的第 j 个产出指标(j=1，2，n);X 为投入矩阵，Y 为产出矩阵，表示林业生态效率的线性组合系数，为林业生态效率值，s和 s+分别表示投入冗余和产出不足。具体模型如下:min=(11mmi=1sixik)/(1+1nnj=1s+ryjk)(1)安徽农业科学，JAnhui AgricSci 2023，51(7):142145，153stxk=X+syk=Ys+s0，s+0，0假设模型的最优解为*，值为 01，且随松弛变量的增大而减小，当 s和 s+均为=0，则
12、=1 时，表示不存在投入冗余和产出不足，林业生态效率达到前沿面;当 0s，s+1 时，则01 时，表示存在投入冗余或产出不足，林业生态效率未达到效率前沿面，则林业生态建设存在着改进的必要14。122动态 Malmquist 指数测算模型构建。Malmquist 指数能够反映每个决策单元各时期的效率变化，采用 Malmquist指数构建林业生态效率变化指数模型:假设有 k 个决策单元，xtj表示第 j 个决策单元在 t 期的投入指标值，ytj表示第 j个决策单元在 t 期的产出指标值。Mg为林业生态效率的变化指数，假定从 t 期和 t+1 期林业生态效率的规模报酬不变，Dtc(xt，yt)为林业
13、生态效率在 t 期投入距离函数，在 t 期技术条件下，从 t 期到 t+1 期技术效率变化值 Mgt=DtC(xt+1，yt+1)DtC(xt，yt)，在 t+1 期技术条件下，从 t 期到 t+1 期技术效率变化值 Mgt+1=Dt+1C(xt+1，yt+1)Dt+1C(xt，yt)。t 期到 t+1 期的林业生态效率变化指数 Mg为 Mgt和 Mgt+1的几何平均值，具体公式如下:Mg(xt，yt，xt+1，yt+1)=(MgtMgt+1)12=ECTC(2)当 Mg1 时，表示林业生态效率上升，反之则下降。将 Mg指数分解为技术效率变化指数(EC)和技术变化指数(TC)，EC1 或 TC
14、1 表示技术效率或技术变化对林业生态效率上升起促进作用，反之则起阻碍作用15。13指标选取该研究为构建测度模型中科学合理的林业生态效率评价指标体系，在参考了吴远征等35 构建的林业生态效率评价指标体系的基础上，结合云南省 16 个州市的地理区位及其林业资源分布特点，基于土地、劳动力、资本投入的最小化，经济价值的最大化及环境影响最小化的目标，构建符合系统科学性、动态可对比性、可行与可操作性原则的云南省林业生态效率评价指标体系(表 1)。其中，投入指标主要反映林业生产经营过程中所付出的土地、劳动力、资本，该研究选取林地面积、林业从业人员数和林业中间消耗作为投入指标;非期望产出反映林业生产经营活动对
15、环境造成的影响，选取林业废水排放量以及林业废气排放物中的SO2的排放量为非期望产出指标;期望产出反映林业产品或者服务的经济价值，选取林业生产总值作为期望产出指标。14数据来源所采用的数据来源于云南各州市政府官网及 云南省统计年鉴(20122021 年)。其中，林业废水排放量(y1)、林业废气排放量(y2)以及林地面积(x3)指标数据通过间接获得，具体获取方式如下:y1=林业第二产业产值/工业产值工业废水排放量;y2=林业第二产业产值/工业产值工业废气排放量;x3=农用地面积耕地面积牧草面积园地面积。15评价标准运用 MaxDEA 软件分析云南 16 个州市 10年的林业生态效率 SBM 效率值
16、和 Malmquist 动态指数及其相关分解值。为了对各州市和各区域在研究期内的林业生态效率有更明晰的认识，将林业生态静态和动态效率值评价标准分为 5 个等级，具体评价标准见表 2。表 1林业生态效率评价指标体系Table 1Evaluation index system of forestry ecological efficiency准则层Criterionlayer指标层Indicatorlayer指标名称Indicatorname单位Unit投入 指 标 Inputindicators资源消耗林业中间消耗(x1)亿元林业从业人员数(x2)万人林地面积(x3)万 hm2非期望产出 Un-expected output环境污染林业废水排放量(y1)万 t林业 SO2排放量(y2)万 t期望产出Expected output林业生产总值林业生产总值(y3)亿元表 2林业生态效率值评价标准Table 2Evaluation criteria for forestry ecological efficiency values指标Index区间egion效率等级Efficiency lev
