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森林食品产业发展影响因素实证研究

媒体：森林食品网作者：森林食品网
专业号：森林食品网 2015/4/3 13:48:17

核心提示：森林食品产业是指在森林资源可持续利用和良好生态环境基础上，进行森林食品培育、加工、流通、销售及相关服务的产业，涉及国民经济第一产业、第二产业和第三产业的多个门类。森林食品产业已经成为当今的朝阳产业，因为森林食品产业的发展符合林业经济发展方式转变，它将林业的生态、经济、社会效益统一起来，是平衡长期与近期效益的重要途径，不仅是实现我国粮油安全、生态安全和长期稳定和谐发展的必然需求，而且在国民经济发展中占有越来越重要的地位。

森林食品产业是指在森林资源可持续利用和良好生态环境基础上，进行森林食品培育、加工、流通、销售及相关服务的产业，涉及国民经济第一产业、第二产业和第三产业的多个门类。森林食品产业已经成为当今的朝阳产业，因为森林食品产业的发展符合林业经济发展方式转变，它将林业的生态、经济、社会效益统一起来，是平衡长期与近期效益的重要途径，不仅是实现我国粮油安全、生态安全和长期稳定和谐发展的必然需求，而且在国民经济发展中占有越来越重要的地位。同时，森林食品产业的发展也符合消费者的需求，到 2009 年城乡居民恩格尔系数从 1990 年的 54.2％降低到37．0％，总体上已经进入小康居民消费阶段。 “民以食为天，食以安为先”，马斯洛需求层次理论揭示，人们在生存需要得到满足后，安全的需要将会更加突出，对应着人们食品安全意识不断提高，对食品的生态性、营养性要求也愈发增强，而森林食品恰巧对应了这种需求。学者们在以往的研究中强调从以下几个方面推动森林食品产业的发展：一是加强对森林食品资源的基础性调查工作，积极引进驯化品种；二是拓展森林食品精加工、深加工、综合加工；三是强化政策扶持等等。但是通过建立模型的方式分析可能影响森林食品产业发展的相关因素及其相对重要性，尚属空白。构建森林食品产业影响因素模型就是期望解决两大问题：一是针对森林食品产业发展现状进行分析；二是确定推动森林食品产业发展策略以及投入资源权重。

一、计量模型设定及检验方法选取

结合森林食品产业发展特点，拟建立如下的森林食品产业影响因素模型：

y＝a0＋a1x1＋a2x2＋a3x3＋a4x4＋a5x5＋a6x6＋a7x7＋a8x8＋μ

根据产业集群理论分别抽取森林食品产业相关指标：林业投资（x1）、农业产值（x2）、森林食品龙头企业数（x3）、省级以上名牌数（x4）；根据食品安全理论抽取森林食品基地指标（x5）；根据生态效益补偿理论抽取森林覆盖率（x6）；根据林权理论抽取林权改革推进程度指标（x7）、林业合作组织发展情况（x8）。森林食品产业在我国的发展时间不长，数据指标体系不充分、不完善，并且单纯采用多元回归分析来建立模型，普遍存在自变量的多重共线性问题，客观上造成了样本空间的狭窄，限制了自变量的数量。在这种情形下，如果对存在自变量多重共线性的模型仍然按照一般的最小二乘法（OLS）进行拟合，将导致系数估计值极其不稳定，重要的解释变量可能无法通过显著性检验，有时甚至出现回归系数的符号与人们的实际经验判断完全相反的现象。因此，拟采用偏最小二乘（Partial least squares，PLS）回归方法作为主要分析方法。期望通过 PLS回归方法建立的模型估计系数稳定，符合实际，更便于解释与分析。因为该方法利用信息分解的方法，将自变量系统中的信息重新排列，有效地提取对系统解释性最强的综合变量作为主成分，针对主成分分析中没有考虑主成分与因变量相关关系的局限，提取的成分能在很好地概括自变量信息的同时，最好地解释因变量；并且在最终模型中包含原有全部自变量，避免了逐步回归分析方法可能删除自变量的缺陷，最大限度地利用样本信息；而且允许在样本点数量少于变量个数的条件下进行回归建模，彻底摆脱了样本空间的限制。

二、实证检验

为验证该模型，特选取湖北省襄阳市 2000～2009 年度数据（表 1）作为样本空间来对襄阳森林食品产业影响因素进行实证研究（原始数据资料来自《襄樊年鉴》各期）。因为回归模型共有 8 个自变量，样本数仅为 10年，很有可能存在自变量的多重共线性。进一步利用方差膨胀因子（VIF）进行正式检验，发现大部分自变量的 VIF 大于 10，说明存在严重的多重共线性。因此，不能用普通的 OLS 回归，需采用 PLS 回归进行分析。

1、PLS 成分的确定

运用软件 SAS9．0 的 cv＝one cvtest pval＝0．01 stat＝PRESS1 的交互检验（Cross－Validation）方法对方程的多个 PLS 成分的有效性进行检验，发现在0．01 的显著性水平下，只有 1 个成分满足交互有效性条件。因此，我们选取 1 个 PLS 成分作为模型的主成分进行回归分析，得到其自变量信息利用率为91．126 4％，因变量信息的解释率为 98．974 1％，结果较为理想。

2、模型结果和自变量投影重要性指标VIP

通过 SAS 软件的 PLS 过程，可以得到各自变量的系数以及标准化回归系数（表 2）。由于标准化系数的符号只是表明自变量对因变量的影响方向，其大小只能粗略地衡量自变量对因变量的影响程度，却没有考虑自变量对形成 PLS 成分的贡献。而变量投影重要性指标 VIP （Variable imp0rtance in pro-jection）则综合考虑了自变量对构造 PLS 成分的贡献和 PLS 成分对因变量的解释能力，其计算公式为：

GEUJ~S｝U_DURL$~X4VI$5RJ

其中，p 表示自变量的个数；Rd （Y；th）＝r2（Y；th），表示成分 th对因变量 Y 的解释能力；whj是轴 wh的第 j 个分量，用于测量 xj对构造 th成分的边际贡献；Rd（Y；t1，…，tk），表示所有 t1，…，tk成分对因变量Y 的累计解释能力。

因此，按照上述计算公式编制 SAS 程序计算每个自变量的投影重要性指标 VIP（表 2），并从大到小进行排序，从而可以准确地判断每个自变量对因变量影响的相对重要性。

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媒体：森林食品网作者：森林食品网
专业号：森林食品网 2015/4/3 13:48:17

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3、实证结果分析及建议

由以上的检验结果可知，该方程通过了 PLS 回归的交互有效性检验，说明模型克服了多重共线性的干扰，在 0．01 的水平上显著并有效。其中，对自变量的信息利用率均在 91％以上，说明模型选择的自变量系统较为有效，干扰因素较少。对因变量变异信息的解释能力均在 98％以上，说明模型构建指标选择恰当。

通过对实证结果的对比分析发现，森林食品产业发展中按因素的贡献程度排序分别为：农业产值、林业合作组织发展状况、森林食品名牌数、林业投资状况、森林食品龙头企业数、森林覆盖率、林权改革推进程度、森林食品基地建设情况。因此，森林食品产业发展首先要注重相关产业的共同发展及彼此的资源互补，特别是区域农业工业化、现代化程度，因为森林食品产业与农业能最大限度地实现资源共享；其次，森林食品产业发展要通过林权改革，明晰林地产权，通过林业合作组织建设，扩大森林食品基地规模，最终提高森林食品生产能力，提高森林食品生产标准化程度；第三，要重视森林食品龙头企业的扶持以及森林食品品牌建设；第四，要注重对森林食品产业政策引导和资金的投入。

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