全 文 ：第 51 卷 第 9 期
2 0 1 5 年 9 月
林 业 科 学
SCIENTIA SILVAE SINICAE
Vol. 51，No. 9
Sep．，2 0 1 5
doi:10．11707 / j．1001-7488．20150916
收稿日期:2015 － 06 － 01; 修回日期:2015 － 08 － 19。
基金项目:中国林业科学研究院院基金资助项目“林业重点产业竞争力和发展潜力预测研究”(CAFYBB2014MB004) ;国家林业局重大调
研项目“中央林业投资效率研究”。
* 赵荣为通讯作者。
中央林业投资与林业经济增长的互动关系*
才 琪1 陈绍志2 赵 荣2
(1．北京林业大学经济管理学院 北京 100083;2．中国林业科学研究院科技信息研究所 北京 100091)
摘 要: 【目的】 研究中央林业投资与林业经济增长之间的互动关系，建立中央林业投资效率评价方法体系，明
确中央林业投资在林业经济增长中的地位及作用，为衡量中央林业投资利用效率提供实证依据，在促进财政资源
优化配置、提高资金使用绩效的同时，推动林业经济增长。【方法】 基于 1987—2013 年数据，采用 Stata13. 0 软件
对数据进行处理，利用科布 －道格拉斯生产函数分析中央林业投资、林业劳动力投入水平对林业经济增长的贡献
率;利用 VAＲ 模型测算中央林业投资的滞后期，使用协整关系检验，得出林业经济增长和中央林业投资存在长期
协整关系;结合格兰杰因果检验，判断中央林业投资和林业经济增长之间短期的因果关系;根据误差修正模型分别
论证当中央林业投资和林业经济增长偏离均衡水平时，在短期内恢复长期均衡的可能性，利用脉冲响应函数，更直
观地判断二者变动在长期内对自身和相互之间的影响。【结果】1) 中央林业投资对林业经济增长具有正向推动
作用，其贡献率为 1. 517%。2) 中央林业投资存在 1 ～ 2 年的滞后期，此后开始发挥作用。长期内林业产值对中央
林业投资增长具有收入效应，1%的林业经济增长可带动 0. 991%的中央林业投资。林业产值无法在短期内促进中
央林业投资额迅速增长，但中央林业投资在短期会拉动林业产值的增加。3) 中央林业投资与林业产值存在长期
均衡关系，且当中央林业投资偏离均衡水平时，在短期内恢复长期均衡的速度快于林业产值。林业产值具有累加
效应，中央林业投资对自身存在积累和拉动效应，林业产值对中央林业投资会产生收入效应，中央林业投资对林业
产值存在乘数扩大效应。【结论】结合中央林业投资与林业经济增长存在的作用与反作用关系，提出加大中央林
业投资力度、坚持持续合理投入、做出长远政策规划、防止年际间大幅度波动及临时性政策变动、完善中央林业投
资体制，推进投资主体多元化的政策建议。
关键词: 中央林业投资; 林业产值; 科布 －道格拉斯生产函数; VAＲ 模型
中图分类号:F326. 2 文献标识码:A 文章编号:1001 － 7488(2015)09 － 0126 － 08
Interaction Ｒelationship between Central Forestry Investment and
Forestry Economic Growth in China
Cai Qi1 Chen Shaozhi2 Zhao Ｒong2
(1 ． School of Economics and Management，Beijing Forestry University Beijing 100083;
2 ． Ｒesearch Institute of Policy and Information Sciences，CAF Beijing 100091)
Abstract: 【Objective】Study on the interaction relationship between central forestry investment and forestry economic
growth and the establishment of the central forestry investment evaluation system are good for clearing the status of central
forestry investment in forestry economic growth． This will provide empirical basis for measuring the efficient of central
forestry investment，promote optimal allocation of financial resources，increase the fund performance，and also will drive
the forestry economic growth．【Method】The software of Stata13． 0 and data from 1987 to 2013 were used in this study．
First，the C-D production function was used to analysis the contribution rate about central forestry investment and forestry
labor input to forestry economic growth． Then VAＲ model was utilized to calculate lag phase of forestry investment，co-
integration relationship test showed that forestry economic growth had the reaction to forestry investment during the long-
term equilibrium and granger causality test to determine the short-term causality between forestry investment and forestry
economic growth． Furthermore，error correction model respectively to argue when the central forestry investment and
forestry economic growth deviated from its equilibrium level，the possibility to restore the long-term balance in the short
time． Finally，impulse response function could more intuitively to response the impact on each other and itself in long
第 9 期 才 琪等: 中央林业投资与林业经济增长的互动关系
term．【Ｒesult】The results shows that: 1) Central forestry investment has a positive role in promoting economic growth with
contribution rate of 1． 517% ． 2) The lag of central forestry investment is 1 to 2 years and then began to work． Forestry
production has a significant pull impact on forestry investment growth which presents 1% of forestry economic growth
leading to 0． 991% of forestry investment． Forestry economic growth does not rapidly promote the forestry investment
growth，however，the central forestry investment can improve the forestry economic growth in the short term． 3) Central
forestry investment and forestry output have a long-term equilibrium relationship and central forestry investment recovers
more quickly than forestry production in the short term when both of them deviate from equilibrium level． Forestry
production has a cumulative effect and forestry investment has an accumulation and promotion effects on itself． Moreover，
forestry production has an income-effect on the forestry investment and the forestry investment generates a multiplier effect
to forestry production． 【Conclusion】Because of the forestry investment and forestry economic growth existing the action
and reaction，the policy recommendations are proposed as following: to increase central forestry investment and keep a
reasonable investment，to make a long-term policy planning in order to prevent the inter-annual large swings and temporary
policy changes，and to improve central forestry investment system and promote the diversification of investment．
Key words: central forestry investment; forestry production; C-D production function; VAＲ model
投资对促进林业经济增长至关重要，林业投资
来源于经济增长，当期林业投资对当期林业经济产
生直接的推动作用(张彩虹，2001)。据《中国林业
统计年鉴》(国家林业局，1987—2013)统计，我国林
业总投资由 1987 年的 247. 8 亿元增长至 2013 年的
3 782. 3 亿元，呈现逐年递增趋势，尤其在 2009 年之
后，林业投资增加迅速，显示出国家对林业的重视程
度不断提高。1987—2013 年，中央林业投资始终保
持在林业投资完成额的 50%以上，远高于其他林业
投资，如国内贷款、外资、自筹资金等。《2014 年中
国国土绿化状况公报》显示，2014 年中央林业投资 1
517 亿元，比 2013 年增加 67 亿元。在中央林业投
资不断增加的同时，林业产值也持续提高，从 1987
年的 273 亿元增长至 2013 年的 4 731 亿元。中央
林业投资的直接结果是森林资源的快速增长 (刘
珉，2011)，为我国林业生态建设发挥了重要作用。
中央林业投资对林业经济增长是否具有拉动作用、
贡献程度如何，是衡量其资金利用效率的另外一个
重要方面(曹盛国等，2011)。同样，林业经济的快
速增长是否促进了中央林业投资的增长，是检验林
业增值收益是否回流林业系统内部的一个重要指标
(赵荣等，2013)。因此，研究中央林业投资与林业
经济增长之间的互动关系具有重要意义。
西方理论界没有政府投资效率的概念，与此相
近且比较常用的一个概念是公共财政绩效，侧重于
研究公共支出与经济增长、财政支出绩效管理等问
题;此外，虽涉及农业投入的内容，但由于统计口径
和国体政体的不同，鲜见研究政府林业投资、财政农
业投入管理的文献，更没有专门研究政府林业投资
效率的文章。国内一些学者就林业投资对林业经济
和林业发展的影响，从不同角度、运用不同方法进行
了探讨。冯达等(2010)利用 C-D 林业经济增长模
型，得出林业经济增长与我国经济环境和林业产业
政策有密切联系，资本和劳动投入在林业经济增长
过程中发挥了重要作用。于江龙等 (2011)运用协
整检验、误差修正模型、Granger 因果检验等工具，分
析得出我国林业投资与产业经济增长之间存在长期
稳定的关系，产业经济增长对林业投资存在很强的
依赖性，林业投资的变化是引起产业经济增长的格
兰杰原因。刘珉 (2011)利用经济学投资理论及历
史比较的方法，得出林业总投资对于 GDP 和林业总
产值的贡献率总体是先下降再上升，其中中央林业
投资占林业总投资的比重呈“U”形曲线变化，并逐
渐转向林业重点公共工程，提出继续加大林业投资、
坚持林业投资以生态建设为中心及分类投资管理的
建议。李彦良(2013)通过理论研究，提出政府投资
依然是促进森林资源存量增加的主要动力，政府林
业投资结构的转变及社会资金可以有效促进森林资
源总量的增加，林业政策对林业投资和森林资源存
量有较大影响，但森林资源质量的提高跟不上森林
资源数量的增加。从现有文献看，林业投资数据不
一致导致研究结论差异较大，利用数理经济学模型
系统分析中央林业投资的产出效率的文献较少，在
较少的中央林业投资的实证分析文献中，大多只分
析了中央林业投资对林业产值的作用，忽略了林业
产值对拉动中央林业投资的反作用。
基于此，本文从研究中央林业投资与林业经济
增长的互动关系入手，利用科布 － 道格劳斯生产函
数、向量自相关模型和误差修正模型等进行实证分
析，研究中央林业投资与林业产值短期和长期相关
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林 业 科 学 51 卷
性，测算中央林业投资的贡献率，建立基本的中央林
业投资效率评价体系，明确中央林业投资在林业经
济增长中的地位及作用，为衡量中央林业投资利用
效率提供实证依据，在促进财政资源优化配置、提高
资金使用绩效的同时，推动林业经济增长。
1 研究方法与变量选择
依据科布 － 道格拉斯生产函数选取林业产值、
林业系统从业人员、中央林业投资 3 个变量测算中
央林业投资对林业经济增长的贡献率;结合向量自
回归模型，先对模型进行基础性的单位根及滞后性
检验，确定模型稳定性，测算中央林业投资的滞后程
度，再进行协整性检验及格兰杰因果关系检验，分析
林业经济增长对中央林业投资的反作用，明确林业
经济增长与中央林业投资之间是否存在长期及短期
的相互作用关系;在向量自回归模型的基础上建立
误差修正模型并进行正交化脉冲响应分析，量化中
央林业投资与林业产值之间的长期与短期效应，进
而理清中央林业投资与林业经济增长之间的互动关
系，为政府投资决策提供依据。
具体的变量选择和数据处理情况为:林业产值
(Y)的选取，1987 年林业产值以全国营林产值与森
林工业总产值相加之和替代;1988—1992 年林业产
值以各地区国营林场全年工农业总产值与林业系统
各地区工业总产值相加之和替代;1993 年之后的林
业产值为林业部门社会总产值或林业系统产业总产
值。中央林业投资(K)是指利用国家预算内基本建
设资金、中央财政专项资金、国债资金和其他国家预
算内资金，主要对林业生态工程建设、林业专项事业
补助和林业基础设施建设等方面进行投资的资金总
和，根据现有数据情况，本文选用年末中央对林业投
入实际完成额。林业劳动力投入水平(L)，在 1993 年
之前，选用社会林业劳动者人数;1993 年之后，根据国
家统计局有关更名规定，选用林业从业人数(邱右明
等，2014)。由于森林面积等指标年度变化不大，通
过计量分析后系数为负，对模型建立有偏，因此本文
尚且忽略不计。且因数据时间跨度大，统计口径存在
偏差，可能对模型参数估计大小产生一定影响，但不
会影响对变量间互动关系和变化趋势的估计结果。
为消除价格影响，将林业产值和中央林业投资的数
据，均调成以 1987 年为基期的可比价格。
本研究中所用到的数据来自《中国林业统计资
料》(1949—1987)、(1988—1997)和《中国林业统计
年鉴》(1998—2013)，由于 1987 年前后数据统计口
径差异较大，选取的年份区间为 1987—2013 年，共
计 27 组时间序列数据，采用 stata13. 0 软件对数据
进行处理。
2 生产函数估计和结果
2. 1 初始弹性系数的测算及分析
依据科布 － 道格拉斯生产函数，测算中央林业
投资对林业产值的促进程度，并相应算出中央林业
投资的贡献率(吴成亮等，2007)，首先设定林业经
济增长的计量模型为:
Y = A( t) KαLβ μ。 (1)
对式(1)两边取对数，即得:
lnY = lnA( t) + αlnK + βlnL + μ。 (2)
式中:Y 为林业产值; K 为中央林业投资水平;L 为
林业劳动力投入水平;待估计参数 lnA( t)代表林业
技术水平弹性;α 代表中央林业投资产出弹性;β 代
表林业劳动力产出弹性; t 表示年份序列;μ 为误差
项，代表突发事件、自然灾害等无法准确计量的因素
(肖政等，2012)。
以林业产值为因变量对林业生产要素投入进行
多元线性回归分析，得出相应的生产弹性系数 (谭
贺等，2010)，结果如表 1 所示。
表 1 初始模型 OLS 回归结果
Tab． 1 Initial model of OLS regression results
因变量
Dependent variable
lnY 自变量
Independent variables
lnK，lnL
F 114. 90 Ｒ2 0. 905 4
P 0. 000 0 校正 Adj-Ｒ2 0. 897 6
参数
Parameter
标准误
Standard error
T P
截距 Intercept － 36. 348 12. 296 － 2. 96 0. 007
lnK 1. 923 0. 317 6. 06 0. 000
lnL 5. 309 1. 570 3. 38 0. 002
从以上回归结果可以看出，相应 P 值小于 1%，
F 值为 114. 90，校正的 Ｒ2 为 0. 897 6，说明模型整体
显著且拟合度较好。表 1 中的要素产出弹性系数均
通过了 1%显著性检验，其中，中央林业投资产出弹
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第 9 期 才 琪等: 中央林业投资与林业经济增长的互动关系
性 α = 1. 923，林业劳动力产出弹性 β = 5. 309，说明
在其他条件不变的情况下，对中央林业投资增加
1%，林业产值会增加约 1. 923% ;对林业劳动力投
入增加 1%，林业产值会增加 5. 309%。
2. 2 贡献率的测算及分析
林业产值状况是衡量中央林业投资状况的根本
标准，提高林业投资效率，可以增强林业投资对林业
经济增长的推动作用(周莉等，2005)，因此结合柯
布 －道格拉斯生产函数，测算出各要素对林业产值
的贡献率。
由式(2)和表 1 计算得出如下公式:
lnY = － 36. 35 + 1. 92lnK + 5. 31lnL。 (3)
式(3)两边对时间 t 求倒数，可近似推算出林业
投入要素对林业经济增长影响的公式:
η = 1. 92η1 + 5. 31η2。 (4)
式中:η 代表林业产值的年均增长率;η1 为中央林
业投资年均增长率;η2 为林业劳动力投入的年均增
长率，均可通过 1987—2013 年林业统计数据求得，
结果见表 2。
表 2 1987—2013 年林业经济增长和投入要素年均增长率
Tab． 2 Average annual growth factors of forestry economic growth and investment in 1987 to 2013
项目
Projects
林业经济增长
Forestry economic
中央林业投资
Central forestry investment
林业劳动力
Forestry labor
年均增长率
Average annual growth rate(AAGＲ) (% )
22． 85 18. 05 － 2. 30
各种林业投入要素 (林业劳动力投入、中央林
业投资)对林业产值增长的贡献率的计算公式(潘
炜栋，2013)分别为:
m1 =
β1η1
η
; (5)
m2 =
β2η2
η
。 (6)
式中:m1，m2 分别代表中央林业投资、林业劳动力投
入对林业产值的贡献率。
通过计算得出，1987—2013 年，中央林业投资
贡献率为 1. 517%，显示出中央林业投资对林业经
济增长具有正向推动作用。由于林业从业人员年均
增长率为 负 值，导 致林业 劳动力贡 献 率 为 －
0. 534%，但并不说明林业从业人员对林业经济发展
没有作用或产生负向作用，这与我国实施的精简人
员、降低企业成本的政策，以及机械化水平提高在一
定程度上代替人力劳动有一定关系。
3 向量自回归模型估计和结果
3. 1 单位根检验
为分析林业经济增长对中央林业投资的反作
用，利用 Sims(1980)提出的向量自回归 (VAＲ)模
型，分析中央林业投资的滞后期，建立基础表达
式为:
У t = Г0 + Г1У t －1 + … + Г pУ t -p + ε t。
式中:Г0，Г1，…，Г p为系数矩阵;{ ε t }是向量白超声
过程。
由于 VAＲ 模型估计的可靠性依赖于序列的平
稳性(陈强，2010)，因此要对时间序列进行单位根
检验。为了避免数据的剧烈波动，对中央林业投资
和林业产值进行对数化处理(余智敏等，2014)，取
对数后的新序列分别用 lnK，lnY 表示，再对其进行
一阶差分，差分后的序列用 DlnK，DlnY 表示。
表 3 lnK，lnY 稳定性检验结果
Tab． 3 Stability test results of ln K and ln Y
变量
Variables
系数
Coefficient
T P 结论
Conclusion
lnK 0. 020 9 0. 64 0. 529 非平稳 Unstationary
lnY 0. 011 1 0. 24 0. 813 非平稳 Unstationary
DlnK － 0. 540 － 3. 15 0. 005 平稳 Stationary
DlnY － 1. 029 － 5. 43 0. 000 平稳 Stationary
对 lnK，lnY 序列进行单位根检验后，结果如表 3
所示，lnK，lnY 序列均有单位根，为非平稳序列;而
一阶差分序列 DlnK，DlnY 显著性在 1% 以下，说明
经过差分后的序列都变成了平稳序列。
3. 2 滞后性检验
对平稳后的序列建立 VAＲ 模型，首先要确定
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林 业 科 学 51 卷
模型的最优滞后阶数。表 4 给出了 0 － 4 阶 VAＲ
模型的 LL，LＲ，df，p，FPE，AIC，HQIC，SBIC 值，
以“* ”标出滞后阶数。根据检验结果及相应准
则可以看出，大部分准则选出来的滞后阶数在 1
～ 2 之间，本文将该 VAＲ 模型的滞后阶数定为
2 阶。
表 4 VAＲ 模型最优滞后阶数检验①
Tab． 4 The optimal lag order test of VAＲ model
lag LL LＲ df p FPE AIC HQIC SBIC
0 － 56. 00 0. 532 5. 043 5. 068 5. 142
1 1. 52 115. 05 4 0. 000 0. 005 0. 389 0. 464 * 0. 686 *
2 6. 00 8. 95 4 0. 062 0. 004 * 0. 348 * 0. 472 0. 841
3 8. 04 4. 09 4 0. 394 0. 006 0. 518 0. 692 1. 209
4 12. 97 9. 86 * 4 0. 043 0. 006 0. 437 0. 661 1. 326
①“* ”代表相应的滞后阶数。“* ”represent of relevant lag order．
3. 3 协整性检验
由于 lnK，lnY 为不平稳变量，需要检验模型是
否存在协整关系。如表 5 所示，根据迹检验、特征值
及 5%临界值检验结果可知，lnK 和 lnY 之间存在一
个协整关系。用 OLS 估计长期均衡关系，标准化后
的协整关系表达式为:
lnK = 0. 991 lnY － 3. 333。 (7)
表 5 lnK，lnY 协整关系检验结果及 OLS 估计
Tab． 5 Ｒesult of lnK and lnY in co-integration relationship test and ordinary least squared estimator
原假设
Null hypothesis
特征值
Eigenvalue
迹检验
Trace-test
5%临界值
5% critical value
不存在协整关系
No co-integration
－ 21. 124 18. 17
存在 1 个协整关系
One co-integration
0. 464 5. 517 3. 74
存在 2 个协整关系
Two co-integration
0. 198 － －
因变量
Dependent variable
lnK 自变量
Independent variable
lnY
F 154. 03 Ｒ2 0. 860 4
P 0. 000 0 校正 Adj-Ｒ2 0. 854 8
参数
Parameter
标准误
Standard error
T P
截距 Intercept － 3. 333 1. 304 － 2. 56 0. 017
lnY 0. 991 0. 080 12. 41 0. 000
从表 5 可知林业经济增长对中央林业投资在长
期具有拉动作用，1% 的林业经济增长可以带动
0. 991%的中央林业投资。
3. 4 格兰杰因果关系检验
基于 VAＲ 模型，利用格兰杰因果关系分析林业
产值与中央林业投资之间是否存在短期的因果关系
(侯方淼等，2009)。由表 6 检验可知，林业产值对
中央林业投资的格兰杰因果关系并不显著，说明林
业经济增长并不能在短期内迅速促进中央林业投资
额的增长;而中央林业投资对林业产值在 10%的显
著性下证明存在格兰杰因果关系，说明中央林业投
资相对可以在短期内促进林业经济增长。
表 6 格兰杰因果关系检验
Tab． 6 Granger causality test
原假设
Null hypothesis
滞后阶数
Lag
卡方值
Square value
P
lnY 不是引起 lnK 变化的格兰杰原因
lnY is not the granger cause of lnK’s change
2 1. 131 3 0. 568
lnK 不是引起 lnY 变化的格兰杰原因
lnK is not the granger cause of lnY’s change
2 4. 949 0 0. 084
031
第 9 期 才 琪等: 中央林业投资与林业经济增长的互动关系
4 误差修正模型分析
4. 1 建立误差修正模型
由于模型存在协整关系，需要使用向量的误差
修正(VECM)模型，研究变量之间实现长期均衡关
系后，短期变动对其的部分调整作用，即分析中央林
业投资与林业产值之间长期与短期效应。误差修正
模型的表达式为:
ΔУ t = γ0ΔΧ t + (β1 － 1)(У t －1 － Ф － ΘХ t －1) + ε t。
式中:(β1 － 1) (У t － 1 － Ф － ΘХ t － 1 )为误差修正项;
参数{Ф，Θ}为长期参数;{γ0，β1 － 1}为短期参数。
对 lnK，lnY 序列建立误差修正模型，如表 7 检
验结果显示，林业产值与中央林业投资误差修正项
系数的估计结果分别为 － 0. 028 1 和 － 0. 186 7，说
明模型存在误差修正机制，从而进一步证明 2 个变
量之间具有长期均衡关系，但林业产值误差修正项
系数未通过显著性检验，说明其偏离均衡水平时，难
以在短期内恢复长期均衡;而中央林业投资的误差
修正项系数在 1% 的置信水平上显著，且系数绝对
值大于林业产值，说明其偏离均衡水平时，在短期内
恢复长期均衡的速度快于林业产值。
表 7 误差修正模型结果
Tab． 7 Ｒesults of error correction model
变量
Variables
系数
Coefficient
标准误
Standard error
P
DlnY － 0. 028 1 0. 288 2 0. 442
DlnK － 0. 186 7 0. 225 9 0. 000
4. 2 正交化脉冲响应分析
对 VECM 模型进行稳定性检验，如果所有根模
的倒数都小于 1，即都在单位圆内，说明模型是稳定
的，依据 Stata13. 0 系统分析得出图 1 和图 2。在图
1VECM 系统稳定性的判别图中，除 VECM 模型自身
假设的单位根之外，伴随矩阵的所有特征值都落在
单位圆内，因此 VECM 系统是稳定的，得到结果有
效。在此基础上，建立正交化脉冲响应，分析中央林
业投资与林业产值各指标相互之间的冲击关系(田
志华等，2013)，刻画出各变量间的动态影响，本文
选取的滞后期数为 8 期的脉冲响应模型。
从图 2 的正交化脉冲响应结果图可以看出，中
央林业投资对自身存在积累和拉动效应，在第 1 期
对来自自身的冲击反应迅速，当期增长 1. 4%左右，
然后呈缓慢下降趋势，直至第 8 期下降为 0. 5%。
中央投资对林业产值存在乘数扩大效应，因为林业
产值在未受中央林业投资冲击前为零，直至第 8 期
平稳增长至 0. 5%，但乘数扩大效应不是很明显。
图 1 VECM 系统稳定性的判别
Fig． 1 Discrimination diagram of VECM stability system
林业产值对中央林业投资会产生收入效应，虽然没
有即刻产生影响，但第 1 期之后会产生拉动效应，直
至第 8 期达到 0. 8%，说明林业产值的提高会促进
中央林业投资。林业产值对来自自身的冲击相对平
稳，在初始期上涨 1% 左右之后，呈缓慢下降趋势，
说明林业经济增长具有累加效应。
5 结论与启示
5. 1 结论
根据科布 － 道格拉斯生产函数证明，增加 1%
的中央林业投资，林业产值将增加 1. 923%，中央林
业投资对林业产值增长的贡献率为 1. 517% ;结合
VAＲ 模型可知，中央林业投资存在 1 ～ 2 年的滞后
期，此后开始发挥作用;利用协整关系检验，得出林
业产值对中央林业投资增长的拉动作用显著，1%的
林业经济增长可带动 0. 991% 的中央林业投资;格
兰杰因果检验说明林业经济增长并不能在短期内迅
速促进中央林业投资额的增长，中央林业投资相对
可以在短期内促进林业经济增长，但影响效果并不
显著;误差修正模型进一步证明 2 个变量之间的长
期均衡关系，得出中央林业投资在短期内恢复长期
均衡的速度快于林业产值，利用脉冲响应函数分析
得出林业产值具有累加效应，中央林业投资对自身
存在积累和拉动效应，林业产值对中央林业投资会
产生收入效应，中央投资对林业产值存在乘数扩大
效应。
5. 2 启示
从前文实证结论可以看出，中央林业投资对林
业经济增长有积极的推动作用，但由于林业生长周
期等因素影响，其投资的效用存在 1 ～ 2 年的滞后
期，即产出效益具有一定的周期性，这就需要决策者
131
林 业 科 学 51 卷
图 2 lnK，lnY 正交化脉冲响应结果
Fig． 2 Ｒesults figure of orthogonalization impulse response about lnK and lnY
图中实线表示随着时间推移，一个变量对自身或另一变量标准差信息的脉冲响应，阴影表示在相应脉冲响应图像
两侧加或减 2 倍标准差的置信带。The solid line indicates the variation with time as one variable generating impulse
response to itself or another variable’s standard deviation． The shadow indicates confidence belt with additive or minus
double standard deviation on both sides of impulse response figure．
做出长远的政策规划，坚持持续合理投入，防止年际
间大幅度波动及临时性政策变动，避免一蹴而就及
拔苗助长的不合理现象出现，加大中央林业投资力
度，保证林业持续投入的增加，完善中央林业投资体
制，保障林业的公益性和基础性特点，尽力改善地区
发展的不平衡性。但也应看到，中央林业投资对林
业经济增长的贡献率不高，这一方面与中央林业投
资主要投向生态建设有关，另一方面也说明要加快
林业经济增长，必须优化林业投入结构，推进投资主
体多元化。因此，探索和创新林业 PPP 模式，加大
社会资本和民间资本投入，是促进林业经济持续绿
色增长，从而推动中央林业投入不断加强，进而实现
中央林业投资与林业经济增长正向循环的有效
途径。
由于数据统计口径不一致以及数据获取受
限，本文仅分析了中央林业投资与林业经济增长
的互动关系，而未实证研究林业总投资对林业产
值的影响。另外，考虑到滞后效应，应进一步积累
数据，从更长时间维度内考虑和验证二者的互动
关系，并研究其他投资如民间投资和外资等对林
业产值的影响。
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(责任编辑 石红青)
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