地方林業投資環境考評范文

本站小編為你精心準備了地方林業投資環境考評參考范文，愿這些范文能點燃您思維的火花，激發您的寫作靈感。歡迎深入閱讀并收藏。

受中國經濟發展水平和林業自身特點的制約，林業資金供給與需求之間的差距已成為制約林業跨越式發展的主要障礙。吸引社會對林業的投資成為解決林業資金問題的根本途徑。林業投資環境的優劣直接影響社會對林業的投資。為鼓勵和推動全社會大力發展和經營人工林，尤其是商品林，各地政府實施各種優惠政策，引導社會資本投向林業。理性的投資者只有充分了解投資環境，才有可能進行投資。

隨著時代的變化，林業產業已經從單一的政府投資主體變成由政府、企業法人、自然人和外國投資者等構成的多元投資主體。林業投資環境也因此引起投資者們的關注。建立一個能夠系統反映林業投資環境的評價指標體系，運用因子分析法[1]對林業投資環境進行定量分析，并提出改善林業投資環境的建議，可以為政府決策提供參考，政府可以依據林業投資環境評價模型，對各個林區的具體投資環境進行分析。于是，政府改善林業投資環境便有據可依，就能為林業投資者提供更有利的投資環境。另外，資金對于任何一個投資者都是有限的，每個投資者都盡量提高自己資金的使用效率。林業投資環境評價研究成果有利于投資者選擇最有利的林區進行投資，從而提高資金使用效率。

1福建省林業投資環境評價指標的選擇

筆者遵循系統性、科學性和可操作性的原則，選取了21個林業投資環境評價指標[2-4]，具體包括：林業用地面積P1（萬公頃）、單位森林面積平均蓄積量P2（m3/公頃）、森林火災及森林病蟲鼠害發生面積占森林面積的比重P3（%）、道路平均密度P4（km/km2）、每萬公頃森林面積擁有的森林病蟲害防治機構和基層測報機構的數量P5（個）、每萬公頃森林面積擁有的林業站的數量P6（個）、山地與丘陵面積占國土面積的比重P7（%）、地方性林業政策數量P8（個）、林業系統實際利用外資的數額P9（億美元）、非公有制經濟造林面積占造林總面積的比重P10（%）、金融機構貸款余額P11（億元）、林業專業性學會/協會的數量P12（個）、林業社會化服務機構的數量P13（個）、林業R&D資金占GDP的比重P14（%）、林業系統專業技術人員比重P15（%）、林業科技進步貢獻率P16（%）、每萬公頃森林面積擁有的林業科技推廣中心站的數量P17（個）、人均GDPP18（元）、林業總產值P19（萬元）、林業骨干龍頭企業的數量P20（個）、林權交易及林業要素交易市場的數量P21（個）。

2福建省林業投資環境的綜合評價

2.1比較研究對象的選取

筆者選取地處南方林區[5]的廣東、江西、浙江、湖南和湖北，與福建作橫向比較研究。其中，廣東、浙江與福建相鄰，且廣東、浙江和福建均處沿海，因此選取廣東和浙江作為比較研究對象；在內陸地區選擇江西、湖南和湖北作為比較研究對象。

2.2原始數據采集與處理

2.2.1原始數據采集評價所使用的資料主要來源于以下幾個渠道：（1）2005林業統計年鑒[6]；（2）2006中國統計年鑒[7]；（3）6個比較省份的林業廳（局）官方網站；（4）2006年地方統計年度公報[8]；（5）中國林業科技網[9]。有些指標無法從現有的統計資料中直接獲得，于是通過若干個指標計算得出，例如：（1）道路平均密度=（公路總長度+鐵路總長度）/國土面積；（2）林業R&D資金占GDP的比重=林業R&D資金÷GDP。原始數據采集結果略。

2.2.2原始數據處理對原始數據進行標準處理，采用Z-SCORE標準公式：zij=xij-xjSj

2.3因子分析

筆者根據6個省林業產業發展情況，選取了21個可能對林業投資有重要影響的并且可以加以計量的指標。在具體分析過程中，采用了正交轉軸法（VarimaxMethod）進行轉軸，使公因子符合系數向更大或更小的方向變化，使得對公因子的命名和解釋變得更加容易。一般取累計貢獻率達到80%以上的幾個因子就可以代表原來多個指標的絕大部分信息。由表1可知，前5個因子的累積貢獻率達到了93.679%，且這5個因子之間互不相關。表2中每一個系數表示因子與對應變量的相關系數[1]，故可根據表2中的系數解釋各因子的經濟意義。因子F1在林業系統實際利用外資的數額、非公有制經濟造林面積占造林總面積的比重、金融機構貸款余額、人均GDP、林業總產值、林業骨干龍頭企業的數量等六個指標上有較高的載荷，主要反映了林業經濟環境狀況；因子F2在每萬公頃森林面積擁有的森林病蟲害防治機構和基層測報機構的數量、每萬公頃森林面積擁有的林業站的數量、地方性林業政策數量、林業專業性學會/協會的數量、林業社會化服務機構的數量、每萬公頃森林面積擁有的林業科技推廣中心站的數量、林權交易及林業要素交易市場的數量等指標的載荷較高，反映了林業政策和服務環境狀況。因子F3在森林火災及森林病蟲鼠害發生面積占森林面積的比重、林業R&D資金占GDP的比重、林業系統專業技術人員比重、林業科技進步貢獻率等指標上的載荷較高，主要反映了林業風險和林業科技狀況；因子F4在林業用地面積和單位森林面積平均蓄積量上的載荷較大，反映了林地狀況；因子F5載荷較大的指標是道路平均密度和山地與丘陵面積占國土面積的比重,主要反映了地貌與交通道路狀況。由表3可以看出5個因子的系數構成。

2.4基于因子分析的林業投資環境評價

SPSS系統提供了3種估計因子得分系數的方法，筆者選取了Regression（回歸因子得分）計算各因子的得分。從表4中可得：福建省F1因子、F2因子、F3因子、F4因子和F5因子的得分在6個省份中的排名分別為第一、第五、第二、第一和第四。雖然F1、F2、F3、F4、F5綜合原信息的能力較強，但單獨使用某個因子，并不能對各地區林業投資環境做出一個綜合評價。因此筆者根據表1以其方差貢獻率占累計方差貢獻率的比重作為系數（權重），加權求和得到一個衡量各地區林業投資環境的綜合評價得分模型：P=0.27075×F1+0.23003×F2+20963×F3+0.17611×F4+0.12415×F5...........(3）將6個比較省份的F值分別代入該綜合評價模型，得出每個地區的總得分P，見表5。從表5可得，6個比較省份的林業投資環境綜合得分排名為福建、廣東、湖北、浙江、江西、湖南，其得分分別為0.3048、0.2300、0.1172、0.0159、-0.2284、-0.4208。可見，福建省林業投資環境綜合評價得分在6個比較省份中排名第一。

3改善福建省林業投資環境的建議

由以上分析可得，福建省林業投資環境綜合評價在6個比較省份中居首位，但通過與其他省份的比較，發現有些方面不如其他省份，需要改善。

3.1改善林業服務環境,完善林業政策

通過6個省份的比較評價分析，得出福建省F2因子的得分最差，福建省林業政策和服務環境與湖北、江西和廣東省存在較大差距。因此，福建省應該在這方面做更多的工作，如設法增加森林病蟲害防治機構和基層測報機構的數量、林業專業性學會/協會的數量和林業社會化服務機構的數量等，以便改善林業服務環境。福建省2003年率先在全國開展集體林權制度改革，充分調動了社會培育森林的積極性，但是相關的配套政策尚未健全。福建省政府應該根據自身的特點制定相關政策，在制定各項政策時，必須圍繞引資的長期目標與短期目標，注意各項政策、法規的配套性和一致性。現行的木材采伐管理程序對于小林主（如林農）來說，申請采伐的手續非常繁瑣，采伐指標難以獲得，林權改革政策效果大打折扣，因此需要改革木材限額采伐政策。

3.2挖掘現有的科技資源,吸引優秀人才,改善林業科技環境

科技是第一生產力，林業要實現跨越式發展，離不開林業科技的發展。然而，根據前面分析結果，福建省F3因子的得分與位居首位的浙江省存在較大差距，表明福建省林業科技環境明顯不如浙江省。因此，福建省應該加大林業R&D資金的投入，吸引更多林業科技人才，不斷提高林業科技貢獻率，使林業科技環境得到改善。此外，福建省F5因子的得分較低，尤其與廣東省差距較大，因此福建省應當設法加大投入，改善交通條件。