福建省林业总产值的灰色关联度分析*

□ 王海洁，丁 胜，曹福亮，吕 柳

(南京林业大学,江苏 南京 210037)

1 引言

福建省是全国南方重点集体林区，也是我国南方地区重要的生态屏障。山多林多是福建的一大特色和优势，森林资源丰富。根据全国第八次森林资源清查通报，全省森林面积801.27万公顷(1.2亿亩)。通过对比近10年(2008-2017年)的数据发现，2008—2014年福建省的林业产业总产值增长较快，但近5年的发展趋于缓慢，这与当前经济的发展趋势不符，也不利于福建省发挥其林业产业的优势。现用灰色关联度方法对影响林业产值的几个因素进行分析并提出具体建议。

林业产业在大大提升森林生态系统服务功能的基础上[1]，对于发展林区经济、提升林户就业水平具有重要推动作用[2]。福建省作为全国林业发展与改革综合实验区，依托良好的政策优势,使林业产业发展迅猛。林业产业作为福建省经济发展的重要组成部分，不仅提供了经济功能，还提供了重要的生态功能、社会功能[3]等。林业发展“十三五”规划,将创新、协调、绿色、开放、共享五大发展理念视为基本要求，其中在协调发展上,要求统筹生态保护修复和做强林业产业的关系[4]。林业是一个复杂的大系统，林业产业结构的研究方法具有多样性，主要包括：系统动力模型、层次分析法、投入产出法、偏离份额分析法及灰色关联分析法[5]。

灰色关联分析(Grey Relational Analysis,GRA)作为灰色系统分析方法的一种,因其理论简单,计算简便,在样本数据没有规律的情况下仍然可以分析比较各因素之间的动态变化过程等优点而经常被运用到林业产业结构的分析中[6]。

表1 福建省林业总产值及各相关因素数据

资料来源于国家统计局(中国统计年鉴)

2 数据来源与模型建立

2.1 数据来源

研究所用的福建省林业产业总产值和各相关因素的数据来自于《中国统计年鉴》(2008—2017年)，如表1所示。

2.2 灰色关联度分析方法理论

选用灰色关联度分析法研究福建省林业产业的主要影响因素。具体测算步骤为:

第一步,选取反映系统行为特征的参考序列X0={x0(1),x0(2),…,x0(n)},即福建省林业总产值的时间数列,以及影响系统行为的比较序列Xi(k)={Xi(k)|i=1,2,3,…,m;k=1,2,3,…,n},即各影响因素的历年数据序列。

第二步,由于研究的系统中各因素列中的数据量纲(计算单位)不同，不便于进行比较，或在比较时难以得到正确的结论。因此在进行灰色关联度分析时，一般都要进行数据的无量纲化处理，即对单位统一处理。主要有两种方法：初值化处理和均值化处理。在这里采用均值法对指标数据进行归一化处理，即计算出研究的各个指标在研究范围内所占的比例。

i=0,1,…,n;k=1,2,…，m.

第三步,先依次计算比较序列与参考序列各个年份的指标数据的差值，取绝对值,再据此计算两级最大差M与最小差N,计算公式如下:

第四步,计算参考序列和比较序列对应因素的关联系数ξi(k),以显示各个时刻二者之间的关联程度。

式中,ρ为分辨率,通常ρ取值0.5(在本研究中取0.5)。

在该公式中,ζi(k)是比较数列Xi对参考数列X0在k时刻的相关系数,其中ρ∈[0,∞)为分辨系数,引入分辨系数的目的是减少极值对计算的影响。(一般ρ的取值范围为[0,1],具体取值可视情况而定,ρ越小,分辨力越大。)

第五步,计算灰色关联度Ri,获得参考序列与各比较序列之间关联系数的时间平均值,以便从总体上对比序列间的关联程度的强弱。(关联系数是比较数列与参考数列在各个时刻(即系统中的各时间点)的关联程度值，数字有多个，要将各个时刻(即曲线中的各点)的关联系数集中为一个值，即求平均值，作为比较数列与参考数列间关联程度的数量表示，以便于分析和得出结论。)

3 模型建立与数据分析

参考现有灰色关联度的经验模型，来分析福建省林业总产值与各相关因素的关联程度。设2008年至2017年福建省林业总产值的数据为参考数据序列(X0)，另外9组数据分别为比较数列Xi(i=1,2…9)，通过计算R值来分析影响林业总产值的主要因素。

计算得到表2的关联度结果：

表2 福建省林业总产值与各相关因素的关联度

4 结论

根据表2的数据结果可以得到影响福建省林业产业发展的各个因素的相关程度，从高到低依次是：地区生产总值、森林病虫鼠害防治率、造林总面积、林业投资、森林火灾次数、全社会固定资产投入、林产品生产价格指数(上年价格=100)、农用机械总动力、农用化肥施用折纯量，其中地区生产总值、森林病虫鼠害防治率、造林总面积的相关度达到0.7以上，关联度较大。

地区生产总值与林业总产值关联度为0.7678，说明林业产业能够促进地区生产总值的增长。但由数据结果发现，2008-2012年两者的关联度能够基本稳定在0.8以上，自2013年开始，关联度逐渐下降，至2017年下降至0.3977，说明林业生产对福建省地区生产总值的贡献越来越小。森林病虫鼠害防治率与林业总产值关联度为0.7368，说明对林业灾害的有效防治能够提高林业总产值。由表1的数据，2012年之前的森林病虫鼠害防治率在60%左右，2013-2017年的防治率能够基本稳定在90%以上，说明福建省在森林的灾害防治方面措施采取得当。

造林总面积与林业总产值关联度为0.7184，说明林业总产值与林业面积相关性较大。由表1，2008-2010年的造林面积较低，自2011年，造林总面积基本在100千hm2以上。

通过表1的林业投资与林业总产值的数据对比发现，相较林业产值，林业投资较大，投资的增长率远高于林业产值的增长率，投入与产出的比例较小。此外，数据表明：农用机械总动力与农用化肥施用折纯量与林业产值的关联度不高，说明生产投入的资源与产出不协调。

5 建议

5.1 加强病虫鼠害防治率

近几年的防治率能够达到90%以上，说明近几年福建省对森林的保护意识较强，加强了对各种灾害的防治，对提高林业产值起到更为关键的作用。在防治方面，还要加强预防功能，很多森林面积较广，一旦发生灾害，危害范围较大，控制灾害的支出也较高。可以加强预防机制，如森林由专人管理、定期检查森林树木的健康状况和其他生物的数量，及时上报、引入专家系统等，保证虫鼠的数量不至引发灾害，带来不必要的损失。

5.2 保护现有林场的基础下，适当造林

福建省森林面积达801.27万公顷(1.2亿亩)，现有林场为林业产值做出了巨大贡献，由研究结果发现造林面积与林业产值关联度较高，适当加大造林面积，能够促进林业产业的发展。福建省的森林覆盖率现已达65.95%，居全国前列。如此高的森林覆盖率得益于福建省“八山一水一分田”的地形特点：峰岭耸峙，丘陵连绵，河谷、盆地穿插其间，山地、丘陵占全省总面积的80%以上[7]。福建省充分发挥这一特点，林业产业不断发展，为福建省带来了良好的经济和社会效益。如果在林业产业发展中，各地为了促进地方林业经济总量的增长，盲目上马一些林业加工企业，不考虑森林资源的长期缺乏，不注重森林资源的培育，最终会对森林生态系统造成极大的破坏[8]。管理者要充分理解林木资源的价值，采取多种形式保障原料的持续供给，形成多层次原料来源，为经济利益的实现提供支撑[9]。如果在有效管理现有林场的基础上，充分利用福建省的地理优势，适当增加造林面积，能为福建省带来更好的经济效益。

5.3 引入信息管理系统，提高林业产业管理效率

分析表2的数据发现，农用机械总动力与林业产值的关联度不高，原因是林业作物的管理过程不适于使用农用机械，需要更多的人力对林业产业进行专门管理，但如今人力资源成本增加，过多地投入人力使得产出效益降低。在林业企业中，许多技术随着时间不断改进，当然这需要成本投入和外部政策支持。一个引人注目的事实是技术改进在很大程度上是可预测的[10]，针对这一问题，可以引入信息管理系统，智能决策运作采集相应产业数据，通过大数据云计算等深度挖掘为林业产业决策提供科学化指导[11]，对不同的林场、个体林地进行管理，并在关键性的环节借助科技的力量，比如，采用病虫害监控、土壤质量状况检测、产品健康状况监控等。通过不断应用新科技来建设林业现代化，不仅可以节省大量人力物力，提高管理效率，还可以提高林业产品的产量和质量，提升林业产值。

5.4 有效利用化肥，提高资源使用效益

数据结果表明，农用化肥施用折纯量与林业产值的增长关联度不高。但适当地施用化肥可以提高林地的产出，尤其是在短伐期的林分的经营方面，施肥已经成为速生高产林培育不可缺少的技术措施[12]。因此，如果能够有效利用化肥，可以提高林产品的产量、缩短种植周期，从而提高林业产值。通过土壤状况检测，实时记录林地土壤的状况，在质量不佳的林地中适当施用化肥，改善土壤状况，使其更加适合树木的生长，提高收益。