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生态环境对林权制度改革的影响

《林业经济问题杂志》2023年第一期

1材料与方法

1.1样本选择与数据来源中国新一轮的集体林权制度改革政策虽然在2023年就开头在局部省份进展了试点，但在全国推广则是在2023年。相对于时间序列数据或是截面数据来说，面板数据更能表现变量之间的真实关系。选取中国除港澳台之外的30个省为讨论样本，所用数据时间区间为2023～2023年。由于此区间正是中国大局部省份先后开展集体林权制度改革试点及推广甚至改革主体任务完成的时期，各省份对集体林改的试点开展时间和任务完成时间并不完全一样，因此2023～2023年的数据既包括林改前的数据，又包括了林改后的数据，以便于用比拟讨论的方法。讨论使用的数据主要来源于《中国统计年鉴》、《中国农村统计年鉴》、《中国林业统计年鉴》、各省份统计年鉴以及国研网数据库等。为了消退物价的变动影响，所用数据中但凡涉及价格指标的都采纳1997年物价指数进展平减。

1.2变量定义和说明本讨论将集体林权制度改革经济效益指标作为被解释变量，将金融生态环境评价指标进展细化，也即直接将金融生态环境评价指标体系里的指数作为解释变量，它们分别是政府治理力量、地区经济根底状况、金融进展程度、制度与诚信文化。另外，林权发证率被用来衡量集体林改程度，也是重要的解释变量。在此根底上，充分运用产权理论、制度变迁理论及产融结合理论等学问对林改的现实状况进展分析。此外，还有诸多可能影响集体林权制度改革经济效益的因素被引为掌握变量，这些掌握变量主要包括自然资源根底(集体林面积占比、生态公益林面积比)、林业投入(林业财政补贴占地区财政支出比、林业系统营林根本建立投资中林业教育投资额占比)、集体林权制度配套措施实施状况(包括林权交易市场、森林资源资产评估机构、林业合作组织、林业法人单位等数量)、集体林权制度配套措施实施与否(林权抵押贷款、森林保险、林业税费减免与否，设置为虚拟变量)及其他可能的因素，在确定这些变量的时候还要考虑各个变量数据的可得性等问题［5］。各变量的解释说明如表1所示。林改经济效益的计算说明如表2所示。集体林权制度改革经济效益计算中的指标设计以及指标权重确实定是依据陈幸良的讨论结果:运用层次分析法，建立各指标层的推断矩阵并求解，最终通过全都性检验确定最终的指标体系［6］。

1.3模型选择与设计运用面板数据模型对全国30个省份2023～2023年的面板数据资料进展分析。为了分别考察林权体制改革程度、金融生态环境各因子变量对林改经济效益的影响，而建立了模型⑴:1.4讨论假设基于以上讨论思路，就金融生态环境差异对集体林权制度改革经济效益的影响作出以下假设。其中有关政府治理、经济根底水平、金融进展水平、制度与信用文化等指标体系的构建参照了李扬［7］等对金融生态环境评价指标体系的设计。假设1:政府治理力量对集体林权制度改革的经济效益具有正向影响作用。政府治理力量指标包括政府主导性(用政府财政支出、辖区内企业税负率衡量)、财政平衡(用财政自给率、非税收收人占预算内外财政收人比重、地出让收人占GDP比重衡量)、政府规模(用行政事业费总倾/GDP衡量)、政府诚信(用政府透亮度、政府政策的连续性和全都性衡量)。假设2:经济根底水平对集体林权制度改革的经济效益具有正向的影响作用。经济根底水平指标包括经济兴旺水平(用人均GDP、城镇居民可支配收入、城市化率、人均社会零售商品总额衡量)、经济构造(用第三产业增加值占比、金融业增加值占比、房地产业增加值占比)、根底设施(用高速大路里程数/土地面积、人均地区邮电业务总量衡量)、私人部门的进展(用非国有部门工业总产值占比、非国有部门投资占比、非国有经济就业人数占比衡量)。假设3:金融进展水平对集体林权制度改革的经济效益具有正向的影响作用。金融进展水平指标包括金融深化(即经济货币化程度，用非国有部门获得的有效贷款/GDP来衡量)、金融竞争(用政策性贷款在辖内贷款规模中占比、非国有商业银行存款所占份额、非国有商业银行贷款所占份额衡量)、金触效率(用辖内商业银行体系的存贷比、辖区内商业银行体系效益指标衡量)、私人部门获得的金融支持(用非国有部门获得的信贷占比衡量)、金融市场发育(用企业直接融资额占比、人均个人消费信贷额、人均证券交易额、保险深度也即人均保费收入等指标衡量)。假设4:制度与信用文化对集体林权制度改革的经济效益具有正向的影响作用。制度与信用文化指标主要包括三方面内容，分别是法治环境(用对辖区内司法的信任程度、司法公正性、司法的独立性、司法的效率以及银行诉讼债权的回收率衡量)、诚信文化(用企业诚信度