林权流转价格及其影响因素分析

 　　摘要: 以林农拥有的活立木为研究对象, 利用 2007—2017 年浙江省 1546 宗活立木流转样本,采用多元线性回归实证分析了是否在林权交易中心交易对活立木流转价格存在影响。 结果表明: 关键解释变量是否在林权交易中心进行交易对活立木流转价格具有显著的正向影响; 流转面积、单位面积蓄积、 区域虚拟变量、 坡度等对流转价格都产生一定程度的影响; 流转期限对流转价格的影响不大。 因此, 需要加强对林权交易中心的宣传, 降低相关的交易成本, 从而吸引更多的小规模林农参与交易。

　　关键词: 林权交易中心; 活立木交易价格; 浙江省

　　文章编号: 1005-9709 (2019) 02-0143-06

　　《中国林业企业》由中国林业经济学会、东北林业大学主办，国家林业局全国木材行业管理办公室业务指导。中国林业经济学会林业企业管理研究会、中国龙江森工(集团)总公司、中国吉林森工(集团)总公司、中国内蒙古森工集团有限责任公司、大兴安岭林业集团公司承办的全国性林业企业管理方面的杂志，全国公开发行，双月刊，48页。

　　林权流转是集体林权制度改革的重要组成部分[1] , 但是随着集体林权制度改革后, 林地分散更加严重[2] 。 林权交易中心作为承担林权流转交易、 林权信息发布、 森林资源评估等职能的交易平台, 其建立和发展不仅解决了林地细碎化与林业适度规模经营的矛盾, 也为交易双方提供了新的交易渠道以及很多综合性服务[3-4] , 因而成为专家学者研究的热点。 关于林权流转和林权交易中心的研究, 国内外已有丰富的研究成果。 国外学者主要从影响林权流转价格的相关因素等方面进行研究[5-7] , 国内学者不仅分析了影响林权流转价格的相关因素, 也开始关注林权交易中心的交易机制、 存在问题以及对策的定性研究。 林权交易中心在规范林权流转、 保障流转公平方面发挥着重要作用, 但流转数量却没有上升[8] 。部分学者认为流转程序复杂、 流转成本较高、 林权交易中心员工的素质难以满足其提供专业化产权交易服务的需要是未参与林权交易中心内交易的主要原因[9-10] 。 因此降低交易成本, 培养中心人员素质至关重要。 关于影响流转价格因素的分析, 有的学者认为森林质量越高, 流转价格也就越高[11] 。 有的学者认为用材林、 经济林和竹林面积比越大、 非联户经营面积比越大, 交易价格越高[12] 。 还有的学者认为市场价格越高, 流转面积越大, 流转价格就越高[13] 。 关于林权流转价格影响因素的研究很少将林权交易中心作为因素指标, 且对林权交易中心的研究也主要集中于定性分析。 林权流转主要包括林地流转与活立木流转, 活立木主要指林地中生长着的树木[14] 。 基于浙江省龙泉、 遂昌、 松阳、 庆元这 4 个林业重点县 ( 市) 的二手资料收集, 以林农拥有的活立木为研究对象, 运用多元线性回归模型和倾向得分匹配探讨活立木交易价格及其影响因素, 从而为林权交易中心的有效发展提供建议, 为促进林权交易提供相关政策建议。

　　1_ 材料与方法

　　1. 1_ 研究区域概况

　　浙江省的集体林权改革自 20 世纪 80 年代起开始进行, 是中国最先开始集体林改革和进行林权流转的省份, 集体林面积占森林面积比例约为95%。 随着集体林权改革的不断深入推进, 广大林农迫切需要

　　0. 4_ 模型设定

　　由于所选择的解释变量有虚拟变量和连续变量, 故使用多元线性回归模型进行分析[11] 。 同时由于林权交易中心内外样本差异较大, 为使得回归结果更具可靠性, 倾向得分匹配可以用来进行检验, 从而使得回归结果更有说服力。 对被解释变量进行了对数化处理是因为被解释变量对数形式更可以准确表达数据呈正态分布。 采用半对数多元线性回归模型进行实证分析, 其形式为:

　　_ _ Lnyi = α + β1 x1 + β2 x2 + … + β n xn + ε

　　式中单位面积流转价格和单位蓄积流转价格用 yi 表示; 影响 yi 的自变量分别为 x1 , x2 , …, xn ; β1 , β2 , …, β n 分别为影响因素的回归系数; α 为待估参数; ε 为干扰项。

　　1. 5_ 数据处理方法

　　以 1546 宗活立木流转样本为研究对象, 使用 STATA 14. 0 统计软件, 运用最小二乘法、 倾向得分匹配对 2007—2017 年的样本进行数据分析, 得出活立木流转价格及其影响因素的回归结果。

　　2_ 结果与分析

　　对样本进行整体回归后 R2 的数值为 0. 872 和 0. 199, 由此可见模型的拟合度较高。 同时由于林权交易中心与非林权交易中心交易的样本存在较大的差异, 直接采用多元线性回归可能会使得回归结果有偏差。 为了消除两个样本差异的混淆效应, 使得回归结果更具可靠性, 使用邻近和核匹配两种匹配法来解决这一问题, 从非林权交易中心中找出与在林权交易中心中相似的样本, 模型中包括单位面积蓄积、 流转面积、 坡度、 距离县城距离、 区域、 流转期限等变量。 根据参考文献 [15], 若两组样本之间的标准化偏差在匹配后大于 20%, 则表示匹配失败。 倾向得分匹配后, 通过对变量误差消减的情况进行比较发现, 匹配后所有变量的标准偏误绝对值均小于 20%。 说明倾向得分匹配相对成功。 同时, t 检验的结果也表明匹配后的样本在控制变量上没有显著差异。 是否在林权交易中心交易对活立木流转价格在 1%水平上呈显著的正向影响, 这表明在林权交易中心进行交易比在非林权交易中心交易价格要高, 与样本整体回归结果一致, 进一步检验了回归结果的可靠性。

　　3_ 结论与讨论

　　3. 1_ 结论

　　无论是将林权交易中心内外所得样本进行整体回归还是将林权交易中心与非林权交易中心样本进行倾向得分匹配后进行回归, 是否在林权交易中心交易对活立木流转价格都有显著的正向影响, 说明林权交易中心的价格高于非林权交易中心交易, 林权交易中心可能会更好的为林业经营者获取更多的利益。蓄积较好的活立木交易价格越高, 大面积立木更倾向于以较低的价格出售。 在林权交易中心进行交易的主要集中于国有林和集体林等大面积活立木流转, 但交易量并不多。

　　3. 2_ 讨论

　　在收集数据的过程中, 未收集到林权交易中心内交易的交易成本, 因此研究的数据存在一定的局限性, 对林权交易中心交易的价格比在非林权交易中心交易高这个结论也是暂时的。 为此要想更深层次地研究林权交易中心对流转价格的影响, 一定要在考虑交易成本的前提下进行研究, 这样所得结果会更具可靠性。 通过对所有样本的综合分析, 小林农更倾向于非林权交易中心交易。 其原因可能存在以下两个方面: 一方面, 林权交易中心作为一个新生事物, 林农对林权交易中心的认识不足导致其选择林权交易中心交易的可能性降低; 另一方面, 由于在林权交易中心进行交易的成本对于小林农而言可能较高。 因此要加强对林权交易中心的宣传力度, 简化办事程序, 降低交易成本, 从而吸引更多小林农参与到林权交易中心交易。

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