林业经济FORESTRY ECONOMICS ·研究报告·退耕还林工程项目区产业结构变化趋势分析是森l谷建才2杨玉梅2李春兰2( 1北京林业大学水土保持学院北京100083;2河北农业大学保定071000)摘要:退耕还林工程是在新的历史时期开展的一项复杂的系统工程。文章以全国退耕还林工程区的100个样本县为研究对象，研究分析了1998-2007年样本县兰大产业发展状况，并运用灰色系统模型进行预测分析。结果表明:1998-2∞7年，样本县第一产业产值所占比例是逐渐减少的，10年减少了%。第二产业和第兰产业产值所占比例是逐渐增加的，10年增加了%和毛。预测结果还表明:第一产业产值是逐渐降低的，降低幅度为%;第二产业产值是逐渐增加的，增加幅度为%;第三产业总体上是逐渐降低的，降低幅度为%。关键词:退耕还林工程;产业结构;灰色系统预测模型中图分类号:文献标识码:A文章编号:1673-338X(2011 )03一0065-03Industrial Structure Trend in the Project Area of Conversion of Cropland to Forest Project 1 2 2 Nie SenGu JiancaiYang Yumej2 Li Chunlan(1 School of Soil and Water Conservation Beijing Forestry University, Beijing 100083; 2 Agricultural University of Hebei , Baoding 0710∞) Abstract: Conversion of Cropland to Forest Project is a complex system engineering in the new historical period. The paper studied on 1∞sample counties in conversion of cropland to forest ar，础，and research and analysis of three major industrial development of the sample county from 1998ω2007. The paper surveyed the industrial structure and predicted with gray system model. The result showed that: Primary industry output value in GDP proportion decreases by %, Secondary industrγand Tertialγindustry increases by % and % from 1998 to 2∞7. The predicted results show that Primary industry in GDP proportion gradually reduced %, Secondary industJγincreases by % and Tertiary industry decreases by %. Key Words: Conversion of Cropland to Forest Project; industrial structure; Gray System Model 退耕还林工程是我国实施的六大林业重点工程理论基础。之一，是国家林业建设投资最大、规模最大、涉及面1灰色GM(l，l)模型及其原理最广的林业工程(李世东，2002)。工程的实施对工程区内的社会经济发展和产业结构变化产生了很大的灰色GM(I，I)模型的构建影响，在促进工程进一步实施的同时，应做到积极调GM(1，I)模型是将离散的随机数经过依次累加整产业结构，以退耕还林促产业结构调整，以产业结成算子，削弱其随机性，得到较有规律的生成数，然构调整促经济发展，从而实现环境保护、退耕还林和后建立微分方程、解方程进而建立模型。设所要预测经济的协调发展(周庆行等，2009)。的某项指标的原始数据序列为:灰色系统理论是由邓聚龙教授提出并建立的一X仙I)={X~四(1),X(0)(2),X(0)(3),... ，X仙?(n)}种新的系统理论，它引起许多国内外学者的重视，并对原始数据序列作一次累加生成处理，获得新且成功地应用到许多领域它的优点是预测所需的的数据序列:信息较少，预测精度较高，能够较好反映被预测系统X(I)={X(气1)，X(I)(2)，X(1)(匀，…，Xω(n)}的真实特征(程建文，1999)。本文利用灰色系统理利用最小二乘法拟合求得估计参数:论，构建GM(1，1)模型退耕还林工程样本县三大产业产值结构变化做出预测分析，以期为今后退还林式中:X(I\i)=LX飞丁理的主主捕和厌域社会经济的协调发展提供一定的收稿日期:2011-01一14作者简介:聂森，北京林业大学水土保持学院博士研究生。研究方向:生态环境管理。通讯作者:谷建才，河北农业大学教授，博士生导师。研究方向:森林经营评价。基金项曰:河北省科技厅"基于数学模型河北省县域经济发展模式研究"(编号:10457294)。65
·研究报告·林业经济2011年第3期经过累加处理，新生成的数据序列与原始的数差概率P。设SI为原始序列严的均方差，S2为残差ε(据序列相比，具有平稳性增强而波动性减弱的特点。序列町的均方差，则后验差比(方差比)C=S;SI越小，沪对生成数列建立GM(1，1)白化形式的微式方程(肖模型越好。而小误差概率(t)-8P=(叫< 新平等，2005): 越大越好。巫J坠坠1坠)l!坠L企坠L』L4qJdY2模型应用案例d也…-式中:a为发展系数，U为内控发展灰数。利用最以全国退耕还林工程100个样本县1998年~小二乘法拟合求得估计参数:2007年三大产业产值比重作为原始数列，分别为(O)X叭，XX。通过上述方法建立GM吨，3(1，l)预测模la T-I T l=(B B)B Xn 型，最终得到三大产业的预测公式。实际值，预测值，U (l)(1绝对误差，相对误差分别见表2[X)+X(1和表2。-1I咆)l1 通过表2可以计算得出，M=式中:B=1毛，盹=(l1) % M3=毛，所以三大产业原始数列符合建)(n-1)+X(一112[X(n) 1 ，1 叨阶叼X~模标准。再利用后验差检验的方法进行计算得出:CXn=[X~X~，...，(2)，(3)(n)]1= P= .70;C= .1286P2= .90;C= .5579 P=ü.80,12,3，3。通过运算，最终确定GM(1，1)预测模型通过研究分析可以得出本模型预测精度较高，有实际如(t)=飞(1)-tle毗山，n问应用价值。t因此，以此模型预测未来10年内退耕还林工程1)(t)将值代入离散模型公式求全，预测的累加值区三大产业所占比重的发展状况，其结果见表3。还原为预测值:通过相关资料的搜集整理得到28年和2∞侃"盯)-X(Xt)=X(叫咱(t-1)年的1∞个样本县三大产业产值所占比重情况，在实际调查值与预测值之间进行对比见表模型精度的检验。由表4我们可以看出，预测值和实际值之间产残差检验O)q(值很小，最大的是29年第三产业，相差1个百分计算残差俨(t)及其相对残差(t)，即:∞点，因此，进一步验证应用灰色预测GMm)模型(1，阶0)俨q(O)(t)=(t)=x(t)-~((t-1)等问肌，O)x(对退耕还林区产值变化进行预测是可行的。(t) ,...,以1998-2007年退耕还林工程区三大产业产值n t=12,为原始序列，运用灰色系统预测模型对三大产业进相对残差叫越小，表示模型精度越高还可JqO行趋势预测分析，见图1。以通过建模精度M来表示，M=(1-q)x1oo%其中q，由图1可知，第一产业产值是逐渐降低的，预测从1998年的%将降低到2017年%，降低O)q((t) ，为GM(1，l)的平均残差。一般要=-J-. I I L N-1 i~ 了%。预测中之所以第一产业产值所占比重飞求M>80%。速下降，这可能与二、三产业的蓬勃发展有关，工业后验差检验和建筑业一直是当今社会创造经济价值的主题。另一后验差检验有2个指标即后验差比C和小误方面这可能与退耕还林工程的特殊性和复杂性有关。表11998-27年三大产业所占比重实际值与预测值∞实际值预测值年份第一产业第二产业第二产业第一产业第二产业第三产业1998 1999 2α)() 2l ∞22 .45 32∞23 ∞24 :< ∞25 ∞2α)6 27 ∞66
聂森等:退耕还林工程项目区产业结构变化趋势分析爱2整值的比辍绝对误差相对误差年份第一产业第二产业第三产业第-产业第二产业第三产业跚跚跚圳卿卿刷姗姗姗α)() O.∞ O.。α沁O.α)()() O.∞ 。∞ 一 -2.回 但 ∞ 一 襄3退耕还林工程区三大产业预测值2017年的%，降低奋。1998年-2017年间，刊第一产业预测值第二产业预测值第三产业预测值-mmm2002年的第三产业产值最高，为毛。 3小结 川川川川川1998-2007年，第一产业产值所占比例是逐渐 减少的，减少了%。第二产业和第三产业产值 所占比例是逐渐增加的增加了岛和毛。采 用灰色系统预测模型进行预测，分析结果表明第一 mm产业产值是逐渐降低的，预测降低了%。第二 产业产值是逐渐增加的，预测增加%。第三产 业总体上是逐渐降低的，预测降低毛。灰色GM(1，I)预测模型在动态预测中加入的信息不是实测值，而是预测值，这样能更真实的反映系表42'∞8盖在和2侃"每退耕还林工程医三大产业比重实际值统的实时变化，预测准确性更高。但需要指出的是，与预测值对比一般情况下，GM(1，l)模型通过对数据列长度的不年份内容第一产业第二产业第兰产业同取舍，得到不同的预测结果，而组成一个灰预测区实际值 2∞8 间，即灰靶，可供决策者选用。但如果有数据列较短、预测值 2α)9 实际值难以建立长期预测模型，数据变化很大、模型所得预 51∞ 预测值 测灰区间过大、失去了意义系统明显受外部因素的控制和干扰时等，如果利用GM(1，l)模型直接预测，(悟)便很难求得较为满意的结果。一←霸一产业4←第二产业-←第三产业80 鉴于退耕还林是一项长期、复杂的工程，面临的ω 社会、经济、政策与制度、技术问题较复杂，许多领域50 40 尚需进一步的探讨研究。参考文献程建权.城市系统工程[町.武汉:武汉大学出版社，1999:139-155李世东.中外退耕还林还草之比较与启示[JJ.世界林业研究，2002，1(2): 053星星gggggggggEggEEE营圈I退耕还林工程区三大产业趋势分析如j影，张秉乾，李新文利用GM(I，I)模型预测兰州市农村居民人均纯收入[J].广东农业科学，2∞8(8):17 2-17 3 林业作为一个特殊的行业人们在考虑其物质产出价卢孝俊，马德山，贾回回.灰色GM(1，I)预测模型及其在甘肃省GDP预值的同时，越来越重视其生态学价值，而本研究是以测中的应用[1].甘肃农业，2010(5):25-26肖新平，宋中民，李峰.灰技术基础及其应用[M].北京:科学出版社，2∞5:林木产值为基础进行的，没有考虑到其生态价值。第25-27 二产业产值是逐渐增加的，预测由1998年的%周庆行，程波，余冬晖.重庆市退耕还林与比较优势的发挥[JJ.重庆交通增加到2017年的毛，增加%。第三产业总学院学报(社科版)，2侃)9，4(3):45-48体上是逐渐降低的，预测由1998年的%降低到(责任编辑赵铁珍)67
