国内外学者对贸易与产业发展的关系已经作了深入研究。从宏观层面上的研究来看，关于进出口贸易促进产业发展的观点，大部分学者持正面态度，认可进出口贸易对经济增长的拉动作用。Dhawan等[2]选取GDP、实际出口规模和贸易方式3个变量，运用VAR模型和协整检验发现3个变量之间存在长期稳定均衡关系。Ghirmay等[3]基于19个不发达国家的数据，运用基于误差修正模型的多元因果分析方法，得出这些国家出口和生产率、产出、资本积累相互影响、相互促进的结论。万金金等[4]对我国1978—2004年间的数据进行协整分析，发现出口和进口对经济增长都发挥了正向作用，对外贸易与经济增长之间存在长期稳定的动态均衡关系。从林业产业层面上的研究来看，部分学者也作了相关研究。朱江梅[5]根据1981—2007年年度统计数据，利用协整理论对我国林产品进口贸易与林业经济增长之间的关系进行实证分析，认为林产品进口贸易与林业经济增长之间存在长期的均衡关系。候方淼等[6]以江苏省为例进行林产品对外贸易与林业产业发展的实证研究，研究结果认为二者之间存在协整关系，但林产品对外贸易对林业产业发展的影响并不显著。袁芳芳[7]着重研究了林产品进出口贸易对林业产业增长的单方面作用，得出了林产品进口的作用要大于出口的结论。总体而言，国外学者研究较早且相对成熟，实证结果多支持进出口贸易促进经济增长，但国外学者并没有专门针对林业产业进行分析，林业产业的相关研究有待开展；而国内的林业相关研究多数仅分析了两者单向或者简单关系，缺少对两者长期动态关系的研究，相关研究有待深入。因此，本文运用协整检验、格兰杰因果检验、建立VAR模型、脉冲响应分析、方差分解等方法对林产品贸易与林业经济增长的动态关系展开研究，并由此得出一些具有启示意义的结论。
1林产品进出口和林业产业发展现状
1.1林产品进出口现状
近年来，我国主要林产品进、出口均保持较快增长势头。2012年，我国主要林产品进出口总额为1206.38亿美元，其中进口总额619.48亿美元，出口总额586.9亿美元。1994—2012年间，我国主要林产品进出口总额实现了10余倍的增长，年平均增长率达15.6%，其中进口额年平均增长率为15.34%，出口额年平均增长率为16.2%，进口增幅大于出口增幅。除了1994、1995、2006、2009等4个年份外，其他年份均为贸易逆差，且贸易逆差总体呈现不断扩大的趋势（图1）。总体来看，近几年我国林产品进出口实现了较快增长，尤其是2003之后增长显著，林产品进出口贸易无疑是我国林业发展不可或缺的重要推动力量。
1.2林产产业发展现状
新中国成立50多年来，尤其是改革开放之后，我国林业产业的发展由小到大，由缺到全，由弱渐强，目前已形成涉及3个产业的多个门类、多种产品的复合产业群体，成为国民经济的重要基础产业和极具潜力的朝阳产业，在国民经济和社会发展中具有独特优势，发挥着重大作用。近年来，我国林业产业发展迅速，林业总产值逐年提高，1994—2012年林业总产值年平均增长率为20.98%，2012年林业年产值达39451亿元，同比增长28.93%。从产业布局来看，第一产业占林业总产值比例不断降低，第二、第三产业占比均显著提高，自2006年开始，第二产业超越第一产业成为林业总产值中占比最高的产业。整体上，林业一、二、三产业的产值结构正在不断优化和调整，已由1994年的66:27:6调整为2012年的35:53:12。具体如图2所示。总体上，林业产业增长与林产品进出口总额的增长呈现长期同向性，林产品进出口贸易的发展既是林业产业发展的重要体现，同时也为其提供动力和支持，二者之间存在着紧密的联系。这种联系是否具有因果关系，林产品进出口能否依托二者之间的联系推动林业产值增长，这种联系是否会受到外部因素冲击等问题将借助计量模型进行进一步的实证分析。
2指标选取与数据处理
本文选取1994—2012年林业进出口总额（FPT）和林业总产值（FGP）的年度数据为研究样本，数据来源于《中国林业统计年鉴》。由于林产品进出口统计数据在《中国林业统计年鉴》中以美元表示，为了统一单位，本文按照各年人民币汇率年平均价进行了换算，换算所用汇率来源于《中国统计年鉴》。考虑到对时间序列数据进行对数化后容易取得平稳序列，消除异方差并且不改变时序数据的特征，因此本文分析时对变量进行自然对数变换[8]，林业总产值和林产品进出口总额分别用LnFGPt和LnFPTt表示。计算过程使用Eview6.0等软件。
3实证研究
3.1单位根检验
依据协整的定义，同阶单整是协整检验的前提，因此在协整检验之前需要先进行单位根检验。本文采用ADF（AugmentedDickey-Fuller）方法进行单位根检验。其中滞后阶数的确定参照AIC（AkaikeInfocriterion）准则。通过Eviews软件得出LnFGP和LnFPT以及其一阶差分序列的ADF检验值如表1所示。从单位根检验结果可知，LnFGP与LnFPT一阶单整，可进行协整检验。
3.2理想滞后阶数的确定
滞后阶数的确定是协整检验和建立VAR模型过程中一个重要环节。在选择滞后阶数时，一方面滞后阶数应足够大，以便反映模型的动态特征；另一方面滞后阶数越大，模型的自由度就越小。因此，本文在选择时，综合考虑以上两种情况，使用似然比检验、FPE准则、AIC准则、SC准则和HQ准则来确定理想滞后阶数，结果如表2所示。从表2可以看出，5种方法都选择2阶为理想滞后阶数。
3.3协整检验
从单位根检验结果可知，LnFGP和LnFPT是同阶单整序列，满足协整检验的前提。本文采用Johansen协整检验来判断两个变量之间是否存在协整关系。结果如表3所示，LnFGP、LnFPT存在着协整关系。即在10%的显著性水平下，林产品贸易和林业经济增长存在长期稳定的均衡关系。
3.4VAR模型
VAR模型把系统中每一个内生变量作为系统中所有内生变量滞后值的函数来构造模型，从而将单变量自回归模型推广到由多元时间序列变量组成的向量自回归模型。VAR(p)模型的数学表达式是：yt=Φ1yt-1+…+Φpyt-p+Hxt+εtt=1,2,…,T式中，yt是k维内生变量列向量，xt是d维外生变量列向量，p是滞后阶数，T是样本个数。k×k维矩阵F1,…,Fp和k×d维矩阵H是待估计的系数矩阵。et是k维扰动列向量，它们相互之间可以同期相关，但不与自己的滞后值相关，且不与等式右边的变量相关。VAR模型的平稳性是进行脉冲响应的前提，本文采用判断特征根的倒数是否全部落在单位圆内进行模型平稳性的判定。在对原始序列差分两次之后能获得平稳的VAR模型。因此，本文建立了LnFGP与LnFPT二阶差分的VAR(2)模型，输出结果如下所示：D(LNFGP,2)=-0.3543*D(LNFGP(-1),2)-0.5982*D(LNFGP(-2),2)+0.1679*D(LNFPT(-1),2)-0.2741*D(LNFPTR2=0.5899,F=3.5959,AIC=-2.121392,SC=-1.8853D(LNFPT,2)=0.7832*D(LNFGP(-1),2)+0.4252*D(LNFGP(-2),2)-0.5487*D(LNFPT(-1),2)-0.7575*D(LNFPT(-2),2)-0.0075R2=0.6720,F=5.1213,AIC=-1.4704,SC=-1.2344对VAR模型进行稳定性检验，特征方程的特征根倒数均落在单位圆内，模型稳定，可进行进一步的分析。
3.5Granger因果检验
Granger解决变量x是否引起变量y的问题主要看现在的y能够在多大程度上被过去的x解释，加入x的滞后值是否使解释程度提高。如果x在y的预测中有帮助，则称x是y的Granger原因。本文已经进行了单位根检验，以考察经济变量是否具有时间趋势，在得出同阶单整的结论后进行协整检验，用以考察非平稳变量间的关系[9]。因此，可以进行格兰杰因果关系检验，具体考察非平稳变量间相互关系的方向。结果如表4所示，LnFGP与LnFPT互为格兰杰因果，即林产品进出口额是林业经济增长的格兰杰原因，林业经济增长也是林产品进出口的格兰杰原因。
3.6基于VAR模型的脉冲响应分析
脉冲响应函数（IRF:ImpulseResponseFunction）可以用于分析随机扰动项的一个标准差冲击对内生变量当前和未来取值的影响。对D(LNFGP,2)和D(LNFPT,2)序列建立的VAR模型进行脉冲响应分析,结果如图3所示，横坐标是脉冲响应函数的未来响应基数，纵坐标是因变量对扰动项一个标准差冲击的响应程度[10]。根据脉冲响应函数的输出结果，可以得出如下结论：FGP对于林业总产值的脉冲响应曲线在第一期就达到了正向的最高值，之后正负波动，波动范围逐渐稳定在正负0.02个百分点左右，累计影响为0.048915。FGP对于主要林产品进出口总额的脉冲响应曲线在第一期值为0，之后正负波动，并在第5期达到最大值，在第8期以后趋于0，影响逐渐消失，累计影响为0.00131。长期来看，林业总产值对自身的影响略大于主要林产品进出口贸易对林业总产值影响。FPT对于林业总产值的脉冲响应曲线前5期波动大，第1期为负向影响，第2期达到正向最大值，第4期达到负向的最大值，第7期之后波动幅度明显下降，累计影响为0.005216。FPT对于主要林产品进出口总额的脉冲响应曲线在第1期达到了正向的最高值，第2期显著下降变为负值，之后正负波动，第4期之后整体波动幅度趋缓，正负波动范围在0.02个百分点左右，累计影响为0.052206。长期来看，主要林产品进出口贸易对自身影响大于林业总产值对主要林产品进出口总额的影响。总体而言，前5期林业总产值与主要林产品进出口总额对FPT影响波动幅度更大，对FGP与FPT的影响均正负波动，影响时滞短，总体在前2期达到最大值。第5期之后波动幅度趋缓，影响减弱，其中FPT的波动幅度更小。
3.7基于VAR模型的方差分解
方差分解是通过分析每一个结构冲击对内生变量变化（通常用方差来度量）的贡献度，进一步评价不同结构冲击的重要性。因此，方差分解给出对VAR模型中变量产生影响的每个随机扰动相对重要性的信息。方差分解用于分析因变量预测之误差是由哪些解释变量所引起以及各占百分比。计算预测误差方差分解之前，通过Choleski正交化处理来去除残差项彼此之间的同期相关和序列相干。之后可利用方差分解的百分比去说明各经济变量之间的关系[11]。根据方差分解图（图4），可以得出如下结论：林业总产值在第1期只受自身波动的影响，主要林产品进出口总额在第2期才开始显现出来。前5期内，林业总产值对自身的解释力从100%不断下降至70%左右，主要林产品进出口总额对林业总产值的解释力从0不断增长至30%左右，林业总产值对自身的解释力还是占据了主导地位。第5期之后林业总产值与主要林产品进出口总额的解释力分别稳定在70%与30%左右。主要林产品进出口总额在第1期对自身的解释力在80%左右，为最高值，之后解释力不断下降。相对应的林业总产值的解释力在第一期的解释力在20%左右，第2期有了明显的提升，达到了40%左右。第4期有了小幅提升，并以大于10%的水平超过了主要林产品进出口总额的解释力，之后也稳定在这个水平。
4结论与建议
本研究选用VAR模型，包含了协整检验、格兰杰因果检验、脉冲响应函数、方差分解等计量方法，选取1994—2012年的相关数据，动态分析了两者之间的关系。首先林产品贸易与林业经济增长存在着长期均衡的关系，并且互为Granger因果关系。从脉冲响应函数中可以看出，林业总产值与主要林产品进出口总额从长期来看互相以及对自身都存在正效应，短期林业总产值的增长会给自身以及林产品进出口总额带来较大的正效应。原因分析如下：一方面林产品贸易额的上升使得国内外贸易规模得以扩大，利于进一步的贸易增长；同时林产品进口会提高国内要素生产率，释放国内产能，林产品出口会刺激国内林产品的供给，因此能够促进林业经济的增长；另一方面林业总产值的增加刺激了国内林业经济规模的扩张，利于进一步促进林业产值的增加，同时林业总产值的增加也显著扩大了对外的供给规模，进而促进林产品贸易额的增长，但是长期来看，正效应较弱，需要协调好林业当前增长与可持续发展的关系。从方差分解图可以看出，从长远来看，林业产业经济的增长对林业产业贡献度居于主导地位，对林产品贸易的贡献度也稳定地大于林产品贸易对其自身的贡献度。
基于以上结论，结合我国林产品总供求快速增长，但国内供给增幅远小于进口增幅，国内需求增速远大于出口增速的现实，本文提出以下政策建议：
（1）加快建设木材战略储备生产基地，全面提高基地木材产出率。我国林产品国内市场需求大，需求增速也十分之大，提高基地木材产出率一方面有利于降低对外依存度；另一方面有利于增加出口供给，同时满足国内需求，提高国内林业生产值。
（2）完善林业金融税收补贴扶持政策，加大林业产业发展的资金投入，进一步建设林业公共财政支持的长效机制[12]。扩大造林补贴、抚育补贴和良种补贴的试点范围和补贴对象，提高一般生态公益林的补偿标准。同时协调好短期林业经济发展与长期生态建设的关系，保证目前阶段林业产业的可持续发展。
（3）完善林业标准化与质量监督体系，加快现代林业标准化进程，与国际林产品交易标准接轨，尤其是人造板、纤维板、刨花板、木家具等主要出口产品，这有利于在产量的基础上，进一步保持我国的出口优势。
作者:余智敏 田治威 潘焕学 邓晶 单位:北京林业大学经济管理学院