政策不确定性下福斯特曼模型的拓展研究：基于福建省的经验证据

《Small-scale Forestry》：Faustmann Model Expansion Under Policy Uncertainty: Empirical Evidence from Fujian Province, China

本研究为量化林业政策不确定性，构建了林业政策不确定性指数(FPUI)，并将其纳入扩展的福斯特曼模型。来自中国的研究团队通过自然语言处理技术分析《人民日报》电子版新闻(1978-2022)，发现FPUI呈先波动上升后逐步下降趋势。研究表明：政策不确定性会增加最优轮伐期并降低林地期望值，而贴现率、木材价格和劳动力成本的变化不会改变模型核心结论。该研究为政策制定者提供了量化决策工具。

　　

作为国家自然资源管理的重要组成部分，林业政策的制定与实施对森林资源可持续利用产生深远影响。然而由于经济发展、环境保护和社会需求等多重因素影响，林业政策不确定性日益凸显。这种不确定性会对经营者的采伐预期和森林管理决策产生显著影响。

为量化林业政策不确定性，本研究创新性地构建了林业政策不确定性指数(Forestry Policy Uncertainty Index, FPUI)。科研团队利用自然语言处理工具从《人民日报》官方网站提取1978-2022年间的电子版新闻文本，通过人工处理构建FPUI指数，并将其整合到政策不确定性条件下的扩展福斯特曼模型(Faustmann Model)中。

研究结果显示：FPUI呈现先波动上升后逐步下降的演变趋势。林业政策不确定性的增加会降低林地最优期望值，同时延长最优轮伐期。敏感性分析表明，贴现率(discount rate)、木材价格(timber prices)和劳动力成本(labor costs)的变化并不会改变福斯特曼模型的核心结论。这项研究为理解政策波动对林业长期投资决策的影响提供了重要量化依据。