全 文 ：第 50 卷 第 12 期
2 0 1 4 年 12 月
林 业 科 学
SCIENTIA SILVAE SINICAE
Vol. 50，No. 12
Dec．，2 0 1 4
doi:10．11707 / j．1001-7488．20141217
收稿日期: 2014 － 03 － 06; 修回日期: 2014 － 06 － 10。
基金项目: 国家自然科学基金项目“集体林权改革背景下南方农户商品林生产要素配置效率及其提升路径研究”(71273211)。
* 姚顺波为通讯作者。
集体林分权条件下不同经营类型商品林
生产要素投入及其效率*
———基于三阶段 DEA模型及其福建、江西农户调研数据
李 桦1 姚顺波1 刘 璨2 郭亚军1
(1．西北农林科技大学经济管理学院 杨凌 712100; 2．国家林业局经济发展研究中心 北京 100714)
摘 要: 运用三阶段 DEA 模型引入政策和自然因素等环境变量，采用福建、江西跟踪的林农数据对林农生产要
素投入现状及其效率进行实证研究。结果表明: 林农对林地经营仍倾向粗放经营，偏好周期较短的经济林，经济林
投入的劳动力、资金都高于木材、木材为主兼有竹材的经营类型，但其综合技术效率却低于木材、木材为主兼有竹
材的经营类型; 林农商品生产规模效率很低，导致综合技术效率很低，在剔除环境变量和随机因素影响后，林农商
品林的纯技术效率提高 35. 96%，但规模效率降低 34. 83%，导致平均技术效率降低 11. 36%。环境变量影响因素
中，林权证的获得、采伐指标申请难度降低以及林业税负的减轻等林权改革及配套服务措施的完善能显著提高商
品林生产效率; 有劳动能力的户主年龄越大、户主受教育水平越高以及降雨量越多对生产效率有提升作用; 非农
收入在总收入中所占比例越高、林地坡度越大、林地块数越多和林地距公路距离越远对生产效率有抑制作用。相
关部门应结合当地自然条件引导农户木材经营由粗放转向适度集约经营，继续完善林权改革及其配套服务措施，
顺应农户在林地流转不普遍的现实背景下实现林业生产过程的规模化经营，并提供有针对性的林业经营服务以及
林区道路基础设施建设。
关键词: 林权制度改革; 福建; 江西; 三阶段 DEA 模型; 生产要素投入; 生产效率
中图分类号: S7-94 文献标识码: A 文章编号: 1001 － 7488(2014)12 － 0122 － 09
Inputs of Production Factors for Different Operational Types of Commercial Forests
and the Technical Efficiency in the Ｒeform of Collective Forestry Property Ｒight System:
Based on Three Stage DEA Model and Household Data of Fujian and Jiangxi Province
Li Hua1 Yao Shunbo1 Liu Can2 Guo Yajun1
(1. College of Economics ＆ Management，Northwest A＆F University Yangling 712100;
2. Ｒesearch Center of Economic Development of State Forestry Administration Beijing 100714)
Abstract: The status quo about household’s production factors inputs and the efficiency were analyzed with a three-
stage DEA Model based on the data collected from households in Fujian and Jiangxi Province covering the period of
2007 － 2011． It was found that household’s forestland management was still at the stage of extensive operation． The
operation still preferred a shorter cycle of economic forest． The inputs of labor and funds on economic forest were higher
than on wood，wood with bamboo management type． But the comprehensive technical efficiency of the economic forest
management was lower than wood，wood with bamboo management mode． The scale efficiency was low，which led to low
technical efficiency． After getting rid of environment variables and random factors，the pure technical efficiency rose by
35． 96%，scale efficiency lowed by 34． 83%，thus the average technical efficiency decreased by 11． 36% ． Further，
improvement of the forest right reform and supporting service measures，such as reducing the difficulty of application for
harvesting index，and forest right certification，and relieving taxes，was able to significantly improve the efficiency of the
production of commercial forest． The older age and higher education level of the householders，and the more rainfall
improved the technical efficiency; on the contrary，the higher ratio of off-farm income to total income，the more number of
第 12 期 李 桦等: 集体林分权条件下不同经营类型商品林生产要素投入及其效率
forest land parcel and the farther distances of forestland from roads reduced the technical efficiency． These results suggest
that the suitable measure and relevant service should be improved by related government departments in order to raise the
commercial forest technical efficiency and to increase farmer’s income in rich forest regions．
Key words: forest tenure reform; Fujian; Jiangxi; three stage DEA model; production factor input; technical efficiency
集体商品林在我国南方农村地区资源增长、林
农增收等方面占有重要地位，但其生产力水平仅相
当于国有林的一半左右(刘璨，2005)。生产要素配
置效率决定生产力水平，为提高商品林生产要素配
置效率，我国政府出台了新一轮集体林权改革政策。
新一轮集体林权改革使得商品林生产要素配置从政
府计划转向市场，林业战略布局也发生了转移，将南
方集体林区作为我国商品林发展和木材生产的重点
区域(贾治邦，2009)。集体林权改革后，作为林业
经营决策主体的林农对林业的投入行为直接影响着
林地利用形态，所以评价林权改革成效的关键对象
是林农林业经营的投入行为(魏远竹，2000)。有研
究表明: 2003 年以来，多数南方商品林林农对生产
要素配置的积极性没有多大改观(孔凡斌，2008)，
商品林生产力发展水平并没有达到人们预期，林农
偏好经营经济林而不是经营用材林(李周，2008)。
那么，时至今日，南方林农商品林生产要素配置效率
如何，这一问题是近年来学术界和政府部门所关注
的焦点。
从现有文献来看，国内外学者运用不同的分析
方法从多视角对林业生产技术效率展开研究。
Label 等(1998)、Viitala 等(1998) 运用 DEA 模型分
别对伐木工人的技术效率和公益林的生产要素配置
效率进行了测算，宋长鸣等(2012)和田杰等(2013)
运用随机前沿方法估计了各省区 1999—2011 年的
林业技术效率，苏世鹏等(2012)基于林农数据运用
DEA-Malmquist 指数法测算了福建省林业全要素生
产率的变动。已有文献对林业生产效率的研究具有
重要的借鉴意义，但国内大部分学者对新一轮集体
林权改革后林农商品林林业生产效率没有分类研
究。而一般来说，不同商品林(笋、竹、经济林、木
材)有其独特的自然生长周期，相应的林权制度改
革所释放的动力激发林农配置其生产要素存在时间
偏好差异，决定了生产效率也同样存在差异，所以有
必要对商品林进行分类研究; 此外现有文献研究林
业生产效率时，没有剔除环境因素和随机误差的影
响，导致对生产单元的管理水平评价不够客观。为
此，本文以在全国率先开展新一轮林权改革的福
建、江西省 2007—2011 年 446 户跟踪林农相关数
据，借助三阶段 DEA 模型，对林农不同经营类型商
品林的生产要素投入及其效率进行分类评价，期望
更为准确地测算新一轮集体林权改革后我国商品林
生产效率的高低，揭示其影响因素，为林权制度改
革深化和现代林业发展决策提供可靠依据。
1 样本选择及研究方法
1. 1 样本选择
2003 年福建和江西省在全国率先进行了新一
轮集体林权制度改革，所以本课题组在国家自然基
金项目“集体林权改革背景下南方林农商品林生产
要素配置效率及其提升路径研究”的资助下，自
2008 年以来对林农的林业生产状况进行了跟踪调
研，每年 7—8 月调查前一年度的农户林业经营状
况。福建顺昌和沙县、江西遂川和铜鼓的新一轮林
权改革最早于 2004 年、最晚于 2007 年完成，可以
看出新一轮林权改革在福建、江西各地区及各乡镇
的实施进度不一样。基于此，本研究对新一轮林权
改革对林农商品林经营效率研究的起始年是 2007
年。抽样方法为:抽取福建的顺昌和沙县，江西的遂
川和铜鼓;顺昌抽取大干、大厉和元坑 3 个乡，沙县
抽取高砂、凤岗和大洛 3 个乡，遂川抽取碧州、双桥
和营盘圩 3 个乡，铜鼓抽取棋坪、排埠和三都 3 个
乡;每个乡抽取 15 村，每个村 15 户农户。共计 540
个林农问卷，剔除商品林经营投入和产出为零的农
户，以及薪材、木材与薪材联合生产的农户分别仅有
9 户和 11 户，也一并进行了剔除，最终获得有效问
卷为 446 户。调查表涉及农户基本信息、年度各地
块每种商品林林业经营资金、劳动力投入及其产出
收益、林农家庭收支以及林农对新一轮林权改革配
套服务的评价等多项指标。
1. 2 研究方法
Fried 等 ( 2002 ) 提 出 评 估 决 策 单 元 DMU
(decision making unit)效率最有效的方法为三阶段
DEA 模型，能够剔除非经营因素(外部环境与随机误
差)，使得所计算出来的效率值能更真实地反映决策
单元的内部管理水平。其构建和运用包括 3 个阶段。
第 1 阶段: 传统的 DEA 模型(BCC 模型)。由于
传统 DEA 的 BCC 模型在国内外学术界已成为经典
的评价效率的方法，在此对其原理就不详细赘述。
第 2 阶段: 相似 SFA 分析模型。在第 2 阶段通
321
林 业 科 学 50 卷
过构建类似 SFA 模型，分别观测出投入松弛变量受
环境因素、随机因素和管理效率 3 个因素的影响。
构建的 SFA 回归方程为:
sik = f
i( zk;β i) + vik + uik， (1)
式中: i = 1，2，…，n 。sik 表示第 k个决策单元第 i 项
投入的松弛变量; zk = ( z1k，z2k，…，zpk) 表示 p 个可
观测的环境变量，β i 为环境变量的待估参数; fi( zk;
β i) 表示环境变量对投入差额值 sik 的影响; vik 为随
机干扰项，并假设 vik ～ N(0，σ
2
v i
) ; uik 为管理无效
率项，并假设 uik ～ N(ui，σ
2
u i
) ; vik 与 uik 独立不相
关。r =
σ2u i
σ2
(其中 σ2 = σ2u i + σ
2
v i
)，当 r 的值接近于
1 时，表示占主导地位的影响因素是管理因素; 当 r
的值接近于 0 时，表示占主导地位的影响因素是随
机误差(邓波等，2011)。
运用回归结果，调整投入项，以剔除环境因素和
随机因素的影响，得到仅由管理无效率造成的投入
冗余。对各投入量调整如下:
x^ ik = xik +［max k{ zkβ
i} － zkβ
i］ +
［max k{ v
^
ik} － vik］， (2)
式中: i = 1，2，…，m ; k = 1，2，…，n 。xik 表示第 k
个决策单元第 i 项投入的实际值，x^ ik 为其调整之后
的值; v^ ik 为随机干扰项的估计值。式(2)将全部决
策单元、随机误差调整至相同的经营环境。
第 3 阶段: 调整后的 DEA 模型。将得到的调
整后的投入数据 x^ ik 代替原始投入数据 xik，产出仍
为原始产出数据 yik，再次运用 BCC 模型进行效率
评估。
2 变量选取
2. 1 投入产出变量选取及统计描述
林农产出表现为森林生长量和林业收入。针对
森林生长量和林业收入的年度分布相对均匀的特
点，将森林蓄积变化量和林业收入作为林农林业经
营的 2 个产出变量，其中森林蓄积量变化量(m3 )主
要反映本年度没有转化为货币收入的林木生长量
(苏世鹏等，2012)。在目前国家限额采伐政策下和
产权改革条件下，林农倾向于在产权明确的林地上
进行可持续的经营，但其对经营周期较长的商品林
积极性没有显著改观，在调研地区没有出现大量采
伐和大量栽种现象，以及考虑到林龄和森林蓄积量
数据科学性获取的难度，所以本文假定研究期未采
伐的木材 /竹材量与研究期前木材 /竹材保存量基本
接近，林龄构成基本没有太大变化，因而把产出变量
简化为林业收入。
林农林业经营的投入变量。土地投入用商品林
面积，劳动力投入用经营商品林的劳动力天数，资本
投入包括用经营商品林固定资产机械动力投资折
旧、种苗、化肥、农药，以及林业经营其他生产费用。
针对林业投入存在间断性投入和递减性投入以及林
地产出存在主伐期收入和间伐期收入的差别(孔凡
斌等，2012)，为了保证数据的有效性和科学性，对
林农商品林经营收入采用 GDP 平减指数把 2007—
2011 年各年的收入折算成 2007 年的可比收入;为
排除投入种类差异和不同年份价格变化的影响，对
资金投入均按 2007 年不变价格进行折算，并对
2007—2011 年各年的数据进行加总，为了降低计算
工作量，再进行了平均处理。
为保证各投入项与产出项之间符合模型所要求
的“同向性”原则，必须进行“同向性”假设检验(郭
军华等，2010)。常采用的方法为 Pearson 相关性检
验法，检验结果如表 1 所示。商品林面积、劳动力和
资金的投入与林业经营业收入之间的相关系数均为
正，并且均通过了 1% 的双尾统计性显著检验，表
明各项投入变量与产出变量之间符合模型所要求的
“同向性”假设。
表 1 林农投入与产出变量的 Pearson 相关系数①
Tab． 1 Pearson correlation coefficient of Households’
input and output variables
产出项
Output
商品林面积
Commercial forest area
劳动力
Labor
资金
Investment
林业经营收入
Income of forestry
0. 254＊＊＊
(0. 000)
0. 177＊＊＊
(0. 001)
0. 362＊＊＊
(0. 000)
①* ，＊＊，＊＊＊分别表示在 10%，5%及 1%显著性水平上显著;
括号中的数为检验的 P 值。Figures in the parentheses are P statistic
values; * ，＊＊ and ＊＊＊ denote 10%，5%， and 1% levels of
significance，respectively．
2. 2 环境变量选取及解释
本文的环境变量是指对林业生产效率产生影响
但不在样本主观可控范围的因素，选择的环境变量
分别为林农收入经济环境变量、政府对林业发展的
相关政策变量、农户人力资源特征变量以及自然地
理因素等。本文环境变量的选取依据已有文献。
经济环境因素用林农收入来表示(郭军华等，
2010)，结合本文研究目的，选择非农收入在总收入
中所占比例来进行衡量。一般而言，非农收入在总
收入中所占比例的提升将有利于林业生态效益的提
升(这也在实际调研中得到了相应证实，非农收入
越多的农户家庭，更愿意在自己承包的林地甚至于
耕地上大量种植速生丰产林)，对林业经济效益的
421
第 12 期 李 桦等: 集体林分权条件下不同经营类型商品林生产要素投入及其效率
提升有可能存在促进或抑制作用。
关于政府对林业发展的相关政策因素，本文选
择林权证的获得、采伐限额申请、林业税费减轻、林
地块数 ( 林改后林地更为细碎化 ) (孔凡斌等，
2012)作为林权改革变量; 选择林业技术教育培训、
产品市场信息服务、投资融资服务有无作为配套改
革服务变量(刘珉，2011; 苏时鹏等，2012)。理论
预期政策因素对林业生产效率产生正向作用。考虑
到林农家庭经营决策主体更多由户主决定，农户人
力资源特征变量用户主受教育程度和户主年龄来表
示。户主年龄(本研究中有劳动能力的户主年龄界
定为 18 ～ 65 岁)较大时，具有一定的营林经验优势，
而且尽心尽力经营林业; 理论预期户主受教育水平
对林业生产效率产生正向作用(苏时鹏等，2012)。
自然因素有 2007—2011 年每年 4—10 月平均气温、
年平均降水量(姚晓红等，2005;田杰等，2013)、林
地坡度(体现林地立地质量)(苏世鹏等，2012)、林
地距公路距离(体现经营的便利性)。在相同投入
下，自然条件优越能增加林业产出，因而对林业生
产效率产生正面影响。理论预期自然条件对农业生
产效率产生正向作用。
由表 2 可知，林农户主平均年龄是 49. 55 岁，
从事农林业的林农户主年龄偏大; 户主受教育程度
为介于小学和初中水平。非农收入在总收入中所占
比例达到 74%，表明林农收入的主要来源是非农收
入。林改后 90%以上的林农获得了林权证，林地地
块数户均为 4. 64，表示目前林农林地细碎化程度较
高，林地经营方式主要表现为家庭单独经营，而其他
经营方式很少，表明新一轮林权改革实现了确权到
户，林农的经营理念仍是传统式家庭经营; 林地离
公路的距离在 2 km 以上，表明商品林林地相对于农
地而言是边际收益较低的边缘土地，且生产经营基
础设施较为缺乏。60%以上的林农认为林改后采伐
指标获得、税负降低较以前有所改善; 配套改革服
务变量取值表明这些服务在林农层面上开展程度还
不高。以 2007 年为基础的林产品价格指数呈提高
趋势，表明林产品价格上升一定程度上能提高林农
生产经营的积极性。
表 2 环境变量取值及统计描述
Tab． 2 Values of environment variables and statistical description
环境变量
Environment variables
解释
Explanation
均值
Mean
标准误
Standard deviation
户主年龄 Age of household head / a，X1 年龄 Age 49. 55 9. 83
户主受教育程度
Education level of household head / a，X2
上学年数
School years
6. 72 2. 70
非农收入在总收入中所占比例 Percentage of
non-farm income to total income(% )，X3
2007 年至 2011 年平均家庭非农收入 /家庭总收入比例
Percentage of non-farm income to household’s total income
0. 74 0. 26
林地坡度 Forestland slope，X4 1: ＜ 15°; 2: ＞ 15°＆ ＜ 25°; 3: ＞ 25° 1. 30 0. 64
林地距公路距离
Distance from forestland to road / km，X5
林地离公路的平均距离
Average distance from forestland to road
2. 04 1. 61
年均降雨量
Annual average precipitation /mm，X6
样本县 2007 年 至 2011 年 平 均 降 雨 量 Annual average
precipitation of sample county from 2007 to 2011
1 651. 61 130. 56
年均气温 Annual average temperature /℃，X7
样本县 2007 年至 2011 年平均气温
Annual average temperature of sample county from 2007 to 2011
18. 33 1. 13
林权 证 获 得 情 况 Certificate acquisition of
forestry property right，X8
1 =是，0 =否 1 = yes，0 = No 0. 92 0. 11
采伐指标申请容易程度
Logging quota application，X9
1 =容易，0 =不容易 1 = Easy，0 = No easy 0. 63 0. 48
税负减轻情况 Forestry tax，X10 1 =减轻，0 =没减轻 1 = Decrease，0 = No decrease 0. 60 0. 49
林地块数
Forestland plots，X11
经营林地地块数
Operating forestland plots
4. 64 3. 59
林业技术教育、培训情况
Forestry technology education ＆ training，X12
1 =有，0 =无 1 = yes，0 = No 0. 57 0. 44
投融资服务情况
Financing service，X13
1 =有，0 =无 1 = yes，0 = No 0. 12 0. 47
产品 市 场 信 息 服 务 情 况 Providing market
information service of forest product supply and
demand，X14
1 =有，0 =无 1 = yes，0 = No 0. 58 0. 49
林产品价格
Forest product market price，X15
2007—2011 年平均林产品价格指数
Average price index of forest product
143. 32 24. 79
521
林 业 科 学 50 卷
2. 3 不同经营类型商品林生产要素投入产出现状
分析
从表 3 可以看出，从样本林农构成来看，单一经
营竹材(竹笋)的林农最多，所占比例为 37. 12%，其
次是木材为主兼有竹材的联合经营，所占比例为
23. 00%，单一经营经济林所占比例为 14. 72%，单一
经营木材所占比例仅为 11. 04% ; 从经营面积来看，
木材为主兼有竹材联合经营的商品林面积最大，其次
是木材经营，再次是薪材为主兼有竹材的联合经营，
经营面积最少的是经济林; 从单位面积户均劳动力
投入来看，单一经济林经营、竹材为主兼有经济林联
合经营所投入的劳动力最多，为 40. 05 天·hm － 2，其次
是木材为主兼有竹材联合经营，最少的是单一木材经
营，仅为 10. 35 天·hm － 2; 从单位面积户均资金投入
来看，单一经济林经营最多，为 1 241. 1 元·hm － 2，其
次是竹材为主兼有经济林联合经营，最少的是单一竹
材(竹笋)经营，仅为 243. 00 元·hm － 2; 从经营收入来
看，林权改革后 2007—2011 年 5 年期间，样本林农年
均户均单位面积经济林收益在所有商品林经营中最
高，为5 115. 45 元·hm － 2，其次是竹材为主兼有经济林
联合经营、单一木材经营收益，经营收入最差的是薪
材为主兼有竹材联合经营，收益仅为 51. 18 元·hm － 2。
由此可以看出，新一轮林权改革后，林农的林业经营
方式仍然是粗放经营，精细化经营程度不高，再一次
印证了新一轮林权改革后林农仍偏好经营周期短的
产品(李周，2008)，其经营理念仍然是传统经营观
念，也意味着林农经营林业的积极性仍没有被充分调
动起来。
表 3 2007—2011 年林农商品林地不同经营类型的平均投入与平均收入情况
Tab． 3 Households’output and input per hectare of different operational types during 2007—2011
经营类型
Operational types
产出 Output /
( yuan·hm － 2 )
商品林面积 Area /
hm2
劳动力 Labor /
( d·hm － 2 )
资金 Investment /
( yuan·hm － 2 )
平均值
Mean
标准误
Standard
deviation
平均值
Mean
标准误
Standard
deviation
平均值
Mean
标准误
Standard
deviation
平均值
Mean
标准误
Standard
deviation
占样本
比例
Percentage
(% )
木材 Timber forest，TF 3 792. 90 443. 43 1 099. 05 143. 6 10. 35 0. 98 326. 85 40. 1 11. 04
竹材 /竹笋 Bamboo forest，BF 2 510. 40 576. 12 554. 70 40. 39 18. 00 0. 98 243. 00 45. 36 37. 12
经济林
Economic forest，EF
5 115. 45 380. 21 268. 95 21. 82 40. 05 2. 68 1 241. 10 93. 93 14. 72
木材为主兼有竹材 Timber
with bamboo forest，TBF
1 552. 95 104. 53 1 198. 50 84. 05 18. 75 1. 07 275. 10 31. 3 23. 00
竹材为主兼有经济林 Bamboo
with economic forest，BEF
3 807. 90 416. 47 474. 75 26. 12 40. 05 2. 60 1 028. 10 104. 37 7. 36
薪材为主兼有竹材 Fuel
wood with bamboo forest，FBF
767. 70 142. 40 999. 45 32. 89 12. 00 0. 75 413. 25 164. 85 6. 76
3 三阶段 DEA 实证结果分析
3. 1 第 1 阶段传统 DEA 实证结果
利用 DEAP2. 1 软件对 446 户林农商品林经营
生产效率进行了测算，结果见表 4。在不考虑外在
环境变量和随机因素影响下，2007—2011 年间福建
顺昌和沙县、江西遂川和铜鼓的林农生产综合技术
效率均值为 0. 284 4，纯技术效率均值为 0. 573 4，
规模效率均值为 0. 496 1。其中经济林的效率值最
高，其次是木材、竹材，再其次是木材为主兼有竹材
模式，效率最差的是竹材为主兼有经济林模式。
表 4 第 1 阶段不同经营类型林农商品林生产技术效率、纯技术效率及规模效率①
Tab． 4 The production technical efficiency(TE)，pure technical efficiency(PTE) and scale efficiency(SE) of
household’s operational types during 2007—2011 in the first stage
经营类型
Operational types
TE1 PTE1 SE1
平均值
Mean
标准差
Standard
deviation
平均值
Mean
标准差
Standard
deviation
平均值
Mean
标准差
Standard
deviation
TF 0. 369 4 0. 117 0 0. 695 3 0. 452 4 0. 531 3 0. 248 4
BF 0. 343 3 0. 109 8 0. 743 0 0. 201 3 0. 462 1 0. 178 0
EF 0. 402 9 0. 136 7 0. 810 1 0. 156 7 0. 497 4 0. 210 1
TBF 0. 315 1 0. 084 5 0. 462 3 0. 098 5 0. 681 7 0. 149 8
EF 0. 169 5 0. 106 9 0. 406 0 0. 127 5 0. 417 4 0. 191 6
FBF 0. 218 6 0. 031 8 0. 420 0 0. 084 3 0. 520 4 0. 199 9
平均 Mean 0. 284 4 0. 109 4 0. 573 4 0. 284 5 0. 496 1 0. 116 5
①TE1 表示第 1 阶段综合技术效率，PTE1 表示第 1 阶段纯技术效率，SE1 为第 1 阶段规模效率，TE1 = PTE1 × SE1。TE1 denotes the
production technical efficiency，PTE1 denotes the pure technical efficiency and SE1 denotes the scale efficiency in the first stage．
621
第 12 期 李 桦等: 集体林分权条件下不同经营类型商品林生产要素投入及其效率
3. 2 第 2 阶段 SFA 回归结果
由于传统 DEA 模型第 1 阶段测算的结果包含
了环境因素和随机因素的干扰，因此需要调整和重
新测算。
将第 1 阶段得出的决策单元中各投入变量的松
弛量作为因变量，将上述 15 个环境变量作为自变
量(其中对户主受教育水平、户主年龄、年均降雨
量、年均气温和林产品价格指数进行了对数处理)，
运用 Frontier 4. 1 软件，得出运行结果见表 5。由表
5 可以看出，15 个环境变量对 3 个投入松弛变量的
影响系数大都能通过统计上的显著性检验，表明环
境因素对林农林业生产投入冗余确实存在显著影
响; 商品林面积、劳动力和商品林经营资金 3 种投
入松弛变量的 r 值分别为 0. 98，0. 92 和 0. 92，且分
别达到 5%，1%的统计显著性水平，表明管理因素
为商品林面积、劳动力投入的主导影响因素，随机误
差为商品林经营资金的主导影响因素，这表明应用
第 2 阶段 SFA 回归剥离管理因素、随机因素对效率
分析的必要性。
表 5 第 2 阶段 SFA 回归结果①
Tab． 5 Ｒegression results of SFA in the second stage
商品林面积松弛变量
Slack variable of area
劳动力投入松弛变量
Slack variable of labor
经营资金投入松弛变量
Slack variable of investment
常数项 Constant 5. 24( － 2． 86)＊＊＊ － 10. 35(2． 34)＊＊ － 13. 18(2． 52)＊＊＊
X1 － 1. 71( － 2 ． 23)＊＊ － 0. 81( － 2 ． 01)＊＊ － 0. 73( － 2 ． 26)＊＊
X2 － 1. 12(2 ． 34)＊＊ － 0. 95(1 ． 94) * － 1. 21(2 ． 13)＊＊
X3 4. 12(3 ． 09) ＊＊＊ － 4. 09( － 4 ． 57) ＊＊＊ 6. 34 (2 ． 24) ＊＊
X4 1. 11(2 ． 63)＊＊＊ 1. 07(1 ． 84) * 3. 52(3 ． 53)＊＊＊
X5 1. 65(2 ． 30)＊＊ 0. 74(1 ． 97)＊＊ 23. 01(2 ． 35)＊＊
X6 － 1. 53( － 1 ． 97)＊＊ － 1. 81( － 2 ． 72)＊＊＊ － 5. 72 ( － 3 ． 37)＊＊＊
X7 － 1. 22( － 3 ． 51)＊＊＊ － 1. 67( － 4 ． 38)＊＊＊ － 4. 69( － 2 ． 23)＊＊
X8 － 4. 37( － 4 ． 59) ＊＊＊ － 5. 68( － 6 ． 56)＊＊＊ － 7. 89 ( － 8 ． 21)＊＊＊
X9 － 1. 06( － 2 ． 44) ＊＊ － 0. 16( － 3 ． 07)＊＊＊ － 1. 95( － 1 ． 78) *
X10 － 1. 43( － 2 ． 58)＊＊＊ － 2. 79 ( － 3 ． 07)＊＊＊ － 1. 77( － 5 ． 08)＊＊＊
X11 0. 22(0 ． 65) 0. 53(2 ． 13) ＊＊ 1. 85(2 ． 34)＊＊
X12 － 3. 05( － 4 ． 17)＊＊＊ － 2. 19 ( － 2 ． 93)＊＊＊ － 3. 16( － 5 ． 77)＊＊＊
X13 － 0. 34( － 1 ． 57) － 0. 67 ( － 1 ． 18) － 0. 15( － 1 ． 93) *
X14 － 0. 15 ( － 1 ． 24) － 0. 18( － 1 ． 32) － 0. 58( － 1 ． 28)
X15 － 0. 63 ( － 2 ． 37)＊＊ － 1. 35( － 3 ． 47)＊＊＊ － 1. 95( － 4 ． 65)＊＊＊
σ2 4. 87(12． 34)＊＊＊ 5. 41 (2． 32)＊＊ 8. 75 (9． 33)＊＊＊
r 0. 98(2． 13)＊＊ 0. 92(3． 98)＊＊＊ 0. 92(5． 34)＊＊＊
似然函数值 Log likelihood － 15. 55 － 12. 71 － 11. 89
LＲ 单边检验误差
LＲ test of the one-sided error
3. 17 4. 91 7. 82
①* ，＊＊，＊＊＊分别表示在 10%，5%，1%水平上显著; 括号前的数为各环境变量对产出变量和投入变量的影响方向和大小; 括号中的数
字为相应估计的 t 统计量。Figures are the influential extent of environment viable to output and input variable，Figures in the parentheses are t statistic
values; * ，＊＊ and ＊＊＊denote 10%，5%，and 1% levels of significance，respectively．
下面分别说明 4 种环境变量对各投入松弛变量
的影响。
1) 户主及家庭经营、收入变量。该组变量中户
主年龄、户主受教育程度对 3 种投入松弛变量的系
数均为负，且均能通过 5% 或 10% 的显著性检验。
表明户主年龄、户主受教育程度增加时，3 种投入
的松弛量将会减少，从而对商品林生产效率产生有
利影响，这一结论与理论预期相符。户主年龄较大
时，一方面外出务工机会少，另一方面具有一定的营
林偏好和经验优势，从而对林业生产效率产生正面
影响，这与苏世鹏等(2012)的研究结论相吻合。户
主受教育水平越高，接受应用新技术的观念和能力
越强，林权制度改革后，更有可能采用新技术，这与
苏世鹏等 (2012)、郭军华等 (2010) 的研究结论一
致。非农收入在总收入中所占比例对 3 种投入松弛
变量的系数有正有负，且均能通过 1%或 5% 的显
著性检验，表明非农收入在总收入中占比增加时，
商品林面积、资金投入松弛量将会增加，从而对商
品林生产效率产生不利影响。
2) 自然因素变量。林地坡度、林地距公路距离
721
林 业 科 学 50 卷
对 3 种投入松弛变量的系数均为正，且均能通过
1%，10%或 5%的显著性检验，说明林地坡度增大、
林地距公路距离增加时，3 种投入的松弛量将会增
加，从而对商品林经营生产效率产生不利影响。林
地块数对 3 种投入松弛变量的系数为正，且对劳动
力投入、资金投入通过 5%的显著性检验，也就是说
林地块数增多时，劳动力投入、资金投入松弛量将会
增加，从而对商品林经营生产效率产生不利影响，
该结论与孔凡斌等(2012)得出的林地细碎化程度
对林农林业投入构成负向影响相一致。年均降雨量
和年均气温对 3 种投入松弛变量的系数均为负，且
均通过显著性检验，也就是说年均降雨量和年均气
温增加时，3 种投入的松弛量将会减少，从而对商
品林经营生产效率产生有利影响。该结论与田杰等
(2013)得出的月平均气温和年平均降水量对产出
贡献为正值以及与姚晓红等 ( 2005 ) 的研究结论
一致。
3) 林权改革变量。是否获得林权证对 3 种投
入松弛变量的系数均为负，且均能通过 1%的显著
性检验。说明林权改革的实施，增强了林农经营林
业的偏好，3 种投入的松弛量将会减少，从而对商
品林经营生产效率产生促进作用。申请采伐指标是
否容易、林业税负是否减轻均对 3 种投入松弛变量
的系数均为负，且均能通过显著性检验，也就是说
申请采伐指标比较容易、税负减轻更多时，3 种投
入的松弛量将会减少，从而对商品林经营生产效率
产生有利影响。不过，这 2 种改革变量对 3 种投入
变量冗余减少的影响程度要小于林权证获得的影响
程度，进一步表明我国新一轮林权改革的显著成效
仍停留在分权到户的林权界定，至于采伐指标限额
制度、林业税费减免政策在林农层面上改革或执行
的力度有待加强。
4)市场及服务变量。是否有林业技术教育与
培训、林产品价格指数对 3 种投入松弛变量的系数
均为负，且均能通过 1%或 5%的显著性检验，也就
是说新一轮林权改革后，各级相应政府部门积极推
进对林农层面的林业技术教育和培训服务，加之林
产品价格上升，林农经营林地积极性提高，3 种投
入的松弛量将会减少，从而对商品林经营生产效率
产生有利影响，这一结论与理论预期相符; 投资融
资服务、产品市场信息服务均对 3 种投入松弛变量
的系数为负，但未均能通过显著性检验，表明新一
轮林权改革的这 2 项配套服务对 3 种投入的松弛量
将会减少，但降低作用甚微，意味着这 2 种服务在
林农层面上开展的不普遍，这一结论与实际调研情
形相符(表 3)。
由于各环境变量对不同林农的影响不同，因此，
必须调整原投入变量，使所有林农面对同样的经营
环境与运气，进而考察其真实的效率水平(郭亚军，
2012)。
3. 3 第 3 阶段 DEA 结果
将调整后的投入与最初产出再次代入传统
DEA 的 BCC 模型，得到第 3 阶段各决策单元的效
率值，如表 6 所示。
表 6 第 3 阶段林农不同经营类型商品林生产技术效率、纯技术效率及规模效率①
Tab． 6 Production technical efficiency，pure technical efficiency and scale efficiency of household’s
operational types during 2007—2011 in the third stage
经营类型
Operational types
TE3 PTE3 SE3
平均值
Mean
标准差
Standard deviation
平均值
Mean
标准差
Standard deviation
平均值
Mean
标准差
Standard deviation
TF 0. 335 4 0. 183 1 0. 783 2 0. 236 5 0. 425 4 0. 184 7
BF 0. 255 7 0. 146 5 0. 828 7 0. 165 7 0. 291 4 0. 172 5
EF 0. 280 7 0. 056 4 0. 845 7 0. 064 7 0. 331 7 0. 058 7
TBF 0. 348 1 0. 122 1 0. 713 4 0. 195 8 0. 465 7 0. 069 8
BEF 0. 267 8 0. 058 7 0. 761 1 0. 115 4 0. 336 5 0. 088 5
FBF 0. 181 3 0. 029 3 0. 745 7 0. 086 2 0. 242 3 0. 028 9
平均 Mean 0. 252 1 0. 092 4 0. 779 6 0. 100 2 0. 323 3 0. 098 7
①TE3 表示第 3 阶段综合技术效率，PTE3 表示第 3 阶段纯技术效率，SE3 为第 3 阶段规模效率。TE3 = PTE3 × SE3。TE3 denotes the
production technical efficiency，PTE3 denotes the pure technical efficiency and SE3 denotes the scale efficiency in the third stage．
为说明第 3 阶段 DEA 模型所测出的效率值比
第 1 阶段 DEA 的效率值能更客观地说明林农不同
类型林业生产经营状况，将第 1 阶段、第 3 阶段得
出的效率值与林农的人均林业产值进行 Spearman
等级相关分析(郭军华等，2010)，分析结果见表 7。
发现经过调整环境因素后，3 种效率与其人均林业
收入的相关程度都有显著提高，进一步证实第 2 阶
段对环境和随机因素调整的必要性。
821
第 12 期 李 桦等: 集体林分权条件下不同经营类型商品林生产要素投入及其效率
表 7 林农生产效率与人均产出 Spearman 等级相关系数①
Tab． 7 Correlation coefficient of spearman between household production technical efficiency and output per capita
综合技术效率
Production technical efficiency
纯技术效率
Pure technical efficiency
规模效率
Scale efficiency
TE1 TE3 PTE1 PTE3 SE1 SE3
林业收入
Forestry income
0. 719 1＊＊＊
(0. 000)
0. 953 4＊＊＊
(0. 000)
0. 851 0＊＊＊
(0. 004)
0. 966 8＊＊＊
(0. 001)
0. 149 0＊＊＊
(0. 000)
0. 172 3 *
(0. 000)
①* ，＊＊ and ＊＊＊表示在 10%，5%，and 1%水平上显著，括号中的数字为检验的 P 值。* ，＊＊ and ＊＊＊denote 10%，5%，and 1% levels of
significance，respectively． Figures in the parentheses are P values．
对比表 4，6 可知，剔除环境变量和随机因素干
扰后的同质环境下，所有不同类型商品林生产的纯
技术效率都有所提高，而规模效率都有所降低，导致
综合效率都有所降低。平均纯技术效率由 0. 573 4
上升到 0. 779 6，而平均规模效率则由 0. 496 1 下降
至 0. 323 3，最终使得整体平均综合技术效率由
0. 284 4 下降到 0. 252 1，林农不同经营类型商品林
经营规模状态都呈规模报酬递增。从不同经营类型
商品林来看，林农经营木材、竹材(竹笋)、经济林、
木材为主兼有竹材、竹材为主兼有经济林、薪材为主
兼有竹材的纯技术效率第 3 阶段与第 1 阶段相比，
提 高 幅 度 依 次 为 12. 64%，11. 53%，4. 39%，
54. 32%，87. 46%，77. 55%，相反规模效率变化幅度
依 次 为 － 19. 93%， － 36. 94%， － 33. 31%，
－ 31. 69%，－ 19. 39%，－ 53. 44%。纯技术效率提
高主要原因是新一轮林权改革后，兑现了林农充分
的经营自主权，一定程度上诱发了林农营林积极性，
同时各级相应部门推广实施了更多商品林经营技术
服务，使得林业生产要素之间配比更加合理。林农
不同经营类型商品林的规模效率都小于 0. 50，规模
效率较低表明新一轮林权改革之后，林农商品林经
营规模与适度经营规模偏离程度较大，林农商品林
经营规模报酬处于递增阶段，意味着南方林农商品
林经营生产效率着重改进的方向为规模效率，变革
的重点是推进商品林流转或生产过程服务规模化。
在后续发展中要着重提高商品林经营中技术管理
水平。
4 结论与启示
本文运用三阶段 DEA 模型对福建、江 西
2007—2011 年林农不同商品林经营类型生产效率
进行了分析，得出以下主要结论。
1) 新一轮林权改革后，林农经营林业的方式仍
处于粗放经营阶段，精细化经营程度不高，林农仍主
要偏好经营周期短的商品林，对经济林投入的劳动
力分别高出木材、竹材的 286. 96% 和 113. 60%，投
入的 资 金 分 别 高 出 木 材、竹 材 的 279. 72% 和
351. 15%，意味着林农经营木材的积极性还没有被
充分调动起来。
2) 第 2 阶段调整前后林农商品林经营类型生
产效率发生了明显的变化，说明环境效应和随机误
差确 实 对 商 品 林 生 产 效 率 产 生 了 显 著 影 响。
Spearman 等级相关分析结果更进一步证实了应用
三阶段 DEA 模型的必要性。
3) 通过第 2 阶段的 SFA 回归分析发现，环境
变量和随机因素对林农不同经营类型的商品林生产
效率存在显著影响。环境变量中，林权证的获得、采
伐指标限额合理化的增强、林业税负的减轻、林业技
术教育和培训、产品市场信息服务的增强和林产品
价格上升是商品林生产效率的有利因素，确实能促
进生产要素向商品林经营有效配置，从而提升商品
林生产效率; 投资融资服务对商品林生产效率的提
升是有利因素，但作用甚微; 尽管非农收入在总收
入中所占比例对商品林面积、资金投入松弛量将会
有所增加，对商品林经营生产效率产生不利影响，但
却增强了商品林的生态服务价值; 户主年龄、户主
受教育程度对商品林生产效率的提高是有利因素;
林地坡度、林地距公路距离和林地块数对商品林生
产效率产生不利影响，年均降雨量和年均气温对商
品林生产效率产生有利影响。
4) 在剔除环境变量和随机因素影响后，林农
不同经营类型商品林的平均技术效率由 0. 284 4 略
微下降到 0. 252 1，平均技术效率降低 11. 36% ; 平
均纯技术效率由 0. 573 4 上升至 0. 779 6，而平均规
模效率则由 0. 496 1 下降至 0. 323 3，林农不同经营
类型商品林规模报酬递增表现更为增强。在林农商
品林经营的不同类型中，生产效率较高的为木材为
主兼有竹材、木材单一经营，经济林的综合技术效率
却分别比木材、木材为主兼有竹材联合经营低
16. 31%和 19. 36%。
上述结论表明: 环境因素确实对商品林生产效
率产生显著影响，因而控制环境因素是提高商品林
生产效率的必然选择。具体为 3 点:
第一，新一轮林权制度改革至今还没有充分调
动林农经营周期较长木材的积极性，林权及其配套
服务改革方向应为继续推进采伐指标限额合理化、
921
林 业 科 学 50 卷
林业税负的减轻、林业技术教育和培训推广与增强
提供林产品市场价格信息服务，引导木材经营由粗
放经营转向适度集约经营，提高林农生产的积极性。
第二，为农村现有劳动力提供林业经营技术培
训服务，进一步强化农村劳动力教育水平对林业生
产效率的促进作用; 引导非农收入为主的林农资金
投入要素与以林业收入为主的林农劳动力投资要素
两者的强强联合，从而实现更多的生产要素流向商
品林生产经营; 更多地改善商品林资源丰富地区农
村林区道路条件，弱化林地距公路距离对商品林生
产效率产生的不利影响，促进商品林生产效率的提
升; 林业生产对自然条件(如降雨量和积温)依赖较
高，相关部门要结合当地自然条件给林农提供有针
对性的商品林经营技术培训和推广服务，从而提高
商品林生产要素利用效率。
第三，在商品林资源比较丰富的地区，一方面
赋予林农依据商品林自然资源禀赋自主选择经营模
式(木材单一经营、经济林单一经营、木材为主兼有
竹材经营、竹材为主兼有经济林等模式); 另一方面
林农经营商品林的生产效率较低的主要原因是规模
效率不足，在南方商品林资源丰富地区林地流转极
少(徐秀英等，2010)现实背景下应实现生产过程的
规模化经营，改变或弱化当前林地细碎化对商品林
生产效率的负向影响。
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