随着社会经济的发展，对林业产品与服务的需求不断增加，我国愈加重视国有林场的可持续发展。国有林场是林业生态系统的重要组成部分，在林业现代化和生态文明建设方面具有不可替代的作用。2017年，在我国实施天然林全面禁伐之后，林场减少了商业性采伐，木材收入锐减，导致了较大的资金缺口。为应对政策变化，促进林业经济的稳固发展，国有林场积极探索“不砍树也致富”的新发展路径，大力培育新森林经济，切实提升国有林场森林经营水平，带动资源结构性调整，较大幅度提高了林场经济效益。

作为从事森林管护和营林造林的基层林业生产经营单位，国有林场在森林培育和保护方面发挥着引领和示范作用。截至2022年底，全国国有林场共有4 286个，经营面积7 982万hm²，其中林地面积为5846万hm^2[1]。但是随着经济的快速发展，国有林场面临的资源危机和经济危困日益严重，长期以来发展活力不足和基础设施相对落后的局面制约了国有林场的发展^[2]。与此同时，我国林业科技水平相对落后，林业经济增长需要消耗大量森林资源，林业生产效率和质量还有提升空间。我国森林资源有限，林业发展还存在着生态系统功能性不强、资源保护压力较大、林区发展滞后等突出问题，林业生产仅依靠资源要素投入的增加是不可持续的，绿色发展型社会要求必须通过降低资源投入、提高产出、增产增效来促进经济增长，而这与资源的合理配置、利用效率以及全要素生产率的增长密切相关。

在新形势下发挥国有林场的多重效益，提升其生产效率，激发国有林场的生产活力，满足人民群众和社会经济的多重需求，是国有林场高质量发展的重要课题，国有林场的生产效率及其影响因素研究对森林可持续经营意义重大。

一.   文献综述

已有许多学者对不同区域的林业生产效率进行了深入的分析，且采用方法多样，各有侧重，对本文研究有借鉴意义。

国外研究林业生产效率的时间较早，早期多对区域性的林业生产效率进行评价。Farrell^[3]最早使用随机前沿生产函数对生产效率进行测度。随后，越来越多的学者运用此方法对不同研究尺度下的林业生产效率进行评价，主要包括劳动者个体、森林经营单位、国家范围和全球范围等。在劳动者个体尺度上，Lebel等^[4]使用DEA效率评价模型，对伐木工人的生产效率水平及冗余程度进行评价，并提出了效率改进的方法。在森林经营单位尺度上，Viitala等^[5]运用DEA模型测算出芬兰19个公益林林场的投入产出效率，发现投入成本节约20%仍可以达到同样的产出水平。在全球尺度上，Lee^[6]同时运用DEA模型和SFA模型对全球97家木材纸业公司的生产效率进行分析。在国家尺度上，Salehirad等^[7]在大量学者研究的基础上，对加拿大木材产业投入产出效率进行研究，并给未来生产效率领域的研究提供了创新性视角。Sporcic等^[8]运用DEA效率评价模型对克罗地亚林业系统进行研究，发现林业管理集约化程度和森林权属差异是影响克罗地亚林业系统生产效率的主要原因。Robson等^[9]以加拿大林业产业的组织管理结构为切入点，发现制度和管理层面是影响林业产业效率的重要因素。

国内关于林业生产效率的研究，主要是运用DEA效率评价模型，或者是DEA结合Cobb-Douglas生产函数、DEA结合Malmquist指数的评价方法，对区域林业生产效率、林业企业生产效率或林农生产效率进行评价。在区域林业生产效率角度下，刘璨等^[10]认为东北国有林区中经营面积较大的林区企业规模报酬递减，经营面积较小的林区企业呈现规模报酬递增，并提出对大型森工企业进行产业结构调整的建议。赖作卿等^[11]创新运用了林业生产总值、林业产业增加值以及林地改造面积作为产出指标，对广东省21个城市的林业效率进行测算，在产出指标的选取上有借鉴意义。在林业企业生产效率视角下，田淑英等^[12]基于DEA模型对我国不同时期的林业投入产出效率进行评价，并得出劳动力密集型依然是林业产业发展的特点。吴俊媛等^[13]发现浙江省丽水市2004—2009年林农业全要素生产率增长主要依靠技术投入，其生产效率配置水平不高，林农户的个体差异也较大。黄安胜等^[14]运用DEA模型测算2004—2012年全国林业生产效率，发现不同地区差异明显。在生产效率影响因素方面，马橙等^[15]对赣、湘、闽3省943户林农的家庭林业生产效率影响因素进行分析，认为联户经营对提高家庭林业生产效率有积极作用。杨冬梅等^[16]对江西省364户林农的林业生产经营效率进行测算，结果表明样本林农的林业生产经营综合效率低下，资源优化配置较差。郑俪璇^[17]对湖北省林业产业投入产出效率影响因素进行分析，认为林业就业人员数量过剩阻碍了林业经济发展。

综上所述，以往研究主要关注经济效益，在森林经营单位的产出要素的指标选取上，和当前国有林场的地位以及生态文明建设需求不够契合；再者，由于数据的局限性，研究主要集中在农户个体或者区域范围，缺乏全国范围的国有林场生产效率的评价与分析。基于此，本文以国有林场为研究对象，对我国国有林场的投入产出效率及其影响因素进行分析，以期提高国有林场乃至其他森林经营单位的投入产出效率，促进森林资源的稳定、环境的可持续发展以及林场社会效益的发挥。

二.   我国国有林场基本状况

一   基本情况概述

国有林场主要分布在重点生态功能区域和生态脆弱区，如江河两岸、水库周边、风沙前线、黄土丘陵和硬质山区等，这些林场构成了国家生态安全的基本骨架，是重要的生态安全屏障和森林资源基地。我国（港澳台地区除外）现有国有林场4 297个，主要分布在31个省（区、市）的1 600多个县（市、区、旗），在岗职工26万余人^[1]。

仅从单位面积森林蓄积而言，中国林地生产力处于全球较低的水平。2020年中国林地的森林蓄积平均只有87.2 m³/hm²，与国际上林地生产力较高的国家存在很大的差距。世界上林地生产力最高的是哥伦比亚（250.8 m³/hm²）^[18]；其次是刚果、巴西和委内瑞拉等国家，林地生产力都在200 m³/hm²以上；再次是秘鲁、印度尼西亚、美国和加拿大等，这些国家的林地生产力在100 m³/hm²以上；随后是俄罗斯联邦（99.4 m³/hm²）等国家。得益于长期的财政支持，我国国有林的单位面积蓄积高于集体林。据第九次森林资源清查（2014—2018年）结果显示，中国国有林的单位面积蓄积为120.0 m³/hm²，远远高于集体林（51.8 m³/hm²），国有林场在森林资源的保护、培育以及生态环境的改善等方面发挥着示范和骨干作用，国有林场生产效率的提升对森林经营单位起到模范带头作用。

二   问卷调研

根据研究目的，本课题研究团队首先设计了调查问卷，问卷内容涉及国有林场的森林资源状况、职工情况、森林资源的培育与保护、国有林场的经济收入与支出等方面。问卷由国家林业和草原局资源司以网络形式进行发放，各省森林资源管理部门组织森林经营单位（国有林场、集体林场、林业经营大户、林业企业等）自愿填写，属于便利抽样。填写的期间为2022年10月15日到2022年12月22日。截止到2022年12月22日，得到国有林场的有效问卷103份，样本的地理分布如图1所示。

图  1  调研的国有林场地理分布

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参与调研的国有林场覆盖18个省（市、区），具有一定的代表性。从国有林场的类型来看，103家国有林场中，以公益事业单位中的一类事业单位为主，数量为76家，占比为73.79%；公益二类事业单位的数量为18家，占比为17.48%；企业单位和公益性企业占比较少，分别为4家（3.88%）和5家（4.85%）。公益一类事业单位是财政全额拨款的国有林场，公益二类事业单位是财政非全额拨款的国有林场，企业单位和公益性企业是自收自支的国有林场，国有林场类型的差异反映了林场资金来源结构的不同，可能会影响林场的生产效率。

三.   国有林场生产效率的测定

一   投入产出指标体系

选择合适的投入产出指标，是对林场生产效率进行客观评价的基础。本文中的生产效率采用通用的测定方法，即技术效率。遵循科学性、全面性、避免指标间的相关性等原则，并且兼顾数据的可获得性，本文确定投入、产出指标如下（见表1）。

表  1  国有林场的投入产出指标

指标类型	具体指标	指标解释	计量单位
投入指标	土地投入	林地面积	hm2
	人力资本投入	林场员工数量	人
	资金投入	财政拨款资金	万元
产出指标	经济效益	年度生产总值	万元
	社会效益	年度为周边社区提供 就业岗位数量	个
	生态效益	年均蓄积增长量	m3

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林场员工数量、财政拨款资金和林地面积作为投入指标，分别代表国有林场的人力资本投入、资金投入和土地投入。员工数量体现了林场的劳动供给，财政拨款资金表示了对林场生产经营活动的财政支持能力，林地面积反映了可利用的土地资源，体现了国有林场的生产能力。国有林场的年度生产总产值、年度为周边社区提供就业岗位数量和年均蓄积增长量作为产出指标，分别反映国有林场的经济效益产出、社会效益产出以及生态效益产出。反映经济效益的年度生产总值是衡量国有林场产出能力的重要指标，但由于国有林场承担着生态保护功能，其生产经营活动具有经济外部性，仅用生产总值无法体现非货币价值的产出，因此，本文在经济效益的基础上，结合国有林场的社会效益和生态效益，全面地评估国有林场的产出总效益。

二   生产效率测度与分析

根据103家国有林场的调查结果，本文对投入产出指标的数据进行了清洗和整理，以确保数据的质量和结果的可靠性。由于调研的国有林场规模不等，本文采用了DEA-BCC规模报酬可变的模型。在该模型中，国有林场生产效率的测定采用通用的技术效率指标。技术效率可以分解为纯技术效率和规模效率的乘积，纯技术效率反映的是在最优规模时投入要素的生产效率，规模效率反映的是实际规模与最优生产规模相对比率。技术有效指的是在给定的投入下所能实现的最大产出组合，技术效率达到100%，反映的是投入产出组合的生产前沿面，而技术效率低于100%的单位被称为无效率单位。

本研究利用DEAP2.1软件对国有林场的林业生产效率进行测算，其测算结果显示，参与调研的103个林场的技术效率、纯技术效率和规模效率均存在差异。其中16个林场达到了纯技术效率100%，7家林场达到了技术效率100%（见表2）。纯技术有效的林场分别是江苏省淮安市洪泽林场、湖北省潜江市东荆林场、湖北省鹤峰县走马林场、湖南省新宁县谢家岭林场、云南省普洱市思茅区万掌山林场、四川省洪雅县国有林场、吉林省上营森林经营局、贵州省黔西南州普晴林场、贵州省国有扎佐林场、吉林省松山国有林保护中心、福建省永春碧卿国有林场、陕西省宁西林业局、湖南省石门县白云山国有林场、浙江省长兴县林场、浙江省平湖市林场、广西壮族自治区天峨县林朵林场。技术有效和规模有效的林场是湖北省鹤峰县走马林场、贵州省黔西南州普晴林场、贵州省国有扎佐林场、吉林省松山国有林保护中心、福建省永春碧卿国有林场、湖南省石门县白云山国有林场和浙江省平湖市林场。

表  2  生产有效国有林场的地理分布

林场类型	地理分布及数量
纯技术有效	福建（1家）、广西（1家）、贵州（2家）、湖北（2家）、湖南（2家）、吉林（2家）、江苏（1家）、陕西（1家）、四川（1家）、云南（1家）、浙江（2家）
技术有效和 规模有效	福建（1家）、贵州（2家）、湖北（1家）、湖南（1家）、吉林（1家）、浙江（1家）

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从技术有效（等同于生产有效）的国有林场的地理分布来看，并没有明显的区域特征，从南方到北方都存在纯技术有效的国有林场。由此可见，国有林场的生产效率高低并非由林场的地理位置决定，水、热、光照条件好的区域和相对差的区域，都存在能达到生产效率前沿的林场。

从国有林场生产效率分析结果来看，在纯技术效率有效的国有林场中，有9家林场属于公益一类的国有林场，即全部由国家财政投入的林场：湖北省鹤峰县国有走马林场、贵州省黔西南州普晴国有林场、贵州省国有扎佐林场、福建省永春碧卿国有林场、湖南省石门县白云山国有林场、浙江省平湖市林场、湖南省新宁县谢家岭林场、四川省洪雅县国有林场、吉林省上营森林经营局。另外7家是非公益一类的林场，即资金部分由国家投入的林场：吉林省松山国有林保护中心、江苏省淮安市洪泽林场、湖北省潜江市东荆林场、云南省普洱市思茅区万掌山林场、陕西省宁西林业局、浙江省长兴县林场、广西壮族自治区天峨县林朵林场、浙江省平湖市林场。这一结果说明是否完全由国家财政支持并不必然影响林场的生产效率。

DEA模型统计结果显示，国有林场的规模效率存在差异，76个相对规模不大的林场存在规模报酬递增的情况，19个较大规模林场的规模报酬递减。这也印证了国有林场的规模与生产效率不是简单的线性关系，但是多数结果表明企业规模与生产效率存在正效应^[19]。

四.   国有林场生产效率的影响因素分析

技术效率能够有效反映纯技术效率和规模效率的综合影响，为进一步探究国有林场生产效率差异产生的原因，本文以国有林场的技术效率值为因变量（取值范围为[0,1]），评估国有林场的生产效率。解释变量为影响国有林场技术效率的因素，建立模型如下：

公式中，$ {Y}_{i} $为国有林场的生产效率，$ {x}_{ij} $为各影响因素，$ \alpha $为常数项，$ \beta_j $为对应的变量系数，$ {\varepsilon }_{i} $为随机干扰项。i = 1，···，103，表示第i个林场；j = 1，···，5，表示第j个变量；k为自变量个数，取值为5（选取的变量见表3）。

表  3  Tobit模型中的变量

变量名称	符号	变量含义	预期影响
工资差额	X1	国有林场的平均工资与林场所在地区平均工资的差额	+
人均经营林地规模	X2	国有林场员工人均经营森林面积，取对数	+
人均产值	X3	国有林场总产值与员工总人数的比值，取对数	+
人均财政资金	X4	国有林场财政资金与员工总人数的比值，取对数	+
国有林场类别	X5	国有林场类别 (1为公益一类，0为非公益一类)	+/−

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根据效率工资理论，企业的高水平工资有利于减少员工的道德风险，还能提高员工的努力程度，进而提高生产效率；企业规模对生产效率及其差异会产生影响，结合前文DEA模型结果，多数国有林场的企业规模与生产效率存在正效应；人均产值越高，说明劳动效率高，有利于提高生产效率，即单位员工产值对林业生产效率有正向影响；人均财政资金考察国家财政资金投入对林业生产效率的影响，以往的研究表明财政补贴会促进企业的技术设备更新、人才引进等从而提升生产效率；不同类别的国有林场财政资金来源不同，对员工的激励效应不同，可能对生产效率的影响存在差异。

因此，提出以下假设：H₁：国有林场的平均工资与地区平均工资的差额越大，即越高于林场所在地区的平均工资，国有林场的生产效率越高。H₂：人均经营林地规模越大，国有林场的生产效率越高。H₃：国有林场员工人均产值越高，国有林场的生产效率越高。H₄：国有林场的人均财政资金增加会促进生产效率提升。H₅：国有林场的类别会对生产效率产生影响。

运用Stata16.0软件，对国有林场的技术效率值进行回归，模型计算结果如表4所示。模型对数似然值LR chi²（5） = 42.63，对应的概率P < 0.001，模型整体意义显著。

表  4  Tobit模型回归结果

变量	回归系数	标准误差	t统计量	P值
常数	−0.434	0.311	−1.390	0.166
工资差额	0.065	0.038	1.680	0.096
人均经营林地规模	−0.112	0.069	−1.620	0.107
人均产值	0.093***	0.015	6.190	0.000***
人均财政资金	−0.061	0.048	−1.260	0.209
国有林场类别	−0.001	0.053	−0.190	0.846
注：***表示在1%的水平上统计意义显著。

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模型回归结果显示，林场人均产值对我国国有林场的技术效率存在显著的正向影响，结果与假设H₃一致，即人均产值每增加2.71万元，技术效率会增加9.3%。国有林场需努力提高人均产值水平，促进技术效率的提升。但是工资差额、人均经营林地规模和人均财政资金对技术效率的影响不显著，与前文的预期不符。林地经营规模和财政资金是促进林业生产的重要因素，但当规模和资金达到一定程度时，可能会产生冗余现象，这种冗余会导致边际效益递减，因此，过度的规模和财政资金投入可能会对国有林场的生产效率产生负面影响。

从国有林场所属类别来看，在生产前沿面上，既有全额拨款的公益一类林场，也有部分财政拨款的公益二类林场，这也和预期假设相左，说明财政资金的补贴和投入，并不是国有林场生产效率高低的决定性因素，单纯依靠财政补贴可能会降低生产效率和生产的积极性。这一结果反映了当前国有林场的现实情况，经济效益仍然是衡量国有林场生产效率的最重要指标，而社会效益和生态效益在国有林场的产出中体现得还不够充分，当然这也与本研究国有林场效益的测度和数据积累相对不充分有一定的关系。

五.   结论与建议

本文通过不同地区国有林场的生产效率横向对比，发现有少部分国有林场达到生产效率前沿，这说明在现有的经济条件和基础设施状况下，部分林场可以实现投入产出比达到最优。在当前国有林场普遍面临资金缺乏、技术相对落后、人才队伍匮乏等挑战情况下，技术效率弱有效的林场存在大幅提升的空间。

从经营规模来看，应充分利用国有林场的规模效益达到规模经济。由于国有林场的企业规模与生产效率不是简单的线性关系^[18]，从参与调研的林场看，规模报酬递减的林场平均经营规模是68 458 hm²，规模报酬递增的林场平均经营规模是12 030 hm²。参与调研的国有林场经营规模大小不一，低于12 030 hm²的国有林场数量为72个，占比69.90%，这说明国有林场存在实现规模经济的空间。

从国有林场生产效率的影响因素实证模型结果来看，林场的人均产值显著影响了国有林场的生产效率。这一结果印证了经济效益对林场生产效率存在的激励作用^[20]，国有林场作为森林经营单位，生产效率的发挥主要依靠人力资本。结合实地调研发现，生产效率较高的林场通常职工岗位职责清晰，确保各项工作能够高效协作；专业技术人员相对稳定，这不仅有助于保持技术知识的积累，也能提升团队的整体专业水平；同时设立了明确的激励机制，促进员工的积极性与创造性，进一步促进生产效率的提升。这对于大多数生产效率较低的国有林场具有重要的借鉴意义。另外，处于生产前沿的国有林场的技术效率会通过技术效应外溢、人才外溢到集体林场或者其他的经营单位，促进森林经营单位整体经营效率的提升，为推动全国范围内森林可持续经营和生态文明建设发挥了重要的示范作用。