張 譯，熊 曦

（1.北京林業(yè)大學 經濟管理學院，北京 100083；2.中南林業(yè)科技大學 商學院，湖南 長沙 410004）

黨的十九大以來，黨中央、國務院持續(xù)聚焦林業(yè)發(fā)展問題，生態(tài)文明建設和林業(yè)改革發(fā)展是事關經濟社會可持續(xù)發(fā)展的根本性問題。傳統(tǒng)林業(yè)發(fā)展模式受資源承載量和環(huán)境容量的約束，正面臨可持續(xù)發(fā)展瓶頸，綠色發(fā)展賦予了林業(yè)發(fā)展新使命，新時期林業(yè)發(fā)展應在綠色發(fā)展框架下，將資源環(huán)境要素融入林業(yè)生產發(fā)展的內在機理，發(fā)展以“和諧、效率、可持續(xù)”為目標的生態(tài)林業(yè)，實現(xiàn)我國林業(yè)“生態(tài)化、綠色化”生產，扭轉生態(tài)環(huán)境惡化趨勢，保障國家生態(tài)安全，增強減緩和適應氣候變化能力，這也是我國構建生態(tài)安全屏障、創(chuàng)造人與自然和諧共生的具體體現(xiàn)，實現(xiàn)我國林業(yè)生產在綠色、生態(tài)、可持續(xù)發(fā)展的軌道上完成經濟效益、生態(tài)效益、社會效益的共贏。黨和國家高度重視生態(tài)林業(yè)綠色發(fā)展問題，在此基礎上，學術界關于生態(tài)林業(yè)綠色發(fā)展問題的研究不斷向深度和廣度滲透。

我國生態(tài)林業(yè)生產的良性發(fā)展對我國甚至是世界綠色循環(huán)低碳經濟發(fā)展都具有重要意義。然而目前我國生態(tài)林業(yè)發(fā)展仍然面臨著幾大矛盾：林業(yè)生產與林業(yè)人力資源利用率不高之間的矛盾；林業(yè)生產與巨大的林業(yè)資產資源消耗量之間的矛盾；林業(yè)生產與日益嚴重的環(huán)境污染之間的矛盾，三大矛盾長期制約了我國生態(tài)林業(yè)的綠色可持續(xù)發(fā)展。本研究聚焦研究我國生態(tài)林業(yè)綠色發(fā)展問題，通過收集我國生態(tài)林業(yè)生產與發(fā)展的綠色指標，評價生態(tài)林業(yè)生產效率，找出關鍵性的影響因素，為我國乃至世界生態(tài)林業(yè)綠色發(fā)展提供經驗和借鑒。

1 林業(yè)生態(tài)效率研究進展

20世紀70年代，傳統(tǒng)林業(yè)生產在為人類提供豐富物質資源的同時，因能源消耗過大、土壤肥力退化、濫用化肥及農藥、環(huán)境污染等外部性問題逐步引起學者們的關注，生態(tài)林業(yè)作為新型林業(yè)生產模式，為各國林業(yè)生產發(fā)展指明了新的方向，從此，生態(tài)林業(yè)開始成為國內外專家學者研究的熱點問題。到20世紀90年代，生態(tài)林業(yè)已成為林業(yè)綠色可持續(xù)發(fā)展的重要模式，全面適用于林業(yè)生態(tài)系統(tǒng)，對協(xié)調林業(yè)良性發(fā)展與資源利用、環(huán)境保護之間的矛盾起到了重要作用，有利于實現(xiàn)林業(yè)生產經濟效益和環(huán)境效益的共贏[1]。進入21世紀后，國內學者結合中國林業(yè)發(fā)展的具體情況，提出中國特色的生態(tài)林業(yè)概念，從反思和完善生態(tài)林業(yè)發(fā)展政策、推動林業(yè)科技進步、林業(yè)土地規(guī)?；a、規(guī)范林業(yè)產品市場化引導等方面研究并發(fā)展中國式生態(tài)林業(yè)。面對新時期我國林業(yè)生產與資源環(huán)境制約的新矛盾，對生態(tài)林業(yè)的研究主要聚焦于突破資源環(huán)境束縛的瓶頸，實現(xiàn)我國林業(yè)發(fā)展從“環(huán)保化”“共生化”向“生態(tài)化”“綠色化”的飛躍，走出一條有中國特色的林業(yè)綠色可持續(xù)發(fā)展道路[2]。

目前眾多學者關注生態(tài)效率方面的研究，針對林業(yè)生態(tài)效率的研究主要集中于不同區(qū)域內林業(yè)土地的產出價值方面研究，通過測算不同區(qū)域內林業(yè)用地資源性指標的相對價值效率，來研究適應于該區(qū)域的林業(yè)發(fā)展模式及內在運行機理。有學者通過搜尋區(qū)域內農林機械投入、勞動力投入強度、農林用地面積、農林金融性資產價值等指標，測算區(qū)域內農林生態(tài)效率變化情況，提出了加強農林土地流轉效率、適度增加非農林就業(yè)人口來提升區(qū)域內農林生態(tài)效率[3]。國內學者通過測算15個省域林業(yè)產業(yè)集聚水平，檢驗其外部性對區(qū)域林業(yè)生態(tài)效率的影響，提出通過優(yōu)化林業(yè)產業(yè)結構、環(huán)保技術革新等提升林業(yè)生態(tài)效率[4]。當前關于林業(yè)生產效率的研究，在指標體系建立方面缺少綠色生態(tài)類林業(yè)指標支撐，無法有效估計出林業(yè)發(fā)展對生態(tài)環(huán)境的具體影響。目前在林業(yè)生態(tài)效率評價方法研究方面，主要有經濟環(huán)境比值評價法、層次分析法、因子分析法、物質流分析法（MFA）、生態(tài)足跡法、參數(shù)分析法、非參數(shù)分析法。經濟環(huán)境比值評價法對于指標選取具有較大的主觀性，當面臨多投入、多產出效率測算問題時，無法準確表達投入與產出各變量內在聯(lián)系機理。層次分析法對指標賦權依然無法擺脫人為主觀因素的干擾，導致測算結果的不客觀性。因子分析法則無法真實反映出各變量因子對生產效率評價值影響的重要程度。物質流分析法（MFA）是對某個區(qū)域的經濟活動中物質流入與流出量之間進行分析測算該區(qū)域生產有效性的方法，生態(tài)足跡法是通過估算特定區(qū)域內或特定人群的消費及吸收廢棄物排放所需要的生態(tài)生產面積（包括陸域和水域），并與該區(qū)域能提供的生態(tài)生產性面積進行比較，從而來衡量區(qū)域經濟發(fā)展的可持續(xù)性，但物質流分析法（MFA）與生態(tài)足跡法有自身缺陷，無法有效估計動態(tài)資源流動情況下區(qū)域內生態(tài)狀況，容易受其他環(huán)境因素干擾?，F(xiàn)在主流的參數(shù)分析法為隨機前沿分析法（SFA），用以評價全要素生產率問題，但SFA 也具有其局限性，在面臨多產出效率測算問題，無法準確有效估計。目前的非參數(shù)分析法主要是數(shù)據(jù)包絡分析法（DEA），DEA測算基于統(tǒng)計學原理對各指標進行自動賦權，有效避免了主觀賦權帶來的不良影響，擅長處理多投入、多產出效率測算問題，對環(huán)境影響因素等非期望產出的處理變得客觀有效，測算結果形成投影值，以改良投入冗余、產出不足問題。近年來許多學者運用DEA測算評價區(qū)域林業(yè)生態(tài)效率，并構建指標體系研究影響區(qū)域內林業(yè)生產發(fā)展與效率的關鍵因素。有學者運用DEA模型對我國西部欠發(fā)達地區(qū)農林生態(tài)效率進行評價，在規(guī)模收益可變的前提下，根據(jù)農林生產效率DEA評價值，對如何優(yōu)化農林生產資源配置進行系統(tǒng)分析[5]。還有學者賈衛(wèi)平運用DEA模型測算新疆兵團農林生態(tài)效率值，分析了在不同環(huán)境壓力下各區(qū)域農林生態(tài)效率的差異，并運用Tobit 回歸模型分析區(qū)域內農林生態(tài)效率的關鍵影響因素[6]。有學者運用超DEA模型測算我國綠色經濟效率值，結合GMM模型驗證了環(huán)境規(guī)制因素對綠色經濟效率的影響，通過超DEA模型評價各指標區(qū)間達到效率有效值以上的影響，是運用DEA模型測算生態(tài)效率前沿性的研究[7]。

由于DEA模型擅長處理多投入、多產出效率測算問題，有效避免主觀賦權帶來的不良影響，對非期望產出的處理客觀有效，投影值便于改善投入冗余和產出不足，有助于能正確計算出決策系統(tǒng)的生態(tài)經濟效率，其模型測算與計量經濟學相關要求基本一致，可對指標數(shù)據(jù)以及研究對象多重共線性、序列相關性等問題進行有效分析。鑒于此，本研究基于綠色發(fā)展視角，研究我國生態(tài)林業(yè)發(fā)展問題，基于林業(yè)發(fā)展資源指標、能源指標、生產指標、環(huán)境指標構建評價指標體系，由于效率測算結果均值在0.3～0.8，有效解不多，不建議采用超DEA模型，為了避免與回歸估計重復計算問題，沒有采用Malmquist-DEA模型，因此運用DEA-BCC模型確定可變規(guī)模報酬（VRS）綜合評價我國2013—2017年生態(tài)林業(yè)生態(tài)效率，為找出影響我國生態(tài)林業(yè)發(fā)展的關鍵因素，構建回歸模型，以DEA評價值和林業(yè)生產總值等數(shù)據(jù)為應變量，生態(tài)建設與保護、林業(yè)第三產業(yè)發(fā)展、基礎設施完善程度、國家森林生態(tài)補償投入、林業(yè)科技投入、林業(yè)防治狀況的量化值為自變量，進行線性回歸，分析影響生態(tài)林業(yè)綠色發(fā)展的關鍵因素，為豐富和發(fā)展我國生態(tài)林業(yè)理論以及推動區(qū)域林業(yè)綠色可持續(xù)發(fā)展提供參考借鑒。

2 林業(yè)生態(tài)效率評價

2.1 DEA模型構建

數(shù)據(jù)包絡分析法是一類典型的非參數(shù)分析法，簡稱DEA分析法，由美國著名運籌學家Charnes等提出，通過評價各決策單元內投入產出相對效率比值，來研究生產過程中資源配置優(yōu)化問題。在生產過程中，資源消耗的投入量與產品的產出量之間的比值決定決策單元內的生產效率值，將投入值與產出值進行加權處理可用于分析多投入、多產出問題[8]。為適用于研究綠色環(huán)保類問題，在構建DEA模型過程中，可將污染因素指標、生態(tài)環(huán)境負指標等歸于非期望產出，DEA模型將基于各類型產出“非對稱”式曲線測度，準確估計出生態(tài)經濟效率值，通過投影分析，在確保足量產出和適當投入的同時，也將嚴格控制非期望產出量。對生產過程中期望產出與非期望產出的估計方式分別通過曲線徑向測度值與曲線測度的倒數(shù)來實現(xiàn)。因DEA分析法采取客觀自動賦權，排除主觀因素干擾，其測算方法為曲線徑向測度，無函數(shù)表達式，無需進行假設檢驗，因此廣泛應用于各領域生產效率研究[9]。

目前主流的DEA評價模型主要有BCC模型及CCR模型兩類，BCC模型以其分段式曲線測度形式存在于現(xiàn)階段DEA評價研究中，以凸多面體形態(tài)替代了早期的CCR模型凸錐形可能集形式，使多階段測度效率成為可能，擺脫CCR模型單集單點測算的約束，在雙階段、甚至三階段曲線斜率對比確定生產規(guī)模收益的增減，更加準確的判定出投入、產出的改進方向，因此本研究選擇運用DEA-BCC模型確定可變規(guī)模報酬（VRS）的形式測算湖南省生態(tài)農業(yè)生產效率[10]。

構建DEA-BCC模型，假設此模型共有U個決策單元，在每個決策單元中存在N種投入X、M種期望產出Y以及L種非期望產出Z，據(jù)此建立投入視角DEA評價模型：

該模型中θ表示我國生態(tài)林業(yè)效率值，且0 ≤θ≤1，當θ=1時，表示我國生態(tài)林業(yè)生產效率有效，當θ＜1時，則表示我國生態(tài)林業(yè)生產效率無效。模型中x、y、z在各決策單元中分別代表了生態(tài)林業(yè)生產投入值、期望產出值及非期望產出值，w表示u=1、2、3…，u的權重，當w 等于1 或者為非負時，該模型即為可變規(guī)模報酬（VRS）的DEA模型。

2.2 建立生態(tài)林業(yè)投入與產出指標體系

本研究基于綠色背景下研究林業(yè)生態(tài)效率問題，因此，生態(tài)林業(yè)投入、產出指標體系不僅包含了資源消耗因素部分，還應包含環(huán)境污染因素。其中，投入指標包括資源消耗和環(huán)境污染兩大類，資源消耗類指標包括林業(yè)人力消耗以林業(yè)從業(yè)人員人數(shù)來表示，林業(yè)資本資源消耗用林業(yè)固定資產投入來表示，林業(yè)生態(tài)投入以林業(yè)生態(tài)建設投入來表示，林業(yè)民生投入以林業(yè)基礎設施投入來表示。環(huán)境污染類指標林業(yè)環(huán)境污染用有害生物發(fā)生面積來表示，產出指標包括林業(yè)總產出以林業(yè)產業(yè)生產總值來表示（表1）。

表1 生態(tài)林業(yè)生產效率投入產出指標體系Table1 Ecological forestry production efficiency inputoutput index system

2.3 DEA運算結果分析

通過對《中國統(tǒng)計年鑒》《中國環(huán)境統(tǒng)計年鑒》《中國林業(yè)統(tǒng)計年鑒》中林業(yè)生產相關數(shù)據(jù)進行挖掘，并整理出2013—2017年我國31個省份（或直轄市）林業(yè)生產相關數(shù)據(jù)，選取林業(yè)生產總值為產出指標，并以2013年林業(yè)生產總值為基期數(shù)據(jù)作不變價處理，選取林業(yè)人力消耗、林業(yè)資本資源消耗、林業(yè)生態(tài)投入、林業(yè)民生投入為正向投入指標，因區(qū)域內有害生物發(fā)生面積與環(huán)境污染度存在一定趨勢上的一致，選取有害生物發(fā)生面積為負向投入指標[11]。在此基礎上采用可變規(guī)模報酬（VRS）下的DEA模型進行測算分析，DEAP 軟件測算結果如下。

基于DEA模型采用可變規(guī)模報酬（VRS）測算出2013—2017年我國31省份林業(yè)生態(tài)效率，綜合效率值為規(guī)模效率值與純技術效率值的乘積，效率值達到1，代表效率有效，小于1 則代表效率無效，說明投入冗余、產出不足，需要調整投入產出。根據(jù)運算結果可以發(fā)現(xiàn)，綜合效率平均值隨時間推移逐步降低，說明近年來我國在節(jié)約資源投入、提升期望產出、限制非期望產出方面重視程度不夠，林業(yè)資源出現(xiàn)不同程度的浪費，林業(yè)生產污染物排放增多，林業(yè)產出相對不足。其中，2013—2017年浙江、廣東綜合效率為1，福建2017年綜合效率為1，綜合效率有效，說明上述地區(qū)，在調整前期林業(yè)生產投入冗余與產出不足問題獲得的成效顯著，在近幾年使生態(tài)林業(yè)生產達到高效率，說明上述地區(qū)生態(tài)林業(yè)生產的規(guī)模效率及純技術效率也達到了高水平。2013—2017年山東綜合效率超過或接近0.8，2014—2016年上海綜合效率也超過或接近0.8，江蘇、江西、福建綜合效率接近0.7，山東、上海、江蘇呈現(xiàn)出上升的趨勢，江西卻逐步下降，說明上述地區(qū)在調整林業(yè)生產產量與資源消耗、環(huán)境污染的平衡問題上成效明顯，江西近年來盡管效率波動較大，但也處于較高水平。內蒙古、黑龍江、吉林、遼寧等北方省份綜合效率均處于0.3 以下的較低水平，盡管這些省份林業(yè)資源存量和林業(yè)產值較高，但在林業(yè)生產中投入消耗過大，使其綜合效率徘徊在較低水平。北京、天津林業(yè)生態(tài)綜合效率不高，是由于其林業(yè)資源存量有限的先天條件決定。新疆、甘肅、青海等西部省份林業(yè)生態(tài)綜合效率低于0.2，這些區(qū)域受制于地形、資源等因素規(guī)模效益得不到釋放，土地荒漠化情況嚴重，林業(yè)產量受影響導致綜合效率不高（表2）。

表2 2013—2017年中國31省份林業(yè)生態(tài)綜合效率（crste）運算結果?Table2 Calculation results of integrated forestry ecological efficiency (crste) in 31 provinces of China from 2013 to 2017

純技術效率值為綜合效率與規(guī)模效率的比值，與綜合效率正比性反映二者在變化趨勢上具有一致性規(guī)律，是系統(tǒng)反映并深入分析綜合效率的重要因素。根據(jù)運算結果可以發(fā)現(xiàn)，純技術效率平均值隨時間發(fā)展變化不是很大，處于較為穩(wěn)定的狀態(tài)。其中，2013—2017年天津、上海、浙江、山東、廣東的林業(yè)生產純技術效率為1，2013—2016年海南的純技術效率為1，2017年福建的純技術效率為1，上述地區(qū)中浙江、廣東綜合效率值也為1，由此可推斷出該區(qū)域林業(yè)生產規(guī)模效率遞增，可在此基礎上進行超效率計算，進一步確定投入、產出合理性值域。2013—2016年海南的純技術效率值為1，2017年出現(xiàn)下滑，導致綜合效率無法達到有效。江蘇、江西純技術效率達到或接近0.8，處于較高水平，對基于林業(yè)資源、環(huán)境、產出指標的投入、產出平衡起到了比較好的作用。吉林地區(qū)純技術效率波動較大，2014—2017年多年處于0.3 或0.3 以下較低水平，抑制阻礙了當?shù)剞r業(yè)生產綜合效率的提升。新疆、青海、甘肅等西部地區(qū)純技術效率均低于0.2，盡管西部地區(qū)林業(yè)規(guī)模效率整體較高，并處于規(guī)模效益遞增狀態(tài)，但由于其較低的技術效率，制約了西部地區(qū)林業(yè)生態(tài)綜合效率的增長（表3）。

規(guī)模效率值為各區(qū)域內（模型內各決策單位）綜合效率與純技術效率比值，反映出各區(qū)域內林業(yè)生產規(guī)模大小對投入、產出平衡影響的有效性，在未達到有效值1的情形下，可具體估計出規(guī)模效率增減趨勢，以控制區(qū)域內林業(yè)生產規(guī)模程度。測算結果顯示，2013—2017年，我國31省市自治區(qū)規(guī)模效率平均值呈遞減趨勢（表4）。其中，2013—2017年北京、浙江、廣東的規(guī)模效率值為1，2013年黑龍江的規(guī)模效率為1，2015年陜西的規(guī)模效率為1，2017年青海的規(guī)模效率為1，2014年新疆的規(guī)模效率為1，上述區(qū)域在確定的時間范圍內處于固定規(guī)模報酬階段，規(guī)模效率有效。2013—2017年山西、內蒙古、遼寧、安徽、山東、廣西、四川的連續(xù)處于規(guī)模報酬遞減階段，說明在這5 a的林業(yè)生產過程中產出的增加幅度小于投入的增加幅度，林業(yè)生產資源投入出現(xiàn)冗余現(xiàn)象，應減少資源消耗以及減少污染物排放。新疆、青海、甘肅等大部分西部省份在近幾年林業(yè)生產過程中規(guī)模效率值達到或者接近0.8，并且處于規(guī)模報酬遞增階段，說明在近年來林業(yè)生產過程中產出的增加幅度大于投入的增加幅度，因此，在未來的林業(yè)發(fā)展過程中，可在適度控制資源消耗、環(huán)境污染的基礎上，擴大林業(yè)生產規(guī)模，以實現(xiàn)林業(yè)發(fā)展的規(guī)模效益。

表4 2013—2017年中國31省份林業(yè)生態(tài)規(guī)模效率（scale）運算結果?Table4 Scale efficiency calculation results of forestry ecology in 31 provinces of China from 2013 to 2017

3 林業(yè)生態(tài)效率影響因素分析

3.1 提出假設

傳統(tǒng)林業(yè)生產更加注重林業(yè)生產產量，忽略了資源、能源、環(huán)境等因素的影響，研究生態(tài)林業(yè)綠色發(fā)展問題，應全面考慮資源利用、能源消耗、環(huán)境污染、產品產量，在此基礎上測算生態(tài)林業(yè)生產效率，為了能更加深入的研究生態(tài)林業(yè)生產改良問題，有必要結合林業(yè)生產發(fā)展的內稟指標，結合外部環(huán)境變量因素，分析外部因素對生態(tài)林業(yè)生產的影響程度[12]。結合國內外研究前沿，普遍認為生態(tài)建設與保護、林業(yè)第三產業(yè)發(fā)展、基礎設施完善程度、國家森林生態(tài)補償投入、林業(yè)科技投入、林業(yè)防治狀況對區(qū)域內林業(yè)生產發(fā)展具有差異性影響，因此，選取生態(tài)建設保護、林業(yè)旅游休閑、基礎設施建設、森林生態(tài)補償、林業(yè)科技投入、林業(yè)防治投入為影響因素變量，結合我國生態(tài)林業(yè)生產現(xiàn)狀，研究生態(tài)林業(yè)生產效率影響因素問題，并提出以下假設。

H1：林業(yè)生態(tài)建設與保護水平越高，生態(tài)林業(yè)生產效率越高；

H2：林業(yè)旅游與休閑越發(fā)達，生態(tài)林業(yè)生產效率越高；

H3：林業(yè)基礎設施建設越完善，生態(tài)林業(yè)生產效率越高；

H4：森林生態(tài)補償越多，生態(tài)林業(yè)生產效率越高；

H5：林業(yè)科技投入越多，生態(tài)林業(yè)生產效率越高；

H6：林業(yè)防治投入越多，生態(tài)林業(yè)生產效率越高。

3.2 模型設定與變量定義

基于選取的林業(yè)生態(tài)建設保護、林業(yè)旅游休閑、基礎設施建設、森林生態(tài)補償、林業(yè)科技投入、林業(yè)防治投入六類指標，構建如下回歸模型：

上式中，E為應變量，β1、β2、β3、β4、β5、β6為待估參數(shù)自變量系數(shù)，β0為截距項，ε是隨機干擾項。E是應變量，分為兩類進行分析，一類是林業(yè)生產類變量，包括林業(yè)總產值、人力資源投入、固定資產投入，分別用林業(yè)生產產品量、林業(yè)從業(yè)人員人數(shù)、林業(yè)固定資產投資衡量，另一類是林業(yè)生態(tài)效率類變量，包括綜合效率、純技術效率、規(guī)模效率，分別用DEA模型測算的綜合效率值、純技術效率值、規(guī)模效率值衡量；生態(tài)建設保護用林業(yè)生態(tài)建設與保護投入衡量；林業(yè)旅游休閑用林業(yè)旅游與休閑投入衡量；基礎設施建設用林業(yè)民生工程建設投入衡量；森林生態(tài)補償用區(qū)域內林業(yè)生態(tài)補償投入衡量；林業(yè)科技投入用地區(qū)林業(yè)科技投入衡量；林業(yè)防治投入用區(qū)域內林業(yè)防治面積衡量。各變量解釋及描述性統(tǒng)計見表5。

表5 林業(yè)生產及生態(tài)效率的變量定義與描述性指標值?Table5 Variable definition and descriptive index value of forestry production and ecological efficiency

為分析我國林業(yè)生態(tài)效率影響因素，通過對《中國統(tǒng)計年鑒》《中國環(huán)境統(tǒng)計年鑒》《中國林業(yè)統(tǒng)計年鑒》中林業(yè)生產相關數(shù)據(jù)進行挖掘，選取2013—2017年我國31個省份（或直轄市）林業(yè)生產數(shù)據(jù)，并結合上文DEA測算林業(yè)生態(tài)效率值，觀察樣本總量為155個，自變量為林業(yè)生態(tài)建設保護、林業(yè)旅游休閑、基礎設施建設、森林生態(tài)補償、林業(yè)科技投入、林業(yè)防治投入六類，應變量為林業(yè)總產值、人力資源投入、固定資產投入、綜合效率、純技術效率、規(guī)模效率六類，在進行線性回歸前對各組指標進行了標準化處理，進行六次線性回歸。

3.3 基于DEA測算結果的林業(yè)生態(tài)效率回歸分析

通過建立線性回歸模型，將2013—2017年我國31個省份（或直轄市）林業(yè)生產的6組變量因子分別導入SPSS 計量軟件，通過數(shù)據(jù)整理，得出回歸結果（表6）。

表6 我國林業(yè)生產及生態(tài)效率影響因素回歸結果?Table6 Regression results of factors affecting forestry production and ecological efficiency in China

通過回歸得到6組結果，其中A、B、C組是反映影響因素對我國林業(yè)生態(tài)效率的影響的分別代表自變量因素對DEA測算綜合效率、純技術效率、規(guī)模效率的影響結果；D、E、F組是反映影響因素對我國生態(tài)林業(yè)生產現(xiàn)狀的影響，分別代表自變量因素對林業(yè)總產值、人力資源投入、固定資產投入的影響結果。R2代表模型估計的擬合優(yōu)度，各組模型R2分別為0.376、0.319、0.068、0.623、0.289、0.589，由于數(shù)據(jù)是宏觀小樣本時序性面板數(shù)據(jù)，因此擬合優(yōu)度在微觀計量層面上是合理的。在模型A中，林業(yè)生態(tài)建設保護、森林生態(tài)補償、林業(yè)防治投入對我國林業(yè)生態(tài)綜合效率具有負向顯著性影響，說明了目前我國在林業(yè)生態(tài)建設保護、森林生態(tài)補償、林業(yè)防治方面的投入，并沒有達到提升林業(yè)生態(tài)綜合效率的目的，反而是造成了投入的浪費；林業(yè)旅游休閑投入對我國林業(yè)生態(tài)綜合效率具有正向顯著性影響，說明我國發(fā)展林業(yè)第三產業(yè)、加快林業(yè)一二三產業(yè)融合發(fā)展對提升我國林業(yè)生態(tài)綜合效率具有促進作用。在模型B 中，林業(yè)生態(tài)建設保護、林業(yè)防治投入對我國林業(yè)生態(tài)純技術效率具有負向顯著性影響，說明林業(yè)生態(tài)建設保護、林業(yè)防治投入的擴大增加了林業(yè)資源的消耗量，過度的擴大生產規(guī)模、增加投資將會加大林業(yè)資源消耗的壓力，阻礙我國林業(yè)技術效率的提升；林業(yè)旅游休閑投入對我國林業(yè)生態(tài)純技術效率具有正向顯著性影響，與模型A一致。在模型C 中，林業(yè)生態(tài)建設保護、基礎設施建設、森林生態(tài)補償、林業(yè)科技投入、林業(yè)防治投入對我國林業(yè)規(guī)模效率均無顯著性影響，僅林業(yè)旅游休閑一個因子對我國林業(yè)規(guī)模效率具有正向顯著性影響，說明發(fā)展林業(yè)旅游休閑將有助于實現(xiàn)林業(yè)生產投入與產出規(guī)模的平衡，助力林業(yè)生產綜合效率的提升。為了平衡林業(yè)投入與產出的關系，有必要進一步分析林業(yè)生產影響問題，在分析林業(yè)生態(tài)效率的基礎上，對林業(yè)生產影響模型D、E、F 進行研究。在模型D 中，林業(yè)生態(tài)建設保護、林業(yè)旅游休閑投入、林業(yè)科技投入對我國林業(yè)生產具有正向顯著性影響，說明林業(yè)生態(tài)建設保護、林業(yè)旅游休閑投入、林業(yè)科技投入對我國林業(yè)生產的提升具有積極作用，在保障投入沒有過度浪費的前提下，因注重這三類因素對林業(yè)發(fā)展的影響。在模型E 中，基礎設施建設、林業(yè)防治投入對我國林業(yè)人力資源消耗具有正向顯著性影響，說明我國建設林業(yè)基礎設施工程、開展林業(yè)防治工作需要消耗大量的勞動力，而林業(yè)科技投入對我國林業(yè)人力資源消耗具有負向顯著性影響，說明林業(yè)科技進步將會極大地節(jié)省我國林業(yè)勞動力成本。在模型F 中，林業(yè)生態(tài)建設保護、基礎設施建設、林業(yè)科技投入對我國林業(yè)固定投資消耗具有正向顯著性影響，說明我國開展林業(yè)生態(tài)建設保護、基礎設施建設、林業(yè)科技投入工作過程中消耗了大量的金錢，林業(yè)防治對我國林業(yè)固定投資消耗具有負向顯著性影響，說明隨著我國林業(yè)防治的不斷進行，將會節(jié)約一部分林業(yè)生產的資金消耗。

4 結論及政策建議

我國生態(tài)林業(yè)綠色發(fā)展問題不僅取決于林業(yè)生產產量的高低，更加關系到林業(yè)資源利用、能源消耗、環(huán)境污染的狀況，運用基于非期望產出和綠色指標投入的DEA-BCC（VRS）模型，測算近年來我國生態(tài)林業(yè)發(fā)展的綜合效率、純技術效率、規(guī)模效率，選取關鍵影響因素，分析其對林業(yè)生產及生態(tài)效率的影響顯著性程度，結合DEA效率測算值及影響因素回歸結果，提供以下政策建議：

1）控制資源消耗、環(huán)境污染與旅游規(guī)?；a協(xié)同發(fā)展。DEA模型測算投入與產出效率關系，在盡可能減少投入的基礎上，增加期望產出量，以提升林業(yè)生產效率值，因此，在發(fā)展林業(yè)生產過程中，需要找到減少林業(yè)生產資源消耗、環(huán)境污染與增加林業(yè)產生產量的平衡點。DEA模型規(guī)模效率對綜合效率具有較強的貢獻性，近年來，我國大部分地區(qū)呈現(xiàn)規(guī)模效率遞增狀態(tài)，反映出區(qū)域內林業(yè)產出的增長速度略快于資源、能源的消耗速度，因此，在控制資源消耗、環(huán)境污染并保證林業(yè)產量的前提下，可適當擴大林業(yè)生產規(guī)模，以規(guī)模效益帶動林業(yè)經濟效益發(fā)展。

2）加快推動林業(yè)一二三產業(yè)聯(lián)動發(fā)展。發(fā)展林業(yè)旅游與休閑對提升我國林業(yè)生態(tài)效率、促進林業(yè)生產發(fā)展具有顯著作用，推進我國林業(yè)一二三產業(yè)融合發(fā)展，發(fā)展林業(yè)旅游、林業(yè)休閑、林業(yè)觀光，構建我國“林旅一體化”模式，聯(lián)動區(qū)域經濟發(fā)展，帶動林業(yè)旅游休閑市場需求，正確引導涉“旅、休、觀”林業(yè)產業(yè)投資，對促進我國林業(yè)綠色可持續(xù)發(fā)展具有重要作用。

3）嚴格控制監(jiān)測林業(yè)生態(tài)建設保護、森林生態(tài)補償、林業(yè)防治方面的投入。減小人力資源、資金的消耗和浪費，利用林業(yè)科技進步減低生產成本，減少資源消耗，降低污染排放，促進林業(yè)實現(xiàn)規(guī)?；l(fā)展，保障林產品產量質量，提升我國林業(yè)生態(tài)效率，實現(xiàn)我國林業(yè)產業(yè)經濟效益、生態(tài)效益、社會效益的共贏，成就我國林業(yè)生產“綠色化”“生態(tài)化”“高產化”發(fā)展。