林农合作社对山区林农收入影响实证分析

李兰英，黄文义，童红卫，王伟文，何小兵

（1.浙江农林大学 林业经济研究中心，浙江 临安 311300；2.浙江省龙泉市林业局，浙江 龙泉323700）

1981年，林业“三定”（稳定山权林权，划定自留山，确定林业生产责任制）以后，家庭联产承包责任制成为中国山区林业经营的主要方式，林农成为相对独立的经营主体，激发了林农生产积极性［1］，促进了林业发展。然而，随着市场经济的发展，这种小规模家庭经营已经不适应现代林业发展的要求，小生产和大市场之间的矛盾日益突出［2－3］，林农收入增长缓慢。怎样解决这一矛盾成为山区林业发展和林农增收的关键。林农合作社作为提高林农组织化程度的一种有效途径，很好地解决了这一矛盾［4－6］，成为山区林农增收的新动力。发展林农合作社，有利于促进生产要素的优化配置［1］，促进林业产业结构的调整［3］，有利于促进区域特色产业的形成，提高林业生产效率，增加林农的生产经营收入［7］，从而促进林农增收。因此，林农合作社有利于促进林农增收已是公认的观点［1-3，6-11］，但现有研究缺乏通过数据分析做实证分析［10－11］。本研究运用实际调研数据，在对样本农户进行描述统计分析的基础上，通过Eviews统计软件回归分析了林农合作社对山区林农收入的影响。

1 研究点及数据说明

1.1 研究点

浙江省位于中国东南沿海，陆域面积为10.18万km2，其中山地面积占总面积的70.4%，集体林面积占森林面积的95.0%以上，全省90个县（市、区）中有51个是林区县，是中国集体林改革和林农合作社发展的先行省份。截至2009年，浙江省有林农合作社1 512家，其中省级示范性林农合作社93家。合作社社员数13.45万人，带动农户92.40万户，带动基地27.00万hm2，涉及花卉苗木、笋竹、干鲜果品、营林等主导林产品的生产、加工、流通等各领域。

龙泉市位于浙江省西南部浙闽边境，土地总面积0.31万km2，其中山地面积占总面积的97.1%，是浙江省最大的林区县，素有“浙南林海”之称。2009年，龙泉市有林农合作社47家，社员2 094人，带动农户15 000多户，现有资产3 359万元。涵盖了笋竹、食用菌、山茶油、苗木、水果、香榧、营造林以及山林托管、农村山地整理等各个方面。

1.2 数据采集

数据收集采用参与式乡村快速评估（PRRA）的方法，包括二手资料收集、参与式半结构小组访谈、农户问卷调查、关键信息人访谈等。2009年12月，在浙江省龙泉市根据林农合作社的分布状况随机选取4个分别位于不同乡镇的合作社（表1），对合作社所在地农户（含社员和非社员）展开调研，共收回问卷150份，经过分析整理得有效问卷139份，其中社员问卷77份，非社员问卷62份。

表1 样本抽取情况表Table 1 Status of sample extraction

不同合作社拥有的林业经营基地面积相差很大，最大的为能福营造林专业合作社，拥有7 563.0 hm2，最小的为盛源山茶油专业合作社，只有13.3 hm2。4个合作社平均拥有经营面积为2 269.1 hm2。同时合作社经营面积占当地林地总面积的比例也相差很大，最大达到100%，而最小的只有3.61%。

2 样本农户的描述性分析

2.1 样本农户基本特征

受调查的139户农户中，户主年龄最大为74.0岁，最小27.0岁，平均年龄47.5岁；户主平均受教育年限为7.1 a，还不到初中毕业，说明调查的农户教育年限偏低。家庭基本特征中，户均林地面积为5.89 hm2，户均家庭人口4.19人，户均农业人口3.73人，户均劳动力为2.44人（表2）。

表2显示社员与非社员之间户均林地面积差异较大，说明农户林地资源禀赋对林农是否加入林农合作社有重要的影响。总体标准差显示了户主平均年龄和户均林地面积的总体离散程度比较大，这是与实际相符的，因为这两个指标的总体跨幅比较大。

表2 样本林农基本特征表Table 2 Essential features of sample forest farmers

表3 样本林农收入情况表Table 3 The status of sample forest farmers’income

2.2 样本林农收入情况

样本林农收入分别考察了社员和非社员在2006年和2009年的人均林业收入和人均收入，用于说明加入合作社前后社员和非社员收入的变化（表3）。

表3显示：2009年与2006年相比，样本户农民人均纯收入和人均林业收入，均有较大幅度的提高，特别是社员的人均林业收入年均增长率达10.29%。同时，社员在2个指标上的年均增长率都高于非社员，其中人均林业收入增长率高2.96%，人均收入增长率高5.00%，说明加入林农合作社确实促进了林农收入的提高。

3 计量模型的构建和分析

3.1 模型的构建

3.1.1 变量的选择 影响山区林农收入的因素很多。本研究主要考虑4个方面因素：农户基本特征、资源禀赋、林产品市场状况以及农户加入合作社状况。农户基本特征主要考察户主的年龄、性别、受教育年限、是否为村干部以及林业劳动时间［12］；农户资源禀赋主要考察农户家庭劳动力比例、人均林地面积和林种类型；林产品市场状况考察的是林产品的价格。农户加入合作社状况主要考察农户是否加入合作社。

表4 变量说明及特征值Table 4 Explain and eigenvalue of variables

通过逐步回归，剔除具有多重共线性的变量，选取变量如下（表4）：被解释变量为农户人均林业收入y1和人均纯收入y2；解释变量为户主年龄x1，户主性别x2，户主受教育年限x3，户主是否村干部x4，林业劳动时间x5，人均林地面积x6，家庭劳动力比例x7，不同树种类型x8和x9，林产品价格x10以及是否加入合作社x11。

3.1.2 实证模型构建 要考察林农合作社对林农收入的影响，在模型中除了要包含代表林农合作社的政策选择变量，还要考虑其他对林农收入产生重要影响的关键变量，因此，参照文献［13］选取标准的Mince半对数模型，并结合实际情况，对模型进行修正，得出实证分析模型为：ln（yi）=β1x1+β2x2+β3x3+β4x4+ β5x5+ β6x6+ β7x7+ β8x8+ β9x9+ β10x10+ β11x11+ μi。在模型中，yi代表农户收入（i=1，2），y1代表人均林业收入，y2代表人均收入；xt（t=1，2，…，11）代表各个解释变量（表4）；代表随机误差项，即其他对林农收入产生影响的非观测扰动因素。实证模型中用于回归的数据均为2009年数据，来源于农户问卷调查。

3.2 模型回归结果及解释

采用Eviews软件对模型进行回归（表5）。2个模型的F统计量均通过了1%的显著性检验，说明模型有良好解释力；D-W值都接近2，说明2个模型都不存在序列相关性；对模型White检验的结果显示模型不存在异方差性。此外，在社会科学回归模型中，出现拟合优度R2（44.61%，31.82%）偏低的情况是正常的［14］，并不影响模型的解释力。因此设定的实证回归模型符合统计学要求和现实情况。

表5 实证模型回归结果Table 5 Regression result of empirical model

基于以上回归结果，对模型的经济解释如下：①加入林农合作社可以为林农收入带来显著的提高，在控制其他变量不变的情况下，加入林农合作社，可以使农户家庭人均林业收入提高25.82%，人均收入提高21.23%。结合农户调查，可知加入林农合作社可以从2个方面促进林农收入的提高：一是合作社为社员提供高于市场价格的保护价，从而提高社员对林产品价值的收益水平；二是合作社可以为社员提供相对稳定的销售渠道，减少社员的销售风险，从而提高林农销售林产品的潜在收益。②加入林农合作社对农户人均林业收入的影响程度大于人均收入。一是模型中该变量对人均林业收入的影响通过了10%的显著性检验，而对人均收入的影响并未通过显著性检验；二是从估计参数的回归值可知农户加入林农合作社带来人均林业收入的提高幅度比人均纯收入高4.59%。这与农村经济发展的实际是相符的，因为加入林农合作社对农户家庭林业收入的影响是最直接的，而人均纯收入中非林收入所占比例较大的事实往往削弱了林农合作社对人均纯收入的影响。③其他对林农收入有显著影响的因素有：户主受教育年限、林业劳动时间以及人均林地面积等，其中户主受教育年限对人均林业收入产生负影响，而对人均收入产生正影响，这主要是因为文化程度较高的农户通常是年轻人，他们更多的是从事非林工作，自然林业收入就会减少。林业劳动时间和人均林地面积对人均林业收入和人均收入都产生显著的正影响。

4 结论和建议

通过回归分析，发现林农合作社对农户增收作用明显，农户加入林农合作社分别可以促进家庭人均林业收入和人均收入提高25.82%和21.23%。但实地调研中发现，现阶段林农合作社发展还不完善，不少农户对合作社不了解甚至误解，这在一定程度上抑制林农合作社的发展及其作用的发挥。

为了更好发挥林农合作社对林农增收的作用，建议如下：一是政府要加大对林农合作社的支持力度，包括法律、财政以及金融等各个方面的支持，鼓励林农合作社健康有序发展；二是林农合作社要加强自身能力建设，完善组织机构、社员管理机制、利益分配机制以及其他的风险保障机制等，增强合作社的凝聚力；三是要加大对林农合作社的宣传力度，加深农户对合作社的了解，鼓励农户加入合作社。

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