刘晶^1,, 刘璨^1,2, 杨红强³, 许时蕾¹, 白秀广¹, 程娟娟¹, 张寒^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
3. 南京林业大学经济管理学院,南京 210037

The impact of forestland fragmentation on farmers’ investment incentives on forestland

LIUJing^1,, LIUCan^1,2, YANGHongqiang³, XUShilei¹, BAIXiuguang¹, CHENGJuanjuan¹, ZHANGHan^1,
1. College of Economics and Management, Northwest A & F University, Yangling 712100, China;
2. Economic and Development Research Center, State Forestry Administration, Beijing 100714, China
3. College of Economics and Management, Nanjing Forestry University, Nanjing 210037, China
通讯作者:通讯作者:张寒,E-mail：hanzhang32@126.com
收稿日期:2017-11-1
修回日期:2018-07-12
网络出版日期:2018-10-25
版权声明:2018《资源科学》编辑部《资源科学》编辑部
基金资助:国家自然科学基金面上项目（71873099）教育部人文社会科学研究规划基金项目（18YJA790104）西北农林科技大学基本科研业务费人文社科项目（2018RWSK06）
作者简介:
-->作者简介：刘晶,女,山西运城人,硕士生,研究方向为土地资源管理。E-mail：liujingnwafu@126.com



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摘要
集体林权制度改革会引起林地细碎化程度的变化,进而会对农户营林积极性产生影响。利用国家林业局经济研究发展中心的大样本农户调研数据,分析了林地细碎化程度的动态变化,并从整体和异质性两个视角,实证检验了该变化对农户营林积极性的影响。考虑到林地细碎化的内生性问题,倾向值匹配方法被采用。研究发现：① 集体林权制度改革使林地细碎化程度整体上得到改善,仅有少数（11.70%）农户的林地细碎化程度出现加剧现象;② 受林地细碎化程度改善的影响,农户的单位面积资本投入增加了35%~37%,劳动投入增加了10%~11%;受非农就业行为的影响,农户对林地的要素投入呈现出资本替代劳动的态势;③ 异质性角度看,上述积极作用在不同类型的农户间存在显著差异,即仅对务农为主、商品林为主、较大林地规模、中高收入水平的农户显著。这为后续配套改革措施的目标群体识别提供了决策支持。

关键词：集体林权制度改革;林地细碎化;营林积极性;农户异质性;倾向值匹配
Abstract
The new round collective forest tenure reform (CFTR) has been launched in China. Along with this reform, the fragmentation level of forestland may change, which would further affect farmers’ investment incentives on forestland. Using a large dataset collected by the State Forestry Administration, this study characterized the dynamic changes of forestland fragmentation. Moreover, the effect of this change on farmers’ forestland investments was further investigated under the perspective of farmers’ heterogeneities. The change of fragmentation is considered as an endogenous variable. Hence, the propensity score matching (PSM) method was employed to control the endogeneity bias. The results showed that the level of forestland fragmentation had been generally improved following the CFTR. Only 11.70% of households underwent an exacerbation. Due to this change, farmers’ capital and labor inputs on forestland significantly increased by 35%~37% and 10%~11%, respectively. Furthermore, farmers were inclined to input more capital on farmland, instead of labor. This phenomenon might be resulted from farmers’ behavior of off-farm employments. However, the above effects are not uniform among different farmers. From the perspective of farmers’ heterogeneities, the positive effects are only significant for households who are more relied on agricultural cultivation, households who have more commercial forests, households who have large forestland size, and households who are endowed with medium-high off-farm income rate. These findings will be beneficial to identify the policy targets in the following reform and will provide useful policy implications to improve farmers’ investment incentives on forestland.

Keywords：collective forest tenure reform;forestland fragmentation;investment incentives;farmers’ heterogeneity;;propensity score matching

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刘晶, 刘璨, 杨红强, 许时蕾, 白秀广, 程娟娟, 张寒. 林地细碎化程度对农户营林积极性的影响[J]. 资源科学, 2018, 40(10): 2029-2038 https://doi.org/10.18402/resci.2018.10.11
LIU Jing, LIU Can, YANG Hongqiang, XU Shilei, BAI Xiuguang, CHENG Juanjuan, ZHANG Han. The impact of forestland fragmentation on farmers’ investment incentives on forestland[J]. RESOURCES SCIENCE, 2018, 40(10): 2029-2038 https://doi.org/10.18402/resci.2018.10.11

1 引言

始于2003年的新一轮集体林权制度改革（集体林改）旨在通过“明晰产权、分林到户”激发林农的营林积极性,以期实现资源增长、农民增收、生态良好、林区和谐的长远目标^[1]。理论上,产权明晰会对农户投资起到激励作用^[2,3,4]。然而,一个不能忽略的事实是,基于公平主义的“将集体林地按人头平均分配到户”的做法,可能会带来农户林地细碎化程度的加剧^[5],进而对农户的营林积极性产生负面效应。集体林改后农户的营林积极性是否得到提高需要实证数据的检验。具体而言,集体林改后农户可能同时面临着林地面积和地块数量的增加,同时,此次集体林改赋予了农户相对完整的产权,其中之一就是流转权。一旦农户选择流转林地,那么流转行为在改变林地经营规模的同时也影响着林地的细碎化水平。基于此,本文重点探讨集体林改后林地细碎化程度发生了什么变化、这种变化会对农户营林积极性产生怎样的影响。
学界对土地细碎化的内涵界定展开了广泛讨论^{[5,6,7,8,9,10,11,12,13]}。虽然已有文献对土地细碎化的内涵界定看法不一,但基本达成的共识是,土地细碎化表现为土地多块、面积大小不一、且分散的现象。已有****从效率^{[6,8,10,13-15]}、成本^[16,17]、产出^[18,19,20]角度分析了土地细碎化程度对农业生产的负向影响。例如,黄祖辉等在研究江西省稻农技术效率的影响因素时发现,土地细碎化不利于为农业机械作业创造良好环境,进而导致生产技术效率的降低^[11]。许庆等认为越细碎的土地需要农户拿出更多的土地用于地块边界划分,降低了农地的有效使用^[21]。不同于上述观点,李谷成等认为土地细碎化有利于发挥中国传统上善于精耕细作的特点,充分挖掘地力和技术潜力^[22]。更有****认为,土地细碎化是农户基于收入最大化的理性选择,细碎化条件下的多样种植具有充分利用劳动力、降低生产风险等优点^[23]。与农业生产不同,林业生产的长周期特点,导致其存在投入—产出时间上不匹配的问题,从投入—产出角度研究林地细碎化程度对林业生产的影响较为困难,因此已有研究多从投入角度考察细碎化程度对林业生产的影响^[24,25,26]。徐秀英等利用浙江省农户竹林生产数据分析发现,随着地块平均面积减小,农户劳动力投入增加,物质费用投入则表现为先下降后上升^[24]。孔凡斌等基于江西省的调研数据分析发现,林地细碎化程度与投入之间并不是简单的线性关系^[25]。可见,林地细碎化程度对营林积极性的影响尚未形成一致性结论。
上述关于林地细碎化的文献多是基于局部区域的数据分析,鲜见以广域大样本微观农户调查数据为支撑的研究。基于此,本文利用国家林业局经济研究发展中心在全国9省开展的大样本农户调查数据,在更广范围上对上述问题进行深入分析,这是本文与已有的林地细碎化文献的第一个区别。
同时,上述关于林地细碎化的研究隐含的前提假设是林地细碎化的外生性。事实上,导致林地细碎化的来源主要有两个,一是新一轮集体林改,二是农户的林地流转行为。其中集体林改需要村集体2/3以上的农户同意才能实施^[27],而农户的林地流转行为取决于其自身的生产决策。因此,林地细碎化的两个来源都是农户自选择的结果,已有文献忽略了这种内生性。基于上述考虑,本文采用倾向值匹配（Propensity Score Matching,PSM）方法处理林地细碎化的内生性问题,实证检验林地细碎化对农户营林积极性的因果效应。这是本文与已有文献的第二区别。
此外,本文的第三个区别在于分析了异质性带来的结构差异,即首先检验了林地细碎化变动对营林积极性带来的整体效应;然后,从非农就业、林种结构、林地规模、家庭收入水平四个层面对农户进行结构划分,分析了异质性对二者关系的差异化影响,以期识别出后续配套改革政策的支持对象。

2 数据来源、描述性统计与研究方法

2.1 数据来源

本文使用的数据来自国家林业局经济发展研究中心在全国9省（自治区）18县开展的农户调查。涉及山东省蒙阴、莱州,河南省舞阳、浉河,辽宁省清原、本溪,四川省威远、丹棱,浙江省遂昌、德清,福建省顺昌、沙县,湖南省平江、洪江,江西省铜鼓、遂川,广西自治区平果、环江。东北集体林区以辽宁为代表,西南集体林区以四川为代表,平原林区以山东、河南为代表,其他省份属于南方集体林区。上述9省的农村居民人均可支配收入在6000~15 000元之间,森林覆盖率从16%~63%不等,集体林比重在30%~92%之间。因此,样本区域既涵盖了中国主要的集体林区又体现了森林资源状况和经济发展水平的差异性。初次调查于2010年进行,获得了2003年（集体林改前）的数据。2014年对上述样本进行了回访,获得了2012年、2013年（集体林改后）的数据。在具体抽样过程中,每县选择3个乡镇,每个乡镇选择3个行政村,每个村随机选择约15个样本农户。由于林业生产周期长,投入、产出存在时间滞后性,所以农户未必每年都会对林地进行投入。因此,本文将2012年和2013年的数据进行算术平均,并剔除那些只在部分年份有观测值的农户,最终形成了1796个固定样本连续监测数据。

2.2 描述性统计

参考Tan等、王水连等的研究^{[17, 28]},本文采用块均林地面积来衡量细碎化程度。通过1796个样本户2003年和2013年的数据对比发现,林地细碎化改善的农户占总样本量的57.57%,而细碎化加剧的农户仅占11.70%。这说明集体林改后大多数农户的林地更加平整,这也反映出集体林改政策的积极效果。本文把细碎化程度改善的农户视为处理组、其他农户作为控制组,运用PSM方法测算林地细碎化程度对农户营林积极性的因果效应。
借鉴Qin等和Xie等的研究^[2,29],本文采用单位面积劳动力投入量和资本投入量来衡量营林积极性,其中资本由化肥、种子、农药和其他投入4项构成。表1显示,处理组和控制组劳动力投入强度差异微小,但处理组的平均资本投入强度比控制组高出约9.15%,平均化肥和平均农药投入分别高24.66%和65.88%。t统计量显示,两组农户的投入强度没有显著差异,但不能据此断定细碎化改善对营林积极性没有影响,因为农户进入处理组或者控制组并不是随机的,而t检验的结果没有考虑这种内生性。具体而言,林地细碎化的变动主要受两方面因素的影响。一是新一轮集体林改,按照规定,集体林地的产权变动需要经村民代表会议2/3以上代表同意方可实施^[27],可见,集体林改后的林地调整、以及由此带来的细碎化变动,是农户的自选择行为;二是农户的林地流转行为。通过林地流转促进土地的规模化经营是新一轮集体林改、尤其是后续配套改革措施的重要着眼点之一。林地是否流转实际上是农户的土地资源配置决策,内生于其收益最大化的决策之中。因此,林地流转所引致的林地细碎化变动亦是内生变量。
Table 1
表1
表12013年研究区农户平均投入强度组间差异
Table 1Differences of investment intensities between treated and controlled groups in study area in 2013

		处理组		控制组			t值
		细碎化改善户		细碎化不变户	细碎化加剧户
均值/（hm2/块）		1.19		0.56	0.53
样本数		1 034		552	210
劳动力/（（人·天）/亩）		2.99		3.00			-0.01
资本/（元/亩）		54.73		50.14			0.29
化肥/（元/亩）		12.84		10.30			0.83
种子/（元/亩）		1.46		3.83			-1.25
农药/（元/亩）		4.91		2.96			0.96
其他/（元/亩）		34.96		32.48			0.18

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2.3 研究方法

上述农户自选择行为引致的内生性问题,会带来参数估计结果的偏误,而PSM方法就是控制这种偏误的常用手段之一。该方法的思想核心是：为处理组找一个合适的反事实对照组,即利用倾向得分值从对照组中挑选特征条件相似或相同的个体与处理组进行匹配,其最终目标是使两组的观测个体在匹配变量上趋于均衡可比。根据Rosenbaum等的定义^[30],处理组的平均处理效应为：
ATT=EY1|D=1-EY0|D=1（1）
式中D=1表示处理组;Y（1）和Y（0）分别表示细碎化程度改善和未改善情形下的农户营林积极性。因此, EY1|D=1表示细碎化改善情况下处理组农户营林积极性的期望值; EY0|D=1表示细碎化没有改善情形下处理组农户的营林积极性期望值,该值不能通过现实观测得到,但可以利用倾向得分匹配法构造替代指标,并借此估算处理效应。具体步骤如下：
（1）首先选择合理的匹配变量（满足条件独立假设）。参考已有文献,本文选择户主性别、年龄、文化程度、是否是干部以及家庭农地面积、农地块数、总收入、劳动力人数、非农收入占总收入的比重、非农就业工资、主要农产品价格、木材林价格、经济林价格、距离县城距离、道路是否硬化、林改时间等16个变量作为匹配变量^[31,32]。
（2）基于上述匹配变量,估计每个样本农户进入处理组的条件概率 PX=PrD=1|X=E{D|X}（倾向得分值）。
（3）利用倾向得分值在控制组中寻找 EY0|D=1的替代指标。为了保证结果的稳健性,本文选择最常用的最近邻居匹配（Nearest Neighbor Matching,NNM）和核匹配技术（Kernel-Based Matching,KBM）。需要注意的是,在匹配之后要进行平衡性检验（满足共同支撑假定）,以保证匹配之后的处理组和控制组在各控制变量上没有系统性差异。
（4）利用上述方法找到匹配对象后,通过公式（1）计算处理效应。

3 结果及分析

3.1 平衡性检验

在匹配前,需要首先进行平衡性检验,本文以KBM为例进行说明（见表2）,t检验的结果表明,匹配前处理组和控制组在许多匹配变量上存在显著性差异。例如,户主性别、户主年龄、户主文化程度、户主是否是干部、家庭总收入、非农就业工资、经济林产品价格、道路是否硬化、林改时间等。匹配后的处理组和控制组在这些匹配变量上均没有显著性差异,且所有变量匹配后的标准偏差都大幅下降到10%以内。因此,本文的匹配结果满足平衡性要求,控制组和处理组在匹配后不存在系统性差异。
Table 2
表2
表2处理组和控制组匹配的平衡性检验（KBM）
Table 2Balance test of treated and controlled groups before and after matching (KBM)

变量		处理组	控制组	标准偏差/%	t值
户主性别	匹配前	0.97	0.95	9.50	2.03**
	匹配后	0.97	0.97	1.30	0.33
户主年龄	匹配前	3.95	3.97	-9.40	-1.98**
	匹配后	3.95	3.96	-0.60	-0.14
户主文化程度	匹配前	2.05	2.00	9.20	1.94*
	匹配后	2.05	2.04	1.40	0.32
户主是否干部	匹配前	0.22	0.18	8.50	1.76*
	匹配后	0.22	0.22	0.20	0.04
农地面积	匹配前	1.52	1.46	7.60	1.59
	匹配后	1.52	1.51	0.20	0.04
农地地块数	匹配前	1.59	1.64	-7.10	-1.49
	匹配后	1.59	1.61	-2.60	-0.59
总收入	匹配前	10.09	9.93	17.50	3.66***
	匹配后	10.08	10.06	2.50	0.58
非农收入占总收入比重	匹配前	0.45	0.45	0.70	0.16
	匹配后	0.45	0.45	0.30	0.08
劳动力人数	匹配前	1.17	1.17	-0.60	-0.13
	匹配后	1.17	1.17	0.10	0.03
非农就业工资	匹配前	3.74	3.67	10.30	2.15**
	匹配后	3.74	3.72	1.30	0.28
主要农产品价格	匹配前	0.57	0.57	0.50	0.11
	匹配后	0.57	0.60	-3.10	-0.70
木材价格	匹配前	2.48	2.40	4.80	1.02
	匹配后	2.47	2.51	-2.60	-0.62
经济林产品价格	匹配前	0.14	0.26	-21.90	-4.70***
	匹配后	0.14	0.14	0.60	0.18
距离县城距离	匹配前	3.11	3.14	-2.60	-0.53
	匹配后	3.11	3.13	-1.50	-0.33
道路是否硬化	匹配前	0.59	0.70	-22.70	-4.74***
	匹配后	0.59	0.59	-0.60	-0.13
集体林改时间	匹配前	2005年6月	2005年8月	-9.60	-2.01**
	匹配后	2005年6月	2005年6月	0.60	0.13

注：***、**、*分别表示在1%、5%、10%的水平上显著。
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3.2 处理效应分析

表3报告了处理效应的计算结果。除虚拟变量外,被解释变量和解释变量均进行了对数化处理,因此估算系数所表示的是弹性的大小。表3显示,林地细碎化改善对农户的营林积极性具有正向的促进作用。其中对劳动力投入的处理效应为10%~11%,且在5%的统计水平上显著;对资本投入的处理效应为35%~37%,且在1%的统计水平上显著。需要特别指出的是,虽然林地细碎化改善对资本和劳动力的投入都有积极作用,但是对资本投入的处理效应明显高于劳动投入的处理效应。一个合理的解释是,伴随着农村劳动力的转移,农户从事非农就业成为大势所趋^[33]。而劳动力在农林业和工业部门之间的边际要素报酬差异^[34],使得林地的劳动投入面临着较高的机会成本。在此背景下,劳动力成为相对稀缺的资源,因此增加劳动力替代型生产要素的投入,例如资本,成为农户的现实选择^[35]。另一方面,非农就业获得的较高收入也为林地的资本投入提供了一定的资金支持,缓解了农户的流动性约束^[36]。从资本要素的构成来看,林地细碎化的改善对化肥、种苗、农药和其他投入均产生了显著的促进作用,处理效应在7%~20%之间不等。
Table 3
表3
表3林地细碎化改善对农户营林积极性的因果效应
Table 3Treatment effects of forestland fragmentation on households’ investment intensities

	劳动力	资本	化肥	种苗	农药	其他
KBM	0.10** （0.05）	0.35*** （0.10）	0.20*** （0.07）	0.08** （0.04）	0.08* （0.05）	0.17** （0.08）
NNM	0.11** （0.05）	0.37*** （0.11）	0.18** （0.07）	0.07* （0.04）	0.09* （0.05）	0.20** （0.09）
OLS	0.01 （0.04）	0.20** （0.09）	0.09 （0.06）	0.04 （0.03）	0.01 （0.04）	0.07 （0.08）

注：括号内为标准差;***、**、*分别表示在1%、5%、10%的水平上显著。
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对比OLS和PSM的估计结果发现,二者在显著性水平上存在较大差异。OLS估计结果显示,林地细碎化改善仅对资本投入有显著的促进作用。而PSM的估计结果表明林地细碎化改善对劳动力和资本的投入影响均通过了显著性检验,在数值上也较OLS估计结果更大,且对资本投入的显著性水平从5%提高到了1%。这种差异性反映了使用OLS估计带来的偏误,也说明了使用PSM控制内生性的必要性。同时,无论是NNM还是KBM,表3的处理效应在数值上非常接近,这从侧面反映出本文的估计结果是稳健的。

3.3 异质性分析

更进一步地,从样本结构的角度看,整个样本内部包含了不同类型的农户,其在非农就业水平、林种结构、林地规模、家庭收入水平等方面存在着显著的差异。在考虑农户异质性的背景下,上述研究结论是否具有普遍性,需要实证分析的检验。为此,本文基于非农就业水平、林种结构、林地规模、家庭收入水平4个维度,对上述效应进行异质性分析。参考张寒等的研究^[31],把每个维度的变量按着四分位数进行划分。然后对每个子样本依次采用倾向匹配方法进行因果效应估算。其中,非农就业水平采用非农就业收入占家庭总收入的比重衡量,将该比重≤25%、25%~50%、50%~75%、>75%分别定义为低水平、中低水平、中高水平和高水平。林种结构用商品林面积占林地总面积的比重衡量,其划分依据和非农就业类似。林地规模用家庭经营的林地面积来衡量,其四分位数分别为0.33hm²、1.00 hm²、2.87hm²,据此将样本划分为小规模（≤0.33 hm²）、较小规模（0.33~1.00hm²）、较大规模（1.00~2.87hm²）、大规模（>2.87hm²）四种类型。家庭收入的四分位数依次为12 791元、22 271元、39 255元,据此将样本划分为低收入农户（≤12 791元）、中低收入农户（12 791~22 271元）、中高收入农户（22 271~39 255元）、高收入农户（>39 255元）四类^[37]。
表4报告了通过显著性检验的处理效应结果。在异质性视角下,林地细碎化程度的改善对农户营林积极性的处理效应呈现出结构性差异,仅对非农就业低水平、商品林占比超过75%、较大经营规模、中高收入水平的农户显著。具体而言,对于非农就业低水平的农户来说,林地细碎化改善对资本投入的处理效应高达83%~84%,且在1%的统计水平上显著。需要指出的是,当基于全部样本时,该处理效应的估计值为35%~37%（表3）。这显示出,林地细碎化程度的改善对非农就业低水平的农户带来的效果更为强烈。一个合理的解释是,非农就业占比小于25%的农户的收入主要来源是农业,对土地依赖性较大,因此对土地细碎化变动更敏感。相反,对于非农就业水平较高的农户,其经营林地的积极性较弱,因此其投入强度对细碎化变动并没有表现出统计上的显著性增加。
Table 4
表4
表4农户异质性对处理效应的影响
Table 4Treatment effects of farmers’ heterogeneities

投入强度	匹配方法	非农就业占比≤25%	商品林占比>75%	林地规模1.00~2.87hm2	家庭收入22 271~39 255元
资本	KBM	0.84***	0.27**	0.46**	0.48**
	NNM	0.83***	0.28**	0.49**	0.49**
劳动力	KBM	0.26*	0.01	0.06	0.09
	NNM	0.21	0.01	0.09	0.10

注：***、**、*分别表示在1%、5%、10%的水平上显著。
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从林种结构来看,当商品林占比超过75%时,林地细碎化改善对资本投入的处理效应才呈现出统计上的显著增加;而对于商品林占比较低的农户,资本投入强度并没有显著增长。需要指出的是,根据森林发挥的主导功能的不同,森林可以划分为生态公益林和商品林两大类型。因此,商品林占比较低即意味着生态公益林占比较高。由此带来的一个引申结论是,林地细碎化的改善对于生态公益林为主的农户并没有带来营林积极性的显著增长。不同于农业生产,商品林经营主要以经济价值为生产目的,而生态林则担负环境服务职能。至少基于本文的研究结论来看,农户更偏重于商品林的投入,对生态公益林的投入缺乏激励。在“生态文明”的国家战略下,农户“重商品林、轻生态林”的行为特征应该受到政府相关部门的高度重视。
从林地规模来看,林地细碎化改善仅对较大规模农户的资本投入具有显著的促进作用（在5%的统计水平上显著）,其处理效应为46%~49%。对大规模农户而言,其更容易达到规模经济,由此带来较低的平均成本,从而经营林地的积极性更高。相反,规模较小农户的营林面积有限,很难实现规模经济,较高的经营成本阻碍了其经营林地的积极性。这一研究发现为林地的规模化经营提供了实证支持,也与集体林改后续配套改革中强调的林地流转政策不谋而合。
从家庭收入的异质性角度来看,对于中高收入的农户来说,林地细碎化改善会促进其资本投入强度增加48%~49%,且在5%的统计水平上显著。这种积极作用对低收入和高收入的农户并不显著。本文认为,这种不显著性对于低收入农户和高收入农户的经济学机理并不相同。具体来说,对于低收入农户来说,其投入资金受到限制,特别是在农村金融信贷尚未健全的现状下,资金缺乏成为该部分农户营林积极性的主要限制。类似的逻辑并不适用于高收入农户,因为其资金的流动性约束相对较弱^[38]。一个合理的解释是,对于高收入农户来说,其收入的主要来源是非农就业,而并非来自土地收益。因此,林地细碎化程度是否改善在其生产决策中的重要性有限,进而导致其营林积极性并未随着林地细碎化程度的改善而显著增强。样本数据显示,在高收入农户中,59.91%的农户的非农就业收入占总收入的比重大于50%,而这一比例在低收入农户中仅为33.85%。这一较大差异在一定程度上为上述推断提供了实证支持。

4 结论与政策启示

4.1 结论

（1）利用全国9省1796个农户的面板数据,对集体林改前后林地细碎化程度的动态变动进行了跟踪调查。结果显示,集体林改后57.57%的农户林地细碎化程度得到改善,仅有11.70%的农户林地细碎化程度出现加剧现象。
（2）利用倾向值匹配方法,验证了林地细碎化程度的改善对农户营林积极性具有正向的促进效应。具体而言,林地细碎化改善会引起农户单位面积的资本投入量增加35%~37%,劳动投入量增加10%~11%,且分别在1%和5%的统计水平上显著。同时,OLS和PSM估计结果的差异也反映出利用PSM控制内生性的必要性。
（3）受农户异质性的影响,林地细碎化程度的改善对农户营林积极性的影响表现出结构性差异。首先,林地细碎化程度的改善仅提高了以农业收入为主（非农就业≤25%）的农户的营林积极性,而非农水平较高的农户由于对林地依赖小,这种正向效应并不显著。其次,林地细碎化程度的改善对生态公益林为主（商品林占比>75%）的农户并没有带来营林积极性的显著增长,这反映出集体林改后生态公益林的投入不足问题依然存在。再次,林地细碎化程度的改善对较大规模（林地面积1.00~2.87hm²）农户的营林积极性具有显著影响,这反映出规模经济对林地生产经营活动的重要性。最后,受流动性约束的影响,细碎化程度的改善仅提高了中高收入农户（收入水平22 271~39 255元）的营林积极性。

4.2 政策启示

（1）在后续的配套改革阶段,应该强调平整林地、改善林地细碎化程度的重要性。虽然集体林改后大部分农户的林地细碎化程度得到改善,但仍有部分农户（约43%）的林地细碎化程度不变或者加剧。因此,应该通过林地流转或者林业合作社等手段,不断推进林地细碎化程度的改善,以提高农户营林的积极性。
（2）务农为主的农户应该作为集体林改政策的重点瞄准目标。考虑到这部分农户对林地细碎化程度的改善更加敏感,为了提高政策实施效果,后续配套改革不能一刀切,政府应重点关注和研究务农为主类农户的经济行为和利益诉求,考虑政策如何向这类农户倾斜。
（3）亟待解决生态公益林的营林积极性问题。集体林改通过“确权到户”形式将集体林地分配给农户,在这一过程中,主要承担“生态服务”功能的生态公益林和“经济”功能的商品林并未被明确区分对待。鉴于集体林改后林地细碎化程度改善并未显著提高生态公益林的营林积极性,生态公益林支持政策的缺位需要引起政府部门的重视。
（4）加快推进林地流转,发展完善农村金融。在集体林改后续配套改革中,应该通过林地流转实现林地向经营大户的集中,实现规模经济,提高经营效率。同时,鉴于现阶段林农经营林业的主要资金来源于自有资金,农户对林地投入的增加会受到资金不足的制约,尤其对低收入农户更为明显。因此,政府应不断发展完善农村金融体系,建立健全农村信贷市场,缓解资金的流动性约束。
The authors have declared that no competing interests exist.

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