中国林业新质生产力的状态转移、地区差异与障碍因素分析

doi:10.13466/j.cnki.lczyyj.2025.06.001

摘要/Abstract

摘要：

探究林业新质生产力对实现林业高质量发展具有重要意义。基于2012—2022年中国31个省份面板数据,构建林业新质生产力指标体系,综合运用熵值法、核密度估计、趋势面分析、时间和空间马尔可夫链、Dagum基尼系数以及障碍度模型,分析林业新质生产力的动态演化趋势、状态转移路径、地区差异来源和主要障碍因子。结果表明:1)中国林业新质生产力水平总体呈现小幅度波动上升态势,在空间上表现为由高到低依次为中部、东部、西部和东北部的分异格局。2)研究期内中国林业新质生产力的极化格局由“断层式”向“阶梯式”转变,其空间分异的主要来源已从东西差异转向南北差异。3)中国林业新质生产力的状态转移表现出显著的空间特征,具体体现为“高-高”与“低-低”集聚的俱乐部收敛,以及“邻低退化”和“邻高压制”的非对称性空间效应。同时,高水平地区还存在“技术壁垒”与“资源虹吸”的双重叠加效应。4)中国林业新质生产力的地区差异呈现“总体波动减小,地区内缓慢减小,地区间持续扩大”的特征,且由跨地区省份间“交叉追赶”式的动态竞争格局所主导。5)中国林业新质生产力主要受科技投入、人才支撑、财政支持和资源利用等因素制约。建议设立南北联动的林业协同发展通道;推行高水平地区激励策略;破解发展路径固化;实施分区精准施策和靶向治理,激活关键生产要素投入。

关键词: 林业新质生产力, 动态演化, 状态转移, 地区差异, 障碍度模型

Abstract:

Exploring the new quality productive forces within the forestry sector is of paramount significance for achieving high-quality development.Drawing on panel data from 31 provinces in China from 2012 to 2022,this study constructed an indicator system for new quality productive forces in forestry.It employs a comprehensive suite of methodologies including the entropy method,kernel density estimation,trend-surface analysis,temporal and spatial Markov chains,Dagum Gini coefficient,and obstacle degree model to analyze the dynamic evolutionary trend,state transition pathway,source of regional differences,and primary obstacle factors of new quality productive forces in forestry.The results indicated that:1)The level of new quality productive forces in China's forestry sector generally showed a mildly upward fluctuation,with a spatial differentiation pattern where the central region ranks highest,followed by the eastern,western,and northeastern regions.2)During the study period,the polarization pattern of these productive forces evolved from a "fault-line" to a "stepwise" pattern,and the primary source of spatial differentiation had transitioned from the east-west divide to the north-south divide.3)The state transition exhibited spatial characterized by 'high-high' and 'low-low' club convergence alongside asymmetrical spatial effects of "neighbor-induced degradation" and "neighbor-induced suppression". Furthermore,high-level regions exhibit a dual effect of "technological barriers" and "resource siphoning".4)The regional differences showed characteristics of a decrease in overall fluctuation and a slow reduction within regions,contrasted by a continuous expansion between regions.This is predominantly driven by a dynamic interprovincial competitive pattern of "cross-regional leapfrogging". 5)The development of new quality productive forces in forestry was primarily constrained by factors including technological investment,talent support,financial support,and resource utilization.It recommends to establish a north-south coordinated development corridor in the forestry sector:implement incentive strategies for high-level regions;break rigid development trajectories;as well as adopt region-specific and targeted policy measures to stimulate the input of key production factors.

Key words: new quality productive forces in forestry, dynamic evolution, state transition, regional differences, obstacle degree model

中图分类号:

F326.2
S7-9

薛泽茜, 黄安胜. 中国林业新质生产力的状态转移、地区差异与障碍因素分析[J]. 林草资源研究, 2025,(6): 1-13.

XUE Zexi, HUANG Ansheng. State transition,regional differences,and constraining factors of of new quality productive forces in China's forestry sector[J]. Forest and Grassland Resources Research, 2025,(6): 1-13.

图/表 9

表1

图1

图2

图3

表2

表3

表4

图4

表5

参考文献 33

[1]	柯水发, 万深玮, 孔凡斌, 等. 中国林业新质生产力的形成逻辑、时空演变与障碍因子分析[J]. 林业科学, 2025, 61(3):199-213.
[2]	曹玉昆, 李敬烨, 黄显乔, 等. 发展林业新质生产力:基本内涵、理论逻辑与实践路径[J]. 中国农村经济, 2025(7):23-41.
[3]	罗贤宇, 吴兴强, 黄登良. 林业新质生产力赋能森林生态产品价值实现的耦合机理、作用机制与实践路径[J]. 价格月刊, 2025(6):11-18.
[4]	张少鹏, 付瑶, 朱洪革, 等. 天然林资源保护政策对重点国有林区林业新质生产力的影响:基于林业绿色全要素生产率视角[J]. 林业科学, 2025, 61(6):183-195.
[5]	周一凡, 薛彩霞, 张金荣. 1992—2022年中国林地细碎化的时空演变及驱动因素研究[J]. 地理科学进展, 2025, 44(5):941-957. doi: 10.18306/dlkxjz.2025.05.006
[6]	孙国艳, 张升, 高建中. 林地细碎化程度对林农营林投入行为的影响[J]. 林业经济问题, 2022, 42(6):599-606.
[7]	贾代伟, 沈月琴, 朱臻, 等. 林业雇工劳动质量对农户营林技术效率的影响[J]. 浙江农林大学学报, 2019, 36(6):1225-1232.
[8]	SHEN Hanli, ZHENG Xin, LEE Chunhung, et al. Tourists' willingness to pay for the non-use values of ecotourism resources in a national forest park[J]. Journal of Resources and Ecology, 2023, 14(2):331-343. doi: 10.5814/j.issn.1674-764x.2023.02.011
[9]	刘璨. 改革开放以来集体林权制度改革的分权演化博弈分析[J]. 中国农村经济, 2020(5):21-38.
[10]	贯君, 曹玉昆, 朱震锋. 中国林业全要素生产率空间关联网络结构及其影响因素[J]. 商业研究, 2019(9):73-81.
[11]	李秋娟, 刘亚培, 毛炎新, 等. 创新驱动战略下我国林业产业现代化实现路径[J]. 林草政策研究, 2021, 1(2):41-47.
[12]	许晓东, 赖静娴, 傅清媛. 林业新质生产力推动林业高质量发展转型研究:基于马克思主义政治经济学视角[J]. 林业经济问题, 2024, 44(2):113-119.
[13]	向红玲. 智慧林业驱动林业新质生产力的内在逻辑、作用机理与推进路径[J]. 四川农业大学学报, 2025, 43(4):837-844.
[14]	廖文梅, 郑希贤, 蒋丽雯, 等. 林业新质生产力促进森林生态产品价值实现效率的影响机制[J/OL]. 林业科学.(2024-11-27)[2025-07-17]. https://link.cnki.net/urlid/11.1908.S.20241126.1710.012.
[15]	黄安胜, 薛泽茜, 郭铭杰, 等. 乡村数字化对林业新质生产力的影响[J/OL]. 林业科学.(2025-06-11)[2025-07-17]. https://link.cnki.net/urlid/11.1908.s.20250611.1222.002.
[16]	朱洪革, 赵梦涵, 张少鹏. 国有林管理体制转型对林业新质生产力发展的影响机制[J]. 林业科学, 2025, 61(5):207-221.
[17]	马国勇, 刘欣, 刘艳迪. 山水林田湖草保护修复效率对林业新质生产力发展的影响及机制[J/OL]. 林业科学.(2024-11-27)[2025-07-17]. https://link.cnki.net/urlid/11.1908.S.20241127.0919.002.
[18]	徐彩瑶, 钱一莹, 孔凡斌, 等. 乡村数字化影响林业新质生产力发展的理论逻辑与作用机制[J]. 林业科学, 2025, 61(6):159-182.
[19]	李洪敏, 张雨晨, 米红, 等. 林业数智化对林业新质生产力的影响机制[J/OL]. 林业科学.(2025-06-24)[2025-07-17]. https://link.cnki.net/urlid/11.1908.s.20250623.1536.004.
[20]	谭嘉辉, 谭鑫. 西部林业新质生产力发展水平、时间演变及障碍因子分析[J]. 西部林业科学, 2025, 54(2):120-127.
[21]	高山, 陈灏. 中国林业新质生产力发展及其区域差异的时空演变[J]. 林业经济问题, 2025, 45(3):325-336.
[22]	朱迪, 叶林祥. 中国农业新质生产力:水平测度与动态演变[J]. 统计与决策, 2024, 40(9):24-30.
[23]	金绍荣, 漆祥洪. 中国农业新质生产力:综合测度与动态演进[J]. 宏观质量研究, 2025, 13(3):73-89.
[24]	宋振江, 冷明妮, 周波, 等. 中国农业新质生产力:评价体系构建、动态演进及政策启示[J]. 农林经济管理学报, 2024, 23(4):425-434.
[25]	吴义强. 加速形成新质生产力引领竹产业高质量发展[J]. 世界竹藤通讯, 2024, 22(2):1-4.
[26]	黄庆华, 王若瑾. 科技人才集聚赋能产业高质量发展:理论机理与影响效应[J]. 创新科技, 2025, 25(7):78-92.
[27]	杨旭, 屈志光, 邓远建. 中国省域林业生产技术效率的空间收敛性及分异特征[J]. 资源科学, 2021, 43(10):1947-1960. doi: 10.18402/resci.2021.10.02
[28]	田京京, 李锴昕, 帅雨婷, 等. 工业智能化与中国式现代化耦合协调时空演进及影响因素分析[J]. 统计与决策, 2025, 41(1):128-132.
[29]	赵兴洪, 帅红. 成渝城市群碳排放强度与新型城镇化水平耦合协调度时空演变及影响因素[J]. 湖南师范大学自然科学学报, 2025, 48(1):37-46.
[30]	BILLINGSLEY P. Statistical methods in Markov chains[J]. The Annals of Mathematical Statistics, 1961, 32(1):12-40. doi: 10.1214/aoms/1177705136
[31]	DAGUM C. A new approach to the decomposition of the Gini income inequality ratio[J]. Empirical Economics, 1997, 22(4):515-531. doi: 10.1007/BF01205777
[32]	姜海宁, 郑舒婷, 杨琪, 等. 黄河流域资源型城市人居环境韧性水平演化及其障碍度[J]. 资源科学, 2024, 46(10):2047-2063. doi: 10.18402/resci.2024.10.11
[33]	国家统计局. 东西中部和东北地区划分方法[EB/OL].(2011-06-13)[2025-07-13]. https://www.stats.gov.cn/zt_18555/zthd/sjtjr/dejtjkfr/tjkp/202302/t20230216_1909741.htm.

一级指标	二级指标	三级指标	指标说明	单位	指标符号	属性
科技生产力	科技投入	飞播造林	飞播造林面积	hm²	X₁	+
		科研机构	科研机构数量	个	X₂	+
		科技活动	研发人员全时当量×(林业产业总产值/地区生产总值)	人年	X₃	+
	人才支撑	科技人员	科技人员数量	人	X₄	+
	人才支撑	专技人员	县级林业工作站专业技术人员数量/林草系统从业人员数量	%	X₅	+
	财政支持	资金投入	资金投入	万元	X₆	+
	财政支持	活动经费	研发经费×(林业产业总产值/地区生产总值)	万元	X₇	+
	科技推广	科技推广环境	乡镇林业工作站加挂科技推广站牌子数量	个	X₈	+
	科技推广	科技推广范围	乡镇林业工作站本年度科技推广面积	hm²	X₉	+
绿色生产力	资源利用	烧柴采伐强度	农民烧柴采伐量/造林面积	万m³/hm²	X₁₀	-
		林业生产	林业产业总产值/造林面积	万元/hm²	X₁₁	+
		森林资源	森林覆盖率	%	X₁₂	+
		森林资源	林业碳汇量	亿m³	X₁₃	+
	环境修复	退化林修复	退化林修复面积	hm²	X₁₄	+
	环境修复	湿地修复	湿地保护与修复投资	万元	X₁₅	+
	生化防治	有害生物防治	林业有害生物防治率	%	X₁₆	+
		有害生物防治	林草有害生物防治投资	万元	X₁₇	+
		化学农药防治	化学农药防治面积	hm²	X₁₈	-
数字生产力	数字基础设施	数字信息化	林业信息化投资	万元	X₁₉	+
	产业辐射作用	产业带动效益	直接带动的其他产业产值	万元	X₂₀	+
		产业链延伸	林业第二产业产值/林业产业总产值	%	X₂₁	+
		产业链延伸	林业第三产业产值/林业产业总产值	%	X₂₂	+

状态	低水平	较低水平	较高水平	高水平
低水平	0.894 7	0.092 1	0.000 0	0.013 2
较低水平	0.086 4	0.740 7	0.160 5	0.012 3
较高水平	0.000 0	0.087 5	0.737 5	0.175 0
高水平	0.013 7	0.013 7	0.095 9	0.876 7

邻接类型	t期类型	t+1期类型
邻接类型	t期类型	低水平	较低水平	较高水平	高水平
低水平	低水平	0.925 9	0.074 1	0.000 0	0.000 0
	较低水平	0.083 3	0.708 3	0.166 7	0.041 7
	较高水平	0.000 0	0.272 7	0.545 5	0.181 8
	高水平	0.043 5	0.043 5	0.130 4	0.782 6
较低水平	低水平	0.937 5	0.062 5	0.000 0	0.000 0
	较低水平	0.037 0	0.814 8	0.148 1	0.000 0
	较高水平	0.000 0	0.076 9	0.615 4	0.307 7
	高水平	0.000 0	0.000 0	0.130 4	0.869 6
较高水平	低水平	0.818 2	0.181 8	0.000 0	0.000 0
	较低水平	0.000 0	0.823 5	0.176 5	0.000 0
	较高水平	0.000 0	0.095 2	0.809 5	0.095 2
	高水平	0.000 0	0.000 0	0.071 4	0.928 6
高水平	低水平	0.863 6	0.090 9	0.000 0	0.045 5
	较低水平	0.307 7	0.538 5	0.153 8	0.000 0
	较高水平	0.000 0	0.000 0	0.909 1	0.090 9
	高水平	0.000 0	0.000 0	0.000 0	1.000 0

年份	基尼系数				地区内差异				地区间差异
年份	总体基尼系数 G	地区内基尼系数 G_w	地区间基尼系数 G_nb	超变密度基尼系数 G_t	东部	西部	中部	东北部	东 — 西	东 — 中	东 — 东北	西 — 中	西 — 东北	中 — 东北
2012	0.312	0.096	0.027	0.189	0.341	0.339	0.203	0.066	0.353	0.304	0.310	0.293	0.271	0.173
2013	0.322	0.100	0.035	0.187	0.272	0.392	0.245	0.062	0.357	0.275	0.258	0.346	0.318	0.194
2014	0.316	0.101	0.042	0.174	0.293	0.387	0.207	0.073	0.352	0.275	0.255	0.326	0.307	0.172
2015	0.293	0.089	0.048	0.156	0.288	0.311	0.260	0.091	0.309	0.295	0.254	0.296	0.282	0.246
2016	0.306	0.096	0.061	0.149	0.271	0.372	0.184	0.094	0.340	0.240	0.279	0.304	0.341	0.226
2017	0.276	0.082	0.050	0.143	0.292	0.285	0.207	0.096	0.296	0.263	0.288	0.262	0.266	0.277
2018	0.284	0.085	0.057	0.141	0.313	0.294	0.191	0.035	0.311	0.269	0.297	0.254	0.295	0.279
2019	0.288	0.084	0.069	0.134	0.315	0.290	0.204	0.037	0.314	0.281	0.289	0.274	0.261	0.296
2020	0.287	0.082	0.069	0.136	0.333	0.261	0.197	0.038	0.324	0.281	0.342	0.263	0.230	0.285
2021	0.287	0.081	0.086	0.120	0.336	0.264	0.160	0.126	0.322	0.275	0.345	0.251	0.275	0.334
2022	0.287	0.082	0.084	0.122	0.317	0.267	0.179	0.134	0.320	0.262	0.376	0.250	0.285	0.317
均值	0.296	0.089	0.057	0.150	0.306	0.315	0.203	0.077	0.327	0.275	0.299	0.284	0.285	0.254

年份	第一障碍因子	障碍度/%	第二障碍因子	障碍度/%	第三障碍因子	障碍度/%	第四障碍因子	障碍度/%	第五障碍因子	障碍度/%
2012	X₄	12.14	X₁	11.57	X₆	11.52	X₁₁	6.31	X₂	6.00
2013	X₄	12.14	X₁	11.54	X₆	11.52	X₁₁	6.35	X₂	5.96
2014	X₄	11.98	X₁	11.90	X₆	11.37	X₁₁	6.39	X₂	5.92
2015	X₄	12.19	X₁	11.78	X₆	11.57	X₁₁	6.39	X₂	6.03
2016	X₄	11.99	X₁	11.69	X₆	11.38	X₁₁	6.44	X₂	5.93
2017	X₄	12.36	X₆	11.74	X₁	11.71	X₁₁	6.39	X₂	6.12
2018	X₄	12.28	X₁	11.89	X₆	11.66	X₁₁	6.46	X₂	6.08
2019	X₄	12.47	X₁	11.87	X₆	11.85	X₁₁	6.42	X₂	6.21
2020	X₄	12.41	X₆	11.79	X₁	11.69	X₁₁	6.39	X₂	6.18
2021	X₄	12.45	X₆	11.82	X₁	11.60	X₁₁	6.33	X₂	6.13
2022	X₄	12.50	X₆	11.86	X₁	11.68	X₂	6.21	X₁₁	6.13