林业作为国民经济的重要部门，既可通过森林资源的采伐、加工和经营活动提供必需的生活用品和重要的生产资料，也可对农业、加工制造业和服务业的发展产生辐射和拉动作用，同时由于森林具有保持水土、涵养水源等生态功能，具有不可替代的生态价值。因此，林业产业不仅是极具经济效益的生产性产业，也是国民经济发展的基础和支柱性产业，亦是生态文明建设的重要内容，兼具经济发展、社会服务和生态保护三重功能。由于受到自然气候条件、区域经济发展水平等的制约，我国林业产业地区差异显著，在产业政策的改进、产业结构的优化、资源的有效配置、市场条件的改善等方面还存在诸多不足之处，制约了林业产业竞争力的提升。竞争力既是林业产业健康、稳定、可持续发展的原动力，也是其发展水平的重要表征。协调和解决林业产业发展存在的矛盾和问题，实现从林业大国到林业强国的转变，首先必须从源头对其进行全面和深刻的分析。因此，识别林业产竞争力的主要影响因素，提取林业产业关键影响因素并对其作用机理进行剖析，对于保障林业工作的顺畅开展，指导林业政策制定的科学化，进而提升林业产业竞争力、推动国民经济发展、加速生态文明建设进程具有重要意义。

一、文献回顾

从研究内容来看，关于省级、区域和国家整体的林业产业竞争力研究均有涉及。其中，以基于黑龙江、^[1-2]吉林、^[3]江西、^[4]湖北、^[5]福建、^[6-7]云南、^[8]广西等省级视阈下林业产业竞争力的研究成果最多，^[9-10]研究视角以竞争力评价、^{[3, 5-6, 8-10]}竞争力提升对策与路径为主。^[1-2]基于区域和国家整体产业视角的研究成果数量相对较少，均以竞争力评价为主，^[11-14]竞争力的提升路径与对策方面也有所关注。^[15]此外，也有部分学者对各省市的林业产业竞争力进行了比较或排序研究。^[16-17]从研究思路和方法来看，以林业产业竞争力评价指标的研究占多数，而方法又以主成分分析法居多，少数学者运用了因子分析法、聚类分析法、层次分析法。从研究结果和结论来看，由于研究视角和层次的差异，林业产业本身产业链的复杂性，以及发展轨迹的政策导向性，林业产业竞争力的研究结果和结论呈现较为显著的即时性和差异性，例如，同一学者关于福建省林业产业竞争力的研究，不同研究思路和方法下林业产业竞争力的划分维度呈现出明显的差别。^[6-7]由此看来，当前关于林业产业竞争力的研究虽已取得一定成果，但依然存在诸多尚待改进之处，例如：研究内容以省级和区域林业产业竞争力为主，宏观的林业产业竞争力研究不足；研究思路过于关注竞争力的评价问题而忽略竞争力要素及其作用机理的研究，容易本末倒置；研究方法偏于主观和定性，普遍缺乏有效的实证分析导致研究的科学性和普适性不足；研究结果和结论相差异较大，决策价值有待提高。鉴于此，本文在对林业产业竞争力现有研究进行梳理和总结，并在融入生态文明发展理念的基础上，通过借助量化的实证研究方法和详实的数据来来对我国林业产业竞争力的影响因素及其作用机理进行剖析。

二、研究设计 (一) 影响因素识别

林业产业竞争力具有多目标、多层次、系统性的特点，不同视角下的内涵和划分维度也不尽相同，但现有研究多数基于林业产业供应链的框架，对林业产业的要素与资源、环境与市场、投入与产出、供给与需求、战略与竞争等内容关注最多。基于已有研究成果，结合本文林业产业竞争力的研究内容以及生态文明发展理念下林业产业的特征，^[18-19]并参照迈克尔·波特钻石模型的分析框架，^[20](P83-89)从销售增长率、市场占有率、生态可持续发展水平和发展产出的新技术(核心技术)四个维度对林业产业竞争力进行划分。进一步地，主要参考黄培锋、陶陈丽、奉钦亮、黄蓓、王刚等学者的研究，^{[6, 8, 10, 13, 17]}从政府支撑、产业组织结构、科技创新、资源禀赋、市场条件五个方面来识别林业产业竞争力的影响因素。

其中，政府支撑对林业产业竞争力的影响主要通过政政策、财政支出、监督管理等政府工具的运用来实；产业组织结构指林业产业的企业组织规模、林业产业的空间聚集度及其在三大产业所占比重；科技创新指林业产业的可持续发展过程中，科技创新成果和核心技术数量、自主知识产权持有量、高水平科研团队建设完善度以及技术研发经费投入等发挥的作用；资源禀赋指林业产业的发展获得的资源支持，林业产业的发展不仅有赖于土地、森林、生态保护区和资金等资源的支持，还需要区域环境中的交通物流条件、设备器材条件的支撑；市场条件指林业产业的社会需求、市场化程度及其在国际市场所处的状态。

(二) 作用机理分析

(1) 政府支撑与资源禀赋、市场条件、林业产业竞争力。政府作为林业产业的宏观调控者，可通过购买、补贴、规制等政府工具改善林业产业的市场条件，优化林业产业的资源配置；企业组织规模与空间聚集度等市场条件的改善，以及自然资源、经济资源、设备器材、交通物流等资源禀赋的优化，既可促进林业产业竞争力的提升，也是林业产业竞争力水平的重要表征。

(2) 产业组织结构与资源禀赋、市场条件、林业产业竞争力。产业内部相同企业之间的市场关系优化、市场行为优化和结构关系优化决定了林业产业组织结构的完善水平。实现这些优化的动力主要源于两个方面：一是生产力水平的提高，二是林业产业供应链分工的细化。通过这两方面动力的结合，可以实现林业产业系统向现代化、高层次方向的演进，进而促进林业产业市场条件的改善和资源禀赋的优化。

(3) 科技创新与资源禀赋、市场条件、林业产业竞争力。科技是第一生产力，林业产业科技创新包括新产品研发、管理方法和制度创新、工艺流程改造和原材料高效利用等多个方面，是实现林业产业发展走向特色化、高效能化、规模集约化的重要路径。科技创新作为一种技术手段，是林业产业迈向现代化不可或缺的路径，高新技术的开发与应用可从根本上改变林业产业产品供给和生产服务的方式，大幅提高生产和经营效率。

(4) 资源禀赋与林业产业竞争力。林业产业的发展不仅依赖土地、森林等自然资源，投资、补贴、装备器材、交通物流等社会资源也不可或缺。由于我国不同地区自然环境差异明显，森林资源的分布存在较大的地区差异，配套的社会资源差异明显，使资源禀赋对林业产业的竞争力的影响变得至关重要。

(5) 市场条件与林业产业竞争力。迈克尔·波特的产业竞争力模型和产业经济学相关理论认为，市场条件是决定产业竞争力强弱的重要变量之一。^[21]通过市场的调节可提升林业产业的市场份额和获利能力，进而提高林业产业竞争力。

三、实证分析 (一) 假设提出

在林业产业竞争力影响因素梳理及其作用机理分析的基础上，对林业产业竞争力政府支撑、产业组织结构、科技创新、资源禀赋和市场条件五个维度的影响因素及其相互关系进行实证分析，提出如下假设，见表 1。

根据以上假设关系，构建林业产业竞争力作用机理假设模型，如图 1所示。其中，资源禀赋和市场条件受政府支撑、产业组织结构和科技创新的影响，属于中间变量。

(二) 量表设计与变量度量

1、量表设计

为对以上假设进行验证，本文采用结构方程模型(SEM)及相关理论和方法进行实证研究。结合已有关于林业产业竞争力影响因素量化研究结果，将政府支撑、产业组织结构、科技创新、资源禀赋、市场条件五大因素视为潜变量，本着科学性、系统性、全面性、简洁性和可操作性原则，对其进行分解和量化处理，得出测量量表如表 2所示。

2、变量度量

基于林业产业竞争力影响因素的特征及其测量量表的数据的可获得性，本文采用问卷调研的方式获取实证数据，并采用Likert七级量表对量表题项进行度量。根据量表设计调查问卷对题项进行评价，评价得分范围为：特别高、很高、高、一般、低、很低、特别低，分别对应的分值为7~1分。为最大限度保证问卷所设题项与调查内容保持一致，规避被访对象的理解偏差，在问卷设计之初采用了多种句式的描述性问题对观测变量进行设问，通过反复比较和评估以选择最优的句式。

(三) 数据收集与检验

1、数据来源

问卷发放形式为实地走访，发放时间为2017年10月至2018年4月，发放对象为H省部分林业企业、林业管理部门和林业科研院所。问卷发放分为两个阶段：第一阶段为问卷试运行，共发放问卷80份，回收有效问卷52份，通过问卷试运行对回收问卷的语句设置、数据结构等内容进行分析，据此进一步完善和修正；第二阶段为问卷正式运行，共发放完善之后的问卷450份，收回的有效问卷数量为364份，问卷有效率为80.89%，样本容量足以保证结构方程分析的稳定性。

2、数据的信度与效度检验

本研究分别采用了Cronbach α系数法和探索因子分析法，运用SPSS19.0软件对样本数据的信度和效度进行检验，结果如表 3所示。

由表 3可知，样本数据的Cronbach α值均在0.7以上，说明各潜变量的信度较好。效度检验结果显示，各潜变量的KMO值均在0.6以上，Bartlett P值均小于0.001，且各潜变量的观测变量对潜变量的累计解释总方差变异均大于60%，因子载荷均大于0.5，说明量表具有良好的效度，适合运用结构方程模型的后续检验。

(四) 模型拟合及假设检验

通过Amos Graphics 21.0软件的数据分析来对假设进行检验，由于原假设中政府支撑、产业组织结构、和科技创新相互之间因果关系不明确，默认为两两存在共变关系，建立林业产业竞争力结构方程模型如图 2所示，数据分析结果如表 4和表 5所示。

由表 4可知，结构方程模型各项拟合指数均在参考值以内，说明该模型具有良好的拟合效度，因而是可接受的。由表 5可知，路径政府支撑——>市场条件、政府支撑——>资源禀赋、产业组织结构——>市场条件、产业组织结构——>资源禀赋、科技创新——>资源禀赋、科技创新——>市场条件、科技创新——>竞争力水平、市场条件——>竞争力水平和资源禀赋——>竞争力水平的路径系数达到显著水平，对应假设H1、H2、H4、H5、H7、H8、H9、H10、H11获得数据上的支持；路径政府支撑——>竞争力水平和产业组织结构——>竞争力水平的路径系数未达到显著性水平，对应假设H3、H6未获得数据上的支持。

(五) 模型解释

H1、H2通过验证，H3未通过，即政府支撑对资源禀赋、市场条件有显著影响，对林业产业竞争力的影响不显著。政府主要通过制定政策、协调产业关系、监管市场，以及直接财政支出的方式来引导林业产的发展，由于政策落实、资源分配和市场运行机制等方面的衰减和缓冲效应，因而实际操作中政府行为对林业产业竞争力提升的直接作用相对有限，可以实现林业资源的再分配，营造良好的产业市场环境。H10、H11均通过检验，资源禀赋和市场条件对林业产业竞争力有显著影响。资源禀赋不仅可以降低林业产业的生产成本，同时也可以促进林业产业的可持续发展能力，为林业产业的良性发展奠定基础；市场条件改善可以提高林业产业融资能力、形成良好的竞争氛围、同时也降低林业产业的管理成本。综合分析可知，政府支撑通过资源禀赋和市场条件的中介作用对林业产业竞争力产生影响。

H4、H5通过验证，H6未通过，即产业组织结构对资源禀赋和市场条件有显著影响，对林业产业竞争力的影响不显著。林业产业的产业组织结构优化过程包括组织资源价值最大化和组织绩效最大化两个方面，通过林业产业组织结构的优化可促进资源的最优化使用以及市场应变能力、市场反应能力的提升。由于产业规模、空间聚集度和三大产业所占比重均属于林业产业竞争力的外显指标，即产业规模适中、空间聚集度良好、三大产业比重越合理，林业产业竞争力越强，而非林业产业竞争力提升的直接因素，因而对其竞争力提升的影响未通过小显著性检验。但根据前文分析结果，产业组织结构对林业产业竞争力提升的影响依然可以借助资源禀赋和市场条件的中介作用来实现。

H7、H8、H9通过检验，即科技创新对提升区域林业产业的资源禀赋、改善林业产业区域市场条件，以及提高林业产业竞争力水平有显著影响。科技创新水平的提高，不仅有利于推动林业产业内部环境和外部环境的改善，也有利于林业产业附加值的提升，促进林业产业市场利润和市场占有率的提高。林业产业生产流程和工艺上的创新，则可以推动林业可持续发展能力的提升，以及林业产业资源的循环利用，即科技创新既可直接对林业产业竞争力产生影响，亦可通过资源禀赋和市场条件间接对林业产业竞争力产生影响。

四、结论与讨论

本文在综合国内外已有文献的基础上，以资源禀赋和市场条件为中间变量，构建了林业产业竞争力影响因素及其作用机理假设模型。并利用对林业产业相关企业、单位走访调查获得的数据，运用结构方程模型及其相关理论和方法，验证了政府支撑、产业组织结构、科技创新、资源禀赋、市场调节与林业产业竞争力的作用关系，得出如下主要结论。

第一，科技创新、资源禀赋和市场条件方面的影响因素与林业产业竞争力之间存在显著的正相关关系，产业组织结构和政府支撑方面的影响因素可通过资源禀赋和市场条件的中介作用发生此相关关系，但无直接关系。

第二，科技创新对林业产业竞争力既有直接影响，也有通过资源禀赋和市场条件的间接影响。

第三，资源禀赋和市场条件在科技创新对林业产业竞争力的影响中起中介作用，对林业产业竞争力既有其本身的直接影响，也有因科技创新对其作用而产生的间接影响。

结合本文的研究结果与结论，可从两个层面提升我国林业产业的竞争力。

第一，在宏观层面，政府作为林业产业规则的制定者和市场环境的维护者，一方面可通过制定相关政策，完善综合支撑体系，优化林业产业资源配置，改善市场条件，促进林业产业的转型升级，充分释放市场活力，激发和调动林业产业的积极性。另一方面，政府须进一步优化财政支出，提升财政支出的效率和效益，充分发挥财政资金的杠杆作用，以最小的支出换取最大的福利改进。此外，在经济新常态背景和绿色发展理念下，须重新定位政府与市场的关系，严格履行政府职能并遵林业产的行业发展规律，实现政府从“划桨”到“掌舵”的职能转变，当好林业产业发展的“守夜人”。

第二，在微观层面，林业产业和林业产业企业作为林业产业竞争力提升的主体和微观元素，一方面，林业产业须进一步转变观念，杜绝地方主义和保护主义，充分发挥各地区的比较优势，通过经验借鉴和相互合作实现区域衔接和协同发展，进而弥补各资产各发展的不足，实现“1+1>2”的发展效果，提升林业产业综合竞争力。另一方面，林业产业企业也应注重发挥地方特色，充分利用宏观政策环境，因时制宜、因地制宜，积极调整产业结构及发展战略，科学规划发展目标，转变营销理念，优化林业资源配置，加大林产品的研发投入，实现规模经济的同时提升产品的科技含量，力争从追求量的高速发展转向量质兼顾的高质量发展，进而实现林业企业自身竞争力的提升。

毋庸讳言，由于受到数据来源的制约，本文的研究结果还存在一定的局限性，需在后续研究中对林业产业竞争力影响因素及其作用机理进行多角度和全方位的分析，以获得更加准确的结论。