退耕還林工程對農戶生產要素投入與收入的影響

劉浩 劉璨 劉俊昌

摘? ?要：利用6省區、15縣市、2707個樣本農戶1995—2016年連續跟蹤調研數據，在充分考慮相關政策和市場因素等動態變化的基礎上，定量估計退耕還林工程對農戶生產要素投入的影響，采用遞歸方程模型估計了退耕還林工程對農戶收入的直接影響（退耕還林補助與放棄的退耕地種植業收益之差）和間接影響（退耕還林工程引起生產要素配置調整帶來的收入變化）。結果表明：第一，農戶參與退耕還林使其耕地經營面積減少25.06%，林地經營面積增加57.88%，以土地為基礎的生產費用減少11.41%，非農勞動力投入增加9.99%;退耕還林工程對樣本農戶以土地為基礎的勞動力投入和種植業集約經營未產生顯著影響。第二，退耕還林工程直接增加了樣本農戶3.73%的以土地為基礎的收入，間接增加了8.57%的以土地為基礎的收入和7.85%的非農收入。第三，相對于黃河流域，退耕還林工程對長江流域樣本農戶收入的直接影響較大，但間接影響較小。在退耕還林工程后續政策設計中，需充分重視退耕還林工程對農戶生產要素投入和收入的影響及其路徑，強化因地制宜的理念。

關鍵詞：退耕還林工程;生產要素投入;農戶收入

中圖分類號：F326.2? ?文獻標識碼：A? ?文章編號：1003-7543（2021）01-0109-16

生態恢復和改善農戶生計是發展經濟學理論與政策研究的熱點問題之一。在中國經濟增長過程中，存在著以犧牲生態環境為代價換取高速增長的傾向，自然生態系統承載力逐漸成為制約中國長期經濟增長的瓶頸之一。與其他發展中國家和地區類似，中國自然生態系統退化區域與貧困發生區域交織重疊[1]，如何在恢復自然生態的同時改善農戶生計成為決策者和學術界關注的焦點。

鑒于森林等自然生態系統出現的危機，1999年，中國啟動了退耕還林工程。該工程以財政投入為主，要求參與工程的農戶把坡耕地轉化為林地，在規定時期內，政府給予農戶補助。退耕還林工程為國際上投資規模最大、涉及農村人口最多的生態恢復項目。截至2018年底，工程累計完成投資3120.50億元（1999年不變價），涉及1.24億農民，累計完成造林2855.28萬hm2，占全國集體有林地面積的15.50%[2]。

提高農戶收入和恢復生態系統是退耕還林工程的核心目標，本文需要回答的問題可以表述為：已實施20多年的退耕還林工程對農戶的生產要素投入和收入產生了什么影響？是否實現了提高農戶收入的目標？雖然學術界已開展相關理論與實證研究，但對此問題尚未形成一致性結論。一些研究認為，退耕還林工程有助于增加農戶收入[3]，原因在于退耕還林工程補助高于在退耕地上放棄的種植業收入[4-5]，且退耕還林改變了農戶的土地利用結構，并促使其調整勞動力和資本配置[6]，進而引起收入及其結構變化[7-8]。同時，一些研究發現退耕還林工程對農戶收入具有負向影響[9-10]或影響甚微[11]，或在退耕還林工程的不同階段[12]、不同區域[13]對不同類型的農戶[14]的收入影響各異。需要說明的是，已有研究基本忽視了退耕還林工程啟動以來中國社會經濟和市場因素等的動態變化，如二元經濟轉型以及糧食和木材價格的上漲態勢[15]。2003年以來，政府逐步減免農村稅費，并對以土地為基礎的生產活動進行補貼，在名義退耕補貼保持不變的前提下，市場條件和相關政策的調整改變了退耕還林的機會成本，若不考慮這些因素的動態變化，可能導致退耕還林工程對農戶生產要素投入和收入的影響估計出現偏誤，這是已有研究的重大缺陷。與此同時，已有研究大多直接分析退耕還林工程對農戶收入及其結構的影響，未通過生產要素配置這一重要中介路徑開展影響研究，更鮮有研究區分退耕還林工程對農戶收入的直接和間接影響，這些不足均有可能導致產生計量經濟學估計偏誤。

為彌補已有研究的這些不足，本文利用6省區、15縣市、2707個樣本農戶1995—2016年的長期連續跟蹤大樣本數據，在估計退耕還林工程對農戶生產要素投入影響的基礎上，采用遞歸方程模型估計退耕還林工程對樣本農戶收入的直接和間接影響。本文可能的邊際學術貢獻在于：采用連續跟蹤調研獲得的長期大樣本農戶數據，在充分考慮退耕還林工程啟動以來相關政策和市場因素動態變化的基礎上，估計退耕還林工程對農戶生產要素投入和收入的影響，從而有效地回答退耕還林工程是否實現了提高農戶收入的政策目標，為后續退耕還林工程和其他自然生態系統恢復工程政策設計提供思路，亦可為其他發展中國家借鑒退耕還林工程相關經驗提供線索。

一、退耕還林工程對農戶生產要素投入和收入的影響機制

退耕還林工程對農戶收入的影響取決于農戶參加工程的成本和收益情況。農戶參加退耕還林工程的成本主要是退耕地的機會成本，即放棄的種植業收益[16]。為彌補農戶參與退耕還林工程的機會成本，政府在規定時期內給予農戶補助，相較于歐美國家農地生態恢復項目慣用的投標或議價模式，退耕還林工程具有較濃的行政指令色彩[17]。針對不同的林種，政府規定了退耕地的補助期限，并根據長江流域和黃河流域種植業生產的情況大體設定了兩套補助標準，該模式可能導致退耕還林補助無法完全匹配農戶在退耕地上放棄的種植業收益[18]。考慮到獲得退耕還林工程補助和放棄退耕地上的種植業收益均是由實施退耕還林工程直接引起的，本文將兩者之差界定為退耕還林工程對農戶收入的直接影響，其關系到退耕還林工程補助的有效性。由于退耕還林工程的實施目標為坡耕地和沙化耕地，這類耕地的種植業產出通常不高且缺乏穩定，為退耕還林補助發揮增收效應提供了可能。市場條件、其他相關政策以及農戶、村莊的異質性可能影響退耕地的機會成本[19-20]，在分析框架中需要將上述因素的動態變化考慮在內（見圖1）。

除直接影響之外，退耕還林工程還可能引起農戶的生產要素配置發生變化[13]。退耕還林工程要求農戶把坡耕地和沙化耕地轉化為林地，土地利用結構變化為農戶重新配置其勞動力和生產費用提供了動力，在其他條件保持不變的情況下，退耕地上原有的勞動力投入和生產費用將得到釋放，勞動力和生產費用要么更為密集地投入未退耕的耕地上，提高種植業的集約經營程度[21]，要么轉移到其他以土地為基礎的產業或從事非農行業[20，22]。同時，在實施退耕還林工程的過程中，各級政府推行了發展后續產業、生態移民和加強技術培訓等政策措施，為農戶優化其資源稟賦和重新配置生產要素創造了條件[12]。鑒于此，退耕還林工程可能改變農戶的生產要素配置，進而影響農戶的收入及其結構。本文將退耕還林工程引起農戶生產要素配置調整而帶來的收入變化界定為退耕還林工程對農戶收入的間接影響，其關系到退耕農戶可持續生計來源的替代情況。

二、模型設置與數據來源

本文把農戶的生產活動分為以土地為基礎的生產活動和非農生產活動。以土地為基礎的生產活動包括種植業、林業、畜牧業等活動;非農生產活動則包括短期工、長期工、自主經營和其他非農職業。需要說明的是，退耕還林補助包含在農戶以土地為基礎的收入中。

（一）模型設置

根據上述理論框架，本文構建遞歸方程模型，先估計退耕還林工程對樣本農戶生產要素投入的影響，再估計退耕還林工程對樣本農戶收入的影響。

1.退耕還林工程對農戶生產要素投入影響的模型設置

本文將樣本農戶是否參與退耕還林工程、退耕面積作為政策變量，鑒于長江流域和黃河流域的退耕還林工程補助標準和實施強度不同，針對這兩個流域分別設置退耕還林政策變量。控制變量包括市場因素、其他相關政策、農戶特征和村莊特征四類。鑒于此，樣本農戶生產要素投入的計量經濟學模型分別為：

式中：PI1—PI7分別為樣本農戶的耕地經營面積、林地經營面積、以土地為基礎的勞動力投入、以土地為基礎的生產費用投入、非農勞動力投入、單位耕地面積勞動力投入、單位耕地面積生產費用投入;c1—c3為截距;i為第i個樣本農戶;t為第t個年度（t=1，2，…，22）;α、β、χ、δ、？覫、φ、γ、η、ι、 λ、μ、v、ο和π為待估參數;u1—u3為隨機擾動項;其他變量及其定義見表1（下頁）。（1）式和（2）式構成遞歸方程組，均采用OLS進行估計[23]，將（1）式代入（2）式可以得到退耕還林工程對樣本農戶勞動力投入和以土地為基礎的生產費用投入的影響，估計（3）式可以得到退耕還林工程對樣本農戶種植業集約經營的影響。

2.退耕還林工程對農戶收入影響的模型設置

土地、勞動力和生產費用是決定以土地為基礎的收入的基本要素，此外，尚需設置退耕還林工程政策變量估計退耕還林補助產生的影響。在通常情況下，非農勞動力和生產費用是影響非農收入的主要因素，在農戶的非農產業中，自主經營活動的比重較小，加之自主經營費用統計難度較大，故本文將凈收入作為非農收入統計指標，僅考慮勞動力投入對非農收入的影響。因此，樣本農戶以土地為基礎的收入和非農收入的計量經濟學模型分別為：

直接影響的測度方法：根據反事實分析思路，將（1）式代入（2）式得到退耕地上減少的勞動力投入和生產費用，把退耕地上減少的生產要素投入代入（4）式，可以獲得因退耕而放棄的種植業收益LRDc;根據（4）式可得到退耕還林工程補助增加的收益LRDs;LRDs+LRDc為退耕還林工程對樣本農戶以土地為基礎的收入的直接影響。

間接影響的測度方法：將（3）式代入（4）式（PI3 和PI4分別替換為PI6 和PI7），得到退耕還林工程引起樣本農戶種植業集約經營程度調整帶來的收入變化LRIc;基于耕地之外的路徑，把（1）式和（2）式代入（4）式得到退耕還林工程引起樣本農戶其他以土地為基礎的生產要素調整帶來的收入變化LRIo;LRIc+LRIo為退耕還林工程對樣本農戶以土地為基礎的收入的間接影響。把（1）式和（2）式代入（5）式得到退耕還林工程引起樣本農戶非農勞動力投入調整帶來的收入變化ORI，即退耕還林工程對樣本農戶非農收入的間接影響。

（二）數據來源

本文利用國家林業和草原局（原國家林業局）經濟發展研究中心“林業重點工程與消除貧困”研究團隊建立的長期大樣本農戶數據庫。2004—2017年，通過8次跟蹤調研形成涵蓋山東、廣西、河北、陜西、江西和四川6省區、15縣市、72個鄉鎮、216個行政村、3375個農戶、1995—2016年信息的長期大樣本數據庫。剔除信息不完整的樣本后，保留了2707個樣本農戶的面板數據。采用農村居民消費價格指數和農業生產資料價格指數，本文將有關價值指標統一折合為1995年不變價。

在實施第一輪退耕還林工程中，本文選取的陜西、四川、河北、江西和廣西5個案例省區累計完成退耕地造林面積分別為83.20萬hm2、75.94萬hm2、68.65萬hm2、22.39萬hm2和20.00萬hm2，在實施退耕還林工程的25個省（區、市）中分別排在第2、3、4、18、20位，案例省區退耕地面積占全國的30.42%[24]。案例省區分布于不同地區，各省區啟動退耕還林工程時間存在差異。案例縣市的選取考慮了實施工程的時間和規模，兼顧自然條件和經濟發展水平。除山東省平邑縣外，其余14個案例縣市均實施了退耕還林工程，分別有10個、4個案例縣市分布于長江流域和黃河流域，每個案例縣市均有處理組和對照組，處理組參加退耕還林的時間不盡相同。1999年，13%的樣本農戶參與了退耕還林工程，戶均退耕地面積為0.68畝。2003年，退耕農戶比例上升至53%，戶均退耕地面積提高到4.08畝。2007年，政府停止第一輪退耕地造林，有59%的樣本農戶參與退耕還林工程，戶均退耕地面積達到5.05畝。分流域來看，長江流域和黃河流域2007年參加退耕還林工程的樣本農戶比例分別為51%和73%，戶均退耕地面積分別為2.58畝和10.11畝。實施退耕還林期間，樣本農戶的耕地和林地經營面積發生了顯著變化，戶均耕地經營面積減少了2.27畝，戶均林地經營面積增加了8.08畝。2007年后，參與退耕還林的農戶比例和戶均退耕地面積呈小幅波動態勢。1995—2016年，樣本農戶的戶均收入年均增長8.27%;非農收入占總收入的比重從31.06%上升到66.83%，以土地為基礎的勞動力投入下降了24.44%，以土地為基礎的生產費用和非農勞動力投入分別增長了257.72%和236.18%。此外，本文關注的市場特征、其他相關政策、農戶特征和村莊特征變量在1995—2016年也發生了顯著的變化（見表1）。

三、經驗性結果分析

在進行計量經濟學模型估計之前，尚需開展相關統計檢驗，以提高本文所用模型及其結構的合理性和有效性。針對原始數據與本文所用數據的樣本差異，需要檢驗樣本農戶遺失的隨機性[25]。選取生產要素投入、收入及退耕地面積等主要變量開展分年度方差分析，結果顯示樣本農戶遺失是隨機的。針對退耕還林工程啟動前的1995—1998年，在每個截面上選取組別變量對（1）—（5）式的因變量進行回歸，檢驗結果顯示組別變量無顯著影響，表明處理組和對照組具有平行趨勢。利用與本文相同的數據庫，一些已有研究證明農戶參加退耕還林工程不存在內生性[13，20]，因此，本文不再重復檢驗。同時，Hausman檢驗結果顯示樣本農戶存在時不變的個體特征[26]，故需選用固定效應模型進行估計。

（一）退耕還林工程對樣本農戶生產要素投入的影響

對（1）—（3）式進行估計，得到退耕還林工程對樣本農戶耕地和林地經營面積、勞動力投入和以土地為基礎的生產費用以及種植業集約經營程度的影響。

1.退耕還林工程對樣本農戶土地經營面積的影響

由于案例縣自然和社會經濟發展水平存在異質性，因而模型Ⅰa—Ⅰd的R2較小[26]。各組模型控制變量估計結果一致性較高，表明模型的穩健性較好。從總體影響（Ⅰa和Ⅱa）和邊際影響（Ⅰc和Ⅱc）來看，參與退耕還林工程顯著減少了樣本農戶的耕地經營面積，并增加了林地經營面積。相較于黃河流域，退耕還林工程更為顯著地減少了長江流域樣本農戶的耕地經營面積（Ⅰb和Ⅰd），而對林地經營面積的增加比較有限（Ⅱb和Ⅱd），可能的原因在于：黃河流域樣本農戶的邊際耕地較多，退耕還林工程對農戶耕地的實質影響不大，加之黃河流域的森林資源稟賦遠不如長江流域，退耕還林工程使很多黃河流域的樣本農戶實現了林地從無到有的變化。此外，農產品價格對樣本農戶耕地經營面積的影響為正，木材和勞動力價格對林地經營面積的影響是正向的。資本使用成本越高，樣本農戶越傾向于從事短周期的種植業生產而非長周期的林業生產（見表2，下頁）。

2.退耕還林工程對樣本農戶勞動力投入和以土地為基礎的生產費用的影響

樣本農戶的耕地和林地經營面積均對以土地為基礎的勞動力投入和生產費用具有正向影響（模型Ⅲ和Ⅳ）。同時，林地經營面積對非農勞動力投入具有正向影響（模型Ⅴ）。農產品、木材價格對樣本農戶以土地為基礎的勞動力投入和生產費用的影響為正，對非農勞動力投入的影響為負;勞動力價格對以土地為基礎的勞動力投入和生產費用的影響為負，有助于樣本農戶增加非農勞動力投入;央行一年期存款基準利率對以土地為基礎的勞動力投入的影響為正，對以土地為基礎的生產費用和非農勞動力投入的影響為負。種植業和林業稅費顯著抑制了樣本農戶以土地為基礎的勞動力投入和生產費用（見表3）。

把表2的經驗性結果代入表3，可獲得退耕還林工程對樣本農戶勞動力和以土地為基礎的生產費用的影響（見表4）。綜合考慮林地經營面積增加和耕地經營面積減少的因素，退耕還林工程對樣本農戶以土地為基礎的勞動力投入的影響甚微，對以土地為基礎的生產費用的影響為負，對非農勞動力投入的影響為正。分流域來看，退耕還林工程對長江流域和黃河流域樣本農戶的影響差異顯著。退耕還林工程對長江流域樣本農戶以土地為基礎的勞動力投入和生產費用的影響為負，對黃河流域樣本農戶的影響為正。此外，退耕還林工程在黃河流域對樣本農戶非農勞動力投入的影響顯著大于對長江流域的影響。

3.退耕還林工程對樣本農戶種植業集約經營的影響

不論是從所有樣本還是分流域的樣本來看，退耕還林工程對樣本農戶單位耕地面積的勞動力投入和生產費用的總體和邊際影響均不顯著（Ⅵa—Ⅵd，Ⅶa—Ⅶd）（見表5）。樣本農戶的種植業集約經營程度并未因參加退耕還林工程發生顯著變化，其原因可能在于樣本農戶的種植業生產模式已相對固化，加之種植業的比較收益較低，因而難以對樣本農戶提高農地集約經營程度產生有效激勵。

（二）退耕還林工程對樣本農戶收入影響的經驗性結果

在估計（4）—（5）式的基礎上，測算獲得退耕還林工程對農戶收入的直接影響、間接影響和總體影響。

1.退耕還林工程對樣本農戶收入的直接影響

控制生產要素投入后，退耕還林工程對樣本農戶以土地為基礎的收入的影響為正（Ⅷa和Ⅷc）。分流域來看，退耕還林工程對長江流域樣本農戶的影響較大且顯著性較高，對黃河流域樣本農戶的影響較小（Ⅷb和Ⅷd）。樣本農戶的耕地和林地經營面積、以土地為基礎的勞動力投入和生產費用均對以土地為基礎的收入具有正向影響。就市場因素而言，農產品和勞動力價格對樣本農戶以土地為基礎的收入具有顯著影響，其他相關政策對樣本農戶以土地為基礎的收入的影響不顯著（見表6，下頁）。

基于耕地經營面積變化路徑，把表4的經驗性結果代入表6，獲得退耕還林工程對樣本農戶以土地為基礎的收入的直接影響（見表7）。因退出耕地放棄的種植業收益對樣本農戶以土地為基礎的收入的影響為負，但影響程度低于退耕還林工程補助的正向影響，因此，退耕還林工程對以土地為基礎的收入的直接影響是正向的，影響系數為0.04，其中長江流域和黃河流域的影響系數分別為0.07和0.01。

2.退耕還林工程對樣本農戶收入的間接影響

由于退耕還林工程對樣本農戶種植業集約經營的影響不顯著，因而這里僅討論退耕還林工程引起非農勞動力投入和其他以土地為基礎的生產要素調整帶來的收入變化。鑒于非農勞動力投入可能具有內生性，在（5）式中，選取前一年度村級外出務工比例、以土地為基礎的收入和消費的比例作為工具變量。Sargan檢驗的χ2為1.81（P值為0.18），表明2SLS估計不存在過度識別問題。Hausman檢驗的χ2為269.73（P值為0.00），需要采納2SLS的估計結果[26]。經驗性結果如表8所示，可知非農勞動力投入是影響非農收入的主要因素（模型Ⅸb）。

把表4的估計結果代入表8，獲得退耕還林工程引起非農勞動力投入調整帶來的收入變化，把表2、表4的估計結果代入表6，得到退耕還林工程引起其他以土地為基礎的生產要素調整帶來的收入變化。退耕還林工程對樣本農戶以土地為基礎的收入和非農收入的間接影響均是正向的，影響系數分別為0.09和0.08。分流域來看，退耕還林工程在長江流域對樣本農戶的間接影響小于黃河流域（見表9，下頁）。

3.退耕還林工程對樣本農戶收入的總體影響

基于退耕還林工程對樣本農戶收入的直接影響和間接影響，可測算得到總體影響。1999—2016年，退耕還林工程對樣本農戶總收入的貢獻從61.16元增長到1151.27元。其中，直接影響從1999年的14.58元上升到2011年的127.45元后有所下降;間接影響從1999年的46.58元逐漸增長到2016年的1043.51元，占總體影響的比重從76.16%上升到90.64%。分流域來看，退耕還林工程對黃河流域樣本農戶收入的總體影響較大且增長較快（見圖2）。

四、結論與政策建議

本文利用6省區、15縣市、2707個樣本農戶1995—2016年的長期大樣本農戶數據，在充分考慮相關政策和市場因素等動態變化的基礎上，分析和估計了退耕還林工程對樣本農戶生產要素投入的影響，進而利用遞歸方程模型估計了退耕還林工程對樣本農戶收入的直接和間接影響。基于本文的經驗性結果，可以得出如下結論：第一，實施退耕還林工程使樣本農戶的耕地經營面積減少25.06%，林地經營面積增加57.88%，以土地為基礎的生產費用下降11.41%，非農勞動力投入增加9.99%;退耕還林工程對樣本農戶以土地為基礎的勞動力投入和種植業集約經營未產生顯著影響。第二，退耕還林工程直接增加了樣本農戶3.73%的以土地為基礎的收入，間接增加了8.57%的以土地為基礎的收入和7.85%的非農收入。相對于黃河流域，退耕還林工程對長江流域樣本農戶收入的直接影響較大，但間接影響較小。

退耕還林工程提高了樣本農戶的收入水平，原因在于：一是退耕還林補助發揮了增收效應，這與一些已有研究結論相吻合[4-5，27]，補助標準高于農戶參與退耕還林工程的機會成本，尤其是在補助標準相對較高的長江流域。但隨著外部經濟社會環境的動態變化，退耕還林補助發揮的增收效應可能逐漸削弱;加之補助標準下降并陸續到期，樣本農戶的收入可能會受到不利影響[12]。二是退耕還林工程引起的生產要素配置調整間接提高了樣本農戶的收入水平。參加退耕還林工程后，樣本農戶的勞動力投入和以土地為基礎的生產費用從退耕地上轉移出來[8，13，20]，且主要是轉移到其他以土地為基礎的生產活動和非農行業，種植業集約經營并未受到顯著影響。實地調研結果也佐證了本文的主要結論，分別有40.27%、23.66%和20.39%的樣本農戶認為退耕還林工程的增收效應主要源于補助標準高、非農就業增加和經濟林效益好，僅有4.71%的樣本農戶認為其收入增長源于種植業集約經營的提高。

退耕還林工程在長江流域和黃河流域的影響差異明顯，參加退耕還林工程后，長江流域和黃河流域樣本農戶的生產要素配置調整出現了不同的趨勢，雖然長江流域的樣本農戶減少了以土地為基礎的勞動力投入和生產費用，但由于退耕還林工程實施強度較小，無法引起樣本農戶大幅調整其產業結構，勞動力投入轉移至非農行業相對有限。黃河流域退耕還林工程實施強度較大，為發展新的產業提供了條件。實地調研發現，平泉、易縣和延長等案例縣市的樣本農戶結合退耕還林工程大力推動經濟林果產業，有些樣本農戶自發性退耕擴大產業規模，獲得了良好的經濟效益。

基于本文所得結論，提出如下政策建議：第一，高度重視退耕還林工程補助發揮的增收效應，謹慎調整退耕補助和其他配套扶持政策，充分考慮利益相關者的經濟損失及其平衡問題。近年來，國家不斷加大對種植業的補貼力度，退耕還林補助陸續到期，農戶的不公平感有所上升，導致退耕還林成果鞏固面臨嚴峻挑戰。對于補助到期的生態林，現行措施是將其納入公益林補貼范圍，但其補貼標準與農戶現實需求尚有較大差距，迫切需要國家完善頂層設計，將退耕還林工程納入山水林田湖草系統治理體系，統籌優化農林業扶持資金，避免農村出現“同地不同補”等現象，從根源上消除農戶的不公平感。在有條件的地區，可借鑒國外生態恢復項目相關模式，探索市場化、多元化的退耕還林生態效益補償機制[28]。第二，強化退耕還林工程產業生態化和生態產業化的融合發展，在不影響發揮生態效益的前提下，適度放開退耕地的自主經營權，創新投融資機制，推動退耕地實現規模化經營。同時，要加強低產低效林改造，提升產品質量和附加價值，強化林下經濟的產業扶持。第三，加大對退耕農戶的技能培訓力度，特別是對于長期無法找到替代生計的退耕農戶，可借鑒精準扶貧的經驗與做法，并結合生態移民等政策，為其創造就業機會，引導和幫助其完成產業結構調整。第四，對繼續實施的新一輪退耕還林工程和其他生態恢復工程，要進一步強化因地制宜理念，在不同區域實施差別化的政策。

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基金項目：國家自然科學基金面上項目“改革開放40年來我國集體林產權制度改革及相關林業政策對農戶林業生產要素配置及其收入影響研究——基于多層次長期大樣本動態路徑”（71873043）;西北農林科技大學西部發展研究院重點項目“我國林業重點工程成本效益分析及其政策模擬研究”;國家林業與草原局林業公益性行業科研專項課題“退耕還林工程效益監測、評估與優化技術”（201504424-02）;國家自然科學基金面上項目“1978年以來集體林產權制度及相關林業政策對森林資源與木材供給的影響研究——基于長期大樣本動態效率視角”（71673066）。

作者簡介：劉浩，北京林業大學經濟管理學院博士研究生，國家林業和草原局經濟發展研究中心生態安全研究室副主任、高級工程師;劉璨，國家林業和草原局經濟發展研究中心農村研究室主任、研究員;劉俊昌（通信作者），北京林業大學經濟管理學院教授。

The Impact of the Sloping Land Conversion to Forest Program on Farmers' Input of Production Factors and Income： Based on Long-term Continuous Tracking of Large Sample Farmers' Data

LIU Hao? LIU Can? LIU Jun-chang

Abstract： Using the survey panel data of 2707 sample rural households in 15 counties of 6 provinces from 1995 to 2016 and fully considering the dynamic changes of relevant policies and market conditions， this paper analyzes and estimates the impact of the Sloping Land Conversion to Forest Program（the SLCP） on rural households' production factor allocation， and use the recursive equation model to analyze the direct impact（the difference between the subsidy of the SLCP and the opportunity cost for abandoning conversed farmland） and indirect impacts（the income change caused by the adjustment of the allocation of production factors caused by the SLCP） of the SLCP on rural households' income. The empirical results show that： due to the implementation of the SLCP， farmland area of sample rural households has decreased by 25.06%， forestland area has increased by 57.88%， land-based production expenditure has decreased by 11.41%， off-farm employment has increased by 9.99%， land-based labor input and the intensive management of cultivation have not changed significantly; the direct impact of the SLCP increased the sample rural households' land-based income by 3.73%， and the indirect impact increased land-based income and off-farm income by 8.57% and 7.85%; compared with the Yellow River Basin， the direct impact of the SLCP on the sample rural households' income in the Yangtze River Basin is bigger， while the indirect impact is smaller. Therefore， governmental agencies should focus on these impacts and its path of SLCP on rural households' production factor inputs and income， and some policy implications have been concluded to consolidate the performances of the SLCP.

Key words： the Sloping Land Conversion to Forest Program; production factor inputs; farmers' income