对中国各地区的林业综合经济实力进行科学合理的统计测度与评价,深入研究分析中国林业经济增长的影响因素,对正确认识各地区林业经济发展水平、发展特点及其在林业经济竞争中尚需改进的方向有着重要的意义。本研究首先从林业基础产能、林业市场潜能、林业科技潜能和林业生态贡献4个维度21个指标,构建林业综合经济实力评价指标体系,利用基于面板数据的投影寻踪评价模型与改进的熵值法综合评价模型,对我国各省域林业综合经济实力进行总体测评。结果表明：(1)在2000-2013年间,基于投影寻踪评价的全国林业经济综合实力排名前十的分别是广西、山东、广东、福建、黑龙江、江苏、内蒙古、云南、四川和湖南,从区域分布上看,全国林业经济竞争力整体呈现出“东部高端与低洼并存、中部集中分布、西部相对较弱”的格局。(2)通过Spearman等级相关系数法检验,所得结果与改进的熵值法评价结果具有统计学上的一致性。进一步以福建省为例,运用这两种方法对福建省各地市林业经济综合实力进行统计测度分析和影响率分析,基于投影寻踪评价模型的福建省9个地市林业经济综合实力排名结果从高到低依次是南平、三明、龙岩、宁德、莆田、福州、漳州、泉州和厦门,而影响率分析结果显示,南平、三明和龙岩三个地区是福建省林业经济综合实力增强的重要推动力。其次,本研究以我国31个省域2000-2013年间有关林业经济发展的面板数据为对象,采用Moran’ s I指数和空间面板计量模型对我国林业经济发展的空间关系及其影响因素进行分析。Moran’ s I检验结果显示,各年Moran’ s I指数值基本稳定在0.3,表明全国各地区林业经济发展存在一定的空间自相关。据此选取人均林业总产值为被解释变量,选取林业经济质量、人口资本、市场潜力、科技潜能以及生态贡献5方面指标作为解释变量建立模型,其中空间权重矩阵采用的是地理空间权重与经济空间权重矩阵相结合的方式,最终建立了固定效应空间滞后面板数据计量经济模型。结果显示,空间滞后面板模型中空间自回归系数为0.169,通过了1%显著性水平检验,说明模型空间效应显著；各解释变量系数在统计上也都是极为显著的,林业经济质量对林业经济发展有正向促进作用,其中林业总产值占GDP比重、林业劳动生产率和林业在岗职工年平均工资的参数估计值分别为0.2037、0.2078和0.2455；人口资本对林业经济发展水平起着正向推动作用,其中林业年末从业人员数的参数估计值为0.2129；林业产业市场占有率的参数估计值为0.59,表明林业市场化程度越高,则林业经济发展水平也越高；林业R&D经费的参数估计值为0.195,表明林业科技投入水平对林业经济发展主要发挥促进作用；林业基本要素对林业经济发展有正向提升作用,其中活立木总蓄积量、森林覆盖率以及林地面积的参数估计值分别为0.0289、0.0783和0.0585。最后,本研究基于上述结果提出了若干针对性的建议和政策。