农户竹产业融合参与和人力资本对农户收入的影响

费喜敏; 沈月琴; 赵夫明

doi:10.11833/j.issn.2095-0756.20210363

农户竹产业融合参与和人力资本对农户收入的影响

DOI: 10.11833/j.issn.2095-0756.20210363

费喜敏^{1, 2,},
沈月琴^{1, 2, ,},
赵夫明^{1, 2}

1.
浙江农林大学经济管理学院，浙江杭州 311300
2.
浙江农林大学浙江省乡村振兴研究院，浙江杭州 311300

基金项目: 浙江省自然科学基金资助项目(LY19G030027)；国家社会科学基金重点资助项目(18AGL015)

详细信息

作者简介: 费喜敏(ORCID: 0000-0002-0252-9608)，副教授，从事山区产业经营与发展研究。E-mail: 269349551@qq.com

通信作者: 沈月琴(ORCID: 0000-0002-2958-5669)，教授，博士生导师，从事山区产业发展与资源环境问题研究。E-mail: 648272658@qq.com

中图分类号: S7-9

Impact of farmers’ bamboo industry integration participation and human capital on their income

FEI Ximin^{1, 2
,},
SHEN Yueqin^{1, 2
, ,},
ZHAO Fuming^{1, 2}

1.
College of Economics and Management, Zhejiang A&F University, Hangzhou 311300, Zhejiang, China
2.
Research Academy for Rural Revitalization of Zhejiang Province, Zhejiang A&F University, Hangzhou 311300, Zhejiang, China

摘要: 目的竹产业作为中国重要的林业资源，在农业产业融合发展中具备特有的优势。分析农户是否参与竹产业融合，农户人力资本水平对农民收入的影响以及之间的机制关系，可为产竹区和山区的农业产业融合发展提供参考。方法在浙江省湖州市安吉县和杭州市临安区，利用260个农户调查数据，通过统计分析和多元线性回归等方法，分析了参与竹产业融合对农户收入水平和收入差距产生的影响，以及人力资本在其中发挥的直接作用和调节作用。结果参与竹产业融合和加强人力资本积累能够提高农户的收入水平，缩小农户间的收入差距；在人力资本各衡量指标中，户主的正规教育年限和除户主外其他家庭成员的最高教育年限2个指标，在参与竹产业融合影响农户收入过程中存在调节效应；但是户主和家庭成员接受农业技能培训情况的指标没有发挥预期的调节作用。结论要鼓励农户参与竹产业融合，提高户主和家庭成员的正规教育年限，促进横向产业融合即竹资源的横向功能拓展等。表3参23
- 竹产业融合 /
- 人力资本 /
- 农户收入 /
- 调节效应
Abstract: Objective As an important forestry resource in China, bamboo industry has its unique advantages in the integrated development of agricultural industry. The purpose of this study is to analyze farmers’ participation in the integration of bamboo industry, the impact of farmers’ human capital level on their income and the mechanism relationship between them, so as to provide reference for the integrated development of agricultural industry in bamboo producing areas and mountainous areas. Method Based on the survey data of 260 rural households in Anji County of Huzhou City and Lin’an District of Hangzhou City, Zhejiang Province, the impact of bamboo industry integration on farmers’ income level and income gap, as well as the direct and regulatory role of human capital were analyzed through statistical analysis and multiple linear regression. Result Participating in the bamboo industry integration and strengthening the human capital accumulation could improve the income level of farmers and narrow the income gap among them. The formal education years of the head of household and the maximum education years of other family members except the head of household had a regulatory effect in the process of participating in bamboo industry integration affecting farmers income. However, the indicators of agricultural skills training for heads of households and family members did not play the expected regulatory role. Conclusion It is necessary to encourage farmers to participate in the bamboo industry integration, increase the formal education years of household heads and family members, and promote horizontal industrial integration, namely the horizontal function expansion of bamboo resources. [Ch, 3 tab. 23 ref.]
- bamboo industry integration /
- human capital /
- farmers’ income /
- regulatory effect

梅花Prunus mume为蔷薇科Rosaceae李属Prunus植物，是中国十大传统名花之一，具有悠久的栽培和应用历史^[1]。与李属其他植物相比，梅花具有独特的香气^[2]。梅花品种繁多，目前在全世界范围内已登录486个梅花品种^[3]。陈俊愉等^[4]提出了梅花分类的新方案，将梅花分为11个品种群，其中有9个品种群来源于原真梅系，其余2个品种群来源于梅的种间杂交。梅花不同品种具有不同的香气，这些香气成分对香精、香料工业具有潜在的应用价值^[5−6]。

植物花香是花朵散发出的挥发性低分子量化合物，这些物质不仅能参与植物体内的次生代谢，还能在植物抵御外来侵略方面起到作用^[7]。迄今为止，已鉴定了超过2 100种天然花香物质^[8−9]。按照花香物质的代谢途径，可将其分为萜烯类化合物、苯丙烷类/苯环型化合物和脂肪族化合物三大类^[10]。蔷薇科植物主要释放苯环及苯丙烷类化合物，如苯甲醛、苯甲醇、乙酸苯甲酯、苯甲酸苯甲酯、丁子香酚、异丁子香酚等^[11]。植物种类不同，其花朵释放的挥发物种类与含量也不同，产生的香气也具有植物个体特异性^[12]。梅花香气物质在不同品种间具有一定的差异，在梅花中共鉴定出几十种化合物，最主要的香气物质包括乙酸苯甲酯、丁子香酚、苯甲醛、苯甲醇、乙酸肉桂酯等^[13−17]。然而，不同梅花品种的花香多样性尚未被确定。鉴于此，本研究采用顶空固相微萃取法(HS-SPME)结合气相色谱-质谱(GC-MS)对6个品种群20个梅花品种的花香成分差异进行研究，筛选对梅花花香有较大贡献特征的香气物质，以期为梅花花香的代谢释放机制研究和深度经济价值(如精油、梅花茶等)开发提供参考。

1. 材料与方法

1.1 材料与试剂

所有梅花品种保存于浙江农林大学梅花种质资源圃。选取株龄相同、长势一致的梅花品种，共20个品种，6个品种群。其中：朱砂品种群有6个品种，分别为‘晨晖朱砂’‘Chenhui Zhusha’‘粉红朱砂’‘Fenhong Zhusha’‘红颜朱砂’‘Hongyan Zhusha’‘先春朱砂’‘Xianchun Zhusha’‘银红朱砂’‘Yinhong Zhusha’‘大盃’‘DaBei’；宫粉品种群有5个品种，分别为‘粉皮宫粉’‘Fenpi Gongfen’‘粉晕宫粉’‘Fenyun Gongfen’‘晓红宫粉’‘Xiaohong Gongfen’‘早花宫粉’‘Zaohua Gongfen’‘春意早宫粉’‘Chunyizao Gongfen’；绿萼品种群有3个品种，分别为‘变绿萼’‘Bian Lve’‘小绿萼’‘Xiao Lve’‘素玉绿萼’‘Suyu Lve’；玉蝶品种群有3个品种，分别为‘乔妆玉蝶’‘Qiaozhuang Yudie’‘月光玉蝶’‘Yueguang Yudie’‘长蕊玉蝶’‘Changrui Yudie’；垂枝品种群有1个品种，为‘单粉垂枝’‘Danfen Chuizhi’；跳枝品种群有2个品种，分别为‘单粉跳枝’‘Danfen Tiaozhi’和‘筋入春日野’‘Jinruchunriye’。所用试剂为C7~C30正构烷烃混合标准品(Sigma公司，德国)。

1.2 香气成分测定

用镊子取下3朵盛开期的梅花，将其快速转移至22 mL的采样瓶，封口膜密封瓶盖，平衡10 min，将固相微萃取SPME纤维头(Supelco公司，美国)插入花朵上方2 cm处的采样瓶中吸附30 min。将吸附完花香的萃取头插入GC-MS联用仪的进样口进行分析，3次平行重复实验。GC-MS分析条件：色谱柱HP-5MS (30.00 m×250.00 μm×0.25 μm)，载入氦气，流速1.2 mL·min⁻¹；起始柱温为45 ℃，保持3 min，以5 ℃·min⁻¹升至120 ℃，然后以6 ℃·min⁻¹升温至260 ℃，保持3 min，离子电离能量70 eV，离子阱温度为230 ℃。每个品种3次生物学重复。

1.3 数据分析

在相同分析条件下，测定C7~C30正构烷烃混合标准品，计算待鉴定化合物的保留指数，并结合GC-MS联用仪计算机的NIST05a.L/NIST11.L标准谱库自动检索分析各组分。保留指数计算公式^[18]为I_R=100n+100(t−t_n)/(t_n+1−t_n)。其中：I_R为保留指数，n和n+1分别为目标化合物出峰前后正构烷烃的碳原子数，t_n和t_n+1分别为相应正构烷烃的保留时间，t为待鉴定化合物在谱图中的保留时间(t_n＜t＜t_n+1)。依据总离子流各色谱峰平均峰面积，并通过面积归一化方法计算各香气成分的相对含量。

通过文献查找主要花香化合物的香气阈值，结合花香化合物的相对含量计算其香气贡献值，相对含量与香气阈值的比值即为香气贡献值。使用Origin 2021绘制花香成分的聚类分析图。

2. 结果与分析

2.1 不同梅花品种挥发性成分的分类

在20个梅花品种中共鉴定出43种挥发性成分，包括苯环/苯丙烷类化合物23种，萜烯类化合物7种，脂肪酸衍生物9种，烷烃类4种(表1)。朱砂品种群检测到的成分最多，有35种，包括苯环/苯丙烷类16种，萜烯类7种，脂肪酸衍生物9种，烷烃类3种；宫粉品种群共检测到30种成分，包括苯环/苯丙烷类20种，萜烯类4种，脂肪酸衍生物3种，烷烃类3种；玉蝶品种群共检测到20种成分，包括苯环/苯丙烷类13种，萜烯类3种，脂肪酸衍生物4种；绿萼品种群共检测到23种成分，包括苯环/苯丙烷类15种，萜烯类3种，脂肪酸衍生物5种；跳枝品种群共检测到28种成分，包括苯环/苯丙烷类15种，萜烯类6种，脂肪酸衍生物7种；垂枝品种群共检测到17种成分，包括苯环/苯丙烷类9种，萜烯类4种，脂肪酸衍生物4种。不同类型化合物的相对含量也存在较大差异，苯环/苯丙烷类的相对含量最高，为87.01%~99.87%，脂肪酸衍生物的相对含量为0~6.95%，萜烯类物质的相对含量为0~6.15%。

表 1 不同梅花品种群的挥发性成分类型及相对含量

Table 1 Category and relative content of volatile components in six cultivar groups of P. mume

品种群	苯环/苯丙烷类/种	萜烯类/ 种	脂肪酸衍生物/种	烷烃/ 种	总数/ 种
朱砂	16	7	9	3	35
宫粉	20	4	3	3	30
玉蝶	13	3	4	−	20
绿萼	15	3	5	−	23
跳枝	15	6	7	−	28
垂枝	9	4	4	−	17
总数/种	23	7	9	4	43
总相对含量/%	87.01~99.87	0~6.15	0~6.95	0~0.18
说明：−表示未检测到。

下载: 导出CSV

| 显示表格

2.2 不同梅花品种群的花香成分组成差异

2.2.1 朱砂品种群梅花香气成分

如表2所示：‘晨晖朱砂’中乙酸苯甲酯(44.97%)、苯甲醇(41.83%)、丁子香酚(5.98%)和苯甲醛(2.84%)等相对含量较高。‘粉红朱砂’与‘晨晖朱砂’相似，其最主要的花香成分为乙酸苯甲酯(48.25%)、苯甲醇(34.21%)、丁子香酚(5.25%)和苯甲醛(5.24%)等。‘红颜朱砂’中苯甲醇(72.86%)、丁子香酚(7.37%)、肉桂醇(5.97%)和苯甲醛(5.61%)等相对含量较高。‘先春朱砂’中苯甲醇(63.15%)、肉桂醇(13.67%)、苯甲醛(8.72%)和丁子香酚(7.59%)等相对含量较高。‘银红朱砂’的挥发性成分为乙酸苯甲酯(50.48%)、苯甲醇(39.96%)和丁子香酚(3.93%)等相对含量较高。‘大盃’中乙酸苯甲酯(25.56%)、苯甲醛(17.53%)、草蒿脑(12.44%)、丁子香酚(10.50%)、4-(2-丙烯基)苯酚(9.66%)和乙酸-2-己烯酯(4.63%)等相对含量较高。

表 2 朱砂品种群花香成分及其相对含量

Table 2 Aromatic compounds and the relative content of Cinnabar Purple group of P. mume

化合物	保留指数	相对含量/%
化合物	保留指数	‘晨晖朱砂’	‘粉红朱砂’	‘红颜朱砂’	‘先春朱砂’	‘银红朱砂’	‘大盃’
对二甲苯 p-xylene	896	2.75±0.57	3.08±0.37	2.08±0.78	3.24±0.88	1.64±0.45	5.20±1.61
苯甲醛 benzaldehyde	973	2.84±1.24	5.24±4.44	5.61±3.08	8.72±5.64	1.18±0.25	17.53±1.20
苯甲醇 benzyl alcohol	1 041	41.83±1.67	34.21±1.57	72.86±5.64	63.15±8.15	39.96±2.62	5.78±1.69
乙酸苯甲酯 benzyl acetate	1 171	44.97±4.91	48.25±3.64	1.16±0.12	1.47±0.16	50.48±3.16	25.56±8.21
水杨酸甲酯 methyl salicylate	1 197	−	−	−	−	−	0.08±0.07
草蒿脑 estragole	1 201	0.08±0.04	−	0.26±0.10	−	−	12.44±3.57
3,4-二甲氧基甲苯 3,4-dimethoxytoluene	1 242	−	−	−	−	−	0.07±0.05
3-苯丙醇 3-phenylpropanol	1 233	−	−	0.37±0.18	0.40±0.13	−	−
4-(2-丙烯基)苯酚 phenol-4-(2-propenyl)-	1 255	−	0.16±0.09	0.22±0.07	0.21±0.08	−	9.66±3.34
反式肉桂醛 cinnamaldehyde, (E)-	1 272	−	−	0.35±0.11	0.75±0.29	0.07±0.06	−
肉桂醇 cinnamyl alcohol	1 307	−	1.36±0.58	5.97±1.67	13.67±4.18	1.04±0.48	−
丁子香酚 eugenol	1 360	5.98±2.00	5.25±1.61	7.37±1.95	7.59±1.37	3.93±0.71	10.50±1.68
丁酸-3-苯丙酯 3-phenylpropyl butyrate	1 373	−	0.07±0.01	−	−	0.08±0.01	−
甲基丁香酚 methyleugenol	1 406	0.15±0.05	−	0.30±0.11	0.07±0.05	−	0.46±0.09
乙酸肉桂酯 cinnamyl acetate	1 447	−	1.33±0.34	0.20±0.05	0.59±0.13	0.77±0.21	−
邻苯二甲酸二甲酯 dimethyl phthalate	1 458	0.19±0.08	−	0.79±0.53	−	−	−
苯基/苯丙烷类合计　total phenylpropanoids/ benzenoids		98.79	98.95	97.55	99.87	99.15	87.01
莰烯 camphene	963	0.15±0.12	−	1.32±0.18	−	−	1.52±0.54
6-甲基-5-庚烯-2-酮 sulcatone	1 003	−	−	−	−	−	0.07±0.05
柠檬烯 limonene	1 038	−	−	−	−	−	0.17±0.04
3-蒈烯 3-carene	1 056	−	−	−	−	−	3.82±2.51
γ-松油烯 γ-terpinene	1 066	−	−	−	−	−	0.03±0.02
莰酮 camphor	1 149	−	−	0.36±0.05	−	−	0.22±0.03
β-紫罗兰酮 β-ionone	1 490	0.11±0.09	−	0.13±0.03	−	0.05±0.03	0.32±0.08
萜烯类合计 total terpenoids		0.26	0.00	1.82	0.00	0.05	6.15
异戊醇 isoamyl alcohol	801	−	−	−	−	−	0.16±0.12
己醛 hexanal	845	0.10±0.05	−	−	−	−	−
乙酸戊酯 n-amylacetate	935	−	−	−	−	−	0.17±0.15
乙酸叶醇酯 cis-3-hexe-nylacetate	1 018	0.17±0.04	0.30±0.05	−	−	0.39±0.11	1.37±0.18
乙酸-2-己烯酯 2-hexen-1-ol acetate	1 027	0.46±0.14	0.75±0.16	−	−	0.42±0.30	4.63±0.76
壬醛 nonanal	1 109	−	−	−	−	−	0.05±0.04
癸醛 decanal	1 208	−	−	−	−	−	0.07±0.05
二乙二醇丁醚醋酸酯　2-(2-butoxyethoxy)-ethanol acetate	1 369	0.21±0.13	−	0.65±0.11	−	−	−
月桂酸甲酯 methyl laurate	1 525	−	−	−	−	−	0.04±0.03
脂肪酸衍生物合计 total fatty acid derivatives		0.95	1.05	0.65	0.00	0.81	6.49
十三烷 tridecane	1 300	−	−	−	−	−	0.08±0.05
十九烷 nonadecane	1 900	−	−	−	0.08±0.01	−	−
二十一烷 heneicosane	2 100	−	−	−	0.05±0.03	−	−
烷烃类合计 total alkanes		0.00	0.00	0.00	0.13	0.00	0.08
说明：−表示未检测到。

下载: 导出CSV

| 显示表格

对梅花香气贡献率(表3)的计算发现：β-紫罗兰酮、肉桂醇、丁子香酚和甲基丁香酚对朱砂品种群梅花的香气的贡献率较高。由于β-紫罗兰酮的香气阈值很低，所以其在梅花花朵香气中的贡献率最高。

表 3 朱砂品种群梅花花香化合物香气贡献值

Table 3 Aroma contribution value of floral scent compounds from Cinnabar Purple group of P. mume

化合物	香气阈值	香气贡献值/%
化合物	香气阈值	‘晨晖朱砂’	‘粉红朱砂’	‘红颜朱砂’	‘先春朱砂’	‘银红朱砂’	‘大盃’
苯甲醛　benzaldehyde	0.350~3.500	0.810~8.110	1.640~16.380	1.600~16.030	2.490~24.910	0.340~3.370	5.010~50.090
苯甲醇　 benzyl alcohol	80.000	0.523	0.428	0.911	0.789	0.500	0.072
乙酸苯甲酯　benzyl acetate	2.600	17.297	18.558	0.445	0.567	19.415	9.831
草蒿脑　estragole	0.016	5.000	−	16.250	−	−	777.500
丁子香酚　eugenol	0.006~0.030	199.330~996.670	175.000~875.000	245.670~1 228.330	253.000~1 265.000	131.000~655.000	350.000~1 750.000
甲基丁香酚　methyleugenol	0.001	146.667	−	296.667	66.667	−	180.000
β-紫罗兰酮　β-ionone	0.000	15 238.095	−	19 047.619	−	6 666.667	46 190.476
壬醛　 nonanal	0.001	−	−	−	−	−	53.333
癸醛　decanal	0.001~0.002	−	−	−	−	−	35.000~70.000
肉桂醇　cinnamyl alcohol	0.001	−	1 700.000	7 466.667	17 087.500	1 295.833	−
异戊醇　 isoamyl alcohol	0.006	−	−	−	−	−	25.683
乙酸叶醇酯　cis-3-hexe-nylacetate	0.009	19.259	33.704	−	−	43.333	151.852
说明：−表示未检测到。

下载: 导出CSV

| 显示表格

2.2.2 宫粉品种群梅花香气成分

如表4所示：‘粉皮宫粉’中苯甲醇(53.90%)、肉桂醇(16.19%)、苯甲醛(11.44%)和丁子香酚(9.35%)等相对含量较高。‘粉晕宫粉’与‘粉皮宫粉’相似，其中苯甲醇(54.94%)、肉桂醇(19.83%)、丁子香酚(9.57%)和苯甲醛(5.10%)等是其主要的花香成分。‘晓红宫粉’中乙酸苯甲酯(53.19%)、苯甲醇(30.57%)和丁子香酚(7.13%)等相对含量较高。‘早花宫粉’中苯甲醇(30.31%)、乙酸苯甲酯(25.32%)、乙酸肉桂酯(9.94%)、丁子香酚(9.15%)、苯甲醛(8.74%)和肉桂醇(7.42%)等为主要的香气成分。‘春意早宫粉’中乙酸苯甲酯(46.72%)、苯甲醇(40.05%)、丁子香酚(7.13%)和苯甲醛(4.06%)等为主要的香气物质。

表 4 宫粉品种群花香成分及其相对含量

Table 4 Aromatic compounds and the relative content of Pink Double group of P. mume

化合物	保留指数	相对含量/%
化合物	保留指数	‘粉皮宫粉’	‘粉晕宫粉’	‘晓红宫粉’	‘早花宫粉’	‘春意早宫粉’
对二甲苯 p-xylene	896	2.00±0.08	2.89±0.61	5.38±3.15	4.17±1.33	1.80±0.24
苯甲醛 benzaldehyde	973	11.44±1.89	5.10±3.94	2.45±1.37	8.74±1.64	4.06±1.31
苄甲醚 benzyl methyl ether	999	−	−	−	−	0.04±0.03
对甲苯甲醚 p-methylanisole	1 029	0.56±0.12	0.51±0.15	−	−	−
苯甲醇 benzyl alcohol	1 041	53.90±3.71	54.94±9.98	30.57±6.39	30.31±4.00	40.05±1.42
对甲酚 p-cresol	1 080	0.06±0.05	0.07±0.05	−	−	−
苯甲酸甲酯 methyl benzoate	1 099	−	−	−	0.57±0.35	−
乙酸苯甲酯 benzyl acetate	1 171	1.54±0.11	1.20±0.13	53.19±8.71	25.32±4.67	46.72±1.19
2-甲氧基-4-甲基苯酚 creosol	1 195	0.07±0.01	−	−	0.05±0.04	−
草蒿脑 estragole	1 201	0.17±0.05	0.15±0.04	−	0.12±0.02	0.05±0.00
3-苯丙醇 3-phenylpropanol	1 233	0.38±0.08	0.65±0.24	−	0.12±0.05	0.07±0.00
4-(2-丙烯基)苯酚 phenol-4-(2-propenyl)-	1 255	0.23±0.03	0.32±0.16	0.09±0.04	0.63±0.22	−
反式肉桂醛 cinnamaldehyde, (E)-	1 272	0.89±0.28	1.07±0.50	−	1.22±0.36	0.09±0.02
肉桂醇 cinnamyl alcohol	1 307	16.19±5.50	19.83±9.73	−	7.42±1.96	1.46±0.17
丁子香酚 eugenol	1 360	9.35±0.92	9.57±1.02	7.13±0.90	9.15±1.09	3.33±0.30
丁酸-3-苯丙酯 3-phenylpropyl butyrate	1 373	−	−	−	−	0.17±0.02
甲基丁香酚 methyleugenol	1 406	0.17±0.02	0.17±0.02	0.05±0.03	0.09±0.02	0.11±0.03
乙酸肉桂酯 cinnamyl acetate	1 447	0.81±0.08	0.77±0.10	−	9.94±1.43	1.13±0.11
邻苯二甲酸二甲酯 dimethyl phthalate	1 458	−	0.19±0.06	−	0.03±0.02	−
苯甲酸苯甲酯 benzyl benzoate	1 771	0.40±0.04	0.31±0.09	−	0.35±0.02	−
苯基/苯丙烷类合计 total phenylpropanoids/ benzenoids		98.15	97.75	98.86	98.21	99.07
莰烯 camphene	963	0.61±0.49	0.67±0.56	0.23±0.18	0.23±0.13	0.24±0.06
3-蒈烯 3-carene	1 056	0.86±0.58	1.03±0.87	−	−	−
莰酮 camphor	1 149	0.13±0.07	0.16±0.08	0.16±0.07	0.17±0.14	0.07±0.03
β-紫罗兰酮 β-ionone	1 490	0.25±0.12	0.19±0.12	−	−	0.08±0.01
萜烯类合计 total terpenoids		1.85	2.04	0.39	0.40	0.39
乙酸叶醇酯 cis-3-hexe-nylacetate	1 018	−	−	0.26±0.13	0.18±0.02	0.26±0.02
乙酸-2-己烯酯 2-hexen-1-ol acetate	1 027	−	−	0.49±0.07	1.01±0.33	0.28±0.03
二乙二醇丁醚醋酸酯 2-(2-butoxyethoxy)-ethanol acetate	1 369	−	0.20±0.04	−	−	−
脂肪酸衍生物合计 total fatty acid derivatives		0.00	0.20	0.75	1.19	0.54
十五烷 pentadecane	1 500	−	−	−	0.11±0.03	−
十九烷 nonadecane	1 900	−	−	−	0.02±0.02	−
二十一烷 heneicosane	2 100	−	−	−	0.05±0.04	−
烷烃类合计 total alkanes		0.00	0.00	0.00	0.18	0.00
说明：−表示未检测到。

下载: 导出CSV

| 显示表格

如表5所示：在‘粉晕宫粉’和‘粉皮宫粉’中，香气贡献值从高到低依次是β-紫罗兰酮、肉桂醇、对甲苯甲醚、丁子香酚和甲基丁香酚，未检测到乙酸叶醇酯。‘晓红宫粉’香气贡献值从高到低依次是丁子香酚、甲基丁香酚、乙酸叶醇酯和乙酸苯甲酯。‘早花宫粉’香气贡献值从高到低依次是肉桂醇、丁子香酚和甲基丁香酚。在‘春意早宫粉’中，香气贡献值从高到低依次是β-紫罗兰酮、肉桂醇、丁子香酚和甲基丁香酚。

表 5 宫粉品种群梅花花香化合物香气贡献值

Table 5 Aroma contribution value of floral scent compounds from Pink Double group of P. mume

化合物	香气阈值	香气贡献值/%
化合物	香气阈值	‘粉皮宫粉’	‘粉晕宫粉’	‘晓红宫粉’	‘早花宫粉’	‘春意早宫粉’
苯甲醛 benzaldehyde	0.350~3.500	3.270~32.690	1.460~14.570	0.700~7.000	2.500~24.970	1.160~11.600
苯甲醇 benzyl alcohol	80.000	0.674	0.687	0.382	0.379	0.501
乙酸苯甲酯 benzyl acetate	2.600	0.594	0.462	20.458	9.737	17.969
草蒿脑 estragole	0.016	10.417	9.375	−	7.708	3.333
丁子香酚 eugenol	0.006~0.030	311.670~1558.330	319.000~1595.000	237.670~1 188.330	305.000~1525.000	111.000~555.000
甲基丁香酚 methyleugenol	0.001	166.667	173.333	46.667	90.000	110.000
β-紫罗兰酮 β-ionone	0.000	35 714.286	27 142.857	−	−	10 952.381
对甲苯甲醚 p-methylanisole	0.000	2 800.000	2 566.667	−	−	−
肉桂醇 cinnamyl alcohol	0.001	20 241.667	24 787.500	−	9 270.833	1 825.000
乙酸叶醇酯 cis-3-hexe-nylacetate	0.009	−	−	29.259	20.370	28.889
说明：−表示未检测到。

下载: 导出CSV

| 显示表格

2.2.3 玉蝶品种群梅花香气成分

如表6所示：‘乔妆玉蝶’中乙酸苯甲酯(62.67%)、苯甲醇(24.35%)、丁子香酚(5.36%)和苯甲醛(4.42%)等相对含量较高。‘月光玉蝶’中乙酸苯甲酯(72.90%)、苯甲醛(7.83%)、苯甲醇(7.73%)和丁子香酚(3.06%)等相对含量较高。‘长蕊玉蝶’中乙酸苯甲酯(62.63%)、苯甲醇(18.80%)、丁子香酚(6.17%)和苯甲醛(5.94%)等相对含量较高。

表 6 玉蝶品种群花香成分及其相对含量

Table 6 Aromatic compounds and the relative content of Alboplena group of P. mume

化合物	保留指数	相对含量/%
化合物	保留指数	‘乔妆玉蝶’	‘月光玉蝶’	‘长蕊玉蝶’
乙基苯 ethylbenzene	889	−	0.10±0.08	−
对二甲苯 p-xylene	896	2.10±0.19	2.66±0.82	1.71±0.96
苯甲醛 benzaldehyde	973	4.42±0.44	7.83±2.17	5.94±4.00
苯甲醇 benzyl alcohol	1 041	24.35±6.23	7.73±2.29	18.80±5.01
苯甲酸甲酯 methyl benzoate	1 099	0.14±0.05	−	−
乙酸苯甲酯 benzyl acetate	1 171	62.67±4.41	72.90±6.01	62.63±5.69
水杨酸甲酯 methyl salicylate	1 197	−	−	0.06±0.05
草蒿脑 estragole	1 201	−	0.13±0.05	1.09±1.22
4-(2-丙烯基)苯酚 phenol-4-(2-propenyl)-	1 255	0.13±0.11	−	1.01±1.21
丁子香酚 eugenol	1 360	5.36±0.93	3.06±0.50	6.17±1.95
甲基丁香酚 methyleugenol	1 406	−	0.38±0.02	0.28±0.10
邻苯二甲酸二甲酯 dimethyl phthalate	1 458	−	0.11±0.10	0.22±0.18
苯甲酸苯甲酯 benzyl benzoate	1 771	−	0.13±0.12	−
苯基/苯丙烷类合计 total phenylpropanoids/ benzenoids		99.17	95.02	97.92
莰烯 camphene	963	0.24±0.08	0.07±0.06	0.38±0.25
莰酮 camphor	1 149	0.13±0.04	−	0.05±0.04
β-紫罗兰酮 β-ionone	1 490	−	−	0.05±0.04
萜烯类合计 total terpenoids		0.38	0.07	0.49
乙酸戊酯 n-amylacetate	935	−	0.15±0.04	−
乙酸叶醇酯 cis-3-hexe-nylacetate	1 018	0.07±0.06	1.69±0.66	0.64±0.39
乙酸-2-己烯酯 2-hexen-1-ol acetate	1 027	0.38±0.19	2.95±1.10	0.66±0.49
二乙二醇丁醚醋酸酯 2-(2-butoxyethoxy)-ethanol acetate	1 369	−	0.12±0.11	0.29±0.24
脂肪酸衍生物合计 total fatty acid derivatives		0.45	4.91	1.59
说明：−表示未检测到。

下载: 导出CSV

| 显示表格

如表7所示：在‘长蕊玉蝶’中，香气贡献值从高到低依次是β-紫罗兰酮、丁子香酚、甲基丁香酚、乙酸叶醇酯、乙酸苯甲酯和草蒿脑。在‘月光玉蝶’中，香气贡献值从高到低依次是丁子香酚、甲基丁香酚、乙酸叶醇酯和乙酸苯甲酯，未检测到β-紫罗兰酮。‘乔妆玉蝶’中香气贡献值从高到低是丁子香酚和乙酸苯甲酯。

表 7 玉蝶品种群梅花花香化合物香气贡献值

Table 7 Aroma contribution value of floral scent compounds from Alboplena group of P. mume

化合物	香气阈值	香气贡献值/%
化合物	香气阈值	‘乔妆玉蝶’	‘月光玉蝶’	‘长蕊玉蝶’
苯甲醛 benzaldehyde	0.350~3.500	1.260~12.630	2.240~22.370	1.700~16.970
苯甲醇 benzyl alcohol	80.000	0.304	0.097	0.235
乙酸苯甲酯 benzyl acetate	2.600	24.103	28.037	24.090
草蒿脑 estragole	0.016	−	8.125	68.333
丁子香酚 eugenol	0.006~0.030	178.670~893.330	102.000~510.000	205.670~1 028.330
甲基丁香酚 methyleugenol	0.001	−	376.667	276.667
β-紫罗兰酮 β-ionone	0.000	−	−	7 619.048
乙酸叶醇酯 cis-3-hexe-nylacetate	0.009	7.778	187.778	71.481
说明：−表示未检测到。

下载: 导出CSV

| 显示表格

2.2.4 绿萼品种群梅花香气成分

如表8所示：‘变绿萼’中乙酸苯甲酯(57.43%)、苯甲醛(14.67%)、苯甲醇(8.26%)、对甲苯甲醚(5.41%)和丁子香酚(5.34%)等相对含量较高。‘小绿萼’中乙酸苯甲酯(65.13%)、苯甲醇(23.37%)和丁子香酚(3.74%)等相对含量较高。‘素玉绿萼’中乙酸苯甲酯(59.20%)、苯甲醇(24.56%)、丁子香酚(5.81%)和苯甲醛(5.45%)等相对含量较高。

表 8 绿萼品种群花香成分及其相对含量

Table 8 Aromatic compounds and the relative content of Green Calyx group of P. mume

化合物	保留指数	相对含量/%
化合物	保留指数	‘变绿萼’	‘小绿萼’	‘素玉绿萼’
对二甲苯 p-xylene	896	2.49±1.74	1.57±0.59	0.73±0.22
苯甲醛 benzaldehyde	973	14.67±3.77	2.73±0.41	5.45±1.16
对甲苯甲醚 p-methylanisole	1 029	5.41±1.57	−	−
苯甲醇 benzyl alcohol	1 041	8.26±1.41	23.37±5.36	24.56±0.85
对甲酚 p-cresol	1 080	0.05±0.04	−	−
苯甲酸甲酯 methyl benzoate	1 099	0.33±0.10	−	−
乙酸苯甲酯 benzyl acetate	1 171	57.43±4.67	65.13±4.33	59.20±1.79
水杨酸甲酯 methyl salicylate	1 197	0.25±0.08	−	−
草蒿脑 estragole	1 201	0.81±0.18	0.09±0.07	1.26±0.30
3,4-二甲氧基甲苯 3,4-dimethoxytoluene	1 242	0.09±0.07	−	−
4-(2-丙烯基)苯酚 phenol-4-(2-propenyl)-	1 255	0.27±0.18	−	0.89±0.33
丁子香酚 eugenol	1 360	5.34±0.44	3.74±1.54	5.81±0.61
甲基丁香酚 methyleugenol	1 406	0.46±0.21	0.28±0.17	0.31±0.03
邻苯二甲酸二甲酯 dimethyl phthalate	1 458	0.12±0.09	0.35±0.26	−
苯甲酸苯甲酯 benzyl benzoate	1 771	1.93±0.49	−	−
苯基/苯丙烷类合计 total phenylpropanoids/ benzenoids		97.90	97.26	98.21
莰烯 camphene	963	−	0.40±0.20	0.16±0.05
莰酮 camphor	1 149	−	0.28±0.18	−
β-紫罗兰酮 β-ionone	1 490	−	0.14±0.06	−
萜烯类合计 total terpenoids		0.00	0.82	0.16
异戊醇 isoamyl alcohol	801	0.31±0.27	−	−
乙酸戊酯 n-amylacetate	935	0.17±0.06	−	0.07±0.01
乙酸叶醇酯 cis-3-hexe-nylacetate	1 018	1.41±0.77	0.70±0.25	0.41±0.14
乙酸-2-己烯酯 2-hexen-1-ol acetate	1 027	−	1.11±0.58	1.04±0.73
二乙二醇丁醚醋酸酯 2-(2-butoxyethoxy)-ethanol acetate	1 369	0.19±0.07	0.12±0.09	0.11±0.09
脂肪酸衍生物合计 total fatty acid derivatives		2.09	1.93	1.63
说明：−表示未检测到。

下载: 导出CSV

| 显示表格

如表9所示：‘变绿萼’中香气贡献值从高到低依次是对甲苯甲醚、丁子香酚、甲基丁香酚、乙酸叶醇酯和异戊醇，未检测到β-紫罗兰酮。在‘小绿萼’中，香气贡献值从高到低依次是β-紫罗兰酮、丁子香酚、甲基丁香酚、乙酸叶醇酯和乙酸苯甲酯。在‘素玉绿萼’中，香气贡献值从高到低依次是丁子香酚、甲基丁香酚、乙酸叶醇酯和草蒿脑，未检测到β-紫罗兰酮。

表 9 绿萼品种群梅花花香化合物香气贡献值

Table 9 Aroma contribution value of floral scent compounds from Green Calyx group of P. mume

化合物	香气阈值	香气贡献值/%
化合物	香气阈值	‘变绿萼’	‘小绿萼’	‘素玉绿萼’
苯甲醛 benzaldehyde	0.350~3.500	4.190~41.910	0.780~7.800	1.560~15.570
苯甲醇 benzyl alcohol	80.000	0.103	0.292	0.307
乙酸苯甲酯 benzyl acetate	2.600	22.087	25.050	22.769
草蒿脑 estragole	0.016	50.833	5.833	78.750
丁子香酚 eugenol	0.006~0.030	178.000~890.000	124.670~623.330	193.670~968.330
甲基丁香酚 methyleugenol	0.001	460.000	280.000	310.000
β-紫罗兰酮 β-ionone	0.000	−	19523.810	−
对甲苯甲醚 p-methylanisole	0.000	27050.000	−	−
异戊醇 isoamyl alcohol	0.006	51.366	−	−
乙酸叶醇酯 cis-3-hexe-nylacetate	0.009	157.037	77.407	45.556
说明：−表示未检测到。

下载: 导出CSV

| 显示表格

2.2.5 跳枝和垂枝品种群梅花香气成分

如表10所示：‘单粉跳枝’中苯甲醇(59.78%)、苯甲醛(17.58%)、丁子香酚(5.50%)和肉桂醇(4.14%)等相对含量较高。‘筋入春日野’中乙酸苯甲酯(63.54%)、苯甲醇(12.20%)、苯甲醛(9.12%)和乙酸-2-己烯酯(4.31%)等相对含量较高。‘单粉垂枝’中乙酸苯甲酯(55.42%)、苯甲醛(16.53%)、苯甲醇(13.88%)、丁子香酚(4.88%)和乙酸-2-己烯酯(3.02%)等相对含量较高。

表 10 跳枝和垂枝品种群花香成分及其相对含量

Table 10 Aromatic compounds and the relative content of Versicolor group and Pendulous Mei group of P. mume

化合物	保留指数	相对含量/%
化合物	保留指数	‘单粉跳枝’	‘筋入春日野’	‘单粉垂枝’
对二甲苯 p-xylene	896	5.92±0.62	4.67±0.99	2.87±0.66
苯甲醛 benzaldehyde	973	17.58±0.46	9.12±2.60	16.53±3.54
苯甲醇 benzyl alcohol	1 041	59.78±1.26	12.20±5.77	13.88±4.66
乙酸苯甲酯 benzyl acetate	1 171	1.36±0.13	63.54±9.56	55.42±1.57
2-甲氧基-4-甲基苯酚 creosol	1 195	−	0.16±0.06	−
草蒿脑 estragole	1 201	0.40±0.05	0.16±0.04	0.25±0.08
3,4-二甲氧基甲苯 3,4-dimethoxytoluene	1 242	−	0.11±0.02	−
3-苯丙醇 3-phenylpropanol	1 233	0.24±0.06	−	−
4-(2-丙烯基)苯酚 phenol-4-(2-propenyl)-	1 255	0.19±0.01	−	0.22±0.04
反式肉桂醛 cinnamaldehyde, (E)-	1 272	0.34±0.07	−	−
肉桂醇 cinnamyl alcohol	1 307	4.14±1.34	−	−
丁子香酚 eugenol	1 360	5.50±0.16	2.59±0.48	4.88±0.85
甲基丁香酚 methyleugenol	1 406	0.09±0.03	0.22±0.06	0.18±0.12
乙酸肉桂酯 cinnamyl acetate	1 447	0.14±0.10	−	−
邻苯二甲酸二甲酯 dimethyl phthalate	1 458	0.57±0.36	0.13±0.11	0.36±0.16
苯基/苯丙烷类合计 total phenylpropanoids/ benzenoids		96.25	92.92	94.58
莰烯 camphene	963	1.99±0.59	−	1.02±0.08
6-甲基-5-庚烯-2-酮 sulcatone	1 003	−	0.08±0.06	−
柠檬烯 limonene	1 038	0.14±0.10	−	0.10±0.01
3-蒈烯 3-carene	1 056	−	0.06±0.04	−
莰酮 camphor	1 149	0.83±0.09	−	0.08±0.01
β-紫罗兰酮 β-ionone	1 490	0.14±0.07	−	0.08±0.07
萜烯类合计 total terpenoids		3.10	0.13	1.28
异戊醇 isoamyl alcohol	801	0.05±0.03	−	−
己醛 hexanal	845	−	0.14±0.13	−
乙酸戊酯 n-amylacetate	935	−	−	0.08±0.06
乙酸叶醇酯 cis-3-hexe-nylacetate	1 018	−	2.36±1.43	0.81±0.23
乙酸-2-己烯酯 2-hexen-1-ol acetate	1 027	−	4.31±2.65	3.02±0.77
壬醛 nonanal	1 109	0.11±0.03	−	−
癸醛 decanal	1 208	0.12±0.02	−	−
二乙二醇丁醚醋酸酯 2-(2-butoxyethoxy)-ethanol acetate	1 369	0.34±0.13	0.14±0.10	0.24±0.19
月桂酸甲酯 methyl laurate	1 525	−	−	−
脂肪酸衍生物合计 total fatty acid derivatives		0.61	6.95	4.15
说明：−表示未检测到。

下载: 导出CSV

| 显示表格

如表11所示：在‘单粉跳枝’中，香气贡献值从高到低依次是β-紫罗兰酮、肉桂醇、丁子香酚、甲基丁香酚、壬醛和癸醛。‘筋入春日野’中香气贡献值最高的依次是丁子香酚、乙酸叶醇酯和甲基丁香酚。‘单粉垂枝’香气贡献值最高的依次是β-紫罗兰酮、丁子香酚、甲基丁香酚和乙酸叶醇酯。

表 11 跳枝和垂枝品种群梅花花香化合物香气贡献值

Table 11 Aroma contribution value of floral scent compounds from Versicolor group and Pendulous Mei group of P. mume

化合物	香气阈值	香气贡献值/%
化合物	香气阈值	‘单粉跳枝’	‘筋入春日野’	‘单粉垂枝’
苯甲醛 benzaldehyde	0.350~3.500	5.020~50.230	2.610~26.060	4.720~47.230
苯甲醇 benzyl alcohol	80.000	0.747	0.153	0.174
乙酸苯甲酯 benzyl acetate	2.600	0.523	24.440	21.314
草蒿脑 estragole	0.016	24.792	9.729	15.833
丁子香酚 eugenol	0.006~0.030	183.330~916.670	86.330~431.670	162.670~813.340
甲基丁香酚 methyleugenol	0.001	93.333	223.667	176.667
β-紫罗兰酮 β-ionone	0.000	20 000.000	−	11 428.571
壬醛 nonanal	0.001	113.333	−	−
癸醛 decanal	0.001~0.002	60.000~120.000	−	−
肉桂醇 cinnamyl alcohol	0.001	5 175.000	−	−
异戊醇 isoamyl alcohol	0.006	7.650	−	−
乙酸叶醇酯 cis-3-hexe-nylacetate	0.009	−	262.296	90.000
说明：−表示未检测到。

下载: 导出CSV

| 显示表格

2.3 梅花不同品种花香组成特点聚类分析

如图1所示：20个梅花品种依据花香成分组成及相对含量，被分为5类。第1类为‘晨晖朱砂’‘银红朱砂’‘粉红朱砂’‘春意早宫粉’和‘晓红宫粉’，其花香成分特点是乙酸苯甲酯和苯甲醇相对含量较高，且相近。第2类为‘单粉垂枝’‘筋入春日野’、玉蝶品种群及绿萼品种群，其花香特点是乙酸苯甲酯相对含量最高，其次是苯甲醇，且苯甲醇相对含量远低于乙酸苯甲酯。第3类仅包括朱砂品种群的‘大盃’，其花香特点是乙酸苯甲酯、苯甲醛、草蒿脑相对含量均较高且相近，萜烯类物质相对含量也较高。第4类仅包括宫粉品种群的‘早花宫粉’，其花香特点是苯甲醇和乙酸苯甲酯相对含量最高，其次是乙酸肉桂酯、丁子香酚和苯甲醛。第5类包括‘红颜朱砂’‘先春朱砂’‘粉皮宫粉’‘粉晕宫粉’和‘单粉跳枝’，其花香成分组成特点是苯甲醇相对含量最高，均高于50%，其次是苯甲醛，而乙酸苯甲酯相对含量极低，均低于2%。

图 1 20个梅花品种花香成分的聚类图

Figure 1 Cluster dendrogram of floral scent components in twenty cultivars of P. mume

下载: 全尺寸图片幻灯片

3. 讨论

梅花是中国拥有第1个国际登录权的物种，目前已有超过400个梅花品种被登录^[19]。郝瑞杰等^[20]研究表明：决定梅花香气的主要成分是苯环/苯丙烷类化合物，其中以乙酸苯甲酯、苯甲醇、苯甲醛和丁子香酚等为主。本研究结果与郝瑞杰等^[20]的研究结果一致，苯环/苯丙烷类化合物是梅花花香的主要成分，其中乙酸苯甲酯、苯甲醛、苯甲醇和丁子香酚占比最高，还含有少量萜烯类和脂肪酸类物质。ZHANG等^[21]对8个不同花色梅花品种的花香成分进行了分析，表明苯基/苯丙烷类化合物占总排放量的95%以上。白花品种的花香挥发物以乙酸苯甲酯为主，品种间差异较小，粉花品种的花香挥发物组成存在差异。本研究发现：梅花不同品种群间香气种类及相对含量有明显差异，朱砂和宫粉品种群花香化合物数量最多，其次是跳枝和绿萼品种群，玉蝶和垂枝品种群花香化合物数量较少。

花朵香气特征并不完全由香气物质的种类与相对含量决定，还与香气物质的香气阈值有关，相对含量越高且阈值越小，香气强度就越大，对香气的贡献值就越大^[14]。LI等^[22]分析了6个梅花品种的花香及挥发性代谢组的差异，根据花香化合物的香气阈值筛选出了6种促进梅花不同品种香气差异的成分，包括苯甲醛、苯甲酸甲酯、乙酸苯甲酯、丁子香酚、反式肉桂醇、4-烯丙基苯酚、2-壬烯醛、3,4-二甲氧基甲苯和反式-β-紫罗兰酮。本研究通过计算梅花主要花香成分的香气贡献值，发现β-紫罗兰酮、丁子香酚、甲基丁香酚、肉桂醇、对甲苯甲醚、草蒿脑、苯甲醛和乙酸苯甲酯等对梅花花香贡献较大。

苯甲醇具清香、果香和甜香味^[23]，苯甲醛具有苦杏仁、木香、樱桃香味，乙酸苯甲酯具有茉莉香、浓甜香味，在蜡梅中，乙酸苯甲酯与芳樟醇共同构成其特征香气^[24]。丁子香酚有强烈的丁香气味，有抗虫、杀菌的效果。在矮牵牛Petunia hybrida中，丁子香酚的挥发部位主要是花瓣和雄蕊^[25]。β-紫罗兰酮具有紫罗兰Matthiola incana、水果、鸢尾花Iris tectorum香味，是紫花含笑Michelia crassipes初花期的特征挥发性物质，也是四季桂Osmanthus fragrans‘Fragrans Group’和金桂Osmanthus fragrans var. thunbergii的主要花香成分^[26−27]。其香气阈值极低，在花朵中仅存在少量就能释放出强烈的香气。草蒿脑呈大茴香香气，存在于欧洲越橘Vaccinium padifolium、龙蒿Artemisia dracunculus、茴香Foeniculum vulgare等中^[28]。本研究分析了不同类型梅花花香的成分组成，通过香气阈值计算出主要成分的香气贡献值，从而明确其主要贡献成分。

4. 结论

不同梅花品种，其香气成分、相对含量和气味品质差异较大。朱砂和宫粉品种群花香化合物种类最多，且苯环/苯丙烷类化合物种类最多。其次是跳枝品种群、绿萼品种群、玉蝶品种群和垂枝品种群。依据梅花主要花香成分的差异，可将20个梅花品种分为5种不同香气类型。本研究鉴定分析了梅花不同品种的花香物质，明确了主要香气成分。后期可进一步明确决定梅花花香差异的主要物质，并结合转录组分析梅花花香的代谢机制。

表 1 变量的含义、赋值及变量性质

Table 1. Meaning, assignment and properties of variables

变量分类	含义	赋值	变量性质	均值(是)	标准差(否)
被解释变量	农户家庭人均纯收入	家庭年纯收入除以家庭人口/万元	连续变量	3.856	23.861
被解释变量	基尼系数	经式(3)计算得出	连续变量	0.491	0.142

核心解释变量	是否参与竹产业融合	参与竹产业融合：是未参与竹产业融合：否	分类变量	126	134
	户主接受教育情况	户主接受教育年限/a	连续变量	7.062	3.032
	户主接受农业相关技能培　训情况	接受过农业技能培训：是未接受过农业技能培训：否	分类变量	118	142
	除户主外其他家庭成员中　最高教育年限	家庭成员中教育程度最高的人接受　正规教育的年限/a	连续变量	9.167	3.751
	除户主外其他家庭成员参　加过培训的人数	家庭接受过农业相关技能培训的人　数/人	连续变量	1.835	1.320

户主特征	户主年龄	户主的周岁年龄/岁	连续变量	56.19	8.07
户主特征	户主是否当过村干部	是为1；否为0	分类变量	56	204

家庭特征：社会资　本、资源禀赋等	家庭关系网络规模	小为1；一般为2；大为3	连续变量	2.326	2.533
	家庭劳动力人数	16周岁到60周岁已参加工作的家庭　成员数	连续变量	2.89	1.020
	家庭成员非农就业比例	家庭非农就业人口/家庭总人口	连续变量	0.614	0.727
	耕地规模林地规模	家庭目前经营的耕地面积/hm² 家庭目前经营的林地面积(包括竹林)/hm²	连续变量	0.138	0.428
	耕地规模林地规模	家庭目前经营的耕地面积/hm² 家庭目前经营的林地面积(包括竹林)/hm²	连续变量	0.771	0.628
	家庭的交通便利程度	不好为1；一般为2；好为3	连续变量	2.130	1.627

地区变量	控制安吉和临安2个样本　点的地区特征	安吉：是，临安：否	分类变量	130	130
说明：表格中“均值”和“标准差”2列，对于连续变量列出的是均值和标准差，对于分类变量列出的分别“是”和“否”的样本　　　　　数。表格中的分类变量均为二分类变量

下载: 导出CSV

表 2 模型一的回归结果(不含交互项)

Table 2. Regression results of model 1 (excluding interactions)

解释变量	因变量为家庭人均纯收入的对数			因变量为基尼系数
解释变量	A	B	C	D	E	F
主要观测变量
是否参与竹产业融合	1.822 4* (1.779 1)	1.730 5** (2.053 4)	1.604 1*** (3.016 8)	−0.007 1** (−2.173 2)	−0.006 2 (−1.289 4)	−0.006 0* (−1.735 8)
户主受教育年限	0.161 0*** (2.632 7)		0.145 8** (2.095 2)	−0.006 4* (−1.789 4)		−0.003 7*** (−2.818 4)
户主是否参加过　　农业技能培训	0.110 5* (1.745 9)		0.184 9* (1.818 3)	−0.005 6* (−1.843 6)		−0.004 8 (−0.069 5)
除户主外其他家庭　　成员中最高教育年限		0.177 0*(1.884 1)	0.150 8** (2.184 6)		−0.003 5** (−1.993 8)	−0.007 5** (−2.182 6)
除户主外其他家庭成员　　参加过培训的人数		0.143 0** (2.275 3)	0.178 3** (2.267 4)		−0.016 0* (−1.784 8)	−0.008 4* (−1.813 7)
户主个人特征
户主年龄	0.003 4 (0.000 3)	0.000 6 (0.327 5)	0.001 5 (0.000 9)	0.001 8 (0.653 2)	−0.004 6 (−0.064 5)	0.000 4 (0.743 2)
户主是否当过村干部	0.024 1 (0.003 2)	0.004 1 (0.184 6)	0.027 8* (1.988 5)	−0.016 3 (−0.684 3)	0.072 7 (0.005 6)	−0.002 4* (−1.978 2)
家庭特征
家庭关系网络规模	0.277 0* (2.377 6)	0.128 0* (1.941 7)	0.034 5** (2.067 4)	−0.005 0* (1.764 2)	−0.000 8 (0.003 2)	−0.006 3** (−2.185 0)
家庭劳动力人数	0.661 1 (0.439 1)	1.012 7* (1.730 6)	0.853 7* (1.954 2)	0.004 6 (1.174 0)	0.000 9 (0.000 0)	0.003 7 (0.011 7)
家庭非农就业比例	0.186 0 (1.455 8)	1.360 7* (1.842 9)	1.421 0* (1.804 7)	−0.116 0 (0.000 0)	−0.001 3 (0.012 2)	−0.003 7* (1.743 5)
家庭经营的耕地规模	0.126 4 (0.002 5)	−0.063 9 (0.243 2)	−0.001 8 (0.027 5)	0.042 7 (0.000 7)	0.002 9 (0.074 6)	−0.008 3 (−0.573 7)
家庭经营的林地规模	−0.118 0 (−0.005 3)	−1.073 0* (1.726 2)	−0.021 8* (−1.814 0)	0.107 0 (0.000 0)	0.010 3* (1.711 2)	−0.000 5 (−1.043 3)
家庭所在地的交通　　便利状况	0.009 1 (0.763 8)	0.032 1 (0.004 1)	0.005 9 (0.416 3)	0.000 7 (0.000 5)	0.003 5 (0.321 8)	0.013 1 (1.017 2)
地区变量　安吉为1，临安为0	0.014 3* (1.690 4)	0.002 7 (0.753 5)	0.151 0 (1.183 0)	0.000 6 (0.007 3)	0.005 2 (0.321 9)	0.001 2 (0.000 6)
调整的拟合系数R²	0.167 5	0.186 6	0.258 3	0.146 1	0.154 5	0.217 8
P	0.000 0	0.000 0	0.000 0	0.000 0	0.000 0	0.000 0
说明：括号内数据为稳健标准误；、、**分别表示在0.1、0.05、0.01水平上差异显著；A表示未引入“除户主外其他家庭成员中最高教育年限”和“除户主外其　　　　　他家庭成员参加过培训的人数”2个指标，B表示未引入“户主受教育年限”和“户主是否参加过农业技能培训”2个指标，C表示人力资本的4个指标全部引　　　　　入，D表示未引入“除户主外其他家庭成员中最高教育年限”和“除户主外其他家庭成员参加过培训的人数”2个指标，E表示未引入“户主受教育年限”和　　　　　“户主是否参加过农业技能培训”2个指标，F表示人力资本的4个指标全部引入

下载: 导出CSV

表 3 模型二的回归结果(含交互项)

Table 3. Regression results of model 2 (including interactions)

解释变量	因变量为家庭人均收入	因变量为基尼系数
主要观测变量
是否参与竹产业融合	0.826 1*** (3.549 0)	−0.006 3* (−1.874 6)
户主受教育年限	0.163 7* (1.907 6)	−0.000 5** (−2.018 4)
户主参加农业技能培训	0.085 1* (1.753 9)	−0.001 7* (−1.685 1)
其他家庭成员中最高教育年限	0.078 1* (1.853 0)	−0.000 6** (−2.165 3)
其他家庭成员参加过农业技能培训人数	0.337 6** (2.319 6)	−0.002 6 (−0.720 3)
产业融合×户主受教育年限	0.042 3** (2.142 0)	−0.011 3* (−1.694 2)
产业融合×户主参加技术培训	0.238 0 (1.042 9)	−0.003 7 (−0.843 1)
产业融合×其他家庭成员最高受教育年限	0.086 1*** (2.740 5)	0.005 3* (1.694 8)
产业融合×其他家庭成员接受技能培训人数	0.137 6 (0.106 8)	0.004 9 (0.704 3)
控制变量	已控制	已控制
拟合系数R²	0.208 0	0.131 0
P	0.000 0	0.000 0
说明：括号内数据为稳健标准误；、、**分别表示在0.1、0.05、0.01水平上差异显著

下载: 导出CSV

[1]	蔡洁, 刘斐, 夏显力. 农村产业融合、非农就业与农户增收——基于六盘山的微观实证[J]. 干旱区资源与环境, 2020, 34(2): 73 − 79. CAI Jie, LIU Fei, XIA Xianli. Rural industry convergence, non-agricultural employment and rural households’ income: microscopic evidence based on Liupanshan area [J]. J Arid Land Resour Environ, 2020, 34(2): 73 − 79.
[2]	黄利, 牟恩东, 陈珂, 等. 中国竹藤类产品出口潜力研究——基于引力模型的实证分析[J]. 林业经济问题, 2016, 36(4): 345 − 349. HUANG Li, MU Endong, CHEN Ke, et al. Study on the export potential of China’ bamboo and rattan products: an empirical analysis based on Gravity model [J]. Issues For Econ, 2016, 36(4): 345 − 349.
[3]	SAHAL D. Technological guideposts and innovation avenues [J]. Res Policy, 1985, 14(2): 61 − 82.
[4]	BRAND S. The Media Lab: Inventing the Future at MIT [M]. New York: Viking Press, 1987.
[5]	姜长云. 日本的“六次产业化”与我国推进农村一二三产业融合发展[J]. 农业经济与管理, 2015(3): 5 − 10. JIANG Changyun. “The Sixth-industrialization for Agriculture” in Japan and promoting the industrial integration-development among rural first industry, second industry, and the third industry in China [J]. Agric Econ Manage, 2015(3): 5 − 10.
[6]	马健. 信息产业融合与产业结构升级[J]. 产业经济研究, 2003(2): 37 − 42. MA Jian. The convergence of information industry and the upgrading of industrial structure [J]. Ind Econ Res, 2003(2): 37 − 42.
[7]	孙中叶. 农业产业化的路径转换: 产业融合与产业集聚[J]. 经济经纬, 2005(4): 37 − 39. SUN Zhongye. Path transformation in agricultural industrialization: industrial convergence and industrial clustering [J]. Econ Surv, 2005(4): 37 − 39.
[8]	李碧珍. 产业融合: 林业产业化转换的路径选择[J]. 林业经济, 2007(11): 59 − 62. LI Bizhen. Industry melting: the path choice of the forestry industrialization in transformation [J]. For Econ, 2007(11): 59 − 62.
[9]	赵霞, 韩一军, 姜楠. 农村三产融合: 内涵界定、现实意义及驱动因素分析[J]. 农业经济问题, 2017, 38(4): 49 − 57. ZHAO Xia, HAN Yijun, JIANG Nan. Integration of three industries in rural areas: connotation definition, realistic meanings and driving factors analysis [J]. Issues Agric Econ, 2017, 38(4): 49 − 57.
[10]	王乐君, 寇广增. 促进农村一二三产业融合发展的若干思考[J]. 农业经济问题, 2017, 38(6): 82 − 88. WANG Lejun, KOU Guangzeng. Thoughtson convergence development of primary, secondary and tertiary industries [J]. Issues Agric Econ, 2017, 38(6): 82 − 88.
[11]	刘斐, 蔡洁, 李晓静, 等. 农村一二三产业融合的个体响应及影响因素[J]. 西北农林科技大学学报(社会科学版), 2019, 19(4): 142 − 149. LIU Fei, CAI Jie, LI Xiaojing, et al. Research on individual response and influencing factors of the integration of rural primary, secondary and tertiary industries [J]. J Northwest A&F Univ Soc Sci Ed, 2019, 19(4): 142 − 149.
[12]	李乾, 芦千文, 王玉斌. 农村一二三产业融合发展与农民增收的互动机制研究[J]. 经济体制改革, 2018(4): 96 − 101. LI Qian, LU Qianwen, WANG Yubing. Study on the interactive mechanism between the integrated development of the first, second and third industry in rural areas and the farmers’ income increase [J]. Reform Econ Syst, 2018(4): 96 − 101.
[13]	孔德议, 陈佑成. 乡村振兴战略下农村产业融合、人力资本与农民增收——以浙江省为例[J]. 中国农业资源与区划, 2019, 40(10): 155 − 162. KONG Deyi, CHEN Youcheng. Rural industrial integration, human capital and farmers’ income growth under the rural revitalazation strategy: taking Zhejiang Province as an example [J]. Chin J Agric Resour Reg Plann, 2019, 40(10): 155 − 162.
[14]	杨晶, 丁士军. 农村产业融合、人力资本与农户收入差距[J]. 华南农业大学学报(社会科学版), 2017, 16(6): 1 − 10. YANG Jing, DING Shijun. Rural industrial convergence, human capital and income gap [J]. J South China Agric Univ Soc Sci Ed, 2017, 16(6): 1 − 10.
[15]	陈诗波, 李伟, 陈亚平. 新时期推动农村一二三产业融合发展的思考[J]. 农业经济与管理, 2018(1): 5 − 10. CHEN Shibo, LI Wei, CHEN Yaping. Thinking on promoting integrated development of primary, secondary and tertiary industries of rural areas in new era [J]. Agric Econ Manage, 2018(1): 5 − 10.
[16]	姜长云. 推进农村一二三产业融合发展的路径和着力点[J]. 中州学刊, 2016(5): 43 − 49. JIANG Changyun. The paths and key points of promoting industrial integrated development among primary, secondary and tertiary industries in rural China [J]. Acad J Zhongzhou, 2016(5): 43 − 49.
[17]	KOROTAYEV A, GOLDSTONE J A, ZINKINA J. Global demographic transition correlate with phases of the great divergence and great convergence [J]. Technol Forecasting Soc Change, 2015, 95(5): 163 − 169.
[18]	KIM N, LEE H, KIM W, et al. Dynamic patterns of industry convergence: evidence from a large amount of unstructured data [J]. Res Policy, 2015, 44(9): 1734 − 1748.
[19]	程名望, 盖庆恩, JIN Yanhong, 等. 人力资本积累与农户收入增长[J]. 经济研究, 2016, 51(1): 168 − 181. CHENG Mingwang, GAI Qing’en, JIN Yanhong, et al. Focusing on human capital improvement and income growth [J]. Econ Res J, 2016, 51(1): 168 − 181.
[20]	李晓楠, 李锐, 罗邦用. 农业技术培训和非农职业培训对农村居民收入的影响[J]. 数理统计与管理, 2015, 34(5): 867 − 877. LI Xiaonan, LI Rui, LUO Bangyong. Effect of training on the income of rural households [J]. J Appl Stats Manage, 2015, 34(5): 867 − 877.
[21]	陈浩, 毕永魁. 人力资本对农户兼业行为及其离农决策的影响研究——基于家庭整体的视角[J]. 中国人口·资源与环境, 2013, 23(8): 90 − 99. CHEN Hao, BI Yongkui. Influence of human capital to farmer household’s concurrent business behavior and decision of separated from agriculture: based on the perspective of whole family [J]. China Popul Resour Environ, 2013, 23(8): 90 − 99.
[22]	高梦滔, 姚洋. 农户收入差距的微观基础: 物质资本还是人力资本?[J]. 经济研究, 2006, 41(12): 71 − 80. GAO Mengtao, YAO Yang. Which is the main reason for income inequality in rural China: physical assets or human capital? [J]. Econ Res J, 2006, 41(12): 71 − 80.
[23]	王海港, 黄少安, 李琴, 等. 职业技能培训对农村居民非农收入的影响[J]. 经济研究, 2009, 44(9): 128 − 139. WANG Haigang, HUANG Shaoan, LI Qin, et al. The effect of vocational training on non-farming incomes [J]. Econ Res J, 2009, 44(9): 128 − 139.

[1]	陈俊, 沈月琴, 周隽, 方秋爽, 梅雨晴. 农户人力资本对林地流入行为的影响 . 浙江农林大学学报, 2018, 35(6): 1139-1145. doi: 10.11833/j.issn.2095-0756.2018.06.019
[2]	曹淑英, 徐秀英, 吴伟光. 农户分化背景下浙江山区不同类型农户生计状况比较分析 . 浙江农林大学学报, 2017, 34(1): 161-169. doi: 10.11833/j.issn.2095-0756.2017.01.022
[3]	郑钧, 吴仁武, 史琰, 杨凡, 晏海, 吴一波, 任伟涛, 包志毅. 竹类植物的主要环境效应研究进展 . 浙江农林大学学报, 2017, 34(2): 374-380. doi: 10.11833/j.issn.2095-0756.2017.02.024
[4]	王慧, 张海鹏, 徐晋涛. 重点国有林区改革对职工家庭收入的影响 . 浙江农林大学学报, 2016, 33(4): 680-688. doi: 10.11833/j.issn.2095-0756.2016.04.018
[5]	徐秀英, 任腾腾, 陈高杰, 赵娜, 李朝柱. 林地流转对农户林地投入的影响分析 . 浙江农林大学学报, 2013, 30(4): 463-469. doi: 10.11833/j.issn.2095-0756.2013.04.001
[6]	樊艳荣, 陈双林, 杨清平, 李迎春, 郭子武, 陈珊. 毛竹林下多花黄精种群生长和生物量分配的立竹密度效应 . 浙江农林大学学报, 2013, 30(2): 199-205. doi: 10.11833/j.issn.2095-0756.2013.02.007
[7]	洪燕真, 洪流浩, 戴永务. 农户油茶成本收益分析 . 浙江农林大学学报, 2013, 30(1): 107-113. doi: 10.11833/j.issn.2095-0756.2013.01.016
[8]	贾佳, 单胜道, 温国胜. 浙江省竹产业循环经济发展研究 . 浙江农林大学学报, 2012, 29(3): 440-445. doi: 10.11833/j.issn.2095-0756.2012.03.019
[9]	李兰英, 黄文义, 童红卫, 王伟文, 何小兵. 林农合作社对山区林农收入影响实证分析 . 浙江农林大学学报, 2011, 28(5): 783-788. doi: 10.11833/j.issn.2095-0756.2011.05.017
[10]	崔雨晴, 徐秀英, 鲍泽钦, 陈炎根. 非木质林产品生产对农户收入的影响分析 . 浙江农林大学学报, 2011, 28(1): 121-126. doi: 10.11833/j.issn.2095-0756.2011.01.019
[11]	鲍滨福, 王品维, 张齐生, 沈哲红, 马建义. 竹醋液与农药助剂对表面张力的联合效应 . 浙江农林大学学报, 2008, 25(5): 569-572.
[12]	徐凤兰, 杨伦增. 植物生长调节物质对锥栗营养生长的调控效应 . 浙江农林大学学报, 2006, 23(4): 410-413.
[13]	赵璟. 云南林业人力资源开发现状及战略选择 . 浙江农林大学学报, 2004, 21(3): 313-318.
[14]	牛秀敏, 石道金, 钟建国, 邓一飞. 试论人力资源会计在林业中的应用 . 浙江农林大学学报, 2002, 19(3): 317-320.
[15]	胡永旭, 韦新良. 乡村农户森林经营参与性管理机制探讨 . 浙江农林大学学报, 2002, 19(2): 187-192.
[16]	朱永法, 宣裕方, 毛节琏, 郑四渭, 何远平. 试论中国绿色产业的发展 . 浙江农林大学学报, 1997, 14(4): 388-392.
[17]	朱永法, 盛文明, 胡正坚. 安吉县竹产业现状及发展对策 . 浙江农林大学学报, 1996, 13(1): 88-92.
[18]	郑四渭. 林业产业市场化问题探讨 . 浙江农林大学学报, 1994, 11(2): 189-195.
[19]	陈国瑞, 李天佑, 俞益武, 蒋秋怡. 杭州常绿阔叶林对林内近地层温度和湿度的调节效应* . 浙江农林大学学报, 1994, 11(2): 151-158.
[20]	陈国瑞, 叶林, 王伟, 俞益武, 李天佑. 浙北不同森林类型调温调湿效应的异同性 . 浙江农林大学学报, 1994, 11(2): 143-150.

期刊类型引用(3)

1.	胡桂婷，杨丽媛，任广兵，赵宏波. 3种蜡梅属植物花香物质及白天释放节律. 浙江农林大学学报. 2025(01): 124-132 . 本站查看
2.	刘巳塬，罗瑜杭，邓思航，陈赟，包菲. 梅花肉桂醇脱氢酶基因的鉴定和功能分析. 植物遗传资源学报. 2025(02): 356-368 . 百度学术
3.	陈樱之，孔恩，卢心可，王艺光，董彬，赵宏波. 不同干燥方法对梅花品质的影响及评价. 浙江农林大学学报. 2024(06): 1261-1273 . 本站查看

其他类型引用(0)

链接本文:
https://zlxb.zafu.edu.cn/article/doi/10.11833/j.issn.2095-0756.20210363

https://zlxb.zafu.edu.cn/article/zjnldxxb/2021/6/1261

点击查看大图

变量分类	含义	赋值	变量性质	均值(是)	标准差(否)
被解释变量	农户家庭人均纯收入	家庭年纯收入除以家庭人口/万元	连续变量	3.856	23.861
被解释变量	基尼系数	经式(3)计算得出	连续变量	0.491	0.142

核心解释变量	是否参与竹产业融合	参与竹产业融合：是未参与竹产业融合：否	分类变量	126	134
	户主接受教育情况	户主接受教育年限/a	连续变量	7.062	3.032
	户主接受农业相关技能培　训情况	接受过农业技能培训：是未接受过农业技能培训：否	分类变量	118	142
	除户主外其他家庭成员中　最高教育年限	家庭成员中教育程度最高的人接受　正规教育的年限/a	连续变量	9.167	3.751
	除户主外其他家庭成员参　加过培训的人数	家庭接受过农业相关技能培训的人　数/人	连续变量	1.835	1.320

户主特征	户主年龄	户主的周岁年龄/岁	连续变量	56.19	8.07
户主特征	户主是否当过村干部	是为1；否为0	分类变量	56	204

家庭特征：社会资　本、资源禀赋等	家庭关系网络规模	小为1；一般为2；大为3	连续变量	2.326	2.533
	家庭劳动力人数	16周岁到60周岁已参加工作的家庭　成员数	连续变量	2.89	1.020
	家庭成员非农就业比例	家庭非农就业人口/家庭总人口	连续变量	0.614	0.727
	耕地规模林地规模	家庭目前经营的耕地面积/hm² 家庭目前经营的林地面积(包括竹林)/hm²	连续变量	0.138	0.428
	耕地规模林地规模	家庭目前经营的耕地面积/hm² 家庭目前经营的林地面积(包括竹林)/hm²	连续变量	0.771	0.628
	家庭的交通便利程度	不好为1；一般为2；好为3	连续变量	2.130	1.627

地区变量	控制安吉和临安2个样本　点的地区特征	安吉：是，临安：否	分类变量	130	130
说明：表格中“均值”和“标准差”2列，对于连续变量列出的是均值和标准差，对于分类变量列出的分别“是”和“否”的样本　　　　　数。表格中的分类变量均为二分类变量

表(3)

计量

文章访问数: 596
HTML全文浏览量: 130
PDF下载量: 28
被引次数: 3

1. 材料与方法
1.1 材料与试剂
1.2 香气成分测定
1.3 数据分析
2. 结果与分析
2.1 不同梅花品种挥发性成分的分类
2.2 不同梅花品种群的花香成分组成差异
2.3 梅花不同品种花香组成特点聚类分析
3. 讨论
4. 结论

全文HTML

由于林业产业发展困难以及山区农民自身教育程度较低等原因，中国多数山区农民收入偏低，同时伴随着市场经济的深化发展，一些山区农民的收入差距不断扩大^[1-2]。竹资源是中国山区林业资源的重要组成部分，中国是世界上竹资源最丰富的国家。第8次全国森林资源清查结果显示：中国竹林面积有601万hm²，占世界竹林总面积的1/4。当前鼓励农户参与农业产业融合、提高农户自身素质，已成为各级政府增加和调节农民收入的重要手段。由于竹资源的自身特征和中国的文化传承等因素，竹资源具备良好的产业融合优势。伴随着竹产业的融合发展，利益主体的利益联结机制发生改变，同时参与产业融合涉及的各种决策对农民自身素质的要求更高，那么参与竹产业融合对农户收入会有怎样的影响；农户拥有的人力资本水平，在竹产业融合影响竹农收入的过程中，起到怎样的作用等问题，都是值得探讨的。产业融合理论的创新和发展开始于20世纪70年代，由信息技术革命的快速发展所推动^[3-4]。1996年，“第六产业”的概念首次被提出^[5]。国内学者吸收了“第六产业”的思想，结合国内农业发展实践，从21世纪初期开始关注农村产业融合问题，起初主要集中于农村产业融合的概念、内涵和意义的探讨^[6-8]，逐步发展到关于产业融合的动力、机制以及影响的研究^[9-11]。在产业融合对农民收入的影响方面，李乾等^[12]从微观和宏观2个角度，通过理论分析认为产业融合对农民增收具有促进作用；孔德议等^[13]提出产业融合可以通过“纵向延伸、横向拓展和完善利益联结机制”等方式增加农民收入。在产业融合方面，蔡洁等^[1]研究了农村产业融合和非农就业对农户收入的影响，认为参与农村产业融合，提高非农就业能力能够增加农户家庭收入，缩小收入差距，同时非农就业能力的提高能够强化农村产业融合，提高人均收入，抑制收入差距扩大。杨晶等^[14]分析了农村产业融合、人力资本与农户收入差距之间的互动关系发现：融合组的户均总收入明显高于非融合组，同时农户人力资本积累对缩小收入差距起到重要作用。目前，只有少数学者关注了产业融合对农户收入水平和收入差距的影响，其中部分学者在研究中引入了人力资本或者非农就业因素，有关竹产业融合的相关研究更是匮乏。因此，本研究在浙江省湖州市安吉县和杭州市临安区，研究了农户参与竹产业融合对农户的收入水平和收入差距产生的影响，以及人力资本在其中发挥的直接作用和调节作用，以期为主要产竹区和山区的农业产业融合发展提供借鉴。

1. 理论分析和研究假设

农村产业融合是一个复杂的系统问题，学术界对其含义并没有统一的界定。随着农业产业和农村经济环境的变化和发展，农村产业融合的内涵不断丰富，定义也不断深化，很多学者都从不同角度对其进行过定义^[15-17]。浙江省湖州市安吉县和杭州市临安区的竹产业融合形式非常丰富，涵盖了产业整合型、产业链延伸型、产业交叉型、农业农村功能拓展型和技术渗透型等不同形式^[18]。同时国家要努力发展多类型农村产业融合方式，培育多元化农村产业融合主体，建立多形式利益联结机制，提倡通过发展农村加工业、服务业、文化特色产业和休闲观光农业等，积极推进农村三次产业融合发展。因此，本研究将产业融合定义为：“以农业为基本依托，通过产业联动、产业集聚、技术渗透、体制创新等方式，将资本、技术以及资源要素进行跨界集约化配置，使农业生产、农产品加工和销售、餐饮、休闲以及其他服务业有机地整合在一起，使得农村一二三产业之间紧密相连、协同发展，实现农业产业链延伸和产业范围扩展。”

竹产业融合对农户收入的影响，微观层面主要为利益联结机制的调整变化，各融合主体具备不同的比较优势和劣势，通过构建激励相容的利益联结机制，在农业产业融合发展中不断调整分工格局，实现优势互补、分工协作，实现收入的增加^[12]。中观层面来看，首先是产业链的延伸和整合，再不断从农业产业链拓展到供应链和价值链的各个领域，在不同的利益连接机制和不同的领域中，农户可以通过在竹加工等相关企业务工获得工资性收入；通过将竹林地经营权流转出去，获取相应的租金收入；通过与农业企业、农民专业合作社等主体签订销售合同获得稳定的销售收入；以及通过将林农地、资金和技术等生产要素入股合作社、农业企业等主体获得分红收入；农户还可以依托竹林资源，通过“互联网+农业”、经营农家乐等形式获得经营性收入^[13-14]。竹产业融合发展在扩宽农民增收渠道的同时，降低了农业生产经营过程中的成本和费用，提高了农民的劳动生产力，进而提高了农业边际收益。同时由于边际收益递减等因素的作用，以及低收入群体在节约交易成本和分享产业融合带来的好处等方面，提升的空间更大等原因^[14]，导致参与竹产业融合对农民边际收益的影响在收入高低不同的群体中存在差异，低收入人群的边际收益可能大于中高收入人群，也就是说参与竹产业融合能够缓解竹农之间的收入差距，因此提出假说①：竹农参与产业融合能够提高竹农的收入水平、缩小产业集群内部竹农的收入差距。

参与产业融合对农户的人力资本属性提出更高要求。竹产业融合使农业生产经营面临的情况更加复杂，分工更加细化，改变了传统的生产经营方式和销售方式，同时各方的利益联结机制也变得更加复杂。农户是否愿意参与其中以及参与程度如何，受到农户自身素质和能力的影响和制约，农户在这一过程中能否真正得到实惠，同样受到人力资本水平高低的影响。拥有较高人力资本的农户对竹产业融合的概念和方式的认知会更加深刻，参与竹产业融合的意愿会更强，在利益连接机制的整合和合作中，发挥的作用更大，作为理性人对自身利益的维护能力更强。也就是说不同人力资本水平的农户，获取由产业融合带来的收入的能力高低有别^[13]，即人力资本在竹产业融合影响农户收入的过程中发挥调节作用，因此提出假说②：在参与竹产业融合提高农户收入水平，缩小收入差距的过程中，农户的人力资本水平会发挥调节效应。

人力资本除了具有上述调节效应以外，还会直接对农户收入产生影响。农户人力资本提升对家庭收入水平的影响，主要通过农业生产决策和非农就业决策2个方面来实现的。拥有较高人力资本的农户在自身拥有的生产要素约束下，对资源的整合利用能力更强，因此能够获得更高的农业投入和非农业投入的整体回报，其中在非农业领域投入的增收效应更加明显^[19]。此外，还有研究表明：非农就业范围的扩大对农民收入具有拉平效应，即能够起到缩小收入差距的作用，也就是说农户人力资本水平提高能够通过影响非农就业而缩小收入差距^[20-21]。此外，无论在农业领域还是非农领域，生产要素的回报都存在边际收益递减规律，接受教育和培训等人力投资积累产生的收入效应，在收入高低不同的人群中，边际收益存在差异，在低收入人群中的边际收益大于中高收入人群，也就是说人力资本水平的提高能够缓解收入差距，因此提出假说③：农户人力资本水平的提高有利于提高其收入水平、缩小农户间的收入差距。

2. 数据来源

中国竹林资源集中分布在浙江、福建、江西、湖南、湖北、安徽、广东、广西、贵州、四川、云南等地，其中以浙江、福建、江西、湖南4省最多，占全国竹林总面积的60.7%。中国主要产竹区的经济发展水平、产业融合程度存在很大差异。浙江省竹产业融合程度全国领先，其中湖州市安吉县和杭州市临安区是浙江省竹产业非常丰富的2个地区，同时也是全国十大产竹区。两地的竹产业形成了纵向产业链延伸和横向功能拓展的产业发展模式，尤其在横向功能拓展方面，充分利用竹资源特有的自然资源景观和文化传承，大力发展乡村旅游，以及“互联网+农业”、创意农业、智慧农业等新业态，带动农户增收，是全国产业融合尤其是竹产业融合的样板地区。

2019年7月，经过预调查并对问卷进行修正后展开正式调查，正式调查分为农户调查和关键信息人访谈。农户调查按照典型抽样和随机抽样相结合的原则，首先在安吉和临安分别选择竹产业融合程度较高的4个乡(镇)，然后在每个乡(镇)随机抽取3个村，每个村随机抽取11个农户。最终每个乡(镇)抽取33个农户，安吉和临安各132个，农户调查获得总样本数264个。经过后续筛查，对信息不全样本进行回访补充后，仍有4个样本信息无法补全，做删除处理，剩余有效样本260个，有效样本率为98%，符合统计分析要求。农户调查的内容包含户主和其他家庭成员的教育和培训情况(个人信息)，收入水平、收入来源和结构等情况(经济信息)，拥有的耕地、林地和竹林等情况(家庭资源禀赋)，并提炼出农户参与产业融合情况等信息。关键信息人访谈选择对象为乡(镇)和村级领导、竹产业相关企业管理者和竹农，以上4类人每个乡(镇)分别访谈1位，8个乡(镇)共计访谈32位关键信息人。关键信息人访谈主要问一些开放性问题，了解地方产业发展情况，不同利益主体的诉求以及在产业融合中的优劣势等问题。

4. 实证结果及分析

4.1. 农户参与竹产业融合和人力资本对农户收入的影响

根据式(1)和式(2)建立模型一和模型二。模型一包括6个回归结果(A、B、C、D、E、F)，A表示未引入“除户主外其他家庭成员中最高教育年限”和“除户主外其他家庭成员参加过培训的人数”2个指标，B表示未引入“户主受教育年限”和“户主是否参加过农业技能培训”2个指标，C表示人力资本的4个指标全部引入，D表示未引入“除户主外其他家庭成员中最高教育年限”和“除户主外其他家庭成员参加过培训的人数”2个指标，E表示未引入“户主受教育年限”和“户主是否参加过农业技能培训”2个指标，F表示人力资本的4个指标全部引入(表2)。农户人力资本情况，不仅考虑了户主的人力资本，还考虑了家庭人力资本的拔高水平和整体水平。回归方程的拟合系数(R²)显示：户主和家庭整体的人力资本都考虑后，模型的拟合效果更好。同时，从回归系数来看，如果只考虑户主的人力资本或者只考虑家庭整体的人力资本，那么被单独考虑的人力资本因素对收入的影响作用会被高估。另外，考虑到4个人力资本指标同时进入模型会引起多重共线性问题，因此对解释变量做了多重共线性检验，结果显示：回归结果C和F的方差膨胀因子的平均值分别为1.72和2.03，最大值分别为3.91和2.86，说明解释变量之间不存在严重的多重共线性。因此，本研究主要参考回归结果C和F对回归结果进行解释。

表 2 模型一的回归结果(不含交互项)

Table 2. Regression results of model 1 (excluding interactions)

解释变量	因变量为家庭人均纯收入的对数			因变量为基尼系数
解释变量	A	B	C	D	E	F
主要观测变量
是否参与竹产业融合	1.822 4* (1.779 1)	1.730 5** (2.053 4)	1.604 1*** (3.016 8)	−0.007 1** (−2.173 2)	−0.006 2 (−1.289 4)	−0.006 0* (−1.735 8)
户主受教育年限	0.161 0*** (2.632 7)		0.145 8** (2.095 2)	−0.006 4* (−1.789 4)		−0.003 7*** (−2.818 4)
户主是否参加过　　农业技能培训	0.110 5* (1.745 9)		0.184 9* (1.818 3)	−0.005 6* (−1.843 6)		−0.004 8 (−0.069 5)
除户主外其他家庭　　成员中最高教育年限		0.177 0*(1.884 1)	0.150 8** (2.184 6)		−0.003 5** (−1.993 8)	−0.007 5** (−2.182 6)
除户主外其他家庭成员　　参加过培训的人数		0.143 0** (2.275 3)	0.178 3** (2.267 4)		−0.016 0* (−1.784 8)	−0.008 4* (−1.813 7)
户主个人特征
户主年龄	0.003 4 (0.000 3)	0.000 6 (0.327 5)	0.001 5 (0.000 9)	0.001 8 (0.653 2)	−0.004 6 (−0.064 5)	0.000 4 (0.743 2)
户主是否当过村干部	0.024 1 (0.003 2)	0.004 1 (0.184 6)	0.027 8* (1.988 5)	−0.016 3 (−0.684 3)	0.072 7 (0.005 6)	−0.002 4* (−1.978 2)
家庭特征
家庭关系网络规模	0.277 0* (2.377 6)	0.128 0* (1.941 7)	0.034 5** (2.067 4)	−0.005 0* (1.764 2)	−0.000 8 (0.003 2)	−0.006 3** (−2.185 0)
家庭劳动力人数	0.661 1 (0.439 1)	1.012 7* (1.730 6)	0.853 7* (1.954 2)	0.004 6 (1.174 0)	0.000 9 (0.000 0)	0.003 7 (0.011 7)
家庭非农就业比例	0.186 0 (1.455 8)	1.360 7* (1.842 9)	1.421 0* (1.804 7)	−0.116 0 (0.000 0)	−0.001 3 (0.012 2)	−0.003 7* (1.743 5)
家庭经营的耕地规模	0.126 4 (0.002 5)	−0.063 9 (0.243 2)	−0.001 8 (0.027 5)	0.042 7 (0.000 7)	0.002 9 (0.074 6)	−0.008 3 (−0.573 7)
家庭经营的林地规模	−0.118 0 (−0.005 3)	−1.073 0* (1.726 2)	−0.021 8* (−1.814 0)	0.107 0 (0.000 0)	0.010 3* (1.711 2)	−0.000 5 (−1.043 3)
家庭所在地的交通　　便利状况	0.009 1 (0.763 8)	0.032 1 (0.004 1)	0.005 9 (0.416 3)	0.000 7 (0.000 5)	0.003 5 (0.321 8)	0.013 1 (1.017 2)
地区变量　安吉为1，临安为0	0.014 3* (1.690 4)	0.002 7 (0.753 5)	0.151 0 (1.183 0)	0.000 6 (0.007 3)	0.005 2 (0.321 9)	0.001 2 (0.000 6)
调整的拟合系数R²	0.167 5	0.186 6	0.258 3	0.146 1	0.154 5	0.217 8
P	0.000 0	0.000 0	0.000 0	0.000 0	0.000 0	0.000 0
说明：括号内数据为稳健标准误；、、**分别表示在0.1、0.05、0.01水平上差异显著；A表示未引入“除户主外其他家庭成员中最高教育年限”和“除户主外其　　　　　他家庭成员参加过培训的人数”2个指标，B表示未引入“户主受教育年限”和“户主是否参加过农业技能培训”2个指标，C表示人力资本的4个指标全部引　　　　　入，D表示未引入“除户主外其他家庭成员中最高教育年限”和“除户主外其他家庭成员参加过培训的人数”2个指标，E表示未引入“户主受教育年限”和　　　　　“户主是否参加过农业技能培训”2个指标，F表示人力资本的4个指标全部引入

在“家庭人均纯收入的对数”为因变量的回归结果中，是否参与竹产业融合指标在3个结果中均通过了显著性检验，且系数为正，说明参与竹产业融合对农户增收具有促进作用，而且这一作用是稳健的。回归结果显示：参与了竹产业融合的农户比未参与的农户，人均纯收入增加约1.60%，部分验证了假说①。体现农户人力资本情况的4个指标在回归结果C中均通过了显著性检验，且系数均为正，说明家庭人力资本的提升，不论是通过正规教育方式，还是通过农业技术培训方式，均具有增收效应。回归结果显示：户主和其他家庭成员中受教育程度最高者的教育时间每提高1 a，人均纯收入增加约0.15%。接受过培训的户主比未接受过培训的户主，以及除户主外其他家庭成员中参加过农业培训的人数每增加1人，人均纯收入增加约0.18%。部分验证了假说②。

控制变量中，户主是否当过村干部、家庭关系网络规模、家庭劳动力人数和非农就业人口占比等变量通过检验，且系数为正，说明当过村干部、家庭关系网较大、家庭劳动力人数较多以及家庭成员中非农就业人口比例较大对增收能起到促进作用。家庭经营的林地规模通过检验且系数为负，可能是工资性收入和经营性收入等非农收入，已经成为安吉和临安竹产业发达地区农户的主要收入来源，而林业经营投入时间的增加会限制农户的非农收入获取。

以基尼系数为因变量的回归结果可知：农户参与竹产业融合指标在回归结果D和F中，均通过了显著性检验，且符号为负。回归结果F中的回归系数显示：参与竹产业融合农户的基尼系数比没有参与的农户要小约0.006，说明参与竹产业融合能够抑制农户之间的收入差距。至此假说①得到全部验证。人力资本指标中，除了户主是否接受过农业技能培训指标没有通过显著性检验之外，其他3个指标包括户主受教育年限除户主外其他家庭成员最高受教育年限以及除户主外其他家庭成员接受农业技能培训的人数，均通过了显著性检验，且系数均为负，说明家庭人力资本的提升有利于缩小收入差距。至此假说②全部被验证。

控制变量中，户主是否当过村干部、非农就业人口占比和家庭关系网络规模3个变量通过显著性检验，且系数均为负，说明这3个指标在收入高低不同的农户中，促进农户收入增加的作用程度存在差异，在高收入农户中的增收作用低于在低收入农户中的增收作用，因此这3个指标能起到了缩小收入差距的作用。

4.2. 考虑人力资本调节效应的回归结果解释

模型二在模型一的基础上引入了农户参与竹产业融合与人力资本指标的交互项，得到2个回归结果(表3)。考虑到原变量与交互项之间可能存在较强的相关性，因此进行了中心化处理，即将相关变量减去均值。处理后2个回归结果的解释变量，其方差膨胀因子的平均值分别为2.72和1.97，最大值分别为3.88和3.39，说明处理后解释变量之间不存在严重的多重共线性。

表 3 模型二的回归结果(含交互项)

Table 3. Regression results of model 2 (including interactions)

解释变量	因变量为家庭人均收入	因变量为基尼系数
主要观测变量
是否参与竹产业融合	0.826 1*** (3.549 0)	−0.006 3* (−1.874 6)
户主受教育年限	0.163 7* (1.907 6)	−0.000 5** (−2.018 4)
户主参加农业技能培训	0.085 1* (1.753 9)	−0.001 7* (−1.685 1)
其他家庭成员中最高教育年限	0.078 1* (1.853 0)	−0.000 6** (−2.165 3)
其他家庭成员参加过农业技能培训人数	0.337 6** (2.319 6)	−0.002 6 (−0.720 3)
产业融合×户主受教育年限	0.042 3** (2.142 0)	−0.011 3* (−1.694 2)
产业融合×户主参加技术培训	0.238 0 (1.042 9)	−0.003 7 (−0.843 1)
产业融合×其他家庭成员最高受教育年限	0.086 1*** (2.740 5)	0.005 3* (1.694 8)
产业融合×其他家庭成员接受技能培训人数	0.137 6 (0.106 8)	0.004 9 (0.704 3)
控制变量	已控制	已控制
拟合系数R²	0.208 0	0.131 0
P	0.000 0	0.000 0
说明：括号内数据为稳健标准误；、、**分别表示在0.1、0.05、0.01水平上差异显著

在以因变量为家庭人均收入和基尼系数的回归结果中，是否参与竹产业融合变量分别通过了0.01和0.05的显著性检验，且回归系数的符号与假说一致，说明参与竹产业融合对农户的增收作用和对农户之间收入差距的抑制作用是稳健的。衡量人力资本的4个指标中，除户主外其他家庭成员参加过农业技能培训人数指标对基尼系数的影响未通过检验，其余3个指标在2个结果中均通过了检验，回归系数的符号与假说一致，进一步证明了人力资本指标的增收作用和对收入差距的抑制作用是显著的。再看4个交互项，在以因变量为家庭人均收入和基尼系数的回归中，都是交互项“参与产业融合×户主受教育年限”和“参与产业融合×除户主外其他家庭成员最高受教育年限”通过了显著性检验，在以因变量为家庭人均收入的结果中，2个交互项的回归系数均为正，在以因变量为基尼系数的结果中均为负，与假说③的分析一致。但是另外2个交互项“产业融合×户主是否参加过农业技术培训”和“产业融合×除户主外其他家庭成员接受技能培训人数”未通过显著性检验。可能是农户参与产业融合往往是一个复杂的决策过程，农业技能培训只是增加农户的农业生产销售等技能，而正规教育是对人的综合学习能力的培养。因此，在参与竹产业融合发挥增收作用和抑制收入差距作用的过程中，户主受教育年限和其他家庭成员中的最高受教育年限2个指标起到了增强性的调节作用，而户主和家庭成员参与农业培训情况的指标没有起到显著的调节作用。

5. 结论与建议

本研究通过理论和实证分析，说明了参与竹产业融合和人力资本投资能够提高竹农的收入水平，并缩小农户之间的收入差距；人力资本衡量指标中，户主的正规教育年限和除户主外其他家庭成员的最高教育年限2个指标，在参与竹产业融合影响农户收入过程中具有调节效应，但是户主和家庭成员接受农业技能培训情况的指标没有起到显著的调节作用。说明发展农村产业融合具有一定资源、产业或者文化优势的地区，应该鼓励农户参与产业融合，以促进农户的生活得到改善，促进农村的和谐发展，进而有助于乡村振兴战略的实现。

产业融合是一个相对复杂的决策过程，单单通过农业技能培训来加强产业融合的增收作用效果可能较差，因此要努力提高农户的正规教育水平，以提高其综合能力。但是正规教育无法在短期内使农户收入有较大幅度提高，因此要同时发挥农业技能培训的作用，充分考虑两者的互补作用^[22]。同时注意家庭人力资本水平包括3个维度，不能只关注户主的人力资本水平，而忽视其他家庭成员的人力资本特征对家庭决策的影响。

由于竹资源和其他山区资源的景观和环境优势，在发展纵向产业融合的同时，要促进横向产业融合即横向功能拓展。根据浙江省安吉县和临安区的经验，发展乡村旅游、康养民宿等形式的功能拓展型产业融合，既能保护环境节约资源，又具有良好的增收效果。

参考文献 (23)

姓名
邮箱
手机号码
标题
留言内容
验证码

留言板

农户竹产业融合参与和人力资本对农户收入的影响

DOI: 10.11833/j.issn.2095-0756.20210363

作者简介: 费喜敏(ORCID: 0000-0002-0252-9608)，副教授，从事山区产业经营与发展研究。E-mail: 269349551@qq.com

通信作者: 沈月琴(ORCID: 0000-0002-2958-5669)，教授，博士生导师，从事山区产业发展与资源环境问题研究。E-mail: 648272658@qq.com

Impact of farmers’ bamboo industry integration participation and human capital on their income

1. 材料与方法

1.1 材料与试剂

1.2 香气成分测定

1.3 数据分析

2. 结果与分析

2.1 不同梅花品种挥发性成分的分类

2.2 不同梅花品种群的花香成分组成差异

2.2.1 朱砂品种群梅花香气成分

2.2.2 宫粉品种群梅花香气成分

2.2.3 玉蝶品种群梅花香气成分

2.2.4 绿萼品种群梅花香气成分

2.2.5 跳枝和垂枝品种群梅花香气成分

2.3 梅花不同品种花香组成特点聚类分析

3. 讨论

4. 结论

期刊类型引用(3)

其他类型引用(0)

计量

出版历程

农户竹产业融合参与和人力资本对农户收入的影响

doi: 10.11833/j.issn.2095-0756.20210363

1. 浙江农林大学 经济管理学院，浙江 杭州 311300 2. 浙江农林大学 浙江省乡村振兴研究院，浙江 杭州 311300

作者简介: 费喜敏(ORCID: 0000-0002-0252-9608)，副教授，从事山区产业经营与发展研究。E-mail: 269349551@qq.com

通信作者: 沈月琴(ORCID: 0000-0002-2958-5669)，教授，博士生导师，从事山区产业发展与资源环境问题研究。E-mail: 648272658@qq.com

English Abstract