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

城市园林绿化事业的快速发展导致园林废弃物的数量日益增多^[1]。堆肥已成为园林废弃物资源化利用的主要方式之一^[2-5]。园林废弃物中的木本植物残体存在大量难降解的木质素。这些木质素溶解性差，没有任何易被水解的键，分子结构复杂且不规则，含有各种稳定的复杂键型，微生物及其分泌的酶不易与之结合^[6]。这些木质素还包裹着纤维素，即使微生物可分解单独存在的纤维素，但细胞壁中木质素对纤维素起到保护作用，纤维素的降解仍受到限制^[7-8]，严重影响堆肥进程，因此促进木质素降解是加快堆肥进程和提高堆肥产品品质的重要环节^[9]。自然界中的真菌、细菌及相应微生物群落可通过产生分解木质素的酶系统(漆酶、锰过氧化物酶和木质素过氧化物酶)将木质素完全降解，且大多数真菌降解效果强于细菌^{[6, 10]}。堆肥中添加微生物菌剂可显著提高木质素降解率，加快堆肥进程^{[8, 11]}。YU等^[12]通过二次回归正交设计研制出了一种园林废弃物专用复合菌剂，其木质素降解能力强于有效微生物复合菌(EM菌)。何慧中等^[13]开发出一种复合功能菌剂，添加到桉树Eucalyptus皮堆肥中，木质素降解效果显著，与对照相比木质素含量下降了78.78%。目前，有关木质素降解的菌剂研究多集中在液体菌剂，但液体菌剂存在生产工序复杂，易污染，易失活，不便于保存等缺点。因此，有必要将木质素降解菌制成固体菌剂，弥补液体菌剂的不足。微生物固定化技术是指通过物理或化学的手段将游离的微生物限定在一定的空间区域，保持其生物活性并能反复利用的方法^[14]。将菌株运用固定化方式制成的固体菌剂，具有生产成本低，耐储存，不易失活，便于运输等优点，有利于菌剂在更大范围内推广和应用^[15]。然而，固体菌剂的产品质量受多种因素影响，如接菌量、保护剂浓度和含水率可直接影响菌剂产品的稳定性和应用效果，而且国内外关于木质素降解菌固定化的研究尚不充分，有关园林废弃物堆肥的报道更为鲜见。鉴于此，本研究将1株木质素降解菌通过固定化的方式制成固体菌剂，以有效活菌数为评价指标，对菌剂制作过程中的主要影响因素进行优化，再通过正交试验获得最佳固体菌剂的制备条件，将其应用到园林废弃物堆肥中进行效果检验，以期为该类菌剂的研制与应用提供理论依据。

1. 材料和方法

1.1 材料

菌种为曲霉属Aspergillus sp.真菌No.11^[1]，目前保存于北京林业大学林学院土壤生物学实验室。堆肥原料来源于北京植物园，主要为花草树木的人工修剪物和自然生长产生的枯枝落叶，粉碎成1~2 cm粒径。培养基：马铃薯葡萄糖肉汤(PDB)培养基和马铃薯葡萄糖琼脂(PDA)培养基。载体与保护剂：通过预实验确定生物质炭和米糠为固定化载体，海藻糖为保护剂，载体混合质量比为1∶1。

1.2 方法

1.2.1 种子液的制备

将4 ℃保存的菌株No.11接种到PDA培养基上，28 ℃下培养3 d完成活化。将活化后的菌株No.11挑取至装有100 mL PDB培养基的摇瓶中，置于28 ℃、200 r·min⁻¹的摇床中培养48 h(对数生长期末)获得种子液备用。

1.2.2 单因素优化试验

接菌量试验：按照载体质量的5%、10%、15%、20%和25%接种种子液，调节料水质量比为1.0∶0.8，搅拌均匀，28 ℃培养48 h。培养完成后放在40 ℃烘箱中完全烘干，在室温下干燥密封保存30 d后，测定有效活菌数。

保护剂体积分数试验：种子液中分别添加体积分数为0、4%、8%、12%、16%和20%的保护剂，按载体质量的10%接种到载体中，调节料水质量比为1.0∶0.8，混匀后，28 ℃培养48 h。培养完成后放在40 ℃烘箱中完全烘干，在室温下干燥密封保存30 d后，测定有效活菌数。

含水率试验：向载体中接种质量分数为10%的种子液，调节料水质量比为1.0∶0.8，混合均匀，28 ℃培养48 h之后，放在40 ℃烘箱中烘至含水率为5%、10%、15%、20%和25%，在室温下干燥密封保存30 d后，测定有效活菌数。

1.2.3 正交试验设计

根据1.2.2节试验结果确定优化范围，其中接菌量为5%、10%、15%，保护剂体积分数为0、4%、8%，含水率为10%、15%、20%，进行3因素3水平正交试验设计。具体方案见表1。根据表1，向载体中接种相应水平的种子液和保护剂，调节料水质量比为1.0∶0.8，混合均匀，28 ℃培养48 h，之后放在40 ℃烘箱中烘至该处理对应的含水率。将制备好的固体菌剂在室温环境下干燥密封保存30 d，测定有效活菌数，确定最佳菌剂的制备条件。

表 1 正交试验设计

Table 1 Design of the orthogonal experiment

水平	因素
水平	接菌量/%	保护剂/%	含水率/%
1	5	0	10
2	10	4	15
3	15	8	20

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1.2.4 固体菌剂堆肥效果验证

堆肥模拟试验。将粉碎后的园林废弃物分别装入500 mL锥形瓶，装80 g·瓶⁻¹，调节含水率达60%，共4组处理，分别为不添加菌剂(ck)、添加质量分数为0.5%市售EM菌剂(T₁)、添加质量分数为0.5%自制固体菌剂(T₂)、添加质量分数为1.0%自制固体菌剂(T₃)。各组处理3次重复。搅拌均匀后用8层纱布封好瓶口，置于恒温培养箱中避光培养。为模拟堆肥过程中的升温、高温和降温阶段，弥补堆肥模拟试验中因堆体较小，无法自主升温的缺陷，人工进行培养箱温度的调节：温度从25 ℃逐渐上升至50 ℃，再逐渐降至30 ℃。各阶段经历时间分别为5、30、5 d。

样品采集。采集第1、8、16、24、32、40 天的堆肥样品鲜样1 g，测定木质素降解相关酶的酶活力；采集第1 天和第40 天堆肥样品测定pH、电导率(E_C)、D(465)/D(665)[样品滤液在465 nm处吸光度D(465)和665 nm处吸光度D(665)的比值]、种子发芽指数(I_G)、木质素质量分数和纤维素质量分数等指标。

木质素降解相关酶活力测定。漆酶、锰过氧化物酶和木素过氧化物酶活力测定参照田林双^[16]的木质素降解相关酶类测定标准方法。

堆肥腐熟指标测定。pH和E_C测定：称取待测样品5 g，置于100 mL塑料瓶中，加入50 mL蒸馏水，200 r·min⁻¹振荡1 h，过滤其上清液，用pH 400防水型笔式pH计和EC 400防水型笔式电导率/TDS/盐度计分别测定各样品的pH和E_C；样品滤液在465 nm处吸光度D(465)和665 nm处吸光度D(665)测定：用UV-6100紫外可见分光光度计 (上海元析仪器有限公司)测定样品滤液在465 nm处吸光度D(465)和665 nm处吸光度D(665)；I_G测定：取5 g鲜样置于100 mL塑料瓶中，加入50 mL蒸馏水，振荡1 h后获取上清液，将2张滤纸平铺到直径为9 cm的培养皿中，滤纸上加入5 mL上清液，以蒸馏水为空白对照，播撒白菜Brassica chinensis种子20粒·皿⁻¹，置于25 ℃培养箱中培养48 h后记录发芽率和根长。计算I_G，I_G=(上清液处理的发芽率×根长)/(空白组的发芽率×根长)×100%。木质素、纤维素降解率测定：木质素、纤维素质量分数分别用硝酸-乙醇法和72%硫酸法进行测定^[17]。

1.2.5 数据分析

采用Excel 2010 和SPSS 22.0 软件对数据进行分析处理。

2. 结果与讨论

2.1 单因素优化试验结果

接菌量可直接影响固体菌剂的质量。接菌量过少会延长菌株的生长停滞期，过大会增加生产成本，也会增强微生物之间的竞争作用^[18]。由图1A可知：固体菌剂中的有效活菌数随接菌量的增加呈先增加后减少的趋势，接菌量为10%时有效活菌数最高，达3.73×10¹⁰ CFU·g⁻¹；其次是接菌量为5%和15%时，有效活菌数达2.50×10¹⁰ CFU·g⁻¹以上；当接菌量超过15%时，菌剂中的有效活菌数逐渐降低，低于2.50×10¹⁰ CFU·g⁻¹。因此，选用接菌量5%、10%和15%作为正交试验的3个水平。

图 1 接菌量、保护剂体积分数和含水率对有效活菌数的影响

Figure 1 Effect of inoculation amount, protective agent concentration and water content on living bacteria count

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微生物菌剂中添加一定量的保护剂可以增强其耐储藏性和稳定性，能直接影响菌剂的产品质量与应用效果^[19]。由图1B可看出：当保护剂体积分数为8%时，活菌数最高达7.10×10¹⁰ CFU·g⁻¹，保护剂体积分数＜8%时，有效活菌数随保护剂体积分数升高而增多；当保护剂体积分数＞8%后，随着保护剂体积分数的升高，有效活菌数显著(P＜0.05)降低，低于4.00×10¹⁰ CFU·g⁻¹。因此，选用0、4%和8%作为正交试验的3个水平。

含水率对固体菌剂的储存有很大影响。含水率过高容易滋生杂菌，使固体菌剂受到污染影响应用效果，含水率过低不利于菌株的生存，一段时间后有效活菌数会大幅度降低^[20]。由图1C可知：随着含水率的提高，固体菌剂中有效活菌数呈先升高后降低的趋势，含水率为15%时有效活菌数最高，可达5.17×10¹⁰ CFU·g⁻¹；含水率为10%和20%时，固体菌剂中有效活菌数可达4.00×10¹⁰ CFU·g⁻¹以上；含水率为5%和25%时，固体菌剂的储存效果最差，有效活菌数仅为2.00×10¹⁰ CFU·g⁻¹左右。综上可知，当固体菌剂含水率为10%~20%时，有效活菌数较高，因此，选用10%、15%、20%作为正交试验中的3个水平。

2.2 正交设计试验结果

由表2可知：在接菌量、保护剂体积分数和含水率等3种因素中，影响程度最大的是接菌量，其次是含水率，影响程度最小的是保护剂体积分数。固体菌剂制备的最佳配方为A2B3C2，即：接菌量10%、保护剂体积分数8%、含水率15%。该条件下，菌剂中有效活菌数达1.26×10¹¹ CFU·g⁻¹，符合GB 20287−2006《农用微生物菌剂》的标准(＞0.50×10⁸ CFU·g⁻¹)。

表 2 正交试验的极差分析

Table 2 Range analysis of orthogonal test

处理	接菌量 (A)/%	保护剂 (B)/%	含水率 (C)/%	有效活菌数/ (×10¹⁰ CFU·g⁻¹)
1	5	0	10	5.87±0.17 b
2	5	4	15	1.03±0.09 d
3	5	8	20	2.23±0.12 c
4	10	0	20	0.53±0.05 e
5	10	4	10	6.23±0.17 b
6	10	8	15	12.57±0.05 a
7	15	0	15	2.30±0.36 c
8	15	4	20	0.50±0.08 e
9	15	8	10	1.17±0.31 d
K₁	9.13	8.70	13.27
K₂	19.33	7.76	15.90
K₃	3.97	15.97	3.26
平均K₁	3.04	2.90	4.42
平均K₂	6.44	2.59	5.30
平均K₃	1.32	5.32	1.09
极差R	5.12	2.74	4.21
说明：不同小写字母表示不同处理间差异显著(P＜0.05)

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2.3 堆肥试验结果

2.3.1 堆肥腐熟指标

pH是评价堆肥腐熟程度的指标之一。堆肥腐熟后，pH一般为7.0~8.5^[21]。由表3可知：堆肥结束时各处理pH均在8.0左右，符合NY 525−2002《有机肥料》标准。

表 3 堆肥腐熟指标测定结果

Table 3 Determination results of composting maturity index

处理	pH	E_C/(mS·cm⁻¹)	D(465)/D(665)	I_G/%
ck	7.89±0.04 a	0.35±0.00 a	5.85±0.53 a	106.00±15.31 a
T₁	8.01±0.13 a	0.34±0.02 a	6.22±0.06 a	114.00±21.44 a
T₂	8.01±0.03 a	0.34±0.01 a	6.26±0.11 a	118.00±3.55 a
T₃	7.97±0.06 a	0.32±0.01 a	6.46±0.09 a	112.00±10.93 a
说明：相同小写字母表示不同处理间差异不显著(P＞0.05)

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E_C可以表示堆肥中可溶性总盐的含量，其大小能影响植物的生长，E_C过高的堆肥产品可以影响土壤理化性质，使植物生长受到毒害。E_C小于4.00 mS·cm⁻¹，表明堆肥已达到腐熟，对植物生长无毒害^[22]。由表3可知：ck处理E_C为0.35 mS·cm⁻¹，各处理的E_C相近，均小于4.00 mS· cm⁻¹，在腐熟标准之内。

D(465)/D(665)能反映出胡敏酸分子的稳定程度，D(465)/D(665)较大说明胡敏酸相对稳定，较小说明胡敏酸结构简单，因此可用来分析评价堆肥的腐殖化作用大小^[9]。由表3可知：堆肥结束时，各处理的D(465)/D(665)均为6.0左右。

I_G是判断堆肥产品是否腐熟的生物学指标。堆肥产品未腐熟时会产生对植物生长有毒有害的物质，抑制植物的生长。一般情况下，当I_G大于80%就可认为产品已达到腐熟^[23]。由表3可知：各处理的I_G均超过80%，堆肥产品对植物无毒。

综上可知，堆肥进行40 d后，各处理的pH和E_C均达到腐熟标准且无显著差异，但添加菌剂后可以缩短堆肥腐熟的时间^[24]。各处理的D(465)/D(665)均为6.0左右，说明其缩合度和芳构化仍很低，这也从另一方面表明腐殖质活性较强^[9]。各处理的I_G均超过80%，这与ZHANG等^[25]测定的园林废弃物堆肥产品I_G一致。

2.3.2 木质素酶活力测定结果

堆肥过程中微生物会分泌各种酶，从而将木质素类大分子物质转化成腐殖质等促进植物生长的物质^[26]。与木质素降解相关的生物酶主要包括漆酶、锰过氧化物酶和木质素过氧化物酶^[27]。

在堆肥过程中，漆酶对木质素的降解起着非常重要的作用，研究漆酶活力的变化对评价堆肥进程及微生物活动强度至关重要^[28]。由图2A可看出：除T₃外，其余处理漆酶活力在初始阶段相差不大，呈现先降后升趋势，与陈建军等^[29]研究结果一致。可能是堆肥材料中某些小分子物质先降解，之后微生物再降解木质素类难降解的大分子物质。T₃酶活力先升后降，可能与其开始微生物数量较多，分解速率较高有关。堆肥进行到24 d时，T₁、T₂和T₃漆酶活力远超过ck，说明添加自制菌剂与市售菌剂都可大大增强堆肥中微生物的活动强度，随着微生物菌落增多，产酶能力也增加。第24 天之后，T₃酶活力下降，ck酶活力上升，T₁与T₂酶活力变化不大，且大小相当，均达80 U·L⁻¹(1 U=16.67 nkat)左右。菌株No.11的研究结果也显示：与可高效降解木质素的黄孢原毛平革菌Phanerochaete chrysosporium相比，此菌株有更强的产酶能力，也进一步说明自制固体菌剂有更大的应用潜力。

图 2 堆肥过程中漆酶、锰过氧化物酶和木质素过氧化物酶酶活力变化

Figure 2 Changes of laccase, manganese peroxidase and lignin peroxidase activity during composting

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锰过氧化物酶是一种酚氧化物酶，可与其他酶共同作用提高对木质素的降解作用^[10]。由图2B可看出：添加菌剂的处理组锰过氧化物酶活力均高于ck，说明添加菌剂可以提高堆肥中锰过氧化物酶的酶活力。堆肥初始阶段，所有处理组的锰过氧化物酶活力均出现先降后升趋势，可能与堆肥中的氮素含量有关，氮素含量会影响微生物分泌锰过氧化物酶^[27]。第8 天后所有处理组酶活力又出现了上升趋势，说明微生物代谢活动增强，开始分泌锰过氧化物酶，T₂与T₃在第16天时达到峰值，T₁的峰值出现在第24天左右。这表明添加自制固体菌剂后菌株可较快适应环境分泌锰过氧化物酶。有研究表明：锰过氧化物酶在限氮高锰培养基中产量较高^[10]，因此制备此类菌剂时，可通过优化含氮量提高产锰过氧化物酶的能力。

木质素过氧化物酶是一种含亚铁血红素的过氧化物酶，可直接与芳香底物发生反应，也可通过氧化低分子量的中介体而间接地发挥作用^[30]。由图2C可看出：所有处理组木质素过氧化物酶活力均呈现先升后降趋势，添加菌剂的处理组酶活力的峰值出现时间均早于ck，且峰值高于ck，表明加入菌剂后可明显提高微生物分泌木质素过氧化酶的速率^[31]。堆肥的后期，木质素过氧化酶显著降低，分析原因可能与此时碳氮比的变化有关。

2.3.3 木质素和纤维素降解率测定结果

木质素是一种在自然界中广泛存在的有机高分子化合物，多存在于植物的细胞壁中^[32]。木质素的完全降解由细菌、放线菌和真菌共同参与，其中真菌起重要作用^[33]。由图3可看出：添加菌剂的处理木质素与纤维素降解率均高于ck，T₃木质素降解率达46.65%，其次是T₂，木质素降解率为30.43%，而T₁的木质素降解率仅为21.74%。

图 3 不同处理的木质素和纤维素降解率

Figure 3 Degradation rate of lignin and cellulose in different treatments

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纤维素是植物细胞壁的主要结构成分，通常与半纤维素和木质素结合在一起^[34]。自然界中有许多微生物可以通过酶的作用分解植物残体中的纤维素，但细胞壁中木质素对纤维素起到保护作用，所以木质素和纤维素的分解都受到限制^[6]。由图3可知：添加菌剂后可提高园林废弃物堆肥中纤维素降解率，其中T₁降解率为18.33%，T₂降解率为16.67%，T₃纤维素降解率最高，达30.00%。

综上可知，T₂木质素降解率高于T₁，说明自制固体菌剂对园林废弃物中木质素的降解效果较好。纤维素降解率结果显示：T₁略强于T₂，这可能是因为市售菌剂中的菌株对纤维素降解能力较好，而自制固体菌剂中的菌株主要产生木质素降解相关酶，对木质素的降解效果较好。T₃的木质素降解率与纤维素降解率均高于T₂，说明在考虑成本的前提下，需进一步研究自制固体菌剂的添加量，以获得最大经济效益。与王顺利等^[35]制备出堆肥菌剂CC-1相比，接菌量相当的情况下添加自制固体菌剂可使纤维素降解率提高11.68%，木质素降解率提高46.65%。这可能与菌株No.11的特殊菌丝结构有关，同时说明自制固体菌剂可高效降解木质素和纤维素。与尹爽等^[36]研制的复合菌剂相比，添加自制固体菌剂木质素降解率较高，可能是因为自制固体菌剂更易于微生物在堆肥中均匀生长，能极大程度地发挥降解作用。自制固体菌剂可以较好地分解园林废弃物中的木质素，并能提高纤维素降解率。

3. 结论

木质素降解菌No.11的最佳固定化条件为：接菌量10%、保护剂体积分数8%、含水率15%。在此条件下，获得的固体菌剂成品保存30 d后，其有效活菌数达1.26×10¹¹ CFU·g⁻¹，符合GB 20287−2006《农用微生物菌剂》的要求。

添加自制固体菌剂的堆肥产品pH为8.01，达到NY 525−2002《有机肥料》标准，E_C为0.34 mS·cm⁻¹，D(465)/D(665)为6.26，I_G达118%，对植物无毒。

堆肥中添加自制木质素降解固体菌剂有利于木质素降解酶系的产生，漆酶、锰过氧化物酶和木质素过氧化物酶的酶活力均得到提升。与不添加菌剂相比，木质素降解率提高23.91%，纤维素降解率提高8.34%；0.5%接种比例下，与EM菌相比，纤维素降解率未提高，木质素降解率提高8.69%。

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

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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

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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

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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

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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)

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1. 材料和方法
1.1 材料
1.2 方法
2. 结果与讨论
2.1 单因素优化试验结果
2.2 正交设计试验结果
2.3 堆肥试验结果
3. 结论

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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)

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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. 材料和方法

1.1 材料

1.2 方法

1.2.1 种子液的制备

1.2.2 单因素优化试验

1.2.3 正交试验设计

1.2.4 固体菌剂堆肥效果验证

1.2.5 数据分析

2. 结果与讨论

2.1 单因素优化试验结果

2.2 正交设计试验结果

2.3 堆肥试验结果

2.3.1 堆肥腐熟指标

2.3.2 木质素酶活力测定结果

2.3.3 木质素和纤维素降解率测定结果

3. 结论

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