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竹材绿色、低碳、速生、可再生、可降解，是优良的生物质材料，竹材砍伐后加工成竹制品可起到碳转移、缓冲碳排放等作用。在全球可持续发展背景下，竹材的开发利用受到广泛关注，可替代木材、塑料、钢材、人造纤维等[1−2]。中国竹林面积较大，但在竹类划分中，仅分为毛竹Phyllostachys edulis和杂竹。这种划分不能满足竹产品对竹资源以及竹种差异性的需求[3]，且很多国家的竹资源开发仅限于简单利用或初级加工利用，大量竹资源尤其是丛生竹资源的应用价值未得到充分挖掘[4]。
簕竹Bambusa blumeana也称箣竹，隶属禾本科Poaceae竹亚科Bambusoideae簕竹属Bambusa，地下茎合轴丛生，茎秆下部枝条繁茂多刺，原产于印度尼西亚和马来西亚东部，在菲律宾、泰国、越南均有栽培，中国福建、台湾、广西、云南、海南等省也有栽培[5−6]。簕竹秆型高大、秆径中等、节间较长，属秆型优良的大型高产丛生竹种，具有较高的经济利用价值[7]，目前已被应用于家具、观赏园艺、手工艺品制作、住房建设等，但精深加工利用较少[8−9]。竹材理化性能、力学性质等材性数据是竹材开发利用的基础，决定了竹材的应用范畴。王鹏程等[10]对梁山慈竹Dendrocalamus farinosus不同径向位置的纤维形态研究发现：竹龄为3 a的梁山慈竹纤维形态较优。姚开泰等[11]对不同竹龄和纵向部位的青皮竹B. textilis物理力学性能研究发现：随竹龄增大，青皮竹的密度逐渐增大，竹龄为4 a的青皮竹全干密度和纤维束拉伸强度最高，随着竹秆纵向部位升高，纤维趋于细短，纤维束拉伸性能下降。朱宗伟等[12]研究表明：对于麻竹D. latiflorus的综纤维素，冷水、热水和质量分数为1%的氢氧化钠(NaOH)抽出物质量分数随竹龄的增长逐渐减小；苯醇抽提物质量分数随竹龄的增长变化不大。牛思杰等[13]研究发现：竹龄可作为筛选原材料的优先指标。综上所述，竹龄和部位对竹材理化性质有较大影响。鉴于此，本研究探究竹龄及纵向部位对簕竹竹材气干密度、全干密度、纤维形态、化学组分、抗弯性能、顺纹抗剪强度、纤维束拉伸性能的影响及变化规律，以期为簕竹的工业化利用提供理论依据。
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簕竹采自云南省临沧市沧源瓦族自治县(23°21′N，99°27′E)。在同一片竹林中，分散选取有代表性、无明显缺陷、竹龄为1、2、3、4 a的簕竹，各竹龄采集8~10株。簕竹的胸径、节高以及壁厚如表1所示。截取离地面高度分别在1~3 m (基部)、3~5 m (中部)、5~7 m (梢部)的竹段样本进行后续研究。
表 1 不同竹龄簕竹胸径、节高及壁厚
Table 1. Diameter at breast height, node height and wall thickness of B. blumeana of different ages
竹龄/a 胸径/cm 节高/cm 壁厚/mm 1 40.2~70.8 23.6~45.6 4.6~10.0 2 33.9~52.2 20.4~36.5 3.5~7.9 3 36.3~63.7 33.3~41.5 4.8~9.9 4 45.2~70.6 30.9~43.8 4.5~12.7 -
参照严彦等[14]的方法，从不同竹龄、不同纵向部位的簕竹竹筒上截取试样。测试气干密度和全干密度。
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随机选取不同竹龄、不同纵向部位的簕竹试样，去青并粉碎，过40~60目筛。采用范氏洗涤法测定纤维素、半纤维素和木质素质量分数。参照周鑫等[15]的方法，测定苯醇抽提物质量分数。每组样品测定3个重复，取平均值。
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将竹条劈成火柴棒大小，浸泡在质量分数为95%的冰乙酸与质量分数为30%的过氧化氢的体积比为1∶1的混合液中，于80 ℃水浴中处理10 h，至试样变白。使用去离子水洗涤试样至中性，将纤维充分打散。在OlmpusBX 51光学显微镜下测定纤维长度和纤维宽度。纤维长度每组测定100根，纤维宽度每组测定50根。
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调节竹材含水率为12%。抗弯性能、顺纹抗剪强度参考严彦等[14]的方法进行加工测定。
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将竹片放入到质量分数为5%的NaOH溶液中，60 ℃水浴加热20 h，经温水冲洗数遍至中性，含水率控制在30%~60%，之后用平板硫化压机平压和双锟混炼挤压将竹片松散疏解，使用梳子进一步分丝，获得簕竹纤维束。将纤维束用纤维切断器切断至80 mm长，抽取30根无明显缺陷的纤维束进行测试。为防止测试时纤维束发生滑移，对试样进行一定的处理[16]。参照黄慧等[17]的方法测定纤维束拉伸性能，加载速率为2 mm·min−1，夹持长度为80 mm，标距为60 mm，测定前在光学显微镜下测量纤维束直径。
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采用SPSS 27对纤维形态进行单因素方差分析(one-way ANOVA)，显著性水平为0.01，采用Origin 2022绘图，采用gauss函数对纤维束拉伸强度进行拟合。
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密度是评估竹材品质和质量的基本指标之一，与竹材力学性能、硬度等密切相关[18]。一般而言，密度越高，则竹材纤维结构更坚硬和紧密，机械性能越好[19]。如图1所示：不同竹龄和竹秆纵向部位的簕竹气干密度、全干密度最大值可达0.723、0.739 g·cm−3，平均气干密度为0.587 g·cm−3，平均全干密度为0.669 g·cm−3，低于毛竹的全干密度(0.700 g·cm−3)和气干密度(0.759 g·cm−3)[20−21]。簕竹的气干密度随着竹龄的增长而呈增大趋势，其中竹龄为1 a的簕竹平均气干密度为0.566 g·cm−3，而竹龄为4 a的簕竹平均气干密度可达0.615 g·cm−3，簕竹的全干密度随竹龄的增长也呈增大趋势。这种变化主要是由于竹材生长的过程中，其细胞壁和内部组成物质在生长过程中不断生成和累积，纤维壁厚也随着竹龄显著增长，导致气干密度及全干密度增加[22]，这与毛竹、麻竹的变化趋势一致[23−24]。另外，簕竹竹材的气干密度、全干密度随着竹秆纵向部位的增加呈逐步增加的趋势，基部至梢部气干密度从0.554 g·cm−3增加到0.619 g·cm−3，全干密度从0.590 g·cm−3增加到0.723 g·cm−3。这种变化可能是随着竹秆高度的增加，单位横截面积内维管束分布数量不断增多，维管束分布密度逐渐增大，从而使竹秆梢部密度更高[25]。
图 1 不同竹龄下簕竹竹秆纵向部位的气干密度和全干密度
Figure 1. Air-dry density and total dry densityof longitudinal part of B. blumeana under different bamboo ages
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竹材化学组成的不同可能会引起竹材结构和性能间的差异[26]。如表2所示：簕竹纤维素平均质量分数为41.4%，与慈竹相当[27]；半纤维素质量分数为12.2%~17.2%，木质素质量分数为26.6%~32.4%，均值为29.6%，高于慈竹(24.0%)、毛竹(22.4%)。因此，在竹浆造纸方面，可选择竹龄为1和2 a的簕竹。苯醇抽提物平均质量分数为2.6%，低于毛竹(3.6%)[28]。苯醇抽提物是以苯、乙醇混合物进行抽提，可从原料中溶解树脂、脂肪、蜡、色素及可溶性单宁等。簕竹的苯醇抽提物低，表明簕竹的耐虫、抗菌等性能可能优于毛竹和慈竹[29]。随竹龄增加，纤维素质量分数先降低后略微增大，竹龄为1 a的簕竹纤维素质量分数最高，均值达45.3%，竹龄为3 a的簕竹纤维素质量分数最低。半纤维素质量分数随竹龄的增加先减少后增大，但总体变化较小。木质素质量分数随竹龄的增加逐渐增大，这是由于随竹龄增大，竹材木质化加剧所致[30]。苯醇抽提物质量分数随竹龄增大而增加。从基部至稍部，纤维素质量分数逐渐降低，半纤维素质量分数差异不大，木质素质量分数逐渐增大，苯醇抽提物质量分数无明显变化规律。簕竹化学组分随竹秆位置的变化趋势与毛竹相似[31]。
表 2 不同竹龄下簕竹竹秆纵向部位的化学组分
Table 2. Chemical fractions of longitudinal part of B. blumeana under different bamboo ages
竹龄/a 纵向部位 纤维素质
量分数/%半纤维素质
量分数/%木质素质
量分数/%苯醇抽提物
质量分数/%竹龄/a 纵向部位 纤维素质
量分数/%半纤维素质
量分数/%木质素质
量分数/%苯醇抽提物
质量分数/%1 基部 49.0±0.9 13.9±0.2 24.8±0.6 2.1±0.2 3 基部 40.8±1.3 14.6±0.3 29.4±0.9 2.6±0.8 中部 44.4±0.4 13.2±2.3 28.2±2.1 2.0±0.3 中部 38.3±1.0 14.2±1.4 32.2±2.0 2.7±0.0 梢部 44.2±1.6 14.1±0.4 27.4±1.6 3.3±0.6 梢部 36.2±2.4 15.8±1.2 31.4±2.8 2.6±0.3 2 基部 48.6±1.4 12.2±0.6 26.6±1.7 2.0±0.1 4 基部 41.3±0.6 14.3±0.4 29.6±0.4 3.4±0.5 中部 42.2±0.9 13.2±0.3 29.8±0.5 2.9±0.4 中部 38.8±1.6 14.8±0.3 32.0±1.7 2.8±0.1 梢部 39.0±1.1 14.2±1.4 32.4±1.1 2.7±0.1 梢部 34.1±1.8 17.2±0.5 31.6±0.8 2.6±0.1 说明：数值为平均值±标准差。 -
由表3可知：簕竹纤维长度为0.42~5.99 mm，纤维宽度为6.50~38.87 μm。整体纤维形态特征与同属的油簕竹B. lapidea较为接近，属细长、柔性型纤维，是制浆造纸的上等原料，在纤维化利用方面极具开发潜力[32]。不同竹龄之间簕竹纤维长度和宽度有一定差异，竹龄为1 a的簕竹相对较小，竹龄为2和3 a的簕竹趋于稳定，竹龄为 4 a时，簕竹纤维长度和宽度最大，竹龄为1 a的簕竹平均纤维长度为2.01 mm，竹龄为4 a的簕竹平均纤维长度为2.83 mm。簕竹纤维长度纵向变化从大到小依次为中部、梢部、基部，纤维宽度基部到梢部呈逐渐减小的趋势，长宽比梢部最大。显著性分析表明：竹龄为1、2、3 a的簕竹纵向部位的平均纤维宽度差异不显著。竹龄为4 a的簕竹不同纵向部位的平均纤维长度差异极显著(P＜0.01)，竹龄为1 a的差异不显著。牛思节等[13]研究发现纤维形态受竹龄影响最大，纤维长度随竹龄增大，但在轴向高度上纤维长度未见明显差异。蔡燚等[33]研究认为：毛竹的纤维长宽比在轴向高度上呈先减小后增加再减小的趋势，并在5.5 m处达最大值。姚开泰等[11]研究表明：青皮竹不同竹龄间纤维长度和宽度差异较小，但竹龄为3 a的纤维形态差异明显，青皮竹纤维长度和宽度随竹秆部位高度增加而减小。可见，关于竹龄和纵向部位对竹材纤维形态的影响没有统一变化趋势，本研究簕竹纤维形态变化趋势也与其他研究有所差异。
表 3 不同竹龄下簕竹竹秆纵向部位的纤维形态
Table 3. Fiber morphology of longitudinal part of B. blumeana under different bamboo ages
竹龄/a 纵向部位 纤维长度/mm 纤维宽度/μm 平均纤维长度/mm 平均纤维宽度/μm 纤维长宽比 1 基部 0.42~5.40 6.50~31.90 1.90±0.91 a 14.14±5.37 a 134 中部 0.46~5.11 7.57~26.63 2.10±1.13 a 13.85±4.49 a 152 梢部 0.59~3.60 6.66~27.81 2.02±0.80 a 15.00±4.47 a 135 2 基部 0.58~5.00 8.65~30.89 2.39±1.13 a 17.45±5.41 ab 137 中部 0.68~4.67 7.59~29.27 2.43±0.77 a 16.57±6.19 b 147 梢部 0.49~5.46 7.89~35.74 2.40±1.07 a 19.48±8.39 a 123 3 基部 0.60~4.63 10.15~28.79 2.20±0.93 a 15.80±4.47 a 139 中部 0.68~4.50 8.56~33.83 2.32±0.85 a 19.90±6.15 a 117 梢部 0.71~5.06 9.19~30.41 2.29±1.02 a 17.02±5.33 b 134 4 基部 0.54~5.99 13.16~38.31 2.74±1.35 a 23.39±7.21 a 117 中部 0.77~5.96 11.78~33.87 3.18±1.20 b 19.58±5.20 b 162 梢部 0.62~5.30 7.29~25.53 2.56±1.10 b 13.64±3.89 c 188 说明：平均纤维长度和宽度为平均值±标准差。不同字母表示相同竹龄不同部位间差异极显著(P＜0.01)。 -
如图2所示：簕竹的平均抗弯强度为110.7 MPa，与广泛应用的毛竹(109.1 MPa)相近，平均抗弯模量为11.53 GPa，较毛竹(7.91 GPa)高45.8%，表明簕竹比毛竹具有更好的韧性[34]。平均顺纹抗剪强度为9.9 MPa，较毛竹(16.6 MPa)低46.8%。簕竹抗弯强度随着竹龄的增加呈增大趋势，竹龄为4 a的簕竹抗弯强度可达135.9 MPa，抗弯模量高达14.24 GPa，这与毛竹等的变化规律相似[35]。此外，簕竹抗弯强度和抗弯模量随着竹秆高度的增高呈上升趋势，梢部抗弯强度均值为123.6 MPa，抗弯模量均值为13.46 GPa。簕竹顺纹抗剪强度随竹龄的增加同样呈增大趋势，最大顺纹抗剪强度可达12.6 MPa；随着竹秆高度的增加呈现上升趋势，梢部顺纹抗剪强度均值为11.6 MPa。竹秆从基部至梢部，维管束横截面积逐渐减小，维管束密度增加，导管直径变窄，自由水含率随之减少，这些变化会导致竹材密度的增加，从而使竹材的力学性能得到相应的提高[36−37]。簕竹不同竹龄和竹秆纵向部位力学性能的变化与竹材密度、含水率、不同类型细胞的径向分布以及细胞壁厚度和化学组分的变化有关[38]。
图 2 不同竹龄下簕竹竹秆纵向部位的力学性能
Figure 2. Mechanical properties of longitudinal part of B. blumeana under different bamboo ages
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从图3和图4可知：簕竹纤维束直径主要分布在0.1~0.4 mm，纤维束拉伸强度主要分布在100.0~600.0 MPa，平均拉伸强度为250.1 MPa，拉伸模量主要分布在10.00~60.00 GPa，平均拉伸模量为23.14 GPa。通过肉眼和手感观察，簕竹纤维束相较毛竹纤维束更细、柔韧性更好。纤维束拉伸强度与竹材本身性能、制备工艺、测试方法等有关[39]。纤维束直径对纤维束拉伸性能有着明显的影响，较小的直径有着较大的力学强度。随着竹龄的增加，簕竹纤维束拉伸强度以及模量都呈增大趋势，竹龄为1 a的簕竹纤维束平均拉伸强度和拉伸模量分别达191.7 MPa和21.73 GPa，竹龄为3 a的簕竹分别为325.4 MPa和25.23 GPa。与竹龄1 a的簕竹相比，竹龄3 a的纤维束直径分布更为均匀，说明竹龄3 a的簕竹力学性能范围分布较广。簕竹纤维束最大拉伸强度及模量可分别达1089.4 MPa和80.65 GPa。随着竹龄的增加，纤维细胞壁变厚，纤维长度变长，这都会对纤维束拉伸强度造成正面影响[40]。由图5可知：与基部相比，竹秆中部和梢部的纤维束直径分布更为集中，说明中部和梢部的拉伸性能比基部更稳定。拉伸强度及拉伸模量随竹秆高度增加而逐渐增大，基部变化趋势与纤维长度和宽度基本一致，其拉伸性能可能受到纤维形态的影响。
图 3 不同竹龄下簕竹纤维束的拉伸强度
Figure 3. Tensile strength of fiber bundles of B. blumeana under different bamboo ages
图 4 不同竹龄下簕竹纤维束的拉伸模量
Figure 4. Tensile modulus of fiber bundles of B. blumeana under different bamboo ages
图 5 竹秆不同纵向部位下簕竹纤维束的拉伸性能
Figure 5. Tensile properties of fiber bundles of B. blumeana under different longitudinal parts
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竹龄以及纵向部对簕竹气干密度、全干密度、竹材力学性能、竹纤维束拉伸性能有较明显影响。竹龄和纵向部位对半纤维素、长宽比影响不明显。竹龄为1和2 a的簕竹是竹浆造纸的优良选择，竹龄为3和4 a的簕竹竹材的中上部位是竹集成材、竹重组材的优先选择。簕竹纤维束有增强热塑性和热固性树脂的潜质，对于复合材料的性能有一定增强作用。
Effects of bamboo age and longitudinal position on wood and fiber properties of Bambusa blumeana
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摘要:
目的 研究竹龄及竹秆纵向部位对簕竹Bambusa blumeana材性及纤维性能的影响，为簕竹的开发利用提供理论和实践依据。 方法 通过范式洗涤法、纤维离析与显微观察、碱煮法对竹龄(1、2、3、4 a)和竹秆纵向部位(基部、中部、梢部)的簕竹密度、纤维形态、化学组分、力学性能、纤维束拉伸性能进行性能分析。 结果 随竹龄的增长，簕竹的气干密度、全干密度、木质素质量分数、拉伸强度、顺纹抗剪强度随之增大，纤维素质量分数逐渐降低。竹龄为2、3、4 a的簕竹，其竹秆不同纵向部位的平均长度差异极显著(P＜0.01)。簕竹的纤维形态受竹秆纵向部位的影响较为明显。簕竹竹秆纵向部位基部至梢部，气干密度、全干密度、木质素质量分数、抗弯强度、顺纹抗剪强度及纤维束拉伸强度和模量均增大，纤维素质量分数逐渐降低。竹龄和竹秆纵向部位对半纤维质量分数、苯醇抽提物质量分数的影响不显著。 结论 簕竹纤维性能优良，在纤维化开发利用方面具有较大潜力。簕竹不同竹龄及竹秆纵向部位性能差异显著，其中竹龄为3和4 a的簕材可作为加工开发的优先选取材料。图5表3参40 Abstract:Objective This study aims to explore the effects of bamboo age and longitudinal position on wood and fiber properties of Bambusa blumeana, so as to provide theoretical and practical basis for the development and utilization of B. blumeana. Method The density, fiber morphology, chemical composition, mechanical properties and fiber bundle tensile properties of B. blumeana of different ages (1, 2, 3 and 4 years old) and different longitudinal parts (base, middle and tip) were analyzed by normal form washing, fiber segregation and microscopic observation and alkali boiling. Result With the increase of age, the air-dry density, total dry density, lignin mass fraction, tensile strength and longitudinal shear strength of B. blumeana increased, while the cellulose mass fraction gradually decreased. The average length difference of different longitudinal parts of B. blumeana aged 2, 3 and 4 were extremely significant (P＜0.01). The fiber morphology of B. blumeana was significantly influenced by the longitudinal position. From the base to the tip of the longitudinal parts of B. blumeana, the air-dry density, total dry density, lignin mass fraction, bending strength, longitudinal shear strength, fiber bundle tensile strength and modulus all increased, while the cellulose mass fraction gradually decreased. The effects of bamboo age and longitudinal position on the mass fraction of semi fiber and benzenol extract were not obvious. Conclusion B. blumeana fiber has excellent properties and great potential in the development and utilization of fibrosis. There are significant differences in the properties of B. blumeana at different ages and longitudinal parts, among which B. blumeana of 3 and 4 years old can be used as the preferred material for processing and development. [Ch, 5 fig. 3 tab. 40 ref.] -
Key words:
- Bambusa bambusa /
- bamboo age /
- longitudinal part /
- mechanical properties /
- fiber bundle
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南方集体林区以丘陵为主的地形特征决定了林业生产过程中客观上存在着机械替代率低的问题。由于大量农村劳动力进入城市非农就业，林业经营主体需要通过雇佣劳动力以解决劳动力不足的问题[1]；日趋扩大的规模化经营对雇佣劳动力的依赖程度急剧增大，委托代理关系也应运而生。委托代理关系下的营林生产过程往往存在着信息不对称和“道德风险”等问题，导致雇主对劳动过程的监督不到位[2]；而相对粗放的林业生产中，雇主无法准确观测劳动力的投入程度，雇工生产效率较低[3]。因此，在南方集体林区不断推进林业规模化经营的背景下，开展雇工劳动质量对农户营林技术效率的影响研究具有重要的理论和现实意义。国内外学者关于雇佣劳动对农林业生产影响的研究主要集中在农业领域。一种观点认为雇佣劳动对农业生产效率产生了负面影响。雇佣劳动存在“道德风险”，雇佣劳动力的边际产出小于自有劳动力的边际产出，要保证劳动质量必须要付出大量的监督成本。有研究发现：存在雇工行为的家庭农业经营雇主，需要花费10%的劳动力时间来监督雇工，对劳动力在其他用途上的配置产生挤出效应。还有研究表明：团队组织内部监督不完备与激励不足，将会降低生产效率[4]。另一观点则认为雇佣劳动对农业生产效率有正向影响。张五常[5]认为分成制、定租制和混合制等委托-代理机制[3]是有效的。相比之下，目前针对林业雇工研究较少，从雇工视角探讨南方集体林区农户营林生产效率影响因素的研究还未见报道。本研究基于浙江省的实地调研数据，采用计量模型测算样本农户的营林技术效率，分析雇工劳动质量对农户营林技术效率的影响，以期为林业规模化经营中存在的雇工劳动问题提供决策依据。
1. 雇工劳动质量对农户营林技术效率影响的理论机制分析
1.1 研究假说
根据委托-代理理论[3]，存在于雇佣劳动中“道德风险”会导致雇佣劳动力的边际产出小于自有劳动力的边际产出；而相对粗放的林业生产管理会增加劳动力的监督难度，加重林业雇佣劳动中的机会主义行为。即营林生产过程中雇佣劳动会在一定程度上影响技术效率的提高。同时，雇工投入水平的差异对农户营林技术效率的影响也是不同的。雇工投入越多，则家庭自有劳动力越少，劳动监督难度越大，雇工劳动力的道德风险也越大，从而导致劳动生产质量下降，林业生产效率会因此受到影响（落入到生产可能性曲线内部）。就家庭自有劳动力与雇工关系而言，拥有剩余索取权的家庭自有劳动力更多地参与到营林生产中，则边际产出会随之升高，劳动质量会得到更大程度的保证，雇佣劳动对林业生产效率的负面影响程度也相对减弱。因此，可提出以下研究假说：农户营林生产过程中的雇佣劳动会对营林生产造成负面影响，且雇工劳动质量不同，雇佣劳动对农户营林技术效率的影响程度也不同。
1.2 理论模型
技术效率（technical efficiency, TE）是目前测度生产单位效率水平最常见的指标之一，一般用生产单位的实际产出与其理论上所能实现的最大潜在产出的比值来表示，本研究选用技术效率来衡量样本经营农户营林生产效率水平。用Yi表示第i个农户的林业产出，则随机前沿生产函数（stochastic frontier approach，SFA）可表示为：Yi＝f（Xi，β）exp（Vi-Ui）。其中：f（Xi，β）代表生产前沿面，Xi为生产要素的投入，本研究指资本、土地和劳动力的投入；（Vi-Ui）为混合误差，其中Vi表示随机误差，包含测度误差及不可控因素；Ui为技术效率损失，表示农户i的技术非效率项，服从独立的截断正态分布N（mi，δu2），其中mi为数学期望，δu2为方差。
技术无效率函数（mi）可设定为：$ {m_i} = {\delta _0} + \sum\limits_j {{\delta _j}{Z_{ji}} + {\mu _i}} $。其中：i表示第i位样本农户，Zji表示影响技术效率的各外生变量，δj为待估参数，反映各外生变量对技术效率的影响程度，μi为纯随机误差项。
在此基础上求解出技术效率水平：Ti＝E（Yi∣Ui，Xij）/E（Yi∣Ui＝0，Xij）＝exp（-Ui），从而求解出平均技术效率：$ T = \frac{1}{n}\sum\limits_{i = 1}^n {{T_i}} $。其中：n为农户数量，本研究采用最大似然估计法来估计前沿生产函数的参数。
2. 数据来源、实证模型与变量选择
2.1 数据来源
本研究以浙江省南方集体林区为案例点，充分考虑地理位置、自然资源和社会经济发展差异，按农民人均可支配收入分层抽样选取浙江省建德市、开化县2个县（市）作为样本县（市）。2地农民人均可支配收入为23 998和15 736元，存在明显差异，反映出浙江省不同地区经济发展的差异性；森林覆盖率为76.2%和80.9%，均超出浙江省的平均水平，林业代表性较好。采取随机抽样法，在2个样本县（市）随机选取6个乡（镇），其中开化3个乡（镇），建德3个乡（镇）。为保证问卷的质量与信息的真实性，调查采取“一对一”的访谈模式。共得到农户有效样本245户，其中有雇工参与的农户151户，无雇工参与的农户94户。
杉木Cunninghamia lanceolata是样本地区分布最广的树种之一，也是当地农户最主要的林业收入来源之一；因此，本研究以杉木为案例树种进行调研。调查内容包括农户家庭基本情况、林地基本情况、1个营林周期内最大地块上杉木的生产投入和产出情况等。样本分布见表 1。
表 1 农户有效样本分布情况Table 1. Specific distribution of effective sample of farmers县（市） 乡（镇） 村 合计/户 比例/% 开化 华埠 许家源 20 8.2 联丰 20 8.2 池淮 芹源 20 8.2 玉坑 20 8.2 芹阳 泉坑 21 8.6 小桥头 20 8.2 建德 李家 沙墩头 8 3.3 长林 23 9.4 石鼓 9 3.7 龙桥 1 0.4 新桥 2 0.8 李家 2 0.8 建德 大同 上马 1 0.4 小溪源 24 9.8 永平 1 0.4 竹林 1 0.4 竹源 13 5.3 航头 大店口 21 8.6 东村 14 5.7 溪沿 1 0.4 罗源 1 0.4 曹源 2 0.8 总计 245 100.0 2.2 实证模型与变量选择
在测算林业技术效率之前，需要先确定前沿函数的具体形式，常见的前沿函数形式有C—D生产函数和超越对数生产函数。相对于前者，后者不仅形式灵活、易估计、包容性强，而且允许要素间替代弹性可变，没有对技术变化附加任何限制条件，因此近似性更好。考虑到南方集体林区农户拥有林地地块数量普遍较多，而农户林业生产中最重视且存更大雇佣劳动可能性的一般是最大地块，因此，本研究采用农户最大地块1个经营周期内的营林投入产出变量来构建生产函数。超越对数生产函数公式如下：lnYi＝β0+β1lnKi+β2lnLi+β3lnMi+β4（lnKi）2+β5（lnLi）2+β6（lnMi）2+β7lnKilnLi+β8lnMilnMi+β9lnKilnMi+Vi-Ui。其中：Y表示最大地块1个经营周期内的林业产出（主伐量）（m3）；K表示农户在最大地块的1个经营周期内所投入的费用（元）；L表示农户在最大地块的1个经营周期内所投入的劳动投工数量（工）；M表示最大地块面积（hm2）；β0~β9为待估参数。
通过对超越对数生产函数求导可以分别计算出各投入要素的产出弹性。资本投入要素的产出弹性为：η1＝β1+2β4lnK+β7lnL+β9lnM。劳动力投入要素的产出弹性为：η2＝β2+2β5lnL+β7lnK+β8lnM。土地投入要素的产出弹性为：η3＝β3+2β6lnM+β8lnL+β9lnK。农户技术无效率函数表示为：$ {m_i} = {\delta _0} + \sum\limits_{j = 1}^{j = 5} {{\delta _j}{h_j} + \sum\limits_{j = 6}^{j = 16} {{\delta _j}{Z_{ji}} + {\mu _i}} } $。其中hj为关键变量，代表雇工劳动质量，表示农户最大地块1个经营周期内雇佣劳动力的投工质量情况，Zj为控制变量。
为全面测度营林雇工劳动质量问题，本研究构建了雇工年龄比例、雇工性别比例、雇工投工所占比例、受过技术培训的雇工所占比例等具体指标[6]作为关键变量。具体如下。①雇工年龄比例：40岁以下雇工所占比例（h1）、60岁以上雇工所占比例（h2）；②雇工性别比例：男雇工所占比例（h3）；③雇工投工所占比例：总投工中雇工所占比例（h4）；④受过技术培训的雇工所占比例（h5）。
一般研究将影响技术效率的地块特征、农业生产特征、户主特征等外生因素作为控制变量。①地块特征主要包括地块的地理位置（最大地块离家距离）、农户家庭山林总面积、农户家庭林地总块数、最大地块立地质量。地块离家距离越近，越便于林农对林地进行管理，所以，预期最大地块离家距离会对农户营林技术效率产生负向影响。农户家庭山林总面积越大、林地总块数越多意味着农户管理林地的难度也越大，平均到每个地块的管理时间就会越少，因此，预期其会对农户营林技术效率产生负向影响[7]。土地细碎不利于先进机械设备和技术的推广，控制病虫害难度加大，难以实现规模经营[8]，虽然也有研究表明耕地面积与生产率之间的反向关系[9]，但有些研究却表明此种关系并不显著[10]，因此预期其总效应不明确。地块的立地质量对效率的影响是显而易见的，肥沃的土壤相对于贫瘠的土壤更能提高农户的生产效率[11]，因此预期其会对农户营林技术效率会产生正向影响。②农业生产特征包括家庭务农人数、家庭总收入以及农户是否为补贴户。家庭务农人数会直接影响到劳动力要素的投入，因此预期其会对农户营林技术效率产生正向影响。农户家庭总收入的增加会加大农户的林业投资[12]，预期会对农户营林技术效率产生正向影响。农户若为补贴户，林业补贴的增加也会增加农户对林业的资本投入，因此假设其会对农户营林技术效率产生正向影响。③户主特征。包括户主年龄、户主的受教育年限、户主健康状况、户主是否担任过村干部。户主年龄对其技术效率的影响方向取决于该农户是更富有经验还是更守旧[13]；户主受教育年限越长，越能有效利用先进的农业生产技术[14]，因此，假设其会对农户营林技术效率产生正向影响。户主健康状况对农户营林技术效率的影响也是显而易见的：户主健康状况越好，越有利于家庭营林生产劳动和决策，因此假设其会对技术效率产生正向影响。干部身份一方面会带来收入效应，即干部获得先进生产技术和农业生产信息的渠道更多，这会对农户营林技术效率产生正效应；另一方面，干部身份同样存在替代效应，即干部用于家庭经营的时间更少，从事家庭经营的机会成本也较高，这会对农户营林技术效率产生负效应[15]。因此其具体影响尚不可知。具体控制变量如下：Z6表示农户是否为补贴户（0代表否，1代表是）；Z7表示户主是否为村干部（0代表否，1代表是）；Z8为农户家庭务农人数（人）；Z9为户主年龄（岁）；Z10为户主受教育年限（年）；Z11为户主健康状况（1代表好，2代表中，3代表差）；Z12表示农户家庭总收入（元）；Z13为农户家庭山林总面积（hm2）；Z14表示农户经营的山林总块数（块）；Z15表示农户经营山林中最大地块的立地质量（1代表好，2代表中，3代表差）；Z16表示最大地块离家的距离（km）。
3. 结果与分析
3.1 描述性统计分析
由表 2可知：样本农户最大地块整个营林周期内单位面积的平均产出为108.62 m3·hm-2，农户最大地块整个营林周期内单位面积的平均资本投入为8 214.47元·hm-2，单位面积平均劳动力投入为375.23工·hm-2，平均林地投入为2.02 hm2。
表 2 随机前沿生产函数模型变量的描述性统计Table 2. Descriptive statistics of variables in Stochastic Frontier Approach's model统计值变量 最大地块总产出/（m3·hm-2） 最大地块资本投入/（元·hm-2） 最大地块面积/hm2 最大地块劳动力投入/（工·hm-2） 平均值 108.62 8 214.47 2.02 375.23 标准差 94.70 5 187.26 1.14 278.28 技术效率损失模型中（表 3），户主的平均年龄为57.24岁，平均受教育年限为7.20 a，可以看出该地区的劳动力质量较差。88.00%的立地质量为中等及以上，最大地块离家距离平均为1.97 km，表明样本地区的立地质量和交通条件对林业经营相对有利。样本农户家庭户均地块为3.41块，表明样本地区林地细碎化问题并不严重。农户的家庭总收入均值为95 501.74元，说明样本地区当地的经济条件利于林业发展。所有样本农户中仅有27.00%的农户为补贴户，说明国家的林补政策还未真正地惠及该地区。
表 3 技术效率损失模型变量的描述性统计Table 3. Descriptive statistics of variables in the loss of technical efficiency's model变量类型 具体变量 平均值 标准差 最小值 最大值 雇工劳动质量 40岁以下雇工所占比例 0.45 0.24 0.10 1.00 60岁以上雇工所占比例 0.49 0.17 0.01 1.00 男雇工所占比例 0.85 0.16 0.20 1.00 总投工中雇工所占比例 0.72 0.25 0.05 1.00 雇佣的工人中受过技术培训的工人所占比例 0.78 0.42 0.10 1.00 户主特征 户主年龄（岁） 57.24 9.38 27 86 户主教育年限 7.20 3.52 0 16 户主是否为村干部（0代表否，1代表是） 0.33 0.46 0 1 户主健康状况：好 0.84 0.36 0 1 户主健康状况：差 0.12 0.22 0 1 农业生产特征 家庭务农人数（人） 1.18 1.05 0 5 家庭总收入（元） 95 501.74 104 235.30 520 724 652 是否为补贴户（0代表否，1代表是） 0.27 0.44 0 1 地块特征 家庭总地块数 3.41 2.87 0 20 最大地块质量：好 0.54 0.49 0 1 最大地块质量：差 0.12 0.31 0 1 最大地块离家距离（km） 1.97 2.03 0.02 15 山林总面积 3.52 8.26 0.03 96.67 说明：“户主健康状况”参照组为“中”，“最大地块质量”参照组为“中” 为消除因自变量之间多重共线性导致的模型估计结果偏差，在模型估计前对雇工质量各指标进行相关性检验。结果发现（表 4）：雇工质量各指标之间不存在多重共线性问题，各指标可以作为自变量放入模型进行估计。
表 4 雇工质量各指标系数相关矩阵Table 4. Relevance matrix of index coefficients of employee quality40岁以下雇工所占比例 60岁以上雇工所占比例 男雇工所占比例 总投工中雇工所占比例 雇佣的工人中受过技术培训的工人所占比例 40岁以下雇工所占比例 1.00 60岁以上雇工所占比例 0.18 1.00 男雇工所占比例 0.24 0.15 1.00 总投工中雇工所占比例 0.01 0.00 0.33 1.00 雇佣的工人中受过技术培训的工人所占比例 0.24 0.02 0.10 0.23 1.00 3.2 实证结果分析
利用广义似然比（LR）检验可降低对SFA模型的依赖，避免函数形式的误设，从而从设定的待估计模型中筛选出最能拟合样本数据的模型。LR公式可表示为：RL＝-2[lnL（H0）-lnL（H1）] ~χ2（k）。其中：L（H0）和L（H1）分别是零假设H0和备择假设H1下的似然函数值，表示受约束条件的自由度。将LR统计量与临界值进行比较，当LR统计量值大于临界值时拒绝原假设，否则，接受原假设。给出的2个零假设为：（1）规模户和非规模户的前沿面并没有显著的差异，即模型不需要添加是否为规模户的虚拟变量。（2）外生变量对技术效率无任何影响，即模型不需要添加外生变量影响因素。LR验证结果如表 5所示。相对于基准模型，假设1在1%显著性水平上没有被拒绝，而假设2在1%显著性水平上拒绝原假设；说明原假设1对应的模型较好地拟合了样本数据，可作为本研究测度技术效率的主要模型。
表 5 假设检验结果Table 5. Hypothesis test results零假设 LR统计量 自由度 χ2 0.01临界值 结论 H0：不应该设置规模户虚拟变量 0.001 9 20.97 接受 H0：外生变量对技术效率无影响 126.310 14 28.49 拒绝 3.2.1 随机前沿生产函数模型估计结果分析
表 6为随机前沿生产函数模型的估计结果。将表 6的回归系数代入上文生产投入要素产出弹性计算公式中可得到各投入要素的产出弹性。计算得：土地投入要素的产出弹性为2.25，说明样本地区林业生产对土地投入的依赖程度较高，即林业生产中最为稀缺的生产要素是土地，增加土地投入可以大幅度地提高林业产出。资本（-0.09）和劳动力（-0.23）投入要素的产出弹性均为负值，说明目前样本地区林业存在过度投入资本和劳动力的情况，单纯依靠增加林业劳动力和林业资本投入并不会带来林业产出的增加，相反还可能导致林业产出减少。
表 6 随机前沿生产函数模型估计结果Table 6. Estimated results of Stochastic Frontier Approach's model变量 系数 变量 系数 最大地块资本投入 0.589***（0.091） 劳动力投入的平方项 -0.029*（0.016） 最大地块面积（土地投入） 0.746***（0.240） 资本投入×土地投入 0.160**（0.068） 最大地块劳动力投入 0.017（0.125） 土地投入×劳动力投入 0.108*（0.063） 资本投入的平方项 0.051***（0.010） 资本投入×劳动力投入 -0.014（0.035） 土地投入的平方项 -0.410***（0.137） 常数项 -0.368（0.259） 说明：*，**，***分别表示通过10%，5%，1%水平下的显著性检。括号内数值为回归标准误 3.2.2 技术效率损失模型估计结果分析
在245份有效样本农户中，家庭最大地块1个营林周期内有雇佣劳动力的农户有151户，占总体样本的61.63%。总体农户平均技术效率值为0.57，有雇工农户平均技术效率值为0.59，无雇工农户的平均技术效率值为0.76。由表 7可知：如果消除技术效率的损失，总体样本农户的平均技术效率还有43.00%的提升空间。由描述性统计结果可粗略看出无雇工农户的平均技术效率高于有雇工农户的平均技术效率，但雇佣劳动对农户技术效率的具体影响有待进一步计量分析。由样本农户雇工情况对农户营林技术效率损失影响的估计结果（表 8）可知：在控制其他变量不变的情况下，雇工会对农户营林技术效率造成负面影响（P＜0.10）。雇工劳动质量指标中，总投工中雇工所占比例对农户的营林技术效率具有负向影响（P＜0.05）；原因可能是家庭自有劳动力和雇佣劳动力劳动质量存在异质性，雇主对劳动过程的监督很难到位，由此造成总投工中雇工所占比例越高，农户营林技术效率越低。户主年龄对农户的营林技术效率具有正向的影响（P＜0.10）；原因可能是随着户主年龄增大，其营林生产经验越丰富，对家庭营林生产越有利。户主良好的身体状况对农户营林生产技术效率具有正向影响（P＜0.05）；作为家庭最主要的林业劳动力和决策者，户主身体健康程度对林业生产至关重要。家庭总收入对农户营林生产技术效率具有正向影响（P＜0.05）；原因在于农户家庭总收入的增加会减少农户家庭林业生产的资金约束，农户林业投资概率会增大。山林总面积和家庭总地块数都对农户的营林技术效率具有负向影响（P＜0.10）；农户家庭山林总面积越大、家庭总地块数越多，农户管理林地的难度也越大，平均到每个地块的管理时间就会越少，农户无法对林地进行精细化地管理，影响了技术效率的提高。好的地块质量对农户营林生产技术效率具有负向影响（P＜0.10）；这与预期的影响方向相反，可能的原因是：农户会对质量较好的地块相对投入更少的肥料和劳动力等生产要素，因此使立地质量较优的地块产出情况反而不如立地质量较差的地块。
表 7 样本农户营林技术效率总体情况Table 7. Overall situation of technical efficiency of sample farmers in forestry management描述性统计农户类型 平均值 标准差 最小值 最大值 全部农户 0.57 0.20 0.12 0.92 有雇工农户 0.59 0.25 0.06 0.98 无雇工农户 0.76 0.12 0.24 0.92 表 8 雇工情况及雇工劳动质量对农户营林技术效率损失的影响估计结果Table 8. Estimation of the impact of employment and labor quality of employees on technical efficiency of farmers' forestry management变量类型 具体变量 系数 具体变量 系数 雇工情况 是否雇工（0代表否，1代表是） 0.373*（0.212） 40岁以下雇工所占比例 1.139（0.814） 及雇工劳 60岁以上雇工所占比例 -0.474（0.509） 动质量 男雇工所占比例 0.662（0.511） 总投工中雇工所占比例 1.205**（0.538） 雇佣的工人中受过技术培训的工人所占比例 -2.115（1.328） 户主特征 户主年龄（岁） -0.011（0.009） 户主年龄（岁） -0.027*（0.016） 户主教育年限 -0.008（0.022） 户主教育年限 0.052（0.044） 户主是否为村干部（0代表否，1代表是） 0.182（0.160） 户主是否为村干部（0代表否，1代表是） 0.181（0.245） 户主健康状况：好 -0.498**（0.242） 户主健康状况：好 -1.130**（0.489） 户主健康状况：差 -0.180（0.324） 户主健康状况：差 -0.132（0.883） 农业生产 家庭务农人数（人） 0.035（0.078） 家庭务农人数（人） 0.084（0.106） 特征 家庭总收入（元） -0.000**（0.000） 家庭总收入（元） -0.000**（0.000） 是否为补贴户（0代表否，1代表是） 0.333**（0.165） 是否为补贴户（0代表否，1代表是） 0.317（0.259） 地块特征 家庭总地块数 0.035（0.026） 家庭总地块数 0.090*（0.049） 最大地块质量：好 0.221（0.155） 最大地块质量：好 0.640*（0.359） 最大地块质量：差 -0.117（0.241） 最大地块质量：差 0.196（0.460） 最大地块离家距离（km） -0.040（0.037） 最大地块离家距离（km） -0.052（0.061） 山林总面积 -0.005（0.022） 山林总面积 0.042*（0.022） 常数项 1.643***（0.623） 常数项 0.303（1.099） σ2 0.318***（0.070） σ2 0.801***（0.268） γ 0.876***（0.073） γ 0.995***（0.003） 说明：“户主健康状况”参照组为“中”，“最大地块质量”参照组为“中”；*，**，***分别表示通过10%，5%，1%水平下的显著性检验。括号内数值为回归标准误 4. 结论及建议
4.1 结论
本研究发现：样本农户的营林技术效率的平均值为0.57，表明样本农户在当前技术水平下平均56.60%的产出可以通过现有的生产要素组合来获得，样本农户的营林技术效率还有43.40%的提升空间。农户营林生产过程中的雇佣劳动确实会对营林生产造成负面影响，雇工劳动质量不同，对提高农户营林技术效率的影响程度不同；营林生产总投工中雇工所占比例越大，对提高农户营林技术效率的负面影响程度越大。
4.2 建议
建立有效的劳动监督和管理机制。雇佣劳动力在劳动过程中缺乏有效的劳动监督，雇工劳动质量低下，是营林生产技术效率下降的主要原因。因此，农户应根据雇工实际情况建立有效劳动监督机制，在劳动生产可计量的环节尝试使用绩效工资，并根据劳动成果给予一定的激励措施，减少雇工过程中“搭便车”行为的发生，从而提高雇工劳动的质量。在目前林业规模经营日趋普遍的情况下，传统的生产经营和管理方式越来越难以适应，迫切需要建立高效的林业生产管理机制。革新传统林业管理理念，启用具有现代管理才能的人才管理林业经营；在林业生产的各个环节，制定科学合理的管理细则和林业生产流程。
推进适度规模经营，加大林业科技服务投入。解决各林业经营主体营林生产过程中的雇工劳动质量问题的关键是解决农村劳动力不足的问题。因此，推广林业机械化生产、开拓新型经营方式、积极推进林业适度规模经营均能在很大程度上解决上述问题。在地形条件较平缓的地区的林业规模经营户中可以依靠推进农业机械化替代劳动力，解决雇佣劳动所带来的劳动质量问题。同时，在机械替代较为困难的地区，可以尝试开拓林业服务外包、农户之间合作经营和托管经营等新型林业经营方式，促使劳动力要素配置更加专业化，也可以缓解由于雇佣劳动力所带来的劳动质量问题。对规模经营中出现的雇工劳动问题，需要进一步研究以寻找雇工劳动最优的比例，从劳动力层面对农户适度规模经营提出要求。
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图 1 不同竹龄下簕竹竹秆纵向部位的气干密度和全干密度
Figure 1 Air-dry density and total dry densityof longitudinal part of B. blumeana under different bamboo ages
图 2 不同竹龄下簕竹竹秆纵向部位的力学性能
Figure 2 Mechanical properties of longitudinal part of B. blumeana under different bamboo ages
图 3 不同竹龄下簕竹纤维束的拉伸强度
Figure 3 Tensile strength of fiber bundles of B. blumeana under different bamboo ages
图 4 不同竹龄下簕竹纤维束的拉伸模量
Figure 4 Tensile modulus of fiber bundles of B. blumeana under different bamboo ages
图 5 竹秆不同纵向部位下簕竹纤维束的拉伸性能
Figure 5 Tensile properties of fiber bundles of B. blumeana under different longitudinal parts
表 1 不同竹龄簕竹胸径、节高及壁厚
Table 1. Diameter at breast height, node height and wall thickness of B. blumeana of different ages
竹龄/a 胸径/cm 节高/cm 壁厚/mm 1 40.2~70.8 23.6~45.6 4.6~10.0 2 33.9~52.2 20.4~36.5 3.5~7.9 3 36.3~63.7 33.3~41.5 4.8~9.9 4 45.2~70.6 30.9~43.8 4.5~12.7 
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表 2 不同竹龄下簕竹竹秆纵向部位的化学组分
Table 2. Chemical fractions of longitudinal part of B. blumeana under different bamboo ages
竹龄/a 纵向部位 纤维素质
量分数/%半纤维素质
量分数/%木质素质
量分数/%苯醇抽提物
质量分数/%竹龄/a 纵向部位 纤维素质
量分数/%半纤维素质
量分数/%木质素质
量分数/%苯醇抽提物
质量分数/%1 基部 49.0±0.9 13.9±0.2 24.8±0.6 2.1±0.2 3 基部 40.8±1.3 14.6±0.3 29.4±0.9 2.6±0.8 中部 44.4±0.4 13.2±2.3 28.2±2.1 2.0±0.3 中部 38.3±1.0 14.2±1.4 32.2±2.0 2.7±0.0 梢部 44.2±1.6 14.1±0.4 27.4±1.6 3.3±0.6 梢部 36.2±2.4 15.8±1.2 31.4±2.8 2.6±0.3 2 基部 48.6±1.4 12.2±0.6 26.6±1.7 2.0±0.1 4 基部 41.3±0.6 14.3±0.4 29.6±0.4 3.4±0.5 中部 42.2±0.9 13.2±0.3 29.8±0.5 2.9±0.4 中部 38.8±1.6 14.8±0.3 32.0±1.7 2.8±0.1 梢部 39.0±1.1 14.2±1.4 32.4±1.1 2.7±0.1 梢部 34.1±1.8 17.2±0.5 31.6±0.8 2.6±0.1 说明：数值为平均值±标准差。
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表 3 不同竹龄下簕竹竹秆纵向部位的纤维形态
Table 3. Fiber morphology of longitudinal part of B. blumeana under different bamboo ages
竹龄/a 纵向部位 纤维长度/mm 纤维宽度/μm 平均纤维长度/mm 平均纤维宽度/μm 纤维长宽比 1 基部 0.42~5.40 6.50~31.90 1.90±0.91 a 14.14±5.37 a 134 中部 0.46~5.11 7.57~26.63 2.10±1.13 a 13.85±4.49 a 152 梢部 0.59~3.60 6.66~27.81 2.02±0.80 a 15.00±4.47 a 135 2 基部 0.58~5.00 8.65~30.89 2.39±1.13 a 17.45±5.41 ab 137 中部 0.68~4.67 7.59~29.27 2.43±0.77 a 16.57±6.19 b 147 梢部 0.49~5.46 7.89~35.74 2.40±1.07 a 19.48±8.39 a 123 3 基部 0.60~4.63 10.15~28.79 2.20±0.93 a 15.80±4.47 a 139 中部 0.68~4.50 8.56~33.83 2.32±0.85 a 19.90±6.15 a 117 梢部 0.71~5.06 9.19~30.41 2.29±1.02 a 17.02±5.33 b 134 4 基部 0.54~5.99 13.16~38.31 2.74±1.35 a 23.39±7.21 a 117 中部 0.77~5.96 11.78~33.87 3.18±1.20 b 19.58±5.20 b 162 梢部 0.62~5.30 7.29~25.53 2.56±1.10 b 13.64±3.89 c 188 说明：平均纤维长度和宽度为平均值±标准差。不同字母表示相同竹龄不同部位间差异极显著(P＜0.01)。
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