中国棉花全要素生产率的国际比较与收敛性

基于中国、美国、印度三国26个棉区1998—2017年的面板数据,运用非参数估计方法测算中美印三国棉花全要素生产率,采用Dagum基尼系数及其分解方法分析三国棉花全要素生产率的差异及其来源,并对棉花全要素生产率的收敛性进行研究。结果表明:1999—2017年,中国棉花全要素生产率具有明显的波动性,但总体呈负增长态势,落后于美国和印度;中国三大棉区棉花全要素生产率增长有差异,黄河流域棉区增长率最高,但仍为负增长,西北内陆棉区纯技术效率较有优势;中美印三国棉花全要素生产率变动的总体差异呈缩小趋势,但波动特征明显;国家间差异是三国各棉区棉花全要素生产率差异的主要来源;整体上来看,棉花全要素生产率增长率存在α收敛和绝对β收敛,不存在条件β收敛,但各国收敛性不尽相同。     

云南主产茶区晒青毛茶品质成分研究

[目的]摸清云南主产茶区晒青毛茶品质成分分布规律。[方法]以勐海县内9大茶区、县外4大茶区不同季节、不同级别、不同地形的共424个茶样为试验材料,采用感官审评和品质成分分析结合研究晒青毛茶品质成分分布。[结果]研究表明,勐海县内茶感官品质优于县外茶,坝区茶感官品质为最优。从季节方面看,咖啡碱总量、可溶性糖总量、游离氨基酸含量,明前春、明后春明显高于夏茶和秋茶,EGC、儿茶素单体总量却与其相反;黄酮及黄酮苷总量,夏茶>秋茶>明后春茶>明前春茶。从级别方面看,水浸出物、咖啡碱总量、游离氨基酸总量、茶多酚、EGCG,3级>6级>9级;C、EC恰好相反。从地域方面看,黄酮及黄酮苷总量勐海县内茶明显高于县外茶,9级茶总体上呈现出山区>半山区>坝区>县外。[结论]研究可为寻找优质晒青毛茶提供理论依据,从而拼配出口感更佳的产品。     

普洱生茶陈化过程中氨糖比和红外光谱的变化

采用磨碎茶样的理化指标氨糖比与傅里叶红外光谱结合研究不同陈化年份的大益普洱[Camellia assamica(Mast.)Chang]生茶。结果表明,自然环境条件下,普洱生茶中氨基酸含量随陈化时间的延长而变化不明显,可溶性糖含量随陈化时间的延长而逐渐减少,特别是陈化5年的变化差异更为明显;普洱生茶的氨糖比随陈化时间的延长而逐渐增大,陈化4年之内氨糖比变化不明显,陈化5年之后氨糖比变化明显,陈化9年的氨糖比达5.77;不同陈化年份普洱生茶磨碎试样的红外吸收光谱在波数3 409、2 917、2 848、1 635、1 454、1 367、1 238、1 145 cm-1附近均存在强吸收,随着陈化时间的延长,红外吸收峰强度逐渐变弱,峰形由起始的尖锐变得平滑,但红外光谱峰的位置未发生移动,这表明茶叶内主体化合物的含量会随着陈化时间的延长而呈现逐渐减少的趋势,但化学结构不会因陈化时间的改变而发生官能团异构;陈化7年与陈化9年的普洱生茶在波数2 250~950 cm-1范围内的红外吸收峰几乎完全重叠,这表明陈化7年的普洱生茶主体化合物组成及含量已相对稳定;当年生产的普洱生茶(即陈化0年)红外吸收峰的强度最强,陈化1年后红外吸收强度显著减弱,这表明普洱生茶压制成型后,在自然环境、陈化过程中茶叶内主要化合物可能在微生物作用或无氧条件下发生了快速的、复杂的变化。采用磨碎茶样的理化指标氨糖比与傅里叶变换红外光谱相结合,可快速鉴别普洱生茶的陈化年份。     

棉花全要素生产率影响因素的国际比较分析

基于世界三大产棉国(中国、美国、印度)26个棉区1998—2017年的面板数据,采用可行广义最小二乘法(FGLS)对棉花全要素生产率的影响因素进行实证研究。结果表明,就三大产棉国整体而言,生产要素投入水平、农业财政支出对棉花全要素生产率具有抑制效应;技术水平、农作物产值结构对棉花全要素生产率具有显著的促进作用;气温能促进棉花全要素生产率增长,降水量与全要素生产率之间呈倒U型关系。但对中国而言,技术水平、农作物产值结构对棉花全要素生产率的影响并不显著。据此,提出提高棉花生产集约化水平、完善棉花补贴政策、加快机采棉关键技术集成与示范推广等建议。     

推动六安瓜片茶产业高质量发展研究

推动六安瓜片茶产业高质量发展，既是增强六安瓜片茶产业竞争力的必然要求，也是促进大别山区农民致富增收的有效路径。运用SWOT分析法对六安瓜片茶产业自身的优势和劣势，以及面临的机遇与挑战进行系统分析。根据分析结果，提出大力实施生态茶园建设，拓展茶产品深加工空间，加快茶产业人才队伍建设，构建“公共品牌+企业品牌”双驱动模式，加快推进茶文旅融合发展等对策建议。     

数字金融对经济包容性增长的影响——基于安徽省16市的实证分析

基于中国数字普惠金融指数描述安徽省数字金融发展现状及时空特征，并实证考察安徽数字金融发展的包容性增长效应。结果表明：长三角地区中，安徽省数字金融发展相对滞后，但发展势头良好；2011—2019年，安徽省包容性TFP年均增长1.93%，技术进步是安徽省经济包容性增长的主要来源；数字金融显著促进了安徽经济的包容性增长，这一促进效应不仅受到数字金融自身发展水平的影响，还存在人力资本的调节影响。为进一步加快安徽包容性增长，实现共同富裕，建议加快推动数字安徽建设、加强目标人群数字金融素质、注重防范数字金融创新风险。