陳 忠 文， 祁 春 節(jié)，趙 玉

（1、3.華中農(nóng)業(yè)大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，湖北 武漢 430070；2.井岡山大學(xué)商學(xué)院，江西 吉安 343009；4.東華理工大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院，江西 撫州344000）

一、引言

《中國農(nóng)村扶貧開發(fā)綱要（2001~2010年）》實(shí)施10年以來，我國扶貧開發(fā)工作取得了輝煌的成就。統(tǒng)計(jì)資料顯示，全國農(nóng)村貧困人口由2000年的9422萬下降至2010年的2688萬，貧困發(fā)生率從10.2%下降到了2.8%。但是，農(nóng)村貧困人口分布仍然不均衡，除了呈現(xiàn)出區(qū)域分布差異（貧困人口主要集中在中西部地區(qū)）之外，還呈現(xiàn)出地勢分布差異。山地省份①、[1]農(nóng)村人口占全國農(nóng)村人口的比例一直維持在53%左右，但從山地省份農(nóng)村貧困人口占全國農(nóng)村貧困人口的比例來看，2001年該比例為69.4%，2008年該比例上升到了80.2%。②可見，農(nóng)村貧困人口大部分聚集在山地省份，且有進(jìn)一步向山地聚集的趨勢。我國農(nóng)村的貧困在很大程度上就是山地的貧困。農(nóng)村貧困的山地聚集現(xiàn)象說明，在國民經(jīng)濟(jì)高速增長的同時(shí)，經(jīng)濟(jì)發(fā)展的區(qū)域差距、地勢差距也在不斷擴(kuò)大。農(nóng)村貧困的山地聚集給山地貧困農(nóng)村脫貧致富增加了難度。

農(nóng)村貧困問題一直是學(xué)者們關(guān)注的研究領(lǐng)域，積累了非常豐富的研究成果。

在貧困測度方面，已有研究形成了較為完備的測度體系。衡量貧困人口比例的貧困率發(fā)生率與源于貧困缺口的貧困差距率指數(shù)可以從廣度和深度上測度貧困，是兩個(gè)比較重要的官方貧困測度指數(shù)。[2]諸多學(xué)者使用官方貧困指數(shù)對我國不同地區(qū)的貧困現(xiàn)象進(jìn)行了測度。[3]、[4]印度經(jīng)濟(jì)學(xué)家阿瑪?shù)賮啞ど_立了可以在總貧困意義上比較準(zhǔn)確地描述貧困程度的森（Sen）指數(shù)。[5]朱玲從可行能力的不同方面（如營養(yǎng)、疾病、信息獲取等）測度了中國農(nóng)村貧困。[6]杜鳳蓮、孫婧芳使用FGT指數(shù)測算了不同地區(qū)的貧困發(fā)生率及貧困變動(dòng)狀況。[7]上述貧困測度指標(biāo)各有千秋，但這些指標(biāo)都未能很好地描述貧困在某一區(qū)域的聚集程度。在對不同地區(qū)的貧困程度進(jìn)行比較時(shí)，貧困發(fā)生率是最為簡單易懂的指標(biāo)，但孤立的貧困發(fā)生率并不能反映某地區(qū)的貧困聚集程度。本文試圖通過開發(fā)“貧困聚集度”這一指標(biāo)衡量貧困在某一區(qū)域的聚集程度。

在貧困的成因方面，國內(nèi)學(xué)者從經(jīng)濟(jì)、制度、社會、自然等多個(gè)視角進(jìn)行了有益的探索。黃祖輝、劉西川、程恩江從外部經(jīng)濟(jì)關(guān)系處于不利地位、市場經(jīng)濟(jì)發(fā)展緩慢、資本形成在供給和需求兩個(gè)方面的惡性循環(huán)、信貸參與程度低等經(jīng)濟(jì)視角，[8]李秀娟從社會排斥、制度等政治視角，[9]萬廣華、張茵等從人口素質(zhì)低、人力資本不足、權(quán)利不平等、社會保障缺乏、疾病等社會視角，[10]韓林芝、鄧強(qiáng)等從自然資源匱乏、自然災(zāi)害等自然視角，分別對我國農(nóng)村貧困的成因進(jìn)行了解讀。[11]

上述有關(guān)貧困形成的眾多理論從不同側(cè)面解釋了貧困的成因，為解釋貧困聚集提供了很好的理論借鑒和啟示。但是，一方面，上述理論的共同局限在于僅僅從某個(gè)單一方面解釋了貧困形成的原因，而忽略了多種因素對貧困形成過程的綜合效應(yīng)，經(jīng)濟(jì)、制度、社會、自然等多個(gè)因素都會通過影響農(nóng)民參與市場交易的經(jīng)濟(jì)行為來影響農(nóng)民收入；另一方面，上述理論也不能很好地解釋中國農(nóng)村貧困為什么在山地形成聚集這一現(xiàn)象。

衡量農(nóng)民參與市場交易的經(jīng)濟(jì)行為績效的重要指標(biāo)就是交易效率。袁軍寶、金沙從交易效率的角度解釋了區(qū)域經(jīng)濟(jì)差距，[12]趙紅軍、尹伯成將交易效率引入工業(yè)化、城市化的一般均衡模型，推導(dǎo)出了交易效率與工業(yè)化和城市化的關(guān)系。[13]本文試圖借鑒這種方法，構(gòu)建測度農(nóng)村經(jīng)濟(jì)交易效率的指標(biāo)體系，建立反映山地農(nóng)村交易效率與農(nóng)村貧困關(guān)系的理論模型，以交易效率作為綜合指標(biāo)考慮經(jīng)濟(jì)、制度、社會、自然等多個(gè)因素對農(nóng)村經(jīng)濟(jì)的綜合作用，探索交易效率與農(nóng)村貧困聚集之間的關(guān)系。

本文其余部分安排如下：第二部分是理論分析框架；第三部分是數(shù)據(jù)來源及變量介紹；第四部分是實(shí)證分析；第五部分是結(jié)論與政策含義；第六部分是研究展望。

二、理論分析框架

1.貧困聚集度

農(nóng)村貧困人口在某一區(qū)域聚集已經(jīng)是不爭的事實(shí)?！吨袊r(nóng)村貧困監(jiān)測報(bào)告2008》在描述貧困人口分布時(shí)稱，“分地勢來看，2007年全國農(nóng)村貧困人口中，山區(qū)占53.9%”?！?3.9%”這樣孤立的貧困發(fā)生率并不能準(zhǔn)確衡量貧困是否在某區(qū)域形成聚集，只有綜合比較某區(qū)域貧困人口占全國貧困人口的比例以及該區(qū)域總?cè)丝谡既珖側(cè)丝诘谋壤?，才能?zhǔn)確判斷貧困是否在該區(qū)域有聚集趨勢。本文以“貧困聚集度”這一指標(biāo)來衡量貧困在某個(gè)區(qū)域的聚集程度。

（1）貧困聚集度（Agglomeration of Poverty）的定義。貧困聚集度衡量貧困人口在某區(qū)域的聚集程度，用該區(qū)域貧困人口占全國貧困人口比例與該區(qū)域總?cè)丝谡既珖側(cè)丝诒壤谋戎祦肀硎尽?/p>

（2）貧困聚集度計(jì)算公式的推導(dǎo)。設(shè)某區(qū)域i的貧困聚集度為 APi，則由定義可知，APi=RPi/RTi。其中，RPi是 i區(qū)域貧困人口占全國貧困人口的比例，RTi是i區(qū)域總?cè)丝谡既珖側(cè)丝诘谋壤?。將RPi=MPi/MPt和RTi=MTi/MTt代入前式，整理得：APi=（MPi/MTi）/（MPt/MTt）。其中，MPi、MPt分別為i區(qū)域和全國的貧困人口，MTi、MTt分別為i區(qū)域和全國的總?cè)丝?。而Hi=MPi/MTi、Ht=MPt/MTt分別為i區(qū)域和全國的貧困發(fā)生率。所以，某區(qū)域i的貧困聚集度公式變形為APi=Hi/Ht。

（3）貧困聚集度的經(jīng)濟(jì)學(xué)含義。從APi=Hi/Ht可以看出，貧困聚集度APi是i區(qū)域和全國貧困發(fā)生率的比值，分三種情況：

第一種情況：0

第二種情況：APi=1，i區(qū)域貧困人口聚集程度與全國平均水平持平；

第三種情況：APi>1，i區(qū)域貧困人口聚集程度大于全國平均水平，貧困人口在i區(qū)域形成了聚集。這個(gè)比值越大，說明貧困人口在i區(qū)域的聚集程度越高。

2.交易效率、分工與農(nóng)村貧困聚集

（1）交易效率提高、分工演進(jìn)與農(nóng)民收入增加。亞當(dāng)·斯密在《國富論》一書中，闡述了分工與經(jīng)濟(jì)增長之間的關(guān)系，認(rèn)為分工是提高勞動(dòng)生產(chǎn)力、促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長的源泉。[14]楊小凱繼承并發(fā)展了斯密的分工思想，從微觀上提出了一般均衡模型，將交易成本與勞動(dòng)分工動(dòng)態(tài)結(jié)合起來解釋經(jīng)濟(jì)增長。楊小凱認(rèn)為，人均真實(shí)收入的增加是分工演進(jìn)的結(jié)果之一，[15]并進(jìn)一步提出了“交易效率決定分工水平”的觀點(diǎn)，“如果交易效率極低，則因?qū)酉翟黾右约斑M(jìn)一步的橫向和縱向分工所得的收益會不夠補(bǔ)償交易費(fèi)用。在這種情況下，每個(gè)人都會選擇自給自足，即自給所有的中間產(chǎn)品和消費(fèi)品。”“如果交易效率足夠高時(shí)，經(jīng)濟(jì)能實(shí)現(xiàn)完全分工的均衡狀態(tài)。”“在交易效率從足夠低向足夠高過渡的過程中，分工逐漸發(fā)生演進(jìn)，人們就會選擇專業(yè)化和勞動(dòng)分工，均衡狀態(tài)的分工水平和人均真實(shí)收入都會隨著交易效率的提高而提高?！盵16]

在農(nóng)村居民家庭人均收入結(jié)構(gòu)中，主體部分為工資性收入和家庭經(jīng)營收入。[17]以工資性收入及家庭經(jīng)營收入兩項(xiàng)近似替代農(nóng)村居民家庭人均收入。假設(shè)農(nóng)村經(jīng)濟(jì)過程中家庭經(jīng)營的商品及農(nóng)村居民提供的勞務(wù)具有以下供給和需求函數(shù)形式：

其中，Q為家庭經(jīng)營商品或農(nóng)村居民勞務(wù)輸出的需求量或供給量，PB和PS分別表示家庭經(jīng)營商品或農(nóng)村居民提供勞務(wù)的購買價(jià)格與銷售價(jià)格。由于交易成本的存在，家庭經(jīng)營商品及勞務(wù)的銷售價(jià)格會低于這些商品及勞務(wù)的購買價(jià)格，購買價(jià)格與銷售價(jià)格之間存在的差額即為交易成本。[18]由于交易效率與交易成本之間存在反向關(guān)系，[19]所以農(nóng)村交易效率k可以用交易成本的倒數(shù)表示：

當(dāng)農(nóng)村農(nóng)產(chǎn)品市場或勞務(wù)要素市場均衡時(shí)，有：

由上述公式可以得出兩個(gè)結(jié)論：第一，農(nóng)村經(jīng)濟(jì)的均衡產(chǎn)量Q（含家庭經(jīng)營商品和農(nóng)村居民勞務(wù)服務(wù)）隨著農(nóng)村經(jīng)濟(jì)交易效率的改進(jìn)而增加。第二，當(dāng)農(nóng)村經(jīng)濟(jì)交易效率小于常數(shù)值時(shí)，農(nóng)村市場均衡交易行為將消失，家庭經(jīng)營商品及勞務(wù)輸出的交易數(shù)量為零。交易效率提高時(shí)，農(nóng)村居民就會在獲取專業(yè)化經(jīng)濟(jì)好處的激勵(lì)下進(jìn)一步提高分工水平，促進(jìn)生產(chǎn)效率不斷提高、供給水平不斷增加、市場范圍和規(guī)模不斷擴(kuò)大，農(nóng)村居民也會因此而獲得更高的真實(shí)收入。

（2）交易效率差距、非對稱分工演進(jìn)與地區(qū)間農(nóng)村貧困聚集。楊小凱和賴斯（Yang and Rice）從交易效率角度證明了城鄉(xiāng)差距的產(chǎn)生：隨著交易效率的提高，經(jīng)濟(jì)在從均衡的低水平分工向均衡的高水平分工演進(jìn)過程中，會出現(xiàn)一個(gè)非對稱的分工轉(zhuǎn)型階段。城市居民高交易效率產(chǎn)生的高專業(yè)化水平，會產(chǎn)生一個(gè)比低專業(yè)化水平的農(nóng)村居民更高的人均真實(shí)收入。[20]

交易效率不僅可以解釋城鄉(xiāng)收入差距，也可以解釋發(fā)生在地區(qū)間的農(nóng)村居民收入差距及農(nóng)村貧困聚集。

地區(qū)間農(nóng)村交易效率差距是地區(qū)間農(nóng)村人均真實(shí)收入差距發(fā)展和變化的主要決定因素。地區(qū)間農(nóng)村交易效率的差距會產(chǎn)生一個(gè)非對稱的分工演進(jìn)過程，使得地區(qū)間農(nóng)村區(qū)域處于不同的分工演進(jìn)階段，從而產(chǎn)生分工的區(qū)域差異和農(nóng)村居民收入的區(qū)域差異。交易效率高的農(nóng)村，其分工演進(jìn)所處的階段相對也更高，能實(shí)現(xiàn)充分的交換與分工，其專業(yè)化與生產(chǎn)力水平、人均商業(yè)化程度與商業(yè)化收入都要高于交易效率低的農(nóng)村地區(qū)，從而產(chǎn)生一個(gè)比低專業(yè)化水平的農(nóng)村居民更高的人均真實(shí)收入。而交易效率低的農(nóng)村，其經(jīng)驗(yàn)、工具和生產(chǎn)力的低下將使得該區(qū)域農(nóng)民進(jìn)行橫向和縱向分工所得的收益不足以補(bǔ)償交易費(fèi)用。區(qū)域之間、農(nóng)戶之間以及農(nóng)戶家庭戶內(nèi)的分工都比較有限，分工演進(jìn)處于初級階段，只能選擇自給自足或近似自給自足的生產(chǎn)結(jié)構(gòu)和經(jīng)濟(jì)模式，陷入“貧困陷阱”，也因此在該區(qū)域農(nóng)村形成貧困聚集現(xiàn)象。

三、分析變量和數(shù)據(jù)來源

被解釋變量為農(nóng)村貧困聚集，具體用農(nóng)村貧困聚集度（AP）表示，數(shù)據(jù)由《新中國六十年統(tǒng)計(jì)資料匯編》整理得到。解釋變量為農(nóng)村交易效率，本文中的農(nóng)村交易效率（RTE）通過交易效率測算體系綜合測算得到。本文借鑒樊綱、王小魯，祁春節(jié)、趙玉等學(xué)者有關(guān)交易效率測算的方法，將農(nóng)村交易效率分為農(nóng)村交易效率硬件和軟件兩大部分，[21]、[22]交易效率硬件包括自然與地理?xiàng)l件、通信與信息化、交通與基礎(chǔ)設(shè)施三個(gè)層面，交易效率軟件包括政府與制度、市場化、教育與人力資本、金融與信貸四個(gè)層面，每一層面的交易效率又由具體指標(biāo)來體現(xiàn)，具體見表1。

四、實(shí)證分析

1.信度分析

由于農(nóng)村交易效率所涉及指標(biāo)較多，指標(biāo)所代表的內(nèi)容比較廣泛，因此要進(jìn)行信度分析，判斷這些指標(biāo)是否具有內(nèi)部一致性，能否作為農(nóng)村交易效率指標(biāo)的變量。

表1 農(nóng)村交易效率的不同層面、衡量指標(biāo)及數(shù)據(jù)來源

信度分析常用的指標(biāo)是克隆巴赫系數(shù)（即Cronbach Alpha系數(shù)，以下簡稱α系數(shù)）。α系數(shù)在0.80以上信度可以接受，在0.90以上則信度甚佳，低于0.70則應(yīng)該放棄。我們將代表農(nóng)村交易效率的22個(gè)指標(biāo)全部納入分析，所得α系數(shù)僅為0.712（低于0.80），說明初次選擇的指標(biāo)內(nèi)部結(jié)構(gòu)比較混亂，經(jīng)過多次調(diào)整，當(dāng)所選10個(gè)指標(biāo)組合如表2所示時(shí)，α系數(shù)為0.929，說明表2所選指標(biāo)具有高度的內(nèi)部一致性，能夠代表農(nóng)村交易效率。

2.因子分析

將上面篩選出的10項(xiàng)農(nóng)村交易效率指標(biāo)進(jìn)行KMO抽樣適當(dāng)性參數(shù)檢驗(yàn)和巴特利特（Bartlett）球形檢驗(yàn)。KMO值為0.853，遠(yuǎn)高于0.5的檢驗(yàn)標(biāo)準(zhǔn)，巴特利特球形檢驗(yàn)也達(dá)到了1%的顯著水平，說明拒絕單位相關(guān)的原假設(shè)，即樣本相關(guān)系數(shù)矩陣與單位矩陣差異顯著。代表農(nóng)村交易效率的10個(gè)變量內(nèi)部有較多共同因素存在，適合進(jìn)行因子分析。

我們使用主成分分析方法對因子載荷進(jìn)行參數(shù)估計(jì)。從總方差的變異解釋可以知道，只有前面兩個(gè)因子的特征值大于1（因子1為6.522，因子2為1.108），而從第三個(gè)因子開始特征值均小于1。從方差貢獻(xiàn)來看，前面兩個(gè)因子對代表農(nóng)村交易效率的10個(gè)指標(biāo)的貢獻(xiàn)率達(dá)到76.295%，能夠提取10個(gè)農(nóng)村交易效率指標(biāo)的大部分信息，可以作為主因子。

由于初始主因子對各變量的解釋能力較弱，需要對因子進(jìn)行正交旋轉(zhuǎn)變換，以簡化對因子的解釋。從正交旋轉(zhuǎn)后的兩個(gè)主因子對10個(gè)原始指標(biāo)的解釋度可以看到，調(diào)整后的主因子f1對x4、x3、x17、x5具有較強(qiáng)的解釋力，這些指標(biāo)的信息分別被提取了70%~86.9%，主因子f1可以反映自然與地理、基礎(chǔ)設(shè)施等硬條件的交易效率；主因子f2主要對x18、x20、x12、x8具有較強(qiáng)的解釋力，這些指標(biāo)的信息分別被提取了72%~91%，主因子f2可以反映通信與信息、教育與人力資本、政府與制度、交易環(huán)境等軟條件的交易效率。

表3中主因子得分系數(shù)矩陣的硬條件因子f1和軟條件因子f2的值顯示了農(nóng)村交易效率各原始指標(biāo)與兩個(gè)主因子f1、f2之間的關(guān)系。表達(dá)式為：

將標(biāo)準(zhǔn)化之后的各地區(qū)交易效率變量代入上式，可以得到各地區(qū)表示硬條件和軟條件的交易效率變量f1和f2。

根據(jù)兩個(gè)主因子的初始特征值，可以知道農(nóng)村交易效率的綜合得分為：

k=0.8548f1+0.1452f2

把代表硬條件和軟條件交易效率的變量代入農(nóng)村綜合交易效率的計(jì)算公式，可以求得各地區(qū)農(nóng)村交易效率的綜合得分（具體見表4）。從農(nóng)村綜合交易效率來看，山地省份的農(nóng)村綜合交易效率總體上都處于不利狀況。排在后17位的省份中有16個(gè)都是山地省份。在17個(gè)全部山地省份中，只有山西省的農(nóng)村綜合交易效率排名稍微靠前（第11位）。農(nóng)村綜合交易效率排在前5位的是山東、北京、吉林、遼寧、江蘇五個(gè)省份。

3.模型設(shè)定

分析農(nóng)村綜合交易效率對農(nóng)村貧困聚集的影響，較為理想的模型是面板數(shù)據(jù)模型。但由于貧困人口數(shù)據(jù)及農(nóng)村交易效率數(shù)據(jù)來源的局限性，無法獲得面板數(shù)據(jù)，所以本文擬采用2006年農(nóng)村交易效率和農(nóng)村貧困聚集的省級截面數(shù)據(jù)來建立回歸模型。從省際間農(nóng)村貧困聚集度與農(nóng)村綜合交易效率的散點(diǎn)圖，可以大致判斷出二者之間存在線性相關(guān)關(guān)系。故建立一元線性回歸模型如下：

表2 經(jīng)過調(diào)整選擇的農(nóng)村交易效率各變量信度分析結(jié)果

表3 主因子得分系數(shù)矩陣

表4 各省（市、區(qū)）農(nóng)村交易效率主因子f1、主因子f2、綜合交易效率及綜合交易效率排名

APi、RTEi分別表示第 i個(gè)?。ㄊ?、區(qū)）的農(nóng)村貧困聚集度與農(nóng)村綜合交易效率，β0、β1為回歸系數(shù)，μi為殘差。

4.回歸結(jié)果與檢驗(yàn)

根據(jù)《新中國六十年統(tǒng)計(jì)資料匯編》提供的各?。ㄊ?、區(qū)）農(nóng)村貧困相關(guān)數(shù)據(jù)，由APi=Hi/Ht計(jì)算得到省際間農(nóng)村貧困聚集度數(shù)據(jù)。運(yùn)用SPSS19.0統(tǒng)計(jì)軟件得出回歸結(jié)果。

本估計(jì)的回歸方程為：

AP=1.124-1.111RTE

從回歸估計(jì)結(jié)果看，本模型擬合程度較好?？蓻Q系數(shù)R2為0.893，表明該模型在整體上擬合得較好。F值為207.598，相應(yīng)參數(shù)的t值分別為168.256和-14.408，且相伴概率都為0.0000，通過了變量顯著性檢驗(yàn)。解釋變量農(nóng)村綜合交易效率對被解釋變量農(nóng)村貧困聚集度影響顯著。農(nóng)村綜合交易效率與農(nóng)村貧困聚集度之間呈顯著負(fù)相關(guān)關(guān)系。農(nóng)村綜合交易效率每降低一個(gè)單位，農(nóng)村貧困聚集度將上升1.111個(gè)單位，驗(yàn)證了地區(qū)間農(nóng)村交易效率影響農(nóng)村貧困聚集形成的理論假設(shè)。

另外，如果將省際間農(nóng)村貧困聚集度由低到高排列，后17位中除海南、安徽兩個(gè)省之外，其余15個(gè)省都是山地省份。17個(gè)全部山地省份中只有福建、湖北兩省排位稍微靠前（分別為第9位和第15位），與前面的農(nóng)村綜合交易效率進(jìn)行對比，可以發(fā)現(xiàn)農(nóng)村綜合交易效率取值低的山地省份和農(nóng)村貧困聚集程度高的山地省份高度重合。

五、結(jié)論及政策含義

本文使用來自31個(gè)省份的截面數(shù)據(jù)，對我國農(nóng)村綜合交易效率與農(nóng)村貧困聚集的關(guān)系進(jìn)行了實(shí)證分析。研究結(jié)果表明：（1）農(nóng)村綜合交易效率省際間存在較大差距，山地省份農(nóng)村綜合交易效率明顯比非山地省份要低；在對農(nóng)村綜合交易效率的積累效果上，交易效率硬條件比軟條件的作用更強(qiáng)。（2）農(nóng)村貧困人口的地域分布存在較大差距，農(nóng)村貧困呈現(xiàn)出向山地省份聚集的趨勢。（3）通過回歸估計(jì)發(fā)現(xiàn)，農(nóng)村綜合交易效率對農(nóng)村貧困聚集有顯著影響。

根據(jù)以上結(jié)論，本文提出了以下幾點(diǎn)政策建議：（1）關(guān)注農(nóng)村貧困人口山地聚集現(xiàn)象，集中政策力量加快山地農(nóng)村發(fā)展，改善農(nóng)村貧困聚集狀態(tài)，縮小農(nóng)村內(nèi)部收入差距。（2）加大力量改善山地農(nóng)村交易效率，特別應(yīng)該從硬件方面改善山地農(nóng)村的交通、通信等基礎(chǔ)設(shè)施條件，加大山地農(nóng)村固定投資份額。（3）對于遠(yuǎn)離鄉(xiāng)鎮(zhèn)經(jīng)濟(jì)中心、生存條件惡劣的扶貧開發(fā)工作重點(diǎn)村，可以加大扶貧移民搬遷力度。（4）在增加教育投入、指導(dǎo)剩余勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移、減少政府對農(nóng)村經(jīng)濟(jì)的干涉等方面，加大力度改善山地農(nóng)村交易效率軟件。

＊本文系國家社科基金項(xiàng)目“農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格波動(dòng)、傳導(dǎo)與調(diào)控實(shí)證分析研究”（項(xiàng)目編號：11CJY063）、教育部博士點(diǎn)基金項(xiàng)目“中國農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格傳導(dǎo)及其收益分配機(jī)制研究”（項(xiàng)目編號：2011014611 0008）、江西省社科規(guī)劃項(xiàng)目“資源環(huán)境約束下的中部區(qū)域經(jīng)濟(jì)可持續(xù)發(fā)展研究”（項(xiàng)目編號：07YJ208）、江西省社科規(guī)劃項(xiàng)目“農(nóng)村勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移對江西省貧困山區(qū)農(nóng)村經(jīng)濟(jì)的長效影響研究”（項(xiàng)目編號：10YJ95）的階段性研究成果。

注釋：

①廣義山地包括低山、中山、高山、高原和丘陵；狹義山地專指高山、中山、低山，不包括丘陵和高原。本文的山地指廣義的山地，山地省份則指山地面積占國土面積比重以及山地人口占總?cè)丝诒戎鼐?7%（2/3）以上的省份。根據(jù)這兩項(xiàng)指標(biāo)確定的山地省份包括貴州、云南、四川、重慶、福建、廣西、陜西、山西、湖南、江西、甘肅、西藏、青海、湖北、新疆、寧夏、內(nèi)蒙古共17個(gè)?。ㄗ灾螀^(qū)、直轄市）。

②農(nóng)村貧困人口數(shù)據(jù)來源于國家統(tǒng)計(jì)局農(nóng)村社會經(jīng)濟(jì)調(diào)查司，由于政策原因，到目前為止，農(nóng)村社會經(jīng)濟(jì)調(diào)查司只公布了2008年以前的省際農(nóng)村貧困人口數(shù)據(jù)，2009年、2010年的相關(guān)數(shù)據(jù)尚未公布，且通過各種途徑咨詢均未得到。

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