楊國濤，閆姝雅，葛志軍

（1.寧夏大學 經(jīng)濟管理學院，寧夏 銀川750021；2.寧夏大學 農(nóng)學院，寧夏 銀川750021）

近年來，在關(guān)于中國農(nóng)戶收入不平等原因的大量研究成果中，主要考察的是政治資本、物質(zhì)資本和人力資本在收入決定要素中的效應(yīng)。其中在政治資本方面，黨員、干部等政治因素對農(nóng)戶收入有正的效應(yīng)［1］。在物質(zhì)資本方面，受家庭聯(lián)產(chǎn)承包責任制的農(nóng)村土地制度的影響，土地細碎化是影響農(nóng)戶收入差距的一個原因［2］。另外，大量的文獻通過的中國農(nóng)村農(nóng)戶收入不平等的分析發(fā)現(xiàn)，教育作為最主要的人力資本變量對于收入差距具有重要的影響［3］。盡管海內(nèi)外學者從不同角度和不同立場出發(fā)，對中國居民收入?yún)^(qū)域間差異做過許多研究，但是，對中國區(qū)域農(nóng)村內(nèi)部居民收入分配差距進行深入研究的文獻較少。

本文使用現(xiàn)有各省區(qū)統(tǒng)計資料公布的農(nóng)村居民住戶收入分組資料，利用不等分組的基尼系數(shù)估算公式重新對1995年以來我國31個省區(qū)農(nóng)村內(nèi)部的收入差距狀況做出評估，分析地區(qū)分布狀況，把握中國區(qū)域內(nèi)部農(nóng)村居民收入差距的動態(tài)演化趨勢，并對影響這一狀況和演進的決定因素進行評估，試圖為從宏觀角度理解中國農(nóng)村內(nèi)部收入差距的規(guī)律提供依據(jù)。

一、數(shù)據(jù)來源與基尼系數(shù)的估計

中國各省區(qū)除了少數(shù)省份統(tǒng)計資料公開發(fā)布了農(nóng)村和城鎮(zhèn)分列的基尼系數(shù)外，其他省區(qū)沒有公布過這一統(tǒng)計指標?，F(xiàn)有研究對中國農(nóng)村和城鎮(zhèn)，抑或總體基尼系數(shù)的估計均是采用全國整體的統(tǒng)計資料公布的分組數(shù)據(jù)，或者采用抽樣調(diào)查的形式得到部分地區(qū)農(nóng)戶和城鎮(zhèn)居民的資料進行估計。抽樣資料的一個顯而易見的好處在于這些均是以戶為單位的微觀數(shù)據(jù)，能夠反映樣本所在年份真實的收入及分配狀況，也能夠反映影響這一狀況的內(nèi)外部因素。但是這些資料存在的問題在于：第一，調(diào)查的樣本均不能涵蓋中國大陸省、市、自治區(qū)，有的只是對部分省區(qū)的反映，無法完整地反映地區(qū)農(nóng)村內(nèi)部收入差距的現(xiàn)實；第二，樣本的時間范圍也較小，有的只包含非連續(xù)年份的幾個年度的數(shù)據(jù)；第三，由于抽樣的非連續(xù)性及樣本的狹窄，使用這些資料的研究結(jié)果就不具有可比性和可驗證性。而使用全國整體的分組資料估計的收入分配狀況，雖然能反映全國連續(xù)時間的城鎮(zhèn)和農(nóng)村的收入分配狀況，但卻不能反映地區(qū)內(nèi)部情況，而且顯然使用統(tǒng)計資料的分組數(shù)據(jù)要比直接使用城鎮(zhèn)住戶和農(nóng)村住戶調(diào)查的原始資料得到的收入差距指標要小，即低估了收入差距的嚴重性程度。錢敏澤根據(jù)《中國統(tǒng)計年鑒》城鎮(zhèn)居民和農(nóng)村居民收入數(shù)據(jù)的特點，利用等分組基尼系數(shù)公式推算出我國1982—2001年三種基尼系數(shù)。但在基尼系數(shù)的估計過程中，作者誤將戶分布比重認為是人口分布比重，這樣計算出的基尼系數(shù)顯然是有誤的。

為了全面地把握全國各省區(qū)農(nóng)村內(nèi)部收入差距的狀況，特收集了1996—2010年全國31個省區(qū)的統(tǒng)計資料，主要來源于各省區(qū)相應(yīng)年份的統(tǒng)計年鑒“人民生活”部分農(nóng)村住戶的分組資料，同時為了和城鎮(zhèn)收入分配狀況作對比，對城鎮(zhèn)相應(yīng)的資料也作了收集。目前我國各省區(qū)統(tǒng)計年鑒均以五等分法對城鎮(zhèn)住戶收入等級做了分組（或分為7個或9個等級），但農(nóng)村住戶的分組比較混亂，直轄市的農(nóng)村住戶收入資料同城鎮(zhèn)住戶一樣也是五等分組形式，其他省份則是以五等分或不等分組的形式提供，如安徽從100元以下組到5 000元以上組共分為20個不等分組，而年鑒亦提供了每一收入組占調(diào)查總戶數(shù)的比重，同時提供了每組的戶均常住人口和平均每人家庭純收入。因此，我們可以根據(jù)上述兩個信息把調(diào)查戶資料轉(zhuǎn)換為人均資料，即實現(xiàn)了由計算戶均收入差距到計算人均收入差距的轉(zhuǎn)變。此外，我們盡可能地利用了更多的分組資料對農(nóng)村和城鎮(zhèn)分組收入數(shù)據(jù)進行組的擴展，如城鎮(zhèn)的五等分組，我們盡可能地擴展成7個或9個不等分組；在其他輔助資料存在的情況下，農(nóng)村資料也盡可能多地擴充了組數(shù)。這樣處理的目的是保證更少地低估收入分配的差距。

二、省區(qū)農(nóng)村內(nèi)部基尼系數(shù)的分布與演化：基于Kernel密度的分析

（一）城鄉(xiāng)基尼系數(shù)的總體分析

圖1、圖2展示了本文估計的1995—2009年農(nóng)村基尼系數(shù)及總體基尼系數(shù)。兩幅圖展示了以下基本的規(guī)律：第一，城鄉(xiāng)合并的總體基尼系數(shù)2009年平均達到0.44，多數(shù)省份均已突破0.4，僅有5個省區(qū)（北京、天津、吉林、上海和新疆）小于0.4，但也都接近0.4；第二，農(nóng)村內(nèi)部收入的差距程度明顯超過城鎮(zhèn)內(nèi)部的不平等程度，年均相差0.03以上，但有隨時間逐步趨同的特點；第三，以東中西部的平均值來分析，農(nóng)村內(nèi)部的收入差距西部顯然要大于東部，東部大于中部；城鄉(xiāng)合并的基尼系數(shù)仍然呈現(xiàn)出西部＞中部＞東部的規(guī)律。

圖3展示了三類基尼系數(shù)的變異系數(shù)演變的路徑。三條變異系數(shù)的值均有逐步減小的勢頭，特別是更低的農(nóng)村的變異系數(shù)值，說明收入分配的不平等狀況有在增長中逐步趨同的態(tài)勢。這一發(fā)現(xiàn)表明了中國地區(qū)農(nóng)村不平等的發(fā)展有在更高的水平上接近的危險傾向，意味著全國的地區(qū)收入分配狀況均呈現(xiàn)同步惡化的狀態(tài)，前期較為發(fā)散的收入分配特點面臨著“集中抬高”的不利趨勢。如果沒有實質(zhì)的收入分配干預措施，那么將面臨著全國收入分配將越來越向富人集中的尷尬現(xiàn)實。

（二）地區(qū)農(nóng)村基尼系數(shù)的分布演化

為了更為清晰地展示整個研究期間中國地區(qū)農(nóng)村內(nèi)部收入差距的演化及地區(qū)分布差異，我們引入Kernel密度圖和非參數(shù)回歸技巧對此進行分析。

圖4為31省（市、自治區(qū)）的農(nóng)村居民基尼系數(shù)密度函數(shù)的估計。由該圖可知，1995—2009年之間，農(nóng)村居民基尼系數(shù)密度函數(shù)的中心依次由左向右不斷移動，并且峰值由小增大，同時基尼系數(shù)變化區(qū)間由大到小。

1995年農(nóng)村居民基尼系數(shù)密度分布具有明顯的正態(tài)分布特征，基尼系數(shù)變化的區(qū)間較大。2000年與1995年相比，呈現(xiàn)一定的雙峰分布，峰值稍有降低，密度分布函數(shù)中心向右移動，這意味著2000年的分布更加發(fā)散，平均基尼系數(shù)沒有明顯的上升中趨同的態(tài)勢。但是2000—2009年則呈現(xiàn)不同的特征，主要表現(xiàn)為，密度函數(shù)的中心持續(xù)向右移動，并且峰值均由小變大，變化區(qū)間由寬變窄，表明地區(qū)整體基尼系數(shù)在不斷增大的同時，更加集中或趨同，意味著全國各地農(nóng)村居民基尼系數(shù)具有在更大數(shù)值上的收斂性，也和上述變異系數(shù)的結(jié)論相一致。

三、省區(qū)農(nóng)村內(nèi)部基尼系數(shù)與收入水平的協(xié)調(diào)性分析

既能夠快速地發(fā)展經(jīng)濟，又能夠使人民均享發(fā)展帶來的利益，這是人類夢寐以求的目標。但是放眼世界各國的實際情況，能夠解決好這兩個問題的國家或地區(qū)為數(shù)寥寥。就中國地區(qū)而言，農(nóng)村的發(fā)展效率是否同收入分配的公平相一致？多年來這一關(guān)系又是如何演化發(fā)展的？本文以平均收入水平為參照，把不同省區(qū)劃分為高收入?yún)^(qū)和低收入?yún)^(qū)，這樣更能體現(xiàn)不同地區(qū)的經(jīng)濟發(fā)展階段，在此基礎(chǔ)上把收入水平和收入分配的公平程度結(jié)合起來，考察各地區(qū)的農(nóng)村居民收入水平及分配的公平程度；同時利用時間序列考察各地區(qū)收入水平和分配的公平程度動態(tài)變化特征。

本文以1995年、2000年、2005年和2009年四個代表性年份為例，分析31個省區(qū)中國農(nóng)村內(nèi)部收入的公平性與收入的關(guān)系。為了統(tǒng)一比較標準，我們對各年的農(nóng)村人均純收入以相對收入的形式表示，或處理成標準化收入的形式，即首先以各省區(qū)農(nóng)村居民人均純收入與同時期31個省區(qū)平均人均純收入的比值表示相對收入水平來衡量各省區(qū)農(nóng)村居民收入水平的高低，大于1即認為該省為高收入?yún)^(qū)，否則為低收入?yún)^(qū)；基尼系數(shù)作為衡量農(nóng)村居民收入分配不公平程度的大小，其值越大自然不公平程度越大，但在某一年并沒有一個較為恰當?shù)呐袛鄻藴收J為高于某值即為不公平，我們這里以當年基尼系數(shù)的平均值作為分配公平與否的臨界值，高于此值即認為收入分配相對不公平，反之，認為分配相對較公平。這樣，就在平面坐標系中得到一個4個區(qū)域的圖示，即A區(qū)（低收入相對公平區(qū)）、B區(qū)（低收入不公平區(qū)）、C區(qū)（高收入不公平區(qū)）、D區(qū)（高收入公平區(qū)）。顯然，D區(qū)是公平與效率兼顧的地區(qū)，是發(fā)展與分配處理較好的地區(qū)，也是其他省區(qū)學習的標桿省區(qū)。

表1 代表性年份中國地區(qū)農(nóng)村公平與效率的協(xié)調(diào)性

圖5和圖6描繪了1995年與2009年31個省區(qū)在4個區(qū)的分布。從中我們發(fā)現(xiàn)，吉林、安徽、江西、河南、湖北、湖南、重慶和寧夏等8個省區(qū)一直保持在A區(qū)，說明其農(nóng)村收入水平一直低于全國平均水平，基尼系數(shù)也一直低于平均水平，即列為低收入公平區(qū)，這些省區(qū)大多屬于中部省份。廣西、云南、西藏、陜西、甘肅和新疆等6個省份4個代表年份均保持于B區(qū)，屬于低收入不公平區(qū)，顯然均是西部6省區(qū)。保持在C區(qū)不變的省區(qū)沒有出現(xiàn)，即高收入不公平區(qū)的省份沒有固定的參照對象，東部省份大多屬于高收入?yún)^(qū)，往往在C區(qū)和D區(qū)間徘徊。只有山東省一直保持在D區(qū)，說明該地區(qū)較成功地處理了農(nóng)村內(nèi)部收入的增長與分配間的關(guān)系。此外，北京和上海大多數(shù)年份均保持了農(nóng)村居民收入增長與分配公平間的協(xié)調(diào)。其他省區(qū)均處于動態(tài)演化過程中。

此外，內(nèi)蒙古、海南兩省區(qū)從初期的低收入公平型的A區(qū)逐漸惡化成低收入不公平型的B區(qū)，青海省的情況基本類似，表明三省區(qū)均從低收入下向分配更不公平的方式演化。河北省處于C區(qū)和B區(qū)的邊緣，大部分年份處于低收入不公平的B區(qū)。四川和貴州兩省2005年之前則一直處于低收入和分配公平的A區(qū)，2009年則演變成分配不公平的B區(qū)，分配有在低收入水平下惡化的勢頭。

在高收入省區(qū)中，浙江省已經(jīng)從高收入不公平的C區(qū)逐步演變?yōu)楦呤杖牍降腄區(qū)，較成功地處理了公平與效率間的關(guān)系。但是福建和廣東則由標桿省份淪為高收入分配不公平的C區(qū)。而黑龍江則經(jīng)歷了標桿區(qū)到C區(qū)到低收入不公平區(qū)的惡化發(fā)展態(tài)勢。

整體來說，與占總量不足1/3的高收入省份相比，低收入省份常年占2/3以上，因此，大部分中西部省份均集中在A區(qū)或B區(qū)，即低收入收入分配公平或不公平的兩個區(qū)間，從時間的演化上，位于低收入且分配公平的A區(qū)的省區(qū)有減少的趨勢，從1995年的13個省份降至2009年的9個省份，但同時C區(qū)和D區(qū)的數(shù)目并沒有增加，說明有些省區(qū)已經(jīng)從A區(qū)轉(zhuǎn)換至低收入且分配不公平的B區(qū)，可以發(fā)現(xiàn)B區(qū)的省份數(shù)從1995年的8個增加到2009年的13個，這一信號表明中西部低收入的農(nóng)村居民進入了一個在低收入水平下收入分配狀況惡化的發(fā)展趨勢，這顯然與庫茲涅茨“倒U”型曲線假說不相符合。另一方面，以東部省份農(nóng)村為代表的高收入地區(qū)的標桿省份D區(qū)，多年來并沒有呈現(xiàn)明顯的改善趨勢。同樣以區(qū)間的數(shù)目衡量，D區(qū)的省份數(shù)目幾乎沒有改變，反倒從1995年的6個下降至2009年的5個省區(qū)。說明全國地區(qū)農(nóng)村收入與分配間的關(guān)系，多數(shù)省份均沒能成功地處理好公平與效率的重大關(guān)系，反倒造成在更高的收入水平上收入分配更加惡化的發(fā)展趨勢。如果沒有外部的政策干預，這一趨勢將會持續(xù)下去，這給正在開展的新農(nóng)村建設(shè)以及“和諧鄉(xiāng)村”建設(shè)帶來不可預知的后果。

四、省區(qū)農(nóng)村內(nèi)部收入差距的決定因素：面板數(shù)據(jù)的檢驗

（一）回歸方程設(shè)定

函數(shù)所包含的變量有：因變量是指反映地區(qū)農(nóng)村內(nèi)部不平等的基尼系數(shù)和自變量。自變量如下：資本：人均資本存量，以農(nóng)村家庭人均機械總動力表示（k）；土地規(guī)模：人均播種面積（land）；人口及勞動力：戶均人口數(shù)量（pp）和勞動力負擔系數(shù)（lb）；工資收入：家庭勞動力中工資收入所占比重（ratio）；教育：農(nóng)村家庭勞動力平均受教育年限（edu）；收入：根據(jù)庫茲涅茨假說，收入是內(nèi)生決定收入差距的因素，為了反映此假說，使用農(nóng)戶人均純收入y（1995年不變價格處理）及其平方和3次方項。建立如下決定農(nóng)村分配差距的因素方程：

上述數(shù)據(jù)均來自各年《中國統(tǒng)計年鑒》，各省區(qū)統(tǒng)計年鑒以及《中國農(nóng)村統(tǒng)計年鑒》，少部分來自國研網(wǎng)數(shù)據(jù)庫和中經(jīng)網(wǎng)數(shù)據(jù)庫等較為知名的數(shù)據(jù)提供商。其中人均資本以各地人均機械總動力表示，用各省區(qū)機械總動力除以鄉(xiāng)村人口得到。人均播種面積也以同樣辦法處理。家庭特征變量人口與勞動力負擔以各省區(qū)年鑒中公布的農(nóng)村居民家庭情況的抽樣調(diào)查平均得到；農(nóng)村居民工資性收入占純收入的比重也來自此處。教育水平以農(nóng)村勞動力平均受教育年限表示。主要來自于《中國人口與就業(yè)年鑒》和《中國農(nóng)村統(tǒng)計年鑒》，并以小學為6年，初中為9年，高中為12年，大專及以上為15年加權(quán)平均計算。此外，人均純收入以各地區(qū)1995年不變價格的農(nóng)村居民CPI折算成不變價格，其中由于上海、北京、天津三直轄市沒有公布相應(yīng)的農(nóng)村居民消費價格指數(shù)，使用了三市的整體CPI來消漲。

在存在著省區(qū)個體隨機趨勢的情況下，無論是面板數(shù)據(jù)的固定效應(yīng)還是隨機效應(yīng)的估計量都不能滿足一致性的要求。面板數(shù)據(jù)與時間序列和截面回歸相比雖然增大了樣本容量，但已經(jīng)證明其仍然可能存在傳統(tǒng)線性回歸的一些有偏的估計問題，如面板線性模型的誤差結(jié)構(gòu)也可能存在異方差性和自相關(guān)性等時間序列和截面數(shù)據(jù)模型存在的各種問題。通常采用差分形式的回歸可以部分地消除時間隨機趨勢和省份個體效應(yīng)，從而能夠糾正存在的序列相關(guān)和異方差，因此對（1）式一階差分后得：

上述方程的構(gòu)造存在的另一個問題是人均收入變量的內(nèi)生性問題，因此，普通的最小二乘估計量是有偏的?？梢圆捎米兞康臏笏阶鳛楣ぞ咦兞窟M行糾正，我們使用廣義矩估計方法（GMM）能夠得到一致和有效性的估計量。不僅使用了自變量的滯后二階水平，也使用了自變量的一階滯后差分項作為動態(tài)GMM估計的工具變量，能夠得到GMM估計的一致和有效性估計量。

（二）回歸結(jié)果解釋

表2報告了不同模型設(shè)定的估計結(jié)果。在靜態(tài)的估計中，固定效應(yīng)的F檢驗量和隨機效應(yīng)的BPLM檢驗均在1%的顯著性水平下拒絕方程適合混合最小二乘的原假設(shè)，面板模型更適合估計此效應(yīng)。Hausman檢驗結(jié)果證明在靜態(tài)的估計條件下，固定效應(yīng)是更好的選擇。但根據(jù)前文證明，固定效應(yīng)估計量是有偏的，此外模型存在著內(nèi)生性的問題。在采用一階差分處理并使用了自變量的滯后二階水平和一階滯后差分項作為動態(tài)GMM估計的工具變量。經(jīng)過處理的動態(tài)差分GMM估計結(jié)果顯示，方程不再存在一階和二階自相關(guān)問題，同時Sargan檢驗表明模型估計所使用的工具變量是有效的和恰當?shù)?，在糾正自相關(guān)的同時也較好地處理了模型的內(nèi)生性問題。

表2 地區(qū)農(nóng)村內(nèi)部收入差距的決定因素回歸結(jié)果

動態(tài)差分的GMM估計結(jié)果顯示，反映動態(tài)性的基尼系數(shù)的一階差分滯后項統(tǒng)計顯著，說明采用動態(tài)模型估計優(yōu)于靜態(tài)方程結(jié)果。反映庫茲涅茨倒U型曲線的人均純收入及平方和三級項均在靜態(tài)估計下不顯著，但在動態(tài)估計條件下，除水平項不顯著外，平方項和立方項均統(tǒng)計顯著，但從收入系數(shù)的符號上可以判斷并不符合庫茲涅茨倒U型曲線的走勢，反倒是一個開口向上的U型曲線右半端的趨勢，即處在隨著收入水平增高收入分配趨向惡化的發(fā)展態(tài)勢。

在決定因素中，教育的作用較為明顯，它的提高有助于緩解收入分配惡化的趨勢；家庭固定資本的提高和增長也對農(nóng)村收入差距有抑制作用；在其他家庭特征中，家庭人口規(guī)模和勞動力負擔也顯著地影響著農(nóng)村住戶的收入水平的增長，并導致收入差距擴大化；家庭土地規(guī)模的擴大與基尼系數(shù)同步上升，這可能緣于由于家庭耕作土地與非農(nóng)工作的機會選擇問題，土地越多，就只能放棄非農(nóng)收入的工作機會，由于農(nóng)業(yè)的弱質(zhì)性，決定著農(nóng)戶收入差距的走向。此外，另一個解釋變量非農(nóng)收入的比重顯著為負的系數(shù)也確實證明了非農(nóng)收入在地區(qū)農(nóng)戶收入中的決定性作用。

由于被解釋變量范圍為［0，1］的基尼系數(shù)，無法做更為深入的解釋，為了更好地比較各因素的貢獻大小，我們對回歸結(jié)果做邊際彈性處理（見表3），顯見，農(nóng)戶的受教育程度是各決定因素中貢獻最大的因素，每提高1%的教育年限將緩解14.67%的基尼系數(shù)，說明在當前農(nóng)村收入中農(nóng)民的知識和受培訓的程度是決定農(nóng)戶未來收入提高的關(guān)鍵因素，對政府而言，緩解農(nóng)村內(nèi)部收入的差距關(guān)鍵是提高農(nóng)民的教育和再教育的能力，具有一定的長期效應(yīng)。其次是家庭播種面積是導致基尼系數(shù)增長的第二重要變量，播種面積規(guī)模的大小反映了各地區(qū)農(nóng)民對于糧食和農(nóng)業(yè)種植的重視和強調(diào)程度，通常越是在糧食主產(chǎn)大區(qū)，政府經(jīng)常從行政管理的角度強調(diào)糧食生產(chǎn)，是因為種植糧食的收益較低甚至收益為負。結(jié)果，僅僅因為一個農(nóng)戶種糧，另一個農(nóng)戶種植經(jīng)濟作物或非農(nóng)活動，兩個農(nóng)戶的收入就會不同，因此，播種面積指標也間接地反映了各地區(qū)農(nóng)村的種植結(jié)構(gòu)問題，并在一定程度上影響了該區(qū)的農(nóng)戶收入，拉大了地區(qū)農(nóng)民收入差距。

表3 各變量對基尼系數(shù)的彈性

第三和第四重要的影響因素分別是勞動負擔和家庭人口規(guī)模。這兩個變量往往交織在一起，家庭規(guī)模越大，導致勞動力負擔就越重，越不利于農(nóng)戶人均收入水平的提高，這在按收入等級分組中可以明確地找到答案。其中，勞動力負擔每增加1%相應(yīng)地基尼系數(shù)會上升9.75%；家庭人口每上升1%導致基尼系數(shù)上升3.42%。

排在最后兩位的是人均資本和非農(nóng)收入比重。這兩個變量無一例外地都對緩解基尼系數(shù)起次要作用。家庭農(nóng)業(yè)資本每上升1%，會緩解1.13%的基尼系數(shù)，說明農(nóng)業(yè)資本一方面提高了農(nóng)戶的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)能力和抗自然風險的能力，另一方面也能給農(nóng)戶帶來收入的增長，并能有效地改善低收入農(nóng)戶由于勞動力短缺或疾病等原因?qū)е碌霓r(nóng)業(yè)收入下降。非農(nóng)收入已經(jīng)被證明在促進農(nóng)戶家庭收入中的重要作用。同樣對于低收入戶，非農(nóng)收入的提高將有助于緩解收入差距擴大的趨勢，這說明許多貧困地區(qū)或家庭的居民外出非農(nóng)就業(yè)收入是他們擺脫貧困循環(huán)的重要途徑。

五、結(jié)論與政策含義

（一）結(jié)論

本文主要從宏觀角度度量了中國1995—2009年31個省區(qū)農(nóng)村居民的收入差距狀況，使用統(tǒng)計方法分析了中國農(nóng)村基尼系數(shù)的地區(qū)分布狀況和時序演化態(tài)勢，并與城鎮(zhèn)居民的收入分配狀況作了對比，試圖更全面地剖析中國農(nóng)村居民內(nèi)部收入差距的發(fā)展規(guī)律。最后使用動態(tài)差分的GMM估計方法實證檢驗了各種因素對地區(qū)農(nóng)村收入差距的影響。本文的結(jié)論如下：

第一，20世紀90年代中期以來，不論是農(nóng)村還是城鎮(zhèn)居民內(nèi)部收入差距都呈現(xiàn)快速增長的態(tài)勢，并且農(nóng)村內(nèi)部的不平等程度要高于城鎮(zhèn)內(nèi)部的收入差距。西部地區(qū)的不均等程度要明顯大于東部，東部要大于中部，這與城鎮(zhèn)和整體的規(guī)律有所不同。

第二，根據(jù)Kernel分布的規(guī)律顯示，1995—2009年間，農(nóng)村居民基尼系數(shù)密度函數(shù)的中心依次由左向右不斷移動，并且峰值由小增大，同時基尼系數(shù)變化區(qū)間由大到小。表明地區(qū)農(nóng)村基尼系數(shù)在不斷增大的同時，更加集中或趨同，意味著全國各地農(nóng)村居民基尼系數(shù)具有在更大數(shù)值上的收斂性。

第三，農(nóng)村居民收入與基尼系數(shù)的協(xié)調(diào)性分析表明，大部分中西部省份均集中在A或B區(qū)，即低收入分配公平或不公平的兩個區(qū)間，從時間的演化上，位于低收入且分配公平的A區(qū)的省區(qū)有減少的趨勢，但同時C區(qū)和D區(qū)的數(shù)目并沒有增加，說明有些省區(qū)已經(jīng)從A區(qū)轉(zhuǎn)換至低收入且分配不公平的B區(qū)，這一信號表明中西部低收入的農(nóng)村居民進入了一個在低收入水平下收入分配狀況惡化的發(fā)展趨勢。另一方面，以東部省份農(nóng)村為代表的高收入地區(qū)的標桿省份D區(qū)，多年來并沒有呈現(xiàn)明顯的改善趨勢。說明全國地區(qū)農(nóng)村收入與分配間的關(guān)系，多數(shù)省份均沒能成功地處理好公平與效率的重大關(guān)系，反倒造成在更高的收入水平上收入分配更加惡化的發(fā)展趨勢。

第四，在分析了農(nóng)村居民收入差距的決定因素后，本文使用了動態(tài)一階差分的GMM估計方法對回歸方程作了估計，檢驗結(jié)果顯示，模型更加適合動態(tài)方程，自回歸檢驗和Sargan檢驗都表明模型不存在序列相關(guān)問題且選用的工具變量是合適的。在決定因素中，教育是排在第一位的決定因素，其次是人均播種面積，它們分別起著緩解和惡化的作用。家庭人口規(guī)模和勞動力負擔是分列第三和第四的起推動作用的因素，人均資本和非農(nóng)收入是次要的起緩解收入分配惡化的因素。

（二）政策含義

第一，農(nóng)村居民的收入分配惡化的趨勢如果沒有政策的干預，可能不會由于收入的增長而自動趨于消除。因此，簡單地認可庫茲涅茨倒U型假說，并用此假說來指導或制定中國地區(qū)農(nóng)村收入分配政策會帶來政策的誤判，并可能帶來嚴重的社會或政治問題。

第二，中國大部分省區(qū)均沒有處理好農(nóng)村居民收入增長與分配的關(guān)系，或公平與效率的關(guān)系。大部分中西部省區(qū)面臨著相對較低的收入以及更加惡化的分配狀況，而東部大部分農(nóng)村面臨著高收入基礎(chǔ)上的分配惡化趨勢。因此，努力破除至今依然存在的對城鄉(xiāng)勞動力流動的限制，完善土地等要素市場的市場化改革，強化財政再分配功能，是阻止農(nóng)村收入分配惡化態(tài)勢蔓延的主要途徑。

第三，保證教育、醫(yī)療等基本公共服務(wù)在地區(qū)和城鄉(xiāng)間的均等分配是阻止農(nóng)村收入分配惡化的首要措施，持續(xù)投資于跨區(qū)域的農(nóng)村基礎(chǔ)設(shè)施，建立農(nóng)業(yè)糧食生產(chǎn)的補償機制，以及建立起有效的農(nóng)村社會安全網(wǎng)，是抑制農(nóng)村居民分配惡化的最終渠道。

由于本文僅從宏觀地區(qū)角度研究地區(qū)農(nóng)村收入分配的狀況和演化，并對其因素作出大致研究，并不能更為詳細地分解各因素對不平等程度的貢獻大小，這有待于微觀的農(nóng)戶數(shù)據(jù)做進一步的驗證。此外，由于對于農(nóng)村住戶基尼系數(shù)的估計僅使用了統(tǒng)計年鑒的分組數(shù)據(jù)，可能低估了地區(qū)農(nóng)村內(nèi)部的收入差距，但在缺乏更為可得的數(shù)據(jù)的情況下，本研究的結(jié)果仍有相當重要的發(fā)現(xiàn)和作用。

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