西北地区农民收入差异的时空演变及影响因素——以陕甘宁县域为例

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西北地区农民收入差异的时空演变及影响因素

——以陕甘宁县域为例

李晓越，李同昇，龙冬平，苗园园

（西北大学城市与环境学院，陕西西安710000）

摘要：采用数理统计和地统计方法对陕、甘、宁三省区2002-2011年间县域农民人均收入区域差

异和极化程度进行测度，并对农民收入冷热点演变态势进行探讨。研究表明：陕甘宁县域农民收入绝对差异呈加快扩大趋势，相对差异阶段性波动降低而极化程度阶段性波动上升；整体地域分异特征呈现出北高南低、西高东低的趋势；县域农民收入呈空间正相关，收入水平相似的地区在空间上集聚；农民收入的空间格局在10a间发生了显著变化：农民收入的高值热点区和次热区空间格局呈现出向陕西拓展扩大的趋势，并由此带来次冷区空间格局向西移动，冷点区空间格局总体变化不大，略有西进。最后从自然地理环境、历史发展基础、经济地理区位、社会经济结构、区域发展政策因素对农民收入差异的影响进行分析。

关键

词：西北地区；农民收入；时空演变；影响因素

文献标识码：A

文章编号：1000-6060（2014）03-0620-10（620～629）

中图分类号：F323.89

农民收入的区域差异问题，一直以来都是学术界研究的重点之一。农民收入在农区经济和社会发展中扮演十分重要的角色。农民收入的县域差异，不仅反映了县域之间农村经济社会发展水平、速度以及方式的不同，更重要的是县域之间的收入差异是研究县域其他差异的一个主要出发点。国外专门研究农村居民收入区域差异的文献较少，但在收入分配、农村制度、人口流动、城乡差异和区域差异等方面将农村问题纳入其中进行分析，其相关理论和方法有很好的借鉴意义。VEECKG对我国江苏4个农业区167个农户样本数据分析发现，不同区域农民收入来源存在明显的差异，苏州等大城市附近的农户收入主要来源于非农收入，而较偏远地区的农户收入主要还是来自于传统的农业［1］。Gustafsson&Li通过分解对数变异系数的均值（themeanlogarithmicdeviation）和泰尔（Theil）指数，得到地区内部和地区之间差异对农村居民收入总体差异的贡献分别为1/5和4/5的结论［2］。BRIGGEMAN

BC对政府农业补贴与农户收入之间的关系进行实证研究发现，政府补贴与农户收入差距变化显著相关，其作用机制是政府通过增加补贴可以显著地提高农场收入，政府补贴降低了农户离开农场劳动的可能性、减少了非农收入［3］。KHANAR指出我国农民收入地区间差距不断扩大，收入差距扩大是改革与发展诸多因素交织作用的结果［4］；SICULART等认为增加非农就业有利于减少农村贫困缩小收入差距［5-6］。国内学者从不同视角探讨地区间农民收入区域差异的演变及构成，研究成果主要集中在两个方面：（1）采用基尼系数、泰尔系数等指标定量测度区域农民收入差异状况及其变化趋势，并进行收入不平等性的空间分解与结构分解。如刘纯彬、刘慧、陈冲和祝伟等从收入来源结构的视角采用基尼系数对省际间农民收入区域差异及变化进行因子结构分解，探讨了不同收入来源对区域差异及变化的贡献，认为工资性收入是省际农民收入不平等的主要原因［7-10］；（2）阐释农民收入地域差异的影响

收稿日期：2013-09-07；修订日期：2014-10-11

基金项目：国家自然科学基金项目（41271131）作者简介：李晓越（1990-），女，内蒙古阿拉善人，硕士研究生，主要研究方向为农村经济与农区发展.Email：nwu-lixiaoyue@http://wendang.chazidian.com通讯作者：李同昇（1960-），男，陕西岐山人，教授，博导，主要研究方向为经济地理学.Email：leetang@http://wendang.chazidian.com

因素与形成机制，并将其归纳为结构因素、政策因素、要素因素与外部环境因素等［11-13］。

从研究的空间尺度来看，已有研究较多关注农民收入的宏观差异，对县域微观单元的研究较少，且大多以东部沿海地区为研究对象，对西北传统农区县域农民收入差异关注相对薄弱。从研究方法来看，已有研究多运用统计学方法、公理法、社会安全函数及模型法对地区间农民收入的地域差异和结构差异进行分析，鲜有综合运用数理统计和地统计方法对农民收入差异的时空格局及其演变态势进行分析。因此，本文以陕、甘、宁传统农区为研究对象，以县域为分析单元，综合采用数理统计和地统计分析方法从时空维度对农民收入水平的区域差异及演变格局进行量化分析，并在此基础上对其影响因素进行初步探讨。陕、甘、宁三省区农户收入差异及其影响因素的实证研究，对于优化调整农业发展战略，提高农民收入和保障国家粮食安全具有一定的借鉴意义，也可以为地区制定更具针对性的城乡统筹策略以及新农村建设策略提供依据。

1研究区域、数据与研究方法

1.1研究区域

陕、甘、宁三省区是我国西北内陆传统农区。2011年底，三省区农村人口共4423×104人，占总人口的63.7%；第一产业生产总值2084×108元，占地区生产总值的10.6%，农业和农村发展对省域经济的影响高于全国平均水平。受自然环境、区位条件、交通条件以及经济发展水平等因素制约，区域内各县市农民人均纯收入的空间差异很大。近年来，三省区农民收入在不断增长的同时，其农民收入县域差异问题也日益突出，直接影响到社会经济持续快速和协调发展。1.2数据来源

本研究以2011年陕西省、甘肃省和宁夏回族自治区县域行政区划为标准，对其相关年份的数据进行归并，共165个县域单元（包括县级市，不包括市辖区）。数据资料来源于2003-2012年《陕西经济年鉴》、《甘肃统计年鉴》、《宁夏统计年鉴》及陕西省部分地市统计年鉴，选取农民人均纯收入作为分析

指标。1.3研究方法1.3.1

数理统计分析方法（1）基尼系数。基尼系

数由意大利经济学家基尼于1922年提出，是用于刻画收入分配差异程度的指标，介于0～1之间，值为0表示分配完全平均，值为1表明分配极不平衡。通过对样本排序使y1≤y2≤……≤yn，根据协方差法可把基尼系数表示为［14］：

G=[

2/(n2

×μy)]

×∑n

i×yi=1

i-(n+1)/n，（1）

式中：

G为基尼系数，n是区域数量，yi为i区域农民人均纯收入，μy为各县域单元农民人均纯收入的平均，

i为人均纯收入从小到大排序的序号。（2）沃尔夫森“极化指数”。沃尔夫森“极化指数”是沃尔夫森利用基尼系数推导出的一个衡量区域经济总体极化程度的指数，公式为［15］：

W=2(U*-U1)/M

，（2）

式中：W为沃尔夫森指数，值越大表明区域极化趋势越强；

U*为修正了的县域单位人均纯收入，U*=县域平均农民纯收入×（1-基尼系数）；U1为农民人均纯收入最少的1/2县域的平均值；

M为农民人均纯收入的中位数。1.3.2

探索性空间数据分析（ESDA）ESDA包括

全局自相关分析和局部自相关分析两部分。全局自相关是对属性在整个区域空间分布特征的描述，用于判断整个研究区域某一要素或现象在空间是否有集聚特性存在；局部自相关是衡量每个空间要素或属性在局部的相关性质，用于反映在整个大区域中，一个局部小区域单元上的某种地理现象或某一属性值与相邻局部小区域单元上同一现象或属性值的相关程度［16-21］。本文引入全局Moran’sI统计量和Getis-OrdG*i指数来测度全局的和局域的空间关联特征［22-23］，前者用于探测整个研究区的空间关联结构模式，后者用于识别不同空间位置上的高值簇与低值簇，即热点区（hotspots）与冷点区（coldspots）的空间分布。

（1）全局Moran’sI统计量。用来描述空间对象属性值在整个区域的空间分布状态，并有效检测由于空间相关性引起的空间差异［24］。其计算式为：

622

ˉ)ˉ)(X-X∑∑(X-X

i=1j=1

i

j

n

n

干旱区地理

Z(Gi*)=Gi*-E(Gi*)/VAR(Gi*)

37卷

I=

()

，（6）

S∑∑Wij

2

i=1j=1

，（3）

式中：E(Gi*)和VAR(Gi*)分别为Gi*(d)的数学期望和方差。本文中，在给定显著性水平，若Z(Gi*)显著为正，则表明县域i周围的值相对较高（高于均值），属农民人均纯收入高值集聚的热点区；反之，若Z(Gi*)显著为负，则表明县域i周围的值相对较低（低于均值），属农民人均纯收入低值集聚的冷点区。

Xi、式中：I为Moran指数，n为样本数，Xj为区域的

属性值，本文中为农民人均纯收入，S2为各区域农

-民人均纯收入的方差，X为各区域农民人均纯收Wij为空间权重矩阵表示区域i与j的入的平均数，

邻接关系，本文采用空间距离标准来度量。全局Moran’sI指数检验的标准化统计量为：

Z(I)=(I-E(I))/VAR(I)

2县域农民收入差异时序演变

（4）

2.1农民收入发展概况

陕、甘、宁三省区县域农民收入保持持续增长趋势，并呈现出绝对差异逐渐扩大而相对差异整体缩小的特征（表1）。从平均值、最大值、最小值、极差、极商、标准差等描述性统计量可以看出：（1）陕甘宁三省区10a来农民收入得到逐年稳步增长，农民人均纯收入的平均值由1615元增至5244元，增加了3倍多。（2）县域经济单元间农民收入的绝对差异逐年扩大，且近几年呈加快扩大的态势。2002年地区农民人均收入最高的阿克塞县为4697元，最低的宕昌县为726元，极差3971元；2011年神木县农民人均收入跃居首位达10798元，最低的东乡县为2062元，极差8736元，标准差也由2002年的742元增至2011年的1894元。（3）县域农民收入的相对差异整体缩小，表现在极商由6.470降至5.238，变异系数由0.459降至0.361，期间伴随有阶段性波动态势。

，

式中：E(I)和VAR(I)分别是数学期望和方差。根据Z值可以判断I是否满足某一指定显著性水平以及存在正的还是负的空间相关性。本文中，在给定显著性水平，若Moran’sI显著为正，则表示农民人均纯收入水平较高（或较低）的县域在空间上显著集聚；反之，若Moran’sI显著为负，则表明县域与其周边地区的收入水平具有显著的空间差异。

（2）Getis-OrdG指数。用来判断局部地区是否存在统计显著的高值和低值，其计算式为

G(d)=∑Wij(d)Xj/∑Xj

*

i

*i

［25-26］

：

nn

，（5）

j=1j=1

d为距离，Wij为空间权重矩阵表示区域i与j式中：

的邻接关系，本文采用空间距离标准来度量，Xj是区域的属性值，即农民人均纯收入。为便于解释和比较，对Gi*(d)进行标准化处理得：

表12002-2011年陕甘宁农民收入水平时序演变

Tab.1

年份2002200320042005200620072008200920102011

平均值1615172919072061226625803111365343255244

最大值46974866516854885818628871587962891910798

Evolutionofruralresidents’percapitanetincomefrom2002to2011

最小值726798902993108311861296151118142062

极差3971406842664495473551025862645171058736

标准差74278083487393810461129127115231894

极商6.4706.0985.7295.5275.3725.3025.5235.2694.9185.238

变异系数0.4590.4510.4370.4230.4140.4050.3630.3480.3520.361

基尼系数0.2240.2210.2120.2050.2050.2080.1940.1910.1970.205

沃尔夫森指数

0.1700.1650.1580.1530.1570.1710.1620.1660.1750.181

注：数据来源于《陕西经济年鉴》、《甘肃发展年鉴》、《宁夏统计年鉴》（2003-2012）整理计算

3期

李晓越等：西北地区农民收入差异的时空演变及影响因素——以陕甘宁县域为例

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2.2农民收入差异的时序演变

为更准确的揭示陕、甘、宁三省区县域农民收入区域差异与极化程度的时序演变，引入基尼系数和沃尔夫森“极化指数”对各年份县域农民收入进行计算（图1）。（1）2002-2011年10a间农民收入的基尼系数由0.224降至0.205，表明县域农民收入的相对差异呈总体缩小趋势。期间有较为明显的波动变化：2002-2006年基尼系数明显下降，表明这一阶段农民收入相对差异在持续缩小；2007年小幅度上升，但2008，2009年继续下降达到10a最小值0.191；之后2010、2011年回升至0.205，说明这两年中农民收入相对差异略有扩大。（2）沃尔夫森指数由0.170增至0.181，表明县域农民收入的极化程度呈总体上升趋势。其变化趋势呈现出与基尼系数相似的态势：2002-2005年为持续下降阶段，表明在此阶段农民收入的极化程度在逐步降低，2006-2007年有较大幅度的回升，极化程度有所上升；2008-2011年，沃尔夫森指数短暂下降后持续上升，最终保持在0.181左右。以上变化均与中央政策与地方经济政策响应能力有关，即自2000年以来，中央开始实施“西部大开发”政策，并通过减免农业税，加大财政转移等措施，从而形成了农民收入相对差异和极化程度最初4a连续（2002-2005年）的逐步降低，而后因各县域经济发展水平差异的存在，由此形成各地对经济政策的响应能力不同，一些经济条件好的县域对经济政策的响应能力强，获得的利益多，经济率先得到发展，因而拉大了农民收入的差距，出现了2007年后农民收入相对差异和

极化程度的提升。

图1农民收入的基尼系数与沃尔夫森指数时序演变Fig.1EvolutionoftheGiniCoefficientandWolfson

Indexfrom2002to2011

3县域农民收入差异空间格局

根据基尼系数和沃尔夫森“极化指数”的阶段性变化趋势，选择变化拐点的年份，即2002、2005、2007、2011年四个时间截面对陕甘宁县域农民收入的空间格局演变进行分析。3.1宏观趋势特征分析

采用ArcGIS10.0地统计分析模块对2002、2005、2007、2011年陕甘宁三省区县域农民人均收入趋势进行可视化分析（图2）。从整个研究区域来看，农民收入的县域差异特征十分明显。东西方向上由2002年的西高东低趋势逐渐演变为2011年的中部低于东西部，南北方向上始终表现为北高南低的趋势。这与区域自然环境、经济区位、交通通讯、工业化进程、农业现代化水平以及经济投入能力等多种因素有关。3.2空间关联分析3.2.1

全局空间自相关

利用ArcGIS10.0空间统计

模块对2002-2011年间陕甘宁三省区县域农民人均收入全局空间关联指数Moran’sI进行测度（表2）。各年份全局Moran’sI指数都在0.22以上，Z（I）值为正且都在0.01水平上检验显著，表明县

域农民收入存在正的空间自相关，即农民人均纯收入水平相似的地区一直趋于空间集聚：高收入县域趋于集聚，形成强强集聚；低收入县域也趋于集聚，形成弱弱集聚，且具有典型“马太效应”特征。同时全局Moran’sI指数在波动中保持上升趋势，说明集聚程度在微小减弱后持续加强。3.2.2

局部空间自相关

为了有效研究陕甘宁县

域农民收入的空间格局演化情况，首先使用Get-is-OrdG*计算4个年份各县域单元的局部空间关联指数，然后采用ArcGIS10.0中的Jenks最佳自然断裂法将各年份的G*统计值从高到低划分为热点区、次热区、次冷区和冷点区4种类别，生成陕甘宁三省区县域农民收入空间格局演化图（图3）。

（1）整体而言，2002年以来地区县域农民收入空间格局的变化呈现出一定的连续性，并始终保持明显的中心-外围圈层结构。各类型区在空间上呈

规律性的集聚连片分布态势，并且这种态势随时间推移而不断增强。局部而言，热点区格局发生了较大变化，随之变动较大的是次热区与次冷区空间格

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干旱区地理37

卷

图2陕甘宁县域农民收入演变趋势

Fig.2Evolutiontrendofruralresidents’percapitanet

income

图3陕甘宁县域农民收入空间格局演化

Fig.3Evolvementofspatialpatternofruralresidents’percapitanetincome

注：市辖区不在本文研究范围之内