基于Shapley值法的農民收入差距影響因素實證研究
——以遼寧省為例

于 洋，張 莉，劉廣東

（大連海洋大學 經濟管理學院，遼寧 大連 116023）

一、問題的提出

作為世界第二大經濟體，雖然中國對世界經濟增長貢獻率已超過30%，但一個不可忽視的事實是城鄉間和區域間以及農村內部的收入差距仍在不斷擴大。我國農民人均收入與城鎮居民的人均可支配收入的差距比為1∶3.22，全國農村尚有年收入低于924元的絕對貧困人口和低收入人口約7500萬。2017年1月8日國家統計局公布的大陸居民收入的基尼系數為0.47，家庭凈財產基尼系數達到0.73，收入分配差距超出國際公認的“警戒線”[1]。著名經濟學家林毅夫指出，目前中國貧富差距越來越大。隨著社會的進步，人們對“公平”有了更高更迫切的要求，縮小貧富差距已成為社會各界的強烈共識。中共十九大報告把精準扶貧作為逐步實現全體人民共同富裕時代目標的重要內容。毋庸置疑，離社會主義的最終目標，實現全體人民的共同富裕任重而道遠。因此，對農民收入差距影響因素進行調查與實證分析具有重要的現實意義。

國內學者在研究農業經濟中有關收入差距問題爭議最多的是造成收入差距的原因和影響要素分解方法。經典研究如，郜亮亮運用面板計量模型分析了我國東、中、西部地區農民收入差距的變化趨勢和差距來源，指出工資性收入差距是主要原因[2]。虢超和丁建軍實證研究發現增加農戶家庭的收入的顯著因素是社會網絡資本，且造成農民戶家庭收入差異的重要原因是“關系”和教育的不平等[3]。馮穎和黨夏寧利用社會經濟時間序列數據，建立了我國農民收入增長的影響因素雙對數模型，指出為全面提高農民收入，應重視提高財政農業支出效率[4]。湯丹從農民家庭人均純收入水平和農村居民收入差距兩個視角研究發現，農業結構調整對農民收入的影響程度存在顯著的區域差異[5]。祝慧等提出研究影響農民收入差距的關鍵因素是當前農村地區精準扶貧實踐的路徑創新方向[6]。林彩云提出需優化土地補償和扶持政策，加大就業、創業培訓力度，合理利用農戶社會資源和經濟資源，促進農村貧困地區的經貿發展，實現精準扶貧，縮小城鄉收入差距[7]。

文獻綜述發現，近年來學術界普遍運用Bourguignon和Shamrocks的理論來實現收入差距的組間分解研究。不同的學者基于收入差距的要素分解方法不盡相同，由Shamrocks提出的Shapley值的回歸分解法比較流行，該方法能很好地處理常數項和殘差項被忽略的問題，在解釋收入差距貢獻率時具有明顯優勢。綜述還發現，盡管現階段國內外許多學者從不同角度對中國農村居民的收入差距問題進行了廣泛系統的研究，但現有多數研究均是基于年鑒資料的宏觀統計數據，微觀解釋力度不夠，使得調控難度加大。而且基于某一省級區域內量化分析農戶收入差距的影響因素貢獻率以及這些影響因素在不同組間對收入差距的貢獻是否也存在差異性的研究實屬鮮見。

遼寧作為農業大省，農民收入差距的擴大已成為制約遼寧農村發展的關鍵因素。2017年遼寧省農民人均純收入1.29萬元略低于全國均值1.34萬元，農民收入差距的日益擴大不僅會加劇農村地區貧困問題，還將對遼寧省經濟可持續發展以及社會和諧穩定產生不容小覷的嚴重影響。因此，本文基于前人的研究成果，通過對遼寧省內三個不同樣本地區農戶收入及其差異的影響因素展開調查與實證分析，從樣本總體、收入組間以及區域組間三個角度實證出遼寧省農戶收入差距的主要影響因素，擬為制定農民增收政策、縮小貧困差距提供有力依據。

二、數據來源

統計分析所采用的數據全部來源于筆者所在學院農林教研室和大連理工大學農業風險管理研究中心共同組建調研小組于2017年3月—2017年9月對遼寧省南部、中部和西部三個不同區域的8縣（市）、16個鄉（鎮）、20個村的480戶農民家庭的入戶調查問卷。在抽樣方法上，調研小組采取分層抽樣的方法：首先，于2017年4月—5月進行了兩次預調查，在預調查基礎上修訂調查問卷后，于2017年8月—9月展開了正式調查。然后，運用分層抽樣分別選取了丹東鳳城市的寬甸滿族自治縣、朝陽市彰武縣、撫順市阜新縣、沈陽市的法庫縣以及康平縣、鞍山海城市、大連瓦房店市以及營口市大石橋八個樣本縣（市）進行實地調研。其中，丹東市鳳城的寬甸滿族自治縣、朝陽市彰武縣（鎮）以及撫順市阜新縣基本上都是典型的農業縣（市），縣域經濟相對較差；沈陽市的法庫縣和康平縣雖均屬農業縣，縣域經濟發展形成鮮明對比；而鞍山海城市、大連瓦房店以及營口大石橋均是農村工業化水平較高的縣（市），縣域經濟相對較好。樣本縣（市）涵蓋了遼南、遼中、遼西三個經濟狀況不同的地區，每個地區分別選取了相對的富裕縣（市）和貧困縣（市）。最后，在八個樣本縣（市） 分遠郊、近郊和城郊三個標準，分別選擇了2—4個樣本村，在每個村分為純農、兼業和非農三種類型，分別隨機選擇了20—30戶農民家庭，進行了入戶問卷調查。這樣保證每個縣（市） 選取60戶農民參與問卷，樣本總數合計480份，剔除無效樣本，最終可用樣本為442份，樣本有效率達到92.08%。

三、模型的構建與實證分析

（一）模型的構建

基于研究數據的特征，在模型的選擇上采用半對數形式，其原因是收入變量取對數后更趨于正態分布，非線性模型可以有效規避常數項對收入差異的貢獻率爭議問題，同時雙對數模型也沒有明顯擬合優度的優勢。所構建的農戶收入決定方程如下：

Ln(I)=f(Ai,Bj,Ck,Dk,β)+εi=1,2,...10,j=1,2,k=1,2,3.（1）

（二）變量的測量與統計分析

本文所引入的影響農戶家庭年均純收入的主要解釋變量中，戶主受教育程度、農業專業化程度、農業種植面積均為無法用調查數據進行準確測量的潛在變量，因此，對這三個變量進行了量表測量。對方程（1）中變量的描述以及相應的統計分析結果見表1。

?

為準確分析模型中各變量在不同地域和不同收入水平條件下對的農戶人均純收入差異貢獻的影響程度，將樣本變量分地域和分收入進行組間數據統計，組間變量統計特征見表2。

（三）模型統計結果分析

選用LIMDEP計量軟件對樣本整體與組間樣本農戶的人均收入分別進行了回歸分析，模型結果見表3。在模型估計過程中，發現戶主受教育程度與勞動力受教育年限存在嚴重共線性，因此，考慮剔除戶主受教育程度變量，保留其他變量進行模型統計。統計結果顯示，adjusted-R2分別為0.6732、0.7230、0.5901、0.6327、0.5998、0.4702，統計結果與預期方向也基本一致，表明模型的整體與組間擬合效果均較好。

1.農民收入差距影響因素分析

根據收入決定方程統計結果，無論是對樣本整體還是分地區和分收入的兩個組間的回歸，均顯示為：家庭勞動力人均受教育年限、外出務工時間、農業種植面積、糧食作物比例、家庭年生產經營性投入總額對農戶家庭的人均純收入具有顯著影響。在這五個影響因素中，糧食作物種植比例對遼寧省農民人均純收入產生負向效應，其余變量均對人均純收入產生正向影響。其中，家庭勞動力人均受教育年限和外出務工時間對農民收入的正向影響程度要遠遠大于農業種植面積和家庭年生產經營性投入總額。這一結果說明在農民收入結構中工資性收入比重大小對人均純收入產生的正效應更顯著。另外，家庭勞動力數量、是否受過專業技術培訓以及加入合作社、農業專業化程度對遼寧省農民人均純收入的作用方向與預期相一致，但影響并不顯著。

2.農民收入影響因素組間差異分析

由表3可以看出，農戶家庭人口數量和勞動力數量對遼南地區農村人均純收入的影響均表現出1%的顯著性水平，表明家庭規模和勞動力數量是影響遼南地區農民收入的重要變量，但這兩個變量對遼中和遼西地區的農民均純收入卻沒有顯著影響。并且，從表2中家庭規模均值統計結果可見，遼南地區（4.33） 的家庭人口數也略高于遼西（4.19） 和遼中地區（4.04）。

?

表3還顯示，雖然對于遼南、遼中和遼西三個地區的農民來說，家庭勞動力的受教育年限、務工時間、農業種植面積、糧食作物比例以及生產經營的投入額對人均純收入均表現出顯著影響，但作用的程度存在差異。并且，從表2可知，對于家庭勞動力受教育年限、外出務工時間這兩個變量，遼南地區的均值（9.42，7.90） 明顯高于遼寧其他地區，遼西地區的均值（8.85，6.33） 最低。而對于農業種植面積和糧食作物比例，遼西地區的均值（2.43，4.21）相對較高。農業生產經營性投入額均值遼南地區（22875.01） 最高，遼中地區（7097.7） 最低，并且差距較懸殊。同時，從表3可知，家庭勞動力受教育年限、農業種植面積對遼西地區農民人均純收入的影響在僅在10%的統計水平上顯著，回歸參數分別是0.0351和0.0133，說明這兩個變量在遼西地區的正效應相對較弱。另外，遼南地區純務農型農戶家庭的收入增長表現出較強的負效應（-0.6993），而遼寧其他地區的農民生產經營特征沒有對其收入增長表現出顯著影響。

3.農戶收入影響因素的收入組間差異分析

由表3可知，在影響遼寧省農民人均純收入的主要因素中，除生產經營性投入額變量對高收入和低收入組均產生1%統計上的顯著性水平外，其余變量的顯著性在不同收入組都存在不同程度的差異性。高收入組生產經營性投入（27590.08）遠高于低收入組 （5508.90）。

從表3還看出，家庭勞動力的務工時間、農業種植面積和糧食作物比例對遼寧省低收入農民家庭的人均純收入的影響表現出1%的顯著性，而這三個變量對高收入農民的影響顯著性分別為10%、5%和10%，其中糧食作物比例對高收入和低收入組農民收入均產生負效應。表2顯示，遼寧省高收入農民家庭的勞動力務工時間（11.56）和農業種植面積（5.23）明顯高于低收入農民（5.04，1.06），勞動力受教育年限對高收入組的農民人均純收入的正效應也顯著高于低收入組。在所選取的遼寧省低收入農戶樣本中，勞動力平均年齡對家庭人均純收入產生顯著負效應，而在遼寧省高收入農民家庭中這一變量的影響正好相反，但正效應不具有顯著性。可以解釋為低收入農民家庭的勞動力平均年齡（47.66） 比高收入農民家庭（42.09） 高出5.57（見表2）。同時，是否參與合作經營和是否屬于兼業型對低收入組農民家庭人均純收入的增長產生正效應，而對高收入組的影響沒有顯著性。

?

四、遼寧省農民收入差距的Shapley值分解

基于遼寧省農民收入決定方程的統計分析結果，運用Shapley值法對農戶收入產生差距的各顯著影響因素進行分解，再分別對樣本總體、地區組和收入組三個不同角度測算出整體和組間各顯著因素對農戶家庭人均收入差距的貢獻率。選用LIMDEP計量軟件進行Shapley值的分解和運算，各顯著變量的Shapley值測算結果如表4所示。

由Shapley值分解結果可知，從遼寧省抽取的農戶家庭樣本整體情況來看，對農民人均純收入影響最大的因素是家庭勞動力的年均出外務工時間，貢獻率達到24.31%。家庭勞動力平均受教育年限和遼中地區虛擬變量是第二和第三大影響因素，其貢獻率為19.94%和15.58%。其次分別是為家庭年均經營性投入額、家庭勞動力平均年齡、糧食作物比例、家庭勞動力數量、是否兼業型、農業種植面積和家庭規模，其對人均純收入的影響貢獻程度依次為14.44%、8.66%、8.02%、6.64%、4.95%、3.97%和1.99%。

從遼寧省不同地區抽取的樣本統計情況來看，遼南地區農戶家庭的勞動力年均出外務工時間對農民收入產生差距的貢獻最大，其貢獻率為28.84%；第二是家庭勞動力平均受教育年限，其貢獻率為20.98%；第三是家庭年均生產經營性投入額，其貢獻率為16.14%；其他顯著影響因素分別是：勞動力數量、家庭規模、糧食作物比例和農業種植面積，其貢獻率依次為15.83%、8.02%、6.04%和4.04%。遼中地區農戶家庭的勞動力年均出外務工時間對農民收入產生差距的貢獻最大，其貢獻率為35.05%；第二是家庭勞動力平均受教育年限，其貢獻率為20.12%；第三是家庭勞動力平均年齡，其貢獻率為17.09%；其他顯著影響因素分別是：家庭年均生產經營性投入額、糧食作物比例、農業種植面積和農業專業化程度，其貢獻率依次為16.06%、4.9%、4.24和3.75%。遼西地區農戶家庭的勞動力年均出外務工時間對農民收入產生差距的貢獻最大，其貢獻率高達40.03%；第二是家庭勞動力平均受教育年限，其貢獻率為24.06%；第三是家庭年均生產經營性投入額，其貢獻率為21.69%；其他顯著影響因素分別是：糧食作物比例和農業種植面積，其貢獻率依次為7.34和5.03%。可以看出，對遼南和遼西地區農民收入差距貢獻最大的三個影響因素具有一致性，依次是務工時間、受教育年限和生產經營性投入，而遼中地區略有不同，貢獻最大的依次是務工時間、受教育年限和勞動力年齡。

從遼寧省不同收入組抽取的樣本統計情況來看，遼寧低收入農戶家庭的勞動力年均出外務工時間對農民收入產生差距的貢獻最大，其貢獻率為21.45%；第二是家庭勞動力平均受教育年限，其貢獻率為17.57%；第三是遼南地區虛擬變量，其貢獻率為16.50%；其他顯著影響因素分別是：家庭年均生產經營性投入額、糧食作物比例、農業種植面積和農業專業化程度，其貢獻率依次為16.06%、4.9%、4.24和3.75%。其他顯著影響因素分別是：家庭勞動力平均年齡、家庭年均生產經營性投入額、糧食作物比例、遼西地區虛擬變量、是否兼業型和農業種植面積，其貢獻率依次為14.23%、13.03%、6.17%、5.73%、5.69%和3.43%。遼寧高收入農戶家庭的勞動力年均出外務工時間對農民收入產生差距的貢獻最大，其貢獻率為29.44%；第二是家庭勞動力平均受教育年限，其貢獻率為22.09%；第三是遼中地區虛擬變量，其貢獻率為16.73%；其他顯著影響因素分別是：家庭年均生產經營性投入額、家庭勞動力平均年齡、糧食作物比例和農業種植面積，其貢獻率依次為14.23%、13.03%、6.17%、5.73%、5.69%和3.43%。其他依次為：家庭經營性投入、勞動力平均年齡、糧食播種面積占總播種面積的比例以及戶均耕地面積，貢獻率分別為14.23%、11.52%、6.01%和4.15%。

?

五、結論與政策建議

本研究基于Shapley值法的實證分析得出，從遼寧省整體、遼南地區、遼中地區、遼西地區、低收入組和高收入組六個角度對遼寧省農戶收入差距影響因素的分解結果具有高度的一致性。從整體來看，影響遼寧省農民人均純收入增長最顯著的因素是農戶家庭的勞動力年均出外務工時間和家庭勞動力平均受教育年限，從不同地區和收入組的情況來看，二者也是遼寧省農戶家庭之間產生收入差距的顯著因素。無論是勞動力年均出外務工時間，還是勞動力平均受教育年限，對遼寧省高收入農戶家庭的貢獻均高于低收入農戶家庭。結論還表明，造成遼寧省農民收入產生差距的影響因素很多，只有結合遼寧省縣域經濟的發展現狀與比較優勢，既全面考慮與全國其他省份的差距，又要重視省內局部區域的差異性，才能從根本上找出農民收入產生差距的原因，提出確保遼寧省不同區域農民收入穩定均衡增長的有效政策。

本文的政策意義是顯著的。首先，從遼寧省整體來看，促進遼寧省農村富余勞動力的轉移和就業是提高農民工資性收入的根本保障。當務之急，政府要著力扶持鄉鎮中小企業，努力培育農村非農產業和特殊農業企業的經濟發展，保證農民工資性收入穩定增長。通過金融支持、稅收減免等優惠政策，吸引和鼓勵鄉鎮中小企業等非農產業加快轉型和升級，對經濟相對發達的遼南地區，應逐步引導產業金融的健全，允許民間金融機構介入，從根本上解決遼寧省中小鄉鎮企業融資難，提高其風險防范能力。進一步從省內不同地區農民人均收入情況看，雖然表現出明顯的非均衡狀態，各地區仍可以因地制宜地根據自身資源條件和稟賦發展非農產業。對于遼南地區，應制定相應的鼓勵政策，引導和扶持資本和技術密集型的非農產業的整合和轉型，形成中小鄉鎮企業集群，努力提高產業附加值。同時，引導遼南農村地區的勞動密集型產業向遼西地區擴散。遼中農村地區后發優勢突出，但調查中發現，沈陽市的農民認為被消費侵權現象頗為嚴重，達到50.64%。政府應努力營造利于中小鄉鎮企業健康發展的軟環境，專門成立查訪辦公室，定期對職能部門的違規違法行為進行暗訪和監督，加大處罰力度、加速“外引內升”，從而吸引國內外優秀企業投資辦廠，擴大就業。通過將遼西地區富余農村勞動力資源與遼南和遼中地區資金、技術和人才等資源優勢的有機整合，引導遼寧各地區的資源共享與聯動機制，加速遼寧省區域非農產業經濟體系的形成。同時，農業水平發展相對落后的遼西地區，還可以借鑒海城市接文鎮王家堡村的經驗，培育發展林果產業和棚菜生產等特色農業企業，采取中、小村鎮合作經營模式解決當地周邊農民的就業。

其次，重視教育在提高農戶收入方面所起到的作用。目前遼寧省農民家庭勞動力的平均受教育程度仍然比較低，尤其是遼西農村勞動力的學歷水平遠低于其他地區，這也是遼西地區農戶家庭人均純收入明顯偏低的重要原因。因此，遼寧省各級政府應提高對農村人口教育的投資額度，制定合理激勵辦法，鞏固和普及義務教育，并逐漸擴大農村免費中等職業技術教育的覆蓋范圍。同時，政府財政補貼教育的政策和力度應適度向遼西地區傾斜，由政府設立專項的創業基金，選拔和培養具有創業意識的高學歷的農村勞動力加入到遼西地區創業大潮中來，提高遼寧整體農民的就業素養和水平，縮小各地區間農民的收入差距。