浙江省农民收入区域差异及其影响因素

陶姝沅 李琼 林敏

摘   要：选取1995、2000、2005、2010年4 个代表年份浙江省69个县区的农民人均纯收入截面数据对浙江省农民收入空间格局变化，进行了县域尺度上的空间自相关分析，同时确定驱动农民收入分异的主要因素。结果表明：①1995～2010年，浙江省农民收入区域差异逐渐减少，空间自相关性逐渐增强，低收入县区和高收入县区均呈现出空间聚集态势。具体表现为低收入县区在浙江西南部聚集，而高收入县区在浙江东北部聚集。②自然环境、经济地理区位条件和对外开放程度是影响浙江农民收入空间格局变化的主要因素。

关键词：农民收入;区域差异;空间自相关;影响因素

中图分类号：F327文献标识码：A文章编号：1006-060X（2014）02-0085-03

Regional Differences in Income of Peasants in Zhejiang Province and Its Influencing Factors

TAO Shu-yuan， LI Qiong， LIN Min

（College of Geography and Environmental Sciences， Zhejiang Normal University， Jinhua 321004， PRC）

Abstract： Based on the cross-section data of per capita pure income of peasants in 69 counties of Zhejiang province in 1995， 2000， 2005 and 2000， a spatial autocorrelation analysis was conducted to the spatial pattern changes in income of peasants in Zhejiang province at county level; meanwhile the main driving factors for differentiating the income of peasants had been determined. The results were as follows： （1） From 1995 to 2010， the regional differences in income of peasants in Zhejiang province reduced gradually， and the spatial autocorrelation gradually strengthened， so the low-income counties and high-income counties tended to a trend of spatial aggregation， which expressed as low-income counties gathered in southwest Zhejiang， and high-income counties gathered in the northeast. （2） The natural environment， economic geography conditions， industrial and urban-rural structures， and opening degree were the main driving factors for the changes in spatial pattern of peasants income in Zhejiang province.

Key words： income of peasants; regional difference; spatial autocorrelation; influencing factors

當前我国农村人口仍占到全国人口的一半以上，这部分群体的收入关系到国民经济的发展和社会的安定，是实现我国小康社会的关键所在[1]。农民收入水平受到历史、自然环境、人口状况、产业结构、政策管理和经济文化等众多要素的影响，但这些要素的不均衡分布造成了不同区域农村居民收入的差异[2]。区域发展不均衡导致农村居民收入差异越来越显著，因此受到越来越多地国内外学者的关注。国内外学者采用多种指标和方法对我国农民收入的差异程度、演变趋势和影响因素进行了分析，指出我国农民收入地区间的差距在不断扩大[3-4]，改革与发展诸多因素交织作用是造成收入差距扩大的重要原因，而增加非农的就业利于减少农村贫困，缩小收入差距。国内学者主要从收入结构的视角探讨地区间农民收入区域差异的演变及构成。从区域尺度看，已有研究多集中在对省际间农民收入差异格局的分析，少有对省内县市间农民收入区域差异及影响因素的探讨[5];从研究方法看，多采用数理统计方法从来源结构和区域结构对农民收入差异格局进行解析，鲜有综合运用数理统计和空间统计分析对农民收入格局的时空演变进行研究。因此，以浙江省为研究对象，选取1995、2000、2005、2010年4 a浙江省69个县区农民人均纯收入截面数据，综合采用空间自相关方法，研究了浙江省县域农民收入的区域格局及演变态势并深入剖析其影响因素。

1 材料与方法

1.1 研究资料来源

数据均源于《浙江统计年鉴（1996、2001、2006、2011年）》和《浙江六十年统计资料汇编》，空间分析尺度使用的是浙江省69个县市行政区划，县域行政边界数据取自《浙江省地图集2010》中的政区图，经扫描后进行跟踪矢量化得到。

1.2 研究方法

空间自相关分析可检验某一要素属性值与其相邻空间要素上的属性值是否显著关联，用来发现空间的异质性和空间聚集，包括全局自相关和局部自相关。全局空间自相关中Moran指数是用来度量全局空间自相关指标。全局空间自相关忽略了空间过程的潜在不稳定问题，为了研究是否存在观测值的高值或低值的局部空间集聚，采用局部空间自相关可掌握空间异质性特征。局部空间自相关分析方法包括3种：LISA（Local indicators of spatial association）、G统计、Moran散点图。本文选用LISA和Moran散点图这两种方法。对于Moran指数可以用标准化统计量Z来检验，z（d）=[I（d）-E（I）]/。有关空间自相关的研究较多，计算公式如下[6-8]：

Global Marans I指数：

（1）

Local MoranI 指数：

（2）

2 结果与分析

2.1 浙江省农民收入区域差异变化分析

1995年以来，浙江农民收入增长取得了进步。从全省平均水平看，1995年该省农民人均纯收入仅2 966元，到2010年已达到11 303元，是1995年的3.81倍。在收入取得高速增长的同时，地区差异在不断变小。从绝对总量看，1995年农民人均纯收入最高的嵊泗县为4 658元，是收入最低的庆元县（676元）的6.89倍;而到2010年，收入最高的为绍兴县，达16 685元，是最低的泰顺县（6 010元）的2.78倍。從变异系数的角度看，1995年浙江农民人均纯收入变异系数为33.67%，2000年减少到33.05%，2005年减少到29.27%，2010年更是降到了28.71%，在15 a间变异系数绝对水平减少了4.96个百分点，农民收入的区域差异呈缩小态势。为更好地考察浙江省农民收入区域格局变化规律，引入空间相关分析。

2.1.1 全域空间自相关分析 为了进一步了解浙江省10 a间农民收入的区域差异及其空间演变，基于ArcGIS、GeoDA等软件，对1995年、2000年、2005年、2010年4个代表年份的浙江省乡村收入截面数据做全局Morans I统计检验，结果见表1。

从表1中可以看出，4 a的浙江省农民人均纯收入的Global Morans I指数均在0.65以上，Z值也都在0.05以上，存在显著空间自相关。表明浙江省农民人均纯收入存在显著的、正的空间自相关特征，即各县区的农民人均纯收入的空间分布并不是完全的随机分布，相反地表现出相似的观测值趋于空间集聚，具有较强的空间异质性。从整体上讲浙江省农民人均纯收入存在空间上明显的集聚现象，且这种集聚趋势还在逐步增强。区域间存在收入水平高值和低值集聚分布的现象。

2.1.2 局域空间自相关分析 全域自相关只能从总体上来表现研究区域各单元的聚集情况，但它所反映的空间聚集格局并未经过显著性检验，因此采用局域自相关分析做深入分析。采用GeoDA软件，计算浙江省农民人均纯收入的Local Morans I值及其显著性，利用Arcgis9.3绘制县域尺度上的浙江省农民人均纯收入空间分异状态的Moran散点图（图1）和LISA集聚图（图2）。

由图1可知：（1）整体上看：1995～2010年全域Moran值由0.612下降到0.566后上升到0.716，，呈波动上升的趋势，表明15 a间浙江农民人均纯收入在全省尺度上存在明显的空间自相关，且自相关程度不断提高。具体表现为图中第1和第3象限高-高聚集县区和低-低聚集县区数量上的变化，即农民收入水平高的县区和低的县区均趋向于空间上的集中分布。（2）从第1象限（高-高聚集地区）变化看，1995年，该象限的32个县区主要聚集在浙江的东北地区，钱塘江两岸以及太湖周边的格局，从2000年开始向南边绍兴地区和东边舟山地区拓展，但是该象限的县区个数没有明显的变化，一直保持在30个。（3）从第3象限（低-低聚集地区）看，1995年5个县区主要集中在浙江的西南地区，2000年增加到8个，2005年减少到7个，2010年减少到6个，范围仍然集中在西南地区。

基于正态分布假设检验的全局空间自相关和LISA相对应，结果更具稳定性，由此得到浙江省1995、2000、2005、2010年县域尺度上局域空间自相关显著性分布图，图中LL部分表示低-低聚集区域，HH部分表示高-高聚集区域。

由图2可知：（1）高-高聚集区域自1990年代中期以来浙江农民收入保持稳定且呈现出高度集聚的空间特征，主要分布在东北部的杭州、宁波、绍兴和嘉兴等县区，长期以来是经济最具活力的地区，尤其是改革开放以来这些地区的乡镇企业快速发展，浙江块状经济模式取得显著成效，使农民受益匪浅。随着时间的推进，这些县区的农民人均纯收入相继变高，使该地区的聚集度越来越高。（2）农民收入低-低聚集地区集中在丽水、衢州等地区。自1995年该地区的县区个数没有大变化，该地区落后的局面未改变。由于地形的原因，杭州等长三角城市对该地区的辐射带动作用有限，该地区经济发展基础条件差，工业化水平低。（3）低-高聚集地区重要分布在东南和西北地区。舟山及附近地区发生了波动性增长，进入高-高聚集地区。自改革开放以来，温州地区开始“温州模式”，经济日趋增强;随着台州、舟山县区出台各种政策，以及高速公路、高铁的建设，东北地区的县市对该地区的辐射带动作用逐步增强。富阳、临安因为归入杭州的行政版图，受到杭州的带动作用退出该类型进入高-高聚集地区的范围。（4）从各类型区的分布看，浙江省农民收入水平空间格局大体上呈现自东北向西南递减的空间格局，各类型区在空间上集聚分布态势，南北两极分化趋势依然显著。

综上所述，浙江省农民收入不仅存在区域分异，而且存在空间关联，并且随着时间的推移，以高-高、低-低聚集为关联类型的县区在区域上呈现聚集形态。这说明浙江省各县市农民收入水平在空间上并非是随机分布，而是呈现一定的规律，表现为以空间邻近为基础的同类型聚集的空间格局，并且这种集聚的空间格局呈现增强态势。

2.2 浙江省农民收入区域分异影响因素

已有研究指出，自然地理环境、资源要素禀赋、经济地理区位、社会经济结构、政策因素及外部环境等均会造成农民的收入差异[9]，对浙江而言，自然地理环境存在不同，农业生产条件相差大，因此下文主要从自然环境、经济地理区位条件和对外开放等方面分析其对浙江省农民收入区域差异时空格局的影响。

2.2.1 自然环境条件 浙江省的地形特征是西南部以山地丘陵为主，东北部以平原为主，地势呈西南高东北低。这与农民收入的低-低区与高-高区的分布相一致。在一定程度上说明自然环境对农民收入的区域格局存在一定的影响。

2.2.2 经济地理区位条件 农业收入在收入来源中的比重逐渐降低，非农收入逐步成为浙江农民收入的主要来源，农民的非农就业是影响农民增收和农村经济发展的重要因素[10]。靠近中心城市的距离越近，非农就业的机会就越大，工资在收入中的比例就越高。浙江东北地区是浙江省经济发达、城市化水平高，邻近我国经济中心上海，极大地促进了该地区农村经济的发展，农民收入水平较高;而西南地区城市化水平低，经济欠发达，城市辐射农村的功能较小，制约了当地农村经济的发展，农民收入水平较低。

2.2.3 開放型经济发展水平 改革开发以来，长三角成为我国开放型经济发展的前沿阵地。浙江东北地区因完善的基础设施、雄厚的经济基础、发达的公路交通网络和便利的出海条件、较高的科技创新能力及熟练的劳动力等，对外资具有极强的吸引力。同时，也极大地促进了该地区的农村人口就业，工资性收入增加。而浙江西南地区远离海洋，地理区位条件差，外资投入少，农民的非农业收入较低。

3 小结与讨论

采用全局和局部空间自相关对浙江省农民收入空间格局变化进行分析，研究表明浙江省农民收入格局演变呈现出一定的规律性。浙江省农民收入区域绝对差异呈迅速增大的趋势，而相对差异缓慢减小;从全局来看：农民收入呈高度空间正相关，收入水平相似的地区在空间上集聚分布，农民收入高的在浙江的东北地区聚集，而收入低的在西南地区集聚;从局部来看，农民收入与区域经济，开放型经济发展水平以及自然地形表现出较强的空间耦合特征。

对于农民收入水平较高的浙江东北地区应继续发挥区位条件和经济实力强的优势，充分依托大中城市的辐射带动作用，统筹城乡发展，加快工业化和城市化进程，带动周边农村发展;农村地区应当开发面向城市的特色旅游，带动农村劳动力就业，增加农民的非农经营收入;加快推进对失地农民的社会保障水平。

浙中和浙西南地区应积极承接发达地区产业转移，深入推进对外开放和产业园区建设，加快推进县域产业结构升级，改善务工环境，发挥县域经济对农村剩余劳动力的就业带动作用;依托浙中和西南地区丰富的旅游资源，大力发展乡村旅游。此外，推动农业商品化，加快实现农业规模化、产业化和现代化，提高农业附加值，增加农民的农业经营性收入。

参考文献：

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[10] 孙 虎，刘彦随. 山东乡村居民收入地域差异及其形成机制研究[J]. 地域研究与开发，2011，30（2）：69-72.

（责任编辑：卢红玲）