连片特困区少数民族农户收入差距的微观基础*——以2011—2014年新疆南疆三地州为例

刘 林 李光浩 雷 明



连片特困区少数民族农户收入差距的微观基础*——以2011—2014年新疆南疆三地州为例

刘 林1李光浩1雷 明2

（1．石河子大学经济与管理学院 新疆石河子 832003）（2．北京大学光华管理学院 北京 100871）

连片特困区是我国未来十年扶贫开发的主战场，同时也是我国全面建成小康社会的最后一道藩篱。本文以新疆南疆三地州为例，利用2011-2014年国家统计局新疆调查总队农村住户调查数据，采用面板分位数回归模型和自助法，研究了人力资本、物质资本和社会资本对收入差距的影响。结果显示：人力资本、物质资本和社会资本都可以显著提高少数民族农户的收入水平，并且近几年少数民族收入差距状况有所改善，但是人力资本、物质资本和社会资本对少数民族农户收入差距的影响不尽相同，其中，人力资本对中高收入者更有利，是拉大少数民族农户收入差距的主要因素；物质资本对收入差距的影响较弱，不能明显改变少数民族农户的收入差距状况；社会资本更有助于低收入者增加收入，对缩小少数民族农户收入差距贡献较大。

少数民族 收入差距 人力资本 物质资本 社会资本

一、引 言

缩小收入差距是我国经济社会发展过程中关注的热点问题之一。改革开放30多年来，我国农村居民的生活水平明显提高，但是其收入差距呈现扩大趋势。尤其是少数民族聚居省份，多分布于我国边境地区，其收入差距问题事关边境安全和社会稳定，更应引起高度重视。新疆南疆三地州地处我国西北边境，是我国最主要的少数民族聚居地区之一，同时也是我国14个连片特困地区之一，对特殊类型贫困地区具有一定的代表性。研究新疆南疆三地州少数民族农户收入差距问题，不仅关系到新疆的社会稳定和长治久安，而且事关我国全面建成小康社会目标的实现。因此，研究少数民族地区的收入差距问题具有极强的战略意义和学术价值。

国内外文献对农户收入差距微观层面的研究，主要从以下几个方面展开：

（1）农户人力资本存量和物质资本存量的差异性。Morduch和Sicular（2002）利用来自中国农村地区的经验证据，研究发现人力资本减少了农户收入差距。高梦涛和姚洋（2006）利用中国8个省份农村固定观察点的调查数据，从物质资本和人力资本两个微观层面的角度考察了农户收入差距的影响因素，研究发现人力资本是扩大农户收入差距的主要影响因素，而物质资本的影响并不显著。高连水（2011）利用1987-2005年全国29个省份的统计数据，同样研究了物质资本和人力资本以及其他影响因素对地区居民收入差距的影响，研究表明物质资本和人力资本都不同程度地扩大了居民收入差距。

（2）社会资本对农户收入差距的影响。Y Inaba（2008）研究了日本国内的社会资本和收入差距之间的关系，研究表明社会资本和收入差距之间呈现高度负相关关系，也就是说社会资本可以起到缩小收入差距的作用。赵剑治和陆铭（2010）利用2003年全国22个省的927户家庭调查样本，具体测算了“关系”对农村收入差距的实际贡献度，研究结果发现，“关系”这种社会网络资本扩大了收入差距，并且实际贡献率达到12.1%-13.4%。Zhang et al.（2012）认为具有社会资本优势的农户，经济收入显著高于普通农户，也就是说社会资本实际上是拉大了农户之间的收入差距。

（3）其他因素对农户收入差距的影响。李大胜和李琴（2007）利用1985-2003年的相关统计数据，探讨了农业技术进步和农户收入差距间的关系，实证结果发现农业技术进步加剧了农户间的收入差距。周密和张广胜（2010）利用CHNS数据库，考察了村级迁移率和农户间收入差距的关系，发现村级迁移率拉大了收入差距，并未起到缩小收入差距的作用。

前人对收入差距的研究为本文打下坚实的基础。本文从以下几个方面进行了探索：一是，已有研究多从微观基础的社会资本、物质资本或人力资本的一个或两个方面探讨对农户收入差距的影响，而将三种资本相结合共同考察的文献并不多见；二是，已有文献就三种资本对收入差距的影响观点并不统一，本文进一步丰富了现有研究结论；三是，少数民族收入差距问题直接关系到少数民族群体的利益，对民族团结和国家统一产生重要影响，本文将研究对象瞄准为少数民族农户，是为了通过研究一个区域的民族收入差距问题达到以管窥豹的目的，为决策者在制定民族地区社会经济政策时提供有益参考。

二、数据描述与统计分析

（一）数据描述

本文数据源自国家统计局新疆调查总队的农村住户调查数据（Rural Household Survey），时间跨度为2011-2014年，样本分布于新疆南疆三地州，且全部为少数民族农户。由于样本抽取和样本动态调整的关系，实际上形成了两组连续两年的面板追踪数据。其中，2011-2012年为一组，通过剔除残缺值、离群值等异常值情况，最终获得有效样本1174户，两年合计2259户；2013-2014年为另一组，经过相同处理后，得到有效样本1370户，两年合计2668户。有效样本总量共计4927户，符合大样本要求。

（二）数据统计分析

统计并测算2011-2014年调查户的收入情况后，得到以下三个结论：一是，少数民族农户不管是收入均值还是不同分位点的收入水平都有了显著的提高，说明该区域少数民族农户的收入整体上扬。以收入中位数为例，2011年收入中位数水平为2832元，到2014年已经窜升到了4760元。二是，不同分位点收入比值反映出收入分配趋于合理，高收入者对低收入者的收入优势在缩小，也就意味着低收入者的收入增速要快于高收入者。比如，最高收入者与最低收入者间的收入比（p90/p10）已由2011年的5.74倍下降为2014年的4.97倍。三是，贫困广度、贫困深度和贫困强度都有所降低，区域内贫困状况得到改善。其中，贫困广度由34.1%降为7.7%，降幅明显，这对新疆连片特困区少数民族农户早日摆脱收入贫困是利好消息。四是，所有收入差距指数的测算结果均显示收入差距在缩小，Gini系数由0.378下降为0.338、泰勒指数由0.25下降为0.193等。具体统计测算结果见表1。

表1 2011-2014年少数民族收入与收入差距

续表1

2011年2012年2013年2014年 Mehran指数0.502 0.482 0.478 0.458 Piesch指数0.315 0.303 0.297 0.278 Kakwani指数0.125 0.115 0.113 0.101 Theil指数（GE（1））0.250 0.222 0.222 0.193 平均对数离差（GE（0））0.253 0.226 0.223 0.201 Entropy指数（GE（-1））0.388 0.621 0.370 0.314 Half（Coeff.Var. squared）（GE（a）, a = 2）0.342 0.275 0.289 0.237 Atkinson指数（eps = 1）0.224 0.202 0.200 0.182

三、理论框架与估计方法

（一）理论框架

人力资本是个体自我发展能力提升所依赖的重要因素之一，人力资本差异化必然导致个体收入差异化。在信息不对称和资源配置尚未达到帕累托最优状态的前提下，人力资本主要通过教育和培训提升个体的劳动力质量水平，最终影响收入差距。物质资本可由所有者将其投入到经济活动中，从而产生收入。物质资本的多寡会影响个体收入水平，进而对收入差距产生影响。拥有社会资本优势，可以在社会资源有限的条件下提高个体获得更多发展机会的可能性，从而对收入和收入差距产生影响。

本文构建了一个简约形式的农户分位收入函数来研究物质资本、人力资本和社会资本对不同收入组农户收入影响的差异化，目的在于分析三个资本对农户收入差距的作用。具体以农户家庭人均纯收入的对数作为被解释变量，以物质资本、人力资本和社会资本作为核心解释变量，加上其他控制变量，以此考察影响农户收入差距的主要因素。Koenke（2004）、Bache et al.（2011）对面板分位数回归的研究是本文接下来所使用的分位数回归技术的来源。①

（二）变量描述

2．核心解释变量：

基于以上理论研究分析，为了检验物质资本、人力资本和社会资本对农户收入差距的影响，本文构建如下计量经济模型：

所有变量的描述统计结果如表2所示。

表2 变量描述性统计

续表2

Panel A（2011-2012年）Panel B（2013-2014年） 变量均值标准差最小值最大值均值标准差最小值最大值 Leader0.06 0.246 010000 Gover0.005 0.073 010000 Teacher0.009 0.094 010000 Plant0.016 0.107 010.0420.20101 Infirm0.005 0.070 010.0030.05801 Home4.630 1.559 1134.2771.540114 Man0.519 0.168010.5100.18101

注：在2013-2014年样本户调查数据中Leader、Gover、Teacher三个变量均为零，即样本中不含乡村干部、行政事业单位人员和教师，因此，在下文Panel B的实证部分予以剔除。

四、实证分析结果

本部分运用2011-2014年新疆南疆三地州的面板数据，将研究重点放在影响收入差距的因素上，强调对参数的估计和趋势的分析，并非简单测算收入差距的实际水平。本文主要是通过非参数技术估计少数民族农户收入函数，分别考察物质资本、人力资本和社会资本对农户收入差距的影响程度。

（一）基准回归分析

由于本文使用的数据为非平衡面板数据，许多学者探索了此类面板数据的估计方法。众多文献证实OLS估计方法得到的参数结果的标准误是有偏的。Jennric和 Sampson（1976）指出极大似然估计法（MLE）对非平衡面板数据估计的回归系数结果同样是有偏的，而且对标准误差的估计结果更大。在前人研究的基础上，Minami和Shimizu（1998）提出的受约束的极大似然估计方法（REML）恰好弥补了这个缺点。为保证实证模型参数估计值的有效性和可靠性，本文同时采用普通最小二乘法（OLS）、极大似然估计（MLE）和受约束的极大似然估计（REML）对模型的参数估计结果进行对比分析。

从回归估计结果（表3）可以看出，OLS与其他方法的估计结果存在差异，但差异并不十分明显。极大似然估计（MLE）和受约束的极大似然估计（REML）的回归结果也有一定的差异，但是这种区别同样并不是很大。这都说明了回归结果的稳定性。

回归结果表明，大部分核心解释变量均呈现高度显著性。物质资本、人力资本和社会资本对提高农户收入均具有正面影响。以受约束的极大似然估计（REML）的回归结果为例，少数民族农户家庭中劳动力受初中以上教育的比例越高，或者参加专业性合作经济组织，对农户家庭收入具有较强的正效应，这也凸显了人力资本和社会资本对提高少数民族农户收入的作用，而物质资本同样可以增加农户收入，但是相比较而言效果较弱。

表3 基准回归分析

注：1．*** 表示在1%水平上显著、** 表示5%水平上显著、* 表示在10%水平上显著，下同；2．括号内为Z值；3.MLE_B表示系数推断中应用了bootstrap技术，迭代次数为1000次。

（二）面板分位数回归

FE面板分位数模型（the penalized fixed-effects estimation method）是一种面板固定效应处理方法，该方法可通过Lasso算法加入惩罚项和使用自助法增加模型回归的可靠性（Koenker,2004）。回归结果显示（表4），核心变量在统计上呈现较好的显著性，总体上反映出人力资本变量对中高收入群体作用更大，加剧了农户间的收入差距；物质资本变量作用相对较弱，并不是拉大农户收入差距的主要因素；社会资本变量更有助于低收入者增加收入，对缩小农户间收入差距贡献显著。具体来看，教育、技术培训、参加专业化的经济组织和获得一份稳定的工作（教师、乡村干部、行政事业单位人员）对不同分位数收入水平的农户均具有较强的增收作用。但是，受教育水平越高、参与技术培训越多对中高收入者更为有利，亦成为拉大收入差距的主要因素，而参与专业化的经济合作组织和能够获得一份稳定的工作则对低收入者更有帮助，对低收入者的增收作用明显强于中高收入者，成为缩小少数民族收入差距的主要因素。

表4 FE面板分位数模型回归结果

注：1．加入惩罚项，lamda=0.5；2．采用bootstrap技术，迭代次数1000次，“（）”内数字为自助法标准误。下同。

与FE模型相比，CRE面板分位数模型（the correlated-random-effects method）综合了固定效应和随机效应的优点，在即保证回归结果稳健的前提下，还可对内生性和遗漏变量问题进行修正，对异质性和自相关问题也具有较强的耐抗性（Abrevaya和Dahl，2008）。回归中对模型有可能存在的内生性问题，参考王德文等（2008）、李涛和陈斌开（2014）等学者的研究，将教育、技术培训和资产三个变量设定为内生变量。回归结果显示（表5），变量的显著性水平和系数估计值发生了变化，但是基本结论与FE模型一致，即人力资本是拉大农户收入差距的原因，物质资本作用微弱，社会资本则可以改善农户间的收入差距。两个模型的研究结论基本一致，也再次验证了回归结果的有效性和稳健性。同时，这也与高梦滔和姚洋（2006）、Y Inaba（2008）的相关研究结论相符。

表5 CRE面板分位数模型回归结果

五、稳健性检验

为了保证实证研究结果的可靠性和稳定性，我们参考程名望等（2014）的稳健性检验的方法：通过改变被解释变量，考察评价方法和指标是否仍然对评价结果保持一个比较一致和稳定的解释。基于此，将被解释变量替换为农户家庭总收入的对数，并进一步利用全分位数回归进行稳健性检验。

（一）基于农户家庭总收入的稳健性检验

将被解释变量由农户家庭人均纯收入的对数替换为农户家庭总收入的对数后，与表3的面板回归结果比较，解释变量的回归结果和显著性基本保持不变。由此可知，前文的面板回归结果是稳健的（见表6）。

表6 基于农户家庭总收入的稳健性检验

注：1．*** 表示在1%水平上显著、** 表示5%水平上显著、* 表示在10%水平上显著；2．括号内为Z值；3．MLE_B表示系数推断中应用了bootstrap技术，迭代次数为1000次。

（二）全分位数回归稳健性检验

为了更直观地体现各解释变量对农户人均纯收入的影响趋势，本文还进行了全分位点稳健性检验①，目的在于呈现各解释变量对农户家庭人均纯收入的边际贡献率和变化趋势。图1中横轴表示家庭人均纯收入的全部分位点，纵轴表示解释变量的边际贡献率。两条虚线之间的部分是回归结果的置信区间（置信度为5%），实线表示回归系数，阴影部分表示置信带。核心解释变量在全部分位点上呈现出较大的起伏和波动，也就意味着人力资本、物质资本和社会资本确实对不同收入水平人群具有差异化的影响，且与前文结论基本一致，进一步说明了本文研究结论的稳健性。

图1 全分位数回归稳健性检验

六、进一步讨论

前文研究了新疆南疆三地州少数民族农户收入的微观影响因素，主要是针对人力资本、物质资本和社会资本对少数民族收入影响的差异化展开的。那么，结合本文的结论，不同少数民族地区之间是否存在差异？少数民族与非少数民族地区又有何不同？这是该部分想进一步探讨的问题。

（一）少数民族地区之间

我国少数民族地区主要包括新疆、内蒙古、青海、宁夏、西藏、云南、广西等地，这些地区具有很强的共性。比如，民族构成呈现多元化，宗教文化与少数民族文化交融，经济社会发展水平相对落后等，民族性、宗教性、边境性、贫困性、神秘性、封闭性是极易赋予给它们的标签。因此，对于这些地区和生活在这些地区的人而言，人力资本、物质资本和社会资本对收入和收入差距的影响应该近似，而且相比于物质资本，人力资本和社会资本更为重要，教育、技能培训和就业等都是应该着重考虑的问题，这其中又尤以解决少数民族人口思想意识封闭、增强中华文化认同感和发掘少数民族人口社会归属感最为关键。

（二）少数民族与非少数民族地区之间

少数民族与非少数民族地区在人力资本、物质资本和社会资本对收入影响上可能存在差异。这种差异的原因，笔者认为主要源于发展水平的不同。由于少数民族地区多分布于边境、山区和荒漠，这些地方自然环境恶劣，资源匮乏，交通不便，导致少数民族地区在经济发生水平上往往落后于非少数民族地区。发展水平不同，也使得少数民族地区在人力资本、物质资本和社会资本的积累上要落后于非少数民族地区。总体上，人力资本、物质资本和社会资本对非少数民族地区的作用更大一些，在其作用下会进一步拉大少数民族地区和非少数民族地区的收入差距和发展差距。但是，这也反过来说明，少数民族地区应加快人力资本、物质资本和社会资本的积累，只有这样才能更好的提高少数民族地区人口的收入水平，缩小少数民族地区和非少数民族地区之间的收入差距和发展差距。

七、结 论

本文通过构建简约形式的农户分位收入函数，基于2011-2014年国家统计局新疆调查总队农村住户调查数据，采用面板分位数回归模型和自助法分析了人力资本、物质资本和社会资本对收入差距的影响，研究发现：

（1）少数民族农户收入在不同收入分位点上均出现了持续性上涨，收入总体上升趋势明显。收入分配趋于合理，高收入者对低收入者的收入优势在缩小，低收入者收入增速快于高收入者。贫困状况得到改善，贫困广度、贫困深度和贫困强度均下降，少数民族收入差距在缩小；

（2）物质资本、人力资本和社会资本对农户收入均呈现显著正相关性。社会资本对提高农户收入水平的影响力最大，其次为人力资本，物质资本最弱。具体来看，少数民族农户家庭中劳动力受初中以上教育的比例越高，或者参加专业性合作经济组织，对农户家庭收入具有较强的正效应，这也凸显了人力资本和社会资本对提高农户收入的作用，而物质资本变量同样可以增加农户收入，但是相比较而言效果较弱；

（3）人力资本变量对中高收入人群作用更大，是拉大收入差距的主要原因；物质资本对收入差距贡献较弱，并不能明显改变收入差距状况。社会资本宜贫作用明显，可以有效减小少数民族农户收入差距。也进一步说明，教育、技术培训和就业对低收入少数民族更为重要。可以通过提高低收入少数民族家庭中劳动力受教育的比例、提供给低收入者更多参与技术培训的机会和让低收入者找到一份稳定工作的方式，达到缩小低收入者与中高收入者间收入差距的目的；

（4）人力资本、物质资本和社会资本对不同少数民族地区的影响可能存在较强的一致性。但是，其资本劣势却拉大了与非少数民族地区的收入差距和发展差距。这就要求少数民族地区应加快对人力资本、物质资本和社会资本的积累，加速提高少数民族收入水平和地区发展水平，从而缩小少数民族和非少数民族地区间的收入差距和发展差距。

1. 程名望、史清华、Jin Yanhong：《农户收入水平、结构及其影响因素——基于全国农村固定观察点微观数据的实证分析》[J]，《数量经济技术经济研究》2014年第5期。

2. 程名望、史清华、Jin Yanhong、盖庆恩：《农户收入差距及其根源：模型与实证》[J]，《管理世界》2015年第7期。

3. 高连水：《什么因素在多大程度上影响了居民地区收入差距水平？——基于1987～2005年省际面板数据的分析》[J]，《数量经济技术经济研究》2011年第1期。

4. 高梦滔、姚洋：《农户收入差距的微观基础：物质资本还是人力资本？》[J]，《经济研究》2006年第12期。

5. 李涛、陈斌开：《家庭固定资产、财富效应与居民消费：来自中国城镇家庭的经验证据》[J]，《经济研究》2014年第3期。

6. 李大胜、李琴：《农业技术进步对农户收入差距的影响机理及实证研究》[J]，《农业技术经济》2007年第3期。

7. 刘国恩、William H. Dow、傅正泓、John Akin：《中国的健康人力资本与收入增长》[J]，《经济学（季刊）》2004年第4期。

8. 齐良书：《收入、收入不均与健康：城乡差异和职业地位的影响》[J]，《经济研究》2006年第11期。

9. 王德文、蔡昉、张国庆：《农村迁移劳动力就业与工资决定：教育与培训的重要性》[J]，《经济学（季刊）》2008年第4期。

10. 叶静怡、薄诗雨、刘丛、周晔馨：《社会网络层次与农民工工资水平——基于身份定位模型的分析》[J]，《经济评论》2012年第4期。

11. 赵剑治、陆铭：《关系对农村收入差距的贡献及其地区差异——一项基于回归的分解分析》[J]，《经济学（季刊）》2010年第1期。

12. 周密、张广胜：《村级迁移率与村内农户间收入差距》[J]，《世界经济文汇》2010年第4期。

13. Abrevaya, Jason, Christian M. Dahl., 2008, “The Effects of Birth Inputs on Birthweight”[J],,Vol.26(4),pp379–397.

14. Bache SH., Christian M. Dahl, Johannes Tang Kristensen, 2011, “Headlights on Tobacco Road to Low Birthweight–Evidence from a Battery of Quantile Regression Estimators and a Heterogeneous Panel” [J].,Vol.44(3) ,pp1593-1633.

15. Cameron AC., Triedi PK.,2010,“Microeconometrics Using Stata, Revised Edition”[M]..

16. Jennrich RI., Sampson PF.,1976,“Newton-Raphson and Related Algorithms for Maximum Likelihood Variance Component Estimation”[J].,Vol.18(1),pp11-17.

17. Koenker Roger, 2004, “Quantile Regression for Longitudinal Data”[J]., Vol.91(1), pp74–89.

18. Mihoko Minami , Kunio Shimizu, 1998, “Estimation for a Common Correlation Coefficient in Bivariate Normal Distributions with Missing Observations”[J]., Vol.54(3), pp1136-1146.

19. Morduch, J., T.Sicular, 2002, “Rethinking Inequality Decomposition , with Evidence From Rural China” [J]., Vol.112(476),pp93~106.

20. Strauss J and Thomas D, 1998, “Health, Nutrition and Economic Development”[J] ,, Vol. 36(2), pp. 766—817.

21. Y Inaba,2008, “Social Capital and Income-Wealth Gap:An Empirical Anallysis on Japan”[J],, Vol.8(1),pp1-12.

22. Zhao L., Lu Y., Wang B, Chau PYK, Zhang L, 2012, “Cultivating the Sense of Belonging and Motivating User Participation in Virtual Communities: A Social Capital Perspective”[J].,Vol.32(6), pp574-588.

①本文使用的软件是Stata13和R软件，在系数推断中还采用了bootstrap技术，又称自助法，该方法是通过对样本有放回地重复抽样来获得置信区间，从而得到更加渐进有效的系数估计量。Cameron和Trivedi（2010）建议，针对5%的显著性水平，如果使用自助法计算标准误差，迭代次数不少于400次；如果进行区间估计或假设检验，迭代次数不低于999次。本文基于研究需要选择的迭代次数为1000次。对于本文所使用的分位数回归技术需要做以下三点说明：一是本文之所以要使用两种统计软件，原因在于Stata计量软件虽然能满足本文几乎所有的研究需要，但是目前该软件对于面板数据的分位数回归仍然不能很好的实现，所以进一步借助R软件完成面板数据的分位数回归部分；二是分位数回归对于异常值和异方差等情况具有较强的耐抗性；三是广义分位数回归实现了可变参数的处理，对于本文分析不同要素对收入差距的影响是恰当的选择。

①分位数回归的稳健性检验使用的是stata软件。

* 本文为国家社科基金项目《新疆连片特困地区少数民族贫困农户自我发展能力提升研究》（项目编号：13XMZ076）和教育部人文社科基金项目《边境民族特殊类型贫困地区扶贫开发机制研究—以新疆边境贫困地区为例》（12XJJC790002）的阶段性成果。作者感谢石河子大学青年教师与对口支援高校名师“结对子”项目以及石河子大学兵团屯垦经济研究中心提供的支持，同时感谢匿名审稿专家对本文提出的宝贵意见。