交易效率、分工與農(nóng)村貧困聚集效應(yīng)——來自山地省份的證據(jù)

陳 忠 文， 祁 春 節(jié)，趙 玉

（1、3.華中農(nóng)業(yè)大學(xué)經(jīng)濟管理學(xué)院，湖北 武漢 430070；2.井岡山大學(xué)商學(xué)院，江西 吉安 343009；4.東華理工大學(xué)經(jīng)濟與管理學(xué)院，江西 撫州344000）

一、引言

《中國農(nóng)村扶貧開發(fā)綱要（2001~2010年）》實施10年以來，我國扶貧開發(fā)工作取得了輝煌的成就。統(tǒng)計資料顯示，全國農(nóng)村貧困人口由2000年的9422萬下降至2010年的2688萬，貧困發(fā)生率從10.2%下降到了2.8%。但是，農(nóng)村貧困人口分布仍然不均衡，除了呈現(xiàn)出區(qū)域分布差異（貧困人口主要集中在中西部地區(qū)）之外，還呈現(xiàn)出地勢分布差異。山地省份①、[1]農(nóng)村人口占全國農(nóng)村人口的比例一直維持在53%左右，但從山地省份農(nóng)村貧困人口占全國農(nóng)村貧困人口的比例來看，2001年該比例為69.4%，2008年該比例上升到了80.2%。②可見，農(nóng)村貧困人口大部分聚集在山地省份，且有進一步向山地聚集的趨勢。我國農(nóng)村的貧困在很大程度上就是山地的貧困。農(nóng)村貧困的山地聚集現(xiàn)象說明，在國民經(jīng)濟高速增長的同時，經(jīng)濟發(fā)展的區(qū)域差距、地勢差距也在不斷擴大。農(nóng)村貧困的山地聚集給山地貧困農(nóng)村脫貧致富增加了難度。

農(nóng)村貧困問題一直是學(xué)者們關(guān)注的研究領(lǐng)域，積累了非常豐富的研究成果。

在貧困測度方面，已有研究形成了較為完備的測度體系。衡量貧困人口比例的貧困率發(fā)生率與源于貧困缺口的貧困差距率指數(shù)可以從廣度和深度上測度貧困，是兩個比較重要的官方貧困測度指數(shù)。[2]諸多學(xué)者使用官方貧困指數(shù)對我國不同地區(qū)的貧困現(xiàn)象進行了測度。[3]、[4]印度經(jīng)濟學(xué)家阿瑪?shù)賮啞ど_立了可以在總貧困意義上比較準(zhǔn)確地描述貧困程度的森（Sen）指數(shù)。[5]朱玲從可行能力的不同方面（如營養(yǎng)、疾病、信息獲取等）測度了中國農(nóng)村貧困。[6]杜鳳蓮、孫婧芳使用FGT指數(shù)測算了不同地區(qū)的貧困發(fā)生率及貧困變動狀況。[7]上述貧困測度指標(biāo)各有千秋，但這些指標(biāo)都未能很好地描述貧困在某一區(qū)域的聚集程度。在對不同地區(qū)的貧困程度進行比較時，貧困發(fā)生率是最為簡單易懂的指標(biāo)，但孤立的貧困發(fā)生率并不能反映某地區(qū)的貧困聚集程度。本文試圖通過開發(fā)“貧困聚集度”這一指標(biāo)衡量貧困在某一區(qū)域的聚集程度。

在貧困的成因方面，國內(nèi)學(xué)者從經(jīng)濟、制度、社會、自然等多個視角進行了有益的探索。黃祖輝、劉西川、程恩江從外部經(jīng)濟關(guān)系處于不利地位、市場經(jīng)濟發(fā)展緩慢、資本形成在供給和需求兩個方面的惡性循環(huán)、信貸參與程度低等經(jīng)濟視角，[8]李秀娟從社會排斥、制度等政治視角，[9]萬廣華、張茵等從人口素質(zhì)低、人力資本不足、權(quán)利不平等、社會保障缺乏、疾病等社會視角，[10]韓林芝、鄧強等從自然資源匱乏、自然災(zāi)害等自然視角，分別對我國農(nóng)村貧困的成因進行了解讀。[11]

上述有關(guān)貧困形成的眾多理論從不同側(cè)面解釋了貧困的成因，為解釋貧困聚集提供了很好的理論借鑒和啟示。但是，一方面，上述理論的共同局限在于僅僅從某個單一方面解釋了貧困形成的原因，而忽略了多種因素對貧困形成過程的綜合效應(yīng)，經(jīng)濟、制度、社會、自然等多個因素都會通過影響農(nóng)民參與市場交易的經(jīng)濟行為來影響農(nóng)民收入；另一方面，上述理論也不能很好地解釋中國農(nóng)村貧困為什么在山地形成聚集這一現(xiàn)象。

衡量農(nóng)民參與市場交易的經(jīng)濟行為績效的重要指標(biāo)就是交易效率。袁軍寶、金沙從交易效率的角度解釋了區(qū)域經(jīng)濟差距，[12]趙紅軍、尹伯成將交易效率引入工業(yè)化、城市化的一般均衡模型，推導(dǎo)出了交易效率與工業(yè)化和城市化的關(guān)系。[13]本文試圖借鑒這種方法，構(gòu)建測度農(nóng)村經(jīng)濟交易效率的指標(biāo)體系，建立反映山地農(nóng)村交易效率與農(nóng)村貧困關(guān)系的理論模型，以交易效率作為綜合指標(biāo)考慮經(jīng)濟、制度、社會、自然等多個因素對農(nóng)村經(jīng)濟的綜合作用，探索交易效率與農(nóng)村貧困聚集之間的關(guān)系。

本文其余部分安排如下：第二部分是理論分析框架；第三部分是數(shù)據(jù)來源及變量介紹；第四部分是實證分析；第五部分是結(jié)論與政策含義；第六部分是研究展望。

二、理論分析框架

1.貧困聚集度

農(nóng)村貧困人口在某一區(qū)域聚集已經(jīng)是不爭的事實。《中國農(nóng)村貧困監(jiān)測報告2008》在描述貧困人口分布時稱，“分地勢來看，2007年全國農(nóng)村貧困人口中，山區(qū)占53.9%”?！?3.9%”這樣孤立的貧困發(fā)生率并不能準(zhǔn)確衡量貧困是否在某區(qū)域形成聚集，只有綜合比較某區(qū)域貧困人口占全國貧困人口的比例以及該區(qū)域總?cè)丝谡既珖側(cè)丝诘谋壤?，才能?zhǔn)確判斷貧困是否在該區(qū)域有聚集趨勢。本文以“貧困聚集度”這一指標(biāo)來衡量貧困在某個區(qū)域的聚集程度。

（1）貧困聚集度（Agglomeration of Poverty）的定義。貧困聚集度衡量貧困人口在某區(qū)域的聚集程度，用該區(qū)域貧困人口占全國貧困人口比例與該區(qū)域總?cè)丝谡既珖側(cè)丝诒壤谋戎祦肀硎尽?/p>

（2）貧困聚集度計算公式的推導(dǎo)。設(shè)某區(qū)域i的貧困聚集度為 APi，則由定義可知，APi=RPi/RTi。其中，RPi是 i區(qū)域貧困人口占全國貧困人口的比例，RTi是i區(qū)域總?cè)丝谡既珖側(cè)丝诘谋壤?。將RPi=MPi/MPt和RTi=MTi/MTt代入前式，整理得：APi=（MPi/MTi）/（MPt/MTt）。其中，MPi、MPt分別為i區(qū)域和全國的貧困人口，MTi、MTt分別為i區(qū)域和全國的總?cè)丝?。而Hi=MPi/MTi、Ht=MPt/MTt分別為i區(qū)域和全國的貧困發(fā)生率。所以，某區(qū)域i的貧困聚集度公式變形為APi=Hi/Ht。

（3）貧困聚集度的經(jīng)濟學(xué)含義。從APi=Hi/Ht可以看出，貧困聚集度APi是i區(qū)域和全國貧困發(fā)生率的比值，分三種情況：

第一種情況：0

第二種情況：APi=1，i區(qū)域貧困人口聚集程度與全國平均水平持平；

第三種情況：APi>1，i區(qū)域貧困人口聚集程度大于全國平均水平，貧困人口在i區(qū)域形成了聚集。這個比值越大，說明貧困人口在i區(qū)域的聚集程度越高。

2.交易效率、分工與農(nóng)村貧困聚集

（1）交易效率提高、分工演進與農(nóng)民收入增加。亞當(dāng)·斯密在《國富論》一書中，闡述了分工與經(jīng)濟增長之間的關(guān)系，認(rèn)為分工是提高勞動生產(chǎn)力、促進經(jīng)濟增長的源泉。[14]楊小凱繼承并發(fā)展了斯密的分工思想，從微觀上提出了一般均衡模型，將交易成本與勞動分工動態(tài)結(jié)合起來解釋經(jīng)濟增長。楊小凱認(rèn)為，人均真實收入的增加是分工演進的結(jié)果之一，[15]并進一步提出了“交易效率決定分工水平”的觀點，“如果交易效率極低，則因?qū)酉翟黾右约斑M一步的橫向和縱向分工所得的收益會不夠補償交易費用。在這種情況下，每個人都會選擇自給自足，即自給所有的中間產(chǎn)品和消費品?！薄叭绻灰仔首銐蚋邥r，經(jīng)濟能實現(xiàn)完全分工的均衡狀態(tài)?！薄霸诮灰仔蕪淖銐虻拖蜃銐蚋哌^渡的過程中，分工逐漸發(fā)生演進，人們就會選擇專業(yè)化和勞動分工，均衡狀態(tài)的分工水平和人均真實收入都會隨著交易效率的提高而提高?！盵16]

在農(nóng)村居民家庭人均收入結(jié)構(gòu)中，主體部分為工資性收入和家庭經(jīng)營收入。[17]以工資性收入及家庭經(jīng)營收入兩項近似替代農(nóng)村居民家庭人均收入。假設(shè)農(nóng)村經(jīng)濟過程中家庭經(jīng)營的商品及農(nóng)村居民提供的勞務(wù)具有以下供給和需求函數(shù)形式：

其中，Q為家庭經(jīng)營商品或農(nóng)村居民勞務(wù)輸出的需求量或供給量，PB和PS分別表示家庭經(jīng)營商品或農(nóng)村居民提供勞務(wù)的購買價格與銷售價格。由于交易成本的存在，家庭經(jīng)營商品及勞務(wù)的銷售價格會低于這些商品及勞務(wù)的購買價格，購買價格與銷售價格之間存在的差額即為交易成本。[18]由于交易效率與交易成本之間存在反向關(guān)系，[19]所以農(nóng)村交易效率k可以用交易成本的倒數(shù)表示：

當(dāng)農(nóng)村農(nóng)產(chǎn)品市場或勞務(wù)要素市場均衡時，有：

由上述公式可以得出兩個結(jié)論：第一，農(nóng)村經(jīng)濟的均衡產(chǎn)量Q（含家庭經(jīng)營商品和農(nóng)村居民勞務(wù)服務(wù)）隨著農(nóng)村經(jīng)濟交易效率的改進而增加。第二，當(dāng)農(nóng)村經(jīng)濟交易效率小于常數(shù)值時，農(nóng)村市場均衡交易行為將消失，家庭經(jīng)營商品及勞務(wù)輸出的交易數(shù)量為零。交易效率提高時，農(nóng)村居民就會在獲取專業(yè)化經(jīng)濟好處的激勵下進一步提高分工水平，促進生產(chǎn)效率不斷提高、供給水平不斷增加、市場范圍和規(guī)模不斷擴大，農(nóng)村居民也會因此而獲得更高的真實收入。

（2）交易效率差距、非對稱分工演進與地區(qū)間農(nóng)村貧困聚集。楊小凱和賴斯（Yang and Rice）從交易效率角度證明了城鄉(xiāng)差距的產(chǎn)生：隨著交易效率的提高，經(jīng)濟在從均衡的低水平分工向均衡的高水平分工演進過程中，會出現(xiàn)一個非對稱的分工轉(zhuǎn)型階段。城市居民高交易效率產(chǎn)生的高專業(yè)化水平，會產(chǎn)生一個比低專業(yè)化水平的農(nóng)村居民更高的人均真實收入。[20]

交易效率不僅可以解釋城鄉(xiāng)收入差距，也可以解釋發(fā)生在地區(qū)間的農(nóng)村居民收入差距及農(nóng)村貧困聚集。

地區(qū)間農(nóng)村交易效率差距是地區(qū)間農(nóng)村人均真實收入差距發(fā)展和變化的主要決定因素。地區(qū)間農(nóng)村交易效率的差距會產(chǎn)生一個非對稱的分工演進過程，使得地區(qū)間農(nóng)村區(qū)域處于不同的分工演進階段，從而產(chǎn)生分工的區(qū)域差異和農(nóng)村居民收入的區(qū)域差異。交易效率高的農(nóng)村，其分工演進所處的階段相對也更高，能實現(xiàn)充分的交換與分工，其專業(yè)化與生產(chǎn)力水平、人均商業(yè)化程度與商業(yè)化收入都要高于交易效率低的農(nóng)村地區(qū)，從而產(chǎn)生一個比低專業(yè)化水平的農(nóng)村居民更高的人均真實收入。而交易效率低的農(nóng)村，其經(jīng)驗、工具和生產(chǎn)力的低下將使得該區(qū)域農(nóng)民進行橫向和縱向分工所得的收益不足以補償交易費用。區(qū)域之間、農(nóng)戶之間以及農(nóng)戶家庭戶內(nèi)的分工都比較有限，分工演進處于初級階段，只能選擇自給自足或近似自給自足的生產(chǎn)結(jié)構(gòu)和經(jīng)濟模式，陷入“貧困陷阱”，也因此在該區(qū)域農(nóng)村形成貧困聚集現(xiàn)象。

三、分析變量和數(shù)據(jù)來源

被解釋變量為農(nóng)村貧困聚集，具體用農(nóng)村貧困聚集度（AP）表示，數(shù)據(jù)由《新中國六十年統(tǒng)計資料匯編》整理得到。解釋變量為農(nóng)村交易效率，本文中的農(nóng)村交易效率（RTE）通過交易效率測算體系綜合測算得到。本文借鑒樊綱、王小魯，祁春節(jié)、趙玉等學(xué)者有關(guān)交易效率測算的方法，將農(nóng)村交易效率分為農(nóng)村交易效率硬件和軟件兩大部分，[21]、[22]交易效率硬件包括自然與地理條件、通信與信息化、交通與基礎(chǔ)設(shè)施三個層面，交易效率軟件包括政府與制度、市場化、教育與人力資本、金融與信貸四個層面，每一層面的交易效率又由具體指標(biāo)來體現(xiàn)，具體見表1。

四、實證分析

1.信度分析

由于農(nóng)村交易效率所涉及指標(biāo)較多，指標(biāo)所代表的內(nèi)容比較廣泛，因此要進行信度分析，判斷這些指標(biāo)是否具有內(nèi)部一致性，能否作為農(nóng)村交易效率指標(biāo)的變量。

表1 農(nóng)村交易效率的不同層面、衡量指標(biāo)及數(shù)據(jù)來源

信度分析常用的指標(biāo)是克隆巴赫系數(shù)（即Cronbach Alpha系數(shù)，以下簡稱α系數(shù)）。α系數(shù)在0.80以上信度可以接受，在0.90以上則信度甚佳，低于0.70則應(yīng)該放棄。我們將代表農(nóng)村交易效率的22個指標(biāo)全部納入分析，所得α系數(shù)僅為0.712（低于0.80），說明初次選擇的指標(biāo)內(nèi)部結(jié)構(gòu)比較混亂，經(jīng)過多次調(diào)整，當(dāng)所選10個指標(biāo)組合如表2所示時，α系數(shù)為0.929，說明表2所選指標(biāo)具有高度的內(nèi)部一致性，能夠代表農(nóng)村交易效率。

2.因子分析

將上面篩選出的10項農(nóng)村交易效率指標(biāo)進行KMO抽樣適當(dāng)性參數(shù)檢驗和巴特利特（Bartlett）球形檢驗。KMO值為0.853，遠高于0.5的檢驗標(biāo)準(zhǔn)，巴特利特球形檢驗也達到了1%的顯著水平，說明拒絕單位相關(guān)的原假設(shè)，即樣本相關(guān)系數(shù)矩陣與單位矩陣差異顯著。代表農(nóng)村交易效率的10個變量內(nèi)部有較多共同因素存在，適合進行因子分析。

我們使用主成分分析方法對因子載荷進行參數(shù)估計。從總方差的變異解釋可以知道，只有前面兩個因子的特征值大于1（因子1為6.522，因子2為1.108），而從第三個因子開始特征值均小于1。從方差貢獻來看，前面兩個因子對代表農(nóng)村交易效率的10個指標(biāo)的貢獻率達到76.295%，能夠提取10個農(nóng)村交易效率指標(biāo)的大部分信息，可以作為主因子。

由于初始主因子對各變量的解釋能力較弱，需要對因子進行正交旋轉(zhuǎn)變換，以簡化對因子的解釋。從正交旋轉(zhuǎn)后的兩個主因子對10個原始指標(biāo)的解釋度可以看到，調(diào)整后的主因子f1對x4、x3、x17、x5具有較強的解釋力，這些指標(biāo)的信息分別被提取了70%~86.9%，主因子f1可以反映自然與地理、基礎(chǔ)設(shè)施等硬條件的交易效率；主因子f2主要對x18、x20、x12、x8具有較強的解釋力，這些指標(biāo)的信息分別被提取了72%~91%，主因子f2可以反映通信與信息、教育與人力資本、政府與制度、交易環(huán)境等軟條件的交易效率。

表3中主因子得分系數(shù)矩陣的硬條件因子f1和軟條件因子f2的值顯示了農(nóng)村交易效率各原始指標(biāo)與兩個主因子f1、f2之間的關(guān)系。表達式為：

將標(biāo)準(zhǔn)化之后的各地區(qū)交易效率變量代入上式，可以得到各地區(qū)表示硬條件和軟條件的交易效率變量f1和f2。

根據(jù)兩個主因子的初始特征值，可以知道農(nóng)村交易效率的綜合得分為：

k=0.8548f1+0.1452f2

把代表硬條件和軟條件交易效率的變量代入農(nóng)村綜合交易效率的計算公式，可以求得各地區(qū)農(nóng)村交易效率的綜合得分（具體見表4）。從農(nóng)村綜合交易效率來看，山地省份的農(nóng)村綜合交易效率總體上都處于不利狀況。排在后17位的省份中有16個都是山地省份。在17個全部山地省份中，只有山西省的農(nóng)村綜合交易效率排名稍微靠前（第11位）。農(nóng)村綜合交易效率排在前5位的是山東、北京、吉林、遼寧、江蘇五個省份。

3.模型設(shè)定

分析農(nóng)村綜合交易效率對農(nóng)村貧困聚集的影響，較為理想的模型是面板數(shù)據(jù)模型。但由于貧困人口數(shù)據(jù)及農(nóng)村交易效率數(shù)據(jù)來源的局限性，無法獲得面板數(shù)據(jù)，所以本文擬采用2006年農(nóng)村交易效率和農(nóng)村貧困聚集的省級截面數(shù)據(jù)來建立回歸模型。從省際間農(nóng)村貧困聚集度與農(nóng)村綜合交易效率的散點圖，可以大致判斷出二者之間存在線性相關(guān)關(guān)系。故建立一元線性回歸模型如下：

表2 經(jīng)過調(diào)整選擇的農(nóng)村交易效率各變量信度分析結(jié)果

表3 主因子得分系數(shù)矩陣

表4 各省（市、區(qū)）農(nóng)村交易效率主因子f1、主因子f2、綜合交易效率及綜合交易效率排名

APi、RTEi分別表示第 i個省（市、區(qū)）的農(nóng)村貧困聚集度與農(nóng)村綜合交易效率，β0、β1為回歸系數(shù)，μi為殘差。

4.回歸結(jié)果與檢驗

根據(jù)《新中國六十年統(tǒng)計資料匯編》提供的各省（市、區(qū)）農(nóng)村貧困相關(guān)數(shù)據(jù)，由APi=Hi/Ht計算得到省際間農(nóng)村貧困聚集度數(shù)據(jù)。運用SPSS19.0統(tǒng)計軟件得出回歸結(jié)果。

本估計的回歸方程為：

AP=1.124-1.111RTE

從回歸估計結(jié)果看，本模型擬合程度較好。可決系數(shù)R2為0.893，表明該模型在整體上擬合得較好。F值為207.598，相應(yīng)參數(shù)的t值分別為168.256和-14.408，且相伴概率都為0.0000，通過了變量顯著性檢驗。解釋變量農(nóng)村綜合交易效率對被解釋變量農(nóng)村貧困聚集度影響顯著。農(nóng)村綜合交易效率與農(nóng)村貧困聚集度之間呈顯著負相關(guān)關(guān)系。農(nóng)村綜合交易效率每降低一個單位，農(nóng)村貧困聚集度將上升1.111個單位，驗證了地區(qū)間農(nóng)村交易效率影響農(nóng)村貧困聚集形成的理論假設(shè)。

另外，如果將省際間農(nóng)村貧困聚集度由低到高排列，后17位中除海南、安徽兩個省之外，其余15個省都是山地省份。17個全部山地省份中只有福建、湖北兩省排位稍微靠前（分別為第9位和第15位），與前面的農(nóng)村綜合交易效率進行對比，可以發(fā)現(xiàn)農(nóng)村綜合交易效率取值低的山地省份和農(nóng)村貧困聚集程度高的山地省份高度重合。

五、結(jié)論及政策含義

本文使用來自31個省份的截面數(shù)據(jù)，對我國農(nóng)村綜合交易效率與農(nóng)村貧困聚集的關(guān)系進行了實證分析。研究結(jié)果表明：（1）農(nóng)村綜合交易效率省際間存在較大差距，山地省份農(nóng)村綜合交易效率明顯比非山地省份要低；在對農(nóng)村綜合交易效率的積累效果上，交易效率硬條件比軟條件的作用更強。（2）農(nóng)村貧困人口的地域分布存在較大差距，農(nóng)村貧困呈現(xiàn)出向山地省份聚集的趨勢。（3）通過回歸估計發(fā)現(xiàn)，農(nóng)村綜合交易效率對農(nóng)村貧困聚集有顯著影響。

根據(jù)以上結(jié)論，本文提出了以下幾點政策建議：（1）關(guān)注農(nóng)村貧困人口山地聚集現(xiàn)象，集中政策力量加快山地農(nóng)村發(fā)展，改善農(nóng)村貧困聚集狀態(tài)，縮小農(nóng)村內(nèi)部收入差距。（2）加大力量改善山地農(nóng)村交易效率，特別應(yīng)該從硬件方面改善山地農(nóng)村的交通、通信等基礎(chǔ)設(shè)施條件，加大山地農(nóng)村固定投資份額。（3）對于遠離鄉(xiāng)鎮(zhèn)經(jīng)濟中心、生存條件惡劣的扶貧開發(fā)工作重點村，可以加大扶貧移民搬遷力度。（4）在增加教育投入、指導(dǎo)剩余勞動力轉(zhuǎn)移、減少政府對農(nóng)村經(jīng)濟的干涉等方面，加大力度改善山地農(nóng)村交易效率軟件。

＊本文系國家社科基金項目“農(nóng)產(chǎn)品價格波動、傳導(dǎo)與調(diào)控實證分析研究”（項目編號：11CJY063）、教育部博士點基金項目“中國農(nóng)產(chǎn)品價格傳導(dǎo)及其收益分配機制研究”（項目編號：2011014611 0008）、江西省社科規(guī)劃項目“資源環(huán)境約束下的中部區(qū)域經(jīng)濟可持續(xù)發(fā)展研究”（項目編號：07YJ208）、江西省社科規(guī)劃項目“農(nóng)村勞動力轉(zhuǎn)移對江西省貧困山區(qū)農(nóng)村經(jīng)濟的長效影響研究”（項目編號：10YJ95）的階段性研究成果。

注釋：

①廣義山地包括低山、中山、高山、高原和丘陵；狹義山地專指高山、中山、低山，不包括丘陵和高原。本文的山地指廣義的山地，山地省份則指山地面積占國土面積比重以及山地人口占總?cè)丝诒戎鼐?7%（2/3）以上的省份。根據(jù)這兩項指標(biāo)確定的山地省份包括貴州、云南、四川、重慶、福建、廣西、陜西、山西、湖南、江西、甘肅、西藏、青海、湖北、新疆、寧夏、內(nèi)蒙古共17個省（自治區(qū)、直轄市）。

②農(nóng)村貧困人口數(shù)據(jù)來源于國家統(tǒng)計局農(nóng)村社會經(jīng)濟調(diào)查司，由于政策原因，到目前為止，農(nóng)村社會經(jīng)濟調(diào)查司只公布了2008年以前的省際農(nóng)村貧困人口數(shù)據(jù)，2009年、2010年的相關(guān)數(shù)據(jù)尚未公布，且通過各種途徑咨詢均未得到。

[1]陳國階.2003中國山區(qū)發(fā)展報告[M].北京：商務(wù)印書館，2004：1.

[2]、[5]阿瑪?shù)賮啞ど?貧困與饑荒[M].北京：商務(wù)印書館，2001：46、49-52.

[3]李實，John Knight.中國城市中的三種貧困類型[J].經(jīng)濟研究，2002（10）：47-57.

[4]汪三貴.在發(fā)展中戰(zhàn)勝貧困——對中國30年大規(guī)模減貧經(jīng)驗的總結(jié)與評價[J].管理世界，2008（11）：78-87.

[6]朱玲.西藏農(nóng)牧區(qū)基層公共服務(wù)供給與減少貧困[J].管理世界，2004（4）：41-48.

[7]杜鳳蓮，孫婧芳.內(nèi)蒙古經(jīng)濟增長與城鄉(xiāng)收入差距的互動關(guān)系分析[J].中國軟科學(xué)，2009（8）：101-107.

[8]黃祖輝，劉西川，程恩江.貧困地區(qū)農(nóng)戶正規(guī)信貸市場低參與程度的經(jīng)驗解釋[J].經(jīng)濟研究，2009（4）：116-128.

[9]李秀娟.西部地區(qū)農(nóng)村長期性貧困成因及對策[J].農(nóng)業(yè)經(jīng)濟問題，2009（4）：33-37.

[10]萬廣華，張茵.中國沿海與內(nèi)地貧困差異之解析：基于回歸的分解方法[J].經(jīng)濟研究，2008（12）：75-84.

[11]韓林芝，鄧強.我國農(nóng)村貧困主要影響因子的灰色關(guān)聯(lián)分析[J].中國人口資源與環(huán)境，2009（4）：88-94.

[12]袁軍寶，金沙.地區(qū)交易效率與經(jīng)濟發(fā)展水平的關(guān)系研究[J].經(jīng)濟縱橫，2008（9）：58-60.

[13]趙紅軍，尹伯成，孫楚仁.交易效率、工業(yè)化與城市化——一個理解中國經(jīng)濟內(nèi)生發(fā)展的理論模型與經(jīng)驗證據(jù) [J].經(jīng)濟學(xué)（季刊），2006（7）：1043-1065.

[14]亞當(dāng)·斯密.國民財富的性質(zhì)和原因的研究[M].北京：商務(wù)印書館，1981：1.

[15]楊小凱.經(jīng)濟學(xué)——新興古典與新古典框架[M].北京：社會科學(xué)文獻出版社，2003：103-112.

[16]楊小凱，黃有光.專業(yè)化與經(jīng)濟組織：一種新興古典微觀經(jīng)濟學(xué)框架[M].北京：經(jīng)濟科學(xué)出版社，2000：124-127.

[17]張鳳龍，臧良.農(nóng)民收入結(jié)構(gòu)變化研究[J].經(jīng)濟縱橫，2007（7）：2-5.

[18]羅必良，吳晨.交易效率：農(nóng)地承包經(jīng)營權(quán)流轉(zhuǎn)的新視角——基于廣東個案研究[J].農(nóng)業(yè)技術(shù)經(jīng)濟，2008（2）：12-18.

[19]楊小凱，黃有光.專業(yè)化與經(jīng)濟組織：一種新興古典微觀經(jīng)濟學(xué)框架[M].北京：經(jīng)濟科學(xué)出版社，2000：169-199.

[20]Yang，X.and Rice，R..An Equilibrium Model Endogenizing the Emergence of a Dual Structure between the Urban and Rural Sectors[J].Journal of Urban Economics，1994（25）：346-368.

[21]樊綱，王小魯，張立文，朱恒鵬.中國各地區(qū)市場化相對進程報告[J].經(jīng)濟研究，2003（3）：9-18.

[22]祁春節(jié)，趙玉.基于交易效率、分工和契約選擇視角的農(nóng)民增收問題研究[J].經(jīng)濟評論，2009（5）：68-75.