長(zhǎng)三角地區(qū)農(nóng)村居民增收能力綜合評(píng)價(jià)研究

田 野

（中共嘉興市秀洲區(qū)委黨校 浙江嘉興 314000）

一、引言

（一） 研究背景與意義

農(nóng)村居民收入直接決定了農(nóng)村居民生活水平高低，是衡量農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展好壞的關(guān)鍵性因素，也是判斷“三農(nóng)”問(wèn)題是否得到有效解決的決定性指標(biāo)。長(zhǎng)期以來(lái)，如何推動(dòng)農(nóng)村居民收入穩(wěn)定增長(zhǎng)一直是政學(xué)兩界研究的重點(diǎn)、難點(diǎn)問(wèn)題。2004 年至今，中央一號(hào)文件連續(xù)聚焦“三農(nóng)”問(wèn)題，密集推出農(nóng)村稅費(fèi)改革、增加農(nóng)業(yè)各項(xiàng)直接補(bǔ)貼、擴(kuò)大農(nóng)村居民就業(yè)等多項(xiàng)惠農(nóng)增收政策，著力促進(jìn)農(nóng)村居民增收收[1]。在這十多年間全國(guó)農(nóng)村居民收入整體得到快速增加，但農(nóng)村居民收入分配的非均衡性和區(qū)域差異問(wèn)題也日益凸顯。聶榮等[2]認(rèn)為全國(guó)農(nóng)村居民收入總體差距在不斷擴(kuò)大，東部、中部、西部的區(qū)域內(nèi)和區(qū)域間差距均呈現(xiàn)日益擴(kuò)大趨勢(shì)。長(zhǎng)三角地區(qū)包括滬浙蘇皖三省一市，是中國(guó)鄉(xiāng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展最具活力的地區(qū)。早在改革開放初期就探索出以包產(chǎn)到戶、鄉(xiāng)鎮(zhèn)企業(yè)、家庭作坊為特色的“小崗模式”“蘇南模式”“溫州模式”，在農(nóng)村居民增收方面成績(jī)突出并長(zhǎng)期保持全國(guó)領(lǐng)先地位。近年來(lái)，長(zhǎng)三角地區(qū)農(nóng)村經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展，農(nóng)村居民收入大幅增長(zhǎng)，但地區(qū)差異和收入不均衡現(xiàn)象也日益凸顯。2020 年，滬浙蘇皖分別實(shí)現(xiàn)農(nóng)村居民人均可支配收入34911 元、31930 元、24198 元和16620 元，分別居于全國(guó)31 省區(qū)市（不包括港澳臺(tái)地區(qū)）農(nóng)村居民可支配收入排行第一、第二、第五和第十三名。長(zhǎng)三角地區(qū)各省市間，在經(jīng)濟(jì)發(fā)展、資源稟賦、政策環(huán)境等方面均存在極大差異，其促進(jìn)農(nóng)村居民增收的能力也不相同。上海市是長(zhǎng)三角地區(qū)的核心城市和唯一的直轄市，在資源集中和政策落實(shí)等方面均具有天然優(yōu)勢(shì)，農(nóng)村居民收入長(zhǎng)期保持全國(guó)第一；浙江省以其省直管縣和縣域經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)的鮮明發(fā)展特色，保障了資源的基層傾斜，農(nóng)村居民收入連續(xù)數(shù)十年位居我國(guó)前列；江蘇省經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展程度整體較高，但存在明顯的南北區(qū)域差異，農(nóng)村居民收入由南至北遞減；安徽省經(jīng)濟(jì)發(fā)展與江浙滬相比相對(duì)落后，農(nóng)村居民收入水平同長(zhǎng)三角其他地區(qū)存在較大差距。綜上所述，長(zhǎng)三角地區(qū)農(nóng)村居民收入增長(zhǎng)水平整體領(lǐng)先于全國(guó)，但同樣存在區(qū)域差異和收入不均衡化現(xiàn)象，極具典型意義和研究?jī)r(jià)值。對(duì)長(zhǎng)三角地區(qū)農(nóng)村居民增收能力進(jìn)行測(cè)評(píng)和時(shí)空演變分析，可以有效測(cè)度區(qū)域不均衡和農(nóng)村居民收入變動(dòng)趨勢(shì)，鑒別不同經(jīng)濟(jì)發(fā)展階段農(nóng)村居民增收工作的優(yōu)劣得失，為相關(guān)部門提供決策參閱與理論依據(jù)，進(jìn)而推動(dòng)解決農(nóng)村居民收入的區(qū)域差異和兩極分化問(wèn)題，促進(jìn)長(zhǎng)三角地區(qū)高質(zhì)量一體化協(xié)調(diào)發(fā)展。

（二） 理論與文獻(xiàn)綜述

農(nóng)村居民增收能力是一個(gè)地區(qū)促進(jìn)農(nóng)村居民增收的稟賦性指標(biāo)，用以衡量一個(gè)地區(qū)農(nóng)村居民可支配收入增加的上限空間和難易度。農(nóng)村居民增收能力高表明該地區(qū)農(nóng)村居民可以用相對(duì)較低的付出獲得相對(duì)較高的收入，反之亦然。農(nóng)村居民增收能力與農(nóng)村居民可支配收入高度正相關(guān)。一般來(lái)說(shuō)，農(nóng)村居民增收能力較高的地區(qū)農(nóng)村居民可支配收入同樣較高，但農(nóng)村居民增收能力并不等同于農(nóng)村居民可支配收入。勞動(dòng)者意愿、風(fēng)俗習(xí)慣、心理因素等各種非理性因素均可能導(dǎo)致農(nóng)村居民增收能力和農(nóng)村居民可支配收入出現(xiàn)偏差。農(nóng)村居民增收能力受經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r、物價(jià)和工資水平、勞動(dòng)力市場(chǎng)供求、農(nóng)業(yè)補(bǔ)貼力度等多重因素共同影響，需要建立綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)體系進(jìn)行量化測(cè)評(píng)。通過(guò)農(nóng)村居民增收能力分析可以較為精準(zhǔn)地反映和預(yù)測(cè)農(nóng)村居民收入變動(dòng)情況，對(duì)農(nóng)村居民增收能力的區(qū)域差異分析和時(shí)空演變分布研究有助于促進(jìn)區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展，推動(dòng)解決農(nóng)村居民收入?yún)^(qū)域不平衡問(wèn)題。

針對(duì)農(nóng)村居民增收和收入分配問(wèn)題，國(guó)內(nèi)學(xué)者主要從政策、技術(shù)對(duì)農(nóng)村居民增收的影響及收入?yún)^(qū)域差異角度展開研究。駱永民、樊麗明[3]認(rèn)為土地對(duì)農(nóng)村居民增收具有保障作用，應(yīng)設(shè)法增強(qiáng)土地規(guī)模化經(jīng)營(yíng)，以強(qiáng)化這個(gè)保障。郭軍等[4]認(rèn)為可以從推動(dòng)農(nóng)村三產(chǎn)融合與改變農(nóng)業(yè)發(fā)展方式角度推動(dòng)農(nóng)村居民增收。崔會(huì)芳等[5]認(rèn)為中國(guó)農(nóng)村居民收入存在地區(qū)差異，中部、西南部存在熱點(diǎn)持久的貧困風(fēng)險(xiǎn)態(tài)勢(shì)。國(guó)外學(xué)者側(cè)重通過(guò)研究改善分配方法促進(jìn)收入增加。Bandourian 等[6]研究了影響收入分配的作用參數(shù)，并對(duì)傳導(dǎo)路徑進(jìn)行了分析。Dastrup 等[7]認(rèn)為轉(zhuǎn)移支付和稅收可以顯著影響收入，并對(duì)增加收入的最優(yōu)選擇進(jìn)行了探討。現(xiàn)有研究對(duì)農(nóng)村居民增收和收入分配問(wèn)題進(jìn)行大量探索并取得了豐富的研究成果[2-14]，對(duì)農(nóng)村居民收入?yún)^(qū)域差異和兩極分化現(xiàn)象也進(jìn)行了定量分析。但關(guān)于農(nóng)村居民增收能力方面的研究較少，研究方法尚未從定性分析發(fā)展到定量分析，研究對(duì)象尚未從單一指標(biāo)發(fā)展到綜合指標(biāo)體系，基本只是簡(jiǎn)單的對(duì)比分析，在構(gòu)建農(nóng)村居民增收能力評(píng)價(jià)體系方面尚未形成廣泛認(rèn)可的方法或統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)，特別是針對(duì)農(nóng)村居民增收能力區(qū)域差異方面的研究尤為缺乏，這些都為本文提供了探索空間。

本文以長(zhǎng)三角地區(qū)41 個(gè)地級(jí)市的農(nóng)村居民增收能力作為研究對(duì)象，以城市為切入點(diǎn)分析長(zhǎng)三角地區(qū)農(nóng)村居民增收能力的區(qū)域差異及時(shí)空演變特征。根據(jù)收入來(lái)源綜合選取16 個(gè)指標(biāo)，建立能夠客觀、高效評(píng)價(jià)長(zhǎng)三角地區(qū)農(nóng)村居民增收能力的綜合指標(biāo)體系，運(yùn)用主成分—灰色關(guān)聯(lián)度綜合分析法對(duì)2017—2019 年長(zhǎng)三角地區(qū)41 個(gè)城市的指標(biāo)面板數(shù)據(jù)進(jìn)行整體度量，測(cè)算長(zhǎng)三角地區(qū)農(nóng)村居民增收能力綜合得分和排序。通過(guò)箱線圖、Dagum 基尼系數(shù)等方法探究長(zhǎng)三角地區(qū)農(nóng)村居民增收能力的時(shí)空演變態(tài)勢(shì)，對(duì)長(zhǎng)三角地區(qū)農(nóng)村居民增收能力的區(qū)域差異進(jìn)行測(cè)算分解，根據(jù)分析得出結(jié)論與啟示。

二、研究方法與數(shù)據(jù)來(lái)源

（一） 評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的構(gòu)建

農(nóng)村居民增收能力是指農(nóng)村居民可支配收入提高的空間和難易度。根據(jù)收入來(lái)源，居民收入由工資性收入、經(jīng)營(yíng)性收入、財(cái)產(chǎn)性收入和轉(zhuǎn)移性收入4 部分組成，農(nóng)村居民增收能力也由此可以細(xì)分為上述4 部分收入的增收能力。為客觀高效地測(cè)度長(zhǎng)三角地區(qū)農(nóng)村居民增收能力，本文以工資性增收因素、經(jīng)營(yíng)性增收因素、財(cái)產(chǎn)性增收因素和轉(zhuǎn)移性增收因素為一級(jí)指標(biāo)，根據(jù)數(shù)據(jù)可獲得性、通用可對(duì)比性、指標(biāo)可量化性原則，從4 個(gè)一級(jí)指標(biāo)中再分別選取4 個(gè)二級(jí)指標(biāo)，組成共16 個(gè)指標(biāo)的長(zhǎng)三角地區(qū)農(nóng)村居民增收能力綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)體系（見表1），以此評(píng)測(cè)長(zhǎng)三角地區(qū)農(nóng)村居民增收能力。其中農(nóng)村勞動(dòng)力占比、第一產(chǎn)業(yè)占比、經(jīng)濟(jì)首位度、村莊密集度4 個(gè)指標(biāo)為負(fù)向指標(biāo)，其指標(biāo)數(shù)值越大農(nóng)村居民增收能力越弱，其余指標(biāo)為正向指標(biāo)，指標(biāo)數(shù)值越大農(nóng)村居民增收能力越強(qiáng)。

表 1 長(zhǎng)三角地區(qū)農(nóng)村居民增收能力評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

1. 工資性增收因素

工資性收入是指農(nóng)村居民以接受雇傭參加勞動(dòng)獲取報(bào)酬的方式取得的收入。農(nóng)村居民工資性收入由勞動(dòng)力市場(chǎng)供給和勞動(dòng)力市場(chǎng)需求決定。選取農(nóng)村勞動(dòng)力占比和非農(nóng)經(jīng)營(yíng)占比作為勞動(dòng)力市場(chǎng)供給衡量指標(biāo)。選取規(guī)上企業(yè)密度和社會(huì)就業(yè)率作為勞動(dòng)力市場(chǎng)需求衡量指標(biāo)。2. 經(jīng)營(yíng)性增收因素

經(jīng)營(yíng)性收入是指農(nóng)村居民通過(guò)從事生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)性活動(dòng)所取得的收入。按從事生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)所屬行業(yè)劃分，農(nóng)村居民經(jīng)營(yíng)性收入可以分為農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)性收入和非農(nóng)經(jīng)營(yíng)性收入。選取人均糧食播種面積和第一產(chǎn)業(yè)占比作為農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)性收入衡量指標(biāo)。選取人均消費(fèi)能力和人均國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值作為非經(jīng)營(yíng)性收入衡量指標(biāo)。

3. 財(cái)產(chǎn)性增收因素

財(cái)產(chǎn)性收入是指農(nóng)村居民通過(guò)自有資本、技術(shù)等非勞動(dòng)因素參與生產(chǎn)活動(dòng)所產(chǎn)生的收入。農(nóng)村居民財(cái)產(chǎn)性收入受區(qū)域經(jīng)濟(jì)質(zhì)量和資產(chǎn)增值能力影響。選取經(jīng)濟(jì)密度和財(cái)政密度作為區(qū)級(jí)經(jīng)濟(jì)質(zhì)量衡量指標(biāo)。選取房?jī)r(jià)收入比和農(nóng)村汽車保有率作為資產(chǎn)增值能力衡量指標(biāo)。4. 轉(zhuǎn)移性增收因素

轉(zhuǎn)移性收入是指農(nóng)村居民接受政府補(bǔ)貼和社會(huì)捐贈(zèng)等各種轉(zhuǎn)移支付取得的收入。農(nóng)村居民轉(zhuǎn)移性收入受社會(huì)發(fā)展程度和社會(huì)資源稟賦影響。選取年人均用電量和經(jīng)濟(jì)首位度作為社會(huì)發(fā)展程度衡量指標(biāo)。選取人口密集度和村中密集度作為社會(huì)資源稟賦衡量指標(biāo)。

（二） 概念與數(shù)據(jù)來(lái)源

根據(jù)2019 年12 月中共中央、國(guó)務(wù)院印發(fā)的《長(zhǎng)江三角洲區(qū)域一體化發(fā)展規(guī)劃綱要》，長(zhǎng)三角地區(qū)規(guī)劃范圍包括上海市、浙江省、江蘇省、安徽省全域（面積35.8 萬(wàn)平方公里）。因此，文中長(zhǎng)三角地區(qū)指的是包括上海市、浙江省、江蘇省、安徽省全域內(nèi)的41 個(gè)地級(jí)市。指標(biāo)體系中第一產(chǎn)業(yè)包含種植業(yè)、林業(yè)、牧業(yè)、漁業(yè)，農(nóng)村汽車為非農(nóng)用小型家庭汽車。舟山市因其獨(dú)特的海島區(qū)位條件，漁業(yè)經(jīng)濟(jì)比重和農(nóng)村出行方式顯著異于其他城市。因此，指標(biāo)體系中X6 第一產(chǎn)業(yè)占比中的舟山市數(shù)據(jù)采用剔除了漁業(yè)的第一產(chǎn)業(yè)占比，X12 農(nóng)村汽車保有率的舟山數(shù)據(jù)采用汽車和舟船的總和保有率。

本文使用的樣本數(shù)據(jù)主要源自國(guó)家統(tǒng)計(jì)局，滬、浙、蘇、皖及其轄內(nèi)41 個(gè)地級(jí)市的官方統(tǒng)計(jì)網(wǎng)站，內(nèi)容包括2018—2020 年長(zhǎng)三角地區(qū)各省市及轄內(nèi)地級(jí)市的 《統(tǒng)計(jì)年鑒》，2017—2019 年長(zhǎng)三角地區(qū)各省市及轄內(nèi)地級(jí)市的《國(guó)民經(jīng)濟(jì)與社會(huì)發(fā)展統(tǒng)計(jì)公報(bào)》等。商品房購(gòu)買力指標(biāo)中商品房?jī)r(jià)格數(shù)據(jù)取自安居客城市年度數(shù)據(jù)（https://mobile.anjuke.com/fangjia）。指標(biāo)體系中若干指標(biāo)數(shù)據(jù)無(wú)法直接獲取，通過(guò)指標(biāo)含義計(jì)算得出。指標(biāo)中少數(shù)缺失數(shù)據(jù)通過(guò)多重插補(bǔ)法處理。

（三） 研究方法

1. 主成分—灰色關(guān)聯(lián)度綜合分析法

主成分分析可以有效處理信息重疊并進(jìn)行指標(biāo)降維，但在特征向量符號(hào)取得負(fù)數(shù)時(shí)，無(wú)法有效評(píng)價(jià)函數(shù)意義?；疑P(guān)聯(lián)度分析可以彌補(bǔ)樣本數(shù)列不足和樣本信息缺失問(wèn)題，但可能存在指標(biāo)信息重疊。因此，本文采用主成分—灰色關(guān)聯(lián)度綜合分析法構(gòu)建長(zhǎng)三角地區(qū)農(nóng)村居民增收能力綜合指標(biāo)評(píng)價(jià)體系，可以有效避免上述問(wèn)題。具體計(jì)算步驟如下：

（1）數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化與適用性檢驗(yàn)。運(yùn)用統(tǒng)計(jì)軟件對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理和適用性檢驗(yàn)，以消除量綱影響，檢驗(yàn)變量相關(guān)性。

（2）計(jì)算比較數(shù)列。使用統(tǒng)計(jì)軟件進(jìn)行分析，得到特征值和方差貢獻(xiàn)率表，主成分載荷統(tǒng)計(jì)表。篩選公因子并命名。以各指標(biāo)的主成分載荷為系數(shù)得到農(nóng)村居民增收能力主成分得分公式，以主成分方差貢獻(xiàn)率為權(quán)重得到農(nóng)村居民增收能力主成分得分函數(shù)，根據(jù)得分函數(shù)計(jì)算得分，即為比較數(shù)列。

（3）計(jì)算參考數(shù)列。選擇初始矩陣中每個(gè)指標(biāo)數(shù)據(jù)最優(yōu)值形成最優(yōu)樣本，為后期灰色關(guān)聯(lián)度分析提供理想數(shù)據(jù)列。若指標(biāo)屬性為正值則該指標(biāo)樣本最大值為最優(yōu)值，若指標(biāo)屬性為負(fù)值則該指標(biāo)樣本最小值為最優(yōu)值。計(jì)算最優(yōu)樣本的主成分得分形成參考數(shù)據(jù)列。

（4）計(jì)算關(guān)聯(lián)系數(shù)，（i=1,...m,k=1,...n,）。其中，ζi（k）為第k個(gè)主成分上比較數(shù)列Yi與參考數(shù)列Y0的關(guān)聯(lián)系數(shù)，m為變量個(gè)數(shù)，n為主成分個(gè)數(shù)，分辨系數(shù) ρ取常數(shù)0.5。

（5）計(jì)算綜合得分。計(jì)算比較樣本數(shù)據(jù)Yi與理想樣本數(shù)據(jù)Y0的關(guān)聯(lián)度。其中， εk為第k個(gè)主成分的方差貢獻(xiàn)率，ri即 為基于主成分—灰色關(guān)聯(lián)度綜合分析的長(zhǎng)三角地區(qū)農(nóng)村居民增收能力綜合得分。2. Dagum 基尼系數(shù)及其子群分解法

Dagum 基尼系數(shù)及其子群分解方法可以有效測(cè)算區(qū)域內(nèi)部與區(qū)域之間的差異情況，是進(jìn)行時(shí)空演變分析、區(qū)域差異分析和效率研究的常用方法。Dagum 基尼系數(shù)由區(qū)域內(nèi)差異貢獻(xiàn)、區(qū)域間差異貢獻(xiàn)和超變密度貢獻(xiàn)三部分組成，用來(lái)分別測(cè)度子群內(nèi)部差異、子群間差異及由交叉項(xiàng)產(chǎn)生的總體差異。本文采用Dagum 基尼系數(shù)及其子群分解法對(duì)長(zhǎng)三角地區(qū)農(nóng)村居民增收能力進(jìn)行地區(qū)差異性分析，不但彌補(bǔ)了傳統(tǒng)基尼系數(shù)方法不能按區(qū)域分解，無(wú)法處理空間非均衡問(wèn)題的缺陷，而且解決了樣本間重疊交叉問(wèn)題，提高了測(cè)算精確性。具體計(jì)算公式如下：

以上公式中，G為總體基尼系數(shù)，Gw為區(qū)域內(nèi)差異貢獻(xiàn)，Gnb為區(qū)域間差異貢獻(xiàn)，Gt為超變密度貢獻(xiàn)。yji、yhr分別代表j區(qū)域的第i個(gè)城市與h區(qū)域的第r個(gè)城市的農(nóng)村居民增收能力。代表長(zhǎng)三角地區(qū)農(nóng)村居民增收能力的均值，Gjj為各區(qū)域區(qū)域內(nèi)基尼系數(shù)，Gjh為j與h區(qū)域間基尼系數(shù)，Djh代表區(qū)域間農(nóng)村居民增收能力的相對(duì)影響，pjph代表第j和第h區(qū)域內(nèi)城市在所有城市中的占比，ShSj代表第h第j區(qū)域農(nóng)村居民增收能力之和與總的農(nóng)村居民增收能力之比，n代表城市數(shù)量，k代表劃分區(qū)域數(shù)量，K（x）≥0，h＞0 為平滑參數(shù)。

三、長(zhǎng)三角地區(qū)農(nóng)村居民增收能力綜合評(píng)價(jià)

（一） 長(zhǎng)三角地區(qū)農(nóng)村居民增收能力測(cè)算與檢驗(yàn)

根據(jù)上文主成分—灰色關(guān)聯(lián)度綜合分析法的計(jì)算步驟，運(yùn)用SPSS19.0 對(duì)長(zhǎng)三角地區(qū)41 個(gè)城市農(nóng)村居民增收能力評(píng)價(jià)指標(biāo)體系中2017—2019 年的樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算，得到長(zhǎng)三角地區(qū)農(nóng)村居民增收能力綜合得分與排序（見表2）。檢驗(yàn)結(jié)果顯示KMO 測(cè)度值為0.781，樣本Bartlett 檢驗(yàn)顯著性概率為0，表明各變量間相關(guān)性較強(qiáng)，原始變量間相關(guān)性特征明顯。檢驗(yàn)結(jié)果顯示變量通過(guò)了主成分分析適用性檢驗(yàn)。

表 2 長(zhǎng)三角地區(qū)農(nóng)村居民增收能力綜合得分與排序

表2 (續(xù))

以2019 年為例，選取長(zhǎng)三角地區(qū)41 個(gè)城市的農(nóng)村居民可支配收入實(shí)證數(shù)據(jù)進(jìn)行排序，將結(jié)果與表2 中2019 年長(zhǎng)三角地區(qū)農(nóng)村居民增收能力綜合得分排序進(jìn)行比對(duì)，可以得到2019 年長(zhǎng)三角地區(qū)農(nóng)村居民增收能力排序與可支配收入排序?qū)Ρ葓D（見圖1），

從圖1 可以直觀地看到，2019 年長(zhǎng)三角地區(qū)農(nóng)村居民增收能力排序與當(dāng)年農(nóng)村居民可支配收入實(shí)證排序大體吻合。經(jīng)檢驗(yàn)2017、2018 年的模型分析結(jié)果與實(shí)證排序比對(duì)情況與2019 年大體相當(dāng)。本文構(gòu)建的長(zhǎng)三角地區(qū)農(nóng)村居民增收能力綜合指標(biāo)體系基本上可以反映現(xiàn)實(shí)情況，模型分析結(jié)果得到了實(shí)證數(shù)據(jù)的有力支撐。

（二） 農(nóng)村居民增收能力結(jié)果分析

根據(jù)表2 數(shù)據(jù)計(jì)算滬、浙、蘇、皖農(nóng)村居民增收能力平均值，并繪制2017—2019 年長(zhǎng)三角地區(qū)農(nóng)村居民增收能力平均得分趨勢(shì)圖，如圖2 所示。分析表2、圖2 可以得出以下結(jié)論：（1）在時(shí)間維度上，長(zhǎng)三角地區(qū)農(nóng)村居民增收能力逐年顯著提升。從表2 數(shù)據(jù)可知，除安徽省淮北市外，2017—2019 年長(zhǎng)三角地區(qū)絕大多數(shù)城市的農(nóng)村居民增收能力綜合得分均有不同提高。其中，上海市農(nóng)村居民增收能力綜合得分由2017 年的0.658 上升至2019 年的0.709，實(shí)現(xiàn)了7.75% 的漲幅；浙江省農(nóng)村居民增收能力平均得分由2017 年的0.539 上升至2019 年的0.549，實(shí)現(xiàn)了1.86%的漲幅；江蘇省農(nóng)村居民增收能力平均得分由2017 年的0.51 上升至2019 年的0.518，實(shí)現(xiàn)了1.57%的漲幅；安徽省農(nóng)村居民增收能力平均得分由2017 年的0.469 上升至2019 年的0.472，實(shí)現(xiàn)了0.64%的漲幅；上海市農(nóng)村居民增收能力提升幅度顯著高于浙蘇皖三省。（2）在空間維度上，長(zhǎng)三角地區(qū)農(nóng)村居民增收能力存在明顯空間分布特征，上海市農(nóng)村居民增收能力顯著高于其他三省，浙江省農(nóng)村居民增收能力高于江蘇省和安徽省，江蘇省農(nóng)村居民增收能力又高于安徽省，這表明長(zhǎng)三角地區(qū)農(nóng)村居民增收能力空間差異性非常顯著。圖2 中2017—2019 年曲線斜率顯著增加，這表明長(zhǎng)三角地區(qū)農(nóng)村居民增收能力區(qū)域間差異在逐年擴(kuò)大。

根據(jù)表2 數(shù)據(jù)計(jì)算長(zhǎng)三角地區(qū)農(nóng)村居民增收能力平均值、最值和四分位值，繪制2017 年與2019 年長(zhǎng)三角地區(qū)農(nóng)村居民增收能力得分箱線圖（見圖3、圖4）。從圖3、圖4 可以看出：（1）在空間維度上，上海市農(nóng)村居民增收能力顯著強(qiáng)于其他三??；浙江省農(nóng)村居民增收能力較為均衡，整體能力高于蘇皖兩??；江蘇省最大值和整體差距較大表明存在顯著的內(nèi)部差異，中位數(shù)位于箱底表明存在較多農(nóng)村居民增收能力弱的城市；安徽省箱子短表明城市間差異較小，與其他省市相比農(nóng)村居民增收能力整體水平較低。（2）在時(shí)間維度上，長(zhǎng)三角地區(qū)農(nóng)村居民增收能力整體水平存在明顯提升。各省市箱線形態(tài)和位置沒(méi)有明顯變化，表明長(zhǎng)三角地區(qū)農(nóng)村居民增收能力整體格局穩(wěn)定。綜上，長(zhǎng)三角地區(qū)農(nóng)村居民增收能力區(qū)域差異顯著，需要進(jìn)行區(qū)域差異測(cè)算分解進(jìn)行分析。

（三） 農(nóng)村居民增收能力區(qū)域差異性分析

根據(jù)上文所述Dagum 基尼系數(shù)及其子群分解法計(jì)算方法，運(yùn)用Python 計(jì)算2017—2019 年長(zhǎng)三角地區(qū)農(nóng)村居民增收能力總體基尼系數(shù)。按照上海市、浙江省、江蘇省、安徽省四個(gè)子群進(jìn)行分解，并測(cè)算區(qū)域內(nèi)差異和區(qū)域間差異，可以得到長(zhǎng)三角地區(qū)2017—2019 年農(nóng)村居民增收能力區(qū)域內(nèi)差異（見表3）、長(zhǎng)三角地區(qū)2017—2019 農(nóng)村居民增收能力區(qū)域間差異（見表4）、長(zhǎng)三角地區(qū)2017—2019 年農(nóng)村居民增收能力區(qū)域差異來(lái)源分解情況（見表5）。上海市單獨(dú)作為一個(gè)子群不再進(jìn)行區(qū)域內(nèi)差異分析。

表 3 長(zhǎng)三角地區(qū)農(nóng)村居民增收能力區(qū)域內(nèi)差異

表 4 長(zhǎng)三角地區(qū)農(nóng)村居民增收能力區(qū)域間差異

表 5 長(zhǎng)三角地域農(nóng)村居民增收能力區(qū)域差異來(lái)源分解

1. 長(zhǎng)三角地區(qū)農(nóng)村居民增收能力區(qū)域內(nèi)差異

由表3 可知，長(zhǎng)三角地區(qū)總體基尼系數(shù)分別高于浙江、江蘇、安徽三個(gè)省的省內(nèi)基尼系數(shù)，這表明長(zhǎng)三角地區(qū)作為一個(gè)整體，其內(nèi)部差異要大于每個(gè)省的省內(nèi)差異。浙江省和安徽省區(qū)域內(nèi)差異明顯低于長(zhǎng)三角地區(qū)總體水平，表明浙江省和安徽省省內(nèi)相對(duì)均衡。江蘇省區(qū)域內(nèi)差異顯著高于浙江省和安徽省，表明江蘇省省內(nèi)農(nóng)村居民增收能力差異較浙皖兩省更為顯著。除安徽省外，2017—2019 年長(zhǎng)三角地區(qū)總體差異、浙江省區(qū)域內(nèi)差異、江蘇省區(qū)域內(nèi)差異均呈上升趨勢(shì)，分別上升了11.05%、7.48%、12.5%，表明近年來(lái)浙江省、江蘇省和長(zhǎng)三角地區(qū)整體農(nóng)村居民增收能力差異在不斷擴(kuò)大。

2. 長(zhǎng)三角地區(qū)農(nóng)村居民增收能力區(qū)域間差異

由表4 可知，2017—2019 年，長(zhǎng)三角地區(qū)內(nèi)部各省市間區(qū)域間差異均呈現(xiàn)逐步上升態(tài)勢(shì)。其中上海市與浙江省區(qū)間差異上升了28.17%，上海市與江蘇省區(qū)間差異上升了22.45%，上海市與安徽省區(qū)間差異上升了19.43%，浙江省與江蘇省區(qū)間差異上升了11.3%，浙江省與安徽省區(qū)間差異上升了7.85%，江蘇省與安徽省區(qū)間差異上升了9.21%。2017—2019 年上海市農(nóng)村居民增收能力與其他三省的差距持續(xù)拉大。2017—2019 年上海市與浙江省區(qū)間差異擴(kuò)大了28.17%，上海市與江蘇省區(qū)間差異擴(kuò)大了22.45%，上海市與安徽省區(qū)間差異擴(kuò)大了19.43%。同期安徽省農(nóng)村居民增收能力增長(zhǎng)幅度相對(duì)較緩，省內(nèi)區(qū)域差距有所縮小2017—2019 年，浙江省和江蘇省的農(nóng)村居民增收能力省內(nèi)差異性同樣在擴(kuò)大，特別是江蘇省南北差距表現(xiàn)出加速擴(kuò)大趨勢(shì)。由表4 可知，2017—2019 年，浙蘇兩省區(qū)域內(nèi)基尼系數(shù)從2017 年的0.0254 和0.0424 分別增加到2019 年的0.0273 和0.0477，增幅分別達(dá)到了7.48%和12.5%。

3. 長(zhǎng)三角地區(qū)農(nóng)村居民增收能力區(qū)域差異來(lái)源分解

由表5 可知，2017—2019 年，長(zhǎng)三角地區(qū)農(nóng)村居民增收能力的地區(qū)間貢獻(xiàn)率分別為56.79%、56.26%、55.67%，均遠(yuǎn)超當(dāng)年地區(qū)內(nèi)貢獻(xiàn)率和超變密度貢獻(xiàn)率。這表明三省一市間的差異是造成長(zhǎng)三角地區(qū)農(nóng)村居民增收能力區(qū)域差異的主要原因。由表3、表4、表5 可知，長(zhǎng)三角地區(qū)總體基尼系數(shù)分別高于各省市內(nèi)部區(qū)域內(nèi)基尼系數(shù)，這表明長(zhǎng)三角地區(qū)農(nóng)村居民增收能力差異主要源自區(qū)域間差異，三省一市之間的差異比每個(gè)省的省內(nèi)差異都要顯著，其中以上海市同浙蘇皖三省的區(qū)域間差異，安徽、蘇北同其他地區(qū)的差異最為突出。此外，江蘇省內(nèi)部農(nóng)村居民增收能力的南北差異和兩極分化現(xiàn)象同樣顯著，蘇南地區(qū)農(nóng)村居民增收能力明顯強(qiáng)于蘇北地區(qū)。浙皖兩省的農(nóng)村居民增收能力省內(nèi)差異性相對(duì)較低。

四、結(jié)論與建議

（一） 結(jié)論

本文以收入來(lái)源為切入點(diǎn)，綜合選取16 個(gè)指標(biāo)構(gòu)建了農(nóng)村居民增收能力評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，對(duì)2017—2019年長(zhǎng)三角地區(qū)農(nóng)村居民增收能力進(jìn)行了測(cè)度，通過(guò)主成分—灰色關(guān)聯(lián)度綜合分析法計(jì)算出長(zhǎng)三角地區(qū)農(nóng)村居民增收綜合得分與排序。經(jīng)與農(nóng)村居民可支配收入實(shí)證數(shù)據(jù)比較檢驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)模型分析結(jié)果與實(shí)際數(shù)據(jù)大體吻合，可以較為精準(zhǔn)地反映長(zhǎng)三角地區(qū)農(nóng)村居民增收能力。運(yùn)用箱線圖，Dagum 基尼系數(shù)及其子群分解方法對(duì)長(zhǎng)三角地區(qū)農(nóng)村居民增收能力的時(shí)空演變分布特征進(jìn)行分析，得出以下結(jié)論。

1. 長(zhǎng)三角地區(qū)農(nóng)村居民增收能力呈逐年上升趨勢(shì)，部分地區(qū)能力變現(xiàn)效率偏低

長(zhǎng)三角地區(qū)農(nóng)村居民增收能力整體逐年上升，表明近年來(lái)長(zhǎng)三角地區(qū)更加關(guān)注農(nóng)村居民增收問(wèn)題，政策更加合理，落實(shí)更加到位，農(nóng)村居民收入有望進(jìn)一步提高，生活水平有望得到改善。實(shí)證數(shù)據(jù)顯示長(zhǎng)三角地區(qū)農(nóng)村居民可支配收入連續(xù)多年保持增加，2017—2019 年滬浙蘇皖的農(nóng)村居民可支配收入增長(zhǎng)幅度分別為16.18%、16.46%、15.57%、17.21%。長(zhǎng)三角地區(qū)農(nóng)村居民增收能力和農(nóng)村居民可支配收入水平整體逐年上升。研究發(fā)現(xiàn)，上海市農(nóng)村居民增收能力變現(xiàn)效率偏低，增收能力水平及增速顯著高于浙蘇皖三省，可支配收入水平與增速并未與其他三省拉開顯著距離，甚至連續(xù)多年低于嘉興市、杭州市、寧波市、蘇州市等周邊城市。由圖1 可知，徐州和安徽省部分城市同樣存在上述情況。

2. 長(zhǎng)三角地區(qū)農(nóng)村居民增收能力區(qū)域性差異顯著，空間上呈東南向西北遞減分布

長(zhǎng)三角地區(qū)農(nóng)村居民增收能力表現(xiàn)出顯著的區(qū)域性差異，在地理上呈現(xiàn)出由東南向西北遞減的空間分布特征。上海市農(nóng)村居民增收能力顯著高于浙蘇皖三省，浙江省農(nóng)村居民增收能力高于蘇皖兩省，江蘇省農(nóng)村居民增收能力又高于安徽省。受農(nóng)村居民增收能力影響，長(zhǎng)三角地區(qū)農(nóng)村居民可支配收入同樣呈滬浙蘇皖遞減的空間分布特征，其中安徽省和蘇北地區(qū)農(nóng)村居民收入水平顯著低于長(zhǎng)三角其他地區(qū)。在各省內(nèi)部，浙江省和安徽省的省內(nèi)區(qū)域差異相對(duì)較小，但江蘇省的省內(nèi)區(qū)域不均衡現(xiàn)象則十分顯著，蘇南各市如南京、蘇州、無(wú)錫等地農(nóng)村居民增收能力僅次于上海，而蘇北各市如徐州、宿遷、鹽城等地農(nóng)民增收能力則僅略高于安徽省，省內(nèi)南北差異懸殊。

3. 長(zhǎng)三角地區(qū)農(nóng)村居民增收能力區(qū)域性差異持續(xù)擴(kuò)大，安徽省掉隊(duì)現(xiàn)象日趨嚴(yán)重

長(zhǎng)三角地區(qū)農(nóng)村居民增收能力區(qū)域差異整體呈逐年擴(kuò)大趨勢(shì)。農(nóng)村居民增收能力強(qiáng)的城市在加速變強(qiáng)，而農(nóng)村居民增收能力弱的城市則能力提升緩慢。滬浙蘇皖三省一市中，上海市農(nóng)村居民增收能力提升速度顯著高于其他三省，安徽省農(nóng)村居民增收能力增長(zhǎng)幅度又顯著落后于江浙滬地區(qū)。分析認(rèn)為，上海市農(nóng)村居民增收能力的快速提高和安徽、蘇北地區(qū)農(nóng)村居民增收能力增長(zhǎng)乏力，是造成長(zhǎng)三角地區(qū)農(nóng)村居民增收能力地區(qū)差異性的主要原因。與長(zhǎng)三角地區(qū)其他省市相比，安徽省經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展程度相對(duì)落后，農(nóng)村居民增收能力水平和增長(zhǎng)速度均低于江浙滬地區(qū)，是造成長(zhǎng)三角地區(qū)農(nóng)村居民增收能力地區(qū)不平衡的主要原因，也是長(zhǎng)三角地區(qū)一體化需要重點(diǎn)解決的問(wèn)題。

（二） 建議

1. 提高行政效率優(yōu)化體制機(jī)制，促進(jìn)農(nóng)村居民增收能力變現(xiàn)

上海等地在發(fā)展中遇到了農(nóng)村居民增收能力較高而可支配收入較低的情況，即增收能力無(wú)法及時(shí)有效的轉(zhuǎn)化為可支配收入，與同期浙江省形成了鮮明對(duì)比。近年來(lái)，浙江省堅(jiān)持推進(jìn)“最多跑一次改革”“放管服改革”和“數(shù)字化改革”，持續(xù)提高行政效率，優(yōu)化營(yíng)商環(huán)境，營(yíng)建惠民政府，以其活躍的私營(yíng)經(jīng)濟(jì)和省管縣制度推動(dòng)資源的基層傾斜和鄉(xiāng)村經(jīng)濟(jì)的蓬勃發(fā)展，在農(nóng)村居民增收能力不如上海市的情況下實(shí)現(xiàn)了農(nóng)村居民可支配收入的反超。由浙江省經(jīng)驗(yàn)可知，地方行政效率提升和體制機(jī)制優(yōu)化可以在很大程度上保障農(nóng)村居民增收能力變現(xiàn)。因此，在今后的發(fā)展中，上海等地應(yīng)更加關(guān)注農(nóng)村居民收入增長(zhǎng)的實(shí)現(xiàn)路徑，努力提高行政效率，優(yōu)化體制機(jī)制建設(shè)，積極探索農(nóng)村居民增收能力的高效轉(zhuǎn)化，推動(dòng)本地農(nóng)村居民收入的進(jìn)一步增長(zhǎng)。

2. 健全長(zhǎng)三角地區(qū)內(nèi)部幫扶機(jī)制，遏制省域間差異的持續(xù)擴(kuò)大

長(zhǎng)三角地區(qū)農(nóng)村居民增收能力存在較大的區(qū)域差異和不均衡現(xiàn)象，且這種差異和不均衡性在逐年擴(kuò)大。長(zhǎng)三角地區(qū)農(nóng)村居民增收能力的區(qū)域差異以安徽省與上海市、浙江省、江蘇省之間的省域差距最為顯著。分析認(rèn)為，三省一市間的省域區(qū)域差異是造成2017—2019 年長(zhǎng)三角地區(qū)農(nóng)村居民增收能力和農(nóng)村居民可支配收入地區(qū)差異顯著的主要原因。為有效縮小長(zhǎng)三角地區(qū)各城市間發(fā)展差距，遏制安徽省同江浙滬地區(qū)差距的持續(xù)擴(kuò)大，建立健全長(zhǎng)三角地區(qū)內(nèi)部幫扶機(jī)制尤為重要。2021 年12 月國(guó)家發(fā)展改革委印發(fā)《滬蘇浙城市結(jié)對(duì)合作幫扶皖北城市實(shí)施方案》，推動(dòng)江浙滬五市三區(qū)與安徽省皖北八市開展結(jié)對(duì)合作幫扶，可以充分調(diào)動(dòng)要素資源的區(qū)間流動(dòng)，快速提升被幫扶城市的能力水平，遏制長(zhǎng)三角地區(qū)省域間差異的持續(xù)擴(kuò)大。

3. 加強(qiáng)省域統(tǒng)籌制定針對(duì)政策，減小省內(nèi)城市間區(qū)域不均衡

長(zhǎng)三角地區(qū)各省內(nèi)部的農(nóng)村居民增收能力存在不同程度的區(qū)域不均衡，其中以江蘇省蘇南蘇北的區(qū)域差異最為顯著。研究發(fā)現(xiàn)，除安徽外，2017—2019 年上海、浙江、江蘇省內(nèi)農(nóng)村居民收入不均衡現(xiàn)象都在擴(kuò)大。為縮小省內(nèi)區(qū)域差異實(shí)現(xiàn)均衡發(fā)展，江蘇省委牽頭推動(dòng)蘇南蘇北城市結(jié)對(duì)，實(shí)現(xiàn)蘇南蘇北聯(lián)動(dòng)發(fā)展。2021 年浙江省推出《浙江省山區(qū)26 縣跨越式高質(zhì)量發(fā)展實(shí)施方案》，探索解決省內(nèi)落后地區(qū)經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展問(wèn)題。各省加強(qiáng)省域統(tǒng)籌，因地制宜實(shí)施差別化區(qū)域政策，推動(dòng)全省公共服務(wù)一體化，基層設(shè)施和交通一體化，可以實(shí)現(xiàn)資源要素的全省域自由流動(dòng)和高效配置，促進(jìn)經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)與落后地區(qū)的長(zhǎng)期高效協(xié)作，從而有效縮小省內(nèi)城市間區(qū)域差異。