【正文】 但是影響大小和方向由于所研究的樣本、方法不一致而差異較大，因此，本文假定財(cái)政支農(nóng)支出對農(nóng)民收入產(chǎn)生影響，但影響大小及方向有待實(shí)證檢驗(yàn)。（5）農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步因素。并且假定農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步與農(nóng)民收入增長正相關(guān)。而是兩組變量之間的協(xié)方差陣。如果這一對相關(guān)變量不足以反映兩組變量之間的相關(guān)性，則繼續(xù)在這兩組變量中找出第二對線性組合，使它們在與不相關(guān)的線性組合中相關(guān)系數(shù)最大。由于純收入能更真實(shí)的反映農(nóng)民的收入水平，因此采用農(nóng)民人均純收入這一指標(biāo)來度量農(nóng)民的收入水平。構(gòu)成“影響因素組”的指標(biāo)包括：（1）耕地資源因素：人均耕地面積（X1，畝/人）和農(nóng)業(yè)人員的人均耕地面積（X2，畝/人）；（2）城市化水平因素：城市化率，即城市人口占總?cè)丝诘谋戎兀╔3，%）；（3）財(cái)政支農(nóng)支出因素：財(cái)政支農(nóng)額度（X4，元/人）；（4）人力資本因素：農(nóng)業(yè)人員平均受教育年限（X5，年）；（5）農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步因素：機(jī)耕面積占耕地面積的比重（X6，%）、農(nóng)業(yè)技術(shù)人員比重（X7，‰）和有農(nóng)技推廣服務(wù)機(jī)構(gòu)的鄉(xiāng)鎮(zhèn)比重（X8，%）。四、實(shí)證結(jié)果與分析，結(jié)果如下：（一）“純收入組”和“影響因素組”的相關(guān)性分析由表2，“純收入組”和“影響因素組”各指標(biāo)之間均有較強(qiáng)的相關(guān)性，整體來看，能夠用“影響因素組”來解釋“純收入組”。這表明，這三對典型變量之間相關(guān)系數(shù)顯著，能夠用“影響因素組”的典型變量來解釋“純收入組”的典型變量。典型相關(guān)系數(shù)的平方表明“純收入組”%、%%的信息可由“影響因素組”來解釋。第一對典型變量主要反映的是城市化水平、農(nóng)業(yè)技術(shù)人員比重、機(jī)耕面積比重與工資性收入之間的關(guān)系，且它們之間都呈正相關(guān)。這說明提高人均耕地面積和城市化水平能促進(jìn)農(nóng)民非勞動(dòng)收入的增長，但人均耕地面積對非勞動(dòng)收入的影響程度高于城市化水平。五、結(jié)論和政策建議由前文的分析，我們可以得出如下基本結(jié)論：（1）城市化水平是農(nóng)民收入的主要影響因素，提高城市化水平能促進(jìn)農(nóng)民工資性收入和非勞動(dòng)收入的增長；（2）技術(shù)進(jìn)步（主要是農(nóng)業(yè)技術(shù)人員比重和機(jī)耕面積比重）是影響農(nóng)民工資性收入的主要因素，提高農(nóng)業(yè)技術(shù)人員比重和機(jī)耕面積比重能增加農(nóng)民工資性收入；（3）耕地資源是影響農(nóng)民收入的主要因素之一，人均耕地面積的增加能提高農(nóng)民非勞動(dòng)收入和家庭經(jīng)營收入，但農(nóng)業(yè)人員人均耕地面積的提高會(huì)減少家庭經(jīng)營收入；（4）人力資本是影響家庭經(jīng)營收入的主要因素之一，增加農(nóng)業(yè)人員平均受教育年限能提高家庭經(jīng)營收入；（5）財(cái)政支農(nóng)支出也是影響農(nóng)戶家庭經(jīng)營收入的主要因素之一，增加財(cái)政支農(nóng)額度能起到增加農(nóng)民家庭經(jīng)營收入的作用。因此，通過推進(jìn)中小城鎮(zhèn)建設(shè)來提高城市化水平，從而促進(jìn)農(nóng)民收入增長不失為一條有效途徑。（二）培育農(nóng)業(yè)技術(shù)人員，推進(jìn)農(nóng)業(yè)機(jī)械化現(xiàn)階段我國農(nóng)業(yè)技術(shù)人員的比重過低，一方面，可通過在高等院校開設(shè)相關(guān)專業(yè)來提高農(nóng)業(yè)技術(shù)人員的比重；另一方面，目前最切實(shí)可行的是在廣大農(nóng)村地區(qū)以科技下鄉(xiāng)的方式對農(nóng)業(yè)從業(yè)人員進(jìn)行農(nóng)業(yè)技術(shù)培訓(xùn)，使農(nóng)業(yè)從業(yè)人員直接轉(zhuǎn)化為農(nóng)業(yè)技術(shù)人員。但傳統(tǒng)的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營方式已經(jīng)不適應(yīng)現(xiàn)代農(nóng)業(yè)，推進(jìn)農(nóng)業(yè)機(jī)械化，擴(kuò)大機(jī)耕面積勢在必行。（三）提高農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力的文化素質(zhì)教育的重要性已經(jīng)凸顯，但僅僅停留于免費(fèi)的九年義務(wù)教育顯然遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠。提高對糧農(nóng)的直接補(bǔ)貼額度，一方面在于促進(jìn)農(nóng)戶家庭經(jīng)營收入的增長，另一重要目的還在于確保糧食安全。參考文獻(xiàn),F.:Education in Production,Journal of Political Economy, 78(1):3559, January,1970.,G:Education and the Managerial Efficiency of Farmers,Review of Economics and Statistics,57(4):452461,November,1975.3. 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J amp。 Holz, C. A. (2006，pp. 4445) 認(rèn)為，在收入差距研究中，不考慮地區(qū)間價(jià)格水平的系統(tǒng)性差異可能會(huì)導(dǎo)致對收入差距水平的高估?？紤]到重慶農(nóng)村CPI數(shù)據(jù)的缺失以及保證考察期內(nèi)觀察對象數(shù)量一致性的需要，我們按農(nóng)村人口比重加權(quán)平均的辦法重新將重慶并入四川。 Holz, C. A.（2006）提供的以1990年為基年的地區(qū)價(jià)格平減指數(shù)，以及主要來自《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》各個(gè)地區(qū)的官方農(nóng)村居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù) 我們沒有采用Brandt, L. amp。三、中國農(nóng)村地區(qū)收入分布的趨同及其演化的特征性事實(shí)本部分采用估計(jì)精度更高的可變帶寬核密度法構(gòu)建可變帶寬核密度估計(jì)量的具體步驟參見SalgadoUgarte, .（2003，p135）。圖1 19892007年中國農(nóng)村地區(qū)收入分布的演化圖1描述了19892007年中國農(nóng)村地區(qū)收入分布演化的三個(gè)明顯特征：首先，在剔除價(jià)格因素之后，可比的地區(qū)收入分布整體仍明顯右移；其次，分布形狀逐漸趨于“扁平”，即離差程度大幅增加。從位置來看，第一個(gè)眾數(shù)位于均值的左側(cè)，與均值距離較近，而第二個(gè)眾數(shù)位于分布的右尾的末端。估計(jì)結(jié)果顯示，最近一次出現(xiàn)雙眾數(shù)是在1996年（見表1）?？梢钥闯?，盡管1994和1995年的估計(jì)結(jié)果沒有報(bào)告雙眾數(shù)，但主峰的右側(cè)已出現(xiàn)明顯的“隆起”，并最終于1996年形成了“雙峰”，可見這幾年的收入分布呈明顯的“雙峰”化趨勢。設(shè)表示眾數(shù)數(shù)量，原假設(shè)為，對應(yīng)的備擇假設(shè)為。在實(shí)際操作中，我們對檢驗(yàn)方法略作調(diào)整——將該方法的原理與更新的“可變帶寬”核密度估計(jì)程序相結(jié)合 Pittau, M. G. amp。所有檢驗(yàn)的P值都是基于500次bootstrap抽樣計(jì)算得到的。 Sommer, C. J. （1988，p947），正是Silverman（1983）自己給出了“bootstrap檢驗(yàn)可能比較保守”的理論證明。從19941996年的演化趨勢來看，若非1991998年?duì)顩r發(fā)生逆轉(zhuǎn)，使農(nóng)村地區(qū)收入分布重新回到“單峰”狀，則很有可能在1997或1998年出現(xiàn)統(tǒng)計(jì)上顯著的“雙峰”趨同，即中國農(nóng)村地區(qū)出現(xiàn)顯著的窮富“兩極分化”。在此基礎(chǔ)上，深入分析中國農(nóng)村地區(qū)收入分布在19992007年始終保持“單峰”分布的“保證機(jī)制”?？梢钥闯?，只有當(dāng)各地家庭經(jīng)營收入單獨(dú)發(fā)生變化時(shí)，形成的虛擬收入分布由“單峰”狀向“雙峰”分布演化，而其他三項(xiàng)收入的單獨(dú)變化都沒有使得相應(yīng)的虛擬收入分布出現(xiàn)“雙峰”趨向，其中工資性收入的變化導(dǎo)致了分布離散程度的增加，這與萬廣華（1998）的工資性收入的變化促進(jìn)差異增加的結(jié)論一致，但該文接下來的進(jìn)一步分析表明，這主要是結(jié)構(gòu)效應(yīng)——工資性收入占總純收入比重增加——而非集中度效應(yīng)造成的。圖4報(bào)告了以上四種假設(shè)情形下的虛擬收入分布的估計(jì)結(jié)果，從結(jié)果來看，圖5中四個(gè)模塊均未出現(xiàn)由“單峰”向“雙峰”轉(zhuǎn)化的情景。（二） 19971998年地區(qū)收入分布回歸“單峰”的因素分析為分析19941996年的“雙峰”化趨勢為何在1997年突然扭轉(zhuǎn)的問題，我們以1996年為基年，構(gòu)建了在四個(gè)分項(xiàng)收入分別單獨(dú)變動(dòng)情況下1997和1998年的虛擬收入分布，圖6報(bào)告了估計(jì)結(jié)果。結(jié)合本部分（一）、（二）兩節(jié)的分析結(jié)果可以看出，中國農(nóng)村地區(qū)間收入分布在19941998年經(jīng)歷由“單峰”趨向“雙峰”又變回“單峰”的演化過程主要應(yīng)歸于家庭經(jīng)營收入與工資性收入的變動(dòng)。我們?nèi)匀煌ㄟ^構(gòu)建虛擬收入分布來回答這一問題?？梢钥闯?，在此假設(shè)條件下，從2004年開始，虛擬收入分布再次出現(xiàn)“雙峰”化趨勢。就此思路而言，本文的分析結(jié)論就是工資性收入（的變動(dòng)）是中國農(nóng)村地區(qū)收入分布多年保持“單峰”狀的驅(qū)動(dòng)因素。與已有研究不同，本文嘗試將“工資性收入變動(dòng)”這一“混合”因素作進(jìn)行進(jìn)一步的分解，以期得到更為明確的結(jié)論和更有針對性的政策含義。接下來，我們試圖分離這兩種效應(yīng)對農(nóng)村地區(qū)收入分布的影響，基本思路仍然是設(shè)定假設(shè)條件，構(gòu)建和比較各年的虛擬收入分布。從圖8報(bào)告的估計(jì)結(jié)果可以看出，在保持各地工資性收入均值不變的情況下，各地工資性收入分配的變動(dòng)并沒能阻止19992007年中國農(nóng)村地區(qū)收入分布的再一次“雙峰”化（見圖7）。可以看出，隨著時(shí)間的推移，虛擬收入分布大幅度“坍塌”，但始終保持“單峰”分布。根據(jù)估計(jì)結(jié)果，發(fā)現(xiàn)1989，1990和1996年的收入分布存在多個(gè)眾數(shù)，但第四部分所作的Silverman多眾數(shù)檢驗(yàn)結(jié)果顯示，1989，1990和1996年的中國農(nóng)村地區(qū)收入分布均無法在常見顯著性水平（）上拒絕“單峰”分布的原假設(shè)。研究結(jié)果表明：在農(nóng)民人均純收入的四個(gè)分項(xiàng)收入中，工資性收入和家庭經(jīng)營收入的變動(dòng)對農(nóng)民人均純收入地區(qū)分布的變動(dòng)具有顯著影響，而財(cái)產(chǎn)性收入和轉(zhuǎn)移性收入因所占比重較小，對整體收入分布演化的影響不大。采用類似的方法，第五部分還分析了中國農(nóng)村地區(qū)收入分布在1999年之后始終維持“單一俱樂部”的原因?？疾斓慕Y(jié)果顯示，我國各地工資性收入的普遍增長是促使中國農(nóng)村地區(qū)收入分布在近十年時(shí)間里維持“單一俱樂部”的“保證機(jī)制”，而工資性收入分配的變動(dòng)，包括地區(qū)間工資性收入差距的下降對中國農(nóng)村地區(qū)收入分布維持“單峰”分布的作用不明顯。 Holz, . 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