结果显示家庭的规模是对农村收入差距影响最大的因素，如果我们将家庭规模和家庭的人均劳动力结合在一起考虑，这两个变量对农民收入差距的影响就更大了，三年的影响基本都达到了35%左右，人均劳动力越高则人口负担率越低，这样我们的结论就能够理解为家庭的劳动力越多，人口规模越小，家庭倾向于有更高的收入水平。

  在这三年的分解结果中，家庭劳动力中从事非农产业的比重一直是对农村收入差距影响很大的因素，显然，农业劳动力从事非农产业对家庭收入的提高至关重要。农村劳动力大批地向城市转移，原因主要在于城市的非农工作的收益要远高于在农村从事农业劳动，也必然的联系到这个劳动力所代表的整个家庭的收入情况，进而影响了农村的收入分配格局。相应的，农村劳动力向城市的转移使农村劳动力匮乏，也就很自然地影响了农户家庭的农业收入。结果也显示人均耕地为代表的农业直接收益对农村收入差距的贡献率正在逐渐缩小。以城市化指数所代表的各个省份的变量对农户收入差距的影响也很重要，在三年中的贡献率分别为11.45%、14.28%和14.77%，而且呈现了逐渐上升的趋势，证明村庄所在的经济环境对农民收入影响的重要性。年龄结构对农民收入差距的影响在三个时期分别达到了13.85%，17.13%和19.35%，在三个时期中呈现出了逐渐上升的趋势，证明了家庭的年龄结构对家庭收入的影响很大。 这在某种程度上预示着平均岁数太大或者太小都形成了对家庭收入的束缚。因为老人和小孩都不能算作是劳动力，老人和小孩过多还会增加家庭的医疗开支，增加了家庭的负担，而这些负担的存在也会影响家庭中青壮劳动力进城打工的意愿，他们会考虑到进城打工将减少照顾家庭的时间，进而降低了他们进城打工的概率，从而形成对农民收入的影响。另外，资本变量对农民收入差距的影响并不明显，但有降低的趋势。

  教育是本文分析的重点，首先我们得知教育对农村不平等的贡献率并不高，远小于家庭规模、劳动力以及非农就业等变量，其次我们意识到在三年中教育对收入差距的贡献率是逐渐上升的，分别为3.94%、6.51%和7.51%。这个变量的贡献率的变化反应了农村经济结构中的一些变化，人力资本在农村收入差距中的作用逐渐增加。有理由预测这个变量的作用还会继续增加，理由是随着更多的农民体验到了教育所带来的收益，农民势必会加大对后代的教育投入，而是否有机会获得更高的受教育程度将直接影响农民的收入。但教育本身是存在不平等的，富人比穷人将会获得更好的受教育机会，这点也决定了教育可能会更加地扩大农村中穷人和富人的收入差距。

  在以往的研究中，万广华（2004）中曾利用微观数据分析过我国农村收入差距。与之相比，由于变量的采用不完全一样，我们仅比较教育农村收入不平等的贡献率，万广华（2004）的研究中，2000年中教育对农村收入差距的贡献率仅为1.69%，小于我们研究中的3.94%。而造成这点差距的原因主要在于前者将更多的对农村收入差距的贡献归根于了“村虚拟变量”，使得其他解释变量的贡献度偏低，也就影响到了教育对农村收入差距的贡献度。而由于我们获得了更精细的面板数据样本，因此能将更多的地区差距因素归根到教育、资本以及其他的解释变量之中去。这一点不难理解，因为地区差距对农村总差距的贡献总是通过改变地区中的这些影响收入的变量以实现的。将地区差距的贡献弱化，实质上能够获得各个解释变量对总体收入差距的更为精确的贡献。