杜華章

（江蘇省姜堰市農業(yè)委員會，江蘇姜堰225500）

改革開放以來，我國農村居民收入結構不斷變化，各收入來源結構占人均純收入的比重變動較大，但總體趨勢為由主要依靠家庭經營收入的單一結構向家庭經營純收入與工資性收入并重的多元化發(fā)展。隨著農村居民收入的持續(xù)增長，消費需求也隨之提高，消費水平和消費結構、消費觀念也發(fā)生著巨大變化。農村居民消費結構處于由溫飽型向小康型、現(xiàn)代型過渡階段，消費結構升級步伐加快，恩格爾系數(shù)明顯下降，消費重心由 “吃、穿、用”向 “娛、住、行”傾斜。必須清醒看到，農村消費水平、消費結構還沒有升級和優(yōu)化，高層次的消費需求還沒有形成和發(fā)展。農村居民消費結構是由生產力發(fā)展水平、農村收入水平、消費品價格等因素共同起作用的，不少學者從不同的角度對不同區(qū)域的居民消費結構以及收入與消費結構的關系等進行了評價研究。［1，2］但大多側重于農村居民收入水平對消費結構的影響，如劉桓等應用2004年全國31個地區(qū)的農村居民消費結構數(shù)據，綜合運用因子分析和聚類分析的方法，對各地農村居民消費結構差異性進行研究，并與當年農民純收入的地區(qū)排名進行對比分析。［3］而黃靜等只從農村居民收入結構變化的角度，探討了工資性收入占人均純收入比重與消費之間的關系。［4］本文用因子分析和聚類分析的方法研究農村居民收入結構與消費結構的關系，探討不同區(qū)域通過提高農村居民收入結構的層次水平，擴大農村居民消費，優(yōu)化消費結構，促進農村經濟持續(xù)發(fā)展。

一、指標選取、數(shù)據來源與研究方法

（一）指標選取與數(shù)據來源

為研究我國農村居民收入結構和消費結構的差異性和相似性，選取2008年我國31個?。ㄊ小^(qū)）農村居民收入結構 （工資性收入S1、家庭經營純收入S2、財產性收入S3、轉移性收入S4）和消費支出結構數(shù)據 （食品X1、衣著X2、居住X3、家庭設備用品及服務X4、交通和通訊X5、文教娛樂用品及服務X6、醫(yī)療保健X7、其他商品及服務X8），［5］使用SPSS17.0軟件進行因子分析和聚類分析。首先考察原始數(shù)據內變量之間是否存在一定的線性關系，是否適合采用因子分析提取公共因子。由表1可知，除家庭經營純收入S2外，其余11個變量之間相關系數(shù)值都較高 （0.6），呈極顯著的線性關系，可以從中提取公共因子，所以這11個原有變量適合進行因子分析。為了解決原始數(shù)據中量綱不同的問題，以確保評價結果的客觀性和科學性，更好地分析各指標之間的關系，采用Z Score標準化方法對原始數(shù)據進行標準化處理，用這11個原有變量的標準化值進行Bartlett球度檢驗，得出的觀測值為497.934，相應的概率p接近0，說明相關系數(shù)矩陣與單位陣有顯著差異，同時KMO值為0.888，根據Kaiser給出的KMO度量標準可知11個變量標準化值適合進行因子分析。［6］

表1 原有變量的相關系數(shù)矩陣Table 1 Correlation matrix of original variables

（二）研究方法

1.因子分析。因子分析是20世紀Karl Pearson和Chales Spearman等人在人類智力測驗中首先使用的一種統(tǒng)計分析方法。因子分析的基本思想是通過對變量的相關系數(shù)矩陣的內部結構進行分析，從中找到少數(shù)幾個能夠控制原始變量的公共因子f1、f2、…、fk去描述許多指標和因素之間的聯(lián)系，從而盡可能地包含更多的原始變量的信息，建立因子分析模型，利用公共因子f1、f2、…、fk再現(xiàn)原始變量之間的相關關系，用這些公共因子的線性函數(shù)與特殊因子之和來描述原來所觀察的每一個變量，以達到減少變量，降低維數(shù)和對原始變量再解釋及命名的目的。運用這種統(tǒng)計技術，我們可以方便地法提取出影響農民收入與支出的公共因素，對我國農村居民收入結構和消費結構的關系進行綜合評價。

2.聚類分析。聚類分析又稱群分析，是將一批樣本數(shù)據按照它們在性質上的親密程度將性質相近的歸為一類，將性質差別較大的歸入不同的類。其中K-Means聚類分析是利用距離作為度量個體之間關系緊密程度的指標，并通過指定分類數(shù)而求得聚類結果。通過聚類分析，可以把全國各地區(qū)農村居民消費水平和消費結構相似的地區(qū)歸為一類，以便劃分不同消費層次的地區(qū)。

二、結果與分析

（一）提取公共因子并解釋

運行SPSS軟件，對31個省（區(qū)、市）的11個變量的標準化值采用主成分分析法，提取了2個公共因子，并計算11個因子解釋變量的總方差，其累計方差貢獻率達88.791%，總體信息丟失量較少。為了便于解釋，采用方差最大化正交旋轉對原有成份矩陣進行變換，得到旋轉成份矩陣表（表2）。

從表2可看出，第一因子F1的特征值為9.155，方差貢獻率為83.224%，反映了超過4／5的信息，而且所有變量與其它變量之間均呈正相關。在F1上有較高因子載荷的變量有X2（衣著）、X7（醫(yī)療保?。?、S3（財產性收入）、X6（文教娛樂用品及服務）、X5（交通和通訊）、S4（轉移性收入）等6個指標。這些指標主要是包括非工資收入（不含家庭經營收入，下同）及與之呈極顯著相關的享受型消費指標，可以把第一因子F1命名為非工資性享受型消費因子。

表2 旋轉成份矩陣及解釋變量的總方差Table 2 Rotated component matrix and total variance of explained

第二個因子F2的的特征值為0.612，方差貢獻率為5.567%，因子載荷值較大的有X1（食品）、X8（其他商品及服務）、X3（居?。4（家庭設備用品及服務）和S1（工資性收入）等5個指標。這些指標主要是包括工資收入及與之呈極顯著相關的生存型消費指標，可以把第二因子F2命名為工資性生存型消費因子。

因此，我國農村居民的生活水平（收入水平和消費水平）主要由非工資性享受型消費因子和工資性生存型消費因子來決定，其權重經正交旋轉變換后分別為0.44814和0.43977。

（二）計算各地區(qū)因子得分

SPSS軟件采用回歸法估計因子得分系數(shù)，并輸出因子得分系數(shù)矩陣F31×11，根據因子得分系數(shù)和原始數(shù)據的歸一化值可以計算各地區(qū)的每個因子得分數(shù)，并按正交旋轉變換后的權重計算各地區(qū)的農村居民收入與消費水平的綜合得分（表3）。

表3 全國各地F1、F2因子得分及綜合評價Table 3 F1、F2factor score of regions and the comprehensive evaluation

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表3所計算的因子得分情況及其正負僅表示該地區(qū)與平均水平的相對位置，正數(shù)表示該地區(qū)農村居民的收入水平和消費水平及發(fā)展水平高于平均水平，負數(shù)表示其低于平均水平。一個地區(qū)的F1與F2得分排名相近，說明這個地區(qū)的消費結構較為合理，且與其家庭純收入水平相適應。

（三）聚類分析結果

利用SPSS17.0統(tǒng)計軟件，對31個地區(qū)農村居民消費結構變量進行K-Means聚類分析。要求分成5類，初始中心點由SPSS自行確定。經過3次迭代后，5個最終類中心點的數(shù)據見表4。由此可見，第1類指數(shù)除X2、X5外均是最優(yōu)的，第2類次之，以此類推，第5類指數(shù)均為負數(shù)，是最不理想的。通過對各指數(shù)在不同類的均值進行顯著性測定，表明所有指數(shù)的均值在5類中的差異均達到極顯著水平。各地區(qū)農村居民消費水平分類結果見表5。

表4 最終聚類中心Table 4 Final cluster centers

表5 我國農村居民消費結構聚類分析結果Table 5 The results of K-Means cluster analysis of consumption structure of rural residents

（四）綜合評價

從總體上看，我國各地區(qū)的農村居民收入水平與消費水平呈“階梯型”結構。在綜合因子得分排序中，排在第一位的是上海市，得分為2.38705；最后一位的貴州省僅為-0.71544。表明我國的各地區(qū)農村收入水平與消費水平差距較大。其中有10個地區(qū)的得分大于0，說明我國大部分地區(qū)的農村居民收入與消費水平處于平均水平之下。［7］同時需要說明的是家庭經營純收入S2與其它收入、消費因子的相關系數(shù)（0.3）不顯著，未被列入因子分析和聚類分析的變量中，表明家庭經營純收入與消費結構各變量間無相關性。

1.前兩類地區(qū)有上海、北京、浙江3個省（市）。上海的F1和F2得分排名均靠前，說明上海農村居民整體收入水平較高，且消費結構較合理，消費水平相對也較高，對生活質量的要求比較高；北京的第1主因子得分排名第1，說明北京的農村居民較注重衣著、醫(yī)療保健、文化娛樂等享受型消費；而浙江的2個主因子得分差距較小，說明浙江的農村居民收入與消費結構較合理。

2.第3類地區(qū)中的江蘇、山東、黑龍江3個省。江蘇、山東位于我國東南沿海地區(qū)，這類地區(qū)的經濟都比較發(fā)達，所以農村居民的生活因子得分也比較高；黑龍江的非工資性享受型消費水平較高，而工資性的生存型消費水平落后，消費結構比較超前。

3.第4類地區(qū)中有8個省 （市、區(qū)）。因子綜合得分排名位于14位之前。北方四省 （天津、內蒙、遼寧和吉林）的F1均大于0，而F2均小于0，南方四省 （廣東、福建、湖南、湖北）則相反，F(xiàn)1均小于0，F(xiàn)2均大于0。如廣東的F1得分排名倒數(shù)第1，而F2得分排第3位，說明廣東省農村居民與非工資相關的享受型消費水平遠落后于與工資收入相關的生存型消費，消費結構不合理，但其綜合得分與當?shù)亟洕l(fā)展水平及農民收入水平還是相適應的。這可能與南方和北方農村居民的消費習慣有關，北方比較注重享受型消費，而南方比較注重生存型消費。

4.第5類地區(qū)中包括17個省 （市、區(qū)）。這17個地區(qū)的綜合得分都小于0。山西、寧夏、青海、陜西、新疆的第1因子得分都大于0，說明這些北方省份與非工資收入相關的享受型消費水平比較高；而江西、廣西、海南的第2因子得分也是大于0的，說明這些南方省份與工資收入相關的生存型消費水平比較高。這與第4類地區(qū)中南、北方的情況相似。

三、對策建議

通過對我國農村居民收入結構與消費結構的關系分析可知，要進一步提高農民的消費水平，提升消費層次，關鍵是要通過多種渠道增加農民的收入。［8］

（一）穩(wěn)定增加家庭經營收入

家庭經營收入一直是農民收入的一個穩(wěn)定來源，盡管其與消費結構各變量的相關性不顯著，但在我國農民人均純收入結構中，比重仍然最高［9］（2008年為51.16%）。一要進一步擴大高效設施農業(yè)生產規(guī)模，提高農業(yè)產業(yè)化水平，提高土地產出效率，因地制宜發(fā)展符合本地區(qū)特色的特色產業(yè)。二要加大對農業(yè)基礎設施改造的投入，改善交通、水利等生產條件，為現(xiàn)代農業(yè)的發(fā)展創(chuàng)造有利條件。三要進一步降低生產資料的價格水平，降低生產成本，減少生產消費支出。四要穩(wěn)定農產品的價格，盡可能低的避免因農副產品價格下跌，使農民遭受損失，切實保護農民利益。五要建立并完善規(guī)?；r業(yè)保險防護長效機制，提高農民遭遇災害時抵抗風險的能力。六要準確及時地為農民提供信息服務、產銷服務，避免農民因跟風生產、盲目生產造成農產品過剩，產品銷路不暢等情況發(fā)生。

（二）促進農民就業(yè)創(chuàng)業(yè)，增加工資性收入

加大對西部地區(qū)的投資和開發(fā)力度，努力提高中西部農村低收入群體的收入水平，［10］保障生存型消費者的基本生活。一要進一步完善服務體系建設。積極打造農村基層公共就業(yè)服務平臺，完善服務功能，及時了解勞動力市場動向和農民就業(yè)需求，對農村困難家庭就業(yè)進行援助。二要進一步加強職業(yè)技能培訓。及時針對勞動力市場需求情況，堅持缺什么補什么的原則，組織開展實用技能培訓、技能提升培訓、預備技能培訓等。培訓工作要加大針對性，有效性。三要進一步扶持農民自主創(chuàng)業(yè)。鼓勵農民返鄉(xiāng)創(chuàng)業(yè)、就地創(chuàng)業(yè)、外出創(chuàng)業(yè)。盡快地將支持城市居民創(chuàng)業(yè)優(yōu)惠政策覆蓋到廣大農村，加大金融對創(chuàng)業(yè)的扶持力度，推進農村二三產業(yè)發(fā)展，以創(chuàng)業(yè)帶動就業(yè)，以創(chuàng)業(yè)推動發(fā)展。

（三）努力增加財產性收入和轉移性收入

財產性收入和轉移性收入是農民收入的重要組成部分。近年來這兩項收入一直保持高速增長的態(tài)勢，對農民增收的支撐作用也越來越大，同時與享受型消費因子呈極顯著相關。增加這些非工資性收入對部分南方省份 （F1得分較低的）意義更加重大。要加大財政轉移支付力度，完善社會保障體系，提高轉移性收入。要完善農村金融體系及社會保障制度，進一步提高農村養(yǎng)老保險金額及農村合作醫(yī)療的報銷比例，解除農民預期消費的后顧之憂。

（四）引導農民轉變消費觀念

東部地區(qū)要加快城市化建設的進程，滿足農村享受型消費者的現(xiàn)實需求，提高高收入群體的消費傾向，使得有實力、能夠適應城市消費的農村居民到城市去發(fā)展。鼓勵知名大中型商業(yè)企業(yè)向農村延伸網絡，完善農村商品銷售的售后服務體系建設，為農民提供質優(yōu)價廉的商品和服務。改善農村的消費環(huán)境，減少消費的政策性障礙；鼓勵發(fā)展農村的新型服務行業(yè)，積極培育新的消費熱點，如茶社、旅游度假等，進一步提升發(fā)展享受型消費者的有效需求，擴大農村高收入群體的消費傾向。

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