張晨陽

引言

當今中國的“三農(nóng)”問題，即農(nóng)業(yè)、農(nóng)村、農(nóng)民這三個問題，是中國發(fā)展的重中之重，本質(zhì)上關系到國民素質(zhì)、經(jīng)濟發(fā)展，其中農(nóng)民問題主要圍繞農(nóng)民增收，提高農(nóng)民生活消費水平來解決。收入決定消費，這是普遍的經(jīng)濟規(guī)律。作為一個農(nóng)業(yè)大國，農(nóng)村人口占全國人口總數(shù)的70%，農(nóng)民是我國最重要的群體，所以我國農(nóng)民消費能力的提高有重大意義，直接關系到國民經(jīng)濟的發(fā)展。從農(nóng)村市場看，中國大多數(shù)人口生活在農(nóng)村，但是農(nóng)村居民的收入普遍低于城市居民，而且農(nóng)村人口基數(shù)巨大，不管是總收入水平還是人均收入水平，雖然農(nóng)村人口的收入也在穩(wěn)定增長但總體而言還是與城市有較大差距。目前對中國而言，處于經(jīng)濟結構轉(zhuǎn)型的關鍵時期，消費主要是拉動內(nèi)需，而農(nóng)民的消費又是重中之重，隨著經(jīng)濟的發(fā)展以農(nóng)民生活水平的提高，農(nóng)村市場的進一步擴大，其中包括“家電下鄉(xiāng)”活動的廣泛進行，農(nóng)民消費水平進一步提高，進一步實現(xiàn)國民經(jīng)濟又好又快發(fā)展。

研究方法

針對我國農(nóng)民人均收入與消費情況的研究，我們需要了解影響農(nóng)民消費支出的主要因素包含衣著，居住，食品，家庭設備，文教娛樂，交通通信等八個因素，以及農(nóng)民收入來源的主要構成，包括工資性收入，家庭經(jīng)營性收入，財產(chǎn)性收入及轉(zhuǎn)移性收入，從而進行統(tǒng)計分析。通過對這12個影響因素的分析，我們可以簡單把握我國農(nóng)村農(nóng)民的生活情況，從而對于我們?nèi)绾翁岣咿r(nóng)民生活水平，提高農(nóng)民收入，提高農(nóng)民的購買力水平，更好解決農(nóng)民問題有一定指導意義。

實證分析

（1）回歸分析

通過相關分析，根據(jù)經(jīng)濟學普遍規(guī)律收入水平?jīng)Q定消費情況，以及我們知道統(tǒng)計學中常用的人均純收入，主要由四部分構成，按照比例大小分別是：工資性收入（工資）轉(zhuǎn)移性收入（養(yǎng)老金等）經(jīng)營性收入（商業(yè)買賣收入等）和財產(chǎn)性收入。但其中財產(chǎn)性收入的比重在農(nóng)村居民家庭的比重最少，主要是以工資性收入為主，大約占到70%左右。財產(chǎn)性收入占比位置較小，占比大約在2%左右。由于我們猜想收入與消費呈正相關關系，我們可以消費支出合計視為被解釋變量，將構成農(nóng)民收入的三大主要部分工資性收入、轉(zhuǎn)移性收入、家庭經(jīng)營性收入視為解釋變量，進行多元線性回歸，建立線性回歸模型。

從回歸結果中我們可以得到相應變量的偏相關系數(shù)，即在假定其他自變量不變的情況下，當工資性收入增加1元時，農(nóng)民消費支出合計平均增加0.675元；在假定其他變量不變的情況下，當家庭經(jīng)營性收入增加1元時，農(nóng)民消費支出合計平均增加0.821元；在假定其他自變量不變的情況下，當轉(zhuǎn)移性收入增加1元時，農(nóng)民消費支出合計平均增加1.108元，我們發(fā)現(xiàn)這些理論分析都與經(jīng)驗判斷現(xiàn)實相符，所以該模型是具有經(jīng)濟意義的，又因為每個自變量的P值都是小于0.05，所以也都是具有統(tǒng)計學意義的。綜上我們得到最終模型表達式：消費合計=-11.025+0.675*工資性收入+1.108"轉(zhuǎn)移性收入+0.821*家庭經(jīng)營性收入。

（2）因子分析

1.基本思想：本文選取2014年中國30個省市的農(nóng)村居民家庭的消費支出與收入來源數(shù)據(jù)進行主成份分析，從而提取2個主成份，也就是將農(nóng)民收入與消費支出有關的12個變量綜合成2個變量，再進一步進行因子分析。通過2014年全國各省市農(nóng)村居民家庭收入與消費相關數(shù)據(jù)進行因子分析，主要從12個指標中提取2個公共因子，即“農(nóng)民生活水平因子”與“農(nóng)業(yè)生產(chǎn)因子”，進而了解我國農(nóng)民的現(xiàn)狀，并對未來的發(fā)展提供建議。

2.分析過程：

第一，KMO和Bartlett的檢驗：KMO的取值為0.825，表明變量間有較強的相關性，數(shù)據(jù)很適合做因子分析。Bartlett球形檢驗的P值小于0.05，則拒絕原假設，認為變量之間具有相關性，符合因子分析需要的條件。

第二，公因子方差：指的是提取主成份后，各變量中信息被提取的比例。如表3.8所示，大多數(shù)變量共同度都在80%以上，也就是說如果原始變量信息量為100%，則變量中的主要信息量基本都能被提取出來，所以提取這幾個公因子來進行壓縮降維是可行的。

第三，解釋的總方差：由表3.1中可以看出，“初始特征值”下“合計”一欄特征值從大到小排序，顯示只有前兩個特征值大于1，所以只選取了前兩個公因子；也就是說主成份一所攜帶的信息量相當于平均原先8.823個原始變量的信息量，代表的是信息濃縮的結果，“提取平方和載入”一欄顯示第一公因子的方差貢獻率是73.524%，前兩個公因子的方差的累計貢獻率為83.744%，也即是說兩個主成份攜帶了原始變量信息量的80%以上，可見選取前兩個主成份已足夠替代原來的變量其中第一主因子起到了尤其重要的作用。主成份三相當于0.616個原始變量的信息量，由于主成份分析的目的是濃縮信息，所以特征值小于1的主成份都將不予考慮；此時變量由12個綜合成為兩個，信息濃縮的目的達到。

第三，成份矩陣，因子負荷值即用于反應因子與各個變量間的密切程度，其實質(zhì)是兩者間的相關系數(shù)。比如公因子1不僅與工資性收入變量具有較強的相關性，也與其他除家庭經(jīng)營性收入以外的所有變量具有較強的相關性，所以我們只能將其命名為“綜合因子”；公因子2與家庭經(jīng)營性收入以及家庭設備兩個變量都具有相關性，我們無法找到其中的關聯(lián)性，不能得到更好的解釋來將其具體命名。這是因為公因子1剝奪了公因子2太多的信息，使得公因子2攜帶信息量太少。所以為了使因子得到一個完美的解釋，有必要進行因子旋轉(zhuǎn)，使每個公因子攜帶的信息量進行更合理的分配，我們利用最大方差法進行因子旋轉(zhuǎn)得到的旋轉(zhuǎn)成份矩陣。

結論

本文利用了SPSS統(tǒng)計學的方法對各省市及直轄市進行了統(tǒng)計分析，加入了偏相關分析，這樣有利于控制其他變量的影響。然后利用線性回歸分析對各種指標進行了篩選，并且考慮了序列的自相關性，發(fā)現(xiàn)模型不存在這些問題，擬合效果較好，得出線性回歸模型。最后利用因子分析對影響收入與消費的各個因素及指標進行了降維處理，從而可以為切實提高各省市農(nóng)民收入水平以及改善消費水平，改變消費觀念，提出建設性意見，更有利于我們懂得具體問題具體分析，針對各個省市農(nóng)業(yè)發(fā)展的不同情況，采取不同的措施，比如針對東部沿海城市，農(nóng)業(yè)發(fā)展水平較高，農(nóng)業(yè)科學技術水平較高，農(nóng)民的家庭經(jīng)營性收入也高，所以更重視農(nóng)民的消費，打開東部城市農(nóng)業(yè)市場，提高農(nóng)民的購買力是關鍵。但對西部不發(fā)達城市，農(nóng)業(yè)發(fā)展水平較低，發(fā)展條件受到限制，所以農(nóng)民收入普遍不高，因此有效采取措施提高農(nóng)民家庭的收入是重中之重，政府要加大轉(zhuǎn)移性支付，提高農(nóng)民的收入水平，更切實惠農(nóng)，利農(nóng)。我們都知道，大體上而言我國農(nóng)村居民消費發(fā)展普遍比較落后，因此對于我國農(nóng)村經(jīng)濟的發(fā)展和農(nóng)民生活水平的提高而言，促進農(nóng)民消費，是我國當前促進農(nóng)村經(jīng)濟增長的一項重要政策措施，是重要的一環(huán)。