李范婷

[摘 要]本文利用安徽省所屬的16個城市的經(jīng)濟數(shù)據(jù)，對省域居民收入分配差異進行實證分析。通過因子分析指出：經(jīng)濟增長因子的貢獻率最大，是影響安徽省居民收入分配的最重要因素，而城鄉(xiāng)發(fā)展因子和社會保障因子為次重要因素;并采用系統(tǒng)聚類法將安徽省所屬的16個城市分為三大類。

[關(guān)鍵詞]收入分配;因子分析;聚類分析

[中圖分類號]F812.42 [文獻標(biāo)識碼]A

近年來，安徽省經(jīng)濟發(fā)展成績矚目，居民收入水平也隨之持續(xù)上升。據(jù)統(tǒng)計，2017年安徽省地區(qū)生產(chǎn)總值比去年增長了8.5%，高于全國6.9%的平均水平;全省常住居民人均可支配收入也比2016年增長了9.3%。但地區(qū)間居民收入分配狀況卻不盡相同。有學(xué)者指出，居民收入分配不均衡會激化社會矛盾，不利于經(jīng)濟穩(wěn)定增長。因此，研究安徽省居民收入分配區(qū)域差異，找尋影響本地區(qū)的收入分配差異因素具有很強的現(xiàn)實意義。

現(xiàn)有研究針對影響居民收入分配的因素主要集中在以下三個方面：第一，經(jīng)濟增長因素。屠萍萍（2018）和肖宏偉等（2016）認(rèn)為經(jīng)濟增長差異加劇了收入分配的不平衡，而董春（2018）、張來明（2016）則指出城鎮(zhèn)化、工業(yè)化對收入差距存在顯著影響。第二，城鄉(xiāng)發(fā)展因素。田亞平等（2011）認(rèn)為城鎮(zhèn)居民收入人均可支配收入對區(qū)域城鄉(xiāng)收入絕對差距影響最大，而農(nóng)民人均純收入對區(qū)域城鄉(xiāng)收入相對差距影響最大;黃英（2016）、劉瀑（2015）則指出城鄉(xiāng)收入差距越大，收入分配程度越不公。第三，社會保障因素。楊林（2018）指出社會保障資源配置差異對居民收入分配的影響程度最高，蔡萌等（2018）、廉超（2017）通過研究發(fā)現(xiàn)我國的社會保障支出改善了居民收入分配狀況，而李祥云（2018）則認(rèn)為公共教育支出縮小了居民收入分配差距。

1 實證分析

通過前面的文獻梳理，結(jié)合安徽省發(fā)展現(xiàn)狀，筆者選用X1 GDP增長率（%）、X2失業(yè)率（%）、X3工業(yè)化水平（%）、X4每千人擁有床位數(shù)（張）、X5人均受教育年限（年）、X6失業(yè)保險覆蓋率（%）、X7城鎮(zhèn)化率（%）、X8城鄉(xiāng)個人可支配收入比（%）、X9城鄉(xiāng)恩格爾系數(shù)比（%）和X10涉農(nóng)財政支出比（%）這十個指標(biāo)，采用因子分析法對安徽省所屬的16個城市進行實證分析。

首先，對這16組數(shù)據(jù)進行KMO和Bartleet球形檢驗，發(fā)現(xiàn)KMO檢驗值為0.720>0.7，Bartleet球形檢驗的顯著性水平為0.000<0.001.因此認(rèn)為該組數(shù)據(jù)可以進行因子分析。接著，采用主成分分析法來選取公共因子，通過計算其特征值、貢獻率和累積貢獻率發(fā)現(xiàn)前3個因子的特征值均大于1，依據(jù)相關(guān)系數(shù)矩陣的特征值大于1的標(biāo)準(zhǔn)，選取前3個因子為公因子。另外，通過計算發(fā)現(xiàn)其累積貢獻率為85.24%，包含了原有指標(biāo)的絕大部分信息，也說明了選取這三個因子比較恰當(dāng)。

為了更好的解釋每個因子的經(jīng)濟意義，采用方差最大旋轉(zhuǎn)法旋轉(zhuǎn)因子載荷矩陣。因子1在X1GDP增長率、X2失業(yè)率和X3工業(yè)化水平上的載荷較大，命名因子1為經(jīng)濟增長因子，記為F1;因子2與X7城鎮(zhèn)化率、X8城鄉(xiāng)居民個人可支配收入比、X9城鄉(xiāng)居民恩格爾系數(shù)比和X10涉農(nóng)財政支出比這4個變量存在著顯著的相關(guān)性，定義因子2為城鄉(xiāng)發(fā)展因子，記為F2。因子3在X4每千人擁有床位數(shù)、X5人均受教育年限和X6失業(yè)保險覆蓋率這三個變量上的相關(guān)系數(shù)較大，命名因子3為社會保障因子，記為F3。 以這三個因子的貢獻率作為其加權(quán)系數(shù)，記變量F為14個城市收入分配狀況的綜合得分，則評價模型為：

F=0.47989F1+0.22606F2+0.14648F3

與此同時，為了更直觀的了解各市收入分配差距類型，筆者采用系統(tǒng)聚類分析法對16組原始數(shù)據(jù)進行分類。選擇歐式距離平方法計算樣本間的距離，利用Ward法聚合小類，依據(jù)聚類分析樹狀圖將16個城市分為三類。綜合得分與具體聚類結(jié)果如下表所示。

2 結(jié)論

通過前面的分析，可以得出以下結(jié)論：

第一，通過因子分析中的綜合得分模型可知，經(jīng)濟增長因子的貢獻率最大，是影響安徽省居民收入分配的最重要因素;而城鄉(xiāng)發(fā)展因子和社會保障因子為次重要因素，對居民收入分配差異有顯著影響，需要引起重視。

第二，從實證部分中的因子載荷矩陣，可以得知工業(yè)化水平、城鄉(xiāng)收入差距和人均受教育年限是各因子載荷中最高的解釋變量，對各因子的貢獻最大，具有很強的解釋力，對收入分配均衡與否起著關(guān)鍵性的作用。其中，工業(yè)化水平越高、人均受教育年限越長，收入分配狀況越均衡;而城鄉(xiāng)居民個人可支配收入比越大，則收入分配差距越大。

第三，通過聚類結(jié)果可知，第一類包括合肥、淮南、蕪湖和馬鞍山等四個城市。這四個城市經(jīng)濟狀況良好，城鄉(xiāng)居民個人可支配收入較高，城鄉(xiāng)收入差距較小，政府在社會保障方面的投入較大，收入分配狀況得分排名也比較靠前;第二類包括蚌埠、淮北、銅陵、安慶、黃山、滁州、六安、池州和宣城等九個城市。這九個城市經(jīng)濟發(fā)展水平中等，但城鄉(xiāng)個人可支配收入差距比較大，政府在教育、醫(yī)療和失業(yè)等方面的投入低于第一類城市;第三類城市包括阜陽、宿州和亳州等三個城市。這三個城市在安徽省經(jīng)濟發(fā)展中相對落后，城鄉(xiāng)收入差距不大，但居民收入水平整體不高，收入分配狀況得分排名比較靠后。

[參考文獻]

[1] 張瑩等.居民收入分配影響因素分析—基于省際數(shù)據(jù)的實證分析[J].新疆財經(jīng)大學(xué)學(xué)報，2012（04）.

[2] 屠萍萍.浙江省經(jīng)濟增長與收入分配互動關(guān)系研究——基于VAR模型的分析[J].國際經(jīng)濟合作，2018（04）.

[3] 肖宏偉，王慶華.經(jīng)濟新常態(tài)下我國居民收入分配影響因素研究[J].中國物價，2016（12）.

[4] 董春.四川省城鎮(zhèn)化、工業(yè)化對城鄉(xiāng)收入差距影響的時空異質(zhì)性[J].財經(jīng)科學(xué)，2018（06）.

[5] 張來明，李建偉.收入分配與經(jīng)濟增長的理論關(guān)系和實證分析[J].管理世界，2018（11）.