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關(guān)于長三角地區(qū)農(nóng)村居民收入與消費(fèi)支出差異實(shí)證的研究
長江三角洲地區(qū)以上海為龍頭、蘇浙為兩翼，是中國經(jīng)濟(jì)、科技、文化最發(fā)達(dá)的地區(qū)之一，也是中國最具活力和競爭力的經(jīng)濟(jì)區(qū)域之一。近年來，長三角農(nóng)業(yè)農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展一直走在全國前列，農(nóng)村居民人均純收入和人均消費(fèi)水平較高，大部地區(qū)已經(jīng)或正在進(jìn)入全面小康階段。農(nóng)村居民生活消費(fèi)是反映農(nóng)民享受改革開放物質(zhì)成果的重要標(biāo)志，已成為學(xué)界廣為關(guān)注并積極探討的重要領(lǐng)域。與收入相比，消費(fèi)總量及其結(jié)構(gòu)可以直接地表征農(nóng)民的生活現(xiàn)狀[1]。由于長三角地區(qū)各城市之間經(jīng)濟(jì)發(fā)展不平衡、自然條件以及消費(fèi)觀念等因素的影響，農(nóng)村居民家庭消費(fèi)支出及其結(jié)構(gòu)存在較大差異，為客觀、合理、準(zhǔn)確地分析長三角地區(qū)農(nóng)村居民人均純收入、消費(fèi)支出及其結(jié)構(gòu)的差異性和相似性，筆者運(yùn)用因子分析和K-Means 聚類分析等定量分析手段，系統(tǒng)研究長三角地區(qū)農(nóng)民的收入與消費(fèi)問題。
1 因子分析
因子分析的概念起源于20 世紀(jì)Karl Pearson 和Chales Spearman 等人關(guān)于智力測驗(yàn)的統(tǒng)計分析。因子分析的基本目的就是用少數(shù)幾個因子去描述許多指標(biāo)或因素之間的聯(lián)系，以較少的幾個因子反映原有變量的大部分信息。它是從研究變量內(nèi)部相關(guān)的依賴關(guān)系出發(fā)，把一些具有錯綜復(fù)雜關(guān)系的變量歸結(jié)為少數(shù)幾個綜合因子的一種多變量統(tǒng)計分析方法。它的基本思想是將觀測變量進(jìn)行分類，將相關(guān)性較高，即聯(lián)系比較緊密的分在同一類中，而不同類變量之間的相關(guān)性則較低，那么每一類變量實(shí)際上就代表了一個基本結(jié)構(gòu)，即公共因子。對于所研究的問題就是試圖用最少個數(shù)的不可測的所謂公共因子的線性函數(shù)與特殊因子之和來描述原來觀測的每一分量。運(yùn)用這種研究技術(shù)，我們可以方便地找出影響農(nóng)村居民收入、消費(fèi)及其結(jié)構(gòu)的主要因素是哪些，以及它們的影響力（權(quán)重）。
1.1 選取適合因子分析的原有變量
為研究長三角地區(qū)農(nóng)村居民家庭人均純收入和生活消費(fèi)支出的差異性和相似性，選取2012 年長三角地區(qū)16 個城市農(nóng)村居民家庭人均純收入和消費(fèi)支出結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)（表1）[2]，使用SPSS17.0 軟件進(jìn)行因子分析。首先考察原始數(shù)據(jù)內(nèi)變量之間是否存在一定的線性關(guān)系，是否適合采用因子分析提取因子。由表2 可知，除家庭設(shè)備用品及服務(wù)（X3）、娛樂文教服務(wù)（X6）和雜項(xiàng)商品與服務(wù)（X8）外，農(nóng)村居民人均純收入（Y）、農(nóng)村居民人均消費(fèi)支出（X）、食品（X1）、衣著（X2）、醫(yī)療保�。╔4）、交通通訊（X5）和居�。╔7）等7 個變量之間相關(guān)系數(shù)值都較高（>0.3），呈較強(qiáng)的線性關(guān)系，能夠從中提取公共因子，可以選取這7 個原有變量適合進(jìn)行因子分析。
再用這7 個原有變量進(jìn)行Bartlett 球度檢驗(yàn)，得出的觀測值為111.408，相應(yīng)的概率p 接近0，說明相關(guān)系數(shù)矩陣與單位陣有顯著差異，同時KMO 值為0.686，根據(jù)Kaiser 給出的KMO
1.2 農(nóng)村居民收入與消費(fèi)支出指標(biāo)的因子提取
根據(jù)上述分析，采用主成分分析法提取因子并選取特征根值大于1 的特征根。分析結(jié)果如表3。表3 是因子分析的初始解，顯示了7 個變量的共同度數(shù)據(jù)。第1 列是因子分析初始解下的變量共同度，原有變量的所有方差都可被解釋，變量的共同度均為1；第2 列是按指定提取條件提取特征根時的共同度，可以看出，5 個變量的絕大部分信息（>83%）可被因子解釋，信息丟失較少，2 個變量的信息丟失也小于30%，因此本次因子提取的總體效果較為理想。
由此可以計算7 個因子解釋原有變量的總方差（表4）。由表4 可見，第1 個因子的特征根值為4.934，解釋原有7 個變量總方差的78.486%,累計方差貢獻(xiàn)率為78.486%；第2 個因子的特征根值為1.048，解釋原有7 個變量總方差的14.969%，累計方差貢獻(xiàn)率為85.456%。
總體上，原有變量的信息丟失較少，分析較果理想。同時可看到，第1 個因子的特征根值很高，對解釋原有變量的貢獻(xiàn)最大，第3 個以后的因子特征根值都較小，對解釋原有變量的貢獻(xiàn)很小，因此提取2 個因子是合適的。
表 5 顯示了因子載荷矩陣，是因子分析的核心內(nèi)容。根據(jù)表5 可以寫出長三角地區(qū)農(nóng)村居民收入與消費(fèi)支出的因子分析模型。
農(nóng)村居民人均生活消費(fèi)支出X=0.988f1-0.043f2農(nóng)村居民人均純收入Y=0.945f1-0.116f2食品X1=0.919f1-0.046f2居住 X7=0.803f1+0.452f2衣著 X2=0.800f1-0.332f2交通通訊 X5=0.788f1-0.403f2醫(yī)療保健 X4=0.559f1+0.744f2可以看出，X、Y、X1、X7、X2、X5 等6 個變量在第1 個因子上的載荷都很高，意味著它們與第1 個因子的相關(guān)程度高，第1 個因子很重要，與第2 個因子的相關(guān)性小；而X4與第2 個因子的相關(guān)程度高一些，這2 個因子的實(shí)際含義比較模糊。
采用方差最大法對因子載荷矩陣實(shí)施正交旋轉(zhuǎn)以使因子具有命名解釋性。結(jié)果如表6，交通通訊X5、農(nóng)村居民人均純收入Y、農(nóng)村居民人均生活消費(fèi)支出X、衣著X2、食品X1在第1 個因子上有較高載荷，第1 個因子主要解釋了這5 個變量，可解釋為基本生活消費(fèi)因子；醫(yī)療保健X4、居住X7 在第2 個因子上有較高的載荷，第2 個因子主要解釋了這2 個變量，可解釋為提高生活消費(fèi)因子，與旋轉(zhuǎn)前相比，因子含義較為清晰。再計算2 個因子的協(xié)方差矩陣，可以看出，2 個因子沒有線性相關(guān)性，實(shí)現(xiàn)了因子分析的設(shè)計目標(biāo)。
1.3 長三角地區(qū)農(nóng)村居民收入與消費(fèi)支出綜合評價
采用回歸法估計因子得分系數(shù)，結(jié)果如表7。根據(jù)表7 可以寫出以下2 個因子得分函數(shù)：
F1=0.192X+0.221Y+0.182X1+0.304X2-0.275X4+0.338X5-0.087X7F2=0.070X+0.006Y+0.060X1-0.185X2+0.664X4-0.244X5+0.452X7利用上述因子得分函數(shù)對各地進(jìn)行對比分析。計算各地區(qū)2 個因子的得分值于表8。結(jié)果表明：寧波、蘇州、上海的第1 個因子得分列前3 位，表明反映基本生活消費(fèi)水平的農(nóng)民人均純收入、人均消費(fèi)支出及衣、食、行消費(fèi)水平遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于其它地區(qū)；杭州、上海、嘉興的第2 因子得分列前3 位，表明反映提高生活消費(fèi)水平的醫(yī)療保健、居住消費(fèi)水平遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于其它地區(qū)。某城市F1、F2 的得分名次相近，說明基本生活消費(fèi)水平與提高生活消費(fèi)水平比較協(xié)調(diào)；得分名次相差較大，說明提高生活消費(fèi)水平超前或者滯后于基本生活水平。蘇州的第1 個因子得分為第2 名，而第2 個因子得分為第11 名，說明蘇州農(nóng)村居民的基本生活消費(fèi)水平較高，但未能在醫(yī)療保健、住房等方面提高消費(fèi)水平。杭州的第1 個因子得分為第9名，處于中等，而第2 個因子得分為第1 名，說明杭州農(nóng)村居民消費(fèi)觀念比較超前，在住房、醫(yī)療保健等方面消費(fèi)水平較高。上海的2 個因子得分均較高，作為長三角中心城市，農(nóng)村經(jīng)濟(jì)比較發(fā)達(dá)，農(nóng)民的收入、消費(fèi)水平都位于前列。處于蘇中地區(qū)的南通、揚(yáng)州、泰州3 市的農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平在長三角地區(qū)相對落后，反映在2 個因子的得分上均排在后面，說明蘇中地區(qū)農(nóng)村居民的人均純收入、消費(fèi)水平均遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于長三角其它地區(qū)。
這里需要指出的是，長三角地區(qū)農(nóng)村居民消費(fèi)結(jié)構(gòu)中，家庭設(shè)備用品及服務(wù)、娛樂文教服務(wù)和雜項(xiàng)商品與服務(wù)三項(xiàng)反映提高生活消費(fèi)水平的變量與其它變量（特別是與農(nóng)村居民人均純收入和農(nóng)村居民生活消費(fèi)支出）相關(guān)程度較差，未能列入因子分析的原有變量中，說明長三角地區(qū)農(nóng)村消費(fèi)水平還有待提高，在農(nóng)民人均純收入和消費(fèi)支出水平總體上升的情況下，反映消費(fèi)結(jié)構(gòu)提升的家庭設(shè)備用品及服務(wù)和娛樂文教服務(wù)消費(fèi)還未真正啟動。
2 K-Means 聚類分析
2.1 K-Means 聚類分析的一般步驟
K-Means 聚類也稱快速聚類，它是將數(shù)據(jù)看成K 維空間上的點(diǎn)，以距離作為測度個體“親疏程度”的指標(biāo)，并通過犧牲多個解為代價換得高的執(zhí)行效率[3]。其一般步驟為：①指定聚類數(shù)目K。在K-Means 聚類中，首先要求用戶自行給出需要聚成多少類，最終也只能輸出關(guān)于它的唯一解。②確定K 個初始類中心，要SPSS 中初始類中心點(diǎn)的指定方式有兩種：
一是用戶指定方式；二是SPSS 系統(tǒng)根據(jù)樣本數(shù)據(jù)的具體情況選擇K 個有一定代表性的樣本作為初始類中心點(diǎn)。③根據(jù)距離最近原則進(jìn)行分類，依次計算每個樣本數(shù)據(jù)點(diǎn)到K 個類中心點(diǎn)的歐氏距離，并按照距K 個類中心點(diǎn)距離最短的原則將所有樣本分派，形成K 個分類。
④重新確定K 個類中心，中心點(diǎn)的確定原則是，依次計算各類中K 個變量的均值，并以均值點(diǎn)作為K 個類的中心點(diǎn)。⑤判斷是否已滿足終止聚類分析的條件�？梢姡琄-Means 快速聚類是一個反復(fù)迭代的分類過程，在聚類過程中，樣本所屬的類會不斷調(diào)整，直到最終達(dá)到穩(wěn)定為止。
2.2 長三角地區(qū)農(nóng)村居民收入與消費(fèi)支出的K-Means 聚類分析
利用 SPSS17.0 軟件和2012 年長三角地區(qū)農(nóng)村居民家庭人均純收入與消費(fèi)支出數(shù)據(jù)（表1），對長三角各地區(qū)進(jìn)行K-Means 聚類分析，要求分成3 類，初始中心點(diǎn)由SPSS 自行確定。系統(tǒng)確定的3 個初始類中心點(diǎn)的數(shù)據(jù)分別是（9115.00，11385.00，3728.04，464.87，501.33，692.74，884.16，847.70，1804.77，182.30），（5075.00，7338.00，1923.43，340.03，263.90，456.75，461.83，766.33，720.65，142.10），（7090.00，9180.00，2573.67，446.67，340.32，673.55，942.97，779.90，1184.03，155.98）。可見，初始聚類后第1 類各指數(shù)均是最優(yōu)的，第3 類次之，第2 類各指數(shù)均最不理想。
經(jīng)過第 1 次迭代后3 個類的中心點(diǎn)分別偏移了969.057，431.418，570.522，第1 類中心點(diǎn)偏移最大。第2 次迭代后，3 個類的中心點(diǎn)分別偏移了135.893,0.000,308.284,第3 類中心點(diǎn)偏移最大。第3 次迭代后，3 個類的中心點(diǎn)偏移均為0.000,小于指定的判斷標(biāo)準(zhǔn)（0.02），聚類分析結(jié)束。
經(jīng)過3 次迭代后，3 個最終類中心點(diǎn)的數(shù)據(jù)分別是（8373.78，11179.78，3200.47，548.44，426.93，607.44，979.88，1004.08，1427.99，175.64），（5392.00，7533.00，2069.33，336.97，302.58，397.50，515.17，899.85，741.89，128.70），（6937.25，9396.25，2574.56，470.26，481.56，497.70，880.67，1015.05，885.50，135.48）。仍然可見，第1 類指數(shù)均是最優(yōu)的，第3 類次之，第2 類指數(shù)均是最不理想。
長三角各地區(qū)農(nóng)村居民收入與消費(fèi)支出的K-Means 聚類分析結(jié)果見表9。表9 顯示了3個類的類成員情況。第1 類（上游水平）有9 個城市：上海、蘇州、無錫、常州、杭州、寧波、嘉興、紹興和舟山；第2 類（下游水平）有3 個城市：南通、揚(yáng)州和泰州；第3 類（中游水平）有4 個城市：南京、鎮(zhèn)江、湖州和臺州。這個結(jié)果與上述因子分析中，各城市的2個因子得分排名基本吻合，特別是蘇中的南通、揚(yáng)州、泰州三市的F1、F2 得分排名和K-Means聚類分析層次基本一致，均處于長三角落后的位置。
通過對各指數(shù)在不同類的均值進(jìn)行顯著性測定，結(jié)果見表13。家庭設(shè)備用品及服務(wù)X3、醫(yī)療保健X4、娛樂文教服務(wù)X6 和雜項(xiàng)商品與服務(wù)X8 等4 個指數(shù)的均值在3 類中的差異不顯著。其余指數(shù)的均值在3 類中的差異達(dá)到顯著水平。與前面因子分析結(jié)果類似，反映消費(fèi)水平提高的一些消費(fèi)類型如家庭設(shè)備用品消費(fèi)、娛樂文教消費(fèi)等與持續(xù)增長的收入和總體消費(fèi)水平提高不相適應(yīng)，消費(fèi)結(jié)構(gòu)不盡合理。
3 對策建議
3.1 千方百計增加農(nóng)民收入，增強(qiáng)農(nóng)民現(xiàn)實(shí)購買力。
一是繼續(xù)加大農(nóng)業(yè)投入，增強(qiáng)農(nóng)業(yè)發(fā)展基礎(chǔ)，保證農(nóng)業(yè)生產(chǎn)不滑坡。開工建設(shè)一批高標(biāo)準(zhǔn)的農(nóng)田水利基礎(chǔ)工程，裝備一批節(jié)水、節(jié)地的現(xiàn)代農(nóng)業(yè)設(shè)施，推廣一批新的高產(chǎn)品種。二是加大糧食收購價格提升幅度，增加農(nóng)民種糧收入。三是繼續(xù)大幅度提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)補(bǔ)貼標(biāo)準(zhǔn)，增加農(nóng)民轉(zhuǎn)移性收入。四是在推進(jìn)新農(nóng)村建設(shè)中刺激本地農(nóng)民工用工量，確保農(nóng)民在本地務(wù)工的收入穩(wěn)定增長。五是對農(nóng)民從事家庭二三產(chǎn)業(yè)實(shí)行稅收優(yōu)惠或減免政策，確保農(nóng)民家庭二三產(chǎn)業(yè)收入穩(wěn)定增長。
3.2 開拓農(nóng)村消費(fèi)市場，把握好的消費(fèi)趨勢和熱點(diǎn)
農(nóng)村市場巨大，對企業(yè)來說具有相當(dāng)?shù)恼T惑力。企業(yè)應(yīng)準(zhǔn)確把握農(nóng)民消費(fèi)支出變動的趨勢和農(nóng)村市場消費(fèi)的熱點(diǎn)，來開拓農(nóng)村市場。對長三角農(nóng)村居民收入與消費(fèi)支出的差異性分析表明，長三角農(nóng)村居民在交通和通訊、居住、醫(yī)療保健、文教用品及娛樂服務(wù)業(yè)等方面的支出增長是比較快的而且有較大的增長空間。企業(yè)應(yīng)注重對以下消費(fèi)熱點(diǎn)和趨勢的把握：一是農(nóng)用機(jī)械、運(yùn)輸車等現(xiàn)代農(nóng)機(jī)具、摩托車以及部分富裕農(nóng)民的汽車消費(fèi)；二是通信及電子產(chǎn)品的消費(fèi)；三是新建房屋及其帶動的住房裝飾、裝修、家具、家電等；四是醫(yī)療保健、保險、文體用品、娛樂、旅游等方面的消費(fèi)。
3.3 完善健全農(nóng)村社會保障制度，打消農(nóng)民消費(fèi)的后顧之憂
目前，長三角地區(qū)農(nóng)村社會保障制度還不夠健全，標(biāo)準(zhǔn)有待提高，農(nóng)民在養(yǎng)老、醫(yī)療等方面具有較強(qiáng)的不確定心理。因此，政府應(yīng)健全社會保障制度，包括農(nóng)村養(yǎng)老保險制度、農(nóng)村新型合作醫(yī)療制度、失地農(nóng)民的社會保障制度以及政府對低收入農(nóng)民的救濟(jì)等，同時應(yīng)擴(kuò)大社會保障的覆蓋面，惠及更多的農(nóng)村居民，打消農(nóng)民消費(fèi)的后顧之憂。
3.4 大力發(fā)展農(nóng)村教育事業(yè)，文體娛樂業(yè)，繁榮農(nóng)村文化市場
從 2012 年長三角地區(qū)農(nóng)村居民的消費(fèi)支出構(gòu)成看，娛樂文教服務(wù)消費(fèi)有了大幅度增長，但與持續(xù)增長的農(nóng)民人均純收入和人均消費(fèi)水平相比，這方面的消費(fèi)需求還將在今后持續(xù)升溫。因此，地方政府應(yīng)大力發(fā)展農(nóng)村教育事業(yè)，引導(dǎo)和支持企業(yè)投資農(nóng)村文體娛樂業(yè)，滿足農(nóng)民的精神需求。
3.5 進(jìn)一步完善“家電下鄉(xiāng)”等政策
為進(jìn)一步擴(kuò)大“家電下鄉(xiāng)”政策效果，一是要增加“家電下鄉(xiāng)”的種類品種，增加種類和型號，擴(kuò)大可供選擇的余地。二是要簡化家電補(bǔ)貼手續(xù)。建議家電補(bǔ)貼由定點(diǎn)銷售網(wǎng)點(diǎn)直接為農(nóng)民辦理，不需到財政所申報備案，實(shí)行“一站式”服務(wù)。三是要將退稅補(bǔ)貼范圍擴(kuò)大到城鎮(zhèn)低保家庭。
3.6 鼓勵和扶持農(nóng)民改善住房條件，促進(jìn)農(nóng)村消費(fèi)升級。
配合新農(nóng)村建設(shè)和小城鎮(zhèn)發(fā)展，應(yīng)為有遷居小城鎮(zhèn)新建和翻新住房意愿的農(nóng)村居民提供必要的物質(zhì)和資金支持，為農(nóng)民提供低息或無息貸款，必要時可給困難農(nóng)戶按需建住房面積或需要翻新的住房面積給予直接補(bǔ)貼，積極抓住農(nóng)村住房條件改善后派生的家電消費(fèi)升級的機(jī)遇。積極研究鼓勵和允許進(jìn)城農(nóng)民和一部分有條件的農(nóng)民在城里長期置業(yè)的政策，通過農(nóng)村轉(zhuǎn)移勞動力的生活方式城市化帶動相關(guān)消費(fèi)的增長。
3.7 制定合理的農(nóng)村居民消費(fèi)教育政策
消費(fèi)者教育是現(xiàn)代化社會對消費(fèi)者提出的一個新課題。早在1928 年，美國就建立了第一個消費(fèi)者教育機(jī)構(gòu)——消費(fèi)研究所。而我國對消費(fèi)者教育的起步較晚，對于農(nóng)村居民消費(fèi)教育更是如此�，F(xiàn)階段長三角地區(qū)農(nóng)村居民消費(fèi)教育至少應(yīng)該包括：農(nóng)村居民正確的消費(fèi)觀念、消費(fèi)習(xí)慣和消費(fèi)方式的形成，農(nóng)村居民對消費(fèi)者權(quán)益與義務(wù)觀念的理解與增強(qiáng)和農(nóng)村居民消費(fèi)知識水平、消費(fèi)技能、技巧和個人修養(yǎng)的提高。
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