我國農(nóng)村居民生活質(zhì)量的空間格局及影響因素
——基于ESDA—GWR模型的分析

李瓊 ，趙陽，周宇

（1. 吉首大學(xué)商學(xué)院，湖南 吉首 416000；2. 中國科學(xué)院地理科學(xué)與資源研究所吉首大學(xué)院士專家工作站，湖南 吉首 416000）

人的生存和發(fā)展需要是社會發(fā)展的基本出發(fā)點和原動力，提高人民的生活質(zhì)量是社會發(fā)展的最終目標(biāo)與最高原則[1]。改革開放四十年，我國經(jīng)濟持續(xù)高速發(fā)展，人民的生活水平日益提高。特別是黨的十八大以來，隨著一系列民生政策扎實落地，人民生活的質(zhì)量得到明顯改善。黨的十九大報告強調(diào)“堅持以人民為中心”的思想，讓改革發(fā)展成果更多更公平惠及全體人民。然而，長期以來的城鄉(xiāng)二元結(jié)構(gòu)發(fā)展模式使得中國農(nóng)村居民的生活質(zhì)量遠(yuǎn)不及城鎮(zhèn)居民，實現(xiàn)改革發(fā)展成果更多更公平惠及全體人民最大的短板在于如何提高和改善農(nóng)村居民的生活質(zhì)量。沒有農(nóng)村居民生活質(zhì)量的迅速提高，全面建成小康社會這一目標(biāo)也就無從談起[2]。因此，在現(xiàn)階段研究我國農(nóng)村居民生活質(zhì)量不僅可以豐富和完善收入分配理論，而且對于縮小城鄉(xiāng)之間、地區(qū)之間的收入差距以及實施鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略具有很強的實踐意義。

關(guān)于生活質(zhì)量的內(nèi)涵目前尚未形成具有通識的定義，生活質(zhì)量是對于生活及其各個方面的評價和總結(jié)[3]，是對幸福的總體感覺[4]，是個體獲得的心理和物質(zhì)上的福利[5]。雖然理論界尚未就生活質(zhì)量的內(nèi)涵達成完全一致看法，但這不妨礙生活質(zhì)量成為社會學(xué)、經(jīng)濟學(xué)、醫(yī)學(xué)、地理和規(guī)劃學(xué)研究的重要議題[6]。生活質(zhì)量的探討起源于19世紀(jì)30年代的美國，將生活質(zhì)量作為學(xué)術(shù)用語的是美國制度經(jīng)濟學(xué)家加爾布雷斯（Galbraith），他于1958年在《富裕社會》這一書中修正了GDP作為國民經(jīng)濟福利的指標(biāo)，并提出生活質(zhì)量是生活的舒適性和便利性程度以及精神上獲得的樂趣和享受。之后的研究主要集中對生活質(zhì)量概念的界定[7]、評價指標(biāo)[8-9]、影響因素[10]等方面。國內(nèi)對生活質(zhì)量的研究始于20世紀(jì)70年代，大規(guī)模的研究卻是在80年代以后。早期研究對象主要針對城鎮(zhèn)居民[11-12]，隨著國家對“三農(nóng)”問題的關(guān)注以及全面建成小康社會的提出，學(xué)術(shù)界對我國農(nóng)民生活質(zhì)量的相關(guān)研究也日益增多。研究內(nèi)容與國外大體相同，主要包括農(nóng)村居民生活質(zhì)量的界定[13]、評價體系[14-15]、影響因素[16-17]。由于我國人多地廣，區(qū)域間異質(zhì)性強，各地農(nóng)村經(jīng)濟發(fā)展水平不一，不少學(xué)者對農(nóng)民生活質(zhì)量的區(qū)域性差異進行了探討[18]?？偟膩砜?，理論界關(guān)于我國農(nóng)村居民生活質(zhì)量的研究主要使用的是微觀數(shù)據(jù)（對某縣或某村調(diào)研獲得的數(shù)據(jù)），少數(shù)使用宏觀數(shù)據(jù)的研究指標(biāo)設(shè)計過于簡單，不能全面客觀地反映我國農(nóng)村居民的生活質(zhì)量。同時，目前的研究缺少從空間視角對農(nóng)村生活質(zhì)量等級分布的格局及原因進行探討。鑒于此，本文使用2016年31?。ㄊ?、自治區(qū)）的截面數(shù)據(jù)，從農(nóng)民物質(zhì)生活、農(nóng)村經(jīng)濟條件、社會安全及社會保障、生態(tài)環(huán)境和教育文化等5個維度篩選出反映農(nóng)村居民生活質(zhì)量的33個代表性指標(biāo)，運用主成份法計算31?。ㄊ小⒆灾螀^(qū)）農(nóng)村居民生活質(zhì)量綜合得分。在此基礎(chǔ)上借助GIS技術(shù)平臺，運用探索性數(shù)據(jù)（ESDA）可視化農(nóng)村居民生活質(zhì)量的空間格局，以整體上把握我國各地農(nóng)村居民生活質(zhì)量等級分布規(guī)律。同時，運用地理加權(quán)回歸模型（GWR）分析影響我國農(nóng)村生活質(zhì)量空間格局的因素，以期為解決農(nóng)村經(jīng)濟發(fā)展不平衡提供客觀依據(jù)。

1 研究方法

1.1 主成分分析法

主成分分析法（Principal Component Analysis,PCA）由霍特林于1933年首次提出的多元統(tǒng)計分析方法，被廣泛運用于醫(yī)學(xué)、經(jīng)濟學(xué)和心理學(xué)。其核心是利用降維的思想線性變換，將多個實測變量轉(zhuǎn)變?yōu)樯贁?shù)幾個不相關(guān)的綜合性指標(biāo)（即主成分）。綜合指標(biāo)代表的信息不重疊，但能反映原始變量的大部分信息。假定有n個地理樣本，每個樣本共有m個變量描述，這樣就構(gòu)成了一個n×m階的地理空間數(shù)據(jù)矩陣[19]：

式中：m表示研究對象的變量，記作x1，x2，…，xm。適當(dāng)調(diào)整組合系數(shù)，對x進行線性變化后，主成分表達式[19]為：

式中：Z1，Z2，…，Zn是不相關(guān)的主成份，且Z1是線性組合中方差最大者，Z2是與Z1不相關(guān)的線性組合中方差最大者，Zn是與Z1，Z2，…，Zn-1都不相關(guān)的線性組合中方差最大者。本文選取的33項指標(biāo)從不同的角度反映了農(nóng)村居民生活質(zhì)量的信息，但自變量的單位不同，會使實證分析變得困難。為消除量綱不同和多重共性的問題，對于建立好的數(shù)據(jù)矩陣首先進行了標(biāo)準(zhǔn)化處理。通常情況下，在主成分分析之前，需要先進行KMO和Bartlett的球形檢驗，以檢驗變量之間是否具有相關(guān)性。KMO取值在0～1之間，檢驗的標(biāo)準(zhǔn)通常是KMO大于0.5時有統(tǒng)計學(xué)意義。Bartlett球形檢驗的統(tǒng)計值如果較大，且其對應(yīng)的相伴概率值P＜0.05，表明相關(guān)系數(shù)矩陣不可能是單位陣，因子分析有效。

1.2 探索性空間數(shù)據(jù)分析

1.2.1 全局空間自相關(guān) 全局Moran's I（MI）常用應(yīng)用于全局聚類檢驗，其取值范圍為[-1, 1]。具體涵義為： MI＞0，表示研究對象趨于空間聚合特征，越接近1，空間相關(guān)性越明顯；MI＜0，表示空間負(fù)相關(guān)，越接近-1，表示空間差異性越明顯；MI=0，代表不相關(guān)且隨機分布。其計算公式[20]為：

式中：n為空間單位數(shù)，Xi代表空間單元i的屬性值，Xj代表空間單元j的屬性值，X為各單位上的觀察值，Wij為空間權(quán)重矩陣。本文采用距離關(guān)系的空間權(quán)重矩陣，當(dāng)區(qū)域i和j距離小于d時，Wij=1，當(dāng)區(qū)域i和j距離為其他時，Wij=0。一般用Z值對全局莫蘭指數(shù)進行檢驗，Z值大于1.96或Z值小于-1.96時，表示我國農(nóng)村居民生活質(zhì)量在空間上存在顯著的空間自相關(guān)。Z的計算公式為：

1.2.2 局域空間自相關(guān) 局域空間自相關(guān)主要用于揭示局部區(qū)域的空間集聚特征，探索子區(qū)域的異質(zhì)性。結(jié)合莫蘭散點圖和Local Moran's I（LMI）統(tǒng)計量可以可視化我國農(nóng)村居民生活質(zhì)量的局部空間結(jié)構(gòu)，研究每個區(qū)域與周邊地區(qū)的空間差異程度。莫蘭散點圖分為四個象限，分別識別一個地區(qū)及其鄰近地區(qū)的關(guān)系。其中，第一象限（HH）表示農(nóng)村居民生活質(zhì)量高值區(qū)被其他高值區(qū)包圍；第三象限（LL）表示農(nóng)村居民生活質(zhì)量低值區(qū)被其他低值區(qū)包圍；第二象限（LH）表示農(nóng)村居民生活質(zhì)量低值區(qū)被高值區(qū)包圍；第四象限（HL）表示農(nóng)村居民生活質(zhì)量高值區(qū)被低值區(qū)包圍。局部莫蘭指數(shù)（LMI）計算公式[21]為：

式中，LMI為空間單元i的局部莫蘭指數(shù)，S2為方差。若LMI＞0，表示我國農(nóng)村居民生活質(zhì)量高值或低值的空間集聚；若LMI＜0，則表示我國農(nóng)村居民生活質(zhì)量高值被低值包圍或是低值被高值區(qū)包圍。

1.3 地理加權(quán)回歸模型

地理加權(quán)回歸模型（GWR）是一種特定的空間回歸模型，與傳統(tǒng)計量經(jīng)濟中線性回模型假定事物無關(guān)聯(lián)且均質(zhì)分布不同，地理加權(quán)回歸模型允許不同區(qū)域回歸系數(shù)隨空間距離變化。以反映因變量和多個自變量之間的局部關(guān)系。具體計算方法[22-23]為：

式中：yi為樣本i的因變量；xki為樣本i的第k個自變量；k為解釋變量的個數(shù)；β0為回歸模型的截距項；(ui，vi)第i樣本的空間坐標(biāo)；εi（i=1，2，…，k）為獨立分布的隨機誤差項。

1.4 數(shù)據(jù)來源

本文的數(shù)據(jù)來源于2017年的《中國農(nóng)村統(tǒng)計年鑒》《中國社會統(tǒng)計年鑒》《中國財政統(tǒng)計年鑒》《中國統(tǒng)計年鑒》以及各?。ㄊ小⒆灾螀^(qū)）的國民經(jīng)濟與社會發(fā)展統(tǒng)計公報。個別缺失值通過插值法或貝葉斯估計法補齊，港澳臺地區(qū)數(shù)據(jù)缺失故不納入。

例如，對示例程序點9所確定的對變量j重新賦值的多項式j(luò)=j+2。顯然內(nèi)層的循環(huán)的迭代次數(shù)不大于（10-2）/2=5次，且不小于（10-4）/2=3次。對外層結(jié)構(gòu)的循環(huán)中循環(huán)變量i的多項式為i=i+1，外層循環(huán)的迭代次數(shù)不大于（10-1）/1=9次，且不小于（10-4）/1=6次。所以該循環(huán)結(jié)構(gòu)迭代次數(shù)為：[3..5]×*[6..9]=[min（3×6，3×9，5×6，5×9）..max（3×6，3×9，5×6，5×9）]=[18..45]次。相比與之前粗糙的邊界值（0，100），顯然依據(jù)本文中提出的方法可以得到的較為精確的程序循環(huán)邊界為（l，u）=（18，45）。

1.5 指標(biāo)體系構(gòu)建

由于對生活質(zhì)量概念界定未形成通識性的定義，學(xué)者基本上是根據(jù)自己對生活質(zhì)量概念的理解構(gòu)建評價指標(biāo)體系。生活質(zhì)量不僅包括反映實際條件的客觀特征，還包括對生活現(xiàn)狀的主觀認(rèn)識與評價，應(yīng)以多維度的測量指標(biāo)來評價生活質(zhì)量[24]。生活質(zhì)量應(yīng)該從精神和物質(zhì)層面兩個方面進行考察，具體包括收入、消費、儲蓄、生活環(huán)境、文化娛樂和生活環(huán)境等[25]。參考理論界的研究成果，遵循全面性和系統(tǒng)性原則，考慮數(shù)據(jù)的可獲得性和代表性，本文從物質(zhì)生活、農(nóng)村經(jīng)濟、文化教育、生態(tài)環(huán)境、社會安全和保障等維度選取33個指標(biāo)建立我國農(nóng)村居民生活質(zhì)量評價指標(biāo)體系（表1）。

2 結(jié)果與分析

2.1 我國農(nóng)村居民生活質(zhì)量綜合得分分析

本文借助SPSS22得出KMO和Bartlett的球度檢驗的統(tǒng)計值分別為0.649和770.956，且P=0.000，適合做因子分析。按照特征根大于1和累計方差率大于80%的原則，確定7個反映農(nóng)村居民生活質(zhì)量的公共因子，31省（市、自治區(qū)）農(nóng)村居民生活質(zhì)量綜合得分如表2。

表1 農(nóng)村居民生活質(zhì)量評價指標(biāo)體系及描述性統(tǒng)計信息Table 1 Rural residents' quality of life evaluation index system and descriptive statistics

由表2可知，2016年我國農(nóng)村居民生活質(zhì)量得分為0.348，總體水平不高。從綜合得分類型來看，有正值和負(fù)值兩種類型。其中，北京、天津、河北、福建、江西、山東、河南、湖南、湖北、廣東、江蘇、浙江、海南、上海、廣西、重慶、四川等17省份農(nóng)民生活質(zhì)量綜合分為正值，山西、內(nèi)蒙古、遼寧、吉林、黑龍江、安徽、云南、貴州、西藏、陜西、甘肅、青海、新疆、寧夏等14省份為負(fù)值。在31省份中，農(nóng)民生活質(zhì)量綜合得分排在前三位的為上海（4.568）、浙江（4.125）和北京（3.833），處在后三位的為吉林（-1.341）、安徽（-1.222）和黑龍江（-1.209），省際之間不平衡性特征明顯。從四大區(qū)域來看，農(nóng)民生活質(zhì)量等級由高到低為東部地區(qū)（1.589）＞西部地區(qū)（-0.67）＞中部地區(qū)（-0.211）＞東北地區(qū)（-1.013）?？紤]到安徽在中部地區(qū)負(fù)值過大的情況，剔除掉安徽省，中部地區(qū)農(nóng)民生活質(zhì)量綜合得分為-0.009，四大區(qū)域綜合得分排名為東部地區(qū)＞中部地區(qū)＞西部地區(qū)＞東北地區(qū)。由四大區(qū)域的比較來看，除了東部地區(qū)，其他三大區(qū)域的農(nóng)民生活質(zhì)量綜合得分均為負(fù)值?？梢?，在相當(dāng)長的時間內(nèi)，縮小地區(qū)農(nóng)民生活水平差距仍是我國政府應(yīng)解決的頭等大事。

表2 31省（市、自治區(qū)）農(nóng)村居民生活質(zhì)量綜合得分Table 2 Comprehensive scores of quality of life of rural residents in 31 provinces

2.2 我國農(nóng)村居民生活空間格局特征

2.2.1 全局自相關(guān)分析 借助ArcGIS10.2平臺，計算農(nóng)村居民生活質(zhì)量綜合得分的全局MI為0.23，Z值為2.52。MI大于0，Z值大于1.96，且P值均能夠通過置信度1%的顯著性檢驗（P=0.003），表明我國農(nóng)村居民生活質(zhì)量在總體上具有正相關(guān)性特性，即生活質(zhì)量水平高的地區(qū)被生活質(zhì)量高的地區(qū)包圍，生活質(zhì)量水平低的省份趨于集聚。采用分位數(shù)法將農(nóng)村生活質(zhì)量綜合得分劃為5個等級，依次分為高、較高、中等、較低和低等（表3）。

由表3可知，2016年我國農(nóng)村居民生活質(zhì)量水平區(qū)域差異明顯，高水平和較高水平主要分布的東、中部地區(qū)，較低水平主要分布在西部地區(qū)，低水平區(qū)主要分布在東北地區(qū)。我國農(nóng)村居民生活質(zhì)量高水平區(qū)包括北京、天津、江蘇、上海、浙江；較高水平區(qū)包括河北、湖南、江西、福建、海南；中等水平區(qū)包括山東、河南、湖北、四川、重慶、廣西、廣東；較低水平區(qū)包括新疆、甘肅、青海、寧夏、陜西、貴州、云南；低水平區(qū)包括吉林、遼寧、黑龍江、內(nèi)蒙古、山西、西藏和安徽。從整體區(qū)域來看，我國農(nóng)村居民生活質(zhì)量綜合得分處于次低水平和低水平的省（市、自治區(qū)）主要分布在東北地區(qū)和西部地區(qū)。東部沿海地區(qū)，特別是北京、天津、上海和浙江農(nóng)村居民生活質(zhì)量水平高。

表3 31?。ㄊ?、自治區(qū)）農(nóng)村居民生活質(zhì)量等級Table 3 Quality of life grades of rural residents in 31 provinces

2.2.2 局部自相關(guān)分析 全局MI僅僅說明了研究區(qū)域的整體空間聚集特征，而無法識別局部區(qū)域空間上的差異。為了進一步揭示我國省際農(nóng)村居民生活質(zhì)量在局部尺度上的空間集聚程度，本文借助GeoDa軟件，選用了局部MI統(tǒng)計量、MI散點圖和LISA聚類圖來探測和可視化我國農(nóng)村居民生活質(zhì)量局部自相關(guān)和空間特征。結(jié)果顯示，農(nóng)民生活質(zhì)量得分局部MI為0.391，農(nóng)村居民生活質(zhì)量具有高值或低值的空間集聚特性，即生活質(zhì)量高的省被高質(zhì)量的省包圍，生活質(zhì)量低的省份周圍是生活質(zhì)量低的省份。圖1為2016年我國農(nóng)村居民生活質(zhì)量綜合得分（ZHDF）在省域尺度下的MI散點圖，其局部空間集聚為高—高集聚、低—高、低—低集聚三種類型，即MI散落在第一、二、三象限。在31?。ㄊ?、自治區(qū)）中，除了北京、天津、上海和浙江外，其他27省（市、自治區(qū)）落在第二、三象限，占總數(shù)的87.1%。這一方面說明我國農(nóng)村居民生活質(zhì)量在空間上呈集聚分布，地區(qū)差距大，另一方面也說明我國農(nóng)村居民生活質(zhì)量整體不高，離小康社會生活水平指標(biāo)實現(xiàn)程度還有一定的差距。因此，在相當(dāng)長的時間內(nèi)，改善居民的生活質(zhì)量、縮小城鄉(xiāng)和地區(qū)收入差距依然是政府面臨的頭等大事。

圖1 農(nóng)村居民生活質(zhì)量綜合得分Moran's I散點圖Fig. 1 Comprehensive scores on the quality of life of rural residents

Moran's I散點圖是否具有統(tǒng)計意義，還需要通過LISA聚類進行分析。表4可以看出，2016年我國農(nóng)村居民生活質(zhì)量局部空間自相關(guān)類型既有正相關(guān)的高高（HH）型和低低（LL）型，又有屬于負(fù)相關(guān)的低高（LH）型。低低型分布在黑龍江、內(nèi)蒙古、吉林、遼寧等地區(qū)，低高型分布江蘇，高高型分布在上海。其中，遼寧、江蘇在5%水平顯著，黑龍江、吉林、內(nèi)蒙古、上海在1%水平顯著（表5）。

表4 農(nóng)村居民生活質(zhì)量綜合得分LISA聚類Table 4 Distribution of the LISA cluster graph for the quality of life of rural residents

3 農(nóng)村居民生活質(zhì)量空間格局的影響分析

3.1 空間格局影響因子的選取

表5 農(nóng)村居民生活質(zhì)量綜合得分顯著性水平檢驗分布表5 Distribution of level test for comprehensive qualityof life scores of rural residents

梳理相關(guān)文獻我們發(fā)現(xiàn)，理論界的研究主要集中在探討影響農(nóng)村居民生活質(zhì)量的因子及原因，而對于形成農(nóng)村居民生活質(zhì)量某種空間格局的影響因素的研究還未涉及。實事上，農(nóng)村居民生活質(zhì)量是地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平一個方面，其水平高低與地區(qū)經(jīng)濟、社會、文化和教育等相關(guān)。因此，我國農(nóng)村居民生活質(zhì)量的空間格局是互為聯(lián)系的多種因素綜合因素的產(chǎn)物。本著全面性、代表性和數(shù)據(jù)可獲取性原則，本文選取了15個指標(biāo)，包括地區(qū)生產(chǎn)總值、農(nóng)村居民人均純收入、城鎮(zhèn)居民人均可支配收入、財政收入、財政支出、城鎮(zhèn)化率、城鄉(xiāng)收入比、教育支出、農(nóng)林水支出、社會保障和就業(yè)支出、醫(yī)療衛(wèi)生支出、城鄉(xiāng)居保參保人數(shù)、城鄉(xiāng)居民醫(yī)療參保人數(shù)、城鄉(xiāng)居保人均支付標(biāo)準(zhǔn)和農(nóng)村最低生活保障標(biāo)準(zhǔn)。選取的因子是否與因變量具有相關(guān)性，本文采用逐步回歸方法，依據(jù)Pearson相關(guān)系數(shù)和顯著性統(tǒng)計量（P＜0.005）進行篩選，選取農(nóng)村居民人均純收入（Pearson=0.846，P=0.000）、教育支出（Pearson=0.416，P=0.000）、城鎮(zhèn)化率（Pearson=0.671，P=0.000）、城鄉(xiāng)收入比（Pearson=0.671，P=0.000）、GDP（Pearson=0.578，P=0.000）、社會保障和就業(yè)支出（Pearson=0.762，P=0.000）、農(nóng)村最低生活保障標(biāo)準(zhǔn)（Pearson=0.762，P=0.000）等7個影響農(nóng)村居民生活質(zhì)量空間格局的解釋變量。

在進行地理加權(quán)回歸分析之前，采用篩選法解決自變量的多重共線性現(xiàn)象，最終確定教育支出、農(nóng)村居民人均純收入、社會保障和就業(yè)支出、城鎮(zhèn)化率為解釋變量，以生活質(zhì)量綜合得分（ZHDF）作為被解釋變量，運用GWR模型分析我國農(nóng)村居民生活質(zhì)量空間差異的成因。GWR模型AIC值為79.173，R2值為0.79，模型線性擬合度高。由表6可知，農(nóng)村居民人均純收入、教育支出、社會保障和就業(yè)支出、城鎮(zhèn)化率對我國農(nóng)村居民生活質(zhì)量具有正向影響作用，即農(nóng)民可人均純收入、教育支出、社會保障就業(yè)支出、城鎮(zhèn)化率等越高，農(nóng)村居民生活質(zhì)量水平越高，但各因子的影響程度在省際之間有顯著差異，即同一因素對不同省域的影響程度不一。這說明如何在提高我國農(nóng)村居民生活質(zhì)量方面，各省應(yīng)本著統(tǒng)籌發(fā)展的理念，堅持一般性與特殊性的原則。

3.2 農(nóng)村居民人均純收入

GWR模型的農(nóng)民人均純收入回歸系數(shù)為正值（表6），回歸系數(shù)均值為0.292，在影響生活質(zhì)量的4個因素中回歸系數(shù)最大。按照馬斯洛的五層次需求理論，人的需求包括由低到高5個層次，低層次得到滿足是向高層次需求過渡的前提。經(jīng)濟實力是農(nóng)村居民最低層次需求的保障，也是影響農(nóng)民生活質(zhì)量的首要因素[26]。改革開放以來，為增加農(nóng)村居民的收入，提高農(nóng)民的生活質(zhì)量，中央發(fā)布了20個以“三農(nóng)”為內(nèi)容的中央一號文件。隨著這些中央一號文件利農(nóng)、惠農(nóng)政策的不斷落實，極大地激發(fā)了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)活力，調(diào)動了農(nóng)村居民的生產(chǎn)積極性，農(nóng)民收入大幅提高。我國農(nóng)村居民收入由1978年的134元增加到2016年的12 363元，年均增速為11.98%。可見，經(jīng)濟實力對農(nóng)村居民生質(zhì)量有著決定性的作用，經(jīng)濟的發(fā)展為改善民生提供物質(zhì)基礎(chǔ)。但由于長期以來的政策導(dǎo)向、區(qū)位優(yōu)劣和社會經(jīng)濟發(fā)展程度等原因，導(dǎo)致農(nóng)民人均純收入對生活質(zhì)量的影響程度大小不一。農(nóng)民人均純收入的回歸系數(shù)呈現(xiàn)出由西向東逐漸遞減空間分布特征，這說明西部地區(qū)農(nóng)民人均純收入對生活質(zhì)量的影響比中部和東部地區(qū)更大，西部地區(qū)農(nóng)民生活質(zhì)量對人均純收入的敏感性更高。在31?。ㄊ小⒆灾螀^(qū)），新疆和西藏農(nóng)村居民人均純收入對生活質(zhì)量的影響處于前列，影響因素分別達到了0.401和0.396。

3.3 城鎮(zhèn)化率

城鎮(zhèn)化回歸系數(shù)為正值，回歸系數(shù)均值為0.289，在影響生活質(zhì)量的4個因素中排名第二（表6），說明城鎮(zhèn)化與農(nóng)村生活質(zhì)量表現(xiàn)出很強的正相關(guān)關(guān)系。城市化發(fā)展從兩個方面影響農(nóng)民的生活質(zhì)量，一是城鎮(zhèn)化推進過程中，農(nóng)村富裕勞動力向城鎮(zhèn)轉(zhuǎn)移，家庭收入結(jié)構(gòu)，工資性收入大幅增加；另一方面，城鎮(zhèn)化改善了農(nóng)村居民的生活條件，部分在城市就業(yè)的農(nóng)民將土地流轉(zhuǎn)出去，提高了土地的利用率，從而增加了農(nóng)民從土地上獲得的收入。1978—2016年我國城鎮(zhèn)化率由10.64%上升到57.35%。城鎮(zhèn)化率對農(nóng)村居民生活質(zhì)量的影響存在地域差異，城鎮(zhèn)化率的回歸系數(shù)呈現(xiàn)出由東向西逐漸遞減的空間分布特征。這說明東部和中部地區(qū)城鎮(zhèn)化率對生活質(zhì)量的影響比西部地區(qū)更大。城鎮(zhèn)化率回歸系數(shù)排前十的省份包括福建（0.360）上海（0.358）、浙江（0.357）、江蘇（0.350）、安徽（0.346）、江西（0.344）、廣東（0.340）、山東（0.339）、遼寧（0.338）和湖北（0.337）。生活質(zhì)量得分高的地區(qū)都是我國工業(yè)化和城市化發(fā)展較為迅速的一些省份，工業(yè)化和城市化相對不發(fā)達的省份，其農(nóng)村居民生活質(zhì)量也偏低[27]。

3.4 教育支出

教育支出回歸系數(shù)均值為0.208，在4個影響因素中排名第3位 （表6），說明投入教育的費用越多，農(nóng)民生活質(zhì)量水平越高。教育對農(nóng)民生活質(zhì)量的影響主要通過教育推動經(jīng)濟發(fā)展的傳導(dǎo)機制實現(xiàn)?？虏肌栏窭股a(chǎn)函數(shù)表明，決定一個國家工業(yè)發(fā)展水平的主要因素是勞動力和資本要素。教育是經(jīng)濟發(fā)展的重要動力，教育投入有利于提高勞動者的素質(zhì)和提高勞動生產(chǎn)率，形成更加合理的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，從而增加國內(nèi)生產(chǎn)總值，從而保障農(nóng)村居民分享更多的經(jīng)濟成果。教育支出對農(nóng)民生活質(zhì)量的影響具有空間上的異質(zhì)性，教育支出回歸系數(shù)呈現(xiàn)由東南部向西北部遞減的空間格局。在31?。ㄊ?、自治區(qū)）中，教育支出回歸系數(shù)前十位的為海南（0.242）、廣東（0.240）、廣西（0.236）、福建（0.235）、江西（0.228）、湖南（0.228）、貴州（0.227）、云南（0.224）、浙江（0.235）和湖北（0.222）。教育投入對經(jīng)濟增長有著積極的促進效應(yīng)，而這種效應(yīng)無論是在長期還是短期呈現(xiàn)出明顯的地區(qū)差異性[28]。

3.5 社會保障和就業(yè)支出

社會保障和就業(yè)支出回歸系數(shù)均值為0.124，反映其對農(nóng)民生活質(zhì)量有正向影響，國家在社會保障和就業(yè)方面的支出越多，農(nóng)民生活質(zhì)量水平越高。社會保障和就業(yè)是民生的兩大重要內(nèi)容。社會保障通過對國民收入的二次分配，保證社會成員在遭遇養(yǎng)老、醫(yī)療、失業(yè)等風(fēng)險時得到經(jīng)濟上的補償，有利于維護社會公平。健全的社會保障制度體系不僅能有效地對農(nóng)村貧困居民的生活進行兜底，而且還能提供較高的給付金額，從而滿足人們較高層次的需求。我國社會保障制度的發(fā)展歷程，也是一個不斷將農(nóng)村居民納入制度范圍內(nèi)的改革過程。2002年我國為農(nóng)民建立新型農(nóng)村醫(yī)療保險制度，政府首次為農(nóng)民的醫(yī)療問題投入財政經(jīng)費。2009年我國為農(nóng)民建立新型農(nóng)村養(yǎng)老保險制度，政府首次為農(nóng)民的養(yǎng)老問題承擔(dān)了財政責(zé)任，這大大提高了生活質(zhì)量和水平。社會保障和就業(yè)支出對農(nóng)民生活質(zhì)量的影響具有空間上的異質(zhì)性，其回歸系數(shù)整體上由北向南遞減的空間格局特征。31省（市、自治區(qū)）中，社會保障和就業(yè)支出回歸系前4位的為黑龍江（0.179）、吉林（0.171）、遼寧（0.164）和內(nèi)蒙古（0.162）。

4 結(jié)論與政策啟示

4.1 結(jié)論

2016年我國農(nóng)村居民生活質(zhì)量得分有正值和負(fù)值兩種類型，地區(qū)之間呈現(xiàn)不平衡的特征。其中，東北地區(qū)和西部地區(qū)農(nóng)民生活質(zhì)量綜合得分處于次低水平和低水平區(qū)。東部地區(qū)，特別是北京、天津、上海和浙江等地區(qū)處于高水平區(qū)。中部地區(qū)主要處于中等水平和次高水平區(qū)；從全局空間自相關(guān)來看，我國農(nóng)村居民生活質(zhì)量在總體上具有正相關(guān)性特性，即生活質(zhì)量水平高的地區(qū)被生活質(zhì)量高的地區(qū)包圍，生活質(zhì)量水平低的省份趨于集聚。

局部自相關(guān)分析表明，我國農(nóng)村居民生活質(zhì)量的局部空間格局為高—高集聚、低—高集聚、低—低集聚三種類型。其中高高（HH）型分布在上海，低低（LL）型分布在黑龍江、內(nèi)蒙古、吉林、遼寧等地區(qū)，低高（LH）型分布在江蘇省；農(nóng)村居民人均純收入、城鎮(zhèn)化率、教育支出、社會保障和就業(yè)支出對我國農(nóng)村居民生活質(zhì)量具有正向促進作用，但同一因素生活質(zhì)量的回歸系數(shù)呈現(xiàn)空間異質(zhì)性。農(nóng)民人均可支配收入、城鎮(zhèn)化率、教育支出和社會保障就業(yè)支出的回歸系數(shù)的空間格局分別表現(xiàn)為由西向東、由東向西、由東南向西北和由北向南逐漸遞減。

4.2 政策啟示

1）堅持統(tǒng)籌區(qū)域社會經(jīng)濟協(xié)調(diào)的發(fā)展理念。我國不同省份農(nóng)民生活質(zhì)量的差距依然很大，本質(zhì)上是區(qū)域社會經(jīng)濟發(fā)展不平衡不充分的體現(xiàn)[29]。因此，從宏觀上應(yīng)堅持統(tǒng)籌區(qū)域社會經(jīng)濟協(xié)調(diào)的發(fā)展理念，繼續(xù)推行“東北振興”、“西部大開發(fā)”和“中部崛起”戰(zhàn)略，加大對貧困地區(qū)的財政轉(zhuǎn)移力度，加強對貧困地區(qū)的社會保障制度建設(shè)，使所有區(qū)域的農(nóng)村居民都能享受到發(fā)展的成果，從而使生活質(zhì)量不斷得以提高。

2）各地區(qū)應(yīng)大力實施鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略，因地制宜地發(fā)展農(nóng)村經(jīng)濟。農(nóng)民人均純收入是影響生活質(zhì)量的關(guān)鍵性因素，根據(jù)回歸系數(shù)的空間分布特征，需要對不同類型區(qū)實施不同的區(qū)域政策。同時，經(jīng)濟發(fā)展在空間上具有外溢性，由于涓滴效應(yīng)最終會大于極化效應(yīng)而占據(jù)優(yōu)勢，應(yīng)充分利用發(fā)達區(qū)域經(jīng)濟增加帶動欠發(fā)達區(qū)域的農(nóng)村經(jīng)濟增長，從而實現(xiàn)區(qū)域農(nóng)村經(jīng)濟聯(lián)動增長。

3）繼續(xù)推進以人為核心的新型城鎮(zhèn)化，發(fā)揮工業(yè)化和城市化對農(nóng)業(yè)的反哺作用。城鎮(zhèn)化推進過程中，外出務(wù)工的農(nóng)村居民能獲得工資性收入，而工資性收入的增加為農(nóng)民提高生活質(zhì)量創(chuàng)造了物質(zhì)條件[30]。推進新型城鎮(zhèn)化，應(yīng)加快農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移人口市民化，完善有利于農(nóng)民進城的公共服務(wù)和社會保障制度。

4）要堅持就業(yè)優(yōu)先戰(zhàn)略和積極就業(yè)政策，實現(xiàn)更高質(zhì)量和更充分就業(yè)。大規(guī)模開展農(nóng)民職業(yè)技能培訓(xùn)，注重解決結(jié)構(gòu)性就業(yè)矛盾，鼓勵創(chuàng)業(yè)帶動就業(yè)。