我國農(nóng)村居民消費的區(qū)域差異

褚金萍 熊健益 秦茜

摘要：文章選取2017年數(shù)據(jù)，采用因子分析和聚類分析法，對我國農(nóng)村居民消費的區(qū)域差異與消費綜合水平高低進行分析。分析結(jié)果表明，我國農(nóng)村居民消費水平存在較大的差異，不同地區(qū)的農(nóng)村居民的消費結(jié)構(gòu)也存在較大差異，尤其是東西部地區(qū)農(nóng)村居民消費的區(qū)域差異很大。

關(guān)鍵：農(nóng)村居民消費支出;區(qū)域差異;因子分析;聚類分析

1 引言

中共中央國務(wù)院《鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略規(guī)劃（2018-2022）》的出臺與實施，旨在促進鄉(xiāng)村社會經(jīng)濟的發(fā)展，也凸顯出國家對“三農(nóng)問題”的高度重視。消費是拉動經(jīng)濟增長的“三駕馬車”之一，刺激農(nóng)村居民消費能拉動內(nèi)需，擴大相應(yīng)的生產(chǎn)規(guī)模，有利于農(nóng)村經(jīng)濟的發(fā)展。農(nóng)村居民消費的區(qū)域差異能夠反映出中國經(jīng)濟發(fā)展的不平衡;研究農(nóng)村居民消費的區(qū)域差異和消費結(jié)構(gòu)的差異，有利于農(nóng)村居民消費的供給側(cè)結(jié)構(gòu)改革，各地區(qū)發(fā)揮比較優(yōu)勢，增強農(nóng)村居民消費的滿足感，進而刺激消費拉動經(jīng)濟增長，所以研究農(nóng)村居民消費具有重要的現(xiàn)實意義。

2 數(shù)據(jù)來源與指標(biāo)的選取

對于農(nóng)村居民消費區(qū)域差異的研究，不同的學(xué)者基于不同的研究角度，所選用的分析指標(biāo)也有很大的差異。比如符濤、喻后勇為了研究農(nóng)村居民消費的地區(qū)差異，就運用了消費絕對數(shù)、消費率、消費增長率、消費貢獻(xiàn)率等指標(biāo)，采用不平衡指數(shù)、變異系數(shù)、集中度指數(shù)等來測度農(nóng)村居民消費的區(qū)域差異[1]。謝賢分、王斌會選用了中國 2008 年 31 個省市區(qū)農(nóng)村居民生活消費支出的統(tǒng)計數(shù)據(jù)，運用《中國統(tǒng)計年鑒》農(nóng)村居民消費支出中的八項指標(biāo)進行分析[2]。同樣寧滿秀也是采用農(nóng)村居民消費支出中的八項指標(biāo)，進行農(nóng)村居民消費結(jié)構(gòu)的地區(qū)差異分析[3]。所以研究農(nóng)村居民消費區(qū)域差異，選用《中國統(tǒng)計年鑒》消費支出中的八項指標(biāo)比較具有代表性。本文選取了2017年中國31個省份的農(nóng)村居民人均消費支出、地區(qū)生產(chǎn)總值、地區(qū)人口的城鄉(xiāng)構(gòu)成，數(shù)據(jù)均來源于《中國統(tǒng)計年鑒》，農(nóng)村居民消費支出包含8項指標(biāo)：X1農(nóng)村居民人均食品煙酒消費支出、X2農(nóng)村居民人均衣著消費支出、X3農(nóng)村居民人均居住消費支出、X4農(nóng)村居民人均生活用品及服務(wù)消費支出、X5農(nóng)村居民人均交通通信消費支出、X6農(nóng)村居民人均教育文化娛樂消費支出、X7農(nóng)村居民人均醫(yī)療保健消費支出、X8農(nóng)村居民人均其他用品消費支出，采用因子分析和聚類分析的方法，深入研究農(nóng)村居民消費的區(qū)域差距。

3 農(nóng)村居民消費差異的因子分析

首先選用因子分析的方法，分析哪些變量是影響農(nóng)村居民消費區(qū)域差異的主要因素。為了消除不同性質(zhì)指標(biāo)給數(shù)據(jù)帶來的影響，對數(shù)據(jù)做標(biāo)準(zhǔn)化處理。因子分析模型是從研究原始變量間的相關(guān)關(guān)系入手，把一些錯綜復(fù)雜的關(guān)系轉(zhuǎn)化為少數(shù)幾個綜合公共因子能夠表示的統(tǒng)計分析方法，是主成分分析的推廣，同樣也是利用了降維的思想。

然后對數(shù)據(jù)進行KMO和Bartlett的檢驗，是為了驗證所選的數(shù)據(jù)是否適合做因子分析，一般認(rèn)為KMO>0.5適合做因子分析，并且認(rèn)為KMO的值越大越好[4]，本研究檢驗的KMO=0.774，表示變量間的相關(guān)性比較強，適合做因子分析，Bartlett球形度檢驗，近似卡方198.202，Sig值為0.00，這表明相關(guān)系數(shù)矩陣不是單位陣，變量之間存在相關(guān)性，所選用的數(shù)據(jù)相對來說比較適合做因子分析。

采用主成分法進行因子分析，提取的公因子方差基本都在90%上下，表明變量的共同度非常高，提取的公因子解釋了變量的大部分信息，因子分析的效果比較好[5]。正常情況下要采取綜合因子的累計方差大于85%，所以提取了4個主因子，方差的累計貢獻(xiàn)率為92.8%，旋轉(zhuǎn)后四個主因子的因子特征值占總特征值分別為28.95%、25.81%、20.24%、17.76%。

表2為采用 Kaiser 標(biāo)準(zhǔn)化的正交旋轉(zhuǎn)法得出的旋轉(zhuǎn)成分矩陣，這就使各個因子有了比較明確的意義，居住、生活用品及服務(wù)、食品在第一主因子的載荷比較大，表明基礎(chǔ)消費在農(nóng)村居民消費支出中花費比較多。衣著、醫(yī)療保健、交通通信在第二主因子的載荷較大，表明農(nóng)村居民關(guān)注健康，消費水平有所提高，對衣著有了更高的要求。教育文化娛樂、醫(yī)療保健在第三主因子的載荷比較大，表明農(nóng)村居民開始自我提升，向精神消費觀念轉(zhuǎn)變。其他類在第四主成分的載荷比較大，表明隨著社會經(jīng)濟的發(fā)展，人們的消費需求多樣化。最后依據(jù)成分得分系數(shù)矩陣計算出各因子得分，再利用因子得分和旋轉(zhuǎn)后的因子方差貢獻(xiàn)率計算出綜合得分。

由因子得分表可知，主消費因子F1得分比較高的有北京、浙江、上海，其中得分最高的是北京，數(shù)值為3.698，遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于其他城市，這表明北京的農(nóng)村居民在生活用品及服務(wù)、食品煙酒、住房方面的消費支出較大，北京作為我國的首都，既是政治中心，又是經(jīng)濟發(fā)展中心，經(jīng)濟發(fā)展水平比其他城市要好，高收入高消費就是北京地區(qū)的真實寫照。上海是我國的金融中心、屬于一線城市，經(jīng)濟發(fā)展水平高，所以上海地區(qū)的農(nóng)村，受中心城市經(jīng)濟發(fā)展的推動，相比較其他農(nóng)村地區(qū)而言，上海農(nóng)村地區(qū)居民收入水平高，消費水平也高。浙江的民營經(jīng)濟發(fā)展模式是我國區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展的典型，民營經(jīng)濟、個體經(jīng)濟推動了浙江省的發(fā)展，浙江經(jīng)濟發(fā)展水平較高，農(nóng)村居民的收入水平高，具有高收入高消費的特點。

主消費因子F2得分比較高的有天津、北京、黑龍江，表明這些地區(qū)的農(nóng)村居民在衣著、交通通信、醫(yī)療保健方面的消費支出較多，尤其是衣著支出更為顯著，這可能與地理位置有關(guān)，地處于北方地區(qū)相對于南方而言較為寒冷，在御寒衣物上的消費較大，另外就是這些地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平相對來說較好，消費水平相對也高，消費觀念也已經(jīng)發(fā)生改變，比較注重個人的身體健康，所以在醫(yī)療保健上面的消費比較突出。

主消費因子F3得分最高的是湖南，其次是內(nèi)蒙古、黑龍江、浙江，這表明該地區(qū)農(nóng)村居民在文化教育娛樂的消費支出較為顯著。隨著生活水平的提高，人們的精神需求也得到了關(guān)注，文化娛樂產(chǎn)業(yè)也百花齊放百家爭鳴，湖南、浙江的文化娛樂產(chǎn)業(yè)發(fā)展的比較好，借助當(dāng)下流行的網(wǎng)絡(luò)媒介，所以有很大的影響力，鄉(xiāng)村旅游的開展，也體現(xiàn)了文化的傳播，娛樂方式的多樣化，誘發(fā)了農(nóng)村居民的文化娛樂消費。

主消費因子F4得分較高的有上海、江蘇、廣東、福建，表明該地區(qū)農(nóng)村居民在食品煙酒和其他類型的消費支出比較顯著，它們屬于是東部沿海的城市，自改革開放以來，經(jīng)濟得到了快速的發(fā)展，現(xiàn)如今的經(jīng)濟發(fā)展模式也多樣化，人們的思想觀念也在逐漸發(fā)生變化，消費需求也呈現(xiàn)出了多元化，這些地區(qū)的飲食文化比較濃厚，也是中國傳統(tǒng)菜系發(fā)源地，對食品飲食關(guān)注度和要求都比較高。

4 農(nóng)村居民消費的區(qū)域類型聚類劃分

4.1區(qū)域聚類的結(jié)果

聚類分析將所選取的對象利用相似性或是距離進行分類，使得同一類中的對象相似性很強[6]，其目的在于使得同一類中所有對象的相似性達(dá)到最大，不同類別之間的差異化更為突出，所以說聚類分析就具有“物以類聚人以群分”的特點。本文采用Q型聚類對31個樣本地區(qū)進行分類，利用SPSS軟件選取因子綜合得分進行聚類分析，用組間聯(lián)結(jié)的方法進行聚類，采用平方歐氏距離進行距離度量。得到如下的聚類樹狀圖：

為了與我國的行政區(qū)域劃分的東、中、西部地區(qū)進行比較，同時也是為了能夠更好地反映實際情況，根據(jù)聚類的樹狀圖，將我國31個省級地區(qū)劃分為三類，按照因子總得分的分類結(jié)果為：第一類：北京、江蘇、浙江、上海、天津。第二類：黑龍江、湖南、遼寧、廣東、河北、吉林、四川、安徽、青海、重慶、寧夏、山東、河南、陜西、內(nèi)蒙古、福建、湖北。第三類：海南、甘肅、山西、新疆、廣西、貴州、云南、江西、西藏。由聚類結(jié)果可知，第一類地區(qū)的經(jīng)濟發(fā)展水平綜合實力較高，農(nóng)村居民的收入水平較高，相應(yīng)的農(nóng)村居民的消費水平也比較高。第二類地區(qū)多為中部地區(qū)和東北部地區(qū)，農(nóng)村居民的消費水平與該區(qū)域的經(jīng)濟發(fā)展水平相適應(yīng)，第三類大多位于我國西部地區(qū)，該地區(qū)最顯著的特點就是經(jīng)濟發(fā)展相對落后，整體上農(nóng)村居民的消費水平較低。所以聚類的結(jié)果與我國經(jīng)濟發(fā)展的實際情況相一致。

4.2聚類結(jié)果的對比分析

由農(nóng)村居民消費的特征值可知，第一類地區(qū)農(nóng)村居民的人均消費支出為17398元，與第二類第三類相比消費支出相對較高，在農(nóng)村居民消費支出中屬于高消費水平，第二類農(nóng)村居民消費支出為10992元，屬于中等消費水平地區(qū)。高消費水平的農(nóng)村居民消費遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于中等消費水平的地區(qū)，這說明兩個區(qū)域的消費水平差異很大，低消費地區(qū)的農(nóng)村居民收入為8566元，與高消費地區(qū)相比，高消費地區(qū)的居民消費支出比低消費地區(qū)高出了一倍還要多，這表明兩個地區(qū)的農(nóng)村居民消費呈現(xiàn)出兩極分化的狀態(tài)。高消費地區(qū)的省份多為東部地區(qū)的沿海城市，低消費地區(qū)的省份多為西部地區(qū)，我國東西部地區(qū)農(nóng)村居民消費水平極端不平衡。

從農(nóng)村居民消費水平的區(qū)域分布上來看，高消費水平的省份有5個，在我國31個省份地區(qū)中占比16%，中等消費水平的區(qū)域有17個，占總區(qū)域的55%，超過了全國總地區(qū)的二分之一，低消費水平的省份有9個，占全國總區(qū)域的29%，這不僅說明了我國農(nóng)村居民消費支出的地區(qū)差異大，還顯示出我國農(nóng)村居民整體上消水平不高，只有北京、上海、江蘇、天津、浙江少數(shù)幾個地區(qū)的農(nóng)村居民消費水平相對較高，整體上呈現(xiàn)出了中低消費水平。

與北京、上海、浙江高消費地區(qū)相比，廣東劃分為第二類的原因：2017年廣東省實現(xiàn)地區(qū)生產(chǎn)總值89879.23億元，在全國地區(qū)生產(chǎn)總值中居于首位，人均生產(chǎn)總值超過8萬元，是全國水平的1.36倍[7]。如果從廣東省21個地級市的各地區(qū)生產(chǎn)總值的增長速度看，增幅極差為4.2%，這說明廣東省各個地區(qū)之間經(jīng)濟發(fā)展不平衡。從城鄉(xiāng)發(fā)展的角度看，廣東省城鄉(xiāng)區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展差距較大，廣東西北部的地區(qū)生產(chǎn)總值增速明顯低于珠三角，相對來說廣東省農(nóng)村居民的收入水平很低，僅為城鎮(zhèn)居民可支配收入的38.5%，與上年相比沒有提升，城鄉(xiāng)居民收入水平出現(xiàn)了兩極分化的現(xiàn)象。2017年末，廣東省城鎮(zhèn)居民常住人口和居住在農(nóng)村的人口分別占常住人口總量的69.85%和30.15%。然而北京的鄉(xiāng)村人口占該地區(qū)總?cè)丝诘?3.5%，上海鄉(xiāng)村人口占上海市總?cè)丝诘?2.3%，與北京、上海相比，廣東的鄉(xiāng)村人口眾多，這就拉低了廣東省農(nóng)村居民的人均消費水平。結(jié)合廣東省城鎮(zhèn)和農(nóng)村的發(fā)展?fàn)顩r和人口特征，可知農(nóng)村居民收入水平不高，也降低了農(nóng)村地區(qū)居民的消費水平。所以在與北京、上海這兩個地區(qū)的農(nóng)村消費水平相比，廣東地區(qū)的農(nóng)村居民消費支出較低，在聚類結(jié)果上顯示為中等消費水平的一類。

山西省作為我國中部地區(qū)的經(jīng)濟發(fā)展并不落后，然而該地區(qū)農(nóng)村居民的消費支出水平卻排在了低消費水平，與西藏、新疆劃為一類，其原因為：全年全省地區(qū)生產(chǎn)總值14973.5億元，在全國31個地區(qū)中生產(chǎn)總值的排名為23，該地區(qū)的人均生產(chǎn)總值排名為26位，可見2017年山西省的經(jīng)濟發(fā)展?fàn)顩r相比較來說并不好，其中第一產(chǎn)業(yè)增加值777.9億元，占總產(chǎn)值的比重為5.2%，第二產(chǎn)業(yè)增加值6181.8億元，占生產(chǎn)總值的比重為41.3%，第三產(chǎn)業(yè)增加值8013.9億元，占生產(chǎn)總值的比重為53.5%[8]。這表明山西省的經(jīng)濟發(fā)展主要依靠二三產(chǎn)業(yè)來推動，第一產(chǎn)業(yè)增加值比較低，與我國中部地區(qū)的農(nóng)業(yè)省份相比，山西的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)在總產(chǎn)值中的占比較低，這反映出山西省農(nóng)村地區(qū)與城鎮(zhèn)地區(qū)發(fā)展不平衡，由山西省城鄉(xiāng)人口的統(tǒng)計數(shù)據(jù)可知，山西省的農(nóng)村人口約占該地區(qū)總?cè)丝诘?3%，這表明山西省的城鎮(zhèn)化水平不高，農(nóng)村居民人口較多，而第一產(chǎn)業(yè)對該省的經(jīng)濟增長貢獻(xiàn)小，這就影響了農(nóng)村經(jīng)濟發(fā)展，農(nóng)村居民的收入水平不高。與城鎮(zhèn)居民相比，城鎮(zhèn)居民人均消費支出18404元，農(nóng)村居民人均消費支出8424元，約為城鎮(zhèn)居民人均消費支出的45.8%，表明了城鄉(xiāng)消費差距較大，再加上2017年全省的居民消費價格普遍上漲，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)資料價格上漲，糧食種植面積下降，全年全省豬牛羊肉總產(chǎn)量與去年相比下降3.9%，這些因素也使得山西地區(qū)農(nóng)村居民的收入水平相對不高，農(nóng)村居民的消費支出也相對下降。

參考文獻(xiàn)

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[2]謝賢分，王斌會.我國農(nóng)村居民消費區(qū)域差異的多變量統(tǒng)計分析[J].特區(qū)經(jīng)濟.2011（4）：177-179

[3]寧滿秀.我國農(nóng)村居民消費結(jié)構(gòu)的地區(qū)差異分析[J].東北農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報.2008（6）：84-87

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[7]廣東省統(tǒng)計局.國民經(jīng)濟和社會發(fā)展統(tǒng)計公報[R].2017

[8]山西省統(tǒng)計局.國民經(jīng)濟和社會發(fā)展統(tǒng)計公報[R].2017.

作者簡介：

褚金萍，成都信息工程大學(xué)統(tǒng)計學(xué)院碩士研究生，研究方向：農(nóng)村經(jīng)濟統(tǒng)計與調(diào)查

熊健益，成都信息工程大學(xué)統(tǒng)計學(xué)院教授，主要研究方向：社會經(jīng)濟統(tǒng)計與分析

秦茜，成都信息工程大學(xué)統(tǒng)計學(xué)院碩士研究生，研究方向：農(nóng)村經(jīng)濟統(tǒng)計與調(diào)查