馮 瑞

(重慶工商大學(xué) 數(shù)學(xué)與統(tǒng)計學(xué)院，重慶 400067)

收入分配問題是經(jīng)濟學(xué)家一直研究的重要問題，在很長一段時期內(nèi)，傳統(tǒng)的經(jīng)濟學(xué)家們認為公平和效率之間存在著一定的替代關(guān)系，追求公平的分配方式將以效率的損失為代價[1]，庫茲涅茨的倒“U”型理論似乎支持了這種關(guān)系，當經(jīng)濟不斷發(fā)展，隨著收入水平的提高，收入分配的不平等程度有擴大的傾向，當收入水平進一步提高，收入分配狀況將得以改善[2]。但是，20世紀90年代以來的大量經(jīng)驗性研究表明，收入的不平等提高了機會的不平等，遏制了人力資本的形成，并消弱了制度的發(fā)展。自實行改革開放以來，我國居民收入和財富分配的格局也發(fā)生了重大變化，貧富差距不斷拉大，社會收入分配不平等問題日益突出，收入分配不平等已經(jīng)成為嚴重影響社會和政治穩(wěn)定的重要問題[3]。近年來，我國農(nóng)村經(jīng)濟增長迅速，但由于政府在法律、稅收、社會保障等方面制度改革的滯后，農(nóng)村收入不平等的現(xiàn)象逐漸凸顯，農(nóng)村居民收入不平等程度的上升嚴重影響了我國農(nóng)村地區(qū)經(jīng)濟的均衡發(fā)展。

1 指標選擇

通過前人對農(nóng)村居民收入構(gòu)成的研究分析，知道當前階段造成農(nóng)村總體收入不平等上升的主要原因是工資性收入和財產(chǎn)性收入差距。但是，從各個收入構(gòu)成的擬基尼系數(shù)彈性分析上看，工資性收入和經(jīng)營性收入對收入差距擴大和縮小的作用逐漸減弱；財產(chǎn)性收入和轉(zhuǎn)移性收入對收入差距的貢獻有所提高。盡管當前其對收入差距的貢獻較小，但是，提高轉(zhuǎn)移性收入，加大轉(zhuǎn)移性支付的力度應(yīng)是降低農(nóng)村居民收入差距的重要手段[4，5]。此處參考前人的研究方法，以因子分析的方法重新對工資性收入、家庭經(jīng)營純收入、財產(chǎn)性收入、轉(zhuǎn)移性收入等4項收入來源進行系統(tǒng)性的實證分析。

工資性收入：農(nóng)村居民通過出賣勞動力而獲得的勞動報酬，包括計時工資、計件工資、獎金、津貼和補貼、加班加點工資。

家庭經(jīng)營純收入：指農(nóng)村住戶以家庭為基本生產(chǎn)經(jīng)營單位從事生產(chǎn)經(jīng)營活動而消費的商品和服務(wù)、自產(chǎn)自用產(chǎn)品。其中所消費的未計算為住戶收入的自產(chǎn)自用產(chǎn)品，不計算為費用支出；庫存的化肥、農(nóng)藥也不計算為本期費用支出。

財產(chǎn)性收入：通過資本、技術(shù)和管理等要素與社會生產(chǎn)和生活活動所產(chǎn)生的收入。即家庭擁有的動產(chǎn)(如銀行存款、有價證券)和不動產(chǎn)(如房屋、車輛、收藏品等)所獲得的收入。包括出讓財產(chǎn)使用權(quán)所獲得的利息、租金、專利收入；財產(chǎn)營運所獲得的紅利收入、財產(chǎn)增值收益等。

轉(zhuǎn)移性收入：轉(zhuǎn)移性收入就是指國家、單位、社會團體對居民家庭的各種轉(zhuǎn)移支付和居民家庭間的收入轉(zhuǎn)移。包括政府對個人收入轉(zhuǎn)移的離退休金、失業(yè)救濟金、賠償?shù)?；單位對個人收入轉(zhuǎn)移的辭退金、保險索賠、住房公積金、家庭間的贈送和贍養(yǎng)等。

2 我國農(nóng)村居民收入分配結(jié)構(gòu)因子分析

2.1 提取綜合因子

評估指標均為定量化指標，采用的數(shù)據(jù)來自于《中國統(tǒng)計年鑒(2013)》中各地區(qū)相關(guān)指標數(shù)據(jù)。

(1) 應(yīng)用SPSS軟件的Factor Analysis模塊對近期城鄉(xiāng)的消費數(shù)據(jù)進行因子分析，在因子分析之前一定要考察變量之間是否存在一定的線性關(guān)系，這里借用KMO檢驗方法進行檢驗。

表1 巴特利特球度檢驗和KMO檢驗

表1中，巴特利特球度檢驗統(tǒng)計量的觀測值為84.095，相應(yīng)的概率p接近0，如果顯著水平a為0.05，由于概率p小于顯著水平a，應(yīng)拒絕零假設(shè)，認為相關(guān)系數(shù)矩陣與單位陣有顯著差異。同時KMO值為0.675，根據(jù)Kaiser給出了KMO度量標準可知原有變量適合進行因子檢驗。

(2) 提取因子的情況非常理想，因子解釋原有變量的情況表2中，第1列是因子編號，以后3列組成一組，每組中數(shù)據(jù)項的含義依次是特征根、方差貢獻度和累計方差貢獻度。

表2 因子解釋原有變量總方差的情況 %

第1組數(shù)據(jù)項(第2至第4列)描述了初始解的情況?？梢钥吹?，第1個因子的特征根值為2.385，解釋原有4個變量總方差的49.015%(2.385÷4×100)，累計方差貢獻率為49.015%；第2個因子的特征根為1.139，解釋原有4個變量總方差39.100%(1.139÷4×100)，累計方差貢獻率為88.115%((2.385+1.139)÷8×100)；其余數(shù)據(jù)含義類似。在初始解中由于提取了4個因子，因此原有變量的總方差均被解釋掉。

第2組數(shù)據(jù)(第5至第7列)描述了因子解的情況?？梢钥吹?，由于指定提取兩個因子，兩個因子共解釋了原有變量總方差的88.115%。總體上，原有變量的信息丟失較少，因子分析效果較理想。

第3組數(shù)據(jù)(第8至第10列)描述了最終因子解的情況?？梢娨蜃有D(zhuǎn)后，累計方差比沒有改變，也就是沒有影響原有變量的共同度，但卻重新分配了各個因子解釋原有變量的方差，改變了各個因子的方差貢獻度，使得因子更易于解釋。

(3) 采用方差最大化對因子載荷矩陣實施正交旋轉(zhuǎn)，以使因子具有命名解釋性。指定按第1因子載荷降序的順序輸出旋轉(zhuǎn)后的因子載荷以及旋轉(zhuǎn)后的因子載荷圖(表3)。從表3中可以看出，工資性收入與家庭經(jīng)營收入在第1因子上有較高的載荷，第1因子主要解釋了這兩個變量，這兩項指標主要反映居民傳統(tǒng)的以出賣勞動力與生產(chǎn)農(nóng)作物而取得的收入情況，因此命名為傳統(tǒng)收入因子，根據(jù)傳統(tǒng)的收入分類，可將其解釋為傳統(tǒng)收入；轉(zhuǎn)移性收入、財產(chǎn)性收入在第2因子上有較高的載荷，第2個因子主要解釋了這兩個變量，這兩項指標主要反映農(nóng)村居民在自有資產(chǎn)轉(zhuǎn)移上獲取的收入與政府對農(nóng)村居民的財政補貼情況，因此命名為財產(chǎn)性收入因子，可解釋為資產(chǎn)性收入與政府補貼。

(4) 采用回歸法估計因子得分系數(shù)，并輸出因子得分系數(shù)，根據(jù)表4可以寫出因子得分函數(shù)。

表3 因子載荷矩陣

表4 因子得分系數(shù)矩陣

F1= 0.570*工資性收入-0.464*家庭經(jīng)營純收入+0.002*財產(chǎn)性收入-0.189*轉(zhuǎn)移性收入

F2= -0.204*工資性收入-0.044*家庭經(jīng)營純收入+0.507*財產(chǎn)性收入+0.649*轉(zhuǎn)移性收入

2.2 計算綜合因子得分

根據(jù)之前spss軟件計算的原有變量相關(guān)系數(shù)矩陣，聯(lián)立F1、F2計算各個地區(qū)的綜合因子得分，以各因子的方差貢獻率(表5)占3個因子總方差貢獻率的比重進行加權(quán)匯總，得出各個地區(qū)農(nóng)村居民收入的綜合得分F。

表5 各因子方差貢獻率 %

F=(49.015*F1+39.100*F2)/88.115=

0.556*F1+0.444*F2

圖1 中國各地區(qū)農(nóng)村居民收入綜合得分

計算結(jié)果(圖1)可以綜合評價我國各個地區(qū)農(nóng)村居民收入情況。綜合得分前3名的地區(qū)分別是上海、北京、廣東；綜合得分最低的3個地區(qū)依次是新疆、吉林、西藏，再結(jié)合各因子得分進行分析，上海是中國的經(jīng)濟中心，是我國內(nèi)陸地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展最快的城市，經(jīng)濟的不斷增長必然提高國民收入，因此上海地區(qū)的農(nóng)村居民收入最高；北京是經(jīng)濟發(fā)展較快的城市，也是政府政策落實最到位的一個城市，因此北京地區(qū)的農(nóng)村居民所獲得的一些政府資助也比其他城市的農(nóng)村居民要多。廣東的綜合因子得分超過浙江排名前三，這是因為廣東農(nóng)村居民在傳統(tǒng)收入上的比重要大，即因子1得分較大。而浙江在政府補貼上的比重較大，即因子2的得分較大。這是因為廣東是中國發(fā)展最快的省市之一，其農(nóng)業(yè)的發(fā)展實力不容小視。截止2010年，廣東省GDP總量占全國GDP總數(shù)的11.47%，而且當年廣東省的第一產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值2 286.98億元，這反映出廣東有著龐大的農(nóng)業(yè)產(chǎn)出，農(nóng)民的收入可以通過自給自足保證，即農(nóng)村居民的收入主要通過傳統(tǒng)收入獲得，因此政府對其的補貼也就不多，對政府的依賴較小。而浙江就不一樣了，浙江在第2個因子上，即資產(chǎn)性收入與政府補貼所占比重較大，證明浙江的農(nóng)村居民收入有一部分來自政府的支持，其自給自足的能力還不如廣東。由此可見，廣東在農(nóng)村居民收入總量上比不過浙江；但是，其農(nóng)村居民收入在結(jié)構(gòu)上更合理，且農(nóng)村地區(qū)的發(fā)展實力還是超過浙江的。根據(jù)綜合得分排名情況可以得知，新疆、吉林、西藏等這些偏遠地區(qū)的農(nóng)村居民收入情況較差，特別是新疆和西藏這兩個地區(qū)，農(nóng)村居民的收入不管是在量(農(nóng)村居民人均收入總額)上面，還是在質(zhì)(農(nóng)村居民收入綜合得分)上面都很低。應(yīng)該引起高度重視，要扶持這些偏遠的貧困地區(qū)，加快步伐發(fā)展經(jīng)濟，同時提高政府補助，保障農(nóng)村居民的日常生活。

3 結(jié) 論

通過因子分析法對我國31個省市的農(nóng)村居民總收入進行定量定性分析，證實對一個省市總收入的綜合評價，應(yīng)主要考察其傳統(tǒng)收入和財產(chǎn)性收入。盡管傳統(tǒng)收入在農(nóng)村居民收入中占有舉足輕重的地位，但是農(nóng)村居民總收入受到工資性收入和經(jīng)營性收入的影響逐漸減弱；財產(chǎn)性收入和轉(zhuǎn)移性收入對收入差距的貢獻在樣本期內(nèi)整體上有所提高，盡管當前其對收入差距的貢獻較小，但是，提高轉(zhuǎn)移性收入，加大轉(zhuǎn)移性支付的力度應(yīng)是降低農(nóng)村居民收入差距的重要手段。

我國的農(nóng)村地區(qū)也存在較大的貧富差距(北京、上海以及沿海發(fā)達城市，農(nóng)村居民的人均收入總量較高，結(jié)構(gòu)較優(yōu)，而我國的西部地區(qū)以及邊遠地區(qū)，農(nóng)村居民的人均收入不管是在量上，還是在質(zhì)上都遠遠不及)。希望政府重視這個問題，通過宏觀調(diào)控不斷的縮小貧富差距，最終達到共同富裕。

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