摘要:本文選取安徽省所屬的17個城市為樣本,運用因子分析和聚類分析,來探討安徽省農民收入區域差異。結論表明:各城市在農業生產條件、農業生產結構和農村剩余勞動力轉移能力三個方面表現各異。
關鍵詞:農民收入 區域差異 因子分析
一、引言
“三農”問題的核心是農民問題,而農民問題的實質就是收入問題。十七大報告中再次強調解決“三農”問題的重要性,它是事關全面建設小康社會大局,必須始終作為全黨工作的重中之重。對于衡量區域農民收入差異問題方面,很多學者就農村居民區域間收入差異的原因問題。從不同的角度提出了自己的看法。主要觀點如下:一是張平(1992)和魏后凱(1996)等人通過研究農村區域間家庭收入間的差距,發現非農業發展的不平衡是造成這一狀況的主要原因;二是丁靜之(2001)和文兼武(1991)等人認為收入水平與資源稟賦有著密切的關系;三是萬廣華(1998)和林毅夫(2000)等人認為影響農民收入差異的最突出因素是地區產業結構。
總體看來,以全國范圍來考慮的較多,僅以安徽省為研究對象較少,或者僅以某個因素來分析農民收入差異問題。本文將以安徽省下屬城市為研究對象,建立評價指標,運用主成分和聚類分析方法,綜合分析安徽省農民收入區域差異問題。
二、模型建立
衡量農民收入區域差異的因素有很多,在此引入以下變量:x1:農機總動力(萬千瓦時);X2:有效灌溉面積(千公頃);X3:非糧食作物播種面積與糧食作物播種面積比值(%);X4:林牧漁業總產值與種植業總產值比值(%)X5:農村從事非農產業勞動力比重(%)。以安徽省17個城市的橫截面數據為樣本,參考安徽統計年鑒2007年,對原始數據進行初步整合,得到如表1:

(一)求解標準化指標變量的相關矩陣
從表2中的相關系數矩陣可以觀察到,變量之間具有不完全相關性,符合因子分析的前提條件,因此可以進行因子分析。
(二)求解相關系數矩陣的特征值、貢獻率和累計貢獻率
運用SPSS統計軟件進行因子分析,計算特征值、方差貢獻率和累計方差貢獻率,從而確定成分的個數。我們知道特征值是對因子的方差貢獻的表征,特征值越大對因子的貢獻就越大,一般會以特征值累積貢獻率大于80%的標準來確定主成分的個數。從表3可以看出,前三個因子的累計貢獻率是90%,包含原有指標的絕大部分信息,其余兩個成分對方差的影響很小。另外從表現各成分的碎石圖也可以判斷取前三個主成分比較合適。
(三)求解原始變量旋轉后的主成分及因子得分矩陣
由表4可以看出F1與x1農機總動力和X2有效灌溉面積具有較高的相關度,反映了各地區農業生產條件;F2與x3非糧食作物播種面積與糧食作物播種面積比值和X4林牧漁業總產值與種植業總產值比值存在顯著的相關性,表明各地區農業生產結構;F3在X5農村從事非農產業勞動力比重(%)上具有很大的載荷和解釋能力,反映了各地區農業剩余勞動力轉移能力。

三、數據分析與啟示
從上面的結果可以得知,因子1得分最高的有六安、阜陽等城市,因子2得分最高的有宣城、安慶等城市,而因子3得分最高的則是銅陵和淮南等城市。通過聚類分析將17個城市分為四類,以下做具體的分析和解釋:
第一類有合肥、六安、馬鞍山、巢湖、宣城和安慶這6個城市。該類城市因子3得分大部分大于零,說明該類城市農業剩余勞動力轉移能力比較強。這些城市經濟發展水平好,在這6個城市中,合肥是省會,馬鞍山有馬鋼,其他幾個城市的工業經濟也比較強。高水平的工業化城鎮化發展支撐著農村大量剩余勞動力的轉移。
第二類有淮北、黃山這兩個城市。該類城市的三個因子得分均很低,大部分小于零,在平均線以下,排名為最后兩名。說明其農業生產條件、農業生產結構以及農村剩余勞動力轉移能力都比較差,與其他幾類城市相比問題嚴重。
第三類的城市為毫州、宿州、蚌埠、阜陽和滁州。這五個城市因子2均小于零,說明該類城市農業生產結構不合理,總體表現為非糧食作物播種面積與糧食作物播種面積比值和林牧漁業總產值與種植業總產值比值較低。
第四類的城市為淮南、蕪湖、銅陵和池州。這4個城市因子1得分比較低,說明該類城市農業生產條件較差,其農業機械化程度不高并且可灌溉面積相對于其他幾類城市來說較小。
綜合以上分析的結果表明,安徽省17個城市“三農”在區域分布上綜合發展水平相差很大,且各地協調性也比較差。當前迫切需要做的就是:
首先,調整農業生產結構,大力發展高效經濟作物。根據市場導向和本地的資源條件,積極發展棉花、油料、蔬菜、瓜果和茶葉等經濟作物的生產,擴大綠色食品、有機食品等優質農產品的供應及提高畜牧業在農業總產值的比重,走精細化、集約化、產業化的道路。
其次,加快農村人口城鎮化進程,形成提高農民收入的新增長點,推動農業剩余勞動力轉移。加強能源、交通、管道等配套設施的建設,有效改善小城鎮的投資環境,吸引鄉鎮企業向其集中,進而促使鄉鎮企業擴大規模,提高技術層次,帶動第三產業發展,吸納更多的農業剩余勞動力。
最后,依靠科技改善農業生產條件,通過增加需求彈性較大的農產品的科技投入來加快“綠色”產品的開發步伐,降低激素、農藥等殘留程度,從根本上改良品種,提高產量。