居民生活水平的因子分析與綜合評價

摘要：隨著社會的進步和發展，居民生活水平的高低已成為反映區域經濟發展和居民享受改革成果的綜合體現。由于生活水平是居民對自身發展、物質和文化需求的滿足程度，不同年齡、性別、職業、文化程度、所處不同環境的人群會有不同的感受與認知。因此，為了研究與評價居民生活水平，本文首先會結合現階段經濟發展背景，建立評價居民生活水平的指標體系，然后根據客觀、真實的數據資料，選擇科學的方法在統一尺度下進行科學評價。

關鍵詞：生活水平；因子分析；綜合評價

中圖分類號：F124.7 文獻識別碼：A 文章編號：1001-828X（2016）003-00000-01

一、居民生活水平指標體系的構建

本文基于國家統計年鑒2015年各省的統計數據，研究與評價居民生活水平。選擇居民收入類、消費類、居住條件、工作機會類等密切反映居民生活、工作、生存的指標構建居民生活水平指標體系。分別是人均GDP、個人PDI、消費支出、居民消費價格指數、住宅面積、失業率。

二、評價方法與數據處理

因子分析的基本思想是根據變量相關性大小把變量分組，使同組內變量之間的相關性較高，不同組間變量的相關性較低。從一些錯綜復雜關系系統中找出少數幾個主要因子，每一個主要因子代表反映變量間相互依賴的作用，抓住這些主要因子就可以較容易地對復雜的問題進行分析和解釋。本文采用因子分析的方法依據所建立的指標體系和我國31個省市的相應截面數據對居民生活水平進行統計研究和評價。

三、SPSS統計軟件因子分析結果

1.變量的相關性檢驗。經spss軟件處理，多個變量之間的相關系數大于0.3，且其對應的Sig值普遍較小，說明這些變量之間存在著較為顯著的相關性，進而也說明了有進行因子分析的必要性。

2.KMO檢驗和Bartlett球形檢驗。KMO檢驗用于研究變量之間的偏相關性，計算偏相關時由于控制了其他因素的影響，所以會比簡單相關系數小。一般KMO統計量大于0.9時效果最佳，0.7以上可以接受，0.5以下不宜做因子分析。本文KMO取值0.627，尚可接受。Bartlett球形檢驗統計量的Sig值小于0.0001，由此否定相關矩陣為單位陣的假設，即認為各變量之間存在著顯著的相關性。

3.方差解釋表。前3個公因子解釋的累積方差達到84%，故而提取這3個公因子就能夠比較好地解釋原有變量所包含的信息。

4.旋轉前后的因子載荷矩陣。“成分矩陣”是初始的未經旋轉的因子載荷矩陣，“旋轉成分矩陣”是經過旋轉后的因子載荷矩陣。旋轉后每個公因子上的載荷分配更清晰，因而比未旋轉時更容易解釋各因子的意義。已知因子載荷是變量與公共因子的相關系數；對一個變量來說，載荷絕對值較大的因子與它的關系更為密切，也更能代表這個變量。按照這一觀點，第1個公因子更能代表人均GDP（0.875），個人PDI（0.981）和城鎮居民消費支出（0.935）；第2個公因子則更適合代表居民消費指數（0.825）和失業率（0.754）；第3個公因子則較好地代表了城鎮人均住宅面積（0.913）這個因子。

根據各個變量的特點，把第一個公因子解釋為收入因素，因為它反映了多個代表收入的變量；類似地，把第2個公因子解釋為生存條件因素，把第3個公因子解釋為居住條件因素。這樣就可以利用新提取出的3個潛在因素，對31個省的生活水平情況加以描述了。

四、居民生活水平綜合得分與評價

從數據編輯器窗口的當前數據集，會看到上海、北京和浙江3個地區的第1因子得分最高，表明其在收入因素方面擁有絕對優勢；北京、新疆、西藏3個地區的第二因子得分最高，體現了其在人們生存條件因素上表現較為突出；而江西、浙江、湖南3個地區的第三因子得分較高，表明其居住條件較好。

綜合得分分析：采用系統內部因子得分計算值計算31個省市生活水平綜合得分排名前十名如表1所示：

在最終的綜合得分里，北京、浙江、廣東、江蘇、上海、天津、福建幾個省市的綜合得分占據前幾位，說明這些地區的居民生活水平在全國擁有絕對的優勢。

五、結論

本文選擇現階段與人們生活水平密切相關的指標，構建了研究居民生活水平的指標體系。選用2015年“中國統計年鑒”關于31個省市的截面數據，采用因子分析法對居民生活水平進行了統計研究，用綜合得分進行評價。值得指出的是，因子1作為第一主成分評價居民生活水平，充分體現社會經濟發展與人均GDP、個人消費支出等指標有相關性，并對居民生活水平有較大的影響；另一方面如果說社會發展的目標是提高居民的生活水平，那么重視降低失業率和改善、提升居住條件是提高居民生活水平的重要手段和有效措施。

參考文獻：

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作者簡介：弓鳳楠（1989-），女，漢族，河南平頂山人，碩士研究生，研究方向：應用統計。