论文导读:：本文运用主成分分析方法对1980-2007年间中国城乡收入差距影响因素作了实证分析。研究结果表明，经济的发展，二元化的经济、管理、政策因素是城乡差距产生及扩大的主要原因。因此，现阶段要统筹城乡协调发展，实现城乡收入差距有效控制，需要合理调整、改革二元社会体制和经济发展政策，完善各种协调、保障机制，本文对此提出了具体的政策建议。
论文关键词：城乡收入差距，影响因素，主成分分析
一、引 言
城乡收入差距不断扩大，已成为中国经济社会发展中最令人关注的焦点，成为中国二元经济社会结构诸多矛盾的集中体现。中国城乡收入差距，在改革开放之初的1978年为2.57：1，1983年一度缩小到1.7:1，而后的十几年间，城乡收入差距随着国民经济高速增长不但没有缩小，反而不断扩大。2000年城乡收入差距扩大到2.8∶1经济学论文，2007年则达到3.33∶1。城乡收入差距过大不仅直接影响我国经济的增长，也使城市和农村形成强烈反差，构成了社会和政治不稳定的潜在因素，最终会阻碍中国经济健康持续增长。因此，研究城乡收入差距的影响因素，对于缩小城乡收入差距和解决城乡协调发展的问题具有重大的意义。
在城乡收入差距的影响因素分析中，理论界从不同的角度给予了诠释，但可以总结为以下四种代表性观点。一是资源性原因（吴敬琏、温铁军、李朝林等），城乡收入差距的扩大源于农民增收困难，而制约农民增收的根本矛盾是人地关系矛盾，即大量的农民劳动力与稀缺的土地资源之间的矛盾论文开题报告范例。二是制度性原因（陈锡文、易秋霖、吴光炳、李伯霞等），认为城乡收入差距的根本原因是城市偏向的政策造成的，他们从城乡二元结构体制、土地制度、户籍制度、农村财政和税收制度分析了制度的不合理对城乡居民收入的影响。三是市场性原因（于凤芹、彭腾等），认为农产品市场体系不完善、农业信息渠道不通畅、农业结构不合理、农村公共产品供给缺乏以及农业投资过少是扩大城乡收入差距的原因。四是观念性原因（吴碧君、于凤芹等），认为整体上农民文化水平不高，科技素质低，直接影响了科学种田经济学论文，也不利于寻找其他就业机会，导致农民整体收入增加困难，因而拉大了城乡收入差距。
这些结论虽然能够在一定程度上解释中国（甚至大多数发展中国家）的城乡收入差距现象，但是，城乡收入分配研究无论是规范研究和实证研究上，还是在理论研究和经验研究上，还存在一些不足：对城乡收入差距的描述和预测缺乏系统、科学的指标体系；没有对中国城乡收入差距变化的原因和过程有充分地理解；对城乡收入差距扩大的传导机制并不十分清楚等。本文利用1980～2007年数据，通过主成分分析法、多元线性回归分析方法对中国城乡收入差距影响因素作实证分析。
二、城乡收入差距模型分析
（一）测度指标
影响城乡收入差距的因素很多，但可以大致归纳为两个大的方面：一是发展类因素；二是二元化类因素。发展类因素主要包括物价水平、经济发展总体水平、经济实力、投资发展水平、外贸依存度和外商投资情况等方面的指标。二元化类因素则主要包括城镇化水平、农村工业化水平、财政支出结构、城乡投资对比、农业贸易条件以及惠农政策等方面的指标。经过比较、甄选，结合指标数据获取的可行性原则，最终选取15个统计指标作为中国城乡收入差距的影响因素体系（表1）。
表1 城乡收入差距测度指标体系
|
影响因素
|
主要指标及代表符号
|
主要指标解释
|
|
发展因素
|
CPI
|
|
反映物价水平
|
|
人均GDP
|
|
反映经济发展总体水平
|
|
一产占GDP比重
|
|
|
二产占GFP比重
|
|
|
三产占GDP比重
|
|
|
财政总收入
|
|
反映经济实力
|
|
全社会固定资产投资总额
|
|
反映投资发展水平
|
|
进出口占GDP比重
|
|
反映外贸依存度
|
|
实际使用外资额
|
|
反映外商投资情况
|
|
二元化影响因素
|
非农人口占总人口比重
|
|
反映城镇化水平
|
|
乡镇企业就业人数占农村人口比重
|
|
反映农村工业化水平
|
|
财政支农支出占财政总支出比重
|
|
反映财政支出结构
|
|
全社会固定资产投资额城乡比
|
|
反映城乡投资
|
|
工农商品综合比价指数
|
|
反映农业贸易条件
|
|
农业贷款
|
|
反映惠农政策
|
（二）模型分析
根据上述指标体系建立数据表（表2 ），运用主成分分析法对其进行分析，得到城乡收入差距影响因素主成分的相关结果（表3、表4、表5）。
表2 各影响因素相关统计指标数值及其主成分得分（1980～2007年）
|
年 份
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
1980
|
107.5
|
463
|
30.17
|
48.2
|
21.6
|
1159.93
|
910.9
|
12.54
|
NA
|
|
1985
|
109.3
|
858
|
28.44
|
42.9
|
28.7
|
2004.82
|
2543.2
|
22.92
|
47.60
|
|
1990
|
103.1
|
1644
|
27.12
|
41.3
|
31.6
|
2937.10
|
4517
|
29.78
|
102.89
|
|
1991
|
103.4
|
1893
|
24.53
|
41.8
|
33.7
|
3149.48
|
5594.5
|
33.17
|
115.54
|
|
1992
|
106.4
|
2311
|
21.79
|
43.4
|
34.8
|
3483.37
|
8080.1
|
33.87
|
192.03
|
|
1993
|
114.7
|
2998
|
19.71
|
46.6
|
33.7
|
4348.95
|
13072.3
|
31.90
|
389.60
|
|
1994
|
124.1
|
4044
|
19.86
|
46.6
|
33.6
|
5218.10
|
17042.1
|
42.29
|
432.13
|
|
1995
|
117.1
|
5046
|
19.96
|
47.2
|
32.9
|
6242.20
|
20019.3
|
38.66
|
481.33
|
|
1996
|
108.3
|
5846
|
19.69
|
47.5
|
32.8
|
7407.99
|
22913.5
|
33.91
|
548.05
|
|
1997
|
102.8
|
6420
|
18.29
|
47.5
|
34.2
|
8651.14
|
24941.1
|
34.15
|
644.08
|
|
1998
|
99.2
|
6796
|
17.56
|
46.2
|
36.2
|
9875.95
|
28406.2
|
31.81
|
585.57
|
|
1999
|
98.6
|
7159
|
16.47
|
45.8
|
37.7
|
11444.08
|
29854.7
|
33.34
|
526.59
|
|
2000
|
100.4
|
7858
|
15.06
|
45.9
|
39.0
|
13395.23
|
32917.7
|
39.58
|
593.56
|
|
2001
|
100.7
|
8622
|
14.39
|
45.1
|
40.5
|
16386.04
|
37213.5
|
38.47
|
496.72
|
|
2002
|
99.2
|
9398
|
13.74
|
44.8
|
41.5
|
18903.64
|
43499.9
|
42.70
|
550.11
|
|
2003
|
101.2
|
10542
|
12.80
|
46.0
|
41.2
|
21715.25
|
55566.6
|
51.89
|
561.40
|
|
2004
|
103.9
|
12336
|
13.39
|
46.2
|
40.4
|
26396.47
|
70477.4
|
59.76
|
640.72
|
|
2005
|
101.8
|
14053
|
12.24
|
47.7
|
40.1
|
31649.29
|
88773.6
|
63.82
|
638.05
|
|
2006
|
101.5
|
16165
|
11.34
|
48.7
|
40.0
|
38760.20
|
109998.2
|
66.52
|
670.76
|
|
2007
|
104.8
|
18934
|
11.26
|
48.6
|
40.1
|
51321.78
|
137323.9
|
66.82
|
783.39
|
续表2
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
80.61
|
3.77
|
12.20
|
NA
|
0.94
|
NA
|
-1.7135
|
1.6062
|
|
76.29
|
8.64
|
7.66
|
NA
|
1.00
|
416.63
|
-1.2767
|
-0.03175
|
|
73.59
|
11.01
|
9.98
|
NA
|
1.07
|
1038.08
|
-1.1565
|
-1.11672
|
|
73.06
|
11.36
|
10.26
|
NA
|
1.08
|
NA
|
-1.0408
|
-1.1641
|
|
72.54
|
12.50
|
10.05
|
NA
|
1.03
|
NA
|
-0.8388
|
-0.48023
|
|
72.01
|
14.46
|
9.49
|
NA
|
1.09
|
1720.23
|
-0.6375
|
0.13957
|
|
71.49
|
14.03
|
9.20
|
NA
|
0.85
|
1143.9
|
-0.5057
|
2.346
|
|
70.96
|
14.97
|
8.43
|
27.97
|
0.96
|
1544.8
|
-0.353
|
1.2641
|
|
69.52
|
15.88
|
8.82
|
30.43
|
0.99
|
1919.1
|
-0.2944
|
0.58068
|
|
68.09
|
15.50
|
8.30
|
29.94
|
1.05
|
3314.6
|
-0.1106
|
-0.21943
|
|
66.65
|
15.08
|
10.69
|
26.30
|
1.04
|
4444.2
|
-0.1032
|
-0.55094
|
|
65.22
|
15.49
|
8.23
|
25.80
|
1.11
|
4792.4
|
0.07166
|
-1.30858
|
|
63.78
|
15.86
|
7.75
|
25.54
|
1.07
|
4889
|
0.26818
|
-0.96875
|
|
62.34
|
16.45
|
7.71
|
24.04
|
0.99
|
5711.5
|
0.38354
|
-0.62871
|
|
60.91
|
16.98
|
7.17
|
22.57
|
0.98
|
6884.6
|
0.6059
|
-0.73634
|
|
59.47
|
17.66
|
7.12
|
21.29
|
0.98
|
8411.4
|
0.84521
|
-0.36779
|
|
58.24
|
18.32
|
9.67
|
19.40
|
0.94
|
9843.1
|
0.97288
|
0.34669
|
|
57.01
|
19.15
|
7.22
|
18.21
|
1.03
|
11529.9
|
1.33243
|
-0.19961
|
|
56.10
|
19.91
|
7.85
|
17.81
|
1.02
|
13208.2
|
1.57333
|
0.11917
|
|
55.06
|
20.74
|
6.84
|
16.91
|
0.87
|
15428.2
|
1.97753
|
1.37054
|
表3 变量共同度
|
主要指标
|
初始值
|
提取后数值
|
|
CPI
|
1.000
|
0.717
|
|
人均GDP
|
1.000
|
0.980
|
|
一产占GDP比重
|
1.000
|
0.909
|
|
二产占GFP比重
|
1.000
|
0.618
|
|
三产占GDP比重
|
1.000
|
0.861
|
|
财政总收入
|
1.000
|
0.903
|
|
全社会固定资产投资总额
|
1.000
|
0.910
|
|
进出口占GDP比重
|
1.000
|
0.876
|
|
实际使用外资额
|
1.000
|
0.785
|
|
非农人口占总人口比重
|
1.000
|
0.990
|
|
乡镇企业就业人数占农村人口比重
|
1.000
|
0.868
|
|
财政支农支出占财政总支出比重
|
1.000
|
0.497
|
|
全社会固定资产投资额城乡比
|
1.000
|
0.926
|
|
工农商品综合比价指数
|
1.000
|
0.748
|
|
农业贷款
|
1.000
|
0.921
|
表4 总方差解释表
|
主成分
|
初始特征值
|
提取的载荷值的平方和
|
|
总和
|
方差贡献率/%
|
累计方差贡献率/%
|
总和
|
方差贡献率/%
|
累计方差贡献率/%
|
|
1
|
10.673
|
71.156
|
71.156
|
10.673
|
71.156
|
71.156
|
|
2
|
1.835
|
12.231
|
83.388
|
1.835
|
12.231
|
83.388
|
|
3
|
0.860
|
5.731
|
89.119
|
|
|
|
|
4
|
0.752
|
5.012
|
94.131
|
|
|
|
|
5
|
0.409
|
2.726
|
96.856
|
|
|
|
|
6
|
0.309
|
2.061
|
98.917
|
|
|
|
|
7
|
0.090
|
0.598
|
99.515
|
|
|
|
|
8
|
0.035
|
0.231
|
99.746
|
|
|
|
|
9
|
0.023
|
0.151
|
99.896
|
|
|
|
|
10
|
0.010
|
0.066
|
99.963
|
|
|
|
|
11
|
0.003
|
0.022
|
99.985
|
|
|
|
|
12
|
0.002
|
0.011
|
99.996
|
|
|
|
|
13
|
0.001
|
0.004
|
99.999
|
|
|
|
|
14
|
8.39E-005
|
0.001
|
100.000
|
|
|
|
|
15
|
3.60E-006
|
2.40E-005
|
100.000
|
|
|
|
表5 主成分载荷矩阵
|
主要指标
|
主成分
|
|
1
|
2
|
|
CPI
|
-0.386
|
0.754
|
|
人均GDP
|
0.988
|
0.063
|
|
一产占GDP比重
|
-0.949
|
0.088
|
|
二产占GDP比重
|
0.522
|
0.588
|
|
三产占GDP比重
|
0.860
|
-0.349
|
|
财政总收入
|
0.944
|
0.110
|
|
全社会固定资产投资总额
|
0.942
|
0.149
|
|
进出口占GDP比重
|
0.930
|
0.106
|
|
实际使用外资额
|
0.883
|
0.075
|
|
非农人口占总人口比重
|
-0.985
|
0.137
|
|
乡镇企业就业人数占农村人口比重
|
0.928
|
-0.079
|
|
财政支农支出占财政总支出比重
|
-0.692
|
0.133
|
|
全社会固定资产投资额城乡比
|
-0.962
|
0.018
|
|
工农商品综合比价指数
|
-0.236
|
-0.832
|
|
农业贷款
|
0.959
|
0.019
|
表3给出了从每个原始变量中提取的信息，除了二产占GDP比重、财政支农支出占财政总支出比重两个变量之外，从其他原始变量中提取的信息都超过了70%。表4显示了主成分解释原始变量总方差情况，从15个变量中提取了2个主成分，这2个主成分集中了原始变量83%的信息经济学论文，信息比较完整。表5为主成分载荷矩阵，其中第一主成分除了CPI、二产占GDP比重、工农商品综合比价指数外，在其他各指标上均有较高的载荷，可以说综合反映了二元体制因素的影响，可称为“二元综合因子”，记为 。第一主成分概括了全部变量71%的信息论文开题报告范例。第二主成分在CPI、二产占GDP比重、工农商品综合比价指数等指标上具有较大的载荷，称其为“工业化因子”，记为 。第二主成分解释了原始变量12%的信息。两个主成分集中解释了原始变量83%的信息，因此可以将两个主成分作为城乡收入差距的解释变量。两个主成分的线性表达式分别为：
         
 
  
将上述2个主成分作为解释变量，以城乡居民收入比作为因变量，并将其标准化处理，拟合回归方程为：
利用多元线性回归分析方法，得到估计结果（表6）
表6 主成分回归统计结果
|
解释变量
|
参数估计值
|
标准误
|
t统计量
|
双侧概率
|
|
C
|
3.97E-0.016
|
0.108
|
0.000
|
1.000
|
|
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0.867
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0.111
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7.792
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0.000
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0.197
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0.111
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1.773
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0.094
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 =0.765
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F=31.927
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Prob(F)=0.000
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DW=1.281
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根据上述回归结果，得到主成分回归方程：
从表6可以看出，模型的总体回归显著， 、 与 存在正向关系，回归系数的 检验显著经济学论文，即发展类因素和二元化类因素对城乡收入差距具有扩张作用，将、表达式带入回归方程，最终得到标准化回归方程：
 
 
（三）实证结果分析
模型显示，发展类因素对城乡收入差距具有比较明显的扩张作用。其中，居民消费价格指数（ ）对城乡收入差距的扩张贡献较大，反映了在总体物价水平提高的情况下，相对于农村收入而言，城市收入增长较快，城乡收入差距处于扩张状态。反映经济发展总体水平的人均GDP、三个产业分别占GDP比重以及财政总收入中，一产占GDP比重（ ）系数为负，说明农业生产总值的提高有助于农民增收，从而缩小城乡差距，其它因素系数均为正，说明其对城乡收入差距具有扩张作用。全社会固定资产投资总额（ ）对收入差距的扩张作用源于长期以来中国固定资产投资偏向城市，因此，投资额越大，城乡收入差距也就越大。反映外贸发展的进出口占GDP比重（ ）和实际使用外资额（ ）两项指标系数均为正经济学论文，说明了中国外贸经济发展进一步扩张了城乡收入差距。
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