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(fā)展，居民生活水平的高低已成為反映區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展和居民享受改革成果的綜合體現(xiàn)。由于生活水平是居民對自身發(fā)展、物質(zhì)和文化需求的滿足程度，不同年齡、性別、職業(yè)、文化程度、所處不同環(huán)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(jié)合現(xiàn)階段經(jīng)濟發(fā)展背景，建立評價居民生活水平的指標(biāo)體系，然后根據(jù)客觀、真實的數(shù)據(jù)資料，選擇科學(xué)的方法在統(tǒng)一尺度下進行科學(xué)評價。

關(guān)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(biāo)體系的構(gòu)建

本文基于國家統(tǒng)計年鑒2015年各省的統(tǒng)計數(shù)據(jù)，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(biāo)構(gòu)建居民生活水平指標(biāo)體系。分別是人均GDP、個人PDI、消費支出、居民消費價格指數(shù)、住宅面積、失業(yè)率。

二、評價方法與數(shù)據(jù)處理

因子分析的基本思想是根據(jù)變量相關(guān)性大小把變量分組，使同組內(nèi)變量之間的相關(guān)性較高，不同組間變量的相關(guān)性較低。從一些錯綜復(fù)雜關(guān)系系統(tǒng)中找出少數(shù)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(fù)雜的問題進行分析和解釋。本文采用因子分析的方法依據(jù)所建立的指標(biāo)體系和我國31個省市的相應(yīng)截面數(shù)據(jù)對居民生活水平進行統(tǒng)計研究和評價。

三、SPSS統(tǒng)計軟件因子分析結(jié)果

1.變量的相關(guān)性檢驗。經(jīng)spss軟件處理，多個變量之間的相關(guān)系數(shù)大于0.3，且其對應(yīng)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(guān)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(guān)性，計算偏相關(guān)時由于控制了其他因素的影響，所以會比簡單相關(guān)系數(shù)小。一般KMO統(tǒng)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(tǒng)計量的Sig值小于0.0001，由此否定相關(guān)矩陣為單位陣的假設(shè)，即認為各變量之間存在著顯著的相關(guān)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(zhuǎn)前后的因子載荷矩陣。“成分矩陣”是初始的未經(jīng)旋轉(zhuǎn)的因子載荷矩陣，“旋轉(zhuǎn)成分矩陣”是經(jīng)過旋轉(zhuǎn)后的因子載荷矩陣。旋轉(zhuǎn)后每個公因子上的載荷分配更清晰，因而比未旋轉(zhuǎn)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(guān)系數(shù)；對一個變量來說，載荷絕對值較大的因子與它的關(guān)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(zhèn)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(shù)（0.825）和失業(yè)率（0.754）；第3個公因子則較好地代表了城鎮(zhèn)人均住宅面積（0.913）這個因子。

根據(jù)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(shù)據(jù)編輯器窗口的當(dāng)前數(shù)據(jù)集，會看到上海、北京和浙江3個地區(qū)的第1因子得分最高，表明其在收入因素方面擁有絕對優(yōu)勢；北京、新疆、西藏3個地區(qū)的第二因子得分最高，體現(xiàn)了其在人們生存條件因素上表現(xiàn)較為突出；而江西、浙江、湖南3個地區(qū)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(tǒng)內(nèi)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(jù)前幾位，說明這些地區(qū)的居民生活水平在全國擁有絕對的優(yōu)勢。

五、結(jié)論

本文選擇現(xiàn)階段與人們生活水平密切相關(guān)的指標(biāo)，構(gòu)建了研究居民生活水平的指標(biāo)體系。選用2015年“中國統(tǒng)計年鑒”關(guān)于31個省市的截面數(shù)據(jù)，采用因子分析法對居民生活水平進行了統(tǒng)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(xiàn)社會經(jīng)濟發(fā)展與人均GDP、個人消費支出等指標(biāo)有相關(guān)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(fā)展的目標(biāo)是提高居民的生活水平，那么重視降低失業(yè)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(yīng)用統(tǒng)計。