江西省新型工农城乡关系水平的实证分析,经济社会学论文

　　4.1 数据的采集和处理。

　　4.1.1 数据的采集。

　　以统计学的视角来看，对于原始数据的收集，我们必须充分考虑数据的可获得性以及数据的充分与完整。因为这直接关系到对实证分析结果的影响。但是，在实际的数据收集过程中，的确会有因为统计数据口径不一造成的数据不确定性以及数据缺失现象。因此，我们所收集到的数据要同时满足三个方面要求：真实性、连续性、完整性。收集的数据必须真实可靠，这样才有研究的价值和意义，才能对现实的状况作真实的反映与评价。数据的连续性则保证了数据的可追溯性，通过随时间变化的推移趋势反映及预测未来趋势。只有数据完整全面才能对数据进行全面性分析。要想达到对收集数据的全面准确分析，还必须在数据处理的过程中依据实际情况，运用适当的统计方法进行合理的处理。

　　本文对江西省整体的新型工农城乡关系水平进行评价时，选取了 2001-2013 年的统计数据进行计算，并最终得出 9 个指标的原始数据，构成 13*9 的面板数据。对江西省 11 个设区市新型工农城乡关系水平进行评价分析并比较时，选取了各设区市在2011-2013 年的相关指标数据。本论文中所收集的数据大部分来源于江西省 2003、2005、2011、2012、2013、2014 年度的统计年鉴和各设区市以及县（区）2013 年国民经济和社会发展统计公报。

　　4.1.2 数据的处理。

　　新型工农城乡关系综合评价模型是在综合选取指标、标准化、附加权重以及数据分析的基础上，构建的一整套评价体系。评价指标和权重的确定勾画了整个综合评价模型的框架，数据的标准化和综合集成使得综合评价模型的内容更加充实，对整个评价体系起到结论总结和成果升华的作用。通过一定的计算步骤应用统计软件处理将多个指标的评价得分综合在一起，得到对江西省新型工农城乡关系发展状态的整体评价以及各设区市间的比较差异分析。这是在数据分析的基础上对现实状况的量化反映及评价。

　　在综合评价指标体系中，前文提到的 9 个指标具有不同的量纲，不同量纲的指标间没有可比性，需要对数据进行无量纲化处理。消除了量纲差异的影响后，对于新型工农城乡关系评价模型的构建最终落脚在对各指标的综合集成，即完成对新型工农城乡关系发展水平的现实评价。因此，对于指标无量纲化处理方法和集成方法的正确选择是至关重要的，决定了数据处理和分析的实用性，是整个新型工农城乡关系评价模型设计的关键所在。

　　（1）数据的标准化。

　　鉴于评价指标量纲不同会对计算处理结果造成影响的考虑，本着使评价结果更加科学合理的原则，需要在综合评价之前对原始数据进行无量纲化处理。本文采用Z-Score 标准化法，即通过对指标值进行正态标准化处理来消除量纲的影响，具体计算公式为。

　　其中:ijZ 为标准化后的指标值；ijX 为实际指标值，iX 为各指标的算术平均值即数学期望，iS 为各指标的标准差。这种方法基于原始数据的均值和标准差进行数据的标准化。将 A 的原始值 X 使用 Z-Score 标准化到 X'.本文通过应用 SPSS18.0 软件对数据进行因子分析，系统默认的标准化方法就是 Z-Score 标准化。

　　（2）数据的综合集成。

　　新型工农城乡关系综合评价模型最后的落脚点，就是在指标数据可得的前提下，计算最终评价值，从而分析、判断以及预测江西省新型工农城乡关系发展变化。线性加权法是一种常用的多指标评价方法，它是在确定各指标权重和对指标数据进行标准化处理的基础上，计算线性加权指标平均值，并以此来分析和预测。

　　其中，R 为新型工农城乡关系指标的综合评价值。Zij是第 i 个指标的标准化数值，Wi是第 i 个指标的权重，且 1≤i≤m.

　　4.2 方法选择与数据建模。

　　4.2.1 新型工农城乡关系评价方法的选择。

　　本文采用因子分析方法进行数据建模。因子分析方法的核心思想是降维，首先对实际选取的诸多变量进行相关关系的分析，概括出几个有代表性的变量，这些变量或许是原有变量的线性函数，或许是几个特殊因子之和。简言之，因子分析方法是对原始变量进行归类，相关性比较密切的变量分成一类，这一类变量就组成一个因子，通过少数的因子就能反映原始变量的大部分信息。因此，因子分析方法是在不影响原始信息表达的基础上，依据初始选取指标间的相关性对其进行分类，最终选出一组简化的、不相关的公因子来代替最初繁杂的、相关的原始指标进行变量间的关系描述。由此看出，因子分析法有以下几个优点：第一，浓缩性，简化了最初的指标体系，在相当程度上浓缩了大部分信息；第二，直观性，使得所要分析的问题更加简洁、直观；第三，可操作性，通过使用 SPSS 数据分析软件，简化了操作，方便快捷；第四，合理性，因子分析法克服了主观赋权的随意性，客观上对公因子进行赋权，提高了分析结果的合理性与可信性。因子分析法的具体步骤可以分为：（1）计算相关系数矩阵；（2）提取公因子；（3）因子的旋转；（4）因子的解释及得分计算。

　　本文采用因子分析方法，使用 SPSS18.0 软件进行操作。对原始数据进行 Z-score标准化处理，按照特征值大于 1 的原则提取公因子简化指标，采用主成分分析方法计算初始因子载荷矩阵，并利用方差最大正交旋转法得到旋转因子载荷矩阵，最后利用回归法得到因子得分系数矩阵。根据指标标准化后的数值计算因子得分并计算综合得分，其中的权重是利用各因子的方差贡献率占累计方差贡献率的比重。由此，对江西省以及各设区市的新型工农城乡关系水平综合评价值进行排序，观测江西省十年来新型工农城乡关系水平的发展变化情况以及比较各设区市之间的新型工农城乡关系发展动态。

　　4.2.2 新型工农城乡关系评价模型。

　　本文以江西省为例，宏观上对江西省整体的新型工农城乡关系的发展变化进行评价；微观上对江西省各设区市三年的新型工农城乡关系发展变化进行横向与纵向的比较分析。运用 SPSS 软件对数据进行处理，采用因子分析法建立计量经济模型。以江西省整体的新型工农城乡关系水平评价为例，假设通过主成分分析法提取三个主成分，其表达式分别为1F 、2F 、3F ,iR 为第 i 年江西省新型工农城乡关系变化的综合得分，'''

　　分别为三个主成分的指标权重，则计量经济模型为：

　　4.3 江西省新型工农城乡关系水平的实证分析。

　　4.3.1 因子分析过程。

　　（1）适合度检验。

　　（1）相关系数矩阵。

　　经过 SPSS 软件对数据的处理，首先得到各指标数据的相关系数矩阵，可见各指标之间存在一定的相关性，相关系数大部分在 0.4 以上，没有出现所有指标都高度相关或低度相关的极端情况，表明具备了做因子分析的前提条件。

　　由上表所示，KMO 值为 0.681,此时 KMO 值比较接近数值 1,表明适合做因子分析。Bartlett 球形度检验的卡方统计值为 194.512,显著性水平（Sig.值）为 0.000,小于显著水平 0.05,因此拒绝原假设，说明变量之间存在相关关系，说明适合做因子分析。

　　（2）因子提取。

　　将这 9 个变量按基于特征值大于 1 的最大方差法进行主成分分析，得到旋转的主成分个数和相应的方差贡献率.

　　由上表所示，共提取 3 个主成分，设为123F , F,F,旋转后的指标特征值分别为3.494、3.42、1.432,方差贡献率分别为 38.818%、38.003%、15.91%,累计贡献率为92.73%.变量相关系数矩阵共有三大特征根，它们一起解释了变量标准化方差的92.73%,说明原始数据所包含的大部分信息可以通过这三个主因子共同解释。

　　通过上表我们可以更加直观的看出，所有原始变量的信息都可以被特征值大于 1提取的公共因子所解释，解释度基本达 90%以上，因子提取效果明显。

　　（3）因子命名及解释。

　　由于初始因子载荷矩阵中各个因子对变量的解释不够明显，我们观察经过方差最大化旋转后的因子载荷矩阵。

　　从上表我们可以清晰地看出，F1在变量347X , X,X上的因子载荷量要大于其他因子的载荷量，它涵盖了非农从业人口占总人口的比重、城乡恩格尔系数差异度、城乡建成区绿化覆盖率三个指标。从经济社会学的角度分析，城乡二元结构的存在使得产业间的就业结构失衡，城镇结构性失业严重。城乡恩格尔系数反映着城乡居民的生活水平，体现着消费结构与消费质量的不断完善与提高，从一定程度上体现着人们追求的改变，在解决温饱问题之后则更倾向于生活的享受。城乡建成区绿化覆盖率反映着在空间结构上城市化进程中的环境保护问题，说明我们不仅重视经济发展也重视生活环境的改善。因此，我们可以考虑将 F1命名为"结构化因子"（城乡居民产业间就业结构与追求生活品质的消费结构）。

　　F2在变量25689X , X,X, X,X上的因子载荷量比其他因子的大，它涵盖了财政支农支出比重、非农产业 GDP 占比、城乡人均消费支出比、城乡居民医疗保险参保率、燃气普及率五个指标。财政对农业的支出体现着政府对农业的重视，表现为对农业的支持强度，也体现着国家或地区的综合经济实力。非农产业产值不仅反映着国家或地区产值结构的调整，而且通过调整均衡的产值结构贡献于国家或地区的经济增长，增加政府的财政收入，提高政府的经济实力。城乡居民的消费支出、医疗保险的购买以及燃气的普及不仅反映着城乡居民的社会及生活保障，也反映出了城乡居民的经济实力。因此，可以考虑将 F2命名为"综合经济实力因子"（产值结构优化与城乡居民生活保障）。

　　F3在变量1X 上的载荷量最大，代表的是城乡居民收入差距指标。因此，直接命名为"城乡收入差异因子".

　　通过上述分析，可以得出江西省整体的新型工农城乡关系水平评价的三个因子：

　　（1）体现工农协调发展的农业与非农业产业间就业结构以及城乡一体的居民生活效用等值、生态效益共享的结构化因子 F1;（2）体现工农协调的产业结构优化情况以及城乡一体化发展中城乡居民享有均等生活与社会保障能力的综合经济实力因子 F2;（3）体现破除城乡二元结构，缩小城乡居民收入差距目标的城乡收入差异因子 F3.

　　（4）计算因子得分及综合得分。

　　公因子提取后，通过 SPSS 软件运用回归法得出因子得分系数矩阵。

　　根据因子得分系数矩阵及变量观测值，可以计算出 3 个公共因子的表达式。

　　F1=0.093X1-0.117X2+0.339X3+0.319X4-0.067X5-0.172X6-0.408X7-0.072X8-0.039X9F2=0.148X1-0.141X2-0.109X3-0.091X4+0.219X5+0.452X6+0.177X7+0.283X8+0.231X9F3=-0.836X1+0.134X2-0.025X3-0.016X4+0.196X5-0.329X6+0.1X7+0.057X8+0.113X9因子经过正交旋转，再用回归的方法计算出各因子得分。将 3 个公共因子加权汇总，权重即各公共因子的方差贡献率占累计贡献率的比值，得到 3 个公共因子在2001-2013 年 13 个年份上各个因子得分及综合得分。

　　4.3.2 实证结果分析。

　　整体上看，纵观表 4-7,江西省 13 年来的新型工农城乡关系变化是逐年趋向良性发展的，效果是逐年增加的，只是在 2011 年到 2013 年出现名次的略微波动。2001年到 2006 年的因子综合得分均为负值，表明用这三个因子反映的江西省整体的新型工农城乡关系水平低于历年来该关系发展的平均水平。而从 2007 年至今得分均为正值且整体趋于增加的态势，表明近六年该关系的发展高于平均水平。

　　具体来看，因子 F1（结构化因子）在 13 年的得分仅有 2001 年为负值，其余 12年均是正值，但从因子得分排名来看，2001 年排名最后，2002-2007 年的排名均在前五，2008-2013 年排名靠后，但从排序上看是逐年提升的。而最终得分在 2001-2007年都是排名靠后的，说明虽然因子 F1的贡献率较大，但没有明显影响最终综合排名。

　　因子 F2（综合经济实力因子）在 2001-2007 年的得分一直为负值，从因子得分排名以及综合排名来看，二者排名比较一致，说明因子 F2对综合得分及排名影响较大。因子 F3（城乡收入差异因子）得分在各年间表现出很大差异，2004 年相比较于前三年的得分都要高很多，表明城乡居民收入差距出现缩小的态势，但是从 2004 年到 2010年得分持续下降为负值，表明这几年城乡居民收入的差距持续拉大，城乡二元结构的鸿沟依然明显。2011-2013 年近三年的因子得分都呈现增加趋势，说明城乡居民收入差距正向着缩小的趋势发展。但从具体指标数据来看，城乡居民收入差距一直是存在的，并且城市居民的收入与农村居民的收入比在 2.6 的均值上下浮动。

　　4.3.3 结论。

　　通过以上因子分析结果我们可以很清晰地看到："综合实力因子"F2对各年度江西省新型工农城乡关系水平排名的影响较大。"综合实力因子"包含财政支农支出比重、非农产业 GDP 占比、城乡人均消费支出以及居民参保率和燃气普及率五个指标。

　　表明财政对农业的扶持很重要，有利于城乡工农关系的改善与良好发展；从指标数据来看，财政支农的比重一直处于大约 13%的比例，虽然财政支农的比例变化很小，但结合非农产值结构来看，还是存在财政支农规模偏小、支农资金使用效率低下及支出结构不合理等问题。

　　城乡居民消费支出从消费能力差距上也很大程度上反映了城乡关系的改善。城乡差距的缩小是化解城乡二元结构的重要标志。从指标数据上看，在经历 2001-2006 年的短暂下降之后，城乡居民的消费支出比又呈现持续拉大，并且达到均值 2.4 的比例，城乡居民的消费能力存在较大差距，也是城乡差距较大的一个缩影。城乡居民参保率及燃气普及率同样反映了城乡居民消费结构及基础设施等消费环境方面的问题，结合江西省实际，城乡居民消费能力差距存在城乡居民收支差距、消费环境差距及消费观念等深层次原因。

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