李范婷

[摘 要]本文利用安徽省所属的16个城市的经济数据，对省域居民收入分配差异进行实证分析。通过因子分析指出：经济增长因子的贡献率最大，是影响安徽省居民收入分配的最重要因素，而城乡发展因子和社会保障因子为次重要因素;并采用系统聚类法将安徽省所属的16个城市分为三大类。

[关键词]收入分配;因子分析;聚类分析

[中图分类号]F812.42 [文献标识码]A

近年来，安徽省经济发展成绩瞩目，居民收入水平也随之持续上升。据统计，2017年安徽省地区生产总值比去年增长了8.5%，高于全国6.9%的平均水平;全省常住居民人均可支配收入也比2016年增长了9.3%。但地区间居民收入分配状况却不尽相同。有学者指出，居民收入分配不均衡会激化社会矛盾，不利于经济稳定增长。因此，研究安徽省居民收入分配区域差异，找寻影响本地区的收入分配差异因素具有很强的现实意义。

现有研究针对影响居民收入分配的因素主要集中在以下三个方面：第一，经济增长因素。屠萍萍（2018）和肖宏伟等（2016）认为经济增长差异加剧了收入分配的不平衡，而董春（2018）、张来明（2016）则指出城镇化、工业化对收入差距存在显著影响。第二，城乡发展因素。田亚平等（2011）认为城镇居民收入人均可支配收入对区域城乡收入绝对差距影响最大，而农民人均纯收入对区域城乡收入相对差距影响最大;黄英（2016）、刘瀑（2015）则指出城乡收入差距越大，收入分配程度越不公。第三，社会保障因素。杨林（2018）指出社会保障资源配置差异对居民收入分配的影响程度最高，蔡萌等（2018）、廉超（2017）通过研究发现我国的社会保障支出改善了居民收入分配状况，而李祥云（2018）则认为公共教育支出缩小了居民收入分配差距。

1 实证分析

通过前面的文献梳理，结合安徽省发展现状，笔者选用X1 GDP增长率（%）、X2失业率（%）、X3工业化水平（%）、X4每千人拥有床位数（张）、X5人均受教育年限（年）、X6失业保险覆盖率（%）、X7城镇化率（%）、X8城乡个人可支配收入比（%）、X9城乡恩格尔系数比（%）和X10涉农财政支出比（%）这十个指标，采用因子分析法对安徽省所属的16个城市进行实证分析。

首先，对这16组数据进行KMO和Bartleet球形检验，发现KMO检验值为0.720>0.7，Bartleet球形检验的显著性水平为0.000<0.001.因此认为该组数据可以进行因子分析。接着，采用主成分分析法来选取公共因子，通过计算其特征值、贡献率和累积贡献率发现前3个因子的特征值均大于1，依据相关系数矩阵的特征值大于1的标准，选取前3个因子为公因子。另外，通过计算发现其累积贡献率为85.24%，包含了原有指标的绝大部分信息，也说明了选取这三个因子比较恰当。

为了更好的解释每个因子的经济意义，采用方差最大旋转法旋转因子载荷矩阵。因子1在X1GDP增长率、X2失业率和X3工业化水平上的载荷较大，命名因子1为经济增长因子，记为F1;因子2与X7城镇化率、X8城乡居民个人可支配收入比、X9城乡居民恩格尔系数比和X10涉农财政支出比这4个变量存在着显著的相关性，定义因子2为城乡发展因子，记为F2。因子3在X4每千人拥有床位数、X5人均受教育年限和X6失业保险覆盖率这三个变量上的相關系数较大，命名因子3为社会保障因子，记为F3。 以这三个因子的贡献率作为其加权系数，记变量F为14个城市收入分配状况的综合得分，则评价模型为：

F=0.47989F1+0.22606F2+0.14648F3

与此同时，为了更直观的了解各市收入分配差距类型，笔者采用系统聚类分析法对16组原始数据进行分类。选择欧式距离平方法计算样本间的距离，利用Ward法聚合小类，依据聚类分析树状图将16个城市分为三类。综合得分与具体聚类结果如下表所示。

2 结论

通过前面的分析，可以得出以下结论：

第一，通过因子分析中的综合得分模型可知，经济增长因子的贡献率最大，是影响安徽省居民收入分配的最重要因素;而城乡发展因子和社会保障因子为次重要因素，对居民收入分配差异有显著影响，需要引起重视。

第二，从实证部分中的因子载荷矩阵，可以得知工业化水平、城乡收入差距和人均受教育年限是各因子载荷中最高的解释变量，对各因子的贡献最大，具有很强的解释力，对收入分配均衡与否起着关键性的作用。其中，工业化水平越高、人均受教育年限越长，收入分配状况越均衡;而城乡居民个人可支配收入比越大，则收入分配差距越大。

第三，通过聚类结果可知，第一类包括合肥、淮南、芜湖和马鞍山等四个城市。这四个城市经济状况良好，城乡居民个人可支配收入较高，城乡收入差距较小，政府在社会保障方面的投入较大，收入分配状况得分排名也比较靠前;第二类包括蚌埠、淮北、铜陵、安庆、黄山、滁州、六安、池州和宣城等九个城市。这九个城市经济发展水平中等，但城乡个人可支配收入差距比较大，政府在教育、医疗和失业等方面的投入低于第一类城市;第三类城市包括阜阳、宿州和亳州等三个城市。这三个城市在安徽省经济发展中相对落后，城乡收入差距不大，但居民收入水平整体不高，收入分配状况得分排名比较靠后。

[参考文献]

[1] 张莹等.居民收入分配影响因素分析—基于省际数据的实证分析[J].新疆财经大学学报，2012（04）.

[2] 屠萍萍.浙江省经济增长与收入分配互动关系研究——基于VAR模型的分析[J].国际经济合作，2018（04）.

[3] 肖宏伟，王庆华.经济新常态下我国居民收入分配影响因素研究[J].中国物价，2016（12）.

[4] 董春.四川省城镇化、工业化对城乡收入差距影响的时空异质性[J].财经科学，2018（06）.

[5] 张来明，李建伟.收入分配与经济增长的理论关系和实证分析[J].管理世界，2018（11）.