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摘要为研究我国分配制度在各省市地区农村的差异性和相似性，在收集了我国2010年31个省市自治区农村居民家庭平均每人现金收入的数据的基础上，采取了两种分析方法，即聚类分析和主成分分析，通过两种方法的比较，可以看到农村地区的收入分配格局所发生的改变。
关键词收入来源；地理环境；聚类分析；主成分分析
中图分类号F3 文献标识码A 文章编号1673—9671-(2011)022—0222-01
1 逻辑起点：各地区农村居民家庭平均每人现金收入指标的确定
农村居民的收入来源是各种各样的，随着改革开放以及中国加入WTO。为了拉动农村经济的发展，很多农村地区都进行了招商引资，也有很多农村青年外工务工。而由于地理环境的不同，各地区的农作物也是不一样的。并且在不同地区，农民生活的环境及思想差异也很大，有的地区城市人民收入水平很高，但并不意味着它的农村人均收入也很高，所以我选取了七个指标，这七个指标很大程度上包括了农民收入的主要来源，即工资性收入(x1)，农业收入(X2)，林业收入(x3)，牧业收入(X4)，渔业收入(x5)，财产性收入(X6)，转移性收入(x7)。
2 路径与选择：我国农村居民人均收入数据统计与分析之方法思考
1)多元统计分析技术。我们现在以2008年一季度各地区农村居民家庭平均每人现金收入为例，来说明多元统计分析在实际经济领域的应用。其中涉及到上文列举的七个与农民生活息息相关的指标，接下来我们首先采用聚类分析方法进行分析。
2)聚类分析方法。首先我们通过SPSS软件用聚类的方法将这31个省市和地区分成三类，我们可以很清楚地看到哪些省市地区的农村人均收入水平是差不多的，所得聚类结果如下：
表1为观测值处理综合，从该表中我们可以看出，31个省市和地区样本都进入了聚类分析，因为原数据表中并没有缺损。另外还有一个变量的类归属情况表，由于本例中样本较多(共31个)，得到的变量的类归属情况表占用很大空间，所以在此我不引用该表，而是运用语言进行捕述。
从我们收集到的原始数据可以看出，上海单独被聚为一类。因为上海的农村人均收入远远高于全国其它地区。上海的地价很高，这导致上海的农村居民不能靠农、林、牧、渔业谋生。另外，大量的外来务工人员很难在上海购买房子，因此他们只能在上海租住，这无疑增加了上海农民的财产性收入。
在第二类里面，北京，江苏，浙江都是经济相对较发达的地区，这三个省市的农村居民家庭平均每人现金收入都处在相同的水平上，所以我们把这三个省市聚为一类。
最后我把其他的省市聚为一类，并不是因为他们农村居民收入的水平相似，而是因为它们农村居民的收入来源构成很相似。现在中西部的发展还较落后，所以国家提出了西部大开发和振兴中部的发展战略。由于中部地区大部分都是农业大省，因此增加农民的收入就是一个十分重要并且有待解决的问题。为了对此问题作进一步的分析，引入了主成分分析法。
3)主成分分析方法。原始数据有七个变量，现把这些变量进行线性组合，做出能做大程度解释这几个变量的变量，从而达到减少运算量的目的。通过SPSS软件分析如表2。
由表2可以看到，这七个变量构成了三个主成分，但是如果想要把这三个变量进行更大程度的解释，则取四个主成分更为合适，因此我们重新确定主成分为四个。第一个主成分贡献率最高，所以也是最有效的。
从上面的表中可以看出，工资性收入、财产土收入、转移性收入的系数相比较其它收入来说都较大，这说明各省市地区农村居民的收入还是以工资性收入、财产性收入、转移性收入为主要来源。
3 余论：分析结果之解读
综言之，由上文之分析，可得出以下结论：农民的收入来源的结构已经发生了较大改变。这种改变既有正面影响也有负面影响。正面影响是可以增加农民收入，提高农村居民的生活水平；负面影响则是大面积的农田被抛荒，水土流失严重。造成其不利影响的因为主要是农民在农业方面的投入成本太大、收益较少。因此，地方政府应该加大对农业的扶持力度，收益上去了，农民就乐意在家务农了。此外，各地方政府也可以加大招商引资的力度，这样，农民在农忙之后就可以去务工，不仅多了一项收入来源，也不会荒废土地了。如此一来，既可取得经济效益，又可获得良好的社会效益，有利于和谐社会的构建，对统筹城乡发展可谓意义重大，应该践行之!
关键词收入来源；地理环境；聚类分析；主成分分析
中图分类号F3 文献标识码A 文章编号1673—9671-(2011)022—0222-01
1 逻辑起点：各地区农村居民家庭平均每人现金收入指标的确定
农村居民的收入来源是各种各样的，随着改革开放以及中国加入WTO。为了拉动农村经济的发展，很多农村地区都进行了招商引资，也有很多农村青年外工务工。而由于地理环境的不同，各地区的农作物也是不一样的。并且在不同地区，农民生活的环境及思想差异也很大，有的地区城市人民收入水平很高，但并不意味着它的农村人均收入也很高，所以我选取了七个指标，这七个指标很大程度上包括了农民收入的主要来源，即工资性收入(x1)，农业收入(X2)，林业收入(x3)，牧业收入(X4)，渔业收入(x5)，财产性收入(X6)，转移性收入(x7)。
2 路径与选择：我国农村居民人均收入数据统计与分析之方法思考
1)多元统计分析技术。我们现在以2008年一季度各地区农村居民家庭平均每人现金收入为例，来说明多元统计分析在实际经济领域的应用。其中涉及到上文列举的七个与农民生活息息相关的指标，接下来我们首先采用聚类分析方法进行分析。
2)聚类分析方法。首先我们通过SPSS软件用聚类的方法将这31个省市和地区分成三类，我们可以很清楚地看到哪些省市地区的农村人均收入水平是差不多的，所得聚类结果如下：
表1为观测值处理综合，从该表中我们可以看出，31个省市和地区样本都进入了聚类分析，因为原数据表中并没有缺损。另外还有一个变量的类归属情况表，由于本例中样本较多(共31个)，得到的变量的类归属情况表占用很大空间，所以在此我不引用该表，而是运用语言进行捕述。
从我们收集到的原始数据可以看出，上海单独被聚为一类。因为上海的农村人均收入远远高于全国其它地区。上海的地价很高，这导致上海的农村居民不能靠农、林、牧、渔业谋生。另外，大量的外来务工人员很难在上海购买房子，因此他们只能在上海租住，这无疑增加了上海农民的财产性收入。
在第二类里面，北京，江苏，浙江都是经济相对较发达的地区，这三个省市的农村居民家庭平均每人现金收入都处在相同的水平上，所以我们把这三个省市聚为一类。
最后我把其他的省市聚为一类，并不是因为他们农村居民收入的水平相似，而是因为它们农村居民的收入来源构成很相似。现在中西部的发展还较落后，所以国家提出了西部大开发和振兴中部的发展战略。由于中部地区大部分都是农业大省，因此增加农民的收入就是一个十分重要并且有待解决的问题。为了对此问题作进一步的分析，引入了主成分分析法。
3)主成分分析方法。原始数据有七个变量，现把这些变量进行线性组合，做出能做大程度解释这几个变量的变量，从而达到减少运算量的目的。通过SPSS软件分析如表2。
由表2可以看到，这七个变量构成了三个主成分，但是如果想要把这三个变量进行更大程度的解释，则取四个主成分更为合适，因此我们重新确定主成分为四个。第一个主成分贡献率最高，所以也是最有效的。
从上面的表中可以看出，工资性收入、财产土收入、转移性收入的系数相比较其它收入来说都较大，这说明各省市地区农村居民的收入还是以工资性收入、财产性收入、转移性收入为主要来源。
3 余论：分析结果之解读
综言之，由上文之分析，可得出以下结论：农民的收入来源的结构已经发生了较大改变。这种改变既有正面影响也有负面影响。正面影响是可以增加农民收入，提高农村居民的生活水平；负面影响则是大面积的农田被抛荒，水土流失严重。造成其不利影响的因为主要是农民在农业方面的投入成本太大、收益较少。因此，地方政府应该加大对农业的扶持力度，收益上去了，农民就乐意在家务农了。此外，各地方政府也可以加大招商引资的力度，这样，农民在农忙之后就可以去务工，不仅多了一项收入来源，也不会荒废土地了。如此一来，既可取得经济效益，又可获得良好的社会效益，有利于和谐社会的构建，对统筹城乡发展可谓意义重大，应该践行之!