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基于SPSS程序的贫困村农民收入状况分析 　　摘要 在“精准识别”的贫困户调查中，调查队对靖西市9个村屯的贫困户进行了摸底调查，利用因子分析法将其归类评分，经过研究发现，在转换思想、广开就业门路的情况下，贫困居民的收入会有较大提高，为政府的扶贫发展策略提供了思路与方向。 　　关键词 贫困村；农民收入；精准识别；因子分析法；SPSS程序；广西靖西 　　中图分类号 F323.8 文献标识码 A 文章编号 1007-5739（2016）21-0269-02 　　随着2015年12月靖西撤县设市以来，当地政府为经济发展做了大量工作，旨在提高当地经济的可持续发展。靖西市作为2015年底精准识别出的广西第二大贫困县，精准扶贫是一?重点工作。本次调研就是在此次背景下开展，贫困村精准识别工作队在通过对某村的调查摸底之后，共识别出158户贫困户，并通过第二次入户建档立卡调查，现场评价与估量，对贫困户的各项经济指标建立调查数据。 　　1 研究方法与数据来源 　　采用因子分析法，利用SPSS软件对贫困村精准识别工作队建档立卡所搜集的数据进行分析，用描述性统计对其进行整理，然后采用KMO值与 Bartlett 的检验分析是否符合因子检验，若检验通过则提取公因子，则采用方差最大正交旋转，为其归类命名，计算因子得分，求出综合评价模型[1]。 　　2 结果与分析 　　调查组对靖西市某贫困村的9个村屯进行统计，分别是A屯、B屯、C屯、D屯、E屯、F屯、G屯、H屯和I屯，本次研究对象为9个村屯的158户贫困居民。根据建档立卡表格与调查问卷将贫困户的经济收入数据搜集归类，共分为8项，分别是耕地面积、工资性收入、生产经营性收入、转移性收入、务工收入、生产经营支出、务农比例和务工比例。其中耕地面积为贫困户居民所拥有的可用于耕种的土地，以667 m2为计量单位；工资性收入为贫困户家庭人口在本地和到外地务工得到的经济收入[2]；生产经营性收入是贫困户居民通过参与农业生产获得经济收入，包括种植业收入、林业收入、畜牧业收入、养殖鸡鸭等；转移性收入是贫困户居民领取的各种国家补助补贴的政策性收入；务工收入是贫困户居民通过外地务工向家里寄回的资金；生产经营支出是贫困户居民进行生产经营活动所支付的费用支出；务农比例为贫困户家庭人口中务农劳动力占所有劳动力的百分比；务工比例为贫困户家庭人口中务工劳动力占所有劳动力的百分比。各数据的描述性统计如表1所示。 　　8项指标中，由于生产经营支出为逆向指标，需要进行转换，而其他为正向指标，不需要转换。转换结束后进行KMO值及Bartlett 的球形度检验，结果如表2所示。可以看出，KMO值大于0.5，Bartlett 的球形度检验的卡方统计值为134.964（P=Sig=00.05），拒绝原假设，考虑进行因子分析[3]。 　　提取公因子与方差最大正交旋转，结果如表 3、4所示。表3结果显示，当提取3个主因子时，已包含了原6个变量 　　的80.152%的信息量，而且互不相关，可以较好地解释变量；表4对其作旋转分析，第1个因子对工资性收入、务工收入与务工比例的载荷量大，表明贫困户居民在外务工因素的规模；第2个因子对耕地面积、生产经营性收入与务农比例的载荷量大，说明贫困户居民在农业收入因素的规模；第3个因子对转移性收入、生产经营性支出的载荷量大，说明在农业与务工收入外贫困户居民的收支因素规模。 　　最后，求出各个村屯的综合发展得分：以第一因子排列来看，排列为G屯H屯D屯F屯B屯A屯I屯E屯C屯；以第二因子排序，排列为E屯G屯H屯C屯F屯D屯B屯I屯A屯；以第三因子排序，为D屯B屯A屯E屯C屯H屯G屯F屯I屯；综合3项因子的排序为G屯D屯E屯H屯B屯F屯A屯C屯I屯（表5）。 　　通过因子排分，可以看出各村屯之间的发展趋势各有不同。G屯作为靖西市当地知名的贫困村，在严重缺水且交通不便的情况下，屯里的12户贫困户走出大山，以外出务工作为主要经济收入来源，留存务农的劳动力比例也较其他村高，生产投入开销较少，能较高地利用有限的农业资源，故经济收入也较其他村屯的贫困户高；其他位于中游的村屯能较合理地安排农村劳动力，保持着较高的经济收入水平；位于靠后的I屯则存在务工、务农方面的农村劳动力与资源利用欠佳，I屯虽然交通方便，农业资源也相对较好，但贫困户居民致富思想陈旧，等、要、靠思想严重，大多数居民滞留村中，同时从事农业的贫苦户居民的生产效率低下，表现为无劳动力人口数量较多，伤残人员与老人在贫困户的家庭人口数量上占较大比例，贫困户中在家操持劳务者也较其他村屯多，这对单个贫困户的人均务工、务农收入均有影响[4-5]。 　　3 结论与讨论 　　通过实地调查、了解贫困户居民的各项经济指标，可以看出严重缺水且交通极为不便的G屯在综合评分中居于首