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北京城乡居民收入差距影响因素分析 　　摘要：本文选定了六个影响北京地区城乡居民收入差距的因素，建立了灰色关联分析模型，并对计算结果进行了分析，确定了目前影响北京地区城乡居民收入差距的主要因素，对于如何改善北京城乡居民收入差距提出了建议。 　　关键词：灰色关联分析；城乡收入差距；影响因素 　　 　　改革开放以来，北京市城乡居民的收入有了很大的提高。从数据上来看，1978年北京城镇居民人均可支配收入为365.4元，农村居民人均纯收入为224.8元；到2006年，北京城镇居民人均可支配收入提高到19978.0元，农村居民人均纯收入提高到8620.0元，二者分别增加了54.67倍和38.35倍。但是，随着北京市城乡居民收入的增加，城乡居民收入的差距也在不断拉大，而且有继续增大的趋势，当这种差距增长到一定程度时，必将会引起社会的动荡，不利于构建和谐社会，不利于经济和社会的和谐发展，因此这一现象需要引起研究人员和有关部门的高度重视。 　　 　　一、城乡居民收入差距的影响因素分析 　　 　　城乡居民收入差距的影响因素很多，包括自然、社会、政治、经济等多个方面，本文在参考文献[1]~[5]的基础上，并结合北京市的具体情况，同时考虑到指标可量化的程度，选取了若干个指标进行分析，参见表1，各个指标的详细定义如表2所示。 　　 　　 　　二、数学模型的建立 　　 　　近年来，许多学者对城乡居民收入差距问题进行了大量的研究，所采用的方法基本上是定性分析或者是定性分析和定量分析相结合的方式，其中定量分析又是以回归分析为主，本文采用灰色关联分析模型对所选取的影响因素进行了计算，并对计算结果进行了分析。 　　灰色关联分析是我国学者邓聚龙教授首先提出来的，基本思想是根据序列曲线几何形状的相似程度来判断其联系是否紧密。曲线越接近，相应序列之间关联度就越大，反之就越小。与数理统计中的回归分析、主成分分析相比，它具有“对样本量的多少和样本有无规律都同样适用[7]”的优势，解决了回归分析、主成分分析等系统分析方法的数据少，信息不确定而无法研究或难以研究的问题。 　　灰色关联分析的步骤[6]是： 　　1．确定比较数列和参考数列。假设： 　　 X0=｛X0(k)|k=1,2,…,n｝为参考数列(又称母数列)； 　　 Xi=｛Xi(k)|k=1,2,…,n｝(i=1,2,…,m)为比较数列(又称子数列)； 　　根据表2中所提供的相应数据和上面的分析，本文以城乡居民收入差距为参考数列，记为X0，选择与城乡收入差距有关的因子作为比较数列Xi，具体为：北京地区的城市化水平X1；政府财政支农的比率X2；就业结构X3；产业比X4；城乡比较劳动生产率X5；人均GDPX6。 　　2．求关联系数。灰色关联系数γ(X0(k)，Xi(k))体现了第i个子数列与母数列在第k时刻的关联情况，是第k时刻第i个子数列与母数列所对应的点的距离状态的反映。 　　3．求关联度。由计算得到m×n个灰色关联系数值，数值所体现的信息显然过于分散，不便于比较。必要用一个数值体现每一比较数列各个时刻的灰色关联系数情况，定义这个数值为灰色关联度，记为γ(X0，Xi)，简记为γi。 　　4．依关联度大小排序。得到每个子数列的灰色关联度后，即可对关联度从大到小进行排序，所排出的序列称为灰色关联序。其关联度排在最前面的子数列与母数列的关系最为密切，对母数列的影响最大；排在第二位的影响次之，其余依次类推；排在最后的子数列与母数列的关系最为疏远，对母数列的影响最小。 　　 　　三、计算结果与分析 　　 　　通过编写程序，对表2中的数据进行无量纲化处理、构造灰色关联差异信息空间，通过计算得到比较数列对参考数列的灰色关联系数和灰色关联度，参见表3及表4。 　　 　　由上面的计算结果可以得到灰色关联度由大到小的排列顺序为： 　　γ1γ3γ2γ5γ4γ6 　　 　　四、结果分析 　　 　　由上述灰色关联度的排序结果可知，北京城乡居民收入差距的影响因素中，排在前三位的依次为：城市化水平、就业结构、政府财政支农的比率，其他因素的影响程度由大到小依次为：城乡比较劳动生产率、产业比、人均GDP，现将计算结果具体分析如下： 　　1．城市化水平。城市化水平是影响城乡居民收入差距的一个重要因素。通常情况下，随着城市化水平的提高，城乡居民的收入差距会相对缩小。但是通过表1和图2中的数据，我们可以看到，从1991年到2006年，北京的城市化水平从0.74提高到了0.84，增长比较缓慢，而城乡居民收入的差距却在随着城市化水平的缓慢提高而快速增长。这说明在城市化的进程中，农村的剩余劳动力向城市流动，文化程度低、无专业技能的一些贫困人群则长期留在农村，因此导致了城乡居民收入差距的加剧。