我国居民生活水平与质量的研究分析

我国居民生活水平与质量的研究分析
20世纪50年代以来，社会发展观产生了两大转变:一是从以经济增长为核心到以社会的全面发展为宗旨的转变；二是从以发展的客体为中心到以发展的主体为中心的转变。

这种“以人为本”的新发展观强调了社会经济的发展应该以发展的主体———“人”为中心，而不是以传统的经济增长为中心,实际上是对社会经济发展提出了新的要求和方向,即社会经济的发展应以人的全面发展为根本目标。

由于生活水平与质量的不断提升和个性的解放是人的发展的核心内容,所以对生活水平与质量问题的研究逐步成为人们关注的焦点。

1995年哥本哈根世界社会发展首脑会议通过的《行动纲领》第八条就指出:“社会发展的最终目的是改善和提高全体居民的生活质量。

”对我国居民生活水平与质量问题的研究不仅是社会经济发展的客观要求,也是我国全面建设小康社会的迫切需要。

一、生活质量的概念及其发展
生活质量的提出与发展经济学的兴起是分不开的，因此对生活质量这一概念的认识理当与发展理论的演变相联系。

传统的发展观将“福利”等同于物质上的富裕程度,从而注重人均GDP的增长,并认为“经济增长率”是评价社会进步和生活质量提高的主要标准。

自70年代以来,传统发展观的缺陷日益引起了人们的关注。

例如，传统发展战略无法有效地解决贫困问题和经济落后国家的人口爆炸问题、传统发展战略带来的自然资源枯竭问题和环境污染问题等。

由于对以上一些社会问题的关注,人们对生活质量的研究重点也逐渐转移到诸如贫困、收入分配、卫生与健康、教育、资源环境等问题上来。

如阿特金森在1970年提出的“不平等指数”,着重考虑了收入不平等对生活质量的影响；1972年罗马俱乐部的报告《增长的极限》呼吁人们对环境污染的关注，提出包括生活水平、人口密集程度、环境污染程度等客观因素在内的生活质量指数来衡量各国不同时期的经济发展和社会福利水平；从1990年开始，联合国开发计划署(UNDP)首次采用“人类发展指数”(Human Development Index –简称HDI)对国民生活质量进行测度。

HDI 由三类内涵丰富的指标构成，即人的健康状况(出生时的人均预期寿命)、人的智力程度(组合的教育成就)、人的福利水平(人均国民收入或人均GDP)。

可见，生活质量概念的拓展以及内涵的多样性都是社会发展不同阶段的反应。

当物质财富的增加作为社会发展的惟一目标被多维度的生活质量概念取代后，后者不仅包含了福利的经济内涵,还包含了像健康、教育、贫困、社会环境和自然环境质量等影响人们生活条件的诸多非经济要素；它不仅包含了客观的生活条件，还纳入了主观感受方面的内容。

二、生活水平与质量评价指标体系的设计与分析
（一）评价指标的构建
居民生活水平与质量不是由单一的因素作用的结果，而是多因素（指标）综合作用的结果。

进行我国居民生活水平与质量评价与分析需要选取能反映生活水平与质量的多项指标。

1．建立居民生活水平与质量的评价指标的原则
（1）指标的典型性。

应选取适量典型指标来进行分析，否则会因为繁多的指标而影响结果的准确性与有效性。

指标本身要有着强烈的经济和社会意义。

（2）指标的全面性。

居民实际生活，既包括物质生活也包括精神生活，所以设计指标体系时要全面反映每一部分的各个方面。

（3）指标的可比性。

为了避免因地域间的空间大小、人口多少差别所导致的不可比性，故采用有可比性的平均指标。

（4）指标的简洁性。

所选指标要尽量精炼、实用，应在全面反映居民生活质量的基础上确定综合性、独立性较强的若干项指标。

（5）指标的实际可操作性。

反映居民精神生活自我实现方面的内容要借助居民的自我感受（主观指标）来评估。

但主观指标不稳定、易变化、具有相对性，无准确度量的标准，且实际不容易得到。

只能考虑用其它客观指标来代替，以保证整个体系切实可行，又操作简便。

2．构建评价指标体系
基于以上5点，本文选取了能主要反映居民生活水平与质量的14项指标：X：人均GDP(人均地区生产总值(元))
1
X：消费支出(城镇居民人均消费性支出(元))
2
X：消费指数——逆指标(居民消费价格指数(上年=100))
3
X：住宅面积(人均住宅建筑面积(平方米))
4
X：燃气普及(城市燃气普及率(% ))
5
X：公共交通(每万人拥有公共交通车辆(标台))
6
X：绿地面积(人均公共绿地面积(平方米))
7
X：预期寿命(年)
8
X：医务人员(每万人拥有卫生机构人员数(人))
9
X：每人文娱服务支出（元）
10
X：失业率———逆指标(城镇登记失业率(% ))
11
X：每十万人口高等学校平均在校生数（人）
12
X：每百户电脑拥有量（台）
13
14X ：每百户移动电话拥有量（部）
（二）数据的采集
根据《中国统计年鉴2008》的统计数据，可获得2007年全国三十一个省、市、自治区的以上14个指标数值，见表1。

表1 2007年全国各省市指标
地 区 1X
2X
3X
4X
5X
6X
7X
北 京 58204 15330.44 102.40543 26.65 100 21.56 8.57 天 津 46122 12028.88 104.21524 26.05 100 12.72 8.53 河 北 19877 8234.97 104.67968 26.82 95.26 8.98 8.4 山 西 16945 8101.84 104.62634 25.91 79.5 6.62 7.13 内蒙古 25393 9281.46 104.60623 24.75 75.6 6.9 10.63 辽 宁 25729 9429.73 105.12202 23.02 91.99 10.02 9.03 吉 林 19383 8560.3 104.80201 23.04 82.38 8.68 8.27 黑龙江 18478 7519.28 105.38924 22.63 74.45 8.96 8.24 上 海 66367 17255.38 103.15008 34.83 100 12.41 7.48 江 苏 33928 10715.15 104.30953 29.96 97.41 11.55 12.59 浙 江 37411 14091.19 104.17407 37.18 97.78 11.34 8.79 安 徽 12045 8531.9 105.27043 23.99 83.15 8.67 8.72 福 建 25908 11055.13 105.22811 32.56 97.34 9.52 8.64 江 西 12633 7810.73 104.83962 26.14 86.18 9.37 8.73 山 东 27807 9666.61 104.43998 27.63 97.07 11.42 13.33 河 南 16012 7826.72 105.42475 26.05 68.87 7.8 8.92 湖 北 16206 8701.18 104.84429 26.07 89.72 11.88 9.29 湖 南 14492 8990.72 105.5744 27.04 83.27 10.62 7.63 广 东 33151 14336.87 103.67613 27.75 78.96 7.9 9.22 广 西 12555 8151.26 106.08855 23.96 81.51 8.13 8.56 海 南 14555 8292.89 105.04156 25.19 65.37 6.8 10.12 重 庆 14660 9890.31 104.73394 31.36 88.4 9.64 7.61 四 川 12893 8691.99 105.92755 28.15 78.92 9.64 8.37 贵 州 6915 7758.69 106.4058 22 62.08 8.04 5.89 云 南 10540 7921.83 105.86108 28.24 77.57 10.81 7.44 西 藏 12109 7532.07 103.36855 28.5 65.1 16.73 6.9 陕 西 14607 8427.06 105.14746 24.6 86.17 10.99 8 甘 肃 10346 7875.78 105.52788 24.13 64.46 7.64 6.83 青 海 14257 7512.39 106.64398 23.02 89.41 18.73 8.47 宁 夏 14649 7817.28 105.40999 25.25 74.58 8.13 10.42 新 疆
16999
7874.27
105.48524
23.01
92.77
15.6
8.09
地 区 8X
9X
10X
11X
12X
13X
14X
北 京 76.1 183050 718.21 1.84 6825.781151 91.62 207.11 天 津 74.91 81570 367.53 3.59 4600.437209 66.6 162.27 河 北 72.54 298945 186.51 3.83 1712.412293 49.68 154.31 山 西 71.65 175088 223.87 3.24 1863.232593 39.1 127.39 内蒙古 69.87 126155 339.91 3.99 1506.720901 31.93 161.64 辽 宁 73.34 272720 152.96 4.28 2497.724186 44.43 141.56 吉 林 73.1 160724 174.23 3.92 2493.128902 40.59 168.89 黑龙江 72.37 200346 158.15 4.26 2207.018049 34.39 134.45 上 海 78.14 155809 709.11 4.22 4316.545455 103.9 217.37 江 苏 73.91 355668 498.5 3.17 2542.339073 58.98 149.45 浙 江 74.7 273823 495.34 3.27 2246.251004 73.76 190.69 安 徽 71.85 214121 242.15 4.06 1484.530278 40.79 151.44 福 建 72.55 113467 427.2 3.89 1787.841484 68.58 186.44 江 西 68.95 153238 284.09 3.37 2110.749021 44.98 155.26 山 东 73.92 401946 231.38 3.21 1916.610807 58.85 173.53 河 南 71.54 384844 245.5 3.41 1454.743399 40.28 150.68 湖 北 71.08 278205 284.91 4.21 2682.933427 52.14 154.75 湖 南 70.66 268683 374.77 4.25 1837.724693 44.2 156.32 广 东 73.27 452061 714.08 2.51 1717.888005 78.79 206.41 广 西 71.29 178396 299.22 3.79 1273.447764 53.64 163.26 海 南 72.92 40941 188.37 3.49 1601.758373 38.6 147.65 重 庆 71.73 103563 320.18 3.98 2043.397436 62.74 178.79 四 川 71.2 311364 296.67 4.24 1499.500551 45.89 166.88 贵 州 65.96 101094 310.01 3.97 903.9446367 40.37 160.87 云 南 65.49 149403 240.42 4.18 1081.432077 35.69 167.98 西 藏 64.37 10152 88.74 4.03 1174.021352 18.38 118.5 陕 西 70.07 177666 260.05 4.02 2682.86747 42.22 164.64 甘 肃 67.47 101796 297.06 3.34 1548.173446 33.14 145.52 青 海 66.03 23936 260.98 3.75 930.0912409 33.77 148.33 宁 夏 70.17 30657 223.53 4.28 1518.228477 29.57 149.5 新 疆
67.41
127621
166.62
3.88
1413.795122
34.7
140.12
资料来源：国家统计局《中国统计年鉴2008》北京，中国统计出版社，2009年
（三）因子分析
1．因子分析的思想
因子分析是主成分分析的推广和发展，它也是从研究相关矩阵内部的依赖关系出发，把一些具有错综复杂关系的变量归结为少数几个综合因子的一种多变量统计分析方法。

它是多元分析中一种降维和分析、简化数据结构的方法。

其基本思想是根据相关性大小把变量分组，使得同组内的变量间相关关系强，
不同组的变量间相关性较低，每组变量代表一个基本结构，这个基本结构称为公共因子，可用最少个数的不可测的所谓公共因子的线性函数与特殊因子之和来描述原来观测的每一变量。

因子分析的前提是观测变量间有较强的相关性。

2．因子分析的数学模型
因子分析有两种数学模型，分别为Q 型因子分析（对样品作因子分析）和R 型因子分析(对变量作因子分析)，本文对全国三十一个省、市、自治区的居民生活水平和质量进行研究分析，所以选择R 型因子分析(对变量作因子分析)，其数学模型如下：
111112211m m X a F a F a F ε=++++…… 121122222m m X a F a F a F ε=++++……
…………………………………………
1122p
p p pm m p
X
a F a F a F ε=++++……
其中：1X ,2X ……P X 表示p 个指标。

1F ,2F ……m F 为公共因子，它是各个指标中共同出现的因子，因子之间通常是彼此独立的；i ε是各对应变量i X 所特有的因子，称为特殊因子；系数ij a 是第i 个变量在第j 个公共因子上的系数，称为因子负荷量，它揭示了第i 个变量在第j 个公共因子上的相对重要性。

三、求解结果
（一）数据标准化处理
由于所选择的14个指标不仅存在指标间量纲的差异,而且也存在正指标、逆指标的差异,于是在2008年《中国统计年鉴》关于31个省市的相应截面数据的基础上,将原始数据进行标准化以消除指标间的量纲差异以及正、逆指标差异对因子分析结果产生的影响。

为不失一般性，标准化方法采用：设i x 是第ｉ个指标的原始指标值，i zx 为相应指标值的标准化数据，则
所有正指标标准化数据为：m in m ax m in i i i i i
x x zx x x -=
-
所有逆指标标准化数据为：m ax m ax m in i i i i i
x x zx x x -=
-
本文利用SPSS 实现数据的标准化。

（二）利用统计软件求解结果
表2 相关矩阵
表3 变量共同度
表4 总方差分解
因子已经概括了1X ——14X 提供信息的74.018%。

为了知道每个公共因子的统计意义,以便对公共因子做出合理的解释,将因子载荷阵执行最大正交旋转,使得各个变量在某个因子上具有高频载荷,而在其它的因子上载荷较小,旋转后所得的因子载荷阵如下表5。

表5 旋转后因子载荷阵
第一个因子在1X 、2X 、4X 、10X 、11X 、13X 、14X 上有较高的载荷，这些是从居民的失业率、收入和各种消费支出方面反映居民生活水平与质量，因此命名为物质因子；第二个因子在5X 、6X 、12X 上有较高载荷，这些是从社会基础设施建设及人们受教育程度方面反映居民生活水平与质量，因此命名为社会环境及教育因子；第三个因子在3X 、7X 、8X 、9X 上具有较高载荷，这些是从自然环境、预期寿命及社会福利方面反映居民生活水平与质量，因此命名为自然环境及社会福利因子。

为了对各地居民生活水平与质量进行综合评价，通过上表因子得分系数矩阵可以将各个因子表示成变量的线性组合形式，从而计算出公共因子的估计值，就称之为因子得分。

计算每个因子及综合因子的得分并排名，首先对1F 、2F 、3F 计
算其因子的得分,然后将旋转后1F 、2F 、3F 的贡献率作为权数进行加权平均得分得到综合因子F=0.36357*1F +0.23323*2F +0.14338*3F ，并计算综合因子得分和排名,从综合因子F 的得分情况可以看出各地区居民生活水平与质量的高低。

各地区每个因子得分与排名及综合因子得分与排名如下表6：
表6 各地区因子得分及排名
地区 1F 得分
1F 排名
2F 得分
2F 排名
3F 得分
3F 排名
综合得分 综合排名
北 京 0.8898 6 3.9115 1 -0.2195 19 1.2043 1 上 海 3.2348 1 0.5640 7 -1.0166 27 1.1619 2 广 东 1.8361 3 -0.5986 24 1.2269 3 0.7039 3 浙 江 1.9375 2 -0.1800 14 0.2248 11 0.6947 4 江 苏 -0.1079 13 0.7310 6 2.2309 2 0.4511 5 天 津 0.2189 8 1.6999 2 -0.2640 20 0.4382 6 山 东 -0.4937 24 0.4972 8 2.7805 1 0.3351 7 福 建 1.3260 4 -0.5836 23 -0.4232 23 0.2853 8 重 庆 0.9484 5 -0.5654 22 -0.8442 25 0.0919 9 湖 北 -0.3348 19 0.1827 10 0.4422 7 -0.0157 10 河 北 -0.1801 14 -0.2250 17 0.6956 6 -0.0182 11 辽 宁 -0.6874 26 0.2476 9 0.7618 5 -0.0830 12 吉 林 -0.3297 18 -0.0254 13 0.0544 15 -0.1180 13 湖 南 0.1929 9 -0.6593 26 -0.2677 21 -0.1220 14 四 川 0.3071 7 -1.1471 30 0.1659 12 -0.1321 15 内蒙古 -0.2871 15 -0.4047 19 0.4418 8 -0.1354 16 江 西 -0.4332 22 0.0753 12 0.0000 16 -0.1399 17 陕 西 -0.3152 17 0.0982 11 -0.3660 22 -0.1442 18 河 南 -0.3036 16 -0.9145 29 1.0544 4 -0.1725 19 广 西 -0.0540 12 -0.8095 27 0.0970 14 -0.1945 20 安 徽 -0.4008 21 -0.4989 21 0.3248 10 -0.2155 21 山 西 -0.4458 23 -0.2162 15 -0.0220 18 -0.2157 22 海 南 -0.5913 25 -0.4005 18 0.3260 9 -0.2616 23 黑龙江 -0.8510 28 -0.2218 16 0.1333 13 -0.3420 24 新 疆 -1.2916 29 0.8746 5 -0.5987 24 -0.3514 25 宁 夏 -0.7050 27 -0.4374 20 -0.0060 17 -0.3592 26 云 南 0.0069 10 -0.8956 28 -1.1539 28 -0.3718 27 甘 肃 -0.3741 20 -0.6416 25 -0.9787 26 -0.4260 28 青 海 -1.3504 31 0.9532 3 -1.1763 29 -0.4373 29 贵 州 -0.0300 11 -1.3060 31 -1.6453 30 -0.5514 30 西 藏
-1.3317
30
0.8960
4
-1.9780
31
-0.5588
31
（三）数据结果分析
计算结果表明,在我国各地区居民生活水平与质量存在着比较大的差异，造成这种差异的原因具体表现在以下几个方面:
1．物质因子分析
F是物质因子，它对人均GDP、消费支出、住宅面积、每人文娱服务支出、1
失业率、每百户电脑拥有量、每百户移动电话拥有量变量的负载最大。

可以看出，居民收入消费及就业率还是影响居民生活质量的首要因素。

上海、浙江、广东、福建四个省份的
F得分排在全国的前四位，尤其是上海得分居高第一。

这几个城
1
市处于我国的东南部地区,经济发展速度较快,规模较大,因而居民收入高,既而消费多，就业机会大，而第一主因子的权重即贡献率也最大,所以他们的综合得分也排在最前面。

从全国来看，
F得分为负的大部分是中西部地区，得分为负说
1
明我国大部分地区物质条件处于全国的平均水平之下，地区间存在较大差异,中西部地区普遍落后。

2．社会环境及教育因子分析
F反映了燃气普及率、公共交通、每十万人口高等学校平均在校生数这方2
面的综合信息，权重是23.323%。

由表6可见，北京、天津、青海、西藏的贡献最大。

北京、天津不仅经济较发达，而且公共事业及教育做得很好，所以综合得分也排在前列。

青海、西藏虽然经济不是很发达，但是地理条件好，地广人稀，人口较少，所以社会及教育因子得分也排在前列，所以，他们应该大力发展经济建设，提高综合水平。

广东、福建、重庆虽然物质因子及综合因子都名列前茅，但是它们的社会环境及教育因子排名靠后，所以，此地区应重点建设公共事业及教育。

3．自然环境及社会福利因子分析
F反映消费指数、绿地面积、预期寿命、每万人拥有卫生机构人员数这些3
变量的负载最大。

由表6可见，得分最高的是山东和江苏，其次是广东，得分较高的还有河南、辽宁、河北和湖北。

得分最低的是西藏地区，仅为-0.5588。

较低的还有贵州、青海、云南和甘肃。

意料之外的是，经济发达的上海、北京分别排在27名和19名。

还有综合水平居平均水平之上的天津、福建和重庆，排名也相对靠后。

所以这些地区注意在发展经济的同时做好环境保护，健全社会福利，全面提高居民生活水平与质量。

4．综合因子分析
综合分析结果表明，各个省市的生活水平与质量存在一定的差异。

在平均水平（“0”表示平均水平）以上的省市有9个，平均水平以下的城市有22个。

上海、浙江等经济发达、文化进步的华东省市，凸显了自身的优势，生活水平与质量排名较前；而北京、天津等政治、文化、经济均较为发达的地区的居民生活水平与
质量也处于领先位置；广东、江苏、山东、福建、重庆等省市作为经济发展较快的地区，居民生活水平与质量也处于我国平均水平之上；其他排名靠后的省市普遍经济比较落后，部分地区自然条件不好或者人口密度过大，造成了居民生活水平与质量较低的现象。

需要注意的是，负数并不表示生活水平与质量水平为负，而是说其生活水平与质量低于全国平均水平。

四、对策与建议
从上述分析不难看出，居民生活水平与质量的高低，很大程度上取决于城市的经济发展水平。

因此,要把居民的生活质量提升到更高水平,必须把加快经济发展,作为提高居民生活质量、全面建设小康社会的首要任务来抓。

针对上述问题,本人提出以下几点对策与建议：
（一）加快各地区经济发展，提高居民收入水平
经济发展水平直接影响居民收入水平、生存环境和生活质量。

通过分析可以看出：北京、上海地区居民生活质量排名前两位，在很大程度上依赖于其较高的居民人均收入和人均GDP，因此加快城市经济发展刻不容缓。

各地区要加快地方产业结构调整，优化消费结构，大力发展社区经济，搞好国有企业改革，扩大就业，增加居民收入；大力发展第三产业，刺激居民消费倾向，投资、消费、出口是推动经济发展的三驾马车，消费反作用于经济发展的力量不可忽视。

（二）提升城市文化品质，提高居民生活质量
提高城市文化品质的整体水平，拓展消费领域，优化消费结构，满足人们多样化的物质文化生活需求，提高生活质量。

贵州、河南等地在这一方面做的较差，城市教育文化设施明显不足，应从以下三方面着手：第一，发展各级各类教育，提高市民文化水平,增强市民文化素养,针对不同地域,政府在制定教育政策时,应该在尊重多样教育需求的基础上,对于弱势的一方更应给予较多关注,优先扶持,尽量缩小区域间城市居民的教育生活质量的差距；第二，加强社区文化与住区文化建设，将有益于市民的身心健康,使城市居民在轻松愉悦的环境中受益；第三，加强城市文化的硬件建设，如修建文化馆、博物馆和图书馆等，为居民提供多途径的精神文化享受。

（三）加大城市基础设施建设，提高人民生活水平
城市基础设施是现代化城市赖以生存和发展的基本条件，是为城市国民经济各部门、人民生活提供服务的载体，它的好坏直接影响到城市经济发展和人民生活质量的提高。

在这方面北京、天津、上海做的较好，这在指标中就能体现，其它省市应向它们学习，可从以下几方面着手：首先，在基础设施资金的筹集上，应拓展思路，通过各种渠道提供稳固而可靠的资金；其次，在城市公用事业和基础设施中引入竞争机制，采用灵活的经营方式；再次，努力提高城市基础设施建设的技术水平依靠技术进步提高服务设施的使用效率。

（四）推进廉租房和经济适用房建设，改善居民的居住条件
从可持续发展的角度来说，节约用地、节约能源将成为提高居住区整体环境的主要因素。

东北三省在这一块步伐要迈的再大一点，具体包括：加快旧城住宅区的改造，普遍提高城市居民的住宅质量；减少城市居住区环境污染，各地区城市都应努力提高居民住宅区生活垃圾无公害的处理率；改善住宅区的布局，要新颖别致、不拘一格，要符合生态和环境要求；加强城市绿化建设,增加城市的绿化道、绿化广场；深化房改,以市场引导房地产业,同时政府辅予必要的宏观调控, 为住宅建设提供资金保障，平抑过高的房价，促进售房，切实为广大城市居民解决因房价过高而买不起房子的问题。

（五）建立健全社会保障体系，让群众无“后顾之忧”
广东的地方财政中用于社会保障的支出是最高的，而北京的失业率最低，这些都值得其它地区去学习，具体要考虑以下一些方面：
1．调整利益分配关系，解决分配不公问题，完善居民最低生活保障制度和基本医疗保险制度，增加困难补助，保障市民最低生活水平；
2．改善城镇职工基本养老金和基本医疗、失业保险制度，认真解决农村居民社会保障问题，更好地协调社会各方利益；
3．合理配置教育、医疗资源，注重社会公平，加大对教育卫生事业的投入，合理配置资源，缓解相关矛盾；
4．实施积极的就业政策，千方百计增加就业岗位。

要加快发展服务业，从而挖掘出更多的就业岗位；
5．加快建立市社会保障信息网络工程和社区社会保障工作平台，积极开展法律援助，推进社会救助体系建设。

（六）综述
综上所述,我国各地区居民生活水平与质量存在一定的差异,而差异存在的决定性因素是各地区的经济发展不平衡,要减少我国居民生活水平与质量的差异就须从经济角度着手,缩小各省市经济发展水平的差距。

当然,经济发达不等于生活水平与质量好,任何一个省市要想成为生活质量高的“宜居城市”,还必须在环境、文化卫生、精神文化建设等方面进一步努力。

无论是北京上海还是贵州西藏，都应该向建设生活质量高的宜居城市的目标前进,尽管不同地区城市的起点有所不同,但最终的目的地应该是一致的。

在今后一段时期内,通过相关措施的实施,不懈努力地缩小各省市地区的生活水平与质量差距,最终实现全国省市的和谐发展。