【摘要】評價農(nóng)村居民幸福感有助于分析當(dāng)前鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略中的問題以及成因，進而提升農(nóng)村居民幸福感，助力鄉(xiāng)村振興。借助因子分析模型從鄉(xiāng)村振興的視角以吉林省876份農(nóng)村居民調(diào)研數(shù)據(jù)為樣本評價當(dāng)前農(nóng)村居民幸福感，研究結(jié)果提取客體幸福感和主體幸福感兩大公共因子并得到各自的表達(dá)式，其中客體幸福感的權(quán)重高于主體幸福感;結(jié)合樣本描述性分析結(jié)果和因子分析模型的綜合得分結(jié)果認(rèn)為農(nóng)村居民的幸福感處于一般的狀態(tài);最后對于評價結(jié)果不高的成因進行了分析。

【關(guān)鍵詞】農(nóng)村居民;幸福感;因子分析;評價

【中圖分類號】F328

【文獻標(biāo)識碼】A

農(nóng)村農(nóng)業(yè)的發(fā)展通過鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略的提出再次被提到新的戰(zhàn)略位置。鄉(xiāng)村振興的主體是農(nóng)民，鄉(xiāng)村振興最終目的就是為了使廣大農(nóng)民獲得幸福感。農(nóng)村居民的幸福感得到了學(xué)者們的關(guān)注，已有研究較多的關(guān)注了農(nóng)村居民幸福感的影響因素，也關(guān)注了農(nóng)村居民幸福感的評價指標(biāo)體系的構(gòu)建，并且對中國農(nóng)村居民幸福感進行了初步的評價。鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略實施兩年后評價農(nóng)村居民的幸福感非常必要，然而已有研究缺乏從鄉(xiāng)村振興的視角來對農(nóng)村居民幸福感進行評價，本文將在已有研究基礎(chǔ)上，利用因子分析模型從鄉(xiāng)村振興的視角評價吉林省農(nóng)村居民幸福感現(xiàn)狀，為探索鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略實施過程中的問題，進而提升農(nóng)村居民幸福感提供理論基礎(chǔ)。

1 數(shù)據(jù)來源與變量選擇

本文數(shù)據(jù)是2019年11-12月，課題組成員通過調(diào)查問卷和面對面訪談的形式，以吉林省農(nóng)村居民為調(diào)研對象獲取數(shù)據(jù)資料。本次調(diào)查共發(fā)放問卷900份，有效問卷876份，有效率為97.33%。

本文將農(nóng)民的幸福感分為六個維度，包括農(nóng)民對生活滿意、期待滿意、生態(tài)滿意三方面的滿足感;公共文化、社會公平、教育事業(yè)三方面的文明感;鄉(xiāng)村治理、社會治安、社會和諧三方面的安居感;生活富裕、基礎(chǔ)設(shè)施、社會保障三方面的富裕感;生活心態(tài)、人際關(guān)系、身體健康、當(dāng)前收入四方面的獲得感;生活預(yù)期、幸福預(yù)期兩方面的希望感。文中采用李克特量表，將幸福感轉(zhuǎn)化成滿意度的回答，即：非常滿意、比較滿意、一般、不滿意、非常不滿意，分別賦予5、4、3、2、1分，得分越高即代表農(nóng)民幸福感越高。

2 因子分析模型的建立與評價

因子分析法是從原始變量的相關(guān)矩陣出發(fā)，以最少信息丟失為基礎(chǔ)，利用降維思想，將具有復(fù)雜關(guān)系相關(guān)變量提煉縮減成少數(shù)幾個公共因子的一種多變量統(tǒng)計處理分析方法。

步驟1：因子分析的適宜性檢驗

因子分析前需要先做變量之間的相關(guān)性檢驗，以判斷是否適合對數(shù)據(jù)做因子分析;也可以利用KMO檢驗和Bartlett球形度檢驗。KMO檢驗用于檢驗變量間的相關(guān)性和偏相關(guān)性，KMO統(tǒng)計量的取值在0.1之間。KMO統(tǒng)計量取值越接近于1，表明變量間相關(guān)性越強，偏相關(guān)性越弱，因子分析效果越好，通常認(rèn)為KMO統(tǒng)計量在0.7以上因子分析效果比較好;在0.5以下時不適合做因子分析。Bartlett球形度檢驗的原假設(shè)是相關(guān)陣為單位陣，如果拒絕原假設(shè)，則說明各變量間具有相關(guān)性，因子分析有效。本文因子分析適宜性檢驗結(jié)果如表1所示，KMO值為0.969，且Bartlett球形度檢驗顯著性水平為0.000，拒絕原假設(shè)，適宜做因子分析。

本文根據(jù)公共因子累計貢獻率大于75%最終確定了兩個公共因子。結(jié)果顯示各因子的信息提取率中，除了鄉(xiāng)村治理這一指標(biāo)是0.597以外，其它均在0.714以上，且社會保障、收入、身體健康、生活預(yù)期和幸福預(yù)期提取率高達(dá)0.810以上。

步驟3：因子旋轉(zhuǎn)

因子分析的目的更重要是知道每個公共因子的意義，因而需要對初始公共因子進行線性組合，也就是因子旋轉(zhuǎn)。本文采用正交旋轉(zhuǎn)的最大方差法來對因子進行旋轉(zhuǎn)以增加因子的命名解釋。

通過旋轉(zhuǎn)后的載荷矩陣可以看出，公共因子F1在生活滿意、期待滿意、生態(tài)滿意、鄉(xiāng)村治理、社會治理、社會和諧、公共文化、社會公平、教育事業(yè)、生活富裕、基礎(chǔ)設(shè)施和社會保障這十二個指標(biāo)上的載荷較大，而這些指標(biāo)都反應(yīng)了農(nóng)村居民自身對外部多種影響幸福感因素的認(rèn)識、情感和態(tài)度，故因子命名為客體幸福感。公共因子F2在生活心態(tài)、人際關(guān)系、身體健康、當(dāng)前收入、生活預(yù)期和幸福預(yù)期這六個指標(biāo)上的載荷較大，這些指標(biāo)都反應(yīng)了農(nóng)村居民自身對幸福感的心理認(rèn)知、自身的身體狀況及態(tài)度，故因子命名為主體幸福感。農(nóng)村居民幸福感評價中客體幸福感權(quán)重高于主體幸福感。

步驟4：計算因子得分

因子得分是公共因子在每一個樣品點上的得分。需要給出公共因子用原始變量表示的線性表達(dá)式，本文采用最小二乘法利用回歸的思想求出線性組合系數(shù)的估計值

依據(jù)上述函數(shù)表達(dá)式，可以計算出農(nóng)村居民兩項因子得分即綜合得分，以及調(diào)研樣本各因子得分的平均值，本文以公共因子的方差貢獻率與累計方差貢獻率的比值為權(quán)重，計算每一個農(nóng)村居民的個人綜合得分，綜合得分表達(dá)式如下：

從調(diào)研樣品的綜合得分來看其最小值為-1.503，最大值為1.139，平均值為0.000，得分為負(fù)值的有392人，占比44.749%，得分為正值的有484人，55.251%，總體來看鄉(xiāng)村振興政策實施后農(nóng)村居民對于自身幸福感處于一般偏上的狀態(tài)，處于一般滿意的狀態(tài)，而從公共因子散點圖可以看出對主體幸福感滿意的農(nóng)村居民略高于對客體幸福感滿意的農(nóng)村居民。

3 結(jié)語.

利用因子分析模型評價農(nóng)村居民幸福感的因素中可提煉出客體幸福感和主體幸福感兩個因子，且客體幸福感的權(quán)重高于主體幸福感，當(dāng)前吉林省農(nóng)村居民的幸福感處于一般狀態(tài)，可以看出鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略在提升農(nóng)村居民幸福感中起到了重要作用，但還有進一步上升的空間。

對于鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略下農(nóng)村居民幸福感評價一般的原因分析如下：

（1）雖然國家重視農(nóng)村經(jīng)濟的發(fā)展，但是農(nóng)村經(jīng)濟發(fā)展水平仍然處于比較低的狀態(tài)，而且產(chǎn)業(yè)發(fā)展也比較緩慢，競爭力不強，距離產(chǎn)業(yè)興旺相差甚遠(yuǎn)。

（2）隨著城鎮(zhèn)化的推進，農(nóng)村產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，農(nóng)村生態(tài)環(huán)境日益遭到破換，雖然國家出臺政策，將環(huán)境保護提升到日程，但是具體落實過程中還是存在大量問題，目前的生態(tài)狀況不容樂觀。

（3）農(nóng)村教育一直以來都是一個難以解決的問題，農(nóng)村學(xué)校辦學(xué)條件薄弱，農(nóng)民進城數(shù)量增多，導(dǎo)致鄉(xiāng)村學(xué)校虛設(shè);農(nóng)村文化設(shè)施落后、文化氛圍不濃，農(nóng)村文化服務(wù)活動場所欠缺，農(nóng)民的精神文化仍然比較匱乏。

（4）鄉(xiāng)村有效治理需要基層黨組織治理和農(nóng)民自治有機結(jié)合，而當(dāng)前鄉(xiāng)村基層黨組織建設(shè)還不夠完善，農(nóng)民自治制度更加欠缺。

（5）農(nóng)村基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)不夠完善，仍然不能夠完全滿足農(nóng)村經(jīng)濟社會發(fā)展的需要;農(nóng)村養(yǎng)老保險未能實現(xiàn)全覆蓋，城鄉(xiāng)居民醫(yī)療保險參保率也需要進一步提高。

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[作者簡介]張桂穎（1981-），女，滿族，吉林通化人，副教授，博士，研究方向：經(jīng)濟統(tǒng)計。