中国农村住房状况的区域差异与影响因素分析
1引言
随着我国经济社会的快速发展，农村居民的收入水平、生活水平都有大幅度提升，居住条件也得到明显改善。但在我国城乡二元土地制度下，农村住房在修建方式、产权归属、流通渠道上都呈现与城市住房不同的特征（赵之枫，2003）。长期以来，农民住房问题作为农户个体投资与消费行为，独立于公共政策体系之外，在管理上普遍存在政府缺位的现象，处于“自建自管自用自灭”的境地（林霖，2011）。本文主要从住房设施条件来研究农村住房状况，从宏观上揭示全国农村住房状况的区域特征。首先分析农村住房状况的区域现状，并观察2000―2010年农村住房状况的区域变化。再利用相关分析、主成分分析、回归分析等数学方法分析农村住房状况的影响因素。
本文数据来源于《中国2000年人口普查资料》《中国2010年人口普查资料》和《中国统计年鉴（2001―2011）》。
2我国农村住房状况的区域特征
2.1农村住房设施得分整体偏低
第六次人口普查和第五次人口普查对住房设施统计了农村住房内主要炊事燃料、有无厨房、有无管道自来水、有无洗澡设施、有无厕所五个指标，以衡量住房设施状况。两次普查数据中各地区“有无厕所”家庭比例出现不合理的异常变动，可能是统计口径发生了变化，故舍弃该指标，基于其余4个指标构建农村住房设施得分，以衡量各省（市）农村住房条件。
总体来看，我国农村居民住房条件较差，平均得分为8.09，远低于城市的12.61。全国农村家庭住房中，有20.9%的住房没有厨房；仅有16.5%的住房以天然气为炊事燃料，而使用柴草的比例高达58.6%；有自来水的住房不到一半，占41.7%；63.6%的住房没有洗澡设施；39.8%的住房没有厕所。除北京、浙江、上海等少数省份外，大部分地区住房设施城乡差距显著。详见图1。
2.2东优西劣的区域差异
我国农村住房条件东优西劣的区域差异明显。2010年全国农村住房条件较好的区域都集中在东部沿海地区（见图3），农村住房设施得分前9位的上海、浙江、江苏、广东、北京、天津、山东、福建和浙江均为东部沿海省份。而中部、西部、东北地区农村住房条件普遍较低，没有一个省份达到全国平均水平。
2.3区域差距拉大
从全国来看，农村住房设施得分从2000年的6.78提高到2010年的8.09（见图2），增长19.3%。农村住房条件整体有所改善，但与居住面积的提高相比，增幅并不显著。从各省份的增幅差异来看，增速较快的集中在以东部省份为主的少数地区，而多数省份增长较慢。其中，有11个省份农村住房设施增幅不到10%，19个省份低于全国平均水平。
按2000年得分是否高（低）于全国平均水平，十年增幅是否高（低）于全国平均水平，分为“得分高―增幅高”“得分高―增幅低”“得分低―增幅高”“得分低―增幅低”四个类型（见表2）。可以看到，“高-高”类型有6个省份，都分布在东部地区，这些地区的农村住房条件优势更加突出；“低―低”类型达16个省份，主要集中在中西部、东北地区，这些地区的农村住房条件落后更为严重。全国多数省份2000年以来的农村住房设施得分都在向偏离平均值的方向发展，全国农村住房条件的区域差距被拉大了。详见表4。
我国东西部之间存在明显的农村住房条件差异，并且这种差异仍在拉大。
3农村住房状况的影响因素
相比于钢筋混凝土结构为主、形态较为单一的现代城市住房，农村住房在建筑材料、形态功能和内部设施上都更为复杂多样，并且深受历史传统、自然条件和地域文化的影响。本文对农村住房状况的影响因素分析，首先选取可能与之相关的自然、经济、社会指标，与农村人均住房面积和农村住房设施得分进行相关性分析；其次，选取显著相关的指标进行主成分分析，再对因子得分进行多元线性回归分析，提取主要影响因素并分析其重要性。定量分析都在SPSS19中进行。
3.1指标的相关性分析
自然环境深刻地影响农村住房的形态与结构，形成了各地区具有特色的传统农村住房。综合考虑指标的代表性与可获取性，选取一月平均气温（℃）、七月平均气温（℃）、年平均气温（℃）、全年降水量（mm）、海拔高度（m）、全年日照时数（小时）、人均耕地面积（亩）共7个自然条件指标进行分析。当全省平均指标难以获得时，以省会城市指标代替。
农村住房是农村家庭最大的消费品之一，农村家庭的收入水平、生活水平直接决定对住房的投入。同时，农村经济发展水平、科教文卫等服务设施的水平也直接或间接地影响农村住房条件。选取9个社会经济指标进行分析：人均GDP（元）、农民人均纯收入（元）、城镇化率、城乡收入比、恩格尔系数、农村非农就业人口比重、农村劳动力初中以上文化比例、每百户农村家庭电冰箱拥有量（台）、每千农业人口村卫生室人员（人）。
将农村住房设施得分与各项指标进行相关性分析与显著性检验可以看出，在0.05的显著性水平上，有13个因素与农村人均住房面积显著相关。其中7个自然因素全部显著相关，一月平均气温、七月平均气温、年平均气温、年降水量呈正相关，海拔高度、年日照时数、人均耕地面积呈负相关。表明在我国较为温热、降雨量多、海拔较低、年日照时数较短、人均耕地面积较小的区域农村人均住房面积更大。其余6个显著相关的因素为社会经济因素，除城乡收入比为负相关之外，其余均为正相关。详见表3。 在0.05的显著性水平上，有10个因素与农村住房设施得分显著相关，其中只有3个为自然因素，7个为社会经济因素。自然因素中，七月平均气温为正相关，海拔高度、人均耕地面积为负相关。表明夏季越炎热、海拔高度越低、人均耕地面积越小的区域农村住房设施条件更好。7个社会经济因素中包括人均GDP、农民人均纯收入、农村非农劳动力比重等6个都能通过显著性水平为0.001的检验，相关性极高，除城乡收入比呈负相关之外，其余均为正相关。
3.2主要影响因素的重要性分析
为提取影响农村住房状况的主要因素，并分析其重要性强弱，分别对显著相关的因素进行主成分分析，提取前n个主成分使累计方差贡献率超过80%。确定每个主成分所主要承载的影响因素信息之后，以因子得分为自变量，以农村人均住房面积或农村住房设施得分为因变量进行多元线性回归分析，通过显著性检验与回归系数比较，分析主要影响因素的重要性。
农村住房设施条件的影响因素。对与农村住房设施得分显著相关的10个因素做主成分分析，提取前3个主成分，累计方差贡献率达到89.94%（见表4）。通过方差极大化正交旋转后的载荷矩阵可以看出（见表5）：第一主成分与人均GDP、农民人均纯收入、城镇化率、平均每百户家庭电冰箱拥有量、农村非农就业人口比重、城乡收入比相关性高，主要承载农村经济发展、农民收入与消费水平的信息；第二主成分与七月平均气温、海拔、农村劳动力初中以上文化比例相关性高，主要承载相应自然条件与农村文化水平信息；第三主成分主要承载人均耕地面积的信息。
以农村住房设施得分为因变量，以3个因子得分为自变量进行多元线性回归分析。回归方程为Y=8.11+1.24X1+0.41X2+0.76X3。三个因子得分均能通过显著性水平为0.01的检验，回归系数分别为1.24、0.41和0.76，三个因子每增加1分，平均能使农村住房设施得分增加1.24、0.41和0.76分。对农村住房设施条件影响最大的是第一因子所体现的农村经济社会发展水平，其次是第三因子体现的人均耕地面积，再次是第二因子体现的海拔高度、夏季气温等自然条件以及农村劳动力文化水平。
4结论
农村住房设施条件较好的地区集中在东部沿海省份，其余地区较为落后。东部省份农村住房设施条件提升较快，而其余多数省份提升较慢，农村住房设施条件的区域差距在不断拉大。
农村住房设施条件与夏季气温和农村社会经济发展水平呈显著正相关，与海拔、人均耕地面积、城乡收入比呈显著负相关。社会经济因素对农村住房设施条件的影响最大，其次是人均耕地面积，再次是海拔高度、夏季气温等自然条件及农村劳动力文化水平。
农村住房条件区域差距拉大会加速中西部农村人口的流失和村庄衰败。通过本文分析可知，影响农村住房设施条件最大的因素是经济因素。为提高农村住房设施条件，应加大对落后地区农村基础设施和公共服务的投入，创造条件鼓励农民工返乡创业，进一步探索土地流转、宅基地退出新机制，提高农村土地利用效率，增加农业科技投入，通过多种手段促进农村经济社会发展，增加农民收入，逐步缩小与沿海发达地区的差距。
