我国各地区居民消费支出情况及分析

　　摘要：随着我国经济水平的不断发展，生活水平的进一步上升，我国居民的消费支出的水平也在不断地提高。随着消费更新换代的节奏加快，当今社会居民的消费水平如何？我国地域广阔，不同地区的居民消费水平又是否相同呢？本文利用2014年我国各地区居民消费支出的数据，分别利用SPSS软件和相关统计知识对其进行因子分析、聚类分析和对应分析。为了研究我国各地区居民消费支出情况及分析，通过应用所学的统计分析知识，了解并分析我国各地区居民消费情况，并对此做出必要的分析，为我国经济发展及国家相应政策的提出具有重大意义。
　　关键词：居民消费支出；因子分析；聚类分析；对应分析
　　本文通过利用2014年我国各地区居民消费支出的数据，分别对消费支出数据进行因子分析、聚类分析和对应分析，并最终得到结论和建议。结构安排如下：首先，第一部分对所用到的数据进行数据详细说明，接下来，第二部分，对论文中用到的研究方法进行说明和简单地介绍；然后，第三部分，是文章的关键部分，即对数据进行实证分析，分别从因子分析、聚类分析和对应分析三方面进行。最后，也就是本文的最后总结部分，对上述内容进行总结分析和建议。接下来，分别从以下部分进行展开。
　　一、数据说明
　　研究我国不同地区居民消费支出的情况，选取了2014年我国各地区城镇居民消费支出8项主要指标，具体指标为：食品、衣着、居住、家庭设备及用品、交通通信、文教娱乐、医疗保健和其他。搜集了国家统计年鉴2014年我国各地区（西藏、青海、甘肃、黑龙江、贵州、江西、广西、新疆、宁夏、安徽、河北、山西、吉林、湖北、湖南、河南、四川、福建、天津、江苏、浙江、广东、陕西、山东、重庆、云南、海南、辽宁、内蒙古、北京和上海）居民消的费性支出数据资料。
　　二、研究方法
　　为了更好地了解该论文中的方法，下面先将与该论文中所用到的研究方法和相关概念先进行说明，为接下来的分析做相应的一些铺垫。因子分析：根据原始变量的相关性的大小进行分组，使得同组内的变量之间相关性高，而不同组的变量间的相关性则较低。聚类分析：是一种依据样本本身的特点，用数学方法按照相似性或者差异性的指标，从定量的角度来进一步确定样本之间的关系，并按照这种关系程度对其进行分类。对应分析：对两个定性变量的多种水平进行相应性研究，由定性变量构成的交互汇总表来揭示变量间的联系，揭示同一变量的各个类别之间的差异，以及不同变量各个类别之间的对应关系。
　　三、实证分析
　　（一）因子分析
　　可以看出上海，北京，广东，浙江这四个地区在第一因子分别为2。651、2。045、1。897、1。303，总分最高，排名较为靠前，说明这四个地区的基础消费在全国中居于首位，表明物价水平在这四个地区较高。北京，内蒙古，重庆，吉林在第二因子的得分分别为2。328、2。006、1。305、0。928，得分比较高，表明在这四个地区的居民更加注重于在文教娱乐方面的投入，同时在这些地区的医疗成本比较高。上海，北京，广东，浙江在第三因子的得分分别为154。405、154。336、84。78、79。26，得分比较高，在这些地区的居民在住房方面的投入名列前茅，房屋价格在全国范围内属于较高水平。接下来使用SPSS软件行因子分析，得出如下结论：KaiserMeyerOlkinMeasureofSamplingAdequacy的值为0。833，由于其值大于0。5，且P值为0，小于0。05。从2种角度分析，该数据集适合做因子分析。主因子的信息量即累计方差贡献率已经达到了89。60585。所以公共因子个数提取3个公共因子对每一变量的重要性很强。
　　由因子分析中的旋转成分矩阵可得，因为因子载荷大于0。8，这样即可认为相关性较强。食品、衣着、居住、家庭设备及应用、交通通信、文教娱乐、医疗保健和其他这8项主要消费支出指标，因此可得，第1主因子为食品，家庭设备及应用，交通通信，衣着和其他的基础因子。第2主因子为文教娱乐和医疗保健的发展因子。第3主因子为居住的居住因子。
　　（二）聚类分析
　　如图所示，将我国31个地区利用SPSS软件通过聚类分析可将31个地区分为以下3类。第2类：福建、天津、江苏、浙江、广东、北京；第3类：上海。第1类：其余为第1类。第3类上海，是最高的，远远高于全国其他地区的消费水平；第2类福建、天津、江苏、浙江、广东、北京；这些省区主要是我国经济发达的沿海城市，除了北京是国家首都；第1类是除了第一类和第二类的其他所有地方，相对于第二三类的城市来说，第一类城市基本发展较为缓慢，比其他类的要稍微逊色一点。
　　上海是中国国家中心城市，中国经济、金融、贸易、航运中心，同时也是我国经济发达的地区，第三类地区上海各项消费支出都高于其他地区。第二类所包含的地区福建、天津、江苏、浙江、广东、北京经济也较为发达，消费支出均值也高于各项的总体平均水平。而第一类的地区消费支出水平则较低，这可能也与他们当地的经济发展水平和物价水平有一定的关联。
　　（三）对应分析
　　根据SPSS软件，利用对应分析，可得到相应的交叉列联表（由于本文篇幅有限所以不再将表格列在其中）：提取的最大维度是min（r，c）17，即7个维度可以解释总信息量的100，而表中前4个维度可以解释86。5的信息量，即在四维的空间里可以较合适的表示出来；同时，我们可以看到，sig。的数值是0。000小于显著性水平，所以应该拒绝原假设H0，即列联表的行列之间是有较强的相关性的，所以進行对应分析是有意义的；因为i总惯量是0。024，第一维特征根最大，它解释各类别的差异能力最强，其他的依次递减。
　　我们将不同地区的31个省区及8个消费支出项对四个维度的特征值影响的大小，还有四个维度对于省区特征值及消费支出特征值影响的大小，如食品对于第二维度的特征值影响较大，而第二维度对于食品的特征值影响也比较大；最后，我们对31个省区及8个消费支出做了对应分析，由树状图，将数据分为了五类，1西藏是一类，各项消费并没有特别突出的一项；19四川，4青海，9云南，8江西，14安徽，5黑龙江，6甘肃，20陕西，22重庆，16湖北是第二类，在食品上花费较大，由恩格尔系数可知，该地区相对是较落后的；2河北，17湖南，3山西，7贵州在居住、家庭设备及用品上支出较多；15吉林，18河南，21山东23辽宁，13宁夏12新疆，24内蒙古在医疗保健、衣着支出相对较大；27江苏，10海南，11广西，30北京，31上海，25福建，26天津，28浙江，29广东在文教娱乐，交通通信和其他花费多，可见，第五类地区是相对较为发达的。
　　四、结论与建议
　　通过统计方面的相关知识：因子分析、聚类分析和对应分析，我们可以看出我国不同地区的居民的大体消费结构，我们能够得出在我国经济较发达的地区如上海、北京、浙江、天津等地区的居民消费支出水平较高，在满足基础生活的同时，对于文教娱乐有很大程度的需求，交通通信比较发达，消费支出比较多元化和合理化，这与当地的经济水平有密切的关系，同时也与当地的人文素养和地域文化有一定的关系，比如教育方面，上海、北京、浙江、天津是教育资源的重要基地，复旦大学、清华大学、北京大学、浙江大学、天津大学、南开大学等重要的国内高等学府均坐落于此，可见其教育支出必然将是一大笔消费支出，这也与实际水平相符合，同时上海和北京作为中国最重要的国际化交流大都市，每年的旅游人数和外国人员的交流，这也将注定在娱乐和交通等方面的消费支出必然会只增不减，这些都与当地的实际情况是相符合的，同时也是地区的实际情况所要求的。
　　相反，我国经济较为落后的地区如西藏、青海等地的居民消费支出水平较低，主要消费支出在食品、医疗保健方面，该类地区的消费支出水平较低的原因，可能首先与其当地的经济发展水平相关，偏远地区的经济发展相对比较落后，但是在国家政策的激励下，已经有了明显的进步，但是他们的消费支出特点还是与其他地区的有所不同，主要消费支出集中在食品、医疗保健方面，这些基本是人们生活水平的基本保障，民以食为天生命健康是人发展的一切基础，所以他们的消费支出在基础性消费支出方面，相比于上海和北京等一线城市来说，这些地区的文娱和教育的消费支出是相对来说比较欠缺的，实际情况是这类地区的教育发展水平也是较为缓慢的，但是我国针对这些地区也采取了相应的扶持政策，如对少数民族实行加分政策，根据地方特色进行旅游等特色化引导等。
　　综上所述，消费支出在我国不同的地区侧重点是各不相同的，这也是与我们实际的生活和地区情况相吻合的，所以说我们所进行的因子分析、聚类分析和对应分析是有效的。对于我国不同地区的居民应充分发挥自己地域的特色，居民要学会树立理性的消费观念，合理分配自己的消费支出，使其多元化、合理化，从而使自己的消费水平更加的有价值，能使自己的效益最大化，达到最优最大的效应水平。
　　我们都知道，在消费支出方面的结构变化是用来衡量不同地区的居民生活水平的重要指标之一，从实物的形式和价值的形式上来反映所需要的消费的内容、质量和水平，但是，消费结构合理与否反过来也会影响生产水平和生产结构，那么新一轮的消费升级对于建立和谐稳定的社会结构，转变经济增长模式、优化和升级产业结构有十分重要的意义。然而，我们要看到，在近些年经济下行的大背景下，居民消费结构从较低生活标准向较高生活质量标准演变的过程势必会受到一定程度的影响。
　　因此，在社会主义初级阶段，探索什么样的消费结构可以促进国民经济良性循环，这不仅需要社会学家、经济学家和政府部门的相互努力和相互配合，同时我们每个人也需要从自身做起，把自己的消费支出合理化、多样化，这是我们自己的义务，为我国消费结构和消费水平的健康发展，做出我们自己的贡献，这条路我们将任重而道远，但是我们有信心终会实现其最终目标。
　　参考文献：
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　　作者简介：
　　李晓红（1994），女，汉族，河北省石家庄市人，硕士，天津财经大学研究生院统计学专业。研究方向：国民经济统计分析。