城乡居民消费论文

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1、城乡居民消费论文城乡居民消费论文城乡居民消费论文城乡居民消费论文　　1重庆城乡消费结构因子分析　　1．1城镇居民消费结构因子分析　　(1)提取因子以及因子解释原有变量的情况，进行尝试性分析．根据原有变量的相关系数矩阵，采用主成分分析法提取因子并选取特征值大于1的特征根．根据计算结果，第一个因子的特征根值为3．579，解释原有8个变量总方差的44．732%(3．579÷8×100)，累计方差贡献率为44．732%;第二个因子的特征根为2．461，解释原有8个变量总方差30．760%(2．461÷8×100)，累计方

2、差贡献率为75．492%((3．579+2．461)÷8×100)．可以看到，两个因子共解释了原有变量总方差的75．492%．总体上，原有变量的信息丢失较少，因子分析效果较理想．(2)因子的命名解释，在这里采用方差最大化对因子载荷矩阵实施正交旋转以使因子具有命名解释性．指定按第一因子载荷降序的顺序输出旋转后的因子载荷以及旋转后的因子载荷图(表2所示)．从表2可以看出，医疗保健、衣着、教育娱乐文化、居住在第一个因子上有较高的载荷，第一个因子主要解释了这几个变量，根据城市居民的消费习惯可解释为生活型消费(精神享乐商品

3、);交通和通讯、家庭设备用品、杂项商品与服务、食品变量在第二个因子上有较高的载荷，第二个因子主要解释了这几个变量，可解释为生存型消费(物质必须商品)．(3)计算因子得分，这里采用回归法估计因子得分系数，并输出因子得分系数．根据表3可以写出因子得分函数．F1=0．013*食品+0．317*衣着+0．031*家庭设备用品+0．247*医疗保健+0．160*交通和通讯－0．286*教育娱乐文化－0．240*居住+0．044*杂项商品与服务F2=0．209*食品－0．024*衣着+0．286*家庭设备用品－0．211*医

4、疗保健－0．303*交通和通讯－0．023*教育娱乐文化－0．061*居住+0．300*杂项商品与服务　　1．2农村居民消费结构因子分析　　(1)考察原有变量是否合适进行因子分析，由于在因子分析之前一定要考察变量之间是否存在一定的线性关系，这里也用KMO检验方法进行检验．表4中，巴特利特球度检验统计量的观测值为149．603，相应的概率p接近0．如果显著水平a为0．05，由于概率p小于显著水平a，应拒绝零假设，认为相关系数矩阵与单位阵有显著差异．同时KOM值为0．252，根据Kaiser给出KMO度量标准可知原有

5、变量适合进行因子检验．可以看出农村居民消费数据的数据结构良好，具有可操作性，与城镇居民的消费数据一样都能进行因子分析．(2)提取因子以及因子解释原有变量的情况．与城镇居民消费结构数据一样，根据原有变量的相关系数矩阵，采用主成分分析法提取因子并选取特征值大于1的特征根．根据计算结果，提取因子的情况非常理想．第一个因子的特征根值为4．908，解释原有7个变量总方差为61．352%(4．908÷8×100)，累计方差贡献率为61．352%;第二个因子的特征根为1．241，解释原有8个变量总方差15．506%(1．241

6、÷8×100)，累计方差贡献率为76．858%((4．908+1．241)÷8×100)．总体上，因子分析效果较理想．(3)因子的命名解释，通过对比观察表2，表5，农村居民消费与城镇居民消费是有区别的．在农村居民消费数据中，食品、衣着、家庭设备用品、教育娱乐文化在第一个因子上有较高的载荷，第一个因子主要解释了这几个变量，根据农村地区的消费习惯可解释为生活型消费(精神享乐商品)．医疗保健、交通和通讯、杂项商品与服务、居住在第二个因子上有较高的载荷，第二个因子主要解释了这几个变量，可解释为生存型消费(物质必须商品)．

7、通过指标体系的构建，了解到城镇居民与农村居民在消费偏好上的差异:同是生活型消费或者同是生存型消费，但由于农村与城镇的环境条件不同，消费习惯不同，同类型消费下的指标构成是不尽相同的．(4)计算因子得分，这里采用回归法估计因子得分系数，并输出因子得分系数．根据表6可以写出因子得分函数．　　2重庆市城乡居民消费结构对比　　2．1城镇居民消费结构演变特征　　根据因子得分计算结果绘制出农村居民消费两因子得分散点图，如图1所示(F1因子一;F2因子二)．观察图1，从2000年至2011年重庆城镇居民的生存型消费因子得分高于生

8、活型消费因子得分，但是重庆城镇居民的生活服务型消费因子得分一直在不断提高并逐渐接近生存型消费因子得分．总的来看，生存型消费因子所占比重逐渐下降，生活型消费因子所占比重不断上升，这说明随着重庆市GDP的不断提高，重庆市城镇居民的收入增加，消费观念转变，再加上近几年来医疗、住房制度的改革和教育收费改革的逐步见效，居民生活服务型消费支出出现减少，居民的基本生活服务得到了保障，在