安徽省农村居民消费结构的实证研究——基于因子和聚类分析

《安徽省农村居民消费结构的实证研究——基于因子和聚类分析》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在工程资料-天天文库。

1、本科课程论文（设计）题目安徽省农村居民消费结构的实证研究——基于因子和聚类分析课程名称多元统计分析（实验）课程编号83610106（07）专业数学与经济学交叉培养班学生姓名杨荣成学号2011211090成绩二○一四年六月安徽省农村居民消费结构的实证研究——基于因子和聚类分析摘要：安徽省是农业大省，农村人口占全省人口的一半以上，农村居民消费需求的提升和消费结构的改善对于安徽省经济增长具有重要的促进作用。本文基于2012年安徽省农村居民消费结构的数据，运用SAS9.0统计软件，采用多元统计分析中的因子分析和聚类分析方法，对2012年安徽省16个地级市农村居民的消费结构

2、进行实证分析，考察影响消费结构的共同因素，并从分析的结果解读国家对于农村经济发展扶持政策的实行效果以及对安徽省下一步促进农村居民消费结构改善提出相关政策建议。关键词农村居民消费结构因子分析聚类分析我们知道投资、消费、出口被誉为是拉动GDP增长的“三驾马车”，其中消费是最重要的因素，是拉动经济发展的根本动力，是实现国民经济良性循环的关键，而消费结构是否合理又是消费的关键问题。考察消费结构是研究和衡量居民生活水平、生活质量的一个重要途径。那么究竟什么是合理的消费结构？如何去促进消费结构的合理化呢？这就需要我们去研究影响消费结构的各种因素，从这些因素中总结出一般规律，进

3、而寻求实现合理消费结构的具体方法。自改革开放以来我国在经济、政治体制上的改革直接影响了农村居民生活水平及消费结构。1消费结构消费结构是在一定的社会经济条件下，人们（包括各种不同类型的消费者和社会集团）在消费过程中所消费的各种不同类型的消费资料（包括劳务）的比例关系，有实物和价值两种表现形式，在现实生活中则表现为各项生活支出。消费结构首先可以分为宏观消费结构和微观消费结构。宏观消费结构是指整个社会的消费结构，表明总体的消费数量和比例关系，从总体上反映一个国家或一个地区的消费结构状况，而微观消费结构是指某一家庭或个人的消费结构，它从一个消费单元上反映消费结构状况，并成

4、为宏观消费结构的基础。前者的目的是要了解消费资料在不同地区和不同人群的分布，后者的研究目的则是在于掌握居民的生活质量和消费变化的动向。本文主要研究微观消费结构。我国同世界上大多数国家一样都采用消费支出金额分类法研究居民生活消费情况，我国目前的统计年鉴将居民消费支出分为食品消费支出、衣着消费支出、居住消费支出、医疗保健消费支出、交通和通讯消费支出、文教娱乐用品消费支出和其他商品及服务消费支出7大类。2建立模型及数据来源因子分析是研究如何以最少的信息丢失将众多原有变量浓缩成少数几个因子，如何使因子具有一定的命名解释性的多元统计分析方法。因子分析模型中，假定每个原始变量

5、由两部分组成：共同因子和唯一因子。共同因子是各个原始变量所共有的因子，解释变量之间的相关关系。唯一因子顾名思义是每个原始变量所特有的因子，表示该变量不能被共同因子解释的部分。原始变量与因子分析时抽出的共同因子的相关关系用因子负荷表示。因子分析最常用的理论模式如下：（j=1,2,3…,n，n为原始变量总数）可以用矩阵的形式表示为。其中F称为因子，由于它们出现在每个原始变量的线性表达式中（原始变量可以用表示，这里模型中实际上是以F线性表示各个原始变量的标准化分数），因此又称为公共因子。因子可理解为高维空间中互相垂直的m个坐标轴，A称为因子载荷矩阵，称为因子载荷，是第j

6、个原始变量在第i个因子上的负荷。如果把变量看成m维因子空间中的一个向量，则表示在坐标轴上的投影，相当于多元线性回归模型中的标准化回归系数；U称为特殊因子，表示了原有变量不能被因子解释的部分，其均值为0，相当于多元线性回归模型中的残差。其中，（1）为第j个变量的标准化分数；（2）（i=1,2,…,m）为共同因素；（3）m为所有变量共同因素的数目；（4）为变量的唯一因素；（5）为因素负荷量。本文的原始数据来源于《2013安徽省统计年鉴》。2实证分析结果及分析3.1因子分析现在利用2012年安徽省16个地级市农村居民家庭平均每人全年消费性支出资料，用因子分析法提取影响居

7、民生活的公共因素，可以对安徽省农村居民生活水平进行综合评价。选取的7个指标是：居民消费支出分为食品消费支出（X1），衣着消费支出（X2），居住消费支出（X3），医疗保健消费支出（X4），交通和通讯消费支出（X5），文教娱乐用品消费支出（X6），其他商品和服务消费支出（X7）。在做因子分析之前，首先要对原有变量做相关分析，看它是否满足做因子分析的条件。确定是否适合做因子分析的方法一般有三种：（1）计算变量之间的相关系数矩阵，如果相关系数矩阵在进行统计检验中大部分相关系数都小于0.3，那么表明这些变量不适合于进行因子分析。（2）巴特利特球形检验法，此方法采用假设检验法

8、。假设各变