全国各地区城镇居民家庭消费性支出因素的研究——基于因子分析法-论文.pdf

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1、消费经济fConsumptionEconomy全国各地区城镇居民家庭消费性支出因素的研究——基于因子分析法云南大学数学与统计学院姚琦雷伟摘要：近年来，影响城镇居民消费的因素随着居民生活水平的上升不断增加，这些因素之间的关系愈加复杂，同时，由于我国的土地多样性和民族多样性，影响不同地区居民消费的因素也不尽相同。本文通过因子分析的方法，使用SPSS16．0软件将统计年鉴中的食品、衣着．居住，医疗保险．交通与通信、教育文化娱乐服务．其他商品和服务这七个主要因素划分成两类：社会因子和个人因子，通过计算因子得分，分别给出社会因素，个人因素、综合因素影响下城市消费水平的排名。关键词：消费支

2、出因子分析因子得分中图分类号：F126．1文献标识码：A文章编号：2096—0298(2015)o5(a)一095—021研究背景设有p个指标，，⋯⋯⋯，每个指标已经标准化，设居民消费支出是指城乡居民个人和家庭用于生活消费以每个指标可以表示为以下形式：及集体用于个人消费的全部支出。包括购买商品支出以及享=all+口l2+⋯+alm+l受文化服务和生活服务等非商品支出。为了研究的方便，本文厂2=口2l+以22+⋯+a2mF埘+只研究城镇居民家庭消费支出。根据统计年鉴，城镇居民家庭消费种类可分为七大类消费，分别是食品、衣着、居住、医疗Xp=1+口2F2+⋯+口+保险、交通与通信、教

3、育文化娱乐服务、其他商品和服务。式中的，。，(j=1，23⋯⋯m)称为公共因子，(每个变量都改革开放以来，人民生活不断提高，随之而来的是人们与它们有关)。它们是不可观测的，其意义要根据具体问题来消费观念的不断转变。以前的奢侈品逐渐变成了现在的生活解释。称为特殊因子，它们与公共因子彼此独立。aij是第i个必需品。新型的消费观念冲击着中国社会。同时服务业的兴指标在第j个公共因子上的系数，称为因子荷载。起，也给了城镇居民很多消费的空间，使得城镇居民的消费对A=(aij)pxm称为荷载因子矩阵。因子分析的主要任务之象从以前的制造业商品向现在的制造业商品与服务业商品转～就是根据一组原始数

4、据，确定变量的荷载矩阵。变Ⅲ。由于公共因子能够充分反映原始指标内部的依赖关系，与此同时，在中国的不同地区，由于地域、文化的差别，不因子用公共因子代替原始指标更能反映研究对象的性质。因同地区的城镇居民，可能出现不同的消费观。例如在上海这此有时需要反过来将m个公共因子表示为原来的P个原始指种人群密集的地区，城镇居民对于社交的花费会大干一些人标的线性组合，即烟稀少的地区。同时，不同地区物价水平不同，这也会在一定F303x832x⋯0jpXp程度上影响城镇居民的消费选择。通过研究不同地区的城镇来计算各个样本的公共因子得分，从而便于对各个样本居民的消费观，可以了解当地的消费趋势，也可以对

5、不同地区进行综合评价。的消费理念提出不同的建议，使其更加合理化。本文采用了统计年鉴中全国各地区城镇居民家庭平均本文从2012年全国统计年鉴中找到20l1年全国各地区每人全年消费性支出的数据，包括年鉴中给出食品、衣着、居城镇居民家庭平均每人全年消费性支出的数据，对其进行住、医疗保险、交通与通信、教育文化娱乐服务、其他商品和服研究。务这七个方面的数据。2研究方法——因子分析3影响消费因素的实证分析因子分析是用少数几个因子去研究多个原始指标之间3．1因子分析适合性检验关系的一种多元统计方法。它的基本思想是找出决定原始指在指标评价中利用因子分析的目的是从众多的原有指标的内在的主要的因素

6、，以简化人们的认识，找出决定事物标变量中提取较少的具有代表性的因子，这必定有一个前特性的主要原因，对比较复杂的事物进行比较研究。提，原指标变量之间要有较强的相关关系，否则就不适用因www．chIn口bf．net．2ol5年5辟JOO~ConsumptionEconomy~消费经济子分析法。本文数据巴特利特球度检验计算统计量观测值为东、北京。这些地区处于沿海，交通便利，人口众多，他们花费212．283，对应P值接近0，小于显著性水平0．05，拒绝原假设。在社交上的钱必然会相当多。受个人因子影响消费最多的是认为相关系数矩阵与单位阵有显著差异。同时，KMO值为内蒙古、北京、浙江、辽宁

7、、天津，这些地区大多在北部，在那里0．826，大于0．6，因此认为原有变量适合进行因子分析。环境相对较差，对衣着和医疗的消费要求会相对较高。综合3．2确定主因子并解释主因子得分最多的是上海、北京、浙江、广东，这些地区都是中国经本文是参照特征值大于1的标准来提取公因子，特征值济最发达的地区，消费的强度必然也是最大的。由此可知，结大于l的因子有两个，累计方差贡献~；g387．690％。论符合实际。只有社会因子和个人因子共同增长，才是正确的根据旋转前因子载荷矩阵和旋转后因子载荷矩阵，结合消费支出结