重慶市城鄉(xiāng)居民消費結(jié)構(gòu)比較分析

馮 瑞

(重慶工商大學(xué) 數(shù)學(xué)與統(tǒng)計學(xué)院，重慶 400067)

隨著經(jīng)濟(jì)增長，居民可支配收入的增加，人民生活水平的大幅提高，我市城鄉(xiāng)居民的消費結(jié)構(gòu)發(fā)生了顯著變化.食品、住房、通信、交通和文化教育等在內(nèi)的居民信息消費快速成長[1].通過研究重慶城鄉(xiāng)居民不同的消費情況與特征，了解其歷史演變過程，針對發(fā)展中的問題提出一些意見，便于優(yōu)化整個消費結(jié)構(gòu)進(jìn)而優(yōu)化整個經(jīng)濟(jì)體系[2].文章針對我國經(jīng)濟(jì)增長轉(zhuǎn)型期的國情特殊性，從消費發(fā)展的角度，采用因子分析法，分別從定性與定量兩個方面來論述我市城鄉(xiāng)居民信息消費的結(jié)構(gòu)差異成長特征與趨勢，剖析了這種結(jié)構(gòu)差異成長的因素與動因[3].

1 重慶城鄉(xiāng)消費結(jié)構(gòu)因子分析

應(yīng)用因子分析算法進(jìn)行定量分析.將居民生活消費分為食品、衣著、家庭設(shè)備、醫(yī)療保健、交通通訊、娛樂教育、居住及其他商品等8類，利用消費函數(shù)計算城鎮(zhèn)居民及農(nóng)村居民的消費結(jié)構(gòu)傾向，即建立人均消費支出(Y)與各個消費項目(Xi)的函數(shù)關(guān)系[4，5]，先進(jìn)行城鎮(zhèn)居民2000-2011年消費結(jié)構(gòu)的分析.

1.1 城鎮(zhèn)居民消費結(jié)構(gòu)因子分析

(1) 建立模型考察原有變量是否合適進(jìn)行因子分析，應(yīng)用SPSS軟件的Factor Analysis模塊對近期城鄉(xiāng)的消費數(shù)據(jù)進(jìn)行因子分析，在因子分析之前一定要考察變量之間是否存在一定的線性關(guān)系，這里借用KMO檢驗方法進(jìn)行檢驗.

表1中，巴特利特球度檢驗統(tǒng)計量的觀測值為71.672，相應(yīng)的概率p接近0.如果顯著水平a為0.05，由于概率p小于顯著水平a，應(yīng)拒絕零假設(shè)，認(rèn)為相關(guān)系數(shù)矩陣與單位陣有顯著差異.

表1 巴特利特球度檢驗和KMO檢驗

同時KOM值為0.376，根據(jù)Kaiser給出的KMO度量標(biāo)準(zhǔn)可知，原有變量適合進(jìn)行因子檢驗.

(2) 提取因子以及因子解釋原有變量的情況，進(jìn)行嘗試性分析.根據(jù)原有變量的相關(guān)系數(shù)矩陣，采用主成分分析法提取因子并選取特征值大于1的特征根.根據(jù)計算結(jié)果，第一個因子的特征根值為3.579，解釋原有8個變量總方差的44.732%(3.579÷8×100)，累計方差貢獻(xiàn)率為44.732%；第二個因子的特征根為2.461，解釋原有8個變量總方差30.760%(2.461÷8×100)，累計方差貢獻(xiàn)率為75.492%((3.579+2.461)÷8×100).可以看到，兩個因子共解釋了原有變量總方差的75.492%.總體上，原有變量的信息丟失較少，因子分析效果較理想.

(3) 因子的命名解釋， 在這里采用方差最大化對因子載荷矩陣實施正交旋轉(zhuǎn)以使因子具有命名解釋性.指定按第一因子載荷降序的順序輸出旋轉(zhuǎn)后的因子載荷以及旋轉(zhuǎn)后的因子載荷圖(表2所示).從表2可以看出，醫(yī)療保健、衣著、教育娛樂文化、居住在第一個因子上有較高的載荷，第一個因子主要解釋了這幾個變量，根據(jù)城市居民的消費習(xí)慣可解釋為生活型消費(精神享樂商品)；交通和通訊、家庭設(shè)備用品、雜項商品與服務(wù)、食品變量在第二個因子上有較高的載荷，第二個因子主要解釋了這幾個變量，可解釋為生存型消費(物質(zhì)必須商品).

(4) 計算因子得分，這里采用回歸法估計因子得分系數(shù)，并輸出因子得分系數(shù).根據(jù)表3可以寫出因子得分函數(shù).

表2 因子載荷矩陣

表3 因子得分系數(shù)矩陣

F1= 0.013*食品+0.317*衣著+0.031*家庭設(shè)備用品+0.247*醫(yī)療保健+0.160*交通和通訊-0.286*教育娛樂文化-0.240*居住+0.044*雜項商品與服務(wù)

F2=0.209*食品-0.024*衣著+0.286*家庭設(shè)備用品-0.211*醫(yī)療保健-0.303*交通和通訊-0.023*教育娛樂文化-0.061*居住+0.300*雜項商品與服務(wù)

1.2 農(nóng)村居民消費結(jié)構(gòu)因子分析

(1) 考察原有變量是否合適進(jìn)行因子分析，由于在因子分析之前一定要考察變量之間是否存在一定的線性關(guān)系，這里也用KMO檢驗方法進(jìn)行檢驗.

表4中，巴特利特球度檢驗統(tǒng)計量的觀測值為149.603，相應(yīng)的概率p接近0.如果顯著水平a為0.05，由于概率p小于顯著水平a，應(yīng)拒絕零假設(shè)，認(rèn)為相關(guān)系數(shù)矩陣與單位陣有顯著差異.同時KOM值為0.252，根據(jù)Kaiser給出KMO度量標(biāo)準(zhǔn)可知原有變量適合進(jìn)行因子檢驗.可以看出農(nóng)村居民消費數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)良好，具有可操作性，與城鎮(zhèn)居民的消費數(shù)據(jù)一樣都能進(jìn)行因子分析.

表4 巴特利特球度檢驗和KMO檢驗

(2) 提取因子以及因子解釋原有變量的情況.與城鎮(zhèn)居民消費結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)一樣，根據(jù)原有變量的相關(guān)系數(shù)矩陣，采用主成分分析法提取因子并選取特征值大于1的特征根.根據(jù)計算結(jié)果，提取因子的情況非常理想.第一個因子的特征根值為4.908，解釋原有7個變量總方差為61.352%(4.908÷8×100)，累計方差貢獻(xiàn)率為61.352%；第二個因子的特征根為1.241，解釋原有8個變量總方差15.506%(1.241÷8×100)，累計方差貢獻(xiàn)率為76.858%((4.908+1.241)÷8×100).總體上，因子分析效果較理想.

(3) 因子的命名解釋，通過對比觀察表2，表5，農(nóng)村居民消費與城鎮(zhèn)居民消費是有區(qū)別的.在農(nóng)村居民消費數(shù)據(jù)中，食品、衣著、家庭設(shè)備用品、教育娛樂文化在第一個因子上有較高的載荷，第一個因子主要解釋了這幾個變量，根據(jù)農(nóng)村地區(qū)的消費習(xí)慣可解釋為生活型消費(精神享樂商品).醫(yī)療保健、交通和通訊、雜項商品與服務(wù)、居住在第二個因子上有較高的載荷，第二個因子主要解釋了這幾個變量，可解釋為生存型消費(物質(zhì)必須商品).通過指標(biāo)體系的構(gòu)建，了解到城鎮(zhèn)居民與農(nóng)村居民在消費偏好上的差異：同是生活型消費或者同是生存型消費，但由于農(nóng)村與城鎮(zhèn)的環(huán)境條件不同，消費習(xí)慣不同，同類型消費下的指標(biāo)構(gòu)成是不盡相同的.

(4)計算因子得分，這里采用回歸法估計因子得分系數(shù)，并輸出因子得分系數(shù).根據(jù)表6可以寫出因子得分函數(shù).

表5 因子載荷矩陣

表6 因子得分系數(shù)矩陣

2 重慶市城鄉(xiāng)居民消費結(jié)構(gòu)對比

2.1 城鎮(zhèn)居民消費結(jié)構(gòu)演變特征

根據(jù)因子得分計算結(jié)果繪制出農(nóng)村居民消費兩因子得分散點圖，如圖1所示(F1因子一；F2因子二).觀察圖1 ，從2000年至2011年重慶城鎮(zhèn)居民的生存型消費因子得分高于生活型消費因子得分，但是重慶城鎮(zhèn)居民的生活服務(wù)型消費因子得分一直在不斷提高并逐漸接近生存型消費因子得分.總的來看，生存型消費因子所占比重逐漸下降，生活型消費因子所占比重不斷上升，這說明隨著重慶市GDP的不斷提高，重慶市城鎮(zhèn)居民的收入增加，消費觀念轉(zhuǎn)變，再加上近幾年來醫(yī)療、住房制度的改革和教育收費改革的逐步見效，居民生活服務(wù)型消費支出出現(xiàn)減少，居民的基本生活服務(wù)得到了保障，在物質(zhì)享受消費充足的城鎮(zhèn)，居民將更多的錢以及注意力投入到了自身的生活環(huán)境與精神文明的消費中去.

圖1 因子得分散點圖

從以上分析可看出，重慶城鎮(zhèn)居民的消費結(jié)構(gòu)在加速演進(jìn)，已經(jīng)不再只追求物質(zhì)生活質(zhì)量，而且更加注重精神文化生活的消費，消費結(jié)構(gòu)趨向合理化.

2.2 農(nóng)村居民消費結(jié)構(gòu)演變特征

根據(jù)上述SPSS軟件的因子得分計算結(jié)果繪制出農(nóng)村居民消費情況的兩因子得分散點圖，如圖2所示(F1因子一；F2因子二).觀察圖2，生活型消費因子所占比重從2000年到2004年是遞減的，到了2005年開始上升.生存型消費因子所占比重從2000年到2009年從總體上來說是一直遞減的， 2010年的時候突然上揚，占了較大的消費比重，但到了2011年又繼續(xù)遞減.目前，居民生存型消費支出在減少，用于居家享受型消費支出也出現(xiàn)相應(yīng)的增加.這說明重慶市的GDP增加了，重慶市居民的收入增加了，醫(yī)療、住房制度的改革和教育收費改革正在不斷實施，農(nóng)村居民的生活質(zhì)量確實在不斷提高.但仍然要注意2010年生存型消費出現(xiàn)的反彈跡象.相對于城鎮(zhèn)居民的消費情況，農(nóng)村居民的消費情況還不太穩(wěn)定，從中反映出重慶市政府政策對農(nóng)村地區(qū)的影響力與農(nóng)村的生活服務(wù)保障情況都不太穩(wěn)定.這可能是由于城鎮(zhèn)居民收入的增加突出、明顯，但農(nóng)村居民不那么明顯，農(nóng)村居民收入增加比重不高，醫(yī)療、住房制度改革和教育收費改革等政策在農(nóng)村地區(qū)起效慢，效果不明顯；另一方面也應(yīng)該考慮到，農(nóng)村的消費觀念落后，在經(jīng)濟(jì)不斷增長的年份里，農(nóng)村居民始終保持著較高的生活服務(wù)型消費，居家享受型消費比重一直不高.說明農(nóng)村居民一直注重生存的消費，而忽略了享受的消費.

圖2 因子得分散點圖

從以上分析可看出，重慶農(nóng)村居民的消費結(jié)構(gòu)在最近幾年演進(jìn)較慢，更加注重物質(zhì)生活方面的消費，消費結(jié)構(gòu)不太合理，需要進(jìn)一步的調(diào)整.今后政府應(yīng)該加強宏觀經(jīng)濟(jì)政策的執(zhí)行效果，引導(dǎo)農(nóng)村居民消費結(jié)構(gòu)向更加健康、合理的方向演進(jìn).

3 促進(jìn)城鄉(xiāng)居民消費結(jié)構(gòu)優(yōu)化的對策措施

隨著重慶GDP的不斷增長，重慶人均收入的提升，居民的消費有了改善，由以前的注重生存向現(xiàn)在的注重享受轉(zhuǎn)變，生活質(zhì)量有了提高.但農(nóng)村、城鎮(zhèn)居民消費結(jié)構(gòu)還有一些問題存在.在目前經(jīng)濟(jì)不斷增長的情況下政府應(yīng)該根據(jù)消費需求變動趨勢，進(jìn)行宏觀調(diào)節(jié)，培育新的消費熱點，盡快實現(xiàn)城鎮(zhèn)、農(nóng)村居民消費結(jié)構(gòu)升級.

(1) 對于城鎮(zhèn)居民，政府應(yīng)該繼續(xù)保持城鎮(zhèn)居民良好的消費結(jié)構(gòu)，在此基礎(chǔ)上建立出更好的城鎮(zhèn)居民消費生活，優(yōu)化消費結(jié)構(gòu)，將恩格爾系數(shù)降低到30%以下，使城鎮(zhèn)居民達(dá)到最富裕的水品，達(dá)到西方發(fā)達(dá)國家的程度.與此同時政府還應(yīng)當(dāng)鼓勵居民的精神享受消費，不斷提高居民精神享受消費的比重，真正實現(xiàn)物質(zhì)生活與精神生活的雙重富裕.

(2) 農(nóng)村居民對于生活服務(wù)類消費較高，因此政府應(yīng)該保障農(nóng)村居民的收入增長.對于農(nóng)村居民，要大力加強國家的宏觀調(diào)控，保障其生活服務(wù)政策的實行效果，保障醫(yī)療改革、教育改革落實到農(nóng)村的每家每戶.除此之外，還要大力實行各種優(yōu)惠措施來豐富與滿足農(nóng)村居民的消費潛動力，比如實行以電子產(chǎn)品、高科技產(chǎn)品為主的下鄉(xiāng)活動，大力建設(shè)鄉(xiāng)村柏油馬路，滿足農(nóng)村居民日益增長的交通通訊需求和更新類家電需求，施行文化三下鄉(xiāng)活動.

參考文獻(xiàn)：

[1] 王學(xué)冊，高振均.重慶城鄉(xiāng)居民消費結(jié)構(gòu)比較分析[J].現(xiàn)代商貿(mào)工業(yè)，2010(2)：69-70

[2] 余詠梅.重慶市居民消費研究[D]. 重慶：重慶工商大學(xué)，2003

[3] 徐愜.重慶市城鄉(xiāng)消費差距分析(1997—2006)[J].西部論壇，2008(5)：38-42

[4] 王建.重慶城鄉(xiāng)居民消費結(jié)構(gòu)的比較分析[J].重慶社會主義學(xué)院學(xué)報，2005(1)：76-77

[5] 陳德，向東梅.重慶市城鎮(zhèn)居民消費結(jié)構(gòu)實證分析[J].西南農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報，2006(1)：96-98