2015年全國農(nóng)村居民消費支出狀況分析

王若齊

2015年全國農(nóng)村居民消費支出狀況分析

王若齊

根據(jù)我國省級行政單位農(nóng)村居民消費數(shù)據(jù)，運用SPSS統(tǒng)計分析軟件，通過運用因子分析和聚類分析的方法，對我國31個省級行政區(qū)劃單位的農(nóng)村居民消費結(jié)構(gòu)進(jìn)行分析，得出影響居民消費結(jié)構(gòu)的共同因素；在此基礎(chǔ)上根據(jù)因子得分和聚類分析系統(tǒng)分析法，得出不同地區(qū)省級行政單位農(nóng)村居民消費結(jié)構(gòu)不同，存在一定差異。最后對我國31個省級行政區(qū)劃單位進(jìn)行分類并得出相關(guān)結(jié)論。

因子分析；聚類分析；居民消費

［作者］王若齊，中國傳媒大學(xué)。

一、評價指標(biāo)體系的建立

通過建立全面的評價指標(biāo)來更好地反映我國不同省級行政單位之間農(nóng)村居民消費的實際結(jié)構(gòu)與水平。根據(jù)中華人民共和國國家統(tǒng)計局的數(shù)據(jù)統(tǒng)計狀況，在根據(jù)相關(guān)研究成果的基礎(chǔ)之上，確立了自身的評價指標(biāo)體系。主要包括農(nóng)村居民家庭平均每人食品消費支出、衣著消費支出、居住消費支出、家庭設(shè)備及用品消費支出、醫(yī)療保健消費支出、交通通信消費支出、文教娛樂消費支出以及其他消費支出8個評價指標(biāo)，分別用X1、X2、X3、X4、X5、X6、X7、X8表示。

二、研究方法

以全國31個地區(qū)農(nóng)村居民家庭消費支出數(shù)據(jù)作為樣本，建立農(nóng)村居民家庭消費支出評價指標(biāo)體系，運用因子分析法進(jìn)行分析，然后利用聚類分析對各地區(qū)進(jìn)行了分類。最后針對我國農(nóng)村居民消費情況的具體情況得出相關(guān)結(jié)論。

三、分析過程

（一）運用SPSS.18軟件進(jìn)行因子分析

通過KMO和Bartlett檢驗，得知KMO檢測值為0.824，P=0。由此可知，相關(guān)系數(shù)矩陣與單位矩陣有顯著差異。因此，原變量適合進(jìn)行因子分析。

由圖可知，前三個因子特征值的累計貢獻(xiàn)率已高達(dá)89.685%，所以取前三個特征值建立因子載荷矩陣，并對所建立的因子載荷矩陣進(jìn)行方差最大正交旋轉(zhuǎn)。具體旋轉(zhuǎn)后的因子載荷矩陣以及旋轉(zhuǎn)后的因子方差貢獻(xiàn)率如下。

表1：解釋的總方差

表2：旋轉(zhuǎn)成分矩陣

由表可看出，主成分1對衣著消費支出、醫(yī)療保健消費支出、文教娛樂消費支出、居住消費支出、其他消費支出解釋能力很強；主成分2對食品消費支出、交通通信支出解釋能力很強；主成分3對家庭設(shè)備及用品消費支出解釋能力很強。根據(jù)該表，可以將8個變量指標(biāo)分為三類，將主成分1稱為自身發(fā)展性因子，將主成分2稱為日常消費因子，將主成分3稱為一次性消費因子。

8個指標(biāo)所對應(yīng)的共同度分別為0.949、0.901、0.803、0.958、0.902、0.916、0.904、0.842，表明變量的共同度很高，各變量對我國的農(nóng)村居民消費結(jié)構(gòu)解釋能力很強。

（二）計算因子得分

見表3。

表3：因子得分計算

（三）運用SPSS.18軟件進(jìn)行聚類分析

聚類結(jié)果顯示，本次聚類的樣本數(shù)為31個，說明在聚類分析過程中沒有發(fā)現(xiàn)無效樣本，有效樣本數(shù)為31個，樣本有效率為100%。

圖1：聚類分析圖

通過聚類分析，運用系統(tǒng)分析法可以將31個省級行政區(qū)劃單位劃分為以下類型：

第一類：北京市、上海市、浙江省

第二類：福建省、廣東省、天津市、江蘇省

第三類：安徽省、湖北省、江西省、廣西壯族自治區(qū)、河北省、山西省、內(nèi)蒙古自治區(qū)、遼寧省、吉林省、黑龍江省、江西省、山東省、河南省、湖南省、海南省、重慶市、四川省、貴州省、云南省、西藏自治區(qū)、陜西省、甘肅省、青海省、寧夏回族自治區(qū)、新疆維吾爾自治區(qū)。

四、結(jié)語

根據(jù)聚類分析結(jié)果和因子得分結(jié)果，我們可以對全國31個省級行政區(qū)劃單位的農(nóng)村居民消費狀況進(jìn)行對比。具體結(jié)論如下。

（一）我國不同地區(qū)農(nóng)村居民消費水平存在差異

我們可以得出綜合得分可以將31個省級行政區(qū)劃單位分成三個梯隊，第一梯隊包括前三名的北京市、上海市和浙江省，得分均在1以上。第二梯隊包括得分在0到1之間的，有天津市、內(nèi)蒙古自治區(qū)、遼寧省、吉林省、黑龍江省、江蘇省、福建省、山東省、廣東省。這些省級行政單位的農(nóng)村居民人均消費水平在全國平均水平之上。第三梯隊為得分在0分以下的，有河北省、山西省、安徽省、江西省、河南省、湖北省、湖南省、廣西壯族自治區(qū)、海南省、重慶市、四川省、貴州省、云南省、西藏自治區(qū)、陜西省、甘肅省、青海省、寧夏回族自治區(qū)、新疆維吾爾自治區(qū)，這些地區(qū)農(nóng)村居民消費水平低于全國消費平均水平。另外，作為綜合得分最高的北京市，得分為1.695239227，而得分最低的為西藏自治區(qū)，得分為-0.941412387。通過數(shù)據(jù)對比可以得出，我國不同地區(qū)農(nóng)村居民的消費水平存在較大差異。

（二）主因子間得分對比

第一主因子得分最高的是北京市。北京作為我國首都，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平高，該地區(qū)農(nóng)村居民消費中，更加注重對自身發(fā)展方面的投資。這符合北京市的現(xiàn)狀，即由于北京市經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r較好，各項基礎(chǔ)設(shè)施完善，能夠為居民提供更多消費的機(jī)會。另外，伴隨著經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，農(nóng)村居民消費需求增加，除日常消費之外，會更加注重醫(yī)療保健、衣著等方面的發(fā)展性投資消費。第二主因子得分最高的地區(qū)是上海市，說明上海市農(nóng)村居民更加注重日常消費。作為第三主因子得分最高的重慶市，該地區(qū)農(nóng)村居民更加注重一次性家庭用品消費。

（三）結(jié)合聚類分析進(jìn)行省份分析

第一類地區(qū)有北京、上海、浙江三個省。這三個省份的主因子得分都是大于0的，說明該地區(qū)農(nóng)村居民消費在全國平均水平之上。而且就北京市三個因子得分來看，在第一因子得分最高，說明北京地區(qū)的人更注意對自身發(fā)展方面進(jìn)行消費投資，注重自身的全面發(fā)展；就上海市、浙江省三個主因子得分狀況來看，在第二主因子方面得分最高，說明在日常消費方面投資較高。

第二類地區(qū)有福建省、廣東省。這兩個省份第一主因子、第三主因子得分比較低，低于全國平均水平；但是第二主因子得分很高。這就說明，福建省、廣東省的農(nóng)村居民在日常消費方面消費較高，而不太注重自身發(fā)展方面的投資消費。對于天津市、江蘇省這兩個地區(qū)來說，在三個主因子得分方面相差不多，綜合得分也沒有較大差異。這說明對于天津市、江蘇省來說，農(nóng)村居民消費結(jié)構(gòu)較為均衡。

第三類地區(qū)大部分地區(qū)綜合得分較低，低于全國農(nóng)村居民平均消費水平。從第三類省份來看，大部分地區(qū)都處于經(jīng)濟(jì)欠發(fā)達(dá)地區(qū)，居民收入較低，這就決定了第三類地區(qū)的居民消費水平整體較低，大部分低于全國平均消費水平。所以說，促進(jìn)該地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展，提高居民收入水平才會從根本上提高當(dāng)?shù)鼐用裣M需求，拓寬消費領(lǐng)域，提高消費水平。

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