摘 要：對消費結構問題的研究無論是對宏觀經(jīng)濟調(diào)控，還是對微觀企業(yè)生產(chǎn)，都有重要的意義。本文運用聚類分析、因子分析等多元統(tǒng)計分析方法，對我國城鎮(zhèn)居民的消費結構進行對比與分析，探討我國區(qū)域城鎮(zhèn)居民消費結構的特征及影響消費結構的主要因素，并提出相應政策建議，以期為進一步優(yōu)化消費結構，促進產(chǎn)業(yè)結構升級換代提供信息支持。

關鍵詞：城鎮(zhèn)居民；消費結構；聚類分析；因子分析

優(yōu)化居民消費結構、擴大消費需求已成為當今促進經(jīng)濟增長的突出問題，無論是對宏觀經(jīng)濟調(diào)控，還是對微觀企業(yè)生產(chǎn)，都有重要的意義。本文在介紹聚類分析、因子分析等多元統(tǒng)計分析方法原理及步驟的基礎上，以2016年度我國區(qū)域城鎮(zhèn)居民人均消費支出數(shù)據(jù)為基礎，探討我國區(qū)域城鎮(zhèn)居民消費結構的特征和區(qū)域差異，以期為進一步優(yōu)化消費結構，促進產(chǎn)業(yè)結構升級換代提供信息支持。

一、分析方法

系統(tǒng)聚類系：其基本思想是所研究的樣品（或指標）之間存在不同程度的相似性，距離相近的樣品（或變量）先聚成類，距離相遠的后聚成類。最后再把整個分類系統(tǒng)畫成一張譜系圖，用它把所有樣品（或指標）問的親疏關系表示出來。因子分析：因子分析是一種降維、簡化數(shù)據(jù)的計算的方法。因子分析是根據(jù)相關性大小把原始變量進行分組，使得同組內(nèi)的變量之間相關性較高，而不同組的變量間的相關性則較低。每組變量代表一個基本結構，并用一個不可觀測的綜合變量表示，這個基本結構就稱為公共因子。每組變量代表一個基本結構，并用一個不可觀測的綜合變量表示，這個基本結構就稱為公共因子。

二、數(shù)據(jù)來源

選2016年我國31個省市的城鎮(zhèn)居民人均消費八項支出指標數(shù)據(jù)，包括：食品煙酒（X1）、衣著（X2）、居?。╔3）、生活用品服務（X4）、交通通信（X5）、教育文化娛樂（X6）、醫(yī)療保健（X7）、其他用品及服務（X8）。指標均采用各省市城鎮(zhèn)居民家庭平均每人全年消費性支出作為分析對象。

三、實證分析

1.因子分析

KMO統(tǒng)計量用于探測變量間的偏相關性，比較的是各變量間的簡單相關和偏相關的大小。由表3可知，KMO的值達到0.835，說明很適合做因子分析。

由表3可知，因前兩個因子特征值分別為5.398、1.111都大于1，且特征根累積貢獻率已達到81.365%，故保留前兩個因子即可。

從表4明顯看出第一個公共因子F1在變量X1、X3、X5、X6、X8上有較大的載荷，說明這五個變量有較強的相關性，歸為一類，因為這些變量滿足居民的基本生活需要，故命名為一般生活型因子。第二個公共因子F2在變量X2、X4、X7上有較大的載荷，說明衣著、生活用品及服務、醫(yī)療保健這三個變量有較強的相關性，且均與服務有很強的相關關系，可歸一類，因為經(jīng)濟總量即人均GDP和人均可支配收入會促進服務業(yè)的發(fā)展，隨著經(jīng)濟水平的提高，人們在滿足基本生活需要的同時，更多的會追求品質(zhì)生活，這會引起X2、X4、X7三個方面不同的支出，故命名為享受型因子。

根據(jù)表4和表5，可以建立因子得分函數(shù)關系，用于計算全國各地區(qū)城鎮(zhèn)居民的消費的因子得分和綜合得分。為了進行我國各省城鎮(zhèn)居民消費結構對比、綜合分析，求得因子得分函數(shù)如下：

為了進一步進行綜合分析，還需要將這兩個公因子以各自的方差貢獻率占累計貢獻率的比重作為權重來加權計算綜合得分，綜合得分函數(shù)如下：

F=0.44138/0.81365F1+0.37227/0.81365F2即F=0.5425F1+0.4575F2

根據(jù)兩個公因子以各自的方差貢獻率占累計貢獻率的比重作為權重來加權計算綜合得分，見表6。

可以看出，綜合得分最高的四個省市依次是北京、上海、天津、浙江，北京和上海在第一第二公因子上得分較高，天津在第一第二公因子得分排中上等水平，浙江在第一公因子上得分靠前。在第一個公因子上，得分最高的四個省市依次是：上海、廣東、北京、浙江，這四個省市屬于東部沿海地區(qū)，他們的綜合經(jīng)濟競爭力指數(shù)排名在前十，他們的經(jīng)濟實力相對于其他幾個省市較強。在第二個公因子上，得分最高的四個省市依次是：北京、遼寧、內(nèi)蒙古、上海，因這些地區(qū)經(jīng)濟水平較高，人們在滿足基本生活需要之后，更多追求品質(zhì)生活。上海雖然經(jīng)濟實力強，但是外來人口較多，這些外來人大多數(shù)是為了滿足基本生活需要，只有部分人追求品質(zhì)生活，所以上海在第二公因子上得分排名第四；因一個地區(qū)的經(jīng)濟實力，可以通過其消費結構的好壞來判斷，故從整體上說各城鎮(zhèn)居民各方面消費偏高的是上海，各城鎮(zhèn)居民各方面消費偏低的是廣西。

2.系統(tǒng)聚類

在SPSS中利用系統(tǒng)聚類法進行聚類分析，分析結果如圖1。

根據(jù)聚類譜系圖并結合我國實際情況分為3類比較合適。因北京、上海經(jīng)濟實力強，屬于高消費地區(qū)，西藏地理位置偏遠，經(jīng)濟基礎薄弱，屬于低消費地區(qū)，其他省市經(jīng)濟實力差不多，消費結構也大致相似。具體分類——第一類：北京、上海；第二類： 除北京、上海、西藏其他28個省市；第三類：西藏。

四、分析結論及其建議

1.結論：從表6各地區(qū)因子得分可以看出，綜合得分排名靠前的地區(qū)主要集中在東部沿海地區(qū)和綜合實力強、經(jīng)濟條件較好的地區(qū)。綜合得分排名前四的地區(qū)分別是北京、上海、天津、浙江。其中，北京和上海在綜合得分、一般生活型因子、享受型因子都穩(wěn)定在前四名，這說明在經(jīng)濟實力特別強的地區(qū)消費結構在各個地區(qū)比較中達到最好的狀態(tài)。例如安徽、黑龍江、山西等省份在綜合得分排名比較靠后，說明這些地區(qū)的消費仍處于全國最低的水平，總的來看，得分小于零的省市占大多數(shù)，如青海、寧夏等省，處于全國平均消費水平一下。

結合上圖和表6，全國三十一個省從消費水平高低劃分為三類地區(qū)，第一類消費水平最高，第二類消費水平處于中等水平，第三類處于低等水平。大部分省處于第二類消費水平，說明我國消費水平基本上處于中等水平。總之，第一類消費水平普遍高于第二類、第三類的消費水平，第二類消費水平整體上高于第三類消費水平。另外，八個指標上的具體消費每個地區(qū)也是有明顯差異，這與各地區(qū)的經(jīng)濟的狀況、人們的生活水平等有關。

2.建議：（1）提高居民消費水平。居民之間收入差距的大小影響社會總體消費水平，社會收入差距過大，總體消費水平會降低。提高居民收入水平，縮小城鄉(xiāng)居民收入差距，穩(wěn)步擴大消費需求，才能有利于促進經(jīng)濟又好又快地發(fā)展。消費對生產(chǎn)有反作用。分配結構是否合理，會影響廣大群眾生活水平的高低和生產(chǎn)積極性的發(fā)揮。提高勞動者報酬在GDP中的比重，從而提高居民收入水平，有利于促進生產(chǎn)的發(fā)展和生活水平的提高。（2）加大精準扶貧力度。對消費水平較低的地區(qū)，加大精準扶貧的力度，貧困地區(qū)的居民消費水平，進而提高他們的生活質(zhì)量。（3）注重消費結構升級。經(jīng)濟學認為經(jīng)濟結構決定著產(chǎn)品總供給結構，總需求結構決定著消費結構；同時產(chǎn)品總供給結構和消費結構的變化也一定程度上影響著經(jīng)濟結構和總需求結構。通過消費結構升級擴大內(nèi)需，進而拉動經(jīng)濟增長，集中體現(xiàn)著消費需求對生產(chǎn)的決定作用。服務消費的增速和在居民消費中的占比不斷提高，成為消費結構升級的重要方向。伴隨著體驗式消費需求日益強烈，與互聯(lián)網(wǎng)有關的各種創(chuàng)新式體驗消費將成為全年消費增長的重要引擎。人工智能、互聯(lián)網(wǎng)、云計算以及大數(shù)據(jù)技術日趨成熟，已應用到傳統(tǒng)家具、家電和汽車類等耐用消費品領域，創(chuàng)新型耐用消費品增長空間巨大。

參考文獻：

[1]國家統(tǒng)計局.中國統(tǒng)計年鑒2017[M].北京，中國統(tǒng)計出版社，2017.

[2]何曉群.現(xiàn)代統(tǒng)計分析方法與應用[M].北京：中國人民大學出版社，1998.

[3]鄭圓.我國各地區(qū)城鎮(zhèn)居民消費結構差異研究[J].物流工程與管理， 2017，39（7）：164-167.

作者簡介：武翠萍（1995- ），女，漢族，安徽阜陽人，安徽財經(jīng)大學商學院在讀本科生，研究方向：經(jīng)濟統(tǒng)計學