【摘 要】 本文通過SPSS軟件，運(yùn)用因子分析法，對(duì)全國(guó)31個(gè)省市的城鎮(zhèn)居民人均消費(fèi)水平進(jìn)行分析，通過對(duì)影響居民消費(fèi)水平的各項(xiàng)指標(biāo)進(jìn)行分析，并在此基礎(chǔ)上提出相關(guān)的建議。

【關(guān)鍵詞】 城鎮(zhèn)居民 消費(fèi)水平 因子分析

隨著居民消費(fèi)水平的提高，全國(guó)不同地區(qū)的消費(fèi)支出和消費(fèi)結(jié)構(gòu)存在著很大的差異。例如2018年北京市居民人均消費(fèi)支出39843元，陜西省居民人均消費(fèi)支出為20635元，北京接近陜西的兩倍，其消費(fèi)結(jié)構(gòu)千差萬別。所以有必要對(duì)全國(guó)不同地區(qū)的消費(fèi)結(jié)構(gòu)進(jìn)行比較分析，以期發(fā)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)水平與城市居民的消費(fèi)水平之間的關(guān)系。

一、數(shù)據(jù)來源及整理

在《2018年中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》上查到2017年全國(guó)31個(gè)省市城鎮(zhèn)居民人均消費(fèi)支出，包括消費(fèi)支出總量、食品煙酒、衣著、居住、生活用品及服務(wù)、交通通信、教育文化娛樂、醫(yī)療保健、其他用品及服務(wù)。并對(duì)其進(jìn)行整理。

二、方法及原理

因子分析法是研究以最少的信息丟失，將眾多原始的變量濃縮成少數(shù)幾個(gè)因子變量，以及如何使用因子變量具有較強(qiáng)的解釋性的一種多元統(tǒng)計(jì)分析方法。模型如下：

數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)與變量分析

根據(jù)需要選取了八個(gè)指標(biāo)：食品煙酒（x1），衣著（x2），居?。▁3），生活用品及服（x4），交通通訊（x5），教育文化娛樂（x6），醫(yī)療保?。▁7），其他用品及服務(wù)（x8）。通過SPSS得KMO值為0.810，大于0.7， Bartlett球形檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量的sig為0.00，拒絕原假設(shè)。說明變量之間存在顯著的相關(guān)性。這說明進(jìn)行因素分析是合適的。

經(jīng)過比較提取了兩個(gè)主因子，其累計(jì)貢獻(xiàn)率達(dá)79.344%，可以解釋城鎮(zhèn)居民的消費(fèi)結(jié)構(gòu)。

（三）元件旋轉(zhuǎn)矩陣

根據(jù)方差最大化旋轉(zhuǎn)后的因子載荷矩陣表可以看出：第一因子F1主要集中在食品煙酒、居住、交通通信、教育文化、生活用品及服務(wù)、其他生活用品及服務(wù)方面;第二因子主要集中在衣著、醫(yī)療保健。

（四）31個(gè)省市綜合得分分析

由上表可得知最終的因子得分公式：F1=0.428*食品煙酒-0.244*衣著+...+0.155*其他用品及服務(wù);F2=-0.372*食品煙酒+0.508*衣著+...+0.096*其他用品及服務(wù)。

所以31個(gè)省市居民的消費(fèi)水平支出綜合得分公式為：Z=47.059%*F1+19.716%*F2

計(jì)算出全國(guó)31個(gè)省市城鎮(zhèn)居民消費(fèi)水平的綜合因子，并對(duì)其進(jìn)行排名。其中城鎮(zhèn)居民消費(fèi)水平最高的是上海，其次是北京，。最低的三個(gè)省市為山西、黑龍江。其中最高的上海為最低的山西的2倍多。說明全國(guó)各個(gè)地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平存在著嚴(yán)重的不平衡。應(yīng)增加我國(guó)欠發(fā)達(dá)地區(qū)的城鎮(zhèn)居民的收入水平，收入是消費(fèi)的基礎(chǔ)，加大中部崛起、東北振興、西部開發(fā)的力度;同時(shí)應(yīng)進(jìn)一步完善社會(huì)保障制度，包括住房、醫(yī)療、失業(yè)、養(yǎng)老等，解除人們的后顧之憂，從而增加居民的消費(fèi)信心。

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作者簡(jiǎn)介：王津（1994—），女，漢族，籍貫：湖北孝感人，學(xué)歷：碩士在讀，單位：北京物資學(xué)院，研究方向：物流與供應(yīng)鏈管理。