南京市消費品市場實證分析

章 瑜

（南京市統計局，江蘇 南京 210019）

一、引 言

在經歷了2008年世界金融危機的洗禮后，南京市消費品市場雖然總體平穩發展，但增速已經逐漸放緩。消費品市場作為生產的風向標和產品價值歸宿，對經濟健康運行至關重要。對于消費品市場總量和結構的研究成為轉型期經濟研究的重點之一。本文以年度為樣本點，選用2004-2012年國家統計制度《限額以上批發零售企業商品分類銷售情況》作為資料來源，根據前人對解決此類問題的方法介紹和研究經驗，采用因子分析方法對分類商品年增幅進行實證分析。

二、利用因子分析法描述市場動態

因子分析法是從研究變量內部相關的依賴關系出發，把一些具有錯綜復雜關系的變量歸結為少數幾個綜合因子的一種多變量統計分析方法。它的基本思路是將觀測變量根據相關性進行分類，每一類變量代表了一個基本結構即公共因子，用公共因子的線性函數與特殊因子之和來描述原來觀測的每一分量。因子模型描述為:

X=（x1，x2，…，xP）表示可觀測向量，均值向量E（X）=0，協方差陣Cov（X）=∑，且協方差陣∑與相關矩陣R相等（變量標準化）。

F=（F1，F2，F3，……FM）為公共因子（m

ε（ε1，ε2…εP）是X的特殊因子，是不能被前m個公共因子包含的部分,滿足Cov（F，ε）=0，E（ε）=0，ε的協方差陣∑是對角陣，即各分量ε之間相互獨立。

A=（aij），aij為因子載荷。數學上可以證明，因子載荷aij就是第i變量與第j因子的相關系數，反映了第i變量在第j因子上的重要性，它表示xi被Fj的解釋程度。aij的絕對值接近1，則因子Fj能說明xi的大部分信息，而變量xi也是因子Fj含義的重要組成部分。

（一）利用SPSS軟件提取公共因子并計算因子得分

1.選取分類商品年增幅作為原始變量。本文以2004年為基期，選取分類商品零售額年增幅作為原始變量，考察2005-2012年消費品市場的運行情況。由于報表制度25大類商品中有些商品無零售，本文將其從研究變量中剔除。原始變量向量X=（x1， x2，…，x19）表示限額以上19大類商品零售額年增長率（年增長率=本年總量/上年總量×100-100）。（表略）

3.根據因子方差貢獻率提取公共因子。將因子載荷矩陣A的第j列各元素的平方和記為表示第j個公共因子F對于jX的每一分量xi（i=1，2，…，19）所提供方差的總和，越大，表明公共因子F對X的貢獻越大。按照大小排序

j提煉初始特征值大于1的公共因子5個，累計貢獻達到93.231%，說明5個因子總共解釋原有19個變量93.231%的信息，信息丟失率僅為6.769%。（表略）

4.旋轉因子載荷矩陣命名公共因子。提取這5個公共因子載荷矩陣（aij）采用最大方差正交旋轉法，使因子載荷的平方值向0和1兩個方向分化，突出公共因子的典型意義。

旋轉后的5個公共因子的方差貢獻率分別為：F1為32.173%；F2為18.247%；F3為16.623%；F4為14.06 7%；F5為12.120%。根據因子載荷絕對值大的商品為因子命名：

F1：在日常消費的大部分商品上都有顯現一定程度的正載荷量，尤其是在食品飲料煙酒類、日用品類、五金電料類和中西藥品類4個方面有較大載荷。F1因子命名為“基礎性消費因子”。

F2：在以電腦為主的文化辦公用品和建筑裝潢材料類載荷系數較大，F2因子命名為“電腦普及和裝修消費因子”；

F3：在家用電器和音像器材類、汽車類的載荷系數較大，所以F3因子命名為“家電換代和汽車普及因子”；

F4：在金銀珠寶類載荷較大，F4因子命名為“金銀珠寶消費因子”；

F5：在機電產品設備類和石油及制品類載荷系數絕對值較大。機電產品呈現正載荷系數，而石油及制品類呈現負載荷系數。機電產品設備類在消費方面除了包括摩托車外，還包括科學計量、科學研究、文化傳播和教書育人等領域使用的電子和機械設備類。由于轎車普及和公交發展，摩托車購置已經顯著減少，F5與石油制品類呈現顯著負相關。F5命名為“科教文衛設備購置因子”。

5.采用Anderson-Rubin方法計算因子得分系數矩陣。由于本模型屬于小樣本模型，同時又為確保估計因子的正交性，所以采用Bartlett方法的修正方法——Anderson-Rubin方法，利用SPSS軟件計算因子得分：

表1 公共因子各年得分表

（二）利用聚類分析進行綜合評價

1.擬合綜合得分方程對年度市場給予綜合評價。由于提取的公共因子相互獨立，所以擬合綜合得分函數：Y=w1F1+w2F2+…+wmFm（wi權數），代入各因子旋轉后的方差貢獻率方程式為：F=0.32173F1+0.18247F2+0.16623F3+0.14067F4+0.12120F5。

個案距離采用歐氏距離平方法、聚類方法采用離差平方和方法，對各年綜合得分進行聚類分析，按照從快到慢分為3個群集（表2）。

表2 各年綜合得分、評價以及支撐因子構成表

2.對各因子的影響力進行評價。變量距離采用歐氏距離平方法、聚類方法采用離差平方和方法，對上表中各因子對總體的貢獻wiFi進行聚類分析，按照影響從大到小分為三類：一是F1“基礎性消費因子”；二是F3“家電換代和汽車普及因子”；三是F2“電腦普及和裝修消費因子”、F4“金銀珠寶消費因子”、F5“科教文衛設備購置因子”。

（三）根據年度各因子的影響大小描述零售額市場發展特點

2005年，F2“電腦普及和裝修消費因子”、F4“金銀珠寶消費因子”支撐市場，反映了裝修需求、網絡生活需求、辦公信息自動化需求、奢侈品需求旺盛。

2006年，房市升溫，吸引消費資金流向投資市場，雖然有F2支撐，市場整體增速放緩。

2007年城鎮化建設加快、房市股市升溫導致的財富效應和事業單位和機關院校建設投入加大等因素，推動了市場整體加速增長。

2008年，流動性危機降低了經濟運行速度，導致居民收入預期降低，各類商品消費需求均受阻。

2009年，國家出臺促進拉動經濟的基建計劃，市場整體表現稍微回暖，F5“科教文衛設備購置因子”大幅增長。

2010年，在實體經濟復蘇緩慢和房產市場升溫吸取了資金的雙重作用下，雖然國家出臺消費政策救市，包括汽車購置稅減免、家電以舊換新、汽車家電下鄉等，對F3“家電換代和汽車普及因子”產生了促進作用，但對市場整體的提振作用有限。

2011年，資源類價格上漲過快導致了價格普漲，其中以食品類為代表的基本生活用品價格上升最快，并且由于基本生活消費的剛性消費特點，F1“基礎性消費因子”總量快速上升。

2012年，由于物價上升勢頭得到遏制，各類促進消費的政策相繼到期，市場缺少消費熱點，各類商品增長都較為放緩，市場總體增速隨之放緩。

三、促進消費品市場發展的對策建議

1.增加居民收入，調節收入分配。收入的增加是提高居民消費的根本途徑，要采取措施切實提高城鄉居民收入。一是要提高整個社會的收入總量，二是要縮小收入差距。

2.防止基礎類商品價格過快上漲。控制物價過快上漲首先要遏制基礎類商品價格漲幅，特別是農資價格過快增長，促進農業平穩發展，為經濟的自我成長在時間上和市場空間上留有余地。

3.合理引導住房和汽車消費。住房和汽車消費的產業帶動力和消費推動力強。因此，建議加大經濟適用房和保障性住房供給量；對商品房來說，要降低房屋過戶的交易成本，提高居民購買住房的欲望和能力，切實提高房屋的使用率。在汽車消費方面要通過優化配套城市交通管理機制和汽車消費稅費結構，合理引導汽車消費。

4.加強社會保障，釋放消費潛力。2012年城鎮居民人均消費支出占人均可支配收入的64.7%，居民寧可放棄享受性消費和服務性消費而選擇儲蓄，反映了居民對未來生活的不確定心理。完善居民在住房、子女教育、醫保和養老等方面的統籌制度，是釋放消費潛力、促進市場發展的主要途徑。

5.營造和優化電子商務發展環境，開辟新的市場空間。電子商務可以有效的大幅降低流通成本，可以提供廣闊的統一市場，對打破交易桎梏，深度發揮商品經濟比較優勢，提高整個社會生產率具有革命性意義。建立健全適應電子商務發展的體制機制，改善電子商務信用環境，促進南京市電子商務快速、健康發展。

[1]紀榮芳.城市居民消費結構的因子分析模型及應用.山東農業大學學報（自然科學版），2007.38.

[2]曹科學.中國消費品市場結構研究—利用SPSS作因子分析.經濟研究，2010.6.

[3]夏怡凡.SPSS統計分析精要與實例詳解.電子工業大學出版社，2010年3月第1版.