我國城鎮居民消費評價指標分析

張芬 張艷邦 李曉霞

摘要：近年來，盡管我國城鎮居民的消費水平有了較大的提高，但由于31省市所處的地理位置不同，其消費水平存在較大的差異性，消費結構層次問題凸顯。本文以2019年31省市的人均消費支出及八個項目支出數據為依據，運用因子分析建立了消費水平評價函數模型，分析了影響31省市的居民消費結構差異的因素。

關鍵詞：因子分析;消費結構;評價指標;城鎮居民

中圖分類號：F2文獻標識碼：Adoi：10.19311/j.cnki.1672-3198.2022.07.011

0引言

2021年1月，黨的十九屆五中全會通過的《規劃建議》論述了“全面促進消費”的觀點。消費是指人們為了滿足生活需要，對物質產品的消耗和享受服務的行為過程。居民消費作為社會總需求最重要的組成部分，其增長直接影響整個國民經濟增長的速度和質量。自十八大以來，我國社會和經濟進入了新的發展階段，城鎮居民人均消費增長加速，占社會總需求比較大，消費結構也發生了顯著變化。2019年我國GDP已經達到了99萬億元人民幣，人均GDP突破一萬美元，消費同比增長創歷史新高，并對GDP的增長起到了一定的拉升作用。近年來，居民消費問題和消費結構變化的研究已成為學者研究的熱點。一些學者運用統計分析方法討論了河南、廣東、西藏等居民消費問題，研究發現由于所處地理位置的不同，居民的消費水平和消費支出存在著顯著差異，影響經濟發展不均衡。文獻運用因子分析和聚類分析方法研究了2007年全國31個地區城鎮居民家庭消費情況。盡管近10年以來我國居民恩格爾系數已明顯降低，但是我國經濟正走向中高速增長的新常態，也處于結構調整的歷史關鍵時期，居民消費作為拉動國民經濟增長的一駕馬車，在積極改善經濟結構的作用不容忽視。基于以上討論，針對2019年我國31省市城鎮居民人均消費性支出情況，本文對其各項數據指標做統計分析和橫向比較研究。

1數據來源

本文數據來源于中國統計年鑒2019年城鎮居民人均消費支出（食品、衣著、居住、設備、醫療、交通、文教、其他）。

2數據分析

2.131省市城鎮居民消費結構分析

表1列出了2019年全國城鎮居民在食品、衣著、居住、設備、醫療、交通、文教、其他等八大消費支出。

從表1可以看出，2019年，全國居民人均食品消費支出6084元，食品在各項消費支出平均水平比重最大，接下來依次是居住、交通、文教、醫療、衣著、設備，其他排在最后;而衣著、設備的支出相差不大。

2.231省市城鎮人均消費支出的因子分析

主成分分析是把原變量利用正交旋轉變換成幾個綜合變量（稱為主成分）的多元統計分析方法。每個主成分變量不僅保留了原始變量的絕大部分信息，而且各個主成分變量之間互不相關。同時，剔除一些干擾信息，使主成分變量更能夠反映出問題本質。

因子分析的目的是用少數幾個綜合因子去描述許多具有復雜關系變量的一種多變量統計分析方法。其基本思想是將相關比較緊密的幾個變量分在同一類，相關性較低的變量歸在不同類，每一類變量就是一個公共因子。

2.2.1適用性檢驗

由表2可知，Bartlett球度檢驗統計量的觀測值為331.765，Sig.為球形的P值接近0小于顯著性水平0.05，適合做因子分析。又知KMO檢驗系數為0.860大于0.5，依據KMO度量標準可知原有變量可以進行因子分析。

2.2.2主成分分析提取公因子

由圖1可知，碎石折線圖在第一個變量和第二個變量變化波動較大，但從第三個變量開始，折線變得平坦，因此提取第一個變量和第二個變量這兩個公共因子。

表3中，第一個因子的特征值為6.620，解釋原有8個變量總方差的51.011%， 累計方差貢獻率為51.011%。第二個因子的特征值為0.618，解釋原有8個變量總方差的7.719%，累計方差貢獻率為90.467%。第1個因子的特征值最高，對解釋原有變量的貢獻最大。第8個因子的特征值最小，對解釋原有變量的貢獻最小。由于前兩個因子累積含有原始8個變量近90.467%的信息量，而含有第三個以后的因子特征值都較小，對解釋原有變量的貢獻很小，因此選取兩個因子已經足夠了。

由旋轉成分矩陣表4可知，食品、居住、設備、交通、文教以及其他在第1個因子上的載荷值高于0.7，具有較高的載荷，說明第1個因子主要解釋了這六個變量的特征，歸結為剛性消費需求;由于衣著、醫療兩個變量在第2個因子上的載荷值高于0.85，具有較高的載荷，由此說明第2個因子主要解釋了衣著、醫療這兩個變量的特征，可歸結為彈性消費需求。

2.2.3因子得分

由表5成分得分矩陣知得分函數模型為：

F1=0.562X1-0.386X2+0.273X3+0.135X4+0.248X5+0.212X6-0.325X7+0.048X8

F2=-0.457X1-0.640X2-0.102X3+0.062X4-0.067X5-0.030X6+0.576X7+0.168X8

對兩個因子進行加權求和，得到消費水平評價函數模型為：

F=0.915F1+0.085F2

根據評價函數可以計算得到綜合得分最高的前五名依次是東部地區的上海、北京、天津、浙江、廣東，而綜合排名在后五名的是西部地區的廣西、甘肅、云南、貴州、西藏。同時廣西和云南在第一因子排名較前，說明這兩省城鎮居民在剛需消費上花費較多。

3結論

總體來看，我國31省市的消費結構在不斷優化，但仍然有很大的升級空間。具體來看，上海、北京一線城市生活質量與消費水平均穩居全國前兩位，但居住消費支出遠遠超過了食品、文教等，這與高房價和高房租有密切關系，剛性的居住生活成本攀升，居民居住支出成為生活成本的主要影響因素。天津、浙江、廣東、江蘇等經濟發達地區消費水平緊隨其后。云南、貴州等西南的由于自然環境以及人文環境的差異，云南、貴州、西藏等西部地區省份的消費水平較差，衣食消費占比領先其他省份。因此，這些西部地區在加速提升城鎮居民收入水平的同時，還要加大改善和優化消費結構力度，鼓勵城鎮居民從傳統型消費觀念向多元化消費轉變。

參考文獻

[1]馮超.黨的十八大以來我國居民消費與經濟增長的統計分析[J].學術交流，2020，320（11）：116-124.

[2]顧欣，應珊.我國城鎮居民不同收入群體的消費需求分析[J].江蘇社會科學，2016，（5）：18-24.

[3]張寧.河南省城鎮居民消費結構研究[D].蘭州：西北師范大學，2016.

[4]杜姍姍，彭莉莉，李榮，等.精準扶貧對農村居民人均可支配收入的影響——基于貴州省時間序列數據的實證分析[J].中國集體經濟，2020，（12）：5-8.

[5]趙旭芳，盧偉.基于因子分析法的廣東省常住居民消費結構分析[J].商業研究，2019，（17）：10-12.

[6]田旭.西藏城鄉居民收入差距影響發展型消費差異的實證研究[J].西藏民族大學學報（哲學社會科學版），2018，39（3）：35-40.

[7]馮建中，何先平.基于因子和聚類分析的城鎮居民家庭消費性支出應用研究[J].長江大學學報（自然科學版），2010，7（1）：97-100.

[8]何曉群.應用多元統計分析（第二版）[M].北京：中國統計出版社，2015.

[9]畢寧遠，邢天天.我國城鄉恩格爾系數與居民收入的關系研究[J].中國市場，2018，（6）：19-21.

基金項目：陜西省高等教育科學研究項目（XGH19169）;陜西省教育科學“十三五”規劃課題（SGH17H173，SGH18H371）;陜西省大學生創新創業訓練計劃資助項目（S202010722059，S202110722013）;陜西省教育廳研究計劃項目（18JK0830）;咸陽師范學院服務地方科研項目（XSYK19044）;咸陽師范學院科研平臺項目（XSYK20022）。

作者簡介：張芬（1976-），女，博士，副教授，碩士生導師，研究方向：數據分析;張艷邦（1980-），男，博士，副教授，碩士生導師，研究方向：機器學習;李曉霞（2001-），女，咸陽師范學院數學與統計學院本科在讀，研究方向：數據分析。

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