安徽省城镇居民收入与消费的灰色关联分析

田 淑 芳

(安徽新华学院 商学院，安徽 合肥 230088)



安徽省城镇居民收入与消费的灰色关联分析

田 淑 芳

(安徽新华学院 商学院，安徽 合肥 230088)

摘要：灰色关联模型对于中短期预测效果明显。研究表明：收入对于城镇居民的消费有着正面影响。利用SPPS软件分析方法对安徽省城镇居民消费进行了聚类分析，在此基础上，进一步对安徽省城镇居民消费结构变动情况进行了灰色关联分析，最后针对性地提出若干政策建议。

关键词：灰色关联；聚类分析；消费结构

网络出版地址：http://www.cnki.net/kcms/detail/13.1415.C.20150107.1315.017.html

网络出版时间：2015-01-07 13:15

伴随着国民经济的快速增长，居民收入水平也在显著提高，消费已经成为拉动经济增长的核心力量。正确地评估中国居民消费结构的基本状况和变动趋势，有助于为改善消费结构的相关宏观经济政策提供理论依据，进而全面提升中国城镇居民的消费水平和生活质量。收集和整理国内外相关文献可以看出，学者们对居民消费结构的转化主要集中在对现有消费结构的层次设定、结构转化机制、区域消费结构状况对比和消费政策的制定方面。杨明媚(2009)利用VAR模型结合湖北省1980-2007年的经济数据分析了经济增长、消费结构和产业结构三者之间的动态关系[1]。潘文轩(2009)对中国消费不足产生的成因进行分析时，指出仅从收入分配层面来研究消费是局限的，需要深入到生产环节[2]。国内学者对中国居民消费结构的基本状况等都做过深入研究，研究方法逐步由规范分析转向侧重于实证分析。科学地、准确地评估中国消费结构状况，预测未来结构调整的趋势，对进一步完善中国消费政策，提升居民消费水平及质量有着重要意义。

统计数据表明，历年居民消费增长速度均滞后于经济发展增长，而近年来扩大内需成为拉动经济增长的主要动力。如何拉动居民消费持续快速增长，成为实现需求推动型经济转变的关键问题。安徽省是中国中部大省，城镇化进程越来越快。目前安徽省城镇居民的消费结构与经济发达省份相比较存在一些差距，在一定程度上制约了安徽省经济乃至整个中部地区经济的发展。主要对安徽省城镇居民消费结构进行分析，对消费支出中的各个项目与可支配收入的关系进行量化测度。

一、灰色关联分析

为探究安徽省城镇居民可支配收入变化对消费结构变动的影响，采用灰色关联分析方法。灰色系统评价的基本思路是根据各比较序列集构成的曲线族,与参考序列构成的曲线间的几何相似程度来确定比较序列集与参考数列间的关联度。比较序列构成的曲线与参考序列构成的曲线的几何形状越相似, 其关联度越大，反之则越小[3]110-120。它对样本的多少和有无规律都同样适用，而且计算量小，十分方便，更不会出现量化结果与定性分析结果不符的情况。其具体计算方法与步骤[4]：

(一)确定参考数列

对各个方案进行评价时,首先要制定评价标准,标准的选取必须遵循可比性和先进性原则。 用灰色关联方法进行综合评价时,评价标准是各指标中的最优值。

子序列为X0={X0(1)，X0(2)，…，X0(n)}

在此文中，母序列为安徽省城镇居民年平均可支配收入，子序列分别为食品、衣着等8项消费支出。

(二)无量纲化

灰色关联分析前要对数据进行初始化处理，消除量纲，该文考虑到数据为非平稳序列，存在明显的趋势性，故采用极值法进行无量纲处理，即在原数据基础上各数据除以第一个数据。

(三)计算关联系数

为了使灰色关联分析的结果更为准确, 首先用SPSS 软件对人均生活消费支出及其构成进行聚类分析，划分历史阶段。

在客观世界中，许多因素之间的关系是不确定的，对于他们的密切程度很难区分定义，难以找到事物间的主要矛盾，发现主要特征和主要关系。关联度分析是分析系统内各因素关联程度的方法，在计算关联度之前，需要先确定关联度系数。 关联系数定义为：

η(k)=

k=0,1,2，...,n。

式中：

④ρ为分辨率，0<ρ<1，一般取ρ=0.5。

⑤对单位不一、初值不同的序列，在计算关联系数前应首先进行初始化，即将该数列的所有数据分别除以第一个数据。

(四)计算关联度

二、安徽省城镇居民消费灰色关联分析

研究时间区间为1995-2012年，鉴于相关数据的可获得性和SPSS聚类分析的结果，将该时间区域分为3个阶段，在此基础上针对安徽省城镇居民收入与消费支出的影响作用进行分析。

(一)划分历史发展阶段

数据来源于中华人民共和国国家统计局网站历年《中国统计年鉴》。根据统计年鉴中关于消费的分类，依次选取食品、衣着、居住、家庭设备用品及服务、医疗保健、交通通讯、文化教育娱乐用品及服务、其他商品和服务8项指标[5]，记为X1，X2，X3，X4，X5，X6，X7，X8。

首先根据SPSS 21.0软件聚类分析结果(如图1所示)，可以将1995-2012年的安徽省城镇居民人均生活消费支出分为3个阶段，即1995-2001年，2002-2006年，2007-2012年。

图11995-2012年安徽省城镇居民人均消费支出聚类分析

(二) 城镇居民消费灰色关联度分析

灰色关联分析是一种多因素分析方法,以各因素的样本数据为依据,用灰色关联度来描述因素间关系的强弱、大小和次序。关联度大表明该因素对主因子影响较大,关联度小说明主因子不受或少受此因素的影响[6]。关联度分析便于分清主导因素和潜在因素,分清优势和劣势。

表1　1995-2012年安徽省城镇居民可支配收入与人均消费支出的关联度与排序

上表纵向反应了每阶段灰色关联度的排序，横向反应各消费支出的动态变化。

各变量的灰色关联度从大到小排序，除了2007-2012年期间交通通讯对收入的关联度为0.438 0外，其余关联度值均大于0.6，表明城镇居民的可支配收入对各变量的影响都较为明显。1995-2001年，排在前3位的分别是食品、衣着、家庭设备用品及服务；2002-2006年为食品、其他商品和服务、居住；2007-2012年为文化教育用品及服务、食品、居住。这很清楚的表明，食品等物质消费逐步下降，发展型消费所占比重逐步提升。

首先，食品变量的灰色关联度排名下降，且灰色关联度数值下降较快，分别由原来的第一位下降到第二位，由0.994 0下降到0.872 2。随着经济的发展和人们生活水平的不断提高，安徽省作为中部主要发展省份，其食品消费支出对人均生活消费支出的影响正在逐步弱化。

第二，居住消费支出呈现上升情况。随着城镇化进程的加快和人民生活水平的提高，人们对居住环境的追求越来越高，住大房、优质房的家庭不断增加，居民装潢支出大幅增长，居住条件进一步改善，拉动了居住类各项消费的大幅增长。第三阶段，居住对于居民可支配收入的关联度达到0.871 4，表明随着居民收入的增加，居民消费成为新的消费热点。

第三，衣着消费稳步下降。虽然衣着消费的灰色关联度维持在0.8以上，但是人们发现，其灰色关联度的数值呈现较大减少, 0.982 8>0.942 6>0.856 3。这表明，可支配收入对衣着消费的影响在逐渐下降，虽然仍具有较大影响。

第四，医疗保健的灰色关联度稳定，说明安徽省城镇居民对于健康的意识一向较强，重视自身的生活品质，而不是一味的工作。

第五，家庭设备用品及服务、文化教育娱乐用品及服务的灰色关联度排名逐年上升，尤其是文化教育娱乐用品及服务在第三历史阶段上升幅度最大。随着经济的不断发展，安徽省城镇居民的生活水平越来越高，对于家电设备用品的投入逐渐增大，一些传统的家电正在被高科技产品所替代，逐步向高档化发展，各大家电营销厂商如苏宁、国美、五星均将安徽省作为其重点开拓市场。文化教育娱乐用品及服务灰色关联度的迅速攀升，更是人们越来越重视教育，注重文化娱乐生活的最好体现。

利用灰色关联度方法测算中国城镇居民可支配收入与各项支出的灰色关联度，根据关联度排序的实证结果进一步分析影响中国消费结构的主要因素，同时对比分析了各时间段的差异化，针对上述分析，给出相应的对策建议有助于进一步完善中国消费结构。

三、对策建议

已有文献认为城镇居民收入与消费之间存在较高的关联性，根据安徽省的数据进行灰色关联分析证实了这一结论，同时分析了各个不同消费类别的不同影响程度，基于以上分析，给出相应对策，进一步完善消费政策，提升安徽省居民消费水平及质量。

(一)进一步完善收入分配政策，增加居民收入

扩大消费需求，最直接的途径是通过各种政策努力提高居民可支配收入，尤其是城镇中低收入居民的收入，最大限度地减少居民间收入差距以及城乡收入差距。首先，增加就业机会，保障进城务工人员的合法权益，为下岗失业人员以及无业人员提供必要的教育培训，建立健全再就业中心的就业指导机制，尽一切可能保障就业；第二，为自主创业者和民营中小企业提供更多的政策支持，加大中小额贷款额度与数量，减少贷款审批程序与流程；第三，完善收入分配政策。在收入初次分配环节合理界定投资和消费的比例，再分配环节明显提升用于收入和改善人民生活的比例，以确保在特定的一段时期内居民收入增长快于经济增长，使人民群众更多地享受到经济社会发展的成果[7]。

(二) 建立健全社会保障体系

虽然安徽省近年来在扩大低保覆盖范围方面下了很大力气，但是统筹层次仍有待进一步增强，保障能力有待进一步提高，尤其是近几年逐步开展的城镇居民基本养老医疗保险体系更需进一步深入展开。加大对社会中低收入群体的转移支付，建立健全多方位、多层次的社会保障体系。加快完善城镇社会保障体系，把养老、医疗、失业、工伤、生育保险覆盖到城镇各类企业职工、个体工商户和灵活就业人员等广大劳动者，继续深化医疗、教育、住房等制度改革。

(三)注重基本生活消费品产业的发展，积极稳定市场物价，保障人们的基本日常消费

从分析结果来看，食品消费在各项消费中所占比例呈现出明显下降趋势，但是消费总量依然庞大，这表明，应当引导人们科学健康的生活方式，注重饮食的多样性、健康型；家用设备及用品方面，应该注重发掘城镇居民需求市场的差异性、个性化，采取灵活多样的销售策略，不断寻找适合各细分市场的家电产品与营销策略；不断开发新颖、功能独特的新型产品，满足人们对新型产品的个性化需求。

(四) 构建良好的消费环境，积极引导人们的消费观念，促进消费结构升级

安徽省在消费领域还存在较多的制约因素，如信用消费的发展滞后，消费信息的不透明，物价波动异常等。因此，必须合理调整相关消费政策，完善社会主义市场机制，利用消费结构升级的机遇，将消费需求增长转化为现实经济增长，间接促进各项投资的快速增加，从而推动投资需求增长，实现经济可持续发展；同时，鼓励市场参与者的公平竞争，逐步开放垄断行业准入门槛，通过网络媒体等多方面手段，积极引导合理的消费行为，倡导先进的消费观念，促进消费水平的提高。

历史资料和灰色关联分析结果均表明城镇居民收入与消费支出有着密切的关系，在收入增长的前提下，将消费作为扩大内需的一项长期发展战略是十分有效的。因此，政府必须出台相应措施提高居民收入，增加消费信心，为扩大内需提供前提保障。

参考文献：

[1]杨明媚．消费结构、产业结构与经济增长的VAR模型分析——基于湖北省的实证研究[J]．统计与信息论坛，2009,(4)：32-35．

[2]潘文轩，我国消费需求不足的成因与对策——基于产业结构失衡视角[J]．河北经贸大学学报，2009,(11)：28-33．

[3]刘思峰，党耀国，高志耕，等．灰色系统理论及其应用[M]．北京:科学出版社，2004．

[4]刘慧敏．城镇居民消费结构演变的聚类分析和灰色预测[J]．统计与决策，2009,(3)：93-95．

[5]李翔，朱玉春．农村居民收入与消费结构的灰色关联分析[J]．统计研究，2013,(1)：76-78．

[6]储德银．我国城乡居民消费影响因素的比较分析[J].中国软科学，2010,(4)：99-105.

[7]刘思嘉，赵金楼．我国城镇居民消费结构的聚类分析及政策建议[J]．现代科学管理，2010,(1)：69-71．

(责任编辑治丹丹)

Gray Correlation Analysis of Urban Residents’

Income and Consumption in Anhui

TIAN Shu-fang

(Business School,Anhui Xinhua University,Hefei,Anhui 230088,China)

Abstract:Grey correlation model has an obvious effect on a middle or short-term prediction,which shows that income has a positive impact on consumption.The paper first uses the method of cluster analysis in SPSS and then the grey correlation analysis to research the change of urban residents’ consumption structure in Anhui.Finally some policy and suggestions are pertinently put forward.

Key words:grey correlation;cluster analysis;consumption structure

中图分类号：F 126

文献标识码：A

文章编号：2095-462X(2015)01-0065-04

作者简介：田淑芳(1983-)，女，湖北武汉人，安徽新华学院商学院讲师，管理学硕士，主要研究方向为经济统计。

基金项目：安徽省教育厅科学研究项目(2011sk508)

收稿日期：20141022