多元统计分析在我国城镇居民消费中的应用

岳莉莉

山东财经大学统计学院，山东　济南　250014



多元统计分析在我国城镇居民消费中的应用

岳莉莉

山东财经大学统计学院，山东济南250014

本文综合运用了因子分析和聚类分析，用因子分析进行综合评价，然后根据8个指标进行聚类分析，最后将城市分为三层，对整体进行综合评价和说明。

因子分析；因子得分；聚类分析；综合评价

一、引言

居民消费水平是指居民在物质产品和劳务的消费过程中，对满足人们生存、发展和享受需要方面所达到的程度.经济的飞速发展必将带来国内社会消费结构的不断升级，这标志着中国的社会和经济的发展进入了一个重要的、崭新的时期。

多元统计分析是从经典统计学中发展起来的一个重要的分支，是一种综合分析的方法，它能够在多个对象和多个指标互相关联的情况下，研究客观事物中的多个变量(或多个因素)之间的相互依赖的统计规律性.本文主要应用SPSS软件运用因子分析和聚类分析，以期对城镇居民生活消费的问题作进一步地研究，并以此寻求合理的解决思路[1]。

二、利用因子分析分析我国城镇居民的消费分布情况

(一)因子载荷矩阵

因子载荷矩阵的元素是第i个变量与第j个公共因子的相关系数，反映了第i个变量与第j个公共因子的相关重要性[2]。本文结果如表2.1：

表2.1　旋转成份矩阵a

提取方法：主成份。

旋转法：具有Kaiser标准化的正交旋转法。

a.旋转在7次迭代后收敛。

由表2.1看出，我国现阶段城镇居民消费的支出主要用于发展型消费、质量型消费。

(二)因子得分

以全国分地区城镇居民家庭平均每人全年现金消费支出资料为依据因子得分，以各因子的方差贡献率占三个因子总方差贡献率的比重作为权重进行加权汇总，得出各城市的综合得分F，即，见表2.2。

(三)结论

通过以上的分析，我们可以知道城镇居民消费水平高的地区主要集中在南方，北方城市的城镇居民消费水平普遍偏低，相对于东西部，东部地区发展较好，而西部地区的城镇居民消费水平较低.基于此，我们作进一步的研究，对各个地区的城镇居民消费水平进行分类。

三、利用聚类分析对我国城市城镇居民的消费情况进行分析

对表中综合因子得分进行聚类分析的Ward(离差平方和)法进行最优分割，把我国31个省、直辖市、自治区的农城镇居民生活消费情况归来为3类：{北京，上海}为第一类；{天津，浙江，广东，江苏，福建，内蒙古，山东，重庆，全国，辽宁}为第二类；其他为第三类。

四、影响城镇居民消费的两点考虑

居民对收入风险的意识尤其是在持久收入方面，逐渐得到了加强.同时，人们对其未来收入预期逐渐降低，导致持久收入相应下降.最终引发储蓄的增长，可用资产的减少。

随着教育体制的改革，居民教育支出的费用逐渐增大.教育改革一个直接的结果就是促进了我国居民教育支出的迅速增加，以及我国房价出现了飞速上涨的现象，使得了居民购房压力日益增长[3]。

表2.2

[1]何晓群.多元统计分析(第三版)[M].北京：中国人民大学出版社，2012，1：231-235.

[2]张尧庭，方开泰.多元分析引论[M].北京：科学出版社，1982，4：35-36.

[3]吴栋，李乐夫.李阳子近年居民消费结构统计分析的研究——关于因子分析和聚类分析的应用[M].清华大学经济管理学院.

F224A

1006-0049-(2016)16-0239-01