二十一世纪以来我国地区消费结构差异研究

龚志民，李华郁

(湘潭大学 商学院，湖南湘潭，411105)

1 概述

1．1 研究背景

马克思指出，没有需要就没有生产，而消费则把需要再生产出来。一切需要的最终调节者都是消费者的需求。消费、投资和进出口作为传统拉动经济增长的“三驾马车”，对经济活动具有重要的影响，因此，消费对经济增长的重要性显而易见。这不仅仅是当前学术界的共识，也是政府一直以来所奉行的需求管理政策的起点。我国实行的是计划与市场相结合的商品经济的模式，更需要合理的消费结构来支撑国家经济发展战略。消费结构合理性的研究对我国产品市场和要素市场的发展具有重要意义，同时，通过地区消费结构差异的研究对我国总体及地区政策制定有借鉴意义。

自2001年中国加入WTO以来，居民的消费模式、消费结构和消费观念发生了很大的变化，经济增长稳步进行。但是近年来随着中国经济进入转型关键期，GDP的高速增长所带来的问题各色各样。消费需求不足、地区消费结构差异化日益凸显。居民消费力不断下降，且显著低于美国、日本、英国等发达国家的消费力水平。当前经济发展无法完全满足人民的需求，供给结构存在较大问题。这些都说明了当前我国虽然实现了总体小康，人民生活水平极大提高，综合国力稳步提升，但是发展不平衡问题仍然显著。因此消费问题始终是经济发展问题的重点之一，经济转型升级过程中如何实现消费需求的多样化和地区消费结构的合理化是我国今后一段时间亟待解决的难题。实现地区之间消费结构平衡化和国内消费多元化是解决我国当前发展不平衡不充分问题的立足点之一。本文将对我国31个省份从2001年至2016年的数据通过统计手段进行分析，关注各地区消费结构的变化与地区间消费结构差异，得出结论。

1．2 文献综述

消费结构的研究最早开始于恩格尔，他提出的恩格尔系数为衡量一个国家或一个家庭的富裕程度做出了重要的贡献。GAURAW等在恩格尔研究的基础上探讨了印度服务业的消费结构模式，而NICHOLAS则是研究了美国的居民消费与经济增长之间的关系，认为居民消费的增长能够促进美国的经济发展。与国外相比，国内关于消费结构的研究多与经济增长相联系。朱云娜等［1］对东北三省2002～2017年的居民恩格尔系数以及GDP增长速度等相关数据进行定量分析，发现消费结构和经济增长是相互促进的关系。同样，宋毅［2］通过广东省2005～2016年居民人均各项消费支出的数据分析，结合恩格尔系数和GDP数据，也发现消费结构和经济增长是相互促进的关系。申苗等［3］通过对我国某地区居民消费结构与经济增长的实证分析，佐证了消费结构和经济增长之间的联系，并提出了相关的政策建议。而吴瑾［4］则利用产业结构作为中间解释变量，运用格兰杰因果关系检验方法，得出消费结构的优化有助于产业结构调整升级，而产业结构升级又进一步促进经济的繁荣增长。

此外，关于消费结构的研究多集中于城镇居民的消费结构，因为一般来说，城镇居民消费结构差异在研究过程中能够体现的更加明显，因此多数研究者更愿意使用城镇居民消费结构进行研究，如吴栋等［5］的研究，但是近年来随着“三农”问题越来越受到关注，对农村消费结构的研究也日益增多。不论是城镇还是农村消费结构的研究，他们所使用的方法多数为因子分析和聚类分析。王芳等［6］仅利用因子分析对我国各地区城镇居民的消费结构进行分析，得出我国大部分地区还处于低水平的生活型消费层次。孙冰等［7］利用1997年和1999年的城镇居民消费结构数据分别进行了因子分析，对比了各因子内消费支出的变动情况，得出了我国居民的生活水平显著提升，生活质量明显改善等结论并提出了相应的政策建议。殷玲［8］通过因子分析的方法，研究不同地区城市与农村居民消费性支出的结构、水平及差异，为研究相应地区经济发展的策略提供依据。但是，仅通过因子分析只能体现消费结构本身的差异，而无法表现出地区在消费结构上的差异，因此许多研究者在因子分析的基础上加入了聚类分析。梁潇聆等［9］根据我国31个省市2015年城镇居民的消费数据，对其进行因子分析和聚类分析并且与各地区的GDP水平比较，总结出我国各个省市城镇居民消费结构的一些特点和规律，认为消费结构向更加健康、合理的方向演进能够提高我国各地区的消费水平，拉动整个中国的经济增长。武翠萍［10］对我国31个省市2016年城镇居民的消费数据分析对比，探讨我国不同地区消费结构的特征以及影响其变动的主要因素，并根据研究结论提出了相应的政策建议。

但是以上的文献或是只分析了一年之间各地区消费结构的数据，或是以某个省的时间系列数据为基础分析消费结构的变动，而极少有研究利用面板数据来研究各省的消费结构并进行聚类分析。但是在消费结构之外，有其他学者利用面板数据研究了我国各地区经济总需求变动状况。李春林等［11］利用topsis综合评价法对面板数据进行分析，然后聚类，得出地区差异。何芳丽［12］则利用地区面板数据，通过改进距离测度算法对我国城市发展水平进行聚类分析。面板数据的聚类算法尤其是多指标面板数据的聚类总体来说在实践中运用的还不是很广泛，但是通过对多指标面板数据进行分析更能得出较为准确的结论，尽管这种距离算法比较复杂，但数据更能有充分的利用，如郑兵云［13］的研究。因此，在研究我国各地区的消费结构的差异问题上，本文试图使用面板数据进行分析，综合因子分析、topsis动态综合评价方法和聚类分析来全面的研究。

2 二十一世纪以来我国消费结构变动的理论分析

消费结构，在一定程度上，是一种比例关系，指人们在消费的过程中所消费的各种消费资料之间的比。但是在学术界中，人们对于消费结构的确切定义有不同的认识。有人认为消费结构是在消费过程中所消费的不同类型的物品之间的比例，也有人说消费结构不仅仅为物品之间的比例关系，更应该是消费的物品和劳务之间的比例关系以及他们之间相互融合的程度，还有人说消费结构是供需矛盾运动过程中产生的各类消费资料和劳务在支出总额中的占比关系，等等，但是这些定义并未清晰的表明消费结构内消费品质的内涵，仅仅只是表明了各种小的数量比例关系，而没有说明质与量之间的相互关系。准确来说，消费结构应包括质与量两个方面的统一，既包含消费者消费的物品质量以及各类消费品之间的协调关系，又包含消费过程中消费者所感受到的便利、乐趣以及心灵和精神上的愉悦。消费结构还可认为是社会和家庭消费结构的总称。社会的消费结构与一国或一地区的收入水平相适应，家庭的消费结构反映个人或家族的收入与价格变化相适应，这二者共同表现出社会经济发展状况。

自从我国2001年加入世界贸易组织以来，我国的消费结构发生了很大的变化。加入WTO意味着在国际市场的竞争中我国能够以一种更加平等的姿态加入到与各国竞争的队列，既促进了国内产品的出口，又开放了国内市场以迎接外来消费者和国外文化，使我国消费者能够感受到不同的经营模式和营销手段，改变国内消费者当前的行为方式和消费理念。

我国传统的消费特征是储蓄多于消费，人们会倾向于把收入存入银行来收取利息而不是拿来消费，人们习惯为未来或发生或不发生的事进行预防性存款，正所谓“防患于未然”。但是随着外来消费文化的涌入，超前消费观念被越来越多的人所接受，人们越来越注重消费模式所带来的身体和精神上的愉悦感和满足感，同时这种超前的消费模式也促使商业银行加快金融创新的步伐，更新银行信贷业务，加快完善消费信贷的相关政策，通过构建良好的信贷环境，增强消费者加入银行信贷的信心，鼓励他们的超前消费理念。同时，对外开放的格局形成，使我国产品市场的供给越来越充裕，来自国外的各种丰富产品充满国内市场，物质产品不断丰富意味着我国居民消费观念逐步改变，生活水平不断提升。其次，绿色消费观念也越来越开始流行起来，不仅仅是绿色产品的使用，还包括物质资源的回收利用、能源的有效使用，对生态环境和物种的保护以及自然资源的有效利用，有力的提升了我国消费者的消费质量和资源的利用率，同时也增强了消费者可持续消费的观念。最后，随着对外开放力度的加强，越来越多的外国企业大量进入中国市场，他们带来的“品牌消费”观念也开始在中国消费者之间传播，越来越多的消费者开始注重自我的个性需求，而这也使得我国的产品市场日益趋向于多样化、个性化和复杂化，市场上企业间的竞争也由产品质量竞争、高新技术竞争逐步转向销售手段竞争、品牌和服务竞争。因此我国国内的消费市场已经开始由“商品消费”时代逐步转向“品牌消费”时代，以往的那种直接将产品送到消费者手中并收取相应费用的状况已经不再是主流了。此时，企业与企业之间存在竞争，而这种竞争则取决于他们能否有属于自己的品牌并且将其塑造成众所周知的名牌，企业具有现代化和成熟化的重要标志之一就是企业是否加强了对品牌的管理和运营，是否将品牌作为自己的营销手段。品牌这个名词将成为时代的象征，也将成为企业间竞争的重要手段，还将引领消费者的时尚消费理念。

3 研究方法

3．1 因子分析法

因子分析法是研究原始变量之间的相关关系，将一些具有错综复杂关系的变量归结为少数几个综合因子的一种多变量统计分析方法。因子分析模型是一种数据简化的技术，利用降维的思想根据相关性的大小把原始变量进行分组，使得同组内的变量之间相关性较高，而不同组的变量间相关性较低。每一组变量代表一个基本结构——公共因子，并用假想变量来表示其基本数据结构，这个假想变量是不可观测的。在建立因子模型时，通过主成分分析方法得到公共因子之后，也就可以得到每一个公共因子在每一个样品点上的得分，从而通过回归的方式求出线性组合的系数的估计值，得到原始变量用公共因子表示的得分。

3．2 Topsis模型分析

Topsis法是C．L．Hwang和K．Yoon于1981年首次提出，是一种逼近理想解的评价方法。通过原始数据构造出最优解(理想解)和最劣解(负理想解)，并检测评价对象与这二者之间的距离来对其进行排序。若评价对象最接近理想解同时又最远离负理想解，则为最好，否则不为最优。其中最优解的各个属性值都达到各评价指标的最优值。最劣解的各个属性值都是各评价指标的最差值。本文基于因子分析法的topsis评价步骤如下:

1)根据得到的因子得分，将每一年的截面数据的因子得分作为地区消费差异状况的一个评价指标数据，这样就得到了一个新的指标体系，该指标体系以时间长度T作为指标，各个省份N作为评价对象，构造了一个N*T维的矩阵，记为(Yit)n*t。

2)对该矩阵中的每一个指标进行归一化处理:

得到归一化矩阵(Zit)n*t。

3)对矩阵(Zit)n*t的每一列求出最大值Zmax和最小值Zmin构成该数据集的最优向量和最劣向量，对于 i=1，2，……，N，t=1，2，……，T ，得到最优向量:Z+=(Zmax(1)，Zmax(2)，……，Zmax(T)) ，最劣向量:Z－=(Zmin(1)，Zmin(2)，……，Zmin(T)) 。

4)对每个评价对象分别计算其与最优，最劣向量之间的接近程度:

5)最后得出每个评价对象与最优因子的接近程度:

3．3 聚类分析法

聚类分析是一种探索性的分析，在分类的过程中，人们不必事先给出一个分类的标准，聚类分析能够从样本数据出发，自动进行分类。聚类分析可以对数据进行分类，也可以对变量进行分类，所使用方法为距离法和相似系数法。但是对同一指标体系进行分类时，采用的方法不同最终得到的结论也不尽相同。或者说对同样一组数据进行聚类分析，采用不同的方法所得到的结果即聚类数也未必一致。在统计学上来说，通过数据建模简化数据是聚类分析的内涵。传统的统计聚类分析方法包括系统聚类法、动态聚类法、有序样品聚类法、灰色聚类法和模糊聚类法等。采用k－均值、最短/最长距离等的聚类算法已被加入到许多著名的统计分析软件包中，如SPSS、SAS等。

本文使用的方法为离差平方和法。该方法是由Ward提出的，所以又称为Ward法。该方法的基本思想来自于如果分类正确，同类样品的离差平方和应该较小，类与类离差平方和应当较大。具体的做法如下:设将n个样本分成m个类G1，G2，……，Gm，nt表示Gt类内的样品个数，表示Gt的重心，表示Gt中的第i个样品，则Gt中样本的离差平方和为

m个类的总离差平方和为

将m固定，选择使S达到最小的分类，重复此步骤，直到所有类合成一类。

4 实证分析

本文使用的数据是2001—2016年我国31个省市的城镇居民的消费数据，其中居民消费分为食品支出、衣着支出、居住支出、家庭设备用品及其服务支出、医疗保健支出、交通通讯支出、文教娱乐支出、其他商品和服务支出这八个方面，对16年中这31个省市的数据进行消费结构的统计分析，其数据来源于中国统计年鉴。

4．1 因子分析

首先，对我国31个省市各年的数据分别进行因子分析，找到每一年的公共因子。但是由于变量之间存在量纲的差异，可能会对结果造成影响，因此要先对数据进行标准化处理，以消除量纲带来的影响，采用的方法是Z值标准化法，运用SPSS19．0可以直接得出结果。其次，在进行因子分析之前，还应该采用KMO检验来检验消费结构的8个指标之间的偏相关性，如果这8个指标之间的偏相关性过小，即KMO检验的值小于0．5时，则不建议使用因子分析，而当KMO的检验值大于0．9时，说明此时进行因子分析十分合适。此外，还需要用巴特莱特(battle)球形检验来检验各个变量的相关系数矩阵是否是单位矩阵，如果巴特莱特的检验结果接受相关系数矩阵为单位矩阵，则说明消费结构的8个指标之间是相互独立的，不能进行因子分析。如果巴特莱特检验结果拒绝各个指标之间的相关矩阵为单位矩阵，则说明这8个指标之间是具有相关性的，此时才可以进行因子分析。利用本文的样本数据进行KMO检验和巴特莱特检验，得到KMO检验的值都是大于0．75的，巴特莱特球形检验的显著性都小于0．05，说明2001—2016年的样本数据是适合做因子分析的。

最终得到的各年因子分析的结果可以分为四类。2001—2005年因子分析将衣着分为一类，其累计方差贡献率平均约为20%。2006—2013年衣着和医疗保健为一类，其累计方差贡献率平均约为28%。2014年居住、衣着和医疗保健为一类，其累计方差贡献率平均约为25%。2015—2016年衣着、医疗保健和家庭设备用品及服务为一类，其累计方差贡献率平均约为36%。可以发现，随着经济的发展，人们不仅仅是增加了衣着和居住上的支出，也渐渐开始注重身体的健康，在医疗服务方面的支出也开始增加。2001—2016年31个省市因子分析解释的总方差贡献率(只取2007—2010的部分数据)如下表所示。

将标准化的各变量的值带回因子模型中，可以得到各年各因子的因子得分(因子得分表略)，利用因子得分和各因子累计方差贡献率以计算出各年各省市的综合因子得分，例如2007年与2008年各省市因子综合得分函数为

最终可得2001年至2016年各年的因子综合得分(只取2007－2010的部分数据)，最终计算出的各年因子综合得分结果如下。

表2 2007－2010年31个省市各年因子分析的综合因子得分Table 2 Comprehensive factor scores of annual factor analysis of 31 provinces and cities from 2007 to 2010

续表

从因子得分上可以简单看出在2007—2010年间北京、上海的因子得分都位居全国领先位置，浙江、广东紧随其后，这也许与各个地区历年来的经济积累状况相关，但是各年份的排名有时忽高忽低，虽然总体不会相差太多，但是对各省市消费状况无法有准确的估计，因此接下来本文使用Topsis分析法，对各省市的消费状况进行综合性评价。

4．2 Topsis综合分析

前文已经对Topsis综合评价方法进行了相应的描述，对因子分析中得到的综合得分进行计算(运用Excel软件)，可以得到最终我国各省市在2001—2016年这一段时间内消费结构的综合评价结果，具体如下表所示。

表3 以Topsis法分析的31个省市2001—2016年消费结构的评价结果Table 3 Evaluation results of consumption structure in 31 provinces and cities analyzed by the Topsis method from 2001 to 2016

从上表结果可以看出，上海的综合得分最高，说明上海的各项消费水平相较于其他省份来说都处于高消费阶段。北京第二，广东第三，这与当前我国北上广地区的经济发展水平高度相符。这三个城市作为我国经济最发达的三个地区，他们的经济属于持续增长型经济，GDP基数小但是增速快，其人口流动性高，且经济发展带来的人口涌入城市中在发展初期促进了经济进一步增长。大量高新技术产业在城市落脚，提高了该地区的技术水平，反过来促进了经济增长，人们可支配收入不断升高，消费能力也在提高，从而增加了各项消费支出。近年来的西部大开发战略也在不断的提升西部地区人民的消费水平，“一带一路”政策的实施也在近年来改善了西部地区产业发展结构，促使西部地区不断转换发展动力，谋求产业结构转型升级，新疆、西藏等地的消费水平甚至高于某些中部地区，说明了当地的消费支出水平较高，人民生活也在不断上升，地区发展战略有效实施。

4．3 聚类分析

通过Topsis综合评价方法得到的2001—2016年各省市的消费结构综合得分，对我国各省市进行聚类分析。聚类过程中采用的方法为离差平方和法，该方法是由Ward提出的，所以又称为Ward法。该方法的主要步骤是首先每个样本自成一类，然后计算各类的离差平方和，离差平方和小的两个类聚成一个新类，每当一个新类聚成之后，离差平方和就会增大，重复上述步骤直到最后所有样本归为一类。这种方法的基本思想是同类间的离差平方和小，不同类之间的离差平方和大。通过SPSS19．0软件分析，得到的谱系图及分类结果如下:

图1 聚类分析树状图Fig．1 Cluster analysis tree

表4 我国各地区消费结构聚类Table 4 Clustering of consumption structure in various regions of China

从分类的结果可以看出，北京和上海被归为一类。在这一类中的两个城市一个是我国首都，全国政治文化中心——北京;一个是我国最繁华的都市，有亚洲金融中心之称的上海，这两个城市被归为一类说明他们的消费结构是差不多的，两个地区的人们消费水平相似，消费结构大同小异，同时可以看出这两个城市的居民在食品上的消费平均水平最高，居住次之，两个城市的各项消费都远高于我国其他地区的消费水平。第二类为浙江、广东和天津这三个地区。第三类大多是沿海地区，重庆虽是内陆，但是作为一个直辖市，其经济发展状况不言而喻。福建是我国最早对外开放的省份之一，其居民消费倾向于国际化，注重品牌消费，消费水平较高显而易见。山东、江苏作为我国的经济大省，GDP水平领跑全国，居民消费水平也较高，但是这些省份的消费水平与第一类和第二类城市相比还存在一定的差距。最后一类是我国西部地区和内陆地区，这些地区经济发展水平还未跟上，消费水平也较其他省份低。

5 分析结论及建议

5．1 结论分析

自步入二十一世纪以来，随着互联网的快速发展和消费品的更新换代，人们越来越趋向服务型消费模式，也即享受型消费。而我国各地区之间消费模式的差异也有不同的层级，不同发展水平的地区消费结构存在差异。北上广津浙作为我国经济发展的领跑者，其发展程度和消费状况不言而喻，在各项消费支出中的平均水平都要高于我国其他省市的平均水平，因此政策制定上不能再局限于加快物质性消费，而是要加快服务、文化教育等类型的消费支出，这意味着要建设文化型省市。苏闽辽鲁渝蒙几个省份的消费水平居于中等水平，其中沿海地区消费文化能够带动经济发展，因此一方面要加强消费文化理念教育，促进居民消费，另一方面也要着重加快文化型消费的步伐。最后是我国大多数西部和中部地区的消费水平远不及京津沪地区，主要是整体经济水平未及发达地区，导致了消费结构较为落后。综合以上分析来看，我国地区消费结构的主要影响因素为经济发展水平和消费文化，经济发展水平是最基本的因素，地区之间消费结构差异缩小要以提升经济发展水平为前提，加强消费文化建设也是促进地区消费结构升级的重要手段。

5．2 提出建议

5．2．1 优化消费结构，引领消费转型升级

随着我国经济的快速发展，居民的收入水平在不断提高，他们的消费内容、消费理念和消费方式都在发生着较大的变化，对消费的质量和环境也提出了更高的要求。紧紧围绕居民消费结构优化，政策制定者应该要坚持把不断提高人民的生活水平作为一切发展的根本出发点和落脚点，在努力提高居民的可支配收入水平和增强其消费能力的同时，也要积极引导居民的个人消费方向，进一步改善消费环境，对消费市场进行必要的清理和调整，着力从体制机制和政策上消除消费的各种障碍，激励不同层级的消费需求。归根结底，经济发展水平的提升才是消费结构转型升级的着力点，只有经济水平提高了，人民的消费能力和消费意愿才会随之提升，进一步促进消费结构升级。

5．2．2 坚持供给侧结构性改革

改革开放以来我国一直坚持需求导向的政策，近年来的发展经验显示人们的消费需求已经注重更高质量更好地消费，但是供给侧一端中低产品过剩，高端产品供给不足，低效率高消耗，造成了消费需求无法得到满足。因此供给侧改革应该与人民的消费需求相适应，一方面要加快推进科学技术体制改革，促进高新技术产业、绿色低碳产业的发展，创造新的消费需求。另一方面，加快推进收入分配制度改革、社会福利保障制度改革、产权体制改革和税收制度改革等，建立更加公平的收入分配体制，缩小地区、城乡之间的贫富差距，保障社会公平公正。培育新的消费热点，让宏观主体有活力，微观主体有动力。