多元统计分析 (课程论文)

HUNAN UNIVERSITY

课 程 论 文

论文题目: 有关我国居民消费因素的分析

指导老师: 马守荣 学生名字: 姚定坤 学生学号: [1**********]8 专业班级: 经济统计1301 学院名称: 金融与统计学院

目 录

概述

………………………………………………………………………………………………………1

………………………………………………………………………………………………………2

一、引言

二、数据概述系 ...………………………………………………………………………………………………..…2 三、分析方法

.……………………………………………………………………………………………….……3

四、数据分析 ………………………………………………………………………………………………….....3 (一)相关分析 (二)因子分析 (三)聚类分析 五、分析与建议 六、心得体会 参考文献

……………………..………………………………………………………………………………3 ……………………………………………………………………………………….……………10 ………………………………………………………………………………….…………………15 …………………………………………………………………………..…………………..……18 …………………………………………………………………………..…………………..……19

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有关我国居民消费因素的分析

概 述

生活离不开消费,随着社会发展,生活水平提高,消费也在逐渐变化,并且随着经济发展,各个地区的发展水平的差异,消费也产生了不同的变化,此篇论文主要目的是利用多元统计的方法,借助spss软件,对我国31个地区的居民消费情况进行分析。了解我国31个地区的居民消费情况与统计指标食品烟酒、衣着、居住等8个指标之间的一些联系。并且通过因子得分,计算并排列出消费因素的综合得分,最后通过聚类分析,对我国31个地区的居民消费情况做一个大致分类,进而对各个地区分类后的情况做一个分析和总结并结合文献以及资料提出一些意见和看法。

一.引言

消费在宏观经济学中,指某时期一人或一国用于消费品的总支出。与经济活动有着密不可分的关系,消费作为社会再生产的最终阶段,是生产者生产产品的目的和导向。如果没有了消费,生产的存在也会变得毫无意义,消费促进了生产,给生产带来了源动力。消费者的消费需求,也推动了生产的发展。并且消费促进了货币流通,提供了就业岗位,降低失业率,拉动了经济增长,最终有助于提高人民的生活水平。 消费是国民经济保持增长的动力,只有拉动消费需求的增长,才能促进投资,促进产业结构的调整、宏观经济的增长,满足人民的物质生活的需求,实现生活水平的提高。

故消费和生活水平有着密切的关系,从而,通过对我国居民消费水平的分析,不但可以直观了解到我国总的消费趋向,各地区不同的消费主导因素,还能客观反映我国总的生活水平也就是经济发展的大致情况。统计年鉴中的八项指标:食品烟酒、衣着、居住、生活用及服务、交通通信、教育文化娱乐、医疗保健、其他用品及服务。囊括了居民消费的全部项目,居民日常消费可以清楚地从数据中了解到。再通过分析和整合,最终可以大致分析我国总体的消费倾向以及各个地区的异同点。再结合文献资料了解分析产生异同的原因,进而对我国的总体消费水平做一个最终概括。

二.数据概述

数据来源:2015年《中国统计年鉴》 指标:

指标均来源于统计年鉴中,分地区居民消费中所统计的数据,对于居民消费分成了8个类别,这8个类别基本概括了我们日常的消费支出项目、

三.分析方法

基于对于消费因素的分析的目的,针对我国31个地区的8项消费支出数据,主要运用因子分析和聚类分析,首先运用因子分析将数据进行降维,提取,将大量繁琐的数据简化,用主要因子来对我国31个地区的消费支出做一个大致了解,然后在对简化的数据进行聚类分析,运用聚类分析的方法研究区域性的消费结构问题,以此来研究我国消费支出的构成情况及地区性差异,并从中发现统计规律与变化特点,以便提出好的政策与建议。

四.数据分析

(一)相关分析

(1)实验结果 1.1.1对应表

指标均来源于统计年鉴中,分地区居民消费中所统计的数据,对于居民消费分成了8个类别,这8个类别基本概括了我们日常的消费支出项目、

三.分析方法

基于对于消费因素的分析的目的,针对我国31个地区的8项消费支出数据,主要运用因子分析和聚类分析,首先运用因子分析将数据进行降维,提取,将大量繁琐的数据简化,用主要因子来对我国31个地区的消费支出做一个大致了解,然后在对简化的数据进行聚类分析,运用聚类分析的方法研究区域性的消费结构问题,以此来研究我国消费支出的构成情况及地区性差异,并从中发现统计规律与变化特点,以便提出好的政策与建议。

四.数据分析

(一)相关分析

(1)实验结果 1.1.1对应表

3

表1.1.1可以看出上海、北京、天津,三个地区都是高消费地区,贵州、云南、西藏、甘肃都属于消费水平较低的地区,而其余地区基本属于中间消费段落,由于处于中间段落消费地区的城市也存在差距,之后会通过处理,具体再做说明。比较显而易见的就是,食品烟酒占了消费支出的大部分,其余消费都基本没有太多显著变化。需要说明的是,在北京,上海两地的居住消费支出都超过了食品烟酒的消费支出。这在其他地区是不存在的。

1.1.2

表1.1.2中可知,7个维度的奇异值分别为0.106、0.091、0.051、0.049、0.032、0.025、0.017;惯量展示了行列关系的强度,7个维度的惯量分别为0.011、0.008、0.003、0.002、0.001、0.001、0.001,其中第一个惯量的值最大,意味着它解释各别差异的能力最强,地位最重要,其他惯量的重要性依次下降,惯量的总和为0.027;卡方、显著性是对交叉列联表作卡方检验的卡方观测值(12040.582),认为行变量和列变量有显著的相关性关系;惯量比例中的考虑情况展示了各个惯量的方差贡献率,第一个特征根的方差贡献率为0.427,方差贡献率是最高的,惯量累计就是各惯量的累计方差贡献率,由于前两个特征根就已经解释了各类别差异的73.7%,因此最终提取2个因子是可行的,信息丢失少,足够对数据进行描述。

1.1.3概述行点

概述行点a

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由表1.1.3可知,总惯量为0.27,各地区对总惯量的贡献度几乎接近0。从贡献中的点对维惯量中可以看出,第一维度中主要反映了“北京”23.2%、“上海”42.1%,第二维度主要反映了“海南”11.3%,“西藏”19.9%;从维对点惯量中可以看出,第一维度主要反映了“北京”77.3%,“内蒙古”57.2%,“上海”95.6%,“重庆”56.4%,“四川”54.7%,“青海”66.5%,“新疆”72.0%及其他类别,第二维度主要反映了“山西”64.7%,“辽宁”69.6%,“吉林”69.3%,“黑龙江”70.5%,“海南”74.8%,“西藏”60.2%,“陕西”62.2%及其他类别。

1.1.4概述列点

6

由表1.1.4可知总惯量为0.27,各地区对总惯量的贡献相近且都接近于0。从贡献中的点对维惯量中可以看出,第一维度主要反映了“衣着”14.6%,“居住”67.4%,以及其他类别,第二维度主要反映了“食品烟酒”52.1%及其他类别;从维对点惯量中可以看出,第一维度主要反映了“衣着”42.9%,“居住”98.1%,“生活用品及服务”17.0%,“医疗保健”15.0%,“其他用品及服务”14.4%,第二维度主要反映了“食品烟酒”75.9%,“教育文化娱乐”31.9%,“医疗保健”65.8%。

上图为“维数1转换的地区类别图”是各个地区在第1个维度上的得分图,由图可知“西藏(26)”与“内蒙古(5)”的得分最高;

7

上图为“维数2转换的地区类别图”是地区在第2个维度上的得分图,由图可知“吉林”的得分最高;

上图为“维数

1

转换的种类类别图”是消费种类在第1个维度上的得分图,由图可知“衣着”类的得分最高;

8

上图为“维数

2转换的种类类别图”是消费种类在第2个维度上的得分图,由图可知“医疗保健”类的得分最高;

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如上图所示经过对数据的分析和简化,在图中可以清楚地看出来,各个地区的不同消费支出倾向,正如开始对数据简单观察上得出的结论,北京上海这两个地区的消费支出和居住有着密切关系,而其他地区并不是特别明显。大部分地区的主要消费还是偏向于食品烟酒。西藏的消费支出情况与其他地区明显不是一类。

(二)因子分析

1.2.1相关矩阵

表1.2.1为相关矩阵表,由表可知,8个指标之间存在着高度相关关系,其中居住和其他用品及服务的相关系数最大为0.943,衣着和食品烟酒的相关系数最小为0.655,各指标相关程度都十分高,因此可以进行因子分析。

1.2.2 KMO 和 Bartlett 的检验

KMO 和 Bartlett 的检验

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由表1.2.2可知,KMO值为0.848>0.6,效度较高,通过了检验,Sig为0.000,因此可以进行因子分析。

1.2.3 公因子方差

表1.2.3可知,这8个指标对所提取的公因子的依赖程度都大于0.8,可以看出所有指标对提取公因子的依赖程度都很高。

1.2.4解释的总方差

解释的总方差

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表1.2.4可知,第一个因子的特征值大于1,若在提取时选用基于特征值法提取,则只能提取到第一个i,故采用固定因子数量,提取到前两个因子,第一个因子贡献度85.8%,,两因子累计贡献度为91.774%,而其他6个因子所占贡献度不足10%,故两因子足够解释。

1.2.5 成份矩阵

成份矩阵a

表1.2.5,8个指标在第一个公因子上的载荷都很高,说明它们与第一个公因子的相关程度很高,第一个因子很重要;而与第二个因子相关性均很小,它对原有指标的解释不显著。因子的意义含糊不清,不利于对因子进行解释,因此进行旋转。

1.2.6 旋转成份矩阵

旋转成份矩阵a

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表1.2.6,经过旋转以后,因子系数有了比较明显的分化,意义明显,第一个因子主要解释了,食品烟酒,居住,生活用品及服务,交通通信,教育文化娱乐,其他用品及服务,这6个指标在第一个因子上均有较大载荷,并且这6个因子与我们的日常消费密切相关,代表了大部分的主要消费支出,也体现了以食品烟酒消费为主的主要消费形态。第二个因子主要解释了衣着和医疗保健,这两个消费是我们对生活需求较为必要的消费。

1.2.7 成份得分系数矩阵

成份得分系数矩阵

表1.2.7,成份得分系数,由此可算出各地区在两因子下的得分。

F1=0.576*X1-0.494*X2+0.377*X3+0.134*X4+0.214*X5+0.153*X6-0.354*X7+0.158*X8; F2=-0.479*X1+0.780*X2-0.233*X3+0.056*X4-0.042*X5+0.033*X6+0.620*X7+0.033*X8。

各地区的因子得分与排名如下表

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我们可以看出,消费支出得分及排名结果显示出与目前我国的经济发展状况相类似,得分较高的地区如北京、上海是我国的政治中心和经济中心,紧随其次的得分较为突出的城市,均属于东南沿海,西南沿海城市,他们的发展速度快,经济实力强,经济结构稳定,导致其消费支出状况也较为良好,而0分以下地区,均属于中和西部欠发达城市,如新疆、陕西、甘肃等较为偏远地区,相对比沿海城市,所欠缺的还有很多。还有如河南、山东、安徽等人口较多的省份,得分均为负值,这说明虽然是人口的大省,但是在消费支出上的得分可以看出,其发展程度,经济实力也都十分薄弱,但是相对于西部欠发达城市还是有一定发展优势。基本位于中部地区,是各个地方的经济流通纽带,从而使这些地区的经济发展要快于西部。

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(三)聚类分析

1.3.1 案例处理汇总

案例处理汇总a,b

案例

1.3.1由表可知,数据样本容量为31,没有无效样本。

1.3.2 聚类表

聚类表

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1.3.2表可知,这次聚类过程共进行了31步,如1阶的第16个样本和第29个样本聚为一类,此时有30类,聚合以后的下一阶为9阶。

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由树状图,把数据分成4个类别进行分析

通过聚类,将我国31个地区,按不同类型分成了四个大的类别。

第一类中,北京、上海都属于高消费城市,政治中心,经济中心,在各方面的消费支出上都明显高于其他地区,同分为一类的还有天津、江苏、浙江。上海、江苏、浙江三地经济圈是我国最大经济圈,辐射周边地区。经济总量年增长率远高于全国平均水平,进出口总额、财政收入、消费品零售总额均居全国第一。江浙沪经济圈工业化历史悠久,经济基础雄厚,商品经济发达,并且也是我国城市化程度和经济发展水平最高的地区;

第二类中涵盖了八个地区,这八个地区主要是南部沿海城市,除西藏外基本上城市相互辐射,消费支出基本相似,环境气候都比较适宜,物产丰富,交通便利,港口资源也比较多,基本形成了自己的经济模式,由于各种港口带来的优势,人员流动性大,都直接影响这些地区的消费支出;

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第三类,主要包含着东北地区,东北地区自身的环境因素和国家加大投资开发建设,经济规模和经济产量大大增加,并且经济正在逐步由传统的工业、农业、制造业往第三产业转型,所以有一定经济实力,居民消费情况也比较乐观。第四类,就是中部西部的大部分,共有13个地区在内,我国中部地区位于内陆腹地,承接东西,贯通南北,承担着我国各个地区的经济合作的桥梁和枢纽的重要工作,不过中部地区的经济发展仍需要加强,相比于沿海地区,不论是经济规模、吸引外资上还是参与国际分工和国际贸易上,中部地区都还是相对比较封闭的,有待于开发。居民消费收到地区经济的影响稍弱于沿海地区。而西部地区远离海洋,深居内陆,疆域辽阔,自然条件丰富多彩,纷繁复杂,但是人口较为稀少,是我国经济欠发达地区,并且少数民族聚集,也同属于多民族区域,政治经济因素都比较复杂。因此消费支出的偏重性更强,不同地方对于消费支出的侧重方面不同。

故通过对四个类别的基本分析,可以发现影响一个地区的消费的主要就是该地区的经济发展状况,每个地区的消费水平与其经济发展状况相适应,经济发展高的地区,消费水平高并且消费因素所占水平比较均匀合理,受其他因素影响较小,可以认为消费支出比较稳定,波动较小。而经济欠发达地区的消费支出情况比较复杂,受各个因素的影响较大,波动情况也比较明显,不同地区对于消费支出的侧重点明显不同。正如说发现的,消费支出直接体现了一个地区居民的消费情况,也间接体现出不同地区的经济发展水平。

五.分析结果与建议

由上述分析可以看出,我国的31个地区消费支出情况的大致情况,经济发展较高的地区消费水平明显比经济欠发达地区消费水平高,并且在消费的稳定性上也具有一定优势。通过分类和文献查询,影响消费支出的因素除了经济水平以外,还有政治文化因素、价格因素、消费习惯、人口因素、心理预期等等。因此针对消费支出的分析,侧面反映出一个地区的综合发展水平。结合分析和文献提出几点建议:

一.促进经济发展:增加居民收入,是直接促进和改善目前消费支出水平的最为有效的策略。缩小地区之间的经济差距,改善经济发展的不平衡现象,合理的扶持经济欠发达地区,有计划的的由经济较发达地区带动欠发达地区的经济发展走向,利用地区的经济辐射影响,

带动周边地区的发展,针对不同政治环境等因素制定合理的发展方针,积极向其他地区学习借鉴,从而整体带动全国的经济发展。

二.完善政策制度:政府政策的干预,对于一个地区的经济稳定有着至关重要的作用,住房、就业、教育、医疗等方面的政策落实,有利于促进一个地区的经济水平的稳定,加强地区内部和地区与地区之间的经济调配,改善和提高人口流动的资源配置效率,更利于政策方针的实施,更好地促进区域消费水平的提高,

三.优化教育水平:教育水平的高低也影响了消费模式的选择,受教育水平高,则可以改善落后消费方式,转变消费模式,减少从大自然摄取的物质资料,选择可持续性消费模式。我国区域间教育水平差距较大,给地区教育水平参差不齐,欠发达地区的教育资源严重匮乏,不能满足教育需求,因此该改革和完善目前高等教育中财政投入和学费、奖学金制度,减少居民在教育支出上的预期消费和压力,促进居民消费增长。

六.心得体会

通过对我国31个地区的居民消费支出情况进行分析比对,参照我国目前的经济发展趋势,认识到消费支出因素与各地区的经济发展状况有着密不可分的关系,影响一个地区的消费支出方面有很多,如政治,文化,人口,教育等,当然最基本的还是收入,直接和消费支出挂钩。所以,改善我国目前消费支出状况还要因地制宜,对待不同地区的发展状况制定不同的政策目标,科学合理的针对,沿海地区,中部地区,西部地区,东部地区,做不同的规划。通过这次分析,也让我对我国各个地区的经济态势,消费倾向有了新的认识和理解。

[1]胡刚. 中国南部沿海地区城市空间发展分析[J]. 特区经济,2008,01:23-25.

[2]成淑敏,高阳,黄姣,杨卓翔. 京津冀及江浙沪经济圈生态足迹比较分析[J]. 长江流域资源与环境,2012,04:433-441.

[3]胡晓鹏,段玉强. 中国区域消费空间差异的实证研究[J]. 河南教育学院学报(哲学社会科学版),2003,03:72-77.

[4]石贝贝,王金营. 人口发展变化对区域消费影响的实证研究——基于中国省级区域的数据[J]. 人口研究,2014,01:77-89.

[5]刘世雄. 基于文化价值的中国消费区域差异实证研究[J]. 中山大学学报(社会科学版),2005,05:99-103+127-128.


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