我国城镇居民消费支出的结构、水平比较研究，本文主要内容关键词为：城镇居民论文,消费支出论文,水平论文,结构论文,我国论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
1.引言
改革开放以来，我国国民经济得到了快速发展，人民物质生活水平得到了很大的提高和改善。但是，由于各地区地域、资源、技术条件等基础不同，生产力发展水平有很大差异，因此，经济发展和城镇居民消费支出的结构、水平是不相同的。本文采用主成分因子分析法，利用确切的统计资料，以较少变量代替多个指标，比较研究我国当前各地区城镇居民消费支出的差异及其经济发展状况。以为解决有效需求不足对经济增长所带来的负面影响，增加就业，促进经济增长的宏观决策，提供依据。
2.统计指标与数据处理
该项研究，共选取了1997年我国各地区城镇居民家庭平均每人全年的食品、衣着、家庭设备用品、医疗保健、交通和通讯、娱乐教育文化服务、居住、杂项商等8大类40项消费统计指标作为研究对象。 依次是食品类（19项）：x[,1]粮食，x[,2]淀粉与薯类，x[,3] 干豆类与豆制品，x[,4]油脂类，x[,5]肉禽及其制品，x[,6]蛋类，x[,7]水产品类，x[,8]蔬菜类，x[,9]调味品，x[,10]粮类，x[,11]烟草类，x[,12]酒及饮料，x[,13]干鲜瓜果，x[,14]坚果及果仁，x[,15]糕点，x[,16]奶制品，x[,17]其它食品，x[,18]在外用餐，x[,19]食品加工服务类；衣着类（4项）：x[,20]服装，x[,21]衣着材料，x[,22]鞋帽及其它衣着； 家庭设备用品及服务类（6项）：x[,24]耐用消费品，x[,25] 室内装饰，x[,26]床上用品，x[,27]家庭日用杂品，x[,28]家具材料，x[,29]家务服务；医疗保健类（1项）：x[,30]医疗保健；交通和通讯类（2项）：x[,31]交通，x[,32]通讯；娱乐教育文化服务类（3项）：x[,33] 文娱耐用消费品，x[,34]教育，x[,35]文化娱乐；居住类（2项）：x[,36]住房，x[,37]其它商品；x[,40]其它服务。
上述指标数据来源取自1997年中国统计年鉴。为了消除量纲对分析结果的影响，这里将上述统计指标的原始样本观测数据作了如下的标准化处理：
为第j个统计指标样本原始观测数据的均值；a[,j] 为标准差；Y[,ij]为第j个统计指标的第i个样本原始观测数据标准化后的数据，N＝30为样本数据容量，即全国省、直辖市、自治区数（这里不含港澳台）；M＝40为统计指标个数。
3.主成分因子分析的计算
（1）计算由Y[,ij]构成的数据阵Y的相关阵R，R＝（X＇Y）／N。
（2）计算相关阵R的特征值，并将其由大到小的顺序列成λ[,1]≥λ[,2]≥…λ[,40]，同时求出它们相对应的特征向量。
（3）计算各指标的贡献率和累积贡献率：
K＝1，2，…，M（＝40）
表1
特征值 贡献率 累积贡献率
1 15.1187 37.7969 37.7969
2 5.2707 13.1767 50.9736
3 3.9076 9.7691
60.7427
4 2.8541 7.1353
67.8780
5 2.1514 5.3784
73.2564
6 1.5802 3.9504
77.2069
7 1.4796 3.6989
80.9058
8 1.2849 3.2121
84.1179
表2
F[,1] F[,2] F[,3] F[,4] F[,5]
F[,6] F[,7] F[,8]
1 -.0860 -.4142 .1581 .3092 -.1523 .0581 .0423 -.7421
2 -.0544 -.1002 -.0171 .0265 .1084 -.0108 -.9772 .0347
3
.3419 .0772 -.1347 .6392 .4394
.0959 -.0233 .0871
4
.1217 -.0915 .2697 .1044 -.0353
.2330 -.1195 -.2934
5
.7638 -.1978 .3991 -.1111 .1172
.0249 .0590 .2254
6
.0415 -.1251 -.0230 .9379 -.0725 -.0925 -.0292 -.1847
7
.6832 -.1547 .0892 .0675 .0513 .1583 .1549 -.1144
8
.5309 -.5771 .3201 .1320 .1695 .0892 -.0059 -.1144
9
.4364 -.1225 -.1420 .2877 -.0618 -.0798 .0998 -.0368
10 .3966 -.8683 .0203 -.0577 -.0164 -.0422 -.0252 .0276
11 -.0503 -.7939 .1088 .1347 .2534 .0004 -.0391 -.1125
12 .1007 -.5897 -.3939 .3862 .0173 .0067 .0468 -.2696
13 .6863 -.4637 -.1323 .2015 .1546 .0773 -.0705 .0118
14 .4863 -.4273 -.4570 .2987 .1813 .0058 -.0105 .0506
15 .7210 -.2218 -.3608 .2285 .0320 -.0416 0585 -.0887
16 .0736 -.9694 -.0034 -.0153 -.0971 .0610 -.0247 .0166
17 .8506 -.1524 -.1825 .0281 -.1060 .1478 -.1200 -.0191
18 .9050 -.0238 .1385 -.0613 .1889 -.0172 -.0639 -.0387
19 -.2533 -.4436 -.0408 -.0925 -.0021 -.0892 -.0927 .0794
20 .1458 -.6726 -.1584 .1201 -.0832 -.0579 -.1243 -.0583
21 -.0851 0.749 -.9635 .0440 -.0287 -.0076 -.0064 .0766
22 .0291 -.4785 -.4599 .1565 -.1298 .0562 -.1189 .1422
23 .1482 -.0312 -.8752 -.0077 .2863 .0966 .0002 .0054
24 .7596 -.1467 -.2436 .1516 .4302 -.0353 .0876 .1878
25 -.0638 .0200
.0614 .0539 .0459 -.9765 -.0119 .0413
26 .6832 -.4429 .1041 -.0606 .1055 -.0753 -.0425 -.0102
27 .8856
.1172 -.0194 -.0547 .0579 .0192 -.0999 -.0775
28 .2267
.0401 -.1266 -.1056 .9281 -.0497 -.1901 .0190
29 .5085 -.0442 -.0391 .1687 .7510 -.0774 .0413 -.0227
30 .4331 -.1545 -.0505 -.1003 .0619 -.0270 -.0544 .0586
31 .9329 -.1005 -.0299 .0551 .1257 .0523 .0224 -.0964
32 .6430 -.0428 -.1723 .2525 .3542 .0938 .0511 -.0945
33 .8509 -.2879 -.1515 .0904 -.1848 -.0556 .1037 .0560
34 .7626
.0988 .2051 -.0350 .1328 .1135 -.1912 -.0861
35 .8473 -.0573 -.2875 .0919 .0790 -.0329 -.0011 -.0217
36 .7536
.2374 .3575 .0361 .0523 -.0974 .1109 -.0856
37 .7730
.0101 .2386 .2591 .2406 .0204 .1183 -.0989
38 .7890 -.3919 -.0700 .0076 .0102 .0407 .3131 -.0818
39 .1725 -.1269 .1892 -.1300 .0962 .0756 .0486 .0488
40 .1873
.0980 .0003 .0307 .0774 .0217 .0297 -.9035
表3
因子 F[,1] F[,2] F[,3] F[,4] F[,5]
北京1
1.8838-.6662 1.7761.3752 1.7144
天津2
03390 .0658 -.17222.3866-.6221
河北3
-.3646 .1547 1.15481.1795-.8794
山西4
-.7352 .5200 .2227 .9279-.4709
内蒙5
-.8347-.0118 .4720 .5223 .1807
辽宁6
-.7056 .4153 -.6469-.6242 .4653
吉林7
-.5617 .7128 .5034 .1472-.4549
黑龙江8 -.9493 .3203 .4355 .3030-.3314
上海9
2.60341.8870 .9537 .46361.3271
江苏10
.4194 .6237 -.1310 .9446 .4490
浙江11
.4148 -.3493-.6748 .26304.1021
安徽12 -.4404-.0372 .2008 1.8476-.1213
福建13 -.8643 .1261 -.2655 .5906-.0697
江西14 -.4279 .4841 .3472-.0839-.1392
山东15
.3934 .4024 2.6722 2.1868
-.9404
河南16 -5.971 .2527 -.1404 1.0707
-.1723
湖北17
.2421 .5578 .3588 -.1741
-.0490
湖南18
.2749 .4821 .2071 -.2795.9730
广东19 3.4850 .7269 1.7281-.3165-.7549
广西20 1.0934 .5293
.9164-.1925-.1569
海南21 -.2629 .4617 1.89762.0236 .3927
四川22 -.2290-.1498 1.1834-.3702 .0791
贵州23 -.5257 .0005
.4403 .4688 .2583
云南24
.1942 -1213
1.3716
-.7006-.6681
西藏25 -.8055 4.5405 1.0383
-.4978-.7236
陕西26 -.3068 .5689 -.0628
-.1712 .2367
甘肃27 -.5022 .3233 -.6253
-.9899 .2160
青海28 -.6730 -.4427 -.0573
-.8733 -.9879
宁夏29 -7681 .2832 1.1431
-.8623 -.2951
新疆30 -2.495 -.0484 -.84711.1441 .5714
因子
F[,6] F[,7] F[,8] PC-f 排序
北京1 .0312 -.1471 -.0202 38.04 4
天津2 .3843 -.4030 -.0222 24.29 7
河北3-.0635
.4539
.9575 -14.8319
山西4 .3318 -.4593 -.4539 -15.2020
内蒙5 .7495 -.0054 -.0054 -18.2121
辽宁6 .5097
.1764
.1764 -26.4024
吉林7 .6266 -.3627
-.3627 -5.8515
黑龙江8
.5463
.0855
.0855 -23.1323
上海9-.0047
.0548
.0548 65.43 2
江苏10.6556
.2829
.2829 35.43 5
浙江11.2633
.8757
.8757 32.21 6
安徽12.5250
.6235
.6235
5.0911
福建13.0444
.5051
.5051 -42.727
江西14.4744
.6137
.6137 -0.2013
山东15-5964
.1640
.1640 -28.08
25
河南163.2012 -.2462 -.2462 -51.4129
湖北17 .2752 .3745
.3745 22.74 8
湖南18-.0269 4.9433 4.9433 -1.5214
广东19 .0268
.3606 .3606 155.471
广西20 .1659
.5417 .5417
59.073
海南21 .6391
.6084 .6084
5.8310
四川22 3.8019 .4398 .4398
-9.96
17
贵州23-.1059
.4440 .4440
-9.34
16
云南24 .1215
.0749 .0749
13.849
西藏25 .3815 -.3272 -.3272
-87.16 30
陕西26 .3454
.0415 .0415
-.0036 12
甘肃27 .4251 -.2312 -.2312
-20.56 21
青海28 .4070 -.2366 -.2366
-44.67 28
宁夏29-.1181
.1210 .1210
-41.95 26
新疆30-.0111
.5221 .5221
-14.82 18
结果如表1。可以看出，当K＝8时，其累积贡献率已达84.1%， 接近于85%。因此，这里取前8个分别依次作为第1，2，…，8主成分（主因子），记为F[,1]，F[,2]，…，F[,8]。
（4）…计算由F[,1]，F[,2]，…，F[,8]所对应的特征向量构成的因子载荷阵，如表2。
（5）计算各地区（各样品）的因子得分，综合评分值及排序， 如表3所示
，F＝37.7F[,1]+13.8F[,2]+9.8F[,3]+7.1F[,4] + 5.4F[,5]+4.0F[,6]+3.7F[,7]+3.2F[,8]
4.结果分析
由表2可以看出，X[,5]、X[,7]、X[,9]、X[,13]、X[,14]、X[,15]、X[,17]、X[,18]、X[,24]、X[,26]、X[,27]、X[,30]、X[,31]、X[,32]、X[,33]、X[,34]、X[,35]、X[,36]、X[,37]、X[,38]，在第一主因子上有较大的载荷，而第一主因子的贡献率最大，已达37%。这表明我国城镇居民生活水平发生了很大变化，有了显著提高。第一，我国城镇居民的消费支出结构与10年前、特别是与改革开放前相比有较大变化，城镇居民的消费水平不再是食物和衣着类的消费，而是主要用于家庭设备用品及服务、交通和通讯、娱乐教育文化服务和居住类及个人消费支出。第二，从其中具有较大的食品类的8个指标肉禽及其制品、水产品、 调味品、干鲜瓜果、坚果及果仁、糕点、其它食品和在外用餐可知，我国城镇居民的饮食结构消费水平发生了很大变化，饮食结构质量有了显著提高，已不再是仅仅为了温饱的低水平食物消费。
指标X[,8]、X[,10]、X[,11]、X[,12]、X[,16]、X[,19]、X[,20] 、X[,22]，在第二主因子上有较大的载荷，其贡献率为13.2%。它们分别是烟草、酒及饮料、糖类、奶制品及蔬菜、食品加工服务类、服装、鞋帽及其他衣着，也不是米面谷物食品类的消费，这进一步表明我国城镇居民在饮食结构质量上的显著变化。
指标X[,21]、X[,23]、X[,39]，在第三主因子上有较大的载荷，其贡献率为9.8%。它们分别是衣着材料、 衣着加工服务和其它商品的消费支出。
指标X[,3]、X[,6]，在第四主因子上有较大的载荷，其贡献率为7.1%。它们分别是干豆类及豆制品、蛋类方面的消费支出。
指标X[,28]、X[,29]，在第五主因子上有较大的载荷，贡献率为5.4%。它们分别是家具材料、家务服务方面的消费支出。
指标X[,25]，在第六主因子上有较大的载荷，贡献率为4.0%。 是在室内装饰方面的消费支出。
指标X[,2]，在第七主因子上有较大的载荷，贡献率为3.7%。是在淀粉及薯类食物方面的消费支出。
指标X[,1]、X[,4]、X[,40]，在第八主因子上有较大的载荷，贡献率为3.2%。它们分别是在糖类、油脂类和其它服务方面的消费支出。
由此看出，在总体上我国城镇居民消费支出依次是：交通通讯、家庭设备用品及服务、医疗保健、娱乐教育文化服务类、居住类、高级食品类、衣着服装类、家具材料类、家务服务、室内装饰类、普通食品。与改革开放前相比，我国城镇居民消费结构发生了质的变化，消费支出水平已由“温饱型”迈向了“小康型”。
从综合评分表3可以看出，我国城镇居民消费支出水平排在前10 位的地区依次为广东、上海、广西、北京、江苏、浙江、天津、湖北、云南、海南，这和目前各地区经济发展水平和状况基本上是符合的。但是，根据综合评分表中各地区在不同因子上的得分大小可知，各地区的消费支出结构是有很大差异的。这恰恰反映出，主要是不同地区由于地域、资源、技术条件等差异，基础不同，生产力发展水平不同，因此，经济发展水平各不相同；同时，也有不同地区的消费习惯的差异等原因。