基于主成分分析的安徽省城镇居民消费水平及结构分析的研究
段东（安徽财经大学统计与应用数学学院）
摘要： 消费结构可以反映一定时期内的居民消费能力和生活质量变化状况，它指的是在消费过程中各项消费支出所占居民总支出的比重。消费结构的变动不仅关系到国民消费能力的变动，而且关系到经济的持续发展。安徽省作为中部地区的一个重要省份，通过统计方法分析对城镇居民消费水平和居民消费结构进行探讨具有一定的积极意义。本文运用主成分分析法对2007-2017 年间安徽省农村居民的消费水平及结构的变化趋势进行了系统分析，研究发现十年来安徽省城镇居民的生活水平越来越高，人们改变了思想观念，更加注重提高生活质量。最后，提出提高安徽省城镇居民消费水平的路径，为相关部门提供决策依据。
关键词： 安徽城镇居民；主成分分析；消费水平；消费结构
一、前言
近些年居民的消费结构随着生活水平的提高发生了很大的变化，特别是从改革开放以来。而关于消费“降级”的讨论日益剧烈，目前这个发展阶段到底是消费降级，还是经历消费升级，从消费结构这个角度能给出较好的一个说明。经济要实现高质量发展的目标，从某种意义就要准确把握人民消费需求结构，从而制定相应的对策，来保证经济的持续健康发展。
目前，理论界已经有一些关于消费结构研究的优秀成果，但是大部分研究的是农村的消费结构的关系问题，没有分析城镇居民消费结构的各个影响因素，并且对于中部地区研究的很少，所以对于处于中部地区的安徽省，这个问题很值得研究。因此，本文将运用统计方法，运用安徽省2007 年到2017 年的城镇居民的消费结构的相关数据来分析消费结构问题，研究方法上选取了主成分分析进行实证研究。
二、文献综述
20 世纪50 年代人们开始对消费结构进行系统研究。1954 年，英国学者R.Stone 提出一种称为线性支出系统的需求函数。此后，学术界开始对消费结构进行广泛研究。如洪荧等（2005）对我国城镇居民的消费结构进行分析，并做出预测[1]。余明江（2004）运用扩展线性支出系统模型对我国城镇居民消费结构进行实证分析，并提出优化城镇居民消费结构的政策导向因子分析模型[2]。王芳、胡立君（2018）利用我国2005 ～2016 年31 个省级面板数据，分全国和区域层面进行居民消费结构中介效应检验[3]。王雪琪、赵彦云、范超（2016）运用动态面板GMM 估计方法，研究了人口年龄结构和消费习惯对我国城镇居民消费结构的影响 [4]。与此同时，各个省份也开始逐渐开始分析其省域居民的消费结构特征。李俊华（2018）对城镇化率与农村居民消费结构进行改进的灰色关联分析，得出关联度的顺序[6]。杨雪、仝凤鸣、王菲（2018）采用因子分析和聚类分析法对2016 年河南省18 个省辖市的城镇居民消费结构进行研究[7]。周启清、尹盼盼（2017）运用扩张的线性支出模型分析了西安城镇居民的消费结构，并对发展趋势进行预测[8]。
三、安徽省城镇居民消费水平及消费结构的综合评价
（一）实证结果
通过安徽省居民消费结构情况，选取了影响消费支出的因素的八个指标，食品烟酒（x1）、衣着（x2）、居住（x3）、生活用品及服务（x4）、交通和通信（x5）、教育文化娱乐服务（x6）、医疗保健（x7）、其他用品和服务（x8），并利用《安徽统计年鉴》对相关指标数据进行了整理。用stata 进行主成分分析，得出结果如下：
研究对象为2017年3月～2018年7月于西安交通大学第二附属医院行超声乳化联合IOL植入术的老年性白内障患者44例（44眼），男（26例），女（18例）。纳入标准：老年性白内障患者（晶状体核LOCSⅢ分级Ⅱ～Ⅳ级）。排除标准：患者有眼部疾病史如糖尿病视网膜病变、青光眼、角膜瘢痕、圆锥角膜、外伤、严重全身疾患、其他眼部手术史等。研究对象根据其术后透明角膜切口距离角巩膜缘的实际距离分为两组，A组距离为1～1.5 mm，B组距离为0.5～1 mm，每组各22例。本研究通过西安交通大学第二附属医院伦理委员会审批（审批号：（2017）伦审-研第（004）号）。
近年来我国传统武术在国际文化交流中的作用日渐凸显，但并非所有国家都能够正确解读我国传统武术的文化魅力。中国传统武术在英文翻译中更加趋向于“功夫”，英文全称为：Kung fu。仅以音译作为文本翻译内容，实质上并未传递出有效的交际信息。但是各国对我国武术文化的喜爱程度颇深，也促使武术文化得以在世界范围内快速传播。然而武术文化的价值取向、文化内涵、练习宗旨等重要文化输出理念并未第一时间传达，因此各国人民在理解武术文化时存在一定的误区或偏差。如果将武术作为文化传递的载体，势必要突破跨文化交际的壁垒，保证我国传统武术文化能够传递出正面信息，并达到支持国际合作的最终目标。
从表1 可以看出，第一个因子的方差贡献率为85.45% ;第二个因子的方差贡献率为10.72% ，特征值分别为6.836、0.858。此时，累积方差贡献率为96.17% ，接近于1，表明原变量的绝大部分信息可以用这两个因子反映。文章篇幅问题，没有展示碎石图反应的情况，反映的是各因子负荷系数的偏向情况。成分1 与成分2，成分2 于成分3 的特征值差距较大，而其他特征值差值较小，综合表1 和碎石图可以确定主成分的个数为2。
表1 特征值、贡献率
主成分分析的结果如下：
通过对安徽省2006-2016 年消费水平及结构的分析，发现近十年里，安徽省城镇居民消费水平及结构发生了巨大的变化，消费结构逐渐趋向合理化。居民消费从过去单一型向多层次消费结构转移；食品温饱等传统消费支出有所下降，医疗卫生等其他指标比例正在上升。居住指标在2014年比重骤增，相比之下在教育文化娱乐服务等项的份额增加不高。因此提出相关建议如下：
何良诸也觉得饿了。井上大概发生了重大变故，如果小勺酒店被围抄，警方将赵集、小勺、驼子带走，他们会活活饿死。何良诸将上面的情况，告诉了两位难兄难弟。
首先，进行KOM 和巴特利特球度检验，结果显示P 值为0.00，那么原始假设被拒绝，故指标间并非独立，是具有相关性的；KOM统计量的值0.648，所以由此可以得出各个变量间的相关程度差不多，用主成分分析是合适的。
（二）结果分析
（1）第一主成分F1 可以解释为生活水平指标，反映了安徽省城镇居民的基本生活，并且第一主成分F1 在各指标上的系数都为正，各系数值相差不大，说明第一主成分没有遗漏重要信息。第一主成分对原变量的方差贡献率是88.85%，安徽省城镇居民的主要支出集中在这八项上，这表明安徽省城镇居民当前的消费主流正是第一主成分所代表的。（2）第二主成分F2 可以解释为居民居住指标。第二主成分在对原变量的方差贡献是11.15% ，由其他用品及服务指标和居住决定，说明居民在居住、其他用品及服务投入较大，也就是安徽省城镇居民在居住和其他消费品上支出较大。
四、结论及政策建议
提取两个主成分的结果为：变量x1-x8 在成分1 上的因子载荷系数分别为0.3768、0.3585、0.2976、0.3726、0.3659、0.3785、0.3657、0.3021，成分2 上的载荷系数为-0.0918、-0.305、0.6576、0.1869、0.1822、-0.0429、0.0487、-0.6274；由此得到因子载荷矩阵，把两个主成分的得分分别记为F1、F2，然后以F1 和 F2 对原变量的方差贡献率作为权重 ，那么建立的2007-2017 年的因子综合评价模型为：F=0.8885F1+0.1115F2。
（1）提高工资水平。作为全省城镇居民收入的主要来源的工资是大多数居民的重要组成部分。随着经济的不断发展，再加上货币膨胀，物价的上涨幅度远远高于居民工资收入水平的提高。这就意味着居民实际工资收入其实是处于不断下降的趋势。政府要鼓励培养大型企业，为广大一般企业提供政策援助，帮助企业提高市场竞争力，鼓励外资引进、技术引进，引导企业良性发展，提高企业规模效益，进而增加居民的工资收入。
随着机械通气的长时间进行,人体呼吸肌结构会受到一定的影响,其中肌纤维重塑会导致撤机成功的可能性逐渐降低[1],所以在撤机前进行必要的呼吸功能训练必不可少。通过对患者进行积极地引导,降低患者本身对呼吸机的依赖程度。通过有效的呼吸训练开展,还可以在很大程度上改善患者的心肺功能,提高患者自我呼吸能力的提升。
（2）转变消费观念，增强消费信心。要扩大消费，就要改变传统的消费模式，要从居民消费观念着手。通过倡导宣传文明消费行为，来改变居民的传统消费观念，让居民接受新的与时俱进的消费观念。“信贷消费”“手机支付”等正是新的消费观念和消费方式，可以更好地提高消费层次，促进消费等级的提高，便利居民生活。
（3）大力发展服务业，促进消费结构优化升级。在服务消费中，政府加强政策引领作用，颁布政策促进服务业的发展，进而促进消费结构的优化升级。
参考文献
[1]洪荧, 杨熠. 我国城镇居民消费结构分析及预测[J].中国商人(经济理论究),2005(2)：36-42.
[2]余明江.我国城镇居民消费结构的实证研究[J].安徽工业大学学报(自然科学版版),2004(4)：343-346.
[3]王芳,胡立君.居民消费结构在城镇化与产业结构优化中的传导作用[J].中南财经政法大学学报,2018(6)：33-43+160.
[4]王雪琪,赵彦云,范超.我国城镇居民消费结构变动影响因素及趋势研究[J].统计研究(2 期)：61-67.
[5]李俊华.城镇化对农村居民消费结构的影响分析——以湖北省为例[J].长江大学学报(自科版),2018,15(22)：67-72.
[6]杨雪,仝凤鸣,王菲.河南省城镇居民消费结构研究[J].华北水利水电大学学报(社会科学版),2018,34(5)：52-56.
[7]周启清,尹盼盼.基于线性支出模型的城镇居民消费结构发展趋势预测[J].统计与决策,2017(12)：89-91.
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