浅析河南省城镇居民家庭消费结构

张婧婷+李亚鹏

摘 要：本文采用《2013年河南省统计年鉴》中各市生产总值和城镇居民家庭消费支出的数据进行统计分析。首先运用统计软件进行相关分析，找出数据变量之间的关系；接着运用聚类分析对各城镇分类，利用因子分析提取公因子进行降维处理；最后对河南省城镇居民家庭消费结构进行分析。

关键词：城镇居民家庭消费支出；聚类分析；因子分析

一、研究背景及目的

近年来全球经济增长放缓，国内经济发展面临一些不平衡、不协调、不可持续的问题，多重因素导致中国经济出现增速放缓迹象。拉动经济增长的三驾马车是“投资”“消费”“出口”。近年来，中国经济从快速增长到现在的稳步增长，仅仅依靠政府、个人的投资及外贸出口是不够的，“三驾马车”均衡发展才能确保经济的健康平稳发展。受西方经济危机的影响及自身的影响，出口已经不能成为拉动中国经济增长的主要动力，政府加大投资对经济的发展只能起到暂时的作用，长远来看是不够的。随着经济的发展，我国居民消费水平逐渐上升，增加消费可以为经济增长添加动力。消费是投资的前提，是需求的最终反映，是社会再生产的重要环节，是社会经济活动的出发点和归宿。河南是中华民族最为重要的发祥地和发源地，在此情况下，对河南各市城镇居民家庭消费结构进行分析很有必要。

本文通过对河南各市生产总值及城镇居民消费支出的指标进行分析，找出各个指标之间的内在联系，为城市发展决策者提供政策建议。

二、研究方法

居民消费支出是指城乡居民个人和家庭用于生活消费以及集体用于个人消费的全部支出，包括购买商品支出以及享受文化服务和生活服务等非商品支出。城镇居民家庭消费种类可分为八大类消费，分别是服装、医疗保健、商品服务、食品、家庭用品及服务、交通与通信、教育、文化娱乐服务。

采用数据分析方法主要有相关分析、聚类分析、因子分析等。

基本思路：首先使用相关分析、聚类分析等方法分析数据各个变量之间的关系，然后使用因子分析对影响城镇居民消费支出的变量提取公因子，最后对各城市进行分类及排序。

三、实证分析

对国家统计局网站下载的数据，我们设置了共18个变量，分别是“省辖市”、“生产总值”、“第一产业”、“第二产业”、“第三产业”、“人均生产总值”、“工业”、“建筑业”、“消费性支出”、“服务性消费支出”、“食品”、“衣着”、“居住”、“家庭设备用品及服务”、“医疗保健”、“交通和通信”、“教育文化娱乐服务”、“杂项商品和服务”等。样本是中国2013年河南省统计年鉴的相关数据。

A.相关分析。对几个变量进行简单相关分析，得出各个变量之间的相关性；控制其中一个变量，对其他几个变量进行偏相关分析。相关分析结果显示消费性支出与服务性消费支出、食品、衣着有很强的相关性；消费性支出与服务性消费支出、食品和消费性支出有明显的相关性；家庭设备用品及服务与医疗保健有明显的相关性；教育文化娱乐服务与医疗保健有明显的相关性；食品与衣着、消费性支出有明显的相关性；居住与服务性消费支出、食品、衣着没有明显的相关性；医疗保健与交通和通信没有明显的相关性。

B.聚类分析。聚类分析是研究（样品或指标）分类问题的一种多元统计方法。类，通俗的说，就是指相似元素的集合。最终聚类结果，第一类中的城市有郑州；第二类中的城市有洛阳、焦作、开封、许昌、三门峡；第三类中的城市有南阳、商丘、信阳、周口、驻马店；第四类中的城市有平顶山、新乡、安阳、漯河、鹤壁、濮阳。

C.因子分析。上一部分我们利用软件来对各城镇地区生产总值、消费性支出进行相关和聚类分析，把数据分了四类。但是由于各种变量不太利于具体经济意义解释，因此我们可以利用因子分析对构成城镇居民消费性支出的各个变量提取公因子，对数据进行降维处理。通过降维处理，明确了每个因子。第一因子上包括医疗保健、教育文化娱乐服务、服务性消费支出、家庭设备用品及服务、居住，可命名为存量因子；第二因子包括衣着、消费性支出、交通和通讯，可命名为流量因子。因子分析后续分析：当我们对各城市在二个公因子的分析之后，就可以利用因子得分进行分类和排序。通过观察可以看出，郑州、洛阳、南阳、平顶山、新乡、开封、焦作综合消费能力较强。许昌、驻马店、漯河、安阳、鹤壁、濮阳、周口、商丘、信阳、三门峡综合消费能力较弱。

经过以上研究，我们可以从一种宏观的视野下对河南省的城镇居民消费支出情况有一个比较全面的了解，这对于河南省城市以后的发展有重要的借鉴和指导意义。同时，对于我们个人来说也是工作地选择的重要参考。比如根据指标分析我们可以看出城市经济发展靠前其消费支出也排在前几名，消费支出比较靠前的城市在生活中面对的压力可能比较大，对抗压能力差的同学毕业以后可以选择一些消费支出相对靠前的城市可能压力会小点。另外，通过分析得到的结论对政府制定政策也有一定的参考意义。

四、结论

本文利用了多种统计学的方法对各地区进行了统计分析，加入了偏相关分析，这样有利于控制其他变量的影响。利用因子分析对经济综合指标进行了降维处理，这样就可以大大降低共线性的问题，并且利用各因子得分可以计算综合成绩，进而对各地区进行综合排名，但是由于数据并不是太多，可能分析不是十分充分，这是本文的不足，有望在以后的数据分析中搜集更全面的数据，并且可以利用其他分析进行更多信息的提取。

作者简介：张婧婷，河南大学数学与信息科学学院，数学与应用数学专业；李亚鹏，河南大学数学与信息科学学院，计算机科学与技术专业endprint