海南省各市县居民消费水平分析与评价

2014-12-23陈奕娟何利芳张诚一

海南师范大学学报（自然科学版） 2014年4期

陈奕娟，何利芳，张诚一

（海南师范大学数学与统计学院，海南海口571158）

研究居民消费水平及其结构，不仅关系到对当地民生状况的实际掌握，而且对于改善政府投资趋势、优化投资结构、拉动、扩大内需，具有重要的意义.从以往相关文献的研究[1-10]可以发现，研究对象要么是研究城镇居民消费结构、要么是研究农村居民消费结构，鲜见综合研究城乡居民消费水平的文章.从指标的选取来看，大都是从消费结构方面选取，如食品、衣着、居住、用品、医疗、交通、文娱、杂项商品和服务等，与社会发展程度的联系较少.应该从统筹的角度对城乡居民消费水平进行实证分析，才能较全面地反映各市县整体居民消费水平.本文首先将影响居民消费水平的因素按照根本因素、主要因素和其他因素分类.分别在根本因素中选取人均GDP，在主要因素中选取城市居民人均可支配收入、农村居民人均纯收入、城乡收入差距，在其他因素中选取在校大学生数、教育经费、城镇化率、人口自然增长率等为评价指标，运用加权模糊ISODATA 聚类算法对海南各市县居民消费水平进行聚类，对分类结果开展实证分析、探究原因，并针对这些现象及原因，提出相应的政策、措施和建议，为今后市县城镇化建设规划提供数据支持.

1 改进算法

1.1 模糊ISODATA聚类分析方法简介[11]

设被分类对象集合为U={u1，u2，…，un}，其中每一个对象ui均有m个特性指标，即ui=（ui1，ui2，…，uim），相应的特性指标矩阵为

现在将对象集U分成c类（2≤c≤n），设c个聚类中心向量构成的矩阵为

V=（V1，V2，…，Vc）T.

为了获得一个最佳的模糊分类，按照下列聚类准则，从模糊分类空间Mfc中选出一个最好的模糊分类.其中

聚类问题可以转化为如下优化问题：

Bezdek 证明了可以通过模糊ISODATA 算法进行迭代运算，并且运算过程是收敛的.具体步骤：

第一步：选定分类数c（2≤c≤n），取一初始模糊分类矩阵，逐步迭代，l=0，1，2，…，

第二步：对于R（l），计算聚类中心矩阵，式中

第三步：修正模糊分类矩阵R（l），取

第四步：比较R（l）与R（l+1），若对取定的精度εϕ0，有，则R（l）和V（l）即为所求，停止迭代；否则，l=l+1，回到第二步，重复进行.

1.2 改进算法

为了在应用上更能适合实际情况的需要，将考虑指标权重对消费水平的作用，设指标权向量为w={w1，w2，…，wm}，则聚类样本uk与类别Vi间的差异，可用广义欧式权距离

表示，所以（1）和（2）式的距离将是改进后的广义欧式权距离.

2 数据的获得与处理

2.1 数据的获得和权重的确定

为了保证研究的科学性，本文使用的数据均来自海南省统计年鉴（其含义可见海南统计年鉴）.根据信息熵方法来确定各个因素指标对消费水平影响的重要性权重wj（j=1，2，…，8）：

通过（3）式、（4）式和（5）式确定每个属性的熵Ej，差异程度dj和标准化的权重wj分别计算，结果见表1：（精确到万分之一）.

故各指标的权重为：

W=（0.1657，0.1073，0.0838，0.0987，0.2130，0.2018，0.0708，0.0589）.

2.2 数据规格化及确定初始模糊分类矩阵

由于特性指标的量纲和数量级不一定相同，对分类结果产生不同的影响，为了消除特性指标数量级不同的影响，故利用式（6）对数据进行规格化处理.

表1 熵、差异程度和权重的具体数据Tab.1 Specific data of entropy、difference degree and weight

同时得到相应的初始模糊分类矩阵R（0），并确定分类数c=4，取q=2，精确度ε=0.001.

2.3 聚类结果

经过计算机多次迭代运算，得到如表2 所示的各类聚类中心.

表2 各类的聚类中心Tab.2 Cluster centers of various types

根据对象uk与哪一个聚类中心向量最靠近，就将它归到哪一个类，所以得聚类结果见表3.

表3 海南省各市县聚类结果Tab.3 Output of clustering by region in Hainan

根据海南统计年鉴的数据和实际情况，可以发现：海口、三亚的8 个指标的数据比其它市县都大，文昌、琼海、澄迈、临高、儋州、东方相对其它地方也大，五指山、屯昌、琼中、保亭、白沙、昌江最小，也就是第2 类的消费水平最高，第1 类的消费水平较高，第4类的消费水平低，第3类的消费水平最低.

3 对聚类结果的分析与评价

通过分析聚类结果以及统计年鉴的数据，可以发现以下现象：

1）虽然聚类是按市县的消费水平分类，不是按经济发展水平分类，但是由表4可知，海南省区域经济发展状况呈现以下特点：海口、三亚经济发展状况综合得分最高；琼海、澄迈、文昌、儋州、万宁次之；白沙、琼中、乐东、临高、屯昌最低.另外，从分类结果和统计年鉴的数据来看，第2 类的消费水平最高，第1类的其次，第3类的最低.所以分类的结果与市县的经济发展水平也密切相关，即居民的消费水平与当地的经济发展水平有很强的正相关性.

2）三亚作为海南省旅游最发达的地区，经济水平比其他市县都高.同时从海口和三亚这两个城市的数据（见表5）也可以发现，三亚的根本因素指标和主要因素指标的数据都比海口大.但在校大学生数、教育投资以及城镇化率却低于海口，这就是为什么海口和三亚聚为一类的原因，也就是说教育消费在居民消费中占较大的比重，从权重也可佐证.

表4 2010年海南区域经济发展状况综合得分Tab.4 Composite scores of regional economic development in Hainan

表5 2011年的数据比较（海口、三亚、儋州）Tab.5 Contrast of data（Haikou,Sanya,Danzhou）

3）海口与儋州比较（见表5），虽然它们数据相似，但是它们没有分在同一类，原因是儋州城镇化率低，人口增长率高，所以除教育消费外，人口增长率和城市化率也是影响居民消费水平的重要因素.

4）临高、昌江位于海南的西部，经济水平并不发达，二者相比（见表6），昌江的经济水平要比临高好.但是临高与文昌、琼海、澄迈、儋州、东方分到了同一类；昌江却分到了第3 类，究其原因，主要是受城乡收入差距的影响.从数据上来看，昌江的城乡收入差距比临高的要大，甚至在18个市县中排名第3，这就是为什么经济水平差的临高排在了昌江的前面.同时也说明了虽然消费水平与市县的经济发展状况有很强的正相关性，但城乡收入差距对各市县居民消费水平的影响也是不可忽视的.

表6 临高和昌江2011年的数据比较Tab.6 Contrast of data between Lingao and Changjiang

5）从8个指标的数据来看（见表7）：海南中部地区的消费水平最低.海南中部地区的市县有五指山、琼中、屯昌、白沙，这些市县的数据相对较小且这四个市县都分到了第3 类，其原因是海南中部地区是一个生态资源丰富、少数民族聚居的地区，长期封闭，经济落后，教育水平低，城镇居民少.

4 几点建议

1）努力办好人民满意的教育，满足群众对优质教育越来越迫切的需要，促进居民的教育消费投入.首先大力加强基础教育；其次，加快建设职高的培养基地；最后对已建的高校，我们可以根据当地的需求，创办当地特色专业，为当地提供相应的高质量的技术人才，另外还可以和其他高校联合培养当地所需要的特色人才.

2）缩小城乡收入差距.一要不断完善强农惠农富农政策，落实各项补贴，努力促进农民持续增收；二要大力发展现代农业，增强农产品供给保障能力；三要充分利用各地优势资源，发展特色经济，尤其要扶持农产品加工业，从而拓展农民的就业领域.比如大力发展文昌鸡、海南和牛、琼中养蚕、白沙竹笋加工、保亭什玲鸡.

3）控制人口的增长，因为人口越多，居民的消费水平越低，这也是海南整体消费水平一直不佳的原因之一.特别是三亚、儋州、保亭、陵水虽然经济较为发达，但是居民消费水平不高，原因是人口增长率高.影响人口增长率的因素主要是经济、文化、医疗卫生，因此控制人口的增长，应从如下三方面着手：一是加强计划生育的宣传力度；二是对于超生的人员采取经济惩罚；三是提高医疗卫生水平.

4）大力发展经济，不断地夯实人口城镇化发展的基础、提供良好的教育和社会保障等软环境.通过提升北部组团综合经济实力，增强对全省的幅射带动和综合服务能力；打造南部旅游经济圈，突出中心城市功能建设；高水平建设东部滨海旅游城市，提升现代服务业水平；加快西部组团新型工业建设，为经济增长提供强大后劲；强化中部组团生态功能区作用，发展山区特色经济.

5）缩小中部地区与其他地区的差距.海南中部不仅是国家生态保护地区，也是民族地区，更是海南生态环境的重要屏障.由于海南拥有丰富的自然旅游资源和人文旅游资源，可以从可持续发展的角度全面发展丰富多样的自然生态旅游资源和独特的人文生态旅游资源.比如强化中部的生态功能区，充分发挥其资源优势，发展生态旅游业，重点建设黎族苗族文化旅游项目，大力发展山区种植业和养殖业；同时，国家要适当增加补助，政府要认真落实当地居民的优惠补贴政策，扶持中部生态功能区建设，加大对农村职业教育和农民工技能培训的投入力度，培养更多技术型的新型农民.

本文从影响消费水平的因素中选取8 个指标，运用加权模糊ISODATA聚类算法，对海南18个市县的居民消费水平进行模糊聚类分析.为今后海南各市县城镇化建设提供了数据支持.