我国农村居民消费结构及其影响因素的统计分析_居民消费水平影响因素
我国农村居民消费结构及其影响因素的统计分析由刀豆文库小编整理，希望给你工作、学习、生活带来方便，猜你可能喜欢“居民消费水平影响因素”。
基于因子分析的我国农村居民消费结构研究
姓名：周文锋
学号：2011211098
摘要：农村居民消费结构是衡量农村经济发展的主要因素。本文以多元统计分析理论为基础，采取因子分析法，运用SAS软件，来研究2012年我国各地区农村居民消费结构状况，并对我国31个省、市、自治区按照因子得分进行排序，发现南北方农村居民消费存在一定差距，由此作出综合评价，进而为提高农村的消费水平提出一些政策建议。
关键词：消费结构 因子分析 综合评价 南北差距
一、引言
（一）研究背景及意义
近年来，国家在完善城乡流通网络、增进农村消费便利方面加大了政策支持力度，尤其是农村流通体系的建设，推动了农村消费潜力的释放。2014年公布的“一号文件”连续11年聚焦三农，而历届两会期间，多位人大代表、政协委员纷纷提出多个关于三农问题的议案，可见国家一直特别关注农村问题。而消费结构的变动可以反映一个国家或地区经济发展水平和居民生活富裕程度，尤其对农村更能说明其进步的情况。因此，本文以农村居民消费结构为依据，利用中国统计年鉴的截面数据，对我国农村居民消费进行综合探讨，这对提高人们生活水平、生活质量具有重要意义。
（二）文献综述
国内学者对我国的农村居民消费状况作了很多分析，总结来说，大致从消费结构和消费水平这两方面或文字性分析或统计方法研究或计量建模探讨，比如孙艳玲对我国各地区农村居民消费结构所做的因子和聚类分析，方国斌对影响我国农村居民消费因素所做的回归分析等等。本文先进行我国各地区2012年农村居民消费结构的主因子提取及因子得分排序，以反映这31个地区农村消费质量的特征，将结果与实际结合，来综合评价各地区农村经济发展状况。
二、实证分析
（一）因子分析
考虑到各指标间并不是独立的，此外中国地域辽阔省份较多，因此统计数据繁多且关系复杂，要利用此数据对消费结构进行有效分析，基于消除相关性影响的多元统计分析方法是较为理想的方法。而因子分析是从研究相关矩阵内部的依赖关系出发，把一些具有错综复杂关系的变量归结为少数几个综合因子的一种多变量统计分析方法。因子分析的基本思想是根据相关性大小把变量分组，使得同组内的变量之间相关性较高，但不同组的变量相关性较低。每组变量代表一个基本结构，这个基本结构称为公共因子。对于所研究的问题就可以试图用最少个数的不可测的所谓公共因子的线性函数与特殊因子之和来描述原来观测的每一分量。也就是从一些有错综复杂关系的经济现象中找出少数几个主要因子，每一个主要因子就代表反映经济变量间相互依赖的一种经济作用，抓住这些主要因子就可以对复杂的经济问题进行分析和解释。综上考虑，用因子分析来分析我国农村居民的消费结构比较合理，它可以有效地处理31个省市的大量数据，更加清晰深入的说明我国当今农村居民的消费结构状况。
由2013年《中国统计年鉴》得到关于我国31个地区2012年反映农村居民消费结构的
8个有较强代表性的指标数据。各支出方面分别如下：X1（食品）、X2（衣着）、X3（居住）、X4（家庭设备及用品）、X5（交通通讯）、X6（文教娱乐）、X7（医疗保健）、X8（其他）。
表一：我国31个地区农村居民家庭人均消费支出表（单位：元）
北京 天津 河北 山西 内蒙古 辽宁 吉林 黑龙江 上海 江苏 浙江 安徽 福建 江西 山东 河南 湖北 湖南 广东 广西 海南 重庆 四川 贵州 云南 西藏 陕西 甘肃 青海 宁夏 新疆 x1 x2
x3
x4
x5 1398.8 604.33 625.99 912.25 668.71 699.03 611.34
x6
x7 760.41 543.75 490.25 588.87 548.77 840.52 727.02
x8 228.4 156.77 149.75 157.42 176.23 204.15 167.67 232.74 251.11 144 193.13 105.59 120.21 146.21 169.68 136.56 232.66 108.84 155.2 85.98 101.9 84.3 66.22 90.52 136.37 100.42 121.62 172.21 110.21
n 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 3944.76 947.97 3019.86 780.72 1817 396.58 1859.98 501.77 2379.76 481.75 2299.99 517.86 2268.76 478.74 2164.94 544.64 4847.59 704.43 3049.11 610.7 3947.31 751.58 2180.8 331.94 3403.46 471.44 2232.83 264.96 2321.46 454.75 1701.75 424.12 2154.01 316.41 2574.81 317.99 3658.66 319.46 2085.63 156.47 2410.07 178.86 2216.15 380.18 2514.16 338.52 1740.58 226.81 2080.61 241.07 1592 1520.1 1648.6 372.62 332.72 303.14
2199.75 773.55 1263.51 451.3 1137.31 349.9 1142.14 298.29 1078.97 268.98 979.77 836.77 754.72
250.52 251.93 229.66
1152.67 1125.25 336.17 358.49 498.02 513.97 556.56 606.26 518.04
1066.27 766.08
1834.07 646.13 1493.21 532.95 1950.08 604.41 1139.78 346.9 1165.78 426.7 1030.18 278.31 1399.9 1060.7
405.75 361.63
1704.83 952.1 1499.95 902.23 516.6 794.98 494.46 937.55 525.11 496.1 481.58 760.07 453.01 435.58 489.31 463.94 371.35 470.19 363.95 503.34 436.03 683.73 620.79 646.42
385.92 565.83 342.7 500.98 343.83 394.63 400.22 466.63 270.24 253.97 394.23 329.29 226.44 289.22 40.86 445.47 327.3 283.28 373.36 261.74
1028.96 253.39 746.05 510.06 380.6 380.45 635.34 468.81 591.87 497.24 446.46 383.95 306.54 482.24 498.29 282.51 362.63 82.67 619.94 398.01 520.06 492.14 444.18
1311.05 1184.18 724.23
1206.16 397.86 1088.23 373.5 1196.1 1200.8 828.62 557.02 787.41 758.37 804.39 251.62 682.3
378.53 274.63 207.47 413.54 333.2 211.36 247 173.31 250.43
1258.06 298.69 1209.74 257.4 1033.17 304.95 1298.54 219.11 1858.62 404.47 1891.37 463.35 1891.1 429.95
（数据来源：2013年中国统计年鉴-分地区农村居民家庭平均每人消费支出）
对上述数据进行因子分析，发现前两个公共因子的累计方差贡献率已达到87.13%，能够充分反应原变量信息，因此选取这两个公共因子进行因子分析，结果显示，第一主因子载
荷都在0.85以上，第二主因子载荷普遍偏小且有较多负值，这样对公共因子解释意义不明显，所以对载荷矩阵进行正交最大方差旋转，旋转后的因子载荷矩阵如图所示：
表二:旋转后的因子载荷阵
指标 食物（x1）衣着(x2)居住(x3)家庭设备(x4)交通通讯(x5)文教娱乐(x6)医疗保健(x7)其他商品及服务(x8)
第一主因子（Factor1）
0.31002 0.86817 0.51620 0.51853 0.64179 0.75125 0.85310 0.67733 第二主因子(Factor2)
0.90191 0.37088 0.71229 0.77636 0.70290 0.58723 0.38472 0.61184
从表二可以看出，factor1在衣着，医疗保健，文教娱乐上有大于0.7的正载荷，结合实际该因子可以解释为发展富裕因子；factor2在食物，家庭设备，居住和交通通讯上有大于0.7的正载荷，可以理解为生存基本因子。
2个主因子从不同的侧面反映了居民的生活质量,从整体来看,发展富裕因子成为第一主因子，反映了农村居民的生活逐渐走向富裕的发展方向。由此看出,我国现阶段农村居民消费的情况有了很大的改善与提升，支出的比重正在向衣着、文教娱乐、医疗保健等方面倾斜，说明农民生活早已满足最基本的吃与住，生活水平有了很大提高，在向着多元的消费文化迈进。
进一步，由分析得出的数据我们可以令公共因子f3.5480183factor13.4223480factor2
6.9703663然后我们计算各地区因子得分并对其排序，结果如下：
表三：因子得分及排序
Obs 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 group 北京 上海 浙江 江苏 天津 福建 广东 山东 吉林 内蒙古 辽宁 黑龙江 湖北 山西
n 1 9 11 10 2 13 19 15 7 5 6 8 17 4 Factor1 2.53276 0.75513 0.70289 1.22681 1.64547-0.90643-1.35324 0.16319 1.50205 0.47255 0.66407 1.35466-0.24621 0.50691 Factor2 1.53741 2.60414 2.06215 0.86579-0.0766 1.41688 1.80451 0.16193-1.28681-0.39177-0.73043-1.50894 0.05798-0.75526 f
2.04406 1.66296 1.37027 1.04955 0.79996 0.23428 0.19717 0.16257 0.13276 0.04818-0.02061-0.05132-0.09686-0.1128 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 宁夏 河北 湖南 安徽 陕西 河南 青海 新疆 四川 重庆 江西 广西 海南 甘肃 云南 贵州 西藏 30 3 18 12 27 16 29 31 23 22 14 20 21 28 25 24 26 0.32133 0.14116-0.78756-0.41678 0.38776 0.06968 0.01797-0.15271-0.68941-0.40314-1.04057-1.40832-1.4559-0.36473-1.10994-1.10807-1.02139-0.66918-0.48389 0.41883-0.00541-0.88042-0.59122-0.58884-0.53876-0.05876-0.37134 0.12549 0.35831 0.28714-0.91951-0.22387-0.51887-1.10067-0.165-0.16573-0.19524-0.2148-0.2349-0.25481-0.27997-0.34225-0.37977-0.38752-0.46805-0.54093-0.6001-0.63712-0.67489-0.81878-1.06031
表三的排序方式是根据综合因子的得分情况来排序的（我们可以稍微改变一下程序语句，便可得出按照第一主因子和第二主因子的得分的排序情况）。下表是各因子排名的前几名省份。
表四：因子排名的前几名省份 第一主因子
北京、天津、吉林、黑龙江、江苏、上海、浙江、辽宁、山西、内蒙古、陕西、宁夏、山东、河北、河南、青海等
上海、浙江、广东、北京、福建、江苏、湖南、广西、海南、山东、江西、湖北、安徽、四川、天津、云南、重庆等
北京、上海、浙江、江苏、天津、福建、广东、山东、吉林、内蒙古、辽宁等 第二主因子
综合因子
下面是第一主因子和第二主因子的得分图：
三、综合评价及政策建议
表三因子得分结果和表五影响因素相关分析表明：
（1）从综合因子排名来看，前十与第一第二因子排名省份大部分相同，而这些省份多处于东部沿海地区，说明我国农村居民的整体消费水平是由东部较发达地区的消费水平所决定。其中具有代表性的北京、上海、浙江、江苏，这些地区的农村居民在8个方面的消费普遍较高，其优良的地理优势和经济条件为农村居民的生存发展提供了宽松的环境。
但区别来看，第一主因子得分较高的大部分为北方省份，比如河北、山西、陕西、宁夏、内蒙古、青海以及东三省等地，说明北方一些省份的农村居民在衣着、医疗保险、文教娱乐等方面支出比重大一些，生活向着发展富裕方向迈进，消费结构向着多元化均衡发展。而第二主因子得分较高的大部分为南方省份，说明南方一些省份相比北方来说在基本的生存支出方面还有很大的比重，在衣着、文教娱乐、医疗保险等方面支出稍低，消费水平有待提高。
（2）根据凯恩斯的收入决定论，消费由边际消费倾向和收入水平决定。国民收入增加时，短期内消费也增加。因此，就收入的角度分析，为提高南方省份的消费水平，政府可结合当地多山多水的自然因素，鼓励农民大力发展果园种植业和水产养殖业，实现农民增收。同时可加大乡镇企业的投资与建设，提高农村劳动力就业水平来增加农民收入。
（3)从农村人口自然增长率来看，它与农村居民消费水平呈负相关，且相关性显著。由于近几年我国的城乡一体化发展及农民迁移城市的情况，乡村人口逐渐减少。但因为农村人口基数较大，所以仍对农村的消费存在制约作用。因此，在农村应当继续坚持计划生育基本国策，鼓励农民少生优生，减轻农民的生活负担。
（4）除了上述可量化因素以外，一些其他因素比如说交通因素也影响着南北方农村消费水平，南方山区丘陵多，这成了制约南方农村经济的条件，因此各地政府应该加大农村基础交通设施的资金投入，加快道路建设，进而加快物品流通，刺激农村消费，促进农民消费
水平提高。
参考文献：
【1】中国统计年鉴[M].北京：中国统计出版社,2013.【2】何晓群.现代统计分析方法与应用[M].北京:中国人民大学出版社.1998.【3】孙艳玲.我国农村居民生活消费实证研究[J].农村经济.2003（12）:39-41.【4】宁自军.因子分析在居民消费结构的变动分析中的应用[J].数理统计与管理.2004,11(23):11-14.【5】吴栋,李乐夫,李阳子 近年居民消费结构统计分析的研究综述—关于因子分析和聚类分析的应用[J].数理统计与管理.2007,9(26):776-781.
一季度影响农村居民增收的因素一、促进农民增收的有利因素（一）我县农民增收主要集中在农民外出打工。随着用工成本的增加和外出打工人数的增加，工资性收入的大幅增长仍将是拉动......
消费作为拉动经济增长的“三驾马车”之一，是经济持续增长的最终牵引力。消费结构则是居民生活质量最直接的表现。是一个农业大省，，农村居民3919.31万，占总人口数的56.8%，农村居民......
刀豆文库小编为你整合推荐8篇农村居民消费结构的调研报告，也许这些就是您需要的文章，但愿刀豆文库能带给您一些学习、工作上的帮助。......
刀豆文库小编为你整合推荐8篇最新农村居民消费结构的调研报告，也许这些就是您需要的文章，但愿刀豆文库能带给您一些学习、工作上的帮助。......
关于农村居民消费结构的调研报告关于农村居民消费结构的调研报告消费作为拉动经济增长的“三驾马车”之一，是经济持续增长的最终牵引力。消费结构则是居民生活质量最直接的表......
