国产日韩欧美一区二区三区三州_亚洲少妇熟女av_久久久久亚洲av国产精品_波多野结衣网站一区二区_亚洲欧美色片在线91_国产亚洲精品精品国产优播av_日本一区二区三区波多野结衣 _久久国产av不卡

?

因子分析在我國城鎮(zhèn)居民消費結(jié)構(gòu)中的應用

2016-05-30 10:48:04朱文佳
江蘇理工學院學報 2016年4期
關鍵詞:消費結(jié)構(gòu)因子分析排序

朱文佳

摘 要:消費結(jié)構(gòu)是影響國民經(jīng)濟的重要方面,但目前我國各地區(qū)居民消費水平不平衡。選取八項人均消費支出指標考察城鎮(zhèn)居民消費結(jié)構(gòu),首先運用因子分析法提取兩個公共因子,其次對全國31個省份進行了綜合得分排序,并對相關原因進行了分析。

關鍵詞:消費結(jié)構(gòu);因子分析;共因子;排序

中圖分類號:O212.4 文獻標識碼:A 文章編號:2095-7394(2016)04-0012-04

1 研究背景

2008年以來,國內(nèi)外經(jīng)濟形勢復雜多變、極不尋常,國際金融危機也對中國各地區(qū)造成了較大影響,面對嚴峻形勢,我國政府積極采取了一系列有力舉措,包括調(diào)整宏觀調(diào)控的重點、力度,使我國國民經(jīng)濟保持了價格基本回穩(wěn)、民生逐漸改善、經(jīng)濟結(jié)構(gòu)優(yōu)化的總體趨勢,但仍然面臨需求不足等阻礙經(jīng)濟發(fā)展的重要問題。[1-2]在各項需求中,消費需求是總需求的一個重要組成部分。由于我國幅員遼闊,各地區(qū)的經(jīng)濟發(fā)展存在不平衡現(xiàn)象,各地區(qū)居民的消費水平也不平衡,有些地區(qū)消費差異顯著。此時,與人民生活密切相關的諸多消費問題逐漸顯現(xiàn)出來。[3-4]于是探討全國不同地區(qū)消費結(jié)構(gòu)的差異有著重要的實證意義。

因此對全國31個省、直轄市、自治區(qū)城鎮(zhèn)居民消費支出的特點進行研究,為此選擇人均食品支出[(X1)]、人均衣著支出[(X2)]、人均居住支出[(X3)]、人均家庭設備用品及服務支出[(X4)]、人均醫(yī)療保健支出[(X5)]、人均交通和通信支出[(X6)]、人均教育文化娛樂服務支出[(X7)]、人均其他支出[(X8)]共計八項指標進行建模分析。本文中我國各地區(qū)城鎮(zhèn)居民人居消費性支出原始數(shù)據(jù)均來自《2015年中國統(tǒng)計年鑒》。[5]

2 因子分析

因子分析(factor analysis)[6-8]是一種重要的多元統(tǒng)計方法之一,在社會學、心理學、金融經(jīng)濟等領域有著廣泛應用。其一般通過挖掘各變量之間的內(nèi)部相關關系,探求相關數(shù)據(jù)中的潛在結(jié)構(gòu),并用少數(shù)幾個公共因子來表示有關數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),達到降維的目的。這些公共因子可以反映原始觀測變量所代表的主要數(shù)據(jù)信息,并解釋其中的相關關系[8]。通過因子分析挖掘出少數(shù)幾個公共因子,同時信息的損失盡可能的少。

因子分析模型在形式上和多元線性回歸有相同之處,各個觀測變量首先由因子的一個線性組合表示。假設共有k個觀測變量,分別記作[X1,X2,…,Xk,]其中[Xj]表示方差為1、均值為零的標準化變量,于是因子分析模型的一般形式為 [Xj=aj1F1+aj2F2+…+ajmFm+ui,i=1,2,…,k]。其中[F1,F(xiàn)2,…,F(xiàn)m],稱為公共因子(Common factors),它們解釋了變量之間的相關性,是各個觀測變量所共有的因子。[ui]稱為特殊因子(Unique factor),表示每個觀測變量所特有的因子,作用類似于回歸分析中的殘差項,即不能被公因子所解釋的部分。[aij]可稱為因子載荷(Factor loadings),它表示第i個變量在第j個公因子上的載荷,其值越大,表示載荷的程度越大。本文中,[F1,F(xiàn)2,…,F(xiàn)m]可理解為評價城鎮(zhèn)居民消費的公共因子,對于公共因子,我們一般還要求它們之間彼此獨立。

因子分析在實證分析中,常需要如下四個主要步驟。

第一步:計算原始觀測變量間的相關矩陣,即前述八個指標間的相關系數(shù)。

第二步:提取公共因子。在實證分析中,一般要求所提取的因子數(shù)應使因子累積貢獻率達到80%,本文將提取兩個公共因子,其累積貢獻率已超過80%。

第三步:因子旋轉(zhuǎn)。本文中通過因子旋轉(zhuǎn)使得公共因子更具有實際意義,常用正交旋轉(zhuǎn)。

第四步:計算因子得分值,可對得分值進行排序比較,結(jié)合實際情況,分析相應結(jié)果。

3 實證分析

3.1 計算相關矩陣

本文中我國各地區(qū)城鎮(zhèn)居民人居消費性支出原始數(shù)據(jù)均來自《2015年中國統(tǒng)計年鑒》,所有計算結(jié)果均由統(tǒng)計軟件SPSS生成。[9-10]從表1可見,大部分兩兩之間的相關系數(shù)大于0.5,存在共線性,適合用因子分析對其進行降維。

3.2 提取因子

由表2可以看出,當提取兩個公共因子時,其累計方差貢獻率達83.339%,已超過80%。說明采用兩個公共因子可以較好地解釋原始八個指標所包含的信息,于是我們采用兩個公共因子來描述全國31個地區(qū)城鎮(zhèn)居民消費的基本數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。

3.3 因子旋轉(zhuǎn)

為了進一步結(jié)合實際情況,得到具有實際意義的公共因子,對因子進行旋轉(zhuǎn),具體方法采用方差最大化來進行。通過調(diào)整坐標軸的相對位置,我們重新計算了各個因子所解釋的方差比例,使因子結(jié)構(gòu)更能與實際情況相結(jié)合。因子旋轉(zhuǎn)的好處是不改變因子模型對原始數(shù)據(jù)的擬合程度,本文針對全國31個地區(qū)城鎮(zhèn)居民的各項消費支出數(shù)據(jù),得到旋轉(zhuǎn)成分矩陣如表3。

由旋轉(zhuǎn)后成分矩陣可以看出,公因子[F1](成分第一列)在指標食品、居住、家庭設備及用品、交通和通信、文教娛樂、以及其它方面載荷值都很大,分別為0.935, 0.733, 0.858, 0.934, 0.879和0.848,于是理解為生存性消費因子,基本囊括了城鎮(zhèn)居民的住、食、行,體現(xiàn)了城鎮(zhèn)居民消費的基本情況,因此公因子[F1]的得分越高,反映城鎮(zhèn)居民的基本消費水平越高;另一方面,由表3可見,公因子[F2](成分第二列)在衣著消費支出、醫(yī)療保健消費支出兩個指標的載荷值較大,分別為0.861和0.893,可理解為醫(yī)療保健消費和衣著因子。由因子旋轉(zhuǎn)得到城鎮(zhèn)居民消費結(jié)構(gòu)的因子模型為:

[X1=0.935F1-0.007F2,…,X8=0.848F1+0.371F2。]

3.4 計算因子值

為了考察各地區(qū)城鎮(zhèn)居民消費支出狀況的綜合得分情況,并為后續(xù)各地區(qū)消費差異進行分析比較,以兩個公共因子的貢獻率作為權(quán)值,進而計算綜合因子得分值。于是有:

[F=0.575 07F1+0.258 32F2]。

綜合得分體現(xiàn)了消費情況的整體水平,其中公共因子的計算公式為:

[F1=0.293X1-0.151X2+0.132X3+0.189X4-0.167X5+0.241X6+0.187X7+0.169X8;]

[F2=-0.244X1+0.541X2+0.074X3-0.007X4+0.569X5-0.104X6+0.012X7+0.040X8。]

最后利用因子得分,對全國31個省份進行了排序,結(jié)果見表4。從反映食品、居住、家庭設備及用品、交通和通信、文教娛樂、以及其它的生存性消費因子來看,首先,上海和廣東屬于我國沿海開放地區(qū),其生存性消費排名分別為第1和第2,得分為4 984.442和4 275.76,該類地區(qū)經(jīng)濟總量相對其他地區(qū)明顯較高,城市居民基本消費水平也遠遠高于其他地區(qū);其次,北京,浙江,福建,天津和江蘇作為東部經(jīng)濟發(fā)達省市,城市居民消費水平同樣也很高;從反映衣著、醫(yī)療保健的消費因子來看,排名前三的內(nèi)蒙古,吉林,黑龍江均屬于我國北方,氣候較為寒冷,居民在衣著,醫(yī)療保健方面的支出消費傾向顯著較高;而廣東,海南,福建地處亞熱帶氣候,居民在衣著,醫(yī)療保健方面的支出顯著較低;當然,除了氣候的影響外,經(jīng)濟較為發(fā)達的地區(qū),消費水平較高,居民的醫(yī)療保健意識也較強;而一些偏遠地區(qū)由于經(jīng)濟和地理環(huán)境的限制,人民的醫(yī)療保健意識有待提高,醫(yī)療衛(wèi)生條件也有待完善。

另一方面,從綜合得分來看,首先,上海,北京和廣東位列前三,分別為2 637.355,2 333.791和2 248.361,作為中國經(jīng)濟最為發(fā)達的直轄市上海和首都北京都擁有全國最優(yōu)質(zhì)的人力,交通,教育,醫(yī)療等資源,而廣東地處東部沿海,一直以來都是貿(mào)易中心,經(jīng)濟十分活躍,這三個地區(qū)的居民收入水平和生活水平都很高,消費水平自然也很高。其次,浙江,天津,江蘇,福建這四個地區(qū)中,江浙和福建為沿海地區(qū),地理位置優(yōu)越,經(jīng)濟實力雄厚,人民消費水平較高;而天津作為毗鄰首都的直轄市,經(jīng)濟同樣蓬勃發(fā)展,城鎮(zhèn)居民的消費水平同樣高于全國平均水平。最后,河北,青海,山西,西藏這些地區(qū)的居民消費水平明顯落后于其他地區(qū),其中,西藏得分為1 087.129,這可能是因為它們處于我國內(nèi)陸地區(qū),土地廣闊而人口稀少,是我國經(jīng)濟欠發(fā)達,仍需開發(fā)的地區(qū)。

參考文獻:

[1] 易丹輝,孫鳳. 地區(qū)差異對城鎮(zhèn)居民消費結(jié)構(gòu)的影響分析[J]. 預測,2000(1):66-70.

[2] 徐海云,涂雄苓,羅付巖. 我國城鎮(zhèn)居民消費結(jié)構(gòu)沿收入梯度的響應——基于對應分析[J]. 系統(tǒng)工程,2007(12):42-46.

[3] 陳秋玲,曹慶瑾,張阿麗. 基于擴展線性支出系統(tǒng)模型的我國城鎮(zhèn)居民消費結(jié)構(gòu)分析[J]. 管理學報,2010(1):64-68.

[4] 陳海燕,楊寶臣,李松臣. 我國城鎮(zhèn)居民消費結(jié)構(gòu)的面板計量分析[J]. 統(tǒng)計與決策,2009(4):112-114.

[5] 中華人民共和國國家統(tǒng)計局.中國統(tǒng)計年鑒(2015)[A].中國統(tǒng)計出版社,2015.

[6] 馬銀曉,柳虹. 因子分析法在城鎮(zhèn)居民消費結(jié)構(gòu)分析中的研究[J]. 浙江工業(yè)大學學報,2012(3):336-339.

[7] 凌菲. 基于因子分析的國家級開發(fā)區(qū)技術(shù)創(chuàng)新水平測度研究[J]. 江蘇理工學院學報,2014(6):134-138.

[8] 寧自軍. 因子分析在居民消費結(jié)構(gòu)的變動分析中的應用[J]. 數(shù)理統(tǒng)計與管理,2004(1):11-14.

[9] 薛薇.SPSS統(tǒng)計分析方法及應用[M].北京:電子工業(yè)出版社,2005.

[10] 田曉佳. 河南省城鎮(zhèn)居民消費性支出的區(qū)域差異分析[J]. 中國商論,2015(7):114-117.

猜你喜歡
消費結(jié)構(gòu)因子分析排序
基于ELES模型的河北省城鎮(zhèn)居民消費結(jié)構(gòu)分析
福建輕紡(2022年4期)2022-06-01 06:26:06
排序不等式
恐怖排序
節(jié)日排序
刻舟求劍
兒童繪本(2018年5期)2018-04-12 16:45:32
基于主導產(chǎn)業(yè)視角的戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)識別以及實證研究
基于省會城市經(jīng)濟發(fā)展程度的實證分析
中國市場(2016年33期)2016-10-18 12:16:58
山東省縣域經(jīng)濟發(fā)展評價研究
商(2016年27期)2016-10-17 07:17:42
實證分析會計信息對股價的影響
商(2016年27期)2016-10-17 05:39:59
我國消費結(jié)構(gòu)與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)互動機制的理論探討
牟定县| 合山市| 北辰区| 民勤县| 龙游县| 德钦县| 万荣县| 驻马店市| 嘉峪关市| 昌图县| 汤原县| 永定县| 慈溪市| 漳平市| 安义县| 晋城| 江华| 湟中县| 新龙县| 汉中市| 华容县| 济源市| 武乡县| 榕江县| 揭东县| 定兴县| 确山县| 新营市| 罗定市| 凉城县| 公安县| 镇巴县| 鹤岗市| 平江县| 布拖县| 砚山县| 双流县| 蕲春县| 津市市| 瑞金市| 永昌县|