1. 引言
自改革开放以来,我国经济迅猛发展,经济发展水平不断提高,人们的收入增加,支出也随之增加,并且城镇居民的消费支出结构也发生了改变 [2] 。从解决温饱到满足精神需求,人们的消费理念在不断改变,不再一味的追求数量上的多,而已经开始追寻质量上的精了。研究我国城镇居民的消费支出结构,可以发现其中存在的问题,从而针对问题来改善居民的消费结构。从改善消费结构入手,拉动居民的消费需求,也对我国的经济发展具有重大意义。本文以此为出发点,运用对应分析来研究我国31个省市城镇居民的消费结构。
2. 城镇居民消费支出结构实证分析
2.1. 数据的来源与指标的选取
本文以《2016年中国统计年鉴》中的分地区城镇居民人均消费支出(2015年)表中数据为原始数据,在此基础上以表中食品烟酒、衣着、居住等8列比上消费支出这一列,从而得出各地区每个消费支出方面占总消费支出的比重,即为本文所需的8个指标,分别为:食品烟酒支出占比X1、衣着支出占比X2、居住支出占比X3、生活用品及服务支付占比X4、交通通信支出占比X5、教育文化娱乐支出占比X6、医疗保健支出占比X7、其他用品及服务支出占比X8。计算得出的数据如表1所示。
从支出类别看,食品烟酒支出占总消费支出比重最大的是陕西省为42.52%,最小的是天津市委22.08%;衣着支出占比最大的是辽宁省为11.31%,最小的是江苏省为4.36%;居住支出占比最大的是江苏省为32.85%,最小的是贵州省为17.30%;生活用品及服务支付占比最大值为湖北省的8.06%,最小值为江苏省的4.26%;交通通信支出占比最大的是宁夏省为17.47%,占比最小的是青海省为10.60%;教育文化娱乐支出占比最大值为广东省的15.05%,最小的是陕西省的4.45%;医疗保健支出占比最大值为上海市的11.22%,陕西省以3.14%居于末位;其他用品及服务支出占比一项中,上海市以11.22%排在首位,陕西省以3.14%排在最末位。
2.2. 城镇居民消费支出结构的对应分析
对应分析又称相应分析,这是一种在R型和Q型因子分析基础上发展起来的多元统计方法 [3] 。利用SPSS软件就表1数据对我国城镇居民消费支出结构进行对应分析,分析主要结果如表2、表3、表4以及图1所示。
由表2给出了行和列记分的关系,惯量比例代表各维度分别解释总惯量的比例及累计百分比 [4] ,从表2中可以看出第一维和第二维的惯量比例占总比例的75.7% > 75%,因此可以选取两维来进行分析。
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Table 1. Structure of consumption expenditure by region (Unit: %)
表1. 各地区消费支出占比结构(单位:%)
在SPSS的输出结果中还给出了绘制最后叠加的散点图所需的两套坐标 [5] 。首先给出的是关于行变量(省区)的点坐标表,维中的得分此列就是行与列在二维图中的坐标值。例如北京的坐标的(0.179, 0.483),天津的坐标为(0.055, −0.029),河北的坐标为(−0.248, 0.162)等见表3。
同样的,列变量(支出类别)的点坐标表见表4,例如,食品烟酒类的坐标为(0.213, −0.229),衣着类的坐标为(−0.364, −0.519),生活用品及服务类的坐标为(0.185, 0.442)等。初次之外,对第一惯量而言,医疗保健、其他用品及服务和衣着类的贡献最大分别为0.379、0.379和0.116,剩下的5个指标对第一惯量的贡献均较小。对第二惯量而言,衣着以及居住的贡献最大分别为0.434和0.314,其余指标的贡献均不大于0.1。
在对第一惯量和第二惯量贡献的比较中,医疗保健、其他用品及服务和交通通信对第一惯量的贡献大于第二惯量,衣着、居住、食品烟酒、生活用品及服务和教育文化娱乐对第二惯量的贡献大于对第一惯量的贡献。
医疗保健和其他用品及服务在第一维度的坐标为负值,交通通信以及食品烟酒在第一维度的坐标为正值,所以医疗保健和其他用品及服务属于同一类型,交通通信和食品烟酒为同一类,所以第一维度主要由医疗保健、其他用品及服务与食品烟酒类对比所决定。由于医疗保健和其他用品及服务对第一惯量的贡献最大,我们可以将第一惯量定为医疗其他类惯量。
在第二维度坐标中,衣着以及生活用品及服务的坐标值为负值而居住以及教育娱乐的坐标值为正值,由于衣着和居住对第二惯量的贡献最大,且坐标值一正一负,所以第二维度主要由衣着和居住相互对比所决定,可以将第二惯量定义为衣着居住惯量。结合衣着和生活用品及服务在第二维度的坐标值为负值且较为接近,居住和教育文化娱乐坐标为正值且较为接近,所以可以认为,衣着和生活用品及服务归为同一类,而居住和教育文化娱乐为同一类。
综上所述,1) 我们可以把消费支出的8个指标归为4类,分别为医疗保健和其他用品及服务、生活用品及服务与衣着、食品烟酒和交通通信、居住和教育文化娱乐;2) 我国各省区的城镇居民消费支出结构主要在医疗保健、其他用品及服务、衣着和居住这四个方面区别较大。
由以上两张报坐标表可以得出如图1的叠加散点图。从图1中我们可以看出,北京、上海等地区与居住点最近,黑龙江、吉林宁夏等地在医疗保健这类支出占比较大,新疆、内蒙古、青海等地在衣着消费支出占比较大,江西、湖南、贵州等地在食品烟酒支出占比较大。
![](Images/Table_Tmp.jpg)
Table 2. Characteristic values and cumulative inertia
表2. 特征值及累计惯量
![](Images/Table_Tmp.jpg)
Table 3. Row variable (provincial area) point coordinates
表3. 行变量(省区)点坐标
![](Images/Table_Tmp.jpg)
Table 4. Column variable (expenditure category) point coordinates
表4. 列变量(支出类别)点坐标
![](//html.hanspub.org/file/10-2580386x9_hanspub.png)
Figure 1. Two-dimensional map of provinces and expenditure categories
图1. 省区及支出类别二维图
3. 结论
通过以上对应分析,根据表3、表4以及图1中的结果,我们将8个支出类别指标分为四类,同时将31个省区样本点也分为四类。具体分类如下:
第一类为居住和教育文化娱乐型,这一类型中居住支出占比与其他省区相比较大,同时教育文化娱乐的占比也稍大于其他地区。对应的省区有:北京、上海、江苏、浙江、海南、云南、河北、广西。
第二类为食品烟酒和交通通信类,这一类型的特点是食品烟酒和交通通信的支出占比相较于其他省区较大。对应的省区有:安徽、贵州、江西、湖南、天津、湖北、广东、福建、西藏、四川。
第三类为衣着和生活用品及服务类,在此类型中的地区衣着支出占比明显大于其他支出类别,生活用品及服务的占比也相对较大。对应的省区为:新疆、内蒙古、重庆、青海、甘肃、山东、河南、辽宁、山西。
第四类为医疗保健和其他用品及服务,属于这一类别的地区在医疗保健和其他用品及服务支出占比明显大于其他地区。对应的省区为:黑龙江、吉林、宁夏、陕西。