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摘要：居民消費需求不足是我國經濟發展中的一個突出問題。要解決居民消費需求不足這一問題，就要對我國居民的消費整體水平有深入的了解。本文利用SPSS軟件對2015年31個省份城鎮居民個人消費性支出的八項指標進行了分析。為了更好地了解不同省市居民消費水平和消費結構的情況，本文利用因子分析法得到了兩個影響居民消費結構的主成分，并計算出了因子綜合得分進行分析。

關鍵詞：城鎮居民消費;消費結構;因子分析

一、因子分析法

因子分析的基本思想是從協方差矩陣或相關矩陣出發，根據相關性大小把原始變量分組，使得同組內的變量之間相關性較高，而不同組的變量間的相關性則較低。每組變量用一個不可觀測的假想變量表示，將這個假想變量稱為公共因子，這幾個公共因子能夠反映原始變量的主要信息。

二、數據來源

本文對我國31個省市2015年城鎮居民的各地消費結構進行分析，數據來源于《中國統計年鑒（2016年）》。按照我國常用的消費支出分類方法，人均消費支出可分為食品煙酒、衣著、居住、生活用品及服務、交通通信、教育文化及娛樂、醫療保健和其他用品及服務等八大類。依次用代號表示為：X1、X2、X3、X4、X5、X6、X7和X8。

三、實證分析

1.消費指標的相關性分析。首先將原始數據標準化，以消除變量間在量綱上的不同。把2015年全國31個省市作為樣本，把8項指標作為變量，可以得到相關矩陣。從表中可以看出，各項指標都呈正相關關系，且相關系數都比較大，達到0.5以上的有22個（79％）。這說明我國城鎮居民消費性支出的8項指標之間具有相互影響、相互促進的關系。

2.因子分析的適用性檢驗。對于因子分析來說，重點是研究如何以最少的信息丟失，將眾多的原始變量濃縮成少數幾個因子變量，因此要求變量之間具有很強的相關性。檢驗是否適合進行因子分析主要采用KMO和Bartlett的檢驗。本文數據的KMO測度值為0.846，接近于0.9，顯著性水平為0.000，因此本文選取的樣本適合作因子分析。

3.提取因子。表1為公因子方差表，給出的是初始變量的共同度，其是衡量公共因子相對重要性指標。表1中的“提取”行即為變量共同度的取值，共同度取值為。由表1中的結果可知，這8個變量的共同度均大于0.5，且大部分都大于0.8，故表示提取的兩個公因子能夠很好的反映原始變量的主要信息。

4.對旋轉前的總的解釋方差進行分析。解釋的總方差表給出了每個公共因子所解釋的方差及累計和。從“初始特征值”一欄可以看出，前兩個公共因子的特征值均大于1，解釋的累計方差達82.739%，而后面的公共因子的特征值較小，對解釋原有變量的貢獻越來越小，因此提取兩個公共因子是合適的。

5.旋轉后的成份矩陣分析。未經旋轉而得到的結果很容易導致多個主成分在同一個因子上有很大的載荷量，這對于解釋變量會有一定的困難，為避免這種情況，需要進行因子旋轉來進一步分析因子得分的情況。第一主成分中相對較大的因子載荷量在X1、X3和X5這三個變量的系數分別達到了0.936，0.869和0.855。對于第二主成分來說，可以看到在X2和X7兩個變量上的系數比較高，達到了0.863和0.834。而對于第二主成分而言，對其得分正面影響較大的是X2和X7，負向影響較大的是X1，這說明，如果一個地區的衣著和醫療保健的消費水平較高，而對食品的消費較低，那么該地區第二主成分的得分就會比較高。可以看出，第二主成分主要反映的是城鎮居民對保障性需求的消費情況，這表明隨著物質生活水平的不斷提高，人們更加注重身體健康和精神消費。

總體上來說，在居民的總消費支出中，食品消費雖然仍占據著相當大的一部分，但影響消費支出的主要因素已經不單單是食品支出這一方面。從以上的分析中，不難發現作為消費主力軍的70-90年代人的消費觀念已經有了很大的轉變，消費重點已經由原來的物質產品消費轉向對個人健康投資、提升個人素質的消費。

7.各個主成分的因子得分和綜合得分情況。為了更好地了解每個省市的消費情況并進行對比，綜合以上的分析結果，我對各個省份的主成分得分情況及綜合得分進行了排序。從中可以看出經濟發達地區如北京、上海等地的消費能力明顯比欠發達地區的消費水平高；沿海的地區如浙江、廣東、福建、天津、海南等地消費水平較之內地的省份消費水平要高一些；北方與南方地區的消費結構差別較大，差別比較明顯的就是遼寧和海南，差距比較懸殊。整體來看符合我國城鎮居民的消費的實際情況。

參考文獻：

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[4]孫海濤.城鎮居民可支配收入與消費支出關系協整分析[J].商業時代.2011(30).

作者：王席；劉浴 單位：西安財經學院