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基于聚类分析的我国城镇居民消费结构实证分析

吉林财经大学研究生课程论文

（平时作业）

论文题目基于聚类分析的我国城镇居民消费结构实证分析　

课程名称多元统计分析与spss软件应用

姓名xxxxxx学　　号xxxxxxxxxx

专业会计学年级2014级

院、所会计学院日期2015.6.27

（以上内容由研究生本人填写）

教师评阅意见：

论文成绩

□95□90□85□80□75

□70□65□60□60以下

吉林财经大学研究生学院制

基于聚类分析的我国城镇居民消费结构实证分析

摘要：

近年来，我国城镇居民的整体消费水平逐渐提高，但各地区间的消费结构仍存在较大差别。

文章选用8个城镇居民消费结构统计指标，采用欧式距离平方和离差平方和法，对我国31个省、直辖市及自治区的2013年城镇居民消费结构进行聚类分析和比较研究。

这不仅从总体上掌握了我国消费结构类型的地区分布，而且系统分析了我国各地区消费结构的特点及产生原因，为国家制定消费政策提供了决策依据。

关键词：

消费结构；聚类分析；判别分析；政策建议；

一、引言

近年来，随着我国经济的快速发展,城镇居民的收入不断增加，并且在国家连续出台住房、教育、医疗等各项改革措施和实施“刺激消费、扩大内需、拉动经济增长”经济政策的影响下，我国各地区城镇居民的消费支出也强劲增长，消费结构发生了巨大的变化，结构不合理现象也得到了一定程度的调整。

但是，由于各地区的经济发展不平衡及原有经济基础的差异，使各地区的消费结构仍存在着明显差别。

为了进一步改善消费结构，正确引导消费，提高我国城市居民的消费水平和生活质量，有必要考察我国各地区城镇居民的消费结构之间的异同并进行比较研究，以期发现特点和规律，从宏观上把握各地区城镇居民的消费现状和不同地区消费水平的差异，为提高我国各地区消费水平和谐增长提供决策依据。

二、消费结构的数据分析

消费结构指居民在生活消费过程中，不同类型消费的比例及其相互之间的配合、替代、制约的关系。

就其数量关系来看，消费结构是指在消费过程中不同商品或劳务消费支出占居民总消费支出的比重，反映了一定社会经济条件下人们对各类商品及劳务的需求结构，体现一国或各地区的经济发展水平和居民生活状况。

（一）数据来源

为了更加深入地了解我国城镇居民消费结构，先利用2013年全国数据（如表1所示），对全国31个省、直辖市、自治区进行聚类分析。

分析采用选用了城镇居民食品、衣着、居住、家庭用品及服务设备、医疗保健、交通和通信、教育文化娱乐服务、其它商品和服务八项指标，分别用来反映较高、中等、较低居民消费结构。

表1各地区城镇居民家庭平均每人全年消费支出（2013年）

地区

食品

衣着

居住

家庭设备用品及服务

医疗保健

交通和通信

教育文化娱乐服务

其它商品和服务

北京

5936

1796

1290

1226

1389

2768

2655

833

天津

5404

1363

1506

912

1273

1968

1741

634

河北

3250

1190

1143

628

971

1151

982

362

山西

3071

1162

1319

564

790

1096

1071

282

内蒙古

3772

1857

1246

798

993

1557

1504

642

辽宁

4680

1339

1293

608

1018

1493

1284

609

吉林

3637

1419

1395

544

1120

1305

1028

465

黑龙江

3397

1404

1027

548

979

923

957

395

上海

7344

1593

1913

1365

1002

3499

3139

1136

江苏

4773

1298

1149

923

808

1722

1968

511

浙江

5504

1615

1486

829

985

3291

2295

579

安徽

4051

1080

1220

590

717

1013

1225

337

福建

4536

1172

1395

859

592

1994

1505

598

江西

3881

1053

935

762

550

1145

1067

346

山东

3954

1549

1280

885

885

1720

1333

407

河南

3272

1271

1004

685

876

1034

1048

377

湖北

4160

1210

999

759

695

954

1208

308

湖南

4174

1146

1075

798

785

1234

1208

408

广东

5225

1064

1814

1053

926

2980

2169

627

广西

4129

856

1021

755

538

1599

1111

343

海南

4507

582

1000

586

604

1549

962

296

重庆

4576

1503

1121

1043

983

1189

1352

377

四川

4392

1178

973

679

648

1416

1151

422

贵州

3756

1012

748

589

535

983

1146

279

云南

4461

1102

944

393

709

1587

799

208

西藏

4582

1086

690

357

352

1063

466

439

陕西

3989

1210

1018

684

863

1071

1430

440

甘肃

3359

1170

801

559

747

894

1025

335

青海

3549

1043

791

505

701

976

889

332

宁夏

3432

1261

1128

637

922

1364

1076

461

新疆

3386

1357

857

553

684

1199

856

437

（二）聚类分析

本文使用spss21.0软件作为统计分析工具，采用欧氏距离平方法对全国31个省、直辖市、自治区进行系统聚类分析，得到聚类分析群集成员（表2）、冰柱图（图1）及树状图（图2）。

表2聚类分析结果

地区

类别

地区

类别

地区

类别

北京

1

安徽

4

四川

4

天津

2

福建

2

贵州

4

河北

3

江西

4

云南

4

山西

3

山东

2

西藏

4

内蒙古

2

河南

3

陕西

4

辽宁

2

湖北

4

甘肃

3

吉林

3

湖南

4

青海

3

黑龙江

3

广东

1

宁夏

3

上海

1

广西

4

新疆

3

江苏

2

海南

4

浙江

1

重庆

2

图1

图2

从表2、图1和图2可以看到，我国各类地区城镇居民消费结构的相似性效果较好，且不同类型地区的消费结构有着各自的特点。

第一类为北京、上海、浙江和广东，居民消费水平较高的地区。

第一类中的北京、上海、浙江、广东等地区的医疗保健支出、交通和通讯支出、娱乐教育文化服务支出、居住支出等方面都远远高出全国平均水平，综合来看，第一类地区经济较发达，各方面的消费能力都较高。

在此类中，北京的娱乐教育文化服务支出在全国个省份中名列前茅，北京的科研机构多，藏书量大，高等院校多，娱乐设施先进齐全，这些都是导致北京该项支出比例高的原因，不愧为我国教育文化交流的中心。

纵观全国，各地区娱乐教育文化服务比重近年来呈现逐渐上升的趋势，这说明国家及各地区对教育的重视程度均有显著提高，并已逐步落实到行为中，初见成效，这也有利于我国进一步推进科教兴国战略。

第二类为天津、辽宁、江苏等，作为第二类的城市天津和江苏有很多相似之处：

第一，二者分别都靠近第一类城市北京和上海，他们可以看作是北京和上海的外延；第二，二者分别处于京津唐和沪宁杭地区，经济发达；第三，二者是沿海城市，交通发达，为对外贸易提供极大的便利。

第三类为其他省，市，自治区，经济落后地区，他们大多是欠发达的内陆城市，无论是经济、政治还是文化发展水平都有限，居民人均收入水平不高，致使人们消费能力及消费欲望相比较其他类而言属最低水平。

第四类为安徽、湖北、湖南、四川等地区，作为第四类。

这些地区有着一定的资源和地理优势，但较之一二两类又明显不足，经济水平相对较弱，旅游等行业缺少明显优势，居民消费水平偏低。

（三）指标分析

为了进一步分析各类指标特征，对各类指标的均值、方差、标准差、偏差、峰度进行分析，分析结果如表3。

表3各类指标分析结果

指标

特征

第一类

第二类

第三类

第四类

X1

均值

6002.25

4527.86

3372.56

4189.27

方差

885684.25

292314.143

27703.278

71682.818

标准差

941.108

540.661

166.443

267.736

偏度

1.457

0.103

-0.212

-0.003

峰度

2.085

0.216

0.479

-1.049

X2

均值

1517

1440.14

1253

1046.82

方差

99476.667

49642.81

15600

33970.164

标准差

315.399

222.807

124.9

184.31

偏度

-1.484

1.062

-0.139

-1.859

峰度

2.768

1.43

-0.749

3.75

X3

均值

1625.75

1284.29

1051.67

965.73

方差

83402.917

17989.905

46883.75

20956.418

标准差

288.796

134.126

216.527

144.763

偏度

-0.282

0.519

0.314

-0.531

峰度

-3.363

-0.188

-1.024

0.997

X4

均值

1118.25

861.14

580.33

632

方差

53472.917

18021.143

3243.5

21910.2

标准差

231.242

134.243

56.952

148.021

偏度

-0.442

-0.972

0.777

-0.896

峰度

-0.84

2.126

-0.208

-0.142

X5

均值

1075.5

936

865.56

636

方差

44741.667

43845.333

21478.778

19812.6

标准差

211.522

209.393

146.556

140.757

偏度

1.855

-0.097

0.345

-0.413

峰度

3.576

1.212

-0.774

0.499

X6

均值

3134.5

1663.29

1104.67

1237.64

方差

105181.667

79021.238

27180

64401.055

标准差

324.317

281.107

164.864

253.774

偏度

-0.013

-0.504

0.308

0.481

峰度

-2.393

-0.006

-1.1

-1.631

X7

均值

2564.5

1526.71

992.44

1070.27

方差

189097

61433.238

6155.778

65566.018

标准差

434.853

247.857

78.459

256.059

偏度

0.883

1.055

-0.79

-1.35

峰度

-0.566

0.268

-0.601

2.529

X8

均值

793.75

539.71

382.89

347.82

方差

64199.583

12077.238

3931.361

5463.564

标准差

253.376

109.896

62.701

73.916

偏度

1.05

-0.744

-0.057

-0.331

峰度

-0.056

-1.449

-0.983

-0.487

从表3可以看出，第一类地区的均值是最大的，其城镇居民消费水平最高，处于领先地位。

同时，第一类地区的方差和标准差相对较高，说明其组内地区差距较大；第三类地区均值最小，其城镇居民消费水平最高，属于经济不发达。

第三类地区方差和标准差相对较低，偏度和峰度也相对较小，组内各地区居民消费结构差距较小，各指标相对集中，且异常值较少，特征更加明显。

（四）判别分析

我们已对2013年全国各地区城镇居民家庭平均每人全年消费支出进行聚类分析，将全国31个省、市、自治区2013年各地区城镇居民消费结构分为四类，考察的变量有城镇居民食品、衣着、居住、家庭用品及服务设备、医疗保健、交通和通信、教育文化娱乐服务、其它商品和服务。

现从结果中选取四组样品（数据表4所示），另选4个地区作为待判样品作判别分析，输出判别分析函数系数表（表5）和分析结果（表6）。

表4各地区城镇居民家庭平均每人全年消费支出（2013年）

类别

序号

地区

X1

X2

X3

X4

X5

X6

X7

X8

第一类

1

北京

5936

1796

1290

1226

1389

2768

2655

833

2

上海

7344

1593

1913

1365

1002

3499

3139

1136

3

广东

5225

1064

1814

1053

926

2980

2169

627

第二类

4

天津

5404

1363

1506

912

1273

1968

1741

634

5

辽宁

4680

1339

1293

608

1018

1493

1284

609

6

福建

4536

1172

1395

859

592

1994

1505

598

7

重庆

4576

1503

1121

1043

983

1189

1352

377

第三类

8

河北

3250

1190

1143

628

971

1151

982

362

9

黑龙江

3397

1404

1027

548

979

923

957

395

10

河南

3272

1271

1004

685

876

1034

1048

377

11

甘肃

3359

1170

801

559

747

894

1025

335

第四类

12

江西

3881

1053

935

762

550

1145

1067

346

13

湖北

4160

1210

999

759

695

954

1208

308

14

湖南

4174

1146

1075

798

785

1234

1208

408

15

广西

4129

856

1021

755

538

1599

1111

343

16

贵州

3756

1012

748

589

535

983

1146

279

待判样品

17

浙江

5504

1615

1486

829

985

3291

2295

579

18

江苏

4773

1298

1149

923

808

1722

1968

511

19

吉林

3637

1419

1395

544

1120

1305

1028

465

20

安徽

4051

1080

1220

590

717

1013

1225

337

对样本进行判别分析，得到判别分析结果如表5所示。

表5判别分析函数系数表

type

1

2

3

4

食品

.197

.162

.115

.137

衣着

.205

.170

.151

.177

居住

-.236

-.155

-.078

-.103

家庭设备用品及服务

.186

.151

.090

.124

医疗保健

.318

.232

.116

.145

交通和通信

.143

.112

.066

.081

教育文化娱乐服务

.296

.188

.098

.125

其它商品和服务

-.532

-.460

-.338

-.384

（Constant）

-1342.696

-786.675

-347.882

-514.465

由表5可以得到以下分类判别函数：

将待判样品数据代入四个函数中，每个样品对应的四个函数值进行比较，其中函数值最大的那个是第几个函数，则判该样品为第几类。

计算后发现，浙江对应的四个函数中第一个大，所以被划分为第一类。

江苏对应的四个函数中，第二个大，所以被划分为第二类。

吉林对应的四个函数中第三个大，所以被划分为第三类。

安徽对应的四个函数中，第四个大，所以被划分为第四类。

表6判别分析结果

类别

序号

地区

X1

X2

X3

X4

X5

X6

X7

X8

结果

1

1

北京

5936

1796

1290

1226

1389

2768

2655

833

1

2

2

上海

7344

1593

1913

1365

1002

3499

3139

1136

1

3

3

广东

5225

1064

1814

1053

926

2980

2169

627

1

4

4

天津

5404

1363

1506

912

1273

1968

1741

634

2

5

5

辽宁

4680

1339

1293

608

1018

1493

1284

609

2

6

6

福建

4536

1172

1395

859

592

1994

1505

598

2

7

7

重庆

4576

1503

1121

1043

983

1189

1352

377

2

8

8

河北

3250

1190

1143

628

971

1151

982

362

3

9

9

黑龙江

3397

1404

1027

548

979

923

957

395

3

10

10

河南

3272

1271

1004

685

876

1034

1048

377

3

11

11

甘肃

3359

1170

801

559

747

894

1025

335

3

12

12

江西

3881

1053

935

762

550

1145

1067

346

4

13

13

湖北

4160

1210

999

759

695

954

1208

308

4

14

14

湖南

4174

1146

1075

798

785

1234

1208

408

4

15

15

广西

4129

856

1021

755

538

1599

1111

343

4

16

16

贵州

3756

1012

748

589

535

983

1146

279

4

.

17

浙江

5504

1615

1486

829

985

3291

2295

579

1

.

18

江苏

4773

1298

1149

923

808

1722

1968

511

2

.

19

吉林

3637

1419

1395

544

1120

1305

1028

465

3

.

20

安徽

4051

1080

1220

590

717

1013

1225

337

4

有判别分析结果可知，浙江仍为第一类，属于沪宁杭地区，经济发达；它靠近第一类城市上海，他们可以看作是上海的外延；而且是沿海城市，交通发达，为对外贸易提供极大的便利。

江苏地理位置优越，交通便利，服务业和工业发达，综合经济实力在全国一直处于前列，其消费能力相对较高，所以其居民消费结构被列入第二类，是合理的。

吉林属于内陆城市，没有入海港，对外贸易不发达。

其水路和陆路运输没有绝对优势，经济发展不高，居民消费属偏下水平，归属于第三类。

安徽虽未内陆城市但是其地理位置较好，旅游发达，居民消费能力比第三类地区略高一些。

四、促进我国消费结构合理化的政策建议

根据以上分析可以看出，经济发展较好的地区居民的消费水平较高，消费结构也越合理。

而且，居民收入水平是影响居民消费需求最直接、最根本的因素，并最终决定着居民的消费层次和消费结构。

但是，典型地区西藏又可见，除收入水平外，还有很多因素影响居民消费结构，如：

价格水平、消费习惯、消费环境、消费心理预期等等，因而，政府也要继续出台切实有效的政策措施，增加居民消费积极性，并引导居民消费结构向更健康、合理的方向演进，以期全面提高我国各地区城镇居民的生活质量。

鉴于此，提出以下几点建议：

1.提高居民收入水平，增强扩大消费的基础。

收入是影响居民消费需求最直接、最根本的因素,并最终决定着居民的消费层次和消费结构。

因此，在国家经济增长的同时，进一步提高城镇居民的收入水平，以提高消费者对国家经济走势的良好预期。

同时，国家还需采取措施改善经济发展不平衡的现象，尽可能地缩小不同地区间的收入差距，真正发挥大国经济的内部拉动作用，使经济发展走上需求投资拉动的良性发展的道路。

2.刺激消费需求，培育新的消费热点。

当前，我国消费需求相对不足。

这些年来，政府一直花大力气刺激我国的消费需求，取得了积极的成果。

假日旅游消费、通讯及电子产品的消费、住房消费、居民汽车消费等极大的拉动了居民的消费需求。

一方面，我们应该进一步巩固已有成果，另一方面还须培育新的消费热点，如医疗保健、保险等。

北京、上海等经济发达地区往往住房紧张，因此，大力发展这些地区的房地产事业是进一步提高居民消费水平的有效手段；经济发展相对落后的地区，交通和通讯条件是制约其发展的瓶颈，应在交通和通讯