1、我国农村居民消费支出地区差异实证研究内容摘要：针对我国农村居民消费状况，本文首先利用聚类分析法对各地区农村居民消费水平进行分类，然后利用因子分析法进行完善，最后根据因子综合得分对各地区农村居民人均消费进行了排序和分类，与各省人均 GDP 排名对照显示出研究结果符合实际情况。在研究的基础上，笔者提出了相关启示。 关键词：农村居民 消费支出 聚类分析 因子分析 引言 消费是经济发展“三驾马车”之一，消费水平不仅反映了当前经济发展水平，还关系社会经济活动的诸多方面。我国居民消费方式也在发生着巨大变化。在居民全部消费支出的八项指标中，各项支出所占的比例均有变化，生活质量整体有所提高（王娟，2011）
2、。新形势下，我国宏观调控政策把扩大农民消费需求作为促进我国经济发展的基本立足点，我国“十二五”规划第二篇“惠农强农”直观体现了这一内容。尽管近年我国农村居民消费水平已经显著提高，但总体上增长缓慢、结构层次偏低。表 1 描述了农村与城镇居民间的一定差距。 表 1 显示我国农村居民人均消费支出远低于城镇，且我国农村居民的恩格尔系数偏高，消费结构不合理。为改善消费结构，提高我国农村居民消费水平，有必要通过研究以把握各地区农村居民消费现状及差异，为政策提供一定的决策支持。 已有文献对我国农村居民消费的研究主要涉及以下方面：一是农村居民支出与收入的关系。如刘旺霞（2006） 、郭亚军等（2007） 、张
3、锡涛等（2009） 、金春雨等（2011） 、徐曙敏（2012）等；二是基于某省经验数据分析农村居民支出结构或收入与支出关系。如雷健敏（2003） 、张瑜等（2008） 、范亚东等（2009） 、达瓦（2010） 、海新权等（2011） 、封永刚等（2012） 、成谢军（2013）等；三是经济体制改革或环境对农村居民消费支出的影响。如朱信凯（2000） 、陈亮等（2010） 、尹华北等（2011） 、胡东兰等（2013）等；四是全国各地区农村居民消费状况实证分析。如郑亚丹（2009） 、王娟（2011）等。可以看出，全国各省农村居民消费支出差异分析研究较少。本文采用聚类分析和因子分析方法对全国
4、各省间差异进行分析，以准确认识各省农村居民消费实际情况，为政府决策提供参考依据。 我国农村居民消费支出的聚类分析 为了解我国各地区农村居民的消费支出状况，本文首先采用聚类分析方法进行聚类分析，目的就是把具有相似性的对象归类（王娟，2011） 。本文选取 2011 年作为研究年度，数据来源于中国统计年鉴 2012中以省为单位对全国各地区农村居民家庭平均人均消费支出的统计结果，选择 A 食品、B 衣着、C 居住、D 家庭设备用品及服务支持、E 医疗保健、F交通和通讯、G 文教娱乐用品及服务、H 其他商品及服务等八项支出指标来描述我国居民人均消费水平。 （一）K-均值法聚类分析 2011 年我国农村
5、居民消费支出的 K-均值法聚类分析结果是：第一类是北京、上海、浙江、江苏、福建、广东，从人们的实际生活中观察到这些地区经济发展的好，经济水平在全国都是很高的，那么农村居民消费水平较高，与实际情况相符。其余地区归为第二类，在第二类的地区中，贵州、甘肃、西藏等地区与其他地区的经济发展还是有一定差距的，与本文所观察到的实际情况有出入，因此本文运用 K-均值聚类分析法分类还不够详实。 （二）系统聚类分析 对于 K-均值聚类分析存在的问题，用系统聚类进行补充分析，得出的具体结果是：第一类是上海、北京、江苏、浙江。2011 年人均消费性支出都超过 8000 元，在这些区域的消费支出远远高于全国平均水平。第
6、二类是西藏。西藏在我国的西部地区，人烟稀少，大部分居民都是放牧维持生计，很少部分人群是依靠出售农产品和劳动收入。该地区农村居民的消费支出情况比其他地区合理。第三类是黑龙江、辽宁、内蒙古、吉林、山东、福建、广东。其余的地区为第四类。后面两种类型的情况更为复杂。广东、福建、天津等地区的经济比较发达，在湖北、安徽、重庆以及一系列的区域经济发展水平中等，但近年来在医疗保健和文化教育支出的比例显著增加，其居民消费结构逐步合理，与许多经济发达地区相差不远。甘肃、贵州、云南、西藏等地区，农村居民收入水平较低，这些地区的经济发展水平应引起国家政府的高度重视，需要加大扶持力度，加强西部开发。 从分出的第四类可以
7、知道，在实际生活中，东西部、南北方贫富差距很明显，比如天津与甘肃、贵州等边远地区的经济水平相比还存在很大差距。因此采用因子分析进行弥补。 我国农村居民人均消费支出的因子分析 因子分析的基本目的就是用少数几个因子去描述许多指标或因素之间的联系，即将相关比较密切的几个变量归在同一类中，每一类变量就成为一个因子。以较少的几个因子反映原资料的大部分信息（肖小玉，2011） 。 （一） 模型构建 主成分寻找公共因子的方法如下：假定从相关矩阵出发求解主成分，设有 p 个变量。则可以找出 p 个主成分。将 p 个主成分由大到小的顺序排序，记为 Y1、Y2Yp，主成分与原始变量之间存在的关系式为： （1） i
8、j 为随机向量 X 的相关矩阵的特征值所对应的特征向量的分量，因特征向量之间彼此正交，从 X 到 Y 的转换关系是可逆的，很容易得出由 Y 到 X 所谓转换关系。对上面每一等式只保留 m 个主成分，而把后面的部分用 i 代替，进一步变化（限于篇幅，此不列出） 。这个在形式上已经与因子模型相一致，且 Yi（i=1，2，m）之间相互独立，为了把Yi 转化成合适的共因子，现在要做的就是把主成分 Yi 变为方差为 1 的变量。为完成此变换，必须将 Yi 除以其标准差（即为特征根的平方根的） ，于是，令，上式则可变为（邹睿，2007）： （2） 因子得分就是公共因子在每个采样点上的得分。利用因子得分，我
9、们可以知道哪些地区的经济发展得更好，消费水平比较高。同样也可以了解哪些地区的经济发展相对落后，消费水平比较低。 （二） 回归模型 KMO 值为验证所选数据是否符合进行因子分析，KMO 检验值越大，该数据就适合进行因子分析，KMO 值为小于 0.5，数据不适合进行因子分析，本研究检验的 KMO 值 0.8680.5，适合进行因子分析。Bartlett 的球形度检验，近似卡方 327.825，df 值为 28，Sig.为.000。 根据表 2 可知，初始解选取了两个因子，它们的累计贡献率为90.218%。正常情况下，要采取综合因子的累计贡献率大于 85%。本文选取的前两个因子的累计贡献率为 90.
10、218%大于 85%，所以本文所选取的因子可以解释原来的 8 个指标，已经完全足以说明各地区农村居民人均消费共同点以及差别。 由表 3 可以看出，原始变量 A 可以由各个因子表示成：A=0.347F1+0.920F2；原变量 B 可以由各个因子表示成：B= 0.894F1+0.336F2；其余 6 项依次类推。 从图 1 可以看出，第一个因子 F1 主要反映衣着 B、居住 C、家庭设备用品及服务支持 D、医疗保健 E、交通和通讯 F、文教娱乐用品及服务G、其他商品及服务 H，这七项指标有很强的相关性，本文把它们归为一类，称为主消费因子。第二个因子 F2 主要反映食品 A，可以被称为次消费因子（
11、见表 4） 。 （三）检验结果 根据表 2，可以计算出综合得分 F，即 F=（50.011F1+40.207F2）/90.218，结果如表 5 所示。 主消费因子 F1 得分前五名是北京、浙江、天津、江苏、吉林，其中北京的得分为 2.897，远远高于其他地区，说明北京主要消费支出远远高于其他地区。北京作为我国首都，经济发展比其他城市都要好，与实际情况比较接近。主消费因子 F1 得分后五名是云南、贵州、广西、广东、海南，这些地区的经济发展相对来说比较落后，人均消费水平较低。沿海地区的广东的经济现在已经迅速崛起，贵州在内陆西部地区，经济发展远比不上沿海城市，这与其生活实际存在出入。次消费因子 F2
12、 得分前五名是上海、广东、福建、浙江、北京，上海为 3.143 居于首位。次消费因子 F2 得分最后五名地区依次是黑龙江、吉林、西藏、陕西、新疆，在食品消费方面，在实际消费过程中，人们不容易觉察到，这个结论还缺乏一定的实证依据。综合得分 F 的前五名是北京、上海、浙江、江苏、天津，这五个区域的经济发展在全国遥遥领先，相比其他地区人均收入和消费支出都要高，将他们归为一类是符合实际的。综合得分 F 后五名地区是甘肃、海南、云南、贵州、西藏，这些人烟稀少的地区，经济发展水平相对落后，人们的收入和消费水平都较低，与人们观察到的实际情况是比较接近的。而剩余地区则为一类。 全国 31 个省级地区可分为三类
13、，分类结果如下（按照综合得分排名先后顺序排列）：第一类：北京、上海、浙江、江苏、天津；第二类：山东、福建、广东、吉林、内蒙古、辽宁、黑龙江、湖北、河北、陕西、宁夏、安徽、山西、湖南、河南、青海、新疆、四川、重庆、江西、广西；第三类：甘肃、海南、云南、贵州、西藏。根据因子综合得分对我国各地区农村居民人均消费支出进行排序和分类。结果表明，分为三类可以更好地反映实际情况，相对于聚类分析法，它是一种更好的排序方法。 结论及启示 （一）结论 研究发现我国农村居民消费水平和各省经济发展状况一致。农村居民人均消费支出前五名的是北京、上海、浙江、江苏、天津，这五个区域的经济发展在全国遥遥领先，相比其他地区人均
14、收入和消费支出都要高。这与公布的各省人均 GDP 排名前五名天津、上海、北京、江苏、浙江，在排名名次上稍有差别，但总体的前五名的地区是一致的。农村居民人均消费支出后五名的是甘肃、海南、云南、贵州、西藏，这与公布的各省人均 GDP 排名后五名安徽、西藏、甘肃、云南、贵州，在排名名次上也稍有差别，且地区上只有唯一的差别前者是海南（在各省人均 GDP排名中排第 21 名） ，后者是安徽（本文研究结果农村居民人均消费支出中排第 17 名） ，其他一致。这些地区经济发展水平相对落后，人们的收入和消费水平都较低，比较接近观察到的实际情况。其他省份居中等水平。总体上可以认为该分析方法较好地反映了全国各省、市
15、、自治区的农村居民人均消费状况。 关于后五名中差别的海南和安徽省的情况，海南省人均 GDP 排名全国第 21，但是农村居民人均消费却排名 28；而安徽省虽然人均 GDP 排名全国第 27，但是农村居民人均消费却排名 17。通过查阅文献，本文认为：海南 GDP 总额排名全国第 28，总体的人口偏少，人均 GDP 升至 21。但是海南省的 GDP 旅游业贡献不少，农村人口约占 60%，四周环海，农业基础设施薄弱，抗风险能力差，农村居民消费水平低，远低于该地区所创造的 GDP 的水平。安徽与海南相反，地处中部，GDP 总额排名全国第 12 位，但是人口众多，人均 GDP 降至全国第 27。安徽省的农
16、村人口也约占60%，但是在扩大农村消费方面，安徽省政府通过“万村千乡”工程繁荣农村市场、新建 4000 农家店等措施推进农村市场建设，提高了该地区农村消费，所以使安徽农村居民人均消费支出中排名第 17。 （二）启示 通过对安徽省的排名结构分析，为切实提高我国农村居民消费支出水平，需要提高农村居民收入。政府需要根据农村市场特点采取有力措施保障农村消费，比如政府应从技术、资金、人才等方面来支持乡镇企业；建立与完善农村金融服务系统，指导农村居民获取贷款、投资等；减轻农村居民买房、买车、生病或其他急需用钱的压力。掌握和了解地区农村劳动力年龄、文化水平、专业技能等信息，建立农村劳动力信息库。通过建立农村
17、社会保障体系，逐步扩大农村居民养老保险范围，规范医疗保险。增加在农村地区的消费者信心指数，让农民们有提前消费的能力，为农村居民开展职业教育和成人教育。 本文只选取了 2011 年度作为研究样本，且只初步对各省农村居民消费支出进行了排名，而未深入探讨影响这些地区差异的原因，这是局限但也明晰了未来深化方向。 参考文献： 1.王娟.基于面板数据的中国农村居民消费支出的实证研究J.市场经济与价格，2011（4） 2.肖小玉.大学生旅游后悔心理对后续行为意向影响研究D.华南理工大学硕士学位论文，2011 3.邹睿.我国银行零售业务客户满意度影响因素实证分析D.重庆大学硕士学位论文，2007 4.赵亮.商业银行员工满意度影响因素及对策研究D.华东政法大学硕士学位论文，2012 5.2012 年海南省政府工作报告R.中公教育 6.刘艳，吕达劲.安徽省农村居民消费结构及趋势分析Z.http：/
