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[摘要]我国城镇居民的整体消费水平逐年提高，但消费结构仍然存在一定的地域性差异。本文采用因子分析和聚类分析方法对我国31个省（ 直辖市、自治区）的城镇居民消费结构进行了地区差异性研究。首先采用因子分析法对全国城镇居民8项消费指标进行数据分析，找出两个公共因子，得到各省市居民消费结构的差异，进而根据公共因子对这31个地区进行聚类分析，把全国各地区分为三类，从总体上掌握了我国消费结构类型的地区分布。最后提出了几点建议。
[关键词]城镇居民；消费结构；因子分析；聚类分析
居民消费是内需主要来源，消费结构也会直接影响到各地区经济的持续稳定发展和经济结构的转变。随着我国经济快速发展，城镇居民收入不断增加，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。面对这些变化，研究全国城镇居民消费结构地区差异、为地区宏观经济政策制定和针对性开拓消费市场尤为重要。
1、方法与数据
本文主要采用因子分析和K均值聚类的方法对各地区城镇居民消费结构进行分析。沿用中国统计年鉴的统计口径中居民消费分为食品支出、衣着支出、居住支出、家庭设备用品及其服务支出、医疗保健支出、交通通讯支出、文教娱乐支出、其他商品和服务支出的八个方面，选用各地区城镇居民家庭人均全年消费性支出（2013年）这八项数据来进行消费结构的数据分析，数据来自中国统计年鉴。
2、实证分析
2.1因子分析
聚类分析前，首先采用SPSS18.0因子分析法对8项消费指标数据进行综合。数据显示KMO统计量为0.833，接近于1，且通过Bartlett球度检验（P=0.000<0.05），这说明原有8个变量具有强相关性，适合做因子分析。相关系数矩阵的特征值以及贡献率如表1所示。
由表1，前两个因子的累积贡献率达到83.691%，说明提取2个公因子可以代表原始数据的绝大部分信息，统计意义良好。根据方差最大化旋转因子荷载矩阵（表2），第一个主因子主要代表食品、居住、家庭设备用品及服务、交通通信、文教娱乐、其他商品和服务，这六个指标在主因子 上的载荷均在0.7以上，是全国城镇居民消费结构研究中的主要方面，称主消费因子。因子二则主要代表了衣着与医疗保健，为次消费因子。
用线性回归法计算各地区的因子得分，因子一得分最高的前五个城市依次为：上海、北京、广东、浙江、天津，说明这些城市居民在因子一六个方面的消费水平位于全国前列。得分较低的是西藏、贵州，这与这些城市经济发展规模相关。因子二的前五名为：内蒙、吉林、北京、天津、辽宁。以各因子的方差贡献率占两个因子方差贡献率的比重作为权重进行加权汇总，各城市的综合得分见表3。
2.2聚类分析
对因子分析提取的2个主因子，采用SPSS 18.0软件k均值聚类分析功能，对全国31个省份城镇居民消费进行分类，最终类中心结果如表4所示。第一类的各指标值总体上是最优的，往下依次为第二类和第三类。最终居民家庭平均每人生活消费的均值聚类分析省区分类结果见表5，把全国消费结构地区划分为三类。
3、结果讨论
上海主消费因子排名第一，说明上海生活质量和消费水平位在全国首屈一指。北京的两个因子排名虽然不是在第一位，但綜合排名位居首位，说明北京在城市发展各方面比较均衡，这与它的政治文化中心地位分不开。西藏在主要消费中排名最后，说明西藏的文化教育、食品交通等方面仍需进一步改进。在次消费因子（医疗和衣着）中北方城市整体水平高于南方城市，说明这些地方的整体医疗基础设施水平和居民形象在逐步提高。
聚类结果显示居民消费结构与经济发展水平密切相关。北京、上海、浙江等地被归为第一类，这些地方经济较为发达，居民收入较高，消费结构有许多相似之处。与此相对应，广西、海南、四川等地归为一类，这些地区经济发展状况与第一类不在一个层次上，其消费结构差别较大。更进一步，消费结构也会影响经济的发展趋势，第一类地区中的高消费也将带动该区域中相关产业的发展，比如北京的教育文化娱乐服务支出位居全国首位，这也促进了首都的教育业文化业以及娱乐服务业的发展。
同时可以发现居民的消费结构与地域所处的经济区域有较大关联，但这种关联并不绝对。例如分类结果中同属一类的天津、内蒙古、山东、重庆、陕西、吉林等省市，地理位置相距甚远，但同类地区的居民消费结构却相当相似。从全局、总量来讲，地区之间经济发展水平的差距是影响不同地域居民消费结构的重要因素，同时居民消费结构的不同也会进一步影响当地经济的发展，不同地域的城镇居民的消费结构也可能极为相似。
4、结论及建议
本文首先通过因子分析法应用于城镇居民消费结构变化中，将居民消费结构清晰地表现出来，得到居民消费的主要消费因子和次要消费因子，便于不同省份充分了解省内居民的消费结构，制定下一步发展的规划，引导居民合理消费。进而本文通过聚类分析得到全国31个省市总体上可以分为三类，这三类地区之间的城镇居民消费结构存在显著的差异，大部分中低消费地区均处在中、西部，说明我国居民消费的地区非均衡性依旧较为明显。根据结果中所得的三类城市及其各自的消费结构特点加以利用，因地制宜的制定各种政策法规引导消费、发展经济，提出以下三点建议。第一，平衡区域发展，缩小地区消费差异。第二， 大力发展经济，增加城镇居民收入。第三，引导居民消费，拓宽消费领域。
参考文献
[1]李雪，王莉华.基于聚类和因子分析的农村居民消费结构实证研究[N].辽宁石油化工大学学报，2008，28（2）.
[2]高莉菁.全国各省份城镇居民消费结构的聚类分析[J].中国证券期货，2011（5）.
[3]陈捷.中国城镇居民消费结构变化的定量分析[J].统计与决策，2003（1）：46-47.
[4]柯键.中国各地区城镇居民消费结构比较研究[J].经济问题探索，2004（10）.
作者简介
齐蒙（1990-），女，壮族，河北保定，河北大学经济学院统计学专业在读硕士研究生。
[关键词]城镇居民；消费结构；因子分析；聚类分析
居民消费是内需主要来源，消费结构也会直接影响到各地区经济的持续稳定发展和经济结构的转变。随着我国经济快速发展，城镇居民收入不断增加，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。面对这些变化，研究全国城镇居民消费结构地区差异、为地区宏观经济政策制定和针对性开拓消费市场尤为重要。
1、方法与数据
本文主要采用因子分析和K均值聚类的方法对各地区城镇居民消费结构进行分析。沿用中国统计年鉴的统计口径中居民消费分为食品支出、衣着支出、居住支出、家庭设备用品及其服务支出、医疗保健支出、交通通讯支出、文教娱乐支出、其他商品和服务支出的八个方面，选用各地区城镇居民家庭人均全年消费性支出（2013年）这八项数据来进行消费结构的数据分析，数据来自中国统计年鉴。
2、实证分析
2.1因子分析
聚类分析前，首先采用SPSS18.0因子分析法对8项消费指标数据进行综合。数据显示KMO统计量为0.833，接近于1，且通过Bartlett球度检验（P=0.000<0.05），这说明原有8个变量具有强相关性，适合做因子分析。相关系数矩阵的特征值以及贡献率如表1所示。
由表1，前两个因子的累积贡献率达到83.691%，说明提取2个公因子可以代表原始数据的绝大部分信息，统计意义良好。根据方差最大化旋转因子荷载矩阵（表2），第一个主因子主要代表食品、居住、家庭设备用品及服务、交通通信、文教娱乐、其他商品和服务，这六个指标在主因子 上的载荷均在0.7以上，是全国城镇居民消费结构研究中的主要方面，称主消费因子。因子二则主要代表了衣着与医疗保健，为次消费因子。
用线性回归法计算各地区的因子得分，因子一得分最高的前五个城市依次为：上海、北京、广东、浙江、天津，说明这些城市居民在因子一六个方面的消费水平位于全国前列。得分较低的是西藏、贵州，这与这些城市经济发展规模相关。因子二的前五名为：内蒙、吉林、北京、天津、辽宁。以各因子的方差贡献率占两个因子方差贡献率的比重作为权重进行加权汇总，各城市的综合得分见表3。
2.2聚类分析
对因子分析提取的2个主因子，采用SPSS 18.0软件k均值聚类分析功能，对全国31个省份城镇居民消费进行分类，最终类中心结果如表4所示。第一类的各指标值总体上是最优的，往下依次为第二类和第三类。最终居民家庭平均每人生活消费的均值聚类分析省区分类结果见表5，把全国消费结构地区划分为三类。
3、结果讨论
上海主消费因子排名第一，说明上海生活质量和消费水平位在全国首屈一指。北京的两个因子排名虽然不是在第一位，但綜合排名位居首位，说明北京在城市发展各方面比较均衡，这与它的政治文化中心地位分不开。西藏在主要消费中排名最后，说明西藏的文化教育、食品交通等方面仍需进一步改进。在次消费因子（医疗和衣着）中北方城市整体水平高于南方城市，说明这些地方的整体医疗基础设施水平和居民形象在逐步提高。
聚类结果显示居民消费结构与经济发展水平密切相关。北京、上海、浙江等地被归为第一类，这些地方经济较为发达，居民收入较高，消费结构有许多相似之处。与此相对应，广西、海南、四川等地归为一类，这些地区经济发展状况与第一类不在一个层次上，其消费结构差别较大。更进一步，消费结构也会影响经济的发展趋势，第一类地区中的高消费也将带动该区域中相关产业的发展，比如北京的教育文化娱乐服务支出位居全国首位，这也促进了首都的教育业文化业以及娱乐服务业的发展。
同时可以发现居民的消费结构与地域所处的经济区域有较大关联，但这种关联并不绝对。例如分类结果中同属一类的天津、内蒙古、山东、重庆、陕西、吉林等省市，地理位置相距甚远，但同类地区的居民消费结构却相当相似。从全局、总量来讲，地区之间经济发展水平的差距是影响不同地域居民消费结构的重要因素，同时居民消费结构的不同也会进一步影响当地经济的发展，不同地域的城镇居民的消费结构也可能极为相似。
4、结论及建议
本文首先通过因子分析法应用于城镇居民消费结构变化中，将居民消费结构清晰地表现出来，得到居民消费的主要消费因子和次要消费因子，便于不同省份充分了解省内居民的消费结构，制定下一步发展的规划，引导居民合理消费。进而本文通过聚类分析得到全国31个省市总体上可以分为三类，这三类地区之间的城镇居民消费结构存在显著的差异，大部分中低消费地区均处在中、西部，说明我国居民消费的地区非均衡性依旧较为明显。根据结果中所得的三类城市及其各自的消费结构特点加以利用，因地制宜的制定各种政策法规引导消费、发展经济，提出以下三点建议。第一，平衡区域发展，缩小地区消费差异。第二， 大力发展经济，增加城镇居民收入。第三，引导居民消费，拓宽消费领域。
参考文献
[1]李雪，王莉华.基于聚类和因子分析的农村居民消费结构实证研究[N].辽宁石油化工大学学报，2008，28（2）.
[2]高莉菁.全国各省份城镇居民消费结构的聚类分析[J].中国证券期货，2011（5）.
[3]陈捷.中国城镇居民消费结构变化的定量分析[J].统计与决策，2003（1）：46-47.
[4]柯键.中国各地区城镇居民消费结构比较研究[J].经济问题探索，2004（10）.
作者简介
齐蒙（1990-），女，壮族，河北保定，河北大学经济学院统计学专业在读硕士研究生。