應用統計學利用spss進行居民消費結構變化的分析

1、關于某市近 20 年居民消費結構變動的分析本文的目的是分析居民隨著年份的增加， 消費結構發(fā)生的變化， 通過收集的數據。利用 spss 軟件進行因子分析，得出結論，為產業(yè)政策的制訂和宏觀經濟的調控提供參考。引言：消費結構是指在一定的社會經濟條件下,人們在消費過程中各種不同內容、不同形式的消費在消費總量中所占的比重以及它們之間的關系。按 1993 年國家統計局對生活消費品類別的劃分方法， 把居民生活消費品分為八個大類， 即食品、衣著、居住、家庭設備用品及服務、醫(yī)療保健、交通通信、文化教育娛樂用品及服務、其他商品及服務。 消費結構的變動不僅是經濟領域內的重要問題，而且也關系到整個國民經濟的發(fā)展， 合

2、理的消費結構及消費結構的升級和優(yōu)化不僅反映了消費層次和質量的提高， 也為建立合理的產業(yè)結構和產品結構提供了重要依據。一數據的理解及處理本文采用的數據來自于網絡 （見附錄），其中主要包含食品、 衣著、居住、家庭設備用品及服務、醫(yī)療保健、交通通信、文化教育娛樂用品及服務、其他商品及服務 8 個指標，這些指標之間存在著不同程度而相關性如果單獨分析這些指標，無法分析居民消費結構的特點，因此采用因子分析法，將這八個指標綜合為幾個少數因子，通過這些公共因子來反映居民消費結構的變化情況。且各數具比較完整，無異常數據因此直接處理。我們先通過圖形來觀察各項消費的平均值支出所占居民消費的比重，由圖像可以看出食品所

3、占消費比重最大，文化教育娛樂用品及服務及居住次之，其它相差不大而其他商品及服務最小。圖一通過圖形二我們可以看到各消費隨著年份的增加的變化，可以得出以下結論（1）雖然在 2002 年左右食品消費所占比例發(fā)生一定程度的震蕩但保持一直下降的趨勢。（2）文教娛樂及服務消費隨著年份增加而不斷上升。（3）居住消費支出保持較大幅度的震蕩變化上升下降總體趨勢不是太明顯。（4）其它消費支出變化趨勢較相近，且震蕩幅度不大。圖二三 因子分析法步驟及結果分析1 相關性分析圖三先進相關性分析，其步驟是，選擇分析菜單中相關的雙變量，并將影響因素選入變量列表。 通過觀察圖三我們可以看到很多變量之間都存在或強或弱的相關關系，

4、所以可以對變量進行因子分析。2KMO 及 Bartlett的檢驗選擇分析中降維的因子分析 ，并在描述子對話框中選KMO和 Bartlett 球形度檢驗圖四圖四中我們可以看到， KMO 小于 0.7，但是因為數據來源有限，本論文只是表現統計方法的使用，所以仍然繼續(xù)進行分析。3 描述性統計表圖五從圖五我們可以看到各費支出的描述統計量，比如均值標準差， 這為后續(xù)的因子分析提供一個直觀的分析結果，從圖中可以看到，食品支出消費比重最大，其均值為 39.68%其次是文教娛樂及服務和居住支出消費。4 因子共同度圖六圖六是因子分析的共同度。 顯示了所有變量的共同數據。 第二列是因子分析初始解下的變量共同度。

5、它表明對原有 8個變量如果采用主成分析法提取所有的8個特征值，那么原有的所有變量的方差都可以被解釋，變量的共同性均為1。事實上因子個數小于元變量的個數才是因子分析的目的，所以不可能提取所有特征根于是第三列給出了提取條件提取特征根時的共同度，可以看到所有變量的絕大部分信息可被因子解釋，這些變量信息丟失較少， 因此本次因子提取的總體效果較為理想。5 因子分析的總方差解釋圖七圖七所示是因子分析的總方差解釋， 是相關系數矩陣的特征值， 方差貢獻率及累計方差貢獻率的統計結果， 第一組數據項 （從第二道第四列） 描述了初始因子解的情況，可以看出第一個因子的特征根值為 4.341，解釋了原有 8 個變量總方

6、差的 54.264%前三個因子的累計貢獻率為 88.059%并且只有他們的取值大于 1，說明前三個公因子基本包含了全部變量的主要信息， 因此選前 3 個因子為主因子即可。同時提取平方和載入和旋轉平方和載入數據組列出了因子提取后和旋轉后的因子方差解釋情況，從中可以看出他們都支持 3 個公共因子。6 因子碎石圖圖八圖八所示為因子分析的碎石圖，橫坐標為因子數目， 縱坐標為特征根， 可以看到第一個因子的特征值為很高，對解釋原有變量的貢獻最大， 第三個因子以后的特征根都很小，對解釋原有的變量都很小，因此就提取前三個因子。7 旋轉前因子載荷矩陣圖九圖九旋轉前因子載荷矩陣， 它是因子分析的核心內容， 通過載

7、荷系數大小可以分析不同公共因子所反映的主要指標的區(qū)別，從結果可以看到大部分因子解釋性較好，但是仍有少部分因子因子解釋性能力較差，比如食品指標， 在三個因子的載荷系數區(qū)別不大，因此接著因子旋轉法使得因子載荷系數向0 和 1 兩極分化，使大的載荷更大，小的載荷更小，這樣結果更具解釋性。8 旋轉后的因子載荷矩陣圖十圖十現實實施旋轉后的因子載荷矩陣，可以看到，第一主因子在交通通訊，文教娛樂及服務醫(yī)療保健， 居住等指標上有較大的載荷系數， 說明第一個公因子綜合反映這幾個方面的變動情況可以將其命名為第一基本消費因子。從載荷系數絕對值大小表明自 1993 年以來，該市居民消費結構中變化最大的依次為交通和通訊

8、 0.975 文教娛樂及服務 0.973 醫(yī)療保健 0.952 食品為 -0.893，其中交通和通訊 0.975 文教娛樂及服務 0.973 醫(yī)療保健 0.952 為上的載荷系數為正值。表明在 19932012 年間居民在交通和通訊， 文教娛樂及服務， 醫(yī)療保健上的消費為遞增的，而在食品上的消費為遞減的， 這與前文分析還有實際是相符的。第二個主因子在衣著， 家庭設備用品及服務， 居住指標上系數較大， 可以將其命名為第二基本消費因子，衣著 0.737 家庭設備用品及服務為 0.644 居住為 -0.632 說明居民在衣著，家庭設備用品及服務為消費時增加的在居住上是遞減的，這與實際情況也是相符的，

9、 隨著收入的增加人們對衣著的要求也是多樣化發(fā)展，對家庭電器需求變大， 同時越來越高的房價對居民來說無法承擔， 居住消費呈現出下降。而第三個主因子在雜項商品及服務上系數最大， 可以將其命名為第三基本消費因子，系數為 0.919 表明市民生活內容日益豐富。9 因子得分系數圖十一圖十一采用回歸法估計因子的得分系數，根據表中的內容可以寫出以下因子得分函數。因子 F10.213 x10.149 x20.117 x30.219 x40.223 x50.229 x60.042x70.027 x8因子 F20.063x10.549 x20.517 x30.010 x40.019 x50.075 x60.378

10、 x70.181x8因子 F30.123 x10.083 x20.225 x30.025 x40.054 x50.067 x60.402 x70.727 x810 因子變動趨勢圖不僅如此原數據還給出了FAC_1,FAC_2,FAC_3 三個變量，它表示3 個因子在不同年份的得分值， 為了進一步揭示因子變動的情況繪制了圖十二所示的因子變動趨勢圖。圖十二從圖十二可以看出在第一公因子在19932000年期間一直比較穩(wěn)定， 但進入21 世紀以后雖然在2002 年出現下降，但其后一直保持上升并在2007 年達到最大值， 2008 年出現明顯的下降之后又保持了穩(wěn)定的上升。這主要是因為該市在進入 21 世紀

11、之前經濟發(fā)展不是太強勁，隨著中國加入世貿組織，該市經濟出現較快發(fā)展，人們的第一類消費開始逐漸增加，但由于2008 年經濟危機的發(fā)生，使該市受到了一定的沖擊， 第一公因子出現明顯的下降， 但隨著國家刺激經濟的發(fā)展，該市經濟出現復蘇，第一公因子又開始保持穩(wěn)定上升。第二公因子得分的起伏波動主要由居住，衣著比重有升有降的波動引起的，根本原因是國家執(zhí)行住房改革的力度密切相關，但由于住房改革政策的推行相對于其他的改革政策比較緩慢。 所以居民對住房消費存在一定的不確定性， 這就造成第二因子的波動。第三因子一直波動不已，說明市民在雜項上的的消費仍有很大的空間。四 結論總的來看，該市居民生活已逐步提高， 邁向富裕。居民消費從過去的單一型向享受型、發(fā)展型消費品等多層次需求的消費結構方向發(fā)展。在消費結構上，食品、