用spss分析我國各省城鎮(zhèn)居民消費(fèi)水平差異

1、用spss分析我國各省城鎮(zhèn)居民消費(fèi)水平差異分析文章結(jié)構(gòu) TOC o 1-5 h z HYPERLINK l bookmark4 o Current Document 1研究背景及意義1 HYPERLINK l bookmark7 o Current Document 2研究方法1 HYPERLINK l bookmark10 o Current Document 3數(shù)據(jù)來源與數(shù)據(jù)處理2 HYPERLINK l bookmark13 o Current Document 4.實(shí)證分析34.1因子分析34.2聚類分析7 HYPERLINK l bookmark16 o Current Docume

2、nt 5結(jié)論111研究背景及意義我國地域廣闊，各省份的經(jīng)濟(jì)發(fā)展很不平衡，各省之間的居民消費(fèi)水平差距較大。經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展的同時(shí)我 國居民收入穩(wěn)步增加，各省居民的消費(fèi)支出也強(qiáng)勁增長(zhǎng)，消費(fèi)結(jié)構(gòu)發(fā)生了巨大變化。為了正確引導(dǎo)消費(fèi)， 進(jìn)一步改善消費(fèi)結(jié)構(gòu)，提高我國城市居民的消費(fèi)水平和生活的質(zhì)量，有必要對(duì)全國各省居民消費(fèi)結(jié)構(gòu)之 間的異同進(jìn)行考察并做比較研究，以期發(fā)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)水平和城市居民的消費(fèi)水平之間的關(guān)系.2研究方法本文運(yùn)用多元統(tǒng)計(jì)分析中的主成分分析方法和聚類分析方法,將描述各省份城鎮(zhèn)居民全年現(xiàn)金消費(fèi)支出 的八個(gè)指標(biāo)壓縮成兩個(gè)綜合指標(biāo)（稱為主成分），這兩個(gè)主成分保留了原始八個(gè)指標(biāo)的絕大部分信息，在 指標(biāo)壓縮的同時(shí)

3、能夠最大限度地反映出各省份城鎮(zhèn)居民消費(fèi)水平差異。在綜合因子基礎(chǔ)上進(jìn)行層次聚類 分析，根據(jù)消費(fèi)差異將全國31個(gè)省分為四類。因子分析模型是根據(jù)變量間的相關(guān)性大小，把變量分組，利用同組內(nèi)的變量之間相關(guān)性較高而不同組的 變量之間相關(guān)性較低，每組變量代表一個(gè)基本結(jié)構(gòu)，這個(gè)基本結(jié)構(gòu)稱為公共因子。因子分析的出發(fā)點(diǎn)是 用較少的相互獨(dú)立的因子變量來代替原來變量的大部分信息，可以通過下面的數(shù)學(xué)模型來表示： X1=a 11F1+a 12F2 a 1 Fm+a 產(chǎn) 1,X2=a m+a 222+a 2mFm+a 之 2，Xp=a 1F1+a 2F2 a mFm+a ，其中：xi，x2, x3,，xp為P個(gè)原有變量，是

4、均值為零、標(biāo)準(zhǔn)差為1的標(biāo)準(zhǔn)化變量；F1，F(xiàn)2, F3,，F(xiàn)m為m個(gè)因子變量，m小于p，表示成矩陣形式為X=AF+a ，其中：F=（F1，F(xiàn)2，F(xiàn)m）為因子變量或公共因子； =（ 1， 2， p）為特殊因子；F與 均為不可觀測(cè)的隨機(jī)變量.A= （a ij） pXm為因子載荷矩陣，a j稱為第j個(gè)因子對(duì)第i個(gè)變量的 載荷系數(shù).在模型中，特殊因子起著殘差的作用，被定義為彼此不相關(guān)且與公因子也不相關(guān)。系統(tǒng)聚類分析的基本思想是認(rèn)為所研究的樣品（或指標(biāo)）之間存在不同程度的相似性.把一些相似程度 較大的樣品（或指標(biāo)）聚合為一類，把另外一些相似程度較大的樣品（或指標(biāo)）又聚合為另一類，關(guān)系 密切的聚合到一個(gè)小的

5、分類單位，關(guān)系疏遠(yuǎn)的聚合到一個(gè)大的分類單位，直到把所有樣品都聚合完畢， 把不同的類型一一劃分出來，形成一個(gè)由小到大的分類系統(tǒng)。利用SPSS中的聚類分析，以層次分析法 結(jié)果中的因子得分為基礎(chǔ)，在聚類分析中采用離差平方和法及歐氏平方距離對(duì)綜合因子得分進(jìn)行最優(yōu)分 割，將31個(gè)省按城市居民消費(fèi)水平的高低分成4類。3數(shù)據(jù)來源與數(shù)據(jù)處理2012年我國“分地區(qū)城鎮(zhèn)居民家庭平均每人全年現(xiàn)金消費(fèi)支出”，來自于中國統(tǒng)計(jì)年鑒全國31個(gè)省、直 轄市和自治區(qū)（港、澳、臺(tái)不在其中）的城鎮(zhèn)居民年平均現(xiàn)金消費(fèi)支出的97項(xiàng)主要指標(biāo)（單位:元），指標(biāo)代 碼和指標(biāo)名稱列于表1,原始數(shù)據(jù)列于表2。表1指標(biāo)名稱及代碼指標(biāo)代碼指標(biāo)名稱指

6、標(biāo)代碼指標(biāo)名稱X1食品X5交通通訊X2衣服X6文教娛樂X3居住X7醫(yī)療保險(xiǎn)X4家庭設(shè)備表2原始數(shù)據(jù)地區(qū) X1 X2 X3 X4 X5 X6 X79655.62111.171790.481906.494563.83723.741016.657535.292638.91970.941610.73781.513695.981658.378258.441520.592099.751467.24176.662954.131048.287552.022109.581551.691161.394133.52996.591228.027343.641881.431854.221151.163083.37225

7、4.221556.356658.371915.971437.081288.422689.513077.761058.115463.182730.231583.561242.642572.931971.781354.097317.421634.211753.861254.712961.782104.83773.225809.392042.41433.281069.652323.291843.891309.625201.322196.981572.351125.992370.231655.911005.256870.232228.761177.021196.031903.241470.641101

8、.564635.272044.81594.14871.461780.671642.71447.55550.711789.061322.22986.821788.382078.521212.445814.921540.661396.97811.231809.721932.741142.965441.631624.571301.61034.32084.151737.64918.415837.931783.411371.15978.261476.981651.921029.556073.861651.141284.091097.931946.721587.43772.755552.561146.46

9、1377.261125.392088.641626.05883.564607.471885.991190.811145.421730.351525.331085.474768.911875.71193.37929.012110.411515.911063.096556.1864.961521.04777.22004.341319.54993.245238.892031.141166.59950.171660.271280.811027.64211.161541.991502.41876.11723.751203.81047.28海京東江津蘇古建寧東慶林西徽南北川西南夏南疆北 蒙上北廣浙天江內(nèi)福

10、遼山重吉陜安湖湖四廣河寧海新河黑龍江4687.231806.921336.85742.221462.611216.561180.67甘肅4602.331631.41287.93833.151575.671388.211049.65山西3855.561529.471438.88832.521672.291506.2905.88云南5468.171759.89973.76634.092264.231434.3939.13江西5071.611476.631173.91966.231501.341487.3670.71青海4667.341512.241232.39923.71549.761097.21

11、906.14貴州4992.8513991013.53849.941891.031396654.53西藏5517.691361.57845.18474.691387.45550.48467.234.實(shí)證分析4.1因子分析表3描述統(tǒng)計(jì)量均值標(biāo)準(zhǔn)差分析N食品5832.80941299.8219431衣服1782.8135388.8927131居住1411.2358283.1226431家庭設(shè)1042.3939283.2454031備交通通訊2260.2768861.6145131文教娛 樂1836.3910739.1511131醫(yī)療保 險(xiǎn)1048.6229253.7498431食品、衣服等七個(gè)消費(fèi)支

12、出指標(biāo)的描述性統(tǒng)計(jì)量，可以看出，食品支出消費(fèi)所占的比重最大，其次是交 通通訊。在所有的消費(fèi)支出中，醫(yī)療保險(xiǎn)支出所占比重最小。表4 KMO和Bartlett的檢驗(yàn)取樣足夠度的Kaiser-Meyer-Olkin度量。Bartlett的球形度近似卡方檢驗(yàn)dfSig.698187.28721.000表5公因子方差初始提取食品1.000.865衣服1.000.780居住1.000.706家庭設(shè)1.000.829備交通通1.000.911訊文教娛 樂1.000.902醫(yī)療保 險(xiǎn)1.000.844提取方法：主成份分析。通過SPSS軟件得出Bartlett值為21, P值0.05，可考慮進(jìn)行因子分析；KMO

13、值為0.698，接近1,適合進(jìn) 行因子分析。變量的絕大部分信息（70%以上）都可以被因子解釋，這些變量信息丟失較少，本次因子 提取的總體效果理想。表6解釋的總方差初始特征值提取平方和載入旋轉(zhuǎn)平方和載入方差方差方差成份合計(jì)的%累積%合計(jì)的%累積%合計(jì)的%累積%14.62366.04866.0484.62366.04866.0483.88155.44855.44821.21417.34583.3921.21417.34583.3921.95627.94583.3923.5638.04291.4354.2573.66795.1025.1482.10997.2116.1401.99499.2047.0

14、56.796100.000提取方法：主成份分析。第一個(gè)因子的特征根值為4.623,解釋了原有8個(gè)變量總方差的55.448%，第二個(gè)因子的特征根值為1.214, 解釋了原有8個(gè)變量總方差的27.945，前兩個(gè)因子的累計(jì)方差貢獻(xiàn)率為83.392%，并且只有他們的取值大 于1，說明前兩個(gè)公因子基本上包含來全部變量的主要信息，選擇前兩個(gè)因子為主因子即可。圖1碎石圖碎石圖橫坐標(biāo)為因子數(shù)目，縱坐標(biāo)為特征根，可以看出第一個(gè)因子的特征值很高，對(duì)解釋原油變量的貢 獻(xiàn)率極大，第二個(gè)以后的特征根值都很小，取值都小于1，說明他們對(duì)解釋原有變量的共享率極小。表7成份矩陣aI 成份 I12文教娛.944-.101樂交通通

15、.920-.255訊家庭設(shè).902-.120備居住.840-.008食品.823-.434醫(yī)療保.597.698險(xiǎn)衣服.576.670提取方法：主成份。a.已提取了 2個(gè)成份。旋轉(zhuǎn)前的因子載荷矩陣，從結(jié)果看，大部分因子解釋性很好，但是仍有少部分指標(biāo)解釋能力較差。如醫(yī) 療保險(xiǎn)和衣服在兩個(gè)因子的載荷系數(shù)區(qū)別不大，因此接著采用因子旋轉(zhuǎn)方法使得因子載荷系數(shù)向著0和1 兩極分化，使大的載荷更大，小的載荷更小，使結(jié)果更具有解釋性。表8旋轉(zhuǎn)成份矩陣a成份12交通通.933.203訊食品.930.000文教娛.882.351樂家庭設(shè).854.315備居住.747.385醫(yī)療保.202.896險(xiǎn)衣服.197.8

16、61提取方法：主成份。旋轉(zhuǎn)法：具有Kaiser標(biāo)準(zhǔn)化的正交旋轉(zhuǎn)法。a.旋轉(zhuǎn)在3次迭代后收斂。旋轉(zhuǎn)后因子載荷矩陣，因子載荷系數(shù)向著0和1兩極分化，更有意義。可以看出，第一個(gè)公因子主要反映 了交通通訊、食品、文教娛樂、家庭設(shè)備和居住上有較大的載荷，說明第一個(gè)公因子主要反映這幾方面 的差異情況。其中，差異大小排序依次為交通通訊食品文教娛樂家庭設(shè)備居住；第二個(gè)因子反 映了在醫(yī)療保險(xiǎn)和衣服上有較大的載荷，說明第二公因子主要反映醫(yī)療保險(xiǎn)和衣服兩方面的差異情況，其中醫(yī)療保險(xiǎn)衣服。表9成份得分系數(shù)矩陣成份12食品.324-.233衣服-.147.546居住.164.079家庭設(shè).219.004備交通通.274

17、-.093訊文教娛.220.021樂醫(yī)療保-.154.569險(xiǎn)提取方法：主成份。旋轉(zhuǎn)法：具有Kaiser標(biāo)準(zhǔn)化的正交旋轉(zhuǎn)法。構(gòu)成得分。根據(jù)表中的內(nèi)容，可以寫出以下因子得分函數(shù)：F1=0.324*X1-0.147*X2+0.164*X3+0.219*X4+0.274*X5+0.220*X6-0.154*X7F2=-0.233*X1+0.546*X2+0.079*X3+0.004*X4-0.093*X5+0.021*X6+0.569*X7有了F1和F2的合理解釋，可以將各省的相關(guān)數(shù)據(jù)代入因子模型中計(jì)算出各因子得分.同時(shí)，以各因子的 方差貢獻(xiàn)率占2個(gè)因子總方差貢獻(xiàn)率的比重為權(quán)重加權(quán)匯總，得出各省的綜

18、合因子得分F,即F=0. 55448F1 + 0. 27945 F2得到的各因子及綜合因子的得分?jǐn)?shù)值及排序見表.表中因子得分情況及其正負(fù) 僅表示該城市與平均水平的相對(duì)位置。表10因子及綜合因子得分?jǐn)?shù)值及排名地區(qū)F1F1排名F2F2排名FF排名上海3.028621-0.37344211.571北京1.529532.3166611.52廣東2.372532-0.78112241.13浙江1.3096440.4249110.844天津0.7573671.0542240.715江蘇0.8599760.06022140.496內(nèi)蒙古-0.24202152.1018220.457福建1.258925-1.

19、06226260.48遼寧-0.20651140.953850.159山東-0.14855120.6260260.0910重慶-0.18138130.5234680.0511吉林-0.87617291.571833-0.0512陜西-0.34483170.459249-0.0613安徽-0.2716516-0.0805618-0.1714-0.1136511-0.458522-0.1915-0.36402180.0244116-0.2160.073110-0.8547825-0.2170.198538-1.2091928-0.2318-0.67591220.4352210-0.2519-0.6

20、658210.2983313-0.29200.185029-1.5023630-0.3221-0.79803270.3872912-0.3322-0.74658260.0124117-0.4123-1.08771310.578957-0.4424-0.83402280.0342615-0.4525-0.7415824-0.2624419-0.4826-0.7026823-0.3513520-0.4927-0.3856919-1.1360927-0.5328-0.7424525-0.4864723-0.5529-0.4520420-1.3580429-0.6330-0.9919430-1.946

21、4431-1.0931南北川西南夏南疆北江肅西南西海州藏 湖湖四廣河寧海新河黑甘山云江青貴西分析F1,上海、廣東、北京具有較高的消費(fèi)水平，公共因子得分為正的城市有10個(gè)城市，且都具有比 較發(fā)達(dá)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平，在經(jīng)濟(jì)發(fā)展到一定水平后，人們的消費(fèi)理念也上升到了較高的層次。黑龍江、 西藏等經(jīng)濟(jì)欠發(fā)達(dá)的省份，居民的消費(fèi)也會(huì)受到一定的制約。居民在食品、交通通訊、家庭設(shè)備、居住 和文教娛樂5個(gè)方面的消費(fèi)水平與經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平有密切的相關(guān)性。分析F2,北京、內(nèi)蒙古、吉林和天津等省市的消費(fèi)水平高，西藏、海南、貴州和廣西等地區(qū)消費(fèi)水平低。 而上海、廣東兩個(gè)較為發(fā)達(dá)的省市排在第21、24位.這說明衣服和醫(yī)療保險(xiǎn)等方面

22、的消費(fèi)水平與地區(qū)的 經(jīng)濟(jì)水平雖然有一定的相關(guān)性，但也受其它因素的影響。分析分析綜合因子得分F，居民消費(fèi)水平較高的是上海、北京、廣東、浙江和天津等省市，較低的為西 藏、貴州、青海和江西等省，得分為正的有11個(gè)省，說明各省城市居民消費(fèi)水平發(fā)展不均衡。4.2聚類分析表11聚類表階群集組合系數(shù)首次出現(xiàn)階群集下一階群集1群集2群集1群集211920.003001721625.00500331622.0102094715.020001152327.0330017639.046002271230.060001381028.080001891618.104301810214.137001511717.1734

23、0211268.2110016131213.249702314121.313002815226.380100251656.45601222171923.5341520181016.620892319411.7250024201929.85717021217191.05011202622351.289616272310121.550181327244241.8561902525242.655152428267313.45621029273104.49822232928126.21914253029378.444272630301316.16228290Spss首先給出了進(jìn)行系統(tǒng)聚類分析過程表，第

24、一列列出了聚類過程的步驟號(hào)，第二列和第三列列出了某 一步驟中那些省市進(jìn)行了合并，例如從結(jié)果中可以看出，19和20首先被合并在一起。第四列列出每一步 驟的聚類系數(shù)，這一數(shù)值表示被合并的兩個(gè)類別之間的距離大小，第五列和第六列表示參與合并的省市 在第幾步中第一次出現(xiàn)，0代表該記錄是第一次出現(xiàn)在聚類過程中，第七列表示在這一過程中合并的類別， 下一次將在第幾步中與其他類進(jìn)行再一次合并。得到以下結(jié)果：表12群集成員案例4群集1:北京12:內(nèi)蒙古23:吉林34:天津25:遼寧36:山東37:黑龍江48:重慶39:陜西310:河南311:浙江212:新疆313:寧夏314:江蘇215:甘肅416:湖北317:

25、河北418:安徽319:山西420:云南421:上海122:湖南323:青海424:廣東225:四川326:福建227:江 西428:廣西329:貴州430:海南331:西藏4使用Ward聯(lián)接的樹狀圖圖2樹狀圖第一類：北京、上海第二類：內(nèi)蒙古、天津、浙江、江蘇、廣東、福建第三類：吉林、遼寧、山東、重慶、陜西、河南、新疆、寧夏、湖北、安徽、湖南、四川、廣西、海南 第四類：黑龍江、甘肅、河北、山西、云南、青海、江西、貴州、西藏為了進(jìn)一步分析4大類省市在各個(gè)消費(fèi)領(lǐng)域支出的變化情況，計(jì)算各類省市在各個(gè)消費(fèi)領(lǐng)域的平均支 出。表13 4大類省市在各個(gè)消費(fèi)領(lǐng)域支出情況地區(qū)X1X2X3X4X5X6X7第類支出

26、8595.4452375.0351880.711758.5954172.6553709.861337.51比重0.3607010.0996670.0789230.0737980.1751020.1556810.056128第_類支出5722.4381711.9031363.4021016.3872573.5152067.53994.965第_類比重0.3703810.1108020.0882450.0657850.1665690.1338190.064398第二類支出5568.5141764.7161350.1351007.0611934.0991633.5021070.929第一類比重0.3

27、88620.1231570.0942240.0702820.1349780.1140.074739第四類支出4785.9931557.6791200.538792.51561669.7921253.34869.0244擇四大比重0.3945950.1284270.0989820.0653410.1376710.1033350.071649四大類城市各項(xiàng)指標(biāo)平均消費(fèi)比重圖3四大類省市各項(xiàng)指標(biāo)平均消費(fèi)比重隨著消費(fèi)水平的提高，4大類省市居民在反映生活水平高低的重要指標(biāo)食品支出方面雖然在總量上呈現(xiàn)下 降趨勢(shì)，但相對(duì)于總消費(fèi)支出的比重卻呈不斷上升趨勢(shì)，在衣著、居住方面的支出也有相同的變化趨勢(shì)； 在家庭設(shè)備、醫(yī)療保健、交通通信、娛樂文教等方面的支出無論是總量還是比重都呈現(xiàn)出不斷下降的趨 勢(shì).由此可見，隨著經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和消費(fèi)水平的提高，人們不僅物質(zhì)生活質(zhì)量不斷提高，而且更加注重 精神文化生活方面的消費(fèi)，在保證生存型消費(fèi)的基礎(chǔ)上，更注重發(fā)展型和享受型消費(fèi)，消費(fèi)結(jié)構(gòu)逐漸趨 向合理化。但同時(shí)也應(yīng)看到，我國居民總體消費(fèi)水平還不高，處于第3類的省市仍較多，處于第4類的省 市各個(gè)領(lǐng)域消費(fèi)水平都很低。5結(jié)論（1）因子分析：F1=0.32