我国农村居民消费支出地区差异实证探究

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1、我国农村居民消费支出地区差异实证探究  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

2、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)。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。10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

3、,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

4、)、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10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

5、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

6、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10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

7、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

8、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

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