因子分析论文(1)

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1、全国各地区农村居民消费性支出的因子分析【摘要】本文采用因子分析方法对全国各省、市农村居民人均消费性支出的省际差异及结构 差异进行了探讨，研究表明随着全国各省、市人民生活水平的提高，农村居民的消费水平不 断上升，消费结构不断优化升级，其中用于发展享受性的支出比重不断攀升，更加注重于生 活质量的提升，而用于基本生活部分的支出比重则不断下降。同时，全国各省、市之间在消 费支出水平及消费结构方面存在较大的差异。【关键字】农村居民；消费性支出；因子分析自2007年4月美国爆发金融危机以来，由于国外消费市场萎靡不振、国内面临人民币升 值压力等多重因素的影响，我国进出口贸易总额大幅下调，国内经济结构面临着新

2、一轮的结 构性调整。2009年一季度我国三个月出口分别下降17.5%、25.7%、17.1%,对经济增长的负 拉动效应为0.2个百分点，首季综合对外贸易下降24.9%。长期以来，我国依靠出口、投资两 驾马车的拉动实现了国民经济的持续、健康、快速发展。然而，在进出口贸易额下调、政府 的大规模财政刺激计划难以长期为继的背景下，启动内需、开拓广阔的国内消费市场、把内 需作为推动经济发展的常态则是实现国民经济平稳较快增长的必然选择。本文针对我国省、 市农村居民人均消费性支出进行了定量分析，有利于国家从宏观政策层面进行引导，释放出 广大农村腹地消费市场的潜力。一、评价指标选取及数据来源因子分析是一种降维

3、、简化数据的技术，它通过研究众多变量之间的内部依赖关系， 探求观测数据中的基本结构，并用少数几个抽象的变量来表示基本的数据结构。本文共选取了全国三十一个省、市以及七个指标变量，依次为X1 （农村人均消费食品 支出）、X2 （农村人均衣着支出）、X3 （农村人均居住支出）、X4 （农村人均家庭设备及服 务支出）、X5 （农村人均交通及通信支出）、X6（农村人均其他商品及服务服务支出）、X7 （农村人均医疗保健支出）（单位：元）。以上数据均来源于中国统计年鉴2011，以下 运用SPSS16.0进行因子分析。这些指标基本上可以从中国统计年鉴2011上取得，且反映了各地区农村居民家庭平均 每人生活消费

4、支出，其原始数据如表1。表一1各地区农村居民家庭平均每人生活消费支出原始数据3.H3r.11:!亠!-:-li. !SIMPL: 1 lullQaaan-Hdi i r I4W=1 dTi r. land i.an二、考察原有变量是否适合进行因子分析首先考察收集到的原有变量直接按是否存在一定的线性关系，是否适合采用因子分析 提取因子，这里，借助变量的相关系数矩阵、反映像相关矩阵、巴特利特球度检验和KMO 检验方法进行分析，同时，数据存在缺失值，采用均值替代法处理缺失值。表2 原有变量的相关系数矩阵Matrix店件寰庭设备出W空遇和诃汛Corr*antoift扁1 OQQ.W574Q827S1D

5、S56743.8051.Monrit1參设各.徳月住殊一 96耳-.-1衣7.9导&-.001立 NS1和I1S1.讦1.003A-OO 1rVrT.000K 环也窗2 月bi 5-一左 33一斗! Q根据上表可以写出本例的因子分子模型：根据该表可以写出本应用案例的因子分析模型：农村人均家庭设备及服务支出=0.964*fl-0.138*f2农村人均衣着支出=0.958*fl-0.061*f2农村人均交通及通信支出=0.928*fl+0.003*f2农村人均居住支出=0.901*fl-0.276*f2农村人均消费食品支出=0.900*fl+0.316*f2农村人均其他商品及服务服务支出=0.89

6、4*f1-0.233*f2农村人均医疗保健支出=0.883*f1+0.410*f2由表中数据可得：7个变量在第一个因子上的载荷都很高，意味着它们与第一个因子的 相关度高，第一个因子很重要;第二个因子与原有变量的相关性均较小，它对原有变量的解 释作用不显著。另外还可以看到：这两个因子的实际含义比较模糊。四、因子命名解释这里采用方差对因子载荷矩阵实行正交旋转以使因子具有命名解释性。表7 旋转后的因子载荷矩阵Rotated Uompoc IWIatrlJCC o rt iio rn c n t12小f i:一&6却右li聞八片乂11罠令.as-1.a 2 aHfS2 1.7G8_57G立迪.和曲讦L

7、703.SOS运k f 傩.-4 0.ses.A 79由表可知：农村人均居住支出、农村人均其他商品及服务服务支出、农村人均家庭设 备及服务支出在第一个因子上有较高的载荷，我们将他们归为一类，称之为发展消费因子， 第一个因子主要解释了这几个变量；农村人均交通及通信支出、农村人均医疗保健支出、农 村人均消费食品支出在第二个因子上有较高的载荷，我们将它称为享受消费因子，第二个因 子主要解释了这几个变量；最后由于衣着在第一个因子和第二个因子上都有较大载荷，对照 表，我们把衣着归类为基本生存因子。五、计算因子得分这里采用回归法估计因子得分系数，并输出因子得分系数。表8 因子得分系数矩阵Com Fonc

8、nt Sczorcs CoofTIcz i1 601 CCr-S：a匚b-1 co六、对策建议：（一）在增加农民收入方面：1、构建农村土地生产要素市场，完善土地使用权流转制度。在保证农业土地所有权不变的基础上，实现土地使用权的自由流转，为农业耕地的规模化、产业化经营奠定制度 基础。2、加强对农业剩余劳动力的职业技能培训，拓宽农村剩余劳动力输出渠道，从而推动农业剩余劳动力的成功分流，提高农业生产的边际收益。3、积极扶植农业龙头企业，推动农业土地的大规模承包经营，进行农产品的深加工，构建产、供、销一条龙体系，提高农产品的附加值，成立农业产业互助合作组织，并积 极开展与相关农业科研院所的技术交流。（

9、二）拓展农村市场、刺激内需方面：在涉及农村居民生活质量的各项支出上，政府应积极增加用于医疗卫生保健、文化娱 乐休闲、交通通讯等公共设施的财政支出，增加公共物品的供给，完善社会保障制度，建 立覆盖城乡居民的统一的社会保障体系。同时鼓励支持企业生产适销对路的产品和服务， 积极开拓广大农村市场，满足农村居民日益丰富的物质文化需要。参考文献：1 候景新，尹卫红.区域经济分析方法M.北京：商务出版社，2004.122 朱建平.应用多元统计分析M.北京：科学出版社，20063 李志辉，罗平.SPSS for Windows统计分析教程M.北京：电子工业出版社,2005.24 中国统计局.中国统计年鉴（2007）M.北京：中国统计出版社，20075 余明江，季丽，胡云霞.我国城镇居民消费性支出的因子分析J.安徽工业大学报，2008.46 查敦宏，陈光金.安徽省农村居民消费性支出的因子分析J.安徽农学通报,2006.12 在KMO检验和Bartlett球性检验结果 表中，KMO检验的结果是0.856。接近0.9。 很适合做因子分析， Bartlett 球性检验的 Sig 取值为 0.000，表示拒绝原假设，认为各个 变量之间不是独立的。这两种分析方法同时 得出了城市市政设施表很适合做因子分析， 使得更充分有力用因子分析后的表格说明 问题。