学年论文 毕业论文格式要求2014(3)

山东工商学院2014届毕业论文

关系数如表5所示。

表5 Correlation Matrix（相关系数阵） 项目 食品 衣着 家庭设备 医疗保健 交通通讯 教育文娱 居住 杂项 食品 1.000 .201 .835 .603 .879 .805 .810 .856 衣着 .201 1.000 .180 .272 .391 .119 .088 .488 家庭设备 医疗保健 .835 .180 1.000 .693 .770 .906 .842 .731 .603 .272 .693 1.000 .578 .808 .683 .594 交通通讯 .879 .391 .770 .578 1.000 .741 .722 .941 教育文娱 .805 .119 .906 .808 .741 1.000 .820 .692 居住 .810 .088 .842 .683 .722 .820 1.000 .752 杂项 .856 .488 .73 .594 .941 .692 .752 1.000

从表5可以看出，全国城镇居民各类消费之间的相关系数都较大，其中大部分都在0.8以上，这说明8个原始变量之间存在很强的相关性，满足了因子分析的前提条件。

2．进行因子分析。根据2002年全国城镇居民人均消费资料（摘自《中国统计年鉴2003》），利用因子分析，其中的因子载矩阵采用主成分法计算结果如表8所示。

表6 Total Variance Explained Component 1 2 3 4 5 6 7 8

Initial Eigenvalues Total 5.694 1.109 .584 .216 .200 0.09969 0.06152 0.0361 % of Variance Cumulative % 71.170 13.863 7.303 2.701 2.496 1.246 .769 .452 71.170 85.033 92.336 95.037 97.533 98.779 99.548 100.000 11

Extraction Sums of Squared Loadings Total % of Variance Cumulative % 5.694 1.109 .584 71.170 13.863 7.303 71.170 85.033 92.336 山东工商学院2014届毕业论文

从表6可以看出，前三个因子的累计贡献率已达到92.336%，即采用前三个因子能解释原始数据中92.336%的结构信息。以这三个因子采用方差最大化对因子载荷矩阵进行旋转，得到如表9所示结果。

表7 Rotated Component Matrix component 食品 衣着 家庭设备 医疗保健 交通通讯 教育文娱 居住 1 .879 .142 .691 .256 .879 .586 .706 2 .385 6.361E-02 .634 .909 .289 .767 .591 3 4.932E-02 .974 6.466E-03 .219 .283 -2.321E-02 -7.765E-02 杂项

.849 .289 .384 从表7可以看出，第一个主因子F1主要反映了全国城镇居民的食品、家庭设备、交通通讯、居住、杂项五方面的消费情况；第二个主因子F2主要反映了全国城镇居民的医疗保健、教育文娱等方面的消费情况；第三个主因子F3主要反映了全国城镇居民的衣着方面的消费情况。其中，第一个主因子解释了原始数据全部信息结构的71.170%，第二个主因子解释了原始数据全部信息的13.863%，第三个主因子解释了原始数据全部信息的7.303%。下面采用回归法得出三个因子的得分，为了计算综合得分来衡量全国城镇居民的综合消费水平，需要以一定的权重对三个因子得分进行加权。以F1、F2、F3对累计贡献率的贡献为依据，从而计算出三者的权重分别为0.770772，0.150136，0.079092，从而得到全国各地区城镇居民消费的总得分：F=0.771*F1+0.150*F2+0.0790*F3。如表8所示。

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表8 地区 上海 广东 北京 浙江 福建 海南 天津 重庆 江苏 山东 湖南 因子得分 2.11 2.08 1.37 1.33 0.81 0.59 0.32 0.17 0.17 0.12 -0.03 全国城镇居民消费水平排序表

地区 云南 湖北 河南 四川 河北 贵州 安徽 陕西 江西 辽宁 吉林 因子得分 -0.04 -0.10 -0.25 -0.25 -0.29 -0.36 -0.37 -0.39 -0.39 -0.40 -0.45 地区 黑龙江 山西 宁夏 广西 内蒙古 青海 西藏 甘肃 新疆 因子得分 -0.46 -0.47 -0.48 -0.56 -0.60 -0.64 -0.73 -0.74 -0.78

从排序可以看出，排序结果与全国城镇居民消费的实际情况基本相符，经济越发达的地区，它们的消费水平比较高，非物质消费在总的消费中占的比重也越大；反之，经济欠发达地区，它们的消费水平比较低，物质性消费占有较大的比重。根据综合因子得分，可以将全国各地区划分为四类：第一类是因子得分大于1的，包括上海、广东、北京、浙江四个地区，这些地区的城镇居民消费水平比较高，它们的可支配收入也都名列前茅，这四个地区在前两个主因子上的得分比较高，说明它们在非物质消费方面，特别是交通通讯、居住方面发展得很快，而衣着类所占的比重相对比较低，这正是消费结构合理化的趋势，因此，它们的消费结构正在逐步趋于合理化，这与它们所处的地理位置以及经济发展水平是紧密相连的；第二类是因子得分在0—1之间的，包括福建、海南、天津、重庆、江苏、山东六个地区，因子得分大于0，说明他们的平均消费水平也在全国平均水平之上。这六个地区它们在第一主因子的得分要比第一类地区稍低，但都大于0，说明他们也很注重发展非物质消费，只是力度不够，这是今后这类地区发展的重点。第三类是因子得分在-0.5—0之间的，包括湖南、云南、湖北、河南、四川、河北、贵州、安徽、陕西、江西、辽宁、吉林、黑龙江、山西、宁夏15个地区，这些地区因子得分小于0，说明这些地区的总体消费水平是略低于全国平均水平的。这些地区在第一主因子的得分都

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小于0，在第二主因子的得分也比较低，这说明这些地区也应该加大非物质消费的发展，特别是文娱教育、医疗保健等方面的发展。第四类是因子得分小于-0.5的，包括广西、内蒙古、青海、西藏、甘肃、新疆6个西部地区，这些地区在第一、二主因子的得分小于0，而在第三个主因子的得分相对比较高，它们地理位置比较偏僻，经济基础比较薄弱，并且可支配收入排在全国后几位，它们收入中的大部分都用于食品支出，而用在交通通讯和医疗保健方面的支出比较少，所以要想优化消费结构，西部广大地区是难点，切实提高居民的可支配收入是根本途径。

(二)与美国的消费结构的比较及借鉴

1.美国消费结构的对比。由于居民的消费需求存在类似性，作为满足需求的各种消费资料或劳务也必然存在共性。因此，对比考察典型国家居民家庭消费结构的变化特点,借鉴和参考典型国家的经验，对实现我国家庭消费结构合理化具有十分重要的意义。 下面以美国为例，来研究一下消费结构的发展趋势及差别。

表9 美国居民家庭消费结构变化表 单位：% 项目 食品 衣着 居住 家庭设备 医疗保健 交通通讯 文娱教育 杂项 合计 1942 34.7 14.8 12.4 14.4 5.7 6.2 5.3 6.5 100 1955 28.3 9.8 17.0 11.8 6.4 15.4 5.0 6.3 100 1960 22.1 9.0 19.0 8.0 6.7 15.0 6.8 13.4 100 1965 19.8 8.4 19.2 8.0 7.7 15.6 7.6 13.7 100 1970 19.0 8.2 18.5 7.4 9.5 15.3 8.6 13.5 100 1980 16.5 6.8 20.6 6.2 12.1 16.5 8.0 13.3 100 1994 15.6 5.2 22.6 7.0 5.5 21.2 8.2 15.8 100 1999 9.3 5.4 16.9 5.3 16.9 12.8 17.8 15.9 100

从上表可以看出：（1）在食品支出方面有两个特点：一是食品支出比重在各类消费支出中降幅最大，从1942年到1999年降低了25.4个百分点；二是食品指出比重比较低，美国已低于10%，而我国最好水平还在30%以上，这其中最主要的原因还在于人均收入

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的高低，其次还有居民消费观念的因素。（2）衣着消费：美国和中国衣着消费比重都呈下降趋势，只是比较缓慢， …… 此处隐藏：3280字，全部文档内容请下载后查看。喜欢就下载吧 ……