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农村居民家庭人均消费结构的对应分析---------数据来源《中国统计年鉴2012》目录•前言•变量•具体分析•小结一、前言近年来，中国农村居民生活水平有了很大的提高，其消费支出结构也有了较大的改变。为了更好地了解现阶段中国农村居民消费支出结构情况，本文从《中国统计年鉴2012》直接得到农村居民消费结构数据，通过SPSS软件对不同收入水平的农村居民的消费结构数据进行对应分析。二、变量•《中国统计年鉴2012》按照农村居民家庭户年收入把农村居民家庭户等分为5类，各占农村居民家庭户的20%，分别为低收入户、中等偏下收入户、中等偏上户以及高收入户。消费支出项目包括食品、衣着、居住、家庭设备及用品、交通通信、文教娱乐、医疗保健、杂项商品及服务。•编码情况：•（1）按收入五等分农村居民家庭户：低收入户=“1”，中等偏下户=“2”，中等收入户=“3”，中等偏上户=“4”，高收入户=“5”；•（2）消费支出：食品=“1”，衣着=“2”，居住=“3”，家庭设备及用品=“4”，交通通信=“5”，文教娱乐=“6”，医疗保健=“7”，杂项商品及服务=“8”。三、具体分析此表为按收入五等分农村居民家庭与消费支出的交叉列联表。随着收入的提高，从低收入家庭到高收入家庭，人均消费总支出有很大的提高，后者（9149.590元）将近是前者（3312.580元）的三倍。低收入户的各项消费支出是最少的，随着收入的提高，较高层次的家庭户在各项消费支出也随之增加。表二为列归一化处理表，为对应表中每列观察值除以每列总和的归一化结果。每列的边际都为1。此表展现了五等分家庭在不同消费支出中各自所占的比重。可知，在8项消费支出中，低收入户所占的比重均是最小的，高收入户是最高的，依次成增加趋势。表二ColumnProfiles.136.117.113.106.101.096.139.104.122.159.140.134.139.122.127.166.132.145.185.173.169.179.164.164.187.170.177.220.224.215.230.219.224.221.224.220.300.346.369.346.394.388.287.370.3361.0001.0001.0001.0001.0001.0001.0001.000等级低收入户中等偏下收入户中等收入户中等偏上收入户高收入户ActiveMargin食品衣着居住家庭设备及用品交通通信文教娱乐医疗保健杂项商品及服务Mass消费项目表三RowProfiles.448.063.173.052.088.061.094.0201.000.437.063.171.057.090.067.094.0211.000.417.064.178.060.099.071.088.0231.000.399.067.181.062.106.079.083.0241.000.357.068.204.061.125.089.071.0261.000.400.066.186.059.106.077.083.024等级低收入户中等偏下收入户中等收入户中等偏上收入户高收入户Mass食品衣着居住家庭设备及用品交通通信文教娱乐医疗保健杂项商品及服务ActiveMargin消费项目1、从此表可以看出各个类别的家庭户中人均消费支出的情况。2、不同收入户人均对食品的消费均大于其他的消费，其次是居住；随着收入的增多，食品、医疗保健在各类别家庭户总消费支出中占的比重逐渐降低。3、从低收入户到高收入户其他的消费支出如衣着、居住、家庭设备及用品、交通通信、文教娱乐支出费用占各类别家庭户总支出的比重均成上升的趋势。表四Summary.092.008430.980.980.006-.003.012.000153.018.998.006.003.000009.001.999.002.000006.0011.000.008598234.266.000a1.0001.000Dimension1234TotalSingularValueInertiaChiSquareSig.AccountedforCumulativeProportionofInertiaStandardDeviation2CorrelationConfidenceSingularValue28degreesoffreedoma.此表为汇总表，给出了行与列记分之间的关系，从左到右依次为维度、奇异值、惯量、卡方值、显著性水平、惯量比例。表中奇异值（SingularValue）代表行分值与列分值的相关关系。第一维度行分值与列分值的相关系数是0.092，第二维度行分值与列分值的相关系数是0.012，依次类推。惯量（Inertia）指得是特征值，表示每个维度对各个变量类别之间差异的解释量。第一维度对各个变量类别差异的解释量是0.00843，第二维度对各个变量类别差异的解释量是0.00153，依次类推。利用卡方检验统计量检验其差异的显著性。在此表中，单元格的卡方值是正值，而数值也相对较大，达到了234.266，说明行变量按收入五等分农村家庭户与列变量消费支出之间有很强的对应关系，这两个类别在对应分析散点图上的距离就会很近。从表中也可以看出P值小于0.05，所以收入和消费结构这两个变量不是独立的，也就是说行变量与列变量之间有显著的依赖关系。惯量比例是各维度惯量值与总和相除得到的比值，是各因子分别解释总惯量的比例。从此表中可见，由于第一维的惯量比例是98%，从2维往后几个维度的解释比例很小，因此最终提取一个因子是可行的，信息丢失较少，其他维度的重要性可以忽略。表五OverviewRowPointsa.122-.418.211.002016.231.437.966.033.999.145-.338-.023.001532.181.006.995.001.996.177-.161-.054.000432.050.042.973.015.988.220-.002-.152.000065.000.411.001.963.965.336.384.062.004553.538.104.996.0031.0001.000.0085981.0001.000等级低收入户中等偏下收入户中等收入户中等偏上收入户高收入户ActiveTotalMass12ScoreinDimensionInertia12OfPointtoInertiaofDimension12TotalOfDimensiontoInertiaofPointContributionSymmetricalnormalizationa.第三、第四列是行变量五等分家庭户对第一和第二个因子上的因子载荷，也是他们在散点图中相应类别的坐标。通过第六、七列为行变量各类别对第一、第二个因子差异影响程度。可以看出，高收入户对第一个因子值影响的差异最大，达到53.8%，而低收入户对第二个因子值影响的差异最大，到达43.7%。最后三列是两因子对行变量各分类差异的解释程度：第一个因子对行变量各分类差异的解释度最大，第二个因子的解释度则较小。两因子对行变量各分类差异的总解释度从高到低依次是高收入户、低收入户、中等偏下户、中等偏上收入户、中等收入户。在高收入户中，第一个因子解释了99.6%，第二个因子解释了0.3%，两因子共解释了100%，没信息损失。表六OverviewColumnPointsa.400-.281.018.003.344.010.999.0011.000.066.091-.054.000.006.015.893.042.935.186.230.140.001.107.293.952.047.999.059.130-.326.000.011.511.534.452.986.106.447.057.002.232.028.997.002.999.077.424-.129.001.151.103.984.012.996.083-.377-.039.001.128.010.996.001.998.024.284-.126.000.021.030.974.0261.0001.000.0091.0001.000消费项目食品衣着居住家庭设备及用品交通通信文教娱乐医疗保健杂项商品及服务ActiveTotalMass12ScoreinDimensionInertia12OfPointtoInertiaofDimension12TotalOfDimensiontoInertiaofPointContributionSymmetricalnormalizationa.表六为对应分析过程中行变量分类降维表。含义与表五类似。以上的二维图为对应分析散点图。对应分析散点图可以直观地表现出五等分农村家庭户与消费支出的倾向性。从横坐标看，按五等分农村家庭户中，低收入农村家庭户和高收入农村家庭户相距较远，其他三个较为集中；消费支出中，医疗保健和交通通信相距较远。低收入户、中等偏下收入户及中等收入户与食品、医疗消费离的很近，虽然低收入户、中等收入户相对中等偏下收入户与食品和医疗消费远一些，但还是比中等偏上收入户近一些，说明这三者倾向于食品与医疗消费。中等偏上收入户和高收入户和衣着、居住、家庭设备、文教娱乐以及杂项商品和服务离得更近一些。在这其中，高收入户和交通通信、居住更近一些；中等偏上收入户和衣着更近一些。这两种家庭户类型的消费结构更倾向于商品性消费，而非自给性消费。他们已经解决了生存问题，更加注重生活享受和发展问题。四、小结通过以上分析，可知随家庭收入的不断增加，各项消费支出也相应增加，同时商品性消费支出及比重呈上升的趋势、自给性消费支出虽然也有增加，但比重呈下降的趋势。以上结果和实际是一致的，通常我们认为居民收入首先要满足基本生活消费，有富余的资金才会追求更多的其他消费，收入的高低不等对我国农村居民的消费结构有很大的作用。谢谢观赏