SPSS聚类分析和判别分析论文

S P S S聚类分析和判别分析

论文

Prepared on 22 November 2020

基于聚类分析的我国城镇居民消费结构实证分析摘要：近年来，我国城镇居民的整体消费水平逐渐提高，但各地区间的消费结构仍存在较大差别。文章选用8个城镇居民消费结构统计指标，采用欧式距离平方和离差平方和法，对我国31个省、直辖市及自治区的2013年城镇居民消费结构进行聚类分析和比较研究。这不仅从总体上掌握了我国消费结构类型的地区分布，而且系统分析了我国各地区消费结构的特点及产生原因，为国家制定消费政策提供了决策依据。

关键词：消费结构；聚类分析；判别分析；政策建议；

一、引言

近年来，随着我国经济的快速发展,城镇居民的收入不断增加，并且在国家连续出台住房、教育、医疗等各项改革措施和实施“刺激消费、扩大内需、拉动经济增长”经济政策的影响下，我国各地区城镇居民的消费支出也强劲增长，消费结构发生了巨大的变化，结构不合理现象也得到了一定程度的调整。但是，由于各地区的经济发展不平衡及原有经济基础的差异，使各地区的消费结构仍存在着明显差别。为了进一步改善消费结构，正确引导消费，提高我国城市居民的消费水平和生活质量，有必要考察我国各地区城镇居民的消费结构之间的异同并进行比较研究，以期发现特点和规律，从宏观上把握各地区城镇居民的消费现状和不同地区消费水平的差异，为提高我国各地区消费水平和谐增长提供决策依据。

二、消费结构的数据分析

消费结构指居民在生活消费过程中，不同类型消费的比例及其相互之间的配合、替代、制约的关系。就其数量关系来看，消费结构是指在消费过程中不同商品或劳务消费支出占居民总消费支出的比重，反映了一定社会经济条件下人们对各类商品及劳务的需求结构，体现一国或各地区的经济发展水平和居民生活状况。

（一）数据来源

为了更加深入地了解我国城镇居民消费结构，先利用2013年全国数据（如表1所示），对全国31个省、直辖市、自治区进行聚类分析。分析采用选用了城镇居民食品、衣着、居住、家庭用品及服务设备、医疗保健、交通和通信、教育文化娱乐服务、其它商品和服务八项指标，分别用来反映较高、中等、较低居民消费结构。

表1 各地区城镇居民家庭平均每人全年消费支出 (2013年)

（二）聚类分析

本文使用软件作为统计分析工具，采用欧氏距离平方法对全国31个省、直辖市、

自治区进行系统聚类分析，得到聚类分析群集成员（表2）、冰柱图（图1）及树状图

（图2）。

表2 聚类分析结果

图1

图2

从表2、图1和图2可以看到，我国各类地区城镇居民消费结构的相似性效果较好，且不同类型地区的消费结构有着各自的特点。

第一类为北京、上海、浙江和广东，居民消费水平较高的地区。第一类中的北京、上海、浙江、广东等地区的医疗保健支出、交通和通讯支出、娱乐教育文化服务支出、居住支出等方面都远远高出全国平均水平，综合来看，第一类地区经济较发达，各方面的消费能力都较高。在此类中，北京的娱乐教育文化服务支出在全国个省份中名列前茅，北京的科研机构多，藏书量大，高等院校多，娱乐设施先进齐全，这些都是导致北京该项支出比例高的原因，不愧为我国教育文化交流的中心。纵观全国，各地区娱乐教育文化服务比重近年来呈现逐渐上升的趋势，这说明国家及各地区对教育的重视程度均有显着提高，并已逐步落实到行为中，初见成效，这也有利于我国进一步推进科教兴国战略。第二类为天津、辽宁、江苏等，作为第二类的城市天津和江苏有很多相似之处：第一，二者分别都靠近第一类城市北京和上海，他们可以看作是北京和上海的外延；第

二，二者分别处于京津唐和沪宁杭地区，经济发达；第三，二者是沿海城市，交通发达，为对外贸易提供极大的便利。第三类为其他省，市，自治区，经济落后地区，他们大多是欠发达的内陆城市，无论是经济、政治还是文化发展水平都有限，居民人均收入水平不高，致使人们消费能力及消费欲望相比较其他类而言属最低水平。第四类为安徽、湖北、湖南、四川等地区，作为第四类。这些地区有着一定的资源和地理优势，但较之一二两类又明显不足，经济水平相对较弱，旅游等行业缺少明显优势，居民消费水平偏低。

（三）指标分析

为了进一步分析各类指标特征，对各类指标的均值、方差、标准差、偏差、峰度进行分析，分析结果如表3。

从表3可以看出，第一类地区的均值是最大的，其城镇居民消费水平最高，处于领先地位。同时，第一类地区的方差和标准差相对较高，说明其组内地区差距较大；第三类地区均值最小，其城镇居民消费水平最高，属于经济不发达。第三类地区方差和标准差相对较低，偏度和峰度也相对较小，组内各地区居民消费结构差距较小，各指标相对集中，且异常值较少，特征更加明显。

（四）判别分析

我们已对2013年全国各地区城镇居民家庭平均每人全年消费支出进行聚类分析，将全国31个省、市、自治区2013年各地区城镇居民消费结构分为四类，考察的变量有城镇居民食品、衣着、居住、家庭用品及服务设备、医疗保健、交通和通信、教育文化娱乐服务、其它商品和服务。现从结果中选取四组样品（数据表4所示），另选4个地区作为待判样品作判别分析，输出判别分析函数系数表（表5）和分析结果（表6）。

对样本进行判别分析，得到判别分析结果如表5所示。表5 判别分析函数系数表

由表5可以得到以下分类判别函数：

将待判样品数据代入四个函数中，每个样品对应的四个函数值进行比较，其中函数值最大的那个是第几个函数，则判该样品为第几类。计算后发现，浙江对应的四个函数中第一个大，所以被划分为第一类。江苏对应的四个函数中，第二个大，所以被划分为第二类。吉林对应的四个函数中第三个大，所以被划分为第三类。安徽对应的四个函数

中，第四个大，所以被划分为第四类。

表6 判别分析结果

514.465

-0.384X8-0.125X7+0.081X6+0.145X5+0.124X4+0.103X3-0.177X2+0.137X1=Y4347.882-0.338X8-0.098X7+0.066X6+0.116X5+0.090X4+0.078X3-0.151X2+0.115X1=Y3786.675-0.460X8-0.188X7+0.112X6+0.232X5+0.151X4+0.155X3-0.170X2+0.162X1=Y21342.696-0.532X8-0.296X7+0.143X6+0.318X5+0.186X4+0.236X3-0.205X2+0.197X1=Y1