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“双循环”发展格局下城镇居民消费结构分析_李文浩.pdf

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1、2023年 第6期NORTHERN ECONOMY AND TRADE“双循环”发展格局下城镇居民消费结构分析李文浩(吉林财经大学 亚泰工商管理学院,长春 130117)摘要:随着全面建成小康社会以来,我国历史性地解决了绝对贫困问题,人们的消费水平显著提高。本文以山东省 16个地区的城镇居民人均消费支出为数据,采用因子分析的方法,得出消费结构的两个公因子,分别为基本消费因子和保障消费因子。结果表明,因地理位置的差异,各地区消费结构存在差异,并且居民的消费水平与城市的经济发展水平相关,某些地区经济发展水平与社会保障水平存在差距。基于存在的问题,本文提出应根据地区经济发展水平,给予政策和财政倾斜,

2、在发展经济的同时,要引导居民的消费理念,完善社会保障制度,促进各地区经济平稳快速增长。关键词:居民消费;因子分析;消费结构;双循环中图分类号:F72文献标识码:文章编号:1005-913X(2023)06-0070-05收稿日期:2022-09-27基金项目:吉林财经大学校级科研项目(2020Z091)作者简介:李文浩(1999-),男,山东泰安人,硕士研究生,研究方向:市场营销。一、引言2021 年 7 月,习近平总书记在庆祝中国共产党成立 100 周年大会上庄严宣告,经过全国各族人民的共同努力,我国已经全面建成小康社会,历史性地解决了绝对贫困问题。随着我国进入全面小康社会,现如今我们正朝着

3、第二个百年奋斗目标迈进,在这个过程中,我国城镇化进程不断加快,农村人口向城镇转移,人们的消费习惯和消费结构不断发生改变。以往,人们的需求仅仅限于“吃饱”,而随着经济的发展,人们的生活水平逐渐提高,开始追求更好的生活方式和生活体验,不仅要“吃饱”更要“吃好”“玩好”“过得好”,这符合马斯洛需求层次理论,人们的需求逐渐由最底层的生理需求,逐渐转变为更高层次的精神需求。居民消费结构的变化会影响经济变化的走向,了解消费结构的变化才能更好地制定相应的策略来适应经济的变化,更加有效地提高人们的生活质量和生活水平。近年来,我国面临经济增速放缓、增长动能转换以及新冠疫情冲击的多重压力,为了实现我国经济高速发展

4、,2020 年 4 月,在中央财经委员会第七次会议上,习近平总书记提出要“构建以国内大循环为主体、国内国际双循环相互促进的新发展格局”。居民的消费作为我国“国内大循环”的主要动力来源,在促进经济增长、保障国内经济大循环方面发挥着重要作用,而如何保证居民消费稳健增长,以促进国内大循环的发展,并推动双循环发展格局的形成有待进一步研究。因此,本文以山东省16 个地区的城镇居民人均消费支出为数据,采用因子分析的方法,探讨山东省居民消费中存在的问题,并以此为依据提出对策和建议,以期为促进我国经济快速发展、构建国际国内双循环新发展格局提供参考。二、文献综述在经济快速发展的今天,国内学者们对经济发展结构非常

5、关注,居民消费水平及消费结构成为众多学者研究的热点。国内的学者大多从食品烟酒、衣着、居住、生活用品及服务、交通通信、教育文化娱乐、医疗保健和其他用品及服务八个方面对居民消费结构进行分析,其中大多数学者采用因子分析方法,也有部分学者采用聚类分析方法、主成分分析等方法。张芬等(2022)运用因子分析方法,根据中国统计年鉴 2019 年城镇居民人均消费支出数据建立了消费水平评价函数模型,并对各项数据指标做统计分析和横向比较研究;徐雪仪(2022)基于因子分析方法,分析了 12 年间湛江市农村居民的消费结构整体情况,调查和研究表明该地区农村居民消费观念和消费模式有明显改变,但需要继续完善社会保障制度,

6、引导树立正确的消费观;申书炜等(2021)基于重庆市 2004-2018 年的农村人均消费支出数据,运用因子分析方法研究了农村居民消费结构变动情况,结果发展农村居民消费结构呈“喇叭”形态,农民的消费结构正不断完善;韩凤彩(2021)以河南省城镇居民消费支出情况为数据,分理论探讨702023年 第6期北方BEIFANGJINGMAO经贸三、数据来源及变量界定本文的数据来源于 山东统计年鉴(2021)中的“10-22 各市城镇居民人均收支情况(2020 年)”,具体包括 16 个地区城镇居民的八项消费指标,即食品烟酒(X1)、衣着(X2)、居住(X3)、生活用品及服务(X4)、交通通信(X5)、教

7、育文化娱乐(X6)、医疗保健(X7)和其他用品及服务(X8)八个方面。四、基于城镇居民消费的因子分析本文运用 SPSS24.0 统计软件,对所搜集的数据进行因子分析。表 2KMO 和巴特利特检验KMO 取样适切性量数0.792巴特利特球形度检验近似卡方103.074自由度28显著性0.000首先进行 KMO 和巴特利特球形度检验,如表 2所示,KMO 值为 0.792 大于 0.5,Bartlett 球形度检验显著性为 0.000,说明选用的变量之间的相关性可以被其他变量解释,所选用的数据适合做因子分析。采用主成分分析方法,提取公因子。由表 3 总方差解释可知,第一个公因子方差贡献率为 70.

8、376%,特征值为 5.630;第二个公因子方差贡献率为 10.607%,特征值为 0.849,两个因子累积方差解释度达到80.983%,表明两个因子可以反映原变量的绝大部分信息。在因子旋转之后,总累计方差贡献率无变化,说明原有变量的共同度没有受到影响,各因子被重新分配去解释原有变量间的关系,经过因子旋转后各因子的方差贡献率发生改变,使因子更便于解释。由因子分析碎石图可知,在第二个公因子处出徐雪仪(2022)主要消费因子次要消费因子/湛江市农村居民消费支出段霞(2021)基本消费因子第二基本消费因子/济宁市城镇居民消费支出申书炜等(2021)基本消费因子提升消费因子/重庆市农村居民消费支出杨京

9、坤(2021)基本生活以及高质量教育发展注重身体健康以及注重形象/全国居民消费支出韩凤彩(2021)综合性消费因子生活质量消费因子/河南省城镇居民消费支出刘发辉(2021)居民生活水平指标居民居住指标/吉林省居民消费支出秦雪尧(2021)主要消费因子次要消费因子/全国居民消费支出邹忠玲(2020)服务型消费生存型消费/北京市城镇居民消费支出赵旭芳(2019)物质与精神需求方面的消费因子健康方面的消费因子/广东省居民消费支出陆丹妮(2019)一般生活型因子气象因子/全国城镇居民消费支出侯淑静(2019)精神方面以及服务方面的消费因子基本生活消费因子衣着消费的消费因子全国居民消费支出杨雪(2018

10、)服务性消费支出因素居住消费支出因素生存性消费支出因素河南省城镇居民消费支出马健悦(2018)基本生活因子衣着医疗因子/全国城镇居民消费支出孙若怡(2018)第一公因子第二公因子第三公因子安徽省城镇居民消费支出王清美(2018)主要消费因子次要消费因子/山东省城镇居民消费支出张芬等(2022)刚性消费需求弹性消费需求/全国城镇居民消费支出1 个2 个3 个论文作者(年份)因子数目选取数据表 1近 5 年居民消费研究情况析了河南省城镇居民消费结构情况,研究发现居民消费已经从生存型消费转变为多层次消费结构,但是仍存在文化教育支出过少、住房方面支出过高等问题;秦雪尧(2021)基于中国居民消费支出情

11、况,运用因子分析方法进行了分析,并得出“主要消费因子”和“次要消费因子”两个公因子。本文选取了近 5 年学者对居民消费结构的研究,以“居民消费”“消费”“消费结构”三个关键词的不同组合进行检索,得出近 5 年学者关于居民消费水平研究的具体情况。从表 1 中可以看出,在近 5年的关于居民消费的研究中,采用因子分析方法的学者在进行分析时所选择的地区包括全国、省、市不同地区,并且研究对象有全体居民、城镇居民、农村居民三类。在因子分析的结果上,大部分学者在进行实证分析后,提取出两个公因子,仅有部分学者提取出三个公因子。712023年 第6期NORTHERN ECONOMY AND TRADE表 5成分

12、得分系数矩阵衣着 X20.1430.071居住 X30.348-0.140生活用品及服务 X40.351-0.130交通通信 X5-0.1910.405教育文化娱乐 X60.495-0.314医疗保健 X7-0.1570.346其他用品及服务 X8-0.2820.505食品烟酒 X10.1070.12412变量成分表 4旋转后的成分矩阵生活用品及服务 X40.8540.429居住 X30.8190.388食品烟酒 X10.6520.649衣着 X20.6440.567其他用品及服务 X80.2710.923交通通信 X50.3350.825医疗保健 X70.3070.720教育文化娱乐 X60

13、.8910.19012变量成分图 1碎石图现了拐点,第三个公因子及以后的特征值较小,对原有解释变量的贡献很小,因而综合方差解释度和碎石图,确定主成分个数为 2 个。由于初始要素信息全面,不易区分出八个变量对每个主成分的影响,难以找到主成分的实际意义。因而,采用最大方差法进行因子旋转,得到如表4 所示的旋转后的成分矩阵。从成分矩阵中可以看出,食品烟酒 X1、衣着 X2、居住 X3、生活用品及服务 X4、教育文化娱乐 X6 在第一个公因子上有较大的载荷,将第一个公因子命名为“基本消费因子”;交通通信 X5、医疗保健 X7、其他用品及服务 X8 在第二个公因子上的载荷较大,将第二个因子命名为“保障消

14、费因子”。根据表 5,可以建立因子得分函数关系,用于计算山东省 16 个地区城镇居民消费的因子得分和综合得分。为了进行山东省各地区城镇居民消费结构对比和综合分析,求得因子得分函数如下:F1=0.107X1+0.143X2+0.348X3+0.351X4-0.191X5+0.495X6-0.157X7-0.282X8F2=0.124X1+0.071X2-0.14X30-0.130X4+0.405X5-0.314X6+0.346X7+0.505X8为了进一步进行综合分析,需要建立因子综合评价模型,以两个公因子的方差贡献率占累积贡献率的比重为权重来进行计算,得到如下综合得分函数:F=0.512F1+

15、0.488F2表 3总方差解释20.84910.60780.9830.84910.60780.9833.16439.54780.98330.6818.50889.49140.3374.20893.69950.2282.84796.54660.1401.74998.29570.0991.24399.53980.0370.461100.00015.63070.37670.3765.63070.37670.3763.31541.43641.436总计方差百分比累积%总计方差百分比累积%总计方差百分比累积%成分初始特征值提取载荷平方和旋转载荷平方和理论探讨722023年 第6期北方BEIFANGJIN

16、GMAO经贸表 6各地区因子得分表地区基本消费因子排序保障消费因子排序综合得分综合排名青岛市1.4948120.7414841.141济南市1.750141-0.0790270.872威海市-1.02427142.7118610.793烟台市0.3817351.1137820.744东营市0.6850740.5921350.655淄博市1.475943-0.45926100.546潍坊市0.2547560.0829860.177滨州市0.200748-0.337079-0.068泰安市-0.1720710-0.117798-0.159济宁市0.222097-0.7340112-0.2410日照

17、市-1.50791160.858523-0.3711枣庄市-0.157939-1.0067816-0.5712菏泽市-0.7305111-0.8845314-0.8113临沂市-0.7960212-0.8505413-0.8314聊城市-0.8742213-0.9315715-0.9115德州市-1.2023315-0.700211-0.9716根据综合得分函数,计算出各地区综合得分。由表 6 可知,综合得分大于 0 的城市分别为青岛市、济南市、威海市、烟台市、东营市、淄博市、潍坊市 7 个城市,消费水平较高,其中青岛综合得分大于 1 并远大于其他地区,这与青岛临海的地理位置和开放包容的产业政

18、策有密切关系,济南作为山东省省会,虽不靠海,但是作为省会拥有独特的资源优势。而对于威海市、烟台市、东营市、淄博市、潍坊市 5 个城市,因毗邻海洋,地理位置具有优势,经济水平的快速发展带动了消费水平的提高,消费结构在不断升级中处于全省相对领先的位置。在综合得分排名前 7 的城市中,威海市在“基本消费因子”上排名倒数,而在“保障消费因子”上排名第 1,说明威海市在交通通信、医疗保健、其他用品及服务支出过大。对济南市和淄博市,“保障消费因子”得分均小于 0,说明城市经济虽然快速发展,人们基本消费水平提高,但是对于医疗保健、交通通信和其他用品及服务方面的消费较低。五、结论及建议(一)结论本文采用山东省

19、 2020 年城镇居民人均消费统计数据,对居民消费水平及结构进行了分析。结果发现:一是山东省居民消费结构随地区的差异而发生显著的变化。在综合得分排名前 7 位的城市中,青岛市、威海市、烟台市、东营市、淄博市、潍坊市几个城市因邻近海洋使得经济快速发展,地理位置的优越性促进了经济的快速发展,使得人们的消费水平不断提升。二是政策的倾斜使地区经济和消费结构呈现不同变化。在综合得分排名靠前的城市中,济南作为唯一不临近海洋的城市排名第二,主要原因在于济南作为省会城市,享有一定的政策和财政支持,使得济南得以快速发展。三是部分地区经济发展不均衡,人们的消费结构存在明显失衡。济南市、淄博市和滨州市等城市,尽管经

20、济快速发展,但是居民保障消费方面支出不足,这与当地社会保障制度和福利制度存在很大关系。在其中,济南作为省会城市,综合得分排名第二,但是在“保障消费因子”方面却排名第 7,这与当地的社会保障政策存在很大的关系。四是城市发展水平存在明显差距,省内东西部城市经济发展水平差距较大。从各地区因子得分表中可以看出,山东省内经济发展水平呈现“由东到西”逐渐递减的态势,越靠近内陆,经济发展水平越低。(二)建议总体来看,受区位优势、经济发展政策以及资源等因素的影响,山东省内各地区经济发展水平存732023年 第6期NORTHERN ECONOMY AND TRADE在一定的差异,导致城镇居民消费结构有所差异。为

21、进一步优化升级山东省城镇居民消费结构,首先应增加居民收入,缩小收入差距,由于城市和农村居民的收入来源不同,在城镇化的进程中,应着力解决农村居民收入来源问题,增加居民收入,缩小收入差距,促进消费结构整体升级。第二,给予经济不发达地区一定的政策和财政方面的倾斜。因地理位置和产业政策的差异,山东省内不同城市的经济发展水平参差不齐。因此,政府应因地制宜地制定产业相关政策,优化产业结构,对于沿海和非沿海城市制定不同的产业政策,既要保证沿海城市经济平稳快速增长,又要保证非沿海城市经济得到发展,并且要对经济发展水平较低的地区给予一定的政策倾斜和财政倾斜,保障地区经济发展动力,促进发展水平较低地区经济的增长。

22、第三,完善区域经济的相关政策,改善就业环境,提升就业率,确保居民收入稳定,从而带动地区消费,同时稳定地区房价,减少高房价造成的高居住消费,加强对房地产行业的调控,实行限购政策,保障居民的“用房住房”需求,防止出现炒房卖方的投机性行为,优化地区消费结构。第四,完善社会福利及保障制度。在地区经济快速发展的同时,政府应不断完善社会保障制度,例如完善医疗保障制度,解决人们“看病难、看病贵”的困扰,增加医保政策服务范围,减少医疗带来的高消费。第五,在经济快速发展的同时,引导居民正确的消费观念。政府和社会应引导居民树立正确的消费观念,对自己的消费能力有一个清晰的认识,不过度透支自己的消费能力,进而带来经济

23、负担。第六,加强各地区经济和文化交流,促进各地区经济同步发展。鼓励各地区实现跨区域合作,定期开展经济交流和合作活动,实现不同地区优势资源互补,从而促进山东省各地区实现经济的平稳快速增长。参考文献:1贾晓华.居民消费对我国经济增长影响的实证研究J.北方经贸,2020(12):19-21.2王泽昊,姚健,孙豪.城乡收入差距、消费倾向与消费结构升级J.统计与决策,2022(15):51-54.3王瑞.双循环视角下数字经济发展对我国农村居民消费的提振效应兼论第三方支付的中介效应 J.商业经济研究,2022(3):149-152.4刘发辉.基于主成分分析的吉林省居民消费水平及结构分析研究J.现代营销:下

24、旬刊,2021(3):116-117.5杨京坤.中国居民消费支出结构研究基于因子分析和聚类分析J.现代商业,2021(14):7-9.6史宁.新发展格局下城乡居民消费扩大与收入增长协同发展关系基于省域数据的实证J.商业经济研究,2022(14):56-59.7张芬,张艳邦,李晓霞.我国城镇居民消费评价指标分析基于因子分析方式J.现代商贸工业,2022(7):23-24.8徐雪仪.基于因子分析法对湛江市农村居民的消费结构影响分析J.现代商业,2022(4):21-24.9申书炜,邹旺.农村居民消费结构变动的实证研究基于重庆市 2004-2018 年的数据J.山东农业大学学报:社会科学版,2021

25、(3):10-14.10 韩凤彩.基于因子分析的河南省城镇居民消费结构分析J.环渤海经济瞭望,2021(3):89-90+93.11 秦雪尧.基于因子分析的中国居民消费支出结构分析J.广西质量监督导报,2021(2):240-241.12 段霞.济宁市城镇居民消费结构变动分析J.科技经济市场,2021(10):53-55+60.13 邹忠玲.城镇居民消费结构变动的因子分析基于北京市面板数据J.广西质量监督导报,2020(10):234-235.14 赵旭芳,卢伟.基于因子分析法的广东省常住居民消费结构分析J.商场现代化,2019(17):10-12.15 陆丹妮.因子分析在区域消费结构分析中的

26、应用基于全国各地区城镇居民消费情况J.商讯,2019(5):9-10.16 侯淑静.基于因子分析的全国各省消费水平评价J.中国商论,2019(6):67-68.17 吴栋,李乐夫,李阳子.近年居民消费结构统计分析的研究综述关于因子分析和聚类分析的应用J.数理统计与管理,2007(5):776-781.18 杨雪,仝凤鸣,王菲.河南省城镇居民消费结构研究J.华北水利水电大学学报:社会科学版,2018(5):46-50.19 马健悦.我国城镇居民消费水平的聚类分析和因子分析J.中国商论,2018(2):74-75.20 孙若怡.安徽省城镇居民消费结构变动的因子分析J.经济论坛,2018(4):27-30.21 王清美,岳书铭.山东省城镇居民消费结构差异研究J.经济论坛,2018(2):7-12.责任编辑:金永红理论探讨74

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