居民消费结构论文模板(10篇)

导言：作为写作爱好者，不可错过为您精心挑选的10篇居民消费结构论文，它们将为您的写作提供全新的视角，我们衷心期待您的阅读，并希望这些内容能为您提供灵感和参考。

篇1

开展对体育消费结构的研究，可以了解体育消费在我国城市居民生活中的地位，为体育消费市场生产和流通提供宝贵信息，正确引导居民体育消费，拓宽体育消费领域，促进我国经济和体育事业发展。

l研究对象和方法

对全国30个省市自治区25至50岁的城市有职业居民进行调查研究。采用PPS抽样方法和简单的随即抽样方法发放问卷，抽取北京、上海、福建(福州)、四川(成都)、吉林(吉林)、广东(广州)、甘肃(兰州)、内蒙(包头)9个城市。调查样本量为1170人，回收问卷1085份，回收率92．73％，有效问卷759份，有效率70．41％。经专家鉴定，信度和效度较高，符合本课题研究的要求。

2研究结果与分析

2．1关于分析体育消费结构的理论基础

西方行为心理学家马斯洛(A．H．Maskow)强调，人们对不同层次的需要强度是不同的，而且是有序的，即人们首先要求满足较低层次的需要，在较低层次的需要得到满足后，较高层次的需要才得以强化。马斯洛的需要层次理论对于体育消费结构分析，其启发意义在于随着人类需要层次的上升，人类消费结构有层次的变化，体育消费结构同样也有层次的变化，表现为体育劳务消费比重上升，体育实物消费比重下降的趋势，消费形式也将进一步多样化。作为基本劳务产品形式之一的体育劳务，将随着我国居民消费内容的更新和消费结构的变化，成为人们日常劳务消费之一。

2．2城市居民体育消费结构现状

体育消费的结构是指个人或家庭在生活过程中，不同类型体育消费的比例。为了便于调查研究，最大限度的保证获得数据的准确性，本文将体育消费的结构分成三大类进行调查：体育健身娱乐、体育比赛表演、体育实物产品(运动服装、鞋帽、体育器材)，结果见表l。

从表1可以看出，各城市居民体育实物消费、体育健身娱乐消费、体育表演消费的情况。总体上，体育劳务消费水平211．74元(体育健身娱乐、体育比赛表演)高于体育实物消费水平204．45元，符合马斯洛的需要层次理论，也与我国城市经济发展现状相符合。但是，我们也能看到我国城市居民体育消费的结构存在一些的特殊现象。

上海城市居民体育健身娱乐消费年人均高达407．14元，体育比赛表演消费132．14元，是城市体育比赛表演消费总平均数的2．70倍。为了进一步剖析这种现象，我们对本次调查中一些相关数据进行了分析、比较发现，上海市城市居民家庭收入水平均高于其它城市，上海市经常参加体育活动人口数量与体育消费人口数量差异很大，而且，体育消费人口中的体育人口数量低，非体育人口数量高。根据这个结果推断，上海市城市居民体育娱乐消费水平高。在本次调查中这种现象也得到了证实，上海城市居民经常参加体育的人口在9个城市中排在第6位。

吉林城市居民体育健身娱乐消费相对自己城市经济发展现状而言，120元也是一个很高的水平。在调查中了解到吉林城市居民家庭月均收入在9个城市中排在末位，但是体育健身娱乐消费相对比较却很高，如果将体育健身娱乐消费与体育比赛表演消费相加，认为是体育劳务消费，那么吉林城市居民体育劳务消费占体育实物消费122．21％，占家庭体育消费44．92％。出现这种结果不符合马斯洛的需要层次理论。

广州和北京城市居民体育健身娱乐消费相对自己城市经济发展现状而言，却是一个低水平。如果按照上面的计算方法，根据马斯洛的需要层次理论，这两个城市体育劳务消费水平都应该高于或等于体育实物消费水平，但是调查结果与推断恰恰相反。这又是一个违背马斯洛的需要层次理论的特殊现象，虽然北京和广州两个城市经济发展水平、城市居民生活水平高，但是体育消费的结构与人们推断的结果不同。

通过以上分析发现，我国城市居民体育消费的结构，并非完全符合马斯洛的需要层次理论，说明城市居民体育消费的结构不仅仅受城市经济发展水平的影响，同时也受城市居民社会生活环境、城市自然环境等因素的影响。而且，在城市经济发展水平、城市居民生活水平达到一定程度时，这些因素对体育消费的结构会起到重要的作用。

2．3体育消费结构的发展趋势

2．3．1城镇居民历年消费的结构情况

从表2可以看出，城镇居民食品支出比重逐年下降。这种下降趋势反映出，随着家庭收入增加，家庭收入或家庭支出中用来维持基本生存条件——购买食品的支出下降，购买其它物品的可支配收入得到相应增加。还可以看出，城镇居民娱乐、教育文化服务支出逐年增加。此外，90年代以来人们对医疗保健需求开始显著增加。1999年，我国医疗制度再次改革，人们更加关注自身的健康问题，尤其是食品科学含量的增高，健康问题被推倒人们生活的重要日程中，人们的自我保健意识日益增强，并不断寻求科学的保健方法，这些为提高体育消费水平带来了有利的契机，为改变体育消费的结构带来了强大动力

2．3．2国外家庭体育消费结构发展情况

在经济发达国家，体育消费已成为人们日常消费的重要组成部分之一。但是，这些国家居民体育消费并非从一开始就形成目前的结构，而是有一个逐渐发展过程。从瑞典家庭体育消费情况可以得到证明，瑞典家庭体育健身的总支出，1992年比1985年增长了43．17亿克朗，其中用于体育活动的开支，1992年比1985年增加了17．61亿克朗，增长率184．02％；用于购买体育服装、鞋帽的开支仅增长了15．95亿克朗，增长率69、23％；用于购买体育器材的支出也仅增加了8．42亿克朗，增长率62．56％。可见，近10年瑞典家庭体育劳务消费增长速度明显快于体育实物消费。这种趋势也被多数国家体育消费支出结构变化所证实。

2．3、3城市居民体育消费结构发展趋势

篇2

2回归结果分析

为了确认模型的有效性，本文采用Hausman检验进行验证。运用Eviews6.0软件对模型进行固定效应和随机效应的拟合，再根据检验结果选择相应的估计方法。表1报告了被解释变量为CO2排放总量自然对数的回归结果。根据检验结果，模型I~IV的Hausman检验结果分别通过了1%的显著性水平，表明应当选择固定效应模型。调整的R2统计量显示，方程的拟合优度较好，说明变量之间的联合解释能力较强。模型I~IV中，模型I只包含了基准模型的四个变量，即家庭户总数、家庭户规模、居民消费和能源强度变量的回归结果。为了检验模型I的稳健性，借鉴前人的研究，模型II~IV在模型I的基础上依次添加了产业结构、能源消费结构和外资依存度。根据表1回归结果，家庭户总数的估计系数在各模型中差别不大，都在1%的水平显著为正。家庭户总数的增加意味着需要更多的基础设施建设和住宅单元，导致钢铁、水泥等工业产品的消费需求上升，从而促进CO2排放总量的上升。从弹性系数来看，家庭户总数的变动对我国CO2排放的影响很大。家庭户规模变量与CO2排放总量显著负相关，说明大的家庭规模有利于CO2排放量的减少。一般来说，家庭规模具有规模经济性，较大的家庭规模有利于能源利用效率的提高。由于家庭户是消费的基本单位，有些能源消费是每户家庭(无论规模大小)必不可少的，如住房、制冷、取暖、家用电器等，这种能源消费受家庭户人口数的变化影响不大，大家庭的人均能源消费要少于小家庭的人均能源消费，因而有利于CO2排放量的减少。居民消费对CO2排放总量的影响十分明显，且估计系数都在1%的水平显著为正。随着我国经济的迅速发展，居民的生活水平大幅提高，消费观念也发生了重大转变。家用电器、住宅以及私人汽车等高能耗商品日益成为人们消费的热点。消费产品的高碳化倾向，导致能源消耗总量和CO2排放总量急剧增加。回归结果显示，居民消费是影响我国CO2排放的最重要因素。

能源强度估计系数与CO2排放总量显著正相关。这主要由于我国当前的经济发展依赖于大量的能源消耗，仍然处于粗放式发展阶段，以煤炭为主的能源消费结构以及能源利用率不高，技术水平落后，对CO2排放产生了直接的促进作用。产业结构对CO2排放的影响显著为正，说明第二产业比重的提高对CO2排放产生了推动作用。第二产业的能源消耗往往要比第一产业和第三产业高很多，尤其是重工业，往往都是高耗能产业。当前我国正处于工业化进程的快速发展阶段，第二产业比重过高造成能源的大量消耗，引起CO2排放量的上升等一系列环境污染问题。能源消费结构与CO2排放总量存在负相关关系，即加大天然气在能源消费结构中的比重有利于CO2排放总量的降低。与煤炭相比，天然气作为一种清洁高效的能源，热量值和燃烧效率高，CO2排放量小，是实现我国能源低碳化发展的重要力量。在我国当前能源技术水平条件下，通过提高天然气等清洁能源在能源消费中的比重对于转变能源消费结构和实现可持续发展具有重要意义。外资依存度估计系数为正，表明外商直接投资对中国环境的影响是负面的。由于我国当前的环境规制力度不够，外商直接投资更多地进入了碳关联度较高的产业，同时通过加工贸易将高碳产品返销回国内，导致了能源消费需求的增加和CO2排放总量的上升[12]。

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一、引 言

当前我国经济放缓，显露经济停滞和通胀并存的迹象。统计数据显示，2011年一季度GDP增幅降至9.7%，①出口在减速，外储增加的1412亿美元中，经常项目顺差仅为298亿美元，②投资增幅跌至25%，5月份PMI指数为52.0%，环比回落0.9个百分点。③可见，如何扩大内需尤其是扩大居民消费需求成为当前政策的首要任务。事实表明，城镇居民消费一直是我国最终消费的主体，但是其发展已步入正轨，发展潜力有限。因此，当前扩大消费内需的关键在于扩大农村居民的消费需求。换言之，当前的消费问题，很大程度上就是农村居民消费需求结构问题。

关于农村居民消费结构问题，经济学界研究成果相当丰富，归纳起来，主要是从以下三视角展开的：一是从农村居民家庭的衣食住行等消费类商品消费

情况的视角来研究其现状：由于国家各项惠农政策的实施，农村居民家庭消费质量不断提高，表现为食品和衣着消费支出逐渐降低，文娱、交通通讯、医疗保健等消费支出逐渐增加。二是从转型的视角来研究农村居民消费结构的特征：农村居民消费结构逐步升级，未来20年居民消费结构将由生存型向享受型和发展型转变，并且农村消费结构升级滞后于城市。三是从消费差异的视角研究农村居民消费结构的差异：表现为城乡居民之间的消费结构差距扩大和农村居民群体之间的消费结构差距加大。本研究是从农村居民消费结构与产业结构和经济增长之间的互动关系视角，利用我国1978 -2010年经验数据，实证分析我国农村居民消费结构对产业结构和经济增长的影响，旨在为当前我国经济转型寻找原动力。

二、农村居民消费结构与转变经济发展方式的机理

（一）居民消费结构变动与转变经济发展方式的机理

从产业结构的视角看，居民消费结构是指各产业产品在居民最终消费中所占的比重，［1］因而产品结构是否合理，影响消费结构是否合理，而产业结构在一定意义上又决定了经济的增长方式。经济学家库兹涅茨((Kuznets, 1949)曾提出，一个国家国民收入的度量必须从产业结构的角度去衡量，而一个经济的产业结构又是由其生产方式所决定的。也就是说，居民消费结构变动与经济发展方式是相互作用相互影响的。具体地如下图所示。当居民消费结构发生变动时，首先通过价格机制引起生产消费资料的最终产品产业的生产调整，最终产品产业生产的调整会引起资源在不同产业间的重新分配，以居民消费结构变动为目的的不同产业协调发展必然促进经济发展方式转变。然后，经济发展方式引导和决定三大需求协调拉动经济发展，收入决定消费，经济的发展通过收入机制影响消费者行为，从而直接带动居民消费结构变动。简而言之，消费结构的变化决定着产业结构的变动，产业结构的变动决定着经济发展方式的变动，反之，经济发展方式的变动必须依据消费结构的变动进行调整。

居民消费结构与经济发展方式的相互作用机理（二）农村居民消费结构升级是我国未来经济增长的最大原动力

社会经济发展的终极目标是为了改进或提高广大人民的福祉，因而人们消费需求的满足状况、消费水平和消费结构提高程度成为衡量一个国家经济发展、国民经济是否良性循环的关键。目前我国有7.4亿农民、1.82亿农户，占中国人口的56.1%、世界人口的11.32%，④这是中国乃至世界最庞大的消费市场，具有最大的发展空间。然而，从目前发展现状看，无论是消费水平还是消费结构，农村居民与城镇居民相比，都落后10-15年。如，2009年农村居民消费水平为4021元，略高于城镇1994年的消费水平3852元，不到1995年的4931元。⑤2009年农村居民平均每百户年度拥有彩电量为108.9台，大体相当于城镇居民1999年水平的105.43台。⑥可见，农村消费市场的发展是我国新一轮经济增长的契机，农村居民消费结构升级是我国未来经济增长的最大原动力。

三、农村居民消费结构与转变经济发展方式的实证分析

（一）模型的设定、变量的选择与数据的处理

向量自回归模型（Vector Auto-regression Model, VAR）模型是一种非结构化的动态联立方程模型，它可以同时揭示内生变量之间的即期关系和动态影响。基于此，本文采用VAR模型研究我国农村居民消费结构变动与产业结构和经济增长之间的长期均衡和短期关系，以及在给定单位变化条件下各变量系统内相互影响的综合动态反应。考虑到统计数据的可得性及其代表性，选择相关变量和对相关数据进行处理如下。

文中采用农村居民的恩格尔系数(EC) ,即农村居民食品支出占消费总支出的比重，作为农村居民消费结构的代表变量。产业结构是中间变量，用三大产业占GDP比重，即第一产业比重（PFI），第二产业比重(PSI)、第三产业比重(PTI)作为产业结构的代表变量。经济增长指标用国内生产总值(GDP)指标，为了消除物价水平的影响，用历年生产总值指数对GDP进行调整，即按可比价计算。所选变量数据均根据《中国统计年鉴（1978-2010）》整理得来。为消除异方差，对以上五个变量做自然对数化处理，于是构建VAR模型为：yt=c+∑Pi=1A变量向量,At是带估计的参数矩阵， C是常数项，p是自回归滞后阶数，εt是随机扰动项。

（二）模型的估计与检验

1.单位根检验

由表1显示，五个变量都为不平稳的时间序列，经过一阶差分后为平稳I（1）过程，因此，可利用1978―2010年农村居民消费结构与产业结构和经济增长的经验数据来构建反映它们之间互动关系的VAR模型。表1单位根检验结果变量 ADF

检验值检验类型

注：检验类型中的C，T，K分别表示检验模型中含有截距项、趋势项、滞后值；临界值均为Mackinnon协整检验临界值；表示一阶差分。

2.VAR模型估计

在VAR模型估计中的一个重要问题就是滞后阶数的确定，通常可采用两种方法:一是LR(似然比)检验法，另一种方法是利用AIC信息准则、SC信息准则和HQ信息准则判断。根据样本数据计算相应的统计量，经判断初步选定滞后阶数为2阶，VAR模型具体估计式如下：

一般而言，第一个协整向量具有较强的经济解释能力，对第一个协整向量进行正规化后可以得到对应的协整关系表达式为:

由协整方程可以看出，农村居民消费结构与GDP的增长呈正相关，即GDP每增长1%，农村居民消费结构升级0.130801%。而三大产业的系数均为负值，显然，三大产业结构与农村居民消费结构脱节。因此，当前应高度重视农村居民消费升级对产业结构调整的影响，把握扩大农村居民的有效消费需求以及明确经济结构调整方向，增强产业结构调整的针对性和有效性，促进我国尽快走上消费驱动型经济发展阶段。

4.格兰杰检验

为考察农村居民消费结构变动与三大产业结构和经济增长之间存在的长期均衡关系是否构成因果关系以及方向如何，选择滞后期为2的格兰杰检验，结果见表3。表3

由表3可得出如下结论：其一，我国农村居民消费结构演变和第一、二产业结构之间存在单向因果关系，而第三产业与农村居民消费结构不存在因果关系。换言之，三大产业中，只有第一、二产业结构在一定程度上促进农村居民消费结构的升级，而农村居民消费结构升级对第一、二产业结构的拉动作用不明显。究其原因，三大产业结构与农村居民消费结构不相适应，特别是第三产业的发展与农村居民的消费需求相差甚远。其二，在0.1的显著性水平下，农村居民消费结构与经济增长之间不存在双向的因果关系。这意味着，经济增长提高了农村居民的收入水平，促进了农村居民的消费结构从生存消费需求向享受、发展需求层次转变。但是，农村居民消费结构对经济增长的促进作用却不明显。其三，第一产业与经济增长不存在双因关系，而第二、三产业结构与经济增长都存在双向因果关系。可见，第二、三产业对经济增长的贡献比较大，而第一产业相对较小。

5.脉冲响应分析

为了清晰地反映农村居民消费结构与产业结构和经济增长的动态影响，在VAR模型的基础上估计农村居民消费结构的脉冲响应函数，并根据相关指标的比较把响应函数追踪期设定为15年。由表4显示：一方面，当本期给第一、二、三产业一个冲击后，居民消费结构立即作出了响应，并且这一冲击对农村居民消费结构变动短期内影响较大，呈现一定的波动性，因此，三大产业的协调发展更有利于农村居民消费结构升级。另一方面，经济增长不仅在短期内对农村居民消费升级有明显的拉动作用，而且能持续形成对农村居民消费增长的正向响应，不过这种带动作用将会越来越弱。

6.方差分析

方差分解可将系统的预测均方误差分解为系统中各变量冲击所作的贡献，从而可以进一步考察我国农村居民消费结构与产业结构和经济增长之间的动态变化。具体分解结果如表5。

由表5可知:一方面，消费结构的冲击影响呈现先上升后下降的趋势，在第6期最高点27.14417%。三大产业结构的冲击影响是递增的，在第15年分别到达1.438864%、1.460255%和23.53602%。另一方面，在lnGDP的变动中，0.000332%-27.14417%的波动可以由消费结构的变动解释0.328230%-1.148291%的波动可以由第一产业的变动解释，0.272053%-1.482778%的波动可以由第二产业的变动解释，3.709335%-23.53602%的波动可以由第三产业的变动解释。可见，农村居民消费结构变动对经济增长的冲击大于三大产业结构的变动对经济增长的冲击，并且第三产业结构变动大于第一、二产业结构的变动。因此，调整产业结构，大力发展第三产业，促进我国农村居民消费结构升级是未来经济增长的最大原动力，这与理论分析相吻合。

四、结论与政策建议

综上可知：我国农村居民消费结构与产业结构和经济增长具有长期的均衡关系；农村居民消费结构变动对经济增长的冲击大于三大产业结构的变动对经济增长的冲击，并且第三产业结构变动大于第一、二产业结构的变动。然而，目前我国产业结构与农村居民消费结构存在着严重“错位”，经济增长提高了农村居民的收入水平，促进了农村居民消费结构升级，而农村居民消费结构演变并没有引起产业结构的改变，对经济增长的促进作用也不明显，从而导致农村居民消费慢于经济增长。因此，在当前和未来时期内，可从如下几方面促进农村居民消费结构的升级与优化，适时调整三大产业结构，实现经济增长方式的转型。

（一）建立农民增收的长效机制，稳定农村居民的消费预期

首先，建立农民增收的长效机制。农村居民消费取决于农民收入增长的长效性，因而要拓宽农民的增收渠道，既要从农业内部挖掘农民持续增收潜力，又要通过市场，增加农民的货币收入，从农业外部寻求增收途径，同时还要通过教育、培训等方式提高农民自身增收能力。［2］(56-57)其次，稳定农村居民的消费预期。目前我国农村居民面对农业生产、疾 病等方面的不确定性，不得不减少当前消费，增加储蓄以增强抵御不确定的风险。据调查，农民一次大病的平均花费7000多元，几乎等于一个家庭一年的全部收入。⑦因此，扩大公共财政向农村倾斜，完善农村教育、医疗等社会保障体制，增强农村居民消费信心，从而促进农村居民消费支出及其支出结构的升级。

（二）把握农村居民消费热点，引导农村居民消费结构优化与升级

消费热点反映出消费者新的消费愿望，构成了消费者对未来消费的潜在需求的方向。随着农民收入水平的提高，农村居民消费逐渐升级。因此，要关注农村居民消费需求的新动向，把握农村消费热点。一方面，加强舆论导向，引导农村居民合理的消费行为。另一方面，以农村居民消费热点为增长极，适时调整产业结构，引导农村居民消费结构的升级。这样既能使企业生产实现有效供给，又能使农村居民消费需求结构的变化成为产业结构优化升级的强大动力。所以，政府可以通过宏观调控政策培育农村消费热点，［3］(29)如调整财政资金的使用方向、力度和节奏，采用各种转移支付手段来改变产品的相对价格，在农村市场培养那些示范效应强，能够带动相关产业发展、辐射作用大的消费热点，引导农村居民消费结构升级。

（三）以农村居民消费结构升级为导向，促进产业结构调整

首先，适时调整农业结构，发展农业生产，增加农产品的有效供给。一方面，把握市场消费需求，合理调整农业生产结构和农业的品种结构；另一方面，根据市场消费结构，发展高产优质高效农业，不断推出农产品消费热点；同时，提高农产品的科技含量，构建优势产业群体，延伸产业链条，推进农业产业升级。其次，面向农村消费品市场调整第二产业结构，生产适合农民消费水平的工业消费品。第三，大力发展农村服务业，加大公共财政对农村的基础设施的投入力度，改善与农民生活消费相配套的“硬”环境和“软”环境，提高农村居民消费的幸福指数。

（四）缩小城乡居民消费差距，促进消费公平

消费差距在很大程度上源于收入差距。所以缩小城乡居民消费差距，应从合理调节城乡居民收入差距入手。首先，稳定和完善农村税收政策。继续通过对农业生产资料从生产到销售各个环节实行税收减免，降低农业生产资料的成本；完善现行对农产品征收增值税制度，应将增值税延伸到农业生产环节，切实减轻农民负担。［4］(177-179)其次，完善农村土地产权制度。数据资料分析表明：⑧农村居民土地价值下降是城乡居民财产占有水平差距扩大的重要原因。因此，应从保护农民土地权益出发，健全土地承包权流转的方式和程序，缓解农地关系紧张的矛盾，提高资源的利用效率，使农民能够获得通过市场化运作土地资产在流转中带来增值的收益。第三，建立和完善补偿机制，着力改善农村低收入群体的的生产和生活条件，增加低收入者的消费能力。

注 释：

①中华人民共和国国家统计局.stats.省略/tjsj/jidusj/

②余丰慧.智慧应对中国经济不确定性风险［EB/OL］.中国宏观经济信息网.2011-5-30

省略/xsfx/rdfx/20110530099713.shtml

③中国宏观经济信息网.5月中国制造业PMI为52%经济增速回落［EB/OL］. 2011-6-1省略/news_speed/hgjj/20110601099730.shtml

④中国人民大学课题组.扩大农民消费问题研究――背景和意义(上) ［EB/OL］. hbzyw.省略/xwxx.asp?id=791

⑤中华人民共和国国家统计局. stats.省略/tjsj/ndsj/2010/indexch.htm

⑥中华人民共和国国家统计局.stats.省略/yearbook/indexC.htm，stats.省略/tjsj/ndsj/2010/indexch.htm

⑦韩 俊，罗 丹.中国农村医疗卫生状况报告［J］.中国发展观察, 2005(1):16

⑧张 鑫.中国城乡居民收入差距及其成因的演化路径研究［D］.辽宁大学博士论文，2009（11）：183-184．

主要参考文献：

［1］姜 涛．转型时期中国居民消费升级的产业结构效应研究［D］．山东大学博士论文，2009．

［2］贺喜灿．人力资源开发视角的农民增收长效机制研究――以江西为例［D］． 南昌大学博士论文，2010(6)．

［3］杨志安，王 娜，张 磊．中国农村居民消费热点培育问题研究―基于ELES模型［J］．经济与管理研究,2010(12)．

［4］刘 利．中国城乡居民收入差距：理论分解•现状评判•对策思考［D］．吉林大学博士论文，2010（5）．

Rural Resident Consumption Structure and Transforming Economic

Development Model: Evidence from 1978 to 2010

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基金项目：本文得到江苏省社科研究应用精品课题“推动公共支出转型增强经济增长消费驱动力—以江苏省为例的研究”(编号： 12SYC-100)资助

中图分类号：F205 文献标识码：A

引言与文献回顾

改革开放以来中国经济高速发展， 国内生产总值(GDP)由1978年的3605.6亿元增长到2011年的465731.3亿元，增长了约128倍;城镇居民的人均可支配收入由343.4元增长到21810元，增长了约63倍。经济发展带来了城镇居民收入水平的提升，而收入水平的提升则增强了城镇居民的消费能力。城镇居民的人均消费支出由1978年的311.2元增长到2011年的15161元，增长了近50倍。在消费结构方面，城镇居民家庭恩格尔系数由1978年的0.575下降到2011年的0.363，食品支出占消费总支出的比重持续下降，表明随着收入水平的提高，城镇居民减少其基本消费支出，消费结构由“温饱型”向“发展型”和“享受型”转变。“配第-克拉克定理”认为，随着经济的发展，国民收入(劳动力)的布局会由一、二、三产业向三、二、一产业转移。产业结构方面数据显示：1980年我国一、二、三产业分布情况分别是30.2%、48.2%和21.6%，2011年我国一、二、三产业分布情况变为10.0%、46.6%和43.4%。我国第一产业比重持续下降，第二产业比重在波动中稳定，第三产业比重持续上升，产业结构在持续升级。

理论上，“恩格尔定律”同“配第-克拉克法则”存在相互推动的内在联系，学者们进行了大量的实证研究，文启湘等(2005)、吴定玉等(2007)和周辉(2012)分别以河南省、湖南省和上海市为例，研究消费结构和产业结构的协调性，提出消费结构要与产业结构相协调的观点。庄燕君(2005) 基于区域层面实证检验了区域产业结构与区域消费结构的关系。邬德政(2008)则运用协整检验实证研究了我国农村居民消费结构与产业结构的关系。考虑到城镇居民和农村居民的消费层次不同，再加上地区经济发展水平差距，我国产业结构和消费结构的关系具有很大的城乡差异性和地区差异性(孟范昆等，2012)。由此，本文采用城镇样本，基于面板数据模型实证检验城镇居民消费结构与产业结构间的互动关系，考察两者的协调发展问题，以推动我国经济的持续健康发展。

模型、变量与数据说明

(一)计量模型

面板数据模型一般形式为：

(1)

i为省区标志，t为时期标志。本文建立如下分析城镇居民消费结构与产业结构关系的面板数据模型：

模型一： (2)

模型二： (3)

其中，α、β、Γ、φ、ν、λ均为待估系数，模型一可以分析产业结构(IR)对城镇居民消费结构的影响，模型二则可以分析城镇居民消费结构(CR)对产业结构的影响。要使理论上的城镇居民消费结构和产业结构相互推动关系成立，则相关系数 和 应为负值。

(二)变量与数据说明

样本数据包括31个省市。基于数据完整性的考虑，本文数据均来自于2000-2012年各年《中国统计年鉴》。由于使用的是相对量指标，并不需要剔除价格的影响。具体指标选取如下：

产业结构指标(IR)：衡量产业结构升级的程度可以用第二产业增加值/GDP、第三产业增加值/GDP和(第二产业增加值+第三产业增加值) /GDP这些指标，本文选用产业结构升级程度的指标为当年第二、三产业增加值之和/GDP，其值越大，说明产业结构层次越高。

城镇居民消费结构指标(CR)：恩格尔系数是其通用的指标，本文选择恩格尔系数(食品支出占消费支出的比重)衡量居民消费结构，其值越小，说明消费结构层次越高。

实证分析及结果

(一)单位根检验

为确保估计有效性，避免伪回归现象，首先需要对各面板序列的平稳性进行检验，本文采用的是LLC、IPS、ADF和PP四种检验方法。由于各原始变量均存在时间趋势，故采用含截距和含时间趋势的检验方式，对一阶差分后序列则采用含截距的检验方式，滞后期数根据SC准则自动选取。单位根检验结果如表1所示。

检验结果表明，对于消费结构LLC、IPS、ADF和PP四种检验方法均拒绝其存在单位根的原假设，而对于产业结构IPS检验未拒绝其存在单位根的原假设，对其变量一阶差分后则显著地拒绝有单位根的原假设。由此，CR和IR满足I(1)。

(二)面板协整检验

由于面板数据满足I(1)，需要进一步判别变量间协整关系是否存在。本文采用Pedroni的7个统计量和Kao的ADF统计量进行判断(见表2)。根据Pedroni的检验方法，群rho未拒绝没有面板协整关系的原假设，面板rho等其他的统计量都在10%的显著性水平上拒绝了原假设。根据Kao面板协整检方法，ADF统计量显著地拒绝没有面板协整关系原假设。综合分析后本文认为城镇消费结构和产业结构间存在面板协整关系。

(三)回归结果

由于本文侧重分析城镇居民消费结构与产业结构相关性的区域差异，考虑东、中、西部地区内部的差异性相对较小，回归模型选用变截距模型。为减少或消除截面异方差的影响，本文估计时采用截面加权法。表3和表4的Ad-R2和A-D值显示，各回归模型拟合效果较好，都通过整体性检验。

从表3的估计结果可知，基于全国样本，城镇居民消费结构升级对产业结构影响的系数通过5%的显著性水平检验，且系数值为负，表明城镇居民消费结构升级对产业结构具有显著的推动作用。从东、中、西部的样本来看，中部地区的城镇居民消费结构升级对产业结构的影响不显著，东部和西部地区城镇居民消费结构升级显著推动产业结构的发展，相关系数分别约为-0.02和-0.06，东部地区的影响相对较弱。从表4的估计结果可以看出，基于全国样本，产业结构升级对城镇居民消费结构影响的系数并未通过10%的显著性水平检验，表明产业结构升级对城镇居民消费结构并无显著推动作用。从东、中、西部的样本来看，东部和西部地区产业结构升级对城镇居民消费结构的推动作用不显著，但中部地区产业结构升级对城镇居民消费结构具有显著推动作用，相关系数约为-0.11。

结论与政策含义

第一， 理论上消费结构和产业结构相互影响、相互推动，我国城镇居民消费结构与产业结构相互推动关系并不成立，需要构建起城镇居民消费结构和产业结构间的互动关系，使两者协调发展。近年来，我国城镇生活水平不断提高，居民消费结构发生巨大变化，转向追求生活质量。总体上城镇居民消费结构升级相应地刺激或限制相关行业的发展，进而对产业结构产生影响。由于我国的“外向型”经济发展模式，产业结构升级相对缓慢，产业结构升级对城镇居民总体上并没有创造新的消费需求，进而促进其消费结构攀升。

第二，城镇居民消费结构和产业结构之间的关系存在区域性差异，构建城镇居民消费结构和产业结构的良性互动关系，需要考虑两者关系的区域差异。实证研究表明，东、西部地区城镇居民消费结构升级显著地推动产业结构攀升，而产业结构对城镇居民消费结构的影响不显著。中部地区产业结构升级显著地推动城镇居民消费结构攀升，而城镇居民消费结构对产业结构的影响不显著。由于城镇居民消费结构与产业结构间关系存在区域差异性，构建城镇居民消费结构和产业结构的和谐关系应依据区域性差异有所偏重。

当前，我国经济进入“次高”经济增长阶段，尽管外部环境不容乐观，但中国东、中、西部地区经济的差距和城乡“二元”经济结构在一定时期内为中国保持“次高”经济增长提供了条件。我国产业结构将持续攀升，城镇居民收入水平，特别是中西部地区的居民收入水平将持续得到提升。因此，应努力按照城镇居民消费结构升级的市场需求配置资源，按照产业结构升级的经济增长模式引导城镇居民消费，促进消费结构和产业结构良性互动，推动我国经济持续健康发展。

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2．最终消费情况分析。最终消费由居民消费和政府消费两部分组成，甘肃省最终消费支出1978年为43.12亿元，2007年为1615.37亿元。根据《甘肃统计年鉴》数据计算居民消费支出一直占据最终消费支出大部分的比例，稳定在70％以上。

3.甘肃省最终消费对经济增长贡献率。消费贡献率(消费拉动率)通常指在经济增长率中消费需求拉动所占的份额,计算甘肃省最终消费贡献率在2002年至2007年间分别为63.99%、55.38%、63.81%、69.24%、49.67%、53.44%，可以看出最终消费对经济增长的贡献率并不稳定，其原因是经济增长更容易受资本形成总额、货物和服务净出口政策要素影响。

二、甘肃省城乡居民消费结构变动分析

1．农村居民消费支出变动分析。消费结构指各类消费支出在总消费中所占的比例，消费结构能够反应出居民的生活水平，甘肃农村居民从1993年到1999年将支出主要用于食品消费，说明农村居民生活水平处于贫困和温饱状态;从2000年开始消费支出比例小于0.5，生活水平有所提高。医疗、交通通讯、教育、居住是衡量居民生活水平的重要标志，相关数据变动说明甘肃省农村居民消费结构逐渐优化，农村居民生活水平逐步提高。

2.城镇居民消费支出变动分析。恩格尔系数从1993年的0.51总体上保持下降趋势，到2007年的0.36，食品消费支出已不在占据消费支出的一半比例。说明城镇居民的生活水平的提高，城镇居民生活水平到达小康阶段，医疗保健、交通通讯、娱乐文教、居住方面的支出比例都相应有所增加，表明城镇居民的生活质量逐步提高，消费结构不断优化。

3.城乡居民消费结构变动度分析。消费结构变动度，是分析消费结构变化程度的指标，计算公式为：

在1996年～2000年期间，甘肃省农村居民消费结构变动度为9.00％，城镇居民消费结构变动度为6.26％。在2001年～2006年期间甘肃省农村居民消费结构变动度为2.22％，城镇居民消费结构变动度为3.27％。

在1996年～2000年期间，城乡居民消费结构变动非常显著，其中食品支出消费对消费结构的变动影响最大，交通通讯的影响其次;2001年～2006年期间，城乡居民消费结构经过剧烈变动后，明显趋于缓和变动，居住消费支出对城镇居民消费结构变动影响最大；医疗、文教消费是影响消费结构变动的又一重要因素。

三、甘肃省城乡居民消费函数分析

本文采用持久收入消费函数。具体模型:Ct=α0+α1Yp+α2Yz+ε

其中Ct为现期消费;Yp和Yz表示持久收入和暂时收入。系数α1和α2分别是持久收入和暂时收入的边际消费倾向。根据《甘肃年鉴》统计资料，对模型进行回归拟和，分别得甘肃省城乡居民消费函数(1）、（2）。

农村居民消费函数Ct=0.258+0.721Yp+1.737Yz（1）

（0.002）（8.237）（2.469）

R2=0.873D.W.=1.212F=34.461

城镇居民消费函数Ct=87.934+0.789Yp+0.873Yz（2）

（1.095）（40.793）（3.908）

R2=0.997D.W.=1.91F=1878.984

从方程中可看出，农村居民每增加1元持久收入，有0.72元用于消费；每增加1元暂时收入，有1.74元用于消费。既增加了暂时收入，不仅要将暂时收入全部用于消费，同时还要拿出储蓄来消费。城镇居民每增加1元持久收入，有0.79元用于消费；每增加1元暂时收入，有0.87元用于消费。

四、简要结论

1．经济增长与城乡居民的收入和消费之间有直接的影响。经济增长越快，收入增加越高，消费也会随着增加。但是，在投资、出口和消费等三要素当中,消费对经济增长的贡献率最高，一般都在70%左右,说明拉动消费仍然是甘肃省经济发展的主要动力。

2.随着经济的增长、收入提高，居民生活水平提高，消费结构出现重要变动倾向。在城乡居民的消费结构变动当中，食品支出消费对消费结构的变动影响最大，交通通讯的影响其次，特别是自从2001年以来，城乡居民的消费结构剧烈变动，居住消费支出对城镇居民消费结构变动影响最大。另外，医疗、文教消费是影响消费结构变动的又一重要因素。

3.为了巩固消费对经济发展的贡献率，我们建议：一是加快发展城乡经济，保证固定资产的投资速度，使投资增长不要出现大起大落;二是进一步开发农民能够稳定增加收入的就业渠道和途径，如非农产业收入、转移性就业收入、农业产业化收入等；三是对于城市居民来讲，要把创造更多的就业岗位和机会作为重点，用扩大就业保证收入，用收入增加保证消费；四是对于城乡居民的消费结构进行一定的引导，努力改善城乡居民住房、医疗、教育、保障等关键性问题。

参考文献：

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引言

随着居民收入的逐步上升与生活质量的不断提高，居民生活引发的碳排放会越来越大。在国家积极探索内需拉动经济的同时，如何有效地降低居民部门对碳排放的影响，是中国实现可持续发展、可持续消费的重要方面。促使居民生活碳排放减少的因素主要有居民消费碳排放系数、平均消费倾向、平均家庭规模、居民能耗结构等[1-3]，不过不同因素影响效应的程度与减排潜力存在明显区别。首先，平均消费倾向呈现逐年下降的趋势，对居民生活碳排放起着明显降低效应，但不能依靠该因素达到降低碳排放的目的，因为这与国家大力刺激内需政策相左。其次，平均家庭规模虽是降低趋势，但不可能一直缩小下去，按照2014年放开单独“二胎”政策，倡导理想家庭模式为“三或四口之家”，所以未来依靠缩小家庭规模以达到降低居民生活碳排放的目的，是行不通的。再者，居民能源消耗结构呈现出无序的变动态势、各种能源比例需要进一步升级、优化，尽量使其对居民碳排放的影响效应明显化。最后，文献对于碳排放强度对碳排放的显著降低影响有着一致的结论[4-7]，这对研究中国居民消费碳排放系数对其碳排放的影响效应有重要借鉴意义，因此居民消费碳排放系数就成为基于居民部门节能减排工作的重要突破口。而居民消费碳排放系数取决于居民消费水平、居民消费模式以及居民生活用于购买能源产品的数量，属于影响居民部门碳排放的内生因素[8-10]，简而言之，与居民消费结构密切相关。鉴于此，根据居民消费结构与碳排放系数的变动特征，在考虑城乡居民消费差异情况下，探讨前者对后者的影响效应，并对使其降低的有效途径进行相应探索是非常重要的。

1 居民消费结构与居民消费碳排放系数的变动

1.1 居民消费信息熵

消费支出用途与所占比重不同，无法综合度量居民消费结构的动态演变规律，信息熵可以很好地解决这个问题。信息熵（Information Entropy）是对一种物质或体系运动无序度的量化[11]，反映其变动结构特征。将信息熵引入居民消费可以很好地考虑到不同消费项目所占的比重，反映居民消费结构演变规律。根据信息熵的计算公式，居民消费信息熵的计算方法如下：

为居民消费信息熵（Residential Consumption Information Entropy）， 表示类消费支出， 为 类居民消费支出。 综合考虑各种消费支出的比重变化，反映居民消费结构特征，是对居民消费无序度的量化。数值越大，表示居民消费无序度越大；良好的居民消费结构是从无序向有序、由低级有序向高级有序的演变。但并不表示数值越大，相应的消费结构越好，而在有序的变动过程中，趋于稳定，才视为良好的发展状态。

1.2 居民消费碳排放系数

借鉴生产总值碳排放强度与能源碳排放系数的定义，居民消费碳排放系数称为万元居民消费碳排放，表示为满足单位居民消费水平所消耗的能源产生的碳排放。尽可能在满足居民生活需求与提高生活质量的情况下尽可能降低满足单位居民消费水平（或效用）所造成的碳排放，是国家积极探索内需启动经济发展、倡导可持续消费模式的重要方面。

1.3 居民消费结构与居民消费碳排放系数的动态演变特征

由图1所示，1985～2013年中国居民消费结构与碳排放系数呈现不同方向阶段性波动：

1985～1987年居民消费信息熵缓慢上升，居民生活水平较低，恩格尔系数较大，居民消费限于基本“衣食住行”。1988～1989年居民消费信息熵有轻微下降，主要由于家庭设备用品及服务类消费支出的比重上升，引起结构变动的混乱；同时家用耐用消费品的增加，加大居民生活对能源的消耗，造成碳排放系数上升。1993～2002年居民消费结构中食品与衣着类支出比重逐渐下降，居住、交通通信、家庭设备用品及服务等支出比重持续上升，居民消费结构处于由低级向高级的逐渐转变过程中，居民消费水平有了显著提高，快于居民生活碳排放，进而居民生活碳排放系数持续下降。

2003～2007年居民消费结构持续升级，引发居民对住宅、汽车与家用电器等消费热点的需求，引起居民生活碳排放增加。这一时期居民的平均消费倾向整体下降，但对这几类的消费倾向是上升的，进而促使这一时期居民生活碳排放系数的提高。2008～2013年居民消费信息熵与居民生活碳排放系数呈现不同方向变动，前者持续增加，能源与环境压力的持续增强促使节能减排成为“十一五”规划中重要的约束性指标[10]，政府大力倡导与宣扬可持续消费或绿色消费，鼓励消费节能型产品，引导居民生活减少对能源的压力，促使居民生活碳排放系数下降。

由上文分析不难看出，1985～2013年不同时段我国居民消费结构对居民消费碳排放系数的影响效应存在差异[12]。因此，中国居民消费结构如何升级、优化调整才能促进居民部门节能减排工作的顺利进行呢？明显看出，居民生活碳排放系数与居民消费结构变动之间呈现的是非线性特征，因此不能简单地应用以往的线性模型设定两者关系，应该建立适合两者真实互动的关系的模型。阈值协整模型主要分析非线性序列，不同于以往假定变量之间呈现线性关系的模型，因此在考虑城乡居民消费差异的情况下，构建非线性阈值协整模型，揭示中国居民生活碳排放系数因居民消费结构变动与城乡居民消费差异不同而呈现机制转移的非线性效应。

2 理论模型

2.1 城乡消费差异的泰尔系数

由于我国呈现二元结构，城乡消费水平存在很大差距，而居民消费水平受城乡消费水平差距的影响，因此构建基于居民消费结构与碳排放系数的阈值协整模型时，需要兼顾城乡居民消费水平的差异。文献中度量城乡居民消费水平常常采用人均消费支出，但该指标没有反映城乡居民人口比重的变化，故计算度量城乡居民消费水平差异泰尔系数[13]，计算公式如下：

其中 分别为城镇居民与农村居民， 为消费水平， 为人口。结果表明居民城乡消费水平差距呈现先上升，继而缓慢下降的变动趋势。

2. 2 阈值协整模型的设定

表示居民消费碳排放系数， 表示居民消费结构变动信息熵， 表示城乡居民消费差异的泰尔系数。为表征居民消费结构变动对居民碳排放系数呈现非线性影响效应，需要定义非线性光滑转移函数 ，大小位于 连续函数，反映居民消费结构对其碳排放系数的影响效应随着变动程度的不同而发生变化。其中 为阈值变量， 为机制转移的位置。 为光滑参数，反映两个之间平缓速度的快慢。 为阈值参数，表示机制发生转移时阈值变量的取值。因此，居民消费结构与碳排放系数的阈值协整模型可设定为：

3 模型的检验与估计

3.1 变量的单位根检验

为确保数据适合构建阈值协整模型，虽然变量不一定是平稳序列，但一阶差分序列必须是平稳的。换言之，要求变量为一阶单整序列，即要通过变量的单位根检验。运用常用的两种单位根检验方法即 与 法进行检验，结果显示，虽然居民消费信息熵、碳排放系数与城乡居民消费差异的泰尔系数不平稳，但一阶差分不存在单位根，即三个变量是属于一阶单整序列，可以进行下一步的操作。

3.2 有关平滑转移函数 存在与形式确定的检验

确定平滑转移函数 是否存在与具体的形式，首先确定机制转移发生的位置参数，其次进行非线性检验，证明在位置参数确定的情况下所设置的模型呈现非线性；最后确定平滑转移函数的具体形式。

3.2.1 确定机制转移位置参数

位置参数的确定方法是基于平滑转移函数的三阶泰勒展开[14-15]，将展开式代入式（3），重新参数化后得到：

针对不同的 运用OLS对式（2）进行估计，根据 函数值最小确定相对最优模型，或者拟合优度即 最大时所对应的 即为机制发生转移的位置参数。本文选取 的取值范围在 ，根据表1的结果，选取 最大时对应的 。

3.2.2 非线性检验

进行非线性检验，运用基于极限分布为 的 检验，原假设为不存在非线性，即展开式中 ，拒绝原假设，认为该模型存在非线性。由表2的检验结果得知，拒绝存在线性的原假设，即该模型存在非线性。

3.2.3 平滑转移函数 具体形式的确定

通常平滑转移函数形式有两种，指数函数与逻辑函数，检验方法仍是 检验，不过原假设与备择假设的设定不同，本文设定原假设 ； ； [16-17]，如果不拒绝 而拒绝 ，则式（4）中 为指数函数，否则为逻辑函数。根据表2的检验结果，拒绝 ，则可确定函数形式为逻辑函数。

3.3 阈值协整检验

根据估计的平滑转移函数 的形式对式（4）进行估计，若模型估计的残差是平稳序列，则该模型为阈值协整模型。可以采用部分残差进行检验[18]，检验统计量设定为：

4 实证分析

4. 1模型的估计结果

为确定阈值参数，对式（4）进行 迭代估计，直至残差平方和最小，估计结果如下：

光滑函数的结果反映在考虑城乡居民消费差异的情况下，居民消费结构对居民生活碳排放系数产生长期效应，呈现非线性特征。其中光滑参数 ，表明这种非线性效应机制转移的速度较为缓慢。

4.2 分阶段分析

阈值参数 表明居民消费结构对居民消费碳排放系数的非线性转移发生在居民消费信息熵等于1.905处。如图2所示，1985～2002年居民消费信息熵小于估计的阈值参数 ，估计的光滑转移函数 等于0或接近于0。居民消费结构对碳排放系数的影响效应遵循第一机制，由 反映。1985年与2002年居民消费信息熵分别为1.56与1.85，城乡居民消费差异的泰尔系数分别为0.76与0.94，由于居民消费结构的变动引起居民生活碳排放系数分别下降了0.31与0.48。其他年份具有类似的结果，即在居民消费以“衣食住”为主的消费模式，居民消费水平还未达到小康水平，居民消费结构比较单一，处于低级变动状态时，对居民生活碳排放系数的影响效应为负，利于居民生活能源效率的提高。

当居民消费信息熵围绕在估计的阈值参数 周围波动时，估计的光滑转移函数 介于0与1之间，从而使得居民消费结构变动对居民生活碳排放系数的影响效应在第一机制与第二机制之间平滑转移，由 反映，影响效应由负向正、继而由正向负平滑转换。2003～2007年居民消费结构中私家车、住宅、高端通讯工具等成为新的消费热点，消费支出总量与比重快速增加，从而加大了居民生活碳排放。在2003年与2007年使得居民生活碳排放系数分别提高0.48与0.51，表明居民消费结构处于众多消费项目分别变动，较为混乱的变动状态，尤其是高能耗消费的增加，提高了居民生活碳排放系数。

2008～2013年居民消费信息熵大于估计阈值参数 ，估计的光滑转移函数 等于1或接近于1，这段时期居民消费结构对居民生活碳排放系数的影响效应服从第二机制，由 反映。居民消费结构中各消费项目呈现不同方向的变动，但逐步形成以住宅、交通通讯、家庭设备用品及服务与教育文化娱乐服务类支出为主，食品支出为辅的消费格局。“节能减排”理念引导居民向低能耗与低排放的方向转变，引起居民生活碳排放系数在2008年与2013年分别下降了0.124与0.127，居民消费结构变动对碳排放系数的影响效应为负，有利于居民生活中节能减排。但作用程度较弱，说明通过居民消费结构变动促进居民部门节能减排这一途径还有很大的潜力与空间。

4.3 对居民生活碳排放系数的偏效应

根据估计结果分别计算居民消费结构与城乡居民消费水平差距对碳排放系数的偏效应。如图3所示，居民城乡消费水平差异的泰尔系数对居民生活碳排放系数由负效应逐渐向正效应转变，并且有逐渐增加的趋势，表明城乡消费差距逐渐成为阻碍居民部门节能减排的重要因素。居民消费结构的变动对居民生活碳排放系数的偏效应，呈现先降后升，而后由升向降平缓转移的影响态势，不过后续降低效应不具有明显性。

5 结论

在考虑城乡居民消费差异情况下，构建居民消费结构与碳排放系数的阈值协整模型。得到主要结论如下：

第一，1985～2013年中国居民消费结构变动对居民消费碳排放系数的长期效应，因消费结构优化、升级变动，而呈现非线性的转换与演变：1985～2002年居民消费结构中“衣食”类支出逐渐下降，“住行用教”类支出比重上升，两者比重接近，逐步形成“两足鼎立”的消费模式，居民消费结构对碳排放系数的影响效应服从第一机制，呈现负效应。2003～2007年居民消费中“住行用教”类支出大幅度上升，并且属于高碳排的消费项目，引起居民生活碳排放系数上升，这一时期居民消费结构呈现增加效应，在第一机制与第二机制之间平缓转换。2008～2013年受节能减排政策以及可持续消费模式的影响，居民消费逐步向低能耗、低排放方向演变，进而引起居民生活碳排放系数的降低

第二，与之相一致，居民消费结构变动对碳排放系数的偏效应由负向正转换，继而向节能的方向演变，但负效应不是很显著。同时城乡居民消费差异对居民消费碳排放系数的影响效应整体上呈现负效应，逐渐向正效应演变，表明城乡消费差异不利于居民部门碳排放系数的降低。

从长期上看，中国需要进一步优化居民消费结构，提倡可持续消费模式、降低居民消费碳排放系数；同时缩减城乡居民消费差异，提高区域消费水平均衡化，从居民部门出发，促进节能减排工作的顺利进行。

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篇7

一、引言

在拉动经济增长的三驾马车中，消费对经济的拉动作用最大。随着经济的快速发展，黑龙江省城镇居民的生活水平得到了很大的改善，消费结构也随之发生了较大的变化。本文首先运用灰色关联分析方法对黑龙江省城镇居民生活消费支出结构进行量化对比分析，从而较科学地测度城镇居民生活消费支出与其构成因素之间关系的密切程度，揭示城镇居民消费结构的变化，在此基础上，运用模型对黑龙江省城镇居民消费支出及其构成因素进行预测分析，揭示其动态演变过程。该分析对于适时调整和正确引导居民消费方向，促进经济的长期稳定发展具有重要意义。

二、建模机理

（一）灰色关联分析的建模机理

灰色关联分析的基本思想是根据序列曲线几何形状的相似程度来判断其联系是否紧密。曲线越接近，相应序列之间关联度就越大，反之就越小。具体而言,就是通过计算参考序列和比较序列之间的关联系数、关联度,确定影响参考序列的主要因素和次要因素,从中找到最为关键的因素。

本文运用灰色综合关联模型进行消费结构的分析。序列和的灰色综合关联度，其中，和分别为和0的灰色绝对关联度和灰色相对关联度，，一般取0.5。它既反映了和几何形状的相似程度，又反映了和相对于始点的变化速率的接近程度，是较为全面地表征序列之间联系是否紧密的一个指标。

（二）模型的建模机理

该模型的基本思想是对原始数据序列进行累加，用指数曲线对累加生成的数据序列进行拟合并建立模型，然后根据时间进行外推，从而进行预测。

1．数据的检验

若参考序列的所有级比都落在可容覆盖内，则该数列可以作为模型的数据进行灰色预测。

2．建立模型

对参考数列0作1-AGO：，其紧邻均值序列为

建立的灰微分方程：

相应的白化微分方程为：

白化微分方程的解为：

3．检验预测值

分别检验预测值的绝对误差和相对误差，如果相对误差小于0.2，则认为达到一般要求；如果相对误差小于0.1，则认为达到较高要求。

4．结合实际问题的需要，给出相应的预测预报。

三、黑龙江省城镇居民消费结构变化的实证分析

（一）数据来源及阶段性划分

分析对象为黑龙江省城镇居民人均全年生活消费支出及其八个构成因素——食品、衣着、居住、家庭设备用品及服务、医疗保健、交通和通讯、文教娱乐用品及服务、杂项商品和服务。原始数据来自于历年《黑龙江统计年鉴》和《中国统计年鉴》。由于年鉴中城镇居民的消费支出构成项目在1992年发生了变化，所以，分析时间段确定为1992年至2008年。由于在此10多年时间内黑龙江城镇居民的收入水平发生了巨大的变化，消费结构也会随之发生变化，这就需要根据不同时期的特征，对这一时期进行进一步的划分。从《黑龙江统计年鉴2009》中可以发现，在2000年前后，黑龙江城镇居民的恩格尔系数发生了根本性的变化（见表-1），所以以2000年为界，把分析数据分为1992-1999年和2000-2008年两个阶段。

表-11992-2008年黑龙江城镇家庭恩格尔系数（%）

年份

1992

1993

1994

1995

1996

1997

1998

恩格尔系数

49.9

49.2

50.8

48.2

46.2

45.9

43.5

年份

1999

2000

2001

2002

2003

2004

2005

恩格尔系数

40.5

38.4

37.2

35.5

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中图分类号：F061.3 文献标识码：A 文章编号：1008-4428（2012）06-99 -02

一、引言

自上世纪六十年代，全球产业结构呈现出从“工业型经济”向“服务型经济”转型的总趋势。全球产业结构转型推动着发达国家服务业占GDP的比重从1990年的65%上升到2005年的72%，服务业就业人数甚至超过第一、二产业的总和。

然而在我国经济快速增长的背景之下，产业结构以重工业为主导，服务业长期处于较低的竞争力水平。如今，中国经济增长放缓，贸易保护主义亦有抬头之势，外需疲弱，仅仅依靠工业化已经难以保证长期稳定的经济增长，因此产业升级和产业结构的优化调整已成为我国经济发展的核心内容。当前面临经济转型和消费结构转型的需求，我国既要不断拓展与制造业相配套的生产者服务业，亦不能忽略消费者服务业对经济发展的推动作用。

我国经济发展的指导性纲领“国民经济和社会发展十二五规划纲要”将扩大消费需求，发展消费者服务业放在了战略性的高度，提出“扩大消费需求的长效机制，增强居民消费能力，改善居民消费预期，促进消费结构升级，进一步释放城乡居民消费潜力”，使之成为经济持续发展的稳定动力，推动特大城市形成以服务经济为主的产业结构。在政策导向、人口结构变化的双重扶持下，我国居民消费正在向第三次升级迈进，消费数量级也已经实现了跨越式的增长，消费观念的升级正推动消费结构沿着衣食住行的路径逐步趋于高端化。以解决温饱为基础的消费已经无法满足人们的物质文化精神需求，消费者服务业自身的结构升级和高端化发展，将会带领未来新一轮的经济增长。

二、消费结构与转型理论

刘世锦（1998）认为，市场经济是一种消费者导向的经济，消费始终是整个经济活动的出发点和归宿。国民经济的复杂表现在其具有的循环特性上：收入增长促进消费结构升级，进而引导资本和劳动等生产要素的合理配置，加之技术进步等外力因素的影响，推动产业结构的升级和经济水平的提高。而这样的结果又会进一步提高居民收入，从而为消费结构的升级提供源源不断的动力。因此，本文将从消费结构升级的角度研究消费者服务业的发展趋势以及经济增长的关系。

消费结构是在一定的社会经济条件下，人们在消费过程中多消费的各种不同类型的消费资料的比例关系。收入水平是影响消费结构是重要、最基本的因素。收入的提高带来购买力的增强，使消费可能在外延上和内涵上扩大，从只满足最基本的消费需要向更高层次的需要升级，使得消费结构发生变化。消费结构的划分标准主要有三种：按照满足人们消费的需求禀赋分为生存资料、享受资料和发展资料；按照支出用途分为衣食住行等；按消费对象的不同分为个人和集体消费。

消费结构升级能够引起相应的产业结构发生变化，促进消费品产业结构高级化。随着人均收入水平的提高，需求的重心由低层次向高层次移动，从易耗消费品向耐用消费品转移，从低档的生活必需品向中高档消费品乃至奢侈品转移。《消费品工业发展战略研究》一书中将消费结构升级的趋势归类为三个阶段：第一阶段的消费目的是解决温饱问题，第二阶段消费重点转向非生活必需品，第三阶段是从数量消费转向高质量、定制化、服务性的产品。对应不同阶段，产业结构也由低向高升级。从第一阶段的纺织业、食品业为主导，到第二阶段中家电、家具、塑料制品等耐用消费品工业的极大发展，再到第三阶段个性化消费和高端服务业满足人们的“高尚需求”，从而使得文娱产业、生物保健产品、高档饮料乃至奢侈品取得较大的发展空间。

三、居民消费结构模型分析

（一）模型的构建

1、扩展线性支出系统模型

学界通常采用恩格尔系数法和扩展线性支出系统模型（ELES模型）进行消费结构分析。与恩格尔系数仅揭示特定发展阶段的收入和消费结构关系所不同，扩展线性支出系统模型考虑了消费需求和价格因素对居民消费结构的影响，能够全面反映消费领域的相互关系。

1973年Liuch在Stone（1954）的效用需求函数基本形式基础上，改进扩展的线性支出系统模型为：

（1）

其中pi、pj是第i、j种消费品的价格；I表示收入，βi是边际消费倾向，qi表示第i种商品的实际需求量； ri表示可维持生活的第i种商品的基本需求量。该模型表明，在一定收入和价格水平之下，消费者首先满足其对某种商品或劳务的基本需求piri，在余下的收入 中，按照βi的比例在消费第i种商品和储蓄之间进行分配，消费者的边际储蓄倾向为 ，且有0＜βi＜1， 。

改写式（1）为：

（2）

其中ui是随机扰动项，定义 。对式（2）应用最小二乘法，可以得到变量的参数估计值，同时可得 。

篇9

问题的提出[①]

消费是经济发展的动力，是拉动经济增长的三驾马车之一。2008年按支出法计算，河南省国民生产总值18473.14亿元，居全国第五位，最终消费支出为7759.33亿元项目管理论文，占国民生产总值的42.0%（最终消费率），低于全国最终消费率平均水平6.6个百分点，居全国第25位。2007年河南省政府消费支出2011.27亿元，占国民生产总值的13.4%（政府消费率），居民消费支出4820.00亿元，占国民生产总值的32.1%（居民消费

图1 河南省消费不足的逻辑推理

率），按照著名发展经济学家H.钱纳里等实证研究，政府消费率一般维持在11.9%—15.0%之间，河南省政府消费率符合H.钱纳里的标准结构（箭头 1），但是居民消费率却远低于标准结构中的居民消费率大于60%的水平论文服务。在居民消费支出中，河南省城镇居民消费支出为8837.46元项目管理论文，占城镇居民收入的66.793%，低于全国平均水平4.5个百分点，居全国倒数第5位。据初步统计2009年河南省城镇居民家庭恩格尔系数为34.2%，依据联合国粮农组织提出的恩格尔系数标准，河南省城镇居民生活水平自1996年已进入小康层次，消费方式已经开始由生存型向享受发展型转变，基生活消费已经基本稳定且弹性较低（箭头2），所以非基本生活消费低是才是问题的根源（如图1）。

一、基于非基本生活消费模型分析

1、非基本生活消费的概念及界定

生活消费按满足人们需要的顺序，可分为基本生活消费和非基本生活消费，基本生活消费是维持劳动力再生产所必须的、最低限度的消费。非基本生活消费则是基本生活消费的对称，是超出维持劳动力再生产所必需的消费。一般而言项目管理论文，人们只有在满足了基本生活消费的条件下，才有可能发展非基本生活消费。本文参考了《消费经济学大辞典》的合理词义解释部分，并对非基本生活消费做了一定的延伸和补充论文服务。非基本生活消费是指在满足人们维持和延续其生命的基本生活消费的前提下，用于满足自身发展和发挥其体力、智力以及为使生活舒适的物质消费、精神消费和劳务消费的总称。生活消费支出、基本消费支出、非基本生活消费支出分别用CE(consumption expenditures)、BLC(basic living consumption)、NBLC(non-basic living consumption)表示。

2、扩展线性支出系统（ELES）下非基本生活消费的模型构建

假定某一时期人们对各种商品(服务)的需求量取决于人们的收入，而且人们对各种商品的需求分为基本需求和超过基本需求之外的需求两部分，居民在基本需求得到满足之后才将剩余收入按照某种边际消费倾向安排各种非基本消费支出。非基本生活消费的ELES模型需求函数[②]：

参数是边际消费倾向，满足：0

对模型的进行变形：

令V=；a=；b=

对方程式进行回归可得a*和b*，进一步可求出：

3、非基本生活消费的计量分析

模型采用1993—2008按收入水平分组的河南省城镇居民消费支出的截面数据，为了修正和避免数据出现异方差，本文采用了加权最小二乘估计（WLS）法对方程参数进行回归估计项目管理论文，权重W=resid^(-2)。显著水平选取为0.05。t(d)是β*i的t观测值，R2为方程的可决系数论文服务。

通过EVIEWS软件进行WLS回归结果如下[③]：

2008年河南省城镇居民消费ELES模型的估计参数

tβ=598.6320 R2=1.000000 D-W=2.276046 F=358360.2

2007年河南省城镇居民消费ELES模型的估计参数

tβ=31.44564 R2=0.999890 D-W=2.310967 F=988.8286

2006年河南省城镇居民消费ELES模型的估计参数

tβ=59.77045 R2=1.000000D-W=1.776125 F=3572.506

2005年河南省城镇居民消费ELES模型的回归估计参数

tβ=2019.675R2=1.000000 D-W=1.427389 F=4079087.

2004年河南省城镇居民消费ELES模型的回归估计参数

tβ=239.4272R2=1.000000D-W=1.674908 F=57325.39

2003年河南省城镇居民消费ELES模型的回归估计参数

tβ=128.6925R2=0.999795D-W=1.609279 F=16561.75

2002年河南省城镇居民消费ELES模型的估计参数

tβ=180.7875R2=0.999991D-W=1.718861 F=32684.13

2001年河南省城镇居民消费ELES模型的估计参数

tβ=175.2843R2=0.999999D-W=1.181300 F=30724.59

2000年河南省城镇居民消费ELES模型的估计参数

tβ=30.37496R2=0.999990D-W=1.323353 F=922.6385

1999年河南省城镇居民消费ELES模型的估计参数

tβ=445.2760 R2=1.000000 D-W=2.680368 F=198270.7

1998年河南省城镇居民消费ELES模型的估计参数

tβ=133.6603R2=0.999997D-W=1.623019 F=17865.07

1997年河南省城镇居民消费ELES模型的估计参数

tβ=341.95878R2=0.999954D-W=1.505179 F=1760.539

1996年河南省城镇居民消费ELES模型的估计参数

tβ=99.82376R2=0.999999 D-W=1.794003 F=9964.783

1995年河南省城镇居民消费ELES模型的估计参数

tβ=1196.196R2=1.000000D-W=1.504203 F=1430885.

1994年河南省城镇居民消费ELES模型的估计参数

tβ=3144.5403R2=0.999990D-W=2.396234 F=20891.89

1993年河南省城镇居民消费ELES模型的估计参数

tβ=42.16312R2=0.999993D-W=2.142866 F=1777.729

1992年河南省城镇居民消费ELES模型的估计参数

tβ=202.8902R2=0.999990 D-W=1.223436 F=41164.42

汇总回归方程估计结果，通过Excel软件处理结果如下：

表1 1993-2008年河南省城镇居民基本消费和非基本消费支出情况单位：元

类别

年份

CE

a*

b*（β*i）

BLCi(BLC)

NBLC

2008

8837.46

1475.782

0.562177

3370.727

5466.733

2007

7826.72

1268.192

0.593939

3123.156

4703.564

2006

6685.18

1603.482

0.511453

3282.145

3403.035

2005

6038.02

1209.152

0.541007

2634.358

3403.662

2004

5294.19

1197.215

0.522404

2506.753

2787.437

2003

4941.60

955.1838

0.562634

2183.946

2757.654

2002

4504.68

1417.536

0.480717

2729.795

1774.885

2001

4110.17

676.3441

0.651922

1943.082

2167.088

2000

3830.71

814.1469

0.633153

2219.309

1611.401

1999

3497.53

745.6160

0.607170

1898.063

1599.467

1998

3415.65

882.5848

0.605248

2235.796

1179.854

1997

3378.02

590.5870

0.681768

1855.838

1522.182

1996

3009.35

596.1219

0.635379

1634.908

1374.442

1995

2673.95

622.2854

0.615177

1617.069

1056.881

1994

2155.15

359.2111

0.684511

1138.585

1016.565

1993

1609.26

393.4778

0.608181

1004.234

605.0264

1992

1342.58

260.5322

0.674353

800.0448

542.5352

数据来源：1994-2009年河南省统计年鉴

二、基本生活消费与非基本生活消费图示分析

1、量的图示分析

河南省城镇居民人均消费支出在1992年仅为1342.58元，在2008年达到8837.46元，基本生活消费自1992年的人均800.0448元变化到2008年的人均3370.727元，非基本生活消费也从1992年人均542.5352

图2城镇居民消费支出、基本生活消费与非基本生活消费比较

元增加至2008年的人均5466.733元。如图2所示，我们不难发现，基本生活消费的变化趋势比较缓慢，而非基本生活消费的上升趋势较明显。其中，2001年非基本生活消费在首次超过基本生活消费，虽然在2002年有所下降项目管理论文，但是在2003年非基本生活消费又超过基本生活消费，并逐渐扩大差距，截至2008年非基本生活消费已超出基本生活消费2096.006元。

2、增量投向与拉动分析

河南省城镇居民人均消费支出增量（CE）明显呈倒“U”型，从1993年的人均266.68元降低至1998年的37.63元，随后逐步上升，其中，近两年的人居民消费支出增量明显，2007年为人均1141.54元，2008年为人均1010.74元。基本生活消费增量（BLC）的波动不明显，在九十年代前期逐步降低，随后又逐步上升到1993年的水平项目管理论文，维持在人均200元左右，增量投向比和贡献率总体呈下降趋势，说明基本生活费已趋于稳定。与基本生活消费增量不同，非基本生活消费（NBLC）波动比较明显，总体呈逐步增加趋势，说明非基本生活消费受外界影响较大，也是拉动增量增长的主力论文服务。增量投向比与贡献率也能很好的说明这一点，非基本生活消费增量投向比从1993年的0.23433上升至2008年0.75506，期间虽然起伏较大，但是趋势比较明显，贡献率也从1993年的4.7的百分点扩大至2008年9.8个百分点。分析的结果（表2）表明非基本生活消费的拉动潜力比基本生活消费大。

表2 河南省城镇居民消费增量投向与贡献率比单位：元、%

年份项目

CE

BLC

NBLC

增量投向比

贡献率

BLC/CE

NBLC/CE

CR1

CR2

1993

266.68

204.1892

62.4912

0.765671

0.23433

0.152087

0.046545606

1994

545.89

134.351

411.5386

0.246114

0.753886

0.083486

0.255731578

1995

518.8

478.484

40.316

0.92229

0.07771

0.222019

0.018706819

1996

335.4

17.839

317.561

0.053187

0.946813

0.006671

0.118761009

1997

368.67

220.93

147.74

0.599262

0.400738

0.073415

0.049093658

1998

37.63

379.958

-342.328

10.09721

-9.09721

0.112479

-0.10133984

1999

81.88

-337.733

419.613

-4.12473

5.124731

-0.09888

0.122850116

2000

333.18

321.246

11.934

0.964182

0.035818

0.091849

0.003412122

2001

279.46

-276.227

555.687

-0.98843

1.988431

-0.07211

0.145061098

2002

394.51

786.713

-392.203

1.994152

-0.99415

0.191406

-0.09542257

2003

436.92

-545.849

982.769

-1.24931

2.249311

-0.12117

0.218166218

2004

352.59

322.807

29.783

0.915531

0.084469

0.065324

0.006026995

2005

743.83

127.605

616.225

0.171551

0.828449

0.024103

0.116396465

2006

647.16

647.787

-0.627

1.000969

-0.00097

0.107285

-0.00010384

2007

1141.54

-158.989

1300.529

-0.13928

1.139276

-0.02378

0.194539115

2008

1010.74

247.571

763.169

0.24494

0.75506

0.031632

0.097508152

注：CR1、CR2代表基本生活消费、非基本生活消费对城镇居民生活消费的贡献率。CR1=g*BLC/CE项目管理论文，CR2= g*NBLC/CE，其中g=(CEt-CEt-1)/ CEt-1

三、预期收入与非基本生活消费的模型分析

1、预期收入与非基本生活消费的模型构建

建立预期收入与非基本生活消费模型需要对预期收入的形成机制做出某种假定，本文主要采用自适应预期模型，假定消费主体对收入的预期是通过一种简单的学习过程而形成的，其机理是，消费主体会根据自己过去在作预期收入时所犯的错误的程度，来修正他们以后每一时期的预期收入，用数学式表示就是：

Yt*=Yt-1*+λ(Yt—Yt-1*)，其中Y*为预期收入，λ为适应系数，0≤ λ≤1项目管理论文，模型的推导过程为：

NBLCt=??+??Yt*+??t………………………………（1）

将变形后的收入自适应过程代入（1）式：NBLCt=??+??[λYt*+(1—λ) Yt-1*]………………………(2)

将(1)—(2)×(1-λ)，整理得：NBLCt=λ??+λ??Yt+(1—λ) NBLCt-1+[??t—(1—λ) ??t-1] ………………（3）

令a=λ??，b0=λ??，b1=(1—λ)，ut=[??t—(1—λ) ??t-1] ………………………………（4）

模型可以变形为：NBLCt=a+ b0Yt+ b1 NBLCt-1+ut t………………………………（5）

对（4）式一阶自回归模型进行回归，可以得到a、 b0、 b1的估计值，代入（4）式可求出模型估计值。

2、预期收入与非基本生活消费的实证分析

1）通过eviews软件分析得出以下回归结果[④]：

表3 自适应预期模型回归结果

Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

C

-405.7075

128.1870

-3.164967

0.0075

Y

0.607486

0.090002

6.749687

0.0000

NBLC(-1)

-0.538431

0.253073

-2.127573

0.0531

R-squared

0.978529

Mean dependent var

2276.867

Adjusted R-squared

0.975226

S.D. dependent var

1383.685

S.E. of regression

217.7894

Akaike info criterion

13.77229

Sum squared resid

616618.6

Schwarz criterion

13.91715

Log likelihood

-107.1784

F-statistic

296.2347

Durbin-Watson stat

1.973887

Prob(F-statistic)

0.000000

2）模型检验

德宾h检验：

通过excel软件计算，Var（b1*）= 0.221790948，回归结果中D-W=1.973887

= 0.059412

因此接受原假设??=0，说明该回归模型不存在一阶自相关。

统计推断检验：

由表3数据可得可决系数R2=0.978529修正的可决系数为0.975226，说明所建模型整体上对样本数据拟合较好论文服务。由回归的结果可以看出t(b0*)=6.749687项目管理论文，t(b1*)=-2.127573，prob(b0*)=0.00000

3）预期收入与非基本生活消费的方程

NBLC=-263.7151+0.39487Y*

从式中我们知道，预期收入对非基本消费有显著影响，当预期可支配收入每增加1元，就有0.39487元用于非基本生活消费。

四、政策建议

河南省城镇居民消费水平已达到富裕层次，通过基本消费与非基本消费支出的趋势描述以及各自的增量投向与拉动分析，可知基本生活消费支出已经趋于稳定，非基本生活消费是扩大消费居民消费的关键，从回归的结果看，预期收入对非基本生活消费有显著影响，所以增加和稳定城镇居民预期收入是提高城镇居民消费的着力点。

参考文献

[1]黄心田，易法海.湖北省城镇居民食物消费结构趋势分析[J] 统计与决策，1999（02）

篇10

消费一直是人们永恒的话题，是经济增长的根本动力。消费结构对消费需求的总量有重大影响。近年来，国家一直都强调要拉动内需，部分地区有效需求不足，严重制约了国民经济的持续、稳定、健康发展。所以浙江省作为国家的一部分，同样必须要改变消费结构，促进经济发展，本文在这个大前提下运用因子分析试图对浙江省居民消费结构进行分析。

一、因子分析模型

因子分析( Factor Analysis) 的概念是由英国著名统计学家、心理学家查尔斯•皮尔逊于1904 年提出的。其是根据相关性大小把指标（或样本）分组，使得同组内的指标（或样本）之间相关性较高，但不同组的指标（或样本）相关性较低。每组指标（或样本）代表一个基本结构，此基本结构称为公共因子。用最少个数的公共因子的线性函数与特殊因子之和来描述原来观测的问题的每一分量。下面我们利用数学模型表示因子分析的主要过程[2]。

设有m个原始变量，表示为X1，X2，…，Xm，根据因子分析的要求，假设这些变量已经标准化(均值为0，标准差为1)，假设m个变量可以由n个因子f1，f2，…，fn 表示为线性组合，即

上式为因子分析的数学模型，如果利用矩阵形式则表示为X = AF +e。其中X为可观测的n 维变量向量，它的每一个分量表示一个指标或变量；F 称为因子向量，每一个分量表示一个因子，由于它们出现在每个原始变量的线性表达式中，所以又称为公共因子；矩阵A 为因子载荷矩阵，其元素aij称为因子载荷，e称为特殊因子，表示原始变量中不能由因子解释的部分，均值为0。

二、实证分析

1.数据采取

本文利用1995年-2009年浙江省城镇居民家庭平均每人全年消费性支出资料，以因子分析方法提取影响居民生活的公共因素，对浙江省居民生活水平进行综合评价。选取的8 个指标分别是食品(X1)、衣着(X2)、家庭设备用品及服务(X3)、医疗保健(X4)、交通和通讯(X5)、娱乐教育、文化(X6)、居住(X7)、杂项商品和服务(X8)。

2.运用因子分析对上述数据进行分析

本文用SPSS16.0统计软件对数据进行分析，相关系数矩阵的特征值、贡献率如下表所示：

由表1可知，前3个因子特征值的累计贡献率已高达93.759%，所以选前3个因子即可，取前3个特征值建立因子载荷矩阵，由于初始因子综合性太强，难以找出因子的实际意义，所以所建立的因子载荷矩阵进行方差最大正交旋转。因子载荷矩阵和因子得分系数矩阵见表2和表3。

由表3可知，衣着、医疗保健、娱乐教育及文化、居住在第一个因子上有较高的载荷，我们将他们归为一类，称之为享受消费因子；而杂项商品和服务在第二个因子上有较高的载荷，我们将它称为发展消费因子[4]；食品、交通和通讯在第三个因子上有较高的载荷，可以将其归类为生存消费因子，最后由于家庭设备用品及服务在第二个因子和第三个因子上都有较大载荷，对照表1，我们把家庭设备用品及服务归类为基本生存因子。

由表4得到旋转后的因子得分函数：

F1=0.075X1-0.443X2+0.045X3+0.387X4-0.216X5+0.212X6+0.165X7-0.004X8

F2=-0.298X1-0.057X2+0.326X3-0.186X4+0.098X5-0.269X6+0.295X7+0.725X8

F3=-0.645X1+0.216X2-0.026X3-0.285X4+0.564X5-0.142X6+0.369X7+0.463X8

图1 各年因子得分

3.结果分析

(1)各因子的载荷系数(见表2)反映了该因子与原始变量的关系及解释能力。

Fl的载荷系数绝对值大小表明,自1995年以来,浙江省城市消费结构变动最大的是衣着消费比重,其次是医疗保健、居住、娱乐教育文化，而医疗保健、居住、娱乐教育文化在F1的载荷系数都为正，表明从1995年到2009年浙江省居民在这几个方面消费总体是递增的，当然会有几年的波动期。例如居住这方面，随着2002年房地产被炒热,人们在居住上面的支出大增,2003年达到最大比例为9.81。但是衣着在F1的载荷系数是负的，表明这几年浙江居民在衣着上面的消费从总体上说是递减的，这是由于随着人们生活水平的提高，对于其他方面的的要求会随之增加，相对于着装方面变化不大的情况下居民在这方面的消费就显得比较少了。

F2只在杂项商品和服务上有较大载荷,主要反映了这方面的变动。由表3可以知道，杂项商品和服务在F2的载荷系数是正的，居民在这方面的支出增加是因为随着人们生活水平的提高，比如会比较在意自己的形象，居民家庭用于购买各种化妆品、美容美发用具等支出较大，使得杂项商品和服务费支出明显增加。

F3在食品、交通和通讯、家庭设备用品及服务方面有较大的载荷,由表3可以看出，居民在食品、家庭设备用品及服务上的消费是减少的，而在交通和通讯的消费是增加的，在这个高科技的时代，交通和通讯在人们中显示出了其重要的地位，这直接注定了其消费的增加。

(2) 各年因子得分情况反映其变化趋势

从图1看出,自1995年以来,浙江省城市居民的消费结构发生了显著变化。 第一个因子的变化趋势从上升再到下降，在2000年到2004年之间变化不大，而第二个因子在2002年有个很强的下降趋势，第三个因子虽然有些波动，但是总体来说还是趋于上升的。这些变化是由于随着我国经济的发展，近几年来居民已经减少吃、穿的消费比重,而是更多的开始追求精神上面的享受，另外国家政策的出台也在一定程度上影响了居民的消费结构，比如医疗改革，人们看病和购买药品变得更加方便,从而导致了药品消费的增加等。

三、结论与政策建议

从上面分析可以看出近年来，各项消费均表现出强劲的上升势头，居民消费结构从过去单一型向生存、发展、享受并重的多层次消费结构转移。因此需要提供优化消费结构的物质基础。优化产业结构, 让市场上有更多的适应不同层次居民消费的商品。所以例如娱乐行业需要加大开发力度, 规划好健身、美容、旅游等行业的发展满足居民享受性的消费需求。还应该大力发展教育产业, 开办不同层次的教育, 满足居民要求提高自身文化水平的消费需求。另外为了保持并加强居民消费的增长，拉动内需，促进浙江省经济更快的发展，更是提出以下建议:

1.切实增加居民收入，要改善居民消费结构，首先增加居民收入是第一要素，居民收入过低，改善居民消费结构将无从提起，同时，只有收入可观了，人们的消费观念才会从追求物资消费向追求精神消费和服务消费转变。

2.进一步加大实施积极的消费政策力度。有效的消费政策在很大程度上都能促进居民消费，例如近几年的医疗改革，使得居民看病更加方便、省心，带动了居民在此方面的消费。

3.继续整顿市场经济秩序，改善消费环境，增强消费信心。良好的消费环境对于居民的消费具有直接的影响作用，所以努力整顿和规范市场秩序，坚持不懈地打击造假卖假行为，创造良好的消费环境。

4.分层次加快居民消费结构的升级。当前应细分消费群体的消费层次，维持升级的渐进性。对中高收入者可以消费信贷等方式，引导其首先购房买车，对中等收入者可增加其娱乐文化消费，对中等偏下收入者可增加其耐用消费品的消费与换代。

5.尽快建立和规范信用体系，推动消费信贷的全面普及。居民消费要达到全面升级，还应借助消费信贷的快速发展，才能促进储蓄转化为现实消费，使消费升级加快。而目前信贷消费制度不健全，大多数居民的思想还未从“量入为出”、“无债一身轻”的传统消费观念和模式中转变过来。同时，由于目前银行对个人的资信评估制度不够健全，贷款手续繁琐、贷款条件苛刻，操作时间较长，居民很难从资金市场获得消费所需资金，阻碍居民消费信贷。

参考文献:

[1] 李.因子分析在我国农村居民消费性支出中的应用[J].科技经济市场，2006.3.

[2] 李雪,王莉华.基于聚类和因子分析的农村居民消费结构实证研究[J].辽宁石油化工大学学报.2008.6.

[3]卢纹岱.Spass for Windows 统计分析[M].北京：电子工业出版社，2006.6.