《基于因子分析模型的东北地区S市农村居民生活水平调研分析报告》17000字

毕业论文-18-4绥化市农村居民消费的结构及影响因素分析本节在研究时，寻找到一些会对绥化市地区农村居民消费结构带来干扰的主要因素作为研究的变量，并对其进行标准化的处理，以量化的形式展现出来；接着使用这些变量，分析这些群体当前的消费结构；核心思想是对于这些变量还进行和主成分分析，精确地把握主要因素以及去去相关和去冗余；最后对于进一步解释上述研究得到的结果，并提出政策优化方案。4.1因子分析模型介绍CharlesSpearman在上世纪的时候将因子分析法提出，可以通过量化的方式将因子相关性表达出来，同时也能用于一些压缩包与特征约简之中。在使用这种方法的过程中，首先要建立协方差矩阵，以因子为参数，将其中含有的特征向量与数值找出，随后求出贡献率(方差)从而找个重点因素筛选数值。在进行因子分析划分的时候，需要将所有的因子都分配到一个全新的组别中，保证各个组中的每个因子之间都具备较强的关联性，不同小组之间的因子在相关性尽量不同，保证组别之间的差异。而各小组中的因子都会与一个基本的结构相对应，在每组变量发生的时候，可以总结出一个综合性的变量对其进行表达。使用这种分析方式进行分析的作用在于，能够将有效的信息尽可能的保留下来，并借助少数综合变量将原有的变量信息表示出来。需要注意的是，在使用的时候因子之间通常会出现较多的冗余与叠加的各种信息，但是因子分析能够将其去除。依照上述原则进行分析与总结，使用的因子分析流程为：（1）统一对原有的变量。（2）根据数据建立矩阵。（3）将矩阵中出现的特征向量与数值求出，根据方差大小求出对应的累计贡献率，进而找到因子数。（4）建立因子载荷矩阵。（5）使用方差最大化的标准对其进行旋转处理，并对公共因子作出有效的解释。求出因子分值，依照计算结果得出结论。4.2原始变量的初始化以下分析数据基于黑龙江绥化市八县二市在近13年中，当地农村居民在日常消费方面的费用支出。结果为：=累计消费，=食品消费，=衣着消费，=生活消费，=家庭用品与其他费用的支出，=在医疗消费方面的消费，=通讯与交通费用，=教育、文化消费，=其他日常消费。表4.1中收集到的数据是本人在对绥化市所统计出来的年鉴进行资料收集与整理后得出来的结果，时间为2008年至2020年。数据的原始量纲不同，不能混算。所以要对其进行标准化的处理，消除量纲带来的影响，然后将数据收集与整理成如下表格。表4.1指标选取年份20081453.90744.23141.86198.0869.4360.8768.88136.3134.1720091621.25745.33156.40232.588.8699.6876.78188.8332.9520101649.94775.50171.22246.8782.82102.1187.57147.536.4220111677.56745.26247.724.30130.93121.5632.3134.0727.0820121831.95903.43196.60230.2066.22121.16138.25150.6825.3220132152.68943.72220.77320.8878.43140.2188.92215.1525.2320142087.76908.15233.71286.2678.30173.70198.84179.6729.0720152597.61074.30277.02441.65101.2190.27251.94222.3238.8820162842.621261.37287.86442.57110.68228.2273.16193.4845.1320173275.31342.72311.63601.40116.43365.3290.3193.0154.3520183631.951499.46358.22801.66125.81295.86302.43202.446.0320196573.652124.87549.211524.21342.58692.75879.85341.93117.6720207575.61851.01655.832182.26353.14751.621207.53400.81173.42资料来源：由《绥化市统计年鉴》2008年-20204.3因子分析4.3.1基于KMO与Bartlett分析方法的模型建立根据上文的讲解可以发现，使用的主要作用是为了将有效的数据从提取出来，保证用到的每个关键信息中的因子都能够含有原有数据的信息，将原有因子变量间中粗存在的相同性相处，使功能相近的各个因子变量都能够结合成为一个全新的因子，将变量的数量控制在最小范围中。因此原先因子之间的关联性有较强的联系，不然最终得到的结果将没有任何意义。KMO（Kaiser-Meyer-Olkin）主要是将因子变所表现出来的相关性做了测量，这一统计结果的数值，可以将因子各变量中所剧本的偏相关与完全相关反映出来，其数值一般在0～1的范围内。假如各个因子之间的关联度较强，就需要使用压缩和约简中的某些因素寻求相应的因子变量，所以得到的数值较小，KMO统计量得到的结果一般控制在1左右，使因子分析工作能够顺利开展。在之前的研究中，假如得到的KMO统计量对应的结果超过了0.9，那么其有效性则较强，数值在0.8~0.9之间的时候，较为有效，数值在0.7时，得到的效果不明显，当数值为0.6就已经较低了，假如最终得到的数值为0.5，也就失去了分析的意义。假如因子变量全然独立，Bartlett球形检验可以得到一个单位阵，反之则需要对其进行变换调整，使其独立性增加。表4.2KMO和Bartlett的检验适量的Kaiser-Meyer-Olkin度量。.870Bartlett的球形度检验法近似卡方197.383df28Sig..000根据表格4.2得到的结果可以发现，当Bartlett统计量得到的数值为195.383时，，得到的P值大约为0，表现出来的显著性较高，当α的数值为0.05时，得到的p值在a之下。所以，必能对其假设，原因在于系数矩阵的所处单位不同，在独立性上各因子变量表现出来的关联性较高。此外，假如得到的KMO的数值结果为0.806时，依照KMO的标准的能够将其他的数值求出，并将其用于因子分析中。4.3.2黑龙江绥化地区消费结构及影响因素分析表4.3原有变量的相关系数矩阵CorrelationMatrixCorrelation1.001.932.901.874.950.892.834.836.9321.000.964.950.978.968.837.940.901.9641.000.933.966.988.916.977.874.950.9331.000.954.947.800.951.950.978.966.9541.000.970.867.944.893.968.988.947.9701.000.917.978.834.837.916.800.867.9171.000.866Sig.(1-tailed).836.940.977.951.947.978.8661.000.000.000.000.000.000.000.000.000.000.000.000.000.000.000.000.000.000.000.000.000.000.000.000.000.000.000.001.000.000.000.000.000.000.000.000.000.000.000.000.000.000.000.000.000.000.001.000.000.000.000.000.000.000.000.000.000表4.4是根据原有变量之间的相关系数得到的对应矩阵。但是，大部分的数数据得到的相关系数的值都，表明这些因子间的相信关联较为突出，能够将公共因子变量提取出来，将相关性去除。依照上表中各个因子变量之间所得到的数据上对其共同度展开分析，数据在第二列数据因子变量的范围内较为相近，所以相应因子存在较强的关联，在变量合并中保留的信息会更多，所以这种分析方式可以时其得到的效果更好。表4.4综合的因子变量代表原有变量的说明表4-1解释总方差CompoInitialEigenvaluesCumulative%ExtractionSumsofSquaredLoadingsComponeatTotal%ofVarianceCumulative%Total%ofVarianceCumulative%15.89091.57893.7537.87595.8157.85722.5463.7852.7262.54695.9116.75631.5742.45662.56641.4350.5771.53251.1590.2178.7736.788.17483.6997.5690.08687.2538.5250.3710.00其贡献率可以从因子得到的方差中看出。表格7中，靠前的两个特征值得到的方差累计数值的占比已达到96.49%，由此可以说明在原有信息的保留上的，这种提取方式的保留度较好。将得到的因子变量作为公因子使用，将其与之相关的向量与特征值进行转换，可以得出表8中的载荷阵。根据表8中的数据可知，与第一主因子进行对比，所得到的X1~X5因子变量、和对应的X6与X8所产生的载荷数值较高，表明这些居民在服饰、食品、衣着、家庭用品添加、医疗卫生、通讯、交通等方面的消费在整体费用中的占比较高。在第二主因子中得到载荷值较大的因子为X7，消费类型主要以享乐性为主。表4.5旋转后的因子载荷矩阵PatternMatrixa12X11.105.100X2.984.213X31.012.321X4.992.420X5.573.420X6.4521.202X7.197.712X8.251-.073表4.5中的数据表明，在第一个因子上所得到的变量因子7的数值较高，并且与第一个因子之间存在较强的关联。将原始因子与第二个因子进行对比后发现，他们所具备的关联性较弱，在综合性表达上，无法将原有因子变量的性质表现出来。但是在解释X7变量的时候，用到的第二个因子能够对其起到较好的及时作用，表明X7的贡献率都是从第二个因子中获得的。经过旋转后得到的因子变量能够起到更好的解释作用。数值假如为负，则能够将今年的结果与之前的水平关系进行说明，将每年的平均水平都看做零，依照年份的同，得到的平均水平也不一样，进而可以进行大小比较。根据上文描述可知，在对当地居民的消费结构变化进行研究时，因子分析法所表现出来的实用性较强，所得到的结果能够帮助相关部门对当前的地区消费结构有着更多的了解。便于及时采取各项措施，对居民在消费方面的行为进行引导，帮助该地区在管理与经济发展方面的能力得到提高。4.4消费结构分析经过统一化后的X1，...，X7数据可以放入因子得分公式中使用，求出2000年到2012年期间，每年得到的F1与F2公因子分数，再结合相关计算公式，求出最终的得分：表4.6因子得分表格年份F1F2F20080.01920.00250.010520090.02640.00310.014220100.02260.00310.012520110.00220.00030.001220120.02770.00350.015020130.04100.00520.022320140.03810.00520.021020150.04980.00720.027520160.04910.00760.027420170.05160.00860.029020180.05340.00840.029820190.13840.02520.078820200.18540.03530.1063根据表4.6中的数据可以发现，F2得到的分数与F1、F的得分发展较为相似，但是增长幅度过小，表明该地区的农民在享乐方面的支出较为稳定。但是受到2003年市场经济的影响，经过7年的发展后逐渐恢复，整体经济虽然有所上涨，但是增速较慢，这与前文研究所得到的费用占比比例相吻合。在发展中所整体的生产力不足，农民的整体收入较低，对整体消费产生了影响。对于黑龙江绥化市农村地区来说，在进行产业改革的过程中，需要将农民当前的消费行为与特征考虑其中。并保证在不同时代的经济发展下，这一群体的基本消费需求能够被满足。以此为前提条件，对消费结构进行调整，引导其向正确的方向发展。两个因子所得到的F变化都呈上涨趋势，原因在于，在变化的过程中，因子就是在向上不断变化的，所选择的公因子表现出来的高低趋势相互影响，进而最终的因子得分成仙了增长的现象，表明绥化市地区当前的农村消费是在不断增长。为保证当前的消费者结构的合理性更强，首先要对当前的消费结构变化后所带来的消费观念转变这一因素进行考虑。由于绥化的农村地区发展较慢，此次研究将影响因素定为X1（食品消费）、X3(居住消费)、X5(医疗卫生消费)以及X7（文娱乐消费）四个因素，借助SPSS16.0软件对其正负相关因素进行深入研究。事实上，这四个因素在相关系数矩阵中所占的方差超过了90%，因此整体消费结构的变化具有代表性。具体说明如下。4.4.1食品支出的正负相关因素将X0累计支出与X7文化教育类的支出作为主要的分析因素使用。X1与二者之间的相关系数参看下表：表4.7食品结构的相关性分析原因分析正相影响负相关影响X1（食品消费）0.89/X0（累计消费）-0.73/X7（教育文化类的产品支出）表10中得到的数据表明X7能够对X1产生极为严重的影响。表明农村地区的人群在受教育水平与收入之间有着正比关系，其消费水平也与其保持成正比关系。在消费方面所表现出来的思想与理念也逐渐合理化，在精神文明方面的需求有了增加绥化地区的农村人口占据80%以上，而且农村的消费水平普遍低于城市，对于农村地区的剧名而言，其消费能力与对应的总收入之间有着直接的关系(X0)，从温饱的角度分析，饮食类的支出依旧在其中占主要位置。所以，在于文化教育等方面相比较，其关系时相互排斥的。4.4.2居住支出的正负相关因素使用文化教育的支出与总消费作为主要的分析因素使用。X3与X4，X6的相关性见下表：表4.8居住支出的相关性分析因素分析正相关影响1正相关影响2X3(居住消费)0.92/X4(家庭支出与服务消费)0.68/X6（交通通信费用）表11是对X3（居住支出）所产生的正面影响做了说明；在农村消费水平逐渐提高的同时，人们对于住房产品的需求也得到了增加，与之相关的家庭消费也有了提高。在城市化发展的过程中，其农村人口逐渐与城市相融合，那么在通讯与交通方面的费用也会得到增加。而且，绥化地区的房价相对于绥化地区普通居民而言也是很高的，从而对消费结构的变化带来了极为重要的影响。4.4.3医疗保健支出的正负相关因素将文化教育与家庭设备支出作为主要的分析因素。X3与其之间的关联如下：表4.9居住支出的相关性分析原因分析正相关影响1正相关影响2X3（医疗费用的支出）0.65/X4(家庭支出与服务消费)0.92/X7（教育文化类的产品支出）表4.9说明在这两方面的费用支出与文化教育之间有着一定的联系。由于该地区的居民在文化教育方面的水平较低；但是文化水平的提，也会使得低收入增加，进而可以加大在其他方面的费用投入。4.4.4文教娱乐用品及服务支出的正负相关因素将饮食消费与服装消费作为主要的分析因素。X7与这两者之间的关系参看下表：表4.10文教娱乐用品及服务支出的相关性分析原因分析正相关影响1正相关影响2X7(教育文化类的产品支出)00.66/X2(衣着消费)-0.69/X1（食品消费)表格4.10是绥化地区的人们在文化教育与服装方面的支出关系。决定因素是由于高收入劳动者和管理者都是衣着支出较高的人群；也可以说，这两种因素的人群有个较高的关联，相反，处于贫困线左右的人群，他们的总收入中，食品支出上占比较高，所以表现出负相关的特征。5结论综上，得出以下结论和建议。根据消费者消费需求的分配和作用形成消费结构，而消费结构的进步和消费层次的提升，不断制约者消费行为的数与量，并促进经济的飞速发展。西方著名学者恩格尔的理论称，评价消费结构是否改进的重要依据是恩格尔系数的高低，对于绥化地区农村居民而言，由于对自身生存环境的不安全性考虑，同时可以选择的经济来源有限，因此，在今后的相当长一段时期内，要先满足农村人口基本的温饱情况，才能进一步投入其他的服务，增加除食品以外消费项目的占比，才能有更多的消费空间被释放，需求范围才能更有效的被扩大。农村消费结构的升级，能够成为广大农村地区经济增长的新的引擎，促进绥化地区经济平稳有序的发展。

总结中国农村的消费观念并不是很容易就能够改变的，我们需要先通过电视、广播等方式进行宣传引导，教育和更新农民保守的思想，让农村居民改变原有的消费状态，了解新的消费文化和观念，使消费结构多样化，逐渐替换传统的消费观。在中国的传统观念影响下，农村大多都很封闭，绝大部分的农民观念都比较薄弱，消费意识也很欠缺，所以多数人都不敢大胆消费，家庭成员突发疾病或意外的状况也时有发生，农村村民的消费敏感度逐渐弱化，消费能力被束缚，进一步的限制村民的消费自由，使农村村民消费观念越来越保守。在社会保障制度并不完善的当下，我们要先提高农民的收入，实现农民的购买力，进一步加强建设农村基础设施，逐步改变农村的消费环境，增强农民的消费信心，开发适合的产品以供农村消费。最终，使社会福利水平不断提高，社会保障体系得到加强。

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附录东北地区农村居民生活水平的调查分析一、个人情况1.性别：①男士②女士2.年龄：①不超过25岁②25-35之间③35-45之间④45-55之间⑤超过56岁3.婚姻状态：①结婚②未婚③离异4.当前户籍：①农村户口②城镇户口5.受教育水平：①没有过②小学水平③初中水平④高中文化⑤大学文化6.子女：①没有②1人③2人④超过3人7.总收入：①低于1万元②1万以上3万以下③3万以上5万以下④5万以上7万以下⑤超过7万二、生活基本情况1.您的工作：①农民②在外打工③自己开店④其他2.家庭中的经济来源主要来自：A农业种植所得B.个体经营所得C.企业工资D.他人给予E.财产性所得3.您是否购买了医疗保险：①已购买种类：②没有4.您是否购买了养老保险：①已购买种类：②没有5.家庭消费：①提高②降低③稳定6.家庭所得：①提高②降低③稳定三、对生活满意度进行调查（一）与工作相关：1.您对当前的工作环境满意与否：A难以忍受B还可以C能接受D很好E非常好2.当前的工作强度是否能接受：A难以忍受B还可以C能接受D很好E非常好3.当前的工作待遇是否能接受：A难以忍受B还可以C能接受D很好E非常好4.与公司人员之间的关系是否融洽：A难以忍受B还可以C能接受D很好E非常好（二）经济收入：5.您认为家庭当当前的收入如何：A难以忍受B还可以C能接受D很好E非常好（三）社会保障：6.对当前购买的养老保险是否较为满意：A难以忍受B还可以C能接受D很好E非常好7.对当前购买的医疗保险是否较为满意：A难以忍受B还可以C能接受D很好E非常好（五）子女：8.当前子女所接受的教育您认为如何：A难以忍受B还可以C能接受D很好E非常好9..您在子女身上的教育投资如何：A难以忍受B还可以C能接受D很好E非常好10.家庭到学校之间的交通便捷性如何：A难以忍受B还可以C能接受D很好E非常好11.子女的人际交往如何：A难以忍受B还可以C能接受D很好E非常好（六）人员的沟通与交流：12.当前的家庭环境与氛围如何：A难以忍受B还可以C能接受D很好E非常好138.对亲朋好友是否较为满意：A难以忍受B还可以C能接受D很好E非常好14.与邻居之间的关系如何：A难以忍受B还可以C能接受D很好E非常好15.与朋友