徐伟雄 对外经济贸易大学统计学院
这些年来我国利用经济全球化的发展机遇，积极调整产业结构和参与国际分工，跃然成为世界第二大经济体。同时，随着经济的发展，我国居民的消费结构也在发生变化。更多居民已经从早期的温饱水平进入如今的小康水平，体现出我国居民消费质的飞跃。在我国正处于经济结构转型与升级中，居民的消费支出已经成为一股重要的推动力量。那幺，当下我国居民的消费支出的结构是怎样的？本文的研究将围绕这一中心展开。
一、研究背景和文献综述
根据国家统计局公布的数据显示，2018年全国居民恩格尔系数为28.4%，比上年下降0.9个百分点。消费作为经济增长主动力作用进一步巩固，最终消费支出对国内生产总值增长的贡献率为76.2%。通过主成分分析的方法对我国居民消费支出的结构进行分析，可以为我国当前的经济转型提供部分依据。
近年来，有许多学者对我国居民消费支出进行研究，白凤娇（2015）对我国改革开放以来的居民消费支出结构进行了分析，发现我国居民消费支出结构有明显的阶段性的特征。路红艳（2016）指出在“十三五”时期，消费能够带动经济的增长和发展，可以根据需求和供给两个不同的角度来共同作用，推进供给结构的转变。卢新海（2017）通过使用偏离-份额分析的方法对武汉城市群地区的居民消费支出情况进行了分析，研究结果表明该区域居民消费支出呈现由中心向外围辐射、由物质型消费向服务型消费转变的特点。
可以发现国内学者对居民消费支出的研究角度较为广泛，研究重点包括居民的消费行为和消费支出结构。但是少有学者借鉴主成分分析的方法对居民消费支出进行分析，居民消费支出结构的规律没有得到挖掘，因此本文的研究借用主成分分析法来进行。
二、实证分析
（一）变量选取
根据我国居民的日常消费支出情况，选取了较为常见的几个支出项目，具体如下：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（）、其他用品及服务（）。
为了简化本次研究，只选取城镇居民进行研究，研究中所用到的数据来源于《中国统计年鉴2017》中分地区城镇居民人均消费支出。
（二）模型构建
由于不同变量间存在相关性，因此可以使用主成分分析的方法进行线性组合，以此来简化本次研究。得到几个主成分能够尽量多包含原始变量的信息，主成分表达式变量的系数公式为：
式中：
（三）分析过程
1.相关性检验
分析中，使用SPSS21.0对来源于《中国统计年鉴2017》的数据进行初步处理。
根据分析发现，部分变量之间的相关性不大，无法呈现线性关系，如：交通通信与衣着；这些变量之间的相关系数没有达到0.5。而其他变量之间则存在明显的相关性，如：居住与教育文化娱乐之间的相关系数都超过0.5，由此可以看出这些变量之间存在明显的正相关关系，符合主成分降维的要求。
2.主成分降维和分析
根据公式（2.1）进行计算，使用SPSS21.0可以直接得到结果，其主成分的表达式如下：
第一层次的地区的得分大于0.90分，代表了我国经济较为发达的地区，其中包括：北京、上海、天津、广东等地；这些地区的居民人居收入都在全国前列，其消费支出水平整体较高。第二层次的地区得分在-0.5至0.90之间，代表了我国当前经济处于较高增长水平的地区，多数是中西部地区和部分沿海地区，主要包括：重庆、辽宁、新疆、山东、江西、安徽等地，这些地区当前属于产业转移的接收地，经济增长的空间较大，但是主要以中部地区为主。第三层次的地区的得分在-0.5以下，同样是以中西部地区为主，经济增长的空间非常大，主要有：吉林、黑龙江、内蒙古等地，从地域上可以看出这些地区主要分布在我国的西南等地，当前处于大力开发阶段，这些地区的城镇居民的消费支出水平略微落后。
第一层次的地区得分在0.46以上，主要是我国的北方地区，这些地区冬季严寒，且持续时间较长，主要有：北京、天津、辽宁、吉林、黑龙江等地，由于气候原因，这些地区的城镇居民在衣着方面的消费支出占比较高。第二层次的地区得分在-0.39至0.46之间，这些地区多数是我国的中部地区和东部沿海地区，这些地区四季分明，主要有：上海、重庆、甘肃、陕西、山西、河南、河北等地，这些地区的城镇居民在衣着方面的消费支出占比属于中等水平。第三层次的地区的得分在-0.39以下，主要集中在我国的南方沿海地区和西南地区，全年的平均气温较高（除西藏外），主要包括：福建、广东、广西、云南、西藏等地，这些地区的城镇居民在衣着方面的消费支出占比最低。
综合以上分析，本次研究认为第一主成分的系数远大于第二主成分的系数，因此在影响城镇居民消费支出方面，第一系数的影响要大。
（四）结论与建议
本次研究得到的结论如下：
1.城镇居民的消费支出和经济发展水平有关
2.城镇居民的消费支出和地理环境有关
