我国农村居民消费结构的聚类分析
管理定量分析论文范文
浙江农林大学天目学院人文系《管理定量分析》课程期末论文（2007级）论文题目：中国农村居民家庭人均现金消费的实证分析学生姓名：**学号：************专业班级：公共事业管理071班2009年12 月22 日中国农村居民家庭人均现金消费的实证分析人文系公共事业管理071 陈燕200708280719【摘要】改革开放以来，我国农村居民的消费水平获得很大的提高，但是在不同地区，由于各省政治、经济水平的差异，农村的各项消费存在差异性。
本文运用主成分分析模型和聚类分析对全国31个省市农村居民消费情况进行了实证分析，并对如何提高农民收入，缩小地区间消费差异提出了一些建议。
【关键字】中国农村居民;主成分分析;聚类分析；对策一、前言当前全球面临60 年来最严重的金融危机，而中国亦深受影响。
外贸出口难度加大。
我国地域辽阔，经济发展不平衡。
人民生活由温饱向小康过渡。
无论是市场容量还是未来发展，扩大内需的潜力都十分巨大。
此外，当前工业化、城市化、现代化进程加快，经济结构调整升级，国内市场的需求进一步扩大。
所以，对我国这样一个发展中大国来说，拉动经济增长的最主要力量仍然是国内需求，而扩大国内需求的一个重要举措是刺激国内消费，而农民作为中国广大的消费群体，其消费水平和消费需求的变化直接关系到内需的政策的效果。
目前农民的经济状况仍然保持在“温饱有余、小康不足”的状态。
许多农民消费仍然不足。
这已经影响到整个国民经济的健康发展。
因此研究中国农村居民消费水，对于我国制定完善经济政策、改善消费结构、促进消费水平、提高农民消费质量有重要的意义二、实证分析（一）主成分分析本文以我国 31 个省市的农村居民作为研究对象，对其消费水平进行比较评价。
选取以下 8 项指标作为描述消费水平的原始指标：X1——食品支出；X2——衣着支出；X3——居住支出；X4——家庭设备及服务支出；X5——交通通讯支出；X6——文教娱乐及服务支出；X7——医疗保健支出；X8——其他商品及服务。
海南省农村居民消费结构比较研究
别为 ０９ ３０ ７８ 反映了人们满足了生存需求和发展需求 ， ．７ ，．８ ， 称为基本需求因子 ； ２主因子 在交通通 第 信、 医疗卫生 、 居住上有较大载荷 ， 分别为 ０ ７２ ０７７ ０ ６２ 反映了人们满足 了生存需求后 ， ．３ ，．２ ，．３ ， 将一部分 收入用于购买汽车、 摩托车 、 手机、 电话 以及改善居住环境等 ， 可称 为享受因子 ； ３主因子 在衣着 第
１ 确定指标体 系 。 建立原始 数据资料阵
针对所研究 的问题 ， 按照海南省关于农村消费支出的最新分类 ， 选取 了如下指标 ， 并用相应 的变量表
示 如下 ：
，一
食 品支 出； 一衣着支出； 一居住支 出； 蜀一家庭设备用品及其服务支出 ； 墨一交通通信支出；
一
文教娱乐支 出； 一医疗保健支出； 一其他商品和服务支出． 根据有关数据整理得到了海南省各个地 区的农村居民生活消费水平的数据资料 （ ． 略）各项指标 占总
化？这就需要研究影响消费结构的各种 因素 ， 揭示消费结构的发展趋势和规律 ， 寻求实现合 理消费结构 的具体途径．
海南省有 ６ ％ 一 ０ ０ ７ ％的人 口是农业人 Ｅ， 民占全省人 口大多数． ｌ 农 农业 、 农村、 农民问题是党和政府 重点关注的问题 ， 也是海南省全面建设小康社会 的难 点和重点 ， 因此 ， 研究海南农村居民的消费结构问题 就显得极其重要． 然而， 海南省农村居民的消费结构问题过去却未见研究过 ， 为此 ， 笔者根据 ２０ 和 ２０ ０８ ０９ 年海南省各县市农村居民家庭平均每人全年消费性支 出的 ８ 项数据 ， 运用多元统计分析的因子分析 、 聚
海 南 大 学 学 报 自 然 科 学 版
此， 考虑运用多元统计的因子分析法 ， 系复杂的指标综合为少数几个相互独立的公共 因子． Ｍ 将关 Ｋ Ｏ抽样 适度检验和巴特法圆形检验通过 ， 表明对该数据资料阵进行 因子分析的效果较好． 运用 Ｓ Ｓ１． 软件 ， Ｐ Ｓ６ ０ 计算相关系数矩阵 Ｒ的特征值 、 贡献率 以及累计贡献率 ， 所得结果如表 ２ 所示．
聚类分析在STATA中的实现和案例
第15章聚类分析聚类分析是根据样品或指标的“相似”特征进行分类的一种多元统计分析方法，其目标是发现样品或指标的自然分类方法。
在社会经济领域中存在着大量分类问题，比如对我国31个省市自治区独立核算工业企业经济效益进行分析，一般不逐个分析省市自治区，而较好的做法是选取反映企业经济效益的代表性指标，如百元固定资产实现利率、资金利税率、产值利税率、百元销售收入实现利润、全员劳动生产率等等，根据这些指标对31个省市自治区进行分类，然后根据分类结果对企业经济效益进行综合评价，就易于得出科学的分析。
聚类分析方法包括两个体系：系统聚类和非系统聚类。
系统聚类法包括最短距离法、最长距离法、中间距离法、可变距离法、重心法、类平均法、加权类平均法、Ward最小方差法。
非系统聚类方根包括K均值、K中位数法。
15.1 相似性测度很多多元统计方法，包括聚类分析，是基于变量或观测值的相近程度来分析的，因此在介绍聚类的Stata命令之前，我们首先介绍一下Stata中关于矩阵相似性或异性的测度方法。
统计学中用各种距离来测度变量或观测值的相似性或相异性。
一般将这种相似性称为相似系数，来刻画两个指标的相似程度，相似系数绝对值越接近于1,表示两个指标之间的关系越密切，相似系数绝对值越接近于0,则表示两个指标之间的关系越疏远。
Stata计算相似性的命令格式如下：matrix dissimilarity matname = [varlist] [if] [in] [,options]一般情况下，我们选用默认情况就行了，对于options不用去理。
15.2 系统聚类法命令格式1（利用数据进行系统聚类）：cluster singlelinkage [varlist] [if] [in] [, options] 最短距离法将两个组之间最接近的一对观测案例之间的相异性作为两个组之间的相异性来加以计算。
尽管简单，但是这一方法对特异值或测量错误的耐抗性较差。
我国城镇居民消费结构区域差异分析
前 ５ 的地 区分 别为： 上海、广东 、 名 浙江 、
北京 、黑龙江 ，这些城市的居民对食品和 服饰 的质量要 求较 高 ，所 以对这方面的支
出较多 。第 二因子得分前 ５名的地区分别
为：天津、西藏 、北京 、贵州、吉林 ，这些
城市在 享受 消费 的支出居全 国领 先地位 ， 对家庭设备和文教娱 乐等 支出较多。第三 因子得分前 ５ 名的地 区分 别为：海南、 内蒙 古 、北京 、广东 、浙江 。这些城市在安居 型消费上的支 出在全 国占领 先地位。综合 得分排名前５ 位是北京 、 广东 、 西藏 、 上海 、
缩 小不同收入阶层之 间收入 差距。大力发 展 第三产业。我 国第三产 业长 期落后 ，制 约了居民消费水平 的提高 。我 们应该 发展 第三产 业 ， 居民消费结构更加合理。 使
确定提取 的因子个数 ｍ；计 算提取 的各 因
子得分 ，并 以提取 因子 的方差贡献率 占所
２地区消费结构的 因子分析 。 ． 食品 、 衣 着和 其他 在全国属第一个 因子 ，在一 类地
下． 对各变量标准化处理 以消除量纲 影响 ，
结 论
引导居民合理消费。鼓励 消费升级 过 程 中的一些合理消费 ，高层次 高质 量的消
记标准 化后的数据矩 阵为 ；求出相关 系 数矩 阵。 记矩 阵 的相 关系数矩阵 为 ；求
相 关系数矩 阵 的特 征值 、相 应的特征 向 量 和贡献率 ，并将 各特征值 按大 小排序 ，
居住 ；这 三个 因子在我 国城镇居 民消费中 所 占地位依次减弱。 由此看 出， 我国现阶段 城镇居民消费主要用来维持生活基本需要 ，
同 时也 开 始 注 重 生 活 的 享 受 和 发展 。
经济统计数据的聚类分析方法
经济统计数据的聚类分析方法引言：经济统计数据是经济研究和政策制定的重要基础，通过对经济数据的分析和解读，可以帮助我们了解经济的发展趋势、结构特征以及潜在问题。
而聚类分析作为一种常用的数据分析方法，可以将相似的经济指标归为一类，帮助我们更好地理解经济数据的内在联系和规律。
本文将介绍经济统计数据的聚类分析方法，探讨其在经济研究中的应用。
一、聚类分析的基本原理聚类分析是一种无监督学习方法，它通过对数据集进行分组，将相似的样本归为一类。
其基本原理是通过计算样本之间的相似性或距离，将相似性较高的样本划分为同一类别。
聚类分析可以帮助我们发现数据集中的内在结构，并将数据集划分为若干个互不重叠的类别。
二、经济统计数据的聚类分析方法在进行经济统计数据的聚类分析时，首先需要选择适当的指标。
常用的指标包括国内生产总值、消费者物价指数、劳动力参与率等。
接下来，我们可以使用不同的聚类算法对这些指标进行分析。
1. K-means聚类算法K-means是一种常用的聚类算法，它将数据集分为K个互不重叠的类别。
该算法首先随机选择K个初始聚类中心，然后通过计算每个样本与聚类中心的距离，将样本分配给距离最近的聚类中心。
接着，更新聚类中心的位置，并迭代上述过程，直到聚类中心的位置不再发生变化。
K-means算法对初始聚类中心的选择较为敏感，因此需要进行多次试验，选取最优的结果。
2. 层次聚类算法层次聚类算法是一种自底向上的聚类方法，它首先将每个样本视为一个独立的类别，然后通过计算样本之间的相似性，逐步将相似的样本合并为一类。
该算法可以生成一个聚类树状图，帮助我们观察不同层次的聚类结果。
层次聚类算法的优点是不需要预先指定聚类个数，但是计算复杂度较高。
3. 密度聚类算法密度聚类算法是一种基于样本密度的聚类方法，它将样本空间划分为具有高密度的区域和低密度的区域。
该算法通过计算每个样本周围的密度，并将密度较高的样本作为核心对象，进而将其邻近的样本归为一类。
聚类分析
G2={ 2 }
G3={ 6 }
G4={ 8 }
G5={ 11 }
0 1 2 3 4
从上直观来看，分两类较合适。
一.最短距离法 ( nearest neighbor )
D p q m in { d | j G p ,l Gq }
jl
递推公式 Dk r = min { Dp k , Dq k } Gr={ Gp , Gq }
程度的统计量、确定分类数目、建立一种
分类方法，并按亲近程度对观测对象给出
合理的分类。这种问题正是聚类分析所要 解决的问题。
聚类分析及可以对样品进行分类，也 可以对变量进行分类。对样品的分类常称 为Q型聚类分析，对变量的分类常称为R型 聚类分析。
聚类分析同回归分析、判别分析一起
被称为多元分析的三大方法。
分类的问题可以分两种： 一种是对当前所研究的问题已知它的 类别数目，且知道各类的特征(如分布规律 等)，目的是将另一些未知类别的个体正确 归属于其中某一类，这是前面判别分析所 要解决的问题。
另一种是事先不知道研究的问题应分
为几类，更不知道观测到的个体的具体分
类情况，目的正是需要通过对观测数据所
进行的分析处理，选定一种度量个体接近
,
i 1 , 2 , ..., n , j 1 , 2 , ..., p
1 n1
n
xj
1 n
i1
n
x ij
sj
i1
( x ij x j )
2
极差标准化：
* x ij
x ij x j Rj
,
i 1 , 2 , ..., n , j 1 , 2 , ..., p
聚类分析数据
聚类分析数据聚类分析是一种数据分析方法，用于将相似的数据点归为一类。
它是无监督学习的一种常见技术，可以匡助我们发现数据中隐藏的模式和结构。
在本文中，我们将介绍聚类分析的基本概念、常用的聚类算法以及如何应用聚类分析来解决实际问题。
一、聚类分析的基本概念聚类分析的目标是将数据点划分为若干个互相之间相似度较高的簇，使得同一簇内的数据点相似度较高，而不同簇之间的数据点相似度较低。
在进行聚类分析之前，我们需要选择适当的相似度度量方法和聚类算法。
1. 相似度度量方法相似度度量方法用于衡量两个数据点之间的相似程度。
常用的相似度度量方法包括欧氏距离、曼哈顿距离、余弦相似度等。
选择合适的相似度度量方法对于聚类分析的结果具有重要影响。
2. 聚类算法聚类算法用于将数据点划分为不同的簇。
常用的聚类算法包括K均值聚类、层次聚类、DBSCAN等。
不同的聚类算法适合于不同类型的数据和问题，选择合适的聚类算法可以提高聚类分析的效果。
二、常用的聚类算法1. K均值聚类K均值聚类是一种基于距离的聚类算法，它将数据点划分为K个簇，其中K是用户预先指定的参数。
该算法的基本思想是通过迭代优化的方式，将数据点分配到离其最近的簇中，然后更新簇的中心点，直到达到收敛条件。
2. 层次聚类层次聚类是一种将数据点组织成树状结构的聚类算法。
它的基本思想是通过计算数据点之间的相似度，逐步合并相似度最高的数据点或者簇，直到所有数据点都被合并到一个簇中或者达到预定的聚类数目。
3. DBSCANDBSCAN是一种基于密度的聚类算法，它将数据点划分为核心点、边界点和噪声点三类。
该算法的基本思想是通过计算数据点的密度，将密度达到一定阈值的核心点连接在一起形成簇，而边界点则被分配到与其相邻的核心点所在的簇中。
三、聚类分析的应用1. 市场细分聚类分析可以匡助企业将市场细分为不同的消费者群体。
通过分析消费者的购买行为、偏好等数据，可以将消费者划分为具有相似特征的簇，从而有针对性地制定营销策略。
（完整）中国城镇居民消费结构分析
（完整）中国城镇居民消费结构分析中国城镇居民消费结构分析【摘要】随着我国经济的发展和收⼊的不断提⾼，⼈们的消费⽔平也在显著地提⾼。
因此⼈们将更多的关注点投放在了“消费结构”的优化上。
消费结构的变动受到多种因素影响，为研究影响我国城镇居民消费结构的实际因素，本⽂通过⽐较分析2012年我国31个省(直辖市、⾃治区)的城镇居民消费结构的相关数据，在充分运⽤Excel软件和SPSS软件的前提下。
运⽤描述分析、多元统计分析（具体指聚类分析和主成分分析）、计量分析（具体指相关分析和回归分析）三种分析⽅法，⼒求在以2012年全国城镇居民消费的实际数据为前提的条件下，分析中国城镇居民消费结构具体情况，同时探讨我国各区域之间城镇居民消费结构的差异，以期能为各地⽅政府的消费结构的优化提供⼀定的参考价值与依据，为当地的经济的发展提出更加有价值的建议。
【关键词】城镇居民消费结构聚类分析主成分分析回归分析⼀．引⾔“消费”是⼈类⽣活中的主要且必须的活动，任何⼈在任何时候都离不开消费。
简⽽⾔之：⼈类的⼀切经济⾏为都是围绕着消费⽽进⾏的。
因为⽣产的⽬的是为了满⾜消费；扩⼤消费市场是资本增值的前提；企业之间的各类资源的竞争，最终都表现为消费市场份额的竞争。
因⽽，当今社会，每个⼈都在努⼒学习和⼯作以期能够获得更⾼的个⼈收⼊，深究其⽬的也是为了提⾼个⼈的消费⽔平。
所以说“消费”已成为当下最炙⼿可热的经济词汇。
经济的发展是为了满⾜⼈类不断扩⼤的经济需求，⽽各国经济发展是以提⾼整体国民的福利⽔平为⽬的，主要就是提⾼国民当前乃⾄未来的消费⽔平。
所以说，⼀个国家宏观经济的正常运⾏，有赖于国民整体的消费状况，消费结构是否合理是前提，同时消费结构的优化则是提⾼国民经济必不可少的经济⼿段。
消费结构1(consumption structure)具体是在⼀定的社会经济条件下，⼈们（包括各种不同类型的消费者和社会集团）在消费过程中所消费的各种不同类型的消费资料(包括劳务)的⽐例关系。
对西部农村居民消费支出的统计分析
２ 基 于 因子 分 析 模 型 的 综 合 评 价
因子分析 是一种降维 、 简化数据的技术 ， 它通过研究众多变量之间的内部依赖关 系， 探求观测数据
中的基本结构 ， 并用少数几个抽象的变量来表示基本的数据结构。
摘
探 讨。
要： 截取我 国西部地 区农村居 民消 费支 出的横截 面数据 ， 选取衡 量农村 居 民消费性 支 出的 ８项
指标 ， 采用 因子分析和聚类分 析对原 始数据进 行 处理 ， 进 而对 西部地 区消费性 支 出的差异 及 结构进行 关键词 ： 消费性支出； 因子分析 ； 聚类分析
务、 医疗保健 、 交通通讯 、 文教娱乐及服务和杂项商品与服务。这些指标之间存在着 不同强弱的相关性。单
独分 析这些 指 标 ， 不 能够 分析居 民消费结 构 的特点 。因此 ， 采 用 了 因子分 析 和 聚类 分 析 ， 即常用 的两 步分 析
法。首先运用因子分析模型 ， 找出农村居民消费的显著性 因素 ， 研究农村居 民消费结构的变动 ， 然后 以各 因
备及服务支出 ， 为农村人均交通和通讯支出 ， 为农村人均文教娱乐及服务支出， 为农村人均医疗保 健支出， 为农村人均杂项商品及服务支 出。
１ ）首 先对 原始 数据 进行 标准 化处 理 ， 然后进 行 Ｋ ＭＯ抽 样适 度 性检 验 ， 本例中 Ｋ ＭＯ值 为 ０ ． ５ ３ ８ ＞ ０ ． ５ ， 表
明此 例 可用 于 因子 分 析 。
２ ）运用 主成 分分 析法 提取 公 因子 。
表 １ 特征 值和 累计 贡献 率
由表 １ 可知 ， 第一个公 因子 的方差贡献率 为 ５ ４ ． ３ ８ ８ ％， 前三个公共 因子的累计贡献率 已达 ８ ６ ． ４ ７ ４ ％＞ ８ ５ ％， 即前三个公共因子已代表 了原始数据的绝大部分信息 。 ３ ）对原始因子载荷矩阵进行旋转 ， 并解释说明各个公共因子的经因子分 析 的数 据结果 及分 析
《多元统计分析》第四章 聚类分析
G1
G2
G3
G4
G5
G1
0
G2
1
0
G3
5
4
0
G4
7
6
2
0
G5
10
9
5
3
0
G6=G1∪G2={1,2}。
6
G6
G3
G4
G5
G6
0
G3
4
0
G4
6
2
0
G5
9
5
3
0
G7=G3∪G4={6,8}。
x1：食品
x5：交通和通讯
x2：衣着
x6：娱乐教育文化服务
x3：家庭设备用品及服务 x7：居住
x4：医疗保健
x8：杂项商品和服务
分别用最短距离法、重心法和Ward方法对各地区作聚类分析。为同等
地对待每一变量，在作聚类前，先对各变量作标准化变换。
18
地区 北京 天津 河北 山西 内蒙古 辽宁 吉林 黑龙江 上海 江苏 浙江 安徽 福建 江西 山东
类与类之间的距离定义为两类最远样品间的距离，即
DKL
max
iGK , jGL
dij
最长距离法与最短距离法的并类步骤完全相同，只是递推公式不同。
10
最长距离法的递推公式
DMJ maxDKJ , DLJ
11
最长距离法容易被异常值严重地扭曲。
12
3.类平均法
有两种定义。
xi*
xi
xi sii