城镇居民消费结构聚类研究.pdf
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1、1/7 中国城镇居民消费结构的聚类分析摘要改革开放以来,中国居民收入不断提高,生活质量不断提升,消费需求更加活跃,居民消费不断升级换代,但消费结构存在一定的地域性差异。利用聚类分析方法对我国31 个省(直辖市、自治区 的城镇居民消费结构进行聚类分析,探讨我国各区域之间城镇居民消费结构的差异,从而为各地政府根据地区间的消费结构差异制定更加合理的用以促进当地经济发展的引导性政策提供更加有效的决策依据。关键词聚类分析数据挖掘居民消费人们在生活消费过程中所耗费的各种消费对象的比例关系及协调程度被称为消费结构。消费结构及其变化常常用以衡量居民生活水平。也可以用于反映居民的消费特征及消费趋势、居民生活水平
2、提高程度及社会经济发展状况。目前普遍将我国经济发展状况由地域的不同分成东部地区、东北地区、中部地区和西部地区。本文利用聚类分析法对我国31 个省(直辖市、自治区 的城镇居民消费结构进行聚类分析,以期发现我国各区域之间城镇居民消费结构的差异,从而为引导我国区域消费结构向着协调方向发展、为各地政府根据地区间消费结构差异制定更加合理的引导性政策提供更加有效的依据。一、指标的确定本文分类的目的是为了将消费结构较为相近的地区合并为一类,避免单纯按地理位置划分的不合理性,使地区分类更具代表性。也为研究中国城镇居民消结构提供一种不同的角度。因此,本文选取构成居民消费支出的主要工程作为指标。按照中华人民共和国
3、统计局统计口径,构成城镇居民消费性支出的主要工程有:食品、衣着、家庭设备用品及服务、医疗保健、交通和通信、教育文化娱乐服务、居住、其他商品,以上构成城镇居民消费性支出的八个工程即为所选指标。二、数据的来源为了消除各地区在区域面积、人口等方面的先天差异,这里的指标均采用各地区城镇居民家庭平均每人全年消费性支出作为分析对象,即采用人均值。根据中国统计年鉴,得到 2009 年的统计数据,见表一。2/7 表一2009 年各地区城镇居民家庭平均每人全年消费性支出单位:元)地 区食品衣着居住家庭设备医疗保健交通和通信教育文化其它商品北 京5936.11 1795.68 1290.22 1225.68 13
4、89.45 2767.85 2654.98 833.32 天 津5404.53 1362.56 1505.70 911.92 1273.38 1968.37 1740.85 634.05 河 北3250.77 1190.19 1142.83 628.49 971.29 1151.15 982.21 361.83 山 西3071.93 1162.00 1319.45 563.82 789.92 1095.77 1070.60 281.61 内蒙古3772.63 1857.19 1246.21 797.77 992.73 1557.03 1504.36 641.96 辽 宁4680.85 1338
5、.84 1293.00 607.51 1018.44 1493.17 1283.68 609.09 吉 林3637.32 1419.12 1394.94 543.69 1120.44 1305.45 1028.06 465.42 黑龙江3397.41 1403.72 1026.77 547.87 978.79 922.77 956.85 395.41 上 海7344.83 1593.08 1913.22 1365.39 1002.14 3498.65 3138.98 1136.06 江 苏4773.67 1297.95 1148.85 923.32 808.37 1721.87 1968.03
6、 510.94 浙 江5604.72 1614.66 1485.90 828.96 984.62 3290.63 2295.32 578.67 安 徽4051.40 1080.06 1219.83 589.73 716.87 1013.38 1225.36 337.36 福 建5336.36 1171.88 1394.91 859.06 591.50 1993.77 1504.96 598.13 江 西3881.56 1053.01 935.44 761.85 550.25 1145.16 1066.94 345.78 山 东3954.34 1548.75 1280.04 885.04 885
7、.16 1719.68 1332.97 406.75 河 南3272.75 1270.74 1004.37 684.79 875.52 1033.99 1048.14 376.70 湖 北4160.51 1210.32 999.49 759.24 694.61 953.69 1208.46 307.75 湖 南4174.55 1146.25 1074.69 798.40 784.66 1233.82 1207.72 408.14 广 东6225.22 1064.33 1814.00 1052.57 925.62 2979.88 2168.88 627.01 广 西4129.55 855.60
8、1021.11 754.79 538.17 1598.68 1111.13 343.33 海 南4507.81 581.66 1000.32 585.72 604.15 1548.76 961.95 296.28 重 庆4576.23 1503.49 1120.60 1043.06 982.73 1189.03 1351.90 377.02 四 川4391.73 1178.38 973.02 679.16 648.31 1416.49 1150.73 422.38 贵 州3755.61 1012.14 747.57 589.35 535.43 983.13 1146.35 278.71 云 南
9、4460.58 1102.14 943.67 393.22 708.78 1587.19 798.69 207.53 西 藏4581.60 1086.42 689.76 356.86 352.31 1062.83 465.84 438.68 陕 西3988.57 1209.96 1018.23 683.51 863.36 1071.48 1430.22 440.35 甘 肃3359.30 1169.70 801.21 559.06 746.77 894.35 1025.47 334.95 青 海3548.85 1043.40 790.50 505.32 701.37 975.91 889.32
10、 331.86 宁 夏3432.23 1260.58 1128.12 636.88 921.86 1363.63 1075.88 460.82 新 疆3386.33 1357.05 856.78 552.50 684.01 1198.65 855.53 436.70 数据来源:中国统计年鉴 2018 三、统计方法一)本文采用的统计分析方法本文采用数据挖掘课程中所学的SPSS Clementine12.0 软件中的聚类分析方法进行分析,分别运用了K均值法、Twostep方法和神经网络方法。二)聚类分析核心思想概述聚类分析的核心思想是,从一批样品的多个观测指标变量中,定义能度量样本间相似程度的统计
11、量,在此基础上求出各个样本之间的相似程度的度量值,按相似程度的大小,将样本逐一归类,关系密切的聚集到一个小的分类单位,关系疏远的聚集到一个大的分类单位,直到所有的样品都聚集完毕,把不同类型一一划分出来,形成一个亲疏关系谱系图,用以直观地显示分类对象的差异和联系。文档编码:CX8R5Z1Y4C7 HQ10J9N3D7J8 ZN7Y2F8G8W5文档编码:CX8R5Z1Y4C7 HQ10J9N3D7J8 ZN7Y2F8G8W5文档编码:CX8R5Z1Y4C7 HQ10J9N3D7J8 ZN7Y2F8G8W5文档编码:CX8R5Z1Y4C7 HQ10J9N3D7J8 ZN7Y2F8G8W5文档编码:
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18、/7 三)利用数据挖掘软件构造模型图一 数据流图利用 K 均值方法对数据进行分析的结果如图二,由图二可知,数据被分成了五个部分,每一部分括号中的数字为该部分此工程的平均值。图二 K 均值文档编码:CX8R5Z1Y4C7 HQ10J9N3D7J8 ZN7Y2F8G8W5文档编码:CX8R5Z1Y4C7 HQ10J9N3D7J8 ZN7Y2F8G8W5文档编码:CX8R5Z1Y4C7 HQ10J9N3D7J8 ZN7Y2F8G8W5文档编码:CX8R5Z1Y4C7 HQ10J9N3D7J8 ZN7Y2F8G8W5文档编码:CX8R5Z1Y4C7 HQ10J9N3D7J8 ZN7Y2F8G8W5文档
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25、市,由此可以看出,第一部分为北京,为我国的首都城市,是我国的经济政治文化中心,其发展程度远远超过其他许多省市,在接触国际经济方面的机会文档编码:CX8R5Z1Y4C7 HQ10J9N3D7J8 ZN7Y2F8G8W5文档编码:CX8R5Z1Y4C7 HQ10J9N3D7J8 ZN7Y2F8G8W5文档编码:CX8R5Z1Y4C7 HQ10J9N3D7J8 ZN7Y2F8G8W5文档编码:CX8R5Z1Y4C7 HQ10J9N3D7J8 ZN7Y2F8G8W5文档编码:CX8R5Z1Y4C7 HQ10J9N3D7J8 ZN7Y2F8G8W5文档编码:CX8R5Z1Y4C7 HQ10J9N3D7J
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- 城镇居民 消费结构 研究
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