置的服装种类以及数量均比较多。另方面也是因为大部分为不发达地区，而且其中老国企较多，遗留下的退休职工更多，养老医疗费用花费巨大。第三方面，不发达地区的年轻人都跑到发达地区打工，从而导致这些地区老龄化趋势严重，护理和照顾老年人使得医疗费用大幅增加。发达地区外来打工人员居多，本地老年人比重相当较小，医疗费用少。因为人员的流动性，发达地区把养老的负担转嫁到不发达地区。聚类分析中，由表可得，全国个大中城市被分为四类。从地理位置社会经济发展水平和消费结构等方面看,第类地区为东部沿海地区，经济发展水平高，主要消费因子得分高，而次要消费因子得分较低。如上文所说，这与其气候人口年龄结构等相关。第二类地区主要是北方城市，经济发展水平仅次于第类，这类地区主要消费因子得分也高于全国水平，但次要消费因子得分最高，这与其寒冷的气候老工业区国企聚集有密切关系。第三类地区处于我国南部，经济发展水平算不上发达，综合评价略低于全国水平。主要消费因子和次要消费因子都较低，除福州的主要消费因子略高于全国水平外，其他城市的两种因子均低于全国水平，这主要是由于这类地区经济发展水平不高，从而消费水平较低。第四类地区主要是我过中西部地区，这类地区经济发展程度处于较低水平，主要消费因子最低，但由于气候原因，其次要消费因子要比第三类地区高。结论与讨论本文运用因子分析和系统聚类分析方法对年上半年全国个省份及直辖市城镇居民消费结构进行地区差异研究，首先运用因子分析方法将全国城镇居民八项消费指标进行降维，找出两个公共因子，并根据这两个公共因子对个省份及直辖市进行聚类分析，以进行地域间的差异比较。根据以上分析可以得到以下结论第，城镇居民消费结构最主要的消费因子包括食品交通及通讯居住家庭设备用品及服务娱乐教育文化杂项商品及服务，而次要消费因子包括衣着和医疗保健。第二，根据居民消费结构的不同，全国可分为四类地区，在同类地区上，居民的消费结构比较相似。第三，由地区居民消费结构与其社会经济发展水平的高度致性可以推知,居民消费结构与社会经济发展水平相关，同时也与气候条件人口年龄结构等有定关系。需要说明的是,本文只是项初步的探索性研究,其中还存在有待进步发展和完善的不足之处，如受资料所限，本文仅是个时点上的横向研究,只观察到了年我国城镇居民消费结构的地区差异,而没有进行般时期的动态研究来考察我国居民消费结构的变迁。建议根据以上研究结论，为了使居民消费结构更加合理，本文建议首先，要保持经济的快速增长，提高居民收入水平，有效拉动地区消费，培育优良的消费环境，规范消费市场，使居民逐渐树立消费信心。其次，从各地区在主因子得分上来看，我国东部与中西部地区消费差异明显，因而加快中西部地区的经济增长，改善其经济结构，缩小其与东部地区在收入上的差距，不仅有助于本地区消费质量的提高，而且有助于使我国城镇居民的消费质量上个新的台阶。再次，要进步完善包括住房医疗失业养老等在内的社会保障体系，消除居民消费顾虑，同时适当保护低收入者，确保城市最低生活保障水平线鼓励居民多层次拓宽投资渠道，实现财产的不断升值加大对个体和私营经济的扶持力度，切实提高经营者收益。最后，还要清理那些抑制消费的不合理规定，打击制造销售假冒伪劣商品的行为，整顿市场秩序，改善售后服务，营造消费的良好氛围。致谢本论文是在我们的老师吴国荣的亲切关怀和悉心指导下完成的。他严肃的态度，严谨的治学精神，精益求精的工作作风，深深地感染和激励着我。从课题的选择到项目的最终完成，吴国荣都始终给予我们细心的指导和不懈的支持。在论文即将完成之际，我的心情无法平静，从开始进入课题到论文的顺利完成，有多少可敬的师长同学朋友给了我无言的帮助，在这里请接受我诚挚的谢意,书到用时方恨少，在这篇论文的撰写过程中，我们深感自己的水平还非常的欠缺。生命不息，学习不止，人生就是个不断甘肃青海宁夏新疆学习和完整的过程。参考文献夏怡凡统计分析精要与实例详解北京电子工业出版社，郭志刚社会统计分析方法软件应用第二版中国人民大学出版社孙彩虹我国城镇居民消费结构变动的因子分析重庆工商大学学报，陈彦玲我国城镇居民消费结构区域差异分析全国贸易经济类核心期刊刘思嘉我国城镇居民消费结构的聚类分析及政策建议现代管理科学，孔蓓蓓我国城镇居民消费结构比较研究北方经济，肖萍，韩锦春全国各地区农民家庭收支的聚类与判别分析科技信息，附录表我国各省城镇居民消费的各项指标值单位元地区食品衣着居住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杂项商品和服务北京天津数据来源中国统计年鉴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河南湖北湖南广东广西海南重庆四川贵州云南西藏陕西无关的特殊因子之和的形式。因子分析检验表是检验及巴特莱特球形检验结果。在因子分析中我选择检验统计量，得到如下结果表检验表表结果用来判断数据是否能够用来做因子分析，我们知道，因子分析中，变量应该有较高的相关度，降维的效果才好，因此表格的第行为检验变量间偏相关程度的统计量，其值至少要在以上数据才适合做因子分析，如果小于，说明变量间相关性不强，因子分析效果不会太好，应该重新选择变量。下面的三行是球形检验的结果，球形检验的原假设是变量是不相关的，显然只有拒绝原假设的情况下数据才适合做因子分析。本例中值为，球形检验显著，两个条件都满足，变量间相关程度大，适合做因子分析。因子分析共同度如表所示是因子分析的共同度，显示了所有变量的共同度数据。第列是因子分析初始值下的变量共同度，它表明对原有个变量如果采用主成分分析法提取所有个特征根，那么原有变量的方差都可被解释，变量的共同度均为第二列列出了按指定条件提取特征根时的共同度。从表中可以看到，变量的绝大部分信息可被因子解释，这些变量信息丢失较少。表因子共同度图表食品衣着居住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杂项商品和服务因子分析的总方差解释如表所示是因子分析的总方差解释，是相关系数矩阵的特征值方差贡献率及累计方差贡献率的计算结果。表因子贡献率图表表给出了因子分析各阶段的特征根及方差贡献率，共有两个因子的特征根大于，应提取相应的两个公因子。同时可以看出，前两个因子已经可以解释原始变量的方差，已经包含了大部分的信息。因子碎石图如图所示是因子分析的碎石图。从图中可以看到，第二个特征值明显大于后面的特征值，说明提取第二个因子是合适的。图碎石图因子载荷矩阵表因子载荷矩阵食品衣着居住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杂项商品和服务湖南广东广西海南重庆四川贵州云南西藏陕西甘肃青海宁夏新疆综合表来看，主要消费因子排名与综合因子排名基本致，且与城市发达程度呈正相关关系，其得分最高的四个城市分别为上海北京广东浙江。而次要消费因子排名与综合因子排名并不同步，且有较大差异，得分高的城市经济发展程度普遍不高，得分排前四位的城市分别为北京内蒙古天津以及吉林。改革开放年来，我国国民经济保持了的年均增长速度，取得了举世瞩目的成就。伴随着经济的高速增长，经济发展不平衡不协调的问题也随之产生，主要表现为区域经济发展差距扩大，发展不协调的矛盾日渐突出，特别是东部沿海地区与其他地区的经济发展差距越来越大。城镇居民的消费水平也与区域的差异有了更加突出的显现。从上面的因子的分排名就可以看出区域差异的影响，为了更好地展现，我准备要运用聚类分析来把具体城市做个分类。聚类分析处理用因子得分进行聚类聚类分析又称群分析，它是研究样品或指标分类问题的种多元统计方法。聚类分析内容非常丰富，有系统聚类法有序样品聚类法动态聚类法模糊聚类法图论聚类法聚类预报法等。系统聚类法有种方法可供选择类平均法重心法最长距离法密度法最大似然法可变法相似分析中间距离法最短距离法二阶密度法离差平方和法。聚类分析的目的是把分类对象按照相似性的大小分成若干类，类的数目不必确定，分类完全根据数据自身的特点来完成，在分类结束以后，要求同类的对象相似，而不同类的对象差别大。我国幅员辽阔，地区间的自然条件文化传统以及经济发展差异巨大，发展不协调的矛盾日渐突出，特别是东部沿海地区与其他地区的经济发展差距越来越大。区域经济发展差距长期持续扩大所造成的现实和潜在的负面影响是不容忽视的。面对区域差距日益扩大的现实，国家实施了推进西部大开发振兴东北等老工业基地促进中部地区崛起等系列重大的区域经济政策，以促进区域经济协调发展。目前，我国新的区域发展格局正在形成，即西部提速东北攻坚东部保持东西互动拉动中部。统筹区域发展，建立和健全区域经济协调发展的机制，对于促进我国经济社会协调发展的意义是不言而喻的。从发展趋势看，缩小区域发展差距，推动区域经济协调发展依然任重道远。为了进步分析各地区城镇居民在八