章 瑜

（南京市統(tǒng)計局，江蘇 南京 210019）

一、引 言

在經(jīng)歷了2008年世界金融危機的洗禮后，南京市消費品市場雖然總體平穩(wěn)發(fā)展，但增速已經(jīng)逐漸放緩。消費品市場作為生產(chǎn)的風(fēng)向標(biāo)和產(chǎn)品價值歸宿，對經(jīng)濟健康運行至關(guān)重要。對于消費品市場總量和結(jié)構(gòu)的研究成為轉(zhuǎn)型期經(jīng)濟研究的重點之一。本文以年度為樣本點，選用2004-2012年國家統(tǒng)計制度《限額以上批發(fā)零售企業(yè)商品分類銷售情況》作為資料來源，根據(jù)前人對解決此類問題的方法介紹和研究經(jīng)驗，采用因子分析方法對分類商品年增幅進行實證分析。

二、利用因子分析法描述市場動態(tài)

因子分析法是從研究變量內(nèi)部相關(guān)的依賴關(guān)系出發(fā)，把一些具有錯綜復(fù)雜關(guān)系的變量歸結(jié)為少數(shù)幾個綜合因子的一種多變量統(tǒng)計分析方法。它的基本思路是將觀測變量根據(jù)相關(guān)性進行分類，每一類變量代表了一個基本結(jié)構(gòu)即公共因子，用公共因子的線性函數(shù)與特殊因子之和來描述原來觀測的每一分量。因子模型描述為:

X=（x1，x2，…，xP）表示可觀測向量，均值向量E（X）=0，協(xié)方差陣Cov（X）=∑，且協(xié)方差陣∑與相關(guān)矩陣R相等（變量標(biāo)準(zhǔn)化）。

F=（F1，F(xiàn)2，F(xiàn)3，……FM）為公共因子（m

ε（ε1，ε2…εP）是X的特殊因子，是不能被前m個公共因子包含的部分,滿足Cov（F，ε）=0，E（ε）=0，ε的協(xié)方差陣∑是對角陣，即各分量ε之間相互獨立。

A=（aij），aij為因子載荷。數(shù)學(xué)上可以證明，因子載荷aij就是第i變量與第j因子的相關(guān)系數(shù)，反映了第i變量在第j因子上的重要性，它表示xi被Fj的解釋程度。aij的絕對值接近1，則因子Fj能說明xi的大部分信息，而變量xi也是因子Fj含義的重要組成部分。

（一）利用SPSS軟件提取公共因子并計算因子得分

1.選取分類商品年增幅作為原始變量。本文以2004年為基期，選取分類商品零售額年增幅作為原始變量，考察2005-2012年消費品市場的運行情況。由于報表制度25大類商品中有些商品無零售，本文將其從研究變量中剔除。原始變量向量X=（x1， x2，…，x19）表示限額以上19大類商品零售額年增長率（年增長率=本年總量/上年總量×100-100）。（表略）

3.根據(jù)因子方差貢獻率提取公共因子。將因子載荷矩陣A的第j列各元素的平方和記為表示第j個公共因子F對于jX的每一分量xi（i=1，2，…，19）所提供方差的總和，越大，表明公共因子F對X的貢獻越大。按照大小排序

j提煉初始特征值大于1的公共因子5個，累計貢獻達到93.231%，說明5個因子總共解釋原有19個變量93.231%的信息，信息丟失率僅為6.769%。（表略）

4.旋轉(zhuǎn)因子載荷矩陣命名公共因子。提取這5個公共因子載荷矩陣（aij）采用最大方差正交旋轉(zhuǎn)法，使因子載荷的平方值向0和1兩個方向分化，突出公共因子的典型意義。

旋轉(zhuǎn)后的5個公共因子的方差貢獻率分別為：F1為32.173%；F2為18.247%；F3為16.623%；F4為14.06 7%；F5為12.120%。根據(jù)因子載荷絕對值大的商品為因子命名：

F1：在日常消費的大部分商品上都有顯現(xiàn)一定程度的正載荷量，尤其是在食品飲料煙酒類、日用品類、五金電料類和中西藥品類4個方面有較大載荷。F1因子命名為“基礎(chǔ)性消費因子”。

F2：在以電腦為主的文化辦公用品和建筑裝潢材料類載荷系數(shù)較大，F(xiàn)2因子命名為“電腦普及和裝修消費因子”；

F3：在家用電器和音像器材類、汽車類的載荷系數(shù)較大，所以F3因子命名為“家電換代和汽車普及因子”；

F4：在金銀珠寶類載荷較大，F(xiàn)4因子命名為“金銀珠寶消費因子”；

F5：在機電產(chǎn)品設(shè)備類和石油及制品類載荷系數(shù)絕對值較大。機電產(chǎn)品呈現(xiàn)正載荷系數(shù)，而石油及制品類呈現(xiàn)負載荷系數(shù)。機電產(chǎn)品設(shè)備類在消費方面除了包括摩托車外，還包括科學(xué)計量、科學(xué)研究、文化傳播和教書育人等領(lǐng)域使用的電子和機械設(shè)備類。由于轎車普及和公交發(fā)展，摩托車購置已經(jīng)顯著減少，F(xiàn)5與石油制品類呈現(xiàn)顯著負相關(guān)。F5命名為“科教文衛(wèi)設(shè)備購置因子”。

5.采用Anderson-Rubin方法計算因子得分系數(shù)矩陣。由于本模型屬于小樣本模型，同時又為確保估計因子的正交性，所以采用Bartlett方法的修正方法——Anderson-Rubin方法，利用SPSS軟件計算因子得分：

表1 公共因子各年得分表

（二）利用聚類分析進行綜合評價

1.擬合綜合得分方程對年度市場給予綜合評價。由于提取的公共因子相互獨立，所以擬合綜合得分函數(shù)：Y=w1F1+w2F2+…+wmFm（wi權(quán)數(shù)），代入各因子旋轉(zhuǎn)后的方差貢獻率方程式為：F=0.32173F1+0.18247F2+0.16623F3+0.14067F4+0.12120F5。

個案距離采用歐氏距離平方法、聚類方法采用離差平方和方法，對各年綜合得分進行聚類分析，按照從快到慢分為3個群集（表2）。

表2 各年綜合得分、評價以及支撐因子構(gòu)成表

2.對各因子的影響力進行評價。變量距離采用歐氏距離平方法、聚類方法采用離差平方和方法，對上表中各因子對總體的貢獻wiFi進行聚類分析，按照影響從大到小分為三類：一是F1“基礎(chǔ)性消費因子”；二是F3“家電換代和汽車普及因子”；三是F2“電腦普及和裝修消費因子”、F4“金銀珠寶消費因子”、F5“科教文衛(wèi)設(shè)備購置因子”。

（三）根據(jù)年度各因子的影響大小描述零售額市場發(fā)展特點

2005年，F(xiàn)2“電腦普及和裝修消費因子”、F4“金銀珠寶消費因子”支撐市場，反映了裝修需求、網(wǎng)絡(luò)生活需求、辦公信息自動化需求、奢侈品需求旺盛。

2006年，房市升溫，吸引消費資金流向投資市場，雖然有F2支撐，市場整體增速放緩。

2007年城鎮(zhèn)化建設(shè)加快、房市股市升溫導(dǎo)致的財富效應(yīng)和事業(yè)單位和機關(guān)院校建設(shè)投入加大等因素，推動了市場整體加速增長。

2008年，流動性危機降低了經(jīng)濟運行速度，導(dǎo)致居民收入預(yù)期降低，各類商品消費需求均受阻。

2009年，國家出臺促進拉動經(jīng)濟的基建計劃，市場整體表現(xiàn)稍微回暖，F(xiàn)5“科教文衛(wèi)設(shè)備購置因子”大幅增長。

2010年，在實體經(jīng)濟復(fù)蘇緩慢和房產(chǎn)市場升溫吸取了資金的雙重作用下，雖然國家出臺消費政策救市，包括汽車購置稅減免、家電以舊換新、汽車家電下鄉(xiāng)等，對F3“家電換代和汽車普及因子”產(chǎn)生了促進作用，但對市場整體的提振作用有限。

2011年，資源類價格上漲過快導(dǎo)致了價格普漲，其中以食品類為代表的基本生活用品價格上升最快，并且由于基本生活消費的剛性消費特點，F(xiàn)1“基礎(chǔ)性消費因子”總量快速上升。

2012年，由于物價上升勢頭得到遏制，各類促進消費的政策相繼到期，市場缺少消費熱點，各類商品增長都較為放緩，市場總體增速隨之放緩。

三、促進消費品市場發(fā)展的對策建議

1.增加居民收入，調(diào)節(jié)收入分配。收入的增加是提高居民消費的根本途徑，要采取措施切實提高城鄉(xiāng)居民收入。一是要提高整個社會的收入總量，二是要縮小收入差距。

2.防止基礎(chǔ)類商品價格過快上漲?？刂莆飪r過快上漲首先要遏制基礎(chǔ)類商品價格漲幅，特別是農(nóng)資價格過快增長，促進農(nóng)業(yè)平穩(wěn)發(fā)展，為經(jīng)濟的自我成長在時間上和市場空間上留有余地。

3.合理引導(dǎo)住房和汽車消費。住房和汽車消費的產(chǎn)業(yè)帶動力和消費推動力強。因此，建議加大經(jīng)濟適用房和保障性住房供給量；對商品房來說，要降低房屋過戶的交易成本，提高居民購買住房的欲望和能力，切實提高房屋的使用率。在汽車消費方面要通過優(yōu)化配套城市交通管理機制和汽車消費稅費結(jié)構(gòu)，合理引導(dǎo)汽車消費。

4.加強社會保障，釋放消費潛力。2012年城鎮(zhèn)居民人均消費支出占人均可支配收入的64.7%，居民寧可放棄享受性消費和服務(wù)性消費而選擇儲蓄，反映了居民對未來生活的不確定心理。完善居民在住房、子女教育、醫(yī)保和養(yǎng)老等方面的統(tǒng)籌制度，是釋放消費潛力、促進市場發(fā)展的主要途徑。

5.營造和優(yōu)化電子商務(wù)發(fā)展環(huán)境，開辟新的市場空間。電子商務(wù)可以有效的大幅降低流通成本，可以提供廣闊的統(tǒng)一市場，對打破交易桎梏，深度發(fā)揮商品經(jīng)濟比較優(yōu)勢，提高整個社會生產(chǎn)率具有革命性意義。建立健全適應(yīng)電子商務(wù)發(fā)展的體制機制，改善電子商務(wù)信用環(huán)境，促進南京市電子商務(wù)快速、健康發(fā)展。

[1]紀(jì)榮芳.城市居民消費結(jié)構(gòu)的因子分析模型及應(yīng)用.山東農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報（自然科學(xué)版），2007.38.

[2]曹科學(xué).中國消費品市場結(jié)構(gòu)研究—利用SPSS作因子分析.經(jīng)濟研究，2010.6.

[3]夏怡凡.SPSS統(tǒng)計分析精要與實例詳解.電子工業(yè)大學(xué)出版社，2010年3月第1版.