system: [SYSTEM]

user: 4. 城镇居民人均可支配收入与消费结构的典型相关分析 4.1. 典型相关分析部分 进行典型相关分析时，本文将城镇、农村数据分别分开研究，进行对比，从而分析差异，解释问题原因。 从表4可知，工资性收入与财产净收入之间存在高度相关关系，工资性收入与转移净收入之间存在中度相关关系，在收入组的其他指标之间相关关系均不大； 表5可以看出工资性收入分别与食品烟酒、住房、交通通讯、文化教育以及其他用品及服务呈现高度相关关系；经营净收入只与交通通讯呈现低度相关，而与其他消费支出几乎不相关；财产净收入指标除了与衣着和医疗保健无高度相关关系外，与其余指标均呈现高度相关；转移净收入只与医疗保健有高度相关关系，与其他指标均中度相关。 表6中显示各项指标均呈现正相关，并且大部分指标相关关系集中在0.6附近，属于中度相关。 从图3我们可以看出，第一对典型相关系数 ρ 1 = 0.99289 ，标准误为0.002587。第二对典型相关系数 ρ 2 = 0.885131 ，标准误为0.039535，第三对典型相关系数 ρ 3 = 0.664997 ，标准误为0.101836。从4组典型方程特征值来看，累计贡献率为99.3%。从典型方程的显著性检验P值来看，在0.05显著性水平上，第一、二、三组典型方程显著。 Table 4 Correlations among the income grou 工资性收入 经营净收入 财产净收入 转移净收入 工资性收入 1.000000000 0.009146053 0.87839360 0.4714444 经营净收入 0.009146053 1.000000000 0.01917847 −0.1726622 财产净收入 0.878393597 0.019178469 1.00000000 0.6255318 转移净收入 0.471444431 −0.172662189 0.62553183 1.0000000 表4. 收入组之间的关系 Table 5 Correlation between income group and consumption structure expenditure grou 工资性收入 经营净收入 财产净收入 转移净收入 食品烟酒 0.833465739 0.113950322 0.76286562 0.4119011 衣着 0.419147334 −0.023352660 0.27069081 0.4475612 居住 0.935110797 −0.076178673 0.94192548 0.6886717 生活用品及服务 0.795260511 0.039567284 0.75569157 0.5791508 交通通信 0.820459162 0.333430156 0.75733708 0.4194829 教育文化娱乐 0.775554439 0.149022903 0.80002950 0.6786157 医疗保健 0.543399021 −0.051836363 0.52454888 0.8048832 其他用品及服务 0.875708073 −0.081845775 0.74215897 0.5970871 表5. 收入组与消费结构支出组之间的关系 Table 6 Correlations among the consumption structure expenditure grou Y 1 Y 2 Y 3 Y 4 Y 5 Y 6 Y 7 Y 8 食品烟酒 Y 1 1.0000 0.2619 0.8110 0.6625 0.7548 0.6195 0.3963 0.7505 衣着 Y 2 0.2619 1.0000 0.3776 0.6469 0.4249 0.3552 0.6065 0.6492 居住 Y 3 0.8110 0.3776 1.0000 0.7736 0.7609 0.8253 0.6570 0.8613 生活用品及服务 Y 4 0.6625 0.6469 0.7736 1.0000 0.6845 0.7299 0.6081 0.8039 交通通信 Y 5 0.7548 0.4249 0.7609 0.6845 1.0000 0.7740 0.6244 0.7269 教育文化娱乐 Y 6 0.6195 0.3551 0.8253 0.7299 0.774 1.0000 0.7356 0.7429 医疗保健 Y 7 0.3963 0.6065 0.6570 0.6081 0.6244 0.7356 1.0000 0.6938 其他用品及服务 Y 8 0.7505 0.6492 0.8613 0.8039 0.7269 0.7429 0.6938 1.0000 表6. 消费结构支出组之间的关系 图3. 城镇典型相关分析显著性检验 以前两组典型相关为例，如散点图图4所示， U 1 与 V 1 、 U 2 与 V 2 具有很强的线性关系，所以认为 U 1 与 V 1 、 U 2 与 V 2 、 U 3 与 V 3 之间具有高度相关关系，认为能够用可支配收入具体指标解释消费支出结构问题。因此选取前三对典型变量进行分析。 得到收入组的载荷矩阵： [，1] [，2] [，3] [，4] 工资性收入 0.10616571 0.060449590.21690198 0.30227132 经营净收入 0.00425469 −0.03254398 0.16039792 −0.09321979 财产净收入 0.06819492−0.20662300 −0.27874769 −0.27240571 转移净收入 0.02254345 0.22435161 0.08906621 −0.04656063 图4. 变量散点图 消费支出结构组载荷矩阵： [，1] [，2] [，3] [，4] 食品烟酒 −0.011890987 0.08086345 0.13090008 −0.03391777 衣着 0.002120268 0.05663192 0.07792958 −0.04113192 居住 0.153697099 −0.01557558 −0.35401080−0.10214846 生活用品及服务0.022450837 −0.04048317 −0.05019458 −0.03364135 交通通信 0.035792618−0.20699157 0.12013831 −0.00529597 教育文化娱乐 0.0102844720.02753423 0.13211165−0.15873063 医疗保健 −0.030751116 0.22206740 0.02451187 −0.04529900 其他用品及服务0.002614506−0.034666610.02872814 0.39228268 通过收入组与消费结构支出组的载荷矩阵，可以得出典型相关模型为： 第一组模型： U 1 = 0.10616571 X 1 + 0.00425469 X 2 + 0.06819492 X 3 + 0.02254345 X 4 V 1 = − 0.011890987 Y 1 + 0.002120268 Y 2 + 0.153697099 Y 3 + 0.022450837 Y 4 + 0.035792618 Y 5 + 0.010284472 Y 6 − 0.030751116 Y 7 + 0.002614506 Y 8 第二组模型： U 2 = 0.06044959 X 1 − 0.03254398 X 2 − 0.20662300 X 3 + 0.22435161 X 4 V 2 = 0.08086345 Y 1 + 0.05663192 Y 2 − 0.01557558 Y 3 − 0.04048317 Y 4 − 0.20699157 Y 5 + 0.02753423 Y 6 + 0.22206740 Y 7 − 0.03466661 Y 8 第三组模型： U 3 = 0.21690198 X 1 + 0.16039792 X 2 − 0.27874769 X 3 + 0.08906621 X 4 V 3 = 0.13090008 Y 1 + 0.07792958 Y 2 − 0.35401080 Y 3 − 0.05019458 Y 4 + 0.12013831 Y 5 + 0.13211165 Y 6 + 0.02451187 Y 7 + 0.02872814 Y 8 在第一组模型中， U 1 为可支配收入指标的线性组合，其中 X 1 (工资性收入)相对其他指标有较大的载荷，说明工资性收入在可支配收入组中占主导地位。 V 1 为消费结构支出指标的线性组合，其中 Y 3 (居住)在指标中拥有较大的载荷，说明在居住的消费在消费结构支出中占据主导地位。 第二组模型中，在 U 2 可支配收入指标线性组合中， X 3 (财产净收入)和 X 4 (转移净收入)具有较大的载荷，说明在这组模型中，这两项指标占主导地位。而这两项指标与 V 2 有关消费结构收入的线性组合中较大的载荷指标 Y 5 (交通通信)和 Y 7 (医疗保健)有比较强的相关关系。 对于第三组模型来讲，在可支配收入组合 U 3 中， X 1 (工资性收入)、 X 2 (经营净收入)、 X 3 (财产净收入)相对拥有较大载荷，在消费结构支出组合 V 3 中，显示拥有较大载荷的有 Y 1 (食品烟酒)、 Y 3 (居住)、 Y 5 (交通通信)、 Y 6 (教育文化娱乐)。 4.2. 结论部分 第一组模型向我们传达的信息是，城镇居民的家庭成员以从事主要职业赚取的工资主要用于解决住房这一大问题，这种反馈是合理的，城镇居民的住房压力相对较大，在住房上面的开销是这种压力的主要来源，他们生活在城市中主要收入来源与工作上班赚取的劳务报酬，所以从这部分收入中用于解决住房问题是可以理解的。 解释：第二组模型中，家庭资产所带来的收益与通过得到政府补偿所获得的收入对消费支出结构中交通通信和医疗保健贡献很大。首先由于现阶段国家利好的医药补贴，促进家庭加大对于医疗方面的投资并获得分红。其次，政府推出相应的政策报销医疗费用，并且医保卡等利好政策也使得城镇居民在医疗保健上得到相应便利。同时，单位对个人会有路费补偿或者通信补偿，来促进对交通、医保方面的支出。 对于第三组模型的理解，我认为，与以上两组模型不同之处就是经营净收入指标与食品烟酒与教育文化娱乐有密切关系。对此，我的理解是首先，对于拥有私营企业或者能依靠自己生产经营获得收入的家庭，愿意用这方面的收入去维持基本的饮食、教育及娱乐方面的日常基本支出。其次，对于这组方程，代表可支配收入的四项指标中有三项指标均有相对较大的载荷，也就是强调了出去政府转移净收入之后的收入指标，主要用于了饮食、住房、交通通信、文化教育娱乐方面的支出，也就是说，对于我国城镇来讲，这些方面的支出是家庭的主要生活的消费支出。