陈钦凌

本文介绍7两组随机变量相关性的一种统计分析方法——典型相关分析，然后利用这种方法，借助SPSS v19：0软件，分析2012年我国城镇居民家庭收入的五个指標和生活消费支出的八个指标的数据，研究了我国31个省市自治区城镇居民家庭纯收入与生活消费支出的相关关系。

典型相关分析

家庭纯收入 生活消费支出

文章背景与意义

在市场经济条件下，影响居民消费支出的因素很多，诸如现期收入、预期收入、利率水平、借贷限制、财富存量、持久收入、暂时收入、消费者所在群体的平均消费水平、消费者曾经达到的最高消费水平等。但对于我国的城镇居民来说，收入仍然是决定居民生活消费的最主要因素。因此本文认为有必要就城镇居民家庭纯收入与生活消费支出之间的关系进行典型相关分析，日的在于寻求影响城镇居民生活消费结构的深层次因素，为相关部门机构进行决策提供参考。

典型相关分析的概念

典型相关分析是近年来开始使用的一种新型多元统计分析方法。它最早由H.Hotelling于1936年在《生物统计》期刊上提出，经过长期应用发展，到70年代臻于成熟。典型相关分析所揭示的是两组多元随机变量之间的关系。

建模与实证分析

（1）数据来源。本文所用的数据为2016年我国31个省市自治区城镇居民家庭收入和消费性支出数据，数据来自国家统计局——国家数据网站。由于国家数据网站对各数据的记录截止至2016年，因此只能选择2016年的数据进行分析。

（2）确定指标。确定下面两组指标为分析基础。第一组为反映城镇居民家庭纯收入的变量（共5个）：Xl一国有单位就业人员平均工资（元），X2一集体单位就业人员平均工资（元），X3一其他单位就业人员平均工资（元），X4财产性收入（元），X5一转移性收入（元）；第二组为反映城镇居民家庭生活费用支出的变量（共8个）：Y1一食品消费支出（元），Y2一衣着消费支出（元），Y3一居住消费支出（元），Y4家庭设备及用品消费支出（元），Y5一医疗保健消费支出（元），Y6_交通和通讯消费支出（元），Y7一文教娱乐服务消费支出（元），Y8一其他消费支出（元）。

（3）实证分析

1.典型相关系数显著性检验

将数据通过SPSS运算后，可以得出典型相关系数检验表，如表l所示

从上述表中可以很明显地得出以下结论：由典型相关系数检验可知，第1对典型相关的似然率卡方检验值P=0.000<=0.05，说明第一对典型相关是非常显著的；第2对典型相关的似然率卡方检验值为P=0.004<=0.05，说明第二对典型相关也是非常显著的；第3对典型相关的似然率卡方检验值为P=0.154>0.05.说明第三对典型相关不是显著的。而由上述输出可知对于剩余两对典型变量，其相关都不显著。因此可以看出 X变量（我国31个省市自治区城镇居民家庭纯收入变量）与Y变量（城镇居民家庭生活消费支出变量）间存在交互效应。

2.线性结合模型与结论分析

由于X变量与Y变量之间有显著的交互效应，因此可以建立线性结合模型。由于前两对典型变量通过检验，根据相关系数表，可以得到典型相关模型如下表2：

第一个典型变量：第一组变量把国有单位就业人员平均工资从其他类型的收入中区分开来（典型载荷为-0.659），第二组变量中与之有密切关系的相应变量主要是食品消费支出和交通和通讯消费支出（相应的典型载荷分别为-0.407、-0.667）。我国城镇居民收入来源大部分是国有单位就业人员平均工资，即工薪收入，而这部分收入的增加会直接促使城镇居民的食品消费支出和娱交通和通讯消费支出的增加。从而给政府刺激城镇居民消费需求提供了一定的指导依据。

第二个典型变量：第一组变量把财产性收人和转移性收入从其他类型的收人中区分开来（典型载荷分别为0.585、 -0.825），第二组变量中与之有密切关系的相应变量丰要是医疗保健消费支iLH和其他消费支出（相应的典型载荷分别为-1.017、-1.230）。城镇居民收入来源中的财产性收人和转移性收入，这部分收人的增加会直接促使城镇居民的医疗保健消费支出和其他消费支出的增加。

结论

从全国平均水平来看，城镇居民家庭纯收入的大部分来源于工薪收入，因而其对城镇居民的消费结构有着举足轻重的影响。而居民消费主要取决于收入，消费质量的进一步提高也主要取决于收入水平的提高，现阶段一个突出的问题就是人均可支配收入增长慢于经济增长。应该看到，工薪收入仍将是居民家庭收入增长的主要动力。