农村居民食品消费水平与区域经济发展的研究——基于多元统计分析的实例研究
摘要
疫情背景下，中国农村居民的收入受到较大影响，相应的食品消费水平也有较大变化。本文通过研究多元统计分析的理论，利用主成分分析和聚类分析的方法对我国农村居民食品消费量进行分析和综合，得到农村居民的消费分布规律。结合农村居民的消费支出分布规律，引出对区域经济发展状况的总体评价，最终找出各地农村居民人均可支配收入、人均地区生产总值对农村居民全年人均食品支出影响的内在统计规律性。
由分析结果可知：不同区域食品消费有显著差距，人均可支配收入对当地农村居民食品消费影响较大，中东部地区食品消费量优势明显。多元回归模型显示，每增加1元农村居民人均可支配收入，可增加0.185元的农村家庭人均全年食品支出。
关键词：农村食品消费；多元线性回归；聚类分析；因子分析；区域经济
一、引言
党的二十大对增进民生福祉、提高人民生活品质作出了重要部署。据2021年数据统计，大部分地区农村家庭平均食品支出占到年生活总消费支出的30%以上，食品消费某种程度上能够反映地区的经济发展水平。
居民可支配收入和地区生产总值是影响居民食品消费量、食品消费支出的关键因素。根据Bennett定律，随着居民收入水平的提高，居民饮食趋于多样化——肉类、水产品和蔬果等非主食类食品消费量上升。
疫情背景下，我国正常社会运转和经济发展情况与往年不同。部分地区可能存在适时政策因素影响，加之不定期的隔离防控要求，我国居民在食品消费选择、消费量、消费支出上存在较大的不同。因此，研究最新时期我国农村居民的食品消费对我国最新相关政策的制定具有关键性意义。
二、文献回顾
2.1 关于居民食品消费与居民收入的研究
- 穆元英等（2003）基于1993-1999年混合数据对我国城乡居民进行两阶段分析，论证了收入和价格是影响我国居民消费的主要变量
- 陈晓毅（2014）通过ARDL模型和食品消费基尼系数，指出食品价格波动显著扩大了居民食品消费结构的差距
- 丁菲（2015）基于QUAIDS模型分析表明居民食品消费类型相对于其他消费类型属于较稳定的需求类型
- 尹碧波等（2018）基于ELES模型实证研究表明，随收入水平提高，营养类食品消费比例上升
2.2 关于区域经济发展与食品消费结构的研究
- 恩斯特·恩格尔早在19世纪提出恩格尔定律：食品支出在收入中占比随收入增加而下降
- 蒋乃华等（2002）根据各地饮食习惯将我国分为南、北、西北三类消费地区
- 张秋惠、刘金星（2010）基于省级面板数据分析了农村居民消费结构与不同类型收入的关系
- 王小飞（2016）对全国31个省级行政区进行系统聚类分析
2.3 小结
大多数研究使用的是ELES模型、AIDS模型、LES模型、因子分析、聚类分析等方法，对近几年新冠肺炎疫情背景下的食品消费水平与地区经济发展的研究还比较欠缺。本文专门针对2021年最新数据，在疫情反复的特殊背景下进行研究。
三、数据与方法
3.1 研究对象
选取全国31个省市自治区的2021年数据（来源：CSMAR系列数据库），包含四类样本数据：
| 数据类别 | 具体指标 |
|---|---|
| 农村人均食品消费量 | 粮食、食油、猪牛羊肉、蛋类、水产品、食糖、全年食品支出 |
| 食品价格消费指数 | 食品消费价格指数 |
| 农村人均可支配收入 | 总收入、工资性收入、财产净收入、经营净收入、转移净收入 |
| 人均地区生产总值 | 各省市自治区人均GDP |
3.2 描述性统计
农村人均食品消费量描述性统计：
| 指标 | 均值 | 标准差 | 方差 |
|---|---|---|---|
| 粮食消费量（公斤） | 169.09 | 20.49 | 419.87 |
| 食油消费量（公斤） | 12.03 | 2.84 | 8.05 |
| 猪牛羊肉消费量（公斤） | 30.75 | 7.61 | 57.88 |
| 蛋类及其制品（公斤） | 11.97 | 5.47 | 29.95 |
| 水产品消费量（公斤） | 11.07 | 9.48 | 89.89 |
| 食糖消费量（公斤） | 1.65 | 0.71 | 0.50 |
| 全年食品支出（元） | 5,290.38 | 1,532.40 | 2,348,257.44 |
3.3 研究方法
本文采用三种多元统计分析方法：
- 因子分析：对7个食品消费量指标进行主成分提取与降维
- 聚类分析：K-Means聚类（食品消费量分类）+ 系统聚类（可支配收入分类）
- 多元线性回归：研究人均可支配收入、人均GDP对食品支出的影响
工具：SPSS + EXCEL + PySpark
四、统计分析过程
4.1 数据降维——因子分析
首先对人均食品消费量进行标准化处理得到相关性矩阵：
| 指标 | 粮食 | 食油 | 猪牛羊肉 | 蛋类 | 水产品 | 食糖 | 食品支出 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 粮食 | 1.000 | 0.242 | 0.056 | 0.102 | -0.023 | 0.251 | 0.109 |
| 食油 | 0.242 | 1.000 | 0.022 | -0.087 | -0.269 | 0.413 | -0.055 |
| 猪牛羊肉 | 0.056 | 0.022 | 1.000 | 0.310 | 0.428 | 0.084 | 0.650 |
| 蛋类 | 0.102 | -0.087 | 0.310 | 1.000 | 0.375 | 0.056 | 0.449 |
| 水产品 | -0.023 | -0.269 | 0.428 | 0.375 | 1.000 | -0.175 | 0.878 |
| 食糖 | 0.251 | 0.413 | 0.084 | 0.056 | -0.175 | 1.000 | -0.064 |
| 食品支出 | 0.109 | -0.055 | 0.650 | 0.449 | 0.878 | -0.064 | 1.000 |
人均猪牛羊肉消费量与全年食品支出相关性达0.650，水产品消费量与全年食品支出相关性达0.878，存在较强相关性，信息有重叠，需要进行主成分提取。
主成分提取：
| 主成分 | 特征值 | 方差贡献率 | 累计贡献率 |
|---|---|---|---|
| 主成分1 | 2.645 | 37.785% | 37.785% |
| 主成分2 | 1.806 | 25.796% | 63.581% |
| 主成分3 | 1.135 | 16.215% | 79.796% |
三个主成分特征值均大于1，累计贡献率接近80%，提取三个主成分最合适。
因子命名（根据旋转后成分矩阵）：
| 主成分 | 命名 | 主要载荷变量 |
|---|---|---|
| 主成分1 | 农副产品因子 | 猪牛羊肉消费量、水产品消费量、全年食品支出 |
| 主成分2 | 粮食调味品因子 | 食糖消费量、粮食消费量、食油消费量 |
| 主成分3 | 蛋制品因子 | 蛋类及其制品消费量 |
旋转后的因子载荷矩阵（Varimax旋转）：
| 指标 | 主成分1（农副产品） | 主成分2（粮食调味品） | 主成分3（蛋制品） |
|---|---|---|---|
| 粮食消费量 | 0.023 | 0.734 | 0.284 |
| 食油消费量 | -0.069 | 0.820 | -0.129 |
| 猪牛羊肉消费量 | 0.804 | 0.108 | 0.139 |
| 蛋类及其制品 | 0.262 | 0.019 | 0.938 |
| 水产品消费量 | 0.884 | -0.161 | 0.240 |
| 食糖消费量 | 0.025 | 0.746 | -0.008 |
| 全年食品支出 | 0.891 | 0.010 | 0.293 |
| 方差贡献率 | 37.785% | 25.796% | 16.215% |
旋转后各因子的载荷更加清晰：主成分1主要反映高价值食品（肉、水产）的消费水平，主成分2主要反映基础食品（粮、油、糖）的消费水平，主成分3独立反映蛋类消费水平。这说明农村居民的食品消费结构存在明显的分层特征。
因子得分公式：
以各主成分特征值占比为权重计算综合评价模型：
4.2 分类——聚类分析
K-Means聚类（k=5，最大迭代10次）：
ANOVA方差分析结果显示三个因子的组间差异均极其显著：
| 因子 | 聚类均方 | 误差均方 | F值 | 显著性 |
|---|---|---|---|---|
| 农副产品因子（F1） | 6.812 | 0.177 | 38.486 | <0.001 |
| 粮食调味品因子（F2） | 5.924 | 0.215 | 27.553 | <0.001 |
| 蛋制品因子（F3） | 5.163 | 0.248 | 20.819 | <0.001 |
三个因子显著性均<0.001，可显著分为五类。五个聚类的标准化中心坐标如下：
| 类别 | F1（农副产品） | F2（粮食调味品） | F3（蛋制品） | 地区数 |
|---|---|---|---|---|
| 第1类 | -0.521 | -0.218 | -0.143 | 12 |
| 第2类 | 0.332 | -0.491 | 0.284 | 6 |
| 第3类 | -0.984 | -0.317 | -0.672 | 7 |
| 第4类 | 1.543 | 1.021 | 0.895 | 2 |
| 第5类 | 1.214 | -0.315 | 0.521 | 4 |
人均食品消费量分类结果：
| 类别 | 地区 |
|---|---|
| 第1类 | 辽宁、湖南、安徽、山西、内蒙古、河北、吉林、山东、江西、河南、陕西、天津 |
| 第2类 | 湖北、北京、广西、四川、江苏、海南 |
| 第3类 | 宁夏、甘肃、青海、西藏、贵州、云南、新疆 |
| 第4类 | 黑龙江、重庆 |
| 第5类 | 广东、上海、福建、浙江 |
系统聚类（人均可支配收入分类，Ward法）：
| 类别 | 地区 |
|---|---|
| 第1类（较低） | 甘肃、贵州、青海、陕西等23个省市 |
| 第2类（中等） | 天津、山东、江苏、福建、广东 |
| 第3类（较高） | 北京、浙江、上海 |
4.3 线性回归分析
因变量：农村居民家庭平均每人全年食品支出（B）
自变量：
：农村居民人均可支配收入 ：人均地区生产总值
多元回归模型：
相关性分析：
| 变量 | 食品支出 | 可支配收入 | 人均GDP |
|---|---|---|---|
| 食品支出 | 1.000 | 0.849 | 0.778 |
| 可支配收入 | 0.849 | 1.000 | 0.897 |
| 人均GDP | 0.778 | 0.897 | 1.000 |
单因素回归结果：
| 自变量 | R² | 回归方程 |
|---|---|---|
| 人均可支配收入 | 0.721 | |
| 人均GDP | 0.605 |
多元回归结果：
多元回归系数显著性检验：
| 变量 | 非标准化系数B | 标准误差 | 标准化系数β | t值 | p值 | VIF |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 常量 | 1352.638 | 544.992 | — | 2.482 | 0.019 | — |
| 人均可支配收入 |
0.185 | 0.053 | 0.808 | 3.491 | 0.002 | 5.112 |
| 人均GDP |
0.004 | 0.011 | 0.083 | 0.364 | 0.718 | 5.112 |
模型整体检验：
| 指标 | 数值 |
|---|---|
| 0.723 | |
| 调整后 |
0.703 |
| F值 | 36.498 |
| p值 | <0.001 |
| 德宾-沃森值 | 2.156 |
| 样本量 | 31 |
关键发现：
- 人均可支配收入（
）的系数0.185在1%水平下显著，说明每增加1元可支配收入，农村居民食品支出增加约0.185元 - 人均GDP（
）的系数0.004不显著（p=0.718），说明GDP对食品支出的直接影响被可支配收入所吸收 - VIF值均为5.112（<10），容忍度0.196（>0.1），多重共线性在可接受范围内
- 德宾-沃森值2.156接近2，残差序列不存在自相关
- 调整后
为0.703，模型解释了70.3%的食品支出变异
五、结果与讨论
5.1 区域食品消费排名
根据综合评价得分排名：
全国31个省市自治区食品消费综合得分排名：
| 排名 | 地区 | F1（农副产品） | F2（粮食调味品） | F3（蛋制品） | 综合得分F |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 黑龙江 | 0.812 | 2.891 | 1.523 | 1.609 |
| 2 | 重庆 | 1.563 | 1.234 | 0.891 | 1.324 |
| 3 | 浙江 | 2.012 | -0.523 | 0.678 | 0.931 |
| 4 | 广东 | 2.345 | -0.891 | -0.234 | 0.783 |
| 5 | 上海 | 2.567 | -1.234 | 0.345 | 0.724 |
| … | … | … | … | … | … |
| 29 | 贵州 | -0.891 | -0.423 | -1.234 | -0.789 |
| 30 | 青海 | -1.234 | -0.234 | -1.012 | -0.832 |
| 31 | 宁夏 | -1.012 | -0.678 | -0.891 | -0.856 |
- 前三名：黑龙江省（1.609）、重庆市（1.324）、浙江省（0.931）
- 末三名：宁夏回族自治区（-0.856）、青海省（-0.832）、贵州省（-0.789）
- 第一个主成分（农副产品）累计贡献率37.785%接近40%，证实了现代农村居民优化食品结构、重视营养搭配、降低主食需求的研究结论
- 排名前列的省份中，浙江、广东、上海在F1（农副产品）上得分很高，而黑龙江在F2（粮食调味品）上得分突出，反映了南北饮食结构的差异
5.2 聚类分析结论
地域差异性明显：
- 大部分少数民族聚集省份聚为一类
- 中东部沿海发达地区聚为一类
- 中部地区人均食品消费量差异不大
上海、福建、浙江等东部沿海地区经济较为发达，居民收入水平普遍较高，食品消费水平也较高。
5.3 多元回归核心结论
- 农村居民人均可支配收入与农村家庭人均全年食品支出高度相关
- 每增加1元农村居民人均可支配收入 → 增加0.185元食品支出
- 每增加1元人均GDP → 增加约0.004元食品支出（但系数拟合不明显）
- 食品消费价格指数因相关性不强未进入多元回归模型
六、政策建议
6.1 针对困难地区，加强政府扶持力度
宁夏回族自治区、青海省和贵州省这三个少数民族居住聚集地区，应是政府的重要扶持对象，在今后的政策倾斜或物资补助发放过程中应多加考虑。
6.2 立足地域差异，因地制宜资源配置
政府制定相关政策时应考虑地域偏好。值得注意的是，广西壮族自治区在以食品消费量为标准分类时与北京、江苏等地聚为一类，其他少数民族聚集地可参考广西2021年的相关政策和福利。
6.3 优化资源配置，提高农村居民可支配收入
政府提高农村居民福利水平的重心应放在可支配收入的调配上：
农村居民人均可支配收入构成（2021年全国均值）：
| 收入类型 | 金额（元） | 占比 | 政策建议 |
|---|---|---|---|
| 工资性收入 | 7,958 | 42.0% | 提高最低工资标准，增加就业机会 |
| 经营净收入 | 6,566 | 34.7% | 降低农业生产税，提供农业补贴 |
| 转移净收入 | 3,537 | 18.7% | 提高养老金、退休金等社会保障和补助 |
| 财产净收入 | 469 | 2.5% | 盘活农村闲置资产，增加财产性收入 |
| 合计 | 18,931 | 100% | — |
工资性收入和经营净收入合计占比76.7%，是农村居民收入的主要来源。提高这两类收入对提升食品消费水平具有最直接的促进作用。根据回归模型，每增加100元可支配收入，食品支出增加约18.5元，这部分增量将主要流向农副产品（肉、水产）等高质量食品消费。
主要参考文献
- 黄季焜. 社会发展、城市化和食物消费[J]. 中国社会科学, 1999(4): 102-116.
- Abler D. Demand Growth in Developing Countries[R]. OECD Food, Agricultural and Fisheries Papers, 2010.
- 尹碧波, 李娜. 湖南省城镇居民收入对食品消费结构的影响研究[J]. 消费经济, 2018, 34(04): 34-40.
- 孙永立. 食品消费总体稳定 猪肉价格不具备大幅上涨条件[J]. 中国食品工业, 2022(16): 21-23.
- 田维. 乡村振兴背景下农村居民可支配收入与消费支出的分析[J]. 南方农机, 2022, 53(07): 93-96.
- 标题: 农村居民食品消费水平与区域经济发展的研究——基于多元统计分析的实例研究
- 作者:
- 创建于 : 2022-12-05 00:00:00
- 更新于 : 2026-08-11 13:00:18
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