我国城市消费潜力的分析

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1、我国城市餐饮消费潜力的分析【摘要】木文选取全国52个主要城市作为研究对象，运用因子分析法对反映餐饮消费潜力的12个指标进行公因子评价，通过SPSS统计软件的运用，得出52个城市的综合得分并对各因了得分情况作出了相应的分析。【关键字】消费潜力指标因了分析综合得分一、问题的提出古风餐饮作为一家新兴的餐饮公司，其市场拓展还处于起步阶段。在市场开发屮没有积累很多的经验，因此需要对各个城市影响餐饮消费的经济水平与消费结构做一•个全而的了解。国民经济与社会发展屮反映经济水平与消费结构的指标非常多，但过多的指标冇吋反而令我们

2、难以取舍，这些指标间又存在着较多的关联性，致使其提供的信息冇一定的重复性，各指标间的权重也很难确定。同时，我们在对一个城市的餐饮消费潜力进行考察时，往往只能对单个指标进行分析，很少能把全部指标综合起來进行考虑。本文将采用因子分析的方法，对指标提取公因子，以此来将多个变量简化为少数的几个因了。同时，木文还将根据各因了的得分情况，利用各因了的解释能力作为权重，用回归的方法得出各城市的综合得分，根据综合得分判断各城市的餐饮消费潜力。二、指标体系的建立结合影响消费的因素和公司的实际要求及定位，根据《中国统计年鉴》，遵循

3、指标的客观性、可操作性、可代表性，从城市的生产能力、收入水平、消费能力、生活水平构建指标体系，主要包括以下12个指标：XI—国内生产总值、X2—第三产业占比、X3—人均国内生产总值、X4—社会消费品零售总额、X5—住宿餐饮业零售额、X6—常住人口、X7—人口密度、X8—职工平均工资、X9—城镇居民人均可支配收入、X10—城镇居民人均消费性支出、X11-恩格尔系数、X12—城镇居民人均居住面积。木文参考公司的发展定位，选取全国各省份的省会城市以及2007年GDP排名在前50名的其它城市为样本（由丁•西藏、tt肃、

4、青海、新疆、内蒙古5个省份数据不全且不符合公司发展定位，故将其舍去），提取各省份2008年统计年鉴以及各城市公布的《2007国民经济和社会发展统计公报》中的数据。（数据见附表1）三、数据分析本文运用SPSS13.0,采用因子分析方法对数拯进行分析，分析步骤及结果如下：1、首先用极差法对数据进行标准化，消除量纲的影响，同时进行指标同向化处理2、检验数据是否适合做因了分析因子分析有一个前提条件是各变量间必须有相关性，否则各变量间没有共享信息就不应当有公因子需要提取，自然谈不上使用该方法。在判断方法上，可以使用KMO

5、统计量和Bartletfs球形检验。KMO统计量用于探查变量间的偏相关性，它比较的是各变量间的简单相关和偏相关的大小，取值范围在0〜1Z间。一般认为当KMO大于0.9时效果最佳，0.7以上效果尚可，0.6时效果很差，0.5以下吋不适宜做因子分析。Bartletfs球形检验用于检验相关阵是否是单位阵，即齐变量是否齐自独立。如果是独立的，即说明这些变量各自提供一些信息，之间没有什么联系。分析结果见表1表1：KMO检验和Bartlett球形检验KMOandBartlettsTestKaiser-Meyer-Olkin

6、MeasureofSamplingAdequacy..745Bartlett'sTestofApprox.Chi-Square676.309Sphericitydf66Sig..000由表1可以看出：KMO统计量为0.745>0.7,适合做因子分析，Bartletfs球形检验P=0.000<0.05,认为各变量间是不独立的，即各变量间有相关性。3、按照特征根大于1的原则选取公共因了表2：共同度表CommunalitiesInitialExtraction国内生产息值（亿兀）1.000.919第二产业占比（％）1

7、.000.592人均国内生产总值（元）1.000.804社会消费品零售总额（亿元）1.000.956住宿餐饮业零侶额（亿元）1.000.902常住人口（力人）1.000.729人口密度（A/sqkm）1.000.644职工平均工资（元）1.000.758城镇居民人均可支配收入（元）1.000.940城镇居民人均消费性支出（元）1.000.885恩格尔系数1.000.683城镇居氏人均居住而积1.000.741ExtractionMethod:PrincipalComporientAnalysis.表2为共同度表

8、，Initial为未提取主成分前都为1,Extraction为按照所选标准提取相当数量的的主成分，各变量屮信息分别被提取出的比列。由表2屮看出，除第三产业占比和人口密度提取程度在60%左右外，其余变量都在70%以上，提取得比较充分。表3：总方差解释表TotalVarianceExplainedComponerInitialEigenvaluesExtractionSumsofSquar