基于聚类分析的区域消费水平等级划分研究
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摘 要：区域消费水平是衡量区域实力的重要因素，基于区域消费水平的区域等级划分既直接反映区域消费水平，也间接反映区域综合实力。因此，选用31个省级行政区域作为研究对象，基于区域消费水平聚类分析模型对其进行等级划分。结果显示，将31个区域划分为三大等级未评估我国各区域的消费水平，有利于针对不同的消费市场研究制定相应的营销策略。
中图分类号：F224；F126.1 文献标志码：A 文章编号：1673-291X（2017）11-0100-03
引言
我国幅员辽阔，全国共有34个省级行政区域，各地区风土人情、地理位置、经济文化发展水平各不相同。不同区域地理环境、气候条件、经济水平和文化背景的差异，使消费者的价值观和消费行为具有各自的地方特色[1]，这也就导致我国不同区域的消费水平存在着一定程度的差异。
国际学术界对区域消费差异的研究始于20世纪80年代。Kahle的研究发现，即使是在美国这样经济文化区域差别相对较小的国家，各地理区域间也存在着显著的消费差异[2]。同一国家或区域的消费者在购买目标、购买动机、购买组织、购买渠道、购买时机等方面会表现出共性，不同国家或区域的消费行为模式则表现出很大的差异性[3]。影响区域消费差异的因素主要有两大类：一类是经济因素，另一类是非经济因素[4]。前者主要从宏观层面研究区域消费差异，通常综合使用国家或区域的经济、政治、地理以及人口统计信息；后者则是心理学――营销管理为主的研究路线，主要从微观层面研究区域消费差异，研究的心理变量包括价值观、态度、意见、兴趣等。
对于消费水平，陈勇滨（2006）利用主成分分析法对我国 28个省、自治区、直辖市的6种消费指标进行综合评价，得到了这些区域综合消费水平的排列次序[5]。刘德芬等 （2010）采用主成分分析和聚类分析法分析了我国31个区域城市城镇居民的消费水平差异[6]。高鹏飞（2011）根据消费相关理论制定了消费引领的评估指标体系[7]。国内学者对消费水平的研究主要是城市消费水平评价方法，而根据消费水平进行城市等级划分的研究甚少。
当前国内外的区域等级划分一般集中在城市等级划分。笔者从宏观层面研究区域消费差异，基于波特钻石理论建立区域消费水平聚类分析模型，对我国31个省级行政区域（剔除台湾省、香港、澳门）进行区域消费水平等级划分，评估我国各区域的消费水平，从而对消费市场研究制定营销策略。
一、区域消费水平聚类分析模型的建立
（一）研究方法
聚类分析是将个体或对象分类，使得同一类中的对象之间的相似性比其他类对象的相似性更强。其目的在于使类内对象的同质性和类间对象的异质性最大化。在聚类分析中对样本分类称Q型聚类。它针对观测量进行分类，将特征相近的观测量分为一类，特征差异较大的观测量分在不同的类。本文使用的即为Q型聚类。
（二）研究对象
当前我国共有34个省级行政区，但是台湾省的各类统计数据难以获得，且当前我国计算农业经济发展总量时并未将其计入，同时由于特别行政区的经济发展现状及相关管理规定，对于香港及澳门特别行政区的相关统计数据难以评估，因此本文在研究对象的选取上有效剔除台湾省、香港及澳门特别行政区，共计31个省级行政区样本。
（三）模型构建
影响区域消费水平的因素有很多，本文对波特钻石模型评价产业竞争力的方法进行适当修改，建立了区域消费水平聚类分析模型[8]，并从区域综合社会经济水平、区域消费基础、区域配套基础设施、居民消费情况和消费环境这五个维度建立了由23个指标组成的指标体系。
二、区域消费水平的聚类分析
基于上述区域消费水平聚类分析模型，本文选取国家统计局的各指标2016年的统计数据作为基础数据。由于各指标数据量纲存在差异，采用极差标准化方法进行处理。利用SPSS软件进行聚类分析，按照分类结果将这31个区域分为三级，具体分类如表2所示。
第一层级区域中除北京市外，其他五大省市均处于东南沿海地区。东南沿海地区包含我国两大高消费区域――长三角区域与珠三角区域。该类区域经济基础较好，人口众多，消费习惯成熟，消费观念新颖，且第三产业发达，居民的人均消费性支出水平较高，促进了该区域的综合消费水平。北京市虽然不在东南沿海地区，但是其是我国的首都，为我国重要的政治、经济、文化中心，且位于我国的重要工业带――京津唐区域，因此北京市的消费水平居于前列也合情合理。
第二层级区域与大众的普遍认知有所差异。天津市虽然也为京津唐工业带的核心之一，但是近年来京津唐工业带的地位下降，天津市人口及消费人群大量向附近的北京及东南沿海涌入，使得天津市的消费能力没能进入第一层级。消费水平的下降一定程度上也反映了天津市整体经济实力的下降以及政治、经济地位的衰落。与大众认知差异最大的是第二层级区域中出现了自治区、宁夏回族自治区以及青海省。自治区中的拉萨市近年来一直都是我国消费水平最高的城市，其在多年的消费统计数据中均位居榜首。至于宁夏回族自治区和青海省，由于这些区域物资匮乏，大量物资需要从外省运入，导致货\量等消费水平指标升高，从而出现这种经济发展水平不高消费水平却高的情况。
第三层级区域中包含了我国大部分区域，有我国东北地区的黑龙江、吉林、辽宁三省，也有中部地带的多个省份，如湖南、湖北以及众多西部省份。这些区域自身物产可以基本满足当地的需求，但是该类区域也都是我国的民工输出大省，相对来说经济基础不强，且由于地处内陆，消费观念比较陈旧，对于储蓄的热情高于消费，也没有受到较为先进的消费观念冲击，因此这类区域属于低消费区域。
三、结论与建议
通过分析我国各区域的消费水平可知，消费水平受社会经济水平制约，区域的分级格局大致情况与我国社会经济发展的梯度格局相适应，东南沿海区域的消费水平居于前列，而中西部区域消费水平相对较低。这是由于东南沿海地区具备良好的地理位置以及改革开放以来各类政策的支持，基础设施的投入和招商引资能力都比较强，并且东南沿海与外界接触相对较多，形成了良好的消费习惯和新颖的消费观念，这些都为区域消费水平的提高创造着条件。另外，部分区域存在着低经济发展、高消费水平的反常消费现象，一定程度上反映了区域消费大量依靠外部运输的弊端。因此，对我国区域经济发展提出以下建议。
（一）优先市场选择
当企业进行新产品推广时，首先进攻的目标市场应该是第一级消费区域。由于该级区域的消费能力比较强，消费者的消费意愿更为强烈，把这类区域作为突破口有助于新产品攻占市场。
（二）注重经济消费双促进作用
消费是促进经济发展的重要手段，区域经济发展要注重消费的拉动作用。有效激发第二、三级区域的消费能力，同时有效保持一级区域的带头优势，整体上令全国各区域的消费水平得到进一步提高，有利于推动经济稳步快速发展。
参考文献：
[1] 阳翼.中国区域消费差异的实证研究[J].管理科学，2007，（5）：60-68.
[2] Kahle L R，Beatty S E，Homer P.Alternative Measurement Approaches to Consumer Values：The List of Values （LOV）and Values and Life Style （VALS）[J].Journal of Consumer Research，1986，13（3）：405-409.
[3] 卢泰宏，刘世雄.区域差异的消费行为研究：路径与方法[J].中山大学学报：社会科学版，2004，44（2）：18-23.
[4] 刘世雄.中国消费区域差异特征分析[M].上海：三联书店出版社，2007.
[5] 陈勇滨.主成分分析在地区综合消费水平评析中的应用[J].华北科技学院学报，2006，3（1）：113-115.
[6] 刘德芬，纪礼文，安文娟.主成分分析和聚类分析在地区综合消费水平评价中的应用――基于中国31个省市城镇居民家庭消 费性支出的研究[J].大众商务月刊，2010，（8）：14.
[7] 高鹏飞.中国引领消费城市指标体系构建与实证研究[D].上海：上海社会科学院，2011.
[8] Porter M petitive Strategy：Techniques for Analyzing Industries and Competitors[J].Social ScienceElectronic Publishing，1980， （2）：86-87.
Abstract：The regional consumption level is an important factor to measure the strength of the region，the regional hierarchy of regional consumption level can directly reflect the regional consumption level based on，also indirectly reflect the regional comprehensive strength. Therefore，the 31 provincial-level administrative region as the research object，the regional consumption level clustering analysis model based on its classification. The results showed that the 31 area is divided into three grades did not assess the regional consumption level，is conducive to the study of different consumer markets develop appropriate marketing strategies.
Key words：consumption level；cluster analysis；classification