內容摘要：本文首先從第三產業(yè)與居民消費的相關理論入手，理論上分析了第三產業(yè)內部結構變化對居民消費的影響。然后在數據支撐的基礎上，進行了Moore結構分析和因子分析，得出了金融行業(yè)、公共社會等其他服務行業(yè)對我國居民消費水平的提高起促進作用，房地產行業(yè)對我國居民消費的提高起到一定程度的阻礙作用。最后筆者基于研究結果，提出了相關政策建議。
　　關鍵詞：第三產業(yè) 居民消費 因子分析
　　理論基礎
　�。ㄒ唬┑谌�產業(yè)相關理論
　　所謂第三產業(yè)是指除了第一產業(yè)，第二產業(yè)以外的其他產業(yè)的總稱。國外經濟學家阿-費希爾就曾提出，第三產業(yè)是滿足人類物質需要以外的娛樂和精神上高級的需要，強調了第三產業(yè)的服務性，即為社會提供服務的產業(yè)即可稱之為第三產業(yè)。在我國，《三次產業(yè)劃分規(guī)定》中就明確指出，第三產業(yè)主要是指交通運輸業(yè)、房地產管理業(yè)、商業(yè)餐飲業(yè)、金融業(yè)、國家機關、社會團體等等。
　　對于不同的學者，第三產業(yè)的分類標準不一樣。具體來說有幾種代表性的分類方法：按發(fā)展階段可分為傳統(tǒng)服務業(yè)與現(xiàn)代服務業(yè)，現(xiàn)代服務業(yè)主要是指依賴現(xiàn)代信息技術發(fā)展起來的行業(yè)；按照服務對象可分為生產消費類服務業(yè)和生活消費類服務業(yè)，生產類消費服務業(yè)是指將自身創(chuàng)造的產品二次再生產的第三產業(yè)，生活類消費服務業(yè)是指自身創(chuàng)造的產品直接滿足人類日常需求的第三產業(yè)；按職能可分為生產性服務業(yè)、消費性服務業(yè)、政府性服務業(yè)，這種分類方法是根據社會中三大不同部門的職能進行分類的。
　�。ǘ�）消費相關理論
　　消費是社會再生產過程中重要的環(huán)節(jié)。根據消費對象，可以將消費分為生產消費和個人消費。生產消費是指生產過程中對生產資料的使用和消耗，個人消費是指居民通過購買商品滿足自身需求的經濟行為。
　　對居民消費行為的研究，由于涉及面較廣，不同的學者有不同的看法，總體來說主要從以下幾個因素進行分析：收入差距因素，國內外消費理論一致認為收入是影響消費的前提，一般居民的收入越多，其支付能力越強；價格彈性因素，消費品價格的變化會直接影響到居民的消費意向。如果居民消費價格彈性較大，則消費品價格變動對居民購買商品的影響越大；流動性約束因素，當消費者因自身資金不足，同時也難以獲得外界的資金支持，這時就發(fā)生了流動性危機，流動性約束越大，對居民消費的影響越大。
　�。ㄈ�）第三產業(yè)與居民消費的關系
　　目前第三產業(yè)已經成為我國國民經濟的支柱產業(yè)，其中傳統(tǒng)的服務業(yè)，比如交通運輸、批發(fā)零售等行業(yè)在我國產業(yè)發(fā)展中扮演著重要的角色。第三產業(yè)中的傳統(tǒng)行業(yè)一般都屬于勞動密集型行業(yè)，就業(yè)吸納能力最強，其直接決定了第三產業(yè)大部分勞動力的收入。因此第三產業(yè)中的傳統(tǒng)行業(yè)主要通過收入途徑對居民的消費產生影響。而現(xiàn)代服務業(yè)屬于知識密集型行業(yè)，一方面這些行業(yè)可以通過收入途徑影響居民消費，同時由于自身行業(yè)的特殊性，也可以通過其他途徑對居民消費進行影響。
　　實證分析
　　（一）Moore結構分析
　　指標衡量。本文在衡量居民消費水平變化與第三產業(yè)內部結構變動時，分別使用變量居民消費指數增長率（r）和Moore結構變化值（矢量夾角ω）。Moore結構變化值得計算方法如下：
　　其中，Mt1-t2表示Moore結構變化值，即在t1-t2時期，第三產業(yè)結構變化值。Wi，t1表示在t1時期，第i行業(yè)在第三產業(yè)中所占比值。Wi，t2表示在t2時期，第i行業(yè)在第三產業(yè)中所占比值。
　　在第三產業(yè)中有n行業(yè)，將每個行業(yè)定義為1個向量，則第三產業(yè)可以理解為n維向量的組合。當第三產業(yè)中某一行業(yè)的比重發(fā)生變化時，可以理解為在n維向量中，某一向量與其他向量之間的夾角發(fā)生變化。則所有向量變化的結果綜合反映了第三產業(yè)內部結構之間的變化。于是定義矢量夾角ω代表整個空間內的變化。則有：
　　ω=cos-1M
　　比較綜合矢量夾角ω與居民消費增長率就可以得到，第三產業(yè)內部結構變化與居民消費之間的關系。
　　第三產業(yè)內部結構與居民消費的直觀描述。筆者根據《中國統(tǒng)計年鑒》數據，通過計算分別得到了1985-1990年，1990-1995年，1995-2000年，2000-2005年，2005-2010年5個時間段的數據，通過對比綜合矢量夾角ω與居民消費增長率可得到如表1所示數據。
　　表1中的數據顯示，隨著綜合矢量夾角ω的值逐漸增長，居民消費指數增長率的值反而減小。這在一定程度上說明了我國第三產業(yè)內部結構變化與居民消費之間呈現(xiàn)負相關關系。筆者分析其原因主要有：傳統(tǒng)服務業(yè)對于解決我國勞動就業(yè)數量，增加居民收入領域貢獻顯著。但同時現(xiàn)代服務業(yè)不斷發(fā)展的同時，也會對居民的部分消費產生擠出效應。比如房地產行業(yè)和政府部門。該分析結果說明，我國第三產業(yè)內部結構存在著不合理性，因此一味地推動第三產業(yè)的發(fā)展，而忽視傳統(tǒng)服務業(yè)并不理智�；�于目前我國的國情，因在發(fā)展現(xiàn)代服務業(yè)的同時，引導傳統(tǒng)服務業(yè)繼續(xù)發(fā)展。
　　另外在表1中可以看出，在不同時期，我國第三產業(yè)與居民消費之間呈現(xiàn)的負相關的程度并不相同。這主要是由于在不同時期，傳統(tǒng)服務業(yè)與現(xiàn)代服務業(yè)內部各行業(yè)發(fā)展程度是不同的。整體上來看，我國傳統(tǒng)服務業(yè)在第三產業(yè)中所占比值逐漸下降，而現(xiàn)代服務業(yè)所占比值逐漸上升。
　�。ǘ�）基于主成分回歸的因子分析法
　　變量設定。在此實證分析中，筆者設定7個變量，其中居民消費指數（Y）為因變量，批發(fā)零售業(yè)增加值指數（X1）、交通運輸增加值指數（X2）、住宿餐飲增加值指數（X3）、金融業(yè)增加值指數（X4）、房地產業(yè)增加值指數（X5）、其他類行業(yè)增加值指數（X6）6個變量為自變量。
　　計算特征值及方差貢獻。筆者通過SPSS進行變量的巴特利特求檢驗和KMOA度量標準測定，得出模型中變量適合進行因子分析。并根據1985-2010年各指標數據進行因子分析，得出特征值和方差貢獻表如表2所示，旋轉前的因子負荷矩陣如表3所示。

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