城镇居民家庭消费支出结构研究分析文档格式.docx

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食品

693.77

1771.99

1971.32

4478.54

4804.71

衣着

170.90

479.20

500.46

1284.20

1444.34

居住

60.86

283.76

565.29

1228.91

1332.14

家庭设备用品及服务

108.45

263.36

374.49

786.94

908.01

平均每人消费性支出构成

（人均消费性支出=100）

54.25

50.09

39.44

36.52

35.67

13.36

13.55

10.01

10.47

10.72

6.98

8.02

11.31

10.02

9.89

10.14

7.44

7.49

6.42

6.74

注：

（1）本表为城镇住户抽样调查资料

（2）从2002年起，城镇住户调查对象由原来的非农业人口改为城市市区和县城关镇住户，本篇章相关资料均按新口径计算，历史数据作了相应调整。

二、相关性分析

相关

表2.4相关系数矩阵

由“相关系数矩阵”可以看出，食品与衣着、居住、家庭设备用品及服务的相关系数分别为-0.927、-0.880、-0.843，均具有较强的相关性。

三、多元线性回归分析

下面为对表中数据进行多元线性回归分析，自变量为衣着、居住、家庭设备用品及服务，因变量为食品。

描述性统计量

均值

标准偏差

43.1930

8.44306

11.6223

1.69166

9.2441

1.72540

7.6468

1.46768

表3.1一般统计结果表

“一般统计结果表”描述了样本的均值和标准差。

由图中可以看出，在食品、衣着、居住、家庭设备用品及服务四个方面，1995至2010年，食品支出仍然是农村居民消费支出的重点，但是只有食品的标准差较大，说明在1995—2010年间，食品在城镇居民生活中所占的比重有较大的变化。

2、

Pearson相关性

Sig.（单侧）

.012

.025

.036

.007

.119

.087

表3.2各变量间相关性表

由“相关性”表中可以看出，家庭设备用品及服务支出与食品支出具有较强的负相关性（-0.073），二者之间具有显著的相关关系。

表明在近七年以来，食品支出的变化主要是由于家庭设备用品及服务而引起的。

3、

输入／移去的变量b

模型

输入的变量

移去的变量

方法

家庭设备用品及服务,衣着,居住a

输入

a.已输入所有请求的变量。

b.因变量:

表3.3输入、移去变量表

从“输入和移去变量表”中可以看出进入模型和被剔除的变量的信息，所有3个自变量都进入模型，说明我们的解释变量都是显著并且是有解释力的。

模型汇总b

R方

调整R方

标准估计的误差

.993a

.986

.942

2.03111

a.预测变量:

（常量）,家庭设备用品及服务,衣着,居住。

表3.4常用统计量表

“常用统计量”表给出了模型整体拟合效果的概述，模型的拟合优度系数为0.993，反映了因变量于自变量之间具有高度显著的线性关系。

表里还显示了R平方以及经调整的R值估计标准误差。

5、

Anovab

平方和

均方

Sig.

回归

281.016

93.672

5.3

.00a

残差

4.125

总计

285.141

（常量）,家庭设备用品及服务,衣着,居住。

食品

表3.5方差分析表

从“方差分析表”中可以看出，F统计量的值为5.3，显著性水平的P值为0.000。

表明多个自变量与因变量之间存在线性回归关系。

说明因变量食品与自变量家庭设备用品及服务、衣着、居住存在线性回归关系。

6、

系数a

非标准化系数

标准系数

标准误差

试用版

（常量）

-68.337

43.565

-1.569

.361

5.543

1.935

1.111

2.864

.214

2.654

2.073

.542

1.280

.422

2.952

1.003

.513

2.943

.209

a.因变量:

表3.6回归系数表

多元线性回归方程为：

y=-68.337+5.543Z1+2.654Z2+2.952Z3

（注：

Z1——衣着Z2——居住Z3——家庭设备用品及服务）

7、

残差统计量a

极小值

极大值

标准偏差

预测值

35.2380

54.1748

8.38176

标准预测值

1.310

.000

预测值的标准误差

1.290

2.030

1.791

.341

调整的预测值

-2.9567

38.2955

15.4960

19.19235

-1.56880

1.27812

.00000

1.01555

标准残差

-.772

.629

.500

Student化残差

-1.000

.600

.894

已删除的残差

-2.62965

54.89400

27.69700

26.95285

Student化已删除的残差

Mahal。

距离

.814

3.195

2.400

1.118

Cook的距离

.169

182.360

81.456

89.444

居中杠杆值

.203

.799

.280

表3.7残差分析表

“残差分析表”中显示了预测值、残差、标准化预测值、标准化残差的最小值、最大值、均值、标准差及样本容量等。

标准化残差的绝对值最大为0.772，远远小于3，说明样本数据中没有奇异值。

图3.1标准化残差图

图3.2标准化残差P-P图

图3.3食品与衣着之间的关系点图

图3.4居住与食品之间的关系点图

图3.5家庭设备用品及服务与食品之间的关系点图

四、结论

（1）食品消费支出比重随收入增加呈现出明显的下降趋势，这与恩格尔定律的表述一致。

但食品消费仍是居民消费的主要部分，仍然有食品消费质量提高，食品消费结构变化的状况。

（2）家庭设备用品及服务支出总量上保持平稳，比重呈现下降趋势。

20世纪90年中后期，我国城镇居民家庭设备用品的支出主要以更新换代为主，除2000～2001年经历了一个高峰之后，其余各年份基本上都是平稳发展，中低档的消费品对城镇居民已经达到饱和状态。

（3）我国城乡居民消费从注重量的满足到追求质的提高，从以衣食消费为主的生存型到追求生活质量的享受型、发展型，消费质量和消费结构都发生了明显的变化。

城镇居民在食品、衣着、家庭设备用品三项支出在消费支出中的比重呈现明显的下降趋势，其中食品类支出比重降幅最大；

衣着类有所下降；

家庭设备用品类下降幅度不是很大。

（4）精神消费的比例提高。

随着收入水平的提高，我国城镇居民满足吃、穿为主的生存型消费需求阶段已经结束，逐步向以发展型和享受型消费的阶段过渡。

人们更加追求精神上的满足感，享受服务所带来的便利，精神消费已经成为未来的消费潮流。

（5）大力发展生产力，增加居民收入，生产力水平越高，物质产品越丰富，为改善消费结构提供了物质基础，而居民收入增加后则会直接影响到消费结构层次的提升。

（6）我国应引导合理消费，注重舆论导向作用，倡导文明的消费行为、科学的消费方式、适度的消费水平和合理的消费结构。

同时，还应鼓励居民合理而科学地进行精神文化消费，改变居民的量入为出的传统消费观念，使居民逐渐接受“信贷消费”的新观念，以便提升消费层次，促进消费档次的不断提高。

参考文献：

[1]吕振通,张凌云.《SPSS统计分析与应用》[M].机械工程出版社.2009年

[2]仇恒喜.《我国城镇居民消费结构分析》[J].商业研究.2008年9月

[3]薛薇.《SPSS统计分析方法及应用》[M]电子工业出版社2009年第2版

[4]晏志高《城镇居民家庭消费结构的比较分析》[M]河南社会科学2006年7月

[5]袁志刚,夏林峰,樊潇彦《中国城镇居民消费结构变迁及其成因分析》[M]世界经济2009年第4期

[6]华钦,饶海琴《全国城镇居民消费支出结构分析》[J],中国集体经济，2013年第13期

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