居民消费水平研究SPSS.docx

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居民消费水平研究SPSS

课程论文

我

国

居

民

消

费

水

平

研

究

分

析

班级：

09经51

学号：

09085009

姓名：

刘静静

2012年11月

摘要：

居民消费水平是指一个国家一定时期内人们在消费过程中对物质和文化生活需要的满足程度。

要刺激消费、扩大内需，必须找出影响我国居民消费水平的关键因素，才能对症下药。

本文结合居民消费水平的影响因素和居民消费水平的历史及现状列出了五个相关因素（国内生产总值GDP、城镇和农村居民可支配收入、人口自然增长率以及居民消费价格指数），运用SPSS17.0软件进行三个方面的分析：

描述性分析、因子分析、回归分析。

本案例的研究目地是分析我国居民消费水平的影响因素，为更好的提高居民消费水平提供科学的依据。

关键字：

居民消费水平SPSS分析扩大内需刺激消费

引言

居民消费水平是按国民收入或国内生产总值的使用总量中用于居民消费的总额除以年平均人口计算的，它反映一个国家或一个地区居民的一般消费水平。

居民消费水平是GDP中一个重要组成部分，是拉动经济增长的三驾马车之一，一

直是经济学家关注的焦点和研究的热门领域。

在改革开放以来，居民消费水平提高的较快，消费结构也有了很大的改善，因此对其进行分析有较强的经济意义。

分析目地、分析思路与数据选取

本案例的研究目地是分析我国居民消费水平的影响因素，为更好的提高居民消费水平提供科学的依据。

分析思路主要如下，首先利用描述性分析对居民消费水平、国内生产总值GDP、城镇和农村居民可支配收入、人口自然增长率以及居民消费价格指数进行基础性的描述，以便对我国居民消费水平和其主要影响因素有一个直观的印象，然后利用因子分析提取对我国居民消费水平影响较为显著的因素，分析我国居民消费水平的影响的因素，最后利用回归分析方法确定这些因素对我国居民消费水平的影响方向和强弱。

在现实生活中，影响消费的因素很多，例如收入水平、商品价格水平、利率水平、收入分配状况、消费者偏好、家庭财产状况、消费信贷状况、消费者年龄构成、制度、风俗习惯等等。

但考虑到我国经济的实际情况和样本数据的随机性，选择了以下一些因素决定居民消费水平。

日常观察和统计研究都表明，当前可支配收入水平是决定一个国家消费的核心因素，因此人均可支配收入的入选毫无疑问。

由于我国现阶段的具体国情之一是贫富差距较大，导致农村居民收入和城镇居民收入的差异较大，所以本文分别考虑了城镇居民可支配收入和农村居民可支配收入对居民消费水平的影响。

众所周知，国内生产总值GDP常被公认为是衡量国家经济状况的最佳指标，它不但可以反映一个国家的经济表现，更可以反映一国的国力与财富。

一般来说，国内生产总值GDP高的国家，表明该国的经济实力强，人民消费水平高，由此选择了国内生产总值GDP作为居民消费水平计量分析的因素之一。

另外，影响经济的长期因素之一是人口自然增长率的变化，由于人口结构的不同，导致居民所消费的物质和文化和其消费观念有很大的差异，所以本文选择了人口自然增长率作为研究的因素之一。

最后，居民消费价格指数，是反映居民家庭所购买的生活消费品价格和服务项目价格变动趋势和程度的相对数。

居民消费价格指数可以观察和分析消费品的零售价格和服务项目价格变动对职工货币工资的影响，从而导致居民消费水平的差异化。

综上，本文选择了国内生产总值GDP、城镇和农村居民可支配收入、人口自然增长率以及居民消费价格指数这五个因素来分析对居民消费水平产生的影响。

本文数据均来源于中国统计年鉴。

该案例的原始数据如下表所示。

表1案例的原始数据胡

年份

居民消费水平（元）Y

国民总收入（亿元）X1

城镇居民家庭人均可支配收入（元）X2

农村居民家庭人均可支配收入（元）X3

人口自然增长率（%）X4

居民消费价格指数（%）X5

1990

833

18718.32

1510.2

686.3

14.39

103.1

1991

932

21826.2

1700.6

708.6

12.98

103.4

1992

1116

26937.28

2026.6

784

11.6

106.4

1993

1393

35260.02

2577.4

921.6

11.45

114.7

1994

1833

48108.46

3496.2

1221

11.21

124.1

1995

2355

59810.53

4283

1577.7

10.55

117.1

1996

2789

70142.49

4838.9

1926.1

10.42

108.3

1997

3002

78060.83

5160.3

2090.1

10.06

102.8

1998

3159

83024.28

5425.1

2162

9.14

99.2

1999

3346

88479.15

5854.02

2210.3

8.18

98.6

2000

3632

98000.45

6280

2253.4

7.58

100.4

2001

3887

108068.2

6859.6

2366.4

6.95

100.7

2002

4144

119095.7

7702.8

2475.6

6.45

99.2

2003

4475

135174

8472.2

2622.2

6.01

101.2

2004

5032

159586.7

9421.6

2936.4

5.87

103.9

2005

5573

185808.6

10493

3254.9

5.89

101.8

2006

6263

217522.7

11759.5

3587

5.28

101.5

2007

7255

267763.7

13785.8

4140.4

5.17

104.8

2008

8349

316228.8

15780.76

4760.62

5.08

105.9

2009

9098

343464.7

17174.65

5153.17

5.05

99.3

SPSS17.0分析

操作步骤

我国居民消费水平及其影响因素的描述性分析操作步骤

1.打开数据文件，进入SPSSStatistics数据编辑窗口，然后再菜单栏中单击“分析”进入“描述统计”，将居民消费水平、国内生产总值GDP、城镇和农村居民可支配收入、人口自然增长率以及居民消费价格指数选择进入“变量”列表。

2.点击“描述”，选中最大值，最小值，平均数，标准差，均值和方差。

然后单击“继续”按钮，返回“描述性”对话框

3.单击“确定”按钮输出分析结果。

我国居民消费水平及其影响因素的因子分析步骤

1.打开数据文件，进入SPSSStatistics数据编辑窗口，在菜单栏里依次点击“分析”/“降维”/“因子分析”命令，将国内生产总值GDP、城镇和农村居民可支配收入、人口自然增长率以及居民消费价格指数选择进入“变量”列表.

2.单击“描述”按钮，勾选“原始分析结果”复选框和“KMO与Bartlett球形度检验”复选框，单击“继续”按钮。

3.单击“旋转”按钮，勾选“最大方差法”复选框，其他为系统默认选择，单击“继续”按钮。

4.单击“得分”按钮，勾选“保存为变量”和“因子得分系数”复选框，保存设置结果。

5.单击“确定”按钮输出分析结果。

我国居民消费水平与主因子影响因素的回归分析

1.打开数据文件，进入SPSSStatistics数据编辑窗口，在菜单栏里依次点击“分析”/“回归”/“线性”命令，打开“线性回归”对话框，然后将“居民消费水平”变量选入“因变量”列表，将“国内生产总值”和“居民消费价格指数”选入“自变量”列表。

2.单击“统计量”按钮，选中“估计”、“模型拟合度”和“Durbin-Watson”,然后单击“继续”按钮。

3.单击“选项”按钮，选中“在等式中包含常量”，然后单击“继续”按钮。

4.单击“确定”按钮，得到线性回归结果。

结果判读

1.我国居民消费水平及其影响因素的描述性分析

下图为我国居民消费水平及其影响因素的描述性分析

描述统计量

N

极小值

极大值

均值

标准差

方差

居民消费水平

20

833.00

9098.00

3923.3000

2406.04176

5789036.958

国民总收入

20

18718.32

343464.70

124054.0555

96613.11786

9.334E9

城镇居民人均可支配收入

20

1510.20

17174.65

7230.1115

4608.65050

2.124E7

农村居民人均可支配收入

20

686.30

5153.17

2391.8895

1292.88736

1671557.731

人口自然增长率

20

5.05

14.39

8.4655

2.93497

8.614

居民消费价格指数

20

98.60

124.10

104.8200

6.68026

44.626

有效的N（列表状态）

20

由上图可知，从1990到2009年间，我国居民消费水平的平均值为3932.3元，最大值9098元，最小值为833元，标准差为2406.04元，可见随着我国社会经济的发展，居民消费水平样本期间变化较大。

国民总收入的平均值为124054.0555元，最大值为343464.7，最小值为18718.32元，由此可见，我国国民总收入在样本期间保持较高水平，并不断增长。

城镇居民人均可支配收入、农村居民人均可支配收入在样本期间都在不断变化。

人口自然增长率的平均值为8.4655%，表明我国人口自然增长率保持一个较高水平。

而居民消费价格指数的最大值124.1，最小值为98.6.平均值为104.82.

2.我国居民消费水平及其影响因素的因子分析

KMO和Bartlett的检验

取样足够度的Kaiser-Meyer-Olkin度量。

.713

Bartlett的球形度检验

近似卡方

210.376

df

10

Sig.

.000

KMO和Bartlett的检验结果

上图给出了KMO和Bartlett的检验结果，其中KMO值为0.713，表示适合做因子分析。

Bartlett球形度检验的原假设为相关系数矩阵为单位阵，Sig值0.0000小于显著水平0.05，因此拒绝原假设表示变量之间存在相关关系，适合做因子分析。

公因子方差

初始

提取

国民总收入

1.000

.972

城镇居民人均可支配收入

1.000

.993

农村居民人均可支配收入

1.000

.988

人口自然增长率

1.000

.877

居民消费价格指数

1.000

.997

提取方法：

主成份分析。

上图给出了每个变量共同度的结果。

该表左侧表示每个变量可以被所有因素所能解释的方差，右侧变量的共同度。

从该表可以得到，因子分析的变量共同度都非常高，表明变量中大部分信息，均能够被因子所提取，说明因子分析的结果是有效的。

解释的总方差

成份

初始特征值

提取平方和载入

旋转平方和载入

合计

方差的%

累积%

合计

方差的%

累积%

合计

方差的%

累积%

1

3.998

79.962

79.962

3.998

79.962

79.962

3.693

73.870

73.870

2

.829

16.583

96.545

.829

16.583

96.545

1.134

22.675

96.545

3

.162

3.249

99.794

4

.010

.195

99.989

5

.001

.011

100.000

提取方法：

主成份分析。

上图给出了因子贡献率的结果。

该表左侧部分为初始特征值，中间为提取主因子结果，右侧为旋转后的主因子结果。

“合计”指因子的特征值，“方差的%”表示该因子的特征值占总特征值的百分比，“累积%”表示累积的百分比，其中前两个因子的特征值之和占总特征值的96.545%，因此，提取前两个因子作为主因子。

旋转成份矩阵a

成份

1

2

国民总收入

.977

-.131

城镇居民人均可支配收入

.764

-.161

农村居民人均可支配收入

.774

-.201

人口自然增长率

-.887

.299

居民消费价格指数

-.190

.980

提取方法:

主成分分析法。

旋转法:

具有Kaiser标准化的正交旋转法。

a.旋转在3次迭代后收敛。

上图给出了旋转后的因子载荷值，其中旋转方法是Kaiser标准化的正交旋转法，通过因子旋转，各个因子有了比较明确的含义。

第一个因子与国民总收入的相关性最强，因此将流动比率作为对第一个因子的解释。

第二个因子与居民消费价格指数最为相关，因此将居民消费价格指数作为第二个因子的代表。

3.我国居民消费水平与主因子影响因素的回归分析

由上文的对居民影响水平的影响因素的因子分析，我们发现可以用两个因子（国民总收入、居民消费价格指数）来替代所有6个影响因素提供的近96%的信息。

因此我们利用国民总收入、居民消费价格指数，作为自变量对因变量居民消费水平进行回归分析，回归结果如下：

模型汇总b

模型

R

R方

调整R方

标准估计的误差

Durbin-Watson

1

.993a

.987

.985

292.11644

.180

a.预测变量:

（常量）,居民消费价格指数,国民总收入。

b.因变量:

居民消费水平

上图给出了评价模型的检验统计量，从该图可以看出R=0.993,R^2=0.987,调整的R^2=0.985，说明该模型的拟合度非常高。

而且在α=0.05显著水平下，查Durbin-Watson统计表，n=20,k=3可知，dl=1.10du=1.54，DW=0.18

Anovab

模型

平方和

df

均方

F

Sig.

1

回归

1.085E8

2

5.427E7

635.993

.000a

残差

1450644.254

17

85332.015

总计

1.100E8

19

a.预测变量:

（常量）,居民消费价格指数,国民总收入。

b.因变量:

居民消费水平

上图给出了方差分析的结果。

由该图可以得到回归部分的F值为635.993，相应的P值0.0000,小于显著水平0.05，因此我们可以判断国民总收入、居民消费价格指数对居民消费水平的解释能力非常显著。

系数a

模型

非标准化系数

标准系数

t

Sig.

B

标准误差

试用版

1

（常量）

2988.835

1145.862

2.608

.018

国民总收入

.024

.001

.974

33.096

.000

居民消费价格指数

-19.799

10.602

-.055

-2.867

.079

a.因变量:

居民消费水平

上图给出了线性回归模型的回归系数及相应的一些统计量。

从该表我们可以得到线性回归模型中国民总收入和居民消费价格指数的系数分别为0.024和-19.799,说明国民总收入的增加会带来居民消费水平的提高，这是符合社会实际情况的，同时居民消费价格指数的提高会导致居民消费水平大幅度的降低。

同时线性回归模型中的国民总收入和居民消费价格指数的T值分别为33.096和-2.867，相应的概率值为0和0.079，说明系数非常显著。

综上所述，可以看出可以用两个主因子（国民总收入、居民消费价格指数）。

来替代解释所有五个指标提供的近96%的信息。

因子分析的变量的共同度非常高，表明变量中的大部分信息均能够被因子所提取，说明因子分析的结果是有效的。

由上面的分析我们可以对如何提高居民消费水平提出如下的建议。

1、提高居民整体收入水平

我国城乡居民收入稳步增加，但城乡统算的全体居民收入平均增长速度一直低于经济增长速度，并远远小于政府收入和企业收入的增长速度。

因此，扩大居民消费需求，必须从增加居民收入、提高居民消费能力入手。

中国是一个农业大国，农村居民收入水平低是居民消费水平难以提高的重要

原因。

切实提高农民收入，不仅是农民由温饱进入小康、改善农民生活质量的关键，也是刺激消费、促进经济健康快速协调发展的重要着力点。

2、加强宏观调控，保持物价总水平的稳定

物价涨幅决定着货币购买力的变化，与人民群众生活息息相关；物价涨幅也反映了经济总量平衡和经济结构协调的情况，是宏观调控的重要目标之一。

保持物价涨幅大体稳定，防止其大幅上涨，既是保障民生的重大任务，也是保持经济持续平稳较快发展的必要条件。

政府将控制通货膨胀、稳定物价作为宏观调控首要任务。

首先从货币政策方面控制货币供给量过快增长，央行可以通过调整存贷款利率，对贷款增量进行额度管理。

经过多种政策措施调控，货币供给量过大，增长过快的问题得到有效抑制。

其次，加大对房地产市场调控，严格控制投机、投资性买房需求。

在稳定需求特别是严格控制不合理买房需求的同时，积极增加供给，主要表现在政府增加土地供给，支持普通商品住宅建设；大力加快保障房建设，住房供给量明显增加。

再次，国家应该出台相关政策，调动农民的生产热情。

【1】谷婧雯【2】消费理论研究[J]【3】现代商贸工业;2010年19期工业出版社

【1】王敏【2】中国城乡居民收入差距对消费需求影响研究[D]【3】辽宁大学;2011年

【1】冯尧【2】社会互动、不确定性与我国居民消费行为研究[D]【3】西南财经大学出版社;2010年