城镇居民家庭消费支出结构研究分析文档格式.docx

1、 食 品693.771771.991971.324478.544804.71 衣 着170.90479.20500.461284.201444.34 居 住60.86283.76565.291228.911332.14 家庭设备用品及服务108.45263.36374.49786.94908.01 平均每人消费性支出构成 （人均消费性支出=100）54.2550.0939.4436.5235.6713.3613.5510.0110.4710.726.988.0211.3110.029.8910.147.447.496.426.74 注：（1）本表为城镇住户抽样调查资料 （2）从2002年起，城

2、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1. 相关性控制变量食 品衣 着居 住-无-a1.000.927-.880显著性（双侧）.023.049df3-.949.014.619.3812a. 单元格包含零阶 （Pearson） 相关。表2.1 偏相关关系表表2.1给出了食品对衣着的偏相关关系，去除居住的影响。从表中可以看出，食品对衣着的相关系数为0.619，0r1,两者之间具有正相关关系且为中度相关。2.家庭设备用品及服务.843.073.647.238.853.147表2.2 偏相关关系表表2.2给出了食

3、品对家庭设备用品及服务的偏相关关系，去除衣着的影响。从表中可以看出，食品对家庭设备用品及服务的相关系数为0.853，03、-.716.174-.735.265表2.3 偏相关关系表表2.3给出了食品对居住的偏相关关系，去除家庭设备用品及服务的影响。从表中可以看出，食品对居住的相关系数为-0.735，-1r0,两者之间具有负相关关系且为中度相关。 4、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

4、、家庭设备用品及服务，因变量为食品。1.描述性统计量均值标准偏差N43.19308.44306511.62231.691669.24411.725407.64681.46768 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19952010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”

5、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1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bRR 方调整 R 方标准估计的误差.993a.986.9422.03111a. 预测变量: （常量）, 家庭设备用品及

6、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、Anova b平方和均方FSig.回归281.01693.6725.3.00a残差4.125总计285.1414 （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

7、归关系。 6、系数a非标准化系数标准系数tB标准 误差试用版（常量）-68.33743.565-1.569.3615.5431.9351.1112.864.2142.6542.073.5421.280.4222.9521.003.5132.943.209a. 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35.238054.17488.38176标准 预测值1.310.000预测值的标准误差1.2902.0301.791.341调

8、整的预测值-2.956738.295515.496019.19235-1.568801.27812.000001.01555标准 残差-.772.629.500Student 化 残差-1.000.600.894已删除的残差-2.6296554.8940027.6970026.95285Student 化 已删除的残差Mahal。 距离.8143.1952.4001.118Cook 的距离.169182.36081.45689.444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

9、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20002001 年经历了一个高峰之后，其余各年

10、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

11、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