居民消费结构spss分析论文

居民消费结构spss 分析 定性数据统计分析pdf销售业绩分析模板建筑结构震害分析销售进度分析表京东商城竞争战略分析 论文 我国城镇居民消费结构spss分析 1 一、我国城镇居民现状 近年来,我国宏观经济形势发生了重大变化,经济发展速度加快,居民收入稳定增加,在国家连续出台住房、教育、医疗等各项改革 措施 《全国民用建筑工程设计技术措施》规划•建筑•景观全国民用建筑工程设计技术措施》规划•建筑•景观软件质量保证措施下载工地伤害及预防措施下载关于贯彻落实的具体措施 和实施“刺激消费、扩大内需、拉动经济增长”经济政策的影响下,全国居民的消费支出也强劲增长,消费结构发生了显著变化,消费结构不合理现象得到了一定程度的改善。本文通过相关数据分析总结出了我国城镇居民消费呈现富裕型、娱乐教育文化服务类消费攀升的趋势特点。 二、我国居民消费结构的横向分析 第一,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 关于同志近三年现实表现材料材料类招标技术评分表图表与交易pdf视力表打印pdf用图表说话 pdf 述一致。但最低收入户与最高收入恩格尔系数相差太过悬殊,城镇最低收入户刚刚解决了温饱问 题 快递公司问题件快递公司问题件货款处理关于圆的周长面积重点题型关于解方程组的题及答案关于南海问题 ,而最高收入户的生活水平按照恩格尔系数的评价 标准 excel标准偏差excel标准偏差函数exl标准差函数国标检验抽样标准表免费下载红头文件格式标准下载 早已达到了富裕型,甚至接近最富裕型。 第二,衣着消费支出比重随收入增加缓慢上升,到高收入户又有所下降,但各收入组支出比重相差不大。衣着支出比重没有更多的递增且最高收入户的支出比重有所下降,这些都符合恩格尔定律关于衣着消费的引申。随着收入的增加,衣着支出比重呈现先上升后下降的走势。事实上,在当前的价格水平和服装业的发展水平下,城镇居民的穿着是有一定限度的,而且居民对衣着的需求也不是无限膨胀的,即使收入水平继续提高,也不需要将更大的比例用于购买服饰用品了。 第三,家庭设备用品及服务、交通通讯、娱乐教育文化服务和杂项商品与服务的支出比重呈逐组上升趋势,说明居民的生活水平随收入的增加而不断提高和改善。 第四,医疗保健支出比重随收入水平提高呈现一种两端高、中间低的走势。这是因为医疗保健支出作为生活必须支出,不论居民生活水平高低,都要将一定比例的收入用于维持自身健康,而且由于医疗制度改革,加重了个人负担的同时,也减小了旧制度可能造成的不同行业、不同体制下居民医疗保健支出的差别,因而不同收入等级的居民在医疗保健支出比重上差别不大。 第五,居住支出比重基本上呈先上升后下降的趋势,这与我国居民消费能级不断提升,住宅商品正在越来越成为城镇居民关注的热点是相吻合的,同时与恩格尔定律的引申也是一致的。可以看出,城镇居民的消费状况虽然受价格水平、消费习惯、消费环境、消费心理预期等诸多因素的影响,但归根结底仍取决于居民的收入水平,要提高城镇居民的消费支出,必须增加居民收入。 因此,采取切实有效的措施增加城镇居民的可支配收入,不仅可以提高全国城镇居民的总体消费水平,促进消费结构向着更加健康、合理的方向发展,而且在启动内需,促进我国的经济发展方面有着重大的现实意义。 三、我国居民消费结构的纵向分析 进入21世纪以来,随着经济体制改革的深入,国民经济的迅速发展,我国城乡居民的消费水平显著提高,居民的各项支出显著增加。随着消费水平的提高,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 2 不是很大。与此同时,医疗保健、交通通讯、文化娱乐教育服务、居住及杂项商品支出在消费支出中的比例均有上升,富裕阶段的消费特征开始显现。 四、我国城镇居民消费结构及趋势的统计分析 》，本文选取其中的第十篇章-人民生活，下图是出自《中国统计年鉴—2012 用以探究我国城镇居民消费结构及其趋势。 表1:城镇居民家庭 恩格尔系数 年份 城镇居民家庭 恩格尔系数(%) 1978 57.5 1980 56.9 1985 53.3 1990 54.2 1991 53.8 1992 53.0 1993 50.3 1994 50.0 1995 50.1 1996 48.8 1997 46.6 1998 44.7 1999 42.1 2000 39.4 2001 38.2 2002 37.7 2003 37.1 2004 37.7 2005 36.7 2006 35.8 2007 36.3 2008 37.9 2009 36.5 2010 35.7 2011 36.3 表2 城镇居民家庭基本情况 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 调查户数45317 48028 50430 54496.00 56094.00 56094 64675.00 65506.00 65607 65655 (户) 平均每户 家庭人口3.04 3.01 2.98 2.96 2.95 2.95 2.91 2.89 2.88 2.87 (人) 3 平均每户 就业人口1.58 1.58 1.56 1.51 1.53 1.53 1.48 1.49 1.49 1.48 (人) 平均每户51.97 52.49 52.35 51.01 51.86 51.86 50.86 51.56 51.74 51.57 就业面(%) 平均每一 就业者负 担人数 1.92 1.91 1.91 1.96 1.93 1.93 1.97 1.94 1.93 1.94 (包括就 业者本人) (人) 平均每人 全部年收8177.4 9061.22 10128.51 11320.77 12719.19 12719.19 17067.78 18858.09 21033.42 23979.20 入(元) 财产性收102.12 134.98 161.15 192.91 244.01 348.53 387.02 431.84 520.33 648.97 入 转移性收2003.16 2112.2 2310.73 2650.70 2898.66 3384.6 3928.23 4515.45 5091.90 5708.58 入 #可支配收7702.8 8472.2 9421.61 10493.03 11759.45 13785.81 15780.76 17174.65 19109.44 21809.78 入 平均每人 消费性支6029.83 6510.94 7182.1 7942.88 8696.55 9997.47 11242.85 12264.55 13471 15161 出 食品 2271.84 2416.92 2700.6 2914.39 3111.92 3628.03 4259.81 4478.54 4804.71 5506.33 衣着 590.88 637.72 686.79 800.51 901.78 1042 1165.91 1284.20 1444.34 1674.70 家庭设备 用品及服388.68 410.34 407.37 808.66 904.19 982.28 1145.41 1228.91 908.01 1023.17 务 医疗保健 430.08 475.98 528.15 446.52 498.48 601.8 691.83 786.94 871.77 968.98 交通通讯 626.04 721.12 843.62 600.85 620.54 699.09 786.20 856.41 1983.70 2149.69 娱乐教育902.28 934.38 1032.8 996.72 1147.12 1357.41 1417.12 1682.57 1627.64 1851.74 文化服务 居住 624.36 699.38 733.53 1097.46 1203.03 1329.16 1368.26 1472.76 1332.14 1405.01 杂项商品195.84 215.1 240.24 277.75 309.49 357.7 418.31 474.21 499.15 581.26 与服务 平均每人 消费性支 出构成(人 均消费支 出=100) 食品 37.68 37.12 37.73 36.39 35.78 36.29 37.89 36.52 35.67 36.32 衣着 9.8 9.79 9.56 10.08 10.37 10.42 10.37 10.47 10.72 11.05 4 家庭设备 用品及服6.45 6.3 5.67 5.62 5.73 9.83 10.19 10.02 6.74 6.75 务 医疗保健 7.13 7.31 7.35 7.56 7.14 6.02 6.15 6.42 6.47 6.39 交通通讯 10.38 11.08 11.75 12.55 13.19 6.99 6.99 6.98 14.73 14.18 娱乐教育14.96 14.35 14.38 13.82 13.83 13.58 12.6 13.72 12.08 12.21 文化服务 居住 10.35 10.74 10.21 10.18 10.4 13.29 12.08 12.01 9.89 9.27 杂项商品3.25 3.3 3.34 3.5 3.56 3.58 3.72 3.87 3.71 3.83 与服务 五、SPSS统计分析 图一给出了基本的描述性统计图，图中显示各个变量的全部观测量的Mean (均值)、Std.Deviation(标准差)和观测值总数N。 N 均值 标准差 家庭设备10 7.3299 1.89815 用品及服 务 食品 10 36.7389 .81291 衣着 10 10.2626 .45685 居住 10 10.8417 1.22751 图1 图2给出了相关系数矩阵表，其中显示3个自变量两两间的Pearson相关系 数，以及关于相关关系等于零的假设的单尾显著性检验概率。 相关性 家庭设备 用品及服 务 食品 衣着 居住 家庭设备Pearson 相关性 1 .124 .350 .844 用品及服 务 显著性:单侧: .367 .161 .001 N 10 10 10 10 食品 Pearson 相关性 .124 1 -.647 .142 显著性:单侧: .367 .022 .348 N 10 10 10 10 衣着 Pearson 相关性 .350 -.647 1 -.023 显著性:单侧: .161 .022 .475 N 10 10 10 10 居住 Pearson 相关性 .844 .142 -.023 1 显著性:单侧: .001 .348 .475 N 10 10 10 10 5 图2 从表中看到因变量家庭设备用品及服务与自变量食品、衣着之间相关关系数依次为0.124、0.350，反映家庭设备用品及服务与食品、衣着之间存在显著的相关关系。说明食品与衣着对于家庭设备用品及服务条件的好转有显著的作用。自变量居住于因变量家庭设备用品及服务之间的相关系数为0.844，它于其他几个自变量之间的相关系数也都为负，说明它们之间的线性关系不显著。此外，食品与衣着之间的相关系数为-0.647，这也说明它们之间不显著的相关关系。 b输入,移去的变量 模型 输入的变量 移去的变量 方法 1 居住, 食品, . 输入 衣着 a. 已输入所有请求的变量。 b. 因变量: 家庭设备用品及服务 图3 给出了进入模型和被剔除的变量的信息，从表中我们可以看出，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。 b模型汇总 更改统计量 Sig. 调整 R 标准 估计的F 更 R R 方 方 误差 R 方更改 F 更改 df1 df2 改 Durbin-Watson 模型 a.976 .953 .930 .50368 .953 40.605 3 6 .000 1.382 1 a. 预测变量: (常量), 居住, 衣着, 食品。 b. 因变量: 家庭设备用品及服务 图4模型概述表 图4给出了模型整体拟合效果的概述，模型的拟合优度系数为0.976，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，另外表中还给出了杜宾-瓦特森检验值DW=1.382，说明模型变量无序列相关。 bAnova 模型 平方和 df 均方 F Sig. a1 回归 30.904 3 10.301 40.605 .000 残差 1.522 6 .254 总计 32.427 9 6 bAnova 模型 平方和 df 均方 F Sig. a1 回归 30.904 3 10.301 40.605 .000 残差 1.522 6 .254 总计 32.427 9 a. 预测变量: (常量), 居住, 衣着, 食品。 b. 因变量: 家庭设备用品及服务 图5 方差分析表 图5给出了方差分析表，我们可以看到模型的设定检验F统计量的值为40.605，显著性水平的P值为0.000。 a系数 非标准化系数 标准系数 B 的 95.0% 置信区间 共线性统计量 模型 B 标准 误差 试用版 t Sig. 下限 上限 容差 VIF 1 (常量) -70.243 13.690 -5.131 .002 -103.740 -36.745 食品 .998 .275 .428 3.636 .011 .327 1.670 .566 1.768 衣着 2.680 .484 .645 5.540 .001 1.496 3.864 .577 1.733 居住 1.235 .139 .798 8.898 .000 .895 1.574 .972 1.029 a. 因变量: 家庭设备用品及服务 图6 回归系数表 回归系数表和变量显著性检验的T值，我们发现，变量居住的T值太小没有达到显著性水平，因此我们要将这个变量剔除，从这里我们也可以看出，模型虽然通过了设定检验，但很有可能不能通过变量的显著性检验。 a残差统计量 极小值 极大值 均值 标准 偏差 N 预测值 5.6577 10.3285 7.3300 1.85277 10 残差 -.49854 .91126 .00000 .41237 10 标准 预测值 -.903 1.618 .000 1.000 10 标准 残差 -.987 1.804 .000 .816 10 a. 因变量: 家庭设备用品及服务 图7 残差统计表 图7给出了残差分析表，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，根据概率的3西格玛原则，标准化残差的绝对值最大为1.85，小于3，说明样本数据中没有奇异值。 7 给出了模型的直方图，由于我们在模型中始终假设残差服从正态分布，因此我们可以从这张图中直观地看出回归后的实际残差是否符合我们的假设，从回归残差的直方图于附于图上的正态分布曲线相比较，可以认为残差的服从正态分布。 从上面图4的分析结果看，我们的模型需要剔除食品这个变量，用本次实验中的方法和步骤重新令家庭设备用品及服务对居住和衣着回归，得到的以下结果，跟上面的分析类似，从中可以看出，剔除食品这个变量后，模型拟合优度为0.922，比原来有所降低;而方差分析的F检验为19.744，新模型与原来的模型相比，各个系数都通过了显著性T检验，因此更加合理，从而我们可以得出结论:剔除居住这个变量后的模型更加合理，因此在做预测过程中要使用剔除不显著变量后的模型。 描述性统计量 均值 标准 偏差 N 家庭设备用品及服务 7.3299 1.89815 10 衣着 10.2626 10 0.45685 居住 10.8417 1.22751 10 8 b输入,移去的变量 模型 输入的变量 移去的变量 方法 a1 居住, 衣着 . 输入 a. 已输入所有请求的变量。 b. 因变量: 家庭设备用品及服务 b模型汇总 更改统计量 标准 估计的误 模型 R R 方 调整 R 方 差 R 方更改 F 更改 df1 df2 Sig. F 更改 Durbin-Watson a1 .922 .850 .807 .83465 .850 19.774 2 7 .001 1.382 a. 预测变量: (常量), 居住, 衣着。 b. 因变量: 家庭设备用品及服务 bAnova 模型 平方和 df 均方 F Sig. a1 回归 27.550 2 13.775 19.774 .001 残差 4.876 7 .697 总计 32.427 9 a. 预测变量: (常量), 居住, 衣着。 b. 因变量: 家庭设备用品及服务 a系数 非标准化系数 标准系数 B 的 95.0% 置信区间 模型 B 标准 误差 试用版 t Sig. 下限 上限 1 (常量) -22.736 6.775 -3.356 .012 -38.756 -6.717 衣着 1.537 .609 .370 2.522 .040 .096 2.977 居住 1.319 .227 .853 5.817 .001 .783 1.855 a. 因变量: 家庭设备用品及服务 相关性 家庭设备 用品及服 务 衣着 居住 家庭设备Pearson 1 .350 .844 用品及服相关性 务 协方差 3.603 .304 1.967 9 N 10 10 10 衣着 Pearson .350 1 -.024 相关性 协方差 .304 .209 -.013 N 10 10 10 居住 Pearson .844 -.024 1 相关性 协方差 1.967 -.013 1.506 N 10 10 10 六、我国居民消费变化的趋势特点总结 (1)食品消费质量提高，居住消费支出比重增加。消费能级不断提高,消费内容日益丰富,住房与轿车消费同时升温,可望提前成为消费热点在消费水平提高和消费结构改善的同时,城乡居民的消费能级不断提高。。 (2) 居民收入迅速增长,消费水平大幅度提高,消费结构呈现明显的富裕型特征消费是收入的函数,收入的增加是消费水平提高和消费结构变化的前提。随着我国经济的发展,我国居民的收入水平不断提高,特别是21世纪以来,我国居民的收入水平迅速提高。伴随着收入水平的提高,城乡居民各项支出全面增加,消费性支出大幅度增长。今后5—10年以至更长时间,我国经济保持一个较高的增长速度是完全可能的,城乡居民的消费水平将大幅度提高。 10 (3)以教育为龙头的娱乐教育文化服务类消费继续攀升随着人们对知识认知程度的提高和自我完善意识的增强,对教育的投入仍会保持增长。目前从子女教育在人们储蓄目的位居前列的情况看,对教育及教育产品的投入仍是今后一个时期的消费热点。大力发展教育事业,特别是高等教育、成人教育、职业教育应是政府长期坚持和倡导的 提高城镇居民收入水平，缩小收入差距，应做到: 1.进一步强化收入分配的宏观调控力度采取切实措施努力提高低收入群体的 收入水平。 2.加快西部大开发步伐，做好扶贫开发工作。 3.进一步完善社会保障制度，改善居民整体尤其是社会弱势群体的生存环境。 4.通过完善税收制度来缩小部分不合理的高低收入阶层差距。 5.对不动产、金融资产收益以及财产的继承与赠与，要通过合理设置税种税率，征收房产税、利息税以及遗产与赠与税等税种来进行调节。 11