我国各地区居民消费性支出分析报告
我国东、中、西部地区城镇居民消费差异的统计分析
３ ３ ２ ｄ ２ ４ ４ ４ ４ ３ ３ ３ ３
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社 科 论 坛 童
高消 费水平 ：ｌ ４ ０５ ９ ００ ７ ｌ ０２ ５ ２ ００ ｘ ＋ ｙ ＝一 ７ ．０ ＋ ． ｘ ＋ ．９ ｘ ＋ ．１ ３ ６ ９ 按照前面提到 的聚类思路 ， 本文采 用欧式距离平 方和离差平 方 ．２ ｘ Ｏ． ０ ７ ．２ ｘ 和方法进行 分层聚 类分析。通过 Ｓ Ｐ Ｐ Ｓ一 系列操作 ， 终可得 出以 ００ ８ ６＋ ０７ ｘ ＋０ １ ３ ８ 最 较高消 费水平 ：２＝一 ５ ．７ ＋ ．５ ｘ ＋ ．１ ｘ ＋ ｙ ２ ４４ ２ ００ ｌ ０２ ３ ２ ４ 下结果 ， 即表 ２ ：
息有很大重叠。 接着计算相 关矩 阵的特征值 和特征 向量。前两个 公共 因子对样 本 方差 的 贡 献和 为 ０８ ３ ６ 说 明 用这 两 个 公 共 因子 代 表 原 来 ８个 ．６ ７ ， 指标评价全国城镇居 民消费结构 已有足够把握。 然 后 对 因 子 载 荷 矩 阵 旋 转 ， 到 旋 转 后 因 子 载 荷 矩 阵 ， 断 变 得 判 化 趋势 相 近 的 消 费项 目。 结 果 显 示 ， 一个 主 因子 （ 原 变量 方差 贡 第 对 献 已达 ７ ．１ ％） ４８ ５ 主要 由食 品、 家庭 设备用品及服 务、 交通和通信 、 教育文化娱乐服 务、 居住 、 杂项 商品和服 务这 六个指标决定 ， 这六个 指标 在主因子 Ｆ 上 的载荷均在 Ｏ７以上 ，１是 全国城 镇居 民消费 １ ． Ｆ 结构研 究中的主要 方面 ， 命名为主要消费因子： 因子二 即 Ｆ （ ２解释 了 原变量 １ ．６ ％信 息） 主要涵盖衣着 与医疗保健 ， １５ １ 则 命名 为次要消 费因子。
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案例三：中国各城市居民消费分析
案例三：中国各城市居民消费分析（一）案例目标生产，收入、分配与使用，体现了社会经济运动的循环过程。
收入分配是这个过程的中间环节，承前启后。
收入分配核算构成了国民经济核算的最重要组成部分中之一，涉及多个账户，核算内容包括国民收入的初次分配、再分配、可支配收入和使用核算。
本案例以收入使用中的居民消费结构为目标，分析不同时期我国城镇居民消费构成的差异及其发展变化过程。
（二）案例背景我国从确立市场经济体制以后，社会经济迅速发展，居民的收入水平和消费水平有了显著的提高。
然而消费需求不足仍是我国制约经济进一步发展的重要原因之一。
地区差距及时间的变迁，使得居民在消费行为上存在很大的差异。
因此研究地区差异和时间变化对居民消费行为的影响，对有效制定地区消费政策、促进地区乃至全国经济增长有着经济的意义。
（三）分析方法Panel-Data就是“平行数据”或“面板数据”。
它是指在时间序列上取多个截面，在这些截面上同时选取样本观测值所构成的样本数据。
因此，平行数据模型相较于只利用截面数据或只利用时间序列数据的模型而言，有着不可替代的作用。
它可以从多层面分析经济问题，具有很高的应用价值。
本文需要对收入差距较大的各城市居民消费行为进行分析，同时又要考虑到不同年份收入对消费的不同影响，因此，该模型适合分析的需要。
1．Panel Data模型截面数据是选择同一时间上不同区域的数据作为样本观测值，而时间序列数据是选择同一区域在不同时间上的数据作为样本观测值，二者在实际应用中都有一定的局限性。
相对只利用截面数据或只利用时间序列数据进行经济分析而言，Panel Data模型具有许多优点。
首先，Panel Data模型通过对不同截面单元不同时间观察值的结合，成为“更多信息、更可变、变量之间更少共线性、更多自由度、更有效”的数据。
它通常提供给研究者大量的数据点，这样就增加了自由度并减少了解释变量之间的共线性，改进了计量经济估计的有效性；第二，Panel Data是对同一截面单元集进行重复观察，能更好地研究经济行为变化的动态性。
我国城镇居民的消费结构实证分析
我国城镇居民的消费结构实证分析论文报告：我国城镇居民的消费结构实证分析目录一、研究背景和意义二、我国城镇居民的消费结构现状1. 总体情况2. 消费结构组成分析三、我国城镇居民的消费行为特征1. 消费者需求特点2. 消费支持与消费延迟四、我国城镇居民消费结构问题1. 个人消费结构问题2. 系统性消费结构问题五、政策建议1. 加强信息公开和政策引导2. 推进消费结构升级六、案例分析1. 汽车消费案例分析2. 教育消费案例分析3. 健康保健消费案例分析4. 旅游消费案例分析5. 电子产品消费案例分析一、研究背景和意义近年来，我国消费市场持续扩大，城镇居民的消费能力和消费需求逐渐提高，消费结构也朝着多元化和高端化方向发展。
消费结构对经济发展具有重要影响，因此对我国城镇居民消费结构进行实证分析具有很强的现实意义和研究价值。
二、我国城镇居民的消费结构现状1. 总体情况我国城镇居民的消费结构不断发展，从单一的物质消费向多元化的消费结构转变。
根据国家统计局数据显示，2019年，我国城镇居民人均消费支出为40,785元，主要消费领域为衣着、居住、医疗保健、交通通讯、教育文化娱乐等。
2. 消费结构组成分析（1）衣着消费：城镇居民的衣着消费支出逐年变化不大，占比维持在6%-7%之间。
其中儿童装成为了新的消费增长点，而成年人的服装消费则呈现出稳定和下降态势。
（2）居住消费：占比最高的居住消费在城镇居民消费结构中的比重约为27.1%，并且消费水平逐年提升。
房屋交易和租赁成为主要形式，同时高端豪宅的需求也逐渐增加。
（3）医疗保健消费：城镇居民的医疗保健消费占比约为6.3%，随着老龄化程度的提高，对养老和医疗保健的需求也不断增长。
口腔、美容等领域的医疗服务也越来越受到人们的需求。
（4）交通通讯消费：城镇居民的交通通讯消费占比约为11.9%，由于交通和通讯技术的快速发展，各类舒适、便捷的出行方式和快捷便利的通信方式容易获得大众青睐，数字化的过程让人们更加爱好消费。
中国各地人均消费支出与消费结构差异的分析
中国各地人均消费支出与消费结构差异的分析消费水平是衡量一个地区乃至一个国家经济实力的重要指标之一，由于中国幅员辽阔，各地经济发展水平不同、文化风俗不一，人们对消费的偏好，以及支出也不尽相同。
本文通过聚类的统计方法，利用SPSS软件，对中国31个省市自治区的人均消费支出及消费结构进行分析，阐释其内因，以期能在经济不断发展的今天，找出一定的消费规律性，并由此提出一些建议。
标签：消费支出消费结构聚类分析一、引言中国正在进行着翻天覆地的经济大改革，人们的消费水平也随之不断提升。
然而由于各地的文化风俗不同，经济发展的进程不一致，使得他们的消费支出类型不尽相同。
所以，本文通过对中国各地的人均消费支出的不同以及消费结构的差异来探索现象背后的原因，以期能在经济不断发展的今天，找出一定的消费规律性，并由此提出一些建议。
然而在现实生活中,那种仅凭经验和专业知识做定性分类的方法，已不能满足实际需要,我们必须将定性和定量分析结合起来分类。
因此本文采用聚类分析来对这一现象进行研究。
二、理论介绍聚类分析也称为群分析,它是研究对象的个体特征，对其进行分类的一种多元统计分析方法，现在越来越受到人们的重视,在经济、社会学、医学等领域有着广泛的应用。
其数学上的解释是:例如有p个指标（变量），n个对象，依据这n个对象在p个指标下的数据，对这n个对象进行聚类。
每一个对象是p维空间的一个点，聚类问题就是在p位空间中，对这n个点的聚类。
在SPSS中,有两大类聚类分析法,层次聚类法、动态聚类法等。
其中动态聚类法也称快速聚类法,或K-值聚类法。
其思想是首先选取一批聚类中心,让样品向最近的中心凝聚,形成初始分类,然后按最近距离原则不断修改不合理分类,直至合理为止。
快速聚类使用的是欧氏距离平方,各变量权数相等。
快速聚类法占用内存小,计算量小,处理速度快,特别适合大样本的聚类分析,所以本文采用快速聚类法。
三、分析与结论本文以全国31个省、市、自治区作为考察对象，进行聚类分析，研究全国各地城镇居民人均全年消费性支出状况。
社区居民消费水平调查报告
社区居民消费水平调查报告一、调查背景和目的社区居民的消费水平是社区经济发展的重要指标，也是了解居民生活品质的重要依据。
本次调查旨在了解社区居民的消费行为和消费习惯，为社区提供参考依据，同时也能够为居民提供有针对性的消费建议。
二、调查方法和样本数量本次调查采用问卷调查的方法，调查对象为社区居民，样本数量为300人。
问卷内容包括居民的基本信息、月收入情况、消费支出情况、消费偏好和意愿等。
三、调查结果分析1.居民的基本信息根据调查结果显示，参与调查的居民中，男性占比51%，女性占比49%。
年龄分布主要集中在25至45岁之间，占比为75%。
另外，高学历者占比达到45%，大多数居民具有较高的受教育水平。
2.月收入情况调查显示，参与调查居民的月收入主要集中在3000元至6000元区间，占比为60%。
20%的居民月收入在6000元至10000元，10%的居民月收入在10000元以上。
只有10%的居民月收入在3000元以下。
3.消费支出情况根据调查结果显示，居民的主要消费支出集中在食品和饮品、住房和交通等方面。
其中，食品和饮品的消费占比为30%，住房的消费占比为25%，交通的消费占比为20%。
其他方面的消费支出分别占比为10%至15%。
4.消费偏好和意愿调查显示，居民在消费偏好方面，对品质和价格的关注度较高。
在食品方面，60%的居民更倾向于选择健康和有机的产品。
在住房方面，50%的居民更倾向于选择性价比较高的房屋。
在交通方面，70%的居民更倾向于选择公共交通工具。
在其他消费方面，60%的居民更倾向于选择品质较好且价格适中的产品。
5.消费意愿和问题调查显示，居民的消费意愿主要集中在旅游、健身和购物等方面。
70%的居民表示愿意花费一定的费用进行旅游活动，60%的居民表示愿意花费一定的费用进行健身活动，50%的居民表示愿意花费一定的费用进行购物活动。
然而，居民在消费过程中也遇到了一些问题。
其中，50%的居民表示购买过程中遇到了商品质量问题，40%的居民表示购买过程中遇到了价格不透明和欺诈的问题。
广州居民消费调查报告
广州居民消费调查报告广州居民消费调查报告一、引言广州作为中国经济发展的重要城市之一，其居民消费情况一直备受关注。
本篇报告旨在通过对广州居民的消费习惯、消费水平、消费结构以及消费观念的调查和分析，对广州居民的消费现状进行详细阐述和总结。
通过这样的调查报告，我们可以更好地了解广州居民的消费需求，为相关政策制定者和企业提供参考依据。
二、调查方法和样本本次调查采用了随机抽样方法，共抽取了广州市不同区域、不同收入阶层的居民作为调查样本。
调查采用了结构化问卷的方式，包括个人基本信息、消费习惯、消费意愿和消费偏好等方面的问题。
共计收回有效问卷2000份。
三、消费习惯调查结果通过对广州居民的消费习惯进行调查，发现广州居民普遍具有良好的消费习惯和储蓄意识。
调查显示，绝大多数居民会定期储蓄，并保持相应的理财习惯。
同时，广州居民对借贷也持谨慎态度，相对少数人会有借贷需求，并且会选择合适的管道和方式。
四、消费水平调查结果广州是中国经济发达城市之一，居民的消费水平相对较高。
调查显示，在广州，中等收入家庭的人均月消费支出在5000元至10000元之间，高收入家庭则超过10000元。
消费水平的提高，也反映了广州居民的生活质量在不断提升。
五、消费结构调查结果广州居民的消费结构呈现多元化的特点。
居民在食品、居住、交通、教育、医疗、文化娱乐等方面的消费占比较大，其中居住和交通是消费支出的重要部分，这与广州的生活成本较高有关。
此外，由于广州地理位置的特殊性，旅游和购物等消费也占据一定比例。
六、消费观念调查结果广州居民对消费有着较为理性的观念。
调查显示，绝大多数广州居民会根据自身实际情况进行消费选择，不盲目追求名牌和奢侈品。
同时，广州居民对环保、健康和品质有较高的消费追求，偏好选择有保障的产品和服务。
七、结论与建议通过本次调查，我们可以得出以下结论：1. 广州居民的消费习惯良好，储蓄意识强，借贷意愿较低。
2. 广州居民的消费水平较高，生活质量持续提升。
居民收入消费调查报告
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日常开支数据分析报告(3篇)
第1篇一、报告概述随着我国经济的快速发展，居民消费水平不断提高，日常开支已成为家庭财务的重要组成部分。
为了更好地了解家庭日常开支状况，提高消费效率，本报告通过对某城市100户家庭的日常开支数据进行收集、整理和分析，旨在为家庭理财提供有益参考。
二、数据来源及样本描述1. 数据来源：本报告数据来源于某城市100户家庭2019年度的日常开支记录，包括食品、服装、住房、教育、医疗、交通、娱乐等各方面的开支。
2. 样本描述：样本家庭涵盖不同年龄段、不同收入水平、不同职业背景，具有一定的代表性。
三、数据分析1. 总体开支结构表1：家庭总体开支结构表| 项目 | 开支占比（%） || ---------- | ------------ || 食品 | 35 || 服装 | 10 || 住房 | 25 || 教育 | 15 || 医疗 | 8 || 交通 | 5 || 娱乐 | 7 || 其他 | 5 |从表1可以看出，食品和住房是家庭开支的主要部分，占比分别为35%和25%。
这可能与我国居民的生活习惯和房价水平有关。
2. 食品开支分析表2：食品开支细分表| 项目 | 开支占比（%） || ---------- | ------------ || 肉类 | 15 || 水果蔬菜 | 20 || 米面油 | 10 || 调味品 | 5 || 零食 | 5 || 其他 | 5 |食品开支中，水果蔬菜和肉类占比最高，分别为20%和15%。
这表明居民对健康饮食的关注度较高。
3. 住房开支分析表3：住房开支细分表| 项目 | 开支占比（%） || ---------- | ------------ || 房租 | 15 || 物业费 | 5 || 水电燃气费 | 5 || 通信费 | 5 || 家电维修费 | 5 |住房开支中，房租占比最高，为15%。
这可能与我国房价较高有关。
4. 教育开支分析表4：教育开支细分表| 项目 | 开支占比（%） || ---------- | ------------ || 学费 | 10 || 衣物 | 5 || 课外辅导 | 5 || 书籍 | 5 || 其他 | 5 |教育开支中，学费占比最高，为10%。
我国各地农村居民人均消费支出的对应分析
一
、
引 言
在联系 。对应分析就是通过一个过渡矩阵 ｚ将二者有机结合起 来。具体说就是使含有 ｎ个样品 Ｐ个变量的原始资料矩 阵 ＝ ｎｐ变成一个过渡矩 阵 Ｚ （ ｐ并使 Ｒ Ｚ 分析变量之 间关系 ｘ ＝ｚ ， ￣ｘ ＝ 的协方差矩 阵） Ｑ Ｚ 与 ＝ Ｚ％ （ 分析样 品之间关 系的协方差矩阵） ｈ ￣－ － 相同的非零特征根， 它们相应 的特征向量之间也有密切 的关系。 对协方差矩阵 Ｒ、 Ｑ进行加权 主成份分析或因子分析， 分别能
提 取 两 个最 重 要 的公 因子 Ｒ 、 ： Ｑ ： 由于采 用 的是 一 种 特 Ｒ 与 Ｑ 。
消 费水 平是 衡量 一个 地 区乃 至 一个 国 家 经 济 实 力 的重 要 指
标之一 ， 由于中国幅员辽 阔， 各地经济发展水平 不同 、 文化风俗不
一
，
人们对 消费的偏好不 同， 以支出也不尽相 同。“ 所 三农” （ 、 农业
起 来 分类 。因 此本 文采 用对 应 分 析 来对 这 一 现 象 进行 研究 。
二 、 论 介 绍 理
变量点和样品点一起考虑进行分类 。
三、 分析 与结 论
本文 以全国 ３ 个省、 、 １ 市 自治区作为考察对象 ， 进行 分析 ， 研
究 ２ ０ ６年 全 国各 地 城 镇 居 民人 均 全 年消 费性 支 出 状 况 。 取 的 ００ 选
案例四 我国各地区城镇居民消费性支出的主成分分析
案例四 我省各地区城镇居民消费性支出的因子分析表1列出了1999年全国31个省、直辖市和自治区（港、澳、台不在其中）的城镇居民家庭平均每人全年消费性支出的八个主要变量数据。
这八个变量是1x ：食品 5x ：交通和通讯 2x ：衣着6x ：娱乐教育文化服务 3x ：家庭设备用品及服务 7x ：居住4x ：医疗保健8x ：杂项商品和服务表1消费性支出数据单位：元资料来源：2000年《中国统计年鉴》我们希望对上述八个指标数据进行主成分分析。
从128,,,x x x 的样本相关阵ˆR 出发进行主成分分析，SAS 软件的输出结果如输出1所示。
输出1 对全国31个地区消费性支出的主成分分析从输出1可以看出，前两个和前三个主成分的累计贡献率分别达到80.6％和87.8％，第一主成分1ˆy 在所有变量(除在*2x 上的载荷稍偏小外)上都有近似相等的正载荷，反映了综合消费性支出的水平，因此第一主成分可称为综合消费性支出成分。
第二主成分2ˆy 在变量*2x 上有很高的正载荷，在变量*4x 上有中等的正载荷，而在其余变量上有负载荷或很小的正载荷。
可以认为这个主成分度量了受地区气候影响的消费性支出(主要是衣着2x ，其次是医疗保健4x ①)在所有消费性支出中占的比重(也可理解为一种消费倾向)，第二主成分可称为消费倾向成分。
第三主成分很难给出明显的解释，因此我们只取前面两个主成分。
表2和表3是把31个地区分别按第一和第二主成分得分从小到大重新排序后的结果。
从表2可以看出，东部地区的第一主成分得分普遍较高，中部地区一般，而西部地区则普遍较低。
从表3可见，北方地区的第二主成分得分普遍较高，而南方地区则普遍较低，这是由于北方地区气候寒冷，用于衣着、医疗保健等消费的比重相对较高，而南方地区则相反。
这也进一步支持了上述对第二主成分的解释。
图1是关于第一和第二主成分得分的散点图，该图等价于各变量经标准化后的八维数据点群在具有最大投影点群分散程度的二维平面上的投影。
我国城镇居民消费支出研究
Ｘ 平 均 ）＝ ∑ｘｊ ｎ ｊ（ ｉ ／ Ｓ－ ∑ （ｉ （ ｊ ｘｊ ｊ ｘ 平均） ／ ｎ ） ）２ （ １ （）求 标 准 化 指 标 的 相 关 系 数 矩 阵 Ｒ ２
（ｉ ）ｍ ｒ ｋ ｘｎ １ ０． ３ Ｘ５ ２ ＊ ０． ｒ ∑ ［ ａ ｉ 均 ） ｉ ｊ （ｘ ｉ （ ｘ 平 ）￥（ａ— ｊ ４ ｝ －０． ２ Ｘ４＋ ５ ＊ －０． ０ Ｘ６ ｘ ｊ ｘ ７ Ｘ３
Ｐｒ ｎ１ ｉ ＝０． ３８｝ １ ０． ６ Ｘ ＋ ２ Ｘ ２＋０． ３ Ｘ３ ０． ８ Ｘ４ ５ ＋ ３ ＊ ＋０． ９ Ｘ５ ２ ＊ ＋０． ８ Ｘ６ ３ ＊ ０． ３ ＊ ＋０． ８ Ｘ８ ９ Ｘ７ ３ ＊ Ｐｒ ｎ２ ｉ ＝ ０． Ｘ １ １ ６｝ ＋０． ０｝ ６ Ｘ２ ～０．
一
（ ）计算贡献率和累计贡献率 ４
ａ ＝ ｋ ｋ ∑ ／ ｋ
ａ ｋ即为第 ｋ项贡献率。 （ ）确 定 主 成分 的个 数 ，建 立 主 成分 ５
方 程 选 取 主 成 分 个数 的常 用 方法 是根 据 累
计贡献率 ，一般 以８ ％为界 限。若 前 ｋ ５ １ 个主成分的累计贡献率小于 ８ ％。而前 ｋ ５ 个主成分的累计贡 献率大于或等于 ８ ％， ５ 则 取 ｋ个 主 成 分 。
我 国城镇居 民消费 支 出研 究
林瞻韬 华 中师范 大学数学与统计学院 湖 北武汉 ４ ０ 表示 第 ｊ 指 标 ，其 中 ， 个
【 文章 摘 要 】 采 用主 成 分 分析 法 ， 分析 比较我 国城 镇 居 民消 费支 出的 结构 、 水平 及其不 同地 区的差异 ， 究各 地 区经济 发展 水平 ， 研 为我 国进一 步扩 大内需提供必要依据 。
二 数据 来 源与 实证 分析
各地消费成本分析报告
各地消费成本分析报告近年来，随着我国国民经济的稳步发展，人民生活水平不断提高，消费成本也逐渐成为人们关注的焦点之一。
消费成本的高低直接影响着人们的购买力和生活质量，因此各地消费成本的分析也备受关注。
本篇文章将从房屋、教育、医疗、交通和食品消费等方面出发，对我国各地的消费成本进行分析，并探讨其背后的原因。
首先，房屋消费是人们生活中不可忽视的一部分。
据统计数据显示，目前我国城市房价普遍较高，且呈现出区域差异。
一线城市如北京、上海和深圳等，由于全国资源集中、发展机会多，房价较高，购房压力大；而二线、三线城市及县级城市的房价则相对较低，购房压力较小。
此外，还应考虑到租房成本，尤其是在大城市中，租房成本占据了居住成本的重要部分。
其次，教育消费是家庭支出的重要组成部分。
随着我国教育事业的迅速发展，教育的投入负担也逐渐加重。
首先，教育资源的分配不平衡是造成消费成本差异的重要原因之一。
一线城市拥有更多的名校和高质量的教育资源，因此教育消费较高；而中西部地区和农村地区的教育资源相对匮乏，消费成本较低。
其次，由于教育的市场化程度不断提高，各类培训机构的兴起和学费的不断攀升也导致了消费成本的升高。
再次，医疗消费也是影响各地消费成本差异的重要因素之一。
随着我国老龄化程度的加深和人们对健康的重视，医疗消费在家庭开支中占比越来越大。
一线城市的大医院资源丰富，医疗费用相对较高；而二、三线城市及县级城市的医疗费用相对较低。
另外，各地的医疗保障制度也存在差异，一些地区的医保政策和补贴力度较好，能够一定程度上减轻群众的医疗负担。
此外，交通成本也是各地消费成本的重要组成部分。
一线城市由于城市规模庞大、交通拥堵严重和公共交通价格偏高等原因，交通成本相对较高。
而二、三线城市及县级城市交通成本相对较低，这也是人们选择从大城市迁移到小城市的一个重要考量因素之一。
最后，食品消费是影响人们生活成本的重要因素之一。
随着我国农业现代化的发展，食品安全问题得到进一步保障，人们的食品消费需求也逐渐提高。
我国内陆省市农村居民消费性支出的因子分析
进 行 了探 讨 。研 究表 明 随 着 内陆省 、 市人 民生 活 水 平 的不 断提 高， 农村 居 民 的消 费水 平不 断上 升 ． 费结 构 不 断优 化 升级 ， 消 其 中用 于发 展 享 受性 的 支 出比 重 不 断 攀 升 ，更 加 注 重 于 生 活 质
３２ 验 原 始 指 标 变 量 是 否 适合 因子 分 析 －检
农 村 经 济 对 国家 经 济 的影 响 深远 ，农 村 的 消 费 水 平 状 况 可 以反 映 出 国家 整 体 经 济 的 发 展 状 况 。由于 我 国 地 域 辽 阔 ， 各 地 区 的经 济 发 展 不 平 衡 ， 民消 费 也 不 平 衡 ， 仅 存 在 城 乡 差 居 不 异 、 中 西 部 差 异 ， 存 在 东 部 沿 海 和 内 陆 省 份 的 差 异 ， 别 东 还 特 是改 革 开放 以来 ， 种 差距 更是 扩 大 了 。 我 国地 理 位 置 的角 这 从 度来 看 ，靠 海 的地 区 叫 沿海 地 区 ．而 不 靠 海 的 地 区 叫 内陆 地 区 。 此 ， 国 内陆 包 括 北 京 、 因 我 山西 、 徽 、 西 、 南 、 安 江 河 湖北 、 湖 南、 内蒙 古 、 庆 、 重 四川 、 贵州 、 南 、 藏 、 西 、 肃 、 海 、 云 西 陕 甘 青 宁
ｄ ｆ
．４ ６９ ９ ． ｌ ２ １６
２ ８
政治 、 济 、 化 中心 ， 经 文 国家 政 策 投 入 比较 多 ， 方 面 指 标 非 常 各 高， 因此 我 们 在 研 究 时 把 北 京 排 除 在 外 ， 究 的 内陆 地 区包 括 研
中 部 ８ 省 份 和 西 部 除 广 西 的 １ 个 省 份 ， 计 １ 个 省 份 。长 期 个 １ 总 ９
我国各地区城镇居民消费性支出的分析研究
内蒙 古
辽 宁
１０．７ ３ ３ ９
１３．４ ７ ０ ８
５ ４ ２ ２． ９
５３ ９ ５． ０
２ ４ ８ ５ ３
２ ６ ９ ４．１
１２ １ ９ ７
２ ９ ８ ７．１
２ ９ ８ ４ １
２ ９ １ ３ ８
４ ８ ０ ６ ９
４ ５ ２ ４ ０
襄 １ 指标代码和指标名称 指标代码 Ｘｌ 指标名称 食 品 衣 着 家庭设备用品及服务 医疗保健 交通和通讯 指标代码 指标名称 娱乐教育文化服务 居住 杂项 商品和服务 消 费性总支出
ｓ ∑Ｘ） 一（
收辅 日期 ： ０ —９２ ２ １ － ０ ０ ８ 作者葡介 ： 王学民（９ ４ ）男 ， １６ － ， 上海人 ， 上海财经大学统计系讲师
３ ６ ．８ ６ １ ６ ３ ８ ．４ ４ １ ７
８ ４ ．９ ２ ７ ６
黑尤 江 １ １ ． １ ４ ０ １ 江苏
浙江
２０．８ ２７ ５
２２．６ ６ ９ １
４ ９ ３ ４． ７
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２ ８ ３ １ ６ ２７ １ ７ １
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５ ７０ ２ ．９
４ ９６ ５．２ ３ ６ ８ ７，２
１３ ８ ０ ４ ９
３０ ４ ６．８ ３ ７６ １． １
７０ ３ ２． ３
１ ７ ７ ４．６ １ ２ ８ ５．５
４２ Ｏ ６．３
１ ４ ２ １１ ８ ７ ５ ９ ３．７
５ ０ ５ ４ ．８ ４ ４ ７ １ ．２
居民消费状况调查报告范文
居民消费状况调查报告范文居民消费状况调查报告范文在发生了某些事情、情况后，需要认真地调查研究清楚，调查工作完毕后，通常还需要写调查。
好的都具备一些什么特点呢？以下是为大家的居民消费状况调查报告范文，希望对大家有所帮助。
1、调查对象及家庭根本情况本次调查对象按年龄分：20—30岁占4%，30—40岁占26%、40—50岁占28%、50—60岁占26%、60岁以上占16%；按受教育程度分：其中小学/小学以下占12%，初中占36%，高中/中专占30%，大专/本科占20%，研究生/研究生以上占2%。
2、居民收入消费状况本次调查对象月收入1000元以下的占10%，1000—2000元的占52%，2000—5000元的占32%，无收入的占6%；与去年相比，感觉收入有所增加的占到62%，感觉和原来差不多的占到26%，感觉收入下降的占到12%；调查中有30%每月几乎完全花掉所有收入，有64%花掉每月的大半收入，有6%花掉每月收入的一半以下。
3、居民对物价的感受情况①当问及您每月的生活必需品支出占到总支出的比重时，每月收入全部用于购置生活必需品的占到8%，每月收入一半及以上用于购置生活必需品的占到82%，有10%选择在一半以下。
②参与本次调查的调查对象全部感觉今年生活必需品的价格上涨，其中58%认为今年物价涨得厉害，42%认为今年的物价有点涨。
4、八大类商品消费情况①食品消费方面。
有32%认为今年在购置食品的支出上增加了很多，有44%认为有所增加，有20%认为和原来差不多，只有2%选择略有降；当问及假如粮食价格有较大幅度上涨时，您会怎么样时，有12%选择节衣缩食，减少各方面开支，有72%选择以后买菜要挑廉价的，以免增加买菜开支，有10%选择任由食品开支增加，但减少其他的开支，只有6%选择无所谓，不减少任何方面的开支。
②穿着消费方面。
在服饰方面的支出增加了很多的占到6%，有32%选择略有增加，有46%选择和原来差不多，有14%选择有所下降，有2%选择下降了很多。
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我国各地区人居消费性支出分析目录1 引言 (1)1.1 选题背景 (1)1.2 选题目的 (1)1.3 选题意义 (1)2 数据来源与描述 (1)2.1 数据来源 (1)2.2 数据描述 (2)3 描述性统计分析 (3)3.1 分析步骤 (3)3.2 结果分析 (4)4 系统聚类分析 (5)4.1 分析步骤 (5)4.2 结果分析 (7)5 因子分析 (12)5.1 分析步骤 (12)5.2 结果分析 (14)6 综合分析 (17)7 总结与建议 (18)8 参考资料 (18)９维普数据库的论文查重报告1 引言1.1 选题背景近年来，我国的经济发展迅速，人民生活水平得到了很大的提高，。
但是我国各地区的经济发展水平还不均衡，而且不同地方的人口、资源、政策等各方面还有不同程度的差别化，这样就使的各地区人民的消费水平有高有低。
所以在这种情况下，分析我国各地区人民家庭平均每人全年消费性支出情况，搞清楚不同地区人民人均消费性支出的差异与特点就显得尤为重要，这样有利于决策部门宏观调控，掌握各地区情况，控制好各地区的发展。
1.2 选题目的通过运用不同的方法对各地区人民的消费性支出分析，了解在各消费性支出项目中哪个指标较大，了解总体情况。
通过运用不同的方法对各地区人民的消费性支出分析，知道哪些地区的消费性支出较高，在哪方面支出高。
通过运用不同的方法对各地区人民的消费性支出分析，清楚不同地区的消费结构，不同地区的消费类型。
通过运用不同的方法对各地区人民的消费性支出分析，比较发达地区和欠发达地区消费支出项的不同从而能更好的分配资源。
通过运用不同的方法对各地区人民的消费性支出分析，明白我国居民的消费转移方向。
1.3 选题意义分析我国各地区居民消费性支出情况和影响因素，有利于建立合理的消费结构，有利于我国拉动内需，发展经济，有利于促进国民经济的发展。
2 数据来源与描述2.1 数据来源来源于2014年《中国统计年鉴》,数据为2013 年全国各地区(31个省、市和自治区)的城镇居民家庭平均每人全年消费性支出的数据。
图2-1 我国各地区城镇居民家庭平均每人全年消费性支出情况2.2数据描述图2-2 标准化处理之后的数据图2-2是用spss软件进行标准化处理后的数据，现在分别用Ｘ1－Ｘ8分别表示各数据变量，如下所示：x1——食品；x2——衣着； x3——居住；x4——家庭设备及服务； x5——医疗保健； x6——交通和通信；x7——文教娱乐； x8——其它；3 描述性统计分析描述统计分析方法主要是从基本统计量（诸如均值、方差、标准差、极大/小值、偏度、峰度等）的计算和描述开始的，并辅助于SPSS提供的图形功能，能够把握数据的基本特征和整体的分布特征。
3.1 分析步骤1)打开spss软件，在数据编辑窗口的主菜单中选择“分析(A)”→“描述统计”→“描述性分析(D)”，如下：2)弹出如下对话框，将左侧框中的所有变量选入右侧框中，如下：3)单击“选项”对话框中选择所需要分析的统计量，包括均值、标准差、极大值、极小值，如下：3.2 结果分析图3-1 描述统计量图图3-2 支出饼状图①食品支出比例最大(35%),其次交通通信(15%)和文教娱乐(13%)支出比例也较大。
②教育文化娱乐和通信方面支出较高，说明人们越来越重视精神文化方面的支出，而不是传统的物质文化（家庭设备用品方面等）的支出。
4 系统聚类分析系统聚类法的基本原理：首先将一定数量的样本或指标各自看成一类，然后根据样本（或指标）的亲疏程度，将亲疏程度最高的两类进行合并，然后考虑合并后的类与其他类之间的亲疏程度，再进行合并。
重复这一过程，直到将所有的样本（或指标）合并为一类。
系统聚类分为Q型聚类和R型聚类两种：Q型聚类是对样本进行聚类，它使具有相似特征的样本聚集在一起，使差异性大的样本分离开来；R型聚类是对变量进行聚类，它使差异性大的变量分离开来，相似的变量聚集在一起，这样就可以在相似变量中选择少数具有代表性的变量参与其他分析，实现减少变量个数、降低变量维度的目的。
在本组中采用的是Q型聚类。
4.1 分析步骤1)打开spss软件，在数据编辑窗口的主菜单中选择“分析(A)”→“分类(F)”→“系统聚类(H)”，如下：2)弹出“系统聚类分析”对话框，变量框、标注个案框中所选内容如下：3)单击“统计量(S)”按钮，弹出对话框如下，选择“合并进程表”、“相似性矩阵”单选框，确定。
4)单击“绘制(T)”按钮，弹出对话框如下，选择内容如下：5)单击“方法(M)”按钮，弹出对话框如下，可在“聚类方法”中选择不同的聚类方法，如下：4.2 结果分析1.使用spss软件系统聚类得出如下聚类表聚类表阶群集组合系数首次出现阶群集下一阶群集 1群集 2群集 1群集 211424.703001721723 1.02900931825 1.0890094328 1.19500752021 1.213001763031 1.2880087329 1.681401082730 1.769061391718 1.87423121034 1.901701411615 1.9350016121217 2.1310915131627 2.22308151438 2.69110018151216 2.9221213181656 3.46601121171420 3.551152218312 3.624141522191119 4.2190023201013 4.477002321522 5.4781602422314 5.876181726231011 6.49620192524577.82121026252108.21102329263510.369222428271911.90700302832615.04126029292319.502252830301252.88427290图4-1 聚类表2.使用spss软件系统聚类做出聚类分析的冰柱图如下：图4-2 组间法聚类冰状图图4-3 组内法聚类冰状图图4-4 Ward法聚类冰状图3.使用spss软件系统聚类做出聚类分析的树状图如下：图4-5 组间法聚类树状图图4-6 组内法聚类树状图图4-7 Ward法聚类树状图❖组间法a) 如果根据各地区城镇居民人均全年消费状况把31各地区分为2类，结果为：第一类：上海、北京第二类：其他地区b) 如果根据各地区城镇居民人均全年消费状况把31各地区分为3类，结果为：第一类：上海、北京第二类：福建、浙江、广东、江苏第三类：其他地区c) 如果根据各地区城镇居民人均全年消费状况把31各地区分为4类，结果为：第一类：上海、北京第二类：福建、浙江、广东、江苏第三类：天津、内蒙古、山东、辽宁第四类：其他地区❖组内法a) 如果根据各地区城镇居民人均全年消费状况把31各地区分为2类，结果为：第一类：上海、北京第二类：其他地区b) 如果根据各地区城镇居民人均全年消费状况把31各地区分为3类，结果为：第一类：上海、北京第二类：天津、福建、广东、江苏、浙江第三类：其他地区c) 如果根据各地区城镇居民人均全年消费状况把31各地区分为4类，结果为：第一类：上海、北京第二类：天津、福建、广东、江苏、浙江第三类：西藏第四类：其他地区❖Ward法a) 如果根据各地区城镇居民人均全年消费状况把31各地区分为2类，结果为：第一类：上海、北京、浙江、广东、天津、辽宁、内蒙古、吉林、江苏、福建第二类：其他地区b) 如果根据各地区城镇居民人均全年消费状况把31各地区分为3类，结果为：第一类：浙江、广东、天津、辽宁、山东、内蒙古、吉林、江苏、福建第二类：北京、上海第三类：其他地区c) 如果根据各地区城镇居民人均全年消费状况把31各地区分为4类，结果为：第一类：浙江、广东、天津、福建第二类：辽宁、山东、内蒙古、吉林第三类：北京、上海第四类：其他地区4.不同的聚类方法大体聚类结果相同，可以将北京、上海分为第一类，将广东、浙江、天津、福建、江苏分为第二类，其他地区分为第三类。
5 因子分析5.1 分析步骤1)打开spss软件，在数据编辑窗口的主菜单中选择“分析(A)”→“降维”→“因子分析”，如下：2)弹出“因子分析”对话框，变量框、标注个案框中所选内容如下：3)单击“抽取”按钮，弹出对话框如下，4)单击“抽取”按钮，弹出对话框如下：5.2 结果分析1、使用spss软件进行因子分析得出如下相关系数矩阵图5-1 相关系数矩阵图❖从图5-1可以看出个因子之间的相关系数都比较大，所以适合做因子分析。
2、提取公共因子图5-2 解释的总方差图图5-3 图5-4❖根据图5-1、5-2、5-3可以知道前两个因子就解释了所有变量总方差的78.284%,所以可以提取两个公共因子。
3、使用spss软件因子分析得出因子矩阵、旋转因子矩阵和旋转因子空间中的因子图图5-5 因子矩阵图图5-6 旋转因子矩阵图图5-7 旋转因子空间中的因子图❖根据图5-5、5-6、5-7，可以把两个因子分为综合因子和公共因子。
❖图5-7可以看出，衣着支出与医疗保健支出相距比较近，而其余各变量之间距离较近，所以可以将衣着支出、医疗保健支出看做公共因子，而将其他支出看作是综合因子。
4、因子得分分析：因子得分系数矩阵因子1 2Zscore(食品) .112 -.112Zscore(衣着) .286 -.091Zscore(居住) -.035 .090Zscore(家庭设备及用品) .096 -.077Zscore(交通通信) .489 -.072Zscore(文教娱乐）.189 .003Zscore(医疗保健) -.048 .135Zscore(其他) .220 .130提取方法 :主轴因子分解。
旋转法 :具有 Kaiser 标准化的正交旋转法。
图5-8 因子得分系数矩阵❖根据图5-8可以得出两个因子的表达式如下：X=0.112*X1+0.286*X2-0.035*X3+0.096*X4+0.489*X5+0.189*X6-0.048*X7+0.2 2*X8Y=-0.112*X1-0.091*X2+0.09*X3-0.077*X4-0.072*X5+0.003*X6+0.135*X7+0.1 3*X8❖根据图5-2和图5-7可以得出综合排名的计算表达式Z=0.66241X+0.12043Y❖将各地区的８个消费性支出项的数据带入到综合排名计算表达式Ｚ中，可以计算出各地区的消费综合排名，如下：图5-9 各地区消费情况综合排名❖从图5-9可以看出排名靠前的有上海、北京、浙江、广东、天津、江苏、福建，说明这些地区经济比较发达，消费支出较高。
6 综合分析1．在8个消费性支出指标中食品、居住、交通通信、教育文化和娱乐服务支出较高2．从描述性统计分析、聚类分析、因子分析的结果可以看出，尽管不同的分析方法所得的结果有所不同，但上海、北京、天津、广东、浙江、江苏、福建地区人均消费水平处于较高的水平，而青海、西藏、甘肃的人均消费水平处于低位。