我国各地区居民消费支出分析8429760

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。

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

22314 5.876181726

231011 6.496201925

24577.82121026

252108.21102329

263510.369222428

271911.9070030

2832615.04126029

292319.502252830

301252.88427290

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