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。例如，利用Panel Data能够更好地进行动态研究，诸如工作的调换、劳动力的流动等；
第三，Panel Data模型能对更复杂的行为模型进行研究。例如，研究我国各省（区）居民收入结构问题，各省（区）居民的收入结构是不相同的，除了价格水平影响因素之外，地区差异如地理位置、气候条件、传统文化等方面的差异也是一个重要原因。然而仅用时间序列数据或者仅用某一截面数据都无法估计出地区差异的影响，因为形成地区差异的诸多因素是难以度量或不可观测的。如果用Panel Data建立模型，则由于资料中既有个体特征之间的差异，又包含个体特征随时间变化而发生的变化，上述提到的因素的作用是可以估计的。
第四，截面变量和时间变量的结合信息能显著地减少缺省变量所带来的问题。如某研究者认为享受技术进步的企业有能力在生产中增加实际资金的使用。若使用截面数据分析，由于数据本身没有包含技术进步的信息，则不能准确地估计增加的资金量对企业盈利能力的影响。然而，若用Panel Data分析，其时间序列部分就包含技术进步对盈利能力的作用，因
此可能的缺省变量问题就会不再出现。
2.Panel Data 模型的基本类型： (1)静态Panel Data 模型
静态Panel Data 模型（通常简称为Panel Data 模型）的一般形式为： it i it i it u x y ++=βα n i ,,1 = T t ,,1 = 其中，),,,()
,,,(2121'==Ki i i Kit it it x x x x ββββ i it ，k 为解释变量的个数，误差项
it μ的均值为0，方差为2
it
σ。
按模型中的参数变化情况将Panel Data 模型分为三类： 模型1：
j i αα=,j
i ββ=；t t t u x y ++=βα。在截面上无个体影响、无结构变化，相当于将多个时期的截面数据放在一起作为样本数据。
模型2：
j i αα≠,
j
i ββ=；it it i it u x y ++=βα。由于在横截面上个体影响的不同，
称为变截距模型。个体影响表现为模型中被忽略的反映个体差异的变量的影响，又分为固定和随机影响两种情况。
模型3：
j i αα≠,j
i ββ≠；it i it i it u x y ++=βα。此模型称为变系数模型，对应数
据除了存在个体影响外，在横截面上还表现为经济结构的变化。
(2)动态Panel Data 模型
这里的动态模型，是指包含滞后被解释变量作为解释变量的模型。当采用Panel Data 作为观测值时，变截距模型写为：
T
t n i x y y it
i it t i it ,,1,,11, ==+++=-μαβγ
也就是说，滞后因变量出现在模型的右边。比如由于消费的惯性，前一期的消费对当期消费有显著的影响。动态模型也分为固定影响模型和随机影响模型两种。近年来动态模型在Panel Data 模型中比较流行，这些动态模型的估计通常利用工具变量，建立在矩条件的基础上，如广义矩估计和有限信息极大似然法等。
由于居民的消费，既取决于可支配收入水平，也和居民的前期消费习惯有着密切的联系，因此，本文将利用1995－2004年我国29个地区城镇居民的人均可支配性收入和人均消费性支出数据，采用动态Panel Data 模型，对中国各个城市居民的消费状况进行分析，研究地区差异和时间变化对居民消费行为的影响，可支配收入对消费的影响和前期消费习惯对当期消费的影响。 （四）案例数据
数据来自1996年到2005年国家统计局公布在《统计年鉴》上的数据。样本数据从1995年到2004年，包括29个地区的城镇居民人均可支配收入和城镇居民人均消费性支出。由于各个年份的价格水平不一样，数据可比性较差，因此利用相应地区的居民消费价格指数进行平均，使其都以1995年的价格为基础。再将经过居民消费价格指数平减的数据以pool 的格式输入到eviews 中，为后面的数据分析做好准备。 （五）案例分析
1.我国城镇居民消费的描述性分析 （1） 人均可支配收入
A.我国城镇居民的年人均可支配收入时间序列数据描述性分析（结果如表1所示）
表1. 1995~2004年我国城镇居民的年人均可支配收入
表1中的“Mean INC”表示各年我国各地区城镇居民人均可支配收入水平的平均值。随着时间的迁移，该指标呈增长趋势（见图1）。
图1. 我国各地区城镇居民人均可支配收入水平的平均值的趋势
由该趋势图可以很清楚看出，从1995年到2004年我国城市居民的平均可支配性收入一直处于快速上升的趋势。
B. 我国城镇居民的年人均可支配收入的截面单元数据描述性分析
由于我国地区较多，表格过大，截取部分表格数据，如表2所示：
由表2可知，北京、上海、浙江和广东这几个城市的收入水平较高，均值都在八千元以上，而山西、内蒙古、辽宁、吉林、黑龙江、安徽、江西、河南、贵州、陕西、甘肃、青海、宁夏这些城市的人均可支配收入的均值都在四千多，五千不到，其中上海的人均可支配收入最高达9851.771元，广东次之达9303.007元；青海的人均可支配收入水平最低仅4324.828元，上海的人均可支配收入水平是青海的两倍多，由此说明我国各地区之间的人均可支配收入差距较大。
表2.我国不同地区人均可支配收入
（2）人均消费性支出分析
A. 我国城镇居民的年人均消费性支出时间序列数据描述性分析（结果见表3）。
表3.我国从1995~2004年城镇居民人均消费性支出各描述性指标根据表3可知，我国城镇居民的人均消费性支出呈增长趋势（见图2）。
图2. 1995~2004年我国城市居民的平均消费水平趋势
由图2.可以很清楚看出，从1995年到2004年我国城市居民的平均消费水平一直处于快速上升的趋势。
B.我国人均消费性支出的截面单元数据进行描述性分析
由于地区较多，表格过大，截取部分表格数据，如表4所示：
由表4可知，北京、上海、浙江和广东这几个城市的人均消费水平较高，均值都在六千元以上，其中上海的人均消费性支出最高达7591.678元，广东次之达7472.357元；江西的人均消费性支出水平最低仅3372.908元，上海的人均可支配收入水平是江西的两倍多，说明我国各地区之间的人均消费性支出水平差距较大。
表4. 我国人均消费性支出的截面单元数据
（3）我国1994~004年的人均可支配收入的各地区均值和人均消费性支出的各地区均值比
较分析
表5我国各地区人均可支配收入的均值和各地区人均消费性支出的均值
为了更清楚地反映出人均可支配收入和人均消费性支出的趋势及关系，将两个的均值画在一张趋势图上（见图3）。
图3. 我国人均可支配收入和人均消费性支出的趋势
由图3可知，我国人均可支配收入和人均消费性支出呈相同的趋势增长，属于正向相关关系，下面计算两者的相关系数，如表6所示。
表6. 我国人均可支配收入和人均消费性支出相关系数
根据相关系数表，可见人均消费性支出和人均可支配收入的相关系数达0.999259，相关性非常强，属于正向高度相关关系。
既然人均可支配收入和人均消费性支出有这么强的相关关系，那么两者之间是否有Granger因果关系？下面对这两个序列进行Granger因果关系检验，结果见表7：表7. 我国人均可支配收入和人均消费性支出Granger因果关系检验
Pairwise Granger Causality Tests Sample: 1995 2004 Lags: 1
Null Hypothesis:
Obs F-Statistic Probability MEAN_CONS does not Granger Cause MEAN_INC
9
0.26043
0.62805
MEAN_INC does not Granger Cause MEAN_CONS 7.14537 0.03687
根据表7，对于消费性支出不是人均可支配收入的Granger Cause 的原假设，拒绝其犯第一类错误的概率是0.62805，表明人均消费性支出不是人均可支配收入的Granger Cause 的概率较大，不能拒绝原假设。第二个检验的相伴概率只有0.03687，表明至少在95％的置信水平下，可以认为人均可支配收入是人均消费性支出的Granger Cause 。既然人均可支配收入和人均消费性支出之间存在Granger 因果关系，那么两者之间可以建立回归模型。
2.我国人均消费的Panel Data 分析
在eviews 中以pool 格式建立平行数据对象人均可支配收入（INC ）和人均消费性支出（CONS ），并将经过消费价格指数平减的数据输入eviews 中。
根据消费经济理论，居民消费支出不仅受到即期收入的影响，还应考虑前期消费支出的大小，这种消费习惯的继承性，被称为“棘轮效应”。新建一个平行数据对象CONS1表示滞后一期的消费支出。由此可以建立回归模型如下：
it
it i t i i it it INC CONS CONS μββα+++=-21,1
下面按模型中的参数变化情况分三类进行研究； 1．固定效应变截距模型即
it α可变，而i 1β和i 2β均为不可变分别为1β和2β。
在eview 中，对INC 序列采用如下分析：
可得出分析结果如下表8所示（由于表格过大，截取部分表格）：
表8
Dependent Variable: CONS?
Method: GLS (Cross Section Weights)
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. CONS1? 0.293127 0.042938 6.826765 0.0000 INC? 0.520723 0.026446 19.69043 0.0000
Fixed Effects _BEIJ--C 559.9575 _HEIBEI--C 143.2549 _SHAI--C 369.3697 _ZHEJIANG--C 303.1007 _JIANGXI--C 37.97241 _HENAN--C 137.3819 _GDONG--C 540.3604 Weighted Statistics
R-squared
0.996691 Mean dependent var 5363.382 Adjusted R-squared 0.996259 S.D. dependent var 2112.982 S.E. of regression 129.2318 Sum squared resid 3841197. F-statistic 69276.64 Durbin-Watson stat 1.812906
Prob(F-statistic)
0.000000
由表8可得，1＝0.293127，2＝0.520723，1的估计标准误为0.042938，t 检验
统计量为6.826765，相伴概率为0，2β的估计标准误为0.026446，t 检验统计量为19.69043，
相伴概率为0，可以看出回归系数显著不为0。表的中间部分是各地区截距估计值。 则北京市城镇居民消费模型可以表示为：
CONS_BEIJ = 559.9574716 + 0.2931274346*CONS1_BEIJ + 0.5207233652*INC_BEIJ 天津地区城镇居民消费模型可以表示为：
CONS_TIANJ = 294.7187087 + 0.2931274346*CONS1_TIANJ +
0.5207233652*INC_TIANJ
其它地区模型以此类推。
由这个模型还可以看到，在斜率不变的条件下，北京和广东的截距较大分别为559.9575和540.3604，而江西只有37.97241，河南和河北分别为137.3819和143.2549。说明我国城镇居民消费水平的差异较大，北京和广东这两个地区城镇居民的绝对消费水平要比其它地区高很多。
从表8的后面部分可以得出，模型调整后的决定系数达0.996259，说明模型的拟合优度很高。从整体上讲，该模型效果不错。 2．固定效应变INC 斜率模型，即
it α和i 2β可变，而i 1β不可变分别为1β。
在eview 中，对INC 序列采用如下分析：
由于分析表格较大，截取部分表格，如表9所示：
表9
Dependent Variable: CONS?
Method: GLS (Cross Section Weights)
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
CONS1? 0.004350 0.038421 0.113222 0.9100 _BEIJ--INC_BEIJ 0.755586 0.043187 17.49576 0.0000 _TIANJ--INC_TIANJ 0.745030 0.030877 24.12897 0.0000 _LIAON--INC_LIAON 0.816457 0.034169 23.89473 0.0000 _JILIN--INC_JILIN 0.733277 0.031903 22.98441 0.0000 _SXI--INC_SXI 0.815661 0.030767 26.51111 0.0000 _XINJIANG--INC_XINJIANG 0.814404 0.060547 13.45080 0.0000 Fixed Effects
_BEIJ--C 393.5328
_TIANJ--C 164.3424
_JIANGSU--C 990.6038
_ZHEJIANG--C 1119.137
_FUJ--C 934.8772
_HENAN--C 944.8575
_GUANGXI--C 1477.629
Weighted Statistics
R-squared 0.997832 Mean dependent var 5541.505 Adjusted R-squared 0.997209 S.D. dependent var 1984.003
S.E. of regression 104.8123 Sum squared resid 2219095. F-statistic 3205.478 Durbin-Watson stat 2.182098 Prob(F-statistic)
0.000000
由表9可得1β固定不变为：0.004350，1β的估计标准误为0.038421，t 检验统计量为0.113222，相伴概率为0.9100，由这些数据可以看出在这个模型里1β为0的概率非常大，说明前期人均消费虽然对这期消费有影响，但是影响非常小。
再由表9中，看出人均可支配收入的系数的相伴概率几乎都为0，可见2β显著不为0，并且各个地区的2β基本上都在0.7，0.8左右，说明人均可支配收入对人均消费性支出有显著的影响。
由表9可得，北京地区人均消费性支出的函数为：
CONS_BEIJ = 393.5327743 + 0.004350105752*CONS1_BEIJ +
0.7555855349*INC_BEIJ 天津地区的消费性支出的函数为： CONS_TIANJ
= 164.3424025 + 0.004350105752*CONS1_TIANJ
+
0.7450295218*INC_TIANJ
由于地区太多，不再一一列出。但是从这些地区的消费函数可以看出：由于1β是相同的，而各个地区的2β值差不多，相差不大，截距相差较大，所以，各地区的消费性支出的差异主要反映在截距上，即前面固定效应变截距模型是合理的。
由表9的下面部分可以得出，模型调整后的决定系数达0.997209，说明模型的拟合优度很高。从整体上讲，该模型效果不错。 3. 固定效应变斜率模型，即
it α，i 1β，i 2β均可变
在eview 中，对INC 序列采用如下分析：
由于表格过大，下面截取部分分析结果见表10所示：
表10
Dependent Variable: CONS?
Method: GLS (Cross Section Weights)
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
_NMGU--CONS1_NMGU 0.651428 0.350016 1.861138 0.0644 _LIAON--CONS1_LIAON 0.083282 0.177713 0.468632 0.6399 _ANHUI--CONS1_ANHUI 0.573543 0.348936 1.643690 0.1020 _FUJ--CONS1_FUJ 0.315489 0.186529 1.691370 0.0926 _BEIJ--INC_BEIJ 1.042905 0.309043 3.374623 0.0009 _TIANJ--INC_TIANJ 0.764947 0.151164 5.060366 0.0000 _NINGXIA--INC_NINGXIA 0.872604 0.181833 4.798916 0.0000 _XINJIANG--INC_XINJIANG 1.130182 0.162285 6.964161 0.0000 Fixed Effects
_BEIJ--C 761.2779
_TIANJ--C 175.2642
_JIANGSU--C 1072.765
_SDONG--C 1010.920
Weighted Statistics
R-squared 0.998312 Mean dependent var 5562.123 Adjusted R-squared 0.997478 S.D. dependent var 2076.000 S.E. of regression 104.2600 Sum squared resid 1891404. F-statistic 1805.445 Durbin-Watson stat 2.311893 Prob(F-statistic) 0.000000
由表10的最前面部分是前期人均消费性支出的系数，从那些数据可以看出除了内蒙古、浙江、安徽、福建这几个地区的回归系数明显不为0以外，其它地区的系数都较小，说明前期消费对有些城市的当期消费有较大影响，对有些城市的当期消费影响较小。
由表10可以看出，人均可支配收入系数普遍较大，如北京是1.042905，陕西0.907208，
显著不为0，人均可新疆1.130182。再由29个地区回归系数的t检验值和相伴概率可得2
支配收入对人均消费性支出有显著的影响。截距上，截距越大，人均消费性支出水平也较高。下面再来看看各个地区的人均消费性支出的函数表达式，由表10可得，北京地区人均消费性支出的函数为：
CONS_BEIJ = 761.277869 - 0.4372150239*CONS1_BEIJ + 1.042904854*INC_BEIJ
天津地区人均消费性支出的函数为：
CONS_TIANJ = 175.2641931 - 0.025*********CONS1_TIANJ +
0.7649467653*INC_TIANJ
由表10的下面部分可以得出，模型调整后的决定系数达0.997478，说明模型的拟合优度很高。从整体上讲，该模型效果不错。
四、分析结论
从上面Panel-Data模型的三种情况的分析，可知，三种回归的结果都比较好，各有所长。固定效应变截距模型分析比较简单，由于其回归系数是相同的，故由截距的大小就可以看出各个城市的消费水平高低。第二个模型，截距可变，人均可支配收入的回归系数也是可变的，这个可以在固定前期消费的条件下分析收入对消费的影响，若收入的回归系数越大，说明收入对消费的影响也较大。第三个模型，截距和两个的回归系数都可变，由回归系数的大小来分析收入和前期消费对当期消费的影响。
由于地区差异以及因此而产生的各种社会因素产生了不同社会群体，随着经济的发展，不同地区的消费群体其消费水平在不同程度的加速，给未来市场带来新的发展机遇。通过以上描述性分析和Panel-Data模型的分析，可以看出我国各地区的收入和消费水平差距比较大。从固定效应变斜率的模型中，可以看出各地区的边际消费倾向也很不一样，那些收入水平和消费水平较高的城市边际消费倾向较小，反之，那些收入和消费水平较低的城市边际消费倾向就较高。这是因为，发达地区居民由于收入较高，他们的消费已经在现期基本得到满足，如果暂时收入增加，那么也不会把它用于消费，而是会将绝大部分转化为储蓄。同时，由于消费存在着生理极限，因此他们的收入增长只能带来微弱的消费增长，而欠发达地区由于收入相对较低，消费的绝大部分都是以食物支出为特征的生活必需品消费因此，一旦他们的收入得到提高，将导致他们被压抑的消费释放出来。根据以上分析，可以得出一个结论，那就是要拉动内需、刺激消费，就要提高居民的收入水平，特别是欠发达地区居民的收入水平，增强居民的消费能力。从目前看，我国仍然处于经济增长减缓，有效需求不足的时期。中低收入层的消费不足已成为制约我国经济发展的瓶颈。合理调整消费结构将会给消费需求的加速增长提供较大的空间。但是，消费结构的合理化必须建立在缩小收入差距上，即中低收入群体的收入跟上高收入者，这是启动消费需求的主要动力。
案例参考文献
1.《1996年到2005年《统计年鉴》
2.《数据分析与eviews应用》易丹辉中国统计出版社 2002
3.《高等计量经济学》李子奈清华大学出版社 1992
4.《计量经济模型与经济预测》罗伯特丹尼尔机械工业出版社 2000
5.《计量经济学软件Eview使用指南》张晓峒南开大学出版社 2004
6.《计量经济学》张定胜武汉大学出版社 2005
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。例如，利用Panel Data能够更好地进行动态研究，诸如工作的调换、劳动力的流动等； 第三，Panel Data模型能对更复杂的行为模型进行研究。例如，研究我国各省（区）居民收入结构问题，各省（区）居民的收入结构是不相同的，除了价格水平影响因素之外，地区差异如地理位置、气候条件、传统文化等方面的差异也是一个重要原因。然而仅用时间序列数据或者仅用某一截面数据都无法估计出地区差异的影响，因为形成地区差异的诸多因素是难以度量或不可观测的。如果用Panel Data建立模型，则由于资料中既有个体特征之间的差异，又包含个体特征随时间变化而发生的变化，上述提到的因素的作用是可以估计的。 第四，截面变量和时间变量的结合信息能显著地减少缺省变量所带来的问题。如某研究者认为享受技术进步的企业有能力在生产中增加实际资金的使用。若使用截面数据分析，由于数据本身没有包含技术进步的信息，则不能准确地估计增加的资金量对企业盈利能力的影响。然而，若用Panel Data分析，其时间序列部分就包含技术进步对盈利能力的作用，因
SPSS统计分析案例 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,而最高收入户的生活水平按照恩格尔系数的评价标准早已达到了富裕型,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。
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。 （5）教育文化娱乐消费：城镇居民的教育文化娱乐消费占比 约为18.3%，随着教育、文化和娱乐消费水平的提高，各种线 上线下的教育和文化娱乐活动的消费需求也在不断增长。中学和高等教育成为受欢迎的教育消费领域。 三、我国城镇居民的消费行为特征 1. 消费者需求特点 （1）消费需求多元化：城镇居民消费需求越来越多元化，选 择和购买消费品的选择空间也越来越广泛。 （2）消费特点转变：在消费品的选择过程中，城镇居民更注 重商品的品质和名牌属性。一些消费品价格不再是唯一决定性
我国居民未来消费倾向分析 论文报告： 第一部分：总体概述 1.1 中国经济发展概况 中国经济快速发展，发展速度迅猛，GDP增长久负高位，市场规模越来越大，经济实力逐渐增强。GDP占全球的比重也越来越大，越来越多的企业进入全球市场，成为全球经济的亮点。但同时，中国经济也存在着一些问题需要解决，如环境污染、收入分配不均等问题。 1.2 中国居民消费倾向现状 中国居民消费水平逐渐增加，生活品质不断提高，消费需求也随之增长，但居民对于消费的看法和消费方式也在逐渐变化。随着经济的发展和消费者观念的改变，未来的消费市场将会面临着更多的挑战和机遇。 第二部分：原因分析 2.1 人口变化 随着人口结构的变化和城镇化的进程，中国的消费市场也在不断发生着变化。居民的消费结构将会更加多样化，消费品种将会更加丰富，消费需求将会更加分化。
2.2 经济发展水平 经济发展水平的提高也是居民消费倾向的一个重要原因。随着人民收入的不断增加，消费品种也日益增加，居民对于消费的品质和品质要求越来越高。 2.3 政策促进 政策的促进也是居民消费倾向的一个重要因素。中国政府已经出台了多项鼓励消费、扩大内需的政策，如零售和消费税等，刺激了居民的消费热情。 2.4 社会文化变化 社会文化、生活方式的变化也会影响居民的消费倾向。当今社会，消费已经成为了一种生活方式，不再是为了满足基本生活需求而消费，而是为了符合个人需求、追求尊严和体面等潜在的心理需求的消费。 2.5 技术变革 技术的进步、互联网的普及也对消费产生了极大的影响。新兴科技的推进、数字经济的发展让居民足不出户也可以享受全球的消费中心，越来越多的数字消费也开始兴起。 第三部分：未来趋势预测
城乡居民消费结构的比较与分析 随着中国经济的不断发展，城乡居民的消费结构也在逐步发生着变化。按照惯例，城市消费者往往更注重品质、品牌和服务，而农村消费者则更加注重价格、实用性和耐用性。这种现象的出现，其实是因为城市和农村居民的文化、生活、经济、教育和社会环境等方面差异所造成的。城乡消费结构的比较与分析，对于我们了解中国的经济、文化和社会现象，具有很大的启示意义。 一、城市消费结构的特点 城市消费者的消费结构特点是多样性、品质多元性、服务态度、高价格消费、 支付便利和消费习惯。首先，城市消费者的消费趋势比较多样化，对于高端品牌、高科技产品、奢侈品等消费品，有一定的市场需求。其次，城市消费者注重耐用性、品牌、质量、设计、健康和环保等方面的考虑，对于品牌和质量要求较高。同时，城市消费者也注重消费的体验和服务，买东西不仅买产品，更是买服务。第四，城市消费者消费能力较强，大多数人的收入水平比农村居民更高，可以承担一些高质量、高品质、高价格的商品和服务。最后，城市消费者可以通过各种支付方式方便地支付消费款项，并期待商家提供更为便捷、快速、高效的支付方式。 二、农村消费结构的特点 农村消费者的消费结构特点是价格敏感、实用性、便利性和稳健消费。与城市 消费者相比，农村居民的消费趋势比较单调，粮油、衣服、鞋帽、日用品等生活用品，仍然是农村居民的主要消费品类。其次，对于价格和实用性的考虑，农村消费者更为敏感。在选择产品时，他们会权衡价格和质量，追求实用性和耐用性。第三，质量与价格成正比，考虑到人们的经济条件，农村居民总体上追求的主要是耐用性和实用性。第四，农村消费者对于支付方式的要求比较低，因为农村常用的支付方式是货币和实物交换，以及小额现金支付。 三、城乡消费结构的差异
中国城市居民生活消费现状的调查分析 关于中国城市居民生活消费现状的调查分析 一、背景介绍 二、城市居民生活消费现状 1.居民收入水平 2.居民消费结构 3.居民消费意愿 4.居民消费行为与习惯 5.居民消费特点 三、分析 1.国家政策的影响 2.人口结构变化的作用 3.社会文化的影响 4.媒体的影响 5.国际贸易的作用 四、案例分析 1.双十一购物狂欢节 2.网约车行业 3.航空旅游 4.在线教育 5.智能家居 五、结论与建议 一、背景介绍 在中国，城市化快速发展，城市居民已经成为国内重要的经济增长点，对消费和投资的需求越来越高。同时，随着经济发展，
城市居民生活水平也在不断提高，他们对住房、教育、医疗、旅游、文化等方面的需求也越来越多。本篇论文旨在深入调查分析中国城市居民的生活消费现状，探讨其背后的原因以及展示其特点。 二、城市居民生活消费现状 1.居民收入水平 在中国，城市居民的收入水平逐年提升，但是不同城市之间的差距较大。根据国家统计局数据显示，2019年全国居民人均可支配收入为30321元，其中城镇居民人均可支配收入为42756元，农村居民人均可支配收入为16634元。另外，一线城市（北京、上海、深圳、广州）和发达的二线城市收入在全国范围内较高，而中西部地区和发展中国家的城市居民收入相对较低。 2.居民消费结构 城市居民的消费结构同样在不断变化。从2017年开始，居民消费结构经历了一次显性转变。这次转变的重点是居民消费结构逐步向服务业转移，从过往的实质消费（如购房、汽车、白酒等）转变为文化、娱乐、医疗等服务类消费。数据显示，2019年一二线城市消费品零售额占比下降至29.6%，而文化娱乐、餐饮住宿等行业的消费占比在逐步上升。 3.居民消费意愿
中国城镇居民消费结构的变动分析 随着我国经济的快速发展和人民生活水平的不断提高，中国城镇居民消费结构也发生 了显著变化。下面将从食品消费、衣着消费、住房消费、交通消费、教育和医疗消费等方 面进行分析。 首先是食品消费方面的变化。在过去，由于物质匮乏和生产技术落后，城镇居民的食 品消费主要集中在基本生活必需品上，如大米、面粉、油盐等，而高级副食品和糖果等消 费很少见。但是随着食品供应能力的提高和商品丰富度的增加，人们开始注重营养和口味，并增加了对进口食品、绿色食品和有机食品等高质量食品的消费。 其次是衣着消费方面的变化。过去，由于经济发展水平低，大部分居民只能购买廉价 的服装，顾不上追求时尚和品质。然而现在，随着收入水平的提高和生活品质的提升，城 镇居民开始注重服装的质量、样式和品牌。时尚和个性化的服装消费成为一种时尚潮流， 人们更加关注衣着搭配和购买奢侈品品牌。 再次是住房消费方面的变化。过去，大多数城镇居民住房条件相对较差，居住面积小 且简陋。然而随着经济发展和城市化进程的加速，人们的居住需求也发生了变化。人们开 始购买更大、更舒适、更豪华的房屋，选择自己喜欢的装修风格，并注重配备高性能的家 庭电器和家具。 另外是交通消费方面的变化。过去，城镇居民出行方式主要是步行、自行车和公交车。随着城市交通基础设施的改善和家庭汽车拥有率的提高，人们越来越多地选择私家车作为 出行工具。私家车的普及导致城市交通拥堵问题的加剧，同时也给家庭经济带来了一定的 负担。 最后是教育和医疗消费方面的变化。在过去，教育和医疗资源严重不足，城镇居民普 遍缺乏高质量的教育和医疗服务。随着社会经济的发展，人们开始更加注重子女的教育， 并愿意投入更多的金钱和精力。人们对医疗服务的要求也有所提高，开始关注医疗质量和 舒适度。 中国城镇居民消费结构的变动表明着人们对生活品质和个人需求的不断提升。食品消 费趋向高品质、健康；衣着消费追求时尚、品质；住房消费寻求舒适、豪华；交通消费追 求便捷、舒适；教育和医疗消费愿意投入更多的金钱和精力。这一系列变化表明中国城镇 居民的生活水平和消费水平得到了显著提升，也反映了我国经济发展和社会进步的成果。
对我国各地区农村居民消费现状分析 我国各地区农村居民消费现状的分析 近年来，我国农村居民消费水平逐步提高，消费结构也发生了明显的 变化。我们可以从以下几个方面进行具体分析。 首先，农村居民消费水平有所提高。随着农村经济的快速发展和农民 收入的增加，农村居民的生活水平和消费能力已经得到很大程度的提升。 根据国家统计局的数据，我国农村居民人均消费支出已经连续多年稳步增长，与城市居民的差距也在逐步缩小。农村居民对衣食住行等基本生活需 求的满足已经得到很好的改善。 其次，消费结构向多样化发展。以前，农村居民的消费主要以粮食、 燃料和生活必需品为主，现在随着农村居民消费观念的更新和市场经济的 发展，农村居民的消费结构也发生了重大的变化。越来越多的农村居民开 始投资教育、医疗和娱乐等方面，他们对高品质的教育资源和医疗资源有 着更高的需求。与此同时，由于农村电商的普及，农村居民也开始在互联 网上购买商品，如家电、衣物、食品等，实现了对品质生活的追求。 第三，消费升级趋势明显。随着城市化的推进和信息技术的迅速发展，农村居民对消费品的质量要求也在逐步提高。从过去农村居民仅满足生活 的基本需求，到现在开始注重品质和服务，消费升级的趋势愈发明显。购 买更加环保、安全和高品质的食品成为农村居民的首选，高端家电和家居 产品的购买也逐渐增加。同时，农村居民也更加注重旅游和文化娱乐消费，愿意花费更多的金钱享受休闲和娱乐活动。 第四，一些问题和挑战需要解决。虽然农村居民消费水平有所提高， 但与城市居民仍存在较大差距，尤其是在医疗、教育和文化娱乐等方面。
农村地区基础设施的建设也相对薄弱，使得一些地方的消费水平和消费体验仍然有待提高。此外，一些农村居民对于金融服务的需求较大，需要加强金融支持和普及金融知识，推动金融服务的覆盖面和可用性。 综上所述，我国各地区农村居民消费现状呈现出消费水平不断提高、消费结构多样化、消费升级趋势明显等特点。随着农村经济的发展和市场经济的深入推进，我们可以预期农村居民的消费水平将继续提升，消费结构将更加多元化，消费升级的趋势将继续明显。同时，我们也要积极解决一些问题和挑战，促进农村居民消费水平的进一步提升，实现农村经济的可持续发展。
居民消费水平降低对现金的影响案例 1. 案例背景 居民消费水平是一个国家经济发展的重要指标之一。消费水平的下降可能意味着经济不景气或者个人生活条件的恶化。在这个案例中，我们将探讨居民消费水平降低对现金的影响，并通过实际案例来说明其影响。 2. 中国居民消费水平下降的原因 居民消费水平下降可能有许多原因，例如经济衰退、通货膨胀、收入下降等。在这里，我们将着重讨论中国居民消费水平下降的原因。 2.1 经济增速放缓 中国近年来的经济增速明显放缓，主要受全球经济不景气和国内经济结构调整的影响。经济增速放缓会导致企业利润下降，进而影响到居民的收入水平，从而导致消费水平下降。 2.2 房价上涨 中国的房地产市场在过去几年中出现了大幅上涨的现象，这使得大部分居民的购房压力增加。由于居民需要支付更多的房贷或租金，他们的可支配收入减少，从而降低了他们的消费能力。 2.3 就业形势严峻 随着经济增速放缓和产业结构调整，中国的就业形势日益严峻。许多居民面临着失业风险或收入减少的压力。失业和收入减少将直接影响居民的消费水平，他们将减少购买力和消费支出。
3. 居民消费水平下降对现金的影响案例分析 3.1 案例一：餐饮行业亏损 随着居民消费水平下降，人们在餐饮方面的支出也减少。餐饮行业是一个具有很大需求的行业，但随着经济下行压力，人们减少了外出就餐的频率，选择在家中烹饪或者购买廉价食品。这导致了餐饮行业的亏损，餐馆纷纷陷入困境。 3.2 案例二：汽车销售下滑 消费能力下降意味着人们对高价商品的购买力也下降，汽车便是其中之一。中国汽车市场的增长趋势在过去几年中逐渐放缓，一些汽车制造商甚至面临销售下滑的困境。居民消费水平下降直接影响了汽车销售，从而对汽车制造商的现金流产生了负面影响。 3.3 案例三：快递行业需求减少 随着人们对商品消费的减少，购买力下降，导致了快递行业需求的减少。许多人在过去习惯网购商品，但随着消费能力的下降，人们减少了网购的频率，从而对快递行业造成了冲击。快递公司面临着订单量减少和现金流紧张的问题。 4. 如何应对居民消费水平下降对现金的影响 居民消费水平下降对现金流产生了负面影响，但企业和政府可以采取一些措施来应对这种影响。 4.1 企业多元化经营 企业可以通过多元化经营来降低风险。例如，餐饮行业可以考虑推出更具吸引力的优惠活动，吸引更多的消费者；汽车制造商可以开发更多适应低价位市场的产品；快递公司可以将重心转向物流和供应链管理等领域。 4.2 政府实施促进消费政策 政府可以通过实施促进消费的政策来刺激消费增长。例如，减税降费政策可以增加居民的可支配收入，提高消费能力；扶持餐饮行业、汽车制造业和快递行业等重要行业，帮助其渡过难关。
城乡居民消费差异与需求分析 一、消费差异的存在 城乡居民消费差异是由于城乡经济发展水平、收入差距、生活方式等多方面原 因造成的。随着城市化进程的加速推进和经济的飞速发展，城乡之间的消费差距开始显现。城市居民相对较高的收入水平和多样化的消费选择使其消费需求更加广泛，而农村居民常常受限于较低的收入和相对有限的消费选择，导致消费差异的存在。 二、消费差异的原因及表现 1. 收入差距：城市居民普遍享受着较高的工资水平和更多的就业机会，从而拥 有更高的收入，可以购买更多高档的商品和服务。而农村居民主要以农业为主要经济来源，收入较低，无法满足高端商品的消费需求。 2. 消费观念与生活方式：城市居民由于受到更广泛的社会信息和文化的熏陶， 消费观念更加开放，对品质、品牌有着更高的要求。而传统农村居民更注重实惠和必需品，消费观念相对保守，购买力主要用于基本生活需求。 3. 教育与医疗资源：城市教育医疗资源更加丰富和发达，城市居民在教育和医 疗方面有更多的选择和机会。而农村居民由于资源相对匮乏，往往选择就近的农村学校和医疗机构，这也影响了其相关的消费需求。 三、城市居民的消费需求 1. 生活品质提升：城市居民对更好的居住环境、生活设施和社区服务的需求较高，他们更注重购买高品质的房屋、家具、家电等，以提升生活品质。 2. 品牌和时尚消费：城市居民对品牌商品和时尚潮流的追求较高，他们更关注 自己的形象和社交地位，愿意购买高品质、有品牌和时尚感的服装、饰品和化妆品。
3. 文化娱乐消费：城市居民对文化活动、娱乐休闲设施的需求更多，他们更愿 意购买电影票、音乐会、展览等门票，也更频繁地光顾餐馆、咖啡厅、夜店等娱乐场所。 四、农村居民的消费需求 1. 农业生产与农耕文化：农村居民对农业生产和农耕文化的需求较高，他们购 买农业生产器具、农作物种子和农业产品，也参与农耕文化活动，以保持传统的生活方式。 2. 实用品和基本生活需求：农村居民更注重实用性和经济性，他们购买农用工具、各种日用品等，同时也有较高的食品消费需求，主要满足基本的生活需求。 3. 乡村旅游和休闲度假：农村居民愿意购买乡村旅游和休闲度假产品和服务， 他们更倾向于享受大自然的美景和清静的乡村环境，同时也为自己和家人提供放松和娱乐的机会。 五、城乡居民消费需求的交叉点 1. 健康养生：城乡居民对健康养生的需求越来越高，城市居民更愿意购买高端 的保健品、健身设备和健身服务；农村居民注重自然养生和传统中医养生，他们购买草药、农产品等来保持健康。 2. 教育培训：城乡居民对教育培训的需求都较高，想要提升自己的素质和技能。城市居民更倾向于购买高端的培训课程和学习资料；而农村居民更倾向于购买与农业相关的培训和教材。 六、城乡居民消费差异的影响 1. 城市居民的消费需求推动了市场供给的多样化和高档化，推动了经济的发展 和就业机会的增加。
中国城乡居民消费行为对比分析 [提要] 本文就我国城乡居民消费需求不足的客观现实，对我国城乡居民的消费水平进行对比分析，通过描述性的统计分析得出城乡居民消费行为存在巨大的差异，并探究产生这种差距的原因。 关键词：城乡居民；消费行为；对比分析 由于我国是一个典型的二元经济结构发展中国家，城乡经济发展水平极其不平衡，导致城乡居民的经济行为具有很大的差异。其中，城乡居民的消费行为差异在一定程度上反映了我国内需不足的现状，同时通过对城乡居民消费水平对比分析，对我国制定经济改革政策可提供有力依据。 一、城乡居民消费额对比 我国城镇化的发展相对缓慢，不同的地区之间、城乡之间由于自然条件、经济发展模式的差异，生活水平之间存在着较大的差距，消费水平也相差甚远。据统计，1978年我国农村居民的人均消费额为138元，城镇居民则为405元，是农村居民的2.9倍。改革开放以来，我国城乡居民的消费额分别扩大了29.1倍和30.1倍，城乡居民消费水平的差距也从1978年的2.9倍增加到2009年的3.7倍。 20世纪九十年代以来，我国城镇居民的人均消费额几乎为农村居民人均消费额的3倍左右。截止到2009年，城镇居民的消费水平为农村居民的3.7倍。由此看来，我国农村市场销售乏力、城乡市场差距加大的状况并未得到改变，而且城乡消费差距呈现逐年上升之势。 二、城乡居民消费率对比 1978年以来，全国居民的消费规模不断扩大。1978～2009年全国城乡居民消费分别从1，092.4亿元和666.7亿元提升到2009年的28，833.6亿元和92，296.3亿元，分别增长了25.4%和137.4%。我国居民的消费水平得到快速提高，生活水平也显著上升。因此，从规模上说，我国城乡居民的消费额有了很大的提高，城乡消费差距愈加显著。 从居民消费率来看，城镇居民消费率在1978年到2002年区间，一直处于上升阶段，随后几年持续下降，而农村居民消费率在20世纪八十年代初就已经达到高峰之后一直呈现下降的趋势。31年间，城镇居民消费率从1978年的18.49%上升到了2009年的26.75%，上升了8.26个百分点，年均增长0.26个百分点；而农村居民消费率则从1978年的30.30%下降到2009年的8.36%，下降了21.94个百分点，年均下降0.71个百分点。通过对比可知两者之间的差距，作为居民消费率的有机组成部分，城镇居民消费率和农村居民消费率呈现出不同的变动趋势：城镇居民消费率基本呈现稳定的上升趋势，仅在近几年有所下降，下降幅度不大，而农村居民消费率却呈现相反的变化趋势，经历了1978～1983年仅仅六
SPSS统计分析案例 专业：经济学姓名：000学号：00000000 一、我国城镇居民现状 近年来,我国宏观形势发生了重大变化,经济速度加快,居民收入稳定增加,在国家连续出台住房、、医疗等各项改革措施和实施“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,消费结构发生了显着变化,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,而最高收入户的生活水 平按照恩格尔系数的评价标准早已达到了富裕型,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、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着提高,居民的各项支出显着增加。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 下图是出自《中国统计年鉴—2009》这一资料性年刊，它系统收录了全国和各省、自治区、直辖市2008年经济、社会各方面的统计数据，以及近三十年和其他重要历史年份的全国主要统计数据。此年鉴正文内容分为24个篇章，本文选取其中的第九篇章-人民生活，用以探究我国城镇居民消费结构及其趋势。 表1《中国统计年鉴—2009》统计表
中国消费现状、全国消费前十强城市及10大 消费趋势分析 一、社会消费品零售现状分析 2014年以来，随着我国居民人均收入水平的持续提升，消费者消费能力和消费意愿均有增长。2019年，我国社会消费品零售总额411649亿元，比上年名义增长8.0%(扣除价格因素实际增长6.0%)。其中，除汽车以外的消费品零售额372260亿元，增长9.0%。整体消费品零售规模虽持续提升，但受国内宏观经济发展影响，增速进一步放缓。 扣除汽车商品零售额后，2019年社会消费品零售总额增长9%，增速与1-11月份持平，较上年放缓 1.3个百分点。其中，12月份扣除汽车后，社会消费品零售总额增长8.9%，增速较上月放缓0.2个百分点。 《2020-2026年中国社会消费品零售行业市场消费调查及经营模式分析报告》显示：2019年我国社会消费品零售总额实际累计增长6%，增速与1-11月份持平，较上年放缓0.9个百分点。其中，12月份实际同比增长 4.4%，增速较上月放缓0.5个百分点。 按经营单位所在地分，2019年我国城镇消费品零售额351317亿元，比上年增长7.9%，占总消费品零售额的85.34%;乡村消费品零售额60332亿元，比上年增长9.0%，占总消费品零售额的14.66%。 按消费类型分，2019年我国餐饮收入46721亿元，比上年增长9.4%，占总消费品零售额的11.35%;商品零售364928亿元，比上年增长7.9%，占总消费品零售额的88.65%。 2019年餐饮收入实现46721亿元，累计增长9.4%，增速与1-11月份持平，较上年放缓0.1个百分点。其中，12月份同比增长9.1%，增速较上月放缓0.6个百分点。 近年来，随着互联网覆盖面的持续提升以及我国消费者年龄结构的变化，再加上618、双十一、双十二等各大网购活动的推广，我国网上消费零售额增长迅速，
重庆市城镇居民消费结构分析 【摘要】本文主要研究重庆市城镇居民消费结构，从恩格尔系数、各项消费的比重来对重庆市城镇居民消费结构进行实证分析。分析发现食品消费支出比重平稳下降、家庭设备用品的支出比重呈下降趋势、交通和通讯的消费比重有一定的增长趋势、居住和教育文化娱乐的消费比重波动变化、医疗和保健的消费比重呈现出增长趋势等特点。总结出重庆市居民消费结构存在的问题及总体趋势，表现出的问题为食品消费比重依然偏大、居住消费比重偏低、教育支出的比重过高；总体趋势为教育消费成为长期的消费热点、汽车消费增长空间较大、住房仍然是消费结构升级的重点。 【关键词】城镇居民消费结构恩格尔系数比重 一、引言 消费是人们为了满足欲望而使用物品的一种经济行为，它是人类一切经济活动的出发点，又是一切经济活动的归宿点。随着社会主义市场经济体制的逐步完善，我国的社会生产力不断获得解放和日益加快发展，经济总量和综合实力迅速上升，城镇居民的生活水平显著提高，特别是城镇居民的消费结构发生了显著变化。研究城镇居民消费结构的现状及其变化、分析影响其变化的各种因素，对建立合理的消费结构、扩大内需、搞活社会主义市场经济、制定产业政策、促进国民经济的发展都有着极其重要的意义。 二、重庆市城镇居民消费结构的实证分析 1、恩格尔系数分析 消费结构是指各项消费支出在总消费支出中各自所占的比重。其中恩格尔系数是一个国际通用的反映居民消费结构和消费质量的指标，即食品支出占居民消费总支出的比重。根据联合国粮农组织的标准划分：恩格尔系数在59%以上为生活绝对贫困，在50%～59%为温饱，在40%～50%为小康，在20%～40%为富裕，20%以下为最富裕。本文选取了1999—2007年的恩格尔系数（见表1），并将其绘制成折线图（见图1）。 1999年以来，重庆市城镇居民的消费结构发生了很大变化，完成了从解决温饱—达到小康—向富裕迈进的转变历程。从表1看出，重庆市城镇居民食品消费所占的比重在逐渐减小，到2006年已降至36.3%，按照这一标志衡量，目前重庆市城镇居民的消费水平已经开始向富裕迈近。当然也不能排除重庆市与我国其他省市或者是国外等发达国家之间存在的差异。 2、从各项消费的比重来分析 根据《重庆统计年鉴》可得出各项消费的比重即各年的各项消费和总消费之
2009计量经济学期中报告——2007年中国各地区城镇居民消费性支出数据分析 2009/11/14 用计量经济学的方法对2007年中国各地区城镇居民消费性支出数据进行分析。
2009计量经济学期中报告 ——2007年中国各地区城镇居民消费性支出数据分析 关键词：计量经济学居民消费数据分析 使用数据：老师课堂上给出的数据 参数的描述定义为： Total－平均每人全年总消费支出； Food－平均每人全年食品支出； House－平均每人全年住房支出； Health－平均每人全年医疗保荐支出； Edu－平均每人全年教育文化娱乐支出； Income－平均每人全年可支配收入； East－东部地区虚拟变量； West－西部地区虚拟变量，其余为中部地区省份。 一、收入、总支出情况分析 我们先对东、西、中部收入和总支出情况作一下了解，建立以下两个回归模型： Income = a1 + a2*East + a3*West + u1 Total = b1 + b2*East + b3*West + u2 a1、b1表示中部地区的收入和总支出情况，a2、b2表示东部地区比中部地区的收入（总支出）高出的部分，a3、b3表示西部地区收入（总支出）比中部地区高出的部分。 用Eviews进行OLS回归结果如下： Income = 11517.26 + 4614.319*East – 595.3656*West t值(12.90421) (3.908149) (-0.483938) R2 = 0.473134 F = 12.57224 Prob.(F) = 0.000127 Total = 8369.348 + 3179.694*East – 239.1808*West t值(12.61764) (3.623706) (-0.261599) R2 = 0.421056 F = 10.18195 Prob.(F) = 0.000475 该模型的计算结果表明，我国中部的平均收入水平为11517.26，支出为8369.348；a2、b2为正数，说明东部地区的收入水平和支出水平要比中部的高，分别为16131.58、11549.042，a3、b3为负数，说明西部地区的收入水平和支出水平要比中部的低，分别为10921.89、8130.167。由此看出，东部、中部、西部的收入水平和支出水平是依次递减的。另外，两个方程中East回归系数的t检验是显著的，而West回归系数的t检验不是显著的，说明东部的收入水平和支出水平的显著的高于中部地区，而西部地区与中部地区大致相同。这与实际情况是相符合的，改革开放后，由于东部是沿海地区，经济发展快速；而中部地区发展则较为缓慢，西部又较中部发展稍微缓慢，于是经济实力从西向东是阶梯式的递减。由于东部经济实力雄厚，所以居民收入较高，消费也更高。收入和消费从东
案例三情景预测法分析广州居民的消费状况 一、相关背景的说明 居民的消费状况是一个国家国民经济的重要组成部分，正确地预测居民的消费对国家经济的发展有着极其重要的意义。目前我国正处于经济体制转轨时期，居民的消费状况不再像计划经济时由政府统一管理，而是受市场调节，在经济杠杆的作用下呈现多种状况。 二、分析过程 （一）确定预测主题 反映居民消费状况的变量主要是居民消费支出和居民消费水平。居民消费支出是指居民个人用于购买消费品和文化生活服务方面的支出。居民消费水平则为国民收入中用于居民消费的部分，并以人均方式反映。在这里我们选取消费水平作为变量。同时，由于城乡之间差异较大，故分别对城市、乡村进行预测。 （二）分析未来情景 未来的情景随具体情况的不同而不同，我国的消费状况从建国以来经历了计划经济、由计划经济向市场经济转轨两个不同的时期，而在转轨时期，改革初期和目前又有不同之处。 （三）影响因素的说明 居民的消费状况受很多因素的影响 1．政策、经济体制 不同的经济体制对消费会带来截然不同的影响。在计划经济体制下，一切由政府制定计划，凭计划供给，国家分配多少就消费多少，居民的消费超常稳定，且在建国初期，重点在生产建设，故消费水平相对而言较低，为典型的低消费高积累状况。改革开放后，市场逐渐放开，工资也相应调整了，居民的消费水平有所上升，居民能在可行的状况下按自己意愿选择消费。 2．观念的影响 中国是一个有着深远的传统文化的国家，勤俭节约是我国的优良传统，在这一传统观念的影响下，居民的消费水平较低，而将钱尽量存人银行。但随着社会的发展，人们的观念也开始转变，人们开始追求高质量的消费，而不仅仅是填饱肚子而已，特别是年青一代的成长，更是将消费推向一个高峰，这一点在城市里表现尤为明显。 3．国民收入 收入是消费的前提，是决定消费的首要因素。一般而言，收入越高的家庭消费也越多，但它们的增长速度并不一致。这一点在计划经济体制下没有市场经济下明显，特别是对那些凭票供应的商品的消费。 4．储蓄率 一般居民的收入可分为两大部分：储蓄和消费，故储蓄率的高低与消费水平有密切关系。 5．物价 物价是居民消费时必须考虑的因素，当存在可替代商品时，消费者往往倾向于选择物价低的商品，但这同样也是在物价放开后才会成为重要影响因素的。
我国各地区城镇居民家庭平均每人全年消费性支出数据分析
摘要： 本文采用2011年我国31省、市、自治区城镇居民家庭平均每人全年消费性支出数据，根据经济发展、地理环境以及消费习惯等因素影响，我国各地区城镇居民的消费性支出水平很不平衡，消费结构差异也较大。本文利用因子分析，聚类分析、k均值聚类法等方法，对2011年我国31 个省(直辖市、自治区)城镇居民人均消费性支出的各项指标进行计量分析，对城镇居民家庭消费水平进行评价和排序，以期反映消费水平与结构上的差异，为政府制定更加合理的引导性政策提供有效依据。 关键词：城镇居民消费水平因子分析聚类分析； 一、背景： 近年来，我国国民经济得到了迅速发展，人民生活水平进一步提高，物质文明建设达到了前所未有的水平。但由于我国各地区经济发展水平不均衡，加之各地人口、资源、政策等各方面存在的差异，使各地区居民人均消费水平参差不齐，不同的地区具有不同的特点。在这一背景下，研究我国各地区城镇居民家庭平均每人全年消费性支出情况 其次，消费结构可以反映居民的生活质量和经济发展水平。一般来说，经济越发达的地区，其消费结构就越趋向于追求安逸享受的消费结构。在这样的消费结构中，奢侈品支出如住房、服务性支出所占的比例就会较大。反之，在经济较不发达的地区中，生活必需品消费支出所占的比例就会较大。随着社会主义市场经济体制的逐步完善，我国的社会生产力不断日益加快发展，经济总量和综合实力迅速上升，城镇居民的生活水平显著提高。 主要利用三种统计方法进行分析：主成分分析法、因子分析法、聚类分析法。本文选取2009年我国城镇居民人均消费支出数据，利用聚类分析法和因子分析法，
用spss分析我国各省城镇居民消费水平差异分析 文章结构 1 研究背景及意义 (1) 2 研究方法 (1) 3 数据来源与数据处理 (2) 4. 实证分析 (3) 4.1因子分析 (3) 4.2 聚类分析 (8) 5 结论 (11) 1 研究背景及意义 我国地域广阔,各省份的经济发展很不平衡，各省之间的居民消费水平差距较大。经济快速发展的同时 我国居民收入稳步增加，各省居民的消费支出也强劲增长，消费结构发生了巨大变化。为了正确引导消费，进一步改善消费结构，提高我国城市居民的消费水平和生活的质量，有必要对全国各省居民消费结构之间的异同进行考察并做比较研究，以期发现经济水平和城市居民的消费水平之间的关系. 2 研究方法 本文运用多元统计分析中的主成分分析方法和聚类分析方法,将描述各省份城镇居民全年现金消费支出的八个指标压缩成两个综合指标( 称为主成分) , 这两个主成分保留了原始八个指标的绝大部分信息,在指标压缩的同时能够最大限度地反映出各省份城镇居民消费水平差异。在综合因子基础上进行层次聚类分析，根据消费差异将全国31个省分为四类。 因子分析模型是根据变量间的相关性大小，把变量分组，利用同组内的变量之间相关性较高而不同组的变量之间相关性较低，每组变量代表一个基本结构，这个基本结构称为公共因子。因子分析的出发点是 用较少的相互独立的因子变量来代替原来变量的大部分信息，可以通过下面的数学模型来表示： X1＝α11F1＋α12F2＋…＋α1m Fm＋α1ε1， X2＝α21F1＋α222＋…＋α2m Fm＋α2ε2， … Xp＝αp1F1＋αp2F2＋…＋αpm Fm＋αpεp， 其中：x1，x2，x3，…，xp 为p 个原有变量，是均值为零、标准差为1 的标准化变量；F1，F2，F3，…，Fm 为m 个因子变量，m 小于p，表示成矩阵形式为 X＝AF＋αε， 其中：F＝（F1，F2，…，Fm）为因子变量或公共因子；ε＝（ε1，ε2，…，εp）为特殊因子；F 与ε均为不可观测的随机变量. A＝（αij）p×m 为因子载荷矩阵，αj 称为第j 个因子对第i 个变量的载荷系数. 在模型中，特殊因子起着残差的作用，被定义为彼此不相关且与公因子也不相关。 系统聚类分析的基本思想是认为所研究的样品（或指标）之间存在不同程度的相似性. 把一些相似程度较大的样品（或指标）聚合为一类，把另外一些相似程度较大的样品（或指标）又聚合为另一类，关系