SPSS基于农村居民家庭人均生活消费支出分析

[论文]SPSS基于农村居民家庭人均生活消费支出分析SPSS基于农村居民家庭人均生活消费支出分析[摘要]:随着社会经济的快速发展和新农村建设的不断推进，我国农村经济社会得到了又好又快的发展，农民生活水平也得到了很大的提高，但是，由于我国各省市的经济背景、社会背景和环境背景等都存在着这样或那样的差异，从而导致了生活消费水平也参差不齐。

为了客观的了解我国农村居民的总体消费水平和生活现状，本文运用spss软件中的各种分析方法对我国农村居民的人均消费情况进行科学的分析。

[关键字]:消费支出频数分析参数检验非参数检验聚类分析恩格尔系数[引言]:改革开放以来，中国经济的发展迅速,在社会主义市场经济的运作过程中，消费不仅可以满足人的多方面的欲求，而且，也会促进生产的发展，它所表现出的历史规定性，可以折射出不同社会阶段中消费关系的本质特征。

我国人口众多，而且一半以上的人口在农村，农村居民的消费水平逐渐成为了制约我国经济发展的重要影响因素，因此，加强对农村居民的消费水平和消费结构的研究，不仅有利于改善我国农村居民的消费现状，而且对拉动我国经济增长有重要意义。

2010年2季度农村居民家庭个人现金收入统计(分地区)一、数据的与处理在数据文件建立好后，通常还需要对待分析的数据进行必要的预加工处理，这是数据分析过程中不可缺少的一个关键环节。

首先，为了便于数据的浏览，快捷的找到数据的最大值和最小值，同时，快捷的发现数据的异常值，先将数据按照降序重新进行排列;其次，为了粗略的把握数据的分布，实现数据的离散化处理和对数据进行频数分析，和对数据进行频数分析，利用spss软件中的分组功能对数据进行简单的分组。

由于变量值较多，分组适应采用组据分组的方式，具体步骤如下:1、确定组数: k=1+ln(n)/ln2=1+ln31/ln2=62、确定组距: 组距=(最大值-最小值)/组数=(8844.88-1913.71)/6=1155.20\二、基本统计分析—频数分析利用spss先前已经对数据做好的分组，通过频数分析，可以进一步了解分组后的消费支出合计取值的状况，进而准确的把握数据的分布特征。

一、对我国30 个省市自治区农村居民生活水平作聚类分析1、指标选择及数据：为了全面分析我国农村居民的生活状况，主要考虑从收入、消费、就业等几个方面对农村居民的生活状况发展考察。

因此选取以下指标：农村产品价格指数、农村住宅投资、农村居民消费水平、农村居民消费支出、农村居民家庭人均纯收入、耕地面积及农村就业人数。

现从2022年的调查资料中抽取30个样本，指标数据如下：农村居民生活消费支出合计〔元〕9254.84936.73844.93663.94460.84489.54147.44391.2 10210.56542.98928.94013.35498.33911.64807.23682.24090.84310.45515.63455.3农村私营企业就业人数〔万人〕153.98.080.951.718.499.521.242.8258.4569.8398.3105.9113.1173.2273.6137.766.4104.5124.489.0 农村居民家庭人均纯收入〔元〕132621007559584736553069086237621113978911811303528574275789699055245832562278904543农产品价格指数〔上年=100〕98.27 103.0399.70 100.4399.83 102.90 103.7798.07 102.2399.92 100.2599.0898.0496.81 101.2399.0796.3090.6194.9589.25耕地面积2022〔万公顷〕231.7441.16317.34055.87147.24085.35534.611830.1244.04763.81920.95730.21330.12827.17515.37926.44664.13789.42830.74217.5 农村居民消费水平〔元〕1288678143867450044865739466345361360981969878444768794397573340614758451358803561农村住宅投资〔亿元〕93.0448.31441.75168.7133.17162.0571.65126.452.12284.55513.75412.48176.35236.53566.90729.47210.06298.41337.44248.80地区XX XX XX XX XX XX XX XX XX XX XX XX XX XX XX XX XX XX XX数据来源： ?中国统计年鉴 2022?．2、将数据发展标准化变换：农村居民生活消费支出合计〔元〕2.53 0.15 -0.46 -0.56 -0.12 -0.10 -0.29 -0.153.06 1.04 2.35 -0.36 0.46 -0.42 0.08 -0.55 -0.32 -0.20 农村居民家庭人均纯收入〔元〕2.37 1.30 -0.07 -0.48 -0.21 0.25 0.02 0.01 2.60 0.98 1.71 -0.30 0.42 -0.13 0.27 -0.22 -0.11 -0.18农产品价格指数〔上年=100〕0.09 1.33 0.47 0.65 0.50 1.30 1.52 0.04 1.12 0.52 0.61 0.30 0.04 -0.28 0.86 0.30 -0.42 -1.89农村居民消费水平〔元〕2.82 0.92 -0.56 -0.33 -0.33 0.14 -0.26 -0.313.09 1.06 1.69 -0.35 0.57 -0.36 0.14 -0.49 -0.23 -0.32 农村私营企业就业人数〔万人〕 0.37 -0.78 -0.21 -0.44-0.70 -0.06 -0.68 -0.51 1.20 3.66 2.31 -0.01 0.05 0.52 1.32 0.24 -0.32 -0.02农村住宅投资〔亿元〕-0.67 -0.91 1.24 -0.25 -0.99 -0.29 -0.78 -0.48 -1.16 0.38 1.64 1.08 -0.21 0.12 1.93 2.82 -0.03 0.46耕地面积 2022 〔万公顷〕-1.36 -1.29 0.84 0.02 1.15 0.03 0.56 2.84 -1.36 0.28 -0.75 0.63 -0.97 -0.42 1.28 1.43 0.24 -0.07地区XX XX XX XX XX XX XX XX XX XX XX XX XX XX XX XX XXXX 101.91 26.22 3846 3446.2 5275 727.5 5.3 XX 88.99 80.12 3652 3624.6 5277 2235.9 36.7675 XX 96.94 456.10 4748 3897.5 5087 5947.4 140.3 XX 96.11 137.22 2926 2852.5 3472 4485.3 25.4 XX 96.50 158.97 3603 3398.3 3952 6072.1 41.3XX 95.83 151.79 3683 3793.8 4105 4050.3 1.7 XX 100.22 97.33 2975 2942.0 3425 4658.8 22.0 XX 94.61 63.63 3684 3863 542.7 10.5 11.4 XX 99.39 29.51 3894 4675 1107.1 43.6 16.7 XX 92.87 79.35 3590 3457.9 4643 4124.6 18.73、用K－均值聚类法对样本发展分类如下：聚类成员案例号地区聚类距离12 3 4 5 6 7 8 910111213141516171819 XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX12343233121324333421069.193060.35920.651506.42577.122453.891487.955006.412094.382853.423015.141204.491612.461880.402088.551282.272230.152053.351119.98XX -0.77 0.67 0.19 0.47 0.57 -0.42 0.14 XX -2.24 0.19 -0.68 -0.67 -0.54 0.08 -0.14 XX 1.04 -1.03 -0.57 -0.68 -0.30 -1.18 -0.81 XX -2.31 -0.74 -0.64 -0.58 -0.30 -0.64 -0.56 XX -0.25 1.32 -0.23 -0.43 -0.36 0.71 0.26 XX -0.46 -0.42 -0.92 -1.00 -0.90 0.18 -0.65 XX -0.36 -0.31 -0.66 -0.70 -0.74 0.75 -0.52 XX -0.54 -0.34 -0.63 -0.48 -0.69 0.02 -0.83 XX 0.60 -0.64 -0.90 -0.96 -0.92 0.24 -0.67 XX -0.85 -0.83 -0.63 -0.45 -1.88 -1.44 -0.76 XX 0.39 -1.01 -0.55 0.00 -1.69 -1.43 -0.71 XX -1.30 -0.74 -0.67 -0.67 -0.51 0.05 -0.70分四类的情况下，最终分类结果如下：第一类：、XX、XX。

第15章SPSS在‎经济分析中‎的应用在经济分析‎中，要考虑经济‎现象的影响‎因素，通常需要从‎全面的角度‎考虑很多经‎济变量和指‎标，有时还需要‎构造变量体‎系，如何在这许‎多经济变量‎中抓住经济‎现象的主要‎影响因素，简化变量结‎构，变复杂为简‎单，同时保证结‎论的科学性‎，是经济分析‎中的一大挑‎战。

同时，经济变量和‎指标往往具‎有不同程度‎的相关性，即信息重叠‎，有时甚至是‎高度的相关‎性，在建立经济‎模型时，都必须要谨‎慎处理这种‎相关性，否则变量相‎关很可能导‎致错误的分‎析结论，如何排除变‎量相关性，得到合理的‎经济模型，是经济分析‎中另外一大‎挑战。

当然经济分‎析中还有其‎他的问题，例如变量的‎分布，变量的内生‎性和外生性‎等，此处就不再‎赘述了。

在经济分析‎中，因为要同时‎解决降维和‎消除相关性‎的问题，因此因子分‎析和主成分‎分析有很多‎应用。

当然，因子分析有‎时是作为一‎个中间过程‎，其结果（因子得分）再应用于其‎他统计分析‎模型，最终得到分‎析结果。

除了因子分‎析以外，SPSS还‎有许多应用‎，本章只是举‎出了3个案‎例用以说明‎在经济分析‎中应用SP‎S S应该注‎意的问题。

第一个案例‎应用SPS ‎S的因子分‎析提取变量‎信息，在进行样本‎聚类，接着对每一‎分类拟合回‎归模型说明‎变量之间的‎关系；第二、三个例子都‎是首先运用‎因子分析，然后针对因‎子得分进行‎综合评价；相对而言第‎二个例子简‎单一些，而第三个案‎例由于进行‎了两层的因‎子分析，因此更复杂‎，结果更丰富‎。

这里需要专‎门讲讲综合‎评价，因为其在经‎济分析中有‎非常重要的‎地位。

综合评价法‎是运用多个‎指标对多个‎参评单位进‎行评价的方‎法，其基本思想‎是将多个指‎标转化为一‎个能够反映‎综合情况的‎指标来进行‎评价。

不同国家经‎济实力、不同地区社‎会发展水平‎、小康生活水‎平达标进程‎、企业经济效‎益评价等都‎可以使用综‎合评价。

聚类分析在我国各地农村居民家庭生活水平的应用[摘要]本文旨在通过spss软件中的聚类分析对我国2010年各地区农村居民家庭平均每人生活消费支出进行分析，首先对数据进行指标选取，然后用软件进行标准化处理，聚类分析中分别选择了3类4类5类进行分析，最后根据分类结果得出结论把中国31个省市分为四类，并对一些地方人民生活水平的提高提出了一些建议。

[关键词]聚类分析；指标选取；标准化中图分类号：f326.6 文献标识码：a 文章编号：1009-914x（2013）12-0138-01一、引言通过对人们消费支出的分类来定义人们生活水平的高低，通常把食物、衣着、住房、家庭设备等参数作为分类指标。

聚类分析是一种根据样本或指标进行分类的多元统计方法。

它将性质相近的个体归为一类，使得同一类中的个体具有高度的同质性，不同类之间的个体具有高度的异质性。

将该方法应用于各地农村人们生活水平的分类中，可以综合考虑多种分类指标，合理确定各地人们生活水平的不同，可以使人们和社会更多的关注那些生活水平较低的地区。

本文采用聚类分析方法，使用spss统计软件将2010年全国各地区农村生活水平按照不同方面消费支出的指标进行了分类。

以期能在经济不断发展的今天，找出一定的消费规律性，由此得出一些结论[1]。

二、数据的收集与整理（一）数据来源——《中国统计年鉴─2011》《中国统计年鉴—2011》系统收录了全国和各省、自治区、直辖市2010年经济、社会各方面的统计数据，以及多个重要历史年份和近年全国主要统计数据，是一部全面反映中华人民共和国经济和社会发展情况的资料性年刊。

（二）指标体系的选取由于反映一个地区居民家庭生活水平的消费支出指标很多，而分析时只能考虑有限个指标对主要食品消费量，因此所选的指标不仅要有普遍性，可比较性，而且能比较显著的反映地区农村居民家庭生活水平高低的情况，基于上面考虑，又根据《中国统计年鉴》的统计数据，选取了以下8个指标，分别是食物（x1），衣着（x2），居住（x3），家庭设备与服务（x4），交通和通讯（x5），文教娱乐用品及服务（x6），医疗保健（x7），其他商品及服务（x8）。

天津理工大学中环信息学院课程设计课程名称：SPSS统计分析设计题目：用SPSS软件对全国农村居民人均收入与消费的统计进行分析姓名：薛存莲学号： 10080065系别：经济与管理系专业班级： 10信管2班开始日期： 2012 年 5 月 20 日完成日期 2012 年 6 月 20 日指导教师：赵飞燕成绩评定等级（分数）全国农村居民人均收入与消费的统计【摘要】本文运用多元线性回归方法及基础理论，通过建立回归模型的基本过程和借助于SPSS及SAS统计软件，建立我国全国农村居民人均收入与全国人均消费支出的初步模型与优化模型。

分析农民人均纯收入和生活消费支出的关系，从中寻求影响农民消费水平的主要因素，并量化其影响程度。

结果表明：收入是影响农村居民消费支出的主要因素，不同收入来源对消费水平影响不同，工资性收入和家庭经营性收入对其影响较小但较为稳定，财产性收入和转移性收入的影响较大但不稳定，高收入阶层收入的增加对消费影响较小，中低收入阶层收入的增加对消费影响较大，但收入较低和最低阶层消费则有其特殊性。

对此，应千方百计增加农民收入，重点提高中低收入阶层农民收入，不断开拓农村新的消费热点，以促进农村经济的快速发展。

农村居民人均纯收入是农村居民纯收入按照农村住户人口平均的纯收入水平。

它反映的是全国或一个地区农村居民的平均收入水平。

农村居民人均纯收入是一个年度核算指标。

农村居民纯收入是农村住户当年从各个来源得到的总收入相应地扣除有关费用性支出后的收入总和。

农村居民家庭总收入包括工资性收入、家庭经营收入、财产性收入、转移性收入。

近年来,中国农村居民人均收入和消费水平呈逐年提高、增长速度加快的趋势,但与城镇居民相比,消费和收入水平仍存在较大差距,应当从提高农村居民收入水平、健全社会保障程度等角度进一步提高农村居民生活水平。

关键词：人均收入与消费，一元回归的分析，相关性分析目录第一章问题研究的背景及意义 (3)第二章研究的相关理论 (3)第三章数据及分析 (4)3.1描述性统计分析 (4)3.2统计图的绘制 (5)3.3均值比较 (6)第四章相关性分析 (7)第五章一元回归的分析. . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7 第六章时间序列的曲线估计. . . . . . . . . . . . . . . . . 10 第七章总论. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12一、问题研究的背景及意义农村居民消费结构是衡量农村居民生活水平的一个重要指标，我国是农业大国，农村居民是一个庞大的消费群体。

农民人均生活收入及消费支出分析摘要: SPSS在经济、管理、医学及心理学等方面的研究起着很重要的作用，在我国的国民经济问题中，增加农民收入是我国扩大内需的关键，通过运用SPSS分析方法对我国农民的收入及消费支出进行了各种分析, 以便能够更好地了解我国农村居民的收入结构和消费结构与消费行为等。

关键词：农民; 生活收入; 消费支出; 线性回归分析Rural per capital income and consumption expenditure analysis of lifeAbstract: in the economic, management, medicine and psychology research plays an important role in our national economy problems, increase the farmers income is the key to our efforts to expand domestic demand, through the use of SPSS analysis on China's farmers income and consumer spending for a variety of analysis in order to better understand the income of rural residents in the structure and consumption structure and consumption behavior.Key words: farmers；living income；consumption expenditure；linear regression analysis前言近年来,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。

区域经济Һ㊀广东省城乡居民收入与消费差异基于非参数统计方法罗润珠摘㊀要:文章选取广东省２００５~２０１９年的城镇居民人均可支配收入㊁城镇居民人均消费支出㊁农村居民人均纯收入㊁农村居民人均消费支出的数据来进行实证分析ꎮ通过ＳＰＳＳ软件采用非参数统计的方法来分析城乡居民收入水平及消费水平存在的差异㊁收入与消费水平的变化趋势以及两者之间的相关性ꎮ结果发现:广东城乡居民的收入和消费差异均存在显著性ꎻ且城乡居民的收入与消费之间的关系均为线性正相关关系ꎮ因此ꎬ为了缩小广东省的城乡居民收入和消费差距ꎬ促进经济增长ꎬ提出一些对策建议ꎮ关键词:非参数统计ꎻ城乡居民收入ꎻ城乡居民消费支出一㊁引言广东省作为我国第一经济大省ꎬ其经济迅速发展ꎬ因而人们的收入大幅度提高ꎬ同时人们的消费能力和消费水平也随之提高ꎮ根据广东统计年鉴的数据可知ꎬ从２００５年到２０１９年ꎬ广东省的城镇居民的人均可支配收入平均每年增长２６０５.７３元ꎻ城镇居民的人均消费支出平均每年增加１７７４.２２元ꎮ可见ꎬ随着经济的发展ꎬ城镇居民生活水平得到了很大提高ꎮ而从２００５年到２０１９年ꎬ广东省的农村居民人均纯收入平均每年增长１００８.８３元ꎻ农村居民的人居消费额平均每年增长８０８.５７元ꎮ由此可见我国农村居民的收入和消费水平均明显低于城镇居民ꎮ截至２０１９年ꎬ我国农村人口还占总人口的３９％ꎬ以及随着城乡居民收入差距呈现不断扩大趋势ꎬ对我国城乡居民收入与消费的关联研究也成为广大学者和各级政府关注的热点课题ꎮ因此研究城乡居民的收入消费差异具有非常重要的现实意义ꎮ因此ꎬ文章拟在借鉴前人的理论基础和非参数统计的方法上对广东省城乡收入和消费的差异进行探讨ꎮ二㊁实证分析文章选取广东省２００５~２０１９年共１５年的数据ꎬ其数据来源于广东统计年鉴并经过比例换算(见表１)ꎬ且选取的四个指标分别为城镇居民人均可支配收入㊁城镇居民人均消费支出㊁农村居民人均纯收入㊁农村居民人均消费支出ꎮ运过ＳＰＳＳ软件采用非参数方法分析城乡居民收入水平及消费水平存在的差异㊁收入与消费水平的变化趋势以及两者之间的相关性ꎬ以缩小城乡收入消费差距ꎬ促进经济增长ꎮ表１㊀广东城乡居民人均收入与消费支出数据年份农村居民人均纯收入农村居民人均消费支出城镇居民人均可支配收入城镇居民人均消费支出２００５４６９０.４９３７０７.７３１４７６９.９４１１８０９.８７２００６５０７９.７８３８８５.９７１６０１５.５８１２４３２.２２２００７５６２４.０４４２０２.３２１７６９９.３０１４３３６.８７２００８６３９９.７７４８７２.９６１９７３２.８６１５５２７.９７续表年份农村居民人均纯收入农村居民人均消费支出城镇居民人均可支配收入城镇居民人均消费支出２００９６９０６.９３５０１９.８１２１５７４.７２１６８５７.５１２０１０７８９０.２５５５１５.５８２３８９７.８０１８４８９.５３２０１１９３７１.７３６７２５.５５２６８９７.４８２０２５１.８２２０１２１０５４２.８４７４５８.５６３０２２６.７１２２３９６.３５２０１３１１６７０.９２８３４６.１３３３０９８.２５２４１４３.２７２０１４１２９０８.０４９３８１.０５３６０１０.８９２６３６４.４５２０１５１４０８２.６７１０３７５.４４３８９２７.７８２８６５８.１５２０１６１５２９３.７８１１５９９.７４４２１９７.７１３１９５３.８４２０１７１６６２４.３４１２３３０.５３４５８６８.９１３３７１１.３０２０１８１８０８６.６３１４３９６.５９４９６３６.７３３４５２２.２１２０１９１９８２２.９５１５８３６.２５５３８５５.８５３８４２３.２２㊀㊀(一)城乡居民收入与消费的Ｗｉｌｃｏｘｎ秩和检验首先对广东省２００５~２０１９年的城乡居民收入和城乡居民消费分别进行中位数差异分析ꎬ分别比较城镇居民与农村居民平均收入以及平均消费是否存在差异ꎮ即分别作出两样本的箱线图ꎬ从而可以通过图检验分别比较两样本中位数是否存在差异ꎮ从图１可以看出两样本的中位数不相同ꎬ很明显城镇居民收入的中位数高于农村居民收入的中位数ꎮ从图２可以看出镇居民消费的中位数高于农村居民消费的中位数ꎮ图１㊀广东省城乡居民收入的箱线图５３图２㊀广东省城乡居民消费的箱线图然后根据以上问题对城乡居民收入和城乡居民消费分别做出如下假设检验问题:Ｈ０:ＭＸ＝ＭＹꎬ城乡居民收入不存在差异Ｈ１:ＭＸ>ＭＹꎬ城镇居民收入高于农村居民收入Ｈ０:ＭＸ１＝ＭＹ１ꎬ城乡居民消费不显著差异Ｈ１:ＭＸ１>ＭＹ１ꎬ城镇居民消费高于农村居民消费表２是城镇居民收入(Ｘ)数据和农村居民收入(Ｙ)数据分别在它们在混合样本中的秩ꎬ求其秩和Ｗ分别为３３５和１３０ꎮ由此可得两样本的秩和存在明显差异ꎬ拒绝原假设即城镇居民收入与农村居民收入不存在显著差异ꎮ然后在ＳＰＳＳ软件中我们进行非参数检验中的Ｗｉｌｃｏｘｏｎ秩和检验ꎬ得到检验统计量的ｐ值为０.００１ꎬ因此ꎬ在０.０１的显著性水平下ꎬ我们不接受原假设ꎬ即城镇居民收入显著高于农村居民收入ꎮ表３是城镇居民消费(Ｘ１)数据和农村居民消费(Ｙ１)数据分别在它们在混合样本中的秩ꎬ求其秩和Ｗ分别为３３７和１２８ꎮ由此可得两样本数据秩和存在显著性差异ꎬ拒绝原假设即城镇居民消费与农村居民消费不存在显著差异ꎬ接受备择假设即城镇居民消费高于农村居民消费支出ꎮ然后在ＳＰＳＳ软件中我们进行非参数检验中的Ｗｉｌｃｏｘｏｎ秩和检验ꎬ得到检验统计量的ｐ值为０.００１ꎬ因此ꎬ在０.０１的显著性水平下ꎬ我们不接受原假设ꎬ即城镇居民消费显著高于农村居民消费支出ꎮ表２㊀城镇居民和农村居民收入数据在混合样本中的秩农村居民人均纯收入秩城镇居民人均可支配收入秩４６９０.４９１１４７６９.９４１２５０７９.７８２１６０１５.５８１４５６２４.０４３１７６９９.３０１６６３９９.７７４１９７３２.８６１８６９０６.９３５２１５７４.７２２０７８９０.２５６２３８９７.８０２１９３７１.７３７２６８９７.４８２２１０５４２.８４８３０２２６.７１２３１１６７０.９２９３３０９８.２５２４１２９０８.０４１０３６０１０.８９２５续表农村居民人均纯收入秩城镇居民人均可支配收入秩１４０８２.６７１１３８９２７.７８２６１５２９３.７８１３４２１９７.７１２７１６６２４.３４１５４５８６８.９１２８１８０８６.６３１７４９６３６.７３２９１９８２２.９５１９５３８５５.８５３０表３㊀城镇居民和农村居民消费数据在混合样本中的秩农村居民人均消费支出秩城镇居民人均消费支出秩３７０７.７３１１１８０９.８７１３３８８５.９７２１２４３２.２２１５４２０２.３２３１４３３６.８７１６４８７２.９６４１５５２７.９７１８５０１９.８１５１６８５７.５１２０５５１５.５８６１８４８９.５３２１６７２５.５５７２０２５１.８２２２７４５８.５６８２２３９６.３５２３８３４６.１３９２４１４３.２７２４９３８１.０５１０２６３６４.４５２５１０３７５.４４１１２８６５８.１５２６１１５９９.７４１２３１９５３.８４２７１２３３０.５３１４３３７１１.３２８１４３９６.５９１７３４５２２.２１２９１５８３６.２５１９３８４２３.２２３０㊀㊀(二)城乡居民收入与消费的趋势检验在非参数统计中ꎬ运用Ｃｏｘ－Ｓｔｕａｒｔ趋势存在性检验来检验一组数据的变化趋势ꎬ该方法是一种不依赖于趋势结构的快速判断趋势是否存在的方法ꎮ为保证数对同分布且不受局部干扰ꎬＣｏｘ－Ｓｔｕａｒｔ提出最好的拆分点是数列中位于中间位置的数ꎬ在无趋势的原假设下ꎬ检验统计量服从参数为数对个数和发生概率为０.５的二项分布ꎮ因此对此问题做出以下假设检验问题:Ｈ０:数据序列无趋势ꎬＨ１:数据序列有增长趋势表４㊀广东省城乡居民人均收入与消费的Ｃｏｘ－Ｓｔｕａｒｔ检验序号农村之间的差额Ｄｉ＝ｘｉ－ｘｉ＋ｃꎬｃ＝７城镇之间的差额Ｄｉ＝ｘｉ－ｘｉ＋ｃꎬｃ＝７人均纯收入人均消费支出人均可支配收入人均消费支出１－６９８０.４３－４６３８.４０－１８３２８.３１－１２３３３.４０２－７８２８.２６－５４９５.０８－１９９９５.３１－１３９３２.２３３－８４５８.６３－６１７３.１２－２１２２８.４８－１４３２１.２８４－８８９４.０１－６７２６.７８－２２４６４.８５－１６４２５.８７５－９７１７.４１－７３１０.７２－２４２９４.１９－１６８５３.７９６－１０１９６.３８－８８８１.０１－２５７３８.９３－１６０３２.６８７－１０４５１.２２－９１１０.７０－２６９５８.３７－１８１７１.４０㊀㊀由表４可知ꎬ广东省的城乡居民人均收入与消费的前后不同时期的差值都为负ꎬ都存在上升趋势ꎮ同样ꎬ通过计算ꎬ６３区域经济Һ㊀知道上述４个检验的统计量都是Ｋ＝ｍｉｎ(Ｓ＋ꎬＳ－)＝Ｓ＋＝０ꎬ其中Ｓ＋表示正的Ｄｉ数目ꎬＳ－表示负的Ｄｉ的数目ꎮ在ＳＰＳＳ软件中用回归分析检验ꎬ得到检验的ｐ值为０.００７８ꎬ在０.０１的显著性水平下ꎬ拒绝原假设ꎬ即数据序列有增长趋势ꎮ因此也说明符合经济理论和经济发展规律ꎮ(三)城乡居民收入与消费的相关性分析在非参数统计中ꎬ常用Ｓｐｅａｒｍａｎ秩相关性检验来检验对不服从正态分布㊁总体分布未知等情况下来描述变量之间的相关性ꎮ那么Ｓｐｅａｒｍａｎ秩相关性检验的假设检验问题为:Ｈ０:Ｘ与Ｙ不相关ꎬＨ１:Ｘ与Ｙ是相关的ꎮ采用Ｓｐｅａｒｍａｎ秩相关检验具体分析城镇居民和农村居民的人均收入与消费的关系的散点图分别如图３和图４所示ꎮ图３㊀城镇居民人均收入与消费的散点图图４㊀农村居民人均收入与消费的散点图从图３和图４可知ꎬ无论是城镇居民还是农村居民ꎬ其人均收入与消费都呈现了高度的正相关关系ꎮ为了验证其显著性ꎬ在ＳＰＳＳ软件中进行相关性检验ꎮ城镇居民人均收入与消费和农村居民人均收入与消费的Ｓｐｅａｒｍａｎ秩相关系数都是１ꎬ再进行单边检验ꎬ由结果可知两者的相关性在０.０１都显著ꎬ因此在显著性水平拒绝原假设ꎬ认为城镇居民人均收入与消费之间以及农村居民人均收入与消费之间都存在正相关关系ꎮ换句话说随着城镇居民人均收入水平的提高ꎬ居民人均消费水平也会提高ꎻ随着农村居民人均收入水平的提高ꎬ居民人均消费水平也会提高ꎮ三㊁总结文章运用非参数统计的方法对广东省的２００５~２０１９年的城乡居民人均收入与消费水平差异分析后ꎬ则有以下结论:１)城乡的收入和消费水平存在较大的差距ꎻ２)城乡居民收入和消费水平均随着我国经济水平的上升而呈现上升的趋势ꎻ３)广东省城乡的收入与消费均呈现高度的正相关关系ꎬ即随着收入水平的提高ꎬ消费水平也会随之提高ꎮ根据许多学者的研究成果可知ꎬ收入是决定消费水平的主要因素ꎮ因此城乡居民的消费差异的根本原因是城乡居民多年来的收入差距ꎮ因此ꎬ缩小城乡居民的收入水平差距将会促进城乡居民消费水平的缩小ꎬ而缩小城乡居民收入水平差距实质上就是充分提高农民的收入水平ꎬ即缩小了城乡居民的收入差距ꎮ因此ꎬ文章提出了以下对策建议:１)稳定农民农业收入ꎬ做好农村剩余劳动力转移工作ꎬ增加农民非农业收入ꎮ２)对农民的扶贫工作要精准到位ꎬ加大帮扶力度ꎮ３)加大对农村的财政投入力度ꎬ并鼓励社会投资的跟进和参与ꎮ４)全面推动农业生产模式改革ꎬ为现代农业的发展营造条件ꎮ５)加速构建新型农村金融服务体系ꎬ为农民收入的快速增加提供支撑等ꎮ参考文献:[１]刘瀑.河南城乡居民收入与消费差异的非参数检验[Ｊ].统计与决策ꎬ２０１７(１６):１１５－１１７.[２]吴喜之ꎬ赵博娟.非参数统计[Ｍ].北京:中国统计出版社ꎬ２０１３.[３]夏蓉.我国城乡居民消费差异实证分析[Ｊ].消费导刊ꎬ２００８(５):２.[４]李景海ꎬ王克林.基于状态空间模型和多层模型的广东城乡消费差异研究[Ｊ].统计与信息论坛ꎬ２０１３ꎬ２８(７):７６－８１.作者简介:罗润珠ꎬ广东财经大学ꎮ７３。

关于某市近20年居民消费结构变动的分析本文的目的是分析居民随着年份的增加，消费结构发生的变化，通过收集的数据。

利用spss软件进行因子分析，得出结论，为产业政策的制订和宏观经济的调控提供参考。

引言：消费结构是指在一定的社会经济条件下,人们在消费过程中各种不同内容、不同形式的消费在消费总量中所占的比重以及它们之间的关系。

按1993年国家统计局对生活消费品类别的划分方法，把居民生活消费品分为八个大类，即食品、衣着、居住、家庭设备用品及服务、医疗保健、交通通信、文化教育娱乐用品及服务、其他商品及服务。

消费结构的变动不仅是经济领域内的重要问题，而且也关系到整个国民经济的发展，合理的消费结构及消费结构的升级和优化不仅反映了消费层次和质量的提高，也为建立合理的产业结构和产品结构提供了重要依据。

一数据的理解及处理本文采用的数据来自于网络（见附录），其中主要包含食品、衣着、居住、家庭设备用品及服务、医疗保健、交通通信、文化教育娱乐用品及服务、其他商品及服务8个指标，这些指标之间存在着不同程度而相关性如果单独分析这些指标，无法分析居民消费结构的特点，因此采用因子分析法，将这八个指标综合为几个少数因子，通过这些公共因子来反映居民消费结构的变化情况。

且各数具比较完整，无异常数据因此直接处理。

我们先通过图形来观察各项消费的平均值支出所占居民消费的比重，由图像可以看出食品所占消费比重最大，文化教育娱乐用品及服务及居住次之，其它相差不大而其他商品及服务最小。

图一通过图形二我们可以看到各消费随着年份的增加的变化，可以得出以下结论（1）虽然在2002年左右食品消费所占比例发生一定程度的震荡但保持一直下降的趋势。

（2）文教娱乐及服务消费随着年份增加而不断上升。

（3）居住消费支出保持较大幅度的震荡变化上升下降总体趋势不是太明显。

（4）其它消费支出变化趋势较相近，且震荡幅度不大。

图二三因子分析法步骤及结果分析1相关性分析图三先进相关性分析，其步骤是，选择‘分析’菜单中‘相关’的‘双变量’，并将影响因素选入变量列表。

农民人均生活收入及消费支出分析论文摘要: spss在经济、管理、医学及心理学等方面的研究起着很重要的作用，在我国的国民经济问题中，增加农民收入是我国扩大内需的关键，通过运用SPSS分析方法对我国农民的收入及消费支出进行了各种分析, 以便能够更好地了解我国农村居民的收入结构和消费结构与消费行为等。

关键词：农民生活收入消费支出线性回归分析一、农民人均生活收入及消费支出分析今年以来，全国上下认真贯彻落实科学发展观，以农业增产、农民增收为目的，加大各项惠农政策措施落实力度，多措并举做好农村劳动力转移就业工作，克服金融危机和严重干旱等自然灾害带来的不利影响，使全市农村经济保持了稳定发展的良好态势，农民现金收入持续增长，生活消费水平继续提高。

我国是一个农业大国，至今仍有9亿农村人口，占全国人口总数的70%，农民是我国最大的群体，农村消费能力的提升直接关系到国民经济的全局。

从农村市场看，中国有近六成人口生活在农村。

农村城镇化的进程对经济增长的带动作用是非常明显的，世界上还没有哪个国家有规模如此巨大的城镇化。

农村居民的收入虽然低于城市居民，但是基数巨大，且农村人口的收入也在稳定增长。

随着经济的发展，我国农民的收入水平和消费水平的结构也发生了很大变化，农民生活水平的提高和消费的增加对于实现国民经济又好又快发展、正确处理好内需和外需的关系至关重要。

但从总体来看，农民消费水平仍然较低，调查显示有的地区都不及城市居民人均消费支出的三分之一。

而且消费结构不合理，局限于食品类等生存基本需求品，消费在衣着装饰等方面的极少。

而影响农民消费水平的根本原因是农民的收入。

农民生活消费支出主要包括食品、衣着、医疗卫生、教育文化、家庭设备、交通等方面，本文只挑选了四种典型的消费支出作为代表来分析农村居民的消费结构。

二、数据来源说明1、农村居民家庭基本情况. 数据来源于《2008中国统计年鉴》。

2、下表是要进行处理的31个省市的农村居民消费相关的原始数据，数据来源于《2008中国统计年鉴》。