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1、全国城乡居民消费水平的逐渐回归分析摘要:消费性支出指调查户用于本家庭平常生活的所有支出,涉及食品、衣着、居住、家庭设备用品及服务、医疗保健、交通和通信、教育文化娱乐服务、其她商品和服务等,也涉及用于赠送的商品或服务。本文运用SP 软件分析措施对影响全国城乡居民家庭人均消费支出的因素进行分析研究,一方面分析了食品消费支出,衣着消费支出,居住消费支出,家庭设备及用品消费支出，医疗保健消费支出,交通和通信消费支出等的线性有关性,建立回归模型，再运用逐渐回归的措施进行回归分析,最后得到了能反映财政收入与各因素之间关系的“最优”回归方程。最后我们用的数据进行了验证,得出的成果在误差范畴内，表白这个模型可
2、以对的反映影响财政收入的各因素的状况。核心词：多元线性回归,逐渐回归分析,城乡居民家庭人均消费，SPS1引言改革开放以来,国内始终以较高的经济增长速度迅速发展。但居民消费对经济增长的奉献比重与发达国家差距明显。消费、投资和储蓄并称为现代经济发展的“三驾马车”,而根据各国的国民收入记录显示，其中消费占总需求的60%左右。因此,消费的决定及其变动对宏观经济的影响很大。近年来的国际经济教训和国内近年来的实践亦证明，长期依托高投资拉动经济增长的模式是不可持续的,最后会导致国民经济陷入困境。只有走消费主导型经济增长道路,才干有效地避免因国际环境的变化所引起的经济发展中的大起大落,才干牢牢掌握自己国家经济
3、发展的积极权。国内城乡居民收入高,消费量大,商品化限度高，其消费对农村居民有一定的示范作用,在消费构造的研究中占有重要的地位，因而研究分析城乡居民消费构造及特性,对拓宽消费品市场渠道,拟定经济发展战略,适时调节和对的引导居民消费方向,增进经济增长具有重大意义。消费市场的疲软制约了国内经济持续、迅速、健康发展。要刺激消费、扩大内需,必须找出影响消费的核心因素，才干对症下药。扩大城乡居民的消费成为推动国内经济增长的一项重要手段。本文从国家记录信息网()上选用了9-这间的全国城乡居民家庭人均消费及其重要影响因素的数据,涉及了食品消费支出，衣着消费支出,居住消费支出，家庭设备及用品消费支出,医疗保健消
4、费支出,交通和通信消费支出等,运用逐渐回归的记录措施,对数据进行分析解决，最后得出了反映各个因素对全国城乡居民家庭人均消费水平的影响的最“优”模型。2. 解决问题的措施和计算成果. 样本数据的选用与整顿本文在进行记录时，查阅了，考虑某些与全国城乡居民消费水平关系密切并且直观上有线性关系的因素，初步选用这间的食品消费支出,衣着消费支出，居住消费支出,家庭设备及用品消费支出,医疗保健消费支出,交通和通信消费支出等因素为自变量,分析它们之间的联系。根据选择的指标，查选数据,整顿如表21所示。表-1 199全国城乡居民消费水平及其影响因素登记表城乡居民消费水平(元）城乡居民家庭人均食品消费支出(元)城
5、乡居民家庭人均衣着消费支出（元）城乡居民家庭人均居住消费支出(元)城乡居民家庭人均家庭设备及用品消费支出(元)城乡居民家庭人均医疗保健消费支出(元)城乡居民家庭人均交通和通信消费支出(元)城乡居民家庭人均文教娱乐服务消费支出（元)城乡居民家庭人均其她消费支出(元)185506.3174.71023.296219.71518.31654604.74443133.1908871.9.727.649.24044478.5184.122.76.9864168.647.8474165425.19115.691.86.217.1358.31.303628104982.3601.9.137.139.2357
6、.701811.9901.890.248.560.511.12039.55932914.4800.5808.446.60099969.527.8912270.66868733.54074528.2843.102.8240.2864.967699.41.347671934.42174227189.924.43.7430.162692.1516133.75483.43.45769084.16850191.350.5534.51.1427669.6171899年64051242.44395.5245.310667.28.8198年61091248.9408.43820.252499419797年58
7、2342.6520.358.616.99.7232.948.5.1996年532190.72309298.213137570.5199年431147.223823.10.183233114199年8521422.530.922548.913275082193年9248.2306118556.980.694951992年262884.822 线性回归模型的建立与分析为了研究全国城乡居民消费水平与多种影响因素的关系,必须要建立她们之间的数学模型。数学模型可以有多种形式，例如线性模型,二次模型,指数模型，对数模型等等。而实际生活中，影响城乡居民消费水平的因素诸多,并且这些因素的影响不能简朴的用某一种
8、模型来描述，因此要建立数学模型往往是很难的。为了便于研究，我们先假定某些前提条件，然后在这些条件下得到简化后的近似模型。我们假定的前提条件是:城乡居民家庭人均食品消费支出,衣着消费支出，居住消费支出,家庭设备及用品消费支出，医疗保健消费支出,交通和通信消费支出等因素对全国城乡居民消费水平的影响明显,并且成正的线性关系。由此假设,我们可以建立全国城乡居民消费水平与多种影响因素的线性回归模型,模型如下: （2-1)其中，是因变量，是自变量，是各个自变量的系数。各变量符号的定义见表2。表2 线性回归模型中各变量的含义全国城乡居民消费水平城乡居民家庭人均食品消费支出城乡居民家庭人均衣着消费支出城乡居民
9、家庭人均居住消费支出城乡居民家庭人均家庭设备及用品消费支出城乡居民家庭人均医疗保健消费支出城乡居民家庭人均交通和通信消费支出城乡居民家庭人均文教娱乐服务消费支出城乡居民家庭人均其她消费支出将数据录入记录软件EXEL,建立记录数据库,一方面建立全国城乡居民消费水平与各影响因素的散点图，如图-至图2-所示。图-1 城乡居民消费水平与城乡居民人均食品消费支出的散点图图2 城乡居民消费水平与城乡居民人均衣着消费支出的散点图图3 城乡居民消费水平与城乡居民人均居住消费支出的散点图图-4 城乡居民消费水平与城乡居民人均家庭设备及用品消费支出的散点图图城乡居民消费水平与城乡居民人均医保消费支出的散点图图2-
10、城乡居民消费水平与城乡居民人均交通与通信消费支出的散点图图-7 城乡居民消费水平与城乡居民人均文娱消费支出的散点图图2-8城乡居民消费水平与城乡居民人均其她消费支出的散点图从以上的图中不难发现,城乡居民消费水平与城乡居民人均食品消费支出,人均居住消费支出,人均医疗保健消费支出，以及人均交通和通信消费支出等基本具有线性关系。而城乡居民消费水平与人均衣着消费支出,人均家庭设备及用品消费支出,人均家庭其她消费支出的关系浮现了波动，并且从图中也可以看出,这三者对城乡居民消费水平的奉献比较小,它们的变化局限性以引起城乡居民消费水平的变化。除了EXEL自带的插入图表的功能，同样也可以使用SPS软件制作散点
11、图，其操作环节是：(） 选择菜单 RAH/ ATDT。图PS绘制散点图环节一(2） 选择SIMLSCAER, 单击DE。图210 PSS绘制散点图环节二（3） Y轴为因变量,选择“城乡居民消费水平”,X轴为自变量,依次选择为“城乡居民家庭人均食品消费支出”,“衣着消费支出”,“居住消费支出”，“家庭设备及用品消费支出”,“医疗保健消费支出”,“交通和通信消费支出”等。每选择一次点击一次OK,SS自动绘制相应的散点图。图21 PS绘制散点图环节三(4）SPSS 绘制的散点图仅做一例，如下图所示,相比于E自带的图表功能,SPSS的图表功能更加简朴快捷。图12 SSS绘制散点图环节四通过对所有散点图
12、的分析，我们发现人均衣着消费支出，人均家庭设备及用品消费支出,人均家庭其她消费支出与城乡居民消费水平的线性关系不明显，其因素重要有:衣服和家庭设备用品都属于耐用品，居民购买的频率不大；并且它们的价格范畴很大,对城乡居民消费水平的反映缺少真实性。其她消费支出都在千元如下,对城乡居民消费水平的影响不明显。综上，人均衣着消费支出,人均家庭设备及用品消费支出和人均家庭其她消费支出这三者都与我们之前的明显性假设相悖，为使得到的模型有明显的线性关系,我们一方面从回归模型中排除了这三者。然后我们用逐渐回归的措施对剩余的五个因素进行筛选:将城乡居民人均食品消费支出,人均居住消费支出，人均医疗保健消费支出,人均
13、交通和通信消费支出,以及人均文教娱乐服务消费支出纳入自变量，使用逐渐回归法，选择的判据是变量进入回归方程的F的概率不不小于.0，剔除的判据是变量进入回归方程的F的概率不不不小于0.0。输出成果如表-3和表-4所示:表23引入或剔除的变量deVaiablEnteredrablesemovetd1城乡居民人均食品消费支出epwise (Critria： Prbablit-f-ente =0, robili-ofF-oe=10).城乡居民人均文娱消费支出.Stpwse (Critei: rbali-o-F-to-te .10).a Dependen aril: 城乡居民消费水平表4 拟合过程小结Mdel
