我国各地区居民消费性支出分析毕业论文.docx
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我国各地区居民消费性支出分析毕业论文
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我国各地区人居消费性支出分析
1引言............................................................
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..................................................
5.2结果分析..................................................
1
4
12
14
6综合分析17
1
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
2
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2
1
14
24
.703
0
0
17
2
17
23
1.029
0
0
9
3
18
25
1.089
0
0
9
4
3
28
1.195
0
0
7
5
20
21
1.213
0
0
17
6
30
31
1.288
0
0
8
7
3
29
1.681
4
0
10
8
27
30
1.769
0
6
13
9
17
18
1.874
2
3
12
10
3
4
1.901
7
0
14
11
6
15
1.935
0
0
16
12
12
17
2.131
0
9
15
13
16
27
2.223
0
8
15
14
3
8
2.691
10
0
18
15
12
16
2.922
12
13
18
16
5
6
3.466
0
11
21
17
14
20
3.551
1
5
22
18
3
12
3.624
14
15
22
19
11
19
4.219
0
0
23
20
10
13
4.477
0
0
23
21
5
22
5.478
16
0
24
22
3
14
5.876
18
17
26
23
10
11
6.496
20
19
25
24
5
7
7.821
21
0
26
25
2
10
8.211
0
23
29
26
3
5
10.369
22
24
28
27
1
9
11.907
0
0
30
28
3
26
15.041
26
0
29
29
2
3
19.502
25
28
30
30
1
2
52.884
27
29
0
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4-4Ward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4-7Ward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
2
Zscore(食品)
.112
-.112
Zscore(衣着)
.286
-.091
Zscore(居住)
-.035
.090
Zscore(家庭设备及用品)
.096
-.077
Zscore(交通通信)
.489
-.072
Zscore(文教娱乐)
.189
.003
Zscore(医疗保健)
-.048
.135
Zscore(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+0.22*X8
Y=-0.112*X1-0.091*X2+0.09*X3-0.077*X4-0.072*X5+0.003*X6+0.135*X7+0.13*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。
3.经济发达地区,消费结构趋向于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较大。
相反,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较大。
7总结与建议
通过此次课程作业,我感到自己无论在专业知识方面,还是在动手能力方面都有了
很大的收获,而且让我对spss软件有了更深的认识也更好地运用它。
这次作业我这组
分析的是我国各地区居民消费性支出,通过使用所学的专业知识和运用spss软件进行
描述性统计分析、聚类分析和因子分析,对我国各地区的消费情况有了一定的了解。
通
过分析结果可以看出我国的发展还是不平衡的,发达地区和欠发达地区的消费结构还是
有很大的差异的。
所以,通过分析我给出如下建议:
1.不同地区要侧重不同的发展方向。
例如发达地区应该发展第三产业,而欠发达地区应该发展第一、第二产业。
2.要提高人民文教、精神文化方面的支出,丰富居民精神文化生活。
3.要保障居民的基本生活支出,完善医疗保健制度。
4.要保障贫困地区的基本教育问题。
8参考资料
【1】2014年《中国统计年鉴》
【2】张尧庭,方开泰1多元统计分析引论[M]1北京:
科学出版社,19821
- 配套讲稿:
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