s p s s统计学毕业论文 Company number：【0089WT-8898YT-W8CCB-BUUT-202108】本科生毕业论文（设计）题目关于我国城镇居民消费结构变化的统计分析姓名武步端学号院系数学科学学院专业统计学指导教师吕玉华职称教授2013 年 4月28 日曲阜师范大学教务处制目录摘要 (1)关键词 (1)Abst ract (1)K e y w o r d s (1)引言 (1)1 我国城镇居民消费结构状况 (2)我国城镇居民消费金额变化情况 (2)我国城镇居民消费结构变化情况 (3)我国城镇居民所处消费水平 (5)2 对各项消费所占比重变化趋势进行分析 (6)对我国城镇居民各项支出所占比例做出回归模型 (6)食品消费所占比例的回归模型 (6)其余各项所占比例回归模型 (10)根据模型计算出未来5年城镇居民消费结构表 (10)3 结果分析 (10)致谢 (11)参考文献 (11)附录 (12)关于我国城镇居民消费结构变化的统计分析统计学学生武步端指导教师吕玉华摘要：近年来，我国经济有着突飞猛进的发展，在经济发展的同时，我国城镇居民收入也在大幅增加，人民的购买力大大增强。
跟过去比较起来，人们能够更好地支配自己的收入，按照自己的意愿来购买自己想要购买的东西，而不是像以前，收入很大程度上花费在生活必须品，如食物、衣物等的购买上。
也就是说，我国人民的消费结构正从低等消费阶段向中等消费阶段过渡。
本文采用《中国统计年鉴》提供的数据,并通过SPSS软件对近年来我国城镇居民的消费结构进行统计分析，以得出近年来我国城镇居民消费结构的变化，即我国城镇居民各项消费所占比重的变化。
关键词：城镇居民消费结构；SPSS软件；统计分析Statistical analysis on the change of consumption structure ofurban residents in ChinaStudent majoring in statistics Wu BuduanTutor Lv YuhuaAbstract: In recent years, China's economy has make a spurt of progress of development, at the time of economic development, income of urban residents in China have increased greatly, the people's purchasing power is greatly enhanced. Compared with the past, people can better control their own income to buy their own, want to buy things according to their own will, but not like before, income is largely spent on necessities, such as food, clothing and other purchase. That is to say, the consumption structure of our people is in transition from low to moderate consumption stage consumption stage. This paper uses the "China Statistical Yearbook" the data provided by SPSS, and the statistics and the analysis of the consumption structure of urban residents in China in recent years, with the change of consumption structure of urban residents in China in recent years, namely, the consumption of urban residents in China changes in the proportion of.Keywords: analysis of urban residents consumption structure ; SPSS software ; statistics and analysis引言：随着中国经济的快速发展，人们的消费不再像原来那么单一，不再只能购买一些生活必需品，而是能够根据自身需求，选择多种多样的商品，而商品的类型也发生了巨大的变化。
人们不但要满足物质需求，还要满足精神需求。
社会产品也在经济发展的过程中越来越丰富，居民生活中的消费选择空间也越来越大。
从而，消费市场由原来的卖方市场逐渐转变为现在的买方市场，消费需求对于国民经济的反作用越来越明显。
合理的消费结构有利于国民经济的快速、健康、稳步发展；而滞后的消费结构则会不利于资源的优化配置，阻碍经济的健康发展。
社会生产的最终目的是为了使人民群众日益增长的物质文化需求得到满足，因此消费结构的合理化问题在国民经济中处于至关重要的地位。
消费结构是国民经济结构的重要组成部分，关系的国民经济的整体发展状况，合理的消费结构对于促进我国整体经济的良性循环，不断满足居民日益增长的物质文化需求具有重要意义。
1 我国城镇居民消费结构状况1．1 我国城镇居民消费金额的变化情况从表1可以看到，人民的平均每人支出总额是在快速的增加的，1990年平均每人只有元，到了1995年已经增加到了元。
1995年到2010年十五年间，增加幅度更是极剧上升，到了2010年，平均每人消费总金额已经达到了元之多。
花费在每项上的金额也在增加，以食品为例，在食品上消费的金额从1990年的元，增加到2011年的元，增加了倍。
也就是说，2011年在食品方面的支出金额，接近1990年的8倍之多。
从图1中的折线图可以明显看出我国城镇居民在食品上消费的总金额的变化增长速度非常之快。
表1 我国城镇居民家庭各项支出金额（单位：元）及其所占消费总支出的比重（单位：%）指标19901995200020102011平均每人总支出 (元)平均每人现金消费支出(元)食品衣着居住家庭设备及用品交通通信文教娱乐医疗保健其他平均每人现金消费支出构成(人均现金消费支出=100)食品衣着居住家庭设备及用品交通通信文教娱乐医疗保健其他数据来源：《中国统计年鉴》图1 我国城镇居民家庭食品消费变化折线图我国城镇居民消费结构变化情况从图2、图3比较来看，我国城镇居民消费结构在朝着比较均衡、健康的方向发展。
结合表1的数据来看，1990年的时候食品消费占总消费的%，衣着消费占总消费的%，家庭设备及用品占总消费的%，三项之和为% 。
也就是说，在1990年的时候，人民的大多数消费支出花在了解决温饱问题以及家庭必须品上，在其他方面的花销所占总消费的比例总和只占总数的%；而到了2011年，我国城镇居民消费结构已经发生了极大变化，虽然食品消费所占比例依然是各项中最多的，但是，其比例已经从1990年的%减少到了%，下降了个百分点。
与1990年相比较，2011年我国城镇居民家庭消费结构中，交通通信、医疗保健、居住所占比例均有较大增幅，分别增加了13个百分点、个百分点以及个百分点。
从以上数据分析可以得出：城镇居民正从以满足吃、穿为主的生存型消费阶段逐步向发展和享受型消费阶段过渡。
图2 1990年我国城镇居民家庭消费结构饼状图图3 2011年我国城镇居民家庭消费结构饼状图我国城镇居民所处消费水平联合国通常按照恩格尔系数的高低来评价不同国家的生活消费水平，恩格尔系数大于为贫困型；～为温饱型；～为小康型；～为相对富裕型；小于为极富裕型。
根据《中国统计年鉴》中《我国城乡居民家庭人均收入及恩格尔系数》，得到1990到2011年我国城镇居民消费的恩格尔系数，变化情况如图4：图4 我国城镇居民恩格尔系数由图4可以得出，我国城镇居民消费的恩格尔系数从1990年的到2011年的，整体呈现下降趋势。
1990～1995年，我国城镇居民消费的恩格尔系数处于～之间，可知城镇居民生活水平处于温饱阶段；1996～1999年我国城镇居民消费的恩格尔系数介于～，可知，这段时间我国城镇居民消费水平已经达到了小康水平阶段。
自2000年起，我国城镇居民消费的恩格尔系数开始低于，截至2011年恩格尔系数水平达到，说明从2000年起我国城镇居民生活水平达到相对富裕阶段，并逐步向极富裕阶段迈进。
表2 我国城镇居民消费历年支出比重年份食物衣着居住家庭设备及用品医疗保健交通通信文体娱乐其他1996199719981999200020012002200320042005200620072008200920102011数据来源：《中国统计年鉴》2 对各项消费所占比重变化趋势进行分析用SPSS软件对各项数据画出散点图，用函数进行拟合，选择最合适的一个作为预测模型，来预测未来几年各项消费所占总消费的比重。
定义1996年为第1年T=1，1997年为第2年 T=2，.......依次往后，2011年为第16年 T=16。
对我国城镇居民各项支出所占比例做出回归模型画出散点图，如图5所示：图5 食品消费所占比例散点图根据散点图走向，分别用二次函数、三次函数以及指数函数来拟合，得到表3、4、5以及图6。
模型汇总表列出复相关系数R、判断系数、的修正值、标准误。
ANOVA为方差分析结果：二次模型的F值为，三次模型的F值为；指数模型的F 值为。
表3 二次结果模型汇总R R 方调整 R方估计值的标准误.967.936.926自变量为年份。
ANOVA平方和df均方F Sig.回归2.000残差13总计15自变量为年份。
系数未标准化系数标准化系数t Sig.B标准误Beta年份.246.000年份 **2.100.014.000（常数）.890.000表4 三次结果模型汇总R R 方调整 R方估计值的标准误.985.970.962.770自变量为年份。
ANOVA平方和df均方F Sig.回归3.000残差12.592总计15自变量为年份。
系数未标准化系数标准化系数t Sig.B标准误Beta年份.504.000年份 **2.347.068.000年份 **3.003.003（常数）.992.000表5 指数结果模型汇总R R 方调整 R方估计值的标准误.840.706.685.054自变量为年份。