北京城镇居民家庭人均消费支出
庞皓版计量经济学课后习题答案
第二章练习题参考解答练习题资料来源:《深圳统计年鉴2002》，中国统计出版社(1)建立深圳地方预算内财政收入对GDP的回归模型；(2)估计所建立模型的参数，解释斜率系数的经济意义；（3）对回归结果进行检验；(4)若是2005年年的国内生产总值为3600亿元，确定2005年财政收入的预测值和预测区间(0.05α=)。
2.2某企业研究与发展经费与利润的数据(单位:万元)列于下表:1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004研究与发展经费 10 10 8 8 8 12 12 12 11 11利润额 100 150 200 180 250 300 280 310 320 300 分析企业”研究与发展经费与利润额的相关关系，并作回归分析。
2.3为研究中国的货币供应量(以货币与准货币M2表示)与国内生产总值(GDP)的相互依存关系，分析表中1990年—2001年中国货币供应量（M2）和国内生产总值（GDP）的有关数据:年份货币供应量(亿元)M2国内生产总值(亿元)GDP1990 1529.31 8598.41991 19349.92 1662.51992 25402.22 6651.91993 34879.83 4560.51994 46923.54 6670.01995 60750.55 7494.91996 76094.96 6850.51997 90995.37 3142.71998 104498.57 6967.21999 119897.98 0579.42000 134610.38 8228.12001 158301.99 4346.4资料来源:《中国统计年鉴2002》，第51页、第662页，中国统计出版社对货币供应量与国内生产总值作相关分析，并说明分析结果的经济意义。
2.4表中是16支公益股票某年的每股帐面价值和当年红利：根据上表资料：（1）建立每股帐面价值和当年红利的回归方程；（2）解释回归系数的经济意义；（3）若序号为6的公司的股票每股帐面价值增加1元，估计当年红利可能为多少？2.5美国各航空公司业绩的统计数据公布在《华尔街日报1999年年鉴》（The Wall Street1。
北京市居民人均消费支出情况数据分析报告2019版
北京市居民人均消费支出情况数据分析报告2019版序言北京市居民人均消费支出情况数据分析报告从居民人均消费支出总数量，居民人均食品烟酒消费支出，居民人均衣着消费支出，居民人均居住消费支出，居民人均生活用品及服务消费支出，居民人均交通通信消费支出，居民人均教育文化娱乐消费支出等重要因素进行分析，剖析了北京市居民人均消费支出情况现状、趋势变化。
借助对数据的发掘及分析，提供一个全面、严谨、客观的视角来了解北京市居民人均消费支出情况现状及发展趋势。
北京市居民人均消费支出情况分析报告的数据来源于中国国家统计局等权威部门，并经过专业统计分析及清洗而得。
北京市居民人均消费支出情况数据分析报告以数据呈现方式客观、多维度、深入介绍北京市居民人均消费支出情况真实状况及发展脉络，为机构和个人提供必要借鉴及重要参考。
目录第一节北京市居民人均消费支出情况现状概况 (1)第二节北京市居民人均消费支出总数量指标分析 (3)一、北京市居民人均消费支出总数量现状统计 (3)二、全国居民人均消费支出总数量现状统计 (3)三、北京市居民人均消费支出总数量占全国居民人均消费支出总数量比重统计 (3)四、北京市居民人均消费支出总数量（2016-2018）统计分析 (4)五、北京市居民人均消费支出总数量（2017-2018）变动分析 (4)六、全国居民人均消费支出总数量（2016-2018）统计分析 (5)七、全国居民人均消费支出总数量（2017-2018）变动分析 (5)八、北京市居民人均消费支出总数量同全国居民人均消费支出总数量（2017-2018）变动对比分析 (6)第三节北京市居民人均食品烟酒消费支出指标分析 (7)一、北京市居民人均食品烟酒消费支出现状统计 (7)二、全国居民人均食品烟酒消费支出现状统计分析 (7)三、北京市居民人均食品烟酒消费支出占全国居民人均食品烟酒消费支出比重统计分析.7四、北京市居民人均食品烟酒消费支出（2016-2018）统计分析 (8)五、北京市居民人均食品烟酒消费支出（2017-2018）变动分析 (8)六、全国居民人均食品烟酒消费支出（2016-2018）统计分析 (9)七、全国居民人均食品烟酒消费支出（2017-2018）变动分析 (9)八、北京市居民人均食品烟酒消费支出同全国居民人均食品烟酒消费支出（2017-2018）变动对比分析 (10)第四节北京市居民人均衣着消费支出指标分析 (11)一、北京市居民人均衣着消费支出现状统计 (11)二、全国居民人均衣着消费支出现状统计分析 (11)三、北京市居民人均衣着消费支出占全国居民人均衣着消费支出比重统计分析 (11)四、北京市居民人均衣着消费支出（2016-2018）统计分析 (12)五、北京市居民人均衣着消费支出（2017-2018）变动分析 (12)六、全国居民人均衣着消费支出（2016-2018）统计分析 (13)七、全国居民人均衣着消费支出（2017-2018）变动分析 (13)八、北京市居民人均衣着消费支出同全国居民人均衣着消费支出（2017-2018）变动对比分析 (14)第五节北京市居民人均居住消费支出指标分析 (15)一、北京市居民人均居住消费支出现状统计 (15)二、全国居民人均居住消费支出现状统计 (15)三、北京市居民人均居住消费支出占全国居民人均居住消费支出比重统计 (15)四、北京市居民人均居住消费支出（2016-2018）统计分析 (16)五、北京市居民人均居住消费支出（2017-2018）变动分析 (16)六、全国居民人均居住消费支出（2016-2018）统计分析 (17)七、全国居民人均居住消费支出（2017-2018）变动分析 (17)八、北京市居民人均居住消费支出同全国居民人均居住消费支出（2017-2018）变动对比分析 (18)第六节北京市居民人均生活用品及服务消费支出指标分析 (19)一、北京市居民人均生活用品及服务消费支出现状统计 (19)二、全国居民人均生活用品及服务消费支出现状统计 (19)三、北京市居民人均生活用品及服务消费支出占全国居民人均生活用品及服务消费支出比重统计 (19)四、北京市居民人均生活用品及服务消费支出（2016-2018）统计分析 (20)五、北京市居民人均生活用品及服务消费支出（2017-2018）变动分析 (20)六、全国居民人均生活用品及服务消费支出（2016-2018）统计分析 (21)七、全国居民人均生活用品及服务消费支出（2017-2018）变动分析 (21)八、北京市居民人均生活用品及服务消费支出同全国居民人均生活用品及服务消费支出（2017-2018）变动对比分析 (22)第七节北京市居民人均交通通信消费支出指标分析 (23)一、北京市居民人均交通通信消费支出现状统计 (23)二、全国居民人均交通通信消费支出现状统计分析 (23)三、北京市居民人均交通通信消费支出占全国居民人均交通通信消费支出比重统计分析23四、北京市居民人均交通通信消费支出（2016-2018）统计分析 (24)五、北京市居民人均交通通信消费支出（2017-2018）变动分析 (24)六、全国居民人均交通通信消费支出（2016-2018）统计分析 (25)七、全国居民人均交通通信消费支出（2017-2018）变动分析 (25)八、北京市居民人均交通通信消费支出同全国居民人均交通通信消费支出（2017-2018）变动对比分析 (26)第八节北京市居民人均教育文化娱乐消费支出指标分析 (27)一、北京市居民人均教育文化娱乐消费支出现状统计 (27)二、全国居民人均教育文化娱乐消费支出现状统计分析 (27)三、北京市居民人均教育文化娱乐消费支出占全国居民人均教育文化娱乐消费支出比重统计分析 (27)四、北京市居民人均教育文化娱乐消费支出（2016-2018）统计分析 (28)五、北京市居民人均教育文化娱乐消费支出（2017-2018）变动分析 (28)六、全国居民人均教育文化娱乐消费支出（2016-2018）统计分析 (29)七、全国居民人均教育文化娱乐消费支出（2017-2018）变动分析 (29)八、北京市居民人均教育文化娱乐消费支出同全国居民人均教育文化娱乐消费支出（2017-2018）变动对比分析 (30)第九节北京市居民人均医疗保健消费支出指标分析 (31)一、北京市居民人均医疗保健消费支出现状统计 (31)二、全国居民人均医疗保健消费支出现状统计 (31)三、北京市居民人均医疗保健消费支出占全国居民人均医疗保健消费支出比重统计 (31)四、北京市居民人均医疗保健消费支出（2016-2018）统计分析 (32)五、北京市居民人均医疗保健消费支出（2017-2018）变动分析 (32)六、全国居民人均医疗保健消费支出（2016-2018）统计分析 (33)七、全国居民人均医疗保健消费支出（2017-2018）变动分析 (33)八、北京市居民人均医疗保健消费支出同全国居民人均医疗保健消费支出（2017-2018）变动对比分析 (34)第十节北京市居民人均其他用品及服务消费支出指标分析 (35)一、北京市居民人均其他用品及服务消费支出现状统计 (35)二、全国居民人均其他用品及服务消费支出现状统计 (35)三、北京市居民人均其他用品及服务消费支出占全国居民人均其他用品及服务消费支出比重统计 (35)四、北京市居民人均其他用品及服务消费支出（2016-2018）统计分析 (36)五、北京市居民人均其他用品及服务消费支出（2017-2018）变动分析 (36)六、全国居民人均其他用品及服务消费支出（2016-2018）统计分析 (37)七、全国居民人均其他用品及服务消费支出（2017-2018）变动分析 (37)八、北京市居民人均其他用品及服务消费支出同全国居民人均其他用品及服务消费支出（2017-2018）变动对比分析 (38)图表目录表1：北京市居民人均消费支出情况现状统计表 (1)表2：北京市居民人均消费支出总数量现状统计表 (3)表3：全国居民人均消费支出总数量现状统计表 (3)表4：北京市居民人均消费支出总数量占全国居民人均消费支出总数量比重统计表 (3)表5：北京市居民人均消费支出总数量（2016-2018）统计表 (4)表6：北京市居民人均消费支出总数量（2017-2018）变动统计表（比上年增长%） (4)表7：全国居民人均消费支出总数量（2016-2018）统计表 (5)表8：全国居民人均消费支出总数量（2017-2018）变动统计表（比上年增长%） (5)表9：北京市居民人均消费支出总数量同全国居民人均消费支出总数量（2017-2018）变动对比统计表 (6)表10：北京市居民人均食品烟酒消费支出现状统计表 (7)表11：全国居民人均食品烟酒消费支出现状统计表 (7)表12：北京市居民人均食品烟酒消费支出占全国居民人均食品烟酒消费支出比重统计表 (7)表13：北京市居民人均食品烟酒消费支出（2016-2018）统计表 (8)表14：北京市居民人均食品烟酒消费支出（2017-2018）变动统计表（比上年增长%） (8)表15：全国居民人均食品烟酒消费支出（2016-2018）统计表 (9)表16：全国居民人均食品烟酒消费支出（2017-2018）变动统计表（比上年增长%） (9)表17：北京市居民人均食品烟酒消费支出同全国居民人均食品烟酒消费支出（2017-2018）变动对比统计表（比上年增长%） (10)表18：北京市居民人均衣着消费支出现状统计表 (11)表19：全国居民人均衣着消费支出现状统计分析表 (11)表20：北京市居民人均衣着消费支出占全国居民人均衣着消费支出比重统计表 (11)表21：北京市居民人均衣着消费支出（2016-2018）统计表 (12)表22：北京市居民人均衣着消费支出（2017-2018）变动分析表（比上年增长%） (12)表23：全国居民人均衣着消费支出（2016-2018）统计表 (13)表24：全国居民人均衣着消费支出（2017-2018）变动分析表（比上年增长%） (13)表25：北京市居民人均衣着消费支出同全国居民人均衣着消费支出（2017-2018）变动对比统计表（比上年增长%） (14)表26：北京市居民人均居住消费支出现状统计表 (15)表27：全国居民人均居住消费支出现状统计表 (15)表28：北京市居民人均居住消费支出占全国居民人均居住消费支出比重统计表 (15)表29：北京市居民人均居住消费支出（2016-2018）统计表 (16)表30：北京市居民人均居住消费支出（2017-2018）变动统计表（比上年增长%） (16)表31：全国居民人均居住消费支出（2016-2018）统计表 (17)表32：全国居民人均居住消费支出（2017-2018）变动统计表（比上年增长%） (17)表33：北京市居民人均居住消费支出同全国居民人均居住消费支出（2017-2018）变动对比统计表（比上年增长%）表33：北京市居民人均居住消费支出同全国居民人均居住消费支出（2017-2018）变动对比统计表（比上年增长%） (18)表34：北京市居民人均生活用品及服务消费支出现状统计表 (19)表35：全国居民人均生活用品及服务消费支出现状统计表 (19)表36：北京市居民人均生活用品及服务消费支出占全国居民人均生活用品及服务消费支出比重统计表 (19)表37：北京市居民人均生活用品及服务消费支出（2016-2018）统计表 (20)表38：北京市居民人均生活用品及服务消费支出（2017-2018）变动统计表（比上年增长%）20 表39：全国居民人均生活用品及服务消费支出（2016-2018）统计表 (21)表40：全国居民人均生活用品及服务消费支出（2017-2018）变动统计表（比上年增长%）21 表41：北京市居民人均生活用品及服务消费支出同全国居民人均生活用品及服务消费支出（2017-2018）变动对比统计表 (22)表42：北京市居民人均交通通信消费支出现状统计表 (23)表43：全国居民人均交通通信消费支出现状统计表 (23)表44：北京市居民人均交通通信消费支出占全国居民人均交通通信消费支出比重统计表..23 表45：北京市居民人均交通通信消费支出（2016-2018）统计表 (24)表46：北京市居民人均交通通信消费支出（2017-2018）变动统计表（比上年增长%） (24)表47：全国居民人均交通通信消费支出（2016-2018）统计表 (25)表48：全国居民人均交通通信消费支出（2017-2018）变动统计表（比上年增长%） (25)表49：北京市居民人均交通通信消费支出同全国居民人均交通通信消费支出（2017-2018）变动对比统计表（比上年增长%） (26)表50：北京市居民人均教育文化娱乐消费支出现状统计表 (27)表51：全国居民人均教育文化娱乐消费支出现状统计分析表 (27)表52：北京市居民人均教育文化娱乐消费支出占全国居民人均教育文化娱乐消费支出比重统计表 (27)表53：北京市居民人均教育文化娱乐消费支出（2016-2018）统计表 (28)表54：北京市居民人均教育文化娱乐消费支出（2017-2018）变动分析表（比上年增长%）28 表55：全国居民人均教育文化娱乐消费支出（2016-2018）统计表 (29)表56：全国居民人均教育文化娱乐消费支出（2017-2018）变动分析表（比上年增长%）..29 表57：北京市居民人均教育文化娱乐消费支出同全国居民人均教育文化娱乐消费支出（2017-2018）变动对比统计表（比上年增长%） (30)表58：北京市居民人均医疗保健消费支出现状统计表 (31)表59：全国居民人均医疗保健消费支出现状统计表 (31)表60：北京市居民人均医疗保健消费支出占全国居民人均医疗保健消费支出比重统计表..31 表61：北京市居民人均医疗保健消费支出（2016-2018）统计表 (32)表62：北京市居民人均医疗保健消费支出（2017-2018）变动统计表（比上年增长%） (32)表63：全国居民人均医疗保健消费支出（2016-2018）统计表 (33)表64：全国居民人均医疗保健消费支出（2017-2018）变动统计表（比上年增长%） (33)表65：北京市居民人均医疗保健消费支出同全国居民人均医疗保健消费支出（2017-2018）变动对比统计表（比上年增长%） (34)表66：北京市居民人均其他用品及服务消费支出现状统计表 (35)表67：全国居民人均其他用品及服务消费支出现状统计表 (35)表68：北京市居民人均其他用品及服务消费支出占全国居民人均其他用品及服务消费支出比重统计表 (35)表69：北京市居民人均其他用品及服务消费支出（2016-2018）统计表 (36)表70：北京市居民人均其他用品及服务消费支出（2017-2018）变动统计表（比上年增长%）36 表71：全国居民人均其他用品及服务消费支出（2016-2018）统计表 (37)表72：全国居民人均其他用品及服务消费支出（2017-2018）变动统计表（比上年增长%）37 表73：北京市居民人均其他用品及服务消费支出同全国居民人均其他用品及服务消费支出（2017-2018）变动对比统计表 (38)第一节北京市居民人均消费支出情况现状概况北京市居民人均消费支出情况现状详细情况见下表（2018年）：表1：北京市居民人均消费支出情况现状统计表第二节北京市居民人均消费支出总数量指标分析一、北京市居民人均消费支出总数量现状统计表2：北京市居民人均消费支出总数量现状统计表二、全国居民人均消费支出总数量现状统计表3：全国居民人均消费支出总数量现状统计表三、北京市居民人均消费支出总数量占全国居民人均消费支出总数量比重统计分析表4：北京市居民人均消费支出总数量占全国居民人均消费支出总数量比重统计表指标数量（元）占总值比重四、北京市居民人均消费支出总数量（2016-2018）统计分析表5：北京市居民人均消费支出总数量（2016-2018）统计表五、北京市居民人均消费支出总数量（2017-2018）变动分析表6：北京市居民人均消费支出总数量（2017-2018）变动统计表（比上年增长%）六、全国居民人均消费支出总数量（2016-2018）统计分析表7：全国居民人均消费支出总数量（2016-2018）统计表七、全国居民人均消费支出总数量（2017-2018）变动分析表8：全国居民人均消费支出总数量（2017-2018）变动统计表（比上年增长%）八、北京市居民人均消费支出总数量同全国居民人均消费支出总数量（2017-2018）变动对比分析表9：北京市居民人均消费支出总数量同全国居民人均消费支出总数量（2017-2018）变动对比表（比上年增长%）第三节北京市居民人均食品烟酒消费支出指标分析一、北京市居民人均食品烟酒消费支出现状统计表10：北京市居民人均食品烟酒消费支出现状统计表二、全国居民人均食品烟酒消费支出现状统计分析表11：全国居民人均食品烟酒消费支出现状统计表三、北京市居民人均食品烟酒消费支出占全国居民人均食品烟酒消费支出比重统计分析表12：北京市居民人均食品烟酒消费支出占全国居民人均食品烟酒消费支出比重统计表指标数量（元）占总值比重四、北京市居民人均食品烟酒消费支出（2016-2018）统计分析表13：北京市居民人均食品烟酒消费支出（2016-2018）统计表五、北京市居民人均食品烟酒消费支出（2017-2018）变动分析表14：北京市居民人均食品烟酒消费支出（2017-2018）变动统计表（比上年增长%）六、全国居民人均食品烟酒消费支出（2016-2018）统计分析表15：全国居民人均食品烟酒消费支出（2016-2018）统计表七、全国居民人均食品烟酒消费支出（2017-2018）变动分析表16：全国居民人均食品烟酒消费支出（2017-2018）变动统计表（比上年增长%）八、北京市居民人均食品烟酒消费支出同全国居民人均食品烟酒消费支出（2017-2018）变动对比分析表17：北京市居民人均食品烟酒消费支出同全国居民人均食品烟酒消费支出（2017-2018）变动对比表（比上年增长%）第四节北京市居民人均衣着消费支出指标分析一、北京市居民人均衣着消费支出现状统计表18：北京市居民人均衣着消费支出现状统计表二、全国居民人均衣着消费支出现状统计分析表19：全国居民人均衣着消费支出现状统计表三、北京市居民人均衣着消费支出占全国居民人均衣着消费支出比重统计分析表20：北京市居民人均衣着消费支出占全国居民人均衣着消费支出比重统计表指标数量（元）占总值比重四、北京市居民人均衣着消费支出（2016-2018）统计分析表21：北京市居民人均衣着消费支出（2016-2018）统计表五、北京市居民人均衣着消费支出（2017-2018）变动分析表22：北京市居民人均衣着消费支出（2017-2018）变动统计表（比上年增长%）六、全国居民人均衣着消费支出（2016-2018）统计分析表23：全国居民人均衣着消费支出（2016-2018）统计表七、全国居民人均衣着消费支出（2017-2018）变动分析表24：全国居民人均衣着消费支出（2017-2018）变动统计表（比上年增长%）八、北京市居民人均衣着消费支出同全国居民人均衣着消费支出（2017-2018）变动对比分析表25：北京市居民人均衣着消费支出同全国居民人均衣着消费支出（2017-2018）变动对比表（比上年增长%）第五节北京市居民人均居住消费支出指标分析一、北京市居民人均居住消费支出现状统计表26：北京市居民人均居住消费支出现状统计表二、全国居民人均居住消费支出现状统计表27：全国居民人均居住消费支出现状统计表三、北京市居民人均居住消费支出占全国居民人均居住消费支出比重统计分析表28：北京市居民人均居住消费支出占全国居民人均居住消费支出比重统计表指标数量（元）占总值比重四、北京市居民人均居住消费支出（2016-2018）统计分析表29：北京市居民人均居住消费支出（2016-2018）统计表五、北京市居民人均居住消费支出（2017-2018）变动分析表30：北京市居民人均居住消费支出（2017-2018）变动统计表（比上年增长%）六、全国居民人均居住消费支出（2016-2018）统计分析表31：全国居民人均居住消费支出（2016-2018）统计表七、全国居民人均居住消费支出（2017-2018）变动分析表32：全国居民人均居住消费支出（2017-2018）变动统计表（比上年增长%）八、北京市居民人均居住消费支出同全国居民人均居住消费支出（2017-2018）变动对比分析表33：北京市居民人均居住消费支出同全国居民人均居住消费支出（2017-2018）变动对比表（比上年增长%）第六节北京市居民人均生活用品及服务消费支出指标分析一、北京市居民人均生活用品及服务消费支出现状统计表34：北京市居民人均生活用品及服务消费支出现状统计表二、全国居民人均生活用品及服务消费支出现状统计表35：全国居民人均生活用品及服务消费支出现状统计表三、北京市居民人均生活用品及服务消费支出占全国居民人均生活用品及服务消费支出比重统计分析表36：北京市居民人均生活用品及服务消费支出占全国居民人均生活用品及服务消费支出比重统计表指标数量（元）占总值比重四、北京市居民人均生活用品及服务消费支出（2016-2018）统计分析表37：北京市居民人均生活用品及服务消费支出（2016-2018）统计表五、北京市居民人均生活用品及服务消费支出（2017-2018）变动分析表38：北京市居民人均生活用品及服务消费支出（2017-2018）变动统计表（比上年增长%）六、全国居民人均生活用品及服务消费支出（2016-2018）统计分析表39：全国居民人均生活用品及服务消费支出（2016-2018）统计表七、全国居民人均生活用品及服务消费支出（2017-2018）变动分析表40：全国居民人均生活用品及服务消费支出（2017-2018）变动统计表（比上年增长%）八、北京市居民人均生活用品及服务消费支出同全国居民人均生活用品及服务消费支出（2017-2018）变动对比分析表41：北京市居民人均生活用品及服务消费支出同全国居民人均生活用品及服务消费支出（2017-2018）变动对比表（比上年增长%）第七节北京市居民人均交通通信消费支出指标分析一、北京市居民人均交通通信消费支出现状统计表42：北京市居民人均交通通信消费支出现状统计表二、全国居民人均交通通信消费支出现状统计分析表43：全国居民人均交通通信消费支出现状统计表三、北京市居民人均交通通信消费支出占全国居民人均交通通信消费支出比重统计分析表44：北京市居民人均交通通信消费支出占全国居民人均交通通信消费支出比重统计表指标数量（元）占总值比重四、北京市居民人均交通通信消费支出（2016-2018）统计分析表45：北京市居民人均交通通信消费支出（2016-2018）统计表五、北京市居民人均交通通信消费支出（2017-2018）变动分析表46：北京市居民人均交通通信消费支出（2017-2018）变动统计表（比上年增长%）六、全国居民人均交通通信消费支出（2016-2018）统计分析表47：全国居民人均交通通信消费支出（2016-2018）统计表七、全国居民人均交通通信消费支出（2017-2018）变动分析表48：全国居民人均交通通信消费支出（2017-2018）变动统计表（比上年增长%）八、北京市居民人均交通通信消费支出同全国居民人均交通通信消费支出（2017-2018）变动对比分析表49：北京市居民人均交通通信消费支出同全国居民人均交通通信消费支出（2017-2018）变动对比表（比上年增长%）第八节北京市居民人均教育文化娱乐消费支出指标分析一、北京市居民人均教育文化娱乐消费支出现状统计表50：北京市居民人均教育文化娱乐消费支出现状统计表二、全国居民人均教育文化娱乐消费支出现状统计分析表51：全国居民人均教育文化娱乐消费支出现状统计表三、北京市居民人均教育文化娱乐消费支出占全国居民人均教育文化娱乐消费支出比重统计分析表52：北京市居民人均教育文化娱乐消费支出占全国居民人均教育文化娱乐消费支出比重统计表指标数量（元）占总值比重。
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
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，将全国31个省、市、自治区进行分类和排序，并与人们实际观察到的情况进行比较。
二、实证分析指标体系的选择（1）评价城镇居民消费水平的九个指标，分别为：y人均现金消费支出（元/人）；x人均食品支出（元/人）；x2人均衣着支1出（元/人）；x3人均居住支出（元/人）；x4人均家庭设备及用品支出（元/人）；x5人均交通通信支出（元/人）；x6人均文教娱乐支出（元/人）；x7人均医疗保健支出（元/人）；x8人均其他消费支出（元/人）。
我国城镇居民人均消费的SPSS统计分析
2013年我国城镇居民人均消费的SPSS 统计分析一、搜集到的2013年我国31个城市城镇居民人均消费水平的数据二、数据来源：国家统计局对数据的基本分析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.（一）、对数据按人均消费（expend ）进行降序排列 操作步骤：（1）：选择“数据”→“排序个案”菜单项（2）：将“人均消费（expend ）”选入“排序依据”列表框，选中“降序”（3）：点击“确认”按钮，生成如下降序排列的数据集由数据的降序排列可以看出，全国只有上海、北京、广东等九个城市的城镇人均消费在全国城镇人均消费水平以上.（二）、作出人均收入和人均消费的直方图操作步骤：（1）：选择“图形”，打开“图表构建程序”菜单项（2）：从“库”中选择“直方图”将其拉入“图表预览使用数据实例” （3）：将变量“地区”设置为x 轴，将“人均收入”和“人均消费”设置为y 轴（4）：点击“确认”按钮，即生成如下直方图通过一个复合条形图，可以很明确的发现我国城镇居民生活水平存在很大的地区差异，地区发展很不平衡，从图中的生活消费支出和人均收入来看，北京，上海，浙江这些省市城镇居民消费水平最高，人均收入也是最高的，各省市的城镇居民消费水平差异较大，大多数省份城镇居民人均消费集中在15000元左右. （三）、对数据按照人均消费作出直方图，以统计我国农村人均消费的水平 1、首先对数据分组，分组数目的确定. 按照Sturges 提出的经验公式来确定组数K,K=1+2lg lg n，计算得组数为6. 2、确定组距组距=（最大值-最小值）/组数=（）/6=，可近似取值为元.操作步骤：（1）：选择“转换”→“可视离散化”菜单项，将“人均消费”选入“要离散的变量”列表框中，单击“继续”按钮进入主对话框.（2）：单击“生成分割点”按钮，设定分割点数量为6，宽度为，可见系统会自动会填充第一个分割点的位置为，单击“应用”返回到主对话框. （3）：此时可以看到下部数值标签网格里的“值”列已被自动填充，单击“生成标签”按钮，是标签列也得到自动填充. （4）：将离散的变量名设定为expendNew.（5）：单击“确定”按钮.3、频数分析操作步骤：（1）：选择“分析”→“描述统计”→“频率”，打开频率对话框.（2）：选定“expendNew”，点击“图表”，选择“条形图”点击继续.由上图的频数分析可以看出，我国2013年城镇居民人均消费支出集中在第二组和第三组，大约占到百分之七十.由于在表格中不存在缺失值，因此频数分布表中的百分比和有效百分比相同.从此次分析中可以看出，我国城镇家庭居民人均消费的总体水平比较集中，大约在12000元--18000元之间，还有少数省市的消费水平处在中等阶段，而有上海、北京、浙江等一些经济较发达的地区的城镇家庭居民人均消费达到了21000元以上.三、对数据的回归分析（一）、作出人均收入与消费支出散点图，以观察他们的线性关系如何操作步骤：（1）：选择“图形”，打开“图表构建程序”菜单项（2）：从“库”中选择“散点图”将其拖入“图表预览使用数据实例”（3）：将“人均收入”选定为x轴，将“人均消费”选定为y轴（4）：点击“确认”生成如下散点图由散点图可以看出，人均消费Y和人均收入X大概呈一元线性关系，因此可以建立一元线性模型进行回归分析.（二）假设回归模型为Y=a+b X,其中，Y表示城镇人均消费支出，为被解释变量，X表示人均收入，为解释变量，b为回归系数.操作步骤：（1）选择“分析”→“回归”→“线性”菜单项，打开“线性回归”对话框.（2）将“人均消费”选入“因变量”列表框，将“人均收入”选入“自变量”列表框.（3）单击“确定”按钮.得到如下（1）、（2）、（3）、（4）四张表格，依次分析如下：表（1）：移入/移出的变量从上表可以看出，放入模型的变量只有一个即“人均收入”，选择变量的方法为强行进入法，也就是说将所有的自变量都放入模型中，模型的因变量为“人均消费”.表（2）：模型汇总以知道相关系数R=，决定系数2R=，调整决定系数2R=,和回归系数的标准误=.由于决定系数接近于1，说明模型的拟合程度较好.人均消费Y=+人均收入X上述回归方程给出了如下信息：2013年中国城镇居民人均可支配收入增加1元，人均消费支出增加元.四、单样本的T检验（一）：由频数分析可知，分组后，全国31个省市的城镇家庭居民平均每人生活消费支出合计，大约有23个城市都集中在第一组，数额主要——元之间，其中在 - 之间的占到了百分之四十，因此可推断，全国农村家庭居民平均每人生活消费支出的平均数应该在元之间，假设为18000元，由于该问题涉及的是单个总体，且要进行总体均值检验，同时农村家庭居民平均每人消费的总体可近似认为服从正态分布，因此，应采用单样本t检验来分析推断全国农村家庭居民人均消费的平均值是否为18000元.分析结果如下：（二）：操作步骤：1、选择“分析”→“比较均值”→“单样本天t检验”菜单项，打开“单样本t检验”对话框如下图所示：2、单击“确定”按钮.生成如下两张图表：表（1）：One-Sample StatisticsN Mean Std. Deviation Std. Error Mean人均消费32表（2）：由表（2）为单样本t检验的分析结果，第一行注明了用于比较的假设总体均数为18000，下面从左到右依次为t值、自由度、p值、两均数的差值、差值.根据上面的检测结果t=，p=，由于p>，所以不能拒绝原假设，可以认为人均消费水平在18000元.同时，可知全国城镇居民2013年人均消费在95％的置信水平下的置信区间为：（,）.五、非参数检验——多配比样本分参数检验数据中我国城镇家庭居民人均消费包括食品、衣着、居住、家庭设备、交通及通讯、文教娱乐、医疗保健、和其他8个指标，为了比较清楚的了解这8项指标对我国城镇居民人均消费总体的影响，以及其大概的消费动向，可以利用多配比样本的非参数检验Friedman 检验对各个指标进行检验.（一）：操作步骤：（1）选择“分析”→“非参数检验”→“旧对话框”→“k个相关样本”菜单项，打开如下对话框：（2）：单击“确定”按钮，得到如下两张表格：表（1）：文教娱乐其它表（2）：（二）、结果分析检验结果中的p值小于给定水平，故拒绝原假设，认为八个指标对我国城镇居民人均消费的影响是有显着差异的.由表（1）知食物消费对人均消费的影响最大，其次是交通通讯和衣物消费，而影响最小的是其它.六、因子分析在研究我国城镇居民的消费情况时收集了食物、衣物、居住等八个影响居民消费情况的因素，以期对问题能够有比较全面、完整的把握和认识.由于数据过多，在实际建模时，这些变量未必能真正发挥预期的作用，会给统计分析带来许多问题，可以表现在：计算量的问题和变量间的相关性问题.为了解决这些问题，最简单和最直接的解决方案是削减变量个数，但这又必然会导致信息丢失和信息不完整等问题的产生.为此，人们希望探索一种更有效的解决方法，它既能大大减少参与数据建模的变量个数，同时也不会造成信息的大量丢失.因子分析正是解决这种问题的方法.（一）操作步骤（1）、选择菜单“分析”→“降维”→“因子分析”，出现因子分析对话框；（2）、把参与因子分析的样本选到变量对话框中，如下图：（3）单击“确定”按钮，得到如下11张图：医疗保健 .295 .694 .505 .441 .479 .414 .600交通通讯 .787 .368 .849 .830 .479 .860 .782文教娱乐 .782 .374 .750 .853 .414 .860 .831其它.732 .634 .771 .767 .600 .782 .831从上图可以看到，大部分的相关系数都较高，各变量呈较强的线性关系，能够从中提取公共因子，适合进行因子分析. 图（2）巴特利特球度检验和KMO 检验KMO and Bartlett's TestKaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. .833Bartlett's Testof SphericityApprox. Chi-Squaredf 28 Sig..000由上图知，巴特利特球度检验统计量的观测值为，相应的概率p 为0.如果给出的显着性水平为，由于概率p 小于显着性水平，应拒绝零假设，认为相关系数矩阵与单位阵有显着地差异.同时，KMO 值为，根据Kaiser 给出了KMO 度量标准可知原有变量适合进行因子分析. 图（3）因子分析的初始解CommunalitiesInitialExtraction食物消费 .798 衣物消费 .862 居住消费 .750 家居设备 .812 医疗保健 .821 交通通讯 .897 文教娱乐 .885 其它.872 ExtractionMethod:PrincipalComponent Analysis.由上图第二列可知，所有变量的共同度均较高，各个变量的信息丢失较少.因此，本次因子提取的总体效果较理想.上图◎第一组数据项描述了初始因子解的情况.可以看到，第一个因子解的特征根值为，解释原有八个变量总方差的％，累计方差贡献率为％.其余数据含义类似.在初始解中由于提取了八个因子，因此原有变量的总方差均被解释掉.◎第二组数据项描述了因子解的情况.可以看到，由于指定提取两个因子，两个因子共解释了原有变量总方差的％.总体上，原有变量的信息丢失较少，因子分析效果较理想.◎第三组数据项描述了最终因子解的情况.可见，因子旋转后，累计方差比没有改变，也就是没有影响原有变量的共同度，但却重新分配了各个因子解释原有变量的方差，改变了各因子的方差贡献，使得因子更容易解释.图（5）因子的碎石图：上图横坐标为因子数目，纵坐标为特征根.可以看到，第一个因子的特征根值很高，对原有变量的贡献最大；第3个以后的因子特征根都较小，对解释原有变量的贡献很小，已经成为可被忽略的“高山脚下的碎石”，因此提取两个因子是合适的.图（6）因子载荷矩阵：Component Matrix aComponent12其它.929.097交通通讯.921文教娱乐.909家居设备.895居住消费.854食物消费.822衣物消费.599.710医疗保健.635.646a. 2 components extracted.上图因子载荷矩阵是因子分析的核心内容.根据该表可以写出本案例的因子分析模型：其它=1f +2f 交通通讯=1f 2f 文教娱乐=1f 2f 家居设备=1f 2f 居住消费=1f 2f 食物消费=1f 2f 衣物消费=1f +2f 医疗保健=1f +2f由上表知，八个变量在第一个因子上的载荷都很高，意味着他们与第一个因子的相关度高，第一个因子很重要. 图（7）旋转后的因子载荷矩阵：Rotated Component Matrix aComponent1 2交通通讯 .915 .244 文教娱乐 .914.222 食物消费 .889 .084 家居设备 .836 .336 居住消费 .819 .281 其它 .770 .528 衣物消费 .188 .909 医疗保健 .250.871a. Rotation converged in 3 iterations.由上图知，交通通讯、文教娱乐、食物消费、家居设备、居住消费、其它在第一个因子上有较高的载荷，第一个因子主要解释了这几个变量；衣物消费、医疗保健在第二个因子上的载荷较高，第二个因子主要解释了这几个变量. Component Score Covariance Matrix Component 12 1 .0002 .000从上表可以看出，两因子没有线性相关性，实现了因子分析的设计目标.图（10）旋转后的因子载荷图：由上图可以直观的看出，衣物消费和食物消费比较靠近两个因子坐标轴，表明如果分别用第一个因子刻画食物消费，用第二个因子刻画衣物消费，信息丢失较少，效果较好.图（11）因子得分系数矩阵：Component Score CoefficientMatrixComponent12食物消费.271衣物消费.576居住消费.194家居设备.184.001医疗保健.532交通通讯.236文教娱乐.241其它.110.152根据上表可以得到以下因子得分函数：F=食物消费衣物消费+居住消费+家居设备医疗设备+交通通讯+文教娱乐+其它1F=食物消费+衣物消费居住消费+家居设备+医疗设备交通通讯文教娱乐+其它2可见计算两个因子得分变量的变量值时，食物消费和衣物消费的权重较高，但方向恰好相反，这与因子的实际含义是相吻合的.七、实验心得本科的时候有概率统计和数理分析的基础，但是从来没有接触过应用统计分析的东西，SPSS也只是听说过，从来没有学过.一直以为这一块儿会比较难，这学期最初学的时候，因为没有认真看教材，课下也没有认真搜集相关资料，所以学起来有些吃力，总感觉听起来一头雾水.老师说最后的考核是通过提交学习报告，然后我从图书馆里借了些教材查了些资料，发现很多问题都弄清楚了.结合软件和书上的例子，实战一下，发现SPSS的功能相当强大.这门课要学习完了，整个学习的过程是充满曲折和挑战的，我见证了自己从一无所知到困惑迷茫再到略懂再到会用的过程.甚至学完之后有些问题还没有彻底搞清楚，自己接下来还会不断的探索的.SPSS是个很神奇的工具，结合AMOS和EXCEL更是如虎添翼，相信学习了SPSS在以后的论文和数据分析中很有用.这门课给我的感觉是看起来很难，但是实际学起来就好很多，因为当我结合具体实例和软件的时候，很多抽象的问题就豁然开朗了.但是想给老师一个建议，这门课需要很强的统计和概率论的基础，要不然就会很难听懂或者听得半懂.然后这门课的很多方法的相关资料都是用在医疗卫生、自然科学领域的，在管理中的应用的资料不怎么多.老师希望我们上课的时候结合在管理中的应用来学习，但是资料有限，希望老师在这个方面多给学生一些引导.。
《2024年北京市城镇居民人均消费影响因素的实证分析》范文
《北京市城镇居民人均消费影响因素的实证分析》篇一一、引言随着中国经济的飞速发展，城镇居民消费水平的提升成为了反映社会进步的重要标志之一。
作为中国首都的北京市，其城镇居民人均消费状况与全国乃至国际水平密切相关。
因此，研究北京市城镇居民人均消费影响因素具有重大的实际意义和理论价值。
本文以北京市城镇居民为研究对象，通过实证分析方法，探讨影响其人均消费的主要因素。
二、研究背景及意义近年来，北京市城镇居民人均消费水平持续增长，但消费结构、消费习惯等也在不断变化。
因此，对影响北京市城镇居民人均消费的因素进行深入研究，不仅有助于了解其消费行为，也能为政策制定提供依据。
此外，研究这些影响因素对于引导消费市场、优化产业结构、提高生活质量等方面也具有重要意义。
三、文献综述在已有研究中，关于居民消费影响因素的研究涉及多个领域，如收入水平、物价水平、社会经济发展水平、文化习惯等。
其中，收入水平是影响消费的最直接因素，而物价水平则是影响消费能力的重要因素。
此外，社会保障制度、教育水平、消费环境等也对居民消费产生重要影响。
四、研究方法与数据来源本文采用实证分析方法，以北京市城镇居民为研究对象，收集相关数据，运用统计软件进行数据分析。
数据来源包括官方统计年鉴、相关部门发布的数据等。
五、实证分析1. 影响因素分析根据相关理论和已有研究，本文选取以下影响因素进行实证分析：（1）收入水平：包括工资性收入、经营净收入、财产性收入等。
（2）物价水平：包括食品、住房、教育等主要消费品的物价。
（3）社会保障制度：包括医疗保险、养老保险、失业保险等。
（4）教育水平：以平均受教育年限为代表。
（5）消费环境：包括购物便利性、消费场所设施等。
通过数据分析，发现收入水平、物价水平和社会保障制度是影响北京市城镇居民人均消费的主要因素。
其中，收入水平是决定消费水平的基础，物价水平则直接影响消费者的购买力，而社会保障制度则通过减轻消费者后顾之忧，提高其消费信心。
案例四 我国各地区城镇居民消费性支出的主成分分析
案例四 我省各地区城镇居民消费性支出的因子分析表1列出了1999年全国31个省、直辖市和自治区（港、澳、台不在其中）的城镇居民家庭平均每人全年消费性支出的八个主要变量数据。
这八个变量是1x ：食品 5x ：交通和通讯 2x ：衣着6x ：娱乐教育文化服务 3x ：家庭设备用品及服务 7x ：居住4x ：医疗保健8x ：杂项商品和服务表1消费性支出数据单位：元资料来源：2000年《中国统计年鉴》我们希望对上述八个指标数据进行主成分分析。
从128,,,x x x 的样本相关阵ˆR 出发进行主成分分析，SAS 软件的输出结果如输出1所示。
输出1 对全国31个地区消费性支出的主成分分析从输出1可以看出，前两个和前三个主成分的累计贡献率分别达到80.6％和87.8％，第一主成分1ˆy 在所有变量(除在*2x 上的载荷稍偏小外)上都有近似相等的正载荷，反映了综合消费性支出的水平，因此第一主成分可称为综合消费性支出成分。
第二主成分2ˆy 在变量*2x 上有很高的正载荷，在变量*4x 上有中等的正载荷，而在其余变量上有负载荷或很小的正载荷。
可以认为这个主成分度量了受地区气候影响的消费性支出(主要是衣着2x ，其次是医疗保健4x ①)在所有消费性支出中占的比重(也可理解为一种消费倾向)，第二主成分可称为消费倾向成分。
第三主成分很难给出明显的解释，因此我们只取前面两个主成分。
表2和表3是把31个地区分别按第一和第二主成分得分从小到大重新排序后的结果。
从表2可以看出，东部地区的第一主成分得分普遍较高，中部地区一般，而西部地区则普遍较低。
从表3可见，北方地区的第二主成分得分普遍较高，而南方地区则普遍较低，这是由于北方地区气候寒冷，用于衣着、医疗保健等消费的比重相对较高，而南方地区则相反。
这也进一步支持了上述对第二主成分的解释。
图1是关于第一和第二主成分得分的散点图，该图等价于各变量经标准化后的八维数据点群在具有最大投影点群分散程度的二维平面上的投影。
1999各地区城镇居民家庭平均每人全年消费性支出
10-12续表1 continued 单位：元 (yuan)
地区 淀粉及薯类 Starches and Tubers 20.36 23.62 27.89 17.18 33.62 23.55 25.38 30.23 28.06 23.70 20.38 15.99 15.22 12.52 11.66 18.00 23.26 18.04 11.27 12.82 10.97 8.57 24.17 20.07 13.50 24.13 20.96 24.38 25.15 22.85 18.16 干豆类及豆制品 Beans and Bean Products 34.03 41.13 47.35 26.82 38.65 18.85 33.56 37.38 31.01 64.47 49.47 53.15 46.64 30.87 40.67 24.31 32.23 36.96 35.70 28.50 31.65 10.43 34.91 25.16 30.56 32.02 34.54 22.71 11.63 22.48 16.16 油脂类 Oil and Fats 75.26 72.49 77.98 94.17 78.24 49.28 66.13 71.49 74.15 97.75 78.05 58.06 93.49 112.45 91.01 50.28 65.11 86.77 85.61 91.10 77.84 77.91 94.17 89.38 72.77 58.45 71.58 77.13 64.71 81.41 80.00 肉禽及制品 Region Meat，Poultry Related Products and 全国 北京 天津 河北 山西 内蒙古 辽宁 吉林 黑龙江 上海 江苏 浙江 安徽 福建 江西 山东 河南 湖北 湖南 广东 广西 海南 重庆 四川 贵州 云南 西藏 陕西 甘肃 青海 宁夏 新疆
北京市2013年度城镇居民人均可支配收入
北京市2013年度城镇居民人均可支配收入、人均消费性支出
暨农村居民人均纯收入、人均消费性支出数据
1、城镇居民人均可支配收入40321元/年（注：用于2014年3月至2015年2月期间法庭辩论结束时计算北京市范围内人身损害案件城镇户籍受害人的残疾赔偿金和死亡赔偿金）；
2、农村居民人均纯收入18337元/年（注：用于2014年3月至2015年2月期间法庭辩论结束时计算北京市范围内人身损害案件农村户籍受害人的残疾赔偿金和死亡赔偿金）；
3、城镇居民人均消费性支出26275元/年（注：用于2014年3月至2015年2月期间法庭辩论结束时计算北京市范围内人身损害案件城镇户籍被扶养人生活费）；
4、农村居民人均生活性支出13553元/年（注：用于2014年3月至2015年2月期间法庭辩论结束时计算北京市范围内人身损害案件农村户籍被扶养人生活费）。
上述数据来源2013年北京市国民经济和社会发展统计公报。