城镇居民人均消费支出标准上海

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上海地区消费者划分及比较

上海地区消费者划分及比较

上海地区消费者划分及比较近年来,我国消费者的观念和行为越来越复杂,如何做好消费市场的细分显得益发重要。

下面是我对上海地区消费者的划分及各群体在衣、食、住、行、休闲方面的比较。

一.分类分析的方法及理论依据是VALS2系统。

根据VALS2系统,所有人可以归类为八种:实现者、满足者、相信者、成就者、奋斗者、经验者、制造者和挣扎者。

但是,VALS2模型毕竟是根据美国背景建立起来的,中国的文化背景、经济发展程度以及社会结构都与美国有极大差别,因而把VALS2照搬于复杂经济环境态势下的中国是很困难的。

在VALS2的理论基础上根据自己的理解,我把上海市的消费者的生活形态分为以下12类。

1.经济头脑类。

这一类人属经济IQ型,消费经济意识强,货比三家,对金融投机具有冒险性。

男性占6成以上,年龄分布较均衡。

有企业管理人员、自由职业者、大专大学及以上文化程度、中高级收入倾向。

2.求实稳健族。

这群人生活态度追求实际,更喜欢自主行事。

注重平面媒体信息,对广告不注意,特别对名人广告不感冒。

购物比较看重外包装及说明,喜欢现金消费,多余的存入银行。

饮食比较讲究,注重工作稳定。

男女比例基本平衡,中等收入倾向性高。

3.传统生活族。

此类人重视家庭生活,觉得有房子才可靠。

消费态度较为积极,行为趋向集体性。

女性占6成,工作倾向性不明显。

4.个性表现族。

个性表现族通常家庭观念一般,行为倾向于随心所欲,生活享乐,注重饮食。

男女比例基本平衡,年轻人为多数。

5.工作成就族。

他们追求工作成绩比金钱更看重,常有冲动行为,情感积极,有娱乐活动。

喜欢购买具有独特风格的产品,注意广告、健身。

成就欲强。

文化程度较高,收入也较高,年轻人居多。

6.理智事业族。

此类人事业成就欲望极强,饮食生活超脱社会水平。

男性占7成,文化程度高,倾向于高收入者。

7.随社会流族。

顾名思义,随社会潮流,个性主观性较弱,易受他人影响。

男女比例,年龄分布都较均衡。

8.消费节省族。

这类人对消费十分谨慎,购物“货比三家”。

上海市交通事故人身损害赔偿标准

上海市交通事故人身损害赔偿标准

上海市交通事故人身损害赔偿标准赔偿标准:交通事故一般可以分为三种赔偿:人身损害赔偿、致残赔偿、死亡赔偿。

医疗费的赔偿数额,按照一审法庭辩论终结前实际发生的数额确定。

误工费根据受害人的误工时间和收入状况确定。

护理费根据护理人员的收入状况和护理人数、护理期限确定。

热门城市:银川律师阜阳律师孝感律师鄂州律师铜仁律师南充律师广元律师吕梁律师河源律师资阳律师由于现在交通事故率的上升,我国在交通事故上制定的法律非常成熟,其中上海市严格制定了交通事故人身损害赔偿标准,标准的制定为了保护交通事故受害都的权益。

下面小编整理了▲上海市交通事故人身损害赔偿标准的相在内容。

▲上海市交通事故人身损害赔偿标准1、职工年/月平均工资 65417元/年 5451元/月2、城镇居民人均可支配收入 47710元/年3、农村居民人均纯收入 21192元/年4、城镇居民人均消费支出 30520元/年5、农村居民人均生活消费支出 15291元/年6、医药费凭票据(医院正式发票,外购药凭医嘱)7、误工费按实际减少的收入计算;或按最近3年平均收入计算;或参照受诉法院所在地相同或相近行业上一年度职工平均工资计算等8、护理费通常情况按40元/天╳护理期(护理人员有收入的,按照实际减少的收入计算;护理人员没有收入或者雇佣护工的,参照同等级别护理的劳务报酬标准计算。

)9、营养费 20-40元/天╳营养期限10、交通费按票据11、住宿费 60元/天╳期限(合理)12、住院伙食补助费 20元/天╳期限13、物损费在交通事故中遭受损坏的车辆、衣物、手机等财物的损失(参照实物合理确定金额)14、鉴定费凭票据(目前在2000元左右)15、精神损害抚慰金一般不超过5万元,伤残的按5万×伤残等级系数16、律师费凭票据,依据律师合同与《上海律师政府收费指导价》17、伤残赔偿金(城镇居民)(1)60周岁及以下 47710╳20╳伤残等级系数(2)61—74周岁 47710╳年限(80年-受害者实际年龄)╳伤残等级系数(3)75周岁以上 47710╳5╳伤残等级系数18、伤残赔偿金(农村居民)(1)60周岁及以下 21192╳20╳伤残等级系数(2)61—74周岁 21192╳年限(80年-受害者实际年龄)╳伤残等级系数(3)75周岁以上 21192╳5╳伤残等级系数19、残疾辅助器具费普通实用国产器具的合理价格标准计算(按省级民政部门制定的国产普及型器具的价格标准、赔偿期限、更换周期确定)20、丧葬费 32706( 5451×6 )元21、被抚养人生活费(人均生活消费支出) 城镇居民 30520×年限农村居民 15291×年限22、死亡赔偿金(城镇居民)(1)60周岁及以下 954200元(2)61—74周岁 47710×年限(80年-受害者实际年龄) (3)75周岁以上 238550元(47710×5年)(4)23 死亡赔偿金(农村居民) 60周岁及以下 423840元(5)61—74周岁 21192×年限(80年-受害者实际年龄)(6)75周岁以上 105960元(21192×5年)以上就是关于▲上海市交通事故人身损害赔偿标准的相关内容,由于各省的上一年的居民收入平均数各不相同,所以我们必须参照当地关于交通事故人身损害赔偿标准来计算,但是赔偿都是大同小异的。

1999-2016历年各地区农村居民人均消费支出

1999-2016历年各地区农村居民人均消费支出

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农村居民人均消费性支出 农村居民人均消费性支出 农村居民人均消费性支出 农村居民人均消费性支出 农村居民人均消费性支出 农村居民人均消费性支出 农村居民人均消费性支出 全国 年 元 1577.42 1670.13 1741.09 1834.31 1943.3 2184.65 2555.4 2829.02 3223.85 3660.68 3993.45 4381.82 5221.13 5908.02 7485.16 8382.57 9222.59 10129.8 北京市 年 元 3122.13 3425.71 3552.07 3731.68 4147.3 4616.94 5315.71 5724.5 6399.27 7284.65 8897.59 9254.77 11077.66 11878.92 13563.91 14535.06 15811.22 17329 天津市 年 元 1905.18 1995.61 2050.89 2163.55 2319.52 2642.11 3035.96 3341.06 3538.31 3825.43 4273.15 4936.73 6725.42 8336.55 12491.15 13738.62 14739.44 15912.1 河北省 年 元 1338.37 1365.23 1429.81 1476.42 1600.1 1834.92 2165.72 2495.33 2786.77 3125.55 3349.74 3844.92 4711.16 5364.14 7377.13 8247.99 9022.84 9798.3 山西省 年 元 1047.18 1149.01 1221.58 1354.64 1434.4 1636.46 1877.7 2253.25 2682.57 3097.54 3304.76 3663.86 4586.98 5566.19 6457.75 6991.69 7421.16 8028.8 内蒙古自治区 年 元 1533.72 1614.91 1554.59 1647.04 1770.56 2082.57 2446.17 2771.97 3256.15 3618.11 3968.42 4460.83 5507.72 6381.97 9079.59 9972.24 10637.39 11462.6 辽宁省 年 元 1617.64 1753.54 1786.28 1781.26 1884.08 2072.95 2805.94 3066.87 3368.16 3814.03 4254.03 4489.5 5406.41 5998.39 7032.15 7800.75 887

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

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:yx人均食品支出(元/人);x2人均衣着支人均现金消费支出(元/人);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)。

中国城镇居民消费结构及新恩格尔系数模型分析

中国城镇居民消费结构及新恩格尔系数模型分析

中国城镇居民消费结构及新恩格尔系数模型分析随着中国城镇化进程的不断推进,城镇居民的消费结构也发生了较大的变化。

消费结构是指消费支出在不同用途上的分配情况,包括食品、衣着、住房、教育、医疗、交通、通讯、娱乐等。

本文将从新恩格尔系数的角度出发,探讨中国城镇居民消费结构的现状及趋势。

一、中国城镇居民消费结构的现状根据中国国家统计局公布的数据,2019年中国城镇居民人均消费支出为40468元。

其中,住房和家庭设备支出最高,占比达到28.8%;其次是餐饮支出,占比为24.0%;教育、文化和娱乐支出占比为11.5%;交通和通信支出占比为10.1%;服装和鞋帽支出占比为9.9%;医疗保健支出占比为6.1%;居家生活用品和服务支出占比为5.5%。

从这些数据可以看出,中国城镇居民的消费结构正在逐渐向中高端转型。

与此同时,人们对健康和生活品质的要求也在不断提高,所以医疗、教育、文化等方面的消费支出也在增加。

二、新恩格尔系数模型新恩格尔系数是指衡量家庭收入用于购买食品的比例在减少的情况下,其余支出的变化情况。

传统的恩格尔系数只考虑了食品支出与收入之间的关系,而新恩格尔系数则将非食品消费支出与收入之间的关系也纳入了考虑范围内,更能反映消费结构的变化趋势。

新恩格尔系数的计算公式为:( 1 - 食品支出占比) ÷ ( 1 - 总消费支出占比 )× 100%新恩格尔系数的数值越小,表示食品支出在总消费支出中所占比例越低,反之则越高。

三、以上海市为例进行分析以上海市为例,根据上海市统计局公布的数据,2019年,上海市城镇居民人均消费支出为52198元。

其中,食品支出占比为29.1%,非食品支出占比为70.9%。

根据新恩格尔系数的计算公式:可知,上海市的新恩格尔系数为28.3%,低于传统恩格尔系数的30%以上,表明上海市的城镇居民消费结构已经比较多样化,食品支出占比已经相对较低。

四、结论与建议通过以上的分析,可以看出中国城镇居民消费结构正在逐渐向中高端转型,越来越多的人开始注重生活品质,而新恩格尔系数更加贴近实际情况,更能反映出消费结构的变化趋势。

2020年上海人均消费支出内容

2020年上海人均消费支出内容

2020年上海人均消费支出内容2020年上海人均消费支出内容2020年是全球受到新冠疫情影响的一年,上海作为中国经济的中心城市,其人均消费支出也受到了一定的影响。

本文将以简体中文的形式,分别就上海居民在生活、教育、健康、娱乐等方面的消费支出进行分析。

生活消费支出上海是一座国际大都市,生活消费支出相对较高。

2020年,上海市居民在食品、衣物、住房、交通等方面的消费较为稳定。

根据上海统计局的数据,2020年上海市居民全年人均食品消费支出约为8000元,其中包括日常食品、餐馆用餐和食品外卖等。

此外,居民在衣物方面的消费支出也相当可观,以时尚潮流为主导的服装品牌受到了广大居民的青睐。

住房方面是上海居民消费的重要一环。

虽然疫情对整个房地产市场产生了一定影响,但上海的房价依然比较高。

根据中原地产研究中心的数据,2020年上海新房和二手房的均价分别为每平方米5.9万元和5.4万元,而租房的价格则相对较高。

交通方面也是居民日常消费的重大开支之一。

上海市交通厅统计数据显示,2020年上海共有机动车辆达到610余万辆,而截至2020年底,上海市居民的私家车保有量达到了206.5万辆。

因此,汽车的购买、加油、保养等费用都是居民车辆消费的一部分。

教育消费支出教育是家庭消费的重要组成部分,上海作为国内教育资源丰富的城市,教育消费支出较高。

根据上海市统计局的数据,2020年上海市居民全年人均教育消费支出约为10000元。

其中包括学生的学费、教材、培训班费用以及校外活动等。

同时,上海市的高等教育机构众多,吸引了来自全国各地的优秀学生前来入学,他们的生活费、住宿费等也是一笔不小的开支。

健康消费支出在疫情的影响下,健康成为了人们关注的焦点,上海市居民的健康消费支出也有所增加。

根据调查显示,2020年上海市居民的医疗保健支出约为2000元,其中包括药物费用、医疗器械费用、就诊费用等。

另外,上海的健身房、游泳馆、SPA等场所也受到了居民的青睐,健康消费逐渐成为一种新的生活方式。

2021年最新时事政治—恩格尔系数的技巧及练习题附解析(1)

2021年最新时事政治—恩格尔系数的技巧及练习题附解析(1)

一、选择题1.2016年我国城镇居民怒格尔系数为29.3%,农村居民恩格尔系数为32.2%,分别比2012年下降2.1%和5.3%。

根据上述事实可以推断出①我国城乡房民的消费越来越理性②我国城乡居民食品消费支出连续下降③我国城方居民的生活水平差距缩小④我国城乡居民的消费结构不断升级A.①② B.①③ C.②④ D.③④2.某省财政厅加大资金投入,对符合低保标准的农村贫困人口实行政策性保障兜底,确保到2020年现行扶贫标准下农村贫困人口全部脱贫。

这一措施带来的影响可能有①高档奢侈品消费增多②居民恩格尔系数提高③居民消费预期增强④该省总体消费水平提高A.①② B.①④ C.②③ D.③④3.下表为某家庭的年度收入与支出情况。

下列对该家庭消费支出认识正确的是①2017年该家庭恩格尔系数(食品支出在家庭消费总支出中所占的比例)为20%②该家庭生活水平较高,但投资结构单一③该家庭注重享受资料的消费,发展资料的消费比重较低④该家庭生活水平较高,消费和投资合理A.①②B.①④C.②③D.③④4.改革开放40年,中国人民的生活经历了从过去的“吃不饱”到今天的“吃得好”的变化。

对此,下列说法错误的是A.我国居民恩格尔系数总体下降,消费结构得到改善B.这归根于我国经济发展水平的提升和生产能力的增强C.我国居民的消费总水平呈上升趋势D.我国居民食品消费支出减少,恩格尔系数逐年下降5.年年“双十一”,种种“购物节”。

打折促销,总能激起无数消费者的购买热情,你买、我买、他买,大买、特买,大家买买买。

消费者这种与价格打折相伴的购物狂欢A.夹杂着求实和从众的消费心理 B.是企业让利去库存的有效手段C.是消费者竞相求异求新的表现 D.反映了我国百姓消费加速升级6.某网站对2017 年“五一"期间的人们休闲娱乐情况进行了调查。

结果显示,当前人们对于休闲娱乐不仅仅追求“身”的舒适,还追求“心”的愉悦。

人们越来越追求身心愉悦的消费说明了①人们的消费观念在变化②人们的消费水平越来越高③享受资料的消费比重增加④休闲消费已成为人们的最基本消费A.①③④B.②③④C.①②④D.①②③7.当前,我国服务消费增速和占比逐步提高。

我国城镇居民人均消费的SPSS统计分析

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.。

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城镇居民人均消费支出标准上海城镇居民人均消费支出标准是一个反映居民生活水平的重要指标。

上海作为我国经济最发达的城市之一,其居民人均消费支出标准也是
全国领先的。

本文将从上海城镇居民人均消费支出标准的特点、影响
因素以及发展趋势等方面进行探讨。

上海的城镇居民人均消费支出标准之所以高于其他城市,主要是
由于上海的经济发达和物价水平相对较高。

据统计数据显示,上海市2019年城镇居民人均消费支出标准约为5万元左右,远远高于全国平
均水平。

这也说明了上海市民的生活水平相对较高,消费能力强。

那么,上海城镇居民人均消费支出标准的高水平是由哪些因素所
决定的呢?首先,上海作为我国金融、贸易、航运等多个行业的中心,吸引了大量的优质人才和高端消费群体。

这些人群的消费习惯和消费
水平高,也促进了整个城市的消费水平提升。

其次,上海的经济实力
雄厚,人均GDP较高,城市发展水平也居全国前列,这为上海市民提
供了更多丰富的消费选择。

此外,上海的文化、教育、医疗等公共服
务完善,为市民提供了更好的生活保障,也间接地促进了居民的消费水平的提高。

随着经济的不断发展和城市的不断壮大,上海城镇居民人均消费支出标准也在逐年提升。

在未来的发展中,随着人们生活水平的不断提高和消费观念的不断更新,上海的消费市场也将变得更加活跃和多样化。

同时,政府也将继续加大消费政策的支持力度,促进消费的进一步升级,助力经济的持续增长。

总的来说,上海城镇居民人均消费支出标准的高水平既是上海市民生活水平提高的体现,也是上海经济实力和城市发展水平的展示。

随着经济的不断发展和城市的不断壮大,上海的消费市场也将变得更加繁荣。

相信在政府和市民的共同努力下,上海的消费水平将迎来更加美好的未来。

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