各地区城镇居民家庭消费结构分析

王玉蔚

摘要：消费是完成经济健全平稳成长的枢纽，是作为经济活动中的重要一环。对于一个经济体而言，一方面实现的生产力发展水平、工业和产物的结构等要素确定是其城镇居民的消费情况，另一方面，其城镇居民的消费情况也对生产力发展水平、工业和产物结构的变革起着强大的副作用。

消费情况的区域差异是集中表现和区域经济发展的不平衡性，同时，根据基本的常识，消费是主体的需要和社会生产的最终目，所以从这两个角度来分析，对我国居民人均消费的研究、以及区域差异在中国居民消费支出的金额，具有十分重要的意义。而消费情况作为消费的具体内容，他的公道与否，又是消费的要害问题。因此，正确把握城镇居民消费情况的区域差异具有重要的实际意义的情况。

关键词：线性回归分析法；消费情况

一、引言

（一）研究背景

20世纪90年代，中国城镇住户的消费水平产生了极大的变革，具体表现为：城镇居民住户的消费水平有很大幅度的升高；食品消费仍占相当大的比重，发展性和享受性消费比重提高；服务性消费的需求持续上升；城镇居民家庭的教学投入增加迅猛。文化消费的增长仍然缓慢，比例太小了。所以，价格上涨充满了每一个中国人的心。人们的消费方式和投资观念影响着通胀预期。

（二）研究现状

随着2008年爆发的金融危机，我国政府便意识到我国应更多依靠拉动内需来促进经济增长。第一，广大人民的生活水平提高，居民的消费逐渐的向高档靠近。第二，我国成功取代“亚洲四小龙”及日本，成为世界奢侈品转向的市场。第三，贫富差距逐渐拉大，资产的分配并不是很均匀。有的人利用现有优势占有越来越多的资产，使自己越来越富有。其他一部分人，逐渐被瓜分资产占有量。第四，随着居民生活水平的提高，人们更加重视保健和健康型商品的消费，特别是绿色商品备受欢迎，考虑到目前我国一些食品的安全标准制度建设远落后于其他国家，今后与健康保健有关系的产品销量会大幅度增长。

（三）研究的目的和意义

一般来说，消费情况的区域差异是集中表现和区域经济发展的不平衡性，同时，根据基本的常识，消费是主体的需要和社会生产的最终目的，所以从这两个角度来分析，对我国居民人均消费的研究、以及区域差异在中国居民消费支出的金额，具有十分重要的意义。而消费情况作为消费的具体内容，他的公道与否，又是消费的要害问题。因此，本文采用线性回归分析方法、因子分析方法和聚类分析方法，分析、考虑了城市居民的消费情况，正确引导居民消费行为，从而形成合理的消费，为促进生产力发展具有很重要的意义。

（四）研究的方法和创新点

首先，以“消费支出”为自变量，以“食品”为因变量，进行简单线性回归。再以“食品”、“服饰”、“住房”、“家庭设备及用品”、“交通通信”、“文教娱乐”、“医疗健康”、“其他商品和服务”为自变量，以“家庭总收入”为因变量，进行多重线性回归。

其次，针对于消费情况，把以下8项：“食品”、“服饰”、“住房”、“家庭设备及用品”、“交通通信”、“文教娱乐”、“医疗健康”、“其他商品和服务”进行因子分析。

再次，以“地区”为“个案标记依据”，选择“食品”、“服饰”、“住房”、“家庭设备及用品”、“交通通信”、“文教娱乐”、“医疗健康”、“其他商品和服务”，8个进行聚类分析。

二、研究理论和方法

（一）建立回归预测模型

根据具体情况对自变量和因变量进行计算，在此基础上建立回归分析预测出模型。

（二）进行相关分析

回归分析为可变因素，作为一个结果，预测的对象变量相关，多少，判断了硕士学位，成为回归分析所要解决的问题。通过相关分析，一般要求之间的关系，以确定变量的大小和程度的相关变量的相关系数。

（三）检验回归预测模型，计算预测误差

回归预测模型可以用来预测与否，取决于预测模型的预测误差的回归测试和计算。回归方程只有通过各种检验，且预测误差较小，才能将回归方程进行预测。

（四）计算并确定预测值

使用回归预测模型计算预测值，进行综合分析，确定最终的预测值。

三、数据的来源和指标的选举

关于我国各地区城镇居民消费情况，本文采用中国统计数据库中的《中国统计年鉴2013》，2012年各地区城镇居民家庭平均每人全年现金消费支出的11项数据为例进行分析，选择的11项指标如下：

X1-食品； X2-衣着； X9-消费支出；

X3-居住； X4-家庭设备及用品； X10-可支配收入；

X5-交通通信； X6-文教娱乐； X11-家庭总收入。

X7-医疗保险； X8-其他商品和服务；

四、对我国各地区消费情况的实证分析

（一）简单线性回归

以“消费支出”为自变量，以“食品”为因变量，进行简单线性回归。

1.模型拟合情况

由表1可知：可决系数（调整的R方）为0.814，说明模型的解释能力很强。

2.方差分析

从表2可知：SIG值为0，小于0.05，该模型是非常重要的。

3.回归方程的系数以及系数的检验结果

由表3可知，模型的表达式为：食品=812.571+0.317*消费支出。模型中Sig值小于0.05，所以两个系数都是显著的。

结论：经过对数据做以上的简单线性回归分析，可以看出我国城镇居民的食品消费与消费支出之间的关系，可以看出食品在消费所占比重。

（二）多重线性回归

以“食品”、“服饰”、“住房”、“家庭设备及用品”、“交通通信”、“文教娱乐”、“医疗健康”、“其他商品和服务”为自变量，以“家庭总收入”为因变量，进行多重线性回归。根据回归分析法的步骤，运用统计分析软件SPSS进行数据处理：

“分析——回归——线性”

1.模型的拟合情况

由表4可知：3个模型中调整R方在依次递增，都在0.895以上，所以模型的拟合情况非常好。

2.方差分析

由表5可知：3种模型SIG值是0，因此该模型是非常重要的。

3.回归方程的系数以及系数的检验结果

由表6可知：三个模型中各个变量的Sig都是非常显著的。可以看出，三个模型中模型3最具表达性，因此，选择了模型3，其模型的表达式为：家庭总收入=8009.370+3.567*交通通信+3.087*文教娱乐+5.918*其他商品和服务。

五、研究结论

通过我国城镇住户消费情况的多重线性回归，可以看出我国城镇住户家庭总收入的组成，交通通信、文教娱乐、其他商品和服务对家庭总收入有明显的影响。其中，其他商品和服务每增长1元会给家庭总收入带来5.918元的增长，文教娱乐每增长1元会给家庭总收入带来3.087元的增长，交通通信每增长1元会给家庭总收入带来3.567元的增长。这也跟目前我国消费高、交通拥堵、教育压力大等事实相符。从数据上看出，我国城镇住户人民的生活水平已经很富裕了，在未来发展中，刺激消费的重点应侧重于中小城市和农村。我国消费者消费倾向整体呈下降趋势，这恰恰反映了消费者的消费倾向和愿望。

我国城镇住户消费情况的各个组成部分与消费之间有密切关系，这说明我国消费者的消费倾向都与随着可支配收入的增加而增大，当收入分配不断扩大，对城镇住户消费情况的影响也越来越大。所以，一方面要加强西部建设，拉动经济增长，增加西部消费；另一方面要根据各地区之间的差异引导正确的消费行为，从而形成更合理的消费情况。

参考文献：

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基金项目：国家自然科学基金项目（项目编号：71172120）。

（作者单位：辽宁师范大学会计系）