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各地区城镇居民家庭消费结构分析 　　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