SPSS在城鎮居民人均支出分析中的應用

崔紅芳

[摘 要]SPSS作為一個專業的統計分析軟件，適用于經濟、管理等方面的研究。文章運用SPSS軟件，通過采用2018年我國31省、市、自治區城鎮居民人均支出數據，利用回歸分析方法，對我國城鎮居民人均支出進行分析，得出我國城鎮居民的人均支出情況，以期反映消費水平與結構上的差異，為政府制定更加合理的引導性政策提供有效依據。

[關鍵詞]SPSS軟件;回歸分析;人均支出

[中圖分類號]F323.89 [文獻標識碼]A

通過經濟的快速發展，我國城鎮居民人均支出的結構也發生了很大的轉變，人均消費支出的增加能實現經濟又好又快的發展。城鎮居民消費支出主要包括食品煙酒、衣著、居住、生活用品及服務、交通通信其他用品及服務等方面，文章使用SPSS統計軟件通過對31個省份的城鎮居民消費相關的原始數據（數據來源于《2018中國統計年鑒》），選取了四種典型的消費支出作為代表來分析城鎮居民的消費結構。

1 回歸分析

當涉及一個自變量時，稱為一元回歸，例如，在分析家庭收入對消費支出的影響時，我們要預測一定水平家庭收入條件下的消費支出是多少，這時消費支出應該作為因變量，而用來預測消費支出的變量只選用家庭收入一項，這時建立的回歸模型是一元回歸模型。同時，若因變量Y與自變量X之間為線性關系，則稱為一元線性回歸。相對于具有線性關系的兩個變量來說，可用一個線性方程來表示它們之間的關系。像這樣表示因變量Y如何依賴于自變量X和誤差項的方程稱為回歸模型，而對只表達一個自變量的簡單線性回歸模型，可簡寫為：Y = β0 + β1X + ε。

通過對城鎮居民人均消費支出Y與居民人均收入X進行一元線性回歸分析。被解釋變量即因變量：城鎮居民人均生活消費支出是Y;解釋變量即自變量：城鎮居民人均收入是X，城鎮居民食品消費支出是X1，衣著消費支出是X2，家庭設備及用品消費支出是X3，醫療保健消費支出是X4。利用函數關系可得：Y = F（X， X1， X2， X3， X4），從而利用SPSS軟件得到線性回歸分析的結果，在分析結果中可得到復相關系數為0.999，決定相關系數為0.999，這說明方程的擬合度比較好，同時也表明回歸方程顯著性較高。

2 方差分析表

方差分析表給出了Sum of Squares、df、Mean Square、F和Sig.的結果，通過選擇“Analyze”菜單下的“Regression”子菜單下的“Linear”進行操作，最后單擊“OK”按鈕，得到表2。

由表2中可以得出，F=4.773E7，P<0.05，這表示回歸方程高度顯著，也就是說城鎮居民人均收入對消費有高度顯著的線性影響。

3 回歸方程系數表

在數據編輯窗口中輸入數據，選擇“Analyze”菜單下的“Nonparametric Tests”中的“2 Related Samples”進行操作，單擊“OK”按鈕，得到下表3。

由表3中可以得出，常數項的P=0.356>0.05，這表明與0有顯著性差異，故應出現在回歸方程中，可得線性回歸方程為：Y=0.638X+576.344。

由城鎮居民人均收支情況數據分析，選擇菜單中“Analyze”下的“Regression”子菜單中的“Linear”，進行操作，選入自變量和因變量，得出表4。

由表4可以看出，我國城鎮居民的消費結構，消費較多的基本上還是在家庭設備及用品等生活必需品上，而在其他方面上的消費較少，但比起過去城鎮居民在家庭設備上的支出有了明顯提高，然而制約城鎮居民消費的關鍵還是城鎮居民收入的不足。從而國家應該制定相對的城鎮政策，來增加城鎮居民收入。此外還應引導城鎮居民正確的消費觀念，在生產發展的基礎上努力提高生活質量，使生活更加富有意義。

[參考文獻]

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