SPSS数据分析——农民人均生活收入及消费支出分析.doc

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1、农民人均生活收入及消费支出分析摘要:在我国的国民经济问题中，增加农民收入是我国扩大内需的关键，通过运用SPSS分析方法对我国农民的收入及消费支出进行了各种分析,以便能够更好地了解我国农村居民的收入结构和消费结构与消费行为等。关键词：农民生活收入消费支出　线性回归分析一、问题提出　　我国是一个农业大国，至今仍有9亿农村人口，占全国人口总数的70%，农民是我国最大的消费群体，农村消费能力的提升直接关系到国民经济的全局。从农村市场看，中国有近六成人口(约8亿)生活在农村。农村城镇化的进程对经济增长的带动作用是非常明显的，世界上还没有哪个国家有规模如此巨大的城镇化。农村居民的收入虽然低于城市居民

2、，但是基数巨大，且农村人口的收入也在稳定增长。据测算，目前1个城镇居民的消费水平大体相当于3个农民的消费；城市化率提高1个百分点，就会有100万～120万人口从农村到城市。由于城市人口的消费是农村的2.7～3倍，约拉动最终消费增长1.6个百分点。   随着经济的发展，我国农民的消费水平和结构也发生了很大变化，农民生活水平的提高和消费的增加对于实现国民经济又好又快发展、正确处理好内需和外需的关系至关重要。但从总体来看，农民消费水平仍然较低，调查显示有的地区都不及城市居民人均消费支出的三分之一。而且消费结构不合理，局限于食品类等生存基本需求品，消费在衣着装饰等方面的极少。而影响农民消费水平的

3、根本原因是农民的收入。　　农民生活消费支出主要包括食品、衣着、医疗卫生、教育文化、家庭设备、交通等方面，本文只挑选了四种典型的消费支出作为代表来分析农村居民的消费结构。二、分析问题（一）数据来源说明1、农村居民家庭基本情况.数据来源于《2008中国统计年鉴》。项目19901995200020062007平均每人年收入(元)　总收入990.382337.873146.215025.085791.12现金收入676.671595.562381.604301.934958.40工资性收入136.43352.88700.411373.761595.30家庭经营收入481.191116.73149

4、8.812609.412978.28财产性收入59.0538.1938.8983.80100.95转移性收入87.76143.49234.96283.88平均每人年支出(元)　总支出903.472138.332652.424485.445137.68现金支出639.061545.812140.373931.764533.13（二）家庭总收入分析1、农村家庭总收入单线图，农村家庭总收入逐年增加。2、农村家庭现金收入条形图分析，现金收入自一九九零年到现在逐年稳步增加。3、家庭经营收入快速增长，是农民增收的最主要来源。工资性收入持续平稳增长。移性收入有所增长但增速明显减缓。财产性收入中间期间还

5、有所下降。（三）、农民总支出分析1、如条形如所示分析，农民生活消费水平继续提高。2、全国各地农民2007年消费支出与人均收入折线图分析，消费水平随收入的增加而增加。收入高的地区，普遍消费能力高；收入少的地区，普遍消费能力弱。因此，要继续促进农民收入稳步增长。（四）、农民人均生活消费支出与农民人均收入状况分析　农民人均生活消费支出与农民人均收入的一元线性回归分析。变量选择和说明：被解释变量即自变量：农民人均生活消费支出；解释变量即因变量：农民人均收入，农民人均食品消费支出，衣着消费支出，农民人均家庭设备消费支出，农民人均医疗保健消费支出。并用下式表示函数关系：LinearRegressio

6、n(线性回归分析)结果如下：　　1、相关分析表ModelSummary表中看到复相关系数为0.932，决定相关系数为0.930,说明方程的拟合度较好，表明回归方程显著性较高。VariablesEntered/Removed(b)ModelVariablesEnteredVariablesRemovedMethod1X(a).EnteraAllrequestedvariablesentered.bDependentVariable:YModelSummaryModelRRSquareAdjustedRSquareStd.ErroroftheEstimate1.966(a).932.9303

7、77.59076aPredictors:(Constant),X　　2、方差分析表，F＝412.512，P值＝0．000<0.05，表明回归方程高度显著，即农民人均收入对消费有高度显著的线性影响。3、  回归系数的显著性检表，常数项的P=0.011<0.05，说明与0有显著性差异,故应该出现在回归方程中,可得回归方程为：=-440.131+0.966     　（三）结论与解决问题在实际应用中，农民消费支出方面有很多，通过线性回归模