城镇居民家庭消费支出结构分析
摘要：改革开放以来，我国经济迅速发展，城镇居民的收入有了大幅度提高，消费 结构也有了明显的改善。 1989 年以前属于由供给式消费向温饱型消费发展的模式， 1989 年以后则是由温饱型消费向小康型消费的发展过程。本文利用 SPSS 软件对城镇居民的 消费支出基本状况进行了相关分析和回归分析，从食品、衣着、居住、家庭设备用品及 服务分析消费结构的变化，并得出相关结论。 关键字：相关分析；回归分析；消费结构
一、数据分析意义以及数据的收集
改革开放以来，中国经济迅猛发展，城镇居民的收入大大增加。随着城镇居民收入 水平的提高和消费观点的改变，消费支出的结构也有明显变化。城镇居民的消费重点已 从基本生活消费品转向了以娱乐服务代表的新型消费领域， 人们已经不再仅仅满足于吃 饱穿暖的要求，越来越追求精神上的满足感，其中，对家庭设备用品及服务支出的增加 就是很好的证明。因此，研究城镇居民的消费结构的变化，对于引导居民合理消费，促 进消费结构的合理化和国家进行宏观经济决策都具有十分重要的意义。 本文所用数据截 取自2010年国家统计局统计年鉴，选取其中的人民生活篇，用以探究我国城镇居民消费 结构及其趋势。
城镇居民家庭基本情况 指 标 1990 1278.8 9 693.77 170.90 60.86 108.45 1995 3537.5 7 1771.9 9 479.20 283.76 263.36 2000 4998.0 0 1971.3 2 500.46 565.29 374.49 2009 12264.55 4478.54 1284.20 1228.91 786.94 2010 13471.45 4804.71 1444.34 1332.14 908.01
平均每人消费性支出 (元) 食 品 衣 着 居 住 家庭设备用品及服务 平均每人消费性支出构成 (人均消费性支出=100) 食 品 衣 着 居 住 家庭设备用品及服务
54.25 13.36 6.98 10.14
50.09 13.55 8.02 7.44
39.44 10.01 11.31 7.49
36.52 10.47 10.02 6.42
35.67 10.72 9.89 6.74
注： （1）本表为城镇住户抽样调查资料 （2）从 2002 年起，城镇住户调查对象由原来的非农业人口改为城市市区和县 城关镇住户，本篇章相关资料均按新口径计算，历史数据作了相应调整。
二、相关性分析
1.
相关性 控制变量 -无a
食 相关性 . 0
品
衣
着
居
住
食
品
1.000
.927 .023 3 1.000 . 0 -.949 .014 3 .619 .381 2 1.000 . 0
-.880 .049 3 -.949 .014 3 1.000 . 0
显著性（双侧） df 衣 着 相关性 显著性（双侧） df 居 住 相关性 显著性（双侧） df 居 住 食 品 相关性 显著性（双侧） df 衣 着 相关性 显著性（双侧） df
.927 .023 3 -.880 .049 3 1.000 . 0 .619 .381 2
a. 单元格包含零阶 (Pearson) 相关。
表2.1
偏相关关系表
表2.1给出了食品对衣着的偏相关关系，去除居住的影响。从表中可以看出，食品 对衣着的相关系数为0.619，0
者之间具有正相关关系且为中度相关。 2.
相关性 控制变量 食 -无-a 食 品 相关性 显著性（双侧） df 家庭设备用品及服务 相关性 显著性（双侧） df 衣 着 相关性 显著性（双侧） . 0 .843 .073 3 .927 .023 品 1.000 家庭设备用品 及服务 .843 .073 3 1.000 . 0 .647 .238 衣 着
.927 .023 3 .647 .238 3 1.000 .
1
df 衣 着 食 品 相关性 显著性（双侧） df 家庭设备用品及服务 相关性 显著性（双侧） df
3 1.000 . 0 .853 .147 2
3 .853 .147 2 1.000 . 0
0
a. 单元格包含零阶 (Pearson) 相关。
表2.2
偏相关关系表
表2.2给出了食品对家庭设备用品及服务的偏相关关系，去除衣着的影响。从表中 可以看出，食品对家庭设备用品及服务的相关系数为0.853，0
相关性 控制变量 食 -无-a 食 品 相关性 显著性（双侧） df 居 住 相关性 显著性（双侧） df 家庭设备用品及服务 相关性 显著性（双侧） df 家庭设备用品及服务 食 品 相关性 显著性（双侧） df 居 住 相关性 显著性（双侧） df . 0 -.880 .049 3 .843 .073 3 1.000 . 0 -.735 .265 2 品 居 住 1.000 -.880 .049 3 1.000 . 0 -.716 .174 3 -.735 .265 2 1.000 . 0 家庭设备用品 及服务 .843 .073 3 -.716 .174 3 1.000 . 0
a. 单元格包含零阶 (Pearson) 相关。
表2.3 偏相关关系表 表2.3给出了食品对居住的偏相关关系，去除家庭设备用品及服务的影响。从表中 可以看出，食品对居住的相关系数为-0.735，-1≦r﹤0,两者之间具有负相关关系且为 中度相关。
2
4、
食 相关 食 品 衣 着 居 住 家庭设备用品及服务 品 衣 着 居 住 家庭设备用品 及服务 .843 .647 -.716 1.000
1.000 .927 -.880 .843
.927 1.000 -.949 .647
-.880 -.949 1.000 -.716
表2.4 相关系数矩阵 由“相关系数矩阵”可以看出，食品与衣着、居住、家庭设备用品及服务的相关系 数分别为-0.927、-0.880、-0.843，均具有较强的相关性。
三、多元线性回归分析
下面为对表中数据进行多元线性回归分析，自变量为衣着、居住、家庭设备用品及 服务，因变量为食品。 1.
描述性统计量 食 衣 居 品 着 住 均值 43.1930 11.6223 9.2441 标准偏差 8.44306 1.69166 1.72540 1.46768 N 5 5 5 5
家庭设备用品及服务 7.6468
表3.1 一般统计结果表 “一般统计结果表”描述了样本的均值和标准差。由图中可以看出，在食品、衣着、 居住、家庭设备用品及服务四个方面，1995至2010年，食品支出仍然是农村居民消费支 出的重点，但是只有食品的标准差较大，说明在1995—2010年间，食品在城镇居民生活 中所占的比重有较大的变化。 2、
相关性 食 品 1.000 .927 -.880 .843 .
3
Pearson 相关性
食
品
衣 着 .927 1.000 -.949 .647 .012
居 住 -.880 -.949 1.000 -.716 .025
家庭设备用
品 及服务 .843 .647 -.716 1.000 .036
衣 着 居 住 家庭设备用品及服务 Sig. （单侧） 食 品
衣 居 N
着 住
.012 .025 .036 5 5 5 5
. .007 .119 5 5 5 5
.007 . .087 5 5 5 5
.119 .087 . 5 5 5 5
家庭设备用品及服务 食 品 衣 居 着 住
家庭设备用品及服务
表3.2 各变量间相关性表 由“相关性”表中可以看出，家庭设备用品及服务支出与食品支出具有较强的负相 关性（-0.073），二者之间具有显著的相关关系。表明在近七年以来，食品支出的变化 主要是由于家庭设备用品及服务而引起的。 3、
输入／移去的变量b 模型 1 输入的变量 家庭设备用品 及服务, 衣着, 居住a 移去的变量 方法 . 输入
a. 已输入所有请求的变量。 b. 因变量: 食 品
表3.3 输入、移去变量表 从“输入和移去变量表”中可以看出进入模型和被剔除的变量的信息，所有3个自 变量都进入模型，说明我们的解释变量都是显著并且是有解释力的。 4、
模型汇总b 模型 1 R .993a R 方 .986 标准估计的误 调整 R 方 差 .942 2.03111
a. 预测变量: (常量), 家庭设备用品及服务, 衣 着, 居 住。 b. 因变量: 食 品
表3.4 常用统计量表 “常用统计量”表给出了模型整体拟合效果的概述，模型的拟合优度系数为0.993， 反映了因变量于自变量之间具有高度显著的线性关系。表里还显示了 R平方以及经调整 的R值估计标准误差。 5、
Anova b 模型 平方和 df 均方 F Sig.
4
1
回归 残差 总计
281.016 4.125 285.141
3 1 4
93.672 4.125
5.3
.00a
a. 预测变量: (常量), 家庭设备用品及服务, 衣着, 居住。 b. 因变量: 食品
表3.5 方差分析表 从“方差分析表”中可以看出，F统计量的值为5.3，显著性水平的P值为0.000。表 明多个自变量与因变量之间存在线性回归关系。 说明因变量食品与自变量家庭设备用品 及服务、衣着、居住存在线性回归关系。
6、 系数a 模型 1 (常量) 衣 居 着 住 非标准化系数 B -68.337 5.543 2.654 2.952 标准 误差 43.565 1.935 2.073 1.003 1.111 .542 .513 标准系数 试用版 t -1.569 2.864 1.280 2.943 Sig. .361 .214 .422 .209
家庭设备用品及服务
a. 因变量: 食品
表3.6 回归系数表 多元线性回归方程为：y=-68.337+5.543Z1+2.654Z2+2.952Z3 （注：Z1——衣着 7、
残差统计量a 极小值 预测值 标准 预测值 预测值的标准误差 调整的预测值 残差 标准 残差 Student 化 残差 35.2380 -.949 1.290 -2.9567 -1.56880 -.772 -1.000 极大值 54.1748 1.310 2.030 38.2955 1.27812 .629 1.000 54.89400 . 3.195 182.360 .799 均值 43.1930 .000 1.791 15.4960 .00000 .000 .600 27.69700 . 2.400 81.456 .600 标准 偏差 8.38176 1.000 .341 19.19235 1.01555 .500 .894 26.95285 . 1.118 89.444 .280 N 5 5 5 5 5 5 5 5 0 5 5 5
Z2——居住
Z3——家庭设备用品及服务）
已删除的残差 -2.62965 Student 化 已
删除的残 . 差 Mahal。 距离 .814 Cook 的距离 .169 居中杠杆值 .203
表3.7 残差分析表 “残差分析表”中显示了预测值、残差、标准化预测值、标准化残差的最小值、最
5
大值、均值、标准差及样本容量等。标准化残差的绝对值最大为0.772，远远小于3，说 明样本数据中没有奇异值。
图3.1 标准化残差图
图3.2 标准化残差P-P图
6
图3.3 食品与衣着之间的关系点图
图3.4 居住与食品之间的关系点图
7
图3.5 家庭设备用品及服务与食品之间的关系点图
四、结论
（1）食品消费支出比重随收入增加呈现出明显的下降趋势，这与恩格尔定律的表 述一致。但食品消费仍是居民消费的主要部分，仍然有食品消费质量提高，食品消费结 构变化的状况。 （2） 家庭设备用品及服务支出总量上保持平稳， 比重呈现下降趋势。 20 世纪90 年 中后期，我国城镇居民家庭设备用品的支出主要以更新换代为主， 除2000～2001 年经 历了一个高峰之后，其余各年份基本上都是平稳发展，中低档的消费品对城镇居民已经 达到饱和状态。 （3）我国城乡居民消费从注重量的满足到追求质的提高，从以衣食消费为主的生 存型到追求生活质量的享受型、发展型，消费质量和消费结构都发生了明显的变化。城 镇居民在食品、 衣着、 家庭设备用品三项支出在消费支出中的比重呈现明显的下降趋势， 其中食品类支出比重降幅最大；衣着类有所下降；家庭设备用品类下降幅度不是很大。 （4）精神消费的比例提高。随着收入水平的提高，我国城镇居民满足吃、穿为主 的生存型消费需求阶段已经结束，逐步向以发展型和享受型消费的阶段过渡。人们更加 追求精神上的满足感，享受服务所带来的便利，精神消费已经成为未来的消费潮流。 （5）大力发展生产力，增加居民收入，生产力水平越高，物质产品越丰富，为改
8
善消费结构提供了物质基础，而居民收入增加后则会直接影响到消费结构层次的提升。 （6）我国应引导合理消费，注重舆论导向作用，倡导文明的消费行为、科学的消 费方式、适度的消费水平和合理的消费结构。同时，还应鼓励居民合理而科学地进行精 神文化消费，改变居民的量入为出的传统消费观念，使居民逐渐接受“信贷消费”的新 观念，以便提升消费层次，促进消费档次的不断提高。
参考文献：
[1] 吕振通,张凌云. 《SPSS 统计分析与应用》[M] . 机械工程出版社. [2] 仇恒喜. 《我国城镇居民消费结构分析》[J] . 商业研究. [3] 薛薇. 《SPSS 统计分析方法及应用》[M] 电子工业出版社 2009 年 2008 年 9 月 2009 年第 2 版 2006年7月
[4] 晏志高 《城镇居民家庭消费结构的比较
分析》[M] 河南社会科学
[5] 袁志刚,夏林峰,樊潇彦 《中国城镇居民消费结构变迁及其成因分析》 [M] 世 界经济 2009年第4期 [6]华钦,饶海琴 《全国城镇居民消费支出结构分析》[J],中国集体经济，2013年 第13期
9
10
城镇居民家庭消费支出结构分析
摘要：改革开放以来，我国经济迅速发展，城镇居民的收入有了大幅度提高，消费 结构也有了明显的改善。 1989 年以前属于由供给式消费向温饱型消费发展的模式， 1989 年以后则是由温饱型消费向小康型消费的发展过程。本文利用 SPSS 软件对城镇居民的 消费支出基本状况进行了相关分析和回归分析，从食品、衣着、居住、家庭设备用品及 服务分析消费结构的变化，并得出相关结论。 关键字：相关分析；回归分析；消费结构
一、数据分析意义以及数据的收集
改革开放以来，中国经济迅猛发展，城镇居民的收入大大增加。随着城镇居民收入 水平的提高和消费观点的改变，消费支出的结构也有明显变化。城镇居民的消费重点已 从基本生活消费品转向了以娱乐服务代表的新型消费领域， 人们已经不再仅仅满足于吃 饱穿暖的要求，越来越追求精神上的满足感，其中，对家庭设备用品及服务支出的增加 就是很好的证明。因此，研究城镇居民的消费结构的变化，对于引导居民合理消费，促 进消费结构的合理化和国家进行宏观经济决策都具有十分重要的意义。 本文所用数据截 取自2010年国家统计局统计年鉴，选取其中的人民生活篇，用以探究我国城镇居民消费 结构及其趋势。
城镇居民家庭基本情况 指 标 1990 1278.8 9 693.77 170.90 60.86 108.45 1995 3537.5 7 1771.9 9 479.20 283.76 263.36 2000 4998.0 0 1971.3 2 500.46 565.29 374.49 2009 12264.55 4478.54 1284.20 1228.91 786.94 2010 13471.45 4804.71 1444.34 1332.14 908.01
平均每人消费性支出 (元) 食 品 衣 着 居 住 家庭设备用品及服务 平均每人消费性支出构成 (人均消费性支出=100) 食 品 衣 着 居 住 家庭设备用品及服务
54.25 13.36 6.98 10.14
50.09 13.55 8.02 7.44
39.44 10.01 11.31 7.49
36.52 10.47 10.02 6.42
35.67 10.72 9.89 6.74
注： （1）本表为城镇住户抽样调查资料 （2）从 2002 年起，城镇住户调查对象由原来的非农业人口改为城市市区和县 城关镇住户，本篇章相关资料均按新口径计算，历史数据作了相应调整。
二、相关性分析
1.
相关性 控制变量 -无a
食 相关性 . 0
品
衣
着
居
住
食
品
1.000
.927 .023 3 1.000 . 0 -.949 .014 3 .619 .381 2 1.000 . 0
-.880 .049 3 -.949 .014 3 1.000 . 0
显著性（双侧） df 衣 着 相关性 显著性（双侧） df 居 住 相关性 显著性（双侧） df 居 住 食 品 相关性 显著性（双侧） df 衣 着 相关性 显著性（双侧） df
.927 .023 3 -.880 .049 3 1.000 . 0 .619 .381 2
a. 单元格包含零阶 (Pearson) 相关。
表2.1
偏相关关系表
表2.1给出了食品对衣着的偏相关关系，去除居住的影响。从表中可以看出，食品 对衣着的相关系数为0.619，0
者之间具有正相关关系且为中度相关。 2.
相关性 控制变量 食 -无-a 食 品 相关性 显著性（双侧） df 家庭设备用品及服务 相关性 显著性（双侧） df 衣 着 相关性 显著性（双侧） . 0 .843 .073 3 .927 .023 品 1.000 家庭设备用品 及服务 .843 .073 3 1.000 . 0 .647 .238 衣 着
.927 .023 3 .647 .238 3 1.000 .
1
df 衣 着 食 品 相关性 显著性（双侧） df 家庭设备用品及服务 相关性 显著性（双侧） df
3 1.000 . 0 .853 .147 2
3 .853 .147 2 1.000 . 0
0
a. 单元格包含零阶 (Pearson) 相关。
表2.2
偏相关关系表
表2.2给出了食品对家庭设备用品及服务的偏相关关系，去除衣着的影响。从表中 可以看出，食品对家庭设备用品及服务的相关系数为0.853，0
相关性 控制变量 食 -无-a 食 品 相关性 显著性（双侧） df 居 住 相关性 显著性（双侧） df 家庭设备用品及服务 相关性 显著性（双侧） df 家庭设备用品及服务 食 品 相关性 显著性（双侧） df 居 住 相关性 显著性（双侧） df . 0 -.880 .049 3 .843 .073 3 1.000 . 0 -.735 .265 2 品 居 住 1.000 -.880 .049 3 1.000 . 0 -.716 .174 3 -.735 .265 2 1.000 . 0 家庭设备用品 及服务 .843 .073 3 -.716 .174 3 1.000 . 0
a. 单元格包含零阶 (Pearson) 相关。
表2.3 偏相关关系表 表2.3给出了食品对居住的偏相关关系，去除家庭设备用品及服务的影响。从表中 可以看出，食品对居住的相关系数为-0.735，-1≦r﹤0,两者之间具有负相关关系且为 中度相关。
2
4、
食 相关 食 品 衣 着 居 住 家庭设备用品及服务 品 衣 着 居 住 家庭设备用品 及服务 .843 .647 -.716 1.000
1.000 .927 -.880 .843
.927 1.000 -.949 .647
-.880 -.949 1.000 -.716
表2.4 相关系数矩阵 由“相关系数矩阵”可以看出，食品与衣着、居住、家庭设备用品及服务的相关系 数分别为-0.927、-0.880、-0.843，均具有较强的相关性。
三、多元线性回归分析
下面为对表中数据进行多元线性回归分析，自变量为衣着、居住、家庭设备用品及 服务，因变量为食品。 1.
描述性统计量 食 衣 居 品 着 住 均值 43.1930 11.6223 9.2441 标准偏差 8.44306 1.69166 1.72540 1.46768 N 5 5 5 5
家庭设备用品及服务 7.6468
表3.1 一般统计结果表 “一般统计结果表”描述了样本的均值和标准差。由图中可以看出，在食品、衣着、 居住、家庭设备用品及服务四个方面，1995至2010年，食品支出仍然是农村居民消费支 出的重点，但是只有食品的标准差较大，说明在1995—2010年间，食品在城镇居民生活 中所占的比重有较大的变化。 2、
相关性 食 品 1.000 .927 -.880 .843 .
3
Pearson 相关性
食
品
衣 着 .927 1.000 -.949 .647 .012
居 住 -.880 -.949 1.000 -.716 .025
家庭设备用
品 及服务 .843 .647 -.716 1.000 .036
衣 着 居 住 家庭设备用品及服务 Sig. （单侧） 食 品
衣 居 N
着 住
.012 .025 .036 5 5 5 5
. .007 .119 5 5 5 5
.007 . .087 5 5 5 5
.119 .087 . 5 5 5 5
家庭设备用品及服务 食 品 衣 居 着 住
家庭设备用品及服务
表3.2 各变量间相关性表 由“相关性”表中可以看出，家庭设备用品及服务支出与食品支出具有较强的负相 关性（-0.073），二者之间具有显著的相关关系。表明在近七年以来，食品支出的变化 主要是由于家庭设备用品及服务而引起的。 3、
输入／移去的变量b 模型 1 输入的变量 家庭设备用品 及服务, 衣着, 居住a 移去的变量 方法 . 输入
a. 已输入所有请求的变量。 b. 因变量: 食 品
表3.3 输入、移去变量表 从“输入和移去变量表”中可以看出进入模型和被剔除的变量的信息，所有3个自 变量都进入模型，说明我们的解释变量都是显著并且是有解释力的。 4、
模型汇总b 模型 1 R .993a R 方 .986 标准估计的误 调整 R 方 差 .942 2.03111
a. 预测变量: (常量), 家庭设备用品及服务, 衣 着, 居 住。 b. 因变量: 食 品
表3.4 常用统计量表 “常用统计量”表给出了模型整体拟合效果的概述，模型的拟合优度系数为0.993， 反映了因变量于自变量之间具有高度显著的线性关系。表里还显示了 R平方以及经调整 的R值估计标准误差。 5、
Anova b 模型 平方和 df 均方 F Sig.
4
1
回归 残差 总计
281.016 4.125 285.141
3 1 4
93.672 4.125
5.3
.00a
a. 预测变量: (常量), 家庭设备用品及服务, 衣着, 居住。 b. 因变量: 食品
表3.5 方差分析表 从“方差分析表”中可以看出，F统计量的值为5.3，显著性水平的P值为0.000。表 明多个自变量与因变量之间存在线性回归关系。 说明因变量食品与自变量家庭设备用品 及服务、衣着、居住存在线性回归关系。
6、 系数a 模型 1 (常量) 衣 居 着 住 非标准化系数 B -68.337 5.543 2.654 2.952 标准 误差 43.565 1.935 2.073 1.003 1.111 .542 .513 标准系数 试用版 t -1.569 2.864 1.280 2.943 Sig. .361 .214 .422 .209
家庭设备用品及服务
a. 因变量: 食品
表3.6 回归系数表 多元线性回归方程为：y=-68.337+5.543Z1+2.654Z2+2.952Z3 （注：Z1——衣着 7、
残差统计量a 极小值 预测值 标准 预测值 预测值的标准误差 调整的预测值 残差 标准 残差 Student 化 残差 35.2380 -.949 1.290 -2.9567 -1.56880 -.772 -1.000 极大值 54.1748 1.310 2.030 38.2955 1.27812 .629 1.000 54.89400 . 3.195 182.360 .799 均值 43.1930 .000 1.791 15.4960 .00000 .000 .600 27.69700 . 2.400 81.456 .600 标准 偏差 8.38176 1.000 .341 19.19235 1.01555 .500 .894 26.95285 . 1.118 89.444 .280 N 5 5 5 5 5 5 5 5 0 5 5 5
Z2——居住
Z3——家庭设备用品及服务）
已删除的残差 -2.62965 Student 化 已
删除的残 . 差 Mahal。 距离 .814 Cook 的距离 .169 居中杠杆值 .203
表3.7 残差分析表 “残差分析表”中显示了预测值、残差、标准化预测值、标准化残差的最小值、最
5
大值、均值、标准差及样本容量等。标准化残差的绝对值最大为0.772，远远小于3，说 明样本数据中没有奇异值。
图3.1 标准化残差图
图3.2 标准化残差P-P图
6
图3.3 食品与衣着之间的关系点图
图3.4 居住与食品之间的关系点图
7
图3.5 家庭设备用品及服务与食品之间的关系点图
四、结论
（1）食品消费支出比重随收入增加呈现出明显的下降趋势，这与恩格尔定律的表 述一致。但食品消费仍是居民消费的主要部分，仍然有食品消费质量提高，食品消费结 构变化的状况。 （2） 家庭设备用品及服务支出总量上保持平稳， 比重呈现下降趋势。 20 世纪90 年 中后期，我国城镇居民家庭设备用品的支出主要以更新换代为主， 除2000～2001 年经 历了一个高峰之后，其余各年份基本上都是平稳发展，中低档的消费品对城镇居民已经 达到饱和状态。 （3）我国城乡居民消费从注重量的满足到追求质的提高，从以衣食消费为主的生 存型到追求生活质量的享受型、发展型，消费质量和消费结构都发生了明显的变化。城 镇居民在食品、 衣着、 家庭设备用品三项支出在消费支出中的比重呈现明显的下降趋势， 其中食品类支出比重降幅最大；衣着类有所下降；家庭设备用品类下降幅度不是很大。 （4）精神消费的比例提高。随着收入水平的提高，我国城镇居民满足吃、穿为主 的生存型消费需求阶段已经结束，逐步向以发展型和享受型消费的阶段过渡。人们更加 追求精神上的满足感，享受服务所带来的便利，精神消费已经成为未来的消费潮流。 （5）大力发展生产力，增加居民收入，生产力水平越高，物质产品越丰富，为改
8
善消费结构提供了物质基础，而居民收入增加后则会直接影响到消费结构层次的提升。 （6）我国应引导合理消费，注重舆论导向作用，倡导文明的消费行为、科学的消 费方式、适度的消费水平和合理的消费结构。同时，还应鼓励居民合理而科学地进行精 神文化消费，改变居民的量入为出的传统消费观念，使居民逐渐接受“信贷消费”的新 观念，以便提升消费层次，促进消费档次的不断提高。
参考文献：
[1] 吕振通,张凌云. 《SPSS 统计分析与应用》[M] . 机械工程出版社. [2] 仇恒喜. 《我国城镇居民消费结构分析》[J] . 商业研究. [3] 薛薇. 《SPSS 统计分析方法及应用》[M] 电子工业出版社 2009 年 2008 年 9 月 2009 年第 2 版 2006年7月
[4] 晏志高 《城镇居民家庭消费结构的比较
分析》[M] 河南社会科学
[5] 袁志刚,夏林峰,樊潇彦 《中国城镇居民消费结构变迁及其成因分析》 [M] 世 界经济 2009年第4期 [6]华钦,饶海琴 《全国城镇居民消费支出结构分析》[J],中国集体经济，2013年 第13期
9
10