城市人均住房面积的决定因素

城镇人均住房面积的决定因素

[摘要]本文对1995年至2005年间，中国城镇人均住房面积的变动及其影响因素进行了分析，建立了以城市人均住房面积为为应变量，其他主要影响因素为自变量的多元线性回归模型。本文分析了影响城镇居民住房面积的主要因素，旨在为政府的有关政策制定以及城市公众的买房预期提供一定的理论依据和建议。

一．问题的提出：

随着中国经济的不断发展，城镇人均住房面积不断增加，到2005年城镇人均住房面积已经达到26.11平方米。尽管中国人均居住面积有了很大改善，但是居住环境依然不容乐观。开始进入小康生活的中国人，对住房的需求已经从从生存性向舒适性转变，房屋的位置、房型、环境、价格成为人们考虑的综合因素。今后低密度建筑、开敞性空间、小尺度建房、立体式绿化、亲和式布局，将成为人们追求的新目标。

一段时间以来，我国部分城市出现了房地产过热的现象，各种各样的商品房不断的呈现在我们眼前，在我们惊叹居住环境飞速改善的同时，我们不禁要思考，城镇居民的居住环境到底发生了怎样的变化，而导致这些变化的主要原因又是什么。于是，本文选择了“城镇人均住房面积”这个衡量居民居住环境的重要指标进行分析，试图找出影响城镇居民住房面积的主要因素，为进一步改善居民的居住环境提供一定的帮助。

二．相关数据收集：

数据来源：中经网数据库

三．模型设定：

12233445566Y X X X X X ββββββ=+++++u + 其中：

Y=城市人均住宅建筑面积（平方米） X2=城镇新建住宅面积（亿平方米） X3=城镇家庭平均每人可支配收入（元） X4=城市市区人口密度（人/平方公里） X5=城市年末实有住宅建筑面积（万平方米） X6=房地产开发投资额（亿元）

四．模型的求解和检验：

1.时间序列的平稳性检验:

用EViews 做单位根检验,发现变量均不平稳。于是做协整检验，检验结果如下：

ADF Test Statistic

-5.770111 1%

Critical Value*

-2.8622

-1.9791

Critical Value

-1.6337

10%

Critical Value

*MacKinnon critical values for rejection of hypothesis of a unit

root.

在1%、5%、10%三个显著性水平下，单位根检验的Mackinnon临界值分别为-2.8622、-1.9791、-1.6337，t检验统计量值为-5.770111，小于相应临界值，从而拒绝原假设，表明残差序列不存在单位根，是平稳序列，说明各变量之间存在协整关系。

2．假定该模型满足多因素线性模型的基本假定，根据最小二乘法由Eviews得回归结果：Dependent Variable: Y

Method: Least Squares

Date: 05/07/07 Time: 01:48

Sample: 1995 2005

Included observations: 11

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

C 7.580092 1.074189 7.056569 0.0009

X2 0.474633 0.397582 1.193800 0.2861

X3 0.001412 0.000757 1.864665 0.1212

X4 0.005407 0.004177 1.294437 0.2521

X5 -2.68E-06 3.35E-06 -0.800357 0.4598

X6 -6.70E-05 0.000248 -0.270336 0.7977

R-squared 0.996422 Mean dependent var 20.71364

Adjusted R-squared 0.992844 S.D. dependent var 3.287094

S.E. of regression 0.278059 Akaike info criterion 0.580488

Sum squared resid 0.386585 Schwarz criterion 0.797522

Log likelihood 2.807317 F-statistic 278.4982

Durbin-Watson stat 2.861854 Prob(F-statistic) 0.000004

该模型R^2=0.996422,修正的R^2=0.992844,可决系数很高.F检验值278.4982,明

显显著.但是当α=0.05时,t=2.571,系数均不显著,而且X4,X5系数的符号与预期的相反,这表明很可能存在严重的多重共线性.

计算各解释变量的相关系数

X2 X3 X4 X5 X6

X2 1 0.849428235943 0.783375924137 0.811530968489 0.759770204656

X3 0.849428235943 1 0.962726809332 0.981102869764 0.980387066786

X4 0.783375924137 0.962726809332 1 0.984628239602 0.929177665857

X5 0.811530968489 0.981102869764 0.984628239602 1 0.963636606295

X6 0.759770204656 0.980387066786 0.929177665857 0.963636606295 1

由相关系数矩阵可以看出,各解释变量相互之间的相关系数较高,证实确实存在严重多重共线性.

采用逐步回归法解决多重共线性问题。

分别做Y对X2、X3、X4、X5、X6的一元回归，结果如表:

其中,加入X3的方程修正的可决系数最大,以X3为基础,顺次加入其他变量逐步回归,结果如表:

由于加入其他变量后t检验均不显著，予以剔除，仅保留X3作为解释变量对Y回归Dependent Variable: Y

Method: Least Squares

Date: 05/07/07 Time: 03:23

Sample: 1995 2005

Included observations: 11

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

C 9.625702 0.460719 20.89276 0.0000

X3 0.001631 6.52E-05 24.99637 0.0000

R-squared 0.985800 Mean dependent var 20.71364

Adjusted R-squared 0.984223 S.D. dependent var 3.287094

S.E. of regression 0.412885 Akaike info criterion 1.231673

Sum squared resid 1.534270 Schwarz criterion 1.304017

Log likelihood -4.774199 F-statistic 624.8186

Durbin-Watson stat 1.008463 Prob(F-statistic) 0.000000

估计结果:

Y=9.625702+0.001631X3

(20.89276) (24.99637)

R^2=0.985800，DW=1.008463，SE=0.412885，F=624.8186

3．异方差检验:

（1）White检验

White Heteroskedasticity Test:

F-statistic 0.728970 Probability 0.511887

Obs*R-squared 1.695648 Probability 0.428346

Test Equation:

Dependent Variable: RESID^2 Method: Least Squares Date: 06/23/07 Time: 14:48 Sample: 1995 2005 Included observations: 11

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 0.585978 0.702473 0.834164 0.4284 X3 -0.000152 0.000202 -0.749034 0.4753 X3^2

1.17E-08

1.37E-08

0.853984

0.4179

R-squared

0.154150 Mean dependent var 0.139479 Adjusted R-squared -0.057313 S.D. dependent var 0.144663 S.E. of regression 0.148751 Akaike info criterion -0.746089 Sum squared resid 0.177014 Schwarz criterion -0.637572 Log likelihood 7.103490 F-statistic 0.728970 Durbin-Watson stat

2.773925 Prob(F-statistic)

0.511887

2nR =1.695648，由White 检验知，在0.05α=下，查2χ分布表，得临界值

20.05(2) 5.9915χ=，22

0.05(2)nR χ<，所以不拒绝原假设，模型不存在异方差。

（2）ARCH 检验

ARCH Test: F-statistic 2.927700 Probability 0.125436 Obs*R-squared

2.679155 Probability

0.101670

Test Equation:

Dependent Variable: RESID^2 Method: Least Squares Date: 06/23/07 Time: 15:09

Sample(adjusted): 1996 2005

Included observations: 10 after adjusting endpoints

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 0.216104 0.060681 3.561291 0.0074 RESID^2(-1) -0.634058

0.370566

-1.711052

0.1254

R-squared

0.267915 Mean dependent var 0.143795 Adjusted R-squared 0.176405 S.D. dependent var 0.151740 S.E. of regression 0.137707 Akaike info criterion -0.950519 Sum squared resid 0.151706 Schwarz criterion -0.890002 Log likelihood 6.752595 F-statistic 2.927700 Durbin-Watson stat

2.157451 Prob(F-statistic)

0.125436

2() 2.679155n p R -=，在0.05α=下，2

0.05(1) 3.8415χ=，220.05

()(1)n p R χ-<，所以不能拒绝原假设，模型不存在异方差。

4．自相关检验： Y=9.625702+0.001631X3 (20.89276) (24.99637)

R^2=0.985800，DW=1.008463，SE=0.412885，F=624.8186

该回归方程可决系数较高，回归系数均显著。对样本量为11、一个解释变量的模型、5%显著水平，查DW 统计表可知，dL=0.927，du=1.324，模型中DW=2.157451，dU 〈DW 〈4-dU ，所以模型中无自相关。

五．总结

在进行了一系列检验和修正后的最终结果如下：

3Y=9.625702+0.001631X (20.89276) (24.99637)

R^2=0.985800，DW=1.008463，SE=0.412885，F=624.8186

从模型中可以看出，影响城镇居民人均住房面积的最主要因素是城镇家庭平

均每人可支配收入。城镇家庭平均每人可支配收入每增加1元，平均说来，城镇居民人均住房面积增加0.001631平方米。

所以，要想进一步改善我国居民的居住环境，还必须从提高居民的人均可支配收入着手，促进我国经济的可持续发展，全面建设小康社会，让人民真正富裕起来。

彭蔚

40404066

山东省平度市人均日生活用水量和人均城市道路面积3年数据专题报告2019版

前言平度市人均日生活用水量和人均城市道路面积数据专题报告围绕核心要素人均日生活用水量，人均城市道路面积等展开深入分析，深度剖析了平度市人均日生活用水量和人均城市道路面积的现状及发展脉络。平度市人均日生活用水量和人均城市道路面积专题报告中数据来源于中国国家统计局等权威部门，通过整理和清洗等方法分析得出，具备权威性、严谨性、科学性。本报告知识产权为发布方即我公司天津旷维所有，其他方引用我方报告均需注明出处。本报告从多维角度借助数据客观反映当前平度市人均日生活用水量和人均城市道路面积真实状况，趋势、规律以及发展脉络，平度市人均日生活用水量和人均城市道路面积数据专题报告必能为大众提供有价值的指引及参考，提供更快速的效能转化。

目录第一节平度市人均日生活用水量和人均城市道路面积现状 (1) 第二节平度市人均日生活用水量指标分析 (3) 一、平度市人均日生活用水量现状统计 (3) 二、全省人均日生活用水量现状统计 (3) 三、平度市人均日生活用水量占全省人均日生活用水量比重统计 (3) 四、平度市人均日生活用水量（2016-2018）统计分析 (4) 五、平度市人均日生活用水量（2017-2018）变动分析 (4) 六、全省人均日生活用水量（2016-2018）统计分析 (5) 七、全省人均日生活用水量（2017-2018）变动分析 (5) 八、平度市人均日生活用水量同全省人均日生活用水量（2017-2018）变动对比分析 (6) 第三节平度市人均城市道路面积指标分析 (7) 一、平度市人均城市道路面积现状统计 (7) 二、全省人均城市道路面积现状统计分析 (7) 三、平度市人均城市道路面积占全省人均城市道路面积比重统计分析 (7) 四、平度市人均城市道路面积（2016-2018）统计分析 (8) 五、平度市人均城市道路面积（2017-2018）变动分析 (8) 六、全省人均城市道路面积（2016-2018）统计分析 (9)

人均居住面积tmp

人均居住面积.tmp

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宝鸡市人均居住面积统计表发表年份统计对象数字全文快照来源文献 2000 宝鸡市12.43平方米全市2000年商品房销售面积达51.9 万平方米，同比增长71.0%，人均居住面积12.43平方米。查看2001 宝鸡市已达21.33平方米人均住房面积已达21.33平方米。查看说明：1.个别文字错误是由OCR识别所致，可在来源文献中考究；中国人均居住面积是多少? 中国人均居住建筑面积突破21平方米，这宣告着中国告别住房短缺时代，已达到住房的小康标准。近5年来，中国城乡住宅新增约64.7亿平方米，城镇人均住宅建筑面积达到20平方米。这是中国建设部部长俞正声在联合国大会发言中提供的数据。今年8月，这位联合国官员面带赞许的微笑评价道：“中国在解决中低收入者的住房问题上取得了巨大进展，中国城镇居民的住房自有率已近80%。中国的住宅建设速度也是近6年来全世界最快的。”2000年城市居民人均居住面积达10.3平方米，比1997年扩大了1.5平方米。随着住房制度改革的不断深化，城镇居民的住房自有率明显提高，2000年已达77.1%。21平方米，这对于曾长期住房居住困难的中国人来说，是一次历史的跨越。 2007-01-22 00:16 中国人均居住面积是多少中国改革开放30年来居民住房的条件有很大的改善，现在城乡居民住房面积人均超过20平方米，但是分布不均，特别是近些年来房价上涨较快，人民有很大的意见。随着中国经济的快速发展，目前城镇人均住宅建筑面积达到二十三点七平方米，农村人均住房面积达到二十七点二平方米，达到世界中高收入 2005年全国城镇人均住宅建筑面积26.11平方米；据建设部的相关资料，上世纪90年代初，发达国家的人均住房建筑面积为以下状况：美国60平方米，英国和德国38平方米，法国的该数字为37平方米，日本为31平方米。而据一份资料对不同收入国家居住水平的分析，低收入国家人

我国城镇居民收入分配基本的分析

城镇居民收入差距的调查一城镇居民社会保障调查姓名:李泽方学号:0915030202 学院:商学院班级:09级会计二班

一、对我国城镇居民收入分配现状的基本评价二十世纪九十年代，我国城镇居民收入分配总体上适应了市场经济发展的需要，不同收入群体的分布呈现出“中、底部大，上头小” 形状，基本反映出市场机制发挥基础性调节的作用；计划经济高度集中统一的分配体制被打破，根据统计年鉴统计数据计算得出的描述城镇居民收入和消费差距的基尼系数比较适中，从此角度看，大多数人的收入分配基本合理；分配正在向科技含量高的行业和新兴产业倾斜，脑力劳动者、技术密集领域的劳动者以及资本密集型产业的劳动者的收入正在迅速增长；人民生活水平正在以前所未有的速度提高，城镇居民的收入分配有力地支持了我国经济社会的持续快速健康发展。但是，城镇居民收入分配确实还存在着诸多不良现象和问题，如体制内平均主义分配倾向仍较严重，同时，不少单位工资外收入失控，少数行业存在着垄断分配不公，通过捞取非法收入暴富的情况时有发生，部分地区、行业、企业、群体之间收入分配差距过大，等等。这些现象和问题虽然是局部性的，但在全社会产生了很坏的影响，应尽快加以解决。（一）城镇居民收入分配状况反映出社会主义市场经济发展的客观规律性 1、我国城镇居民收入水平以较快的速度增长

一是收入差距总体上正在合理拉开。根据《中国统计年鉴》有关统计数据计算，1994年城镇居民收入基尼系数仅为0.2754，偏向于平均；到1999年上升为0.3015，比较适中。另从城镇居民消费性支出基尼系数来看，1994年仅为0.2089，过于平均，说明绝大多数人的吃、穿、住、用、行都是清一色的模式；1999年为0.2714，有所扩大，但依然偏向于平均。当然，必须指出，这里的结论与人们实际感觉上的差距会有不同，与事实上的基尼系数也会有出入，主要原因是统计年鉴中可能存在该统计而未统计的数据所致，如非法收入，就很难调查统计出来，其造成的实际收入差距的扩大，就不可能包括在上述的基尼系数之中。如果把这些因素考虑进去，基尼系数就会增大一些，据估算，大体在0.4以内。即使如此，考虑到我国地区经济发展的不平衡性，特别是我国仍处于二元经济体制向市场经济过渡阶段，从全国看，我国城镇居民的基尼系数比市场经济发达国家高一些是也正常的，不能简单照搬0.4警戒线的理论。二是我国行业间的收入分配在“八五”和“九五”时期，有一个大的调整，分配开始向科学技术含量高的行业、向新兴产业倾斜。传统的体力劳动、资本含量少、劳动密集、竞争充分的行业的收入在相对降低，最为典型的如采掘业，由1990年其职工工资水平在各行业中排名第一，到1999年变为倒数第三；科技含量高的行业、新兴行业的职工工资水平在显著增长，最为典型的如金融保险业，由1990年其

黑龙江人均城市道路面积、人均公园绿地面积和每万人拥有公共厕所数量3年数据分析报告2019版

黑龙江人均城市道路面积、人均公园绿地面积和每万人拥有公共厕所数量3年数据分析报告 2019版

前言本报告主要收集权威机构数据如中国国家统计局，行业年报等，通过整理及清洗，从数据出发解读黑龙江人均城市道路面积、人均公园绿地面积和每万人拥有公共厕所数量现状及趋势。黑龙江人均城市道路面积、人均公园绿地面积和每万人拥有公共厕所数量数据分析报告知识产权为发布方即我公司天津旷维所有，其他方引用我方报告均需要注明出处。本报告深度解读黑龙江人均城市道路面积、人均公园绿地面积和每万人拥有公共厕所数量核心指标从人均城市道路面积，人均公园绿地面积，每万人拥有公共厕所数量等不同角度分析并对黑龙江人均城市道路面积、人均公园绿地面积和每万人拥有公共厕所数量现状及发展态势梳理，相信能为你全面、客观的呈现黑龙江人均城市道路面积、人均公园绿地面积和每万人拥有公共厕所数量价值信息，帮助需求者提供重要决策参考及借鉴。

目录第一节黑龙江人均城市道路面积、人均公园绿地面积和每万人拥有公共厕所数量现状 (1) 第二节黑龙江人均城市道路面积指标分析 (3) 一、黑龙江人均城市道路面积现状统计 (3) 二、全国人均城市道路面积现状统计 (3) 三、黑龙江人均城市道路面积占全国人均城市道路面积比重统计 (3) 四、黑龙江人均城市道路面积（2016-2018）统计分析 (4) 五、黑龙江人均城市道路面积（2017-2018）变动分析 (4) 六、全国人均城市道路面积（2016-2018）统计分析 (5) 七、全国人均城市道路面积（2017-2018）变动分析 (5) 八、黑龙江人均城市道路面积同全国人均城市道路面积（2017-2018）变动对比分析 (6) 第三节黑龙江人均公园绿地面积指标分析 (7) 一、黑龙江人均公园绿地面积现状统计 (7) 二、全国人均公园绿地面积现状统计分析 (7) 三、黑龙江人均公园绿地面积占全国人均公园绿地面积比重统计分析 (7) 四、黑龙江人均公园绿地面积（2016-2018）统计分析 (8) 五、黑龙江人均公园绿地面积（2017-2018）变动分析 (8) 六、全国人均公园绿地面积（2016-2018）统计分析 (9)

中国历年城乡居民家庭人均收入和消费支出统计(1978-2012

中国历年城乡居民家庭人均收入和消费支出统计（1978-2012 2012年，中国城镇居民人均总收入26959元。其中：城镇居民人均可支配收入24565元，比上年名义增长12.6%；扣除价格因素实际增长9.6%，增速比上年加快1.2个百分点。在城镇居民人均总收入中，工资性收入比上年名义增长 12.5%，经营净收入增15.3%，财产性收入增长8.9%，转移性收入增长11.6%。全年城镇居民人均可支配收入中位数21986元，同比名义增长15.0%。按城镇居民五等份收入分组，低收入组人均可支配收入10354元，中等偏下收入组人均可支配收入16761元，中等收入组人均可支配收入22419元，中等偏上收入组人均可支配收入29814元，高收入组人均可支配收入51456元。 2012年，农村居民人均纯收入7917元，比上年名义增长13.5%；扣除价格因素实际增长10.7%，比上年回落0.7个百分点。其中，工资性收入比上年名义增长16.3%，家庭经营纯收入增长9.7%，财产性收入增长9.0%，转移性收入增长21.9%。农村居民人均纯收入中位数7019元，名义增长13.3%。按农村居民五等份收入分组，低收入组人均纯收入2316元，

中等偏下收入组人均纯收入4807元，中等收入组人均纯收入7041元，中等偏上收入组人均纯收入10142元，高收入组人均纯收入19009元。全年农民工总量26261万人，比上年增加983万人，增长3.9%。其中本地农民工9925万人，增长5.4%；外出农民工16336万人，增长3.0%。年末外出农民工人均月收入水平2290元，比上年增长11.8%。中国历年城乡居民家庭人均收入和消费支出统计（1978-2011）年份城镇居民可支配收入城镇居民家庭农民纯收入农村居民家庭

山东省聊城市人均日生活用水量和人均城市道路面积3年数据专题报告2019版

前言聊城市人均日生活用水量和人均城市道路面积数据专题报告围绕核心要素人均日生活用水量，人均城市道路面积等展开深入分析，深度剖析了聊城市人均日生活用水量和人均城市道路面积的现状及发展脉络。聊城市人均日生活用水量和人均城市道路面积专题报告中数据来源于中国国家统计局等权威部门，通过整理和清洗等方法分析得出，具备权威性、严谨性、科学性。本报告知识产权为发布方即我公司天津旷维所有，其他方引用我方报告均需注明出处。本报告从多维角度借助数据客观反映当前聊城市人均日生活用水量和人均城市道路面积真实状况，趋势、规律以及发展脉络，聊城市人均日生活用水量和人均城市道路面积数据专题报告必能为大众提供有价值的指引及参考，提供更快速的效能转化。

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我国城镇居民人均消费的SPSS统计分析

2013年我国城镇居民人均消费的SPSS统计分析一、搜集到的2013年我国31个城市城镇居民人均消费水平的数据数据来源：国家统计局https://www.360docs.net/doc/c213642731.html,/workspace/index?m=hgnd 二、对数据的基本分析在数据文件建立好后，通常还需要对待分析的数据进行必要的预加工处理，这是数据分析过程中不可缺少的一个关键环节. （一）、对数据按人均消费（expend）进行降序排列操作步骤：（1）：选择“数据”→“排序个案”菜单项（2）：将“人均消费（expend）”选入“排序依据”列表框，选中“降序”

（3）：点击“确认”按钮，生成如下降序排列的数据集由数据的降序排列可以看出，全国只有上海、北京、广东等九个城市的城镇人均消费在全国城镇人均消费水平以上. （二）、作出人均收入和人均消费的直方图操作步骤：（1）：选择“图形”，打开“图表构建程序”菜单项（2）：从“库”中选择“直方图”将其拉入“图表预览使用数据实例” （3）：将变量“地区”设置为x轴，将“人均收入”和“人均消费”设置为y轴（4）：点击“确认”按钮，即生成如下直方图

通过一个复合条形图，可以很明确的发现我国城镇居民生活水平存在很大的地区差异，地区发展很不平衡，从图中的生活消费支出和人均收入来看，北京，上海，浙江这些省市城镇居民消费水平最高，人均收入也是最高的，各省市的城镇居民消费水平差异较大，大多数省份城镇居民人均消费集中在15000元左右. （三）、对数据按照人均消费作出直方图，以统计我国农村人均消费的水平 1、首先对数据分组，分组数目的确定. 按照Sturges 提出的经验公式来确定组数K,K=1+ 2 lg lg n ，计算得组数为6. 2、确定组距组距=（最大值-最小值）/组数=（28155.00-12231.90）/6=2653.85，可近似取值为3000.00元. 操作步骤：（1）：选择“转换”→“可视离散化”菜单项，将“人均消费”选入“要离散的变量”列表框中，单击“继续”按钮进入主对话框. （2）：单击“生成分割点”按钮，设定分割点数量为6，宽度为3000.00，可见系统会自动会填充第一个分割点的位置为12231.90，单击“应用”返回到主对话框. （3）：此时可以看到下部数值标签网格里的“值”列已被自动填充，单击“生成标签”按钮，是标签列也得到自动填充. （4）：将离散的变量名设定为expendNew.

湖北省人均城市道路面积、人均公园绿地面积和每万人拥有公共厕所数量3年数据分析报告2019版

湖北省人均城市道路面积、人均公园绿地面积和每万人拥有公共厕所数量3年数据分析报告 2019版

前言本报告主要收集权威机构数据如中国国家统计局，行业年报等，通过整理及清洗，从数据出发解读湖北省人均城市道路面积、人均公园绿地面积和每万人拥有公共厕所数量现状及趋势。湖北省人均城市道路面积、人均公园绿地面积和每万人拥有公共厕所数量数据分析报告知识产权为发布方即我公司天津旷维所有，其他方引用我方报告均需要注明出处。本报告深度解读湖北省人均城市道路面积、人均公园绿地面积和每万人拥有公共厕所数量核心指标从人均城市道路面积，人均公园绿地面积，每万人拥有公共厕所数量等不同角度分析并对湖北省人均城市道路面积、人均公园绿地面积和每万人拥有公共厕所数量现状及发展态势梳理，相信能为你全面、客观的呈现湖北省人均城市道路面积、人均公园绿地面积和每万人拥有公共厕所数量价值信息，帮助需求者提供重要决策参考及借鉴。

目录第一节湖北省人均城市道路面积、人均公园绿地面积和每万人拥有公共厕所数量现状 (1) 第二节湖北省人均城市道路面积指标分析 (3) 一、湖北省人均城市道路面积现状统计 (3) 二、全国人均城市道路面积现状统计 (3) 三、湖北省人均城市道路面积占全国人均城市道路面积比重统计 (3) 四、湖北省人均城市道路面积（2016-2018）统计分析 (4) 五、湖北省人均城市道路面积（2017-2018）变动分析 (4) 六、全国人均城市道路面积（2016-2018）统计分析 (5) 七、全国人均城市道路面积（2017-2018）变动分析 (5) 八、湖北省人均城市道路面积同全国人均城市道路面积（2017-2018）变动对比分析 (6) 第三节湖北省人均公园绿地面积指标分析 (7) 一、湖北省人均公园绿地面积现状统计 (7) 二、全国人均公园绿地面积现状统计分析 (7) 三、湖北省人均公园绿地面积占全国人均公园绿地面积比重统计分析 (7) 四、湖北省人均公园绿地面积（2016-2018）统计分析 (8) 五、湖北省人均公园绿地面积（2017-2018）变动分析 (8) 六、全国人均公园绿地面积（2016-2018）统计分析 (9)

分析数据人均住房面积和文化程度的分析

对文化程度和人均面积变量的分析文化程度中高中及中专学历的人居多，总数为1258，占总统计量的42%,；研究生则较低，总数为34，占总量的1.1%,；初中及以下的人总数为805，占总数的26.9%；大学（专、本科）总数为896，占总数的29.9%。分组后的人均面积频率百分比有效百分比累积百分比有效10平米以下337 11.3 11.3 11.3 10~20平米1342 44.8 44.9 56.1 20~30平米835 27.9 27.9 84.0 30平米以上478 16.0 16.0 100.0 合计2992 100.0 100.0 缺失系统 1 .0 合计2993 100.0 目前，我市人均面积集中于10~20㎡，总数为1342，大约占被调查人数的44.8%。10㎡以下的最少，总数为337，占总数的11.3%；20~30㎡总数为835，占总数的27.9%；30㎡以上的总数为478占总数的16%。

从上图可以看出，初中及初中以下学历的人，人均住房面积集中在10~20㎡，达到了750户以上；高中学历的人，人均面积也集中在10~20㎡，总数达到1250户；高中学历和初中及以下的人的住房面积大体相同；大学学历的人人均面积多集中于20㎡以上，研究生的人均住房面积则在20㎡以上。从总体来看，人均10~20㎡住房，是我市现有住房水平，学历在大学以上的人人均面积达30平米以上的居多，可见学历影响人均住房面积，学历越高，人均住房面积越大。输入／移去的变量(b) b 因变量: 分组后的人均面积

模型摘要 ANOVA(b) b 因变量: 分组后的人均面积系数(a) 根据上表可得，线性回归方程为y=0.319x+1.831，t>0.05，可见文化程度和人均面积之间存在着一定的关系，人均面积受文化程度的影响。综上所述，人均面积受文化程度影响较大，文化程度越高，人均住房面积越大，本地区的文化程度，多集中在高中及大学水平，硕士研究生极少，可见本地区的教育水平，处于中上等水平，本地区的人均住房面积，多集中在10~20㎡，处于中等偏下水平。所以本地区的政府，应该加强本地区的人口教育，发展本地区的房地产业。

中国城镇居民人均可支配收入与平均每人全年消费性支出

中国城镇居民人均可支配收入与平均每人全年消费性支出中国城镇居民人均可支配收入与平均每人全年消费性支出的分析 ——基于平稳性检验和协整检验李丹吴伊刘覃莹国贸5104班摘要:为了考察1994-2010年中国城镇居民人均可支配收入与平均每人全年消费性支出的关系，运用统计检验、协整检验等检验分析方法采用Eviews6.0软件分析了1994-2010中国城镇居民人均可支配收入与平均每人全年消费性支出，结果表明中国城镇居民平均每人全年消费性支出变化的99.8764%可由人均可支配收入的变化来解释。从斜率项的t检验值看，大于5%显著水平下自由度为n-2=13的临界值(13)=2.160，且该斜率值满足 t0.025 0<0.666754<1,符合经济理论中边际消费倾向在0与1之间的绝对收入假说，表明2010年，中国城镇居民人均可支配收入每增加1元，平均每人全年消费性支出增加 0.666754元。关键词中国城镇居民人均可支配收入平均每人全年消费性支出分析统计检验协整检验一、引言二、时间序列数据的来源

表一收集了1994-2010年中国城镇居民人均可支配收入与平均每人全年消费性支出时间序列数据，其中Y代表人均可支配收入，X代表消费支出。下面给出Eviews 进行相关分析。 1994-2010年中国城镇居民人均可支配收入与平均每人全年消费性支出的数据(来源: 数据来源于1993年至2010年中国统计年鉴) 如下所示: 表一年份人均可支配收入Y 平均每人全年消费性支出X 1994 3496.2 3125.32 1995 4293 3537.56 1996 4838.9 3919.46 1997 5160.3 4158.62 1998 5425.1 4331.61 1999 5854 4998 2000 6280 5090.1 2001 6859.6 5308.99 2002 7702.8 5834.31 2003 8472.2 6510.94 2004 9421.6 7182.1 2005 10493 7942.88 2006 11759.5 8696.55 2007 13785.8 9994.47 2008 15780.8 11242.85 2009 17174.7 12264.55 2010 19109.4 13471.45 三、建立模型设定的线性回归模型为: Y=+X+ ,,,01 下表给出了采用Eviews软件对表一数据进行回归分析的结果。

湖南省人均城市道路面积、人均公园绿地面积和每万人拥有公共厕所数量3年数据分析报告2019版

湖南省人均城市道路面积、人均公园绿地面积和每万人拥有公共厕所数量3年数据分析报告 2019版

前言本报告主要收集权威机构数据如中国国家统计局，行业年报等，通过整理及清洗，从数据出发解读湖南省人均城市道路面积、人均公园绿地面积和每万人拥有公共厕所数量现状及趋势。湖南省人均城市道路面积、人均公园绿地面积和每万人拥有公共厕所数量数据分析报告知识产权为发布方即我公司天津旷维所有，其他方引用我方报告均需要注明出处。本报告深度解读湖南省人均城市道路面积、人均公园绿地面积和每万人拥有公共厕所数量核心指标从人均城市道路面积，人均公园绿地面积，每万人拥有公共厕所数量等不同角度分析并对湖南省人均城市道路面积、人均公园绿地面积和每万人拥有公共厕所数量现状及发展态势梳理，相信能为你全面、客观的呈现湖南省人均城市道路面积、人均公园绿地面积和每万人拥有公共厕所数量价值信息，帮助需求者提供重要决策参考及借鉴。

目录第一节湖南省人均城市道路面积、人均公园绿地面积和每万人拥有公共厕所数量现状 (1) 第二节湖南省人均城市道路面积指标分析 (3) 一、湖南省人均城市道路面积现状统计 (3) 二、全国人均城市道路面积现状统计 (3) 三、湖南省人均城市道路面积占全国人均城市道路面积比重统计 (3) 四、湖南省人均城市道路面积（2016-2018）统计分析 (4) 五、湖南省人均城市道路面积（2017-2018）变动分析 (4) 六、全国人均城市道路面积（2016-2018）统计分析 (5) 七、全国人均城市道路面积（2017-2018）变动分析 (5) 八、湖南省人均城市道路面积同全国人均城市道路面积（2017-2018）变动对比分析 (6) 第三节湖南省人均公园绿地面积指标分析 (7) 一、湖南省人均公园绿地面积现状统计 (7) 二、全国人均公园绿地面积现状统计分析 (7) 三、湖南省人均公园绿地面积占全国人均公园绿地面积比重统计分析 (7) 四、湖南省人均公园绿地面积（2016-2018）统计分析 (8) 五、湖南省人均公园绿地面积（2017-2018）变动分析 (8) 六、全国人均公园绿地面积（2016-2018）统计分析 (9)

【参考】我国城镇居民人均可支配影响因素分析

课程论文题目我国城镇居民人均消费支出影响因素分析学院统计与数学学院＿专业统计学班级统计课程名称计量经济学（课程设计）学号学生姓名指导教师成绩

我国城镇居民人均消费支出影响因素分析摘要：本论文通过利用客观的时间序列数据，通过计量经济方法建立了我国城镇居民人均消费支出影响因素的理论模型。从多方面因素分析影响城镇居民人均消费支出，选取了可支配收入，城镇家庭人数，价格指数，GDP，城镇居民恩格尔系数等多个有可能影响城镇居民人均消费支出的因素。在建模过程中，处理了多重共性，自相关性，异方差性，滞后性等问题，同时剔除不显著因素和不符经济意义因素。最后确定最终模型，认为可支配收入和城镇居民恩格尔系数是影响我国城镇居民人均消费支出很大的因素。关键词：城镇居民人均消费支出计量经济模型影响因素多种共性异方差性滞后性自相关性一，引言：消费，投资和净进出口是我国经济发展的三驾马车，其中消费是最重要的因素。近年来随着经济的发展和人民生活水平的提高，我国人均消费支出不断增加，尤其是城镇居民消费支出。根据经典的消费决定理论,消费支出由可支配收入决定,两者有非常强的相关关系,收入是消费的来源和基础,是影响消费的最重要因素,提高可支配收入就可提高消费支出,从而促进实体经济的发展。本文在选取可支配收入基础上，还选取了其他因素多方面分析。在此基础上得出相关结论，并为提高城镇居民消费支出从而促进经济发展提供建议。二，文献综述：通过阅读各种文献，研究我国人均消费支出因素的有很多，各种研究考虑的因素也不一样，其中大部分都考虑到了可支配收入，有些也专门分析了其他因素对人均消费支出的影响。但考虑到恩格尔系数的后却很少。研究我国人均消费支出有：赵伟分析入世后我国进口总额与我国城镇居民消费支出水平之间的关系。同时分析三次产业结构比重变化对消费支出产生的影响,并分析各次产业对消费支出的影响水平。最后建立线性模型,论证分析影响城镇居民消费支出的部分因素]1[。高玉成赵庆光张群在四大消费基础理论上加入心理和预期变量,对我国城镇居民消费函数进行进一步实证比较。并利用加入心理预期变量后的消费函数对当前城镇居民消费支出的变动情况进行解释。]2[王波在分析我国江苏省城镇居民消费支出情况及其发展趋势的前提下,运用灰色系统的相关理论对江苏省城镇居民消费支出的各相关因

山东省东营市城市人口密度和人均城市道路面积3年数据分析报告2019版

序言本报告全面、客观、深度分析当下东营市城市人口密度和人均城市道路面积现状及趋势脉络，通过专业、科学的研究方法及手段，剖析东营市城市人口密度和人均城市道路面积重要指标即城市人口密度，人均城市道路面积等，把握东营市城市人口密度和人均城市道路面积发展规律，前瞻未来发展态势。东营市城市人口密度和人均城市道路面积分析报告数据来源于中国国家统计局等权威部门，并经过专业统计分析及清洗处理。无数据不客观，借助严谨的数据分析给与大众更深入的洞察及更精准的分析，体现完整、真实的客观事实，为公众了解东营市城市人口密度和人均城市道路面积提供有价值的指引，为需求者提供有意义的参考。东营市城市人口密度和人均城市道路面积数据分析报告知识产权为发布方即我公司天津旷维所有，其他方引用我方报告均需注明出处。

目录第一节东营市城市人口密度和人均城市道路面积现状 (1) 第二节东营市城市人口密度指标分析 (3) 一、东营市城市人口密度现状统计 (3) 二、全省城市人口密度现状统计 (3) 三、东营市城市人口密度占全省城市人口密度比重统计 (3) 四、东营市城市人口密度（2016-2018）统计分析 (4) 五、东营市城市人口密度（2017-2018）变动分析 (4) 六、全省城市人口密度（2016-2018）统计分析 (5) 七、全省城市人口密度（2017-2018）变动分析 (5) 八、东营市城市人口密度同全省城市人口密度（2017-2018）变动对比分析 (6) 第三节东营市人均城市道路面积指标分析 (7) 一、东营市人均城市道路面积现状统计 (7) 二、全省人均城市道路面积现状统计分析 (7) 三、东营市人均城市道路面积占全省人均城市道路面积比重统计分析 (7) 四、东营市人均城市道路面积（2016-2018）统计分析 (8) 五、东营市人均城市道路面积（2017-2018）变动分析 (8) 六、全省人均城市道路面积（2016-2018）统计分析 (9)

我国城镇居民住房面积的影响因素分析(优选.)

我国城镇居民住房面积的影响因素分析摘要：本文根据目前房地产现状，选取1991年至2003年的数据，从计量经济学的角度来分析影响我国城镇居民住房面积的因素，包括：职工平均工资水平、国内生产总值、城镇居民价格消费指数以及房价。利用最小二乘法做多元线性回归分析，利用逐步回归消除多重共线性。从回归结果看出，职工平均工资水平与居民住房面积之间存在正向线性关系，同时也看出来一些问题，值得我们思考。关键词：城镇居民住房面积最小二乘法逐步回归多因素分析检验一、经济背景 1988年，国务院颁布了《关于进一步深化城镇住房制度改革，加快住房建设的通知》，以此为分水岭基本上终结了住房的福利分配制度，我国房地产市场从此开始实行货币化分配制度。加上随之实施的相关配套政策，城镇居民的购房积极性得到了充分调动，住房消费支出不断增加，住房私有率也不断攀升，房地产市场一直保持着强劲的发展势头。据统计，我国2007年商品房销售额接近于2003年的4倍。]2[ 但是近年来部分城市房价涨得过快，房价过高已是一个不争的事实，房价不合理增长带来一系列负面影响。不少人因为买不起房，住不上房而不能达到小康水平。巨大的购房压力，让更多的人去关注房价。不少专家学者直言，这种市场态势会造成两种后果：一是房地产市场的泡沫可能不断扩大，市场风险进一步积累；二是相当多的中低收入者缺乏“小康水平住房”的现实购买力。由此可见，住房问题已经成为我国市场经济发展过程中的一个重要问题。现在我们通过相关数据建立多元线性回归模性模型，研究影响城镇居民住房面积的因素。已知“人均住房建筑面积”的计算公式为：人均住房建筑面积（平方米/人）＝实有住宅建筑总面积/居住人口。二、结合经济背景，建立计量经济模型（一）经济指标的确定我国学者从不同角度分析了住房消费的影响因素，王晓东（1998）认为住房消费的5大影响因素是：住房需求、购买力、市场供给、配套服务和房改力度；李昴（1998）将住房等同于一般商品，采用英国四通提出的需求函数系统，研究包括住房在内的多种消费与相应价格和收入之间的关系；熊晓栋（2006）采用长沙市城镇居民收入（包括人均国内生产总值和人均可支配收入）、人口总量与人口结构作为自变量，利用时间序列，采用回归分析法研究并预测城镇住宅需求（人均居住面积）。]2[ 本文选取了四项经济指标：职工平均工资水平、国民生产总值、城镇居民价格消费指数以及城镇住房平均销售价格。（二）对经济指标的解释 1、职工平均工资水平：是指城镇居民的平均工资水平，从直观上看，居民的工资水平决定了居民能否支付房购房费用，也就与城镇居民平均住房面积有很大关系。 2、国民生产总值：也称本地居民生产总值，即一国一年内所生产的最终产品（包括劳务）的市场价值的总和，简称GNP，是国民收入核算中最重要的组成部分。常被公认为衡量一国经济状况的最佳指标。 3、城镇居民消费价格指数：是反映城市居民家庭所购买的生活消费品价格和服务项目价格变动趋势和程度的相对数。城市居民消费价格指数可以观察和分析消费品的零售价格和服务项目价格变动对职工货币工资的影响，作为研究职工生活和确定工资政策的

山东省烟台市人均城市道路面积和建成区绿化覆盖率3年数据研究报告2019版

序言本报告全面、客观、深度分析当下烟台市人均城市道路面积和建成区绿化覆盖率现状及趋势脉络，通过专业、科学的研究方法及手段，剖析烟台市人均城市道路面积和建成区绿化覆盖率重要指标即人均城市道路面积，建成区绿化覆盖率等，把握烟台市人均城市道路面积和建成区绿化覆盖率发展规律，前瞻未来发展态势。烟台市人均城市道路面积和建成区绿化覆盖率研究报告数据来源于中国国家统计局等权威部门，并经过专业统计分析及清洗处理。无数据不客观，借助严谨的数据分析给与大众更深入的洞察及更精准的分析，体现完整、真实的客观事实，为公众了解烟台市人均城市道路面积和建成区绿化覆盖率提供有价值的指引，为需求者提供有意义的参考。烟台市人均城市道路面积和建成区绿化覆盖率数据研究报告知识产权为发布方即我公司天津旷维所有，其他方引用我方报告均需注明出处。

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重庆市人均城市道路面积、人均公园绿地面积和每万人拥有公共厕所数量3年数据分析报告2019版

重庆市人均城市道路面积、人均公园绿地面积和每万人拥有公共厕所数量3年数据分析报告 2019版

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如何测算一个城市的住房需求量

2006年上海房地产市场走势预测（一）中长期供需走势镜片箱，需求预测（1）需求总量预测（建议采用第一种方法，可据此预测需求结构部分）方法一：需求因素综合推导法 ①快速城市化，创造首次置业需求计算方法：[（1+本地近几年平均城市化率（或用规划城市化率※））5-1]*本地户籍人口/本地平均每户人口数*50%*90平方米示例：现阶段，我国正处于城市化加速发展时期。1996年全国城市化率为29.37%，2006年增至43.9%，年均增长1.45%，按此速度计算，未来五年全国城市人口增量将超过9000万人。（由于城镇户籍人口的增长除了人口迁移方式外，城市行政区域的扩张导致一些村镇，甚至整个县级区域并入城市管辖范围，在这种城市扩张模式下，大量的农村户口变成城市户口，他们所居住的房子也纳入了城镇住房的统计范围，这部分所谓的“城市化”人口并没有增加对城市住宅的需求，在每年1800-2000万新增城镇人口中，约有500万人属于这种情况。）这就意味着，未来五年约有7000万新增人口，约2400万个家庭需要新增住房需求，其中包括购房和租赁，假设其中有50%的家庭会选择购买一手新房，户均面积90平米，则其总需求为11亿平方米左右。 ②人均收入快速增长，带来改善型需求计算方法：本地户籍人口/本地平均每户人口数*20%*50%*100平方米示例：按照2006年国家统计局的数据，我国城镇人口数为5.77亿，城镇平均家庭人口数为2.97，那么城镇家庭数为1.94亿个。按收入水平划分，高收入和最高收入两类家庭占城镇家庭总数的20%左右，也即0.39亿个家庭有能力改善居住水平。由于没有全国数据，这里仅举上海情况为例：上海市统计局城调队在2005年月1月组织了全市19个区县、133个街道、镇的居民基本情况的抽样调查，调查样本超过3000户，调查显示，有21.7％的城镇※可到当地十一五规划中找。

本科毕业论文---基于多元线性回归模型对我国城镇居民家庭人均可支配收入的分析

应用回归分析课程设计报告课程：应用回归分析题目：人均可支配收入的分析年级：11金统专业：金融统计学号：姓名：指导教师：

基于多元线性回归模型对我国城镇居民家庭人均可支配收入的分析摘要：收入分配和消费结构都是国民经济的重要课题居民消费的主要来源是居民收入而消费又是拉动经济增长的重要因素。本文将通过多远统计分析方法对我国各地区城镇居民收入的现状进行分析。通过分析找出我国城镇居民收入特点及其中存在的不足。城镇居民可支配收入是检验我国社会主义现代化进程的一个标准。本文根据我国城镇居民家庭人均可支配收入为研究对象，选取可能影响我国城镇居民家庭人均可支配收入的城乡居民储蓄存款年底余额、城乡居民储蓄存款年增加额、国民总收入、职工基本就业情况、城镇居民家庭恩格尔系数(%)5个因素，运用多元线性回归分析建立模型，先运用普通最小二乘估计求回归系数再对方程进行异方差、自相关、和多重共线性诊断，用迭代法消除了自变量之间的自相关。对于多重共线性问题，先是用逐步回归和剔除变量的方法，最终转变为用方差扩大因子法城乡居民储蓄存款年增加额剔除城镇居民家庭恩格尔系数(%) 解决多重共线性，建立最终回归方程 432108.0039.0012.0470.5305x x x y +++-=∧ 标准化回归方程 ** 3*24108.0863.0031.0x x x y ++=∧ 以其探究最后进入回归方程的几个变量在影响城镇居民收入孰轻孰重，达到学习与生活结合的效果。分析出影响城镇居民收入的主要原因，并对模型联系实际进行分析，以供国家进行决策做参考。关键词：多元线性回归异方差自相关多重共线性逐步回归方差扩大因子（一）引言：改革开放以来我国的国民经济增长迅速居民的收入水平也大幅提高但居

山东省莱西市城市人口密度和人均城市道路面积3年数据分析报告2019版

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目录第一节莱西市城市人口密度和人均城市道路面积现状 (1) 第二节莱西市城市人口密度指标分析 (3) 一、莱西市城市人口密度现状统计 (3) 二、全省城市人口密度现状统计 (3) 三、莱西市城市人口密度占全省城市人口密度比重统计 (3) 四、莱西市城市人口密度（2016-2018）统计分析 (4) 五、莱西市城市人口密度（2017-2018）变动分析 (4) 六、全省城市人口密度（2016-2018）统计分析 (5) 七、全省城市人口密度（2017-2018）变动分析 (5) 八、莱西市城市人口密度同全省城市人口密度（2017-2018）变动对比分析 (6) 第三节莱西市人均城市道路面积指标分析 (7) 一、莱西市人均城市道路面积现状统计 (7) 二、全省人均城市道路面积现状统计分析 (7) 三、莱西市人均城市道路面积占全省人均城市道路面积比重统计分析 (7) 四、莱西市人均城市道路面积（2016-2018）统计分析 (8) 五、莱西市人均城市道路面积（2017-2018）变动分析 (8) 六、全省人均城市道路面积（2016-2018）统计分析 (9)