根据提供的文件信息，本文将深入探讨关于“重庆市城镇居民消费结构变动的因子分析”的相关知识点。本论文的核心是运用数理统计方法，特别是因子分析和典型相关分析，以及经济计量模型——扩展线性支出系统模型（ELES模型），来研究城镇居民消费结构的变化趋势。研究的目的是为了理解居民消费结构的变动规律，为引导合理消费和优化消费结构提供决策依据。
因子分析是一种用于降维的统计方法，它通过研究众多变量间的相关性，试图找出几个能够综合代表这些变量的因子。在本研究中，因子分析被应用于重庆市城镇居民消费数据，目的是为了找出影响居民消费结构变动的主要因素，并对这些因素进行分类。因子分析的结果显示，八种消费结构组成部分可以归类为两个主因子，即生存享受型消费因子和发展型消费因子。其中，食品、衣着、居住、文教娱乐及服务、家庭设备用品及服务、杂项商品及服务属于生存享受型消费因子，而医疗保健和交通通讯则属于发展型消费因子。通过因子得分，研究者可以进一步分析这些因子对居民消费结构的具体影响。
接下来，典型相关分析是在因子分析的基础上进一步探讨变量之间关系的方法。它通过构建两个集合变量之间的典型相关模型，来研究两组变量之间的内在联系。在本研究中，典型相关分析被用来研究价格对消费结构的影响。由于直接的价格数据难以获得，研究中采用了消费价格指数（CPI）来代表价格水平。分析结果指出，衣着和交通通讯的价格波动对居民消费结构的影响显著。
此外，扩展线性支出系统模型（ELES模型）是一种描述居民消费行为的经济计量模型。该模型基于经济学理论，可以分析居民消费需求、边际消费倾向和需求弹性等关键参数。在本研究中，ELES模型被应用于对重庆市城镇居民2010年的消费结构进行分析。通过对基本消费需求的分析，研究者发现重庆市城镇居民中的中低收入户在当时面临着生活困难，他们的消费主要集中在满足基本需求上。同时，模型还被用于边际消费倾向分析及需求弹性分析，从而深入理解居民的消费行为特征。通过对2004年到2012年间的边际消费倾向进行分析，研究者描绘了居民消费变化的长期趋势。
论文综合了上述分析结果，并提出了基于研究结果的政策建议。建议主要集中在如何通过经济政策引导居民消费，优化消费结构，以及如何根据消费需求合理调整供给结构等方面。
本论文运用了数据分析相关知识，特别是SPSS软件作为分析工具，采用了因子分析、典型相关分析和扩展线性支出系统模型等方法，从不同角度全面地分析了重庆市城镇居民的消费结构变动。研究为相关部门提供了有价值的参考，帮助他们更好地理解居民消费行为和消费结构，为推动经济可持续发展提供了理论依据和实证分析。
