全国各省市居民生活水平的比较与分类
用spss分析我国各省城镇居民消费水平差异
用spss分析我国各省城镇居民消费水平差异分析文章结构1 研究背景及意义 (1)2 研究方法 (1)3 数据来源与数据处理 (2)4. 实证分析 (3)4.1因子分析 (3)4.2 聚类分析 (8)5 结论 (11)1 研究背景及意义我国地域广阔,各省份的经济发展很不平衡，各省之间的居民消费水平差距较大。
经济快速发展的同时我国居民收入稳步增加，各省居民的消费支出也强劲增长，消费结构发生了巨大变化。
为了正确引导消费，进一步改善消费结构，提高我国城市居民的消费水平和生活的质量，有必要对全国各省居民消费结构之间的异同进行考察并做比较研究，以期发现经济水平和城市居民的消费水平之间的关系.2 研究方法本文运用多元统计分析中的主成分分析方法和聚类分析方法,将描述各省份城镇居民全年现金消费支出的八个指标压缩成两个综合指标( 称为主成分) , 这两个主成分保留了原始八个指标的绝大部分信息,在指标压缩的同时能够最大限度地反映出各省份城镇居民消费水平差异。
在综合因子基础上进行层次聚类分析，根据消费差异将全国31个省分为四类。
因子分析模型是根据变量间的相关性大小，把变量分组，利用同组内的变量之间相关性较高而不同组的变量之间相关性较低，每组变量代表一个基本结构，这个基本结构称为公共因子。
因子分析的出发点是用较少的相互独立的因子变量来代替原来变量的大部分信息，可以通过下面的数学模型来表示：X1＝α11F1＋α12F2＋…＋α1m Fm＋α1ε1，X2＝α21F1＋α222＋…＋α2m Fm＋α2ε2，…Xp＝αp1F1＋αp2F2＋…＋αpm Fm＋αpεp，其中：x1，x2，x3，…，xp 为p 个原有变量，是均值为零、标准差为1 的标准化变量；F1，F2，F3，…，Fm 为m 个因子变量，m 小于p，表示成矩阵形式为X＝AF＋αε，其中：F＝（F1，F2，…，Fm）为因子变量或公共因子；ε＝（ε1，ε2，…，εp）为特殊因子；F 与ε均为不可观测的随机变量. A＝（αij）p×m 为因子载荷矩阵，αj 称为第j 个因子对第i 个变量的载荷系数. 在模型中，特殊因子起着残差的作用，被定义为彼此不相关且与公因子也不相关。
多元统计分析案例分析(2)
一、对我国30 个省市自治区农村居民生活水平作聚类分析1、指标选择及数据：为了全面分析我国农村居民的生活状况，主要考虑从收入、消费、就业等几个方面对农村居民的生活状况发展考察。
因此选取以下指标：农村产品价格指数、农村住宅投资、农村居民消费水平、农村居民消费支出、农村居民家庭人均纯收入、耕地面积及农村就业人数。
现从2022年的调查资料中抽取30个样本，指标数据如下：农村居民生活消费支出合计〔元〕9254.84936.73844.93663.94460.84489.54147.44391.2 10210.56542.98928.94013.35498.33911.64807.23682.24090.84310.45515.63455.3农村私营企业就业人数〔万人〕153.98.080.951.718.499.521.242.8258.4569.8398.3105.9113.1173.2273.6137.766.4104.5124.489.0 农村居民家庭人均纯收入〔元〕132621007559584736553069086237621113978911811303528574275789699055245832562278904543农产品价格指数〔上年=100〕98.27 103.0399.70 100.4399.83 102.90 103.7798.07 102.2399.92 100.2599.0898.0496.81 101.2399.0796.3090.6194.9589.25耕地面积2022〔万公顷〕231.7441.16317.34055.87147.24085.35534.611830.1244.04763.81920.95730.21330.12827.17515.37926.44664.13789.42830.74217.5 农村居民消费水平〔元〕1288678143867450044865739466345361360981969878444768794397573340614758451358803561农村住宅投资〔亿元〕93.0448.31441.75168.7133.17162.0571.65126.452.12284.55513.75412.48176.35236.53566.90729.47210.06298.41337.44248.80地区XX XX XX XX XX XX XX XX XX XX XX XX XX XX XX XX XX XX XX数据来源： ?中国统计年鉴 2022?．2、将数据发展标准化变换：农村居民生活消费支出合计〔元〕2.53 0.15 -0.46 -0.56 -0.12 -0.10 -0.29 -0.153.06 1.04 2.35 -0.36 0.46 -0.42 0.08 -0.55 -0.32 -0.20 农村居民家庭人均纯收入〔元〕2.37 1.30 -0.07 -0.48 -0.21 0.25 0.02 0.01 2.60 0.98 1.71 -0.30 0.42 -0.13 0.27 -0.22 -0.11 -0.18农产品价格指数〔上年=100〕0.09 1.33 0.47 0.65 0.50 1.30 1.52 0.04 1.12 0.52 0.61 0.30 0.04 -0.28 0.86 0.30 -0.42 -1.89农村居民消费水平〔元〕2.82 0.92 -0.56 -0.33 -0.33 0.14 -0.26 -0.313.09 1.06 1.69 -0.35 0.57 -0.36 0.14 -0.49 -0.23 -0.32 农村私营企业就业人数〔万人〕 0.37 -0.78 -0.21 -0.44-0.70 -0.06 -0.68 -0.51 1.20 3.66 2.31 -0.01 0.05 0.52 1.32 0.24 -0.32 -0.02农村住宅投资〔亿元〕-0.67 -0.91 1.24 -0.25 -0.99 -0.29 -0.78 -0.48 -1.16 0.38 1.64 1.08 -0.21 0.12 1.93 2.82 -0.03 0.46耕地面积 2022 〔万公顷〕-1.36 -1.29 0.84 0.02 1.15 0.03 0.56 2.84 -1.36 0.28 -0.75 0.63 -0.97 -0.42 1.28 1.43 0.24 -0.07地区XX XX XX XX XX XX XX XX XX XX XX XX XX XX XX XX XXXX 101.91 26.22 3846 3446.2 5275 727.5 5.3 XX 88.99 80.12 3652 3624.6 5277 2235.9 36.7675 XX 96.94 456.10 4748 3897.5 5087 5947.4 140.3 XX 96.11 137.22 2926 2852.5 3472 4485.3 25.4 XX 96.50 158.97 3603 3398.3 3952 6072.1 41.3XX 95.83 151.79 3683 3793.8 4105 4050.3 1.7 XX 100.22 97.33 2975 2942.0 3425 4658.8 22.0 XX 94.61 63.63 3684 3863 542.7 10.5 11.4 XX 99.39 29.51 3894 4675 1107.1 43.6 16.7 XX 92.87 79.35 3590 3457.9 4643 4124.6 18.73、用K－均值聚类法对样本发展分类如下：聚类成员案例号地区聚类距离12 3 4 5 6 7 8 910111213141516171819 XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX12343233121324333421069.193060.35920.651506.42577.122453.891487.955006.412094.382853.423015.141204.491612.461880.402088.551282.272230.152053.351119.98XX -0.77 0.67 0.19 0.47 0.57 -0.42 0.14 XX -2.24 0.19 -0.68 -0.67 -0.54 0.08 -0.14 XX 1.04 -1.03 -0.57 -0.68 -0.30 -1.18 -0.81 XX -2.31 -0.74 -0.64 -0.58 -0.30 -0.64 -0.56 XX -0.25 1.32 -0.23 -0.43 -0.36 0.71 0.26 XX -0.46 -0.42 -0.92 -1.00 -0.90 0.18 -0.65 XX -0.36 -0.31 -0.66 -0.70 -0.74 0.75 -0.52 XX -0.54 -0.34 -0.63 -0.48 -0.69 0.02 -0.83 XX 0.60 -0.64 -0.90 -0.96 -0.92 0.24 -0.67 XX -0.85 -0.83 -0.63 -0.45 -1.88 -1.44 -0.76 XX 0.39 -1.01 -0.55 0.00 -1.69 -1.43 -0.71 XX -1.30 -0.74 -0.67 -0.67 -0.51 0.05 -0.70分四类的情况下，最终分类结果如下：第一类：、XX、XX。
全国各地区居民生活水平综合评价
三、 实证 分 析
民人均 纯收入 、 村改 水 累计 受益 农
率、 人均生活用 电量 、 每百 户城镇居 民拥有 的家庭 电脑数 、 城镇 居 民恩 格尔 系 数 、 村 居 民恩 格 尔 系 数。 农 其 中城镇 居 民人 均居 住 面积 、 农村 改水 累 计 受 益 率 未 能 取得 相关 资
＝
Ｉ ，
一 ｉ
ｉ １ ２ … ， ＝ ，， … ７ ’ ’
（） ３ 、
动态 权 数 的综 合 评 价 方 法 ， 据 根
２０ ０ ３年的数据 ， 对全 国 ３ 个 省市 自 １
式 中， 为第 ｉ 项指标 的权数 ， 为第 ｉ 项指标 的标
准差 系数 。 ３ 计算 总得 分 并进 行排 名 。先将 各 省市 自治 区的 ．
料 ， 指标 体 系 中剔 除。剩 下 ７个 从 指标构成 评 价指 标 体 系， 别用 ｘ 分 ｉ
（ ＝１２ …… ，） ｉ ，， ７ 表示 ， 前面 ５个 为 正向指 标 ， ２个 为逆 向指标 。本 后
应用上述方 法对全 国 ３ 个省 市 自治 区 的居 民生 活 １
澌汀统计 Ｉ０６ ２ １ ０年 期 ７ ２
式 中， 为 指 标 原 值 ， 为 无 量 纲 化 后 指 标 值 ， ，（ ） Ⅳ 为原指标值 中最小值 。
２ 计算各指 标 的动 态权数 。计算 各项 指 标 的标 准 ．
差， 与其平均值 对 比得到各指标 的标 准差 系数 ， 并据 以计
算各指标 的权数 ， 公式为 ：
治区居 民生活水平进行 了排 序和分
析
一
各项指标 的无量纲化 指标值 乘 以该项指标 的权数 ， 得到
2018年中国居民人均可支配收入、人均消费支出及各省市人均消费支出排行【图】
2018年中国居民人均可支配收入、人均消费支出及各省市人均消费支出排行【图】全国31省份前三季度居民人均可支配收入出炉。
上海、北京前三季度人均可支配收入跨过4万元大关，其中，上海最高达到48339元。
此外，9个省区市前三季度居民人均消费收入超过全国平均水平。
一、2018年前三季度全国居民收支情况分析国家统计局数据显示，2018年前三季度，全国居民人均可支配收入21035元，比上年同期名义增长8.8%，扣除价格因素，实际增长6.6%。
前三季度全国居民人均可支配收入增速和上半年持平，和经济增长速度也基本同步。
2018年前三季度，全国居民人均消费支出14281元，比上年同期名义增长8.5%，扣除价格因素，实际增长6.3%。
其中，城镇居民人均消费支出19014元，增长6.5%，扣除价格因素，实际增长4.3%；农村居民人均消费支出8538元，增长12.0%，扣除价格因素，实际增长9.8%。
数据来源：国家统计局，华经产业研究院整理数据来源：国家统计局，华经产业研究院整理数据来源：国家统计局，华经产业研究院整理数据来源：国家统计局，华经产业研究院整理2018年前三季度，全国居民人均可支配收入中位数18236元，增长8.7%，中位数是平均数的86.7%。
其中，城镇居民人均可支配收入中位数27227元，增长7.4%，是平均数的92.0%；农村居民人均可支配收入中位数9248元，增长9.2%，是平均数的86.9%。
数据来源：国家统计局，华经产业研究院整理二、居民收入来源及消费支出分布按收入来源分，前三季度，全国居民人均工资性收入11984元，增长8.8%，占可支配收入的比重为57.0%；人均经营净收入3437元，增长7.0%，占可支配收入的比重为16.3%；人均财产净收入1735元，增长10.6%，占可支配收入的比重为8.2%；人均转移净收入3879元，增长9.5%，占可支配收入的比重为18.4%。
数据来源：国家统计局，华经产业研究院整理前三季度，全国居民人均食品烟酒消费支出4063元，增长5.6%，占人均消费支出的比重为28.5%；人均衣着消费支出927元，增长4.2%，占人均消费支出的比重为6.5%；人均居住消费支出3269元，增长12.2%，占人均消费支出的比重为22.9%；人均生活用品及服务消费支出898元，增长9.4%，占人均消费支出的比重为6.3%；人均交通通信消费支出1931元，增长7.6%，占人均消费支出的比重为13.5%；人均教育文化娱乐消费支出1556元，增长5.8%，占人均消费支出的比重为10.9%；人均医疗保健消费支出1275元，增长17.4%，占人均消费支出的比重为8.9%；人均其他用品及服务消费支出361元，增长7.1%，占人均消费支出的比重为2.5%。
中国人均收入省份排名一览
中国人均收入省份排名一览中国人均收入省份排名一览中国人均收入省份排名一览据不完全统计，截至10月26日，全国至少已有25省份公布了前三季度居民人均可支配收入。
其中，上海、北京全体居民人均可支配收入分别达37568元、36047元，是目前仅有的人均可支配收入超过3万元大关的地区。
居民人均可支配收入：京沪超3万元国家统计局数据显示，前三季度全国居民人均可支配收入16367元。
按常住地分，城镇居民人均可支配收入23512元，扣除价格因素实际增长6.8%;农村居民人均可支配收入8297元，扣除价格因素实际增长8.1%。
在全国数据出炉后，各地前三季度经济运行情况也相继公布。
中新网记者梳理发现，截至10月26日，除了吉林、辽宁、黑龙江、内蒙古、山西、西藏外，其余25省份均已公布了当地的前三季度居民人均可支配收入数据。
所谓居民可支配收入，是指居民可用于最终消费支出和储蓄的总和，即居民可用于自由支配的收入，包括工资性收入、经营性净收入、转移性净收入和财产性净收入。
在全体居民人均可支配收入方面，位居前两位的为上海和北京，其人均收入均突破3万元。
其中，上海前三季度居民人均可支配收入为37568元，北京前三季度居民人均可支配收入为36047元，这两地也是目前全国仅有的居民人均可支配收入超过3万元大关的地区。
城乡居民收入差距：8地区超全国水平在城镇居民收入方面，上海、北京、浙江、江苏、广东、天津、福建、山东这8个地区的城镇居民人均可支配收入超过了全国平均水平。
在已公布数据的25个地区中，上海城镇居民人均可支配收入最高，达到了39686元;北京排第二，为39142元;浙江位列第三，为33464元，这三地也是目前全国仅有的城镇居民人均可支配收入突破3万元大关的地区。
而城镇居民人均可支配收入暂排在末位是甘肃省，仅为17638.5元。
在农村居民收入方面，上海、浙江、北京、天津、江苏、山东、辽宁、福建、海南、河北这10个地区的农村居民人均可支配收入超过了全国平均水平。
聚类分析在我国各地农村居民家庭生活水平的应用
聚类分析在我国各地农村居民家庭生活水平的应用[摘要]本文旨在通过spss软件中的聚类分析对我国2010年各地区农村居民家庭平均每人生活消费支出进行分析，首先对数据进行指标选取，然后用软件进行标准化处理，聚类分析中分别选择了3类4类5类进行分析，最后根据分类结果得出结论把中国31个省市分为四类，并对一些地方人民生活水平的提高提出了一些建议。
[关键词]聚类分析；指标选取；标准化中图分类号：f326.6 文献标识码：a 文章编号：1009-914x（2013）12-0138-01一、引言通过对人们消费支出的分类来定义人们生活水平的高低，通常把食物、衣着、住房、家庭设备等参数作为分类指标。
聚类分析是一种根据样本或指标进行分类的多元统计方法。
它将性质相近的个体归为一类，使得同一类中的个体具有高度的同质性，不同类之间的个体具有高度的异质性。
将该方法应用于各地农村人们生活水平的分类中，可以综合考虑多种分类指标，合理确定各地人们生活水平的不同，可以使人们和社会更多的关注那些生活水平较低的地区。
本文采用聚类分析方法，使用spss统计软件将2010年全国各地区农村生活水平按照不同方面消费支出的指标进行了分类。
以期能在经济不断发展的今天，找出一定的消费规律性，由此得出一些结论[1]。
二、数据的收集与整理（一）数据来源——《中国统计年鉴─2011》《中国统计年鉴—2011》系统收录了全国和各省、自治区、直辖市2010年经济、社会各方面的统计数据，以及多个重要历史年份和近年全国主要统计数据，是一部全面反映中华人民共和国经济和社会发展情况的资料性年刊。
（二）指标体系的选取由于反映一个地区居民家庭生活水平的消费支出指标很多，而分析时只能考虑有限个指标对主要食品消费量，因此所选的指标不仅要有普遍性，可比较性，而且能比较显著的反映地区农村居民家庭生活水平高低的情况，基于上面考虑，又根据《中国统计年鉴》的统计数据，选取了以下8个指标，分别是食物（x1），衣着（x2），居住（x3），家庭设备与服务（x4），交通和通讯（x5），文教娱乐用品及服务（x6），医疗保健（x7），其他商品及服务（x8）。
全国各省市常住人口、城镇化率、各省市离婚率TOP10、消费城市TOP10、主要城市常住人口及人口增量
全国各省市常住人口、城镇化率、各省市离婚率TOP10、消费城市TOP10、主要城市常住人口及人口增量分析一、2019年全国各省市常住人口及人口增量情况2019年年末全国大陆总人口140005万人，比上年末增加467万人。
广东、山东两省2019年常住人口均超1亿，分别为11521万人、10070.21万人。
河南位居第三，常住人口9640万人。
四川、江苏常住人口超8000万人，位居第四和第五。
与上年末相比，广东、浙江常住人口增量超百万，广东、浙江常住人口比2018年末分别增加175万、113万。
据悉，广东、浙江当地民营经济活跃，吸引大量劳动力就业。
安徽常住人口增加42.3万人。
此外，新疆、河北、河南、四川、广西、福建常住人口增量超30万人。
2019年北京、辽宁、吉林、黑龙江四地常住人口负增长。
2019年末，北京市常住人口为2153.6万。
2019年辽宁常住人口4351.7万人，比上年减少7.6万人；2019年吉林常住人口2690.73万人，比2018年减少13.33万人；2019年黑龙江常住人口3751.3万人，比2018年减少21.8万人。
东北三省常住人口累计减少42.73万人。
二、2019年全国主要城市常住人口增量2019年杭州常住人口突破千万，人口增量比深圳多14.18万，以55.4万人口增量全国第一，宁波常住人口增加34万，西安、武汉人口增量有所放缓。
深圳、广州常住人口增量依旧保持在40万左右。
宁波常住人口增量34万。
佛山、成都、长沙、重庆、郑州常住人口增量均在20万左右。
三、2019年全国各省市常住人口城镇化率2019年全国城镇常住人口84843万人，占总人口比重（常住人口城镇化率）为60.60%。
13省市常住人口城镇化率超全国平均水平，其中，上海、北京、天津、广东、江苏、浙江常住人口城镇化率超70%。
上海常住人口城镇化率最高达到88.10%，北京位居第二，常住人口城镇化率86.60%，天津以83.48%的城镇化率排名第三。
中国区域消费差异
中国区域消费差异中国作为一个庞大的国家，地域广阔，自然条件和经济发展水平十分不均衡，因此，中国区域消费差异十分明显。
首先，东部地区是中国经济发展的重要引擎，也是消费水平最高的地区之一。
大城市如北京、上海、广州等都聚集了大量的高收入人群，这些人群拥有较高的消费能力和消费需求。
东部地区的经济相对较为发达，商业发展也比较成熟，因此，这些地区的商品种类丰富，价格也较高。
人们在这些地区购买奢侈品、高档消费品、国际品牌等较为常见。
此外，东部地区人们的生活水平普遍较高，每月花费在餐饮、旅游和娱乐方面的支出也较大。
与之相比，中西部地区的消费水平较低。
由于经济发展相对滞后，这些地区的市场规模较小，商品种类较少，价格也相对较低。
人们在这些地区普遍购买日常生活所需的商品，如食品、衣物、家电等。
由于收入水平相对较低，人们在餐饮、旅游和娱乐等方面的支出相对较少。
此外，城乡差异也导致了中国消费的不均衡。
一般而言，城市地区消费水平较高，农村地区消费水平相对较低。
这是因为城市人口更多地受益于经济发展和城市化进程，他们更容易获得更高的收入和更丰富的就业机会。
相比之下，农村地区人口主要从事种植、养殖等传统农业活动，收入较低，消费能力有限。
然而，随着中国政府不断加大对中西部地区的扶持力度，这些差异正在逐渐减小。
中西部地区正面临着快速发展的机遇，经济增长速度也远远超过了东部地区。
这意味着这些地区人们的收入和消费能力将会逐渐提高，市场规模也将扩大。
中国区域消费差异的缩小将有助于促进全国范围内的消费均衡发展，推动经济的持续增长。
总的来说，中国区域消费差异是由经济发展不平衡、地理条件、城乡差异等多重原因共同决定的。
随着政府不断推动全国范围内的经济发展和消费均衡发展，这些差异也将逐渐减小。
中国区域消费差异的原因非常复杂，涉及到经济、地理、文化和制度等多个方面。
下面将从不同角度进一步分析这些原因，并探讨如何缩小区域消费差异。
首先，经济发展不平衡是中国区域消费差异的主要原因之一。
当地平均生活水平标准
当地平均生活水平标准一、收入水平当地的平均收入水平是衡量一个地区生活水平的重要指标。
在考察当地平均生活水平时，需要了解该地区的经济状况、就业市场、行业分布等因素，以全面评估居民的收入水平。
二、消费水平消费水平是指当地居民在日常生活中所消费的各种商品和服务的价格、品质和数量。
消费水平的高低直接影响当地居民的生活质量。
在评估当地平均生活水平时，需要考虑当地的消费水平，以了解居民的实际生活状况。
三、居住条件居住条件是衡量当地平均生活水平的又一重要指标。
居民的住房条件、居住面积、房屋设施等因素都会影响其生活质量。
在评估当地平均生活水平时，需要了解当地的住房政策、房价水平以及居民的住房条件等。
四、教育水平教育水平的高低直接影响当地居民的素质和生活质量。
在评估当地平均生活水平时，需要了解当地的教育状况，包括教育资源、教学质量、教育公平等因素。
五、医疗保障医疗保障是衡量当地居民健康和生活质量的重要因素。
在评估当地平均生活水平时，需要了解当地的医疗保障政策、医疗设施以及居民的医疗待遇等。
六、社会福利社会福利是衡量当地政府对居民关心程度的重要指标。
在评估当地平均生活水平时，需要了解当地的社会福利政策、福利水平和福利覆盖面等。
七、公共设施公共设施的完善程度直接影响当地居民的生活质量。
在评估当地平均生活水平时，需要了解当地的公共设施建设情况，包括公共交通、公园绿化、公共卫生间等。
八、就业机会就业机会的多少直接影响当地居民的收入和生活质量。
在评估当地平均生活水平时，需要了解当地的就业状况、行业分布以及就业政策等。
我国东、中、西部国民收入水平比较与分析
4、规范个人收入分配秩序,加大再分配的作用
市场经济国家通常是运用财政转移支付手段来解决地区收入差距的。地区 间的收入转移可以改变地区间的所得分配,在其他条件不变的情况下,如果收入从 人均收入较高的地区流向收入较低的地区,那么收入的区域间差距将会缩小。为 增强国家财政支付能力,应积极采取措施,适当调整国民收入的分配格局,实行规范 的中央财政转移支付制度。适当提高中央财政收入在GDP中的比重,中央财政只 有在财政初次分配中占有相当的比重,才能保证有足够的财力用于对地方的转移 支付,发挥其在促进西部地区经济发展中的作用,也才能通过转移支付促进西部地 区的经济发展。
政策因素
中国政府在开放次序方面的安排使得不同地区在改革中所能够获得的收益 存在较大的差异。改革开放伊始，中国政府的经济政策便向东部沿海地区倾斜。 五个经济特区、十四个沿海开放城市都是在东部，这些地方在财政政策上无论 对外商还是当地企业都非常照顾，使得东部沿海地区在改革开放初期得以吸引 大量的外国资本，当地经济得到巨大发展。虽然外商投资并不是经济发展的唯 一因素，但它毕竟在经济发展的初期尤其是对于中国这样的转轨经济而言是推 动经济发展的主要动力。1983--1996年，中国的外商投资有88.3%分布在东部沿 海地区，仅有8.3%分布于中部地区，3.4%分布于西部地区。与外商直接投资的 分布相适应，内地省份在经济发展速度上远远落后于沿海地区，更进一步的结 果便是各地区居民收入水平的差距拉大。
贸易原因
贸易依存度与出口依存度是反映贸易规模的两个重要指标。从1993—2003 年，东部地区的贸易依存度从0.64上升到0.77，出口依存度从0.29—0.40，中部 地区贸易依存度从0.18下降到0.11，出口依存度从0.10下降到0.06，西部地区贸 易依存度则从0.13到0.11，而出口依存度一直在0.06左右徘徊。由此可以看出， 中国的对外贸易多集中于东南沿海地区，而中西部地区则较少。1999年，东南 沿海地区12个省市的进出口总额占全国的90.60%，其他地区只占不到10%。因 此，东南沿海地区的居民享受对外贸易带来的利益比中西部地区的居民要多。 同时，由于中国地区之间劳动力要素流动不畅，职业转换困难程度不同，劳动 力的流动性在东部地区要强于西部地区。这在客观上造成了劳动者收入在地区 之间的差别。
2022年31省份人均收入分布表一览
2022年31省份人均收入分布表一览国家统计局网站2月2日公布了31个省份去年居民人均可支配收入情况。
下面是小编给大家整理的31省份2022年人均收入分布，希望大家喜欢!31省份2022年人均收入分布从数据来看，有19个省份去年居民人均可支配收入超过了3万元，有7个省份超过了4万元，其中上海和北京已逼近8万元大关。
国家统计局此前1月17日发布的数据显示，2022年，全国居民人均可支配收入36883元，比上年名义增长5.0%，扣除价格因素，实际增长2.9%。
分城乡看，城镇居民人均可支配收入49283元，增长(以下如无特别说明，均为同比名义增长)3.9%，扣除价格因素，实际增长1.9%;农村居民人均可支配收入20133元，增长6.3%，扣除价格因素，实际增长4.2%。
分省份来看，共有8个省份的居民人均可支配收入高于全国平均水平，分别是上海、北京、浙江、江苏、天津、广东、福建和山东，全部来自东部沿海地区。
其中，前七名的省份人均可支配收入超过4万元。
数据显示，去年上海居民人均可支配收入79610元，位居榜首，距离8万元大关近在咫尺。
北京以77415元紧随其后，也在逼近8万元大关。
相对来说，其他省份与上海、北京均有较大差距。
上海和北京作为城市经济体，城镇化率高。
近年来，我国收入最高的三个行业分别是信息传输、软件和信息技术服务业，金融业，科学研究和技术服务业。
而京沪是这些高收入行业最集中的地区，因此居民平均收入也高。
同时，京沪两地也是我国总部经济最为突出的两个城市。
整体来说，两地高薪岗位多，吸引了大量人才集聚，居民的平均收入也高。
位居第三的浙江去年居民人均可支配收入突破了6万元大关，达到了60302元。
浙江县域经济十分发达，每个县都有自身比较好的特色经济、块状经济，不仅人均收入高，而且城乡差距小。
浙江省统计局的数据显示，2022年，浙江全体及城乡居民人均可支配收入分别为60302元、71268元和37565元，比上年增长4.8%、4.1%和6.6%。
城乡居民生活水平差异分析
城乡居民生活水平差异分析随着城乡一体化进程的加快，城乡居民生活水平的差异逐渐成为了一个备受关注的社会问题。
城市的高楼大厦与农村的田园风光形成了鲜明的对比，城市居民的生活水平受到各种现代化设施和便利条件的提升，而农村居民则面临着基础设施不完善、教育医疗资源匮乏等问题。
本文将从收入水平、教育医疗资源、生活环境等方面对城乡居民生活水平差异进行分析，以期为推进城乡一体化发展和缩小城乡差距提供参考。
一、收入水平差异城乡居民生活水平的首要表现就是收入水平差异。
根据国家统计局发布的数据显示，2019年城镇居民人均可支配收入为39,251元，农村居民人均可支配收入为15,781元，城镇居民人均可支配收入是农村居民的约2.5倍。
收入差距的扩大直接导致了城乡居民在教育、医疗、居住等方面的生活水平差异。
城镇居民由于收入更高，有更多的财力去购买高品质的商品和服务，而农村居民则更多地面临着物质生活的困难。
二、教育医疗资源差异教育医疗资源是衡量城乡居民生活水平的重要因素。
在城市，高品质的学校和医院比比皆是，而在农村，优质的教育资源和医疗资源却相对匮乏。
据国家卫生健康委员会统计显示，城市医院床位拥有量为5.6张/千人，而农村只有2.5张/千人。
这意味着，农村居民看病难、看病贵的问题仍然比较突出。
在教育方面，城市的名校和优质教育资源吸引着大量家庭选择将子女送往城市求学，导致了农村地区的教育资源匮乏。
这种城乡教育资源的不均衡也直接影响了农村居民的子女接受教育的机会和水平。
三、生活环境差异城乡居民的生活环境差异也是城乡生活水平差异的重要表现。
城市的繁华和便利设施给人们带来了极大的生活便利，但也伴随着噪音、空气污染等问题。
而农村地区的生活环境通常更加清新、安静，但同时也会面临基础设施不完善、交通不便等问题。
尤其在偏远的山区和村庄，居民的日常生活所需得不到保障。
由于城市化进程的加速，农村居民的生活环境也受到了一定的影响，比如土地流失、村庄空心化等问题也日益凸显。
山东省17地市居民生活质量评价
山东省17地市居民生活质量评价韩悦【摘要】随着时代的发展,生活质量一词越来越多地受到人们的关注.生活质量是人们对于外界事物的主观感受和认知评价,包含社会生活的方方面面.根据2016年山东省各地市的统计数据,选取了人均地区生产总值、城镇居民平均消费、就业人员平均工资、城镇居民平均可支配收入、人均城市道路面积、卫生机构数、艺术表演团体数、文化站数、普通中学教职工这9个与居民日常生活密切相关的指标,采用因子分析的方法,得出影响居民生活质量的几大主要因子.并据此对山东省17个地市的生活质量进行综合排名和评价,提出各地市进一步提高居民生活质量的方法和建议.【期刊名称】《泰山学院学报》【年(卷),期】2018(040)004【总页数】10页(P76-85)【关键词】山东省;生活质量;因子分析;综合评价【作者】韩悦【作者单位】云南财经大学统计与数学学院,云南昆明 650000【正文语种】中文【中图分类】F124.7Calbraith J K在1958年提出了生活质量的概念[1]，随着近年来社会的不断进步与经济的飞速发展，人们基础的物质需要基本得到满足，具备了基本的生存物质条件之后，生活质量一词越来越多地受到人们关注。
而近年来这一理论在我国也得到了很大发展。
早在2002年,北京国际城市发展研究院IUD就在国内提出城市价值链理论,该理论认为生活质量是城市价值的核心。
城市生活质量的高低是衡量城市价值是否最大化的重要标志。
城市不仅仅是一种经济现象,而是经济、社会和人的全面、综合及协调的发展过程,一个城市有没有价值,不仅要看这个城市能否创造更强大的经济实力,更重要的要看这个城市能否确实提高居民的生活质量,为居民提供更多的就业机会和发展机遇。
[2]一、生活质量的内涵生活质量代表着居民对于物质文化等多方面的需求，是一个城市的建设成果和文明程度的综合体现，也是将改革与发展的成果落实到人民身上的重要方式。
生活质量一词是对城市各个方面发展程度的考量，也是对每一个居民生活现状的关注。
城乡居民生活水平差异分析
城乡居民生活水平差异分析随着中国城乡一体化进程的不断推进，城乡居民生活水平的差异逐渐凸显出来。
城市居民的生活水平较高，而农村居民的生活水平相对较低。
这种差异不仅影响着个人的生活质量，更直接影响着整个社会的稳定与发展。
分析和探讨城乡居民生活水平的差异具有重要的意义。
一、收入水平差异城乡居民生活水平的差异主要源自其收入水平的差别。
城市居民由于拥有更多的就业机会和更高的平均工资水平，因此其收入相对农村居民来说要高很多。
根据国家统计局发布的数据，2019年全国城镇居民人均可支配收入为4.3万元，农村居民人均可支配收入为1.4万元，城乡居民之间的收入差距约为3倍。
这种收入水平的差异直接影响着居民的生活水平。
城市居民由于收入较高，可以更好地购买高品质的商品和享受更多的服务，比如高档的衣食住行、教育医疗等。
而农村居民由于收入较低，生活条件较为简陋，基本生活和教育医疗都面临较大的困难。
由于缺乏足够的金钱支持，农村居民的消费水平和生活质量远远落后于城市居民。
二、教育医疗资源差异城乡居民生活水平的差异主要体现在教育医疗资源的差异上。
城市居民由于地理位置的优势，可以更容易地获得高质量的教育医疗资源，比如优质的学校、专业的医疗机构和先进的医疗设备。
而农村地区则由于资源匮乏，教育医疗资源相对匮乏，质量也较为一般。
在教育领域，城市居民的孩子更容易接受更好的教育资源，拥有更大的学习机会，能够更好地开发自己的潜能。
而农村居民的孩子由于教育资源匮乏，往往面临着较少的学习机会，导致人才培养水平较低。
在医疗领域，城市居民可以享受到更丰富的医疗资源和更优质的医疗服务，能够更好地保障自身的健康。
而农村居民由于医疗资源匮乏，往往无法得到及时有效的医疗服务，导致健康水平较低。
三、生活环境差异城乡居民生活水平的差异还体现在其生活环境上。
城市居民由于城市化进程的推进，可享受更为优质的生活环境，包括道路、交通、环境卫生等方面。
而农村居民由于地理位置的限制和资源匮乏，往往面临着较为恶劣的生活环境。
中国各城市消费水平对比
中国各城市消费水平对比以北京作为参照城市，衡量一个人的月薪能够在所在城市达到的生活标准！如，拿一个在北京月薪为5000.00元(税后)人民币的人，可以达到的生活水平作为参照点，那么达到同等的生活水平在其他城市需要多少的月薪来维持呢，下面一一指出(其中包括物价水平、居住成本、交通成本、城市现代化等诸多方面的因素):上海：5350.00元广州：4750.00元深圳：5280.00元杭州：4980.00元南京：3780.00元无锡：3200.00元苏州：4300.00元济南：3120.00元太原：1980.00元银川：1100.00元昆明：2800.00元贵州：1600.00元南昌：1200.00元福州：3380.00元厦门：4100.00元青岛：4000.00元天津：3150.00元成都：1900.00元重庆：2250.00元长沙：2480.00元武汉：2680.00元兰州：1500.00元郑州：2880.00元西宁：1000.00元秦皇岛：2550.00元石家庄：2300.00元哈尔滨：1700.00元长春：1500.00元沈阳：2100.00元合肥：1680.00元常州：3380.00元温州：5020.00元大连：3000.00元呼和浩特：1700.00元乌鲁木齐：2100.00元拉萨：900.00元西安：2080.00元南宁：1300.00元海口：2600.00元三亚：2360.00元澳门：8900.00元香港：18500.00元台北：11500.00元(CHO)这是08年的数据，对今年还是有一定的参考性。
比较不同城市的生活成本和消费水平
比较不同城市的生活成本和消费水平生活成本和消费水平是人们选择生活和工作的重要因素之一。
在中国，各个城市的经济发展水平不同，因此生活成本和消费水平也不同。
本文将分别探讨北京、上海、广州和成都这四个城市的生活成本和消费水平。
一、北京北京是中国的政治、文化和经济中心，其经济实力和消费水平都比较高。
但是，北京的生活成本也较高。
例如，北京的房价非常高，一般的住宅价格在每平方米7万元以上，而市中心地段的房价则更高，一般在每平方米10万元以上。
此外，北京的交通费用也比较高，出租车起步价为13元，公共交通一次票价为2元。
二、上海上海是中国的经济中心之一，其经济实力和消费水平也非常高。
与北京不同的是，上海的生活成本相对较低，但房价仍然很高。
在上海市中心，一般的住宅价格在每平方米5万元以上，而市中心地段的房价则更高，一般在每平方米9万元以上。
上海的交通费用相对于北京来说较低，出租车起步价为14元，公共交通一次票价为3元。
三、广州广州是中国南方的一个重要城市，其经济实力和消费水平也比较高。
与北京和上海相比，广州的生活成本比较低，房价也相对较低。
在广州市中心，一般的住宅价格在每平方米3万元以上，而市中心地段的房价则更高，一般在每平方米7万元以上。
广州的交通费用较低，出租车起步价为10元，公共交通一次票价为2元。
四、成都成都是中国的西部重要城市，其经济实力和消费水平逐渐提高。
成都的生活成本相对较低，房价也相对较低。
在成都市中心，一般的住宅价格在每平方米2万元以上，而市中心地段的房价则更高，一般在每平方米5万元左右。
成都的交通费用也相对较低，出租车起步价为8元，公共交通一次票价为2元。
总的来说，不同城市的生活成本和消费水平都有所不同。
北京和上海的房价和交通费用比较高，而广州和成都的生活成本相对较低。
但无论在哪个城市，人们都需要根据自己的生活方式和消费水平来选择合适的居住区和购物场所，以便更好地适应和享受不同城市的生活。
不同地区人们的衣食住行以及生活习惯的不同
不同地区人们的衣食住行以及生活习惯的不同我国疆域辽阔，各地自然环境差异很大，经济发展也不尽相同。
依据各地地理位置、自然环境和经济发展的差异，可将全国划分为青藏地区、西北地区、北方地区和南方地区四大地理区域。
在同一地理区域内部也存在着一定的差异。
以下是我总结的不同地区人们的衣食住行以及生活习惯的不同。
一、青藏地区藏族人民居住在青藏高原，海拔高，昼夜温差大．就在一天里，也经常有风雨雪晴的变化．藏区人民常用“一山有四季，十里不同天”来形容气候变化．藏袍的衣料好，有较强的防寒作用．袍袖宽敞，在气温升高时，可以方便地褪去一只袖子，调节气温，同时有利于起居旅行．藏袍腰襟大，白天当衣穿，保温防寒，晚上当铺盖，和衣而眠．另外，它也有利于劳动生产．藏人放牧、干活、耕作、遇天气多变，需要调温时，褪下袖子就行了．把袖子褪下系在腰间，弯腰干活也十分方便．由此慢慢形成了习惯，即在气温正常时，藏族人穿藏袍一般也只穿一只袖．藏袍是藏族人民的平常衣着，也是区别于其他民族最显著的特征．住在拉萨等地的人由于受外来人口的影响，吃的东西被一定汉化，也经常在吃米饭面食火锅等，川菜为影响力最大的一系。
当然还会经常吃些藏族的传统食物，糌粑、酥油、牛肉等。
而住在牧区的人受到的影响相对小了很多，他们吃得东西主要是藏族传统食物，在牧区的帐篷里，你才有机会吃到最好的酥油，最棒的酸奶。
有些地理环境艰苦地方的牧民一年内可能吃得蔬菜很有限。
为了适应青藏高原上的气候和环境，传统藏族民居大多采用石构，形如碉堡，所以被称为“碉房”。
碉房一般有三到四层。
底层养牲口和堆放饲料、杂物；二层布置卧室、厨房等；三层设有经堂。
由于藏族信仰藏传佛教，诵经拜佛的经堂占有重要位置，神位上方不能住人或堆放杂物，所以都设在房屋的顶层。
为了扩大室内空间，二层常挑出墙外，轻巧的挑楼与厚重的石砌墙体形成鲜明的对比，建筑外形因此富于变化。
藏族民居色彩朴素协调，基本采用材料的本色：泥土的土黄色，石块的米黄、青色、暗红色，木料部分则涂上暗红，与明亮色调的墙面屋顶形成对比。
近十年城乡居民生活水平及城乡居民收入分析
近十年城乡居民生活水平及城乡居民收入分析近十年来，改革开放稳步推进，我国经济迅速发展，城乡居民收入逐步增长，生活水平明显地得到改善。
对我国近十年来城乡居民生活水平进行了深入的分析，阐述了城乡居民生活水平现状、特点，浅析城乡居民收入逐步扩大的原因。
标签：城乡居民；生活水平；收入1城乡居民生活水平现状分析1.1城乡居民收入水平大幅度的提高改革开放以来，我国的经济飞速发展，城镇和农村人均收入都大幅度的提高，人们的生活水平得以很好的改善。
2000年城镇居民收入为6280元，而截止到2009年城镇居民人均收入就突破了1700元，2000年到2009年我国城镇居民人均收入增长了将近3倍。
对于一直制约我国经济发展的农业，近十年来也发展迅猛，农村经济快速发展，农民逐年稳步增收，人均可支配收入逐年提高。
2000年的时候，农村人均收入还是2000多元，到2009年农民的收入突破了5000元，实现经济的跨越式发展，农村居民人均收入增长了2倍多。
其中，2011年城镇居民人均可支配收入21810元，比上年名义增长14.1%，扣除价格因素，实际增长8.4%。
2011年，农村居民人均纯收入6977元，比上年名义增长17.9%。
近十年来，城乡居民的收入水平明显大幅度的提高。
特别是农村，我国农村经济的发展取得了让人可喜可贺的成就，农村居民可支配收入稳步地增长，农民的生活质量也得到很大的改善。
如今，农民的收入提高了，生活水平提升了，生活质量得到巨大的改善。
这将提高人民建设社会主义的积极性，有利于社会和谐和社会稳定。
1.2城乡医疗合作全面实施，城乡居民医疗社会保险制度逐步完善改革开放，经济增长，医疗卫生事业也得到一定的发展。
城乡医疗合作全面实施后，“看病难、看病贵”这些困扰农民心头的一大难题得到了有效地解决，同时医疗卫生资源也能实现合理有效地配置。
近两三年，医疗改革在全国范围内实施。
截止到2011年，我国医保参保人数达到12.8亿人，覆盖了90%以上的城乡居民，相对2008年来说人数增长了1.54亿人次。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
全国各省市居民生活水平的比较与分类摘要：运用主成分分析方法对我国全国31地区2008年居民生活水平进行了评价,提取了3 个基本的主成分进行综合评分和排序。
按照基于绝对值距离的层次方法进行聚类,并按照居民生活水平的高低将全国各省市分为三类地区，第一类是上海市,第二类是北京、浙江等省市，第三类为西藏自治区。
关键词：全国；居民生活水平；主成分分析；聚类分析生活水平的评价问题与人民的切身利益息息相关,始终受到了社会学、统计学、经济学等众多领域的广泛关注,是重要的理论研究课题。
恩格尔系数通常作为衡量居民生活水平高低的重要指标。
它是根据经验数据提出的,是在假定其它一切变量都是常数的前提下才适用的。
因此,在以恩格尔系数衡量生活水平高低时与客观现实存在差异,有待改善。
鉴于此,本文在评价居民的生活质量时采用了一套综合的指标体系,利用主成分分析方法,对我国31个地区的居民生活水平进行了打分排名和聚类分析,最后对结果进行了比较和分析。
一、 生活水平评价指标体系本文采用12 项指标:1x 为城镇居民恩格尔系数(%) ,2x 为农村居民恩格尔系数(%),3x 为城镇居民可支配收入(元), 4x 为农民人均纯收入(元)，5x 为城镇居民消费支出(元),6x 为农村居民消费支出(元),7x 为在岗职工平均工资(元),8x 为农村居民人均住房面积(2m ),9x 为平均每户家庭人口(人),10x 为平均每户就业者负担(人) ,11x 为人均日生活用水量(L) ,12x 为人均生活用电量(kW ·h) 。
采用这些指标有其必要的原因。
恩格尔系数可以较好的反映不同收入群体的生活水平差距。
本文将恩格尔系数设置为城镇居民恩格尔系数(1x )与农村居民恩格尔系数(2x ),符合指标的可比性原则; 居民收入的高低从很大程度上反映了居民生活水平, 因此设置了城镇居民人均可支配收入(3x )、农民人均纯收入(4x )和在岗职工平均工资(7x )3个指标, 对各省份居民的收入进行评价;居民消费直接反映了居民生活水平,设置城镇居民消费支出(5x )与农村居民消费支出(6x )2个指标, 基本上反映了各地省份的基本消费情况,客观评价了居民的生活消费水平;家庭人口直接影响到居民生活水平,因此设置了家庭人口(9x )与平均每户就业者负担(10x )2个指标来反映居民的生活压力;水、电和住房是居民正常生活的必需, 与居民的生活水平有着最直接联系, 因此设置城镇居民人均居住面积(8x )、人均日生活用水量(11x )和人均生活用电量(12x )3个指标。
二、 主成分分析（一）主成分分析原理主成分分析法是一种数据降维方法,它是将原来选取的多个指标利用线性变换的方法重新组合成尽可能少的且互不相关的几个综合性指标,并且使这几个指标能尽量多的反映原指标所包含的信息,从而达到简化数据和揭示变量间关系的目的。
利用SPSS12. 0软件可一次性进行主成分分析,其主要步骤如下：1.为排除量纲的影响,首先对原始数据进行标准化,使各指标的均值为0 ,方差为1。
2.计算标准化后的样本相关矩阵R ,求R 的特征值λ及特征向量T;并按1λ≥2λ≥L ≥0 排序。
3.计算累计贡献率,一般按累计贡献率≥80 %的原则确定主成分数。
4.由第3步所确定的主成分如果不能很好地解释现实问题,则对其进行旋转,直到能较好地说明问题为止。
计算旋转后的主成分负荷矩阵,即为标准化后的矩阵与主成分的相关系数。
5.计算主成分得分矩阵,形成一个新的矩阵。
6.以各主成分的信息贡献率为权数,计算各省市的综合评价值。
（二）分析过程对全国31个省市的数据分布进行统计分组,所有数据均来自《中国统计年鉴2009》。
首先将原始数据进行标准化,再对标准化数据（表1）进行主成分分析,提取特征值大于1 的因子,得到第一主成分到第三主成分的特征值分别为6.1512、2.2228、1.2964,累计贡献率分别为51.26%、18.52%、10.80%。
前3 个主成分的特征值都大于1 ,并且累积贡献率大于80% ,可反映原始数据的足够信息,因此确定主成分为3 个。
通过各主成分说明的方差(表2) ,可用这3 个主成分反映原始的12 项指标。
省市北京-1.173 -1.645 2.452 2.545 2.128 2.203 3.199 0.654 -1.625 -0.926 -0.749 0.742 天津-0.362 -0.493 1.123 1.288 1.014 0.011 1.338 -0.323 -0.553 -0.178 -0.784 0.941 河北-0.956 -0.955 -0.376 -0.135 -0.576 -0.432 -0.507 -0.098 0.178 -0.178 -0.596 0.072 山西-1.175 -0.827 -0.457 -0.454 -0.679 -0.450 -0.364 -0.492 0.178 -1.301 -0.846 0.608 内蒙古-1.397 -0.494 -0.127 -0.198 0.063 -0.120 -0.310 -0.966 -0.675 -0.272 0.399 1.360 辽宁0.029 -0.558 -0.137 0.222 0.211 0.004 -0.166 -0.504 -0.992 -0.646 -0.482 0.244吉林-1.125 -0.727 -0.529 -0.072 -0.340 -0.231 -0.622 -0.922 -0.528 -0.178 -0.372 -0.667 黑龙江-0.597 -1.798 -0.842 -0.107 -0.746 0.023 -0.802 -0.943 -0.992 -1.675 0.504 -0.708 上海-0.511 -0.509 2.941 2.901 3.205 3.365 2.762 2.873 -1.552 1.599 0.200 1.968 江苏-0.211 -0.440 0.937 1.035 0.484 0.963 0.317 1.157 -0.553 -0.459 0.400 0.738 浙江-0.561 -1.163 1.952 1.904 1.651 2.361 0.590 2.702 -1.065 -0.739 -0.274 1.035 安徽0.497 0.037 -0.489 -0.406 -0.416 -0.332 -0.339 -0.176 -0.504 -0.365 -0.253 -0.928 福建0.410 0.378 0.757 0.505 0.676 0.541 -0.357 1.352 -0.480 1.973 0.005 0.060 江西0.653 0.860 -0.520 -0.180 -0.711 -0.316 -0.939 0.546 0.690 1.412 -0.033 -1.027 山东-1.213 -0.972 0.342 0.252 0.128 0.171 -0.277 0.116 -0.699 1.693 -0.698 0.008 河南-0.927 -0.934 -0.429 -0.291 -0.667 -0.484 -0.488 -0.006 0.349 -0.272 -0.680 -0.496 湖北0.766 0.455 -0.448 -0.198 -0.433 -0.098 -0.729 0.686 -0.407 0.196 -0.165 -0.644 湖南0.247 1.158 -0.281 -0.264 -0.261 -0.002 -0.522 0.844 -0.041 -0.552 -0.091 -0.916 广东-0.248 0.808 1.201 0.598 1.786 0.674 0.550 -0.363 0.398 1.506 -0.140 0.494 广西0.823 1.521 -0.199 -0.640 -0.378 -0.521 -0.445 0.000 0.739 1.693 0.217 -0.825 海南 1.405 1.506 -0.585 -0.320 -0.458 -0.586 -0.801 -0.838 1.227 0.664 0.006 -0.912 重庆0.181 1.501 -0.144 -0.441 0.180 -0.585 -0.229 0.309 -0.894 0.851 -0.568 -0.736 四川 1.182 1.296 -0.578 -0.443 -0.359 -0.431 -0.454 0.300 -0.528 0.103 -0.651 -0.873 贵州0.981 1.241 -0.798 -1.048 -0.846 -1.040 -0.542 -0.609 0.861 -0.926 -0.619 -0.683 云南 1.901 0.900 -0.424 -0.908 -0.580 -0.518 -0.621 -0.405 0.934 -0.739 -0.467 -0.661 西藏 2.859 1.361 -0.616 -0.875 -0.856 -1.019 1.815 -0.731 3.298 0.851 1.695 -1.363 陕西-0.499 -1.072 -0.522 -0.893 -0.325 -0.525 -0.366 -0.258 -0.138 -0.552 -0.712 -0.626 甘肃-0.124 0.506 -0.995 -1.081 -0.861 -0.891 -0.582 -1.117 0.861 -0.552 -0.185 -0.190 青海0.375 -0.314 -0.827 -0.927 -0.904 -0.577 0.177 -1.125 1.032 -1.301 0.160 1.732 宁夏-0.874 -0.392 -0.504 -0.644 -0.403 -0.452 0.171 -0.817 0.788 -0.833 1.459 2.649 新疆-0.354 -0.236 -0.879 -0.725 -0.729 -0.707 -0.459 -0.843 0.690 0.103 4.320 -0.396表2 说明的总方差从相关矩阵表中可得出各公共因子与原始各个指标的相关系数R(表3) 。
其中公共因子1与3x、4x、5x、6x、7x和8x的相关系数大,主要反映居民的基本生活情况;公共因子2 与1x、2x、10x相关系数大;公共因子3 与11x相关系数大,主要反映居民的生活负担情况。