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中国各省市居民生活水平的定量分析石达桑姆（东北师范大学地理科学学院地理科学（）班学号中国长春）摘要首先选取年中国各省居民生活水120120132171300242008平指标个（城镇居民恩格尔系数、农村居民恩格尔系数、城镇可支配、城镇居民消费支出、农村居民消费支出、在岗职工平均工资、13农村居民平均住房面积、平均每户家庭人口、平均每户家庭负担、人均日生活用水量、人均日生活用电量），然后应用SPSS软件进行降维分析，以得到影响居民生活水平的主要因素再进行聚类分析，得到中国各省市居民生活水平的区域分布谱系图，最后根据谱系图分析我国各省市居民生活水平的相似性和差异性研究表明利用主成分分析和系统聚类方法分析中国各省市居民生活水平，不仅可以克服传统的基于人工选用指标进行综合分析所存在的数据不易处理的缺陷，而且结果准确性高，是对中国各省市居民生活水平进行定量分析的一种新的尝试关键字生活水平；主成分分析；聚类分析；中国；引言
1.在这和平的年代，随着科学的进步，人们的生活水平也得到了很大的提高，同时评定生活水平的因素也越来越多，越变得复杂，所以找到具有代表性的因素是对分析各省市间的差异性和相似性以及提高生活水平具有重要意义，因此本研究选取2008年中国各省市个居民生活水平指标，应用软件进行主成分分析；结合主成分分析结果，利用聚类分析方法得到各省市32SPSS12的居民生活水平谱系图;最后结合各地区自身的地理状况和经济发展水平，探讨各省市居民生活水平的区域相似性和差异性中国个省市的居民生活发展水平的“降维”分析
2.31指标选取
2.1居民生活水平包括精神上的和物质上的以及一些资源物质上的有包括衣、食、住、行等人类生存的基本条件，而衣食住行本身又受个人喜好、思想的影响而且数据繁多且不详细因此用于此直接挂钩的钱来表示,X4城镇可支配收入（用于最终消费支出和其他非义务性支出及储蓄）、X5农村人均纯收入（各个来源渠道得到的总收入，相应地扣除获得收入所发生费用后的收入总和）、X6城镇居民消费支出（城镇居民个人和家庭用于生活消费及集体用于个人消费的全部支出）、X7农村居民消费支出（农村居民个人或家庭用于生活消费及集体用于个人消费的全部支出）、X8在岗职工平均工资、X9农村居民平均住房面积、X10平均每户家庭人口和X13人均日生活用电量精神上又包括受教育程度和游玩，受教育程度有很多不确定性而XII平均每户就业负担可以减小高分低能和低分高能的影响，为了结果的客观采用了城镇居民恩格尔系数和农村居民恩格尔系数和人均生活用水量等个指标作为分析中国各省X2X3X1212市居民综合生活水平发展的评价指标，并对这些评价指标作主成分（降维）分析X2城镇居民恩格尔系数和X3农村居民恩格尔系数（食品消费占整个生活消费的百分比）来表示，百分比越高表示生活水平越低X4——城镇可支配收入（以元为单位），它反映城镇居民自己个人拥有的钱数X5农村人均纯收入（以元为单位），它能反映农村居民所得的收入高低X6城镇居民消费支出（以元为单位），它反映城镇居民某种程度上的富裕程度X7农村居民消费支出（以元为单位），它反映农村居民某种程度上的富裕程度X8在岗职工平均工资（以元为单位），它比较灵活地反映在岗人员的生活水平X9农村居民平均住房面积（以平方米为单位），它能间接地反映农村居民的生活水平X10平均每户家庭人口（以人为单位），它对每个家庭的生活水平既有促进作用又有托后退的做用XII平均每户就业负担（以人为单位），X12人均生活用水量（以L为单位），它反映水资源的短缺情况，它会影响居民生活水平的高低人均生活用电量（以千瓦为单位），除了一些很偏远的山区外都通有电因此它也可以反映居民生活水平X13指标间的相关性分析
1.2利用SPSS软件对原始数据做标准化处理，然后计算出个指标之间的相关系数矩阵，其结果见表L表1相关系数矩阵ablel Thecorrelated matrix of5indicesX2X3X4X5X6X7X8相关X
21.
000.785-.304-.381-.313-.354-.092X
3.
7851.000-.310-.433-.260-.415-.248X4-.304-.
3101.
000.
957.
973.
937.778X5-.381-.433,
9571.
000.
925.
948.731X6-.313-.260,973,
9251.
000.917,746X7-.354-.
415.
937.
948.
9171.
000.679X8-.092-.248,778,731,
746.
6791.000X9-.071-.
083.
746.
726.
690.
800.397X
10.
615.531-.565-.658-.599-.645-.194XII.
225.
444.
267.
174.
302.
150.089X
12.
125.071-.194-.183-.172-.
131.03013-.536-.
477.
509.
478.
510.
506.471有表不难得出，原数据变量数据中，（城镇可支配收入）与（农村人均纯收入）（城镇可支配收入）与（城镇居民1X4X5,X4X6消费支出）,X4（城镇可支配收入）与X7（农村居民消费支出），X5（农村人均纯收入）与X6城镇居民消费支出），X5（农村人均纯收入）与X7（农村居民消费支出），X7（农村居民消费支出）与X9（农村居民平均住房面积），均存在着较大的正相关主成分贡献率及其主成分载荷分析
1.3通过SPSS软件计算得到主成分特征值、贡献率、累计贡献率（如表2所示）有表2可知，前三个主成分的累积贡献率为
80.587%（理论上80%-85%）,所以选取前三个主成分就可以代表12个指标所反映的中国各省市居民生活水平的基本情况主成分载荷矩阵（表）表明:第一主成分（贡献率为）在城镇可支配收入、农村人均纯收入、城镇居民消费支出、农村居民消费支出、在岗职工平
351.261%均工资、农村居民平均住房面积、平均每户家庭人口和人均日生活用电量有较大的正载荷（
0.
959、
0.
961、
0.
940、
0.
961、
0.
717、
0.
730、
0.718,
0.600）,这8个指标反映了大部分省市已经进入小康，居民的生活水平受基本生存条件的影响第二主成分（贡献率为
18.5264%）在城镇居民恩格尔系数、农村居民恩格尔系数和平均每户家庭就业负担上有较大正载荷，是人们提高生活水平的主要方向也是目前存在的最大问题第三主成分（贡献率为
26.256%）在人均日生活用水量上有较大的正载荷，是人们在发展中没有注意环保而带来的后果，这种资源的短缺会影响居民生活的质量且它是有钱也不一定买的到的，因此我们要提高环保意识表2主成分特征值、贡献率和累积贡献率Table2The eigevalue,contribution rateand accumulativecontribution rateof PC初始特征值提取平方和载人成份合计方差的%累积%合计方差的%累积%
16.15151,
26151.
2616.15151,
26151.
26122.
22318.
52469.
7852.
22318.
52469.
78531.
29610.
80280.
5871.
29610.
80280.
5874.
7826.
51987.
1065.
5644.
70291.
8076.
4223.
51895.
3257.
2632.
18897.
5138.
113.
94098.
4549.
102.
85399.
30610.
044.
36499.
67011.
030.
25399.
92312.
009.
077100.000表3主成分载荷矩阵able3The loadmatrixofPCA成份123VAR00002-.499,
721.053VAR00003-.
508.756-.071VAR
00004.
959.
229.042VAR
00005.
967.
109.000VAR00006,
940.
235.038VAR
00007.
961.
121.015VAR
00008.
717.
212.434VAR
00009.
730.399-.240VAR00010-.
718.
309.456VAR
00011.
126.748-.071VAR00012-.
212.
090.791VAR
00013.600-.
360.447中国个省市居民生活水平的区域相似性和差异性
3.31系统聚类分析方法是定量研究地理事物分类问题和地理分区问题的重要方法因此我们采用系统聚类方法对中国各省市居民生活水平的区域相似性和差异性作综合和系统的分析基于距离的聚类计算
3.1chebychev首先采用标准差标准化方法对三个主成分得分的数据进行处理；然采用chebychev距离；最后计算出8种系统聚类分析方法的结果，通过比较选出最远距离法计算类间距离并对样本进行分类，从而得到中国31个省市居民的生活水平的区域分布谱系图（见图1）使用完整联接的树状图河北河南陕西吉林加龙江江宁安能山西内蒙古甘肃青海+S史州云南沏北A湖南四川江西广西海南福建申庆广东大洋江苏山东上海浙江北京西疆新疆图1中国31个省市居民生活水平状况区域谱系图中国个省市居民生活水平的区域相似性和差异性分析
3.232当类间距取10（谱系图中第一个长竖线所示）和15（谱系图中第二个长竖线所示），可以将中国37个省市分为五大类8亚类第一类河南、河北、陕西、吉林、黑龙江、辽宁、安徽、内蒙、山西和甘肃个省，其中河北、河10南、吉林、陕西、黑龙江、辽宁和安徽为一亚类，山西、内蒙和甘肃为一亚类这些都是经济水平处于中等的省份，科技水平也相似因此次居民生活水平也会差不多，其中山西、内蒙和甘肃的自然资源略胜于其它几个而时居民生活水平可能较高一些第二类青海和宁夏2个省，由于水资源丰富而人口比较少因此人均日生活用水量和人均日生活用电量高于其它的省市第三类:贵州、云南、湖北、湖南、四川、江西、广西、海南、福建、重庆、广东、天津、江苏、山东14个省，其中云南和贵州、湖北、湖南和四川为一亚类，江西和广西、海南为一亚类，福建和重庆、广东为一亚类，天津、江苏、山东为一亚类我国东南沿海地区和华中地区经济都比较发达居民生活水平已达到小康，其中贵州、云南、湖北和湖南四省由于处于中国中部地区经济要落后于沿海地区，而江西、广西和海南都是沿海城市，交通运输灵活、市场产品多样使当地的居民生活水平优胜于中部地区，而福建、重庆和广东虽然经济比较发达但恩格尔系数还是高于平均水平说明教育和娱乐还比较欠缺第四类上海、浙江和北京3个市，其中上海和浙江为一亚类，北京为一亚类，这三个城市是中国经济最发达、各类一本高校做多的城市，也是很多才能之士最想去的地方，但是北京由于是中国的首都在此要居住很多的城镇居民和外来移民因此在北京农村平均住房面积远小于浙江和上海第五类西藏和新疆2个省的居民生活水平不高，因为该省是我国地广人稀，而科技水平最不发展、经济水平最地而人均日生活用水量却很高的省份结论
4.通过主成分分析分析中国个省市的居民生活水平的影响因素，是复杂的因素简单化使人更容易看到31差异，在本次研究中影响居民生活水平的13各指标简化为基本生活条件、休闲娱乐和水资源三个要素主成分分析的结果上系统聚类分析结果（谱系图），揭示出了中国31各省市的居民在生活水平上的区域差异性和相似性的规律和特点这种方法是对分析居民生活水平的一种新的尝试这种方法的客观性和准确性决定了该研究结果可以为个省市的发展规划提供理论依据参考文献⑴.杨令宾计量地理学［M］,长春吉林人民出版社，
2005.96-100,129-133［2］.杨令宾中国省际综合交通发展水平的定量分析［3］张瑞清计量经济学［M］北京中国农业出版社
2007.08⑷李新文中国统计年鉴［Y］⑸王建微观经济学［M］北京中国农业出版社
2005.08［6高鸿业宏观经济学［M］北京中国人民大学出版社
2007.03［刀中华人民共和国统计局［EB/OL］http://www.stats.gov.cn/［8］高铁生，郭东乐扩大农村消费问题研究［M］北京中国社会出版社
2007.10QUANTITATIVE ANALYSISOF THELEVEL OFCH INESERESIDENTS LIVINGIN VAROUSPROVINESAND CITIESShidasangmuNortheastNormal University.Scool ofGeography.Student ID:2012013217China ChangchunFirstselected in2008china31provinces and cities residentsIiving standards13Engle、coeff i c i ent of urban residents%The engIe coefficientof ruralresidents urban、disposable incomeThe per capita netincome of ruralv Theconsumption expenditureofurban、、residents theconsumption expenditureof ruralresidents averagewages staffand workersv、the averagehousing areaofruralresidents%average househoIdsize averagehousehold、、burden percapita dailywater consumptionthe dailypercapitahousehold consumption.Then thedimention reductionanalysis toget themain factorsaffecting theresidents Iivinglevelby usingSPSS software.Then accumuIatesthe analysishierarchy ofregionaldistribution ofI ivingstandards diagrm,According tothe dendrogramanaIgsis ofsimi laritiesand differencesbetween thevarious provinces and cities.The resultsshow thattheuse ofprincipal componentanalysis andsystem analysismethod polytired Iivinglevel ofresidentsin variousprovincesandcities ofchina.Not onlycan overcomethe shortcomingoftraditional artificialseIection indexbased onthe comprehensiveanalysis oftheexisting dataare noteasy toprocess,and theresults ofhigh accuracy,Is anew attempttoquantitative analysisof Iivingstandard ofChinese provincesandcitiesresidents.计量实验报告石达桑姆数据第二十四。
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