广东省统计年鉴2020社会经济发展指标:农村居民人均纯收入生活消费支出1978-2012
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注:1.2000年以前农产品生产价格总指数为农副产品收购价格指数。
2.按照新国民经济行业分类标准,农林牧渔业总产值(增加值)包括农、林、牧、渔专业及辅助性活动产值(增加值)。
3.从2003年起,水果产量含果用瓜。
4.从2016年开始,农业机械总动力不包括三轮汽车和低速载货汽车动力。
5.从2013年起,国家统计局开展了住户收支与生活状况抽样调查,本表中的农村居民收入与支出数据来源于此调查,与
2012年及以前的农村住户抽样调查的调查范围、调查方法、指标口径有所不同,数据来源于实施城乡一体化调查后的住户收支与生活状况抽样调查。
6.2012年-2016年水产品数据由农业农村部根据全国第三次农业普查结果进行了修订。
10275.8 123967.9 73567.1 66384.3
588.9
3493.0 12169.1
2.9
202.1
5410.1
3201.2
3309.0
6480.4 27400.8
114.5
104.6
103.2 16020.7 13327.7
733.3
2557.5
137.1
144.5。
我国各地区城镇居民家庭平均每人全年消费性支出数据分析摘要:本文采用2011年我国31省、市、自治区城镇居民家庭平均每人全年消费性支出数据,根据经济发展、地理环境以及消费习惯等因素影响,我国各地区城镇居民的消费性支出水平很不平衡,消费结构差异也较大。
本文利用因子分析,聚类分析、k均值聚类法等方法,对2011年我国31 个省(直辖市、自治区)城镇居民人均消费性支出的各项指标进行计量分析,对城镇居民家庭消费水平进行评价和排序,以期反映消费水平与结构上的差异,为政府制定更加合理的引导性政策提供有效依据。
关键词:城镇居民消费水平因子分析聚类分析;一、背景:近年来,我国国民经济得到了迅速发展,人民生活水平进一步提高,物质文明建设达到了前所未有的水平。
但由于我国各地区经济发展水平不均衡,加之各地人口、资源、政策等各方面存在的差异,使各地区居民人均消费水平参差不齐,不同的地区具有不同的特点。
在这一背景下,研究我国各地区城镇居民家庭平均每人全年消费性支出情况其次,消费结构可以反映居民的生活质量和经济发展水平。
一般来说,经济越发达的地区,其消费结构就越趋向于追求安逸享受的消费结构。
在这样的消费结构中,奢侈品支出如住房、服务性支出所占的比例就会较大。
反之,在经济较不发达的地区中,生活必需品消费支出所占的比例就会较大。
随着社会主义市场经济体制的逐步完善,我国的社会生产力不断日益加快发展,经济总量和综合实力迅速上升,城镇居民的生活水平显著提高。
主要利用三种统计方法进行分析:主成分分析法、因子分析法、聚类分析法。
本文选取2009年我国城镇居民人均消费支出数据,利用聚类分析法和因子分析法,将全国31个省、市、自治区进行分类和排序,并与人们实际观察到的情况进行比较。
二、实证分析指标体系的选择(1)评价城镇居民消费水平的九个指标,分别为:yx人均食品支出(元/人);x2人均衣着支人均现金消费支出(元/人);1出(元/人);x3人均居住支出(元/人);x4人均家庭设备及用品支出(元/人);x5人均交通通信支出(元/人);x6人均文教娱乐支出(元/人);x7人均医疗保健支出(元/人);x8人均其他消费支出(元/人)。
区域经济Һ㊀广东省城乡居民收入与消费差异基于非参数统计方法罗润珠摘㊀要:文章选取广东省2005~2019年的城镇居民人均可支配收入㊁城镇居民人均消费支出㊁农村居民人均纯收入㊁农村居民人均消费支出的数据来进行实证分析ꎮ通过SPSS软件采用非参数统计的方法来分析城乡居民收入水平及消费水平存在的差异㊁收入与消费水平的变化趋势以及两者之间的相关性ꎮ结果发现:广东城乡居民的收入和消费差异均存在显著性ꎻ且城乡居民的收入与消费之间的关系均为线性正相关关系ꎮ因此ꎬ为了缩小广东省的城乡居民收入和消费差距ꎬ促进经济增长ꎬ提出一些对策建议ꎮ关键词:非参数统计ꎻ城乡居民收入ꎻ城乡居民消费支出一㊁引言广东省作为我国第一经济大省ꎬ其经济迅速发展ꎬ因而人们的收入大幅度提高ꎬ同时人们的消费能力和消费水平也随之提高ꎮ根据广东统计年鉴的数据可知ꎬ从2005年到2019年ꎬ广东省的城镇居民的人均可支配收入平均每年增长2605.73元ꎻ城镇居民的人均消费支出平均每年增加1774.22元ꎮ可见ꎬ随着经济的发展ꎬ城镇居民生活水平得到了很大提高ꎮ而从2005年到2019年ꎬ广东省的农村居民人均纯收入平均每年增长1008.83元ꎻ农村居民的人居消费额平均每年增长808.57元ꎮ由此可见我国农村居民的收入和消费水平均明显低于城镇居民ꎮ截至2019年ꎬ我国农村人口还占总人口的39%ꎬ以及随着城乡居民收入差距呈现不断扩大趋势ꎬ对我国城乡居民收入与消费的关联研究也成为广大学者和各级政府关注的热点课题ꎮ因此研究城乡居民的收入消费差异具有非常重要的现实意义ꎮ因此ꎬ文章拟在借鉴前人的理论基础和非参数统计的方法上对广东省城乡收入和消费的差异进行探讨ꎮ二㊁实证分析文章选取广东省2005~2019年共15年的数据ꎬ其数据来源于广东统计年鉴并经过比例换算(见表1)ꎬ且选取的四个指标分别为城镇居民人均可支配收入㊁城镇居民人均消费支出㊁农村居民人均纯收入㊁农村居民人均消费支出ꎮ运过SPSS软件采用非参数方法分析城乡居民收入水平及消费水平存在的差异㊁收入与消费水平的变化趋势以及两者之间的相关性ꎬ以缩小城乡收入消费差距ꎬ促进经济增长ꎮ表1㊀广东城乡居民人均收入与消费支出数据年份农村居民人均纯收入农村居民人均消费支出城镇居民人均可支配收入城镇居民人均消费支出20054690.493707.7314769.9411809.8720065079.783885.9716015.5812432.2220075624.044202.3217699.3014336.8720086399.774872.9619732.8615527.97续表年份农村居民人均纯收入农村居民人均消费支出城镇居民人均可支配收入城镇居民人均消费支出20096906.935019.8121574.7216857.5120107890.255515.5823897.8018489.5320119371.736725.5526897.4820251.82201210542.847458.5630226.7122396.35201311670.928346.1333098.2524143.27201412908.049381.0536010.8926364.45201514082.6710375.4438927.7828658.15201615293.7811599.7442197.7131953.84201716624.3412330.5345868.9133711.30201818086.6314396.5949636.7334522.21201919822.9515836.2553855.8538423.22㊀㊀(一)城乡居民收入与消费的Wilcoxn秩和检验首先对广东省2005~2019年的城乡居民收入和城乡居民消费分别进行中位数差异分析ꎬ分别比较城镇居民与农村居民平均收入以及平均消费是否存在差异ꎮ即分别作出两样本的箱线图ꎬ从而可以通过图检验分别比较两样本中位数是否存在差异ꎮ从图1可以看出两样本的中位数不相同ꎬ很明显城镇居民收入的中位数高于农村居民收入的中位数ꎮ从图2可以看出镇居民消费的中位数高于农村居民消费的中位数ꎮ图1㊀广东省城乡居民收入的箱线图53图2㊀广东省城乡居民消费的箱线图然后根据以上问题对城乡居民收入和城乡居民消费分别做出如下假设检验问题:H0:MX=MYꎬ城乡居民收入不存在差异H1:MX>MYꎬ城镇居民收入高于农村居民收入H0:MX1=MY1ꎬ城乡居民消费不显著差异H1:MX1>MY1ꎬ城镇居民消费高于农村居民消费表2是城镇居民收入(X)数据和农村居民收入(Y)数据分别在它们在混合样本中的秩ꎬ求其秩和W分别为335和130ꎮ由此可得两样本的秩和存在明显差异ꎬ拒绝原假设即城镇居民收入与农村居民收入不存在显著差异ꎮ然后在SPSS软件中我们进行非参数检验中的Wilcoxon秩和检验ꎬ得到检验统计量的p值为0.001ꎬ因此ꎬ在0.01的显著性水平下ꎬ我们不接受原假设ꎬ即城镇居民收入显著高于农村居民收入ꎮ表3是城镇居民消费(X1)数据和农村居民消费(Y1)数据分别在它们在混合样本中的秩ꎬ求其秩和W分别为337和128ꎮ由此可得两样本数据秩和存在显著性差异ꎬ拒绝原假设即城镇居民消费与农村居民消费不存在显著差异ꎬ接受备择假设即城镇居民消费高于农村居民消费支出ꎮ然后在SPSS软件中我们进行非参数检验中的Wilcoxon秩和检验ꎬ得到检验统计量的p值为0.001ꎬ因此ꎬ在0.01的显著性水平下ꎬ我们不接受原假设ꎬ即城镇居民消费显著高于农村居民消费支出ꎮ表2㊀城镇居民和农村居民收入数据在混合样本中的秩农村居民人均纯收入秩城镇居民人均可支配收入秩4690.49114769.94125079.78216015.58145624.04317699.30166399.77419732.86186906.93521574.72207890.25623897.80219371.73726897.482210542.84830226.712311670.92933098.252412908.041036010.8925续表农村居民人均纯收入秩城镇居民人均可支配收入秩14082.671138927.782615293.781342197.712716624.341545868.912818086.631749636.732919822.951953855.8530表3㊀城镇居民和农村居民消费数据在混合样本中的秩农村居民人均消费支出秩城镇居民人均消费支出秩3707.73111809.87133885.97212432.22154202.32314336.87164872.96415527.97185019.81516857.51205515.58618489.53216725.55720251.82227458.56822396.35238346.13924143.27249381.051026364.452510375.441128658.152611599.741231953.842712330.531433711.32814396.591734522.212915836.251938423.2230㊀㊀(二)城乡居民收入与消费的趋势检验在非参数统计中ꎬ运用Cox-Stuart趋势存在性检验来检验一组数据的变化趋势ꎬ该方法是一种不依赖于趋势结构的快速判断趋势是否存在的方法ꎮ为保证数对同分布且不受局部干扰ꎬCox-Stuart提出最好的拆分点是数列中位于中间位置的数ꎬ在无趋势的原假设下ꎬ检验统计量服从参数为数对个数和发生概率为0.5的二项分布ꎮ因此对此问题做出以下假设检验问题:H0:数据序列无趋势ꎬH1:数据序列有增长趋势表4㊀广东省城乡居民人均收入与消费的Cox-Stuart检验序号农村之间的差额Di=xi-xi+cꎬc=7城镇之间的差额Di=xi-xi+cꎬc=7人均纯收入人均消费支出人均可支配收入人均消费支出1-6980.43-4638.40-18328.31-12333.402-7828.26-5495.08-19995.31-13932.233-8458.63-6173.12-21228.48-14321.284-8894.01-6726.78-22464.85-16425.875-9717.41-7310.72-24294.19-16853.796-10196.38-8881.01-25738.93-16032.687-10451.22-9110.70-26958.37-18171.40㊀㊀由表4可知ꎬ广东省的城乡居民人均收入与消费的前后不同时期的差值都为负ꎬ都存在上升趋势ꎮ同样ꎬ通过计算ꎬ63区域经济Һ㊀知道上述4个检验的统计量都是K=min(S+ꎬS-)=S+=0ꎬ其中S+表示正的Di数目ꎬS-表示负的Di的数目ꎮ在SPSS软件中用回归分析检验ꎬ得到检验的p值为0.0078ꎬ在0.01的显著性水平下ꎬ拒绝原假设ꎬ即数据序列有增长趋势ꎮ因此也说明符合经济理论和经济发展规律ꎮ(三)城乡居民收入与消费的相关性分析在非参数统计中ꎬ常用Spearman秩相关性检验来检验对不服从正态分布㊁总体分布未知等情况下来描述变量之间的相关性ꎮ那么Spearman秩相关性检验的假设检验问题为:H0:X与Y不相关ꎬH1:X与Y是相关的ꎮ采用Spearman秩相关检验具体分析城镇居民和农村居民的人均收入与消费的关系的散点图分别如图3和图4所示ꎮ图3㊀城镇居民人均收入与消费的散点图图4㊀农村居民人均收入与消费的散点图从图3和图4可知ꎬ无论是城镇居民还是农村居民ꎬ其人均收入与消费都呈现了高度的正相关关系ꎮ为了验证其显著性ꎬ在SPSS软件中进行相关性检验ꎮ城镇居民人均收入与消费和农村居民人均收入与消费的Spearman秩相关系数都是1ꎬ再进行单边检验ꎬ由结果可知两者的相关性在0.01都显著ꎬ因此在显著性水平拒绝原假设ꎬ认为城镇居民人均收入与消费之间以及农村居民人均收入与消费之间都存在正相关关系ꎮ换句话说随着城镇居民人均收入水平的提高ꎬ居民人均消费水平也会提高ꎻ随着农村居民人均收入水平的提高ꎬ居民人均消费水平也会提高ꎮ三㊁总结文章运用非参数统计的方法对广东省的2005~2019年的城乡居民人均收入与消费水平差异分析后ꎬ则有以下结论:1)城乡的收入和消费水平存在较大的差距ꎻ2)城乡居民收入和消费水平均随着我国经济水平的上升而呈现上升的趋势ꎻ3)广东省城乡的收入与消费均呈现高度的正相关关系ꎬ即随着收入水平的提高ꎬ消费水平也会随之提高ꎮ根据许多学者的研究成果可知ꎬ收入是决定消费水平的主要因素ꎮ因此城乡居民的消费差异的根本原因是城乡居民多年来的收入差距ꎮ因此ꎬ缩小城乡居民的收入水平差距将会促进城乡居民消费水平的缩小ꎬ而缩小城乡居民收入水平差距实质上就是充分提高农民的收入水平ꎬ即缩小了城乡居民的收入差距ꎮ因此ꎬ文章提出了以下对策建议:1)稳定农民农业收入ꎬ做好农村剩余劳动力转移工作ꎬ增加农民非农业收入ꎮ2)对农民的扶贫工作要精准到位ꎬ加大帮扶力度ꎮ3)加大对农村的财政投入力度ꎬ并鼓励社会投资的跟进和参与ꎮ4)全面推动农业生产模式改革ꎬ为现代农业的发展营造条件ꎮ5)加速构建新型农村金融服务体系ꎬ为农民收入的快速增加提供支撑等ꎮ参考文献:[1]刘瀑.河南城乡居民收入与消费差异的非参数检验[J].统计与决策ꎬ2017(16):115-117.[2]吴喜之ꎬ赵博娟.非参数统计[M].北京:中国统计出版社ꎬ2013.[3]夏蓉.我国城乡居民消费差异实证分析[J].消费导刊ꎬ2008(5):2.[4]李景海ꎬ王克林.基于状态空间模型和多层模型的广东城乡消费差异研究[J].统计与信息论坛ꎬ2013ꎬ28(7):76-81.作者简介:罗润珠ꎬ广东财经大学ꎮ73。
(2012-201
注:农业总产值2016年起为三农普修订后数据;粮食数据2007年起.油菜籽.畜禽肉.禽蛋.生猪存栏.牛奶.蚕茧等数据2013年起.油料数据旅客周转量.货物运输量.货物周转量2008年为交通部专项调查数据;固定资产投资统计口径为计划总投资500万元及以上项目投资和全注:2014年及以前.户籍人口口径为非农业人口和农业人口;2015年开始口径调整为城镇人口和乡村人口;
2016年起研发支出计人地区生产总值.人均地区生产总值按常住人口计算.2017.2018年地区生产总值及相关指标为快报数.
2011年起.规模以上工业企业统计口径为年主营业务收入2000万元及以上工业企业;2008年起.耕地面积来源于丽水市国土资源局.
摘编自《丽水统计年鉴2019》
村人口;
产总值及相关指标为快报数.
耕地面积来源于丽水市国土资源局.
计年鉴2019》
牛奶.蚕茧等数据2013年起.油料数据2016年起.都经三农普修订.为三农普修订后数据;划总投资500万元及以上项目投资和全部房地产投资.。
人 均人 均恩格尔
纯收入消费支出系 数
(元)名义增长实际增长实际增长(元)名义增长实际增长
(%)
年份Per(上年为100)(上年为100)(1978年Per(上年为100)(上年为100)
Engle
YearCapitaNominalReal为100)CapitaNominalRealCoefficient
NetGrowthGrowthRealLivingGrowthGrowth(%)
Income(Preceding(PrecedingGrowthExpenditure(Preceding(Preceding
(yuan)year=100)year=100)(1978=100)(yuan)year=100)year=100)
1978
193.25107.9100.0184.8997.461.7
1979
222.72115.2113.6113.6205.18111.0110.159.9
1980
274.37123.2119.4135.6222.22108.3103.960.4
1981
325.37118.6111.4151.1266.05119.7112.159.3
1982
381.79117.3112.7170.3312.44117.4116.258.4
1983
395.92103.7107.0182.2328.76105.2106.360.3
1984
425.34107.4107.2195.3346.19105.3105.059.3
1985
495.31116.5109.8214.5388.00112.1105.760.4
1986
546.43110.3107.6230.8454.06117.0111.158.8
1987
662.24121.2111.1256.4545.25120.1109.557.3
1988
808.70122.1102.7263.3684.67125.6103.255.2
1989
955.02118.1102.0268.6870.59127.2107.353.7
1990
1043.03109.2101.6272.9932.63107.199.757.7
1991
1143.06109.6109.4298.5942.40101.1101.257.4
1992
1307.65114.4110.4329.61060.29112.5108.854.0
1993
1674.78128.1106.1349.71391.01131.2106.852.8
1994
2181.52130.3103.8363.01882.00135.3103.655.6
1995
2699.24123.7106.5386.62255.01119.8105.354.5
1996
3183.46117.9107.6415.92584.16114.6106.951.6
1997
3467.69108.9104.2433.42617.65101.3100.352.3
1998
3527.14101.7103.4448.22683.18102.5103.851.1
1999
3628.93102.9106.2475.92645.9498.6101.750.7
2000
3654.48100.7100.9480.22646.02100.0100.049.8
2001
3769.79103.2103.5497.02703.36102.2102.549.9
2002
3911.91103.8105.1522.42825.01104.5106.047.6
2003
4054.58103.6103.4540.12927.35103.6103.447.9
2004
4365.87107.7104.0561.83240.78110.7106.748.8
2005
4690.49107.4104.5587.03707.73114.4111.448.3
2006
5079.78108.3106.4624.63885.97104.8103.248.6
2007
5624.04110.7106.5665.54202.32108.1104.549.7
2008
6399.77113.8107.6715.84872.96115.9109.649.0
2009
6906.93107.9110.7792.45019.81103.0105.348.3
2010
7890.25114.2110.3874.05515.58109.9106.547.7
2011
9371.73118.8111.9978.06725.55121.9115.549.1
2012
10542.84112.5109.31069.07458.56110.9107.849.1
注:本表数据
Note: The data
10-16 历年农村居民人均纯收入及生活消费支出 (1978-2012年)
Per Capita Income and Consumption Expenditure of Rural Households (1978-
指数 Index指数 Index