篇一：2014年城镇居民人均可支配收入2
2014年城镇居民人均可支配收入2.9万元 农村居民1.05万 2015-01-20 10:50:02 来源: 财经网(北京)
据国家统计局1月20日公布的数据显示，2014年全年全国居民人均可支配收入20167元，比上年名义增长10.1%，扣除价格因素实际增长8.0%。
按常住地分，城镇居民人均可支配收入28844元，比上年增长9.0%，扣除价格因素实际增长6.8%；农村居民人均可支配收入10489元，比上年增长11.2%，扣除价格因素实际增长9.2%。全国居民人均可支配收入中位数17570元，比上年名义增长12.4%。
按全国居民五等份收入分组，低收入组人均可支配收入4747元，中等偏下收入组人均可支配收入10887元，中等收入组人均可支配收入17631元，中等偏上收入组人均可支配收入26937元，高收入组人均可支配收入50968元。2014年全国居民收入基尼系数为0.469。 全年农村居民人均纯收入为9892元，扣除价格因素实际增长9.2%。全年农民工总量27395万人，比上年增加501万人，增长1.9%，其中，本地农民工10574万人，增长2.8%，外出农民工16821万人，增长1.3%。农民工月均收入水平2864元，比上年增长9.8%。 以下为国家统计局数据全文：
（2015年1月20日）
中华人民共和国国家统计局
2014年，面对复杂多变的国际环境和艰巨繁重的国内发展改革稳定
任务，党中央、国务院坚持稳中求进工作总基调，牢牢把握发展大势，全力深化改革开放，着力创新宏观调控，奋力激发市场活力，努力培育创新动力，国民经济在新常态下保持平稳运行，呈现出增长平稳、结构优化、质量提升、民生改善的良好态势。
初步核算，全年国内生产总值636463亿元，按可比价格计算，比上年增长7.4%。分季度看，一季度同比增长7.4%，二季度增长7.5%，三季度增长7.3%，四季度增长7.3%。分产业看，第一产业增加值58332亿元，比上年增长4.1%；第二产业增加值271392亿元，增长7.3%；第三产业增加值306739亿元，增长8.1%。从环比看，四季度国内生产总值增长1.5%。
一、农业生产形势较好
全年全国粮食总产量达到60710万吨，比上年增加516万吨，增长0.9%。其中，夏粮产量13660万吨，增长3.6%；早稻产量3401万吨，下降0.4%；秋粮产量43649万吨，增长0.1%。谷物产量55727万吨，比上年增长0.8%。全年棉花产量616万吨，比上年下降2.2%。全年猪牛羊禽肉产量8540万吨，比上年增长2.0%，其中猪肉产量5671万吨，增长3.2%。全年禽蛋产量2894万吨，比上年增长0.6%；牛奶产量3725万吨，增长5.5%。
二、工业生产运行在合理区间
全年全国规模以上工业增加值按可比价格计算比上年增长8.3%。分经济类型看，国有及国有控股企业增加值比上年增长4.9%，集体企业增长1.7%，股份制企业增长9.7%，外商及港澳台商投资企业增长
6.3%。分三大门类看，采矿业增加值比上年增长4.5%，制造业增长
9.4%，电力、热力、燃气及水生产和供应业增长3.2%。分地区看，东部地区增加值比上年增长7.6%，中部地区增长8.4%，西部地区增长10.6%。分产品看，464种产品中有329种产品产量比上年增长。全年规模以上工业企业产销率达到97.8%。规模以上工业企业实现出口交货值120933亿元，比上年增长6.4%。12月份，规模以上工业增加值同比增长7.9%，环比增长0.75%。
1-11月份，全国规模以上工业企业实现利润总额56208亿元，同比增长5.3%，其中，主营活动利润52944.5亿元，增长4.7%。规模以上工业企业每百元主营业务收入中的成本为85.91元，主营业务收入利润率为5.69%。
三、固定资产投资增速放缓
全年固定资产投资（不含农户）502005亿元，比上年名义增长15.7%（扣除价格因素实际增长15.1%）。其中，国有及国有控股投资161629亿元，增长13.0%；民间投资321576亿元，增长18.1%，占全部投资的比重为64.1%。分地区看，东部地区投资比上年增长14.6%，中部地区增长17.2%，西部地区增长17.5%。分产业看，第一产业投资11983亿元，比上年增长33.9%；第二产业投资208107亿元，增长13.2%；第三产业投资281915亿元，增长16.8%。从到位资金情况看，全年到位资金530833亿元，比上年增长10.6%。其中，国家预算资金增长14.1%，国内贷款增长8.6%，自筹资金增长14.4%，利用外资下降6.3%。全年新开工项目计划总投资406478亿元，比上年增长
13.6%。从环比看，12月份固定资产投资（不含农户）增长1.21%。 全年全国房地产开发投资95036亿元，比上年名义增长10.5%（扣除价格因素实际增长9.9%），其中住宅投资增长9.2%。房屋新开工面积179592万平方米，比上年下降10.7%，其中住宅新开工面积下降14.4%。全国商品房销售面积120649万平方米，比上年下降7.6%，其中住宅销售面积下降9.1%。全国商品房销售额76292亿元，比上年下降6.3%，其中住宅销售额下降7.8%。房地产开发企业土地购置面积33383万平方米，比上年下降14.0%。12月末，全国商品房待售面积62169万平方米，比上年增长26.1%。全年房地产开发企业到位资金121991亿元，比上年下降0.1%。
四、市场销售稳定增长
全年社会消费品零售总额262394亿元，比上年名义增长12.0%（扣除价格因素实际增长10.9%）。其中，限额以上单位消费品零售额133179亿元，增长9.3%。按经营单位所在地分，城镇消费品零售额226368亿元，比上年增长11.8%，乡村消费品零售额36027亿元，增长12.9%。按消费形态分，餐饮收入27860亿元，比上年增长9.7%，商品零售234534亿元，增长12.2%，其中限额以上单位商品零售124971亿元，增长9.8%。12月份，社会消费品零售总额同比名义增长11.9%（扣除价格因素实际增长11.5%），环比增长1.01%。
全年全国网上零售额27898亿元，比上年增长49.7%。其中，限额以上单位网上零售额4400亿元，增长56.2%。
五、进出口增速回落
全年进出口总额264335亿元人民币，比上年增长2.3%。其中，出口143912亿元人民币，增长4.9%；进口120423亿元人民币，下降0.6%。进出口相抵，顺差23489亿元人民币。12月份，进出口总额24901亿元人民币，同比增长4.2%。其中，出口13973亿元人民币，增长
9.9%；进口10928亿元人民币，下降2.3%。
六、价格水平涨幅较低
全年居民消费价格比上年上涨2.0%。其中，城市上涨2.1%，农村上涨1.8%。分类别看，食品价格比上年上涨3.1%，烟酒及用品下降0.6%，衣着上涨2.4%，家庭设备用品及维修服务上涨1.2%，医疗保健和个人用品上涨1.3%，交通和通信下降0.1%，娱乐教育文化用品及服务上涨1.9%，居住上涨2.0%。在食品价格中，粮食价格上涨3.1%，油脂价格下降4.9%，猪肉价格下降4.3%，鲜菜价格下降1.5%。12月份，居民消费价格同比上涨1.5%，环比上涨0.3%。全年工业生产者出厂价格比上年下降1.9%，12月份同比下降3.3%，环比下降0.6%。全年工业生产者购进价格比上年下降2.2%，12月份同比下降4.0%，环比下降0.8%。
七、居民收入继续增加
根据城乡一体化住户调查，全年全国居民人均可支配收入20167元，比上年名义增长10.1%，扣除价格因素实际增长8.0%。按常住地分，城镇居民人均可支配收入28844元，比上年增长9.0%，扣除价格因素实际增长6.8%；农村居民人均可支配收入10489元，比上年增长11.2%，扣除价格因素实际增长9.2%。全国居民人均可支配收入中位
篇二：中国城镇居民人均可支配收入
计量经济学论文
中国城镇居民人均可支配收入的研究
班级：金融八班 姓名：张艳淑 学号：201119181404
中国城镇居民人均可支配收入
摘要：本文中的收集数据参考了中国统计年鉴，使用了eviews5软件进行计算统计整理，对我国1993年到2012年城镇居民可支配收入的变化情况进行分析，评估，检验，最终的出相关结论。
关键字，城镇居民可支配收入,城镇居民总收入，t检验，F检验,,多重共线性 一， 经济理论论述和研究目的
人均可支配收入是指个人可支配收入的平均值。个人可支配收入指个人收入扣除向政府缴纳的个人所得税、遗产税和赠与税、不动产税、人头税、汽车使用税以及交给政府的非商业性费用等以后的余额。个人可支配收入被认为是消费开支的最重要的决定性因素。因而，常被用来衡量一个国家生活水平的变化情况。随着市场经济的稳定繁荣和改革开放的深入发展，我国人均生活水平有了大幅度提高，其主要表现在人均可支配收入的增长，尤其是城镇居民变化最速。并预测2013年城镇居民人均可支配收入的变化情况，
人均可支配收入受很多因素的影响，在这里只讨论城镇居民可支配收入的情况。 二， 数据定义 国民总收入X1， 国内生产总值X2， 城镇年末总人口X3， 城镇居民总收入X4。
本文选取城镇居民人均可支配收入1993年到2012年作为被解释变量Y。 数据如下
年份
1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012
Y
2577.4 3496.2 4283.0 4838.9 5160.3 5425.1 5854.0 6280.0 6859.6 7702.8 8472.2 9421.6 10493.0 11759.5 13785.8 15780.8 17174.7 19109.4 21809.8 24564.7
X1
35260.0 48108.5 59810.5 70142.5 78060.9 83024.3 88479.2 98000.5 108068.2 119095.7 134977.0 159453.6 183617.4 215904.4 266422.0 316030.3 340320.0 399759.5 468562.4 516282.1
X2
35333.9 48197.9 60793.7 71176.6 78973.0 84402.3 89677.1 99214.6 109655.2 120332.7 135822.8 159878.3 184937.4 216314.4 265810.3 314045.4 340902.8 401512.8 473104.0 518942.1
X3
33173 34169 35174 37304 39449 41608 43748 45906 48064 50212 52376 54283 56212 58288 60633 62403 64512 66978 69079 71182
X4
2583.2 3502.3 4288.1 4844.8 5188.5 5458.3 5888.8 6295.9 6907.1 8177.4 9061.2 10128.5 11320.8 12719.2 14908.6 17067.8 18858.1 21033.4 23979.2 26959.0
（一），城镇居民可支配收入散点图
由图可知，城镇居民可支配收入与解释变量国民总收入，国内生产总值，城镇年末总人口，城镇居民总收入呈线性关系，可以建立简单的线性回归方程
????X???X???X???X?? ?=?Yt011223344
多元线性回归模型的参数估计 三， 普通最小二乘估计
由图可知四个解释变量的估计值分别是—0.005377，0.011676，0.017362，0.733667，X2,X3,X4的估计值都处于0到1之间，数项的估计值也为正数，所以除去X1外其余估计
值的经济含义是合理的，随机误差项的方差估计值为
?2?196786?.8/(20?5)?13119.12 简单方程的回归结果
Y=107.894-0.005377X1+0.011676X2+0.017362X3+0.733667X4 （0.3573） （-0.2271） (0.5092)(1.4811) (6.9020) R2=0.999752=0.999683 F=14972.03D.W.=0.924702
1,模型的经济意义，从回归估计的结果看，模型拟合较好。可决系数R2=0.99975，表明城镇居民人均可支配收入变化的99.975%可有国民总收入，国内生产总值，城镇年末总人口，城镇居民总收入的变化来解释，从斜率项的t检验值看，给定95%的置信区间自由度为n-4的临界值t0.025(15)=2.131，且斜率满足在0到1之间符合经济理论中的边际收入倾向，表明国民总收入，国内生产总值每增加一元，城镇年末总人口每增加一人，城镇居民总收入每增加一元，城镇居民人均可支配收入就会增加0.99975元。 (二)，统计检验 1，拟合优度检验
由表中数据可知R2=0.99975 2=0.999683，这说明模型的拟合优度很好，表明在1993年到2012年城镇居民可支配收入由其他四个变量解释。 2，模型的显著性检验 （1）F检验，
对于给定的置信区间95%，在F分布表中查K=4,N-K-1=15的临界值为3.06，有表中可知F=14972.03可知模型的线性关系显著成立，说明国民总收入，国内生产总值，城镇年末总人口，城镇居民总收入的联合作用对城镇居民可支配收入有显著影响。
（2）t检验，给定置信区间95%，查t分布表自由度n-k-1=15的临界值为2.131，有表中数据可知X1,X2,X3,X4的t值分别是（0.3573） （-0.2271） (0.5092)(1.4811) (6.9020)
只有X4的t值大于t临界值，X1,X2,X3都小于t临界值,说明当其他变量不变的情况下，X4对Y的影响显著，而X1,X2,X3效果不明显。 （三），计量经济学检验 1,多重共线性检验
（1），用普通最小二乘法估计模型
Y=107.894-0.005377X1+0.011676X2+0.017362X3+0.733667X4
（0.3573） （-0.2271） (0.5092)(1.4811) (6.9020) R2=0.999752=0.999683 F=14972.03D.W.=0.924702
由于R^2较大且接近于1，而且F=14972.03远远大于置信区间95%，在F分布表中查K=4,N-K-1=15的临界值为3.06，故认为城镇居民可支配收入与上述解释变量总体线性关系显著。但由于其中下，X1,X2,X3的参数估计值都没有通过t检验，X1的参数估计值的符号为负，经济意义也不合理，故认为解释变量之间存在多重共线性。
（2）检验简单相关系数
上图是EVIEWS 输出所有变量的相关系数矩阵，可发现Y与所有解释变量都是正相关的关系，所以进一步确定了上面的回归存在共线性问题。另外，我们发现X1和X2相关系数很高，两变量很可能存在共线性。 (3)找出最简单的回归形式
分别作出Y与X1,X2,X3,X4间的回归 如图所示
篇三：对城镇居民人均全年家庭收入来源的统计分析
多元统计分析论文
——城镇居民人均全年家庭收入来源
学院：统计学院
专业：统计专业 班级：11级统计二班
学号：。。。。。。。。。 姓名：
城镇居民平均每人全年家庭收入来源浅析
摘要：随着经济的发展，我国城镇居民的收入水平和消费水平的结构也发生了很大变化，人民生活水平的提高和消费的增加对于实现国民经济又好又快发展、正确处理好内需和外需的关系至关重要。于是，我就城镇居民人均收入方面的数据作了分析，大致讨论了一下现今为止人民的收入水平以收入来源。本文主要运用聚类分析法，主成分分析法，因子分析法三种多元统计分析方法对2012年我国城镇居民平均每人全年家庭收入来源进行剖析。 根据不同分类方法得出不同的分析结果，从而从不同角度分析我国城镇居民人均全年收入水平的主要差异以及导致这些差异出现的原因 ， 并最终就三种统计分析方法的结果对我国目前城镇居民平均每人全年家庭收入来源的状况进行客观的综合概述。
关键字：城镇居民人均全年家庭收入 聚类分析法 主成分分析法 因子分析法
一. 引言
在日常生活过程中，我们常常遇到一些计算量大，分析工作复杂度高的数据分析工作， 为了能够更加简便地进行数据分析，在此给大家介绍几种多元统计分析的方法。本文主要运 用了SPSS软件，并使用聚类分析法、主成分分析法和因子分析法对2012年 我国城镇居民人均全年家庭收入情况进行了统计分析。
二. 原始数据录入如下：
三. 聚类分析
聚类分析是研究“物以类聚”的一种方法。聚类分析是应用最广泛的一种分类技术， 它把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。聚类分析的职能是建立一种分类方法，它是将一批样品或变量，按 照它们在性质上的相似程度进行分类。 通常我们用距离来度量样品之间的相似程度， 用 相似系数来度量变量之间的相似程度。 1.参与聚类的样本总量表
Case Processing Summary(a)
a Squared Euclidean Distance Undefined error #14704 - Cannot open tex
通过观察上表，我们可以看出，在整个聚类过程中，描述我国城镇居民人均全年家庭收入来源状况的31个样品都参与了聚类分析过程，没有遗失或未参与的样品。这充分说明此次聚类分析已经对全部31个样品的各项指标进行了相似聚类，不需要再利用判别分析再进行二度聚类。 2.凝聚顺序表
Stage Cluster First
Cluster Combined
Stage 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30
Cluster 1
12 4 3 14 16 20 12 8 3 20 28 12 3 18 5 28 3 4 13 1 3 3 3 3 2 11 3 1 1 1
Cluster 2
17 27 7 23 30 25 14 24 16 21 29 22 8 20 15 31 12 28 19 9 18 6 5 4 10 13 26 2 11 3
Coefficients
.062 .068 .092 .154 .206 .232 .330 .350 .355 .421 .623 .727 .886 .887 .979 1.049 1.120 1.502 1.785 2.215 2.231 2.828 3.235 4.069 7.279 8.069 9.167 11.625 18.908 26.157
Appears
Cluster 1
0 0 0 0 0 0 1 0 3 6 0 7 9 0 0 11 13 2 0 0 17 21 22 23 0 0 24 20 28 29
Cluster 2
0 0 0 0 0 0 4 0 5 0 0 0 8 10 0 0 12 16 0 0 14 0 15 18 0 19 0 25 26 27
Next Stage
7 18 9 7 9 10 12 13 13 14 16 17 17 21 23 18 21 24 26 28 22 23 24 27 28 29 30 29 30 0
Agglomeration Schedule
该图表明了31个样品的聚类过程首先将距离最近的样品编号12和17聚为一类，对应的
下一步为第7步。再将14与12、17的样品聚为一类，对应的下一步为第12步，即将编号为22的样品也归入类。以此类推，共采用了30步将31个样品并为一类。 3.聚类树状图
* * * * * * H I E R A R C H I C A L C L U S T E RA N A L Y S I S * * * * * * Dendrogram using Average Linkage (Between Groups)
Rescaled Distance Cluster Combine
C A S E05 10 15 20 25Label Num +---------+---------+---------+---------+---------+ 安 徽 12?? 湖 北 17?? 江 西 14?? 四 川 23?? 重 庆 22?????? 河 南 16??? 宁 夏 30??? 河 北 3??? 吉 林 7??? 贵 州 24??? 广 西 20??? 云 南 25??? 海 南 21?????? 湖 南 18??????? 辽 宁 6???????
内蒙古 5??????????????????? 山 东 15?? ?? 山 西 4???? ?? 陕 西 27?? ??????? ?
黑龙江 8???? ????????????????????????????? 青 海 29?? ? ? ? 甘 肃 28???? ? ? 新 疆 31?? ? ? 西 藏 26??????????????????????? 北 京 1????????????????? 上 海 9???????????????????????????????????? 天 津 2???????????????? ??????? 福 建 13???????????????????? ? 广 东 19????????????????????????????? 江 苏 10???????????????????? 浙 江 11??????????????????
从中可以看出可以大致分为两类。北京，上海，天津，福建，广东，江苏，浙江分为一类，其余的分为一类。第一类的城市都是经济相对比较发达，城镇居民平均每人全年家庭各种收入来源收入较高。第二类为经济次发达和经济不发达地区。总的来说，我国东部沿海地区和一些中西部发达地区的城镇居民通过各个收入来源所得收入较高，而广大西部地区的城镇居民人均全年家庭收入还有待提高。
四. 主成分分析
主成分分析也称主分量分析， 是一种将多个指标化为少数几个综合指标的统计分析
《城镇居民人均总收入》
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