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摘要：文章选取2017年数据，采用因子分析和聚类分析法，对我国农村居民消费的区域差异与消费综合水平高低进行分析。分析结果表明，我国农村居民消费水平存在较大的差异，不同地区的农村居民的消费结构也存在较大差异，尤其是东西部地区农村居民消费的区域差异很大。
关键：农村居民消费支出;区域差异;因子分析;聚类分析
1 引言
中共中央国务院《乡村振兴战略规划（2018-2022）》的出台与实施，旨在促进乡村社会经济的发展，也凸显出国家对“三农问题”的高度重视。消费是拉动经济增长的“三驾马车”之一，刺激农村居民消费能拉动内需，扩大相应的生产规模，有利于农村经济的发展。农村居民消费的区域差异能够反映出中国经济发展的不平衡;研究农村居民消费的区域差异和消费结构的差异，有利于农村居民消费的供给侧结构改革，各地区发挥比较优势，增强农村居民消费的满足感，进而刺激消费拉动经济增长，所以研究农村居民消费具有重要的现实意义。
2 数据来源与指标的选取
对于农村居民消费区域差异的研究，不同的学者基于不同的研究角度，所选用的分析指标也有很大的差异。比如符涛、喻后勇为了研究农村居民消费的地区差异，就运用了消费绝对数、消费率、消费增长率、消费贡献率等指标，采用不平衡指数、变异系数、集中度指数等来测度农村居民消费的区域差异[1]。谢贤分、王斌会选用了中国 2008 年 31 个省市区农村居民生活消费支出的統计数据，运用《中国统计年鉴》农村居民消费支出中的八项指标进行分析[2]。同样宁满秀也是采用农村居民消费支出中的八项指标，进行农村居民消费结构的地区差异分析[3]。所以研究农村居民消费区域差异，选用《中国统计年鉴》消费支出中的八项指标比较具有代表性。本文选取了2017年中国31个省份的农村居民人均消费支出、地区生产总值、地区人口的城乡构成，数据均来源于《中国统计年鉴》，农村居民消费支出包含8项指标：X1农村居民人均食品烟酒消费支出、X2农村居民人均衣着消费支出、X3农村居民人均居住消费支出、X4农村居民人均生活用品及服务消费支出、X5农村居民人均交通通信消费支出、X6农村居民人均教育文化娱乐消费支出、X7农村居民人均医疗保健消费支出、X8农村居民人均其他用品消费支出，采用因子分析和聚类分析的方法，深入研究农村居民消费的区域差距。
3 农村居民消费差异的因子分析
首先选用因子分析的方法，分析哪些变量是影响农村居民消费区域差异的主要因素。为了消除不同性质指标给数据带来的影响，对数据做标准化处理。因子分析模型是从研究原始变量间的相关关系入手，把一些错综复杂的关系转化为少数几个综合公共因子能够表示的统计分析方法，是主成分分析的推广，同样也是利用了降维的思想。
然后对数据进行KMO和Bartlett的检验，是为了验证所选的数据是否适合做因子分析，一般认为KMO>0.5适合做因子分析，并且认为KMO的值越大越好[4]，本研究检验的KMO=0.774，表示变量间的相关性比较强，适合做因子分析，Bartlett球形度检验，近似卡方198.202，Sig值为0.00，这表明相关系数矩阵不是单位阵，变量之间存在相关性，所选用的数据相对来说比较适合做因子分析。
采用主成分法进行因子分析，提取的公因子方差基本都在90%上下，表明变量的共同度非常高，提取的公因子解释了变量的大部分信息，因子分析的效果比较好[5]。正常情况下要采取综合因子的累计方差大于85%，所以提取了4个主因子，方差的累计贡献率为92.8%，旋转后四个主因子的因子特征值占总特征值分别为28.95%、25.81%、20.24%、17.76%。
表2为采用 Kaiser 标准化的正交旋转法得出的旋转成分矩阵，这就使各个因子有了比较明确的意义，居住、生活用品及服务、食品在第一主因子的载荷比较大，表明基础消费在农村居民消费支出中花费比较多。衣着、医疗保健、交通通信在第二主因子的载荷较大，表明农村居民关注健康，消费水平有所提高，对衣着有了更高的要求。教育文化娱乐、医疗保健在第三主因子的载荷比较大，表明农村居民开始自我提升，向精神消费观念转变。其他类在第四主成分的载荷比较大，表明随着社会经济的发展，人们的消费需求多样化。最后依据成分得分系数矩阵计算出各因子得分，再利用因子得分和旋转后的因子方差贡献率计算出综合得分。
由因子得分表可知，主消费因子F1得分比较高的有北京、浙江、上海，其中得分最高的是北京，数值为3.698，远远高于其他城市，这表明北京的农村居民在生活用品及服务、食品烟酒、住房方面的消费支出较大，北京作为我国的首都，既是政治中心，又是经济发展中心，经济发展水平比其他城市要好，高收入高消费就是北京地区的真实写照。上海是我国的金融中心、属于一线城市，经济发展水平高，所以上海地区的农村，受中心城市经济发展的推动，相比较其他农村地区而言，上海农村地区居民收入水平高，消费水平也高。浙江的民营经济发展模式是我国区域经济发展的典型，民营经济、个体经济推动了浙江省的发展，浙江经济发展水平较高，农村居民的收入水平高，具有高收入高消费的特点。
主消费因子F2得分比较高的有天津、北京、黑龙江，表明这些地区的农村居民在衣着、交通通信、医疗保健方面的消费支出较多，尤其是衣着支出更为显著，这可能与地理位置有关，地处于北方地区相对于南方而言较为寒冷，在御寒衣物上的消费较大，另外就是这些地区经济发展水平相对来说较好，消费水平相对也高，消费观念也已经发生改变，比较注重个人的身体健康，所以在医疗保健上面的消费比较突出。
主消费因子F3得分最高的是湖南，其次是内蒙古、黑龙江、浙江，这表明该地区农村居民在文化教育娱乐的消费支出较为显著。随着生活水平的提高，人们的精神需求也得到了关注，文化娱乐产业也百花齐放百家争鸣，湖南、浙江的文化娱乐产业发展的比较好，借助当下流行的网络媒介，所以有很大的影响力，乡村旅游的开展，也体现了文化的传播，娱乐方式的多样化，诱发了农村居民的文化娱乐消费。 主消费因子F4得分较高的有上海、江苏、广东、福建，表明该地区农村居民在食品烟酒和其他类型的消费支出比较显著，它们属于是东部沿海的城市，自改革开放以来，经济得到了快速的发展，现如今的经济发展模式也多样化，人们的思想观念也在逐渐发生变化，消费需求也呈现出了多元化，这些地区的饮食文化比较浓厚，也是中国传统菜系发源地，对食品饮食关注度和要求都比较高。
4 农村居民消费的区域类型聚类划分
4.1区域聚类的结果
聚类分析将所选取的对象利用相似性或是距离进行分类，使得同一类中的对象相似性很强[6]，其目的在于使得同一类中所有对象的相似性达到最大，不同类别之间的差异化更为突出，所以说聚类分析就具有“物以类聚人以群分”的特点。本文采用Q型聚类对31个样本地区进行分类，利用SPSS软件选取因子综合得分进行聚类分析，用组间联结的方法进行聚类，采用平方欧氏距离进行距离度量。得到如下的聚类树状图：
为了与我国的行政区域划分的东、中、西部地区进行比较，同时也是为了能够更好地反映实际情况，根据聚类的树状图，将我国31个省级地区划分为三类，按照因子总得分的分类结果为：第一类：北京、江苏、浙江、上海、天津。第二类：黑龙江、湖南、辽宁、广东、河北、吉林、四川、安徽、青海、重庆、宁夏、山东、河南、陕西、内蒙古、福建、湖北。第三类：海南、甘肃、山西、新疆、广西、贵州、云南、江西、西藏。由聚类结果可知，第一类地区的经济发展水平综合实力较高，农村居民的收入水平较高，相应的农村居民的消费水平也比较高。第二类地区多为中部地区和东北部地区，农村居民的消费水平与该区域的经济发展水平相适应，第三类大多位于我国西部地区，该地区最显著的特点就是經济发展相对落后，整体上农村居民的消费水平较低。所以聚类的结果与我国经济发展的实际情况相一致。
4.2聚类结果的对比分析
由农村居民消费的特征值可知，第一类地区农村居民的人均消费支出为17398元，与第二类第三类相比消费支出相对较高，在农村居民消费支出中属于高消费水平，第二类农村居民消费支出为10992元，属于中等消费水平地区。高消费水平的农村居民消费远远高于中等消费水平的地区，这说明两个区域的消费水平差异很大，低消费地区的农村居民收入为8566元，与高消费地区相比，高消费地区的居民消费支出比低消费地区高出了一倍还要多，这表明两个地区的农村居民消费呈现出两极分化的状态。高消费地区的省份多为东部地区的沿海城市，低消费地区的省份多为西部地区，我国东西部地区农村居民消费水平极端不平衡。
从农村居民消费水平的区域分布上来看，高消费水平的省份有5个，在我国31个省份地区中占比16%，中等消费水平的区域有17个，占总区域的55%，超过了全国总地区的二分之一，低消费水平的省份有9个，占全国总区域的29%，这不仅说明了我国农村居民消费支出的地区差异大，还显示出我国农村居民整体上消水平不高，只有北京、上海、江苏、天津、浙江少数几个地区的农村居民消费水平相对较高，整体上呈现出了中低消费水平。
与北京、上海、浙江高消费地区相比，广东划分为第二类的原因：2017年广东省实现地区生产总值89879.23亿元，在全国地区生产总值中居于首位，人均生产总值超过8万元，是全国水平的1.36倍[7]。如果从广东省21个地级市的各地区生产总值的增长速度看，增幅极差为4.2%，这说明广东省各个地区之间经济发展不平衡。从城乡发展的角度看，广东省城乡区域经济发展差距较大，广东西北部的地区生产总值增速明显低于珠三角，相对来说广东省农村居民的收入水平很低，仅为城镇居民可支配收入的38.5%，与上年相比没有提升，城乡居民收入水平出现了两极分化的现象。2017年末，广东省城镇居民常住人口和居住在农村的人口分别占常住人口总量的69.85%和30.15%。然而北京的乡村人口占该地区总人口的13.5%，上海乡村人口占上海市总人口的12.3%，与北京、上海相比，广东的乡村人口众多，这就拉低了广东省农村居民的人均消费水平。结合广东省城镇和农村的发展状况和人口特征，可知农村居民收入水平不高，也降低了农村地区居民的消费水平。所以在与北京、上海这两个地区的农村消费水平相比，广东地区的农村居民消费支出较低，在聚类结果上显示为中等消费水平的一类。
山西省作为我国中部地区的经济发展并不落后，然而该地区农村居民的消费支出水平却排在了低消费水平，与西藏、新疆划为一类，其原因为：全年全省地区生产总值14973.5亿元，在全国31个地区中生产总值的排名为23，该地区的人均生产总值排名为26位，可见2017年山西省的经济发展状况相比较来说并不好，其中第一产业增加值777.9亿元，占总产值的比重为5.2%，第二产业增加值6181.8亿元，占生产总值的比重为41.3%，第三产业增加值8013.9亿元，占生产总值的比重为53.5%[8]。这表明山西省的经济发展主要依靠二三产业来推动，第一产业增加值比较低，与我国中部地区的农业省份相比，山西的农业生产在总产值中的占比较低，这反映出山西省农村地区与城镇地区发展不平衡，由山西省城乡人口的统计数据可知，山西省的农村人口约占该地区总人口的43%，这表明山西省的城镇化水平不高，农村居民人口较多，而第一产业对该省的经济增长贡献小，这就影响了农村经济发展，农村居民的收入水平不高。与城镇居民相比，城镇居民人均消费支出18404元，农村居民人均消费支出8424元，约为城镇居民人均消费支出的45.8%，表明了城乡消费差距较大，再加上2017年全省的居民消费价格普遍上涨，农业生产资料价格上涨，粮食种植面积下降，全年全省猪牛羊肉总产量与去年相比下降3.9%，这些因素也使得山西地区农村居民的收入水平相对不高，农村居民的消费支出也相对下降。
参考文献
[1]符涛，喻后勇.我国农村居民消费的地区差异实证研究[J].乡镇经济济.2007：18-20
[2]谢贤分，王斌会.我国农村居民消费区域差异的多变量统计分析[J].特区经济.2011（4）：177-179
[3]宁满秀.我国农村居民消费结构的地区差异分析[J].东北农业大学学报.2008（6）：84-87
[4]中国统计局.中国统计年鉴[M].2017
[5]王攀娜，我国农村居民消费支出地区差异实证研究[J].商业时代代.2013（36）：48-50
[6]王进，中国农村消费区域分类及特征分析[J].农业经济.2011（11）：86-88
[7]广东省统计局.国民经济和社会发展统计公报[R].2017
[8]山西省统计局.国民经济和社会发展统计公报[R].2017.
作者简介：
褚金萍，成都信息工程大学统计学院硕士研究生，研究方向：农村经济统计与调查
熊健益，成都信息工程大学统计学院教授，主要研究方向：社会经济统计与分析
秦茜，成都信息工程大学统计学院硕士研究生，研究方向：农村经济统计与调查
关键：农村居民消费支出;区域差异;因子分析;聚类分析
1 引言
中共中央国务院《乡村振兴战略规划（2018-2022）》的出台与实施，旨在促进乡村社会经济的发展，也凸显出国家对“三农问题”的高度重视。消费是拉动经济增长的“三驾马车”之一，刺激农村居民消费能拉动内需，扩大相应的生产规模，有利于农村经济的发展。农村居民消费的区域差异能够反映出中国经济发展的不平衡;研究农村居民消费的区域差异和消费结构的差异，有利于农村居民消费的供给侧结构改革，各地区发挥比较优势，增强农村居民消费的满足感，进而刺激消费拉动经济增长，所以研究农村居民消费具有重要的现实意义。
2 数据来源与指标的选取
对于农村居民消费区域差异的研究，不同的学者基于不同的研究角度，所选用的分析指标也有很大的差异。比如符涛、喻后勇为了研究农村居民消费的地区差异，就运用了消费绝对数、消费率、消费增长率、消费贡献率等指标，采用不平衡指数、变异系数、集中度指数等来测度农村居民消费的区域差异[1]。谢贤分、王斌会选用了中国 2008 年 31 个省市区农村居民生活消费支出的統计数据，运用《中国统计年鉴》农村居民消费支出中的八项指标进行分析[2]。同样宁满秀也是采用农村居民消费支出中的八项指标，进行农村居民消费结构的地区差异分析[3]。所以研究农村居民消费区域差异，选用《中国统计年鉴》消费支出中的八项指标比较具有代表性。本文选取了2017年中国31个省份的农村居民人均消费支出、地区生产总值、地区人口的城乡构成，数据均来源于《中国统计年鉴》，农村居民消费支出包含8项指标：X1农村居民人均食品烟酒消费支出、X2农村居民人均衣着消费支出、X3农村居民人均居住消费支出、X4农村居民人均生活用品及服务消费支出、X5农村居民人均交通通信消费支出、X6农村居民人均教育文化娱乐消费支出、X7农村居民人均医疗保健消费支出、X8农村居民人均其他用品消费支出，采用因子分析和聚类分析的方法，深入研究农村居民消费的区域差距。
3 农村居民消费差异的因子分析
首先选用因子分析的方法，分析哪些变量是影响农村居民消费区域差异的主要因素。为了消除不同性质指标给数据带来的影响，对数据做标准化处理。因子分析模型是从研究原始变量间的相关关系入手，把一些错综复杂的关系转化为少数几个综合公共因子能够表示的统计分析方法，是主成分分析的推广，同样也是利用了降维的思想。
然后对数据进行KMO和Bartlett的检验，是为了验证所选的数据是否适合做因子分析，一般认为KMO>0.5适合做因子分析，并且认为KMO的值越大越好[4]，本研究检验的KMO=0.774，表示变量间的相关性比较强，适合做因子分析，Bartlett球形度检验，近似卡方198.202，Sig值为0.00，这表明相关系数矩阵不是单位阵，变量之间存在相关性，所选用的数据相对来说比较适合做因子分析。
采用主成分法进行因子分析，提取的公因子方差基本都在90%上下，表明变量的共同度非常高，提取的公因子解释了变量的大部分信息，因子分析的效果比较好[5]。正常情况下要采取综合因子的累计方差大于85%，所以提取了4个主因子，方差的累计贡献率为92.8%，旋转后四个主因子的因子特征值占总特征值分别为28.95%、25.81%、20.24%、17.76%。
表2为采用 Kaiser 标准化的正交旋转法得出的旋转成分矩阵，这就使各个因子有了比较明确的意义，居住、生活用品及服务、食品在第一主因子的载荷比较大，表明基础消费在农村居民消费支出中花费比较多。衣着、医疗保健、交通通信在第二主因子的载荷较大，表明农村居民关注健康，消费水平有所提高，对衣着有了更高的要求。教育文化娱乐、医疗保健在第三主因子的载荷比较大，表明农村居民开始自我提升，向精神消费观念转变。其他类在第四主成分的载荷比较大，表明随着社会经济的发展，人们的消费需求多样化。最后依据成分得分系数矩阵计算出各因子得分，再利用因子得分和旋转后的因子方差贡献率计算出综合得分。
由因子得分表可知，主消费因子F1得分比较高的有北京、浙江、上海，其中得分最高的是北京，数值为3.698，远远高于其他城市，这表明北京的农村居民在生活用品及服务、食品烟酒、住房方面的消费支出较大，北京作为我国的首都，既是政治中心，又是经济发展中心，经济发展水平比其他城市要好，高收入高消费就是北京地区的真实写照。上海是我国的金融中心、属于一线城市，经济发展水平高，所以上海地区的农村，受中心城市经济发展的推动，相比较其他农村地区而言，上海农村地区居民收入水平高，消费水平也高。浙江的民营经济发展模式是我国区域经济发展的典型，民营经济、个体经济推动了浙江省的发展，浙江经济发展水平较高，农村居民的收入水平高，具有高收入高消费的特点。
主消费因子F2得分比较高的有天津、北京、黑龙江，表明这些地区的农村居民在衣着、交通通信、医疗保健方面的消费支出较多，尤其是衣着支出更为显著，这可能与地理位置有关，地处于北方地区相对于南方而言较为寒冷，在御寒衣物上的消费较大，另外就是这些地区经济发展水平相对来说较好，消费水平相对也高，消费观念也已经发生改变，比较注重个人的身体健康，所以在医疗保健上面的消费比较突出。
主消费因子F3得分最高的是湖南，其次是内蒙古、黑龙江、浙江，这表明该地区农村居民在文化教育娱乐的消费支出较为显著。随着生活水平的提高，人们的精神需求也得到了关注，文化娱乐产业也百花齐放百家争鸣，湖南、浙江的文化娱乐产业发展的比较好，借助当下流行的网络媒介，所以有很大的影响力，乡村旅游的开展，也体现了文化的传播，娱乐方式的多样化，诱发了农村居民的文化娱乐消费。 主消费因子F4得分较高的有上海、江苏、广东、福建，表明该地区农村居民在食品烟酒和其他类型的消费支出比较显著，它们属于是东部沿海的城市，自改革开放以来，经济得到了快速的发展，现如今的经济发展模式也多样化，人们的思想观念也在逐渐发生变化，消费需求也呈现出了多元化，这些地区的饮食文化比较浓厚，也是中国传统菜系发源地，对食品饮食关注度和要求都比较高。
4 农村居民消费的区域类型聚类划分
4.1区域聚类的结果
聚类分析将所选取的对象利用相似性或是距离进行分类，使得同一类中的对象相似性很强[6]，其目的在于使得同一类中所有对象的相似性达到最大，不同类别之间的差异化更为突出，所以说聚类分析就具有“物以类聚人以群分”的特点。本文采用Q型聚类对31个样本地区进行分类，利用SPSS软件选取因子综合得分进行聚类分析，用组间联结的方法进行聚类，采用平方欧氏距离进行距离度量。得到如下的聚类树状图：
为了与我国的行政区域划分的东、中、西部地区进行比较，同时也是为了能够更好地反映实际情况，根据聚类的树状图，将我国31个省级地区划分为三类，按照因子总得分的分类结果为：第一类：北京、江苏、浙江、上海、天津。第二类：黑龙江、湖南、辽宁、广东、河北、吉林、四川、安徽、青海、重庆、宁夏、山东、河南、陕西、内蒙古、福建、湖北。第三类：海南、甘肃、山西、新疆、广西、贵州、云南、江西、西藏。由聚类结果可知，第一类地区的经济发展水平综合实力较高，农村居民的收入水平较高，相应的农村居民的消费水平也比较高。第二类地区多为中部地区和东北部地区，农村居民的消费水平与该区域的经济发展水平相适应，第三类大多位于我国西部地区，该地区最显著的特点就是經济发展相对落后，整体上农村居民的消费水平较低。所以聚类的结果与我国经济发展的实际情况相一致。
4.2聚类结果的对比分析
由农村居民消费的特征值可知，第一类地区农村居民的人均消费支出为17398元，与第二类第三类相比消费支出相对较高，在农村居民消费支出中属于高消费水平，第二类农村居民消费支出为10992元，属于中等消费水平地区。高消费水平的农村居民消费远远高于中等消费水平的地区，这说明两个区域的消费水平差异很大，低消费地区的农村居民收入为8566元，与高消费地区相比，高消费地区的居民消费支出比低消费地区高出了一倍还要多，这表明两个地区的农村居民消费呈现出两极分化的状态。高消费地区的省份多为东部地区的沿海城市，低消费地区的省份多为西部地区，我国东西部地区农村居民消费水平极端不平衡。
从农村居民消费水平的区域分布上来看，高消费水平的省份有5个，在我国31个省份地区中占比16%，中等消费水平的区域有17个，占总区域的55%，超过了全国总地区的二分之一，低消费水平的省份有9个，占全国总区域的29%，这不仅说明了我国农村居民消费支出的地区差异大，还显示出我国农村居民整体上消水平不高，只有北京、上海、江苏、天津、浙江少数几个地区的农村居民消费水平相对较高，整体上呈现出了中低消费水平。
与北京、上海、浙江高消费地区相比，广东划分为第二类的原因：2017年广东省实现地区生产总值89879.23亿元，在全国地区生产总值中居于首位，人均生产总值超过8万元，是全国水平的1.36倍[7]。如果从广东省21个地级市的各地区生产总值的增长速度看，增幅极差为4.2%，这说明广东省各个地区之间经济发展不平衡。从城乡发展的角度看，广东省城乡区域经济发展差距较大，广东西北部的地区生产总值增速明显低于珠三角，相对来说广东省农村居民的收入水平很低，仅为城镇居民可支配收入的38.5%，与上年相比没有提升，城乡居民收入水平出现了两极分化的现象。2017年末，广东省城镇居民常住人口和居住在农村的人口分别占常住人口总量的69.85%和30.15%。然而北京的乡村人口占该地区总人口的13.5%，上海乡村人口占上海市总人口的12.3%，与北京、上海相比，广东的乡村人口众多，这就拉低了广东省农村居民的人均消费水平。结合广东省城镇和农村的发展状况和人口特征，可知农村居民收入水平不高，也降低了农村地区居民的消费水平。所以在与北京、上海这两个地区的农村消费水平相比，广东地区的农村居民消费支出较低，在聚类结果上显示为中等消费水平的一类。
山西省作为我国中部地区的经济发展并不落后，然而该地区农村居民的消费支出水平却排在了低消费水平，与西藏、新疆划为一类，其原因为：全年全省地区生产总值14973.5亿元，在全国31个地区中生产总值的排名为23，该地区的人均生产总值排名为26位，可见2017年山西省的经济发展状况相比较来说并不好，其中第一产业增加值777.9亿元，占总产值的比重为5.2%，第二产业增加值6181.8亿元，占生产总值的比重为41.3%，第三产业增加值8013.9亿元，占生产总值的比重为53.5%[8]。这表明山西省的经济发展主要依靠二三产业来推动，第一产业增加值比较低，与我国中部地区的农业省份相比，山西的农业生产在总产值中的占比较低，这反映出山西省农村地区与城镇地区发展不平衡，由山西省城乡人口的统计数据可知，山西省的农村人口约占该地区总人口的43%，这表明山西省的城镇化水平不高，农村居民人口较多，而第一产业对该省的经济增长贡献小，这就影响了农村经济发展，农村居民的收入水平不高。与城镇居民相比，城镇居民人均消费支出18404元，农村居民人均消费支出8424元，约为城镇居民人均消费支出的45.8%，表明了城乡消费差距较大，再加上2017年全省的居民消费价格普遍上涨，农业生产资料价格上涨，粮食种植面积下降，全年全省猪牛羊肉总产量与去年相比下降3.9%，这些因素也使得山西地区农村居民的收入水平相对不高，农村居民的消费支出也相对下降。
参考文献
[1]符涛，喻后勇.我国农村居民消费的地区差异实证研究[J].乡镇经济济.2007：18-20
[2]谢贤分，王斌会.我国农村居民消费区域差异的多变量统计分析[J].特区经济.2011（4）：177-179
[3]宁满秀.我国农村居民消费结构的地区差异分析[J].东北农业大学学报.2008（6）：84-87
[4]中国统计局.中国统计年鉴[M].2017
[5]王攀娜，我国农村居民消费支出地区差异实证研究[J].商业时代代.2013（36）：48-50
[6]王进，中国农村消费区域分类及特征分析[J].农业经济.2011（11）：86-88
[7]广东省统计局.国民经济和社会发展统计公报[R].2017
[8]山西省统计局.国民经济和社会发展统计公报[R].2017.
作者简介：
褚金萍，成都信息工程大学统计学院硕士研究生，研究方向：农村经济统计与调查
熊健益，成都信息工程大学统计学院教授，主要研究方向：社会经济统计与分析
秦茜，成都信息工程大学统计学院硕士研究生，研究方向：农村经济统计与调查