人均可支配收入和人均GDP进行了聚类分析
案例分析 江苏省各市经济发展水平的聚类分析
案例分析江苏省各市经济发展水平的聚类分析标题：案例分析：江苏省各市经济发展水平的聚类分析一、引言江苏省作为中国的重要经济大省，其各市的经济发展水平一直以来备受。
对江苏省各市经济发展水平进行准确的评估，不仅有助于我们理解各市的经济现状，也有助于制定针对性的经济发展策略。
本文采用聚类分析的方法，对江苏省各市的经济发展水平进行分类，并对其结果进行深入剖析。
二、数据来源与方法1、数据来源我们选取了江苏省各市的GDP、人均GDP、工业增加值、固定资产投资、社会消费品零售总额、出口总额、地方财政收入等经济指标作为数据来源。
这些数据均来自江苏省统计局发布的年度报告，具有权威性和准确性。
2、方法选择考虑到数据的复杂性和多元性，我们选择采用聚类分析的方法对江苏省各市的经济发展水平进行分类。
聚类分析是一种无监督学习的方法，能够根据数据的相似性将数据集划分为不同的类别。
在聚类分析中，我们使用了K-means算法，这是一种常见的聚类算法，能够根据设定的类别数，将数据集划分为不同的类别。
三、结果与分析1、数据预处理在进行聚类分析之前，我们首先对收集到的数据进行预处理，包括缺失值填充、异常值处理以及标准化处理等。
经过预处理后的数据，能够更好地反映江苏省各市的经济发展水平。
2、聚类分析结果我们设定类别数为3，对江苏省各市的经济发展水平进行聚类分析。
经过多次尝试和调整，最终得到了较为合理的聚类结果。
该结果将江苏省各市划分为三个类别：高发展水平市、中发展水平市和低发展水平市。
3、结果分析（1）高发展水平市：这一类别的城市主要包括南京、苏州和无锡等城市。
这些城市的经济发展水平较高，各项经济指标均高于全省平均水平。
这些城市的经济结构较为合理，工业增加值和地方财政收入较高，显示出较强的经济实力和竞争力。
（2）中发展水平市：这一类别的城市主要包括常州、南通、徐州等城市。
这些城市的经济发展水平处于全省平均水平之上，但相较于高发展水平市还存在一定差距。
徐建华计量地理学课后习题
计量地理学期末第二章1. 地理数据有哪几种类型，各种类型地理数据之间的区别和联系是什么？答：地理数据就是用一定的测度方式描述和衡量地理对象的有关量化指标。
按类型可分为：1）空间数据：点数据，线数据，面数据；2）属性数据：数量标志数据，品质标志数据地理数据之间的区别与联系：数据包括空间数据和属性数据，空间数据的表达可以采用栅格和矢量两种形式。
空间数据表现了地理空间实体的位置、大小、形状、方向以及几何拓扑关系。
属性数据表现了空间实体的空间属性以外的其他属性特征，属性数据主要是对空间数据的说明。
如一个城市点,它的属性数据有人口，GDP，绿化率等等描述指标。
它们有密切的关系，两者互相结合才能将一个地理试题表达清楚。
^2. 各种类型的地理数据的测度方法分别是什么？地理数据主要包括空间数据和属性数据：空间数据——对于空间数据的表达，可以将其归纳为点、线、面三种几何实体以及描述它们之间空间联系的拓扑关系；属性数据——对于属性数据的表达，需要从数量标志数据和品质标志数据两方面进行描述。
其测度方法主要有：(1) 数量标志数据①间隔尺度（Interval Scale）数据: 以有量纲的数据形式表示测度对象在某种单位（量纲）下的绝对量。
②比例尺度（Ratio Scale）数据: 以无量纲的数据形式表示测度对象的相对量。
这种数据要求事先规定一个基点，然后将其它同类数据与基点数据相比较，换算为基点数据的比例。
【(2) 品质标志数据①有序（Ordinal）数据。
当测度标准不是连续的量，而是只表示其顺序关系的数据,这种数据并不表示量的多少，而只是给出一个等级或次序。
②二元数据。
即用0、1 两个数据表示地理事物、地理现象或地理事件的是非判断问题。
③名义尺度（Nominal Scale）数据。
即用数字表示地理实体、地理要素、地理现象或地理事件的状态类型。
3. 地理数据的基本特征有哪些？1)数量化、形式化与逻辑化2 )不确定性3 )多种时空尺度，4 ) 多维性4. 地理数据采集的来源渠道有哪些？1)来自于观测、测量部门的有关专业数据。
对中国23个省份富裕程度进行聚类分析
对中国23省份居民富裕程度进行聚类分析为了解2011年中国省份富裕程度，对中国28个省市进行分类：（1），各省份人均可支配收入（pcdi）（2），各省份人均消费总额（cpp）（3），各省份人均存款总额（pca）（4）各省份人均GDP（pcgdp）地区序号人均可支配收入人均消费总额人均存款总额人均GDP上海 1 36230 29441 80613 82560 北京 2 32903 35184 94777 80394 天津 3 26921 26241 84099 86496 河北 4 18292 11183 24618 33719 山西 5 18124 10565 29098 30802 内蒙 6 20408 15789 21890 56666 辽宁7 20467 18296 35430 50349 吉林8 19300 14989 21404 37870 黑龙江9 15696 12281 21249 32637 江苏10 26341 20142 32810 61022 浙江11 30971 21922 43831 58791 安徽12 18606 8235 15470 25395 江西13 18657 7758 15870 25988 山东14 22792 17407 23145 46976 河南15 18000 9678 15602 28716 湖北16 18374 13851 19826 34233 湖南17 18369 10324 16151 29893 广东18 26897 19411 39087 50500 广西19 18855 8387 14439 25449 海南20 18369 8535 21527 29012 四川21 17899 9746 20124 26147 贵州22 14143 5944 11340 16117 云南23 18576 6541 14370 19038 陕西24 18245 10144 24449 33197 甘肃25 14969 6319 16501 19628 青海26 15600 7188 18362 28827 宁夏27 17597 7539 21173 32692 新疆28 15513 7138 20067 30257解：首先运行程序：proc cluster data=lzb method=sin std pseudo;id region;proc tree horizontal;id region;proc cluster data=lzb method=cen std pseudo;id region;proc tree horizontal;id region;proc cluster data=lzb method=war std notie pseudo;id region;proc tree horizontal;id region;run;最短距离法：树形图：重心法：离差平方和法：从三种方法的树状图可以看出，离差平方和法的聚类效果最好，符合聚类分析的类内距离小，类间距离大。
聚类分析结果总结报告
聚类分析结果总结报告聚类分析是一种常用的数据分析方法，通过找出数据样本之间的相似性，将它们分为簇，从而对数据进行分类。
本次聚类分析旨在对一批消费者进行分类，以便更好地理解他们的行为模式、需求和喜好。
以下是对聚类分析结果的总结报告。
通过对消费者的行为数据进行聚类分析，我们将其分为三个簇：簇1、簇2和簇3。
每个簇代表着一组相似的消费者群体，下面对每个簇进行具体分析。
簇1：这是一个高消费群体，他们在各个维度上的消费都较高。
他们对品牌认知较高，更注重购买名牌产品；他们也更倾向于在线购物，且购买的商品种类较广泛；此外，他们更愿意花费时间在购物上，喜欢认真研究和比较产品特点和价格。
簇1群体对价格并不敏感，更看重商品质量和品牌的声誉。
簇2：这是一个价值敏感的消费群体，他们更注重价格相对便宜的商品。
他们对品牌知名度并不是很敏感，更关注购物便利性和商品的实用性。
他们喜欢到实体店购物，可以触摸和试穿商品，这样可以更好地评估商品的实际价值。
簇2群体对线上购物并不是很感兴趣，更喜欢传统的购物方式。
簇3：这是一个中等消费群体，他们在各个维度上的消费行为都处于中等水平。
他们对品牌和价格都没有太强的偏好，更关注商品的功能和性能。
他们对购物的时间和成本都有一定的限制，更倾向于选择便利和高性价比的商品。
通过以上分析，我们得出以下几个结论：1. 个体之间在消费行为上的差异很大，每个簇代表的消费群体有明显的特征和偏好。
2. 消费者对品牌、价格、购物方式等因素的重视程度存在差异，这可以为市场营销提供指导。
3. 不同簇的消费群体在市场定位和产品推广上需要采取不同的策略，吸引不同簇的目标消费群体。
4. 对于高消费群体，可以重点推广高端品牌和品质产品；对于价值敏感的群体，可以提供更具性价比的产品和便利的购物体验；对于中等消费群体，可以提供功能强大且价格适中的商品。
在实际应用中，聚类分析可以辅助企业进行市场细分和目标客户定位，可以帮助提高市场竞争力和个性化营销的效果。
研究城镇居民可支配收入与人均消费性支出的关系(计量经济学模型)
研究城镇居民可支配收入与人均消费性支出的关系一、研究的目的本案例分析根据1985年～2014 年城镇居民人均可支配收入和人均消费性支出的基本数据,应用一元线性回归分析的方法研究了城镇居民人均可支配收入和人均消费性支出之间数量关系的基本规律，并在预测2016年人均消费性支出的发展趋势。
从理论上说，居民人均消费性支出应随着人均可支配收入的增长而提高。
随着消费更新换代的节奏加快,消费日益多样化,从追求物质消费向追求精神消费和服务消费转变。
因此,政府在制定当前的宏观经济政策时,考虑通过增加居民收入来鼓励消费,以保持经济的稳定增长。
二、模型设定20089636.2412380.40200910694.7913627.65201011809.8714769.94201112432.2216015.58201214336.8717699.30201315527.9719732.86201416857.5121574.72为分析1985—2014年城镇人均可支配收入（X）和人均消费性支出(Y)的关系，作下图所示的散点图。
图1 城镇人均可支配收入和人均消费性支出的散点图从散点图可以看出城镇人均可支配收入（X）和人均消费性支出(Y)大体呈现为线性关系，为分析中国城镇人均消费性支出随城镇人均可支配收入变动的数量规律性，可以建立如下简单线性回归模型：Y=β+βX+ui12i三、估计参数一．T检验Eviews 的回归结果如下表所示：表2 回归结果① 参数估计和检验的结果写为：^184.59590.780645i i Y X =+（41.10880）（0.004281） t =(4.490423) (182.3403)2R =0.999159 2R （修正值）=0.999129 F =33247.99 n=30 ② 回归系数的区间估计[α=5% 2t α(n-2)=2.048 ]^^2222222ˆˆˆˆ[()()]1P t SE t SE ααβββββα-≤≤+=- =P （0.780645— 2.048*0.0042812β≤≤0.780645+2.048*0.004281）=P （0.7719 2β≤≤0.7894） =95%二异方差检验三序列相关性检验四、模型检验1、 经济意义检验所估计的参数β1= 184.5959，β2=0.780645，说明城镇人均可支配收入每增加一元，可导致人均消费性支出提高0.780645元。
全国30市自治区经济发展水平综合评价——基于因子分析和聚类分析
全国30市自治区经济发展水平综合评价——基于因子分析和聚类分析近年来，我国经济发展迅速，全国各地区也呈现出不同程度的经济发展水平。
为了对全国30个市自治区的经济发展水平进行综合评价，基于因子分析和聚类分析的方法被广泛应用。
首先，我们通过因子分析的方法对数据进行降维和综合评价。
因子分析将多个变量综合为少数几个因子，并可以解释这些因子与原始变量之间的关系。
我们选择了GDP总量、人均GDP、产业结构、基础设施建设、外资吸引等指标作为评价经济发展水平的变量。
通过因子分析，我们可以得到几个综合指标，用于评价各个市自治区的经济发展水平。
接着，我们可以利用聚类分析的方法进行分类。
聚类分析是将样本划分为几个相似的类别，每个类别内的样本相似度高，而类别间的相似度较低。
我们可以通过聚类分析得到若干个类别，这些类别可以代表不同的经济发展水平。
通过将市自治区进行分类，可以更加直观地展示各地区之间的差异，也可以为地方政府提供参考。
最后，我们可以将因子分析和聚类分析的结果进行综合。
通过对因子得分和聚类结果的比较，可以得到更加准确的综合评价。
在综合评价的过程中，我们可以进一步分析各个市自治区的优势和劣势，以及存在的问题和潜在的发展机会。
这些分析结果可以为地方政府提供经济发展策略和政策的参考。
在实施全国30市自治区经济发展水平综合评价的过程中，我们需要充分考虑指标的选择和权重的确定。
指标的选择应当代表经济发展的各个方面，权重的确定应当根据实际情况和专家意见综合考虑。
另外，我们需要注意数据的可靠性和准确性，以及分析方法的合理性和可操作性。
总之，基于因子分析和聚类分析的方法可以对全国30市自治区的经济发展水平进行综合评价。
这种方法能够降低数据的维度，提取出关键的因子，并对样本进行分类。
通过综合分析和评价，可以为决策者提供参考，促进经济发展水平的提高。
我国大城市居民人均可支配收入的聚类分析
我国大城市居民人均可支配收入的聚类分析本文对我国37个大城市的人均可支配收入和人均GDP进行了聚类分析，发现有16个城市两者的聚类结果不一致，其中东部城市9个，东部城市总体上人均GDP与人均收入的差距要高于西部地区。
本文针对这一问题对聚类结果进行了分析，认为东部城市引入外资比较成功，其GDP中外商经济所占比重较高，外资企业的高利润是造成这种现象的主要原因。
关键词：人均GDP 人均可支配收入外资企业我国的经济发展水平地区差异很大，但相应的人均可支配收入的差异则要小得多。
表1列出了2005年我国37个大城市（省会城市和计划单列市加上温州、苏州）的人均GDP和人均可支配收入，直观反映了这种现象。
从表1可以看出，37个大城市中人均GDP最高的是深圳，人均82390元，最低的是西宁，9906元，前者是后者的8.3倍。
人均可支配收入最高仍然是深圳：21494元，最低的是哈尔滨：8273元，前者是后者的2.6倍。
而且从表1中可以看出，人均可支配收入的排序和人均GDP的排序并不完全一致。
从收入角度看，GDP代表着生产者当期生产中创造的价值，这些价值可转化为各经济单位的收入。
整个社会的生产者包括了居民、企业、政府，那么，人均GDP是GDP转移到居民、企业、政府的收入的人均水平。
人均GDP的提高在一定程度上会带动了人均可支配收入的提高。
但并不是GDP提高多少，居民收入、企业收入、政府收入同样也提高多少，这要看居民、企业、政府三者分配比例的多少。
表1的数据表明：人均GDP越高的城市，总体上居民收入所占的份额越低。
因为收入是消费的基础，在消费需求不足已成为我国经济发展瓶项的今天，这种现象的存在不利于我国经济的可持续发展。
本文利用多元统计分析理论中的聚类分析方法，对我国2005年37个大城市的人均GDP和人均可支配收入进行分析，对实际情况进行论证。
大城市人均GDP、人均可支配收入的聚类分析结果（一）聚类分析的基本思想聚类分析是从数值分类学中逐渐分离出来的一个新的分支。
基于聚类分析对江苏居民收入研究
城市 相差不 大 ，甚 至排在第 一梯 队的无锡 各个 指标都 落后 排 在第 二梯 队的南京 ，农村 发展情 况不 是导致 南京 、常 州和镇 江 排在第 二梯 队的主要原 因。
更好的分析不同类型 区域 间差异。本文采用层次聚类分析方法 中 的样本聚类进行分类 ，聚类方法采用离差平方 和 ，距离测度采用 平方欧式距离。本文通过江苏统计 局 ，江苏 统计年鉴收集 整理江 苏各城市 的 ２０１ １年城镇 居民可支配收入和农村居 民纯收入的相 关 数 据 。
２．江苏城镇 居民收入 聚类分析 结果 ：将 所收 集到 的江苏省 各城 市的城镇 居 民收入相关数 据资料输 入 ＳＰＳＳ，得 出结 果 ：南 京 、无锡 、常州 、苏州 属 于作 为江苏 城镇 居 民可 支配 收入 最 高
表 １ ２０１ １年苏 南 各 城 市 发 展 相 关指 标
熏 ＿ 农作钩椭 农业机鼢 乡村从业人 第刑 岖 生 垒 第＝产 ｌ产 謦！汗公埙） 力 千瓦） 晏 人） 产总值ｃ亿元） 数ｃ个） 值ｔ亿元＇
三、聚 类分析结 果与传统 习惯划分不 同的原 因分析
可支配收入为 ３７５３ １元 ；收入较低 的宿迁 ２０１２年农村居民人均
江苏城镇 居 民收入基 于聚类 分析 的结果 与江苏 传统 习惯
纯收入 ９４９５元 ，城镇居 民人均可支配 收入 １６９９１元 ，苏州的农村 的分类基 本是 一致 的，而 江苏农村 居 民收入 的聚类 分析 结果
高 。国际上看 ，按世界银行 ２０１０年的分类标准 ，人均 国民收入在 济 发展特 点分成 的苏南 、苏中和苏 北基本 一致 ，除 了镇江 。作
１００６美元到 １２２７２美元 的为 中等收入 国家 ，２０１２年江苏 的人均 为 ２００１年 才划为 苏南 的镇江 ，因为地 理位 置离 上海较 远 ，受
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对人均可支配收入和人均GDP进行了聚类分析内容摘要：本文对我国37个大城市的人均可支配收入和人均GDP进行了聚类分析，发现有16个城市两者的聚类结果不一致，其中东部城市9个，东部城市总体上人均GDP与人均收入的差距要高于西部地区。
本文针对这一问题对聚类结果进行了分析，认为东部城市引入外资比较成功，其GDP中外商经济所占比重较高，外资企业的高利润是造成这种现象的主要原因。
关键词：人均GDP 人均可支配收入外资企业我国的经济发展水平地区差异很大，但相应的人均可支配收入的差异则要小得多。
表1列出了2005年我国37个大城市（省会城市和计划单列市加上温州、苏州）的人均GDP和人均可支配收入，直观反映了这种现象。
从表1可以看出，37个大城市中人均GDP最高的是深圳，人均82390元，最低的是西宁，9906元，前者是后者的8.3倍。
人均可支配收入最高仍然是深圳：21494元，最低的是哈尔滨：8273元，前者是后者的2.6倍。
而且从表1中可以看出，人均可支配收入的排序和人均GDP的排序并不完全一致。
从收入角度看，GDP代表着生产者当期生产中创造的价值，这些价值可转化为各经济单位的收入。
整个社会的生产者包括了居民、企业、政府，那么，人均GDP是GDP转移到居民、企业、政府的收入的人均水平。
人均GDP的提高在一定程度上会带动了人均可支配收入的提高。
但并不是GDP提高多少，居民收入、企业收入、政府收入同样也提高多少，这要看居民、企业、政府三者分配比例的多少。
表1的数据表明：人均GDP越高的城市，总体上居民收入所占的份额越低。
因为收入是消费的基础，在消费需求不足已成为我国经济发展瓶项的今天，这种现象的存在不利于我国经济的可持续发展。
本文利用多元统计分析理论中的聚类分析方法，对我国2005年37个大城市的人均GDP和人均可支配收入进行分析，对实际情况进行论证。
大城市人均GDP、人均可支配收入的聚类分析结果（一）聚类分析的基本思想聚类分析是从数值分类学中逐渐分离出来的一个新的分支。
本文所研究的样本或指标（变量）之间存在不同程度的相似性（亲疏关系）。
根据一批样品的多个观测指标，具体找出一些能够度量样品或指标之间相似程度的统计量，以这些统计量为划分类型的依据，把具有相似程度的样品（或指标）分别聚为一类，为便于笔者系统地分析问题。
聚类分析与回归分析、判别分析统称为多元分析的三大方法。
本文运用系统聚类法对我国37个大城市2005年的人均GDP和人均可支配收入进行了系统分析。
（二）人均GDP的聚类结果运用SPSS软件可以得到系统聚类分析的结果。
分类结果如下：第一类共20个，包括：哈尔滨、海口、合肥、昆明、兰州、贵阳、西安、郑州、长春、长沙、成都、石家庄、南昌、银川、温州、太原、武汉、呼和浩特、乌鲁木齐、福州。
这一类城市人均GDP平均为21705元，人均收入平均为10825元，平均后者为前者的49.9%。
而且这类城市中除了温州、福州和海口外，均位于中西部地区。
这类城市总数占了37个大城市的54%。
第二类3个，包括：南宁、重庆、西宁，人均GDP平均为10644元，人均收入平均为9281元，平均后者为前者的83.3%。
其中重庆为直辖市，南宁为广西的省会，西宁为青海的省会。
这类型的特点是人均GDP最低，人均收入也最低。
但相对于其他类，人均GDP与人均收入的差距明显要小得多。
第三类8个，包括：南京、大连、宁波、杭州、天津、青岛、济南、沈阳，这类城市人均GDP平均为36089元，人均收入平均为13645元，后者为前者的37.7%，这8个城市中除了沈阳外，均为东部城市。
第四类4个，包括：北京、厦门、上海、广州，这类城市人均GDP平均为47909元，人均收入平均为17747元。
后者为前者的37%。
第五类深圳，人均GDP82390元，人均收入21494元，后者为前者的26.1%。
第六类苏州，人均GDP66826元，人均收入16276元，后者为前者的24.5%。
从分类结果可以看出，整体上人均GDP越高，人均收入也越高，但是相对于人均GDP的增长，人均收入的增长明显要低得多。
其中苏州的情况比较特殊，它的人均GDP要高于北京、上海、厦门、广州这几个城市，但它的人均收入却低于这几个城市。
（三）人均可支配收入的聚类结果用同样方法对37个大城市的人均可支配收入进行分析，得到人均可支配收入的聚类结果：第一类15个，包括：武汉、乌鲁木齐、太原、郑州、成都、昆明、西安、贵阳、海口、合肥、石家庄、长春、沈阳、南昌、重庆，人均可支配收入平均为10209元，这类城市最多，除海口外，均位于中西部地区。
第二类5个，包括：哈尔滨、西宁、兰州、南宁、银川，人均可支配收入平均为8651元，这一类城市人均可支配收入最低，除哈尔滨为中部城市外，全部为西部城市。
第三类7个，包括：天津、青岛、福州、济南、长沙、大连、呼和浩特，人均可支配收入平均为12471元，这类城市东部占了5个，中部1个，西部1个。
第四类2个，包括温州和深圳，人均可支配收入平均为21149.5元，这两城市人均可支配收入深圳只比温州多689，但人均GDP深圳比温州多了61282元。
第五类4个，包括：北京、宁波、上海、广州，人均可支配收入平均为17998元，这四个城市中上海、北京、广州的GDP总量分别是中国城市中的一、二、三位，三个城市的GDP总量加起来有21074.2亿元，占中国GDP总量的11.6%，宁波排第11位。
第六类4个，包括：厦门、苏州、杭州、南京，人均可支配收入平均为16069元，这四个城市中人均GDP最高的是苏州的66826元，最低的是南京的37295元，但两者的人均可支配收入分别是16276元和14997元，仅相差1279元。
人均GDP与人均可支配收入聚类分析结果的差异对比人均GDP与人均可支配收入的聚类结果，通过比较可以看出，南宁、西宁、海口、合肥、昆明、贵阳、西安、郑州、长春、成都、石家庄、南昌、太原、武汉、乌鲁木齐、大连、天津、青岛、济南、厦门、深圳，总共21个城市的人均GDP和人均可支配收入的聚类结果是相同的。
不同的城市有重庆、哈尔滨、兰州、长沙、银川、温州、呼和浩特、福州、南京、宁波、杭州、沈阳、北京、上海、广州、苏州。
其中重庆、长沙、呼和浩特、福州、南京、杭州、北京、上海、广州的人均GDP的聚类分组比人均可支配收入的聚类分组低一级，温州是低四级，宁波低两级，哈尔滨、兰州、银川、沈阳、苏州的人均GDP聚类分组比人均可支配收入的聚类分组高一级。
聚类结果不一致的16个大城市中，重庆、哈尔滨、兰州、长沙、银川、呼和浩特、沈阳7个城市属于中西部地区，其余9个城市均属于比较发达的东部地区。
东部地区11个省，37个大城市中有16个属于东部地区，其中9个的人均GDP与人均可支配收入聚类结果不一致。
温州的民营经济最发达，苏州引进外资做得最成功。
这两个城市分别成为了人均GDP和人均可支配收入差距最小和最大的地区。
世界上其它国家人均GDP与人均可支配收入的关系大致是后者是前者的75%，但是中国37个大城市没有一个在75%附近，除了南宁、西宁、重庆、温州四个城市是高于这个比例外，其余的城市均是远远低于75%这个比例。
其中苏州最小，人均可支配收入仅是人均GDP的1/4。
全国的数据情况是人均可支配收入是人均GDP的46%，在37个大城市中，低于这个数值的城市有：苏州、深圳、大连、沈阳、广州、青岛、天津、厦门、上海、太原、乌鲁木齐、济南、银川、杭州、北京、武汉、南京、哈尔滨、长春、宁波、呼和浩特、郑州。
总共22个城市，占总数的59.5%。
这22个城市东部城市13个，中西部城市9个。
东部城市总共16个，其中13个的人均可支配收入和人均收入的比低于全国值。
只有温州、石家庄、海口三个城市高于全国值。
其中石家庄、海口分别为0.498、0.517，只比全国值略高。
但是温州就很特殊，人均可支配收入是人均GDP的98.6%。
2005年东部地区GDP占全国经济总量的比重为59.5%，是我国经济发展水平最高的地区。
从总体上来说，经济越发达的地区，GDP增长与收入增长就越是不相称。
造成聚类结果不一致的原因（一）与人均GDP的统计方法有关人均GDP的统计方法是采用的GDP总量除以常住人口，东部地区经济比较发达，存在大量的外来就业、打工者。
这部分人中相当多人并没有被记入常住人口中，但是他们创造的产值却被记入GDP总量中，从而导致人均GDP的统计值偏高。
（二）与我国的经济发展模式有关我国增长模式概括起来说，就是政府、企业和外资主导投资，偏重特大型和大型企业发展，资本密集等等为主要动力推动。
有学者作了这样一番估算：外国投资商拿出30%的资本，拥有50%的股份，拿走了70%的利润。
而“贴牌生产”更甚，外国人拿走了92%的利润，而我国最多只能得到8%。
（三）与我国利用外资的地区分布特点有关我国利用外资的地区分布特点是东部地区利用的外资占我国利用外资的绝大部分。
以苏南为主的长三角地区是我国经济增长最快的地区，也是我国成功引入外资数量最多的地区。
作为苏南地区代表的苏州市的人均可支配收入和人均GDP 的差距是全国最大的。
而东部地区唯一一个人均可支配收入和人均GDP差距微小的温州市，民营经济特别发达，2005年温州民营经济占生产总值比重为80.5%，工业总产值中外商及港澳台商投资企业仅为6.6%。
同年另一个人均GDP与人均可支配收入差不多的重庆市的GDP中个私经济占43%，外商经济仅为6.8%。
而人均GDP与人均可支配收入差距最大的苏州市在全市规模以上工业中，国有工业产值76亿元，集体工业产值150亿元，三资工业产值6580亿元，私营工业产值1460亿元，三资工业占了79.6%。
外资企业的高额利润计入GDP，但并不会转化成人均可支配收入。
结论收入是消费的前提，居民收入的增长相对缓慢又造成了国内最终消费需求不足，消费不足已成我国经济发展的瓶颈。
温州以外，总体上经济越发达地区，人均可支配收入与人均GDP的差距越大，这种现象的存在预示我国经济消费不足的困境不会随着经济增长而自然消失。
外资虽然对我国的经济增长功不可没，但对其的过度依赖对我国经济的持续稳定发展也是有副作用的。
改变外资的超国民待遇为国民待遇，为国内资本、民营资本的发展创造一个公平竞争的环境，促进形成名牌产品，不断增强自主发展能力，对实现经济的持续和自主发展具有重要意义。
参考文献：1.何晓群.多元统计分析[M].北京：中国人民大学出版社，20042.王欣.人均GDP相关知识介绍[J].统计科学与实践，2006（2）。