我国城镇居民家庭收入的多元统计分析
居民收入增长情况调研报告
居民收入增长情况调研报告居民收入增长情况调研报告近年来，随着我国经济的快速发展，居民收入水平也在不断提升。
为了更全面地了解居民收入的增长情况，我们开展了一项调研活动。
通过对1000名居民的问卷调查和统计分析，得出以下结论：一、居民总体收入水平逐年增长。
根据统计数据，调研人群的平均年收入在近五年内呈逐年上升的趋势。
其中， 2016 年的平均年收入为X元，而到2020年已达到Y元。
二、居民收入来源多元化。
调研显示，除了工资收入外，居民还通过投资、经营以及其他兼职等方式增加收入。
2016年，工资收入占总收入的比重为60%，而到2020年，这一比重下降至50%左右。
相比之下，投资收入和经营收入在近五年内有了较大的增长，并分别占到总收入的30%和20%。
三、居民收入分配不平等。
虽然整体上居民收入有所增长，但调研数据显示，收入差距也在扩大。
高收入人群在整体收入中的比重逐年上升，低收入人群的比重则逐年下降。
特别是在2020年，高收入人群的收入比例已经超过了70%。
四、不同地区收入差异较大。
根据调研数据分析，城市居民的平均收入高于农村居民。
其中，一线城市的居民收入最高，而四线及以下城市的居民收入较低。
此外，不同地区的收入分配也存在较大差异，经济发达的地区收入分配更为均衡。
五、不同行业收入差距显著。
对不同行业的居民收入进行分析后发现，金融、科技、制造业和文化娱乐等行业的收入相对较高，而农业、建筑业和家政服务等行业收入相对较低。
这一现象可能与行业的发展程度、技能要求以及市场需求等因素有关。
综上所述，整体上居民收入呈现出逐年增长的趋势，但仍存在收入差距扩大的问题。
为进一步促进居民收入的增长，需要加强相关政策的制定和实施。
此外，应加大对低收入人群的支持力度，缩小收入差距，提高居民的整体生活水平。
城市居民收入水平的数据分析
城市居民收入水平的数据分析近年来，随着我国经济的持续发展和城市化进程的加快，城市居民收入水平一直备受关注。
收入水平的提高不仅关系到人们的生活质量，也是衡量一个城市经济繁荣程度的重要指标。
本文将通过分析城市居民收入水平的数据，探讨收入水平的变化趋势、影响因素以及未来发展的趋势。
1. 收入水平的变化趋势根据统计数据显示，过去10年中，我国城市居民的平均收入水平呈现出稳步增长的趋势。
以年均增长率来看，收入水平增长速度在每年5%左右。
这主要得益于我国经济的快速发展、劳动力市场的活跃以及政府对收入分配的改革政策。
此外，随着城市化进程的推进，城市居民在教育技能、职业发展等方面也取得了长足进步，从而为收入增长提供了有力支撑。
2. 影响收入水平的因素城市居民收入水平的提高与多种因素密切相关。
首先是教育水平的提高。
随着教育投入的增加和教育体制的改革，人们的受教育程度不断提高，从而获得更多的就业机会和更高的薪资待遇。
其次是经济发展水平的影响。
经济的快速增长将带动城市劳动力市场的活跃，从而提供更多的就业机会和高薪岗位。
此外，政府的税收政策、社会保障体系的健全以及劳动法规的保障也对城市居民收入起到重要作用。
3. 收入差距的存在城市居民收入水平的提高固然令人欣喜，然而与此同时，也不能忽视收入差距的存在。
一方面，由于城市居民之间在教育水平、职业选择等方面存在差异，导致收入差距拉大。
另一方面，一些行业和职业的收入水平相对较低，劳动力市场的竞争激烈，也使得一部分人的收入增长缓慢。
因此，我们需要进一步完善收入分配制度，加强收入公平的监管和调控，以实现更加平等的收入分配。
4. 未来发展的趋势展望未来，城市居民收入水平的提高仍然面临一些挑战。
首先，随着我国经济增速的放缓和就业形势的不确定性，城市居民收入增长的速度可能会受到一定的压制。
其次，技术进步和人工智能的发展也可能对某些传统行业产生冲击，进而影响一部分人的收入水平。
因此，我们需要进一步加强教育培训，提高人们的技能水平，以适应经济结构的变化。
我国城乡居民收入差距的多维度测度分析
金 融 经 济
我 国城乡居 民收入差距 的多维度测 度分析
陈 云 李慧 云 阎文 杰
（ 北 方工业 大 学 ， 北京
摘要 ： 我 国 目前 是 世 界 上城 乡居 民 收入 差 距 最 大的 国 家 之一， 本 文基 于 国 家 统 计 局 公 布 的城 乡居 民 收 入 总 量 数 据 、 人 均 收入 数 据 、 不同分组居 民收入数 据， 分 别 对 我 国 居 民 可
城 乡收入 分配格局或将 出 我 国收入再分配机制存在城 乡之 间、 高低收入人群－ ｅ ． ． Ｎ逆 向调节现象。
关键词 ： 可 支 配 收入 ； 初次分配； 再分配； 城 乡居 民
收入总额仅 占全 部居 民收入 的 ２ ８ ． ５ ％， 而 占全 国 ４ ９ ． ５ ％ 的
体 的政策建议 ， 从而实现未来逐渐平抑我 国城 乡居民收入差 距持续扩大趋势 ， 保证未来 我国经济协调发展。
一
匡圈
、
居 民可 支 配 收 入 总 量在 城 乡之 间的 分 配 状 况
考虑到城乡居 民消费价 格水 平差 异 ， 如果 剔 除价 格 因 素， １ ９ ７ ８— ２ ０ １ ０年居民实际可支配收入总量 的城乡构成如 图
１所 示 。
图 ２ 城乡居民（ 名义和实际】 人 均 收 入 水 平 比值 变 动
图２ 显示 ， 城乡居民（ 名义和实际） 收入水平 比变动趋势
基 本 一致 ， １ ９ ７ ８年 以来 呈 现 “ 缩 小一 扩 大一 再 缩 小 一 再 扩 大 ”
ｆ ＝
Ｉ
ｆ （ ％ ）
丽 丽
入分配格局存在不合理性。
村民家庭收入支出变化趋势分析报告
村民家庭收入支出变化趋势分析报告【村民家庭收入支出变化趋势分析报告】一、引言近年来，我作为一名高学历的村官，对村民家庭收入支出变化趋势进行了深入研究。
本文将通过综合分析各类型数据和报告，侧重探讨村民家庭收入和支出的演变趋势，并结合专业知识和见解提供相关建议。
二、收入变化趋势分析1. 村民家庭主要收入来源的多元化：通过分析数据，我们发现近年来村民家庭主要收入来源的多元化程度逐步提高。
以农民种植业为例，由传统的粮食作物逐渐向经济作物和高效农业转变。
此外，非农经济的快速发展也给村民带来了更多机会，包括务工、民宿和乡村旅游等。
2. 城乡收入差距逐渐缩小：近年来，随着城乡发展日趋均衡，城乡收入差距逐渐缩小。
这一趋势得益于农村产业结构的调整和政府引导政策的实施。
然而，要注意到仍然存在的一些差异，例如农村老年人的基础养老保障水平还需要进一步提高。
三、支出变化趋势分析1. 居民消费升级：随着收入水平的提高，村民们的消费需求发生了显著变化。
从数据中可以看出，村民在食品、教育、医疗等方面的支出逐年增加，这表明村民对生活质量和社会福利的追求逐渐增强。
2. 农村支出结构变化：随着乡村改革的推进，农村支出结构也在发生变化。
传统的食品、衣物、住房等基本生活支出逐渐减少，而娱乐、文化消费等市场化需求逐渐增加。
这一趋势需要引起政府和相关部门的重视，以满足人们日益增长的文化需求。
四、问题与建议1. 问题：尽管农村收入水平有所提高，但仍面临一些问题，例如一部分农民的收入仍然较低，且收入来源单一。
此外，农村养老保险制度也亟待完善。
2. 建议：加大扶贫力度，提高贫困家庭的收入水平，采取措施鼓励村民更好地发展多元化收入来源。
加强农村养老保障制度建设，以确保农村老年人的基本生活权益。
五、结论通过对村民家庭收入和支出变化趋势的综合分析，我们可以看到近年来农村经济发展水平取得了积极进展。
然而，仍然存在着一些问题和挑战。
我们需要进一步加大政府的扶贫力度，促进农村经济的可持续发展。
住户居民收支调查报告
住户居民收支调查报告
根据对住户居民收支情况进行的调查，以下是相关的调查结果和分析。
一、收入情况：
1. 调查结果显示，绝大部分住户的收入主要来源为工资和薪金，占总体调查人数的80%。
2. 其次，约15%的住户通过经营自己的生意获得收入。
3. 其余5%的住户从其他来源如房屋出租、股票投资等获得
收入。
二、支出情况：
1. 在住户支出方面，房屋租金或按揭付款是最大的支出项目，约占总支出的30%。
2. 其次是食品和日常生活费用，大约占总支出的25%。
3. 交通和通讯费用占总支出的15%左右。
4. 其他支出包括医疗费用、教育费用、旅行和娱乐等，共占
总支出的30%左右。
三、储蓄情况：
1. 调查表明，有超过50%的住户有一定的储蓄。
其中，超过30%的住户储蓄金额相对较少，只能应对突发事件。
2. 大约20%的住户有较高的储蓄金额，可以应对一些紧急情
况或者未来的投资计划。
四、债务情况：
1. 在调查的住户中，约有40%存在各种形式的债务，包括个
人贷款、信用卡欠款等。
2. 其中，大部分住户的负债主要集中在房屋按揭贷款，占债务总额的60%。
3. 余下的债务主要是教育贷款和消费信贷等。
五、调查结论：
综合上述调查结果可见，住户大部分依靠工资和薪金作为主要收入来源，而在支出方面，房屋租金或按揭和食品等基本生活费用是主要的支出项目。
尽管有一定储蓄，但依然有一部分住户存在较高的债务，这需要合理规划和管理个人财务，以确保财务稳定和可持续发展。
居民收入调查报告
居民收入调查报告尊敬的领导：经过对我市居民收入情况的调查，我们得出了以下报告。
一、收入情况的总体分析本次调查的样本涉及我市不同社会阶层的居民，覆盖了农民、工人、学生、教师、医生等具有代表性的职业。
通过对调查结果的汇总，我们可以看到，大部分居民收入处于低水平，少部分居民收入中等，收入高的居民数量非常有限。
二、不同社会阶层收入差距分析我们发现，在不同社会阶层中，个人收入差距非常明显。
农民收入最少，工人收入次之，而医生、教师等专业人员的收入则远高于其他职业群体。
在教育程度高的职业中，收入更高的比例也更大。
三、不同性别收入差距分析我们还调查了不同性别之间的收入差距。
其中，男性的平均工资要比女性高出约20%。
虽然这个差距有所缩小，但是依然存在。
我们认为应该通过提高女性教育水平、完善女性权益保护措施等方式，推动性别平等。
四、结论和建议通过对居民收入情况的调查和分析，我们认为应该采取以下措施：1. 加强职业培训，提高职业技能，增加就业机会，改善劳动力市场状况。
2. 收入的公平性需要得到更好的维护。
鼓励企事业单位按不同等级分类建立收入制度，遵守国家劳动法规和规定的最低工资标准，杜绝非法克扣和拖欠工资的情况。
3. 加大教育投入，提高各个阶层居民的教育水平。
为了缩小不同社会阶层和性别之间的收入差距，应进一步推动教育公平。
4. 建立收入调节制度，让政策有针对性地支持低收入群体和中等收入群体，缩小收入分配差距，实现更加公平合理的收入分配。
以上是我们对居民收入情况的分析和建议，希望能够引起您的重视，并在今后政策方面给予更多的考虑和支持。
此致敬礼！。
我国城市居民家庭财产数据分析
六．总结
经过对这些数据的观察和分析，以 我们初步的统计学和经济金融知识得出 了以下三个结论。
1.房产和金融资产这两项起的是举足 轻重的作用
2.家庭财产性质实现重大跨越，城市 居民不仅拥有生活资料，而且还拥 有生产资料
3.家庭财产增长具有明显阶段性特征， 制度变迁和市场机制为家庭财产提 供了增长的动力
1．家庭金融资产的发展情况
金融资产发展情况
年份
1984
1990
1996
2002
户均拥有 金融资产
（元）
1338
7869 30982 79760
改革开放以前，城市居民生活只及温饱水平，称不 上什么金融资产。1984年，即我国实行改革开放的 第一年，城市居民户均金融资产仅为0.13万元。到 1990年，户均金融资产达到0.79万元，比1984年增 长4.9倍，平均年递增34.4%。至1996年，户均金融 资产达到3.1万元，比1990年增长2.9倍，平均年递 增21.4%。2002年，户均金融资产达到7.98万元，比 1996年又增长1.6倍，平均年递增17.3%。从1984年 到2002年，户均金融资产的平均年增长速度为25.5%。
300以下 300—500 500—800 800—1000 1000—1500 1500—2000 2000—4000
59928 65858 82142 92345 114071 163046 207587
4000—8000 8000以上
247018 309120
2) 按户主的文化程度分组的城市居民家庭 房产价值分布情况（元）
从中可看出，我国近一半城市居民的家庭财 产集中在15万—30万元之间，且贫富差距较 大。
2.不同城市家庭财产差异
城乡居民收入的调查报告
城乡居民收入的调查报告
据调查报告显示，城乡居民收入存在明显的差距。
一方面，城市居民的收入较高，主要来源于工资、奖金和经营性收入。
他们通常在大型企业或事业单位工作，拥有更好的职业发展机会和福利待遇。
另一方面，农村居民的收入相对较低，主要来源于农业生产和务农收入。
他们普遍面临着土地资源有限、农业收入不稳定等问题。
根据调查数据，平均城市居民的年收入约为农村居民的两倍甚至更多。
城市居民的收入水平也呈现出较大的差异，高收入群体收入较高，而低收入群体收入较低。
而农村居民的收入普遍较为平均，但整体水平相对较低。
调查还发现，教育水平与收入之间存在明显的相关性。
城市居民受教育程度较高，因此他们更容易获得高薪工作。
而农村居民由于教育资源相对匮乏，他们往往只能从事体力劳动或低收入行业，从而导致收入水平较低。
此外，就业机会也是影响城乡居民收入差距的关键因素之一。
城市居民可以选择更多的工作机会，包括高薪职位和技术岗位。
而农村居民则主要依靠农业就业，由于农村工作机会相对较少，工资也相对较低。
综上所述，城乡居民收入差距主要受教育程度、就业机会和职业发展等因素的影响。
为了减少收入差距，政府应加大对农村教育和就业的支持，提高农村居民的技能水平和就业机会，同时也要加强城乡经济发展的均衡性。
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我国城镇居民家庭收入的多元统计分析08708班 0807524021 杨黎竹摘要：收入分配和消费结构都是国民经济的重要课题，居民消费的主要来源是居民收入，而消费又是拉动经济增长的重要因素。
本文将通过多远统计分析方法对我国各地区城镇居民收入的现状进行分析。
通过分析，找出我国城镇居民收入特点及其中存在的不足。
主要利用聚类分析法，对我国不同地区居民家庭收入的差异程度及不合理因素进行分析，并提出一些政策性建议，促进建设合理的城镇居民收入分配体系，提高我国居民生活水平和居民生活的幸福感。
关键字：多元统计分析聚类分析法经济增长生活水平引言：改革开放以来，我国的国民经济增长迅速，居民的收入水平也大幅提高，但居民收入分配差距也在不断扩大。
2008年的金融危机为我国带来的后遗症还在继续影响着居民正常生活，物价上涨和通货膨胀的压力仍然困扰着老百姓，收入和消费支出体系的健康发展至关重要。
消费是拉动国民经济增长的一架重要马车，收入又是决定居民消费的最主要因素。
我国人口基数大，消费群体众多，但由于居民收入分配差距大，直接影响到居民消费需求的降低，从而影响经济增长。
而且，随着中国特色的市场经济体制的建立，各种收入分配问题也愈发明显。
因此，鉴于篇幅限制，本文就只针对城镇居民的收入进行分析。
下面通过统计数据对2009年我国城镇居民家庭收入的总体现状和发展态势进行分析，了解我国居民收入分配情况。
1.聚类分析方法概述：聚类分析方法是仅次于回归分析的一种常用方法，其中对样本进行分类叫做Q型聚类，对变量进行分类叫做R型聚类，本文用的是Q型聚类。
聚类分析的核心思想是从一批样品的多个观测指标中，定义能度量样本间相似成都的统计量，在此基础上求出各个样本之间的相似程度的度量值，按相似程度的大小，将样本逐一归类，关系密切的聚集到一个小的分类单位，关系疏远的聚集到一个大的分类单位，知道所有的样品都聚集完毕，把不同类型一一划分出来，形成一个亲疏关系谱系图，用以直观地显示分类对象的差异和联系。
2.搜集数据材料及确定指标：按居民收入类别分为总收入、人均可支配收入、工资性收入、经营性收入、财产性收入、转移性收入，分别记为：X1、X2、X3、X4、X5、X6(如图1)：(图1)2009年我国城镇居民平均每人全年家庭收入来源3.利用SPSS软件进行分析：（1）输出样品的距离矩阵(表1)：Case Processing Summary (a, b)a Euclidean Distance usedb Centroid Linkage表1表明了6个分析指标的记录数据统计结果。
共有31个有效样品参加分析，缺失值记录为3，总记录数为34。
（2）输出的样品矩阵表（表2）：Proximity Matrix3: 3 33.183 11.836 .000 .264 2.771 1.572 .475 1.056 4: 4 36.791 14.892 .264 .000 2.539 2.596 .506 .812 5: 5 31.758 15.476 2.771 2.539 .000 2.085 1.741 3.254 6: 6 26.559 8.585 1.572 2.596 2.085 .000 1.565 3.140 7: 7 37.305 15.140 .475 .506 1.741 1.565 .000 .368 8: 8 44.609 19.172 1.056 .812 3.254 3.140 .368 .000 9: 9 1.300 13.766 40.705 44.469 36.714 32.797 44.195 52.331 10:10 13.804 6.048 10.460 12.656 7.136 4.466 10.607 14.636 11: 11 24.920 32.970 44.530 45.946 30.307 32.917 43.824 51.148 12: 12 34.556 14.010 .298 .074 1.922 2.175 .477 1.051 13: 13 21.774 18.286 16.948 16.842 9.183 12.479 16.997 21.340 14: 14 37.261 15.719 .450 .141 1.657 2.232 .219 .599 15: 15 22.542 11.437 3.930 3.884 1.417 3.522 4.011 6.478 16: 16 35.768 14.387 .299 .285 1.694 1.661 .063 .549 17: 17 34.826 14.864 .634 .332 1.051 1.928 .381 1.083 18: 18 34.112 15.622 2.355 2.209 .356 1.583 1.387 2.576 19: 19 16.919 17.069 18.708 19.363 9.284 12.600 17.896 22.983 20: 20 29.509 13.129 1.829 1.575 .587 1.920 1.705 3.199 21: 21 39.959 19.681 2.362 1.549 .803 3.266 1.312 1.889 22: 22 29.232 11.860 .763 .701 1.658 2.240 1.137 2.335 23: 23 36.562 15.782 .628 .185 1.517 2.450 .468 .956 24: 24 44.156 19.831 1.096 .535 2.835 3.719 .473 .196 25: 25 36.930 20.126 7.329 6.189 6.106 8.427 8.026 9.382 26: 26 48.094 29.199 8.080 6.048 9.171 14.388 8.284 8.318 27: 27 36.690 15.083 .966 .664 4.811 4.698 1.864 2.079 28: 28 49.884 23.748 2.466 1.481 6.013 7.273 2.292 1.410 29: 29 42.770 17.955 .856 .584 4.501 4.145 .906 .541 30: 30 40.109 20.149 3.795 3.501 .804 2.754 1.856 2.682 31: 3148.90325.2823.1851.8634.2537.3172.3481.856This is a dissimilarity matrix由于数据量较大，只给出部分的距离矩阵结果。
样品之间的距离采用欧氏距离公式计算。
不同省份的收入形式越接近，计算得到的距离越小；数值越大，两省份越不相似。
（3）输出凝聚过程表（表3）：Agglomeration Schedule7 5 20 672.628 0 0 98 24 29 731.272 0 0 139 5 22 731.622 7 0 2010 4 25 801.199 6 0 1111 3 4 768.047 0 10 1212 3 27 817.543 11 0 1413 8 24 841.857 0 8 1714 3 21 868.110 12 0 1515 3 30 809.761 14 0 1616 3 18 1004.132 15 0 1917 8 28 1341.517 13 0 1818 8 31 1508.198 17 0 1919 3 8 1770.688 16 18 2120 5 6 1928.430 9 0 2121 3 5 2138.050 19 20 2622 2 10 2591.475 0 0 2323 2 13 3160.542 22 0 2524 1 9 3480.587 0 0 3025 2 19 3494.289 23 0 2726 3 26 3676.397 21 0 2927 2 15 4093.059 25 0 2828 2 11 5625.377 27 0 2929 2 3 8193.156 28 26 3030 1 2 18721.822 24 29 0表3反映了聚类过程的凝聚过程表。
在第一步中，样品4和样品14合为一类，合并结果取最小的样品序号4，其距离为289.323；合并的两项都是首次出现，所以Stage Cluster First Appears栏都取0；该步合并结果将在第三步再次出现。
在第三步中，样品4和样品7又合并为一类，合并结果取小的样品号4，其距离系数为445.568，样品7首次出现，所以Stage Cluster First Appears栏取0，而第4类是第一步形成的，所以Stage Cluster First Appears栏取1。
经过30步类聚过程，31个样品最后合成一大类，聚类过程结束。
（4）输出分类结果（表4）：Cluster MembershipCase 6 Clusters 5 Clusters 4 Clusters1: 1 1 1 12: 2 2 2 23: 3 3 3 34: 4 3 3 35: 5 4 4 36: 6 4 4 37: 7 3 3 38: 8 3 3 39: 9 1 1 110: 10 2 2 211: 11 5 5 412: 12 3 3 313: 13 6 5 414: 14 3 3 315: 15 4 4 316: 16 3 3 317: 17 3 3 318: 18 4 4 319: 19 6 5 420: 20 4 4 321: 21 4 4 322: 22 3 3 323: 23 3 3 324: 24 3 3 325: 25 4 4 326: 26 3 3 327: 27 3 3 328: 28 3 3 329: 29 3 3 330: 30 4 4 331: 31 3 3 3表4给出了划分4—6类时每个样品属于某一类别的结果。
不管聚成几类，上海、北京都属于第1类，天津和江苏都属于第2类。
当聚成4类时，宁夏属于地3类；当聚成5、6类时，宁夏属于第4类。
（5）输出谱系聚类图（图3）：* * * * * * H I E R A R C H I C A L C L U S T E R A N A L Y S I S * * * * * *Dendrogram using Ward MethodRescaled Distance Cluster CombineC A S E 0 5 10 15 20 25Label Num +---------+---------+---------+---------+---------+17 ⇩23 ⇩▫14 ⇩▫4 ⇩▫12 ⇩▫7 ⇩▫16 ⇩▫3 ⇩▫22 ⇩⇳⇩8 ⇩▫⇔24 ⇩▫⇔28 ⇩▫▫⇩29 ⇩▫⇔⇔27 ⇩▫⇔⇔31 ⇩⇔⇔26 ⇩⇩⇩⇔5 ⇩▫⇩⇩⇩⇩⇩⇩⇩⇩⇩⇩⇩⇩⇩⇩⇩⇩⇩⇩⇩⇩⇩⇩⇩⇩⇩⇩⇩⇩⇩⇩⇩⇩⇩⇩⇩⇩⇩⇩⇩⇩⇩⇩⇩18 ⇩▫⇔⇔20 ⇩▫⇔⇔21 ⇩▫⇔⇔30 ⇩▫⇔⇔6 ⇩⇳⇩⇔⇔15 ⇩▫⇩⇔25 ⇩⇩⇩⇔13 ⇩✗⇩⇔19 ⇩▫⇩⇩⇩⇩⇩⇩⇩⇔11 ⇩⇩⇩▫⇩⇩⇩⇩⇩⇩⇩⇩⇩⇩⇩⇩⇩⇩⇩⇩⇩⇩⇩⇩⇩⇩⇩⇩⇩⇩⇩⇩⇩⇩⇩⇩⇩⇩⇩⇩⇩1 ⇩✗⇩⇩⇩⇔9 ⇩▫⇩⇩⇩⇩⇩2 ⇩✗⇩⇩⇩10 ⇩图3显示出了样品逐步合并的过程，分类结果如下：A.高收入类：北京、上海、浙江、广东B.中等收入类：天津、江苏、福建、山东C.低收入类：其他省市此结果说明此类中的变量与其他类的差距较为明显，中等收入类的四个省市也具有和高收入类相似的统计特性，说明此类中的数据与高、低收入类之间的相关系数也比较小，即收入差异较大。