基于因子分析的农村家庭消费结构实证分析
农村 居民 消费结构 因子分析 聚类分析
姓名：蒋旭 姓名： 学号： 学号：20086063 学院： 学院：生命科学与理学院 班级：08级 班级：08级3班
目录
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立题依据 研究内容 研究方法 预期目标 进度安排
立题依据
消费结构
概念 消费结构是指在一定的社会经济条件下人们在消费过 程中消费的各种各样的消费数据的比例关系。 作用 它反映了人们消费的内容、水平和质量，同时也反映 了人们消费需要的满足状况。 目的 考察消费结构，目的在于掌握和探索消费的变动趋势， 及时调整产业结构和产品结构，衔接好产需关系。
4. 对于贯彻和落实科学发展观，实现四川 小康社会的目标和率先发展，具有积极的意 义。
研究内容
• 分别查阅四川省从1995年—2008年来的人均纯收 入、各项消费支出的变动情况。 • 学习并应用spss软件对数据进行因子分析和聚类 分析。 • 根据分析结果，提出提高我省农村居民收入，缩 小收入差距，改善消费结构的措施和建议。
研究方法
搜集数据
建立模型
统计分 析 制定建议
因子分析法 一、概念
因子分析是指研究从变量群中提取共性因子的 统计技术。是将现实生活中众多相关、 统计技术。是将现实生活中众多相关、重叠的信息 进行合并和综合， 进行合并和综合，将原始的多个变量和指标变成较 少的几个综合变量和综合指标，以利于分析判定。 少的几个综合变量和综合指标，以利于分析判定。
二、意义
能够有效降低变量维数， 能够有效降低变量维数，以最少的信息丢失将众 多原有变量浓缩成少数几个因子， 多原有变量浓缩成少数几个因子，使因子具有一定的 命名解释性。 命名解释性。
相关步骤
• 确定待分析的原有若干变量是否适合于因子分析。 确定待分析的原有若干变量是否适合于因子分析。 • 构造因子变量。 构造因子变量。 • 利用旋转使得因子变量更具有可解释性。 利用旋转使得因子变量更具有可解释性。 • 计算因子变量的得分。 计算因子变量的得分。
湖北省城乡居民消费结构变动的因子分析
滢（ ０ 运用广东省消费数据进行因子分 ２１ １）
析 ， 出如下结论： 得 最终消费支出对ＧＤ 贡 Ｐ
此食 品等 生活必 需品支出在总消费支 出中
的比重 降低 。由于家庭设 备用品及服务及 杂项 商品和服务 作为耐 用性消费品总量 变 化不大 ，在消费总支出呈快速上升 的情况 下 ，其所 占比重逐渐 下降。得益于交通方 式 的 日益便 利化 以及通信 渠道 的多元化 ， 城镇 居民在 交通 通信 方面支出呈现快速增
来 的误 差，找 出数 目较小且原始 变量有潜 在支配作用的因子，达到更加 明确地解释
消 费 支出结 构进 行 因子分 析 ，研 究 湖 北
省城 乡居 民消 费 支 出结构 的 差异 及 变动 特 征 ，并 对城 乡消 费结构 的进 一步 改善
提 供 解 决途 径 。本 研 究 对 于促 进 城 乡经
献率偏低 、居 民消费增长率普遍低 于 ＧＤＰ 增长率 ，影响城镇居 民消费结构 的因素主
要为基本性 因子及居住 因子 ，而影响农村 消费结构 变化 的因素除上述两项外 ，还存
在衣着 因子 的影响 。薛鹏 、徐康宁 、王倩
（ ０ ２） ２ １ 从消费倾 向、消费支出和消费结构 三个方面 ，运用 Ｅ Ｅ Ｌ Ｓ模型研究和 比较 了 １ ７ — ０ ０年我国城 乡居民的消费状况。 ９８２１
内容 摘 要 ：本 文 以统计 学理 论 为 基 础 ，
运 用 ｓ Ｓ 统计 软件 ，对 湖北 省城 乡居 民 ＰＳ
（ ）湖 北 肖 城 镇 居 民 消 费 支 出结 构 一
龠
根 据 特 征 值 大于 １的提 取 原则 ，有 两
个 因子符合原则 ，且前两 个因子累计贡献
农村居民消费结构的因子和聚类分析——以福建省为例
来， 随着社会 经济的快速发展 ， 城市综合水平不断提升 ， 城镇
居民 的生活水平显 著提 高 ， 福建居 民消 费需 求对全省经济发
展的影 响不断增 大。但是 ， 与城 镇居 民相 比， 农 村居 民消费
不足 ， 不仅 严重影 响了农村经 济 的发展 ， 也 制约 了全 省经济 持续 、 健康 、 稳定发 展。因此 ， 深入研究 福建农村居 民消费结
单位 ： 元
ｘ６ ｘ７ ｘ８
表１ ２ ０ １ １ 年福建各地市农 民消费结构 的指标数据
地 区 ｘ４
福 州 厦 门
３ ， ２ ９ ３ ． ８ ６ ３． ９ ４ ７ ． ２ １
５ ２ ７ ． ５ ７ ５ ９ ９ ．１ ， ４ １ ２ ． １ ０
３ ， １ ５ ７ ． ７ ８
３ ３ ４ ． １ １
３ ８ ７ ． ４ １
１ ， １ ３ ２ ． ５ ８
８ ８ ８ ． １ ９
３ ９ ２ ． ６ Ｏ
２ ９ ９ ． １ ２
４ ２ ０ ． ３ ９
３ ０ ９ ． ４ ３
６ ５ ６ ． ８ ５
６ ２ ０ ． ９ ３
［ 关键词］ 因子分析 ；聚类分析；农村居民消费结构
［ 中图分类号］ Ｆ １ ２ ６． １ ［ 文献标 识码 ］ Ａ
［ 基金项 目］ 国家级大学生创新创业训练项 目 “ 金融发展 与城 乡收入差距研 究”（ ２ ０ １ ３ １ ３ ７ ６ ２ ０ １ ０ ） ［ 作者简介 ］ 陈忠 （ １ ９ ６ ７ 一 ） ，男，硕士 ，副教授 ，研 究方 向为 国际贸易 、服 务贸易。
变化 情况 ， 制定 合理的消 费战略 和政 策 ， 对促进福 建经济 的 快速增长 ， 实现全省的全 面小康具有非 常重要 的现实意义 。 从现有 的文献看 ， 以往的学者对福建居 民消 费结 构的研 究 主要 是以整个省或福建城市居 民的消费结 构为研究对象 ，
基于聚类和因子分析的农村居民消费结构实证研究
文 章 编 号 ：６ ２ ６ ５ （ ０ ８ ０ —０ ９ —０ １ ７ — ９ ２ ２０ ｌ２ ０ ３ ４
基 于 聚 类 和 因 子 分 析 的农 村 居 民消 费 结 构 实 证 研 究
李 雪 ，王 莉 华
（ 宁石 油 化 工 大 学 经 济 管 理 学 院 ， 宁抚 顺 １ ３０ ） 辽 辽 １ ０ １
摘
要 ： 根 据我 国 ２０ 年 各 地 区农 村 居 民 的 消 费状 况 ， 用 Ｓ Ｓ １ ． ０５ 运 Ｐ Ｓ ５ ０统 计 分 析 软 件 ， 用 多元 统 计 分 析 中 采
的 因子 分析 与聚 类 分 析 的方 法 ， 我 国 ３ 对 １个 地 区农 村 居 民 的 消 费结 构进 行 实证 分 析 ， 察 影 响 消 费结 构 的 共 同 因 考
Ｃｌ ｓ ｅ ｉ ｇ Ａｎ ｌ ｓｓ ａ ｄ Ｆａ ｔ ｒＡｎ ｌ ｓｓ ｕ ｔ ｒｎ ａｙ ｉ ｎ ｃ ｏ ａ ｙ ｉ
ＬＩ ＸＨｅ Ｗ Ａ Ｎ Ｇ — ｈｕ ， Ｌｉ ａ
（ ｃ ｏ ｌ ｆ Ｅｃ ｎ ｍｉｓａ ｄ Ｍａ ａ ｅ ｎ ，Ｌｉ ｏ ｉ ｇ Ｕｎｖ ｒｉｙ ｏ ｔｏｅ ｍ ＆ Ｃ ｅ ｃ ｌＴｅｈ ｏｏ ｙ。 Ｓ ｈ ｏ ｏ ｏ ｃ ｎ ｎ ｇ ｍｅ ｔ ｏ ａ ｎｎ ｉｅ ｓｔ ｆ Ｐｅｒ ｌｕ ｈ ｍｉａ ｃ ｎ ｌｇ
维普资讯
第２ 卷第２ ８ 期
辽 宁
石
ห้องสมุดไป่ตู้
油
化 工
大
学
学
报
Ｖｏ． ８ Ｎ ． １ ２ ｏ ２
２０ ０ ８年 ６月 Ｊ ＯＵＲＮＡＬ ＯＦ Ｌ ＡＯＮＩ Ｉ ＮＧ ＵＮＩ ＶＥＲＳ ＴＹ ＥＴＲＯＬ Ｉ ＯＦ Ｐ ＥＵＭ ＆ ＣＨＥＭ Ｉ ＣＡＬ ＴＥＣＨＮＯＬ ＯＧＹ Ｊ ｎ ２ ０ ｕ． ０８
因子分析在居民消费结构的变动分析中的应用
5. 97 6. 91 6. 62 7. 12 7. 03 8. 48 8. 68 8. 83 8. 55
5. 25 4. 57 4. 79 4. 64 4. 35 4. 64 4. 26 4. 96 5. 05
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在模型中特殊因子起着残差的作用但被定义为彼此不相关且和公因子也不相关而且每个公因子假定至少对两个变量有贡献否则它将是一个特殊因子x1x2通常为85维样本资料x1可以给出每一个体xi个公因子的得分但各因子得分的计算无法直接计算得到需要用各种不同的方法进行估计巴比莱特bartlet实证分析消费结构是指人们在生活中消费的消费资料和接受的服务种类及其比例关系也就是指各类消费支出在总消费支出中的比重对居民消费支出按照人们实际支出的去向分类可分为文化娱乐等本文引用我国常用的消费资料支出分类方法将浙江城镇居民人均生活费支出分为食品衣着家庭设备及服务医疗保健交通通讯文教娱乐及服务居住项商品及服务八个部分他们在人均生活费支出中所占的比重分别记为x1x8根据浙江省城镇居民家庭生活的抽样调查资料显示居民消费结构变化如表历年来浙江省城镇居民人均生活消费支出构成单位资料来源
费结构变动分析时 ,由于指标多 ,且指标体系中各指标之间存在着此消彼涨 、此低彼高的现象 。笔
者认为因子分析模型正是解决这一问题的有力工具 ,并利用它对浙江城镇居民消费结构变动进行
了实证分析 。
关键词 :因子分析 ;消费结构
中图分类号 :O212 ,C8
文献标识码 :A
An application of factor analysis to the consumption structure fluctuation
安徽省农村居民消费性支出的因子分析
安徽省农村居民消费性支出的因子分析查敦宏陈光金(安徽工业大学经济学院,安徽马鞍山243002)摘要:利用因子分析法和S A S软件对我省各地区的农村居民消费性支出进行了统计分析,并对其消费水平进行了排序。
关键词:因子分析;消费支出;农村居民;排序中图分类号F735文献标识码B文章编号1007-7731(2006)13-26-02Fac t or A nalysis on the Consu m ption Expenses of Rural R esidents i n Anhui Provi n ceZha Dunhong e t al(Schoo l o f E conom i cs,A nhu iU n i versity o f T echno l ogy,M a a'nshan243002,A nhu i)Ab strac t:By fac t o r analysis and sas so ft wa re,t h is article analyse the consu m er s'expense o f rura l resi dents in anhu i Prov i nce and g i ve t he sequence o f l eve l of consumpti on1K ey words:factor ana l ysis;consu m pti on expense;rura l resi den ts;sequence经济增长不仅靠投资需求拉动,还要靠消费需求拉动。
提高人民消费水平本身也是对经济增长的拉动。
而影响消费的增长主要是两个方面[1]:(1)消费水平的提高,其衡量指标主要是城乡居民每人每年的平均消费支出水平。
(2)消费结构的优化,其衡量指标有吃穿住用等各类消费的比重,生存性消费、发展性消费和享受性消费的比重,商品性消费和自给性消费的比重等等。
我国农村居民收入因子分析
摘要:全国各省市自治区继续加大三农工作力度，各项农村政策落实到位，新的扶农支农惠农政策不断出台和强化，农民收入渠道进一步拓宽，促进农民收入持续增长。
本文利用多元统计分析中的因子分析，借助于SPSS统计软件，对我国31个省市自治区分别按照收入来源和消费支出进行分类，客观、合理的分析了我国农民收入来源及消费支出的现状，并为提高居民收入，刺激消费提出了合理性建议。
关键词:农民收入来源农民消费支出 SPSS因子分析引言全国各省市自治区认真贯彻中央文件精神，以增加农民收入为中心，通过大力调整农业结构，加快推进新农村建设步伐，引导和发展农村经济，以实现农民收入平稳增长，并能够使得消费出现的新动向。
借助中华人民共和国国家统计局关于各地区农村居民家庭平均每人现金支出和消费的数据，笔者通过对这些数据进行因子分析，将代写论文对我国31个省市自治区农村居民家庭收支进行分类，并且分析各省市自治区农民收支的具体情况，以此能够达到使得各地区能够因地制宜，更大程度的提高农民收入，刺激农民消费。
一、因子分析因子分析起源于上世纪早期.由K.P e a r s o n、C.S p e ar ma n以及其他一些科学家为智力测定而提出。
随着计算机的出现，它作为统计学方法有了进一步的发展，广泛运用于医学、心理学、经济学等科学领域以及社会化生产。
在进行调查研究的时候，经常需要同时调查或分析许多变量，这些变量可能归为几类，而每一类均具有相同的本质，常称为因子。
因子分析是用少数几个潜在指标(因子)的线形组合来表示实际存在的多个指标，根据相关性大小对变量分组，使组内变量间高相关、组间变量低相关，每组变量代表一个基本结构就是因子。
二、基于因子分析的各地区农民家庭收入分析(一)数据来源中华人民共和国国家统计局网的统计数据:各地区农村居民家庭平均每人现金支出、平均每人现金收入(2009年)。
(二)样本容量全国31个省市自治区为样本。
(三)指标体系农民家庭收入的衡量指标应当具有相应的完整性，并能全面揭示农民收入的现状。
中国农村居民消费性支出的因子分析
由于我国地域辽阔 ,各地区的发展
式中 ,F1 , F2 , ……Fm 称作公共因子
不平衡 ,居民的消费也不平衡 。考察全 (即综合因子) ,它是各个变量中共同出
认为用 2 个公共因子即可覆盖原始的 8
个指标所包含的信息 。(见表 2)
(表 2)
特征值及其贡献率
序号 初始特征值 方差贡献率 累计方差贡献率
因 子 载 荷 矩 阵 可 以 看 出 ,公 共 因 子 1 在 X13 ( 食 品) 、X33 ( 居 住) 、X43 (家庭设备及服务) 、X63 (交通通 讯) 、X73 (文教 娱乐) 、X83 (其他商品) 上 的载荷值都较大 ,可定义为基本消费因 子 ,它涉及农民的食 、住 、行 ,反映农村居 民消费的基本构成要素 ,公共因子 1 的 得分越高 ,说明农民的基本消费水平越 高 ;公共因子 2 在 X23 (衣着) 、X53 (医疗 保健) 上的载荷值较大 ,可定义为气候因
由于初始载荷矩阵常常不满足“简单结 这出乎常规思维 ,说明天津地区农民的 重要方面 ,了解我国消费需求的地区不
构准则”,因此当各因子的典型变量不很 消费结构存有不合理现象 ,导致较低的 平衡性 ,同一地区内部城乡发展的不同
突出时 ,因子的含义往往含糊不清 。因 消费水平 。其余的则可归属二类消费层 步性 ,本着多数人“以收定支”的传统思
载荷矩阵实施方差极大旋转或斜旋转 。 京 、上海 、浙江 、辽宁 。排名前 5 位的省
因子分析没有唯一解 ,由于旋转方法不 市中有三个地区地处我国北方 、西北方 ,
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基于因子分析的农村家庭消费结构实证分析【摘要】本文采用多元统计分析软件中的聚类分析与因子分析，对2011年我国31个省市的农村家庭消费结构进行实证分析，将全国31个地区划分为六大类，并分析了不同类别中各地区农村家庭消费结构特点，进而针对具体情况，提出加快农村发展，促进农村居民消费合理化的建议。
【关键词】农村家庭；消费结构；因子分析；聚类分析0 引言消费问题在近两年已成为一个焦点问题，刺激消费成为拉动经济增长的有效手段。
而相对于城镇消费来说，农村消费上升空间更大，从而加快农村消费将成为消费市场的一大亮点。
李雪，王莉华[1]对2005年我国农村消费结构进行了实证研究，将全国划分为五大类。
而时隔六年后的2011年，中国农村的消费结构是否依旧呢？特别是2011年，国家针对农村问题提出了许多改革措施，在这个重要的年份中国农村家庭消费结构是否会发生变化？基于此，本文运用因子分析及聚类分析知识，对中国农村家庭消费结构进行实证分析，给出农村家庭消费结构的新动态，并对各个地区农村家庭消费结构特点进行分析，希望能够给政府对平衡农村居民消费结构、拉动农村经济增长问题提供参考。
1 消费结构及其分类消费结构是在一定的社会经济条件下，人们在消费过程中所消费的各种不同类型的消费资料的比较关系。
目前消费结构大致有三种分类：实物消费结构与价值消费结构、宏观消费结构与微观消费结构、不同社会集团的消费结构。
比较常用的是第二种分类。
其中宏观消费结构指整个社会的消费结构，表明总体的消费数量和比例关系，从总体上反应一个国家或一个地区的消费结构状况，而微观消费结构指某一家庭或个人的消费结构，它从一个消费单元上反应消费结构状况，并成为宏观消费结构的基础。
前者与国民经济及国民收入水平相适应，后者与消费者收入及消费对象的价格变化相适应。
本文主要研究微观消费结构。
2 数据选取及模型设定2.1 指标选取我国目前的统计年鉴[2]将居民消费支出分为食品消费支出、衣着消费支出、家庭设备用品及服务消费支出、医疗保健消费支出、交通和通信消费支出、教育文化娱乐服务消费支出、居住消费支出、其他商品和服务消费支出8大类。
基于此，本文选取了如下八项指标，即农村家庭人均食品支出_累计数（xi）、农村家庭人均衣着支出_累计数（x2）、农村家庭人均家庭设备用品及服务支出_累计数（x3）、农村家庭人均医疗保健支出_累计数（x4）、农村家庭人均交通和通信支出_累计数（x5）、农村家庭人均教育文化娱乐服务支出_累计数（x6）、农村家庭人均居住支出_累计数（x7）、农村家庭人均杂项商品和服务支出_累计数（x8）作为分析指标，以上各指标的单位均为：元/人。
2.2 模型设定因子分析（Factor Analysis）的概念是由英国著名统计学家、心理学家Charles Spearman于1904年首次提出的。
它的基本思想是根据相关性的大小把原始变量分组，使得同组内的变量之间相关性较高，而不同组的变量间的相关性较低。
每组变量代表一个基本结构，并用一个不可观测的综合变量表示，这个综合变量即为公共因子。
对于所研究的某一具体问题，原始变量可以分解成两部分之和的形式，一部分是由所有变量共同具有的少数几个不可测的所谓公共因子组成的线性函数，另一部分是每个变量独自具有的因素，即特殊因子，这一部分是与公共因子无关的。
下面用数学模型来表示因子分析的主要过程[3]。
其中x1，x2，…，xp为原始的P个变量，且都为均值为0，标准差为1的标准化变量，f1，f2，…，fk（k0.8，根据KMO 度量标准可知适合进行因子分析。
同时Bartlett球度的检验值为342.831，检验的尾概率（sig.）为0.000<0.05，也说明适合做因子分析。
通过SPSS19.0输出的碎石图，观察碎石图可知在第二个点处出现明显的转折，故将本文设定形成两个因子。
另外利用主成份法提取得到因子分析总方差解释表，可知前两个因子特征值的累计贡献率已高达90.187%，所以取前两个特征值建立因子载荷矩阵，并对所建立的因子载荷矩阵进行方差最大正交旋转，根据旋转后的成分矩阵可知各指标的因子1、2载荷分别为x1：0.879、0.410，x2：0.418、0.871，x3：0.752、0.539，x4：0.544、0.779，x5：0.702、0.658，x6：0.636、0.701，x7：0.695、0.600，x8：0.802 、0.524根据因子载荷可知第一个因子在指标x1、x3、x5、x7、x8上有较大的载荷，这些指标反应的都是农村居民生活的主要因素，故将其命名为生活需求因子。
第二个因子在指标x2、x4、x6上有较大的载荷，而这些指标主要受居民消费观念转变的影响，因此将其命名为消费观念因子。
通过SPSS19.0利用主成分法输出的公因子方差表可知各个指标所对应的共同度分别为：0.940、0.933、0.857、0.902、0.926、0.896、0.842、0.918，除x7的共同度为0.842，小于0.850以外，其余指标的共同度均大于0.850。
由于变量间的共同度越高，因子分析模型的解释能力越强。
故本例中的各个指标对我国各地区农村家庭消费结构的分析有很强的解释能力。
SPSS19.0利用回归法计算可得各指标因子1、2得分情况为：x1：0.777、-0.636，x2：-0.700、0.940，x3：0.367、-0.199，x4：-0.350、0.571，x5：0.099、0.098，x6：0.078、0.283，x7：0.179、0.003，x8：0.472、-0.306，由此可得因子得分函数：f1=0.777*x1-0.711*x2…+0.472*x8f2=-0.636*x1+0.940*x2…-0.306*x8SPSS19.0将根据这两个因子得分函数，自动计算所有样本即各个地区的2个因子得分，最后以各因子的方差贡献率占2个公共因子总方差贡献率的比重作为权数进行加权汇总，其数学表达式为：f=（47.884*f1+42.303*f2）/90.187，SPSS19.0根据该公式可输出各个地区的综合得分f。
其中得分为正说明该地区消费水平处于全国平均水平以上，得分为负则说明该地区消费水平位于全国平均消费水平以下。
3.2 聚类分析聚类分析是一种研究“物以类聚”的方法，它是按样品或指标在性质上的亲疏相似程度进行分类的一种多元统计分析方法，又称为“群分析”。
聚类分析根据所用的方法可分为两类：快速聚类分析与系统聚类分析。
利用不同的聚类方法可以产生不同的聚类效果[4]。
下以各地区第一、第二因子及综合得分数据为变量，分别利用快速聚类分析与系统聚类分析法，分别将样本分成4、5、6类进行聚类，SPSS19.0输出的聚类结果中，上海基本上都是自成一类，故先将上海归为一类。
然后将上海剔除，对剩下的30个地区进行二次聚类。
先将样本分成3、4、5类，分别进行系统聚类与快速聚类，通过对SPSS19.0输出结果的分析比较，并结合实际情况，最终选择利用快速聚类分析法，对除上海以外的30个地区进行再次聚类，聚类结果如下：第一类：上海第二类：北京、江苏、浙江第三类：安徽、江西、湖北、湖南、广西、海南第四类：福建、广东第五类：河北、河南、重庆、四川、贵州、云南、西藏、甘肃、青海第六类：天津、山西、内蒙古、辽宁、吉林、黑龙江、山东、陕西、宁夏、新疆我们知道自建国以来我国居民消费水平的地域分布一直呈非均衡状态，地域差异显著，以上各类所包含的地区数目参差不齐，这正好用实例证明了这一点，从而说明了聚类的科学性。
4 结果分析通过因子综合得分可知综合得分排名第一的是北京，其综合得分为2.05，而排在最后的是西藏，其综合得分是-0.92，两者差距较大，这表明我国各地区消费水平存在显著差异。
李雪，王莉华[3]在对2005年农村居民消费结构研究中得出：综合因子得分排序中，排在第一位的是上海市，得分为2.4708；而处于最后一位的是贵州省仅为-0.6219。
通过二者的比较我们知道，由于区域经济发展存在一定的差异，各个地区的经济发展程度不同，导致消费水平发生了很大变化，从而使各地区的消费结构也发生了不同程度的改变。
从表3中我们还可以得到，综合得分为正的只有10个地区，说明我国大多数地区居民消费水平还处于全国平均消费水平以下。
5 总结本文通过对2011年全国各地农村家庭消费支出各项指标的分析研究，将这些地区划分为六大类，这与以前的一些研究中的划分存在一定的差异，通过比较可得：这种划分更细、更趋于合理化。
通过以上分析，我们知道我国农村居民消费水平普遍比较低。
城乡消费水平存在显著差异，城镇居民消费水平要明显高于农村居民。
所以我国应加快对农村的发展建设，缩小城乡差距，早日达到共同富裕[5]。
近年来，国家采取了一系列措施发展农村建设，这使得农村经济得到了一定程度的发展，特别是2011年，国家通过聚焦水利改革发展，为农民办实事，使农业增产、农民增收，农民生活水平得到了提高。
现当代，农民正在由生活型向富裕型转变[6]，正在向高档型消费靠拢。
这说明政府措施在一定程度上促进了农民消费，但为了拉动农村经济更快、更好发展，政府还需进一步努力，更多的关注农村、农民、农业问题，切实抓好“三农问题”，从改进农村基础设施入手，加快推进社会主义新农村建设，使我国的农村居民消费结构更趋向于合理化，早日实现城乡共同富裕。
【参考文献】[1]李雪，王莉华.基于聚类和因子分析的农村居民消费结构实证研究[J].辽宁石油化工大学学报，2008，28（2）：93-95.[2]国家统计局.中国统计年鉴-2010[M].北京：中国统计出版社，2011.[3]徐秋艳.SPSS统计分析方法及应用实验教程[M].北京：中国水利水电出版社，2011：213-218.[4]杨小平.统计分析方法与SPSS应用教程[M].北京：清华大学出版社，2008：227-235.[5]王芳，王景东.我国城镇消费结构的因子分析[J].商业研究，2004，305（21）：10-11.[6]黎红霞.中国农村居民消费特征及影响因素实证分析[D].黑龙江：哈尔滨商业大学，2011：7-8.。