1、贵州民族学院毕业论文影响贵州省城镇居民生活水平的因素分析 周 莉 （贵州民族学院理学院）摘 要：本文收集了1992年到2008年贵州省城镇居民生活水平的数据，从贵州省城镇 Factors Analysis on Affecting the Living Standards of Urban Residents in Guizhou ProvinceZhou Li（Guizhou University for Nationalities）Abstract: This thesis collects the data about living standards of urban resident
2、s in Guizhou Province from 1992 to 2008. Firstly, according to the six aspects of cities and towns employment in Guizhou Province, the incomes and expenditures, the quality of life and living conditions, the traffic conditions, communication conditions and culture, establishes the index system about
3、 the residents living standard with 16 the three indicators. Then it analyzes and evaluates the living standard through the method of principal component analysis. And the thesis establishes the best regression equation with the stepwise method. Finally, by the combination of two methods to identify
4、 factors, and summary the analysis results, it puts forward some helpful suggestions.Key words: Principal Component Analysis Urban Residents Living Standard Stepwise Regression 目 录摘要iAbstractii1.引言12.主成分分析与多元回归分析方法介绍22.1主成分分析原理及基本思想22.2主成分分析模型22.3主成分的推导32.4主成分分析用于系统评估42.5多元回归分析52.5.1多元线性回归模型52.5.2逐步
5、回归法概述52.5.3逐步回归的基本思想53.贵州省城镇居民生活水平评价73.1指标体系的确定73.2数据的选择83.3指标分析83.4.原始指标的设置83.5主成分应用93.6结论124.影响贵州省城镇居民生活水平的因素分析134.1多元回归的应用134.1.1建立回归模型134.1.2建立最优回归方程134.1.3回归系数的显著性检验134.1.4回归模型的显著性检验144.1.5残差分析154.2结论155.政策建议16成果声明17致谢18参考文献19附录2023贵州民族学院统计学专业毕业论文：影响贵州省城镇居民生活水平的因素分析1. 引言改革开放以来，中国社会经济得到了很大的发展，综合
6、国力不断增强，居民生活水平不断提高，社会主义市场经济体制不断完善。随着经济和社会的不断发展，提高城镇居民生活水平是党和国家的奋斗目标之一。随着社会主义市场经济体制的确立和逐步完善，贵州的社会生产力逐步获得解放并日益加快发展，经济总量与综合实力迅速上升，人民的生活水平也显著提高。但是，就业情况、生活质量与居住条件、通信条件、交通条件、文化等方面的数字表明：贵州省城镇的经济发展出现了严重的失衡，与其它省的差距明显拉大，且日趋严重。总的来说存在着东部与西部的差别，这种差别主要显著地存在于城镇经济的发展过程中，如何正确认识和评价居民生活水平成为学者们研究的热点，正是以此为出发点开展本文的研究，对于贵州
7、省城镇居民生活水平的因素研究要从多方面进行，要全面考虑。所以本文重点研究影响贵州城镇居民生活水平的因素，就是想从中找出两个甚至更多因素来，解释产生这种现象的原因。本文采用主成分分析方法对评价指标体系进行定量分析，找出影响贵州省城镇居民生活水平的主要因素，用逐步回归法构建回归模型，求“最优”回归方程，根据最优回归方程，找出在回归分析中影响城镇居民生活水平的主要的因素，在综合两种方法得出的结果，最后得出影响城镇居民生活水平因素的正确结论，并对贵州省城镇居民生活水平情况作评价分析，最后给出提高贵州省城镇居民生活水平的一些有帮助性的建议。2. 主成分分析与多元回归分析方法介绍2.1主成分分析的原理及基
8、本思想主成分分析的原理：设法将原来变量重新组合成一组新的互相无关的几个综合变量，同时根据实际需要从中可以取出几个较少的总和变量尽可能多地反映原来变量的信息的统计方法叫做主成分分析或称主分量分析，也是数学上处理“降维”的一种方法。主成分分析的基本思想：主成分分析是设法将原来众多具有一定相关性（比如P个指针），重新组合成一组新的互相无关的综合指标来代替原来的指标。通常数学上的处理就是将原来P个指针作线性组合，作为新的综合指标。最经典的做法就是用F1（选取的第一个线性组合，即第一个综合指标）的方差来表达即Var(F1)越大，表示F1包含的信息越多。因此在所有的线性组合中选取的F1应该是方差最大的，故
9、称F1为第一主成分。如果第一主成分不足以代表原来P个指针的信息，再考虑选取F2即选第二个线性组合，为了有效地反映原来信息，F1已有的信息就不需要再出现再F2中，用数学语言表达就是要求Cov(F1, F2)=0，则称F2为第二主成分，依此类推可以构造出第三、第四，第P个主成分。2.2主成分分析模型 设有p个指针（变量），这p个指针（变量）反映了客观对象的各个特性，因此，每个对象观察到的p个指针（变量）值，就是一个观察值，它是一个p维的向量。如果观察了n个对象，就有n个p维向量，共有np个资料，用矩阵表示就有：其中，n为观察对象数，p为指针或变量数。矩阵中的每一行就是一个对象的观察值。对原始数据进
10、行标准化处理，处理方法是：， 式中： ，标准化处理后，资料的方差为1，均值为0。2.3 主成分的推导设随机向量X的协方差阵为，用矩阵X的p个向量作线性组合，则可得综合指标为： 上式可写为：其中：， 求主成分就是寻找X的线性函数，使相应的方差尽可能地大。即使：达到最大值，且。设协方差矩阵的特征根为，相应的单位特征向量为，令：其中： 根据线性代数的有关知识，可得：，且则有： 而且，当时，有： 可见， 可使达到最大值，且同理可得： 并且：，式中。上面的讨论表明，的主成分就是以的特征向量为系数的线性组合，它们互相不相关，其方差为的特征根。由于的特征根，所以有：，将称为第一主成分的贡献率，一般地，将称为
11、第m个主成分的贡献率。由于，因此，第m个主成分的贡献率实际上就是第m个主成分的方差在全部方差中所占的比重。这个值越大，表明第m个主成分综合的能力越强。我们将前两个主成分的累计贡献率定义为，前m个主成分的累计贡献率定义为：。一般地如果前m个主成分的累计贡献率达到了85%，则表明前m个主成分基本涵盖了全部观察变量或指针所包含的信息。在实际应用中，我们并不是取全部的p个主成分，而是根据上述累计贡献率的大小，取累计贡献率达到了85%的主成分个数作为分析研究的基础。将各观察对象的观察值代入各主成分的表达式中，我们就可以得到各观察对象的各主成分的得分。2.4 主成分分析用于系统评估系统评估是指对系统的运营
12、状态所进行的评价与推测。而在具体评估中，往往需要综合考察多个运营指标，这就难于直接进行比较分析。所以评估问题的关键是如何科学地、客观地将一个多指标问题转化成一个单指标的问题。系统评估在社会、经济等许多领域有着广泛而又重要的应用，这里将主成分进行线性组合。 线性组合中各主成分的权数取为相应主成分的方差贡献率。这样可得如下的综合评价函数：，其中，y为综合评价指标，分别为第一主成分、第二主成分、. . .、第m主成分的方差贡献率。在实际应用中，为了简便我们也可以用累计贡献率大于或等于85%的前i个主成分进行分析，可得如下综合评价函数：其中：，；。2.5 多元回归分析2.5.1多元线性回归模型假定因变
13、数y与线性相关，收集到的n组资料（）（t=1,2 ，n）满足以下回归模型： （1.1）则（1.1）称为经典多元线性回归模型。2.5.2 逐步回归法概述逐步回归是将变量一个一个引入，当每引入一个自变量后，对已选入的变量要进行逐个检验，当原引入的变量由于后面变量的引入而变得不再显著时，要将其剔除。引入一个变量或从回归方程中剔除一个变量，为逐步回归的第一步，每一步都要进行F检验，以确保每次引入新的变量之前回归方程中只包含显著的变量。这个过程反复进行，直到既无显著的变量选入回归方程，也无不显著自变量从回归方程中剔除为止。2.5.3 逐步回归的基本思想逐个引入自变量，每次引入对因变量影响最显著的自变量，
14、并对方程中的老变量逐个进行检验，把变为不显著的变量逐个从方程中剔除掉，最终得到的方程中既不漏掉对因变量影响显著的变量，又不包含对因变量影响不显著的变量。3. 贵州省城镇居民生活水平评价3.1 指标体系的确定城镇化是人类由农村型生产、生活方式向城镇型生产、生活方式转化的历史过程，主要表现为农村人口转化为城镇人口及城镇自身不断发展完善的过程，同时也包括城市文明、价值观念、生产生活方式等向乡村扩散的过程。我国由于大量城镇的存在，一般以城镇人口代替城市人口，用“城镇化水平”代替“城市化水平”作为衡量城镇化发展程度的指标，指标的选取是建立评价指标体系的关键环节。影响贵州省城镇居民生活水平的因素很多，不可
15、能一一穷举，但为了使评价具有说服力，就要遵循指针变量选取的系统性、科学性、全面性和可操作性原则，结合贵州城镇居民生活水平的具体特点选择有代表性的指标进行评价。把影响贵州城镇居民生活水平的因素分为6个二级指标：就业情况、收入与支出、生活质量与居住条件、通信条件、交通条件、文化等，并选取了16个三级指标，构建了一个包含6个二级指标16个三级指标的综合评价指标体系（如图1）。城镇每万人拥有公共车辆文化通信条件就业条件贵州省城镇居民生活水平指标体系交通条件收入和支出生活质量与居住条件 每百户城镇居民拥有家用汽车城镇平均每户就业面城镇居民人均消费性支出居民家庭恩格尔系数电话普及率每百户拥有移动电话城镇每
16、百户家用计算机每百户彩电拥有量家庭文化娱乐用品及服务支出住宅电话普及率城镇居民人均可支配收入城镇登记失业率城镇登记失业人数人均住宅建筑面积平均每人储蓄存款余额 图1 贵州省城镇居民生活水平综合评价指标体系3.2数据的选择从贵州省历年城镇居民生活水平统计表中，选取1992年到2008年的数据（数据来源：贵州统计年鉴2009，资料见附录）分析贵州省城镇居民生活水平。3.3 指标分析改革开放以来，贵州省就业虽然取得了令人瞩目的成绩，但由于我省人口基数大，劳动力总体上供大于求，就业矛盾还将长期存在。因为贵州是欠发达地区，经济发展缓慢，扩大就业是我省当前和今后长时期重大而艰巨的任务，政府要实行促进就业的
17、长期政策，必须把增加就业岗位作为重要职责。贵州省城镇收入与支出对贵州省城镇居民生活水平会产生重大的影响，随着消费品市场的日益繁荣和消费环境的不断改善，居民消费选择性增加，生活质量有了明显提高。吃、穿、用的消费是人们赖以生存的基础，是钢性较强的家庭生活指标。城镇居民在基本生活得到满足后，日益重视发展型和享受型消费，消费结构不断优化升级，并为经济产业结构的调整打下坚实基础。近几年来，贵州省的经济迅速发展，交通问题逐步解决，城镇居民家用汽车拥有量有所上升，但是城镇居民拥有车辆数还存在一定的差距。随着贵州城镇经济的不断发展，居民的生活水平逐渐提高，文化方面的设施，计算机、彩电、家庭文化娱乐用品及服务支
18、出等逐渐增多。时代在进步，通信更为普遍，居民的生活水平进一步提高，但是在文化方面的设施还存在一些不足。所以我选取了城镇平均每户就业面、城镇登记失业人数、城镇居民人均可支配收入等16个有代表性的三级指标分析贵州省城镇居民生活水平。3.4原始指标的设置根据需要可以把原始指标分别设为： ：城镇平均每户就业面(%) ：城镇登记失业人数(万人)：城镇登记失业率(%) ：城镇居民人均可支配收入(元)：城镇居民人均消费性支出（元） ：平均每人储蓄存款余额（元）：居民家庭恩格尔系数(%) ：人均住宅建筑面积：每百户城镇居民拥有家用汽车(辆) ：城镇每万人拥有公共车辆（台）：电话普及率(部/百人) ：住宅电话普
19、及率(部/百户)：每百户拥有移动电话（部） ：城镇每百户家用计算机(台)：城镇每百户家用计算机（台/百户) ：家庭文化娱乐用品及服务支出(元) 3.5主成分应用利用SAS9.0系统编程（见附录程序1），主成分的提取。对所选取的16个原始指标进行主成分分析，提取了3个公共因子，从图2的前3个累积贡献率可以看出，这3个公共因子反映了85%以上的原始信息，因此利用这3个主因子进行研究，减少了原来的指标量，还能表达出大部分原始信息。图2 主成分分析的相关矩阵的特征值 图3 对应特征值的特征向量第一主成分：其中第一主成分分量的特征值为12.0395888，方差为10.6202432，贡献率为，累积贡献率
20、为75.25%，其中影响最大的是家庭文化娱乐用品及服务支出、平均每人储蓄存款余额、城镇居民人均消费性支出、城镇居民人均可支配收入、电话普及率，可以看出贵州省城镇的文化、收入与支出、通信条件对贵州省城镇居民生活水平的影响较大。（如图2、图3） 第二主成分：其中第二主成分分量的特征值为1.4193456，方差为0.3626220，贡献率为，累积贡献率达到84.12%，其中影响最大的是，城镇平均每户就业面、城镇登记失业率 、城镇每百户家用计算机台、人均住宅建筑面积、城镇每万户拥有公共车辆、城镇登记失业人数，从这些情况可以看出贵州省城镇的就业条件、文化、居住条件、交通条件对贵州省城镇居民生活水平的影响
21、也是很大的。（如图2、图3） 第三主成分：其中第三主成分分量的特征值为1.0567236，方差为0.2898233，贡献率为，累积贡献率为90.72%，其中影响最大是，城镇登记失业率、人均住宅建筑面积、居民家庭恩格尔系数、每百户城镇居民拥有家用汽车、住宅电话普及率。从这些情况可以看出贵州省城镇的就业条件、居住条件、生活质量、交通条件、通信条件对贵州省城镇居民生活水平的影响也是很大的。（如图2、图3） 由图2可知当取到第三主成分时主成分的累计方差贡献率已经超过了85%，所以在贵州省城镇居民生活水平的综合评价函数里只需要用第一主成分、第二主成分和第三主成分进行分析，根据图2，的权重为：因此得到函数
22、： 1992年到2008年第一主成分、第二主成分与第三主成分得分为：（如图4） 图4 第一、二、三主成分得分将每一年的各主成分得分代入综合评价函数，得到表1：年份综合得分年份综合得分年份综合得分20081.58951420020.2125291996-0.5148620071.2648332001-0.121281995-0.6863320061.0969562000-0.359211994-0.6089520050.8240761999-0.319731993-1.279120040.5208961998-0.397581992-1.3318220030.3668261997-0.17851
23、* 表1 1992年-2008年贵州省城镇居民生活水平综合评价得分利用Excel可以得到1992年到2008年贵州省城镇居民生活水平的综合评价得分的折线图（图5）图5 1992年到2008年贵州省城镇居民生活水平综合评价得分折线图由图5可以看出贵州省城镇居民生活水平总体趋势逐年提高，可见家庭文化娱乐用品及服务支出有待改善、平均每人储蓄存款余额、城镇居民人均消费性支出、城镇居民人均可支配收入都在逐年增加，电话普及率、每百户拥有移动电话等，这些都在改变，这说明贵州城镇居民生活水平在这17年里得到了很大的提高，从综合评价函数得出的结果和贵州省城镇居民生活水平折线图，可见家庭文化娱乐用品及服务支出、平
24、均每人储蓄存款余额、城镇居民人均消费性支出影响城镇居民生活水平。3.6 结论由第一、二、三主成分和图5，我们可以知道家庭文化娱乐用品及服务支出、平均每人储蓄存款余额、城镇居民人均消费性支出、城镇居民人均可支配收入、电话普及率、每百户拥有移动电话直接影响城镇居民生活水平。4. 影响贵州省城镇居民生活水平的因素分析4.1多元回归的应用4.1.1 建立回归模型假定贵州省城镇居民家庭总收入Y与城镇居民生活水平中的x2,x4,x5,x6,x11,x16线性相关，共9组资料（见表2），用逐步回归法求“最优”回归方程。贵州省城镇居民家庭总收入Y（单位为元；资料来源：贵州统计年鉴2009）： 表2回归模型：
25、4.1.2建立回归方程利用SAS9.0系统编程（见附录程序2），图6第一步引入x4，一元回归方程：图7第二步引入x5，y与x4,x5的二元回归方程：，图8第三步引入X6,Y与X4,X5,X6的回归方程：。筛选变量的过程结束，所得到的回归方程中不含截距项，含三个变量， 即为： 4.1.3 回归系数的显著性检验在该模型中，对应的P值分别为0.0001、0.0043、0.0288，远小于显著性水平0.05，这说明，与0有显著性差异。图6 逐步回归第一步结果 图7 逐步回归第二步结果 图8 逐步回归第三步结果4.1.4 回归方程的显著性检验第一步引入x4，一元回归模型的；第二步引入x5，Y与x4，x5
26、的二元回归模型；第三步引入X6，Y与X4，X5，X6的三元回归模型，说明回归方程拟合优度很好，由方差分析表：F1=89239.9，对应的P值为0.00010.05，检验通过；F2=259772，对应的P值为0.00040.05，检验通过；F3=0.0288，对应的P值为0.02880.05，这表示拟合的模型是高度显著的，又因为三元回归模型的，C(p)统计量越来越小，所以回归方程为最优。4.1.5残差分析用SAS统计分析软件，得到回归分析残差图（图8） 图8为了更直观地看出模型拟合的好坏，图8中各点基本上是随机地分布的，没有什么明显趋势，也即误差项不存在异方差性和自相关性，而且由于这些点基本分布
27、在-2到+2之间，从而误差项的正态性也满足，由此也可以得出结论：用该模型进行拟合是合适的。 逐步回归得到的回归方程，均通过以上步骤检验，说明方程的拟合较好，得到的最优回归方程如下： 统计量值： （89239.9）（259772）（350724）对应的p值：（0.0001）（0.0043）（0.0288）4.2结论从上述最优回归方程看，贵州省城镇居民总收入与城镇居民人均可支配收入、城镇居民人均消费性支出、平均每人储蓄存款余额有关。城镇居民总收入的多少，将会影响城镇居民的生活水平, 这说明城镇居民人均可支配收入、城镇居民人均消费性支出、平均每人储蓄存款余额影响城镇居民生活水平。可见城镇居民人均可支
28、配收入、平均每人储蓄存款余额随着居民总收入的增加而增加，而城镇居民人均消费性支出随着居民总收入的增加而减少，从这可看出，城镇居民人均消费性支出直接影响贵州省城镇居民生活水平，所以国家可考虑扩大内需来提高居民的收入与消费性支出，鼓励居民消费。5. 政策建议从本文可以看出，贵州省城镇居民生活水平逐年提高，居民生活质量有所改善，但是城镇居民人均消费性支出，是影响城镇居民生活水平最直接最深入的因素。由于我省是欠发达地区，在很多方面还不完善，为了提高贵州省城镇居民的生活水平，使居民生活达到小康，政府应该采取相应的措施，根据本文结果，现在提出以下几点建议，仅供参考：第一、增加城镇居民收入，扩大内需，促进居
29、民消费，作为提高城镇居民生活水平的重要途径，鼓励居民努力学习文化知识，用科学的方法解决实际问题。第二、加大城镇扶贫解困力度,采取积极有效的措施,拓宽就业管道，推进与各项政策相配套的社会保障机制建立，为全面建设小康社会打下良好基础。第三、改善居住环境，政府相关部门要大力推动发展为居民生活和个人发展服务的文化、手机、计算机等具有广泛市场前景的新兴行业，并规范服务业价格行为，充实消费内容，创造消费需求，引导居民合理消费，把我省城镇居民生活水平转变成为小康水平。 成果声明本人郑重声明：所呈交的毕业论文是本人在指导老师的指导下独立进行研究所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外，本论文不包含任何其它个人
30、或集体已经发表或撰写过的科研成果。本文的研究和撰写对做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律责任由本人承担。另外：本文版权属贵州民族学院所有。 论文作者签名： 日期： 致 谢由衷地感谢高伟老师长时间以来给我们毕业论文的精心指导及无私帮助，高老师不但对我们的论文严格要求，而且时刻督促，认真批改，并为我们提供适时的帮助和思路分析。在他的耐心讲解和帮助下，我的毕业论文得以按时完成。在此，向高老师致以敬意！最后，感谢所有任课老师和同学们在这四年来对我的关心和帮助。正是因为他们，我才能在各方面取得长足的进步。再次向所有的同学和老师表示感谢！论文作者签名： 日期： 参
31、考文献：1冷 霓,夏安桃.城镇体系发展阶段综合评价研究A.南阳师范学院学报.2009.62庞智强.甘肃省城乡发展差距的实证分析A.社科从横.2006.43何跃勇,余维祥,汤美润.贵州城乡二元经济结构下的生活福利差异分析A.山地农业生物学报.4唐华仓.河南省城乡居民生活水平现状及差异分析A河南教育学院学报（哲学社会科学版）.5胡雪梅.基于主成分分析的中国经济发展基本情况的研究A.中国高新技术企业.2009.6斯琴.内蒙古城乡居民消费结构分析与预测A.内蒙古财经学院学报.（2007）01.7朱本行,赵文兴.山东省城乡居民生活消费水平比较分析A.价值工程. 2002.8杨钰画.山西城乡居民消费行为比
32、较A.研究与探讨. 2006.11.9白琳,张琳,邵敏,范西莹.陕西省城乡居民生活质量分析A.西安邮电学院学报.2008.7.10刘敏,石文典.我国城乡差距及解决对策浅析以宁夏为例.消费导刊.管理视野.2009. 11刘宏杰.我国城乡居民的收入与消费状况分析A.生产力研究. 2006.12何满喜.浙江城乡居民生活水平的对比分析A.中国统计院.2008.13李鑫懿.浙江省居民消费影响因素分析.浙江统计.2009.14陈兆荣.中国城镇居民收入差异的表现和成因分析A.2005.215高惠璇.应用多元统计分析.北京大学出版社.16岳朝龙，黄永兴.SAS与现代经济统计分析.中国科学技术大学出版社.附 录
33、 年份指标199219931994199519961997199819992000 就业状况城镇平均每户就业面（%）0.470.450.50.470.490.490.470.530.49城镇登记失业人数（万人）9.019.739.9710.110.1311.3310.0610.7510.5城镇登记失业率（%）3.43.45.55.86.26.53.843.8收入与支出城镇居民人均可支配收入（元）321134893726393142214442456549345122城镇居民人均消费性支出260828433018325135733556379939644278平均每人储蓄存款余额13621740
34、944765079899711301366生活质量居民家庭恩格尔系数（%）45.650.1644.8643.5145.8341.341.0541.6740.3居住条件（平方米）城镇人均住宅建筑面积14.916.325.719.722.723.425.620.3617.52交通条件每百户城镇居民拥有家用汽车（辆）0.010.030.040.050.080.10.120.130.19城镇每万人拥有公共车辆（标台）1.342.192.782.563.083.933.853.74.36通信条件电话普及率（部/百人）3.784.575.126.366.977.238.59.710.87住宅电话普及率（部
35、/百户）6.57.658.179.7510.611.3612.0112.9714.12每百户拥有移动电话（部）0.10.120.190.260.30.360.471.176.26 文化城镇每百户家用计算机（台）0.250.430.580.750.91.21.882.765.74每百户彩电拥有量（台/百户）69.1975.4180.1385.1690.25100.9109.2109.3111.6家庭文化娱乐用品及服务支出（元）186207.3257307.3360.8396.7430.2497512 年份指标20012002200320042005200620072008 就业状况城镇平均每户就
36、业面（%）0.530.470.490.490.470.490.50.49城镇登记失业人数（万人）11.1511.0811.1811.6112.1312.112.1312.5城镇登记失业率（%）44.144.14.24.113.973.98收入与支出城镇居民人均可支配收入（元）5452594465697322814791171067811759城镇居民人均消费性支出44924598494854946156684877598349平均每人储蓄存款余额16992082235928163448403745034905生活质量居民家庭恩格尔系数(%)40.838.939.841.1439.938.740
37、.338.6居住条件（平方米）城镇人均住宅建筑面积18.425.4725.225.526.426.427.528.4交通条件每百户城镇居民拥有家用汽车（辆）0.40.50.50.41.82.122.01城镇每万人拥有公共车辆（标台）3.855.586.485.816.044.145.396.52通信条件电话普及率（部/百人）11.1113.917.421.42529.334.0939.03住宅电话普及率（部/百户）16.5421.2522.3929.9931.814346.6770.87每百户拥有移动电（部）29.3758.278.1396.82119.2140160.9163.3 文化城镇每
38、百户家用计算机（台）7.8611.616.5821.0223.9929.840.3743.37每百户彩电拥有量（台/百户）117.4121.9121.3125.3124.5125122118.9家庭文化娱乐用品及服务支出（元）582.7675.3713.9793.4811.393810361137（资料来源：贵州统计年鉴2009）程序1：data guizhoushchzh;input year x1-x16;cards;2008 0.49 12.5 3.98 11759 8349 4905 38.6 28.4 2.01 6.52 39.03 70.87 163.3 43.37 118.9 1
39、1372007 0.5 12.13 3.97 10678 7759 4503 40.3 27.5 2 5.39 34.09 46.67 160.87 40.37 122.02 1035.962006 0.49 12.12 4.11 9117 6848 4039 38.7 26.42 2.1 4.14 29.33 43 140.43 29.81 125.23 938.372005 0.47 12.13 4.2 8147 6156 3448 39.9 26.4 1.8 6.04 25 31.81 119.22 23.99 124.51 811.332004 0.49 11.61 4.1 7322
40、5494 2816 41.14 25.5 0.4 5.81 21.4 29.99 96.82 21.02 125.27 793.392003 0.49 11.18 4 6569 4948 2359 39.8 25.2 0.5 6.48 17.4 22.39 78.13 16.58 121.25 713.912002 0.47 11.08 4.1 5944 4598 2082 38.9 25.47 0.5 5.58 13.9 21.25 58.2 11.6 121.87 675.332001 0.53 11.15 4 5452 4492 1699 40.8 18.4 0.4 3.85 11.11
41、 16.54 29.37 7.86 117.42 582.742000 0.49 10.5 3.8 5122 4278 1366 40.3 17.52 0.19 4.36 10.87 14.12 6.26 5.74 111.6 5121999 0.53 10.75 4 4934 3964 1130 41.67 20.36 0.13 3.7 9.7 12.97 1.17 2.76 109.3 4971998 0.47 10.06 3.8 4565 3799 997 41.05 25.6 0.12 3.85 8.5 12.01 0.47 1.88 109.2 430.21997 0.49 11.33 6.5 4442 3556 798 41.3 23.4 0.1 3.93 7.23 11.36 0.36 1.2 100.9 396.71996 0.49 10.13 6.2 4221 3573 650 45.83 22.7 0.08 3.08 6.97 10.6 0.3 0.9 90.25 360.81995 0.47 10.1 5.8 393
