第一篇：對高等數(shù)學課學習成績影響因素的統(tǒng)計分析

對高等數(shù)學課學習成績影響因素的統(tǒng)計分析

摘 要：本文調(diào)查了我校3個學院9個班級共371名學生，利用t檢驗、方差分析等方法和SPSS17.0軟件，分析了性別、高考分數(shù)、生源和專業(yè)對高等數(shù)學學習成績的影響，在此基礎(chǔ)上，對如何提高學生學習成績提出了一些建議。

關(guān)鍵詞：高等數(shù)學；學習成績；t檢驗；方差分析

中圖分類號：G642 文獻標識碼：B 文章編號：1002-7661（2015）16-003-01

一、問題背景和文獻綜述

高等數(shù)學課是理工專業(yè)學生必修的基礎(chǔ)課程之一，是學習專業(yè)基礎(chǔ)課、專業(yè)課的基礎(chǔ)，但由于各種原因的客觀存在，例如高校擴大招生，生源質(zhì)量下降，學生學習興趣不高、學習態(tài)度消極，學生管理難度加大等，包括高等數(shù)學在內(nèi)的基礎(chǔ)課程學習狀態(tài)越來越差。解決該問題的關(guān)鍵在于，對大學生學習現(xiàn)狀的準確把握，包括學生學習興趣、聽課狀況、學習目標、學習計劃、學習習慣、學習時間以及學習的主動性、自覺性等方面，只有準確掌握上述細節(jié)信息，才能有針對性的提出對策，相關(guān)研究整理如下：

舒蘇（2011）認為學習目的不明確，學習方式轉(zhuǎn)變認識不足等是影響大學生學習高等數(shù)學的原因，并據(jù)此提出了一些提高學習高等數(shù)學效率的對策。袁芳（2011）對理工科大學生高等數(shù)學學習困難的成因解釋為：學生數(shù)學認知結(jié)構(gòu)缺陷、心理表象錯誤、知識聯(lián)系錯誤、思維定勢負面影響、認知水平限制以及元認知能力缺陷等。鄭艷玲（2010）以濟南大學文科專業(yè)100名學生和86名理科學生為研究對象，通過調(diào)查問卷，結(jié)合訪談、觀察和比較等方法，對高校文科學生數(shù)學學習過程中的非智力因素進行了調(diào)查研究，并認為數(shù)學學習態(tài)度不明確，學習興趣、學習動機不高是學習困難的主要原因。徐勇、黃思翔（1997）認為高校新生入學后會存在各種不適，并以某學院59名新生高等數(shù)學學習情況為研究樣本，主要結(jié)論在于，入學數(shù)學成績與高等數(shù)學學習相關(guān)不顯著，但學習適應(yīng)性存在性別差異，女生能夠較快適應(yīng)高校學習。上述研究從教學過程的特定環(huán)節(jié)出發(fā)，分析了可能影響學生學習成績的因素，參考上述研究，本文對我校學生高等數(shù)學學習成績的影響因素進行了一些分析，并相應(yīng)的提出了一些建議。

二、樣本選擇和數(shù)據(jù)分析

此次共統(tǒng)計了3個學院9個班級共378名同學的性別、高考分數(shù)、生源所在地以及高等數(shù)學A2期末考試分數(shù)幾個指標，其中3名同學生源所在地不清楚，4名同學缺考，剔除后樣本量為371個，并利用SPSS17.0軟件進行相關(guān)數(shù)據(jù)分析，相關(guān)結(jié)果如下。

1、性別與學習成績

所統(tǒng)計學生中男、女生分別為245和126個，平均成績分別為65.2367和74.8524，差異較大，t檢驗結(jié)果也顯示平均成績顯著不同（顯著性水平0.05和0.01）。同時，方差是否相等的檢驗顯示男女生之間存在差異，女生間成績較平均，男生成績離散程度較大。

2、專業(yè)（學院）與學習成績

所統(tǒng)計3個學院的學生數(shù)分別為75、114和182個，平均成績分別為62.09、70.61和69.80分，以學院作為因素的單因素方差分析結(jié)果顯示，不同學院的學生成績有顯著差異（顯著性水平0.05）。不同學院學生成績的方差間無顯著差異。

3、高考成績與學習成績

所統(tǒng)計371個學生高考成績與高等數(shù)學成績之間的相關(guān)系數(shù)為0.1026，考慮到不同省份的高考試卷難易程度、總分不同，又計算了吉林省內(nèi)同學（共213名，占所統(tǒng)計同學的57.41%）的高考成績與高等數(shù)學成績之間的相關(guān)系數(shù)，為0.1071。由于其余各省的同學數(shù)均較少，無統(tǒng)計意義，所以未計算。從上述計算結(jié)果上看，高考成績與大學學習成績之間的相關(guān)程度不高。

4、生源與學習成績

所統(tǒng)計371個學生中，東北三省共228名學生為第一組，山東、江蘇、天津、江西等省共45名學生為第二組，海南、云南、貴州、新疆、內(nèi)蒙等省（自治區(qū)）共19名學生為第三組，按照不同組別，分析其對學生成績的影響。第一、二、三組的成績分別為66.56、77.44和55.68分，成績差異較大，方差分析結(jié)果也顯示，不同組別的學生成績有顯著差異（顯著性水平0.05），也就是說，生源所在地對學生成績具有顯著影響。而且，分數(shù)較高組成績的方差也較小，但在統(tǒng)計上無顯著差異。

三、主要結(jié)論和相關(guān)建議

本文分析結(jié)果顯示，學生入學成績與高等數(shù)學學習成績之間關(guān)聯(lián)程度不大；女生成績顯著高于男生；不同專業(yè)、生源所在地學生的學習成績具有顯著差異。

女生較男生適應(yīng)性更強，所以我們認為，讓學生更快適應(yīng)大學學習生活，完成從高中較大壓力下、被督促的被動學習，向?qū)W習動機明確、較少督促下的主動學習轉(zhuǎn)變，是提高學生學習成績的關(guān)鍵因素。同時，專業(yè)和生源對學習成績具有顯著影響，說明良好的學風是提高學習成績的關(guān)鍵因素，大到學校、學院，小到班級、宿舍，都要建立好的學習風氣，高考成績反倒影響不大。

參考文獻：

[1] 舒蘇.大學生學習高等數(shù)學的影響因素及對策[J].江蘇教育學院學報（自然科學），2011，27（6），29-30.[2] 袁芳.理工科大學生高等數(shù)學學習困難成因及教學對策[J].菏澤學院學報，2011，33（2），132-135.[3] 鄭艷玲.影響高校文科學生數(shù)學學習的非智力因素的調(diào)查[J].高等函授學報（自然科學版），2010，23（3），52-54，64.[4] 徐勇，黃思翔.高校新生高等數(shù)學學習情況初探[J].廣東教育學院學報，1997，（2），74-79.

第二篇：影響學習成績最大的因素是什么？

情商對學習成績的影響究竟有多大？

文：葉樹林

大家有沒有想過，為什么學生A可以上北大，而學生B只能上三本？難道是因為學生A比學生B聰明？還是學生A掌握的知識點比學生B掌握得多？其實都不是，因為我們都知道絕大部分學生的智力并沒有本質(zhì)的區(qū)別。而經(jīng)歷高中三年的學習，學生掌握的知識點也沒有本質(zhì)的差別。那么最終影響學生高考成績的又是什么呢？

高考應(yīng)試專家管衛(wèi)東這樣描述高考：高考＝知識點+思維+情商。這條公式表明高考作為選拔類考試，它考查的不僅僅是考生對知識點的掌握程度，更重要的是考生的思維能力及情商，尤其是后者，更是重中之重。情商占據(jù)著高考的70%!高考就像是砌模型。知識點就是模型的小部件；思維就是如何把小部件組合起來的思想過程；而情商就是影響砌模型的內(nèi)在因素，如外界太吵導致你靜不下心控制自己的手指做一些細微的動作，或者是覺得自己做不好這樣技術(shù)活而導致還沒開始就放棄。由此可知，情商才是最終的決定因素，無論你已經(jīng)準備好此模型的所有部件或是已經(jīng)知道如何砌，但只要你的情商沒到位，那么結(jié)果都是可想已知。高考同樣如此，上面已經(jīng)提到，經(jīng)歷高中三年學習的學生該學習的知識都已經(jīng)學習過，也就是高考所需的部件已準備好，但此時學生缺的正是思維能力及情商能力。

同時，情商不但影響著學生考場的臨場發(fā)揮，也影響學生平時學習的效果。大大小小的考試、家長及老師的關(guān)心、距離高考的日子越來越近等諸多因素，無時無刻地影響著學生，就好像是幾面無形的壓力墻逐漸壓著學生，讓學生透不過氣。如此多的壓力鞭策著學生學習，但是學習因為心理焦急而無論如何努力都不見效果。越是沒有效果對學生的壓力就越大，學生的焦急情緒就越強，如此下去就形成了一個惡性循環(huán)。這樣的學習怎么會有效果呢？

綜上所述，要想取得好成績，除了知識點打扎實，思維能力到位之外，更重要的擁有一個成熟的心理，也就是上面提到的情商。而且不單單是在考場上注重心理成熟，在平時學習生活中也需注重心理成熟。

第三篇：影響初中生學習成績的非智力因素

影響學習成績的非智力因素

（劉艷江蘇省泰州市孔橋中學225321）

學習是一個漫長而復(fù)雜的過程。學習成績的高低，不僅取決于學生的注意力、觀察力、記憶力、思維力和想象力等智力因素，也取決于興趣、情感、意志和性格等非智力因素的積極參與。這兩者對于優(yōu)秀成績的獲取都是不可缺少的。案例中這位學生智力并沒有問題，導致他成績退步的原因應(yīng)該是非智力因素。

非智力因素是指智力因素之外參與并影響學習活動的個性心理因素，它主要通過對心理過程產(chǎn)生起動、導向、維持與強化作用而影響學生學習成績。根據(jù)非智力因素對心理活動的調(diào)節(jié)范圍以及對學習活動直接作用的程度，可將非智力因素劃分三個不同層次：第一層次，指學生的理想、信念、世界觀。它屬于高層次水平，對學習具有廣泛的制約作用，對學習活動具有持久影響；第二層次，主要是指個性心理品質(zhì)，如需要、興趣、動機、意志、情緒情感、性格與氣質(zhì)等，這些屬于中間層次。它們對學習活動起著直接的影響；第三層次，指學生的自制力、頑強性、榮譽感、學習熱情、求知欲望和成就動機等等，它們是與學習活動有直接聯(lián)系的非智力因素，對學習產(chǎn)生具體的影響。這些因素充滿活力，對學習的作用十分明顯。

因此，要改善“小升初”學生的學習成績，重點是激發(fā)孩子學習動機，培養(yǎng)學習自律性，逐步引導其將聰明才智運用到學習中來。

另外，在引導和激發(fā)的過程里，還應(yīng)注意處于青春期學生思維變化與心理成長。一般來說，在這階段，學生思維變化上的特點是：形式邏輯思維逐漸發(fā)展并趨向成熟的同時，辯證邏輯思維出現(xiàn)、形成和較快發(fā)展且逐漸占優(yōu)；思維的創(chuàng)造性和批判性日益明顯，但片面性和表面性依然存在。在心理上，其自我意識高漲，反抗心理普遍存在，情緒表現(xiàn)矛盾性突出。所以，家長和老師應(yīng)了解并結(jié)合上述思維和心理特點，合理制訂學習計劃與目標，盡量采取積極鼓勵與正向評價的方法，避免學生產(chǎn)生逆反心理。

附：（作者姓名：劉艷；單位：江蘇省泰州市孔橋中學；郵編：225321；聯(lián)系方法：***；E-mail:suanbao@yeah.net）

第四篇：影響大學生學習成績 因素優(yōu)秀論文申請

大學生學習成績影響因素的實證分析

專業(yè)年級：信息與計算科學09-1班

學生姓名：李媛媛

指導教師： 張慶豐

職

稱：講師

摘要：大學承擔著科學研究、培養(yǎng)人才和服務(wù)社會的重要使命，而為社會培養(yǎng)優(yōu)秀人才是大學最根本的使命。學習成績是對大學生是否掌握相應(yīng)科學知識的評價，同時也在一定程度上影響其學業(yè)、求職和就業(yè)，也反映出大學生對學習、知識的態(tài)度甚至整體素質(zhì)的高低。非智力因素是大學生全面發(fā)展的主導，是影響大學生成績的主要因素。本文在問卷調(diào)查的基礎(chǔ)上，分析了非智力因素對大學生學習成績的影響，采用方差分析法，因子分析法和主成分分析法，利用SPSS軟件對調(diào)查數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計分析，從而找出影響學生學習成績的主要原因，對如何提高大學生學習成績提出了有效的建議，也為進一步的教育改革提供了一定的理論依據(jù)。

關(guān)鍵詞：非智力因素 學習成績 方差分析 因子分析 主成分分析

一、本課題研究的目的和意義

在高校中，學習成績量化指標在考查學生中所占比重最大，如評定優(yōu)秀畢業(yè)生，評定獎學金，評定文明大學生以及向用人單位推薦優(yōu)秀畢業(yè)生等。當今社會，隨著高校的擴招，越來越多的大學生不得不參與到殘酷激烈的競爭中。在人才市場人滿為患時，許多用人單位紛紛提高了自己的招聘要求，在許多在大學期間成績不是很好的同學被用人單位拒絕的情況下，為了提高就業(yè)機會，一份漂亮出眾的成績就顯得尤為重要了。對大學生的學習成績進行分析已成為高校中的熱門話題，學習成績的好壞不僅直接影響大學生能否完成學業(yè)，而且對今后的求職和職業(yè)選擇都有著重要的影響，如何改善如今大學生普遍成績不太好的現(xiàn)狀，則需要對這一系列影響大學生學習成績的因素進行分析，從而找出影響大學生成績的主要因素，這對如何提高大學生學習成績提出了有效的建議，對大學生的管理與成才起著重要的作用。

二、設(shè)計方法（設(shè)計思想或、設(shè)計方案論證、研究方法等）

（一）研究方法

1、文獻法

通過對教育學、教育心理學等相關(guān)資料的收集整理，分析大學生學習狀況的理論研究和實證研究，為問卷調(diào)查的設(shè)計做必要的準備。

2、問卷調(diào)查法

在文獻分析的基礎(chǔ)上采用問卷調(diào)查形式。對所調(diào)查的內(nèi)容做了歸納和總結(jié)，反復(fù)修改完善，設(shè)計了一份“關(guān)于影響大學生成績的主要因素調(diào)查問卷”進行調(diào)查。

（二）技術(shù)路線

1、查找相關(guān)文獻，確定論文框架。

2、進行問卷調(diào)查，收集分析數(shù)據(jù)資料，分析影響大學生成績的主要因素。

3、從非智力因素入手，綜合分析結(jié)果,提出提高大學生成績的對策。

4、大學生成績的影響因素種類多樣，結(jié)構(gòu)復(fù)雜，難以完全用定量方法或簡單歸結(jié)而進行優(yōu)化分析與評價，需采用方差分析法，因子分析法和主成分分析法，利用SPSS軟件對調(diào)查數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計分析。

三、主要設(shè)計參數(shù)

四、設(shè)計要點及特點（或設(shè)計內(nèi)容、研究內(nèi)容等）

高校是教學和科研的重要基地，也是培養(yǎng)人才的重要場所。大學生活作為同學們從學校步入社會的過渡階段，學習成績依然是同學們關(guān)注的主要問題，學業(yè)成績是對學生進行測評的主要指標，對個體的發(fā)展具有重要意義。因此，有關(guān)學業(yè)成績的研究引起了教育界的重視。影響學業(yè)成績的因素一直是人們關(guān)注和研究的重要問題。在實際的教學過程中，影響學生成績的因素是多方面的。比如學生學習的興趣、學習積極性、性別、家庭因素、高考成績和生活娛樂因素等影響學生的成績。這些因素有的對成績影響大，有的對成績影響小，究竟哪些因素的影響是顯著的，哪些因素的影響是不顯著的呢？針對這些問題，本文通過對我院大

一、大二和大三136名大學生進行抽樣問卷調(diào)查，以他們的最重要的基礎(chǔ)課成績——數(shù)學和英語成績?yōu)槔?，考察影響大學生學習成績的主要因素，包括學生性別、父母受教育程度、家庭收入、父母影響度、籍貫、學習氣氛等客觀因素，學習興趣、學習時間、上網(wǎng)時間、出勤率、自覺看書等主觀因素，還有高考成績。根據(jù)搜集的數(shù)據(jù)，運用方差分析法、因子分析法和主成分分析法,經(jīng)SPSS軟件的計算，分析影響學生學習成績的因素。

五、結(jié)論

在性別因素對大學生學習成績影響的分析中，結(jié)果表明，性別因素對大學生的數(shù)學成績并無顯著性影響，而對大學英語成績有顯著性影響；在大學生成績的年級差異進行單因素方差分析中，結(jié)果表明，三個年級的學生成績有顯著性的差異；在歷史因素對大學生學習成績的相關(guān)分析中，結(jié)果顯示，高考成績與英語成績相關(guān)性顯著，與大學數(shù)學成績相關(guān)性不高；在影響數(shù)學成績的多因素回歸分析中，結(jié)果表明，學習時間、自覺看書和專業(yè)興趣度都會促進學習成績的提高，而上網(wǎng)時間卻給學習帶來負效應(yīng)；在大學生綜合影響因素的分析中，結(jié)果表明，影響學習成績的首要因素是學習環(huán)境和學習積極性(專業(yè)興趣度、學習氛圍），其次是家庭因素（父母的文化程度）,生活費用、父母月收入、父母影響、出勤率、學習時間、自覺看書、上網(wǎng)時間各個因素都依次有不同程度的影響。

六、主要參考文獻

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Empirical Analysis of Factors Affecting Academic

Performance in University Abstract: University undertakes the important mission of scientific research, cultivating talents and serving the society, and cultivating the excellent talents for the society is the fundamental mission of university.Academic record is the evaluation of whether college students to master relevant scientific knowledge.At the same time, to a certain extent, it affects their school work, job hunting and employment.It also reflects the college students' attitude towards learning, knowledge and overall quality of high and low.Non-intelligence factor is the all-round development of college students, and it is the main factors affecting college grades.On the basis of questionnaire survey, this paper analyses the influence of non-intelligence factors on college students' academic performance, using analysis of variance, factor analysis and principal component analysis.For the survey data ,we use SPPS software to conduct statistical analysis.Thus find the main reasons affecting students' learning achievement , putting forward effective suggestions on how to improve college students learning and also providing a certain theoretical basis for further education reform.Keywords: non-intelligence factor;academic record;variance analysis;factor analysis;principal component analysis

第五篇：我國農(nóng)村居民消費結(jié)構(gòu)及其影響因素的統(tǒng)計分析

基于因子分析的我國農(nóng)村居民消費結(jié)構(gòu)研究

姓名：周文鋒

學號：2011211098

摘要：農(nóng)村居民消費結(jié)構(gòu)是衡量農(nóng)村經(jīng)濟發(fā)展的主要因素。本文以多元統(tǒng)計分析理論為基礎(chǔ)，采取因子分析法，運用SAS軟件，來研究2012年我國各地區(qū)農(nóng)村居民消費結(jié)構(gòu)狀況，并對我國31個省、市、自治區(qū)按照因子得分進行排序，發(fā)現(xiàn)南北方農(nóng)村居民消費存在一定差距，由此作出綜合評價，進而為提高農(nóng)村的消費水平提出一些政策建議。

關(guān)鍵詞：消費結(jié)構(gòu) 因子分析 綜合評價 南北差距

一、引言

（一）研究背景及意義

近年來，國家在完善城鄉(xiāng)流通網(wǎng)絡(luò)、增進農(nóng)村消費便利方面加大了政策支持力度，尤其是農(nóng)村流通體系的建設(shè)，推動了農(nóng)村消費潛力的釋放。2014年公布的“一號文件”連續(xù)11年聚焦三農(nóng)，而歷屆兩會期間，多位人大代表、政協(xié)委員紛紛提出多個關(guān)于三農(nóng)問題的議案，可見國家一直特別關(guān)注農(nóng)村問題。而消費結(jié)構(gòu)的變動可以反映一個國家或地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平和居民生活富裕程度，尤其對農(nóng)村更能說明其進步的情況。因此，本文以農(nóng)村居民消費結(jié)構(gòu)為依據(jù)，利用中國統(tǒng)計年鑒的截面數(shù)據(jù)，對我國農(nóng)村居民消費進行綜合探討，這對提高人們生活水平、生活質(zhì)量具有重要意義。

（二）文獻綜述

國內(nèi)學者對我國的農(nóng)村居民消費狀況作了很多分析，總結(jié)來說，大致從消費結(jié)構(gòu)和消費水平這兩方面或文字性分析或統(tǒng)計方法研究或計量建模探討，比如孫艷玲對我國各地區(qū)農(nóng)村居民消費結(jié)構(gòu)所做的因子和聚類分析，方國斌對影響我國農(nóng)村居民消費因素所做的回歸分析等等。本文先進行我國各地區(qū)2012年農(nóng)村居民消費結(jié)構(gòu)的主因子提取及因子得分排序，以反映這31個地區(qū)農(nóng)村消費質(zhì)量的特征，將結(jié)果與實際結(jié)合，來綜合評價各地區(qū)農(nóng)村經(jīng)濟發(fā)展狀況。

二、實證分析

（一）因子分析

考慮到各指標間并不是獨立的，此外中國地域遼闊省份較多，因此統(tǒng)計數(shù)據(jù)繁多且關(guān)系復(fù)雜，要利用此數(shù)據(jù)對消費結(jié)構(gòu)進行有效分析，基于消除相關(guān)性影響的多元統(tǒng)計分析方法是較為理想的方法。而因子分析是從研究相關(guān)矩陣內(nèi)部的依賴關(guān)系出發(fā)，把一些具有錯綜復(fù)雜關(guān)系的變量歸結(jié)為少數(shù)幾個綜合因子的一種多變量統(tǒng)計分析方法。因子分析的基本思想是根據(jù)相關(guān)性大小把變量分組，使得同組內(nèi)的變量之間相關(guān)性較高，但不同組的變量相關(guān)性較低。每組變量代表一個基本結(jié)構(gòu)，這個基本結(jié)構(gòu)稱為公共因子。對于所研究的問題就可以試圖用最少個數(shù)的不可測的所謂公共因子的線性函數(shù)與特殊因子之和來描述原來觀測的每一分量。也就是從一些有錯綜復(fù)雜關(guān)系的經(jīng)濟現(xiàn)象中找出少數(shù)幾個主要因子，每一個主要因子就代表反映經(jīng)濟變量間相互依賴的一種經(jīng)濟作用，抓住這些主要因子就可以對復(fù)雜的經(jīng)濟問題進行分析和解釋。綜上考慮，用因子分析來分析我國農(nóng)村居民的消費結(jié)構(gòu)比較合理，它可以有效地處理31個省市的大量數(shù)據(jù)，更加清晰深入的說明我國當今農(nóng)村居民的消費結(jié)構(gòu)狀況。

由2013年《中國統(tǒng)計年鑒》得到關(guān)于我國31個地區(qū)2012年反映農(nóng)村居民消費結(jié)構(gòu)的

8個有較強代表性的指標數(shù)據(jù)。各支出方面分別如下：X1（食品）、X2（衣著）、X3（居?。4（家庭設(shè)備及用品）、X5（交通通訊）、X6（文教娛樂）、X7（醫(yī)療保健）、X8（其他）。

表一：我國31個地區(qū)農(nóng)村居民家庭人均消費支出表（單位：元）

北京 天津 河北 山西 內(nèi)蒙古 遼寧 吉林 黑龍江 上海 江蘇 浙江 安徽 福建 江西 山東 河南 湖北 湖南 廣東 廣西 海南 重慶 四川 貴州 云南 西藏 陜西 甘肅 青海 寧夏 新疆 x1 x2

x3

x4

x5 1398.8 604.33 625.99 912.25 668.71 699.03 611.34

x6

x7 760.41 543.75 490.25 588.87 548.77 840.52 727.02

x8 228.4 156.77 149.75 157.42 176.23 204.15 167.67 232.74 251.11 144 193.13 105.59 120.21 146.21 169.68 136.56 232.66 108.84 155.2 85.98 101.9 84.3 66.22 90.52 136.37 100.42 121.62 172.21 110.21

n 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 3944.76 947.97 3019.86 780.72 1817 396.58 1859.98 501.77 2379.76 481.75 2299.99 517.86 2268.76 478.74 2164.94 544.64 4847.59 704.43 3049.11 610.7 3947.31 751.58 2180.8 331.94 3403.46 471.44 2232.83 264.96 2321.46 454.75 1701.75 424.12 2154.01 316.41 2574.81 317.99 3658.66 319.46 2085.63 156.47 2410.07 178.86 2216.15 380.18 2514.16 338.52 1740.58 226.81 2080.61 241.07 1592 1520.1 1648.6 372.62 332.72 303.14

2199.75 773.55 1263.51 451.3 1137.31 349.9 1142.14 298.29 1078.97 268.98 979.77 836.77 754.72

250.52 251.93 229.66

1152.67 1125.25 336.17 358.49 498.02 513.97 556.56 606.26 518.04

1066.27 766.08

1834.07 646.13 1493.21 532.95 1950.08 604.41 1139.78 346.9 1165.78 426.7 1030.18 278.31 1399.9 1060.7

405.75 361.63

1704.83 952.1 1499.95 902.23 516.6 794.98 494.46 937.55 525.11 496.1 481.58 760.07 453.01 435.58 489.31 463.94 371.35 470.19 363.95 503.34 436.03 683.73 620.79 646.42

385.92 565.83 342.7 500.98 343.83 394.63 400.22 466.63 270.24 253.97 394.23 329.29 226.44 289.22 40.86 445.47 327.3 283.28 373.36 261.74

1028.96 253.39 746.05 510.06 380.6 380.45 635.34 468.81 591.87 497.24 446.46 383.95 306.54 482.24 498.29 282.51 362.63 82.67 619.94 398.01 520.06 492.14 444.18

1311.05 1184.18 724.23

1206.16 397.86 1088.23 373.5 1196.1 1200.8 828.62 557.02 787.41 758.37 804.39 251.62 682.3

378.53 274.63 207.47 413.54 333.2 211.36 247 173.31 250.43

1258.06 298.69 1209.74 257.4 1033.17 304.95 1298.54 219.11 1858.62 404.47 1891.37 463.35 1891.1 429.95

（數(shù)據(jù)來源：2013年中國統(tǒng)計年鑒-分地區(qū)農(nóng)村居民家庭平均每人消費支出）

對上述數(shù)據(jù)進行因子分析，發(fā)現(xiàn)前兩個公共因子的累計方差貢獻率已達到87.13%，能夠充分反應(yīng)原變量信息，因此選取這兩個公共因子進行因子分析，結(jié)果顯示，第一主因子載

荷都在0.85以上，第二主因子載荷普遍偏小且有較多負值，這樣對公共因子解釋意義不明顯，所以對載荷矩陣進行正交最大方差旋轉(zhuǎn)，旋轉(zhuǎn)后的因子載荷矩陣如圖所示：

表二:旋轉(zhuǎn)后的因子載荷陣

指標 食物（x1）衣著(x2)居住(x3)家庭設(shè)備(x4)交通通訊(x5)文教娛樂(x6)醫(yī)療保健(x7)其他商品及服務(wù)(x8)

第一主因子（Factor1）

0.31002 0.86817 0.51620 0.51853 0.64179 0.75125 0.85310 0.67733 第二主因子(Factor2)

0.90191 0.37088 0.71229 0.77636 0.70290 0.58723 0.38472 0.61184

從表二可以看出，factor1在衣著，醫(yī)療保健，文教娛樂上有大于0.7的正載荷，結(jié)合實際該因子可以解釋為發(fā)展富裕因子；factor2在食物，家庭設(shè)備，居住和交通通訊上有大于0.7的正載荷，可以理解為生存基本因子。

2個主因子從不同的側(cè)面反映了居民的生活質(zhì)量,從整體來看,發(fā)展富裕因子成為第一主因子，反映了農(nóng)村居民的生活逐漸走向富裕的發(fā)展方向。由此看出,我國現(xiàn)階段農(nóng)村居民消費的情況有了很大的改善與提升，支出的比重正在向衣著、文教娛樂、醫(yī)療保健等方面傾斜，說明農(nóng)民生活早已滿足最基本的吃與住，生活水平有了很大提高，在向著多元的消費文化邁進。

進一步，由分析得出的數(shù)據(jù)我們可以令公共因子f?3.5480183factor1?3.4223480factor2

6.9703663然后我們計算各地區(qū)因子得分并對其排序，結(jié)果如下：

表三：因子得分及排序

Obs 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 group 北京 上海 浙江 江蘇 天津 福建 廣東 山東 吉林 內(nèi)蒙古 遼寧 黑龍江 湖北 山西

n 1 9 11 10 2 13 19 15 7 5 6 8 17 4 Factor1 2.53276 0.75513 0.70289 1.22681 1.64547-0.90643-1.35324 0.16319 1.50205 0.47255 0.66407 1.35466-0.24621 0.50691 Factor2 1.53741 2.60414 2.06215 0.86579-0.0766 1.41688 1.80451 0.16193-1.28681-0.39177-0.73043-1.50894 0.05798-0.75526 f

2.04406 1.66296 1.37027 1.04955 0.79996 0.23428 0.19717 0.16257 0.13276 0.04818-0.02061-0.05132-0.09686-0.1128 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 寧夏 河北 湖南 安徽 陜西 河南 青海 新疆 四川 重慶 江西 廣西 海南 甘肅 云南 貴州 西藏 30 3 18 12 27 16 29 31 23 22 14 20 21 28 25 24 26 0.32133 0.14116-0.78756-0.41678 0.38776 0.06968 0.01797-0.15271-0.68941-0.40314-1.04057-1.40832-1.4559-0.36473-1.10994-1.10807-1.02139-0.66918-0.48389 0.41883-0.00541-0.88042-0.59122-0.58884-0.53876-0.05876-0.37134 0.12549 0.35831 0.28714-0.91951-0.22387-0.51887-1.10067-0.165-0.16573-0.19524-0.2148-0.2349-0.25481-0.27997-0.34225-0.37977-0.38752-0.46805-0.54093-0.6001-0.63712-0.67489-0.81878-1.06031

表三的排序方式是根據(jù)綜合因子的得分情況來排序的（我們可以稍微改變一下程序語句，便可得出按照第一主因子和第二主因子的得分的排序情況）。下表是各因子排名的前幾名省份。

表四：因子排名的前幾名省份 第一主因子

北京、天津、吉林、黑龍江、江蘇、上海、浙江、遼寧、山西、內(nèi)蒙古、陜西、寧夏、山東、河北、河南、青海等

上海、浙江、廣東、北京、福建、江蘇、湖南、廣西、海南、山東、江西、湖北、安徽、四川、天津、云南、重慶等

北京、上海、浙江、江蘇、天津、福建、廣東、山東、吉林、內(nèi)蒙古、遼寧等 第二主因子

綜合因子

下面是第一主因子和第二主因子的得分圖：

三、綜合評價及政策建議

表三因子得分結(jié)果和表五影響因素相關(guān)分析表明：

（1）從綜合因子排名來看，前十與第一第二因子排名省份大部分相同，而這些省份多處于東部沿海地區(qū)，說明我國農(nóng)村居民的整體消費水平是由東部較發(fā)達地區(qū)的消費水平所決定。其中具有代表性的北京、上海、浙江、江蘇，這些地區(qū)的農(nóng)村居民在8個方面的消費普遍較高，其優(yōu)良的地理優(yōu)勢和經(jīng)濟條件為農(nóng)村居民的生存發(fā)展提供了寬松的環(huán)境。

但區(qū)別來看，第一主因子得分較高的大部分為北方省份，比如河北、山西、陜西、寧夏、內(nèi)蒙古、青海以及東三省等地，說明北方一些省份的農(nóng)村居民在衣著、醫(yī)療保險、文教娛樂等方面支出比重大一些，生活向著發(fā)展富裕方向邁進，消費結(jié)構(gòu)向著多元化均衡發(fā)展。而第二主因子得分較高的大部分為南方省份，說明南方一些省份相比北方來說在基本的生存支出方面還有很大的比重，在衣著、文教娛樂、醫(yī)療保險等方面支出稍低，消費水平有待提高。

（2）根據(jù)凱恩斯的收入決定論，消費由邊際消費傾向和收入水平?jīng)Q定。國民收入增加時，短期內(nèi)消費也增加。因此，就收入的角度分析，為提高南方省份的消費水平，政府可結(jié)合當?shù)囟嗌蕉嗨淖匀灰蛩?，鼓勵農(nóng)民大力發(fā)展果園種植業(yè)和水產(chǎn)養(yǎng)殖業(yè)，實現(xiàn)農(nóng)民增收。同時可加大鄉(xiāng)鎮(zhèn)企業(yè)的投資與建設(shè)，提高農(nóng)村勞動力就業(yè)水平來增加農(nóng)民收入。

（3)從農(nóng)村人口自然增長率來看，它與農(nóng)村居民消費水平呈負相關(guān)，且相關(guān)性顯著。由于近幾年我國的城鄉(xiāng)一體化發(fā)展及農(nóng)民遷移城市的情況，鄉(xiāng)村人口逐漸減少。但因為農(nóng)村人口基數(shù)較大，所以仍對農(nóng)村的消費存在制約作用。因此，在農(nóng)村應(yīng)當繼續(xù)堅持計劃生育基本國策，鼓勵農(nóng)民少生優(yōu)生，減輕農(nóng)民的生活負擔。

（4）除了上述可量化因素以外，一些其他因素比如說交通因素也影響著南北方農(nóng)村消費水平，南方山區(qū)丘陵多，這成了制約南方農(nóng)村經(jīng)濟的條件，因此各地政府應(yīng)該加大農(nóng)村基礎(chǔ)交通設(shè)施的資金投入，加快道路建設(shè)，進而加快物品流通，刺激農(nóng)村消費，促進農(nóng)民消費

水平提高。

參考文獻：

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