新一线城市人均可支配收入的影响因素分析
Analysis of Factors Affecting per Capita Disposable Income in New First-Tier Cities
摘要: 新一线城市在科技、文化、经济等多个领域展现出强大的竞争力和发展潜力。本研究旨在深入探讨新一线城市居民人均可支配收入的影响因素及其与收入水平的关系。以合肥、成都、重庆等14个新一线城市为研究对象,运用多元线性回归模型,借助SPSS软件进行数据分析。研究结果表明,教育水平、就业结构、产业发展和政策环境等因素对新一线城市人均可支配收入具有显著影响,其中就业结构和产业发展被视为关键影响因素。
Abstract: New first-tier cities demonstrate strong competitiveness and development potential in multiple fields such as technology, culture, and economy. This study aims to conduct an in-depth exploration of the influencing factors of the per capita disposable income of residents in new first-tier cities and their relationship with income levels. Taking 14 new first-tier cities including Hefei, Chengdu, and Chongqing as the research objects, a multiple linear regression model is used, and data analysis is carried out with the help of SPSS software. The research results show that factors such as educational level, employment structure, industrial development, and policy environment have a significant impact on the per capita disposable income of new first-tier cities, among which the employment structure and industrial development are regarded as the key influencing factors.
文章引用:贾儒. 新一线城市人均可支配收入的影响因素分析[J]. 统计学与应用, 2025, 14(3): 23-33. https://doi.org/10.12677/sa.2025.143054

参考文献

[1] Dong, Y. and Zhao, T. (2017) Difference Analysis of the Relationship between Household per Capita Income, per Capita Expenditure and per Capita CO2 Emissions in China: 1997-2014. Atmospheric Pollution Research, 8, 310-319. [Google Scholar] [CrossRef
[2] 滕秀花, 戴林送. 应用灰色Markov模型预测安徽省城镇居民人均可支配收入[J]. 安庆师范大学学报(自然科学版), 2020, 26(4): 24-26.
[3] 黄志煌. 城镇化对城镇居民人均可支配收入的影响——基于VAR模型分析[J]. 广西质量监督导报, 2020(7): 48-51.
[4] 吴旭. 我国居民消费水平的影响因素和现状分析[J]. 统计与管理, 2021, 36(10): 4-10.
[5] 肖枝洪, 马泽巍, 曾伟. 基于函数型数据的城镇居民人均可支配收入聚类分析[J]. 重庆三峡学院学报, 2021, 37(2): 44-56.
[6] 左思静, 杨宜平. 重庆市城乡居民人均可支配收入和消费的分位数回归估计[J]. 重庆工商大学学报(自然科学版), 2021, 38(1): 120-128.
[7] 吕学静, 杨雪. 城市最低生活保障标准动态调整机制研究——基于消费视角的省级面板数据[J]. 人口与发展, 2022, 28(2): 104-112, 47.
[8] 代铁林, 牟唯嫣. 基于多元回归模型的人均可支配收入预测分析[J]. 应用数学进展, 2022, 11(10): 7185-7192.
[9] Ruan, F. and Yan, L. (2022) Interactions among Electricity Consumption, Disposable Income, Wastewater Discharge, and Economic Growth: Evidence from Megacities in China from 1995 to 2018. Energy, 260, Article ID: 124910. [Google Scholar] [CrossRef
[10] 李青桐. 重庆合川电子商务影响因素分析[N]. 山西科技报, 2024-08-05(A07).
[11] 张瑛, 胡颖睿. 中国半滑舌鳎价格波动及其影响因素研究[J]. 中国海洋大学学报(社会科学版), 2024(3): 52-62.
[12] 凌兰兰. 基于半参数广义可加模型的社会消费品零售总额影响因素研究[J]. 科技和产业, 2023, 23(16): 240-244.
[13] 郑骄麟. 我国商品房价格影响因素研究[D]: [硕士学位论文]. 上海: 上海财经大学, 2023.
[14] 陶奕竹. 数字普惠金融对我国居民人均可支配收入的影响研究[D]: [硕士学位论文]. 沈阳: 辽宁大学, 2023.
[15] 王慧. 中国居民消费水平的影响因素实证分析[J]. 中国商论, 2023(5): 1-4.
[16] 韩东林, 宣文娟. “双循环”下我国数字文化消费及其影响因素研究[J]. 重庆工商大学学报(社会科学版), 2024, 41(3): 31-42.
[17] 李逸波, 毕文彬, 肖阔, 等. 我国牛肉价格波动特征及其影响因素研究[J]. 价格理论与实践, 2022(3): 81-84.
[18] 杨磊. 河北省农村居民消费水平影响因素分析[J]. 内蒙古统计, 2021(6): 4-7.
[19] 韩会宾, 蓝海燕. 基于灰色关联度的商品房价格影响因素分析——以锦州市为例[J]. 辽宁工业大学学报(社会科学版), 2020, 22(6): 20-23.
[20] 赵庆华, 王帆. 喀什市城镇居民人均可支配收入的影响因素分析[J]. 商业经济, 2020(10): 29-31.