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对（1）式进行处理，得出：
p_i q_i=(p_i r_i-b_i ∑_(i=1)^n▒p_i r_i)+b_i I （2）
在进行截面数据分析时，（2）中的p_i r_i和∑_(i=1)^n▒p_i r_i都是不变的常数，从而可以令
a_i=p_i r_i-b_i ∑_(i=1)^n▒p_i r_i (3)
令C_i=p_i q_i表示居民对第i种商品的实际消费额。那么整理（2）得到
C_i=a_i+b_i I+u_i (4)
其中a_i，b_i为待估参数，通过最小二乘法估计得到，u_i为误差项。对（3）式两边求和，得到：
∑_(i=1)^n▒a_i =∑_(i=1)^n▒p_i r_i-∑_(i=1)^n▒b_i ∑_(i=1)^n▒p_i r_i
∑_(i=1)^n▒a_i =(1-∑_(i=1)^n▒b_i ) ∑_(i=1)^n▒p_i r_i
∑_(i=1)^n▒p_i r_i=(∑_(i=1)^n▒a_i )/((1-∑_(i=1)^n▒b_i )) (5)
将（5）式代入（3），可得
p_i r_i=a_i+b_i (∑_(i=1)^n▒a_i )/((1-∑_(i=1)^n▒b_i )) （6）
根据该式，由(a_i ) ̂，b ̂_i，可以计算得到第i种商品的基本需求p_i r_i的估计值，即 (p_i ) ̂(r_i ) ̂
我们可以发现，进行消费结构分析时，利用ELES系统，与恩格尔函数模型和其他模型相比较，具有明显的优势：它可以直接运用截面资料进行参数估计，在经济含义上，
ELES模型可以计算出收入变化对于某类消费支出绝对数额的影响。因而ELES是目前
较为可行的一种分析方法。
2.聚类分析
聚类分析是一种研究如何将研究对象（样品或变量）按照多个方面的特征进行综合分类的多元统计方法，，它是基于样品或变量的相似性，把所有的样品或变量选中，把相似的归为一类；不相似的归为另一类。分类完毕，并形成分类系统，由小到大，并且最后得到一个树状分类谱系图。
数据来源及统计指标
本文的数据来源是选自2007-2016年《江苏统计年鉴》，整理得出2006-2015江苏农村居民人均可支配收入、平均每人全年消费性支出及构成的时间序列数据，并以2015年价格水平为基准对所有数据进行调整，用来消除价格因素的影响以及2015年度江苏省13个行政区农村居民人均消费支出数据。
本文所采用的的统计指标主要是居民人均可支配收入、人均生活消费支出，按照用途不同， 《江苏统计年鉴》 中将人均生活消费支出划分为衣着、居住、食品烟酒、交通通信、医疗保健、教育文化娱乐、生活用品及服务、其他用品及服务八大类。在这八大类商品或服务中，按照居民的需求层次，可分为两大类：必需消费品和发展享受型消费品，一般认为食品烟酒、衣着、生活用品及服务和居住为必需品，而医疗保健、交通通信、教育文化娱乐为发展享受型商品。但随着经济的发展，过去的发展享受型消费品可能会变成必需品，比如手机、基础教育等随着经济的发展会变成每个居民都必须拥有的。