spss统计分析报告—基于各省市gdp、财政收入及财政支出数据的 spss分析

论文题目：基于各省市 GDP、财政收入及财政支出数据的 SPSS 分析 姓名： 学号： 班级： 内容摘要： 本文首先通过国家统计局官方网站收集了我国大陆 31 省 市 2010-2013 年 GDP、各省常年居住人口数、财政收入、社会保障与就业支出、 交通运输支出、医疗卫生支出、教育支出等数据；而后根据要求对数据进行适 当的处理，并选择了 SPSS 作为工具进行分析。这其中既有东中西三个地区的地 区生产总值之间的分布类型检验，又有关于 GDP 与各省常年居住人口数、财政 收入、社会保障与就业支出、交通运输支出、医疗卫生支出、教育支出的相关 性分析，以及各省 GDP 的方差分析。根据分析的结果对我国 GDP 水平进行适当 的探讨以及给出一些经济发展规划的建议。 1、 题目要回答的问题 自 1978 年改革开放以来，我国经济飞速发展，国内生产总值日趋上升，虽 然经历了 1997 金融风暴和 2008 金融危机，但是我国经济发展前景一片大好， 2011 年，我国经济创造奇迹，GDP 总量超过日本，一跃成为世界第二大经济体。 国内生产总值(简称 GDP)是指在一定时期内(一个季度或一年)，一个国家 或地区的经济中所生产出的全部最终产品和劳务的价值，常被公认为衡量国家 经济状况的最佳指标。它不但可反映一个国家的经济表现，更可以反映一国的 国力与财富。一个国家或地区的经济究竟处于增长抑或衰退阶段，从这个数字 的变化便可以观察到。 中共十八大报告指出中国现代化步入转型攻坚阶段，要继续坚持经济转型。 同时由于我国自身的一些发展条件限制，我国经济发展速度逐渐放缓，因而对 我国 GDP 水平的研究就显得尤为必要。由于对 GDP 的研究是一个非常复杂和庞 大的过程，在这里，我们仅对以下几个问题做研究： 1、分布类型检验 、正态分布检验 采用假设检验方法对地区生产总值进行分布特征的检验，检验 31 个省市区 的数据是否服从正态分布。 H0: 31 个省市区的地区生产总值样本来自于一个正态分布的总体。 H1: 31 个省市区的地区生产总值样本并非来自于一个正态分布总体。 、两个独立样本检验 采用假设检验方法对地区生产总值进行两个独立样本检验，检验东部和西 部地区数据是否有显著显著。 H0: 东部和西部地区的地区生产总值没有显著差异。 H1: 东部和西部地区的地区生产总值有显著差异。 、K 个独立样本检验 采用假设检验方法对地区生产总值进行 K 个独立样本检验，检验东部、中 部、西部地区的数据是否有显著差异。 H0: 东部、中部、西部地区的地区生产总值没有显著差异。 H1: 东部、中部、西部地区的地区生产总值没有显著差异。 2、单因素方差分析 用于完全随机设计的 31 个省市区的地区生产总值样本均数间的比较，其统 计推断是推断各样本所代表的各总体均数是否相等。 3、卡方检验 检验 31 个省市区的地区生产总值有无显著差异。 4、相关与线性回归分析方法 采用线性回归分析方法分析各影响因素对地区生产总值的影响程度。 2、 具体分析步骤 （1）描述性分析 从上表我们可以看到，大陆 31 个省市中地区生产总值极大值为 62164.0 亿 元，极小值为 507.5 亿元，各项指标中的极大值和极小值相差悬殊，这说明在 我国大陆 31 个省市中，地区经济发展存在严重不均衡，地区贫富差距大。然后 也可以看到在经济发达的地区，无论是人口、财政收入以及各种财政支出的数 额都是比经济欠发达地区的数额大的。 表1 描述统计量 N 极小值 极大值 均值 标准差 地区生产总值（单位：亿元） 124 507.5 62164.0 17460.036 13749.3635 各省常年居住人口（单位：万人） 124 300 10644 4336.55 2740.823 财政收入（单位：亿元） 124 36.7 7075.5 1810.081 1437.5597 社会保障和就业支出（单位：亿元） 124 31.91 833.51 364.0065 178.81977 交通运输支出（单位：亿元） 124 21.80 688.04 218.9115 119.15497 医疗卫生（单位：亿元） 124 32.04 569.32 213.2400 117.50285 教育支出（单位：亿元） 124 60.8 1744.6 551.316 327.8783 有效的 N （列表状态） 124 由上图可知，从 2010 年至 2014 年各省市之间的地区生产总值是呈左偏 分布。众数出现在 10000-15000 范围区间。 （2）基础操作 1. 分类汇总 2. 个案排秩 已创建的变量 b 源变量 函数 新变量 标签 GDPa 秩 RGDP Rank of GDP by Area a. 秩按升序排列。 b. 相同的值的平均秩用于结。 3. 连续变量变分组变量 （3）分布类型检验 1. 正态分布检验 （1）数据处理 录入 2010-2013 年各省市 GDP 数据。 （2）分析过程 分析非参数检验旧对话框“1 样本 K-S”菜单选项 检验变量选择：地区生产总值 检验分布选择：常规 单击“确定” （3）结果分析 表2 单样本 Kolmogorov-Smirnov 检验 地区生产总值（单位：亿 元） N 124 均值 17460.036正态参数 a,b 标准差 13749.3635 绝对值 .137 正 .137 最极端差别 负 -.109 Kolmogorov-Smirnov Z 1.524 渐近显著性(双侧) .019 a. 检验分布为正态分布。 b. 根据数据计算得到。 由表 2 可以看出 p 值=0.0190.05，接受原假设，认为 31 个省市区地区生产总 值没有显著差异。 （6）相关和线性回归分析 1. 相关分析 （1）数据处理 录入 2010-2013 年各省市 GDP、常年居住人口数据。 （2）分析过程 分析相关双变量 检验变量选择：地区生产总值和各省常年人口数 单击“确定” （3）结果分析 表10 相关性 地区生产总值 （单位：亿元） 各省常年居住人 口（单位：万人） Pearson 相关性 1 .829* 显著性（双侧） .000 地区生产总值（单位：亿元） N 124 124 Pearson 相关性 .829* 1 显著性（双侧） .000 各省常年居住人口（单位： 万人） N 124 124 *. 在 .01 水平（双侧）上显著相关。 由表 7 可以看出地区生产总值与各省常年居住人口之间的相关系数为 0.829，即地区生产总值与各省常年居住人口之间存在较强相关性。同理，可以 分析地区生产总值与其它因素之间的相关关系。 2. 相关分析 （1）数据处理 录入 2010-2013 年各省市 GDP、常年居住人口等数据。 （2）分析过程 分析回归线性 因变量选择：地区生产总值 自变量选择：人口数、财政收入、社会保障 与就业支出、教育支出、医疗卫生支出、交通运输支出、教育支出 方法选择：进入 绘制;选择 Y-ZPRED;X-ZRESID,直方图 单击“继续”“确定” （3）结果分析 表 11 模型汇总 b 模型 R R 方 调整 R 方 标准 估计的误 差 1 .982a .963 .962 2694.5539 a. 预测变量: (常量), 教育支出（单位：亿元）, 社会保障和就 业支出（单位：亿元）, 各省常年居住人口（单位：万人）, 交 通运输支出（单位：亿元）, 财政收入（单位：亿元）, 医疗卫 生（单位：亿元）。 b. 因变量: 地区生产总值（单位：亿元） 表 12 Anovaa 模型 平方和 df 均方 F Sig. 回归 22403041874.28 7 6 3733840312.381 514.259 .000 b 残差 849492647.521 117 7260620.9191 总计 23252534521.80 8 123 a. 因变量: 地区生产总值（单位：亿元） b. 预测变量: (常量), 教育支出（单位：亿元）, 社会保障和就业支出（单位：亿元）, 各 省常年居住人口（单位：万人）, 交通运输支出（单位：亿元）, 财政收入（单位：亿元）, 医疗卫生（单位：亿元）。 表 13 系数 a 模型 非标准化系数 标准系数 t Sig. B 标准 误差 试用版 (常量) -1772.581 570.421 -3.107 .002 各省常年居住人口（单位： 万人） 2.294 .196 .457 11.710 .000 财政收入（单位：亿元） 5.411 .399 .566 13.548 .000 社会保障和就业支出（单位： 亿元） -4.646 2.459 -.060 -1.889 .061 交通运输支出（单位：亿元） -1.021 4.176 -.009 -.244 .807 医疗卫生（单位：亿元） -40.052 9.502 -.342 -4.215 .000 1 教育支出（单位：亿元） 18.036 3.737 .430 4.826 .000 a. 因变量: 地区生产总值（单位：亿元） 表 14残差统计量 a 极小值 极大值 均值 标准 偏差 N 预测值 -1286.267 65426.418 17460.036 13495.8717 124 残差 -5730.3770 7213.1338 .0000 2628.0115 124 标准 预测值 -1.389 3.554 .000 1.000 124 标准 残差 -2.127 2.677 .000 .975 124 a. 因变量: 地区生产总值（单位：亿元） 由上述表格可以看出，交通运输支出的P值为0.8070.05，即交通运输支出 与地区生产总值之间的线性相关性不显著，可以删除变量交通运输支出。 社会保障和就业支出的 P 值为 0.0610.05，即社会保障和就业支出生产总 值之间的线性相关性不显著，可以删除社会保障和就业支出。 各省常年居住人口、财政收入、医疗卫生、教育支出的P值均小于0.05，即 各省常年居住人口、财政收入、医疗卫生、教育支出与地区生产总值之间的线 性相关性比较显著。 从各变量的系数来看，各省常年居住人口、财政收入和教育支出的系数为 正，即各省常年居住人口、财政收入和教育支出对地区生产总值有促进作用。 医疗卫生支出的系数为负，即医疗卫生支出对地区生产总值有抑制作用。 3、 问题解决 通过上述分析我发现我国区域经济发展极度不平衡，贫富差距增大。从地 区生产总值的各影响因素来看：交通运输支出和社会保障和就业支出对地区生 产总值没有显著影响；各省常年居住人口、财政收入和教育支出的系数为正， 即各省常年居住人口、财政收入和教育支出对地区生产总值有促进作用；医疗 卫生支出的系数为负，即医疗卫生支出对地区生产总值有抑制作用。 从以上的分析可以提出以下几个政策建议： 1各地区应该加大对税收的征缴力度，进行税法知识普及宣传，减少偷税 漏税行为，促进地区财政收入的增长，进而促进地区生产总值的增长。 2各地区应该加大对教育支出的投入，通过教育对区域经济的长期影响， 促进地区生产总值的增长。 3加大公立医院改革试点，改革以药补医机制，逐步将公立医院补偿由服 务收费、药品加成收入和政府补助三个渠道改为服务收费和政府补助两个渠道， 进而促进地区生产总值的增长。 4适度放开“计划生育”严控，同时实行新的户籍管理制度，减少户籍对 人口的束缚与限制。 5东部地区应该大力支持中西部地区的经济建设和发展，可以开展更深一 步的帮扶合作。 4、 总结 做国家 GDP 研究是一个非