甘肃省相关统计指标统计分析报1.doc

甘肃省相关统计指标统计分析报告国际经济与贸易2班 余灿 1210012013一、 地区概况（一） 地区简介:甘肃是一个发展潜力和困难都比较突出、优势和劣势都比较明显的省份。经过建国以来的开发建设，已形成了以石油化工、有色冶金、机械电子等为主的工业体系，成为我国重要的能源、原材料工业基地。农业生产基础条件得到一定改善，粮食实现了省内供需总量基本平衡，基本形成了草畜、马铃薯、水果、蔬菜等战略性主导产业，制种、中药材、啤酒原料等区域性优势产业，以及食用百合、球根花卉、黄花菜、花椒、油橄榄等一批地方性特色产业和产品。教育、科技事业有了长足发展，现有普通高校34所，中央所属的科研机构22个。（二） “十二五”简介:经济持续快速增长，综合实力显著增强。生产总值高于“十一五”增长水平，预期年均增长12%以上，2015年全省经济总量力争突破7500亿元，人均生产总值预期达到27300元，年均增长12%。全社会固定资产投资年均增长20%以上，五年累计投资总规模30000亿元。地方财政收入年均增长15%以上。城镇化进程加快，城镇化率达到40%以上。农村面貌持续改善，农村劳动力累计输转2200万人次以上。城乡差距扩大的势头逐步得到控制，农村居民人均纯收入和城镇居民人均可支配收入分别达到5830元和23100元，年均增长12%。五年减少贫困人口200万人。返贫率控制在15%以内，贫困发生率下降至10%以下。改革开放取得新的进展，对内对外开放进一步扩大。非公有制经济加快发展。要素市场建设进一步完善，资源性产品价格改革和建立生态补偿机制取得新进展。统筹城乡综合改革，政府职能转变和社会管理体制等改革步伐加快。开放型经济提高到新水平，园区经济加快发展。2015年进出口总额达到15亿美元，外商直接投资达到2.2亿美元。二、 相关统计指标的汇总表: 表1 甘肃省“十二五”国民经济和社会发展主要指标三、 指标的出处：国民经济与社会发展统计公报表2 甘肃省相关统计指标表年份GDP（亿元）财政收入（亿元)固定资产投资总额(亿元）2001103789.4505.4220021161123.2575.8320031301.06175.6655.0720041558.93215.4756.0120051928.14254.56874.5320062275294.681024.8720072699.2392.071310.3820083176.11470.911735.7920093382.35604.012479.620104119.46745.253378.120115020933.624180.2420125650.21080.386013.42年份全社会零售品消费总额（亿元)货物进出口总额（亿美元）城镇居民人均可支配收入（元）2001395.437.795382.912002433.548.776151.422003474.613.286657.242004535.8417.737376.742005632.826.338086.822006717.4738.28920.592007192.0754.9610012.342008990.1460.810969.4120091183.0138.2111929.7820101369.473.2513188.5520111618.3187.6414988.6820121877.0489.0517156.89四、 根据表中数据选择年份为自变量x ，GDP为因变量y表3 数据表年份xGDP（亿元）y200110372002116120031301.0620041558.9320051928.142006227520072699.220083176.1120093382.3520104119.462011502020125650.2图1 散点图（一） 根据散点图选择回归方程（抛物线模型）1、EXCE中数据分析表4 年份x与GDP y的回归方程的相关系数表Multiple R0.997732R Square0.99547Adjusted R Square0.994463标准误差114.1654观测值12表5 年份x与GDP y的回归方程的方差分析表dfSSMSFSignificance F回归分析225776709.3212888354.66988.84612.83468E-11残差9117303.580513033.73116总计1125894012.9表6 年份x与GDP y的回归方程的参数分析表Coefficients标准误差t StatP-valueLower 95%Upper 95%Intercept121460150.3125813009.6540222574.793E-0692999272149921028.2X Variable 1-121478.579112540.569-9.6868471154.6602E-06-149847-93109.8401X Variable 230.3745033.12498539.7198868244.5306E-0623.305337.443710762、回归方程3、拟合及预测表7 拟合及预测值年份xxxGDP（亿元）y拟合及预测值2001400400110371053.9074032002400800411611164.463812200340120091301.061335.769227200440160161558.931567.823648200540200251928.141860.6270752006402403622752214.179508200740280492699.22628.480947200840320643176.113103.531392200940360813382.353639.330843201040401004119.464235.87932011404412150204893.176763201240481445650.25611.223232201340521696390.018707201440561967229.563188201540602258129.856675图2 拟合图（二） 根据散点图选择回归方程（指数模型）1、EXCEL中数据分析表8 年份x与GDP y的回归方程的相关系数表Multiple R0.99807595R Square0.996155601Adjusted R Square0.995771161标准误差0.037320309观测值12表9 年份x与GDP y的回归方程的方差分析表dfSSMSFSignificance F回归分析13.6090191863.6090192591.1872.07E-13残差100.0139280550.001393总计113.62294724表10 年份x与GDP y的回归方程的参数分析表Coefficients标准误差t StatP-valueLower 95%Upper 95%Intercept-310.978716.262057016-49.66082.65E-13-324.931-297.026X Variable 10.1588643960.00312088150.90372.07E-130.1519110.1658182、回归方程3、拟合及预测表11 拟合及预测值年份xGDP（亿元）yLN(y)Y拟合及预测值200110376.9440876.9089461001.191827200211617.0570377.0678111173.57601820031301.067.1709357.2266751375.64114420041558.937.3517557.385541612.49763820051928.147.5643117.5444041890.135843200622757.7297357.7032682215.57751120072699.27.9007117.8621332597.05339620083176.118.0634128.0209973044.2114120093382.358.1263268.1798623568.36063720104119.468.3234778.3387264182.757345201150208.5211858.497594902.94025420125650.28.6394468.6564555747.12352420138.8153196736.65741220148.9741847896.56823920159.1330489256.191334图3 拟合图（三） 总结：由回归分析可知，在抛物线模型条件下，2015年GDP总额可达到8125.856675亿元；在指数模型条件下，2015年GDP总额可达到9256.191334亿元。甘肃省“十二五”规划中GDP指标年均增长12%，总额为7500亿元。因此，由回归分析拟合及预测值得，2015年GDP总额可达到8600亿元，年均增长15%左右。五、 根据表中数据选择GDP为自变量x，财政收入为因变量y表12 数据表GDP（亿元）X财政收入（亿元)Y103789.41161123.21301.06175.61558.93215.41928.14254.562275294.682699.2392.073176.11470.913382.35604.014119.46745.255020933.625650.21080.38图4 散点图（一） 根据散点图选择回归方程（直线模型）1、 EXCEL中数据分析表13 GDP x与财政收入y的回归方程的相关系数表Multiple R0.99487014R Square0.9897666Adjusted R Square0.98874326标准误差34.6818984观测值12表14 GDP x与财政收入y的回归方程的方差分析表dfSSMSFSignificance F回归分析111633711163371967.19192.77E-11残差1012028.341202.834总计111175400表15 GDP x与财政收入y的回归方程的参数分析表Coefficients标准误差t StatP-valueLower 95%Upper 95%Intercept-140.0891821.40394-6.545026.51E-05-187.78-92.3982X Variable 10.211962730.00681631.099712.77E-110.1967770.2271492、 回归方程3、 拟合及预测表16 GDP x与财政收入y的回归方程的拟合及预测值表GDP（亿元）X财政收入（亿元)Y拟合及预测103789.479.716171011161123.2105.99954951301.06175.6135.68704951558.93215.4190.34587871928.14254.56268.60463822275294.68342.12603082699.2392.07432.04062083176.11470.91533.12776643382.35604.01576.84295984119.46745.25733.08280775020933.62923.96372465650.21080.381057.5426376497.731237.187417472.38951443.7788988593.2479251681.35911图5 拟合图（二）总结：由回归分析可知，在直线模型下，2015年财政收入总额可达到1681.35911亿元。甘肃省“十二五”规划中，2015年财政收入总额为710亿元，年均增长15%，由回归分析所得的拟合及预测值得，2015年财政收入总额应为1680亿元，年均增长15.8%。六、根据表中数据选择财政收入为x，固定资产投资为y表17 数据表财政收入（亿元)x固定资产投资总额(亿元）y89.4505.42123.2575.83175.6655.07215.4756.01254.56874.53294.681024.87392.071310.38470.911735.79604.012479.6745.253378.1933.624180.241080.386013.42图6 散点图（一） 根据散点图选择回归方程（抛物线模型）1、 EXCEL中数据分析表18 财政收入x与固定资产投资y的回归方程相关系数表Multiple R0.996385417R Square0.9927839Adjusted R Square0.991180322标准误差163.5220326观测值12表19 财政收入x与固定资产投资y的回归方程的方差表dfSSMSFSignificance F回归分析233109090.5816554545.29619.10562.3E-10残差9240655.096326739.45514总计1133349745.67表20 财政收入x与固定资产投资y的回归方程的系数分析表Coefficients标准误差t StatP-valueLower 95%Upper 95%Intercept363.0962434143.20923332.5354248120.0319539.13445687.0580356X Variable 11.1539594770.6561765641.7586112330.112508-0.330422.638333988X Variable 20.0036036460.0005660136.3667234710.000130.0023230.0048840552、 回归方程3、 拟合及预测值表21 财政收入x与固定资产投资y的拟合及预测值表财政收入（亿元)xxx固定资产投资总额(亿元）y拟合及预测值89.47992.36505.42495.0618568123.215178.24575.83559.9610548175.630835.36655.07676.8512493215.446397.16756.01778.8580548254.5664800.7936874.53890.3672885294.6886836.30241024.871016.072316392.07153718.88491310.381369.47758470.91221756.22811735.791705.638245604.01364828.08012479.62374.810559745.25555397.56253378.13224.540748933.62871646.30444180.244581.5606091080.381167220.9446013.425816.0620711237.187411530632.6867306.6187381443.7788982084497.5069540.9496871681.359112826968.45612490.71009图7 拟合图（二） 根据散点图选择回归方程（指数模型）1、 EXCEL中数据分析表 22 财政收入x与固定资产投资y的回归方程相关系数表Multiple R0.990412R Square0.980916Adjusted R Square0.979008标准误差0.120241观测值12表 23 财政收入x与固定资产投资y的回归方程的方差表dfSSMSFSignificance F回归分析17.4314917.431491514.01236.28E-10残差100.1445780.014458总计117.576069表24 财政收入x与固定资产投资y的回归方程的系数分析表Coefficients标准误差t StatP-valueLower 95%Upper 95%Intercept6.1243830.060633101.00732.22E-165.9892846.259482X Variable 10.0025140.00011122.671846.28E-100.0022670.0027622、 回归方程3、 拟合及预测值表25 拟合及预测值表财政收入（亿元)x固定资产投资总额(亿元）yln(y)Y拟合及预测值89.4505.426.225396.349135571.9975123.2575.836.3558126.434108622.7267175.6655.076.4847426.565841710.4094215.4756.016.6280556.665899785.1687254.56874.536.7736876.764347866.4001294.681024.876.9323216.865209958.3457392.071310.387.1780727.1100471224.205470.911735.797.4592187.3082511492.564604.012479.67.8158537.6428642085.709745.253378.18.1250697.9979422974.828933.624180.248.3381248.4715044776.6931080.386013.428.7017498.8404586908.1581237.1879.23467210246.31443.7799.75404317223.731681.35910.3513231298.32图8 拟合图注：由拟合图可知，在指数模型下，回归分析所得到的数据有较大偏差，所以数据以抛物线模型下为准（三）总结：由回归分析可知，在抛物线模型条件下，2015年固定资产投资总额可达到12490.71009亿元；在指数模型条件下，2015年固定资产投资总额可达到31298.32亿元。甘肃省“十二五”规划中固定资产投资总额指标为8400亿元，年均增长20%。因此，由回归分析拟合及预测值得，2015年固定资产投资总额可达到12400亿元。七、根据表中数据选择年份为x,全社会零售品消费总额为y表26 数据表年份x全社会零售品消费总额（亿元)y2001395.432002433.542003474.62004535.842005632.82006717.472007833.322008990.1420091183.0120101369.420111618.3120121877.04图9 散点图（一）根据散点图选择回归方程1、 EXCEL中数据分析表27 年份x与全社会零售品消费总额y的回归方程的相关系数表Multiple R0.999602R Square0.999203Adjusted R Square0.999026标准误差15.36893观测值12表28 年份x与全社会零售品消费总额的回归方程的方差分析表dfSSMSFSignificance F回归分析2266624713331245643.9531.14E-14残差92125.835236.2039总计112668373表29 年份 x与全社会零售品消费总额y的回归方程的系数分析表Coefficients标准误差t StatP-valueLower 95%Upper 95%Intercept47561228169369328.081384.48E-104372982851392627X Variable 1-475381688.21-28.15884.37E-10-51357-43719X Variable 211.878810.42068528.236814.26E-1010.9271512.830462、 回归方程3、 拟合及预测值表30 拟合及预测值表年份xxx全社会零售品消费总额（亿元)y拟合及预测值20014004001395.43457.118820024008004433.54469.995220034012009474.6506.629320044016016535.84567.02120054020025632.8651.170220064024036717.47759.077220074028049833.32890.741720084032064990.141046.164200940360811183.011225.344201040401001369.41428.281201140441211618.311654.976201240481441877.041905.429201340521692179.639201440561962477.607201540602252799.332图 10 拟合图（二）根据散点图选择回归方程（指数模型）1、EXCEL中数据分析表31 年份x与全社会零售品消费总额y的回归方程的相关系数表Multiple R0.996797R Square0.993605Adjusted R Square0.992965标准误差0.044402观测值12表32 年份x与全社会零售品消费总额的回归方程的方差分析表dfSSMSFSignificance F回归分析13.0629373.0629371553.6122.64E-12残差100.0197150.001971总计113.082652表33 年份 x与全社会零售品消费总额y的回归方程的系数分析表Coefficients标准误差t StatP-valueLower 95%Upper 95%Intercept-286.9597.450227-38.51683.32E-12-303.559-270.359X Variable 10.1463530.00371339.415892.64E-120.138080.1546262、回归方程4、 拟合及预测值表34 拟合及预测值表年份x全社会零售品消费总额（亿元)yln(y)拟合及预测值2001395.435.9799745.893353362.61912002433.546.0719846.039706419.76962003474.66.1624726.186059485.92732004535.846.2838366.332412562.51172005632.86.4501546.478765651.16632006717.476.5757316.625118753.79322007833.326.7254186.771471872.59452008990.146.8978466.9178241010.1220091183.017.0758177.0641771169.31920101369.47.2221287.210531353.60920111618.317.3891387.3568831566.94520121877.047.5374517.5032361813.90320137.6495892099.78220147.7959422430.71820157.9422952813.811图 11 拟合图（三）总结：由回归分析可知，在抛物线模型条件下，2015年全社会零售品消费总额为2799.332亿元；在指数模型条件下，2015年全社会零售品消费总额为2813.811亿元。甘肃省“十二五”规划中2015年全社会零售品消费总额为3100亿元，年均增长17.5%。因此由回归分析拟合及预测值得，2015年全社会零售品消费总额应为2800亿元。八、 根据表中数据选择年份为x，货物净出口总额为y表 35 数据表GDP（亿元）x货物进出口总额（亿美元）y10377.7911618.771301.0613.281558.9317.731928.1426.33227538.22699.254.963176.1160.83382.3538.214119.4673.25502087.645650.289.05图 12 散点图 （一）根据散点图选择回归方程1、 EXCEL中数据分析表36 年份x与货物净出口总额y的回归方程的相关系数表Multiple R0.963701293R Square0.928720182Adjusted R Square0.9215922标准误差8.334584632观测值12表37 年份x与货物净出口总额y的回归方程的方差分析表dfSSMSFSignificance F回归分析19050.7849050.784130.29224.67E-07残差10694.65369.4653总计119745.437表 38 年份x与货物净出口总额y的回归方程的系数分析表Coefficients标准误差t StatP-valueLower 95%Upper 95%Intercept-8.893102335.143691-1.728930.114512-20.3542.567756X Variable 10.0186957730.00163811.414564.67E-070.0150460.0223452、 回归方程3、 拟合及预测值表39 拟合及预测值表GDP（亿元）x货物进出口总额（亿美元）y拟合及预测值10377.7910.4944111618.7712.812691301.0613.2815.431221558.9317.7320.25231928.1426.3327233.639782699.254.9641.570533176.1160.850.486733382.3538.2154.342554119.4673.2568.12339502087.6484.959685650.289.0596.741756497.73112.5877472.3895130.8098593.2479151.7643图13 拟合图（二） 总结：由回归分析可知，在直线模型条件下，2015年货物净出口总额为151亿美元。甘肃省“十二五”规划中2015年货物净出口总额为150亿美元，年均增长16%。因此由回归分析拟合及预测值得，2015年货物净出口总额应为151亿美元。九，根据表中数据选择GDP为x,城镇居民人均可支配收入为y表40 数据表GDP（亿元）城镇居民人均可支配收入（元）10375382.9111616151.421301.066657.241558.937376.741928.148086.8222758920.592699.210012.343176.1110969.413382.3511929.784119.4613188.55502014988.685650.217156.89图14 散点图（一）根据表中数据选择回归方程1、 EXCEL中数据分析表41 GDP x与城镇居民人均可支配收入y 的回归方程的相关系数表Multiple R0.997371R Square0.994748Adjusted R Square0.994223标准误差280.5713观测值12表 42 GDP x与城镇居民人均可支配收入y 的回归方程的方差分析表dfSSMSFSignificance F回归分析1149105398.3149105398.31894.1179.85E-13残差10787202.746178720.27461总计11149892601.1表 GDP x与城镇居民人均可支配收入y 的回归方程的系数分析表Coefficients标准误差t StatP-valueLower 95%Upper 95%Intercept3407.743173.154675419.680339412.51E-093021.933793.555X Variable 12.3996450.05513706243.521452729.85E-132.2767922.5224982、 回归方程3、 拟合及预测值表43 拟合及预测