spss统计分析报告.docx
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spss统计分析报告
一、研究背景及其意义3
二、研究方案3
研究目标3
研究内容4
研究方法4
三、科学技术与经济发展的关系分析4
科技投入4
科技产出5
经济发展7
小结7
四、科学技术与经济发展的模型分析8
模型假设8
符号说明8
信度与相关性分析8
因子分析9
回归分析10
五、结论13
附录：
14
科学技术与经济发展的关系
1、研究背景及其意义
十九大报告指出：
创新是引领发展的第一动力，是建设现代化经济体系的战略支撑。
要瞄准世界科技前沿，强化基础研究，实现前瞻性基础研究、引领性原创成果重大突破。
加强应用基础研究，拓展实施国家重大科技项目，突出关键共性技术、前沿引领技术、现代工程技术、颠覆性技术创新，为建设科技强国、质量强国、航天强国、网络强国、交通强国、数字中国、智慧社会提供有力支撑。
加强国家创新体系建设，强化战略科技力量。
深化科技体制改革，建立以企业为主体、市场为导向、产学研深度融合的技术创新体系，加强对中小企业创新的支持，促进科技成果转化。
倡导创新文化，强化知识产权创造、保护、运用。
培养造就一大批具有国际水平的战略科技人才、科技领军人才、青年科技人才和高水平创新团队。
而科技作为创新的重要引领者和实践者，对于建设创新型国家起着重要作用。
科技进步是经济发展与社会发展的强大推动力。
邓小平同志曾指出；＂科学技术是第一生产力＂；江泽民同志也曾指出：
＂科学技术是第一生产力，而且是先进生产力的集中体现和主要标志。
科学技术的突飞猛进，给世界生产力和人类经济发展带来了极大的推动，未来的科学发展还将产生新的重大飞跃＂。
在当今这个信息化和全球化加速的时代，科技进步对经济社会发展的促进作用越来越显着，科技进步成为生产力水平的首要决定因素，是国家或区域竞争力的重要源泉。
近年来，随着我国经济增长方式的转变，科技支撑和引领经济社会发展的作用越来越强，无论是国家还是区域都需要通过依靠科技进步来促进经济社会发展。
科技进步考核有效地促进了科教兴国、可持续发展和人才强国战略的落实，使科技促进经济杜会发展的能力逐步提升。
基于科学技术在创新型国家建设中的重要地位，本文将利用国家统计局中获得的数据，研究我国科技投入、科技产对经济发展的影响。
本文的研究结论可为有关部门制定创新体系建设的政策措施提供借鉴。
2、研究方案
2.1研究目标
科学技术是先进生产力的集中体现和重要标志，随着我国经济増长方式的转变，科技日益成为引领未来经济社会发展的先导力量，无论是国家还是区域都必须依靠科技进步实现快速发展。
本文利用全国在科技发展和经济社会发展方面的数据，力争较全面地反映我国科技进步与经济发展之间的关系，为相关政策制定的提供借鉴，为我国相关科技工作的有效开展提供支持。
2.2研究内容
报告从科技进步与经济社会发展之间相互作用、关系进行理论分析。
在我国科技进步与经济社会发展之间相互作用方面，首先利用2002-2016年全国数据，通过数据处理，直观的研究了各个因素对经济影响的直接结论，然后通过信度分析，因子分析，确定影响经济发展的主成分因子，其次根据散点图参数检验建立线性回归方程，得到经济发展与科技投入与产出的模型，进行检验，最后得出结论。
2.3研究方法
本文在采用了基本的数据描述性分析、相关性检验、信度分析、因子分析、回归分析、参数检验等方法。
3、科学技术与经济发展的关系分析
3.1科技投入
对我国科技投入的分析，主要分析我国的科学研究与开发机构数（个）、研究与试验发展人员全时当量（万人年）、研究与试验发展经费支出（亿元）。
分析表明我国科技投入快速增加，科技实力不断増强。
表1科技投入
2002年
2003年
2004年
2005年
2006年
2007年
2008年
2009年
机构数
3901
3803
3775
3727
3707
人员
经费
2010年
2011年
2012年
2013年
2014年
2015年
2016年
机构数
3696
3673
3674
3651
3677
3650
3611
人员
机构数
7063
8687
图1科学研究机构个数
如图1所示，随着我国对科技投入的增加，我国的科研机构呈现出先增后减的趋势，说明我国的科学机构由最初的量大逐渐向质为标准进行转换，这是科学技术的一次升级，在一定程度上也反应了科学技术的发展形式。
图2研究与试验人员总数
我国拥有的研究与试验人员越来越多，人才强国的科技道路越来越宽广。
说明国家科技人才工作越来越重视，人才的供应量大大增加，科技实力明显增强。
根据图*显示城区万人拥有专业技术人员数明显增加。
图3研究经费支出
2002-2016年间，我国科技投入保持快速增长态势，研究与试验发展经费支出不断増加。
由2002年的亿元，到2016年的亿元。
短短15年间，科技支出费用增长了倍。
3.2科技产出
对城区科技产出的分析，主要分析发表科技论文（万篇）、出版科技着作（种）、专利申请授权数（项）、技术市场成交额（亿元）这4个方面。
分析2002-2016年数据，我国科技产出水平不断提高。
表2科技产出
2002年
2003年
2004年
2005年
2006年
2007年
2008年
2009年
论文
着作
40120
42918
43063
45296
49080
专利
132399
182226
190238
214003
268002
351782
411982
581992
成交额
3039
2010年
2011年
2012年
2013年
2014年
2015年
2016年
论文
150
152
154
157
164
165
着作
45563
45472
46751
45730
47470
52207
53284
专利
814825
960513
1255138
1313000
1302687
1718192
1753763
成交额
8577
图4发表科技论文
图5出版科技着作
图6专利申请数
近年来，我国的自主创新能力及知识产权意识越来越强，科技产出水平
不断提高，发表科技论文数、出版科技着作数、授权专利数持续增长。
图7技术市场成交额
图7说明技术市场成交合同金额快速增加，说明我国技术市场交易越来越活跃，技术市场成交金额既反映了技术市场交易的活跃程度，也在一定程度上反映了我国的科技创新实力和依靠科技进步促进经济社会发展的能力。
3.3经济发展
我们选用国内生产总值（GDP）作为衡量经济发展的指标：
表3国内生产总值
2002年
2003年
2004年
2005年
2006年
2007年
2008年
2009年
GDP
137422
2010年
2011年
2012年
2013年
2014年
2015年
2016年
GDP
643974
图8GDP数据
分析表明经济发展的指标以比较高的速度增长，呈现较好的发展态势。
3.4小结
本章利用2002-2016年期间的数据，对我国科技进步和经济社会发展的态势进行分析，得出以下结论：
1.科技投入増长态势：
2002-2016年我国科技投入快速増加，研究人员越
来越多，科技实力不断增强；
2.科技产出增长态势：
2002-2016年我国科技产出水平不断提升，发表科技论文数、出版科技着作数、授权专利数显着増加，技术市场交易越来越活跃。
3.经济社会发展状况：
2002-2016年我国城区经济发展以较髙的速度増长，呈现良好发展势头。
4、科学技术与经济发展的模型分析
4.1模型假设
H1.我国科技投入对经济发展有显着的正向影响。
H2.我国科技产出对经济发展有显着的正向影响。
4.2符号说明
变量类型
变量标识
观测变量
观测变量标识
科技投入
X
机构数
X1
人员
X2
经费
X3
科技产出
D
论文
D1
着作
D2
专利
D3
成交额
D4
经济发展
GDP
国内生产总值
YG
4.3信度与相关性分析
整理我国的科技考核数据，剔除异常数据后，样本共有117个数据。
在模型拟合之前先检验样本相关数据是否符合多元正态分布，如果不符合，则使用spss对数据进行正态化处理，对正态化处理之后的数据再进行方程建模。
信度分析
表4信度分析结果
ANOVA
SumofSquares
df
MeanSquare
F
Sig
BetweenPeople
11
WithinPeople
BetweenItems
7
.000
Residual
77
Total
84
Total
95
Gr
表4是Friedman检验的结果。
Friedman检验的卡方观测值为对应的概率值p值接近0。
如果显着性水平
为，由于其概率值p小于显着性水平
，应该拒绝其零假设，认为各项目的均值总体上存在显着差异，其中存在不相关的项目，因此该评价体系能够对评估者加以区分。
表5相关性矩阵
Inter-ItemCorrelationMatrix
GDP
X1
X2
X3
D1
D2
D3
D4
GDP
1
X1
1
X2
1
X3
1
D1
1
D2
1
D3
1
D4
1
表5显示了各评估项目的相关系数矩阵，可以看到国内生产总值GDP与研究经费X3的相关系数最高（），研究人员x2与着作数量D2相关系数最低（）。
综合分析，该模型是可信的。
4.4因子分析
表6原有变量的相关系数矩阵
CorrelationMatrix
X1
X2
X3
D1
D2
D3
D4
X1
1
X2
1
X3
1
D1
1
D2
1
D3
1
D4
1
表7因子解释原有变量方差情况
TotalVarianceExplained
Component
InitialEigenvalues
ExtractionSumsofSquaredLoadings
Total
%ofVariance
Cumulative%
Total
%ofVariance
Cumulative%
1
2
.307
3
.224
4
.030
.423
5
.013
.185
6
.002
.035
7
.000
.004
ExtractionMethod:
PrincipalComponentAnalysis.
根据表7可以看到，第一个因子的特征值为，解释原有6个变量总方差的%，累积方差贡献率为%，因此原有变量的总方差均被解释掉。
其碎石图如下：
图9因子碎石图
表8因子载荷矩阵与得分系数
ComponentMatrixa
ComponentScoreCoefficientMatrix
Component
Component
1
1
研究与试验发展经费支出（亿元）
.986
科学研究与开发机构数（个）
研究与试验发展人员全时当量（万人年）
.984
研究与试验发展人员全时当量（万人年）
.153
专利申请授权数（项）
.983
研究与试验发展经费支出（亿元）
.153
发表科技论文（万篇）
.976
发表科技论文（万篇）
.152
技术市场成交额（亿元）
.965
出版科技着作（种）
.137
科学研究与开发机构数（个）
专利申请授权数（项）
.153
出版科技着作（种）
.883
技术市场成交额（亿元）
.150
ExtractionMethod:
PrincipalComponentAnalysis.
ExtractionMethod:
PrincipalComponentAnalysis.
RotationMethod:
VarimaxwithKaiserNormalization.ComponentScores.
a.1componentsextracted.
根据表8可写出以下因子得分函数:
F1称为科技实力。
4.5回归分析
利用因子分析后做回归分析：
我们利用上面的因子分析得到的主成分科技实力与GDP的关系作出散点图：
图10散点图
可以看出他们之间具有很强的线性关系，因此我们可以作出线性回归。
表9回归分析结果
（1）
ModelSummaryb,c
Model
R
RSquare
AdjustedRSquare
Std.ErroroftheEstimate
科学研究与开发机构数（个）~=0（Selected）
1
.991a
.982
.980
a.Predictors:
（Constant）,REGRfactorscore1foranalysis1
b.Unlessnotedotherwise,statisticsarebasedonlyoncasesforwhich科学研究与开发机构数（个）~=0.
c.DependentVariable:
国内生产总值（亿元）
如表9所示由于调整后判定系数
，比较接近于1，因此认为拟合优度较高，被解释变量可以被模型解释的部分较多，未被解释的部分较少。
表10回归分析结果
（2）
表11回归分析结果（3）
图11正态分布图与标准化残差p-p图
由表10、11可得，如果显着性水平
为，由于概率P值小于显着性水平
，应该拒绝回归方程显着性检验的零假设，认为各回归系数不同时为0，被解释变量与解释变量的全体线性关系是显着的，可建立线性模型。
最终的回归方程是：
也即是：
这意味着主成分科技实力每增加一个单位，会让GDP平均增加个单位。
5、结论
本文利用因子分析和回归方程模型探讨了2002-2016年我国科技进步与经济社会发展之间的关系。
研究发现：
1.我国科技投入对科技产出、科技产出对经济发展有显着的正向影响；
2.其中科学研究与开发机构数（个）X1对于经济发展呈现出负相关趋势；而研究与试验发展人员全时当量（万人年）、研究与试验发展经费支出（亿元）、科技论文（万篇）、出版科技着作（种）、专利申请授权数（项）、技术市场成交额（亿元）对经济发展均为正向影响。
根据2002-2016年数据，进行回归分析其总体结论如下：
我国科技事业快速发展，科技投入越来越大，科技产出水平不断提高，极大的促进了我国经济社会发展。
附录：
数据库：
年度数据
时间：
2002-2016
国内生产总值（亿元）
科学研究与开发机构数（个）
研究与试验发展人员全时当量（万人年）
研究与试验发展经费支出（亿元）
发表科技论文（万篇）
出版科技着作（种）
专利申请授权数（项）
技术市场成交额（亿元）
2002年
132399
2003年
137422
182226
2004年
190238
2005年
3901
40120
214003
2006年
3803
42918
268002
2007年
3775
43063
351782
2008年
3727
45296
411982
2009年
3707
49080
581992
3039
2010年
3696
7063
45563
814825
2011年
3673
8687
150
45472
960513
2012年
3674
152
46751
1255138
2013年
3651
154
45730
1313000
2014年
643974
3677
157
47470
1302687
8577
2015年
3650
164
52207
1718192
2016年
3611
165
53284
1753763
注：
1.科技活动人员指标自2009年起废止。
2.科学家和工程师人员指标自2009年起废止。
3.科技经费筹集额指标自2009年起废止。
4.来源于政府资金的科技经费筹集额指标自2009年起废止。
5.来源于企业资金的科技经费筹集额指标自2009年起废止。
6.来源于金融机构贷款的科技经费筹集额指标自2009年起废止。
7.科技经费内部支出指标自2009年起废止。
8.科技活动人员、科学家和工程师人员经费筹集额、内部支出数据自2009年起废止。
数据来源：
国家统计局
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