关于我国国内生产总值的统计分析.docx

1、关于我国国内生产总值的统计分析统计调查分析报告题 目：_关于我国国内生产总值的统计分析_时 间：_2013年7月4日_ _ _关于我国国内生产总值的统计分析内容摘要： 本文首先通过网络工具对我国1980-2011年GDP、人口数、固定资产投资、进出口总额、国家财政支出数据；1980-2011年中南六省：XX、XX、XX、XX、XX、XX的GDP数据；我国各省（直辖市）2011年GDP数据进行数据收集。而后根据要求对数据进行适当的处理，根据所需要的分析结果，我们分别选择了excel和spss两种工具进行辅助分析。这其中既有关于GDP与人口数、固定资产投资、进出口总额、国家财政支出的相关性分析，也

2、有各省GDP的方差分析，还有各省GDP的聚类分析。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。关键词：GDP、相关分析、回归分析、方差分析、聚类分析一、问题的提出自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，经济总体处于供大于求的状态，虽然经历了1997金融风暴和2007金融危机，但是我国经济发展前景一片大好。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

3、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。一般而言，GDP公布的形式不外乎两种，以总额和百分比率为计算单位。当GDP的增长数字处于正数时，即显示该地区经济处于扩X阶段；反之，如果处于负数，即表示该地区的经济进入衰退时期。近来由于世界金融危机和我国经济转型的影响，以及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，我们仅对下面三个问题做研究：（一）收集我国1980-2011年GDP、人口数、固定资产投资、进出口总额、国家财政支出数据，做GDP与其他指标因素的相关分析和回归分析。（

4、二）收集1980-2011年中南六省：XX、XX、XX、XX、XX、XX的GDP数据，消除物价因素影响后，做方差分析。（三）收集我国各省（直辖市）2011年GDP数据，做聚类分析。通过对上面三个问题的研究来对我国GDP进行一些简要的分析，以此来为整个国民收入的研究解决一些基本问题。二、问题的求解（一）对我国GDP的相关分析和回归分析1、数据收集1980-2012年全国经济相关数据年份GDP(现价)（亿元）人口数 （万人）固定资产投资（亿元）进出口总额 （人民币：亿元）国家财政支出（亿元）19804545.62498705910.95701228.8319814891.5611100072961

5、735.31138.4119825323.3511016541230.4771.31229.9819835962.65161030081430.1860.11409.5219847208.05171043571832.912011701.0219859016.03661058512543.22066.72004.25198610275.17921075073120.62580.42204.91198712058.61511093003791.73084.22262.18198815042.8231110264753.83821.82491.21198916992.31911127044410.

6、441562823.78199018667.822411433345175560.13083.59199121781.49941158235594.57225.83386.62199226923.47651171718080.19119.63742.2199335333.924711851713072.3112714642.3199448197.856411985017042.120381.95792.62199560793.729212112120019.323499.96823.72199671176.591712238922913.524133.87937.55199778973.035

7、12362624941.126967.29233.56199884402.279812476128406.226849.710798.18199989677.054812578629854.729896.213187.67200099214.554312674332917.739273.215886.52001109655.170612762737213.542183.618902.582002120332.689312845343499.951378.222053.152003135822.756112922755566.670483.524649.952004159878.33791299

8、8870477.4395539.128486.892005184937.36913075688773.6129116921.833930.282006216314.4259131448109998.162414097440422.732007265810.3058132129137323.9381166863.749781.352008314045.4258132802172828.3998179921.470262592.662009340902.8126133450224598.7679150648.063576299.932010401512.7952134091278121.85492

9、01722.14789874.162011473104134735311485.1254236401.992109247.792、数据处理这里我们录入全国1980年到2011年的GDP ,人口数，固定资产投资，进出口总额、国家财政支出数据。在相关性分析中，我们以GDP为参考，利用SPSS软件研究其他四种因素与GDP的相关性，由于做单个比较需要进行四次操作，因而我们在这里直接利用SPSS的相关功能直接给出五个量的两两相关系数，这之中自然包括我们所需要的GDP与其他四类因素的相关系数。在回归分析中，我们令GDP为因变量Y，将人口数，固定资产投资，进出口总额、国家财政支出四个数据作为自变量X1、X2

10、、X3、X4，然后利用excel的数据分析工具做回归分析。3、分析步骤（1）相关性分析录入数据到SPSS画出关于GDP的散点图做大致分析做相关性分析具体操作过程见附录一，所得散点图见附录二。（2）回归分析录入数据到excel选择分析工具定好自变量和因变量做回归分析具体操作过程见附录三。4、结果分析（1）相关性分析下表是通过SPSS所做相互的两两相关系数表格：CorrelationsGDP人口数固定资产投资进出口总额国家财政支出GDPPearson Correlation1.798*.956*.984*.992*Sig. (2-tailed).000.000.000.000N3232323232

11、人口数Pearson Correlation.798*1.633*.781*.729*Sig. (2-tailed).000.000.000.000N3232323232固定资产投资Pearson Correlation.956*.633*1.933*.974*Sig. (2-tailed).000.000.000.000N3232323232进出口总额Pearson Correlation.984*.781*.933*1.969*Sig. (2-tailed).000.000.000.000N3232323232国家财政支出Pearson Correlation.992*.729*.974*

12、.969*1Sig. (2-tailed).000.000.000.000N3232323232*. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).从表中我们可以知道：1）GDP与人口数之间的相关系数是0.798，双尾检验的概率值为0，小于0.01，则相关水平是显著的，换句话说，我们有超过99%的把握认为，两者之间存在着比较强的正相关性。2）GDP与固定资产投资之间的相关系数是0.956，双尾检验的概率值为0，小于0.01，则相关水平是显著的，换句话说，我们有超过99%的把握认为，两者之间存在着非常强的正相关性。3）GDP与进出

13、口总额之间的相关系数是0.984，双尾检验的概率值为0，小于0.01，则相关水平是显著的，换句话说，我们有超过99%的把握认为，两者之间存在着比较强的正相关性。4）GDP与国家财政支出数据之间的相关系数是0.992，双尾检验的概率值为0，小于0.01，则相关水平是显著的，换句话说，我们有超过99%的把握认为，两者之间存在着非常强的正相关性。对于回归分析，我们可以利用excel中自带的会给分析予以分析。（2）回归分析下表是通过excel软件做出的回归分析结果：1)方差分析表方差分析dfSSMSFSignificance F回归分析44.96E+111.24E+113400.954.65521E-

14、36残差279.83E+0836423935总计314.96E+112)参数确定表由输出结果可以知道，线性回归方程为：1、Y=-149510+1.4495*X1+0.189964*X2+0.427531*X3+2.461343*X4。2、根据输出结果中的方差分析可知，Significance F=4.65521E-36、而由结果中的回归系数的t Stat检测可知:a:P-value=1.25E-08=0.05，b1: P-value=2.79E-09=0.05，b2: P-value=0.031325=0.05，b3: P-value=2.89E-06=0.05，b4: P-value=0.0

15、00433=0.05综上所述，因此回归方程是有效可靠的。（二）中南六省GDP方差分析1、数据收集：中南六省1980-2011年GDP数据（现价）年份XXXXXXXXXXXX国内生产总值指数 （可比价，1978=100）1978151146.99162.928775.85185.851001979188.46178.01190.09104.1584.59209.34107.61980199.38191.72229.16111.1597.33249.65116.00811981219.75209.68249.69121.26113.46290.36122.09051982241.55232.522

16、63.3133.96129.15339.92133.14811983262.58257.43327.95144.13134.6368.75147.59871984328.22287.29370.04169.11150.27458.74169.99831985396.26349.95451.74207.89180.97577.38192.89061986442.04397.68502.91230.82205.46667.53209.95441987517.77469.44609.6262.9241.56846.69234.2741988626.52584.07749.09325.83313.28

17、1155.37260.70141989717.08640.8850.71376.46383.441381.39271.29431990824.38744.44934.65419.54449.061471.84281.70931991913.38833.31045.73465.1518.591780.56307.567219921088.39997.71279.75559.52646.62293.54351.36719931325.831244.711660.18723.04871.73469.28400.43319941700.921650.022216.83948.161198.294619

18、.02452.812419952109.382132.132988.371169.731497.565933.05502.28219962499.772540.133634.691409.741697.96834.97552.55319972856.472849.274041.091605.771817.257774.53603.924119983114.023025.534308.241719.871911.38530.88651.231519993229.293214.544517.941853.651971.419250.68700.854320003545.393551.495052.

19、992003.072080.0410741.25759.945320013880.533831.95533.012175.682279.3412039.25823.023220024212.824151.546035.482450.482523.7313502.42897.770720034757.546606867.72807.42821.115844.6987.775620045633.25641.98553.83456.73433.518864.61087.393220056590.196596.110587.424056.763984.122557.371210.37772006761

20、7.477688.6712362.794820.534746.1626587.761363.811720079333.49439.615012.465800.255823.4131777.011556.9601200811328.891155518018.536971.05702136796.711706.968200912961.113059.6919480.467655.187759.1639482.561864.2514201015967.6116037.9623092.369451.269569.8546013.062059.0096201119632.2619669.5626931.

21、0311702.8211720.8753210.282250.38512、数据分析对表格数据进行分析，我们可以知道，此GDP数据没有消除物价因素影响。通过上网查资料我们可以知道：现价GDP没有消除价格因素影响，可比价GDP消除了价格因素的影响。要对实际GDP消除价格因素影响，我们只需要知道当年的GDP可比价指数就可以消除价格因素对当年的GDP的影响。在这里我们可以利用excel的计算功能进行计算。3、分析过程录入数据到excel消除物价因素影响选择合适工具数据描述做方差分析得出消除物价因素影响后的中南六省GDP表见附录四，具体操作过程见附录五。4、结果分析下表是利用SPSS软件求解所得:1）数

22、据描述表：下表给出了水稻品种分组的样本含量N、平均数Mean、标准差Std.Deviation、标准误Std.Error、95%的置信区间、最小值和最大值。2）方差分析表下表给出了组间变差，组内变差以及总变差等一些数据。第五栏为F值（组间均方与组内均方之比）第六栏为F值所对应的概率值，针对假设Ho：组建均值无显著性差异（即省间GDP均值无显著性差异）。P0.0001，由此可以认为全国各省市的GDP水平是不同的。3）Tamhanes T2法比较表Multiple parisonsGDPTamhane(I) 组别(J) 组别Mean Difference (I-J)Std. ErrorSig.95

23、% Confidence IntervalLower BoundUpper Bound128.1556247.814981.000-137.4496153.76093-160.8081363.73943.200-356.557234.94104174.12156*39.13709.00154.0826294.16065164.68187*39.53622.00243.5334285.83046-704.01938*1.29382E2.000-1110.1854-297.853321-8.1556247.814981.000-153.7609137.44963-168.9637564.53202

24、.160-366.894828.96734165.96594*40.41508.00241.8493290.08255156.52625*40.80170.00531.3465281.70606-712.17500*1.29775E2.000-1119.2484-305.101631160.8081363.73943.200-34.9410356.55722168.9637564.53202.160-28.9673366.89484334.92969*58.39367.000153.1403516.71915325.49000*58.66193.000143.0383507.94176-543

25、.21125*1.36448E2.004-966.4953-119.927241-174.12156*39.13709.001-294.1606-54.08262-165.96594*40.41508.002-290.0825-41.84933-334.92969*58.39367.000-516.7191-153.14035-9.4396930.169831.000-101.309482.43006-878.14094*1.26834E2.000-1278.5578-477.724051-164.68187*39.53622.002-285.8304-43.53342-156.52625*4

26、0.80170.005-281.7060-31.34653-325.49000*58.66193.000-507.9417-143.038349.4396930.169831.000-82.4300101.30946-868.70125*1.26958E2.000-1269.3912-468.011361704.01938*1.29382E2.000297.85331110.18542712.17500*1.29775E2.000305.10161119.24843543.21125*1.36448E2.004119.9272966.49534878.14094*1.26834E2.000477.72401278.55785868.70125*1.26958E2.000468.01131269.3912*. The mean difference is significant at the 0.05 level.从上表我们可以知道：XX的年度GDP水平与XX、XX、XX有显著性差异；XX的年度GDP水平与XX、XX、XX有显著性差异；XX的年度GDP水平与XX、XX、XX有显著性差异；XX的年度GDP水平与XX、XX、XX、XX有显著