龙源期刊网 http://www.qikan.com.cn SPSS应用于宏观经济指标 作者：罗送花 来源：《科学与财富》2013年第08期 摘 要：SPSS是统计分析预测的一种重要的工具，对经济指标的统计分析预测具有十分重要的意义。文章通过运用EXCEL及SPSS对我国1978年至2010年部分宏观经济指标进行了描述性统计分析、匹配样本均值比较分析及线性回归分析，从而预估出未来我国相关宏观经济指标的发展趋势。 关键词：SPSS；EXCEL；宏观经济指标 SPSS原意为“Statistical Package for the Social Sciences”，即“统计产品与服务解决方案”，它广泛应用于统计、应用数学、经济、市场营销、心理、卫生统计、生物、企业管理、气象、社会学等领域。其分析步骤为：调查设计、数据收集、数据存取和管理、数据分析、数据检验、数据挖掘、数据展示等。SPSS功能纵多，其基本功能包括数据管理，统计分析，输出管理等。其统计分析过程包括描述性统计、均值比较、方差分析、相关分析、回归分析、对数线性模型、聚类分析、因子分析、生存分析、时间序列分析、多重响应等大类，每类中又分好几个统计过程。如回归分析中又分为线性回归分析、拟合二次方程回归分析、Logistic回归等几个统计过程。[3] 通过运用EXCEL及SPSS，对1978年至2010年我国国民总收入、国内生产总值、财政收入、第一产业、第二产业、工业、建筑业、第三产业以及人均国内生产总值分别进行了描述性统计分析；对第一、二、三产业相互之间以及工业与建筑业之间以时间为基础两两配对进行匹配样本均值比较分析及对财政收入与国内生产总值进行线性回归分析。通过上述分析来预估未来我国相关宏观经济指标发展趋势；得出第一、二、三产业对国内生产总值的贡献是否存在明显差异；得出工业、建筑业对第二产业的贡献是否存在明显差异；简单分析出财政收入与国内生产总值的线性关系。 1. 研究样本 分析图一可以得出：（1）改革开放以来，我国各项宏观经济指标整体都呈现出增长趋势，近几年增长更是迅猛。其中国内生产总值增长最快，截至到2010年，我国国内生产总值已经赶超日本，成为世界第二大经济大国。（2）近几年来，我国第二产业与第三产业增长速度相差甚小，但明显高于第一产业增长速度，体现我国工业化进程加快，服务业快速发展，产业结构逐步优化。（3）近几年来，我国财政收入相比人均国内生产总值增速快，且两者距离呈现出逐渐拉大的趋势，反映出目前我国“国富民穷”问题越来越突出。 2. 描述性统计分析 龙源期刊网 http://www.qikan.com.cn 通过表二SPSS描述性统计分析结果可以得到研究样本的样本量、极大值、极小值、均值以及标准差。 3. 匹配样本均值之差检验分析 匹配样本包括：第一产业与第二产业；工业与建筑业；第一产业与第三产业；第二产业与第三产业。 通过表三SPSS成对样本检验结果可知，由于利用T双侧配对样本检验得出四对样本的Sig值均小于0.05则可以得出：（1）我国第一、二、三产业产值均值1978年至2010年相互之间均存在明显差异，说明改革开放以来第一、二、三产对我国经济贡献率存在明显差异。（2）工业与建筑业自改革开放以来对第二产业的贡献率存在明显的差异。 4. 一元线性回归分析 通过SPSS进行一元线性回归分析，选取我国国内生产总值为解释变量，财政收入为被解释变量，假设回归模型为Y=a+bX，其中Y代表我国财政收入，X代表我国国内生产总值。 由表四可以得出：（1）财政收入与国内生产总值的一元线性关系式为：Y=-2318.490+0.198X。由于常量与回归系数的Sig值均小于0.05，则表示常数与回归系数均是显著的。上述公式表明当国内生产总值为零时，财政收入为负，因为大多基础设施建设及公共支出必须由国家投资；当国内生产总值不为零时，国内生产总值每增加1单位，将有0.198个单位上交给国家，构成财政收入。（2）调整后的R^2=0.981，说明财政收入总离差中，由国内生产总值的离差解释部分占98.1%，模型的拟合优度较高。因此财政收入与国内生产总值的一元线性关系式为：Y=-2318.490+0.198X。 5. 结论及预测 通过上述分析，预测未来一段时间，若无特殊情况出现，我国宏观经济指标包括：国民总收入、国内生产总值、财政收入、第一产业、第二产业、工业、建筑业、第三产业以及人均国内生产总值将会进一步增长，不同指标的增速仍然会存在差异，且部分指标之间差异会更加明显，例如：第一产业与第三产业产值增速。同时从目前我国出台的相关政策来看，我国“国富民穷”的难题未来将会逐步得到解决，国民将更大程度上分享改革开放给我国经济带来的成果。 参考文献 [1]李子奈，潘文卿.计量经济学，2010.03 [2]国家统计局.中国统计年鉴.2007至2011，中国统计出版社 本文来源：https://www.wddqw.com/doc/8036dc0cac45b307e87101f69e3143323968f5dd.html