消费出口和投资与经济增长的关系基于20072017年数据的SPSS统计分析

消费、出口和投资与经济增长的关系——基于2007-2017年数据的SPSS统计分析

1 引言

2007年以来，在金融危机的冲击下，世界经济增长速度明显放缓，至今余波未平。一方面，金融危机严重拖累中国经济的发展；另一方面，中国通过供给侧改革和“一带一路”建设，努力促进经济转型升级，中国经济经受住了金融危机的考验。但是，世界经济还有很大的不确定性，美国贸易保护主义抬头，中国经济依然面临着许多风险和挑战。

本文通过综合整理2007-2017年的数据，运用SPSS17.0分析消费、出口和投资与经济增长的关系，探讨今后经济发展的可行路径。经济增长、消费、出口、和投资分别用GDP、全社会消费品零售总额、净出口（即出口额-进口额）、社会固定资产投资总额衡量，单位均为万亿元人民币，数据取自历年国家统计局国民经济和社会发展统计公报。

2 统计分析

2.1 基本情况

如图1所示，2007年以来，中国经济总体上呈现增长态势。2017年，中国

国内生产总值已经突破8万亿元人民币，较之2007年有较大幅度增长。消费和投资也有大幅增长，净出口的增长总体比较平稳。

表1 2007年中国GDP 、投资、净出口和消费情况

图1 2007-2017年GDP 、投资、净出口和消

费增长态

势

GDP 投资 净出口 消费 2007 246619 137239 20330 89210 2008 300670 172291 20868 108488 2009 335353 224846 13411 125343 2010 397983 278140 12323 156998 2011 471564 311022 10079 183919 2012

519322 374676 14558 210307 2013 568845 447074 16072 237810 2014 636463 512761 23489 262394 2015 676708 562000 36770 300931 2016 744127 606466 33523 332316 2017

827122

641238

28718

366262

2.2 描述性统计

通过SPSS运算得到如下结果：

根据运算结果，GDP的方差和标准差较大，说明2007-2017年，中国经济有较大幅度的增长；净出口的方差和标准差最小，说明这十年来，波动比较小，增长比较平稳；投资和消费的结果表明两者也在经济增长的背景下有比较多的增长。

2.3 相关分析和回归分析

消费、投资和出口是所谓经济增长的“三驾马车”，这三个因素和经济增长有一定具有某种相关关系。下面的散点图矩阵也揭示了“三驾马车”和经济增长的某种相关关系。

可以发现投资、消费和GDP由较强的相关关系，而净出口和GDP的相关关系比价弱。

应用SPSS相关分析的方法得到如下结果：

通过上表可知，投资、消费和净出口与GDP的积矩相关系数分别为0.991、

0.998和0.647，说明投资和消费与GDP 存在极度正相关关系，而净出口和GDP 有显著相关关系，为了进一步检验这种相关关系的显著显著性，提出检验假设如下：

H 0 ：ρ=0 H 1：ρ≠0

在假设原假设成立的条件下，寻找并计算统计量

)2(~12t 2

---=n t r

n r

式中，n 是样本容量，r 是简单相关系数 1）投资和GDP 相关关系的显著性检验

根据SPSS 的运算结果，投资和GDP 的相关系数异于0的显著性检验结果为0.000，小于α=0.01，所以拒绝原假设，接受备择假设。即有99%的把握认为投资和GDP 二者之间存在极度正相关关系，相关密切程度为0.991.

2）消费和GDP 相关关系的显著性检验

根据SPSS 的运算结果，消费和GDP 的相关系数异于0的显著性检验结果为0.000，小于α=0.01，所以拒绝原假设，接受备择假设。即有99%的把握认为消费和GDP 二者之间存在极度正相关关系，相关密切程度为0.998。

3）净出口和GDP 相关关系的显著性检验

根据SPSS 的运算结果，净出口和GDP 的相关系数异于0的显著性检验结果为0.032，小于α=0.05，所以拒绝原假设，接受备择假设。即有95%的把握认为消费和GDP 二者之间存在极度正相关关系，相关密切程度为0.647。

综上所述，投资、消费和GDP 存在一定的相关关系，可以建立多元线性回归模型反映这种相关关系。

通过SPSS 运算得到如下结果：

ANOVA b

Model Sum of Squares df Mean Square F Sig.

1Regression 3.587E113 1.196E111628.173.000a Residual 5.141E877.344E7

Total 3.592E1110

a. Predictors: (Constant), 净出口, 消费, 投资

b. Dependent Variable: GDP

Model Summary

Model R R Square Adjusted R Square

Std. Error of the

Estimate

1.999a.999.9988569.718

a. Predictors: (Constant), 净出口, 消费, 投资

通过观察调整后的判定系数0.998，拟合优度较高，不被解释的变量较少。 由回归方程显著性检验的概率为0，小于显著性水平0.05，则认为系数不同时为0，被解释变量与解释变量全体的线性关系是显著的，可建立线性方程。

由系数表知，观察回归系数显著性检验中的概率值,均小于显著性水平0.05，所以方程显著。

根据系数表可得，回归方程为

ne c i y

539.1754.1197.0532.98376ˆ-++= 式中，y

ˆ是GDP 的估计值，i 是投资，c 是消费，ne 是净出口 3 统计结果的分析和思考

根据统计分析，2007-2017年，“三驾马车”和GDP 有着较强的相关关系，其中投资和消费的相关性高与净出口的相关性，这主要是因为金融危机使得中国主要贸易伙伴经济疲软，进口需求下降，中国出口规模萎缩。中国大力推动经济转型升级，内需逐渐成为经济增长的主要动力，所以消费与GDP 的相关性比较强。

随着美国贸易保护主义的抬头，中国出口可能会受到一定的影响，中国应该继续转变经济发展方式，深化供给侧改革，释放和扩大内需，推进经济转型升级。针对美国逐渐升温的贸易保护主义，中国要通过积极参与国际社会遏制保护主义的行动，维护多边贸易体系成果，也要深入挖掘亚太地区和一带一路沿线国家市场，鼓励企业开拓新兴市场，实现更好更快走出去。

4 结论

本文通过SPSS 分析了中国2007-2017年的GDP 和消费、投资、出口的相关性，并据此建立了线性回归方程，结果表明GDP 和消费、投资、出口之间有着较强的相关性，并且消费和投资与GDP 的相关性要强于出口的，这主要是因为