spss课程期末小论文

社会实践课程论文

题目：利用因子分析我国的经济发展

学生姓名：张成雨学号： 1501050527 所在院系：经济管理学院专业：酒店管理

入学时间：2015 年09月导师姓名：郝西文职称/学位：讲师/硕士

导师所在单位：安徽三联学院

完成时间：2019年06月安徽三联学院经济管理学院

利用因子分析我国的经济发展

[摘要] 经济发展，是整个人类社会追求的目标之一。在宏观经济理论中，经济的发展主要受到消费，投资，政府购买的影响。在经济理论中，我们通常用GDP 来描述经济的发展，同时GDP也会受到价格水平的影响。衡量价格水平，我们一般用居民消费价格指数，商品零售价格指数来描述；投资一般用固定资产投资和工业总产值来衡量。本文通过我国近20年的国内生产总值和影响国内生产总值的一些重要指标，如居民消费水平，财政支出，商品零售价格指数，居民消费价格指数，城镇居民收入，农村居民收入，能源消费总量等数据，利用SPSS软件提供的描述性分析，因子分析，等方法对数据进行了深入的分析，并就分析结果所反映的问题给出了一些针对性的建议。

[关键词] 经济发展描述因子分析

引言：

中国作为世界上的发展中国家，其经济实力及综合国力水平在近几十年的时间里都得到了长足的发展。经济实力的不断攀升，以及经济增长速度的持续加速，令中国经济已成为世界各国所关注的焦点。我国经济持续高速增长带来了社会财富的迅速增加，目前人均国内生产总值（GDP）已步入中等收入国家的行列。那么影响GDP快速增长的原因有哪些？我国经济的迅速发展中是否还存在一些问题呢？是我们需要进一步探讨和研究的。随着我国改革开放的实践和经济理论的发展，实证方法和数据分析成为了经济研究中的重要方面。大量经验证据的分析和运用对于经济理论的发展和决策的支持都具有重要的意义。而经济实证研究离不开现代统计分析方法的运用，SPSS作为统计分析工具，理论严谨、内容丰富，具有数据管理、统计分析、趋势研究、制表绘图、文字处理等功能。为经济管理研究提供了有力的工具。而因子分析，回归分析等方法是经济管理研究中常用的分析方法。

一、分析目的，分析思路及数据选取

本次实验的目的是研究我国近20年经济发展的基本情况，分析在众多影响经济发展的指标中哪些指标处是主要因素，在经济迅速发展的过程中还存在哪些问题，为以后经济发展战略提供依据。本实验的分析思路如下，首先利用描述性分析对我经济发展的各个主要指标进行基础性描述，以便对整体经济发展状况形成直观印象，然后利用因子分析提取对经济发展较为明显的因素，分析经济发展的决定因素，最后用回归分析方法确定这些因素对经济发展的影响方向和强弱。本实验利用经济主要指标数据分析经济发展影响因素，观测了国内生产总值，全体居民消费水平，财政支出，居民消费价格指数，商品零售价格指数，城镇居民人均收入，农村居民人均收入，工业总产值，能源消费总量，所有数据均来源于

中国统计年鉴2013，本实验的原始数据如下。

二、实验操作

把原始数据录入至SPSS中，根据数据表在SPSS的变量视图中建立相应的变量，将年份定义为字符串变量，将国内生产总值（GDP），全体居民消费水平，政府购买（即财政支出），居民消费价格指数，商品零售价格指数，城镇居民人均收入，农村居民人均收入，工业总产值，能源消费总量定义为数值型变量，返回数据视图，将所有对应数据复制粘贴。

原始数据如下：

年份国内生产总

值（亿元）

全体居

民消费

水平

（元）

财政支

出（亿

元）

居民消

费价格

指数

商品零

售价格

指数

城镇居

民人均

可支配

收入

（元）

农村居

民人均

纯收入

（元）

能源消

费总量

（万

吨）

201 2 519,470.10 14098

125952.

97

102.61 102.0

24564.

7

7916.6

361732

.0

201 1 473,104.05 12570

109247.

79

105.4 104.9

21809.

8

6977.3

348001

.6

201 0 401,512.80 10522

89874.1

6

103.3 103.1

19109.

4

5919.0

324939

.1

200 9 519,470.10 9283

76299.9

3

99.3 98.8

17174.

7

5153.2

306647

.1

200 8 314,045.43 8430

62592.6

6

105.9 105.9

15780.

8

4760.6

291448

.3

200 7 265,810.31 7310

49781.3

5

104.8 103.8

13785.

8

4140.4

280507

.9

200 6 216,314.43 6299

40422.7

3

101.5 101.1

11759.

5

3587.0

258676

.3

200 5 184,937.37 5596

33930.2

8

101.8 100.8

10493.

3254.9

235996

.6

200 4 159,878.34 5032

28486.8

9

103.9 102.8 9421.6 2936.4

213455

.9

200 3 135,822.76 4475

24649.9

5

101.2 99.9 8472.2 2622.2

183791

.8

注：数据来源于《中国统计年鉴2013》数据整理而得。