spss案例分析报告报告材料---详细演示

1、实用标准文案spss 案例分析 - 详细演示1 研究问题石家庄 18 个县市 14 个指标因子，具体来说有人均 GDP（元/ 人）、人均全社会固定资产投资额、人均城镇固定资产投资额、人均一般预算性财政收入、第三产业占GDP比重 （%）、人均社会消费品零售额、 人均实际利用外资额 （万美元 / 人）、人均城乡居民储蓄存款、 农民 人均纯收入、在岗职工平均工资、人才密度指数、科技支出占财政支出比重（%）、每万人拥有执业医师数量、每千人拥有病床数。要求根据这 14 项内容进行因子分析，得到维度较少的几个因子。2 实现步骤1】在“ Analyze ”菜单Data Reduction中选择“ Facto

2、r ”命令，如下图所示。【 2】在弹出的下图所示的 Factor Analysis 对话框中，从对话框左侧的变量列 表中选择这 14 个变量，使之添加到 Variables 框中。精彩文档实用标准文案【 3】点击“ Descriptives ”按钮，弹出“ Factor Analysis ：Descriptives 话框，如图所示。Statistics 框用于选择哪些相关的统计量，其中：Univariate descriptives（变量描述）： 输出变量均值、标准差；Initial solution（初始结果）Correlation Matrix 框中提供了几种检验变量是否适 合做引子分析的

3、检验方法， 其中：Coefficients （ 相关系数矩阵） Significance leves （显著性水平） Determinant （相关系数矩阵的行列式） Inverse （相关系数矩阵的逆矩阵）KMO检验和巴特利特球形检Reproduced （再生相关矩阵，原始相关与再生相关的差值） Anti-image （反影像相关矩阵检验） KMO and Bartlett s test of sphericity精彩文档实用标准文案验）本例中，选中该对话框中所有选项，单击 Continue 按钮返回 Factor Analysis 对话框。【 4】单击“Extraction ”按钮，弹出“

4、 Factor Analysis ：Extraction ”对话框， 选择因子提取方法，如下图所示：因子提取方法在 Method下拉框中选取， SPSS共提供了 7 种方法：Principle Components Analysis（主成分分析）Unweighted least squares （未加权最小平方法）Generalized least squares（综合最小平方法）Maximum likelihood （最大似然估价法）Principal axis factoring（主轴因子法）Alpha factoring （因子）Image factoring （影像因子）Analyze

5、 框中用于选择 提取变量依据，其中：Correlation matrix （相关系数矩阵）Covariance matrix （协方差矩阵）Extract 框用于指定因子个数的标准，其中：Eigenvaluse over （大于特征值）Number of factors （因子个数）Display 框用于选择输出哪些与因子提取有关的信息，其中：Unrotated factor solution （未经旋转的因子载荷矩阵）Screen plot （特征值排列图）Maximun interations for Convergence框用于指定因子分析收敛 的最大迭代次数，系统默认的最大迭代次数为

6、25。本例选用 Principal components 方法，选择相关系数矩阵作为提取因子变量的 依据，选中 Unrotated factor solution和 Scree plot 项，输出未经过旋转的精彩文档实用标准文案因子载荷矩阵与其特征值的碎石图；选择 Eigenvaluse over 项，在该选项后面 可以输入 1，指定提取特征值大于 1 的因子。单击 Continue 按钮返回 Factor Analysis 对话框。【 5】单击 Factor Analysis 对话框中的 Rotation 按钮，弹出 Factor Analysis: Rotation 对话框，如下图所示：该

7、对话框用于选择因子载荷矩阵的旋转方法。 旋转目的是为了简化结构， 以 帮助我们解释因子。 SPSS默认不进行旋转（ None）。Method 框用于选择因子旋转方法，其中：None（不旋转）Varimax （正交旋转）Direct Oblimin （直接斜交旋转）Quanlimax（四分最大正交旋转）Equamax（平均正交旋转）Promax（斜交旋转）Display 框用于选择输出哪些与因子旋转有关的信息，其中：Rotated solution （ 输出旋转后的因子载荷矩阵）Loading plots （ 输出载荷散点图）本例选择方差极大法旋转 Varimax，并选中 Rotated sol

8、ution 和 Loading plot 项，表示输出旋转后的因子载荷矩阵和载荷散点图，单击 Continue 按钮返 回 Factor Analysis 对话框。【 6】单击 Factor Analysis 对话框中的 Scores 按钮，弹出 Factor Analysis: Scores 对话框，如下图所示：精彩文档实用标准文案该对话框用以选择对因子得分进行设置，其中：Regression （回归法）： 因子得分均值为 0，采用多元相关平方；Bartlett （巴特利法）：因子得分均值为 0，采用超出变量范围各因子平方 和被最小化；Anderson-Rubin （安德森 - 洛宾法）：因

9、子得分均值为 0，标准差 1，彼此不 相关；Display factor score coefficient matrix：选择此项将在输出窗口中显示因子得分系数矩阵。【 7】单击 Factor Analysis 对话框中的 Options 按钮，弹出 Factor Analysis: Options 对话框，如下图所示：该对话框可以指定其他因子分析的结果，并选择对缺失数据的处理方法， 其中：Missing Values 框用于选择缺失值处理方法：Exclude cases listwise ： 去除所有缺失值的个案Exclude cases pairwise ：含有缺失值的变量，去掉该案例R

10、eplace with mean ：用平均值代替缺失值精彩文档实用标准文案Cofficient Display Format框用于选择载荷系数的显示格式：Sorted by size ：载荷系数按照数值大小排列Suppress absolute values less than ：不显示绝对值小于指定值的载荷量 本例选中 Exclude cases listwise 项，单击 Continue 按钮返回 Factor Analysis 对话框，完成设置。单击 OK，完成计算。3 结果与讨论（1）SPSS输出的第一部分如下： 第一个表格中列出了 18 个原始变量的统计结果，包括平均值、标准差和分

11、 析的个案数。 这个是步骤 3 中选中 Univariate descriptives 项的输出结果Descriptive StatisticsMeanStd. DeviationAnalysis N人均 GDP（元/ 人 ）22600.52118410.5546418人均全社会固定资产投资额15190.95155289.1449918人均城镇固定资产投资额10270.36424874.1461618人均一般预算性财政收入585.1712550.4565918第三产业占 GDP比重 （%）29.06129.4685818人均社会消费品零售额6567.25663068.7546318人均实际利用

12、外资额 （万美元 /23.566740.3136118人）人均城乡居民储蓄存款12061.23847363.0865918农民人均纯收入4852.55561202.5297018在岗职工平均工资18110.38892374.0575418人才密度指数8.15485.3755218科技支出占财政支出比重（ %）1.3494.5019318每万人拥有执业医师数量12.68838.8869118每千人拥有病床数2.36081.16077182）SPSS输出结果文件中的第二部分如下：该表格给出的 是 18 个原始变量的相关矩阵Correlation Matrix人均 GDP（元/ 人）人均全社会固定

13、资产投资额人均城镇固定资 产投资额Correlation人均 GDP（元/ 人）1.000.503.707人均全社会固定资产投资额.5031.000.883精彩文档实用标准文案人均城镇固定资产投资额.707.8831.000人均一般预算性财政收入.776.571.821第三产业占 GDP比重 （%）.567.507.759人均社会消费品零售额.737.247.600人均实际利用外资额 （万美元 /.454.356.648人）人均城乡居民储蓄存款.707.480.780农民人均纯收入.559-.073.130在岗职工平均工资.789.325.544人才密度指数.741.470.737科技支出占财

14、政支出比重（ %）.582.378.486每万人拥有执业医师数量.434.520.733每千人拥有病床数.573.565.761Correlation Matrix人均一般预算性 财政收入第三产业占 GDP 比重 （%）人均社会消费品 零售额Correlation人均 GDP（元 / 人 ）人均全社会固定资产投资额 人均城镇固定资产投资额 人均一般预算性财政收入 第三产业占 GDP比重 （%） 人均社会消费品零售额 人均实际利用外资额 （万美元 / 人） 人均城乡居民储蓄存款 农民人均纯收入 在岗职工平均工资 人才密度指数 科技支出占财政支出比重（ %） 每万人拥有执业医师数量 每千人拥有病床

15、数.776.571.8211.000.830.693.797.907.132.736.795.729.818.911.567.507.759.8301.000.646.822.882.278.548.745.575.844.806.737.247.600.693.6461.000.616.839.516.609.812.490.627.629Correlation Matrix精彩文档实用标准文案人均实际利用外 资额（万美元 / 人）人均城乡居民储 蓄存款农民人均纯收入Correlation人均 GDP（元 / 人 ）人均全社会固定资产投资额 人均城镇固定资产投资额 人均一般预算性财政收入 第

16、三产业占 GDP比重 （%） 人均社会消费品零售额 人均实际利用外资额 （万美元 / 人） 人均城乡居民储蓄存款 农民人均纯收入 在岗职工平均工资 人才密度指数 科技支出占财政支出比重（ %） 每万人拥有执业医师数量 每千人拥有病床数.454.356.648.797.822.6161.000.792-.007.388.752.570.795.784.707.480.780.907.882.839.7921.000.264.647.868.626.885.866.559-.078.516-.007.2641.000.411.315.210-.075.000Correlat

17、ion MatrixCorrelation人均 GDP（元 / 人 ）人均全社会固定资产投资额 人均城镇固定资产投资额 人均一般预算性财政收入 第三产业占 GDP比重 （%） 人均社会消费品零售额 人均实际利用外资额 （万美元 / 人） 人均城乡居民储蓄存款 农民人均纯收入 在岗职工平均工资 人才密度指数 科技支出占财政支出比重（ %）在岗职工平均工 资人才密度指数科技支出占财政支出比重（ %）.789.741.582.325.470.378.544.737.486.736.795.729.548.745.575.609.812.490.388.752.570.647.868.626.411.

18、315.2101.000.539.421.5391.000.577.421.5771.000精彩文档实用标准文案每万人拥有执业医师数量.477.739.519每千人拥有病床数.575.719.769Correlation Matrix每万人拥有执业 医师数量每千人拥有病床 数Correlation人均 GDP（元 / 人 ）人均全社会固定资产投资额 人均城镇固定资产投资额 人均一般预算性财政收入 第三产业占 GDP比重 （%） 人均社会消费品零售额 人均实际利用外资额 （万美元 / 人） 人均城乡居民储蓄存款 农民人均纯收入 在岗职工平均工资 人才密度指数 科技支出占财政支出比重（ %） 每万

19、人拥有执业医师数量 每千人拥有病床数.434.520.733.818.844.627.795.885-.075.477.739.5191.000.912.573.565.761.911.806.629.784.866.000.575.719.769.9121.0003）SPSS输出结果的第四部分如下：KMO and Bartletts TestKaiser-Meyer-Olkin Measure.551of Sampling Adequacy.BartlettsTest of Approx. Chi-Square324.227Sphericitydf91Sig.000该部分给出了 KMO检验和

20、 Bartlett 球度检验结果。其中 KMO值为 0.551 ， 根据统计学家 Kaiser 给出的标准， KMO取值小于 0.6 ，不太适合因子分析。 Bartlett 球度检验给出的相伴概率为 0.00 ，小于显著性水平 0.05 ，因此拒绝 Bartlett 球度检验的零假设，认为适合于因子分析。精彩文档实用标准文案4）SPSS输出结果文件中的第六部分如下：CommunalitiesInitialExtraction人均 GDP（元/ 人 ）1.0001.000人均全社会固定资产投资额1.0001.000人均城镇固定资产投资额1.0001.000人均一般预算性财政收入1.0001.00

21、0第三产业占 GDP比重 （%）1.0001.000人均社会消费品零售额1.0001.000人均实际利用外资额 （万美元 /1.0001.000人）人均城乡居民储蓄存款1.0001.000农民人均纯收入1.0001.000在岗职工平均工资1.0001.000人才密度指数1.0001.000科技支出占财政支出比重（ %）1.0001.000每万人拥有执业医师数量1.0001.000每千人拥有病床数1.0001.000Extraction Method: Principal Component Analysis.这是因子分析初始结果，该表格的第一列列出了 18 个原始变量名；第二列 是根据因子分析

22、初始解计算出的变量共同度。利 用主成分分析方法得到 18 个特 征值，它们是银子分析的初始解 ，可利用这 18 个出世界和对应的特征向量计算 出银子载荷矩阵。 由于每个原始变量的所有方差都能被因子变量解释掉， 因此每 个变量的共同度为 1；第三列是根据因子分析最终解计算出的变量共同度。根据 最终提取的 m个特征值和对应的特征向量计算出因子载荷矩阵。 （此处由于软件 的原因有点小问题） 这时由于因子变量个数少于原始变量的个数，因此每个变量的共同度必然小于 1。（ 5）输出结果第六部分为 Total Variance Explained 表格Total Variance ExplainedComp

23、one ntInitial EigenvaluesTotal% of VarianceCumulative %19.13965.27921.71812.26931.0147.2404.6594.7065.5363.827精彩文档实用标准文案6.3612.5777.2581.8448.133.9529.077.54910.049.34911.031.22412.020.14013.005.03814.001.005100.000Extraction Method: Principal Component Analysis.Total Variance ExplainedCompone ntIni

24、tialEigenvaluesExtraction Sums of Squared LoadingsCumulative %Total% of VarianceCumulative %165.2799.13965.27965.279277.5481.71812.26977.548384.7881.0147.24084.788489.494.6594.70689.494593.321.5363.82793.321695.898.3612.57795.898797.743.2581.84497.743898.695.133.95298.695999.244.077.54999.2441099.59

25、3.049.34999.5931199.817.031.22499.8171299.958.020.14099.9581399.995.005.03899.995Extraction Method: Principal Component Analysis.Total Variance ExplainedCompone ntRotation Sums of Squared LoadingsTotal% of VarianceCumulative %14.79434.24234.24222.26216.15850.40031.84613.18863.58741.57111.22274.809精彩

26、文档实用标准文案51.54811.06085.8696.8446.02891.8987.5674.04895.9468.2731.94897.8949.131.93898.83210.068.48299.31411.046.32999.64312.035.25299.89513.014.10099.995Extraction Method: Principal Component Analysis.该表格是因子分析后因子提取和银子旋转的结果。其中， Component 列和Initial Eigenvalues 列（第一列到第四列）描述了因子分析初始解对原有变量 总体描述情况。第一列是因子分析

27、 13 个初始解序号。 第二列是因子变量的方差 贡献（特征值），它是衡量因子重要程度的指标，例如第一行的特征值为 9.139 ， 后面描述因子的方差依次减少。第三列是各因子变量的方差贡献率（ % of Variance ），表示该因子描述的方差占原有变量总方差的比例。第四列是因子变 量的累计方差贡献率，表示前 m 个因子描述的总方差占原有变量的总方差的比 例。第五列和第七列则是从初始解中按照一定标准 （在前面的分析中是设定了提 取因子的标准是特征值大于 1）提取了 3 个公共因子后对原变量总体的描述情况。 各列数据的含义和前面第二列到第四列相同， 可见提取了 5 个因子后，它们反映 了原变量的

28、大部分信息。 第八列到第十列是旋转以后得到的因子对原变量总体的 刻画情况。各列的含义和第五列到第七列是一样的。（6）SPSS输出的该部分的结果如下：Component Matrix aComponent123456人均一般预算性财政收入.959-.075.015.158-.140-.023人均城乡居民储蓄存款.959.008-.154-.107-.039.001每千人拥有病床数.910-.272-.089.204-.051.040第三产业占 GDP比重 （%）.890-.087-.137-.141.067.373人才密度指数.886.098-.098-.179.151-.259人均城镇固定资产

29、投资额.868-.162.404-.183.078.006每万人拥有执业医师数量.861-.362-.183-.137-.115.069人均实际利用外资额 （万美元 /.815-.271-.346-.079.064-.012人）人均社会消费品零售额.805.370-.218-.203.026-.223人均 GDP（元/ 人）.797.458.282.099-.029-.163科技支出占财政支出比重（ %）.712.000-.097.621.302-.008精彩文档实用标准文案在岗职工平均工资.706.386.158.145-.531.080农民人均纯收入.271.887-.002-.088.2

30、45.253人均全社会固定资产投资额.611-.328.690-.074.163.028Extraction Method: Principal Component Analysis.a. 13 components extracted.该表格是最终的因子载荷矩阵 A，对应前面的因子分析的数学模型部分。根据该 表格可以得到如下因子模型：X=AF+ax1=0.959F1-0.075F 2+0.015F3+0.158F4-0.140F 5-0.023F 6-0.096F 7+0.017F8-0.117F 9+0.004F10-0.062F 11-0.040 F 12+0.021 F 13Compo

31、nent Matrix aComponent7891011人均一般预算性财政收入-.096.017-.117.004-.062人均城乡居民储蓄存款.109-.022-.134-.073-.016每千人拥有病床数.158.034.061.106-.046第三产业占 GDP比重 （%）-.079-.039-.044-.049.036人才密度指数-.066-.252.066-.017-.035人均城镇固定资产投资额-.024.094.001.015-.087每万人拥有执业医师数量.200-.081.015.073.061人均实际利用外资额 （万美元 /-.330.115.080.021.023人）人

32、均社会消费品零售额.177.191.035-.054.027人均 GDP（元/ 人）-.116-.005-.101.094.081科技支出占财政支出比重（ %）.046-.005.023-.059.014在岗职工平均工资-.042-.032.110-.058.000农民人均纯收入.036-.006.039.053-.030人均全社会固定资产投资额.044.006.055-.045.050Extraction Method: Principal Component Analysis.a. 13 components extracted.Component1213人均一般预算性财政收入-.040.

33、021人均城乡居民储蓄存款.089-.015Component Matrix a精彩文档实用标准文案每千人拥有病床数-.004-.042第三产业占 GDP比重 （%）-.066-.019人才密度指数-.019-.006人均城镇固定资产投资额-.004.018每万人拥有执业医师数量.008.040人均实际利用外资额 （万美元 /.046.003人）人均社会消费品零售额-.044-.001人均 GDP（元/ 人）-.003-.011科技支出占财政支出比重（ %）.002.016在岗职工平均工资.011.002农民人均纯收入.028.011人均全社会固定资产投资额.017-.006Extractio

34、n Method: Principal Component Analysis.a. 13 components extracted.（7）SPSS输出的该部分的结果如下： 该表格是按照前面设定的方差极大法对因子载荷矩阵旋转后的结果。 未经过旋转 的载荷矩阵中，因子变量在许多变量上都有较高的载荷。经过旋转之后， 第一个因子含义略加清楚，基本上放映了 “每万人拥有执业医师数量” 、“第 三产业占 GDP比重 （%）”、“人均实际利用外资额 （万美元 / 人）”；第二个因子基本上反映了 “人 均全社会固定资产投资额” 、“人均城镇固定资产投资额” ；第三个因子反映了“在岗职工平 均工资”Rotate

35、d Component Matrix aComponent123456每万人拥有执业医师数量.877.278.182.163-.125.181第三产业占 GDP比重 （%）.861.261-.010人均实际利用外资额 （万美元 /.8042-.047.142人）人均城乡居民储蓄存款.767.255.3011每千人拥有病床数.718.316.284.477-.082.165人均一般预算性财政收入.636.338.475.392.018.153人均全社会固定资产投资额.220.953.113.146-.063.002人均城镇固定资

36、产投资额.500.796.177在岗职工平均工资.288.161.807人均 GDP（元/ 人）.198.386.559.290.429.246科技支出占财政支出比重（ %）.395.127.077农民人均纯收入-.012-.044.187.063.972.105精彩文档实用标准文案人均社会消费品零售额.498.101.285.156.396.663人才密度指数.583.229.291Extraction Method: Principal Component Analysis.Rotation M

37、ethod: Varimax with Kaiser Normalization.a. Rotation converged in 7 iterations.Component7891011每万人拥有执业医师数量.105-.121-.004.089-.060第三产业占 GDP比重 （%）.030.069-4.382E-5-.131.033人均实际利用外资额 （万美元 /.174.458.036-.007.009人）人均城乡居民储蓄存款.175-.040.072-.031.031每千人拥有病床数.036-.030-.001.197.015人均一般预算性财政收入.139.097.153-.009.

38、155人均全社会固定资产投资额.056-.017.003-.015-.048人均城镇固定资产投资额.114.100.048.044.117在岗职工平均工资.046.002-.031.007-.007人均 GDP（元/ 人）.255.099.310.001.009科技支出占财政支出比重（ %）.084.046.018-.013-.001农民人均纯收入.049-.009.004-.007.003人均社会消费品零售额.189.056.027.013.006人才密度指数.587.081.032.003.006aRotated Component MatrixExtraction Method: Pri

39、ncipal Component Analysis.Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization.a. Rotation converged in 7 iterations.Rotated Component Matrix aComponent1213每万人拥有执业医师数量-.034-.083第三产业占 GDP比重 （%）-.034.083人均实际利用外资额 （万美元 / 人）-.003.003人均城乡居民储蓄存款.173-9.035E-5每千人拥有病床数-.031.007精彩文档实用标准文案人均一般预算性财政收入.036.015人均全社

40、会固定资产投资额-.005.000人均城镇固定资产投资额.023.000在岗职工平均工资.000.000人均 GDP（元/ 人）.011-.001科技支出占财政支出比重（ %）.006.000农民人均纯收入.005.003人均社会消费品零售额-.002-.001人才密度指数.006.000Extraction Method: Principal Component Analysis.Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization.a. Rotation converged in 7 iterations.（8）SPSS输出的该部分的结果如下

41、：该部分输出的是因子转换矩阵， 表明了因子提取的方法是主成分分析， 旋转的方 法是方法极大法。Component Transformation MatrixCompone nt12345671.685.392.366.3872-.330-.259.348-.028.805.195.0943-.467.826.213-.101.015-.161-.0544-.273-.174.241.850-.169-.229-.1685-.057.236-.782.371.379.012.1686.330.022-.013-.075.365-.601-.5647.022.040-.12

42、3.089.020.402-.2278-.064.081-.052.014-.010.509-.7079-.074.049.089.021.027.011.11210.070-.028-.065-.070.096-.176-.01811.028.001.006.002-.033.068-.11812.008.015.004-.008.044-.101-.03713.002.002-.001.015.013-.007-.019Extraction Method: Principal Component Analysis.Rotation Method: Varimax with Kaiser N

43、ormalization.精彩文档实用标准文案Component Transformation MatrixCompone nt89101112131.072.063.014.029.016.0032-.017.069-.042.003.017.0113-.101.071-.002.013-.003.0034-.030.046.049.008-.014.0045.119.004-.064-.015-.008.0256-.121-.194-.109.001-.052.0747-.804-.202.224-.122.020-.0948.451.047.073.130-.002.0319.283-.

44、723.309-.346-.383-.07810.023.500.751-.016-.309-.18611.000.354-.375-.793-.271-.10712.157-.054.241-.373.806-.33313.005-.054-.257.281-.174-.906Extraction Method: Principal Component Analysis.Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization.9) SPSS输出的该部分的结果如下：精彩文档实用标准文案该部分是载荷散点图， 这里为 3 个因子的三维因子载荷散点图，

45、以三个因子为坐 标，给出各原始变量在该坐标中的载荷散点图， 该图是旋转后因子载荷矩阵的图 形化表示方式。如果因子载荷比较复杂，则通过该图则较容易解释。10）SPSS输出的该部分的结果如下：Component Score Coefficient MatrixComponent123456人均 GDP元（ / 人 ）-.054.003.100-.090.046-.083人均全社会固定资产投资额-.237.814-.049.044-.064.141人均城镇固定资产投资额-.115.520-.158-.164.205.065人均一般预算性财政收入.045-.143.164.148-.191-.083第

46、三产业占 GDP比重 （%）.522-.062-.111-.161.088-.193人均社会消费品零售额-.217.017-.092.033-.1942.033人均实际利用外资额 （万美元 /.198-.063-.026-.105.057-.231人）人均城乡居民储蓄存款.251-.056-.057-.091.018-.055农民人均纯收入.125.045-.251-.0361.119-.657在岗职工平均工资-.197-.0791.205-.096-.183-.179精彩文档实用标准文案人才密度指数-.099-.088-.021-.051-.068-.417科技支出占财政支出比重（ %）-.

47、280-.018-.1201.196-.016.102每万人拥有执业医师数量.567-.091-.102-.143.095-.282每千人拥有病床数.155-.068-.051.069.017-.156Extraction Method: Principal Component Analysis.Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization.Component Scores.Component Score Coefficient MatrixComponent7891011人均 GDP元（ / 人 ）-.068.0003.170.495-2.090人均全社会固定资产投资额-.187.168-.408-.518-2.174人均城镇固定资产投资额-.164.381-.932.3723.308人均一般预算性财政收入.018-.389.443-1.2374.051第三产业占 GDP比重 （%）-.219-.699.521-1.479-.443人均社会消费品零售额-.654-.038-.420-1.202.067人均实际利用外资额 （万美元 /-.3162.158-.165.559-1.419人）人均城乡居民储蓄存款-.162-.227.143.455-1