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、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

2、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。统计分析基本情况如图 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GDP投资净出口消费200724661913723920330892102008300670172291208681084882009335353224846134111

3、25343201039798327814012323156998201147156431102210079183919201251932237467614558210307201356884544707416072237810201463646351276123489262394201567670856200036770300931图1 2007-2017201674412760646633523332316资、净出口和消201782712264123828718366262势年 GDP、投费增长态描述性统计通过 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 200

4、7-2017 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。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

5、 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：H0 ： =0H1： 0在假设原假设成立的条件下，寻找并计算统计量rn2t r 1nr22 t（n 2）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 =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

6、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 =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 =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 S

7、PSS运算得到如下结果：Model SummaryModelRR SquareAdjusted R SquareStd. Error of theEstimate1.999a.999.9988569.718a. Predictors: (Constant), 净出口 , 消费 , 投资ANOVAbModelSum of SquaresdfMean SquareFSig.1 RegressionResidualTotal3.587E115.141E83.592E1137101.196E117.344E71628.173.000aa. Predictors: (Constant), 净出口 , 消

8、费 , 投资b. Dependent Variable: GDP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y? 98376.532 0.197i 1.754c 1.539ne式中， y?是 GDP 的估计值， i 是投资， c是消费， ne是净出口统计结果的分析和思考根据统计分析， 2007-2017 年

9、，“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