文档介绍：基于回归分析的人均GDP影响因素研究
摘要：筛选了 1990—2009年的年度数据，运用SPSS软件，首先使 用多元回归方法，选择人均GDP为因变量，考察人均GDP (Yt)与第三产 业就业人口数(XI)、国家财政支出(X2)之间的关系，并用统计图形与 数据预测两种方法对其进行检测。
关键词：二元线性回归分析；SPSS；人均GDP
中图分类号：F22文献标志码：A文章编号：1673-291X (2013) 07-0009-03
引言
人均GDP常作为发展经济学中衡量经济发展状况的指标，它是衡量各的一个标准。
本文通过第三产业就业人口数这一指标来反映第三产业就业人口数 的增长是否会提升人均GDP,同时国家财政支出的增加一方面也会对人均 GDP起到一定的作用。
本文主要针对国家1990—2009年的相关统计数据，采用二元线性回 归的研究方法，考察人均GDP与第三产业就业人口数、国家财政支出之间 的关系，并利用相应的理论知识，得出合理性结论，为研究者的预测提供 理论依据。
一、数据来源
本文研究中所涉及的三个变量的相应数据都是来自于国家统计局官 方网址，筛选了从1990—2009年的年度数据作为研究之用。数据来源可 靠。以下为本文研究所需数据：
二、 线性回归模型的建立
本文采用二元线性回归的方法进行研究。回归分析法在各类预测方法 中占据十分重要的地位，它不仅体现了变量之间的相关性，同时也从数量 关系的角度来划分事物之间存在因果关系；通过回归分析，可以把两个变 量或多个变量间（预测对象和影响因素间）的非确定的因果关系转化为确 定的函数关系，并据此预测预测对象未来的发展趋势。
由于本文的自变量为2个，因而使用二元回归预测法。建立二元线性 回归方程：Yt=bO+blXxl+b2Xx2
Yt为人均GDP （元）；XI为第三产业就业人口（万人）；X2为财政支 出（亿元）；b0, bl, b2为相应的系数。
三、 参数估计
使用SPSS软件，输入数据，analyze—Regression—linear,以人均 GDP为因变量，第三产业就业人口与财政支出为自变量，得到输出结果（见 表2）：
此结果中，Constant对应的B值为关系式中的常数b0 （b0=-3 640. 037）,两变量对应的B值分别为其相应的系数bl, b2 （bl=0. 385, b2=0. 262）O
Beta列中的值为标准化后的变量系数，＜,可认为影 响显著。
于是可以得到二元回归方程：Yt=-3 640. 37+0. 385Xxl+
0. 260Xx2o
此结果中，, R越接近于1,说明回归方程中自变量(XI, X2)与因变量(Yt)的线性相关的近似程度越高。
此结果中，F 值为 1323. 922,而 F0. 95 (2, 17) =3. 60, F>F0. 95,故 可以认为自变量对因变量是显著的。
综上所述，人均GDP (Yt)与第三产业就业人口数(XI)、国家财政支 出(X2)之间的关系满足关系式：Yt=-3 640. 037+
0. 385Xxl+0. 260Xx2o
四、函数关系式检验
统计图形检验方法
我们使用Excel软件，根据上述关系式与1990—2009年第三