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利用逐步回归法对青岛的财政收入分析 摘要：一个地区的生产总值受多个因素的影响，很难对其进行准确的估计预测。针对青岛地区生产总值，本文选取了几个主要的影响因素，利用SPSS17.0软件，应用逐步回归的统计方法，对数据进行了分析处理，得到了多元线性回归方程，建立了青岛地区生产总值的简单数学模型，并对影响该地区生产总值的显著性因素进行了分析。 关键词：逐步回归分析 SPSS 生产总值 预测 方差 引言 回归被用于研究可以测量的变量之间的关系，线性回归则被用于研究一类特殊的关系，即可用直线或多维的直线描述的关系。这一技术被用于几乎是所有的研究领域，包括社会科学、物理、生物、科技、经济和人文科学[1]。逐步回归是在剔除自变量间相互作用、相互影响的前提下，计算各个自变量x与因变量y之间的相关性，并在此基础上建立对因变量y有最大影响的变量子集的回归方程[2]。 SPSS(Statistical Package for the Social Science社会科学统计软件包)是世界著名的统计软件之一，目前SPSS公司已将它的英文名称更改为Statistical Product and Service Solution，意为“统计产品与服务解决方案”。SPSS软件不仅具有包括数据管理、统计分析、图表分析、输出管理等在内的基本统计功能，而且用它处理正交试验设计中的数据程序简单，分析结果明了[3]。基于以上优点，SPSS已经广泛应用于自然科学、社会科学中，其中涉及的领域包括工程技术、应用数学、经济学、商业、金融等等。 如果要了解一个地区的经济状况，就很有必要对其财政收入和影响财政收入的因素作必要的认识，如果能对他们之间的关系作一下回归，并利用我们所知道的数据建立起回归模型这对我们很有作用。而影响财政收入的因素有很多，如吸引的外资总额，第一产业的发展情况，第二产业的发展情况，第三产业的发展情况等等。本文选取了山东青岛统计信息网上从1995-2007年财政收入及主要影响因素的数据，包括工业，农业，建筑业，交通运输仓储邮电通信业，批发和零售贸易餐饮业，金融保险业，总人口数。本文中为了方便讨论，我把因素定为：x1代表工业总产值；x2代表农业总产值；x3代表建筑业总产值；x4代表人口总数；x5代表批发和零售贸易餐饮业；x6代表金融保险业；x7代表交通运输仓储邮电通信业，y代表当年的青岛财政收入；y为随机变量，x1，x2……x7为变量。如表一所示 财政收入（亿元） 工业（亿元） 农业（亿元 建筑业亿元） 人口数（万人） 批发零售贸易.餐饮业 交通运输.仓储.邮电通信业(亿元） 1995 631.45 263.98 112.53 30.45 684.63 40.12 46.09 41.6 1996 710.19 289.91 132.81 38.58 690.27 45.65 51.3 54.21 1997 797.7 340 116.97 42 695.44 57.67 62.23 64.22 1998 888.39 366.87 140.4 46.88 699.57 69.99 57.34 70.01 1999 992.83 420.7 137.36 51.5 702.97 78.59 58.94 84.25 2000 1150.07 500.32 139.88 59.7 706.65 90.35 49.01 105.89 2001 1316.08 578.23 143.22 70.51 710.49 103.68 51.98 120.97 2002 1518.17 680.96 145.94 84.01 715.65 129.99 42.7 140.75 2003 1780.42 825.52 147.51 111.69 720.68 145.87 41.51 166.49 2004 2163.8 1024.08 161.8 147.32 731.12 160.56 52.3 211.34 2005 2695.82 1263.29 178.33 132.96 740.91 211.8 67.35 287.35 2006 3206.58 1527.49 183.95 149.68 749.38 238.4 87.56 343.84 2007 3 786.52 1 785.31 203.59 168.24 757.99 286.32 122.18 397.75 表1 青岛地区生产总值相关数据表 逐步回归的基本思想及方法 回归分析是研究因变量和自变量之间变动比例关系的一种方法，最终结果一般是建立某种经验性的回归方程。回归分析因变量的多少有一元回归和多元回归之分，本文中的回归模型因有6个因变量股为多元回归。在实际研究中