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1、第15章 SPSS在经济分析中的应用在经济分析中，要考虑经济现象的影响因素，通常需要从全面的角度考虑很多经济变量和指标，有时还需要构造变量体系，如何在这许多经济变量中抓住经济现象的主要影响因素，简化变量结构，变复杂为简单，同时保证结论的科学性，是经济分析中的一大挑战。同时，经济变量和指标往往具有不同程度的相关性，即信息重叠，有时甚至是高度的相关性，在建立经济模型时，都必须要谨慎处理这种相关性，否则变量相关很可能导致错误的分析结论，如何排除变量相关性，得到合理的经济模型，是经济分析中另外一大挑战。当然经济分析中还有其他的问题，例如变量的分布，变量的内生性和外生性等，此处就不再赘述了。在经济分析中
2、，因为要同时解决降维和消除相关性的问题，因此因子分析和主成分分析有很多应用。当然，因子分析有时是作为一个中间过程，其结果（因子得分）再应用于其他统计分析模型，最终得到分析结果。除了因子分析以外，SPSS还有许多应用，本章只是举出了3个案例用以说明在经济分析中应用SPSS应该注意的问题。第一个案例应用SPSS的因子分析提取变量信息，在进行样本聚类，接着对每一分类拟合回归模型说明变量之间的关系；第二、三个例子都是首先运用因子分析，然后针对因子得分进行综合评价；相对而言第二个例子简单一些，而第三个案例由于进行了两层的因子分析，因此更复杂，结果更丰富。这里需要专门讲讲综合评价，因为其在经济分析中有非常
3、重要的地位。综合评价法是运用多个指标对多个参评单位进行评价的方法，其基本思想是将多个指标转化为一个能够反映综合情况的指标来进行评价。不同国家经济实力、不同地区社会发展水平、小康生活水平达标进程、企业经济效益评价等都可以使用综合评价。综合评价评价过程不是逐个指标顺次完成的，而是通过一些特殊方法将多个指标的评价同时完成的；在综合评价过程中，一般要根据指标的重要性进行加权处理；评价结果不再是具有具体含义的统计指标，而是以指数或分值表示参评单位综合状况的排序。我国1980年以前，多指标综合评价主要用于传统经济管理，那是一般使用价值总量指标评价，如评价对象的重量、规模、速度等。到了上世纪 80年初，我国
4、经济体制改革，为适应经济管理发展的需要，综合指标评价也展开了大讨论。到90年代后，综合评价全面拓展，应用到预警、综合国力、社会发展等多个领域，在研究方法上也有众多创新。目前，综合评价法的步骤主要有以下五个方面：.确定综合评价指标体系，这是综合评价的基础和依据。.收集数据，并对不同计量单位的指标数据进行同度量处理。.确定指标体系中各指标的权数，以保证评价的科学性。.对经过处理后的指标在进行汇总计算出综合评价指数或综合评价分值。.根据评价指数或分值对参评单位进行排序，并由此得出结论。综合评价分析中指标得分的计算方法主要有打分综合法、打分排队法、综合指数法、功效系数法等。15.1 中国农民收入区域差
5、异的因素分析 资料来源，西南财经大学，SPSS大赛2008年决赛分析报告，廖霞，尚利锋等本案例首先对近年来我国农民收入变动趋势和收入结构变化进行分析，运用系统聚类法分析，对聚类结果中农村东、中、西部三大区域的代表省份分别运用逐步回归法进行回归，分析其影响农民收入的因素。最后，针对如何缩小区域间农民收入差异给出了政策建议。15.1.1 案例引入和导读中国自1978年实行改革开放政策以来，经济持续高速增长，创造了世界经济发展的奇迹，2006、2007年中国国内生产总值（GDP）的增速分别高达10.7%和11.4%。经济高速增长的直接结果是中国城乡居民收入水平不断提高，居民总体生活质量不断提高，这从
6、城乡居民恩格尔系数的持续下降可以得到印证。但与经济高速增长相伴而生的是中国居民收入差距不断拉大，收入分配不公的问题越来越严重。就世界各国通用的衡量收入分配差距程度的指标基尼系数来说，中国的基尼系数已经超过了国际上公认的警戒线，进入差距较大的范围，并且这种差距拉大的趋势还在继续，基尼系数直逼差距悬殊的界限。这种状况引起了经济学者和政策制定者的高度关注，相关的研究文献提出了一些有针对性的解决措施。中国政府相继实行的西部开发，振兴东北老工业基地，中部崛起等一系列政策，就是力图从地域层面解决经济发展中的差距过大问题。整理已有的有关中国居民收入差距的研究文献，我们可以发现，目前积累的大量关于中国居民收入
7、差距的研究文献针对城乡间的收入差距研究得比较充分，但是对于城镇内部和农村内部收入差距的研究文献相对比较少，尚有继续深入研究的必要。我们知道，增加农民收入对解决好“三农”问题乃至对整个经济社会发展全局都有着极为重要的意义。目前积累的关于中国农村居民收入差距的研究文献主要集中在以下两个方面：一是对农村居民收入差距程度的实证测定，运用的指标多为农村居民收入基尼系数（如唐平，1995；李实等，1997；向书坚，2000；国家统计局农村调查队，2001；罗曰镁，2005)，由于不同学者和研究机构运用的估算方法和使用的样本数据不同，各种估算结果之间存在一定的差异。尽管如此，各种实证测定结果都表明改革开放以
8、来中国农村居民收入差距拉大了，农村内部收入分配的不平等性不断加剧。另一类研究文献探讨了农村居民收入差距的影响因素。罗斯高（Rozelle Scott , 1998）对江苏农村的实证研究表明，农村工业收入是农村中收入不平等的最大因素。吕耀、王兆阳（2001）利用19821999年的统计数据对农村居民收入差距的影响因素进行了实证研究，用于检验的变量包括第二、第三产业占GDP比重和农业劳动力中从事非农业的人口比重。结果表明第二、第三产业占GDP 比重对农民收入总体基尼系数具有显著的影响，双对数模型的估计结果显示第二、第三产业占GDP比重每增长1%，农民收入总体基尼系数将扩大2.12%，而农业劳动力中
9、从事非农业的人口比重对收入分配差距的影响较小。董晓媛（2003）利用2000年在山东省和江苏省调查获取的小样本数据，分析了农村乡镇企业私有化对收入不平等的影响。结果表明，乡镇企业私有化导致了在短短三年员工收入不平等程度的骤然上升。股份所有权的不平等是导致收入不平等程度上升的主要原因，同时，教育回报的增加、对中年工人工作经验回报的增加、性别工资差距的扩大也是导致工人收入差距拉大的原因。吕杰、张广胜(2005)利用基尼系数和泰尔指数两个指标测度了辽宁省农村居民收入不均等的总体状况，并对农村居民收入不均等进行了要素分解和地区分组分解。结果表明辽宁省农村居民收入不均等状况并不严重，家庭经营收入不均等是
10、导致辽宁省农村居民收入差距的主要原因，省内各地区之间的产业结构差距是导致省内不同地区之间收入差距的主要原因。万广华、周章跃、陆迁（2005）利用农业部农村经济研究中心收集的19952002年广东、湖北、云南三个省的家庭水平的调查数据对农村收入不平等问题进行了实证研究，使用的研究方法是夏普里值方法和回归解析技术。研究结果表明，地理因素是导致收入不平等的最主要因素，资本投入已成为影响中国农村收入不平等的最重要因素。唯一的减少不平等的因素是土地，但它的影响是最小的。在导致总的收入不平等的各种因素中，种植结构比劳动力及人力资本投入都更为关键。教育对收入不平等的影响很小，但预计它的作用会有所增加。从已有
11、的研究文献我们发现，非农收入的增加及在居民间的不平等分布和资本投入因素对农村居民收入差距的显著影响已经被已有的实证研究所证实，这也是本案例的研究重点之一。案例首先对近年来全国农村居民家庭人均纯收入的变化趋势以及结构变动进行统计分析，并根据农村居民收入水平对全国各省份直辖市进行聚类，最后对聚类结果中各分类选择代表省份进行实证分析，研究影响其农村居民收入的影响因素。15.1.2 案例分析和统计思考 本案例的分析目的由于我国幅员辽阔，各省、市、自治区之间的资源禀赋和经济发展水平不同，农村居民人均纯收入地区差异较为明显。为了更好地分析各地区农村居民人均纯收入及其影响因素的不同，利用聚类分析对全国31个
12、省、市、自治区进行分类，在此基础上做进一步的分析，找出不同地区之间影响农村居民人均纯收入的因素。 本案例的数据来源本案例的数据来源主要有两个方面，一是中国统计年鉴，主要获取全国各省市农村经济和农村村收入数据，主要用于分析农村人均纯收入的变化情况和对省市进行分类；二是三个代表省的年鉴资料和统计公报，福建统计年鉴、湖南统计年鉴、湖南统计公报、四川统计年鉴，获取各省农村的具体指标数据，主要用于对各省农村人均纯收入的影响因素进行逐步回归拟合并比较其不同。本例中有5个数据文件，其中15-1-1.sav是全国历年农村家庭人均纯收入数据，15-1-2.sav是2006年全国各省市区农业经济数据，15-1-3
13、.sav至15-1-5.sav是三个代表省市农业数据。 本案例的解决思路和方法本案例的整体解决思路是：首先，分析全国农村居民家庭收入的变动趋势，运用回归分析和简单图表分析了解农村居民家庭收入的增长情况。第二，分析我国农村人均纯收入及影响因素，运用因子分析提取变量中的主要因素，在对因子得分进行聚类分析，将我国各省市农村进行分类，并比较各类的差异。第三，对每一类的农村，分别找出一个具有代表性的省份，运用逐步回归分析说明各类别的农村中各影响因素对农村人均纯收入的影响程度的差异。本案例中涉及的统计分析方法和模型主要有回归分析、系统聚类分析、因子分析、方差分析等，下面重点介绍分析流程如下：系统聚类理论系
14、统聚类法（Hierarchical Clustering Method）是聚类分析诸方法中应用最多的一类方法，其基本思想是：开始将n个样本各自作为一类，并规定样本之间的距离和类与类之间的距离，然后将距离最近的两类合并成一个新类，计算新类与其他类的距离；重复进行两个最近类的合并，每次减少一类，直至所有的样本合并为一类。影响农村居民家庭人均纯收入的因素很多，如耕地面积、化肥施用量、农民受教育年限、财政投入、财政补贴、地区生产总值等等。经过初步筛选和试算，本案例选择了人均GDP、城市化水平、人均第二产业增加值、人均第三产业增加值、农业总产值、农村人均家庭纯收入、农业机械总动力和农业投入等8项指标。由于用来聚类的指标较多，直接聚类效果较差，本案例利用了因子聚类方法，基本思想是对上面选取的指标进行因子分析，利用各地区的因子得分进行系统聚类。这样有利
