2022年多元统计学课程设计 .pdf

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1、课程论文题目 关于我国各地区城镇人均固定资产投资的多元分析学院统计与数学学院专业统计学班级统计 0902课程名称多元统计学（课程设计）学号 0902100210 学生姓名罗贤兴指导教师陈冀成绩名师资料总结 - - -精品资料欢迎下载 - - - - - - - - - - - - - - - - - - 名师精心整理 - - - - - - - 第 1 页，共 13 页 - - - - - - - - - 关于我国各地区城镇人均固定资产投资的多元分析摘要 ：本论文通过采用统计局2009 年的固定资产投资客观的数据，经过了适当的处理后利用多元统计相关的方法，对我国各地区2009 年的人均固定资产

2、进行了主成分分析和聚类分析。通过主成分分析， 降维最终采用了4 个能反映大部分信息的主成分，然后构建综合函数，算出主成分得分， 对各地区固定资产进行综合排序，清晰反映了我国目前各地区的固定资产投资状况和在全国的排名。通过聚类分析，把我国固定资产投资水平分为4 类。最后得出，固定投资水平比较高的地区，经济发展水平一般也较高。说明固定资产对经济具有促进作用。关键词 ：固定资产投资主成分分析聚类分析综合得分综合排名一，引言固定资产投资是建造和购置固定资产的经济活动，即固定资产再生产活动。固定资产再生产过程包括固定资产更新（局部和全部更新）、改建、扩建、新建等活动。固定资产投资是社会固定资产再生产的主

3、要手段。固定资产投资额是以货币表现的建造和购置固定资产活动的工作量，它是反映固定资产投资规模、速度、比例关系和使用方向的综合性指标。消费，投资和净进出口是我国经济发展的三驾马车。投资对宏观经济的作用可以通过两种方式来实现：一是短期的需求效应，即投资是总需求的一个组成部分，投资增长能够直接拉动总需求的增长， 从而带动总产出水平的增长；二是长期的供给效应，也就是从供给方面来说，投资可以形成新的后续生产能力，为长期的经济增长提供必要的物质和技术基础。“十一五”是我国全面建设小康社会的关键时期，也是我国经济社会发展极不平凡的5年。5年间， 我国国民经济经受住了国际金融危机、汶川地震等一系列历史罕见的严

4、峻挑战，保持了持续、 稳定、快速增长，综合国力不断增强。5年来，针对经济社会生活中出现的问题，国家通过及时调整财政政策、货币政策和产业政策，灵活运用经济手段、法律手段和一定的行政手段，固定资产投资保持了平稳较快的发展态势，投资结构调整取得了积极进展，工业生产能力进一步提高， 部分行业投资增长过快的势头得到遏制，基础设施建设和社会事业建设等薄弱环节得到了进一步的加强，城乡面貌极大改善，人民生活水平日益提高。“十一五”时期固定资产投资为保障我国经济快速协调发展作出了重大贡献，特别在应对国际金融危机保增长中发挥了极为关键的作用名师资料总结 - - -精品资料欢迎下载 - - - - - - - -

5、- - - - - - - - - - 名师精心整理 - - - - - - - 第 2 页，共 13 页 - - - - - - - - - 二，文献综述通过阅读文献，对固定资产投资的研究主要有如下:王云 , 赵斌基于 SVAR 模型的居民消费、固定资产投资与经济增长研究基于结构向量自回归 ( SVAR )模型 , 研究我国居民消费、固定资产投资变动和经济波动之间的动态关系。实证结果表明 , 尽管我国居民消费、固定资产投资变动和经济波动之间存在正动态冲击效应 , 但持续性不强 , 并且居民消费、 固定资产投资带动经济增长单位效率差。此外 , 扩大居民消费对经济增长的效力强于扩大固定资产投资产

6、生的效力。周志敏 中国分地区固定资产投资对地方税收影响的计量研究研究固定资产投资对地方税收的影响, 解答我国分地区固定资产投资对地方税收是否有的显著影响,这种影响的方向, 各地区之间影响力度是否存在差异, 以及造成这种影响的内在原因。苏文惠（安徽农业大学经济管理学院）在我国固定资产投资与经济增长关系的实证研究中运用计量经济模型分析我国固定资产投资与经济增长之间的关系通过协整检验，得出我国固定资产投资和国民生产总值保持一种均衡的关系，通过格兰杰检验发现固定资产投资和经济增长之间只存在单向因果关系，也就是说， 固定资产的变化不必然引起经济增长的变化，但经济增长对固定资产投资的变化有统计上的因果关系

7、。周雪峰 （中国人民银行呼和浩特中心支行）内蒙古固定资产投资对区域经济和财政收入增长影响的相关性分析中运用计量模型，建立回归方程得出固定资产投资增长与经济增长趋势基本一致，固定资产投资是推动经济增长的主要因素，固定资产投资率与财政收入增长率基本一致，固定资产投资与财政收入表现出较强的相关性， 固定资产投资有助于促进经济和财政收入增长，固定资产投资加快了所有制结构调整和完善。从上面各种文献可以看出，对我国固定资产投资的研究有很多，内容也很广泛，涉及到固定资产与gdp，财政收入，税收，通货膨胀等各者之间的关系，也有专门关于地区的， 农村的固定资产投资研究。但可以看出， 他们大部分是进行的单元计量经

8、济分析，没有涉及到多元分析，没有对全国各地区的固定资产的综合分析。本文将以全国各省市的一年固定资产数额为依据，进行主成分分析和聚类分析。算出得分， 对各地区的固定资产投资进行排名。三，相关数据名师资料总结 - - -精品资料欢迎下载 - - - - - - - - - - - - - - - - - - 名师精心整理 - - - - - - - 第 3 页，共 13 页 - - - - - - - - - X1农林牧渔业X2采矿业X3制造业X4建筑 业X5交通运输仓储和邮政业X6批发和零售业X7住宿和餐饮业X8房地产业X9卫生、社会保障和社会福利业X10文化、教育，体育和娱乐业表 1 我国各地

9、区2009 年按行业分城镇人均固定资产投资数据（单位：元）地区x1 x2 x3 x4 x5 x6 x7 x8 x9 x10 北京1.57 12.21 2.51 2.51 349.03 5.60 14.96 1413.16 20.84 65.89 天津382.60 321.12 186.21 186.21 3844.04 50.78 21.94 628.33 12.89 48.77 河北341.10 398.13 30.58 30.58 1331.00 54.10 14.08 288.39 15.32 29.98 山西355.00 1892.42 63.17 63.17 2053.62 22.6

10、2 11.98 222.82 10.27 43.84 内蒙古1137.87 3983.87 271.21 271.21 3226.12 87.07 24.83 386.15 18.69 72.91 辽宁343.85 791.06 260.73 260.73 1670.46 90.02 39.98 630.85 19.28 58.97 吉林372.03 1381.47 138.34 138.34 1449.00 79.78 26.08 342.11 19.42 40.32 黑龙江573.65 1315.13 139.10 139.10 1634.66 35.71 11.95 193.00 14.

11、65 29.28 上海17.33 42.89 35.45 35.45 4546.02 8.69 19.58 815.45 11.81 47.93 江苏58.81 71.73 110.99 110.99 1147.78 47.30 25.58 483.50 10.07 42.17 浙江48.69 1.33 34.56 34.56 1737.41 24.27 17.86 487.77 13.47 34.94 安徽150.66 515.67 369.42 369.42 659.39 31.48 19.20 338.10 13.98 38.35 福建137.25 176.21 70.11 70.11

12、2300.58 25.51 23.81 349.87 12.00 37.36 江西250.71 322.30 31.75 31.75 755.55 36.33 34.65 167.38 11.10 40.57 山东190.52 438.68 288.69 288.69 886.19 64.40 23.21 359.22 11.83 58.10 河南371.90 745.44 18.24 18.24 510.61 32.49 15.95 233.52 11.57 34.78 湖北288.67 214.48 46.63 46.63 1263.58 42.06 25.66 238.71 13.03

13、38.80 湖南204.42 359.46 129.82 129.82 1486.43 25.05 14.14 200.22 13.83 25.93 广东40.66 85.17 11.28 11.28 1498.24 14.02 13.58 364.98 11.28 37.44 广西272.16 279.14 50.95 50.95 1107.15 22.70 12.13 201.18 10.99 28.62 海南170.24 98.49 106.94 106.94 2135.82 2.92 40.05 365.90 14.33 95.19 重庆506.12 316.65 275.27 275

14、.27 2144.46 12.19 5.98 501.50 10.38 50.69 四川222.97 218.27 43.98 43.98 1330.59 12.58 9.17 239.56 16.19 46.97 贵州75.43 356.32 15.61 15.61 982.86 5.06 4.10 117.47 4.02 13.84 云南282.94 381.03 7.20 7.20 1186.13 23.49 8.61 196.50 10.62 36.61 名师资料总结 - - -精品资料欢迎下载 - - - - - - - - - - - - - - - - - - 名师精心整理 -

15、- - - - - - 第 4 页，共 13 页 - - - - - - - - - 西藏701.31 336.17 691.31 691.31 2717.65 20.24 30.34 120.57 12.03 49.43 陕西435.87 1293.58 133.64 133.64 1470.71 36.59 19.46 292.33 16.21 54.21 甘肃283.25 388.32 693.20 693.20 552.01 14.69 7.16 100.87 10.50 26.06 青海1.57 12.21 2.51 2.51 349.03 5.60 14.96 1413.16 20

16、.84 65.89 宁夏382.60 321.12 186.21 186.21 3844.04 50.78 21.94 628.33 12.89 48.77 新疆341.10 398.13 30.58 30.58 1331.00 54.10 14.08 288.39 15.32 29.98 （数据来自统计年鉴）四，多元分析（一）主成分分析原来有 9个错综复杂的变量，由表 2可知各变量存在较强的相关性，因此有必要进行主成分分析，通过降维技术把多个变量化为少数几个主成分，这几个主成份能够反映大部分信息且各主成份相互独立。通过主成分分析，使各变量能进一步构造综合评价函数。求出各省市各行业的固定资产主

17、成份得分和进行综合排名和分析比较各地区各行业的固定资产的差距。得出各地区各行业固定资产投资力度的强弱。表2 相关系数矩阵相关矩阵ax1 x2 x3 x4 x5 x6 x7 x8 x9 x10 相关x1 1.000 .724 .512 .245 .245 .568 .384 .162 .584 .481 x2 .724 1.000 .249 .058 .058 .355 .135 -.037 .218 .217 x3 .512 .249 1.000 .430 .430 .928 .908 .735 .763 .812 x4 .245 .058 .430 1.000 1.000 .415 .506

18、 .741 .710 .651 x5 .245 .058 .430 1.000 1.000 .415 .506 .741 .710 .651 x6 .568 .355 .928 .415 .415 1.000 .874 .668 .726 .788 x7 .384 .135 .908 .506 .506 .874 1.000 .768 .763 .837 x8 .162 -.037 .735 .741 .741 .668 .768 1.000 .749 .817 x9 .584 .218 .763 .710 .710 .726 .763 .749 1.000 .882 x10 .481 .21

19、7 .812 .651 .651 .788 .837 .817 .882 1.000 a. 此矩阵不是正定矩阵。本文假设将特征根大于1指标作为主成分，由表3可知初步确定应该取个4主成分比较合适。并且这三个主成分的方差总贡献率达到81.169 % ，提取效果较好，其中第一主成份贡献率达到32.902 % ，第二主成分贡献率为22.813 % 。第三主成分贡献率为14.291 % 。第四主成份贡献率为取 11.162%。y1为第一主成分，y2为第二主成分， y3为第三主成分。Y4为第 4主成分这样变量就变为 4个新变量且这 4个变量独立，反应了大部分原来的信息。名师资料总结 - - -精品资料欢迎

20、下载 - - - - - - - - - - - - - - - - - - 名师精心整理 - - - - - - - 第 5 页，共 13 页 - - - - - - - - - 表3 解释方差总和成份初始特征值提取平方和载入旋转平方和载入合计方差的 % 累积 % 合计方差的 % 累积 % 合计方差的 % 累积 % 1 3.290 32.902 32.902 3.290 32.902 32.902 2.362 23.616 23.616 2 2.281 22.813 55.715 2.281 22.813 55.715 2.268 22.684 46.300 3 1.429 14.291 7

21、0.007 1.429 14.291 70.007 2.189 21.891 68.192 4 1.116 11.162 81.169 1.116 11.162 81.169 1.298 12.978 81.169 5 .831 8.309 89.478 6 .508 5.085 94.563 7 .290 2.899 97.462 8 .146 1.460 98.921 9 .108 1.079 100.000 10 .000 .000 100.000 表4 因子载荷矩阵成份矩阵a成份1 2 3 4 x1 .758 -.352 -.367 .035 x2 .708 -.046 -.581 .

22、162 x3 .496 -.700 .486 .035 x4 .496 -.700 .486 .035 x5 .455 .130 -.162 .769 x6 .683 .088 -.323 -.506 x7 .567 .335 .330 -.219 x8 .117 .730 .322 .227 x9 .590 .513 .098 -.326 x10 .604 .491 .362 .181 提取方法 : 主成份。a. 已提取了 4 个成份。对表 4因子载荷矩阵的第i列的每个元素分别除以第i个特征根的平方根i， 就得到主成分分析的第i个主成分的系数，结果见表5 表5 主成分系数主成份系数x1 0.

23、23 -0.15 -0.26 0.03 名师资料总结 - - -精品资料欢迎下载 - - - - - - - - - - - - - - - - - - 名师精心整理 - - - - - - - 第 6 页，共 13 页 - - - - - - - - - x2 0.31 -0.03 -0.52 0.20 x3 0.35 -0.63 0.59 0.07 x4 0.44 -0.84 0.96 0.12 x5 0.55 0.26 -0.56 5.27 x6 1.34 0.30 -2.21 -4.69 x7 1.95 2.30 3.06 -0.20 x8 0.80 6.77 0.23 0.20 x9

24、 5.47 0.22 0.07 -1.42 x10 0.18 0.15 1.57 0.58 由上式主成份系数可知第一主成分在各变量上都有较高的正载荷反映了各行业固定资产投资的综合水平， 第二主成份各载荷系数即有正数也有负数其中第三和第四个变量前面的数字较大说明了固定资产在工业的比重比较大受工业的影响大，第三主成份各变量前的系数有正有负且系数在变量4和5前面特大说明受服务业影响较大。第四主成份各系数正负相间且大小较平衡。说明各行业固定资产的均衡水平。因此主成分表达式如下1123456789100.230.310.350.440.551.341.950.805.470.18yxxxxxxxxxx2

25、123456789100.150.030.630.840.260.302.306.770.220.15yxxxxxxxxxx3123456789100.260.520.590.960.562.21+3.060.230.07+1.57yxxxxxxxxxx4123456789100.030.200.070.12+5.274.690.200.201.42+0.58yxxxxxxxxxx其中*1x*10 x表示对原始变量(1, 2,.,10)ixi标准化后的变量。根据上面4 个表达式可知需要对原始数据(1, 2,.,10)ixi进行数据标准化处理。本文采用的数据标准化公式为,1,2,., 281,2

26、,.,10ijjijjzzxijs282211,1, 2,.,10281jijjiszzj281128jijizz其中i的值分别代表我国28 个地区，j 分别代表10 个指标序号。运用Excel 软件求得数据名师资料总结 - - -精品资料欢迎下载 - - - - - - - - - - - - - - - - - - 名师精心整理 - - - - - - - 第 7 页，共 13 页 - - - - - - - - - 标准化后的*1x*10 x的指标值，如表6 所示。表 6 标准化后各地区人均固定资产投资地区x1 x2 x3 x4 x5 x6 x7 x8 x9 x10 北京-1.23 -0

27、.73 -0.82 -0.82 -1.31 -1.14 -0.44 3.93 2.15 -1.23 天津0.37 2.65 0.19 0.19 2.24 0.73 0.29 0.98 -0.10 0.37 河北0.20 -0.32 -0.66 -0.66 -0.32 0.87 -0.53 -0.30 0.59 0.20 山西0.26 1.26 -0.49 -0.49 0.42 -0.44 -0.75 -0.54 -0.84 0.26 内蒙古3.55 3.47 0.65 0.65 1.61 2.24 0.60 0.07 1.54 3.55 辽宁0.21 0.10 0.60 0.60 0.03 2

28、.36 2.18 0.99 1.71 0.21 吉林0.33 0.72 -0.07 -0.07 -0.20 1.94 0.73 -0.09 1.75 0.33 黑龙江1.18 0.65 -0.07 -0.07 -0.01 0.11 -0.75 -0.65 0.40 1.18 上海-1.16 -0.69 -0.64 -0.64 2.95 -1.01 0.05 1.68 -0.40 -1.16 江苏-0.99 -0.66 -0.22 -0.22 -0.50 0.59 0.67 0.44 -0.89 -0.99 浙江-1.03 -0.74 -0.64 -0.64 0.10 -0.37 -0.13 0

29、.45 0.07 -1.03 安徽-0.60 -0.20 1.19 1.19 -1.00 -0.07 0.01 -0.11 0.21 -0.60 福建-0.66 -0.55 -0.45 -0.45 0.67 -0.32 0.49 -0.06 -0.35 -0.66 江西-0.18 -0.40 -0.66 -0.66 -0.90 0.13 1.62 -0.75 -0.60 -0.18 山东-0.43 -0.28 0.75 0.75 -0.77 1.30 0.43 -0.03 -0.40 -0.43 河南0.33 0.05 -0.73 -0.73 -1.15 -0.03 -0.33 -0.50 -

30、0.47 0.33 湖北-0.02 -0.51 -0.58 -0.58 -0.38 0.37 0.68 -0.48 -0.06 -0.02 湖南-0.37 -0.36 -0.12 -0.12 -0.16 -0.34 -0.52 -0.63 0.17 -0.37 广东-1.06 -0.65 -0.77 -0.77 -0.15 -0.79 -0.58 -0.01 -0.55 -1.06 广西-0.09 -0.45 -0.55 -0.55 -0.54 -0.43 -0.73 -0.62 -0.63 -0.09 海南-0.52 -0.64 -0.25 -0.25 0.50 -1.25 2.19 0.0

31、0 0.31 -0.52 重庆0.89 -0.41 0.67 0.67 0.51 -0.87 -1.38 0.50 -0.81 0.89 四川-0.30 -0.51 -0.59 -0.59 -0.32 -0.85 -1.04 -0.48 0.83 -0.30 贵州-0.92 -0.36 -0.75 -0.75 -0.67 -1.17 -1.57 -0.94 -2.60 -0.92 云南-0.04 -0.34 -0.79 -0.79 -0.46 -0.40 -1.10 -0.64 -0.74 -0.04 西藏1.72 -0.39 2.95 2.95 1.09 -0.54 1.17 -0.93 -

32、0.34 1.72 陕西0.60 0.63 -0.10 -0.10 -0.17 0.14 0.03 -0.28 0.84 0.60 甘肃-0.04 -0.33 2.96 2.96 -1.11 -0.77 -1.25 -1.00 -0.77 -0.04 将上面各变量的数值代入主成分表达式得各地区4 个主成分的得分如下表表 7 主成分得分地区y1 y2 y3 y4 地区y1y2y3y4北京10.88 27.00 4.53 -3.30 山东0.51 -0.02 1.62 -9.08 天津11.24 7.73 -2.47 9.39 河南-4.89 -3.63 -2.59 -5.74 河北-4.20 -

33、2.08 -5.65 -7.22 湖北0.24 -0.88 0.26 -4.31 山西-2.98 -4.96 -3.22 5.65 湖南-1.63 -5.47 -2.53 -0.26 内蒙古17.60 1.95 -2.82 -2.35 广东6.43 -0.54 1.18 3.31 辽宁4.21 12.04 4.06 -12.91 广西-7.05 -5.62 -3.24 -0.65 名师资料总结 - - -精品资料欢迎下载 - - - - - - - - - - - - - - - - - - 名师精心整理 - - - - - - - 第 8 页，共 13 页 - - - - - - - - -

34、 吉林0.80 1.95 -2.76 -12.75 海南4.61 5.76 14.23 9.28 黑龙江4.48 -6.27 -4.81 -1.46 重庆-6.89 -1.11 -0.84 8.61 上海-6.48 13.05 1.16 21.06 四川0.17 -4.84 -1.46 1.15 江苏-0.18 4.84 1.17 -4.45 贵州-21.24 -10.10 -5.88 4.45 浙江-1.05 3.73 -0.75 1.64 云南-8.32 -6.16 -4.17 0.10 安徽1.11 -2.66 2.29 -5.29 西藏2.23 -8.06 8.79 9.07 福建-1

35、.81 1.40 0.92 4.95 陕西4.90 -1.51 0.24 -2.35 江西-1.78 -0.70 3.88 -5.32 甘肃-7.08 -14.85 1.25 -1.24 模型利用主成分1y ，2y ，3y，4y的线性组合，以主成分ky的方差贡献率k作为权数构造一个综合评价函数11223344Fyyyy即1233432.90222.81314.29111.162Fyyyy将各各主成分得分代入上式得出各地区综合得分并用excel 排序后如表，绘图如图表 8 综合得分地区得分排名地区得分排名北京1001.828 1 山东-61.8758 15天津615.6754 2 江西-78.4

36、67416海南590.0254 3 黑龙江-80.672817内蒙古557.0292 4 吉林-110.95218上海336.154 5 四川-112.85 19辽宁327.106 6 重庆-167.917 20广东253.0504 7 山西-194.15221西藏116.3559 8 湖南-217.476 22陕西103.9713 9 河南-344.786 23江苏71.54213 10 河北-346.97324浙江58.13282 11 广西-413.726 25福建40.7852 12 云南-472.75 26安徽-50.482 13 甘肃-567.696 27湖北-56.5715 14

37、 贵州-963.61 28名师资料总结 - - -精品资料欢迎下载 - - - - - - - - - - - - - - - - - - 名师精心整理 - - - - - - - 第 9 页，共 13 页 - - - - - - - - - 各地区城镇人均固定资产投资-1500-1000-50005001000150013579111315171921232527系列1图 1 （二）聚类分析本例属于Q 型聚类问题。 为进行对比分析采用spass默认值即欧氏距离平房，组间平均距离链接法作分层聚类分析：然后用欧氏距离，采用最近， 最远距离法， 离差平方和法等方法作分层聚类分析。输入数据得出如下几

38、个树状图。平均链接法（组间）平均链接法（组内）图 2 图 3 名师资料总结 - - -精品资料欢迎下载 - - - - - - - - - - - - - - - - - - 名师精心整理 - - - - - - - 第 10 页，共 13 页 - - - - - - - - - 单链接法完整链接法图 4 图 5 质心链接法Ward 链接法图 6 图 7 名师资料总结 - - -精品资料欢迎下载 - - - - - - - - - - - - - - - - - - 名师精心整理 - - - - - - - 第 11 页，共 13 页 - - - - - - - - - 中位数链接法图 8 由

39、上面五种距离方法得出的树状图可以看出完整链接法和Ward 链接法效果较好，其他三种方法效果不好，因此采用完整链接法和Ward 链接法进行聚类，然后进行对比采用最合适的一种方法。通过看图利用完整链接法和Ward 链接法都可以分为以下四类第一类上海第二类天津，内蒙古第三类湖北，四川，河北，广西，湖南，江苏，浙江，广东，江西，安徽，山东，北京第四类福建，海南，云南，重庆，西藏，吉林，陕西，黑龙江，辽宁，山西，甘肃，贵州从上表可以看出第一二类都是人均GDP 和经济发展生活水平最好的地区，第三类为我国人均 GDP 和经济发展生活水平较高的地区，第四类为我国经济发展，生活水平较落后的地区。（五）结论及建议

40、（1）固定资产投资对经济具有拉动作用，从主成分分析中可以看出，经济较发达的地方，固定投资水平也较高，因此“十二五”时期，要加大固定资产投资，但是投资要合理不能盲目的投资，确保固定资产投资没有浪费，进而促进我国经济又好又快的发展。（2）从主成分分析和聚类分析可以看出，我国固定资产投资存在在很大差距，东部地区的排名都靠前，西部地区排名都靠后。因此东部地区在同时加大本地区固定资产投资的同时，应该把更多的投资投向西部，西部本身更要加大资金的固定资产投资尤其是基础设施建设，同时国家也要给予西部更多的支持。最后缩小东西部固定资产名师资料总结 - - -精品资料欢迎下载 - - - - - - - - -

41、- - - - - - - - - 名师精心整理 - - - - - - - 第 12 页，共 13 页 - - - - - - - - - 投资差距从而缩小经济差距。（3）从主成分可以看出我国目前第一二产业的主成分得分较高，方差贡献率占了大部分，说明我国目前固定资产投资结果不合理，大部分投资在第一二产业，投向服务教育等第三产业的比重较小。未来我们要进一步优化产业结构在第三产业的固定资产投资要加大比重。五参考文献1 SPSS在经济管理中的运用卫海英中国统计出版社2 运用多元分析王学民上海财经大学出版社3我国固定资产投资与经济增长关系的实证研究苏文慧，名师资料总结 - - -精品资料欢迎下载 - - - - - - - - - - - - - - - - - - 名师精心整理 - - - - - - - 第 13 页，共 13 页 - - - - - - - - -