基于SPSS的股票成交额与三次产业增加值的关系分析

■ 吉春丽（对外经济贸易大学统计学院）

一、引言

股票是股份公司在筹集资金时向股东发行的有效凭证，代表股东拥有该公司的资产与获取利润分配的权力。中国股票市场自1991年初建至今，经历了近三十年的高速发展阶段，虽然期间也有一些挫折，但整体健康的发展趋势是不可忽视的。在中国，如今的股票不再仅仅是少数专业人士才可以触及到的“高端产品”，早已成为了家喻户晓的一种的投资产品；如今的股票交易市场也不再仅仅只有机构投资者，还有众多的个人投资者；如今的股票市场作为要素市场的一个重要组成部分已为企业与投资者之间架起了一座坚实的桥梁，成为了市场经济不可或缺的部分；如今的股票市场真真切切地反映着企业与投资者的生存发展状态，甚至确切地说，如今的股票市场就是“经济的晴雨表”。

第一、第二及第三产业（以下简称三次产业），是根据社会生产活动的顺序对产业结构的分类。第一产业的属性是取自于自然界；第二产业是加工取自于自然的生产物；第三产业则是指除第一、二产业以外的其他行业。三次产业结构，是国民经济产业结构的重要划分标准。自改革开放以来，中国经济一直保持高速增长。与此同时，中国经济社会的三次产业结构也不断进行着优化配置。从以第一产业为主的传统农业经济，过渡到第二产业占据经济主导地位，再到实现第三产业成为支柱型产业的转变，中国产业结构不断进行升级调整，进而使社会资源配置更加合理，国民经济发展更加健康。

三次产业优化升级为中国经济发展提供了强大的“原动力”，而股票市场作为“晴雨表”是经济发展状态的重要表现。以此为背景，本文将重点探索分析目前股票市场的重要衡量指标股票成交金额与三次产业增加值之间存在的关系。

二、指标选取及数据整理

股票成交金额作为衡量股票市场运营状况的重要指标，是指某一特定时期内，在交易市场成交的股票的金额。本文的股票成交金额是指一年内，上海证券交易所与深圳证券交易所成交的A股与B股的股票总金额，单位为“亿元”人民币。股票成交金额的大小受许多因素的影响，本文选取第一产业增加值、第二产业增加值及第三产业增加值作为解释变量。首先，因为三次产业增加值是重要的宏观经济指标；其次，因为三次产业增加值将国内生产总值划分为三个部分，是一个整体的、系统的指标体系。第一产业增加值是指按市场价格计算的国内所有常住单位在一年内从事第一产业生产活动的最终成果，单位为“亿元”人民币。同理定义第二产业增加值及第三产业增加值。

本文从国家统计局网站中分别采集了1992年至2018年以来的股票成交金额、第一产业增加值、第二产业增加值以及第三产业增加值四项指标的全部数据。具体数据如下表1所示。

表1 1992-2018年股票成交金额及三次产业增加值数据表

三、实证研究

（一）股票交易金额与三次产业增加值的相关分析

首先，利用SPSS17.0对1992年至2018年的股票交易金额与三次产业增加值数据进行初步的描述性统计分析，具体结果如下表2所示。

从本文的描述性统计分析结果来看，本文所有数据皆为有效数据。股票成交金额的年均值高达372505.15亿元，且标准差为5.69。而第一产业增加值均值仅为29641.49亿元，但标准差却高达19239.69。与此同时，第二产业增加值均值为134318.42亿元，标准差仅为1.12。第三产业增加值均值在三次产业增加值中最高，达143331.55亿元，而标准差为1.41。

其次，利用SPSS17.0对1992年至2018年的股票交易金额与三次产业增加值数据做进一步的相关性分析，具体结果如下表3所示。同时，利用SPSS17.0对1992年至2018年的股票交易金额与第一产业增加值、第二产业增加值及第三产业增加值分别做散点图及回归拟合，具体结果如下图1、图2、图3所示。

图1 股票成交金额与第一产业增加值的散点图

图2 股票成交金额与第二产业增加值的散点图

图3 股票成交金额与第三产业增加值的散点图

表2 数据描述性统计分析结果

由表3可知，股票交易金额与第一产业增加值、第二产业增加值及第三产业增加值都存在显著的正向相关性。即，三次产业增加值提高将带动股票成交金额的增加，相反，三次产业增加值的降低也会导致股票成交金额减少。此外，由图1、图2、图3的分布情况看来，线性模型较适合本文分析。

（二）多元线性回归分析

本文基于SPSS17.0采用回归分析方法进行研究分析。回归分析方法理论成熟，是研究一个变量与一个或多个变量之间的线性或非线性关系的一种统计分析方法。该方法通过规定因变量和自变量来确定变量之间的因果关系，建立回归模型，并根据实测数据来估计模型的各个参数，之后评价回归模型是否能够很好地拟合实测数据。多元线性回归也被称之为多重线性回归分析，是最为常用的一种回归分析方法，用来处理一个因变量与多个自变量之间的线性关系。

多元线性回归方程的经验模型为：

上式中，K表示自变量个数，β表示在其他自变量保持不变的情况下，某自变量变动一个单位所引起的因变量的平均变动单位。

本文基于以上综合分析建立如下多元线性回归模型：

其中，Y代表股票成交金额，X1~ X3分别代表第一产业增加值、第二产业增加值及第三产业增加值。具体回归结果如下所示。

表4 回归分析模型汇总表

由表4中的数据R=0.849， R2=0.720可知，模型拟合优度较好。而由表5中F值为19.711，F的显著性概率为p=0.000可知，模型有效。同时可见表6的T检验数据分别为0.044、0.026、0.014、0.018，皆＜0.05，则表示常量、第一产业增加值系数、第二产业增加值系数及第三产业增加值的系数与0都有显著差异，故而应当作为方程的解释变量。

因此可得本文回归模型的最终表达式为：

表3 数据相关性统计分析结果

表5 回归方差分析表

表6 回归系数及显著性检验表

从模型可知，虽然第一产业增加值、第二产业增加值及第三产业增加值分别对股票成交金额的增长都有正向拉动作用，但是当将三次产业增加值作为一个互斥的指标全集考虑对股票成交金额的影响时，即可发现，第一产业增加值对股票成交金额的拉升作用最明显；而第二产业增加值对股票成交金额的增加有抑制作用；而目前作为支柱型产业的第三产业增加值对股票成交金额也有拉动作用，但影响程度明显不及第一产业。

四、结论

本文基于SPSS17.0统计分析软件，分析了股票成交金额与第一产业增加值、第二产业增加值及第三产业增加值之间的关系，从而建立了回归模型。综合以上分析可知，股票成交金额受到第一产业增加值、第二产业增加值及第三产业增加值的影响，当三次产业增加值单独作用于股票成交金额时，都有正向的带动作用。而当第一产业增加值、第二产业增加值及第三产业增加值作为一个互斥的指标全集作用于股票成交金额时，则表现出不同的影响。故而可知，在整个社会资源有限的情况下，调整三次产业资源配置结构，将对股票市场产生不同的影响。即，三次产业结构优化升级将会进一步促进股票市场的繁荣发展，相反，则会禁锢股票市场的健康发展。