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摘要：本文利用数理统计方法分析了我国固定资产投资的结构，定量固定资产投资行业之间的相关性，提取了行业之间3个公共因子，分析各省级地区之间的投资差异，文章最后提出了保持固定资产投资快速平稳增长的一些建议。
关键词：回归分析；聚类分析；因子分析
中图分类号：F830.59 文献标识码：A 文章编号：1001-828X（2014）05-000-01
一、研究背景和目的
目前，关于固定资产投资的结构的分析主要集中在使用结构、所有制结构，胡永平就其投资的来源、投资结构进行分析，提出通过投资增量调整方法来解决投资与经济结构不协调的问题，司增绰从投资用途方面对我国固定资产投资进行了实证分析，由于投资行业之间具有一定的相关性，根据以上分析难以满足实际的需要，因此，文章将从投资行业的角度出发，利用我国31个省市自治区的固定资产投资行业数据研究我国社会固定资产投资结构，定量分析各行业之间联系和区别，初步探索投资结构的区域性差异。
二、研究方法
依据国家统计局发布的《中国统计年鉴2012》说法，对于固定资产投资结构，根据投资目的将其分为：1.农、林、牧、渔业；2.采矿业；3.制造业；4.电力、燃气及水的生产和供应业；5.建筑业；6.交通运输、仓库和邮政业；7.信息传输、计算机服务和软件业；8.批发和零售业；9.住宿和餐饮业；10.金融业；11.房地产业；12.租赁和商务服务业；13.科学研究、技术服务和地质勘查业；14.水利、环境和公共设施管理业；15.居民服务和其他服务业；16.教育；17.卫生、社会保障和社会福利业；18.文化、体育和娱乐业；19.公共管理和社会组织；20.国际组织。在进行分析时，由于非农户固定资产投资交易额占了投资总额的绝大部分，文章采用不含农户的行业数据，由于国际组织数据样本资料数据无从取得，将该项省掉，将剩下的19个方面作为19个变量，分别以字母A～S表示，总固定资产用字母T表示。文章数据来源于《中国统计年鉴2012》，对数据进行分析的方法主要有：回归分析、因子分析、聚类分析、相关分析等。
三、研究思路
利用相关分析分析固定资产投资各变量之间的关系；然后利用因子分析找出各变量的公共因子；最后使用聚类分析对各省的投资情况进行聚类，以分析省际之间的投资差异；提出保证固定资产投资平稳增长的建议。
四、数据分析与报告
以总固定资产投资为因变量，以各行业投资为自变量，进行多重线性线性回归，估计结果中修正，说明模型的解释能力强，方差分析中P值小于0.05，模型显著，在整体上很具有统计学意义的，文章采用标准估计系数（SPSS19.0中定义为试用版），通过多重线性回归可以分析出其投资结构，估计模型如下：
（1）
在以上模型中可以看出C（制造业）、K（房地产业）对总投资的单位影响分别达到0.474、0.269个单位，远大于对其他行业投资的影响。为了研究各行业之间的关系，对固定资产投资的19个组成部分进行相关分析，根据Pearson相关分析，除B（采矿业）与G（软件业）相关系数值为-0.231外，其他行业之间表现出很好的正相关性。通过相关分析可知，固定资产投资的各变量之间存在一定的相关关系，意味着存在一定的信息重叠，变量之间具有公共的信息，为了找出这一部分信息，文章对19各变量进行因子分析。案例的KMO值为0.831，检验说明案例很适合因子分析，公因子变量对各行业信息提取度达到70%以上，比较合理，根据成分的特征值大于1和累计方程贡献率大于80%的标准，提出三个公因子，分别以表示，第一个因子在A、C、D、F、H、I、L、K、O、R行业载荷较高，第二个因子在E、G、J、M、S行业载荷较高，第三个因子在B、N、Q行业载荷较高。为了研究提取出来的公因子对总投资的贡献，利用T作为因变量，以提出的公因子作为自变量进行多重线性回归分析，估计模型如下：
（2）
由于地域差异性的存在，第一公因子总投资影响最大，主要集中在制造业、房地产等与人们生活消费、住行方面，这也是符合实际情况，其次是第二、三公因子所涉及的行业。
五、研究結论与总结
1.我国固定资产投资的结构是：用于制造业、房地产的投资要高于其他行业的投资。
2.制造业、房地产对固定资产总投资有显著影响，在这两方面的投资占总投资的比例比较大，其中制造业投资增长1元会带来总投资0.474元的增长；房地产业投资增长1元会带来总投资0.269元的增长，这与目前我国人民日益增长的生活消费和住房紧张等问题相契合。
3.构成我国固定资产投资的19个行业之间有着很强的相关性，这就使得增加一个行业的投资可能会带来其他行业发展，特别是以制造业和房地产业等龙头行业。
4.鉴于构成我国固定资产投资的各个组成部分之间存在很大的相关关系，文章对各变量进行因子分析，将其精简为三个公因子。固定资产投资与这三个公因子呈正相关，对总投资的影响依次减弱。
5.北京、广州、上海等地区的各行业的固定资产投资都要领先于其他城市，投资结构在各地区中最为合理。
根据研究结论，总结如下：由于各变量之间相关性比较高，呈现正向相关，说明我国固定资产投资呈现“同步式”投资现象，在一方面的投资必然会带动其他方面的投资。投资结构呈现地区性的差异，特别是贵州、云南、广西在投资方面比较落后，投资效率低、结构不合理，所以一方面要继续支出西部建设，推动其经济的发展；另一方面要根据各省的投资结构差异性制定更加合理宏观投资调控政策，形成合理的地区固定资产投资结构，合理布局基本建设、更新改造、房地产开发方面的投资，充分利用预算内资金、国内贷款、外资等资金来源。
参考文献：
[1]胡永平.我国固定资产投资结构分析[J].经济探索问题，2003，02
[2]司增绰.我国固定资产投资结构实证研究[J]，统计与决策，2005，12
[3]杨维忠.SPSS统计分析与行业应用案例详解[M].清华大学出版社，2011，04
作者简介：张国发（1991-），男，硕士研究生，主要研究方向：数理统计及应用。
关键词：回归分析；聚类分析；因子分析
中图分类号：F830.59 文献标识码：A 文章编号：1001-828X（2014）05-000-01
一、研究背景和目的
目前，关于固定资产投资的结构的分析主要集中在使用结构、所有制结构，胡永平就其投资的来源、投资结构进行分析，提出通过投资增量调整方法来解决投资与经济结构不协调的问题，司增绰从投资用途方面对我国固定资产投资进行了实证分析，由于投资行业之间具有一定的相关性，根据以上分析难以满足实际的需要，因此，文章将从投资行业的角度出发，利用我国31个省市自治区的固定资产投资行业数据研究我国社会固定资产投资结构，定量分析各行业之间联系和区别，初步探索投资结构的区域性差异。
二、研究方法
依据国家统计局发布的《中国统计年鉴2012》说法，对于固定资产投资结构，根据投资目的将其分为：1.农、林、牧、渔业；2.采矿业；3.制造业；4.电力、燃气及水的生产和供应业；5.建筑业；6.交通运输、仓库和邮政业；7.信息传输、计算机服务和软件业；8.批发和零售业；9.住宿和餐饮业；10.金融业；11.房地产业；12.租赁和商务服务业；13.科学研究、技术服务和地质勘查业；14.水利、环境和公共设施管理业；15.居民服务和其他服务业；16.教育；17.卫生、社会保障和社会福利业；18.文化、体育和娱乐业；19.公共管理和社会组织；20.国际组织。在进行分析时，由于非农户固定资产投资交易额占了投资总额的绝大部分，文章采用不含农户的行业数据，由于国际组织数据样本资料数据无从取得，将该项省掉，将剩下的19个方面作为19个变量，分别以字母A～S表示，总固定资产用字母T表示。文章数据来源于《中国统计年鉴2012》，对数据进行分析的方法主要有：回归分析、因子分析、聚类分析、相关分析等。
三、研究思路
利用相关分析分析固定资产投资各变量之间的关系；然后利用因子分析找出各变量的公共因子；最后使用聚类分析对各省的投资情况进行聚类，以分析省际之间的投资差异；提出保证固定资产投资平稳增长的建议。
四、数据分析与报告
以总固定资产投资为因变量，以各行业投资为自变量，进行多重线性线性回归，估计结果中修正，说明模型的解释能力强，方差分析中P值小于0.05，模型显著，在整体上很具有统计学意义的，文章采用标准估计系数（SPSS19.0中定义为试用版），通过多重线性回归可以分析出其投资结构，估计模型如下：
（1）
在以上模型中可以看出C（制造业）、K（房地产业）对总投资的单位影响分别达到0.474、0.269个单位，远大于对其他行业投资的影响。为了研究各行业之间的关系，对固定资产投资的19个组成部分进行相关分析，根据Pearson相关分析，除B（采矿业）与G（软件业）相关系数值为-0.231外，其他行业之间表现出很好的正相关性。通过相关分析可知，固定资产投资的各变量之间存在一定的相关关系，意味着存在一定的信息重叠，变量之间具有公共的信息，为了找出这一部分信息，文章对19各变量进行因子分析。案例的KMO值为0.831，检验说明案例很适合因子分析，公因子变量对各行业信息提取度达到70%以上，比较合理，根据成分的特征值大于1和累计方程贡献率大于80%的标准，提出三个公因子，分别以表示，第一个因子在A、C、D、F、H、I、L、K、O、R行业载荷较高，第二个因子在E、G、J、M、S行业载荷较高，第三个因子在B、N、Q行业载荷较高。为了研究提取出来的公因子对总投资的贡献，利用T作为因变量，以提出的公因子作为自变量进行多重线性回归分析，估计模型如下：
（2）
由于地域差异性的存在，第一公因子总投资影响最大，主要集中在制造业、房地产等与人们生活消费、住行方面，这也是符合实际情况，其次是第二、三公因子所涉及的行业。
五、研究結论与总结
1.我国固定资产投资的结构是：用于制造业、房地产的投资要高于其他行业的投资。
2.制造业、房地产对固定资产总投资有显著影响，在这两方面的投资占总投资的比例比较大，其中制造业投资增长1元会带来总投资0.474元的增长；房地产业投资增长1元会带来总投资0.269元的增长，这与目前我国人民日益增长的生活消费和住房紧张等问题相契合。
3.构成我国固定资产投资的19个行业之间有着很强的相关性，这就使得增加一个行业的投资可能会带来其他行业发展，特别是以制造业和房地产业等龙头行业。
4.鉴于构成我国固定资产投资的各个组成部分之间存在很大的相关关系，文章对各变量进行因子分析，将其精简为三个公因子。固定资产投资与这三个公因子呈正相关，对总投资的影响依次减弱。
5.北京、广州、上海等地区的各行业的固定资产投资都要领先于其他城市，投资结构在各地区中最为合理。
根据研究结论，总结如下：由于各变量之间相关性比较高，呈现正向相关，说明我国固定资产投资呈现“同步式”投资现象，在一方面的投资必然会带动其他方面的投资。投资结构呈现地区性的差异，特别是贵州、云南、广西在投资方面比较落后，投资效率低、结构不合理，所以一方面要继续支出西部建设，推动其经济的发展；另一方面要根据各省的投资结构差异性制定更加合理宏观投资调控政策，形成合理的地区固定资产投资结构，合理布局基本建设、更新改造、房地产开发方面的投资，充分利用预算内资金、国内贷款、外资等资金来源。
参考文献：
[1]胡永平.我国固定资产投资结构分析[J].经济探索问题，2003，02
[2]司增绰.我国固定资产投资结构实证研究[J]，统计与决策，2005，12
[3]杨维忠.SPSS统计分析与行业应用案例详解[M].清华大学出版社，2011，04
作者简介：张国发（1991-），男，硕士研究生，主要研究方向：数理统计及应用。