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表2 lnGDP和lnRC的描述性统计
指标 最小值 最大值 均值 中位数 标准误差 标准差 方差
lnGDP 11.29 13.37 12.27 12.22 0.17 0.72 0.52
lnRC 10.51 12.39 11.37 11.28 0.15 0.63 0.39
lnGC 9.30 11.37 10.33 10.26 0.16 0.66 0.44
㈡ 线性回归分析
先利用居民消费、政府消费和GDP有关数据做出散点图5，从图5可知我国1997年-2014年间，居民消费和政府消费的增加带动着GDP的显著上涨，三者的变化方向大致相同，因此可初步判断出，居民消费、政府消费在一定程度上影响着经济的增长，它们之间存在线性回归关系。
图5 1997年-2014年我国居民消费、政府消费和GDP的散点图 单位：亿元
为了进一步证实居民消费对经济增长的拉动作用要大于政府消费的作用，选择自变量lnRC、lnGC、因变量lnGDP，以及选择1997年至2014年的数据，创建出线性回归模型以检验居民消费、政府消费和GDP水平之间的关系。建立如下线性回归方程： ，其中b、ε分别是常量和随机干扰项。
然后借助SPSS软件，进行简单的线性回归分析，得出的结果如下：
表3 简单线性回归系数
回归模型 系数（非标准） 系数 t Sig. B 的 95.0% 置信区间
B 标准误差 试用版 的下限 的上限
1 (常量) -.519 .578 -.898 .384 -1.751 .713
ln(RC) .982 .325 .852 3.020 .009 .289 1.675
ln(GC) .158 .305 .146 .516 .613 -.493 .808
表4 回归模型汇总
回归
模型 R R2 调整 R2 标准估计的误差 更改统计量
R2更改 F 更改 df1
1 .998a .996 .995 .04881 .996 1837.530 2
表5 回归模型汇总
回归模型 更改统计量 Durbin-Watson
df2 Sig. F 更改
1 15a .000 1.519
自变量: ln(RC), ln(GC)
因变量:lnG
通过线性回归分析结果得出以下回归方程：
lnGDP=0.982lnRC-0.519+ε
t= -0.898 3.020 R2=0.996 F=1837.530