SPSS相关分析与线性回归分析在我国第三方物流市场需求分析中的应用

(北京物资学院 北京 101149)

一、数据来源及说明

货物运输是实现从供到需的中心环节，也是可直接获取的测量数据，所有的货物的空间转移都需要运输来完成，货运量是指企业的货物运输量，所以本文通过企业货运量的相关数据来测量我国第三方物流需求变动是较为可行的。

数据选取年份为2000～2017年。根据货运量影响因素，通过选取GDP、我国三大产业产值、社会消费品零售总额五大指标。结合我国2000～2017年间的统计数据，分析各指标与我国货物运输量间的关系，即与我国第三方物流需求的关系。

二、我国第三方物流市场需求模型的建立

假设第三方物流量(W)与影响因素(B1，B2，…Bi)存在线性相关关系，建立模型Z=F(B1，B2，…Bi)+ε，其中W为因变量，B1，B2，…Bi为自变量，W=F(B1，B2，…Bi)+ε为模型的回归方程，ε为随机误差，以假定模型为基础，对我国第三方物流需求进行相关分析及回归分析，最后根据分析结果对我国第三方物流需求进行预测。

三、GDP、三次产业、社会消费品零售总额与货运量的相关性分析

通过spss→分析→相关→双变量，结果显示：GDP、三次产业、社会消费品零售总额与货运量的相关系数分别为0.987、0.992、0.997、0.971、0.967。其相应值也小于0.01，说明GDP、三次产业、社会消费品零售总额与货运量均具有显著的正相关性。

四、多元线性回归分析

(一)拟合优度核验

模型汇总c模型rr 方调整 r 方标准 估计的误差Durbin-Watson1.998b.996.99677224.9601.352

a.预测变量:(常量),B。

b.预测变量:(常量),B,C。

c.因变量:W

由模型汇总表可知：模型二判定系数增加为0.996。从查验结果来看，模型的拟合效果较理想。说明货物运输量(W)与第二产业(B)及第三产业(C)存在高度的相关性。……