江蘇省規模以上工業企業的抽樣分析

金偉

【摘 要】 盡管國家經濟向著多元化方向發展，二三產業比重在不斷變大，但工業仍然是生產勞動的唯一手段，工業能夠加快城市化進程，促進產業結構調整優化升級，帶動經濟的發展，提高人民的生活水平，實現資源的優化配置。工業企業發展決定了我國經濟增長速度，了解工業企業發展狀況對我國經濟發展有著重要意義。本文重點江蘇省規模以上工業企業發展狀況進行分析。全文首先將江蘇省分為蘇北、蘇中和蘇南三個地區，運用R軟件對江蘇省規模以上工業企業的利潤額、資產、負債等方面的數據進行分層抽樣分析，對比不同區域經濟發展狀況;其次利用EXCEL工具并結合R軟件分析結果總結原因;然后運用SPSS軟件進行線性回歸分析，找出影響企業利潤的關鍵因素;最后利用SPSS軟件進行時間序列分析，總結近十年來工業企業發展狀態并簡單預測未來趨勢。最終總結規模以上工業企業經濟發展狀況并給出建議。

【關鍵詞】 江蘇省 工業 統計學 抽樣分析

第一章 緒論

一個企業發展的因素有很多方面，而其中難免存在重中之重的因素，我們需要對企業經濟發展的有利以及不利因素進行全面的分析，才能給企業制定合理的規劃，以促進其向積極的方向發展。這些因素并不是我們憑空想象出來的，需要運用統計分析方法對已有企業經濟發展的數據進行合理的分析才能總結出來。

本課題通過調查江蘇省各市規模以上工業企業的情況，例如：資產總數，負債，利潤總額等方面，運用統計學相關的抽樣分析方法，了解規模以上工業企業近年來的發展現況、市場競爭力、行業發展趨勢等，比較各地區規模以上工業企業的經濟狀況，分析企業負債或盈余的原因，為江蘇省企業未來經營管理給出合理的建議，如果合理有效希望推廣至更廣范圍。

第二章 抽樣數據

1122.1分層隨機抽樣

分層原則是使層內市單元標志值的差異盡可能小，層間市單元標志值的差異盡可能大。江蘇省各地區每個市單元規模以上工業企業差異很大，更適合采用分層隨機抽樣。

分層原則是使層內市單元標志值的差異盡可能小層間市單元標志值的差異盡可能大。這里. 我們在此將江蘇省分為蘇北、蘇中和蘇南三個地區。蘇北地區包括徐州、連云港、宿遷、淮安、鹽城五個地級市，蘇中地區包括揚州、泰州、南通三個地級市，蘇南地區包括南京、蘇州、無錫、常州、鎮江五個地級市。

相應地，把江蘇省13個市單元劃分為3層，分別為蘇北地區、蘇中地區、蘇南地區。

本文設定的目標是調查江蘇省13個市單元的規模以上工業企業的總利潤。調查采用分層隨機抽樣;估計量的精度要求是在置信概率95%下每個市單元規模以上工業企業平均利潤額估計量所需要抽取的市單元總數和各層單元數。根據樣本，試估計江蘇省13個市單元的規模以上工業企業的利潤總額、每個市單元的規模以上工業企業的平均利潤額。為了對比將所抽取的樣本當作簡單隨機樣本，重新估計江蘇省13個市單元的規模以上工業企業的平均利潤額，分析抽樣后分層估計量的優良性。

為進行分層抽樣分析，我們預選取8個樣本量，按照市單元數比例，分配給各層，有第一層（蘇北地區）連云港市、鹽城市、宿遷市3個樣本，第二層（蘇中地區）南通市、揚州市2個樣本，第三層（蘇南地區）南京市、蘇州市、鎮江市3個樣本。

通過R語言實現從三個地區隨機選取樣本值，取得編號分別為1、3、2、6、8、10、11、9。

根據數據，總體分為3層，，單元總數為，各層單元數分別為， ，。樣本量個市單元，各層的樣本量分別為，，。各層的樣本觀測數據見表2-2。利用表2-2的數據，可以得到表2-1的計算數據。

每個市單元規模以上工業企業的平均利潤額的估計量為

（2-1）

每個市單元規模以上工業企業的平均利潤額估計量的方差估計為

（2-2）

估計量的標準差估計為

（2-3）

每個市單元規模以上工業企業的平均利潤額在置信概率95%下雙置信區間的置信下限為

（2-4）

置信上限為

（2-5）

每個市單元規模以上工業企業的平均利潤額估計為770.31209億元，估計量的方差估計為13558.08948，標準差估計為億元，在置信概率95%下的雙側置信區間（）。

江蘇省市單元規模以上工業企業的利潤總額的估計為

（2-6）

江蘇省市單元規模以上工業企業的利潤總額估計量的方差估計為

（2-7）

估計量的標準差估計為

（2-8）

江蘇省市單元規模以上工業企業的利潤總額在置信概率95%下雙側置信區間的置信下限為

（2-9）

置信上限為

（2-10）

江蘇省市單元規模以上工業企業的利潤總額的估計值為億元，估計量的方差估計為，標準差估計為億元，在置信概率95%下的雙側置信區間（）。

2.2小結

雖然江蘇省的總體水平讓人欣慰，但是縱觀江蘇省內部，可謂經濟發展差異非常大。江蘇省絕大部分規模以上工業企業的利潤都是靠蘇南地區帶動的。從抽出的樣本數據來看，省利潤額超過平均利潤額估計值的僅有3個地區，而其中兩個都是在蘇南地區，不得不說蘇南地區是整個江蘇省的利潤重要來源地，占了江蘇省近50%的利潤總額，在別的地區是非常罕見的。

第三章 應用線性回歸分析

3.1多元線性回歸分析

下面我將運用spss統計軟件對江蘇省規模以上工業企業的利潤額進行多元線性回歸分析。

首先我們將江蘇統計年鑒中《規模以上工業企業主要經濟指標（2017年）》導入Excel中，保留按省轄市劃分的數據，刪除不需要類別，再將數據導入spss中。 接著運用spss中的分析-線性-回歸對數據進行多元線性回歸分析

這里的多重判定系數為0.995，反映了因變量的變差中被估計的回歸方程所解釋的比例，即在利潤總額的變差中，能被企業單位數個、資產總計、流動資產合計、負債合計、主營業務收入、銷售費用、管理費用、財務費用、平均用工人數萬人的多元回歸方程所解釋的比例為98.1%，說明該模型的擬合程度很高。

3.2小結

從表3-3中我們可以清楚的看見，企業單位數、資產總計、主營業務收入、銷售費用這四個因素對利潤總額的影響是正的，即這四個因素越大，利潤總額越高;而流動資產合計、負債合計、管理費用、財務費用、平均用工人數這五個因素對利潤總額的影響是負的，即這五個因素越大，利潤總額越小。

就積極因素來說，在江蘇省內，資產總數對利潤總額的影響最大，換句話說就是一個地區規模以上工業企業的資產越大，其帶來的利潤相對來說也會越大，在此我們可以很容易理解為什么如今的市場并不允許大規模的創業者的存在。如今的市場很大程度上來說是資本的比拼，雖說企業的創新能力總是被大家追捧，誠然創新能力是推動企業、行業乃至整個社會進步的動力，但是如今的現實告訴我們沒有資本，單靠創新是很難維持一個企業持續不斷創造利潤的，而沒有利潤何談發展創新。

而就消極因素來說，負債因素對利潤總額的影響最大，換句話說就是一個地區規模以上工業企業的負債越多，其帶來的利潤相對來說也會越少。根據表3-2可知，蘇南地區的負債合計遠大于蘇北和蘇中之和，這也說明蘇南地區的資產流動規模很大。

第四章 應用時間序列分析

3233.14江蘇省內規模以上工業企業的數量在12年之后有了明顯的下降，雖然后面幾年有了一定的增長，但是總體數量近年來更是呈下降趨勢。但是細致得比較企業數量和總利潤額我們可以知道：盡管企業數量有所下降，但是總利潤額卻在增長。這一點說明江蘇省內規模以上工業企業的質量有所增長，平均每個企業帶來的利潤都比往年有所增長，這也是我們所希望看到的進步。

選擇使用ARIMA模型來進行預測，并設置好相應的自變量、因變、統計量以及圖表的。

以下是模型摘要

從圖中可以看出，序列沒有明顯的季節成分，但存在一個明顯的變化，因此沒有必要做季節分解。經過反復試驗，確定模型為ARIMA（1，1，1），于是對模型進行擬合預測，得到ARIMA模型。

根據以上數據的分析以及查閱了相關的文獻，可以清楚的看出江蘇省內規模以上工業企業的發展勢頭較2010年之后有所放緩，經過SPSS的ARIMA模型預測并結合近年來工業企業的經濟發展趨勢，我們可以看出未來規模以上工業企業的利潤額并不會有太大起伏，結合2016-2017年的勢頭，甚至有出現下降的可能。這里必須引起我們的注意，工業利潤不進反降，這對國民經濟發展是非常不利的，這就需要我們更加堅持走產業轉型的道路，穩住工業發展低迷的狀態。

第五章 綜合建議

45江蘇工業的發展不僅取決于自身調整的深度、廣度和速度，而且取決于經濟結構調整和供給側結構性改革的實施。隨著經濟發展規模、技術創新、資產要素等因素的變化，江蘇工業經濟的核心定位、優勢培育、發展模式和權力結構正在發生深刻而長期的變化。因此，有必要從發展理念的角度把握“四個轉變”。第一，核心定位要從拉動短期經濟增長和穩定就業的載體轉向提升區域技術創新價值鏈形成能力和可持續發展能力的載體。第二，優勢培育應由要素數量稟賦的優勢轉變為要素質量提高、要素數量節約和技術前沿生產水平的優勢。三是發展模式由簡單加工、消化吸收、后處理等粗放模仿模式向自主創新精益模式轉變。第四，從強調數量與比例關系的單邊動力主導轉向強調供需內在平衡的雙邊協同動力。在推進供給側結構性改革過程中，要著力提高生產效率、產品質量和競爭力，提高產業體系供給效率和結構水平。

【參考文獻】

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