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1、精选优质文档-倾情为你奉上课 程 论 文学生姓名： 学 号： 系别班级： 专业（方向)： 统计学 题 目： 我国各地区财政支出结构分析 2014年 6月13日专心-专注-专业论文中文摘要我国各地区财政支出结构分析摘要： 认真分析并优化财政支出中存在的问题，寻找解决问题的方法，是当前协调社会发展与经济发展，促进我国社会主义市场经济健康发展的重要保证。在改革开放以来我国财政支出结构有了明显变化，但随着改革的深入财政支出结构也需要不断进行优化以更好地促进经济发展。为了解我国各地区财政支出结构，对财政支出结构优化提出建议，文章通过聚类分析、判别分析、主成分分析、因子分析等分析方法对我国31个省市自治区
2、的财政支出进行了分析，将各地区进行了分组与排序，分析了各地区财政支出结构问题，并在分析问题的基础上提出合理化建议。关键词：各地区 财政支出 结构 优化目 次1 引言12我国各地区财政支出结构现状13各地区财政支出结构的实证分析23.1各地区财政支出结构的聚类分析33.2各地区财政支出结构的判别分析63.3各地区财政支出结构的主成分分析93.4各地区财政支出结构的因子分析134结论与建议164.1 实证分析结论164.2 优化地方财政支出结构的建议161 引言 财政支出作为政府分配的重要组成部分，是政府实施财政政策，用来调控宏观经济的重要工具，正确的财政支出结构是调节经济与社会发展和优化经济结构
3、的强大杠杆。三十年以来，以财政改革作为起点的改革开放取得了巨大的进展，在这个过程中，财政支出政策对于社会经济结构与产业结构的调整与发展起到了关键性的作用，但随着经济的不断发展，各地区的财政支出也出现了许多问题，如财政支出结构不合理，出现财政支出不均衡现象，一般性支出占比过大，科教文卫支出不合理，财政支出浪费现象严重等。为了更好的了解并解决这些问题，我们需对各地区财政支出做出相应分析，并进行合理优化，以促进我国社会主义经济的稳步运行。2 我国各地区财政支出结构现状图2-1 我国地区财政支出比例 由上图可以看出，我国各地区财政支出中教育支出最多，在各类支出中占17%；一般公共服务支出、农林水事务支
4、出与社会保障与就业支出也较多，在各类支出中各占比10%；城乡社区事务支出、公共安全支出、医疗卫生支出、交通运输支出均在我国各地区财政支出总额中占比接近7%；在各类支出中，节能环保支出、文化体育支出、住房保障支出、科学技术支出占比重较小，均不足4%。 由地区财政支出中各个项目的比例我们可以看到，目前各地区政府在一般性支出中投入的资金仍然较多，这些资金的使用在财政支出中占比较大，也影响了政府在其他领域的投入。各地区政府对于科学技术、节能环保领域的支出较少，说明科技、环保领域还未引起各地区政府的足够重视，仍需加大投入。同时住房保障支出、文化体育支出占比较低也反映了政府财政政策在这些领域的缺失。虽然城
5、乡社区事务支出、公共安全支出、医疗卫生支出、交通运输支出均在我国各地区财政支出总额中占比接近7%，但这些领域的财政支出仍需得到进一步提高以更好的满足人民基本生活的需要。3 各地区财政支出结构的实证分析 各地区财政支出数据中选取了全国31个省市自治区作为个案，包括公共财政预算支出、科学技术支出、资源勘探电力信息支出、城乡社区事物支出、商业服务业等事务支出、其他支出、文化体育与传媒支出、公共安全支出、国防支出、教育支出、金融监管等事务支出、一般性支出、医疗卫生支出、社会保障和就业支出、交通运输支出、农林水事务支出、节能环保支出、粮油物资储备支出、国债换本付息支出、住房保障支出等21个变量。在实证分
6、析中，我们首先通过对各地区的财政支出通过聚类分析与判别分析进行分组，以对各省市自治区按照财政支出情况进行大致分类，然后通过主成分分析得出各地区财政支出结构综合得分，对各地区按照财政支出结构优劣进行了排序，最后通过因子分析得出各地区政府财政支出的主要领域。3.1各地区财政支出结构的聚类分析 我们对北京、天津、河北、上海、江西、新疆等28个地区进行聚类分析，各地区财政支出数据中包括教育支出、公共安全支出等21个财政支出变量，对数据利用K均值法进行聚类分析后得出如下分析结果： 表3-1 初始聚类中心初始聚类中心聚类123公共财政预算支出70289053573一 般820150338国 防17.579
7、93.42527.1686公共安全407.777861.7689185.8790教 育1350.094.0674.0科学技术257.23755.089132.6671文化体育与传媒1512462社会保障和就业55866439医疗卫生418.141836.1174266.9350节能环保193.825923.6654101.1156城 乡85832149农林水事务754.0142.0518.0交通运输436.576694.2572309.5687资源勘探电力信息2837166商业服务业等事务125739金融监管等事务支出2304国土资源气象等事务51753住房保障支出13441231粮油物资储备
8、支出28210国债还本付息支出7040其他支出139.896243.713743.0125 表3-2 迭代历史记录迭代历史记录迭代聚类中心内的更改1231986.227577.122301.5722.000.000.000a. 由于聚类中心内没有改动或改动较小而达到收敛。任何中心的最大绝对坐标更改为 .000。当前迭代为 2。初始中心间的最小距离为 2818.794。 表3-3 聚类成员聚类成员案例号地 区聚类距离1 北 京3419.5002 天 津2850.0433 河 北3731.3774 山 西3711.9255 内蒙古3262.9336 辽 宁31246.9177 吉 林31001.7
9、438 黑龙江3323.3909 上 海3995.09310 江 苏1986.22711 浙 江3828.38212 安 徽3584.06513 福 建3864.00614 江 西3436.85715 山 东1274.21016 湖 北3400.53517 湖 南3768.69818 广 西3473.26219 海 南2551.33120 重 庆3504.05121 四 川1778.66122 贵 州3729.40223 云 南3301.57224 西 藏2577.12225 陕 西3182.72226 甘 肃2683.81427 青 海2320.14828 新 疆3756.471 表3-4
10、最终聚类中心最终聚类中心聚类123公共财政预算支出612814363418一 般693140365国 防14.16442.35036.6526公共安全332.596073.2647182.8626教 育1218.0234.0629.0科学技术147.203423.394267.8831文化体育与传媒1293066社会保障和就业611169399医疗卫生421.771082.0425225.9036节能环保161.395839.875391.7994城 乡551163281农林水事务694.0160.0367.0交通运输398.3311106.0528237.6145资源勘探电力信息228571
11、32商业服务业等事务941643金融监管等事务支出1746国土资源气象等事务662047住房保障支出16256144粮油物资储备支出34527国债还本付息支出25914其他支出95.296540.680279.5595结合上表，我们可以看出31个地区被分为3类。第一类包括：江苏、山东、四川3个省。这一类的类中心各项财政支出数额均为最高，其中类中心公共财政支出为6128亿元，类中心教育支出为1218.5362亿元，类中心农林水事务支出为694.2845亿元，属于各类财政支出都较多、财政支出结构较为合理的地区。第二类包括：山西、天津、甘肃、西藏、海南、青海等5个省。这一类的类中心财政支出数额在三类
12、中均为最低，其中类中心公共财政预算支出为1436亿元，类中心教育支出为234.3484亿元，类中心农林水事务支出为160.7796亿元，属于各类财政支出都较少、财政支出结构较差的地区。第三类包括：北京、河北、内蒙古、吉林、山西、辽宁、黑龙江、上海、浙江、安徽、江西、福建、湖北、湖南、广西、重庆、贵州、云南、陕西、新疆等20个省。这一类的类中心财政支出数额在三类中居中，其中类中心公共财政预算支出为3418亿元，类中心教育支出为629.9954亿元，类中心农林水事务支出为367.6776亿元，属于财政支出数额居中、财政支出结构一般的地区。3.2各地区财政支出结构的判别分析 基于以上对于我国28个省
13、市自治区的聚类分析结果，对河南、广东、宁夏3个省份进行类别判定，分析结果如下： 表3-5 典型判别式函数系数典型判别式函数系数函数12公共财政预算支出-.001-.012一 般.004.020国 防.124-.247公共安全.032.054教 育.026.020科学技术-.034.024文化体育与传媒.073.007社会保障和就业-.027.006医疗卫生-.015-.002节能环保.022.009城 乡-.004.007农林水事务-.029-.016交通运输.019.016资源勘探电力信息.053.032商业服务业等事务-.038-.052金融监管等事务支出-.231-.226国土资源气象等
14、事务.046.033住房保障支出.054.056粮油物资储备支出.062.029国债还本付息支出.040.000(常量)-16.953-1.737非标准化系数 表3-6 组质心处的函数组质心处的函数案例的类别号函数1219.644-4.0602-10.602-1.74131.2041.044在组均值处评估的非标准化典型判别式函数 表3-7 分类函数的系数分类函数系数案例的类别号123公共财政预算支出.016.016-.034一 般.043.011.112国 防3.055-.035.745公共安全.751.226.755教 育.599.128.487科学技术-1.052-.300-.640文化体
15、育与传媒1.917.4611.340社会保障和就业-.769-.199-.507医疗卫生-.450-.155-.334节能环保.570.141.427城 乡-.149-.042-.075农林水事务-.754-.197-.586交通运输.430.088.352资源勘探电力信息1.314.3151.031商业服务业等事务-.853-.212-.799金融监管等事务支出-5.958-1.810-5.166国土资源气象等事务1.132.285.918住房保障支出1.299.3291.126粮油物资储备支出1.413.2281.039国债还本付息支出1.149.332.807(常量)-359.769-2
16、3.539-172.074Fisher 的线性判别式函数如表所示，栏中每一列表示样品判入相应列的贝叶斯判别函数系数。在本例中，各类的贝叶斯判别函数如下: 将广东、宁夏、河南三省的财政支出数据分别代入上述三个贝叶斯判别函数，得到三个函数值，比较这三个函数值，那个函数值比较大就可以判别该省进入哪一类。判别结果如下表： 表3-8 按照案例顺序的统计量按照案例顺序的统计量案例数目实际组最高组第二最高组判别式得分预测组P(Dd | G=g)P(G=g | D=d)到质心的平方 Mahalanobis 距离组P(G=g | D=d)到质心的平方 Mahalanobis 距离函数 1函数 2pdf初始133
17、.79021.000.4721.000109.827.5181.093222.98021.000.0403.000144.466-10.531-1.553333.09121.0004.7951.00058.9083.041-.147433.58821.0001.0631.000108.2381.2412.075533.30321.0002.3861.00072.6042.011-.273633.80421.000.4361.00096.205.931.444733.99121.000.0181.00098.5911.2091.178833.07921.0005.0791.000134.744.
18、5993.215933.89221.000.2291.00090.8951.6671.1621011.46321.0001.5393.000114.9159.858-5.2811133.32921.0002.2251.00084.2692.5251.7361233.92921.000.1471.00092.9651.5581.1921333.36721.0002.0041.000103.906.281-.0301433.40621.0001.8021.00074.3102.034-.0111511.82221.000.3913.00087.9499.023-4.1341633.20221.00
19、03.2032.000107.336-.578.8751733.16821.0003.5711.00086.9192.7152.1781833.29721.0002.4272.000112.975-.175.3181922.16121.0003.6483.000196.783-12.501-1.9502033.36521.0002.0141.000127.124.0791.9092111.39721.0001.8463.00092.77610.051-2.7632233.32221.0002.2661.000128.089.1822.1502333.47821.0001.4761.00085.
20、5451.253-.1702422.28121.0002.5403.000117.561-9.517-.5742533.71821.000.6641.00082.9122.005.8962622.25521.0002.7333.000160.968-10.682-3.3932722.62821.000.9313.000125.833-9.779-1.2372833.97421.000.0531.000101.620.9801.09329未分组的3.00221.00012.9491.00078.980.888-2.54030未分组的1.00021.000605.3353.000864.18428
21、.65711.55631未分组的2.00021.00020.1463.000271.787-14.504-3.959表中给出了每个省份的判别结果，其中包括实际组、预测组、贝叶斯判别法后验概率与组重心的马氏距离以及费希尔判别法每个典型判别函数的判别得分。由上述分析结果可知，河南、宁夏、广东三省分别被分至第3组、第2组、第1组。说明广东省的财政支出数额较多且财政支出结构较为合理，河南省的财政支出数额在全国各省份中居中且财政支出结构比较合理，可根据本省实际情况进行支出结构的进一步优化。宁夏的财政支出数额较少且财政支出结构不合理，需要对财政支出的方向和总量进行优化。3.3各地区财政支出结构的主成分分析
22、首先对31个地区的财政支出数据进行标准化处理，标准化后得出主成分分析结果如下： 表3-9 解释的总方差解释的总方差成份初始特征值提取平方和载入旋转平方和载入合计方差的 %累积 %合计方差的 %累积 %合计方差的 %累积 %112.82361.06061.06012.82361.06061.0607.67336.53936.53922.82013.43074.4902.82013.43074.4905.83127.76864.30631.2035.73080.2201.2035.73080.2203.34215.91480.2204.9754.64484.8645.7223.43888.3026
23、.5422.58190.8837.4031.91792.8008.3631.73094.5299.2651.26295.79110.209.99796.78811.194.92397.71112.134.63698.34813.092.43998.78614.072.34199.12715.053.25599.38216.043.20499.58617.033.15699.74218.025.11899.86019.019.09299.95320.010.047100.000212.833E-005.000100.000提取方法：主成份分析。本分析中提取了三个公因子，由表中可以看出，他们的累积
24、方差贡献率为80.220%，前三个因子已经可以解释80.220%的方差。 表3-10 成分矩阵成份矩阵a成份123Zscore(公共财政预算支出).998-.004-.027Zscore: 一 般.936.145.063Zscore: 国 防.887-.037-.106Zscore(公共安全).931-.124.217Zscore: 教 育.967.042.046Zscore(科学技术).739-.625.027Zscore(文化体育与传媒).866-.133-.038Zscore(社会保障和就业).859.206-.209Zscore(医疗卫生).931.149.081Zscore(节能环保
25、).881.224.056Zscore: 城 乡.719-.462-.264Zscore(农林水事务).855.395-.110Zscore(交通运输).871.257.081Zscore(资源勘探电力信息).657-.550-.274Zscore(商业服务业等事务).844-.186-.241Zscore(金融监管等事务支出).748-.161.362Zscore(国土资源气象等事务).367.460-.264Zscore(住房保障支出).473.608.011Zscore(粮油物资储备支出).415.536-.287Zscore(国债还本付息支出).464.256.743Zscore(其他
26、支出).478-.725.160提取方法 :主成份。a. 已提取了 3 个成份。 表3-11 特征根向量矩阵特征根向量矩阵Z1Z2Z3X10.28 0.00 -0.03 X20.26 0.09 0.06 X30.25 -0.02 -0.10 X40.26 -0.07 0.20 X50.27 0.02 0.04 X60.21 -0.37 0.02 X70.24 -0.08 -0.03 X80.24 0.12 -0.19 X90.26 0.09 0.07 X100.25 0.13 0.05 X110.20 -0.28 -0.24 X120.24 0.24 -0.10 X130.24 0.15 0.
27、07 X140.18 -0.33 -0.25 X150.24 -0.11 -0.22 X160.21 -0.10 0.33 X170.10 0.27 -0.24 X180.13 0.36 0.01 X190.12 0.32 -0.26 X200.13 0.15 0.68 X210.13 -0.43 0.15 根据上表得到主成分表达式：计算得出各省份财政支出的三个主成分，将他们分别乘以各主成分的方差贡献率后相加得到各省份主成分得分，计算公式与计算结果如下所示： 表3-12 主成分得分主成分得分降序排列省份得分广 东5.73江 苏4.72山 东3.35四 川2.99河 南2.31辽 宁1.26河
28、北0.83湖 南0.81浙 江0.75安 徽0.69云 南0.45内蒙古0.37湖 北0.29上 海0.14北 京0陕 西-0.22黑龙江-0.25广 西-0.62重 庆-0.65新 疆-0.68江 西-0.74吉 林-0.77山 西-0.78贵 州-1.05福 建-1.3甘 肃-1.82天 津-2.55青 海-2.91宁 夏-3.39海 南-3.48西 藏-3.52由31个省市自治区的财政支出主成分分析得分可知：广东省的财政支出得分最高，即财政支出结构为全国最优；江苏省、山东省、四川省、河南省的得分较高，均大于1，说明这四个省份的财政支出结构也较好；上海市与北京市的财政支出得分在0附近，排名
29、中等，说明两省的财政支出结构仍有不合理之处，需要加以优化；天津市、青海省的得分排名靠后，得分较低，说明两地财政支出结构不合理，需要大力改进；西藏的财政支出得分在各省中排名在最后，说明该地财政支出结构严重不合理，需要大力加以改进优化。3.4各地区财政支出结构的因子分析 我们选取了一般公共服务、公共安全、教育、科学技术、文化体育与传媒、社会保障与就业、医疗卫生、节能环保、农林水事务、城乡社区事务、交通运输、资源勘探电力信息、商业服务业等事务、金融监管等事务、住房保障、粮油物资储备支出等20个变量进行各地区财政支出结构的因子分析，分析结果如下： 表3-13 KMO 和 Bartlett 的检验KMO
30、 和 Bartlett 的检验取样足够度的 Kaiser-Meyer-Olkin 度量。.874Bartlett 的球形度检验近似卡方732.190df190Sig.000 首先对数据进行检验，由该表可知，本数据的KMO检验数为0.874，接近于1；巴特勒球形度检验P值近似于0，因此本数据适宜进行因子分析。 表3-14 解释的总方差解释的总方差成份初始特征值提取平方和载入旋转平方和载入合计方差的 %累积 %合计方差的 %累积 %合计方差的 %累积 %111.82859.13859.13811.82859.13859.1387.09935.49535.49522.82014.10173.2402
31、.82014.10173.2405.54427.71963.21431.2026.01279.2521.2026.01279.2523.20816.03879.2524.9754.87684.1285.7223.60987.7376.5412.70790.4447.4022.01292.4568.3631.81594.2719.2651.32395.59510.2091.04496.63911.194.96997.60712.132.66198.26813.092.46098.72814.072.35899.08615.053.26699.35316.043.21399.56617.033.1
32、6499.72918.025.12499.85419.019.09799.95120.010.049100.000提取方法：主成份分析。解释的总方差表格中合计列为各因子对应的特征值，共有3个因子对应的特征值大于1，因此应提取相应的3个公因子，前3个因子已经可以解释79.252%的方差。 表3-15 成分矩阵成份矩阵成份123Zscore: 一 般.936.144.061Zscore: 国 防.888-.037-.108Zscore(公共安全).931-.124.215Zscore: 教 育.967.041.043Zscore(科学技术).740-.625.025Zscore(文化体育与传媒).
33、867-.133-.040Zscore(社会保障和就业).857.206-.211Zscore(医疗卫生).931.148.079Zscore(节能环保).882.224.053Zscore: 城 乡.718-.462-.266Zscore(农林水事务).854.395-.112Zscore(交通运输).872.257.079Zscore(资源勘探电力信息).656-.551-.276Zscore(商业服务业等事务).843-.187-.243Zscore(金融监管等事务支出).749-.161.360Zscore(国土资源气象等事务).367.460-.265Zscore(住房保障支出).4
34、73.608.010Zscore(粮油物资储备支出).415.536-.288Zscore(国债还本付息支出).466.255.742Zscore(其他支出).478-.725.159提取方法 :主成份。a. 已提取了 3 个成份。 由于旋转前因子载荷阵每个因子在不同变量上的载荷没有明显区别，我们不再采用旋转后的因子载荷阵进行分析。从因子载荷阵可以看出：因子1与教育支出、一般性公共服务支出、医疗卫生支出、公共安全支出的相关性强，因子2与住房保障保障支出的相关性强，因子3与国债还本付息支出的相关性强。因此，我们命名因子1为“人民基本生活保障支出因子”，是政府对于与人民群众基本生活息息相关的公共服
35、务、医疗、安全、教育等领域的支出；因子2为“住房保障支出”，是政府为保障人民群众居住需求而进行的支出；因子3为“国债支出因子”，是政府对国债进行还本付息的支出。 由此可见，政府的财政支出主要集中于人民群众基本生活、住房保障、国债还本付息支出等方面，其根本出发点仍是提高人民生活水平，表明政府对于人民群众生活水平的重视。4 结论与建议4.1 实证分析结论 通过以上实证分析，我们可以看出，各地区政府财政支出结构差异显著，共分为3组，其中广东、四川、江苏、山东为最优，河北、江西、福建等省市一般，天津、甘肃、宁夏等省市为较差。其中最优组中的广东省在全部31个地区中财政支出结构得分为最高，即财政支出结构为
36、最优；一般组中的北京、上海的财政支出结构得分为0，说明财政支出结构处于中间水平有待优化；较差组中的西藏的财政支出结构得分在全部31个地区中为最低，说明该地区财政支出结构亟待优化。综合分析31地区的财政支出结构我们可以发现，各地区政府均将财政支出集中于教育、公共服务、医疗卫生等与人民群众基本生活息息相关的基础部门，表明各地区政府重视民生，财政支出旨在保证人民基本生活、提高人民生活水平；但我们还要看到，各地区政府在一般性公共服务中的支出占比过大，而对于农业、科学技术、节能环保、资源勘探开发等领域的支出偏少，这也在一定程度上影响着我国农业的发展与可持续发展战略的实施。4.2 优化地方财政支出结构的建议4.2.1对中央政府的建议 加大对中西部地区的扶持力度，对落后地区的财政结构优化提供指导意见与政策支持。我国中西部欠发达地区的财政支出存在着许多不合理的地方，财政支出结构在一定程度上也牵制了地区经济的发展，因此中央政府可对中西部地区的财政支出加以监督和指导，以促进各地区