淺析地方財政支出結構實證范文

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摘要：通過對2016年31個省份的財政支出數據進行整理分類，利用SPSS分析軟件采取因子分析法對日常性消費因子、發展性消費因子、其他類型消費因子在各地方的財政支出中的占比進行了全面分析,研究各類因子對財政支出的影響。通過以上分析可以看出,各省市財政支出根據自身不同的特點,進行了不同側重的發展規劃，但發展過程中都出現了一些不合理的現象。提出了對于地區不同的發展狀況，各地區在穩固原有發展的情況下，應著重均衡大眾消費需求，針對發展有所欠缺的方面，政府應積極調整財政支出的相關政策，取長補短，確保財政支出結構更加合理，從而推動地方經濟的協調發展。

關鍵詞：財政支出結構；因子分析；因子得分

政支出反映了政府向各方支付財政資金以實現其各種職能的活動。各省市政府根據自身地理環境以及資源優勢的特點，在財政支出的分配上各有側重。谷金鐘[1]等（2016）結合羅斯托的經濟增長階段理論,指出我國各省市之間的財政支出結構還存在一些差異，總體呈現出趨同化現象。不同的學者通過結合計量經濟學模型推算出各類財政支出的關系。張穎[2]（2012）經過實證研究，各省市的財政支出結構雖然不同，但對于經濟增長的影響存在著某些共性。匡小平[3]等(2013)利用聚類分析法研究2010年的財政支出數據,將我國地方財政支出結構劃分為三種不同的類型。彭霜霜[4](2015)以2012年我國31個省份的財政支出數據為基礎進行建模分析,對我國各地財政支出現狀給出科學的解釋和說明。通過實證分析，得出我國各地區財政支出仍然相當不平衡,要實行財政轉移以縮小各地財力差異。目前，因子分析方法被廣泛用于各個領域的發展。因子分析總結和重組原始變量，并將其轉化為若干綜合研究指標。本文通過對2016年31個省份的財政支出數據進行整理,運用因子分析法進行實證研究,分析各類因子對財政支出的影響。

1各地方財政支出結構的實證分析

1.1變量的選擇與數據處理

2007年我國實施財政收入分類改革后，將財政支出分為一般公共服務、外交、國防、公共安全、教育、科學技術等17個不同類別，考慮外交、金融監管等支出所占比較少或者在一些省份并沒有發生，故本文在分析中選取13個類別進行實證分析。本文選取2016年各省市的各項財政支出作為數據樣本,數據來源:國家統計局。文中設X1,X2,…,X13分別代表政府在一般公共服務、國防、科學技術、公共安全、環境保護、文化教育與傳媒、交通運輸、社會保障和就業、教育、醫療衛生、農林水事務、城鄉社區事務以及其他的財政支出。

1.2實證分析及結果

為了檢驗所選取的原始數據是否有效,本文利用SPSS軟件對所選取31個省市財政支出數據進行KMO檢驗和Bartlett檢驗。當KMO檢驗值越接近于1，說明原始數據越適合作因子分析。從表1可以看出，KMO檢驗統計量的值為0.841,表明原有變量很適合作因子分析;Bartlett檢驗的觀測值是426.847，對應的P值為0小于顯著性水平0.05，表明原有變量之間存在一定的關聯性。因子的貢獻率和特征值的大小決定了因子分析是否能夠順利進行。本次因子分析選取特征值大于1的主成分,分析得出主要有3個因子,公共因子的重要程度主要根據取值的大小依次從大到小排列。如表2所示,前三個公因子的特征根分別為9.016、1.263、1.031，特征值均大于1；三個因子累計方差貢獻率總計86.998%,表明前三個因子能夠充分反映各省市的財政支出特征。為了進一步了解三個因子所表示的意義，本文通過SPSS軟件對原始數據進行因子載荷矩陣分析。表3顯示,農林水事務、一般公共服務、醫療衛生、保障就業、教育和國防在公因子1中的載荷比較大，可以較好的反應這幾方面的變動情況,故命名公因子1為日常性消費因子；科學技術、社區事務、公共安全、交通運輸、文化體育與傳媒和環境保護公因子2中的載荷比較大,這些變量大多為政府為促進經濟發展所提供的服務消費,因此命名公因子2為發展性消費因子；最后，其他支出在公因子3中的載荷比較大,故命名公因子3為其他性消費因子。從表中可以看出,所選取的3個公因子能夠全方面以及合理的反映各省市的財政支出狀況。通過SPSS軟件運用回歸估計法計算出各省市在“日常性消費因子”、“發展性消費因子”、“其他性消費因子”上的得分。各省市財政支出得分結果排序如表5所示。從表5可以得知,各個地區的發展不太平衡，各有側重。四川、山東、河南、江蘇、河北這5個地區在第1個公因子中排名靠前,表明這5個地區的大部分消費主要集中在在日常生活消費上。而上海、西藏、青海、寧夏、天津這5個省市的排名靠后，說明它們在日常消費方面的支出較小，因此政府需要加強對公眾的日常需求的關注。其次，第2個公共因子的排序中,我們可以看出廣東、上海、江蘇、北京、浙江排序較前。排名靠前的地區多處于經濟發達中心以及沿海地區,對比于其他省份來看，基礎設施建設相對完善，地區經濟較為發達。而貴州、河北、黑龍江、四川排名靠后,地理位置的劣勢導致經濟發展相對緩慢，因此政府應該加強對這些地區的經濟發展力度。再看第3個公共因子,北京、四川、福建、天津的排名靠前,青海、陜西、廣東省的排名相對較好,這可能是受國土海洋氣象等的變化狀況影響不同,財政支出分配差距較大。綜合這3個因子分析可知，寧夏的總體排名處于最后,政府對于公眾的需求以及經濟發展等各方面支出都相對較少,這就需要政府全方面加強對于寧夏的的財政轉移。

結論

財政支出體現了政府對社會資源的分配與利用，反映了政府財政支出的走向。本文借助SPSS軟件對各省市的財政支出進行全面分析，通過以上分析可以得出，各省市出于對自身發展的特點、地理環境以及資源條件等各方面因素考慮，財政支出各不相同，但都有各自的不合理現象。為了均衡各省市的消費需求，促使各地更好的分配社會資源，針對各地區的財政支出結構的優化改進有以下三點建議：①政府需加強地區公共服務建設，提高各地區的就業率，在保證公共服務的基礎上大力發展基礎設施建設；②加快科學技術的研究投入，建立科技文化創新體系；③各地區根據自身發展特點以及地理資源優勢，取長補短，均衡發展經濟。

參考文獻：

[1]谷金鐘,呂靜靜,李梅芳.中國地方財政支出結構的實證分析:基于因子分析、聚類分析法[J].中國市場,2016(37):122-124.

[2]張穎.財政支出結構對經濟增長影響的實證檢驗[J].鄭州大學學報(哲學社會科學版),2012(1):81-84.

[3]匡小平,楊得前.基于因子分析與聚類分析的中國地方財政支出結構的實證研究[J].中國行政管理,2013(1):105-110.

[4]彭霜霜.基于因子分析法的地區財政支出狀況評價[J].重慶理工大學學報(社會科學),2015(6):56-60.

[5]何先平,吳立鶴,徐亦卿.我國財政支出結構分析:基于因子分析法[J].荊楚理工學院學報,2017(6):73-77.

作者：華炎 張敏新 單位：南京林業大學