基于因子分析的地區財政支出水平評價

(重慶交通大學經濟與管理學院 重慶 400074)

基于因子分析的地區財政支出水平評價

曾鈺耀

(重慶交通大學經濟與管理學院重慶400074)

本文根據2015年全國31個省、市、自治區的財政支出數據，提出一種逐步回歸和因子分析相結合的方法并對我國地區財政支出水平進行進行評價，采用聚類將我國地區財政水平分為三類。分析結果結果證實了該方法的有效性和實用性。

財政支出；逐步回歸；因子分析

一、引 言

財政支出，通常指國家為實現其各種職能。地區的財政支出結構是反映地區政府職能履行狀況的重要標志。本文構建地區財政支出指標體系，采用逐步回歸和因子分析相結合的方法，借助SPSS對實例數據分析得到財政支出指標的簡化，通過因子打分和聚類進一步對各地區的財政水平進行評價和分類。

二、評價指標與研究方法

(一)財政支出指標體系

本文基于《中國統計年鑒》，結合已有文獻，本文選取了衡量全國31個省、市、自治區財政支出的20個指標，分別為：Y一般公共預算、X1一般公共服務、X2國防、X3公共安全、X4教育、X5科學技術、X6文化體育與傳媒、X7社會保障和就業、X8醫療衛生與計劃生育、X9節能環保、X10城鄉社區、X11農林水、X12交通運輸、X13資源勘探信息、X14商業服務業、X15金融、X16國土海洋氣象、X17住房保障、X18糧油物資儲備、X19債務付息。

(二)研究方法

因子分析是將多個指標變量轉換為少數幾個不相關的因子變量的統計方法。其數學模型的矩陣表示為：X=AF+aε。其中X為原指標變量，F為因子變量，A為因子載荷矩陣，a為因子載荷，ε為特殊因子。本文采用逐步回歸和因子分析相結合的方法，其步驟如下：確定因變量指標和自變量指標；逐步回歸篩選因子分析指標；對因子分析指標進行方差分析；構造因子變量；使得因子變量具有命名解釋性；計算因子得分。

三、我國2015年各地區財政支出水平分析

本例采自2015年全國31個省、市、自治區(不包括港、澳、臺地區)的財政支出數據。針對財政支出指標體系中各個指標的進行數據統計分析。將數據錄入SPSS中以Y指標為因變量、其他指標為自變量進行逐步線性回歸，篩選出對因變量具有顯著影響的指標。

表1 逐步線性回歸結果

由表1可知，本例的SPSS逐步回歸建立了12個模型，從擬合優度上來看模型12效果最佳。即通過逐步線性回歸并經過顯著性檢驗得到對Y有顯著影響的指標有X4、X7、X13、X17、X10、X12、X6、X11這8個指標，建立多元線性回歸模型：

Y=29.66+1.97X4+1.33X7+2.07X13+1.09X17+1.11X10+1.64X12+3.87X6+0.66X11+ε

(1)

將模型中8個財政支出指標進行濃縮提取因子并計算各地區因子得分。

表2 旋轉后的因子載荷矩陣

由表2可知，本例中的8個指標可以濃縮為2個因子。第1因子主要解釋了教育、文化體育與傳媒、社會保障和就業、農林水、交通運輸這5個指標，權重為43.27%；第2因子主要解釋了資源勘探信息、城鄉社區、住房保障這3個指標，權重為38.16%。

采用回歸法估計因子得分系數，建立因子得分函數：

F1=0.139X4+0.003X6+0.237X7-0.19X10-0.247X11+0.361X12+0.145X13+0.432X17

(2)

F2=0.112X4+0.24X6-0.029X7+0.418X10+0.478X11-0.167X12+0.051X13-0.271X17

(3)

(4)

其中:F1為第1因子得分，F2為第2因子得分，F為總得分。得到各地區得分統計。

最后，將各地區2個因子得分作聚類分析，將我國各地區的財政支出水平從高到低分為3類。第1類：江蘇、浙江、山東、廣東，平均得分1.23；第2類：北京、天津、吉林、上海、福建、海南、重慶、西藏、青海、寧夏，平均得分0.56；第3類：河北、山西、內蒙古、遼寧、黑龍江、安徽、江西、河南、湖北、湖南、廣西、四川、貴州、云南、陜西、甘肅、新疆，平均得分0.04。由排名情況可以看出，江蘇、浙江、山東、廣東排在第1類，這些沿海省份承受的財政風險能力強。第2類主要是直轄市和西北部的省份，這些省份承受的財政風險能力較強。第3類的其他省份財政能力一般，承受的財政風險能力較弱。

四、小結

本文根據2015年中國各地區一般預算支出數據，運用回歸、因子分析等方法，旨在探討與分析各地區財政支出的結構，對各地區財政支出水平作出系統性的評價，并作出分類。結果表明，對各個地區的財政支出水平進行綜合評價是非常有必要的，地區政府應完善財政管理制度、重視對財政支出結構的調整并及時改進地區財政支出方案。

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曾鈺耀(1995-)，男，漢族，四川人，碩士研究生，重慶交通大學管理科學與工程專業，研究方向：項目管理。