地方財政收入影響因子分析
——蚌埠市為例

◎蔣峰 陳紅琳 程麗 李苗苗

以蚌埠為例，對近幾年蚌埠的工業產值、日用消費品產值、房地產業以及農業產值對蚌埠市GDP的影響，進而產生的對財政收入影響進行分析。對不同行業產值構建相似矩陣，把具有相似影響的因素歸納因子，代表單一總類的影響情況。根據不同影響因子的作用效果的不同合理選擇模型，來科學、合理的預測未來一段時間內的財政收入，對克服年度地方預算收支規模的隨意性和盲目性，正確處理地方財政與經濟的相互關系具有十分重要的意義。

一、引言

2020年財政預算中顯示較上年同比下降1.5%，這將直接影響政府的支出預算，中央敦促落實好過緊日子的同時，也加大了對地方的轉移支付，進一步影響到地方財政。2019年，在蚌埠市市委、市政府的堅強領導下，全面推進淮河流域和皖北地區中心城市建設，扎實做好穩增長、促改革、調結構、惠民各項工作，保持了經濟高質量發展；2020年初，總體來看有經濟下滑的趨勢，也使得蚌埠市財政收入有一定影響，具體結果有待預測。目前，國內外學者對財政收入的影響因素的分析研究，主要集中在宏觀層面，較少涉及地方財政，較多的以宏觀財政的變換來總結地區財政的情況，這方面的以面論點難免存在不足。本文就將收集到蚌埠市近五年財政收入數據，運用spss因子分析方法，對蚌埠市財政的收入影響因子進行探究。

二、財政收入探究的理論基礎：

因子分析（factor analysis）模型是主成分分析的推廣和發展。它是把一些具有錯綜復雜關系的變量歸結為少數幾個綜合因子，以再現還原原始變量與因子之間的相互關系，同時根據不同因子還可以對變量進行分類，它也是屬于的多變量分析中降維處理的一種統計分析方法。研究從變量群中提取共性因子的統計技術。

基本思想如下：

1.假定可用變量間的相關性把它們分組，即假設組內的所用變量之間是高度相關，而不同組的變量間是弱相關。

2.假定每一組變量，存在一個導致其組內變量高度相關的潛在（不能觀察）公共因子，并且這些因子變量具有以下特點：

（1）因子變量的數量遠遠少于原始變量的個數；

（2）因子變量并非原始變量的簡單取舍，而是一種新的綜合；

（3）因子變量之間沒有線性關系；

（4）因子變量具有明顯解釋性，可以最大限度地發揮專業分析的作用。

3.假定因子對觀測變量的影響是線性的，即觀測變量可用因子的線性組合表示。

4.因子分析的基本問題：一類是探測性因子分析；另一類是證實性因子分析。

三、蚌埠市財政收入影響因素探究

（一）數據選擇：

根據安徽省統計局統計有關蚌埠市的財政收入數據統計（2014—2018年）。

蚌埠市財政收入變量因子的具體指標為：

?

對這些變量提取公共因子，同時每一個變量又可以用它們的公共因子的線性函數和與其特殊因子之和，即：

②X=AF+ε

根據公式①，②帶入數據可以計算出蚌埠市財政收入的影響因子，用計算出的特殊因子代表各個因子的影響比重，這些特殊因子的大小就準確代表了影響因子的作用效能的大小，得出財政收入影響的因子分析。

（二）、因子分析：

1.公共因子的選擇。

將蚌埠市財政收入的影響變量，設置提取三個公共因子，分析這些公共因子具體的影響結果，依據總方差解釋結果、碎石圖關系結果、公共因子組建圖顯示和成分得分稀疏矩陣結果分析具體因子的影響效率。

2.影響因子分析。

根據數據選取的企業所得稅、資源稅、城市維護建設稅、房產稅、印花稅、行政事業性收費收入、國有資本經營收入等13個影響因素，可以看出：資源稅、車船稅和國有資本經營收入為成分1的主要貢獻點，反映了國有企業經營和資源性影響因子（F1）；耕地占用稅和行政事業性收費收入主要影響成分2，反應了行政性常態收入影響因子（F2）；罰沒收入、契稅和城鎮土地使用稅主要影響成分3的貢獻度，反應了政府經濟管理收入因子。

之后對三個影響因子計算因子得分。

F1=0.131＊企業所得稅-0.193＊資源稅+0.098＊城市維護建設稅+0.098＊房產稅-0.009＊印花稅-0.04＊城鎮土地使用稅+0.158＊車船稅-0.083＊耕地占用稅+0.183＊契稅-0.174＊行政事業性收費收入-0.025＊罰沒收入+0.21＊國有資本經營收入+0.123＊國有資源有償使用收入=77696.6

同理F2=31865.8；F3=2663.7

得出F1>F2>F3，國有企業經營和資源性影響因子對中小城市的財政收入影響比較突出，行政性常態收入影響因子和政府經濟管理收入因子的影響力不容忽視。在以后的企業發展中應該重視度對國有資本的支持，其他行政性常態收入的發展很難有較大發展。