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基于因子分析中国地方财政支出结构的实证研究

2016-03-24彭敏阙晓宇

2016年4期
关键词:因子分析

彭敏 阙晓宇

作者简介:彭敏(1991.8-),女,汉族,湖南娄底,湘潭大学商学院研究生,产业经济学。

阙晓宇(1991.1-),男,汉族,福建,湘潭大学商学院,研究生,应用统计。

摘要:以2012年我国31个省份的财政支出等数据为基础,采用因子分析对我国各地的财政支出结构进行比较研究。结果显示:地方财政支出结构的绝大部分信息能够通过“偏基本服务支出”、“偏高级服务支出”、“保障支出”这三个公因子较好地反映出来;针对地方财政支出综合得分较高的西藏、青海、北京、上海进行简要分析。

关键词:财政支出结构;因子分析;因子得分

一、引言

在公共经济学中有一个长期被广泛关注的热点问题就是财政支出结构,它对一个国家的经济发展起到了非常重要的影响。财政支出结构的调整也会对国民消费行为、经济增长幅度产生影响。本文从我国2012年中31个省(其中包括自治区、直辖市)的财政支出结构上进行分析,找出各自的差异,运用因子分析方法进行详细论证分析,最终得出我国各地财政支出结构存在三类不同的类型。

二、数据来源和变量选取

一般来讲,财政支出结构都统一采用财政支出项目的人均额进行表示,它更能准确真实地体现居民享受公共产品和公共服务在数量和结构上的差异。文中所用数据系根据《中国统计年鉴2013》相关数据计算而得,由于篇幅所限,文章没有列出所用原始数据。本文选取31个省(自治区、直辖市)以及19个指标变量,依次为:X1(公共财政预算支出)、X2(一般公共服务)、X3(公共安全)、X4(教育)、X5(科学技术)、X6(文化体育与传媒)、X7(社会保障和就业)、X8(医疗卫生)、X9(节能环保)、X10(城乡社区事务)、X11(农林水事务)、X12(交通运输)、X13(资源勘探电力信息等事务)、X14(商业服务业等事务)、X15(国土资源气象等事务)、X16(住房保障支出)。

由KMO和Bartlett的检验可得,结果显示KMO值为0.738>0.7,因子分析的效果较好,再由Bartlett球形检验的统计量为862.129,其相伴概率接近于0远小于显著性水平0.05,应拒绝各变量独立的假设,说明本研究中的变量比较适合做因子分析。

三、因子命名和因子得分

采用最大方差法,对因子载荷矩阵实行正交旋转以使因子具有命名解释性。根据分析旋转后的因子载荷矩阵,因子F1在一般公共服务、农林水事务、公共安全、交通运输、文化体育与传媒、资源勘探电力信息等事务、公共财政预算支出、医疗卫生变量上具有较高的载荷,而这些变量大多属于基本公众服务类支出,因而可以命名为“偏基本服务因子”;因子F2在科学技术、城乡社区事务、商业服务业等事务、教育变量上具有较高载荷,这些变量多为政府为促进经济社会更好地发展进行的相关服务支出,因而可以命名为“偏高级服务因子”;因子F3在变量国土资源气象等事务、社会保障和就业、节能环保、住房保障支出、具有较高的载荷,主要反映社会保障类支出,可以命名为“保障因子”。

如表-1所示采用回归法估计因子得分系数并输出因子得分系数进行分析,在偏基本服务因子F1上得分最高的前四个省份依次是:西藏、北京、新疆、青海,其中西藏为4.99,远高于其他省份。在偏高级服务因子F2上,得分较高的地区有北京、上海、天津,这些地区属于城市经济发展规模较大的地区。在保障因子F3上,得分较高的省份依次是青海、内蒙古、山西;通过对困难地区给予财政补助,使居民最低生活保障水平稳步提高。

将各个省份(自治区、直辖市)在三个因子上的得分进行加权综合得到综合得分。根据综合得分就可综合评价各个省份的地方财政支出结构的差异。综合得分前5名,依次是西藏、青海、北京、上海、天津。再结合各因子得分进行分析,西藏主要财政支出在偏基本服务上,由于西藏属于偏远地区,交通,一般公共服务等基本服务发展比较落后,国家重点加强基本服务建设。“十一五”期间国家加大在西藏财政投入力度,建设重点项目188个,覆盖了教育、卫生、社会保障体系、交通、农牧业等经济社会发展各个领域;但偏高级服务较低,可能由于西藏地区经济发展落后导致,所以国家需要加强西藏的基本服务建设,只有基本服务发展了才能加快建设偏高级服务。青海的主要财政支出在于保障支出,包括:环境保护,住房保障,社会保障和就业,2012年青海省支出继续保持较高增长,为民生提供强有力的保障,提高养老保险标准,不断提升社会保障能力。北京和上海基本类似,在偏高级服务中得分较高,因为北京和上海是我国发展规模最大的城市,经济发展水平高,是我国最大的经济贸易和金融中心,国家大力支持其在科学技术,教育水平,商业和服务业的发展;但在保障因子得分方面较,可能原因是两大城市人口比较多,居民人均住房面积较小,消费水平高且就业竞争压力大,交通拥挤等,国家应加强建设北京和上海的周边城市的建设,大力推进城镇化进程,缓解北京和上海的人口过于密集带来的生活压力。

四、结论

通过上述分析2012年我国31个省市区的财政支出数据,最后得出下面2个结论:

(1)将财政支出划分为一般公共服务、外交、国防、公共安全、教育、科学技术等24个不同类别,本研究进行的因子分析表明这些变量的绝大部分信息能够通过“偏基本服务支出”、“偏高级服务支出”、“保障支出”这三个公共因子较好地反映出来。

(2)针对地方财政支出综合得分较高的城市西藏,青海,北京和上海,进行简要分析。对于西藏,应需将西藏的基本服务建设放在首位,只有基本服务发展上去了才能推动高级服务发展和社会保障。对于青海,需加快推进城镇基础设施建设,推动节能减排,保障运行安全,提高城镇综合承载能力,改善人居生态环境。对于北京,上海两大城市,需加强城镇化建设,分别以北京和上海为经济中心,带动周围中小城市及地区的发展,缓解人口以及就业、住房、交通等压力。(作者单位:湘潭大学)

参考文献:

[1]匡小平,杨得前.基于因子分析与聚类分析的中国地方财政支出结构的实证研究[J].中国行政管理,2013,01:105-110.

[2]王彪.中国地方政府财政支出效率研究[D].华中科技大学,2012.

[3]张明喜.地方财政支出结构与地方经济发展的实证研究——基于聚类分析的新视角[J].财经问题研究,2008,01:80-86.

[4]郑尚植.我国地方财政支出结构偏向问题研究[D].东北财经大学,2012.

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