地方财政收入影响因子分析——蚌埠市为例

◎蒋峰 陈红琳 程丽 李苗苗

以蚌埠为例，对近几年蚌埠的工业产值、日用消费品产值、房地产业以及农业产值对蚌埠市GDP的影响，进而产生的对财政收入影响进行分析。对不同行业产值构建相似矩阵，把具有相似影响的因素归纳因子，代表单一总类的影响情况。根据不同影响因子的作用效果的不同合理选择模型，来科学、合理的预测未来一段时间内的财政收入，对克服年度地方预算收支规模的随意性和盲目性，正确处理地方财政与经济的相互关系具有十分重要的意义。

一、引言

2020年财政预算中显示较上年同比下降1.5%，这将直接影响政府的支出预算，中央敦促落实好过紧日子的同时，也加大了对地方的转移支付，进一步影响到地方财政。2019年，在蚌埠市市委、市政府的坚强领导下，全面推进淮河流域和皖北地区中心城市建设，扎实做好稳增长、促改革、调结构、惠民各项工作，保持了经济高质量发展；2020年初，总体来看有经济下滑的趋势，也使得蚌埠市财政收入有一定影响，具体结果有待预测。目前，国内外学者对财政收入的影响因素的分析研究，主要集中在宏观层面，较少涉及地方财政，较多的以宏观财政的变换来总结地区财政的情况，这方面的以面论点难免存在不足。本文就将收集到蚌埠市近五年财政收入数据，运用spss因子分析方法，对蚌埠市财政的收入影响因子进行探究。

二、财政收入探究的理论基础：

因子分析（factor analysis）模型是主成分分析的推广和发展。它是把一些具有错综复杂关系的变量归结为少数几个综合因子，以再现还原原始变量与因子之间的相互关系，同时根据不同因子还可以对变量进行分类，它也是属于的多变量分析中降维处理的一种统计分析方法。研究从变量群中提取共性因子的统计技术。

基本思想如下：

1.假定可用变量间的相关性把它们分组，即假设组内的所用变量之间是高度相关，而不同组的变量间是弱相关。

2.假定每一组变量，存在一个导致其组内变量高度相关的潜在（不能观察）公共因子，并且这些因子变量具有以下特点：

（1）因子变量的数量远远少于原始变量的个数；

（2）因子变量并非原始变量的简单取舍，而是一种新的综合；

（3）因子变量之间没有线性关系；

（4）因子变量具有明显解释性，可以最大限度地发挥专业分析的作用。

3.假定因子对观测变量的影响是线性的，即观测变量可用因子的线性组合表示。

4.因子分析的基本问题：一类是探测性因子分析；另一类是证实性因子分析。

三、蚌埠市财政收入影响因素探究

（一）数据选择：

根据安徽省统计局统计有关蚌埠市的财政收入数据统计（2014—2018年）。

蚌埠市财政收入变量因子的具体指标为：

?

对这些变量提取公共因子，同时每一个变量又可以用它们的公共因子的线性函数和与其特殊因子之和，即：

②X=AF+ε

根据公式①，②带入数据可以计算出蚌埠市财政收入的影响因子，用计算出的特殊因子代表各个因子的影响比重，这些特殊因子的大小就准确代表了影响因子的作用效能的大小，得出财政收入影响的因子分析。

（二）、因子分析：

1.公共因子的选择。

将蚌埠市财政收入的影响变量，设置提取三个公共因子，分析这些公共因子具体的影响结果，依据总方差解释结果、碎石图关系结果、公共因子组建图显示和成分得分稀疏矩阵结果分析具体因子的影响效率。

2.影响因子分析。

根据数据选取的企业所得税、资源税、城市维护建设税、房产税、印花税、行政事业性收费收入、国有资本经营收入等13个影响因素，可以看出：资源税、车船税和国有资本经营收入为成分1的主要贡献点，反映了国有企业经营和资源性影响因子（F1）；耕地占用税和行政事业性收费收入主要影响成分2，反应了行政性常态收入影响因子（F2）；罚没收入、契税和城镇土地使用税主要影响成分3的贡献度，反应了政府经济管理收入因子。

之后对三个影响因子计算因子得分。

F1=0.131＊企业所得税-0.193＊资源税+0.098＊城市维护建设税+0.098＊房产税-0.009＊印花税-0.04＊城镇土地使用税+0.158＊车船税-0.083＊耕地占用税+0.183＊契税-0.174＊行政事业性收费收入-0.025＊罚没收入+0.21＊国有资本经营收入+0.123＊国有资源有偿使用收入=77696.6

同理F2=31865.8；F3=2663.7

得出F1>F2>F3，国有企业经营和资源性影响因子对中小城市的财政收入影响比较突出，行政性常态收入影响因子和政府经济管理收入因子的影响力不容忽视。在以后的企业发展中应该重视度对国有资本的支持，其他行政性常态收入的发展很难有较大发展。