我国各地区财政支出结构spss分析Word文档格式.docx
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公共安全
407.7778
61.7689
185.8790
教育
1350.606700000000
94.484300000000
674.816300000000
科学技术
257.2375
5.0891
32.6671
文化体育与传媒
151
24
62
社会保障和就业
558
66
439
医疗卫生
418.1418
36.1174
266.9350
节能环保
193.8259
23.6654
101.1156
城乡
858
32
149
农林水事务
.0892********
142.619200000000
518.604800000000
交通运输
436.5766
94.2572
309.5687
资源勘探电力信息
283
71
商业服务业等事务
125
7
39
金融监管等事务支出
23
4
国土资源气象等事务
51
53
住房保障支出
134
41
231
粮油物资储备支出
28
10
国债还本付息支出
40
其他支出
139.8962
43.7137
43.0125
表3-2迭代历史记录
迭代历史记录
迭代
聚类中心内的更改
986.227
577.122
301.572
.000
a.由于聚类中心内没有改动或改动较小而达到收敛。
任何中心的最大绝对坐标更改为.000。
当前迭代为2。
初始中心间的最小距离为2818.794。
表3-3聚类成员
聚类成员
案例号
地区
距离
北京
419.500
天津
850.043
河北
731.377
山西
711.925
5
内蒙古
262.933
6
辽宁
1246.917
吉林
1001.743
8
黑龙江
323.390
9
上海
995.093
江苏
11
浙江
828.382
12
安徽
584.065
13
福建
864.006
14
江西
436.857
15
山东
274.210
16
湖北
400.535
17
湖南
768.698
18
广西
473.262
19
海南
551.331
20
重庆
504.051
21
四川
778.661
22
贵州
729.402
云南
西藏
25
陕西
182.722
26
甘肃
683.814
27
青海
320.148
新疆
756.471
表3-4最终聚类中心
最终聚类中心
6128
1436
3418
693
140
365
14.1644
2.3503
6.6526
332.5960
73.2647
182.8626
1218.536200000000
234.348480000000
629.955420000000
147.2034
23.3942
67.8831
129
30
611
169
399
421.7710
82.0425
225.9036
161.3958
39.8753
91.7994
551
163
281
694.284500000000
160.779600000000
367.677670000000
398.3311
106.0528
237.6145
228
57
132
94
43
47
162
56
144
34
95.2965
40.6802
79.5595
结合上表,我们可以看出31个地区被分为3类。
第一类包括:
江苏、山东、四川3个省。
这一类的类中心各项财政支出数额均为最高,其中类中心公共财政支出为6128亿元,类中心教育支出为1218.5362亿元,类中心农林水事务支出为694.2845亿元,属于各类财政支出都较多、财政支出结构较为合理的地区。
第二类包括:
山西、天津、甘肃、西藏、海南、青海等5个省。
这一类的类中心财政支出数额在三类中均为最低,其中类中心公共财政预算支出为1436亿元,类中心教育支出为234.3484亿元,类中心农林水事务支出为160.7796亿元,属于各类财政支出都较少、财政支出结构较差的地区。
第三类包括:
北京、河北、内蒙古、吉林、山西、辽宁、黑龙江、上海、浙江、安徽、江西、福建、湖北、湖南、广西、重庆、贵州、云南、陕西、新疆等20个省。
这一类的类中心财政支出数额在三类中居中,其中类中心公共财政预算支出为3418亿元,类中心教育支出为629.9954亿元,类中心农林水事务支出为367.6776亿元,属于财政支出数额居中、财政支出结构一般的地区。
3.2各地区财政支出结构的判别分析
基于以上对于我国28个省市自治区的聚类分析结果,对河南、广东、宁夏3个省份进行类别判定,分析结果如下:
表3-5典型判别式函数系数
典型判别式函数系数
函数
-.001
-.012
.004
.020
.124
-.247
.032
.054
.026
-.034
.024
.073
.007
-.027
.006
-.015
-.002
.022
.009
-.004
-.029
-.016
.019
.016
.053
-.038
-.052
-.231
-.226
.046
.033
.056
.062
.029
.040
(常量)
-16.953
-1.737
非标准化系数
表3-6组质心处的函数
组质心处的函数
案例的类别号
9.644
-4.060
-10.602
-1.741
1.204
1.044
在组均值处评估的非标准化典型判别式函数
表3-7分类函数的系数
分类函数系数
.043
.011
.112
3.055
-.035
.745
.751
.226
.755
.599
.128
.487
-1.052
-.300
-.640
1.917
.461
1.340
-.769
-.199
-.507
-.450
-.155
-.334
.570
.141
.427
-.149
-.042
-.075
-.754
-.197
-.586
.430
.088
.352
1.314
.315
1.031
-.853
-.212
-.799
-5.958
-1.810
-5.166
1.132
.285
.918
1.299
.329
1.126
1.413
.228
1.039
1.149
.332
.807
-359.769
-23.539
-172.074
Fisher的线性判别式函数
如表所示,栏中每一列表示样品判入相应列的贝叶斯判别函数系数。
在本例中,各类的贝叶斯判别函数如下:
将广东、宁夏、河南三省的财政支出数据分别代入上述三个贝叶斯判别函数,得到三个函数值,比较这三个函数值,那个函数值比较大就可以判别该省进入哪一类。
判别结果如下表:
表3-8按照案例顺序的统计量
按照案例顺序的统计量
案例数目
实际组
最高组
第二最高组
判别式得分
预测组
P(D>
d|G=g)
P(G=g|D=d)
到质心的平方Mahalanobis距离
组
函数1
函数2
p
df
初始
.790
1.000
.472
109.827
.518
1.093
.980
144.466
-10.531
-1.553
.091
4.795
58.908
3.041
-.147
.588
1.063
108.238
1.241
2.075
.303
2.386
72.604
2.011
-.273
.804
.436
96.205
.931
.444
.991
.018
98.591
1.209
1.178
.079
5.079
134.744
3.215
.892
.229
90.895
1.667
1.162
.463
1.539
114.915
9.858
-5.281
2.225
84.269
2.525
1.736
.929
.147
92.965
1.558
1.192
.367
2.004
103.906
.281
-.030
.406
1.802
74.310
2.034
-.011
.822
.391
87.949
9.023
-4.134
.202
3.203
107.336
-.578
.875
.168
3.571
86.919
2.715
2.178
.297
2.427
112.975
-.175
.318
.161
3.648
196.783
-12.501
-1.950
.365
2.014
127.124
1.909
.397
1.846
92.776
10.051
-2.763
.322
2.266
128.089
.182
2.150
.478
1.476
85.545
1.253
-.170
2.540
117.561
-9.517
-.574
.718
.664
82.912
2.005
.896
.255
2.733
160.968
-10.682
-3.393
.628
125.833
-9.779
-1.237
.974
101.620
29
未分组的
.002
12.949
78.980
.888
-2.540
605.335
864.184
28.657
11.556
31
20.146
271.787
-14.504
-3.959
表中给出了每个省份的判别结果,其中包括实际组、预测组、贝叶斯判别法后验概率与组重心的马氏距离以及费希尔判别法每个典型判别函数的判别得分。
由上述分析结果可知,河南、宁夏、广东三省分别被分至第3组、第2组、第1组。
说明广东省的财政支出数额较多且财政支出结构较为合理,河南省的财政支出数额在全国各省份中居中且财政支出结构比较合理,可根据本省实际情况进行支出结构的进一步优化。
宁夏的财政支出数额较少且财政支出结构不合理,需要对财政支出的方向和总量进行优化。
3.3各地区财政支出结构的主成分分析
首先对31个地区的财政支出数据进行标准化处理,标准化后得出主成分分析结果如下:
表3-9解释的总方差
解释的总方差
成份
初始特征值
提取平方和载入
旋转平方和载入
合计
方差的%
累积%
12.823
61.060
7.673
36.539
2.820
13.430
74.490
5.831
27.768
64.306
1.203
5.730
80.220
3.342
15.914
.975
4.644
84.864
.722
3.438
88.302
.542
2.581
90.883
.403
92.800
.363
1.730
94.529
.265
1.262
95.791
.209
.997
96.788
.194
.923
97.711
.134
.636
98.348
.092
.439
98.786
.072
.341
99.127
99.382
.204
99.586
.156
99.742
.025
.118
99.860
99.953
.010
.047
100.000
2.833E-005
提取方法:
主成份分析。
本分析中提取了三个公因子,由表中可以看出,他们的累积方差贡献率为80.220%,前三个因子已经可以解释80.220%的方差。
表3-10成分矩阵
成份矩阵a
Zscore(公共财政预算支出)
.998
Zscore:
一般
.936
.145
.063
国防
.887
-.037
-.106
Zscore(公共安全)
-.124
.217
教育
.967
.042
Zscore(科学技术)
.739
-.625
.027
Zscore(文化体育与传媒)
.866
-.133
Zscore(社会保障和就业)
.859
.206
-.209
Zscore(医疗卫生)
.149
.081
Zscore(节能环保)
.881
.224
城乡
.719
-.462
-.264
Zscore(农林水事务)
.855
.395
-.110
Zscore(交通运输)
.8