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

社会保障和就业

558

439

医疗卫生

418.1418

36.1174

266.9350

节能环保

193.8259

23.6654

101.1156

城乡

858

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

商业服务业等事务

125

金融监管等事务支出

国土资源气象等事务

住房保障支出

134

231

粮油物资储备支出

国债还本付息支出

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

内蒙古

262.933

辽宁

1246.917

吉林

1001.743

黑龙江

323.390

上海

995.093

江苏

浙江

828.382

安徽

584.065

福建

864.006

江西

436.857

山东

274.210

湖北

400.535

湖南

768.698

广西

473.262

海南

551.331

重庆

504.051

四川

778.661

贵州

729.402

云南

西藏

陕西

182.722

甘肃

683.814

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

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

132

162

144

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

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

未分组的

.002

12.949

78.980

.888

-2.540

605.335

864.184

28.657

11.556

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）

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