中国财政情况的统计分析文档格式.docx
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各个地区合力对我国财政收入的贡献来讲，东南地区的七个省市贡献大约为38%。
而华南，东南，华北三地区贡献了我国77%的财政收入。
6．我国的财政收入的趋势预测（三次cubic曲线回归）
如图，对财政收入的原始数据如下
年份
财政收入
（亿元）
距1978年的年限
1978
1132.26
1
1980
1159.93
3
1985
2004.82
8
1990
2937.10
13
1991
3149.48
14
1992
3483.37
15
1993
4348.95
16
1994
5218.10
17
1995
6242.20
18
1996
7407.99
19
1997
8651.14
20
1998
9875.95
21
1999
11444.08
22
2000
13395.23
23
2001
16386.04
24
2002
18903.64
25
2003
21715.25
26
2004
26396.47
27
2005
31649.29
28
2006
38760.20
29
2007
51321.78
30
2008
61330.35
31
SPSS分析如下：
曲线回归结果：
比较回归系数，发现Cubic的拟合程度最好，F检验，t-检验通过，此模型可以用来预测未来我国财政收入情况；
ModelSummary
R
RSquare
AdjustedRSquare
Std.ErroroftheEstimate
.992
.985
.982
2243.423
TheindependentvariableisVAR00002.
ANOVA
SumofSquares
df
MeanSquare
F
Sig.
Regression
5792625863.862
1930875287.954
383.647
.000
Residual
90593024.572
5032945.810
Total
5883218888.434
Coefficients
UnstandardizedCoefficients
StandardizedCoefficients
t
B
Std.Error
Beta
VAR00002
2632.665
623.511
1.300
4.222
.001
VAR00002**2
-259.142
45.019
-4.456
-5.756
VAR00002**3
7.647
.908
4.175
8.418
（Constant）
-3363.469
2290.838
-1.468
.159
回归方程：
Y=-3363.469+2632.665x-259.142x^2+7.647x^3
1、带入2009年的数据Y=-3363.469+2632.665*32-259.142*32^2+7.647*32^3=66097.299亿元
2、实际数据为68477亿元
3、相对误差3.6%<
5%,这个预测结果可以接受。
一、我国财政支出情况分析
1.财政支出占GDP的比重
总体来看我国财政支出的比例有明显的拐点（1996年），拐点以后呈上升趋势，中间略有波动。
2.GDP和财政支出增长速度比较分析
总体来看，我国财政支出的增长速度与经济增长速度呈现此消彼长的关系，适应了经济增长速度的变化，财政支出很好地发挥了调节经济的职能。
财政支出作为实施宏观调控的重要手段之一，应当对经济周期波动进行反周期调节，当经济过热时，财政支出紧缩；
当经济过冷时，财政支出扩张，这样才有利于国民经济持续稳定的发展。
3.我国财政支出分省区情况
各地区财政支出总体情况如下图所示。
4.各省的财政支出情况
以下内容为利用主成份分析各省人均财政支出状况。
其中财政支出分为公共服务、国防、公共安全、教育、科学技术、文体传媒、社保就业、医疗卫生、环境保护、社区事务、农林水、交通运输、工商金融、其他15个项目。
分析的地区包括除去港澳台的全国31个省级行政单位，由于原始数据过于庞大，不在此列出。
主成份分析结果如下：
TotalVarianceExplained
Component
InitialEigenvalues
ExtractionSumsofSquaredLoadings
%ofVariance
Cumulative%
9.259
66.135
2
2.326
16.614
82.749
.972
6.944
89.694
4
.581
4.149
93.843
5
.422
3.018
96.860
6
.149
1.064
97.924
7
.112
.801
98.726
.057
.405
99.131
9
.045
.321
99.451
10
.038
.268
99.720
11
.019
.134
99.854
12
.010
.072
99.926
.007
.049
99.975
.004
.025
100.000
ExtractionMethod:
PrincipalComponentAnalysis.
根据该图可知第一主成份反映了全部指标的情况，而第二主成份大体上与基础硬件设施投入水平正相关，与促进经济发展的投入水平逆向关。
地区
第一主成份值
第一主成份排名
第二主成份值
第二主成份排名
北京
2.71865
-0.47362
天津
0.80863
-1.29087
河北
-0.71752
-0.23679
山西
-0.28084
0.1493
内蒙古
0.35861
0.54279
辽宁
0.06548
-0.13823
吉林
-0.18169
-0.1743
黑龙江
-0.28539
-0.0452
上海
2.67508
-3.56577
江苏
-0.18136
-0.01917
浙江
-0.01812
0.07043
安徽
-0.73714
-0.36346
福建
-0.48388
-0.01728
江西
-0.70338
-0.13663
山东
-0.67658
-0.35403
河南
-0.8325
-0.34835
湖北
-0.70455
-0.34092
湖南
-0.69032
-0.08029
广东
-0.22118
-0.18558
广西
-0.66488
0.04618
海南
-0.18356
0.4023
重庆
-0.2582
0.61049
四川
-0.62437
-0.01205
贵州
-0.67174
0.08123
云南
-0.46057
0.24793
西藏
2.83047
3.49903
陕西
-0.37453
0.02785
甘肃
-0.45593
0.11253
青海
0.70176
1.04925
宁夏
0.14579
0.43538
新疆
0.10374
0.50785
由图和排名表可以看出，从人均财政投入来看，北京、西藏、上海属于第一集团，青海、天津、内蒙古、宁夏、新疆、浙江、广东等属于第二集团，其余地区属于第三集团。
有趣的是，平时我们印象中比较落后的西藏、青海、宁夏、内蒙古、新疆等地区排名比较高，一方面原因是这些地方的人口比较少，所以人均值较高；
另一方面，这些地区的第二主成份都比较高说明该地区的硬件设施比较差，所以改善这方面的投资比较高。
而像上海、天津、北京、广东、浙江这些地区，经济比较发达，而且硬件设施的基础比较好，所以当年的追加投入不多，而它们对于宏观经济的方面（科技、经济金融、就业）投入相当高，反映了这些地区领先的经济发展水平。
综上所述，经济发展水平越高的地区，在基础硬件设施上面的投资越低，而在促进经济等软件方面投入很高。
而在基础硬件的投入的计算上，由于与人均值关系不大，所以考虑到各省的人数差异，将这些值改用调整后的总值（总值除以平均人数）进行主成份分析，得到的新的结果如下：
调整后的地区排名表为：
2.16759
0.47626
1.45276
-0.70378
-0.61864
0.35426
-0.29809
-0.3567
0.26468
-0.04036
0.16706
0.25823
-0.11442
-0.63039
-0.23953
-0.11663
3.91613
0.98746
-0.28708
2.17111
-0.25803
1.04917
-0.54904
-0.14939
-0.43793
-0.4145
-0.58019
-0.49551
-0.59039
1.42093
-0.74999
0.90138
-0.58545
0.07659
-0.61175
0.21374
-0.35815
2.89628
-0.64563
-0.16847
-0.18475
-1.39967
-0.2546
-0.8478
-0.62991
0.77115
-0.63005
-0.50549
-0.53996
-0.18444
1.57987
-0.78718
-0.35458
-0.33733
-0.40457
-0.99065
0.25706
-1.60519
0.15952
-1.40356
-0.04192
-0.43954
从上面的表和图上可以看出不同地区财政收入支出的数量差异和使用方向的差异。
参考文献
1.R.L.奥特/M.朗格内克.统计学方法与数据分析引论[M].科学出版社2003.6
2.何晓群.现代统计分析方法与应用[M].中国人民大学出版社1998
3.张文璋.实用现代统计分析方法与SPSS应用[M].当代中国出版社2000.10
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