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    基于聚類分析的我國財政支出結(jié)構(gòu)省際比較研究

    2014-06-13 20:55:56王冰王皓
    經(jīng)濟與管理 2014年3期
    關(guān)鍵詞:同質(zhì)化聚類分析

    王冰+王皓

    摘 要:采用聚類分析方法對2010年度全國31個省級行政區(qū)財政支出結(jié)構(gòu)進行變量聚類和樣本聚類。變量聚類結(jié)果表明,我國省域財政支出明顯向民生和服務(wù)傾斜,而教育和科技投入不足。樣本聚類結(jié)果表明,我國部分省域財政支出結(jié)構(gòu)同構(gòu)性和同質(zhì)化特征明顯。因此,應(yīng)加大教育和科技支出占比,優(yōu)化各種類型支出的比例關(guān)系,正確處理中央和省域的關(guān)系,厘清各自財政職能的重心和中心,保障二者職能履行的有機統(tǒng)一。

    關(guān)鍵詞:財政支出結(jié)構(gòu);省際比較;聚類分析;同質(zhì)化

    中圖分類號:F812.45 文獻標識碼:A 文章編號:1003-3890(2014)03-0044-07

    財政資源是政府履行職能的重要物質(zhì)基礎(chǔ),而財政支出結(jié)構(gòu)直接體現(xiàn)政府資源配置方向和比例,其合理性直接影響經(jīng)濟社會的發(fā)展效率,因此,財政支出結(jié)構(gòu)問題是一個值得深入研究的課題。綜觀國內(nèi)外有關(guān)財政支出結(jié)構(gòu)的研究文獻,可謂卷帙浩瀚,不少學(xué)者(如Aschauer[1]、Barro[2]、Tsui Kai-yuen[3]、Devarajan[4]、YU Qing[5]、Ant′onio Afonso[6]、龔六堂[7]、王春元[8],郭慶旺[9]、張鋼[10]、朱玉春[11]、張明喜[12]、陳詩一[13]、胡堅[14]等)從不同角度對財政支出結(jié)構(gòu)進行了比較深入的研究。但是,多數(shù)研究成果側(cè)重于財政支出結(jié)構(gòu)共性的理論論證或國際、國內(nèi)宏觀層面的實證考察。本研究試圖深入到我國財政支出結(jié)構(gòu)的微觀層面,通過對我國31個省域財政支出結(jié)構(gòu)的比較分析,發(fā)現(xiàn)我國省級財政支出結(jié)構(gòu)的特點和問題,為我國財政支出結(jié)構(gòu)優(yōu)化提供可靠的決策依據(jù)。

    一、分類方法和比較維度

    (一)分類方法

    選擇合適的分類方法是進行科學(xué)比較的基本前提。本研究為了克服人為分類的主觀性,采用聚類分析法對各個省的財政支出結(jié)構(gòu)進行分類比較,期望從數(shù)據(jù)本身出發(fā),充分利用樣本數(shù)據(jù)間的相關(guān)性進行類別的聚合,形成客觀的分類,揭示觀測樣本內(nèi)在的本質(zhì)差別與聯(lián)系。

    “聚類分析(Cluster Analysis)是根據(jù)事物本身的特性研究個體分類的方法。根據(jù)分類對象的不同,分為樣本聚類(又稱Q型聚類)和變量聚類(又稱R型聚類)。Q型聚類就是對事件Cases(樣品或觀測量)進行聚類,是根據(jù)被觀測對象特征的各變量值進行分類?!盵15]“R型聚類是一種降維的方法,用于在變量眾多時尋找有代表性的變量,以便用少量、有代表性的變量代替大變量集,減少工作量?!盵15]

    (二)比較維度

    比較維度選擇的科學(xué)性依賴于分類的合理性,分類的基本原則是不重復(fù)、不遺漏,且分類條目不宜過細。統(tǒng)計年鑒中有關(guān)財政支出結(jié)構(gòu)的統(tǒng)計數(shù)據(jù)包含一般預(yù)算支出、一般公共服務(wù)支出等21個條目,條目眾多、數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)之間相關(guān)性較強,因此,不宜直接按照這些統(tǒng)計條目進行分類比較,有必要將財政支出的統(tǒng)計數(shù)據(jù)進行進一步分類?;谏鲜稣J識,本研究從財政支出結(jié)構(gòu)統(tǒng)計數(shù)據(jù)出發(fā),充分利用樣本數(shù)據(jù)間的相關(guān)性進行維度整合,選出相關(guān)性較弱的代表性關(guān)鍵變量作為比較維度。這樣不僅可以保證比較維度選擇的客觀性和科學(xué)性,而且可以精簡比較維度。

    二、數(shù)據(jù)來源和分析過程

    (一)數(shù)據(jù)來源

    《中國統(tǒng)計年鑒2010》從一般預(yù)算支出、一般公共服務(wù)支出等21個方面對財政支出內(nèi)容進行了統(tǒng)計,本研究沿用中國統(tǒng)計年鑒的統(tǒng)計口徑,選用一般公共服務(wù)支出占比(X1)、國防支出占比(X2)、公共安全支出占比(X3)、教育支出占比(X4)、科學(xué)技術(shù)支出占比(X5)、文化體育與傳媒支出占比(X6)、社會保障和就業(yè)支出占比(X7)、醫(yī)療衛(wèi)生支出占比(X8)、環(huán)境保護支出占比(X9)、城鄉(xiāng)社區(qū)事務(wù)支出占比(X10)、農(nóng)林水事務(wù)支出占比(X11)、交通運輸支出占比(X12)、資源勘探電力信息等事務(wù)支出占比(X13)、商業(yè)服務(wù)業(yè)等事務(wù)支出占比(X14)、金融監(jiān)管等事務(wù)支出占比(X15)、地震災(zāi)后恢復(fù)重建支出占比(X16)、國土資源氣象等事務(wù)支出占比(X17)、住房保障支出占比(X18)、糧油物資儲備管理支出占比(X19)、國債還本付息支出占比(X20)、其他支出占比(X21)這21項指標對我國財政支出結(jié)構(gòu)進行測量。

    (二)分析過程

    整個分析過程借助統(tǒng)計分析軟件SPSS18.0完成,分兩個基本步驟展開:第一步,利用SPSS18.0進行變量聚類,根據(jù)樣本數(shù)據(jù)之間的相關(guān)性進行維度整合,依據(jù)每個變量的相關(guān)指數(shù)選擇具有代表性的關(guān)鍵變量作為比較維度;第二步,利用SPSS18.0進行樣本聚類,充分利用樣本數(shù)據(jù)間的距離進行客觀分組,根據(jù)各變量取值上的總體差異程度進行自動分類。

    1. 變量聚類。選取2010年度全國31個省級行政區(qū)的財政支出結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)作為樣本數(shù)據(jù),調(diào)用SPSS18.0中系統(tǒng)聚類功能,在主對話框中指定分析變量,選擇Pearson相關(guān)性作為測度變量間相似性的方法,得出變量聚類的冰柱圖和樹形圖(如圖1和圖2所示)。

    依據(jù)圖1和圖2,從整體上看,聚為五類是比較好的結(jié)果,各類組成分別為:X20、X11、X18、X9;X16、X19、X15、X17、X7;X10、X13、X5;X6、X3、X21、X12、X2;X14、X8、X4、X1。

    在第一組中,X20、X11、X18、X9的相關(guān)指數(shù)分別為0.109、0.148、0.238、0.203,X18的相關(guān)指數(shù)最大,因此該組變量選擇X18作代表性變量;在第二組中,X16、X19、X15、X17、X7的相關(guān)指數(shù)分別為0.042、0.033、0.032、0.058、0.067,X7的相關(guān)指數(shù)最大,因此該組變量選擇X7作代表性變量;在第三組中,X10、X13、X5的相關(guān)指數(shù)分別為0.303、0.375、0.337,X13的相關(guān)指數(shù)最大,因此該組變量選擇X13作代表性變量;在第四組中,X6、X3、X21、X12、X2的相關(guān)指數(shù)分別為0.062、0.141、0.113、0.122、0.127,X3的相關(guān)指數(shù)最大,因此該組變量選擇X3作代表性變量;在第五組中,X14、X8、X4、X1的相關(guān)指數(shù)分別為0.161、0.181、0.232、0.248,X1的相關(guān)指數(shù)最大,因此該組變量選擇X1作代表性變量。

    2. 樣本聚類。選取2010年度全國31個省級行政區(qū)的財政支出結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)作為樣本數(shù)據(jù),調(diào)用SPSS18.0中的系統(tǒng)聚類功能,在分群欄中選擇樣本選項,選擇平方歐式距離作為測度樣本間相似性的方法,分別以X18、X7、X13、X3、X1作為分層標準進行聚類,得出如下結(jié)果:

    (1)以住房保障支出占比(X18)作為分析變量,將全國31個省區(qū)進行分層聚類,得出樣本聚類的樹狀圖(如圖3所示)。

    將全國31個省級行政區(qū)聚為五類發(fā)現(xiàn),青海比較特殊,自成一類;新疆、貴州、重慶、寧夏、云南、黑龍江、吉林相似性較高,聚為一類;甘肅、海南、江西、安徽、內(nèi)蒙古相似性較高,聚為一類;廣西、陜西、湖南、湖北、河南、四川、遼寧、山西相似性較高,聚為一類;山東、浙江、天津、西藏、河北、江蘇、上海、廣東、福建、北京相似性較高,聚為一類。這說明在全國31個省級行政區(qū)中,以住房保障支出占比為代表的部分財政支出結(jié)構(gòu)之間存在明顯的同構(gòu)性特征。

    (2)以社會保障和就業(yè)支出占比(X7)作為分析變量,將全國31個省區(qū)進行分層聚類,得出樣本聚類的樹狀圖(如圖4所示)。

    將全國31個省級行政區(qū)聚為五類發(fā)現(xiàn),青海比較特殊,自成一類;遼寧比較特殊,自成一類;甘肅、湖南、湖北、重慶、吉林、陜西、山西、四川、江西、云南、河南、黑龍江、安徽、內(nèi)蒙古、海南、河北相似性較高,聚為一類;西藏、寧夏、浙江相似性較高,聚為一類;貴州、廣東、福建、江蘇、廣西、上海、新疆、山東、天津、天津相似性較高,聚為一類。這說明在全國31個省級行政區(qū)中,以社會保障和就業(yè)支出占比為代表的部分財政支出結(jié)構(gòu)之間存在明顯的同構(gòu)性特征。

    (3)以資源勘探電力信息等支出占比(X13)作為分析變量,將全國31個省區(qū)進行分層聚類,得出樣本聚類的樹狀圖(如圖5所示)。

    將全國31個省級行政區(qū)聚為五類發(fā)現(xiàn),上海比較特殊,自成一類;廣西、四川、湖南、福建、寧夏、山東、浙江、青海、西藏、陜西、黑龍江、廣東、貴州、吉林相似性較高,聚為一類;新疆、河南、內(nèi)蒙古、甘肅、山西、云南、河北相似性較高,聚為一類;遼寧、江西、天津相似性較高,聚為一類;湖北、重慶、安徽、江蘇、北京相似性較高,聚為一類。這說明在全國31個省級行政區(qū)中,以資源勘探電力信息等支出占比為代表的部分財政支出結(jié)構(gòu)之間存在明顯的同構(gòu)性特征。

    (4)以公共安全支出占比(X3)作為分析變量,將全國31個省區(qū)進行分層聚類,得出樣本聚類的樹狀圖(如圖6所示)。

    將全國31個省級行政區(qū)聚為五類發(fā)現(xiàn),廣東比較特殊,自成一類;西藏、新疆、海南、福建、浙江相似性較高,聚為一類,青海、甘肅、安徽相似性較高,聚為一類;河南、江西、寧夏、上海、陜西、四川、重慶、內(nèi)蒙古相似性較高,聚為一類;湖南、山東、黑龍江、遼寧、云南、山西、貴州、廣西、河北、吉林、天津、湖北、江蘇、北京相似性較高,聚為一類。這說明在全國31個省級行政區(qū)中,以公共安全支出占比為代表的部分財政支出結(jié)構(gòu)之間存在明顯的同構(gòu)性特征。

    (5)以一般公共服務(wù)支出占比(X1)作為分析變量,將全國31個省區(qū)進行分層聚類,得出樣本聚類的樹狀圖(如圖7所示)。

    將全國31個省級行政區(qū)聚為五類發(fā)現(xiàn),青海、上海、天津相似性較高,聚為一類;河南、廣西、湖南、浙江、陜西、貴州、西藏、山東、江蘇、福建、廣東、湖北、河北相似性較高,聚為一類;云南、海南、安徽、新疆、江西、吉林、遼寧、內(nèi)蒙古、山西相似性較高,聚為一類;寧夏、四川、甘肅、重慶、黑龍江相似性較高,聚為一類;北京比較特殊,自成一類。這說明在全國31個省級行政區(qū)中,以一般公共服務(wù)支出占比為代表的部分財政支出結(jié)構(gòu)之間存在明顯的同構(gòu)性特征。

    (6)以X18、X7、X13、X3、X1這五個變量作為分析變量,將全國31個省區(qū)進行分層聚類,得出樣本聚類的樹狀圖(如圖8所示)。

    將全國31個省級行政區(qū)聚為五類發(fā)現(xiàn),青海比較特殊,自成一類;寧夏、新疆、貴州、廣西、山東、福建、廣東、西藏、浙江相似性較高,聚為一類;遼寧比較特殊,自成一類;四川、江西、重慶、安徽、甘肅、海南、黑龍江、云南、吉林、內(nèi)蒙古、湖北、陜西、湖南、河南、山西、河北相似性較高,聚為一類;上海、天津、北京相似性較高,聚為一類。這說明從綜合維度考察,在全國31個省級行政區(qū)中,部分省級行政區(qū)的財政支出結(jié)構(gòu)之間存在明顯同構(gòu)性特征。

    三、結(jié)論及政策建議

    (一)結(jié)論

    變量聚類分析結(jié)果表明,測量我國省級行政區(qū)財政支出結(jié)構(gòu)的21個指標中,住房保障支出占比、社會保障和就業(yè)支出占比、資源勘探電力信息等支出占比、公共安全支出占比以及一般公共服務(wù)支出占比具有典型代表意義,說明這五項財政支出占據(jù)十分重要的地位,表明我國省域地方政府職能明顯向民生、服務(wù)傾斜,符合中央關(guān)注民生和建設(shè)服務(wù)型政府的大政方針。事實上,住房保障、社會保障、就業(yè)、能源開發(fā)與利用、信息服務(wù)、公共安全以及一般公共服務(wù)問題是當前我國省域地方政府亟待解決的重大問題。我國省域地方政府財政支出向上述這些方面傾斜符合省域發(fā)展實際需要,有利于有效解決我國省域社會發(fā)展中的民生和服務(wù)問題,推進省域政府治道變革,促進省域社會轉(zhuǎn)型,實現(xiàn)省域經(jīng)濟社會協(xié)調(diào)穩(wěn)定發(fā)展。但是,教育和科技問題也是當前我國地方政府亟待解決的重大問題,教育和科技發(fā)展狀況不僅是經(jīng)濟社會軟實力的重要標志,而且是經(jīng)濟社會發(fā)展的持久動力和加速器,經(jīng)濟社會可持續(xù)發(fā)展必須依賴教育和科技的良好發(fā)展。因此,教育和科技支出占比應(yīng)該在省域財政支出結(jié)構(gòu)中占居十分重要的地位,成為省域財政支出結(jié)構(gòu)測量的代表性指標。

    樣本聚類分析結(jié)果表明,從住房保障支出占比、社會保障和就業(yè)支出占比、資源勘探電力信息等支出占比、公共安全支出占比以及一般公共服務(wù)支出占比這些具有典型代表意義的支出維度考察,全國省級行政區(qū)的31個觀測樣本中,很多省級行政區(qū)的財政支出結(jié)構(gòu)相似性較高,同構(gòu)性和同質(zhì)化特征明顯。事實上,我國是單一制國家,省級行政區(qū)由中央統(tǒng)一管轄,各個省級行政區(qū)之間存在很多相似性,部分省級行政區(qū)的財政支出結(jié)構(gòu)呈現(xiàn)同構(gòu)性和同質(zhì)化特征符合情理。但是,我國省級行政區(qū)數(shù)目眾多、類型多樣、情境各異,而且發(fā)展不平衡,各個省級行政區(qū)的財政支出結(jié)構(gòu)更應(yīng)該與各自的所屬類型、實際情境和發(fā)展狀況相吻合,更多地體現(xiàn)其異構(gòu)性和異質(zhì)化特征。

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