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user: 3. 实证分析 为减小我国各个省(自治区、直辖市)在地理环境、人口环境和资源环境上的差异对结果所造成的影响，在这里利用人均财政支出作为各省(自治区、直辖市)财政支出的直观指标，即用各个省(自治区、直辖市)的总财政支出除以当年该省(自治区、直辖市)人口总数，本文所用数据来自于《中国统计年鉴2015》。 2007年我国实施财政收入分类改革后，将财政支出分为一般公共服务、医疗卫生、国防、教育、环境保护等21个不同类别，但是，通过数据分析发现，国防和金融支出项目在总支出中所占比例不大，而外交、援助其他地区和国债还本付息住处在一些省份并没有发生。故本文的分析基于剔除上述五个类别16个其他财政支出类别。即一般公共服务支出、公共安全支出、教育支出、科学技术支出、文化体育与传媒支出、社会保障和就业支出、医疗卫生支出、环境保护支出、城乡社区事务支出、农林水事务支出、交通运输支出、资源勘探电力信息等事务支出、商业服务业等事务支出、国土资源气象等事务支出、住房保障支出、粮油物资贮备支出。 可以发现的是，各省的财政支出之间是有相互依存、相互依赖的关系的，但是若仅从财政支出入手很难发现其中相似之处，所以本文接下来利用因子分析提取公共因子，进而对其实现降维处理。 第一步，采用R软件对样本数据进行因子分析，首先计算样本数据的相关系数矩阵，观察各变量之间的相关性。其中x1~x16分别代表保留下来的16个财政支出类别，即一般公共服务支出、公共安全支出、教育支出、科学技术支出、文化体育与传媒支出、社会保障和就业支出、医疗卫生支出、环境保护支出、城乡社区事务支出、农林水事务支出、交通运输支出、资源勘探电力信息等事务支出、商业服务业等事务支出、国土资源气象等事务支出、住房保障支出、粮油物资贮备支出。利用R软件分析，输出结果如下表1。 3.1. 数据整理 根据表1中的调查数据，计算得出表2中从样本数据各变量的相关系数上可以看出，许多变量之间存在较强的相关性，可以考虑提取公因子。为了消除各变量之间的相关性，下面分别采用R软件中主成分法对数据进行因子分析，提取因子。结果如下表2、表3。 Table 1 The output tabl x1 x2 x3 x4 x5 x6 x7 x8 x1 1 0.8668 0.74979 0.01264 0.8442 0.579 0.68771 0.6169 x2 0.8668 1 0.94372 0.43439 0.9445 0.7255 0.88144 0.7708 x3 0.74979 0.94372 1 0.57292 0.9032 0.6915 0.91052 0.7414 x4 0.01264 0.43439 0.57292 1 0.4172 0.3715 0.52485 0.3741 x5 0.8442 0.94452 0.90319 0.41722 1 0.7791 0.91694 0.8802 x6 0.57904 0.72554 0.6915 0.37145 0.7791 1 0.78281 0.8269 x7 0.68771 0.88144 0.91052 0.52485 0.9169 0.7828 1 0.8783 x8 0.61693 0.77081 0.74138 0.37407 0.8802 0.8269 0.87828 1 x9 0.23132 0.53671 0.68815 0.66518 0.4611 0.6021 0.54929 0.4439 x10 0.97581 0.80751 0.66881 −0.07394 0.7875 0.5205 0.60237 0.5584 x11 0.9202 0.79586 0.69603 −0.05418 0.835 0.6428 0.73888 0.7334 x12 0.61623 0.77835 0.82063 0.57359 0.7048 0.6576 0.72663 0.5357 x13 0.56688 0.76924 0.75569 0.50708 0.6988 0.6272 0.73685 0.6024 x14 0.18741 0.18814 0.15009 −0.09625 0.2627 0.3349 0.1905 0.3029 x15 0.84298 0.72739 0.59807 −0.13839 0.7271 0.6043 0.64816 0.6344 x16 0.07217 0.06732 −0.02736 −0.16149 0.1171 0.3378 −0.01128 0.2518 x9 x10 x11 x12 x13 x14 x15 x16 x1 0.23132 0.97581 0.9202 0.61623 0.566878 0.187412 0.843 0.07217 x2 0.53671 0.80751 0.79586 0.77835 0.769236 0.188142 0.7274 0.06732 x3 0.68815 0.66881 0.69603 0.82063 0.755687 0.150092 0.5981 −0.02736 x4 0.66518 −0.07394 −0.05418 0.57359 0.50708 −0.096254 −0.1384 −0.16149 x5 0.46109 0.78748 0.83503 0.70481 0.698839 0.26271 0.7271 0.1171 x6 0.60208 0.52046 0.64285 0.65759 0.627197 0.334851 0.6043 0.33781 x7 0.54929 0.60237 0.73888 0.72663 0.736852 0.190504 0.6482 −0.01128 x8 0.44392 0.55838 0.73335 0.53574 0.602387 0.302862 0.6344 0.25183 x9 1 0.16719 0.17837 0.70862 0.587705 0.074149 0.1073 0.09687 x10 0.16719 1 0.88981 0.56333 0.531115 0.208703 0.844 0.09517 x11 0.17837 0.88981 1 0.59239 0.590154 0.258509 0.8852 0.12304 x12 0.70862 0.56333 0.59239 1 0.839472 0.040817 0.4921 0.01669 x13 0.58771 0.53111 0.59015 0.83947 1 0.007491 0.6012 −0.01753 x14 0.07415 0.2087 0.25851 0.04082 0.007491 1 0.2145 0.18365 x15 0.10731 0.84401 0.8852 0.49214 0.601233 0.214513 1 0.17856 x16 0.09687 0.09517 0.12304 0.01669 −0.017534 0.183647 0.1786 1 表1. 输出结果表 Table 2 The cumulative contribution rat Vars Vars. Prop Vars. Cum Factor 1 9.602 0.60012 60.01 Factor 2 2.377 0.14859 74.87 Factor 3 1.354 0.08461 83.33 表2. 累计贡献率 Table 3 The factor scor Factor 1 Factor 2 Factor 3 x1 0.8571 −0.39922 −0.219609 x2 0.9646 0.019039 −0.093708 x3 0.9312 0.228107 −0.100147 x4 0.4045 0.851919 0.006284 x5 0.9632 −0.040565 0.019284 x6 0.8278 0.075792 0.397028 x7 0.9244 0.155666 −0.00446 x8 0.8503 −0.007246 0.284207 x9 0.5709 0.644204 0.209402 x10 0.8022 −0.473682 −0.216644 x11 0.8572 −0.445561 −0.100605 x12 0.8213 0.334383 −0.122725 x13 0.8078 0.265772 −0.163552 x14 0.2404 −0.275683 0.578293 x15 0.7818 −0.50407 −0.093133 x16 0.1224 −0.240502 0.749733 表3. 因子得分 3.2. 总体总值 从上述主成分法得出的因子分析结果可以看出，主成分法的累计贡献率达到了83.33%，涵盖了大部分的信息量。而且各个变量在因子上的得分也不尽相同，接下来为了更好地解释因子的含义，我们基于主成分法采用方差最大化作因子正交旋转。R输出结果如下表4、表5。 从上述因子正交旋转的结果可以看出，方差累计贡献率达到了83.33%，三个因子涵盖了绝大部分信息。表中列示了旋转后的因子载荷矩阵，因子1在一般公共服务、医疗卫生、农林水事务、公共安全、交通运输、文化体育与传媒变量上具有较高的载荷，而这些变量大多属于基础服务类支出，因而可以命名为“基础服务类因子”；因子2在教育、科技、城乡社区事务、商业服务业等事务等方面载荷很高，这些变量对社会更好发展有十分重要的作用，所以将这一类统一命名为“高级服务类因子”；因子3在变量住房保障支出、社保和就业、环保、国土气象和粮油物资事务载荷量很高，这些变量是为了保障社会底层公民的生活质量，所以可以命名为“保障因子”。 Table 4 The cumulative contribution rat Vars Vars. Prop Vars. Cum Factor 1 6.707 41.92 41.92 Factor 2 4.923 30.77 72.69 Factor 3 1.703 10.64 83.33 表4. 累计贡献率 Table 5 The factor scor Factor 1 Factor 2 Factor 3 x1 0.95443 0.16764 0.05683 x2 0.77333 0.57862 0.08213 x3 0.63586 0.72435 0.01332 x4 −0.14698 0.91924 −0.15108 x5 0.76995 0.54318 0.20482 x6 0.48524 0.49794 0.60566 x7 0.67349 0.64047 0.12214 x8 0.48239 0.53248 0.62562 x9 0.03361 0.87602 0.12751 x10 0.95091 0.07607 0.0698 x11 0.94318 0.14431 0.18189 x12 0.49918 0.74094 −0.05684 x13 0.53834 0.67373 −0.0793 x14 0.16043 −0.01079 0.6651 x15 0.19104 0.0537 0.91354 x16 −0.00352 −0.03364 0.7961 表5. 因子得分 采用R软件运用回归估计法计算出2014年各省(自治区、直辖市)在“基础服务类因子”、“高级服务类因子”、“保障因子”上的得分、三个公因子分别从不同侧面反映了不同省(自治区，直辖市)在财政支出结构上的差异，R软件输出结果如下表6。 从上述因子得分可以看出： 1) 在基础服务类因子F1上得分最高的四个省(自治区、直辖市)依次是西藏、宁夏、新疆、贵州，这四个省的得分远高于其他省，可见，这四地的财政支出偏重于基础服务，即保障公民日常生活水平。 2) 北京、天津、上海三个省(自治区、直辖市)在因子F2上的得分较高，说明在财政支出中，这三个省(自治区、直辖市)更偏重于高级服务支出，即在教育、科技和城乡社区事务的财政支出较多。这并不难理解，北京和上海作为我国经济发展的代表城市，其经济水平远超国内平均水平，基础设施完善，更着眼于社会人幸福感的提高，而天津由于其地理位置邻近北京，受到的联动效应较大，所以在此因子上得分也比较高。 3) 在保障因子F3上，内蒙古、山西和青海得分较高，说明这三个省(自治区、直辖市)在政府财政支 Table 6 The factor score of each provinc Factor 1 Factor 2 Factor 3 北京 −0.80088 2.91542 0.14221 天津 −0.85786 2.58556 −0.27338 河北 −0.39414 −0.80253 −0.43757 山西 −0.62127 −0.69904 2.09698 内蒙古 −0.36571 0.17935 3.4962 辽宁 −0.43081 0.19392 0.46685 吉林 −0.30958 −0.27833 1.44342 黑龙江 −0.44801 −0.53681 1.26978 上海 −0.59914 2.82714 −0.83917 江苏 −0.5879 0.26809 −0.76345 浙江 −0.53426 0.07575 −1.15962 安徽 −0.40375 −0.44214 −0.33454 福建 −0.93913 −0.25792 −0.89082 江西 −0.13108 −0.55101 −0.62833 山东 −0.38353 −0.48726 −0.64621 河南 −0.36393 −0.85246 −0.55708 湖南 −0.31324 −0.43961 −0.22607 湖北 −0.28444 −0.70413 −0.33251 广东 −0.1606 −0.3341 −0.91128 广西 −0.26745 −0.59961 −0.61723 海南 0.1967 −0.18259 −0.22554 重庆 −0.31826 0.1481 −0.0553 四川 −0.2104 −0.58715 −0.32546 贵州 0.41254 −0.80612 −0.85017 云南 −0.34988 −0.4648 −0.07106 西藏 4.91212 −0.3706 −0.03367 陕西 0.0652 −0.40384 −0.07966 甘肃 0.09519 −0.71761 −0.08434 青海 1.33341 −0.62761 1.489 宁夏 0.52146 0.22038 −0.14214 新疆 0.4386 −0.16486 0.08015 表6. 各省因子得分 出中更偏重于保障支出，即偏重于住房保障，社保就业等等方面的财政支出，证明这些省(自治区、直辖市)还没有很好的社会物质基础，仍在积累阶段，并且大部分财政支出均用于保障公民基本生活。 为将有相似特征的各个省整合起来，进而得到我国各地地方财政支出结构的具体特征，接下来利用通过因子分析得到的三个因子作为自变量，聚类方法选择Ward法和k均值法，根据聚类结果，可以将我国的各个省份划分为三个类型，如图1和表7。 在第一次聚类分析中第二种类型包括25个省份，但通过前面的分析可知，这25个省份在人均财政支出、转移支付占财政支出的比重上差异较大，因此利用上述两个变量作为自变量再次进行对第二种类型进行聚类，处理后发现类型二可以再细分为3个层次，各地财政转移支付占地方财政支出比重见表8，两次聚类后的划分结果报告见表9。 图1. Ward法进行聚类分析 Table 7 Result compariso 北京 天津 广东 上海 浙江 河北 山西 辽宁 吉林 黑龙江 1 1 1 1 1 2 2 2 2 2 江苏 青海 安徽 福建 江西 山东 河南 湖南 湖北 内蒙古 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 广西 海南 重庆 四川 贵州 云南 陕西 甘肃 宁夏 新疆 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 西藏 3 表7. 结果对比 Table 8 The proportion of the fiscal transfer payment in local fiscal expenditure in each provinc 转移支付占财政支出的比重(%) 上海 北京 广东 江苏 浙江 天津 福建 山东 辽宁 重庆 山西 13.00 13.37 16.68 16.98 18.39 22.37 32.07 37.37 32.27 44.29 49.79 河北 内蒙古 海南 安徽 陕西 江西 河南 湖北 湖南 广西 云南 52.78 52.94 53.38 55.58 56.81 59.54 59.56 59.57 59.97 61.55 61.89 四川 吉林 黑龙江 贵州 新疆 宁夏 甘肃 青海 西藏 63.32 66.29 66.47 67.29 70.54 72.46 75.92 85.17 93.35 表8. 各省财政转移支付占地方财政支出的比重 Table 9 The category of the fiscal expenditure structure in each provinc 类型 地区 类型1 北京、上海、天津、浙江 类型2 第一小类 广东、江苏、福建、山东、辽宁 第二小类 重庆、山西、河北、海南、安徽、陕西、江西、河南、湖北、湖南、广西、云南、 四川、吉林、黑龙江、贵州、甘肃 第三小类 内蒙古、新疆、宁夏、青海 类型3 西藏 表9. 各省财政支出结构所属类别 由表可以看出，由北京、上海、天津、浙江四省(直辖市)构成的类型1集中了我国目前发展水平较好的地区，这些地区公民生活质量普遍比较高，并且在高级服务类的因子上的分较高，可以很好的归位一类，说明这些地方注重教育、科技等事业的投入，社会经济基础较为扎实。类型2中的17省(自治区、直辖市)在各个因子上表现较为均衡，没有明显的薄弱方面，代表的大多省(自治区、直辖市)的发展情况，也可以反映我国目前的整体情况，即在一般公共服务和医疗卫生等方面投入较多。类型3中西藏属于我国需要重点财政资助的省份，在社保和住房保障等方面支出较多，社会经济基础薄弱，各方面均无法达到国内平均水平，也无法很好的与其他省市归为一类。