【摘要】：隨著中國(guó)經(jīng)濟(jì)步入新常態(tài),需求側(cè)投資、消費(fèi)、出口的三駕馬車(chē)均顯疲態(tài)。在錯(cuò)綜復(fù)雜的國(guó)內(nèi)外形勢(shì)下,要做好“十三五”時(shí)期經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展工作,本文需要在更廣闊的治理視野下,堅(jiān)定不移地推進(jìn)供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革,推動(dòng)我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展長(zhǎng)期向好。然而,我國(guó)舊有的政府財(cái)政支出績(jī)效評(píng)估體系是與以往的需求刺激政策相適應(yīng)的,已與當(dāng)前所需的供給結(jié)構(gòu)和消費(fèi)者的消費(fèi)偏好或愿望脫節(jié)。但在此階段,政府的角色定位和工作職能有較大轉(zhuǎn)變,財(cái)政支出績(jī)效評(píng)估的價(jià)值取向亟需結(jié)合實(shí)際的社會(huì)情況和政府工作的轉(zhuǎn)變而相應(yīng)做出更新。因此,本文將基于對(duì)“十三五”時(shí)期我國(guó)經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)調(diào)整的理性思考,以供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革為依托,探索和研究出一套與時(shí)俱進(jìn)的政府財(cái)政支出績(jī)效評(píng)價(jià)體系,重視創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級(jí)、資源環(huán)境等方面,適應(yīng)外部形勢(shì)的變化。本文旨在以量化的方式完成對(duì)地方政府財(cái)政支出的績(jī)效進(jìn)行符合當(dāng)前經(jīng)濟(jì)發(fā)展新思路的高效評(píng)估,為優(yōu)化財(cái)政支出結(jié)構(gòu)提供良性的外動(dòng)力。主要工作如下:首先,本文從國(guó)家統(tǒng)計(jì)局、中經(jīng)網(wǎng)、環(huán)境保護(hù)部、中國(guó)新能源網(wǎng)、中國(guó)城市軌道交通協(xié)會(huì)以及2016年統(tǒng)計(jì)年鑒中選取全國(guó)31個(gè)省(自治區(qū)、直轄市)的樣本數(shù)據(jù)。之后,結(jié)合績(jī)效評(píng)估體系中指標(biāo)的意義,根據(jù)各項(xiàng)指標(biāo)相關(guān)性將其分為四個(gè)子系統(tǒng),分別對(duì)每個(gè)子系統(tǒng)運(yùn)用子系--主成分分析,獲得四個(gè)子系統(tǒng)的得分排名,并賦予其可解讀的意義。本文通過(guò)這種方式,將原本相關(guān)度低的各項(xiàng)指標(biāo)融合為相關(guān)度較高的“子系統(tǒng)”,之后再次對(duì)四個(gè)“子系統(tǒng)”得分進(jìn)行主成分分析,獲取最終得分,該得分即可視作地方政府財(cái)政支出績(jī)效的綜合得分。最后,使用決策樹(shù)算法從各項(xiàng)指標(biāo)中選擇出對(duì)政府支出績(jī)效有顯著正向影響的指標(biāo),在此基礎(chǔ)上進(jìn)一步分析這些指標(biāo)對(duì)我國(guó)地方政府財(cái)政支出績(jī)效的影響程度。
【學(xué)位授予單位】：江西財(cái)經(jīng)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類(lèi)號(hào)】：F812.45
【圖文】：

5圖 1.1 論文思路框架圖.3 研究方法）文獻(xiàn)研究法文獻(xiàn)法主要由提出假設(shè)、設(shè)計(jì)研究、文獻(xiàn)收集、文獻(xiàn)整理和文獻(xiàn)評(píng)述組將大量查找相關(guān)文獻(xiàn)，整理文獻(xiàn)和進(jìn)行文獻(xiàn)綜述。）規(guī)范分析與實(shí)證分析相結(jié)合規(guī)范研究主要以宏觀(guān)經(jīng)濟(jì)學(xué)、公共經(jīng)濟(jì)學(xué)、國(guó)民經(jīng)濟(jì)學(xué)、資產(chǎn)評(píng)估、財(cái)科為依托進(jìn)行評(píng)估。并利用 PCA 法對(duì)指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證分析，從而測(cè)度

則需要我們離散化處理已有數(shù)據(jù)。在本文數(shù)據(jù)預(yù)處理中，需要先離散化處理所有數(shù)據(jù)，因此本文使用了分箱的方法。分箱有兩個(gè)策略，一個(gè)叫等寬分箱，一個(gè)叫等頻分箱。等寬分箱指：比如把0-1 等寬分成 5 個(gè)區(qū)間，0-0.2，0.2-0.4，0.4-0.6，0.6-0.8，0.8-1.然后根據(jù)數(shù)值投射到某個(gè)箱內(nèi)離散。等頻分箱指：先觀(guān)察數(shù)據(jù)取值，再進(jìn)行分箱，使每個(gè)箱內(nèi)的數(shù)據(jù)數(shù)量相同。比如數(shù)據(jù)是 0.1，0.2，0.2，0.4，0.5，0.5，0.6，0.6.分兩箱，就是 0.1-0.40.5-0.6，箱的大小不一樣，但是每個(gè)箱內(nèi)數(shù)據(jù)的數(shù)量一樣。5.2 模型的實(shí)現(xiàn)與評(píng)估5.2.1 決策樹(shù)模型的實(shí)現(xiàn)本文采用 Python 建立決策樹(shù)模型，采用 C4.5 算法，由于這里構(gòu)建決策樹(shù)的目的并不是回歸，而是為了提取對(duì)結(jié)果更有 價(jià)值 的屬性，因此采取后剪枝策略。后剪枝的原則為 能不剪則不剪 ，可以保留更多屬性。算法的運(yùn)行截圖如圖 5.1所示：

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2733983