我國城鄉(xiāng)人均收入差距的實證分析和預測

1、我國城鄉(xiāng)人均收入差距的實證分析和預測摘要:文章以我國1978-2022年城市和農(nóng)村人均收入時間序列數(shù)據(jù)和影響因素數(shù)據(jù)為根據(jù)，運用evies軟件，分析了其內(nèi)在規(guī)律性，對其開展趨勢進展了短期預測，并提出了相關(guān)的政策建議。關(guān)鍵詞:城鄉(xiāng)人均收入差距；預測自改革開放以來，我國人均收入程度迅速進步，但與此同時收入差距也在逐漸拉大甚至懸殊，其中城鄉(xiāng)居民收入差距是當前中國居民分配構(gòu)造中最受關(guān)注的社會焦點問題。本文以我國1978-2022年的城鎮(zhèn)家庭平均每人可支配收入、農(nóng)村居民家庭人均年純收入以及農(nóng)民人均農(nóng)業(yè)稅、農(nóng)民人均固定資產(chǎn)投資總額、農(nóng)業(yè)增加值現(xiàn)價的統(tǒng)計數(shù)據(jù)為根據(jù)，運用趨勢模型、ara時間序列模型和線形回歸

2、模型，分析研究了其現(xiàn)實狀況和將來走勢以及影響農(nóng)村人均年純收入的因素。一、時間序列分析ara模型應用軟件evies5.0，對1978-2022年城鎮(zhèn)家庭平均每人可支配收入估計，并預測2022年數(shù)值。一數(shù)據(jù)準備城鎮(zhèn)家庭平均每人可支配收入序列指數(shù)上升趨勢明顯，典型非平穩(wěn)序列，對此進展兩次差分，得到圖1。進展adfr檢驗，如圖2所示參數(shù)小于1%零界程度，根本平穩(wěn)，選vie/rrelgra模型識別：ara模型的識別與定階可以通過樣本的自相關(guān)與偏自相關(guān)函數(shù)的觀察獲得，例如：arp模型自相關(guān)函數(shù)拖尾，偏自相關(guān)函數(shù)p步截尾；aq模型自相關(guān)函數(shù)q步截尾，偏自相關(guān)函數(shù)拖尾；而ara模型的自相關(guān)函數(shù)與偏自相關(guān)函數(shù)都

3、具有拖尾性。由圖1可以看出，偏自相關(guān)系數(shù)3、4較大，在k=4后很快地趨近于0，所以取p=3、4；自相關(guān)系數(shù)在k=1處不顯著，k=4之后拖尾，可考慮q=2、3、4。為了使建立的模型更加準確，可適當放寬p與q的范圍，建立arap，q模型。二用evie軟件回歸分析借助evie軟件，選取ara3，2、ara3，3、ara3，4、ara4，2、ara4，3、ara4，46個模型進展分析，剔除明顯不合理的，如表1所示。由表1可知，ara4，4調(diào)整后的r2最大，ai和s值最小，但t檢驗沒通過，ara3，4也較為適宜。我們選用ara3，4，擬合結(jié)果為：ddyt=-0.380843ddyt-3+ut+0.425

4、802ut-2+0.557194ut-4。我國城鄉(xiāng)人均收入差距的實證分析和預測delai三模型的檢驗假設(shè)殘差序列不是白噪聲，意味著殘差序列還存在有用信息沒被提取，需要進一步改良模型。本文采用殘差序列的卡方檢驗，檢驗的零假設(shè)是殘差序列互相獨立。通過直接觀察殘差序列的自相關(guān)分析圖，其自相關(guān)系數(shù)都落入了隨機區(qū)間，說明殘差序列是獨立的，可直接用于預測。四模型的預測：y2022=lnity2022=ln13785.79=9.53139363，在evies里進展2022年的預測為2.00*10-6，那么有：y贊2022-2y2022+y2022=2.00*10-6y贊2022-2*9.372412452+

5、9.258466506=0.000002y贊2022=9.486360誤差為：9.486360-9.53139363/9.53139363*100%=-0.472%二、線形回歸分析應用軟件evies5.0，對1978-2022年農(nóng)村人均年純收入的影響因素分析：農(nóng)業(yè)收入主要來源于農(nóng)業(yè)消費活動，變量pfix全社會固定資產(chǎn)投資額/年底鄉(xiāng)村總?cè)丝跀?shù)用來描繪農(nóng)民對全國建筑活動做出奉獻而增加的農(nóng)村家庭現(xiàn)金收入，因為目前大局部的建筑活動由農(nóng)民建筑工完成。變量padd第一產(chǎn)業(yè)增加值/年底鄉(xiāng)村總?cè)丝跀?shù)用來描繪人均第一產(chǎn)業(yè)增加值現(xiàn)價對農(nóng)村人均年純收入的影響，變量ptax國家財政決算收入中農(nóng)業(yè)各稅/年底鄉(xiāng)村總?cè)丝跀?shù)

6、用來描繪人均國家農(nóng)業(yè)各稅對農(nóng)村人均年純收入的影響。pin為農(nóng)村人均年純收入，因為1978、1979年全社會固定資產(chǎn)投資額無法得到，只能對1980-2022年的數(shù)據(jù)進展回歸。先將數(shù)據(jù)取對數(shù)，然后用evies軟件試模擬見表2。模型四擬合優(yōu)度很好，t檢驗和d檢驗都通過，可表示為：lnpin=0.739042lnpat+0.149748lnpfix+0.86274+1.206837ut-1-0.541387ut-2+ut模型的檢驗：自相關(guān)、異方差檢驗可以通過，殘差根本平穩(wěn)。三、評價和結(jié)論時間序列模型采用了兩種不同方法，從預測效果看ara模型誤差較校線形回歸模型并沒有直接把農(nóng)民人均農(nóng)業(yè)稅作為單獨的解釋變

7、量組成三元回歸，因為，這樣作為單獨的解釋變量的農(nóng)民人均農(nóng)業(yè)稅系數(shù)估計值為正，與實際嚴重不符。因此將其從人均農(nóng)業(yè)增加值現(xiàn)價中扣除，間接地研究了其對農(nóng)村居民家庭人均年純收入的影響。從模型關(guān)系上看，趨勢模型擬合優(yōu)度很高，顯著性很高，異方差和自相關(guān)問題并不非常顯著，預測精度較差。相反ara模型擬合優(yōu)度不高，系數(shù)顯著性較高，異方差和自相關(guān)問題卻解決得很好，并且用于短期預測精度較高。根據(jù)時間序列分析，城鄉(xiāng)人均收入差距將繼續(xù)擴大，事實也是如此，城鄉(xiāng)人均收入差距從2022年的8172.41元擴大到2022年的9645.43元。從線形回歸分析可以看出，農(nóng)民人均農(nóng)業(yè)稅、人均農(nóng)業(yè)增加值現(xiàn)價與當期農(nóng)村居民家庭人均年純

8、收入之間存在高度相關(guān)關(guān)系，三者對農(nóng)村居民家庭人均年純收入有較大的影響作用。除此以外，人均年純收入的上期及上上期均對本期有影響作用，這也說明農(nóng)民人均農(nóng)業(yè)稅、人均農(nóng)業(yè)增加值現(xiàn)價和農(nóng)民人均固定資產(chǎn)投資額對以后各年的農(nóng)村居民家庭人均年純收入有影響，這主要是因為前期投資的持續(xù)推動作用。近30年的改革開放，伴隨著城鄉(xiāng)人均收入差距不斷擴大，城鄉(xiāng)二元經(jīng)濟構(gòu)造的問題長期以來一直倍受關(guān)注。從線性回歸模型解釋變量的系數(shù)來看，農(nóng)業(yè)稅和農(nóng)業(yè)增加值是影響農(nóng)村居民家庭人均年純收入的最重要因素，國家應進步農(nóng)產(chǎn)品價格，進一步減少工農(nóng)業(yè)剪刀差，鼓勵鄉(xiāng)鎮(zhèn)企業(yè)做大、做強，一方面要給予農(nóng)業(yè)相關(guān)的補貼，以實現(xiàn)工業(yè)反哺農(nóng)業(yè)，城市反哺鄉(xiāng)村。

9、另一方面全社會固定資產(chǎn)投資的擴大將使農(nóng)民工收入增加，國家應優(yōu)化投資構(gòu)造，逐步調(diào)整投資方向，如加大對農(nóng)村根底設(shè)施建立的投入，既可以讓農(nóng)民得到實在的利益，又可以發(fā)揮農(nóng)村城鎮(zhèn)化開展道路中的后發(fā)優(yōu)勢，增加投資效率。城鄉(xiāng)人均收入差距不斷擴大，但近幾年并非呈加速度擴大趨勢，這從一個側(cè)面顯示出近年來國家經(jīng)濟布局調(diào)整和國家產(chǎn)業(yè)政策戰(zhàn)略性調(diào)整的成效，國家除了繼續(xù)加大對農(nóng)業(yè)的產(chǎn)業(yè)支持力度外，還應在優(yōu)化投資構(gòu)造、提高農(nóng)業(yè)消費效率方面下工夫。參考文獻：1、童榮耀.計量經(jīng)濟學.武漢大學出版社，2022.2、于俊年.計量經(jīng)濟學.對外經(jīng)濟貿(mào)易出版社，2000.3、(美)j.伍德里奇.計量經(jīng)濟學導論:現(xiàn)代觀點.中國人民大學出版社，2022.4、易丹輝.數(shù)據(jù)分析與evies運用.中國統(tǒng)計出版社，2002.5、黃湘俊，劉永躍.基于ara模型的城鄉(xiāng)居民收入差距預測和分析j.市場周刊，2022(4).6、劉永躍，周先華，毛云堅.基于時間序列模型的區(qū)域