我国城乡收入差距和经济增长关系实证分析,本论文可用于实证分析论文范文参考下载，实证分析相关论文写作参考研究。
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摘 要：文章以我国1978～2011年的年度人均GDP数据和测算的历年城乡收入基尼系数为参数指标,利用协整检验、ECM模型、格兰杰因果关系检验方法探究我国城乡收入差距和经济增长之间的关系.研究结果表明：我国城乡收入基尼系数和人均GDP之间是正相关的,人均GDP的弹性系数为0.2495,即人均GDP每变动1%,城乡收入基尼系数变动0.2495%.两者之间存在单向格兰杰因果关系,经济增长导致了城乡收入差距的扩大.
关键词：城乡收入差距；经济增长；协整检验；ECM；格兰杰因果检验
中图分类号：F124.7 文献标识码：A 文章编号：1006-8937（2015）03-0121-02
随着我国经济的不断发展,GDP总量由1978年的3 645.2亿元上升到2011年的472 115.0亿元,同时全国居民收入差距也不断扩大.在全国居民收入总体差距中城乡居民收入差距所占的比重最大,1978～2011年,城乡居民收入差距平均所占比重为0.588,在2002年比重最高,达到0.659.由此看来,城乡居民收入差距是影响全国居民收入差距的最主要的因素.随着城乡居民收入差距的不断扩大,我国已出现了不少的社会问题.如何缩小城乡居民收入差距是当前收入分配改革的重中之重,也是构建人民安居乐业、政治稳定社会的一个重要环节.
本文以我国1980～2011年的经济数据作为样本,对城乡收入基尼系数和人均GDP指标参数进行协整检验,并检验其格兰杰因果关系,来揭示城乡收入差距和经济增长之间的关系.
1 数据的选取和模型的设定
1.1 变量的选取
1.1.1 经济增长
本文选用人均国内生产总值来作为衡量经济增长的指标参数,同时为了消除价格变动的影响,用全国居民消费价格指数（1978等于100）将各年名义人均国内生产总值调整为实际值.
1.1.2 城乡收入差距
城乡收入差距是指农村的居民收入和城镇的居民收入之间的差距.通过“差值法”计算的城乡收入基尼系数,可以很好地反映城乡收入差距的情况.城乡基尼系数越大则表示城乡居民收入差距越大；城乡收入基尼系数越小则表示城乡居民收入差距越小,因此本文采用城乡基尼系数来作为衡量城乡收入差距的指标参数.城乡基尼系数的计算公式具体如下：
URG等于IC-PC等于Pr-Ir
式中,URG代表城乡居民收入差距的基尼系数,IC、Ir分别代表城镇居民收入、农村居民收入占全国居民收入的比重；Pc、Pr分别代表城镇居民人口、农村居民人口占全国人口的比重.
1.2 数据的说明和模型的设定
本文的数据来源于《中国统计年鉴2012》中1978～2011年的经济数据.人均国内生产总值作为衡量经济增长的指标参数,记作PGDP；城乡基尼系数作为衡量城乡收入差距的指标参数,记作URG.对原数据取自然对数,分别记作LNPGDP、LNURG,其时序图如图1所示.
从图1可以看出,LNPGDP、LNURG两个变量有相同的时间趋势,它们之间可能存在协整关系.为了研究经济增长和城乡居民收入差距之间的关系,建立模型：
LNURGt等于a+?茁LNPGDPt+?滋t
上式中,a、?茁代表估计参数,?滋t代表时间序列中的随机干扰项.
2 实证分析
2.1 变量的平稳性检验
在对数据进行协整分析前,需要对数据的平稳性进行检验.若原始序列是平稳的,那么变量之间就可以直接进行OLS回归分析；若原始序列非平稳,则不能直接对原始数据进行OLS回归分析,否则将会出现“伪回归”的现象.为了避免回归分析的无效,需要对原始序列进行差分处理,观察它们是否为同阶的单整序列.若差分后的原始序列为同阶单整序列,则可以通过协整检验来判断它们之间是否存在长期的均衡关系.对原始数据LNPGDP、LNURG分别作一阶差分处理,分别记作DLNPGDP、DLNURG.
DLNPGDP、DLNURG均围绕一个固定值上下波动,可能是平稳的,但是需要进一步对各个变量进行ADF检验,检验结果见表1.
通过表1可以发现,原序列LNPGDP、LNURG均是非平稳序列,但其一阶差分序列DLNPGDP、DLNURG均不存在单位根,即均为时间平稳序列,LNPGDPt～I（1）、LNURGt～I（1）.
2.2 协整检验
由于序列LNPGDP、LNURG均为一阶单整过程,所以用“E-G两步法”来对其长期均衡关系进行检验.用OLS方法对LNPGDP、LNURG进行协整回归,得到方程：
LNURGt等于-3.4436+0.2629LNPGDPt+?滋t
（0.2203） （0.0303）
t等于（-15.6310） （8.6080）
R2等于0.6984 R2等于0.6890 D.W等于0.2763 F等于74.0982
在上述模型中,由于D.W数值较小,可能会存在自相关,经过查询D.W检验表可知,dl等于1.39,du等于1.51,D.W等于0.2763LNURGt等于-3.3740+0.2495LNPGDPt+?滋t+[AR（1）等于1.3264,AR（2）等于-0.5368
（0.5146） （0.0701） （0.1630） （0.1635）
t等于（-6.5561） （3.5594） （8.1372） （-3.2825）
R2等于0.9379 F等于157.0128 LM（1）等于2.6462 LM（2）等于2.6648
在重新估计的模型中,残差的自相关已经消除,方程回归结果显著,整体拟合程度较高,可以解释93.79%的样本.对重新回归方程的残差进行ADF单位根检验,若残差是平稳的则变量之间存在协整关系,反之则不存在协整关系,检验结果见表2.
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