中国贫富差距的影响因素分析一、理论分析中国现在正面临着严重的社会不公平人民生活水平的差距越来越大。
改革开放以来中国的经济发展取得了巨大的成就但是很多民众却觉得生活的质量提高很少。
因此我希望通过建立回归模型来考察当今中国影响贫富差距的因素是什么。
我这次进行研究的数据全部来源于《中国统计年鉴》数据反映的是2008年的经济动态。
我想以省为单位进行考察因为各省的情况有别经济发展程度不同面临问题不同通过这种考察能够找到影响中国贫富差距的最本质的因素。
线面我先对选取的数据进行说明。
一衡量贫富差距的指标按照通行的测量贫富差距的标准基尼系数是一个很好的测量各地区人口贫富差距的指标但是我国并没有对全国的基尼系数进行过系统的统计更不要说以省为单位进行统计了。
因此我们只能使用替代指标了。
根据现有的数据我选用各地区农村居民家庭人均纯收入与城镇居民家庭人均纯收入之比来替代基尼系数。
二经济开放程度影响社会贫富差距的一个重要因素就是经济的开放程度。
而当下最容易对经济发展产生扭曲的因素就是政府的干预一个地区的经济越发达在私人企业和个体企业从事商业活动的居民比例越高因此我选用各地国有企业人数占就业总人口的比重作为衡量经济活跃程度的指标。
三科技实力一个地区的科研水平越高那意味着这个地区经济竞争能力越强那么这个地区民众的生活水平也就也富足因此我选用各地区大中型工业企业进行研究与实验RD的投入额作为衡量各地区科研水平的指标。
四居民服务水平考虑一个地区的贫富差距同样要考虑政府的职能是否充分发挥一个地区的基础建筑越发达居民服务投入越多则该地区的民众的生活差距就会越小因为政府投入的领域往往是基础设施领域对富裕民众来说这点投入不算什么而普通民众受益最大。
因此我选用各地区每千人卫生技术人员数量作为衡量各地区政府对居民服务领域投入的指标。
五垄断一个地区的经济如果被垄断企业掌握那就意味着该地区的财富将会集中用于少数人手中。
当今中国最大的垄断企业基本上全是国有企业因此我用国各地区国有企业收入占国民总收入的比例作为衡量垄断的指标。
六教育在影响居民贫富差距的因素里教育是不可不考虑的。
一个地区的民众其平均教育水平越高劳动生产率就越高认知水平越高社会也就越公平。
在此我用各地区高等学府的学生教师数量比作为衡量当地整体教育水平的指标。
二、回归模型一建立模型根据上述分析建立函数12345iiiiiiiYPPAPBPEPFPHU 其中Y表示各地区农村居民家庭人均纯收入与城镇居民家庭人均纯收入之比iA表示各地国有企业人数占就业总人口的比重iB表示各地区大中型工业企业进行研究与实验RD的投入额iE表示每千人卫生技术人员数量iF表示我国各地区国有企业收入占国民总收入的比例iH表示各地区高等学府的学生教师数量比iU表示残差根据回归模型再由从《2009年中国统计年鉴》上得到的数据如下表做回归。
表12008年与回归模型有关的各省数据其中iB的单位是万元iE的单位是个Y A B E Fg 北京0.431222 0.420038 709676.3 0.515745 0.33377916.04 天津0.407299 0.434227 897904.7 0.517727 0.47164816.53 河北0.356776 0.392549 728739.5 0.397587 0.69170517.91 山西0.312312 0.479983 469652.4 0.397333 0.697743 16.41 内蒙古0.322617 0.395429 268365.8 0.3660930.686295 16.93 辽宁0.387452 0.772271 1289771 0.421679 0.626463 17.1 吉林0.384486 0.366136 253052.8 0.614291 0.672031 17.27 黑龙江0.419262 0.614644 480799.60.508374 0.657644 17.33 上海0.428877 0.505108 1811127 0.487816 0.400103 16.88江苏0.393825 0.292209 4090217 0.422179 0.474837 16.09 浙江0.40736 0.201093 1935081 0.57742 0.411739 17.86 安徽0.323509 0.449724 612299.7 0.396221 0.585486 18.51 福建0.344965 0.204771 647190 0.429401 0.410559 17.08 江西0.365073 0.393442 448624.5 0.450578 0.732362 16.34 山东0.345985 0.287527 3453962 0.492295 0.557098 16.48 河南0.336649 0.301107 901765.1 0.402041 0.58912 18.05 湖北0.35402 0.439555 772287.4 0.597714 0.663481 17.3 湖南0.326489 0.314116 633250.50.424193 0.640071 17.68 广东0.324321 0.231737 4109579 0.337799 0.45738 18.68 广西0.260874 0.356298 196087.3 0.411565 0.727946 17.26 海南0.348194 0.43702 6324.2 0.585373 0.69886 19.33 重庆0.28719 0.316827 439451.2 0.453156 0.54568 17.43 四川0.326216 0.325424 613068.1 0.414886 0.673641 18.21 贵州0.237859 0.409211 141039.2 0.271818 0.738463 17.26 云南0.234155 0.308527 111778.4 0.309173 0.684728 16.63 西藏0.254442 0.816242 00.271268 0.976008 15.92 陕西0.243933 0.476395 420110.3 0.433211 0.742534 17.01 甘肃0.248308 0.339784 168606.5 0.383082 0.783664 18.22 青海0.262983 0.332399 25125.6 0.23631 0.829815 14.77 宁夏0.284686 0.37625 59981.9 0.286924 0.617842 17.38 新疆0.306409 0.53842 118192.3 0.365879 0.711124 16.4 数据来源2009中国统计年鉴计算回归之后得到结果如下表2 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. A 0.139135 0.046561 2.988209 0.0062 B7.21E-09 6.24E-09 1.156199 0.2585 E 0.310006 0.0684804.526961 0.0001 F -0.220779 0.057917 -3.811977 0.0008 G-0.007207 0.006474 -1.113116 0.2762 C 0.399506 0.119250 3.350151 0.0026 R-squared 0.772154 Mean dependent var0.331218 Adjusted R-squared 0.726585 S.D. dependent var 0.059238 S.E. of regression 0.030975 Akaike info criterion-3.939297 Sum squared resid 0.023986 Schwarz criterion-3.661751 Log likelihood 67.05910 Hannan-Quinn criter.-3.848824 F-statistic 16.94465 Durbin-Watson stat 2.181312 ProbF-statistic 0.000000 二检查解释变量两两之间的单相关系数如下表表3 A B E F G A 1 -0.31096 -0.085790.430901631 -0.22634 B -0.31096 1 0.155894 -0.565940963 0.040565 E -0.08579 0.155894 1 -0.44310771 0.274204 F0.430902 -0.56594 -0.44311 1 -0.13356 G -0.22634 0.040565 0.274204 -0.133555683 1 可见其两两之间并没有明显的相关性。
三辅助回归方程检验通过建立辅助回归模型来检验多重共线性。
首先建立A对BEFG 的回归得到如下数据表4 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. B -1.07E-08 2.62E-08 -0.407550 0.6869 E 0.256380 0.284021 0.9026820.3750 F 0.431817 0.228775 1.887514 0.0703 G -0.0320450.026536 -1.207599 0.2381 C 0.583125 0.489089 1.192268 0.2439 R-squared 0.246186 Mean dependent var 0.404144 Adjusted R-squared 0.130214 S.D. dependent var 0.139891 S.E. of regression 0.130466 Akaike info criterion -1.088719 Sum squared resid 0.442555 Schwarz criterion -0.857431 Log likelihood 21.87515 Hannan-Quinn criter. -1.013325 F-statistic 2.122814 Durbin-Watson stat 2.181586 有公式R112j可计算的到此时的方差膨胀因子为1.32。
同样可以对BEFG进行如上方法的检验得到数据如下表5 A B E F G R2 0.246 0.336 0.275 0.516 0.124 VIF 1.32 1.51 1.38 2.07 1.14 从上表可以看出VIF全部远小于10可以相信不存在严重的多重共线性。