中國(guó)居民收入差距影響因素的實(shí)證分析論文

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1、中國(guó)居民收入差距影響因素的實(shí)證分析論文摘要：中國(guó)居民的收入差距在過去20年中持續(xù)擴(kuò)大，對(duì)經(jīng)濟(jì)的持續(xù)增長(zhǎng)、社會(huì)公正與穩(wěn)定都提出了挑戰(zhàn)。文章著重通過計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型的因子分析和回歸分析，得出影響中國(guó)收入差距的因素有發(fā)展因子、宏觀經(jīng)濟(jì)因子和社會(huì)福利因子。其中，發(fā)展因子和社會(huì)福利因子對(duì)收入差距有顯著影響。因此，應(yīng)該加強(qiáng)和完善政府對(duì)居民收入差距的調(diào)控。關(guān)鍵詞：收入差距；因子分析；回歸分析；基尼系數(shù)一、中國(guó)目前居民收入差距現(xiàn)狀自從改革開放以來，中國(guó)國(guó)民經(jīng)濟(jì)的持續(xù)快速發(fā)展，促進(jìn)了城鄉(xiāng)居民總體收入的不斷提高，客觀上也帶來了經(jīng)濟(jì)利益在不同利益群體之間的

2、重新調(diào)整和分配以及社會(huì)收入分層的加劇。中國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展過程中非常明顯地具有美國(guó)經(jīng)濟(jì)學(xué)家劉易斯所提出的二元經(jīng)濟(jì)特征（指發(fā)展中國(guó)家存在的發(fā)達(dá)的工業(yè)和城市與落后的農(nóng)業(yè)和農(nóng)村并存的現(xiàn)象）。居民收入差距在城鄉(xiāng)、行業(yè)、地區(qū)之間的擴(kuò)大.freel2）、鐵路密度（鐵路長(zhǎng)度/100100km2）、養(yǎng)老保險(xiǎn)覆蓋率（參加養(yǎng)老保險(xiǎn)人數(shù)/年底總?cè)藬?shù)）作為因子分析的變量（數(shù)據(jù)2007年中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒）。采用巴特利特球度檢驗(yàn)和KMO檢驗(yàn)考查收集到的原有變量之間是否存在一定的線性關(guān)系，是否適合采用因子分析提取因子。經(jīng)SPSS計(jì)算，巴特利特球度檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量的觀測(cè)值為149

3、.077，相應(yīng)的概率p接近0。如果顯著水平a為0.05，由于概率p小于顯著性水平a，應(yīng)拒絕零假設(shè)，認(rèn)為相關(guān)系數(shù)矩陣與單位陣有顯著差異。同時(shí)，KMO值為0.720，根據(jù)Kaiser給出的KMO度量標(biāo)準(zhǔn)可知原有變量適合進(jìn)行因子分析。3、提取因子。根據(jù)原有變量的相關(guān)系數(shù)矩陣，指定提取3個(gè)因子，根據(jù)因子分析的初始解可知所有變量的共同度均較高，各個(gè)變量的信息丟失都較少。經(jīng)過SPSS計(jì)算，選取3個(gè)因子的累計(jì)方差貢獻(xiàn)率為94.239%，也就是說，這3個(gè)因子總共解釋了原有變量總方差的94.239%，因子分析效果理想。4、因子旋轉(zhuǎn)。采用最大方差法對(duì)

4、因子載荷矩陣實(shí)施正交旋轉(zhuǎn)以使因子命名具有解釋性。由SPSS計(jì)算可知，投資率、養(yǎng)老保險(xiǎn)覆蓋率、外貿(mào)依存度、公路密度、鐵路密度、學(xué)齡兒童凈入學(xué)率在第1個(gè)因子上有較高的載荷。第1個(gè)因子主要解釋了這幾個(gè)變量，可解釋為發(fā)展因子。這是因?yàn)橥顿Y率、外貿(mào)依存度是兩個(gè)直接橫量經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r的指標(biāo)，公路、鐵路之類基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)是為經(jīng)濟(jì)發(fā)展服務(wù)的，國(guó)民教育水平的提高有利于會(huì)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，養(yǎng)老保險(xiǎn)覆蓋率在一定程度上反應(yīng)了一個(gè)國(guó)家的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平。貨幣供應(yīng)量同比增長(zhǎng)率、就業(yè)率在第2個(gè)因子上有較高的載荷，第2個(gè)因子主要解釋了這幾個(gè)變量，可解釋為宏觀經(jīng)濟(jì)因子。社會(huì)福

5、利支出比例在第3個(gè)因子上有較高的載荷，第3個(gè)因子主要解釋了這個(gè)變量，可解釋為社會(huì)福利因子。5、計(jì)算因子得分。本文采用回歸法估計(jì)因子得分系數(shù)，得到以下因子得分函數(shù)：F1=0.471投資率+0.280外貿(mào)依存度+0.015學(xué)齡兒童凈入學(xué)率+0.101就業(yè)率－0.149社會(huì)福利支出比例+0.410貨幣供應(yīng)量同比增長(zhǎng)率+0.147公路密度+0.019鐵路密度+0.390養(yǎng)老保險(xiǎn)覆蓋率；F2=-0.353投資率-0.112外貿(mào)依存度+0.144學(xué)齡兒童凈入學(xué)率-0.348就業(yè)率+0.241社會(huì)福利支出比例-0.706貨幣供應(yīng)量同比增長(zhǎng)率+0

6、.072公路密度+0.229鐵路密度-0.243養(yǎng)老保險(xiǎn)覆蓋率；F3=-0.200投資率+0.151外貿(mào)依存度-0.296學(xué)齡兒童凈入學(xué)率-0.060就業(yè)率+0.858社會(huì)福利支出比例-0.324貨幣供應(yīng)量同比增長(zhǎng)率+0.104公路密度+0.088鐵路密度-0.284養(yǎng)老保險(xiǎn)覆蓋率。由此可以算出這三個(gè)因子的因子得分，結(jié)果略。（二）回歸分析1、多元線性回歸分析的原理?；貧w分析用于分析事物之間的統(tǒng)計(jì)關(guān)系，側(cè)重考察變量之間的數(shù)量變化規(guī)律，并通過回歸方程的形式描述和反映這種關(guān)系。多元線性回歸模型是指有多個(gè)解釋變量的線性回歸模型，四、結(jié)論與

7、建議（一）結(jié)論經(jīng)過計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型的檢驗(yàn)，影響收入差距的因素主要有兩類。第一類是發(fā)展因子，即與經(jīng)濟(jì)發(fā)展有關(guān)的因素。在這方面，本文考慮的變量有投資率、養(yǎng)老保險(xiǎn)覆蓋率、外貿(mào)依存度、公路密度、鐵路密度、學(xué)齡兒童凈入學(xué)率。從回歸模型的結(jié)果可以看出，發(fā)展因子對(duì)收入差距的影響系數(shù)為0.937，也就是說經(jīng)濟(jì)發(fā)展得越快，收入差距反而越大。這是因?yàn)殡m然經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)對(duì)增加收入和就業(yè)、減少貧困至關(guān)重要，但在強(qiáng)調(diào)效率的情況下，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)較快，但社會(huì)公平可能受到忽視。從庫(kù)茲涅茨曲線的角度來說，中國(guó)目前的人均國(guó)民生產(chǎn)總值接近1000美元，同時(shí)中國(guó)非農(nóng)人口所占比重僅有

8、35％，還處于倒U型曲線的拐點(diǎn)的左端，收入差距還會(huì)繼續(xù)擴(kuò)大，達(dá)到倒U型曲線的拐點(diǎn)，才會(huì)開始減小。但是從長(zhǎng)遠(yuǎn)看，解決貧困和收入差距過大的問題卻離不開經(jīng)濟(jì)發(fā)展帶來的收入增加和就業(yè)擴(kuò)大。第二類因素是收入再分配方面的因素，如社會(huì)福利。通常認(rèn)為政府主導(dǎo)的收入