我國城鄉人均收入差距的實證分析和預測

　　摘要：文章以我國1978-2007年城市和農村人均收入時間序列數據和影響因素數據為依據，運用Eviews軟件，分析了其內在規律性，對其發展趨勢進行了短期預測，并提出了相關的政策建議。
　　關鍵詞：城鄉人均收入差距；預測
　　
　　自改革開放以來，我國人均收入水平迅速提高，但與此同時收入差距也在逐漸拉大甚至懸殊，其中城鄉居民收入差距是當前中國居民分配結構中最受關注的社會焦點問題。本文以我國1978-2007年的城鎮家庭平均每人可支配收入、農村居民家庭人均年純收入以及農民人均農業稅、農民人均固定資產投資總額、農業增加值（現價）的統計數據為依據，運用趨勢模型、ARMA時間序列模型和線形回歸模型，分析研究了其現實狀況和未來走勢以及影
　　響農村人均年純收入的因素。
　　
　　一、時間序列分析
　　
　　ARMA模型應用軟件Eviews5.0，對1978-2006年城鎮家庭平均每人可支配收入估計，并預測2007年數值。
　　（一）數據準備
　　城鎮家庭平均每人可支配收入序列指數上升趨勢明顯，典型非平穩序列，對此進行兩次差分，得到圖1。
　　進行ADFr檢驗，如圖2所示。
　　參數小于1%零界水平，基本平穩，選View/Correlogram。
　　
　　模型識別：ARMA模型的識別與定階可以通過樣本的自相關與偏自相關函數的觀察獲得，例如：AR（p）模型自相關函數拖尾，偏自相關函數p步截尾；MA（q）模型自相關函數q步截尾，偏自相關函數拖尾；而ARMA模型的自相關函數與偏自相關函數都具有拖尾性。
　　由圖1可以看出，偏自相關系數3、4較大，在k=4后很快地趨近于0，所以取p=3、4；自相關系數在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精確，可適當放寬p與q的范圍，建立ARMA（p，q）模型。
　　（二）用Eview軟件回歸分析
　　借助Eview軟件，選取ARMA（3，2）、ARMA（3，3）、ARMA（3，4）、ARMA（4，2）、ARMA（4，3）、ARMA（4，4）6個模型進行分析，剔除明顯不合理的，如表1所示。
　　由表1可知，ARMA（4，4）調整后的R2最大，AIC和SC值最小，但t檢驗沒通過，ARMA（3，4）也較為合適。
　　我們選用ARMA（3，4），擬合結果為：ddyt=-0.380843ddyt-3+ut+0.425802ut-2+0.557194ut-4。
　　（三）模型的檢驗
　　若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，需要進一步改進模型。本文采用殘差序列的卡方檢驗，檢驗的零假設是殘差序列相互獨立。通過直接觀察殘差序列的自相關分析圖，其自相關系數都落入了隨機區間，表明殘差序列是獨立的，可直接用于預測。
　　（四）模型的預測：
　　已知y2007=ln（city2007）=ln（13785.79）=9.53139363，在Eviews里進行2007年的預測為2.00*10-6，則有：
　　
　　誤差為：
　　（9.486360-9.53139363）/9.53139363*
　　
　　100%=-0.472%
　　
　　二、線形回歸分析
　　
　　應用軟件Eviews5.0，對1978-2006年農村人均年純收入的影響因素分析：
　　農業收入主要來源于農業生產活動，變量pfix（全社會固定資產投資額/年底鄉村總人口數）用來描述農民對全國建筑活動做出貢獻而增加的農村家庭現金收入，因為目前大部分的建筑活動由農民建筑工完成。變量padd（第一產業增加值/年底鄉村總人口數）用來描述人均第一產業增加值（現價）對農村人均年純收入的影響，變量ptax（國家財政決算收入中農業各稅/年底鄉村總人口數）用來描述人均國家農業各稅對農村人均年純收入的影響。pinc為農村人均年純收入，因為1978、1979年全社會固定資產投資額無法得到，只能對1980-2006年的數據進行回歸。
　　先將數據取對數，然后用Eviews軟件試模擬（見表2）。
　　模型四擬合優度很好，t檢驗和DW檢驗都通過，可表示為：
　　 lnpinc=0.739042lnpat+0.149748lnpfix+0.86274+1.206837ut-1-0.541387ut-2+ut
　　模型的檢驗：自相關、異方差檢驗可以通過，殘差基本平穩。
　　
　　三、評價和結論
　　
　　時間序列模型采用了兩種不同方法，從預測效果看ARMA模型誤差較小。線形回歸模型并沒有直接把農民人均農業稅作為單獨的解釋變量組成三元回歸，因為，這樣作為單獨的解釋變量的農民人均農業稅系數估計值為正，與實際嚴重不符。因此將其從人均農業增加值（現價）中扣除，間接地研究了其對農村居民家庭人均年純收入的影響。
　　從模型關系上看，趨勢模型擬合優度很高，顯著性很高，異方差和自相關問題并不十分顯著，預測精度較差。相反ARMA模型擬合優度不高，系數顯著性較高，異方差和自相關問題卻解決得很好，并且用于短期預測精度較高。
　　根據時間序列分析，城鄉人均收入差距將繼續擴大，事實也是如此，城鄉人均收入差距從2006年的8172.41元擴大到2007年的9645.43元。從線形回歸分析可以看出，農民人均農業稅、人均農業增加值（現價）與當期農村居民家庭人均年純收入之間存在高度相關關系，三者對農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，這也說明農民人均農業稅、人均農業增加值（現價）和農民人均固定資產投資額對以后各年的農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推動作用。
　　近30年的改革開放，伴隨著城鄉人均收入差距不斷擴大，城鄉二元經濟結構的問題長期以來一直倍受關注。從線性回歸模型解釋變量的系數來看，農業稅和農業增加值是影響農村居民家庭人均年純收入的最重要因素，國家應提高農產品價格，進一步減少工農業剪刀差，鼓勵鄉鎮企業做大、做強，一方面要給予農業相關的補貼，以實現工業反哺農業，城市反哺鄉村。另一方面全社會固定資產投資的擴大將使農民工收入增加，國家應優化投資結構，逐步調整投資方向，如加大對農村基礎設施建設的投入，既可以讓農民得到切實的利益，又可以發揮農村城鎮化發展道路中的后發優勢，增加投資效率。
　　城鄉人均收入差距不斷擴大，但近幾年并非呈加速度擴大趨勢，這從一個側面顯示出近年來國家經濟布局調整和國家產業政策戰略性調整的成效，國家除了繼續加大對農業的產業支持力度外，還應在優化投資結構、提高農業生產效率方面下工夫。
　　
　　參考文獻：
　　1、童光榮.計量經濟學[M].武漢大學