(安徽財(cái)經(jīng)大學(xué)，安徽 蚌埠 233030)

淮北市城鄉(xiāng)居民收入與人均GDP的回歸分析

趙晨

(安徽財(cái)經(jīng)大學(xué)，安徽 蚌埠 233030)

本文運(yùn)用Eviews 3.1，主要針對2005-2016年安徽省淮北市的人均GDP與城鎮(zhèn)居民的人均可支配收入、農(nóng)村居民的人均可支配收入、城鄉(xiāng)居民的收入差距進(jìn)行回歸分析，建立回歸模型并對模型進(jìn)行相關(guān)檢驗(yàn)與模型分析。結(jié)果顯示城鎮(zhèn)居民的人均可支配收入、農(nóng)村居民的人均可支配收入、城鄉(xiāng)居民的收入差距與人均GDP均呈現(xiàn)正向相關(guān)關(guān)系，在淮北市人均GDP每提高1元的情況下，城鄉(xiāng)居民的人均可支配收入提高0.637元，農(nóng)村居民的人均可支配收入提高0.278元，城鄉(xiāng)居民的收入差距提高0.359元。由此可見，人均GDP的增長對城鎮(zhèn)居民的人均可支配收入的增長效果明顯大于對農(nóng)村居民的人均可支配收入的增長效果，隨著淮北經(jīng)濟(jì)的不斷發(fā)展，這種差距會(huì)越來越大。最后本文針對淮北市政府在提高本市居民的收入水平，減小城鄉(xiāng)差距的問題上提出了相關(guān)建議。

淮北市；人均GDP；城鄉(xiāng)居民收入；回歸分析

一、引言

淮北，古代被叫做相城，現(xiàn)在簡稱為“淮”。處于安徽省地級(jí)市級(jí)別，位于安徽省的北部，地處于蘇魯豫皖四省交界處。包括相山區(qū)、杜集區(qū)、烈山區(qū)3個(gè)市轄區(qū)、和濉溪縣1個(gè)縣。2016年調(diào)查顯示總面積為2802平方千米，人口220.8萬人?；幢笔惺菄抑匾哪茉闯鞘?，以其蘊(yùn)藏量豐富的礦產(chǎn)資源和兼香型白酒的典型代表口子窖為產(chǎn)業(yè)支持，使得經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展，但是隨著人均GDP的不斷增長，其城鄉(xiāng)差距逐年增大的問題并沒有得到合理解決。

二、變量與樣本的選取

本文選取淮北市城鎮(zhèn)居民的人均可支配收入，農(nóng)村居民的人均可支配收入，城鄉(xiāng)居民的收入差距作為衡量淮北市城鄉(xiāng)居民收入狀況的指標(biāo)，選取淮北市人均GDP作為經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的衡量指標(biāo)，選取2005年到2016年相關(guān)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)作為樣本分析，相關(guān)數(shù)字統(tǒng)計(jì)如表1所示。

變量分析方面，以淮北市人均GDP作為自變量X，以淮北市的城鎮(zhèn)居民人均可支配收入，農(nóng)村居民人均可支配收入，城鄉(xiāng)居民收入差距分別作為因變量Y1，Y2，Y3進(jìn)行回歸方程的模擬量化分析。

表1 淮北市人均GDP收入和城鄉(xiāng)居民收入數(shù)據(jù)表 單位：元

從表1中可以看出2016年淮北市人均GDP的數(shù)值為36427元，比上年增長了3.91%，比2004年增長了2.56倍；城鎮(zhèn)居民人均可支配收入的數(shù)值為27248元，比上年增長了6.06%，比2014年增長了2.17倍；農(nóng)村居民人均可支配收入的數(shù)值為10635元，比上年增長7.8%，比2004年增長了3倍；城鄉(xiāng)居民收入差距的數(shù)值為16595元，比上年增長了4.98%，比2004年增長了1.79倍。上述數(shù)據(jù)分析可知城鎮(zhèn)居民人均可支配收入，農(nóng)村居民人均可支配收入均隨著經(jīng)濟(jì)的增長而逐年增加，但是城鄉(xiāng)收入之間的差距也在逐漸增大。

三、回歸分析

(一)相關(guān)分析

運(yùn)用Eviews 3.1對樣本變量進(jìn)行相關(guān)性分析，相關(guān)系數(shù)表的分析見表2所示。

表2 相關(guān)系數(shù)表

由表2數(shù)據(jù)分析可知，淮北市人均GDP與城鎮(zhèn)居民人均可支配收入、農(nóng)村居民人均可支配收入、城鄉(xiāng)居民收入差距的相關(guān)系數(shù)分別為0.988030、0.98552、0.987197，其相關(guān)系數(shù)均大于0.6，因此可認(rèn)為自變量與因變量之間有高度線性相關(guān)關(guān)系。

運(yùn)用Eviews3.1得到圖1淮北市人均GDP與城鎮(zhèn)居民人均可支配收入、農(nóng)村居民人均可支配收入、城鄉(xiāng)居民收入差距的散點(diǎn)圖分析，圖1橫坐標(biāo)表示自變量X淮北市人均GDP，縱坐標(biāo)表示因變量且從上到下依次排列為城鎮(zhèn)居民人均可支配收入Y1、城鄉(xiāng)居民收入差距Y3、農(nóng)村居民人均可支配收入Y2，結(jié)合圖1分析可知自變量與因變量之間均表現(xiàn)為正向相關(guān)關(guān)系，因此可進(jìn)行一元一次線性方程相關(guān)關(guān)系的模擬分析。

圖1 散點(diǎn)圖

(二)回歸方程

運(yùn)用Eviews3.1進(jìn)行回歸模擬可得三個(gè)一元一次線性回歸方程：

方程一：Y1=2249.754+0.637X；

方程二：Y2=-432.558+0.278X；

方程三：Y3=2682.312+0.359X.

X表示淮北市人均GDP，Y1、Y2、Y3分別表示城鎮(zhèn)居民人均可支配收入，農(nóng)村居民人均可支配收入，城鄉(xiāng)居民收入差距。

(三)回歸系數(shù)分析

表3是三個(gè)方程的模型的回歸系數(shù)分析表。由表3可知，方程一的常數(shù)項(xiàng)數(shù)值為2249.754；回歸系數(shù)值為0.637，置信度為95%的區(qū)間估計(jì)為(0.567，0.707)；線性回歸參數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)誤差為0.0315；T檢驗(yàn)的概率P值為0.000，小于顯著性水平0.05，所以可認(rèn)為方程一的回歸系數(shù)是有顯著意義的；方程二的常數(shù)項(xiàng)數(shù)值為-432.558；回歸系數(shù)為0.278，置信度為95%的區(qū)間估計(jì)為(0.245，0.311)；線性回歸參數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)誤差為0.015；T檢驗(yàn)的概率P值為0.000，小于顯著性水平0.05，所以可認(rèn)為方程二的回歸系數(shù)是有顯著意義的；方程三的常數(shù)項(xiàng)數(shù)值為2682.312；回歸系數(shù)為0.359，置信度為95%的區(qū)間估計(jì)為(0.319，0.399)；線性回歸參數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)誤差為0.018；T檢驗(yàn)的概率P值為0.000，小于顯著性水平0.05，所以可認(rèn)為方程三的回歸系數(shù)是有顯著意義的；

(四)模型的檢驗(yàn)

結(jié)合表4模型的檢驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行模型的相關(guān)檢驗(yàn)：

(1)擬合優(yōu)度檢驗(yàn)：由表4數(shù)據(jù)可知，三個(gè)方程的可決系數(shù)R2分別為0.976、0.971、0.975，且R2的絕對值均大于0.9，說明3個(gè)方程的擬合程度都比較高，三個(gè)方程的擬合優(yōu)度檢驗(yàn)均通過。

(2)T檢驗(yàn)：由表4數(shù)據(jù)可知，三個(gè)方程中所包含的自變量的T檢驗(yàn)數(shù)值分別為20.254、18.401、19.572，且T的絕對值均大于臨界值2，對應(yīng)T統(tǒng)計(jì)量的概率都為0均小于顯著性水平0.05，則可認(rèn)為模型的自變量對因變量有顯著性影響，三個(gè)方程的T檢驗(yàn)均通過。

(3)F檢驗(yàn)：由表格4數(shù)據(jù)可知，三個(gè)方程中所對應(yīng)的F統(tǒng)計(jì)量的數(shù)值分別為410.226、338.583、383.055，其數(shù)值均大于Fα(k-1,n-k)=4.96(α為顯著性水平且取值為0.05，n為樣本容量個(gè)數(shù)，k為待估參數(shù)個(gè)數(shù)，本文中對應(yīng)n的數(shù)值為12，k的數(shù)值為2)，且方程對應(yīng)的F統(tǒng)計(jì)量的概率值均等于0小于顯著性水平0.05，則可認(rèn)為這三個(gè)方程的回歸方程顯著性檢驗(yàn)，即F檢驗(yàn)均通過。

表3 模型的回歸系數(shù)分析表

表4 模型的檢驗(yàn)數(shù)據(jù)

(五)模型的經(jīng)濟(jì)意義

方程一：Y1=2249.754+0.637X，回歸系數(shù)為0.637，假定其他解釋因素不變，解釋變量X代表的人均GDP每增長1元，被解釋變量城鎮(zhèn)居民人均可支配收入Y1平均將增長0.637元；

方程二：Y2=-432.558+0.278X，回歸系數(shù)為0.278，假定其他解釋因素不變，解釋變量X代表的人均GDP每增長1元，被解釋變量農(nóng)村居民人均可支配收入Y2平均將增長0.278元；

方程三：Y3=2682.312+0.359X，回歸系數(shù)為0.359，假定其他解釋因素不變，解釋變量X代表的人均GDP每增長1元，被解釋變量城鄉(xiāng)居民收入差距Y3平均將增長0.359元。

四、結(jié)論與建議

通過對上述模型的檢驗(yàn)和相關(guān)分析可知，人均GDP每增長1個(gè)單位會(huì)帶動(dòng)城鎮(zhèn)居民人均可支配收入，農(nóng)村居民人均可支配收入，城鄉(xiāng)居民收入差距分別增長0.637個(gè)單位、0.278個(gè)單位、0.359個(gè)單位，但在人均GDP增長量相同的情況下，城鎮(zhèn)居民人均可支配收入的增長量明顯大于農(nóng)村居民人均可支配收入的增長量，使得城鄉(xiāng)差距越來越大，且城鄉(xiāng)居民收入差距的增長量甚至超過農(nóng)村居民人均可支配收入的增長量。人均GDP每增長1個(gè)單位所引起的城市居民人均可支配收入的增長量約為其所引起的農(nóng)村居民人均可支配收入增長量的2.9314倍，城鄉(xiāng)居民收入差距的增長量甚至是農(nóng)村居民人均可支配收入增長量的1.2914倍。由此分析可發(fā)現(xiàn)，隨著淮北經(jīng)濟(jì)的不斷發(fā)展，城鄉(xiāng)居民的收入分配依舊不均等，且城鄉(xiāng)之間收入差距越來越明顯，因此單靠GDP的增長無法解決城鄉(xiāng)差距的問題。

經(jīng)濟(jì)學(xué)家周其佇(2013)在其研究中指出，對于中國而言可劃分為兩個(gè)層次，城市和農(nóng)村；而一些低收入的發(fā)展中國家，城鄉(xiāng)在發(fā)展中所占比重不同，就使得城市和鄉(xiāng)村之間的經(jīng)濟(jì)差距比較大，這就使得農(nóng)村成為國家發(fā)展的基礎(chǔ)、重點(diǎn)和難點(diǎn)。曾獲諾貝爾經(jīng)濟(jì)學(xué)獎(jiǎng)的經(jīng)濟(jì)學(xué)教授阿馬蒂亞·森(2001)指出，貧富差距產(chǎn)生的根本原因，在于權(quán)利的不對等而引發(fā)的失衡。趙盈盈(2010)在其論文中也認(rèn)為城鄉(xiāng)差距形成并不斷拉大的原因在于城鄉(xiāng)二元經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)，在制度安排上依然存在“重工輕農(nóng)，重城輕鄉(xiāng)”，農(nóng)村在資源配置上仍屬于不利地位。

因此針對以上對淮北城鄉(xiāng)居民收入差距不均衡的發(fā)展現(xiàn)象，本文提出以下建議：應(yīng)注重農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展，加大對農(nóng)村基礎(chǔ)建設(shè)的投入并進(jìn)行相關(guān)產(chǎn)業(yè)的帶動(dòng)與牽引，大力發(fā)展勞動(dòng)密集型制造業(yè)并安排富余勞動(dòng)力，同時(shí)進(jìn)行農(nóng)村經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化調(diào)整，結(jié)合各個(gè)地區(qū)發(fā)展?fàn)顩r因地制宜，提高農(nóng)村勞動(dòng)者的生產(chǎn)率和土地的使用效率，促進(jìn)農(nóng)村經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展。同時(shí)政府應(yīng)強(qiáng)化宏觀調(diào)控和管理職能，打破城鄉(xiāng)分割的勞動(dòng)就業(yè)體制，應(yīng)將城鄉(xiāng)勞動(dòng)力視為一個(gè)整體，共同進(jìn)入城鄉(xiāng)協(xié)同發(fā)展的框架，應(yīng)用一體化的發(fā)展政策，積極推動(dòng)農(nóng)村城市化建設(shè)。同時(shí)政府應(yīng)積極實(shí)施農(nóng)村養(yǎng)老制度，農(nóng)村醫(yī)療保險(xiǎn)制度和農(nóng)村最低生活保障制度，為農(nóng)民構(gòu)建起社會(huì)保障體系。

[1] 周其佇.《城鄉(xiāng)中國》[M].中信出版社，2013.

[2] 阿馬蒂亞·森.貧窮與饑[M].商務(wù)印書館，2001.

[3] 趙盈盈.論我國城鄉(xiāng)收入差距不斷拉大的原因及解決對策[J].社科縱橫，2010，(12).

[4] 劉忠凱.解決我國城鄉(xiāng)收入差距問題的幾點(diǎn)建議[J].現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)信息，2010，(3).

[5] 王旺.宿州市城鄉(xiāng)居民收入與人均GDP的回歸分析[J].經(jīng)濟(jì)研究導(dǎo)刊，2017，(2).