淮北市城乡居民收入与人均GDP的回归分析

(安徽财经大学，安徽 蚌埠 233030)

淮北市城乡居民收入与人均GDP的回归分析

赵晨

(安徽财经大学，安徽 蚌埠 233030)

本文运用Eviews 3.1，主要针对2005-2016年安徽省淮北市的人均GDP与城镇居民的人均可支配收入、农村居民的人均可支配收入、城乡居民的收入差距进行回归分析，建立回归模型并对模型进行相关检验与模型分析。结果显示城镇居民的人均可支配收入、农村居民的人均可支配收入、城乡居民的收入差距与人均GDP均呈现正向相关关系，在淮北市人均GDP每提高1元的情况下，城乡居民的人均可支配收入提高0.637元，农村居民的人均可支配收入提高0.278元，城乡居民的收入差距提高0.359元。由此可见，人均GDP的增长对城镇居民的人均可支配收入的增长效果明显大于对农村居民的人均可支配收入的增长效果，随着淮北经济的不断发展，这种差距会越来越大。最后本文针对淮北市政府在提高本市居民的收入水平，减小城乡差距的问题上提出了相关建议。

淮北市；人均GDP；城乡居民收入；回归分析

一、引言

淮北，古代被叫做相城，现在简称为“淮”。处于安徽省地级市级别，位于安徽省的北部，地处于苏鲁豫皖四省交界处。包括相山区、杜集区、烈山区3个市辖区、和濉溪县1个县。2016年调查显示总面积为2802平方千米，人口220.8万人。淮北市是国家重要的能源城市，以其蕴藏量丰富的矿产资源和兼香型白酒的典型代表口子窖为产业支持，使得经济快速发展，但是随着人均GDP的不断增长，其城乡差距逐年增大的问题并没有得到合理解决。

二、变量与样本的选取

本文选取淮北市城镇居民的人均可支配收入，农村居民的人均可支配收入，城乡居民的收入差距作为衡量淮北市城乡居民收入状况的指标，选取淮北市人均GDP作为经济发展水平的衡量指标，选取2005年到2016年相关统计数据作为样本分析，相关数字统计如表1所示。

变量分析方面，以淮北市人均GDP作为自变量X，以淮北市的城镇居民人均可支配收入，农村居民人均可支配收入，城乡居民收入差距分别作为因变量Y1，Y2，Y3进行回归方程的模拟量化分析。

表1 淮北市人均GDP收入和城乡居民收入数据表 单位：元

从表1中可以看出2016年淮北市人均GDP的数值为36427元，比上年增长了3.91%，比2004年增长了2.56倍；城镇居民人均可支配收入的数值为27248元，比上年增长了6.06%，比2014年增长了2.17倍；农村居民人均可支配收入的数值为10635元，比上年增长7.8%，比2004年增长了3倍；城乡居民收入差距的数值为16595元，比上年增长了4.98%，比2004年增长了1.79倍。上述数据分析可知城镇居民人均可支配收入，农村居民人均可支配收入均随着经济的增长而逐年增加，但是城乡收入之间的差距也在逐渐增大。

三、回归分析

(一)相关分析

运用Eviews 3.1对样本变量进行相关性分析，相关系数表的分析见表2所示。

表2 相关系数表

由表2数据分析可知，淮北市人均GDP与城镇居民人均可支配收入、农村居民人均可支配收入、城乡居民收入差距的相关系数分别为0.988030、0.98552、0.987197，其相关系数均大于0.6，因此可认为自变量与因变量之间有高度线性相关关系。

运用Eviews3.1得到图1淮北市人均GDP与城镇居民人均可支配收入、农村居民人均可支配收入、城乡居民收入差距的散点图分析，图1横坐标表示自变量X淮北市人均GDP，纵坐标表示因变量且从上到下依次排列为城镇居民人均可支配收入Y1、城乡居民收入差距Y3、农村居民人均可支配收入Y2，结合图1分析可知自变量与因变量之间均表现为正向相关关系，因此可进行一元一次线性方程相关关系的模拟分析。

图1 散点图

(二)回归方程

运用Eviews3.1进行回归模拟可得三个一元一次线性回归方程：

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分别表示城镇居民人均可支配收入，农村居民人均可支配收入，城乡居民收入差距。

(三)回归系数分析

表3是三个方程的模型的回归系数分析表。由表3可知，方程一的常数项数值为2249.754；回归系数值为0.637，置信度为95%的区间估计为(0.567，0.707)；线性回归参数的标准误差为0.0315；T检验的概率P值为0.000，小于显著性水平0.05，所以可认为方程一的回归系数是有显著意义的；方程二的常数项数值为-432.558；回归系数为0.278，置信度为95%的区间估计为(0.245，0.311)；线性回归参数的标准误差为0.015；T检验的概率P值为0.000，小于显著性水平0.05，所以可认为方程二的回归系数是有显著意义的；方程三的常数项数值为2682.312；回归系数为0.359，置信度为95%的区间估计为(0.319，0.399)；线性回归参数的标准误差为0.018；T检验的概率P值为0.000，小于显著性水平0.05，所以可认为方程三的回归系数是有显著意义的；

(四)模型的检验

结合表4模型的检验数据进行模型的相关检验：

(1)拟合优度检验：由表4数据可知，三个方程的可决系数R2分别为0.976、0.971、0.975，且R2的绝对值均大于0.9，说明3个方程的拟合程度都比较高，三个方程的拟合优度检验均通过。

(2)T检验：由表4数据可知，三个方程中所包含的自变量的T检验数值分别为20.254、18.401、19.572，且T的绝对值均大于临界值2，对应T统计量的概率都为0均小于显著性水平0.05，则可认为模型的自变量对因变量有显著性影响，三个方程的T检验均通过。

(3)F检验：由表格4数据可知，三个方程中所对应的F统计量的数值分别为410.226、338.583、383.055，其数值均大于Fα(k-1,n-k)=4.96(α为显著性水平且取值为0.05，n为样本容量个数，k为待估参数个数，本文中对应n的数值为12，k的数值为2)，且方程对应的F统计量的概率值均等于0小于显著性水平0.05，则可认为这三个方程的回归方程显著性检验，即F检验均通过。

表3 模型的回归系数分析表

表4 模型的检验数据

(五)模型的经济意义

方程一：Y1=2249.754+0.637X，回归系数为0.637，假定其他解释因素不变，解释变量X代表的人均GDP每增长1元，被解释变量城镇居民人均可支配收入Y1平均将增长0.637元；

方程二：Y2=-432.558+0.278X，回归系数为0.278，假定其他解释因素不变，解释变量X代表的人均GDP每增长1元，被解释变量农村居民人均可支配收入Y2平均将增长0.278元；

方程三：Y3=2682.312+0.359X，回归系数为0.359，假定其他解释因素不变，解释变量X代表的人均GDP每增长1元，被解释变量城乡居民收入差距Y3平均将增长0.359元。

四、结论与建议

通过对上述模型的检验和相关分析可知，人均GDP每增长1个单位会带动城镇居民人均可支配收入，农村居民人均可支配收入，城乡居民收入差距分别增长0.637个单位、0.278个单位、0.359个单位，但在人均GDP增长量相同的情况下，城镇居民人均可支配收入的增长量明显大于农村居民人均可支配收入的增长量，使得城乡差距越来越大，且城乡居民收入差距的增长量甚至超过农村居民人均可支配收入的增长量。人均GDP每增长1个单位所引起的城市居民人均可支配收入的增长量约为其所引起的农村居民人均可支配收入增长量的2.9314倍，城乡居民收入差距的增长量甚至是农村居民人均可支配收入增长量的1.2914倍。由此分析可发现，随着淮北经济的不断发展，城乡居民的收入分配依旧不均等，且城乡之间收入差距越来越明显，因此单靠GDP的增长无法解决城乡差距的问题。

经济学家周其伫(2013)在其研究中指出，对于中国而言可划分为两个层次，城市和农村；而一些低收入的发展中国家，城乡在发展中所占比重不同，就使得城市和乡村之间的经济差距比较大，这就使得农村成为国家发展的基础、重点和难点。曾获诺贝尔经济学奖的经济学教授阿马蒂亚·森(2001)指出，贫富差距产生的根本原因，在于权利的不对等而引发的失衡。赵盈盈(2010)在其论文中也认为城乡差距形成并不断拉大的原因在于城乡二元经济结构，在制度安排上依然存在“重工轻农，重城轻乡”，农村在资源配置上仍属于不利地位。

因此针对以上对淮北城乡居民收入差距不均衡的发展现象，本文提出以下建议：应注重农村经济发展，加大对农村基础建设的投入并进行相关产业的带动与牵引，大力发展劳动密集型制造业并安排富余劳动力，同时进行农村经济结构的优化调整，结合各个地区发展状况因地制宜，提高农村劳动者的生产率和土地的使用效率，促进农村经济的快速发展。同时政府应强化宏观调控和管理职能，打破城乡分割的劳动就业体制，应将城乡劳动力视为一个整体，共同进入城乡协同发展的框架，应用一体化的发展政策，积极推动农村城市化建设。同时政府应积极实施农村养老制度，农村医疗保险制度和农村最低生活保障制度，为农民构建起社会保障体系。

[1] 周其伫.《城乡中国》[M].中信出版社，2013.

[2] 阿马蒂亚·森.贫穷与饥[M].商务印书馆，2001.

[3] 赵盈盈.论我国城乡收入差距不断拉大的原因及解决对策[J].社科纵横，2010，(12).

[4] 刘忠凯.解决我国城乡收入差距问题的几点建议[J].现代经济信息，2010，(3).

[5] 王旺.宿州市城乡居民收入与人均GDP的回归分析[J].经济研究导刊，2017，(2).