2.5 回歸結果
采用EVIEWS6.0軟件,用LNED對LNID進行回歸,結果如表2.4所示:
由上可得,回歸函數(shù)為:
LNID=0.852523*LNED+3.054969
在方程顯著性檢驗中,F(xiàn)=385.02,對應的P值為0.0000,在1%的顯著性水平上通過了檢驗,認為LNED對LNID的整體影響顯著。R2= 0.9483,表明該回歸方程對樣本觀測值的擬合程度很高。在LNID的變動中,由解釋變量LNED變化引起的為94.83%。
在變量顯著性檢驗中,LNED和常數(shù)項C的T檢驗對應的P值均小于0.01,說明在1%顯著性水平上,LNED對LNID的影響顯著。在保持其他條件不變的情況下,ED每增加1個百分點,ID亦增加0.852523個百分點。
但是,D.W.值為0.773703,不在2附近,說明可能存在自相關,后面將會詳細分析。
3.檢驗
3.1經(jīng)濟意義的檢驗
該模型符合現(xiàn)實的經(jīng)濟意義,LNED的系數(shù)符號和常數(shù)項C均為正。在保持其他條件不變的情況下,城鄉(xiāng)教育支出差距每增加1個百分點,城鄉(xiāng)可支配收入差距就增加0.852523個百分點。常數(shù)項表示,當城鄉(xiāng)教育支出差距不變時,由其他因素導致的城鄉(xiāng)收入差距增大的部分。
3.2 統(tǒng)計檢驗
由F值以及R2值可知,方程通過了顯著性檢驗。由解釋變量各系數(shù)的t檢驗值可知,各解釋變量也都通過了變量顯著性檢驗。
3.3 計量經(jīng)濟檢驗
3.3.1 異方差性檢驗
對上述回歸模型進行異方差性的檢驗,運用White檢驗,得到結果如下:
White異方差檢驗統(tǒng)計量Obs*R-squared對應的概率為0.5868,大于檢驗水平0.05,因此接受殘差序列同方差的假設,即該模型不存在異方差性。
3.3.2 自相關性檢驗
如表2.4中回歸結果所示,D.W.值為0.773703,表明回歸殘差可能存在自相關。運用LM檢驗,得到結果如下所示:
LM自相關性檢驗統(tǒng)計量Obs*R-squared對應的概率為0.0158,小于檢驗水平0.05,因此拒絕殘差不存在序列自相關的假設,即該模型存在序列自相關。
為了識別AR模型的階數(shù),利用序列自相關函數(shù)和偏自相關函數(shù),運用相關圖和Q統(tǒng)計量檢驗,得到結果如下:
從圖3.1可知,方程的自相關函數(shù)和偏自相關函數(shù)的分布圖規(guī)則不明顯,無法準確判斷自回歸的階數(shù),自回歸的階數(shù)應該比較大,說明城鄉(xiāng)收入差距是一個長期問題。
4.結論與建議
城鄉(xiāng)居民收入差距與城鄉(xiāng)教育支出差距呈正相關,而且呈現(xiàn)出繼續(xù)增長的趨勢,因此,國家有關部門必須采取有效的措施控制和減小這一差距,實現(xiàn)城鄉(xiāng)公平和維持社會的穩(wěn)定。首先,政府必須提高公共教育經(jīng)費支出,增加農(nóng)村教育投入,減小城鄉(xiāng)教育差距,提高全社會的平均教育水平,最終通過教育的平等化達到縮小收入差距的預期目的。其次,要從根本上縮小城鄉(xiāng)收入差距,除了增加教育支出,特別是農(nóng)村教育投入,還要從其他很多方面入手,例如加強政府對收入分配的調(diào)節(jié)力度;推進農(nóng)村市場化建設,建立農(nóng)民權利保障機制;實行農(nóng)業(yè)的專業(yè)化、社會化生產(chǎn);穩(wěn)定持續(xù)地擴大就業(yè),形成城鄉(xiāng)勞動共富的機制;工業(yè)反哺農(nóng)業(yè),城市支持農(nóng)村;改變城鄉(xiāng)二元結構等。
參考文獻:
[1]姚耀軍.金融發(fā)展與城鄉(xiāng)收入差距關系的經(jīng)驗分析[J].財經(jīng)研究,2005(2)
[2]肖挺.服務業(yè)生產(chǎn)效率異質(zhì)性對城鄉(xiāng)收入差距影響研究[J].管理科學,2013(4)
[3]周少甫.地區(qū)差異、城市化與城鄉(xiāng)收入差距[J].中國人口·資源與環(huán)境,2010(8)
[4]白雪梅.教育與收入不平等: 中國的經(jīng)驗研究[J].管理世界,2004(6)
[5]陳斌開.政府教育投入、人力資本投資與中國城鄉(xiāng)收入差距[J].管理世界,2010(1)
[6]林毓鵬.中國城鄉(xiāng)教育支出差距對城鄉(xiāng)收入差距的影響[J].統(tǒng)計與決策,2007(24)
[7]王明華.人力資本投資、經(jīng)濟增長與城鄉(xiāng)收入差距[J].生產(chǎn)力研究,2010(8)
[8]樊歡歡,張凌云.EViews統(tǒng)計分析與應用[M].北京:機械工業(yè)出版社,2009
采用EVIEWS6.0軟件,用LNED對LNID進行回歸,結果如表2.4所示:
由上可得,回歸函數(shù)為:
LNID=0.852523*LNED+3.054969
在方程顯著性檢驗中,F(xiàn)=385.02,對應的P值為0.0000,在1%的顯著性水平上通過了檢驗,認為LNED對LNID的整體影響顯著。R2= 0.9483,表明該回歸方程對樣本觀測值的擬合程度很高。在LNID的變動中,由解釋變量LNED變化引起的為94.83%。
在變量顯著性檢驗中,LNED和常數(shù)項C的T檢驗對應的P值均小于0.01,說明在1%顯著性水平上,LNED對LNID的影響顯著。在保持其他條件不變的情況下,ED每增加1個百分點,ID亦增加0.852523個百分點。
但是,D.W.值為0.773703,不在2附近,說明可能存在自相關,后面將會詳細分析。
3.檢驗
3.1經(jīng)濟意義的檢驗
該模型符合現(xiàn)實的經(jīng)濟意義,LNED的系數(shù)符號和常數(shù)項C均為正。在保持其他條件不變的情況下,城鄉(xiāng)教育支出差距每增加1個百分點,城鄉(xiāng)可支配收入差距就增加0.852523個百分點。常數(shù)項表示,當城鄉(xiāng)教育支出差距不變時,由其他因素導致的城鄉(xiāng)收入差距增大的部分。
3.2 統(tǒng)計檢驗
由F值以及R2值可知,方程通過了顯著性檢驗。由解釋變量各系數(shù)的t檢驗值可知,各解釋變量也都通過了變量顯著性檢驗。
3.3 計量經(jīng)濟檢驗
3.3.1 異方差性檢驗
對上述回歸模型進行異方差性的檢驗,運用White檢驗,得到結果如下:
White異方差檢驗統(tǒng)計量Obs*R-squared對應的概率為0.5868,大于檢驗水平0.05,因此接受殘差序列同方差的假設,即該模型不存在異方差性。
3.3.2 自相關性檢驗
如表2.4中回歸結果所示,D.W.值為0.773703,表明回歸殘差可能存在自相關。運用LM檢驗,得到結果如下所示:
LM自相關性檢驗統(tǒng)計量Obs*R-squared對應的概率為0.0158,小于檢驗水平0.05,因此拒絕殘差不存在序列自相關的假設,即該模型存在序列自相關。
為了識別AR模型的階數(shù),利用序列自相關函數(shù)和偏自相關函數(shù),運用相關圖和Q統(tǒng)計量檢驗,得到結果如下:
從圖3.1可知,方程的自相關函數(shù)和偏自相關函數(shù)的分布圖規(guī)則不明顯,無法準確判斷自回歸的階數(shù),自回歸的階數(shù)應該比較大,說明城鄉(xiāng)收入差距是一個長期問題。
4.結論與建議
城鄉(xiāng)居民收入差距與城鄉(xiāng)教育支出差距呈正相關,而且呈現(xiàn)出繼續(xù)增長的趨勢,因此,國家有關部門必須采取有效的措施控制和減小這一差距,實現(xiàn)城鄉(xiāng)公平和維持社會的穩(wěn)定。首先,政府必須提高公共教育經(jīng)費支出,增加農(nóng)村教育投入,減小城鄉(xiāng)教育差距,提高全社會的平均教育水平,最終通過教育的平等化達到縮小收入差距的預期目的。其次,要從根本上縮小城鄉(xiāng)收入差距,除了增加教育支出,特別是農(nóng)村教育投入,還要從其他很多方面入手,例如加強政府對收入分配的調(diào)節(jié)力度;推進農(nóng)村市場化建設,建立農(nóng)民權利保障機制;實行農(nóng)業(yè)的專業(yè)化、社會化生產(chǎn);穩(wěn)定持續(xù)地擴大就業(yè),形成城鄉(xiāng)勞動共富的機制;工業(yè)反哺農(nóng)業(yè),城市支持農(nóng)村;改變城鄉(xiāng)二元結構等。
參考文獻:
[1]姚耀軍.金融發(fā)展與城鄉(xiāng)收入差距關系的經(jīng)驗分析[J].財經(jīng)研究,2005(2)
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[4]白雪梅.教育與收入不平等: 中國的經(jīng)驗研究[J].管理世界,2004(6)
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[6]林毓鵬.中國城鄉(xiāng)教育支出差距對城鄉(xiāng)收入差距的影響[J].統(tǒng)計與決策,2007(24)
[7]王明華.人力資本投資、經(jīng)濟增長與城鄉(xiāng)收入差距[J].生產(chǎn)力研究,2010(8)
[8]樊歡歡,張凌云.EViews統(tǒng)計分析與應用[M].北京:機械工業(yè)出版社,2009