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）
[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