任烜毅
（山西财经大学，山西 太原 ０３０００６）
摘 要：30多年来，我国经济的快速增长，但中国居民收入差距问题日益突出。根据国家统计局公布的数据，从2003年—2012年，我国基尼系数均超过了国际公认基尼系数0.4的警戒线，其数据早已超过了0.3—0.4之间的合理水平。
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关键词 ：收入差距 基尼系数 模型的修改
中图分类号：C979文献标志码：A文章编号：1000-8772（2014）28-0247-01
一、问题的提出
30多年来，我国经济的快速增长，但中国居民收入差距问题日益突出。根据国家统计局公布的数据，从2003年—2012年，我国基尼系数均超过了国际公认基尼系数0.4的警戒线，其数据早已超过了0.3—0.4之间的合理水平。影响收入差距的因素是很多研究收入分配问题的学者关注的话题，而基尼系数是收入差距最具代表性的衡量指标。
二、模型的估计与调整
（一）模型的设定
首先，分别做基尼系数Y与GDPX2、人口自然增长率X3、城镇人口比重X4、就业率X5的散点图，发现基尼系数与各变量间存在一定的线性关系。做多元回归，必须满足三个基本条件：一是不存在自相关；二是不存在异方差；三是解释变量之间不存在多重共线性。为了消除异方差，本文对解释变量和被解释变量直接取对数，即将模型设定为：
lnYt=β1+β2lnX2+β3lnX3+β4lnX4+β5lnX5+ut
lnt=-5.5560-0.297lnX2-0.1470lnX3+0.4357lnX4+0.8635lnX5
t=（-4.8880）（-0.6235）（-2.1987）（2.2367）（3.9767）
R2=0.9540 F=172.2601 DW=1.605724
（二）模型的检验
1、经济意义检验
模型估计结果说明，在假定其他变量不变的情况下，当年GDP每增长1%，平均来说基尼系数会减少0.297%；当年人口自然增长率每增长1%，平均来说基尼系数会减少0.1470%；当年城镇人口比重每增长1%，平均来说基尼系数会增加0.4357%；当年就业率每增长1%，平均来说基尼系数会增加0.8635%。这与理论分析和经验判断相一致，符合实际情况。
2、统计推断检验
由表可以看出，修正的可决系数2=0.9540，说明所建模型在整体上对样本数据拟合程度高。被解释变量观测值的总变差中，有95.40%由所估计的样本回归模型做出了解释；由F检验知，“GDP”、“人口自然增长率”、“城镇人口比重”、“就业率”等变量联合起来确实对“基尼系数”有显著影响；由t检验知，在其他解释变量不变的情况下，“GDP”对被解释变量基尼系数没有显著影响，其余解释变量分别对被解释变量“基尼系数”有显著的影响。
3、计量经济学检验
根据White检验可知，在α=0.05下，得临界值χ20.05（13）=22.3621，比较计算的χ2统计量与临界值，因为nR2=15.88228＜χ20.05（13）=22.3621，表明模型不存在异方差；其次，样本容量n=34，解释变量个数为4的模型，在显著性水平为0.01的表中，可知4-du=4-1.511=2.489>DW=1.605724>du=1.511，误差项间是无自相关；最后，做相关系数矩阵可知，各解释变量相关矩阵系数均小于0.7，说明各解释变量不存在多重共线性。
（三）模型的修正
根据以上检验，发现模型各项指标可靠，但在t检验中，在其他解释变量不变的情况下，GDP对被解释变量基尼系数没有显著影响，因此，在原有模型的基础上删去解释变量X2，即GDP。故所得模型为：
lnt =-5.5560-0.1470lnX3+0.4357lnX4+0.8635lnX5
由于删除了解释变量X2，删除变量可能引起异方差，所以，对修正后的模型再次进行异方差检验，再次表明最终模型不存在异方差。同时，对最终模型做自相关的检验，误差项间是无自相关。
此时，可得最终模型为：
lnt =-5.5560-0.1470lnX3+0.4357lnX4+0.8635lnX5
R2= 0.954978 F=234.3263 DW= 1.502299
三、本文结论
根据回归分析模型分析提出以下几点分析及建议：
1、人口自然增长率和城镇人口比重
人口自然增长率的上涨，意味着人口出生率的相对提高和人口死亡率的相对下降。因此，逐渐放开的计划生育政策和加强对老年人生活的基本保障，落实养老保险金，使基尼系数下降。城镇人口比重增加，会增加城镇人口的人力资源，同样会促进城镇的发展，促进城镇经济文化发展。因此，应当加大农村的开发力度，给予更多的优惠政策，吸引人口向农村转移，才能有效降低基尼系数。
2、就业率
从模型的偏回归系数可以看出，这一因素对基尼系数的影响作用是最大的。这一因素的上升，不仅仅使低收入阶层的人数减少，更主要的是使低收入阶层的收入份额相对地甚至绝对地降低。模型中就业率的回归系数表明，在其它因素保持不变的条件下，就业率与中国居民基尼系数正相关。
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参考文献：
[1] 孙 菲，宁小慧：基尼系数的变动趋势及其影响因素分析，商业时代，2012.
（责任编辑：赵媛）