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基于回归模型的城乡收入差距分析发表时间：2009-05-19T14:29:24.450Z 来源：《中国经济与管理科学》2009年第3期供稿作者：廖鸿志杨伟钦[导读] 本文通过回归模型分析影响城乡收入差距变动的因素。
摘要：本文通过回归模型分析影响城乡收入差距变动的因素，发现第三产业就业人口比重与城乡收入差距之间的关系最为密切，第三产业的健康发展对缩小城乡收入差距，促进和谐社会的构建有重大的影响。
关键词：回归模型城乡收入差距Analyzes the Income Gap between Urban and Rural Areas Based on the Regression Model Liao HongzhiYang Weiqin Abstract：With the help of regression model,this paper analyses factors influencing the income gap between urban and rural areas,and discovers that the proportion of the tertiary industry employment population is the closest associated with the enlargement of the gap.So the healthy development of the tertiary industry have a significant impact on shortening the income gap between urban and rural areas and building a harmonious society in China. Keywords：Regression modelIncome gap between urban and rural areas 【中图分类号】F812.45【文献标识码】A【文章编号】1009-9646(2009)03-0086-03 1．我国城乡收入差距的现状分析自改革开放以来，虽然我国居民基尼系数和城乡居民收入相对差距的变动趋势是在不断波动的，但是二者在总体上是在不断扩张的。
农业保险发展对农民收入影响的动态研究基于面板系统GMM模型的实证检验一、本文概述随着全球气候变化和市场经济体制的不断深化，农业保险在保障农民收入稳定、分散农业风险、促进农业现代化发展等方面的重要性日益凸显。
本文旨在动态研究农业保险发展对农民收入的影响，通过运用面板系统GMM模型进行实证检验，以期为我国农业保险政策的制定和优化提供科学依据。
本研究首先回顾了国内外关于农业保险与农民收入关系的文献，发现已有研究多从静态角度分析两者之间的关系，缺乏动态视角的深入探讨。
因此，本文尝试在已有研究的基础上，通过构建面板系统GMM模型，将时间因素纳入分析框架，以揭示农业保险发展对农民收入的动态影响机制。
本文的研究内容主要包括以下几个方面：对农业保险的发展历程和现状进行梳理，分析农业保险在保障农民收入方面的作用；构建面板系统GMM模型，选取适当的指标和数据，对农业保险发展与农民收入的关系进行实证检验；根据实证结果，提出针对性的政策建议，以促进农业保险与农民收入的良性互动。
本文的创新点在于运用面板系统GMM模型进行动态研究，克服了以往研究中的静态局限。
本文还将结合国内外实践经验，对农业保险政策的优化和完善提出建议，为我国农业保险事业的可持续发展提供理论支持和实践指导。
二、文献综述农业保险作为一种风险管理工具，在农业生产和农民生活中扮演着重要角色。
随着全球气候变化和农业风险的增加，农业保险的重要性日益凸显。
众多学者围绕农业保险对农民收入的影响进行了深入研究，形成了丰富的理论成果和实证经验。
早期研究主要关注农业保险对农民收入的静态影响，即农业保险是否能够提高农民收入水平。
部分学者认为，农业保险通过降低农业生产风险，减少农民因灾害损失而导致的收入下降，从而稳定或提高农民收入（Smith and Stutley, 1996; Goodwin and Smith, 2001）。
然而，也有研究指出，农业保险可能存在道德风险和逆向选择问题，导致保险费用上升，从而增加农民负担，对农民收入产生负面影响（Barrett et al., 2001; Coble et al., 2000）。
基于多元线性回归模型的农村居民收入增长分析针对影响安徽省农村居民收入的因素进行分析，再运用实证方法对1995-2009年的经济统计数据进行分析，从而得到影响安徽省农村居民纯收入的多元线性回归模型，通过对模型的验证能有效的预测安徽农村居民的收入增长趋势并能对安徽省农村地区的政策措施提供参考建议。
标签：影响因素；农村居民收入；多元线性回归模型0 引言社会主义新农村建设的首要任务是发展现代农业，其核心是增加农民收入。
改革开放30多年来，安徽农民收入的变化大致经历了以下5个阶段：1978-1980年高速增长阶段，农民人均纯收入由1978年的113.34元增加到1981年的246.49元，年均增长29.6%；1982-1991年相对低速增长阶段，其中1991年出现了负增长，农民收入下降了17.3%；1992-1996年为较快增长阶段年增长率均在20%以上；1997-2003年又为低速徘徊阶段；2004-2009年为恢复性较快增长阶段，增速均达到了两位数，从2004年的2499.3元增加到2009年的4504.3元。
但是整个农民纯收入的增长与城镇居民的收入相比，表现出了增长缓慢、差距越来越大的趋势。
为此本文根据整个国民经济的发展以及安徽省农业产业政策的调整变化、农村居民自身人力资本的积累等因素的变化情况，对安徽省农村居民纯收入的中长期趋势进行合理的预测，通过对1995-2009年安徽农村居民人均纯收入等经济统计数据的分析，运用多元线性回归方法建立模型，找出影响安徽农村居民纯收入最主要的因素，为安徽省农村产业政策提供建议。
1 影响安徽农村居民纯收入的影响因素1.1 工资收入对安徽农村居民纯收入的影响改革开放以来，作为人口大省的安徽，一直是劳务输出大省，农村居民的外出劳务时间越来越长，从事的职业越来越多。
如表1所示，人均工资性收入在安徽农村居民人均总收入中所占的比重越来越大，由1995年的11.6%增长到2009年的31.4%，由1995年的234.21元增长到了2009年的1882.42元，十五年增加了1648.21元。
基于GM(1, 1)模型的陕西省农村居民收入的预测分析一、引言陕西省农村居民收入是衡量农村经济发展水平和农民生活水平的重要指标之一。
通过对农村居民收入的预测分析，可以帮助政府制定合适的政策措施，促进农村经济增长和农民收入提高。
本文将基于GM(1, 1)模型对陕西省农村居民收入进行预测分析，以期为相关部门提供参考。
二、陕西省农村居民收入的发展现状陕西省是中国西部重要的农业大省之一，农村经济发展水平在西部地区处于较高水平。
随着国家农村经济政策的不断推进和改革开放的深入发展，陕西省农村居民收入也在逐步提高。
受到市场经济的波动和自然因素等影响，农村居民收入的增长速度仍存在一定的不确定因素。
三、GM(1, 1)模型的原理GM(1, 1)模型是一种灰色系统预测模型，其原理基于灰色系统理论。
该模型可以有效地处理样本数据较少、不确定性较大的预测问题。
GM(1, 1)模型的核心思想是通过对原始数据序列进行累加生成新的序列，然后建立灰色微分方程模型，最后对模型参数进行求解得到预测结果。
四、陕西省农村居民收入的GM(1, 1)模型建立1. 数据处理为了建立GM(1, 1)模型，首先需要收集相关数据，并对数据进行预处理。
根据陕西省统计局提供的数据，我们选取了近10年的农村居民收入数据作为建模数据。
在数据预处理中，我们采用了累加处理方式，得到了相应的新序列。
3. 模型检验建立模型之后，需要对模型的预测能力进行检验。
我们选取了部分数据进行模型检验，通过比较实际值和预测值的偏差来评估模型的预测效果。
结果显示，模型的预测效果良好，验证了GM(1, 1)模型的可靠性。
五、陕西省农村居民收入的GM(1, 1)模型预测分析基于建立的GM(1, 1)模型，我们对陕西省农村居民收入未来几年的发展趋势进行了预测分析。
根据模型预测结果，未来几年农村居民收入将呈现逐渐增长的趋势，增长幅度将保持稳定状态。
我们还对未来农村居民收入的变化规律进行了分析，发现收入来源和结构将发生一定程度的变化，其中农村经济结构的转型将对农村居民收入产生深远的影响。
我国城乡居民收入差距预测模型比较研究涂雄苓【摘要】By using the data concerning China s urban-rural residents income gap from 1978 to 2010,this paper mainly researches the application of several kinds of models in predicting China's urban-rural residents' income gap. By conducting empirical analysis,we establish ARIMA prediction model,grey prediction model and quadratic-polynomial prediction model and conduct accuracy comparison. The results show that quadratic-polynomial prediction model has excellent fitting effect. By using quadratic-polynomial prediction model, this paper conducts prediction on trend of China's urban-rural residents' income gap from 2011 to 2013,and the prediction value of income gap of urban-rural residents in China from 2011 to 2013 is 14 173.20 yuan,15 212.92 yuan and 16 289.67 yuan respectively. Finally,on the basis of analysis,corresponding counter-measures are put forward,in order to provide scientific basis for energy planning and policy formulation;first,strengthen government's function of public service,coordinate resources,and strive to provide an equal opportunity of development for social members,so as to promote people's welfare and promote social equality; second,breach industrial monopoly and bridge income gap between employees in monopoly industry and general industry; last but not the least,support,encourage and call for government to establish social relief fund,adjust residents' income distribution from the non-governmental perspective,and endeavor topromote the income level of low-income class.%采用1978 ～2010年的全国城乡居民收入差距数据,主要研究多种模型在全国城乡居民收入差距预测中的应用,通过实证分析建立了ARIMA模型、灰色模型、二次多项式多种预测模型,并进行了精度比较,结果表明,二次多项式预测模型拟合效果更好.利用此模型对2011～2013年全国城乡居民收入差距趋势值进行了预测,2011～ 2013年全国城乡居民收入差距预测值分别为14 173.20、15 212.92、16 289.67元.最后在分析的基础上提出了相关对策:首先,强化政府公共服务的职能,协调资源,努力为社会成员提供一个平等发展的机会,以达到提高公民福利,促进社会公平的目的；其次,打破行业垄断,平抑垄断行业与一般行业人员收入差距；最后,支持、鼓励和倡导成立社会救济基金,从民间的角度调节居民收入分配,努力提高低收入阶层收入水平.【期刊名称】《安徽农业科学》【年(卷),期】2011(039)024【总页数】4页(P15057-15059,15062)【关键词】城乡居民收入差距;ARIMA模型;灰色预测模型;二次多项式模型【作者】涂雄苓【作者单位】江西财经大学金融与统计学院,江西南昌330013【正文语种】中文【中图分类】F323.8“十一五”期间全国人均GDP首次突破1 000美元。
