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各地区居民收入基尼系数计算及其非参数计量模型分析一、本文概述本文旨在深入研究和探讨各地区居民收入基尼系数的计算方法，以及非参数计量模型在其中的应用。
我们将对基尼系数的概念、计算方法及其在社会经济分析中的重要性进行概述，同时介绍非参数计量模型的基本理论及其在基尼系数分析中的适用性。
通过对各地区居民收入数据的收集和处理，我们将计算各地区的基尼系数，分析居民收入差距的现状及其变化趋势。
在此基础上，运用非参数计量模型，进一步探讨影响各地区基尼系数的因素，为政策制定者提供决策参考，以期实现更加公平、可持续的社会经济发展。
本文的研究方法主要包括数据收集、基尼系数计算、非参数计量模型构建与分析等步骤。
我们将选取具有代表性的各地区居民收入数据，运用适当的统计方法进行整理和分析。
在计算基尼系数时，我们将采用国际上通用的方法，确保数据的准确性和可比性。
在非参数计量模型的应用中，我们将根据数据的特征选择合适的模型，并运用统计软件进行实证分析。
本文的研究意义在于，通过对各地区居民收入基尼系数的计算和非参数计量模型的分析，揭示居民收入差距的现状及其影响因素，为政策制定者提供科学依据。
本文的研究也有助于深化对收入分配问题的认识，推动相关领域的学术研究，为社会经济政策的制定和改进提供有力支持。
二、文献综述在经济学和社会科学领域，居民收入基尼系数一直被广泛用作衡量收入不平等程度的重要指标。
自从Gini在1912年首次提出这一概念以来，众多学者对其进行了深入的研究和探讨。
本部分将围绕居民收入基尼系数的计算方法、非参数计量模型的应用，以及这些模型在分析收入不平等问题中的有效性进行文献综述。
关于基尼系数的计算方法，早期的研究主要集中在直接法和间接法两种。
直接法通过对实际收入分布的统计数据进行计算，能够较为准确地反映收入不平等状况。
间接法则依赖于一些易于获得的统计数据，如人均收入、收入分组数据等，虽然计算简便，但可能存在一定的误差。
近年来，随着大数据技术的发展，一些学者开始尝试利用大数据对基尼系数进行更为精确的估算。
基尼系数变化分析基尼系数是衡量一个国家或地区收入分配不平等程度的指标。
它的数值范围在0到1之间，数值越大表示收入分配越不平等。
在这篇文章中，我们将对基尼系数的变化进行分析，探讨其原因和影响。
一、基尼系数的定义和计算方法基尼系数是由意大利经济学家基尼提出的，用于衡量收入分配的不平等程度。
其计算方法如下：1. 首先，将人口按照增加的收入大小进行排序，从低到高分成n组；2. 然后，计算每组的累积收入占总收入的比例；3. 最后，通过求和计算，得出基尼系数。
基尼系数越接近1，说明收入分配越不平等；反之，越接近0，说明收入分配越平等。
二、基尼系数的变化趋势1. 经济增长阶段：在经济增长阶段，基尼系数往往会呈现出先上升后下降的趋势。
这是因为在经济快速增长的初期，富裕阶层的收入增长更快，导致收入分配的不平等程度加剧。
然而，随着经济的发展和政府政策的干预，贫富差距逐渐减小，基尼系数开始下降。
2. 社会不稳定时期：在社会不稳定时期，如经济危机、自然灾害等，基尼系数往往会上升。
这是因为这些不稳定因素会加剧收入分配的不均衡，导致富裕阶层更加富有，贫困阶层更加贫困。
3. 收入政策改变：国家的收入政策变化也会对基尼系数产生影响。
一些国家通过提高最低工资、增加社会福利、税收调整等手段来减少收入差距，从而降低基尼系数。
相反，如果收入政策不公平或偏向富裕阶层，基尼系数会增加。
三、基尼系数变化的影响基尼系数的变化对一个国家或地区的经济和社会有重要的影响：1. 社会稳定性：收入分配不平等会导致社会不稳定。
当贫困阶层的生活水平无法满足基本需求时，社会矛盾和不满情绪会不断积累，从而可能引发社会动荡和冲突。
2. 经济发展：收入分配不平等可能对经济增长产生负面影响。
当富裕阶层的收入过高时，他们往往会倾向于消费高档商品和服务，而不是投资和创造就业机会。
这可能导致经济增长的不平衡。
3. 教育和健康：收入差距过大会影响教育和健康资源的分配。
富裕阶层更容易获得高质量的教育和医疗资源，而贫困阶层往往面临教育和医疗的不平等问题。
基尼系数分析报告一、引言基尼系数是衡量收入或财富分配不均的指标，它是一种统计量，可以从0到1之间进行取值，其中0代表完全的财富均等，1代表完全的财富不均。
基尼系数的计算公式如下：基尼系数=1-∑(分配比例i)^2本报告将通过对国家的数据进行基尼系数分析，以评估该国家的收入或财富分配情况。
二、数据收集与处理在本次分析中，我们选择了国家的收入数据进行分析，数据来自于该国家的统计部门，并且覆盖了多个层次和地区。
通过对这些数据进行整理和处理，我们得到了该国各个层次和地区的收入数据。
三、分析结果根据我们的数据分析，我们得出了该国家的基尼系数为0.45、根据基尼系数的取值范围，我们可以得出结论：该国家的收入分配存在一定程度的不均衡，但尚未达到严重不均的程度。
四、原因分析收入分配不均的原因有多种，以下是一些通常的原因分析：1.教育水平不同：教育水平的差异可能导致技能和知识的不均衡，限制个人的职业选择和收入水平。
2.劳动力市场状况：就业机会的不平等和薪酬水平的差异可能导致收入不均衡。
一些行业可能拥有更多的高薪就业机会，而其他行业可能只能提供低薪工作。
3.财富积累：一些个人或家庭可能通过投资和资产积累来获得更多的财富，而其他人可能没有这样的机会。
这种财富的差距会导致财富分配的不均衡。
4.政府政策：政府的税收和福利政策可能对收入分配产生影响。
一些政策可能会增加收入不平等，而其他政策可能会减少收入差距。
五、政策建议为了解决收入分配不均的问题，以下是一些建议：1.教育政策：投资于教育，提供公平的教育机会，让更多人有机会获得高质量的教育。
通过提高教育水平和培养更多的技能，可以提高个人的就业机会和收入水平。
2.劳动力市场政策：改善就业机会的平等性，通过减少就业歧视、提高最低工资水平和改善劳动法律来促进收入均等。
此外，还可以提供培训和职业指导，帮助人们提高就业能力。
3.税收和福利政策：通过调整税收系统和福利政策，减少收入不平等。
基尼系数影响因素的实证分析基尼系数是用来衡量收入、财富等的不平等程度的一种方法，它可以帮助我们了解社会经济的结构和发展状况。
影响基尼系数的因素有很多，本文将从教育水平、经济发展、政策措施等方面进行实证分析。
教育水平是影响基尼系数的重要因素之一。
教育水平越高的地区、群体，其收入分配越趋向平均化，即基尼系数越低。
这是因为教育能够提高人们的技能和能力水平，增加他们的就业机会和创收能力，进而促进收入分配的平等化。
例如，瑞士、芬兰等国家，其基尼系数较低也与其高素质的教育有关。
经济发展水平也是影响基尼系数的重要因素之一。
在相同的社会制度下，经济发展的水平越高，社会财富的总量越大，收入分配的差异也越小，因此基尼系数会趋于稳定或下降。
但是，在不同的经济发展阶段，基尼系数的变化可能有很大的波动。
例如，中国在经济增长初期的基尼系数升高，但随着经济发展阶段的不断提升，基尼系数逐渐降低。
政策措施也是影响基尼系数的重要因素。
政府通过税收、社会保障、公共服务等措施来调节财富和收入的分配，可以在一定程度上降低基尼系数。
例如，欧洲国家实行的高福利制度可以有效地减少贫富分化，拉低基尼系数。
而美国政府对社会福利的限制则导致其基尼系数相对较高。
除了上述因素外，人口结构、社会文化等也可能影响基尼系数。
比如，一个老龄化的社会，其基尼系数通常会较低，因为老年人相对于年轻人的收入差距较小。
另外，在拥有不同文化背景的社会中，不同文化群体之间的经济差异可能影响基尼系数的变化。
总的来说，基尼系数是一个综合的指标，其受到多种因素的影响，要想有效地降低基尼系数，需要从教育、经济、政策等多角度入手，形成一套全面的政策体系，不断推进社会平等和经济发展。
基尼系数分析基尼系数是衡量收入不平等程度和贫富分化程度的指标，常用于经济学和社会学领域的研究。
它可以通过计算人群中个体收入在整体收入分配中的比例来得出，数值范围从0到1，0表示完全平等，1表示完全不平等。
本文将对基尼系数的含义、计算方法以及其在实际应用中的意义进行分析。
一、基尼系数的含义基尼系数源于经济学家基尼的研究，用于测量收入或财富分配不均的程度。
一个较高的基尼系数表明收入分配不平等严重，即富人相对于穷人的比例更高。
二、基尼系数的计算方法基尼系数的计算方法十分简单，通过总体收入和个体收入的比较来获得。
在给定人群中，假设有n个个体，他们的收入分别为x1, x2, ... xn，并按照大小排序。
其计算公式如下：基尼系数 = (n + 1) / n - (2 / n(n - 1)) * (x1 + 2x2 + ... + nxn)其中，(n + 1) / n 表示完全平等时的基尼系数，(2 / n(n - 1)) * (x1 + 2x2 + ... + nxn)表示个体之间收入差异所贡献的系数。
三、基尼系数的实际应用基尼系数不仅可以应用于经济学领域，还可以用于社会学和政治学等方面的研究。
以下是其在实际应用中的意义：1. 经济政策评估和比较：基尼系数可以用来评估不同经济政策对贫富分化的影响。
通过对比不同年份或不同国家的基尼系数，政策制定者可以了解到底哪些政策对收入分配产生了积极或消极的影响，从而做出更加科学的决策。
2. 社会不平等研究：基尼系数是研究社会不平等程度的重要工具。
通过计算不同人群、不同地区或不同社会群体的基尼系数，可以了解到底哪些因素导致了社会不平等的出现，以及如何减少不平等。
3. 收入分配政策制定：基尼系数可以为制定收入分配政策提供参考。
通过了解不同群体之间的收入差距以及收入不平等的程度，政策制定者可以有针对性地制定相应的政策来减少贫富差距，促进社会的可持续发展。
4. 国际比较和合作：基尼系数可以用于国际间的收入分配比较。
基尼系数分析一、基尼系数的计算方法基尼系数(Gini Coefficient)是意大利经济学家基尼(Corrado Gini, 1884-1965)于1912 年提出的，是衡量收入分配不均等程度的常用指标。
如果把对角线与洛伦茨曲线之间的而积记作A,洛伦茨曲线与横坐标轴及MP之间的面积记作B,则基尼系数g=A/ (A+B) =2A=1.2B。
如果已知洛伦茨曲线疔y (x)则可以通过下式计算基尼系数：g= 1 - 2] y (x) (lx (2)累积年收入(％>------------- 7<M洛伦茨曲线V ( X )X1地)累积人口数(%)但实际上洛伦茨曲线是一条折线,而非一条连续的曲线，因此无法采用上述积分的办法计算。
可采用另外一种比较简明的计算方法。
首先计算B的而积。
由于洛伦茨曲线是一条不规则的曲线,无法直接计算B的而积，因此采用近似梯形的面积来代替。
假定全部人口平均分为n组，以累计到第i组人口总收入占全部人口总收入的比重Wi为下底，以累计到第i.l组人口总收入占全部人口总收入的比重W i-1为上底，以每组人口占全部人口的比例即1/D为高, 计算一个个小梯形的面积,并加总，即得到近似B的面积:B=Z[l/2xl/n x(W i-l+W i)]最后，再将上述推导结果代入基尼系数公式，化简整理，即得一个筒便易学易用的基尼系数计算公式:G=l-l/n [2Z W i+1] (1)二、我国农村、城镇、全国居民的基尼系数的计算1.农村居民基尼系数的计算(以2003年为例)表1基尼系数计算表(国家统计局2003年统计年鉴相关资料整理)按收入分组各户比重人均纯收入收入所占比重户数累计收入累计低收入组0.2 865.90 0.0606 0.2 0.0606中低收入组0.2 1,606.53 0.1124 0.4 0.1729中等收入组0.2 2,273.13 0.1590 0.6 0.3319中高收入组0.2 3,206.79 0.2243 0.8 0.5561高收入组0.2 6,346.86 0.4439 11合计114,299.21 1根据上表，可绘制得到洛仑兹曲线(下图由直接生成)。
基尼系数的变动趋势及其影响因素分析内容摘要：近十几年，我国收入差距问题日益严重，对社会公平与经济发展提出了严峻挑战。
本文计算了1997-2010年30个省份（西藏除外）的城镇基尼系数，并对其趋势进行了分析。
通过分析，将基尼系数变动过程分为三个阶段。
并通过计量模型对第三阶段即现阶段影响基尼系数的因素进行了实证检验，发现有一系列因素对基尼系数的变动起着重要作用，如个人可支配收入、财政支出等因素，并针对分析结果提出了相关建议。
关键词：基尼系数人均可支配收入R&D经费支出财政支出引言及文献综述伴随着我国经济20多年的快速增长，居民收入差距问题日益突出。
根据国家统计局公布的数据，2004年，我国基尼系数已达到了0.44，超过了国际公认基尼系数0.4的警戒线。
自20世纪90年代以来，我国城乡间、区域间和各个社会阶层间的居民收入差距在持续扩大。
这种社会分配状况的恶化，必然导致社会冲突的加剧，有失社会公正，从而引起更多的社会问题和经济问题。
所以收入差距问题不容忽视。
众多学者为解决这一问题进行了深入探讨。
一部分学者从居民收入差距的度量上进行研究，综合其结果，一致认为近几年居民收入差距持续扩大，比较严重，并仍有扩大趋势，但是有些学者认为城乡间收入差距最为严重，部分学者认为区域间差距较大。
面对收入差距持续扩大对经济发展提出的挑战，学者对收入差距扩大的原因进行了研究分析，以解决这一问题。
王小鲁、周云波、许召元等学者通过对基尼系数、变异系数、泰尔指数等指数的因素分解，检验了资产投资率、受教育程度、人力资本等因素对收入差距的影响并提出了相关建议。
但是得到的结论都不尽相同，究其原因可能是基于不同层面，或者是不同时期各因素的影响不同。
陈秀山、徐瑛从要素和宏观经济方面进行了分析，认为要素投入起着关键性作用。
范剑勇、林毅夫、魏后凯等从三大产业角度对区域差距的影响进行了分析，结果显示第二产业对收入差距影响较大。
瞿晶、姚先国认为房地产和资本市场对扩大城镇居民收入不平等的作用日益增强，但是数据不够全面，只用了少数几个省份的数据。
基尼系数对经济发展的影响分析经济的发展与社会的公平与不公平息息相关，而基尼系数作为衡量收入分配差距的指标，对经济发展起着重要的影响。
本文将分析基尼系数对经济发展的影响，并探讨其潜在的原因。
首先，基尼系数反映了一个国家或地区收入的分配差异。
当一个国家的基尼系数较低时，说明收入分配相对平等，这有助于促进社会的稳定与和谐。
相反，当基尼系数较高时，意味着收入分配不平等，这可能会引发社会不平等的问题，妨碍经济的发展。
因此，控制和降低基尼系数是实现可持续经济发展的必要条件之一。
其次，基尼系数的高低与社会福利之间存在一定的关联。
当基尼系数高时，较大比例的财富集中在少数人手中，这会导致社会资源的不均衡分配，难以满足广大人民群众的基本需求。
相反，当基尼系数低时，收入更加均衡分配，社会福利更加公平，有利于提高人民的获得感和参与度，从而推动经济的快速发展。
另外，基尼系数对于经济发展的影响还可以从经济增长与收入分配的关系来看。
一方面，收入分配不平等可能会导致社会不稳定，降低人民的消费意愿和能力，从而阻碍了经济的增长。
另一方面，较高的基尼系数可能加大了贫富两极分化，导致贫困人口无法享受到经济增长的好处，进一步阻碍了整体经济的发展。
因此，良好的收入分配机制有助于提高整体经济的效能和可持续发展的能力。
为什么会出现基尼系数的差异呢？这与多种社会经济因素有关。
首先，人力资本的差异是影响基尼系数的一个重要因素。
当人们的教育水平和技能不平等时，势必导致收入水平的差距。
其次，制度和政策的差异也会影响收入分配不平等。
激励机制不合理、税收政策不公平等问题，都可能导致贫富差距的扩大。
最后，经济结构的差异也是一个重要原因。
当一个国家的经济结构偏向于资本密集型产业时，往往会导致财富的集中，收入分配不平等的问题将凸显出来。
为了解决基尼系数带来的问题，政府和社会各界应采取一系列的措施。
首先，加大教育投入，提高人民的人力资本素质，缩小收入差距。
其次，完善相关的制度和政策，建立公平的税收体系和社会保障机制，通过财富再分配来增强社会公平。
基尼系数及计算方法居民收入分配的差异程度，是当前人们所普遍关心的一个问题。
收入分配差异的合理与否，一方面可以反映按劳分配原则的实现情况；另一方面是保障居民生活和社会稳定的重要条件。
衡量收入差异状况最重要、最常用的指标是基尼系数（即吉尼系数）。
基尼系数（Gini coefficient）是20世纪初意大利经济学家基尼根据洛伦茨曲线提出的判断分配平等程度的指标（如下图），设实际收入分配曲线和收入分配绝对平等曲线之间的面积为A，实际收入分配曲线右下方的面积为B。
并以A除以（A+B）的商表示不平等程度。
这个数值被称为基尼系数或称洛伦茨系数。
如果A为零，基尼系数为零，表示收入分配完全平等；如果B为零则系数为1，收入分配绝对不平等。
该系数可在零和1之间取任何值。
收入分配越是趋向平等，洛伦茨曲线的弧度越小，基尼系数也越小，反之，收入分配越是趋向不平等，洛伦茨曲线的弧度越大，那么基尼系数也越大。
洛伦茨曲线图中,0M为45度线,在这条线上，每10%的人得到10%的收入，表明收入分配完全平等,称为绝对平等线。
OPM表明收入分配极度不平等，全部收入集中在1个人手中，称为绝对不平等线。
介于二线之间的实际收入分配曲线就是洛伦茨曲线。
它表明:洛伦茨曲线与绝对平等线OM越接近，收入分配越平等；与绝对不平等线OPM越接近，收入分配越不平等。
实际应用中的计算公式是：公式中：是按收入分组后各组的人口数占总人口数的比重；是按收入分组后，各组人口所拥有的收入占收入总额的比重；是从i=1到i的累计数，如，=Y1+Y2+Y3….+Yi。
计算基尼系数，可以用收入分组数据计算，也可用分户数据计算。
但要注意的是，无论分组还是分户计算，均应先对数据按收入从低到高排序，分组计算时，一般应使分组的组距相等。
用分组数据计算的基尼系数要明显小于分户数据的计算值，特别是当分组的组数不多时，差距更大。
用分户数据计算基尼系数时，采用的计算指标不同，也会出现不同的结果。
基尼系数是什么_基尼系数重大意义基尼系数是什么呢?以下是小编整理的关于基尼系数的相关内容，欢迎阅读和参考!基尼系数是什么_基尼系数重大意义基尼系数是什么基尼系数是1943年美国经济学家阿尔伯特·赫希曼根据劳伦茨曲线所定义的判断收入分配公平程度的指标。
基尼系数是比例数值，在0和1之间，是国际上用来综合考察居民内部收入分配差异状况的一个重要分析指标。
长久以来，人们错误的把这个指标归到基尼名下。
但1964年，赫希曼在AER发表了一页纸的澄清文字，标题是《一项指标的父权认证》(the Paternity of An Index)。
据此，我们得知，基尼系数并非基尼发明的，也不是赫芬道尔重新发明的，而是赫希曼发明的。
基尼系数的重大意义基尼系数是1943年美国经济学家阿尔伯特·赫希曼根据劳伦茨曲线所定义的判断收入分配公平程度的指标。
基尼系数是比例数值，在0和1之间，是国际上用来综合考察居民内部收入分配差异状况的一个重要分析指标。
长久以来，人们错误的把这个指标归到基尼名下。
但1964年，赫希曼在AER发表了一页纸的澄清文字，标题是《一项指标的父权认证》(the Paternity of An Index)。
据此，我们得知，基尼系数并非基尼发明的，也不是赫芬道尔重新发明的，而是赫希曼发明的。
拓展阅读：基尼系数的影响因素包括经济发展水平、社会文化传统、政治经济制度等。
其中的一个重要因素，是政策制定者希望以收入分配制度达到何种目标，是注重分配差异的刺激激励作用，还是注重分配政策的调节保障作用。
在现实中，日本是全球基尼系数最低的国家之一。
据共同社2013年10月11日报道，日本厚生劳动省周五公布的2011年调查报告显示，日本国内基尼系数为0.2708，创历史新高。
据报道,自1984年以来，日本的基尼系数持续上升，此次调查为0.2708，较2008年的数据增加0.0218，创历史新高。
厚劳省认为，收入较低的老年人及单身者家庭的增加导致差距扩大。
基尼系数影响因素的计量分析
小组成员：陈程宏张钰玲
一、背景介绍
基尼系数(Gini Coefficient)为意大利经济学家基尼于1922年提出的，定量测定收入分配差异程度。
其经济含义为：在全部居民收入中，用于进行不平均分配的那部分收入占总收入的百分比。
基尼系数最大为“1”，最小等于“0”。
前者表示居民之间的收入分配绝对不平均，即100%的收入被一个单位的人全部占有了；而后者则表示居民之间的收入分配绝对平均，即人与人之间收入完全平等，没有任何差异。
但这两种情况只是在理论上的绝对化形式，在实际生活中一般不会出现。
因此，基尼系数的实际数值只能介于0～1之间，基尼系数越小收入分配越平均，基尼系数越大收入分配越不平均。
通常把0.4作为贫富差距的警戒线，大于这一数值容易出现社会动荡。
二、模型设定及参数说明
基尼系数的影响因素包括经济发展水平、社会文化传统、政治经济制度等。
但因为社会传统文化和政治制度因素难以用数据衡量，所以在此我们只能从经济因素方面入手，选取其中与基尼系数相关的因素，定性、定量地探究它们的影响作用。
经过观察，我们采用了国内生产总值、消费价格指数、人均可支配收入、人均消费支出、失业率五个参数来对基尼系数进行分析，经过观察，我们将模型设定为：
gini=c+β1gdp+β2cpi+β3income+β4consume+β5unemployment+μ其中，gini表示基尼系数；
gdp：国内生产总值,是指在一定时期内，一个国家或地区的经济中所生产出的全部最终产品和劳务的价值，常被公认为衡量国家经济状况的最佳指标。
它不但可反映一个国家的经济表现，还可以反映一国的国力与财富。
cpi:居民消费价格指数，是一个反映居民家庭一般所购买的消费商品和服务价格水平变动情况的宏观经济指标。
它是度量一组代表性消费商品及服务项目的价格水平随时间而变动的相对数，是用来反映居民家庭购买消费商品及服务的价格水平的变动情况。
sr:人均可支配收入,是指个人可支配收入的平均值。
个人可支配收入指个人收入扣除向政府缴纳的各种直接税以及非商业性费用等以后的余额。
个人可支配收入被认为是消费开支的最重要的决定性因素，因而常被用来衡量一个国家生活水平的变化情况。
xf:人均消费支出指居民用于满足家庭日常生活消费的全部支出，包括购买实物支出和服务性消费支出。
人均消费支出是社会消费需求的主体，是拉动经济增长的直接因素，是体现居民生活水平和质量的重要指标。
sy:失业率，是指一定时期满足全部就业条件的就业人口中仍未有工作的劳动力数字，旨在衡量闲置中的劳动产能，是反映一个国家或地区失业状况的主要指标。
失业率与经济增长率具有反向的对应变动关系。
四、参数估计
运用Eviews软件，采用最小二乘法，对以上数据进行线性回归，对所建立模型进行线性回归，估计结果如下图：
所得模型为：
gini=－0.0637－1.22*10−6gdp＋0.003248cpi－3.71*10−5sr＋0.000107xf－0.007032sy (-0.8394) (-2.3091) (5.167) (-1.312) (3.9436) (-0.79)
R2=0.9412 F=86.44241 DW=2.14
五、模型检验
1、经济意义检验
（1）c=－0.0637,表示当其他值都等于0时，基尼系数为－0.0637，小于0到，不合理
（2）β1=－1.22*10−6，表示其他因素都为0时，GDP每增长1亿元，基尼系数减少1.22*10−6，与实际不符。
（3）β2=0.003248，表示其他因素都为0时，CPI较上一年增加1，基尼系数增加
0.003248。
（4）β3=－3.71*10−5，表示其他因素都为0时，人均可支配收入每增加1元，基尼系数减少3.71*10−5。
（5）β4=0.000107，表示其他因素都为0时，人均消费支出每增加1元，基尼系数增加0.000107。
（6）β5= －0.007032，表示其他因素都为0时，失业率每增长1个百分点，基尼系数减少0.007032。
2、统计检验
（1）拟合优度检验：由参数估计结果可得，R2=0.9412，R̅2=0.930315，表明基尼系数的变动中，有93%的部分可由这5个因素表示，拟合优
度检验通过。
（2）方程总体显著性检验（F检验）：因为F=86.44241＞F0.05(5,27)=2.57，所以该模型的线性关系在95%的置信水平下显著成立。
（3）变量的显著性检验（t检验）：t0.025(27)=2.052,则在95%的水平下，只有3个变量通过了检验，c、sy、sr未通过检验。
3、多重共线性检验
（1）简单相关系数检验：
可以看出，gdp与sr、xf两两高度相关
（2）逐步回归法：分别作出gini与gdp、cpi、sr、sf、sy间的回归：
1、gini=0.349+3.43*10−7gdp
（28.84）(5.96)
R2=0.534，F=35.54，DW=0.354
2、gini=0.4873－0.000864cpi
(2.1372) (-0.4)
R2=0.005139,F=0.16,DW=0.171686
3、gini=0.3382+7.82*10−6sr
(28.2268) (6.844)
R2=0.6017,F=46.84,DW=0.4019
4、gini=0.33129+1.19*10−5xf
(28.0419) (7.4848)
R2=0.64377,F=56.02,DW=4354
5、gini=0.1804+0.06735sy
(5.1892) (6.4121)
R2=0.5701,F=41.115,DW=0.4937
可见，人均消费支出对基尼指数的影响最大，因此选第四个为初始的回归模型。
①加入gdp后回归结果如下：
调整的可决系数R̅2=0.8637比初始回归方程的略有提高，但是GDP的系数符号为负，与实际不符，所以去掉GDP。
②加入cpi后回归结果如下：
调整的可决系数R̅2=0.6762比初始回归方程略有提高，但cpi未通过t检验，且DW检验也表明存在自相关，所以去掉CPI。
③加入sr后回归结果如下：
拟合优度提高，t检验通过，所以加入sr。
④加入sy后回归结果如下：
跟上一步比较，拟合优度略有提高，但sy未能通过t检验所以去掉sy。
综上所述，最终的方程为：
gini=0.27787＋0.000142xf－8.84*10−5sr
(26.4141) (7.7288) (-7.09)
R2＝0.86686,F=97.66379,DW=0.9908
4、异方差检验
（1）图形检验
由上面两幅图得知，模型存在异方差。
（2）Park检验
以e2为被解释变量，xf、sr为解释变量进行回归，结果如下：
两个解释变量均通过了t检验，所以存在异方差，异方差的形式为：
e2=1.23*10−6xf-8.44*10−7sr
5、序列相关性检验
（1）图形检验
以上两图均表明模型不存在序列相关性。
（2）DW检验
由OLS回归结果可知，DW=0.9908，取α=0.05，查D-W分布表得d L=1.302，d U=1.461，因为0< 0.9908<1.302，所以该模型存在正自相关。
（3）LM检验
当滞后阶数为1时，结果如下：
nR2和F值的伴随概率均小于0.05，所以拒绝原假设，即存在1阶序列相关性。
六、模型的修正
对原模型采用Newey-West，结果如下：
七、结论
从初始模型的设立、解释变量的筛选到进行计量检验，模型的修正，我们最
终得出的模型为：
gini=0.27787＋0.000142xf－8.84*10−5sr
(17.57646) (6.4951) (-6.039)
R2＝0.86686,F=97.66379,DW=0.9908。
