基尼系数影响因素的计量分析.docx
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基尼系数影响因素的计量分析
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（GiniCoefficient）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+gdp+cpi+income+consume+unemployment+卩
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。
三、数据收集
年份
基尼系数
GDP（亿
元）
人均可支配收入（元）
人均现金消费支出（元）
失业率
（%）
CPI（前一年
=100）
1981
0.288
4891.6
491.9
456.8
3.8
102.5
1982
0.2494
5323.4
526.6
471
3.2
102
1983
0.2641
5962.7
564
505.9
2.3
102
1984
0.297
7208.1
651.2
559.4
1.9
102.7
1985
0.2656
9016
739.1
673.2
1.8
109.3
1986
0.2968
10275.2
899.6
799
2
106.5
1987
0.3052
12058.6
1002.2
884.4
2
107.3
1988
0.382
15042.8
1181.4
1104
2
118.8
1989
0.349
16992.3
1373.9
1211
2.6
118
1990
0.343
18667.8
1510.2
1278.9
2.5
103.1
1991
0.324
21781.5
1700.6
1453.8
2.3
103.4
1992
0.376
26923.5
2026.6
1671.7
2.3
106.4
1993
0.3592
35333.9
2577.4
2110.8
2.6
114.7
1994
0.436
48197.9
3496.2
2851.3
2.8
124.1
1995
0.445
60793.7
4283.0
3537.6
2.9
117.1
1996
0.458
71176.6
4838.9
3919.5
3
108.3
1997
0.403
78973
5160.3
4185.6
3.1
102.8
1998
0.403
84402.3
5425.1
4331.6
3.1
99.2
1999
0.3892
89677.1
5854
4615.9
3.1
98.6
2000
0.4089
99214.6
6280
4998
3.1
100.4
2001
0.4031
109655.2
6859.6
5309
3.6
100.7
2002
0.4326
120332.7
7702.8
6029.9
4
99.2
2003
0.4386
135822.8
8472.2
6510.9
4.3
101.2
2004
0.4387
159878.3
9421.6
7182.1
4.2
103.9
2005
0.485
184937.4
10493
7942.9
4.2
101.8
2006
0.487
216314.4
11759.5
8696.6
4.1
101.5
2007
0.484
265810.3
13785.8
9997.5
4
104.8
2008
0.469
314045.4
15781
11242.9
4.2
105.9
2009
0.490
340902.8
17175
12264.6
4.3
99.3
2010
0.481
401202
19109
13471.5
4.1
103.3
2011
0.477
472882
21810
15160.9
4.1
105.4
2012
0.474
519470
24565
16674.3
4.1
102.6
2013
0.473
568845
26955
18022.6
4.1
102.6
数据来源：
国家统计局
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：
DependentVariable:
GINI
M&triod:
LeastSqjares
Date:
11/30/14Tims.18:
54
Sample:
19812013
Indudedotservatians:
33
Variable
Goefficient
StdError
t-Statisflc
Prcb
GDP
-1.22E-06
5.30E*07
-23M1+4
0,0236
CPI
0.0032+e
0.000629
5.167045
0.00oc
SR
-371E-05
2.B2E-05
-131209S
0.2005
XF
0.000107
2.71E-06
3943591
0.0005
SY
-0.007032
0.003902
-0790007
0,4364
C
』063739
0075936
-0S39382
0.4086
R-squared
0941204
Meandepend&ntvar
0.396224
AdjustedR-acjuared
0.930315
S.D.dependentvar
0075970
S.E.ofregressior
0.020055
Akaikeintocriterion
-4.B17757
Sumsquaredresid
1010&59
Schwarzcriterion
-4,545655
Loglikelihood
35.4&300
Haman-Cuinncriter,
-4726207
■statistic
B6.44241
Dirt>inAVatsonstat
2,143017
Prob（F-statistic}
0.000000
所得模型为:
gini=—0.0637—1.22*gdp+0.003248cpi—3.71*sr+0.000107xf—0.007032sy
（-0.8394）（-2.3091）（5.167）（-1.312）（3.9436）（-0.79）
=0.9412F=86.44241DW=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合理
0时，基尼系数为一0.0637，小于0至打不
（2）
=—1.22*
，表示其他因素都为0时，GDP每增长1亿兀，基尼系数减
少1.22*，
与实际不符。
（3）
=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）
=—3.71*
，表示其他因素都为0时，人均可支配收入每增加1兀，基
尼系数减少3.71*。
（5）=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）=—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，=0.9412,=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＞冋5（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）：
2025（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:
Correlation
GDP
cpi
SR
XF
SY
GDP
1.DODCQO
-0.277125
0.996194
0.990643
0734023
CPI
-0.277125
1.000000
-0295705
0303434
-0431542
1r
0.996194
-0.295705
1JQOOOO
0.90&546
0,771517
XF
0.990643
-0303434
0.998&46
1,000000
0.791662
SY
0.734023
-0431542
0.771517
0791652
1.000000
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*gdp
（28.84）（5.96）
=0.534，F=35.54,DW=0.354
2、gini=0.4873—0.000864cpi
（2.1372）（-0.4）
=0.005139,F=0.16,DW=0.171686
3、gini=0.3382+7.82*sr
（28.2268）（6.844）
=0.6017,F=46.84,DW=0.4019
4、gini=0.33129+1.19*xf
（28.0419）（7.4848）
=0.64377,F=56.02,DW=4354
5、gini=0.1804+0.06735sy
（5.1892）（6.4121）
=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：
Dependent'/ariatile:
GINI
Method'LeastSquares
Date:
11/30/14Time-19:
33
Sample:
19612013
Indudadobsan/afions:
:
33
Variable
Coeffiaert
Std.Errort-Statistic
Prob.
XF
624E-3&
7.32E-06851951C
0.0000
GDP
-1615
2.32E-07-595970C
00000
C
□277244
0.01074625.80070
00000
R-squar&d
0.653753
U&andependentvar
0.396224
AdjustedR-squared
0.854669
S.D.dependentvar
0.075970
SEofregression
0.028952
AKaik已infocriterion
-4.159183
Sumsquaredresid
0.0251S3
Schwarzcriterion
-4023137
Loglivelihood
"62653
Hannan-Quinncriter.
-411J408
F-statistic
95.09385
Durbin-Watsonstat
0353653
Prob（Fatalistic）
0.000000
调整的可决系数=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：
DependentVariable:
GINI
Method:
LeastSquares
Date11/WUTime:
19:
40
Sample:
19612013includedobservations:
33
Variable
Co&ffici&nt
Std.ErrorbStatistic
Prob.
XF
127E-05
162E-0578862M
00000
CPI
0.002280
00013141735S69
00929
C
O.Q0625S
0.1416570,S0a?
93
0.5471
R-squared
0676267
Meandependentvar
0395224
AdjustedR-squared
0.954685
S.D.dependentvar
0.075970
S.E.oTregressian
0044643
Akalkeinfccriterion
-3.293737
Sumsquaredresid
0059790
Schwarzcriterion
-3.157691
Loglikelihood
5734666
Hannan-Quinnalter.
-3.247962
F-statistic
31.33451
Durbin-Watsonstat
0.46151e
PrabfF-statistic）
0.000000
调整的可决系数=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CP。
③加入sr后回归结果如下：
Dep&ndentVariable:
GJNI
Method:
LeastSquares
Date11/30/14Time:
19.46
Sample：
19&12013
includedobservations:
33
Variable
CoeTTident
Std.Errort-Ststistic
Prob.
XF
0000142
183E-057728365
00000
SR
-884E-05
125E-05-7090028
00000
C
0277873
Q.0105202&41410
0.0000
R-squared
0.866&61
Meandependentvar
<3.396224
AdjustedR^squared
0.357385
S.D.dependentvar
0.075970
S.E.ofregression
0.028B29
Akaikeinfocriterion
-4.182259
Sumsquaredresiid
0024589
Sdiwancriterion
-4046212
Loglikelihood
72.00725
Hannan-Quinncriter.
-4136483
F-statistic
97.66379
Durbin-Watsonstat
C.990334
ProstF-stalistic）
0.000000
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：
DependentVariable:
GINI
Method:
LeastSquares
Date11/30/14rime19:
49
Sample:
19612013
Includedobservations:
33
Vanabls
Coefficient
Std.Errort-StalistiG
Prob,
XF
0.000162
2.30E*O57.049640
0.0000
SR
-0.000101
1.50E-05-6.711950
0.0000
S¥
-0.016679
0011708-1424614
01649
c
0311866
0.026007119917&
0.0000
R-sqiiareci
0.875569
Meandependentvar
0.386224
AdjustedR-squared
0.&fi2696
S.D.dependentsar
0075970
SEo-ftegression
0.028150
AkaiKeintocriterion
-4189296
Sumsquaredresid
Q,0229B1
Sdiv/arzcriterion
-4007901
Loglikelihood
73,12338
Hannan-Quirincriter.
-4.129252
F-statistic
6802009
Durbin-Walsonstat
1081110
ProbfF-statistic^
0.000000
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*sr
（26.4141）（7.7288）（-7.09）
=0.86686,F=97.66379,DW=0.9908
4、异方差检验
（1）图形检验
rvikiE.-
.UU3
004-
QQS
Q
003-
□03-
aO
■TM
DM
111
D
.002-
.002-
rD
0
o
0
b
001-
.001•
OiM
Q（
oQ&
0500
coo■
瓷！
5C
O吟已V
串td會-aDon口
P
11
Q5.000
1000015,000
2O.-CKXI
3ID.OOT28QQ03dCUD
XF
SR
由上面两幅图得知，模型存在异方差。
（2）Park检验
以为被解释变量，xf、sr为解释变量进行回归，结果如下:
DependentVariable:
EA2Method:
LeastSquaresDate.11/30/14Time:
2C:
19Sample:
19812013includedoneervations:
Variable
Coefficient
Std.Errort-Statistic
Prob
XF
123E-De
432E-072559405
□0156
SR
-B44E-07
342E*07-2470170
aonz
R-squared
-0215787
Meandependentvar
0.000745
AdjustedR-squared
-0.255005
S.D.d&pendentvar
0.001004
S.E,gf
Q.001124
Akaikeinfoonteriotl
-10,68470
Sumsquaredresid
3.92E-05
Schwarzcriterion
-1Q.59490
Loglikelihood
178.2975
Hannan-Quinncriter.
-1065418
Durbin-Watsonstat
1502094
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:
=1.23*xf-8.44*sr
、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a=0.05,查D-W分布表得=1.302,=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：
Br&usch-GoSerialCorelationLMTest
F-stabStic
OBS"R-Squar&d
9.774842
8.313048
Proto.F（129）
Pro^j.Chi-SqtareilJ
0.0040
00039
TestE
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