我国城乡居民收入差距动态研究
王雨晨
【摘? ?要】 农村发展一直以来是国家关注的问题,随着现代化科技发展,我国城镇居民与农村居民收入差距愈拉愈大。因此本文基于2000—2019年近20年我国城乡差距数据,利用R语言构建ARIMA模型分析当前我国城乡差距的现状并对未来农村发展进行预测,可以看出未来城乡差距依然存在,而且不会减少。
【关键词】 城乡收入差距;ARIMA模型;农村发展
1? 引言
在改革开放的这40年里,我国社会经济快速发展,国民生活水平也随之提高,但当前我国社会仍然存在的最大问题便是城乡发展不平衡不充分。基尼系数可表示城乡居民收入分配的不平等程度,一般分界线是为0.4,比较发达的国家在0.25至0.35之间。近几年,我国基尼系数一直处在0.4至0.5之间,表明我国收入分配依旧不平等,贫富差距变大。其实造成我国居民收入差距的原因有很多,包括农村劳动力减少,尽管农村人口基数大,但跟随着城市化许多年轻人也外出打工,导致农村只留下老人和小孩;农村产业单一,所需劳动力大但利润较低,当国家大力投资发展工业时,农业便发展落后;政府政策导向不同,我国改革开放后注重城市建设,将大量资金投入大城市的教育、医疗、服务等基础建设中,造成农村发展落后。
伴随着现代科技发展与我国城市化进程,从改革开放以来许多农民便在农闲时进城打工以此来增加自身收入,导致城乡收入差距拉大。然而目前我国也实施了一系列扶贫政策,帮助农民摘下贫困帽,如最低生活保障、社会养老保险等福利,但仍不能从根本上解决农村与城镇之间的贫富差距。因此在许多已有研究之上,本文基于时间序列ARIMA模型预测未来城乡收入差距的变化,也为以后我国逐渐减少城乡差距提供一些针对性对策。
2? 数据来源与说明
本文选取了2000—2019年城乡居民人均可支配收入、城镇人口和农村人口总数的数据,该数据来源于国家统计局,十分真实可信,计算得到城乡居民总收入,通过大量文献研究发现城乡差距均等指标可以表示成:
其中x1代表城镇居民收入占总收入的比例,x2代表农村居民可支配收入占总收入的比例。
3? ARIMA模型的实證分析
3.1? 模型步骤
首先验证序列是否平稳,如果是平稳的,则直接建立ARIMA模型,否则对序列做差分处理。再根据ACF和PACF图对模型进行定阶,之后进行模型参数的显著性检验以及残差检验,最后模型通过检验进行预测。
由时序图看出我国城乡差距是逐年增加的趋势,该指标从0.1一直上升到了0.6左右,显然是非平稳序列,因此要对其做差分。
3.2? 平稳性处理
利用R语言forecast包中ndiffs( )函数确定滞后阶数,结果为2,因此滞后两阶再进行ADF检验,结果显示Dickey-Fuller=-3.6379,Lag order=2,P值=0.04729<0.05,即滞后两阶后序列平稳,并从图2可知2阶差分后序列变为平稳序列,且在0处上下波动,可以建立ARIMA模型。
3.3? ARIMA模型的建立与预测
序列需要拟合ARIMA(p,d,q)就必须确定p,d,q的值,本文利用R语言中auto.arima( )函数进行阶数的精确选取。由逐步筛选的结果可知,适合建立ARIMA(1,2,1)模型。接下来评价模型的好坏对残差序列进行正态性和白噪声检验,如图3发现序列基本满足正态性分布的假定,其次残差序列进行白噪声检验,如果序列是白噪声序列,意味着序列不是相关的,结果中R语言中Box.test( )显示P值=0.3599>0.05,接受序列不具有相关性的原假设。
由R语言预测结果看出2020年城乡收入差距为0.6012,2021年差距为0.5943,未来几年里我国的城乡居民收入差距依旧存在,且收入差距不能短时间内骤降。
4? 结论与启示
本文基于2000年至2019年城乡居民收入差距数据建立ARIMA模型发现我国城乡差距依然逐年不会大幅度下降,对此我国应增加农村收入,提高农村居民生活质量。这可以从很多方面,首先提高农村居民生活补贴,丰富农村产业结构,不能单一发展农业。如果银行能提高农民贷款,那村民便可以投资产业,增加收入渠道。另外还有坚持农村土地改革制度,随着城市发展迅速,许多农民离开农村前往城市,导致许多土地资源闲置无法得到利用,若是利用好土地大规模生产农作物形成市场,农村产业便可多样化。思想上也要改变农村人民的贫困观念,让农民接受新技术新观念,真正利用好农村剩余的劳动力,规划整顿农村闲置的固定资产,推动农村城镇化。农村居民这一大集体为我国经济发展做出了巨大贡献,因此即使许多城市发展迅速也不能放弃帮助农民摆脱贫困,减少城乡居民收入差距。
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(编辑:赫亮)