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國民經濟增長范文1
關鍵詞：國防支出；經濟增長；向量自回歸
中圖分類號：F12 文獻標志碼：A 文章編號：1673-291X（2012）34-0024-05
引言
國防支出是反映一個國家軍事實力的重要指標。二十多年來，該指標絕對數在中國有了一定程度的增長，2010年國防支出預算為5 321.15億元人民幣，比2009年增長7.5％。同期，與之相關的 GDP 指標增長迅速，2010年達到 397 983億元，比上年增長10.3%。從數據表面上看，GDP 的增長與國防支出的增長存在顯著的關系。但它們之間是如何影響的？它們之間是否存在穩定的動態均衡關系？兩者之間的因果關系？諸如此類的問題，在過去常常直接借助線性方程來解決。但從隨機時間序列的特征來看，不經分析地用一個隨機變量對另一個隨機變量進行回歸，結果不很可靠。因此，本文試圖引用1978 —2010 年的數據，采用VAR模型來檢驗此類問題。
一、模型的分析
1980年西姆斯（Sims）提出向量自回歸模型（vector autoregressive model）。這種模型采用多方程聯立的形式，它不以經濟理論為基礎，在模型的每一個方程中，內生變量對模型的全部內生變量的滯后值進行回歸，從而估計全部內生變量的動態關系。VAR模型是自回歸模型的聯立形式，所以稱向量自回歸模型 。VAR模型的一般形式用矩陣可以表示為：Yt=A0+A1Yt-1+…+YPYt-P + εt。由此也可以看出來，VAR模型的一個重要特點，即系統中的每個方程都具有相同的解釋變量，且這些解釋變量都是被解釋變量的滯后變量。
在一個VAR模型建好之后，就可以利用脈沖響應函數對各變量的相互影響動態過程進行分析。脈沖響應函數描述一個內生變量對誤差沖擊的反應，具體地說，它描述的是在隨機誤差項上施加一個標準差大小的沖擊后對內生變量的當期值和未來值所帶來的影響。
二、實證過程
對各個變量的平穩性進行檢驗，在此基礎上用 VAR模型進一步進行相關分析和協整檢驗。
（一） 變量選擇以及數據的處理
本文研究中國國防支出對經濟增長的動態影響過程和影響路徑。從而分析中國國防支出對于國民經濟增長、非國防公共部門投資和私人部門投資分別產生何種影響及其影響的程度。統計年鑒上沒有按照公共部門和私人部門產出來分類，本文采用馬拴友（2000）的方法進行劃分。
為了消除時間序列的不利影響，對上述數據進行對數變換，變換后的變量定義如下：lngdp：國內生產總值自然對數值；lnds：國防支出自然對數值；lnpi：私人部門投資自然對數；lngi：公共部門投資自然對數。研究數據來自于《中國統計年鑒2010》、《改革開放五十五年》，采集數據的區間為1978—2010年。
（二） 平穩性檢驗
ADF單位根檢驗結果顯示，所有變量都是非平穩的，一階差分后lngdp仍然不平穩，其他數據平穩。再做二階差分后所有數據都平穩。這表明，所有變量都屬于二階單整I（2），可進行協整分析。
（三） Johansen協整檢驗結果
表1跡檢驗和最大特征值檢驗 中 None、at most 1 都為星號，表示拒絕假設，即存在協整關系，且最多不止1個。跡檢驗顯示在5%顯著性水平下，四個變量間存在兩個協整關系。
（四）向量自回歸模型（VAR）
由上頁表2可知，當我們用lngdp滯后兩期值來解釋lngdp時，其自身對其解釋效果比較好，其滯后1期回歸系數為正且比較大，滯后2期系數為負。這說明GDP受前面GDP的時滯影響很明顯且滯后1期的影響比滯后2期要大.盡管lnds的滯后1期對lngdp的影響為正但很微弱，lnds的滯后2期對lngdp的影響為負，且影響較大。lnpi的滯后1期對lngdp的影響為正且大于滯后2期為負的影響。Lngi與lnpi對lngdp的影響是相似的。滯后1期影響為正且大于滯后2期為負的影響。Lnds滯后兩期來解釋lnds時，其自身對其解釋效果比較好，其滯后1期系數為正且比較大，滯后2期系數為負，且影響較小。Lnds對lnpi滯后1期為正且影響較大，滯后2期為負影響遠遠小于滯后1期的影響。Lnds對lngi滯后1期的影響為正，滯后2期的影響為負。由此可以得出，GDP受其自身前期的影響最大，但由于經濟結構和增長方式等方面的原因使得更早之前的數值對其產生消極影響；國防支出對GDP有不太明顯的消極作用，但是更早之前的國防支出對GDP是具有促進作用的，說明國防支出對于促進經濟增長是具有時滯效應的；私人投資和公共投資對經濟增長都是具有促進作用的，同時，滯后2期的數據顯示對經濟增長是具有消極作用的。當期的正向影響與滯后的負向影響相互抵消后，仍然具有正向的影響；而國防支出對私人投資的當期影響是非常顯著的，滯后期的負向影響非常微弱。國防支出對公共部門投資的當期影響為正，滯后期影響為負，但是正負相抵滯后仍有微弱的正向作用。由此可知，國防支出并沒有對投資產生“擠出效應”。
（五） 格蘭杰檢驗
由表3看以看出lngdp是lnds的格蘭杰原因，lnds不是lngdp的格蘭杰原因；lnpi與lngdp不具有相互格蘭杰因果關系。Lngdp是lngi的格蘭杰原因，lngi不是lngdp的格蘭杰原因。
（六）脈沖響應圖
1.GDP與國防支出、私人投資、公共投資的動態關系研究
從圖1中可以看出，lngdp受自身沖擊的影響最大，對其自身的一個標準差的沖擊立刻有了較強的反映，該序列對來自其他方程的一個標準差的沖擊在第1期都沒有反映。第2期，lnpi對lngdp的影響最為明顯，上升為0.02，lnds和lngi對lngdp影響不明顯，lnds對lngdp的影響為正，以后影響漸漸消失。Lngi雖然影響較小，但是從第5期開始影響為負，以后逐漸消失。這說明，國防支出、私人投資和公共投資對GDP的影響都是有滯后的正向影響的。由于國防支出占GDP很小一部分，所以影響并不明顯。私人投資對GDP的影響相對較大。公共投資對GDP的影響很小，由于公共投資都投資于基礎建設、醫療、衛生和教育，是沒有回報的投資，所以公共投資對GDP的影響較滯后效應為負。
2.國防支出對私人部門投資和公共部門投資的動態影響分析
第1期給Lnds一個標準差的沖擊其受自身影響較大。受lngdp一個標準差的沖擊影響較小，大約在第2期之后，lngdp對lnds的影響超過lnds本身，且影響一直在不斷增大，lngdp對lnds的影響處于不斷增大的狀態。說明lnds的增加主要是受到lngdp的影響。當一國的國民生產總值一直在不斷增加，財政支出也不斷增加，因此國防支出也隨之不斷增加。
圖3對lnpi的一個標準差的沖擊，在第1期受自身影響較大，lnds對其影響甚微，在第2期，lnpi對自身的影響迅速下降，lnds的影響增大，大約在第4期，lnpi對自身的影響趨于消失。lnds對lnpi的影響在第5期之后逐漸下降。國防支出對私人投資是滯后的正向影響。這說明國防支出并沒有對私人投資產生“擠出效應”，而是在后期有明顯的拉動作用。國防支出能夠提供安全的國家環境，提高國民投資熱情和消費信心，間接提高私人部門投資。所以國防支出對私人部門投資具有滯后的正向影響。
從上頁圖4中可以看出，對lngi一個標準差的沖擊第1期其受自身影響較為明顯，但是在第2期開始迅速下降，到第3期之后，影響為負。以后漸漸趨于消失。Lnds在第1期對lngi影響較為明顯，第2期，影響增大，到第3、4期影響變小，以后各期趨于消失。國防支出對公共部門投資影響為正，雖然國防支出和公共部門大部分來自財政支出，但國防支出的增加并沒有對公共部門投資產生“擠出效應”。
結論
從經濟理論上來看，國防支出屬于純消耗性的政府支出，在一定程度上增加了政府財政負擔，但國防支出通過不同的路徑也能對經濟帶來正面影響。通過VAR模型的脈沖響應函數對GDP與國防支出、私人部門投資和公共部門投資的動態分析，可以得出以下結論：
1.改革開放以來，中國對國防支出的投資占財政支出一直處于很小的一部分，國防支出對GDP的影響為正，但是影響非常微弱，可以得出國防建設的步伐沒有跟上國民經濟增長的步伐，所以影響非常微弱。通過實證研究國防支出對GDP的影響是正向的，即國防支出具有促進國民經濟增長的作用。那么我們應該在適當的范圍內增加國防支出，使得國防建設的步伐趕上經濟建設的步伐。
2.國防支出對私人部門和公共部門的投資的拉動效應要大于擠出效應。國防支出對公共部門的直接影響大于私人部門，對私人部門的滯后影響大于公共部門。通過實證研究，國防支出對私人部門的影響具有時滯，同時私人部門對國民經濟增長具有很大的影響。國防支出對公共部門影響為正，但是公共部門對國民經濟增長的滯后效應是負向的，所以國防支出對國民經濟增長間接影響是雙向的。從實證研究中看到，私人部門的投資對國民經濟增長較為明顯。通過 “軍民融合、寓軍于民”即減輕了國家的防務壓力，又促進了國民經濟增長。利用民用部門的高端技術發展軍事科技，不僅能帶來軍事技術的變革，節約成本，而且對整個國民經濟具有更加明顯而持久的拉動作用。也便于將國防開支控制在適當的范圍，因此，我們要處理好國防部門和私人部門的關系。在實踐中真正落實“軍民融合、寓軍于民”實現國防部門和私人部門的優勢互補，形成雙贏局面。
參考文獻：
[1] 陳波.國防支出與經濟增長：中國的經驗研究（1985—2000）[G]//中國國防經濟學.北京：中國財政經濟出版社，2008.
[2] 侯佳，鄧秋燕.國防支出對經濟增長影響的模型分析及政策建議[J].軍事經濟研究，2010，（11）.
[3] 劉忠生，李東.中國國防支出的實證分析[J].軍事經濟研究，2008，（2）.
國民經濟增長范文2
論文摘要:文章試圖對通信業對經濟增長的貢獻作一定的計量分析。為此,首先將國內部門分為通信產業部門和非通信產業部門,并以這兩部門的生產函數為基礎,推出最終的計量模型,然后根據有關的數據對模型進行回歸分析。分析結果表明,通信業對經濟增長的綜合邊際產出貢獻很高,從而說明對通信業應該繼續加大投入,引導和扶持通信產業的發展,發揮通信業的先導作用,進一步來促進國民經濟持續穩定的增長。
引言
通信業是國民經濟的基礎性、先導性、支柱性產業。通信業的發展帶動相關產業群發展,體現了信息經濟的發展趨勢,改變產業結構,使之更具活力;它還創造了大量就業機會,改變就業結構和勞動力素質。通信業已成為社會政治、經濟、文化和人民生活不可或缺的一部分,是當前及未來社會生產和生活的重要支撐。在經濟增長方式轉變和經濟結構調整的歷史性進程中,通信業的重要性只會加強,不會削弱。回顧改革開放的發展歷程,我們可以發現,作為國民經濟的基礎行業,通信業從弱小到強大、從落后到先進、從曾是制約經濟發展的“瓶頸”到成為國民經濟的先導產業,實現了質的飛躍。通信業在國民經濟中的地位不斷提高,對經濟發展起到了巨大的拉動作用。然而,通信業與經濟增長的關系如何?通信業對經濟增長的拉動作用究竟有大?本文嘗試用計量經濟模型對此進行探討。
1計量模型分析
1.1理論模型
本文嘗試用菲德模型來分析通信業對國民經濟的貢獻。菲德模型是菲德(G.Feeler)于1983年提出的一個用于測算出口對經濟增長作用的兩部門模型。該模型把社會經濟活動分為出口和非出口兩個部門,由于出口部門面對的是國際市場,激烈的競爭促使它不斷提高其生產技術水平和管理水平,非出口部門正好吸收這種由于生產技術水平和管理水平提高帶來的外溢效應,從而增強其自身實力。因此,出口對于GDP增長的貢獻可能要比出口本身增長所形成的GDP增量大。菲德的兩部門模型就是用來估計出口對于非出口部門外溢作用以及出口與非出口部門之間要素生產力差別的數學模型。
通信產業作為一個部門,與經濟中其他部門的聯系十分重要,任何希望估計通信產業對國民經濟的影響,必須關注通信產業對非通信產業的外溢作用。鑒于通信產業對經濟增長的直接作用和外溢作用,將借鑒菲德提出的兩部門模型來測度通信產業對經濟增長的貢獻。與菲德模型的思路相似,把通信產業對經濟增長的作用類同于出口對經濟增長的作用,將國內部門劃分為通信產業部門和非通信產業部門。
模型建立如下:設各自的生產方程為:
P=f(Lp,Kp)(1)
N=g(Ln,Kn,P)(2)
其中P和N分別代表通信產業部門和非通信產業部門兩部門的產出量,L和K分別代表勞動力和資本兩大生產要素,下標代表部門。(2)式生產函數假設,通信產業的產出水平P將影響非通信產業部門的產出。
勞動力(L)與資本(K)總量可以表達為:
L=Lp+Ln(3)
K=Kp+Kn(4)
社會總產品(Y)就是兩部門產品之和,即:Y=P+N(5)
菲德模型將不同部門的勞動和資本邊際生產力的相互關系表達如下形式:
其中fl代表通信產業部門勞動力的邊際產出,fk代表通信產業部門資本的邊際產出,gl代表非通信產業部門勞動力的邊際產出,gk代表非通信產業部門資本的邊際產出,δ是兩個部門之間相對邊際生產力的差異,理論上可以大于、等于或小于零,正的δ意味著通信產業部門的相對邊際生產力高于非通信產業部門。
對(5)的兩邊求微分得:
dY=dN+dP=gkdKn+gldLn+gpdP+(1+δ)gkdKp+(1+δ)gldLp(7)
根據(3)、(4)、(5)、(6)、(7),可以推導出如下回歸方程:
(8)式中,α、β表示非通信產業部門資本和勞動力的邊際生產力;γ代表通信產業部門對經濟增長的全部作用,為通信產業的外溢作用)分別是總產出、勞動力和通信產業產出的增長率;P/Y是通信業產出占總產出的比例。將國內投資視同于資本存量的增量,由于資本存量的增量在統計數據中不存在,一般用固定資產投資來代替。于是(8)式可以改寫為:
參數γ代表通信產業外溢作用與兩部門間要素生產力差異兩種作用之和。將一個常數項和一個隨機誤差項加入到方程(9)中,同時假定隨機誤差項具有零均值、同方差的特性,則方程(9)就成為所需要的回歸方程。
通過方程(10),對的系數γ的估計,可以得到通信產業部門對于經濟增長的全部作用;需要說明的是,該模型將整個經濟區分為兩個部門是一種理論上的簡化。同時,非通信產業的產出不僅依賴于配置在本部門的勞動和資本要素,還取決于同一時期通信產業的產出量。因此,這里存在著一個假設:通信產業部門對經濟中其他部門的外溢作用發生在同一時期。這個假定與現實可能不太相符,但使用時間序列數據進行回歸分析,對分析結果影響不會太大。
1.2樣本的選擇
在本模型的計算過程中,Y用國內生產總值(GDP)來代替,GDP用當年價格計算。L用年末從業人數表示,從業人數合計指標反映了一定時期內全部勞動力資源的實際使用情況。I用歷年全社會固定資產投資來代替,它包括了國有經濟、集體經濟、個體經濟和其他經濟成分歷年的固定資產投資之和,是反映固定資產投資規模、速度、比例關系和使用方向的綜合性指標。通信產業部門的產出P用每年通信業務總量代表。樣本區間為1998-2005年。樣本選取時間從98年開始,是因為1998年郵電分家,通信業對國民經濟的帶動作用顯著。上述指標的相關數據均取自《中國統計年鑒》和《中國通信年鑒》。如表1所示:
該回歸模型采用的數據是時間序列數據,為了消除數據的波動性,我們對數據進行了平均平滑處理。處理數據結果如下表2所示:
1.3模型回歸結果
利用EVIEW統計軟件對方程(10)做LS回歸,結果如表3所示:
從方程(10)的回歸結果看,所有的回歸系數估計值α、β和γ都通過了統計的顯著性檢驗,R2達0·671254表明了方程的擬合效果好。從方程(10)的估計結果,得到最關心的系數γ的估計值為1·764966,γ就是通信業對國民經濟的全部作用。γ=1·764966的含義是:假設其他條件不變,通信部門每多生產出一單位的產出,國民經濟將增加1·764966單位的產出。
2結束語
通過以上的計量分析,得出的結果是:通信業對國民經濟的全部作用參數的估計值γ為1·764966,也就是說,假定其他條件不變,通信業每多生產一單位的產出,整個國民經濟GDP將增加1·764966單位的產出。這就說明了通信業對國民經濟增長帶來的巨大作用。
通信業對國民經濟貢獻不僅包括對GDP的直接貢獻,其更大的貢獻在于對國民經濟發展和人民生活水平提高所產生的滲透作用與倍增作用,尤其是對其他產業的推動和帶動作用。隨著我國經濟結構調整、增長方式改變、資源節約利用等改革需求越來越迫切,通信業作為國民經濟的先導性、基礎性和支柱性產業,必須為有效推進國民經濟轉型做出更新更大的貢獻。這不僅要求通信業加快自身發展,更要求通過它改變人們的經濟行為,改造提升其他產業,提高社會的整體經濟效率。通信業的發展帶動相關產業群發展,體現了信息經濟的發展趨勢,改變產業結構,使之更具活力;它還創造了大量就業機會,改變就業結構和勞動力素質。通信業已成為社會政治、經濟、文化和人民生活不可或缺的一部分,是當前及未來社會生產和生活的重要支撐。基于上述的計量分析結果,筆者認為應該加快通信業的發展,在生產要素的投入上要向通信業傾斜,以發揮通信業的高效率,進而帶動整個國民經濟的發展。
參考文獻
國民經濟增長范文3
【關鍵詞】旅游產業；經濟增長；協整；誤差修正模型
旅游業是第三產業中產業關聯度高而且富有發展潛力的朝陽產業。旅游業的發展不僅能夠促進經濟增長、促進就業，而且還能促進產業結構調整、投資環境的改善以及提升城市形象。近年來湖北省旅游產業出現蓬勃發展的勢態，2010年湖北省全省接待入境旅游人數達到181.74萬人次，旅游總收入達到1460.53億元，同比增長45.4%；旅游外匯收入達到7.51億美元，同比增長47.2%。湖北省旅游產業的發展為湖北省經濟和社會發展做出了巨大貢獻。在此背景下，測度旅游產業在多大程度上影響國民經濟的發展，是一個值得思考的問題，對于加快湖北省地區經濟實現又好又快的增長具有重要的理論和實踐意義。本文采用協整和誤差修正模型研究湖北省經濟增長與旅游產業發展之間的關系，找出旅游產業對湖北經濟增長的貢獻度究竟有多大，以其為湖北省經濟決策提供參考。
一、模型選擇和數據處理
（1）指標選取與數據處理。選取湖北省歷年國內生產總值作為代表經濟增長的變量，選取湖北省歷年旅游收入作為湖北省旅游產業發展的指標。樣本數據均來源于歷年《湖北省統計年鑒》，數據起止時間為1986～2010年。以1986年為基期的GDP平減指數核算實際的GDP與實際的旅游收入。用GDP與TR分別表示消除價格變動后的實際GDP與實際旅游總收入。為了使得兩變量的時間序列避免劇烈變動同時盡可能的消除可能產生的異方差，我們分別對消除價格變動后的實際國內生產總值GDP和實際旅游總收入取自然對數，分別既為LGDP與LTR.。協整理論是研究變量之間長期均衡關系的方法，在進行變量協整分析之前先判斷變量序列的平穩性。（2）時間序列分析中，如果一組非平穩的時間序列的線性組合為平穩的時間序列，則說明這組變量之間存在協整，這個線性組合被稱為協整方程。協整表示經濟變量之間存在著某種長期均衡的關系，在短期內可能變量之間的關系會偏離這種均衡，但是在長期變量之間會存在某種內在機制使得變量之間的關系重新趨向均衡。本文采用Engle和Granger在1987年提出來的EG檢驗來討論湖北省旅游產業發展和旅游收入之間的關系是否存在協整。如果存在協整，則表明旅游產業的發展是促進湖北省經濟增長的一個重要的因素，兩者之間存在長期穩定的均衡關系。
二、實證分析和估計結果
1．描述統計分析。為了直觀的觀察變量之間的關系，首先對變量進行單位根檢驗，我們發現LGDP與LTT都是非平穩的時間序列，通過對他們進行一階差分進行ADF檢驗，我們發現LGDP與LTT在10%的顯著性水平下是平穩的時間序列即LGDP～I(1),LTR～I(1)，LTGDP與LTTR均為1階單整的時間序列。
在此基礎上，我們對取對數后的湖北省國內生產總值和湖北省旅游總收入進行線性回歸就不會產生偽回歸的問題。以LGDP為被解釋變量，以湖北省旅游總收入LTT為解釋變量進行線性回歸，回歸結果如下：
LGDPt=5.85+0.46×LTRt+et （48.0）（18.6）
DW.=0.48,R2=0.94
由于采用了滯后一期的解釋變量，因此這里的DW值并沒有參考意義。然后對本回歸方程的殘差進行ADF檢驗，發現殘差在10%顯著性水平下為平穩時間序列
由以上協整回歸方程結果可以看出，由于雙對數模型，因此回歸方程彈性系數0.46表明湖北省旅游產值每增加一個百分點，國內生產總值增加大約0.46個百分點，充分說明了湖北旅游產業對經濟增長的貢獻。
2．旅游產業發展短期波動對GDP的影響。Engle和Granger在1987年提出了著名的Granger定律：即如果變量X與Y是協整的，則它們之間的短期非均衡關系總能由一個誤差修正模型來表述。基于以上分析，我們引入誤差修正模型。引入變量ECM，表示以上回歸方程的殘差，回歸方程形式如下，其中DLGDP與DLTR分別表示對實際GDP與實際LTR一階差分后的時間序列。
從以上誤差修正模型可以看出，湖北省對數國內生產總值LGDP的短期波動受到湖北省對數旅游總收入LTR的短期波動的影響。從長期來看，湖北省旅游產業總收入每增加一個百分點，國內生產總值增加大約0.46個百分點。從誤差修正模型中可以看出，當短期波動偏離長期均衡時，系統將以0.05的調整力度將系統從非均衡狀態拉回到均衡狀態。
三、結論
以上協整分析說明，從長期看，湖北省的國內生產總值與旅游產業之間存在長期均衡關系。彈性系數為0.46，說明湖北省旅游產業總收入每增加一個百分點，國內生產總值增加大約0.47個百分點，充分說明了旅游產業對經濟增長的貢獻是巨大的，在當前經濟背景下，大力發展旅游產業為實現湖北經濟跨越式發展以及經濟的又好又快的發展是具有重要意義。
參 考 文 獻
[1]肖新成．江西省旅游業對經濟增長貢獻的統計檢驗[J]．統計與決策．2011（10）
國民經濟增長范文4
中央經濟工作會議明確提出，中國經濟工作的總基調是四個字――“穩中求進”。那么，“穩中求進”怎么解釋？很簡單，就是五擋換成四擋。有的人強調要“硬著陸”，認為中國經濟從懸崖上掉下去，不摔死也弄個殘疾。其實，提出這種觀點是由于不懂我們的總基調，不懂我們是五擋換到四擋。政府工作報告中明確提出，今年中國經濟做到“兩個確?！保捍_保國民經濟平穩增長和確保城鄉居民就業與收入有序增加。
那么，確保國民經濟平穩增長靠什么？我認為，經濟增長特別是短期經濟增長應重視分析投資、消費、出口這三駕馬車。穩增長顯然是靠這三駕馬車往前拉。去年年底召開的中央經濟工作會議給每一駕馬車加了一個定語，即“要發揮出口對經濟增長的支撐作用”，“要發揮消費對經濟增長拉動的基礎作用”，“要發揮投資對經濟增長拉動的關鍵作用”。把握2015年中國經濟，就把握這三個詞――支撐、基礎、關鍵。具體來說：
第一，讓出口這駕馬車發揮支撐作用，就是讓這駕馬車往前拉，別往后拉。現在的出口形勢比較嚴峻，今年全年的總體設定目標是同比增長6%，但一季度是負6%。出口的問題不完全取決于我們，很重要的還取決于他們買什么東西，那些國家地區有沒有錢。我認為，我們今年出口這駕馬車經過努力，下半年還是能夠發揮支撐作用，能夠由負轉正的。
第二，要發揮消費對經濟增長拉動的基礎作用。中國這么大一個國家，13億人，最根本的支撐經濟增長的、基礎性的東西是消費，所以我們還是要努力地、扎扎實實地去形成消費熱點，推動消費結構升級。
第三，投資是關鍵作用。怎么理解這個關鍵作用？打個比方，關鍵作用就像打牌似的，一季度牌局剛開，還有不少牌沒出，特別是關鍵牌。比方說，鐵路投資，“兩會”報告中明確講，今年中國鐵路投資八千億元，一季度投資才占全年鐵路投資的1/10略高一點。從這個角度來說，在穩增長上，投資是關鍵。
總的來說，投資對中國經濟的發展做了重大貢獻，比如：我國高鐵運營里程居世界第一；我國高速公路現在總里程居世界第二。但需要強調的是，在投資方面，其實官員是不擅長發現投資機遇的，真正能夠發現項目和投資機遇的是企業家，企業家的本事就是能夠看到市場需求，并且能夠通過有組織的辦法去滿足這個需求。現在在穩增長上不是錢的問題，而是錢往哪里去的問題，是錢干什么的問題。上個月我去調研，期間很受教育。我發現，不是人找錢，而是錢找人。
國民經濟增長范文5
關鍵詞:幸福感;經濟增長;收入
中圖分類號:F12文獻標識碼:A
關于國民幸福指數(GNH)與經濟增長、國民收入關系的實證研究,在西方倫理學、經濟學領域的研究由來已久。相對來說,我國在這領域的研究較少。近年來,有以刑占軍(2002)為代表的部分學者就主觀幸福感方面有一定的研究。而在2006年全國首個“和諧社會”的官方調查指數中,得出北京郊區市民幸福感超過城區,收入與幸福不成正比的調查結果。這不禁引起人們的疑慮與思考。本文通過對國外文獻的回顧,就主觀幸福感與經濟增長即收入的關系進行了一個研究,希望能為提高國民幸福指數提供一些參考。
一、對幸福指數與收入關系研究的文獻回顧
自從Easterlin于1974年對美國跨時期的收入變化與主觀幸福感變化之間關系論述的文章發表以來,主觀幸福感逐漸吸引了大量的經濟學家的關注。對主觀幸福感與收入的關系,主要是兩者不同的觀點,一種是傳統以GDP為核心的統計,建立在效用最大化假設的基礎上,認為有錢就快樂,增長就幸福,收入與效用最大化或者滿意度最大化之間是正相關關系,它們之間沒有太大分歧(Easterlin 2001;Frey&Benz 2002),這跟我們一直以來所追求的經濟增長目標是相一致的。
但是,近年來出現了以Diene為代表的另一觀點:幸福與財富不完全呈正相關關系。盡管有許多理由相信,高收入能提高人的生活水平和快樂程度,而且人們也都為追求高收入而不遺余力地工作,但是,很多研究表明,財富與幸福感之間的關系令人非常驚訝的弱(Haring,Stock,&Okun,1984)?？崧?、黃有光、奚愷元等行為經濟學家的研究一致表明,經濟和社會發展到一定階段,物質和貨幣的增長與幸福和快樂的關系就漸行漸遠了,人們的快樂和幸福,越來越多地表現為對事物的體驗,而不是事物本身,因此單單產品和勞務的增加,并不能增加幸福。最令人信服的一項研究就是Headey、Muffels和Wooden(2004)對澳大利亞的研究,研究表明,生活滿意度與收入之間存在相當弱的相關關系。雖然它們之間存在正的關系,但是很小。一旦一個國家的人均國民年收入達到15,000美元的時候(Inglehart和Klingemann 2000;Helliwell 2003),幸福感反倒還會隨著收入的增加遞減。以美國為例,實際GDP增長了3倍的時候,國民滿意度或者說是國民幸福感卻沒有變化(Diener和Seligman 2004)。在對其他一些發達國家的研究時,也得出了相類似的結論(Blanchflower 和Oswald 2000)。
在我國,還有以刑占軍、羅楚亮為代表的學者關注主觀幸福感的問題。刑占軍(2002)對觀幸福感有個實證探索,認為主觀幸福是人們對自身存在狀況的一種積極的心理體驗;羅楚亮(2006)則認為農村居民的主觀幸福感高于城鎮居民,主要是由于預期的滿足程度、收入變化預期、對生活狀態改善的評價等差異所引起的,而城鎮失業與就業居民的主觀幸福感差異則主要是由收入效應導致的。
二、幸福感與收入一個簡單函數關系
從以上的文獻可以得出:收入與主觀幸福感有關系,既可能有很強的正相關關系,也可能有弱的正相關關系,甚至還有出現負相關關系的。本文以2006年北京的一個調查結果為例建立一個簡單的曲線圖。
2006年7月北京市統計局開展了以“國民主觀幸福感”為主題的民意調查,樣本為7,118位18～70歲的市民,包括外地來京者。調查結果顯示,月收入不足4,000元時,幸福感隨收入的提高而提高;達到4,000元后,幸福感呈波狀上升,5,000～7,000元中等收入組幸福感最強;7,000元后出現下降,1.5萬元～2萬元組幸福感更不確定,其平均幸福感分值與1,000～1,499元收入組相同。可見,高收入家庭不一定幸福。(圖1)
在圖1中,橫軸代表人均月收入,越靠近箭頭方向收入越高;縱軸代表幸福指數,越靠近箭頭表示幸福感越強,幸福指數越大。收入與幸福指數之間關系的曲線呈倒U形狀。
當月收入低于4,000元時,人們為解決溫飽而不斷勞動,每增加一分收入效用也相應提高,所以人們的幸福感也隨著收入的提高而提高;超過4,000元以后,人們生活有所改善,幸福感提高,但是隨著時間推移,人們已習慣那種溫飽生活,因而人們又開始追求另一種更高水平的生活,所以隨著收入的增加,幸福感還是會呈波狀的增加;當收入達到5,000～7,000元時,人們生活小康,幸福感最強,幸福指數也最高;但是,當收入達到10,000～15,000元時,幸福指數只能與收入在1,000～1,400之間的水平媲美。
按照Duesenberry(1949)、Easterlin(2001)的解釋是:財富的邊際效用遞減的原因是由于人們的競爭與相互攀比。這與經濟學模型所假設的收入的增加會絕對地增加人們的滿意度是完全相悖的,因為在經濟學里,我們都被假定是獨立的個人,大家都不與別人的生活相比較。但是實際上,我們是具有高度社會性質的動物,會在意別人的眼光與看法,會被他們的觀點所困擾。不停地攀比社會地位與社會成就,為得到人們的認可而不斷努力。所以,就幸福感角度來說,收入高不一定就感到幸福。他們這種競爭、這種攀比是一種零和游戲,不是你好就是我好,即個人行為會給別人帶來外部不經濟。
三、啟示與建議
從以上的分析中,我們可以得到很多政策性的啟示,但就我國的實際來說,2005年中國人均GDP僅1,703美元,大概是14,000元,月收入就是1,200元,處于圖1中的前面階段。所以,我國的當務之急是加快發展經濟,提高人們收入水平,同時也就是提高人們的幸福感指數。
根據北京的調查表明,我國的收入差距較大,但是幸福感并沒有因為收入的增加而提高。相反,月收入超過10,000元的幸福感降至月收入為1,000多元時的水平。所以,這里有帕累托改進空間。政府通過向高收入群體征收個人所得稅等措施來補貼給收入群體,即重新分配收入,是一種社會福利的帕累托改進,可以增加社會總福利和幸福。
盡管目前我國還沒有進入幸福指數與收入呈弱相關、甚至負相關的階段,但是隨著我國經濟的增長,在不久的將來,按我們的“十一五”規劃,在2010年人均GDP將達到2,400美元,那時候的國民幸福指數與經濟增長的關系可能就會像現在出現在發達國家的關系一樣。所以,我們在發展經濟、追求GDP的同時,也要追求國民的幸福指數。Layard(2005)的研究表明,除了足夠的收入外,影響人們幸福指數的還有六大因素:健康的身體、滿意與有保障的工作、安全和美好的私人生活、安全的社區、自由以及道德觀。因而,政策制定者應該強烈地認識到,人們喜歡穩定,穩定使人們感覺安全與幸福。人們不喜歡變來變去,不喜歡工作與生活環境換來換去。
最后,希望我國政府能未雨綢繆,從發達國家的問題中吸取經驗教訓,在提高經濟增長的同時,給國民創造一個安全、穩定的工作生活環境,多去關心人們的身體健康狀況,提供醫療保險之類的公共服務。Layard(2005)認為,政府要更多地關心國民的閑暇時間、公共產品的供給以及那些不顯眼的低調消費(這種低調消費是相比那些純粹為跟人攀比擺闊的那種消費)。
(作者單位:廣東外語外貿大學南國商學院)
主要參考文獻:
[1]羅楚亮.城鄉分割、就業狀況與主管幸福感差異.經濟學(季刊),2006.4.
[2]刑占軍.主觀幸福感研究:對幸福的實證探索.理論學刊,2002.9.
國民經濟增長范文6
關鍵詞：收入差距；經濟增長；面板數據；變參數模型
中圖分類號：F124.7文獻標識碼：A文章編號：1008-2670（2013）06-0061-09
基金項目：山東省社會科學規劃項目“山東省城鄉居民收入差距問題研究”（12CJJZ01）。
作者簡介：尉雪波，男，山東萊陽人，山東財經大學統計學院教授，研究方向：宏觀經濟統計分析；楊帆，男，山東惠民人，山東財經大學統計學院，研究方向：宏觀經濟統計分析；唐莉莉，女，山東濰坊人，山東財經大學統計學院，研究方向：宏觀經濟統計分析。
一、引言
改革開放以來，中國經濟持續快速增長，2010年躍升為全球第二大經濟體，與此同時，日益擴大的收入分配差距已經成為影響我國國民經濟持續健康發展的重要問題，其中城鄉居民收入差距的問題尤為突出。2013年1月18日，國家統計局局長馬建堂公布了過去10年的全國居民收入基尼系數，報告顯示，2003年以來，我國居民收入的基尼系數一直維持在0.4以上，在2008年達到0.491的高點，此后逐步回落，2012年該系數為0.474[1]。
面對日益擴大的我國城鄉居民收入差距，許多專家學者對此運用不同方法從不同的角度進行了分析研究。李實等[2]利用Theil指數，把全國的個人收入差距分解為城鎮內部、農村內部和城鄉之間三部分，計算三種差距對全國總收入差距的貢獻率，結果表明城鄉居民收入差距是全國收入差距過大的主要內容。饒曉輝等[3]在計算我國城鄉收入差距的泰爾指數的基礎上，運用平滑轉換回歸方法對城鄉收入差距對經濟增長的影響效應進行了研究，結果表明我國城鄉收入差距與經濟增長之間存在著明顯的區間轉換動態特征；同時穩健性檢驗結果表明非線性模型具有良好的動態特征。趙曉霞等[4]分析了改革開放對中國城鄉居民收入及其差距的影響，結果表明貿易開放和外資開放都會帶來城鎮和農村居民實際收入的提高，且外資對城鄉居民收入的拉動作用要大于外貿；對于城鄉之間的收入差距，貿易開放和外資開放都表現出了明顯的彌合效應。郭軍華[5]運用面板單位根檢驗、面板協整檢驗證明我國東、中、西部地區城市化和城鄉收入差距之間具有長期均衡關系。尹希果等[6]運用面板單位根和VAR模型的實證表明，城鄉居民收入差距與金融發展二者之間不存在長期均衡關系。焦艷等[7]通過構建行業收入差距與經濟社會發展兩大類指標體系，運用行業收入差距適度性的測度方法，測算長三角地區行業收入差距與經濟社會發展的適度性。
可以看出，上述學者分別從城市化、外貿投資、金融發展等不同角度對居民收入差距問題進行了研究，本文擬從經濟增長角度，運用面板數據對城鄉居民收入差距的變動情況進行實證分析。面板數據能將截面數據與時間數據兩個維度結合起來，克服時間數據受多重共線性的困擾，提供更多的信息和變化，提高其自由度和估計效率，從而使經濟分析更為全面，同時，更加適合我國經濟發展具有波動性的特征。本文基于我國1978-2011年的省際面板數據，運用計量經濟方法，對我國城鄉居民收入差距與經濟增長的關系進行實證研究，同時分別對東、中、西部地區進行建模和差別化分析。
二、我國城鄉居民收入差距現狀
（一）我國城鄉居民收入差距的動態分析
我國經濟保持穩定快速發展，綜合實力顯著增強，在各產業迅速發展、結構不斷優化的同時，人民生活水平持續提高。但是，現階段城鄉居民收入水平還未達到收入差距的拐點，城鄉居民收入差距將繼續擴大[8]。本文選取1978-2011年的數據，根據指標數值變動情況對我國城鄉居民收入差距演變狀況進行考察[9]。如表1和圖1所示。
1978年至2011年，我國經濟的持續平穩較快發展，取得了舉世矚目的經濟成就。但廣大人民群眾并沒有充分分享經濟增長的蛋糕，伴隨而來的卻是城鄉收入差距的加速擴大。城鄉實際收入差距也由1978年的209.83元擴大到2011年的14832.49元，收入差距年均增長13.77%。按1978年價格計算，1978年至1991年間，農民人均收入大致相當于城鎮人均收入的50%左右，1992年至1999年間這一比例下降到42%以下，2011年農民人均純收入達到歷史最高水平6977.3元，但只相當于城鎮居民人均收入21809.8元的32%。
（二）我國城鄉居民收入差距的靜態分析
我國幅員遼闊，受各地自然條件、地理位置、發展基礎等差別的影響，經濟社會發展也很不均衡，城鄉居民收入差距亦有所不同[9]。如表2所示。
等區域暫未列入。城鎮是指城鎮人均可支配收入，農村指農村人均純收入，絕對差指城鎮人均可支配收入與農村人均純收入的差值，相對比指兩者比值，均為名義值。
2.鑒于我國各地區發展水平及城鄉居民收入差距的不一致，本文依據區域經濟理論及統計年鑒的劃分方法，把我國分為東、中、西三部分分別進行論證。由于1997年重慶市設為直轄市，本文把重慶市的相關數據全部并入四川省進行計算。另外，由于地區的數據缺失嚴重，在此不對地區進行研究。另由于港澳臺地區數據統計口徑不同，暫不列入分析。本文分析包含中國的29個省區，其中東部地區包括北京、福建、廣東、海南、河北、江蘇、遼寧、山東、上海、天津和浙江；中部地區包括安徽、河南、黑龍江、湖北、湖南、吉林、江西和山西；西部地區包括甘肅、廣西、貴州、內蒙古、寧夏、青海、陜西、四川（含重慶）、新疆和云南[10]。
從表2城鄉居民收入差距的地區分布特征看，近年來收入差距不斷擴大，31個省市的城鄉居民收入相對比都處在一個較高水平。全國的城鄉居民收入相對比為3.13。貴州、云南、甘肅、陜西、廣西、青海、、寧夏、山西這9省的城鄉居民收入相對比高于全國水平，在地域方面來看，這些省市都處于西部和中部地區。其中城鄉收入比最高的省份是貴州，高達3.98。同時，城鄉居民收入相對比最低的五個省市：黑龍江、天津、北京、上海、浙江，均位于東部地區。其中城鄉居民收入相對比最低的省份為黑龍江，仍達到2.07。
在城鄉居民收入絕對差方面，全國的城鄉居民收入絕對差值為14832.49。上海、北京、浙江、廣東、福建、江蘇6省市的城鄉居民收入絕對差高于全國水平。這些省市均為東部經濟發達的區域。其中城鄉居民收入絕對差最高的為上海，高達20176.69。同時，城鄉居民收入絕對差最低的五個省為：黑龍江、吉林、江西、青海、甘肅，均位于中西部地區。黑龍江的城鄉居民收入絕對差8105.5僅為全國最高城鄉居民收入絕對差（上海）20176.69的40.17%。
三、我國城鄉居民收入差距實證分析
（一）變量選擇
數據選用1978-2011年各省的人均GDP、城鎮居民的人均可支配收入、農村居民的人均純收入、以1978年為基期的消費者價格指數CPI以及商品零售價格指數RPI。城鄉居民的收入差距由城鎮居民的人均可支配收入與農村居民的人均純收入之差來衡量，記為URI。經濟增長由人均GDP作為衡量指標，記為PGDP。同時，為消除價格變化對時間序列數據的影響，用CPI對數據URI和PGDP進行處理，個別CPI數據缺失時用RPI補全。另外，為消除時間序列數據可能存在的異方差，對指標進行自然對數變換，記為lnURI和lnPGDP。
（二）模型構造
基于本文的面板數據模型一般形式：
lnURIit=αit+βitlnPGDPit+εit（i=1，2，…，N；t=1，2，…，T）（1）
（1）式中αi為截距項， 表現為個體影響， βi為解釋變量的系數， εit為白噪音。根據αi和βi的不同假設， 模型又分為三種形式：
混合數據模型：αi=αi， βi=βj
變截距模型： αi≠αj， βi=βj
變參數模型： αi≠αj， βi≠βj
因此，建立面板數據模型的第一步便是檢驗參數αi和βi是否隨著個體或截面的變化而變化，即檢驗樣本數據究竟符合哪種面板數據模型形式，從而避免設定的偏差，改進參數估計的準確性。經常使用的檢驗方法是協方差分析檢驗，主要檢驗有如下兩個假設：
H1：β1=β2=…=βN
H2：α1=α2=…=αN， β1=β2=…=βN
i=1，2，…，N； t=1，2，…，T
可見如果接受假設H2，則可以認為樣本數據屬于混合模型，即模型為不變參數模型，無需進行進一步的檢驗。如果拒絕假設H2，則需檢驗假設H1。如果接受H1，則認為樣本數據屬于變截距模型，反之拒絕H1，則認為樣本數據屬于變參數模型。
不論是變截距模型還是變參數模型，根據對個體影響處理的方式不同又分為固定效應模型和隨機效應模型，我們用WUHausman統計量來檢驗二者的差異和模型合理性。
Hausman檢驗方法基本思路：首先建立隨機效應模型，然后檢驗該模型是否滿足個體影響與解釋變量不相關，如果滿足就將模型設定為隨機效應模型，反之為固定效應模型。[11]
（三）面板數據單位根檢驗
利用Eviews7.2對lnURI和lnPGDP進行單位根檢驗。檢驗之前對所有的序列做折線圖，可判定檢驗回歸式應同時包括常數項和趨勢項，檢驗結果如表3所示。
由表3可以看出，幾種檢驗結果出現了不一致的情況，例如對于東部地區lnURI的LLC及IPS檢驗，其P值均小于0.05，拒絕原假設，但另外的三種檢驗方法的結果是接受原假設，認為lnURI存在單位根，是非平穩的序列。因此，不能認為東部的lnURI為I（0）過程。進而對其一階差分進行單位根檢驗，結果表明，對于所有的檢驗方法其P值均小于0.05，因此拒絕原假設，認為lnURI序列存在單位根。因此綜合表3可見，對東部、中部及西部lnURI和lnPGDP不存在單位根，對其一階差分檢驗所有的結果都一致表明，東部、中部及西部的lnURI、lnPGDP均為I（1）過程，其一階差分為I（0）過程。
表3東、中、西部地區面板數據單位根檢驗結果區域1變量1LLC1Breitung1IPS1Fisher-ADF1Fisher-PP東部1lnURI1-3.19
（0.00）1-0.09
（0.46）1-1.92
（0.03）131.68
（0.08）127.75
（0.18）lnPGDP1-0.30
（0.38）10.07
（0.53）11.64
（0.95）114.78
（0.87）18.91
（0.99）lnURI1-10.69
（0.00）1-8.13
（0.00）1-10.51
（0.00）1133.94
（0.00）1188.37
（0.00）lnPGDP1-12.69
（0.00）1-12.15
（0.00）1-11.00
（0.00）1138.32
（0.00）1162.87
（0.00）中部1lnURI1-2.92
（0.00）1-0.88
（0.19）1-2.89
（0.00）136.22
（0.00）130.60
（0.02）lnPGDP13.29
（0.99）11.35
（0.91）15.37
（1.00）10.96
（1.00）10.71
（1.00）lnURI1-12.53
（0.00）1-8.99
（0.00）1-11.36
（0.00）1124.35
（0.00）1128.83
（0.00）lnPGDP1-12.58
（0.00）1-7.66
（0.00）1-12.06
（0.00）1139.74
（0.00）1140.88
（0.00）西部1lnURI1-2.78
（0.00）1-1.25
（0.11）1-4.27
（0.00）161.31
（0.00）148.62
（0.00）lnPGDP14.04
（1.00）15.61
（1.00）16.78
（1.00）14.06
（0.99）14.31
（0.99）lnURI1-2.01
（0.02）1-6.83
（0.00）1-9.94
（0.00）1120.71
（0.00）1299.36
（0.00）lnPGDP1-14.94
（0.00）1-12.14
（0.00）1-14.34
（0.00）1186.87
（0.00）1198.70
（0.00）注：括號內為對應統計檢驗的收尾概率，即P值；表示一階差分運算。
（四）面板協整檢驗
面板單位根檢驗結果表明，lnURI和lnPGDP的面板數據均為非平穩序列，如果應用最小二乘法可能導致偽回歸，所以必須要分析兩者的協整關系。用Pedron協整檢驗方法分析，結果如表4。
表4東、中、西部lnURI、lnPGDP的Pedron協整檢驗結果統計量1東部1中部1西部Panel V11.68（0.04）13.87（0.00）18.22（0.00）Panel Rho1-2.28（0.01）1-3.61（0.00）1-5.86（0.00）Panel PP1-2.72（0.00）1-3.78（0.00）1-5.20（0.00）Panel ADF1-2.76（0.00）1-3.19（0.00）1-2.70（0.00）Group Rho1-1.13（0.13）1-1.49（0.07）1-1.79（0.03）Group PP1-2.74（0.00）1-2.71（0.00）1-2.10（0.02）Group ADF1-3.06（0.00）1-2.38（0.01）1-1.66（0.05）注：括號內為對應統計檢驗的收尾概率，即P值；Panel V統計量是右邊拒絕域，其余的統計量均為左單邊拒絕域。
由表4可見，對于東部、中部和西部的檢驗結果并不一致，東部和中部地區Group Rho的P值和西部地區Group ADF的P值均大于0.05，接受“不存在協整關系”的原假設。但是，另外的六種檢驗結果的P值均小于0.05，拒絕原假設。可以認為東部、中部和西部地區的lnURI與lnPGDP之間存在長期的均衡關系。
（五）確定模型形式及分析
1.模型形式設定檢驗
面板數據包括二維數據，如果模型設定不正確，將造成較大的偏差，估計結果與實際將相差甚遠。因此，建立面板數據模型的第一步是檢驗樣本數據究竟屬于上述三種情況的哪種。表5就是根據上述構建F統計量的方法，計算出的F1和F2的值。
以東部地區為例，F2為64.65， 5%的檢驗水平下的F分布臨界值為1.57，則拒絕原假設H2，表明模型不是混合模型。F1為46.07， 5%的檢驗水平下的F臨界值為1.83，拒絕H1，表明對東部地區應建立變參數模型。
中部和西部地區的F統計量的值均大于臨界值。因此，東部、中部和西部地區都應建立變參數模型。
對Hausman檢驗結果，東部地區W統計量的值是46.48，相對應的概率小于0.05，說明檢驗結果拒絕了隨機效應模型原假設，應該建立固定效應模型。中部和西部地區與東部地區相同，均應建立固定效應模型。
2.東、中、西三地區變參數模型
由以上檢驗可以得出，東、中、西部地區都應單獨建立固定效應變參數模型。這與我國東、中、西部地區經濟發展基礎不同、發展水平有差異的現狀相吻合。在這種條件下，有必要針對東、中、西部的各省份建立的變參數模型進行分析。
（1）東部地區變參數模型
這11個省市地區的邊際差距存在一定的差異。其中，上海市的邊際差距最高，為2.23，表示lnPGDP每上升1%lnURI則上升2.23%。其次為北京。福建省的邊際差距最低。表6和圖2所示的是各個地區截距項的固定效應值，表示相應地區的自發性的收入差距水平相對平均水平的偏離值，其中最大的是福建，山東次之，上海最小。同時，該變參數模型估計的R2=0.9223。說明模型的擬合程度非常高，表明lnPGDP在很大程度上能夠解釋lnURI。東部11個省市的平均邊際差距為1.089034，方差為0.225949。
（2）中部地區變參數模型
這10個省市地區的邊際差距存在一定的差異。其中，青海的邊際差距最高，為1.034。其次為云南省。四川省最低。表8和圖4所示的是各個地區截距項的固定效應值，表示相應地區的自發性的收入差距水平相對平均水平的偏離值，其中最大的四川，陜西次之，新疆最小。同時，該變參數模型估計的R2=0.9346。說明模型的擬合程度非常高，表明lnPGDP在很大程度上能夠解釋lnURI。西部10個省市的平均邊際差距為0.929413，方差為0.006855。
四、結論
通過對我國城鄉居民收入差距和人均國內生產總值之間關系進行的研究，發現城鄉居民收入差距和經濟增長之間存在顯著的協整關系。對東部、中部和西部地區進行變參數模型估計，各個地區的模型均顯著。P值均接近于零，三個模型估計的R2分別為0.9223、0.9247、0.9346，其擬合度優異。同時，各個地區的lnPGDP的系數都為正數，說明隨著東、中、西部地區省份經濟的增長，城鄉居民收入差距是逐步增大的，而不是縮小的。也就是說，經濟增長推動城鄉居民收入差距擴大。在橫向上，東部地區經濟的整體發展均優于西部地區，同時其城鄉居民收入差距也遠遠大于西部地區的城鄉居民收入差距。
我國東部地區各省市邊際差距在0.68-2.23之間，均值為1.089034，方差為0.225949；中部地區各省市邊際差距在0.87-1.12之間，均值為0.956271，方差為0.006474；西部地區各省市的邊際差距在0.81-1.03之間，均值為0.929413，方差為0.006855。說明我國三個地區，東部地區的經濟每增長一個單位，帶來城鄉居民收入差距的變化最為明顯，同時，城鄉居民收入相對比和絕對差都是最高的地區，這與我國東部經濟發展和開放程度都遠領先于中、西部地區這一狀況是相互吻合的。中部、西部地區的邊際差距相差較小。說明中部和西部地區區域間差異性較小。東部地區各省市的邊際差距的極差最大、方差也最大，而中部、西部地區各個省市的邊際差距極差小、方差也小，在一定程度上反映了按照東、中、西部劃分的區域內部也存在著的差異。東部差異最大，而中部、西部地區區域內部的差異性就小很多。但和發達國家相比，中國各省市的邊際差距都處在一個較高水平。
由于東、中、西部三個地區的平均邊際差距的多種差異，對于我國的經濟發展提出了更高的要求。雖然我國在過去的一段時間里已經認識到均衡地區發展的重要性，并且在推進西部大開發、振興東北地區等老工業基地基礎上，進一步提出了促進中部地區崛起的戰略規劃，這些措施對抑制差距擴大有很大的積極作用。但由于經濟增長慣性、運行機制以及發展基礎等差異，東部地區得益于可以獲取較高的資本和勞動邊際效益，將繼續在吸引國內外資金、人才、技術等生產要素方面處于優勢地位。所以，無論是東、中、西部還是省際間的經濟發展的絕對差距在今后一段時間內還將繼續存在下去。從長遠來看，中部地區是糧食主產區，可以充分發展有比較優勢的能源和制造業，在發揮承東啟西和產業發展優勢中崛起，東中部之間的相對差距將有可能保持相對縮小的趨勢。就西部而言，隨著西部大開發戰略的全面實施和一系列有利于西部發展的相關政策措施的出臺和落實，西部地區的基礎設施和生態環境建設將得到實質性的進展，西部地區的資源優勢將逐漸轉變為經濟優勢。這也將有效遏制區域經濟發展差距的不斷擴大的勢頭。
可以預料，隨著東部地區經濟增長的成本提高，中、西部地區將迎來新的發展機遇。今后，我們不僅要注重縮小城鄉收入差距，更要警惕東、中、西部之間的差異，要采取措施力求促使東、中、西部地區協調發展，在縮小城鄉居民收入差距的同時縮小我國區域間的收入差距，使廣大人民群眾更好的分享中國經濟增長帶來的紅利，助推“中國夢”的早日實現。
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