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      基于狀態(tài)空間模型的城鄉(xiāng)收入差距因素分析

      2019-11-12 06:25金成國李達耀
      經濟研究導刊 2019年28期
      關鍵詞:卡爾曼濾波城鄉(xiāng)收入差距協(xié)整檢驗

      金成國 李達耀

      摘 要:基于多變量框架下的狀態(tài)空間模型,運用卡爾曼濾波法研究廣西1990—2017年的城鄉(xiāng)收入差距與金融發(fā)展、貿易依存度、基礎設施、產業(yè)結構之間的動態(tài)關系。研究結果顯示,基礎設施對城鄉(xiāng)收入差距的影響具有雙向的正負最大波動幅度的特征;金融發(fā)展及產業(yè)結構升級具有穩(wěn)定地縮小城鄉(xiāng)收入差距的作用;貿易依存度對城鄉(xiāng)收入差距的影響較為平穩(wěn),呈現(xiàn)出平穩(wěn)的小幅度持續(xù)縮小城鄉(xiāng)收入差距的趨勢。

      關鍵詞:城鄉(xiāng)收入差距;協(xié)整檢驗;狀態(tài)空間模型;卡爾曼濾波

      中圖分類號:F126.2? ? ? ? 文獻標志碼:A? ? ? 文章編號:1673-291X(2019)28-0050-07

      引言

      改革開放以來,我國經濟發(fā)展取得了舉世矚目的成就,已形成中國經濟的四十年增長奇跡。但在經濟高速增長的同時,我國基尼系數從1978年的0.18增至2017年的0.46,已大大超過國際公認警戒線0.4的水平,收入不平等的問題也變得日益突出,中國收入不平等的很大一部分原因可以歸因于地區(qū)差距和城鄉(xiāng)收入差距[1]。因此,我國東、中、西部地區(qū)間平衡發(fā)展及縮小城鄉(xiāng)收入差距問題的研究具有重要意義。

      目前,在中西部省份勞動力回流的形勢下[2],城鄉(xiāng)收入差距問題的改善成為廣西經濟健康持續(xù)發(fā)展的基本驅動力之一。

      一、文獻綜述

      長期以來,國內外學者對城鄉(xiāng)收入差距問題進行了大量的研究。Kuznets(1955)開創(chuàng)性地對經濟發(fā)展與收入分配問題進行了研究,該研究認為一國隨著經濟的快速增長向工業(yè)文明轉型的早起階段,收入差距會呈擴大態(tài)勢,在度過一定的穩(wěn)定階段后,后期階段收入差距會逐步縮小[3]。這也被學術界稱為“收入分配的庫茲涅茨倒U曲線關系”。Todaro(1969)的研究認為,在城鎮(zhèn)化進程中,通過勞動力的流動使得要素報酬不斷地向均等化發(fā)展,進而縮小城鄉(xiāng)收入差距[4]。Lucas(1985)的研究表明,農村勞動力遷移有利于平衡城鄉(xiāng)收入,促使城鄉(xiāng)收入差距縮小[5]。Anderson&Kym (1986)等對發(fā)展中國家工業(yè)化過程中城鄉(xiāng)收入差距問題進行了研究,認為發(fā)展中國家的政府會創(chuàng)造一種扭曲農產品及生產要素價格的政策環(huán)境,以實現(xiàn)該國的工業(yè)化過程,進而導致發(fā)展中國家城鄉(xiāng)收入差距擴大[6]。Barro and Sala-i-Martin(1995)基于1900—1990年的美國數據及1955—1990年的日本數據對勞動力流動問題進行了研究,認為地區(qū)間的勞動力流動對于縮小城鄉(xiāng)收入差距沒有顯著作用[7]。與此相反,Lin,Wang&Zhao(2003)對中國勞動力流動問題進行了研究,指出城鎮(zhèn)化即使在初始階段也會縮小城鄉(xiāng)收入差距,但因中國戶籍制度的存在在一定程度上限制了勞動力的流動,致使城鄉(xiāng)收入差距擴大[8]。關于財政支出與城鄉(xiāng)收入差距的關系的研究中,Aaron(1970)認為,城鄉(xiāng)收入差距與政府財政支出的增加呈正相關關系[9]。與之相反,Dodge(1975)運用加拿大財政支出數據進行分析的結果表明,城鄉(xiāng)收入差距與政府財政支出的增加呈負相關關系[10]。Hao(2010)對中國的政府財政支出與城鄉(xiāng)收入差距問題進行了研究,研究認為,相對于集權財政,中國城鄉(xiāng)收入差距擴大的主要因素為財政分權的財政體制[11]。

      國內學者針對我國實際,也就城鄉(xiāng)收入差距問題進行了大量的研究。陸銘、陳釗(2004)基于1987—2001年中國省際面板數據對我國城鎮(zhèn)化與城鄉(xiāng)收入差距問題進行分析,研究結果顯示,在統(tǒng)計意義上城鎮(zhèn)化進程對縮小城鄉(xiāng)收入差距具有顯著的影響[12]。廖信林(2012)基于財政支出及城鎮(zhèn)化對城鄉(xiāng)泰爾指數的影響機理構建了理論模型,并運用1978—2009年時間序列數據進行分析,結果顯示城鎮(zhèn)化對泰爾指數的擴大具有負向的沖擊[13]。

      與上述研究相反,程開明、李金昌(2007)運用中國1978—2004年的時間序列數據進行分析表明,城鎮(zhèn)化與城鎮(zhèn)偏向對城鄉(xiāng)收入差距具有正向沖擊[14]。陳迅、童華建(2007)運用中國1985—2003年的時間序列數據進行多元回歸分析,認為城市化的擴大因為土地改革制度及城鄉(xiāng)二元結構戶籍制度改革的滯后而使得城鄉(xiāng)收入差距擴大[15]。陳斌開、林毅夫(2010)從落后國家優(yōu)先發(fā)展重工業(yè)的視角分別在靜態(tài)和動態(tài)框架下闡釋了城鄉(xiāng)收入差距的形成機理,認為重工業(yè)優(yōu)先發(fā)展戰(zhàn)略將導致落后國家的城市化進程提高緩慢并拉大城鄉(xiāng)收入差距[16]。

      另一種觀點認為,城鄉(xiāng)收入差距隨著經濟發(fā)展呈現(xiàn)出先擴大后縮小的非線性關系。莫亞琳、張志強(2009)運用1995—2006年中國的省際數據進行動態(tài)面板GMM模型分析,認為我國城鎮(zhèn)化對城鄉(xiāng)收入分配呈現(xiàn)出先擴大后縮小的倒U型的曲線關系[17]。周云波(2009)通過運用兩部門理論模型分析及1979—2007年時間序列數據的實證分析,認為我國城鎮(zhèn)化與城鄉(xiāng)收入差距之間呈現(xiàn)倒U型曲線關系[18]。歐陽志剛(2014)基于1986—2011年的面板數據進行城鄉(xiāng)經濟一體化與城鄉(xiāng)收入差距關系問題的研究,認為加速城鄉(xiāng)一體化進程,可以有效地縮小中國城鄉(xiāng)收入差距,其對城鄉(xiāng)收入差距效應的非線性轉換則先后由東部、中部、西部地區(qū)的順序發(fā)生于上世紀末及本世紀初[19]。任元明、王小華(2014)運用過我國29省份1985—2011年面板數據,對東中西部地區(qū)區(qū)域內城鄉(xiāng)收入差距問題進行實證分析,認為東部地區(qū)產業(yè)結構升級及城鎮(zhèn)化對城鄉(xiāng)收入差距具有正向的擴大趨勢影響,而中部地區(qū)城鎮(zhèn)化及對外開放對城鄉(xiāng)收入差距具有負向的縮小趨勢的影響,西部地區(qū)城鎮(zhèn)化及金融發(fā)展對縮小城鄉(xiāng)收入差距具有負向的縮小趨勢的影響[20]。姚旭兵、羅光強等(2016)運用門檻模型,基于我國30省份1997—2014年面板數據對我國東中西部地區(qū)城鎮(zhèn)化與城鄉(xiāng)收入差距問題進行研究,認為城鎮(zhèn)化對東部地區(qū)及中部地區(qū)具有擴大城鄉(xiāng)收入差距的影響,而西部地區(qū)則具有縮小城鄉(xiāng)收入差距的影響[21]。

      綜上所述,國內外學者對城鄉(xiāng)收入差距的研究按照經濟發(fā)展不同階段認為,在經濟發(fā)展的初始階段,城鎮(zhèn)部門因具更高的邊際生產力,從而使得農村部門的高技能勞動者及資本向城市部門聚集,導致城鄉(xiāng)收入差距逐漸拉大。進入后工業(yè)化階段隨著農村部門的勞動力和資本的不斷向城市部門涌入,農業(yè)部門的勞動力及資本的稀缺性不斷加劇,其邊際報酬開始增加,最終城鄉(xiāng)收入差距將趨于縮小。區(qū)域層面上的研究則認為我國城鄉(xiāng)收入縮小的地區(qū),先后為東部、中部、西部地區(qū)。制度層面上的研究認為,我國城鄉(xiāng)二元結構戶籍制度改革、土地改革制度和城市化偏向政策是導致城鄉(xiāng)收入擴大的因素。財政視角上的研究則認為,財政分權的財政體制導致城鄉(xiāng)收入差距擴大。

      目前我國已跨越劉易斯第一拐點,向劉易斯第二拐點靠近,中西部省份勞動力回流趨勢逐步增強,廣西作為西部地區(qū)勞動力回流省份之一,在新型城鎮(zhèn)化建設及振興鄉(xiāng)村戰(zhàn)略實施的背景下,探究出改善城鄉(xiāng)收入差距擴大的具體因素具有迫切性。本研究與已有文獻不同之處在于基于多變量框架下的狀態(tài)空間模型首次分析了金融發(fā)展、貿易依存度、基礎設施、產業(yè)結構對城鄉(xiāng)收入差距的動態(tài)關系,從而梳理出新形勢下城鄉(xiāng)收入差距擴大的具體影響因素排序、定量的影響程度及提出相應的政策建議,以期為政府制定相關的經濟政策提供理論依據。

      二、模型提出

      (一)狀態(tài)空間模型概述

      本研究運用狀態(tài)空間模型來擬合變量之間的動態(tài)相關關系。該模型主要用來估計不可觀測的時間變量:理性預期、長期收入及不可觀測的趨勢和循環(huán)要素等。模型首先把時間序列數據構造成狀態(tài)空間模型形式,利用狀態(tài)向量來描述時間序列的動態(tài)變動特征,隨后采用卡爾曼迭代算法對狀態(tài)向量進行估算和外推預測??柭鼮V波迭代算法具有可以過濾出變量中不可觀測因素的影響,并用被解釋變量過去的觀測值所提供的信息進行估算以得到狀態(tài)變量的最佳近似值的優(yōu)點。

      式中,I為1的矩陣,單模型的單測量為I=1。系統(tǒng)運行至k+1狀態(tài)時,P(k|k)就是式(4)的P(k-1|k-1)。系統(tǒng)進行自回歸運算直至系統(tǒng)過程結束。

      三、變量說明及模型建立

      本部分旨在通過構建狀態(tài)空間模型,嘗試尋找影響廣西城鄉(xiāng)收入差距的主要影響因素。為了更加全面地考察廣西城鄉(xiāng)收入差距的影響因素,本研究運用金融發(fā)展水平、貿易依存度、基礎設施、產業(yè)結構四個方面來綜合分析對城鄉(xiāng)收入差距的影響。本研究實證分析所用數據為1990—2017年廣西時間序列數據,所有原始數據來自于《廣西統(tǒng)計年鑒》《中國海關統(tǒng)計年鑒》《廣西國民經濟和社會發(fā)展統(tǒng)計公報》《廣西統(tǒng)計信息網》。

      (一)變量說明

      1.城鄉(xiāng)收入差距指標(CJ)。本研究選取具有連續(xù)性及可比性的扣除價格因素后的廣西城鎮(zhèn)居民人均可支配收入與廣西農村人均純收入之比衡量城鄉(xiāng)收入差距,即CJ=城鎮(zhèn)居民人均可支配收入/農村人均純收入。

      2.貿易依存度指標(OPEN)。本研究選取廣西對外貿易總規(guī)模與廣西國內生產總值來衡量對外貿易依存度指標,即OPEN=進出口總額/國內生產總值。廣西作為西部省份中唯一沿海省份,并且作為中國—東盟自由貿易區(qū)的樞紐省份,該變量具有重要意義。

      3.金融發(fā)展水平指標(FIR)。本研究基于廣西數據選取Goldsmith(1969)提出的衡量一國金額結構和金融發(fā)展水平的存量和流量指標的金融相關比率作為金融發(fā)展水平指標,即FIR=金融機構年末存貸款余額/國內生產總值。

      4.基礎設施指標(PL)。本研究選取廣西公路里程與年末總人口數作為衡量基礎設施的指標,即PL=公路里程/年末總人口數?;A設施對生產力及經濟增長具有重要的作用,在經濟研究中被廣泛運用。

      5.產業(yè)結構指標(ST)。本研究選取廣西第三產業(yè)從業(yè)人員比重作為衡量產業(yè)結構的指標,即ST=第三產業(yè)從業(yè)人員/就業(yè)總人口。產業(yè)結構是影響城鄉(xiāng)收入差距諸要素中的一個重要因素,在工業(yè)化階段,產業(yè)結構的變遷將農業(yè)部門剩余勞動力轉移到城鎮(zhèn)部門進而影響城鄉(xiāng)收入差距。

      (二)模型構建

      本研究運用城鄉(xiāng)收入差距、金融發(fā)展水平、貿易依存度、基礎設施、產業(yè)結構5個時間序列變量建立了式(1)和式(2)狀態(tài)空間模型后,運用卡爾曼濾波算法,狀態(tài)空間模型的估計語句如下:

      @signal DLCJ=sv1×DLFIR+sv2×DLOPEN+sv3×DLPL+sv4×DLST+[var=exp(c(1))]

      @state sv1=sv1(-1)

      @state sv2=sv2(-1)

      @state sv3=sv3(-1)

      @state sv4=sv4(-1)

      四、實證研究及結果分析

      本研究在進行估計狀態(tài)空間模型前,為避免出現(xiàn)偽回歸,需首先對各變量進行平穩(wěn)性檢驗及協(xié)整檢驗。

      平穩(wěn)性檢驗,即測算被解釋變量和各解釋變量是否具有相同的單整階數。本研究采用計量經濟分析中的主要檢驗方法ADF單位根檢驗法。ADF單位根檢驗法為左側單邊檢驗,原假設為“變量為非平穩(wěn)序列”,備選假設為“變量為平穩(wěn)序列”。在不改變數據性質及其經濟意義的前提下,本研究對各變量序列進行取對數處理以避免異方差現(xiàn)象。表1為各變量的ADF單位根檢驗結果,從表1中可知,變量lnCJ在10%的顯著水平下平穩(wěn)、lnST在5%的顯著水平下平穩(wěn),其余3個變量序列均為不平穩(wěn)。再次對變量進行一階差分后進行檢驗,除變量dlnCJ在5%顯著水平下平穩(wěn),其余變量序列均在1%顯著水平下平穩(wěn)。因此,各變量為一階單整序列,滿足協(xié)整檢驗的要求。

      協(xié)整檢驗根據檢驗對象的不同可分為兩類,一類為基于回歸殘差的協(xié)整檢驗,另一類為基于回歸系數的協(xié)整檢驗。前者為E-G兩步檢驗法,后者為Johanson檢驗法。鑒于Johanson檢驗法可以在多變量情形時較好地進行協(xié)整檢驗,因此本研究使用Johanson檢驗法。

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