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毕业论文网 > 文献综述 > 理工学类 > 统计学 > 正文

基于省域面板数据的通货膨胀与收入不平衡问题研究文献综述

 2020-04-15 18:10:29  

1.目的及意义

本文主要是根据我国31各省份人均可支配收入、经济增长率、基尼系数、失业率的年度数据,利用时间序列分析方法对收集到的数据进行检验和特征提取,并运用进行模型形式的确定和选择,最后利用回归分析对收入不平衡与通货膨胀进行分析,并为实现社会公平、低通胀目标剔除相应建议。自改革开放以来,工商业飞速发展、沿海城市人口增加、外贸以及国家政策等众多有因素,直接或间接地导致我国各省之间的收入差距增大。同时,在同一省份,随着城市化进程的加速,农村人口入城务工,城乡之间差距也在逐渐拉大。而随着收入差距的拉大,刺激着低收入人群前往高收入地区务工,并有些在大城市安家,进一步拉大收入差距的同时,也对大型城市带来诸多弊端,使人民生活幸福程度降低。为此,我国政府制定了低通胀和促社会公平的重大目标。实现两大目标的关键,在于如何减小城乡收入差距、城市间收入差距,然而自改革开放以来,我国城乡收入差距,省际收入差距居高不下,并有继续扩大的趋势。由此,本文的研究目的是为了分析通货膨胀对收入差距的扩大产生了怎样的影响,是积极的还是消极的?是线性的还是非线性的?这些问题是本文研究的主要内容。

国外关于通货膨胀的研究较多在通货膨胀的结构性变化和持续性变化

Brigitte Granville和Ning Zeng使用Philips曲线结合计量分析方法研究了美国通货膨胀情况,证明了通货膨胀的存在性,并得到了通货将如何持续下去的结论[1]。Shin-ichi Fukuda和Naoto Soma通过对面板Philips曲线的预测发现如何形成通胀预期的重大的结构变化[2]。Philip Hans Franses和Eva Janssens对1960-2015年非洲的通货膨胀情况进行研究,得到了全球通胀数据的相关性以及国家特定持久性等特征[3]。而Gabriel Caldas Montes和Luiza Leitatilde;o da Cunha Lima通过研究发达国家和发展中国家财政透明度和通胀及其预期之间的关系,发现财政透明度高的国家通胀率较低[4]。LOacute;PEZ-VILLAVICENCIO和ANTONIA使用状态空间模型估计石油价格在1970-2017年间的变化,得到油价下跌10%将导致通胀下降0.11%的结论[5]。Shin-ichi Fukuda通过使用战后日本数据,考察了通货膨胀率如何与价格相对变化、通胀预期变异性和相对工资变异性相关[6]

国内对通货膨胀的研究起步较晚,主要是从居民的收入、消费、财富和心理入手,研究通货膨胀带来的影响。

陈刚以居民幸福度为度量,研究不同幸福程度居民通货膨胀的社会福利成本,结果表明,幸福程度越高的居民,通货膨胀导致的收入福利成本越高[7]。吴森鹏通过层次回归分析的方法,研究了我国城乡居民心理满意度对通胀承受力的影响[8]。朱俊杰、马良、王军的研究发现:主观幸福感对居民通胀预期的影响呈现倒U形[9]。李腊生、蔡春霞、张烨运用居民通货膨胀承受力测度方法,比较分析了决定城乡居民通货膨胀承受力的宏观经济因子,得到城镇居民通胀承受力高于农村居民通胀承受力[10]

而在通货膨胀与收入差距之间的研究中。黄智淋和赖小琼(2011)运用Hansen模型对我国31个省市1978-2009年的数据检验通胀率对家庭收入的影响,结果表明我国的通胀率和为达到预期的通货膨胀率都对收入不平等存在消极影响[11]。王凯、庞震(2019)利用空间计量经济学方法,对我国2000-2016年省域面板数据进行实证分析,得到了通货膨胀不进会加速城乡差距,同时具有明显的空间溢出效应,会对邻近地区城乡差距带来消极影响[12]。张伟、成谢军、陶士贵对我国内地26个省份数据进行研究,发现通货膨胀率与预期通货膨胀率都显著的扩大收入差距[13]。谭浩和李姝凡通过研究发现通货膨胀拉大了居民的收入、财富差距[14]

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2. 研究的基本内容与方案

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(1)研究的基本内容:本文针对省域收入数据及失业率,通过时间序列分析等方法建立合适的面板数据模型,分析各省收入数据的不平衡量化和通货膨胀情况,进一步研究收入与通货膨胀之间的关联问题。

(2)目标:对1999-2018年年度数据建立面板数据模型,分析通货膨胀对收入不平衡带来的影响(收入对通货膨胀的不同程度抵抗),对制定减少收入差距的政策具有一定的参考价值的同时,控制通胀率,实现低通胀的目标。

(3)拟采用的技术方案及措施:

本文对1999-2018年的数据,按国家标准划分为六大地区:华北、东北、华东、华南、西南和西北地区。对31个省份各项数据进行如单位根检验等工作,再对因素之间的线性形式做检验。对于通过检验的解释变量进行自相关检验和异方差检验来确保最终估计结果的无偏性,最后对变量进行面板数据回归,回归方式一般有混合最小二乘估计、固定效应模型和随机效应模型,根据检验结果采用面板数据模型。

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