基于面板数据的多维度建模对我国收入差距的研究

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缩小收入差距有利于我国实现经济转型,是实现共同富裕的重要路径.因此针对收入差距的研究尤其重要.本文以我国收入差距为研究对象,选取面板数据,分别从城乡、地区、行业三个层面先后建立分层贝叶斯自适应lasso分位数回归模型、倾向值匹配-双重差分模型(PSM-DID)及动态面板模型,对我国收入差距进行多维度研究.本文的主要工作集中在以下三部分:第一部分建立分层贝叶斯自适应lasso分位数回归模型分析我国城乡收入差距.首先选取2008年1月-2021年8月期间31省市的面板数据并选用泰尔指数作为衡量城乡收入差距的指标;然后考虑到解释变量在不同分位水平对城乡收入差距的影响不同,且为了降低过拟合并提高参数估计的精度,将分位数回归方法、自适应lasso方法与分层贝叶斯方法有机结合,建立我国城乡收入差距的分层贝叶斯自适应lasso分位数回归模型,并通过推导各参数的满条件后验分布,采用Gibbs抽样对该模型的参数进行贝叶斯估计;最后据此模型对我国城乡收入差距进行分析,结果表明:在较低分位水平下,城镇率影响程度最大,在较高分位水平下,GDP影响程度最大;随着分位水平提高,城镇率的影响程度逐渐增大.与此同时,城乡收入差距大导致产业结构发生变化,影响到地区和行业间的收入差距,因此有必要对地区和行业间的收入差距进行分析.第二部分建立PSM-DID模型分析我国地区政策实施效应.首先考虑到2003年出台的东北振兴政策在我国具有典型性及2020年后疫情的影响,将样本数据选取为2000-2020年30个省市的面板数据;其次以GDP为被解释变量,产业结构等变量为解释变量,建立政策实施效应的PSM-DID模型,该模型的求解是通过构建Logit模型估计倾向得分进行样本匹配并代入到DID模型中进行参数估计;然后据该模型分析平均处理效应验证了东北振兴政策对促进经济、缩小地区差距的有效性;最后通过平衡性检验与稳健性检验验证了模型的可靠性.第三部分建立动态面板模型分析我国行业间收入差距.首先为消除2020年疫情的干扰,选取2011-2020年我国19个大类行业的面板数据;其次以行业收入为被解释变量,劳动生产率、外商投资偏好等为解释变量,建立动态面板模型并采用系统广义矩估计方法(SYS-GMM)估计参数;然后据此模型分析了劳动生产率等变量对我国行业间收入差距的影响程度,并发现资本密集度的影响最大,劳动生产率的影响最小;最后通过一致性检验验证了模型的可靠性.
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