長(zhǎng)沙縣城鎮(zhèn)居民收入差距變化趨勢(shì)與對(duì)策研究STUDYONTHECHANGETRENDANDCOUNTERMEASUREOFINCOMEGAPOFURBANRESIDENTSINCHANGSHACOUNTY目錄TOC\o"1-1"\h\u摘要 長(zhǎng)沙縣城鎮(zhèn)居民收入差距變化趨勢(shì)與對(duì)策研究摘要:改革開(kāi)放以來(lái)，長(zhǎng)沙縣城鎮(zhèn)居民的收入水平整體上增長(zhǎng)的同時(shí)，收入差距也在不斷擴(kuò)大。這種現(xiàn)象不利于社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展。本文根據(jù)2008-2018年《長(zhǎng)沙縣統(tǒng)計(jì)年鑒》提供的相關(guān)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)，對(duì)長(zhǎng)沙縣城鎮(zhèn)居民收入差距的現(xiàn)狀與變化趨勢(shì)進(jìn)行分析，利用相關(guān)性分析、主成分分析等方法對(duì)影響收入差距的諸多相關(guān)因素進(jìn)行了分析。再對(duì)提取整合的數(shù)據(jù)進(jìn)行建模擬合，初步預(yù)測(cè)了長(zhǎng)沙縣城鎮(zhèn)居民收入差距的變化趨勢(shì)，最后對(duì)結(jié)果做出相應(yīng)的對(duì)策研究。關(guān)鍵詞:城鎮(zhèn)居民；收入差距；變化趨勢(shì)；主成分分析StudyonthehangetrendandcountermeasureofincomegapofurbanresidentsinChangshacountyAbstract：Sincethereformandopeningup,theincomegapofurbanresidentsinChangshacountyhasbeenexpandingwhiletheoverallincomelevelhasincreased.Thisphenomenonisdetrimentaltosocialandeconomicdevelopment.BasedontherelevanteconomicdataprovidedbythestatisticalyearbookofChangshacountyfrom2008to2018,thispaperanalyzesthecurrentsituationandchangingtrendoftheincomegapofurbanresidentsinChangshacounty,andanalyzesmanyrelevantfactorsaffectingtheincomegapbymeansofcorrelationanalysisandprincipalcomponentanalysis.Then,basedontheextractedandintegrateddata,thepapermakesapreliminarypredictionofthevariationtrendofincomegapamongurbanresidentsinChangshacounty,andfinallymakesacorrespondingcountermeasurestudyontheresults.Keywords:Urbanresidents;Incomedisparity;Changetrend;principalcomponentanalysis1諸論1.1研究背景及意義1.1.1研究背景十八大以來(lái)，我國(guó)經(jīng)濟(jì)快速增長(zhǎng)，我國(guó)綜合國(guó)力不斷提升。但是國(guó)家在經(jīng)濟(jì)發(fā)展中，始終要考慮人民群眾的根本利益。在經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展中，人民的生活水平得到了改善，這得益于城鎮(zhèn)居民收入的增加。但在整體收入增加的情況下，同時(shí)也出現(xiàn)一個(gè)不可忽視的問(wèn)題，就是城鎮(zhèn)居民收入差距顯著。長(zhǎng)沙縣作為湖南省省會(huì)城市長(zhǎng)沙市的縣城，在長(zhǎng)沙市經(jīng)濟(jì)高速發(fā)展的情況下，帶動(dòng)其經(jīng)濟(jì)發(fā)展，使城鎮(zhèn)居民收入也隨著經(jīng)濟(jì)發(fā)展不斷提高，人民的生活水平穩(wěn)步提升，同時(shí)，城鎮(zhèn)居民收入差距擴(kuò)大的問(wèn)題也日益突出，這一問(wèn)題也帶來(lái)許多不利的影響，嚴(yán)重的收入差距甚至?xí)l(fā)社會(huì)矛盾與社會(huì)動(dòng)蕩。因此，如何解決城鎮(zhèn)居民收入差距擴(kuò)大這個(gè)問(wèn)題，對(duì)長(zhǎng)沙縣人民生活能夠更穩(wěn)定有著重大關(guān)系。本文通過(guò)主成分分析方法來(lái)分析長(zhǎng)沙縣城鎮(zhèn)居民的收入差距變化的影響因素，并利用擬合函數(shù)來(lái)分析趨勢(shì)變化，對(duì)其背后產(chǎn)生的問(wèn)題作出相應(yīng)的對(duì)策研究，希望對(duì)長(zhǎng)沙縣人民的生活能更美好有重要作用1.1.2研究意義居民收入差距這個(gè)問(wèn)題一直受到許多人的關(guān)注，也有許多學(xué)者進(jìn)行研究。然而，大多數(shù)學(xué)者研究的是全國(guó)城鎮(zhèn)居民或城鄉(xiāng)的收入差距，或者某個(gè)省份的居民收入差距，對(duì)某個(gè)具體地區(qū)、具體縣城的城鎮(zhèn)居民收入差距研究較少，而且，研究城鎮(zhèn)居民收入差距變化趨勢(shì)的更少，大多只研究居民收入差距的影響因素。因此，本文想研究長(zhǎng)沙縣城鎮(zhèn)居民收入差距變化趨勢(shì)，并建立合適的數(shù)學(xué)模型來(lái)得到研究這一問(wèn)題，進(jìn)而得到更令人信服的結(jié)論，并對(duì)結(jié)果做出相應(yīng)的對(duì)策研究。長(zhǎng)沙縣作為全國(guó)百?gòu)?qiáng)縣五強(qiáng)，其經(jīng)濟(jì)發(fā)展是非常迅速的。隨著綠色轉(zhuǎn)型升級(jí)，所有產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)不斷變化，城鎮(zhèn)居民收入差距也發(fā)生重大的改變，城鎮(zhèn)居民收入差距不斷擴(kuò)大并且有進(jìn)一步擴(kuò)大的趨勢(shì)。為了促進(jìn)長(zhǎng)沙縣經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)和保持社會(huì)穩(wěn)定，為了長(zhǎng)沙縣人民的美好生活，研究影響長(zhǎng)沙縣城鎮(zhèn)居民收入差距變化的因素與城鎮(zhèn)居民收入差距變化趨勢(shì)有著重大意義，做出的對(duì)策研究對(duì)長(zhǎng)沙縣的可持續(xù)發(fā)展也有這現(xiàn)實(shí)意義。2長(zhǎng)沙縣城鎮(zhèn)居民收入差距變化影響因素與變化趨勢(shì)分析為了分析影響長(zhǎng)沙縣城鎮(zhèn)居民收入差距變化的因素，我們需要從多個(gè)方面進(jìn)行考慮，數(shù)據(jù)的選取要具備準(zhǔn)確性和可得性，所選方法要具有代表性。2.1指標(biāo)、數(shù)據(jù)和方法的選取2.1.1指標(biāo)的選取經(jīng)過(guò)查驗(yàn)相關(guān)文獻(xiàn)，得知基尼系數(shù)是衡量居民收入差距的常用指標(biāo)，基尼系數(shù)取值在0-1。一般情況下把0.2以下視為收入絕對(duì)平均，0.2-0.3視為收入比較平均；0.3-0.4視為收入相對(duì)合理；0.4-0.5視為收入差距較大，當(dāng)基尼系數(shù)達(dá)到0.5以上時(shí)，則表示收入懸殊。本文選取長(zhǎng)沙縣的基尼系數(shù)G作為因變量。而影響長(zhǎng)沙縣城鎮(zhèn)居民收入差距的因素有很多，本文主要選取了9個(gè)因素做自變量：失業(yè)率x1；人均GDP增長(zhǎng)率x2；工資年增長(zhǎng)率x3；第一產(chǎn)業(yè)占GDP比x4；第二產(chǎn)業(yè)占GDP比x5；第三產(chǎn)業(yè)占GDP比x6；社會(huì)保障和就業(yè)支出占地方財(cái)政比x7；居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)（CPI）x8；恩格爾系數(shù)x9。2.1.2數(shù)據(jù)的選取為了保證數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性與可得性，本文選取的數(shù)據(jù)均來(lái)自2008-2018年長(zhǎng)沙縣《統(tǒng)計(jì)年鑒》。表1數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)Table1Datastatistics20082009201020112012201320142015201620172018x13.4003.8003.5003.3003.1002.9002.6003.0002.9002.8003.000x215.80015.10010.30013.80010.4009.70010.60019.7006.8004.700-1.600x321.41014.60019.100-3.40016.10036.3005.7006.6005.8005.4006.700x44.5002.5001.1001.7002.8006.6003.0002.6002.4001.5001.500x575.80073.80082.30087.00072.50071.30072.20067.80069.10072.00072.800x619.70023.70016.60011.30024.70022.10024.80029.60028.50026.50025.700x70.0720.0670.0610.0510.0360.0350.0320.0470.0460.0350.040x8105.20099.400102.900105.500102.800102.800102.700101.100101.900101.300101.900x936.80036.10035.50036.00035.20033.60032.80031.20028.80028.70026.500G0.4500.4300.4800.4900.4200.4300.4600.4100.4500.4600.4702.1.3方法的選取隨著社會(huì)的發(fā)展科技的進(jìn)步，人們研究城鎮(zhèn)居民收入差距變化影響因素的方法越來(lái)越豐富，最主要的方法有回歸分析法、因子分析法、主成分分析法等等。回歸分析（regressionanalysis）：研究一個(gè)或者一組隨機(jī)變量和另一個(gè)或者另一組變量之間的關(guān)系。因子分析（factoranalysis）：因子分析使數(shù)據(jù)簡(jiǎn)化，通過(guò)找到潛在的共性因子，建立因子模型，對(duì)結(jié)果進(jìn)行分析評(píng)價(jià)。主成分分析（principalcomponentanalysis）：主成分分析是利用降維的方法，把多個(gè)變量通過(guò)分析化為少數(shù)幾個(gè)變量（主成分），使其在包含大部分原始變量的情況下，依然不會(huì)出現(xiàn)重復(fù)的信息。簡(jiǎn)化問(wèn)題，更容易抓住問(wèn)題主要沖突，得到更有統(tǒng)計(jì)意義的數(shù)據(jù)。根據(jù)本文對(duì)長(zhǎng)沙縣城鎮(zhèn)居民收入差距變化影響因素與變化趨勢(shì)的研究以及對(duì)比以上幾個(gè)分析方法，我們選擇用主成分分析與主成分回歸的方法來(lái)研究影響因素與變化趨勢(shì)。2.2相關(guān)性分析由于本文選取了9個(gè)變量，變量較多，故我們對(duì)以上變量進(jìn)行相關(guān)性分析。表2各變量間相關(guān)系數(shù)--p值Table2Correlationcoefficientbetweenvariables--pvaluex1x2x3x4x5x6x7x8x9x110.4070.184-0.1500.508-0.4900.869**-0.0130.637*x210.1030.2620.119-0.2030.4990.1300.705*x310.761**-0.167-0.0480.1350.0190.363x41-0.3160.039-0.0660.2020.288x51-0.960**0.4030.616*0.547x61-0.405-0.709*-0.661*x710.1390.564x810.413x91由表2可知：x1（失業(yè)率）與x7（社會(huì)保障和就業(yè)支出占地方財(cái)政比）、x9（恩格爾系數(shù)）顯著相關(guān)；x2（人均GDP增長(zhǎng)率）與x9（恩格爾系數(shù)）顯著相關(guān)；x3（工資年增長(zhǎng)率）與x4（第一產(chǎn)業(yè)占GDP比）顯著相關(guān)；x5（第二產(chǎn)業(yè)占GDP比）與x6（第三產(chǎn)業(yè)占GDP比）、x8（居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)）顯著相關(guān)；x6（第三產(chǎn)業(yè)占GDP比）與x8（居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)）、x9（恩格爾系數(shù)）顯著相關(guān)。故我們剔除變量x6（第三產(chǎn)業(yè)占GDP比），保留x1（失業(yè)率）、x2（人均GDP增長(zhǎng)率）、x3（工資年增長(zhǎng)率）、x4（第一產(chǎn)業(yè)占GDP比）、x5（第二產(chǎn)業(yè)占GDP比）、x7（社會(huì)保障和就業(yè)支出占地方財(cái)政比）、x8（居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)）、x9（恩格爾系數(shù)）8個(gè)變量，保留下的變量數(shù)據(jù)如表3：表3保留下的變量數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)Table3Keepstatisticsofvariabledata20082009201020112012201320142015201620172018x13.4003.8003.5003.3003.1002.9002.6003.0002.9002.8003.000x215.80015.10010.30013.80010.4009.70010.60019.7006.8004.700-1.600x321.41014.60019.100-3.40016.10036.3005.7006.6005.8005.4006.700x44.5002.5001.1001.7002.8006.6003.0002.6002.4001.5001.500x575.80073.80082.30087.00072.50071.30072.20067.80069.10072.00072.800x70.0720.0670.0610.0510.0360.0350.0320.0470.0460.0350.040x8105.20099.400102.900105.500102.800102.800102.700101.100101.900101.300101.900x936.80036.10035.50036.00035.20033.60032.80031.20028.80028.70026.5002.3主成分分析2.3.1主成分分析方法的基本思想在實(shí)際問(wèn)題中，我們研究的問(wèn)題通常有多個(gè)指標(biāo)，指標(biāo)太多會(huì)是問(wèn)題變得復(fù)雜并且會(huì)造成信息重復(fù)，這會(huì)使得我們會(huì)無(wú)法判斷結(jié)果的準(zhǔn)確性。因此，在定量研究中，如何在得到的信息較多而涉及的變量較少就成為一個(gè)重要的問(wèn)題。主成分分析是利用降維的方法，將原來(lái)具有相關(guān)性的指標(biāo)利用變量間的線性關(guān)系，重新組合成幾個(gè)新的相互無(wú)關(guān)的指標(biāo)。既保留了大部分原始變量的主要信息，又簡(jiǎn)化了問(wèn)題，使得研究問(wèn)題時(shí)更加容易。2.3.2主成分分析方法的計(jì)算步驟①對(duì)原始指標(biāo)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化②根據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化后的數(shù)據(jù)矩陣求出相關(guān)系數(shù)矩陣R③求出R矩陣的特征根和特征向量④確定主成分⑤合成主成分2.4主成分模型的建立與求解2.4.1數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化將保留的八個(gè)變量進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化：表4標(biāo)準(zhǔn)化后的數(shù)據(jù)Table4Standardizeddata20082009201020112012201320142015201620172018Zx10.8081.9551.0950.521-0.052-0.626-1.486-0.339-0.626-0.912-0.339Zx20.9130.793-0.0310.570-0.014-0.1340.0201.583-0.632-0.993-2.074Zx30.8510.2210.637-1.4440.3602.228-0.602-0.519-0.593-0.630-0.510Zx41.107-0.155-1.038-0.6600.0342.4330.161-0.092-0.218-0.786-0.786Zx50.276-0.0771.4232.252-0.306-0.518-0.359-1.136-0.906-0.395-0.253Zx71.8041.3930.9550.243-0.801-0.918-1.113-0.036-0.086-0.895-0.546Zx81.549-1.7780.2291.7210.1720.1720.115-0.803-0.344-0.688-0.344Zx91.1170.9200.7510.8920.6660.215-0.010-0.461-1.138-1.166-1.7862.4.2利用SPSS軟件建立模型對(duì)標(biāo)準(zhǔn)化后的數(shù)據(jù)進(jìn)行主成分分析：表5解釋的總方差Table5Thetotalvarianceoftheinterpretation成份初始特征值提取平方和載入合計(jì)方差的%累積%合計(jì)方差的%累積%13.34041.74541.7453.34041.74541.74521.99424.91966.6641.99424.91966.66431.33816.71983.3831.33816.71983.3834.7839.78493.1675.3494.36697.5336.0921.15398.6867.070.88199.5678.035.433100.000注：（中文注釋）1）提取方法：主成份分析。（Notes）1）Extractionmethod:principalcomponentanalysis由表5可知，通過(guò)SPSS對(duì)8個(gè)標(biāo)準(zhǔn)化的變量進(jìn)行主成分分析，說(shuō)明前三個(gè)主成分已經(jīng)包含了83.383%指標(biāo)的信息，達(dá)到了降維的效果，因此選擇前三個(gè)主成分作為評(píng)價(jià)指標(biāo)。2.4.3根據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化矩陣求出相關(guān)系數(shù)矩陣?yán)肧PSS軟件得到成分矩陣：表6成分矩陣Table5Componentmatrix成份123Zscore(失業(yè)率x1).820-.220-.423Zscore(人均GDP增長(zhǎng)率x2).680.204-.190Zscore(工資年增長(zhǎng)率x3).293.825-.043Zscore(第二產(chǎn)業(yè)占GDP比x5).637-.535.448Zscore(社會(huì)保障和就業(yè)支出占地方財(cái)政比x7).818-.170-.359Zscore(居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)x8).427-.051.860Zscore(恩格爾系數(shù)x9).915.165.106Zscore(第一產(chǎn)業(yè)占GDP比x4).160.938.198提取方法:主成份。a.已提取了3個(gè)成份。由上表可知，第一主成分基本包含了失業(yè)率、人均GDP增長(zhǎng)率、第二產(chǎn)業(yè)占GDP比、社會(huì)保障和就業(yè)支出占地方財(cái)政比、恩格爾系數(shù)5個(gè)指標(biāo)的信息量；第二主成分基本包含了工資年增長(zhǎng)和第一產(chǎn)業(yè)占GDP比2個(gè)指標(biāo)的信息量；第三主成分基本體現(xiàn)居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)指標(biāo)的信息量。因此，第一主成分可以表示失業(yè)與經(jīng)濟(jì)環(huán)境指標(biāo)；第二主成分表示工資與第一產(chǎn)業(yè)占比的指標(biāo)；第三主成分表示消費(fèi)的指標(biāo)。因?yàn)槌煞志仃嚤碇斜硎镜氖且蜃虞d荷矩陣而不是主成分是系數(shù)矩陣，所以對(duì)成分矩陣表中的第j列的每一個(gè)元素分別除以第j個(gè)特征根的平方根就得到第j個(gè)主成分的系數(shù)。輸出結(jié)果如表7所示：表7主成分的系數(shù)Table7Thecoefficientofprincipalcomponent主成分1主成分2主成分3Zx10.45-0.16-0.37Zx20.370.14-0.16Zx30.160.58-0.04Zx40.090.660.17Zx50.35-0.380.39Zx70.45-0.12-0.31Zx80.23-0.040.74Zx90.500.120.172.4.4用標(biāo)準(zhǔn)化的指標(biāo)變量轉(zhuǎn)化為主成分結(jié)合表7主成分的系數(shù)，寫(xiě)出用標(biāo)準(zhǔn)化后的原始變量表示的主成分表達(dá)式：將標(biāo)準(zhǔn)化后的數(shù)據(jù)帶入主成分表達(dá)式，計(jì)算出第一、第二和第三主成分的值：表8城鎮(zhèn)居民收入差距與三個(gè)主成分?jǐn)M合結(jié)果Table8Urbanresidents'incomegapandthethreeprincipalcomponentsofthefittingresults年份基尼系數(shù)F1F2F320080.452.7610.9740.59320090.431.846-0.132-2.50720100.481.845-1.070-0.04620110.491.894-2.1231.88920120.42-0.0630.5230.38320130.43-0.2033.3050.82420140.46-1.3480.2620.88620150.41-0.4870.327-1.22720160.45-1.634-0.244-0.45620170.46-2.231-0.732-0.19620180.47-2.379-1.089-0.1442.5影響因素與變化趨勢(shì)分析為研究影響城鎮(zhèn)居民收益如差距的因素與變化趨勢(shì)，我們進(jìn)一步對(duì)主成分分析的結(jié)果進(jìn)行研究，并建立主成分回歸模型。2.5.1主成分回歸建立主成分回歸模型：在SPSS中將三個(gè)主成分對(duì)基尼系數(shù)G進(jìn)行主成分回歸，采用逐步回歸，系數(shù)表如下：表9回歸系數(shù)Table9Regressioncoefficient模型非標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)標(biāo)準(zhǔn)系數(shù)tSig.B標(biāo)準(zhǔn)誤差試用版1(常量).450.00674.734.000F2-.012.004-.663-2.655.0262(常量).450.00596.451.000F2-.012.003-.666-3.444.009F3.011.004.5112.644.030a.因變量:基尼系數(shù)G根據(jù)表9可以得到主成分回歸模型：(96.451)(-3.444)（2.644）R=0.837R2=0.701調(diào)整R2=0.626F=9.364DW=2.090由以上方程可以看出，F(xiàn)2與F3與G高度相關(guān)，F(xiàn)=9.364且sig小于0.05，t檢驗(yàn)的sig也均小于0.05，說(shuō)明F檢驗(yàn)、t檢驗(yàn)通過(guò)檢驗(yàn)，自變量對(duì)因變量有顯著影響。DW=2.090亦通過(guò)檢驗(yàn)。R=0.837，說(shuō)明方程的擬合程度較好。調(diào)整后的相關(guān)系數(shù)為0.626，說(shuō)明F2和F3可以解釋基尼系數(shù)62.6%的變化。為了更好的觀察每個(gè)影響因素對(duì)長(zhǎng)沙縣城鎮(zhèn)居民收入差距變化趨勢(shì)的影響情況，我們將主成分的表達(dá)式代入主成分回歸方程：2.5.2數(shù)據(jù)分析根據(jù)主成分回歸方程，可以看出在影響城鎮(zhèn)居民收入差距變化的影響因素中，x5、x8與x9的回歸系數(shù)為正數(shù)，x1、x2、x3、x4與x7的回歸系數(shù)均為負(fù)數(shù)。第一產(chǎn)業(yè)占GDP比x4與基尼系數(shù)呈負(fù)相關(guān)，第二產(chǎn)業(yè)占GDP比x5與基尼系數(shù)呈正相關(guān)，回歸系數(shù)為-0.353、0.452。說(shuō)明伴隨國(guó)家發(fā)展調(diào)整產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，降低第一產(chǎn)業(yè)比重，增加對(duì)第二產(chǎn)業(yè)的投入，會(huì)導(dǎo)致勞動(dòng)力的大量轉(zhuǎn)移，造成下崗、失業(yè)的現(xiàn)象，會(huì)擴(kuò)大城鎮(zhèn)居民的收入差距。失業(yè)率x1、社會(huì)保障和就業(yè)支出占地方財(cái)政比x7均與基尼系數(shù)呈負(fù)相關(guān)，失業(yè)率的回歸系數(shù)為-0.082，社會(huì)保障和就業(yè)支出占地方財(cái)政比的回歸系數(shù)為-0.078。說(shuō)明失業(yè)人數(shù)較少的情況下與政府對(duì)改善民生的財(cái)政支出對(duì)縮小城鎮(zhèn)居民收入差距。但是如果失業(yè)人數(shù)過(guò)大且政府社會(huì)保障和就業(yè)支出結(jié)構(gòu)不合理，保障體系不夠完善，措施不夠到位，很有可能在將來(lái)就會(huì)擴(kuò)大城鎮(zhèn)居民的收入差距。人均GDP增長(zhǎng)率x2、工作年增長(zhǎng)率x3與基尼系數(shù)呈負(fù)相關(guān)，人均GDP增長(zhǎng)率回歸系數(shù)為-0.175，工資增長(zhǎng)率回歸系數(shù)為-0.406。說(shuō)明經(jīng)濟(jì)發(fā)展越快，收入差距越小，而且經(jīng)濟(jì)發(fā)展關(guān)系到每一個(gè)人，保持高速的經(jīng)濟(jì)發(fā)展，會(huì)帶來(lái)許多的就業(yè)機(jī)會(huì)，給許多人帶來(lái)勞動(dòng)收益，或多或少的增加收入，減少低收入人群的貧困率。而工資是影響城鎮(zhèn)居民收入的重要因素，國(guó)家經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展，全民工資普遍提高，使貧富差距縮小，從而減小城鎮(zhèn)居民的收入差距。居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)（CPI）x8與恩格爾系數(shù)x9與基尼系數(shù)呈正相關(guān)，其回歸系數(shù)分別為0.405、0.007，這兩個(gè)指標(biāo)代表著居民的消費(fèi)水平。近年來(lái)，物價(jià)在不斷上漲，對(duì)于收入高的人群來(lái)說(shuō)，物價(jià)上漲對(duì)他們幾乎沒(méi)有影響，但對(duì)收入低的人群來(lái)說(shuō)，物價(jià)上漲無(wú)疑是增加了他們的生活壓力，這使高收入者與低收入者的收入差距越來(lái)越大，結(jié)果就是擴(kuò)大了居民收入差距。而食品是生活必需品，是必須消費(fèi)支出的，恩格爾系數(shù)回歸系數(shù)較低，說(shuō)明影響不是特別大，但是如果物價(jià)持續(xù)上漲，政府不進(jìn)行調(diào)控，城鎮(zhèn)居民是收入差距持續(xù)擴(kuò)大。2.5.3趨勢(shì)分析根據(jù)2008-2018年長(zhǎng)沙縣城鎮(zhèn)居民的基尼系數(shù)（表1），我們可以看出長(zhǎng)沙縣基尼系數(shù)在0.4-0.5之間，說(shuō)明城鎮(zhèn)居民收入差距較大，變化趨勢(shì)如圖1：圖12008-2018年長(zhǎng)沙縣基尼系數(shù)變化趨勢(shì)圖FiglThetrendchartoftheginicoefficientofChangshacountyfrom2008to2018從圖1可以看出長(zhǎng)沙縣城鎮(zhèn)居民的基尼系數(shù)一直在0.4-0.5之間波動(dòng)，最高甚至達(dá)到0.49。根據(jù)近年的趨勢(shì)看，城鎮(zhèn)居民的收入差距變化在擴(kuò)大，并且有進(jìn)一步擴(kuò)大的趨勢(shì)。3對(duì)策研究為縮小長(zhǎng)沙縣城鎮(zhèn)居民收入差距，我們需要對(duì)以上數(shù)據(jù)分析結(jié)果進(jìn)一步研究，并提出幾點(diǎn)建議與對(duì)策。3.1優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，合理配置資源，實(shí)現(xiàn)充分就業(yè)下崗和失業(yè)是使城鎮(zhèn)居民收入下降甚至導(dǎo)致貧困的主要原因，如果不能增加就業(yè)，就會(huì)導(dǎo)致貧困人口不斷增加，擴(kuò)大城鎮(zhèn)居民的收入差距。而在國(guó)家發(fā)展中，三個(gè)產(chǎn)業(yè)的比重在不斷的變化，第一產(chǎn)業(yè)的比重不斷降低，第三產(chǎn)業(yè)的比重不斷增加，第二產(chǎn)業(yè)也在呈慢慢降低的趨勢(shì)，這會(huì)造成許多工人失業(yè)下崗，導(dǎo)致大量的勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移。但是，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的改變也會(huì)帶來(lái)新的就業(yè)機(jī)會(huì)，技術(shù)與服務(wù)型人才自由流動(dòng)，因此，要實(shí)現(xiàn)長(zhǎng)沙縣城鎮(zhèn)居民收入差距縮小，就要優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，合理配置資源，實(shí)現(xiàn)充分就業(yè)。3.2完善社會(huì)保障體系，提高低收入人群的收入水平，保障生活需要 社會(huì)保障是對(duì)收入的二次分配，這對(duì)于弱勢(shì)群體是十分重要的，政府相關(guān)部門(mén)應(yīng)該積極致力于提高低收入人群的收入水平，加強(qiáng)對(duì)貧困群體的救助和扶持，切實(shí)保障貧困人群的基本生活，防止貧困加劇導(dǎo)致貧富差距過(guò)大。重點(diǎn)完善失業(yè)保險(xiǎn)、下崗職工基本生活保障以及城鎮(zhèn)居民最低生活保障。勞動(dòng)收入是最主要的收入來(lái)源，因此，對(duì)失業(yè)人群增加就業(yè)機(jī)會(huì)，提高城鎮(zhèn)居民的勞動(dòng)收入，健全和完善失業(yè)人群就業(yè)保障制度和最低工資保障制度，能夠有效縮小城鎮(zhèn)居民收入差距。3.3整頓經(jīng)濟(jì)秩序，打擊不合理及非法收入，規(guī)范收入分配行為由于許多的限制，本文雖然未提到不合理及非法收入，但是不代表這一因素不重要。長(zhǎng)期以來(lái)，由于制度政策的不完善，使得不合理及非法收入泛濫而導(dǎo)致的社會(huì)風(fēng)氣急劇惡化，引起人們對(duì)收入分配不公的不滿，影響到社會(huì)的穩(wěn)定。這也再次強(qiáng)調(diào)了整頓經(jīng)濟(jì)秩序，打擊不合理及非法收入，規(guī)范收入分配行為的重要性。不合理及非法收入直接或間接的與貪污腐敗有關(guān)，因此我們要踐行習(xí)近平總書(shū)記強(qiáng)調(diào)“蒼蠅老虎一起打”的反腐敗問(wèn)題，加大對(duì)貪污腐敗現(xiàn)象是整頓力度，并通過(guò)法律制度規(guī)范經(jīng)濟(jì)行為，建立健全市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)秩序，堅(jiān)決打擊違法經(jīng)營(yíng)活動(dòng)，斷絕一切非法收入來(lái)源。4結(jié)論4.1全文總結(jié)城鎮(zhèn)居民收入差距過(guò)大，不僅會(huì)影響社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展，甚至?xí)绊懙缴鐣?huì)的安定與和諧。為了社會(huì)經(jīng)濟(jì)的穩(wěn)步增長(zhǎng)和構(gòu)建和諧社會(huì)，本文以湖南省長(zhǎng)沙縣為例，研究長(zhǎng)沙縣城鎮(zhèn)居民收入差距變化趨勢(shì)并做出對(duì)策研究。利用相關(guān)性分析、主成分分析、回歸分析等方法具體分析影響長(zhǎng)沙縣城鎮(zhèn)居民收入差距的因素與變化趨勢(shì)，根據(jù)相關(guān)結(jié)果提出相應(yīng)的對(duì)策。結(jié)果表明了擴(kuò)大長(zhǎng)沙縣城鎮(zhèn)居民收入差距的主要因素有第二產(chǎn)業(yè)占GDP比、居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)（CPI）與恩格爾系數(shù)，而長(zhǎng)沙縣近年來(lái)城鎮(zhèn)居民收入差距有進(jìn)一步擴(kuò)大的趨勢(shì)。為了縮小城鎮(zhèn)居民收入差距，我們提出了三條對(duì)策。本研究結(jié)果意味著要縮小長(zhǎng)沙縣城鎮(zhèn)居民收入差距，政府需要進(jìn)行干預(yù)調(diào)節(jié)，千方百計(jì)增加貧困人群的收入，落實(shí)每一項(xiàng)能夠縮小收入差距的政策與制度，保障居民初次分配、再分配過(guò)程的公平與合理。4.2研究展望由于許多的限制，我們要研究不合理及非法收入對(duì)城鎮(zhèn)居民收入差距的影響是十分困難的，而這個(gè)因素對(duì)收入差距的影響又十分重要，國(guó)內(nèi)外許多的學(xué)者對(duì)城鎮(zhèn)居民收入的研究基本不考慮這個(gè)十分難收集的因素。在今后的研究中，應(yīng)該要深入分析灰色收入對(duì)收入差距變化的影響，從而確保研究結(jié)果更加科學(xué)性和客觀性。參考文獻(xiàn)何曉群.多元統(tǒng)計(jì)分析[M].北京：中國(guó)人民大學(xué)出版社，2007.萬(wàn)紅燕,李仕兵.基于主成分回歸分析的我國(guó)城鎮(zhèn)居民收入差異的實(shí)證研究[J].預(yù)測(cè),2009,28(01):77-80.劉佳瑋,朱.遼寧省城鎮(zhèn)居民收入差距影響因素實(shí)證研究[J].現(xiàn)代交際,2020(03):79-80.宋麗萍.江蘇省居民收入差距及其影響因素研究[D].江蘇大學(xué),2007.劉鳳環(huán).山西省城鎮(zhèn)居民收入差距的實(shí)證分析[J].中北大學(xué)學(xué)報(bào)(社會(huì)科學(xué)版),2009,25(03):65-68.王秋娟.北京市城鎮(zhèn)居民收入差距研究[D].北方工業(yè)大學(xué),2006.黃嘉明.廣東省金融發(fā)展程度與城鎮(zhèn)居民收入差距關(guān)系研究[D].華南理工大學(xué),2016.柴晨曦.我國(guó)城鎮(zhèn)居民收入影響因素分析[D].西南財(cái)經(jīng)大學(xué),2014.楊積勇.安徽城鎮(zhèn)居民收入水平及差異分析與政策建議[J].安徽農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)(社會(huì)科學(xué)版),2004(04):25-31.曾國(guó)安,胡振國(guó).20世紀(jì)90年代以來(lái)中國(guó)居民收入差距的變化趨勢(shì)、原因、影響與調(diào)節(jié)政策(上)[J].稅務(wù)與經(jīng)濟(jì)(長(zhǎng)春稅務(wù)學(xué)院學(xué)報(bào)),2003(02):11-15.何海.貴陽(yáng)市城鎮(zhèn)居民收入差距變化趨勢(shì)與對(duì)策研究[J].現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)信息,2010(08):209-210.馬草原.中國(guó)城鎮(zhèn)居民收入差距研究述評(píng)[J].經(jīng)濟(jì)社會(huì)體制比較,2014(02):247-256羊勇.我國(guó)城鎮(zhèn)化進(jìn)程中的城鎮(zhèn)居民收入差距動(dòng)態(tài)研究[D].西南財(cái)經(jīng)大學(xué),2014.李蘭瀾.廣西城鎮(zhèn)居民收入差距原因分析——基于主成分、多元回歸的模型實(shí)證[J].產(chǎn)業(yè)與科技論壇,2014,13(11):79-80.朱高林.中國(guó)居民收入差距變化趨勢(shì)分析[J].黑龍江社會(huì)科學(xué),2018(02):66-70.扶文武.長(zhǎng)沙市城鄉(xiāng)居民收入差距研究[D].國(guó)防科學(xué)技術(shù)大學(xué),2007.齊濤.山東省城鎮(zhèn)居民收入差距理論分析與實(shí)證研究[D].中國(guó)海洋大學(xué),2010.AnaMichaelaAndrei,IrinaGeorgescu.Socio-EconomicInequalityandEconomicGrowth:MeasurementsforCentralandEasternEurope[J].ChineseBusinessReview,2018,17(11).EmiliaTitan,SimonaGhita,MihaelaCovrig.MigrationPhenomenon:AGlobalizationEffectoraConsequenceofPoverty?[J].Procedia-SocialandBehavioralSciences,2012,62.LeiZhou,BasudebBiswas,TylerBowles,PeterJSaunders.ImpactofGlobalizationonIncomeDistributionInequalityin60Countries[J].GlobalEconomyJournal,2011,11(1).HulyaArik,MuratArik.IsItEconomicGrowthorSocioeconomicDevelopment?ACrosssectionalAnalysisoftheDeterminantsofInfantMortality[J].TheJournalofDevelopingAreas,2009,42(2).MatthewRaifman,JuliaRaifman.DisparitiesinthePopulationatRiskofSevereIllnessFromCOVID-19byRace/EthnicityandIncome[J].AmericanJournalofPreventiveMedicine,2020.L.BranfieldDay,P.C.Austin,B.R.Shah.Universaldrugcoverageandincome‐relateddisparitiesinglycaemiccontrol[J].DiabeticMedicine,2020,37(5).LiChai,ZixuanHan,YiLiang,YuqiSu,GuanhuaHuang.UnderstandingthebluewaterfootprintofhouseholdsinChinafromaperspectiveofconsumptionexpenditure[J].JournalofCleanerProduction,2020,262.TrompJasper,BamadhajSahidda