[17]。本文在構(gòu)建主成分回歸模型初始階段，暫時(shí)保留前三個(gè)主成分，在后續(xù)回歸建模與分析過程中，會(huì)依據(jù)統(tǒng)計(jì)顯著性和解釋力對(duì)其進(jìn)行篩選與調(diào)整，以實(shí)現(xiàn)信息保留與模型簡(jiǎn)約性之間的最優(yōu)平衡，保證研究結(jié)論的科學(xué)性和實(shí)用性。4.4多元回歸分析4.4.1模型構(gòu)建基于前述主成分分析結(jié)果，選取前三個(gè)主成分（PC1、PC2、PC3）作為新的解釋變量，構(gòu)建多元線性回歸模型，以探究這些主成分與江蘇省城鄉(xiāng)居民人均可支配收入差距之間的統(tǒng)計(jì)關(guān)系。模型設(shè)定如下：Y=其中，Y代表城鎮(zhèn)農(nóng)村居民人均可支配收入差距，β0?為截距項(xiàng)，β1，β2，β3?4.4.2模型評(píng)估與診斷利用R語(yǔ)言對(duì)上述模型進(jìn)行擬合，獲得的回歸結(jié)果見表5：表5回歸模型運(yùn)行結(jié)果變量回歸系數(shù)標(biāo)準(zhǔn)誤t值p值截距24298.92143.42169.43<2e?16PC1PC2PC32063.27-19.26-1016.1251.19205.92352.8440.31-0.094-2.8802.66e-160.92750.0182從回歸的結(jié)果可知，PC1和PC3的p值均顯著小于0.05，在5%的顯著性水平下，說明二者對(duì)城鄉(xiāng)收入差距具有統(tǒng)計(jì)意義上的解釋力；而PC2的p值高達(dá)0.9275，遠(yuǎn)高于常用的顯著性閾值，表明其與因變量之間不具顯著線性關(guān)系。雖然在主成分分析階段，PC2的方差貢獻(xiàn)率略高于PC3，但主成分回歸的重點(diǎn)在于主成分對(duì)因變量的解釋能力。因此，本文根據(jù)顯著性檢驗(yàn)結(jié)果剔除PC2，僅保留PC1和PC3重新擬合模型，以提升模型整體的簡(jiǎn)潔性和預(yù)測(cè)性能。剔除PC2后重新擬合模型如下：Y=新模型的回歸結(jié)果見表6：表6修改后的回歸模型運(yùn)行結(jié)果變量回歸系數(shù)標(biāo)準(zhǔn)誤t值p值截距24298.92108.54223.876<2e?16PC1PC32063.27-1016.1238.74334.9053.261-3.0341.32e-130.0126簡(jiǎn)化后的模型中，PC1和PC3依然在0.05的顯著性水平下顯著，進(jìn)一步驗(yàn)證了其在解釋城鄉(xiāng)收入差距方面的重要性。同時(shí)，如回歸模型整體對(duì)比表7所示：表7回歸模型整體對(duì)比模型修正后決定系數(shù)F統(tǒng)計(jì)量殘差標(biāo)準(zhǔn)誤調(diào)整前0.99531423412.3調(diào)整后0.9958854.6391.3該模型的調(diào)整后決定系數(shù)高達(dá)0.9965，高于調(diào)整前的回歸模型，表明模型的擬合優(yōu)度極高。其殘差標(biāo)準(zhǔn)誤由原模型的412.3降至391.3，預(yù)測(cè)誤差收斂性進(jìn)一步提升，F(xiàn)統(tǒng)計(jì)量的值也進(jìn)一步提高。上述均表明，在剔除PC2后的建模策略具有一定的優(yōu)化效果，這一決策是合理的。4.4.3殘差分析為驗(yàn)證簡(jiǎn)化回歸模型是否符合經(jīng)典線性回歸模型假設(shè)，本研究進(jìn)一步開展了殘差分析，并借助R軟件繪制殘差圖（ResidualsvsFitted）和正態(tài)Q-Q圖（NormalQ-QPlot）：圖4回歸分析殘差圖在殘差與擬合值圖中，可見殘差呈隨機(jī)散布狀態(tài)，均勻分布于零線附近，未見明顯系統(tǒng)性結(jié)構(gòu)，說明誤差項(xiàng)方差具有穩(wěn)定性，未出現(xiàn)顯著的異方差性。圖5回歸分析正態(tài)Q-Q圖在殘差的正態(tài)Q-Q圖中，可見大部分殘差點(diǎn)分布于理論正態(tài)分布直線周圍，僅在尾部存在輕微偏離，大體上滿足殘差近似服從正態(tài)分布的假設(shè)。綜合判斷，該模型在滿足誤差正態(tài)性與方差齊性兩個(gè)核心假設(shè)方面表現(xiàn)良好，為后續(xù)推斷與解釋提供了堅(jiān)實(shí)的理論基礎(chǔ)。4.4.4回歸結(jié)果分析在本次回歸模型分析中，PC1的回歸系數(shù)為2063.27，且在5%的顯著性水平下通過了檢驗(yàn)（p值遠(yuǎn)小于0.001），顯示出較強(qiáng)的統(tǒng)計(jì)意義。也就是說，當(dāng)其他變量保持不變時(shí)，PC1每上升一個(gè)單位，城鄉(xiāng)收入差距平均將拉大約2063元。這一現(xiàn)象引發(fā)我們對(duì)區(qū)域發(fā)展結(jié)構(gòu)與收入分布關(guān)系的進(jìn)一步思考。觀察PC1的主成分載荷可發(fā)現(xiàn)，其主要是由一系列正向指標(biāo)所構(gòu)成，像第三產(chǎn)業(yè)占比為0.3210、城鎮(zhèn)人口比重是0.3399、GDP數(shù)值為0.3407、互聯(lián)網(wǎng)普及率達(dá)到0.3405、高等教育在校生數(shù)量有0.3176、企業(yè)就業(yè)人數(shù)為0.3395、老年人口占比是0.3197以及道路通達(dá)度為0.3396等等。依據(jù)這些變量的共性而言，PC1可被視作一個(gè)可綜合反映區(qū)域發(fā)展程度以及基礎(chǔ)設(shè)施完善程度的因子。本應(yīng)可帶來均衡以及共享局面的區(qū)域發(fā)展，為何最終卻加劇了城鄉(xiāng)之間的收入差距呢？這一結(jié)果在一定程度上揭示出發(fā)展過程里存在的結(jié)構(gòu)性不均衡狀況：城市當(dāng)中資源聚集的效應(yīng)比較突出，不管是教育方面、就業(yè)方面還是信息獲取方面，都呈現(xiàn)出強(qiáng)烈的“城市傾斜”態(tài)勢(shì)，農(nóng)村居民在享受公共服務(wù)以及經(jīng)濟(jì)成果的時(shí)候面臨著較高的門檻。在高發(fā)展水平的背后，隱藏著分配不均的風(fēng)險(xiǎn)。與之相反，PC3的回歸系數(shù)是?1016.12，在5%的顯著性水平下也呈現(xiàn)出顯著性，在控制了PC1的影響之后，PC3每增加一個(gè)單位，城鄉(xiāng)收入差距大約會(huì)縮小1016元，PC3的結(jié)構(gòu)相較于PC1更為復(fù)雜，它有正向變量（例如互聯(lián)網(wǎng)普及率0.0083、在校大學(xué)生數(shù)0.1245、60歲以上人口占比0.8145、道路長(zhǎng)度0.1444），又有一些負(fù)向因素（如第三產(chǎn)業(yè)占比?0.3658、城鎮(zhèn)人口比重?0.2387、GDP?0.0694以及企業(yè)職工人數(shù)?0.3166），其中老齡化人口占比的載荷最大，這意味著它在該主成分里占據(jù)主導(dǎo)地位。依據(jù)載荷結(jié)構(gòu)，PC3可被解釋為和“社會(huì)結(jié)構(gòu)平衡性以及人口老齡化程度”相關(guān)的維度，其回歸系數(shù)為負(fù)，在人口結(jié)構(gòu)更為均衡、老齡化程度相對(duì)較高的地區(qū)，城鄉(xiāng)收入差距有縮小的趨勢(shì)，也就是說，在老齡化區(qū)域，收入增長(zhǎng)的節(jié)奏變緩，而城鄉(xiāng)之間的差異反而被壓縮，PC1和PC3分別從經(jīng)濟(jì)發(fā)展與社會(huì)結(jié)構(gòu)這兩個(gè)方面指出城鄉(xiāng)收入差距的成因。前者強(qiáng)調(diào)了高發(fā)展水平可能帶來的集中效應(yīng)與結(jié)構(gòu)性失衡，后者則提示我們不能忽視人口結(jié)構(gòu)變化對(duì)收入分布的潛在影響，把兩者結(jié)合起來，可我們更全面地理解收入差距擴(kuò)大的深層機(jī)制，也為未來制定更具針對(duì)性的區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展政策提供了理論參考與現(xiàn)實(shí)依據(jù)。5結(jié)論本研究聚焦于江蘇省2011—2023年城鄉(xiāng)居民收入差距的演變趨勢(shì)，從人口結(jié)構(gòu)、產(chǎn)業(yè)升級(jí)、教育資源、交通基礎(chǔ)設(shè)施與信息化水平等多個(gè)維度入手，選取了一系列能反映區(qū)域經(jīng)濟(jì)社會(huì)特征的代表性指標(biāo)，構(gòu)建了多層次的分析框架。將主成分分析和多元線性回歸模型相結(jié)合，能有效處理多重共線性問題，從中找出影響城鄉(xiāng)收入差異的關(guān)鍵因素，構(gòu)建包含經(jīng)濟(jì)與社會(huì)結(jié)構(gòu)的綜合指標(biāo)體系，嘗試剖析城鄉(xiāng)收入差距背后的深層邏輯，本文研究結(jié)果顯示：其一，全省經(jīng)濟(jì)穩(wěn)步增長(zhǎng)，城鄉(xiāng)居民收入整體呈上升態(tài)勢(shì)，但差距仍在擴(kuò)大。僅靠經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)無(wú)法自動(dòng)實(shí)現(xiàn)收入分配公平，深入分析發(fā)現(xiàn)，城市在資源配置、教育、就業(yè)及公共服務(wù)等方面優(yōu)勢(shì)較大，有力帶動(dòng)居民收入持續(xù)增長(zhǎng)，而農(nóng)村在分享發(fā)展紅利時(shí)處于相對(duì)不利地位，這反映出城鄉(xiāng)差距源于經(jīng)濟(jì)體量差異，還受社會(huì)結(jié)構(gòu)和制度安排影響，其二，隨著人口老齡化加劇以及社會(huì)保障體系不斷完善，城鄉(xiāng)收入差距的擴(kuò)大速度持續(xù)下降。養(yǎng)老金制度的拓展和公共服務(wù)均等化的推進(jìn)，正發(fā)揮著緩解收入不平等的積極作用。基于上述分析，以下3點(diǎn)政策建議：農(nóng)村教育資源需要加強(qiáng)，增加財(cái)政投入，完善職業(yè)教育，優(yōu)化經(jīng)費(fèi)分配，改善辦學(xué)條件，推動(dòng)優(yōu)質(zhì)師資下鄉(xiāng)，可為農(nóng)村青年發(fā)展創(chuàng)造更多機(jī)會(huì)。推進(jìn)“數(shù)字鄉(xiāng)村”建設(shè)，縮小數(shù)字鴻溝意義重大。提高網(wǎng)絡(luò)覆蓋率、加快5G和光纖設(shè)施建設(shè)，同時(shí)推動(dòng)遠(yuǎn)程教育、在線醫(yī)療等服務(wù)普及，激活農(nóng)村電商和數(shù)字產(chǎn)業(yè)，為農(nóng)村發(fā)展注入新活力，交通和公共服務(wù)設(shè)施的完善是城鄉(xiāng)融合的基礎(chǔ)，加速建設(shè)縣鄉(xiāng)道路與物流體系，提高交通整體通達(dá)性，同時(shí)增加醫(yī)療、文化設(shè)施投入，將公共服務(wù)資源向農(nóng)村延伸，提升整體生活質(zhì)量。縮小城鄉(xiāng)收入差距是一個(gè)系統(tǒng)性、長(zhǎng)期性過程，需要財(cái)政、產(chǎn)業(yè)、教育、社保等多領(lǐng)域政策協(xié)同推進(jìn)，還需堅(jiān)持公平與效率并重，推動(dòng)城鄉(xiāng)一體化，唯有如此，才能逐步實(shí)現(xiàn)共同富裕的理想目標(biāo)。

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