中国居民收入分布函数的选择及不平等程度的估算

发布时间：2017-08-31 05:34

  本文关键词：中国居民收入分布函数的选择及不平等程度的估算

  更多相关文章： 收入分布函数 基尼系数 极大似然估计 区间估计

【摘要】：改革开放以来,我国经济呈现出突飞猛进的增长,国民生产总值从1978年的3600亿人民币上升到2015年的11万亿人民币。然而,随着经济的高速增长,我国城市和农村的收入差距也呈现出了逐渐扩大的趋势,收入的不平等程度越来越严重,两极分化的情况也日趋凸显。收入的不平等是其它的不平等的基础和根源,不平等的存在也是导致很多经济、社会、政治问题的根本原因,收入分配极不公平的国家,经常缺乏国家凝聚力,因此,收入分配不公平、不平等日渐成为中国在发展进程中急需解决的问题。若要合理的、有效的解决这些问题,则必须首先对收入的不平等有正确的、充分的认识。对于收入不平等的研究,国内学者对收入分配的不平等的分解以及点估计计算研究的比较多,而对收入分布的具体的参数形式以及区间估计的研究相对比较少。文章基于中国家庭营养与健康调查(CHNS)的多年的微观调查数据,对我国农村及城镇的收入分布的动态变化、参数形式收入分布函数的选择及我国基尼系数的区间估计进行了一些研究。本文的创新之处在于,本文基于个体微观调查数据,利用极大似然估计的方法对分布函数的参数进行了估计,并且对基尼系数做统计推断的最小二乘方法(0LS)、刀切法以及Davidson方法进行蒙特卡罗模拟比较,基于此,对我国的基尼系数做出了区间估计。然而本文也有一些不足的地方,如当分布函数的估计参数过多(广义贝塔Ⅱ分布为四个参数的分布函数)时,若初始值选取的不合适,容易造成估计结果的不精确。文章首先对基尼系数的相关性质给出了介绍,包括基尼系数与福利函数的关系,基尼系数与洛伦兹曲线的关系,基于离散型数据和连续型分布函数的基尼系数的计算方法,以及常见的基尼系数的统计推断方法(刀切法、最小二乘回归(OLS)方法,Davidson方法)。之后,文章基于中国家庭营养与健康调查(CHNS)数据分别对农村和城镇的调查数据进行了描述性的统计分析,并运用非参数核密度估计的方法,对我国1989年到2011年收入分布曲线的动态变化进行了描绘。然后文章探讨了适合我国的收入分布函数。在收入分布函数的选择上,由于收入数据的不同,大部分分布函数也都具有不稳定性,故文章选取常用来拟合收入分布的单参数指数分布、两个参数的对数正态分布、威布尔分布、伽马分布,以及三个参数的布尔(burr)分布、贝塔Ⅱ分布,和四个参数的广义贝塔Ⅱ分布进行拟合,并选取误差平方和(SSE)来判别拟合效果的差异。结果显示,无论是农村还是城镇,两个参数当中伽马分布要明显优于其他两参数的分布,三个参数的布尔分布优于三个参数贝塔Ⅱ分布和任何两个参数的分布,四个参数的广义贝塔Ⅱ分布优于布尔分布,因此,运用广义贝塔Ⅱ分布来拟合我国的收入分布情况更加合适,而三个参数贝塔Ⅱ分布表现出比较差的结果,所以并没有出现多参数的分布函数一定会比参数少的分布函数拟合效果会更好的结论。另外,文章对运用拟合之后的广义贝塔Ⅱ分布计算的基尼系数与运用离散型的协方差方法计算的基尼系数进行了比较,发现其结果并没有很大的差异,进一步说明运用广义贝塔Ⅱ分布来衡量我国的收入分布函数是合适的,文章并对运用收入分布函数研究我国收入不平等的问题的意义做了简要的概述。接下来,文章对基尼系数的统计推断及区间估计进行了研究。在基尼系数点估计上,其估计值与真实值或多或少的有一些差异,为了衡量这种差异,文章对计算基尼系数的偏差的刀切法、最小二乘回归(OLS)方法以及Davidson方法进行了蒙特卡罗模拟,模拟结果发现运用随机抽样的刀切法所得出的标准差及均方误差(MSE)最小,但是计算过程非常复杂和繁琐,需要花费大量的运行时间,而当基尼系数较小时,运用Davidson方法进行计算所得出的标准差和均方误差明显优于OLS的方法,但当基尼系数增加时,其计算结果却大打折扣。最后,文章依然基于CHNS的微观调查数据,分别运用刀切法、最小二乘回归法和Davidson方法计算出了我国农村和城镇的基尼系数的标准差,以及95%置信度的我国基尼系数的置信区间。总体而言,本文基于中国家庭营养与健康调查的数据,首先分析我国1989年到2011年收入分布函数的动态特征,然后采用个体数据的极大似然估计的方法对我国收入分布函数进行了拟合,最后对我国基尼系数做了区间估计。
【关键词】：收入分布函数 基尼系数 极大似然估计 区间估计
【学位授予单位】：西南财经大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：F124.7
【目录】：

• 摘要4-6
• Abstract6-10
• 1. 引言10-14
• 1.1 选题背景及研究意义10-11
• 1.2 文章的创新与不足11-12
• 1.3 文章结构12-14
• 2. 文献综述14-24
• 2.1 具体分布形式的收入分布拟合方法14-19
• 2.1.1 帕累托(Pareto)分布14-15
• 2.1.2 对数正态(Log-normal)分布15-17
• 2.1.3 伽马(Gamma)分布17
• 2.1.4 布尔(Burr)分布17-18
• 2.1.5 威布尔(Weibul)分布18
• 2.1.6 贝塔(Beta)分布函数族18-19
• 2.1.7 指数分布19
• 2.2 非参数形式的收入分布拟合方法19-21
• 2.3 基尼系数的点估计与区间估计21-22
• 2.4 小结22-24
• 3. 基尼系数24-34
• 3.1 基尼系数与福利函数24-25
• 3.2 基尼系数与洛伦兹曲线25-27
• 3.3 基尼系数的计算27-30
• 3.3.1 几何法28
• 3.3.2 协方差法28-29
• 3.3.3 基尼平均差法29
• 3.3.4 矩阵法29-30
• 3.4 基尼系数的统计推断30-34
• 3.4.1 刀切法与自助法30-32
• 3.4.2 OLS方法32-33
• 3.4.3 Davidson方法33-34
• 4. 实证分析34-43
• 4.1 数据来源34-35
• 4.2 样本的描述性统计35-37
• 4.3 我国城乡居民收入分布的动态变化37-43
• 4.3.1 非参数核密度估计37-39
• 4.3.2 农村居民家庭收入分布的动态变化39-43
• 5. 基于极大似然估计参数分布的选择43-52
• 5.1 拟合优度检验43-45
• 5.2 收入分布函数的估计45-50
• 5.3 连续型收入分布函数的应用50-52
• 6. 基尼系数的区间估计52-59
• 6.1 数值模拟52-56
• 6.2 基尼系数区间估计56-59
• 7. 主要研究结论与展望59-62
• 7.1 主要结论59-60
• 7.2 研究展望60-62
• 参考文献62-66
• 致谢66

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本文编号：763750