关于江浙沪城镇居民收入增长及差距分析的文献综述
摘要：为分析江浙沪城镇居民收入增长及差距，查找相关文献。文献主要集中在多元回归分析、收入的影响因素、基尼系数和ARIMA时间序列模型四个方面。
关键词：多元回归分析、收入的影响因素、基尼系数、ARIMA时间序列模型
（一）引言
缩小收入差距历来受到各国政府的高度关注。收入差距过大不仅导致居民消费需求不足、阻碍经济可持续增长、影响经济结构优化、降低居民生活福利水平，而且会造成贫困人口和低收入人群无力积累人力资本，导致社会阶层固化、社会矛盾频发，阻碍建立公平公正的社会制度和分配机制。郎泽慧、陈磊、张妍（2020）和ZhenxiongHuang,HangtianXu,Jianming Li等的相关研究提供了影响居民收入的宏观因素。段卜源（2020）的相关研究提供了影响居民收入的微观因素。赵义军,张小轩,商梦娇（2016）和Masahiro Kusano,ShihoMiyazaki,Makoto Watanabe等（2020）在多元回归分析的应用为筛选影响因素提供方法指导。李敏,李东坡,李志宏（2006）和姜涛,杜两省（2014）对收入分配差别的研究提供了基尼系数的计算方法。石韵（2020）和赵子萌（2019）利用时间序列进行预测，为ARIMA时间序列模型的原理与实验提供模板。
（二）多元回归分析
赵义军,张小轩,商梦娇[1]在2016年实现了多元回归分析在温度预测中的应用。在预处理数据后，回归分析是否考虑变量间的交互两种情况。先对所有变量进行简单的线性回归，通过多次逐步回归剔除不必要的变量，得到回归模型。比较两种情况下回归得到的模型的预测效果，最终得出考虑变量间交互的模型较优的结论。
Masahiro Kusano,ShihoMiyazaki,Makoto Watanabe等[2]在2020年研究选择性激光熔化和热处理后的材料拉伸性能时，使用电子扫描显微镜获取材料的图像。在对数据进行预处理的过程中发现材料的微观形态与尺寸对温度、时间、冷却速率的变化而显著变化。利用用多元线性回归模型处理图像中提取的微观结构特征，从而得到材料拉伸性能的预测模型。回归模型显示材料的屈服强度和极限抗拉强度与颗粒尺寸的倒数平方根具有线性相关性，模型还显示出良好的预测准确性。作者还将模型进行进一步的改进，将元素分布、位错特征等附加特征合并到模型中，并得到更适用于一般情况的模型。
（三）收入的影响因素
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