指數(shù)函數(shù)模型與回歸分析模型在職工工資演變分析中的應(yīng)

1、指數(shù)函數(shù)模型與回歸分析模型在職工工資演變分析中的應(yīng)用指數(shù)函數(shù)模型與回歸分析模型在職工工資演變分析中的應(yīng)用 以貴州省三大類單位為例周利學(xué)（貴州民族學(xué)院理學(xué)院 2006 級統(tǒng)計學(xué)專業(yè)）摘要摘要：隨著經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，近年來貴州省各類單位職工工資都有所增長，但各類單位的增長幅度又有所不同。本文主要應(yīng)用時間系列分析和回歸分析方法，建立指數(shù)函數(shù)模型和回歸分析模型，對貴州省各類單位職工貨幣工資進(jìn)行分析研究和預(yù)測，以及對各類單位職工工資收入狀況及其現(xiàn)狀進(jìn)行影響因素分析研究，從而對貴州省各類單位職工工資收入水平情況進(jìn)行客觀的綜合評價、比較和預(yù)測，并給政府及相關(guān)部門提出政策建議。 關(guān)鍵詞：職工工資收入 指數(shù)函數(shù)模型

2、回歸分析模型 SAS Exponential model and regression analysis to model changes in the wages of workers in the process of application developmentZhou LiXue（Guizhou Institute for Nationalities College 2006 Professional Statistics）Summary ：Along with economic development, the construction unit in Guizhou Provin

3、ce has recorded increases in wages, but the growth rate of each unit there are different. In this paper, application of time series analysis and regression analysis to establish exponential model and regression analysis model, to all units in Guizhou province analysis of money wage workers and forec

4、asts as well as staff wages of influencing factors, and thus all of Guizhou Province Unit wage income of workers to conduct an objective evaluation, comparison and prediction, and to the Government and relevant departments to make policy recommendations to adjust the wages of workers in various unit

5、s in our province income, reduce income disparities, in order to achieve well-off society as a whole staff of life.Key words： Wages、Exponential model、Regression analysis model、SAS目目 錄錄指數(shù)函數(shù)模型與回歸分析模型在職工工資演變分析中的應(yīng)用.I一 引言 .1二 模型準(zhǔn)備知識.22.1 指數(shù)函數(shù)模型.22.2 因子分析的基本思想.22.3 回歸模型.2三 貴州省各類單位職工貨幣工資發(fā)展演變分析.43.1 各類單位職工工

6、資情況初步分析.53.2 擬合各類單位職工工資增長模型.53.3 應(yīng)用指數(shù)函數(shù)模型分析預(yù)測各類單位職工工資發(fā)展變化情況.8四 各類單位職工工資收入指標(biāo)影響分析.104.1 KMO 檢驗(yàn).114.2 影響指標(biāo)綜合分析和殘差檢驗(yàn).124.3 模型綜合.16五 結(jié)果分析與評價.17六 對策及建議. 18主要參考文獻(xiàn)：.19成果聲明 .20致 謝.21附錄部分 .22一一 引言引言近年來，貴州的經(jīng)濟(jì)得到了快速發(fā)展，社會建設(shè)取得了突出成就，人民的生活水平得到了很大提高。近年來，職工工資的增長逐漸成為社會上的一個熱點(diǎn)話題，工資水平差異對社會人力資源和社會保障工作有巨大的影響，工資收入問題處理合理與否，關(guān)系

7、著經(jīng)濟(jì)社會的發(fā)展，也關(guān)系著城市建設(shè)的未來。同時，隨著職工工資的增長，諸如個稅征收、社會保障機(jī)制的改革等有關(guān)民生的問題也接踵而來。因此，研究好不同單位職工工資的發(fā)展變化趨勢，對于預(yù)測各單位職工工資走向，安排生產(chǎn)生活、就業(yè)扶持政策、經(jīng)濟(jì)體制改革政策等社會工作有積極意義。本文將應(yīng)用時間系列分析和多元統(tǒng)計分析中的指數(shù)函數(shù)模型分析方法、回歸分析方法，對貴州省各類單位職工貨幣工資收入情況進(jìn)行分析研究和預(yù)測。同時還應(yīng)用多元統(tǒng)計分析中的因子分析方法、回歸分析方法對貴州省各類單位職工貨幣工資收入情況進(jìn)行因素分析，從而對貴州省各類單位職工貨幣工資收入情況進(jìn)行客觀全面的綜合評價、比較和預(yù)測，探討縮小貴州省社會人員收

8、入差距、解決分配不平衡的對策及措施，以期促進(jìn)貴州生經(jīng)濟(jì)的整體、全面、協(xié)調(diào)、可持續(xù)發(fā)展，推動全社會人員朝著共同富裕的方向邁進(jìn)。二二 模型模型準(zhǔn)備知識準(zhǔn)備知識2.1 指數(shù)函數(shù)模型指數(shù)函數(shù)模型 形如 xya 的函數(shù)稱之為指數(shù)函數(shù)。其中為任意正的常數(shù)，并設(shè)。a1a （1） 指數(shù)函數(shù)的定義域是（，+） ，值域是（0，+） 。（2） 指數(shù)函數(shù)圖形解釋：當(dāng)1 時函數(shù)所表示的系列為嚴(yán)格單調(diào)上升系列；a當(dāng) 00, 1） ，函數(shù)圖形都經(jīng)過點(diǎn)（0,1） ；aaa函數(shù)和函數(shù)的圖形關(guān)于軸對稱。xa1xay2.2 因子分析的基本思想因子分析的基本思想因子分析的基本思想是通過對變量（或樣品）的相關(guān)系數(shù)（相似系數(shù)）矩陣內(nèi)部結(jié)

9、構(gòu)的研究，找出能影響所有變量（或樣品）的少數(shù)幾個變量，并用這少數(shù)幾個變量去描述多個變量（或樣品）之間的相關(guān)（相似）關(guān)系。這里，這少數(shù)幾個變量是不可觀測的，通常被稱為因子。2.32.3 回歸模型回歸模型 模型的一般形式如果變量， ，與隨機(jī)變量之間存在著相關(guān)關(guān)系，通常1x2x3xpxy就意味著每當(dāng)， ， 選定值后，便有相應(yīng)的概率分布與之1x2x3xpxy對應(yīng)。隨機(jī)變量與相關(guān)變量， ，之間的概率模型為y1x2x3xpx （*）12(,.,)pyf x xx其中，隨機(jī)變量稱為被解釋變量（因變量） ；， ，稱為y1x2x3xpx解釋變量（自變量） 。在計量經(jīng)濟(jì)學(xué)中，也稱因變量為內(nèi)生變量，自變量為外生變量

10、；為一般變量， ，的確定性關(guān)系，12( ,.,)pf x xx1x2x3xpx為誤差變量。 模型假設(shè) 當(dāng)概率模型（*）式中回歸函數(shù)為線性函數(shù)時，有 01 122.ppyxxx 其中，為未知參數(shù),常稱他們?yōu)榛貧w參數(shù)。為了012p估計回歸參數(shù)，通線性回歸模型應(yīng)該滿足一下幾個基本假設(shè)：（1）解釋變量， ，為非隨機(jī)變量，觀測值1 ix，1x2x3xpx2ix，ipx是常數(shù)。（2）G-M 條件，即等方差及不相關(guān)的假設(shè)條件為 2()0,1,2,.,cov(,)( ,1,2,. )0,iijEiniji jnij（3）正態(tài)分布的假定條件為 2(0,),1,2,.iNin 相互獨(dú)立1,2,.,n （4）通常為

11、了便于數(shù)學(xué)上的處理，還要求np，即樣本容量的個數(shù)要多于解釋變量的個數(shù)。 逐步回歸的其本思想 逐步回歸的基本思想是有進(jìn)有出。具體做法是將變量一個一個引入，當(dāng)每引入一個變量后，對已引入的變量要進(jìn)行逐個檢驗(yàn)，當(dāng)原引入的變量由于后面變量的引入而變得不再顯著時，要將其剔除。引入一個變量或從方程中剔除一個變量，為逐步回歸的一步，每一步都要進(jìn)行檢驗(yàn)，以確保每次引入新的變F量之前回歸方程中都只包含顯著的變量。這個過程反復(fù)進(jìn)行，直到既無顯著的自變量選入回歸方程，也無不顯著的自變量從回歸方程中剔除，整個回歸過程結(jié)束。三三 貴州省各貴州省各類單位職工貨幣工資發(fā)展演變分析類單位職工貨幣工資發(fā)展演變分析貴州省 1983

12、 年至 2008 年各類單位職工貨幣工資變化表： 表一1983 年至 2008 年貴州省各單位職工年平均貨幣工資 單位：元年份國有單位城鎮(zhèn)集體單位其他單位平均工資198383065570080119849497597569131985115178891210821986131587812501234198714149781208133719881642108914491547198917941175166616941990207013472281194719912214148925272090199225431717328624061993296221043398284019944085261

13、844753870199546723061537544751996512534565613491719975434355664615206199858194426728957751999669550087456659520007594544483257468200193086575865089912002101506566968098102003113907504107951103720041287086301210312431200514681105061416114344200617638128731536516815200722106168931766820668200825874209

14、1421659246023.13.1 各類單位職工工資情況初步分析各類單位職工工資情況初步分析EXCEL 作圖分析如下各類單位職工貨幣工資各年的變化情況綜合圖：0500010000150002000025000300001980198519901995200020052010國有單位職工工資變化情況城鎮(zhèn)集體單位職工工資變化情況其他單位職工工資變化情況圖3-1 各類單位職工工資歷年變化情況散點(diǎn)圖從圖 31 可以看出，貴州省國有單位、城鎮(zhèn)集體單位、其他單位職工的貨幣資有明顯的增長趨勢，尤其是 1998 年以來，增長的幅度進(jìn)一步加大，速度也逐年加快。但總體來說，國有單位職工貨幣工資增長的速度比城鎮(zhèn)集

15、體單位和其他單位職工工資增長的要快，城鎮(zhèn)集體單位職工工資最低。3.23.2 擬合各類單位職工工資增長模型擬合各類單位職工工資增長模型 如圖 3-1 所示，貴州省各類單位職工工資歷年的變化情況呈現(xiàn)出明顯的曲線形勢增長。由于在通常情況下，職工工資各年的變化情況相互之間有一定的聯(lián)系和影響，所以，我們可以擬合曲線函數(shù)模型來對他們的變化情況進(jìn)行分析。而通過比較，在常見的幾種曲線函數(shù)模型中，指數(shù)函數(shù)模型對各類單位職工工資變化情況的擬合效果比較理想，沒有表現(xiàn)出其他模型的預(yù)測滯后和超前現(xiàn)象。所以，在這里，選用指數(shù)函數(shù)模型來對貴州省各類單位職工工資進(jìn)行建模分析和預(yù)測。 應(yīng)用應(yīng)用 SPSS13.0 分析軟件建立國

16、有單位職工工資隨時間發(fā)展變化的指數(shù)函分析軟件建立國有單位職工工資隨時間發(fā)展變化的指數(shù)函數(shù)模型過程如下。數(shù)模型過程如下。選用 SPSS 中的 Curve Estimation 命令可方便的擬合出指數(shù)函數(shù)模型：步驟依次是：（1）進(jìn)入變量工作表定義好變量的名稱、類型、數(shù)據(jù)寬度、小數(shù)位數(shù)、變量標(biāo)簽等。在這里，定義變量的名稱為：時間變量，小數(shù)位數(shù)為 0，：國有tgw單位職工工資，小數(shù)位數(shù)為 2。其中，這兩個變量的類型為數(shù)值型，寬度為 8個字節(jié)。如圖所示：圖3-2 變量工作表對話框（2）進(jìn)入數(shù)據(jù)工作表開始錄入數(shù)據(jù)，如圖所示：圖3-3 數(shù)據(jù)工作表對話框 （3）擬合國有單位職工工資隨時間變化的指數(shù)函數(shù)模型。應(yīng)

17、用 SPSS13.0分析軟件，依次點(diǎn)擊 AnalyzeRegressionCurve Estimation,進(jìn)入 Curve Estimation 對話框之后，將對應(yīng)的變量選入變量框，在下面的 Models 框中選擇 Exponent 項(xiàng)，最后點(diǎn)擊 OK。整個擬合過程結(jié)束。如圖 3-4 所示：圖3-4 擬合模型對話框（4）結(jié)果輸出和分析，通過以上幾個步驟之后，可以得出模型擬合的結(jié)果，其部分結(jié)果如下圖 3-5 所示： 模型參數(shù)擬合部分：圖3-5模型參數(shù)擬合輸出結(jié)果結(jié)果分析：從以上輸出結(jié)果部分可以得出國有單位職工工資隨時間發(fā)展變化的指數(shù)函數(shù)模型為指數(shù)函數(shù)模型一指數(shù)函數(shù)模型一： 730.119 ex

18、p(0.133)gywt 至此，對國有單位職工工資發(fā)展變化情況擬合指數(shù)函數(shù)模型過程全部結(jié)束。 應(yīng)用應(yīng)用 SPSS13.0 分析軟件建立城鎮(zhèn)集體單位職工工資隨時間發(fā)展變化的指分析軟件建立城鎮(zhèn)集體單位職工工資隨時間發(fā)展變化的指數(shù)函數(shù)模型過程如下。數(shù)函數(shù)模型過程如下。選用 SPSS 中的 Curve Estimation 命令可方便的擬合出指數(shù)函數(shù)模型，步驟與中的完全相同，其結(jié)果輸出部分如下圖 3-6 所示：模型參數(shù)擬合部分：圖3-6模型參數(shù)擬合輸出結(jié)果結(jié)果分析：從以上輸出結(jié)果部分可以得出城鎮(zhèn)集體單位職工工資隨時間發(fā)展變化的指數(shù)函數(shù)模型為 指數(shù)函數(shù)模型二指數(shù)函數(shù)模型二：500.702 exp(0.1

19、35)czwt 應(yīng)用應(yīng)用 SPSS13.0SPSS13.0 分析軟件建立其他單位職工工資隨時間發(fā)展變化的模型過分析軟件建立其他單位職工工資隨時間發(fā)展變化的模型過程如下。程如下。選用 SPSS 中的 Curve Estimation 命令可方便的擬合出指數(shù)函數(shù)模型，步驟與中的完全相同，其結(jié)果輸出部分如下圖 3-7 所示：模型參數(shù)擬合部分：圖3-7模型參數(shù)擬合輸出結(jié)果結(jié)果分析：從以上輸出結(jié)果部分可以得出其他單位職工工資隨時間發(fā)展變化的指數(shù)函數(shù)模型為 指數(shù)函數(shù)模型三指數(shù)函數(shù)模型三：713.079 exp(0.134)qtwt3.33.3 應(yīng)用指數(shù)函數(shù)模型分析預(yù)測各類單位職工工資發(fā)展變化情況應(yīng)用指數(shù)函

20、數(shù)模型分析預(yù)測各類單位職工工資發(fā)展變化情況輸出后得附表一：各類單位職工工資發(fā)展變化趨勢預(yù)測表。 （見附表一）為了能更直觀的看到應(yīng)用指數(shù)函數(shù)模型對職工工資的預(yù)測是否符合實(shí)際情況。下面，本文將應(yīng)用統(tǒng)計分析軟件 SAS9.0 分別做出貴州省各類單位職工實(shí)際工資和預(yù)測值的圖形：（SAS 程序附后：程序 3.3 這里以國有單位為例） ） 國有單位職工貨幣工資實(shí)際值與指數(shù)函數(shù)模型預(yù)測值綜合圖國有單位職工貨幣工資實(shí)際值與指數(shù)函數(shù)模型預(yù)測值綜合圖圖 3-8 國有單位職工貨幣工資實(shí)際值與預(yù)測值綜合圖 城鎮(zhèn)集體單位職工貨幣工資實(shí)際值與指數(shù)函數(shù)模型預(yù)測值綜合圖城鎮(zhèn)集體單位職工貨幣工資實(shí)際值與指數(shù)函數(shù)模型預(yù)測值綜合圖

21、圖 3-9 城鎮(zhèn)集體單位職工貨幣工資實(shí)際值與預(yù)測值綜合圖 其他單位職工貨幣工資實(shí)際值與指數(shù)函數(shù)模型預(yù)測值綜合圖其他單位職工貨幣工資實(shí)際值與指數(shù)函數(shù)模型預(yù)測值綜合圖圖 3-10 其他單位職工貨幣工資實(shí)際值與預(yù)測值綜合圖由附表一及圖 3-8 到 3-10,可以知道，貴州省國有單位、城鎮(zhèn)集體單位以及其他單位三類單位職工工資的發(fā)展變化趨勢用指數(shù)函數(shù)模型擬合效果較為理想，預(yù)測也沒有明顯的滯后性，預(yù)測綜合圖中紅色為工資實(shí)際值，藍(lán)色為工資預(yù)測值。為了更能說明這一點(diǎn)，通過對以上 3.2 的分析，將各個部分的輸出結(jié)果整理后得到如下表： 表二指數(shù)函數(shù)模型指數(shù)函數(shù)模型復(fù)決定系數(shù)復(fù)決定系數(shù)2RF F 值值模型一：模型

22、一：730.119 exp(0.133)gywt0.9960.9966063.7666063.766模型二：模型二：500.702 exp(0.135)czwt0.9920.9922834.2062834.206模型三模型三：713.079 exp(0.134)qtwt0.9810.9811233.5921233.592從表二的整理結(jié)果可知，指數(shù)函數(shù)模型一、模型二、模型三的復(fù)決定系數(shù)分別為 0.996、0.992、0.981，F(xiàn) 值分別是 6063.766、2834.206、1233.592，即三個模型均是比較顯著的模型，所以我們可以用這三個模型分別預(yù)測和分析貴州省國有單位、城鎮(zhèn)集體單位以及其

23、他單位三類單位職工貨幣工資的發(fā)展變化情況，其預(yù)測結(jié)果如附表一所示。四四 各類單位職工工資收入指標(biāo)影響分析各類單位職工工資收入指標(biāo)影響分析單位職工工資收入不僅反映了企業(yè)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，同時反映了整個社會經(jīng)濟(jì)、居民生活質(zhì)量的發(fā)展。本節(jié)以貴州省 1994 到 2008 年的數(shù)據(jù)作為樣本，選擇下列 13 項(xiàng)指標(biāo)作為指標(biāo)體系，來對貴州省各類單位職工工資作影響因素分析，建立回歸分析模型。數(shù)據(jù)來源于 1994-2008 年的中國統(tǒng)計年鑒（數(shù)據(jù)見附1）。選取指標(biāo)如下:：職工工資收入 ：地區(qū)生產(chǎn)總值 ：教育方面財政支出1y1x2x：年底人口數(shù) ：按注冊經(jīng)濟(jì)類型分固定資產(chǎn)投資額3x4x：居民最終消費(fèi)支出 ：教育經(jīng)費(fèi)投

24、入 ：第一產(chǎn)業(yè)就業(yè)人員 5x6x7x：地二產(chǎn)業(yè)就業(yè)人員 ：第三產(chǎn)業(yè)就業(yè)人員 ：高中等院校畢業(yè)生人數(shù) 8x9x10 x：國有單位職工年底就業(yè)人數(shù) ：城鎮(zhèn)集體單位年底就業(yè)人數(shù) 11x12x：其他單位年底就業(yè)人數(shù)13x4.14.1 KMOKMO 檢驗(yàn)檢驗(yàn)為了確定所選取的指標(biāo)對各類單位職工工資的影響因素分析效果是否明顯，首先用 SAS9.0 對以上 13 個指標(biāo)體系作 KMO 檢驗(yàn)（程序附后：程序 4.1） ，以下是 13 個變量因子分析的 KMO 檢驗(yàn)結(jié)果：（數(shù)據(jù)見附表二）圖 4-1 13 個變量的 KMO 抽樣適度測度值如上圖 4-1 所示，13 個變量的 KMO 值為 0.64459744，大于

25、 0.5（一般認(rèn)為此值越大，做因子分析的效果就越好） ，說明各變量之間的相關(guān)性較顯著。但從以上輸出結(jié)果可看到，變量的抽樣適度測度值為 0.44929723，所以考慮去掉3x這個變量再做剩余 12 個變量的 KMO 檢驗(yàn)，故用 SAS9.0 對剩余 12 個指標(biāo)體系作 KMO 檢驗(yàn)（程序與 4.1 完全相同，其中，去掉變量進(jìn)行分析） ，以下是剩余3x12 個變量因子分析的 KMO 檢驗(yàn)結(jié)果：（數(shù)據(jù)見附表二，將去掉得到）3x圖 4-2 12 個變量的 KMO 抽樣適度測度值如圖 4-2 所示，12 個變量的 KMO 值為 0.71382956，大于 0.5 且大于有變量時的 13 個變量的 KMO

26、 值，所有的變量的抽樣適度測度值也都顯著大于3x0.5（一般認(rèn)為此值越大，做因子分析的效果就越好） ，說明此時各變量之間的相關(guān)性較顯著，用這 13 個變量作因子分析能得到較為理想的結(jié)果。 4.24.2 影響指標(biāo)綜合分析影響指標(biāo)綜合分析和殘差檢驗(yàn)和殘差檢驗(yàn)經(jīng)過以上 4.1 節(jié)的檢驗(yàn)后，可以比較有把握的應(yīng)用通過檢驗(yàn)的 12 個變量對貴州省各單位職工工資進(jìn)行影響因素分析了。以下將應(yīng)用 SAS9.0 作為分析工具，對貴州省國有單位、城鎮(zhèn)集體單位和其他單位職工工資與選取的 12 個變量分別做逐步回歸，建立各自的回歸模型，以找到影響職工工資收入的因素。 應(yīng)用 SAS9.0 作為分析工具，編寫 SAS 程序

27、，調(diào)用 SAS 系統(tǒng)中的 REG 過程，得到以下關(guān)于國有單位職工工資與各變量之間的回歸分析模型。運(yùn)行程序后（程序附后：程序 4.2） ，得到以下回歸結(jié)果：圖 4- 3 國有單位職工工資影響因素 SAS 回歸輸出結(jié)果圖 4-4 國有單位職工工資預(yù)測值與其標(biāo)準(zhǔn)化殘差繪制成的殘差圖通過以上輸出結(jié)果可得：回歸模型一回歸模型一：34599.035571.632800.003980.09386gyyxxxx P 值 (0.001) (0.0004) (0.0350) (0.0497) =0.9995 ，C(p)=22.4788 ,F=5871.982R 分析：通過調(diào)用 SAS 系統(tǒng)中的 REG 過程，應(yīng)用

28、逐步回歸分析得出以上的輸出結(jié)果，由輸出結(jié)果 圖 4-3 可知，變量：按注冊經(jīng)濟(jì)類型分固定資3x產(chǎn)投資額、：居民最終消費(fèi)支出、：教育經(jīng)費(fèi)投入、：高中等院校4x5x9x畢業(yè)（結(jié)業(yè)）生人數(shù)四個變量的值分別為0.001、0.0004 、0.0350、0.04p97，均小于給定的顯著性水平 0.05，即認(rèn)為在所選取的 12 個因子變量中，以上分析得出的四個變量對國有單位職工工資收入影響較為明顯。且按注冊經(jīng)濟(jì)類型分固定資產(chǎn)投資額對國有單位職工工資的影響最大，以上模型所表示的經(jīng)濟(jì)意義是：每增加一個單位的按注冊經(jīng)濟(jì)類型分固定資產(chǎn)投資額，那么國有單位職工工資便增長 9.03557 個單位，其他影響因素也可類似加

29、以分析概括。又由圖 4-4 的殘差圖檢驗(yàn)可知，由于圖上的各點(diǎn)事隨機(jī)分布的，沒什么明顯趨勢，也即誤差項(xiàng)不存在異方差性和自相關(guān)性，而且這些點(diǎn)基本上分布在-2 到+2 之間，從而誤差項(xiàng)的正態(tài)性也滿足，由此得出結(jié)論：國有單位職工工資的變化有不含截距項(xiàng)的回歸模型擬合是合適的。 與程序 4.2 完全相同，只需把數(shù)據(jù)換為城鎮(zhèn)集體單位職工工資即可），得到以下回歸結(jié)果：圖 4-5 城鎮(zhèn)集體單位職工工資影響因素 SAS 回歸輸出結(jié)果圖 4-6 城鎮(zhèn)集體單位職工工資預(yù)測值與其標(biāo)準(zhǔn)化殘差繪制成的殘差圖通過對以上輸出結(jié)果的分析可得：回歸模型二回歸模型二：2490.003711.874020.05262czyxxx P

30、值 （0.001） (0.0436) (0.0021) =0.9987 ， C(p)=7.6414 , F=3173.682R分析：對以上逐步回歸分析輸出結(jié)果的分析可知，變量：財政支出2x教育方面、：居民最終消費(fèi)支出、：高中等院校畢業(yè)（結(jié)業(yè)）生人數(shù)4x9x三個變量的值分別為0.001、0.0436 、0.0021，均小于給定的顯著性水平p0.05，即認(rèn)為在所選取的 12 個因子變量中，以上分析得出的三個變量對城鎮(zhèn)集體單位職工工資收入影響較為明顯，于是可用以上三個變量建立因子回歸模型。且由建立的模型可知，居民最終消費(fèi)支出貴城鎮(zhèn)集體單位職工工資的影響最大，且產(chǎn)生的是積極的拉動作用，由此可知，應(yīng)該鼓

31、勵廣大居民消費(fèi)，從而帶動經(jīng)濟(jì)的增長。同時，通過觀察圖 4-5 殘差圖可知，由以上節(jié)的殘差圖分析方法得到：城鎮(zhèn)集體單位職工工資變化情況用不含截距項(xiàng)的模型進(jìn)行擬合是合適的。 程序與程序 4.2 完全相同，只需把數(shù)據(jù)換為其他單位職工工資） ，得到以下回歸結(jié)果：圖 4-7 其他單位職工工資影響因素 SAS 回歸輸出結(jié)果圖 4-8 其他單位職工工資預(yù)測值與其標(biāo)準(zhǔn)化殘差繪制成的殘差圖 通過對以上輸出結(jié)果的分析可得出： 回歸模型三回歸模型三：896.981490.10381qtyxx P 值 （0.001） （0.0001） =0.9980 , C(p)=36.9389, F=3319.312R分析：由輸出

32、結(jié)果圖 4-5 可知，變量：第三產(chǎn)業(yè)就業(yè)人員（萬人）、8x：高中等院校畢業(yè)（結(jié)業(yè)）生人數(shù)這兩個變量的值分別為 0.001、0.09xp001，均小于給定的顯著性水平 0.05，即認(rèn)為在所選取的 12 個因子變量中，以上分析得出的兩個變量對其他單位職工工資收入影響較為明顯，于是可用以上兩個變量建立因子回歸模型。且由以上模型參數(shù)可以知道，第三產(chǎn)業(yè)的就業(yè)人員對其他單位職工工資的增長作用發(fā)揮了極大的促進(jìn)作用，因此，政府應(yīng)該充分考慮大力發(fā)展第三產(chǎn)業(yè)，以幫助解決貴州省各類單位職工工資收入不平衡的突出問題。同理，通過觀察圖 4-8 殘差圖可知，由以上節(jié)的殘差圖分析方法得到：其他單位職工工資變化情況用不含截距

33、項(xiàng)的模型進(jìn)行擬合是合適的。 4.34.3 模型綜合模型綜合評價評價通過對以上 4.1，4.2 節(jié)的分析，得到了貴州省國有單位、城鎮(zhèn)集體單位和其他單位三類單位的職工工資收入與顯著影響因子建立的回歸模型，將這三個模型整理后得下表： 回歸模型分析 表三回歸模型p2R34599.035571.632800.003980.09386gyyxxxx0.00010.99952490.003711.874020.05262czyxxx0.00010.9987896.981490.10381qtyxx0.00010.9980 分析：從表四中的輸出結(jié)果可以看出，應(yīng)用逐步回歸分析方法建立的貴州省國有單位、城鎮(zhèn)集體單

34、位和其他單位三個單位的職工工資收入與影響因素建立的回歸分析模型都比較顯著，建模成功。五五 結(jié)果分析與評價結(jié)果分析與評價 首先，貴州省國有單位、城鎮(zhèn)集體單位和其他單位的職工工資增長速度都呈現(xiàn)出比較快的趨勢，其中尤以國有單位的職工工資增長速度最快，從建立的指數(shù)函數(shù)預(yù)測模型中也可以看到（表二） ，國有單位職工工資增長預(yù)測模型中的常數(shù)部分為 730.119，在三類單位的工資增長曲線中為最大，最小的是城鎮(zhèn)集體單位，為 500.702，表現(xiàn)出的經(jīng)濟(jì)意義是城鎮(zhèn)集體單位職工工資增長速度最慢，發(fā)展基礎(chǔ)最為薄弱，歷年的城鎮(zhèn)集體單位職工工資也是最低的。 其次，從以上對影響貴州省各類單位職工工資收入的指標(biāo)建立的回歸分

35、析模型中可以看到（表三） ，影響貴州省各類單位職工工資收入的因素各有所不同。其中，影響國有單位職工工資收入的因素有變量 ：按注冊經(jīng)濟(jì)類型分固定資3x產(chǎn)投資額、：居民最終消費(fèi)支出、 ：教育經(jīng)費(fèi)投入、：高中等院校畢業(yè)4x5x9x（結(jié)業(yè)）生人數(shù)，除了教育經(jīng)費(fèi)投入表現(xiàn)為與國有單位職工工資收入呈負(fù)相關(guān)以外，其他的都為正相關(guān)，以 的為最大，其顯著性系數(shù)估計為 9.03557。影響3x城鎮(zhèn)集體單位職工工資收入的因有變量：財政支出教育方面、 ：居民最終2x4x消費(fèi)支出、：高中等院校畢業(yè)（結(jié)業(yè)）生人數(shù)，三個因素與職工工資收入之9x間都呈現(xiàn)出高度的正相關(guān)關(guān)系，以的影響較為顯著，其顯著性系數(shù)估計為4x1.87402

36、。影響其他單位職工工資收入的因素有：第三產(chǎn)業(yè)就業(yè)人員（萬人） 、8x：高中等院校畢業(yè)（結(jié)業(yè)）生人數(shù)，二個因素與職工工資收入之間都呈現(xiàn)出9x高度的正相關(guān)關(guān)系，以 的影響較為顯著，其顯著性系數(shù)估計為 6.98149。8x再次，經(jīng)過以上兩點(diǎn)分析可知，貴州省各類單位職工工資收入中，以城鎮(zhèn)集體單位職工工資收入最低，國有單位職工工資收入最高，這在一定程度上說明了正確的政策指導(dǎo)和雄厚的資金基礎(chǔ)能有效的促進(jìn)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，進(jìn)而提高職工工資的收入，改善人民的生活。而通過影響因素分析可以發(fā)現(xiàn)，政府或社會資金的投入以及高中等院校畢業(yè)生人數(shù)對職工工資收入的影響都比較明顯。這說明雄厚的資金基礎(chǔ)和教育科技的投入能很好的改善貴

37、州省的經(jīng)濟(jì)狀況，在提高職工工資、改善人們生活方面有較大的意義。六六 對策及措施對策及措施 針對以上得出的分析結(jié)果，特提出以下幾點(diǎn)政策建議 首先，發(fā)動全社會力量，努力推進(jìn)貴州省工業(yè)化、城鎮(zhèn)化的均衡發(fā)展。貴州省各類單位職工工資收入之間有一定的差距，究其原因主要是因?yàn)槲沂〗?jīng)濟(jì)類型多以粗放型為主，發(fā)展起步較晚，工業(yè)化程度較低，科技水平不高。所以不斷推進(jìn)我省工業(yè)化發(fā)展，改善企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營環(huán)境，提高企業(yè)生產(chǎn)效率是促進(jìn)各單位職工工資增收的根本方法。同時，改變我省經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)發(fā)展模式，鼓勵高科技產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，并帶動新興企業(yè)的發(fā)展，逐步實(shí)現(xiàn)我省在工業(yè)、農(nóng)業(yè)、旅游業(yè)等領(lǐng)域的共同發(fā)展，以促進(jìn)我省各類型單位的職工工資收入的平

38、衡。其次，加大財政在教育方面的投入，鼓勵社會各方面對經(jīng)濟(jì)發(fā)展的投資。以財政投資為主、鼓勵社會各方面對經(jīng)濟(jì)發(fā)展的投資對增加我省各單位職工工資的收入有積極的作用。從以上模型分析中可以發(fā)現(xiàn)，固定資產(chǎn)的投資、每年高校畢業(yè)生數(shù)對我省各單位職工工資收入的影響都比較明顯，所以，要以財政扶持為主，加大對我省高校教育投入的力度，同時，發(fā)展吸收多渠道的社會經(jīng)濟(jì)投資，建立健全完善的投資制度，把促進(jìn)我省經(jīng)濟(jì)發(fā)展的基礎(chǔ)做好做扎實(shí)，進(jìn)而增強(qiáng)各單位職工工作的積極性，從根本上解決我省職工工資收入低和收入不平衡的問題。最后，建立健全企業(yè)職工工資正常增長機(jī)制。針對當(dāng)前我省不同類型單位職工工資收入分配中存在的問題和原因，今后一段時

39、期建立健全企業(yè)職工工資正常增長機(jī)制，堅持按勞分配原則，進(jìn)一步深化企業(yè)工資分配制度改革，在有效發(fā)揮市場調(diào)節(jié)作用的基礎(chǔ)上，加強(qiáng)政府對各類單位職工工資分配的規(guī)范、指導(dǎo)、調(diào)控和監(jiān)管，實(shí)施積極的工資政策，切實(shí)提高普通單位職工工資水平，促進(jìn)職工工資增長與企業(yè)效益增長相協(xié)調(diào)，理順收入分配關(guān)系，實(shí)現(xiàn)公平分配。改革完善國有企業(yè)工資決定機(jī)制，完善并落實(shí)最低工資制度，以減少我省不同單位職工工資收入的差距，實(shí)現(xiàn)全社會人民的共同富裕。主要參考文獻(xiàn)：【1】王燕 應(yīng)用時間系列分析J. 中國人民大學(xué)出版社【2】何曉群 劉文卿 應(yīng)用回歸分析J. 中國人民大學(xué)出版社【3】岳朝龍 黃永興 SAS 與現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計分析J. 中國科學(xué)技

40、術(shù)大學(xué)出版社【4】 王劍鋒;個人所得稅超額累進(jìn)稅率結(jié)構(gòu)有效性的一個驗(yàn)證以對我國職工薪所得數(shù)據(jù)的模擬為基礎(chǔ)J;當(dāng)代財經(jīng);2004 年 03 期【5】查朱和. 我國居民收入差距產(chǎn)生的原因及對策分析J. 北京教育學(xué)院學(xué)報 , 2004,(02) . 【6】 敖登. 灰色 GM(1,1)模型在醫(yī)院門診收入預(yù)測中的應(yīng)用J. 內(nèi)蒙古科技與經(jīng)濟(jì) , 1999,(06)【7】吳傳緒. 回歸分析在電力需求預(yù)測中的應(yīng)用J. 陜西工學(xué)院學(xué)報 , 1998,(01)【8】 王靜龍, 陸俊. 上海市年度保險費(fèi)收入預(yù)測的數(shù)學(xué)模型及分析J. 上海統(tǒng)計 , 1999【9】勞動和社會保障部課題組建立健全企業(yè)職工工資正常增長機(jī)制

41、研究報告 .【10】劉旺霞. 我國農(nóng)村居民收入與消費(fèi)支出關(guān)系的實(shí)證分析及其影響因素J當(dāng)代經(jīng)理人(中旬刊) , 2006,(15) .【11】農(nóng)民收入 20 年增長近 15 倍J. 農(nóng)村實(shí)用科技信息 , 1999,(02)【12】張敏, 張一川. 基于灰色預(yù)測法的我國城鎮(zhèn)居民收入差距適度性分析J. 科技信息 , 2009【13】 詹錦華. 中國城鎮(zhèn)居民收入和消費(fèi)的灰色預(yù)測J. 重慶工商大學(xué)學(xué)報(社會科學(xué)版) , 2009,(02)【14】荀關(guān)玉. 我國行業(yè)合理收入差距的價值判斷J. 曲靖師范學(xué)院學(xué)報 , 2005,(01) .【15】李曉艷. 國有企業(yè)職工工資差距的實(shí)證分析J. 經(jīng)濟(jì)論壇 , 2

42、006,(03)【16】 郭志剛 8 社會統(tǒng)計分析方法DEDD 軟件應(yīng)用 JLK 8 北京：中國人民大學(xué)出版社，AGGG8【17】丹輝 8 統(tǒng)計預(yù)測方法及應(yīng)用 JLK 8 北京：中國統(tǒng)計出版社，BMMA8成果聲明成果聲明本人鄭重聲明：所呈交的畢業(yè)論文是本人在何光優(yōu)老師的指導(dǎo)下獨(dú)立進(jìn)行研究所取得的成果。除文中已經(jīng)注明引用的內(nèi)容外，本論文不包含任何其他個人或集體已經(jīng)發(fā)表或撰寫過的科研成果。本文的研究和撰寫對做出重要貢獻(xiàn)的個人和集體，均已在文中以明確方式標(biāo)明。本人完全意識到本聲明的法律責(zé)任由本人承擔(dān)。另外：本文版權(quán)屬貴州民族學(xué)院所有。 論文作者簽名： 日期： 致致 謝謝在畢業(yè)論文即將完成之際，我在此

43、向曾經(jīng)幫助和支持我的老師和同學(xué)們表示衷心的感謝，因?yàn)闆]有你們的幫助我就不能很好很快的完成我的畢業(yè)論文，文中的每一個細(xì)節(jié)、每一個結(jié)論都離不開你們的耐心幫助。在這當(dāng)中，首先應(yīng)該感謝的是我的指導(dǎo)老師何光優(yōu)老師，因?yàn)樵诤卫蠋煵粎捚錈┑闹笇?dǎo)下，我得以發(fā)現(xiàn)了我論文中還存在的問題，并及時加以糾正，最終才準(zhǔn)時完成了這篇畢業(yè)論文的寫作，并按時參加答辯。同時，感謝所有教導(dǎo)過我的老師！沒有他們以前的細(xì)心教導(dǎo)，我就不能掌握扎實(shí)的理論基礎(chǔ)知識，因而也就很難完成現(xiàn)在的論文寫作。同時，我還要感謝我們班的一些同學(xué)，感謝他們在我寫作的過程中提供了許多對我寫論文有幫助的資料，讓我能夠順利地按時完成論文。通過大學(xué)四年的學(xué)習(xí)，我不僅

44、在學(xué)業(yè)上有所收獲，而且也學(xué)會了對待工作應(yīng)有的態(tài)度。作為一名即將走向社會的大學(xué)生，我的心里很激動。但請相信，在以后的學(xué)習(xí)生活中，我會謹(jǐn)記老師和同學(xué)的每一個建議，及時糾正自己的不足，調(diào)整自己前進(jìn)的方向，爭取早日實(shí)現(xiàn)自己的人生價值！最后，對即將參加本論文評價、評審、答辯和為本論文提出寶貴意見的老師表示誠摯的感謝！附錄部分附錄部分（1）程序）程序3.3 作圖部分程序作圖部分程序data zlx_3_3;input t sj yc;cards;1830 833.98 2949 952.61 311511088.12 413151242.91 514141419.71 616421621.66 71794

45、1852.34 820702115.84 922142416.82 1025432760.61 11 29623153.31 12 40853601.87 1346724114.23 14 51254699.48 15 54345367.98 1658196131.58 17 66957003.80 18 75948000.09 1993089138.10 20 1015010437.99 211139011922.80 221287013618.81 231468115556.09 241763817768.94 252210620296.58 262587423183.77 ;run;pr

46、oc gplot data=zlx_3_3;plot sj*t=1 yc*t=2/overlay;symbol1 c=red v=dot i=join;symbol2 c=green v=dot i=join;run;（2）程序）程序 4.1 KMO 檢驗(yàn)程序檢驗(yàn)程序data zlx.zlx4_1;input year x1 x2 x3 x4 x5 x6 x7 x8 x9 x10 x11 x12 x13;cards;1994 521.2 208574 3458 130.23 302.1 45870.91364.9 181.3 278.8 26510 1947000 34900028500199

47、5 521.17235882 3508 161.79388.91 48950.81368.5 185 303.4288311934000296000 356001996719.83 198400 3555193.55 513.46 53937.21381.8 187.5322.8314931966000305000 459001997792.98 216644 3606 222.3652.57 2971511388.5 192.6346 349161961000313000 539001998841.88 483056 3658278.41 685.14 2971511394.2 180 37

48、2.1392861671000240000 1590001999 991.86 2730173710.00 311.93 725.77 361301.00 1432.9 185.2357.9438401569000210000199100 2000993.53 317809 3525.00 396.98 775.25 433565.90 1377.9 189.4478.6487421536000190000214000 20011084.90 4441723799.00 536.01 833.87 528487.00 1373.8 193.6500.9494531489000157000245

49、700 20021185.04 5452033837.00 632.97 915.65 672764.10 1359.2 196.9525.254538 1470000 144000271200 20031356.11 6012583870.00 748.20 942.97 867638.00 1327.1 204.3587 686101420000140000 3300002004 1677.80 7376793904.00 865.20 1086.53 954017.50 1293.6 211.6663.7793111395000128000403000 20051979.06 93370

50、73730.00 998.30 1627.27 1142161.90 1272228.5715.382451140500098000517000 20062270.89 1119194.00 3757.00 1197.40 1824.79 1394866.80 1178.6245.8809.5100483138000090000550000 20072741.90 1662714.00 3762.00 1488.80 2134.39 1549737.30 1207.511 262.691 812.843123770 141478080900579500 20082930.70 2297665.

51、00 3765.00 1697.20 2456.80 1859674.50 1026.0397261.203834.3834 145895140970074000513600;run;proc factor method=principal n=2 rotate=varimax scree all;var x1-x13;run;（3）程序）程序4.2 回歸部分程序回歸部分程序data zlx.zlx4_2_1;input y x1 x2 x3 x4 x5 x6 x7 x8 x9 x10 x11 x12;cards;4085521.2208574 130.23 302.145870.91364.

52、9181.3278.8265101947000349000 285004672521.17 235882 161.79 388.91 48950.81368.5185 303.4288311934000296000 356005125719.83 198400 193.55 513.46 53937.21381.8187.5322.8314931966000305000 459005434792.98 216644 222.3652.57 297151 1388.5192.6346 349161961000313000 539005819841.88 483056 278.41 685.14

53、297151 1394.2180 372.1392861671000240000 1590006695 991.86 273017 311.93 725.77 361301.00 1432.9185.2357.9438401569000210000 1991007594 993.53 317809396.98 775.25 433565.90 1377.9189.4478.6487421536000190000 2140009308 1084.90 444172 536.01 833.87 528487.00 1373.8193.6500.9494531489000157000 2457001

54、01501185.04 545203632.97 915.65 672764.10 1359.2196.9525.2545381470000144000 271200113901356.11 601258 748.20 942.97 867638.00 1327.1 204.3587 686101420000140000 330000128701677.80 737679 865.20 1086.53 954017.501293.6 211.6663.7793111395000128000 403000146811979.06 933707 998.30 1627.27 1142161.901

55、272228.5715.38245114050009800051700017638 2270.89 1119194.00 1197.40 1824.79 1394866.80 1178.6 245.8809.5100483 138000090000550000221062741.90 1662714.00 1488.80 2134.39 1549737.30 1207.511 262.691 812.843 123770 141478080900579500258742930.70 2297665.00 1697.20 2456.80 1859674.501026.0397261.2031 8

56、34.3834 145895 1409700 74000 513600;run;proc reg data=zlx.zlx4_2_1;model y=x1-x12/selection=stepwise sls=0.05 sle=0.1 noint;plot student.*p.=*;run;（1 1）附表一：）附表一：貴州省各單位職工年平均貨幣實(shí)際工資及預(yù)測工資 單位：元年份t值國有單位應(yīng)用模型一預(yù)測系列值城鎮(zhèn)集體單位應(yīng)用模型二預(yù)測系列值其他單位應(yīng)用模型三預(yù)測系列值19831830833.98 655573.07 700815.33 19842949952.61 759655.90 7569

57、32.24 1985311511088.12 788750.70 9121065.92 1986413151242.91 878859.21 12501218.76 1987514141419.71 978983.40 12081393.53 1988616421621.66 10891125.53 14491593.35 1989717941852.34 11751288.21 16661821.82 1990820702115.84 13471474.41 22812083.06 1991922142416.82 14891687.51 25272381.75 19921025432760

58、.61 17171931.42 32862723.28 19931129623153.31 21042210.58 33983113.78 19941240853601.87 26182530.09 44753560.27 19951346724114.23 30612895.78 53754070.79 19961451254699.48 34563314.33 56134654.51 19971554345367.98 35563793.37 64615321.93 19981658196131.58 44264341.66 72896085.06 19991766957003.80 50084969.18 74566957.62 20001875948000.09 54445687.41 83257955.29 20011993089138.10 65756509.46 86509096.02 2002201015010437.99 65667450.31 968010400.32 20