計量經(jīng)濟學論文我國各地區(qū)職工工資的影響因素分析

1、1我國各地區(qū)職工工資的影響因素分析2003級經(jīng)濟學基地班李剛平40301117摘要：隨著經(jīng)濟的發(fā)展，我國各地區(qū)職工的平均工資都有所增長，但各地區(qū)的增長幅度又有所不同，本文主要就是研究影響各地區(qū)職工平均工資的因素，并最終建立數(shù)學模型，從而可以起到對未來的工資水平走向進行預測及政策建議的效果。關鍵詞：平均工資影響因素增長一、一、經(jīng)濟背景分析經(jīng)濟背景分析近年來，隨著改革開放的進程不斷加快，我國職工工資收入不斷提高，勞動和社會保障法制建設進一步

2、加強，勞動者合法權(quán)益得到保障。2003年，城鎮(zhèn)職工平均工資達到14040元，是1990年的6倍多，扣除物價因素，實際年均增長8.1%，是建國以來城鎮(zhèn)職工工資收入增長最快的時期之一。以上海為例，自改革開放以來，上海職工工資收入逐年增長，近十多年來，職工工資年均增幅超過百分之十。統(tǒng)計數(shù)字顯示，一九九○年上海的人均年工資為二千九百一十七元，二○○四年上升到二萬四千三百九十八元，增加近十倍。其他地區(qū)的工資增長雖不及上海那般顯著，卻也是在節(jié)節(jié)攀升

3、。二、研究目的：二、研究目的：職工工資的增長逐漸成為一個熱點話題，在百度中輸入“職工工資”，你會在0.001秒后得到237000篇相關報道，工資協(xié)商制、工資拖欠、工資保障機制也成為學術(shù)界人士爭相研究的焦點。而也是隨著職工工資的增長，其他的一些問題，諸如個稅征收、社會保障機制改革等接踵而來。因此，研究好職工工資的影響因素，對于預測工資走向，安排生產(chǎn)生活，體制改革等有積極意義。三、變量的選取和樣本數(shù)據(jù)來源三、變量的選取和樣本數(shù)據(jù)來源（一）變

4、量的選取縱觀各項可能對職工工資產(chǎn)生影響的因素，結(jié)合經(jīng)濟意義和數(shù)據(jù)獲得的可能性，我最終將以下變量列為備選變量，2003年的各地區(qū)平均工資（元）、各地區(qū)性別比（女=100）、各地區(qū)教育經(jīng)費（萬元）、各地區(qū)第三產(chǎn)業(yè)就業(yè)人數(shù)（萬人）、各地區(qū)第三產(chǎn)業(yè)就業(yè)比（%）、各地區(qū)總扶養(yǎng)比（%）、各地區(qū)年底人口數(shù)（萬人），各地區(qū)私營企業(yè)就業(yè)人數(shù)（萬人）、各地區(qū)消費指數(shù)（%）、各地區(qū)鐵路長度（公里）、各地區(qū)內(nèi)河長度（公里）、各地區(qū)公路長度（公里）、人均地區(qū)生產(chǎn)

5、總值（元人）。因為時間序列數(shù)據(jù)樣本太少，故本文選擇2003年的各地區(qū)截面數(shù)據(jù)作為研究對象。根據(jù)基本經(jīng)濟理論及經(jīng)濟常識，可以初步判定各地區(qū)職工平均工資與性別比例有一定關系，所以性別比會是影響平均工資的一個因素；而各地區(qū)的教育經(jīng)費投入（包括國家投入和地方投入的總和）、高校數(shù)量、高校在校生人數(shù)直接關系著該地區(qū)的職工業(yè)務素質(zhì)，所3安徽105810106.0164047326.242.96410118.8101.72219.75586695606

6、4556568573福建143100104.6177925729.841.53488106.2100.81453.9324554876149794779239江西105210105.2116981632.143.24254.2393.3100.82298.255906123366784716754山東125670100.4333876426.837.89125366.5101.13150.51012762661366111725385河

7、南107490107.4228839920.244.2966780.45101.63654.21208738317570.1810897571湖北106920104.8230198136.240.96001.7105.3102.22388.58155878139010.711911875湖南122210108.4210494827.139.66662.8109.1102.42977.2115518523375549003573廣東199

8、860104.6520341234.252.97954.22359.4100.62112.51184311025317213.110553377廣西119531109.8134603129.444.3485749.35101.1273854135845159694017845海南103970113.3297249.930.746.9810.5228.3100.1221.7343208778316584611重慶124251103.610

9、6653532.138.9313086.45100.6718.241033140772094265334四川124411103.0243743728.640.38700.4150.3101.72961.81072011254364187430762貴州110371107.6867637.927.750.33869.6629.52101.21900.135024530436032536234云南128701109.3129504618.3

10、46.34375.656.75101.22340.3254016613356623133734西藏26931192.25141177.925.849.3270.173.272100.90041302687117454陜西114611105.2159767931.340.23689.5160.2101.72892.310655001964807978557甘肅123071105.383640527.442.22603.3436.29101

11、.12312.5860402935021.632958231青海153561104.219040130.143.9533.820.551021091.8330243777277477112寧夏129811103.3229622.826.447.1580.318.61101.7791.426119166691546112新疆132551103.8108235931.743.21933.9549.17100.42773.3083633970

12、02526426四、模型的參數(shù)估計、檢驗及修正四、模型的參數(shù)估計、檢驗及修正(一)對所有變量作回歸，結(jié)果如下：DependentVariable:YMethod:LeastSquaresDate:121305Time:19:39Sample:131Includedobservations:31VariableCoefficientStd.ErrtStatisticProb.C51121.9396753.710.5283720.6045X

13、11441.4021341.1721.0747330.2984X2439.6940137.48533.1981170.0056X30.0040730.0017122.3787650.0302X4104.3862159.76500.6533740.5228X561.56835142.48450.4321060.6714X60.8120050.6096601.3318970.2016X711.192459.9516121.1246870.2