指数函数模型与回归分析模型在职工工资演变分析中的应用.doc

贵州民族学院毕业论文 i 指数函数模型与回归分析模型在职工工资演变分析中的应用指数函数模型与回归分析模型在职工工资演变分析中的应用 以贵州省三大类单位为例 周利学 贵州民族学院理学院 2006 级统计学专业 摘要摘要 随着经济的发展 近年来贵州省各类单位职工工资都有所增长 但各类单位的增长 幅度又有所不同 本文主要应用时间系列分析和回归分析方法 建立指数函数模型和回归 分析模型 对贵州省各类单位职工货币工资进行分析研究和预测 以及对各类单位职工工 资收入状况及其现状进行影响因素分析研究 从而对贵州省各类单位职工工资收入水平情 况进行客观的综合评价 比较和预测 并给政府及相关部门提出政策建议 关键词 职工工资收入 指数函数模型 回归分析模型 SAS 作者 周利学 理学院 2006 级统计学专业 指导教师 何光优 副教授 ii Exponential model and regression analysis to model changes in the wages of workers in the process of application development Zhou LiXue Guizhou Institute for Nationalities College 2006 Professional Statistics Summary Along with economic development the construction unit in Guizhou Province 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 forecasts 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 units 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 贵州民族学院毕业论文 iii 目目 录录 指数函数模型与回归分析模型在职工工资演变分析中的应用 I 一 引言 1 二 模型准备知识 2 2 1 指数函数模型 2 2 2 因子分析的基本思想 2 2 3 回归模型 2 三 贵州省各类单位职工货币工资发展演变分析 4 3 1 各类单位职工工资情况初步分析 5 3 2 拟合各类单位职工工资增长模型 5 3 3 应用指数函数模型分析预测各类单位职工工资发展变化情况 8 四 各类单位职工工资收入指标影响分析 10 4 1 KMO 检验 11 4 2 影响指标综合分析和残差检验 12 4 3 模型综合 16 五 结果分析与评价 17 六 对策及建议 18 主要参考文献 19 成果声明 20 致 谢 21 附录部分 22 贵州民族学院 统计学专业 毕业论文 指数函数模型与回归分析模型在职工工资演变分析中的应用 1 一一 引言引言 近年来 贵州的经济得到了快速发展 社会建设取得了突出成就 人民的 生活水平得到了很大提高 近年来 职工工资的增长逐渐成为社会上的一个热 点话题 工资水平差异对社会人力资源和社会保障工作有巨大的影响 工资收 入问题处理合理与否 关系着经济社会的发展 也关系着城市建设的未来 同 时 随着职工工资的增长 诸如个税征收 社会保障机制的改革等有关民生的 问题也接踵而来 因此 研究好不同单位职工工资的发展变化趋势 对于预测 各单位职工工资走向 安排生产生活 就业扶持政策 经济体制改革政策等社 会工作有积极意义 本文将应用时间系列分析和多元统计分析中的指数函数模型分析方法 回 归分析方法 对贵州省各类单位职工货币工资收入情况进行分析研究和预测 同时还应用多元统计分析中的因子分析方法 回归分析方法对贵州省各类单位 职工货币工资收入情况进行因素分析 从而对贵州省各类单位职工货币工资收 入情况进行客观全面的综合评价 比较和预测 探讨缩小贵州省社会人员收入 差距 解决分配不平衡的对策及措施 以期促进贵州生经济的整体 全面 协 调 可持续发展 推动全社会人员朝着共同富裕的方向迈进 作者 周利学 理学院 2006 级统计学专业 指导教师 何光优 副教授 2 二二 模型模型准备知识准备知识 2 1 指数函数模型指数函数模型 形如 x ya 的函数称之为指数函数 其中为任意正的常数 并设 a1a 1 指数函数的定义域是 值域是 0 2 指数函数图形解释 当 1 时函数所表示的系列为严格单调上升系列 a 当 0 0 1 函数图形都经过点 0 1 aaa 函数和函数的图形关于轴对称 x a 1 x a y 2 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过对变量 或样品 的相关系数 相似系数 矩 阵内部结构的研究 找出能影响所有变量 或样品 的少数几个变量 并用这 少数几个变量去描述多个变量 或样品 之间的相关 相似 关系 这里 这 少数几个变量是不可观测的 通常被称为因子 2 32 3 回归模型回归模型 2 3 1 模型的一般形式 如果变量 与随机变量之间存在着相关关系 通常 1 x 2 x 3 x p xy 就意味着每当 选定值后 便有相应的概率分布与之 1 x 2 x 3 x p xy 对应 随机变量与相关变量 之间的概率模型为 y 1 x 2 x 3 x p x 12 p yf x xx 其中 随机变量称为被解释变量 因变量 称为 y 1 x 2 x 3 x p x 解释变量 自变量 在计量经济学中 也称因变量为内生变量 自变量为外生 贵州民族学院 统计学专业 毕业论文 指数函数模型与回归分析模型在职工工资演变分析中的应用 3 变量 为一般变量 的确定性关系 12 p f x xx 1 x 2 x 3 x p x 为误差变量 2 3 2 模型假设 当概率模型 式中回归函数为线性函数时 有 01 122 pp yxxx 其中 为未知参数 常称他们为回归参数 为了 0 1 2 p 估计回归参数 通线性回归模型应该满足一下几个基本假设 1 解释变量 为非随机变量 观测值 1 i x 1 x 2 x 3 x p x 2i x ip x 是常数 2 G M 条件 即等方差及不相关的假设条件为 2 0 1 2 cov 1 2 0 i ij Ein ij i jn ij 3 正态分布的假定条件为 2 0 1 2 i Nin 相互独立 1 2 n 4 通常为了便于数学上的处理 还要求n p 即样本容量的个数要多 于解释变量的个数 2 3 3 逐步回归的其本思想 逐步回归的基本思想是有进有出 具体做法是将变量一个一个引入 当每 引入一个变量后 对已引入的变量要进行逐个检验 当原引入的变量由于后面 变量的引入而变得不再显著时 要将其剔除 引入一个变量或从方程中剔除一 个变量 为逐步回归的一步 每一步都要进行检验 以确保每次引入新的变F 量之前回归方程中都只包含显著的变量 这个过程反复进行 直到既无显著的 自变量选入回归方程 也无不显著的自变量从回归方程中剔除 整个回归过程 结束 作者 周利学 理学院 2006 级统计学专业 指导教师 何光优 副教授 4 三三 贵州省各贵州省各类单位职工货币工资发展演变分析类单位职工货币工资发展演变分析 贵州省 1983 年至 2008 年各类单位职工货币工资变化表 表一 1983 年至 2008 年贵州省各单位职工年平均货币工资 单位 元 年份国有单位城镇集体单位其他单位平均工资 1983830655700801 1984949759756913 198511517889121082 1986131587812501234 1987141497812081337 19881642108914491547 19891794117516661694 19902070134722811947 19912214148925272090 19922543171732862406 19932962210433982840 19944085261844753870 19954672306153754475 19965125345656134917 19975434355664615206 19985819442672895775 19996695500874566595 20007594544483257468 20019308657586508991 200210150656696809810 20031139075041079511037 20041287086301210312431 200514681105061416114344 200617638128731536516815 200722106168931766820668 200825874209142165924602 数据来源 中国统计年鉴 贵州民族学院 统计学专业 毕业论文 指数函数模型与回归分析模型在职工工资演变分析中的应用 5 3 13 1 各类单位职工工资情况初步分析各类单位职工工资情况初步分析 EXCEL 作图分析如下各类单位职工货币工资各年的变化情况综合图 0 5000 10000 15000 20000 25000 30000 1980198519901995200020052010 国有单位职工工资 变化情况 城镇集体单位职工 工资变化情况 其他单位职工工资 变化情况 图3 1 各类单位职工工资历年变化情况散点图 从图 3 1 可以看出 贵州省国有单位 城镇集体单位 其他单位职工的货 币资有明显的增长趋势 尤其是 1998 年以来 增长的幅度进一步加大 速度也 逐年加快 但总体来说 国有单位职工货币工资增长的速度比城镇集体单位和 其他单位职工工资增长的要快 城镇集体单位职工工资最低 3 23 2 拟合各类单位职工工资增长模型拟合各类单位职工工资增长模型 如图 3 1 所示 贵州省各类单位职工工资历年的变化情况呈现出明显的曲 线形势增长 由于在通常情况下 职工工资各年的变化情况相互之间有一定的 联系和影响 所以 我们可以拟合曲线函数模型来对他们的变化情况进行分析 而通过比较 在常见的几种曲线函数模型中 指数函数模型对各类单位职工工 资变化情况的拟合效果比较理想 没有表现出其他模型的预测滞后和超前现象 所以 在这里 选用指数函数模型来对贵州省各类单位职工工资进行建模分析 和预测 3 2 1 应用应用 SPSS13 0 分析软件建立国有单位职工工资随时间发展变化的指分析软件建立国有单位职工工资随时间发展变化的指 数函数模型过程如下 数函数模型过程如下 选用 SPSS 中的 Curve Estimation 命令可方便的拟合出指数函数模型 步骤 依次是 1 进入变量工作表定义好变量的名称 类型 数据宽度 小数位数 变 量标签等 在这里 定义变量的名称为 时间变量 小数位数为 0 国有t g w 单位职工工资 小数位数为 2 其中 这两个变量的类型为数值型 宽度为 8 作者 周利学 理学院 2006 级统计学专业 指导教师 何光优 副教授 6 个字节 如图所示 图3 2 变量工作表对话框 2 进入数据工作表开始录入数据 如图所示 图3 3 数据工作表对话框 3 拟合国有单位职工工资随时间变化的指数函数模型 应用 SPSS13 0 分析软件 依次点击 Analyze Regression Curve Estimation 进入 Curve Estimation 对话框之后 将对应的变量选入变量框 在下面的 Models 框中选 择 Exponent 项 最后点击 OK 整个拟合过程结束 如图 3 4 所示 贵州民族学院 统计学专业 毕业论文 指数函数模型与回归分析模型在职工工资演变分析中的应用 7 图3 4 拟合模型对话框 4 结果输出和分析 通过以上几个步骤之后 可以得出模型拟合的结果 其部分结果如下图 3 5 所示 模型参数拟合部分 图3 5模型参数拟合输出结果 结果分析 从以上输出结果部分可以得出国有单位职工工资随时间发展变化 的指数函数模型为 指数函数模型一指数函数模型一 730 119 exp 0 133 gy wt 至此 对国有单位职工工资发展变化情况拟合指数函数模型过程全部结束 3 2 23 2 2 应用应用 SPSS13 0 分析软件建立城镇集体单位职工工资随时间发展变分析软件建立城镇集体单位职工工资随时间发展变 化的指数函数模型过程如下 化的指数函数模型过程如下 选用 SPSS 中的 Curve Estimation 命令可方便的拟合出指数函数模型 步骤 作者 周利学 理学院 2006 级统计学专业 指导教师 何光优 副教授 8 与 3 2 1 中的完全相同 其结果输出部分如下图 3 6 所示 模型参数拟合部分 图3 6模型参数拟合输出结果 结果分析 从以上输出结果部分可以得出城镇集体单位职工工资随时间发 展变化的指数函数模型为 指数函数模型二指数函数模型二 500 702 exp 0 135 cz wt 3 2 33 2 3 应用应用 SPSS13 0SPSS13 0 分析软件建立其他单位职工工资随时间发展变化的分析软件建立其他单位职工工资随时间发展变化的 模型过程如下 模型过程如下 选用 SPSS 中的 Curve Estimation 命令可方便的拟合出指数函数模型 步骤 与 3 2 1 中的完全相同 其结果输出部分如下图 3 7 所示 模型参数拟合部分 图3 7模型参数拟合输出结果 结果分析 从以上输出结果部分可以得出其他单位职工工资随时间发展变 化的指数函数模型为 指数函数模型三指数函数模型三 713 079 exp 0 134 qt wt 3 33 3 应用指数函数模型分析预测各类单位职工工资发展变化情况应用指数函数模型分析预测各类单位职工工资发展变化情况 输出后得附表一 各类单位职工工资发展变化趋势预测表 见附表一 贵州民族学院 统计学专业 毕业论文 指数函数模型与回归分析模型在职工工资演变分析中的应用 9 为了能更直观的看到应用指数函数模型对职工工资的预测是否符合实际情 况 下面 本文将应用统计分析软件 SAS9 0 分别做出贵州省各类单位职工实际 工资和预测值的图形 SAS 程序附后 程序 3 3 这里以国有单位为例 3 3 13 3 1 国有单位职工货币工资实际值与指数函数模型预测值综合图国有单位职工货币工资实际值与指数函数模型预测值综合图 图 3 8 国有单位职工货币工资实际值与预测值综合图 3 3 23 3 2 城镇集体单位职工货币工资实际值与指数函数模型预测值综合图城镇集体单位职工货币工资实际值与指数函数模型预测值综合图 图 3 9 城镇集体单位职工货币工资实际值与预测值综合图 3 3 33 3 3 其他单位职工货币工资实际值与指数函数模型预测值综合图其他单位职工货币工资实际值与指数函数模型预测值综合图 图 3 10 其他单位职工货币工资实际值与预测值综合图 作者 周利学 理学院 2006 级统计学专业 指导教师 何光优 副教授 10 由附表一及图 3 8 到 3 10 可以知道 贵州省国有单位 城镇集体单位以 及其他单位三类单位职工工资的发展变化趋势用指数函数模型拟合效果较为理 想 预测也没有明显的滞后性 预测综合图中红色为工资实际值 蓝色为工资 预测值 为了更能说明这一点 通过对以上 3 2 的分析 将各个部分的输出结 果整理后得到如下表 表二 指数函数模型指数函数模型复决定系数复决定系数 2 RF F 值值 模型一 模型一 730 119 exp 0 133 gy wt 0 9960 9966063 7666063 766 模型二 模型二 500 702 exp 0 135 cz wt 0 9920 9922834 2062834 206 模型三模型三 713 079 exp 0 134 qt wt 0 9810 9811233 5921233 592 从表二的整理结果可知 指数函数模型一 模型二 模型三的复决定系数 分别为 0 996 0 992 0 981 F 值分别是 6063 766 2834 206 1233 592 即三个模型均是比较显著的模型 所以我们可以用这三个模型分别预测和分析 贵州省国有单位 城镇集体单位以及其他单位三类单位职工货币工资的发展变 化情况 其预测结果如附表一所示 四四 各类单位职工工资收入指标影响分析各类单位职工工资收入指标影响分析 单位职工工资收入不仅反映了企业经济的发展 同时反映了整个社会经济 居民生活质量的发展 本节以贵州省 1994 到 2008 年的数据作为样本 选择下 列 13 项指标作为指标体系 来对贵州省各类单位职工工资作影响因素分析 建 立回归分析模型 数据来源于 1994 2008 年的 中国统计年鉴 数据见 附 1 选取指标如下 职工工资收入 地区生产总值 教育方面财政支出 1 y 1 x 2 x 年底人口数 按注册经济类型分固定资产投资额 3 x 4 x 居民最终消费支出 教育经费投入 第一产业就业人员 5 x 6 x 7 x 地二产业就业人员 第三产业就业人员 高中等院校毕业生人数 8 x 9 x 10 x 国有单位职工年底就业人数 城镇集体单位年底就业人数 11 x 12 x 贵州民族学院 统计学专业 毕业论文 指数函数模型与回归分析模型在职工工资演变分析中的应用 11 其他单位年底就业人数 13 x 4 14 1 KMOKMO 检验检验 为了确定所选取的指标对各类单位职工工资的影响因素分析效果是否明显 首先用 SAS9 0 对以上 13 个指标体系作 KMO 检验 程序附后 程序 4 1 以 下是 13 个变量因子分析的 KMO 检验结果 数据见附表二 图 4 1 13 个变量的 KMO 抽样适度测度值 如上图 4 1 所示 13 个变量的 KMO 值为 0 64459744 大于 0 5 一般认为 此值越大 做因子分析的效果就越好 说明各变量之间的相关性较显著 但从 以上输出结果可看到 变量的抽样适度测度值为 0 44929723 所以考虑去掉 3 x 这个变量再做剩余 12 个变量的 KMO 检验 故用 SAS9 0 对剩余 12 个指标体系 作 KMO 检验 程序与 4 1 完全相同 其中 去掉变量进行分析 以下是剩余 3 x 12 个变量因子分析的 KMO 检验结果 数据见附表二 将去掉得到 3 x 图 4 2 12 个变量的 KMO 抽样适度测度值 如图 4 2 所示 12 个变量的 KMO 值为 0 71382956 大于 0 5 且大于有变 量时的 13 个变量的 KMO 值 所有的变量的抽样适度测度值也都显著大于 3 x 0 5 一般认为此值越大 做因子分析的效果就越好 说明此时各变量之间的 相关性较显著 用这 13 个变量作因子分析能得到较为理想的结果 作者 周利学 理学院 2006 级统计学专业 指导教师 何光优 副教授 12 4 24 2 影响指标综合分析影响指标综合分析和残差检验和残差检验 经过以上 4 1 节的检验后 可以比较有把握的应用通过检验的 12 个变量对贵 州省各单位职工工资进行影响因素分析了 以下将应用 SAS9 0 作为分析工具 对贵州省国有单位 城镇集体单位和其他单位职工工资与选取的 12 个变量分 别做逐步回归 建立各自的回归模型 以找到影响职工工资收入的因素 4 2 14 2 1 应用 SAS9 0 作为分析工具 编写 SAS 程序 调用 SAS 系统中的 REG 过程 得到以下关于国有单位职工工资与各变量之间的回归分析模型 运 行程序后 程序附后 程序 4 2 得到以下回归结果 图 4 3 国有单位职工工资影响因素 SAS 回归输出结果 图 4 4 国有单位职工工资预测值与其标准化残差绘制成的残差图 通过以上输出结果可得 回归模型一回归模型一 3459 9 035571 632800 003980 09386 gy yxxxx P 值 0 001 0 0004 0 0350 0 0497 贵州民族学院 统计学专业 毕业论文 指数函数模型与回归分析模型在职工工资演变分析中的应用 13 0 9995 C p 22 4788 F 5871 98 2 R 分析 通过调用 SAS 系统中的 REG 过程 应用逐步回归分析得出以上 的输出结果 由输出结果 图 4 3 可知 变量 按注册经济类型分固定资 3 x 产投资额 居民最终消费支出 教育经费投入 高中等院校 4 x 5 x 9 x 毕业 结业 生人数四个变量的值分别为 0 001 0 0004 0 0350 0 04p 97 均小于给定的显著性水平 0 05 即认为在所选取的 12 个因子变量中 以上分析得出的四个变量对国有单位职工工资收入影响较为明显 且按注 册经济类型分固定资产投资额对国有单位职工工资的影响最大 以上模型 所表示的经济意义是 每增加一个单位的按注册经济类型分固定资产投资 额 那么国有单位职工工资便增长 9 03557 个单位 其他影响因素也可类似 加以分析概括 又由图 4 4 的残差图检验可知 由于图上的各点事随机分 布的 没什么明显趋势 也即误差项不存在异方差性和自相关性 而且这 些点基本上分布在 2 到 2 之间 从而误差项的正态性也满足 由此得出结 论 国有单位职工工资的变化有不含截距项的回归模型拟合是合适的 4 2 24 2 2 与 4 2 1 一样 应用 SAS9 0 作为分析工具 编写 SAS 程序 调用 SAS 系统中的 REG 过程 得到以下关于城镇集体单位职工工资与各变 量之间的回归分析模型 运行程序后 程序与程序 4 2 完全相同 只需把 数据换为城镇集体单位职工工资即可 得到以下回归结果 作者 周利学 理学院 2006 级统计学专业 指导教师 何光优 副教授 14 图 4 5 城镇集体单位职工工资影响因素 SAS 回归输出结果 图 4 6 城镇集体单位职工工资预测值与其标准化残差绘制成的残差图 通过对以上输出结果的分析可得 回归模型二回归模型二 249 0 003711 874020 05262 cz yxxx P 值 0 001 0 0436 0 0021 0 9987 C p 7 6414 F 3173 68 2 R 分析 对以上逐步回归分析输出结果的分析可知 变量 财政支出 2 x 教育方面 居民最终消费支出 高中等院校毕业 结业 生人数 4 x 9 x 三个变量的值分别为 0 001 0 0436 0 0021 均小于给定的显著性水平p 0 05 即认为在所选取的 12 个因子变量中 以上分析得出的三个变量对城 镇集体单位职工工资收入影响较为明显 于是可用以上三个变量建立因子 贵州民族学院 统计学专业 毕业论文 指数函数模型与回归分析模型在职工工资演变分析中的应用 15 回归模型 且由建立的模型可知 居民最终消费支出贵城镇集体单位职工 工资的影响最大 且产生的是积极的拉动作用 由此可知 应该鼓励广大 居民消费 从而带动经济的增长 同时 通过观察图 4 5 残差图可知 由以 上 4 2 1 节的残差图分析方法得到 城镇集体单位职工工资变化情况用不含 截距项的模型进行拟合是合适的 4 2 34 2 3 与 4 2 1 小节和 4 2 2 小节一样 应用 SAS9 0 作为分析工具 编写 SAS 程序 调用 SAS 系统中的 REG 过程 得到以下关于其他单位职 工工资与各变量之间的回归分析模型 运行程序后 程序与程序 4 2 完全 相同 只需把数据换为其他单位职工工资 得到以下回归结果 图 4 7 其他单位职工工资影响因素 SAS 回归输出结果 图 4 8 其他单位职工工资预测值与其标准化残差绘制成的残差图 通过对以上输出结果的分析可得出 回归模型三回归模型三 89 6 981490 10381 qt yxx P 值 0 001 0 0001 作者 周利学 理学院 2006 级统计学专业 指导教师 何光优 副教授 16 0 9980 C p 36 9389 F 3319 31 2 R 分析 由输出结果图 4 5 可知 变量 第三产业就业人员 万人 8 x 高中等院校毕业 结业 生人数这两个变量的值分别为 0 001 0 0 9 x p 001 均小于给定的显著性水平 0 05 即认为在所选取的 12 个因子变量中 以上分析得出的两个变量对其他单位职工工资收入影响较为明显 于是 可用以上两个变量建立因子回归模型 且由以上模型参数可以知道 第三 产业的就业人员对其他单位职工工资的增长作用发挥了极大的促进作用 因此 政府应该充分考虑大力发展第三产业 以帮助解决贵州省各类单位 职工工资收入不平衡的突出问题 同理 通过观察图 4 8 残差图可知 由以 上 4 2 1 节的残差图分析方法得到 其他单位职工工资变化情况用不含截距 项的模型进行拟合是合适的 4 34 3 模型综合模型综合评价评价 通过对以上 4 1 4 2 节的分析 得到了贵州省国有单位 城镇集体单 位和其他单位三类单位的职工工资收入与显著影响因子建立的回归模型 将这三个模型整理后得下表 回归模型分析 表三 回归模型 p 2 R 3459 9 035571 632800 003980 09386 gy yxxxx 0 00010 9995 249 0 003711 874020 05262 cz yxxx 0 00010 9987 89 6 981490 10381 qt yxx 0 00010 9980 分析 从表四中的输出结果可以看出 应用逐步回归分析方法建立的贵州省 国有单位 城镇集体单位和其他单位三个单位的职工工资收入与影响因素建立 的回归分析模型都比较显著 建模成功 贵州民族学院 统计学专业 毕业论文 指数函数模型与回归分析模型在职工工资演变分析中的应用 17 五五 结果分析与评价结果分析与评价 首先 贵州省国有单位 城镇集体单位和其他单位的职工工资增长速度都 呈现出比较快的趋势 其中尤以国有单位的职工工资增长速度最快 从建立的 指数函数预测模型中也可以看到 表二 国有单位职工工资增长预测模型中的 常数部分为 730 119 在三类单位的工资增长曲线中为最大 最小的是城镇集 体单位 为 500 702 表现出的经济意义是城镇集体单位职工工资增长速度最 慢 发展基础最为薄弱 历年的城镇集体单位职工工资也是最低的 其次 从以上对影响贵州省各类单位职工工资收入的指标建立的回归分析 模型中可以看到 表三 影响贵州省各类单位职工工资收入的因素各有所不同 其中 影响国有单位职工工资收入的因素有变量 按注册经济类型分固定资 3 x 产投资额 居民最终消费支出 教育经费投入 高中等院校毕业 4 x 5 x 9 x 结业 生人数 除了教育经费投入表现为与国有单位职工工资收入呈负相关 以外 其他的都为正相关 以 的为最大 其显著性系数估计为 9 03557 影响 3 x 城镇集体单位职工工资收入的因有变量 财政支出教育方面 居民最终 2 x 4 x 消费支出 高中等院校毕业 结业 生人数 三个因素与职工工资收入之 9 x 间都呈现出高度的正相关关系 以的影响较为显著 其显著性系数估计为 4 x 1 87402 影响其他单位职工工资收入的因素有 第三产业就业人员 万人 8 x 高中等院校毕业 结业 生人数 二个因素与职工工资收入之间都呈现出 9 x 高度的正相关关系 以 的影响较为显著 其显著性系数估计为 6 98149 8 x 再次 经过以上两点分析可知 贵州省各类单位职工工资收入中 以城镇 集体单位职工工资收入最低 国有单位职工工资收入最高 这在一定程度上说 明了正确的政策指导和雄厚的资金基础能有效的促进经济的发展 进而提高职 工工资的收入 改善人民的生活 而通过影响因素分析可以发现 政府或社会 资金的投入以及高中等院校毕业生人数对职工工资收入的影响都比较明显 这 说明雄厚的资金基础和教育科技的投入能很好的改善贵州省的经济状况 在提 高职工工资 改善人们生活方面有较大的意义 作者 周利学 理学院 2006 级统计学专业 指导教师 何光优 副教授 18 六六 对策及措施对策及措施 针对以上得出的分析结果 特提出以下几点政策建议 首先 发动全社会力量 努力推进贵州省工业化 城镇化的均衡发展 贵 州省各类单位职工工资收入之间有一定的差距 究其原因主要是因为我省经济 类型多以粗放型为主 发展起步较晚 工业化程度较低 科技水平不高 所以 不断推进我省工业化发展 改善企业生产经营环境 提高企业生产效率是促进 各单位职工工资增收的根本方法 同时 改变我省经济结构发展模式 鼓励高 科技产业的发展 并带动新兴企业的发展 逐步实现我省在工业 农业 旅游 业等领域的共同发展 以促进我省各类型单位的职工工资收入的平衡 其次 加大财政在教育方面的投入 鼓励社会各方面对经济发展的投资 以财政投资为主 鼓励社会各方面对经济发展的投资对增加我省各单位职工工 资的收入有积极的作用 从以上模型分析中可以发现 固定资产的投资 每年 高校毕业生数对我省各单位职工工资收入的影响都比较明显 所以 要以财政 扶持为主 加大对我省高校教育投入的力度 同时 发展吸收多渠道的社会经 济投资 建立健全完善的投资制度 把促进我省经济发展的基础做好做扎实 进而增强各单位职工工作的积极性 从根本上解决我省职工工资收入低和收入 不平衡的问题 最后 建立健全企业职工工资正常增长机制 针对当前我省不同类型单位 职工工资收入分配中存在的问题和原因 今后一段时期建立健全企业职工工资 正常增长机制 坚持按劳分配原则 进一步深化企业工资分配制度改革 在有 效发挥市场调节作用的基础上 加强政府对各类单位职工工资分配的规范 指 导 调控和监管 实施积极的工资政策 切实提高普通单位职工工资水平 促 进职工工资增长与企业效益增长相协调 理顺收入分配关系 实现公平分配 改革完善国有企业工资决定机制 完善并落实最低工资制度 以减少我省不同 单位职工工资收入的差距 实现全社会人民的共同富裕 贵州民族学院 统计学专业 毕业论文 指数函数模型与回归分析模型在职工工资演变分析中的应用 19 主要参考文献 1 王燕 应用时间系列分析 J 中国人民大学出版社 2 何晓群 刘文卿 应用回归分析 J 中国人民大学出版社 3 岳朝龙 黄永兴 SAS 与现代经济统计分析 J 中国科学技术大学出版社 4 王剑锋 个人所得税超额累进税率结构有效性的一个验证 以对我国职 工薪所得数据的模拟为基础 J 当代财经 2004 年 03 期 5 查朱和 我国居民收入差距产生的原因及对策分析 J 北京教育学院学 报 2004 02 6 敖登 灰色 GM 1 1 模型在医院门诊收入预测中的应用 J 内蒙古科技 与经济 1999 06 7 吴传绪 回归分析在电力需求预测中的应用 J 陕西工学院学报 1998 01 8 王静龙 陆俊 上海市年度保险费收入预测的数学模型及分析 J 上海 统计 1999 9 劳动和社会保障部课题组建立健全企业职工工资正常增长机制研究报告 10 刘旺霞 我国农村居民收入与消费支出关系的实证分析及其影响因素 J 当代经理人 中旬刊 2006 15 11 农民收入 20 年增长近 15 倍 J 农村实用科技信息 1999 02 12 张敏 张一川 基于灰色预测法的我国城镇居民收入差距适度性分析 J 科技信息 2009 13 詹锦华 中国城镇居民收入和消费的灰色预测 J 重庆工商大学学报 社会科学版 2009 02 14 荀关玉 我国行业合理收入差距的价值判断 J 曲靖师范学院学报 2005 01 15 李晓艳 国有企业职工工资差距的实证分析 J 经济论坛 2006 03 16 郭志刚 8 社会统计分析方法 DEDD 软件应用 JLK 8 北京 中国人民 大学出版社 AGGG8 17 丹辉 8 统计预测 方法及应用 JLK 8 北京 中国统计出版社 BMMA8 作者 周利学 理学院 2006 级统计学专业 指导教师 何光优 副教授 20 成果声明成果声明 本人郑重声明 所呈交的毕业论文是本人在何光优老师的指导下独立进行 研究所取得的成果 除文中已经注明引用的内容外 本论文不包含任何其他个 人或集体已经发表或撰写过的科研成果 本文的研究和撰写对做出重要贡献的 个人和集体 均已在文中以明确方式标明 本人完全意识到本声明的法律责任 由本人承担 另外 本文版权属贵州民族学院所有 论文作者签名 日期 贵州民族学院 统计学专业 毕业论文 指数函数模型与回归分析模型在职工工资演变分析中的应用 21 致致 谢谢 在毕业论文即将完成之际 我在此向曾经帮助和支持我的老师和同学们表示衷心的感 谢 因为没有你们的帮助我就不能很好很快的完成我的毕业论文 文中的每一个细节 每 一个结论都离不开你们的耐心帮助 在这当中 首先应该感谢的是我的指导老师何光优老 师 因为在何老师不厌其烦的指导下 我得以发现了我论文中还存在的问题 并及时加以 纠正 最终才准时完成了这篇毕业论文的写作 并按时参加答辩 同时 感谢所有教导过我的老师 没有他们以前的细心教导 我就不能掌握扎实的理 论基础知识 因而也就很难完成现在的论文写作 同时 我还要感谢我们班的一些同学 感谢他们在我写作的过程中提供了许多对我写论文有帮助的资料 让我能够顺利地按时完 成论文 通过大学四年的学习 我不仅在学业上有所收获 而且也学会了对待工作应有的 态度 作为一名即将走向社会的大学生 我的心里很激动 但请相信 在以后的学习生活 中 我会谨记老师和同学的每一个建议 及时纠正自己的不足 调整自己前进的方向 争 取早日实现自己的人生价值 最后 对即将参加本论文评价 评审 答辩和为本论文提出宝贵意见的老师表示诚挚 的感谢 作者 周利学 理学院 2006 级统计学专业 指导教师 何光优 副教授 22 附录部分附录部分 1 程序 程序3 3 作图部分程序作图部分程序 data zlx 3 3 input t sj yc cards 1830 833 98 2949 952 61 311511088 12 413151242 91 514141419 71 616421621 66 717941852 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 proc 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 检验程序检验程序 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 9 1364 9 181 3 278 8 26510 1947000 34900028500 1995 521 17235882 3508 161 79388 91 48950 8 1368 5 185 303 4288311934000296000 35600 1996719 83 198400 3555193 55 513 46 53937 2 1381 8 187 5322 8314931966000305000 45900 1997792 98 216644 3606 222 3652 57 297151 1388 5 192 6346 349161961000313000 53900 1998841 88 483056 3658278 41 685 14 297151 1394 2 180 372 1392861671000240000 159000 1999 991 86 2730173710 00 311 93 725 77 361301 00 1432 9 185 2357 9438401569000210000 199100 2000993 53 317809 3525 00 396 98 775 25 433565 90 1377 9 189 4478 6487421536000190000 214000 20011084 90 4441723799 00 536 01 833 87 528487 00 1373 8 193 6500 9494531489000157000 贵州民族学院 统计学专业 毕业论文 指数函数模型与回归分析模型在职工工资演变分析中的应用 23 245700 20021185 04 5452033837 00 632 97 915 65 672764 10 1359 2 196 9525 254538 1470000 144000 271200 20031356 11 6012583870 00 748 20 942 97 867638 00 1327 1 204 3587 686101420000140000 330000 2004 1677 80 7376793904 00 865 20 1086 53 954017 50 1293 6 211 6663 7793111395000128000 403000 20051979 06 9337073730 00 998 30 1627 27 1142161 90 1272228 5715 382451140500098000 517000 20062270 89 1119194 00 3757 00 1197 40 1824 79 1394866 80 1178 6245 8809 5100483 138000090000550000 20072741 90 1662714 00 3762 00 1488 80 2134 39 1549737 30 1207 511 262 691 812 843 123770 141478080900579500 20082930 70 2297665 00 3765 00 1697 20 2456 80 1859674 50 1026 0397261 203 834 3834 145895140970074000513600 run proc factor method principal n 2 rotate varimax scree all var x1 x13 run 3 程序 程序4 2 回归部分程序回归部分程序 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 9 181 3278 8265101947000349000 28500 4672521 17 235882 161 79 388 91 48950 81368 5 185 303 4288311934000296000 35600 5125719 83 198400 193 55 513 46 53937 21381 8 187 5322 8314931966000305000 45900 5434792 98 216644 222 3652 57 297151 1388 5 192 6346 349161961000313000 53900 5819841 88 483056 278 41 685 14 297151 1394 2 180 372 1392861671000240000 159000 6695 991 86 273017 311 93 725 77 361301 00 1432 9 185 2357 9438401569000210000 199100 7594 993 53 317809396 98 775 25 433565 90 1377 9 189 4478 6487421536000190000 214000 9308 1084 90 444172 536 01 833 87 528487 00 1373 8 193 6500 9494531489000157000 245700 101501185 04 545203632 97 915 65 672764 10 1359 2 196 9525 2545381470000144000 271200 作者 周利学 理学院 2006 级统计学专业 指导教师 何光优 副教授 24 113901356 11 601258 748 20 942 97 867638 00 1327 1 204 3587 686101420000140000 330000 128701677 80 737679 865 20 1086 53 954017 50 1293 6 211 6663 7793111395000128000 403000 146811979 06 933707 998 30 1627 27 1142161 90 1272228 5715 382451140500098000517000 17638 2270 89 1119194 00 1197 40 1824 79 13