学历和收入的关系分析

1、学历和收入的关系分析张华良李敏重庆文理学院(重庆文理学院经济与管理学院品牌1班重庆永川402160)【摘要1:文章将围绕学历高低和收入高低的关系用统计学原理进行调查、分析并得出一定的预测分析。文章就是用科学的统计学原理将其关系加以证明学历和收入有着很大的相关性，然后将这确定的关系应用于教育事业，协助教育事业的发展，因为当人们意识到学历和收入有着很大正相关性时，人们就会对学历有更全面的认识，从而自主学习，这样教育水平会真正的朝向素质教育发展，这也正是研究学历和收入关系的价值所在。从而在这相关性的基础上对怎样促进教育，提高人们的学历，进而取得较好的收入给出了一些建议。关键词：学历；月收入；相关系数

2、TherelationshipbetweeneducationandincomeanalysisLiMin(chongqingcollegeofartsofeconomyandmanagementbrand1classchongqingYongChuan402160)Abstract:Thearticlewillfocusoneducationandincomelevelontherelationshipwithstatisticalinvestigation,analysisandtheprinciplethatcertainforecastanalysis.Thearticleistous

3、escientificprinciplesofstatisticstoprovetherelationshipbetweeneducationandincomehastheverybigcorrelation,andthenwilldeterminetherelationshipineducation,assistbusinessapplicationeducationthedevelopmentofthecareer,becausewhenpeoplerealizeddegreeandincomehasapositivecorrelation,peoplewillhaveamorecompr

4、ehensiveunderstandingofthedegree,andautonomouslearning,sucheducationlevelofqualityeducationreallytowardsdevelopment,whichisalsothestudyoftherelationshipbetweentheeducationandincomevalue.Andinthisbasedontherelevanceofhowtopromoteeducation,raisepeople'sdegree,andthengetbetterincomegivessomeSuggest

5、ions.Keywords:Degree;income;correlationcoefficient引言：收入的高低是衡量一个地区经济发展水平的重要标志之一。提高收入对于提高人民生活水平、促进市场经济发育、提高国民经济整体效益和效率具有重要作用。影响收入的因素有很多，文章仅从学历方面对收入的影响进行研究，分析学历对收入的作用。通过研究后，从学历方面怎样提高收入提出建议。本文主要采用相关分析法和回归分析法和显著性检验等统计方法对学历与收入之间的关系进行分析，有助于人们了解学历对收入的影响有多大，从而重视学历的做用，提高国家的收入水平，促进经济发展。一.研究对象和数据处理研究对象：学历是小学、初中

6、、高中、本科、硕士研究生、博士研究生。年龄在20-40岁之间，地区范围是山东。数据的处理：首先是数据的获得：对研究对象进行量化，即分别对学历和收入水平进行量化。收入可以用月收入数值进行量化。学历可以用学年制进行量化，具体如表1所示：表1学历和学年制表格学历小学初中高中本科硕士研究生博士研究生学年制6912161922搜集数据的具体方法是：按照学历的划分标准（如小学、初中等）分别找30个人进行调查，得到他们的原始月收入值，再分别求平均月收入值，这个平均收入值就是研究数据。数据获得方法的说明：由于那些小学、初中、高中同学（不管是我的同学还是大学同学的同学，这里的同学都是找的山东的）都已不在一个地方

7、，但是都在山东，所以对这些学历的月收入数据的获得是通过打电话或者利用网络通信技术得到的，对于大学以上学历的月收入是通过同学从他（她）（同样也是山东的）的亲属或是熟人那里获得的。二.学历和收入之间的关系分析（一）相关分析原始数据是表2.每种学历三十人的月收入及每种学历的平均收入学历所调查的每种学历的30人的月收入值150015782300213045003456245640004200350014001000170024002799310023002100小245023001900170016801880学900150018003600400039002200240025002450320030

8、00270021002000190018001850150013001200230022001600初100090011001000980800中100012001600200023001900高350018002300240028002900中300029003000298025002300200022003900190026001880370020002230225019002100290027002600300031003000450040005000390080006000480050004200400038003500490047005000500055006000本45005000

9、5500460050004500科400050005700600058006000500060006600690055005000600069005500680070007000硕630064006500550069008000士研究560067005800880090005500生10000880088006700700072009000950080001000088001200012000100008800150001300012000博13000100008800900080009900士研究10000150001250015000900010000生170001490015000140

10、00120009000根据上表得到所需数据如表3所示:表3学年制和平均月收入表格学历（年）小学初中高中本科硕士研究生博士研究生学年制（年）6912161922平均月收入（元）2468179926114980679011340则x与y具体数据如下表所示:x6912161922y2468179926114980679011340通过Excel工作表得到学年制（x）和平均月收入（y）之间的散点图如图1所示：学年制和平均月收入的散点图学年制平均月收入一指数（平均月收入）入收月均平y=891.03e0.1082xR2=0.8835图1.学年制和平均月收入之间的散点图（二）回归分析由于从散点图中可看出学年

11、制和平均月收入的关系可以近似看成是指数函数图像。设指数函数表达式为y=aebx由散点图可知指数函数表达式为y=891.03e0.1082x由上式可知，该指数函数表达式的经济意义是：学历每上升一个年度，其平均月收入就上升891.03e0.1082【把这个数据算出来】说明学历与月收入之间存在着很大的相关性。虽然这些数据只是山东的，并不是全国的，但也具有一定的代表性，所以应该加大教育力度，提高人们的学历，已取得较高的收入，提高人们的生活水平。（三）模型检验1 .回归方程的标准差检验由于回归方程的计算值与实际值存在差距，即估计标准误差（Sy）,所以我们必须计算出估计标准误差S的大小。用以衡量回归直线的

12、代表性究竟有多大，从而说明观察值围绕回归直线的变化程度或分散程度。令Y=Lny新方程就变成了：Y=Lna+bx即可以看成是x二与Lny之间成线性相关关系。表4如下所小：表4.xyIny(Iny)A2x*lny7.8111633846.866980362468561.0142734317.4949862367.454876191799456.1748186517.8674885694.4098628122611961.897376382136.2109621649808.5131851772.4743217478.82320622167.640918196790177.8489680129.33

13、609157205.3940142211340787.162605947121ny=EE49.846(Iny)A2=416.5724x*lny=717.977a=6.7924b=0.1082n=6由以上数据可得：Sy=0.28036lny=8.30769因为Sy/lny=0.033747=3.3747%<15%所以方程可用，且回归直线具有相当高的代表性。2、回归方程的判定系数检验判定系数r2是一个回归直线与样本观测值拟合优度判定的指标。r2的值总在0和1之间。一个线性回归方程模型如果充分利用了x的信息，则r2越大，拟合优度就越好；反之，如果r2不大，说明模型中给出的x对y的信息还不够充分

14、，应进行修改，使x对y的信息的到充分利用。由散点图可知判定系数R2=0.8835,其值接近于1,可以说学历和收入的相关性非常的高。3、t检验(1)、提出零假设与备择假设：HO:b=0Hi：bw0(2)、构造t统计量并计算：-2b(x-x)t=Sy=14.3885(3)、确定显著性水平，并查t统计表，确定拒绝域：取a=0.05,查T分布表得临界值t0.025(6-2)=2.7764因为t2H0.025(6-2),所以拒绝原假设，即学历作为月收入的解释变量作用是显著的，也就是说学历对月收入的影响是显著的。(四)预测1、单值预测单值预测是指利用回归模型，对于x一个特定的值x0求出y的一个预测值V0。

15、当学历值是30时，即x=30时，预测值y=22935.22，该预测结果表明,当学历是30学年制时，月收入会达到22935.22。2 .区间预测区间预测是自利用回归模型，对于x一个特定的值心求出y的一个预测区间，而不是一个特定的值。对于给定的x0,在显著性水平«下的预测区间是y0土1+1+4二江为(22935.07,22936.272),也就是说当学历在3 n、xx2i130时，月收入以95%的概率在22935.07元到22936.272元之间。三.结束语通过上述分析我们可以清楚的看到学历和收入有着很强的相关性，学历对收入的影响很大。所以我们应该加大教育力度，提高人们的知识水平，提高学历。近年来，我国高等职业教育蓬勃发展，为现代化建设培养了大量高素质技能