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1、工資收入差異分析摘要為了考察工資收入是否與性別，年齡，學(xué)歷，企業(yè)規(guī)模有關(guān)，我們建立計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型對其進(jìn)行分析判斷和預(yù)測，因國內(nèi)數(shù)據(jù)不好查找，我們在這個(gè)模型中就引用日本的數(shù)據(jù)建立模型。關(guān)鍵詞:工資收入差距線性回歸8一．?dāng)?shù)據(jù)收集和模型結(jié)構(gòu)下表列出的15個(gè)工人月收入以及相應(yīng)的性別，年齡層（30多歲與40多歲），學(xué)歷（大學(xué)畢業(yè)，高中畢業(yè)，初中畢業(yè)），企業(yè)規(guī)模（大型企業(yè)，中型企業(yè)，小型企業(yè)）之間的關(guān)系。根據(jù)這些定性數(shù)據(jù)，通過這些定性數(shù)據(jù)，通過小面問題分析收入差距的原因。1為了將定性數(shù)據(jù)作為解釋變量納入模型，引入下面六個(gè)虛擬變量。根據(jù)下表制
2、作虛擬變量的數(shù)據(jù)表。性別SS=1男性S=0女性年齡AA=140多歲A=030多歲學(xué)歷(1)E1`=1大學(xué)畢業(yè)E1=0其他學(xué)歷（2）E2=1高中畢業(yè)E2=0其他企業(yè)規(guī)模（1）F1=1大型企業(yè)F1=0其他企業(yè)規(guī)模（2）F2=1中小型企業(yè)F2=0其他2設(shè)定模型Y=α+β1S+β2A+β3E1+β4E2+β5F1+β6F2+uα>0,β1>0,β2>0,β3>0,β4>0,β5>0,β6>03估計(jì)模型的參數(shù)，檢驗(yàn)參數(shù)和整體模型并對模型進(jìn)行修正4計(jì)算下列屬性所對應(yīng)的月收入a)大型企業(yè)中40多歲男性大學(xué)畢業(yè)工人的月收入Yab)中型企業(yè)中30
3、多歲女性大學(xué)畢業(yè)工人的月收入Ybc)小型企業(yè)中30多歲男性初中畢業(yè)工人的月收入Yc表1月收入與性別、年齡層、學(xué)歷、企業(yè)規(guī)模之間的關(guān)系月收入（萬日元）性別年齡層學(xué)歷企業(yè)規(guī)模25女性40多歲初中畢業(yè)小企業(yè)26男性30多歲初中畢業(yè)小企業(yè)28女性40多歲高中畢業(yè)小企業(yè)30女性40多歲高中畢業(yè)小企業(yè)31男性30多歲初中畢業(yè)中企業(yè)32男性30多歲高中畢業(yè)小企業(yè)34女性30多歲大學(xué)畢業(yè)中企業(yè)36男性30多歲高中畢業(yè)中企業(yè)39女性30多歲大學(xué)畢業(yè)大企業(yè)40男性30多歲高中畢業(yè)中企業(yè)43男性30多歲大學(xué)畢業(yè)小企業(yè)46男性30多歲大學(xué)畢業(yè)中企業(yè)52
4、男性40多歲初中畢業(yè)大企業(yè)54女性40多歲大學(xué)畢業(yè)大企業(yè)55男性40多歲高中畢業(yè)大企業(yè)8表2制作虛擬變量處理后的數(shù)據(jù)表月收入（萬日元）Y性別S年齡層A學(xué)歷企業(yè)規(guī)模大學(xué)畢業(yè)E1`高中畢業(yè)E2大型企業(yè)F1中型企業(yè)F2250100002610000028010100300101003110000132100100340010013610010139001010401001014310100046101001521100105401101055110110二．模型的參數(shù)估計(jì)表3最小二乘估計(jì)DependentVariable:YMetho
5、d:LeastSquaresDate:12/15/03Time:20:14Sample:19862000Includedobservations:15VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.C11.966131.6946047.0613170.0001S14.384761.23876111.612220.0000A12.642521.5196078.3195970.0000E115.873001.46685910.821080.0000E25.0827851.1192984.541
6、0470.0019F112.152401.3261899.1633980.0000F25.5437441.1961374.6347060.0017R-squared0.983316Meandependentvar38.06667AdjustedR-squared0.970802S.D.dependentvar10.060298S.E.ofregression1.719035Akaikeinfocriterion4.226127Sumsquaredresid23.64064Schwarzcriterion4.556551Logli
7、kelihood-24.69596F-statistic78.58178Durbin-Watsonstat2.283073Prob(F-statistic)0.000001有表3的數(shù)據(jù)可以得出以下估計(jì)結(jié)果：Y=11.966+14.385S+12.643A+15.873E1+5.083E2+12.152F1+5.544F2(7.061)(11.612)(8.320)(10.821)(4.541)(9.163)(4.635)_R2=0.9708三．模型的統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)（1）經(jīng)濟(jì)意義檢驗(yàn)所有的參數(shù)都為正數(shù)，即性別、年齡、學(xué)歷和所在企業(yè)的大小
8、對月收入有正面的影響，符合經(jīng)濟(jì)意義。（2）統(tǒng)計(jì)推斷檢驗(yàn)(a)擬和優(yōu)度檢驗(yàn)可決系數(shù)R2=0.983316說明模型在整體上擬和很好,Y的總差由模型作出了絕大部分解釋。_R2=0.9708也說明模型中各個(gè)解釋變量對應(yīng)變量的聯(lián)合影響程度很大(b)回歸參數(shù)的顯著性檢驗(yàn)——
