勞動(dòng)力工資收入上漲幅度標(biāo)準(zhǔn)探討

高教社杯全國(guó)大學(xué)生數(shù)學(xué)建模競(jìng)賽承諾書(shū)我們仔細(xì)閱讀了中國(guó)大學(xué)生數(shù)學(xué)建模競(jìng)賽的競(jìng)賽規(guī)則.我們完全明白，在競(jìng)賽開(kāi)場(chǎng)后參賽隊(duì)員不能以任何方式〔包括、電子、網(wǎng)上咨詢等〕與隊(duì)外的任何人〔包括指導(dǎo)教師〕研究、討論與賽題有關(guān)的問(wèn)題。我們知道，抄襲別人的成果是違反競(jìng)賽規(guī)則的,如果引用別人的成果或其他公開(kāi)的資料〔包括網(wǎng)上查到的資料〕，必須按照規(guī)定的參考文獻(xiàn)的表述方式在正文引用處和參考文獻(xiàn)中明確列出。我們重承諾，嚴(yán)格遵守競(jìng)賽規(guī)則，以保證競(jìng)賽的公正、公平性。如有違反競(jìng)賽規(guī)則的行為，我們將受到嚴(yán)肅處理。我們參賽選擇的題號(hào)是〔從A/B/C/D中選擇一項(xiàng)填寫(xiě)〕：D我們的參賽報(bào)名號(hào)為〔如果賽區(qū)設(shè)置報(bào)名號(hào)的話〕：19510002所屬學(xué)校〔請(qǐng)?zhí)顚?xiě)完整的全名〕：參賽隊(duì)員(打印并簽名)：1.林衍杰2.民施3.黃鋒凱指導(dǎo)教師或指導(dǎo)教師組負(fù)責(zé)人(打印并簽名)：數(shù)模組日期：2014年8月31日賽區(qū)評(píng)閱編號(hào)〔由賽區(qū)組委會(huì)評(píng)閱前進(jìn)展編號(hào)〕：高教社杯全國(guó)大學(xué)生數(shù)學(xué)建模競(jìng)賽編號(hào)專用頁(yè)賽區(qū)評(píng)閱編號(hào)〔由賽區(qū)組委會(huì)評(píng)閱前進(jìn)展編號(hào)〕：賽區(qū)評(píng)閱記錄〔可供賽區(qū)評(píng)閱時(shí)使用〕：評(píng)閱人評(píng)分備注全國(guó)統(tǒng)一編號(hào)〔由賽區(qū)組委會(huì)送交全國(guó)前編號(hào)〕：全國(guó)評(píng)閱編號(hào)〔由全國(guó)組委會(huì)評(píng)閱前進(jìn)展編號(hào)〕：勞動(dòng)力工資收入上漲幅度標(biāo)準(zhǔn)探討摘要?jiǎng)趧?dòng)力工資水平作為關(guān)乎國(guó)計(jì)民生的重大問(wèn)題，一直受到政府部門(mén)和社會(huì)各界的高度關(guān)注。文章采用的研究方法，利用SPSS，MATLAB數(shù)學(xué)軟件，分析出與勞動(dòng)力工資水平密切相關(guān)的宏觀因素。針對(duì)問(wèn)題一：根據(jù)查找得到的數(shù)據(jù)資料，分析影響勞開(kāi)工資漲幅的相關(guān)因素，并對(duì)每一種因素都進(jìn)展一次的線性回歸分析，再根據(jù)T值，F(xiàn)值檢驗(yàn)與相關(guān)系數(shù)的分析判斷出影響勞動(dòng)力工資漲幅的主要因素：CPI，居民消費(fèi)水平，城市化率，財(cái)政收入，第一產(chǎn)業(yè)，第二產(chǎn)業(yè)率，第三產(chǎn)業(yè)率，人均GDP。針對(duì)問(wèn)題二：在問(wèn)題一得到的結(jié)果的根底上，建立多元線性回歸模型，再根據(jù)查找到的文獻(xiàn)，勞動(dòng)力工資增長(zhǎng)的合理性主要是用其比照兩個(gè)主要因素：人均GDP增長(zhǎng)率，勞動(dòng)生產(chǎn)率〔元〕的增長(zhǎng)率，根據(jù)比照后的結(jié)果對(duì)十一五期間工資漲幅合理性進(jìn)展分析。針對(duì)問(wèn)題三：利用灰色預(yù)測(cè)，對(duì)“十二五〞期間，勞開(kāi)工資與勞開(kāi)工資漲幅進(jìn)展預(yù)測(cè)，得出2011年至2015年預(yù)測(cè)勞動(dòng)力工資分別為：42988元，49307元，56555元，64869元，74405元。其增長(zhǎng)率分別為：15.724%，14.699%，14.700%，14.701%，14.700%。對(duì)于問(wèn)題四：根據(jù)模型與最后計(jì)算出的結(jié)果，查找相關(guān)的經(jīng)濟(jì)學(xué)資料，提出一些提高勞動(dòng)者工資收入的建議。關(guān)鍵詞：相關(guān)系數(shù)；多元線性回歸；灰色預(yù)測(cè)問(wèn)題重述兔年伊始，“用工荒〞在全國(guó)圍蔓延，似乎成為一個(gè)風(fēng)潮。勞動(dòng)力價(jià)格一路飆升，招工難、留人難。中華全國(guó)總工會(huì)進(jìn)展的一項(xiàng)研究報(bào)告顯示，中國(guó)勞動(dòng)力收入占國(guó)生產(chǎn)總值的比重已經(jīng)連續(xù)下降了27年。溫家寶總理在2011年政府工作報(bào)告中指出，合理調(diào)整收入分配關(guān)系。這既是一項(xiàng)長(zhǎng)期任務(wù)，也是當(dāng)前的緊迫工作。因此，提高工人工資、提高勞動(dòng)報(bào)酬在初次分配中的比重已經(jīng)刻不容緩。居民收入分為很多種，其中勞動(dòng)力工資收入是我們主要關(guān)注的一種根本收入。主席、溫家寶總理在多個(gè)場(chǎng)合屢次表示，要提高勞動(dòng)者收入特別是低工資者的勞動(dòng)收入，努力提高全民的生活水平，實(shí)現(xiàn)社會(huì)公平。提高勞動(dòng)力工資收入將是一個(gè)復(fù)雜的系統(tǒng)工程。提高工資過(guò)慢，會(huì)影響低收入勞動(dòng)者及其家庭的根本生活水平，甚至出現(xiàn)用工荒。但如果提高得過(guò)快過(guò)多，則會(huì)加重企業(yè)負(fù)擔(dān)，可能導(dǎo)致企業(yè)裁員，從而不利于穩(wěn)定和擴(kuò)大就業(yè)；如果上調(diào)幅度超出當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)承受能力，還會(huì)影響地區(qū)經(jīng)濟(jì)的穩(wěn)定開(kāi)展，甚至出現(xiàn)通貨膨脹；如果調(diào)整過(guò)于頻繁，則會(huì)干擾市場(chǎng)的正常運(yùn)行等。因此，對(duì)于工資標(biāo)準(zhǔn)的調(diào)整，必須適時(shí)適度。根據(jù)經(jīng)濟(jì)學(xué)常識(shí)，勞動(dòng)者工資的調(diào)整可能與國(guó)家經(jīng)濟(jì)水平、財(cái)政收入、生活水平、勞動(dòng)生產(chǎn)率有關(guān)，還可能與消費(fèi)、政府購(gòu)置等經(jīng)濟(jì)因素嚴(yán)密相連，甚至可能與勞動(dòng)力就業(yè)、物價(jià)、匯率、利率、通脹率、城市化、市場(chǎng)化程度等因素有關(guān)。而且這些因素之間相互關(guān)聯(lián)、相互制約。請(qǐng)你參考收入分配改革問(wèn)題的研究成果，利用近年來(lái)我國(guó)相關(guān)的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)〔參見(jiàn)下面，也可以比照其他國(guó)家的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)〕，就我國(guó)勞動(dòng)者工資收入調(diào)整研究以下問(wèn)題：1.搜集有關(guān)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)并進(jìn)展分析，尋找與勞動(dòng)者工資收入相關(guān)的主要因素，從整個(gè)國(guó)家宏觀的角度，探尋勞動(dòng)者工資收入與上述主要因素間的關(guān)系。2.建立勞動(dòng)者工資收入上漲幅度標(biāo)準(zhǔn)的數(shù)學(xué)模型。探究“十一五〞期間工資上漲幅度的合理性。3.利用所建立的數(shù)學(xué)模型，根據(jù)國(guó)家的有關(guān)決策和規(guī)劃，對(duì)“十二五〞期間工資調(diào)整幅度前景進(jìn)展預(yù)測(cè)分析。4.請(qǐng)根據(jù)所建立的數(shù)學(xué)模型和預(yù)測(cè)結(jié)果，對(duì)提高勞動(dòng)者工資收入獻(xiàn)言獻(xiàn)策〔不超過(guò)1000字〕。二、問(wèn)題分析題目所需要的數(shù)據(jù)主要通過(guò)查閱有關(guān)資料與文獻(xiàn)，再通過(guò)查閱到的資料建立數(shù)學(xué)模型探討勞開(kāi)工資收人漲幅標(biāo)準(zhǔn)，并對(duì)提高勞動(dòng)者工資收入獻(xiàn)言獻(xiàn)策。2.1問(wèn)題一分析要找出影響影響勞開(kāi)工資漲幅的相關(guān)因素，首先要建立每個(gè)元素與勞開(kāi)工資之間的關(guān)系函數(shù)，在分析相關(guān)系數(shù)進(jìn)展判斷。運(yùn)用MATLAB軟件進(jìn)展求解。2.2問(wèn)題二分析要探究十一五期間勞開(kāi)工資漲幅是否合理，主要通過(guò)找出的標(biāo)準(zhǔn)與建立的模型來(lái)判斷其合理性.。運(yùn)用SPSS軟件分析出模型的可行性大小，再采用收集來(lái)的十一五的相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)展分析，最終判斷工資漲幅是否合理。2.3問(wèn)題三分析建立灰色預(yù)測(cè)GM〔1,1〕模型，再對(duì)結(jié)果進(jìn)展誤差、相關(guān)性檢驗(yàn)，最后利用該模型得到十二五期間的平均工資的數(shù)據(jù)，并計(jì)算各年的勞動(dòng)力工資增長(zhǎng)率，以此預(yù)測(cè)十二五期間的工資增長(zhǎng)幅度。三、符號(hào)說(shuō)明QUOTE第i個(gè)元素QUOTE第i各元素的系數(shù) Y工資的年增長(zhǎng)率四、模型假設(shè)1.國(guó)家政策與規(guī)劃無(wú)太大變化。2.無(wú)涉及性較大的金融危機(jī)。3.勞開(kāi)工資水平只與題目收集到的因素有關(guān)，與其他因素?zé)o關(guān)。4.本文中搜索到的數(shù)據(jù)準(zhǔn)確可靠，符合實(shí)際的。五、模型的建立與求解5.1問(wèn)題一的解答模型一的建立根據(jù)經(jīng)濟(jì)學(xué)常識(shí)，勞動(dòng)力工資可客觀上受多種經(jīng)濟(jì)、社會(huì)因素的影響，本文考慮人均GDP、cpi、財(cái)政收入、物價(jià)、通脹率、城市化、匯率、第一、二、三產(chǎn)業(yè)率、失業(yè)率、市場(chǎng)化程度對(duì)勞動(dòng)者工資的影響作用數(shù)據(jù)分析與處理本文通過(guò)查閱資料[4]，找出以下有關(guān)數(shù)據(jù)，其中原始數(shù)據(jù)商品價(jià)格指數(shù)均為上年=100，為方便統(tǒng)計(jì)，本文將其改為1978=100表SEQ表\*ARABIC1〔局部〕人均GDP(億元)cpi居民消費(fèi)水平(元)城市化率財(cái)政收入〔億元〕商品零售價(jià)格指數(shù)(1978=10)匯率(人民幣對(duì)美元)(元)1978年381.2310018417.92%1132.26100.71.6841979年419.25101.920818.96%1146.38102.71.5551980年463.25109.523819.39%1159.93108.71.4981981年492.16112.226420.16%1175.79111.11.7051982年527.78114.428821.13%1212.331131.8931983年582.68116.731621.62%1366.95114.51.9761984年695.2119.936123.01%1642.86117.32.321985年857.82131.144623.71%2004.82126.12.9371986年963.19139.649724.52%2122.01132.13.4531987年1112.38149.856525.32%2199.35139.43.7221988年1365.51177.971425.81%2357.24157.93.7221989年1519209.978826.21%2664.90175.73.7651990年1644216.483326.41%2937.10177.84.7831991年1892.76223.893226.94%3149.48180.75.3231992年2311.09238.11,11627.46%3483.37186.15.5161993年2998.36273.11,39327.99%4348.95199.35.7621994年40443391,83328.51%5218.102218.6191995年5045.73396.92,35529.04%6242.20235.88.3511996年5845.89429.92,78930.48%7407.99241.98.3141997年6420.18441.93,00231.91%8651.14242.78.291998年6796.03438.43,15933.35%9875.95240.18.2791999年7158.5432.23,34634.78%11444.08237.18.2782000年7857.684343,63236.22%13395.23235.68.2792001年8621.714373,88737.66%16386.04234.88.2772002年9398.05433.54,14439.09%18903.64233.58.2772003年10541.97438.74,47540.53%21715.25233.48.2772004年12335.58455.8503241.76%26396.47236.28.2772005年14185.36464559642.99%31649.292378.1922006年16499.7471629944.34%38760.202387.9722007年20169.46493.6731045.89%51321.78241.87.6042008年23707.71522.7843046.99%61330.35247.76.94512009年25607.53519928348.34%68518.30246.56.8312010年30015.05536.11052249.95%83101.51249.66.76952011年35197.795651257051.27%103874.43254.56.45882012年38459.47579.71411052.57%117253.52256.56.31252013年41907.59594.81563253.73%129142.90257.96.1932本文通過(guò)MATLAB中的線性擬合函數(shù)求出各個(gè)因素與勞動(dòng)力工資的關(guān)系，并篩選出其中主要的因素。人均GDP通過(guò)搜集到的數(shù)據(jù)得出散點(diǎn)圖：圖SEQ圖表\*ARABIC1人均GDP與平均工資之間的散點(diǎn)圖由此圖可看出，人均GDP與平均工資存在明顯的線性關(guān)系，設(shè)y為勞動(dòng)力平均工資，*1為人均GDP，建立以下模型：y=β0+β1*1通過(guò)MATLAB中的regress函數(shù)，以95%的置信區(qū)間進(jìn)展回歸分析，通過(guò)regress函數(shù)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)展擬合，得出以下數(shù)據(jù)：表SEQ表\*ARABIC2回歸系數(shù)的相關(guān)信息回歸系數(shù)回歸系數(shù)估計(jì)值回歸系數(shù)置信區(qū)間β0-2.95864*10-16[0.98571.0128]β10.999243829[-0.01340.0134]R2=0.9985F=22456p=0.0000s2=0.0000由于樣本決定系數(shù)R2=0.9932接近于1，因此模型的擬合的效果較好。對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)展F檢驗(yàn)：通過(guò)MATLAB中的finv函數(shù)，求得f0.05(1,34)=4.1300,f0.01(1,34)=7.4441由于F=22456>f0.01(1,34)>f0.05(1,34),說(shuō)明平均工資與人均GDP存在顯著線性關(guān)系。對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)展T檢驗(yàn):通過(guò)MATLAB中的tinv函數(shù)，求出T=149.8539>t0.01(34)=2.7284,否認(rèn)H0，承受H1即職工平均工資與人均GDP的線性回歸系數(shù)是顯著的，可用所建立的回歸方程進(jìn)展預(yù)測(cè)和控制。綜上所述，得出平均工資與人均GDP之間的數(shù)學(xué)模型為:y=-〔2.95864*10-16〕+0.999243829*1其擬合曲線為：圖2人均GDP與平均工資的擬合曲線(2)cpi(居民消費(fèi)指數(shù))通過(guò)搜集到的數(shù)據(jù)得出散點(diǎn)圖：圖3平均工資與cpi之間的散點(diǎn)圖利用Matlab軟件計(jì)算平均工資與cpi指數(shù)間的相關(guān)系數(shù)，得出其相關(guān)系數(shù)為0.8202，因此兩者相關(guān)性較高。3)居民消費(fèi)水平通過(guò)搜集到的數(shù)據(jù)得出散點(diǎn)圖：圖4平均工資與居民消費(fèi)水平之間的關(guān)系由圖可看出，平均工資與居民消費(fèi)水平之間存在線性關(guān)系。以y為勞動(dòng)力平均工資，*3為居民消費(fèi)水平(元)，建立以下模型y=β0+β1*3通過(guò)MATLAB中的regress函數(shù)，以95%的置信區(qū)間進(jìn)展回歸分析，得出以下數(shù)據(jù)：表SEQ表\*ARABIC3平均工資與居民消費(fèi)水平之間的回歸系數(shù)數(shù)據(jù)回歸系數(shù)回歸系數(shù)估計(jì)值回歸系數(shù)置信區(qū)間β0-1.11*10-16[-0.02830.0283]β10.996601093[0.96791.0253]R2=0.9932F=4976p=0.0000s2=0.0000由于樣本決定系數(shù)R2=0.9932接近于1，因此模型的擬合的效果較好。對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)展F檢驗(yàn)：通過(guò)MATLAB中的finv函數(shù)，求得f0.05(1,34)=4.1300,f0.01(1,34)=7.4441由于F=4976>f0.01(1,34)>f0.05(1,34),說(shuō)明平均工資與居民消費(fèi)水平存在顯著線性關(guān)系。對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)展T檢驗(yàn):通過(guò)MATLAB中的tinv函數(shù)，求出T=70.5416>t0.01(34)=2.7284,否認(rèn)H0，承受H1即職工平均工資與居民消費(fèi)水平的線性回歸系數(shù)是顯著的，可用所建立的回歸方程進(jìn)展預(yù)測(cè)和控制。綜上所述，得出平均工資與居民消費(fèi)水平之間的數(shù)學(xué)模型為:y=-〔-1.11*10-16〕+0.996601093*34〕城市化率以y為勞動(dòng)力平均工資，*4為城市化率，建立以下模型y=β0+β1*4通過(guò)MATLAB中的regress函數(shù)，以95%的置信區(qū)間進(jìn)展回歸分析，得出以下數(shù)據(jù)：表SEQ表\*ARABIC4平均工資與城市化率回歸系數(shù)的相關(guān)值回歸系數(shù)回歸系數(shù)估計(jì)值回歸系數(shù)置信區(qū)間β01.063*10-15[-0.12660.1266]β10.996601092[0.80121.0581]R2=0.8642F=216.4262p=0.0000s2=0.1398由于樣本決定系數(shù)R2=0.8642不接近于1，因此模型的擬合的效果較好。對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)展F檢驗(yàn)：通過(guò)MATLAB中的finv函數(shù)，求得f0.05(1,34)=4.1300,f0.01(1,34)=7.4441由于F=216.4262>f0.01(1,34)>f0.05(1,34),說(shuō)明平均工資與居民消費(fèi)水平存在顯著線性關(guān)系。對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)展T檢驗(yàn):通過(guò)MATLAB中的tinv函數(shù)，求出T=14.7114>t0.01(34)=2.7284,否認(rèn)H0，承受H1即職工平均工資與居民城市化率的線性回歸系數(shù)是顯著的，可用所建立的回歸方程進(jìn)展預(yù)測(cè)和控制。5〕財(cái)政收入以y為勞動(dòng)力平均工資，*5為財(cái)政收入，建立以下模型y=β0+β1*5通過(guò)MATLAB中的regress函數(shù)，以95%的置信區(qū)間進(jìn)展回歸分析，得出以下數(shù)據(jù)：表SEQ表\*ARABIC5平均工資與財(cái)政收入回歸系數(shù)的相關(guān)值回歸系數(shù)回歸系數(shù)估計(jì)值回歸系數(shù)置信區(qū)間β0-7.3688*10-17[-0.04560.0456]β10.996601092[0.94501.0374]R2=0.9824F=1899.7p=0.0000s2=0.0000由于樣本決定系數(shù)R2=0.9824接近于1，因此模型的擬合的效果很好。對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)展F檢驗(yàn)：通過(guò)MATLAB中的finv函數(shù)，求得f0.05(1,34)=4.1300,f0.01(1,34)=7.4441由于F=1899.7>f0.01(1,34)>f0.05(1,34),說(shuō)明平均工資與財(cái)政收入存在顯著線性關(guān)系。對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)展T檢驗(yàn):通過(guò)MATLAB中的tinv函數(shù)，求出T=43.5851>t0.01(34)=2.7284,否認(rèn)H0，承受H1即職工平均工資與財(cái)政收入的線性回歸系數(shù)是顯著的，可用所建立的回歸方程進(jìn)展預(yù)測(cè)和控制。綜上所述，得出平均工資y與居民消費(fèi)水平*5之間的數(shù)學(xué)模型為:y=-〔-7.3688*10-17〕+0.996601092*36〕商品零售價(jià)格指數(shù)以y為勞動(dòng)力平均工資，*6為商品零售價(jià)格指數(shù)，建立以下模型y=β0+β1*6通過(guò)MATLAB中的regress函數(shù)，以95%的置信區(qū)間進(jìn)展回歸分析，得出以下數(shù)據(jù)：表SEQ表\*ARABIC6平均工資與居民消費(fèi)水平之間回歸系數(shù)相關(guān)數(shù)據(jù)回歸系數(shù)回歸系數(shù)估計(jì)值回歸系數(shù)置信區(qū)間β04.672250268*10-16[-0.25070.2507]β10.1326[0.42950.9381]R2=0.4676F=29.8651p=0.0000s2=0.5480由于樣本決定系數(shù)R2=0.0632不接近于1，因此模型的擬合的效果不是很好?？赏茢喑銎骄べY與商品零售價(jià)格指數(shù)之間不存在線性關(guān)系。再利用MATLAB軟件corrcoef公式算出兩者之間的相關(guān)系數(shù)為0.6838，其相關(guān)系數(shù)較低，因此兩者之間不存在關(guān)系。7〕匯率以y為勞動(dòng)力平均工資，*7為匯率，建立以下模型y=β0+β1*7通過(guò)MATLAB中的regress函數(shù)，以95%的置信區(qū)間進(jìn)展回歸分析，得出以下數(shù)據(jù)：表SEQ表\*ARABIC7平均工資與匯率(人民幣對(duì)美元)(元)之間回歸系數(shù)相關(guān)數(shù)據(jù)回歸系數(shù)回歸系數(shù)估計(jì)值回歸系數(shù)置信區(qū)間β02.084983*10-16[-0.31170.3117]β10.2234[0.10520.7374]R2=0.1775F=2.2954p=0.1390s2=0.9643由于樣本決定系數(shù)R2=0.1775不接近于1，因此模型的擬合的效果不是很好?？赏茢喑銎骄べY與商品零售價(jià)格指數(shù)之間不存在線性關(guān)系。再利用MATLAB軟件corrcoef公式算出兩者之間的相關(guān)系數(shù)為0.4213，其相關(guān)系數(shù)較低，因此兩者之間不存在關(guān)系。8〕通貨膨脹率〔%〕以y為勞動(dòng)力平均工資，*8為通貨膨脹率〔%〕，建立以下模型y=β0+β1*8通過(guò)MATLAB中的regress函數(shù)，以95%的置信區(qū)間進(jìn)展回歸分析，得出以下數(shù)據(jù)：表SEQ表\*ARABIC8平均工資與膨脹率之間的回歸系數(shù)數(shù)據(jù)回歸系數(shù)回歸系數(shù)估計(jì)值回歸系數(shù)置信區(qū)間β07.3374481203*10-17[-0.33310.3331]β10.1443[-0.58350.0922]R2=0.0604F=2.1839p=0.1487s2=0.9673由于樣本決定系數(shù)R2=0.0604不接近于1，因此模型的擬合的效果不是很好。再利用MATLAB軟件corrcoef公式算出兩者之間的相關(guān)系數(shù)為-0.2457，其相關(guān)系數(shù)較低，因此兩者之間不存在關(guān)系。9〕第一產(chǎn)業(yè)率(第一產(chǎn)業(yè)人員占總就業(yè)人員比重，第一產(chǎn)業(yè)即為農(nóng)業(yè)〔包括林業(yè)、牧業(yè)、漁業(yè)等〕。以y為勞動(dòng)力平均工資，*9為第一產(chǎn)業(yè)率，建立以下模型y=β0+β1*9通過(guò)MATLAB中的regress函數(shù)，以95%的置信區(qū)間進(jìn)展回歸分析，得出以下數(shù)據(jù)：表9平均工資與第一產(chǎn)業(yè)率之間的回歸系數(shù)數(shù)據(jù)回歸系數(shù)回歸系數(shù)估計(jì)值回歸系數(shù)置信區(qū)間β01.6679*10-15[-0.14740.1474]β1-0.9033[0.10520.7374]R2=0.8160F=150.7600p=0.0000s2=0.1894由于樣本決定系數(shù)R2=0.8160接近于1，因此模型的擬合的效果較好。對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)展F檢驗(yàn)：通過(guò)MATLAB中的finv函數(shù)，求得f0.05(1,34)=4.1300,f0.01(1,34)=7.4441由于F=150.7600>f0.01(1,34)>f0.05(1,34),說(shuō)明平均工資與第一產(chǎn)業(yè)率存在顯著線性關(guān)系。10〕第二產(chǎn)業(yè)率(工業(yè)〔制造業(yè)〕、建筑業(yè)占總就業(yè)人員的比重)以y為勞動(dòng)力平均工資，*10為匯率，建立以下模型y=β0+β1*10通過(guò)MATLAB中的regress函數(shù)，以95%的置信區(qū)間進(jìn)展回歸分析，得出以下數(shù)據(jù)：表10平均工資與第二產(chǎn)業(yè)率之間的回歸系數(shù)數(shù)據(jù)回歸系數(shù)回歸系數(shù)估計(jì)值回歸系數(shù)置信區(qū)間β08.763292*10-16[-0.14460.1446]β10.8327[0.76061.0538]R2=0.8230F=158.0889p=0.0000s2=0.1822由于樣本決定系數(shù)R2=0.8160接近于1，因此模型的擬合的效果較好。對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)展F檢驗(yàn)：通過(guò)MATLAB中的finv函數(shù)，求得f0.05(1,34)=4.1300,f0.01(1,34)=7.4441由于F=158.0889>f0.01(1,34)>f0.05(1,34),說(shuō)明平均工資與第二產(chǎn)業(yè)率存在顯著線性關(guān)系。對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)展T檢驗(yàn):通過(guò)MATLAB中的tinv函數(shù)，求出T=12.5733>t0.01(34)=2.7284，即職工平均工資與第二產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)率的線性回歸系數(shù)是顯著的，可用所建立的回歸方程進(jìn)展預(yù)測(cè)和控制。11〕第三生產(chǎn)率(流通和效勞兩大部門(mén))以y為勞動(dòng)力平均工資，*11為第三生產(chǎn)率，建立以下模型y=β0+β1*11通過(guò)MATLAB中的regress函數(shù)，以95%的置信區(qū)間進(jìn)展回歸分析，得出以下數(shù)據(jù)：表11平均工資與第三產(chǎn)業(yè)率之間的回歸系數(shù)數(shù)據(jù)回歸系數(shù)回歸系數(shù)估計(jì)值回歸系數(shù)置信區(qū)間β01.248918885*10-16[-0.16640.1664]β10.8749557[0.70621.0437]R2=0.7655F=111.0187p=0.0000s2=0.2413由于樣本決定系數(shù)R2=0.8160接近于1，因此模型的擬合的效果較好。對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)展F檢驗(yàn)：通過(guò)MATLAB中的finv函數(shù)，求得f0.05(1,34)=4.1300,f0.01(1,34)=7.4441由于F=111.0187>f0.01(1,34)>f0.05(1,34),說(shuō)明平均工資與第三產(chǎn)業(yè)率存在顯著線性關(guān)系。對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)展T檢驗(yàn):通過(guò)MATLAB中的tinv函數(shù)，求出T=10.5365>t0.01(34)=2.7284，即職工平均工資與第三產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)率的線性回歸系數(shù)是顯著的，可用所建立的回歸方程進(jìn)展預(yù)測(cè)和控制。12〕失業(yè)率(%)以y為勞動(dòng)力平均工資，*12為失業(yè)率，建立以下模型y=β0+β1*12通過(guò)MATLAB中的regress函數(shù)，以95%的置信區(qū)間進(jìn)展回歸分析，得出以下數(shù)據(jù)：表12平均工資與失業(yè)率之間的回歸系數(shù)數(shù)據(jù)回歸系數(shù)回歸系數(shù)估計(jì)值回歸系數(shù)置信區(qū)間β06.0394692*10-16[-0.30440.3044]β10.6124[0.15550.7729]R2=0.2155F=9.3403p=0.0043s2=0.8076由于樣本決定系數(shù)R2=0.2155接近于1，因此模型的擬合的效果不是很好。在用MATLAB中的corrcoef函數(shù)算出兩者之間的相關(guān)系數(shù)，得出其值為0.8774，相關(guān)性較高，因此，兩者之間存在一定的關(guān)系。綜合上述各因素與平均工資的關(guān)系，通過(guò)T值，F(xiàn)值檢驗(yàn)與方程擬合程度之間的關(guān)系分析得到影響勞開(kāi)工資收入的主要因素：CPI，居民消費(fèi)水平，城市化率，財(cái)政收入，第一產(chǎn)業(yè)，第二產(chǎn)業(yè)率，第三產(chǎn)業(yè)率，人均GDP。。5.2問(wèn)題二的解答模型二的建立問(wèn)題二的分析：根據(jù)問(wèn)題一中分析出的影響勞動(dòng)力工資水平的主要因素有：CPI，居民消費(fèi)水平，城市化率，財(cái)政收入，第一產(chǎn)業(yè)率，第二產(chǎn)業(yè)率，第三產(chǎn)業(yè)率〔分別用QUOTE表示〔i=1,2,3…8〕〕，人均GDP。用Y表示工資增長(zhǎng)率，其表達(dá)式為：Y=〔QUOTE—QUOTE〕/QUOTEQUOTE100%(j>=2)(1)通過(guò)八種因素增長(zhǎng)率QUOTE，〔i=1,2,3…8〕與工資增長(zhǎng)率Y進(jìn)展多元線性回歸。得到以下的線性回歸方程：Y=QUOTE+QUOTE+QUOTE++QUOTE+QUOTE(2)要得到〔2〕式的多元回歸方程，采用SPSS軟件，用1978年至2013年的數(shù)據(jù)進(jìn)展線性回歸分析,得到各元素系數(shù)表：模型非標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)標(biāo)準(zhǔn)系數(shù)tSig.B標(biāo)準(zhǔn)誤差試用版1(常量)2.3113.275.706.487*1.581.333.6591.743.093*2.158.254.157.620.541*3-.056.327-.061-.172.865*4.072.731.015.099.922*5.177.140.2201.265.217*6-.084.694-.026-.121.905*7-.285.431-.122-.662.514*8.082.370.036.221.827a.因變量:Y從上表可得出回歸方程如下：Y=0.581QUOTE+0.158QUOTE-0.056QUOTE+0.72QUOTE+0.177QUOTE-0.084QUOTE-0.285QUOTE+0.082QUOTE+2.311模型的分析：模型匯總模型RR方調(diào)整R方標(biāo)準(zhǔn)估計(jì)的誤差1.830a.688.5923.94164a.預(yù)測(cè)變量:(常量),*8,*4,*5,*7,*2,*6,*3,*1。上表說(shuō)明R=0.829說(shuō)明擬合程度良好。Anovab模型平方和df均方FSig.1回歸891.7858111.4737.175.000a殘差403.9502615.537總計(jì)1295.73534從上表可知，F(xiàn)=7.175，查表可知，該值大于置信度95%區(qū)間各QUOTE值，因此認(rèn)為QUOTE與Y之間的相關(guān)關(guān)系是顯著的，由于Sig<0.05，可認(rèn)為所建立的回歸預(yù)測(cè)模型有效可行。根據(jù)查找到的文獻(xiàn)[2]資料可知，工資漲幅是否合理應(yīng)對(duì)分析比人均GDP增長(zhǎng)率，勞動(dòng)生產(chǎn)率〔元〕的增長(zhǎng)率，并得到表1：表1與平均工資相關(guān)各因素年份人均GDP增長(zhǎng)率勞動(dòng)生產(chǎn)率〔元〕的增長(zhǎng)率人均工資增長(zhǎng)率20060.1632005640.220.08882755920070.2223636360.150.36251757320080.1754673010.1-0.21089929920090.0801417240.05-0.54326690120100.1720946580.11.147379026根據(jù)表一進(jìn)展求解，再次運(yùn)用MATLAB軟件，擬合出人均GDP增長(zhǎng)速率，與勞動(dòng)生產(chǎn)率〔元〕的增長(zhǎng)率增長(zhǎng)速率〔代碼見(jiàn)附錄一〕，人均工資增長(zhǎng)率圖形：從圖表看出，2008年金融危機(jī)出現(xiàn)，面對(duì)國(guó)際金融危機(jī)，國(guó)務(wù)院先后出臺(tái)了“國(guó)十條〞、“金九條〞等一系列宏觀經(jīng)濟(jì)金融政策，銀監(jiān)會(huì)也推出了十項(xiàng)措施，以加大各商業(yè)銀行對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的支持力度。到2009年人均GDP增長(zhǎng)速率，與勞動(dòng)生產(chǎn)率〔元〕的增長(zhǎng)率增長(zhǎng)速率，人均工資增長(zhǎng)率同步上升。同時(shí)圖表顯示，人均工資增長(zhǎng)率與人均GDP增長(zhǎng)速率和勞動(dòng)生產(chǎn)率〔元〕的增長(zhǎng)率變化趨勢(shì)根本一致，可認(rèn)為“十一五〞期間工資漲幅是合理的。模型三的求解利用搜集到的1978到2010的平均工資，通過(guò)MATLAB灰色預(yù)測(cè)GM〔1.1〕模型，對(duì)2011到2015之間的平均工資進(jìn)展預(yù)測(cè)。設(shè)*0=(615,668,762,772,798,826,974,1148,1329,1459…)為1978到2010的平均工資的一維矩陣，建立以下模型。級(jí)比檢驗(yàn)θ(k)=*0(k-1)/*0(k)(k=1,2,3….33)得到θ值分別為0.435，0.5915，0.5254，e-2/34=0.4875,e2/34=1.5730,θ值均在此圍，因此可用GM〔1,1〕模型進(jìn)展預(yù)測(cè)2〕利MATLAB的兩重循環(huán)語(yǔ)句對(duì)原始數(shù)據(jù)*0做一次累加：*1(1)=*0(1)=615*1(2)=*0(1)+*0(2)=1283*0(3)=*0(1)+*0(2)+*0(3)=2045;求出最后*1的值為615,1283,2045 ,2817,3615,4441,5415,6563,7892 9351,11098,13033,15173,17513,20224,23595,28133,33633,39843 46313,53792,62138,71509,82379,94801,108841,124865,143229 ,164230,189162,218391,251127,288274.利用MATLAB中的循環(huán)語(yǔ)句構(gòu)造數(shù)據(jù)矩陣B與數(shù)據(jù)向量Yz1(2)=(1/2)*(*1(1)+*1(2))=949依次類推，得到z1值分別為：949,1664,2431,3216,4028,4928,5989,7227.5,8621.5, 10224.5,12065.5,14103,16343, 18868.5,21909.5,25864,30883,36738,43078, 50052.5,57965,66823.5,76944, 88590, 101821,116853,134047,153729.5,176696, 203776.5,234759,269700.5利用上面的z1值可計(jì)算出B，B=[-z1(2:33)Tones(1)],Y=等于*0(2,3,...33)T由此得出B值和y值為：-9491-16641-24311-32161-40281-49281-59891-9491-16641-24311-32161-40281-49281-59891……668762798826974114826….B=B=Y=Y=計(jì)算αα=(Bt*B)-1BTY=[-0.6391 413.9]于是得到a=-0.6391,b=413.95〕建立模型，設(shè)平均工資為y,未來(lái)年數(shù)為i該模型為y=(*0(1)-b/a)e-a*(32-i)*(1-ea)，即y=(618.0156)e0.13715*(32-i)*(1-e-0.13715)運(yùn)用此模型進(jìn)展十二五期間的平均工資預(yù)測(cè)，得出以下結(jié)果：2011估值429882012估值493072013估值565552014估值648692015估值74405對(duì)此模型進(jìn)展誤差檢驗(yàn)，設(shè)誤差為c，殘差為error，利用模型預(yù)測(cè)的數(shù)據(jù)為var則c=std(error)/std(*0)其中error為var-*0由此得出c值為0.032926，誤差接近于0,因此該模型預(yù)測(cè)的結(jié)果較為理想。對(duì)此模型進(jìn)展關(guān)聯(lián)度檢驗(yàn)，設(shè)關(guān)聯(lián)度為r，模型預(yù)測(cè)的數(shù)據(jù)var最大值為ma*1。則，r=(0.5*ma*1/|var1+0.5*ma*1|+0.5*ma*1/|var2+0.5*ma*1|+0.5*ma*1/|var3+0.5*ma*1|+…+0.5*ma*1/|var33+0.5*ma*1|)/33利用MATAB中的循環(huán)語(yǔ)句，得出r=0.7528