我國各地區(qū)職工工資的影響因素分析(參考版)
2025-07-30 15:04本頁面
【正文】 綜上所述，本文所構(gòu)建的模型是基本符合現(xiàn)實(shí)的，對于未來的預(yù)測和政策調(diào)整希望能起到積極作用。五．結(jié)論根據(jù)對眾多變量分析的結(jié)果，我們發(fā)現(xiàn)影響職工平均工資的主要因素有四個(gè)：是否是西部大開地區(qū)、地區(qū)人均國民生產(chǎn)總值、性別比例、扶養(yǎng)比例。最初確定的模型為：Y = *X1 + *X12 + *X5 *X2 + T=() () () () ()R2=0。 通過WHITE檢驗(yàn)，如下圖White Heteroskedasticity Test:Fstatistic ProbabilityObs*Rsquared ProbabilityTest Equation:Dependent Variable: RESID^2Method: Least SquaresDate: 12/13/05 Time: 21:03Sample: 1 31Included observations: 31VariableCoefficientStd. ErrortStatisticProb. C+10+10X11829350.X2258926005528057.X2^2X3X3^2X42532040.X4^2X51564876.X5^2X6X6^2X7X7^2X8+08+08X8^24807546.2278253.X12X12^2X13X13^2X15X15^2Rsquared Mean dependent var3699464.Adjusted Rsquared . dependent var7036300.. of regression2606856. Akaike info criterionSum squared resid+13 Schwarz criterionLog likelihood FstatisticDurbinWatson stat Prob(Fstatistic)而χ2a(21)=,(a=,因?yàn)閿?shù)據(jù)只有31個(gè),不能做交叉WHITE檢驗(yàn)，所有只能退而求其次，選擇了非交叉檢驗(yàn))，n*R2=，所以不能判定說有異訪差存在，因此我們接下來考慮共線性的問題。至此，剩下的變量仍然有11個(gè)，仍然過多，所以我們要繼續(xù)篩選，此時(shí)再對剩下的變量作回歸，結(jié)果如下圖：Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 12/13/05 Time: 20:29Sample: 1 31Included observations: 31VariableCoefficientStd. ErrortStatisticProb. CX1X2X3X4X5X6X7X8X12X13X15Rsquared Mean dependent varAdjusted Rsquared . dependent var. of regression Akaike info criterionSum squared resid+08 Schwarz criterionLog likelihood FstatisticDurbinWatson stat Prob(Fstatistic)從上圖中看，DW正好在2的附近，所有可能初步判定該模型不存在自相關(guān)的問題，又因?yàn)楸疚倪x取的是2003年的截面數(shù)據(jù)，所以也可以不考慮自回歸的問題。雖然其余幾對變量的相關(guān)系數(shù)也較高，但它們之間沒有直接的因果關(guān)系，所以暫時(shí)保留。再對X1X14作回歸Dependent Variable: X14Method: Least SquaresDate: 12/13/05 Time: 20:18Sample: 1 31Included observations: 31VariableCoefficientStd. ErrortStat
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