工资收入差异分析

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1、工资收入差异分析为了考察工资收入是否与性别，年龄，学历，企业规模有关，我们建立计量经济学模型对其进行分析判断和预测，因国内数据不好查找，我们在这个模型中就引用日本的数据建立模型。下表列出的15个工人月收入以及相应的性别，年龄层（30多岁与40多岁），学历（大学毕业，高中毕业，初中毕业），企业规模（大型企业，中型企业，小型企业）之间的关系。根据这些定性数据，通过这些定性数据，通过小面问题分析收入差距的原因。1为了将定性数据作为解释变量纳入模型，引入下面六个虚拟变量。根据下表制作虚拟变量的数据表。性别SS=1男性S=0女性年龄AA=140

2、多岁A=030多岁学历(1)E1`=1大学毕业E1=0其他学历（2）E2=1高中毕业E2=0其他企业规模（1）F1=1大型企业F1=0其他企业规模（2）F2=1中小型企业F2=0其他2设定模型Y=α+β1S+β2A+β3E1+β4E2+β5F1+β6F2+uα>0,β1>0,β2>0,β3>0,β4>0,β5>0,β6>03估计模型的参数，检验参数和整体模型并对模型进行修正4计算下列属性所对应的月收入a)大型企业中40多岁男性大学毕业工人的月收入Yab)中型企业中30多岁女性大学毕业工人的月收入Ybc)小型企业中30多岁男性初中毕业工

3、人的月收入Yc表1月收入与性别、年龄层、学历、企业规模之间的关系月收入（万日元）性别年龄层学历企业规模25女性40多岁初中毕业小企业26男性30多岁初中毕业小企业28女性40多岁高中毕业小企业30女性40多岁高中毕业小企业31男性30多岁初中毕业中企业32男性30多岁高中毕业小企业34女性30多岁大学毕业中企业36男性30多岁高中毕业中企业39女性30多岁大学毕业大企业40男性30多岁高中毕业中企业43男性30多岁大学毕业小企业46男性30多岁大学毕业中企业52男性40多岁初中毕业大企业54女性40多岁大学毕业大企业55男性40多岁高

4、中毕业大企业表2制作虚拟变量处理后的数据表月收入（万日元）Y性别S年龄层A学历企业规模大学毕业E1`高中毕业E2大型企业F1中型企业F2250100002610000028010100300101003110000132100100340010013610010139001010401001014310100046101001521100105401101055110110参数估计表3最小二乘估计DependentVariable:YMethod:LeastSquaresDate:12/15/03Time:20:14Sample:19

5、862000Includedobservations:15VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.C11.966131.6946047.0613170.0001S14.384761.23876111.612220.0000A12.642521.5196078.3195970.0000E115.873001.46685910.821080.0000E25.0827851.1192984.5410470.0019F112.152401.3261899.1633980.0000F25.5437

6、441.1961374.6347060.0017R-squared0.983316Meandependentvar38.06667AdjustedR-squared0.970802S.D.dependentvar10.06029S.E.ofregression1.719035Akaikeinfocriterion4.226127Sumsquaredresid23.64064Schwarzcriterion4.556551Loglikelihood-24.69596F-statistic78.58178Durbin-Watsonstat

7、2.283073Prob(F-statistic)0.000001有表3的数据可以得出以下估计结果：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（1）经济意义检验所有的参数都为正数，即性别、年龄、学历和所在企业的大小对月收入有正面的影响，符合经济意义。（2）统计推断检验(a)拟和优度检验可决系数R2=0.983316说明模型在整体上拟和很好,Y

8、的总差由模型作出了绝大部分解释。_R2=0.9708也说明模型中各个解释变量对应变量的联合影响程度很大(b)回归参数的显著性检验——T检验在显著性水平a=0.01条件下ta/2(n-k)=ta/2(15-6)=3.250