吳萬勤,黃陳津

(云南民族大學(xué) 數(shù)學(xué)與計算機科學(xué)學(xué)院， 云南 昆明 650500)

當(dāng)今，云南作為我國欠發(fā)達(dá)地區(qū)近年來服務(wù)行業(yè)發(fā)展迅速，已成為云南發(fā)展的主動力之一.影響服務(wù)行業(yè)發(fā)展的因素有很多，但關(guān)鍵離不開勞動者的投入支持.研究表明，工資增長作為一種重要的發(fā)展趨勢，在我國各行業(yè)間得到了普遍應(yīng)用.工資直接關(guān)系到個人，甚至家庭的生活情況，進而影響社會經(jīng)濟發(fā)展和安全穩(wěn)定，因此分析云南服務(wù)業(yè)工資收入的影響因素就變得十分具有現(xiàn)實意義.

前人在研究收入影響因素問題時，有以基尼系數(shù)得出收入差距的影響因數(shù)，有使用聚類分析找出行業(yè)之間的特點與相關(guān)行業(yè)間的緊密關(guān)系，還有使用多元回歸中以時間序列來尋找影響因素等.如文獻(xiàn)[2]，采用靜態(tài)分析和動態(tài)分析相結(jié)合等研究分析了影響因素對工資差距的影響程度；文獻(xiàn)[3]采用計量模型和實證分析法，對比分析不同地區(qū)不同時期工資收入的差異；文獻(xiàn)[5]文章.研究得出我國服務(wù)業(yè)工資差異的主要原因是所有制壟斷；文獻(xiàn)[6]結(jié)合實證研究得出影響因素和我國服務(wù)業(yè)就業(yè)和工資收入之間的關(guān)系；文獻(xiàn)[7]采用極值比、基尼系數(shù)等指標(biāo)分析我國行業(yè)收入差距現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢.

1 構(gòu)建指標(biāo)體系

本文將影響因素概括為3個方面：人力資本水平、行業(yè)資源占有度、行業(yè)規(guī)模層次水平.人力資源水平因素指標(biāo)由從業(yè)人員平均學(xué)歷、從業(yè)人員的平均年齡和從業(yè)人員平均周工作時間構(gòu)成.行業(yè)資源占有度由國有化程度、行業(yè)固定資產(chǎn)投資和行業(yè)外商直接投資構(gòu)成.行業(yè)規(guī)模層次水平由行業(yè)產(chǎn)值增長率、行業(yè)平均規(guī)模和行業(yè)就業(yè)人數(shù)構(gòu)成.

為了具體分析各要素對云南服務(wù)業(yè)工資收入的影響，做如下說明：

1) 國有化程度：考慮到壟斷行業(yè)的因素，計算公式：

選擇行業(yè)國有化程度=行業(yè)內(nèi)國有單位就業(yè)人數(shù)/該行業(yè)所有從業(yè)人員人數(shù).

2) 行業(yè)固定資產(chǎn)投資：影響行業(yè)收入水平的變動，可看出行業(yè)固定資產(chǎn)的建造和投資量，同時反映行業(yè)的特性和行業(yè)政策的走向.

3) 從業(yè)人員平均學(xué)歷：該指標(biāo)可以用來反映人力資源水平，因為平均學(xué)歷不是數(shù)值，因此利用受教育年限對學(xué)歷進行量化處理.先給不同學(xué)歷程度勞動者賦予受教育年限，再按其比例計算平均學(xué)歷.選取如表1數(shù)據(jù).

表1 從業(yè)人員學(xué)歷數(shù)據(jù)

表2 服務(wù)業(yè)工資收入影響因素

4) 平均周工作時間：可衡量行業(yè)人力資源水平，為《云南勞動統(tǒng)計年鑒》數(shù)據(jù).

5) 從業(yè)人員平均年齡：為《云南勞動統(tǒng)計年鑒》數(shù)據(jù).

6) 行業(yè)產(chǎn)值增長率：可刻畫行業(yè)的發(fā)展速度.

產(chǎn)值增長率=[(本年分行業(yè)總產(chǎn)值-上年份行業(yè)總產(chǎn)值)/上年行業(yè)總產(chǎn)值]×100%.

7) 行業(yè)平均規(guī)模：用于衡量行業(yè)單位平均規(guī)模，單位行業(yè)平均規(guī)模=分行業(yè)本年總產(chǎn)值/分行業(yè)注冊單位個數(shù).

8) 行業(yè)就業(yè)人數(shù)：從《云南統(tǒng)計年鑒》獲取.

9) 行業(yè)外商直接投資：和固定資產(chǎn)投資相同，主要是行業(yè)獲取、吸引資源能力.兩者區(qū)別是不同行業(yè)特性的側(cè)重點不同.

10) 總收入：從《云南統(tǒng)計年鑒》獲取.

2 建立模型

由于自變量間存在相關(guān)性，因此多元回歸分析不能直接使用，故先利用主成分分析把表3中的原始數(shù)據(jù)進行提取后再進行多元回歸分析.

表3 不同行業(yè)工資收入主要影響因素量化數(shù)據(jù)表

2.1 建立主成分分析模型

1) 利用主成分模型，代入原始數(shù)據(jù)表3得到如下

2) 利用相關(guān)系數(shù)矩陣

其中rij=(i,j=1,2,…，p)為原變量xi與xj的相關(guān)系數(shù)，rij=rji，以及如下計算公式：

代入原始數(shù)據(jù)表3得到具體數(shù)值.

?

3) 為了判斷所選的主成分是否合理，利用雅可比法求特征值，將數(shù)據(jù)代入得到：

故

λ1=4.656,λ2=1.900,λ3=1.266.

計算方差累積貢獻(xiàn)率，得到

因方差累積貢獻(xiàn)率達(dá)到80%以上最佳，再選取4個特征值進行計算.

4) 最后根據(jù)方差累積貢獻(xiàn)率和碎石圖選取主成分，由

得到各主成分的得分：

2.2 建立多元線性回歸模型

1) 我們利用最小二乘法求出未知參數(shù)，并代入

3 模型求解

3.1 主成分分析模型求解

1) 表4為相關(guān)分析SPSS軟件輸出結(jié)果，分析如下：由x1與x4間的Pearson相關(guān)系數(shù)為-0.727接近于-1，且顯著性水平為0.003小于0.01，說明x1對x4間具有負(fù)相關(guān)性，且顯著性較強；由x1與x5間的Pearson相關(guān)系數(shù)為0.729接近于1，且顯著性水平為0.003小于0.01，說明x1對x5間具有正相關(guān)性，且顯著性較強；由x1與x10間的Pearson相關(guān)系數(shù)為0.701接近于1，且顯著性水平為0.005小于0.01，說明x1對x10間具有正相關(guān)性，且顯著性較強.因此得出，變量間存在相關(guān)性.

2) 表5為主成分SPSS軟件輸出結(jié)果，分析如下：判斷主成分的貢獻(xiàn)率和累積貢獻(xiàn)率提取3個是否合理？因為方差累積貢獻(xiàn)率越高，主成分的效果就會越好，我們利用方差累積貢獻(xiàn)率和碎石圖結(jié)合起來判斷.

圖1各個轉(zhuǎn)折點的趨勢可以很好的分析出主成分，也可以通過人工輸入因子來驗證，從而確定主成分個數(shù).由累積方差貢獻(xiàn)率和碎石圖可得需要4個因子，同時我們可通過人工輸入4個因子.在抽取項中點擊因子的固定數(shù)量，提取的因子輸入4，這樣我們得到新的累積方差貢獻(xiàn)率.

表4 Pearson相關(guān)性結(jié)果

續(xù)表4

x1x2x3x4x5x6x7x8x9x100.600*-0.2610.372-0.3460.2630.09210.430-0.3020.446x70.0230.3680.1900.2260.3630.7550.1250.2930.110141414141414141414140.628*-0.0290.534*-0.4970.519-0.0430.43010.4350.985**x80.0160.9210.0490.0710.0570.8830.1250.1200.000141414141414141414140.0750.4720.087-0.1010.3520.230-0.3020.43510.404x90.7990.0880.7680.7320.2170.4290.2930.1200.152141414141414141414140.701**-0.0640.622*-0.604*0.563*-0.0450.4460.985**0.4041x100.0050.8270.0180.0220.0360.8790.1100.0000.15214141414141414141414

注：*.在0.05水平(雙側(cè))上顯著相關(guān).**.在0.1水平(雙側(cè))上顯著相關(guān).Pearson相關(guān)性顯著性(雙例)N.

表5 方差解釋率結(jié)果

由表6可知，提取4個主成分，累積方差貢獻(xiàn)率達(dá)到86.991%，說明提取的主成分對原始數(shù)據(jù)的解釋較好.從碎石圖中可以看出，保留4個因子是能夠概括云南省服務(wù)業(yè)工資收入影響因素的絕大部分信息，所以提取4個主成分是合理的.

表6 方差解釋率結(jié)果

由表7第二列可知，第一主成分與各個自變量之間的相關(guān)性.且表中第三列數(shù)據(jù)說明：第二主成分與各個自變量間的相關(guān)性.以此類推則可得到主成分的表達(dá)式為：

因此x1，x3，x5，x6，x7，x10由第一主成分解釋；x2，x9是由第二主成分解釋；x8由第三主成分解釋；x7由第一主成分和第四主成分解釋；x4由第四主成分解釋.由于與第一主成分密切相關(guān)的變量主要是國有化程度、從業(yè)人員平均學(xué)歷、從業(yè)人員平均年齡、行業(yè)就業(yè)人數(shù)、總收入5個因子，與第二主成分分析密切相關(guān)的變量主要是固定資產(chǎn)投資、外商直接投資2個因子，與第三主成分分析密切相關(guān)的變量主要是產(chǎn)值增長率1個因子，與第四主成分分析密切相關(guān)的變量主要是平均周工作時間，且得出企業(yè)平均規(guī)模是第一主成分分析與第四主成分分析密切相關(guān).

表7 成分矩陣

3.2 多元線性回歸模型求解

我們在進行主成分分析模型求解后，提取原始數(shù)再進行多元線性回歸模型求解.

回歸分析輸出結(jié)果：

由表8可知：相關(guān)系數(shù)R為0.775，R2為0.600，調(diào)整后的決定系數(shù)R2為0.423,且標(biāo)準(zhǔn)誤差較小.一般R2的值越大則表示因變量與自變量的共同比例較高，說明模型與數(shù)據(jù)擬合程度很高.

表8 模型匯總

注：a.預(yù)測變量：(常量)，平均周工作時間x4,固定資產(chǎn)投資x2,國有化程度x1,從業(yè)人員平均學(xué)歷x3.

由表9可知：常數(shù)項和4個主成分統(tǒng)計意義，常數(shù)項為21.508，x1的系數(shù)是0.836，x2的系數(shù)是-7.11×10-5，x3的系數(shù)是0.34，x4的系數(shù)是-0.388.則主成分F1，F(xiàn)2，F(xiàn)3，F(xiàn)4對因變量Y的標(biāo)準(zhǔn)值有顯著作用，且線性回歸方程為：

將F1、F2、F3、F4的表達(dá)式代入到線性回歸方程，可以得到各影響因素間的關(guān)系表達(dá)式：

由回歸方程可知，服務(wù)業(yè)工資收入的影響因素大小依次為：從業(yè)人員平均學(xué)歷、國有化程度、產(chǎn)值增長率、從業(yè)人員平均年齡、企業(yè)平均規(guī)模、外商直接投資、行業(yè)就業(yè)人數(shù)、總收入、固定資產(chǎn)投資、平均周工時間.

表9 系數(shù)

4 結(jié)語

本文從服務(wù)業(yè)工資的不同影響因數(shù)開展研究，基于效率工資理論、人力資本理論、制度理論3個理論方面來進行歸納總結(jié)得出10個影響參數(shù)指標(biāo)，建立關(guān)于主成分分析和多線性元回歸分析模型，再運用SPSS軟件對云南省服務(wù)業(yè)工資的影響因素進行比較，得到影響云南省服務(wù)業(yè)工資收入的主要影響因素.

首先，對各個影響因素之間的進行相關(guān)性檢驗，觀察自變量間是否存在著顯著的相關(guān)性.根據(jù)相關(guān)分析可知，部分指標(biāo)與平均工資有顯著的相關(guān)關(guān)系.

接著，通過主成分分析法對10個指標(biāo)的數(shù)據(jù)進行計算，得到4個主要主成分是云南省服務(wù)業(yè)工資收入的主要影響因素.

最后，通過回歸分析可知，從業(yè)人員平均學(xué)歷對服務(wù)業(yè)工資收入的影響最大，其次是國有化程度，第三是產(chǎn)值增長率，第四是從業(yè)人員平均年齡.說明要促進經(jīng)濟發(fā)展，必須擴大提高企業(yè)的規(guī)模，同時也應(yīng)該提高云南省的教育，提升云南省從業(yè)人員的學(xué)歷水平，改善自身的劣勢，促進經(jīng)濟全面發(fā)展.