计量经济学实验报告Word文档下载推荐.docx
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2.社会劳动生产率于工资水平:
社会劳动生产率是指一个国家或地区社会劳动者在单位时间,人均创造价值量的多少。
代表着该国家或地区的财富创造能力。
从根本上看,看工资水平的增长只能来源于社会劳动生产率提高所带来的物质财富增长。
3.国民收入分配比例与工资水平:
国民收入分为消费基金和累积基金两大部分,消费基金和累积基金在国民收入中的比重,制约着劳动者工资的增长和工资水平的提高程度。
4.可供分配的个人消费拼于工资水平:
工资是以劳者为社会提供的劳动量为依据分配个人消费的以一种形式,工资的尸体是劳动者用货币工资购买的个人消费品。
5.就业规模与工资水平:
扩大就业规模对工资水平的增长液哟哟很大影响6.人口增长状况与工资水平:
人口增长状况对劳动者的工资水晶有着潜在的影响,人口整X对社会劳动生产率的增长有影响,从而影响到工资水平的增长,其次人口整X对消费基金的使用有重要的影响。
(二)微观
1.企业外部因素的影响:
企业外部因素对工资水平的影响包括市场劳动力供求状况,政府对宏观工资水平的决策及物价等2.企业内部因素对工资水平的影响包括员工之间的劳动差别,分配形式和企业效益三个方面。
总之
企业必须根据劳动力市场的供求变化支付薪酬,劳动力市场的变化及其差异形成对薪酬支付的限制。
而劳动力市场,从某种意义上讲,是指雇主和求职者以薪酬和其他工作奖励交换组织所需要的技能与行为的场所。
具体包括:
劳动力市场的地理区域、劳动力供求影响、内部劳动力市场、失业率和离职率以及政府与工会等因素。
劳动力市场的状况直接影响企业劳动力的供给,主要表现在两个方面:
一是雇用数量;
二是雇用价格,即薪酬水平。
产品市场、要素市场在很大程度上决定了企业薪酬的支付能力。
在同行业内或者行业之间,影响企业支付能力进而影响薪酬水平策略的因素很多吗,主要包括产品的需求弹性、品牌的需求弹性、劳动力成本占总成本的比例以及其他生产要素的可替代性等。
企业特征从本质上决定了企业薪酬的支付能力。
影响薪酬水平的企业特征因素一般包括企业的经济效益、管理取向、员工规模与配置效率等。
企业战略意图决定企业对不同职位薪酬水平的支付意愿,尤其是竞争战略对企业薪酬水平最为直接,它反映了企业经营业务对环境的反应。
通常,低成本战略会考虑控制薪酬水平;
而差异化和创新战略则会在薪酬水平策略选择上较为宽松。
薪酬水平的调整是薪酬结构、等级要素、构成要素等不变,调整薪酬结构上每一等级或每一要素的数额。
薪酬水平调整的依据包括市场、绩效、职位和能力等因素,可以采用其中一种依据也可以其中一种依据为主,其他为辅。
通过市场薪酬调查,了解企业关键岗位的薪酬水平,发生偏离时及时进行调整以保持此类岗位在劳动力市场上的竞争力。
这类关键岗位一般包括研发技术类人才、高级管理人才和企业特定发展阶段的稀缺人才等。
对于那些薪酬支付是以绩效为导向的员工,如销售类人员、生产类人员,通过绩效调薪使绩效表现与员工薪酬直接挂钩,其目的主要是奖励先进,鞭策后进。
对于职位价值发生变化的职位要重新进行评估,从而重新归入相应的薪酬等级。
另外对于职位发生变化的员工,其薪酬也要与员工的职位及管理职责挂钩。
对于公司认可的技能提升,比如经过培训而得以提升的最新的技能,要给予员工调薪,其目的是能够更好激励员工在专业水平及技能上的提升。
对于鼓励员工长期服务的企业,可以依据工龄调薪,一般幅度不大。
三、模型设定概述之数理模型的设定
因变量:
y——NBA球员平均工资
自变量:
x1——GDP
x2——通货膨胀率
x3——NBA工资帽
x4——经济增长率
x5——CPI
多元线性方程为Y=b0+b1*Xz+b2*X2+b3*X3+b4*X4+b5*X5
四、计量经济模型的人设定
由数据分析,初步建立模型Y=b0+b1*Xz+b2*X2+b3*X3+b4*X4+b5*X5+ui
其中b0表示在没有任何因素影响下的NBA球员平均工资水平;
b1表示美国GDP水平对NBA球员平均工资水平的影响;
b2表示美国通货膨胀率对NBA球员平均工资水平的影响;
b3表示NBA联盟工资帽对NBA球员平均工资水平的影响;
b4表示美国的经济增长率对NBA球员平均工资水平的影响;
b5表示美国CPI水平对NBA球员平均工资水平的影响;
ui为随机扰动项。
五、数据收集
1985年到2008年NBA球员平均工资水平及其影响因素的数据统计(表1)
年份
NBA球员平均工资(百万美元)Y
GDP亿美元(2000年为基期)X1
通货膨胀率
X2
NBA工资帽(百万美元)X3
经济增长率(%)X4
CPI(1982-84=100)
X5
1985
0.33
6,053.70
3.55%
3.6
3.22
107.6
1986
0.382
6,263.60
1.91%
4.2
2.52
109.6
1987
0.431
6,475.10
3.66%
4.9
2.28
113.6
1988
0.502
6,742.70
4.08%
5.2
3.17
118.3
1989
0.575
6,981.40
4.83%
7.2
2.6
124
1990
0.717
7,112.50
5.39%
9.8
0.74
130.7
1991
0.927
7,100.50
4.25%
11.9
-1.55
136.2
1992
1.1
7,336.60
3.03%
12.5
2.03
140.3
1993
1.3
7,532.70
2.96%
14
1.53
144.5
1994
1.5
7,835.50
2.61%
15.1
2.82
148.2
1995
1.8
8,031.70
2.81%
15.9
1.31
152.4
1996
2
8,328.90
2.93%
23
2.54
156.9
1997
2.3
8,703.50
2.34%
24.4
160.5
1998
9,066.90
1.55%
26.9
3.15
163
1999
3
9,470.30
2.19%
30
3.64
166.6
2000
9,817.00
3.38%
34
172.2
2001
9,890.70
2.83%
35.5
0.06
177.1
2002
4.5
10,048.80
1.59%
42.5
0.84
179.9
2003
10,301.00
2.27%
40.3
1.55
184
2004
10,675.80
2.68%
43.8
2.65
188.9
2005
10,989.50
3.39%
43.9
2.13
195.3
2006
5
11,294.80
3.24%
49.5
1.71
201.6
2007
11,523.90
2.85%
53.1
1.15
207.34
2008
11,652.00
3.85%
55.6
-0.48
215.3
数据来源:
维基百科等权威。
六、参数估计
利用Eviews软件,见表2:
由上表我们可以写出建立的回归方程:
Y=-2.85+0.0012*X1-13.27*X2+0.039*X3-0.105*X4-0.036*X5+ui
(-2.10)(3.55)(-2.34)(1.48)(-2.06)(-3.05)
R2=0.989AdjustedR2=0.986F-statistic=338.33
观察F统计量和t统计量的收尾概率。
F统计量:
H0:
方程不是显著线性的H1:
方程是显著线性的
F统计量的收尾概率小于0.1,所以拒绝原假设,即x1x2x3x4x5x6与y之间存在显著的线性关系
t统计量:
H0:
x1x2x3x4x5x6对于y的影响是不显著的
H1:
x1x2x3x4x5x6对于y的影响是显著的
x1x2x3x4的t统计量的收尾概率小于0.1,拒绝原假设,即它们对于y的影响显著
x5x6的t统计量的收尾概率大于0.1,接受原假设,即它们对于y的影响不显著
实验结论:
方程可以较为准确的拟合出自变量与因变量之间的关系,但需要进一步的修订。
七、模型检验
(一)统计意义上的检验
由表2知DWstat=0.89
(二)经济意义上的检验
该模型可初步通过经济意义上的检验,系数符号均符合经济意义,上表中的五大因素均可以在数量上增加NBA球员的平均工资。
过观察各因素的p值,我们发现出了salarygap意外的p值均小于0.05或与其极为接近,其精确度较为理想,同时R-squared=0.989,AdjustedR-squared=0.986,模型的拟合度很好。
因此除salarygap的因素都对NBA球员平均工资水平有较大的影响,同时我们也猜测模型中存在异方差,使得其他因素的影响的准确度受到了影响。
因此需要进一步的异方差检验。
(三)计量经济学验
1、异方差检验
样本数为24,且模型为五元线性回归模型,利用怀特检验对异方差进行检验,可得结果如下表3:
由上表可知R-squared=0.900664,查表可得样本数为24,自由度为5的卡方分布的值11.0705,因为nR2=21.62>
11.0705,所以拒绝原假设,则如我们猜测的,模型存在异方差。
我们初步分析原因,认为NBA的工资帽收到GDP,通货膨胀率,经济增长率和CPI的影响,所以可能会因此产生异方差,因此我们去掉这一因素,留下剩余的四个因素重现建立回归方程,结果如下表4:
对于其异方差的检验,