云南省服务业工资收入的主要影响因素分析

吴万勤,黄陈津

(云南民族大学 数学与计算机科学学院， 云南 昆明 650500)

当今，云南作为我国欠发达地区近年来服务行业发展迅速，已成为云南发展的主动力之一.影响服务行业发展的因素有很多，但关键离不开劳动者的投入支持.研究表明，工资增长作为一种重要的发展趋势，在我国各行业间得到了普遍应用.工资直接关系到个人，甚至家庭的生活情况，进而影响社会经济发展和安全稳定，因此分析云南服务业工资收入的影响因素就变得十分具有现实意义.

前人在研究收入影响因素问题时，有以基尼系数得出收入差距的影响因数，有使用聚类分析找出行业之间的特点与相关行业间的紧密关系，还有使用多元回归中以时间序列来寻找影响因素等.如文献[2]，采用静态分析和动态分析相结合等研究分析了影响因素对工资差距的影响程度；文献[3]采用计量模型和实证分析法，对比分析不同地区不同时期工资收入的差异；文献[5]文章.研究得出我国服务业工资差异的主要原因是所有制垄断；文献[6]结合实证研究得出影响因素和我国服务业就业和工资收入之间的关系；文献[7]采用极值比、基尼系数等指标分析我国行业收入差距现状及发展趋势.

1 构建指标体系

本文将影响因素概括为3个方面：人力资本水平、行业资源占有度、行业规模层次水平.人力资源水平因素指标由从业人员平均学历、从业人员的平均年龄和从业人员平均周工作时间构成.行业资源占有度由国有化程度、行业固定资产投资和行业外商直接投资构成.行业规模层次水平由行业产值增长率、行业平均规模和行业就业人数构成.

为了具体分析各要素对云南服务业工资收入的影响，做如下说明：

1) 国有化程度：考虑到垄断行业的因素，计算公式：

选择行业国有化程度=行业内国有单位就业人数/该行业所有从业人员人数.

2) 行业固定资产投资：影响行业收入水平的变动，可看出行业固定资产的建造和投资量，同时反映行业的特性和行业政策的走向.

3) 从业人员平均学历：该指标可以用来反映人力资源水平，因为平均学历不是数值，因此利用受教育年限对学历进行量化处理.先给不同学历程度劳动者赋予受教育年限，再按其比例计算平均学历.选取如表1数据.

表1 从业人员学历数据

表2 服务业工资收入影响因素

4) 平均周工作时间：可衡量行业人力资源水平，为《云南劳动统计年鉴》数据.

5) 从业人员平均年龄：为《云南劳动统计年鉴》数据.

6) 行业产值增长率：可刻画行业的发展速度.

产值增长率=[(本年分行业总产值-上年份行业总产值)/上年行业总产值]×100%.

7) 行业平均规模：用于衡量行业单位平均规模，单位行业平均规模=分行业本年总产值/分行业注册单位个数.

8) 行业就业人数：从《云南统计年鉴》获取.

9) 行业外商直接投资：和固定资产投资相同，主要是行业获取、吸引资源能力.两者区别是不同行业特性的侧重点不同.

10) 总收入：从《云南统计年鉴》获取.

2 建立模型

由于自变量间存在相关性，因此多元回归分析不能直接使用，故先利用主成分分析把表3中的原始数据进行提取后再进行多元回归分析.

表3 不同行业工资收入主要影响因素量化数据表

2.1 建立主成分分析模型

1) 利用主成分模型，代入原始数据表3得到如下

2) 利用相关系数矩阵

其中rij=(i,j=1,2,…，p)为原变量xi与xj的相关系数，rij=rji，以及如下计算公式：

代入原始数据表3得到具体数值.

⋮

3) 为了判断所选的主成分是否合理，利用雅可比法求特征值，将数据代入得到：

故

λ1=4.656,λ2=1.900,λ3=1.266.

计算方差累积贡献率，得到

因方差累积贡献率达到80%以上最佳，再选取4个特征值进行计算.

4) 最后根据方差累积贡献率和碎石图选取主成分，由

得到各主成分的得分：

2.2 建立多元线性回归模型

1) 我们利用最小二乘法求出未知参数，并代入

3 模型求解

3.1 主成分分析模型求解

1) 表4为相关分析SPSS软件输出结果，分析如下：由x1与x4间的Pearson相关系数为-0.727接近于-1，且显著性水平为0.003小于0.01，说明x1对x4间具有负相关性，且显著性较强；由x1与x5间的Pearson相关系数为0.729接近于1，且显著性水平为0.003小于0.01，说明x1对x5间具有正相关性，且显著性较强；由x1与x10间的Pearson相关系数为0.701接近于1，且显著性水平为0.005小于0.01，说明x1对x10间具有正相关性，且显著性较强.因此得出，变量间存在相关性.

2) 表5为主成分SPSS软件输出结果，分析如下：判断主成分的贡献率和累积贡献率提取3个是否合理？因为方差累积贡献率越高，主成分的效果就会越好，我们利用方差累积贡献率和碎石图结合起来判断.

图1各个转折点的趋势可以很好的分析出主成分，也可以通过人工输入因子来验证，从而确定主成分个数.由累积方差贡献率和碎石图可得需要4个因子，同时我们可通过人工输入4个因子.在抽取项中点击因子的固定数量，提取的因子输入4，这样我们得到新的累积方差贡献率.

表4 Pearson相关性结果

续表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(双侧)上显著相关.**.在0.1水平(双侧)上显著相关.Pearson相关性显著性(双例)N.

表5 方差解释率结果

由表6可知，提取4个主成分，累积方差贡献率达到86.991%，说明提取的主成分对原始数据的解释较好.从碎石图中可以看出，保留4个因子是能够概括云南省服务业工资收入影响因素的绝大部分信息，所以提取4个主成分是合理的.

表6 方差解释率结果

由表7第二列可知，第一主成分与各个自变量之间的相关性.且表中第三列数据说明：第二主成分与各个自变量间的相关性.以此类推则可得到主成分的表达式为：

因此x1，x3，x5，x6，x7，x10由第一主成分解释；x2，x9是由第二主成分解释；x8由第三主成分解释；x7由第一主成分和第四主成分解释；x4由第四主成分解释.由于与第一主成分密切相关的变量主要是国有化程度、从业人员平均学历、从业人员平均年龄、行业就业人数、总收入5个因子，与第二主成分分析密切相关的变量主要是固定资产投资、外商直接投资2个因子，与第三主成分分析密切相关的变量主要是产值增长率1个因子，与第四主成分分析密切相关的变量主要是平均周工作时间，且得出企业平均规模是第一主成分分析与第四主成分分析密切相关.

表7 成分矩阵

3.2 多元线性回归模型求解

我们在进行主成分分析模型求解后，提取原始数再进行多元线性回归模型求解.

回归分析输出结果：

由表8可知：相关系数R为0.775，R2为0.600，调整后的决定系数R2为0.423,且标准误差较小.一般R2的值越大则表示因变量与自变量的共同比例较高，说明模型与数据拟合程度很高.

表8 模型汇总

注：a.预测变量：(常量)，平均周工作时间x4,固定资产投资x2,国有化程度x1,从业人员平均学历x3.

由表9可知：常数项和4个主成分统计意义，常数项为21.508，x1的系数是0.836，x2的系数是-7.11×10-5，x3的系数是0.34，x4的系数是-0.388.则主成分F1，F2，F3，F4对因变量Y的标准值有显著作用，且线性回归方程为：

将F1、F2、F3、F4的表达式代入到线性回归方程，可以得到各影响因素间的关系表达式：

由回归方程可知，服务业工资收入的影响因素大小依次为：从业人员平均学历、国有化程度、产值增长率、从业人员平均年龄、企业平均规模、外商直接投资、行业就业人数、总收入、固定资产投资、平均周工时间.

表9 系数

4 结语

本文从服务业工资的不同影响因数开展研究，基于效率工资理论、人力资本理论、制度理论3个理论方面来进行归纳总结得出10个影响参数指标，建立关于主成分分析和多线性元回归分析模型，再运用SPSS软件对云南省服务业工资的影响因素进行比较，得到影响云南省服务业工资收入的主要影响因素.

首先，对各个影响因素之间的进行相关性检验，观察自变量间是否存在着显著的相关性.根据相关分析可知，部分指标与平均工资有显著的相关关系.

接着，通过主成分分析法对10个指标的数据进行计算，得到4个主要主成分是云南省服务业工资收入的主要影响因素.

最后，通过回归分析可知，从业人员平均学历对服务业工资收入的影响最大，其次是国有化程度，第三是产值增长率，第四是从业人员平均年龄.说明要促进经济发展，必须扩大提高企业的规模，同时也应该提高云南省的教育，提升云南省从业人员的学历水平，改善自身的劣势，促进经济全面发展.