统计学上机实验报告(一).docx
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1、统计学上机实验报告(一)1研究目的和意义本次实验,我是基于我本科学年论文的研究课题数据进行的。改革开放以来,我国职工平均工资的地区差异总体上不断扩大,这可能导致社会不稳定并阻碍国民经济发展以及构建和谐社会目标的实现。因此,探究造成地区平均工资水平差异的主要因素并给予政策性建议有着重要的实际研究意义。我在参考了国内外众多学者有关工资收入差异研究的著作的基础上,综合选取了多个与平均工资收入水平变动较为密切的且较有代表性的指标变量,并利用SPSS统计软件建立了多元线性回归模型,探究造成地区平均工资水平的主要因素。2数据来源和指标含义2.1 数据来源本次实验我所使用的数据(即我在本科学年论文中的数据)
2、来源于中国经济统计数据库、国泰安研究服务中心、中国进出口统计数据库2007年的数据、以及2007年中国统计年鉴。本文选用的是全国31个省市(不包括港澳台地区)各指标2007年的数据,其中第二、三产业的产值及生产总值数据、非国有单位职工人数数据摘录于中国统计年鉴,进出口额数据摘录于中国进出口统计数据库,人均GDP数据、GDP数据、CP1指数、城镇居民家庭平均每人可支配收入数据、城镇家庭平均每人全年消费性支出数据、在岗职工人数数据、在岗职工平均工资数据、普通本专科在校生人数数据、地方政府财政支出数据、城镇登记失业率数据均来自中国经济统计数据库2007年数据。(详细原始数据见附录1)2.2 指标选取
3、及其含义为了消除模型的内生性,我采用引入尽量多的控制变量的方法,使作为被解释变量的职工平均工资尽可能不与残差项相关。为了实现这一点,我在其他学者研究的基础上选取了影响我国各地区职工工资差异的政策因素变量和经济因素变量:人均GDPx1(代表经济规模变量)、产业结构变量乙(以第二、三产业产值之和占地区生产总值GDP的比重来表示)、非国有化变量七(以非国有单位职工人数在全部在岗职工人数中的比率表示)、外向型经济变量匕(以地区贸易出口额与进口额的比率来表示)、财政支出变量与(以地区财政支出占地区生产总值的比重来表示)、社会劳动生产率4(用地区生产总值与在岗职工人数的比率来表示)、人力资本变量与(以各地
4、区的普通本专科在校生人数占在岗职工总人数的比重即每万人所拥有大学生人数来表示)、CPI/、城镇居民人均可支配收入与、城镇居民人均消费性支出/。(/、/、均用来衡量物质生活水平),总共10个指标变量。3回归模型建立为了考察地区职工平均工资与其主要影响因素的数量变动关系,本文以职工平均工资作为因变量,以人均GDP(XJ、产业结构变量(吃)、非国有化变量(.)、外向型经济变量()、财政支出变量(M)、社会劳动生产率(4)、人力资本变量(/)、CP1(X8)、城镇居民人均可支配收入(/)、城镇居民人均消费性支出(JqO)等10个指标为自变量,建立多元线性回归模型。4SPSS运行结果分析为了消除各自变量
5、纲量不同的差异,实验采用的数据经过SPSS中Ana1yzeZDescriptiveStatisticsZDescriptives并选定Savestandardizedva1uesasvariab1es实现了标准化O4.1 强行进入法(Enter)在多元线性回归分析中,有不同筛选自变量的方法:Enter(强行进入法)、Stepwise(逐步法)、Remove(强制剔除法)、Backward(向后法)、Forward(向前法)五种。这本次实验中我首先选择了强行进入法(Enter)。SPSS运行结果如下:Mode1Summaryc,dMode1RRSquarebAdjustedRSquareStd.
6、ErroroftheEstimate1,987a.974.962,19289781b. a.Predictors:Zscore(10)1Zscore(x7)1Zscore(x4)1Zscore(x5),Zscore(x2)1Zscore(x8),Zscore(x6)1Zscore(x3),Zscore(X1)1Zscore(x9)c. Forregressionthroughtheorigin(theno-interceptmode1),RSquaremeasurestheproportionofthevariabi1ityinthedependentvariab1eabouttheorigi
7、nexp1ainedbyregression.ThisCANNOTbecomparedtoRSquareformode1swhichinc1udeanintercept.d. DependentVariabIe:Zscore(Y)e. 1inearRegressionthroughtheOrigin上表是模型综述表,可以看出相关系数为0.987,说明自变量与因变量之间有很强的相关性。决定系数R2为0.974,表示所有自变量一起可以解释因变量97.4%的变异性,这一结果十分理想。另外,校正的决定系数为0.962。ANOVAcdMode1SumofSquaresdfMeanSquareFSig.1
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