工資的影響因素分析
——以美國為例

黃素潔

(新疆大學 新疆 烏魯木齊 830000)

工資的影響因素分析
——以美國為例

黃素潔

(新疆大學 新疆 烏魯木齊 830000)

本文通過分析運用R語言，普通最小二乘法，異方差，加權最小二乘法，建立計量模型，對橫截面數(shù)據(jù)——美國1982年595 個工人的工資和受教育時間、全職工作經(jīng)驗、是否為非洲裔美國人等因素之間的關系，本文得出結論：受教育時間、全職工作經(jīng)驗和非洲裔美國人對于工資均有影響，其中受教育時間對于工資的影響有較強的正的影響，而非洲裔美國人有負的較強影響,由此可得在美國存在比較嚴重的種族歧視。

工資;受教育時間;全職工作經(jīng)驗;非洲裔美國人

社會上，普遍認為學歷越高，受教育年限越長，則收入會越高。但對于這個說法，有待于通過運用定量檢驗進行實證研究來證實。對于有工作經(jīng)驗的人，社會上也是普遍認為工作經(jīng)驗能夠帶來多少工資的增長呢，相比較接受教育而言，兩者誰對于工資的影響比較大呢，有待論證。另外，勞動力市場上普遍存在種族歧視的。一些族裔相對于其他族裔做相同的工作，得到的工資卻相差很大。本文還要考察教育，工作經(jīng)驗，種族這些因素與工資之間的關系。我們發(fā)現(xiàn)受教育年限對于工資有一個顯著正向影響，工作經(jīng)驗對于工資有正向貢獻，而非洲裔美國人對于工資顯著負向影響，也就是非洲裔美國人在勞動市場上受到了歧視。

本文剩余部分組織如下，第一節(jié)是數(shù)據(jù)分析，第二節(jié)是OLS分析，第三節(jié)是異方差檢驗，第四部分是WLS回歸，第五部分是小結全文。

一、數(shù)據(jù)分析

數(shù)據(jù)取自R語言程序包“AER”。選取數(shù)據(jù)是從對wage的影響因素分析，分析的數(shù)據(jù)來自1982年的橫截面數(shù)據(jù)，包括了595個，年齡從18到65歲不等，對每個人的wage我們主要分析了一下影響因素：受教育年限，全職工作經(jīng)驗，非洲裔美國人。在以下我們簡稱education,experience,ethnicity或者是edu.,exp.,eth.我們預估結論是edu.,exp.對wage增長有正的影響，而eth.則對wage有負的影響。

二、對OLS的分析

表1 基于橫截面數(shù)據(jù)的OLS與WLS回歸結果

在表1中，得方程：wage=-204.987+9.830exp+89.350edu-267.837eth

(1)對擬合系數(shù)的分析：可得edu.,exp.與wage為正相關關系，而eth.則呈負相關關系。其中edu.和eth.對wage影響比較大。當edu.增加一年時，則wage增加89.350個單位，而對于exp.對wage的影響就比較小，僅有9.830.eth.對于wage，當是非洲裔美國人時，則相同的工作，非洲裔美國人則少拿267.837美元。

(2)擬合優(yōu)度：R2=0.248，說明回歸方程即上述方程的解釋能力為24.8%，也就是edu.,exp.,eth.這三個量對于wage的解釋能力為24.8%，說明除此之外還有其他的因素對wage有比較但大的影響。調整后的R2=0.244。

(3)回歸方程的總體顯著性檢驗：綜合來看，在5%顯著性水平上，F(xiàn)=20708.45>65.043,說明edu.,exp.,eth.的共同影響是顯著的。并且也可以從P<0.01也可以看出，回歸模型是非常顯著的。

(4)單個回歸性系數(shù)的顯著性檢測：從單個因素的影響來看，在5%顯著水平，exp.,edu.和eth.的值都大于t0.10/2=1.684，所以edu.,exp.,eth.這三個量對于wage的影響是顯著的。

三、異方差檢驗

表2 B-P檢測結果

進行異常差的Breusch-Pagan檢驗，拒絕同方差原假設，說明存在異方差。

四、對WLS回歸結果的分析

當確定回歸方程具有異方差時，我們就要采取加權最小二乘法來估計。

由上表得到如下方程：wage=-48.156+9.351exp.+69.745edu.-251.084eth

分析：(1)對擬合系數(shù)的分析：WLS回歸后，相似點是edu.,exp.與wage為正相關關系，而eth.依然呈負相關關系。且edu.和eth.對wage影響比較大。當edu.增加一年時，相比較之前的89.350，.則wage現(xiàn)在變?yōu)樵黾?9.745個單位，而對于exp.對wage的影響依然比較小，由9.830變?yōu)?.351.eth.對于wage也發(fā)生了變化，當是非洲裔美國人時，則相同的工作，非洲裔美國人，想比較原來的267.837美元嗎，則調整后少拿251.084，也就是說少拿的錢變少了，種族歧視比先前程度要輕。

(2)擬合優(yōu)度：由原來的R2=0.248變?yōu)?.315，說明回歸方程即上述方程的解釋能力由原來能夠解釋的部分為24.8%，則現(xiàn)在為31.5%。調整后的R2=0.311。

(3)WLS回歸方程的總體顯著性檢驗：綜合來看，在5%顯著性水平上，F(xiàn)=20708.45>90.539,說明edu.,exp.,eth.的共同影響是顯著的。并且也可以從P<0.01也可以看出，回歸模型是非常顯著的。

(4)單個回歸性系數(shù)的顯著性檢測：從單個因素的影響來看，在5%顯著水平，exp.,edu.和eth.的值都大于t0.10/2=1.684，所以edu.,exp.,eth.這三個量對于wage的影響是顯著的。同樣的，它們的P值均小于0.05也可以說明問題。

五、小結

通過上述回歸結果，我們得到如下結論：受教育時間對于工資具有顯著正向影響，則社會上普遍認為的讀書多，收入也就越高是有理論支撐的。全職工作經(jīng)驗對于工資的影響也是顯著的，全職工作時間越多，則對于工作越熟練，勞動效率也就越高，帶來更高的收益。而非洲裔美國人對于工資有一個負向影響，也就是說在勞動市場上存在種族歧視，非洲裔人相對其他族裔，做同樣的工作，得到的收益較少。綜上，增加受教育年限、擁有更多的工作經(jīng)驗，盡量消除種族歧視對于工資增長有顯著作用。

[1]阮靜儀,范良,& 史衛(wèi).(2015).學歷教育、職業(yè)培訓與農(nóng)民工工資收入——基于珠三角調查數(shù)據(jù)的實證研究.中大管理研究,10(1),60-79.

[2]彭明明.(2011).中國過度教育及其經(jīng)濟效應分析.(Doctoral dissertation,南開大學).

[3]李賓,& 馬九杰.(2014).教育年限和工作經(jīng)驗對偏遠山區(qū)農(nóng)村外出勞動力工資水平的影響——基于鄂渝兩地數(shù)據(jù).農(nóng)業(yè)技術經(jīng)濟(10),21-29.

黃素潔(1992-)，女，漢族，新疆奎屯人，研究生，新疆大學，研究方向：世界經(jīng)濟學。