我国职工平均工资的地区差异研究文档格式.doc
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3.1模型假定 3
3.2指标选取 4
4数据来源与分析软件 6
4.1数据来源 6
5因子分析模型 7
5.1模型建立 7
5.2模型结果分析 8
5.3因子得分分析 9
5.4因子分析模型的评价 11
6聚类分析与方差分析 11
6.1聚类分析 11
6.2方差分析 12
7回归模型 14
7.1模型建立 14
7.2模型检验 14
7.3回归模型评价 16
8结论与建议 17
参考文献 19
附录 20
1研究背景
改革开放以来，我国经济迅猛发展，居民的平均工资水平有了很大变化，但同时平均工资水平差异问题也逐渐凸现出来，从不同角度来看，这些差异表现为地区差异，城乡差异，性别差异，行业差异和所有制差异等。
本文落点于全国31个省市自治区的平均工资水平差异，即地区差异。
通常认为地区间的平均工资水平差异受到政策因素和地理因素的影响。
从政策上讲，东部沿海的众多省市作为改革开放试点，国家优先把优惠政策给予这些地区，因而经济发展比中部和西部先起飞；
从地理条件上讲，沿海或沿江省市交通运输便利，为经济运行创造了优越的条件。
据钟笑寒（2006）的研究，中国地区间的平均工资水平差距在不断扩大，从1978～2002年间，总体上来说，东部地区的相对工资增长总是高于中西部地区，而且地区差距在不断扩大。
虽然有不少的新研究发现，2002年至现阶段这个差距出现了逐步缩小的趋势，但是差距长期存在这个现实却依然没有改变。
以2008年为例，有9个省区市平均工资高于全国平均水平，分四大区域看，由高到低排列依次是东部、西部、东北和中部，分别为34316元、25602元、25101元和24390元。
最高的是上海56565元，最低的是江西21000元，最高与最低平均工资水平相差2.7倍。
地区平均工资水平差距的长期存在可能导致社会的不稳定，并阻碍国民经济发展以及构建和谐社会目标的实现。
2研究方法和目的
本文试图从定量分析角度探究造成地区平均工资水平的主要因素，参考了国内外众多学者有关工资收入差异研究的著作，综合选取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，利用全国31个省市自治区2007的数据，进行因子分析，并建立多元线性回归模型，同时根据分析结果有针对性地提出缩小地区平均工资水平差异的一些措施建议。
3模型假定与指标选取
3.1模型假定
为了分析影响我国各地区职工平均工资差异的决定因素，我们建立一个平均工资差异的决定函数，其中，S代表平均工资，代表经济规模变量，代表产业结构变量，代表非国有化变量，代表外向型经济变量，代表财政支出变量，代表社会劳动生产率，代表人力资本变量，代表物资生活水平变量。
由于本文并不侧重这些变量对于平均工资的影响的实证研究，在其他学者的研究基础和实证论断上，该模型包含以下假定：
（1）平均工资地区差异受到经济规模变量、产业结构变量、非国有化变量、外向型经济变量、财政支出变量、社会劳动生产率、人力资本变量、物资生活水平变量的影响，也反映于这些变量在不同地区的高低不同。
（2）一个地区的平均工资水平与经济规模变量、产业结构变量、非国有化变量、外向型经济变量、财政支出变量、社会劳动生产率、人力资本变量、物资生活水平变量成正相关关系。
3.2指标选取
本文采用引入尽量多的控制变量的方法来消除模型的内生性，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。
在其他学者研究的基础上，本文将选取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，分别为：
产业结构变量、人力资本变量、财政支出变量、非国有化变量、外向型经济变量、人均GDP、社会劳动生产率、CPI、城镇居民人均可支配收入、城镇居民人均消费性支出，总共10个指标变量。
3.2.1经济规模变量（）
本文经济规模变量选用人均GDP（）来代表。
人均GDP是一个地区人均新创造的价值，是代表一个地区经济水平的人均指标。
它既可以反映一个地区的经济实力和市场规模，又可以反映地区人民的富裕程度和生活水平。
一个地区的平均工资水平是与当地人均GDP水平息息相关的。
3.2.2产业结构变量（）
本文以第二、三产业产值之和占地区生产总值（GDP）的比重（）来代表产业结构。
根据汪建新、黄鹏（2009）的研究，第二、三产业在GDP中的比例上升会使得工资水平上升。
正如克鲁格曼（1991）所说，工业化带来了规模经济效应，从而提高了本地区的消费水平和工资收入水平。
3.2.3非国有化变量（）
本文以非国有单位职工人数在全部在岗职工人数中的比率（）代表非国有化变量，这一比率可看作是外资和民营等私有经济发展的一个指标。
在地区劳动供给一定的情况下，经济体更为多样化、外资和民营等私有经济发展更为迅猛，不同私有经济体对劳动力的争夺会带来“工资竞争效应”，即带来工资水平的上升。
我国的所有制改革不像东欧转型经济那样从一开始就将国有企业私有化，而是建立以公有制为主导、多种所有制经济共同发展的模式。
因此，我国所有制结构变化最为突出的特点是国有经济比重持续下降，相应地非公有制经济比重持续上升。
从均衡发展的角度来看，中国所有制改革进程的地区差异很大，东部地区的非公有经济的发展速度比中部和西部地区快。
这一差异可能导致地区劳动生产率和地区工资收入的差别。
有研究表明私有化的过程伴随着地区工资收入的非均衡发展；
也有研究表明，中国的城市收入水平差异随着国营经济的比重的降低而增大。
所以，本文选取非国有化变量作为评价地区职工工资差异的指标。
3.2.4外向型经济变量（）
本文以地区贸易出口额与进口额的比率（）代表外向型经济变量。
劳动的需求曲线是一条向右下方倾斜的曲线，表明劳动的需求量与工资成反方向变动。
增加出口和限制进口都可以增加市场对产品的需求，一方面，生产企业为了满足生产需要更多的劳动力，劳动供给不变的情况下，劳动需求曲线右移，平均工资上升；
另一方面，由于企业想增加或者保留一定数量的劳动力需求，或者出于日益强大的工会组织的要求，企业需要提高其工资水平。
因此，选取出口进口比作为反映外向型经济程度的指标，其值越高，表示该地区或者国家的产品需求越高，对于劳动力的需求的就越高，这会拉动平均工资水平的上升。
3.2.5财政支出变量（）
本文以地区财政支出占地区生产总值的比重（）代表财政支出变量，用以探究政府推动经济发展对平均工资水平变化的影响情况。
政府的财政支出通过带动本地区的经济发展，从而推动了劳动者的实际工资水平。
但由于政府支出受到维护公平和保证效率这两方面的平衡技巧的影响，政府推动经济发展对工资收入增长率的影响是不明确的。
3.2.6社会劳动生产率（）
是指即生产某一种商品时,在该行业所必须的平均劳动生产时间，本文用地区生产总值与在岗职工人数的比率（）来代表社会劳动生产率。
根据效率工资理论，在实际生产过程中，社会劳动生产率的高低对工资的变动具有重要影响，两者呈正相关关系，也即是社会劳动生产率越高，平均工资水平也会越高。
3.2.7人力资本变量（）
本文以各地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（）来代表人力资本变量。
一般来说，各地区的普通本专科在校生人数在一定程度上反映了该地区的高等教育水平，同时教育水平也是劳动经济学工资函数中最基本的变量。
也就是说，教育水平较高意味着劳动力成本高，而高劳动力成本直接导致高工资水平。
因此，该人力资本变量与职工平均工资水平呈正相关关系，符合本文的指标选取要求。
3.2.8物质生活水平变量（）
选取CPI（）、城镇居民人均可支配收入（）和城镇居民人均消费性支出（）作为物质生活水平的衡量指标。
由于工资在生产总成本中占有较高的比重，工资水平的变动对通货膨胀率具有重要影响。
当企业增加产出量时，工资和其他投入要素的价格便会相应提高，从而带动单位劳动力成本和物价总水平的上涨，形成物价上涨推动工资上涨，工资上涨又推动物价上涨的螺旋式上升。
同时，因为工资和CPI这两者的相互影响，城镇居民人均可支配收入和城镇居民人均消费性支出也会发生相应的变化。
4数据来源与分析软件
4.1数据来源
本文所使用的数据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、CPI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）
4.2数据分析软件
本文数据分析所使用的软件有正版SPSS17.0,EVIEWS5.0，均为广东外语外贸大学教育技术中心实验室中的软件。
5因子分析模型
5.1模型建立
在进行数据分析之前进行KMO检验，p值为0.000，检验结果是显著的，表明数据之间具有一定的相关性，可进行因子分析。
表1因子贡献率表
成份
初始特征值
提取平方和载入
合计
方差的%
累积%
1
4.687
46.868
2
2.019
20.192
67.060
3
0.988
9.878
76.939
4
0.863
8.631
85.570
从上表的方差解释情况看到，采用主成分方法提取因子，前四个因子的累积贡献率达到85.57%，已能解释原始变量的大部分信息。
因此我们可以用该四个因子来代表10个原始指标，以降低分析地区工资差异的变量维度。
通常初始提取的因子很难做出有效地解释，为了更好的解释因子，必须对负荷矩阵进行旋转，以改变每个变量在各个因子的负荷量的大小，从而可以将指标归入各个因子。
从下表的经过5次方差最大化旋转的因子载荷矩阵可以看到10个指标共提取出4个因子。
表2旋转后的因子载荷表
成分
产业结构
人均GDP
CPI
人均可支配收入
人均消费性支出
外向型经济变量
社会劳动生产率
财政支出变量
人力资本变量
非国有化变量
0.785
0.934
-0.664
0.967
-0.951
-0.096
0.790
-0.182
-0.056
-0.058
-0.109
-0.168
-0.214
-0.127
-0.166
0.861
-.108
0.831
-0.159
-0.074
-0.202
-0.265
0.566
0.014
-0.032
-0.017
0.285
-0.124
0.083
0.945
-0.071
-0.008
0.048
-0.072
-0.082
-0.066
0.314
-0.117
0.969
由上表可得到我国平均工资地区差异评价指标体系的因子分析模型：
5.2模型结果分析
由因子分析模型可知，第一个因子在产业结构、人均GDP、CPI、人均可支配收入、人均消费性支出、社会劳动生产率6个指标上面有较高的载荷，这个因子主要反映了该地区的经济发展水平、经济产业结构和社会生活水平，根据前面的变量选择论述，该因子与地区平均工资水平有正相关性，提高和改善这个因子可以促进地区工资水平的提升。
我们将其定义为经济规模经济结构因子；
第二个因子在财政支出变量、外向型经济变量上面有较高的载荷，这个因子主要反映地区财政支出比重和外向经济依存度对平均工资水平的影响，将其定义为财政支出以及外向经济程度因子；
第三因子在非国有化变量上面有较高的载荷，这个因子反映地区经济结构的“宽松”程度，我们认为一个地区非国有化程度越高，该地区的其他经济成分更为丰富，各种经济的注入提高了劳动力的需求和竞争程度，从而有利于提高工资水平。
我们称之为非国有化程度因子；
第四个因子仅在人力资本变量上面有较大的载荷，该指标越大，表明该地区人才资源越丰富并且劳动成本越高，在不存在劳动供给超过劳动需求的情况下，劳动成本的提高也要求工资水平有相应的提升，因此该因子与平均工资水平成正相关关系，称之为人力资本因子。
另外，从各个因子的贡献率大小我们可以发现各因子在评价一个地区平均工资水平状况时影响程度的大小。
具体来说，以2007年全国31个省市多指标为依据的平均工资水平评价框架中，经济规模经济结构因子对于地区平均工资水平的贡献率最高，为46.87%，这就证明了一个地区的经济水平的高低、产业结构的合理与否对于该地区的平均工资水平有最重要的影响。
其次依次是财政支出以及外向经济程度因子贡献率为20.19%，非国有化程度因子贡献率为9.878%，人力资本因子贡献率为8.631%。
在考察平均工资水平地区差异时，我们可以从上述4个因子出发进行考察，而且也要注意到各个因子对于工资地区差异的影响程度的强弱。
5.3因子得分分析
按照方差贡献率占四个因子总方差贡献率的比重作为权重进行加权汇总，得到各个省市自治区的平均工资水平的综合得分（具体得分情况及排名请见附录2）。
即：
F=
5.3.1综合排名分析
从综合排名来看，我国31个省市自治区的平均工资水平影响因素综合评价与我国“东-中-西”的地理区域划分有很强的相关性。
排名最高的是上海市，接下来是浙江、西藏、江苏、广东、北京、天津、山东、福建等省市，在我国区域板块中，这些省市大部分是国内经济发达省市，同时也是我们所说的东部城市（西藏除外）；
位于排名靠中的河北、重庆、湖南、安徽、江西等省份则大部分是我国的中部省份，排名靠后的省份大多是中西部城市，比如青海、宁夏、贵州等地，这些省份因为较长期以来经济发展滞后于中东部城市，表现出平均工资排名靠后的群聚特点。
另外，从因子得分情况上看，各个省市的经济规模经济结构因子、财政支出及外向经济程度因子、非国有化程度、人力资本因子互有高低。
在经济规模及经济结构因子上，排名靠前的是上海、北京、浙江、广东等经济发达地区，这些地区由于保持长期良好的经济发展态势，其经济规模及经济效益明显高于其他省市，另外，这些省市的产业结构逐步成熟合理，第二第三产业在这些省市的快速发展也拉动了平均工资水平的高增长。
比如上海市作为全国金融中心，其金融业平均工资水平多年位于全国各地区各行业平均工资之首；
北京市“中关村”高科技信息产业，浙江省、广东省的巨额对外贸易产业都是二三产业发展的代表，由此而拉动的平均工资水平提高也很显著。
在财政支出以及外向经济程度因子方面，西部地区的省份财政支出比重更为靠前，其中西藏藏族自治区2007年度财政支出比重达到69.55%，政府的财政支出通过提高特定人群的工资水平或者产业支持等措施可以有效地提高地区的平均工资水平，我国西部地区的省份由于地理原因、经济原因等可能会存在产业单一、资源匮乏的情况，因此西部地区政府可能会更多依靠财政政策手段来促进和协调地区经济发展，从而表现在平均工资水平受财政支出影响较大。
另外，可以看到，沿海地区外向经济依存度较高，这也成为平均工资增长的重要影响因素，比如浙江省作为我国多年的进出口大省，其庞大并且不断增大的外贸经济支持有效地拉动了平均工资水平增长，值得注意的是，西藏、新疆的出口进口额比值分别为4.86和5.2，远远高于其他省市的该值水平，与许多人的“外向经济集中在沿海地区城市”的误解不同，西藏和新疆利用其独特的地理位置和政策支持在我国外贸经济中独树一帜。
西藏和新疆分别为我国和南亚地区、中亚地区的外贸搭建起坚实的桥梁。
青藏铁路将西藏纳入中国四通八达的铁路网中，解决了西藏经济活动中的远距离运输成本高的问题，不仅有利于中国商品进入南亚市场，也促进了南亚商品及时、顺利进入中国市场。
新疆则依靠口岸优势及背靠中亚、俄罗斯等欧洲市场，成为国内外贸企业向外出口的一个新通道。
这种外贸优势不仅促进区域经济的发展，而且对于解决就业、提高平均工资水平也有明显的推动作用。
在非国有化程度因子方面，排名较高的省份有浙江、江苏、广东、湖南、四川等城市，这些省份国有化程度相对较低，其他私有经济体占有重要地位。
我们认为非公有制经济比重反映了该地经济结构的开放程度，民营经济、私营经济以及外资经济的注入对于提高劳动需求、增强劳动力流动有明显的正效用，从而提高了该地区的平均工资水平。
以每万人拥有大学生数为指标的人力资本因子排名上，江西省、湖北省、江苏省居于前列，这些地区的高等学府、技术院校数量多，为当地经济社会发展注入了人才血液，人力资本的提高也相应带动了平均工资水平的增长。
5.4因子分析模型的评价
5.4.1优点
将因子分析模型应用于平均工资地区差异的分析，提取了影响平均工资地区差异的重要因子，一方面以多指标综合评价各省市平均工资状况，另一方面可以比较不同平均工资水平的省份在各因子方面的得分高低，进而可以分析具体省市区平均工资处于某一水平的原因以及为该地区提高平均工资水平、缩小地区平均工资差异提出针对性建议。
5.4.1缺点
本文的因子分析模型只采用了2007年全国31个省市的10个平均工资评价指标，在纵向比较平均工资地区差异方面有所欠缺。
另外，因子分析受到数据结构的影响较大，不同年份采用同样指标进行分析可能会得到不同的因子划分，也不利于纵向的因子比较。
6聚类分析与方差分析
6.1聚类分析
根据因子分析得到的31个省市的4因子得分数据，运用SPSS17.0统计软件采用最远距离法进行聚类，得到聚类树状图（详见附录3）。
由此我们可以获得具有相似因子结构的省市分类情况。
如下表，我们将31个省市分为4大类别。
表3我国31个省市平均工资水平聚类分析分类结果
第一类
广东、浙江、上海、天津、北京
第二类
广西、河南、四川、安徽、湖南、河北、重庆、山东、江苏、湖北、
第三类
陕西、江西、宁夏、青海、贵州、云南、福建、甘肃、海南、内蒙古、山西、辽宁、吉林、黑龙江
第四类
新疆、西藏
6.2方差分析
由表3可知，上海、天津、北京、广东、浙江为第一类，广西、江苏、河南等11个省市为第二类，陕西、宁夏等14个省市为第三类，新疆和西藏归为第四类。
结合2007年平均工资水平数据，我们将这四类省市分别命名为第一梯队区域、第二梯队区域、第三梯队区域以及政策扶持区域，为了对这四类区域的工资差异进行更为细致的分析，我们采用单因素方差分析比较各因子得分在地区差异中是否显著以及影响大小。
方差分析的结果见表4：
表4各因子的方差分析结果
因子名称
F统计量
P值
地区因子差异是否显著
经济规模及
经济结构因子
24.830
0.000
是
财政支出以及
外向经济程度因子
26.273
非国有化程度因子
3.820
0.021
人力资本因子
4.889
0.008
表5各因子得分的分区域均值
区域划分
F1
F2
F3
F4
第一梯队区域
1.5286
0.5029
-0.0714
0.0629
第二梯队区域
0.1028
-0.1211
0.1344
0.3983
第三梯队区域
-0.4917
-0.1430
-0.0017
-0.0283
政策扶持区域
0.3407
0.2736
0.0014
0.3471
表4和表5表明从10个平均工资地区差异评价指标中提取的四个因子均在四个梯队区域间存在显著差异。
第一梯队省份在经济规模及经济结构因子的优势明显，由于经济规模及经济结构因子在平均工资水平影响因素的影响上比重最大，这些省市的平均工资水平也居于国内前列。
在财政支出以及外向经济程度因子上，第一梯队地区的外
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