我国各地区工资水平的空间回归分析

 2022-01-17 11:01

论文总字数:18712字

目 录

1 引言......................................................................1

1.1 概述.............................................................1

1.2 研究现状.........................................................1

2 理论基础与模型........................................................2

2.1 最小二乘法多元线性回归模型.......................................2

2.2 空间回归模型.....................................................3

2.2.1 空间权重..................................................3

2.2.2 全局空间自相关指标:Moran指数.............................4

2.2.3 空间滞后模型..............................................5

2.2.4 空间误差模型..............................................6

2.3 模型的估计与检验.................................................7

3 研究区域与数据准备...................................................7

4 实验研究与验证........................................................8

4.1 普通最小二乘法回归模型............................................9

4.2 空间滞后回归模型.................................................12

5 分析结论...............................................................17

6 讨论.....................................................................18

参考文献..................................................................19

致谢.......................................................................20

1、引言

1.1. 概述

平均工资水平是指劳动者在一定区域和一定时间内获得的平均劳动收入,而社会生产能力了又决定了社会分配情况,只有经济得以快速发展才能提供更多的可分配的社会产品,因此一个地区的平均工资水平在一定程度上反映了这个地区经济发展的好坏情况。平均工资水平的影响因素包括了地域的影响。

现如今,改革开放的进度在不断地加速进展,我国各地区在岗职工工资水平也在不断地提升。在岗职工工资水平是与其地区的的经济发展情况密不可分的,因此不能够简单随便的去进行比较,各地区在岗职工平均工资水平问题的研究,对评价当地的经济发展水平是有一定用处的,它是探究各地区经济发展的重要因子之一。从多种不同角度来看,在岗职工平均工资的差异主要表现在地区的差异,城乡的差异,性别的差异,行业的差异以及所有制的差异等。本文主要着重于全国31个省市及自治区各地区在岗职工的平均工资水平差异,即地区的差异。为了研究这一问题,本文以2014年各地区在岗职工的工资水平为例,构造并套用空间滞后回归模型(Spatial Lag Model,SLM)和空间误差回归模型(Spatial Error Model,SEM),探究影响各地区在岗职工工资水平的影响因素,从而对需要择业的人提供一定有用的信息。

而地区空间所反映的信息能行之有效的表明社会活动过程之间怎么联系,辐射与反馈等。空间计量回归模型按照模型设定时对“空间”的表达方式的区别一般可以分为空间滞后模型(SLM)和空间误差模型(SEM)。空间滞后模型(SLM)反映了因变量的影响因素会通过空间传导机制作用于其他领域而空间误差模型(SEM)则反映了地区间的外溢是随机冲出的效应结果。

1.2. 研究现状

目前,国内外对空间回归模型的研究还正处于迅速发展的阶段。例如曾晖,杨平(2012)等人【5】就南京市住宅区价格的影响因素研究了空间滞后模型(Spatial Lag Model,SLM)和空间误差模型(Spatial Error Model,SEM)哪个具有更强的解释力。郁佳敏【2】(2012)为了研究1980—2010年我国产险保费增长情况,构建了建财产险保费增长的自回归分布滞后模型,并使用了Engle-Granger两步法来进行实验研究。Takagi Daisuke; Ikeda Ken,ichi; Kawachi Ichiro(2012)等人【2】使用具有反距离加权矩阵的空间Durbin模型,在东京市的一个病区进行社会资本和犯罪受害研究。Kuk-Hyun Ahn,Richard Palmer(2016)等人提出使用空间滞后模型(SLM)和空间误差模型(SEM)的基于空间邻近的RFFA方法。所提出的方法由两个框架表示:分位数回归技术(QRT)和参数回归技术(PRT)。结果表明广义极值(GEV)分布适当地代表研究计量中的洪水频率。此外,盆地面积,溪流网络和降水季节性被发现是预测建模中QRT模型和PRT模型最有效的解释变量。与空间邻近的RFFA方法提供可靠的洪水分位数估计相比较简单的方法。与QRT相比,由于其精度和计算的简单性,可以推荐PRT模型。

2、理论基础与模型

为了能够既可以考查到影响工资水平的因素,又能够解释我国31个省市及自治区各地区工资水平之间的相互影响关系,因此要考虑使用空间计量经济回归模型,空间计量经济回归模型有很多种不同的表现形式,本文研究使用的空间计量经济回归模型主要是空间滞后回归模型(Spatial Lag Model,SLM)和空间误差回归模型(Spatial Error Model,SEM)这两种。

2.1. 最小二乘法多元线性回归模型(Ordinary Least Squares Model,OLS)

给定数据点(),(),...,()差不多在一条直线上,设定回归函数为,那么要解决多元线性回归最小二乘问题就是求【7】

值达到最小。根据多元函数推断得到极值的必要条件可以得出:

(2)

(2)式就是为求了得出多元线性回归最小二乘解问题的方程组。

若在现实问题中y同时被n种特征变量因素同时影响,为了方便使用,不如设回归直线为,而实际回归直线为,(mlt;n) 。

从上述可以看出,当需要进行线性回归分析时,应该谨慎选择该用多元的回归还是一元的回归,另外,特征变量因素间的互为独立性也是非常需要注意的,一点小偏差,一个不注意,最后所得的结果就会出现比较大的差错。因为经济活动方面的影响因素比较多,有些因素又是无法进行预估的,要想彻底消除变量因素间的相互干扰是不现实的,换句话说,特征变量相互之间想要绝对的独立是不存在的,所以在特征变量的选择上要慎之又慎。线性回归限制比较多,因此要选用更加优化的模型来进行回归分析。

2.2. 空间回归模型

2.2.1 空间权重:

概念:为了表达n个位置的空间的邻近关系,一般定义一个二元对称空间权重矩阵 W,其形式如下:

在上式中,反映了区域i与j的邻近关系,它可以按照邻接的准则或者距离的准则来计量。

空间权重的两种常规设定:

  1. 简单的二进制邻接矩阵:

当区域i与j相邻接,=1;

当区域i与j不邻接,=0。

(2)基于距离的二进制空间权重矩阵:

当区域i与j的距离小于d时,=1;

当区域i与j的距离不小于d时,=0。

2.2.2 全局空间自相关指标:Moran指数

它表示的是空间邻近或空间邻接的区域单元属性值的相似水平高低,其式子:

其中:

对于该指数,为了检验n个变量间是否存在空间自相关,可以用标准化过后的统计量Z来判断,计算Z值的公式为:

如果Z值为正且显著,表示变量之间有正的空间自相关关系;

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