劳动力工资收入上涨幅度标准探讨

高教社杯全国大学生数学建模竞赛承诺书我们仔细阅读了中国大学生数学建模竞赛的竞赛规则.我们完全明白，在竞赛开场后参赛队员不能以任何方式包括、电子、网上咨询等与队外的任何人包括指导教师研究、讨论与赛题有关的问题。我们知道，抄袭别人的成果是违反竞赛规则的, 如果引用别人的成果或其他公开的资料包括网上查到的资料，必须按照规定的参考文献的表述方式在正文引用处和参考文献中明确列出。我们重承诺，严格遵守竞赛规则，以保证竞赛的公正、公平性。如有违反竞赛规则的行为，我们将受到严肃处理。我们参赛选择的题号是从A/B/C/D中选择一项填写： D 我们的参赛报名号为如果赛区设置报名号的话：19510002所属学校请填写完整的全名：参赛队员 (打印并签名) ：1.林衍杰 2.民施 3.黄锋凯指导教师或指导教师组负责人 (打印并签名)：数模组日期： 2014 年 8月 31 日赛区评阅编号由赛区组委会评阅前进展编号：高教社杯全国大学生数学建模竞赛编号专用页赛区评阅编号由赛区组委会评阅前进展编号：赛区评阅记录可供赛区评阅时使用：评阅人评分备注全国统一编号由赛区组委会送交全国前编号：全国评阅编号由全国组委会评阅前进展编号：劳动力工资收入上涨幅度标准探讨摘要劳动力工资水平作为关乎国计民生的重大问题，一直受到政府部门和社会各界的高度关注。文章采用的研究方法，利用SPSS，MATLAB数学软件，分析出与劳动力工资水平密切相关的宏观因素。针对问题一：根据查找得到的数据资料，分析影响劳开工资涨幅的相关因素，并对每一种因素都进展一次的线性回归分析，再根据T值，F值检验与相关系数的分析判断出影响劳动力工资涨幅的主要因素：CPI，居民消费水平，城市化率，财政收入，第一产业，第二产业率，第三产业率，人均GDP。针对问题二：在问题一得到的结果的根底上，建立多元线性回归模型，再根据查找到的文献，劳动力工资增长的合理性主要是用其比照两个主要因素：人均GDP增长率，劳动生产率元的增长率，根据比照后的结果对十一五期间工资涨幅合理性进展分析。针对问题三：利用灰色预测，对“十二五期间，劳开工资与劳开工资涨幅进展预测，得出2011年至2015年预测劳动力工资分别为：42988元，49307元，56555元，64869元，74405元。其增长率分别为：15.724%，14.699%，14.700%，14.701%，14.700%。对于问题四：根据模型与最后计算出的结果，查找相关的经济学资料，提出一些提高劳动者工资收入的建议。关键词：相关系数；多元线性回归；灰色预测一、 问题重述兔年伊始，“用工荒在全国围蔓延，似乎成为一个风潮。劳动力价格一路飙升，招工难、留人难。中华全国总工会进展的一项研究报告显示，中国劳动力收入占国生产总值的比重已经连续下降了27 年。温家宝总理在2011 年政府工作报告中指出，合理调整收入分配关系。这既是一项长期任务，也是当前的紧迫工作。因此，提高工人工资、提高劳动报酬在初次分配中的比重已经刻不容缓。居民收入分为很多种，其中劳动力工资收入是我们主要关注的一种根本收入。主席、温家宝总理在多个场合屡次表示，要提高劳动者收入特别是低工资者的劳动收入，努力提高全民的生活水平，实现社会公平。提高劳动力工资收入将是一个复杂的系统工程。提高工资过慢，会影响低收入劳动者及其家庭的根本生活水平，甚至出现用工荒。但如果提高得过快过多，则会加重企业负担，可能导致企业裁员，从而不利于稳定和扩大就业；如果上调幅度超出当地经济承受能力，还会影响地区经济的稳定开展，甚至出现通货膨胀；如果调整过于频繁，则会干扰市场的正常运行等。因此，对于工资标准的调整，必须适时适度。根据经济学常识，劳动者工资的调整可能与国家经济水平、财政收入、生活水平、劳动生产率有关，还可能与消费、政府购置等经济因素严密相连，甚至可能与劳动力就业、物价、汇率、利率、通胀率、城市化、市场化程度等因素有关。而且这些因素之间相互关联、相互制约。请你参考收入分配改革问题的研究成果，利用近年来我国相关的统计数据参见下面，也可以比照其他国家的统计数据，就我国劳动者工资收入调整研究以下问题：1. 搜集有关统计数据并进展分析，寻找与劳动者工资收入相关的主要因素，从整个国家宏观的角度，探寻劳动者工资收入与上述主要因素间的关系。2. 建立劳动者工资收入上涨幅度标准的数学模型。探究“十一五期间工资上涨幅度的合理性。3. 利用所建立的数学模型，根据国家的有关决策和规划，对“十二五期间工资调整幅度前景进展预测分析。4.请根据所建立的数学模型和预测结果，对提高劳动者工资收入献言献策不超过1000 字。二、问题分析题目所需要的数据主要通过查阅有关资料与文献，再通过查阅到的资料建立数学模型探讨劳开工资收人涨幅标准，并对提高劳动者工资收入献言献策。2.1问题一分析要找出影响影响劳开工资涨幅的相关因素，首先要建立每个元素与劳开工资之间的关系函数，在分析相关系数进展判断。运用MATLAB软件进展求解。2.2问题二分析要探究十一五期间劳开工资涨幅是否合理，主要通过找出的标准与建立的模型来判断其合理性.。运用SPSS软件分析出模型的可行性大小，再采用收集来的十一五的相关数据进展分析，最终判断工资涨幅是否合理。2.3问题三分析建立灰色预测GM1,1模型，再对结果进展误差、相关性检验，最后利用该模型得到十二五期间的平均工资的数据，并计算各年的劳动力工资增长率，以此预测十二五期间的工资增长幅度。三、符号说明第i个元素第i各元素的系数Y 工资的年增长率四、模型假设1. 国家政策与规划无太大变化。2.无涉及性较大的金融危机。3.劳开工资水平只与题目收集到的因素有关，与其他因素无关。4.本文中搜索到的数据准确可靠，符合实际的。五、模型的建立与求解5.1问题一的解答模型一的建立根据经济学常识，劳动力工资可客观上受多种经济、社会因素的影响，本文考虑人均GDP、cpi、财政收入、物价、通胀率、城市化、汇率、第一、二、三产业率、失业率、市场化程度对劳动者工资的影响作用数据分析与处理本文通过查阅资料4，找出以下有关数据，其中原始数据商品价格指数均为上年=100，为方便统计，本文将其改为1978=100表1局部人均GDP(亿元)cpi居民消费水平(元)城市化率财政收入亿元商品零售价格指数(1978=10)汇率(人民币对美元)(元)1978年381.2310018417.92%1132.26 100.71.6841979年419.25101.920818.96%1146.38 102.71.5551980年463.25109.523819.39%1159.93 108.71.4981981年492.16112.226420.16%1175.79 111.11.7051982年527.78114.428821.13%1212.33 1131.8931983年582.68116.731621.62%1366.95 114.51.9761984年695.2119.936123.01%1642.86 117.32.321985年857.82131.144623.71%2004.82 126.12.9371986年963.19139.649724.52%2122.01 132.13.4531987年1112.38149.856525.32%2199.35 139.43.7221988年1365.51177.971425.81%2357.24 157.93.7221989年1519209.978826.21%2664.90 175.73.7651990年1644216.483326.41%2937.10 177.84.7831991年1892.76223.893226.94%3149.48 180.75.3231992年2311.09238.11,11627.46%3483.37 186.15.5161993年2998.36273.11,39327.99%4348.95 199.35.7621994年40443391,83328.51%5218.10 2218.6191995年5045.73396.92,35529.04%6242.20 235.88.3511996年5845.89429.92,78930.48%7407.99 241.98.3141997年6420.18441.93,00231.91%8651.14 242.78.291998年6796.03438.43,15933.35%9875.95 240.18.2791999年7158.5432.23,34634.78%11444.08 237.18.2782000年7857.684343,63236.22%13395.23 235.68.2792001年8621.714373,88737.66%16386.04 234.88.2772002年9398.05433.54,14439.09%18903.64 233.58.2772003年10541.97438.74,47540.53%21715.25 233.48.2772004年12335.58455.8503241.76%26396.47 236.28.2772005年14185.36464559642.99%31649.29 2378.1922006年16499.7471629944.34%38760.20 2387.9722007年20169.46493.6731045.89%51321.78 241.87.6042008年23707.71522.7843046.99%61330.35 247.76.94512009年25607.53519928348.34%68518.30 246.56.8312010年30015.05536.11052249.95%83101.51 249.66.76952011年35197.795651257051.27%103874.43 254.56.45882012年38459.47579.71411052.57%117253.52 256.56.31252013年41907.59594.81563253.73%129142.90 257.96.1932本文通过MATLAB中的线性拟合函数求出各个因素与劳动力工资的关系，并筛选出其中主要的因素。1） 人均GDP通过搜集到的数据得出散点图：图1人均GDP与平均工资之间的散点图由此图可看出，人均GDP与平均工资存在明显的线性关系，设y为劳动力平均工资，*1为人均GDP，建立以下模型：y=0+1*1通过MATLAB中的regress函数，以95%的置信区间进展回归分析，通过regress函数对数据进展拟合，得出以下数据：表2回归系数的相关信息回归系数回归系数估计值回归系数置信区间0-2.95864*10-16 0.9857 1.012810.999243829-0.0134 0.0134R2=0.9985 F=22456 p=0.0000 s2=0.0000由于样本决定系数R2=0. 9932接近于1，因此模型的拟合的效果较好。对数据进展F检验：通过MATLAB中的finv函数，求得f0.05(1,34)=4.1300,f0.01(1,34)=7.4441由于F=22456> f0.01(1,34)> f0.05(1,34),说明平均工资与人均GDP存在显著线性关系。对数据进展T检验:通过MATLAB中的tinv函数，求出T=149.8539>t0.01(34)= 2.7284,否认H0，承受H1即职工平均工资与人均GDP的线性回归系数是显著的，可用所建立的回归方程进展预测和控制。综上所述，得出平均工资与人均GDP之间的数学模型为:y=-2.95864*10-16+0.999243829*1其拟合曲线为：图 2 人均GDP与平均工资的拟合曲线 (2)cpi(居民消费指数)通过搜集到的数据得出散点图：图 3 平均工资与cpi之间的散点图利用Matlab软件计算平均工资与cpi指数间的相关系数，得出其相关系数为0.8202，因此两者相关性较高。3)居民消费水平通过搜集到的数据得出散点图：图4平均工资与居民消费水平之间的关系由图可看出，平均工资与居民消费水平之间存在线性关系。以y为劳动力平均工资，*3为居民消费水平(元)，建立以下模型y=0+1*3通过MATLAB中的regress函数，以95%的置信区间进展回归分析，得出以下数据：表3平均工资与居民消费水平之间的回归系数数据回归系数回归系数估计值回归系数置信区间0-1.11*10-16-0.0283 0.028310.9966010930.9679 1.0253R2=0.9932 F=4976 p=0.0000 s2=0.0000由于样本决定系数R2=0. 9932接近于1，因此模型的拟合的效果较好。对数据进展F检验：通过MATLAB中的finv函数，求得f0.05(1,34)=4.1300,f0.01(1,34)=7.4441由于F=4976> f0.01(1,34)> f0.05(1,34),说明平均工资与居民消费水平存在显著线性关系。对数据进展T检验:通过MATLAB中的tinv函数，求出T= 70.5416>t0.01(34)= 2.7284,否认H0，承受H1即职工平均工资与居民消费水平的线性回归系数是显著的，可用所建立的回归方程进展预测和控制。综上所述，得出平均工资与居民消费水平之间的数学模型为:y=-1.11*10-16+0. 996601093*34城市化率以y为劳动力平均工资，*4为城市化率，建立以下模型y=0+1*4通过MATLAB中的regress函数，以95%的置信区间进展回归分析，得出以下数据：表4平均工资与城市化率回归系数的相关值回归系数回归系数估计值回归系数置信区间01.063*10-15-0.1266 0.126610.9966010920.8012 1.0581R2=0.8642 F=216.4262 p=0.0000 s2=0.1398由于样本决定系数R2=0.8642不接近于1，因此模型的拟合的效果较好。对数据进展F检验：通过MATLAB中的finv函数，求得f0.05(1,34)=4.1300,f0.01(1,34)=7.4441由于F=216.4262> f0.01(1,34)> f0.05(1,34),说明平均工资与居民消费水平存在显著线性关系。对数据进展T检验:通过MATLAB中的tinv函数，求出T= 14.7114>t0.01(34)= 2.7284,否认H0，承受H1即职工平均工资与居民城市化率的线性回归系数是显著的，可用所建立的回归方程进展预测和控制。5财政收入以y为劳动力平均工资，*5为财政收入，建立以下模型y=0+1*5通过MATLAB中的regress函数，以95%的置信区间进展回归分析，得出以下数据：表5平均工资与财政收入回归系数的相关值回归系数回归系数估计值回归系数置信区间0-7.3688*10-17-0.0456 0.045610.9966010920.9450 1.0374R2=0.9824 F=1899.7 p=0.0000 s2=0.0000由于样本决定系数R2=0.9824接近于1，因此模型的拟合的效果很好。对数据进展F检验：通过MATLAB中的finv函数，求得f0.05(1,34)=4.1300,f0.01(1,34)=7.4441由于F=1899.7> f0.01(1,34)> f0.05(1,34),说明平均工资与财政收入存在显著线性关系。对数据进展T检验:通过MATLAB中的tinv函数，求出T= 43.5851 >t0.01(34)= 2.7284,否认H0，承受H1即职工平均工资与财政收入的线性回归系数是显著的，可用所建立的回归方程进展预测和控制。综上所述，得出平均工资y与居民消费水平*5之间的数学模型为:y=-7.3688*10-17+0.996601092*36商品零售价格指数以y为劳动力平均工资，*6为商品零售价格指数，建立以下模型y=0+1*6通过MATLAB中的regress函数，以95%的置信区间进展回归分析，得出以下数据：表6平均工资与居民消费水平之间回归系数相关数据回归系数回归系数估计值回归系数置信区间04.672250268*10-16-0.2507 0.250710.13260.4295 0.9381R2=0.4676 F=29.8651 p= 0.0000 s2=0.5480由于样本决定系数R2=0.0632不接近于1，因此模型的拟合的效果不是很好。可推断出平均工资与商品零售价格指数之间不存在线性关系。再利用MATLAB软件corrcoef公式算出两者之间的相关系数为0.6838，其相关系数较低，因此两者之间不存在关系。7汇率以y为劳动力平均工资，*7为汇率，建立以下模型y=0+1*7通过MATLAB中的regress函数，以95%的置信区间进展回归分析，得出以下数据：表7平均工资与汇率(人民币对美元)(元)之间回归系数相关数据回归系数回归系数估计值回归系数置信区间02.084983*10-16-0.3117 0.311710.22340.1052 0.7374R2=0.1775 F=2.2954 p= 0.1390 s2=0.9643由于样本决定系数R2=0. 1775不接近于1，因此模型的拟合的效果不是很好。可推断出平均工资与商品零售价格指数之间不存在线性关系。再利用MATLAB软件corrcoef公式算出两者之间的相关系数为0.4213，其相关系数较低，因此两者之间不存在关系。8通货膨胀率%以y为劳动力平均工资，*8为通货膨胀率%，建立以下模型y=0+1*8通过MATLAB中的regress函数，以95%的置信区间进展回归分析，得出以下数据：表8平均工资与膨胀率之间的回归系数数据回归系数回归系数估计值回归系数置信区间07.3374481203*10-17-0.3331 0.333110.1443-0.5835 0.0922R2=0.0604 F=2.1839 p= 0.1487 s2=0.9673由于样本决定系数R2=0. 0604不接近于1，因此模型的拟合的效果不是很好。再利用MATLAB软件corrcoef公式算出两者之间的相关系数为-0.2457，其相关系数较低，因此两者之间不存在关系。9第一产业率(第一产业人员占总就业人员比重，第一产业即为农业包括林业、牧业、渔业等。以y为劳动力平均工资，*9为第一产业率，建立以下模型y=0+1*9通过MATLAB中的regress函数，以95%的置信区间进展回归分析，得出以下数据：表 9平均工资与第一产业率之间的回归系数数据回归系数回归系数估计值回归系数置信区间01.6679*10-15-0.1474 0.14741-0.90330.1052 0.7374R2= 0.8160 F=150.7600 p= 0.0000 s2=0.1894由于样本决定系数R2=0. 8160接近于1，因此模型的拟合的效果较好。对数据进展F检验：通过MATLAB中的finv函数，求得f0.05(1,34)=4.1300,f0.01(1,34)=7.4441由于F= 150.7600> f0.01(1,34)> f0.05(1,34),说明平均工资与第一产业率存在显著线性关系。10第二产业率(工业制造业、建筑业占总就业人员的比重)以y为劳动力平均工资，*10为汇率，建立以下模型y=0+1*10通过MATLAB中的regress函数，以95%的置信区间进展回归分析，得出以下数据：表 10平均工资与第二产业率之间的回归系数数据回归系数回归系数估计值回归系数置信区间08.763292*10-16-0.1446 0.144610.83270.7606 1.0538R2= 0.8230 F=158.0889 p= 0.0000 s2=0.1822由于样本决定系数R2=0. 8160接近于1，因此模型的拟合的效果较好。对数据进展F检验：通过MATLAB中的finv函数，求得f0.05(1,34)=4.1300,f0.01(1,34)=7.4441由于F= 158.0889> f0.01(1,34)> f0.05(1,34),说明平均工资与第二产业率存在显著线性关系。对数据进展T检验:通过MATLAB中的tinv函数，求出T= 12.5733>t0.01(34)= 2.7284，即职工平均工资与第二产业生产率的线性回归系数是显著的，可用所建立的回归方程进展预测和控制。11第三生产率(流通和效劳两大部门)以y为劳动力平均工资，*11为第三生产率，建立以下模型y=0+1*11通过MATLAB中的regress函数，以95%的置信区间进展回归分析，得出以下数据：表 11平均工资与第三产业率之间的回归系数数据回归系数回归系数估计值回归系数置信区间01.248918885*10-16-0.1664 0.166410.87495570.7062 1.0437R2= 0.7655 F=111.0187 p= 0.0000 s2=0.2413由于样本决定系数R2=0. 8160接近于1，因此模型的拟合的效果较好。对数据进展F检验：通过MATLAB中的finv函数，求得f0.05(1,34)=4.1300,f0.01(1,34)=7.4441由于F= 111.0187> f0.01(1,34)> f0.05(1,34),说明平均工资与第三产业率存在显著线性关系。对数据进展T检验:通过MATLAB中的tinv函数，求出T= 10.5365>t0.01(34)= 2.7284，即职工平均工资与第三产业生产率的线性回归系数是显著的，可用所建立的回归方程进展预测和控制。12失业率 (%)以y为劳动力平均工资，*12为失业率，建立以下模型y=0+1*12通过MATLAB中的regress函数，以95%的置信区间进展回归分析，得出以下数据：表 12平均工资与失业率之间的回归系数数据回归系数回归系数估计值回归系数置信区间06.0394692*10-16-0.3044 0.304410.61240.1555 0.7729R2= 0.2155 F=9.3403 p= 0.0043 s2=0.8076由于样本决定系数R2=0.2155接近于1，因此模型的拟合的效果不是很好。在用MATLAB 中的corrcoef函数算出两者之间的相关系数，得出其值为0.8774，相关性较高，因此，两者之间存在一定的关系。综合上述各因素与平均工资的关系，通过T值，F值检验与方程拟合程度之间的关系分析得到影响劳开工资收入的主要因素：CPI，居民消费水平，城市化率，财政收入，第一产业，第二产业率，第三产业率，人均GDP。5.2问题二的解答模型二的建立问题二的分析：根据问题一中分析出的影响劳动力工资水平的主要因素有：CPI，居民消费水平，城市化率，财政收入，第一产业率，第二产业率，第三产业率分别用表示i=1,2,38，人均GDP。用Y表示工资增长率，其表达式为：Y=/ 100% (j>=2) (1)通过八种因素增长率，i=1,2,38与工资增长率Y进展多元线性回归。得到以下的线性回归方程：Y=+ (2)要得到2式的多元回归方程，采用SPSS软件，用1978年至2013年的数据进展线性回归分析,得到各元素系数表：模型非标准化系数标准系数tSig.B标准误差试用版1(常量)2.3113.275.706.487*1.581.333.6591.743.093*2.158.254.157.620.541*3-.056.327-.061-.172.865*4.072.731.015.099.922*5.177.140.2201.265.217*6-.084.694-.026-.121.905*7-.285.431-.122-.662.514*8.082.370.036.221.827a. 因变量: Y从上表可得出回归方程如下：Y=0.581+0.158-0.056+0.72+0.177-0.084-0.285+0.082+2.311模型的分析：模型汇总模型RR 方调整 R 方标准 估计的误差1.830a.688.5923.94164a. 预测变量: (常量), *8, *4, *5, *7, *2, *6, *3, *1。上表说明R=0.829说明拟合程度良好。Anovab模型平方和df均方FSig.1回归891.7858111.4737.175.000a残差403.9502615.537总计1295.73534从上表可知，F=7.175，查表可知，该值大于置信度95%区间各值，因此认为与Y之间的相关关系是显著的，由于Sig<0.05，可认为所建立的回归预测模型有效可行。根据查找到的文献2资料可知，工资涨幅是否合理应对分析比人均GDP增长率，劳动生产率元的增长率，并得到表1：表1与平均工资相关各因素年份人均GDP增长率劳动生产率元的增长率人均工资增长率20060.1632005640.220.08882755920070.2223636360.150.36251757320080.1754673010.1-0.21089929920090.0801417240.05-0.54326690120100.1720946580.11.147379026根据表一进展求解，再次运用MATLAB软件，拟合出人均GDP增长速率，与劳动生产率元的增长率增长速率代码见附录一，人均工资增长率图形：从图表看出，2008年金融危机出现，面对国际金融危机，国务院先后出台了“国十条、“金九条等一系列宏观经济金融政策，银监会也推出了十项措施，以加大各商业银行对经济增长的支持力度。到2009年人均GDP增长速率，与劳动生产率元的增长率增长速率，人均工资增长率同步上升。同时图表显示，人均工资增长率与人均GDP增长速率和劳动生产率元的增长率变化趋势根本一致，可认为“十一五期间工资涨幅是合理的。模型三的求解利用搜集到的1978到2010的平均工资，通过MATLAB灰色预测GM1.1模型，对2011到2015之间的平均工资进展预测。设*0=(615,668,762,772,798,826,974,1148,1329,1459)为1978到2010的平均工资的一维矩阵，建立以下模型。1） 级比检验(k)=*0(k-1)/*0(k) (k=1,2,3.33)得到值分别为0.435，0.5915，0.5254，e-2/34=0.4875, e2/34=1.5730,值均在此围，因此可用GM1,1模型进展预测2利MATLAB的两重循环语句对原始数据*0做一次累加：*1(1)= *0(1)= 615*1(2)= *0(1)+*0(2)=1283*0(3)= *0(1)+*0(2)+*0(3)=2045;求出最后*1的值为615,1283,2045,2817,3615,4441,5415,6563,78929351,11098,13033,15173,17513,20224,23595,28133,33633,3984346313,53792,62138,71509,82379,94801,108841,124865,143229,164230,189162,218391,251127,288274.3） 利用MATLAB中的循环语句构造数据矩阵B与数据向量Yz1(2)=(1/2)*(*1(1)+*1(2)=949依次类推，得到z1值分别为：949,1664,2431,3216,4028,4928,5989,7227.5,8621.5,10224.5,12065.5,14103,16343,18868.5,21909.5,25864,30883,36738,43078,50052.5,57965,66823.5,76944,88590,101821,116853,134047,153729.5,176696,203776.5,234759,269700.5利用上面的z1值可计算出B，B=-z1(2:33)T ones(1),Y=等于*0(2,3,.33)T由此得出B值和y值为：-949 1-1664 1-2431 1-3216 1-4028 1-4928 1-5989 1668762798826974114826.- B=Y=4） 计算5） =(Bt*B)-1BTY=-0.6391413.96） 于是得到a=-0.6391,b=413.95建立模型，设平均工资为y,未来年数为i该模型为y=(*0(1)-b/a)e-a*(32-i)*(1-ea)，即y=(618.0156) e0.13715*(32-i)*(1-e-0.13715)运用此模型进展十二五期间的平均工资预测，得出以下结果：2011估值429882012估值493072013估值565552014估值648692015估值74405对此模型进展误差检验，设误差为c，残差为error，利用模型预测的数据为var则c=std(error)/std(*0)其中error为var-*0由此得出c值为0.032926，误差接近于0,因此该模型预测的结果较为理想。对此模型进展关联度检验，设关联度为r，模型预测的数据var最大值为ma*1。则，r=(0.5*ma*1/|var1+0.5*ma*1|+0.5*ma*1/|var2+0.5*ma*1|+0.5*ma*1/|var3+0.5*ma*1|+0.5*ma*1/|var33+0.5*ma*1|)/33利用MATAB中的循环语句，得出r=0.7528>0.6，因此该模型预测的结果较为理想其增长率分别为：2011年15.724%2012年14.699%2013年14.700%2014年14.701%2015年14.700%由此可预测看出2011年之后人均工资涨幅趋于平稳。5.4问题四的解答由12小题可看出，CPI，居民消费水平，城市化率，财政收入，第一产业，第二产业率，第三产业率，人均GDP相关性较大，因此可以提出以下几点建议：1、坚持实施扩大就业的开展战略。要把促进充分就业作为经济社会开展的优先目标，加快形成有利于增加就业的经济开展方式和经济构造，构建经济开展与扩大就业相互促进的长效机制。大力开展就业容量大的劳动密集型产业，积极开展各种传统效劳业和新型效劳业。要通过加快培育和开展战略性新兴产业，开辟新的就业领域。高度重视非公有制经济和中小企业在扩大就业中的作用，支持小型微型企业开展。要广开就业门路，特别是扩大农民进城务工的就业渠道。2.调整国民收入在政、企业和个人之间的分配关系。加快税费改革，通过调整和实行符合中国国情的减税方案, 努力协调税收与GDP增长城镇和农村居民收入和企业平均利润的关系。一方面，正视企业总体负担偏高的现实，进一步推进税制改革，合理税收负担，特别要降低中小企业税负，为企业增加劳动者工资收入创造经济条件。另一方面，应完善个人所得税制度。考虑到物价增长等因素，个人所得税应建立调整机制，调整个税起征点,使个人所得税更多地表达公平。逐步加大对高收入者的调节力度, 对高收入行业个人进展划定, 加强监管。3.完善工资增长机制，保证职工工资与经济增长同步。将职工工资水平与企业经济效益挂钩，制定一定的增长比例，确定工资增长最低线，建立工资集体协商机制，实现企业工资性收入总额增长不低于企业利润总额的增长，保证职工工资收入随着企业经济效益的提高同步增长。4.完善并落实最低工资制度。建立健全最低工资动态调整机制，统一规确定最低工资标准的容、发布时间，指导各地根据本地经济开展水平、城镇居民消费价格指数、职工平均工资增长等因素合理适时调整最低工资标准。在经济平稳较快开展的根底上，各地区要逐步提高最低工资标准，使最低工资增长幅度不低于当地社会平均工资增长幅度，逐步提高最低工资水平相当于社会平均工资的比重。5.继续实施更加积极的就业政策。要继续实行促进就业的财政保障政策、税收优惠政策、金融支持政策，鼓励劳动者多渠道、多形式灵活就业。完善创业投资扶持政策，鼓励自主创业。六、模型评价与推广6.1模型的优点1、问题一中，拟合了每条因素一工资之间的关系，较准确地找到重要因素。2、对因素的筛选分析比拟合理3、运用多元线性回归做出评价，更具有合理性4、问题三采用灰色预测，能较准确预测未来数据的走向。5、采用SPSS软件处理数据，具有速度快、效率高、准确度高的优点6.2模型的缺点1、因素的分析比拟繁琐，没有最简化地分析相关因素。6.3模型的推广此模型属于因素分析与预测模型，可以用于投资，公司未来的开展前景预测等等。七、参考文献 1金星，启源，数学模型.：高等教育，20062baike.baidu./link"url=u2Lam10s-NdZO1WIvl5USllqrNDyCTSZY9KIqnOKvFv720G*gVoYPnRI*SbHImbVk8qJkogR9TSGflka8JLEoq 2014-8-30 3琪，佳，劳开工资水平探讨，大学，2011-07-07.4中国年鉴。