TRƯỜNG ĐẠI HỌC NGOẠI THƯƠNG HÀ NỘIKHOA KINH TẾ QUỐC TẾ---ᵒᴼᵒ--- BÀI TẬP NHÓM KINH TẾ LƯỢNG Đề tài: CÁC YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG TỚI TIỀN LƯƠNG CỦA NGƯỜI LAO ĐỘNG THEO GIỜ Giảng viên hướng dẫn:
Trang 1TRƯỜNG ĐẠI HỌC NGOẠI THƯƠNG HÀ NỘI
KHOA KINH TẾ QUỐC TẾ -ᵒᴼᵒ -
BÀI TẬP NHÓM KINH TẾ LƯỢNG
Đề tài:
CÁC YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG TỚI TIỀN LƯƠNG CỦA
NGƯỜI LAO ĐỘNG THEO GIỜ
Giảng viên hướng dẫn: TS Đinh Thị Diệu Bình
Filedata:beauty
Nhóm sinh viên:
Tên sinh viên Mã số sinh viên Phần trăm đóng góp
Hà Nội, ngày 04 tháng 07 năm 2016
Trang 2MỤC LỤC
Table of Contents
LỜI MỞ ĐẦU 3
I Lý do lựa chọn đề tài: 3
II Các phương pháp thực hiện 4
XÂY DỰNG MÔ HÌNH 5
I Thiết lập mô hình tổng quát 5
1 Mô hình tổng quát 5
II Phân tích hồi quy 8
1 Mô hình hồi quy gốc 8
2 Hệ số tương quan R2 9
3 Mối liên hệ tương quan giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc 10
4 Phân tích mô hình 11
5 Kiểm định sự phù hợp của hàm hồi quy 11
6 Khoảng tin cậy và kiểm định đối với các hệ số hồi quy 12
7 Kiểm định bỏ biến 15
III Các bệnh của mô hình khi đã bỏ biến Black 17
KẾT LUẬN 22
TÀI LIỆU THAM KHẢO 23
Trang 3LỜI MỞ ĐẦU
I Lý do lựa chọn đề tài:
Tiền lương có vai trò rất lớn không chỉ đối với riêng bản thân người lao động
mà còn đối với cả xã hội Tiền lương luôn gắn liền với người lao động, bởi đó là nguồn sống chủ yếu của người lao động và gia đình họ Trong quan hệ lao động, tiền lương được coi là trung tâm thu hút sự quan tâm của người lao động và người
sử dụng lao động Bởi tiền lương kích thích người lao động nâng cao năng lực làm việc của mình, phát huy mọi khả năng vốn có để tạo ra năng suất lao động, vươn tới tầm cao hơn của tài năng sức lực và sức sáng tạo góp phần thúc đẩy kinh tế pháttriển Đồng thời tiền lương tác động tích cực đến quản lý kinh tế, tài chính, quản lí lao động, kích thích sản xuất Tiền lương không chỉ là phạm trù kinh tế mà còn là yếu tố hàng đầu của các chính sách xã hội liên quan trực tiếp đến đời sống của người lao động Khái niệm tiền lương được nhiều ngành khoa học khác nhau hết sức quan tâm Đối với sinh viên nói riêng, việc quan tâm đến những yếu tố ảnh hưởng đến mức lương sẽ giúp họ có những cách nhìn nhận và đánh giá đúng đắn trong việc lựa chọn làm việc trong các doanh nghiệp
Để lý giải những câu hỏi như “Tại sao người lao động A lại có mức lương cao
hơn người lao động B?” hay “những nguyên nhân dẫn đến việc tiền lương tăng hay giảm, các yếu tố chính nào ảnh hưởng đến mức lương của người lao động? ” nhóm
chúng em lựa chọn nghiên cứu đề tài: “Các yếu tố ảnh hưởng đến tiền lương của
người lao động theo giờ” và chúng em đã tiến hành chọn file beauty để nghiên cứu
nhằm giúp các bạn sinh viên có cách nhìn tổng quan hơn về vấn đề này
Tiền lương của người lao động trên thực tế bị ảnh hưởng bởi rất nhiều yếu tố như: Thời gian lao động, độ tuổi lao động, ngành nghề, số năm kinh nghiệm, trình độ, tình trạng sứckhỏe…Trong bản nghiên cứu này, nhóm chúng em sẽ lựa chọn một
Trang 5XÂY DỰNG MÔ HÌNH
I Thiết lập mô hình tổng quát
1 Mô hình tổng quát
“Wage = β0 + β1 Exper + β2.Union + β3.Black + β4 Female+ β5 Smllcity +
β6.Service + β7. Educ + Ui“
variable name type format label
storage display value
> service educ)
des(exper union black female smllcity
2 Mô tả các biến
a) Biến phụ thuộc
Trang 6 Biến định lượng
Exper Số năm kinh nghiệm làm việc Năm +
Số năm kinh nghiệm làm việc càng nhiêu thì lương càng cao
Trình độ học vấncàng cao thì lương càng caoc) Biến định tính
kì vọng
+/-Màu da có thể hoặc không làm ảnh hưởng tới tiền lương nhận được mỗi giờFemale Giới tính Nam Nữ - Giới tính nữ có tiền lương nhận được ít hơn nam giới
Smllcity Thành phố nhỏ
Sống ở thành phố nhỏ
Không sống ở thành phố nhỏ
+/- Sống ở thành phố nhỏ làm giảm tiền lương nhận được
Service Ngành dịch vụ
Nếu không làm trong ngành dịch vụ
Làm trong ngành dịch vụ
+
Làm việc trong ngành dịch
vụ mang lại tiền lương cao hơn
Trang 7Tên biến Số quan sát Giá trị trung bình
Độ lệch chuẩn các
educ 1260 12.56349 2.624489 5 17
service 1260 .2738095 .4460895 0 1
smllcity 1260 .4666667 .4990857 0 1
female 1260 .3460317 .4758923 0 1
black 1260 .0738095 .2615645 0 1
union 1260 .2722222 .4452804 0 1
exper 1260 18.20635 11.96349 0 48
wage 1260 6.30669 4.660639 1.02 77.72 Variable Obs Mean Std Dev Min Max sum(wage exper union black female smllcity service educ)
Trang 8II Phân tích hồi quy
1 Mô hình hồi quy gốc
_cons -.6383457 .7091735 -0.90 0.368 -2.029645 .7529538 educ 4948986 .0489293 10.11 0.000 3989061 .5908911 service -.5522452 .2907367 -1.90 0.058 -1.12263 .0181396 smllcity -.1029121 .2380684 -0.43 0.666 -.5699692 364145 female -2.364312 .2697386 -8.77 0.000 -2.893501 -1.835122 black 0566682 .460463 0.12 0.902 -.8466961 .9600324 union 7527523 .2688527 2.80 0.005 2253008 1.280204 exper 0843467 .0104505 8.07 0.000 0638442 .1048491 wage Coef Std Err t P>|t| [95% Conf Interval] Total 27347.4392 1259 21.7215561 Root MSE = 4.1926 Adj R-squared = 0.1908 Residual 22007.2737 1252 17.5776946 R-squared = 0.1953 Model 5340.16548 7 762.880783 Prob > F = 0.0000 F( 7, 1252) = 43.40 Source SS df MS Number of obs = 1260 reg(wage exper union black female smllcity service educ)
a) Biến phụ thuộc: Wage
b) Biến độc lập: Exper, Union, Black, Female, Smllcity, Service, Educ
Ta có:
PRF: Wage = β0 + β1 Exper + β2.Union + β3 Black + β4 Female + β5 Smllcity + β6
Service + β7 Educ + Ui
SRF: Wage = -0.6383457 + 0.0843467 Exper + 0.7527523.Union +
0.0566682Black – 2.364312 Female – 0.1029121 Smllcity – 0.5522452 Service + 0.4948986 Educ + ei
Giải thích ý nghĩa kết quả:
- Ước lượng điểm hệ số chặn^β0 = -0.6383457cho biết trong trường hợp các yếu
tố khác không đổi tiền lương nhận được mỗi giờ sẽ là giảm 0.6383457 triệu đồng
- Ước lượng hệ số góc ^β1 = 0.0843467cho biết khi số năm kinh nghiệm tăng lên
1 năm, các yếu tố khác không đổi thì tiền lương mỗi giờ tăng 0.0843467triệu đồng
Trang 9- Ước lượng hệ số góc ^β2 = 0.7527523 cho biết khi mức độ làm việc nhóm tăng,các yếu tố khác không đổi, tiền lương mỗi giờ sẽ tăng lên 0.7527523 triệu đồng
- Ước lượng hệ số góc ^β3 =0.0566682cho biết khi người lao động có màu da đen, các yếu tố khác không đổi, tiền lương làm việc mỗi giờ sẽ tăng lên
0.0566682triệu đồng
- Ước lượng hệ số góc ^β4= – 2.364312 cho biết khi người lao động là nữ, trongđiều kiện các yếu tố khác không đổi, tiền lương làm việc mỗi giờ sẽ giảm đi 2.364312triệu đồng
- Ước lượng hệ số góc ^β5= – 0.1029121cho biết khi người lao động sổng ở thành phố nhỏ, trong điều kiện các yếu tố khác không đổi thì tiền lương mỗi giờ sẽ giảm đi 0.1029121triệu đồng
- Ước lượng hệ số góc ^β6= -0.5522452cho biết khi người lao động làm trong ngành công nghiệp dịch vụ,trong điều kiện các yếu tố khác không đổi thì tiền lương mỗi giờ sẽ giảm đi 0.5522452triệu đồng
- Ước lượng hệ số góc ^β7=0.4948986cho biết khi người lao động có trình độ học vấn càng cao, trong điều kiện các yếu tố khác không đổi thì tiền lương mỗi giờ sẽ tăng lên 0.4948986triệu đồng
2 Hệ số tương quan R 2
Nhìn vào mô hình ta thấy hệ số xác định R2= 0.1953, hệ số này xác định chỉ có 19.53% các biến độc lập giải thích cho các biến phụ thuộc, còn lại 80.47% do các yếu tố ngẫu nhiên khác giải thích
Trang 103 Mối liên hệ tương quan giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc.
educ -0.1862 -0.0960 -0.1382 0.0091 0.0501 0.3016 1.0000 service -0.0573 -0.1036 0.0173 0.2680 0.0321 1.0000
Nhìn vào mô hình ta thấy các hệ số tương quan của các biến, female,
smllcity, service, educ là âm điều này cho thấy mối liên hệ giữa biến phụ thuộc và các biến này ngược chiều nhau cụ thể khi là giới tính nữ, sống ở thành phố nhỏ, làm trong ngành công nghiệp dịch vụ, trình độ học vấn không tốt thì tiền lương mỗigiờ làm việc của họ sẽ bị giảm đi
Các hệ số Exper, black, union là dương cho thấy mối quan hệ giữa các biến phu thuộc với các biến này là cùng chiều, cụ thể khi họ làm việc nhóm càng tốt thì tiền lương mỗi giờ làm việc của họ sẽ tăng lên
Từ mô hình trên cho thấy mối liên hệ tương quan giữa các biến là không cao Mô hình không có hiện tượng đa cộng tuyến
Trang 114 Phân tích mô hình
_cons -.6383457 .7091735 -0.90 0.368 -2.029645 .7529538 educ 4948986 .0489293 10.11 0.000 3989061 .5908911 service -.5522452 .2907367 -1.90 0.058 -1.12263 .0181396 smllcity -.1029121 .2380684 -0.43 0.666 -.5699692 364145 female -2.364312 .2697386 -8.77 0.000 -2.893501 -1.835122 black 0566682 .460463 0.12 0.902 -.8466961 .9600324 union 7527523 .2688527 2.80 0.005 2253008 1.280204 exper 0843467 .0104505 8.07 0.000 0638442 .1048491 wage Coef Std Err t P>|t| [95% Conf Interval] Total 27347.4392 1259 21.7215561 Root MSE = 4.1926 Adj R-squared = 0.1908 Residual 22007.2737 1252 17.5776946 R-squared = 0.1953 Model 5340.16548 7 762.880783 Prob > F = 0.0000 F( 7, 1252) = 43.40 Source SS df MS Number of obs = 1260 reg(wage exper union black female smllcity service educ)
Từ mô hình trên ta thấy:
a Biến giải thíchESS = 5340.16548
b Phần dư RSS = 22007.2737
c TSS = 27347.4392
d Bậc tự do của phần giải thích: dfe = 7
e Bậc tự do của phần không giải thích: dfr = 1252
f Phương sai của phần được giải thích: MSe = 762.880783
g Phương sai của phần không được giải thích: MSr = 17.5776946
h Số quan sát được đưa vào phân tích: 1260
i Kiểm định F cho toàn bộ mô hình F(7,1252) = 43.40; p-value = 0.0000 cho biết hệ số của mô hình không bằng 0, kết luận hệ số của mô hình có ý nghĩa thống kê
j Hệ số xác định R – squared = 0.1953 cho biết khoảng 19.53% tiền lương được giải thích bởi biến độc lập
k Sai số chuẩn của ước lượng Root MSE = 4.1926 nhỏ hơn độ lệch chuẩn của biến phụ thuộc Vậy ước lượng hồi quy là chấp nhận được
Trang 125 Kiểm định sự phù hợp của hàm hồi quy
Kiểm định cặp giả thuyết:
+Ta có α = 0.05 > p-value = 0.000 => Bác bỏ H0 chấp nhận H1, hàm phù hợp và
có ý nghĩa thống kê
6 Khoảng tin cậy và kiểm định đối với các hệ số hồi quy
_cons -.6383457 .7091735 -0.90 0.368 -2.029645 .7529538 educ 4948986 .0489293 10.11 0.000 3989061 .5908911 service -.5522452 .2907367 -1.90 0.058 -1.12263 .0181396 smllcity -.1029121 .2380684 -0.43 0.666 -.5699692 364145 female -2.364312 .2697386 -8.77 0.000 -2.893501 -1.835122 black 0566682 .460463 0.12 0.902 -.8466961 .9600324 union 7527523 .2688527 2.80 0.005 2253008 1.280204 exper 0843467 .0104505 8.07 0.000 0638442 .1048491 wage Coef Std Err t P>|t| [95% Conf Interval]
Total 27347.4392 1259 21.7215561 Root MSE = 4.1926 Adj R-squared = 0.1908 Residual 22007.2737 1252 17.5776946 R-squared = 0.1953 Model 5340.16548 7 762.880783 Prob > F = 0.0000 F( 7, 1252) = 43.40 Source SS df MS Number of obs = 1260 reg(wage exper union black female smllcity service educ)
a Khoảng tin cậy các hệ số hồi quy
Từ mô hình hồi quy gốc ta thấy các khoảng tin cậy đối xứng với ý nghĩa 95% của các hệ số:
Trang 13{H0: β j=0 c á c bi ế n kh ô ng ả nh h ưở ng đ ế nti ề n lươ ng m ỗ i gi ờ
H1: β j≠ 0 c á c biế n c ó ả nh h ư ở ng đ ế n ti ề nl ươ ng mỗ i giờ
Mức ý nghĩa: α = 0.05
Theo phương pháp P-value ta có:
^β0: α < p-value = 0.368 => chấp nhận H0 Hệ số chặn không ảnh hưởng tới tiền lương mỗi giờ
^β1: α > p-value = 0.000 => bác bỏ Ho, chấp nhận H1.Kinh nghiệm ảnh hưởng tới tiền lương mỗi giờ
^β α > p-value = 0.005 => bác bỏ Ho, chấp nhận H Khả năng làm việc nhóm ảnh
Trang 14^β3: α < p-value = 0.902 => chấp nhận Ho Màu da không ảnh hưởng tới tiền lương mỗi giờ.
^β4: α > p-value = 0.000 =>Bác bỏ Ho, chấp nhận H1.Giới tính ảnh hưởng tới tiền lương mỗi giờ
^β5: α < p-value = 0.666 =>Chấp nhận H0.Sống ở thành phố nhỏ không ảnh hưởng tới tiền lương nhận đươc mỗi giờ
^β6: α < p-value = 0.058 =>Chấp nhậnHo.Làm việc trong ngành dịch vụ không ảnh hưởng tới tiền lương mỗi giờ
^β7: α >p-value = 0.000 =>bác bỏ Ho, chấp nhận H1.Trình độ học vấn ảnh hưởng tới tiền lương mỗi giờ
Phương pháp giá trị tới hạn:
Ta có: Tqs = ^β j−0
Se (^β j)
Giá trị tới hạn: t
(n−k −1) α
2
= 1.96Theo phương pháp giá trị tới hạn ta có:
^β0: |T qs|= 0.90
Do :|T qs|< ¿t
(n−k −1) α
2
=> Bác bỏ Ho Chấp nhận H1 kinh nghiệm ảnh hưởng đến tiền lương mỗi giờ
Trang 15^β2: |T qs|= 2.80
Do : |T qs| > ¿t
(n−k −1) α
2 =>Không có cơ sở để bác bỏ Ho Chấp nhận Ho màu da không ảnh hưởng đến tiền lương mỗi giờ
^β4: |T qs|= 8.77
Do : |T qs| > ¿t
(n−k −1) α
2 => Bác bỏ Ho Chấp nhận H1, Giới tính ảnh hưởng đến tiền lương mỗi giờ
^β5: |T qs|= 0.43
Do : |T qs| < ¿t
(n−k −1) α
2
=> Chấp nhận H0, Sống ở thành phố nhỏ không ảnh hưởngđến tiền lương mỗi giờ
^β6: |T qs|= 1.90
Do : |T qs| < ¿t
(n−k −1) α
2 =>Chấp nhận Ho, Làm việc trong ngành công nghiệp dịch
vụ không ảnh hưởng đến tiền lương mỗi giờ
Trang 16^β7: |T qs|= 10.11
Do : |T qs| > ¿t
(n−k −1) α
2 =>Bác bỏ Ho Chấp nhận H1, Trình độ học vấn ảnh hưởng đến tiền lương mỗi giờ
7 Kiểm định bỏ biến
Chạy lại mô hình khi bỏ biến Black
+Hàm hồi quy mẫu gốc:
SRF:Wage ∩ = -0.6383457 + 0.0843467 Exper + 0.7527523.Union + 0.0566682Black – 2.364312Female – 0.1029121Smllcity - 0.5522452Service + 0.4948986 Educ + ei
+ Hàm hồi quy khi bỏ bớt biến Black:
SRF: Wage ∩ = -0.6250335 + 0.0843502 Exper + 0.7538031.Union –
2.360912Female – 0.1045948Smllcity - 0.5510277Service + 0.4940865 Educ + ei
_cons -.6250335 7006 -0.89 0.372 -1.999512 .7494448 educ 4940865 .0484632 10.20 0.000 3990086 .5891644 service -.5510277 .2904541 -1.90 0.058 -1.120858 .0188023 smllcity -.1045948 .2375821 -0.44 0.660 -.5706973 .3615077 female -2.360912 .2682149 -8.80 0.000 -2.887112 -1.834712 union 7538031 .2686114 2.81 0.005 2268253 1.280781 exper 0843502 .0104464 8.07 0.000 0638559 .1048445 wage Coef Std Err t P>|t| [95% Conf Interval] Total 27347.4392 1259 21.7215561 Root MSE = 4.1909 Adj R-squared = 0.1914 Residual 22007.5399 1253 17.5638786 R-squared = 0.1953 Model 5339.89925 6 889.983209 Prob > F = 0.0000 F( 6, 1253) = 50.67 Source SS df MS Number of obs = 1260 reg(wage exper union female smllcity service educ)