VIII Международная студенческая научная конференция Студенческий научный форум - 2016

Что влияет на уровень заработной платы работника? Палитра мнений здесь достаточно широка. Традиционно уровень оплаты труда зависит от статуса работника и его места в организационной иерархии. Фактически же уровень заработной платы зависит от влияния многообразных факторов, которых достаточно сложно учесть. Поэтому выделяются несколько признаков, классифицирующих факторы, влияющих на уровень заработной платы.

В данной работе проанализировано влияние следующих социальных факторов на заработную плату: индекса потребительских цен на продовольственные товары, числа населения, количества мужчин и женщин, количества трудоспособного населения и пенсионеров, количества детей, количества разводов, доли инвестиций в основной капитал, рентабельности активов, рентабельности продовольственных товаров и услуг, индекса цен на первичное жилье, индивидуальной производительности труда, соотношения среднедушевого дохода и минимального прожиточного минимума.

Построим временной ряд вышеперечисленных факторов с 1998 года по 2014 год, а также сделаем прогноз до 2020 года.[1]

Для начала необходимо провести предварительный анализ временного ряда. Для это требуется выполнение следующих условий: сопоставимость, однородность, устойчивость, полнота данных.

Все данные сопоставимы, так как выражаются в одних и тех же единицах измерения; имеют одинаковый шаг наблюдения; рассчитываются по одной и той же методике; охватывают одни и те же единицы совокупности; соответствуют одинаковым интервалам или моментам времени.

Кроме того, данные однородны, так как отсутствуют нетипичные и аномальные наблюдения, а также данные устойчивы, так как видна закономерность в изменении уровней ряда. Помимо этого, мы можем утверждать о полноте данных, потому что мы используем достаточное число наблюдений для построения прогноза.

Итак, чтобы выбрать нужные факторы для анализа, построим матрицу парных коэффициентов. Для данного объёма выборки критическое значение коэффициента корреляции составляет 0,48, поэтому значения, которые меньше 0,48 можно считать незначимыми и не учитывать их при анализе модели.

Присвоим каждому фактору обозначение:

X1 - заработная плата по организации

X2 - индекс потребительских цен на продовольственные товары

Х3 - всё население (млн.)

Х4 - количество мужчин (млн.)

Х5 - количество женщин (млн.)

Х6 - трудоспособное население (млн.)

Х7 - количество пенсионеров (млн.)

Х8 - количество детей (млн.)

Х9 - доля инвестиций в основной капитал в ВВП

Х10 - количество разводов

Х11 - рентабельность активов

Х12 - рентабельность продовольственных товаров, услуг

Х13 - индекс цен на первичное жилье

Х14 - индекс производительности труда

Х15 - соотношение среднедушевого дохода и прожиточного минимума

Таблица 1. Матрица парных коэффициентов

	X1	X2	X3	X4	X5	X6	X7	X8	X9	X10	X11	X12	X13	X14	X15
X1	1
X2	-0,45	1
X3	-0,47	0,72	1
X4	-0,54	0,73	1,00	1
X5	-0,36	0,69	0,99	0,97	1
X6	0,998	-0,43	-0,47	-0,54	-0,36	1
X7	0,995	-0,42	-0,45	-0,52	-0,33	1,00	1
X8	0,997	-0,42	-0,45	-0,51	-0,33	1,00	1,00	1
X9	0,69	-0,31	-0,39	-0,41	-0,34	0,67	0,67	0,67	1
X10	-0,07	-0,41	-0,10	-0,09	-0,11	-0,10	-0,10	-0,10	0,06	1
X11	-0,06	-0,62	-0,63	-0,61	-0,65	-0,06	-0,08	-0,08	-0,07	-0,05	1
X12	-0,66	-0,04	0,22	0,26	0,15	-0,67	-0,67	-0,66	-0,26	-0,04	0,46	1
X13	-0,67	0,68	0,56	0,58	0,51	-0,66	-0,64	-0,64	-0,60	-0,20	-0,05	0,30	1
X14	-0,51	0,21	0,06	0,09	0,02	-0,52	-0,52	-0,52	-0,49	-0,17	0,41	0,39	0,60	1
X15	0,92	-0,57	-0,74	-0,79	-0,64	0,92	0,91	0,91	0,68	-0,06	0,23	-0,57	-0,66	-0,37	1

 

Результатом анализа матрицы парных корреляций является список факторов, которые будут включены в модель: Х6, Х9, Х12, Х14.

Далее построим модель:

	Коэффициенты
Y-пересечение	-18430
Трудоспособное население	4,131437
Доля инвестиций в основной капитал в ВВП	675,8072
Рентабельность продовольственных товаров, услуг	-241,642
Индекс производительности труда	131,3568

 

Следовательно, получаем уравнение модели: Y= -18430 + 4.13 X6 + 675.8 X9 - 241.64 X12 + 131.35 X14. Исходя из результатов, можно сделать следующие экономические выводы: при увеличении трудоспособного населения на единицу изменения заработная плата увеличится в среднем на 4,13, самым влиятельным факторов является доля инвестиций в основной капитал в ВВП, так как если возрастет доля инвестиций на один пункт, то зарплата вырастет на 675,8. Что касается рентабельности продовольственных товаров и услуг, то можно отметить, что при её увеличении на одну единицу измерения, заработная плата снизится на 241,6. И наконец, если вырастет индекс производительности труда на одну единицу измерения, то заработная плата соответственно вырастет на 131,3.

Проверим, являются ли объясняющие переменные (факторы) регрессионной модели независимыми. Для этого воспользуемся программой GRETL и проведём VIF анализ методом инфляционных факторов. Показатель VIF используется в регрессионном анализе для выявления мультиколлинеарности и последующего исключения из модели тех предикторов, у которых VIF оказывается слишком высоким. Обычно критическим считают значение VIF= 10.

Таблица 2. Значения факторов VIF

X6	3,535
X9	2,916
X12	2,928
X14	3,558

Так как значение VIF меньше 10, следовательно, делаем вывод об отсутствии мультиколлинеарности.

Далее проверим выполнение свойства гомоскедаксичности. Анализ в программе GRETL показал, что данные однородны, то есть выполняется свойство гомоскедаксичности.

        Чтобы оценить влияние отдельных факторов на зависимую переменную на основе модели, необходимо посчитать коэффициент эластичности, который показывает на сколько процентов изменится значение исследуемой величины при изменении соответствующего фактора на 1%, бета - коэффициент, показывающий на какую часть своего СКО изменится значение исследуемой переменной при изменении соответствующего фактора на 1 СКО, а также дельта - коэффициент, демонстрирующий среднюю долю влияния соответствующего фактора в совокупном влиянии всех факторов, включённых в модель.

Таблица 3. Значения  коэффициента эластичности , бета - , дельта - коэффициентов

	эластичность	бета	дельта
Х6	1,300	0,969	0,968
Х9	0,994	1,282	0,883
Х12	-0,215	0,079	0,052
Х14	1,034	0,037	0,019

         Из таблицы видно, что при изменении трудоспособного населения на 1%, результативный признак изменится на 1,3.  Кроме того, можно отметить, что этот признак влияет в большей степени на заработную плату, а в меньшей степени влияет индекс производительности труда, так как его дельта-коэффициент равняется 0,019. Отрицательные значения коэффициента эластичности и бета - коэффициента говорят о том, что увеличение рентабельности продовольственных товаров ведет к уменьшению заработной платы.

 Итак, перейдем к построению прогноза заработной платы на 2015-2020 гг. Для начала мы построили прогноз каждого фактора на основе экстраполяции:

Следует отметить, что ось абцисс обозначает год: 1 - 1998, 5 - 2002, 10 - 2007, 15 - 2012,  20 - 2017, а ось ординат  - значение того или иного признака.

 

• при формировании фонда заработной платы нужно учитывать не только экономические, но и социальные факторы, причем как внешние, так и внутренние;
• самым значимым фактором, который влияет на заработную влияет количество трудоспособного населения, чем значение этого фактора больше, тем выше заработная плата.

 

Список используемой литературы:

1. Федеральная служба государственной статистики http://www.gks.ru/wps/wcm/connect/rosstat_main/rosstat/ru/statistics/wages/

2. Орлова И.В., Половников В.А., Экономико-математические методы и модели: компьютерное моделирование. М.: Вузовский учебник, 2007

Код для цитирования: Скопировать