线性回归对我国劳动力成本的实证分析

朱荣 张夏男

随着我国人口红利的消失，国内传统的依靠廉价劳动力发展的制造业面临劳动力成本持续上升的挑战，职工工资是劳动力成本的主要构成部分，基于多元线性回归的结果，本文实证分析了居民消费价格指数、65岁及以上人口、居民消费支出、参加失业保险人数对城镇单位就业人员工资的影响，并由此确定影响劳动力成本上升的主要因素。

劳动力成本 多元线性回归 农民

工工资水平 生活成本 社会福利

研究背景

自2009年以来，我国劳动年龄人口占总人口比重总体呈快速下滑趋势，总人口和老年人口抚养比分别处于35%和10%左右，比例较高并且呈上升趋势。这说明我国人口红利正在消失，正进入一个生产要素成本周期性上升的发展阶段，低价劳动力无限供给的格局已经发生了变化。

多元回归模型建立

1.指标选取与模型建立

选取17年（2000-2016年）的指标，建立多元线性回归模型：

Y=a_0a_1X_1+a_2X_2+a_3X_3+a_4X_4+a_5X_5.利用Eviews3.1软件对模型进行回归分析，所得结果如表一所示：

Y为城镇单位就业人员工资总额（亿元），X1、X2·X5分别为农村居民人均可支配收入（元/年）、居民消费价格指（上100）、65岁及以上人口（万人）。居民消费支出（亿元）。参加失业保险人数（万人）。

Y=-33041.70+14.80X_1-39.64X_2+0.25X_3-0.26X_4+3.76X_5 （1）

（-1.32）（7.04）***（-0.91）（0.11）（-2.41）**（1.76）

R2=0.999 n2=0.999

F=3617.759***DW=1.568

注：“（） ”中为t统计量检验的伴随概率

由分析结果可知：模型（1）可决系数与1十分接近，并且F统计量能通过1%的显著性水平检验，这说明模型（1）整体显著；然而，部分变量未通过规定的显著性水平检验，这说明模型还需进一步修正。

2.模型修正

下面通过逐个剔除法对模型（1）中的变量进行逐一剔除，获得最优的多元线性回归模型。逐步回归法的结果如表2所示：

从表2中，我们可以看出模型（2） （8）的可决系数、F统计量教（1）并无明显差别，这说明七个模型的整体拟合优度和显著性水平都较为接近。但实际上，仅有模型（5）、（8）中所有变量都能通过规定的显著性水平检验。因此，模型（5）即为本文多元线性回归方程的最终形式，该模型具体形式如下式（5）所示：

Y=-38408.09+16.41X_1-0.32X_4+2.73X_5（5）

（0.002）***（0.000）***（0.000）***（0.041）**

R2=0.999 R2=0.999

F=6532.973***DW=1.470

由模型（5）可以看出城镇单位就业人员工资水平与农村居民人均可支配收入、居民生活成本、政府政策调节密切相关。随着人均居民可支配收入增长、全球经济一体化下输人型通胀的影响以及社会保障体系的健全，为劳动力成本的合理上升提供了依据。

[1]庞皓.计量经济学[M].成都：西南财经大学出版社，2015（01）：103.

[2]张先治，陈友邦.我国劳动力成本上升的因素和影响[J].中國经贸导刊，2008（10）：21-23.