1、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，分析影响劳动工资涨幅的相关因素，并对每一种因素都进行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基础上，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
2、是用其对比两个主要因素：人均 GDP 增长率，劳动生产率（元）的增长率，根据对比后的结果对十一五期间工资涨幅合理性进行分析。针对问题三：利用灰色预测，对“十二五”期间，劳动工资与劳动工资涨幅进行预测，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， “
3、用工荒”在全国范围蔓延，似乎成为一个风潮。劳动力价格一路飙升，招工难、留人难。中华全国总工会进行的一项研究报告显示，中国劳动力收入占国内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基本收入。胡锦涛主席、温家宝总理在多个场合多次表示，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
4、低收入劳动者及其家庭的基本生活水平，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发展，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、政府购买等经济因素紧密相连，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
5、统计数据（参见下面网站，也可以对比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行分析，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行预测分析。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
6、讨劳动工资收人涨幅标准，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动工资涨幅的相关因素，首先要建立每个元素与劳动工资之间的关系函数，在分析相关系数进行判断。运用 MATLAB 软件进行求解。2.2 问题二分析要探究十一五期间劳动工资涨幅是否合理，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行分析，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 GM（1,1）模型，再对结果进行误差、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
7、期间的工资增长幅度。三、符号说明第 i 个元素X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.无波及性较大的金融危机。3.劳动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5.1.1 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，找出下列有关数据，其中原始数据商品价格指数均为上年
8、=100 ，为方便统计，本文将其改为 1978=100表 1（部分）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 381.23 100 18417.92% 1132.26 100.7 1.6841979年 419.25101.9 20818.96% 1146.38 102.7 1.5551980年 463.25109.5 23819.39% 1159.93 108.7 1.4981981年 492.16112.2 26420.16% 1175.79 111.1 1.7051982年 527.78114
9、.4 28821.13% 1212.33 113 1.8931983年 582.68116.7 31621.62% 1366.95 114.5 1.9761984年 695.2119.9 36123.01% 1642.86 117.3 2.321985年 857.82131.1 44623.71% 2004.82 126.1 2.9371986年 963.19139.6 49724.52% 2122.01 132.1 3.4531987年 1112.38149.8 56525.32% 2199.35 139.4 3.7221988年 1365.51177.9 71425.81% 2357.24
10、 157.9 3.7221989年 1519209.9 78826.21% 2664.90 175.7 3.7651990年 1644216.4 83326.41% 2937.10 177.8 4.7831991年 1892.76223.8 93226.94% 3149.48 180.7 5.3231992年 2311.09238.11,11627.46% 3483.37 186.1 5.5161993年 2998.36273.11,39327.99% 4348.95 199.3 5.7621994年 4044 3391,83328.51% 5218.10 221 8.6191995年 504
11、5.73396.92,35529.04% 6242.20 235.8 8.3511996年 5845.89429.92,78930.48% 7407.99 241.9 8.3141997年 6420.18441.93,00231.91% 8651.14 242.7 8.291998年 6796.03438.43,15933.35% 9875.95 240.1 8.2791999年 7158.5432.23,34634.78% 11444.08 237.1 8.2782000年 7857.68 4343,63236.22% 13395.23 235.6 8.2792001年 8621.71 43
12、73,88737.66% 16386.04 234.8 8.2772002年 9398.05433.54,14439.09% 18903.64 233.5 8.2772003年 10541.97438.74,47540.53% 21715.25 233.4 8.2772004年 12335.58455.8 503241.76% 26396.47 236.2 8.2772005年 14185.36 464 559642.99% 31649.29 237 8.1922006年 16499.7 471 629944.34% 38760.20 238 7.9722007年 20169.46493.6
13、731045.89% 51321.78 241.8 7.6042008年 23707.71522.7 843046.99% 61330.35 247.7 6.94512009年 25607.53 519 928348.34% 68518.30 246.5 6.8312010年 30015.05536.11052249.95% 83101.51 249.6 6.76952011年 35197.79 5651257051.27%103874.43 254.5 6.45882012年 38459.47579.71411052.57%117253.52 256.5 6.31252013年 41907.
14、59594.81563253.73%129142.90 257.9 6.1932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：-1 -0.5 0 0.5 1 1.5 2 2.5 3-1-0.500.511.522.53产产GDP产产产产图 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，x 1 为人均 GDP，建立以下模型：y= 0+ 1x1通过 MATLAB 中的 regress 函数，以 95%的置信区间进行回归分析，通
15、过 regress 函数对数据进行拟合，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 1.0128 1 0.999243829 -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。对数据进行 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(1,3
16、4),表明平均工资与人均 GDP 存在显著线性关系。对数据进行 T 检验:通过 MATLAB 中的 tinv 函数，求出 T=149.8539t0.01(34)= 2.7284,否定H0，接受 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行预测和控制。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）+0.999243829x 1其拟合曲线为：-1 -0.5 0 0.5 1 1.5 2 2.5 3-1-0.500.511.522.53产产GDP产产产产产产产产图 2 人均 GDP 与平均工资的拟合曲线(2)cp
17、i(居民消费指数)通过搜集到的数据得出散点图：-1.5 -1 -0.5 0 0.5 1 1.5 2-1-0.500.511.522.53cpi产产产产图 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：-1 -0.5 0 0.5 1 1.5 2 2.5 3-1-0.500.511.522.53产产产产产产产产产产图 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，x 3 为居民消费
18、水平(元)，建立以下模型y= 0+ 1x3通过 MATLAB 中的 regress 函数，以 95%的置信区间进行回归分析，得出下列数据：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 0.0283 1 0.996601093 0.9679 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。对数据进行 F 检验：通过 MATLAB 中的 finv 函数，求得 f0.05(1,34)=4.1300,f
19、0.01(1,34)=7.4441 由于F=4976 f0.01(1,34) f0.05(1,34),表明平均工资与居民消费水平存在显著线性关系。对数据进行 T 检验:通过 MATLAB 中的 tinv 函数，求出 T= 70.5416t0.01(34)= 2.7284,否定 H0，接受 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行预测和控制。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. 996601093x 34）城市化率以 y 为劳动力平均工资，x 4 为城市化率，建立以下模型y= 0+ 1x4通过 M
20、ATLAB 中的 regress 函数，以 95%的置信区间进行回归分析，得出下列数据：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 0 1.063*10-15 -0.1266 0.1266 1 0.996601092 0.8012 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。对数据进行 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=21
21、6.4262 f0.01(1,34) f0.05(1,34),表明平均工资与居民消费水平存在显著线性关系。对数据进行 T 检验:通过 MATLAB 中的 tinv 函数，求出 T= 14.7114t0.01(34)= 2.7284,否定 H0，接受 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行预测和控制。5）财政收入以 y 为劳动力平均工资，x 5 为财政收入，建立以下模型y= 0+ 1x5通过 MATLAB 中的 regress 函数，以 95%的置信区间进行回归分析，得出下列数据：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 回归系
22、数置信区值 间 0 -7.3688*10-17-0.0456 0.0456 1 0.996601092 0.9450 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。对数据进行 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),表明平均工资与财政收入存在显著线性关系。对数据进行 T 检验:通过 MATLAB 中的 tinv 函数，
23、求出 T= 43.5851 t0.01(34)= 2.7284,否定 H0，接受 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行预测和控制。综上所述，得出平均工资 y 与居民消费水平 x5 之间的数学模型为 :y=-（-7.3688*10 -17）+0.996601092x 36）商品零售价格指数以 y 为劳动力平均工资，x 6 为商品零售价格指数，建立以下模型y= 0+ 1x6通过 MATLAB 中的 regress 函数，以 95%的置信区间进行回归分析，得出下列数据：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
24、间 0 4.672250268*10-16 -0.2507 0.2507 1 0.683833337651326 0.4295 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，x 7 为汇率，建立以下模型y= 0+ 1x7通过 MATLAB 中的 regress 函
25、数，以 95%的置信区间进行回归分析，得出下列数据：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 0 2.084983*10-16 -0.3117 0.3117 1 0.421269076932234 0.1052 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
26、，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，x 8 为通货膨胀率（% ） ，建立以下模型y= 0+ 1x8通过 MATLAB 中的 regress 函数，以 95%的置信区间进行回归分析，得出下列数据：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 0 7.3374481203*10-17 -0.3331 0.3331 1 0.245673929311443 -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
27、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，x 9 为第一产业率，建立以下模型y= 0+ 1x9通过 MATLAB 中的 regress 函数，以 95%的置信区间进行回归分析，得出下列数据：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 0 1.6679*10-15 -0.1474 0.1474 1 -0.9033 0.1052 0.7374
28、R2= 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。对数据进行 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),表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，x 10 为汇率，建立以下模型y= 0+ 1x10通过 MATLAB 中的 regre
29、ss 函数，以 95%的置信区间进行回归分析，得出下列数据：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 0 8.763292*10-16 -0.1446 0.1446 1 0.907192699618327 0.7606 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。对数据进行 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=15
30、8.0889 f0.01(1,34) f0.05(1,34),表明平均工资与第二产业率存在显著线性关系。对数据进行 T 检验:通过 MATLAB 中的 tinv 函数，求出 T= 12.5733t0.01(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行预测和控制。11）第三生产率(流通和服务两大部门 )以 y 为劳动力平均工资，x 11 为第三生产率，建立以下模型y= 0+ 1x11通过 MATLAB 中的 regress 函数，以 95%的置信区间进行回归分析，得出下列数据：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
31、系数估计值 回归系数置信区间 0 1.248918885*10-16 -0.1664 0.1664 1 0.8749557 0.7062 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。对数据进行 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),表明平均工资与第三产业率存在显著线性关系。对数据进行 T 检验:通过
32、MATLAB 中的 tinv 函数，求出 T= 10.5365t0.01(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行预测和控制。12）失业率 (%)以 y 为劳动力平均工资，x 12 为失业率，建立以下模型y= 0+ 1x12通过 MATLAB 中的 regress 函数，以 95%的置信区间进行回归分析，得出下列数据：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 0 6.0394692*10-16 -0.3044 0.3044 1 0.464230635866124 0.1555 0.772
33、9R2= 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动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5.2.1 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
34、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X式为：Y=（ ）/ 100% (j=2) (1)Y Y1 Y1通过八种因素增长率 ，（ i=1,2,38）与工资增长率 Y进行多元线性回归。得到X以下的线性回归方程：Y= + + + + + (2)1X12X23X38X8要得到（2）式的多元回归方程，采用SPSS软件，用 1978年至2013年的数据进行线性回归分析,得到各元素系数表：非标准化系数 标准系数模型 B 标准误差 试用版 t Sig.(常量) 2.311 3.275
35、 .706 .487X1 .581 .333 .659 1.743 .093X2 .158 .254 .157 .620 .541X3 -.056 .327 -.061 -.172 .865X4 .072 .731 .015 .099 .922X5 .177 .140 .220 1.265 .217X6 -.084 .694 -.026 -.121 .905X7 -.285 .431 -.122 -.662 .5141X8 .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 -0.08
36、4 -0.285 +0.082 +2.311X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 X8模型的分析：模型汇总模型 R R 方调整 R 方标准 估计的误差1 .830a .688 .592 3.94164a. 预测变量: (常量), X8, X4, X5, X7, X2, X6, X3, X1。上表说明R=0.829表明拟合程度良好。Anovab模型 平方和 df 均方 F Sig.回归 891.785 8 111.473 7.175 .000a残差 403.950 26 15.5371总计 1295.735 34从上表可知，F=7.175，查表可知，该值大于置信度95%区间内各 值，因此认F
37、为 与 Y之间的相关关系是显著的，由于Sig0.6，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（1） （2）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发展战略。要把促进充分就业作为经济社会发展的优先目标，加快形成有利于增加就业的经济发展方式和经济结构，构建经济发展与
38、扩大就业相互促进的长效机制。大力发展就业容量大的劳动密集型产业，积极发展各种传统服务业和新型服务业。要通过加快培育和发展战略性新兴产业，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，支持小型微型企业发展。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计划, 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
39、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体现公平。逐步加大对高收入者的调节力度, 对高收入行业个人进行划定, 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，统一规范确定最低工资标准的内容、发布时间，指导各地根据本地经济发展水平、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
40、调整最低工资标准。在经济平稳较快发展的基础上，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较合理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、因素的分析比较繁琐，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，公司未来的发展前景预测等等。七、参考文献1谢金星，姜启源，数学模型.北京：高等教育出版社，20062http:/ 2014-8-30 3杨琪，李佳，劳动工资水平探讨，武汉大学，2011-07-07.4中国年鉴。
