1、学历和收入的关系分析张华良 李敏 重庆文理学院（重庆文理学院 经济与管理学院 品牌 1 班 重庆 永川 402160）【摘要】：文章将围绕学历高低和收入高低的关系用统计学原理进行调查、分析并得出一定的预测分析。文章就是用科学的统计学原理将其关系加以证明学历和收入有着很大的相关性，然后将这确定的关系应用于教育事业，协助教育事业的发展，因为当人们意识到学历和收入有着很大正相关性时，人们就会对学历有更全面的认识，从而自主学习，这样教育水平会真正的朝向素质教育发展，这也正是研究学历和收入关系的价值所在。从而在这相关性的基础上对怎样促进教育，提高人们的学历，进而取得较好的收入给出了一些建议。关键词： 学
2、历 ；月收入 ；相关系数The relationship between education and income analysisLiMin(chongqing college of arts of economy and management brand 1 class chongqing YongChuan 402160)Abstract：The article will focus on education and income level on the relationship with statistical investigation, analysis and the prin
3、ciple that certain forecast analysis. The article is to use scientific principles of statistics to prove the relationship between education and income has the very big correlation, and then will determine the relationship in education, assist business application education the development of the car
4、eer, because when people realized degree and income has a positive correlation, people will have a more comprehensive understanding of the degree, and autonomous learning, such education level of quality education really towards development, which is also the study of the relationship between the ed
5、ucation and income value. And in this based on the relevance of how to promote education, raise peoples degree, and then get better income gives some Suggestions. Key words：Degree ；income ； correlation coefficient 引言：收入的高低是衡量一个地区经济发展水平的重要标志之一。提高收入对于提高人民生活水平、促进市场经济发育、提高国民经济整体效益和效率具有重要作用。影响收入的因素有很多，文章
6、仅从学历方面对收入的影响进行研究，分析学历对收入的作用。通过研究后，从学历方面怎样提高收入提出建议。本文主要采用相关分析法和回归分析法和显著性检验等统计方法对学历与收入之间的关系进行分析，有助于人们了解学历对收入的影响有多大，从而重视学历的做用，提高国家的收入水平，促进经济发展。一研究对象和数据处理研究对象:学历是小学、初中、高中、本科、硕士研究生、博士研究生。年龄在20-40 岁之间，地区范围是山东。数据的处理：首先是数据的获得：对研究对象进行量化，即分别对学历和收入水平进行量化。收入可以用月收入数值进行量化。学历可以用学年制进行量化，具体如表1所示：表1 学历和学年制表格学历 小学 初中
7、高中 本科 硕士研究生博士研究生学年制6 9 12 16 19 22搜集数据的具体方法是：按照学历的划分标准（如小学、初中等）分别找30 个人进行调查，得到他们的原始月收入值，再分别求平均月收入值，这个平均收入值就是研究数据。 数据获得方法的说明：由于那些小学、初中、高中同学（不管是我的同学还是大学同学的同学，这里的同学都是找的山东的）都已不在一个地方，但是都在山东，所以对这些学历的月收入数据的获得是通过打电话或者利用网络通信技术得到的，对于大学以上学历的月收入是通过同学从他（她） （同样也是山东的）的亲属或是熟人那里获得的。二学历和收入之间的关系分析（一）相关分析原始数据是表 2. 每种学历
8、三十人的月收入及每种学历的平均收入学历所调查的每种学历的 30 人的月收入值1500 1578 2300 2130 4500 34562456 4000 4200 3500 1400 10001700 2400 2799 3100 2300 21002450 2300 1900 1700 1680 1880小学 900 1500 1800 3600 4000 39002200 2400 2500 2450 3200 30002700 2100 2000 1900 1800 18501500 1300 1200 2300 2200 16001000 900 1100 1000 980 800初中
9、 1000 1200 1600 2000 2300 1900高 3500 1800 2300 2400 2800 29003000 2900 3000 2980 2500 23002000 2200 3900 1900 2600 18803700 2000 2230 2250 1900 2100中2900 2700 2600 3000 3100 30004500 4000 5000 3900 8000 60004800 5000 4200 4000 3800 35004900 4700 5000 5000 5500 60004500 5000 5500 4600 5000 4500本科 400
10、0 5000 5700 6000 5800 60005000 6000 6600 6900 5500 50006000 6900 5500 6800 7000 70006300 6400 6500 5500 6900 80005600 6700 5800 8800 9000 5500硕士研究生 10000 8800 8800 6700 7000 72009000 9500 8000 10000 8800 1200012000 10000 8800 15000 13000 1200013000 10000 8800 9000 8000 990010000 15000 12500 15000 90
11、00 10000博士研究生 17000 14900 15000 14000 12000 9000根据上表得到所需数据如表 3 所示：表 3 学年制和平均月收入表格学历 （年）小学初中高中本科硕士研究生博士研究生学年制 （年）6 9 121619 22平均月收入（元）24681799261149806790 11340则 x 与 y 具体数据如下表所示： x 6 9 12 16 19 22y 2468 1799 2611 4980 6790 11340通过 Excel 工作表得到学年制（x）和平均月收入(y)之间的散点图 如图1 所示：学 年 制 和 平 均 月 收 入 的 散 点 图 y =
12、891.03e0.1082xR2 = 0.88350200040006000800010000120000 5 10 15 20 25学 年 制平均月收入 平 均 月 收 入指 数 (平 均 月 收 入 )图 1.学年制和平均月收入之间的散点图（二）回归分析由于从散点图中可看出学年制和平均月收入的关系可以近似看成是指数函数图像。设指数函数表达式为 y = ae 由散点图可知 指数函数表达式为bxy = 891.03e x1082.由上式可知，该指数函数表达式的经济意义是：学历每上升一个年度，其平均月收入就上升 891.03e 【把这个数据算出来 】 说明学历与月1082.收入之间存在着很大的相
13、关性。虽然这些数据只是山东的，并不是全国的，但也具有一定的代表性，所以应该加大教育力度，提高人们的学历，已取得较高的收入，提高人们的生活水平。（三）模型检验1.回归方程的标准差检验由于回归方程的计算值与实际值存在差距，即估计标准误差（S y）,所以我们必须计算出估计标准误差 Sy的大小。用以衡量回归直线的代表性究竟有多大，从而说明观察值围绕回归直线的变化程度或分散程度。令 Y = Ln y 新方程就变成了：Y = Ln a + bx即可以看成是 x 与 Ln y 之间成线性相关关系。表 4 如下所示：表 4.x y ln y (ln y)2 x*lny6 24687.811163385 61.
14、0142734346.866980319 17997.494986234 56.1748186567.4548761112 26117.867488569 61.8973763894.4098628216 4980 8.51318517 72.47432174136.210962719 67908.823206221 77.84896801167.640918222 113409.336091577 87.16260594205.3940147ln y = 49.846(lny)2=416.5724x*lny=717.977a = 6.7924 b = 0.1082 n = 6由以上数据可得：
15、 S = 0.28036 = 8.30769y yl因为 S / = 0.033747= 3.374715ln所以方程可用，且回归直线具有相当高的代表性。2、回归方程的判定系数检验判定系数 r2是一个回归直线与样本观测值拟合优度判定的指标。r 2的值总在 0和 1 之间。一个线性回归方程模型如果充分利用了 x 的信息，则 r2越大，拟合优度就越好；反之，如果 r2不大，说明模型中给出的 x 对 y 的信息还不够充分，应进行修改，使 x 对 y 的信息的到充分利用。由散点图可知判定系数 R = 0.8835,其值接近于 1，可以说学历和收入的2相关性非常的高。3、t 检验（1） 、提出零假设与备
16、择假设：H0:b=0 H1:b0(2)、构造 t 统计量并计算：t= Sybx)(2= 14.3885（3） 、确定显著性水平，并查 t 统计表，确定拒绝域：取 =0.05，查 T 分布表得临界值 t 0.025(6-2) = 2.7764因为 t t 0.025(6-2)， 所以拒绝原假设，即学历作为月收入的解释变量作用是显著的，也就是说学历对月收入的影响是显著的。（四）预测1、单值预测单值预测是指利用回归模型，对于 x 一个特定的值 x0 求出 y 的一个预测值 y0 。当学历值是 30 时，即 x = 30 时，预测值 y = 22935.22,该预测结果表明，当学历是 30 学年制时，
17、月收入会达到 22935.22。 2.区间预测区间预测是自利用回归模型，对于 x 一个特定的值 x0 求出 y 的一个预测区间，而不是一个特定的值。对于给定的 x0 ，在显著性水平 下的预测区间是为（ 22935.07， 22936.272） ，也就是说当学历niiyxst12020在 30 时，月收入以 95的概率在 22935.07 元到 22936.272 元之间。三结束语通过上述分析我们可以清楚的看到学历和收入有着很强的相关性，学历对收入的影响很大。所以我们应该加大教育力度，提高人们的知识水平，提高学历。近年来，我国高等职业教育蓬勃发展，为现代化建设培养了大量高素质技能型专门人才。加大课程建设和改革力度，增强学生的职业能力，重视优质教学资源和网络信息资源的利用，把现代信息技术做为提高教学质量的重要手段，不断推进教学资源的共进共享，提高优质教学资源的使用频率，扩大受益面。要全面贯彻党的教育方针，以服务为宗旨，以就业为指导，走产学结合发展道路，为社会主义现代化建设培养千百万高素质技能型知识型专门人才，提高人们的收入水平。参考文献：1刘定祥统计学基础北京：首都师范大学出版社，20092杨倩. 大学生成绩与高考成绩的关系. 2008 级考试论文D
