《2009年某些地區(qū)各行業(yè)工資水平的分析.doc》由會員上傳分享，免費(fèi)在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在教育資源-天天文庫。

1、2009年某些地區(qū)各行業(yè)工資水平的分析1、研究背景及意義1.1研究背景工資水平是指一定區(qū)域和一定時間內(nèi)勞動者平均收入的高低程度。生產(chǎn)決定分配，只有經(jīng)濟(jì)發(fā)展才能提供更多的可分配的社會產(chǎn)品，因此一個地區(qū)的工資水平在一定程度上反映了其經(jīng)濟(jì)發(fā)展的水平。工資水平的影響因素包括地域的影響。企業(yè)所在的地區(qū)對企業(yè)的工資水平有相當(dāng)大的影響，順應(yīng)這種大環(huán)境的要求才不會引起員工的異議。一般企業(yè)在確定其工資水平時，都應(yīng)該對本地區(qū)的工資水平進(jìn)行調(diào)查，以便對相關(guān)的工資環(huán)境有一個大概的了解。1.2研究意義1、通過多元統(tǒng)計(jì)分析方法，研究一個地區(qū)的工資水平與其經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的

2、內(nèi)在聯(lián)系。2、將平均工資劃分為3類，分析哪些地區(qū)、哪些行業(yè)的工資水平較高，可為員工和企業(yè)提供宏觀上的指引。2、數(shù)據(jù)描述本數(shù)據(jù)集象征性地抽取全國15個省市（北京、天津、河北、山西、遼寧、吉林、上海、江蘇、浙江、安徽、福建、江西、湖南、廣東、海南）的工資狀況，各省市分別記錄了其9個主要行業(yè)（企業(yè)、機(jī)關(guān)、農(nóng)林牧漁業(yè)、采礦業(yè)、制造業(yè)、建筑業(yè)、計(jì)算機(jī)軟件業(yè)、批發(fā)零售業(yè)、住宿餐飲業(yè)）的平均工資水平，具體參見下圖：3、分析方法3.1通過描述統(tǒng)計(jì)分析方法，判斷哪些行業(yè)平均工資水平較高通過比較不同行業(yè)（如企業(yè)、機(jī)關(guān)、建筑業(yè)、制造業(yè)······）的均值、標(biāo)準(zhǔn)差

3、、極大值、極小值，可以從總體上判斷哪些行業(yè)的工資水平比較高，哪些行業(yè)的較低。3.2通過系統(tǒng)聚類分析方法，判斷哪些地區(qū)平均工資水平較高通過對不同地區(qū)進(jìn)行聚類，使具有相似特征（親疏程度高）的地區(qū)聚集在一起，使差異性大的地區(qū)分離開來，有助于合理地分析地域工資水平的情況。4、輸出結(jié)果分析4.1描述統(tǒng)計(jì)結(jié)果分析1、由表1分析統(tǒng)計(jì)量的輸出結(jié)果可知：平均工資水平較高的三個行業(yè)分別是：計(jì)算機(jī)軟件業(yè)（55777.2元）、機(jī)關(guān)（43972.53元）、采礦業(yè)（39323.93元）；平均工資水平較低的三個行業(yè)分別是：農(nóng)林牧漁業(yè)（20035.47元）、住宿餐飲業(yè)（2

4、0619.67元）、制造業(yè)（27943.33元）。在9個行業(yè)中，極大值最大的是計(jì)算機(jī)軟件業(yè)（元），極小值最小的是農(nóng)林牧漁業(yè)（8841元）。DescriptiveStatisticsNMinimumMaximumMeanStd.Deviation企業(yè)1522000620463.33E411642.301機(jī)關(guān)1526668747344.40E417047.500農(nóng)林牧漁業(yè)158841459252.00E410432.601采礦業(yè)1522846661383.93E412600.091制造業(yè)1521242482072.79E47662.814建筑業(yè)

5、1519519691312.96E413359.351計(jì)算機(jī)軟件業(yè)15277535.58E423372.698批發(fā)零售業(yè)1516263602602.99E412801.976住宿餐飲業(yè)1513577380402.06E46566.173ValidN(listwise)154.2系統(tǒng)聚類結(jié)果分析1、表2數(shù)據(jù)中給出了樣本處理的基本信息，包括樣本總數(shù)、含有缺失值的樣本數(shù)以及百分比等。CaseProcessingSummaryaCasesValidMissingTotalNPercentNPercentNPercent1583.3%316.7%18

6、100.0%a.SquaredEuclideanDistanceused2、表3顯示的是用歐式距離平方計(jì)算的近似矩陣表，其中的數(shù)值表示各個樣本之間的相似系數(shù)，數(shù)值越大表示兩樣本距離越大。ProximityMatrixCaseSquaredEuclideanDistance1:北京2:天津3:河北4:山西5:遼寧6:吉林7:上海8:江蘇9:浙江10:安徽11:福建12:江西13:湖南14:廣東15:海南1:北京.000.7563.4523.7732.5983.896.8731.6661.6342.9592.8324.3633.6831.577

7、3.5342:天津.756.0001.7661.8421.3401.9941.985.540.7201.3531.3132.2891.912.6851.8633:河北3.4521.766.000.077.162.1246.936.6571.579.093.371.275.299.518.1534:山西3.7731.842.077.000.349.1237.184.8311.679.119.428.224.306.726.2825:遼寧2.5981.340.162.349.000.2125.817.3691.101.213.203.362.2

8、26.220.1426:吉林3.8961.994.124.123.212.0007.476.7851.600.202.296.063.084.677.1807:上海.8731.9