根据行业分类对城镇就业薪资差异的研究

2016-05-16曹健王孜铭王铭涵

中国高新技术企业 2016年15期

曹健　王孜铭　王铭涵

摘要：随着我国经济的飞速蓬勃发展，改革开放使我国城镇单位就业人员的平均工资水平有了很大的提高，但同时各个地区由于发展水平的差异，城镇单位就业人员的平均工资水平差异问题也日益严峻起来。文章根据行业不同的分类，针对我国各地区城镇单位就业人员平均水平的差异，利用主成分分析的方法进行了研究。

关键词：城镇单位；就业人员；平均工资；薪资差异；主成分分析；行业分类文献标识码：A

中图分类号：F249 文章编号：1009-2374（2016）15-0008-03 DOI：10.13535/j.cnki.11-4406/n.2016.15.004

1 概述

1.1 平均工资的含义

根据百科，平均工资的定义是一项反映工资总体水平的指标，指企业、事业、机关单位的职工在一定时期内平均每人所得的货币工资额。它不同于每一个人的具体工资水平。按中国现行统计方式，平均工资与每个人自己拿到的工资或工资单上的工资是有差别的。

1.2 近年平均工资水平概况

2014年12月25日，人力资源和社会保障部部长尹蔚民在全国人力资源和社会保障工作会议上说：“适时实施机关事业单位养老保险制度等改革。”并透露全年已有19个地区调整了最低工资标准，平均增幅为14.1%。

2015年5月27日，国家统计局发布调查数据，全部调查单位（城乡）就业人员年平均工资为49969元。其中中层及以上管理人员平均工资最高，是全部就业人员平均水平的2.2倍。

2 案例分析

现以2014年我国各地区城镇单位就业人员平均工资额为例，2014年我国城镇就业人员平均工资为50658元，较2013年减少825元，这也是近十余年来城镇就业人员平均工资的首次下降。自从2003～2013年这10年以来，我国全国职工平均工资水平一直处于增长的态势，在2006年和2007年两年的增幅甚至高达18.53%和16.09%。

本文根据农林牧渔业、采矿业、制造业、电力热力燃气及水生产和供应业、建筑业、批发零售业、交通运输仓储和邮政业、住宿和餐饮业、信息传输软件和信息技术服务业、金融业、房地产业、租赁和商务服务业、科学研究和技术服务业、水利环境和公共设施管理业、居民服务和修理及其他服务业、教育、卫生和社会工作、文化体育和娱乐业、公共管理社会保障和社会组织等共计19项城镇行业类别进行分析，研究全国31个省市自治区的城镇就业人员平均工资水平的差异。

从2014年中国统计年鉴中的数据可以看到，2014年全国城镇单位就业人员年平均工资为50658元，从行业分类中可以看到，有10个行业就业人员工资高于全国的平均水平，9个行业工资水平低于全国平均水平。其中最高平均工资的三个行业分别是金融业、信息传输软件和信息技术服务业以及电力热力燃气及水生产和供应业，平均工资分别为90204元、72111元、68338元。就业人员年平均工资最低的三个行业分别是农林牧渔业、住宿和餐饮业、居民服务和修理及其他服务业，平均工资分别为29913元、31828元、35100元。

从全国各个地区城镇平均工资水平分析可以看到，全国31个省市自治区有22个地区城镇就业人员工资水平低于全国平均水平，仅有9个地区高于全国平均水平。其中，北京以人均年工资93006元位居榜首，上海、天津其次，分别为90908元、67773元；而河南、黑龙江、广西分别以38301元、40794元、41391元的年平均工资水平而垫底。

从上述数据的简单分析来看，虽然表面上我国的城镇就业人员平均工资一直呈增长态势，并且增幅很大，但是结合我国的经济大背景来看，CPI一直飞速增长，居民的平均工资水平甚至有时候远远追不上物价水平的增长，再加上不同地区之间的贫富差距逐步加大，相同地区的不同行业的工资水平的差距也在不断拉大，长此以往，这种现象如果得不到遏制和缓解，很有可能导致社会的动荡与不安，阻碍国民经济发展以及影响社会主义现代化进程的建设。

3 基于主成分分析的数据研究

3.1 研究方法

运用定量分析的研究方法并结合定性分析来探究造成地区城镇平均工资水平差异的主要因素，为了充分反映各地区的城镇居民工资水平，并且具有可靠性与价值性，这里选取了《中国统计年鉴2014》公布的各个省市自治区2014年度的19项指标。

本文中选取的19项指标是从几个方面来综合反映平均工资水平差异的，但指标值之间具有一定的相关程度，而且研究的目的是平均工资的水平，这就需要找到一个能够把各个指标信息综合起来的办法来研究城镇平均工资水平。所以，使用多元统计分析中的主成分分析的方法，将指标综合成少数几个具有代表性的主成分综合指标，从多维方面来反映各地区城镇平均工资水平，通过对保留的主成分的综合指标来对各地区平均工资水平做出综合评价。

3.2 主成分分析

4 输出结果分析

从输出结果来看，表1输出的是19个指标变量的描述性统计量，表2输出的是19各个指标变量经过标准化后的相关系数矩阵，表明多数指标间具有很强的相关性。表2是相关系数矩阵的特征值以及相应的方差的贡献。表3是未经旋转的原始因子载荷矩阵。

从表2中可以看出前一个特征值的方差累计贡献率为86.759%，已经大于85%的经验准则要求。从图1因子碎石图可以看出，趋势图在第一个因子以后趋于平稳，所以总体上保留一个公共因子就可以。将每一个因子载荷向量除以相应的特征根的平方根，得到如下主成分计算公式：

将原有的19个指标的数值代入以上公式，就得到所保留的1个主成分的得分，如表4。

采用主成分分析方法对全国各个省市自治区的城镇就业人员平均工资水平进行分析，可以仅采用第一主成分的得分来进行评价分析。因为当选择一个主成分代替原来的所有原始变量时，由于第一主成分所对应的特征根的方差贡献最大，所以第一主成分综合X1，X2，X3，…，X17，X18，X19。这19项指标信息的能力最强。这一点从主成分计算公式中的第一个主成分与各变量的系数也可以看出，所以可以认为第一主成分很好地综合了原有的19个指标的信息。另外，表3的因子载荷矩阵以及第一主成分F1的表达式显示出，第一主成分与所有变量都是正相关的，即所有评估指标都有同增同减的趋势。因此仅用第一主成分来做综合评价的条件是满足的。将计算得到的第一主成分得分值作为对全部样本的排序依据，就得到了全国各省市自治区城镇就业人员平均工资水平的排名表。见表4。

从上述主成分分析中，我们可以得出以下的简要

结论：从第一主成分得分排名来看，东部地区省市的综合主成分得分排名较高，说明各地区平均工资水平和当地的经济发展水平密切联系。将各地区按平均工资水平大致可以分为三类：第一类主要为东部沿海发达省市，如天津、广东、上海、江苏等；第二类主要集中了大部分的南方中东部省市，如重庆、湖北、海南、安徽等地；第三类主要包括的是中西部北部省市，如吉林、黑龙江、山西甘肃等地。总体来说，按平均工资水平状况的地区划分与地理上的东部、中部和西部的划分有着很高的一致性，一方面证明了经济发展中的地理环境影响，从而成为平均工资水平的潜在限制因素；另一方面也说明了一些地方政府的调控措施或发展战略更有助于地区的发展。

参考文献

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