TRƯỜNG ĐẠI HỌC NGOẠI THƯƠNG HÀ NỘI
KHOA KINH TẾ QUỐC TẾ
----------ᵒᴼᵒ----------

BÀI TẬP NHÓM KINH TẾ LƯỢNG
Đề tài:
CÁC YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG TỚI TIỀN LƯƠNG CỦA
NGƯỜI LAO ĐỘNG THEO GIỜ
Giảng viên hướng dẫn: TS. Đinh Thị Diệu Bình
Filedata:beauty
Nhóm sinh viên:
Tên sinh viên

Mã số sinh viên

Phần trăm đóng góp

Hà Nội, ngày 04 tháng 07 năm 2016

1


MỤC LỤC
Table of Contents

LỜI MỞ ĐẦU

2


I. Lý do lựa chọn đề tài:

Tiền lương có vai trò rất lớn không chỉ đối với riêng bản thân người lao động
mà còn đối với cả xã hội. Tiền lương luôn gắn liền với người lao động, bởi đó là
nguồn sống chủ yếu của người lao động và gia đình họ. Trong quan hệ lao động,
tiền lương được coi là trung tâm thu hút sự quan tâm của người lao động và người
sử dụng lao động. Bởi tiền lương kích thích người lao động nâng cao năng lực làm
việc của mình, phát huy mọi khả năng vốn có để tạo ra năng suất lao động, vươn tới
tầm cao hơn của tài năng sức lực và sức sáng tạo góp phần thúc đẩy kinh tế phát
triển. Đồng thời tiền lương tác động tích cực đến quản lý kinh tế, tài chính, quản lí
lao động, kích thích sản xuất. Tiền lương không chỉ là phạm trù kinh tế mà còn là
yếu tố hàng đầu của các chính sách xã hội liên quan trực tiếp đến đời sống của
người lao động. Khái niệm tiền lương được nhiều ngành khoa học khác nhau hết
sức quan tâm. Đối với sinh viên nói riêng, việc quan tâm đến những yếu tố ảnh
hưởng đến mức lương sẽ giúp họ có những cách nhìn nhận và đánh giá đúng đắn
trong việc lựa chọn làm việc trong các doanh nghiệp.
Để lý giải những câu hỏi như “Tại sao người lao động A lại có mức lương cao
hơn người lao động B?” hay “những nguyên nhân dẫn đến việc tiền lương tăng hay
giảm, các yếu tố chính nào ảnh hưởng đến mức lương của người lao động? ” nhóm
chúng em lựa chọn nghiên cứu đề tài: “Các yếu tố ảnh hưởng đến tiền lương của
người lao động theo giờ” và chúng em đã tiến hành chọn file beauty để nghiên cứu
nhằm giúp các bạn sinh viên có cách nhìn tổng quan hơn về vấn đề này.
Tiền lương của người lao động trên thực tế bị ảnh hưởng bởi rất nhiều yếu tố như:
Thời gian lao động, độ tuổi lao động, ngành nghề, số năm kinh nghiệm, trình độ,
tình trạng sứckhỏe…Trong bản nghiên cứu này, nhóm chúng em sẽ lựa chọn một số
biến ảnh hưởng để chạy mô hình kinh tế lượng với mục đích nghiên cứu sự tác
động, ảnh hưởng của các yếu tố đến tiền lương.
* Các biến:
3


- Số năm kinh nghiệm

- Khả năng làm việc nhóm
- Trình độ học vấn
- Màu da
- Giới tính
- Ngành Dịch vụ
- Kết hôn

II. Các phương pháp thực hiện
- Phần mềm Stata
- Sử dụng kiểm định ước lượng trên

4


XÂY DỰNG MÔ HÌNH
I.
1.

Thiết lập mô hình tổng quát
Mô hình tổng quát

“Wage = β0 + β1. Exper + β2.Union + β3.Black + β4 Female+ β5 Smllcity +
β6.Service + β7. Educ + Ui“

. des(exper union black female smllcity
> service educ)
storage
display
variable name
type

format
>
variable label
exper

union

black
female
smllcity

service

educ

2.
a)
b)

byte

value
label

%8.0g
>
years of
workforce experience
byte
%8.0g

>
=1 if union
member
byte
%8.0g
>
=1 if black
byte
%8.0g
>
=1 if female
byte
%8.0g
>
=1 if live
in small city
byte
%8.0g
>
=1 if
service industry
byte
%8.0g
>
years of
schooling

Mô tả các biến
Biến phụ thuộc
Wage: Lương làm việc mỗi giờ

Biến độc lập
 Biến định lượng
5


Tên

Ý nghĩa

Số năm kinh nghiệm
làm việc

Exper

Educ

c)

Đơn vị tính

Trình độ học vấn

Năm

Năm

Dấu kì vọng

Diễn giải


+

Số năm kinh
nghiệm làm việc
càng nhiêu thì
lương càng cao

+

Trình độ học vấn
càng cao thì
lương càng cao

Biến định tính
Lựa chọn

Tên

Ý nghĩa

Union

Không
Làm việc nhóm
tốt

0

1
Tốt


Dấu
kì
vọng

Diễn giải

+

Khả năng làm việc nhóm
càng cao thì tiền lương
nhận được càng cao

Black

Màu da

Đen

Khác

+/-

Màu da có thể hoặc không
làm ảnh hưởng tới tiền
lương nhận được mỗi giờ

Female

Giới tính


Nam

Nữ

-

Giới tính nữ có tiền lương
nhận được ít hơn nam giới

Smllcity Thành phố nhỏ

Sống ở
thành
phố
nhỏ

Không
sống ở
thành
phố
nhỏ

+/-

Sống ở thành phố nhỏ làm
giảm tiền lương nhận được

Service


Nếu
không
làm
trong
ngành
dịch vụ

Làm
trong
+
ngành
dịch vụ

Ngành dịch vụ

6

Làm việc trong ngành dịch
vụ mang lại tiền lương cao
hơn


. sum(wage exper union black female smllcity service educ)
Variable

Obs

Mean

wage

exper
union
black
female

1260
1260
1260
1260
1260

6.30669
18.20635
.2722222
.0738095
.3460317

smllcity
service
educ

1260
1260
1260

.4666667
.2738095
12.56349

Std. Dev.


Min

Max

4.660639
11.96349
.4452804
.2615645
.4758923

1.02
0
0
0
0

77.72
48
1
1
1

.4990857
.4460895
2.624489

0
0
5


1
1
17

Độ lệch
chuẩn các
ước lượng

Min

Max

Tên biến

Số quan sát

Giá trị
trung bình

Wage

1260

6.30669

4.660639

1.02


77.72

Exper

1260

18.20635

11.96349

0

48

Union

1260

0.2722222

0.4452804

0

1

Black

1260


0.0738095

0.2615645

0

1

Female

1260

0.03460317 0.4758923

0

1

Smllcity

1260

0.4666667

0.4990857

0

1


Service

1260

0.2738095

0.4460895

0

1

Educ

1260

12.56349

2.624489

5

17

7


II.
1.


Phân tích hồi quy
Mô hình hồi quy gốc

. reg(wage exper union black female smllcity service educ)
Source

SS

df

MS

Model
Residual

5340.16548
22007.2737

7
1252

762.880783
17.5776946

Total

27347.4392

1259


21.7215561

wage

Coef.

exper
union
black
female
smllcity
service
educ
_cons

.0843467
.7527523
.0566682
-2.364312
-.1029121
-.5522452
.4948986
-.6383457

a)
b)

Std. Err.
.0104505
.2688527

.460463
.2697386
.2380684
.2907367
.0489293
.7091735

t
8.07
2.80
0.12
-8.77
-0.43
-1.90
10.11
-0.90

Number of obs
F( 7, 1252)
Prob > F
R-squared
Adj R-squared
Root MSE

P>|t|
0.000
0.005
0.902
0.000
0.666

0.058
0.000
0.368

=
=
=
=
=
=

1260
43.40
0.0000
0.1953
0.1908
4.1926

[95% Conf. Interval]
.0638442
.2253008
-.8466961
-2.893501
-.5699692
-1.12263
.3989061
-2.029645

.1048491
1.280204

.9600324
-1.835122
.364145
.0181396
.5908911
.7529538

Biến phụ thuộc: Wage.
Biến độc lập: Exper, Union, Black, Female, Smllcity, Service, Educ.

Ta có:
PRF: Wage = β0 + β1. Exper + β2.Union + β3 Black + β4 Female + β5 Smllcity + β6
Service + β7 Educ + Ui
SRF: Wage = -0.6383457 + 0.0843467. Exper + 0.7527523.Union +
0.0566682Black – 2.364312 Female – 0.1029121 Smllcity – 0.5522452 Service +
0.4948986 Educ + ei


Giải thích ý nghĩa kết quả:
- Ước lượng điểm hệ số chặn0 = -0.6383457cho biết trong trường hợp các yếu
tố khác không đổi tiền lương nhận được mỗi giờ sẽ là giảm 0.6383457 triệu
đồng.
- Ước lượng hệ số góc 1 = 0.0843467cho biết khi số năm kinh nghiệm tăng lên
1 năm, các yếu tố khác không đổi thì tiền lương mỗi giờ tăng 0.0843467triệu
đồng
8


Ước lượng hệ số góc 2 = 0.7527523 cho biết khi mức độ làm việc nhóm tăng,
các yếu tố khác không đổi, tiền lương mỗi giờ sẽ tăng lên 0.7527523 triệu

đồng
Ước lượng hệ số góc 3 =0.0566682cho biết khi người lao động có màu da đen,
các yếu tố khác không đổi, tiền lương làm việc mỗi giờ sẽ tăng lên
0.0566682triệu đồng.
Ước lượng hệ số góc 4= – 2.364312 cho biết khi người lao động là nữ, trong
điều kiện các yếu tố khác không đổi, tiền lương làm việc mỗi giờ sẽ giảm đi
2.364312triệu đồng.
Ước lượng hệ số góc 5= – 0.1029121cho biết khi người lao động sổng ở thành
phố nhỏ, trong điều kiện các yếu tố khác không đổi thì tiền lương mỗi giờ sẽ
giảm đi 0.1029121triệu đồng
Ước lượng hệ số góc 6= -0.5522452cho biết khi người lao động làm trong
ngành công nghiệp dịch vụ,trong điều kiện các yếu tố khác không đổi thì tiền
lương mỗi giờ sẽ giảm đi 0.5522452triệu đồng.
Ước lượng hệ số góc 7=0.4948986cho biết khi người lao động có trình độ học
vấn càng cao, trong điều kiện các yếu tố khác không đổi thì tiền lương mỗi
giờ sẽ tăng lên 0.4948986triệu đồng.

-

-

-

-

-

-

2.


Hệ số tương quan R2

Nhìn vào mô hình ta thấy hệ số xác định R2= 0.1953, hệ số này xác định chỉ có
19.53% các biến độc lập giải thích cho các biến phụ thuộc, còn lại 80.47% do các
yếu tố ngẫu nhiên khác giải thích.

9


3.

Mối liên hệ tương quan giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc.

. corr(exper union black female smllcity service educ)
(obs=1260)

exper
union
black
female
smllcity
service
educ

exper

union

black


1.0000
0.0898
0.0076
-0.2472
-0.0744
-0.0573
-0.1862

1.0000
0.0319
-0.1000
-0.0181
-0.1036
-0.0960

1.0000
0.1137
-0.0633
0.0173
-0.1382

female smllcity

1.0000
0.0018
0.2680
0.0091

1.0000

0.0321
0.0501

service

educ

1.0000
0.3016

1.0000

Nhận xét:
Từ mô hình có thể thấy giữa các biến giải thích có mối liên hệ tương quan
không mạnh với biến phụ thuộc. Dấu âm thể hiện tương quan nghịch, càng gần 1
thì mối liên hệ tương quan càng mạnh
Nhìn vào mô hình ta thấy các hệ số tương quan của các biến, female,
smllcity, service, educ là âm điều này cho thấy mối liên hệ giữa biến phụ thuộc và
các biến này ngược chiều nhau cụ thể khi là giới tính nữ, sống ở thành phố nhỏ,
làm trong ngành công nghiệp dịch vụ, trình độ học vấn không tốt thì tiền lương mỗi
giờ làm việc của họ sẽ bị giảm đi.
Các hệ số Exper, black, union là dương cho thấy mối quan hệ giữa các biến
phu thuộc với các biến này là cùng chiều, cụ thể khi họ làm việc nhóm càng tốt thì
tiền lương mỗi giờ làm việc của họ sẽ tăng lên.


Từ mô hình trên cho thấy mối liên hệ tương quan giữa các biến là không
cao. Mô hình không có hiện tượng đa cộng tuyến.

10



4.

Phân tích mô hình

. reg(wage exper union black female smllcity service educ)
Source

SS

df

MS

Model
Residual

5340.16548
22007.2737

7
1252

762.880783
17.5776946

Total

27347.4392


1259

21.7215561

wage

Coef.

exper
union
black
female
smllcity
service
educ
_cons

.0843467
.7527523
.0566682
-2.364312
-.1029121
-.5522452
.4948986
-.6383457

Std. Err.

t


.0104505
.2688527
.460463
.2697386
.2380684
.2907367
.0489293
.7091735

8.07
2.80
0.12
-8.77
-0.43
-1.90
10.11
-0.90

Number of obs
F( 7, 1252)
Prob > F
R-squared
Adj R-squared
Root MSE

P>|t|
0.000
0.005
0.902

0.000
0.666
0.058
0.000
0.368

=
=
=
=
=
=

1260
43.40
0.0000
0.1953
0.1908
4.1926

[95% Conf. Interval]
.0638442
.2253008
-.8466961
-2.893501
-.5699692
-1.12263
.3989061
-2.029645


.1048491
1.280204
.9600324
-1.835122
.364145
.0181396
.5908911
.7529538

Từ mô hình trên ta thấy:
a.
b.
c.
d.
e.
f.
g.
h.
i.

j.
k.

5.

Biến giải thíchESS = 5340.16548
Phần dư RSS = 22007.2737
TSS = 27347.4392
Bậc tự do của phần giải thích: dfe = 7
Bậc tự do của phần không giải thích: dfr = 1252

Phương sai của phần được giải thích: MSe = 762.880783
Phương sai của phần không được giải thích: MSr = 17.5776946
Số quan sát được đưa vào phân tích: 1260
Kiểm định F cho toàn bộ mô hình F(7,1252) = 43.40; p-value = 0.0000 cho
biết hệ số của mô hình không bằng 0, kết luận hệ số của mô hình có ý nghĩa
thống kê.
Hệ số xác định R – squared = 0.1953 cho biết khoảng 19.53% tiền lương
được giải thích bởi biến độc lập.
Sai số chuẩn của ước lượng Root MSE = 4.1926 nhỏ hơn độ lệch chuẩn của
biến phụ thuộc. Vậy ước lượng hồi quy là chấp nhận được.
Kiểm định sự phù hợp của hàm hồi quy
11


Kiểm định cặp giả thuyết:

+Fqs= = 43.40> Fo=> Bác bỏ H0 chấp nhận H1, hàm phù hợp và có ý nghĩa thống
kê.

+Ta có α = 0.05 > p-value = 0.000 => Bác bỏ H0 chấp nhận H1, hàm phù hợp và
có ý nghĩa thống kê.
6.

Khoảng tin cậy và kiểm định đối với các hệ số hồi quy
. reg(wage exper union black female smllcity service educ)
Source

SS

df


MS

Model
Residual

5340.16548
22007.2737

7
1252

762.880783
17.5776946

Total

27347.4392

1259

21.7215561

wage

Coef.

exper
union
black

female
smllcity
service
educ
_cons

.0843467
.7527523
.0566682
-2.364312
-.1029121
-.5522452
.4948986
-.6383457

a.

Std. Err.
.0104505
.2688527
.460463
.2697386
.2380684
.2907367
.0489293
.7091735

t
8.07
2.80

0.12
-8.77
-0.43
-1.90
10.11
-0.90

Number of obs
F( 7, 1252)
Prob > F
R-squared
Adj R-squared
Root MSE

P>|t|
0.000
0.005
0.902
0.000
0.666
0.058
0.000
0.368

=
=
=
=
=
=


1260
43.40
0.0000
0.1953
0.1908
4.1926

[95% Conf. Interval]
.0638442
.2253008
-.8466961
-2.893501
-.5699692
-1.12263
.3989061
-2.029645

.1048491
1.280204
.9600324
-1.835122
.364145
.0181396
.5908911
.7529538

Khoảng tin cậy các hệ số hồi quy

Từ mô hình hồi quy gốc ta thấy các khoảng tin cậy đối xứng với ý nghĩa 95% của

các hệ số:
i.

Hệ số 0
-2.029645

ii.

0.7529538

Hệ số 1
0.0638442 0.1048491

12


Hệ số 2

iii.

0 .2253008 1.280204

Hệ số 3

iv.

-0.8466961

0.9600324


Hệ số 4

v.

-2.893501 -1.835122

Hệ số 5

vi.

-0.5699692

0.364145

Hệ số 6

vii.

-1.12263 0.0181396

Hệ số 7

viii.

0.3989061

b.
•

0.5908911


Kiểm định với các hệ số
Phương pháp P-value:

Kiểm định sự phụ thuộc của các biến độc lập
Cặp giả thuyết là:

Mức ý nghĩa: α = 0.05
Theo phương pháp P-value ta có:
α < p-value = 0.368 => chấp nhận H0. Hệ số chặn không ảnh hưởng tới tiền lương
mỗi giờ.
0:

α > p-value = 0.000 => bác bỏ Ho, chấp nhận H1.Kinh nghiệm ảnh hưởng tới tiền
lương mỗi giờ.
1:

α > p-value = 0.005 => bác bỏ Ho, chấp nhận H1.Khả năng làm việc nhóm ảnh
hưởng tới tiền lương mỗi giờ.
2:

α < p-value = 0.902 => chấp nhận Ho. Màu da không ảnh hưởng tới tiền lương
mỗi giờ.
3:

α > p-value = 0.000 =>Bác bỏ Ho, chấp nhận H1.Giới tính ảnh hưởng tới tiền
lương mỗi giờ.
4:

α < p-value = 0.666 =>Chấp nhận H0.Sống ở thành phố nhỏ không ảnh hưởng tới

tiền lương nhận đươc mỗi giờ.
5:

13


α < p-value = 0.058 =>Chấp nhậnHo.Làm việc trong ngành dịch vụ không ảnh
hưởng tới tiền lương mỗi giờ.
6:

α >p-value = 0.000 =>bác bỏ Ho, chấp nhận H1.Trình độ học vấn ảnh hưởng tới
tiền lương mỗi giờ.
7:

•

Phương pháp giá trị tới hạn:

Ta có:

Tqs =

Giá trị tới hạn: t = 1.96
Theo phương pháp giá trị tới hạn ta có:
0:

= 0.90

Do :t
=> Không có cơ sở để bác bỏ Ho. Chấp nhận Ho hệ số chặn không ảnh

hưởng đến tiền lương mỗi giờ.

1:

= 8.07

Do :t
giờ.

2:

=> Bác bỏ Ho. Chấp nhận H1 kinh nghiệm ảnh hưởng đến tiền lương mỗi

= 2.80

Do :t
=> Bác bỏ Ho. Chấp nhận H1, khả năng làm việc nhóm ảnh hưởng đến
tiền lương mỗi giờ.

3:

= 0.12

Do :t
=>Không có cơ sở để bác bỏ Ho. Chấp nhận Ho màu da không ảnh hưởng
đến tiền lương mỗi giờ.

4:

= 8.77


Do :t

=> Bác bỏ Ho. Chấp nhận H1, Giới tính ảnh hưởng đến tiền lương mỗi giờ.
14


5:

= 0.43

Do :t
=> Chấp nhận H0, Sống ở thành phố nhỏ không ảnh hưởng đến tiền lương
mỗi giờ.

6:

= 1.90

Do :t
=>Chấp nhận Ho, Làm việc trong ngành công nghiệp dịch vụ không ảnh
hưởng đến tiền lương mỗi giờ.

7:

= 10.11

Do :t =>Bác bỏ Ho. Chấp nhận H1, Trình độ học vấn ảnh hưởng đến tiền lương
mỗi giờ.
7.


Kiểm định bỏ biến
Chạy lại mô hình khi bỏ biến Black

15


. reg(wage exper union female smllcity service educ)
Source

SS

df

MS

Model
Residual

5339.89925
22007.5399

6
1253

889.983209
17.5638786

Total


27347.4392

1259

21.7215561

wage

Coef.

exper
union
female
smllcity
service
educ
_cons

.0843502
.7538031
-2.360912
-.1045948
-.5510277
.4940865
-.6250335

Std. Err.

t


.0104464
.2686114
.2682149
.2375821
.2904541
.0484632
.7006

8.07
2.81
-8.80
-0.44
-1.90
10.20
-0.89

Number of obs
F( 6, 1253)
Prob > F
R-squared
Adj R-squared
Root MSE

P>|t|
0.000
0.005
0.000
0.660
0.058
0.000

0.372

=
=
=
=
=
=

1260
50.67
0.0000
0.1953
0.1914
4.1909

[95% Conf. Interval]
.0638559
.2268253
-2.887112
-.5706973
-1.120858
.3990086
-1.999512

.1048445
1.280781
-1.834712
.3615077
.0188023

.5891644
.7494448

.

+Hàm hồi quy mẫu gốc:
SRF:= -0.6383457 + 0.0843467. Exper + 0.7527523.Union + 0.0566682Black –
2.364312Female – 0.1029121Smllcity - 0.5522452Service + 0.4948986 Educ + ei
+ Hàm hồi quy khi bỏ bớt biến Black:
SRF: = -0.6250335 + 0.0843502. Exper + 0.7538031.Union – 2.360912Female –
0.1045948Smllcity - 0.5510277Service + 0.4940865 Educ + ei
•

Kiểm định bỏ bớt biến Black:

Fqs=
= 3.85
Ta có: <=> chấp nhận Ho.Ta có thể bỏ biến Black ra khỏi mô hình
III.

Các bệnh của mô hình khi đã bỏ biến Black

1.Tự tương quan
16


a.Kiểm định hiện tượng tự tương quan
Ho: Mô hình không có hiện tượng tự tương quan
H1: Mô hình có hiện tượng tự tương quan



Kiểm định d của Durbin-Watson:

. estat dwatson
Durbin-Watson d-statistic(

8,

1260) =

1.890439

. estat durbinalt
Durbin's alternative test for autocorrelation
--------------------------------------------------------------------------lags(p)

|

chi2

df

Prob > chi2

-------------+------------------------------------------------------------1

|

3.756


1

0.0526

--------------------------------------------------------------------------H0: no serial correlation

Nhận xét: Prob > chi2 = 0.0526>0.05 => Chấp nhận giả thiết Ho.
Kết luận: mô hình không có hiện tượng tự tương quan.


Kiểm định BG:

. estat bgodfrey
Breusch-Godfrey LM test for autocorrelation
--------------------------------------------------------------------------lags(p)

|

chi2

df

Prob > chi2

-------------+------------------------------------------------------------1

|

3.772


1

0.0521

--------------------------------------------------------------------------H0: no serial correlation

Nhận xét:Prob > chi2 = 0.0521>0.05 => Chấp nhận giả thiết Ho.
Kết luận: mô hình không có hiện tượng tự tương quan.
17




Kiểm định Archlm:

. estat archlm
LM test for autoregressive conditional heteroskedasticity (ARCH)
--------------------------------------------------------------------------lags(p)

|

chi2

df

Prob > chi2

-------------+------------------------------------------------------------1

|


0.017

1

0.8958

--------------------------------------------------------------------------H0: no ARCH effects

vs.

H1: ARCH(p) disturbance

Nhận xét: Prob > chi2 = 0.8958>0.05 => Chấp nhận giả thiết Ho.
Kết luận: mô hình không có hiện tượng tự tương quan.
2.Đa cộng tuyến
a.Phát hiện đa cộng tuyến
Cách 1: Ta có ma trận tương quan của các biến như sau:
. corr exper union female married smllcity service educ
(obs=1260)
|

exper

union

female

married smllcity


service

educ

-------------+------------------------------------------------------------exper |

1.0000

union |

0.0898

1.0000

female |

-0.2472

-0.1000

1.0000

married |

0.2556

0.0536

smllcity |


-0.0744

-0.0181

service |
educ |

-0.0573

-0.1862

-0.1036

-0.3192

-0.0960

1.0000

0.0018
0.2680

0.0091

-0.0119
-0.0751

-0.0477

0.0321

0.0501

Nhận xét:Không có biến nào>0.8(hoặc 80%)
18

1.0000
1.0000
0.3016

1.0000


Kết luân:Mô hình không có hiện tượng đa cộng tuyến
Cách 2: Dùng lệnh VIF
. vif
Variable |

VIF

1/VIF

-------------+---------------------female |

1.26

0.796015

service |

1.20


0.830814

educ |

1.16

0.862166

exper |

1.16

0.862765

married |

1.16

0.864467

union |

1.03

0.975065

smllcity |

1.01


0.992232

-------------+---------------------Mean VIF |

1.14

Nhận xét:Mean VIF<10 và VIF < 10
Kết luận:Mô hình không có hiện tượng đa cộng tuyến
3.Phương sai sai số thay đổi
a.Kiểm định phương sai sai số thay đổi
Ho: Mô hình không có hiện tượng phương sai thay đổi

. estat hettest

H1: Mô hình có hiện tương phương sai thay đổi
Breusch-Pagan
Cook-Weisberg test for heteroskedasticity
 Kiểm định/Breusch-Pagan
Ho: Constant variance
Variables: fitted values of wage

chi2(1)

=

44.18

Prob > chi2


=

0.0000

19


Nhận xét: Ta thấy Prob > chi2 = 0.0000 < 5% nên bác bỏ giả thiết Ho
Kết luận: mô hình có hiện tượng phương sai sai số thay đổi.


Kiểm định White:

. imtest,white
White's test for Ho: homoskedasticity
against Ha: unrestricted heteroskedasticity
. reg wage
exper union=female
married smllcity service educ,robust
chi2(30)
48.38
Linear regression
Prob > chi2

=

Number of obs =
0.0182

1260


7, 1252)
=
75.92
Cameron F(
& Trivedi's
decomposition
of IM-test
Prob > F
= 0.0000
--------------------------------------------------Source |
chi2
df
p
R-squared
= 0.1991
---------------------+----------------------------Heteroskedasticity
48.38
30
0.0182
Root MSE
=| 4.1826

--------------------------------------------------------------------------Skewness |
10.47
7
0.1637
|
Robust
Kurtosis

|
1P>|t|
0.2549[95% Conf. Interval]
wage |
Coef.
Std.
Err.1.30 t
---------------------+-----------------------------------------+------------------------------------------------------------Total |
60.14
38
0.0125
exper |
.0795599
.0102635
7.75
0.000
.0594244
.0996954
union |

.7471276

female |

-2.180742

.3206052

2.33


0.020

.1181449

1.37611

-2.673073

-1.688411

Nhận xét:Ta thấy Prob > chi2 = 0.0182< 0.05 nên bác bỏ giả thiết Ho.
.2509511

Kết luận:mô
hình
married
|
.6711162

educ |
_cons |

-.5613534
.495794
-1.080106

0.000

có .2466023
hiện tượng phương

sai số thay
đổi.
2.72 sai
0.007
.1873169

 Khắc |phục
phương
smllcity
-.1062879
service |

-8.69

1.154915

sai.2374973
thay đổi:

-0.45

0.655

-.5722246

.3596487

.3278776

-1.71


0.087

-1.204604

.0818967

.0419694
.6184062

20

11.81
-1.75

0.000
0.081

.4134558
-2.293332

.5781322
.1331209


21


KẾT LUẬN
Có rất nhiều yếu tố ảnh hưởng đến mức lương trung bình của người lao động

như: giới tính, trình độ học vấn, số năm kinh nghiệm…nhưng trong đó yếu tố ảnh
hưởng nhiều nhất đến tiền lương của người lao động theo giờ đó chính là “unio”:
(khả năng làm việc nhóm). Điều này cũng dễ hiểu bởi khả năng làm việc nhóm tốt
thể hiện bạn là người có kỹ năng, giao tiếp tốt, có ốc sáng tạo cũng như có năng lực
làm việc. Khi nhóm của bạn hoạt động hiệu quả, năng lực làm việc của bạn cũng
được đánh giá cao=> mức lương sẽ được cải thiện.
Ngoài ra chúng em cũng rút ra được những kết luận như sau:
Nam giới trung bình có lương cao hơn nữ giới. Có thể giải thích là do nam
giới có sức khỏe hơn nữ giới, họ có thế làm một khối lượng công việc lớn hơn. Khả
năng tập trung của nam giới cũng cao hơn dẫn đến hiệu quả làm việc tốt hơn nữ
giới.
Trình độ học vấn và Số năm kinh nghiệm làm việc càng nhiều thì tiền lương
càng cao vì chúng thể hiện trình độ và khả năng làm việc của bạn, trình độ học vấn
của bạn càng cao đương nhiên bạn sẽ càng nhận được nhiều tiền lương.
Những yếu tố trên hầu hết đều phù hợp và đúng với những dự đoán ban đầu
của chúng em. Nhóm chúng em cũng có những đề xuất như sau:
Muốn ra trường có một mức lương tốt, các bạn sinh viên phải cố gắng nâng
cao trình độ học vấn của mình, rèn luyện các kỹ năng mềm, đặc biệt là kỹ năng làm
việc nhóm. Các bạn có thể nâng cao số năm học của mình bằng cách học thêm cao
học hay đi du học ở nước ngoài. Chuẩn bị cho mình một nền tảng kiến thức tốt
chính là chìa khóa thành công cho các bạn sau này.
Bên cạnh đó, việc nâng cao kinh nghiệm làm việc cũng là một yếu tố tiên
quyết. Nếu kinh nghiệm càng nhiều, mức độ am hiểu về ngành nghề, công việc
càng cao thì khả năng giải quyết công việc càng hiệu quả. Các bạn có thể nâng cao
22


kinh nghiệm bằng cách đi thực tập ở các công ty hay học hỏi từ người thân, bạn bè.
Trong quá trình thực hiện đề tài này, nhóm chúng em đã nhận được sự giúp đỡ rất
nhiệt tình của cô giáo bộ môn, các bạn sinh viên trong trường cùng với sự đoàn kết

của cả nhóm. Chúng em xin gửi lời cảm ơn chân thành đến cô và các bạn. Trong
quá trình làm bài tiểu luận, dù đã rất cố gắng nhưng chắc chắn không tránh khỏi
những sai sót, kính mong được cô góp ý để nhóm chúng em có thể hoàn thiện hơn
bản báo cáo này.
Chúng em xin chân thành cảm ơn cô!

23


TÀI LIỆU THAM KHẢO
1)
−

Sách, giáo trình
Nguyễn Quang Dong, giáo trình “bài giảng kinh tế lượng”, nhà xuất bản giao

−

thông vận tải, Hà Nội, 1998.
Nguyễn Cao Văn, Trần Thái Ninh, giáo trình “lý thuyết xác suất và thống kê

2)

toán”, nhà xuất bản Khoa học và Kỹ thuật, 1996.
Các trang web

/> /> />%A3ng.html
/> />
24