新疆在崗職工平均工資預測

李珊珊

[提要] 在崗職工平均工資是很重要的經濟指標，能夠反映在崗職工的工資水平。經濟的高速發展，消費水平的不斷提高，工資水平的日益增加，因此預測在崗職工平均工資對國家制定相關政策提供依據。本文介紹灰色預測模型基本步驟，并對模型進行優化，比較GM（1，1），優化GM（1，1），組合GM（1，1）模型的預測精度。數據選取2010～2016在崗職工平均工資，通過實證分析得出，修正的灰色預測模型預測精度較高，在崗職工的公職增長率相對合理。優化GM（1，1）模型在特定的預測環境下是可行的，但有待進一步推廣。

關鍵詞：GM（1，1）預測精度；檢驗；平均工資

中圖分類號：F244 文獻標識碼：A

收錄日期：2018年3月16日

一、引言

在崗職工平均基本工資是勞動者收入的重要組成部分，也是衡量生產力發展的一項指標，是國家實施相關宏觀政策的依據。有效準確地對在崗職工平均工資進行預測，為國家制定相關勞動法、工資法提供依據，對新疆經濟發展制定相關政策有重要意義。做好對新疆在崗職工平均工資的預測，對縮小城鄉收入差距，實現共同富裕，社會穩定提供了保障。本文借助灰色預測模型對新疆在崗職工平均工資預測，也是政府調整工資結構、掌握未來工資走向、制定有效的工資機制等的依據。

本文先介紹了相關工資理論，闡述在崗職工平均工資和經濟增長之間的相關關系，進一步探討在崗職工平均工資的預測，鄧聚龍教授于1982年提出灰色預測理論，經過30多年的發展，已在許多領域得到廣泛應用，常用于解決信息量貧瘠、數據較少、具有不確定性問題的預測。灰色預測模型的主要思想：對于非負的時間序列，通過足夠次數的累加形成新序列，呈現指數增長的下凸曲線，通過擬合新數列，生成各期擬合值。再對生成的擬合值進行多次累減，可得到原序列個體的擬合值。近年來，GM（1，1）也取得了較好的發展，特別是在改進背景值、修正初始值、優化灰導數、組合預測等等方面取得了重大突破。本文對GM（1，1）、優化GM（1，1）、組合GM（1，1）、時間相應的GM（1，1）進行比較分析，從而選取最優的預測模型。

二、在崗職工平均工資理論與預測方法文獻綜述

（一）關于在崗職工平均工資的研究。馬玉婷（2008）通過對比不同省份在崗職工的工資水平，得出影響工資水平的主要原因，并解釋了平均工資差距拉大的原因。宋雨男、張川（2016）通過對資本論中和西方經濟學中工資理論的對比指出，資本論中工資理論偏重于邏輯推理，而現代的西方經濟學工資理論注重于數學的分析方法，并不斷的改進和完善。曹文佳（2017）研究指出經濟增長可以促進工資水平的增加，并深入分析了黑龍江經濟增長和工作收入不協調發展的內部原因。張麗敏（2012）根據協整理論，得出工資水平和經濟增長之間存在相關關系，并得出長期的工資增長可以促進山東省的經濟增長，提出應設置合理的工資水平，對引進人才、技術等有推動作用，進一步拉動經濟的發展。因此，在預測在崗職工平均工資的同時，可以間接評價經濟發展情況。學者們不僅介紹了各種理論的優缺點，也分析了影響職工工資增長的因素，并且論述了在崗職工平均工資和經濟增長之間的相關關系。

（二）在崗職工平均工資預測的研究。魏正曦、邱玲（2014）用logistics回歸模型對工資進行預測，計算出未來幾年工資的具體數值，從宏觀經濟和微觀經濟分析，此種預測較為合理，還提出應當考慮除時間以外的其他因素，綜合各種因素，使預測結果更有說服力，給政策指導提供依據。李媛（2018）利用多元線性回歸模型對工資水平進行預測，但是并不能全面地把所有因素考慮在內，在考慮多重共線性問題時，可能會出現序列相關性的問題，因此尋求一種更好的預測方法迫在眉睫。梅端、周會會（2016）用BP神經網絡，計算結果的mape保持在2%以內，表明用此方法對工資的預測是可行的。楊秀文、曾順鵬（1998）指出灰色預測模型在一定的條件下技能進行短期預測和長期預測，中長期預測也具有一定的可能性，對灰色預測模型進行了詳細的介紹和解釋，使用的殘商修正法不斷地用新信息去替補舊信息，使預測更準確。喬節增、汲長卿（2013）運用灰色預測和灰色關聯對在崗職工工資進行分析，只是羅列了灰色預測模型的簡單步驟，并未作出相應的分析和解釋，但是對我國未來工資水平的提高，提供了相關建議。雖然各種方法預測具有一定的意義，但是本文著重介紹灰色預測模型的預測，通過對經典灰色預測模型、組合灰色預測模型、優化的灰色預測模型比較，進而選出較好的模型。

三、經典灰色預測模型GM（1，1）介紹

對于初始數列X（0）=（X（0）（1），X（0）（2），···，X（0）（n）），只有滿足檢驗的列才適用GM（1，1）模型。對適用模型的原始數列進行足夠次數累加，X（1）=（X（1）（1），X（1）（2），···，X（1）（n）），對生成的新序列相鄰兩個數值求平均，構成新序列，并利用最小二乘法計算a，b的估計值，求解（2）式得：（1）（t）=[x（1）（t0）-]e-（t-t0）+（3），由（3）式計算（1）的預測序列，再由公式（0）（k）=（1）（k+1）-（1）（k），k=1，2，…，n計算x（0）對數列的擬合值。

預測結果的檢驗，灰色預測常用三個標準來從不同角度對模型的擬合效果進行檢驗：殘差檢驗、關聯度檢驗、后驗差檢驗。關聯度檢驗：驗證預測曲線與原始曲線的相似程度；殘差檢驗：預測結果與原始數據的絕對離差；后驗差檢驗，主要根據預測值的標準差和原始數據值的標準差的比值進行判斷。

四、灰色預測模型的改進

優化灰色模型的建立：結合不等式≥≥對GM（1，1）模型進行優化，此種觀點是基于馮興來（2017）用≥0.25×（+）2優化GM（1，1）模型，也即（3）式有以下兩種計算方式：

Z（1）（1）=X（0）（1），Z（1）（k）=0.5×+[X（1）（k）×X（1）（k-1）∧0.5]，Z（1）（1）=X（0）（1），Z（1）（k）=（+）2×0.25（k=2，…，n），接下來本文對著三種方法進行了運用和對比，從而選出合適的模型。

五、新疆未來5年在崗職工平均工資預測

選取《新疆統計年鑒2017》城鎮在崗職工平均工資（2010～2016年），通過對序列進行級比檢驗，可以建立GM（1，1），本文主要通過R軟件來計算相應的數值。稱（8）、（9）為優化一、優化二模型。（表1）

從表1可以看出，這三個灰色模型，mape都小于0.01，且優化二模型的mape最小；從關聯程度角度考慮，優化二模型的關聯度最高，經典GM（1，1）關聯程度小于0.6，經典GM（1，1）模型不太適合；從后驗差驗證角度考慮，三個模型的值都小于0.3，P值等于1，對于預測評價結果都比較理想。綜上所述，本文選取優化一模型，它的后驗差檢驗最低，mape也相對較小，預測精度更高，更具有優越性。優化一模型的-a<0.3，可用于中長期預測。未來五年（2017～2021）新疆在崗職工的平均工資為：76916.89、84797.98、93486.60、103065.47、113625.82。預測的平均工資的增長率保持在14%的水平，符合新疆經濟發展的水平。

六、結論及政策建議

本文不僅優化了經典灰色預測模型，給出了預測模型的建立過程，還對新疆在崗職工平均工資的預測進行了研究，優化的灰色預測模型是可行的，比經典的灰色預測模型更具有優越性。本文的不足之處，為對此方法進行推廣，可以作為以后的研究方向。對于預測和提高在崗職工平均工資提出以下建議：

（一）注重產業結構調整，由資源粗放型向資源節約型轉變，使經濟結構高速、健康、高收益的發展。引進外資投入到經濟增長較快的產業，提高廣大職工的平均工資水平，引進外來人才。吸引更多的優秀人才在國內工作，吸收和借鑒國外先進技術，鼓勵自主創業和自主創新，加大對教育事業的投入，為青少年夯實教育基礎，青年強則國家強，對以后國家發展百利而無一害。制定浮動的匯率政策。在保證新疆“長治久安，社會穩定”的基礎上，積極的制定相關政策，正確預估人民幣匯率，保持彈性，使新疆生產、生活、消費、貿易收支以及經濟發展等方面正常運轉。

（二）制定正確的民族政策。不允許存在民族歧視，全疆各族人民在民族團結、社會穩定的基礎上，積極工作，創造效益，為社會貢獻自己的力量，有和平才能發展。保持區域發展的協調性，特別是南北疆的經濟發展對比，每個區域必須發展自己的經濟優勢，適應全球化的發展，國家應當鼓勵貧困地區發展特色產業，制定惠民惠農政策，全面提高收入水平。

主要參考文獻：

[1]宋雨楠，張川.《資本論》中的工資理論與西方經濟學工資學說的比較[J].現代營銷，2016.5.

[2]曹文佳.黑龍江省城鎮職工工資收入與經濟增長的同步性研究[D].哈爾濱商業大學，2017.

[3]馬玉婷.山西職工平均工資差距拉大的趨勢分析[J].圖書情報導刊，2008.18.15.

[4]張麗敏.山東省工資與經濟增長關系的協整分析[J].對外經貿，2012.4.

[5]魏正曦，邱玲.線性回歸分析法在工資預測中的應用[J].四川理工學院學報（自科版），2014.27.2.

[6]李媛.多元線性回歸在平均工資預測中的應用研究[J].信息通訊.2018.1.

[7]楊秀文，曾順鵬.重慶市職工工資收入的灰色預測[J].重慶理工大學學報，1998.1.

[8]喬節增，汲長卿.我國城鎮在崗職工平均工資的灰色預測和灰色關聯分析[J].內蒙古統計，2013.1.

[9]鄧聚龍.灰色系統基本方法[M].武漢：華中理工大學出版社，1988.