壟斷行業收入分配過高的原因與改革策略畢業論文(編輯修改稿)

　

【文章內容簡介】 業或一般競爭性國有企業的工資制度執行。 三，研究方法 本文首先以 2020 年 31 個行業的平均工資為因變量，以全員勞動生產率，總資產貢獻率 ， TFP 增長率 ， 利潤率， CR8，國有資產比重，行業景氣指數，發明專利擁有量， Ramp。D 人員比例 等 9 個變量作為自變量 ，通過回歸分析，找出影響行業 收入分配 的主要變量。 然后， 通過相關性分析， 說明這幾個變量與壟斷程度的關系，找出壟斷行業收入過高的真正 原因。最后，針對這些 原因 ，提出改革的建議。 14 四 , 變量定義 平均工資 ： 指企業、事業、機關單位的職工在一定時期內平均每人所得的貨幣工資額。它表明一定時期職工工資收入的高低程度，是反映職工工資水平的主要指標。計算公式為：職工平均工資＝報告期實際支付的全部職工工資總額／報告期全部職工平均人數 。 全員勞動生產率 ： 指根據產品的價值量指標計算的平均每一個從業人員在單位時間內的產品生產量。是考核企業經濟活動的重要指標，是企業生產技術水平、經營管理水平、職工技術熟練程度和勞動積極性的綜合表現。目前我國的全員勞動生產率是將工業企業 的工業增加值除以同一時期全部從業人員的平均人數來計算的。計算公式為：全員勞動生產率＝工業增加值／全部從業人員平均人數 。 總資產貢獻率 ： 反映企業全部資產的獲利能力，是企業經營業績和管理水平的集中體現，是評價和考核企業盈利能力的核心指標。計算公式為：總資產貢獻率 (%)＝（利潤總額＋稅金總額＋利息支出）／平均資產總額 100 %。 TFP 增長率 ：全要素生產率的增長率。 全要素生產率是指除去勞動和資本投入的影響，技術進步對產量增加的影響。由于行業間的 TFP 受多種因素的影響，沒有可比性，但 TFP 增長率這個指 標卻有可比性， TFP 增長率越快，則代表行業的技術進步越快。 TFP 的計算方法 ⑤ ： 設經價格調整的工業增加值為 Y，行業平均從業人數為 L，經價格調整的固定資產凈值余額為 K。 用 SPSS 算出 2020年行業柯布 道格拉斯生產函數為： LnY=++； 2020 年為：LnY=++。則 2020 年 TFP=Y／ （ K^*L^）； 2020年 TFP=Y／ （ K^*L^）。因此， TFP 增長率 =（ TFP06— TFP05） ／ TFP05。 ＣＲ ８ ： 是行業中最大 8 家企業銷售額占全行業銷售額的比重 (% )。 利潤率 ： 指在一定時期內實現的利潤與成本費用之比，是反映工業生產成本及費用投入的經濟效益指標，同時也是反映降低成本的經濟效益的指標。計算公式為：利潤率 (%)＝利潤總額／成本費用總額 100% 國有資產比重 ：用國有及國有控股企業資產 ／ 行業資產總和 來近似。 行業景氣指數 ： 描述行業 效益和 發展前景的綜合指標。 發明專利擁有量 ： 行業專利越多， 技術投入越多，勞動的邊際產量增加，員工的工資也會相應增加。 15 Ｒ＆Ｄ人員比例 ：研發人員 占全行業人數的比例。 五，數據來源 文中的 平均工資，全員勞動生產率，總資產貢獻率， TFP 增長率 ， 國有資產比重 來自于 2020 及 2020 年《中國統計年鑒》， 另外 CR8來自于白 明 和 雷箐青 的《 壟斷型國有企業績效分析 》（由于工業行業 CR8具有高度穩定性， 所以選擇 2000年 CR8代表 2020 年市場結構不會有大的偏差 ） ， 行業景氣指數 來自于國家統計局2020 年 《企業景氣報告》，發明專利擁有量及 Ramp。D 人員比例來自于國家統計局2020 年 科技發展專題數據。 所有數據都附在文章最后。 六，數據分析 首先，我們找出壟斷程度比較高的 行業，如圖： CR8值越大，說明行業壟斷程度越大，排前 10位的行業有： 石油和天然氣開采業 ， 燃氣生產和供應業 ， 煙草制品業 ， 石油加工、煉焦及核燃料加工業 ， 化學纖維制造業 ， 黑色金屬冶煉及壓延加工業 ， 黑色金屬礦采選業 ， 電力、熱力的生產和供應業 ， 交通運輸設備制造業 ， 煤炭開采和洗選業 。 下面再來看看，行業平均工資的情況： 16 圖中，平均工資排前 10位的行業里，有 8個是 CR8值前 10位的成員，分別是：煙草制品業 ， 石油和天然氣開采業 ， 電力、熱力的生產和供應業 ， 石油加工、煉焦及核燃料加工業 ， 黑色金屬冶煉及壓延加工業 ， 燃氣生產和供應業 ， 煤炭開采和洗選業 ， 交通運輸設備制造業 。 只有 通信設備、計算機及其他電子設備制造業和 儀器儀表及文化、辦公用機械制造業 勉強躋身平均工資的第 8和第 10位。 可見， 2020年我國壟斷行業平均工資的確是遠遠高于其他行業。那么這種收入分配是 由什么因素造 成的 呢？ 我們首先對所有自變量采用 STEPWISE方法，進行回歸分析，得出下表： Model Summary Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate 1 .871a .758 .750 2 .938b .879 .870 3 .954c .910 .900 4 .964d .929 .918 a. Predictors: (Constant), 全員勞動生產率 b. Predictors: (Constant), 全員勞動生產率 , 國有資產比重 c. Predictors: (Constant), 全員勞動生產率 , 國有資產比重 , 發明專利擁有量 d. Predictors: (Constant), 全員勞動生產率 , 國有資產比重 , 發明專利擁有量 , 總資產貢獻率 Coefficientsa 17 Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. B Std. Error Beta 1 (Constant) .000 全員勞動生產率 .871 .000 2 (Constant) .000 全員勞動生產率 .566 .000 國有資產比重 .463 .000 3 (Constant) .000 全員勞動生產率 .554 .000 國有資產比重 .510 .000 發明專利擁有量 .376 .181 .005 4 (Constant) .000 全員勞動生產率 .771 .000 國有資產比重 .501 .000 發明專利擁有量 .934 .350 .147 .013 總資產貢獻率 .014 a. Dependent Variable: 平均工資 總共進行了 4步篩選，最后得到回歸方程： 平均工資 =+ + + 明專利擁有量－ 方程的擬 合度為 %，各系數都能通過 %的顯著性檢驗。 非常意外， CR8值并沒有入選回歸方程， 但從開頭的分析中我們可推測 CR8值一定是被某個更重要的變量代替了。 從方程來看，對平均工資貢獻最大的是國有資產比重 。它每增加 1個百分點，平均工資就增加 。 實際上，我們可通過相關性分析，得知平均工資，國有資產比重與 CR8值這三個變量有著密切的關系，如下表： Correlation Matrix 平均工資 國有資產比重 CR8 Correlation 平均工資 .836 .736 國有資產比重 .836 .762 CR8 .736 .762 KMO and Bartlett39。s Test 18 KaiserMeyerOlkin Measure of Sampling Adequacy. .744 Bartlett39。s Test of Sphericity Approx. ChiSquare df 3 Sig. .000 平均工資與國 有資產比重和 CR8值的相關性分別為： ，而國有資產比重 與 CR8的 相關性為 。這 3個值都接近于 1，說明它們的確存在顯著的正相關性。 而 KMO=。 對平均工資影響第二大的變量是全員勞動生產率，每增加 1 個百分點，平均工資就增加 元，遠沒有國有資產比重的影響大。我們也作一次相關分析，得下表： Correlation Matrix 平均工資 CR8 全員勞動生產率 Correlation 平均工資 .736 .871 CR8 .736 .614 全員勞動生產率 .871 .614 平均工資與全員勞動生產率有顯著的正相關性，為 。全員勞動生產率與 CR8也有正的相關性為 ， 小于國有資產比重與 CR8的相關性 。 另外，發明專利擁有量也入選回歸方程，但它對平均工資的貢獻非常小，每增加 1個專利只能帶來 。 相關分析得出下表： Correlation Matrix 平均工資 CR8 發明專利擁有量 Correlation 平均工資 .736 .012 CR8 .736 發明專利擁有量 .012 從表中可知，平均工資與發明專利擁有量有弱的正相關性為 ，而發明專利擁有量與 CR8有弱的負相關性。 據此，我們可以推測技術進步對行業收入分配沒有影響，甚至是負的影響，看下表： Correlation Matrix 19 平均工資 C