题目：1960——2023年美国城镇工资与生产率和失业率关系的实证分析。
学院：国际经济与管理学院。
班级：国际经济与** 10-1
学号：1065137125
姓名：郝江萍。
美国的失业率在2023年年底跌倒6%以下，当时有很多经济学家**美国的通货膨胀势必要升高，因为经济学界大多数认为美国的自然失业率大约为6%。此后，美国的失业率一路下降，在2023年4月下降至3.9%，创下了2023年以来在地记录，可是美国的通货膨胀率不仅未升高，反而一再**，并在2023年年初创下了2023年以来的最低记录。
对影响美国2023年以来失业率因素进行分析，我们可以得知当时的美国的经济状况，通过对其研究掌握一定的经济知识，对于我们以后的发展是非常有现实意义的。
1 模型的设定和解释变量的说明。
1.1 模型的设定。
影响工资的因素很多，本文将根据已有的经济理论结合美国的实际情况，选取生产率（productivity, p）、失业率（unemployment rate, ur）两个影响因素来建立一个关于美国城镇工资（wage, w）、的多元回归模型，即w=f(p，ur)。得到模型之后，观察复判定系数r2、f值、p值和d-w值，初步对模型的可用性进行判断，然后查看变量的相关系数矩阵，检测模型多重共线性的严重性，用怀特（white）异方差检验方法检验模型是否存在异方差的问题，再在观察d-w值的前提下，用lm检验法检验模型是否存在自相关的问题。最后，根据以上检验得到的结果对模型进行修正，消除或减弱在初次建模中存在的问题，得到最终的模型。
1.2 解释变量的说明。
1）生产率（productivity, p）
效率工资理论所需要**的是工资率水平跟生产效率之间的关系，这是主流宏观理论为了解释工资刚性而提出的理论。 效率工资理论是一种有关失业的劳动理论，其核心概念是员工的生产力与其所获得的报酬（主要是指薪资报酬但亦能轻易地推广到非金钱报酬）呈正向关系，是为了解释非自愿性失业（involuntary unemployment）现象所发展出来的相关模型的通称。
2）失业率（unemployment rate, ur）
2023年，菲利浦斯根据英国1867－2023年间失业率和货币工资变动率的经验统计资料，提出了一条用以表示失业率和货币工资变动率之间交替关系的曲线。这条曲线表明：当失业率较低时，货币工资增长率较高；反之，当失业率较高时，货币工资增长率较低，甚至是负数。
根据成本推动的通货膨胀理论，货币工资可以表示通货膨胀率。因此，这条曲线就可以表示失业率与通货膨胀率之间的交替关系。
但由于当时的经济环境，导致了美国的通货膨胀率不仅未升高，反而一再**，并在2023年年初创下了2023年以来的最低记录。
所以此处时的失业率便与工资有正相关的关系。
2实证分析及结果说明。
2.1 实证分析。
本文把实证分析分为两个阶段：初步分析和模型修正。
2.1.1 初步分析。
一、本文将选取2023年至2023年的数据来对影响美国失业率的因素来进行分析，下表是本文要在模型中用到的数据：
1960—2023年间美国工资、生产率与失业率资料。
注：工资表示真是小时工资指数，1992=100。
生产率表示每小时的产量指数，1992=100.
失业率表示诚征失业率，%。
二、模型的设定。
1）画散点图和计算相关系数，并用表中40年的样本数据借助eviews软件使用最小二乘法（ols）估计得到如下结果：
由散点图可知，w与p存**性相关。
而w与ur关系难确定，ur的变化趋势很小而w一直上升的趋势。
由相关系数可得：w与p相关性高，与ur相关性低。
2）模型的选择。
线性估计模型：
二阶多项式模型：
双对数模型：
对数到线性模型：
线性估计模型与二阶多项式模型的因变量相同，两者进行比较时，由“eq01”和“eq02”知，二阶多项式的要大于线性估计模型的，拟合优度比较好，所以，两者之中取后者。
双对数模型与对数到线性模型因变量相同，两者进行比较时，由“eq04”和“eq03”知，对数到线性模型的要大于双对数模型的，拟合优度较好，所以，两者之中取后者。
线性估计模型和对数到线性模型的因变量不同，不能直接进行比较。但由两者的残差可知（如图所示），由于其特殊的经济背景，在这一短时期内，后者的残差变化小于前者，所以，本题中我国美国的工资模型采用对数到线性模型：
三、进行统计性检验。
拟合优度检验。
对于美国工资与失业率、生产率的关系，由eq01知， =0.990943,拟合优度较好。
模型的总体显著性检验。
对模型的总体显著性检验采用f检验。
对于美国城镇工资与生产率、失业率的关系：
假设： 在的显著性水平下，查f分布表得临界值
因为，所以拒绝原假设，该模型具有总体显著性。
个别偏回归系数的显著性检验。
个别偏回归系数的显著性检验采用t检验。
对于美国城镇工资与生产率、失业率的关系：
假设： 在的显著性水平下，查t分布表得到。
因为所以拒绝原假设，个别偏回归系数具有统计显著性。
因为所以拒绝原假设，个别偏回归系数具有统计显著性。
所以，美国城镇工资与生产率、失业率的关系：
w=-154.6241+54.52061lnp+1.763716lnur
四、多重共线性。
1）多重共线性的检验——简单相关系数法。
一般而言，如果某两个解释变量间的简单线性相关系数绝对值超过0.8，则认为存在着较为严重的多重共线性。由相关系数矩阵可知，p与ur的简单线性相关系数绝对值都未超过0.
8，所以，该模型不存在多重共线性。
五、异方差。
1）异方差—white检验。
1.做辅助回归：
在原假设成立的条件下，检验统计量n*r2= 5.108291
^2(a=0.05,37)=67.5048,接受原假设，表明模型不存在异方差。
六、自相关。
1）自相关的检验：
一阶序列自相关检验——dw检验：
提出假设：构造统计量：
dw=1.421693
在α=0.05 k=2的条件下dl= 1.391 du=1.600
自相关不确定。
高阶自相关检验——lm检验：
作如下假设：
进行主会找到随机误差的估计量：残差。
进行辅助回归，得到复判定系数r^2=0.544970
在原假设成立的条件下，检验统计量lm=40*r^2=21.79879
查表在a=0.05,p=2 χ^2=5.99147
判断：lm=40*r^2=21.79879>^2=5.99147 , 所以拒绝原假设。
存在自相关。
2）自相关补救措施——迭代法。
迭代法用最小二乘法ols重新估计得：
进行第二次lm检验：
此时的检验统计量lm=3.198375<^2=5.99147,接受原假设。
自相关消除。
七、报告eviews的输出结果。
se= (12.28757) (2.729258) (1.120161) f=2270.286
t= (12.38343) (20.00126) (0.221189) r^2=0.994887
p= (000.8262） dw=1.560892
八、评价模型的估计结果并解释其经济含义。
由模型的估计结果得，由于当时美国的经济状况出现了有悖常规经济理论的状况，其工资水平便随着失业率的降低、生产率的增加而增加。
其经济含义：1960-2023年美国城镇的劳动生产率每升高1%,城镇居民的工资平均增长54.58860个单位；而失业率每降低1%，其工资平均水平降低0.247767个单位。
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