中國(guó)城鎮(zhèn)企業(yè)基本養(yǎng)老保險(xiǎn)負(fù)擔(dān)地區(qū)差異及其財(cái)政補(bǔ)助研究
【圖文】:
圖 5.2 帶回歸線(xiàn)的散點(diǎn)圖從圖 5.2 的結(jié)果可以看出,除去個(gè)別離散程度較高的數(shù)據(jù)對(duì),隨著數(shù)據(jù)軸 X向右推移,大多數(shù)數(shù)據(jù)對(duì)呈現(xiàn)向右上方延伸的趨勢(shì),這表明隨著城鎮(zhèn)企業(yè)職工基本養(yǎng)老保險(xiǎn)負(fù)擔(dān)的加重,財(cái)政對(duì)其基金補(bǔ)助支出的比例相應(yīng)增加,因此我們得出結(jié)論,城鎮(zhèn)企業(yè)職工基本養(yǎng)老保險(xiǎn)負(fù)擔(dān)與財(cái)政對(duì)其基金補(bǔ)助這兩個(gè)變量間可能存在較強(qiáng)的正相關(guān)關(guān)系。5.2.2 相關(guān)系數(shù)分析法的應(yīng)用通過(guò)離散圖我們已經(jīng)知道所研究的兩個(gè)變量間可能存在較強(qiáng)的正相關(guān)關(guān)系,但這種擬合關(guān)系并不精確。為了得到更為精確的結(jié)果,我們選用相關(guān)系數(shù)分析方法進(jìn)行后續(xù)的研究。按照變量的不同層次需要采用不同的相關(guān)系數(shù)測(cè)度方法:1、當(dāng)測(cè)量的是兩個(gè)定類(lèi)變量之間的相關(guān)關(guān)系的時(shí)候,主要有 Lambda 系數(shù)與 Tau-y 系數(shù)兩種方法:
圖 5.3 添加置信區(qū)間的散點(diǎn)圖從圖中可以看出:(1)全國(guó)共有 9 個(gè)省市的樣本點(diǎn)落在了置信區(qū)間內(nèi),他們分別是河北、陜西、廣東、安徽、寧夏、浙江、北京、新疆和內(nèi)蒙古,說(shuō)明這些省市的城鎮(zhèn)企業(yè)職工基本養(yǎng)老保險(xiǎn)財(cái)政補(bǔ)助程度與城鎮(zhèn)企業(yè)職工基本養(yǎng)老保險(xiǎn)負(fù)擔(dān)之間的相關(guān)度與總體估計(jì)值的相似度最高。(2)有 16 個(gè)省市的樣本點(diǎn)落在了置信區(qū)間外,但離置信區(qū)間較近。其中有 9 個(gè)樣本點(diǎn)落在置信區(qū)間的左上方,這些地區(qū)分別是黑龍江、天津、吉林、湖南、重慶、山西、河南、海南與江西,說(shuō)明這些省市的城鎮(zhèn)企業(yè)職工基本養(yǎng)老保險(xiǎn)財(cái)政補(bǔ)助程度與城鎮(zhèn)企業(yè)職工基本養(yǎng)老保險(xiǎn)負(fù)擔(dān)之間的相關(guān)度與總體估計(jì)值接近,但略高于總體估計(jì)值;另外 7個(gè)樣本點(diǎn)則落在了置信區(qū)間的右下方,這些地區(qū)分別是四川、甘肅、云南、貴州、廣西、山東與江蘇,說(shuō)明這些省市的城鎮(zhèn)企業(yè)職工基本養(yǎng)老保險(xiǎn)財(cái)政補(bǔ)助程度與城鎮(zhèn)企業(yè)職工基本養(yǎng)老保險(xiǎn)負(fù)擔(dān)之間的相關(guān)度與總體估計(jì)值接近,但略低于總體估計(jì)值,。(3)最后剩下的 6 個(gè)樣本點(diǎn)則偏離置信區(qū)間較遠(yuǎn),其中有兩個(gè)樣本點(diǎn)位于置信區(qū)間的左上方,分別是遼寧和湖北,說(shuō)明這兩個(gè)省市的城鎮(zhèn)企業(yè)職工基本養(yǎng)老保險(xiǎn)財(cái)政補(bǔ)助程度與基本養(yǎng)老保險(xiǎn)負(fù)擔(dān)之間的相關(guān)度很高,遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于總體
【學(xué)位授予單位】:南京財(cái)經(jīng)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2013
【分類(lèi)號(hào)】:F842.67
【參考文獻(xiàn)】
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本文編號(hào):2560367
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