MỞ BÀI
Tiền lương là biểu hiện bằng tiền của giá trị sức lao động mà người lao động đã bỏ ra trong
quá trình sản xuất kinh doanh và được thanh toán theo kết quả cuối cùng. Tiền lương là nguồn thu
nhập chủ yếu của người lao động, vừa là một yếu tố chi phí cấu thành nên giá trị các loại sản phẩm,
lao vụ, dịch vụ.
Do đo việc chi trả tiền lương hợp lý, phù hợp có tác dụng tích cực thúc đẩy người lao động
hăng say trong công việc, tăng năng suất lao động, đẩy nhanh tiến bộ khoa học kỹ thuật. Các DN sử
dụng có hiệu quả sức lao động nhằm tiết kiệm chi phí tăng tích lũy cho đơn vị.
Hiện nay, việc tính trả lương cho người lao động được tiến hành theo hai hình thức chủ yếu : hình
thức trả lương theo thời gian và hình thức trả lương theo sản phẩm.
•Tiền lương tính theo thời gian:
Tiền lương tính theo thời gian là tiền lương tính trả cho người lao động theo thời gian làm việc, cấp
bậc công việc và thang lương cho người lao động. Tiền lương tính theo thời gian có thể thực hiện
tính theo tháng, ngày hoặc giờ làm việc của người lao động tuỳ theo yêu cầu và trình độ quản lý thời
gian lao động của doanh nghiệp. Trong mỗi thang lương, tuỳ theo trình độ thành thạo nghiệp vụ, kỹ
thuận chuyên môn và chia làm nhiều bậc lương, mỗi bậc lương có một mức tiền lương nhất
định.Tiền lương trả theo thời gian có thể thực hiện tính theo thời gian giản đơn hay tính theo thời
gian có thưởng.
• Hình thức trả lương theo sản phẩm:
Tiền lương tính theo sản phẩm là tiền lương tính trả cho người lao động theo kết quả lao động, khối
lượng sản phẩm và lao vụ đã hoàn thành, bảo đảm đúng tiêu chuẩn, kỹ thuật, chất lượng đã quy định
và đơn giá tiền lương tính cho một đơn vị sản phẩm, lao vụ đó.
• Cách tính lương trong một số trường hợp đặc biệt :
Doanh nghiệp phải trả lương khi người lao động làm ngoài giờ có thể là trả lương làm thêm giờ
Như vậy có nhiều phương pháp để tính tiền lương cũng như có nhiều yếu tố cấu thành tiền lương.
Các nhân tố ảnh hưởng đến tiền lương là trình độ, kinh nghiệm, thâm niên công tác, hiệu quả…Theo
quan sát thì kinh nghiệm công tác và số năm được đào tạo cũng là những yếu tố đóng góp rất quan
trọng trong tính toán tiền lương của lao động. Do vậy em đã xây dựng mô hình về tiền lương tính
theo giờ theo hai nhân tố kinh nghiệm công tác và số năm được đào tạo với điều kiện các nhân tố
khác không đổi và tiến hành hồi qui mô hình sẽ được trình bày như dưới đây.
I. Nguồn dữ liệu và mô tả dữ liệu

23 24 0 6.2 48 45 0 3.35
24 24 5 17.72 49 45 2 18.35
25 24 3 8.8 50 46 0 4.95
II. Ước lượng mô hình và kiểm định các giả thiết
1. Phương trình hồi qui và ước lượng (MH01)
Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 12/23/12 Time: 12:04
Sample: 1 50
Included observations: 49
Excluded observations: 1
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C -1.564296 3.104352 -0.503904 0.6167
X1 0.402819 0.094044 4.283289 0.0001
X2 1.478936 0.552847 2.675125 0.0103
R-squared 0.335564 Mean dependent var 11.94755
Adjusted R-squared 0.306675 S.D. dependent var 11.10702
S.E. of regression 9.248386 Akaike info criterion 7.346045
Sum squared resid 3934.501 Schwarz criterion 7.461871
Log likelihood -176.9781 F-statistic 11.61582
Durbin-Watson stat 2.092565 Prob(F-statistic) 0.000082
Nhận thấy các kết quả hồi quy phù hợp với lý thuyết. Kinh nghiệm công tác và số năm đào tào có
quan hệ tỷ lệ thuận với thu nhập trung bình. Tuy nhiên, mức độ giải thích của các biến độc lập cho
biến phụ thuộc là 34%, điều đó cũng phản ánh đúng thực trạng ở Việt Nam khi người lao động sau
khi được đào tạo thì thường không được làm đúng với chuyên ngành của mình đã học và một yếu tố
nhức nhối khác đó là các vị trí công việc tốt với mức thu nhập lớn chủ yếu là do các mối quan hệ
mang lại.
2. Các phân tích về kết quả ước lượng
Diễn giải về mô hình (MH02)
Estimation Command:

Equation: Untitled
Null Hypothesis: C(3) = 0
F-statistic 7.156294 Probability 0.010311
Chi-square 7.156294 Probability 0.007470
Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 12/23/12 Time: 12:46
Sample: 1 50
Included observations: 49
Excluded observations: 1
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob
.
C 3.00065997041 2.75788371617 1.08802990961 0.282129945601
X1 0.37469885594 0.0993872303062 3.77009053161 0.000455412345184
R-squared 0.23219654869 Mean dependent var 11.9475510204
Adjusted R-squared 0.215860305045 S.D. dependent var 11.1070219026
S.E. of regression 9.83545256028 Akaike info criterion 7.44982395519
Sum squared resid 4546.59797207 Schwarz criterion 7.52704111022
Log likelihood -180.520686902 F-statistic 14.2135826165
Durbin-Watson stat 2.09795786156 Prob(F-statistic) 0.000455412345184
Kết quả kiểm định F- Pvalue = 0.013 < 0.05 bác bỏ giả thuyết H
o
hay không nên bỏ biến X2 khỏi
mô hình.
4. Kiểm định các khuyết tật của mô hình
3
4.1Kiểm định tự tượng quan
Phương pháp dùng kiểm định Breush - Godfrey
Tự tương quan bậc 1 (MH06)
Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:

E(-1) -0.216098 0.126040 -1.714519 0.0933
R-squared 0.061318 Mean dependent var -0.655199
Adjusted R-squared 0.040459 S.D. dependent var 7.791342
S.E. of regression 7.632101 Akaike info criterion 6.944225
Sum squared resid 2621.203 Schwarz criterion 7.022954
Log likelihood -161.1893 F-statistic 2.939577
Durbin-Watson stat 1.817372 Prob(F-statistic) 0.093314
Vậy P- value = 0.0933>0,05 chưa có cơ sở bác bỏ Ho. Mô hình không có tự tương quan bậc nhất.
4.2Kiểm định phương sai sai số thay đổi
Kiểm định White no cross terms (MH08)
White Heteroskedasticity Test:
F-statistic 4.526510 Probability 0.003776
Obs*R-squared 14.28518 Probability 0.006438
Test Equation:
Dependent Variable: RESID^2
Method: Least Squares
Date: 12/23/12 Time: 13:07
Sample: 1 50
Included observations: 49
Excluded observations: 1
4
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C -6.044191 72.98208 -0.082817 0.9344
X1 -5.385275 6.566786 -0.820078 0.4166
X1^2 0.228933 0.135543 1.689011 0.0983
X2 50.38211 32.67284 1.542018 0.1302
X2^2 -7.392440 4.865953 -1.519217 0.1359
R-squared 0.291534 Mean dependent var 80.29594
Adjusted R-squared 0.227128 S.D. dependent var 182.2052
S.E. of regression 160.1823 Akaike info criterion 13.08695

Durbin-Watson stat 1.237689 Prob(F-statistic) 0.008983
Nhận thấy p – value = 0.013763 < 0.05 nên bác bỏ H
o
.
Vậy ta thấy mô hình có hiện tượng phương sai sai số thay đổi.
Kiểm định Park
Kiểm dịnh phương sai sai số thay đổi bằng hồi quy phụ theo biến độc lập
Dependent Variable: LOG(E^2) (MH10)
Method: Least Squares
Date: 12/23/12 Time: 13:51
Sample(adjusted): 2 50
Included observations: 48
Excluded observations: 1 after adjusting endpoints
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C -0.940612 1.061278 -0.886301 0.3801
LOG(X1) 1.194294 0.347859 3.433267 0.0013
R-squared 0.203978 Mean dependent var 2.546140
5
Adjusted R-squared 0.186673 S.D. dependent var 2.366720
S.E. of regression 2.134418 Akaike info criterion 4.395039
Sum squared resid 209.5641 Schwarz criterion 4.473006
Log likelihood -103.4809 F-statistic 11.78733
Durbin-Watson stat 2.059619 Prob(F-statistic) 0.001272
Nhận thấy p – value = 0.0013 < 0.05 nên bác bỏ H
o,
Vậy ta thấy mô hình có hiện tượng phương sai sai số thay đổi
Dependent Variable: LOG(E^2) (MH11)
Method: Least Squares
Date: 12/23/12 Time: 13:54
Sample(adjusted): 1 49

Vậy ta thấy mô hình có hiện tượng phương sai sai số thay đổi
4.3Kiểm định dạng phương trình hồi quy
Sử dụng phương pháp kiểm định Ramsey RESET (MH13)
Ramsey RESET Test:
F-statistic 2.691895 Probability 0.107832
Log likelihood ratio 2.846850 Probability 0.091553
Test Equation:
Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 12/23/12 Time: 14:02
Sample: 1 50
Included observations: 49
6
Excluded observations: 1
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 5.063363 5.060923 1.000482 0.3224
X1 -0.079709 0.308260 -0.258576 0.7971
X2 -0.301518 1.213430 -0.248484 0.8049
FITTED^2 0.052272 0.031859 1.640700 0.1078
R-squared 0.373067 Mean dependent var 11.94755
Adjusted R-squared 0.331271 S.D. dependent var 11.10702
S.E. of regression 9.082859 Akaike info criterion 7.328762
Sum squared resid 3712.424 Schwarz criterion 7.483197
Log likelihood -175.5547 F-statistic 8.926002
Durbin-Watson stat 2.089025 Prob(F-statistic) 0.000094
Theo kết quả kiểm định P-value = 0.107 > 0.05 chưa có cơ sở bác bỏ Ho như vậy mô hình có dạng
hàm đúng và không thiếu biến.
Kiểm định dạng hàm bằng kiểm định nhân tử Lagrange (MH14)
Dependent Variable: E
Method: Least Squares

Adjusted R-squared -0.003020 S.D. dependent var 14.29812
S.E. of regression 14.31970 Akaike info criterion 8.200327
Sum squared resid 9842.578 Schwarz criterion 8.276808
Log likelihood -203.0082 F-statistic 0.852469
Durbin-Watson stat 0.064894 Prob(F-statistic) 0.360473
Ta có p – value =0.3605 > 0.05 nên chấp nhận H
o.
Mô hình gốc không có hiện tượng đa cộng tuyến
III. Khắc phục hiện tượng phương sai sai số thay đổi
7
Y = C(1) + C(2)*X1 + C(3)*X2 + u biến đổi thành Y/X1 = C(1)/X1 + C(2)*X1/X1 + C(3)*X2/X1
+ U/X1 (MH16)
Dependent Variable: Y/X1
Method: Least Squares
Date: 12/23/12 Time: 14:29
Sample(adjusted): 2 50
Included observations: 48
Excluded observations: 1 after adjusting endpoints
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
1/X1 2.845355 0.433884 6.557872 0.0000
C 0.352415 0.046753 7.537829 0.0000
X2/X1 0.168478 0.139663 1.206324 0.2340
R-squared 0.789047 Mean dependent var 0.660160
Adjusted R-squared 0.779671 S.D. dependent var 0.593759
S.E. of regression 0.278706 Akaike info criterion 0.343140
Sum squared resid 3.495458 Schwarz criterion 0.460090
Log likelihood -5.235368 F-statistic 84.15891
Durbin-Watson stat 2.216284 Prob(F-statistic) 0.000000
Tự tương quan bậc 1
Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test: