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    我國城鄉(xiāng)居民收入差距動態(tài)研究

    2020-07-20 03:25:17王雨晨
    現(xiàn)代農(nóng)業(yè)研究 2020年6期
    關(guān)鍵詞:農(nóng)村發(fā)展ARIMA模型城鄉(xiāng)收入差距

    王雨晨

    【摘? ?要】 農(nóng)村發(fā)展一直以來是國家關(guān)注的問題,隨著現(xiàn)代化科技發(fā)展,我國城鎮(zhèn)居民與農(nóng)村居民收入差距愈拉愈大。因此本文基于2000—2019年近20年我國城鄉(xiāng)差距數(shù)據(jù),利用R語言構(gòu)建ARIMA模型分析當(dāng)前我國城鄉(xiāng)差距的現(xiàn)狀并對未來農(nóng)村發(fā)展進(jìn)行預(yù)測,可以看出未來城鄉(xiāng)差距依然存在,而且不會減少。

    【關(guān)鍵詞】 城鄉(xiāng)收入差距;ARIMA模型;農(nóng)村發(fā)展

    1? 引言

    在改革開放的這40年里,我國社會經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展,國民生活水平也隨之提高,但當(dāng)前我國社會仍然存在的最大問題便是城鄉(xiāng)發(fā)展不平衡不充分?;嵯禂?shù)可表示城鄉(xiāng)居民收入分配的不平等程度,一般分界線是為0.4,比較發(fā)達(dá)的國家在0.25至0.35之間。近幾年,我國基尼系數(shù)一直處在0.4至0.5之間,表明我國收入分配依舊不平等,貧富差距變大。其實造成我國居民收入差距的原因有很多,包括農(nóng)村勞動力減少,盡管農(nóng)村人口基數(shù)大,但跟隨著城市化許多年輕人也外出打工,導(dǎo)致農(nóng)村只留下老人和小孩;農(nóng)村產(chǎn)業(yè)單一,所需勞動力大但利潤較低,當(dāng)國家大力投資發(fā)展工業(yè)時,農(nóng)業(yè)便發(fā)展落后;政府政策導(dǎo)向不同,我國改革開放后注重城市建設(shè),將大量資金投入大城市的教育、醫(yī)療、服務(wù)等基礎(chǔ)建設(shè)中,造成農(nóng)村發(fā)展落后。

    伴隨著現(xiàn)代科技發(fā)展與我國城市化進(jìn)程,從改革開放以來許多農(nóng)民便在農(nóng)閑時進(jìn)城打工以此來增加自身收入,導(dǎo)致城鄉(xiāng)收入差距拉大。然而目前我國也實施了一系列扶貧政策,幫助農(nóng)民摘下貧困帽,如最低生活保障、社會養(yǎng)老保險等福利,但仍不能從根本上解決農(nóng)村與城鎮(zhèn)之間的貧富差距。因此在許多已有研究之上,本文基于時間序列ARIMA模型預(yù)測未來城鄉(xiāng)收入差距的變化,也為以后我國逐漸減少城鄉(xiāng)差距提供一些針對性對策。

    2? 數(shù)據(jù)來源與說明

    本文選取了2000—2019年城鄉(xiāng)居民人均可支配收入、城鎮(zhèn)人口和農(nóng)村人口總數(shù)的數(shù)據(jù),該數(shù)據(jù)來源于國家統(tǒng)計局,十分真實可信,計算得到城鄉(xiāng)居民總收入,通過大量文獻(xiàn)研究發(fā)現(xiàn)城鄉(xiāng)差距均等指標(biāo)可以表示成:

    其中x1代表城鎮(zhèn)居民收入占總收入的比例,x2代表農(nóng)村居民可支配收入占總收入的比例。

    3? ARIMA模型的實證分析

    3.1? 模型步驟

    首先驗證序列是否平穩(wěn),如果是平穩(wěn)的,則直接建立ARIMA模型,否則對序列做差分處理。再根據(jù)ACF和PACF圖對模型進(jìn)行定階,之后進(jìn)行模型參數(shù)的顯著性檢驗以及殘差檢驗,最后模型通過檢驗進(jìn)行預(yù)測。

    由時序圖看出我國城鄉(xiāng)差距是逐年增加的趨勢,該指標(biāo)從0.1一直上升到了0.6左右,顯然是非平穩(wěn)序列,因此要對其做差分。

    3.2? 平穩(wěn)性處理

    利用R語言forecast包中ndiffs( )函數(shù)確定滯后階數(shù),結(jié)果為2,因此滯后兩階再進(jìn)行ADF檢驗,結(jié)果顯示Dickey-Fuller=-3.6379,Lag order=2,P值=0.04729<0.05,即滯后兩階后序列平穩(wěn),并從圖2可知2階差分后序列變?yōu)槠椒€(wěn)序列,且在0處上下波動,可以建立ARIMA模型。

    3.3? ARIMA模型的建立與預(yù)測

    序列需要擬合ARIMA(p,d,q)就必須確定p,d,q的值,本文利用R語言中auto.arima( )函數(shù)進(jìn)行階數(shù)的精確選取。由逐步篩選的結(jié)果可知,適合建立ARIMA(1,2,1)模型。接下來評價模型的好壞對殘差序列進(jìn)行正態(tài)性和白噪聲檢驗,如圖3發(fā)現(xiàn)序列基本滿足正態(tài)性分布的假定,其次殘差序列進(jìn)行白噪聲檢驗,如果序列是白噪聲序列,意味著序列不是相關(guān)的,結(jié)果中R語言中Box.test( )顯示P值=0.3599>0.05,接受序列不具有相關(guān)性的原假設(shè)。

    由R語言預(yù)測結(jié)果看出2020年城鄉(xiāng)收入差距為0.6012,2021年差距為0.5943,未來幾年里我國的城鄉(xiāng)居民收入差距依舊存在,且收入差距不能短時間內(nèi)驟降。

    4? 結(jié)論與啟示

    本文基于2000年至2019年城鄉(xiāng)居民收入差距數(shù)據(jù)建立ARIMA模型發(fā)現(xiàn)我國城鄉(xiāng)差距依然逐年不會大幅度下降,對此我國應(yīng)增加農(nóng)村收入,提高農(nóng)村居民生活質(zhì)量。這可以從很多方面,首先提高農(nóng)村居民生活補(bǔ)貼,豐富農(nóng)村產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu),不能單一發(fā)展農(nóng)業(yè)。如果銀行能提高農(nóng)民貸款,那村民便可以投資產(chǎn)業(yè),增加收入渠道。另外還有堅持農(nóng)村土地改革制度,隨著城市發(fā)展迅速,許多農(nóng)民離開農(nóng)村前往城市,導(dǎo)致許多土地資源閑置無法得到利用,若是利用好土地大規(guī)模生產(chǎn)農(nóng)作物形成市場,農(nóng)村產(chǎn)業(yè)便可多樣化。思想上也要改變農(nóng)村人民的貧困觀念,讓農(nóng)民接受新技術(shù)新觀念,真正利用好農(nóng)村剩余的勞動力,規(guī)劃整頓農(nóng)村閑置的固定資產(chǎn),推動農(nóng)村城鎮(zhèn)化。農(nóng)村居民這一大集體為我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展做出了巨大貢獻(xiàn),因此即使許多城市發(fā)展迅速也不能放棄幫助農(nóng)民擺脫貧困,減少城鄉(xiāng)居民收入差距。

    參考文獻(xiàn):

    [1] 鄭許海,張 濤.基于ARIMA模型的城鄉(xiāng)收入差距分析與預(yù)測——以云南省為例[J].農(nóng)村經(jīng)濟(jì)與科技,2018,29(15):139-141.

    [2] 薛嘉春,韓建雨.我國居民收入差距發(fā)展趨勢研究--基于ARIMA模型的預(yù)測分析[J].當(dāng)代經(jīng)濟(jì)研究,2011,(12).

    [3] 張惠淼,曲 藝.我國城鄉(xiāng)居民收入差距的預(yù)測 ——基于ARIMA模型的應(yīng)用[J].現(xiàn)代商業(yè),2018,(7):176-179.

    [4] 屈文鑫,柳向東.湖南省城鄉(xiāng)居民收入差距預(yù)測—基于ARMA-GM模型[J].統(tǒng)計學(xué)與應(yīng)用,2018,7(03):330-339.

    [5] 吳金蔚.基于ARMA模型的廣西農(nóng)村居民收入趨勢預(yù)測[J].農(nóng) 村經(jīng)濟(jì)與科技,2016,27(8):93-93,95.

    (編輯:赫亮)

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