農(nóng)村居民收入變化及影響因素分析

摘 要：以2012—2018年我國農(nóng)村居民人均可支配收入的相關(guān)統(tǒng)計數(shù)據(jù)為依托，運用灰色系統(tǒng)理論中的GM（1，1）預(yù)測模型，對2019—2024年我國農(nóng)村居民收入的發(fā)展趨勢進行預(yù)測，并利用灰色關(guān)聯(lián)分析方法對我國農(nóng)村居民收入與其各構(gòu)成因素之間的關(guān)聯(lián)度進行量化研究，探析影響我國農(nóng)村居民收入的主要因素，為拓寬多渠道以增加農(nóng)村居民財產(chǎn)性收入提供科學(xué)依據(jù)。

關(guān)鍵詞：農(nóng)村居民收入;GM（1，1）模型;預(yù)測

中圖分類號：F126.2? ? ? ? 文獻標(biāo)志碼：A? ? ? 文章編號：1673-291X（2022）13-0022-03

2017年10月，黨的十九大報告中明確提出要實施鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略，始終把解決好“三農(nóng)”問題作為全黨工作的重點。“十三五”期間，我國經(jīng)濟實力、科技實力和綜合國力躍上了一個新臺階，經(jīng)濟運行保持穩(wěn)定，經(jīng)濟結(jié)構(gòu)不斷優(yōu)化。在“十四五”規(guī)劃中，明確指出要優(yōu)先發(fā)展農(nóng)業(yè)農(nóng)村，全面推進鄉(xiāng)村振興。全面實施鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略，強化以工補農(nóng)、以城帶鄉(xiāng)，推動形成工農(nóng)互促、城鄉(xiāng)互補、協(xié)調(diào)發(fā)展、共同繁榮的新型工農(nóng)城鄉(xiāng)關(guān)系，加快農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化[1]。

隨著經(jīng)濟發(fā)展和助農(nóng)政策的提出，數(shù)字普惠金融不斷發(fā)展，其能夠促進農(nóng)村居民收入增長[2]。而農(nóng)村電商的發(fā)展不僅增加了農(nóng)村居民收入，還能縮小城鄉(xiāng)居民收入差距[3]。目前，我國農(nóng)村居民收入水平仍存在一定區(qū)域差異[4]。本文運用GM（1，1）預(yù)測模型對我國農(nóng)村居民收入的發(fā)展趨勢進行預(yù)測，并應(yīng)用灰色關(guān)聯(lián)分析方法分析影響我國農(nóng)村居民可支配性收入的主要因素，為多渠道增加農(nóng)村居民收入提供理論依據(jù)。

一、基于GM（1，1）模型的預(yù)測

（一）理論介紹

灰色系統(tǒng)理論是由鄧聚龍教授（1982）首先提出的一種科學(xué)理論。GM（1，1）模型是灰色系統(tǒng)中一種常用的灰色預(yù)測模型，它是由一個只包含單變量的一階微分方程構(gòu)成的模型。GM（1，1）模型能夠反映隨機原始序列按照時間進行累加后形成新的時間序列所展現(xiàn)的規(guī)律，其規(guī)律可使用一階線性微分方程的解來進行預(yù)測。本研究采用后驗差方法來檢驗所構(gòu)建的GM（1，1）模型的精度。

（二）原始數(shù)據(jù)的選取及級比檢驗

通過查詢《中國統(tǒng)計年鑒》中公布的相關(guān)數(shù)據(jù)，可以得到2012—2028年我國農(nóng)村居民人均收入的相關(guān)數(shù)據(jù)，將此數(shù)據(jù)作為原始數(shù)據(jù)可構(gòu)建時間序列。本文在原始數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上構(gòu)建GM（1，1）模型進行預(yù)測分析，所用數(shù)據(jù)均來源于《中國統(tǒng)計年鑒》。原始數(shù)據(jù)確定后，需要對原始數(shù)據(jù)進行級別比的計算，判斷原始數(shù)據(jù)的級別比是否均落入可容覆蓋范圍內(nèi)，只有當(dāng)計算所得級別比均在可容覆蓋范圍內(nèi)，才能對該數(shù)據(jù)使用灰色預(yù)測方法。否則，要先對原始數(shù)據(jù)進行變換處理，使變換后的數(shù)據(jù)級別比處于可容覆蓋范圍內(nèi)，再對其建立模型。使用GM（1，1）模型預(yù)測之前，首先應(yīng)對數(shù)據(jù)進行級別比檢驗，通過計算可得出可容覆蓋范圍在0.7788—1.2840之間。計算發(fā)現(xiàn)，2012—2018年的級別比的數(shù)據(jù)全部落入可容覆蓋范圍內(nèi)，因此可對我國農(nóng)村居民人均可支配收入直接建立GM（1，1）預(yù)測模型。

（三）構(gòu)建GM（1，1）模型

通過對原始數(shù)據(jù)級別比檢驗結(jié)果分析后發(fā)現(xiàn)，所有的級比檢驗結(jié)果均在其范圍之內(nèi)，可以直接對其進行GM（1，1）模型構(gòu)建。具體建模步驟如下：

1.確定原始數(shù)據(jù)。2012年，我國農(nóng)村居民人均可支配收入為7 916.6元;2013年，我國農(nóng)村居民人均可支配收入為9 429.6元;2014年，我國農(nóng)村居民人均可支配收入為10 488.9元;2015年，我國農(nóng)村居民人均可支配收入為11 421.7元;2016年，我國農(nóng)村居民人均可支配收入為12 363.4元;2017年，我國農(nóng)村居民人均可支配收入為13 432.4元;2018年，我國農(nóng)村居民人均可支配收入為14 617.0元。本文根據(jù)以上數(shù)據(jù)構(gòu)建原始序列。

2.計算累加生成列。因為所選取數(shù)據(jù)具有隨機性，不能對數(shù)據(jù)直接進行處理，所以對數(shù)列進行累加，使之構(gòu)成新數(shù)列。

3.求解模型參數(shù)。通過計算可得內(nèi)生控制灰數(shù)值為8 476.6230，發(fā)展系數(shù)值為-0.0853。

4.GM（1，1）灰色預(yù)測模型是：x（1）（t+1）=107 276.8082e0.0853k-99 360.2082。

5.計算預(yù)測值。根據(jù)上述計算的預(yù)測模型可初步計算出2012—2018年我國農(nóng)村居民人均可支配收入的預(yù)測值。因為預(yù)測模型是在累加序列的基礎(chǔ)上完成的，因而要對得到的預(yù)測值進行累減還原才可以得到最終的預(yù)測值。

6.預(yù)測模型檢驗。首先分別計算原始序列的標(biāo)準(zhǔn)差S1與絕對誤差序列的標(biāo)準(zhǔn)差S2，進而計算出二者比值為C。檢驗的兩個重要指標(biāo)分別是比值C和P。C值越小則說明S1比S2大，S1大說明原始數(shù)據(jù)離散程度大，S2小說明殘差離散程度小。指標(biāo)C值越小越好，C值小就說明盡管原始數(shù)據(jù)很離散，但模型計算所得預(yù)測值與實際值之差的離散程度并不大。

P為小誤差概率。P越大則說明模型的擬合值或預(yù)測值分布得越相對均勻。預(yù)測模型的精度可根據(jù)指標(biāo)C和P來綜合評定。模型的精度由C和P共同描述。通常把模型的精度分為以下四級，精度等級由好到差，當(dāng)P>0.95，C<0.35為一級;當(dāng)P>0.80，C<0.50為二級;當(dāng)P>0.70，C<0.65為三級;當(dāng)P≤0.70，C≥0.65為四級。

通過計算可以得出，2012年，我國農(nóng)村居民人均可支配收入的實際值為7 916.6元，預(yù)測值為7 916.6元;2014年，我國農(nóng)村居民人均可支配收入的實際值為10 488.9元，預(yù)測值為10 404.5605元;2016年，我國農(nóng)村居民人均可支配收入的實際值為12 363.4元，預(yù)測值為12 340.2752元;2018年，我國農(nóng)村居民人均可支配收入的實際值為14 617元，預(yù)測值為14 636元。通過2012—2018年的原始數(shù)據(jù)與預(yù)測數(shù)據(jù)的對比可知，本模型預(yù)測的擬合度很好。檢驗的兩個重要指標(biāo)分別是C和P，經(jīng)計算可知，我國農(nóng)村居民收入的平均相對誤差為0.0004，后驗差比值C為0.000003，C小于0.35，模型精度P為99.28%，表明模型的精度較高。由結(jié)果可知，所有模型-a<0.3，因此可以利用所構(gòu)建的模型對我國農(nóng)村居民的收入進行中長期的預(yù)測。281C1894-11D8-4464-A7BE-27C7D0572966

（四）我國農(nóng)村居民收入預(yù)測結(jié)果

通過對所建立模型的檢驗，根據(jù)模型精度等級可知，我國農(nóng)村居民的收入屬于一級模型，模型精度較高，可以用其對農(nóng)村居民收入進行中長期的預(yù)測。本研究預(yù)測周期為6年，即2019—2024年。通過計算可得，2019年我國農(nóng)村居民人均可支配收入預(yù)測值為15 939.57元，2020年我國農(nóng)村居民人均可支配收入預(yù)測值為17 359.09元，2021年我國農(nóng)村居民人均可支配收入預(yù)測值為18 905.04元，2022年我國農(nóng)村居民人均可支配收入預(yù)測值為20 588.66元，2023年我國農(nóng)村居民人均可支配收入預(yù)測值達到22 422.23元，2024年我國農(nóng)村居民人均可支配收入預(yù)測值達到24 419.08元。

二、灰色關(guān)聯(lián)分析

下面從農(nóng)民收入來源的角度分析影響我國農(nóng)民收入的相關(guān)因素，選取的影響因素有工資性收入、家庭經(jīng)營收入、財產(chǎn)收入和轉(zhuǎn)移性收入。每種因素的影響程度不同，通過灰色關(guān)聯(lián)分析，可以得到影響農(nóng)村居民收入的最主要因素，得出不同因素對我國農(nóng)民收入的影響，從而為更好地拓寬我國農(nóng)民收入找到有效途徑。因此，本研究選取2012—2018年我國農(nóng)民的工資性收入、家庭經(jīng)營收入、財產(chǎn)性收入和轉(zhuǎn)移性收入等數(shù)據(jù)指標(biāo)，運用灰色關(guān)聯(lián)分析方法對影響我國農(nóng)民收入來源構(gòu)成的因素進行排序并作出評價[5]，具體步驟如下所述。

（一）確定參考數(shù)列，比較數(shù)列

參考數(shù)列是反映系統(tǒng)行為特征的，本文將農(nóng)村居民人均可支配收入作為參考數(shù)列。比較數(shù)列是影響系統(tǒng)行為的因素，本文將工資性收入、家庭經(jīng)營收入等作為比較數(shù)列。

（二）對原始數(shù)據(jù)作無量綱化處理

為了減少數(shù)據(jù)在數(shù)量上存在的差異，必須保證數(shù)據(jù)的一致性，因此要對其進行變換，作無量綱化處理。

（三）求差數(shù)列

計算參考數(shù)列與比較數(shù)列的差數(shù)列，可求得兩者的絕對差值。

（四）求參考數(shù)列與比較數(shù)列的最大值與最小值

通過計算求得最大值是2.4066，最小值是0。

（五）求關(guān)聯(lián)系數(shù)

本研究的分辨系數(shù)的取值為0.5。

（六）計算關(guān)聯(lián)度

可以通過計算各個時刻關(guān)聯(lián)系數(shù)的平均值來反映全過程的關(guān)聯(lián)程度?？捎嬎愠鑫覈r(nóng)村居民人均可支配收入與各因素間的關(guān)聯(lián)度，具體見表1。

（七）排列關(guān)聯(lián)序

將m個子序列對同一母序列的關(guān)聯(lián)度按大小順序排列起來，便組成了關(guān)聯(lián)序，它反映了對于母序列來說各子序列的“優(yōu)劣”關(guān)系。關(guān)聯(lián)度越大，表明比較序列對參考序列的影響也越大。根據(jù)我國農(nóng)村居民人均可支配收入及其影響因素之間的關(guān)聯(lián)度可知，工資性收入與農(nóng)村居民人均可支配收入的關(guān)聯(lián)度最高，家庭經(jīng)營收入對我國農(nóng)村居民人均可支配收入的影響排第二位，財產(chǎn)性收入對我國農(nóng)村居民人均可支配收入的影響排第三位，轉(zhuǎn)移性收入對我國農(nóng)村居民人均可支配收入的影響排第四位。

三、結(jié)論與建議

（一）結(jié)論

通過分析對我國農(nóng)村居民人均可支配收入預(yù)測及其影響因素，得出以下結(jié)論：一是我國農(nóng)村居民收入總體上呈現(xiàn)出持續(xù)增長的態(tài)勢，且增長速度相對穩(wěn)定。預(yù)計到2024年，我國農(nóng)村居民人均可支配收入將達到24 419.08元。二是從影響因素來看，工資性收入和家庭經(jīng)營收入對我國農(nóng)村居民收入的影響很大，其次是財產(chǎn)性收入和轉(zhuǎn)移性收入。

（二）建議

1.縮小城鄉(xiāng)差距，加快城鎮(zhèn)化的建設(shè)步伐，大力發(fā)展鄉(xiāng)村經(jīng)濟，推動新型工農(nóng)城鄉(xiāng)關(guān)系的發(fā)展。實踐國家發(fā)布的相關(guān)惠農(nóng)政策，及時采取積極有效的措施，同時要完善市場機制、市場體系和經(jīng)營組織管理。加大對農(nóng)村公共品的財政轉(zhuǎn)移支付力度，改善農(nóng)村生產(chǎn)生活環(huán)境，能有效減輕農(nóng)民負(fù)擔(dān)，增加農(nóng)民純收入。

2.要關(guān)注糧食生產(chǎn)，適時調(diào)整糧食價格，增加農(nóng)民收入。農(nóng)民要積極響應(yīng)國家對糧食生產(chǎn)的扶持力度，促進糧食產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。同時，政府應(yīng)注重農(nóng)產(chǎn)品的區(qū)域規(guī)劃，加快糧食產(chǎn)業(yè)發(fā)展。

3.因地制宜，分類施策。農(nóng)業(yè)發(fā)展要因地制宜，根據(jù)各個地區(qū)的特色產(chǎn)品來調(diào)整和優(yōu)化本地的農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，加快農(nóng)業(yè)化項目的實施，以獨特的優(yōu)勢促進農(nóng)業(yè)的發(fā)展。同時，應(yīng)結(jié)合當(dāng)前的營銷策略，對農(nóng)產(chǎn)品進行銷售，進而增加我國農(nóng)村居民的收入。

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Analysis of Rural ResidentsIncome Changes and Influencing Factors

SANG Bing-ru

（School of Management，Shanghai University of Engineering Science，Shanghai 201620，China）

Abstract：Based on the relevant statistical data of the per capita disposable income of my countrys rural residents from 2012 to 2018，the GM （1，1）prediction model in the gray system theory is used to predict the development trend of my countrys rural residentsincome from 2019 to 2024.The paper used the grey relational analysis method to quantitatively study the correlation between the income of rural residents in our country and its various constituent factors，explore the main factors that affect the income of rural residents in our country，and provide a scientific basis for broadening multiple channels to increase the property income of rural residents.

Key words：rural residentsincome;GM（1，1）model;forecast

收稿日期：2021-03-29

作者簡介：桑兵茹（1994-），女，河南安陽人，碩士研究生，從事社會保障研究。281C1894-11D8-4464-A7BE-27C7D0572966