龔趙慶
摘要:發展壯大集體經濟,保持村級集體經濟的可持續發展,是保證村級組織正常運轉和建設新農村、構建和諧社會的重要基礎。近年來,我國農村建設發展很快,出現了一批具有嶄新面貌的富裕農村,但不可否認的是,很多農村在建設過程中還存在很多問題,本文就以宜都市高壩洲鎮的11個村收入進行分析,通過計量經濟學的方法找到問題,并提出一些可行性的建議,希望對我國農村集體經濟的發展起到一定幫助作用。
關鍵詞:農村;集體經濟;計量經濟學;主成分分析
中圖分類號:F320 文獻識別碼:A 文章編號:1001-828X(2016)007-000-01
一、引言
隨著我國社會的不斷發展,我國經濟實力不斷增強,經濟發展進程不斷加快,而經濟發展帶領我國人民生活水平不斷提升的同時,農村經濟的消費水平卻遠遠低于城鎮居民,提高農村居民的消費水平,對拉動我國經濟增長具有十分重要的意義。本文就針對此問題展開研究,通過計量經濟學的方法對其進行分析,找到存在的問題并提出一些改善建議。
二、模型設定
本文首先以高壩洲鎮2013—2015年村集體經濟數據為研究對象,由于數據量較少,這里我們采用3種模型進行分析,分別為線性模型和支持向量機模型,為更好地分析數據,本文采用Matlab和SPSS軟件分析數據。
(一)線性模型
1.回歸結果
在統計學中,線性回歸(Linear Regression)是利用稱為線性回歸方程的最小平方函數對一個或多個自變量和因變量之間關系進行建模的一種回歸分析。這種函數是一個或多個稱為回歸系數的模型參數的線性組合。這里我們先設定簡單的回歸模型為:。
其中,,為待估參數,為隨機誤差項,(i=1,2,3)分別為2012到2014年各村的收入額,為2015年各村收入額。
利用軟件做線性分析,從結果上來看,其線性回歸效果較好,能夠滿足線性回歸條件。
2.模型檢驗
擬合優度檢驗
由SPSS分析結果可知R=0.971,R2=0.943,調整 R2=0.919十分接近于1,表明模型對樣本數據的擬合優度高。
(二)支持向量機模型
支持向量機是一種基于VC維(Vapnik-Chervonenkis Dimension)和結構風險最小化原理的數據挖掘方法,其原理為找到一個滿足分類要求的最優分類超平面,將低維特征空間的非線性問題轉化為為高維特征空間線性回歸問題,得到回歸函數
(1)
其中 為非線性映射, 為閾值,結合Vapnik結構風險最小化原則,考慮到函數的復雜度和擬合誤差,引入風險函數R(w),將其轉化為最小化泛函
(2)
(3)
式中描述線性函數的復雜度,為懲罰系數,,是松弛變量,為不敏感系數.
為了解決上述二次規劃問題,引入拉格朗日函數轉化成對偶問題,設為拉格朗日乘子和對偶變量,相應的拉格朗日函數為
(4)
利用滿足Mercer條件[20] (Mercer condition)的核函數K(x,xi),將低維非線性回歸轉化成高維線性回歸問題,得到了最終決策函數
(5)
注:這里采用支持向量機僅為驗證采用其進行回歸分析的可能性。
三、收入來源分類的具體分析
從本文的數據中可以發現,具有主要的三個特點:第一,每個村子的經濟結構不同,如皓光村比較富裕,有打蠟廠、養豬場、特產場、柑橘承包、繭站、砂石廠、磚廠、山林和水產養殖等,有的村子只能靠租賃增加收入,如中坪村,針對該特點可進行個例分析,對不同產業結構的分析,可以得到不同特點的結論;第二,各村子經濟收入相距并不多,結合特點一說明該鎮各村發展較為平衡,沒有存在特別富裕和貧困的村子,這樣可以將其看為一個整體進行研究;第三,各村經濟結構差別很大,這和整個鎮的發展策略有關,需結合實際情況進一步分析。這里我們采用整體和個例結合分析的方法,對高壩洲鎮的農村集體經濟發展情況進行綜合分析。
四、結論
由分析可知,農村集體收入呈線性增長,可見其政策較為穩定,使農村集體經濟較為平穩的增長,同時增幅并不是很大,表明其還有很大的潛力。隨著國內土地資源緊缺情況的愈發嚴重,農村不能僅僅以租賃等方式進行創收,這種方式雖然能夠起到一定轉移勞動力的作用,但農村想要真正的發展,需要結合其農產品等優勢,集資創辦一些項目,提高自身的競爭力,比如皓光村的特產場就能很好地為其經濟增長提供動力。針對本文的數據分析,這里提供幾點建議:首先是增加農村的政府投資力度,增加農村居民的收入,農村的資金畢竟有限,增加投入有助于其創辦一些符合本地特點的企業,幫助一些純靠出租土地的農村改變經濟增長方式;其次,作為基層政府,各個農村要因地制宜,加大招商引資力度,開發一些農特產等方面的項目,充分利用本地的資源優勢;最后,將鄉村最為各個基點,以鄉為單位,對下轄的各個農村進行綜合規劃,形成產業互補,一方面形成綜合競爭力,另一方面可降低成本,農村面積比較局限,比如在一個村子開展農產品加工;另一個村子發展包裝;其他的村子可開展電子商務、運輸等相關的項目,綜合提高農村群的發展水平。
參考文獻:
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