基于改進灰色分析法的河南省農業固定資產投資額預測及影響因素研究

蘇學科 安徽財經大學國際經濟貿易學院

一、引言

對于農業經濟而言，各地各級政府對于固定資產的投資是眾多推動農業經濟迅速發展不容忽視的因素之一。同時，一定比例的固定資產投資對于推動省內經濟健康穩健地發展至關重要。（于志慧等, 2019）學術界對于農業固定資產投資額的研究相當重視，并對固定資產投資額與政府政策的關聯性進行了深入探索。然而，對于區域化的農業固定資產投資額的預測及投資額的具體結構的定量分析比較少。河南省作為我國的農業大省之一，對我國的農業經濟增長做出了極大的積極貢獻。因此，本文通過河南省農業固定資產投資額的實際情況，以2011年至2017年農業固定資產投資額作為相關數據，利用改進灰色預測法預測河南省2020年至 2023年固定資產投資額，并對其相關影響因素進行深入的分析研究，從而合理評估未來投資額的增長趨勢，為河南省未來農業固定資產投資提出切實可行的建議。

二、模型介紹

（一）灰色預測理論分析

灰色預測理論指在考慮了時間要素的前提下，對已知信息以及不確定信息構成的系統進行分析預測的過程。灰色預測通過對因子間不確定的相互作用機制進行擬合，并生成擬合數據，進而得到具有規律性的序列。然后通過建立微分方程來對未來數據的發展趨勢進行預測。灰色預測模型本身不需要大量樣本數據，且適用于短期以及中長期的預測，同時具有準確度高的優點。但是，傳統灰色預測在一些情況下的預測精度較低，且模擬效果差，誤差較大（熊崗等, 1992）。本文將改進傳統的GM(1,1)模型，然后通過將改進后的GM(1,1)模型(包括新信息GM(1,1)模型、新陳代謝GM(1,1)模型)與傳統的GM(1,1)模型進行比較，進而對河南省農業固定資產投資額做出科學的預測并對影響因素進行綜述。

1.原始數據級比計算

傳統的全數據GM(1,1)模型為X(0)=(x0(1),x0(2),…,x0(n))；而?k>1,用X(0)=(x0(k0),x0(k0+1),…,x0(n))表示部分數據。對于新數據x0(n+1)，將其置入到X(0)中去，則：X(0)=(x0(1),x0(2),…,x0(n),x0(n+1))為新信息GM(1,1)；對于置入最新信息x0(n+1)，并去掉最原始數據x0(1)的序列(x0(2),…,x0(n),x0(n+1))為新陳代謝GM(1,1)。計算原始數據的級比為：。

2.原始數據累加處理

將隨機生成的數轉化為有規律的序列，并進行一次累加后，得到數列：X(1)=(x(1)(1),x(1)(2),…,x(1)(n))。令z1為序列x1的緊鄰均值生成序列，即：z(1)=(z(1)(2),…,z(1)(n) )，則z(1)(m)=px(1)(m)+(1-p)x(1)(m-1),m=2,3,…,n,本文取p為0.5。

3.灰微分方程模型求解

灰微分方程的基本形式為：x(0)(k)+az(1)(k)= b,k=2,3,…,n。（b表示灰作用量，-a表示發展系數）將其表示為矩陣形式：

因此，傳統的GM(1,1)模型可以表示為向量：Y= Bμ；運用最小二乘法得到參數a,b的估計值為：。其中x(0)序列視為因變量，z(1)序列為自變量，對其進行回歸：

4.相對殘差檢驗和級比偏差值檢驗

通過將模型的預測值與原始數據進行比較，并進行相對殘差檢驗、級比偏差值檢驗。相對殘差為。若|ε(k)|小于20%，則認為預測效果較好；若|ε（k） |小于10%，則認為效果非常好。對于級比偏差值η（k）而言若|η（k） |小于20%，則認為預測效果較好；若|η（k） |小于10%，則認為效果非常好。

（二）數據的處理

該文選取河南省為研究對象，結合河南省農業固定資產投資的實際情況，對其2020至2023年的投資額進行預測。同時，為了確保數據的時效性及準確性，本文選取2011至2017年河南省農業固定資產投資額作為原始數據，數據來源為《河南統計年鑒》、《河南各行業統計公報》。x(0)= (204.07,269.96,318.8,539.99,802.78,1199.82,162 3.99)，通過計算可以得到級比為：（1.3229，0.6725，0.6811，0.6023，0.5618，0.4869）。

將原始數據做一次累加可得到1-AGO序列：

緊鄰均值序列為z(1)=（339.05, 633.43, 1062.83, 1734.21,2735.51, 4147.42）。同時，根據模型原始數據，通過MATLAB代碼求解可得數據擬合值、相對殘差、級比偏差：

表1 2011年至2017年數據原始值、擬合值、相對殘差及級比偏差

由表1可知，相對殘差絕對值在2013年小于0.2，在2011以及2012、2014至2017年均小于0.1，說明模型的模擬效果非常好；級比偏差的絕對值整體上也較小，說明模型的預測精度很高。由此可知，灰色分析模型可以用來進行預測。通過MATLAB可以求解三種GM(1,1)（即：傳統GM(1,1)、新信息GM(1,1)、新陳代謝GM(1,1)）的發展系數以及灰作用量，發展系數分別為：0.3991、0.3991、0.3813；灰作用量分別為：106.8255、106.8255、120.8033；誤差平方和分別為：9388.7506、3398.9016、5853.4901。

因為新信息GM(1,1)模型的誤差平方和最小，所以我們應該選擇新信息GM(1,1)模型進行數據預測。求得結果如表2所示。

由表2可知，在2020至2023年期間，河南省農業固定資產投資額以約42.9%的速度增長，說明基于無重大宏觀環境變革的假設下，河南省固定資產投資額將呈現指數形式的快速增長。

表2 灰色模型預測結果

三、河南省農業固定資產投資影響因素的探究

綜上分析可知，新信息灰色預測模型能夠有效地預測河南省未來農業固定資產投資額的發展趨勢。然而，農業固定資產投資額不僅僅受到行業特定風險的影響，同時還受到產業中固定資產本身構成成分的影響及國家與河南省宏觀環境的影響，如：中央及地方政府政策的影響等。將這些因素綜合考慮后，會使得基于灰色預測法的預測值相對于該年的真實數據有所偏差。因此，為了使得農業固定資產投資額的預測精準度更高，還需要對投資額的構成成分及宏觀經濟環境進行深入分析，從而準確地評估河南省在未來對農業固定資產投資額數據的真實性及可行性，為利益相關者提供實踐借鑒和決策參考。

表3 2011年―2017年河南省農業固定資產投資額的構成成分（單位：億元）

在農業中，固定資產投資用于建筑工程、安裝工程、設備購置以及其他費用。由表3可知，四類固定資產投資額均呈現飛速上漲的趨勢。其中，建筑工程的固定資產投資額在河南省農業固定資產投資中所占比重最大，這得益于政治政策的積極影響，黨在十九大明確指出：農業農村優先發展、加快推進農業農村現代化是我國一直以來的鄉村振興戰略（新華社, 2017），而在農村現代化建設過程中，加強建筑工程的投資是推動投資額發展的重要環節；在農業經濟建設中，農業建筑工程是農業工程中的基礎內容，與此同時，“工程建設”也是“三農”工作的重要領域（彭偉蔚, 2019）。由此可見，河南省在建筑工程方面的投資份額仍會保持上升。然而，當前的農業建筑工程存在部分威脅及不足。首先，對于建筑工程的設計標準過于寬泛，從而導致了適用標準不統一，造成的極大的資源不合理利用和經濟損失。針對這種標準不一致的現象，河南省應當夯實農業建筑工程建設領域的基礎技術研究，并制定全行業范圍適用的規范監管體系。（陶鼎來，2009）

在安裝工程方面的固定資產投資額所占比重最小，且投資額的絕對值呈現出較不穩定的趨勢，主要體現在2013年與2017年較前一年相比，呈現出同比下降的趨勢。在安裝工程方面的固定資產投資主要包括對于基礎設施投資以及新型機械設備的投資，前者主要是為了確保現金流以及營運資本的穩定性，后者則是為了保障生產效率的提高以及資源的合理有效利用。因此，政府應當保證安裝工程方面投資的穩定性，同時保障安裝工程管理的規范性，以提高農業工程項目工作流程的有效性，使安裝工程保質、保量的完成。

設備購置方面的固定資產投入也在逐年增加。這主要得益于各地方政府對于農業設備購置的補貼。在現代化農業的背景下, 政府通過加大在農業機械設備上的補貼，切實激發廣大農戶在購買設備上的積極性,從而確保農業種植戶能夠更加積極主動地參與到選用機械設備作業當中去，從而確保農產品生產效率的整體提高。（劉國平，2018）

對于其他費用而言，主要包括了農戶對于固定資產使用不熟練而產生的培訓成本以及固定資產的保險費用等。其他費用的增長幅度自2014年起在逐步下降，主要原因是農業現代化的普及，大大促進了設備生產效率的提高，進而導致了固定資產保險費用的增長。與此同時，農戶對于固定資產的使用效率也在不斷提高，從而導致培訓方面成本上漲速度逐漸放緩。

四、河南省農業固定資產投資的發展建議

從整體上看，河南省對于農業固定資產投資額是可觀的，應當繼續擴大固定資產的投資規模、保持合理的固定資產投資額的增長優勢。

在建筑工程方面，總體上需要繼續貫徹 “農業農村優先發展、加快推進農業農村現代化”的鄉村振興戰略。對于政府而言，應加大對于農業方面的財政支持，加大對于偏遠地帶的基礎建設力度，做好建筑工程的項目篩選，在帶動偏遠地區農業經濟增長的同時，合理進行資源配置，從整體上實現農業經濟的快速增長。同時，河南省應當夯實農業基礎建設領域的技術研究，合理制定全行業范圍統一適用的規范監管體系，堅決杜絕建筑工程中施工管理的粗放現象。

在安裝工程方面，各地各級政府應確保投資的穩定性，與此同時，政府及企業應當加強在安裝工程中管理方面的規范性，如：明確不同部門的職責分配使得新建、擴建以及改造的工程項目能夠按時、按量完成，從而確保農業工作流程的有效性，使得資源的投入產出比達到最優水平。

在設備購置方面，政府需要不斷加大農業設備購置的補貼政策宣傳力度，還需要不斷擴大農業機械補貼的范圍，從農民個人、農機專業戶到直接或間接從事農產品生產的組織單位，從而更有效地激發其購置農業固定資產設備的積極性，進而提高農業機械化水平以及生產效率。除此之外，政府還可以通過給予個體戶、企業購置農業先進固定資產的貸款從而提高農業設備的完善程度，促進農業現代化發展。

對于其他方面的投資，政府需要不斷研究定向人才培養方案及激勵政策，并不斷地加強人才培養，加快對新材料、新科技的研發與利用。與此同時，優化與完善人才發展環境，在社會層面形成重視農業人才培養的輿論導向，從而促進現代化農業發展。除此之外，深入農業工程項目管理模式研究，在創新管理模式的同時，確保管理模式的有效性，并逐步完善形成穩健、適用的管理機制。