農村居民收入變化及影響因素分析

摘 要：以2012—2018年我國農村居民人均可支配收入的相關統計數據為依托，運用灰色系統理論中的GM（1，1）預測模型，對2019—2024年我國農村居民收入的發展趨勢進行預測，并利用灰色關聯分析方法對我國農村居民收入與其各構成因素之間的關聯度進行量化研究，探析影響我國農村居民收入的主要因素，為拓寬多渠道以增加農村居民財產性收入提供科學依據。

關鍵詞：農村居民收入;GM（1，1）模型;預測

中圖分類號：F126.2? ? ? ? 文獻標志碼：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村振興戰略，始終把解決好“三農”問題作為全黨工作的重點?！笆濉逼陂g，我國經濟實力、科技實力和綜合國力躍上了一個新臺階，經濟運行保持穩定，經濟結構不斷優化。在“十四五”規劃中，明確指出要優先發展農業農村，全面推進鄉村振興。全面實施鄉村振興戰略，強化以工補農、以城帶鄉，推動形成工農互促、城鄉互補、協調發展、共同繁榮的新型工農城鄉關系，加快農業農村現代化[1]。

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

一、基于GM（1，1）模型的預測

（一）理論介紹

灰色系統理論是由鄧聚龍教授（1982）首先提出的一種科學理論。GM（1，1）模型是灰色系統中一種常用的灰色預測模型，它是由一個只包含單變量的一階微分方程構成的模型。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的規律，其規律可使用一階線性微分方程的解來進行預測。本研究采用后驗差方法來檢驗所構建的GM（1，1）模型的精度。

（二）原始數據的選取及級比檢驗

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

（三）構建GM（1，1）模型

通過對原始數據級別比檢驗結果分析后發現，所有的級比檢驗結果均在其范圍之內，可以直接對其進行GM（1，1）模型構建。具體建模步驟如下：

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

2.計算累加生成列。因為所選取數據具有隨機性，不能對數據直接進行處理，所以對數列進行累加，使之構成新數列。

3.求解模型參數。通過計算可得內生控制灰數值為8 476.6230，發展系數值為-0.0853。

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

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

6.預測模型檢驗。首先分別計算原始序列的標準差S1與絕對誤差序列的標準差S2，進而計算出二者比值為C。檢驗的兩個重要指標分別是比值C和P。C值越小則說明S1比S2大，S1大說明原始數據離散程度大，S2小說明殘差離散程度小。指標C值越小越好，C值小就說明盡管原始數據很離散，但模型計算所得預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測值分布得越相對均勻。預測模型的精度可根據指標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P>0.95，C<0.35為一級;當P>0.80，C<0.50為二級;當P>0.70，C<0.65為三級;當P≤0.70，C≥0.65為四級。

通過計算可以得出，2012年，我國農村居民人均可支配收入的實際值為7 916.6元，預測值為7 916.6元;2014年，我國農村居民人均可支配收入的實際值為10 488.9元，預測值為10 404.5605元;2016年，我國農村居民人均可支配收入的實際值為12 363.4元，預測值為12 340.2752元;2018年，我國農村居民人均可支配收入的實際值為14 617元，預測值為14 636元。通過2012—2018年的原始數據與預測數據的對比可知，本模型預測的擬合度很好。檢驗的兩個重要指標分別是C和P，經計算可知，我國農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。由結果可知，所有模型-a<0.3，因此可以利用所構建的模型對我國農村居民的收入進行中長期的預測。281C1894-11D8-4464-A7BE-27C7D0572966

（四）我國農村居民收入預測結果

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

二、灰色關聯分析

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

（一）確定參考數列，比較數列

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

（二）對原始數據作無量綱化處理

為了減少數據在數量上存在的差異，必須保證數據的一致性，因此要對其進行變換，作無量綱化處理。

（三）求差數列

計算參考數列與比較數列的差數列，可求得兩者的絕對差值。

（四）求參考數列與比較數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）求關聯系數

本研究的分辨系數的取值為0.5。

（六）計算關聯度

可以通過計算各個時刻關聯系數的平均值來反映全過程的關聯程度?？捎嬎愠鑫覈r村居民人均可支配收入與各因素間的關聯度，具體見表1。

（七）排列關聯序

將m個子序列對同一母序列的關聯度按大小順序排列起來，便組成了關聯序，它反映了對于母序列來說各子序列的“優劣”關系。關聯度越大，表明比較序列對參考序列的影響也越大。根據我國農村居民人均可支配收入及其影響因素之間的關聯度可知，工資性收入與農村居民人均可支配收入的關聯度最高，家庭經營收入對我國農村居民人均可支配收入的影響排第二位，財產性收入對我國農村居民人均可支配收入的影響排第三位，轉移性收入對我國農村居民人均可支配收入的影響排第四位。

三、結論與建議

（一）結論

通過分析對我國農村居民人均可支配收入預測及其影響因素，得出以下結論：一是我國農村居民收入總體上呈現出持續增長的態勢，且增長速度相對穩定。預計到2024年，我國農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營收入對我國農村居民收入的影響很大，其次是財產性收入和轉移性收入。

（二）建議

1.縮小城鄉差距，加快城鎮化的建設步伐，大力發展鄉村經濟，推動新型工農城鄉關系的發展。實踐國家發布的相關惠農政策，及時采取積極有效的措施，同時要完善市場機制、市場體系和經營組織管理。加大對農村公共品的財政轉移支付力度，改善農村生產生活環境，能有效減輕農民負擔，增加農民純收入。

2.要關注糧食生產，適時調整糧食價格，增加農民收入。農民要積極響應國家對糧食生產的扶持力度，促進糧食產業的發展。同時，政府應注重農產品的區域規劃，加快糧食產業發展。

3.因地制宜，分類施策。農業發展要因地制宜，根據各個地區的特色產品來調整和優化本地的農業產業結構，加快農業化項目的實施，以獨特的優勢促進農業的發展。同時，應結合當前的營銷策略，對農產品進行銷售，進而增加我國農村居民的收入。

參考文獻：

[1]? 中共中央關于制定國民經濟和社會發展第十四個五年規劃[EB/OL].中國政府網，2020-11-03.

[2]? 何宜慶，王茂川，李雨純，李佳欣.普惠金融數字化是“數字紅利”嗎？——基于農村居民收入增長的視角[J].南方金融，2020，（12）：71-84.

[3]? 賀業紅.農村電商發展對我國城鄉收入差距的影響效應分析[J].商業經濟研究，2020，（16）：91-94.

[4]? 崔會芳，紀小美，殷偉.中國農村居民收入的時空變遷及貧困預警[J].地域研究與開發，2020，（6）：127-132+159.

[5]? 劉耀森.重慶市農村居民收入狀況的預測及因素分析[J].江蘇農業科學，2013，（2）：399-402.

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