农村居民收入变化及影响因素分析

摘 要：以2012—2018年我国农村居民人均可支配收入的相关统计数据为依托，运用灰色系统理论中的GM（1，1）预测模型，对2019—2024年我国农村居民收入的发展趋势进行预测，并利用灰色关联分析方法对我国农村居民收入与其各构成因素之间的关联度进行量化研究，探析影响我国农村居民收入的主要因素，为拓宽多渠道以增加农村居民财产性收入提供科学依据。

关键词：农村居民收入;GM（1，1）模型;预测

中图分类号：F126.2        文献标志码：A      文章编号：1673-291X（2022）13-0022-03

2017年10月，党的十九大报告中明确提出要实施乡村振兴战略，始终把解决好“三农”问题作为全党工作的重点。“十三五”期间，我国经济实力、科技实力和综合国力跃上了一个新臺阶，经济运行保持稳定，经济结构不断优化。在“十四五”规划中，明确指出要优先发展农业农村，全面推进乡村振兴。全面实施乡村振兴战略，强化以工补农、以城带乡，推动形成工农互促、城乡互补、协调发展、共同繁荣的新型工农城乡关系，加快农业农村现代化[1]。

随着经济发展和助农政策的提出，数字普惠金融不断发展，其能够促进农村居民收入增长[2]。而农村电商的发展不仅增加了农村居民收入，还能缩小城乡居民收入差距[3]。目前，我国农村居民收入水平仍存在一定区域差异[4]。本文运用GM（1，1）预测模型对我国农村居民收入的发展趋势进行预测，并应用灰色关联分析方法分析影响我国农村居民可支配性收入的主要因素，为多渠道增加农村居民收入提供理论依据。

一、基于GM（1，1）模型的预测

（一）理论介绍

灰色系统理论是由邓聚龙教授（1982）首先提出的一种科学理论。GM（1，1）模型是灰色系统中一种常用的灰色预测模型，它是由一个只包含单变量的一阶微分方程构成的模型。GM（1，1）模型能够反映随机原始序列按照时间进行累加后形成新的时间序列所展现的规律，其规律可使用一阶线性微分方程的解来进行预测。本研究采用后验差方法来检验所构建的GM（1，1）模型的精度。

（二）原始数据的选取及级比检验

通过查询《中国统计年鉴》中公布的相关数据，可以得到2012—2028年我国农村居民人均收入的相关数据，将此数据作为原始数据可构建时间序列。本文在原始数据基础上构建GM（1，1）模型进行预测分析，所用数据均来源于《中国统计年鉴》。原始数据确定后，需要对原始数据进行级别比的计算，判断原始数据的级别比是否均落入可容覆盖范围内，只有当计算所得级别比均在可容覆盖范围内，才能对该数据使用灰色预测方法。否则，要先对原始数据进行变换处理，使变换后的数据级别比处于可容覆盖范围内，再对其建立模型。使用GM（1，1）模型预测之前，首先应对数据进行级别比检验，通过计算可得出可容覆盖范围在0.7788—1.2840之间。计算发现，2012—2018年的级别比的数据全部落入可容覆盖范围内，因此可对我国农村居民人均可支配收入直接建立GM（1，1）预测模型。

（三）构建GM（1，1）模型

通过对原始数据级别比检验结果分析后发现，所有的级比检验结果均在其范围之内，可以直接对其进行GM（1，1）模型构建。具体建模步骤如下：

1.确定原始数据。2012年，我国农村居民人均可支配收入为7 916.6元;2013年，我国农村居民人均可支配收入为9 429.6元;2014年，我国农村居民人均可支配收入为10 488.9元;2015年，我国农村居民人均可支配收入为11 421.7元;2016年，我国农村居民人均可支配收入为12 363.4元;2017年，我国农村居民人均可支配收入为13 432.4元;2018年，我国农村居民人均可支配收入为14 617.0元。本文根据以上数据构建原始序列。

2.计算累加生成列。因为所选取数据具有随机性，不能对数据直接进行处理，所以对数列进行累加，使之构成新数列。

3.求解模型参数。通过计算可得内生控制灰数值为8 476.6230，发展系数值为-0.0853。

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

5.计算预测值。根据上述计算的预测模型可初步计算出2012—2018年我国农村居民人均可支配收入的预测值。因为预测模型是在累加序列的基础上完成的，因而要对得到的预测值进行累减还原才可以得到最终的预测值。

6.预测模型检验。首先分别计算原始序列的标准差S1与绝对误差序列的标准差S2，进而计算出二者比值为C。检验的两个重要指标分别是比值C和P。C值越小则说明S1比S2大，S1大说明原始数据离散程度大，S2小说明残差离散程度小。指标C值越小越好，C值小就说明尽管原始数据很离散，但模型计算所得预测值与实际值之差的离散程度并不大。

P为小误差概率。P越大则说明模型的拟合值或预测值分布得越相对均匀。预测模型的精度可根据指标C和P来综合评定。模型的精度由C和P共同描述。通常把模型的精度分为以下四级，精度等级由好到差，当P>0.95，C<0.35为一级;当P>0.80，C<0.50为二级;当P>0.70，C<0.65为三级;当P≤0.70，C≥0.65为四级。

通过计算可以得出，2012年，我国农村居民人均可支配收入的实际值为7 916.6元，预测值为7 916.6元;2014年，我国农村居民人均可支配收入的实际值为10 488.9元，预测值为10 404.5605元;2016年，我国农村居民人均可支配收入的实际值为12 363.4元，预测值为12 340.2752元;2018年，我国农村居民人均可支配收入的实际值为14 617元，预测值为14 636元。通过2012—2018年的原始数据与预测数据的对比可知，本模型预测的拟合度很好。检验的两个重要指标分别是C和P，经计算可知，我国农村居民收入的平均相对误差为0.0004，后验差比值C为0.000003，C小于0.35，模型精度P为99.28%，表明模型的精度较高。由结果可知，所有模型-a<0.3，因此可以利用所构建的模型对我国农村居民的收入进行中长期的预测。281C1894-11D8-4464-A7BE-27C7D0572966

（四）我国农村居民收入预测结果

通过对所建立模型的检验，根据模型精度等级可知，我国农村居民的收入属于一级模型，模型精度较高，可以用其对农村居民收入进行中长期的预测。本研究预测周期为6年，即2019—2024年。通过计算可得，2019年我国农村居民人均可支配收入预测值为15 939.57元，2020年我国农村居民人均可支配收入预测值为17 359.09元，2021年我国农村居民人均可支配收入预测值为18 905.04元，2022年我国农村居民人均可支配收入预测值为20 588.66元，2023年我国农村居民人均可支配收入预测值达到22 422.23元，2024年我国农村居民人均可支配收入预测值达到24 419.08元。

二、灰色关联分析

下面从农民收入来源的角度分析影响我国农民收入的相关因素，选取的影响因素有工资性收入、家庭经营收入、财产收入和转移性收入。每种因素的影响程度不同，通过灰色关联分析，可以得到影响农村居民收入的最主要因素，得出不同因素对我国农民收入的影响，从而为更好地拓宽我国农民收入找到有效途径。因此，本研究选取2012—2018年我国农民的工资性收入、家庭经营收入、财产性收入和转移性收入等数据指标，运用灰色关联分析方法对影响我国农民收入来源构成的因素进行排序并作出评价[5]，具体步骤如下所述。

（一）确定参考数列，比较数列

参考数列是反映系统行为特征的，本文将农村居民人均可支配收入作为参考数列。比较数列是影响系统行为的因素，本文将工资性收入、家庭经营收入等作为比较数列。

（二）对原始数据作无量纲化处理

为了减少数据在数量上存在的差异，必须保证数据的一致性，因此要对其进行变换，作无量纲化处理。

（三）求差数列

计算参考数列与比较数列的差数列，可求得两者的绝对差值。

（四）求参考数列与比较数列的最大值与最小值

通过计算求得最大值是2.4066，最小值是0。

（五）求关联系数

本研究的分辨系数的取值为0.5。

（六）计算关联度

可以通过计算各个时刻关联系数的平均值来反映全过程的关联程度。可计算出我国农村居民人均可支配收入与各因素間的关联度，具体见表1。

（七）排列关联序

将m个子序列对同一母序列的关联度按大小顺序排列起来，便组成了关联序，它反映了对于母序列来说各子序列的“优劣”关系。关联度越大，表明比较序列对参考序列的影响也越大。根据我国农村居民人均可支配收入及其影响因素之间的关联度可知，工资性收入与农村居民人均可支配收入的关联度最高，家庭经营收入对我国农村居民人均可支配收入的影响排第二位，财产性收入对我国农村居民人均可支配收入的影响排第三位，转移性收入对我国农村居民人均可支配收入的影响排第四位。

三、结论与建议

（一）结论

通过分析对我国农村居民人均可支配收入预测及其影响因素，得出以下结论：一是我国农村居民收入总体上呈现出持续增长的态势，且增长速度相对稳定。预计到2024年，我国农村居民人均可支配收入将达到24 419.08元。二是从影响因素来看，工资性收入和家庭经营收入对我国农村居民收入的影响很大，其次是财产性收入和转移性收入。

（二）建议

1.缩小城乡差距，加快城镇化的建设步伐，大力发展乡村经济，推动新型工农城乡关系的发展。实践国家发布的相关惠农政策，及时采取积极有效的措施，同时要完善市场机制、市场体系和经营组织管理。加大对农村公共品的财政转移支付力度，改善农村生产生活环境，能有效减轻农民负担，增加农民纯收入。

2.要关注粮食生产，适时调整粮食价格，增加农民收入。农民要积极响应国家对粮食生产的扶持力度，促进粮食产业的发展。同时，政府应注重农产品的区域规划，加快粮食产业发展。

3.因地制宜，分类施策。农业发展要因地制宜，根据各个地区的特色产品来调整和优化本地的农业产业结构，加快农业化项目的实施，以独特的优势促进农业的发展。同时，应结合当前的营销策略，对农产品进行销售，进而增加我国农村居民的收入。

参考文献：

[1]  中共中央关于制定国民经济和社会发展第十四个五年规划[EB/OL].中国政府网，2020-11-03.

[2]  何宜庆，王茂川，李雨纯，李佳欣.普惠金融数字化是“数字红利”吗？——基于农村居民收入增长的视角[J].南方金融，2020，（12）：71-84.

[3]  贺业红.农村电商发展对我国城乡收入差距的影响效应分析[J].商业经济研究，2020，（16）：91-94.

[4]  崔会芳，纪小美，殷伟.中国农村居民收入的时空变迁及贫困预警[J].地域研究与开发，2020，（6）：127-132+159.

[5]  刘耀森.重庆市农村居民收入状况的预测及因素分析[J].江苏农业科学，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

作者简介：桑兵茹（1994-），女，河南安阳人，硕士研究生，从事社会保障研究。281C1894-11D8-4464-A7BE-27C7D0572966