摘要：农村居民收入是农村经济的核心问题，切切实实关系到共同富裕，关系到中国式现代化进程。对我国农民收入进行及时统计从而进行精准的预测，并根据预测结果及时调整惠农政策具有极大的现实意义与研究意义。利用BP神经网络模型，选取农业大省河南省近年农民可支配收入为样本，对未来河南省农民收入进行预测并对增加农民收入提出切实可行的办法。
关键词：农民收入,BP人工神经网络,熵值法,增收举措
一、研究背景
我国是传统的农业大国，是一个拥有8亿多农民的发展中国家。在中国式现代化的道路上农民是不可忽视的一环。河南省早在2021年公布的《河南省乡村组织振兴五年行动计划》（下文简称《计划》）中就提及：到2025年，河南农民的年人均可支配收入要达到25000元以上，力争达到全国平均水平。因此，有必要研究河南省的农民收入，抓住农民增收的关键，尽可能地达到《计划》的要求。
近年来，农民收入的预测大多数是用经济计量模型来研究的。而随着计算机技术的发展，人工神经网络学对现有建模手段进行了良好的补充，利用神经网络建立模型研究河南省农民收入可以更好得知农民收入情况，预测农民未来收入。
二、研究目的
（一）研究多样化农民收入的 影响因素及其权重
影响农民收入的因素繁多，对 此我国的诸多学者发表了不同的看法：乔岗［1］等人提出了法律体系不健全以及农民受教育水平低造成收入低，陈玉星［2］等人运用熵值法发现城镇化发展以及二、三产业对农民收入影响较大，在诸多影响因素中，有必要进行分析比较出真正对农民收入有密切关联的因素并分析其权重，避免被繁多数据影响模型精度并精简计算量。
（二）为提高农村居民的收入，对河南省政府提出切实可行的建议
对农民收入预测后可以发现农民收入水平的规律，对影响农民收入的诸多因素与农民收入之间关系提供数据支撑，以便于及时调整惠农政策。有效帮助河南省农民增收，加快河南省农村现代化发展。
三、河南省农民增收的影响因素分析与权重比较
（一）农民增收因素的相关性分析
寻找与河南省增收的强相关因素，可以在确定BP人工神经网络算法变量的同时找到河南省农业发展的困境所在，以便加快推动河南省农业现代化进度。所以文章采用相关性系数分析来探寻与农民收入具有强相关的指标，采取熵值法确定河南省农民收入相关指标的影响权重，在体现决策者主观判定的同时又避免了人为因素所带来的偏差［3］。
1.变量的选取以及来源
文章统计了2001—2022年的农民可支配收入作为模型的相关变量。在综合了历年收入影响因素的变化后，选取了生产总值、农业收入、GDP、省内外农民工数目、乡村就业人口数、常驻人口、城镇化率、农村用电量、播种面积、受灾以及绝收面积、农业机械总动力、农林水事务预算支出与每万人应届大学毕业生等15个数据作为解释变量，并对这些变量进行相关性分析选取强相关变量。
2.相关性分析
在统计学意义上，皮尔逊相关分析法能够较好地辨别变量X，Y的相关性，所以本研究利用皮尔逊相关性分析法，计算其相关系数的大小从而找出六个相关系数较大的值，作为本次模型建立所需要的主要权重评价指标，并利用SPSS软件计算其与农民增收的皮尔逊相关系数。
皮尔逊相关分析方法所用到的公式如下。
皮尔逊相关系数公式：
（二）熵值法权重分析
通过皮尔逊相关性分析，文章从15个与农民收入有关变量中，选出了6个核心变量进行熵值法权重分析，以便确认河南省农业政策最优化调整方案。具体有以下四个步骤。
步骤一：计算在第j项指标下，第λ年河南省所占该指标的比重。
四、建立并检验基于时间的BP人工神经网络模型
（一）模型的建立
模型采取迭代的思路，将河南省农民每7年的收入作为一组样本，这7年中的前6年作为输入，第7年作为输出，如输入样本为2001—2006年河南省农民可支配收入，则2007年河南省农民可支配收入为输出样本。将得到的数据前12组作为训练样本，后4组作为测试样本，以此样本为数据基础，建立一个BP人工神经网络模型，输入层为6个节点，输出层为1个节点。
（二）模型的训练结果与分析
本模型采用MATLAB 2022a作为训练软件，为提高训练速度与避开Sigmoid函数的饱和区，通过对数据归一化处理简单有效地避免了这一情况。即通过如下标准数学公式：
将数据进行了归一化处理。隐含层节点数目设置为9。训练参数设置分别为迭代次数5000次，误差阈值0.01，学习率0.6。训练网络设net=newff{net，p，train，t，train}。通过进行仿真测试和数据反归一化处理并输出决定系数R2、平均绝对误差MAE、平均相对误差MBE，以及训练和测试数据对比图。利用训练好的网络对测试样本进行预测，多次预测后取偏差值较小的一组，该组数据如图1所示。
通过下面表2可以分析出，预测值与实际值误差均在1%左右，即该基于BP人工神经网络拟合的模型获得了较好的拟合效果，可信度较高。
通过该模型可预测出河南省2023年的农民可支配收入达到19479.5元，按照目前增速较难达到《计划》中提到的到2025年农民人均可支配收入到达到25000元。
五、针对建模进行分析并提出可行性建议
（一）河南省农业困境
根据建模结果分析，截止至2025年河南省农民收入较难达到《计划》的预期目标，结合上文对多目标的影响权重分析，得出制约河南省农民增收存在的有如下困境。
1.气候影响
河南省农田大多属于露天田，因此容易受到气候变化的影响。此外，河南省虽然处于黄河边境，却是我国6个典型资源型缺水省份之一，近年来受到全球变暖影响导致的极端天气频发，且地形复杂，小块田，零星田居多导致以及农村规模化种田在河南省的推动放缓，旱灾以及水利设施损坏也频频导致种植户收入减少。
2.高质量人才缺失
河南省作为人口大省，人才外流严重。结合谢宗辰［4］先生在针对河南省人才流动的调查，在1543份有效调查中发现有四成人才不想在河南工作，并且有八成人才想去北上广等发达地区就业。而且，调查显示，本地人才流动意愿达外地人才的三倍，可见河南省人才外流严重。
3.青壮年离开带来的不利影响随着城镇化的步伐不断加快，越来越多的农村居民离开农村进城打工，导致农村青壮劳动力的流失，河南农村老龄化现象日益严重，农业生产的人口减少，脱产人群变多。这一现象导致农民面临医疗养老等问题，增加开支。
（二）可行性建议
1.加大对农林水的政府投入
从前文熵值法权重分析可知农林水事务预算支出对农民收入关系密切，而且影响重大。农林水事务支出是政府增加农业收入的有力保证，现在河南省乡村水利基础设施损坏严重，人均用水量严重不足。河南省存在民生水利建设滞后，防洪涝体系不完善等问题，加大对农林水事务的政府投入可以有效地解决这一问题。
2.增大农产品的多样化生产与剩余劳动力的转移
通过招商引资等方式合力扩大农产品的经营规模，吸引青壮劳动力回到乡村，用贯彻强农、惠农、富农的政策来促进河南省农民收入的增长。
3.建立龙头企业
针对部分地区的农民存在受教育程度低，“有力无处使”的现状，河南省政府应鼓励乡镇企业发展从而实现“先富带后富，共奔富裕路”。这种本地企业的发展与壮大有利于农村经济的发展，能够在解决农村劳动力向城市转移难题的同时，为本地闲散农民提供了更多的就近工作机会，避免了农村劳动力外流导致的空巢老人与留守儿童等社会问题。
参考文献
［1］乔岗，张敏恒，黄有总.浅议农民收入影响因素及解决方案［J］．中国农业会计，2022（7）：90-92.
［2］陈玉星．中国农民收入质量评估及影响因素研究［D］．安徽财经大学，2023.
［3］葛杰．磁盘阵列技术的性能与应用研究［D］．南京理工大学，2006.
［4］谢宗辰．关于河南省人才流动的调查思考［J］．决策探索（下半月），2017（10）：33-34.
文章出自SCI论文网转载请注明出处：https://www.lunwensci.com/jingjilunwen/80501.html
