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村民年人均收入與其相關影響因素的灰色關聯分析

2016-10-20 15:52:45李昕
現代農業(yè)科技 2016年9期
關鍵詞:灰色關聯分析影響因素

李昕

摘要 為響應習近平總書記關于精準扶貧的號召,廣西壯族自治區(qū)精準扶貧識別工作隊深入基層采集數據,力圖尋找影響村民年人均收入的主要因素。在調查靖西市11個村的村民年人均收入過程中,調查隊選取了6個相關影響因素加以研究,通過灰色關聯分析表明,外出務工人口占總人口的比例因素影響最大,其余依次是林地面積因素、耕地面積因素,貧困人口占總人口比例因素與受教育人數占總人數比例因素,牲畜數目因素的關聯度最弱,因此靖西市政府可在將來的扶貧工作中重點扶持外出務工人員與農業(yè)的發(fā)展。

關鍵詞 村民;人均收入;影響因素;灰色關聯分析

中圖分類號 C934 文獻標識碼 A 文章編號 1007-5739(2016)09-0325-02

帶領群眾脫貧致富一直是我國政府工作的重點,經過長期努力,我國政府取得了輝煌成就,但也存在諸多不足,其中扶貧針對性不強、扶貧資金和項目指向不準等問題較為突出。為此,習近平總書記在調研時強調精準扶貧的重要性,指出“扶貧對象精準、項目安排精準、資金使用精準、措施到戶精準、因村派人精準、脫貧成效精準”。

為走出一條更加精準有效的扶貧開發(fā)新路子,靖西市政府積極響應上級號召,全心全意地投入扶貧攻堅戰(zhàn)中,經過2016年精準識別,全市共有貧困人口12.6萬人。實施精準識別對振興西部經濟,提高人民生活水平具有重大意義。一是通過對各村人均收入與各因素的關聯研究,排列各因素與人均收入的重要程度;二是通過各因素的關聯度分析,了解和掌握制約人均收入增長的原因,針對扶貧工作中的困難,嘗試性地提出解決方案。本文就是在此背景下,以精準扶貧識別工作隊下鄉(xiāng)調查的數據作為研究來源,采用灰色關聯法,對靖西市下轄的11個村莊進行分析。

1 研究方法

1.1 灰色關聯分析法及研究現狀

灰色關聯分析法是由中國華中理工大學的鄧聚龍教授提出并創(chuàng)立的一門研究理論,其原理是根據序列曲線之間幾何形狀的相似程度來判斷序列間的關聯程度。該方法在小樣本、貧信息的情況下,通過比較不同序列的數據演進趨勢與關聯度,判斷其相似度,關聯度取值范圍在0~1之間,相似度越高越接近1,反之越接近0。目前,灰色關聯法在決策初始化變換研究[1-4]、灰靶決策研究及群決策研究等方面取得了可喜的進展,如鄧聚龍教授提出的針對正極性效益型指標、負極性(成本性)指標與中級性(適中指型)指標的測度變換算子,用于將指標進行初始化處理,羅黨用冪法及熵模型構建了灰色群決策模型,構建方案間灰色關聯度公式,優(yōu)化方程確定指標權重等,這些研究成果都為灰色關聯法的應用提供了理論依據。

1.2 研究思路與方法

本次研究將根據靖西市下轄的11個村莊的相關數據,建立參考數組與比較數組,分析村民年人均收入與貧困人口占總人口比例、外出務工人數占總人口比例、受教育人數占總人數比例、耕地面積、林地面積與牲畜數目的關系。灰色關聯模型建立步驟如下。

1.2.1 設參考序列和比較序列。設有參考序列X0={X0(1),X0(2),…,X0(n)},比較序列Xi={Xi(1),Xi(2),…,Xi(n)}(i=1,2,…,m)。

1.2.2 無量綱化化處理。由于影響村民年人均收入的幾個因素指標的量綱各異,需要將其進行無量綱化處理,具體如下:

將其排列大小,觀察各指標與人均收入的關系。

2 結果與分析

2.1 評價指標設定與計算

設各村人年均收入數據組成的參考序列為X0,貧困人口占總人口比例為X1,外出務工人口占總人口比例為X2,受教育人數占總人數比例為X3,耕地面積為X4,林地面積為X5,牲畜數目為X6。其中,貧困人口占總人口比例(%)=該村貧困人數/該村總人數×100,外出務工人口占總人口比例(%)=外出務工人數/該村總人數×100,受教育人數占總人數比例(%)=受教育人數(初中文化及以上)/該村總人數×100,耕地面積、林地面積的單位均為666.67 m2,牲畜包括豬、牛、羊、雞、鴨(表1)。

各序列進行無量綱化化處理,結果見表2。計算差序列值,結果見表3。計算灰色關聯系數,結果見表4。灰色關聯度的計算結果:R(1)、R(2)、R(3)、R(4)、R(5)、R(6)分別為0.72、0.88、0.70、0.80、0.82、0.69,各影響因素灰色關聯度排序為R(2)>R(5)>R(4)>R(1)>R(3)>R(6)。

2.2 研究結果分析

通過灰色關聯法的分析,可以得到各村人年均收入與外出務工人口占總人口比例的關聯度是0.88,居于最強;林地面積與各村人年均收入的關聯度是0.82,排名其次;耕地面積與各村人年均收入的關聯度是0.80;貧困人口占總人口比例、受教育人數占總人數比例、牲畜數目3項關聯度分別為0.72、0.70與0.69。

3 結論與討論

精準扶貧識別工作隊經過與村民的交流與調查,得知本村青壯年勞動力多數外出打工,其收入是每家每戶經濟收入的主要來源。故村民年人均收入與外出務工人口占總人口比例的關聯度最高;各村多山少地,土地石漠化嚴重,鄉(xiāng)政府因地制宜,大力發(fā)展當地的農業(yè)種植,依托山地多的優(yōu)勢,廣泛種植經濟林,成為村民的主要經濟來源;故村民年均收入與林地面積關聯度排名次之;同時每戶村民均分有田地,并利用土地進行谷物種植,但當地缺水,收入受天氣影響頗大,一旦遇上風災旱災收入劇減;貧困人口的影響因素排名較靠后,表明政府一直把扶貧工作作為重點,逐年按計劃地減少貧困人口數,成效明顯,削弱了此項的影響;教育上村民多數只有小學與初中文化水平,使得教育扶貧的優(yōu)勢無法體現,另外牲畜的收入較少,取決于村民的養(yǎng)殖技術較為落后,規(guī)模較小。

鑒于以上情況,政府可繼續(xù)鼓勵青壯年勞動力外出務工,組織農民工外出務工培訓,開辦村民業(yè)余培訓班,為他們提供就業(yè)信息,逐步擺脫缺乏就業(yè)信息的困難;有關部門也應關注扶持弱勢群體,在完善九年制義務教育等方面下足功夫,提高人口素質;推廣種植養(yǎng)殖技術,加大資金與人才的培養(yǎng),為村民收入的多元化提供了渠道;盡快帶領群眾脫貧致富,實現共同富裕。

4 參考文獻

[1] 范碧霞.鐵路貨物運輸總量與其相關影響因素的灰色關聯分析[J].物流技術,2015.34 (13):157-159.

[2] 鄧聚龍.灰色關聯系統教程[M].武漢:華中工學院出版社,1990.

[3] 羅黨,劉思峰.一類灰色群決策問題的分析方法[J].南京航空航天大學學報,2005,37(3):395-398.

[4] 郝玉松.靖西“十三五”定位面向東盟開放開發(fā)區(qū)域性中心市[EB/OL].[2016-01-26].http://www.gx.xinhuanet.com/topic/2016gxlh/2016-01/26/c_1117902101_2.htm.

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