安徽省外出農(nóng)民工數(shù)量預(yù)測(cè)研究

彭彤蔓　陳虹

摘要?為探討安徽省外出農(nóng)民工人數(shù)的變化趨勢(shì)，搜集2013—2017年安徽省外出農(nóng)民工人數(shù)，基于IOWA算子組合預(yù)測(cè)模型，將一次指數(shù)平滑法和灰色預(yù)測(cè)法2種單項(xiàng)預(yù)測(cè)方法組合，對(duì)未來(lái)安徽省外出農(nóng)民工數(shù)量進(jìn)行預(yù)測(cè)。從平均絕對(duì)誤差、平均相對(duì)誤差和均方誤差3個(gè)指標(biāo)考察發(fā)現(xiàn)組合預(yù)測(cè)模型的效果要優(yōu)于單項(xiàng)預(yù)測(cè);從預(yù)測(cè)得到的結(jié)果來(lái)看，2018年和2019年安徽省外出農(nóng)民工數(shù)量將分別達(dá)?1?446.650萬(wàn)、1?477.920萬(wàn)人，安徽省外出務(wù)工人數(shù)呈現(xiàn)持續(xù)增長(zhǎng)的趨勢(shì)。對(duì)此，安徽省不但要發(fā)展本省經(jīng)濟(jì)，鼓勵(lì)農(nóng)民工返鄉(xiāng)創(chuàng)業(yè)，而且要建立完善的社會(huì)保障制度，讓已經(jīng)外出的農(nóng)民工享受到同等的醫(yī)療保障和養(yǎng)老保障權(quán)利，實(shí)現(xiàn)社會(huì)公平。

關(guān)鍵詞?外出農(nóng)民工;組合預(yù)測(cè);IOWA算子

中圖分類(lèi)號(hào)?F323.6文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼?A

文章編號(hào)?0517-6611（2019）16-0235-03

doi：10.3969/j.issn.0517-6611.2019.16.067

開(kāi)放科學(xué)（資源服務(wù)）標(biāo)識(shí)碼（OSID）：

Research?on?Forecasting?the?Number?of?Outgoing?Migrant?Workers?in?Anhui?Province?Based?on?IOWA?Operator?Combination?Forecasting?Model

PENG?Tong?man，CHEN?Hong

（Anhui?University?of?Finance?and?Economics，Bengbu，Anhui?233030）

Abstract?In?order?to?explore?the?changing?trend?of?the?number?of?outgoing?migrant?workers?in?Anhui?Province，?we?collected?the?number?of?migrant?workers?in?Anhui?Province?from?2013?to?2017.?Based?on?IOWA?operator?combination?forecasting?model，?two?single?forecasting?methods，?first?exponential?smoothing?method?and?grey?forecasting?method，?were?combined?to?forecast?the?number?of?migrant?workers?in?Anhui?Province?in?the?future.?From?the?three?indicators?of?average?absolute?error，?average?relative?error?and?mean?square?error，?it?was?found?that?the?combined?forecasting?model?outperformed?the?single?forecasting;from?the?forecasting?results，?the?number?of?migrant?workers?in?Anhui?Province?will?reach?14.466?5?millions?in?2018?and?14.779?2?millions?in?2019，?respectively，?and?the?number?of?migrant?workers?in?Anhui?Province?will?continue?to?grow.?In?this?regard，?Anhui?Province?should?not?only?develop?its?economy?and?encourage?migrant?workers?to?return?home?and?start?businesses，?but?also?establish?a?sound?social?security?system?so?that?migrant?workers?who?have?gone?out?can?enjoy?the?same?rights?of?medical?security?and?old?age?security，?and?achieve?social?equity.?In?addition，?relevant?local?government?departments?should?issue?regulations?to?protect?the?labor?rights?and?interests?of?migrant?workers.

Key?words?Outgoing?migrant?workers;Combination?forecasting;IOWA?operator

在改革開(kāi)放的40年里，農(nóng)民工已經(jīng)成為推動(dòng)我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展過(guò)程中的重要力量之一。農(nóng)民工的異地流動(dòng)始于20世紀(jì)80年代后期，外出進(jìn)城的農(nóng)民工推動(dòng)了勞動(dòng)力市場(chǎng)用工制度的改革，這一階段的外出農(nóng)民工數(shù)量不斷增加[1]。但從2008年起，受到城鎮(zhèn)化政策和三農(nóng)政策的支持，出現(xiàn)農(nóng)民工返鄉(xiāng)創(chuàng)業(yè)潮[2]。從全國(guó)農(nóng)民工的總量來(lái)看，2017年農(nóng)民工總量為27?395萬(wàn)，比2016年多501萬(wàn)（中華人民共和國(guó)國(guó)家統(tǒng)計(jì)局，2017）。可見(jiàn)農(nóng)民工的數(shù)量依然處于增長(zhǎng)的趨勢(shì)，但增速有所回落。安徽省作為中部地區(qū)人口大省，同時(shí)也是人口流動(dòng)頻繁的省份之一，2013—2017年外出農(nóng)民工數(shù)量持續(xù)上漲，2017年安徽省外出農(nóng)民工數(shù)量達(dá)1?415.4萬(wàn)人。對(duì)外出農(nóng)民工數(shù)量做預(yù)測(cè)分析不僅反映該地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r，還能夠?qū)ο嚓P(guān)的政策制定提供依據(jù)。傳統(tǒng)的單項(xiàng)預(yù)測(cè)方法對(duì)信息的利用不夠全面，預(yù)測(cè)的風(fēng)險(xiǎn)較高[3]。筆者通過(guò)構(gòu)建IOWA算子組合預(yù)測(cè)模型對(duì)安徽省外出農(nóng)民工數(shù)量進(jìn)行預(yù)測(cè)，能夠在一定程度上提高預(yù)測(cè)的精確度，比單項(xiàng)預(yù)測(cè)方法更加精確預(yù)測(cè)外出農(nóng)民工人數(shù)的發(fā)展趨勢(shì)。

1?數(shù)據(jù)來(lái)源和預(yù)測(cè)方法

1.1?數(shù)據(jù)來(lái)源

數(shù)據(jù)來(lái)源于《安徽年鑒2016》和《安徽省2017年國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展統(tǒng)計(jì)公報(bào)》，選取2013—2017年安徽省外出農(nóng)民工數(shù)量作為該文的研究對(duì)象，2013—2017年安徽省外出農(nóng)民工人數(shù)分別為1?287.600萬(wàn)、1?320.300萬(wàn)、?1?371.400萬(wàn)、1?380.100萬(wàn)、1?380.100萬(wàn)人。

1.2?預(yù)測(cè)方法

1.2.1

一次指數(shù)平滑法。指數(shù)平滑法最早由?Brown（1959）提出，考慮不同時(shí)期的觀(guān)察值對(duì)于預(yù)測(cè)值的影響不同，近期的觀(guān)察值對(duì)于預(yù)測(cè)結(jié)果的影響更大。指數(shù)平滑法針對(duì)不同時(shí)期賦予不同的權(quán)重，越近的時(shí)期賦予的權(quán)重越大，能更好地修勻時(shí)間序列。該研究采用一次指數(shù)平滑法，假設(shè)存在時(shí)間序列：y?1，y?2，…，y?n，平滑常數(shù)α（0<α<1），則預(yù)測(cè)模型為??t+1=S（1）?t，其中S（1）?t=αy?t+（1-α）S（1）t-1。

需要指出的是，平滑常數(shù)α是根據(jù)時(shí)間序列的特征確定的，若時(shí)間序列的變化小且接近平穩(wěn)，則取值為（0.1～0.3），若處于長(zhǎng)期趨勢(shì)變動(dòng)則取值為（0.3～0.6），若處于長(zhǎng)期趨勢(shì)變動(dòng)且有波動(dòng)則取值為（0.6～0.9）。根據(jù)該研究選取的序列來(lái)看存在長(zhǎng)期增長(zhǎng)趨勢(shì)并且存在一定幅度的波動(dòng)，故α取值為0.8。

1.2.2?灰色預(yù)測(cè)法?；疑A(yù)測(cè)是我國(guó)學(xué)者鄧聚龍教授針對(duì)“少數(shù)據(jù)不確定性問(wèn)題”而提出的一種預(yù)測(cè)方法，即使是較少的數(shù)據(jù)也能夠做出精確的預(yù)測(cè)，常運(yùn)用于經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)等領(lǐng)域[4]?；疑A(yù)測(cè)一般是通過(guò)建立G（1，1）模型來(lái)預(yù)測(cè)未來(lái)[5]。具體的模型建立如下所示：設(shè)2013—2017年安徽省外出農(nóng)民工人數(shù)為原始序列X（0），X（0）的一階累加序列為X（1），X（1）的緊鄰均值生成序列Z（1），則稱(chēng)灰微分方程?X（0）（k）+aZ（1）（k）=b為灰色模型G（1，1），也可轉(zhuǎn)化為白化模型dx（1）dt+ax（1）=b。

1.2.3?基于IOWA算子的組合預(yù)測(cè)方法。組合預(yù)測(cè)是美國(guó)學(xué)者?Bates等[6]提出的一種預(yù)測(cè)方法，在2個(gè)或2個(gè)以上單項(xiàng)預(yù)測(cè)的基礎(chǔ)上，以適當(dāng)?shù)臋?quán)重對(duì)單項(xiàng)預(yù)測(cè)得到的結(jié)果進(jìn)行組合，能夠更加準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)的變化趨勢(shì)，比單項(xiàng)預(yù)測(cè)得到的結(jié)果更精確。組合預(yù)測(cè)的核心是對(duì)單項(xiàng)預(yù)測(cè)所賦權(quán)重的研究。該研究采用陳華友等[7-9]基于誘導(dǎo)有序加權(quán)平均算子，即IOWA算子建立的組合預(yù)測(cè)模型，該模型對(duì)每個(gè)單項(xiàng)預(yù)測(cè)方法在各個(gè)時(shí)刻的預(yù)測(cè)精度高低按照順序賦權(quán)重，以誤差平方和為準(zhǔn)則建立，從而更加精確地預(yù)測(cè)安徽省外出農(nóng)民工數(shù)量的發(fā)展趨勢(shì)。首先需要對(duì)OWA算子，即有序加權(quán)平均算子進(jìn)行定義：

f?w（a?1，a?2，…，a?n）=ni=1W?ib?i

式中，b?i是a?1，a?2，…，a?n按照從大到小的順序排列的第i個(gè)大的數(shù)，W?i（i=1，2，…，n，且ni=1W?i=1）是與f?w有關(guān)的加權(quán)向量。此時(shí)f?w就是n維有序加權(quán)平均算子，簡(jiǎn)記為OWA算子。在此基礎(chǔ)上，對(duì)IOWA算子進(jìn)行定義：

f?w（〈v?1，a?1〉，〈v?2，a?2〉，…，〈v?m，a?m〉）=mi=1W?iaV-index（i）

式中，〈v?1，a?1〉，〈v?2，a?2〉，…，〈v?m，a?m〉為m個(gè)二維數(shù)組，v?i則是a?1的誘導(dǎo)值。此時(shí)，f?w就是m維有序加權(quán)平均算子，簡(jiǎn)記為IOWA算子。考慮到計(jì)算的方便，該研究以預(yù)測(cè)精度μit為誘導(dǎo)值，μit∈[0，1]。

設(shè)2013—2017年安徽省外出農(nóng)民工數(shù)量為序列（X?t，t=1，2，…，n），同時(shí)有m種單項(xiàng)預(yù)測(cè)方法，Xit為第i種方法在t時(shí)刻的預(yù)測(cè)值。第t時(shí)刻的組合預(yù)測(cè)方法的預(yù)測(cè)值和誤差分別為?t和e?t。

則該研究的計(jì)量模型為：