论文基于灰色系统理论的我国农村耕地流转面积预测模型，该文是关于系统理论方面论文范文检索和灰色系统和灰色系统理论和我国农村方面论文范文检索.
摘 要：本文基于灰色系统理论,选取2007年——2014年的中国农村家庭承包耕地流转面积作为本文原始数据,建立灰色预测GM(1,1)模型,通过MATLAB软件求解模型,预测出了我国2015年——2022年的耕地流转面积,经过检验得出模型的精度良好.从预测的结果来看,我国耕地面积流转量呈现出逐步增长的趋势,随着农业现代化的产生,农业规模生产将会形成趋势.
关键词：灰色系统理论；预测模型；农地流转
前言
随着改革开放的发展,家庭联产承包责任制的推广,土地经营权变得零散,土地细碎化越来越严重,加上随着城市化的发展,大量农村劳动力转移,农村土地流转逐渐变得越来越受关注.
近年,通过了《关于推动农村改革发展若干重大问题》（2008年）、《关于全面深化改革若干重大问题的决定》（2013年）等一系列新农地政策,以推动农地健康流转.
很多学者对农村土地流转进行了相关研究.黄延信等（2011）对农地流转状况进行了分析,指出了农地流转总体表现出流转速度加快、流转类型多样、流转主体多元化、流转组织化水平提高等特点[1]；李中（2013）以湖南邵阳市为例,对农村土地流转与农民收入进行了研究,发现农村土地流转后非农务工人均纯收入和农村土地出租对参与农户人均纯收入增长的贡献率高达76%[2]；陈海磊等（2014）通过研究山西农户有关数据,说明土地流转是有效率的[3]；陈圆圆等（2015）分析土地流转对农民生产效率的影响,发现农民的土地转入行为对土地产出和农户的劳动生产率有显著正向影响[4]；李佳等（2017）对城镇化与农村土地流转进行研究,城镇化与农村土地流转是两个相互作用的过程[5].
本文在引入灰色系统理论的基础上,以中国近八年农村家庭承包耕地流转面积为例,建立GM(1,1)灰色预测模型,对未来中国农村的农地流转进行预测,分析其预测精度与差异,进而对中国农村土地流转状况进行分析及提出政策性建议.
一、灰色系统理论
灰色系统理论是我国学者邓聚龙教授于1982年提出的.该理论以“部分信息已知,部分信息未知”的“小样本、贫信息”不确定性系统为研究对象,主要通过对“部分”已知信息的生成、开发,提取有价值的信息,实现对系统运行行为、演化规律的正常描述,进而实现对其未来变化的定量预测[6].灰色系统理论主要应用于灰色关联分析和灰色预测.灰色预测通过鉴别系统因素之间发展的趋势的相异程度,即进行关联分析,并对原始数据进行生成处理来寻找系统变动的规律,生成有较强规律性的数据序列,然后建立相应的微分方程模型,从而预测事物未来的发展趋势[7].赖红松等（2004）运用灰色预测和神经网络对温州市人口进行预测[8]；朱晓华等（2005）运用灰色系统理论对我国入境旅游客源进行了预测[9]；杨名佳等（2010）运用灰色预测模型对重庆市入境旅游客流量进行了预测[10]；周健等（2011）运用GM(1,1)预测模型对兰州市生态安全预警与调控进行了研究[11]；丁建新等（2012）运用灰色关联分析法研究了商业银行网点的选址问题[12].
灰色预测一般分为四种类型：灰色时间序列预测、畸变预测、系统预测、拓扑预测.GM(1,1)模型是一阶、一个变量的灰微分方程模型,它基于原始时间序列,经过累加后形成的新的时间序列呈现出的规律,用一阶线性微分方程求解可得预测模型.
（一）GM(1,1)模型的建立
从原始数据来看,家庭承包耕地面积流转量从2007年—2014年是呈现迅速增长的趋势.由表2可以看出,将2007年—2014年的数据作为原始数据,利用灰色系统理论GM(1,1)预测出2015—2022年的家庭承包耕地面积也是呈现出迅速增长的趋势,并且在未来五年内家庭承包耕地流转面积很有可能会突破20万公顷.因此,随着土地流转的面积的逐渐增大,相对应地,我们在土地流转过程中所遇到的问题也就越来越多；面对这些问题我们应该在土地流转的过程中不断地完善好土地承包经营权登记制度,严格按照相关规定规范好土地流转行为,加强对土地流转的管理和服务,加快探索新的集体经营方式的步伐.
三、结语
根据对农村耕地流转面积的预测可以看出,需要对所有的家庭承包耕地进行整合测量,并存档.将平原地区大面积细碎化的耕地进行整合,将该土地的使用权集中转让给某个集体、农村合作社或者是某个企业进行规模化生产,整合前土地使用权所有者按照土地面积收取一定的租金,并且需要签订转租合同.积极推进农村土地所有权流转的各种模式,使得土地细碎化程度降低；积极宣传科学种植、机械化种植、规模化种植,使得农村土地产生最大的经济效益.每个村镇选取一些种植规模较大的农户进行科学化种植的培训,有助于农业生产技术效率的提高.
参考文献
[1]黄延信,张海阳,李伟毅,等.农村土地流转状况调查与思考[J].农业经济问题,2011,32(5):4-9.
[2]李中.农村土地流转与农民收入——基于湖南邵阳市跟踪调研数据的研究[J].经济地理,2013,33(5):144-149.
[3]陈海磊,史清华,顾海英.农户土地流转是有效率的吗?——以山西为例[J].中国农村经济,2014(7):61-71.
[4]陈园园,安详生,凌日萍.土地流转对农民生产效率的影响分析——以晋西北地区为例[J].干旱区资源与环境,2015,29(3):000045-49.
[5]李佳,路新利.城镇化进程中农村土地流转对我国小城镇发展的影响[J].改革与战略,2017(4):119-121.
[6]邓聚龙.灰理论基础[M].华中科技大学出版社,2002.
[7]徐国祥.统计预测和决策[M].上海财经大学出版社,2005.
[8]赖红松,祝国瑞,董品杰.基于灰色预测和神经网络的人口预测[J].经济地理,2004,24(2):197-201.
[9]朱晓华,杨秀春,蔡运龙.基于灰色系统理论的旅游客源预测模型——以中国入境旅游客源为例[J].经济地理,2005,25(2):232-235.
[10]杨名桂,杨晓霞.基于灰色预测模型的重庆市入境旅游客流量预测[J].西南师范大学学报(自然科学版),2010,35(3):259-263.
[11]周健,刘占才.基于GM(1,1)预测模型的兰州市生态安全预警与调控研究[J].干旱区资源与环境,2011,25(1):15-19.
[12]丁建新,邢亚楠,金浩.基于灰色关联分析法的商业银行网点选址研究——以建设银行衡水分行为例[J].浙江金融,2012(1):50-53.
基金项目：2017年湖南省大学生创新实验项目：农地流转与减贫效应多因子关联建模的研究；项目编号：SCX1728.
作者简介：李晓怡（1996-）,女,汉,广东惠州人,研究方向:统计学.
*通讯作者：周丽（1980-）,女,汉,湖南安仁人,硕士,湖南农业大学理学院讲师,研究方向：统计学.
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参考文献：
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