法律状态公告日
法律状态信息
法律状态
2022-08-23
实质审查的生效 IPC(主分类):G06Q10/06 专利申请号:2022105767264 申请日:20220525
实质审查的生效
2022-08-05
公开
发明专利申请公布
技术领域
本发明属于农地边际化诊断技术领域,尤其涉及一种基于农户行为经济学与前景理论的农地边际化诊断方法。
背景技术
在社会经济发展的过程中,伴随着农地集约边际收益的降低,农户会做出相对应的响应,不断调整自身在农地上的投入产出以获得最大收益。经研究发现,在政府、市场、农户响应农地边际化的过程中,大量的农村劳动力、资金、土地因城乡比较优势而不断流失。据国家统计局数据显示,2019年全国外出务工人数高达17425万人,第一产业增加值占比从2016年的8.1%降至2020年的7.7%;同时,国家对由农地边际化所带来的农地抛荒、撂荒、农地非农化等社会现象予以高度重视。
在社会经济发展的过程中,农地作为农业生产的基础,其数量和质量却都在在不断的下降,这使得农地边际化问题不再仅仅是一个简单的经济现象,其暴露出来的社会问题同样引起了国家职能部门的警觉。因此,如何对边际化农地进行精准治理成为了亟待解决的重点和难点。为进一步对农地边际化问题进行精准有效的治理,诸多学者展开了区域农地边际化诊断、边际化农地治理等维度的理论和实证的研究。在农地边际化诊断方面,现阶段农地边际化研究已然形成了从农地生产力、农地边际化驱动力、农地边际化时空特征、农地利用变化等角度切入,运用定性诊断识别与定量诊断识别相结合的方法,对农地边际化问题进行多维度、深层次、多阶段的诊断。
在传统农地边际化的诊断研究中,舒尔茨的小农理性是研究农户响应农地边际化的主流理论。该理论认为,农户是富含“理性”的,其农地利用行为是为了追求利润的最大化,即认为“绝对理性”的农户采取的农地利用变化行为响应及决策过程是基于农地利用的现实纯收益。因此,较多学者将农地利用纯收益小于等于0作为判断农地是否存在边际化风险的核心依据。但经过大量的实地调研发现,农户会在受到农地资源禀赋、土地情感依赖、未来不确定性、现状偏见与信息差等内外部因素的影响下而处于“有限理性”。绝大部分“有限理性”的农户不会等到农地利用纯收益小于等于0时才退出农业生产。该部分农户会在经过观望与相关利益信息综合分析之后,将现实中客观等价的务农与务工支出或收益在心理上划分到不同的心理账户之中。若耕种的收益回报低于城镇二三产业工作回报,而不断调整自身的耕种时间和精力成本的投入,农户心理预期务农收入与预期务农机会成本的巨大落差会使得农地边际化程度不断加重。因此,运用农地纯收益的指标虽然对可对宏观的农地边际化进行有效诊断,但难以反映农户因主观心理因素且有效将其纳入到农地边际化的诊断分析当中。因此,亟需提出一种基于农户行为经济学与前景理论的农地边际化诊断方法。
发明内容
本发明的目的在于提出一种基于农户行为经济学与前景理论的农地边际化诊断方法,基于农户行为经济学与前景理论,将“农户心理预期”纳入到农地边际化特征的测算之中,设计的农地边际化诊断方法更加贴合农户农地利用实际。
为实现上述目的,本发明提供了一种基于农户行为经济学与前景理论的农地边际化诊断方法,包括以下步骤:
基于农户行为经济学,获取若干变量构建户务农务工二元心理倾向概率指标体系;
基于所述指标体系采用二元logistic回归模型对所述若干变量进行分析处理,获得农户务农倾向概率和务工倾向概率;
构建农户务农预期心理指数指标体系和农户务工预期心理指数指标体系,将所述农户务农倾向概率和所述务工倾向概率分别纳入所述农户务农预期心理指数指标体系和所述农户务工预期心理指数指标体系,基于熵值法对所述指标体系内的指标权重进行计算,由此获得农户务农预期心理指数和农户务工预期心理指数;
基于前景理论,将所述农户务农预期心理指数和所述农户务工预期心理指数与农户纯收益进行结合测算,获得农户心理纯收益,基于所述农户心理纯收益进行农地边际化诊断。
可选的,获取若干变量构建所述农户务农务工二元心理倾向概率指标体系包括:基于农户行为经济学,根据农户特征、农地资源禀赋、现状偏见、未来不确定性厌恶四个维度获取相关数据,所述农户特征包括:性别、年龄、受教育程度、从业情况、自身农转工的能力,所述农地资源禀赋包括:家庭人均农地面积、农地投入产出比、农地依赖程度、农地使用年限,所述现状偏见包括:现有农村家庭生活满意度、城乡生活水平认知、城乡所能从事职业收入认知、城乡发展意愿,所述未来不确定性厌恶包括:失地顾虑、城市就业的顾虑、家庭生活成本的负担、医疗教育养老的压力、社会福利与保障的担忧。
可选的,采用二元logistic回归模型对所述相关变量进行分析处理,获得农户务农倾向概率和务工倾向概率的方法为:
P(wn)=1-P(wg)
式中,F(x)为因变量,β
可选的,构建农户务农预期心理指数指标体系和农户务工预期心理指数指标体系包括:务农/务工收入对家庭的重要性与农户发展愿景两个维度;所述务农/务工收入对家庭的重要性分别用务农收入的重要程度和非农务工收入的重要程度表示,所述农户发展愿景分别用务农发展愿景和务工发展愿景表示;所述务农收入的重要程度包括:地区农业生产水平、地区生产水平波动幅度、地区务农收入水平、地区务农收入波动幅度、家庭务农收入水平、家庭农务收入的占比、家庭务农收入结余、家庭日常稳定性收入结余,所述务农发展愿景包括:务农倾向概率、政府农业支持、市场农业支持、村集体农业支持;所述非农务工收入的重要程度包括:地区务工收入水平、地区务工收入波动幅度、非农收入来源个数、家庭非农务工收入水平、家庭非农务工收入的占比、家庭非农收入结余、家庭日常稳定性收入结余,所述务工发展愿景包括:务工倾向概率、非农务工机会、家庭务工人数、城乡发展差距。
可选的,对所述农户务农预期心理指数指标体系和所述农户务工预期心理指数指标体系中的指标数据进行标准化处理的方法为:
正向指标:
负向指标:
式中:x
可选的,基于熵值法对所述农户务农倾向概率和所述务工倾向概率计算,获得农户务农预期心理指数和农户务工预期心理指数包括:基于标准化后的指标数据进行熵值法计算,首先获得指标权重,基于所述指标权重计算所述农户务农心理预期指数和所述农户务工预期心理指数;
农户心理务农收入指数:
农户务工预期心理指数:
式中,E
可选的,基于前景理论,将所述农户务农预期心理指数和所述农户务工预期心理指数与农户纯收益测算结合,获得农户心理纯收益包括:所述农户心理纯收益为农户务农心理纯收益和农户务工心理纯收益;
获取所述农户务农心理纯收益的方法包括:
S
式中,D是总价格指数,N是转换前数据,M是转换后新数据;R
获取所述农户务工心理纯收益的方法包括:
Q
式中,D是总价格指数,N是转换前数据,M是转换后新数据;C
可选的,基于所述农户心理纯收益进行农地边际化诊断包括:计算农民心理纯收益如下所示,
T
式中:T
当所述农户心理纯收益小于等于0时,则呈现农地边际化;
当所述农户心理纯收益大于0时,则不呈现农地边际化。
本发明技术效果:本发明公开了一种基于农户行为经济学与前景理论的农地边际化诊断方法,通过综合应用遥感信息技术(Landsat)、地理信息技术(GIS)、地理定位技术、信息抓取技术(Python)和相关农户调查技术,以获取研究区域的土地利用现状数据,区域农户空间信息数据、农地利用变化数据,以及其他对农地边际化诊断所需的统计数据、空间数据、个体数据进行了多维度的收集,构建有效的数理模型与空间模型进行农地边际化现状研究;本发明借鉴行为经济学中与前景期望理论,提出了农民在选择弃耕撂荒或者非农务工之前,会先对务农、务工收入有个心理预期的观点重点从农户心理角度深入分析了农户选择对农地进行抛荒的原因,根据农地利用心理纯收益判断农地边际化,农户心理纯收益≤0时,判断农地边际化。
附图说明
构成本申请的一部分的附图用来提供对本申请的进一步理解,本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请,并不构成对本申请的不当限定。在附图中:
图1为本发明实施例基于农户行为经济学与前景理论的农地边际化诊断方法的流程示意图;
图2为本发明实施例中数据准备与收集示意图;
图3为本发明实施例中数据指标筛取示意图;
图4为本发明实施例中GIS数据库搭建与分类示意图;
图5为本发明实施例中数据分析与处理示意图;
图6为本发明实施例中数据关联示意图。
具体实施方式
需要说明的是,在不冲突的情况下,本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本申请。
需要说明的是,在附图的流程图示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行,并且,虽然在流程图中示出了逻辑顺序,但是在某些情况下,可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。
如图1-6所示,本实施例中提供一种基于农户行为经济学与前景理论的农地边际化诊断方法,包括以下步骤:
基于农户行为经济学,获取若干变量构建户务农务工二元心理倾向概率指标体系;
基于所述指标体系采用二元logistic回归模型对所述若干变量进行分析处理,获得农户务农倾向概率和务工倾向概率;
构建农户务农预期心理指数指标体系和农户务工预期心理指数指标体系,将所述农户务农倾向概率和所述务工倾向概率分别纳入所述农户务农预期心理指数指标体系和所述农户务工预期心理指数指标体系,基于熵值法对所述指标体系内的指标权重进行计算,由此获得农户务农预期心理指数和农户务工预期心理指数;
基于前景理论,将所述农户务农预期心理指数和所述农户务工预期心理指数与农户纯收益进行结合测算,获得农户心理纯收益,基于所述农户心理纯收益进行农地边际化诊断。
通过文献、综合遥感信息技术(Landsat)和信息抓取技术(Python)获取研究数据,通过遥感信息技术通过遥感解释获取空间数据,通过文献进行归纳总结以及结合空间数据进行数图结合获取统计数据,通过信息抓取技术进行爬虫抓取以及结合空间数据进行数图结合获取个体数据,根据统计数据、空间数据和个体数据构建数理模型与空间模型,获取农户纯收益数据。
通过边际效用理论、马斯洛层次需求理论、土地报酬递减规律、前景理论、行为经济学和城乡推拉理论获取农户心理预期指数。
通过农户纯收益数据和农户心理预期指数获取农户心理纯收益概念。
步骤一:依据农户行为经济学理论,从农户特征、农地资源禀赋、现状偏见、未来不确定性厌恶四个维度、选取18个相关的变量建立指标体系并运用二元logistic回归模型对数据进行分析以获得农户务农务工二元心理倾向概率:
(1)其农户务农务工二元心理倾向概率指标体系如下:
(2)其公式如下:
P(wn)=1-P(wg)
式中,F(x)为因变量,β
步骤二:在农户务农务工二元倾向的基础上,结合农户所在家庭地区务农收入与务工收入的实际情况,从务农/务工收入对家庭的重要性与农户发展愿景两个维度建立指标体系,并采用熵值法测算相关权重,从而计算农户务农、务工心理预期指数:
(1)其务农心理预期指数指标体系如下:
(2)其务工心理预期指数体系如下:
(2)其公式如下:
1)对指标的数据进行标准化处理正向指标:
负向指标:
式中:x
2)熵值法确定指标权重w
3)计算农户务农心理预期指数,
农户心理务农收入指数:
农户务工预期心理指数:
式中,E
步骤三:将所获得的农户务农心理指数与农户心理务工指数,将其与以“收益-投入”理论为基础的纯收益测算相结合,得到农地边际化的判断依据。其特征在于,农户心理纯收益≤0时,农地呈现出边际化特征。
(1)农户务农心理纯收益
式中,D是总价格指数,N是转换前数据,M是转换后新数据。价格指数转换由于年际之间物价上涨和通货膨胀之间的影响,需要利用引进价格指数处理每年的生产成本收益数据。
式中,R
S
式中,S
(2)农户务工心理纯收益
式中,D是总价格指数,N是转换前数据,M是转换后新数据。价格指数转换由于年际之间物价上涨和通货膨胀之间的影响,需要利用引进价格指数处理每年的生产成本收益数据。
式中,b
Q
式中,Q
(3)农地边际化诊断-基于农户心理预期纯收益
T
式中:T
以上所述,仅为本申请较佳的具体实施方式,但本申请的保护范围并不局限于此,任何熟悉本技术领域的技术人员在本申请揭露的技术范围内,可轻易想到的变化或替换,都应涵盖在本申请的保护范围之内。因此,本申请的保护范围应该以权利要求的保护范围为准。
机译: 基于概率模型和模糊逻辑构建的基于理论和经验过程模型的业务过程行为一致性检查和诊断方法及系统
机译: 基于使用概率模型和模糊逻辑构建的理论和经验过程模型的业务过程行为一致性检查和诊断方法和系统
机译: 自动化音乐创作和生成系统,自动化音乐创作和生成过程,自动化音乐创作和生成,玩具乐器,音乐伴奏和音乐创作玩具乐器,自动化创作玩具乐器系统和音乐生成,电子信息处理和显示系统,企业基于互联网的一流音乐创作和生成系统,用于自动生成和传送数字复合音乐的网络系统,用于音乐环境的基于独立音乐的音乐创作和表演系统人工智能,基于音乐的自主创作过程音乐的生成和表演人工智能,自主分析仪器系统,用于建立自动音乐创作和生成引擎的网络,几何方法音乐理论系统操作参数映射,以自动方式构成和生成数字音乐的方法,参数转换