基于多種算法的我國稀土需求量預測及分析

郝雅琦 戴淑芬 李冉

[摘 要] 基于我國稀土需求總量、需求結(jié)構(gòu)以及世界占比等歷史數(shù)據(jù)，本文分別采用時間序列法、情景分析法，參照世界權(quán)威信息服務公司羅斯基爾的相關(guān)數(shù)據(jù)對2020年我國稀土需求量進行預測。研究結(jié)果表明，預計到2020年，我國各領(lǐng)域稀土總需求量為11萬～14萬噸，比較2012年，年復合增長率為7%～10%。通過對我國稀土需求量進行預測，為政府制定相關(guān)行業(yè)政策提供決策依據(jù)。

[關(guān)鍵詞] 時間序列法；情景分析法；稀土；需求量；預測

doi ： 10 . 3969 / j . issn . 1673 - 0194 . 2014 . 17. 065

[中圖分類號] F201 [文獻標識碼] A [文章編號] 1673 - 0194（2014）17- 0105- 05

稀土是一組同時具有電、磁、光、生物等多種特性的新型功能材料，是信息技術(shù)、生物技術(shù)、能源技術(shù)等高技術(shù)領(lǐng)域和國防建設(shè)的重要基礎(chǔ)材料，同時也對改造某些傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)，如農(nóng)業(yè)、化工、建材等起著重要作用，是當今世界各國發(fā)展高新技術(shù)和國防尖端技術(shù)以及戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)不可缺少的戰(zhàn)略物資[1]。稀土消費量和消費結(jié)構(gòu)反映了稀土材料終端應用領(lǐng)域的發(fā)展變化，也反映了我國工業(yè)化進程、產(chǎn)業(yè)發(fā)展狀況和經(jīng)濟發(fā)展方式的演變，正確預測我國稀土需求對于制定行業(yè)政策、合理開發(fā)利用及保護稀土資源具有重要意義。[2]

1 預測方法及數(shù)據(jù)來源

由于影響稀土需求量的因素眾多，這些因素構(gòu)成了一個復雜系統(tǒng)，給稀土需求量的預測帶來了困難，因此目前國內(nèi)外針對稀土需求進行預測的相關(guān)文獻較少，且多側(cè)重定性研究，如世界權(quán)威信息服務公司羅斯基爾對8種稀土材料下游應用行業(yè)發(fā)展趨勢進行預測和分析來判斷稀土需求量的走勢和特點。[3]在稀土需求定量預測方面，羅非（2012）采用指數(shù)平滑法對我國稀土生產(chǎn)和需求量分別進行預測；周揚 等（2013）在分析差分自回歸移動平均（ARIMA）模型與非線性灰色伯努利（NGBM）模型特點的基礎(chǔ)上，采用粒子群優(yōu)化算法（PSO）對非線性灰色伯努利模型的參數(shù)進行了優(yōu)選，建立了ARIMA耦合PSO-NGBM的全球稀土消費總量的時間序列預測模型。在上述學者研究的基礎(chǔ)上，本文嘗試采用時間序列法、情景分析法，參照羅斯基爾公司的相關(guān)數(shù)據(jù)對2020年我國稀土需求量進行預測。

本文進行預測的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)來源于中國稀土學會年鑒、中國稀土信息中心、國家統(tǒng)計局網(wǎng)站以及羅斯基爾信息服務公司出版的《世界稀土經(jīng)濟與市場展望》（第十四版）。

2 時間序列法預測及分析

ARIMA模型將預測對象隨時間的變化而生成的序列視為隨機序列進行運算，而我國稀土的消費量是一組非平穩(wěn)時間序列，是一組依賴于時間變化的隨機變量，需要對時間序列進行差分處理。依據(jù)最佳準則函數(shù)定階法（AIC準則定階法）和殘差方差定階法，選擇信息準則量（AIC）和殘差方差較小的模型。[4]

將我國1978-2012年稀土消費時間序列數(shù)據(jù)輸入PASW Statistics 18軟件。表1給出模型擬合統(tǒng)計量，可以看到所有模型擬合統(tǒng)計量R2均在0.932以上，最高達0.998，可見模型具有較高的擬合精度。Sig.列給出了Ljung-Box統(tǒng)計量的顯著性值，該檢驗是對模型中殘差錯誤的隨機檢驗，表示指定的模型是否正確，顯著性值小于0.05表示殘差誤差不是隨機的，則意味著所觀測的序列中存在模型無法解釋的結(jié)構(gòu)。從表1中可以看到統(tǒng)計量值Value的P值Sig.都大于顯著性水平0.05，所以殘差項不能拒絕不自相關(guān)的原假設(shè)，即殘差項序列為白噪聲序列，可判斷模型通過有效檢驗。圖1為曲線擬合圖，可以看到擬合值與觀測值具有較好的一致性。計算整理得到2020年我國稀土消費量預測結(jié)果（見表2）。

依據(jù)時間序列模型預測結(jié)果，農(nóng)輕紡領(lǐng)域稀土需求量呈下降趨勢，而其他4類的稀土需求量均呈增長趨勢。預計到2020年我國對稀土需求量將達到10.74萬噸，與2012年相比，年復合增長率約6.52%。

3 情景分析法預測及分析

稀土需求量的影響因素眾多，本文將其主要分為經(jīng)濟狀況、行業(yè)政策和稀土替代技術(shù)的研發(fā)3個方面。情景的有效合理設(shè)置需要考慮多方面因素，其中對歷史數(shù)據(jù)和經(jīng)驗的分析十分重要，本文根據(jù)上述3個因素通過設(shè)置不同的情景進行進一步分析。

3.1 經(jīng)濟狀況情景設(shè)置

由于稀土材料涉及下游行業(yè)眾多，因此本文用國家GDP值和增長率代表經(jīng)濟發(fā)展狀況。通過計算1982-2011年我國稀土總需求量與國家GDP總值的比率，得到單位GDP的稀土需求量在0.12～0.42之間，進一步計算得到單位GDP稀土需求量的平均值為0.28，假設(shè)到2020年前，我國單位GDP稀土需求量一直保持這一數(shù)值。

我國“十二五”規(guī)劃確定GDP增速目標為7%，從中國的實際經(jīng)驗看，實際經(jīng)濟增長速度要高于規(guī)劃速度?！笆晃濉币?guī)劃速度是8%，剔除價格因素，實際平均增長速度是10.6%。黨的十八大報告中提出“到2020年實現(xiàn)國內(nèi)生產(chǎn)總值和城鄉(xiāng)居民人均收入比2010年翻一番”的指標，要實現(xiàn)兩個翻一番的目標，在接下來的幾年中，只要經(jīng)濟年均增速達到6.9%左右就可實現(xiàn)GDP翻一番目標，考慮到人口增長因素，要實現(xiàn)人均收入翻一番的目標，對經(jīng)濟發(fā)展要求會更高一些，粗略測算GDP年均增速達到7.1%左右就可保障，而人均收入年均增速7%左右即可。2011年我國GDP增長率達到9.2%，2012年為7.8%。考慮到上述規(guī)劃目標及我國過去實際經(jīng)濟增長速度與規(guī)劃速度的比較，這里設(shè)定如下GDP增長情景：

（1）低速發(fā)展情景（A1）：2013-2020年間我國國民經(jīng)濟處于低速發(fā)展階段，GDP增長速度為7%；

（2）中速發(fā)展情景（A2）：2013-2020年間我國國民經(jīng)濟處于中速發(fā)展階段，GDP增長速度為7.5%；

（3）高速發(fā)展情景（A3）：2013-2020年間我國國民經(jīng)濟處于高速發(fā)展階段，GDP增長速度為8%。

3.2 行業(yè)政策情景設(shè)置

從1983年到2012年，我國稀土需求增長率呈波動狀態(tài)，除了2002、2008、2011和2012年幾個特殊年份，增長率都是正值。1999-2000年間稀土產(chǎn)品的高價位引發(fā)產(chǎn)能的擴大，進一步導致生產(chǎn)過剩和大量庫存，而電信、視聽設(shè)備和計算機設(shè)備需求的下降使2001-2002年出現(xiàn)了15年間第一次需求的下降。[5]2008年全球金融危機對全球稀土的需求造成了巨大沖擊。

受2010-2012年密集的政策刺激期影響，2011年我國各領(lǐng)域稀土需求均受到不同程度的影響，稀土需求增長率為-4.5%，2012年為-22%。據(jù)外媒報道，在因中國稀土出口規(guī)制引發(fā)的美日歐對華貿(mào)易訴訟中，世貿(mào)組織（WTO）已基本認可了美日歐的主張，并已向相關(guān)國家發(fā)出暫定判斷通知，認定中國違反了2001年加入WTO時的協(xié)議承諾。我國敗訴對國內(nèi)來說是個大的利空，但是政府肯定會出臺相應政策予以應對，會對我國在稀土行業(yè)相關(guān)政策制定和運用方面造成影響并引起需求量的波動。[6]同時，鑒于稀土材料在軍事和國家安全等方面運用的深入，稀土行業(yè)對一個國家的政治意義和戰(zhàn)略意義越來越高于經(jīng)濟意義，從國家對稀土行業(yè)管控的過程也可以看到是由促進生產(chǎn)和出口改為提高稅賦、控制出口，依據(jù)前期我國稀土行業(yè)政策對稀土需求量的影響以及行業(yè)政策管控越來越嚴格的趨勢[7]，根據(jù)行業(yè)政策的影響設(shè)置如下3種情景：

（1）基準情景（B1）：2013-2020年間我國稀土行業(yè)每年制定的政策、實施的行業(yè)管控優(yōu)化措施對稀土需求增長率的影響為-6%；

（2）優(yōu)化情景（B2）：2013-2020年間我國稀土行業(yè)每年制定的政策、實施的行業(yè)管控優(yōu)化措施對稀土需求增長率的影響為-6.5%；

（3）管控情景（B3）：2013-2020年間我國稀土行業(yè)每年制定的政策、實施的行業(yè)管控優(yōu)化措施對稀土需求增長率的影響為-7%。

3.3 替代技術(shù)情景設(shè)置

稀土需求更多地取決于下游產(chǎn)品和應用領(lǐng)域出現(xiàn)的稀土替代品，而替代品是否會廣泛應用取決于其使用成本。結(jié)合目前世界主要發(fā)達國家稀土替代技術(shù)研發(fā)以及稀土貨源緊缺推動，預計未來幾年，稀土替代技術(shù)將應用到實際生產(chǎn)和使用中，使稀土需求量有所下降。[8]考慮到目前尚沒有稀土替代技術(shù)導致稀土需求量下降比率的歷史數(shù)據(jù)，結(jié)合目前世界上稀土替代技術(shù)研發(fā)進展，本文對稀土替代技術(shù)導致稀土需求量下降的比例設(shè)置如下情景：

（1）C1情景：稀土替代技術(shù)導致稀土需求量下降比例為2%；

（2）C2情景：稀土替代技術(shù)導致稀土需求量下降比例為2.5%；

（3）C3情景：稀土替代技術(shù)導致稀土需求量下降比例為3%。

2012年我國GDP總量為519 322億元，稀土需求量為64 797噸REO，以2012年為基期，依據(jù)上述3個主要影響因素不同情景設(shè)置，得到如下稀土需求量預測值（見表3～表5）。

通過主要影響因素的不同情景設(shè)置，可以看到在情景A1B3C3下稀土需求量的值最低，即2020年需求量為10.96萬噸REO，在情景A3B1C1下稀土需求量的值最高，即2020年需求量達到13.96萬噸REO，其他情景下稀土需求量的預測值介于上述兩值之間。但與時間序列法中對稀土需求量發(fā)展趨勢的預測結(jié)果不同的是，由于參數(shù)設(shè)置使得2013年稀土需求量突兀劇增，且所有情景下稀土需求量都呈逐年下降的趨勢。

4 參考羅斯基爾公司相關(guān)數(shù)據(jù)預測及分析

英國的羅斯基爾信息服務有限公司是一家專門提供全球范圍內(nèi)各類金屬（礦業(yè)）相關(guān)行業(yè)信息的世界知名咨詢服務公司。本文參考羅斯基爾信息服務公司對稀土各應用領(lǐng)域下游行業(yè)未來發(fā)展趨勢和年平均增長率數(shù)據(jù)，以2010年世界各應用領(lǐng)域稀土需求量為基期，計算得到2020年時按應用區(qū)分的需求預測（見表6）。預計到2020年，世界稀土需求總量將達到25萬～28.7萬噸，年平均增長率為7%～8%。其中永磁體繼續(xù)成為稀土最大的終端應用市場，永磁體、金屬合金、熒光粉及陶瓷將保持較高的增長速率。

在此期間內(nèi)，中國是最大的消費國，而且是全球增長率的主要驅(qū)動因素。預計2020年前中國需求的增長速率比世界其他國家高，但是中國增速比21世紀初期時的增長速度慢。依據(jù)對后期中國需求增速與其他國家和地區(qū)比較，中國需求比例將低于目前的70%，估計將達到一半左右，即2020年我國的稀土需求量在12萬～14萬噸。羅斯基爾的分析數(shù)據(jù)中對中國稀土政策的影響效應判斷稍顯不足，但這并不影響其對稀土需求量總體走勢和各領(lǐng)域應用情況的判斷。

5 結(jié) 論

本文基于我國稀土需求總量、需求結(jié)構(gòu)以及世界占比等歷史數(shù)據(jù)，分別采用時間序列法、情景分析法，參照世界權(quán)威信息服務公司羅斯基爾的相關(guān)數(shù)據(jù)，對2020年我國稀土需求量進行預測。時間序列法預測將影響我國稀土需求量的一切因素由“時間”綜合起來，通過應用ARIMA模型預測2020年我國稀土總需求量達到10.74萬噸，其中新材料領(lǐng)域稀土需求量占總量的一半以上。情景分析法中對政策影響因素和替代技術(shù)影響因素進行情景設(shè)置時可參考的歷史數(shù)據(jù)相對較少，但是提出并依據(jù)政策和替代技術(shù)等具體影響因素來判斷稀土需求量的未來走勢和區(qū)間具有重要而積極的意義。基于對后期經(jīng)濟發(fā)展趨勢、政策密集度和力度判斷以及稀土替代技術(shù)研發(fā)應用的前景預期，預測到2020年我國稀土需求總量為10.96萬～13.96萬噸。本文進一步參照世界權(quán)威信息服務公司羅斯基爾關(guān)于稀土在下游領(lǐng)域應用趨勢及中國稀土需求量占比估算等相關(guān)數(shù)據(jù)，計算得到2020年我國的稀土需求量為12萬～14萬噸。綜合上述幾種預測方法，本文預測到2020年我國各領(lǐng)域稀土總需求量為11萬～14萬噸，比較2012年，年復合增長率為7%～10%。

當然任何一種計量模型或定性和定量相結(jié)合的預測結(jié)果都不可能完全精確，因為模型和情景參數(shù)等都是直接或間接地依據(jù)歷史數(shù)據(jù)來建立，同時每種預測方法都有其局限性，但預測值能夠提供分析工具和決策的參考依據(jù)。[9]

主要參考文獻

[1]何文章，盧福財.基于價值創(chuàng)造的稀土可持續(xù)產(chǎn)業(yè)價值鏈研究[J].云南社會科學，2013（3）：90-95.

[2]魏龍，潘安.中國稀土資源供給水平及其可持續(xù)發(fā)展評價[J].改革，2012（11）：55-60.

[3]李文龍.我國稀土產(chǎn)業(yè)可持續(xù)發(fā)展問題研究[J].科學管理研究，2011，29（1）：102-105.

[4]Ujjwal Kumar，V K Jain.Time Series Models（Grey-Markov，Grey Model with Rolling Mechanism and Singular Spectrum Analysis）to Forecast Energy Consumption in India[J].Energy，2010，35（4）：1709-1716.

[5]吳志軍.我國稀土產(chǎn)業(yè)政策的反思與研討[J].當代財經(jīng)，2012（4）：90-100.

[6]張國棟.WTO初裁中方敗訴，稀土配額制面臨挑戰(zhàn)[N].第一財經(jīng)日報，2013-11-01.

[7]孟弘，王革.加強我國稀土產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的幾點建議[J].科技管理研究，2011（17）：8-10.

[8]吳一丁，毛克貞.“稀土問題”及稀土產(chǎn)業(yè)的政策取向[J].經(jīng)濟體制改革，2011（5）：170-173.

[9]鄭貴明，陳艷紅.世界稀土資源供需現(xiàn)狀與中國產(chǎn)業(yè)政策研究[J].有色金屬科學與工程，2012，3（4）：70-74.