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    基于ARIMA模型的世界稻米供需態(tài)勢分析

    2021-12-04 07:16蔡承智劉堯堯何柳歡廖從健耿坤
    糧食問題研究 2021年6期
    關鍵詞:供需稻米世界

    蔡承智 劉堯堯 何柳歡 廖從健 耿坤

    摘要:稻米是中國兩大口糧之一。研究世界稻米供需態(tài)勢,旨在為中國稻米外貿提供決策參考信息。迄今為止,運用“時間序列”方法分析世界稻米供需態(tài)勢的研究鮮見報道。為此,本文基于1961-2018年數(shù)據、運用ARIMA模型(自回歸單整移動平均模型)預測分析2023年前中國、印度及世界稻米人均產量,以間接反映產品供需態(tài)勢。研究表明:2023年前中國稻米總產提高快于人口增長,人均消費增加,表明人民生活水平提高;印度稻米總產提高與人口增長基本持平、供需保持穩(wěn)定;世界稻米總產提高快于人口增長、相對供給增加;中國稻米外貿格局總體向好,稻米“口糧絕對安全”有保障。

    關鍵詞:世界? 稻米? 供需? 態(tài)勢

    一、引言與文獻綜述

    稻米是中國兩大口糧之一,研究世界稻米供需態(tài)勢,旨在為中國稻米外貿提供決策支持信息。迄今,學界對中國及世界稻米供需及貿易的研究成果如下:稻米市場品質主要是由稻米的長度、形狀、胚乳透明度和堊白等決定的,對于食用米,就大多數(shù)人和世界稻米市場而言,更喜長和細長籽粒[1];一般而言,新稻上市前稻米市場仍將持續(xù)原有格局[2];通常,在早稻價格持續(xù)向好的帶動下,中稻市場也將逐漸擺脫低迷走勢,逐步走強[3];稻谷價格波動對大米價格有著顯著影響,且大米市場更易受到外部沖擊影響[4];2016年遼寧省的稻谷產量和質量均與上一年基本持平,但國家政策支持力度較大,價格始終保持較高水平,產地農戶存在一定的惜售心理[5];從價格形成機制來看,“稻強米弱”是稻米市場價格扭曲傳導的特殊表現(xiàn)[6];稻米產業(yè)的發(fā)展,必須遵循稻米市場的運行規(guī)律[7];未來世界稻谷生產潛力巨大,而一些主產國稻米需求卻出現(xiàn)徘徊[8];2017年,韓國(歷史上)首次向發(fā)展中國家提供稻米援助[9]、Balie J等[10]研究指出:2019年菲律賓稻米的農場價格和零售價格分別下降30.1%和17.4%,進而稻米消費增長;世界稻米市場價格的輕微上漲,引起東南亞國家國內稻米市場價格的小幅提高。

    綜上所述,預測分析世界稻米供需態(tài)勢,尚鮮見文獻報道。因此,本文運用ARIMA模型預測分析2023年前中國(最大稻米進口國)、印度(最大稻米出口國)及世界稻米供需態(tài)勢,旨在為中國稻米進口貿易提供決策參考。

    二、中國、印度及世界稻米人均產量預測分析

    (一)數(shù)據來源及預測模型

    1. 數(shù)據來源

    稻米作為世界重要的糧食作物,供給增加依靠產量提高、需求上升源于人口數(shù)量及人均消費量的增加;其中產量增長主要依靠作物單產的提高,因為種植面積的擴大有限(甚至縮?。?。稻米總產提高快于消費增長時,絕對供給增加、相對需求減少、供需態(tài)勢松弛;反之供需態(tài)勢緊張。因此,本文基于1961-2018年中國、印度及世界稻米人均產量(產量除以人口數(shù)量)變化,預測分析2023年前世界稻米供需態(tài)勢。

    從圖1可見1961-2018年:中國稻米人均產量在波動中上升,其中1984年最高(167kg)、1961年最低(82kg);中國稻米人均產量1965年(122kg)首次超過印度(92kg),此后一直保持(至2018年);印度稻米人均產量高于世界水平且在波動中上升,其中2001年最高(130kg)、1966年最低(90kg);世界稻米人均產量上升較為平穩(wěn),其中2012年最高(103kg)、1961年最低(70kg)。

    2. 預測模型

    ARIMA模型屬于時間序列預測分析方法。所謂時間序列,在統(tǒng)計意義上是將某一個指標在不同時間上的不同數(shù)值,按照時間的先后順序排列而成的數(shù)列。時間序列分析是預測研究的一個重要的分支,時間序列分析的理論基礎是(平穩(wěn))隨機過程。即:通過分析(平穩(wěn))隨機過程,透過表面的若干偶然事件揭示事物內在的必然規(guī)律(或趨勢);從偶然中悟出必然,是這一方法的精髓和魅力所在;優(yōu)點在于以時間來集中反映若干影響因素的集成作用,無需考慮不同因子的貢獻及互作。ARIMA模型的形式為ARIMA (p,d,q)。其中:p、d和q分別為自回歸(系數(shù))項數(shù)、時間序列成為平穩(wěn)序列時所做的差分次數(shù)和移動平均項數(shù)。ARIMA模型的數(shù)學表達式為:

    世界人口數(shù)量及稻米產量總體上隨時間(年代)而增長,可以說是客觀存在的一種必然趨勢。因此,可以運用ARIMA模型對中國、印度及世界稻米供需態(tài)勢進行預測分析。

    〓〓運用ARIMA模型預測中國、印度及世界稻米供需態(tài)勢,基于1961-2018年、預測2019-2023年(時段越長、信度越低),主要介于中國經濟發(fā)展常常設計為5年期計劃。邏輯步驟如下:首先,對變量的歷史數(shù)值取對數(shù)以消除異方差,并進行“時間序列”平穩(wěn)性檢驗,(不平穩(wěn)時)通過“差分”建立“平穩(wěn)序列”;其次,基于變量歷史數(shù)值的“平穩(wěn)序列”建立ARMA(1,2)、ARMA(1,1)、AR(1)、MA(2)和MA(1)共5種基礎模型;再次,運用5種基礎模型擬合變量歷史數(shù)值(擬合樣本數(shù)等于預測樣本數(shù)),選擇最佳擬合度并通過效度檢驗的基礎模型構建ARIMA (p,d,q)預測模型;最后,檢驗、運用ARIMA (p,d,q)模型預測變量未來值。

    (二)中國、印度及世界稻米供需態(tài)勢

    1. 中國、印度及世界稻米2023年前人均產量預測

    基于ARIMA模型的中國、印度及世界稻米2019-2023年人均產量預測如下:

    (1)中國稻米2019-2023年人均產量預測

    中國稻米1961-2018年人均產量對數(shù)值序列平穩(wěn)(ADF 單位根檢驗的t統(tǒng)計量為-4.869009、1%水平檢驗臨界值為-4.127338)?;谄椒€(wěn)序列建立5種基礎模型(表1):

    表1中5種基礎模型2014、2015、2016、2017和2018年的擬合值比實際值分別為(+代表增加、-代表減少):ARMA(1,2)模型的-1.1%、-3.1%、-2.1%、-2.4%和-1.8%,平均-2.1%;ARMA(1,1)模型的-1.1%、-3.1%、-2.1%、-2.4%和-1.8%,平均-2.1%;AR(1)模型的-2.4%、-3.8%、-2.1%、-1.8%和-0.5%,平均-2.1%;MA(2)模型的+1.0%、-0.4%、+1.9%、+2.3%和+4.3%,平均+1.8%;MA(1)模型的-1.1%、-2.4%、-0.1%、+0.3%和+2.3%,平均-0.2%。表明MA(1)基礎模型的擬合度最優(yōu),故以此構建ARIMA(0,0,1)預測模型,其回歸結果如表2所示。

    表2中ARIMA(0,0,1)模型的MA根倒數(shù)(-0.23)絕對值小于1.00(位于單位圓內),即模型通過穩(wěn)定性檢驗。據此,2019-2023年中國稻米人均產量預測值分別為151kg、153kg、154kg、156kg和158 kg。即:2019-2023年中國稻米人均產量將逐年增加,表明人均消費水平提高。

    (2)印度稻米2019-2023年人均產量預測

    印度稻米1961-2018年人均產量對數(shù)值序列平穩(wěn)(ADF單位根檢驗的t統(tǒng)計量為-6.995647、1%水平檢驗臨界值為-4.127338)?;谄椒€(wěn)序列建立5種基礎模型(表3)。

    表3中5種基礎模型2014-2018年的擬合值比實際值分別為:ARMA(1,2)模型不能進行預測,因為模型提示數(shù)據不足;ARMA(1,1)模型,也因為數(shù)據不足不能進行預測;AR(1)模型的+3.8%、+5.5%、+2.8%、+0.9%和-0.5%,平均+2.5%;MA(2)模型的

    +3.8%、+6.3%、+2.8%、+1.7%和+0.3%,平均+3.0%;MA(1)模型的結果與MA(2)模型相同。即AR(1)基礎模型的擬合度最優(yōu),故以此構建ARIMA(1,0,0)預測模型(回歸結果見表4)。

    表4中ARIMA(1,0,0)模型的AR根倒數(shù)(-0.50)絕對值小于1.00,表明模型是穩(wěn)定的。據此,2019-2022和2023年印度稻米人均產量預測值分別為128kg、128kg、128kg、129kg和129kg。即:2019-2023年印度稻米人均產量將略有增加,表明供需將保持總體穩(wěn)定。

    (3)世界稻米2019-2023年人均產量預測

    世界稻米1961-2018年人均產量對數(shù)值序列非平穩(wěn)(ADF單位根檢驗的t統(tǒng)計量為-3.610467、1%水平檢驗臨界值為-4.127338),一階差分后成為平穩(wěn)序列(ADF單位根檢驗的t統(tǒng)計量為-8.927909、1%水平檢驗臨界值為-3.552666)?;谄椒€(wěn)序列建立5種基礎模型(表5):

    表5中5種基礎模型2014-2018年的擬合值比實際值分別為:ARMA(1,2)模型的-0.8%、-0.1%、+0.3%、0.0%和-0.5%,平均-0.2% (-0.21%);ARMA(1,1)模型的-0.8%、-0.1%、+1.3%、0.0%和+0.5%,平均+0.2% (+0.19%);AR(1)模型的-1.7%、-1.1%、+0.3%、-1.0%和-0.5%,平均-0.8%;MA(2)模型的-3.7%、-3.0%、-1.7%、-2.9%和-2.4%,平均-2.8%;MA(1)模型的-2.7%、

    -2.1%、-0.7%、-1.0%和-1.4%,平均-1.6%。表明ARMA(1,1)基礎模型的擬合度最優(yōu),故以此構建ARIMA(1,1,1)預測模型(表6)。

    表6中ARIMA(1,1,1)模型的AR根倒數(shù)(0.68)和MA根倒數(shù)(0.98)的絕對值均小于1.00,即模型通過穩(wěn)定性檢驗。據此,2019-2023年世界稻米人均產量預測值分別為103kg、103kg、104kg、104kg和105 kg。即:2019-2023年世界稻米人均產量將略有增加,表明中國稻米進口貿易環(huán)境總體向好。

    2. 中國、印度及世界稻米1961-2023年供需態(tài)勢

    如圖2所示,1961-2023年(預測):世界稻米人均產量的模型(擬合、預測)趨勢線與實際值(散點圖)吻合度最高、其次是印度、中國的前期吻合度低于后期,中國稻米人均產量呈波動中增加態(tài)勢,如1961-2023年分別為82kg、136kg、142kg、153kg、135kg、144kg和158 kg,分別是世界水平的1.2、1.6、1.6、1.6、1.4、1.4和1.5倍;同期印度稻米人均產量呈波動中略有上升態(tài)勢,如1961-2011和2023年分別為116kg、114kg、112kg、126kg、130kg、126kg和129 kg,分別是世界水平的1.7、1.4、1.2、1.3、1.3、1.2和1.2倍。表明印度作為世界最大稻米出口國,國內稻米供給與需求總體持平,總產占世界的份額在減少;同期世界稻米人均產量呈相對穩(wěn)定上升態(tài)勢,如1961-2023年分別為70kg、84kg、90kg、96kg、96kg、103kg和105kg,表明世界稻米總產提高總體快于人口增長,產品相對供給增加,人均消費提高。

    三、討論與結論

    (一)討論

    本文以“時間序列”方法中的ARIMA模型,預測分析中國、印度及世界稻米供需態(tài)勢。該方法以稻米人均產量隨時間(年份)的變化態(tài)勢來間接反映產品供需平衡狀況,不考慮稻米總產和人口數(shù)量的具體變化。這是一種直接基于“序列”時間趨勢的預測分析方法,尤其近期表現(xiàn)是預測的重要基礎。只要變量隨時間推移表現(xiàn)出某種變化規(guī)律,模型運行過程中符合相應檢驗要求,則預測結果有效。

    學界在中國、印度及世界稻米貿易方面的已有研究,多數(shù)基于局部、區(qū)域層面或特定貿易政策視角;而政府或UN-FAO的預測,常常是根據當年的種植面積及單產測算估計總產。鑒于此,本文嘗試從世界稻米的生產與消費平衡狀況來研判中國的供需態(tài)勢。

    中國和印度分別是世界稻米最大的進口國和出口國,本文對中國、印度及世界稻米供需態(tài)勢的預測分析,旨在為中國稻米外貿提供決策支持。如針對(全球新冠疫情、國際糧食外貿收緊)新形勢下的國家糧食安全保障,建議考慮采取以下措施:一是優(yōu)化國內稻谷生產布局,進一步夯實自給基礎,確保口糧絕對安全;二是守住耕地紅線,因地制宜擴大谷物種植,確保谷物基本自給;三是把握外貿市場態(tài)勢,適當進口優(yōu)質稻米,改進人民膳食品質。

    (二)結論

    本研究表明2019-2023年:中國稻米總產提高快于人口增長,人均消費增加,人民生活水平提高;印度稻米總產提高與人口增長基本持平、供需保持穩(wěn)定;世界稻米總產提(下轉第23頁)(上接第18頁)高快于人口增長、相對供給增加;中國稻米外貿格局總體向好,稻米“口糧絕對安全”有保障。

    參考文獻:

    [1]趙式英,申宗坦. 我國南方稻區(qū)稻米市場品質的研究[J]. 浙江農業(yè)科學,1985(4): 156-158.

    [2]焦善偉. 新稻上市前國內稻米市場仍將持續(xù)弱勢格局[J]. 糧油加工,2006(6): 28-30.

    [3]鄭紅明. 新稻價格有所走高 陳稻市場或將跟漲[J]. 中國糧食經濟,2010(9): 33-34.

    [4]梁雪梅,何玉成. 我國稻米市場價格波動的動態(tài)相關性研究——基于“稻強米弱”背景下的分析[J]. 價格理論與實踐,2015(2): 59-61.

    [5]包凱軍. 遼寧新稻上市 市場價格上揚[J]. 新農業(yè), 2016(12): 48-49.

    [6]武舜臣,王金秋. 對當前糧食市場“稻強米弱”成因的再探討——基于價格形成機制視角的判斷[J]. 河南工業(yè)大學學報(社會科學版), 2017(4): 1-6.

    [7]文喜賢,陳忠平,尹建華,等. 浙江省水稻(秈粳雜交稻)產業(yè)及稻米市場對江西省糧食產業(yè)發(fā)展的啟示[J]. 江西農業(yè), 2018(8): 52-55.

    [8]Ito Shoichi. Contemporary Global Rice Economies: StructuralChanges of Rice Production/Consumption and Trade [J]. Journal of nutritional science and vitaminology, 2019, 65(S): 23-25.

    [9]KYUNGYON MOON, Sohn Hyuk Sang. Surplus Food and International Trade System: special reference with Korean Rice and Foreign Assistance [J]. International Development and Cooperation Review, 2020, 12(1): 21-36.

    [10]Balie J, Valera HG. Domestic and international impacts of the rice trade policy reform in the Philippines [J]. FOOD POLICY, Apr. 2020, 92.

    (作者單位:貴州財經大學經濟研究所、貴州大學經濟學院、貴陽市農業(yè)農村局)

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