基于ARIMA模型的世界稻米供需態(tài)勢分析

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。

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（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）