鄭盼盼 侯軍岐

（北京信息科技大學(xué)經(jīng)管學(xué)院中國信息化與鄉(xiāng)村振興研究院，北京 100192）

糧食安全在維護(hù)經(jīng)濟(jì)平穩(wěn)發(fā)展和社會穩(wěn)定中發(fā)揮著重大作用。近年來，我國糧食供不應(yīng)求，糧食進(jìn)口量和貿(mào)易額逐年增加，對外貿(mào)易依存度也一直高居不下，對我國糧食安全造成嚴(yán)重威脅。因此，為了能夠有效地調(diào)節(jié)我國糧食供給與需求之間的關(guān)系，對未來糧食進(jìn)口需求的預(yù)測研究就顯得十分必要。

目前相關(guān)學(xué)者提出了多種基于統(tǒng)計(jì)學(xué)原理的糧食需求預(yù)測模型。孫寶民[1]采用基于3 次指數(shù)平滑模型、灰色預(yù)測模型、支持向量及預(yù)測模型的組合預(yù)測模型，從口糧、飼料糧、種子糧、工業(yè)用糧及糧食損耗角度實(shí)現(xiàn)了糧食需求預(yù)測。最后，在糧食供需綜合分析中，確認(rèn)了糧食供需缺口的存在性。鹿應(yīng)榮等[2]在確定糧食物流需求量的基礎(chǔ)上，建立了基于BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的非線性組合預(yù)測模型，并把這一模型應(yīng)用于長春市糧食物流需求的預(yù)測。張玉梅等[3]建立了中國多市場多部門模型（CEMM），并運(yùn)用該模型模擬預(yù)測2007-2030 年中國糧食及其主要品種稻谷、玉米和大豆的消費(fèi)需求情況。這些預(yù)測更多的是站在國內(nèi)市場的角度，對我國糧食需求總量進(jìn)行分析；而本文立足于已有的研究，利用時(shí)間序列模型對我國糧食的國際需求量進(jìn)行預(yù)測，能更直觀地分析出我國糧食面臨的國際挑戰(zhàn)與威脅。

1 數(shù)據(jù)來源與統(tǒng)計(jì)分析

1.1 數(shù)據(jù)來源 根據(jù)國家統(tǒng)計(jì)局官方數(shù)據(jù)，進(jìn)口糧食作物主要包括：谷物和大豆2 種，其中占谷物進(jìn)口比重較大的為小麥和稻。本文選取1999-2017 年主要糧食進(jìn)口額，小麥、稻和大豆的具體進(jìn)口額以及1999-2017 年的GDP 為數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測。最后通過Excel 對數(shù)據(jù)處理，計(jì)算出未來糧食對外貿(mào)易進(jìn)口的依存度。模型采用1999-2016 年的數(shù)據(jù)進(jìn)行建模，用2017 年的數(shù)據(jù)進(jìn)行模型的誤差額檢驗(yàn)。

1.2 時(shí)間序列模型 時(shí)間序列模型是統(tǒng)計(jì)學(xué)中常見的一種預(yù)測方法，其優(yōu)勢在于僅通過待預(yù)測對象的歷史數(shù)據(jù)即可預(yù)測出研究對象的未來變化，但由于未來各種不確定性因素的存在，使得該預(yù)測結(jié)果只具有短期時(shí)效性，長期就失去了其預(yù)測的科學(xué)性和合理性。但該模型的成本低且預(yù)測準(zhǔn)確度高，因此被廣泛應(yīng)用于經(jīng)濟(jì)學(xué)各領(lǐng)域，在進(jìn)出口額方面的預(yù)測也比較多。因此，該模型對于進(jìn)行短期政策調(diào)整，或短期產(chǎn)業(yè)決策具有重要意義。選取2001-2017 年的糧食對外貿(mào)易依存度數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測，如圖1 所示，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)具有不平穩(wěn)性，則采用時(shí)間序列模型中的ARIMA（自回歸差分移動(dòng)平均）模型進(jìn)行預(yù)測。ARIMA 模型是由移動(dòng)平均過程（MA）、自回歸過程（AR）及d 階差分組成，它通過將初始的非平穩(wěn)時(shí)間序列轉(zhuǎn)化為平穩(wěn)時(shí)間序列，然后僅對因變量的滯后值以及隨機(jī)誤差項(xiàng)的現(xiàn)值和滯后值進(jìn)行回歸建立模型[4]，公式如下：

ARIMA（p，d，q）模型是對ARMA（p，q）（①）經(jīng)過d 階差分變換后得到。

式中：p、q 分別被稱為自回歸階數(shù)和平均階數(shù)；εt是均值為0，方差為σ2的白噪聲過程。

1.3 統(tǒng)計(jì)與分析 本研究通過Excel 2016 對國家統(tǒng)計(jì)局網(wǎng)上我國主要糧食進(jìn)口額和糧食產(chǎn)出GDP的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，將糧食近似等于主要糧食產(chǎn)量，根據(jù)對外貿(mào)易依存度的相關(guān)概念，構(gòu)建糧食對外貿(mào)易進(jìn)口依存度指標(biāo)、大豆對外貿(mào)易進(jìn)口依存度指標(biāo)、稻谷對外貿(mào)易進(jìn)口依存度指標(biāo)。指標(biāo)分別用其進(jìn)口貿(mào)易額除以農(nóng)業(yè)貢獻(xiàn)的GDP 得出，共包含2001-2017年的數(shù)據(jù)（圖1）。

圖1 2001-2017 年度糧食及大豆與稻谷的對外貿(mào)易進(jìn)口依存度

從圖1 中可以看出，糧食對外貿(mào)易進(jìn)口依存度逐年上升，2007 年以后幾乎每年的糧食DFT 都大于5%，其中大豆的DFT 尤其高，占據(jù)了糧食DFT 90%以上。相比較下，稻谷的DFT 指標(biāo)很穩(wěn)定。

根據(jù)國家糧食安全規(guī)劃報(bào)告，糧食對外貿(mào)依存度的安全水平為5%。由圖1 觀察得到，自2007 年起我國糧食安全就存在很大的風(fēng)險(xiǎn)，此后國家的調(diào)控也對糧食的DFT 有著一定的調(diào)節(jié)作用，雖增速有所緩解，但我國糧食DFT 指標(biāo)一直呈上升趨勢，特別是大豆的DFT 指標(biāo)，一直居高不下，這對我國國家糧食安全是一個(gè)很大的威脅。針對國內(nèi)的糧食DFT 指標(biāo)超出安全指標(biāo)范圍，且逐年上升的現(xiàn)象，本文立足于國際視角，基于2001-2017 年的相關(guān)對外貿(mào)易依存度指標(biāo)，利用EViews 軟件預(yù)測2018-2020年的糧食對外貿(mào)易依存度的增長情況。以期對國家宏觀干預(yù)糧食市場，提供一個(gè)短期的決策建議。

2 時(shí)間序列模型構(gòu)建

2.1 數(shù)據(jù)特征描述 我國2001-2017 年糧食、稻谷、大豆的對外貿(mào)易進(jìn)口依存度見圖2，從圖2 中可以更加清晰地看出它們的波動(dòng)形式及增長趨勢。3個(gè)指標(biāo)整體上都呈上升趨勢，在2007 年，糧食和大豆的DFT 增速迅猛，稻谷DFT 呈小幅降低趨勢，可見大豆對糧食的DFT 在2007 年就產(chǎn)生了決定性的影響。我國進(jìn)口結(jié)構(gòu)嚴(yán)重失衡，主要原因可能是國內(nèi)大豆的副產(chǎn)品較多，需求量又較大。近年來，我國糧食DFT 增速有所減緩，但仍需要重點(diǎn)關(guān)注。

圖2 我國2001-2017 年糧食、稻谷、大豆的對外貿(mào)易進(jìn)口依存度

本預(yù)測采用ARIMA 模型進(jìn)行研究，模型的使用數(shù)據(jù)必須具有至少95%置信區(qū)間的穩(wěn)定性。從圖2 中看，3 個(gè)指標(biāo)的數(shù)據(jù)都不穩(wěn)定，因此需要進(jìn)行模型的單位根檢驗(yàn)。

2.2 數(shù)據(jù)平穩(wěn)性檢驗(yàn) 從圖3 可以看出，我國糧食DFT 指標(biāo)的單位根檢驗(yàn)ADF 的結(jié)果明顯大于0.05，故接受原假設(shè)，該序列不平穩(wěn)。則對數(shù)據(jù)進(jìn)行一階差分，結(jié)果如圖4 顯示，t檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量的值為-0.629，小于1%、5%、10%水平臨界值，且P值小于0.05，所以拒絕原假設(shè)，一次差分后的序列為平穩(wěn)數(shù)列，差分階數(shù)d 值為2。

圖3 我國糧食對外貿(mào)易依存度相關(guān)性檢驗(yàn)

圖4 糧食對外貿(mào)易依存度一階差分平穩(wěn)性檢驗(yàn)結(jié)果

2.3 選擇最優(yōu)模型 模型已知ARIMA（p、d、q）的d 值，現(xiàn)需要確定其p、q 值。利用指標(biāo)自相關(guān)圖形與偏自相關(guān)圖形來判斷。將ARIMA 拆分成AR（p）和MA（q）模型，通過觀察圖形的截尾值來分別確定p 和q。并利用EViews 模型，找出相對較優(yōu)的（p、q）組合，通過分別建立模型，進(jìn)行參數(shù)估計(jì)，對比各模型參數(shù)的t 統(tǒng)計(jì)量，利用AIC 和SC 最小化準(zhǔn)則來選擇最優(yōu)模型，最終確定ARIMA（2，2，2）模型為最優(yōu)。

2.4 模型檢驗(yàn) 選出最優(yōu)模型之后，分別觀察殘差值的自相關(guān)（AFC）和偏相關(guān)（PACF）走勢。AFC 與PACF 皆在兩倍標(biāo)準(zhǔn)偏差之內(nèi)，則模型適當(dāng)。利用相同的方法，對大豆和稻谷的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測。并分析其預(yù)測和實(shí)際值的誤差均在10%以內(nèi)，則預(yù)測精度較為理想。

2.5 模型預(yù)測 通過對糧食DFT 指標(biāo)，和大豆與稻谷的DFT 指標(biāo)的預(yù)測，我們發(fā)現(xiàn)，糧食DFT 與大豆的DFT 指標(biāo)的聯(lián)動(dòng)性更為明顯。且兩者指標(biāo)都過于偏高，預(yù)測結(jié)果顯示，未來2 年我國糧食的對外貿(mào)易依存度會持續(xù)上漲，必須要采取宏觀的控制手段，來減緩甚至是降低糧食的DFT 指標(biāo)，尤其是大豆的DFT 值。

3 結(jié)論與建議

整體上看，我國糧食對外貿(mào)易依存度在逐年上漲，其中大豆的對外貿(mào)易依存度是上升最快的。從市場角度看，我國民眾的糧食需求呈現(xiàn)出多元化的趨勢，但國內(nèi)糧食種植結(jié)構(gòu)單一。為此我國必須要出臺相關(guān)農(nóng)業(yè)政策，來改變國內(nèi)糧食的種植現(xiàn)狀，以市場為導(dǎo)向，增加國內(nèi)大豆的種植，提升大豆的畝產(chǎn)量。采取措施調(diào)整糧食生產(chǎn)，避免糧食品種的結(jié)構(gòu)失衡，同時(shí)逐漸改變民眾的消費(fèi)模式，加快實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化，減少農(nóng)業(yè)的生產(chǎn)成本。

3.1 加快糧食供給側(cè)改革 我國糧食供給側(cè)改革與糧食安全和鄉(xiāng)村振興都有著密不可分的關(guān)系，因此要突出改革糧食的收儲、收購、庫存、供應(yīng)、市場、流通等環(huán)節(jié)，加快實(shí)現(xiàn)糧食行業(yè)轉(zhuǎn)型[5]。通過主動(dòng)調(diào)整種植結(jié)構(gòu)，綜合考慮糧食品質(zhì)結(jié)構(gòu)和市場需求，加大政策資金對糧食生產(chǎn)的補(bǔ)助和支持力度，來加快實(shí)現(xiàn)糧食供給側(cè)改革。同時(shí)，應(yīng)積極貫徹落實(shí)“一帶一路”發(fā)展戰(zhàn)略，主動(dòng)參與國際糧食貿(mào)易發(fā)展，改善糧食品質(zhì)，提高糧食的出口率。

3.2 推動(dòng)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)現(xiàn)代化 縱觀世界國家的農(nóng)業(yè)發(fā)展史，總是伴隨著科技的進(jìn)步。只有將先進(jìn)的科學(xué)技術(shù)應(yīng)用于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)，才能保證糧食安全穩(wěn)定，使得經(jīng)濟(jì)發(fā)展無后顧之憂。同時(shí)，加快實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化，不僅有利于降低農(nóng)業(yè)生產(chǎn)成本，提升農(nóng)產(chǎn)品的質(zhì)量，發(fā)展綠色農(nóng)業(yè)，還有利于培育具有國際競爭力的農(nóng)業(yè)企業(yè)。因此，應(yīng)加強(qiáng)科技對糧食安全的支撐力，加大對農(nóng)業(yè)育種創(chuàng)新的投入與鼓勵(lì)[6]。同時(shí)，加快整合農(nóng)業(yè)生產(chǎn)要素，形成規(guī)?；蜆?biāo)準(zhǔn)化的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)模式，促進(jìn)農(nóng)產(chǎn)品各個(gè)環(huán)節(jié)的融合發(fā)展，打造現(xiàn)代化農(nóng)業(yè)生產(chǎn)體系。

3.3 加強(qiáng)糧食需求側(cè)管理 糧食安全既要從供給側(cè)進(jìn)行改革，又要加強(qiáng)需求側(cè)管理。隨著消費(fèi)水平的提升，消費(fèi)者對于糧食的需求呈現(xiàn)出多元化的發(fā)展趨勢，但對農(nóng)業(yè)生態(tài)環(huán)境的危機(jī)意識較為薄弱，要廣泛宣傳健康綠色的消費(fèi)理念，減少浪費(fèi)。利用消費(fèi)稅調(diào)整消費(fèi)者的需求結(jié)構(gòu)，發(fā)揮商品的替代效應(yīng)，降低消費(fèi)者對對外貿(mào)易依存度過高產(chǎn)品的需求[7]。其中尤其要加強(qiáng)對大豆需求的引導(dǎo)，我國大豆對外貿(mào)易依存度已超出了國家安全水平，且有進(jìn)一步上漲的趨勢。要鼓勵(lì)農(nóng)業(yè)研究機(jī)構(gòu)挖掘大豆以及大豆副產(chǎn)品的替代品，提高農(nóng)副產(chǎn)品的轉(zhuǎn)化率，逐漸降低國內(nèi)對大豆的需求。