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        基于SD模型的突發(fā)事件對農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格的影響

        2021-05-06 13:31:19陳振張康輝昝哲
        江蘇農(nóng)業(yè)科學(xué) 2021年6期
        關(guān)鍵詞:系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)新冠肺炎價(jià)格指數(shù)

        陳振 張康輝 昝哲

        摘要:以2020年新冠肺炎疫情為例,采用系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)建立價(jià)格指數(shù)流圖,運(yùn)用回歸模型確定變量的函數(shù)關(guān)系,用殘差和極端條件測試檢驗(yàn)?zāi)P偷暮侠硇?,?dòng)態(tài)地探究突發(fā)事件對我國農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格指數(shù)的影響,并分析產(chǎn)生這種影響的原理。結(jié)果表明,突發(fā)事件對我國糧食儲(chǔ)備并不會(huì)產(chǎn)生巨大影響;突發(fā)事件的波及人數(shù)、死亡率、死亡人數(shù)等會(huì)對居民心理產(chǎn)生影響,且有決定性作用;突發(fā)事件會(huì)導(dǎo)致我國農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格指數(shù)輕微上升,產(chǎn)生這種現(xiàn)象的原因是人對未來的誤判。最后從需求和行為經(jīng)濟(jì)學(xué)角度提出相應(yīng)的建議。

        關(guān)鍵詞:新冠肺炎;系統(tǒng)動(dòng)力學(xué);突發(fā)事件;價(jià)格指數(shù);農(nóng)產(chǎn)品

        農(nóng)業(yè)是支撐國民經(jīng)濟(jì)建設(shè)與發(fā)展的基礎(chǔ)產(chǎn)業(yè)[1],農(nóng)產(chǎn)品的有效供給直接關(guān)系著國家經(jīng)濟(jì)的穩(wěn)定性,而農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格對農(nóng)產(chǎn)品供給有導(dǎo)向作用,且價(jià)格穩(wěn)定是國家宏觀經(jīng)濟(jì)調(diào)控的重要目標(biāo)[2]。農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格受到供給、需求、自然條件、庫存等因素的影響[3-4],這導(dǎo)致農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格呈現(xiàn)非平穩(wěn)、非線性等特點(diǎn)。除這些因素外,一些突發(fā)事件也會(huì)對農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格產(chǎn)生影響,這些突發(fā)事件可能不會(huì)直接對農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格產(chǎn)生影響,如2020年新型冠狀病毒肺炎(簡稱新冠肺炎)疫情,該事件對我國的社會(huì)穩(wěn)定和農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格產(chǎn)生了一定沖擊。通過對近3年我國農(nóng)副產(chǎn)品類購進(jìn)價(jià)格指數(shù)的分析發(fā)現(xiàn),在新冠肺炎疫情期間,農(nóng)副產(chǎn)品類購進(jìn)價(jià)格指數(shù)達(dá)到近3年來的最大值,且一直居高不下。突發(fā)事件本身的危害程度很難量化,一些變量并不能簡單地以數(shù)據(jù)來衡量,導(dǎo)致很少有學(xué)者對這方面展開研究,僅有胡冰川定性地分析新冠疫情背景下的農(nóng)產(chǎn)品供給狀況[5]。目前對突發(fā)事件下農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格的研究較少,學(xué)者們的研究一般集中在農(nóng)業(yè)內(nèi)部的突發(fā)事件。徐娟等分析生鮮農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)鏈突發(fā)事件的風(fēng)險(xiǎn)并提出對應(yīng)策略[6]。張利庠等根據(jù)農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈上中下游的月度價(jià)格數(shù)據(jù)建立向量自回歸模型,研究外部沖擊對農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格波動(dòng)的影響[7]。梅盈潔等以廣東省為例對農(nóng)業(yè)突發(fā)事件進(jìn)行分類,并分析突發(fā)事件的特征[8]。我國是農(nóng)業(yè)大國,對于農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格的研究較多,研究方法及方向有些許差別。如許世衛(wèi)等分析近百年來對農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格的短期預(yù)測研究,發(fā)現(xiàn)目前農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格短期預(yù)測定量方法主要分為計(jì)量經(jīng)濟(jì)預(yù)測法、數(shù)理統(tǒng)計(jì)預(yù)測法、智能分析法以及組合預(yù)測模型四大類[9]。楊思雨等采用回歸模型和脈沖分析研究農(nóng)產(chǎn)品批發(fā)價(jià)格指數(shù)與物流業(yè)景氣指數(shù)之間的關(guān)系[10]。丁存振等從溢出效應(yīng)和動(dòng)態(tài)關(guān)聯(lián)2個(gè)方面研究政策對農(nóng)產(chǎn)品期現(xiàn)貨市場關(guān)聯(lián)的影響[11]。許增巍等采用成分分解法、脈沖響應(yīng)函數(shù)和方差分解法研究生鮮農(nóng)產(chǎn)品突發(fā)事件對豬肉價(jià)格的影響[12]。王東杰等分析2013年我國農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格變動(dòng)的特征及原因[13]。

        本研究主要分析突發(fā)事件對我國農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格產(chǎn)生的影響及作用機(jī)理,以2020年新冠肺炎為例,將定性與定量方法相結(jié)合,運(yùn)用系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)、回歸方法等,通過VENSIM軟件進(jìn)行仿真分析,根據(jù)仿真結(jié)果,從需求層次和行為經(jīng)濟(jì)學(xué)2個(gè)方面提出相應(yīng)的建議。李旭認(rèn)為,完全定型的分析能夠正確描述系統(tǒng),但不能對系統(tǒng)要素之間的相互制約和相互依存關(guān)系等從整體聯(lián)系的機(jī)理出發(fā)進(jìn)行協(xié)調(diào)和優(yōu)化[14]。因此,本研究的創(chuàng)新之處在于采用回歸方法定量分析突發(fā)事件對農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格產(chǎn)生的影響。本研究的貢獻(xiàn)可能有:一是分析我國新冠肺炎疫情相關(guān)變量的未來發(fā)展趨勢,為我國對該疫情的研究提供一定的參考;二是發(fā)現(xiàn)在突發(fā)事件期間我國糧食儲(chǔ)備能夠保證有效供給,且農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格指數(shù)僅會(huì)發(fā)生輕微的上浮。

        1 方法詳述

        1.1 SD模型

        系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)(system dynamics,SD)是美國麻省理工學(xué)院的Forrester教授于1956年提出的[15]。系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)是基于系統(tǒng)論,以反饋控制理論為基礎(chǔ),與計(jì)算機(jī)模擬技術(shù)相結(jié)合,用于定量研究社會(huì)系統(tǒng)的方法。系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)流圖由輔助變量、狀態(tài)變量、物質(zhì)流、速率變量等部分組成。其中,輔助變量根據(jù)其他變量計(jì)算得到;狀態(tài)變量別稱積累變量,是決定系統(tǒng)行為的變量;速率變量直接改變狀態(tài)變量的值[16]。

        在系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)流圖中,每個(gè)部分均有符號(hào)表示,通常以“”表示狀態(tài)變量,用“”表示速率變量,物質(zhì)流則用“”表示,“”被稱為源或漏,具有輸入端與輸出口的含義。

        1.2 線性回歸模型

        回歸分析是一種廣泛的數(shù)量分析方法,用于分析事物間的統(tǒng)計(jì)關(guān)系,考察變量之間的變化規(guī)律,通過方程的形式描述和反應(yīng)這種關(guān)系,準(zhǔn)確把握變量受其他1個(gè)或多個(gè)變量影響的程度,為預(yù)測提供科學(xué)依據(jù)[17]。系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)流圖中部分變量可以使用回歸方法來量化關(guān)系,并用相關(guān)檢驗(yàn)確定其可用性,具有較強(qiáng)的科學(xué)性。線性回歸的數(shù)學(xué)模型為

        公式(2)使用最小二乘法估計(jì)回歸參數(shù),其基本原理是使每個(gè)樣本點(diǎn)(xi,yi)與回歸線上對應(yīng)的點(diǎn)[xi,E(yi)]在垂直方向上的偏差距離的總和最小,該偏差距離定義為離差的二次方,即[yi-E(yi)]2,E(yi)表示被解釋變量的期望。由公式(2)可以得出公式(1)中解釋變量xi的系數(shù)值。在系數(shù)估計(jì)值得出后采用擬合優(yōu)度檢驗(yàn)分析模型的擬合度R2,其取值在0~1之間,R2越接近1,表示回歸方程對樣本數(shù)據(jù)點(diǎn)的擬合度越高,反之表示越低。

        1.3 檢驗(yàn)?zāi)P?/p>

        模型檢驗(yàn)是為了檢驗(yàn)?zāi)P褪欠裼行?,分析模型在多大程度上可以被相信。本研究采用歷史檢驗(yàn)法和極端條件測試檢驗(yàn)?zāi)P偷暮侠硇约翱捎眯浴?/p>

        極端條件測試是指在模型處于極端條件下,驗(yàn)證模型能否遵循事物發(fā)展的基本物理規(guī)律。雖然極端條件下的模擬結(jié)果在實(shí)際系統(tǒng)中未必會(huì)產(chǎn)生,但是此檢驗(yàn)卻對提高系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)模型的可信性具有極大的作用,一個(gè)模型若在極端條件下不能產(chǎn)生合理的行為模式,其可靠性就值得懷疑。

        2 模型建立與檢驗(yàn)

        2.1 模型建立

        系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)模型是以系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)相關(guān)理論建立起來的數(shù)學(xué)模型,用專門的語言,并借助計(jì)算機(jī)進(jìn)行模擬分析,處理隨時(shí)間變化的行為系統(tǒng)的問題。根據(jù)研究問題的特性,將時(shí)間步長設(shè)為1個(gè)月,初始時(shí)間為1 月,結(jié)束時(shí)間為12 月。本研究的主要目的是粗略估算在突發(fā)事件下農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格指數(shù)的發(fā)展趨勢,流圖中包含3個(gè)狀態(tài)變量、2個(gè)速率變量以及8個(gè)輔助變量(圖1)。

        以我國2020年新冠肺炎疫情為例,相關(guān)數(shù)據(jù)分別來源于國家數(shù)據(jù)網(wǎng)、國家健康委員會(huì)、統(tǒng)計(jì)年鑒等網(wǎng)站,部分?jǐn)?shù)據(jù)來自于相關(guān)文獻(xiàn)[18]。在收集數(shù)據(jù)后分析數(shù)據(jù)間的關(guān)系,并借助公式(1)、公式(2)建立數(shù)學(xué)模型(表1)。

        2.2 模型檢驗(yàn)

        采用歷史檢驗(yàn)法對新冠肺炎疫情下的累積感染人數(shù)進(jìn)行仿真檢驗(yàn),將2020年2—5月的實(shí)際值與仿真值進(jìn)行對比,發(fā)現(xiàn)實(shí)際值與仿真值間的誤差較少,說明該模型的仿真結(jié)果較好(表2)。根據(jù)公式(3)計(jì)算c值,c值約為0.035,說明預(yù)測精度等級(jí)為“好”,模型可以使用。

        采用極端條件測試檢驗(yàn)疫情持續(xù)時(shí)間在 0、6、12等3種狀況下價(jià)格指數(shù)的變化情況(圖2)。在極端條件下,疫情只能改變價(jià)格指數(shù),并不能影響價(jià)格指數(shù)變化的物理規(guī)律,當(dāng)疫情持續(xù)時(shí)間較長時(shí)價(jià)格指數(shù)會(huì)較高,當(dāng)不存在疫情時(shí)價(jià)格指數(shù)會(huì)較低。由圖2可知,價(jià)格指數(shù)波動(dòng)較小,說明突發(fā)事件的發(fā)生對我國農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格的影響相對較小。在極端條件下,價(jià)格指數(shù)僅在1—6月差別較大,之后基本一致,這是因?yàn)槟P椭?月之后被設(shè)定為糧食收獲期,而模擬的價(jià)格指數(shù)也在7月驟然下降,這是供大于需的結(jié)果,也說明我國糧食的產(chǎn)量能夠有效保證供給,且產(chǎn)量遠(yuǎn)大于需求。極端條件測試符合價(jià)格指數(shù)的發(fā)展規(guī)律,模型通過測試,模型合理可以使用。

        3 仿真結(jié)果與分析

        由圖3可知,新冠肺炎疫情對我國的人口總量影響較小,這可能是因?yàn)槲覈鎸Ρ敬我咔檫M(jìn)行及時(shí)防治,減少人員流通,對已感染的患者進(jìn)行隔離治療、施行先看病后付費(fèi)、國家財(cái)政支持等政策,有效控制了疫情的蔓延,最大程度減少了疫情的危害。但此次事件對我國社會(huì)經(jīng)濟(jì)、農(nóng)產(chǎn)品市場等方面造成的負(fù)面影響會(huì)一直持續(xù)。在疫情持續(xù)期間,其影響強(qiáng)度會(huì)增加,而在之后會(huì)保持不變,說明疫情期間已產(chǎn)生的經(jīng)濟(jì)衰退等負(fù)面效應(yīng)并不會(huì)隨著疫情的結(jié)束而消失。

        由圖4可知,居民心理恐慌程度呈現(xiàn)波動(dòng)性變化,在突發(fā)事件下并不會(huì)保持恒定的增長或者下降,說明人們對突發(fā)事件的變化會(huì)隨著事態(tài)的嚴(yán)重性發(fā)生改變。曲線從1月到2月增長較大,這是因?yàn)槔塾?jì)感染人數(shù)在此期間快速增長導(dǎo)致人們的恐慌心理程度增加;曲線在2—3月出現(xiàn)下降趨勢,由圖4可以看出累積確診人數(shù)自2月之后增長幅度較小,且死亡人數(shù)出現(xiàn)下降,導(dǎo)致人們認(rèn)為疫情已被控制,使得人們的信心增加,恐慌程度減小;3—5月,居民心理恐慌程度又出現(xiàn)上升趨勢,因?yàn)橐迅腥救巳核劳雎食霈F(xiàn)上升趨勢,使得人們認(rèn)為新冠肺炎致死率較高,對這種病產(chǎn)生畏懼心理,恐慌程度增加;在6月之后,新冠肺炎對人造成恐懼心理較小,這是因?yàn)槔鄯e感染人數(shù)增長較小、死亡人數(shù)不再出現(xiàn)以及死亡比例穩(wěn)定導(dǎo)致的結(jié)果,這也說明國民對國家有信心度過這次疫情,以及我國面對突發(fā)狀況時(shí)能夠有效、迅速地作出應(yīng)急反應(yīng)。

        由圖5可知,價(jià)格指數(shù)在1—6、7—12月趨勢均為上升,其中1—6月的上升趨勢要比7—12月更陡峭。1—6月價(jià)格指數(shù)上升的原因是新冠肺炎疫情所導(dǎo)致的非正常增長現(xiàn)象;6—7月驟降是由于該時(shí)段為糧食收獲期,糧食的驟然增多致使糧食價(jià)格發(fā)生驟降, 且7—12月價(jià)格指數(shù)小于0.5,這也說明我國的糧食產(chǎn)量遠(yuǎn)大于需求量,需要國家規(guī)定糧食最低收購價(jià),保障農(nóng)民的收益。糧食剩余量呈現(xiàn)直線下降的趨勢,表明新冠肺炎疫情并不會(huì)影響我國的糧食供給,國家擁有充足的后備庫存,而由居民恐慌造成的短時(shí)間內(nèi)市場需求的增加也不會(huì)給我國糧食供給產(chǎn)生影響,只會(huì)使市場價(jià)格出現(xiàn)輕微的增加。圖5-b顯示,市場需求量在上半年出現(xiàn)波動(dòng)性增長,在下半年則保持不變。表明在不考慮其他市場因素的情況下,突發(fā)事件會(huì)對需求產(chǎn)生影響,使得需求波動(dòng)增加,隨著人們情緒的平穩(wěn),需求會(huì)逐漸平穩(wěn)。當(dāng)突發(fā)事件發(fā)生時(shí),需要政府部門安撫群眾的情緒,以降低突發(fā)事件造成的社會(huì)危害。

        4 結(jié)論與建議

        本研究將定性分析方法和定量方法相結(jié)合,借助系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)方法定量分析影響價(jià)格指數(shù)的影響因素及相關(guān)因素之間的從屬關(guān)系,建立價(jià)格指數(shù)流圖,使用回歸模型確定變量之間的函數(shù)關(guān)系,采用殘差和極端條件測試檢驗(yàn)?zāi)P偷目捎眯浴T诖_定方程和模型正確的基礎(chǔ)上分析相關(guān)變量的變化趨勢,探究在突發(fā)事件發(fā)生時(shí),影響農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格指數(shù)的主要因素。結(jié)果表明,我國的糧食儲(chǔ)備能夠滿足我國居民的需求,即使在突發(fā)事件發(fā)生的情況下仍能夠有效保證供給。在突發(fā)事件期間造成的糧食需求增加量對我國的糧食儲(chǔ)存量并不會(huì)產(chǎn)生巨大的影響。突發(fā)事件對居民產(chǎn)生影響的因素可能在以下幾個(gè)方面:波及人數(shù)、死亡人數(shù)、死亡比例以及突發(fā)事件造成的經(jīng)濟(jì)衰退等。這些方面可以直接或間接影響人的心理狀況,從而導(dǎo)致不可控的社會(huì)負(fù)面影響。通過對我國本次新冠肺炎疫情期間農(nóng)產(chǎn)品的價(jià)格指數(shù)變化趨勢進(jìn)行分析,發(fā)現(xiàn)突發(fā)事件會(huì)對我國農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格產(chǎn)生一定的影響,這種影響源于人們對未來未知狀況的誤判導(dǎo)致的價(jià)格波動(dòng),但是這種負(fù)面影響對我國農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格影響有限。

        結(jié)合上述分析和結(jié)論可知,面對突發(fā)事件的發(fā)生,穩(wěn)定居民的恐慌心理有著舉足輕重的作用。在不考慮突發(fā)事件造成的經(jīng)濟(jì)等方面的固定危害,保障居民的正常需求能夠有效降低負(fù)面作用。根據(jù)馬斯洛需求層次和行為經(jīng)濟(jì)學(xué)[19]中的易得行知覺推斷可以從以下2個(gè)方面采取相應(yīng)措施:第一,馬斯洛需求層次理論將人的需求從基礎(chǔ)需求到精神需求進(jìn)行劃分,認(rèn)為只有在低一層的需求得到滿足后,高一層的需求才會(huì)出現(xiàn),其中低層且最基礎(chǔ)的需求是人的生理需求。面對新冠肺炎傳染速度快的情況,雖然減少人員的流通能夠有效減少感染人數(shù),但是這也相對減少了糧食的流通。為保障居民的基礎(chǔ)生活需求對特殊行業(yè)如食品行業(yè),應(yīng)適當(dāng)放寬政策限制。第二,易得性感知是指根據(jù)人回想某件事的難度來判斷概率的傾向。通過對突發(fā)事件波及人數(shù)和范圍的宣傳能夠引起人們的重視程度。借助互聯(lián)網(wǎng),利用大眾傳媒宣傳相關(guān)預(yù)防知識(shí)以及政府等其他公益性組織采取的快速行動(dòng)能夠有效降低人們的慌亂情緒,維持社會(huì)安定。通過一張一弛的舉措既能夠引起人們對突發(fā)事件的重視,又能降低人們的恐慌情緒。

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