呂裔良
(貴州商學(xué)院管理學(xué)院,貴陽(yáng)550014)
Gort 等(1982)構(gòu)建產(chǎn)業(yè)生命周期分析模型,將產(chǎn)業(yè)發(fā)展劃分為五個(gè)階段。[1]Kleppery(1990)對(duì)G-K模型進(jìn)行修正,將產(chǎn)業(yè)發(fā)展從五個(gè)階段調(diào)整為三個(gè)階段。[2]
陸國(guó)慶(2002)對(duì)我國(guó)煤炭、紡織等產(chǎn)業(yè)進(jìn)行實(shí)證研究,指出我國(guó)煤炭和紡織等產(chǎn)業(yè)處于衰退期發(fā)展階段。[3]片峰等(2016)運(yùn)用龔伯茲曲線(xiàn)對(duì)中國(guó)鋼鐵產(chǎn)業(yè)進(jìn)行實(shí)證研究,指出2004—2012 年中國(guó)鋼鐵產(chǎn)業(yè)已進(jìn)入成長(zhǎng)期后期階段。[4]王玉晶(2017)構(gòu)建模型對(duì)我國(guó)高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展階段進(jìn)行研究,指出高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)已進(jìn)入成熟期。[5]
相較上述工業(yè)產(chǎn)品,乳制品有著自身獨(dú)特的產(chǎn)業(yè)發(fā)展特征,需要加以科學(xué)研究,制定合理的產(chǎn)業(yè)政策。
ARMA(p,q)可用于預(yù)測(cè)復(fù)雜時(shí)間序列,若時(shí)間序列與其以前自身值及擾動(dòng)項(xiàng)同時(shí)存在相關(guān)性,則可建立移動(dòng)平均模型,模型如公式(1)所示。
公式(1)中,Ut-q 與 Ut、Ut-1 為隨機(jī)誤差項(xiàng),是獨(dú)立白噪聲序列。
通過(guò)以下三個(gè)步驟進(jìn)行模型識(shí)別和構(gòu)建。
1.進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)
采用單位根平進(jìn)行穩(wěn)性檢驗(yàn),若非平穩(wěn)時(shí)間序列處于變化態(tài)勢(shì),需對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行相關(guān)處理,轉(zhuǎn)化為平穩(wěn)時(shí)間序列。
2.模型識(shí)別和診斷檢驗(yàn)
對(duì)原有時(shí)間序列擬合效果進(jìn)行驗(yàn)證,如果檢驗(yàn)結(jié)果無(wú)效,需要再次進(jìn)行擬合分析。反之,則擬合結(jié)果有效。
3.模型預(yù)測(cè)
根據(jù)檢驗(yàn)的有效性結(jié)果,就可以運(yùn)用該模型進(jìn)行短期預(yù)測(cè)并得到研究結(jié)論。
根據(jù)前述檢驗(yàn)步驟,發(fā)現(xiàn)ARIMA 模型是適用模型,相關(guān)數(shù)據(jù)來(lái)源于《2018 年中國(guó)奶業(yè)年鑒》和《2020 中國(guó)乳制品行業(yè)數(shù)據(jù)中臺(tái)研究報(bào)告》。由于ARMA 模型不能對(duì)非平穩(wěn)時(shí)間序列進(jìn)行有效檢驗(yàn),需進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn),結(jié)果見(jiàn)表1。
表1 T 的ADF 檢驗(yàn)結(jié)果
表1 顯示,單位根為0.262563,高于檢驗(yàn)臨界值。因T 統(tǒng)計(jì)顯示該序列不是平穩(wěn)序列,故通過(guò)一階差分處理后的結(jié)果見(jiàn)表2。
表2 一階差分后的ADF 檢驗(yàn)結(jié)果
表2 顯示,單位根檢驗(yàn)無(wú)效。再次對(duì)序列進(jìn)行差分,計(jì)算結(jié)果詳見(jiàn)圖1。
圖1 顯示,需要進(jìn)行二階差分單位根檢驗(yàn),結(jié)果見(jiàn)表3。
表3 二階差分后的單位根檢驗(yàn)結(jié)果
表3 顯示,單位根等于4.573915,低于檢驗(yàn)水平臨界值,由此可知DT 是平穩(wěn)序列。
由圖1 可知,因?yàn)镈T 均值不等于零,擬構(gòu)建新的模型,模型公式為:
通過(guò)對(duì)Q 統(tǒng)計(jì)量進(jìn)行計(jì)算,對(duì)殘差數(shù)列能否滿(mǎn)足相關(guān)檢驗(yàn)進(jìn)行驗(yàn)證。計(jì)算結(jié)果顯示,最右側(cè)概率指均大于0.08,低于x2 分布的臨界值,模型檢驗(yàn)通過(guò),充分說(shuō)明運(yùn)用ARIMA 模型對(duì)乳制品產(chǎn)業(yè)生命周期進(jìn)行實(shí)證分析是科學(xué)、準(zhǔn)確的。
運(yùn)用ARIMA 模型對(duì)乳制品產(chǎn)業(yè)生命周期進(jìn)行識(shí)別,識(shí)別結(jié)果見(jiàn)圖2。圖2 顯示,2014—2019 年乳制品產(chǎn)業(yè)進(jìn)入成熟期初期階段,行業(yè)增速趨緩。行業(yè)增速日趨下降主要是由于以下原因:首先,產(chǎn)業(yè)發(fā)展進(jìn)入瓶頸期,產(chǎn)品品類(lèi)結(jié)構(gòu)不合理,難以有效滿(mǎn)足消費(fèi)者需求,品類(lèi)結(jié)構(gòu)亟需優(yōu)化;其次,產(chǎn)業(yè)鏈上游奶牛飼養(yǎng)結(jié)構(gòu)不合理,奶牛飼養(yǎng)管理水平低下,成為阻礙行業(yè)產(chǎn)能提升的重要因素。政府應(yīng)鼓勵(lì)乳制品企業(yè)通過(guò)兼并重組產(chǎn)業(yè)鏈上游企業(yè),優(yōu)化資源配置。在消費(fèi)升級(jí)的背景下,乳制品企業(yè)進(jìn)行供給側(cè)改革,有效滿(mǎn)足消費(fèi)者需求。
圖2 乳制品產(chǎn)業(yè)生命周期示意圖