舒服華

(武漢理工大學(xué)繼續(xù)教育學(xué)院，湖北 武漢430070 )

棉花是常見(jiàn)的經(jīng)濟(jì)作物，也是傳統(tǒng)的紡織原料，目前占所有紡織原材料的40%以上，并且這一比例還在持續(xù)增大，其主要原因是棉花紡織品得到了人們的重新認(rèn)識(shí)。棉花紡織品是一種透氣良好的純天然織物，對(duì)人的皮膚無(wú)刺激作用，不會(huì)使人產(chǎn)生過(guò)敏反應(yīng)。棉質(zhì)服裝還具有良好的吸濕性、保溫性、耐熱性，穿在身上舒適健康。同時(shí)，棉花紡織品也是一種環(huán)保型的面料，焚燒時(shí)釋放的有害物少，丟棄時(shí)容易降解，對(duì)環(huán)境污染小。在當(dāng)今人們普遍追求綠色健康生活方式的時(shí)代，棉織品又再次受到了消費(fèi)者的青睞，成為紡織舞臺(tái)的新寵，且紡織行業(yè)對(duì)于棉花的依賴度持續(xù)增高。科學(xué)預(yù)測(cè)我國(guó)棉花產(chǎn)量，對(duì)制定棉花產(chǎn)業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略，統(tǒng)籌農(nóng)業(yè)生產(chǎn)，做好市場(chǎng)宏觀調(diào)控，確保紡織原料穩(wěn)定供應(yīng)，保持棉花市場(chǎng)供需總體平衡，推進(jìn)少數(shù)民族地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展，促進(jìn)農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化和紡織行業(yè)健康發(fā)展具有重要的意義。由于棉花產(chǎn)量和棉花種植面積具有密切的關(guān)系，將二者聯(lián)系在一起預(yù)測(cè)，更具現(xiàn)實(shí)性和參考價(jià)值。向量自回歸模型(VAR)常用于多個(gè)相關(guān)聯(lián)的時(shí)間序的預(yù)測(cè)，它以歷史數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，通過(guò)挖掘系統(tǒng)內(nèi)部所隱含信息對(duì)時(shí)間序列未來(lái)的發(fā)展趨勢(shì)進(jìn)行判斷，并且能夠揭示關(guān)聯(lián)時(shí)間序列之間的聯(lián)系，比孤立地對(duì)多時(shí)間系列進(jìn)行單獨(dú)預(yù)測(cè)更加客觀、可信。因此，運(yùn)用VAR模型對(duì)我國(guó)棉花產(chǎn)量和棉花種植面積進(jìn)行預(yù)測(cè)，以促進(jìn)農(nóng)業(yè)和紡織行業(yè)健康發(fā)展。

1 VAR模型預(yù)測(cè)方法

VAR模型常用于對(duì)2個(gè)或多個(gè)相關(guān)聯(lián)的時(shí)間系列的預(yù)測(cè)，VAR模型一般可用下式表示，稱為限制性向量自回歸模型。

=-1+-2+…+-++

(1)

式中，y為n維內(nèi)生向量；x為m維外生向量；ε為n維隨機(jī)擾動(dòng)向量；A(i=1，2，…，p)和B為系數(shù)矩陣。

特別時(shí)(當(dāng)外生向量為常數(shù)矩陣C時(shí))VAR模型變?yōu)橄率?2)，稱為非限制性向量自回歸模型。

=+-1+-2+…+-+

(2)

2我國(guó)棉花產(chǎn)量和種植面積預(yù)測(cè)

圖1為2006—2021年我國(guó)棉花種植面積和棉花產(chǎn)量統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)(數(shù)據(jù)來(lái)自國(guó)家統(tǒng)計(jì)局)。從中看見(jiàn)，在這16年中我國(guó)棉花種植面積呈逐漸下降的趨勢(shì)，而棉花產(chǎn)量在經(jīng)過(guò)一段時(shí)間的小幅下降后，近些年基本保持穩(wěn)定。一方面反映加入WTO后，我國(guó)紡織品市場(chǎng)逐步對(duì)外開(kāi)放，國(guó)內(nèi)部分市場(chǎng)被國(guó)外搶占，同時(shí)，加上國(guó)內(nèi)勞動(dòng)力成本的上升，使我國(guó)紡織品成本優(yōu)勢(shì)減弱，出口貿(mào)易承壓，紡織行業(yè)治理整頓，淘汰落后產(chǎn)能，使國(guó)內(nèi)棉花消費(fèi)量減少，市場(chǎng)供求關(guān)系失衡，棉花價(jià)格下滑，導(dǎo)致棉花種植的效益下降，使棉農(nóng)的生產(chǎn)積極性不高，種植面積逐步萎縮；另一方面，反映我國(guó)棉花生產(chǎn)技術(shù)在不斷提高，包括種子、農(nóng)田質(zhì)量、灌溉設(shè)施、田間管理技術(shù)都在大力改善，使棉花的單產(chǎn)得到了大幅提高，雖然棉花種植面積在減少，但總產(chǎn)量下降不太明顯。

圖1 我國(guó)棉花種植面和產(chǎn)量統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)

將我國(guó)棉花種植面積設(shè)為內(nèi)生變量為y，棉花產(chǎn)量設(shè)為內(nèi)生變量y，則y，y組成二維向量時(shí)間序列Y=(y，y)，以2006—2021年Y序列數(shù)據(jù)為樣本，然后建立VAR預(yù)測(cè)模型。

2.1單位根檢驗(yàn)

單位根檢驗(yàn)?zāi)康氖桥袛嘈蛄惺欠駷槠椒€(wěn)序列，否則容易導(dǎo)致偽回歸。如果序列為非平穩(wěn)序列，可通過(guò)一次或多次差分使其變?yōu)槠椒€(wěn)序列，若序列通過(guò)n次差分后才變?yōu)槠椒€(wěn)序列，則稱其為n階單整。單位根檢驗(yàn)見(jiàn)表1，從表1知， y的ADF值為-0.161610，大于1%、5%、10%的臨界值，y的ADF值-1.514344，為大于1%、5%、10%的臨界值，表明y、y均為非平穩(wěn)序列。故對(duì)y、y進(jìn)行一次差分，則 d(y)的ADF值為-2.895604，小于10%臨界值，d(y)為平穩(wěn)時(shí)間系列，d(y)的ADF值為-3.664002小于5%、10%臨界值，d(y)也為平穩(wěn)時(shí)間序列，y、y經(jīng)過(guò)一次差分后，皆變?yōu)槠椒€(wěn)系列，即內(nèi)生變量y、y為一階單整，滿足協(xié)整檢驗(yàn)的條件。建立模型VAR(2)以檢驗(yàn)d(y)、d(y)協(xié)整性、格蘭杰因果關(guān)系、模型的最佳滯后期。

表1 單位根檢驗(yàn)結(jié)果

2.2協(xié)整性檢驗(yàn)

協(xié)整性檢驗(yàn)主要是考察所研究變量組是否存在長(zhǎng)期的均衡關(guān)系，只有存在一定的聯(lián)系，將它們聯(lián)合起來(lái)研究才有意義。協(xié)整性檢驗(yàn)結(jié)果如表2。從表2可知，對(duì)于“無(wú)協(xié)整性”假設(shè)，似然概率為0.0129，小于 5%的置信水平，故拒絕原假設(shè)；對(duì)于“最多一個(gè)協(xié)整關(guān)系”假設(shè)，似然概率為0.2981，大于5%的置信水平，故接受原假設(shè)。說(shuō)明二者存在一個(gè)協(xié)整關(guān)系，即棉花種植面積與棉花產(chǎn)量存在長(zhǎng)期的均衡關(guān)系，將它們一同研究是有意義的。

表2 協(xié)整性檢驗(yàn)結(jié)果

2.3格蘭杰檢驗(yàn)

對(duì)d(y)、d(y)進(jìn)行格蘭杰檢驗(yàn)，在滯后2階的條件下，結(jié)果如表3。從表3可知，兩個(gè)假設(shè)的顯著性概率都大于5%的置信水平，故均接受原假設(shè)，即d(y)、d(y)之間雙向不存在格蘭杰因果關(guān)系，d (y)不是d(y)的格蘭杰原因，d(y)也不是d(y)的格蘭杰原因。值得注意的是，格蘭杰因果關(guān)系并非現(xiàn)實(shí)生活中的因果關(guān)系，而是統(tǒng)計(jì)學(xué)上的因果關(guān)系，它僅說(shuō)明在短期內(nèi)，一個(gè)變量的變化對(duì)另一個(gè)變量的變化解釋的有利性。所以，這并不代表棉花產(chǎn)量和棉花種植面積之間沒(méi)有關(guān)系，而只是在短時(shí)期內(nèi)，二者的變化不一定立刻一一對(duì)應(yīng)。這也是可以理解的，如棉花種植面積一時(shí)的增減，有時(shí)并不能馬上影響棉花產(chǎn)量的增減，如種子、種植結(jié)構(gòu)、旱澇等自然災(zāi)害、病蟲(chóng)害、管理技術(shù)等，都會(huì)導(dǎo)致棉花單產(chǎn)的不確定性，總產(chǎn)量的增減就很難說(shuō)得準(zhǔn)。即在短期內(nèi)，棉花產(chǎn)量不一定隨種植面積同步變化。

表3 格蘭杰檢驗(yàn)結(jié)果

2.4模型滯后階數(shù)確定

滯后階確定一般以AIC值(赤池信息準(zhǔn)則值)和SC值(施瓦茲準(zhǔn)則值)在同一滯后階最小為原則。當(dāng)AIC值、SC值不在同一滯后階最小時(shí)，則以 LR值(似然比統(tǒng)計(jì)量值)最大為準(zhǔn)則。滯后階數(shù)越大，模型的自由度越小，模型的參數(shù)越多，越復(fù)雜，并不能得到好的預(yù)測(cè)效果，對(duì)于樣本容量不大時(shí)序，滯后期在4以內(nèi)考察基本可以滿足。模型滯后階判別結(jié)果如表4。在考察的4個(gè)滯后階中， AIC=15.00703和SC=15.65813同時(shí)在滯后4期最小(帶*號(hào))，故最佳滯后期應(yīng)該為4，即模型最佳階數(shù)為p=4，因此確定的模型為VAR(4)。

表4 模型滯后階判別結(jié)果

2.5參數(shù)估計(jì)

建立VAR(4)模型，對(duì)模型的參數(shù)進(jìn)行估計(jì)，結(jié)果如表5，其中，參數(shù)第一項(xiàng)為系數(shù)，第二項(xiàng)為標(biāo)準(zhǔn)差(帶小括號(hào))，第三項(xiàng)t統(tǒng)計(jì)量(帶中括號(hào))。根據(jù)估計(jì)的參數(shù)得到預(yù)測(cè)方程如式(3)，即我國(guó)棉花種植面積產(chǎn)量的VAR預(yù)測(cè)方程。

表5 模型的參數(shù)估計(jì)結(jié)果

(3)

2.6穩(wěn)健性檢驗(yàn)

對(duì)建立的VAR(4)模進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)，結(jié)果如圖2所示。從圖2可知，模型的8個(gè)特征值都位于單位圓內(nèi)，即所有特征值模的倒數(shù)都小于1，說(shuō)明模型是穩(wěn)定和可靠的?？梢杂糜诿藁ǚN植面積和產(chǎn)量預(yù)測(cè)。

圖2 模型的穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果

2.7變量預(yù)測(cè)

根據(jù)預(yù)測(cè)方程(3)對(duì)我國(guó)棉花種植面積和棉花產(chǎn)量進(jìn)行預(yù)測(cè)，結(jié)果如表6(由于數(shù)據(jù)進(jìn)行了一次差分處理，并且后期值與前期的值和預(yù)測(cè)誤差有關(guān)，因此前5期的值不能預(yù)測(cè))。從表6可知，模型對(duì)棉花種植面積的平均預(yù)測(cè)誤差為1.21186%，對(duì)棉花產(chǎn)量的平均預(yù)測(cè)誤差2.74908%，兩個(gè)指標(biāo)的平均預(yù)測(cè)誤差都在公認(rèn)的優(yōu)良級(jí)標(biāo)準(zhǔn)3%以內(nèi)，表明運(yùn)用VAR模型預(yù)測(cè)我國(guó)棉花產(chǎn)量和種植面積不僅是可行，而且效果良好。預(yù)測(cè)曲線如圖3，由模型預(yù)測(cè)得到2022年我國(guó)棉花種植面積為303.8344萬(wàn)公頃，棉花產(chǎn)量為631.1209萬(wàn)噸，兩項(xiàng)指標(biāo)比2021年都有所增加。由于2020年、2021年全球廣受新冠肺炎疫情影響，特別是2020年，除中國(guó)外，世界主要經(jīng)濟(jì)體都出現(xiàn)較大的負(fù)增長(zhǎng)，導(dǎo)致棉花市場(chǎng)疲軟，傳導(dǎo)到我國(guó)，種植面積和產(chǎn)量也出現(xiàn)了雙降。2021年全球經(jīng)濟(jì)開(kāi)始緩慢復(fù)蘇，2022年會(huì)進(jìn)行一步加快恢復(fù)，對(duì)紡織品的需求有所增加，將推動(dòng)了對(duì)棉花的需求上升，加上這兩年國(guó)內(nèi)棉花種植面積和產(chǎn)量出現(xiàn)下降后，引起國(guó)家的高度重視，出臺(tái)了一系列出臺(tái)鼓勵(lì)和穩(wěn)定棉花生產(chǎn)的政策。2022年我國(guó)棉花種植面積和產(chǎn)量可能會(huì)出現(xiàn)一定程度的增長(zhǎng)，這一預(yù)測(cè)結(jié)果有較大的可信度。

圖3 棉花種植面積和產(chǎn)量的預(yù)測(cè)曲線及對(duì)比

表6 模型預(yù)測(cè)結(jié)果及比較

2.8脈沖分析

脈沖分析的方法是給模型加一個(gè)單位標(biāo)準(zhǔn)差的干擾信號(hào)，考察干擾信號(hào)運(yùn)行情況。脈沖分析如圖4所示。給d(y)加一個(gè)d(y)的標(biāo)準(zhǔn)差大小的干擾信號(hào)，d(y)沿著0線上下振動(dòng)，均值趨于0，干擾信號(hào)隨期數(shù)震蕩減弱大約在第10期左右就消退，最終收斂；給d(y)加一個(gè)d(y)的標(biāo)準(zhǔn)差大小的干擾信號(hào)，d(y)沿著0線上下寬幅振動(dòng)，但均值基本趨于0，干擾信號(hào)也隨期數(shù)震蕩減弱，不過(guò)收斂的期數(shù)有所延長(zhǎng)；但應(yīng)該也是收斂的。說(shuō)明 d(y)受 d(y)影響較大，即棉花產(chǎn)量長(zhǎng)期來(lái)看主要受種植面積的影響。脈沖分析表明模型是合適和正確的。

圖4 脈沖分析結(jié)果

2.9方差分解

由于兩個(gè)變量存在協(xié)整關(guān)系，對(duì)二者進(jìn)行預(yù)測(cè)牽涉到彼此之間的信息。預(yù)測(cè)精度不僅與自身有關(guān)，還與相對(duì)應(yīng)的另一個(gè)變量有關(guān)。方差分解的目的就是分析各變量預(yù)測(cè)誤差的組成與來(lái)源。方差分解結(jié)果如圖5。從圖5可知，d(y)的預(yù)測(cè)誤差主要來(lái)源于自己，占98%，2%來(lái)源于d(y)；d(y)的預(yù)測(cè)誤差主要來(lái)源于d(y)，占95%。5%來(lái)源自己，再次反映棉花種植面積是決定棉花產(chǎn)量的主要因素。

圖5 方差分解結(jié)果

3結(jié)語(yǔ)

棉花在我國(guó)有悠久的種植歷史，是重要的經(jīng)濟(jì)作物，是主要的紡織原料，也是重要的戰(zhàn)略物資。棉花安全是糧食安全、國(guó)家安全的重要組成部分。眾所周知，我國(guó)是世界上的紡織大國(guó)，是全球最大的紡織品出口國(guó)，因此，中國(guó)既是第一大棉花消費(fèi)國(guó)，同時(shí)也是棉花生產(chǎn)大國(guó)。2020年我國(guó)棉花產(chǎn)量位居世界第一，占全世界的22%，消費(fèi)量約為595萬(wàn)噸，保持了供需總體平衡。穩(wěn)定的棉花供應(yīng)不僅保證了我國(guó)紡織行業(yè)的健康發(fā)展，而且為我國(guó)紡織品服裝出口提供了有力的支持。同時(shí)，種植棉花也為老少邊窮欠發(fā)達(dá)地區(qū)提供一條重要的致富門路。棉花作為國(guó)家戰(zhàn)略物資，事關(guān)國(guó)計(jì)民生、經(jīng)濟(jì)發(fā)展、國(guó)防建設(shè)、國(guó)家安全。因而我國(guó)棉花主產(chǎn)區(qū)要切實(shí)有目標(biāo)、有計(jì)劃、有措施、有行動(dòng)抓好棉花生產(chǎn)，穩(wěn)定棉花產(chǎn)量，保障棉花安全，以免受制于人，維護(hù)國(guó)家核心利益。同時(shí)，搞好棉花生產(chǎn)對(duì)推動(dòng)城鄉(xiāng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展、農(nóng)民增收致富、滿足居民衣著需求、促進(jìn)對(duì)外貿(mào)易發(fā)展等具有深遠(yuǎn)的意義。準(zhǔn)確預(yù)測(cè)我國(guó)棉花產(chǎn)量，對(duì)推進(jìn)棉花生產(chǎn)穩(wěn)步進(jìn)行，確保供求關(guān)系協(xié)調(diào)，促進(jìn)棉花行業(yè)有序、有效發(fā)展，更好地服務(wù)于紡織行業(yè)，保障經(jīng)濟(jì)社會(huì)的發(fā)展等具有重要的意義。運(yùn)用VAR模型對(duì)我國(guó)棉花種植面積和棉花產(chǎn)量的預(yù)測(cè)取得了令人滿意的效果，棉花種植面積平均預(yù)測(cè)誤差僅為1.21186%，棉花產(chǎn)量平均預(yù)測(cè)誤差為2.74908%。根據(jù)模型預(yù)測(cè)得到2022年我國(guó)棉花種植面積為303.8344萬(wàn)公頃，棉花產(chǎn)量為631.1209萬(wàn)噸。