基于灰色系统GM(1,1)模型预测我国体育用品出口

田 广 郭朝廷 何祖星 侯生辉 朱桂华 刘世多 陈晓春



基于灰色系统GM(1,1)模型预测我国体育用品出口

田 广1,2郭朝廷3何祖星1侯生辉1朱桂华1刘世多1陈晓春1

（1.贵州理工学院体教部，贵州 贵阳 550003；2.华中师范大学体育学院，湖北 武汉 430079；3.中国人民解放军后勤工程学院军事教研室，重庆 400016）

探讨预测我国体育用品出口数学模型,为体育用品出口提供科学的参考依据。利用2001-2013年我国体育用品出口数据集建立GM(1,1)预测模型,并进行模型评价。我国体育用品出口的GM(1,1)模型为：

体育用品；灰色模型；出口；预测

2013年我国体育用品出口创汇112.72亿美元，是2001年55亿美元的2倍，平均每年增长率为6.30%，2008年金融危机后，我国体育用品出口遭遇寒冬，2012年更是出现负增长。折合人民币得出，2009为549亿元，占我国总出口量82029亿元的0.67%，占体育产业的11798亿元的30.56%，到2013年体育用品出口量为697.73亿元占总出口量137131亿元的0.51%，占体育产业总产值的21.80%。无论是总出口量还是体育产业量比例均在下降。

从出口结构来看，我国运动专业鞋靴，其他运动器材下降最快，2009年运动专用鞋靴12.37亿美元，截止2013年时仅有4.62亿美元，平均每年以11.43%速度递减；其他运动器材2009年为22.19亿美元，2013年为16.61亿美元，平均每年以1.29%下降，运动用球、运动用球类器材及器械、冰雪运动器械和用品、钓鱼用品和器材呈增长态势，除钓鱼用品增长幅度稳定外，其他几项均不稳定，其中，冰雪运动器械和用品已连续两届大幅出现负增长。

从出口地区来看，就2006 年, 我国体育用品出口到近 200 个国家和地区, 各洲大小依次为：北美洲、欧洲、 亚洲、 拉丁美洲、大洋洲、非洲。美国、香港、日本、德国、英国五个国家及地区出口市场集中度接近70%。

总体来看。2008年国际金融危机爆发后，我国体育用品出口量大幅锐减，整体发展不容乐观。现阶段，在全球金融危机冲击下，我国体育用品出口缺陷一一暴露：第一，输出国高度集中；出口产品品种单一，主要以劳动密集型和来料加工为主。第二，缺乏品牌效应，国内体育企业有上千余家，国际排名靠前的还没有中国体育企业，在现有的国内几家知名企业也是举步维艰，更多的企业主要依靠模仿或假冒国际知名品牌获得利润。或者承接国际知名企业的订单贴牌生产，利用我国廉价劳动力，赚取人工费。第三，创新能力不足，科技含量低。我国体育产品的科技含量很低，严重削弱了我国体育用品的竞争力；国内的高、精、尖器材几乎全是来自国外，国内产品在多方面还存在很多缺陷。第四，信息渠道不畅通。国内许多体育用品企业对国外体育用品市场的信息了解不够，有盲目跟风生产的现象。极少企业加入到国际体育用品制造的有关组织和协会。第五，体育用品出口的产业政策不完善、出口结构不合理以及行政干预大等问题[1-5]。

2014年10月，国务院《关于加快发展体育产业促进体育消费的若干意见》指出：“到2025年体育产业总规模超过5万亿元，推动产业向纵深发展”[6]。体育用品出口是带动体育产业发展的三架马车之一，体育产业出口的好坏直接决定我国体育产业发展水平。鉴于此，本研究试用灰色系统GM(1,1)模型对我国体育用品出口进行预测研究。以便为政府、企业、社会对体育用品出口的提供科学决策依据。

1 研究对象和方法

1.1 研究对象

2001-2013年我国体育用品出口数据来源国研网（http://www.drcnet.cn/DRCNet.channel.web/）

1.2 研究方法

通过CNKI、万方数据库查阅“体育用品”“体育用品出口”相关文章25余篇，参考灰色系统理论教材及专著5本，使用刘斌编写的灰色建模系统（IV版）软件进行建模。

2 灰色系统理论方法和实证

灰色系统GM(1,1)模型[7-10]是以“部分信息已知，部分信息未知”的”“小样本”、“贫信息”不确定性系统为研究对象，在分析少数据的特征，探讨少数据的潜在机制，将无规律的原始数据累加生成后,使其变为有规律的生成数列,然后通过数学方法建立相应的微分方程模型,从而预测未来发展趋势。主要步骤：建立灰色系统GM(1,1)模型、模型的检验、模型残差检验、模型后验差检验、模型关联度检验等。

3 实证分析

3.1 建立GM(1,1)模型

运用2001-2013，2006-2013，2008-2013,2010-2013四组数据进行拟合，经模型验证，前三组数据模型精度均不高，误差大。主要原因是，数据太长，国际金融危机，国内消费不足等多因素影响。第四数据模型精度、残差、相对误差率效果均最佳，见表4。因此，本文选取2010-2013年体育用品出口量构建预测模型，出口数列为=（98.16，108.42 ，106.92，112.72 ）单位：亿美元，对原始数据进行一次累加，得

表4 2010-2013年我国体育用品出口预测与实际值

年份 实际值预测值残差相对误差% 201098.1698.1600 2011108.42107.18-1.2373-0.14 2012106.92 109.332.41482.25 2013112.72111.53-1.1897-1.05

3.2 模型的检验

3.2.1 残差检验

3.2.2后验差检验

3.2.3关联度检验

故可用

经过残差检验、后验差检验和关联度检验后，该模型均达到了检测的标准，具有良好的实用性和精确度，可用

进行预测，到“十三五”末即2014-2020的我国体育用品出口预测数据为(113.92，116.21，118.54，120.92，123.35，125.83，128.35)，单位：亿美元。

4 结论

4.1通过对2001-2013年我国体育用品出口分析发现,我国体育用品出口在2008前一直较为稳定增长，2008年后受国际金融危机影响，直线衰退，其中运动专用鞋靴、其他运动器材、冰雪运动器械和用品尤为严重。

4.2运用2001-2013，2006-2013，2008-2013,2010-2013四组数据进行拟合，经检验，第四数据模型精度、残差、相对误差率效果均最佳，其中，残差检验小于0.01，后验差检验等于大于0.95，关联度检验大于0.90，各项精度均为一级。模型方程：

[1]何琳.试论贸易自由化条件下我国体育用品出口的现状及对策[J].生产力研究,2010（4）.

[2]席玉宝,刘应,金涛.我国体育用品出口状况分析[J].体育科学,2005(25)12.

[3]2001年中国体育用品联合台工作报告[EB/OL].中国体育用品联合会网站,2001-05-21.

[4]陈子锐.我国体育用品出口贸易的现状与对策探析[J].国际经济探索,2008,24(3).

[5]杨明,李留东.基于全球价值链的我国体育用品产业升级路径及对策研究[J].中国体育科技,2008(5).

[6]马涤明.体育终究要回归民生属性[N].西安日报,2014 -10-21.

[7]邓聚龙.灰色控制系统(第二版)[M].华中科技大学出版社,1997.

[8]党耀国,刘思峰.灰色预测与决策模型研究[M].北京:科学出版社,2009.

[9]郭齐胜.系统建模原理与方法[M].国防科技大学出版社,2003.

[10]刘思峰,谢乃明.灰色系统理论及其应用第四版[M].北京:科学出版社,2008.

Forcast of Sports Goods Exportation in China Based on the Gray System GM(1,1) Model

TIAN Guang1,2，etal.

(1.Guizhou Institute of Technology, Guiyang 550003, Guzhou,China； 2.Central China Normal University, Wuhan 430079, Hubei, China)

贵州省教育科学规划重点课题成果（编号：LM240003A）；贵州理工学院省级本科高校优秀教学团队科研成果。

田广(1985—)， 在读博士生，副教授，研究方向：体育人文社会学。