基于ARIMA模型的世界稻米供需态势分析

蔡承智　刘尧尧　何柳欢　廖从健　耿坤

摘要：稻米是中国两大口粮之一。研究世界稻米供需态势，旨在为中国稻米外贸提供决策参考信息。迄今为止，运用“时间序列”方法分析世界稻米供需态势的研究鲜见报道。为此，本文基于1961-2018年数据、运用ARIMA模型（自回归单整移动平均模型）预测分析2023年前中国、印度及世界稻米人均产量，以间接反映产品供需态势。研究表明：2023年前中国稻米总产提高快于人口增长，人均消费增加，表明人民生活水平提高;印度稻米总产提高与人口增长基本持平、供需保持稳定;世界稻米总产提高快于人口增长、相对供给增加;中国稻米外贸格局总体向好，稻米“口粮绝对安全”有保障。

关键词：世界  稻米  供需  態势

一、引言与文献综述

稻米是中国两大口粮之一，研究世界稻米供需态势，旨在为中国稻米外贸提供决策支持信息。迄今，学界对中国及世界稻米供需及贸易的研究成果如下：稻米市场品质主要是由稻米的长度、形状、胚乳透明度和垩白等决定的，对于食用米，就大多数人和世界稻米市场而言，更喜长和细长籽粒[1];一般而言，新稻上市前稻米市场仍将持续原有格局[2];通常，在早稻价格持续向好的带动下，中稻市场也将逐渐摆脱低迷走势，逐步走强[3];稻谷价格波动对大米价格有着显著影响，且大米市场更易受到外部冲击影响[4];2016年辽宁省的稻谷产量和质量均与上一年基本持平，但国家政策支持力度较大，价格始终保持较高水平，产地农户存在一定的惜售心理[5];从价格形成机制来看，“稻强米弱”是稻米市场价格扭曲传导的特殊表现[6];稻米产业的发展，必须遵循稻米市场的运行规律[7];未来世界稻谷生产潜力巨大，而一些主产国稻米需求却出现徘徊[8];2017年，韩国（历史上）首次向发展中国家提供稻米援助[9]、Balie J等[10]研究指出：2019年菲律宾稻米的农场价格和零售价格分别下降30.1%和17.4%，进而稻米消费增长;世界稻米市场价格的轻微上涨，引起东南亚国家国内稻米市场价格的小幅提高。

综上所述，预测分析世界稻米供需态势，尚鲜见文献报道。因此，本文运用ARIMA模型预测分析2023年前中国（最大稻米进口国）、印度（最大稻米出口国）及世界稻米供需态势，旨在为中国稻米进口贸易提供决策参考。

二、中国、印度及世界稻米人均产量预测分析

（一）数据来源及预测模型

1. 数据来源

稻米作为世界重要的粮食作物，供给增加依靠产量提高、需求上升源于人口数量及人均消费量的增加;其中产量增长主要依靠作物单产的提高，因为种植面积的扩大有限（甚至缩小）。稻米总产提高快于消费增长时，绝对供给增加、相对需求减少、供需态势松弛;反之供需态势紧张。因此，本文基于1961-2018年中国、印度及世界稻米人均产量（产量除以人口数量）变化，预测分析2023年前世界稻米供需态势。

从图1可见1961-2018年：中国稻米人均产量在波动中上升，其中1984年最高（167kg）、1961年最低（82kg）;中国稻米人均产量1965年（122kg）首次超过印度（92kg），此后一直保持（至2018年）;印度稻米人均产量高于世界水平且在波动中上升，其中2001年最高（130kg）、1966年最低（90kg）;世界稻米人均产量上升较为平稳，其中2012年最高（103kg）、1961年最低（70kg）。

2. 预测模型

ARIMA模型属于时间序列预测分析方法。所谓时间序列，在统计意义上是将某一个指标在不同时间上的不同数值，按照时间的先后顺序排列而成的数列。时间序列分析是预测研究的一个重要的分支，时间序列分析的理论基础是（平稳）随机过程。即：通过分析（平稳）随机过程，透过表面的若干偶然事件揭示事物内在的必然规律（或趋势）;从偶然中悟出必然，是这一方法的精髓和魅力所在;优点在于以时间来集中反映若干影响因素的集成作用，无需考虑不同因子的贡献及互作。ARIMA模型的形式为ARIMA （p，d，q）。其中：p、d和q分别为自回归（系数）项数、时间序列成为平稳序列时所做的差分次数和移动平均项数。ARIMA模型的数学表达式为：

世界人口数量及稻米产量总体上随时间（年代）而增长，可以说是客观存在的一种必然趋势。因此，可以运用ARIMA模型对中国、印度及世界稻米供需态势进行预测分析。

〓〓运用ARIMA模型预测中国、印度及世界稻米供需态势，基于1961-2018年、预测2019-2023年（时段越长、信度越低），主要介于中国经济发展常常设计为5年期计划。逻辑步骤如下：首先，对变量的历史数值取对数以消除异方差，并进行“时间序列”平稳性检验，（不平稳时）通过“差分”建立“平稳序列”;其次，基于变量历史数值的“平稳序列”建立ARMA（1，2）、ARMA（1，1）、AR（1）、MA（2）和MA（1）共5种基础模型;再次，运用5种基础模型拟合变量历史数值（拟合样本数等于预测样本数），选择最佳拟合度并通过效度检验的基础模型构建ARIMA （p，d，q）预测模型;最后，检验、运用ARIMA （p，d，q）模型预测变量未来值。

（二）中国、印度及世界稻米供需态势

1. 中国、印度及世界稻米2023年前人均产量预测

基于ARIMA模型的中国、印度及世界稻米2019-2023年人均产量预测如下：

（1）中国稻米2019-2023年人均产量预测

中国稻米1961-2018年人均产量对数值序列平稳（ADF 单位根检验的t统计量为-4.869009、1%水平检验临界值为-4.127338）。基于平稳序列建立5种基础模型（表1）：

表1中5种基础模型2014、2015、2016、2017和2018年的拟合值比实际值分别为（+代表增加、-代表减少）：ARMA（1，2）模型的-1.1%、-3.1%、-2.1%、-2.4%和-1.8%，平均-2.1%;ARMA（1，1）模型的-1.1%、-3.1%、-2.1%、-2.4%和-1.8%，平均-2.1%;AR（1）模型的-2.4%、-3.8%、-2.1%、-1.8%和-0.5%，平均-2.1%;MA（2）模型的+1.0%、-0.4%、+1.9%、+2.3%和+4.3%，平均+1.8%;MA（1）模型的-1.1%、-2.4%、-0.1%、+0.3%和+2.3%，平均-0.2%。表明MA（1）基础模型的拟合度最优，故以此构建ARIMA（0，0，1）预测模型，其回归结果如表2所示。

表2中ARIMA（0，0，1）模型的MA根倒数（-0.23）绝对值小于1.00（位于单位圆内），即模型通过稳定性检验。据此，2019-2023年中国稻米人均产量预测值分别为151kg、153kg、154kg、156kg和158 kg。即：2019-2023年中国稻米人均产量将逐年增加，表明人均消费水平提高。

（2）印度稻米2019-2023年人均产量预测

印度稻米1961-2018年人均产量对数值序列平稳（ADF单位根检验的t统计量为-6.995647、1%水平检验临界值为-4.127338）。基于平稳序列建立5种基础模型（表3）。

表3中5种基础模型2014-2018年的拟合值比实际值分别为：ARMA（1，2）模型不能进行预测，因为模型提示数据不足;ARMA（1，1）模型，也因为数据不足不能进行预测;AR（1）模型的+3.8%、+5.5%、+2.8%、+0.9%和-0.5%，平均+2.5%;MA（2）模型的

+3.8%、+6.3%、+2.8%、+1.7%和+0.3%，平均+3.0%;MA（1）模型的结果与MA（2）模型相同。即AR（1）基础模型的拟合度最优，故以此构建ARIMA（1，0，0）预测模型（回归结果见表4）。

表4中ARIMA（1，0，0）模型的AR根倒数（-0.50）绝对值小于1.00，表明模型是稳定的。据此，2019-2022和2023年印度稻米人均产量预测值分别为128kg、128kg、128kg、129kg和129kg。即：2019-2023年印度稻米人均产量将略有增加，表明供需将保持总体稳定。

（3）世界稻米2019-2023年人均产量预测

世界稻米1961-2018年人均产量对数值序列非平稳（ADF单位根检验的t统计量为-3.610467、1%水平检验临界值为-4.127338），一阶差分后成为平稳序列（ADF单位根检验的t统计量为-8.927909、1%水平检验临界值为-3.552666）。基于平稳序列建立5种基础模型（表5）：

表5中5种基础模型2014-2018年的拟合值比实际值分别为：ARMA（1，2）模型的-0.8%、-0.1%、+0.3%、0.0%和-0.5%，平均-0.2% （-0.21%）;ARMA（1，1）模型的-0.8%、-0.1%、+1.3%、0.0%和+0.5%，平均+0.2% （+0.19%）;AR（1）模型的-1.7%、-1.1%、+0.3%、-1.0%和-0.5%，平均-0.8%;MA（2）模型的-3.7%、-3.0%、-1.7%、-2.9%和-2.4%，平均-2.8%;MA（1）模型的-2.7%、

-2.1%、-0.7%、-1.0%和-1.4%，平均-1.6%。表明ARMA（1，1）基础模型的拟合度最优，故以此构建ARIMA（1，1，1）預测模型（表6）。

表6中ARIMA（1，1，1）模型的AR根倒数（0.68）和MA根倒数（0.98）的绝对值均小于1.00，即模型通过稳定性检验。据此，2019-2023年世界稻米人均产量预测值分别为103kg、103kg、104kg、104kg和105 kg。即：2019-2023年世界稻米人均产量将略有增加，表明中国稻米进口贸易环境总体向好。

2. 中国、印度及世界稻米1961-2023年供需态势

如图2所示，1961-2023年（预测）：世界稻米人均产量的模型（拟合、预测）趋势线与实际值（散点图）吻合度最高、其次是印度、中国的前期吻合度低于后期，中国稻米人均产量呈波动中增加态势，如1961-2023年分别为82kg、136kg、142kg、153kg、135kg、144kg和158 kg，分别是世界水平的1.2、1.6、1.6、1.6、1.4、1.4和1.5倍;同期印度稻米人均产量呈波动中略有上升态势，如1961-2011和2023年分别为116kg、114kg、112kg、126kg、130kg、126kg和129 kg，分别是世界水平的1.7、1.4、1.2、1.3、1.3、1.2和1.2倍。表明印度作为世界最大稻米出口国，国内稻米供给与需求总体持平，总产占世界的份额在减少;同期世界稻米人均产量呈相对稳定上升态势，如1961-2023年分别为70kg、84kg、90kg、96kg、96kg、103kg和105kg，表明世界稻米总产提高总体快于人口增长，产品相对供给增加，人均消费提高。

三、讨论与结论

（一）讨论

本文以“时间序列”方法中的ARIMA模型，预测分析中国、印度及世界稻米供需态势。该方法以稻米人均产量随时间（年份）的变化态势来间接反映产品供需平衡状况，不考虑稻米总产和人口数量的具体变化。这是一种直接基于“序列”时间趋势的预测分析方法，尤其近期表现是预测的重要基础。只要变量随时间推移表现出某种变化规律，模型运行过程中符合相应检验要求，则预测结果有效。

学界在中国、印度及世界稻米贸易方面的已有研究，多数基于局部、区域层面或特定贸易政策视角;而政府或UN-FAO的预测，常常是根据当年的种植面积及单产测算估计总产。鉴于此，本文尝试从世界稻米的生产与消费平衡状况来研判中国的供需态势。

中国和印度分别是世界稻米最大的进口国和出口国，本文对中国、印度及世界稻米供需态势的预测分析，旨在为中国稻米外贸提供决策支持。如针对（全球新冠疫情、国际粮食外贸收紧）新形势下的国家粮食安全保障，建议考虑采取以下措施：一是优化国内稻谷生产布局，进一步夯实自给基础，确保口粮绝对安全;二是守住耕地红线，因地制宜扩大谷物种植，确保谷物基本自给;三是把握外贸市场态势，适当进口优质稻米，改进人民膳食品质。

（二）结论

本研究表明2019-2023年：中国稻米总产提高快于人口增长，人均消费增加，人民生活水平提高;印度稻米总产提高与人口增长基本持平、供需保持稳定;世界稻米总产提（下转第23页）（上接第18页）高快于人口增长、相对供给增加;中国稻米外贸格局总体向好，稻米“口粮绝对安全”有保障。

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[10]Balie J， Valera HG. Domestic and international impacts of the rice trade policy reform in the Philippines [J]. FOOD POLICY， Apr. 2020， 92.

（作者單位：贵州财经大学经济研究所、贵州大学经济学院、贵阳市农业农村局）