现代都市型农业背景下生鲜乳价格波动预警研究*——以天津市为例

李慧燕，张淑荣，江智伟

(1. 天津农学院经济管理学院，天津市，300392； 2. 天津农学院计算机与信息工程学院，天津市，300392)

0 引言

在高度城市化的大都市，农业规模尽管较小，但对保障百姓基本民生起到重要作用，抗风险能力提升对于现代都市农业发展尤为重要。农产品生产周期少则一两个月，多则半年，甚至更长。在此过程中，农产品生产易受自然气候、市场条件、政策调整等多种因素影响，导致价格波动。因此需建立农产品价格预警机制，预判价格波动风险，为农业相关政策制定提供依据，从而维护农产品价格稳定。

在进口乳制品的冲击和大型乳企的控制下，天津市生鲜乳价格经历了数年“寒冬”，奶牛饲养数量呈现较大幅度波动，影响了生鲜乳供给量和牛奶自给率。与此同时，生鲜乳价格的高低不仅决定了奶牛养殖户(场)的收益，也影响着下游乳制品企业的生产成本。

为了更好地理解并准确把握生鲜乳价格的变化规律和影响因素，国内外学者利用大量数据，采取数理统计方法对生鲜乳价格展开深入研究。在生鲜乳价格波动规律方面，学者多采用CensusX12和H-P滤波分析法，对我国生鲜乳价格波动规律、周期性进行研究[1-6]。对于生鲜乳价格波动的原因，周宪锋等[7]认为由于原料奶的需求弹性小于生产供给弹性，由此导致原料奶市场波动。从影响因素来看，造成生鲜乳价格波动的因素主要有玉米价格、进口苜蓿价格、豆粕价格、鲜奶价格、国际主要市场生鲜乳价格、进口婴幼儿奶粉、进口乳清粉、产业政策、质量安全事件等[8-11]。为了预判农产品价格走势，学术界开始加深对农产品价格监测、预警方面的研究。欧美等发达国家对农产品生产、消费等方面的信息采集、分析、发布起步较早，针对价格波动预警机制的研究较多。美国农业部USDA开展的农业信息监测涉及120多个国家、60多个农产品品种，且从信息采集到信息发布进行立法，监测预警过程严谨规范[12]。Kumar[13]构建预警模型，对粮食生产进行监测预警。国内这方面研究起步相对较晚，中国农业科学院构建了中国农产品监测预警系统，采用智能化、仿真化的分析手段，对农产品信息展开即时监测与信息分析。还有一些学者构建了生猪、粮食、水产品等农产品价格预警体系[14-17]。

国内外学者针对生鲜乳价格波动规律、影响因素展开了丰富而卓有成效的研究，为后续研究奠定了坚实基础，但针对现代都市农业特征下生鲜乳价格波动规律研究较少，尤其是针对生鲜乳价格波动预警机制的研究凤毛麟角。为了推动生鲜乳市场健康发展，天津市建立了生鲜乳价格协商机制，但该机制还有待进一步完善，亟待科学预判生鲜乳价格走势、建立生鲜乳价格波动预警机制，为生鲜乳价格协商提供依据，从而保障生鲜乳稳定供给。在此背景下，本文以天津市为例，在对生鲜乳价格波动规律进行分解剖析的基础上，对生鲜乳价格进行短期预测，测算警限区间，明确预警状态；确定生鲜乳价格波动的先行警兆指标，基于BP神经网络构建生鲜乳价格波动预警模型，提出相关政策建议，以期为生鲜乳价格预警机制构建提供借鉴，为稳定生鲜乳价格提供政策参考。这一研究对稳定生鲜乳价格、维护特大型城市奶牛养殖户(场)和乳品企业的合法权益具有重要意义。

1 天津市生鲜乳价格波动周期分析

农产品价格季节性特别明显，且存在大量的重复模式、数据拐点、离群点以及因节假日造成的价格变动[18]。如图1所示，本文利用季节调整法得到生鲜乳价格趋势性成分(MP_TC)，结果显示天津市生鲜乳价格自2015年下半年开始至2018年上半年，整体上呈现下滑态势，但自2018年下半年以来上涨态势较为明显，收购价格普遍高于上一年同期水平。

运用H-P滤波分析法，分离天津市生鲜乳价格趋势性成分中的趋势序列Tend和周期序列Cycle，从而分析其变动趋势和季节规律。如图1所示，趋势序列为先向下又微上扬的平滑曲线，表明自2015年以来天津市生鲜乳价格呈逐年下滑的态势并于2018年下半年出现上涨的趋势。循环序列曲线走势表明自2016年开始生鲜乳价格周期性波动愈来愈明显。

图1 天津市生鲜乳价格波动趋势分析和周期分析

以月为单位，天津市生鲜乳价格大致经历了4个周期，价格波动周期基本保持在12个月左右。结合图2可见，天津市生鲜乳价格波动存在比较明显的季节性，每个自然年度内生鲜乳价格的最高价基本出现在每年年末至来年1—2月，最低价出现在7—8月。此价格的季节性波动主要是受到消费市场影响。1—2月正值中国重大传统节日—春节，乳制品作为走亲访友的主要礼品之一，需求十分旺盛，乳企不得不通过调高收购价格，争取更加稳定的奶源，从而保证乳企的正常生产活动，满足节日期间市场需求。而夏季，尽管受到奶牛热应激反应的影响，短时间内部分畜牧场生鲜乳产量出现下降，但是整体上对生鲜乳价格影响不大。

图2 天津市生鲜乳价格波动季节因素

2 生鲜乳月度价格短期预测及预警

2.1 生鲜乳月度价格短期预测

奶牛从幼牛到成年牛有特定生长周期，因此预警提前量需要考虑生长周期，这样预警才更具有实际意义。一般而言，奶牛大致要经历初生牛犊、犊牛、育成牛、青成牛、成年牛等多个阶段，养殖22～24个月，才能产崽产奶。

因此考虑到奶牛的生长周期，本文对样本外2020年1月—2022年12月天津市生鲜乳价格进行预警。通过多次比较2019年1—9月的预测值和实际值，考察平均绝对误差MAPE和希尔不等系数TIC两项指标，发现对季节调整法和Holt双参数指数平滑法得到的预测值进行组合预测(权重分别为35%和65%)结果最为理想，其中MAPE值为0.497%，远低于10%的临界值，说明预测精度很高；TIC值为0.003 2，接近于0，同样说明预测结果精度很高。其中季节调整法中趋势预测模型估计结果，各参数均通过了显著性检验，调整后的拟合优度为0.829，F统计量为115.006，模型估计结果良好。

趋势预测模型估计结果为

P_TC=3.846-0.028×T+0.000 6×T2

(178.921)(-13.824)(14.931)

(1)

式中：P_TC——生鲜乳月度价格；

T——时期。

进一步利用组合预测方法，计算得出组合预测结果，详见表1。从表1可以看出，天津市生鲜乳月度价格虽有升有降，但整体呈现出上涨态势，季节性波动亦比较明显。2022年1—6月天津市生鲜乳价格保持在4.34～4.38元/kg之间，其中2022年2月达到最高值，为4.38元/kg。

表1 天津市生鲜乳月度价格组合预测结果Tab. 1 Combined forecast results of fresh milk monthly price in Tianjin 元/kg

2.2 生鲜乳月度价格波动预警

2.2.1 警限和警度的确定

确定警限的方法有很多种，其中专家经验法主要依靠人们的经验来划定警限，主观性较强。若研究人员经验丰富，可能会通过专家经验法得到比较理想的预警结果。但为了避免出现因经验不足导致警限确定不当等问题，选择客观性强的系统方法和统计方法更合适、更便于操作。根据经济学理论，商品价格围绕均衡点出现小幅波动，表明价格信号及时灵敏地反映出市场供需变化。根据价格信号，市场供求双方及时调整供给或需求水平，市场回到均衡状态。而价格波动存在警情主要有以下两种情况：一是价格长期低于或高于均衡点，则认为该价格波动存在警情(双侧有警)；二是波动幅度大，远离均衡点，则认为该价格波动也存在警情。

借鉴葛慧玲[19]、唐江桥[14]、信丽媛[15]的方法，本文以消费者价格指数月度波动率平均值为基准点，以其标准差作为警限的确定依据，将警度分为5个等级，对应5个警限区间，并分别采用5种信号灯显示预警信息，反映不同市场状态。根据国家统计局公布的天津市消费者价格指数月度环比数据，计算得出波动率及其月度平均值和标准差，波动率月度平均值计算结果为0.181，其标准差为0.534，警限区间详见表2。

表2 警情指标的警度、警限和市场状态Tab. 2 Alarm degree, alarm limit and market state of alarm indicators

2.2.2 价格波动预警结果

利用生鲜乳价格短期预测结果，计算其月度波动率，并将其与各警限临界值进行比较，得到预警结果如表3所示。由表3可知，30个月中无警状态的月份有16个、轻警状态12个、重警状态2个，生鲜乳价格整体比较稳定。价格波动相对比较频繁的时间段是每年下半年，尤其是10—12月。年末生鲜乳价格出现相对大幅度的增长，其原因主要是由于年底乳制品企业尤其是饮用奶生产商为即将到来的元旦和春节备货，抢占奶源，生鲜乳需求旺盛所致。春节过后的3—4月份，基本会出现负向轻警，生鲜乳价格出现小幅下降。

表3 天津市生鲜乳月度波动预警结果Tab. 3 Warning results of monthly fluctuations of fresh milk in Tianjin

3 基于BP神经网络模型的生鲜乳年度价格波动预警机制

3.1 预警指标体系构建

生鲜乳价格主要受到供给、需求、自然条件、政策与经济环境方面的影响，但其中起决定作用的还是生产和消费环节，因此本文重点考虑生鲜乳供需方面，结合现代都市型农业的自然条件、政策与经济环境特点，对预警指标进行选择。

3.1.1 警情指标

借鉴唐江桥[14]、信丽媛[15]等研究成果，本文采用生鲜乳价格波动率作为警情指标，计算公式为

(2)

式中：Pt、Pt-1——第t年、第t-1年天津市生鲜乳价格；

Rt——天津市生鲜乳价格波动率。

3.1.2 警兆指标

1) 警兆指标的选择。生鲜乳年度价格波动预警警兆指标的选择可能涉及生鲜乳生产、加工、存贮、流通、乳品消费等多个环节。自然条件方面，天津市近年未发生严重的自然灾害天气，且从生产实际来看，冰雹等恶劣天气对生鲜乳生产影响极小。高温天气是影响生鲜乳生产的自然因素之一。天气炎热时，奶牛通常会产生热应激反应，产奶量可能出现一定幅度的下降，但该影响在年度数据中无法体现。因此本文警兆指标主要从供给、需求、政策与经济环境方面考虑，结合指标体系构建的可操作性、系统性、客观性、代表性原则进行筛选。天津市生鲜乳价格波动预警警兆指标如表4所示。

2) 先行指标、同步指标、滞后指标的确定。为了便于对天津市生鲜乳价格波动进行分析和预警，本文将警兆指标分为3类，分别是先行指标、同步指标和滞后指标。先行指标的变化领先于生鲜乳价格变化，预示着生鲜乳价格的变化趋势，对于预报生鲜乳价格波动警情十分重要；同步指标与生鲜乳价格变化在时间上一致；滞后指标晚于生鲜乳价格的变化。

在确定警兆指标的各种方法中，时差相关分析法对数据序列长度要求不高、计算量小、可操作性强、精确度高，因此常被用来划分警兆指标类别。

设Rt为基准指标，xt为被选择指标，即警兆指标；r为时差相关系数，则

(3)

其中，l=0，±1，±2，…，±L；当l≥0时，t′=1；当l<0时，t′=1-l。

式中：l——延迟数或时差，若l>0，表示该指标滞后；若l<0，表示该指标超前；若l=0，则二者同步。

表4 生鲜乳年度价格波动预警警兆指标Tab. 4 Pre-warning indicator of fresh milk yearly price fluctuation

在某延迟数下，若被选择指标与基准指标的时差相关系数绝对值最大，一般认为该延迟数下二者波动最为接近。

考虑到实际经济意义和样本数，本文以生鲜乳价格波动率为基准指标，运用时差相关分析方法，计算警兆指标(当年、前3年、后3年，共7个数据)与基准指标的时差相关系数，找到最大时差相关系数，根据该延迟数确定其先导强度和先导长度，明确其先行、同步或滞后性质。

本部分原始数据来源于全国畜牧总站、国家统计局官网、《天津统计年鉴》、Comtrade数据库、《全国农产品成本收益汇编》等。

通过计算与比较时差相关系数，本文得出各指标的类型，详见表5。

由表5可知，先行指标包括城镇人口比重、农业人口增长率、城镇居民人均可支配收入增长率、乳制品产量变动率、通货膨胀率和市场化水平，是影响生鲜乳价格的主要因素。

3.2 BP神经网络模型

样本小、数据非线性、影响因素复杂是构建价格波动预警模型时需要考虑的三大问题。基于此，本文进一步基于BP人工神经网络进行预警模型的构建。

对天津市生鲜乳价格波动进行预警，输入变量为先行警兆指标。考虑到先行警兆指标不同的先导长度，因此先行1期的警兆指标为i-1年数据，先行2期的警兆指标为i-2年数据，先行3期的警兆指标为i-3年数据。上文已确定6个先行警兆指标，分别为城镇人口比重、农业人口增长率、城镇居民人均可支配收入增长率、乳制品产量变动率、通货膨胀率、市场化水平。

根据蛛网理论，上一期价格对当期价格影响较大，因此本文增加上一年度生鲜乳价格变动率作为第7个先行警兆指标，基础数据详见表6。由此输入变量是一个7维向量，输入层神经元数量为7；输出变量为警情指标，即天津市生鲜乳价格波动率，是BP神经网络的目标向量，输出层神经元数量为1；隐层神经元数量为15。

表6 构建BP神经网络模型的基础数据Tab. 6 Basic data for constructing BP neural network model

3.3 BP神经网络训练结果

如表7、图3所示，本模型经过42次训练后，网络误差达到0.005的目标。预测结果的均方误差MSE值为0.001，均方根误差RMSE值为0.037，平均绝对误差MAE值为0.033。进一步计算希尔不等系数TIC值，得到TIC值为0.145，介于0与1之间，且接近于0，说明BP神经网络预测精度较高，预测结果比较理想。将测试样本数据输入模型，验证此预警模型的有效性，测试结果为0.101 5，与2019年实际值0.106 7相近且均显示为无警状态，因此该模型达到预警要求，可以用此模型对生鲜乳年度价格进行预警。

表7 BP网络训练结果Tab. 7 BP network training results

图3 生鲜乳价格波动预警模型训练过程

4 结论与政策建议

4.1 结论

本文利用季节调整法和H-P滤波分析法，充分分析天津市生鲜乳价格波动的趋势性和周期性，并采用组合预测方法对生鲜乳月度价格进行短期预测。对于月度价格波动预警，本文设定警度、警限区间，并对预测结果进行预警。在年度价格波动预警机制问题上，本文建立预警指标体系，利用时差相关分析法，确定影响生鲜乳价格的先行指标，构建BP神经网络模型，对预测结果进行训练，最终得出理想的预测结果。

1) 天津市生鲜乳价格趋势序列呈现先向下后微上扬的态势，2016年开始周期波动愈加明显，价格波动周期基本保持在12个月左右。组合预测精度较高，预测结果显示2022年1—6月生鲜乳价格在4.34～4.38元/kg之间，其中2月价格最高为4.38元/kg。

2) 月度价格波动预警结果显示天津市生鲜乳价格整体比较稳定。价格波动相对比较频繁的时间段是每年下半年，尤其是10—12月，生鲜乳价格易出现正向轻警甚至正向重警。

3) 影响天津市生鲜乳价格的先行指标包括城镇人口比重、农业人口增长率、城镇居民人均可支配收入增长率、乳制品产量变动率、通货膨胀率、市场化水平。基于BP神经网络构建的年度价格预警模型，经过训练，误差达到0.005的目标，精度较高，预测结果比较理想，达到预警要求。

4.2 政策建议

针对上述研究结论，本文提出以下3点建议。

1) 建立科学有效的市场信息收集、分析、发布机制。滞后、片面的市场信息易导致农业生产主体判断出现错误，使农产品价格出现剧烈波动。市场参与主体需要获得生鲜乳生产、消费、贮存、加工、流通等方面准确、及时的信息，以便及时把握市场变化。但目前大部分城市仍缺少生鲜乳价格信息及时发布平台和信息收集、分析、发布机制，或存在数据滞后问题，市场参与主体获得信息的渠道较少，导致其无法及时获取全面、准确的信息。因此，我国应着力创新信息服务模式，依托大数据技术，以政府为主导，完善价格预警监测、生产形势监测、消费市场监测、全产业链标准、疫病防控监测、科技咨询调查服务、融资保险等信息服务平台，建立全面、综合的信息收集、分析、发布机制。

2) 加强生鲜乳价格波动预警监测。从生产、加工、消费等环节，加强对基础数据的监测与统计，随着市场风险的不断演变，调整预警指标体系。着力挖掘统计监测数据所反映的规律，构建并完善生鲜乳价格波动预警模型和预警机制，加强风险跟踪，制定风险响应预案，提高预警的准确性和实效性。始终坚持以市场调节为主导的原则，尊重市场经济运行规律，充分发挥生鲜乳价格形成机制的作用，同时在存在重大风险时，通过政府调控政策，稳定生鲜乳价格。

3) 优化生鲜乳价格协商机制。建议精细核算生鲜乳生产成本、加工成本，兼顾奶农和加工企业合理利润、季节因素、市场供求变化等因素，加快推动建立生鲜乳价格协调机制；大力推进优质乳工程，完善优质优价、分级奖励标准；充分发挥奶业协会的作用，由奶业协会及相关单位共同监督、监管价格机制的执行情况，对于违反价格机制的乳品加工企业和规模化奶牛场，采取惩罚性措施，列入行业黑名单；加强生鲜乳生产与销售环节的紧密衔接，鼓励乳品企业通过收购、参股、托管等方式，制定全产业链生产标准，加强奶源基地建设；鼓励大型养殖户(场)参股乳品企业，形成利益共同体；完善生鲜乳价格保险机制，着力推进该险种在奶牛养殖户(场)的试点操作。