基于多种算法的我国稀土需求量预测及分析

郝雅琦 戴淑芬 李冉

[摘 要] 基于我国稀土需求总量、需求结构以及世界占比等历史数据，本文分别采用时间序列法、情景分析法，参照世界权威信息服务公司罗斯基尔的相关数据对2020年我国稀土需求量进行预测。研究结果表明，预计到2020年，我国各领域稀土总需求量为11万～14万吨，比较2012年，年复合增长率为7%～10%。通过对我国稀土需求量进行预测，为政府制定相关行业政策提供决策依据。

[关键词] 时间序列法；情景分析法；稀土；需求量；预测

doi ： 10 . 3969 / j . issn . 1673 - 0194 . 2014 . 17. 065

[中图分类号] F201 [文献标识码] A [文章编号] 1673 - 0194（2014）17- 0105- 05

稀土是一组同时具有电、磁、光、生物等多种特性的新型功能材料，是信息技术、生物技术、能源技术等高技术领域和国防建设的重要基础材料，同时也对改造某些传统产业，如农业、化工、建材等起着重要作用，是当今世界各国发展高新技术和国防尖端技术以及战略性新兴产业不可缺少的战略物资[1]。稀土消费量和消费结构反映了稀土材料终端应用领域的发展变化，也反映了我国工业化进程、产业发展状况和经济发展方式的演变，正确预测我国稀土需求对于制定行业政策、合理开发利用及保护稀土资源具有重要意义。[2]

1 预测方法及数据来源

由于影响稀土需求量的因素众多，这些因素构成了一个复杂系统，给稀土需求量的预测带来了困难，因此目前国内外针对稀土需求进行预测的相关文献较少，且多侧重定性研究，如世界权威信息服务公司罗斯基尔对8种稀土材料下游应用行业发展趋势进行预测和分析来判断稀土需求量的走势和特点。[3]在稀土需求定量预测方面，罗非（2012）采用指数平滑法对我国稀土生产和需求量分别进行预测；周扬 等（2013）在分析差分自回归移动平均（ARIMA）模型与非线性灰色伯努利（NGBM）模型特点的基础上，采用粒子群优化算法（PSO）对非线性灰色伯努利模型的参数进行了优选，建立了ARIMA耦合PSO-NGBM的全球稀土消费总量的时间序列预测模型。在上述学者研究的基础上，本文尝试采用时间序列法、情景分析法，参照罗斯基尔公司的相关数据对2020年我国稀土需求量进行预测。

本文进行预测的基础数据来源于中国稀土学会年鉴、中国稀土信息中心、国家统计局网站以及罗斯基尔信息服务公司出版的《世界稀土经济与市场展望》（第十四版）。

2 时间序列法预测及分析

ARIMA模型将预测对象随时间的变化而生成的序列视为随机序列进行运算，而我国稀土的消费量是一组非平稳时间序列，是一组依赖于时间变化的随机变量，需要对时间序列进行差分处理。依据最佳准则函数定阶法（AIC准则定阶法）和残差方差定阶法，选择信息准则量（AIC）和残差方差较小的模型。[4]

将我国1978-2012年稀土消费时间序列数据输入PASW Statistics 18软件。表1给出模型拟合统计量，可以看到所有模型拟合统计量R2均在0.932以上，最高达0.998，可见模型具有较高的拟合精度。Sig.列给出了Ljung-Box统计量的显著性值，该检验是对模型中残差错误的随机检验，表示指定的模型是否正确，显著性值小于0.05表示残差误差不是随机的，则意味着所观测的序列中存在模型无法解释的结构。从表1中可以看到统计量值Value的P值Sig.都大于显著性水平0.05，所以残差项不能拒绝不自相关的原假设，即残差项序列为白噪声序列，可判断模型通过有效检验。图1为曲线拟合图，可以看到拟合值与观测值具有较好的一致性。计算整理得到2020年我国稀土消费量预测结果（见表2）。

依据时间序列模型预测结果，农轻纺领域稀土需求量呈下降趋势，而其他4类的稀土需求量均呈增长趋势。预计到2020年我国对稀土需求量将达到10.74万吨，与2012年相比，年复合增长率约6.52%。

3 情景分析法预测及分析

稀土需求量的影响因素众多，本文将其主要分为经济状况、行业政策和稀土替代技术的研发3个方面。情景的有效合理设置需要考虑多方面因素，其中对历史数据和经验的分析十分重要，本文根据上述3个因素通过设置不同的情景进行进一步分析。

3.1 经济状况情景设置

由于稀土材料涉及下游行业众多，因此本文用国家GDP值和增长率代表经济发展状况。通过计算1982-2011年我国稀土总需求量与国家GDP总值的比率，得到单位GDP的稀土需求量在0.12～0.42之间，进一步计算得到单位GDP稀土需求量的平均值为0.28，假设到2020年前，我国单位GDP稀土需求量一直保持这一数值。

我国“十二五”规划确定GDP增速目标为7%，从中国的实际经验看，实际经济增长速度要高于规划速度。“十一五”规划速度是8%，剔除价格因素，实际平均增长速度是10.6%。党的十八大报告中提出“到2020年实现国内生产总值和城乡居民人均收入比2010年翻一番”的指标，要实现两个翻一番的目标，在接下来的几年中，只要经济年均增速达到6.9%左右就可实现GDP翻一番目标，考虑到人口增长因素，要实现人均收入翻一番的目标，对经济发展要求会更高一些，粗略测算GDP年均增速达到7.1%左右就可保障，而人均收入年均增速7%左右即可。2011年我国GDP增长率达到9.2%，2012年为7.8%。考虑到上述规划目标及我国过去实际经济增长速度与规划速度的比较，这里设定如下GDP增长情景：

（1）低速发展情景（A1）：2013-2020年间我国国民经济处于低速发展阶段，GDP增长速度为7%；

（2）中速发展情景（A2）：2013-2020年间我国国民经济处于中速发展阶段，GDP增长速度为7.5%；

（3）高速发展情景（A3）：2013-2020年间我国国民经济处于高速发展阶段，GDP增长速度为8%。

3.2 行业政策情景设置

从1983年到2012年，我国稀土需求增长率呈波动状态，除了2002、2008、2011和2012年几个特殊年份，增长率都是正值。1999-2000年间稀土产品的高价位引发产能的扩大，进一步导致生产过剩和大量库存，而电信、视听设备和计算机设备需求的下降使2001-2002年出现了15年间第一次需求的下降。[5]2008年全球金融危机对全球稀土的需求造成了巨大冲击。

受2010-2012年密集的政策刺激期影响，2011年我国各领域稀土需求均受到不同程度的影响，稀土需求增长率为-4.5%，2012年为-22%。据外媒报道，在因中国稀土出口规制引发的美日欧对华贸易诉讼中，世贸组织（WTO）已基本认可了美日欧的主张，并已向相关国家发出暂定判断通知，认定中国违反了2001年加入WTO时的协议承诺。我国败诉对国内来说是个大的利空，但是政府肯定会出台相应政策予以应对，会对我国在稀土行业相关政策制定和运用方面造成影响并引起需求量的波动。[6]同时，鉴于稀土材料在军事和国家安全等方面运用的深入，稀土行业对一个国家的政治意义和战略意义越来越高于经济意义，从国家对稀土行业管控的过程也可以看到是由促进生产和出口改为提高税赋、控制出口，依据前期我国稀土行业政策对稀土需求量的影响以及行业政策管控越来越严格的趋势[7]，根据行业政策的影响设置如下3种情景：

（1）基准情景（B1）：2013-2020年间我国稀土行业每年制定的政策、实施的行业管控优化措施对稀土需求增长率的影响为-6%；

（2）优化情景（B2）：2013-2020年间我国稀土行业每年制定的政策、实施的行业管控优化措施对稀土需求增长率的影响为-6.5%；

（3）管控情景（B3）：2013-2020年间我国稀土行业每年制定的政策、实施的行业管控优化措施对稀土需求增长率的影响为-7%。

3.3 替代技术情景设置

稀土需求更多地取决于下游产品和应用领域出现的稀土替代品，而替代品是否会广泛应用取决于其使用成本。结合目前世界主要发达国家稀土替代技术研发以及稀土货源紧缺推动，预计未来几年，稀土替代技术将应用到实际生产和使用中，使稀土需求量有所下降。[8]考虑到目前尚没有稀土替代技术导致稀土需求量下降比率的历史数据，结合目前世界上稀土替代技术研发进展，本文对稀土替代技术导致稀土需求量下降的比例设置如下情景：

（1）C1情景：稀土替代技术导致稀土需求量下降比例为2%；

（2）C2情景：稀土替代技术导致稀土需求量下降比例为2.5%；

（3）C3情景：稀土替代技术导致稀土需求量下降比例为3%。

2012年我国GDP总量为519 322亿元，稀土需求量为64 797吨REO，以2012年为基期，依据上述3个主要影响因素不同情景设置，得到如下稀土需求量预测值（见表3～表5）。

通过主要影响因素的不同情景设置，可以看到在情景A1B3C3下稀土需求量的值最低，即2020年需求量为10.96万吨REO，在情景A3B1C1下稀土需求量的值最高，即2020年需求量达到13.96万吨REO，其他情景下稀土需求量的预测值介于上述两值之间。但与时间序列法中对稀土需求量发展趋势的预测结果不同的是，由于参数设置使得2013年稀土需求量突兀剧增，且所有情景下稀土需求量都呈逐年下降的趋势。

4 参考罗斯基尔公司相关数据预测及分析

英国的罗斯基尔信息服务有限公司是一家专门提供全球范围内各类金属（矿业）相关行业信息的世界知名咨询服务公司。本文参考罗斯基尔信息服务公司对稀土各应用领域下游行业未来发展趋势和年平均增长率数据，以2010年世界各应用领域稀土需求量为基期，计算得到2020年时按应用区分的需求预测（见表6）。预计到2020年，世界稀土需求总量将达到25万～28.7万吨，年平均增长率为7%～8%。其中永磁体继续成为稀土最大的终端应用市场，永磁体、金属合金、荧光粉及陶瓷将保持较高的增长速率。

在此期间内，中国是最大的消费国，而且是全球增长率的主要驱动因素。预计2020年前中国需求的增长速率比世界其他国家高，但是中国增速比21世纪初期时的增长速度慢。依据对后期中国需求增速与其他国家和地区比较，中国需求比例将低于目前的70%，估计将达到一半左右，即2020年我国的稀土需求量在12万～14万吨。罗斯基尔的分析数据中对中国稀土政策的影响效应判断稍显不足，但这并不影响其对稀土需求量总体走势和各领域应用情况的判断。

5 结 论

本文基于我国稀土需求总量、需求结构以及世界占比等历史数据，分别采用时间序列法、情景分析法，参照世界权威信息服务公司罗斯基尔的相关数据，对2020年我国稀土需求量进行预测。时间序列法预测将影响我国稀土需求量的一切因素由“时间”综合起来，通过应用ARIMA模型预测2020年我国稀土总需求量达到10.74万吨，其中新材料领域稀土需求量占总量的一半以上。情景分析法中对政策影响因素和替代技术影响因素进行情景设置时可参考的历史数据相对较少，但是提出并依据政策和替代技术等具体影响因素来判断稀土需求量的未来走势和区间具有重要而积极的意义。基于对后期经济发展趋势、政策密集度和力度判断以及稀土替代技术研发应用的前景预期，预测到2020年我国稀土需求总量为10.96万～13.96万吨。本文进一步参照世界权威信息服务公司罗斯基尔关于稀土在下游领域应用趋势及中国稀土需求量占比估算等相关数据，计算得到2020年我国的稀土需求量为12万～14万吨。综合上述几种预测方法，本文预测到2020年我国各领域稀土总需求量为11万～14万吨，比较2012年，年复合增长率为7%～10%。

当然任何一种计量模型或定性和定量相结合的预测结果都不可能完全精确，因为模型和情景参数等都是直接或间接地依据历史数据来建立，同时每种预测方法都有其局限性，但预测值能够提供分析工具和决策的参考依据。[9]

主要参考文献

[1]何文章，卢福财.基于价值创造的稀土可持续产业价值链研究[J].云南社会科学，2013（3）：90-95.

[2]魏龙，潘安.中国稀土资源供给水平及其可持续发展评价[J].改革，2012（11）：55-60.

[3]李文龙.我国稀土产业可持续发展问题研究[J].科学管理研究，2011，29（1）：102-105.

[4]Ujjwal Kumar，V K Jain.Time Series Models（Grey-Markov，Grey Model with Rolling Mechanism and Singular Spectrum Analysis）to Forecast Energy Consumption in India[J].Energy，2010，35（4）：1709-1716.

[5]吴志军.我国稀土产业政策的反思与研讨[J].当代财经，2012（4）：90-100.

[6]张国栋.WTO初裁中方败诉，稀土配额制面临挑战[N].第一财经日报，2013-11-01.

[7]孟弘，王革.加强我国稀土产业技术创新的几点建议[J].科技管理研究，2011（17）：8-10.

[8]吴一丁，毛克贞.“稀土问题”及稀土产业的政策取向[J].经济体制改革，2011（5）：170-173.

[9]郑贵明，陈艳红.世界稀土资源供需现状与中国产业政策研究[J].有色金属科学与工程，2012，3（4）：70-74.