劉禹 賴家錦 李濤

摘 要：為探討新冠肺炎疫情對(duì)社會(huì)消費(fèi)的影響，本文選取有關(guān)變量，利用MATLAB建立BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，并基于該模型預(yù)測(cè)2020年社會(huì)消費(fèi)品零售總額約為355614億元，從而為政府應(yīng)對(duì)疫情對(duì)消費(fèi)市場(chǎng)的沖擊提供數(shù)據(jù)支撐。

關(guān)鍵詞：社會(huì)消費(fèi)品零售總額;BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);經(jīng)濟(jì)內(nèi)循環(huán)

中圖分類號(hào)：F724.2 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：2096-0298（2020）12（b）--03

2020年初，新型冠狀病毒肆虐神州大地，國(guó)民經(jīng)濟(jì)生活受到極大沖擊。目前，國(guó)內(nèi)疫情基本得到了有效控制，各地也適時(shí)推出消費(fèi)券等優(yōu)惠政策進(jìn)一步拉動(dòng)內(nèi)需，激發(fā)居民的消費(fèi)潛力。那么，在國(guó)內(nèi)疫情防控常態(tài)化和國(guó)際疫情局勢(shì)仍然復(fù)雜的背景下，2020年下半年我國(guó)消費(fèi)規(guī)模能否回升到疫情之前的水平受到了學(xué)界和社會(huì)的廣泛關(guān)注。因此，預(yù)測(cè)社會(huì)消費(fèi)品零售總額這一體現(xiàn)國(guó)內(nèi)消費(fèi)需求的重要指標(biāo)顯得尤為重要。

1 國(guó)內(nèi)文獻(xiàn)綜述

目前，學(xué)界對(duì)于社會(huì)消費(fèi)品零售總額的預(yù)測(cè)大多依賴于傳統(tǒng)多元回歸分析法和時(shí)間序列分析法。羅森、張孟璇（2020）基于2000—2018年各季度數(shù)據(jù)構(gòu)建多元回歸模型，對(duì)2019年四個(gè)季度的社會(huì)消費(fèi)品零售總額進(jìn)行了預(yù)測(cè);史曉雯、楊娟（2020）對(duì)臨沂市2013—2018年的月度社會(huì)消費(fèi)品零售總額分別建立乘積季節(jié)模型ARIMA（1，1，0）×（1，1，1）12與指數(shù)平滑預(yù)測(cè)模型，對(duì)比其擬合效果后對(duì)臨沂市2019年1月至3月的社會(huì)消費(fèi)品零售總額進(jìn)行了預(yù)測(cè);李欣欣（2017）以社會(huì)消費(fèi)品零售總額、廣義貨幣供應(yīng)量、居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)為內(nèi)生變量，常數(shù)為外生變量建立向量自回歸（VAR）模型，對(duì)社會(huì)消費(fèi)品零售總額月度數(shù)據(jù)進(jìn)行了預(yù)測(cè)。但是，傳統(tǒng)的數(shù)理統(tǒng)計(jì)方法存在假設(shè)過(guò)多、不符合實(shí)際、程序煩瑣、精度不高等不足之處。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法作為機(jī)器學(xué)習(xí)的一種方法，對(duì)于經(jīng)濟(jì)指標(biāo)的預(yù)測(cè)尚處于新興階段，且尤以BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用最為廣泛。但是還鮮有運(yùn)用該方法進(jìn)行宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)預(yù)測(cè)的文獻(xiàn)。因此，本文擬運(yùn)用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法，結(jié)合社會(huì)消費(fèi)品零售總額的影響因素分析，給出較為精確的預(yù)測(cè)值，以期為中國(guó)經(jīng)濟(jì)未來(lái)的發(fā)展提供參考。

2 研究方法及指標(biāo)數(shù)據(jù)

2.1 研究方法

社會(huì)消費(fèi)品零售總額是一個(gè)具有高度綜合性的經(jīng)濟(jì)變量，其增長(zhǎng)不僅取決于消費(fèi)者層面如人口、可支配收入等的變化，同時(shí)也受到生產(chǎn)者層面如門店數(shù)量、企業(yè)規(guī)模、產(chǎn)品質(zhì)量等的影響，還受到宏觀環(huán)境的制約，因而是一個(gè)復(fù)雜的非線性系統(tǒng)。而BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法進(jìn)行預(yù)測(cè)無(wú)需事先確定變量之間的數(shù)學(xué)關(guān)系，僅通過(guò)訓(xùn)練學(xué)習(xí)某種規(guī)則，在給定輸入值時(shí)就可得到最接近期望值的輸出結(jié)果。

2.2 指標(biāo)體系選取與構(gòu)建

本文在系統(tǒng)性、顯著性、可操作性等指標(biāo)體系構(gòu)建的原則上，參考有關(guān)文獻(xiàn)，選擇了人均GDP、居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)（CPI）、城鎮(zhèn)居民人均可支配收入、年度貨運(yùn)量、年度進(jìn)口總額、年度財(cái)政支出、年末貨幣供應(yīng)量（M1）、突發(fā)重大公共衛(wèi)生事件、地震災(zāi)害直接災(zāi)損率、自然災(zāi)害直接災(zāi)損率等指標(biāo)，用以構(gòu)建BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。其中，突發(fā)重大公共衛(wèi)生事件這一指標(biāo)參考陳海平等 （2013）構(gòu)建的突發(fā)重大公共衛(wèi)生事件指標(biāo)系統(tǒng)得出;地震災(zāi)害直接災(zāi)損率、自然災(zāi)害直接災(zāi)損率兩項(xiàng)參考了趙阿興等 （1993）的研究成果。其他指標(biāo)的數(shù)據(jù)來(lái)源于歷年統(tǒng)計(jì)年鑒、統(tǒng)計(jì)公報(bào)及國(guó)家統(tǒng)計(jì)局公開信息。各指標(biāo)數(shù)據(jù)見表1。

3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測(cè)

3.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法流程總體可以分為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建、訓(xùn)練、預(yù)測(cè)三步，具體步驟如圖1所示。

本文選取各類研究中常用的單隱含層的三層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)實(shí)現(xiàn)對(duì)社會(huì)消費(fèi)品零售總額的預(yù)測(cè)。在網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)過(guò)程中，關(guān)鍵一步是確定隱含層的神經(jīng)元數(shù)N。N過(guò)大會(huì)加大網(wǎng)絡(luò)計(jì)算量并產(chǎn)生過(guò)度擬合問(wèn)題，N過(guò)小則會(huì)降低神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)性能。目前，對(duì)于隱含層中神經(jīng)元數(shù)目N的確定只有一些經(jīng)驗(yàn)公式可用。本文在選取隱含層神經(jīng)元個(gè)數(shù)時(shí)參照的經(jīng)驗(yàn)公式，其中， n為輸入層神經(jīng)元個(gè)數(shù)， m為輸出層神經(jīng)元個(gè)數(shù)， a為[1，10]的常數(shù)。經(jīng)過(guò)多次試驗(yàn)和比較，本文選擇隱含層神經(jīng)元個(gè)數(shù)N=5。

3.2 輸入層數(shù)據(jù)

首先，運(yùn)用SPSS對(duì)人均GDP、居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)（CPI）、城鎮(zhèn)居民人均可支配收入、貨運(yùn)量、進(jìn)口總額、財(cái)政支出、年末貨幣供應(yīng)量（M1）與年份進(jìn)行相關(guān)性分析，表明這些指標(biāo)與年份之間存在顯著的相關(guān)關(guān)系。其中，人均GDP、城鎮(zhèn)居民人均可支配收入、年末貨幣供應(yīng)量（M1）、財(cái)政支出四個(gè)指標(biāo)取2012年以來(lái)我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展從高速發(fā)展時(shí)期進(jìn)入高質(zhì)量發(fā)展時(shí)期的數(shù)據(jù)，并結(jié)合疫情實(shí)際將前三者的2020年預(yù)測(cè)值從指數(shù)增長(zhǎng)改為線性增長(zhǎng);居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)、貨運(yùn)量采用2000年以來(lái)的數(shù)據(jù)，并運(yùn)用線性回歸方程預(yù)測(cè);考慮到中美貿(mào)易摩擦和國(guó)際疫情持續(xù)蔓延的雙重影響，對(duì)于進(jìn)口總額的預(yù)測(cè)則采取了擬合度更高的二次函數(shù)模型;參考饒海洋的研究成果，2020年突發(fā)重大公共衛(wèi)生事件的指標(biāo)值為54，以2014—2019年5年內(nèi)地震災(zāi)害直接災(zāi)損率、自然災(zāi)害直接災(zāi)損率平均值作為2020年直接災(zāi)損率。相關(guān)性分析結(jié)果見表2，2020年上述指標(biāo)的OLS預(yù)測(cè)值見表3。

利用MATLAB R2018a中的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱構(gòu)建該預(yù)測(cè)模型，導(dǎo)入以上數(shù)據(jù)，隨機(jī)選取兩組作為測(cè)試組，其他為訓(xùn)練組，并在做歸一化處理后輸入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。設(shè)定的模型參數(shù)見表4：

3.3 輸出預(yù)測(cè)結(jié)果

本文用訓(xùn)練好的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模擬，并測(cè)算預(yù)測(cè)輸出和實(shí)際值的誤差百分比，進(jìn)而重復(fù)上述步驟依次訓(xùn)練出多個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，最終篩選了300個(gè)預(yù)測(cè)誤差百分比在[-0.05，0.05]的預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)，以確保預(yù)測(cè)精度在90%以上。將所有預(yù)測(cè)結(jié)果輸入SPSS進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，其直方圖十分接近正態(tài)分布，略呈右偏，表明數(shù)據(jù)質(zhì)量很好。因此，本文取300個(gè)數(shù)據(jù)的均值360838.1（保留一位小數(shù)，單位：億元）作為2020年社會(huì)消費(fèi)品零售總額的預(yù)測(cè)值。該預(yù)測(cè)值相較2019年同比下降約12.3%。

國(guó)家統(tǒng)計(jì)局?jǐn)?shù)據(jù)顯示，2020年上半年社會(huì)消費(fèi)品零售總額為172256億元，結(jié)合該數(shù)據(jù)和社會(huì)消費(fèi)品零售總額的季節(jié)性變化、居民消費(fèi)能力的持續(xù)復(fù)蘇等因素綜合判斷，該預(yù)測(cè)值具有較強(qiáng)的合理性和準(zhǔn)確度。

4 結(jié)語(yǔ)

近年來(lái)，黨中央經(jīng)濟(jì)工作會(huì)議提出了經(jīng)濟(jì)“內(nèi)循環(huán)”的概念。在國(guó)際局勢(shì)持續(xù)復(fù)雜的背景下，消費(fèi)毫無(wú)疑問(wèn)成為中國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展主要?jiǎng)幽?，也是?shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的必由之路。但必須指出，當(dāng)前國(guó)內(nèi)疫情雖已基本得到控制，卻遠(yuǎn)未完全結(jié)束;局地零星病例、境外輸入病例將在未來(lái)很長(zhǎng)一段時(shí)間內(nèi)持續(xù)存在。這對(duì)于居民消費(fèi)習(xí)慣、消費(fèi)心理的影響無(wú)疑是極其巨大且深遠(yuǎn)的，中國(guó)居民的邊際消費(fèi)傾向在這段時(shí)間內(nèi)可能會(huì)持續(xù)低迷。但以社會(huì)消費(fèi)品零售總額為代表的居民消費(fèi)數(shù)據(jù)下降是暫時(shí)的，中國(guó)經(jīng)濟(jì)持續(xù)向好的長(zhǎng)期態(tài)勢(shì)不會(huì)改變。而如何提振消費(fèi)、真正實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展以“內(nèi)循環(huán)”為主體，將成為未來(lái)一段時(shí)間圍繞中國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要課題。

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