基于中美貿(mào)易摩擦背景下我國水產(chǎn)品出口貿(mào)易風險預警研究

陳明康 楊正勇

摘要：水產(chǎn)品出口貿(mào)易在我國農(nóng)產(chǎn)品對外貿(mào)易中占有重要地位，然而中美貿(mào)易摩擦已經(jīng)在一定程度上影響到我國水產(chǎn)品的出口。文章以水產(chǎn)品出口額增長率作為警情指標，通過時差相關分析和均數(shù)原則分別確定警兆指標和警情區(qū)間，構(gòu)建了我國水產(chǎn)品出口貿(mào)易風險預警指標體系。根據(jù)各警兆指標的特點采用A R I MA模型、線性回歸等方法對警兆指標進行預測，將所得預測值同歷史數(shù)據(jù)相結(jié)合，建立雙隱層3層B P神經(jīng)網(wǎng)絡。在此基礎上對我國水產(chǎn)品未來風險進行了系統(tǒng)預警，并將預測值和實際值對比，得出預測值準確性良好，未來3年我國水產(chǎn)品出口貿(mào)易將面臨較大的風險，出口額持續(xù)下跌，需做重度防范。最后針對預警結(jié)果提出了促進水產(chǎn)品出口結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型和質(zhì)量標準體系建設，逐步擴大水產(chǎn)品國內(nèi)銷售市場并培育多元化國際新興市場，政府要積極協(xié)助，水產(chǎn)行業(yè)和協(xié)會要強化自身作用等建議。

關鍵詞：中美貿(mào)易摩擦；水產(chǎn)品出口；風險預警； B P神經(jīng)網(wǎng)絡；對策建議

中圖分類號： S 9； P 7 4 文獻標志碼： A 文章編號： 1 0 0 5-9 8 5 7（ 2 0 2 1） 0 1-0 0 6 3-1 0

基金項目：國家現(xiàn)代農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)技術體系專項資金資助（ C A R S -4 7）.

R e s e a r c ho nE a r l yW a r n i n go fE x p o r tR i s k so fC h i n a ’ s A q u a t i cP r o d u c t sB a s e do nS i n o - U ST r a d eF r i c t i o n

CHE N M i n g k a n g1， 2， 3， YANGZ h e n g y o n g1， 2， 3

（ 1 . C o l l e g eo fE c o n o m i c sa n dM a n a g e m e n t s， S h a n g h a iO c e a nU n i v e r s i t y， S h a n g h a i2 0 1 3 0 6， C h i n a； 2 . C h i n aA q u a -c u l t u r eR e s e a r c hC e n t e r， S h a n g h a i 2 0 1 3 0 6， C h i n a； 3 .R e s e a r c hC e n t e rf o rt h eD e v e l o p m e n tS t r a t e g yo fM a r i n eI n -d u s t r y， S h a n g h a i 2 0 1 3 0 6， C h i n a）

A b s t r a c t： T h ee x p o r t t r a d eo f a q u a t i cp r o d u c t so c c u p i e sa n i m p o r t a n tp o s i t i o n i nt h e f o r e i g nt r a d e o f a g r i c u l t u r a l p r o d u c t s i nC h i n a . H o w e v e r， t h eS i n o - U St r a d e f r i c t i o nh a s a f f e c t e dC h i n a ’ s a q u a t i c p r o d u c te x p o r t s t oa c e r t a i ne x t e n t . T h i sp a p e r t o o kt h eg r o w t hr a t eo f a q u a t i cp r o d u c t e x p o r t a s a w a r n i n gi n d i c a t o r， a n dd e t e r m i n e dw a r n i n gi n d i c a t o r sa n dw a r n i n gi n t e r v a l sr e s p e c t i v e l yt h r o u g h t i m ed i f f e r e n c e f i r s t a n a l y s i sa n dm e a np r i n c i p l e， a n db u i l ta ne a r l yw a r n i n gi n d i c a t o rs y s t e mf o r C h i n a ’ sa q u a t i cp r o d u c t e x p o r t t r a d e r i s k s . A c c o r d i n g t o t h e c h a r a c t e r i s t i c so f e a c hw a r n i n g i n d i c a -t o r， A R I MA m o d e l， l i n e a r r e g r e s s i o na n do t h e rm e t h o d sw e r eu s e dt op r e d i c t t h ew a r n i n g i n d i c a -t o r . T h eo b t a i n e dp r e d i c t i o nv a l u ew a sc o m b i n e dw i t hh i s t o r i c a ld a t at oe s t a b l i s had o u b l eh i d d e n l a y e ra n dt h r e e l a y e rB Pn e u r a ln e t w o r k. B a s e do nt h i s， as y s t e m a t i ce a r l yw a r n i n go f t h ef u t u r e r i s k so fC h i n a ’ sa q u a t i cp r o d u c t sw a sm a d e， a n dt h ep r e d i c t e dv a l u e sw e r ec o m p a r e dw i t ht h ea c -t u a l v a l u e s . I tw a sc o n c l u d e dt h a tt h ep r e d i c t e dv a l u e sw e r ea c c u r a t e . I nt h en e x tt h r e ey e a r s， C h i n a ’ sa q u a t i cp r o d u c t se x p o r tt r a d ew i l l f a c eg r e a t e rr i s k sa n dt h ee x p o r tv a l u ew i l lc o n t i n u e . T h e f a l ln e e d s t ob e t a k e ns e r i o u sp r e c a u t i o n s . F i n a l l y， b a s e do nt h er e s u l t so f t h ee a r l yw a r n i n g， s u g g e s t i o n sw e r em a d e t op r o m o t e t h e s t r u c t u r a l t r a n s f o r m a t i o no f t h e e x p o r t o f a q u a t i cp r o d u c t s a n d t h e e s t a b l i s h m e n t o f aq u a l i t ys t a n d a r ds y s t e m， g r a d u a l l ye x p a n d t h ed o m e s t i c s a l e sm a r k e t o f a q u a t i cp r o d u c t s a n dc u l t i v a t e ad i v e r s i f i e d i n t e r n a t i o n a l e m e r g i n gm a r k e t . T h eg o v e r n m e n t s h o u l d a c t i v e l ya s s i s t t h ea q u a t i cp r o d u c t s i n d u s t r ya n da s s o c i a t i o n s t os t r e n g t h e nt h e i ro w nr o l e s .

K e y w o r d s： S i n o - U St r a d ef r i c t i o n，A q u a t i cp r o d u c te x p o r t，R i s k w a r n i n g，B Pn e u r a ln e t w o r k， C o u n t e r m e a s u r es u g g e s t i o n s

0 引言

水產(chǎn)品在我國對外出口貿(mào)易中占有重要地位。從全球來看，我國水產(chǎn)品產(chǎn)量和出口額多年來均位居世界第一，養(yǎng)殖產(chǎn)量占全球養(yǎng)殖產(chǎn)量的6 0%以上。2 0 1 8年我國水產(chǎn)品總產(chǎn)量64 5 7 . 7萬t，與上年持平，其中養(yǎng)殖產(chǎn)量為49 9 1 . 0 6萬t，同比增長1 . 7 3%；捕撈產(chǎn)量為14 6 6 . 6萬t，同比降低4 . 7 3%。同時海關最新數(shù)據(jù)顯示， 2 0 1 9年我國水產(chǎn)品進出口總量達10 5 3 . 3萬t，進出口總額3 9 3 . 6億美元，同比分別增長1 0 . 3%和5 . 4%，而受中美貿(mào)易摩擦及其他因素的影響，出口量、出口額同比分別下降1 3 . 8%和8%。水產(chǎn)品出口量和出口額的大幅下降不僅影響出口企業(yè)的效益，而且還影響到漁民的就業(yè)和增收。因此，加強對我國水產(chǎn)品出口貿(mào)易的風險分析和預警研究，提高水產(chǎn)品出口企業(yè)的國際競爭力和風險抵御能力，以減少我國水產(chǎn)品出口貿(mào)易損失，具有非常重要的理論和現(xiàn)實意義。

目前關于水產(chǎn)品出口貿(mào)易風險的預警研究較少。譚城[ 1]應用支持向量機的回歸模型預測方法對我國水產(chǎn)品出口貿(mào)易進行了實證分析，得出模型內(nèi)插檢驗和外推模型均為1 0 0%，以此說明可以對水產(chǎn)品出口貿(mào)易風險進行預警。李淑華等[ 2]基于支持向量機對我國水產(chǎn)品出口貿(mào)易風險進行了預警研究，并證實了預警模型效果好，可以有效地對我國水產(chǎn)品出口貿(mào)易風險進行預警。上述兩篇文章對水產(chǎn)品出口貿(mào)易預警指標和預警方法的選擇、指標體系的構(gòu)建研究做出了一定的貢獻，但是并未對未來水產(chǎn)品風險進行預測，研究具有一定的局限性。水產(chǎn)品進出口貿(mào)易領域預警研究就相對較多，寧喜斌等[ 3]、林志鋒等[ 4]分別指出預警技術和預警制度對水產(chǎn)品安全和進出口的作用。李文文[ 5]基于產(chǎn)業(yè)安全視角對我國水產(chǎn)品貿(mào)易摩擦效應及預警機制進行了研究。張鵬[ 6]根據(jù)羅非魚進出口貿(mào)易的特征構(gòu)建了一套羅非魚產(chǎn)業(yè)進出口貿(mào)易預警指標體系，利用灰色系統(tǒng)和神經(jīng)網(wǎng)絡預測方法得到2 0 1 2年我國羅非魚進出口貿(mào)易處于中警狀態(tài)。本研究在前人的研究基礎上，以中美貿(mào)易摩擦為背景，運用B P神經(jīng)網(wǎng)絡對我國水產(chǎn)品出口貿(mào)易進行預警研究。

1 中美貿(mào)易摩擦的回顧

2 0 1 8年第一季度，美國政府先后不斷對從我國進口的商品征收關稅，具體包括：大型洗衣機（ 3 0%）、光伏產(chǎn)品（ 5 0%）、鋼鐵（ 2 5%）、鋁（ 1 0%）等。2 0 1 8年4月4日，美國政府發(fā)布了加征關稅的商品清單，將對中國輸美的13 3 3項5 0 0億美元的商品加征2 5%的關稅，主要涉及機器人、航空航天等科技創(chuàng)新產(chǎn)品。作為應對，中國國務院關稅稅則委員會決定對原產(chǎn)于美國的大豆、汽車、化工品等1 4類1 0 6項商品加征2 5%的關稅，實施日期將視美國政府對我國商品加征關稅實施情況，另行公布。2 0 1 8年6月1 5日，美國公布了將加征2 5%關稅的5 0 0億美元中國進口商品清單，其中對約3 4 0億美元商品自2 0 1 8年7月6日起實施加征關稅措施，同時對約1 6 0億美元商品加征關稅開始征求公眾意見。2 0 1 8年7月6日，美國開始對第一批清單上8 1 8個類別價值3 4 0億美元的中國商品加征2 5%的進口關稅，作為反擊，中國也于同日對同等規(guī)模的美國產(chǎn)品加征2 5%的進口關稅，至此，中美貿(mào)易戰(zhàn)正式打響。8月2 3日，美國在3 0 1調(diào)查項下對自中國進口的1 6 0億美元商品加征2 5%關稅。2 0 1 8年9月2 4日，美國對2 0 0 0億美元的中國商品加征1 0%的關稅，中國對美國6 0 0億美元商品征收1 0%或5%關稅作為應對， 2 0 1 9年5月1 0日， 20 0 0億美元商品加征的關稅稅率由1 0%提高到2 5%。而在公布的美國對中國加征關稅清單中，美國商品編號0 3 0、1 6 0、1 7 0三大類都在加征關稅清單上出現(xiàn)。這3類商品都屬于水產(chǎn)品，在加征關稅清單上占據(jù)了1 3頁，涵蓋了大部分中國出口到美國的水產(chǎn)品。據(jù)海關統(tǒng)計，受加征關稅的影響， 2 0 1 8年第四季度到2 0 1 9年第一季度，我國對美國出口水產(chǎn)品為1 4 . 7億美元，同比減少6 . 6%， 2 0 1 9全年對美國出口量同比下降1 8 . 7%。2 0 2 0年1月1 5日，中美簽署第一階段經(jīng)貿(mào)協(xié)議，中方承諾2 0 2 0—2 0 2 1年加大自美國進口20 0 0億元，進口基準規(guī)模為2 0 1 7年，美方承諾不再增加關稅，以后有條件逐漸減少。

2 水產(chǎn)品出口貿(mào)易風險預警指標體系的構(gòu)建

2 . 1 指標變量的選取及說明

建立水產(chǎn)品出口貿(mào)易風險預警指標體系是進行風險預警的前提。在風險管理中，警兆是警源變成警情的外部形態(tài)表現(xiàn)，警源是產(chǎn)生風險的原因。因此，我國水產(chǎn)品出口貿(mào)易風險預警體系選取兩類指標變量，警情指標變量和警兆指標變量。對于水產(chǎn)品出口貿(mào)易風險預警，當出口貿(mào)易風險發(fā)生時，最直接的表現(xiàn)形式是水產(chǎn)品出口額的下降。自2 0世紀9 0年代至今，我國水產(chǎn)品出口額總體呈上升趨勢，按此態(tài)勢，未來幾年我國水產(chǎn)品出口額有較大的可能性保持上升趨勢。若以水產(chǎn)品出口額作為警情指標，則不利于確定警限，發(fā)出警報，同時水產(chǎn)品出口額是一個絕對量，一個靜態(tài)指標，不適合作為預警指標。而水產(chǎn)品出口額增長率是一個動態(tài)指標，呈波動型變動，當值低于正常值時就會發(fā)出警報[ 7]，因此本研究選擇水產(chǎn)品出口額增長率作為警情指標。

警兆指標可以分為國家性風險指標和市場性風險指標兩大類，根據(jù)我國水產(chǎn)品出口貿(mào)易所面臨的風險及其結(jié)構(gòu)特點，將國家性風險指標分為中美、中日、中韓、中歐貿(mào)易差變化率，以及在美國、日本、韓國市場占有率7個指標變量。將市場性風險指標分為水產(chǎn)品出口綜合平均價格變化率、水產(chǎn)品國內(nèi)總產(chǎn)量變化率和人民幣對美元匯率變化率3個指標變量。貿(mào)易差數(shù)據(jù)來源于《中國海關統(tǒng)計年鑒》，市場占有率根據(jù)F AO數(shù)據(jù)庫、UNC o m t r a d e數(shù)據(jù)庫計算得出，水產(chǎn)品出口綜合平均價格數(shù)據(jù)和水產(chǎn)品總產(chǎn)量數(shù)據(jù)來源于《中國漁業(yè)統(tǒng)計年鑒》，人民幣對美元匯率來源于國家統(tǒng)計局。

2 . 2 預警指標的數(shù)據(jù)分析

2 . 2 . 1 警兆指標變量與警情指標變量間的時差相關分析

時差相關分析法是利用相關系數(shù)驗證經(jīng)濟時間序列先行、一致或滯后關系的一種常規(guī)方法。在進行相關系數(shù)分析之前，首先需要對原始數(shù)據(jù)進行預處理。對水產(chǎn)品出口額增長率等變量指標在5%的顯著性水平上進行單位根檢驗，結(jié)果表明它們均是平穩(wěn)變量。然后利用S P S S 2 0對序列進行時差相關分析，計算各變量與水產(chǎn)品出口額增長率的時差相關系數(shù)，結(jié)果如表1所示。

應用時差相關系數(shù)法對警兆指標進行分析時，應首先比較其相關系數(shù)的大小，相關系數(shù)越大，說明警兆指標對警情指標的影響越大，用來預警的準確性就越高；其次，在相關系數(shù)差不多的情況下，應優(yōu)先選擇較小的先導長度，先導長度越小，說明指標的靈敏性越強；最后，對于檢驗為滯后特征的指標變量則應予剔除。按照此原則，最終確定7項警兆指標變量分別為：水產(chǎn)品出口綜合平均價格變化率、人民幣對美元匯率變化率、水產(chǎn)品國內(nèi)總產(chǎn)量變化率、中美貿(mào)易差變化率、中韓貿(mào)易差變化率、水產(chǎn)品占美國市場份額變化率、水產(chǎn)品占日本市場份額變化率。

2 . 2 . 2 警情指標變量警限的確定

關于警情指標的警限確定，方法有多種，概括起來可分為三大類：專家經(jīng)驗法、系統(tǒng)方法和統(tǒng)計方法。專家經(jīng)驗法主觀性很大；系統(tǒng)方法需要全面考慮各方面的因素，較為復雜；統(tǒng)計方法包括一系列確定警限的具體原則，如多數(shù)原則、半數(shù)原則、少數(shù)原則、均數(shù)原則等?？偩捣从尘橹笜艘欢螘r間內(nèi)平均水平，具有代表性，當我國水產(chǎn)品出口額增長率低于這一水平，就意味著水產(chǎn)品出口額增速低于一般情況，需引起重視，因此，本研究采用均數(shù)原則確定警限。

依據(jù)資料，計算得知1 9 9 3—2 0 1 7年我國水產(chǎn)品出口額增長率均值為1 1 . 4 8%，而由于水產(chǎn)品出口額基數(shù)的不斷增大，未來水產(chǎn)品出口額增長率大幅增長有所困難，事實顯示，近5年我國水產(chǎn)品出口額增長率一直保持在1 0%之內(nèi)，因此選用均值1 1 . 4 8%作為無警警限不合理。鑒于此，本研究將之前年份水產(chǎn)品出口額增速超過2 0%的指標變量剔除，重新計算得水產(chǎn)品出口額平均增長率L為5 . 7 5%，標準差S E為0 . 0 8 8 1，以L、L-0 . 5 S E、LS E分別對應無警、輕警、中警的下限。調(diào)整后的水產(chǎn)品出口額增長率警限如表2所示。

3 水產(chǎn)品出口貿(mào)易風險預警指標體系的預測

3 . 1 A R I MA模型預測

時域分析方法是從序列自相關的角度揭示時間序列的發(fā)展規(guī)律，具有理論基礎扎實、操作步驟規(guī)范、分析結(jié)果易于解釋等優(yōu)點，是時間序列分析的主流方法。而求和自回歸移動平均模型（ A R I MA）則是時域分析方法核心內(nèi)容。由于中美貿(mào)易差數(shù)據(jù)和中韓貿(mào)易差數(shù)據(jù)不滿足回歸預測、灰色預測等要求，因此采用A R I MA模型進行預測。

對1 9 9 2—2 0 1 7年中美貿(mào)易差、中韓貿(mào)易差時間序列進行平穩(wěn)性檢驗，均為非平穩(wěn)序列，二階差分后平穩(wěn)，經(jīng)分析和選擇，最后確定模型分別為A R I AM（ 0， 2， 1）和A R I MA（ 2， 2， 0） ，且都通過殘差白噪聲檢驗，說明模型滿足預測要求。運用模型A R I MA（ 0， 2， 1）和A R I MA（ 2， 2， 0）分別對2 0 1 8—2 0 2 2年中美貿(mào)易差、中韓貿(mào)易差進行預測，預測結(jié)果如表3所示。

經(jīng)換算得出中美貿(mào)易差變化率X1 1、中韓貿(mào)易差變化率X1 2，如表4所示。

3 . 2 一元線性回歸預測

（ 1）水產(chǎn)品占美國市場份額變化率X1 3。根據(jù)指標構(gòu)成要素的特點，對美國進口水產(chǎn)品總額、美國出口水產(chǎn)品總額、美國水產(chǎn)品國內(nèi)總產(chǎn)值進行一元線性回歸預測，對美國從我國進口水產(chǎn)品總額進行移動平均預測。下面以美國進口水產(chǎn)品總額為例，用R 3 . 5 . 1對美國進口水產(chǎn)品總額建立一元線性回歸模型，擬合并預測，其結(jié)果如下。

將構(gòu)成要素指標預測值計算得出2 0 1 8—2 0 2 2年我國水產(chǎn)品占美國市場份額分別為1 1 . 9%、1 1 . 6 6%、1 1 . 3 0%、1 0 . 9 9%、1 0 . 7 7%。經(jīng)換算得出我國水產(chǎn)品占美國市場份額變化率X1 3，結(jié)果如表5所示。

（ 2）水產(chǎn)品國內(nèi)總產(chǎn)量變化率X2 3。我國水產(chǎn)品國內(nèi)產(chǎn)量逐年增加（除1 9 9 7年、2 0 1 2年產(chǎn)量輕微下降） ，且與年份呈現(xiàn)非常明顯的線性關系，因此用R 3 . 5 . 1對我國水產(chǎn)品國內(nèi)總產(chǎn)量建立一元線性回歸模型，擬合并預測，其結(jié)果如下。

經(jīng)換算得出我國水產(chǎn)品國內(nèi)總產(chǎn)量變化率X2 3，如表6所示。

3 . 3 移動平均法預測

（ 1）水產(chǎn)品占日本市場份額變化率X1 4。由于水產(chǎn)品占日本市場份額指標構(gòu)成要素并非呈現(xiàn)指數(shù)特性，因此不能運用灰色系統(tǒng)模型進行預測。通過觀察4個構(gòu)成要素指標發(fā)現(xiàn)，日本從我國進口水產(chǎn)品總額、日本水產(chǎn)品國內(nèi)總產(chǎn)值、日本出口水產(chǎn)品總額從2 0 1 0年之后均保持平穩(wěn)震蕩態(tài)勢，沒有出現(xiàn)明顯的上升或者下降趨勢，而日本進口水產(chǎn)品總額一直總體呈現(xiàn)震蕩態(tài)勢，因此采用移動平均法對這4個要素指標進行預測，并計算得出水產(chǎn)品占日本市場份額。經(jīng)換算得出我國水產(chǎn)品占日本市場份額變化率X1 4，如表7所示。

（ 2）水產(chǎn)品出口綜合平均價格變化率X2 1。我國水產(chǎn)品出口綜合平均價格總體呈現(xiàn)上升趨勢，但增長幅度越來越小， 2 0 1 2—2 0 1 7年價格變化率均低于0 . 0 4%，因此采用移動平均法對水產(chǎn)品出口綜合平均價格變化率X2 1進行預測，預測結(jié)果如表8所示。

（ 3）人民幣對美元匯率變化率X2 2。自2 0 0 4年以來，人民幣對美元的匯率呈現(xiàn)先下降，后上升的趨勢，且上升趨勢有所減緩，隨著中美經(jīng)貿(mào)關系的改善，人民幣未來將會以升值為主，短期來看保持平穩(wěn)震蕩。因此采用移動平均法對人民幣對美元匯率進行預測，預測結(jié)果如表9所示。經(jīng)換算得出人民幣對美元匯率變化率X 2 2，如表9所示。

4 基于B P神經(jīng)網(wǎng)絡的水產(chǎn)品出口貿(mào)易風險預警分析

4 . 1 預警模型的數(shù)據(jù)樣本

根據(jù)之前分析所得預警指標體系中警情和警兆指標為基礎，結(jié)合實際獲得的數(shù)據(jù)，以中美貿(mào)易差變化率（ X1 1）、中韓貿(mào)易差變化率（ X1 2）、水產(chǎn)品占美國市場份額變化率（ X1 3）、水產(chǎn)品占日本市場份額變化率（ X1 4）、水產(chǎn)品出口綜合平均價格變化率（ X2 1）、人民幣對美元匯率變化率（ X2 2）、水產(chǎn)品國內(nèi)總產(chǎn)量變化率（ X2 3）等警兆指標變量為輸入變量X的分量；輸出變量為水產(chǎn)品出口變化率（ Y） ，其中Y≥5 . 7 5%表示無警， 1 . 3 5%≤Y<5 . 7 5%表示輕警，-3 . 0 6%≤Y <1 . 3 5%表示中警，Y <-3 . 0 6%表示重警。

樣本1～2 5分別對應1 9 9 3—2 0 1 7年指標年度數(shù)據(jù)，樣本2 6～3 0分別對應2 0 1 8—2 0 2 2年警兆指標年度預測值。樣本1～2 5的數(shù)據(jù)此處省略，樣本2 6～3 0的數(shù)據(jù)見表4至表9。

4 . 2 警兆指標的預處理

為了避免輸入數(shù)據(jù)具有不同的量綱等因素影響模型預測效果，對輸入數(shù)據(jù)X進行尺度變換。尺度變換公式為：

將輸入變量進行歸一化處理，得到歸一化之后的指標數(shù)據(jù)，如表1 0所示。

4 . 3 神經(jīng)網(wǎng)絡的構(gòu)建、訓練和測試

4 . 3 . 1 節(jié)點個數(shù)的確定

輸入層節(jié)點數(shù)和輸出層節(jié)點數(shù)的確定。根據(jù)之前構(gòu)建的預警指標體系得知，警兆指標為7個，警情指標為1個，因此，本網(wǎng)絡中輸入節(jié)點數(shù)n=7，輸出節(jié)點數(shù)m=1。

隱含層節(jié)點數(shù)的確定。目前理論上還沒有一種科學的確定隱含層節(jié)點個數(shù)的方法，實際應用中，往往需要根據(jù)設計者的經(jīng)驗和多次試驗確定[ 8]。本研究根據(jù)設定的訓練精度要求不斷調(diào)整最后得出，當?shù)谝浑[含層的節(jié)點數(shù)為1 4，第二隱含層的節(jié)點數(shù)為6時， B P神經(jīng)網(wǎng)絡的模擬效果較好。

4 . 3 . 2 計算函數(shù)的選擇

標準B P算法具有理論基礎牢固、推導過程嚴謹、通用性好等優(yōu)點，但其存在一定的局限性，如網(wǎng)絡訓練的收斂速度慢，有可能出現(xiàn)局部極小的問題等。而R P R O P算法拋開偏導數(shù)的大小，采用偏導數(shù)的符號所帶來的網(wǎng)絡訓練信息來調(diào)整網(wǎng)絡，從而避開了基本B P算法的固有局限性[ 9]。因此本研究采用R P R O P算法，以“t a n h”作為本神經(jīng)網(wǎng)絡的轉(zhuǎn)移函數(shù)。

4 . 3 . 3 神經(jīng)網(wǎng)絡的訓練和測試

本研究應用R 3 . 5 . 1對我國水產(chǎn)品出口貿(mào)易安全的神經(jīng)網(wǎng)絡預警模型進行學習訓練，以表1 0中的前2 3組數(shù)據(jù)作為訓練樣本，第2 4和第2 5組作為測試樣本，最后5組數(shù)據(jù)為預測樣本，第一隱含層節(jié)點數(shù)為1 4，第二隱含層節(jié)點數(shù)為6，轉(zhuǎn)移函數(shù)為“t a n h”進行訓練，目標誤差為0 . 0 0 1，最大循環(huán)次數(shù)為1 0 00 0 0，學習率上下限為（ 1 . 2， 0 . 5） ，經(jīng)訓練5 9 7次后滿足要求，訓練結(jié)果如表1 1所示。

預警模型訓練結(jié)果顯示，實際風險等級與預測風險等級完全吻合，用B P神經(jīng)網(wǎng)絡所構(gòu)建的我國水產(chǎn)品出口貿(mào)易風險預警模型能夠準確地擬合水產(chǎn)品出口額變化率風險情況。然而， B P神經(jīng)網(wǎng)絡用于預警效果的主要判斷依據(jù)是其外推能力的好壞。因此本研究利用2 0 1 6年、2 0 1 7年指標變量作為測試樣本，對以上建立的預警模型進行驗證，表1 1中，第2 4和第2 5組數(shù)據(jù)驗證結(jié)果顯示，運用B P神經(jīng)網(wǎng)絡輸出的預測值與實際值比較接近，實際風險等級與預測風險等級吻合，由此可見，建立的水產(chǎn)品出口貿(mào)易風險預警模型符合要求。從實證結(jié)果可推出，利用B P神經(jīng)網(wǎng)絡對水產(chǎn)品出口貿(mào)易風險進行預警是一種切實可行的方法。

4 . 4 預警結(jié)果分析

利用訓練好的模型和表1 0中的預測樣本（即2 0 1 8—2 0 2 2年各警兆指標預測值歸一化后的數(shù)據(jù)） ，對2 0 1 8—2 0 2 2年我國水產(chǎn)品出口貿(mào)易風險進行預警分析，同時將2 0 1 8年、2 0 1 9年實際值與預測值進行對比，結(jié)果顯示： 2 0 1 8年、2 0 1 9年水產(chǎn)品出口額變化率預測值和實際值比較接近，預測風險等級和實際風險等級吻合，預測結(jié)果準確性良好，同時，未來3年我國水產(chǎn)品出口貿(mào)易將面臨較大的風險，出口額持續(xù)下跌，需做重度防范。

5 研究結(jié)論與討論

選用B P神經(jīng)網(wǎng)絡方法對水產(chǎn)品出口貿(mào)易進行預警實證分析，同時將預測值和實際值進行對比，得出3點結(jié)論：①利用B P神經(jīng)網(wǎng)絡對水產(chǎn)品出口貿(mào)易風險進行預警是一種切實可行的方法。②模型預測結(jié)果準確性良好。③未來3年我國水產(chǎn)品出口貿(mào)易將面臨較大的風險，出口額持續(xù)下跌，需做重度防范。

水產(chǎn)品出口貿(mào)易風險預警研究是一項長期而艱巨的工作，更是一項動態(tài)研究。隨著國內(nèi)外環(huán)境形勢的變化，水產(chǎn)品出口所面臨的風險在不同階段出現(xiàn)新的特征，應結(jié)合最新的動態(tài)進行研究。未來進一步的研究主要體現(xiàn)在2個方面：①預警指標體系的構(gòu)建。近年來，我國水產(chǎn)品出口品種和出口市場逐步多元化，有的已經(jīng)超過了部分美歐日韓四大傳統(tǒng)市場，我國水產(chǎn)品出口貿(mào)易在未來將會面臨新的風險，預警指標體系的構(gòu)建應與時俱進，展現(xiàn)最新的風險動態(tài)。當然，也要研究和比較不同的預警方法，互相補充、取長補短。②國內(nèi)國外市場的聯(lián)動發(fā)展。一方面，促進國內(nèi)市場水產(chǎn)品消費，有利于減輕水產(chǎn)品出口風險，當水產(chǎn)品出口受阻時，國內(nèi)消費市場將會分擔壓力；另一方面，國外市場的高質(zhì)量要求以及出口企業(yè)對于出口效益的追求，水產(chǎn)品出口貿(mào)易會促進水產(chǎn)品質(zhì)量的提升，帶動加工業(yè)的發(fā)展，從而優(yōu)化國內(nèi)水產(chǎn)業(yè)的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)。

6 對策建議

水產(chǎn)品出口在我國農(nóng)產(chǎn)品出口貿(mào)易中扮演非常重要的角色，水產(chǎn)品的出口既關系到出口企業(yè)的利益，也是推動漁民增收與就業(yè)的重要支撐。當前，我國水產(chǎn)品出口正面臨著復雜嚴峻的國內(nèi)外形勢，預警結(jié)果顯示未來幾年我國水產(chǎn)品出口貿(mào)易將面臨較大的風險。針對水產(chǎn)品出口存在的風險問題，以及目前正處于中美貿(mào)易摩擦和新型冠狀肺炎疫情的環(huán)境下，在構(gòu)建我國水產(chǎn)品出口貿(mào)易風險預警模型的基礎上，還應該從以下幾個方面努力穩(wěn)定并提升水產(chǎn)品出口，促進水產(chǎn)品出口貿(mào)易的健康發(fā)展。

6 . 1 促進水產(chǎn)品出口結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型和質(zhì)量標準體系建設

逐步淘汰低端粗加工產(chǎn)能，將重心轉(zhuǎn)向中高端市場。水產(chǎn)品精深加工業(yè)具有高附加值、高科技含量、高市場占有率、高出口創(chuàng)匯四大優(yōu)點，且我國低端粗加工與用工便宜、原材料成本更低的東南亞國家相比，已漸漸失去市場優(yōu)勢。因此，我國出口水產(chǎn)品必須實現(xiàn)結(jié)構(gòu)上的轉(zhuǎn)型，逐步淘汰低端粗加工產(chǎn)能，加強產(chǎn)品的精深加工，將出口的戰(zhàn)略重心轉(zhuǎn)向中高端市場，做具有高營養(yǎng)、高附加值的中高端產(chǎn)品，提升水產(chǎn)品出口效益。

推進標準化戰(zhàn)略，全面提升水產(chǎn)品質(zhì)量水平。通過完善水產(chǎn)品質(zhì)量管理體系，提升水產(chǎn)品質(zhì)量水平。樹立質(zhì)量至上的意識，采用國際先進的質(zhì)量標準，逐步建立國際認可的產(chǎn)品檢測和認證體系，按照國際標準組織生產(chǎn)和質(zhì)量檢驗，從而規(guī)避或減少出口貿(mào)易中的技術性壁壘，實現(xiàn)水產(chǎn)品出口由數(shù)量向質(zhì)量效益型轉(zhuǎn)變。

6 . 2 逐步擴大水產(chǎn)品國內(nèi)銷售市場并培育多元化國際新興市場

逐步擴大國內(nèi)銷售市場。隨著我國經(jīng)濟的快速發(fā)展，居民生活水平和消費能力有了顯著的提高。水產(chǎn)品出口企業(yè)在開展出口貿(mào)易活動的同時，應重視國內(nèi)市場的銷售。通過擴大水產(chǎn)品內(nèi)銷，提高水產(chǎn)品國內(nèi)市場份額，從而減少對國外市場的依賴程度，降低水產(chǎn)品出口企業(yè)在對外貿(mào)易中所承擔的風險。針對國內(nèi)不同消費群體，開發(fā)適銷對路的高品質(zhì)、易食用水產(chǎn)品，同時努力擴展銷售渠道，加大宣傳、推介力度。

不斷開拓培育多元化國際市場和渠道。積極調(diào)整企業(yè)國際市場結(jié)構(gòu)布局，擴大海洋漁業(yè)對外開放。在開發(fā)傳統(tǒng)的美歐日韓市場基礎上，保持和增強東盟市場，大力開拓中東、非洲、拉美等新興市場。出口市場的多元化有利于分散我國水產(chǎn)品出口壓力，降低出口風險。

6 . 3 政府要積極協(xié)助，水產(chǎn)行業(yè)和協(xié)會要強化自身作用

政府應在貿(mào)易摩擦中發(fā)揮引領作用。當我國出口水產(chǎn)品遭遇到國外的貿(mào)易經(jīng)濟救濟調(diào)查、關稅壁壘等各種阻礙時，商務部、外交部、農(nóng)業(yè)農(nóng)村部等部門及駐外使館、質(zhì)量檢驗檢疫等機構(gòu)要一致聯(lián)合，積極出面溝通并協(xié)助解決問題，盡可能化解或減少摩擦對水產(chǎn)品行業(yè)產(chǎn)生的不利影響。

水產(chǎn)行業(yè)協(xié)會應強化自身作用。一是加強與國外相關機構(gòu)的交流，如美國F D A、南方蝦產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟、韓國MOMA F等，及時了解和掌握最新動態(tài)，預測未來趨勢，加強風險應對和風險防范。二是提升協(xié)會自身實力，增強協(xié)會的凝聚力和影響力，提高協(xié)會維護行業(yè)利益的能力。三是加強水產(chǎn)行業(yè)管理，逐步完善水產(chǎn)行業(yè)管理辦法，持續(xù)推進水產(chǎn)行業(yè)亂象專治，維護行業(yè)健康運行與發(fā)展。

參考文獻

[ 1] 譚城.水產(chǎn)品出口貿(mào)易風險預警系統(tǒng)研究[ D].北京：中國農(nóng)業(yè)大學， 2 0 0 5.

[ 2] 李淑華，徐良培，陶建平.基于支持向量機的我國水產(chǎn)品出口貿(mào)易風險預警研究[ J].安徽農(nóng)業(yè)科學， 2 0 0 8（ 3 0） ： 1 3 4 2 3-1 3 4 2 6.

[ 3] 寧喜斌，王璐華.水產(chǎn)品安全現(xiàn)狀與預警技術[ J].食品工業(yè)科技， 2 0 0 7（ 1 0） ： 2 0 3-2 0 5.

[ 4] 林志鋒，褚曉林，黃碩琳.預警制度在水產(chǎn)品出口中應用意義的研究[ J].中國水產(chǎn)， 2 0 1 1（ 7） ： 2 8-2 9.

[ 5] 李文文.基于產(chǎn)業(yè)安全視角的我國水產(chǎn)品貿(mào)易摩擦效應及預警機制研究[ D].青島：中國海洋大學， 2 0 1 1.

[ 6] 張鵬.羅非魚產(chǎn)業(yè)進出口貿(mào)易預警系統(tǒng)的研究[ D].南京：南京農(nóng)業(yè)大學， 2 0 1 3.

[ 7] D R E G E RC. S p e c u l a t i v eB u b b l e o nH o u s i n gM a r k e t s： E l e m e n t s o f a nE a r l yW a r n i n gS y s t e m[ J]. D I W E c o n o m i cB u l l e t i n， 2 0 1 1（ 4）.

[ 8] 呂硯山，趙正琦. B P神經(jīng)網(wǎng)絡的優(yōu)化及應用研究[ J].北京化工大學學報（自然科學版） ， 2 0 0 1（ 1） ： 6 7-6 9.

[ 9] 張治國，楊毅恒，夏立顯，等. R P R O P算法在火成巖巖石分類中的應用[ J].地球物理學進展， 2 0 0 8（ 3） ： 8 9 8-9 0 2.