改进分析框架 精准预测中国粮食需求

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中国作为一个人口大国，正从中高收入发展阶段向高收入发展阶段迈进，从城市化中后期向城市化成熟阶段推进，从传统农业向现代农业转型。如何满足全社会日益增长的粮食需求是国际社会广泛关注的重大课题，也是中国未来农业政策的核心问题。今天，《中国经济时报》发表了一系列的研究报告，从改进预测模型和分析框架、估计中国粮食总需求峰值、判断中国人均粮食需求峰值、有效应对结构变化和粮食需求峰值的到来等方面进行了分析并给出了政策建议。

中国粮食需求高峰研究(1)

陈春亮成渝

中国作为一个人口大国，正从中高收入发展阶段走向高收入发展阶段，从城市化的中后期走向城市化的成熟期，从传统农业向现代农业转型。如何满足全社会日益增长的粮食需求是国际社会广泛关注的重大课题，也是中国未来农业政策的核心问题。大量的学术和政策文件对中国的粮食生产、消费和供求平衡进行了预测。从预测方法的角度来看，可分为三类:人均营养摄入量扣除算法、经验和趋势估计方法、结构模型预测方法。

人均营养素摄入量的估算算法

这种方法的基本思想是:从生理需求的角度来看，某个年龄组的营养或热量摄入相对稳定。例如，中国成年男性的卡路里摄入量大约在2300千卡至2600千卡之间；基于热量摄入的基准信息和流行的膳食平衡表，每日平均热量摄入可以根据消费平均值转化为食物消费，然后将食物消费中的动物产品按照一定的饲料转化率转化为食物消费；最后，结合粮食消费结构、消费率、人口数量和结构的预测数，估算出最终的粮食消费总量。

根据陈百鸣的计算，2010年、2030年和2050年中国的粮食需求分别为5.78亿吨、6.99亿吨和7.93亿吨。高根据2003年全国7个省市661名城乡居民的调查数据，并考虑外出就餐和人口转换等因素，预测2020年中国粮食总需求将在5.78亿吨至6.12亿吨之间。冯志明基于热量消耗对粮食需求的估计表明，当中国人口在2033年达到峰值时，整个口径的粮食需求总量在6.63亿吨至6.92亿吨之间。国家发展和改革委员会2008年发布的中长期粮食安全规划(2008-2020年)考虑了粮食消费结构的升级。预计到2020年，口粮消费量将减少到2.48亿吨，占粮食总需求的43%，饲料粮将增加到2.35亿吨，占粮食总需求的41%，总需求将达到5.73亿吨。钟福宁和向静认为，城市化过程中食物摄入的组成变化转化为热量。预计2020年粮食总需求为6.12亿吨，其中食用粮需求为5.2亿吨，包括口粮2.22亿吨和饲料粮2.97亿吨。钟福宁和向静根据中国居民膳食指南的上限计算了每人每天的平均食物需求量，并将其转换为每人每年384.35公斤的需求量。他们认为人口峰值将在2030年达到14.57亿，然后预测中国的粮食总需求(全口径)峰值可能出现在2030年左右，最大值为6.48亿吨。

用人均营养摄入量标准计算食物需求的优点是遵循了食物消费的科学发展规律，并假设在健康营养消费理念的指导下逐渐趋于膳食结构的平衡，但缺点是不能充分考虑饮食习惯引起的食物消费结构的差异，以及收入增长和城市化发展带来的居民膳食结构的转变和升级(Aiji，净值，信息)，因此食物总需求普遍明显被低估。特别是普通消费者很难严格按照推荐的膳食营养标准来消费食物。随着收入的增加和生活水平的提高，大多数人都会有过度食物消费的现象。

经验和趋势估计方法

该方法的基本思想是根据历史和现状判断未来粮食需求的演变趋势，设定预测期内粮食需求的变化速度或人均需求水平，然后结合人口规模预测得到最终的粮食需求预测值。这种方法又称为综合判断法，主要是基于粮食需求变化的历史信息，采用趋势外推法或稍微复杂的时间序列预测技术来预测中国未来的总体粮食需求。这种基于时间序列数据的预测主要有两种思路:总量预测和人均需求总量预测。常用的技术包括移动平均、平稳时间序列、神经网络等。

基于不同品种消费量变化的时间序列预测研究主要包括:朱锡刚(2004)预测，2020年粮食总需求将在人均年粮食消费量410公斤的基础上达到5.87亿吨；胡鞍钢等(2015)在对《国家中长期粮食安全规划纲要(2008-2020)》实施情况进行评估的基础上，认为2020年中国粮食需求将达到6.4亿吨。

考虑到不同用途需求特征的差异，一些学者采用先分类预测后累加的方法。马永欢和牛根据食物类型建立了移动自回归模型进行预测，考虑了不同产品的转换效率、人口增长和城市化保持相同增长率等因素。他们估计，2020年粮食需求将达到5.48亿吨，其中口粮2.62亿吨，饲料粮1.8亿吨，种粮1200万吨，工业用粮9300万吨。

根据2007年中国居民膳食指南，胡小平和郭晓慧的粮食、工业用粮和种粮的平均消费量分别增长了10%。运用平稳条件下人均消费和增长率平滑外推方法，预测2020年中国粮食总需求为6.1亿吨，其中口粮2.1亿吨，饲料粮2.98亿吨，种粮1150万吨，工业粮9150万吨。

基于1985-2009年的历史数据，孙运用时间序列方法，根据不同模型模拟了不同类型的粮食需求，预测2020年粮食总需求为5.6亿吨。

李志强等人估计，到2030年，将有2.75亿吨口粮、1.61亿吨饲料粮、1.35亿吨工业用粮、1200万吨种粮和2300万吨损失，粮食总需求为6.06亿吨。

根据1949-2009年的时间序列数据，赵璇和邵一山根据2030年15.09亿人口的预测计算，不考虑损失，2030年粮食总需求达到近7.1亿吨，其中口粮2.71亿吨，饲料粮3.73亿吨，种粮1150万吨，工业粮5400万吨。

鉴于时间序列未能考虑经济发展中的结构变化问题，一些学者对预测方法进行了改进。国家统计局重庆调查总队基于时间序列的bp神经网络，综合考虑了早期粮食产量、全国人口、城镇化率、工业化进程、居民收入、粮食价格指数、农林牧渔总产值等因素。据估计，2020年中国粮食需求将达到7.34亿吨，其中粮食5.87亿吨，口粮2.69亿吨，饲料1.66亿吨，工业用粮1.66亿吨。

尹京华和顾运用arma模型、指数平滑法、灰色预测法和组合预测法预测，到2020年粮食总需求将达到6.87亿吨，其中小麦、玉米、水稻和大豆将分别达到1.72亿吨、2.35亿吨、1.67亿吨和1.13亿吨。到2030年，粮食总需求将达到9.17亿吨，其中小麦、玉米、水稻和大豆分别为2.24亿吨、3.39亿吨、1.94亿吨和1.6亿吨。

经合组织/粮农组织估计，中国小麦、粗粮和大米的消费量分别为1.32亿吨、2.65亿吨和2.02亿吨，大豆的消费量为9762万吨，酒糟蛋白饲料和蛋糕的进口量为359万吨，肉类和牛奶的净进口量为2.02亿吨。

一个简单的时间序列模型很难综合考虑影响粮食需求的各种因素，尤其是忽略了粮食消费结构升级的重要影响，这使得对粮食总需求的估计明显偏低。改进后的时间序列模型综合考虑了各种宏观因素的影响，弥补了前者的不足，但仍不能避免基于历史数据预测的一个重大缺陷，即历史趋势不能反映未来可能的结构变化。特别是过去，中国一直处于快速发展时期，各种增长因素的叠加促进了粮食需求的持续增长。数据只观察到增长趋势，没有考虑到随着收入的增加和人民生活水平的提高，粮食消费可能会达到峰值甚至下降，以及不同品种消费的结构性变化。因此，估计的时间越长，偏差就会越明显。

结构模型预测方法

该方法是综合考虑各种影响因素后对经验和趋势估计方法的进一步修正。其基本思想是:通过建立描述粮食生产、消费和贸易的几个方程，结合实证研究结果，设定相关弹性参数和关键变量值，最终求解粮食市场的清算价格，得到均衡的需求、供给和价格，进而预测粮食需求。在模拟这些理论模型时，应假设关键参数，有些是通过微观调查数据计算的，有些是由专家估计的，估计过程通常很严格。考虑到粮食需求的各种影响因素及其相互影响，预测形式比较好，但建模比较复杂。这一领域的著名研究包括粮农组织的世界粮食模型、国际粮食政策研究所的影响模型等。中国有代表性的大尺度系统估计模型包括廖永松和黄吉提出的衣壳模型。

在黄季，结构模型更早地用于研究粮食需求，强调收入变化和城市化等结构变化对粮食需求有显著影响。他发现，当人口从农村地区转移到中小城市和大城市时，人均口粮消费量分别下降了58.3公斤/人年和64.2公斤/人年，但肉类和鱼类分别增加了5.7公斤/人年和8.9公斤/人年。陆、等人利用均衡模型综合考虑了影响供求的各种因素，并利用中国-世界农业区域市场均衡模型预测2020年中国粮食需求将达到6亿吨。黄季等人采用全球贸易分析模型(gtap)和中国农业政策分析与预测模型(衣壳模型)，建立了一个基准、高经济增长和高技术进步方案来分析各种粮食的供求关系，并预测在基准模型下2020年中国的粮食需求将达到6.7亿吨。罗启友等人利用2001-2011年的省级面板数据估计了粮食需求函数(收入、价格、粮价)，并利用固定效应模型分别估计了人均口粮和饲料粮需求函数；他们认为，到2030年，中国的粮食总需求将达到5.63-5.85亿吨(人均338-403公斤)，到2050年将达到6.06-6.47亿吨(人均442-472公斤)。汪洋和于志刚建立了arima-grnn模型(arima结合广义回归神经网络模型grnn)来预测未来粮食供求的短期趋势。结果表明，2020年粮食总需求为7.41亿吨，口粮、饲料粮、工业用粮、种粮和其他粮食分别需要2.68亿吨、1.54亿吨、1500万吨、2.27亿吨和7900万吨

结构模型预测方法将经验和专家估计相结合，通过参数调整考虑了粮食需求可能发生的重要结构变化，显著提高了估计精度。在结构方程体系下，该方法是基于供需平衡的，当我国粮食供需在前期基本平衡时，可以形成更准确的预测。然而，近年来，我国粮食供需形势发生了巨大变化，因为国内外粮食价格的反转导致了大量进口替代，而基于无法有效掌握粮食库存数据的结构方程估计的准确性将会下降。此外，由于认识的局限，一些影响食物需求的重要因素，如年龄、职业结构的变化等，在过去的研究中仍然被忽略。

粮食需求研究方法有待改进

回顾现有的中国粮食需求研究，可以发现粮食需求的变化受多种复杂因素的影响，预测分析往往会因以下三个方面考虑不足而产生估计偏差。

首先，没有很好地掌握食物消费的规律。食品不同于一般消费品，其消费需求具有短期刚性和长期增长极限。也就是说，短期内不会因物价上涨或收入下降而急剧下降，长期内也不会因物价下降、收入增加或消费结构升级而无限增长。

第二，缺乏对未来的科学展望。当出现重大结构性变化时，历史趋势不会反映未来的变化。对于中国这样一个发展迅速、正处于重大转型阶段的大国来说，发展模式的转变将使粮食需求的轨迹发生明显的变化。我们不能只靠自己的历史状况来预测未来，而应该从领先国家或地区的发展状况中去思考未来可能发生的变化。

第三，影响粮食需求的因素是不完全的。中国粮食需求预测研究不断丰富和完善。直到最近，一些研究才开始关注老龄化、农民工与城乡居民的食物消费差异、饮食结构和职业结构的变化对粮食总需求的影响。

然而，现有的研究未能整合影响粮食需求的所有因素，甚至综合结构模型也未能考虑这些新发现的因素。因此，有必要加强对粮食消费规律和未来趋势的科学判断，系统分析导致粮食消费结构变化的重要因素对粮食总需求的影响。

此外，现有的数据库也制约了对粮食需求的准确判断。由于目前缺乏对居民食物消费的有效直接调查和准确测量方法，很难直接观察和监测食物需求的变化，一般通过现有的统计数据进行间接测量。除了高、、钟福宁、向静等使用的直接调查数据外，其他预测研究主要使用以下两个方面的数据。

首先是国家统计局每年发布的城乡居民家庭食物消费调查数据。据统计，农村居民的粮食消费包括全年购买、生产和食用的粮食数量，而城市居民的消费仅是购买数量，即不包括外出就餐消费和运输加工损失。因此，直接估计消费将明显被低估。第二个是明显的消费数据，即国内生产加上进口。2012年前中国粮食供需大致平衡时，表观消费数据基本能反映中国粮食需求状况，但近年来，随着中国粮食库存和走私的增加，表观消费数据很难反映真实需求。要准确把握粮食消费需求状况，需要完善和完善粮食消费调查，为准确判断粮食消费结构的变化提供支持，还需要通过两组数据的相互确认和相关调整，共同使用调查数据和表观数据，获得更接近实际消费状况的总需求数据。

(作者:国务院发展研究中心农村经济研究部)