中国作为一个正在从中高收入发展阶段向高收入发展阶段迈进 、从城镇化中后期向城镇化成熟期推进 、从传统农业向现代农业转型的人口大国，如何满足全社会对粮食不断增长的需求，是国际社会广泛关注的重大话题，也是未来较长时期内我国农业政策的核心议题。中国经济时报今日起刊发一组研究报告 ，分别从改进预测模型和分析框架、估算我国食用粮食总量需求峰值、判断我国人均粮食需求峰值以及有效应对粮食需求结构变化和峰值的到来等方面进行分析并给出政策建议 ，敬请读者关注。
■中国粮食需求峰值研究（1）
我国作为一个正在从中高收入发展阶段向高收入发展阶段迈进 、从城镇化中后期向城镇化成熟期推进、从传统农业向现代农业转型的人口大国，如何满足全社会对粮食不断增长的需求，是国际社会广泛关注的重大话题，也是未来较长时期内我国农业政策的核心议题。大量学术和政策文献对我国粮食生产、消费及供需平衡进行了预测研究。从预测方法来看，可以分为人均营养摄取推算法、经验和趋势估计法、结构模型预测法等三大类。
人均营养摄取推算法
这种方法的基本思路是：从生理需要角度来看 ，一定年龄群体的营养或热量摄入较为稳定 ，例如，我国成年男性热量摄入大致为2300大卡到2600大卡之间 ；基于热量摄入的基准信息，结合流行的膳食平衡表，可以将日均热量摄入按照消费均值换算为食物消费 ，进而将食物消费中的动物产品按照一定的饲料转化率折合成粮食消费；最后 ，结合粮食消费结构 、耗损率、人口数量及结构等预测数，估算最终的粮食消费总量。
陈百明按照城乡居民达到小康的营养供给量标准进行测算，2010年 、2030年和2050年中国粮食需求量分别为5．78亿吨 、6．99亿吨和7．93亿吨。高启杰根据2003年一项涵盖全国7个省市 、661户城乡居民粮食消费的调查数据，考虑在外用餐 、人口折算等因素，预测2020年中国的粮食总需求将介于5．78亿－6．12亿吨之间。封志明基于热量消耗的粮食需求估计显示，中国人口在2033年达到峰值时，全口径的粮食总需求在6．63亿—6．92亿吨之间。国家发改委2008年发布的 《国家粮食安全中长期规划纲要（2008—2020年）》考虑了粮食消费结构升级 ，预计到2020年，口粮消费减少到2．48亿吨 、占粮食需求总量的43％ ，饲料用粮将增加到2．35亿吨 、占粮食需求总量的41％ ，总需求量将达到5．73亿吨。钟甫宁和向晶考虑城镇化进程中转化为热量的粮食摄入构成变化，估计2020年粮食总需求为6．12亿吨 ，其中食用粮食需求为5．2亿吨，包括口粮2．22亿吨和饲料粮2．97亿吨 。钟甫宁和向晶按照中国居民膳食指南上限计算标准的人日均粮食需求总量，转化为年需求量384．35公斤／人 ，认为2030年将达到人口峰值14．57亿，进而预测中国粮食 （全口径）需求总量峰值很可能出现在2030年前后 ，最高可能达到6．48亿吨 。
以人均营养摄取标准来推算粮食需求，好处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观的引导下逐渐趋于膳食结构的平衡 ，但缺陷是无法充分考虑因饮食习惯导致的食物消费结构差异，以及收入增长 、城镇化发展带来的居民膳食结构转型升级 ，因而对粮食总量需求一般会存在明显的低估。特别是普通消费者很难严格按照膳食营养推荐标准进行食物消费，随着收入提高和生活水平改善，大多数人都会出现食物消费超标的现象。
经验和趋势估计法
这种方法的基本思路是：根据历史和现状判断粮食需求未来演变趋势 ，设定粮食需求变化速度或预测期内人均需求水平，进而结合人口规模的预测，得到最终的粮食需求预测值。此类方法也被称为综合判断法，主要依据粮食需求变化的历史信息 ，采用趋势外推法或略微复杂的时间序列预测技术 ，对未来中国粮食总体需求进行预测 。这类基于时间序列数据的预测有总量预测 、人均需求加总预测两种大思路 ，通常用到的技术包括移动平均、平稳时间序列、神经网络等。
以不同品种消费变化为基础的时间序列预测研究 ，主要包括：朱希刚（2004）以人均年粮食消费410公斤为基础 ，预测2020年粮食总需求为5．87亿吨；胡鞍钢等（2015）基于对《国家粮食安全中长期规划纲要（2008—2020年）》的实施评估，认为2020年中国粮食（全口径）需求为6．4亿吨 。
考虑不同用途需求特征的差异，一些学者采取分类预测后再进行加总的方法。马永欢和牛文元按照粮食类型分别建立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、城镇化保持相同增速等因素 ，他们估计2020年粮食（全口径）需求为5．48亿吨，其中口粮2．62亿吨 、饲料粮1．8亿吨、种子粮0．12亿吨、工业用粮0．93亿吨 。
胡小平和郭晓慧将食物用粮 、工业用粮和种子用粮分别按照2007年中国居民膳食指南消费均值上浮10％ ，以稳定条件下人均消费量、增长率平滑外推的方法 ，预测2020年我国的粮食总需求为6．1亿吨，其中口粮为2．1亿吨、饲料粮为2．98亿吨 、种子用粮1150万吨、工业用粮约9150万吨。
孙宝民基于1985—2009年之间的历史数据 ，采用时间序列方法对不同类型粮食需求按照不同模型进行模拟 ，预测2020年粮食（全口径）需求总量为5．6亿吨。
李志强等估计2030年口粮2．75亿吨 、饲料用粮1．61亿吨、工业用粮1．35亿吨、种子用粮0．12亿吨、损耗0．23亿吨，全口径的粮食总需求为6．06亿吨。
赵萱和邵一珊基于1949—2009年以来的时间序列数据，按照2030年人口15．09亿的预测数计算 ，不考虑损耗，2030年全口径粮食总需求达到近7．1亿吨 ，其中口粮2．71亿吨 、饲料粮3．73亿吨、种子用粮0．115亿吨、工业用粮0．54亿吨。
针对时间序列未能考虑到经济发展中结构性变化的问题，一些学者对预测方法进行改进。国家统计局重庆调查总队基于时间序列的BP神经网络 ，综合考虑前期粮食产量、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 ，估计2020年我国的粮食需求将达到7．34亿吨，其中谷物5．87亿吨 、口粮2．69亿吨、饲料1．66亿吨 、工业用粮1．66亿吨 。
尹靖华和顾国达采用ARMA模型 、指数平滑、灰色预测和组合预测等方法，预测到2020年粮食总需求达到6．87亿吨，其中小麦、玉米、稻米、大豆分别为1．72亿吨 、2．35亿吨、1．67亿吨和1．13亿吨；2030年粮食总需求达到9．17亿吨，其中小麦、玉米 、稻米 、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 （OECD／FAO）以2013年统计数据为基期 ，按照2020年14．3亿人口计算，估计我国小麦、粗粮 、稻谷消费量分别为1．32亿吨、2．65亿吨、2．02亿吨，大豆消费量为9762万吨，酒糟蛋白饲料（DDGs）及饼粕进口359万吨，肉奶净进口折合玉米1589万吨 ，合计7．16亿吨，另假定薯类及其他豆类消费保持目前消费水平，最终粮食总消费量将达到7．53亿吨。
简单的时间序列模型难以全面考虑影响粮食需求的各种因素，特别是忽略了食物消费结构升级的重要影响，而使得对粮食总量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类宏观因素的影响 ，弥补了前者的不足，但仍然无法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出现的结构性变化。特别是过去我国一直处于快速发展期 ，各类增长因素叠加推动粮食需求持续增长，数据观测到的只是增长趋势 ，而没有考虑到随着收入提升、人民生活水平提高食物消费将可能出现达峰收敛甚至下降，以及不同品种消费的结构性变化，因而估计越是长期，越会出现明显的偏离。
结构模型预测法
这种方法是在综合考虑多方影响因素后对经验和趋势估计方法的进一步修正，其基本思路是：通过建立多个描述粮食生产 、消费和贸易的方程组，结合实证研究结果，设定相关弹性参数和关键变量值 ，最后求解粮食市场出清价格 ，可以得出均衡需求量、供给量以及价格，进而预测粮食需求量。这些理论模型模拟时，要对关键参数进行假定 ，有的用微观调查数据做计算 ，有些按照专家估计，通常估计过程较为严谨 。综合考虑粮食需求的多种影响因素及其交叉影响 ，预测形式较为精细，但是建模较为复杂。这方面比较著名的研究，包括FAO的世界食物模型 ，国际粮食政策研究所（IFPRI）的IMPACT模型等；国内有代表性的大型系统估计模型 ，包括廖永松、黄季开发的CAPSiM模型 。
黄季较早地用结构模型的方法来研究粮食需求问题 ，强调收入变化、城镇化等结构性变化对粮食需求有显著影响 。他发现，人口从农村迁移到中小城市和大城市，人均口粮消费分别减少58．3公斤／人·年和64．2公斤／人·年 ，但是肉、鱼增加5．7公斤／人·年和8．9公斤／人·年。陆文聪等运用均衡模型综合考虑了影响供需的多种因素，使用中国—世界农业区域市场均衡模型（CWARMEM）预测 ，2020年中国粮食需求将达6亿吨。黄季等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（CAPSiM） ，设置了基准、高经济增长和高技术进步方案分析各类粮食供求状况 ，预测中国粮食需求2020年在基准模型条件下为6．7亿吨。罗其友等用2001年到2011年的分省面板数据估计粮食需求函数（收入 、价格、食物价格），分别用固定效应模型估计口粮和饲料粮人均需求函数 ；他们认为，我国全口径的粮食需求，2030年为5．63亿吨到5．85亿吨 （人均338—403公斤），2050年为6．06亿到6．47亿吨 （人均442—472公斤） 。王洋和余志刚建立ARIMA－GRNN模型（ARIMA与广义回归神经网络模型GRNN相结合） ，对粮食供求的未来中短期趋势进行了预测，结果表明2020年粮食总需求量7．41亿吨，口粮、饲料用粮、工业用粮 、种子用粮和其他用粮分别需要2．68亿吨、1．54亿吨、0．15亿吨、2．27亿吨和0．79亿吨 。
结构模型预测法结合经验和专家估计 ，通过参数调整将粮食需求可能发生的重要结构性变化考虑进来 ，估计的准确性有了明显提高。在结构方程体系下，该方法是以供求平衡为基础的，在早期我国粮食供求基本平衡的状态下，它能够形成比较准确的预测。但近年来，我国粮食供求形势发生巨大变化，因为国内外粮食价格倒挂导致了大量的进口替代，在无法有效掌握粮食库存数据的基础上，结构方程估计的准确性将会下降 。此外，受制于认识的限制，过去的研究仍然遗漏了一些影响粮食需求的重要因素，比如老龄化、职业结构变化等。
粮食需求研究方法需要改进
通过回顾考察已有我国粮食需求的研究可以发现，粮食需求变化受多重复杂因素的影响，预测分析往往因为以下三个方面的考虑不充分而存在估计偏差 。
一是对食物消费规律的把握不足。食物不同于一般的消费品 ，其消费需求具有短期刚性和长期增长极限。即短期内不会因价格上涨或收入下降而大幅下降 ，长期也不会因价格下降 、收入增加或消费结构升级而无限增长。
二是缺乏对未来的科学展望。在存在重大的结构性变化时，历史趋势将不能反映未来的变化。对于我国这样快速发展并处于重大转型阶段的大国来说 ，发展形态的转变将使粮食需求的轨迹发生明显变化 ，m88明升体育不能仅依赖本国历史状况预测未来，而应该借鉴先行国家或地区的发展情况思考我国未来可能出现的变化 。
三是对粮食需求影响因素的考虑不完备。对我国粮食需求预测的研究一直在不断丰富和完善，直到近期一些研究才开始注意到老龄化、农民工与城乡居民食物消费的差异、膳食结构变化、职业结构变化等对粮食总量需求产生的影响。
但现有的研究并未能将所有影响粮食需求的因素整合起来分析，即使是综合性较强的结构模型也没有能够考虑这些新发现的影响因素。因而 ，粮食消费需求的预测需要加强对食物消费规律及未来趋势的科学判断 ，并系统分析引致食物消费结构变化的重要因素对粮食总量需求的影响。
另外，现有的数据基础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有效的直接调查和准确测度方法，难以直接观察和监测粮食需求的变化，粮食需求量一般是通过现有统计数据间接测算。除了高启杰、钟甫宁和向晶的研究用的是直接调查数据外，其他预测研究主要采用以下两方面的数据。
一是国家统计局每年发布的城乡住户调查的食物消费数据。该数据统计的农村居民粮食消费包括全年购买和自产自食的粮食数量 ，而城市居民的消费只是其购买量，即不包括外出就餐消费、运输加工损耗部分 ，由此直接估计消费量将存在明显的低估问题 。二是表观消费数据，即国内生产量加上进口量 。2012年以前我国粮食供求大致平衡时 ，表观消费数据基本能够反映我国粮食需求的状况，但近年来我国粮食库存增大 、走私增加的情况下 ，表观消费数据很难反映真实需求。准确把握粮食消费需求状况，既需要健全和完善食物消费调查，为准确判断食物消费结构变化提供支撑，也需要联合使用调查数据和表观数据 ，通过两套数据的相互印证和关联调整，获得更接近真实消费状况的总量需求数据 。
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