中国粮食中长期消费需求预测研究.pdf

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1、第35卷，第5期中国农业资源与区划Vo1．35，No．5。PP1．72014年10月ChineseJournalofAgriculturalResourcesandRegionalPlanningOctober，2014doi：10．7621／cjarrp．1005-9121．20140501·粮食安全·中国粮食中长期消费需求预测研究术罗其友，米健。，高明杰(1．中国农业科学院农业资源与农业区划研究所，北京100081；2．国务院发展研究中心中国发展研究基金会，北京100011)摘要粮食中长期消费需求预测是粮食经济、粮食安全研究领域的前沿科学问题。本

2、文采用面板数据分析，估计了4个人均粮食消费需求函数方程；通过时间序列分析确立了2030年和2050年中国的人口、收人、价格和工业用粮比例等重要参数；结合上述参数和估计结果，对中国的长期粮食消费需求进行了不同情景的预测和模拟。模型预测结果表明：未来中国粮食消费总需求将稳步增长，到2030年为5．6亿～5．8亿t，到2050年为6．1亿～6．5亿t；3种主要农作物的消费份额将发生很大的变化，玉米的消费份额增加，水稻和小麦的份额减少。中国的粮食政策应当根据经济形势和经济政策灵活调整。关键词粮食需求中长期预测分解分析未来30～50年是我国工业化、信息化、城镇

3、化与农业现代化快速推进期，也是经济持续快速发展、城乡结构急剧变化期，粮食和其他主要农产品的消费需求将发生巨大变化，开展我国粮食消费中长期需求模型预测研究具有重要理论和现实意义。国内外关于中国粮食需求预测的成果在不断增加，但由于研究方法的不同，各种研究结果之间存在不小的差异。国内外有关中国粮食需求的预测中，不乏“展望”式的定性研究¨引。基本思路是：假定粮食需求的变化速度或预测期的人均需求水平，结合人口规模预测，得到粮食需求预测值。较早的定量研究主要采用时间序列模型，最简单的方式是增长率假定方法_6j，更复杂的模型包括ARMA模型和GARCH模型J。时间

4、序列模型也可以对口粮、饲料粮、工业用粮、种子用量和损耗等不同部分，分别估计变化趋势和模型形式。从经济学理论上讲，粮食需求受到收入、价格、消费偏好等众多因素的影响，依据这些变量可以建立单方程模型和联立方程模型进行粮食需求预测。一些学者将采用这种模型对中国的粮食供求形式进行了分析H]，也有部分学者采用单方程模型、营养需求法¨。。和系统动力学等方法叫对中国粮食消费进行预测。从预测年份来说，多数研究关注未来10～20年的粮食需求量变化，超过20年的预测很少。从预测对城乡差异、地区差异和粮食品种的差异来看，2／3的研究没有考虑粮食的品种差异，只给出了粮食的总需

5、求量；而也仅有很少一部分考虑了需求量的地区差异，其中给出分省差异的更少；只有1／3的文献考虑到了城乡差异。目前同时考虑城乡结构和品种差异的研究鲜见报道。针对现有研究的不足之处，该文同时考虑粮食消费的城乡和品种差异，对未来3O一50年中国粮食消费需求进行大时间尺度预测。在模型选择上采用单方程计量模型，模型数据涉及价格、收入等变量，采用2001～2011年30个省级行政区的数据，更加符合城镇化背景下的人群消费结构，可保证较高的估计精度；无论经济结构如何变化，粮食需求理论的内核总会相对稳定，从而可以保证单方程模型应对长期预测中经济结构变化的有效性。收稿日期

6、：2013-09-26罗其友为博士、研究员米健为博士、助理研究员高明杰为博士、助理研究员、通讯作者基金项目：国家重点基础研究发展计划(973计划)课题“气候变化驱动的我国粮食生产系统空间数值模拟预测研究”(编号010CB951504)2中国农业资源与区划2014拄1研究方法中长期粮食需求预测涉及的变量较多，模型结构复杂，需要综合采用多种研究方法。该文采用的研究方法包括：转化率估算法、需求函数的分解分析、计量经济学的面板数据估计、时间序列分析和参数调试方法。该研究的过程可以分为理论模型、计量模型和参数模拟三大部分，每个部分中都有相应的研究路径和研究方法

7、，并互相联合成完整的技术路线，详见图l。厂分城乡的多种类粮食需求分解及变化规律分析分城乡的多种类粮食需求函数模型建立＼畜产品折算为成品粮和原粮+r分城乡的多种类粮食需求函数的面板数据估计I基于收入水平的农村居民粮食需求函数结构性变化调整+分城乡小收入水半的多种类粮食需求函数确定+工业、种子和损耗用粮比例的估算III城乡人口增长率参数ll各地区城市化率参数l不同作物需求比例参数III。粮食需求的城乡差异Il粮食需求的地区差异。粮食需求的品种差异}II2030年和2050年粮食需求总量、地区差异、城乡差异和品种差异图1技术路线如图1所示，在理论模型部分，

8、首先是从需求理论人手分析分城乡的不同种类粮食需求的变化规律，在此基础上，将粮食需求函数分解为不同种类的人均粮