基于粮食安全的中国粮食需求预测与耕地资源配置研究.doc

-专业文档，值得下载!-专业文档，值得珍藏！-基于粮食安全的中国粮食需求预测与耕地资源配置研究马永欢牛文元摘要：本文以系统动力学原理为基础，仿真模拟了我国2010、2015和2020年的粮食需求。结果表明，随着人口的增加和经济的发展，口粮和种子粮的需求相对稳定，而饲料粮和工业用粮的需求增长明显，粮食总需求呈现刚性增长趋势。在95%和100%两种粮食自给标准下，通过对我国粮食需求与耕地配置的模拟发现，粮食需求与耕地供给呈现出一种紧平衡。确保有效的耕地面积和粮食作物播种面积，实现粮食单产的稳步提高和严格控制人口增长是实现粮食安全的“三重”底线。关键词：粮食安全，粮食需求，耕地配置，调控我国耕地资源的稀缺性日益突出，己成为制约农业生产和国民经济可持续发展的瓶颈因素。随着人口的持续增长和工业化、城镇化的快速发展，我国粮食需求呈现刚性增长，而耕地供给将会表现出不断减少的态势。又由于气候变化、旱涝灾害和水资源短缺等约束因素对粮食生产的影响日益突出，保障粮食安全面临着严峻挑战。对于一个占世界22%的人口大国来说，立足国内为主解决粮食问题是我国一项长期的战略性任务。粮食需求预测是未来耕地配置的重要依据。虽然学术界采用线性方程、指数平滑法和自回归移动平均（ARIMA）模型对口粮、饲料粮、种子粮和工业用粮的时间序列变化进行了分析，对粮食需求预测具有一定的指导作用。然而，粮食生产的自然系统与需求的社会经济系统存在内在联系，只有考虑以工业化为标志的经济发展水平和以城市化为标志的城乡结构对粮食需求的影响，才能从动态角度对粮食需求做出客观判断。对此，本文从社会经济系统相互影响的角度，以系统动力学模型为主模型，以ARIMA模型、计量经济模型和回归分析模型等为辅助模型，对其进行了对接和耦合，建立了粮食需求与耕地优化配置的动态仿真模型。一、研究方法（一）粮食需求的预测方法理顺粮食消费结构是预测粮食需求的先决条件。一般认为，粮食消费需求主要由生活用粮和生产用粮两部分构成。前者包括城乡居民口粮，而后者主要包括饲料粮、工业用粮和种子粮等。虽然国家统计局公布了城镇居民和农村居民平均每天的主要食品消费量，但是没有包括外出消费，对此，城乡居民实际的口粮消费量需要在统计消费量的基础上进行修正。从系统论角度来看，口粮需求与人口数量、城乡结构和城乡消费结构密切相关，而人口的城乡结构与工业化水平一脉相承。本文在此基础上构建了口粮需求的系统动力学模型。城乡居民对肉、蛋、奶和水产品的消费量是间接由粮食转换而来，因此，对饲料粮的预测也采用了系统动力学的原理和方法。工业用粮是粮食需求的重要组成部分。研究表明，工业用粮与工业化发展水平密切相关，因此，对工业用粮的预测采用了回归分析法。而种子粮主要取决于单位耕地面积播种量和播种面积，因此，对种子粮的需求也采用了系统动力学方法。由口粮需求、饲料粮需求、工业用粮需求和种子粮需求，共同构成了粮食总需求模型：-专业文档，值得下载!-专业文档，值得珍藏！-上式中，G表示粮食总需求，G1、G2、G3、G4分别代表口粮、饲料粮、种子粮和工业用粮；pi代表城乡人口，ei代表城乡人均直接口粮消费量；hi代表肉、蛋、奶和水产品消费量，fi代表对应的饲料转换效率，q表示粮食对饲料的转换系数；su表示粮食作物播种面积结构，gu表示对应的单位面积种子投入量；m代表工业消耗的粮食。（二）耕地配置的建模方法从粮食安全的角度来看，一定时期的耕地需求量不但取决于区域的粮食自给率、人均粮食需求量和人口数量，还受耕地的复种指数、粮食作物播种面积和粮食单产的影响。对此，构建了最低耕地需求函数：式中，S为最小耕地需求面积，为粮食自给率，Gp为人均粮食需求量，E为复种指数，R为粮食作物播种面积占农作物总播种面积的比重，U为粮食单产，P为全国的总人口。为便于动态研究我国最低耕地需求，需要预测未来不同年份的粮食单产。通过1983-2007年粮食单产的时间序列数据分析（图1），发现其变化具有一定的周期性波动，符合ARIMA模型的建模特点。通过计算机平台上的Eviews程序进行调试和优化，建立了粮食单产的ARIMA（1，1，1）模型。-专业文档，值得下载!-专业文档，值得珍藏！-这样便以粮食需求为主线，通过Vensim_PLE程序建立了粮食需求与耕地资源配置的系统仿真模型（图2）。二、模型的动态模拟与调控方案的确定（一）模型调试与调控变量的确定模型调试就是通过模型的模拟运行，改进模型中不合理的反馈结构，优化模型的控制变量。一般认为，模型的结构是决定模型行为的主要因素。在调试过程中，如果不改变模型的结构，当控制变量在合理的范围内取值时，发现系统的行为模式相对稳定，系统的变化表现为输出结果的变化，就认定模型具有较好的稳定性，可以用来模拟粮食需求与耕地资源配置。在综合分析近20年来我国人口数量、粮食单产、耕地变化和经济发展水平等数据的基础上，将对系统的目标函数起决定影响的人口自然增长率、城乡人均口粮直接消费量、饲料转换效率、工业化率、粮食单产、粮食作物播种比重和粮食自给标准等变量设定为调控变量（表1），其背景值的确定在参考全国土地利用总体规划纲要（2006-2020年）、国家粮食安全中长期规划纲要、中国统计年鉴、中国农业统计年鉴和已有研究成果的基础上，还对预测年份的粮食单产、工业化率等相关变量采用了自回归移动平均和回归分析等处理手段，从而满足模型动态仿真模拟的需要。经常反复调试，得到了比较完整的仿真模型。经过检验，仿真模拟的结果与实际数据基本吻合，相对误差小于5%，说明模型较好地反映了系统的本质特征，有足够的真实性和有效性，能够满足研究需要，是一个具有较低数值敏感度的模型。-专业文档，值得下载!-专业文档，值得珍藏！-（二）调控方案的比选粮食自给水平的高低关系到粮食安全与社会稳定。虽然学术界对我国粮食自给率标准上存在争议，但近两年来全球粮食市场供需吃紧，国际粮价连创新高，在亚非拉的数个国家引发了社会骚乱、经济动荡和政治危机。因此，我国粮食自给标准的确定需要紧密结合我国人多地少的复杂国情。在此基础上，本文确定了95%和100%两种粮食自给标准的调控方案。三、结果与分析（一）粮食需求预测人口数量直接决定粮食需求。以2006年的人口数量为基数，以该年5.28的人口自然增长率为控制变量，可以预测2010、2015和2020年的总人口分别为13.42、13.78和14.15亿。从城乡结构来看（表2），城市化水平在不断提高，即农村人口的比重在减少，而城镇人口的比重在增加。又由于农村人均口粮消费量高于城镇，所以，口粮的需求量相对稳定，但在总需求中的比重相对减少，由2010年的50.8%减少到2020年的47.9%。城市化水平提高的另一个显著效应就是增加了对肉、蛋、奶和水产品的需求，这就决定了饲料粮的需求量在不断增加。仿真模拟结果表明（表2），2020年的饲料粮需求量比2010年增加1257.5万吨，增长了7.5%。种子粮的需求变化比较平稳，基本稳定在1210万吨的水平上。根据预测工业化率的ARIMA（1，1，4）模型，工业化水平将由2010年的47%提高到2020年的52.5%。这在很大程度上带动了白酒、啤酒、乙醇和味精等粮食工业的快速发展，对粮食的消耗量不断增加，年均增长2.5%。在预测口粮、饲料粮、种子粮和工业用粮的基础上，便可计算粮食的总需求（表2）。从需求结构的时序变化来看，粮食总需求的增长主要是由饲料粮和工业用粮需求增加引起的，这在很大程度上说明新增粮食需求量取决于饲料粮和工业用粮。（二）耕地资源配置方案实现我国的粮食安全就需要保障耕地安全和优化配置耕地资源。尽管2007年末我国耕地资源总量为18.26亿亩，距18亿亩耕地的红线还有一定距离，但是建设用地挤占农田的现象在短期内还不可避免，这就表明耕地减少的惯性依然存在。从单位耕地面积的产出来看，粮食作物优于经济作物。如果粮食作物播种比重过高，虽有利于保障粮食安全，但不利于提高农业收益；如果粮食作物播种面积过低，虽能提高农业收益，但不利于粮食安全。因此，粮食作物的播种面积需要占适当的比例。在这样的背景下，本文模型模拟了100%和95%两种自给标准下的耕地需求与耕地配置。1.100%粮食自给标准下的耕地配置粮食单产的变化是影响粮食综合生产能力的重要因素，根据其变动趋势的ARIMA（1，1，1）模型，可以预测不同年份的耕地需求。据预测，2010年的粮食单产为320公斤亩，根据系统动力学模型优化的粮食作物播种比重（表3），在2006年的复种指数条件下，耕地需求为1