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哈尔滨清查粮食市场 39家经营不合规企业被取消资格
时间： 9:34:31 来源：东北网
&&& 东北网11月23日讯 22日，哈尔滨市粮食局通报，哈尔滨市粮油市场管理办公室日前启动了粮食市场清查工作，对1778家企业进行了检查。其中，暂停了存在问题的73家企业，取消了经营不符合规定的39家企业资格。
　　据介绍，为了规范粮食收购市场经营行为，10月中旬开始，哈尔滨市启动对市区、各县(市)已取得粮食收购许可资格的多元粮食收购企业的全面核查。重点核查了年收购量2000吨以上的原粮收购、大米和饲料加工等企业。全市共核查1778家企业，对收购资金、场地、检验化验仪器有无重大变化，是否执行国家粮食质量标准、违反规定代扣代缴税费及上报统计数据等情况进行全面检查。其中对企业注册地址、法人、联系电话发生变化、没有办理变更手续，部分收购企业未建立粮食经营统计台帐和及时上报统计数据，办证不收粮，检验仪器、计量器具单一，收购场地租赁合同到期尚未办理续约合同等进行了处理，限期整改231家、警告22家、暂停73家、变更150家、取消资格39家。
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中国福建省福州市仓山区奥体阳光天地G2-1132 邮编：350028第39章 2020年）中国粮食需求量预测 - 中国粮食综合生产能力与粮食安全 - 诺哈网
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第39章 2020年）中国粮食需求量预测
（一）未来各阶段（年）中国粮食需求量前人预测结果综述
对中国未来粮食需求量进行准确预测是一件困难的事情。这不仅是因为影响粮食需求量的因素很多，而且许多因素带有一定的不确定性，而且许多指标缺乏完整、系统的统计数据，有些统计资料由于出处、口径不一致，缺乏可比性和可信度。再加上不同研究在预测中所采用的方法不同，因此其关于各阶段（年）中国粮食需求量的预测结果也不同。
1.2010年中国粮食需求量前人预测结果综述
（1）朱希刚等在对中国2010年的粮食需求情况进行预测时认为，影响中国未来粮食需求量的主要因素是人口数量和居民收入水平。人口方面，该研究认为2010年将达到或超过14亿，如果按照90年代初期人均口粮消费水平计算，2010年口粮绝对增加4600余万吨。随着收入水平的提高，粮食总需求也保持相应增长，直到国民消费结构完全现代化以后，人均收入水平的提高才不会继续推动粮食总需求的增长，人均粮食直接消费量和间接消费量才会保持稳定。
该项研究利用IMPACT模型进行预测的结果为：中国2010年人均口粮的需求量为214公斤，其中农村居民人均口粮为243公斤，城镇居民为174公斤，口粮需求量为2.996亿吨；饲料粮需求量为1.58亿吨，其他用途粮食总需求量为0.544亿吨。2010年粮食总需求量（原粮）为5.8亿吨。
（2）梅方权预测2010年中国人口将达到14亿—14.3亿，根据膳食营养的变化，到2010年，人均口粮需求量达到193公斤，人均粮食消费量达到420公斤，粮食总需求将达到6亿吨左右。
（3）黄季焜在分析过去中国粮食供给和需求增长动因的基础上，建立了一个中国粮食供给、需求、贸易和政策分析模型。在粮食需求方面，模型所考虑的因素除了人口和收入变动外，还包括了价格、城市发展、农村市场发育等因素。
该研究认为，人口增长仍然将是粮食总需求量的主要推动力，中国在2000年到2010年期间，每年人口增长还将达到990万人。受城市化及市场化的影响，人均口粮消费量将逐渐趋于稳定并略有下降，人均畜产品和水产品的需求量成倍增长，饲料用粮占粮食总消费量的比例将迅速提高。对饲料用粮的需求到2010年达到1.58亿吨，粮食总需求量的增长将超过国内粮食生产能力。根据作者所建立的需求模型，对中国2010年粮食总需求的预测结果为5.13亿吨（稻谷换算为大米），原粮的需求量为5.77亿吨。
（4）曹宝明等根据国家统计局、南京经济学院粮食经济研究所、FAO等组织提供的有关统计数据和研究资料，首先运用人口增长模型对中国人口数量进行预测。结果表明，中国人口在20世纪末和21世纪初期仍将保持较高的增长态势，直到21世纪二三十年代人口增长势头才会衰减。到2010年末，中国人口数量将达到134763万人，其中城镇人口49188万人（占总人口的36.5%），农村人口85575万人（占总人口的63.5%）。该研究考虑了FAO及中国专家提供的几种营养方案，对2010年人均粮食需求量给出两种预测结果，一种结果是人均粮食年需求量为458公斤（较富裕型消费结构情况下），另一种方案是482公斤（小康型消费结构情况下）。在假定不考虑粮食年际间储备量的变化、粮食进出口和粮食产后损失的条件下，结合该研究对2010年中国人口数量的预测，得到了2010年中国粮食需求量的两个预测结果：在小康型消费结构情况下，粮食消费需求量为64955万吨；在较富裕型消费结构情况下，粮食消费需求量为61721万吨；综合两种预测方案，2010年粮食总需求量将达到63338万吨。
（5）陈锡康等在考虑收入增长、城乡人口比例变化、食品能量和食物消费模式等因素条件下对中国人均粮食消费量进行了预测。该研究根据中国科学院国情分析研究小组测算的中国人均GNP水平，并比照与中国有相似膳食结构的日本、新加坡、香港和台湾的发展经验，假设在保持中国传统膳食结构基础上适度增加动物性食品消费数量，2010年中国人均粮食需求量为420公斤，其中谷物需求量为370公斤。陈锡康并没有对2010年中国的粮食需求总量进行预测。
（6）吕新业等在假定2010年中国人口达到14亿和人均国民生产总值平均每年增长速度为8%-9%的条件下，采用历史趋势外推法、相关地区人均粮食消费量比较法对中国2010年粮食需求进行了预测。
预测结果表明：到2010年，中国人均年口粮消费需求为214公斤，其中农村居民年需求量为243公斤，城镇居民年需求量为174公斤，口粮总需求达到2.899亿吨。人均饲料粮需求由人均动物性食品消费水平和饲料转化率决定，虽然饲料转化率呈现上升趋势，但这种趋势在短期内并不明显。到2010年，中国人均动物性食品消费量进一步增加，人均饲料粮需求达到113.8公斤，饲料粮总需求为1.680亿吨。除口粮和饲料粮之外的其他粮食需求量（种子用粮、工业用粮等）在2010年将达到0.644亿吨。汇总后中国2010年粮食总需求量为5.330亿吨。
（7）陈先枢在对中国粮食需求量的主要影响因素分析后认为：人口增长是中国未来粮食需求量增加的最主要因素，即使按照现行政策严格控制人口增长，到2010年中国人口数量也将达到14亿-14.3亿。目前，中国口粮占粮食需求的比重较大，每年新增人口1500多万，光口粮就需增加360万吨。中国城乡居民因收入水平差距造成的动物性食品消费量的差距依然很大，随着农村居民收入水平的提高，动物性食品的消费量会较快增长。因此，今后中国粮食需求的压力主要来自饲料粮。他以中国农科院的有关预测为依据，认为到2010年人均动物性食品消费所决定的人均饲料粮需求为112.9公斤。同时考虑到城市化对粮食需求产生的影响，陈先枢认为2010年中国粮食总需求量将达到5.5亿吨。
（8）刘旗等在分别建立城乡居民人均口粮消费量和城乡居民人口比重时间序列模型的基础上，预测得出到2010年城镇居民人均口粮消费量为67公斤，农村居民人均口粮为211.4公斤，城镇人口比重越为36.5%，农村人口比重为63.5%，在假定2010年中国人口达到13.5亿的条件下，得出中国2010年口粮总需求量为2.1423亿吨。
对于饲料粮需求量的预测，作者首先采用年期间各种动物性食品消费量的年平均增长速度对2010年各种动物性食品消费量进行了预测，并结合各种动物性食品的转化率，得出2010年的饲料需求量为1.5627亿吨。
另外，根据作者预测，副食酿造、其他非食品工业用粮、种子用粮以及在仓储和运输过程中造成的粮食损耗合计到2010年为230万吨左右。
各项预测值汇总，中国2010年粮食总需求量将达到5.2683亿吨。
（9）康晓光利用指数模型，定量预测了2010年中国粮食总需求量。根据94个国家的谷物消费数据，建立了人均谷物消费量的指数函数：（=0.4485，其中Y为人均谷物消费量，X为人均GNP）。又依据中国科学院国情分析小组在广泛比较世界各国经济发展的经验和深入研究中国特殊国情基础上对中国中长期人口和经济增长的定量预测结果（2010年中国人均GNP达到1571美元，人口达到14.27亿），并假设谷物消费占粮食的比例为95%，预测得出2010年中国人均谷物需求量为223公斤，人均粮食需求量为376公斤，谷物总需求量为5.09亿吨，粮食总需求量为5.36亿吨。
（10）杨万江根据人口发展、人均收入变化以及粮食价格等因素，建立数学模型，给出了2010年粮食需求量的三种预测方案：如果人口总量达到14亿，则粮食总需求量为51748.1万吨（其中口粮需求为23075.5万吨，饲料粮需求量为20910.3万吨，其他用粮需求量为7762.2万吨）；如果人口总量达到14.3亿，则粮食总需求量为53147.9万吨（其中口粮需求为23570.0万吨，饲料粮需求量为21605.7万吨，其他用粮需求量为7972.2万吨）；如果人口总量达到14.6亿，则粮食总需求量为54875.9万吨（其中口粮需求为24064.5万吨，饲料粮需求量为22580.1万吨，其他用粮需求量为8231.4万吨）。
（11）朱杰等从影响供给和需求的影响因素入手，对中国年粮食供给和需求进行了概要性的预测与判断。需求方面主要考虑的因素是人口、城市化水平和收入水平。该研究认为，今后中国人口数量还将继续增长，但人口增长率将会下降，2010年中国人口数量将达到14亿，按照每增加1亿人，口粮消费量增加1300万吨计算，2010年口粮消费量将达到2.86亿吨。如果未来中国的城市化进程按照改革开放以来的速度发展，即今后城镇人口占总人口的比重每年上升0.6个百分点，则2010年城市化率为38%，按照每上升一个百分点间接粮食消费量增加1054万吨计算，则2010年粮食间接消费量为2.88亿吨。人均国民生产总值在2010年达到12142元，按人均GNP每增加10个百分点粮食间接消费增加430万吨计算，2010年粮食间接消费需求为2.50亿吨。综合上述结果，该研究预测到2010年，中国粮食需求总量在5.36亿—5.74亿吨之间。
（12）肖国安采用对于口粮、饲料粮、种子用粮和工业用粮分别建立模型的方法对中国年的粮食总需求进行了预测。该项研究预测2010年中国粮食总需求量为60207.88万吨，其中口粮26952.64万吨，工业用粮4745.10万吨，种子用粮987.02万吨，饲料用粮28052.98万吨。
我们将上述各专家学者采用不同方法预测得出的2010年中国粮食需求量汇总于。我们可以看出：不同专家、学者在进行预测时，由于考虑的因素不同，采用的具体方法不同，因而结果也有较大差异。
2.2020年中国粮食需求量前人预测结果综述
（1）世界银行、罗斯格兰特和黄季焜等人预测，中国的粮食需求量将继续以年均1.7%-1.8%的速度增长，按照线性趋势进行推算，2020年将达到5.4亿-5.7亿吨。
（2）梅方权在分析中国国情变化的基础上，预测中国到2020年，人均口粮需求量达到173公斤，人均粮食需求总量达到450公斤，粮食需求量将达到6.93亿吨，其中43%用作饲料粮。
（3）郭书田在考虑了人口增长、城乡人口比例、食物结构变化等因素的基础上，分别预测出口粮、饲料用粮、种子用粮、工业用粮、损耗及其他用粮的未来需求量。在口粮部分，该研究假定未来城镇人口稳定在100公斤，农村居民人均口粮年均递减1.7公斤，城镇居民比例年均递增0.6个百分点，在此基础上预测2020年口粮需求为2.448亿吨。关于饲料用粮预测，该研究首先给出未来肉类需求量和肉饲转化比，从而得出未来饲料粮需求量为2.718亿吨。该研究假定未来种子用粮保持不变，为1500万吨，工业用粮每十年增长1000万吨左右，2020年工业用粮需求为0.5亿吨。损耗及其他用粮为0.2亿吨。加总后，得出2020年粮食总需求量为6.18亿吨。
（4）黄季焜在其构建的包括一个中国粮食供给、需求、贸易在内的系统模型基础上，预测到2020年，中国粮食总需求量达到5.95亿吨（稻谷换算为大米）。其中饲料粮达到2.32亿吨，工业用粮为0.25亿吨。
（5）陈锡康等在考虑包括收入等影响人均粮食消费的因素并比照与中国有相似膳食结构的日本、新加坡、香港和台湾的发展经验，假设在保持中国传统膳食结构基础上适度增加动物性食品消费数量，2020年中国人均粮食需求量为442公斤，其中谷物需求量为390公斤。但陈锡康未对2020年中国的粮食需求总量进行预测。
（6）高启杰在对北京市、湖北省、湖南省、重庆市、山东省、辽宁省和甘肃省7个省（市）661户城乡居民家庭2003年粮食消费数量和结构进行调查的基础上，推算出同年中国城镇居民和农村居民家庭年人均粮食消费量分别为111.31公斤（成品粮）和190.48公斤（原粮）。1978年至2000年，全国居民人均粮食消费量下降幅度为16.03%，年均下降速度为0.79%，假定这一趋势持续到2020年，则2020年中国城乡居民人均粮食消费量分别要比2003年下降12.6%。由此得到第一套预测结果：2020年中国粮食（原粮）消费需求总量约为5.77亿吨。随后，高启杰又考虑了城镇化导致的城乡人口比例变化等因素，认为2020年城镇化水平将达到64.92%，从而得到第二套预测结果：2020年中国粮食（原粮）消费需求总量约为6.12亿吨。取第一套和第二套预测结果的均值，得到最终预测值：2020年中国粮食（原粮）需求为5.95亿吨。
（7）中国水稻研究所和斯坦福大学的合作研究则预测2020年中国的粮食总需求量将达到5.13亿吨，其中饲料粮为1.58亿吨。
我们将上述各专家学者采用不同方法预测得出的2020年中国粮食需求量汇总于。我们可以看出：不同专家、学者在进行预测时，由于考虑的因素不同，采用的具体方法不同，因而结果也有较大差异。其中最大值为6.93亿吨，最小值为5.13亿吨。
（二）各阶段中国城乡居民口粮需求量预测
1.各阶段中国城乡居民人均口粮需求量预测
由于中国城乡居民口粮消费水平及影响因素有差异，所以我们分别建立模型来预测城镇居民和农村居民的人均口粮消费量，另外由于我们所使用的数据来自于历年《中国统计年鉴》，统计口径中未包括户外口粮消费，因此我们将对上述预测值进行调整。
（1）模型、变量及数据选择。最早开始用数量模型的方法来预测中国的粮食需求始于上个世纪八十年代初。所采用的模型包括移动平均、时间序列模型和结构方程模型。其中，结构方程模型包括单方程结构模型和系统方程模型。一般来说，进行短期预测时，时间序列模型有一定优势，因为在短期内消费者行为模式变化较小。进行中长期预测时，结构方程则更有优势，因为在中长期内消费者行为模式极有可能会发生较大变化，而合适的结构方程能捕捉住这种结构上的变化，从而使得预测结果更加准确。相对于系统结构方程，单一结构方程所需数据量较少，建模相对容易，所以本研究将建立单一结构方程模型来进行预测。由于城乡居民所处的经济环境和行为方式不同，影响其口粮需求量的因素也不完全相同，因此，我们将对城乡居民分别建立模型：
第一，城镇居民人均口粮需求模型的建立
为建立城镇居民人均口粮需求模型，我们首先要分析一下城镇居民人均口粮需求的影响因素。收入是影响人均口粮需求的最重要因素之一，并且人均口粮需求与收入的变动关系一般会呈现如下规律，即随着人均收入水平的增加，人均口粮消费会经历一个由增加到减少的过程。如果呈现上述规律，则人均口粮需求模型合适的形式是对数——倒数——对数模型。但在我们所考察的数据期间（1984——2004）内，中国城镇居民人均口粮消费量呈现出一种持续下降的趋势，这样我们就不需要采用对数——倒数——对数模型，而采用一般的双对数模型即可。在建立模型时，收入采用城镇居民的人均实际收入，即用每年的人均可支配收入除以以1978年为基期的消费者价格指数得到，数据来源于历年《中国统计年鉴》。
价格是影响人均口粮消费量的另一重要因素。一般而言，人均口粮消费量与粮食价格呈反向变动关系，与其替代品价格呈正向变动关系。由于在1994之前，没有城镇居民粮食消费价格指数，因此本研究中，在1994年之前粮食价格采用城镇零售物价指数代替，1994年及以后采用城镇居民粮食消费价格指数，价格指数是以1978年为基期。由于肉类是粮食消费的最重要替代品，因此我们采用肉禽价格作为替代品价格，其数据采用1984年为基期的城镇居民肉禽消费者价格指数。相关数据均来源于历年《中国统计年鉴》。
消费者的偏好结构也是影响人均口粮消费的一个重要因素。随着社会经济的发展，人们偏好结构也会发生变化。由于偏好本身较难观察到，只能找替代变量来代替，如陈永福在分析稻谷需求时曾采用大米消费占粮食消费比例来作为反映居民对大米偏好程度的指标。我们则采用粮食消费支出占食品支出的份额来表示偏好结构，数据来源于历年《中国统计年鉴》。表明中国城镇居民人均粮食消费占人均食品消费的比例总体上呈下降趋势，之前的一些研究已经注意到了这一点。
根据上述理论分析，我们可以构建一个城镇居民人均口粮需求的双对数模型：
Lnd=C+a1LnI+a2LnPg+a3LnPm+a4S（9-2）
其中：为城镇居民人均口粮需求量，数据采用城镇居民人均粮食消费量；C为常数项；I为城镇居民实际人均可支配收入，数据采用名义人均可支配收入除以以1978年为基期的消费者价格指数；为粮食价格，数据采用1978年为基期的城镇粮食消费者价格指数；为肉类价格，数据采用1984年为基期的城镇居民肉禽消费者价格指数；S为消费者偏好，用粮食消费支出占食品支出的份额来表示。由于1984年之前，没有城镇肉禽价格数据，所以我们估计时所采用的时间序列数据跨度为年。
模型估计结果看：修正的拟合优度达到0.982，DW值通过水平为1%的检验，各因素分别在95%和99%的置信水平上显著，方程通过F检验。人均口粮需求的收入弹性为-0.172，表明城镇居民人均实际收入每增加1个百分点，会导致人均口粮需求减少0.172个百分点；人均口粮需求的价格弹性为-0.398，表明人均口粮需求随着其价格提高而减少；城镇居民人均口粮需求对肉类价格的弹性为0.352，表明随着作为替代品的肉类价格增加，人均口粮需求会增加。城镇消费者偏好的系数为2.229，表明城镇消费者对粮食的偏好越大，则其口粮需求也越多。上述各变量系数的估计结果符号同我们之前理论分析的预期均一致，表明此模型具有较好的解释能力，因此我们将此方程作为城镇居民口粮需求量的预测模型。
第二，农村居民人均口粮需求模型的建立
人均实际收入是影响农村居民人均口粮需求的重要因素之一。自1978年以来，中国农村居民人均口粮消费量的变化符合一般规律，即随着收入水平的增加，人均口粮消费量经历一个由增加到减少的过程。中国农村居民人均口消费量在1993年到达最高点，之后下降。为更好地反映人均口粮消费量与收入之间这种变动关系，我们建立对数——倒数——对数模型。农村居民人均实际收入用农村居民家庭人均纯收入除以以1985年为基期的农村居民消费价格指数。
粮食价格和替代品价格也会影响农村居民人均口粮需求。但与城市居民不同的是：尽管随着改革开放的不断深入，农村的市场化程度不断提高，但农村居民在粮食消费上主要还是以自给为主。因此影响农村居民人均口粮消费的价格不是粮食的消费者价格，而是农民出售粮食的价格，因为农民消费粮食的机会成本是其出售粮食的价格，同时其收入也受粮食的出售价格决定。在本项研究中，2001年以前的粮食销售价格采用粮食收购价格指数，2001年由于取消了粮食收购价格指数这一统计指标，所以2001年采用农村粮食零售价格指数，2001年后采用粮食生产价格指数，价格指数以1978年为基期。同城镇居民模型一样，替代品的价格我们仍采用肉类价格，数据为农村肉禽及其制品消费价格指数，以1984年为基期。
考虑到农村居民以自给为主的口粮消费模式，我们在影响因素中还要引入人均粮食产量这个变量，因为农村的口粮消费受其产量的约束。Liming Wang 和John Davis在分析农村居民口粮需求时，也将粮食产量作为影响因素，但在不同期的时序数据和不同的估计方程中，这个变量的显著性各异。
除上述几个变量之外，还需要考虑的变量是农村市场发育程度，因为随着农村食品市场的发育和完善，农村居民所面临的可行选择集会扩大，农村居民口粮需求会发生变化。黄季焜和斯·罗泽尔基于河北省的农户调查数据利用AIDS模型进行估计，发现农村食品市场发育程度对农民粮食消费支出有负的显著影响。我们定义农村市场发育程度为：农村居民人均食品现金支出/农村居民人均食品总支出。
根据上述理论分析，我们可以构建一个关于农村居民人均口粮需求的对数——倒数——对数模型：
Lnd=C+a1LnI+a2/I+a3LnPg+a4LnPm+a5Lno+a6md（9-3）
其中：为农村居民人均口粮需求量，数据采用农村居民人均粮食口粮消费量，C为常数项，I为农村居民人均实际收入，为粮食销售价格，为农村肉类价格，为人均粮食产量，为农村市场发育程度。由于1984年之前，没有农村肉禽价格数据，1985年之前没有农村消费价格指数数据，所以我们估计时所采用的时间序列数据跨度为年。上述各种数据来源于历年《中国统计年鉴》。
我们首先把上述所有变量放入方程，估计结果列入。
从模型估计结果中，我们发现LOG（粮食销售价格）、LOG（农村肉类消费价格）、人均粮食产量均不显著，我们对这三项是否同时不显著进行了F检验，其相伴概率为0.2339，从而说明这三项同时不显著。去掉这三项后，再重新估计，发现农村市场发育程度项也不显著，去掉后重新估计，最终结果。
在模型估计结果中，修正的拟合优度为0.878，DW值为1.657，均通过相应检验，并且农村居民人均实际收入及其倒数形式均在99%的置信水平上显著。农村居民人均口粮需求的收入弹性为：-1.144+547.749/农村居民人均实际收入，从这个弹性的表达式可以看出，随着农村居民人均实际收入的增加，收入弹性会经历一个由正到负的过程，这与中的农村人均口粮消费随时间变化的趋势是一致的，也符合一般规律。另外，Ln（粮食销售价格）、Ln（农村肉类消费价格）、农村市场发育程度项均不显著，也说明了目前中国农村地区的口粮消费依然有着强烈的自给自足特征，市场对其影响不大。人均粮食产量之所以不显著可能有两个原因：第一，人均口粮消费量基本上小于人均产量，这样导致产量对消费量影响不大；第二，由于人均粮食产量是影响农村居民人均实际收入的一个重要因素，当我们将实际收入作为自变量时便导致了人均产量对人均口粮消费量影响不显著。
（2）各阶段中国城乡居民人均口粮需求量预测。上面我们已分别建立了中国城乡居民人均口粮需求模型，在利用这两个模型对未来各阶段城乡居民人均口粮需求进行预测时，首先必须要确定各个影响因素（城乡居民人均实际收入、粮食及肉类价格）的未来值。对于各个影响因素未来值的确定，我们主要基于历史数据，利用趋势外推或者时间序列模型预测并结合定性判断，并参考其他研究结果来确定。具体预测过程及结果见附录9-1.
2.各阶段中国城乡居民口粮需求总量预测
为预测2010年和2020年中国城乡居民口粮需求总量，在前面已预测出人均口粮需求量的基础上，我们还必须预测2010年和2020年中国城乡居民的人口数量，将中国城乡居民人均口粮需求量与城乡人口数量相乘便得到2010年和2020年中国城乡居民口粮需求总量。
由于前面我们预测口粮需求的数据来源于《中国统计年鉴》，而该数据未包括城乡居民户外消费部分，这样我们上面所得的预测结果仅是户内消费部分，因此，我们必须对上面得到的口粮需求总量进行相应调整。
高启杰根据对全国7个省（市）的661户城乡居民家庭2003年粮食消费状况进行调查得出，城镇居民平均每人每年在外用餐127次，农村居民平均每人每年在外用餐115次。根据这一数据，我们可以推算出户外口粮消费约占口粮消费总量的比例，城镇居民为11.6%，农村居民为10.5%。肖国安在对城乡居民口粮消费进行预测时所使用的户外消费比例为城镇居民12%，农村居民为4%。而国家统计局城调队的调查显示，2002年中国城镇居民在外饮食频率为17.10人次/月、户，户规模为3.03人/户，这样平均每人在外饮食的频率为5.6次/月；2005年城镇居民在外饮食频率为19.92人次/月、户，户规模为2.96人/户，则平均每人在外饮食的频率为6.73次/月。年之间城镇居民平均每人外出就餐次数增加了1.1次，由此大致推算到2010年城镇居民平均每人外出就餐次数为8.5次/月，2020年城镇居民平均每人外出就餐次数为10次/月。由于居民每天的主餐为2顿，按照每月30天计算，可得出城镇居民外出就餐的口粮消费占其全部口粮消费的比例：2010年为10%，2020年为12%。假设农村居民外出用餐口粮消费比例为城镇居民的一半，则其比例为：2010年为5%，2020年为6%。综合比较高启杰、肖国安和依据国家统计局的资料所推出的数据，我们发现三者的城镇居民外出就餐口粮消费占口粮消费比例差异不大，农村居民外出就餐口粮消费占口粮消费比例差异较大，高启杰的数据明显偏高。相比而言，国家统计局城调队的数据准确性较高，所以本研究最终采用的城乡居民外出就餐比例是依据国家统计局城调队资料所推算出来的数据。同时为使统计口径一致，我们按每单位原粮可转化成70%成品粮的原则将城镇口粮需求由成品粮转化为原粮。
（三）各阶段中国饲料粮需求量预测
在以前的研究中，对中国饲料粮需求的预测主要有以下两种方法：第一种方法是根据历年饲料粮的需求量建立时间趋势模型或者时间序列模型，来预测未来饲料粮需求量。第二种方法则是首先预测出肉类需求量，然后按照粮肉转化率来得出相应的饲料粮需求量。由于第二种方法更具有科学性，所以本研究将采用第二种方法进行预测，即首先预测出未来各阶段（2010年、2020年）中国猪肉、牛羊肉、禽肉、蛋、奶和水产品的需求量，再乘以各自的转化率，得到饲料用粮需求量。
1.各阶段中国城乡居民肉、蛋、奶及水产品人均需求量预测
在预测猪、牛羊、禽肉需求量时，由于《中国统计年鉴》中没有分品种的消费价格数据，因此我们只能先对猪、牛羊和禽肉需求的合计量（肉类需求量）用单一结构方程进行预测，然后预测出这三种肉的需求结构比例，最后求出未来猪、牛羊、禽肉的需求量。对于蛋类人均需求量则是根据历年数据采用线性趋势模型进行预测，奶类人均需求量的预测是根据近几年平均每年增长量进行预测，水产品人均需求量的预测采用线性趋势模型。
（1）城乡居民人均肉类需求预测
1）模型、变量及数据选择
对城乡居民肉类人均需求量的预测仍分别采用单一结构方程模型进行。城镇居民肉类需求方程中解释变量包括人均收入、肉类价格、偏好结构。农村居民肉类需求方程中解释变量包括人均收入、肉类价格、食品市场发育程度。城乡居民人均肉类消费量采用历年《中国统计年鉴》中的数据，其他各变量的数据与前面人均口粮需求预测中所使用的数据一致。
对于城镇居民人均肉类需求，我们可以构建一个如下分析框架：
其中：为城镇居民人均肉类消费量，为城镇肉类价格，为城镇居民人均实际收入，为城镇消费者偏好结构。由于1984年之前没有城镇肉类价格数据，所以我们估计时所采用的时间序列数据跨度为年。经过多次试算，最终选定城镇居民人均肉类需求方程双对数模型。在表（9——13）模型估计结果中，修正的拟合优度为0.64；DW值为1.61，通过检验水平为1%的DW检验；F检验的相伴概率为0.00012，通过检验。城镇居民人均肉类需求的收入的弹性为0.244，表明随着收入增加，肉类需求增加，而且弹性值小于1，这说明肉类在现阶段对于中国城镇居民是属于必需品。城镇居民人均肉类需求的价格弹性为-0.153，说明对肉类的需求随着价格的上升而减少，城镇消费者偏好的系数为-1.879，意味着当消费者越偏好粮食时，在其他条件不变时，对肉类的消费越少。上述模型中系数符号及数值与我们的预期相符，较好地反映了中国城镇居民人均肉类需求量与各影响因素的关系，我们可将模型作为中国城镇居民人均肉类需求的预测模型。
其中：为农村居民人均肉类消费量；为农村肉类价格，为农村人均实际收入，为农村市场发育程度。由于1984年之前，没有农村肉类价格数据，1985年之前没有农村消费价格指数数据，所以我们估计时所采用的时间序列数据跨度为年。经过试算比较，我们最终选用的估计方程为对数—倒数—对数模型。模型估计结果中，修正的拟合优度为0.956；DW值为1.53，通过检验水平为1%的DW检验；最大似然值为40.34，方程通过检验。农村居民人均肉类需求的收入弹性为0.471+63.01/农村居民人均实际收入，弹性值为正，并且随着农村人均实际收入的增加而降低，表明随着收入增加，农村居民人均肉类需求增加，但增加的速度减慢。农村居民人均肉类需求的价格弹性为-0.093，说明农村居民对肉类的需求随着价格的上升而减少，农村市场发育程度项的系数为0.708，说明当农村市场发育程度越高时，在其他条件不变时，农村居民对肉类的需求越大，因为这样能以更低的交易成本得到肉类消费品。上述模型中的系数符号及数值与我们的预期相符，因此我们可模型作为农村居民人均肉类需求量的预测模型。
2）城乡居民人均肉类需求量预测
在前面城乡居民人均口粮需求量的预测中，我们已经给出了一些影响因素的预测值（见附录9-1），下面我们将首先给出农村市场发育程度和城镇居民偏好结构的预测值，并在此基础上，预测城乡居民人均肉类需求量。
在尝试了包括指数平滑以及各种时间序列模型之后，我们分别选择了带常数项、时间趋势项的AR（1）模型和带常数项、时间趋势项的AR（2）模型来分别预测农村市场发育程度和城镇居民偏好结构，结果列于中。将各影响因素的预测值代入上面建立的中国城乡居民人均肉类需求模型中，就得出2010年、2020年中国城乡居民人均肉类需求量的预测值。
（2）城乡居民人均蛋类需求预测
对于蛋类需求，我们采用时间序列模型来进行预测。所用的历史数据为年城乡居民人均禽蛋消费量，数据均来源于历年《中国统计年鉴》。年期间中国城乡居民人均禽蛋消费量随时间呈近似线性增长，因此我们分别用带常数项和线性时间趋势项模型来进行模型估计和预测。模型估计结果如下：
D=-484..*T（9-6）
其中，D为城镇居民人均蛋类消费量，T为时间（1984年为1），其t检验统计量的值为9.65，常数项的t检验统计量值为-9.47，修正的拟合优度为0.82.
D=-324..*T（9-7）
其中，D为农村居民人均蛋类消费量，T为时间（1984年为1），其t检验统计量的值为19.65，常数项的t检验统计量值为-19.46，修正的拟合优度为0.95.
上述两个方程的统计表现良好，并从，预测值曲线对真实值的拟合情况良好。我们选用它们作为年中国城乡居民人均蛋类需求的预测模型，并得到2010年、2020年中国城乡居民人均蛋类需求量的预测结果。
（3）城乡居民人均奶类需求预测
中为近年来中国城乡居民人均奶类消费量，数据来源于历年《中国统计年鉴》，我们可以看出，中国城乡居民人均奶类消费在不断增长。由于统计资料中关于城乡居民人均奶类消费量的时间序列数据较短，无法采用模型进行预测，所以我们只能先求出年城乡奶类消费的年平均增长量，再以2004年为基期，假设每年增长量保持不变，来预测2010年、2020年中国城乡居民的人均奶类需求量。
（4）城乡居民人均水产品需求预测
中国历年城乡居民人均水产品消费量随时间变化基本上呈线性增长趋势，采用线性时间趋势模型的预测值与实际值拟合效果良好。因此我们采用线性趋势模型对2010年、2020年中国城乡居民人均水产品需求量进行预测。
2.各阶段中国城乡居民肉、蛋、奶及水产品需求总量预测
我们将首先在前面人均肉和蛋、奶和水产品需求预测的基础上，得出肉、蛋等各种需求量，并在此基础上考虑在外饮食进行调整，最终得到各阶段中国城乡居民肉、蛋、奶及水产品需求总量。
将前面预测的各阶段中国城乡居民人均肉、蛋、奶、及水产品需求量乘以各阶段城乡人口的预测值（附录9-2），便得到2010年、2020年中国城乡居民肉、蛋、奶及水产品需求总量。
面的问卷调查，得出城乡居民肉、蛋、奶、鱼类户外消费的比重。考虑到袁国学等人的研究中，样本分布比较合理，并且其面对面的调查方式使得其数据具有较强的可信度。所以我们依据袁国学等人的调查数据，同时考虑到未来城乡居民户外食物消费比例有进一步增加的趋势，得出中国城乡居民肉禽、蛋、奶、鱼类户外消费的比重。我们根据此表的结果，城乡居民肉、蛋、奶及水产品的需求总量进行调整，具体公式为：调整后的预测值=未调整的预测值/（1-户外消费比例）。
前面我们对中国城乡居民肉类需求的预测是将猪、牛羊及禽肉合在一起预测的，由于不同肉类的饲料转化率不同，为准确计算饲料量需求量，我们还需要确定在肉类需求量中猪、牛羊和禽肉的数量。为此我们首先来预测未来的肉类消费结构，预测的方法是根据过去城乡居民肉类消费量中猪、牛羊和禽肉各自所占比例的年平均变化率来直接外推。
3.各阶段中国饲料用粮需求预测
（1）饲料转化率的确定
目前中国的饲料转化率水平究竟是多少，存在着很大分歧，主要原因就在于中国肉类生产主要以家庭饲养为主。下面我们将把其他研究中所采用过的饲料转化率列，然后综合权衡，选择一个合理的转化率水平。
除隆国强的转化率数据为饲料粮转化率，其他均为饲料转化率。不同研究中使用的饲料转化率具有较大差别，我们再确定转化率时，基本上是采用不同研究中居于中间水平的转化率，本研究最终确定使用的饲料转化率列。
（2）未来各阶段饲料用粮需求预测
中国饲料中饲料粮约占70%—75%，程国强的研究认为约为71.4%。考虑到未来以家庭养殖逐渐向规模化养殖转化，饲料中粮食的比重必将增加，因此我们假设年饲料中粮食的比重为75%。将的肉蛋奶需求量预测值分别乘以中的饲料转化率，加总后再乘以75%，可以得到2010年、2020年中国饲料粮的需求量分别为2.53亿吨和3.53亿吨。
（四）各阶段中国工业用粮需求量预测
对于工业用粮需求量的预测有三种方法。第一种是按照各类以粮食为原料加工而成的制成品的产量和该制成品粮食转化率来计算；第二种是经验法，按照粮食产量的6%来估计；第三种则是直接用历年工业用粮数量进行时序分析。在第一种方法里，估计以粮食为原料加工而成的制成品的产量时又分为结构分析和时间序列分析。如果采用时间序列分析，则此方法与第三种方法差异并不大。本文将采用第三种方法进行预测，直接采用历年工业用粮数量进行时序分析，所使用的历年工业用粮的数据来自于肖国安。
我们采用INDUSE=C（1）*INDUSE（-1）进行估计，求出C（1）=1.0376，得出年工业用粮年平均增长率为3.76%。以2000年工业用粮2995.59万吨为基点，按照每年3.76%的速度增长，得出年工业用粮需求分别为4333万吨和6267万吨。关于工业用粮需求的预测也有其他研究结果，综合考虑各种研究结果，确定的工业用粮需求。
黄季焜的预测值中所包含的水稻已换算为大米，朱希刚预测在2010年工业用粮和种子用粮总和为5440万吨，工业用粮大概为3500万吨；吕兴业的数据包括种子和工业用粮食，其中工业用粮大概在4500万吨左右。这样程国强、肖国安、本文和吕兴业对2010年的预测较为接近。我们确定2010年中国工业用粮需求为4700万吨，根据程国强的看法，中国工业用粮每十年增长1000万吨，我们确定2020年中国工业用粮需求为5700万吨。
由于我们预测所使用的工业用粮原始数据只到2000年，而2001年中国开始进行车用乙醇汽油试点，2005年初，推广使用车用乙醇汽油工作全面启动，在9个省安排试点，包括黑龙江、吉林、辽宁、河南、安徽5个全省，以及河北、山东、江苏、湖北4省部分地区。目前中国乙醇生产的原料主要是玉米，有少量的小麦和薯类等，截至2005年，中国乙醇的生产量已达到36万吨每年，假定全部以玉米为原料来生产的话，以目前中国加工企业加工一吨酒精需要3.3吨玉米来计算，需要118.8万吨玉米。鉴于车用乙醇汽油在巴西以及欧美推行的成功，我们认为车用乙醇汽油的推广范围会进一步扩大，因此假定在2010年和2020年在全国有一半省份推行乙醇汽油。我们首先预测年的全国汽油需求，然后推算乙醇汽油需求量。
以看出中国汽油消费量随时间变化基本呈成线性增长趋势，因此我们用线性时间趋势模型来预测，得出年中国年汽油消费量为50.72百万和65.48百万吨。按照乙醇汽油消费量为汽油消费量的一半，乙醇汽油中乙醇占汽油的10%，每吨乙醇用玉米3.3吨来计算，可得出年用来生产乙醇汽油所需要的玉米用量为8.4百万吨和10.8百万吨。将前面的预测值加上乙醇汽油用玉米需求量，可得出年中国工业用粮需求量为5540万吨和6780万吨。
（五）各阶段中国种子用粮需求量预测
种子用粮占粮食总需求量的比例很小，在4%-5%左右。对种子用粮需求的预测，主要方法有：第一，根据时间序列模型或者时间趋势模型来预测；第二，根据播种面积以及每亩所需用种量来预测；第三，根据用种量和产量的比例来预测。我们采用第二种方法进行预测，但此方法仅能预测稻谷、小麦、玉米和大豆的种子用粮需求，而其他粮食由于包括品种较多，不好用这种方法预测其种子需求粮。对于其他粮食种子用粮需求，我们采取下述方法预测：在预测出稻谷、小麦、玉米和大豆的种子用粮需求的基础上，假设未来各阶段其他粮食种子用粮占全部种子用粮的比例与2004年相同（21.3%），从而可以推算出其他粮食种子用粮数量。
映，从年，中国稻谷和小麦播种面积从总体上呈下降趋势，玉米和大豆播种面积则呈上升趋势，其中稻谷播种面积在2600万—3400万公顷之间，小麦播种面积在2100万—3100万公顷之间，玉米播种面积在1700万—2600万公顷，大豆播种面积在700万—1000万公顷之间波动。我们在预测2010年和2020年种子用粮需求时，假定稻谷、小麦、玉米和大豆的播种面积分别不超过年之间的最大值，即分别不超过3400万、3100万、2600万和960万公顷。
而程国强（1998）预测时，年期间均以1500万吨计算种子用粮需求。我们最后确定年种子用粮需求总量为1890万吨，这个结果略高于方程的估计。
（六）各阶段中国粮食需求总量及各品种需求量的确定
1.各阶段中国粮食需求总量的确定
前面我们已分别预测出2010年和2020年中国口粮需求、饲料粮需求、工业用粮需求以及种子用粮需求，将上述各种用途粮食需求量加总便得到2010年和2020年中国粮食需求总量分别为5.394亿吨和6.167亿吨。
2.各阶段中国各品种粮食需求量的确定
在前面所得出的未来各阶段中国口粮、饲料粮、工业用粮及种子用粮需求量预测值的基础上，预测各品种粮食的需求量。在预测时，我们假定2010年和2020年小麦、稻谷、玉米、大豆和其他粮食在口粮消费、饲料用粮、工业用粮中所占比例与2004年相同，而种子用粮，则直接采用的数据。
2004年中国小麦、稻谷、玉米、大豆及其他粮食不同用途的消费量，看出小麦和水稻（大米）的主要用途为口粮消费，分别占到各自消费总量的80%和85%；玉米、大豆和其他粮食的主要用途为饲料用粮，分别占其各自消费总量的70%、60%、50%。根据中的数据，我们可以算出小麦、稻谷、玉米、大豆及其他粮食分别在口粮、饲料用粮、工业用粮和种子用粮中所占的比重。
从中可见，在2004年中国粮食消费总量中，稻谷所占比例最大，达到将近40%，玉米和小麦其次，分别占到20%以上。大豆和其他粮食所占比例均不超过10%。在口粮消费中，稻谷占的比例将近60%，小麦所占比例将近30%，而玉米、大豆和其他粮食所占比例很小，均不超过5%。在饲料用粮中，玉米比例最大，为53%；小麦比例最小，为6%；稻谷、大豆和其他粮食所占比例居于12%-16%之间。在工业用粮中，玉米所占比例将近40%；小麦、稻谷和其他粮食所占比例均在20%左右，大豆比例最小，低于5%。在种子用粮中，小麦比例最大，为40%，比例最小的是大豆，所占比例为5%，玉米、稻谷和其他粮食所占比例从13%到22%不等。
假定2010年和2020年各品种粮食在各种用途中所占比例保持在2004年水平，这样就可根据前面预测的口粮、饲料粮和工业用粮需求量计算2010年和2020年口粮、饲料粮和工业用粮中各品种粮食的数量（和），种子用粮中各品种粮食的数量直接采用前面关于种子用粮需求量的预测数据。
由和可看出，年小麦、稻谷的需求量很接近，而玉米需求差别较大。与中2004年的各品种粮食需求量进行比较，可以看出年的小麦、稻谷需求预测值缓慢降低；相反玉米在2004年的需求量为1.16亿吨，而2010年迅速增至近1.65亿吨，2020年则达到2.21亿吨；大豆和其他粮食未来需求量也都表现出稳定的增长态势。这种变化趋势与中国实际情况相吻合。由于中国小麦和稻谷（大米）主要用于口粮消费，少量用于饲料用粮和其他用途，而随着经济发展，口粮需求减少，肉类消费增加，这意味着一方面对主要用于口粮的小麦和稻谷（大米）需求减少，而对主要用于饲料粮和工业用粮的玉米、大豆和其他粮食需求增加。这一结果具有较强的政策含义：中国的粮食安全问题决不只是一个总量问题，还有一个结构问题。上述我们的预测结果说明未来中国粮食安全的压力可能主要来自于人们对肉蛋奶和水产品需求增加所导致的对饲料用粮需求的增加，未来粮食安全中的品种结构问题和总量问题一样重要。
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