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基于灰色区间预测和GM(1,N)模型的我国粮食供需结构平衡分析

2019-11-28 10:11:11 江苏农业科学 2019年18期

李炳军 杨卫明

摘要:在农业供给侧改革背景下为更全面准确地分析预测我国粮食供需结构平衡性问题,首先对我国主要粮食进口量及生产现状进行分析,然后利用灰色区间预测和GM(1,N)预测方法分别对我国主要粮食的需求量和粮食产量进行预测和分析。结果表明,我国主要粮食的需求量、产量在2017、2018、2019年持续增长,但供需依然存在较大缺口,其中大豆需求量日益增长,而生产远远跟不上。应该针对不同粮食的供需情况制定不同的生产策略,根据不同粮食影响因素的影响程度进行针对性生产,及时把握粮食消费需求情况,引导粮食合理消费。

关键词:灰色区间预测;GM(1,N)预测;主要粮食;供需结构平衡;政策建议

中图分类号: F326.11文献标志码: A

文章编号:1002-1302(2019)18-0325-05

收稿日期:2018-06-06

基金项目:河南省哲学社会科学规划项目(编号:2016BJJ022);河南省软科学项目(编号:172400410015)。

作者简介:李炳军(1968—),男,河南泌阳人,教授,博士生导师,主要从事灰色系统理论和农业系统工程研究。E-mail:[email protected]

通信作者:楊卫明,硕士研究生,主要从事灰色系统理论及其应用研究。E-mail:[email protected]

近年来,粮食产量在连年增长的同时,愈加突出的供需结构性失衡问题直接影响着粮农收入的持续增长和粮食产业的健康发展。因此,在当前农业供给侧改革背景下,对粮食供需结构进行预测是保障我国粮食安全的重要手段。近年来,众多学者对此作了大量的研究。陈倬等基于供需匹配对粮食供应链变革进行了深入的研究,并提出应该提升粮食质量等一系列措施来平衡供需[1]。谢高地等对新时期中国粮食供需平衡态势及粮食安全观的重构进行了探讨,并提出建立基本的农田制度,维持粮食可持续发展等建议[2]。吕新业等分别对我国2020年粮食供需和2015—2050年全球粮食供需变化趋势进行预测,并提出为保障粮食安全应积极实施国家食物安全新战略,积极改善进口粮食环境条件与全球粮食安全治理机制,系统做好粮食产能的预警与调控工作[3]。唐华俊等采用膳食平衡分析法和趋势预测法计算基于平衡膳食模式下的人均口粮和饲料用粮、加工用粮的需求量和种子用粮、工业用粮、损耗等人均需求量[4]。胡甜等在粮食供需现状分析的基础上,借助GIS和Geoda空间分析工具,从区域的空间差异和时空变化2个角度建立粮食供需模型,分析中国粮食供需的结构特征和空间分布规律[5]。尚丽等从国际粮食价格波动角度探寻国际粮食价格对我国粮食供需平衡的影响[6]。顾国达等采用趋势外推和指数平滑等方法,在预测人均粮食需求和粮食收益率的基础上,基于联合国人口司中等人口增速的假设,预测2015—2050年全球粮食供给和需求的变化趋势[7]。另外,灰色系统也被很多学者应用在粮食研究应用中,陈华喜等分别应用灰色GM(1,1)模型对安徽省淮南市、甘肃省、山东省的粮食产量进行预测,并对各地制定相应的经济发展计划提供政策建议[8-9]。何琳等分别用改进的灰色马氏链、灰色Elman-NN模型、灰色AR时序法对全国和吉林省粮食产量进行预测并提出相应意见[10-12]。由现有文献可以发现,在粮食供需研究中,已有的关于我国粮食供需平衡的研究中多是粮食需求结构一定的情况下,从口粮、饲料粮、工业用量及损耗趋势采用低增速趋势推算需求量,对供给预测鲜有考虑多种影响粮食生产的因素,多运用时间序列进行整体预测且预测时间段较长。而灰色系统在粮食生产的应用中多是利用灰色GM(1,1)或灰色组合模型来预测我国总的粮食产量,很少有考虑粮食生产影响因素对粮食各品种的产量的影响。因此,本研究利用灰色区间预测和灰色GM(1,N)模型分析我国粮食的供需结构性平衡问题。考虑到粮食供需量受人们饮食习惯、国家政策等多方面的影响,本研究在分析我国粮食供需现状的基础上,整体考虑总需求量、人们饮食结构的改变,总需求量的上下波动,运用灰色区间预测对我国未来小麦、大豆、玉米、水稻4种主要粮食需求总量进行预测;考虑到粮食生产的众多影响因素,运用灰色GM(1,N)对我国主要粮食2017、2018、2019年的产量进行分类预测,并对最终预测结果进行供需结构性平衡讨论,进而提出合理建议。

1 我国粮食生产现状

1.1 区域供需情况

我国主要分为粮食主产区、主销区和产销平衡区,用粮食生产集中度表示我国粮食生产情况(表1)。用生产集中度来表示我国31个省(市、区)的粮食产量比重,其中生产集中度为每个省域粮食产量在当年占全国粮食产量的比重结果见表1。由表1可知目前我国粮食产量大体情况以及区域差异,2005—2016年这12年间黑龙江省、河南省、山东省的粮食产量一直处于前3位,黑龙江省在2009年以前生产集中度低于其他2个省份,但近年来其粮食产量占比提升较快,占比最大;河南省粮食生产集中度稳定在9.47%~10.50%之间,山东省粮食产量也较稳定,大致在7.52%~8.27%之间浮动,可以看出中东部地区为我国粮食主产区,为全国提供生活生产用粮中扮演着十分重要的角色[13]。

但是由表1还可以看出,像北京市、上海市、青海省、西藏自治区等粮食产量占比均不超过0.3%。以上海市为例,2012年末常住人口为2 380万人,人均粮食产量为51.77 kg,而2012年全国人均原粮消费量为119.35 kg(由城乡人口加权平均得到年人均原粮消费量,以下计算方式同),是上海市人均粮食产量的2.3倍;2011年末常住人口为2 347万人,人均粮食产量为52.46 kg,而2011年全国人均原粮消费量为124.56 kg,是上海市人均粮食产量的2.4倍,从这2年代表性的数据就可以看出,上海市的粮食产量远远不足以满足其居民生活用量,更不用说其工业用粮。

其中:k=1,2,…,n。

累计还原预测值为

x^(0)1(k+1)=x^(1)1(k+1)-x^(1)1(k)。

GM(1,N)模型方程为

x(0)1(k)+az(1)1(k)=∑Ni=2bix(1)i(k)。

3 我国主要粮食品种粮食供需预测

3.1 主要粮食的需求量预测

中国的粮食需求结构由口粮、饲料用粮、种子用粮、工业用粮等4种用途构成。另外,水稻、小麦、玉米、大豆四大粮食约占据中国粮食消耗总量的九成,因此本研究主要统计四大粮食的需求量。对我国粮食需求量采取Q需求=Q产量+Q进口-Q出口+ΔQ库存进行统计,可以更加全面准确地统计需求量。利用往年需求量数据,根据灰色区间预测获得2017、2018、2019年主要粮食的需求量(表3)。

由表3可知,2017、2018、2019年我国主要粮食需求总量持续增加,2017年在61 842.54万~63 890.20万t浮动,2018年在62 910.74万~65 479.02万t浮动,2019年在63 620.69万~67 109.05万t浮动;小麦和大豆的需求量增速较慢,小麦增速下限占比为1.89%、增速上限为4.94%,大豆的增速下限为2.33%、上限为2.54%;玉米和水稻的增速较快,玉米的增速下限为5.82%、上限为7.16%;水稻的预测上限呈增长趋势,增速为5.4%,预测下限呈下降趋势,下降速度为0.35%。

3.2 主要粮食品种生产量预测

根据已有文献和德尔菲法选取影响各主要粮食生产品种的10个因素:播种面积(x1)、单位面积产量(x2)、有效灌溉面积(x3)、农村用电量(x4)、化肥施用折纯量(x5)、农业机械总动力(x6)、成灾面积(x7)、第一产业就业人数(x8)、农业生产价格指数(x9)、粮食商品零售价格指数(x10)。利用灰色关联分析对主要粮食小麦、大豆、玉米、水稻及其影响因素的关联度进行计算,结果见表4。

由表4可知,对小麦产量影响较大的因素是农业机械总动力、有效灌溉面积、单位面积产量、播种面积;对大豆影響较大的前4个因素是有效灌溉面积、第一产业就业人数、农业机械总动力、播种面积;对玉米影响较大的前4个因素是有效灌溉面积、播种面积、农业机械总动力、化肥施用折纯量;对水稻影响较大的前4个因素是有效灌溉面积、单位面积产量、第一产业就业人数、播种面积。根据关联度计算结果分别对各品种进行灰色GM(1,N)预测,预测方程及2017—2019年预测结果见表5。

由表5可知,主要粮食总产量有所增加,2017年为56 986.87万t,2018年为57 071.64万t,2019年为57 180.94万t。小麦、大豆、水稻的产量均在增长,增速分别为1.55%、2.82%、0.90%,玉米产量有略微减少,减速为0.2%。

4 讨论与结论

从主要粮食供需平衡来看,由粮食供需预测可以看出主要粮食供需总量缺口较大,2017、2018、2019年的缺口分别为4 855.67万~6 903.33万t、5 839.10万~8 407.38万t、6 439.75万~9 928.11万t。从主要粮食的种类来看,2017、2018、2019年小麦平均缺口为1 114.07万~1 412.12万t,大豆平均缺口最大,为7 646.24万~7 675.94万t,玉米盈余为517.80万~1 997.00万t,水稻盈余为157.32万~1 050.80万t。

从粮食供需动态变化来看,小麦整体产量的预测要低于需求量的下限,且与需求量下限相差越来越大,说明要保持小麦的种植;大豆产量仍远低于其需求量下限,且距离需求量的预测下限值逐渐变大;玉米产量在需求量的预测区间上限外使得玉米的供需能达到平衡,但玉米产量在需求量的区间上限逐渐变小,其中2019年产量更是低于需求量的上限处于区间内部;水稻的供需能达到平衡,但玉米产量在需求量区间上下略微波动,2019年的产量低于需求量的上限处于区间内部。

从方法应用来看,本研究利用灰色区间预测和GM(1,N)模型进行预测,区间预测可以让预测结果更加符合事实,GM(1,N) 预测可以考虑预测中影响因素的影响,考虑到影响因素的情况下可以使预测更具有现实意义。在供需分析中,从预测结果可以看出我国2017、2018、2019年粮食需求和粮食生产仍持续增长,大豆的需求量较大,供需总量的缺口较大。4种主要粮食的供需中,小麦差一点能保持供需平衡,大豆需求量远大于供给量,玉米和水稻可以在保持供需平衡的基础上略有盈余,但盈余逐渐减小。两者的产量在预测中均小幅波动逐渐向预测的上限波动,2019年均处于预测区间内靠近预测上限。全国粮食消费需求量不断增长,而生产大幅增长难度较大,粮食尤其是口粮缺口进一步扩大,供需矛盾更加突出。

5 政策建议

5.1 针对不同品种的供需情况制定不同的生产策略

对于小麦来说,其总量可以达到供需平衡,但从近年来我国不断进口优质小麦的数量可以看出,我国优质小麦存在供需问题,国内小麦的生产等级达不到需求的等级要求。因此,小麦生产应该重质保量,使其生产不仅在数量上能够达到需求量的要求,质量也能赶上需求的变化。对于大豆来说,其生产仍然远达不到需求量的要求,随着人们需求量的提高,在生产上建议仍然应适度进口,加大其生产力度,使其逐渐满足人们日益增长的需求量。对于玉米来说,其生产量在供需预测区间上下波动,由于玉米高产、省时、省工、市场价格偏高、经济效益高,驱动粮农增加其生产,所以应该控制玉米的生产,保障其产量在粮食需求范围内,从而保证其正常供应。对于水稻来说,其作为我国主要口粮之一,应该保证其生产不下滑,控制合理出口,保障口粮安全。

5.2 根据不同粮食影响因素的影响程度进行针对性生產

从粮食生产的GM(1,N)预测过程中的各种粮食与其影响因素的灰色关联度可以看出,不同粮食的主要影响因素有所不同。对于小麦来说,农业机械总动力、有效灌溉面积、单位面积产量和播种面积对其影响较大,因此可以通过提高农业机械总动力,增加有效灌溉面积的覆盖,提高单位面积产量,鼓励农民增加小麦的种植面积。对于大豆来说,为了提高其产量,可以增加其有效灌溉面积、第一产业就业人数、农业机械总动力并鼓励粮农增加其播种面积。对于玉米来说,为控制其生产,可以着重从有效灌溉面积、播种面积、农业机械总动力、化肥施用折纯量等方面来协调其生产。对于水稻来说,可以从有效灌溉面积、单位面积产量、第一产业就业人数、播种面积来调整生产。

5.3 及时把握粮食消费需求情况,引导合理的粮食消费

人们生活质量日益提高,对粮食品种及品质的需求逐渐提升。应该及时关注统计人们对各种品种的需求量及品质的需求,有针对性地调整各粮食供给以适应人们对各粮食的需求。另外,可以根据粮食生产情况有针对性地宣传引导人们消费,从而达到各种粮食生产与需求的结构性平衡。

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