基于系統動力模型的四川省糧食生產與消費趨勢情景仿真

汪希成，潘虹宇

(西南財經大學 中國西部經濟研究中心，成都 611130)

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基于系統動力模型的四川省糧食生產與消費趨勢情景仿真

汪希成，潘虹宇

(西南財經大學 中國西部經濟研究中心，成都 611130)

主產區糧食的生產與消費預測對國家糧食安全的戰略部署意義重大。已有文獻在設計中長期預測模型中易出現忽視計量方法假設前提、檢驗過程及地區修正等問題，因而本文采用系統動力學模型，并在該類模型中創新性地添加動態料肉比、流動人口等修正因子,在對四川省未來糧食生產和消費趨勢變化進行建模及檢驗的基礎上，針對不同情景進行了模擬仿真。研究結果表明，未來四川省糧食產需缺口呈逐年擴大的趨勢，而采取諸如減少糧食產后折損率和增強農業科技進步等措施雖能減緩糧食消費壓力，但短期內在總量上仍舊不能改變糧食無法自足的現狀，因此還需采取改變種植品種結構以應對未來糧食需求變化，正確引導膳食結構以及全面提升居民營養水準，來保障四川順利實施糧食安全戰略。

糧食生產;糧食消費;四川;趨勢預測;系統動力學模型;情景仿真

一 引言

務農重本，國之大綱。糧食作為農業的基礎產業，是人類生存之本，也是其他產業的發展之源。在中央政府的高度重視下，我國取得了糧食總量12年連增①(自2003年歷史低點始)的不俗成績，但從品種結構可以發現，糧食總量的增加主要源于玉米產量的提高，而玉米的增產則是以犧牲大豆、薯類及油料作物的播種面積為代價，在該過程中口糧狀況并未有太大改善。隨著我國工業化和城市化的進一步推進，眾多制約農業未來發展、影響我國糧食供求的因素也隨之凸顯。受能源及人力資本價格向下傳導所致的糧食生產成本的居高不下，最終導致了國內外糧價倒掛及其不斷加重的庫存壓力，加之進口糧從調劑余缺向大規模進口轉變、耕地資源剛性需求向農業外部轉移，以及為促進增產而過度開墾與過量施肥所致的生態調節功能被破壞等問題，使得我國糧食供求短期內難以改觀，總體處于緊平衡狀態的現狀。

糧食供求總量上的緊平衡對國內糧食流通體系提出了更高的要求。在我國糧食產銷格局悄然變化、糧食流出地“集體北上”(能夠大量調出糧食的省份為黑龍江、吉林、內蒙古、河南和安徽[1])的局面下，未來跨地區運糧的擔子將會更重。為保障大規模糧食的順利流通，至少需要滿足適宜的天氣和運輸條件并具備一定的糧食加工能力。在2008年的雪災所導致的鐵路公路運輸能力大打折扣以及四川汶川地震時成都市所表現出的糧食加工能力(當年成都市糧食加工能力僅能滿足常住人口的9.84%[2])，均指出了我國糧食流通體系的脆弱性。就目前而言，由于國內糧食流通體系仍待完善，倘若爆發局部糧食危機，在鐵路運力緊張、加工能力不足、有糧地區惜售等眾多不利因素下，糧食危機地區將很可能積重難返，并伴隨蔓延至更大范圍的風險。

四川省既是中國西部唯一的糧食主產省和往西藏調糧的主要通道，又是人口、生豬飼養和釀酒大省，在全國糧食安全戰略中的地位不容忽視。然而通過測算全國主要省市2000-2015年糧食貢獻指數(PGI)②，其結果顯示，四川省雖然具備便利的農田水利基礎和雨熱同期的氣候條件，但在2015年糧食貢獻率卻降至0.92，位列13個主產區最末，表現大不如前；糧食總產量從1996年以前的全國首位下降至目前的第七位，生豬飼養、釀酒加工以及人口對糧食的大量需求導致四川省從糧食剩余區轉變為糧食短缺區，每年需要從外省大量調糧才能滿足基本需求[3]。盡管2014年省政府就通過劃定90個糧食生產核心區以保障糧食自給力，但2015年通過鐵路“引糧入川”戰略仍調入了糧食1350萬噸，用以緩解省內糧食的需求壓力；同時單產方面的表現也差強人意，自2006年后四川省糧食單產水平已連續多年低于全國平均水平，再加之糧食生產主體的老齡化致使農業新技術推廣困難等多種因素，使四川省在未來糧食安全問題上面臨嚴峻挑戰。

糧食主產區是政府調整全國糧食生產結構工作的具體切入點，其自身的區域性糧食安全更應是保障國家糧食安全的前提條件。鑒于當前的糧食流通體系并不具備完全應對外部沖擊的能力，在耕地剛性減少、全國糧食對外依存度已逾10%等背景下[4]，即便糧食總量增產，區域性糧食安全問題仍現隱憂。因而深入分析并預測四川省糧食生產與消費的中長期發展趨勢，對準確把握未來四川省糧食供需格局、優化糧食供需結構、推進糧食供給側結構性改革、確保在糧食安全新戰略下的四川省乃至國家層面的糧食安全，均有一定參考價值。

二 文獻述評

國內外在對糧食供求預測內容上分為糧食消費預測和糧食生產預測，而在糧食消費預測中又主要分為定性和定量預測。定性預測中，布朗[5]、程國強[6]、馬曉河[7]等分別通過設定人口增長、人均糧食需求量以及糧食產量等影響因素來對我國未來的糧食供需趨勢進行中長期定性預測分析。鑒于定性預測對研究者要求較高，而研究者自身的專業素質和研究態度卻難以量化和衡量，因而在近年的糧食問題研究中，更多的研究者采用定量研究方法，用以規避外界對預測主觀性的質疑。定量分析以時間序列預測為主，肖國安[8]、高啟杰[9]、呂新業[10]等均以此法對未來糧食的需求趨勢進行測算。除此之外，國際研究機構所構建的世界銀行模型、IMPACT模型以及CPPA模型和國內中國農業科學院農業信息研究所的CEMM模型[11]、浙江大學農業現代化與農村發展研究中心CARMEM[12-13][14]141-158均沿用了供需聯立的思路。其他學者側重從某個特定的影響因素展開，如向晶等[15]以人口結構為切入點，在糧食消費預測模型中加入年齡和性別因素；駱建忠[16]89-106、胡小平等[17]以人均需求的營養目標視角切入，折算為人均用糧需求并結合人口總量的推測展開等。而在糧食生產預測方面，現有文獻中運用系統學中灰色系統GM(1,1)模型和神經網絡模型的研究較多,如周介銘等[18]運用灰色系統分析法計算了影響糧食生產因素的關聯度，模擬預測未來四川省的糧食產量；同時也有學者運用神經網絡模型進行測算。

考慮到糧食供求系統的動態性及其影響因素間的交流與反饋，馬永歡等[19]結合耕地資源日漸稀缺以及人口增長和城市化發展的背景，主要通過調控包含人口自然增長率、城鄉人均消費口糧以及各類肉禽蛋飼料轉化率的變量集預測了我國糧食未來需求；王海燕等[20]通過因果關系圖構建了包括糧食總產量、糧食總消費量、總人口、糧價等15個系統變量集，根據變量集繪制流圖并據此模擬出糧食的總消費量；徐建玲等[21]在分解糧食安全系統后，側重從糧食生產子系統、糧食消費子系統和人口子系統逐一分析，并設定不同的情景進行模擬；其他學者如李會寶[22]131-154、丁毅[23]等均在研究中采用了系統動力模型對糧食預測問題進行探討。

多年來眾多學者從不同的角度利用不同的方法對糧食供求預測問題進行了大量的研究，取得了豐碩的研究成果，但在采用定量方法預測中長期糧食趨勢的研究中卻仍存在以下不足。(1)忽視計量方法的假設。例如在糧食的中長期預測中，倘若直接采用歷史樣本回歸，而未考慮到預測值的置信區間寬度隨時間的推移而擴大，從而導致預測能力下降；或者忽視模型暗含變量數量關系在歷史期和預測期不變的前提，建立在現實中難以成立的假設，將會致使預測結果對現實指導的乏力。(2)忽視建模過程的檢驗。從現有部分資料來看，現有的研究缺少的并不是各種方法嘗試性的運用以及伴隨的預測結果，而是模型適用的合理性判斷以及局限性分析。(3)忽視地區尺度的修正。在糧食供求預測的研究文獻中，以全國甚至世界為背景的較多，然而研究對象過大致使該類研究的學術價值大于實際意義，而在以地區為對象的一些研究中，卻存在忽視地區尺度對模型的適用性，而直接套用未加修正的模型數據得出預測結果，因而該類預測結果并不具備較好的地區代表性。

計量經濟方法具備自身理論完整、短期預測準確以及建模簡易靈活的優點，卻對原始數據的完整度和外界環境的穩定性有著較高的要求。相較而言，以系統動力學模型為代表的系統結構型預測則強調系統結構及反饋行為，擅長于處理周期性和中長期預測，注重一般的動態趨勢，而其局限在于短期預測和分配問題的精度較差。鑒于糧食中長期預測問題涉及的因素錯綜復雜，且相關研究中針對四川省的文獻資料及預測結果較少，因而本文擬采用系統動力學方法構建適用于四川省的糧食消費與生產系統模型，并通過對不同情景下的預測仿真，旨在為四川省乃至國家的糧食宏觀調控提供決策依據。

三 四川省糧食供求系統動力學模型構建

(一)系統因素的修正

盡管在已有文獻中，學者們針對糧食的供求情況構建了不同的系統動力學模型，但并不完全適用于四川省的糧食預測，其主要原因是，在進行省市一級的糧食測算時，不能忽視地區產業結構對糧食消費側所帶來的影響。糧食的消費用途主要分為口糧、飼料用糧、工業用糧和種子用糧、損耗等。隨著社會經濟的發展，居民的膳食標準也隨著生活水平的提高而提高，全國肉類需求日益增長。四川省作為全國生豬養殖大省，飼料用糧占比近年來逐年上升，是糧食消費測算中不容忽視的部分，而已有研究中的糧食消費側的模型中僅納入了人均糧食消費指標。而對于四川省產業情況而言，實際飼料用糧會遠遠高于按照人均肉類消耗的測算。因而有必要在模型中首先將糧食消費系統按照用途結構區分為口糧、飼料用糧、工業用糧和種子用糧四部分。

首先考慮對糧食消費影響最大的存量因素——人口規模因素。常見的研究中采用常住人口作為衡量人口規模的唯一指標，測算出的糧食消費量遠低于實際消費量，原因在于絕大多數糧食預測模型內部人口子系統中存在的缺陷——忽視了流動人口對糧食消費總量的影響。當一個地區具備一定的經濟中心地位或者旅游熱度，會導致該地區有著較大的流動人口，因而在僅僅采用常住人口數據對該地糧食消費進行預測時勢必會低估實際的消費情況。四川省作為著名的旅游目的地和西南商貿重鎮，每年都有大量的游客和流動人口入川，因而在測算四川省口糧實際消費時需根據流動人口情況對按照常住人口及人均糧食消費所計算出的口糧消費進行上調③。

除了加入流動人口系數以外，人口規模存量自身系統也需要一定修正。就四川省常住人口而言，自2000年起一直在8100萬上下徘徊，于2015年上升至8204萬人，并沒有像王學義等[24]預計的那樣會在2015年達到8904-9041萬人。長期以來，四川省出生率高于死亡率，保持著一定的人口凈增長率，但人口總數仍趨于穩定，因而在人口規模系統中除出生率和死亡率以外，仍存在能對人口規模產生顯著影響的不可忽視的因素。鑒于此，本文在構建人口系統部分時加入環境承載力作為綜合因子對人口規模的流出側進行修正，其原理是當人口增加到一定數量時，由于環境不能提供足夠的資源以致人們為尋求更好發展而流失，由此構建成一個負反饋回路，即當人口達到一定數量超過環境承載力后會引發人口的流失，進而使總人口始終得到控制。

在人口規模存量的流入側，需要考慮“二孩政策”所帶來的影響，因此本文在生育率部分引入生育政策影響因子。政策的第一階段是2013年末推行的“單獨二孩”政策，實際情況表明，“單獨二孩”政策并沒有如翟振武[25]估計出現人口井噴，達到每年新增100-200萬新生兒，而是僅僅導致總和生育率提升了不足0.06。于是，在2016年初政策進入了第二階段即“全面二孩”時期。盡管“全面二孩”能夠釋放出很多生育意愿，但可以明確的是，出生率并不能因此就保持穩定增長。一方面，這些意愿由于諸多原因并不能完全轉化為實際的生育數量，并且擴大的政策窗口中的夫婦大多已逾適合生育的年紀；另一方面，該生育意愿是對現存夫婦生育意愿總存量的一次性釋放，后續的新增夫婦能否繼續填補政策窗口還不得而知。而鑒于當年計劃生育政策實施的積累效應和隨社會經濟發展的平均受教育年限的增長，新婚夫婦自身群體的萎縮和生育意愿的下降等，都將導致政策窗口的逐步縮小，“二孩政策”的第二階段所期望的政策效果較之其第一階段，并不能過分樂觀。

在考慮受人口規模情況影響最大的口糧消費部分時，加入城鄉結構便于對實際口糧消費情況進行更精確推算。一般研究表明，農村居民從事更多體力勞動，因而相較于城鎮居民會消耗較多的糧食，但就目前城鎮化進程而言，大量農村勞動力在獲得城鎮居民身份之后仍是高負荷的體力勞動者，因此通過城鎮化率對城鄉結構的具體描述，并對城鎮口糧消耗的上調能夠更精準地測算口糧的實際消費。

除上述部分的系統修正以外，本文還引入工業化率，用以對飼料用糧系統中的料肉比進行動態描述?，F有文獻涉及飼料用糧中的料肉比時，都依照各自不同的標準并設定為固定參數，如胡小平等[17]在測算時直接采用國際標準化生產的料肉比測算飼料用糧需求。雖然社會經濟的發展與農業科技的進步會使畜牧業的養殖生產不斷趨于專業化與標準化，但現階段仍存在一定規模的畜禽分戶散養形式，會在日常養殖工作中采用泔水、米糠等代替飼料，因而與傳統養殖方式相比，運用標準化生產的料肉比會導致預測的飼料用糧結果偏高。鑒于此，本文不再選擇固定的肉料比參數，而是通過工業化程度對料肉比進行動態描述。其中工業化程度選用工業化率④來衡量,而傳統飼養的料肉比與工業化飼養的料肉比數據則采用梅艷[14]在中國飼料糧研究報告中所整理出的資料。

(二)構建思路及參數設定

針對上述提出的系統因素修正思路，嘗試構建系統動力學模型。由于糧食庫存數據不易獲取，因而本文摒棄糧食自給率轉而使用糧食凈增長量作為最終衡量指標，而糧食凈增長量由糧食實際生產量和糧食實際消費量組成。

糧食實際生產側方面，最終產量由單產、播種面積和糧食折損率構成。其中糧食單產的推算中，引用全要素生產率的柯布-道格拉斯(cobb-douglas)生產函數進行分析。傳統的生產函數公式為Y=AKαLβ，其中Y表示產出，A為隨科技進步使得糧食生產水平變化的生產轉換因子，K為資本投入，L為勞動投入，α和β分別代表資本投入和勞動投入的彈性系數。由于四川省農村勞動力普遍過剩，傳統生產函數中的勞動因素對糧食單產影響不大。因此，在剔除勞動因素后對影響糧食產量的資本因素進行分解，最終選用單位農機投入(P)和單位化肥投入(F)等構成四川糧食單產的關系式：

Y=AiPγFδeui

根據2015年農業部關于印發《到2020年化肥使用量零增長行動方案》，本文將在預測模型的2020-2030年間維持化肥2020年施用水平不變。至于糧食損耗率方面，汪希成等認為已有文獻存在對糧食損耗率低估的可能，而實際損耗率應在5%左右波動[26]。

糧食實際消費側方面，受資源稟賦、產業基礎的影響，四川省飼料用糧不能與人均肉類消耗混淆，因此本文通過糧食消費的四大用途構建消費側模型。直接口糧消費主要受到人口規模和人均糧食消費量的影響，其中人口規模存量通過出生率、死亡率兩大流量以及環境承載因子、生育政策因子等輔助變量共同決定，人均糧食消費量方面則假定城鎮人均糧食消費和農村人均糧食消費為常數，通過城鎮化率對總人口規模的描述最后確認直接口糧消費；作為第二大糧食消費用途的飼料用糧，采用動態化的料肉比輔以七大主要畜牧產品產量(生豬、牛肉、羊肉、禽肉、禽蛋、奶制品和水產品)推算；工業用糧方面，以唐華俊等[27]所給出的年人均工業用糧在2009年達到82.82kg的數據為基礎，2006年至2008年的歷時數值通過全國工業用糧的年均增速11.3%倒推，鑒于未來不會再出現為消耗陳糧而再現井噴式的用糧增長，因而四川省在2009年后的工業用糧增幅將不會超過全國平均水平；糧食消費側中占比最少的種子用糧部分，采用近年全國層面的每單位耕地用種糧的平均水平，結合未來四川省播種面積的趨勢情況進行推測。最后依照上述分析，繪制出四川省糧食生產與消費情況系統動力學流圖(見圖1)。

四川省糧食生產與消費系統動力模型中的各變量的初始值分別來自于歷年四川省統計年鑒、歷年中國畜牧業統計年鑒、中國經濟信息網數據庫及布瑞克大宗農產品數據庫，并通過統計回歸、趨勢外推及表函數形式對參數進行處理，模型中部分主要方程參見表1。

圖1.四川糧食生產與消費情況系統動力學流圖

變量名稱方程及邏輯關系式單位變量名稱方程及邏輯關系式單位人口規模人口規模=INTEG(增長人口-減少人口,8169)萬人牛肉料肉比牛肉料肉比=2.5*工業發展因子+1.5*(1-工業發展因子)Dmnl增長人口增長人口=人口規模*增長因子萬人城鄉結構因子城鄉結構因子=[(2000,40)-(2050,80)],(2006,33.00),(2015,47.56),(2020,55.90),(2025,64.24),(2030,72.58)]Dmnl減少人口減少人口=人口規模*減少因子萬人城鎮人口規模城鎮人口規模=人口規模*城鄉結構因子/100萬人人口增長因子增長因子=生育率+生育政策因子Dmnl農村人口規模農村人口規模=人口規模*(100-城鄉結構因子)/100萬人人口減少因子人口減少因子=IFTHENELSE(環境承載邊界>=0,死亡率,死亡率*(1-環境承載能力))Dmnl流動人口因子流動人口因子=0.15Dmnl糧食單產糧食單產=科技貢獻因子*EXP(-0.169921+0.105195*LN(單位機械動力投入)+0.134816*LN(單位化肥投入))萬噸/千公頃直接口糧消費直接口糧消費=(城鎮直接口糧消費+農村直接口糧消費)*(1+流動人口因子)萬噸產后折損率產后折損率=0.057Dmnl飼料糧食消費飼料糧食消費=生豬產量*生豬料肉比+牛肉產量*牛肉料肉比+羊肉產量*羊肉料肉比+禽蛋產量*禽蛋料肉比+禽肉產量*禽肉料肉比+乳制品產量*乳制品料肉比+水產品產量*水產品料肉比萬噸糧食生產量糧食生產量=播種面積*糧食單產*(1-產后折損率)萬噸工業糧食消費工業糧食消費=人均工業糧食消費*人口規模/1000萬噸糧食消費量糧食消費量=(直接口糧消費+飼料糧食消費+工業糧食消費+種用糧食消費)萬噸種用糧食消費種用糧食消費=0.008905*播種面積萬噸生豬料肉比生豬料肉比=3.5*工業發展因子+2.5*(1-工業發展因子)Dmnl

四 四川省糧食生產與消費系統情景仿真

(一)模型的測試與檢驗

完成上述分析后，本文運用VensimPLE軟件進行建模，并設置模型初始時間=2006，結束時間=2030，時間步長=1，時間單位為年。在運行模型得出結論之前，還需采用科學的檢驗方法對所建模型進行測試，JohnD.Stermant歸納了12種測試方法，但全面的測試既不便于操作也沒有必要，一般模型能通過心智模型測試、積分誤差測試及極端情況測試以保證模型一定的可信度，本文將對所建模型進行逐一檢驗。

心智模型測試就是查看系統模擬的行為與已存在數據的吻合程度，如果模型的心智測試不能通過，就難以讓人對該模型的預測產生信任，因此心智模型測試是最直接、最基礎的測試。本文通過錄入模型的初始值和方程得到仿真數值，通過選取重要變量的仿真值并與其歷史值對比，用以測試模型是否達到了較好的擬合效果。這里的測試以模型中唯一的積分量——人口規模為例，測試結果見表2。

表2.四川省人口規模心智測試對比

通過表2可以發現，人口規模的歷史值與仿真值的相對誤差能控制在正負2%以內。本文在逐一對變量做心智測試后發現，除飼料用糧的仿真數據偏大以外，其他模型中輔助變量的相對誤差均能保持較低水平。與統計數據的飼料用糧相比，通過肉料比和農牧產品產量所得的仿真結果，與統計數據存在一定程度的階躍。究其原因，是因為飼料糧的消費量是企業及個體養殖戶的市場行為，而糧食局作為政府部門一般無法完全掌握企業購買或者進口的飼料糧數量。糧食局統計的數據一般來源于政府設立的糧食批發中心的數據。也就是說，糧食局只能掌握企業及個體養殖戶從糧食批發中心購買了多少飼料糧而無法了解具體的企業及個體養殖戶的實際市場購糧數量，因此糧食局統計中的飼料用糧數據較實際將偏小，而模型的仿真數值能得到合理的解釋，進而意味著模型能夠通過心智測試檢驗。

積分誤差測試的主要用途是檢測當時間間隔變化時，模擬曲線的過渡是否合理。由于本文模型所涉及時間參數一致，因而在調整時間間隔后，系統行為曲線仍能保持不變。極端情況測試通常用于檢驗在把模型中某個變量或某幾個變量設置為極值后，是否會出現無意義值，若出現則表明系統模型中至少存在一個方程，由于不能對極端情況作反應而不具備系統穩健性。這里以單產方程為例，假設在極端A情況下，農機投入和化肥投入均無限趨近于0(因為對數而不能取0)，模擬發現在幾乎完全不投入農機與化肥等生產要素的情況下，模型仍能保持一個極低的單產值，是現實中可能出現的系統行為反應，符合現實實際糧食單產不可能為負數的設定。其他變量在設置為極值后同樣具有意義，因此認為模型通過極端情況測試。

(二)四川省糧食生產與消費的情景仿真

1.當下情景仿真

假設當下糧食生產與消費情景在未來中長期發展中無較大波動，保持系統的慣性運行，可以得到當下情景的仿真結果：總的來看，四川省的糧食凈增長在未來中長期會保持負值，且在外界環境不作任何改變的情況下，到2030年四川省糧食的產需缺口還會被不斷拉大至2000萬噸以上。其原因在于糧食實際產量所維持緩慢穩步增長遠不足以彌補增長迅速的糧食實際消費需求。

糧食實際生產方面，影響產量的單產保持逐年增長，而在現有耕地情景下播種面積隨科技進步所引起復種指數的增長而緩慢增加。在保持糧食折損率不變的情況下，估計至2030年四川省糧食產量能達到3500萬噸左右?？傮w而言，四川省糧食生產受農業勞動力素質、農業科技轉化率、糧食耕地等制約因素的影響，產量僅保持0.7%的年均增速。

相較而言，糧食實際消費量增長則較快,截至2030年將消耗約5500萬噸糧食，主要由直接口糧消費和飼料用糧消費這兩大食物類糧食消費組成，占總消費約80%，其中以飼料用糧為四川省糧食消費需求增長的主要動因。伴隨著畜牧產品飼養的工業化、規范化和標準化以及居民實物消費結構向畜牧產品等蛋白質食物的升級，四川省畜牧產品的產量和料肉比均順勢上漲，進而引起飼料糧消費量的節節攀升，呈現出剛性增長態勢。預計在2030年攀升至約2543萬噸左右，超過同時期口糧700萬噸，取代直接口糧消費成糧食消費結構中占比最大的一部分。與同期飼料糧食消費量相比，口糧的直接消費量則逐年降低，將從現在將近2000萬噸下降至2030年的1850萬左右，降至糧食實際總消費量的1/3。究其原因在于不斷增長的城鎮化率，據測算2020年四川省城鎮化率將達55.8%，這與韓立達等[28]預測基本相當，預計在2030年四川省城鎮化率將觸及70%大關。而城鎮化率的提升意味著未來將有更多人從參與農業生產的農村居民轉變為從事非農行業的城鎮居民。一方面，城市居民在食物結構上會攝取更多的高能量畜牧產品和較少的低碳水化合物的谷物，因而在膳食結構升級的道路上會減少直接口糧的需求轉而對畜牧產品提出更高的要求；另一方面，隨著從事糧食生產的勞動者減少，未來保障糧食安全的重任將可能更向政府傾斜。

圖2.二孩政策對糧食消費量及凈增量的促進效果

工業用糧作為糧食消費結構中第三大糧食用途，在近些年提出的保障食物用糧安全的戰略下，工業用糧的發展勢必會得到控制，僅能維持常態增長。而從仿真結果來看工業糧食消費在未來的消費結構中的比重幾乎不變(維持在20%以下)；種子用糧主要受播種面積的影響，在不改變現有耕地政策及復種指數的情境下，預計未來種子用糧保持約每年不足60萬噸的消耗。生產與消費兩側的差值將致使四川長期處于糧食無法完全自給的境況，這也是由四川省農牧產業結構所決定，因而需要通過外調糧食來滿足省內的糧食消耗。

2.二孩政策的消費促進效果比較

有關研究認為，二孩政策的放開將可能成為推動糧油食品消費的驅動因素，對于該政策具體能對糧食消費產生多大的促進效果卻鮮有文獻分析。因此，本文在模型建立初始就在政策生效年加入了生育政策因子。如若去掉該生育政策因子，則可以對二孩政策對四川省糧食消費促進效果進行對比。于是，本文在控制其他變量不變的同時，去掉生育政策因子對模型的影響，得到未實施二孩政策的糧食消費情況(見圖2)?？梢钥闯?，在不推行“二孩政策”的情景下，未來糧食消費在總量上較之推行“二孩政策”稍有減少，截至2030年約降低150萬噸的糧食消費。結果顯示，二孩政策的推行對糧食總消費量約有年均1.85%增長率的促進。盡管二孩政策會加大四川省糧食的供求缺口，但在人口老齡化等社會問題趨重的背景下，二孩政策的放開在所難免，因而需尋求在生產側方面的補償。

3.減少糧食產后折損情景仿真

糧食產后折損問題是抑制四川省糧食供給量不可忽視的因素之一[29]。高比例的糧食折損率出現在糧食產后的收獲、貯藏、運輸及加工等每一個環節中，而糧食產后折損一方面浪費了大量資源(如耕地、水資源及人力物資的投入)，另一方面增加了糧食調入或進口的依存度，有悖于實現糧食安全新戰略。由于四川省總體自然氣候陰雨潮濕，部分地區仍采用較為落后的人工收割、脫粒、干燥，并無法在貯藏和運輸過程中做到低溫、干燥、防蟲、防霉等措施，使得糧食產后損耗保持較高水平。

圖3.減少糧食產后折損情景下的產量 圖4.增強農業科技進步情景下產量

因此，倘若四川省提高農機化水平以減少在收獲、脫粒環節的不必要折損，通過整合各方資源完備糧食貯備體系，降低收獲損耗的同時達到“藏糧于科技”的糧食儲備要求，應當是提高糧食有效生產的最直接途徑。本文在保持其他參數不變的情況下，通過改變糧食產后綜合折損率進行情景仿真。在此情景中，設置折損率為2%，得到仿真結果如下：(1)產量趨勢不會變化(見圖3)，仍維持緩慢平穩增長，到2030年糧食有效實際生產將達到3577.86萬噸，產量較折損率更改前增長135.08萬噸。(2)糧食凈增長方面，截至2030年仍有逾1500萬噸的缺口，這說明僅僅改善糧食產后各環節的損耗仍無法擺脫需要大量引入糧食的大環境，因此需要從其他方面改善以增加糧食的總產出。

4.增強農業科技進步情景仿真

科技作為第一生產力，是我國農業現代化的重要支撐和推動現代農業發展的主要力量，同時也是保障四川糧食增產的根本出路。“十二五”期間，四川省一方面逐步完善農業科技創新和服務體系，另一方面育成并研發了眾多農牧作物新品種，全省農業科技進步貢獻率達55%[30]。盡管取得了不錯的成效，但仍與農業科技較為先進的地區存在差距。因此，假定四川省政府加大對農業科技及基礎建設的財政投入，行動上立足于提高農業科技自主創新能力和成果轉化應用水平，再輔以政策上的有效引導，并支持農業科技創新要素向農業生產集聚，四川省每年的糧食單產能在上一年的單產基礎上增長0.5%。在保持其他參數不變的情況下進行情景仿真，我們可以看出糧食單產將隨科技進步逐年提升，并最終促進糧食總產量在播種面積不變的情況下增產11.8%，于2030年攀升至3849.05萬噸(見圖4)。因而相比于當下情景，完善科技農業的發展機制、加強農業技術的革新與推廣，對達到糧食增產的目的有著不容忽視的作用。但同時也能看出僅是糧食單產的提升對于四川省糧食總產格局的改變仍顯乏力，耕地約束仍然是四川糧食增產最大的瓶頸。

五 結論與建議

(一)結論

深入了解并預測糧食主產區的生產與消費趨勢，有助于全國糧食安全戰略的即時調整。由于糧食系統本身具有不容忽視的動態性、反饋性等特征，因而本文選用系統動力學理論建立模型，結合四川省情況進行參數修正與情景仿真后，得到以下結論。

1.在當下情景下，四川省糧食實際消費量和產量都將持續上漲，并呈現供需缺口不斷擴大的趨勢特點。消費側方面，直接口糧消費比重略有下降，至2030年約產生1847.98萬噸口糧需求缺口，占糧食總消費量的1/3；而飼料糧食消費將成為未來四川省糧食消費量增長的主要驅動因素，其比重也將超過直接口糧消費，占到總消費量逾40%；工業糧食消費保持緩慢的增長態勢，至2030年將接近1000萬噸；種用糧食消費仍將在糧食用途結構中占比最末，在耕地面積基本不變的條件下仍僅占到總消費比重1%左右。糧食生產側方面，如不突破諸如產后折損、農業科技滯后等條件的約束，2030年四川糧食生產量將達到3442.78萬噸，未來四川省糧食市場仍將長期處于入不敷出的境況。

2.鑒于糧食實際消費需求難以更改，二孩政策的實施所增加的糧食供給負擔需要從其他方面來進行補償。從已有的兩個生產方面的情景仿真來看，減少糧食產后折損率和增強農業科技進步兩組情景均具備填補二孩政策所帶來的消費增長的能力，但短期內在總量上仍舊不能改變糧食無法自足的現狀，需要進一步從其他因素上考慮開發糧食的增產潛力。

(二)建議

綜上分析，本文認為四川省為保障順利實施糧食安全戰略，應做好以下幾點工作。

1．改變種植品種結構，應對未來需求變化。毋庸置疑，飼料用糧消費將逐步成為未來四川省糧食消費量的主力軍，因而根據糧食消費結構的變化實時調整糧食種植的品種結構是保障四川省糧食安全工作的重點。結合“川糧優化工程”重點推廣達到國標一、二級標準的優質稻品種，以滿足口糧消費。在水稻單產水平提高的前提下，由于口糧消費的下降，可置換出一部分土地，擴大玉米種植面積，穩定小麥、馬鈴薯種植。同時，結合山區和牧區實際，轉變長期以來以生豬飼養為主的耗糧型養殖結構，大力發展草食性畜牧業，以滿足居民消費結構升級對動物性蛋白的需要。作為傳統的糧食主產區，盡管達到完全自給有著諸多困難，但仍應根據消費需求、立足長遠地適當調整糧食種植的品種結構，做好四川省糧食生產市場的宏觀調控工作。

2.增強農業科技進步，減少糧食產后折損?？萍歼M步是突破資源和市場對我國農業雙重制約的根本出路。未來四川省可以通過強化農業科技自主創新能力，加快農業科技成果孵化與轉化，逐步完善農業科技創新體系建設等，來促進糧食產量的有效提高。經本文模擬證實，通過提高糧食生產者認識，加強如烘干設備等基礎設施建設，減少蟲、鼠、霉等對糧食的損害，以降低糧食“從田間到餐桌”中各流通貯備環節的折損，同樣具備糧食增產的功能。

3.正確引導膳食結構，全面提升營養水準。四川省作為產酒大省，具有深厚的飲酒文化，但從營養及耗糧食角度來看，酒屬于營養報酬率低的產品，相較而言，水產品及乳制品則擁有其他農產品所無法比擬的高營養低糧耗的優點。因而通過引導人們膳食結構向正確的方向升級，一方面能提升居民營養水準，另一方面又能減少未來糧食的供需缺口。

注釋：

①根據國家統計局關于2016年糧食產量的公告，因糧食播種面積調減和結構調整，2016年糧食產量比2015年減少了0.8%。

③2015年四川省流動人口1539.41萬人，占總人口約16%。因此在模型中采取上調15%作為上調系數方案，在加入系數后口糧實際消費量能與歷史數值擬合較好。

④工業化率(工業化率是指工業增加值占全部生產總值的比重)在2007年后不再作為統計指標出現，本文所使用的工業化程度指標用歷史工業化率的趨勢外推數值描述。

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[責任編輯：鐘秋波]

2017-02-08

四川省社會科學研究重點研究基地項目“新常態下四川省糧食生產新動力研究”(SC15E093)。

汪希成(1968—)，男，新疆奎屯人，經濟學博士，西南財經大學中國西部經濟研究中心教授、碩士生導師，研究方向為糧食安全、農村公共品供給； 潘虹宇(1992—)，男，上海人，西南財經大學中國西部經濟研究中心碩士研究生，研究方向為農業經濟學。

F326.11

A

1000-5315(2017)03-0070-10