第三节 国内外研究动态及评述

1994年，美国世界观察研究所所长莱斯特·布朗撰写了《谁来养活中国？》一文。他根据对中国未来人口增加、膳食结构改善、耕地萎缩、环境破坏、生产力下降等情况的判断，得出若2030年中国居民人均消费粮食400千克，则粮食总消费量将达到6.41亿吨，而粮食生产能力只有2.63亿吨，从而不得不进口3.78亿吨粮食来补充供给，也就是说，中国的进口需求将远远超出全球粮食出口量；经济的快速发展将使中国有足够的外汇买断国际市场上的粮食出口，引发国际粮食价格快速上涨，在一定程度上牺牲第三世界贫穷国家人民的利益。布朗关于未来中国粮食问题发展趋势的悲观论断引发了国内外相关机构和学者的激烈争论。N．亚历山德拉托斯（1996）认为布朗对2030年中国人均粮食消费量达400千克的假定过高；樊胜根等（1997）发现在布朗的模型中，需求过度而供给不足引起的价格上涨并未引起生产者、消费者、研究机构和政府的反应；弗里德里克·科克（1995）也发现布朗模型未考虑市场经济的自我校正作用；日本学者白石和良（1995）认为布朗对中国肉类食品的需求预测增长过快，未考虑畜牧饲养技术进步以及中国对谷物饲料替代品的开发；而D．盖尔· 约翰逊（1995）和刘志仁（1996）等则认为布朗对于粮食消费量的预测尚可接受。中国的粮食问题引起了世界的广泛关注，国内外的许多学者和研究机构对中国未来的粮食供求状况进行了各种各样的预测。

一 关于粮食需求研究方法

综合性系统模型法 国内外学者和相关研究机构主要是基于一般均衡理论或局部均衡理论构建数量化的农业政策分析模型，从供求平衡的角度来研究中国的粮食问题。例如国际食物政策研究所（IFPRI）开发的IMPACT模型、美国农业部的CPPA模型（USDA,1997）和OECF模型（OECF,1995）、经济合作与发展组织（简称经合组织，OECD）开发的AGLINK模型（Roningen, 1989; OECD, 1989）、陆文聪等（2004）开发的CARMEM模型、经合组织（OECD）和联合国粮农组织（FAO）联合开发的AGLINK-COSIMO模型（OECD, FAO, 2009）。这些模型都是比较复杂的模型，在模型结构、变量选择、参数设计等方面具有很大的差异，从而导致了预测结果存在较大差异。

国际食物政策研究所（IFPRI）开发的IMPACT模型是一个主要涉及农业部门的局部均衡模型（Zhang Xiaoyong, 2003）。该模型涉及世界上35个国家的17种农产品，并针对各个国家和地区都有相应的国内供给、需求和价格，针对中国的粮食消费特点，从口粮消费、饲料粮消费以及其他粮食消费三个方面分别做出了需求量的估计。一些学者（Andersen等，1999; Rosegrant等，2001; Rosegrant等，2002）利用升级改进的IMPACT模型对全球食物生产、需求和贸易进行了模拟。Mark W. Rosegrant等（2002）利用IMPACT-WATER模型，根据维持现状、水资源危机以及可持续使用等未来水资源利用的三种情景，对2025年中国的粮食需求总量和各粮食品种的需求量进行了预测。

黄季焜等（1999）进行了中国粮食供求区域均衡变化研究：通过模型构建与模拟分析建立了农业局部均衡模型——“中国农业政策分析和预测模型（CAPSIM）”。CAPSIM模型是中国学者在国内学术界首次构建的中国农业局部均衡模型，该模型的许多相关研究成果已在国内外产生很大的学术影响。

分类法 程国强、陈良彪（1998）根据中国人口增长和饲料粮生产的高、中、低三种方案，将粮食需求分解为口粮、饲料粮、工业用粮、种子用粮等项消费，注意到城乡居民食品消费结构的差异和未来居民消费结构的变化，借鉴日本和中国台湾等地的经验，得到了中国2030年高、中、低人口方案的粮食需求量和粮食消费量。朱希刚、冯海发（1995），陆伟国（1996），郭书田（1996），黄季焜（1998），陈亚军（1999），肖海峰（2008）等的预测也都是将粮食消费分为口粮、饲料粮、工业用粮以及种子用粮等来分类计算的。陈永福（2004）对中国粮食消费需求分品种进行了研究，利用省际数据对大米、小麦、玉米、大豆等主要粮食品种的供求平衡进行了研究。廖永松、黄季焜（2004），陆文聪（2004），肖海峰（2008）等对中国粮食未来需求量也进行了分品种研究。廖永松、黄季焜（2004），陈永福（2004），王川、李志强（2007）等对于中国粮食消费需求的研究还考虑到了粮食消费的区域差异。对于粮食消费需求的分类研究有利于考察针对具体用途、品种、地区粮食消费的差异，从而将总的粮食消费需求划分为若干部分，然后根据各自的特点进行研究，增加了预测的准确性；但分类研究往往是从供求平衡的角度去研究粮食需求，仅仅从粮食需求的角度出发，同时考虑粮食消费的用途、品种和地区差异的研究在文献搜索中还未发现，目前尚缺乏。

简单推算法 研究者在对中国粮食消费的历史经验、现实趋势和国际经验进行系统分析的基础上，结合对粮食需求影响因素以及变化趋势的判断，对中国中长期粮食需求进行估计；在对中国人口变化、国民经济发展状况以及居民收入变动趋势等基本国情进行分析后，借鉴与中国居民食物消费结构相似的东亚国家和地区的消费水平，预测中国的人均粮食消费量，然后对中国人口变化趋势进行判断，从而得到中国的粮食消费总量。运用推算法，专家学者们得到了较为中肯的研究结论，代表性成果如梅方权（1995）、康晓光（1996）、梅方权（1996）、马晓河（1997）、程国强和陈良彪（1998）、朱希刚（2004）、姜长云（2006）、梅方权（2009）等。由于用推算法研究粮食消费总量时容易受研究者自身能力的影响，而出现主观片面的错误（姜风、孙瑾，2007），因此，要求研究者具备良好的预测能力和严谨的研究态度。然而，推算法对数据的质量要求不是太高，对于数据序列的完整性和长期性要求较低，但对于研究粮食消费需求的发展趋势却是一个很有效的方法。

二 国内外学者对中国粮食消费需求研究的主要结论

（一）国外学者和机构对中国粮食消费需求的研究

农业产品与贸易的政策分析模型（IMPACT）是由国际食物政策研究所（IFPRI）开发的一个主要涉及农业部门的局部均衡模型（樊胜根，1997; Zhang Xiaoyong, 2003）。该模型包括17种农产品，涉及世界上35个国家和地区。每个国家和地区都有特定的国内供给、需求和价格，并和贸易相联系。模型中所使用的弹性都引用了其他研究的成果。该模型将中国的粮食消费需求分为三部分，即口粮消费、饲料粮消费和其他粮食消费。根据消费价格和人均收入得到人均口粮需求，将人均口粮需求和总人口相乘即得到口粮需求量；而饲料粮的需求则是根据畜产品产量、饲料转化率和饲料粮价格来确定的。1995年，IFPRI发表题为“2020年全球粮食预测：投资的作用”的报告，预测2020年中国的粮食消费总量将为7.39亿吨。

Andersen（1999）利用升级改进的IMPACT模型对全球食物生产、需求和贸易进行了模拟，研究表明由于人口增长、城市化以及收入增长引起的生活习惯和食物偏好的改变，2020年全球粮食需求将飞速增长。而Rosegrant（2001）的研究则发现发展中国家对谷物的需求是全球谷物需求增长的主要原因，但由于人口增长速度趋缓、持续经济增长带来的食物消费多样化以及食物消费结构的改善，将使发展中国家的谷物消费需求年增长率从1974～1997年的2.3%降到1997～2020年的1.3%，但由于巨大的、持续增长的城市人口，快速的经济增长，亚洲发展中国家谷物需求的增长将占世界总量的一半以上，其中中国将占1/4以上。世界对肉类的需求将飞速上涨，1997～2020年，肉类需求的增长将超过55%，其中中国肉类需求的增长将占世界增长总量的40%。

Rosegrant等（2002）利用IMPACT-WATER模型，对世界主要国家未来水资源及粮食需求情况进行了分析，根据维持现状、水资源危机以及可持续使用等世界未来水资源利用的三种情景，对2025年全球、发达国家、发展中国家（包括中国）粮食的价格和需求状况进行了预测，预计三种情景下中国人均谷物消费量分别为392.8千克、361.7千克、394.3千克，预计中国玉米需求量为2.64亿吨，小麦需求量为1.47亿吨，大豆需求量为0.39亿吨，稻米需求量为1.42亿吨，中国其他谷物需求量共0.28亿吨。

经合组织（OECD）和联合国粮农组织（FAO）（2009）利用联合开发的AGLINK -COSIMO模型对未来10年OECD成员国和一些非OECD成员国的生物燃料、谷物、油籽、糖、肉类和乳制品市场进行预测和评估。预计在假定的宏观经济环境、农业贸易政策以及农业技术等因素下，和假定的气候和农业生产率的长期变化趋势下，中国2020年小麦消费量为1.1亿吨、大米消费量为1.27亿吨（稻谷以65%的转化率计算）。

美国农业部（USDA, 2009）的研究发现中国未来畜牧业和粮食工业的扩张会驱动强劲的粮食需求，啤酒需求量的增加将引起作为酿造啤酒的主要原料的大麦需求增加；中国相关政策会优先保证主要谷物的生产从而导致大豆供需的巨大缺口；收入的增长将引起食品消费结构的改变，而人均大米消费量的减少将会抵消人口增长对未来大米需求量的影响，同时人均猪肉和禽肉的消费量将会快速增加。

FAO（2002）的研究发现世界谷物的年需求量的增长速度持续降低，从20世纪70年代的2.5%降到80年代的1.9%和90年代的1%，人均谷物消费量从80年代中期的334千克降到2002年的317千克。由于收入的增长，食物消费结构在发展中国家不断改变，谷物和薯类的消费比例在逐渐下降，然而肉类、奶制品以及植物油的消费量不断上升。1964～1966年和1997～1999年，发展中国家人均肉类消费量增长了150%，奶及奶制品产量增长达到60%。到2030年，人均畜产品消费量增长将达到44%，和以往一样，猪肉消费将增长更快。

（二）国内学者对中国粮食消费需求研究的主要结论

梅方权（1995）对中国人口以及居民收入变动趋势等基本国情进行分析后，认为到2020年，中国居民的膳食营养结构将接近亚洲发达国家和地区的水平，预测中国到2020年，人均消费口粮173千克，人均粮食需求总量450千克，粮食需求量达到6.93亿吨，其中43%将用于饲料粮；到2030年，人均消费口粮140千克，人均粮食需求总量稳定在450千克，粮食需求量达到7.37亿吨，其中饲料粮3.67亿吨，占50%。但在1996年，梅方权将2020年以及2030年中国粮食需求总量的预测值修正为6.45亿吨和7.34亿吨，其中饲料粮比例未发生变化。此后，梅方权（2009）根据近年来人口增长和国民经济发展现状和将来变化趋势，对预测结果进行了修正，认为到2020年中国人均口粮消费170千克，口粮消费占粮食总消费量的比例将下降到45%。粮食需求总量5.6亿吨，其中饲料粮2.36亿吨，占43%。

黄季焜等（1996）认为由于城乡人口结构变化，中国人均口粮消费量将从20世纪90年代初的225千克下降到2020年的203千克；同时，随着收入增长、城乡人口结构变化和农村市场的发展，2020年中国居民人均肉类消费量将增加2.5倍。此后，黄季焜（1998）构建了一个包括中国粮食供给、需求、贸易的模型，预测到2020年中国粮食总需求量将达到5.94亿吨（稻谷以系数0.7换算成大米）。黄季焜（2004）利用中国农业政策分析和模拟模型（CAPSIM），以2001年为基期，对中国2020年主要农产品的生产、消费和贸易进行了模拟，预计中国2020年粮食的需求总量为5.16亿吨（稻谷以系数0.7换算成大米），并且估计继20世纪80年代中期中国城镇居民多数粮食的收入弹性变为负值后，2010年前后中国农村居民大米和小麦的收入弹性也将变为负值，随着城镇人均口粮消费的不断下降和城市化进程的不断推进，中国人均口粮消费将持续下降。

陈锡康（1995）利用弹性系数法、热量法和食品需求法对2020年、2030年粮食需求量进行初步预测：低方案2020年为6.75亿吨，2030年为7.25亿吨；高方案2020年为7亿吨，2030年为7.8亿吨。低的预测方案和高的预测方案的差别是，前者建立在全国资源节约型消费体系的方针下，即节约粮食，适度控制对肉类消费的过快增长，实行中国式的膳食结构。他预计中国人均粮食需求量2020年为450～466千克，2030年为465～500千克。陈锡康和潘晓明（1997）从收入增长效应、食品含能量和食品消费模式等方面，比照与中国膳食结构相似的日本、新加坡、中国香港和中国台湾等地的经验，重新对中国人均粮食需求量进行了预测，预测结果略低于前期预测值，2020年和2030年中国人均粮食需求量分别为442千克和460千克。

康晓光（1996）在对2000～2050年中国人口和人均GNP进行预测的基础上，预测中国2020年、2030年、2040年、2050年人均粮食需求量分别为388千克、430千克、468千克、516千克，相应年份的粮食总需求量分别为6.11亿吨、7.05亿吨、7.76亿吨、8.67亿吨。黄佩民和俞家宝（1997）在对中国粮食供求平衡进行研究时，认为2020年、2030年中国粮食需求总量分别为6.176亿吨、6.818亿吨。

陆伟国（1996）将中国粮食消费分为生活用粮、饲料粮、工业用粮、种子用粮和其他用粮五部分，主要采用时间序列趋势模型对2020年各项粮食消费进行了预测，预计到2020年中国居民生活用粮消费2.452亿吨，饲料粮消费3.554亿吨，工业用粮消费0.06796亿吨，种子用粮消费0.198亿吨，粮食消费总量为6.603亿吨（损耗量按消费总量的5%计算）。

张笑涓（1997）在对中国粮食消费问题进行回顾的基础上，对未来粮食消费需求趋势进行了展望。他认为中国粮食消费总量将持续增加，2020年以及2030年粮食需求总量将分别达到6.16亿吨和6.52亿吨；粮食消费结构将明显改变，粮食的间接消费将快速增长，2020年饲料粮占粮食消费的比重将达到40%，饲料粮和口粮消费比例将达到1∶1；粮食消费的城乡差异和地域差异进一步缩小；粮食的质量型消费更加突出；粮食消费走向科学化和现代化。

程国强等（1998）根据中国人口增长和饲料粮生产的高、中、低三种方案，将粮食需求分解为口粮、饲料粮、工业用粮、种子用粮等项消费量，注意到城乡居民食品消费结构的差异和未来居民消费结构的变化，借鉴日本和中国台湾等地的经验，认为中国2030年人均粮食需求量为400～410千克，高、中、低人口方案的粮食需求量分别为6.4亿吨、6.3亿吨、5.7亿吨。

陈亚军（1999）分别利用增长趋势递推法、人均占有量和粮食消费需求结构等方法对中国2015年粮食消费需求进行了预测，利用增长趋势递推法预测时，采用了1.7%的年增长率，预测2015年粮食消费量为6.3亿吨；利用人均占有量预测时，按人均粮食消费量390～400千克计算，预计2015年人口总数为15.5亿，粮食消费总量6.06亿～6.22亿吨；利用需求结构法进行预测时，预测2015年中国将消费口粮2.6176亿吨，饲料粮2.8935亿吨，工业用粮0.64亿吨，种子用粮0.17亿吨，其他粮食消费0.225亿吨，粮食消费总需求量达6.55亿吨。

朱希刚（2004）在对中国人均粮食需求量变化趋势进行分析的基础上，对2020年中国居民的人均粮食需求量进行了假定，认为2020年中国人均粮食需求量将达到410千克，人口增长率按0.6%计算，从而得到中国2020年的粮食总需求量不会超过6亿吨的结论。

韩俊等（2005）在对中国粮食消费需求的变化特征进行分析后，认为城乡居民口粮消费总量趋降，饲料粮消费将进一步增长，但增长速度会减慢。到2030年，人均粮食消费量预计会在400千克左右。韩俊等通过对中国人均粮食消费历史数据的研究，还发现人均粮食消费量370千克是一个明显的界限，达到这个水平，就能够基本满足目前的食品消费需要，认为以人均400千克来估计中国粮食需求量是偏高的。

姜长云（2006）预测中国2020年的粮食总需求量为5.9961亿吨，粮食消费需求变动的趋势主要有：商品性口粮需求会不断增加，工业用粮将成为未来粮食需求的一个重要的增长点，饲料粮将成为中国粮食消费需求增长的主体。

王川和李志强（2007）详细分析了中国东、中、西部三个不同区域的粮食消费需求现状，并对不同地区的未来粮食消费需求趋势及消费目标进行了判断与预测。预计2020年东部地区粮食需求总量将达到2.6亿多吨。其中，饲料粮预计达到1.7亿多吨，占总消费量的65%；居民口粮消费持续下降，预计减至0.5亿多吨；工业用粮消费将出现快速增长，预计达到0.3亿多吨。中部地区的粮食需求总量将接近1.8亿吨，居民口粮消费继续下降，将降至0.4亿多吨；饲料粮的需求量将接近1亿吨；工业用粮持续增长，预计达到0.26亿吨。西部粮食需求总量将达到1.3亿多吨，饲料粮的需求将超过总需求量的50%，预计将达到0.78亿吨；居民口粮消费持续下降，预计将达到0.45亿吨的水平；工业用粮的需求还将处于一个平稳的状态，预计需求量不足0.07亿吨。

廖永松和黄季焜（2004）利用开发的CAPSIM-PODIUM模型为工具，预测分析了2020年全国及九大流域片包括大米、小麦和玉米等粮食的需求量。此研究表明，人口增加和收入提高后间接引起饲料粮需求增加是未来粮食需求增长的主要原因。翟渠虎（2004）研究发现，到2050年中国人口数量将增加到15.5亿～16亿人，所需粮食将达到6.2亿～6.8亿吨，在分析了中国的城市化进程和生态环境的恶化、耕地面积的不断减少等情况后，得出在土地和水资源等刚性约束、人口的增长、工业化和城市化扩张等背景下，满足中国社会经济发展对农产品需求的压力逐渐加大的结论。

陈永福（2004）对中国大米、小麦、玉米、大豆、畜产品和水产品的供求和预测进行了研究。他从各个品种的供求平衡分析入手，建立了各个品种的分省、自治区、直辖市水平上的供求模型，并依据制定的各种政策方案运用各个品种的供求模型进行了模拟预测。其中，对于玉米、大豆、畜产品和水产品需求的预测，采用了双边对数模型，而对于大米和小麦需求的预测则采用了对数-对数-倒数模型。

肖海峰等（2008）将中国2020年的粮食需求分为口粮、饲料粮、工业用粮、种子用粮进行预测，并假定2020年中国小麦、稻谷、玉米和大豆等粮食品种的消费量在总的粮食消费中占的比例仍然维持2004年的水平。该研究将中国居民口粮消费分城乡居民进行了预测，对于城市居民的口粮消费采用了双对数模型，对于农村居民的口粮消费采用了对数—倒数—对数模型，从中国居民对畜产品和水产品的消费需求出发对饲料粮需求进行了预测，并对中国2020年种子用粮进行了估计。

陆文聪（2004）等通过构建一个涉及18种（类）主要农产品和7个地区的中国农产品区域市场均衡模型CARMEM模型，并基于两种不同情景的模拟分析，从全国和地区两个层次上预测和分析了2006年和2010年中国稻谷、小麦和玉米三种粮食的供求形势。

三 中国粮食需求的影响因素

人口 粮食是人们日常生活的必需品，粮食消费需求同人口数量的增减成正相关（刘志澄，1989），因此人口是粮食消费需求预测中一个极其重要的变量。速水佑次郎（2003）认为人口增长能带来几乎同比例的食品需求增长。1987～2008年，中国人口自然增长率从16.61‰近乎阶梯式地下降到5.08‰，虽然中国人口自然增长率呈下降趋势，但中国人口基数巨大，人口增长的绝对数量不容忽视。人均口粮消费量逐渐趋于稳定并略有下降（罗良国等，2005），人均粮食消费量却随收入的增长而增长（黄季焜，1999；蔡承智，2004），人口增长依然是粮食总需求量增长的主要推动力，准确把握未来中国人口发展的趋势是对粮食需求进行合理预测的关键。

城市化水平 城市化是农业人口转变为非农业人口和居住地域从农村迁移到城镇的过程，通常采用城市化率（城市人口占总人口的比重）来衡量城市化水平（黄汉权，2008）。Rae（1998）的研究证实，在许多亚洲国家，控制了价格和收入的影响之后，城市化水平依然对畜产品需求的增加有积极和深远的影响，中国经济发展具有显著的城乡二元特征，城乡居民在收入、价格和生活方式上具有显著差异，相对于农村消费者，城市居民消费较少的粮食和较多的肉、奶制品和水产品（程国强，1998; Huang, 2001）。随着中国城市化水平的提高，人口将大量从农村涌入城市，农民身份的变迁和收入的增长，新增城市人口动物性食品消费水平的增量由于城乡结构转变的“大国效应”将大幅度推动中国粮食总体间接消费水平的上升，从而导致粮食总需求的扩张（陈先枢，1998）。黄季焜（1998）在对中国食物消费需求做专门的研究时，得出城市化促进了畜产品、水产品、水果等其他副食品的消费，减少了供给能量为主的粮食的消费的结论。蒋乃华和辛贤等（2002）进一步指出城市化不但增加了畜产品总量的消费，也促进了产品内部的消费结构调整。而Abdulai, Jain和Sharma（1999）虽然也认为城市化将减少人们对谷物的消费，增加对家禽、肉蛋、水产品和牛奶的需求，但蔬菜和水果的消费也将减少，这主要是各国的经济发展阶段不同所致。根据国家统计局课题组的分析预测，2010年以后城市化率将以每年0.6%的速度增长，2030年中国政府希望达到的城市化率为65%。

收入 收入增长是影响食物需求的重要因素之一，随着收入的增长，人们对于食品的需求将日趋多样化（Akira Ishida等，2003）。国内外学者的研究发现，不同食物具有不同的需求收入弹性。Fan, F.（2002）发现，在所有预测模型中，尤其是用作粮食预测的模型中，粮食的需求收入弹性都相当小，有些还是负值，大部分模型的预测结果表明供食用的粮食被认为是低档商品。蒋乃华等（2002）估计的结果显示，乳制品、水产品、牛羊肉和家禽的收入需求弹性都大于1，禽蛋的收入需求弹性接近1，猪肉的收入需求弹性最低，为0.53。速水佑次郎（2003）则利用人均收入增长率与收入弹性的乘积来估计收入增长对食品消费需求的影响。廖永松（2004）的研究发现收入提高后，口粮消费不富有弹性，居民的人均口粮消费不会有什么变化，但是畜产品和水产品是富有弹性的消费品，畜产品和水产品的消费增长很多，间接地引起饲料粮需求的大幅度增长，尤其是玉米需求的增长。由于需求收入弹性的差异，随着经济增长和人民收入水平的上升，消费者的口粮消费比例将减少，而副食消费比例将逐渐增加。

食物消费结构 收入增长与城镇化是消费需求上升和饮食结构变化的主要影响因素（黄季焜，2004）。20世纪70年代后期以来，中国居民的收入迅速增长，城市、农村居民的食物支出分别从1978年的58%、68%下降为2006年的36%、43%（Tian, 2007）。中国加入世界贸易组织后，跨国食品公司和食品零售企业数量的迅速增加，为中国消费者提供了更多的选择，国家统计局公布的数据显示，1995～2007年，中国城镇居民人均口粮消费量基本呈逐年减少趋势，而肉、禽、蛋、鲜奶的消费都有不同程度的增加，其中增长最快的是鲜奶（283%）和禽肉（182%），农村居民的消费结构呈现相同的变化趋势，但绝对消费数量存在较大差异。对于食物消费结构的研究，一般将居民分为城镇居民和农村居民（程国强，1998；何晓丽，2001；石扬令，2004等）。中国地域广大，粮食消费结构的地域、品种差异不容忽视，在文献搜索中，尚未发现这方面的研究。Brian W．等通过利用QUAIDS模型对中国五个省份城市家庭支出调查数据进行分析，证实了食物消费中的替代和互补效应。Jeffrey T．等（2008）在研究美国的食物消费结构时，首先利用Box-Cox方法对调查数据进行了正态转化，采用非线性三阶段最小二乘模型，利用时间序列数据，对21种食品，17种营养，以及年龄、种族和收入分配进行了估计。

在外饮食 在中国居民过去的消费支出中，由于在外饮食的消费支出较少、在外饮食的系统统计数据缺乏，因此中国学者对在外饮食的研究较少。黄季焜（1998）在对中国城镇居民粮食消费的研究中，将城镇居民家庭购买粮食的数量等同于实际的全部消费量，把在外用餐消费的数量忽略不计。但马恒运（2000）指出随着收入的增长，在外饮食对食品总需求的作用越来越大，未来的食品需求在很大程度上将依赖于在外饮食的水平和结构，忽视对在外饮食消费的食物需求的系统估计和食物需求的预测势必产生对食物消费趋势的错误判断，未来食物需求预测必须考虑在外饮食变化及其决定因素。2008年，中国居民人均在外用餐消费支出877.85元，占食品消费支出的20.6%。在外用餐支出占食品消费支出的比重越来越高，在外用餐中的粮食消费数量越来越不能忽略。

四 影响粮食需求预测可靠程度的因素

由于影响粮食消费需求的因素众多，并且许多因素带有一定的不确定性（姜风、孙瑾，2007；肖海峰等，2008），预测者使用的统计数据多为二手数据，这些数据缺乏可靠性（钟甫宁，1997；卢峰，1998；克劳德·奥伯特，1999；李成贵，2000；蒋乃华，2002），有些统计指标缺乏完整、系统的统计数据，有些资料统计口径不一致，加上不同预测者所选用方法的不同、对宏观经济变量假定的不同（樊胜根、莫塞迪塔·索姆比拉，1997），因此，不同机构和学者对中国未来粮食消费需求的预测是不同的，甚至还存在较大差异，准确预测中国未来的粮食消费需求量是非常困难的。

宏观经济假定 从中长期的角度看，人口增长率、城市化率以及收入增长率等宏观经济假定的变化往往带有很大的不确定性，中国人口基数巨大，这些因素一个微小的变化都会带来最终预测结果的很大差别，如果将过去已有的不同学者或研究机构对中国粮食消费预测的前提假定与经济社会发展的实际情况相对照，就会发现有不少研究假定与真实情况相去甚远，预测的可靠性也就无从谈起。通过文献回顾可以发现，不同研究对于未来各阶段人口数量和人口变化趋势的判断是不同的，甚至还存在很大的差别，这也是中国中长期粮食需求预测存在重大差别的重要原因之一。在早期的研究中，一般都过高地估计了中国人口的增长趋势，20世纪90年代中期很多学者预测中国人口将在2030年达到峰值，预计将超过16亿人，而十年之后，根据世界银行2005年对中国人口的预测，中国将在2030年达到峰值14.4亿人。因此，对宏观经济变量的合理估计就显得尤为重要。

统计数据的真实性 对于中国官方统计数据的真实性，比较典型的是一些学者在研究中发现中国的肉类产品统计数据严重失真（程国强，1997；钟甫宁，1997; Frank Fuller,1998），蒋乃华（2002）还对全国及分省肉类产品统计数据进行了调整。统计预测是指以实际的反映事物过去发展规律性的调查统计资料为依据，对客观事物未来发展变化进行的定量推断。统计数据是预测的基础，统计数据系统性、可信度的缺失往往使预测失去可靠性。

预测方法的选择 许多学者对中国粮食的中长期需求进行了预测，主要的预测方法可分为两大类：推算法和模型法。一些学者通过比较近年来对中国粮食需求的研究结果与现实的差异后发现，只要研究者具备良好的相关预测素质和严肃认真的研究态度，则采用推算法的预测结果，往往更符合实际（姜风、孙瑾，2007）。利用历史数据拟合的经济数学模型，虽然可以在一定程度上克服推算法预测过程中的主观片面的问题，但是利用模型法进行预测，需要预测者掌握系统完整的数据和科学可靠的模型统计技术。

五 研究进展述评

通过上述对中国粮食消费需求相关研究文献的回顾，不难发现国内外学者和研究机构对中国粮食消费问题进行了大量研究，并获得了丰富的研究成果。采用了多种不同的研究方法，主要包括综合系统模型法、分类法以及简单推算法，在研究中能够考虑影响粮食消费需求的诸多因素：人口、城市化、收入以及消费结构等因素，使用各种计量经济方法以及数理统计方法对粮食消费趋势进行估计。这些研究对于本研究的顺利完成具有较高的借鉴价值。鉴于已有的研究成果和方法，本研究将在下面三方面进行深入探讨。

第一，由于研究目标的不同，多数研究是从中国粮食供求平衡的角度研究粮食需求问题，一些国外机构开发的综合系统模型往往是在中国全国层面研究粮食消费需求，尚未考虑中国粮食消费的品种差别，将粮食分品种分用途进行消费需求的研究还不多见。

第二，在研究方法上，不拘泥于单一的研究方法。不能局限于研究者的经验进行简单估计，或采用过于复杂而缺乏实用性的模型，而应将多种研究方法相结合，采用有效的数理方法或计量方法进行分析。

第三，在准确把握中国粮食消费现状的基础上，探索国内外研究进展和发展前沿，借鉴国际经验，建立一个包含稻谷、玉米、小麦和大豆四个粮食品种需求子模型的预测模型，对中国人民生活达到全面小康水平时（2020年）、基本实现工业化和人口达到峰值时（2030年），以及经济社会发展达到中等发达国家水平时（2050年）粮食需求的品种结构、用途结构趋势进行预测。