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时间：2021年x月x日
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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：

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；mη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，α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。

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