城市化背景下的食品消费演化路径：中国的经验_收入效应论文

城镇化背景下食品消费的演进路径：中国经验，本文主要内容关键词为：中国论文,城镇化论文,路径论文,经验论文,食品论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。

      工业革命之前，食品①供给数量决定食品消费数量，在很长一段时间内，食品是决定人口数量的唯一因素。工业革命之后，全球生产力水平显著提升，绿色革命更是带来了农业产出的极大提高，剩余农产品问题逐步显现，食品消费问题才开始成为科学研究命题。在市场经济条件下，从宏观角度来看，如果没有剩余农产品，那么，食品消费水平完全取决于生产水平，此时的消费问题更多的是分配问题，属于规范研究的范畴，短缺条件下的需求问题都可以通过供给创造需求的“萨伊定律”得到解释。从微观角度来看，消费者必须根据预算与个人偏好对消费束进行调整，食品作为刚性商品，在短缺条件下势必占到很大的预算份额；而随着短缺缓解，食品预算份额②将会不断下降，消费者的预算束得以扩张，社会进步和文明发展才得以实现。

      绿色革命之后，越来越多的国家与地区彻底摆脱饥饿。根据2015年联合国粮农组织年鉴数据③，过去60年中，全球营养不良人口数量大幅度减少，人类正在逐步进入一个没有饥荒的全新文明时代。这也反映出，在全球性饥荒得到缓解的背后，尽管很多国家和地区农业产出仍在提高，但是，其食品消费却保持稳定，因此，有更多的剩余农产品与食品可供贸易与消费。显然，在供给不断宽松的背景下，“萨伊定律”将不再具有解释力，市场力量也逐步从供给让渡到需求。从基本逻辑出发，就食品消费而言，经过一段时间的演进，将最终达到消费顶峰，从而实现动态稳定均衡，即随着经济增长、社会发展，食品消费存在“增长—稳定”机制。毫无疑问，虽然中国食品消费需求曲线仍然向外扩张，具体表现为国内农业产出仍然不断增长，农产品进口仍然快速增长，但是，消费最终将在到达顶峰后实现稳定。这也意味着，当经济社会发展进入一定的阶段之后，食品消费的抑制作用并不是市场抑制，而是自然抑制。

      引起普遍兴趣与讨论的问题是：中国食品消费顶峰大致在怎样的水平，大致在什么时间、什么区间可以实现？当前中国食品消费处于何种阶段？对于上述问题，如果采用自上而下的分析方法，即通过宏观的产出平衡表，将无法获得回答，因此，需要从消费的具体特征出发，采取自下而上的加总方法，即通过演进路径的比对并逆向推导出总量顶峰及其具体的时间和区间。

      本文内容安排包括：第一部分为引言，提出全文的研究问题；第二部分对现有食品消费的测度进行比较与评价；第三部分测算城镇化影响食品消费的具体效应——“收入效应”与“迁移效应”；第四部分为对中国食品消费顶峰的预测，用一个案例来直观呈现中国食品消费“增长—稳定”到达顶峰的情景；第五部分为研究结论与相关问题的讨论。

      二、文献述评

      当前食品需求研究与供给研究呈现出明显的分野：需求研究往往侧重于微观个体的行为特征，例如测算具体的消费行为的参数，而供给研究则侧重于宏观层面的投入产出分析。两种研究之间一直缺乏有机的连接，即微观个体行为特征的变化如何反映在宏观加总层面，而宏观总量如何下解到微观个体上，最终因研究角度不同形成相对独立的食品需求与食品供求研究，两种研究的具体进展可以归纳如下：

      从实证研究角度，估计模型的选择需要视具体情况而定。针对中国农产品与食品的消费弹性问题，黄季焜(1995，1999)采用AIDS模型发现，食品的支出弹性随收入增长而下降并最终趋于负值，而城镇化在食品需求增长的背后也起了重要作用。除此之外，大量的实证研究对不同时期、不同区域的食品消费特征进行了具体刻画(例如Fan，1995；Wan，1996；穆月英等，2001；周曙东，2003；周津春，2006；姜百臣，2007；刘华、钟甫宁，2009；范金等，2011)，得出的结论大致可以归纳为：①在食品消费内部，主粮的消费弹性接近于0，意即其消费达到顶峰后实现稳定；②肉类消费弹性仍然较高，但已经呈现出随收入增长而下降的趋势；③中国城乡食品消费差距显著。整体来看，相关研究结论基本一致并达成共识，但是，在技术层面的模型结果却有着显著的差异。例如，臧旭恒、孙文祥(2003)的研究中ELES模型与AIDS模型的参数相容性较高；高凌云、程敏(2007)研究发现，ELES模型与SFLE模型的结果存在不同；范金等(2011)的实证研究通过对食品需求的支出弹性及其标准差的比较，发现QUAIDS模型的估计结果表现最优，而QES模型的表现最差。

      总体来看，现有的实证研究很大程度上都是对现有食品消费特征的概括，即描述了特定时间、特定区域的样本消费状况。事实上，随着中国经济社会发展，居民食品消费总量与结构同时快速变动，这就需要频繁地更新数据，测算新的参数，以反映新的消费变化。那么，当前的问题在于，能否基于现有的经验数据来合理推定未来的食品消费情况，即从需求系统出发对未来的食品消费总量及其时间区间做出合理预测？这一问题实际上并不存在合适的西方经验参照，毕竟中国改革开放以来，用30多年的时间走完了发达国家200多年的工业化道路；虽然日本、韩国等东亚国家在二战以后有一个高速发展的时期，但是，日本只提供了一个1亿多人的食品消费增长的经验，具有一定的借鉴价值，对于中国这样一个有13.7亿人口的大国而言，仍然不能适用。中国食品消费的增长提供了全世界独一无二的发展经验。

      从宏观层面的食品供需平衡来说，国内的研究更多地侧重于供给研究，仍然保持了“以产定需”的传统研究思路。例如，徐翔(1993)，程国强、陈良彪(1998)，朱希刚(2004)，姜长云、张艳平(2009)，胡小平、郭晓慧(2010)的研究思路为：从生产能力出发，通过对农业生产要素及技术变迁的线性或非线性(以线性假定为主)外推来匡算未来粮食生产能力，同时比对人口及营养消费变化来匡算需求水平。该类研究尽管得出结论较为类似，但其基本判断是基于一系列生产函数的线性或非线性增长假定，严格来说属于情景分析的范畴，缺乏关于外推假定条件的必要的实证依据。实际上，从国外相关研究来看，大致也是如此。例如，联合国粮农组织、经合组织的基线预测及美国农业部的农产品产需平衡预测(PSD)的逻辑思路都是如此，只是相关预测模型纳入更多的变量，模型系统更加复杂，短期预测精度也在不断提高(参见Just，1977；Mjelde et al.，1988；Dee and Brorsen，1998；Kastens et al.，1998；Sanders and Manfredo，2002：Isengildina et al.，2006)。

      实际上，如果单纯考虑需求预测的精度，从技术上看，只要做到用需求数据的大样本来预测小样本，其预测精度就能达到较高水平。关键问题在于，能否找到一种可行的逻辑思路，使得预测更有科学依据。从中国的情况来看，在过去很长的一段时间，随着经济高速增长，人们的食品消费快速增长，并没有显示出需求顶峰的迹象，因此，只能借鉴相关国家或者地区，例如日本、韩国、中国台湾地区的经验对中国居民食品消费趋势做出判断，由于消费偏好及环境特征的不同，这些经验往往缺乏中国的实证基础，使得预测偏误较大。2014年，中国GDP总量为63.65万亿元，人均GDP也达到7600美元，其中有8个省(市)人均生产总值超过1万美元；可以观察到的是，在过去的几年中，全国部分地区的一些产品，例如大部分地区的粮食和蔬菜消费已经达到了消费顶峰，而由于全国收入差距的存在，在面板数据层面，各地区的食品消费呈现出按收入水平从高到低渐次递进的演进路径。因此，从中国的经验数据出发来预测未来的食品消费，将具有更高的精度。鉴于食品消费增长可以表述为收入、城镇化、消费特征等因素的函数，本文拟在具体测算不同经济环境下弹性的基础上，计算相关变量对食品消费的具体影响。

      三、食品消费的演进路径：收入效应与迁移效应

      改革开放以来，中国食品消费增长一方面来自收入增长带来的“收入效应”，另一方面则来自城镇化导致生活方式变化的“迁移效应”④。收入效应是一种由收入增长产生食品消费的持续增长动力，迁移效应则是由城镇化导致的消费结构的突变型的转变。从当前的形势来看，城市内部因收入效应产生的食品消费结构变化基本已经趋于稳定⑤，农村内部因收入效应产生的食品消费结构升级将最终趋于稳定。但是，从总体上看，由于中国区域之间城镇发展不平衡，农村人口仍然庞大，收入效应将在未来一段时间推动食品消费结构变迁与总量扩张；同时，由于城镇化快速发展，迁移效应将是未来食品消费增长的主要动力。本文将使用需求系统来估计相关参数，并进一步分离出在城镇化过程中的收入效应与迁移效应。具体的实现方式是：首先，估算不同省份不同时间点的消费弹性，获得不同时间分地区的食品消费特征；其次，基于个体的食品消费特征计算城镇化过程中的收入效应与迁移效应。

      (一)城乡食品消费弹性估算

      从Leontief(1936)与Hicks(1936)的复合商品定理出发，Gorman(1959，1968)论证了效用树、两期预算及其分离性，使得在实证研究中可以对第二阶段预算的一个商品束进行估计，因此在食品消费中，可以利用消费系统估计出相关弹性参数。从这一理论出发，为了动态分析城乡居民食品消费的变化，本文研究采用三秩的QUAIDS模型并利用1995-2012年省级城乡食品消费数据来计算城乡居民食品消费相关参数，在此基础上计算具体食品的消费弹性。对于该非线性系统模型，本文研究利用非线性似不相关估计法估计模型，其各项参数都通过了显著性检验⑥，利用所得出的估计系数计算的城乡居民食品消费弹性，从直观上都较为符合实际观察。可以得出的是：①城乡居民食品消费弹性都随着时间推移逐步下降，这也与中国城乡恩格尔系数下降相一致，其中，居民粮食、食用植物油、蛋类消费弹性都已经逼近于0，特别是城镇居民的粮食消费与农村居民的食用植物油消费，在很长一段时间其消费弹性为负值，即随着收入提高而下降。②肉类、水产品⑦的消费弹性仍然高于1，属于富有弹性的商品，这也与其他发达国家存在一定差距。根据Cranfield et al.(2005)的测算，主要OECD国家的肉类、水产品消费弹性都低于1，因此，肉类、水产品作为动物性食品，仍然富有弹性。该弹性系数⑧可以作为不同时间范围内具体地区城乡居民食品消费的一个特征指标，在该指标基础上，通过多元回归能有效分离出食品消费在城镇化过程中的收入效应与迁移效应(部分结果见附表1)。

      (二)收入效应与迁移效应

      1.变量与模型。本文研究所用数据为1995-2012年份省城乡居民食品的消费面板数据(见后文讨论)，鉴于这样的数据结构，本文无法通过虚拟变量的交互效应来分离出迁移效应。因此，本文借鉴DID(difference in difference，倍差法)思想，在回归中引入消费弹性⑨与城乡差异(虚拟变量)的交互项，以此分离出城乡居民食品消费差距中的时间与地区特征。在具体的多元回归模型中，因变量为具体食品的年度人均消费量，自变量包括收入(Inc)、收入的二次项(

)、城乡差距的虚拟变量(D)、衡量各时点的各地区特征(具体食品的支出弹性⑩E)，以及城乡差距和支出弹性的交互项。与DID关注交互项系数所不同的是，本文中一般意义上的城乡差距为D的系数，而具体时点与地区间的特定差异表现为交互项系数(11)。模型估计结果如表1所示。

      

      2.收入效应。通过模型估计结果，可以直接得出：①粮食消费量将随收入增长而下降。由于粮食消费是收入的是二次函数，其边际下降的幅度将随收入增长而减小。可以近似地计算，以全社会人均收入(12)(以下简称人均收入)为基础，当人均收入水平每增长1000元，粮食消费量将减少2.9公斤；而当人均收入水平提高到人均1.35万元时，粮食消费量将下降到最低水平并保持稳定(13)。②本文分城乡估计上述模型时发现，城市居民食用植物油消费随收入增长而下降，农村居民则相反；而全国范围内，食用植物油消费随着收入增长而提高。这与农村居民的消费习惯有关。近似地，人均收入每增长1000元，食用植物油消费量将增加0.4公斤；而当全社会平均收入提高到人均3.5万元时，食用植物油消费量将增长到最高水平。③因为数据原因，对肉类消费量的模拟不包含收入的二次项，因此，收入的边际效应可以解释为，人均收入每增长1000元，肉类消费量增长0.4公斤。④与食用植物油消费类似，蛋类消费也呈现出增长后稳定的趋势。当城乡居民人均收入水平每增长1000元，人均蛋类消费量将增加0.4公斤；而蛋类消费的顶峰将出现在人均收入5万元时(14)。⑤模型中水产消费也不包含收入的二次项，收入的边际效应可以解释为，当平均收入每增长1000元，水产消费量将增长1公斤，显示出了很强的收入效应。⑥蔬菜消费量也不包含二次项，收入的边际效应可以解释为，当平均收入每增长1000元，蔬菜消费量将增长0.2公斤。

      根据模型结果，综合来看，在1992-2012年间，随着收入水平的提升，居民食用植物油、肉类、蛋类、水产品、蔬菜消费都呈现不同速度的增长，但是，粮食消费却逐步减少。由此可见，由收入增长带来的食品消费升级和食品需求增长都是十分明显的。

      3.迁移效应。不考虑各时点各地区具体的食品消费特征，从全国范围内来观察城乡食品消费差异，也就是在城镇化背景下，居民从农村迁移到城市因为生活方式、行为习惯等发生改变所带来的消费变化，这一效应与收入效应带来的作用不同：收入效应是一段时间内伴随着经济增长持续发生的，而迁移效应则是城镇化过程中居民由农村迁移到城市而发生的一次性影响，其作用是城镇化导致的消费结构突变型转变。根据模型结果，可以得出：

      (1)城镇化带来全年人均粮食消费量减少53.3公斤，以2012年为例，城镇居民家庭人均粮食消费支出为458.5元，按照当年大米与面粉的加权价格(15)计算，城镇居民粮食消费量为105.7公斤，同年农村居民家庭人均粮食消费量为164.3公斤，两者之间的差距为58.6公斤。这一差距水平与上述“53.3”的城镇化效果较为接近。该结果至少可以说明，随着城乡居民粮食消费弹性的由正转负，收入效应的顶点基本已经实现，当前粮食消费的主要差异是城乡差异，而非收入水平导致的差异。

      (2)从食用植物油消费来看，城镇化带来全年人均食用植物油消费量下降2.3公斤，在直观上，人们更倾向于认为城镇化带来食用植物油消费增长这一结论。从直接的数值意义上，城镇居民食用植物油消费量高于农村居民；但是，从食品相对构成来看，农村居民食用植物油消费整体水平高于城镇居民，这与农村居民粮食和蔬菜消费量高于城市居民紧密相关，是植物性食物消费占主体的膳食结构所决定的。仍然以2012年为例，全年城镇居民食用植物油消费量为人均11.7公斤，而农村居民为7.8公斤，城镇居民高于农村居民3.9公斤，该数据看似与模型估计结果相矛盾，其中的原因在于，食用植物油的消费顶点还未实现，当前影响食用植物油消费的主要因素是收入水平，而非城乡差异，也就是说，收入效应在很大程度上吸收了迁移效应，使得城镇化带来的负效应被吸收了。

      (3)城镇化使得人均肉类消费增加5.5公斤。2012年，中国城镇居民人均肉类消费量为37.8公斤，农村居民为23.5公斤，城乡差距为14.3公斤(16)，其中，5.5公斤由城镇化作用产生，其余的8.8公斤则可以理解为收入效应及交互效应等。这一点说明，当前肉类消费的增长来源于收入增长与城镇化的共同作用。从统计数据来看，当前城镇居民的肉类消费份额趋向稳定，而农村居民消费尚有提升空间。总体而言，肉类消费在城镇化与收入增长的背景下仍将保持一定的增长。

      (4)城镇化对人均蛋类消费量的影响为1.1公斤。2012年，城镇居民蛋类消费量为人均12公斤，农村居民为5.9公斤，两者差距6.1公斤(17)，其中，1.1公斤为城乡迁移效应，5公斤为收入效应及其他。这也反映出蛋类消费增长的潜力较大。

      (5)城镇化对人均水产品消费的影响为6公斤。2012年，城镇居民水产品消费量为人均22.7公斤，农村居民为5.4公斤，两者相差17.3公斤，绝对差距较大，其中，6公斤差异为迁移效应。这也说明，水产品消费中城镇化因素相对较强。在水产品市场流通中，农村水产销售难度较大，由于水产品相对价格较高，农村市场容量有限，农村水产品消费集中在低附加值水产品上面，例如淡水鱼品种，而高附加值的海水产品对运输、保鲜等所需的一系列设备设施要求较高，农村市场条件与市场容量仍然无法达到大规模流通的要求，这是构成水产品消费城乡差异的关键因素，简而言之，这就是“价格—数量”的内生机制——价格越高，消费量越小——的负反馈作用。当然，随着经济社会进一步发展，农村水产品消费的潜力巨大，这也是近年来中国水产品消费快速增长的一个佐证。

      (6)在城镇化过程中，全年人均蔬菜消费量将下降78.2公斤，呈现出大幅度下降的趋势。容易理解的是，城乡居民膳食结构存在本质差异，城镇居民食品消费是动物性食物和植物性食物并重，而农村居民食品消费则仍然是以植物性食物为主；同时，农村居民普遍有在自留地种植蔬菜的生活习惯，更容易获得蔬菜也使得其蔬菜消费量相对偏高。2012年，中国城镇居民蔬菜人均消费量为113.3公斤，农村居民为84.7公斤。毫无疑问，农村居民蔬菜消费量在一定意义上被低估了，而城镇居民蔬菜消费量由于价格权重问题势必被高估了，但是，这并不妨碍本文的研究结果。

      四、食品消费增长趋势：一个情景预测

      剔除地区特征后，通过收入与城镇化虚拟变量可以获得全国平均水平的食品消费量变化，由此再考虑人口因素，便可以“自下而上”地推算出中国未来一段时期的具体食品消费量，从而匡算出所需要的农产品需求。为了便于计算，不妨假定：①未来一段时期内各食品消费弹性保持不变；②未来农业生产与农产品进口在很大程度上可以满足国内食品消费需求，不用通过价格机制进行调节，使得食品消费需求不存在价格约束(18)与自我抑制，食品消费可以按人口增长而增长。

      从动力机制来看，未来的食品消费增长一方面将集中在农村居民收入提升带来的结构与总量变化方面，另一方面将集中于城镇化带来的消费提升方面。从全国范围来看，未来总收入的中轴水平提升与城镇化水平的提高仍将会推动食品消费增长，但是，随着中国城镇化进入中后期，食品消费将实现“增长—稳定”。为了刻画这—情景，本文以2012年为基准，并根据现有研究对2030年中国宏观经济情景的预测，结合本文模型估计结果，具体计算出各类食品的未来需求。2012年，中国人口13.5亿人，城镇居民人均可支配收入为24565元，农村居民人均纯收入为7917元，城镇化率为52.3%，人均收入为16623.9元；2012年，从食品消费来看(19)，人均粮食消费量为133.7公斤，人均食用植物油消费量为9.8公斤，人均肉类消费量为29.2公斤，人均蛋类消费量为8.9公斤，人均水产品消费量4公斤，人均蔬菜消费量为98公斤(见表2)。

      

      根据胡鞍钢(2011)的描述，2030年，中国人均GDP将达到29万元，那么，按2012年中国人均GDP 38354元来计算，2030年，我国人均收入将达到11.2万元。此外，根据《投资蓝皮书》的预测，2030年，中国人口将达到15亿人的高峰，城镇化率达到70%的水平(杨庆蔚，2013)。根据上文模型分析结果，人均收入1.3万元时，粮食消费达到顶峰；人均收入5万元时，食用植物油、蛋类消费达到顶峰；大致可以判断的是，尽管肉类、水产、蔬菜的消费模型未包含收入的二次项，但是也可以认为，在人均5万元时其消费达到顶峰。实际上，中国食品消费的顶峰并不是出现在2030年，而应当大致出现在2023年(20)前后，由于“增长—稳定”机制的存在，2030年的情景也可以通过上文模型估计得出。

      

      将该情景数据代入上文模型计算，可以得出：①由于粮食消费已经在较低人均收入水平时实现了“增长—稳定”，并结合城镇化导致的迁移效应③，2030年，中国粮食消费量将下降1902万吨(具体结果见表3)；②食用植物油消费的收入效应为人均5.5公斤，全国总量为825.4万吨，扣除迁移效应79.1万吨，食用植物油消费量将增长746.3万吨；③随着收入增长，人均肉类消费量将增长16.4公斤，加总后的收入效应为2457.6万吨，城镇化的迁移效应为189.2万吨，使得2030年中国肉类消费总量将增加2646.8万吨；④蛋类消费(22)的收入效应为人均8.7公斤，加总后为1310万吨，再加上城镇化的迁移效应37.8万吨，蛋类消费将增加1347.9万吨；⑤人均水产品消费将增加18.4公斤，全国加总为2755.7万吨，迁移效应为206.4万吨，水产品消费总计将增长2962.1万吨。⑥蔬菜消费的收入效应为人均14公斤，加总后为2096万吨，而迁移效应为减少2689.7万吨，蔬菜消费量总计将减少593.7万吨。

      通过该结果，容易得出如下判断：

      (1)根据“增长—稳定”机制，实际上中国食品消费的顶峰并非出现在2030年，而是出现在2023年左右。根据模型估计结果，大致人均收入在4万～5万元时，全国食品消费即达到顶峰，这一数值应当出现在2023年前后，意即在10年之内，中国食品消费将完成历史性的升级增长，进入稳定区间。

      (2)从具体食品来看，目前粮食与蔬菜消费基本已经实现稳定，而食品消费增长主要集中在食用植物油、肉类、蛋类与水产品上。这意味着，未来10年，主要食品消费增长仍然以动物性食物为主，但是，其相对增量有限：①以2012年中国食用植物油消费量2755万吨计算，中国食用植物油消费的峰值为3500万吨，较2012年增长27%；②2012年，中国肉类产量(23)为8387万吨，肉类消费的峰值将达到1.1亿吨，较2012年增长32%；③2012年，中国蛋类产量为2821万吨，蛋类消费的峰值将达到4169万吨，较2012年增长48%；④2012年，中国水产品产量为5907万吨，2023年将达到8869万吨，较2012年增长50%。

      如果不考虑动物性蛋白质的进口，即通过国内生产和进口粮食并在国内通过畜牧业与水产养殖业来提供动物性食品，同时假定油料产品的增量部分来自于进口，可以推算出2023年中国食品消费达到峰值时所需要的最大化粮食及相关作物产需状况。

      (1)水稻与小麦种植由于需求顶峰已经实现，其产量大致可以维持在2012年的水平，即稻谷2亿吨、小麦1.2亿吨。如果考虑库存的因素，甚至可以适当降低产量。当然，这一问题不是本文讨论的内容。

      (2)根据汇易粮油(24)提供的玉米平衡表数据，2012年，中国饲用玉米需求量为1亿吨，考虑到2012年中国肉类、蛋类、水产品总产量为1.7亿吨，而肉类、蛋类、水产品消费量峰值为2.4亿吨，等比例放大，届时，中国饲用玉米需求量将达到1.4亿吨，较2012年增长40%，增量约为4000万吨。根据2012年全口径统计玉米消费量1.67亿吨的水平，并考虑维持5000万吨库存需要，那么，2030年(或峰值年份)的玉米总需求量将维持在2.57亿吨。届时，如果国内产量为2.2亿吨，那么，大致需要进口3700万吨玉米。

      (3)按照食用植物油的消费特征，小品种食用植物油例如花生油、棕榈油等消费基本相对稳定，其主要增长仍然以大豆来计算(25)。2012年，中国进口大豆5838万吨，进口豆油140万吨(26)，那么2023年，大豆进口量增长至8995.4万吨(27)，豆油进口量178万吨。

      综合来看，在未来食品需求达到峰值的条件下，中国作物生产与进口需求尽管都呈现出不同程度的增长，但是，它们基本上都在可以接受的范围内。特别是玉米以及大豆等油料作物产品的进口，都会出现一定的增长，但是，相对于其国内产出水平及资源禀赋，它们的进口增长应当在可以接受的范围之内，这也是中国经济进入新常态的一个必然现象，单纯追求这些作物国内产量增长不仅没有实际意义，而且不符合基本经济规律。所以，“口粮绝对安全，谷物基本自给”以及“适度进口”的粮食安全战略是科学的政策逻辑。

      五、结论与讨论

      (一)结论

      本文基于1995-2012年中国省级面板数据，分析了该时期内中国具体食品消费演进过程中的收入效应与迁移效应，其核心研究在于证明了城镇化背景下食品消费演进路径存在“增长—稳定”机制。通过这一证明，本文得出的主要结论如下：①收入效应与迁移效应均对中国居民食品消费产生了重要影响，其中，收入效应是持续的长期效应，面迁移效应是短期效应；②在未来食品消费达到峰值的条件下，中国作物生产与进口需求尽管都呈现出不同程度的增长，但是，它们基本上都在可控的范围之内。

      (二)相关讨论

      1.数据。由于消费数据采集的问题，城镇居民、农村居民食品消费的微观数据在任何一个截面上都不具有太大的指标意义，除非将这些数据放置到一个时间序列内进行对比和观察，由于种种原因，《中国统计年鉴2014》甚至没有公布城乡居民食品消费的具体数据。不仅如此，从统计数据发布来看，1991年以来，城镇居民食品消费数据只有金额，没有数量；而农村居民食品消费数据只有数量，没有金额。这也使得城乡食品消费的比较研究存在较大困难。由于基础数据口径及早期统计技术等问题，如果有更多的连续数据，本文的估计结果将更加稳定和可靠。

      2.函数。对于“稳定—增长”机制，本文研究采用二次函数的左半部分进行了模拟，符合该几何形态的函数形式还有很多，它们尽管理论上形态各不相同，但对“稳定—增长”这一趋势应当都有较为贴近的刻画。从模型估计结果来说，无论采取哪种函数形式或者估计方法，所得出的结果应当差异不大，因此可以尝试采用不同的方法估计模型，并对估计结果进行比较。由于算法及数据的差异，估计结果的比对有着重要意义，这也是当前在描述消费特征的相关研究中广泛使用META方法的原因。但是，由于中国居民消费行为特征变化过快，所以，在该研究中也要考虑样本是否具有可比性的问题。

      3.地区特征。本文重点讨论在城镇化过程中食品消费结构与总量变化的一般规律，着重对收入效应与迁移效应进行了分析，且研究仍然集中在全国这一宏观层次上。但是，根据QUAIDS模型估计结果，可以对不同地区不同时点上的食品消费变化做出具体研究。由于篇幅和研究重点的原因，本文并未对此进行讨论，这也是今后研究的一个方向。

      4.政策启示。根据本文研究结论，当中国进入城镇化后期，食品消费达到顶峰时，口粮需求将基本稳定，而基于国内生产来考虑粮食及相关农产品进口，它们大体都在可控范围之内。例如，2030年，中国玉米进口量大致维持在3700万吨，这一数字相对于国内产量仍然不大，“口粮绝对安全，谷物基本自给”的粮食安全目标完全可以实现。因此，当前最为急迫的政策调整在于降低水稻、小麦的政策支持力度。

      未来食品消费的演进结果包含了动物性食品消费的增长，这要求农业国内支持政策的重点逐步转向养殖业。但是，考虑到当前畜牧业中的环境污染及生态成本等诸多因素，未来可以考虑多元化进口战略：一方面，通过下游畜产品进口缓解上游粮食生产的压力，缓解国内生态环境的压力；另一方面，分解由谷物进口来源过度集中带来的相关政治风险。

      最后，鉴于中国食品消费总量与结构将在10年内实现“增长—稳定”，从改革开放以来大约历经40年时间，人类历史上食品消费需求增长速度最快、规模最大的时期即将结束，全球食品市场在新的增长动力出现之前将会进入一个全新的动态稳定时期，那么，国内传统的“头痛医头脚痛医脚”式的农业政策应当逐步过渡到以法律形式明确的立体的政策系统，可以从农业风险管理的需求出发，以市场为导向，以保障农业生产者收入为目标，以保障农业生产能力、提高农业生产效率为判断标准，构建指向明确、重点突出、协调配套的农业支持政策体系，例如构建中国农业安全网。

      

      

      本文感谢张玉梅副研究员提供的技术支持，感谢姜长云、党国英、徐奇渊、顾善松的评阅意见，感谢董晓霞、檀学文的修改意见，感谢齐皓天同学在搜集数据方面的帮助。此外，感谢匿名评阅人的评阅意见。

      ①从严格概念意义上讲，食品是指加工的可直接食用的食物，与食物在概念上存在一定差异。但是，在本文中，考虑到表述的通顺性，两者指代的概念一致，因此予以混用。

      ②恩格尔系数是食物预算份额下降的重要指标。

      ③FAO Statistical Pocketbook 2015,Food and Agriculture Organization of the United Nations,Rome,2015

      ④其实仍然存在第三种效应，即收入效应与迁移效应相互交织的“交互效应”。

      ⑤由于区域差距的存在，部分地区的城市仍然存在收入效应带来的食品消费增长。

      ⑥具体结果不冗述。

      ⑦肉类和水产品的消费弹性高于1与数据本身有关，同时，这也是中国近年来恩格尔系数维持平稳的一个重要原因。其他食品，例如农村居民蔬菜消费弹性也高于1，这一现象源自农村居民食用蔬菜的非商品性，即从样本记账的角度，农民蔬菜消费往往源于自产蔬菜，使得以市场化价格计算的蔬菜消费弹性被高估。实际上，根据当前的诸多研究，除了食用植物油、肉、蛋、水产品消费的商品化程度很高之外，农村粮食消费的商品化率也很高。由此也可以发现，农村居民蔬菜消费在商品化率提高之后，其弹性应当与城镇居民相应的消费弹性一致，也就是说，农村居民蔬菜消费弹性在商品化率提高的条件下，会呈现出刚性。

      ⑧这一比较属于经验性判断，而非技术性判断。

      ⑨弹性系数作为衡量不同时点和地区特征的指标。

      ⑩在回归中，由于省份众多，时间跨度较大，如果使用过多的虚拟变量，不仅牺牲大量的自由度，也无助于从整体上分析问题，因此，本文采取各省份历年的食品消费弹性作为时间与地区的代理变量。此外，具体食品消费弹性1代表粮食，2代表食用植物油，3代表肉类，4代表蛋类，5代表水产品，6代表蔬菜。

      (11)需要说明的是，肉类、水产品与蔬菜三种产品的回归模型缺乏收入的二次项以及城乡差距与支出弹性的交互项，其原因已在上文分析过，不再赘述。

      (12)全社会人均收入为城镇居民人均可支配收入与农村人均纯收入的平均。

      (13)本文利用二次函数模拟出函数下降和上升的一半，在极值以后的反转不予考虑。

      (14)该结果主要受到农村居民蛋类消费量被低估的影响，因而蛋类消费量顶峰出现在人均收入5万元的高水平，但是，这并不妨碍对边际效果的评价。

      (15)按照2∶1计算，下同。

      (16)简单近似计算，下同。

      (17)与蔬菜消费相类似的，农村居民蛋类消费的统计数据存在一定偏误。

      (18)考虑价格的约束作用，则需要通过均衡模型来估计。该假定也符合经济增长的必然逻辑，即恩格尔系数不断下降。

      (19)由于国家统计局城乡居民入户调查数据为记账数据，所以，消费数据并不包括在外就餐，加之本身的技术误差，使得食品消费在一定程度上被低估了，但是，这并不妨碍对消费量的总体估计。

      (20)2023年，中国人均收入约为5万元。

      (21)城镇人口差额乘以人均迁移效应。

      (22)由于考虑蛋类支出弹性的作用，那么，会在总体上降低对蛋类消费增长的预测。

      (23)肉类产量近似等于肉类消费量，在此将产量视作消费量，下同。

      (24)中国汇易粮油咨询网http://www.chinajci.com/。

      (25)按豆油等比例放大，食用植物油增量均折算成大豆来计算。

      (26)由于国产大豆及豆油占总压榨比例较小，所以至今用进口量代替需求量。

      (27)这里仅考虑收入效应与迁移效应的影响。

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