系统科学与粮食产量预测研究

来源:系统科学进展时间:2020-09-15


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1.问题的提出

1.1  饥荒的启示——开展全国粮食产量预测研究的社会经济背景

中国有13亿以上人口,“民以食为天”,粮食生产的稳定发展是中国经济社会发展的基本保证。中国经济发展历史证明,粮食一旦出现问题将严重影响经济和社会发展。例如,1959-1961年中国粮食歉收,1958年粮食产量为4000亿斤,1960年为2870亿斤,1960年比1958年减少1130亿斤,减幅为28.3%,1961年为2950亿斤,仍比1958年减少26.3%。粮食大幅度减产产生极为严重的后果,表现为:

(1)由于大面积饥荒,人口数量大幅度减少。根据国家统计局公布的全国人口统计资料,1959年年底人口为67207万人,1961年年底人口为65859万人。1961年年底中国人口比1959年年底净减少1348万人。如果考虑到1954年到1959年五年中中国人口增加6941万人,即平均每年增加1388万人,即考虑出生率降低和死亡率增高,1960年和1961年两年中国人口减少约4124万人。

(2)受到粮食短缺等很多因素的影响,中国经济发展严重受挫,1959年国内生产总值为1439亿元,1961年降为1220亿元,两年期间按可比价格计算国内生产总值减少了27.5%。1959年工业总产值为1483亿元(当年价格),1961年为1062亿元(当年价格),两年期间按可比价格计算工业总产值下降31.3%。主要工业产品中,1959年原煤产量为3.69亿吨,1961年为2.78亿吨,降幅为24.7%;1959年钢产量为1387万吨,1961年为870万吨,降幅为37.3%;1959年水泥产量为1227万吨,1961年为621万吨,降幅为49.4%。

(3)居民消费水平大幅度下降,据国家统计局统计,1959年、1960年和1961年全国居民消费水平分别比上年下降9.9、5.9和6.0个百分点。

(4)物价上涨。除国家定量统销的商品价格变动较少外,自由市场上的粮食、肉类、禽蛋、蔬菜、水产品、食用油等价格大幅度上涨。1962年全国集市贸易消费品价格为1957年的293.5%。

(5)国家财政收入大幅度减少,1959年国家财政收入为487.1亿元,1961年为356.1亿元,减少131亿元,减幅为26.9%。

粮食短缺并对其它各个领域产生一系列严重影响。

陈锡康大学毕业后不久,于1959年下放到四川省资阳县进行为期一年的劳动锻炼。当时农村粮食非常紧缺,生产队食堂经常面临“断炊”的危险,对农民和下放干部生活影响很大。社员常说:“能吃饱饭就是共产主义了。”深切体会到粮食生产和粮食产量预测对具有10多亿人口的中国的影响,并产生通过提前预报粮食产量来减少粮食歉收负面影响的思想。

1978年中共中央成立了中共中央书记处农村政策研究室,以后又在国务院系统成立了国务院农村发展中心。这两个机构的主任均是被誉为“中国农村改革之父”的杜润生同志。考虑到粮食收成好坏对人民生活、经济发展和社会安定的重要性,对粮食产量进行准确度较高的预测,能使政府及时对粮食丰歉做好准备,采取必要措施。1979年杜润生同志致函中国科学院系统科学研究所④所长关肇直,要求他指派专家利用数学与系统科学方法,从事全国粮食产量预测研究工作。杜润生致关肇直信的内容如下:

肇直同志:
    听说你们从事系统工程学研究。农业方面想利用现代数学成果搞点经济预测。这方面应当如何设想,我一点底也没有。兹派我处两位青年同志翁永曦、王英嘉前去拜访,请予指点。如能指定一二位专家给予帮助,更所盼望。

杜润生  

关肇直所长接到信后就立刻把这项任务交给陈锡康承担。1979年11月原中共中央农村政策研究室和原国务院农村发展研究中心正式委托中国科学院系统科学所陈锡康研究员等利用数学与系统科学方法从事“全国粮食产量预测研究”项目,以后又委托中国科学院系统科学所研究所进行“全国农业投入产出表”、“农业种植产业结构优化”、“中国国情分析研究”、“中国城乡经济投入占用产出分析”等项目的研究工作。

1.2  中央有关部门对全国粮食产量预测工作的两项要求

20世纪70年代末,原中共中央书记处农村政策研究室和原国务院农村发展研究中心委托中国科学院进行全国粮食产量预测,并对此项研究工作提出以下两项要求:

(1)为便于及早安排粮食的消费、存储和进出口,要求粮食产量预测的提前期为半年左右。我国秋粮基本上在每年10月份收割。如果预测提前期较短,如为2个月,即在8到9月份预报当年粮食歉收,经中央有关部门研究,11月份再到国际市场买粮,国际市场上粮价已大幅度上升。

(2)要求预测精度高,误差在3%以下。发达国家谷物产量预测的误差通常为3% -5%,也常发生方向性错误。


2.方法与技术的创新

2.1  国际上预测谷物产量方法

目前国际上谷物产量预测主要采用以下三种方法:

2.1.1  气象产量预测法
主要根据气象因子利用统计方法来预测谷物产量。其理论前提是经济技术因子的变动是一个长期的、逐渐的、平稳的过程,可以用时间t的趋势产量来表示,造成历年谷物产量波动主要是气象因子的作用,其预测方程为:

    y=y ̂t+ y ̂w+υ    (1)

这里Y,y ̂t,,y ̂w和u分别表示谷物的单产、趋势产量、气象产量和随机干扰项。

如L.M.Thompson长期从事美国冬小麦产量与天气因子关系的研究( Thompson (1969))。他的工作具有典型性。据他研究,美国中西部、北达科他(North Dakota)、南达科他(South Dakota)、堪萨斯(Kansas)等6个州影响冬小麦产量的气象因子有9个,即去年8月到今年3月份的总降水量及4、5、6、7月份中的降水和温度。在他的预测方程中趋势产量用线性方程表示,气象因子的影响采用二次多项式表示。如北达科他州的冬小麦气象产量预测方程如下:

G.D.V.Williams (1975)利用气象预测法对加拿大草原作物区小麦等产量进行预报,在6月底,即收获期前2个月,对小麦、燕麦、大麦产量进行预报的预测误差分别为产量的8.8%、4.7%和5.4%。根据美国、苏联、印度、加拿大和中国的文献报道气象预测法的预测误差通常为3%-10%,预测提前期一般为两个月左右。Menon(1978)建立了一个包含灌溉、施肥、高产品种类别、雨量、劳动力、农业机械的预测模型,并将该模型用于印度的测试,发现结果比较满意。Stephens(1994)利用一个加权的降雨量指标对澳大利亚的小麦单产进行预测,结果发现可以将预报提到收获期前的3个月,并且在5个预测年度中有4个年度比政府的预测结果更准确。郭海英等( 2008)综合考虑冬小麦发育期间光热要素、水分符合因子及表征冬小麦生长状况的定量因子生长势等气象要素和生态要素,建立冬小麦不同生长发育阶段产量预报方程,试预报准确率达到92%以上。

2.1.2统计动力学生长模拟法

在植物生理学原理基础上利用模拟方法研究各种环境因子与作物产量的关系,如温度、光照、C02浓度等对作物光合作用、蒸腾、呼吸、干物质形成、籽粒发育过程的影响。日本的村田(Murata)、上野(Ueno)等研究了水稻产量与水稻籽粒形成的关键时期(8、9月)的平均气温、日照时数的关系。中国的WANG Chunvi等(1995,1997)研究了CO2浓度对作物产量的影响,得出C02浓度倍增将使中国冬小麦、玉米、大豆和棉花单产分别增加28.3%,22.9%,67.1%和27.0%。目前这种方法和气象产量预测法有结合的趋势,但由于难于及时获得大面积的各种数据,该方法仍处于小范围实验阶段。

2 .1.3遥感技术预测法

各种作物具有不同的光谱特性,即对不同波长的电磁波的反射率和辐射率各不相同。遥感技术即利用卫星上的传感器所接收的地面目标物所反射和辐射的电磁波来进行作物产量预测。在实际工作中,常用植被指数作为评价作物生长状况的依据。

1974到1977年美国农业部(USDA)等单位利用遥感技术进行了大面积作物产量估产实验项目LACIE (large area crop inventory and experience),对世界主要地区作物产量进行估产。对小麦的估产精度达到90%,棉花和玉米的估产精度为78% —90%。之后遥感技术与地理信息系统(GIS)结合,把地理信息系统中包含的土壤、生态、环境、时间等背景资料与遥感数据结合,提高了作物识别精度(Eerens,1991)。M.J.Haves等利用1982年以来VOAA/AVHRR卫星数据所得到的植被生长指数(vegetation condition index)对美国玉米带的玉米产量进行大范围预测。1985-1992年的预测结果为:预测提前期为两个月左右,8年的平均预测误差为4.9%,其中4年的误差小于5%,3年的误差为5%  10%.1年大于10%(Hayes,1996).Becker-Reshef等(2010)利用MODIS(moderate- resolution imaging spectroradiometer)数据建立了一个一般的回归模型预测堪萨斯州和乌克兰冬小麦的单产情况。2002年美国农业部与航天局合作在马里兰等地利用MODIS数据进行遥感估产,取得较精确的估产结果。自2002年起美国农业部对美国48个州进行作物面积监测,2010年开始每年对48个州进行作物监测及估产。

除美国外,法国、英国、加拿大、日本、俄罗斯、印度、阿根廷、巴西、泰国和中国等都进行了此项研究。如欧共体联合研究中心遥感应用研究所于1989年开展了在农业统计中应用遥感技术项目(pilot project for the application of remote sensing to agricultural statistics)。在希腊北部对作物面积进行估计,其预测数与官方公布数相比,精度为90% (Quarmby,1993)。中国科学院遥感应用研究所利用MODIS卫星遥感数据等对全球和中国的粮食生产形势进行监测与预警,开展了全球60个农业生态区、6个洲际农业生产区和31个粮食生产国的粮食生产形势监测。由中国科学院遥感与数字地球研究所建设和运行的全球农情遥感速报系统(crop watch)是世界上开展全球尺度农情遥感业务监测的主要运行系统之一,可以在中国和全球尺度提供作物长势单产、种植面积、产量和旱情等农情信息。全球农情遥感速报按季度发布中英文双语报告,其首份《全球农情遥感速报(中英版)》于2013年11月20日发布。
上述三种方法的预测提前期通常为两个月左右,误差通常为产量的3%-8%。这是由于地表作物尚未生长到一定程度就难以利用遥感技术进行预测,而目前世界气象科学的发展水平对1个月以上的天气情况还难以做出可靠的预测,这都影响了这些方法的预测提前期和预测精度。

2.2  以投入占用产出技术为核心的系统综合因素预测法

为满足中央有关部门对粮食产量预测工作的要求,中国科学院数学与系统科学研究院陈锡康等提出了以投入占用产出技术为核心的系统综合因素预测法。与国际上传统的预测粮食产量方法不同,利用系统科学方法和投入占用产出技术进行预测。

2.2.1  系统综合因素预测法的理论前提

系统综合因素预测法把农业看作是一个复杂的巨系统,在系统内部和系统与环境之间存在复杂的相互联系。这个复杂系统具有如下特点:

(1)农业系统具有多层次结构,各子系统和各个部分之间存在复杂的相互联系    整个农业系统可分为种植业、畜牧业、林业、渔业和草业等子系统。上述子系统又可分为更细的子系统,如种植业可分为粮食、经济作物、其它农作物三个子系统。粮食又可分为稻谷、小麦、玉米、高粱、谷子等部分。稻谷又可按品种或按季节加以划分。农业系统的各个子系统和组成部分之间存在密切的复杂的相互联系,如种植业为畜牧业提供饲料,畜牧业为种植业提供肥料、役畜,草业为畜牧业提供饲草等。

(2)农业生产的生物学特性决定了农业系统与自然环境系统之间具有非常复杂的相互联系。
农业生产过程不仅是人类社会产品的价值和使用价值的形成过程,而且又是一个生物学过程,即生物的生长过程。如粮食生产又是稻谷、小麦、玉米等的生产过程,畜牧业生产又是各类牲畜的繁殖、发育和成长过程。这是农业与工业、建筑业、商业、服务业的重大区别,因而农业生产的规模和水平不仅取决于科学技术的发展水平和对农业的物质投入数量,而且取决于农业自然资源、生态环境和其它各种自然因素,如气候因素等的好坏。农业生产具有很强的季节性和周期性,目前世界上很多农业大国往往是农业自然资源比较丰富,自然环境比较适合于农业发展的国家。

(3)农业复杂系统具有很强的非线性、随机性和动态特征,要求研究和建立非线性预测方程和利用动态模型对农业生产进行分析和预测。
农作物产量与投入的多种生产要素之间的关系往往是非线性的。根据我们的研究结果,当化肥的每亩施用量在0 1公斤时,每公斤化肥全国平均的边际粮食产量为8.05公斤;当化肥施用量增加到每亩5公斤时,每公斤化肥的边际粮食产量为5.59公斤;当化肥的每亩施用量为10公斤时,边际粮食产量为3.90公斤;当每亩施用量在25公斤时,每公斤化肥的边际粮食产量为1.54公斤,呈现出明显的边际产量递减特性,这就要求发展非线性投入占用一产出技术来确切反映各种生产要素与农作物产量的关系。由于多种自然要素,如温度、降水量、日照等具有很强的随机性,这就决定了农业系统的随机性和农作物产量预测的难度。此外,农业生产与农业劳动者受教育程度、农业固定资产数量、农业资源和自然环境等有密切的联系,而这些要素的培育和形成需很长时期。这就要求我们在模型中把今后五到十年以后的农业产量与目前对农民教育、水利建设和资源环境保护的投入联结起来,形成复杂的动态系统。

(4)在研究方法上要求对农业复杂系统采用定性与定量相结合的综合集成方法。我们在农作物产量预测实践中感到,从定性研究和定性判断走到定量分析是非常重要的。量的分析应当在质的研究基础上进行,但是定量分析不是简单地证明和说明定性研究和定性判断结果,而且在很多情况下也起了完善、修改、检验和更正部分定性研究和定性判断结果的作用。农业系统是极为复杂的,很多定性研究结果是不完善的,需要有一定的从定性到定量、再从定量到定性的反复过程,采用定性和定量相结合的方法更加符合自然辩证法的科学原理。

(5)系统综合预测法认为影响粮食产量的因素主要有四类,即,1)社会政治经济因素,如农业政策、农民受教育程度、粮食和农业生产资料的相对价格等;2)生产技术因素,如肥料、良种、灌溉、动力和塑料薄膜等;3)自然因素,包括气象因素和非气象因素;41其它。

必须综合地考虑社会经济技术因子(如政策、价格、良种、化肥、灌溉、机械等)和自然因子(如土壤、气象等)的作用。只有全面地考虑这些主要因素的作用,才能提高粮食产量预测的精度。

系统综合预测法认为气象因子对粮食产量高低有重大影响,但是社会经济技术因子在中国粮食生产中起主要作用。系统综合因素预测法与气象产量预测法的主要区别是前者认为社会经济技术因子在中国粮食生产中起主要作用。其理由如下:

(1)社会经济技术因子决定粮食的长期趋势。如中国1952年粮食产量为3278亿斤,2014年为12141亿斤,2014年粮食产量等于1952年的370.4%。62年中增长了3倍以上。这主要是由于社会经济技术因子的变化造成的,而这62年间气候变化并不显著。

(2)社会经济技术因子是造成年度间粮食产量波动的重要因素。根据中国的情况,除天气这个影响年度间粮食产量波动的重要因素以外,政策、价格、良种、肥料、灌溉和机械动力等的变动也是粮食产量波动的重要因素。如1952年以来中国粮食产量有三次大波动,第一次是1959 1961年粮食产量的大幅度下降,1958年粮食产量为20000万吨,1960年为14350万吨,减少了5650万吨,下降幅度为28.3%;第二次是1980 1984年粮食产量大幅度上升,1980年粮食产量为32056万吨,1984年为40731万吨,4年中增加了8675万吨,增长27.1%。这主要是由于社会经济技术因子而非气象因子造成的。第三次是1999 2003年粮食产量的大幅度下降,1999年粮食产量为50839万吨,2003年为43070万吨,4年中减少了7769万吨,下降幅度为15.3%。这三次年度间粮食产量大幅度波动都是社会政治经济因素造成的。

改革开放以后,粮食价格对粮食产量影响日益显著,粮食价格的高低,粮食与其它作物之间比价的变动对农民的种植意向起重要作用,粮价下降往往引起产量下降。

    系统综合因素预测法的预测方程为:
    y ̂= f(X-I,X-2,X-3)+CA
这里y ̂,X-I,X-2,X-3分别表示粮食亩产预测值、各种社会政治经济因素、生产技术因素和自然因素,CA为调整项。

2.2.2关键技术投入占用产出技术

投入产出分析是美国科学家W.Leontief所创立的,他曾获得1973年诺贝尔经济学奖。这种方法对分析投入与产出之间的联系有重要作用,其缺点是没有反映占用与产出之间的联系,如占用的自然资源(耕地等)、固定资产、不同熟练程度的劳动力对产出的作用。陈锡康等为进行全国粮食产量预测编制了中国农业投入产出表,发现耕地在粮食生产中起重要作用,但包括耕地在内的自然资源在投入产出分析中没有得到很好反映。进而发现,人力资本(特别是熟练劳动力)、科学技术(如知识和固定资产数量及质量)和教育等在投入产出分析中也基本上没有得到反映。

占用是生产过程的前提和基础。在进行生产以前,必须具有掌握相应科学技术和管理知识的劳动力、固定资产、流动资金,以及自然资源(耕地、矿产资源等)。生产的规模和效益在很大程度上是由占用品的数量和质量所决定的。为了提高生产水平首先就要求提高劳动力的熟练程度和采用先进的机器设备,即提高占用品的数量和质量。

占用与投入是两个不同的概念。投入是指生产过程中的消耗。例如中间投入是指生产过程对系统各部门的产出的消耗,如材料、动力和劳务等的消耗。最初投入是指生产过程对初始要素,如固定资产、劳动等的消耗,如固定资产折旧、从业人员报酬等。占用是指对生产中长期使用的物品,如固定资产、流动资产、劳动力、科技和教育、自然资源等的拥有状况。

陈锡康等在从事农产品预测过程中提出了投入占用产出技术(Chen,1990,1992),它是投入产出分析的一种扩展和发展。

利用投入占用产出技术可以对农业生产进行深入的经济分析,分析农作物生产过程中的投入,如化肥、种子、动力、农业服务和占用,如耕地、水、劳动力等对农作物产量的影响。特别是在农业投入占用产出表的基础上可以计算以下两组指标:第一,各种农作物的每亩纯收益、每个工日纯收益和资金利润率。事实表明1981年后中国粮食生产的波动与粮食纯收益的变化有密切关系,纯收益的高低直接影响粮食生产的投入和占用的数量。统计检验表明上一年度的粮食纯收益与本年度的产量有显著的线性相关关系。第二,利用投入占用产出表可以精确地计算各种农产品对各种投入品的完全消耗系数(Chen,1990、1999)。

顾名思义,完全消耗系数是直接消耗系数和间接消耗系数的加和,那么什么是间接消耗?我们通过图1,以粮食对电力的消耗为例来分析,

粮食的生产过程中消耗了种子、化肥、柴油、拖拉机以及电力等,此处对电力的消耗是粮食对电力的直接消耗;进一步,考虑粮食生产过程中直接消耗的种子,种子的生产过程中也消耗了化肥和电力,此处种子对电力的直接消耗是粮食对电力的第一次间接消耗,同样,粮食生产中直接消耗的化肥、柴油、拖拉机、电力等的生产过程也对电力产生了消耗,粮食通过所直接消耗的产品产生的对电力的消耗,称之为对电力的第一次间接消耗;种子生产过程中消耗了化肥,化肥的生产过程也对电力产生消耗,那么对应粮食生产过程而言,此处对电力的消耗为第二次间接消耗,即粮食通过第一次间接消耗的产品的生产对电力的消耗,依次递推可得粮食对电力的第三次、第四次等无穷次间接消耗。

在投入产出分析中完全消耗系数的计算公式为:

B=(I- A)-1 -I

这里A,B分别为直接消耗系数矩阵和完全消耗系数矩阵,I为单位矩阵;而投入占用产出分析得出新的完全消耗系数计算公式为:

B=(I—A- α ̂D)-1-I

这里α ̂,D分别为固定资产折旧率对角矩阵和对固定资产的直接消耗系数矩阵。根据1987年投入产出表可知,中国生产每吨小麦直接耗电45.4度。在不考虑占用的公式计算时,小麦对电的完全消耗为157度/吨,而在考虑占用的公式计算时,小麦对电的完全消耗为198度/吨。

投入占用产出分析目前已获得国际上部分著名学者,如美国科学院院士Walter Isard、投入产出分析的创始人、诺贝尔奖获得者Wassilv Leontief、澳大利亚昆士兰大学教授R.C.Jensen和诺贝尔奖获得者Lawrence Klein等的好评。如Walter Isard院士认为投入占用产出分析令人极为感兴趣(extremely interesting),远比标准的投入产出分析好,是非常有价值的发现(very valuable findings),是先驱性研究(pioneering research)。诺贝尔奖获得者W.Leontief教授曾邀请陈锡康为国际刊物International Journal on Input-Output Analysis(此刊物问世后取名为Economic Systems Research,是国际投入产出协会(IIOA)主办的关于投入产出的刊物)的创刊号撰文,并在致国际投入产出协会秘书长J.Skolka的信中写到:“投入占用产出及完全消耗系数计算方法是我们领域的一项非常重要的发明和创新。”澳大利亚昆士兰大学教授R.C.Jensen和A.G.Kenwood在昆士兰大学与中科院代表团的备忘录中写到:“澳大利亚方面对陈锡康教授在中国所发展的新的投入占用产出方法极为欣赏,并期望这种方法将在澳大利亚得到应用”,并把“投入占用产出技术的应用”列为双方今后的合作研究项目。

2.2.3考虑报酬递减的非线性预测方程等

粮食亩产的高低受一系列因素的影响,很多因素对粮食亩产的影响是非线性的。以化肥为例,中国化肥的增产效果如表1。

当每亩化肥施用量为零时,增施1公斤化肥可增产粮食8.05公斤。当每亩化肥施用量为10公斤时,再增施1公斤化肥可增产粮食3.90公斤。当每亩化肥施用量为25公斤时,再增施1公斤化肥可增产粮食1.54公斤。也就是说,随着化肥施用量增加,化肥的增产效果日益下降。2013年我国每亩播种面积化肥施用量为23.94公斤,根据我们计算,增施1公斤化肥可增产粮食1.62公斤。


1998年中国科学院实行知识创新工程以后,我们在对各部门消耗系数变动趋势进行理论研究和实际分析基础上,进一步提出了多种考虑报酬递减的非线性预测方程,特别是以双向正负指数形式反映化肥施用量与粮食亩产的函数关系,取得了很好的效果。经检验,利用新方法的拟合效果显著地高于原有的方法。目前已得到精度很高的20多个非线性粮食产量预测方程,并在实践中得到成功应用。如2015年预测中应用了36个拟合精度非常高的非线性预测方程,这些预测方程的平均R2值为0.9902,最小值为0.9724,所有解释变量的检验值均大于1.8。

此方程将每亩粮食的平均预测误差由3.788公斤降为3.652公斤,误差与平均亩产之比由2.28%降为2.20%。对某些方程可使预测误差减少24%左右。

为提高预测精度,我们研究组在每年3、4月份到中国16个主要生产粮食的省和自治区进行实地调查研究,听取和收集当地农业专家意见(专家法)和各种相关信息,进行有关技术经济分析,并在此基础上对预测方程的计算结果进行修正。特别重要的是,对历史上从未出现过的重大因子,如实行联产承包责任制、推广新的优良谷物品种等,则根据部分地区试点资料,通过CA项作修正。

2.3  预测因素与数据资料来源

2 .3.1预测主要因素

农产品价格、农业生产资料价格、农民种植每亩粮食纯收入、每亩净产值、每亩减税纯收益、政策变量、耕地面积、复种指数、粮食种植面积、受灾面积、受灾严重程度、受旱灾严重程度、化肥施用量、农家肥施用量、良种推广程度、有效灌溉面积、农用塑料薄膜使用量、农药使用量、农业机械总动力、机耕面积、农用柴油数量、役畜数量、农业劳动力数量、时间趋势、国际市场粮食及化肥供求状况、国际市场粮食及其它农产品价格、国际市场农业生产资料价格等。

2.3.2预测资料来源

(1) 1952年到预测年度前一年上述预测主要因素的时间序列数据及预测年度前4个月的部分数据。
(2)中央有关部门提供的信息资料。
(3)本项目组对河南、山东,黑龙江、吉林、辽宁、内蒙古、河北、四川、江苏、安徽、湖北、湖南、陕西、江西、广西和新疆等16个省和自治区调查的资料。
(4)互联网和报刊中有关信息资料。


3.预测情况和评价

3.1  预测情况
第一,自1980年开始基本上在每年4月底完成当年度预测,预测提前期在半年以上。提早半年预报使得政府有关部门有充足的时间安排粮食的收购、储存、运输、消费和进出口等。
第二,预测各年度粮食丰、平、歉方向完全正确,如提前半年预报了1984年、1995年及2004年到2015年等年度的粮食丰收和2000年、2001年、2003年及1985年等年度的粮食歉收等。
第三,我国1980年到2015年粮食预测产量与国家统计局根据抽样实割实测调查获得的粮食产量相比,36年的平均误差为1.8%。目前国际上粮食产量预测的误差为3%  5%左右。预测精度远较国外高。

中国科学院1980年到2015年历年粮食产量预测情况如表2。

由表2可见1980 2015年36年平均预测误差为1.74%。我国1980年到2015年粮食的预测产量与抽样实测实割产量如图2所示。


以2005年为例。2005年初农业部门和很多领导人对2005年粮食生产并不乐观,认为能维持2004年水平就很好了。理由之一是2004年全国粮食获得大丰收,粮食产量比2003年增加776亿斤,增长9%,增长幅度为我国建国以来最大的一年。根据历史经验,大丰收后一年的粮食产量往往下降。理由之二是,2004年天气条件特别好,2005年天气可能不如2004年。我们经过详细分析、实际调查和利用预测模型反复计算,得到2005年我国粮食产量将继续增产,但增长幅度小于2004年。

2005年5月初,经路甬祥院长签发,中国科学院数学与系统科学研究院陈锡康等向中央领导和有关部门报送了“2005年全国粮食、棉花和油料产量预测”。预报2005年全国粮食将增产,产量为9550亿斤,棉花将大幅度减产,预计产量为575万吨,油料产量与2004年持平,预计产量为3060万吨。

根据国家统计局2006年2月28日发布的“中华人民共和国2005年国民经济和社会发展统计公报”,2005年我国粮食产量为48401万吨,即9680亿斤。2005年度粮食增产得到证实。预测误差为产量的1.3%。

胡锦涛、温家宝(2次)、回良玉、陈至立等分别在2005年5月1日、5月2日、5月5日和5月8日对此项预测有重要批示和好评。

又以2013年为例。2013年4月26日陈锡康和杨翠红等将2013年预测报告报送中科院,经中国科学院白春礼院长审阅和签发于2013年4月27日报送中央政治局七位常委及国务委员和副总理等。得到中央领导和有关部门高度重视。2013年11月29日年国家统计局公布2013年全国粮食产量为12038.7亿斤,比2012年增加247亿斤。我们的预测误差为-0.80%。

中央领导李克强、张高丽(2次)、刘延东、汪洋(2次)、马凯、杨晶等先后有8个批示。中央有关领导指出,感谢同志们的工作。这种预测对我们把握国内粮食供求及世界粮价都很有帮助,请农业部、商务部负责同志工作中注意利用预测成果指导工作。中央领导指出:感谢中科院的工作,有关部门参考把握。

3.2  预测的作用

(1)为中央判断各年度农业生产形势、判断主要农作物生产形势和进行高层次的农业决策服务。
(2)为安排粮食、棉花和油料的进口、出口和储存,进行农业生产计划和调度,制定有关工业(如食品工业、纺织工业、化肥工业等)发展计划等提供参考资料。
(3)为中央研究全国粮食供求平衡、保证粮食安全等提供科学的参考依据。
(4)提早半年对当年度粮食丰、平、歉方向及粮食产量进行比较准确的预测以后,有关部门就有可能在国际市场粮价低迷时组织粮食进口,价格较高时安排粮食出口,从而带来巨大的经济效益。如提前半年预报1983、1984、1990、1998、2004、2005~2015等年度丰收,1985、2000、2003等年度歉收。在安排粮食收购(粮仓建设及准备粮食收购资金等)、消费、储存、运输、进口、出口等方面产生突出的社会经济效益。

国际粮食市场价格经常大幅度波动,以2002年美国1号硬红冬麦价格为例:2002年4月均价为133.5美元/吨,2002年10月均价为202.7美元/吨。半年中国际粮食市场每吨价格上涨69.2美元。

2002年缺粮约3000万吨。如果全部靠进口小麦,在4,-5月份小麦价格较低时进口比10月份后购买可节省外汇20.76亿美元,即节省人民币171.6亿元。

粮食产量预测的具体用途:粮食收购一安排收购资金、粮食储存  安排修建扩大粮库、安排粮食消费、安排粮食进口和出口、判断粮食生产形势、研究粮食安全、制订农业和粮食政策、安排农业生产资料生产和供给、制订轻工业发展规划的依据、研究和分析农民收入、分析粮食供求平衡、制订全国和农村经济发展规划等。

3.3  中央有关领导及部委评价

3.3.1  中央领导评价

到2015年为止,多位中央主要领导对此项研究工作至少有67次好评和批示。如国务院前总理李鹏1997年3月2日在全国政协八届五次会议科技组讨论会上讲话,以很长篇幅高度评价此项科研工作。他指出:“最近这几年中国科学院所做的粮食产量预报,应该说还是比较准确的。”“不要以为这是小事,这是一件很大的事情。产量的估计影响政策的决定。粮食产量如果估计得不合适,估少了,得出缺粮的结论,就得出去购买粮食。估得过高,没有那么多,粮食真的短缺,临时去买粮就难了”(李鹏,1997,关于科技投入和基础研究规划问题,载于国家自然科学基金委:《中国科学基金》,1997年第3期,第157页)。前国务院副总理回良玉曾指出:“贵院数学与系统科学研究院陈锡康等的‘预测报告’已阅,这对我们农业生产和农村经济发展的工作指导和政策制定是很有益处的”。历年来中央领导评价的简况如下:

陈锡康等自1980年开始进行粮食产量预测,最初10年,即1980年到1989年的预测报告由原国务院农村政策研究室或中国科学院上报中央后,中央领导并没有引起特别的重视和批示。由于预报精度很高,1990年以后的预测报告引起中央领导重视。1990年5月初当时中央负责经济工作的中共中央政治局常委,国务院副总理姚依林在阅读中国科学院上报的1990年粮食产量预测报告后曾批示:工作做得很好,表示感谢。1995年国务院前副总理邹家华批示这个工作有很好的科学性,有相当高的精确度。此后中央多位领导给以重视。1996年李鹏总理批示科学院1995年预测报告很准。李鹏并说:“几年来的实践证明,科学院的预测还比较接近实际”(李鹏:首先要解决好农业问题    在听取国家计委和农业部汇报“九五”计划和2010年远景目标时的谈话,载于农民日报,1996年8月23日,第一版)。“中国科学院多年来从事全国粮食产量预测工作做得很好,预测粮食产量与实际很接近。中国科学院要把这项对国民经济具有重大意义的工作继续很好地进行下去”(中国科学报1996年1月31日第一版头条报导李鹏在中央经济工作会议上讲话)。李岚清、姜春云和邹家华也都做了批示。此后,由于粮食生产对一个具有13亿人口的大国的重要性,中科院每年上报的各年度粮食产量预测报告都引起中央领导的重视和批示。据初步统计1980年以来中央副总理以上20多位领导同志,如李克强、胡锦涛、李鹏、朱镕基、温家宝、张德江、张高丽、汪洋、刘延东等先后对粮食产量预测有68次以上好评和批示。如2013年4月30日汪洋同志指出,感谢同志们的工作。这种预测对我们把握国内粮食供求及世界粮价都很有帮助,请农业部、商务部负责同志工作中注意利用预测成果指导工作。

3.3.2  中央有关部委的部分评价

中央8个以上有关部局曾分别致函中国科学院对该项研究给以很高评价。有关部门在致中国科学院函中说:“预报提前期长”,“预测精度高,对粮食形势的判断准确”,“这项预测为我们和其它部门制定粮食购销、进出口政策提供了重要的决策参考依据”。

2010年7月2日农业部韩长赋部长曾致函中科院认为“中科院长期坚持开展我国主要农产品产量预测,取得了高水平的预测成果,对农业农村工作提供了重要支持”。

原中共中央农村政策研究室和原国务院农村政策研究室在1990年7月10日致中国科学院:“为国家进行较高层次的农业问题决策提供了重要的数量分析参考依据,对职能部门安排粮食进出口、储存、进行农业生产计划和调度起了重要的辅助作用。这个项目具有重大的社会效益和经济效益,受到了重视”。“特别是在我国粮食产量起伏很大年份,这项研究提供了较准确的预报……得到中央领导的好评”。

国家粮食局2003年10月9日致中科院函:“这项预测为我们和其它部门制定粮食购销、进出口政策提供了重要的决策参考依据。如预报1996、1997、1998年粮食丰收后,政府有关部门采取增加贷款等措施,积极支持粮食企业扩大仓容,为粮食收购后合理安排工作争取了主动”。“特别是在我国粮食产量起伏很大的年份,这项研究提供了较准确的预报,如提前半年预报1996和1998年粮食丰收,以及最近几年粮食减产等”。

国家发展和改革委员会2003年10月12日:“该项预测为我们及时判断农业生产形势,研究制订有关农业政策提供了有益的参考依据,为做好宏观调控工作发挥了积极作用。”

农业部市场和经济信息司2003年10月8日:“我们已连续多年收集和汇总各单位和专家的有关全国粮食产量的预测结果。根据我们所掌握的信息,到目前为止,中国科学院数学与系统科学研究院陈锡康等所做的全国粮食产量预测的提前期较长,预测结果和实际情况比较接近”,“此项研究为农业部尽早掌握全国粮食等农作物的收成状况及安排农业生产提供决策参考依据”。

1995年9月11日中国科学院周光召院长和陈宜瑜副院长在收到中央政策研究室信以后,曾致函系统研究所表彰粮食产量预测课题组。函中主要内容如下:“系统研究所:你所粮食产量预测组的同志近年来对全国粮食产量的预测,引起了中央有关部门的高度重视和充分肯定。最近,中央政策研究室致函表扬,并希望继续扩大此项工作的内容,周光召院长和陈宜瑜副院长都作了重要批示。全国粮食产量预测成果,是国家农业和经济发展宏观决策的重要依据,具有很高显示度,是我院服务于国民经济主战场的重要体现。根据院领导的指示,由我局转告光召院长向你所及课题组的敬意,并请根据中央政策研究室和院领导的指示精神,提出“九五”期间的工作投想,再接再厉作出更大成绩。附件:中共中央政策研究室函。中国科学院自然与社会协调发展局,1995年9月11日。”

3.3.3  国外部分专家评价

世界银行农业经济专家P.C.Sun博士和T.J.Goering博士等认为:“本项预测研究比国际同类预测精确度高。”

农业部市场与经济信息司2003年10月致中国科学院函中写到:“这项工作引起了有关方面的重视,也得到了国际同行的高度关注。我部信息中心1990年接待了世界银行农业经济代表团,该团P.C. Sun博士和T.J.Goering博士等认为‘本项预测研究比国际同类预测的精确度高’。此项研究为农业部尽早掌握全国粮食等农作物的收成状况及安排农业生产提供决策参考依据。”


4.获奖情况

投入占用产出技术与全国粮食产量预测研究已获得若干奖项。主要奖项有
(1)首届中国科学院杰出科学技术成就奖一等奖(个人奖);
(2)首届管理学杰出贡献奖一等奖;
(3)国际运筹学进展奖一等奖;
(4)北京市科技进步奖一等奖;
(5)中国科学院科技进步奖一等奖;
(6)国家科学技术进步奖三等奖。


5.全国粮食产量预测研究工作的扩展
——区域粮食产量预测研究

5.1  预测区域粮食产量的意义
对粮食生产情况进行提前期较长的预测,并就粮食生产及消费中出现的重大问题提出对策,对保障我国的粮食安全,对政府提前安排粮食生产、收购、储存、消费和进出口意义极大。我国的粮食生产情况极不平衡,全国各省、市和自治区都生产粮食,但主产省份粮食生产形势的好坏事关我国粮食生产的大局。全国粮食产量预测多年来取得了很高的预测精度,已经为国家有关部门进行农业决策提供了很重要的科学依据,中国科学院前院长路甬祥曾多次提出,希望能将全国粮食产量预测研究工作扩展到区域粮食产量预测研究。

我国的粮食生产主要集中在河南、山东、东北四省区(黑龙江、吉林、辽宁和内蒙古)和江苏、四川、安徽等省区。根据国家统计局关于2014年粮食产量的公告,2014年全国粮食产量为60709.9万吨(12142亿斤),2014年这九个省区(以下简称“九省区”)粮食产量为34932万吨(6986亿斤)占全国粮食产量的57.5%,其中河南省、山东省和东北四省区(以下简称“六省区”)的粮食产量合计占到全国粮食产量的40.6%,而黑龙江省、河南省和山东省则分别占10.3%、9.5%和7.5%,在全国各省区中位居前三位。

分粮食品种来看,2013年河南和山东分别生产了全国27%和18%的小麦;而东北四省区的玉米产量占全国玉米产量的约30%;稻谷则主要集中于湖南、江西、江苏、湖北、黑龙江和四川等省,其产量合计占全国稻谷产量的55%以上。

过去的经验一再表明,粮食主产省区生产形势如何对全国的粮食生产有着决定性的影响,主产省粮食的稳定生产是实现全国粮食安全的基础,同时也有利于我国经济特别是物价的稳定。以2010年为例,2010年我国秋粮增产1801万吨,即360亿斤,增产幅度为4.8%,其主要原因是当年东北四省区秋粮大丰收,比2009年增产约1394万吨,其中黑龙江、吉林、辽宁和内蒙古分别增产660万吨、383万吨、176万吨和177万吨。

综上所述,粮食主产省区的生产形势决定着我国粮食产量的总体走势,因此如果对主产省区的粮食产量进行提前期较长的准确预测,就可在很大程度上对全国粮食产量有一个很好的把握。不仅如此,还可以更有针对性地指导一个省份的粮食生产、消费、储存,以及调入和调出,及时采取相应的措施,稳定当地及全国的粮食产需。需要指出的是,由于天气和政策因素对局部区域粮食产量的影响更大,对省(区)粮食产量的准确预测与对全国粮食产量进行准确预测相比,其难度更大。

5.2  中科院进行区域粮食产量预测简况

主要产粮大省粮食生产形势的好坏对全国粮食生产有非常重要的影响。按照中国科学院前院长路甬祥的指示,在中国科学院国家数学与交叉科学中心支持下,中科院预测科学研究中心从2011年年初开展了河南、山东两大粮食主产省粮食产量预测模型的研制和实际预测,并在当年5月份上报了年度预测报告。2011年年底开始又陆续开展了东北四省区(黑龙江、吉林、辽宁和内蒙古)和黄淮海地区(河南、山东、江苏、安徽、河北)两大主产区粮食产量预测模型的研制、实际预测,并上报预测报告。2011年10月16日,项目组邀请了粮食主产省农业、统计相关部门的农业专家,召开了2011年区域粮食产量预测研讨会。参加会议的除中国科学院数学与系统科学研究院研究人员外,还有黑龙江、吉林、辽宁、山东、江苏、内蒙古等粮食主产省区农业主管及统计部门、西安交通大学、中国科技大学管理学院、
陕西师范大学的30余名专家及研究生。探讨区域粮食产量的主要影响因素、重点需要考虑的问题、区域的选择问题和未来工作开展,专家结合本省实际对区域粮食产量预测提供建议。

在中科院数学与系统科学研究院杨翠红研究员主持下,2012年、2013年和2014年又继续对河南、山东两大粮食主产省和东北四省区与黄淮海地区粮食产量进行预测研究。

2015年4月底,在综合考虑农业生产情况及社会、经济、技术以及天气等因素的基础上,并结合对相关省份农业专家的调研结果,我们分别完成了2015年河南省、山东省、东北四省(区)、黄淮海五省的粮食产量预测报告。预测结果显示,在天气为中等情况下,2015年上述省区均将实现不同程度的粮食增产,其中河南省粮食比2014年增产30.1亿斤,山东省增产14.7亿斤,东北四省(区)将比2014年增加151亿斤左右,黄淮海五省将增产79.8亿斤左右。

5.3  对区域粮食产量预测的评价和反映

从2011年开始,中国科学院数学与系统科学研究院杨翠红研究员领导的小组开展了河南、山东、东北四省区、黄淮海地区等粮食主产区的粮食产量预测,其预测期都在半年以上,预测误差在1.3%以下,受到了相关地区领导和部门的高度重视和好评。

区域粮食产量预测报告通过多个途径上报到国家和相关省部门。由预测科学研究中心上报农业部以及相关省的主管领导/相关部门,比如河南省政府主管农业省长、省农业厅、省发展和改革委等;山东省农业厅、省统计局、省粮食局等。河南省张维宁副省长在收到中国科学院预测科学研究中心上报的2014年河南省粮食产量预测报告后曾做出重要批示。河南省刘满仓副省长在收到中国科学院预测科学研究中心报送的2012年河南省粮食产量预测报告后做了批示,表示感谢,希望今后加强联系,进一步关心和支持河南的发展。河南省农业厅、河南省发改委很关注此项研究,就2012年报告分别写信给中科院预测中心,表示对此项研究的重视并表示感谢。

有关报告通过中国科学院办公厅电子政务上报中央和国务院,如东北四省区、黄淮五省区两大主产区域的报告。东北四省区2013年报告被国办《专报信息》采用。

中央农村工作领导小组办公室在收到中国科学院预测科学研究中心报送的2015年河南省、东北四省(区)、山东省、黄淮海五省的粮食产量预测报告后,于2015年5月26日致中国科学院预测科学研究中心一封感谢信。信中说“……对山东、河南、东北四省区、黄淮海五省的粮食产量进行了科学的分析预测,对我们掌握当前主产区粮食生产情况,制定下一步的粮食产销政策具有重要参考价值”、“当前,我国粮食供求格局发生了阶段性变化,特别是随着粮食产量‘十一连增’,今后粮食增产的难度越来越大,粮食生产也越来越向主产区集中,主产区粮食生产形势对全局举足轻重”、“多年来贵中心承担了全国粮食产量预测研究工作,为此付出了艰辛劳动,取得了科研佳绩。为此,我们对中心全体同志表示衷心感谢和敬意,希望继续持之以恒做好此项重要工作,为促进粮食生产稳定发展作出新的贡献”。
 

本文摘自郭雷、张纪峰、杨晓光编撰的《系统科学进展》。作者陈锡康、刘鹏,本文得到国家自然科学基金委支持,项目编号:71473244

陈锡康,1936年1月16日出生于浙江镇海,中国科学院数学与系统科学研究院研究员,国际投入产出协会Fellow,中国投入产出学会名誉理事长。研究方向:投入产出技术,粮食产量预测、GDP预测等。主要科研工作:1.在国际上首先提出和建立投入占用产出技术并获得一些国际知名科学家,如美国科学院院士W.Isard、诺贝尔奖金获得者W.Leontief等很高评价,认为是“非常有价值的发现”,“先驱性研究”,“一项重要的发明与创新”等。2.提出了新的以投入占用产出技术和考虑化肥等报酬递减的非线性粮食预测方程为核心的系统综合因素预测法,自1980年开始连续37年每年在4月底向中央领导预报当年度我国粮食产量。预测各年度粮食的丰、平、歉方向全部正确,平均预测误差为抽样实割实测产量的1.8%。3.提出考虑加工贸易的非竞争型投入占用产出模型,用于研究和计算贸易增加值。曾获得首届中国科学院杰出科学技术成就奖一等奖、首届复旦管理学杰出贡献奖一等奖、国际运筹学进展奖一等奖、孙冶方经济科学奖、国家科学技术进步奖四项,在国内外出版著作26本,发表论文200多篇。