中国食糖供求分析与预测

蒋燕，司伟

(中国农业大学经济管理学院，北京100083）

中国食糖供求分析与预测

蒋燕，司伟

(中国农业大学经济管理学院，北京100083）

利用预测模型从原料生产的角度，分析了我国食糖供给的变化趋势；然后从居民用糖和工业用糖两个方面，研究了食糖需求的变化；最后从贸易的角度，探讨了我国满足国内食糖供需缺口的可能途径。研究发现：食糖的供给潜力主要在于甘蔗糖方面；需求方面，工业用糖量增长较快，是推动食糖需求增长的主要动力。由于食糖需求增长的速度快于供给的增长，我国食糖的供求缺口有不断增加趋势。为避免食糖体系失衡风险，增加国内食糖供给才是解决我国食糖供求矛盾的最佳途径。

食糖；供给和需求；中国；预测

近年来我国食糖的供求缺口不断扩大，食糖替代品(如糖精和玉米淀粉糖等）的发展速度很快，有些替代品的使用会严重影响人们的健康，增加食糖产业体系的风险；另一方面也会影响到能源的供应。如果中国食糖供应缺口太大以致糖价不断上涨，玉米淀粉糖将迅速发展，用于养殖业的玉米将大量减少，养殖业的成本将增加，从而影响我国居民基本消费品的供给。因此，研究我国食糖的供给潜力以及食糖需求快速增长背后的推动力量具有重要的实践意义。尽管对中国糖业问题有很多的研究，但是大多停留在定性研究层面上，关于中国食糖供给和需求方面的预测研究还比较少，本文将在比较各种预测模型的基础上，采取适宜的预测模型，对短期中国食糖的供求进行预测，识别中国食糖市场的供求态势，对食糖市场做出较科学的判断。

1 食糖的供给分析

糖料的供给量主要由甘蔗、甜菜的播种面积和单位面积上的产量来决定的。

1.1 糖料的播种面积

从全国来看，自1981～2005年甘蔗的播种面积呈波浪式上升，2005年是135.4万hm2，接近历史最高水平140.9万hm2。甜菜的播种面积比较容易调整，生产规模变化比较快，在1991年达到了历史最高水平78.3万hm2，而2005年只有21万hm2，是最高年份的26.8%。从各地区来看，种植甘蔗的主要地区是广西、云南、广东、海南等地，2004和2005年相比较可知，广西地区的甘蔗播种面积有所增加，其余主产区有所减少。甜菜的种植面积比较大的省份是黑龙江、新疆、内蒙古，2005年这些地区的甜菜种植面积都增加了。

采用EXCEL软件对1981～2005年我国甘蔗的播种面积的时间序列模型进行筛选，其中二次、三次函数和幂函数模型与甘蔗实际观测值的拟合度较好，结果如下(本文所有模型中，y是所建模型的因变量，代表因变量的估计值，t、t2、t3分别是模型中的一、二、三次自变量，都代表时间，MAPE表示平均绝对误差率）。

⑴二次函数时序预测模型：y=-1.1556t2+62.229t+531.25(R2=0.9099MAPE=0.0586）

⑵三次函数时序预测模型：y=0.0436t3-2.8571t2+80.274t+488.37(R2=0.9126MAPE=0.0587）

⑶幂函数时序预测模型：y=518.28t0.3051(R2=0.9126MAPE=0.0612）

⑷预测结果评价：从R2来看，3个模型的拟合度都很好，表明我国甘蔗播种面积成规律性变化，可以用时序模型加以反映。从MAPE可以看出，3个模型的平均偏离程度都不大。从预测结果看，2005年全国甘蔗实际播种面积是135.4万hm2，二次函数模型预测值是136.47万hm2，预测偏差率为0.79%；三次函数模型预测值是139.08万hm2，预测偏差率为2.23%；幂函数模型预测值是138.38万hm2，预测偏差率为1.49%。

对1981～2005年我国甜菜的播种面积的时间序列模型进行筛选，发现如下模型拟合度较好：

⑴二次函数时序预测模型：y=-2.6209t2+57.566t+347.73(R2=0.8022MAPE=0.1296）

⑵三次函数时序预测模型：y=-0.0087t3-2.2811t2+53.963t+356.29(R2=0.8025MAPE=0.1284）

⑶预测结果评价：从R2来看，两个模型的拟合度都很好，说明我国甜菜播种面积的变化可以用时序模型加以反映。从MAPE可以看出，两个模型的平均偏离程度都比较大。从预测结果看，甜菜播种面积急速减少的年份的实际值和预测值有比较大的差距，但1999年和2003年，总体趋势是一致的。2010年我国甜菜的播种面积可能会下降到零，这只是一种模型预测的可能性，但这种可能性很小。对于甜菜播种面积的预测存在一些缺陷，筛选出来的模型不是很完美。因此对预测结果有必要进行修正。虽然甜菜种植面积经历了2003、2004年的低潮时期，但是以后有所回升，从实际情况看，目前实力雄厚的英国博天糖业公司在中国已收购了几家糖厂，呈现出强劲的发展势头，而且还在扩大规模。由此看来，到2010年用于制糖的甜菜种植面积不会减少。而且预计由于用于生产乙醇的能源甜菜会有一定程度的发展，因此，甜菜种植面积不会减少。

1.2 糖料的单产

从全国的情况来看，自1990～2005年甘蔗的单产呈现出曲折的下降趋势。1991年达到最高点79884kg/hm2，1999年下降到67032kg/hm2，随后有一些反弹，但近年来基本保持在70500kg/hm2左右。甜菜的单产呈缓慢上升的趋势，但变化不大。1990年是29652kg/hm2，1994年降到了近十几年来的最低点26431.5kg/hm2，之后不断上升，但是速度很慢，到2005年上升到39987kg/hm2，平均每年的增长率仅2.18%。

根据2004年和2005年的数据可看出我国甘蔗单产较高的省份主要在广东、广西、福建、浙江、云南、海南、江苏等地，尽管2005年大多省份的甘蔗单产都在下降，但是广东省的甘蔗单产却在上升，说明甘蔗的单产在技术上是可以达到较高水平的。2004年广东省的甘蔗单产是73408kg/hm2，2005年已经上升到了75557kg/hm2。从总体来看甘蔗的单产水平不高，但地区差异很大，一些甘蔗的主要产区如广东、广西等地甘蔗的单产水平比较高，所以从技术上来说，我国甘蔗单产的提高是完全可能的，同时也说明我国甘蔗种植应该向这些地区集中。新疆的甜菜单产是全国最高的，而且呈不断上升的趋势，2004年是57483kg/hm2，2005年上升到了59960kg/hm2。除了江苏、甘肃、宁夏等地区的单产有小幅度的下降外，其它地区的甜菜单产都有不同程度的上升，其中，河北的单产增长率达到了67.6%，内蒙古的甜菜单产增幅达36.9%。

⑴二次函数时序预测模型：y=58.607t2-521.86t+58862(R2=0.7436MAPE=0.0201）

⑵三次函数时序预测模型：y=1.9582t3+8.6737t2-171.93t+58293(R2=0.7463MAPE=0.0198）

⑶预测结果评价：这两个模型的拟合度很好。说明我国甘蔗单产随着时间呈现出规律性的变化，可以通过时序模型进行预测。从预测的结果看，2005年甘蔗单产的实际观测值是63970kg/hm2，二次函数模型预测值是65516kg/hm2，预测偏差为2.4%。三次函数模型预测值是65783kg/hm2，预测偏差为2.8%。

对1990～2005年我国的甜菜单产的时间序列模型进行筛选，发现如下模型拟合度较好：

⑴二次函数时序预测模型：y=85.373t2-612.77t+22044(R2=0.7948MAPE=0.0687）

⑵三次函数时序预测模型：y=3.5199t3-4.3844t2+16.231t+21021(R2=0.798MAPE=0.071）

⑶指数函数时序预测模型：y=18556e0.0323t(R2=0.6942MAPE=0.078）

第一，增加报账单据的全程追踪系统，使传递过程清晰透明易于查找。报账人可以随时查看单据的现时状态，及时反馈无需电话咨询也不需要到财务柜台来，同时也避免了单据遗失的风险。

⑷预测结果评价：3个模型的拟合度比较好，能反映甜菜单产的变化趋势。2005年我国甜菜单产的实际观测值是37523kg/hm2，二次函数模型预测值是34095kg/hm2，预测偏差为-9.1%；三次函数模型预测值是34576kg/hm2，预测偏差为-7.85%；指数函数模型预测值是31112kg/hm2，预测偏差为-17.1%。

1.3 食糖供给量预测

据上文分析，我国食糖的供给增长的空间很大，其中甘蔗的播种面积会不断增加，而且增长的潜力大，由此可以判断2010年我国甘蔗的播种面积的实际值应该与三次函数和幂函数模型的预测值比较接近，它们的预测值分别是150.24万hm2和146.30万hm2。可以假定，到2010年我国甘蔗的播种面积为150.24万hm2。但从实际上推测，由于广西、广东等地耕地面积有限、农作物比较效益等原因，因此扩大甘蔗种植面积有一定难度。

根据二次和三次函数模型预测出来我国甘蔗的单产在2010年是73748.63kg/hm2和76642.46kg/hm2。就目前的情况来看，这个水平是可以达到的，因为2005年我国甘蔗的第一大主产区广西地区的单产已达到70t/hm2，广东省已达到75t/hm2，所以2010年我国甘蔗的单产达到76.6t/hm2是很有可能的。

甜菜的播种面积在现有的政策等宏观环境条件下，可能会减少到零，但由于甜菜的种植面积容易改变，如果政府采取一些措施，甜菜的播种面积是能够很快恢复到历史最高水平78.3万hm2的。

运用3个模型预测出的2010年甜菜单产的预测值是36565、52026、46825kg/hm2，从前文的分析知道3个模型的预测值都比实际观测值小，而且三次函数时序预测模型的预测偏差是最小的，由此可以得出2010年我国甜菜单产最有可能是三次函数时序预测模型预测出来的52026kg/hm2(见表）。

根据以上预测可知，到2010年我国甘蔗种植面积是150.24万hm2，甜菜的种植面积是78.3万hm2；甘蔗的单产是76.6 t/hm2，甜菜的单产是52 t/hm2；在甘蔗和甜菜的还原率为0.11和0.12的条件下，甘蔗糖的产量为1265.9万t，甜菜糖的产量为488.6万t，因此2010年我国食糖的总供给量是1754.5万t。

表2010 年糖料作物及食糖预测值

2 食糖的需求分析

从1991～2005年我国食糖的消费量在不断地增加。食糖消费包括居民直接用糖和食品工业用糖。前者增幅很小，基本没有什么变化，后者的变化趋势和全国总的食糖消费量的变化趋势完全一致，说明需求拉动主要来自工业用糖。工业用糖量增长的幅度越来越大，是需求的主要方面。

居民用糖主要是指城市人口和农村人口在日常生活中的食糖消费量。根据1990～2005年人均食糖消费量的数据得出：城镇居民的年人均食糖消费量是1.8kg，农村居民的年人均食糖消费量是1.35kg。人口方面，城市人口在不断增长，农村人口在不断下降。

对1985～2001年城镇居民用糖量的时间序列模型进行筛选，发现如下模型拟合度较好：

⑴二次函数时序预测模型：y=224.6t2-3411.9t+74827(R2=0.5956MAPE=0.05543）

⑵三次函数时序预测模型：y=25.425t3-461.87t2+1673.1t+66131(R2=0.6927MAPE=0.05052）

⑶预测结果评价：两个模型的拟合度很好。从预测的结果看，2001年城镇居民用糖量的实际观测值是81708.8万kg，二次函数模型预测值是81734.1万kg，预测偏差为0.03%。三次函数模型预测值是86006.3万kg，预测偏差为5.3%。如果只从2001年的数据来看，二次函数的预测值更接近实际观测值，但是如果从长期来看，三次时序预测模型的拟合度更好，所以用这个模型预测2010年我国城镇居民的用糖量是244277万kg。

对1985～2001年我国的农村居民用糖量的时间序列模型进行筛选，发现如下模型拟合度较好：

⑴线性函数时序预测模型：y=-1700.9t+133955(R2=0.5336MAPE=0.0709）

⑵二次函数时序预测模型：y=-137.03t2+1313.8t+122398(R2=0.6345MAPE=0.05875）

⑶三次函数时序预测模型：y=-20.663t3+544.84t2-4827.2t+134945(R2=0.6982MAPE=0.0515）

⑷预测结果评价：农村居民的用糖量随时间呈现出规律性的变化，可以用时序模型进行预测。2005年的实际观测值是81998.4万kg，线性函数模型预测值是98236.1万kg，预测偏差为19.8%。二次函数模型预测值是89557.57万kg，预测偏差为9.2%。三次函数模型预测值是82488.2万kg，预测偏差为0.6%。

农村居民用糖方面，三次函数模型的拟合度是最好的，因此，可以用其预测2010年的农村居民用糖量，预测值是14576.75万kg，加上城镇居民的用糖量是244277万kg，从而得出2010年我国居民用糖量将达到258853.75万kg。

工业用糖量的数据是根据全国食糖消费总量减去居民用糖量得出，其中居民用糖量是利用城镇人口数、农村人口数乘以对应的人均消费量之和。此处存在一个不足，因为没有找到2002年到2005年城镇人均消费量，此处采用的前面分析出来的最准确的估计值进行代替。

对1991～2005年我国工业用糖量的时间序列模型进行筛选，发现如下模型拟合度较好：

⑴指数函数时序预测模型：y=531.94e0.029t(R2=0.8107MAPE=0.0474）

⑵二次函数时序预测模型：y=1.7295t2-7.0789t+592.63(R2=0.8438MAPE=0.04324）

⑶三次函数时序预测模型：y=0.2397t3-4.0223t2+30.931t+533.96(R2=0.865MAPE=0.03514）

⑷预测结果评价：3个模型的拟合度很好。说明我国工业用糖量随着时间呈现出规律性的变化，可以用时序模型进行预测。2005年工业用糖量的实际观测值是835万t，指数函数模型预测值是824.3万t，预测偏差为-1.3%。二次函数模型预测值是875.6万t，预测偏差为4.86%。三次函数模型预测值是901.9万t，预测偏差为8%。

3 食糖的贸易情况分析

我国食糖长期处于供不应求的状态，从1995～2005年净进口量先经历了一个下降的过程，随后又开始上升，平均年净进口量达77万t。根据联合国统计司1996～2004年的平均数据发现，中国食糖的进口国主要是古巴、泰国、澳大利亚和韩国等。其中从古巴进口的量最大，达到了91875千美元，占到从世界各国进口食糖及糖果总量的34.2%；从泰国的进口额次之，占20.2%；从澳大利亚的进口额占14.8%；韩国的进口额占9.5%。这4个国家总量占到了中国进口总量的78.7%。中国食糖的出口国和地区主要是香港、沙特阿拉伯、美国、印尼、欧盟、巴基斯坦等地。大陆地区的食糖主要出口到了香港，出口额达37766千美元，占到了将近五分之一，说明大陆地区和香港地区的食糖贸易关系密切，这在一定程度上也显示出我国食糖的消费量很大，真正出口到国外的食糖量是很少的；出口到沙特阿拉伯、美国、印尼的额度都超过了我国出口总量的10%。本部分利用的数据存在一些问题，最好能用我国食糖进出口的数据，但是没有找到相关资料，所以此处利用的食糖及糖果的进出口数据进行替代。因为糖果业也是主要的用糖工业，其进出口额在一定程度上也能反映出食糖的进出口情况，所以数据对结论的影响也不会很大。

据以上分析，结合对中国食糖供求的预测，发现随着中国食糖供求缺口的进一步扩大，我国食糖的进出口贸易差额也逐渐扩大。很有必要对中国食糖贸易的品种和国别结构进行详细分析，识别国际糖业贸易体制变革对食糖贸易的影响，寻求有效满足国内食糖供求缺口的途径，以保持国内食糖市场稳定和糖业安全。

4 结论与建议

4.1 研究结论

(1）甘蔗的播种面积呈增长趋势，受甘蔗这种农作物的生长特性所影响，其增长的速度很缓慢；修订后的结论是甜菜种植面积基本稳定目前状况。(2）甘蔗的单产呈增长趋势，但其速度很缓慢；甜菜的单产也是呈增长趋势，其速度快于甘蔗。(3）居民用糖量在增加，但增加的幅度很小，其中农村居民的用糖量在不断下降，城镇居民用糖量在不断增加，近年来增幅也比较小，所以总的直接用糖量增幅很小。(4）工业用糖量增幅比较大，是需求增加的主要推动力量。(5）食糖的供给和需求都在增加，但是食糖供给的增长速度慢于需求的增长，导致食糖供不应求出现缺口，而且这个缺口在不断增加。(6）为了保证我国食糖及粮食安全，应当采取各种措施增加国内食糖的供给量。

4.2 对策与建议

通过前文的分析，我们发现，保障我国食糖的供给安全的关键在糖料生产环节，应该采取以下几方面的措施，稳定糖料供给量，保障糖业安全。

第一，制定糖料作物的收购价格要评估竞争性农作物成本收益的变化。因为甜菜的成本收益率比棉花、大豆等低，所以甜菜的种植面积会不断地减少。尽管甘蔗的成本利润率比油菜和粮食高，但优势不明显。因此，为了增加甘蔗和甜菜的种植面积，保证糖料作物供应，应当综合评估食糖价格和竞争性农作物的收购价格，制定动态的糖料收购价格，从而调动农民种植糖料的积极性，引导农民种植糖料作物，从种植面积上保证食糖的供给。

第二，完善农技推广体系，加快糖料作物的种植技术成果转化的速度。目前，我国农户种植糖料作物的技术水平较低，很多已有的糖料科技成果都没有真正的得到运用，因此，政府应当完善糖料种植农技推广体系，提高糖料单产和含糖率，保证食糖的供给。

第三，随着食糖国际贸易自由化压力的不断增大，中国在进行多边或双边自由贸易谈判中应对食糖贸易做“敏感性”评估，避免国际食糖市场对中国食糖市场的冲击，保障糖业安全和糖料作物种植农户的利益。

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Analysis and Prediction on China's Sugar Supply and Demand

JIANG Yan，SI Wei
(College of Economics and Management,China Agricultural University,Beijing 100083,China)

.From the aspect of materia1 production of sugar crops，the tendency of sugar supp1y in China was ana1yzed.Then the tendency of demand from civi1ian consumption and industry use was studied.In the end，from the aspect of trade，the possib1e approach was rea1ized to fi11 the gap between supp1y and demand.The study shows that the supp1y potentia1 1ies in sugarcane.From the aspect of demand，the use of industry sugar increases much.It is the main power to push the demand.Because sugar demand increases quicker than the supp1y，the gap between them trends to be wider.The best way to so1ve the prob1em is to increase supp1y so that the risk of sugar industry system wi11 become 1ower.

.Sugar;Supp1y and demand;China;Prediction

T杂24

A

1007-2624(2008）04-0051-04

2008-01-25

蒋燕(1984-），女，四川省广安县人，硕士研究生。Emai1.jyan0605@163.com