我国城镇居民食品消费需求分析与预测模拟

徐依婷，穆月英

(中国农业大学经济管理学院，北京 100083)

我国城镇居民食品消费需求分析与预测模拟

徐依婷，穆月英

(中国农业大学经济管理学院，北京 100083)

食品消费关系社会民生，是居民消费的重要组成部分。基于2006—2012年全国31个省份城镇居民食品消费支出和收入数据，运用ELES模型实证分析我国城镇居民食品消费需求系统。在此基础上，运用灰色预测模型GM(1，1)模拟2013—2017年各食品的收入弹性。结果表明：水产品长期具有高档食品特征，对收入变动十分敏感，其与奶制品是今后食品消费增长的主要动力；肉禽和蔬菜基本需求逐期递增，收入弹性具有收敛趋势；受农村居民向城市转移的影响，粮食、蛋类等低价食品的消费需求增加；生存型消费支出约占30%，食品消费结构逐步向膳食均衡转变。

城镇居民；食品消费；ELES模型；GM(1，1)模型；收入弹性

2013年我国城镇居民恩格尔系数为35%1，已达到联合国粮农组织规定的富裕标准。城镇居民的食品消费是居民消费支出的重要组成部分，长期以来一直受到各界广泛关注。本文旨在分析城镇居民食品消费结构的变化，探究和模拟收入变动对食品需求带来的影响，进一步进行预测分析。

1 文献综述

关于城镇居民食品消费问题，国内学者们进行了大量的理论和实践研究。对食品消费结构方面的研究主要分为以下三个方面：一是基于某一特定时期或地区的消费数据展开研究，孙赫[1]、全正楠[2]利用2012年截面数据分析居民消费结构特征；唐娅楠[3]、王震[4]、穆红梅[5]将研究对象定为上海、福建等特定地区。二是基于时间序列数据进行动态分析，王恩胡[6]参照英日等发达国家的发展经验，探究我国消费结构动态演进过程和农业发展战略。黄宇[7]、梁凡[8]、姜淼[9]等学者分别选取了短中长三类不同跨度的时序数据分析食品消费结构的动态变化。三是基于收入视角展开研究，孙巍[10]将收入变迁因素引入AIDS模型，实证结果表明收入变迁的均值效应对消费结构需求起决定作用。李辉尚[11]、张哲晰[12]分别按三等和七等分方法划分收入，比较不同组间居民食品消费的特征和差异。郑志浩[13]采用两阶段QUAIDS-QUAIDS模型研究收入增长对城镇居民食品消费模式的影响。

在模型方法的选择方面，ELES模型和AIDS模型的使用较为广泛。为提升模型的创新性，有不少学者对其进行扩展和延伸。如赵卫亚[14]将传统ELES模型推广到面板层面，构建包含时间效应和个体效应的双效应面板模型。沈辰[15]在运用AIDS模型的基础上，结合膳食营养发展目标对居民食品消费结构进行评价。

对消费预测的研究主要分为定性和定量两个层面。在定性分析方面，侯媛媛[16]利用主成分分析法对我国蔬菜家庭消费进行预测。程广燕[17]选用调查消费量占表观消费量的比重指标，预测分析2020年我国肉类消费量。在定量分析方面，有的学者运用ARIMA模型进行消费短期预测[18]。近年来，随着灰色系统理论的逐步完善，GM(1，1)等灰色预测模型的使用逐渐广泛。Luo Dang[19]利用GM(1，1)模型预测我国农村居民收入弹性值，鲁珊珊[20]、杨克磊[21]、黎精明[22]运用GM(1，1)模型分别对蔬菜、粮食产量以及CPI进行预测。

综上所述，已有研究对我国城镇居民食品消费需求结构进行探究，但结合食品消费及收入弹性预测的研究尚属少见。本文在对城镇居民食品消费系统进行分析的基础上，运用GM(1，1)模型对2013—2017年的收入弹性进行预测和模拟。

2 城镇居民食品消费需求分析

2.1 模型方法

对消费结构的定量研究中，LES、ELES和AIDS模型使用的较为广泛。本文采用扩展线性支出系统模型(ELES)，分析我国城镇居民的食品消费结构，并测算收入弹性。ELES模型是Lunch在Stone的线性支出系统模型的基础上提出的一种需求函数系统[23]。

ELES模型的通常形式为式(1)：

(1)

式(1)中，Vi表示第i类商品或劳务的消费支出、Y表示居民人均可支配收入、ρi和χi分别表示第i类商品或服务的价格和消费量、β表示边际消费倾向，也可看作剩余收入在各商品或劳务中分配的比例，0<βi<1。

Vi=αi+βiY

(2)

通过推导可得式(3)、式(4)：

商品i的基本消费需求如式(3)：

ρiχi=αi+βiζ∑αi/(1-∑βi)

(3)

商品i的需求收入弹性如式(4)：

ηi=βiY/Vi

(4)

2.2 数据来源

本文采用2006—2012年分地区城镇居民食品消费额和人均可支配收入数据，以粮食、肉禽、蛋类、水产品、蔬菜、奶及奶制品和其他食品作为消费支出对象，通过建立实证模型分析我国城镇居民食品消费需求系统。

2.3 回归估计结果及分析

将七类食品消费支出额作为被解释变量，居民人均可支配收入作为解释变量建立回归模型，运用Stata软件分别对不同时期各类食品进行回归分析。其中，所有数据均以2006年为基期平减，可通过报告稳健性标准误消除截面数据存在的异方差性。比较2006、2009和2012年的参数估计结果，并计算其基本消费需求，整理结果如表1、表2所示。

表1 2006、2009和2012年模型参数估计结果

注：***在1%显著性水平下参数通过t检验；**在5%显著性水平下参数通过t检验；***在10%显著性水平下参数通过t检验

数据来源：2007、2010、2013年《中国统计年鉴》

从模型回归结果看，多数方程的拟合效果较好，回归系数大多能通过t检验，表明城镇居民人均可支配收入对各食品消费支出的影响是显著的。

(1)边际消费倾向：边际消费倾向反映的是居民新增加的单位收入中用于增加消费支出的份额，反映了居民各类消费需求的顺序和新增购买力的投向[24]。纵向比较表1中的结果可知，水产品在各类食品中的边际消费倾向最高，肉禽类食品次之，粮食和蛋类较低，表明当居民收入增加时，新增购买力优先投向水产品且投入比例较大。横向比较可见，水产品和奶制品的边际消费倾向递减，粮食、肉禽和蛋类边际消费倾向略有增加。

(2)基本消费需求：基本消费需求反映的是最低消费支出水平。如表2所示，从时间维度来看，肉禽类、蔬菜的基本消费需求以较大幅度逐期增加，蛋类和奶制品则呈现下降趋势。从食品内部消费结构来看，肉禽类的基本消费支出约占食品基本消费支出的40%，占比最大，其次是粮食和蔬菜。值得注意的是，水产品的基本需求量为负值，有学者认为是成本导致水产品作为高端消费品而具有收入门槛[1]，笔者认为可能是受地域限制和偏好影响，不同地区消费支出水平差距较大，使得水产品的地区异质性突出。从消费层次角度来看，基本消费支出与实际消费支出的比值反映了不同的消费层次，该比值越大，说明用于生存型消费的比例越大；反之则用于发展型和享受型消费的比重越大[23]。由表2可知，该比值在三期均处于0.25～0.3之间，表明城镇居民食品支出中用于生存型消费的部分不到30%。

(3)收入弹性分析：收入弹性反映了某商品(服务)的需求量对收入变动的敏感程度。基于公式(4)测算2006—2012年我国城镇居民食品消费需求的收入弹性。如表3所示，由横向比较可知，水产品的收入弹性最大，历年弹性值均超过2，表明其需求对收入变动非常敏感，反映了水产品作为高端消费品的特征。奶及奶制品的收入弹性接近于1，与水产品一同构成今后食品消费增长的重要动力。由纵向比较可知，肉禽和蔬菜的收入弹性相近且波动较小，表明随着收入的提高，这两类食品的消费将保持较为稳定的增长。随着城镇化进程推进，大量低消费水平的农村居民加入城镇消费者行列，对粮食和蛋类等低价食品的消费需求增加[13]，造成其收入弹性的成倍增长。

表2 2006、2009、2012年城镇居民基本消费需求

注：“px”表示基本消费需求、“基本/实际”表示基本消费支出与实际消费支出的比值

数据来源：实际消费支出数据源自2007、2010和2013年《中国统计年鉴》

表3 2006—2012年城镇居民食品消费收入弹性测算结果

数据来源：2007—2013年《中国统计年鉴》

3 基于GM(1，1)模型的收入弹性模拟

基于以上对2006—2012年城镇居民食品消费的收入弹性的测算，为进一步探究近年来居民食品消费需求受收入变动的影响程度，本文采用GM(1，1)模型对2013—2017年各类食品收入弹性进行模拟分析。

3.1 GM(1，1)模型

作为灰色系统理论中运用最广泛的预测模型，GM(1，1)模型具有一阶单变量的动态模型特征，在样本量较小的情况下可实现较高精度的预测。

3.1.2 模型建立 模型的具体构建过程如下：

一次累加生成(简称1-AGO)序列

x(1)={x(1)(i)，i=1，2，…，n}，

(5)

建立白化微分方程

GM(1，1)模型的均值形式为：

x(0)(k)+az(1)(k)=μ

(6)

其中，为的紧邻均值生成序列

z(1)(k)=0.5x(1)(k)+0.5x(1)(k-1)

(7)

基于均值形式建立白化微分方程：

(8)

最小二乘法求解参数

(9)

将OLS估计出的参数带入微分方程(8)中，得到累加序列的预测值：

(10)

将序列按逆方向累减还原即可得到原序列的预测值。

3.2 模拟结果及分析

根据GM(1，1)模型原理，基于2006—2012年城镇居民食品消费收入弹性数据，分别建立七类食品的原始时间序列。测算各序列级比可知，除粮食序列外，其他序列均能落入可容覆盖范围之中。因此，对原始粮食序列作平移变换，得到平移后的序列，新序列满足级比要求，可建立GM(1，1)模型。

分别计算各序列的1-AGO值、矩阵B和Y，根据式(9)可求得参数估计值以及相应的平均相对误差值，整理结果如表4所示。

表4 参数估计结果和精度检验

注：Δ表示平均相对误差

由表4可知，所有序列的|a|均小于0.3，即所建GM(1，1)模型可用于中长期预测。七类食品基于GM(1，1)模型预测的收入弹性具有较高精度，其累加序列的预测值如下：

累减还原得到2013—2017年收入弹性模拟值，整理结果如表5所示。将表5结果与表3结合，整理得到附图。

表5 2013—2017年收入弹性模拟值

附图 2006—2017年七类食品需求收入弹性注：图中实线部分为实际值，虚线部分为模拟值数据来源：由2006—2012年各食品收入弹性预测模拟所得

从模拟结果来看，食品内部消费结构整体变化不大。2013—2017年水产品的收入弹性稳中有升，相较其他食品仍然居于高位，表明水产品目前仍处于高档食品地位，其需求上涨率是未来居民收入增幅的近2.5倍。奶及奶制品的收入弹性平稳逼近于1，表明其消费需求变化与收入增长幅度基本一致。模拟所得粮食和蛋类收入弹性上涨超出预期，与现实略有不符，一部分原因与前文所述农村居民大量入城务工有关，另一部分是实际弹性值的大幅提升所带来的模型放大效果。

4 结论和政策建议

本研究在利用ELES模型进行相关推导的基础上，运用时间序列实证分析我国城镇居民的食品消费结构变化，并对各类食品消费的收入弹性进行预测模拟，主要研究结论概括如下：

第一，提高居民可支配收入对食品消费具有促进作用，各食品消费受收入变动的影响有所差异。水产品需求对收入的变动十分敏感，具有高端食品的特征，较大的边际消费倾向代表新增购买力的优先投入，并与奶制品一同构成食品消费增长的重要动力。

第二，肉禽和蔬菜的基本需求以较大幅度逐期增加，但收入弹性波动较小，随着收入的增加，其消费将保持较为稳定的增长。另外，基本消费与实际消费支出比值在三期均处于0.25～0.3之间，食品支出中用于生存型消费部分较少，逐步向追求膳食营养均衡转变。

第三，通过对收入弹性的预测模拟，蔬菜和肉禽具有收敛趋势，奶及奶制品需求变化与收入增幅基本保持一致，水产品仍将长期处于高档食品地位。另外，城镇化背景下大量低消费水平的农村劳动力向城市转移，对粮食、蛋类等低价食品消费需求增加。

基于以上分析结论，本文提出以下政策建议：第一，提高城镇居民可支配收入水平，满足居民对高档食品的消费需求。第二，稳定和调控生活必需食品消费品的价格，避免价格剧烈波动给居民生活造成不便。第三，倡导健康合理的均衡饮食观念，引导居民优化膳食结构，增加水产品以及奶制品等高蛋白、高营养食品的消费。◇

[1]孙赫，任金政.基于ELES模型的中国城镇居民食品消费结构实证分析[J]. 农业展望，2014(7)：70-74.

[2]全正楠，肖海峰.基于ELES模型的中国城市居民食品消费系统分析[J]. 农村经济与科技，2015(9)：102-105、88.

[3]唐娅楠，刘合光.上海市城镇居民蔬菜消费特点及消费需求系统分析[J]. 广东农业科学，2013(23)：204-208.

[4]王震，刘伟平，江晓敏，翁凝.基于ELES模型的福建省城镇居民食物消费需求研究[J]. 福建农林大学学报(哲学社会科学版)，2015(1)：61-65.

[5]穆红梅.基于ELES模型的福建省城镇居民消费结构研究[J]. 山东理工大学学报(社会科学版)，2015(2)：10-15.

[6]王恩胡，李录堂.中国食品消费结构的演进与农业发展战略[J]. 中国农村观察，2007(2)：14-25.

[7]黄宇.我国城镇居民消费动态演进分析——基于ELES模型的实证[J]. 山西财经大学学报，2008(8)：25-29.

[8]梁凡，陆迁，同海梅，孙小丽.我国城镇居民食品消费结构变化的动态分析[J]. 消费经济，2013(3)：22-26.

[9]姜淼，何理.中国城镇居民消费结构变动研究——基于ELES模型的实证分析[J]. 经济与管理研究，2013，(6)：21-26.

[10]孙巍，苏鹏.引入收入变迁因素的AIDS模型的扩展及实证检验[J]. 数理统计与管理，2013(4)：658-668.

[11]李辉尚，许世卫，孔繁涛.基于收入分层的中国城镇居民食物消费研究[J]. 消费经济，2015(2)：35-41.

[12]张哲晰，穆月英.我国城镇居民食品消费需求系统分析——基于收入分配视角[J]. 中国食物与营养，2015(10)：44-48.

[13]郑志浩，高颖，赵殷钰.收入增长对城镇居民食物消费模式的影响[J]. 经济学(季刊)，2016(1)：263-288.

[14]赵卫亚.双效应面板ELES模型的构建与实证研究[J]. 统计研究，2015(5)：76-83.

[15]沈辰，穆月英.我国城镇居民食品消费研究——基于AIDS模型[J]. 经济问题，2015(9)：81-85、104.

[16]侯媛媛，王礼力.基于主成分分析基础上的中国蔬菜家庭消费预测[J]. 统计与决策，2010(23)：91-93.

[17]程广燕，刘珊珊，杨祯妮，王东阳.中国肉类消费特征及2020年预测分析[J]. 中国农村经济，2015(2)：76-82.

[18]刘勇，汪旭晖.ARIMA模型在我国能源消费预测中的应用[J]. 经济经纬，2007(5)：11-13、32.

[19]Luo Dang，Song Bo.Analysis of the income elasticity of the consumer demand of Chinese rural residents and prediction of its trend[J]. Kybernetes，2012，41(5/6).

[20]鲁珊珊，俞菊生.基于灰色模型GM(1，1)的上海蔬菜产量预测研究[J]. 中国农学通报，2014(35)：255-260.

[21]杨克磊，张振宇，和美.应用灰色GM(1，1)模型的粮食产量预测研究[J]. 重庆理工大学学报(自然科学)，2015(4)：124-127.

[22]黎精明，刘方圆，李鹏辉.基于等维动态GM(1，1)均值模型的CPI预测[J]. 统计与决策，2016(13)：30-33.

[23]温涛，孟兆亮.我国农村居民消费结构演化研究[J]. 农业技术经济，2012(7)：4-14.

[24]肖立.我国农村居民消费结构与收入关系研究[J]. 农业技术经济，2012(11)：91-99.

(责任编辑 李婷婷)

Analysis and Forecast Simulation of Urban Residents’ Food Consumption Demand in China

XU Yi-ting，MU Yue-ying

(College of Economic and Management，China Agricultural University，Beijing 100083，China)

Based on the food consumption expenditure and income data of urban residents in 31 provinces from 2006 to 2012，the paper used ELES model to analyze the food consumption demand system.On this basis，the gray prediction model GM (1，1)was used to simulate the income elasticity of each food from 2013 to 2017.Results showed that seafood with high-grade food characteristics in the long term was very sensitive to changes in income, both seafood and dairy products were the main driving force for future food consumption growth, the basic needs of meat and vegetables are increasing incrementally，and the elasticity of income has a tendency to converge.By the influence of the transfer of rural residents to the city，the consumption demand of grain，eggs and other low-priced food increases.Survival consumption expenditure accounts for about 30%，and food consumption structure gradually changes to a balanced diet.

urban resident；food consumption；ELES Model；GM(1，1)Model；income elasticity

现代农业产业技术体系北京市果类蔬菜产业创新团队项目(项目编号：BAIC01-2016)；北京市社科基金重点项目“北京蔬菜生产碳足迹及生态补偿机制研究”(项目编号：15JGA020)；国家重点研发计划项目“粮食作物丰产增效资源配置机理与种植模式优化—粮食主产区作物种植模式资源效率与生态经济评价”(项目编号：2016YFD0300210)。

徐依婷(1994— )，女，硕士研究生，研究方向：农业经济理论与政策。

穆月英(1963— )，女，博士，博士生导师，研究方向：农业政策与蔬菜产业经济。

1数据来源：国家统计局网站。