一、我國糧食供求變化

（一）糧食生產

改革開放以來，我國糧食產量總體呈較快增長態(tài)勢。2013年全國糧食產量達60194萬噸，較1978年增長97.5%，年均遞增2.0%，具體可分為4個階段。

第一階段（1978—1984年）：糧食產量持續(xù)大幅增長。1978至1984年，全國糧食產量年均增長5.0%。在這一階段，糧食增長主要受單產水平提高驅動。1984年，全國糧食播種面積較1978年下降6.4%，但糧食單產則增長42.8%。

第二階段（1985—1998年）：糧食產量波動中增長，增速有所下降。單產水平提高仍是該階段糧食總產量提高的主要驅動因素。1998年較1984年全國糧食總產量增加10499萬噸，增長25.8%，年均增長1.7%。其中，糧食播種面積增長0.8%，單產提高24.8%。

第三階段（1999—2003年）糧食產量持續(xù)減產。該階段的突出特點是：不僅糧食播種面積有較大程度減少，單產水平也有所降低。2003年，全國糧食產量僅為43070萬噸，較1998年減少15.9%，年均遞減3.4%，為1990年以來的最低水平。

第四階段（2004—2013年）：糧食產量持續(xù)增加。2003至2013年，全國糧食增產17124萬噸，增長39.8%，年均增長3.4%，其中播種面積增長12.6%，單產增長24.1%，對糧食增產的貢獻分別為31.7%和68.3%，糧食播種面積的擴大和單產水平的提高，同時支撐著糧食總產量的增加。

（二）糧食凈進口

中國是世界人口第一大國，雖然國家糧食自給能力不斷增強，但國內糧食②需求持續(xù)增長，中國糧食進口也逐步增加，已成為糧食貿易大國，在世界糧食市場上占有重要地位。

一是貿易規(guī)模不斷擴大，總體以進口為主。2012年中國凈進口糧食7747萬噸，比1980年增長5倍，年均增長5.8%。2004年以前，中國糧食凈進口數(shù)量不大，并有若干年為凈出口。2004年以后，中國糧食凈進口量快速增長，并長期為糧食凈進口國。此后，中國糧食凈進口數(shù)量幾乎一年一個臺階，于2012年突破7000萬噸，直逼8000萬噸大關。

二是貿易品種結構不平衡，波動性較大。從結構看，中國主要出口玉米、大米，進口小麥。玉米和大米總體為凈出口，小麥總體呈凈進口。其中，玉米出口量很大，波動也相當大，凈進口量峰值與谷值之差達2146萬噸，大米進出口量較穩(wěn)定，波動較小，但兩者出口量均呈逐年下降趨勢，近幾年均為凈進口，特別是2012年凈進口量分別達到495萬噸和209萬噸，創(chuàng)1980年以來新高，均比1980年增長2.2倍。小麥進口量明顯下降，出口量有所增長，凈進口量波動較大。

糧食總產量與凈進口量構成糧食的總供給量。改革開放以來，我國糧食總供給量逐年上升，從1991年的43866萬噸增加到2012年的66705萬噸。

（三）糧食需求

在人口增長，飲食結構變化，農產品加工、生物、醫(yī)藥、能源產業(yè)發(fā)展等共同影響下，我國包括口糧消費、飼料消費、工業(yè)消費在內的糧食需求持續(xù)增長。從三大類消費來看，工業(yè)用糧和飼料用糧增長較快，而口糧需求緩慢增長。2012年工業(yè)用糧消費量達10130萬噸，較2003年增長123.8%，年均增長9.4%；飼料用糧緊隨其后，2012年消費量達14722萬噸，較2003年增長23.1%，年均增長2.3%；口糧消費量雖仍最多，為25389萬噸，但較2003年僅增長6.9%，年均增長0.7%。

　　分品種看，作為工業(yè)和飼料用糧主力的玉米和小麥，消費快速增長，增速明顯快于口糧為主的稻谷。2012年玉米消費量達20000萬噸，超過稻谷成為糧食第一大消費品種，較2003年增長50.5%，年均增長4.7%；小麥消費量12417萬噸，較2003年增長15.5%，年均增長1.6%。2012年稻谷消費量為19961萬噸，較2003年增長5.6%，年均增長0.6%，其中口糧較2003年增長8.7%，年均增長0.9%，工業(yè)用糧增長8.0%，年均增長0.9%，而稻谷的飼料用糧作用持續(xù)削弱，導致消費下降18.3%。

二、“十三五”期間我國糧食產量和消費量預測

本文利用BP神經網絡對我國“十三五”時期糧食產量和消費量進行預測。BP（Back Propagation）網絡是1986年由Rumelhart和McCelland為首的科學家小組提出的，是一種按誤差逆?zhèn)鞑ニ惴ㄓ柧毜亩鄬忧梆伨W絡，是目前應用最廣泛的神經網絡模型之一。BP網絡能學習和存貯大量的輸入—輸出模式映射關系，而無需事前揭示描述這種映射關系的數(shù)學方程。它的學習規(guī)則是使用最速下降法，通過反向傳播不斷調整網絡的權值和閾值，使網絡的誤差平方和最小。BP神經網絡模型拓撲結構包括輸入層、隱層和輸出層。

（一）糧食產量預測

本文選用以下影響未來糧食產量的因素進行分析和預測：前期糧食產量（萬噸）、糧食作物播種面積(千公頃)、農業(yè)機械總動力（萬千瓦）、有效灌溉面積（千公頃）、農用化肥施用量（萬噸）、農村用電量（億千瓦時）、農業(yè)災害成災面積（千公頃）、全國人口（萬人）、農林牧漁業(yè)總產值（億元）。定義Xi為影響某年糧食產量的第i種主要影響因素，Y為j年的糧食產量。將數(shù)據(jù)分為兩類，前35組（1978—2012年）樣本數(shù)據(jù)設為訓練樣本，2013年的樣本數(shù)據(jù)設為檢驗樣本。設置一組檢驗樣本主要是為了檢驗網絡是否具有一定的泛化能力。利用訓練樣本數(shù)據(jù)預測2013—2020年的糧食產量。設定訓練樣本中輸入向量為P＝xi，輸出向量為t=Y。

隱含層神經元個數(shù)的確定。確定輸入層神經元的個數(shù)為8，輸出層神經元的個數(shù)為1。其中，n為輸入層節(jié)點數(shù)，m為輸出層節(jié)點數(shù)。隱層節(jié)點數(shù)取值區(qū)間為c∈（，得出隱層節(jié)點數(shù)的范圍為[4,17]，而最佳的節(jié)點數(shù)要通過實驗確定。運用MATLAB進行仿真實驗可知，從4開始，隨著節(jié)點數(shù)的增加，訓練誤差逐步減少，但測試誤差在8處達到最小，本文為兼顧訓練時間和測試誤差，選擇8個節(jié)點。BP神經網絡是一個具備高度自學能力的模型，故輸入層權值和閾值初始值對最終結果沒有太大影響，好的初始值會減少運算時間，加快模型的學習，故這里選取系統(tǒng)默認值。）

根據(jù)BP神經網絡的計算原理，學習速率的取值范圍為（0，1），學習速率在0.01左右是比較好的，故本文選取0.01。經過1000次迭代訓練，達到事先設定的收斂精度要求，訓練結束，預測結果見表1。

2013年全國糧食總產量基于BP神經網絡的預測值與真實值之間的誤差率為0.007，說明用BP神經網絡對我國糧食產量的預測效果較好。預測結果顯示，糧食產量波動上升，到2020年我國糧食總產量達到63399萬噸，比2013年增長5.3%。其中，稻谷、小麥、玉米分別達21087萬噸、13007萬噸和24009萬噸，分別增長3.6%、6.7%和9.9%。