第 29 卷 第 11 期 农 业 工 程 学 报
286 2013 年 6 月 Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering Jun. 2013
基于向量自回归模型的中国食物安全预警
吕新业
（中国农业科学院农业经济与发展研究所，北京 100081）
摘 要：该文基于 1980－2011 年的人均粮食、禽蛋、肉类和水产品的产量和消费量数据，以及 4 类产品的价格指
数数据，构建了中国食物安全预警的指标体系，运用向量自回归模型（VAR）对食物安全指标进行预测，再采用
主成分法合成食物安全总指数，在此基础上对 2012－2013 年的食物安全状况进行预警分析。结果表明：基于 1980
－2011 年的数据得到 2012 年和 2013 年的食物安全总指数分别为 62 和 74。通过对 2011 年的预警值与实际值的比
较，得到该预警模型的预测误差仅为 ％,说明该模型系统的预测精度较高，可以用于未来中国食物安全预警研
究。总体来看，2012－2013 年中国食物安全状况为轻警。
关键词：食物供给，模型，预测，食物安全，预警
doi：
中图分类号：F32 文献标志码：A 文章编号：1002-6819(2013)-11-0286-07
吕新业. 基于向量自回归模型的中国食物安全预警[J]. 农业工程学报，2013，29(11)：286－292.
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of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2013, 29(11): 286－292. (in Chinese with
English abstract)
0 引 言
中国人口众多且仍在不断增长，随着生活水平
的不断提高，对食物的总需求越来越大[1-2]。但以此
同时，由于工业化和城镇化的快速增长，我国的人
均耕地和水资源均日趋紧张，依赖单产的增长趋于
极限[3]，我国的食物安全问题越来越受到学术界及
政府的关注[4-5]。食物安全事关系我国政治、经济安
全和整个社会的稳定[6]。从整体上把握粮食的安全
状况，及时并做出有预见性的决策至关重要[7-8]。在
此过程中，建立并完善我国的食物安全预警系统必
不可少，因为食物供给的周期较长，要实现食物安
全，必须提前预警，以便及时采取措施和做出政策
调整[9-10]。
食物安全预警就是应用预警理论和方法，对反
映食物安全状况的相关指标进行分析和评估，预测
安全趋势的发展变化，及时发出警报的过程[11]。我
国的食物安全预警研究始于对中国粮食安全预警
系统的研究。其中又可分为传统预警模型[12-14]和现
代预警模型。传统模型主要是基于粮食趋势产量增
长率预测，粮食供求预测，粮食安全系数预测，粮
收稿日期：2012-09-17 修订日期：2013-05-16
基金项目：2012 年中央级公益性科研院所基本科研业务费专项资金（中
国农业科学院农业经济与发展研究所）资助项目
作者简介：吕新业（1973－），男，黑龙江克东人，中国农业科学院农
业经济与发展研究所副研究员，博士，硕士生导师，主要从事食物安全
与发展、粮食安全及农民专业合作组织方面的研究。北京 中国农业科
学院农业经济与发展研究所，100081。Email: lvxinye@
食周期波动预测，景气分析预测等[15-16]。如比较中
国与世界重要粮食生产与消费国的粮食总产量波
动系数[17]、粮食自给率、粮食库存水平、人均粮食
占有量、低收入人口粮食供应水平等指标，得出中
国粮食安全整体水平仅次于加拿大、法国、美国与
澳大利亚等国，高于世界平均水平的结论[18]。
现代预警模型包括动态预警模型[19]，层次分析
灰色关联法（analytic hierarchy process-grey relation
analysis）预警模型[20]和模糊证据预警模型[21]。DS
证据理论（dempster-shafer evidence theory）与层次
分析法（analytic hierarchy process）相结合的预警
模型[22]。
但粮食只是食物中的一部分，单从粮食安全进
行预警无法完全反映食物安全的状况。为此，有些
文献开始分析中国食物安全的指标体系并试图构
建食物安全预警系统。吕耀等[23]（1998）从农业生
产及其资源生产效率、经济效益、资源利用率以及
资源与环境质量等方面来构建中国食物保障可持
续性评价指标体系，并利用 102 个县（市）的数据，
发现中国区际食物保障可持续水平有较大差异，各区
域影响食物保障可持续性的主要限制因子不同。李岳
云等[24]（2001）认为我国改革开放以来粮食生产波
动频率明显加快，除 1982 年、1983 年、1984 年连
续 3 a 增产外，粮食生产逐步出现两增或两增一平
的波动规律。吕新业，王济民[25]（2004）按照后备
库存和周转贮备的总和为消费量（该文以需求量代
替）的 17%为基本安全来看待，把粮食安全状况分
第 11 期 吕新业：基于向量自回归模型的中国食物安全预警
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为 4 个等级：绿色（贮备量占消费总量的 17%及以
上）、黄色（12%～17%）、橙色（8%～12%）和
红色（8%及以下）4 个级别，并提出了在不同情况
下应采取不同的对策，如出现橙色时政府就应把
粮食安全作为一项重要的工作来抓；若出现红色
就可能过度依赖国际市场，处于十分被动和危险
境地。
本文基于 1980－2011 年的人均粮食、禽蛋、
肉类和水产品的产量和消费量数据，以及 4 类产品
的价格指数数据，构建了中国食物安全预警的指标
体系，运用向量自回归模型（VAR）对食物安全指
标进行预测，再采用主成分法合成食物安全总指
数，在此基础上对 2012－2013 年的食物安全状况
进行预警分析。
1 食物安全预警系统简介
食物安全预警包括 4 个阶段，即：明确警情→
寻找警源→分析警兆→预报警度，其中，明确警情
是前提和基础；寻找警源，分析警兆是对警情的分
析；预报警度是预警目标。
图 1 为食物安全预警系统具体流程。食物安全
预警系统旨在对食物安全状况进行警情辩识并提
前发出警示，系统主要包括数据库子系统、预测子
系统、警示信号预报子系统。系统构建首先要确定
警情指标，建立食物安全预警基础数据库，然后利
用 VAR 模型对各食物安全指标进行预测，再利用
历史数据和专家判断划分警情区间，确定反映食物
不安全程度的警限并对警情指标进行警度分级（重
警、中警、轻警、无警），最后对预测的警情指标
及综合指数进行预警，发出警示信号（通常以红、
橙、黄、绿等表示）。
图 1 食物安全预警系统流程图
Flowchart of early warning system of food security
2 预测方法
食物安全预警的关键是建立合适的预测模型。
由于单一指标难以衡量食物安全程度，因此预警系
统包括多个食物安全相关的单个指标。通常有两种
方法来进行预测，一种是对每个建立单一预测模
型，另一种方法是设计一个能够预测所有的指标的
单一模型，单一模型有助于使预测相互一致。用单
个模型来预测几个指标的常用的一种方法是向量
自回归模型（VAR）。VAR 模型将单变量自回归
推广到多元时间序列，因此被称为向量自回归模
型。
具有 N 个时间变量的 VAR 模型为：
Yt=μ+Θ1Yt-1+…＋ΘqYt-q+Vt （1）
在这 N 个方程组中，Y 为随机向量，t 为观察
期数，其均值 μ=(μ1,μ2,…,μN)′是一个 N 维向量，而
误差向量 Vt的均值为零，且对所有的 t 有相同的协
方差矩阵 Σv=E[VtVt′]，此外还假设对不同时期 i≠j
时 Vi 与 Vj 不相关，即 Vt 为向量白噪声。Θi 是（N×N）
的系数矩阵，q 为滞后期数。
VAR 模型是 N 个时间序列回归的一个集合，
其中回归因子是所有 N 个序列的滞后值。当每个方
程中的滞后期数相同且等于 q 时，方程系统被称为
VAR(q)。VAR 模型需要满足误差的条件均值为零，
随机向量必须为遍历平稳过程，并不存在完全多重
共线性。
通过估计参数 Θ1,…,Θq 和 Σv 并再进行外推即
可得到各时间序列变量的预测值。VAR 模型用于短
期预测时其精度要高于结构方程模型，而且 VAR 模
型不需要考虑之间的因果关系，尤其适用于指标之
间逻辑关系复杂的情况，VAR 模型还可进行外生冲
击的影响评估。
3 食物安全指标的平稳性检验
根据我国的实际情况和数据可得性，本文选取
粮食、禽蛋、水产品、肉类的人均产量(s)、人均消
费量(c)及价格指数(p)作为食物安全指标，用农村居
民人均纯收入(ri)和城镇居民人均可支配收入(ui)作
为外生变量。
数据分别取自于 1980—2012 年《中国农村统
计年鉴》，1980—2012 年《中国统计年鉴》及相关
年份的《中国农业发展报告》。
只有平稳时间序列才能做出有意义的 VAR 预
测，然而多数时间序列数据是非平稳的，一般可采
用差分变换使之成为平稳序列。但有些即使通过一
阶差分变换后，仍可能是非平稳序列，因此需要进
行平稳性检验。本文对所有人均产量、人均消费量
和人均收入数据均先取对数，再差分。因原始价格
指数为环比指数，因此先除 100 之后取对数。
平稳性检验结果（见图 2）表明，所有经过取
对数再差分处理后的增长率指标的特征值均位于
“单位球”内，满足 VAR 模型所要求的平稳性条件。
农业工程学报 2013 年
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注：●为特征值
Note: ● Means eigenvalue
图 2 粮食 VAR 模型平稳性检验圈
Stationary test of VAR model of grain
4 VAR 估计与预测
在 VAR 模型估计之前，需要先确定模型中阶
数 q。q 的确定取决于需要向前多少步的预测，q 必
须大于所需预测的年份，可以预先设一个 q 然后用
形式检验去判断其显著性，但更为常用的办法是通
过一定的准则来确定 q，如 Akaike 信息准则（AIC）
和 Schwarz’s Bayesian 信息准则（SBIC），通常选
取使 AIC 或 SBIC 极小化的滞后阶数 q。结果（表
1）表明，最终预测误差（FPE）、AIC、Hannan &
Quinn 信息准则（HQIC）准则均显示一阶滞后较优，
而 SBIC 均显示零阶滞后较优。为了满足超前两步
预测的需要，我们仍然选择二阶滞后进行估计。
表 1 滞后阶数选择
Table 1 Choice of lag length
滞后
阶数
q
似然值
LL
似然比
LR
自由度
df
最终预
测误差
FPE
Akaike’s
信息准则
AIC
Hannan
and Quinn
信息准则
HQIC
Schwarz’s
Bayesian
信息准则
SBIC
0 -07
1 9 -07
2 9 -07
3 9 -07
4 9 -07
利用 VAR 模型分品种进行估计，估计模型中
还引入了两个外生变量，即农村人均纯收入对数差
分（dri）和城镇可支配收入对数差分（dui）。估
计结果见表 2，其他品种的估计结果未报告。
表 2 中国粮食 VAR 模型估计结果
Table 2 Estimation results of VAR model for china’s grain security
被预测变量
Predicted variable
预测变量
Predictive variable
系数
Coefficient
标准误
Standard error
Z 值
Z Value
P 值
P Value
95%置信区间
95% Confidence interval
ds
dsL1.
dsL2.
dcL1.
dcL2.
dpL1.
dpL2.
dri
dui
_cons
dc
dsL1.
dsL2.
dcL1.
dcL2.
dpL1.
dpL2.
dri
dui
_cons
dp
dsL1.
dsL2.
dcL1.
dcL2.
dpL1.
dpL2.
dri
dui 0
_cons 0
注：表中 ds、dc、dp 分别表示粮食供给、消费和价格的对数差分值，下标 L1 和 L2 表示各变量的滞后一阶和滞后二阶值。dri 和 dui 分别表示农村
人均纯收入和城镇居民可支配收入对数的差分值。_cons 为估计模型的常数值。
Note: The variables of ds, dc, and dp in the table are the abbreviates of the logarithmic difference of variables grain supply, grain consumption, and grain price,
respectively, the subscript L1, L2 mean lag of first order and second order respectively. The variables of dri and dui are logarithmic difference of the rural and
urban per capita net income. variable _cons is the estimated constant term of the VAR model.
第 11 期 吕新业：基于向量自回归模型的中国食物安全预警
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依据近几年的增长趋势，假设 2013 年农村与
城镇人均纯收入均相对于上一年增长 10％，超前两
步预测得到 2012－2013 年粮食、禽蛋、水产品、
肉类的人均产量、人均消费量及销售价格指数这 12
个指标 2 年的预测值。
5 食物安全总指数合成
由于各指标间存在相关性，且难以通过可能不
一致的指标得到一个总的安全程度判断，因此需要
用适当的方法得到粮食安全总指数，通常的做法是
专家赋权，另外一种通用的方法是采用主成分分析
法。本文采用主成分法对 12 个食物安全相关的指
标的历史值及预测值进行合成，得到各年我国食物
安全的总指数。
主成份分析通过降维技术把多个具有一定相
关性的指标约化为少数指标的一种多元统计分析
方法。本质是把一组相关变量通过线性变换转换成
另一组不相关变量，且在数学变换中保持变量的总
方差不变。
表 3 是对 12 个指标进行主成分分析得到的特
征值、第 r 个主成分的方差贡献及前 r 个主成分的
累积方差贡献。
表 3 主成分分析—方差贡献
Table 3 Principal component analysis: variance contribution
主成分
Principal
Component
特征值
Eigenvalue
特征值差
Difference of
eigenvalue
方差贡献率
Proportion
累积方差
贡献率
Cumulative
主成分 1
主成分 2
主成分 3
主成分 4
主成分 5
主成分 6
主成分 7
主成分 8
主成分 9
主成分 10
主成分 11
主成分 12 —
进一步得到 12 个因子的因子得分表（见表 4）。
根据因子得分我们首先计算得到因子得分，再用表
3 中的方差贡献对各相应的因子得分加权，得到食
物安全总指数。
表 4 主成分因子得分表
Table 4 Factor scores of principal component analysis (PCA)
主成分 Principal component 变量 Variables
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
粮食产量
禽蛋产量
水产品产量
肉类产量
粮食消费量
禽蛋消费量
水产品消费量
肉类消费量
粮食价格
禽蛋价格
水产品价格
肉类价格
6 食物安全预警结果
确定警限的方统计方法分为多数原则、半数原
则、均数原则、少数原则以及众数原则[26]，本文采
用均数原则来划分警限。先将食物安全总指数变换
到 0～100 之间，再将警限划分为 4 个区间，并用
红、橙、黄、绿分别表示重警、中警、轻警和无警，
各区间的临界值分别为 0，25，50，75，100。
为了对本预警模型的预警效果进行估计，我们
删除2011年数据，采用完全相同的预警模型对1980
－2010 年的数据重新进行预警分析，即对 2011 年
和 2012 年进行重新预警。其中 2011 年的实际数据
已知，因此可以进行对比评估预警效果（见图 2）。
其中实线表示基于 1980－2011 年的预警结果，虚
线为基于 1980－2010 年的预警曲线。由于主成分
方法是基于样本数据的自动加权，因此在 2010 年
之前的某些年份（如 1997－2003 年）食物安全总
指数略微有所不同。从 2011 年的预测数据与实际
数据对比来看，差别很小。2011 年的预测数为
−，实际数为−。若换算成（0～
农业工程学报 2013 年
290
100）区间之后，分别为 和 ，两者差距
十分小。但超前两步预测时的结果差距相对较大，
基于 2010 年及之前的数据预测 2012 年的结果为
，新增 2011 年数据之后的预测为 ，造成
误差的可能原因是难以捕捉难以预测的外生随机
冲击造成的，同时，由于这两个数据均为预测值，
目前尚无实际数据可以对比验证。
注：图中不同灰度表明食物安全预警区间。
Note: The figure shows that different gray represents warning
interval of food safety.
图 3 中国食物安全预警图
Estimation of China’s food security index
将食物安全总指数及警限绘在同一个图中（见
图 3），我们发现，20 世纪 80 年代初在轻警状态，
20 世纪 90 年代末我国食物安全状况保持在无警状
态，其中 80 年代初得益于家庭联产承包责任制极
大地调动了我国农民的生产积极性，另一方面，则
是化肥和良种的普遍推广使用以及粮食价格的提
高。20 世纪 90 年代未和 21 世纪初期，粮食供过于
求，出现了给农民打白条以及农业税费负担过重等
现实，使部分地区农民开始大规模外出，少数地方
出现抛荒弃耕现实，使粮食安全局面迅速恶化，这
突出表明粮食供给过多也可能导致未来粮食不安
全。1994 年安全状况最为恶化。近年来，我国城镇
化加速，耕地锐减，工业与农业用水矛盾日益严重，
加上对农村水利投入不足，以及退耕还林等政策的
实施带来供给趋紧，尽管我们实现了难得的八连
增，但资源的消耗已趋尽极限，加剧了我国未来食
物安全隐患，再加上食物消费结构升级，食物安全
形势保持在紧平衡状态。随着我国政府大力加强水
利基础设施，不断加大各项补贴力度，预计 2012
－2013 年我国食物安全将保持在轻警状态，按照百
分制，这 2 a 的食物安全指数分别为 和 。
7 结论与讨论
本文基于 VAR 模型预测和主成分加权的思想
建立了我国食物安全预警系统。选取粮食、禽蛋、
水产品、肉类的人均产量、人均消费量及销售价格
指数等 12 个指标作为食物安全指标，利用历史数
据试图从多环节、多指标的全面监测和预警角度对
我国食物安全预警进行了研究，包括：对影响食物
安全的各指标均设置警限，并分别进行预警；在短
期比较精确预测的基础上，输出警情、找到警源，
最后直观地输出食物安全预警图。采用 1980－2011
年的统计年鉴数据对中国的粮食安全状况进行预
警分析及警度评定，评估结果与实际情况基本一
致，表明了该预警系统的有效性。
然而，由于数据限制，本文的 VAR 模型预测
精度受到影响，难免使预测结果和实际情况有所差
距，而且预测主要是基于历史数据，难以捕捉难以
预测的外生随机冲击，如气候变化对食物生产的影
响[27-28]，故本文可能存在一定的局限性，深入全面
分析，还需要辅之于更多定性分析。此外，食物安
全状况的核心是供求关系，也就是生产能力和消费
需求之间的平衡状况，中国近些年来，食物生产能
力不断地创记录，而消费需求也在发生巨大变化
（包括消费量、消费结构、消费方式等）。本文从
生产方面进行了系统研究，对消费需求方面的研究
略显不足，有待于今后进一步从食物供需关系的机
理分析入手开展食物安全预警研究，从而构建有坚
实根基的食物安全预警模型和机制。
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China’s food security and early-warning system based on vector
autoregression (VAR) model
Lü Xinye
(Institute of Agricultural Economics and Management, Chinese Academy of Agricultural Sciences, Beijing 100081, China)
Abstract: Food safety pre-warning is the process including the application of the pre-warning theory and method,
analysis and evaluation of relevant indicators reflecting food safety conditions, prediction of safety development
and sounding the pre-warning. China’s food safety pre-warning supply derived from the study of China's grain
security early warning system, which can be divided into a traditional warning model and a modern warning
model. The traditional model is mainly based on the predictions of the trend of the grain production growth rate,
predictions of grain supply and demand, predictions of grain staff indexes, predictions of grain fluctuation cycle,
and predictions of prosperity.
Based on China’s per capita production and consumption of grain, eggs, meat, aquaculture products, and the
price indexes of these four types of products from 1980 to 2011, this study establishes the index for China’s food
safety early-warning system. The Vector Autoregression Model (VAR) is used to predict China’s food safety
indicators, and the Principal Component statistical method is used to synthesize the aggregated food safety index,
and China’s food safety in 2012 and 2013 are projected. Specifically, this study first predicts the food safety
indicators by VAR, then synthesize all indicators to an aggregated food safety index using the Principal
Component statistical method. The results of this study show that the aggregated indexes of China’s food safety of
2012 and 2013 are 62 and 74, respectively. Compared with the real data of 2011, it shows that the prediction error
of this model is only %, which means this model has a high projection precision and can be used for the
projection of China’s future food security. The results of this study also show that China will have a moderate
level of concern on its food safety in 2012-2013.
In recent years, due to the straining support posed by acceleration of urbanization, shrinking lands, serious
contradiction between industrial and agricultural water, lack of investment in water conservancy, and the policy of
returning the grain plots to forestry, although we have achieved 8-year grain production harvests consecutively,
the depleting resources exacerbated the risk of future food safety, coupled with an upgrading food consumption
structure, which has made the food safety situation quite tense.
Key words: food supply, models, forecasting, food safety, early warning
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