营养健康视角下的中国粮食自给率测算及应用*

杨少文，熊启泉，王 萍

（1.岭南师范学院商学院，广东 湛江 524048；2.华南农业大学经济管理学院，广州 510642；3.岭南师范学院体育科学学院，广东 湛江 524048)）

一、引 言

党的二十大报告要求树立“大食物观”，实施“大食物观”，发展设施农业，构建多元化食物供给体系。“大食物观”注重食物多样性，以促进全民健康为目标，不断实现人民对美好生活的向往。粮食安全是人类社会进程中的重要议题，是一个不断发展的概念。在“大食物观”的指导下，粮食安全不仅关注粮食数量上的充足，还关注人们的营养健康。粮食自给率是粮食安全定量化的核心指标，涉及从宏观至微观的多个层面，也是一个从微观至宏观逐渐汇集的过程。在汇集过程中，个体获得粮食满足身体需要程度上升到国家粮食供给满足粮食需要程度。随着粮食安全关注点的拓展，粮食自给率的测算方法也需要相应的改进。

目前国内外研究粮食自给率的文献绝大部分仅反映数量上的可供性，但这种纯粹数量角度反映的粮食自给率并非越高越好（辛翔飞等，2020）。粮食自给率研究的核心是测算粮食产量满足粮食需要量的程度，若能从营养健康角度获取或测算粮食需要量，则粮食自给率能反映营养健康方面的特性。中国居民的膳食消费已从“吃饱肚子”向“吃好”以及“吃得健康”转变，因此有必要从营养角度研究粮食需要量，现有测算方法主要基于营养素和平衡膳食两种。营养素的测算方法能反映出不同食物在营养供给上的差异，但忽略了食物多样性对微量营养素缺乏症（隐性饥饿）的预防作用（张元红，2016；李国景等，2019）。平衡膳食的测算方法能反映出居民对各类食物的平衡需求，但推荐食物摄入量的范围较大，难以准确测算出粮食实际需要量，只能用假定状态来推测，且仅适用于宏观总量的测算，不能满足居民分层分群的微观测算需要（胡小平等，2010；唐华俊等，2012；梁姝娜，2015；Niu 等，2022）。这两种方法均基于营养标准，虽然营养与健康密切相关，但用营养指标代表营养健康尚不够准确。如何选择现实可行且反映营养健康程度的具体指标，成为将粮食自给率由单纯的数量视角研究拓展到营养健康视角研究的关键。

本文微观层面采用反映居民营养健康的体质指数（Body Mass Index，BMI），推算到宏观层面粮食需要量，再测算出反映营养健康的粮食自给率，与仅反映数量的粮食自给率方法比较，继而分析各类粮食性食物进口对营养健康的影响效应，并得出相应结论。主要贡献在于：第一，尝试将个体的体质指数（BMI）数据统计汇集，通过平衡膳食标准推算出居民粮食消费量，消除了平衡膳食摄入量上下限差距较大的缺陷，改进了只能用设定状态下推算方法的现象；第二，将微观反映营养健康的体质指数（BMI）分析与宏观粮食自给率测算结合，使粮食自给率具有营养健康的特性，弥补了以往粮食自给率仅能反映数量供给的缺陷；第三，微观指标的分群分层特性与宏观指标结合分析，发现约10%中国人口仍存在营养不足，在不增加或少增加粮食产量或进口量的情况下，通过改变粮食在不同人群的消费配置，就能改善粮食供给不足人群的状况。

二、营养健康指标和粮食自给率测算选择

（一）平衡膳食标准

粮食安全的最终目标是保障个体营养健康。合理营养是健康的物质基础，人们消费食物数量和品位的提高，并不能说明营养是合理的，营养科学的理论基础是营养均衡。粮食总产量和数量自给率较高，但个体的饮食数量和结构不合理，仍可能导致营养不良和健康不佳。

粮食安全的营养指标一般在营养学的指标体系中选择。联合国粮农组织（FAO）以热量为基础衡量粮食安全，不涉及营养成分。膳食中各种营养成分是维持人体正常生命活动必不可少的物质基础，涉及六大营养素：蛋白质、脂类、糖类、水、维生素和无机盐。研究者给出不同能量水平建议的食物摄入量，按年龄、性别测算蛋白质、脂类、糖类（梁姝娜，2015）。但这两种研究方法存在食物相互过分替代，从而导致对微量营养素缺乏症的忽视。食物多样性对营养健康是非常重要的（朱珍妮等，2021）。营养与健康高度相关，但营养摄入并非越多越好，要与日常生活体力活动量相匹配。因此，平衡膳食是将营养与健康结合的主要途径。《中国居民膳食指南》专家委员会从营养和健康两个维度，提出了营养与健康并重的食物定量指导方案，采用宝塔图形直观表示，为日常食物合理搭配、平衡膳食提供了具体指导，故称《中国居民平衡膳食宝塔》（以下简称“平衡膳食标准”）。

平衡膳食标准除了建议身体活动量和饮水量外，食物分为以下5类：（1）谷薯类。由大米、小麦、玉米、高粱和薯类等构成。（2）蔬菜和水果类。（3）畜禽鱼蛋类。（4）奶类和豆类食物。（5）食用油和盐。国家统计局的粮食范围涵盖了谷物、豆类、薯类三大类作物，其中谷物涵盖稻谷、小麦、玉米、谷子和高粱等。本文仅研究平衡膳食标准与粮食直接或间接相关部分，即谷薯类、畜禽鱼蛋类、奶类、豆类和用豆类榨取的食用油。不涉及蔬菜、水果和盐的部分。

（二）BMI指数

平衡膳食建议的食物量是范围值，原因是与个人的活动量、年龄、身高和体重等众多因素相关。寻找反映遵循平衡膳食标准消费的结果指标成为相关学者的研究重点。中国疾病预防控制中心营养与健康所发布的营养数据年鉴中有许多指标可反映营养健康，但较复杂，不便以粮食安全为焦点的农经学者研究。故多数学者只能设想平衡膳食几种状态（如高、中和低）进行研究。体质指数（BMI）①BMI另外一种翻译为体重指数（Body Weight Index）。是世界卫生组织（WHO）推荐的评价营养健康的指标，简单易行。该指数计算只需测量体重和身高两项指标，用体重（kg）除以身高（m）的平方得到指数结果。

在WHO标准的基础上，结合中国人种特征，中国国家卫生与计划生育委员会（现为国家卫生健康委员会）于2013年，颁布了WT/T428-2013行业标准。该标准具体规定：BMI≥28.0判定为肥胖，24.0≤BMI＜28.0判定为超重，18.5≤BMI＜24.0判定为体重正常，BMI＜18.5判定为体重过低。BMI指数与大多数体质健康指标有显著相关性。当BMI≥18.5 时，BMI 指数与健康指标呈负相关（林宇等，2012）。在BMI＜18.5时，许多健康指标比较糟糕（Sabina等，2022）。同时，BMI指数反映家庭及个体的生活方式（Peter，2021），与经济状况密切相关（苏群等，2021），成人的BMI指数直接影响其后代儿童的发育状况（Kupek等，2014）。

遵循平衡膳食标准的食物消费能解决或大幅减轻目前国际公认三大营养不良问题：（1）营养不足（蛋白质-能量缺乏）②FAO营养不良概念相当于中国营养学会的营养不足概念。；（2）微量营养素缺乏症；（3）超重和肥胖。其中第1个问题直接在体质指数中反映为BMI＜18.5，第3个直接反映为BMI≥24.0。第2个问题会导致身体不健康，也会间接反映在BMI指数中。因此，用BMI指数作为反映平衡膳食指导食物消费结果的指标，简单可行，目前中国众多微观数据库也能找到相关数据。

（三）粮食自给率测算方法确定

粮食自给率的宏观层面指一国或者地区粮食供给满足粮食需要的程度。其微观层面指个人获得粮食满足个体身体需要的程度，也称为粮食满足度。由于微观层面的粮食自给率难以区分进口和出口的粮食部分，通常使用宏观层面的粮食自给率概念。粮食自给率一般用百分数表示，用一国或者地区当年的粮食产量除以当年粮食需要量③本文认为粮食需要量与粮食需求量有区别，粮食需求量是买得到并能得到的数量，而需要量无此含义。。计算方法中有四种计量单位：一是按照纯粹重量或折算重量；二是按照折算热量；三是按照折算金额；四是按照折算用地面积（Clapp，2017）。四种计量单位各有优劣势，需经常对照分析，学者采用重量单位的最多。

测算粮食自给率的重点是确定纳入粮食产量的统计口径和粮食需求量。不同的粮食统计口径和需要量计算方法会导致粮食自给率的结果有较大差别。仅包含谷薯豆类为传统自给率，另外加上把食物中的畜禽鱼蛋奶类折算为粮食产量的方法称为真实自给率（熊启泉，2022），粮食产量数据较易获得且争议少。然而，粮食需要量的数据很难获得，计算方法主要有定额统计法、流向统计法和消费统计法。定额统计法是常见的粮食需求量估算方法，根据人均定额年消费量与人口总数的乘积计算。流向统计法是通过粮食去向的数据间接推算需求量，数据较为权威。消费统计法是一种直接推算粮食需要量的方法，考虑多种因素，计算复杂。

上述粮食需要量计算方法中，定额统计法和消费统计法可用于由微观层面推算宏观层面，流向统计法只适用宏观层面。本文由微观个体的BMI指数推算粮食消费量，测算出宏观的粮食自给率，故采用第三种消费统计法，用重量作为计量单位。

三、基于BMI指数食物消费量计算及分析

（一）数据来源及说明

目前一些公开的微观数据库中有身高和体重的两项数据，本文选取中国综合社会调查（Chinese General Social Survey，CGSS）项目库的相关数据作为微观数据来源。CGSS项目从2003年起每年抽样调查一次，数据2年后公开，目前公开的最新数据是2018年。样本框有一期和二期，一期数据中无身高和体重指标，二期数据有这两项指标。2008年是CGSS一期的终点和二期的起点，其抽样具有二期的试验性质，因此，2008～2018年的抽样框确定的原则一致，保证数据质量的一致性。但2008年抽样是实验抽样，2011年是半样本抽样，这两年的样本数大约只有全样本的一半，有可能造成数值有波动，其余各年是二期的同一样本框下的全样本抽样。剔除身高、体重及出生年份不全的数据，剩下为有效样本。CGSS数据库针对样本设置的全国样本权重，提高了样本计算的全国代表性。

（二）体质指数（BMI）计算与分析

用清理后的有效样本数据计算出体质指数（BMI），计算过程中使用数据库自带的全国样本权重④由于小于18 岁儿童的BMI 指数没有国家标准，CGSS 和其他微观数据库小于18 岁的人群数据也极小，不能覆盖0～17 岁范围，难以得到全国代表值。已有文献表明成年人的BMI与其后代儿童营养健康密切相关。故直接将18岁以上BMI指数对应膳食标准推广到全国居民。。其中2009、2014、2016年未公布数据，使用前后两年的平均数插值处理。整理计算结果如表1。

表1 2008～2018年BMI比例及均值

表1能反映2008～2018年期间各段BMI比例和均值的趋势变化。由表1可知，反映整体的BMI均值略有上升趋势；营养正常（18.5≤BMI＜24.0）比例略有减小趋势，该段均值略有上升趋势；营养不足（BMI＜18.5）比例上下略微波动，但该段均值无变化趋势；营养病态（肥胖）（BMI＞28）比例有明显上升趋势，但该段均值除2011年异常较高，整体无变化趋势；营养过剩（24≤BMI＜28）比例略有上升趋势，该段均值稳定不变。表1说明中国人均消费食物数量上升，营养程度不断提高，但营养不足人口比例稳定，营养病态（肥胖）人口比例上升。

以18.5≤BMI＜24.0 为基准，当BMI＞24.0 时，将该段实际均值除以24，得到营养满足程度；当BMI＜18.5时，将该段实际均值除以18.5，得到营养满足程度，其中FAO认为超出5%以上的营养不足部分，为粮食不安全比例。测算2008～2018年期间各段BMI营养满足程度如表2。

表2 2008～2018年粮食不安全及各段BMI营养满足程度

按BMI的分区范围，分析表1和表2可知：（1）BMI＜18.5比例中，大约有10%人口属于营养不足。联合国粮农组织（FAO）用食物不足发生率（相当于营养不足率）表示粮食不安全程度。根据FAO（2013～2019）在《世界粮食安全和营养状况》列出中国食物不足发生率，2008～2018年其平均值超过10%。可见基于CGSS 的统计数据与FAO 数据基本一致。由于存在疾病、遗传和统计误差等非食物供给原因，FAO建议扣除5%的百分比。FAO认为食物不足发生率超过5%，存在粮食不安全状态的人群超过15%（梁姝娜等，2016），可认为国家整体处于粮食不安全状态（刘晓梅，2004）。故基于营养健康视角，我国仍有5%人群粮食消费处于营养不足状态。粮食安全处于不安全状态，满足程度为88%～95%。（2）18.5≤BMI＜24比例为56%～62%，属于营养正常（既不过剩，也无不足）、身体健康范围，粮食安全处于正常状态，满足程度为100%。（3）24≤BMI＜28 比例为22%～26%，属于营养不良的超重、身体亚健康范围，粮食供给处于过于安全状态，营养满足程度为106%左右，超过正常需要6%。（4）BMI＞28比例为4%～8%，属于营养不良的肥胖、身体不健康范围，粮食供给处于过度安全状态，满足程度为125%～136%。（5）整体BMI 均值为22～23，属于营养正常、身体健康范围，粮食安全处于正常状态，营养满足程度为100%。

相关文献研究表明，超重和肥胖最主要原因是身体吸收的营养超过体力活动的消耗量，控制食物消费量是控制体重的主要方式（Daniel等，2006），在当前人们日常体力活动量日益减少情况下，增加运动活动的主要目的是健康，仅是控制体重的辅助方式。营养满足程度超过100%，意味着在正常活动量下，超重和肥胖类别吸收的营养数量超过正常活动量的程度，不仅浪费粮食，且会对自身健康造成损害。

用微观个体的BMI指数反映中国粮食安全状态，不仅能反映社会整体情况，还能反映个体分层分群情况，贫困与营养不良有着紧密的相互联系（孟习贞等，2019）。表1 和表2 结果表明，中国存在10%左右营养不足人口。营养过度消费病态人口比例持续上升，接近8%。上述数据提示各级政府，不仅要保证人民粮食安全，还要重视社会不同群体，不合理粮食消费配置造成的粮食安全问题。

（三）食物消费量计算与分析

为了把BMI指数与粮食消费量联系起来，应先将平衡膳食标准统一到粮食范围，然后再根据BMI指数与平衡膳食标准的对应关系换算。2008～2018 年间平衡膳食标准有2007 年和2016 年两个版本，2008～2015年数据计算用2007年版本，2016～2018年用2016年版本。以谷薯类为基准，折算系数为1，其他食物类别根据其粮食为主要原料所占比重得出折算系数，食用油折算系数包含指以大豆和玉米为原料产油所占全部食用油的比例。与粮食相关的平衡膳食标准和折算系数见表3。

表3 2007和2016年平衡膳食标准及折算粮食系数（克）

各类食物量（奶类除外）对应算法，第一步按公式（1）计算1单位BMI对应的食物量。

1单位BMI对应食物量=（各类食物范围量上限-下限）÷（24-18.5）（1）

第二步按公式（2）计算各段BMI对应的食物量。

各段BMI对应的食物量=（各段BMI均值-18.5）×1单位BMI对应食物量+各类食物量下限（2）

奶类没有范围值，其算法为BMI（小于18.5）均值除以18.5乘以300，BMI（18.5～24）为300。BMI（大于24）的均值除以24乘以300。

均值BMI对应算法为加权平均数，权数为各段比例，即每年BMI均值对应食物量等于各段BMI对应食物消费量乘以各段BMI比例之和。日消费量（克/人）为BMI均值对应食物量乘以表3中各类食物折算系数之和。年消费量（千克/人）为日消费量乘以每年天数再除以一千，其中闰年为366天。测算结果如表4，表中消费量都是无粮食损耗的测算结果。由表4可知，2008～2018年，畜禽肉类、食用油类消费量基本稳定，谷薯类、蛋类、奶类有微弱上升趋势，鱼虾类上升趋势明显。豆类消费在2016年变化明显，主要是2007 版和2016 版平衡膳食标准差异造成。总体而言，日消费量和年消费量稳定波动，2015年后处于波动微弱上升，这种变化趋势与BMI均值变化基本一致。

表4 2008～2018年基于平衡膳食的食物消费量

表4中，在无粮食损失情况下，年人均消费量在301～310千克波动，远低于《国家粮食安全中长期规划纲要》（2008～2020 年）中设定的目标。该规划要求2010 年人均年粮食消费量不低于389 千克，到2020年达到不低于395千克。两者数据对比说明，降低粮食损失和遵循平衡膳食有助于降低人均粮食最低需要量。

中国统计年鉴2013起开始统计中国居民主要食物消费量，为了比较基于BMI指数的平衡膳食标准食物消费与人们实际食物消费差异，根据表4和中国统计年鉴数据制成表5，其中按照谷薯类平衡膳食标准（2016版）5∶1拆分为谷类和薯类。

表5 实际食物消费与平衡膳食标准各类食物人均年消费量对比

平衡膳食标准是根据人体对各种营养素的需要量制定的食物摄入量参考值。国家统计局调查的是居民（含城镇和农村）购买或获得的数量，即居民实际消费。这些数据不包括烹饪用餐消费过程的浪费，也未包括在外消费数量，因此可能存在低估现象。表5显示，在平衡膳食标准与居民实际消费量之间，谷类（考虑浪费）和食用油消费量相差不大；蛋类消费稍有不足；大豆及豆制品、薯类、水产品和奶类消费则严重不足。薯类消费不足说明中国马铃薯主粮化战略的执行效果不佳，人们仍以口粮消费作为主要能量来源，既加重了中国口粮生产负担，又不利于膳食营养平衡。居民实际消费的畜禽肉类超过平衡膳食标准的1/3，说明中国居民倾向于用畜禽肉类来弥补水产品和奶类等优质蛋白质来源的缺乏，以及谷薯类等碳水化合物来源的不足。这种膳食结构的失衡导致了营养素比例不协调，是造成超重、肥胖的重要原因。总之，中国膳食消费结构不合理，在营养方面有很大改善空间，超重、肥胖人群应调整食物结构，吃得节约、吃出健康。超重和肥胖人群节约的食物可分配给营养不足人群，让后者吃得饱、吃出营养。

四、营养健康粮食自给率测算及比较

粮食年需要量一般包括种子用粮、食物用粮、工业用粮、储备用粮变化四类用粮需要，其中食物用粮居于核心地位，其他三类用粮以其为基础或受其制约。食物用粮对应膳食平衡的日常食物消费，包括口粮和饲料粮等，且要考虑粮食（食物）使用过程的损失情况。食物损失包括损耗与浪费两个方面。中国大部分谷物损失均出现在收获（平均31.4%）及收获后存储（平均40.3%）环节（Parfitt 等，2010）。中国约70%粮食储存于农户手中，平均损失率在7%至10%，较国库储存损失率低很多（郭庆华，2021）。故本文中谷物类原粮到贸易粮（或成品粮）的损耗设定为30%，运输储存分放环节损耗设定为6%。禽肉类收获后处理、储存、加工和分配阶段的损失率估算范围分别为1.4%～2.1%、2.5%～3.7%和1.1%～3%，水产品（含鱼类）在收获、储存和分配阶段分别损失约为2%、4%和3.2%（何瑞英等，2020）。本文取损失率范围的中间值，认为禽肉类从可出售到消费者购买阶段的损失率大约为7%，水产品类大约为9%。

中国食物浪费量与家庭收入水平呈正相关，研究表明家庭人均收入每增长1%，家庭谷物类食物浪费率将提高0.97%，家庭蔬菜类食物浪费率将提高0.73%，家庭肉蛋奶类食物浪费率将提高0.96%（张宗利等，2022）。本文采用该文献研究成果，取该文2008年谷物和肉蛋奶浪费率为基数，用历年家庭人均可支配收入计算各年增长率，推算出2008～2018年居民食物浪费率，其中食用油浪费率参考肉蛋奶浪费率。

（一）种子用粮量测算

种子是决定粮食产量的基因基础，用量不大却极为重要。种子用粮量计算采用公式（3）。

式中，i表示小麦、稻谷、玉米、豆类、薯类等。

种子用粮测算中每亩种子用数来自全国农产品成本收益资料汇编，其中薯类每亩种子用数采用2020 年数据。各类粮食种植面积来自国家统计局网页。种子用粮在储存、运输、分放过程中损失按6%估算。测算结果见表6。

表6 2008～2018年粮食自给率测算

（二）食物用粮测算

食物用粮包括直接用粮和间接用粮两大部分。直接用粮包括谷薯类、豆类和部分食用油，其中谷类中大米和小麦称为口粮。间接用粮主要指粮食作物中用于饲料粮的部分，玉米和大豆是主要饲料来源。间接用粮用于畜禽肉类、蛋类、鱼虾类和奶类及奶制品生产。根据表4数据，考虑相关损耗，依据对应的家庭浪费率，折算原粮系数、原粮运输储存损耗等，食物用粮总量测算结果见表6。

（三）工业用粮测算

工业用粮是以粮食为主要原料或辅料的生产部门（如医药、制酒、乙醇、食品、化工和淀粉等工业部门）所使用的粮食统称，不包含饲料部门的用粮数量。白酒原料主要为大米；啤酒原料主要为小麦；淀粉、燃料乙醇、副食来源复杂，除部分稻米和小麦以外，主要来自其他粮食作物。按白酒2.33克/升、啤酒0.15克/升、燃料乙醇2.8∶1、淀粉1.5∶1和副食1.2∶1折算成粮食作物后，再加上粮食作物运输储存分配的6%损失（唐华俊等，2012）。最终计算结果见表6，其中副食主要统计酱油和食品添加剂（含味精）。

（四）储备用粮变化测算

战略储备，周转储备与后备储备三部分构成粮食储备。需要计入当年粮食需要量的是储备用粮变化数。FAO建议的粮食储备（主要用于周转）应占粮食消费的17%～18%。中国粮食储备远超FAO建议的比例。根据有关文献估算，中国三大主粮库存规模已达世界第一，相关实证得出中国储备用粮量应维持在约每年粮食消费量的1/3（丁声俊，2008），本文取30%作为储备比率。目前各界公认的粮食储藏损耗率在6%左右。战略储备数量属于国家机密，工业用粮储备基本属于企业商业行为，二者假定为常数。本文认为储备用粮增加主要是人口增加和历年粮食储存损耗造成，其中2008年的储备增加只有粮食储存损耗，当年粮食消费为食物粮食消费和种子用粮两部分，测算结果见表6。

（五）粮食自给率测算

将上述四部分用粮需求量求和，得到历年粮食需求量，其中食物用粮部分是依据BMI指数通过平衡膳食标准及损耗推算的，故赋予了营养健康特性。用历年粮食产量除以粮食需求量得到粮食自给率，计算结果如表6。表6反映营养健康特性的粮食自给率，由该表可知，我国营养健康粮食自给率保持在86%以上，围绕89%波动变化，近似比较平稳倒U形波动，无明显下降趋势。

（六）不同测算方法比较

表6测算的粮食自给率包含谷薯豆类和畜禽鱼蛋奶类，与真实自给率统计口径一致。以下选择杨明智等（2019）、杜鹰等（2022）和熊启泉（2022）三篇属于真实自给率口径的文献比较，这三篇文献都是单纯反映数量的粮食自给率，本文反映营养健康的粮食自给率。四种方法测算结果绘制成图1。

图1 四种粮食自给率测算结果比较

图1中，杨明智等（2019）采用消费统计法，使用城镇和农村人均食物实际消费量数据（包括直接食用粮、畜禽肉、食用油、水产品、奶制品、酒类等），并考虑种子用粮和工业用粮消耗量，但未包括储备用粮变化，测算2000～2016年中国粮食自给率。结果显示，2008～2016年变动范围为93%～98.5%，波浪形变动，与本文曲线逐渐接近，无明显下降趋势。两者均表明中国粮食自给率无持续下降趋势，但该方法如果将本文中储备用粮日益增加的数量纳入计算，其粮食自给率应会有持续下降趋势。

用流向统计法测算真实粮食自给率的代表性文献有两篇，共同特点是将粮食需求量简化为当年粮食产量加粮食净出口。图1 中，杜鹰等（2022）计算中国食物自给率时，在本文的粮食口径外增加糖类、蔬菜、水果等。按折算为种植面积，得出的粮食自给率呈迅速下降趋势，2000年为95.3%、2010年为75.2%、2019年为65.9%。按折算为热量，得出的中国热量自给率从2000年的96.7%降至2019年的76.9%，年均下降超过1%。熊启泉（2022）将畜产品、水产品、豆油和粮食制品等农产品的贸易定义为粮食隐性贸易，涉及口径与本文基本一致。该文用粮食隐性贸易逆差除以进口粮食均价，折算为粮食隐性进口量，测算了2000～2020 年粮食自给率。结果显示，在2008～2018 年间，粮食自给率从91.62%降至83.29%，呈明显持续下降趋势。

一般而言，流向统计法的数据比消费统计法的数据更可靠。中国粮食产量和贸易量的统计数据比较科学，粮食需要量是间接计算的，隐含了储备用粮量变化，争议较少。在反映国家宏观层面的粮食自给率方面有其优势，然而，却难以反映个体微观层面。消费统计法直接推求粮食需求量的方法，各种具体计算方法结果差异较大，主要原因是折算成粮食系数、浪费率、损失率等无统一标准，且数据来源的差异性较大，其优点既反映宏观，又反映微观。

本文用消费统计法测算的中国粮食自给率无明显下降趋势，然而三篇文献（含口径调整）测算的中国粮食自给率为持续下降。两者变化趋势差异的主要原因是：基于体质指数（BMI）的假设是人们遵循平衡膳食标准进行消费，但实际上居民并未完全遵守，膳食结构不合理导致自给率持续恶化。因此，从另一个角度思考，若能改变现有的膳食消费结构，即便不增加粮食产量，也能够改善中国粮食自给率持续下降的困境。

五、营养健康视角进一步分析

我国正在构建以国内大循环为主体、国内国际双循环相互促进的新发展格局。从营养健康视角来看，粮食安全的内外循环应保证人们营养健康BMI指数为18.5至24之间。内循环应保证粮食供给的可靠性（赵颖文等，2021），满足食物用粮最低需要量，即对应BMI指数为18.5。外循环是指国内粮食供给与国际市场之间的联系，主要体现在粮食进出口贸易对人们营养健康的影响。没有绝对的食物用粮需要量上限，但合理的上限可为BMI指数为24对应的食物用粮最高需要量，当国外净进口⑤净进口指进口量减去出口量。的粮食数量与本国自产数量之和大于食物用粮最高需要量时，如果没有用于工业用粮或储备用粮，消费的结果将导致营养过剩，处于非健康状态。因此，适度净进口量的高限为需要量高限减去需要量低限。粮食外循环的影响可用净进口对营养健康的影响来表示。当净进口导致营养过剩，为负效应，判断为过度；当净进口弥补营养不足，推动营养健康移向正常范围，为正效应，判断为不足；当净进口不改变营养健康的正常范围，为正效应，判断为正常。由于不同食物存在相互替代关系，某类粮食的净进口最终的效应，还应根据具体情况而定。工业用粮需要量受食物用粮量制约，其正常波动范围参考食物用粮需要量的波动范围，用工业用粮年均消费量与年均BMI值对应食物需要量的比值，乘以食物需要量的高低限，得到工业用粮需要量的高低限。种子用粮牢牢掌控在本国手中，且数量甚少，进出口可以忽略不计，储备用粮起调节备用作用，故粮食净进口对这两类粮食影响不讨论。

为消除年份间粮食进出口数量的波动差异，对测算所有指标取2008至2018年的均值，净进口效应状态测算如表7。由该表可知，2008～2018年间，食物用粮和工业用粮两个大类，年均实际消费量处于营养健康需要量低限和高限之间，净进口数量未超过适度净进口数量高限，整体内外循环正常。年均实际食物消费量比较接近需要量低限，提示我国的粮食安全是“紧平衡”。

表7 2008～2018年各类粮食年均净进口贸易状态

从表7食物用粮各分项来看，实际消费量超过营养健康需要量高限的有谷类、畜禽肉类、食用油三类，其中畜禽肉类远超需要量高限，约2.7倍。尽管这三类食物超过高限，但净进口仍为正，说明进口过度，对人们营养健康带来负效应。薯类和水产类年均实际消费量未达到相应需要量的低限，净进口却为负，说明在不能满足自身营养健康最低需要的情况下仍过度出口。奶类及奶制品年均实际消费量也低于相应需要量的低限，净进口为正，说明进口量增加了奶类及奶制品的供给，促进了营养健康。大豆及豆制品情况类似，但净进口数量巨大，为需要高限的近2倍，说明进口的主要目的不是直接食用，而是用为饲料粮和榨豆油。蛋类的年均实际消费量居低限和高限中间，并出口略超进口，属正常进出口状态。从营养健康视角，内循环能保证消费安全的有谷类、畜禽肉类、蛋类和食用油；薯类、水产类、奶类及奶制品和大豆及豆制品不能满足消费安全。外循环对营养健康有促进作用的有奶类及奶制品，直接食用的大豆及豆制品；对营养健康起过度营养的副作用有饲料用大豆及豆制品和食用油，净进口加剧营养过剩；对营养健康造成营养不足的副作用有薯类和水产类，在无法满足国内需求情况下，出口仍大于进口。

食物用粮各分项净进口为负效应中，谷类超过高限，而薯类、水产类和奶类及奶制品少于低限。其原因可能是过度保障“口粮安全”，而对口粮外的作物生产支持力度不足。畜禽肉类和食用油超高限，是居民不健康“高油高脂高热量”膳食的结果，也是造成饲料用大豆过多，直接食用的豆类过少的原因。净进口数量追随了中国市场的非膳食均衡需求状况，助长了居民不健康膳食后果，如营养失衡、肥胖、慢性病等。

六、结论与政策建议

（一）结论

本文基于营养健康视角，将BMI指数和平衡膳食标准相结合，构建了营养健康特性的粮食自给率测算方法，既适用于微观层面的分层分群，也适用于宏观层面的社会国家。营养健康特性粮食自给率是在数量特性粮食自给率的基础上进行拓展和完善，更能体现粮食安全内涵对人民美好生活需求的适应性。

第一，从个体微观层面来看，我国存在10%左右的营养不足人口，剔除5%因疾病等因素造成的损害，仍有5%左右人口存在粮食安全问题，说明并非所有居民都能得到所需粮食供给。贫困与营养不良有着紧密的相互联系，基尼系数过高是重要原因之一，营养不足主要集中在收入低下和处于贫困线以下的群体。

第二，中国家庭膳食结构不合理。薯类消费低迷，反映我国马铃薯主粮化战略执行效果不佳。肉类消费远超平衡膳食范围，造成食物过度摄入。病态消费不仅造成食物浪费，还引发自身超重肥胖导致健康问题，给社会带来众多疾病负担。

第三，不同粮食自给率测算方式比较结果说明，中国居民趋于增加消费畜肉类食品的膳食模式，是造成中国粮食自给率逐年下降的原因之一。将不健康的饮食方式转变为平衡膳食模式，有助于减少粮食无效消耗，在提高营养健康的同时还能阻止粮食自给率下降。

第四，中国粮食安全在国内外循环方面为整体“紧平衡”式安全，保障人们营养健康的程度较低。各类食物项目差异性较大，其中奶类及奶制品、大豆及豆制品、薯类和水产类不能满足最低营养健康需求，饲料用大豆、畜禽肉类、食用油三类食物进口量超过最高营养健康需要量。

（二）政策建议

第一，针对个体营养不足问题，对于具有劳动能力的人群，政府应持续优化政策，多渠道增加其收入；对于失能人群，通过扩大社会托底保障工作，联合社会公益组织，建立专门的营养支持计划，以改善这部分人群的营养状况。同时，持续监测BMI指数以反映改善营养不足人群状况的成效。

第二，政策制定者应对膳食结构的不合理现状给予足够的重视，弘扬健康的粮食消费文化，可通过税收、价格、补贴及教育处罚等方式，建立一系列机制，纠正极端消费主义，将食物过度消费部分转移给缺乏食物人群，可以在不增加粮食产量基础上，从而部分解决非疾病的营养不良问题。可用BMI比例变化来反映食物消费分配情况的改善。

第三，政府应重视消费者对畜肉类食品消费模式的调整。可制定相关政策，加强文化宣传，鼓励消费者成为粮食安全主体，节约粮食，吃出健康。可用营养健康测算的与实际消费数量计算的粮食自给率对比，两者差异则反映相关政策的影响效应。

第四，为提高中国粮食安全内外循环的整体安全性，政府应采取措施增强奶类及奶制品、大豆及豆制品、薯类和水产类的内循环可靠性，并采取增产措施。对于大豆及豆制品的净进口，要控制好正效应和负效应，应增加其直接食用正效应，限制其饲用粮部分，减少畜禽肉类和食用油类过度消费的负面影响。