东北玉米市场传来了最新消息——
目前，美国农业部每月发布的《世界农产品供需评估报告》(World Agricultural Supply and Demand Estimates，简称WASDE)，已经成为主导国际农产品市场运行的灵魂性力量，生产商、农业组织、农业企业、立法者和政府机构都据此进行决策。这些报告的完成过程借助了哪些模型和工具，对我国开展农产品供需预测有何借鉴，是本次赴美调研的重要内容之一。下面就调研情况及有关启示作一介绍。
一、美国农产品供需预测模型的总体情况
根据此次调研，我们认为，美国农产品供需预测不是基于分散主体的随意估算，而是以专业的分析模型和专家会商集成的科学判断。美国在国内外农产品供需预测工作中用到的基本分析方式和模型包括两类，一类是对产量的估算，另一类是对供需、贸易的综合预测。
（一）产量估算。美国的产量预测数据的来源主要有四个方面：一是农业普查数据，主要用于排除调查数据异常值和预测分析。二是常规调查数据，用于供需月报当月分析。三是气象遥感数据，在两个常规调查之间用于修正数据。四是实地调查数据，主要用于产量预测。如大豆单产的估计来自于8～11月份开展的大田调查，并根据作物的成熟度进展不断调整预测数。前期计算种植植株数，中期计算主枝上的结点、侧枝、开花、干花数，后期计算豆荚数、豆荚内的豆数、含豆的豆荚重等，通过对这些作物生产客观数据预测产量。当样本地块作物收获后，将散落在地块上的粮食收集起来，称重后计算收获损失，从而得到大田的最终单产。
一个完整的预测过程包括种植期确定种植面积、评估收获面积、收获期预测产量、收获后面积和单产的确定等几个部分。一般情况下进行两类作物产量预测调查：基于生产者报告的调查(AYS)和基于目标度量的调查(OY)。基于生产者报告的调查涵盖了农业统计局供需评估项目的几乎所有大田作物，项目将会对生产者进行月度访谈，并记录生产者本人对产量的评估情况;基于目标度量的调查(OY)，覆盖小麦、玉米、大豆、棉花和番茄等作物，其预测过程与数据采集过程密切关联。对于每一个样本块，收获前的每个月都将采集不同类型的数据进行核算，比如植株数、果实数、果实大小度量、果实成熟度等等。早期月份的数据，包括果实数量、单个果实的重量等信息，将被放入回归方程进行初步产量估算。需要注意的是，在这个阶段，同一种数据将用两种不同的算法进行估算,除此之外，相关实验室还将对实际果实进行物理测量，评估其含水率和脱粒率等实际物理指标，用于后期产量预测。
在此基础上，预测和评估过程还广泛的使用计量模型，这里的模型是指任何用于表征不同指标间关联关系的数学等式。产量预测的一个最基本等式为：每个地块的平均产量=(平均果实数×平均果实重量)-平均收获损失-误差调整值。美国农业部统计局从1954年开始一直在进行数据误差校验研究，用于分析核对非统计误差原因产生的预测数据与实际数据之间存在2%-4.8%不一致的问题，并将结果运用于后续的预测工作中。
美国农业部严格根据《年度农业统计日程表》在相应的时点发布产量估算报告。如：大田作物报告包括种植前《种植意向调查报告》、种植后的《年度种植面积报告》、整个生长季的《月度作物产量报告》、重要作物品种的《每周生长情况报告》和收获之后的《年度作物生产报告》(如下图所示)。
（二）综合需求和贸易分析模型。从20 世纪70 年代开始，许多机构开始将需求、供给和贸易作为一体进行分析，通过构建联立方程模型来对未来的世界食物形势进行预测。如CPPA模型、IMPACT模型、WFM模型、OECF模型、GTAP模型、SWOPSIM模型、GOLD模型、AGlink模型、WFM模型和RAUMIS模型等，这类模型可用于研究贸易、农业政策、国家或地区农业发展、粮食安全及经济环境等问题。
美国农业部在农产品供需预测过程中，分析人员也采用了大量的综合贸易分析模型和数据量化工具，如SWOPSIM模型(Static World Policy Simulation Model)，它涉及22种农产品并将全球划分为36个国家和地区。由于SWOPSIM模型具有结构简单、可动态化扩展及可简易表达等多方面的优点，因而其模型标准结构已被各国学者广泛利用。此外还有CPPA模型，主要用来对主要农产品的供给、需求和贸易状况进行动态的、理论上前后一致的按年度进行的长期预测。美国农业部经济研究局(ERS)使用baseLINE进行分析预测，主要通过世界价格、宏观经济发展趋势、国内相关经济和贸易政策等变量变化分析预测粮食与主要农产品生产、消费、进出口的变化。美国农业部还利用GAMS软件开发了一个农业贸易局部均衡模拟模型，运用了经济学中的完全市场竞争、生产者和消费者福利最大化等假设，可用于农产品生产、消费、贸易和价格等中长期预测，还可用于政策效果模拟分析。
尽管不同的综合分析模型在函数的形式和方程数目上存在一定的差别，但均综合分析了国家、地区之间经由贸易所产生的交互关系，其中需求是收入、人口、价格的函数，各个国家( 地区) 供需之间的差额可以确定市场出清的国际价格，因此，这类模型不仅可以预测贸易量，还可以预测价格。
二、有关启示和建议
虽然近年来我国农产品市场分析预测的技术和方法在不断创新，如黄季焜、蒋庭松、刁新申、陈永福等学者都开始基于局部或一般均衡模型对我国农产品供需进行模拟分析，但与美国相比，我国农产品市场分析的模型和方法相对落后，还没有形成以计量模型分析为基础的氛围，市场上存在过多的自由放任数据和不规范的预测分析。有关启示和建议可以概括为三个方面：
（一）非标准的数据和零散信息不适用于农产品市场分析预测。以美国的农作物面积数据获取方式为例，调查数据均经过严格科学的计划来实现，主体核心数据均由国家部门主导实施，并在发挥着全国性的影响力。例如1997 年至今，美国农业部农业统计局实施的农田数据层计划( Cropland Data Layer Program，简称CDL 计划)，综合了清单抽样法与面积抽样法各自的优势，有力的确保了调查数据的标准化和整体性。而目前国内的一些市场信息分析过程中，对收集的数据并没有进行规范化的处理，非标准化的和零散局部数据并不能反映全国的情况，并没有按照一定的比重进行推算，也并没有对推算的数据进行验算校正，因此这些信息都或多或少的存在问题，不适用于进行农产品市场评估。
（二）没有经过科学的模型和方法预测的结果不宜发布。通过调研可以看出，美国在农业信息分析模型的理论研究方面有着很深层次的考虑，全部通过经济学家联合会商得出结果，并会在报告中详细描述所采用的方法和模型，任何机构，比如新闻媒体和个人都可以根据农业部报告所提及的方法进行模型校验。在没有研究基础的情况下，任何其它机构如果仅仅基于经验和局部事实做出判断分析，都没有权利发布市场分析信息，其发布的信息也不会被人们所采用。在我国在农业供需评估工作中，充斥着多种多样的模型，即使它藏着丰富的信息，其分析结果在没有充分发掘其科学性和权威专家会商之前，也不宜随意发布。
（三）农业行业市场分析信息不宜放任使之泛滥。美国的农业行业市场分析工作并不是自由放任的，而是政府主导的。美国农业部从内部机构中选择25 位专家成立商品评估综合协调委员会(ICEC)，成员包括各个农产品的高级商品分析师、气象学分析师。委员会采取封闭研讨的方式，根据国内各州送来的生产调查资料， 配合全球市场产销态势，审定各产品的预测数据，估计分析汇总结果，形成平衡预测报告。根据美国国会的要求，美国农业部每个月都要对世界农产品的供求形势进行一次估测。正是由于官方发布的数据增强了农产品市场的透明度，有效的避免了生产的盲目性，防止产量和价格大起大落对农业生产能力的破坏。对我国而言，鉴于农业行业的特殊性，更需要真实透明的供需信息，更需要把充斥着虚假诱导的数据剥离出去，更需要拨开农业领域数据的迷雾，赋予其主导农产品市场的灵魂性力量。
