多倫多務實小民
昨夜，多倫多冷月無聲，寂寥之下，看了很多博客，想到自己也開通一個，權當記錄所見所聞，所思所想
文學城網上討論厲害國的問題，參與者眾，爭吵得也非常厲害。因為工作的關係，本人經常要閱讀統計公報，查各種數據。想到把有些數據整理一下貼到博客，讓數據講話，為爭吵提供一點點“依據”。
我深知：描述一個國度的數據實在太多，太龐雜，而且有很多個側麵/層麵。憑一己之力，本人的呈現難免掛一漏萬，博主隻是嚐試簡單梳理，就當是稍微認真一點的聊天吧。本人無意形成什麽樣具體的嚴謹的結論，也不打算參與到什麽論戰，也非商業目的，更多的是自己的學習筆記分享。
另外，個人博客，也非商業目的，寫博的看博的都時間有限。囿於精力和能力，本人沒法做到多嚴謹，多深入，隻能說盡量 真誠地，嚴肅認真地討論，隻能說朝那個深入的方向走吧。
1. 考慮到時間和工作量，我們就不一一指出具體數據來源。數據主要來源於公開資料，特別是官方機構的統計資料。（數據量的確有點大）
2.我們當然無法保證所有數據準確及時，但是沒有任何的主觀故意，不會胡編亂造，任意誇大（縮小），避免誤導性陳述和偏見性解讀。力求客觀呈現，平和討論。
歡迎有興趣的朋友補充數據，指出我們的錯誤和缺陷。對其中的數據和結論歡迎質疑，但不接受謾罵。
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考慮到數據太過龐雜，我會按照下麵的框架分類，分類逐步展示。
大體數據分類是：
要素投入： A.土地 B自然資源 C人力資源 D資金
生產效率和效益： 取決於 E國家治理，社會組織，企業管理 F 技術
形成產出：
P產品和服務
M投資形成基礎設施 和N產業配套
S科教文衛設施，包括學校，醫院，科研院所軟硬件，還有圖書館，博物館，美術館，科學館，藝術館，音樂廳等等，這恰恰是中國欠缺很多的。
T軍事國防
以上S T兩類不容易直接形成效益。但是科教文衛一方麵會深刻地影響人力資源的培養，影響國家企業社會治理，也是技術進步的根本動力所在。另一方麵它們本身也是百姓生活質素的重要體現，不是GDP能完全計量和概括的。
今天就先從A土地 以及 與之高度相關 P“產品和服務”中的農產品開始吧。
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按照2019年中國統計公報
農業
全年糧食種植麵積11606萬公頃。
其中，小麥種植麵積2373萬公頃；稻穀種植麵積2969萬公頃 ；玉米種植麵積4128萬公頃 。
棉花種植麵積334萬公頃 。
油料種植麵積1293萬公頃 。
糖料種植麵積162萬公頃 。
全年糧食產量66384萬噸，比上年增加594萬噸，增產0.9%。
其中，夏糧產量14160萬噸，增產2.0%；
早稻產量2627萬噸，減產8.1%；
秋糧產量49597萬噸，增產1.1%。
全年穀物產量61368萬噸，比上年增產0.6%。其中，稻穀產量20961萬噸，減產1.2%；小麥產量13359萬噸，增產1.6%；玉米產量26077萬噸，增產1.4%。
從2015年到2019年糧食總產量基本維持在6.6億噸上下水平，變化很小。
全年棉花產量589萬噸，比上年減產3.5%。油料產量3495萬噸，增產1.8%。糖料產量12204萬噸，增產2.2%。茶葉產量280萬噸，增產7.2%。
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關於種植麵積，我們關心房地產的過程中留意到官方經常強調，保住18億畝耕地紅線。專門把統計局的數據 單位“萬公頃” 折算成單位“億畝”，的確和18億畝有緊密聯係。
關於種植麵積，又和世界主要的國土遼闊的國家作了一下對比。人均耕地麵積真是相差太遠。
而且中印兩國耕地應用已經非常充分，未來因為沙漠化，退耕還林，退耕還湖，城市化，還可能出現耕地麵積下降。但是其他幾個地廣人稀的國家 理論上的“可開墾耕地” 比 目前“實際利用耕地”還高出不少。可以拓展的耕地空間還很大，特別是巴西，美國，加拿大。
再粗略看了一下：主要國家的糧食總產量概數。
美國糧食總產量在5億噸左右，印度糧食總產量不到4億噸，而俄羅斯糧食總產量不到1.5億噸。
我們下意識地想去用總產量除以耕地麵積比單產。
但是：簡單地比較各國的單產是沒有意義的。
首先種植結構不一樣，畝產1000多斤稻穀，和畝產300斤大豆差別太大，不考慮權重去籠統比單產肯定沒有意義。進一步說，不分種植類型，籠統講各國糧食總產量也很不科學。
其次，像美國這樣的國家，人均耕地那麽多，所以經常輪作，有計劃分年度拋荒一些耕地。主體為一年一熟的種植方式。而且會有意識控製化肥使用量，不要傷害土壤。所以畝產低一些也很正常。但是投入產出效益高，產出可持續。而中國曆來是榨取土地的，過度使用化肥，種植方式一年兩熟的占比非常高。
(順便介紹一下， 加拿大雖然國土麵積很大，但是因為北方地區太冷，實際上加拿大僅有6800萬公頃適合農業耕種，約占國土麵積7%。目前實際耕種約4700萬公頃。
相對於人口而言，加拿大農業產量還是非常驚人的，特別是小麥和油菜籽產量。加拿大每年生產的小麥十年前徘徊在2700萬噸水平，目前已經攀升至3400萬噸水平，大概為中國小麥產量的7分之一，但是人口隻有中國的37分之一.加拿大油菜籽產量大概1800萬噸左右，出口量全球第一。大豆年產量約700萬噸左右。）
關於中國糧食安全。
查看了中國糧食進出口數據，主糧，穀物的進出口實際上非常少。
2019年 穀物進口1791.8萬噸，同比減12.6%。出口323.6萬噸，增26.8%；淨進口1468.2萬噸，減18.2%。 占6.6噸的總產量2%，的確不高。
（其中 小麥：進口348.8萬噸，
玉米：進口479.3萬噸，
大米：進口254.6萬噸，
大麥：進口592.9萬噸，
高粱：進口83.2萬噸，
木薯（主要是幹木薯）進口283.8萬噸。 ）
但是 食用油籽、食用植物油進口量就非常驚人。
食用油籽：進口9330.8萬噸。其中，大豆進口8851萬噸；油菜籽進口274萬噸。
食用植物油：進口1152.7萬噸，同比增42.5%。
其中，棕櫚油進口755.2萬噸，增41.8%；菜油進口161.5萬噸，增24.6%；葵花油和紅花油進口122.9萬噸，增74.8%；豆油進口82.6萬噸，增50.3%。
也許用對外依賴度(淨進口量除以消費量)和全球占比(淨進口量占全球生產量)更有說服力。
這裏需要特別介紹一下大豆。因為大豆的對外依賴度達到80%（淨進口量約0.89億噸，除以中國消費量1.1億噸。）全球消費占比32%（1.1億噸/3.37億噸）
2019年大豆行業簡要介紹
大豆含有豐富植物蛋白質，是植物油和植物蛋白的重要來源，常用來做各種豆製品、榨取豆油、釀造醬油和提取蛋白質，榨取豆油之後的豆粕用來養豬。
1)生產：根據USDA統計，2019年全球大豆產量為3.37億噸。近年來受非洲豬瘟和中美貿易戰影響，大豆需求受到抑製（過去十年的增量因素主要來自中國）。因為庫存因素，全球2019年大豆產量也有所減小。
巴西、美國和阿根廷是全球大豆主產區，占比高達八成
目前巴西、美國和阿根廷是全球大豆供應的主要來源國，全球超過八成的大豆產自這三個國家，占比分別達到37%，29%，15%。美國和巴西競爭，不出口會形成嚴重過剩，（美國既不需要那麽多豆油，又不愛吃豆腐，喝豆漿，也不需要那麽多豆粕養豬，年產上億噸大豆真是消化不了。所以川普一直喜歡逼中國進口美國大豆。）
中國2019年全國大豆產量僅0.18億噸，僅占全球產量的5%.
2)消費：中國是世界大豆消費第一大國
根據USDA統計，2019年全球大豆消費量為3.5億噸，同比增長2.7%;
中國2019年的大豆消費量為1.1億噸，占全球大豆消費量的32%。
大豆是優質的植物蛋白資源，也是健康的食用植物油資源。2010年中國的大豆消費量為0.55億噸，十年時光隨著中國老百姓生活水平的提高，對於大豆的需求飛速增長。
3)中國成為全球第一大豆進口國
近年來，全球的大豆進出口量不斷上升，根據USDA統計，2019年全球進口大豆數量為1.623億噸，生產和消費國別之間很不均衡。而中國是第一大進口國。
如前述，
中國2019年全國大豆產量僅0.18億噸，僅占全球產量的5%。
中國2019年的大豆消費量為1.1億噸，占全球大豆消費量的32%。
供需差隻能靠進口來填補。2019年進口量約0.89億噸，大豆的對外依賴度達到80%。供需矛盾十分突出。
2019年中國大豆播種麵積為933萬公頃（合1.4億畝，畝產才130公斤），中國不僅播種麵積小，而且畝產太低。這裏又土壤，氣候的原因，也有種子等技術方麵的原因。
從資源稟賦和比較優勢出發，中國隻能選擇保口糧，而進口大量的大豆。
理論上如果中國現有的消費量全部自給的話，需要的耕地是0.89億噸/畝產130公斤，接近7億畝。前麵已經介紹，中國糧食總的種植麵積才17億畝。那要占去現有的40%的耕種麵積。這完全是無法想象的。看上去中國主糧稻穀，小麥，玉米基本自給，糧食問題不尖銳，但是把土豆因素考慮進去，中國的糧食安全是有壓力的。
所以，所謂的完全內循環是不存在的。（下麵幾講我們還會談到石油，鐵礦石，鉀肥，鋰礦........)
中國人均就那麽多耕地，如果不進口，要麽靠價格飛漲抑製需求，要麽就是重回計劃經濟，糧票，油票，豬肉票必須要出台一個。當然，內循環也隻是說說而已，國際貿易，互通有無，調劑餘缺，各自發揮資源稟賦優勢和比較優勢，是互利互惠的好事，不是少數人，某個病毒能夠完全阻擋的。
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（可能有不少博友會質疑統計數據，在我看來，雖然中國統計局的數據肯定不完全準確。但是作為一個數據係統，官方統計數據已經相對比較完整，規範了，如果你連這個都完全不相信，當然也就失去了討論的基礎。大家路過忽略就好，不必較真。
實際上，如果我們不采信中國官方數據，我們很難找到有如此全麵如此大體量的更準確的數據了，最終隻會陷入一筆糊塗賬，憑主觀感受吵架，或者隻能憑借少數有限數據，比如聯合國，世界行業協會，那樣的說服力也會很有限的。我們一方麵要考慮數據的質量，另一方麵還需要注重數據的豐富度和易得性。我們還是原則上還是先相信官方統計數據的總體質量，而且其中很多數據和國際上信度更高的數據相聯係比較後，就可以一定程度的印證了。）
給自己開的題比較大，當然不是作業，也不求深入，先從統計局的統計公報數據為基礎，想到哪裏寫到哪裏。（或者說學習筆記寫到哪裏吧！）
