中國大豆生產(chǎn)現(xiàn)狀與前景展望

王 禹，李干瓊，喻 聞，馮 瑤，鐘 鑫，劉 然，許世衛(wèi)

（1.中國農(nóng)業(yè)科學院農(nóng)業(yè)信息研究所，北京 100081；2.中國農(nóng)業(yè)科學院農(nóng)業(yè)資源與農(nóng)業(yè)區(qū)劃研究所，北京 100081；3.中國農(nóng)墾經(jīng)濟發(fā)展中心，北京 100081；4.阿斯利康投資（中國）有限公司，上海 201210）

中國是大豆（Glycine maxL.）原產(chǎn)國，曾是世界上最大的大豆生產(chǎn)國，如今已成為全球最大的大豆進口國。大豆是重要的油料作物，也是國家糧食安全體系中的重要品種，在中國居民食物結構中占有重要作用。中國大豆的生產(chǎn)現(xiàn)狀與未來走勢預判對于國家研判大豆政策有著重要的意義。學者對此也展開了大量的研究，于曉秋等［1］、韓文革等［2］應用組合模型方法對黑龍江墾區(qū)大豆產(chǎn)量進行預測；商磊等［3］、張啟祥等［4］、王萍等［5］、于曉秋［6］、姜麗霞等［7］、趙秀蘭等［8］、鄭昌玲等［9，10］從大豆單產(chǎn)與氣象因子之間的關系出發(fā)，建立了大豆產(chǎn)量預報模型；王秋京等［11］、溫丹蘋等［12］嘗試建立農(nóng)業(yè)氣象災害與作物產(chǎn)量之間的關系研究；朱海霞等［13］、李長軍等［14］嘗試建立回歸模型對中國黑龍江省作物產(chǎn)量和山東省玉米產(chǎn)量進行預測。本研究在詳細回顧中國大豆生產(chǎn)總量體征、分布特征和波動規(guī)律的基礎上，探討了影響中國大豆生產(chǎn)的重要因素，應用1949—2019年的數(shù)據(jù)，基于合理假設，建立大豆產(chǎn)量預測模型（指數(shù)擬合曲線、線性擬合曲線和多項式預測曲線），并對未來15年中國大豆生產(chǎn)進行科學預測，為進一步發(fā)展中國大豆生產(chǎn)提供新的思路和靶點。

1 中國大豆生產(chǎn)回顧

1.1 總產(chǎn)量走勢分析

中華人民共和國成立以來，中國大豆的生產(chǎn)能力得到了極大提高，尤其是近20年來，中國大豆生產(chǎn)穩(wěn)定在1 200萬t以上［15］（圖1）。如圖1所示，中國大豆產(chǎn)量從1949年的509萬t增加到2019年的1 810萬t，增長了2.6倍。其中，除1956年和1957年連續(xù)2年大豆產(chǎn)量超過1 000萬t外，1957—1985年大豆產(chǎn)量常年在1 000萬t以內(nèi)。1985年后大豆產(chǎn)量并不穩(wěn)定，2004年大豆產(chǎn)量出現(xiàn)了一個小高峰（1 740萬t），此后又反復降低，但產(chǎn)量最低在1 200萬t以上，2015—2019年大豆產(chǎn)量連續(xù)4年增產(chǎn)，2019年大豆產(chǎn)量達1 810萬t，開創(chuàng)歷史新高。

中國大豆產(chǎn)量的增加主要得益于單產(chǎn)的不斷提升［16］，尤其是20世紀60年代至21世紀初，中國大豆單產(chǎn)得到了快速發(fā)展，從600 kg/hm2增長到1 900 kg/hm2，不同年份氣象情況和大豆育種情況不同，大豆單產(chǎn)也時有波動。從全國平均單產(chǎn)情況來看，1949年全國平均單產(chǎn)在611 kg/hm2，到2019年大豆全國平均單產(chǎn)達1 935 kg/hm2，增長了2.2倍。

中華人民共和國成立以來，中國大豆播種面積增長并不明顯［17］，在以均值868萬hm2為中心的一定區(qū)間內(nèi)浮動。20世紀60年代以前中國大豆播種面積普遍較大，從1949年的832萬hm2增加到1957年的1 275萬hm2。此后，中國大豆播種面積穩(wěn)定在700～1 000萬hm2。進入21世紀，中國大豆面積呈現(xiàn)下降趨勢，2013—2015年大豆全國播種面積連續(xù)降低至最低點683萬hm2，2016年以來全國大豆播種面積逐漸增加，2019年全國大豆播種面積達935萬hm2，與中華人民共和國成立初期水平相近，但產(chǎn)量是其的3.6倍。

1.2 產(chǎn)量增長率分析

1949年至今大豆產(chǎn)量年均增長率變化較大，大豆產(chǎn)量不穩(wěn)定，大豆產(chǎn)量增長的年份數(shù)量（35個）與下降的年份數(shù)量（36個）基本持平，但增長的幅度顯著高于下降的幅度（圖2）。如圖2所示，1949年以來中國大豆產(chǎn)量增長和減少現(xiàn)象呈現(xiàn)短期交替的特點，其中，增長率超過20%的有5個年份，分別是1950年、1966年、1973年、1993年和2008年，增長率在10%～20%的有11個年份，增長率在0～10%的有19個年份，綜上可知，中華人民共和國成立以來大豆產(chǎn)量平均增速較低，增產(chǎn)年和減產(chǎn)年交替出現(xiàn)，尤其是近年來產(chǎn)量增幅不大，增速放緩，但2019年新一輪大豆振興計劃開局良好，面積增長92.13萬hm2，產(chǎn)量增幅達13%。

1.3 分布特征分析

圖1 1949—2019年中國大豆生產(chǎn)走勢

2019年大豆振興計劃順利實施，在各項補貼政策的支持下，全國大豆種植面積增加92.13萬hm2，其中，“東北三省一區(qū)”（黑龍江省、吉林省、遼寧省和內(nèi)蒙古自治區(qū)）共增加86.67萬hm2左右，其中，黑龍江約增加66.67萬hm2，內(nèi)蒙古約增加13.33萬hm2，吉林約增加6.67萬hm2。鑒于各省數(shù)據(jù)的可獲取性，本研究選取2017年中國各地區(qū)大豆產(chǎn)量在全國大豆總產(chǎn)量中所占比重作為衡量指標（圖3），如圖3所示，黑龍江省作為大豆主產(chǎn)?。?8］，大豆產(chǎn)量占全國總產(chǎn)量的比重高達45.12%，其次是內(nèi)蒙古自治區(qū)，大豆產(chǎn)量占全國總產(chǎn)量的10.64%，再次是安徽省（6.15%）和四川?。?.62%），大豆產(chǎn)量占比均超過全國總產(chǎn)量的5.00%，河南省（3.30%）、吉林?。?.29%）、江蘇省（2.95%）、云南省（2.85%）、湖北?。?.24%）和山東?。?.10%）的大豆產(chǎn)量在全國大豆總產(chǎn)量中的占比也均超過2.00%，以上10個?。ㄗ灾螀^(qū)）的大豆產(chǎn)量占全國總產(chǎn)量的80.00%以上，尤其是黑龍江省在中國大豆生產(chǎn)中的地位舉足輕重。青海省是全國惟一沒有種植大豆的省份，而上海市（0.01%）、北京市（0.03%）、海南?。?.05%）、寧夏回族自治區(qū)（0.05%）、天津市（0.05%）、西藏自治區(qū)（0.13%）、福建?。?.51%）、廣東?。?.56%）、甘肅?。?.61%）、新疆維吾爾自治區(qū)（0.67%）的大豆產(chǎn)量占全國大豆總產(chǎn)量的比重均不足1.00%。結合2019年統(tǒng)計局公布的大豆生產(chǎn)數(shù)據(jù)，預計“東北三省一區(qū)”的大豆產(chǎn)量在全國所占比重將進一步增長，大豆主產(chǎn)省的地位更加顯著。

1.4 生產(chǎn)波動周期劃分

圖2 1949—2019年中國大豆產(chǎn)量年均增長率

圖3 2017年中國各地區(qū)大豆產(chǎn)量占全國大豆總產(chǎn)量的比率

中華人民共和國成立以來，中國大豆生產(chǎn)波動周期見表1。由表1可知，1949—2019年大豆生產(chǎn)共經(jīng)歷了22個生產(chǎn)周期，生產(chǎn)波動周期平均長度為4.0年，和玉米的生產(chǎn)波動周期長度相近（4.3年）［19］，但均小于小麥（5.8年）和稻谷（6.3年）的生產(chǎn)波動周期長度，說明和其他主要糧食品種相比，大豆生產(chǎn)的波動更加頻繁，波動周期長度較短；從波動振幅來看，大豆生產(chǎn)的波動振幅平均為30.62%，明顯高于小麥（11.00%）、玉米（9.00%）和稻谷（6.00%），說明與其他糧食品種相比，大豆產(chǎn)量波動振幅較大；從波動系數(shù)來看，大豆生產(chǎn)的平均波動系數(shù)僅為5.70%，明顯低于玉米（15.32%）、小麥（12.66%）和稻谷（8.60%）。綜上可知，與其他糧食品種相比，大豆生產(chǎn)波動頻率最高，波動周期最短，波動振幅最大。

表1 1949—2019年中國大豆生產(chǎn)波動周期

2 大豆生產(chǎn)主要影響因素

2.1 面積

大豆播種面積是影響大豆生產(chǎn)的最主要因素之一，全國大豆播種面積是各地區(qū)面積的總和，各區(qū)域大豆播種面積的變化直接影響全國大豆的播種面積［20］。研究發(fā)現(xiàn)，除青海省外，全國各地均有大豆種植。播種面積極大的省份有黑龍江、安徽、河南、吉林、山東和遼寧，其中，黑龍江大豆播種面積呈逐漸上升走勢，安徽大豆播種面積呈波動上升趨勢，而吉林、遼寧、山東和河南大豆播種面積呈逐漸下降趨勢；播種面積較大的省份有內(nèi)蒙古、四川、江蘇、陜西、湖北、山西、河北、貴州、江西、湖南、廣東和廣西，其中，內(nèi)蒙古、四川和貴州大豆播種面積呈逐漸上升趨勢，河北、江蘇、江西、廣東、廣西和湖南的播種面積呈逐漸下降趨勢，湖北的大豆播種面積呈現(xiàn)波動下降趨勢，山西大豆播種面積呈現(xiàn)雙向波動態(tài)勢；播種面積較小的省份有福建、天津、寧夏、甘肅、海南、重慶、云南、新疆、浙江、上海、北京和西藏，其中，新疆、甘肅、重慶和云南的大豆播種面積雖小，但呈逐漸上升趨勢，而天津、寧夏、福建和海南的大豆播種面積還在不斷萎縮，呈逐漸下降趨勢，北京的大豆播種面積呈波動下降趨勢，上海、浙江和西藏的大豆播種面積呈現(xiàn)雙向波動特點。

2.2 單產(chǎn)

綜上可知，1949年以來全國大豆產(chǎn)量的提高主要得益于大豆單產(chǎn)的不斷增加［21］。研究發(fā)現(xiàn)，單產(chǎn)較低的省份主要有重慶、廣東、廣西和海南，這些省份的大豆單產(chǎn)呈逐漸上升態(tài)勢，但與其他省份相比，大豆單產(chǎn)不高；單產(chǎn)較高的省份有內(nèi)蒙古、遼寧、甘肅、云南、湖南、江西、福建和寧夏，其中除寧夏大豆單產(chǎn)始終波動不穩(wěn)定以外，其余省份的大豆單產(chǎn)均呈穩(wěn)定上升態(tài)勢；高單產(chǎn)的省份主要有黑龍江、吉林、安徽、上海、北京、山西、浙江、天津、貴州、西藏、新疆、河北、山東、陜西、河南、江蘇、湖北、四川等地，其中，黑龍江、吉林、安徽、上海、西藏的大豆單產(chǎn)呈現(xiàn)波動上升趨勢，而北京、天津、山西、浙江、貴州的大豆單產(chǎn)波動并不穩(wěn)定，其余省份（河北、山東、陜西、河南、江蘇、湖北、四川和新疆）的大豆單產(chǎn)始終處于逐漸上升態(tài)勢。綜上可知，除了寧夏、北京、天津、山西、浙江、貴州等地的大豆單產(chǎn)波動不穩(wěn)定以外，其余省份無論大豆單產(chǎn)基數(shù)高低，均呈現(xiàn)整體上升趨勢。

2.3 科技

科技在大豆育種、大豆栽培與耕作、大豆加工和質(zhì)量安全、大豆災害防控等方面發(fā)揮著關鍵作用。大豆蛋白富含人體所需的8種氨基酸，是居民植物蛋白的重要來源；與其他類（玉米、高粱、燕麥）飼料相比，豆粕更易于牲畜消化吸收，被廣泛用作畜禽飼料；大豆可被加工成濃縮蛋白、組織蛋白、分離蛋白和大豆粉，是中國重要的食品加工原料；大豆還是中國重要的工業(yè)品原料，可加工制作成油漆、甘油、印刷油墨、人造纖維、人造羊毛、電木、膠卷、膠合板、卵磷脂、脂肪酸等；大豆生長過程中與根瘤菌相伴，可以固定空氣中的游離氮，有利于維持地力，保障土地農(nóng)作物產(chǎn)量增加。中國大豆種植區(qū)域主要包括北方一年一熟春大豆區(qū)、黃淮海流域夏大豆區(qū)、長江流域夏大豆區(qū)、東南春夏秋大豆區(qū)和華南四季大豆區(qū)，不同地區(qū)均有不同的良種高效栽培技術研發(fā)應用［22］。2019年由黑龍江省農(nóng)業(yè)科學院選育而成的大豆新品種合農(nóng)71，畝產(chǎn)達到447.47 kg，創(chuàng)國產(chǎn)大豆新紀錄，這對增加國產(chǎn)大豆產(chǎn)量、振興大豆產(chǎn)業(yè)具有重要意義。

2.4 政策

中華人民共和國成立以來，國家在不同階段先后出臺了多項政策促進大豆生產(chǎn)，這些政策在大豆產(chǎn)業(yè)發(fā)展中起到至關重要的作用［23］，除取消農(nóng)業(yè)稅、種糧直補、農(nóng)資綜合補貼、農(nóng)機購置補貼、產(chǎn)糧（油）大縣獎勵等普惠性政策外，還包括一系列針對大豆產(chǎn)業(yè)發(fā)展的政策。中華人民共和國成立之初，百姓食用油出現(xiàn)了供不應求的現(xiàn)象，1953年國家出臺了《關于增產(chǎn)油料作物的指示》，一方面擴大油料作物種植面積，另一方面通過施肥和選育良種，推廣根瘤菌拌種，提高單位產(chǎn)量；1958年，糧食生產(chǎn)已不再是問題，國家出臺《關于人民公社若干問題的決議》，提出逐步提高大豆在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中所占比重；1999年國家提出《關于當前調(diào)整農(nóng)業(yè)生產(chǎn)結構若干意見》，提出擴大優(yōu)良品種和高質(zhì)量的大豆種植面積；2002年農(nóng)業(yè)部（現(xiàn)農(nóng)業(yè)農(nóng)村部，簡稱農(nóng)業(yè)部，下同）制定并啟動實施“大豆振興計劃（2002—2007）”，提出給予東北三省和內(nèi)蒙古自治區(qū)高油大豆種子補貼；2007年，國務院召開常務會議，研究促進油料生產(chǎn)工作，鼓勵生產(chǎn)區(qū)域恢復種植面積，為應對加入WTO后給國產(chǎn)大豆帶來的沖擊，提高中國大豆產(chǎn)業(yè)競爭力；2008年補貼面積和補貼資金進一步擴大；2009年在《中央財政農(nóng)作物良種補貼項目實施指導意見》出臺后，大豆補貼范圍擴大至整個東北地區(qū)和內(nèi)蒙古自治區(qū)；2019年中央一號文件提出實施大豆振興計劃，結合“十三五”規(guī)劃和鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略實施，推動國內(nèi)大豆生產(chǎn)實現(xiàn)“擴面、增產(chǎn)、提質(zhì)、綠色”的目標［24］。

2.5 成本效益

成本收益是影響大豆種植面積最直接的因素之一，農(nóng)戶根據(jù)大豆和玉米補貼，核算種植大豆和玉米的收益，從中選取獲利較高的品種進行種植［25］。近年來，大豆種植收益與補貼政策關聯(lián)性越發(fā)明顯，呈現(xiàn)出大豆種植過分依賴大豆補貼的特點。從大豆產(chǎn)值來看，全國大豆平均每公頃收入從1990年的1 881.45元增加至2017年8 068.65元，增長了3.3倍。大豆收入的增加是大豆價格上漲和單產(chǎn)水平提升共同作用的結果。改革開放以來，大豆收入先后經(jīng)歷了幾次階段性高點而后又下降，1996年5 692.20元/hm2，2008年7 896.60元/hm2，2012年10 602.45元/hm2。從大豆成本來看，全國大豆平均成本從1990年的1 257.90元/hm2增加至2017年的10 032.00元/hm2，增長了7.0倍，畝成本幾乎逐年增長，稍有降低。其中，物質(zhì)與服務費用從606.15元/hm2增加至3 024.90元/hm2，在大豆總成本中的比重從48.2%下降至30.1%；人工成本從522.00元/hm2增加至3 237.75元/hm2，占總成本的比重從41.5%下降至32.3%；土地成本從129.75元/hm2增加至3 769.35元/hm2，占總成本的比重從10.3%增加至37.6%。綜合來看，盡管大豆價格不斷增加，單產(chǎn)水平也不斷提高，大豆單位產(chǎn)值不斷增長，但由于大豆成本增長更快，大豆單位凈利潤從緩慢增加到凈利潤為負數(shù)。1990年全國大豆平均利潤623.55元/hm2，增加至2012年的1 929.45元/hm2，波動較大，隨后2013年505.20元/hm2，2014—2017年大豆畝利潤持續(xù)為負，2017年大豆凈利潤為-1 963.35元/hm2。

3 中國大豆生產(chǎn)潛力預測

3.1 預測方法

為從整體上對未來中國大豆生產(chǎn)發(fā)展趨勢進行評價，本研究主要基于以下幾個假設［26］：首先，自然環(huán)境未發(fā)生大規(guī)模突變。假定從2019—2035年，全球的自然生態(tài)環(huán)境保持協(xié)調(diào)和統(tǒng)一的狀態(tài)，沒有大規(guī)模的自然或認為的突發(fā)因素導致生態(tài)失調(diào)。其次，人口規(guī)模穩(wěn)定變化。假定2019—2035年，全球和中國人口數(shù)量和結構按照現(xiàn)有規(guī)律平穩(wěn)變化，未發(fā)生全球規(guī)模的戰(zhàn)爭或者流行病，生育率和死亡率較為穩(wěn)定。最后，經(jīng)濟發(fā)展符合規(guī)律。假定未來一段時間內(nèi)，中國的經(jīng)濟發(fā)展仍然能夠按照現(xiàn)有的發(fā)展規(guī)律不斷推進，經(jīng)濟發(fā)展未發(fā)生明顯的波動。根據(jù)2019年大豆振興計劃內(nèi)容，假定到2020年，全國大豆種植面積達933.3萬hm2；到2022年，全國大豆種植面積達1 000.0萬hm2，達到21世紀以來最高水平［27］。

基于以上假設，本研究采用定性預測分析和定量預測分析相結合的方法對2035年中國大豆生產(chǎn)發(fā)展趨勢進行判斷，即在充分討論影響中國大豆生產(chǎn)發(fā)展的驅(qū)動機制基礎上，對主要因素的未來變化趨勢進行估計，并借助于定量分析方法對未來的發(fā)展趨勢進行預估。本研究所用的預測方法均為曲線擬合預測法（指數(shù)曲線、線性曲線和多項式曲線），并通過EXCEL軟件實現(xiàn)預測。

本研究的預測結果具有一定的合理性。首先，定性分析和定量分析相結合的預測方法保障了預測方向的正確性。在抓住主要影響因素的基礎上，對大豆產(chǎn)量的硬性動力進行判斷分析，進而進行定量分析，既從定性的角度對預測結果的方向性進行把握，又基于歷史數(shù)據(jù)并利用定量分析方法對未來趨勢進行判斷。其次，運用的歷史數(shù)據(jù)長度為70年，較長的歷史數(shù)據(jù)為未來趨勢的預測分析奠定了堅實的基礎。最后，較高的擬合優(yōu)度保障了預測結果的可信性。本研究進行預測分析時模擬的趨勢線擬合優(yōu)度基本都在90.00%以上，從統(tǒng)計學角度來看，預測結果具有較高可信度［28］。

此外，本研究在預測中也存在一些不足之處，若僅考慮前進過程中的大背景，則對具體的技術變革、自然環(huán)境變化等因素就無法進行具體考慮。雖然預測過程具有一定的局限性，預測結果也有可能與未來的實際情況有一定的偏離，但是中長期預測變化趨勢分析具有一定的合理性、科學性和規(guī)范性，能夠充分展現(xiàn)中國未來大豆生產(chǎn)的發(fā)展前景。

3.2 預測結果

在大豆播種面積的預測上，本研究結合定性和定量方法。大豆振興計劃指出，到2020年全國大豆種植面積達933.3萬hm2，到2022年全國大豆種植面積達1 000.0萬hm2，達到21世紀以來最高水平。因此本研究假定從2020—2029年，中國大豆種植面積將以年均0.5%的增速逐漸增加至1 000.0萬hm2，并維持在1 000.0萬hm2的水平不變。在大豆單產(chǎn)的預測上，本研究所用的預測方法為曲線擬合預測法（指數(shù)曲線、線性曲線和多項式曲線），應用1949—2019年中國大豆單產(chǎn)數(shù)據(jù)得到大豆單產(chǎn)的擬合曲線，并對未來15年的大豆單產(chǎn)進行預測，結果見圖4，顯示擬合精度高（置信度90.00%以上），可信度高。具體的擬合曲線公式如下：

圖4 1949—2019年中國大豆單產(chǎn)的指數(shù)擬合曲線、線性擬合曲線和多項式擬合曲線

大豆單產(chǎn)的指數(shù)擬合曲線：

大豆單產(chǎn)的線性擬合曲線：

大豆單產(chǎn)的多項式擬合曲線：

由表2可知，中國大豆產(chǎn)量的指數(shù)曲線、線性曲線和多項式曲線預測代表了大豆產(chǎn)量預測的高、低、中3個水平。到2020年中國大豆產(chǎn)量預計將達到2 042萬、1 882萬、1 951萬t（高、低、中水平，下同），較2019年（1 810萬t）分別增長12.82%、3.98%和7.79%；到2025年中國大豆產(chǎn)量預計將達到2 305萬、2 059萬、2 139萬t，較2019年分別增長27.35%、13.76%和18.18%；到2030年中國大豆產(chǎn)量預計將達到2 517萬、2 174萬、2 263萬t，較2019年分別增長39.06%、20.11%和25.03%；到2035年中國大豆產(chǎn)量將增加至2 724萬、2 270萬、2 368萬t，較2019年分別增長50.50%、25.41%和30.83%。

表2 不同擬合曲線下未來（2020—2035年）中國大豆產(chǎn)量預測 （單位：萬t）

4 小結與討論

大豆是中國重要的油料作物，在國家糧食安全體系中占有重要地位［29］。中國大豆產(chǎn)地相對集中，“東北三省一區(qū)”的大豆產(chǎn)量占全國總產(chǎn)量的60%以上，未來還有進一步增長的空間，這種相對集中的生產(chǎn)模式，一方面有利于農(nóng)耕集中管理，但另一方面在大豆生長過程中易遭受大面積的災害損失，也增加了大豆銷往南方的運輸費用；大豆播種面積與國家補貼政策的高度相關阻礙了大豆產(chǎn)業(yè)的進一步發(fā)展，大豆和玉米之間的比價關系是農(nóng)戶決定種植面積的重要因素，大豆生產(chǎn)者補貼模式無法從根本上促進大豆產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，未來仍需探索新的大豆生產(chǎn)激勵模式。1949年以來中國大豆產(chǎn)量大幅增長，與其他糧食品種相比，大豆生產(chǎn)表現(xiàn)出波動頻率高、波動周期短、波動振幅大的特點，大豆產(chǎn)量變動主要取決于播種面積和單位產(chǎn)量的變化，在播種面積沒有大幅增長的情況下，中國大豆產(chǎn)量較快增長的原因是單產(chǎn)的快速提升。未來，在大豆振興計劃和農(nóng)業(yè)供給側改革的深入推進下，中國大豆產(chǎn)業(yè)還將繼續(xù)穩(wěn)定發(fā)展，大豆產(chǎn)量將穩(wěn)步增加，到2030年，中國大豆產(chǎn)量預期達0.25億t，2035年預期達0.27億t左右，雖與美國、巴西等農(nóng)業(yè)生產(chǎn)大國相比仍然存在一定的差距，但是遠高于加拿大、澳大利亞、印度等國家的產(chǎn)量水平［20］，與其他學者的研究結論相同［28］。未來，中國還將加大大豆良種繁育和推廣力度，不斷提升高產(chǎn)高油高蛋白、耐密多抗易機收的大豆品種培育和推廣，大豆單產(chǎn)還有很大提升空間；面積方面，隨著黃淮海優(yōu)勢產(chǎn)區(qū)和西南間套作產(chǎn)區(qū)大豆的恢復發(fā)展，大豆播種面積還會繼續(xù)增長；大豆產(chǎn)能將進一步得到提升。