3.中国肉类产量的结构变动
新中国成立初期，我国的肉类产业主要是猪肉生产，牛、羊肉生产主要集中在西北的传统牧区，就全国来说产量很少，而禽肉的生产量就更少。直到1978年后，我国的牛、羊肉生产量才得到大规模的发展，禽肉从20世纪80年代初期也开始得到快速发展，肉类生产由一元结构逐渐向二元、三元甚至多元结构转变。1987～2004年，猪肉产量增长了2.6倍，牛肉增长了12.5倍，羊肉增长了5.3倍，禽肉增长了7.8倍，牛、羊、禽肉的增长速度较快，尤其是牛肉增速明显高于其他肉类品种，这说明随着经济的发展，肉类生产逐步向蛋白质含量高、耗粮低的品种转移。同时猪肉产量由占整个肉类生产的85.9%下降到65.7%，牛肉则由2.4%上升为8.9%，羊肉由3.1%上升为4.8%，禽肉由8.3%上升为19.0%，这也符合世界肉类生产结构变化的趋势，说明我国的肉类生产结构正在趋于合理化。
4.中国肉类生产的区域变动
猪肉生产的区域变化：2004年与1983年相比，占全国猪肉产量份额上升的有17个省，下降的有12个省。份额上升的省主要在华北、西北和中南地区，华东和西南普遍下降。
牛肉生产的区域变化：2004年与1983年相比，占全国牛肉产量份额上升的有16个省，下降的主要是内蒙古、新疆、青海等传统的草地资源丰裕的畜牧大省，另外还有东南沿海和西南地区。而河南、山东、河北三省的产量上升的最快，占到全国比重的40.48%，说明肉牛的生产在空间上出现了集中趋势（蒋乃华等2002b）。
羊肉生产的区域变化：2004年与1983年相比，份额上升的有17个省，上升的地区主要是华北、西南以及中南地区，特别是河南、河北、湖南以及江苏上升速度最快。而同样，传统的西北畜牧大省，如新疆、内蒙古和青海的比重下降得较快。
从肉类总产量上来看，主要有以下特征：首先是传统的肉类生产大省的重要地位开始下降，并且涌现出一些新的肉类生产大省，如传统的四川、江苏、浙江、广东、湖北等畜牧经济比较发达的大省不再独享重要地位，而山东、河北、吉林四省的畜牧地位急速上升。另外一个明显的特征是肉类生产区域化区域明显，畜产品主产区与粮食主产区渐趋吻合（周旭英等1998），如东北三省充分利用饲料资源丰富的优势发展养猪业，已由猪肉调入区变成调出区。
二、2008～2012年肉类消费需求水平与供给能力预测
由于我国人口众多，并且直到2050年以前将一直保持增长趋势，而如何能保证在巨大的人口规模和持续人口增长的前提下使我国的肉类生产达到供需平衡，使人民肉类消费得到保证并且不断提高，这是肉类产业发展需要首先解决的问题，因此科学的预测未来5年肉类产品需求量和供给量，探讨解决保证供需平衡的可行性政策显得十分必要。
（一）中国肉类消费需求——国内市场容量的预测
1.关于国内市场含义的解释
肉类产品的国内市场是指一定时间内各种肉类产品在国内市场上的净销售量，通常是1年的时间，净销售量是指最终达到消费者手中的肉类产品消费量。由于我国二元经济结构的特点，肉类需求市场分成城镇和农村两个部分，因此预测时也必须分开进行。
2.城镇居民和农村居民肉类消费量的预测模型建立
（1）模型选用及其假设
对城镇居民和农村居民肉类产品消费量的预测我们采用回归分析法。回归分析法是通过对历史资料的统计与分析，寻求变量之间相互依存的相关关系规律的一种数理统计方法。通过回归分析，把非确定的相关关系转化为确定的函数关系，据此预测未来的函数关系。这里有几个假设：①我们首先认为肉类产品消费量与其相关影响因素之间是一种线性关系，如果结果不理想再在原先假设的基础上做适当的改动。②我们认为影响肉类产品需求量最主要的几个因素有居民收入水平、商品价格、家庭生活的恩格尔系数以及人口数量。③去掉某些不确定因素的影响，如金融危机，自然灾害等。
我们令：
Q=肉类总需求量，Y=居民收入，由于价格指数可以起到衡量价格因素的作用，加之数据的易取得性，因此令p=肉类产品价格指数，K=恩格尔系数，X=总人口数。
（2）城镇居民肉类需求模型
利用spss10.0软件，进行回归，得到
a=-237.19，b=3.71，c=-0.586，d=3.543
（-1.46，0.15）（1.87，0.074）（-4.586，0.000）（5.44，0.000））
模型的R2=0.979，F值为328.086，误差为0.0001，
（3）农村居民肉类需求模型
利用spss10.0软件，将以上相关数据代入进行线性回归，模型估计的R2为0.967，F值为123.82，误差为0.00001，因此回归效果十分好，得出
a=-1369.221， （-1.936，0.067）
b=28.147（4.503，0.000）
c=-0.743（-3.004，0.007）
d=4.415（4.740，0.000）
e=-21.312（-3.524，0.002）
因此农村居民的肉类消费函数为：
（4）对我国未来肉类需求量预测
我们分别预测城镇和农村的肉类需求量。
①城镇肉类需求量预测
预测城镇肉类需求量，我们需要知道收入、价格指数和人口的数量，所以我们要分别估计未来收入、价格指数和人口的数量。人均纯收入呈现较明显的循环变化特征，是由于各年的收入之间存在较大的相关性的原因，因此我们将采用自回归模型来消除相关性，令收入为y，时间为t，可以得出模型：收入=A+B×（滞后一期收入）+C×（滞后一期）/（滞后二期收入比率）。
②农村居民肉类消费量预测
预测农村居民肉类消费量我们需要收入、价格指数、人口、恩格尔系数。农村人均纯收入呈现较明显的循环变化特征，是由于各年的收入之间存在较大的相关性的原因，因此我们将采用自回归模型来消除相关性，令收入为y，时间为t，可以得出模型：收入=A+B×（滞后一期收入）+C×（滞后两期收入增长率）。
3.关于广义消费量与狭义消费量的解释
在分析历年的肉类消费与生产数据的时候，我们发现肉类生产总量与由城镇和农村居民的人均消费量计算得出的消费总量之间存在着较大的缺口，因此需要将肉类消费量分成广义的消费量和狭义的消费量。广义的消费量是指国家统计局公布的居民肉类产品的消费，一般是国内生产肉类总产量减去净出口后的剩余部分（国内生产的总产量+进口量=出口量+国内广义消费量），包括统计局公布的居民肉类消费及未能调查出的消费量、未统计的其他肉类产品的消费、非食物用品、各种损耗以及各种统计误差等（蒋乃华 辛贤 尹坚2002b）。而狭义消费量就是由人均消费量乘上人口后得到的消费量，我们可以构造一个非家庭消费比率，设r=1-狭义消费量/广义消费量。
值得注意的是，一般的肉类消费量是指肉类产品的胴体重量，而消费量是指剔除了骨、皮膘的产品，因此从产量到消费量需要打一个折扣，根据实际的调查和专家的判断，我们将这个折扣率定为0.9，这样国内广义消费量=0.9*（国内生产总产量+进口量-出口量）（蒋乃华 辛贤 尹坚2002c）。
我们知道居民在外就餐的次数主要与居民收入有关，将历年的非家庭消费率与相应的城镇居民收入与农村居民收入进行拟合发现近似线性相关曲线，我们令非家庭消费率为C，城镇居民收入为cs，农村居民收入为ns，利用相关软件能够得到：
（3.37，.003），（3.98，0.001），（-3.11，0.005）
R2=0.79，F=28.46，显着性为0.0001，因此模型显着。
（二）中国肉类供给能力的预测
1.供给模型的选择
通常在对农产品进产量进行预测时需要研究与农业生产有关的各种因素对产量的影响，例如自然条件、技术水平、作物品种、生产力情况、劳动效率等等，但是有些因素是难以确定或者说是难以量化的，我们称之为灰色的，因此这个时候就不能直接用大样本进行统计，而是用数据处理方法，首先对原始数据做预处理，削弱离乱性，将原始数据整理成规律性较强的生成数列，再用指数函数拟合其规律（王冬 薛新伟1996），而通常用的模型为GM（1，1）模型。
