全球新型食品系统稳定性的研究

2021-04-27 17:50:31 来源：食品安全导刊

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　　全球新型食品系统稳定性的研究

　　人民的生活离不开食物，安全和有营养的食物是保障人民健康幸福生活的基础。然而现在，特别是在疫情防控常态下，食品的供应和食品系统的稳定性面临严峻的挑战。此外要确保陆地和海洋长期安全，营养和负担得起的粮食供应仍然是一项挑战，越来越多的国家采取一系列协调战略来应对这一挑战。在这样的背景下，社会期待一个更安全、健康、稳定、可持续的新型食品系统来显著减小当今食品系统所面临的风险。

　　本文设计了一个食品系统可持续性的二级模糊综合评价体系FSSC（Food System Stability Coefficient ），之后对该模型进行了改进和优化，提出了FSSCP模型（Food System Stability Coefficient Plus ），以调查全球各国的食品系统稳定性带来的影响。

　　研究背景

　　食品系统的发展可以追溯到农业的起源和剩余食物的生产。这些盈余使定居地区得以发展，并促进了古代文明的发展[1]，近代以来，随着全球贸易体制的建立和演变，食品系统开始在全球范围内融合，然而当今的食品系统并不能使绝大多数人获得充足、安全和营养的食物。根据世界粮农组织统计，1990年以来，遭受饥饿的人数减少了2亿多，从9.91亿下降到7.907亿，但数据表明，2015年来遭受着营养不良或食品不足的人开始慢慢增加，预计到2030年受饥饿影响的人数将超过8.4亿[2]。

　　因此，改善当前的食品系统的优先级，并对当前食品系统作出一些调整是必要的。

　　食品系统稳定性

　　目前的食品系统

　　当今世界，随着全球化的不断深入，国与国的交流、贸易更加密切，同时伴随着科技的进步，粮食的总产量也在不断提高，当今的粮食足以养活世界上的每一个人[3]。然而，当今的食品体系却仍造成大量人处于饥饿、营养不良状态，即使是发达国家也难免于此。据统计世界粮农组织统计，2016年，全球食物不足发生率仍在上升；2017年全球仍有1.5亿五岁以下儿童发育不良，约7.67亿人生活在国际贫困线以下。这正是当今食品系统过于重视效益和经济利益，忽视了可持续性和公平性的体现。为了进一步减少各国内部粮食不足的情况，改善人们尤其是儿童营养不良的状况，同时提高粮食安全，抑制气候恶化，本文在现有的粮食体系中加入并强调了多个社会、环境指标，构建了一个可持续的新型食品系统。接下来将详细分析新食品系统模型的构建。

　　指标介绍

　　每个人的生活都与食品系统息息相关，因此食品系统的可持续与稳定至关重要。本文关注了与食品系统息息相关的经济、社会、环境三个方面，并从中选取了8个指标作为本文的研究对象。为了保障食品系统中的每一个人都对食品系统的稳定性产生一定的影响，本文研究的数据更倾向于人均数据，基于这点本文构建的粮食稳定性评价体系被分为三层：目标层A，指标层B和次级指标层C，其中食品系统稳定系数（FSSC）下分为三类生态、社会、环境指标，并细化为人均GDP、人的综合生活水平、人均排放量(正向)和进口粮食数量、营养不良比例、森林面积率（负向）六个小指标。

　　数据归一化

　　本文所使用的数据来源于包括世界银行和联合国粮食及农业组织的多个数据库。如果一个国家的数据缺失，则不会为了得到准确的结果而对该区域进行评估。在获取了三个不同发展水平的6个国家的数据之后，由于这些指标包含正向和负向，本部分将对负向的指标进行正向化处理。且本文采集的数据均有实际意义即均为正数，因此采用对负向指标取倒数的方法进行处理。之后为便于后续分析，接下来要将分析的数据进行标准化处理。

　　这些指标分为正向和负向两种，符号为+表明指标越大越好，符号为-表明指标越小越好。对于符号为-的指标需要正向化处理，式子如下：

　　之后将所有指标统一标准化处理，假设有n个评价对象，m个评价指标构成的矩阵如下

　　那么对于标准化矩阵记Z,Z中的每一个元素

　　组成的矩阵为

　　指标权重

　　指标权重的确定在模型建立中起到了至关重要的作用，将直接影响到评价结果的准确性。熵权法（EWM）是一种客观赋值的方法，能够一定程度上避免主观赋值所带来的不利影响，因此本文采用它来确定各指标的权重[4]。首先，计算出标准化矩阵的概率矩阵P，矩阵P中每一个元素计算公式如下：

　　根据信息论中信息熵的定义，信息熵可以被计算出来，如下:

　　基于信息熵，进一步求出信息效用值dj

　　最终，将信息效用值归一化，得到每个指标的熵权

　　将其视为每个指标在食品系统中的权重。其中FSSC11为26.45%, FSSC22为22.09%, FSSCF21为8.89%, FSSC22为0.67%, FSSC31为8.05%, FSSC32为33.85%。

　　稳定度系数

　　在决定了各指标的权重之后，先用TOPSIS去计算不同国家各个指标下的得分，并最终求得该国的食品系统稳定系数。

　　本模型借助归一化后的Z矩阵以及求得的权重 wj,在TOPSIS模型中，分别求得第i个评价对象与最大值之间的距离以及第i个评价对象与最小值之间的距离

　　基于此可以计算得出第i个评价的最终得分 :

　　即

　　显然数值越大，说明该国食品系统的稳定性越强。

　　FSSC 模型

　　为了证实本文模型的适用性，文章选取了6个不同发展水平的国家其中包括法国、德国、俄罗斯、巴西、老挝以及缅甸。基于世界银行和世界粮农组织，并分别计算了在该模型下着六个国家的食品系统稳定程度，结果德国的食品系统稳定性为0.6626，法国食品系统的稳定性为0.6929，巴西食品系统的稳定性为0.8274，俄罗斯食品系统的稳定性为0.8328，老挝的食品系统稳定性为0.4105.

　　通过数据直观地分析各国的食品系统稳定性。接下来将稳定性较差的发达国家德国和与之稳定性接近的落后国家老挝进行比较分析。在对食品系统稳定性贡献程度较大的FSSC12方面，德国的得分远远高于老挝，且老挝在FSSC21方面的得分也远远落后于德国，同时由于当地生产力的限制，老挝的食品系统稳定性面临更为严重的危机。经过数据统计，德国各项指标得分约为：0.01，0.73，0.24，0.02，0.51，0.49；老挝各项指标约为0.9，0.03，0.52，0.08，0.06，0.31。

　　这同样也适用于解释为什么两个表现一般的发展中国家俄罗斯和巴西，他们的稳定性比发达国家法国和德国要高出许多。接下来本文将讨论如何拉近他们和食品系统较好的俄国之间的得分。

　　稳定性预测

　　在上述模型应用的基础上，本文继续对德国和老挝未来食品系统的稳定性发展进行预测。首先经济发展中碳排放是必要的，所以假定排放量不会减少，保持较小波动但整体不变的情况。其次由于经济全球化和国际分工生产的必然趋势，短期难以彻底摆脱对进口食品的依赖，所以假设进口金额维持不变。此外HDI对该系统的影响微小且变化较小，接下来利用剩余三个指标的成长预测食品系统稳定性的变化。德国和老挝未来20年的GDP增长值分别为1.13%、6.16%，森林绿化率每年德国增长0.97%，老挝增长2.43%，营养不良人口德国每年下降0.93%，老挝每年下降3.01%。接下来将这些增长变化带入到初步设计的模型中，比较未来德国、俄罗斯、老挝的相对得分，最终得出：未来直至2036年，德国会从2019年的约0.66缓慢增长至0.68；老挝从约0.57增长至约0.62；俄罗斯则从约0.84下降至约0.67。

　　综上，通过提高人均国民生产总值，提高森林的绿化率，降低营养不良和贫困人口的比例来增加该国的食品系统的稳定性是必要的。根据对FSSC模型的讨论与分析，不难发现，尽管尝试引入与环境、社会有关的多个因素来尽力降低经济方面的影响，但是，经济方面对食品系统的稳定性影响仍非常大。本文将在接下来新的FSSCP模型中改变食品系统的优先次序，调整原模型中的权重分配，并预测一些国家食品系统稳定性的变化状况。

　　FSSCP 模型

　　随着人们生产与科技水平的不断提升，根据世界银行的数据，全球的粮食生产水平不断提高，食物产量累年增长，但由于当前的食品系统过优先考虑效率和盈利能力，而忽略了可持续性和公平性。尽管生产的粮食足够养活全世界的每一个人，但联合国估计全世界仍有8.21亿人挨饿，因此，全面检查人们目前的食品系统是一项合理和有必要的努力。本文在FSSC模型基础上，通过考虑不同发展水平的国家，运用熵权法重新确立了权重。基于此本文改善了食品系统的优先次序，提出了更为完整的食物稳定性模型FSSCP。

　　优先级调整

　　为了最大限度地改善全球食品系统不稳定的情况，本文计划通过开发一个模型来重新构想和调整本文的食品体系，以调整效率和盈利的优先级为代价，来提高可持续性和公平性，其中FSSC11为22%，FSSC12为16%，FSSC21为11%，FSSC22为4%，FSSC31为11%，FSSC32为36%。

　　在新的权重分配中，本文改变了原来经济指标占比将近一半的局面，提高了森林面积，二氧化碳排放量，幸福指数，HDI所占的权重。

　　效益与代价

　　随着食品系统模型的改变，整个食品系统的中心将更加侧重于对公平性和可持续性发展，进而会优化整个食品系统的运转能力。与此同时，人们的食品系统承受着压力，为了追求食品系统的可持续性与公平性，也为了保证有限的和减少的自然资源供应，社会需要牺牲原有的利益，带来系统的可持续性，这样也会导致一部分人群的收益会降低，而且也会导致食品系统的效率降低，这也进而会影响成本的增加。

　　通过FSSCP的分析

　　在上半部分，本文基于FSSC模型分析了德国、老挝、俄罗斯的稳定性变化，接下来运用改进后的FSSCP模型再次对其进行分析。分析结果为：2019-2036年德国FSSCP得分将由0.68增长至约0.71，老挝由0.58增长至约0.65，而俄罗斯得分将由0.8降至0.64。

　　可以看出通过调节指标的权重，德国由原来的在2036年才能达到俄罗斯2019年的稳定性水平，现在提高到在2030年就能达到俄罗斯的稳定性水平，老挝由原来的在2036年仍与俄罗斯有较大差异，提高到了在2036年就能达到俄罗斯的稳定性水平。

　　综上，根据本文对以上分析以及由WORLD DATE LAB中的数据可以预测出德国在2030年达到较好的食品系统稳定性，老挝则在2036年达到较好的食品系统稳定性。

　　FSSCP的应用(FSSC plus)

　　在上述讨论中，本文对原有系统进行改进，调整了食品系统的优先级，建立了一个更为完善和优先级更为合理的食品系统稳定性模型。接下来通过模型，本文期待分析最大的发展中国家中国和最大的发达国家美国的食品系统的稳定性状况，并及时地提出一些见解。根据先前设立的模型，2018年美国在食品系统的相对稳定性得分仅为0.6686，而中国在食品系统稳定性方面的得分为0.9059。

　　在新型模型中，经济和效益方面的优先级被降低，这也是美国在GDP方面远高于中国但是总得分却低于中国的原因。这一方面不仅与中国在扶贫方面的大力投入密不可分，与两个国家在面对疫情所采取的不同政策也有巨大联系。据近年来中国政府工作报告，中国将在帮助失业人口和营养不良人口方面投入巨大，连续5年投入了共计6000亿，在2015至2020年实现贫困人口、失业人口和营养不良人口的快速下降[5]，而美国在这方面则做得较差，特别是在疫情期间，由于政府消极抗击疫情的态度，巨大的失业率让更多美国民众露宿街头，不得不依靠政府的救济来获取暂时生存，然而这些人不得不面对被感染的风险和被感染后昂贵的医疗费用。

　　此外中国近年来不断强调粮食安全，减少粮食进口量，增大国内粮食种植的多样化，减少对进口粮食的依赖。同时出台一些政策来干预粮食安全[6]，这使得中国在2020年的FSSC11得分高于美国。接下来我们将对美国与中国进行就食品系统进一步改进的建议，以谋求更好的发展。

　　对美国的建议

　　对FSSC11指标的建议

　　美国今年的食品对进口的依赖性逐渐增强，而且国内食品安全问题也不容小觑。根据调查，美国去年进口食品金额高达131236.6百万美元，这大约是中国的两倍，且近十年的进口食品的平均增速为5.9%，而且因为食品问题导致的问题也在增加。本文希望美国调整农业体系结构，同时更加重视食品安全问题，对此本文设定了一个每年进口食品金额下降2%的指标。

　　对FSSC22指标的建议

　　美国仍是当今碳排放量最大的国家之一，其人均碳排放量超过了中国的两倍。随着经济全球化的加速，美国的贸易活动不断增强，本文认为，美国可以依靠其科技优势降低各个产业的碳排放，或者采取代加工的经营模式，就像科技巨头苹果在亚洲多个国家建立自己的加工厂，在降低企业成本的同时还降低了本国的碳排放量并期待美国能以1.5%的速度降低本国的人均碳排放量。

　　经过数据分析，我们预测美国食品系统的稳定性逐步上升，在2035年将会超过0.85，达到一个很高的水平。此外可以分析得出起初食品系统的稳定性得分上升缓慢，在经历了几年的发展之后开始更快的提升。这也说明了食品系统的稳定性的提高需要逐步积累。

　　对中国的建议

　　中国在食品系统的稳定性得分比较优秀，但仍有待改进。首先，中国近年来的碳排放仍逐年增加，虽然增速缓慢，但是由于体量庞大，所以总的增长仍值得注意。此外，中国近几年一直在推动国内清洁能源的发展，截至2020年中国的的环保装备制造业总产值已提至10000亿元[7]。中国可以借助科技在维持较高经济增速的同时，降低本国的碳排放量，以达到进一步提高食品系统稳定性。

　　此外在增强人民的综合生活水平即增加HDI指标方面，中国可以通过进一步推动各地的公共设施建设，对教育资源进行更合理的分配，在医疗方面降低人们看病所需的花销，增加人均寿命等来增加HDI。

　　通过分析当今世界两个庞大的食品体系国家中国和美国，进一步印证了本文模型的适用性。

　　结语

　　（1）本文的FSSC模型和FSSCP模型继承了TOPSIS和EWM的优点,在评价指标时，本文将TOPSIS和熵权法结合，为TOPSIS分析提供了更精确的权值，降低了TOPSIS在定义权重时的主观性。

　　（2）本文的模型结合了每个国家的发展水平和发展潜力。

　　在FSSCP模型中，本文充分考虑了不同国家的发展水平和发展潜力，为不同发展水平的国家因地制宜地提供预测和建议。这也说明了本文的模型具有广泛的适用性和可信程度。

　　（3）本文的模型在考虑世界发展趋势的前提下改进了现有食品系统的优先级，重新分析并定义了一个符合世界发展潮流、有利于长期世界食品系统稳定性的模型。

　　参考文献

　　[1]仇玲玲.古代食品安全体系[J].美食,2012(06):70.

　　[2]熊一舟. 联合国：保障全球粮食安全与营养状况[N]. 社会科学报,2020-09-03(007).

　　[3]Wang Yang &Wu Shou Rong & Wang Zu He. (2011). Study of the Comparison and Selection Method of the Mining Project Investment Based on Entropy-Weight Method. Advances in Structural Engineering, 94, 1752-1756.

　　[4]M.Berners-Lee,C.kennelly,R.Watson,C.N.Hewitt.Current global food production is sufficient to meet human nutritional needs in 2050 provided there is radical societal adaptation.Science of the Anthropocene. Volume 6, Issue 1. 2018.

　　[5]张燕.脱贫攻坚，完美收官.中国经济周刊[J]，2020(24)：13-15.

　　[6]任鹏丽.中国食品安全政策演进特征研究.兰州大学：1-52.

　　[7]董海军，郭岩升.中国社会变迁背景下的环境治理流变.学习与探索[J]，2017(07)：27-33.

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　　郑州大学国际学院河南郑州 450003