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消费前端粮食损失数量和环境足迹的评估

2022-03-16吕亚荣王立娇

农业现代化研究 2022年1期
关键词:损失率足迹浪费

吕亚荣,王立娇

(中国人民大学农业与农村发展学院,北京 100872)

在人口不断增长和自然资源紧约束的背景下,减少粮食损失和浪费是关系粮食供给安全和资源环境保护的全球公共性问题,是联合国提出的世界可持续发展目标之一,研究该问题具有重大的实践意义。根据联合国粮农组织(FAO)[1]估算,每年全球损失和浪费的粮食超13亿t,约占全球粮食产量的1/3。Gustavsson等[2]认为,发达国家每年大约浪费6.7亿t食物,主要集中在供应链的消费端;发展中国家浪费的食物大约为6.3亿t,主要集中在供应链的消费前端。粮食损失和浪费增加市场需求,对粮食安全造成负向影响。同时,黄季焜[3]预计2050年全球人口将达到100亿人,中国人口在2028年左右达到峰值,中长期人口增加对世界各国保障粮食安全提出了更高的要求;加上气候变化、自然灾害等不确定因素对粮食生产和国际贸易市场带来的波动也对粮食安全构成威胁。FAO[4]的研究显示,2020年全球23亿人口出现食物短缺情况,处在饥饿状态的人口占比从2019年的8.4%上升至2020年的9.9%。可见,保障粮食安全供给仍任重道远,减少粮食损失和浪费有利于维护粮食安全。

粮食生产既使用土地、水、能源等资源,也排放温室气体,留下大量的环境足迹。FAO[5]报告显示,2007年全球粮食损失和浪费的碳足迹为33亿t CO2e(二氧化碳当量),到2011年上升至36亿t CO2e,占全球温室气体排放总量的6%~7%;蓝水足迹为2 500亿m3,消耗全球农作物生产用水量的24%;土地足迹为14亿hm2,占全球农业用地面积的28%。通过环境足迹评估,可以更清楚地了解粮食生产对自然资源的使用和影响,减少粮食损失和浪费就意味着节约资源,提高资源使用效率,对实现粮食生产系统可持续发展、减少碳排放、保护和利用资源环境具有重要指导意义。

中国政府历来重视粮食生产,以占世界7%的耕地,生产了占世界25%的粮食,养活了占世界20%的人口。2003—2020年粮食产量更是实现“十七连丰”,特别是党的十八大以来,中央提出了“确保谷物基本自给、口粮绝对安全”的新粮食安全观,确保粮食安全。目前,谷物产量占粮食总产量的90%以上,谷物自给率超过95%。

在粮食产量保持持续增长的同时,也必须看到,近年来粮食产量环比增长率比较低,粮食持续增产的压力大。一方面是粮食生产的社会、经济和环境成本越来越高。例如,城镇化发展不断挑战18亿亩耕地红线,农业生产消耗大量水资源,过量使用化肥农药造成环境污染,消费者饮食变化对粮食生产结构亦提出新要求。另一方面是粮食损失和浪费的现象越来越严重。粮食损失和浪费既是对人类劳动成果的不尊重,也是对自然资源的无益消耗。因此,保障粮食安全,一方面要注重“开源”,在有限的资源条件下,增加粮食产量,保障粮食供给;另一方面要注重“节流”,在产量一定的情况下,减少粮食损失和浪费,提高粮食使用效益,使社会、经济和自然资源的价值得以有益体现。

早在2010年中国政府就发布了《关于进一步加强节约粮食反对浪费工作的通知》;2016年出台了《粮食行业“十三五”发展规划》,首次明确了与食物损耗和浪费相关的减量目标;2021年2月国务院修订通过的《粮食流通管理条例》对粮食经营活动防止和减少粮食损失浪费作出明确规定。可见,政府在减少粮食损失和浪费上正在积极付诸行动。然而,减少粮食损失和浪费是一个复杂的系统工程,不仅需要了解粮食损失和浪费发生在哪些方面,而且需要分析粮食损失和浪费消耗了哪些资源,为人类社会带来了哪些压力,从而才能更好地服务于既定的减少粮食损失和浪费的目标。

本文以小麦、水稻和玉米三大主粮为研究对象,采用系统性评价方法,对粮食供应链上消费前端收获、储存、加工和运输等环节的粮食损失情况进行估算,然后采纳FAO确定的环境影响因子,估算粮食损失的环境足迹,以期促进粮食供应链上利益相关者采取粮食减损行动,实现保障粮食安全和维护环境可持续发展的目标。

1 相关概念界定

1.1 粮食损失与浪费

食物不仅包括粮食,而且还包括肉、蛋、奶、水果、蔬菜等,粮食损失(grain loss)和浪费(grain waste)是食物损失和浪费中的一部分。本文研究对象特指食物中的小麦、玉米和水稻三大主粮。Parfitt 等[6]认为,食物损失是指因客观因素造成的零售和消费阶段之前各阶段食物数量的减少;食物浪费则是指因主观因素造成的食物供应链零售和消费阶段食物数量的减少。Gustavsson等[2]指出,食物损失是指在供应链早期,因数量减少或者质量下降所导致的食物供应量的减少,而食物浪费是指发生在食物供应链后端的损失。FAO[1]报告指出,食物损失是指在零售阶段之前(不包括零售阶段)因丢弃、焚烧或其他处置而直接或间接完全退出收获后的供应链,并未再用于任何其他用途的所有作物中人类可食用的商品数量。食物浪费则发生在零售至最终消费/需求阶段。宋洪远等[7]、高利伟等[8]、王佩琪和高兰[9]认为,粮食产后损失是指粮食在收获、仓储、加工、运输和消费环节上的损失。以上解释表明,食物供应链可以划分为消费前端和消费端两个阶段,粮食供应链也是如此。发生在粮食供应链消费前端的损耗称作粮食损失;发生在消费端的损耗称作粮食浪费。

1.2 消费前端、消费端和消费后端

图1把粮食从田间到餐桌再到废弃物处理的链条划分为田间生产、消费前端、消费端和消费后端四个部分。田间生产是实现农业自然再生产的过程,是利用劳动力、土地、化肥、农药、种子、水、光、热等资源把粮食生产出来的过程。消费前端包括粮食的收获、贮藏、加工和运输等环节,其特点是粮食处在尚未被消费的状态,其损失包括收获、储藏、加工和运输四个环节上的粮食损耗。消费端主要指产品的批发零售环节以及在家庭、餐馆、企事业单位食堂等进行消费的环节,是粮食供应链的中端,其特点是食物被人类消费和使用。消费后端是指消费端产生的厨余垃圾和食物废弃物等的处理。本文以消费前端各环节粮食损失作为研究对象,重点分析评估粮食损失数量及其环境足迹。

图1 粮食从田间生产到消费后端的供应链过程Fig.1 Grain supply chain from production to consumption

1.3 环境足迹

环境足迹(environmental footprint)是指人类活动对自然资源和环境的影响。一般用人类活动使用自然资源以及产生有害气体的数量来反映。粮食损失和浪费对自然资源和环境产生的影响,可以用碳足迹、土地足迹和水足迹三类可量化的环境足迹来反映。碳足迹指为生产这些粮食而产生的温室气体数量。土地足迹指为了生产这些粮食而使用的土地资源数量。水足迹指生产这些粮食而需要消耗的水资源。水被分成蓝水、绿水和灰水三种类型,蓝水指地下水或地表水;绿水指雨水;灰水指可以将污染物浓度稀释到可接受水平的水。本文评价的是蓝水足迹。土地和水足迹的数值越大,意味着人类对自然资源的使用越多,自然资源承受的压力越大;碳足迹的数值越大,说明人类向自然界排放的温室气体越多,对环境的影响越大。Eduardo[10]认为评价粮食损失和浪费的环境足迹,有利于人们正确认识人类与自然之间的关系;通过采取节约粮食和减少损失的行为,可以减轻环境负担,促进人类实现可持续生存和发展的目标。

2 研究方法

2.1 文献系统性评价方法

系统性评价方法(systematic reviews method)是通过收集二手资料,定性或定量综合和评价与主题相关的证据的一种方法。Denyer和Tranfield[11]认为,系统性评价方法不是传统意义上的文献综述,而是基于政策或实践问题,利用现有研究,开展一项独立的、探索具体问题的研究活动。系统性评价方法也不同于元分析方法,Borenstein等[12]认为,元分析是系统性评价方法的一个子集,被用来做一些初始文献研究结果的统计概括。Patrik等[13]认为这两种方法是一致的,经常互用,但实际上元分析是严格进行数字化统计分析的方法,而系统性评价方法是既可以采用定性分析的方法,也可以采用定量分析的方法。

本文主要采用基于文献的系统性评价方法,综合评价和比较分析已有研究在粮食损失率估算方法上的差异,进而选择本文粮食损失率的估算方法,为进一步估算粮食损失数量和环境足迹提供参数值。具体做法是:首先采用关键词查找相关文献。以粮食、小麦、玉米、水稻、产后、收获、储藏、加工、运输与损失、浪费等组合成若干关键词,分别在中国知网期刊全文数据库、Elsevier ScienceDirect数据库进行文献搜索。其次进行文献筛选和识别。文献采用的标准是:文献必须是关于中国粮食损失和浪费的研究;文献必须有明确的粮食损失数据获取方法;文献必须有明确的粮食损失率计算方法和估计结果。最后采用定性系统性分析和评价的方法,综合粮食损失和浪费率相关文献研究中的信息(表1),形成系统性评价的结果。

表1 已有研究中粮食损失率的数据收集Table 1 Methods to collect and measure grain loss rates in previous studies

1)关于粮食损失数量的估算,已有文献主要采用三种数据收集方法。第一是问卷调查方法。依靠调查访谈对象的回忆填写问卷,进而获取样本数据。第二是田间现场实验和实地测量方法。第三是统计推断方法。利用二手数据资料,推断粮食损失和浪费的数量。本文采用统计推断方法进行损失数量的估算。

2)关于粮食损失率的估算,已有文献主要采用三种方法。第一种是以供应链上单一环节为测算对象的估算方法。不同环节上计算粮食损失率选择的对照基数各不相同。例如,粮食收获环节上,以粮食实际产量加收获环节损失数量之和为对照基数;储藏环节上,以粮食储藏数量为对照基数;加工环节上,以加工粮食数量为对照基数;运输环节上,以实际物流数量为对照基数。分环节单独测量损失率的缺点是各环节上计算的损失率对照基数不同,因而不能把各环节损失率进行加总,也不利于各环节损失率的比较;优点是适合分别进行各环节损失率的测算。第二种是以供应链全链条为测算对象的估算方法。需要各环节基于同一对照基数计算损失率,一般处理方式是以粮食实际产量统计数据为对照组,或者以粮食实际产量和粮食收获损失数量之和为对照基数。供应链全链条测量损失率方法的缺点是需要分别估算各环节的粮食损失数量;优点是在同一个对照基数之上计算粮食损失率,因而可以加总各环节损失率,有利于综合估算消费前端粮食损失情况。第三种是基于已有文献的粮食损失率研究成果,经过权衡比较和综合直接计算而得。本文采用第三种情况下通过识别文献信息确定粮食损失率的方法。

2.2 估算方法

1)粮食损失数量的估算方法为:

式中:GLQ为粮食损失数量;GPQ为粮食产量;GLR为粮食损失率。

2)碳足迹、蓝水足迹和土地足迹的计算方法为:

式中:CEFP为碳足迹;CEIF为碳影响因子,指每吨粮食损失产生的二氧化碳当量吨数(tCO2e/t)。WEFP为蓝水足迹;WEIF为蓝水影响因子,指每吨粮食损失消耗的蓝水量(m3/t)。LEFP为土地足迹;LEIF为土地影响因子,指每吨粮食损失使用土地的数量(hm2/t)。

2.3 估算参数确定方法

粮食产量数据来自国家统计局《关于2020年粮食产量数据的公告》。粮食损失率采用文献系统评价方法综合计算而得。消费前端粮食损失率是收获、储藏、加工和运输四个环节粮食损失率加总之和。各环节粮食损失率的确定均是采用文献中以粮食总产量为对照基数的数据,或者根据文献数据计算而得,使消费前端粮食损失率可以加总和比较。

收获环节的粮食损失基本发生在农业生产经营主体(以农户为主)这个层面,结合农业现代化发展水平,采用近10年以农户问卷调查方法收集粮食损失数据的文献为分析对象,基于系统性评价,采用加权平均方法,分别确定小麦、水稻和玉米三大主粮的收获环节粮食损失率。相对于简单平均方法,加权平均方法采用样本规模作为权重,可以使大样本数据的估算结果得到更大的重视,计算出的粮食损失率更具有代表性。

环境影响因子来自FAO[1]提供的东亚和东南亚地区(包括中国)谷物、豆类损失的影响因子数据(表2)。

表2 粮食损失的环境影响因子Table 2 Environment impact factors of grain loss

3 结果与分析

3.1 粮食损失率的估计分析

表3显示,小麦收获环节粮食损失率的最高估计值是4.715%,最低估计值是1.60%;水稻的最高估计值为4.69%,最低估计值为3.00%;玉米的最高估计值为3.10%,最低为2.74%。根据文献提供的粮食损失率估算值,以样本规模作为权重,计算出收获环节的粮食损失率加权平均值作为该环节粮食损失率的指代值,小麦的是3.765%,水稻的是3.771%、玉米的是2.920%。

表3 根据文献估算收获环节的粮食损失率参数值Table 3 Estimated grain loss rates in harvesting process from literature

储藏和运输环节的粮食损失率均采用高利伟[18]估算的结果作为评估依据。小麦、水稻、玉米储藏环节的损失率分别是2.0%、3.2%和4.5%,运输环节损失率均为0.9%。

加工环节的粮食损失率采用尹国彬[16]估算的结果作为评估依据。小麦、玉米和水稻加工环节的损失率均为5%。

将以上四个环节的损失率加总,即可得出消费前端粮食损失率参数值。表4显示,加工环节是粮食损失率最高的环节,其次是收获环节,再次是储藏环节,最后是运输环节。

表4 消费前端粮食损失率的参数值估算(%)Table 4 Estimated parameters of grain loss rates at front consumption ends

3.2 粮食损失数量的估算分析

2020年三大主粮总产量为60 678万t,谷物总产量为61 674万t,粮食总产量为66 949万t;其中,小麦、水稻和玉米的产量分别是13 425万t、21 186万t和26 067万t。按照前文估算的粮食损失率参数值,计算可得消费前端小麦、水稻和玉米三大主粮的粮食损失数量分别为1 566.03万t、2 726.85万t和3 472.12万t,粮食损失数量累计为7 765万t(表5),占2020年三大主粮总产量的12.80%,占谷物总产量的12.59%,占粮食总产量的11.60%。结果显示,收获、储藏和加工环节的粮食损失数量较大,运输环节的损失相对较小。

表5 2020年三大主粮损失数量的估算结果Table 5 Estimated quantity of loss of three staple grains in 2020

就收获损失来看,在家庭承包经营制度下,粮食收获方式和机械装备水平对收获损失有较大影响。当前我国农作物收获方式主要采用全人工收获、人工收割+机械脱粒、机械收割+机械脱粒、联合收获(收割和脱粒全程机械一体化作业)等方式。通过文献系统性评价可知,同一种收获方式对不同粮食作物的损失率影响不同;不同收获方式对同一种作物的收获损失率影响也存在较大差异,但总体来看,全机械联合收获方式下的损失率则普遍高于其他收获方式(表6)。2020年中国小麦、水稻和玉米耕种收综合机械化率分别达到95%、85%和90%以上的较高水平,因此,提高机械作业和装备水平是减损的重要路径。

表6 不同收获方式对粮食损失影响的比较(%)Table 6 Impact comparison of different harvesting methods on grain loss

另外,已有研究表明,收割机械型号[26,33]、农机手操作水平、气候条件、作物种植规模[30,32]、收获时间、收获人手、作物品种[22]、农业机械化服务水平[21]等因素也可能影响收获损失数量。

就储藏损失来看,储粮方式和设施条件是影响储量损失的主要因素。中国60%以上的粮食储存在2亿多农户手中,麻袋、大缸、甚至露天储粮等农户自储粮方式致使鼠害、虫害、霉变腐烂频发,损失严重[34]。即使是粮仓储粮,一些老旧粮仓的储藏条件不好也造成较大数量的粮食损失;粮仓类型、仓房性能、粮食入仓方式、储藏技术等因素对储粮损失的影响也不同[19,35]。

就加工损失来看,加工设备和标准对粮食损失有较大影响。表7显示,加工设备对减损程度的影响不同,小型成套碾米机组比规模化生产线加工大米的损失率高很多;加工标准越高,粮食损失率越高,体现在稻米加工的后期处理上,抛光次数越多,加工损失越大[36-37]。小麦加工成面粉的过程中也存在着不同程度的损失。

表7 各因素影响水稻加工损失的效果比较(%)Table 7 Impact comparison of different factors on rice processing loss

就运输损失来看,运输设备落后、包装不合理、装卸次数过多等造成粮食漏撒、腐烂等损失[15,38]。

总体上来,超过1/10的主粮尚未进入消费环节就白白损失掉了。虽然我国粮食损失率低于世界平均水平,但是因为粮食产量基数大,所以粮食损失绝对数量比较大。按照国际粮食安全标准线(年人均400 kg)来计算,消费前端粮食损失量可以满足1.94亿人1年的粮食需求。与2019年相比,2020年粮食累计增产565.81万t,其中,谷物累计增产304.55万t,约占粮食增产量的53.8%;三大主粮中,小麦增产65.75万t,水稻增产224.56万t,而玉米则是较上年减产11.37万t,主粮增产量约占粮食增产量的51.31%,占谷物增产量的95.32%。与估算粮食损失的数据相比,每年粮食增产的数量远远赶不上粮食损失的数量,因此,减少粮食损失才能更好的增加有效粮食供给,保障粮食安全。

3.3 粮食损失的环境足迹估算分析

估计结果显示,2020年三大主粮损失的碳足迹平均估计值为20 189万t CO2e(表8),相当于当年二氧化碳排放总量(98.99亿t CO2e)的2.04%;蓝水足迹平均估计值为100.95亿m3,占当年农业用水量(3 612.4亿m3)的2.79%;土地足迹的平均估计值为2 329.50万hm2,占当年三大主粮播种面积(9 472万hm2)的24.59%,占谷物播种面积(9 796.4万hm2)的23.78%,占粮食总播种面积(11 676.8万hm2)的19.94%,占耕地总面积(12 786.19万hm2)的18.22%。

表8 2020年粮食损失的环境足迹估算结果Table 8 Estimation of environmental footprint of grain loss in 2020

我国三大主粮损失在碳排放量和蓝水使用量上的贡献相对比较低,但是土地使用规模比较大,损失掉的粮食相当于消耗了1/5以上的年播种面积。据FAO[1]估算,与中亚和南亚地区相比,我国单位粮食损失的碳影响因子均值略高,但蓝水和土地影响因子均值则显著偏低;与北美洲和欧洲地区相比,我国单位粮食损失的碳和蓝水影响因子均值显著偏高,土地影响因子均值则与之持平。这说明,与其他地区相比,我国粮食生产在降低碳排放、提高水和土地资源的利用效率上还有很大空间。

粮食损失的环境足迹评估能够让政府和粮食供应链相关利益者关注粮食损失浪费对人类的负向影响,深刻认识减少粮食损失和浪费对人类可持续生产发展的重要意义。如果人类不需要这部分粮食,那么完全可以实行“藏粮于地、藏粮于技”的国家战略,既有利于减少粮食生产中的碳排放,实现保护环境的目标,又有利于培肥地力而不浪费任何自然资源。

4 结论与建议

4.1 结论

研究表明,三大主粮在供应链消费前端损失量约占粮食年产量的11.6%。各粮种中,玉米损失量最大,其次是水稻,最后是小麦。各环节上,加工损失最为严重,其次是收获损失比较严重,储藏损失略低,运输损失相对比较低。环境足迹评价表明,粮食损失使用了20%的总播种面积,消耗了3%的农业用水量,贡献了2%的碳排放量。粮食损失既是对自然、环境的无益损耗,也是对粮食安全和人类生活的损害。造成粮食损失的原因复杂而多样,不仅受到各环节利益主体自身特征的影响,而且也受到自然条件、机械装备和设施等因素影响。收获环节农机装备水平低、储藏环节仓储设施条件差、加工设备落后和过度加工是粮食损失发生的主要原因,通过技术改造、创新和应用,可以改进落后条件,促进粮食减损。

通过节粮减损,不仅有助于保障粮食安全,而且有利于减少农业生产活动对气候、水土利用和生物多样性的影响,是落实和推进我国生态文明建设的积极行动,为此,应大力宣传节粮减损的意义和作用,提高相关利益主体的意识,引领绿色低碳生活,真正实现减少碳排放、保护资源环境的社会可持续发展目标。

4.2 建议

2021年7 月召开的联合国粮食系统峰会探讨了粮食减损的重大意义。虽然各环节粮食损失的原因各不相同,但提升各环节技术水平是减损的共同路径。通过提升减损技术构建“无形”良田,逐步建立可持续粮食供应链。

1)提高粮食收获环节农机装备水平。针对小麦、水稻和玉米不同作物采用的半机械、全机械农机收割装备,政府应该鼓励和支持分门别类地开展农机装备研发工作,特别要注意水稻田间收割机械的装备提升。通过实施农机购置补贴政策,加大政府对经营主体采纳先进农业机械装备的支持[39]。

2)改善粮食储藏设施和条件。如果把颗粒归仓作为对收获的要求,那么管理好归仓的粮食则是对储藏的要求。针对大型粮食收储企业、粮库等仓储单位,积极开展老旧仓库更新建设工作,推广采纳新材料、新工艺的仓库硬件设施,积极开展仓库通风、谷物降温、粮情监测等高精尖技术的研发工作。政府继续实施科学储粮工程,推广先进储粮装具,包括密封袋、金属筒仓等储粮工具和方式,按照不同粮种开展储藏设施和条件开发建设[40]。向小农户推广专业烘干装备和适合家庭的储备设施。支持开展社会化的粮食代储代存服务。

3)创新发展粮食减损加工技术。通过大宗米面制品的适度加工关键技术研发,提高成品粮出品率、加工转化率和副产物利用率,提高粮食综合应用水平。通过建立行业适度粮食加工规范性标准评价体系,对粮食企业的加工行为进行引导。帮助消费者树立安全健康的消费理念,通过市场引导,降低企业过度加工行为[41]。

4)推广高效粮食运输装卸设备和技术。通过应用集装散粮物流装具、运输高效中转装卸技术和装置、粮食铁路运输专用车皮等设备,减少长途运输中的粮食损失。

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