健全粮食产后损失评估体系的思考与政策建议

摘要：习近平总书记强调：“粮食安全是事关人类生存的根本性问题，减少粮食损耗是保障粮食安全的重要途径”。当前粮食损失浪费存在概念不清、机理不明、数据差异大等问题。找准症结，对症下药，才能推动节粮减损工作取得实效。本文建议建立科学的节粮减损评估体系，多措并举减少粮食产后损失，保障国家粮食安全。

关键词：粮食损失  粮食浪费 节粮减损 评估体系

作者简介：高丹桂（1980—），女，中国粮食研究培训中心，副处长、副教授，主要从事粮食产业发展研究。

一、我国粮食产后损失文献综述

党的二十大报告强调，要全方位夯实粮食安全根基，确保中国人的饭碗牢牢端在自己手上。2022年，我国粮食生产实现了“十九连丰”，但粮食产量环比增长率较低，持续增产压力较大。在严防死守18亿亩耕地红线的背景下，节粮减损建设“无形良田”，是保障国家粮食安全的重大战略举措（王耀鹏，2022）。

1. 粮食收获环节损失。综合农户自身调查与实地测量研究结果显示，三大主粮（水稻、小麦、玉米，下同）损失率分别为3.03%、3.24%、3.07%（赵霞，2021）。依据农户务农经验对损失率的估算，大规模农户收获环节三大主粮的损失率分别为2.76%、4.2%、3.00%；小规模农户分别为3.97%、4.42%和3.31%（李轩复、黄东、武拉平，2019）。利用箱式图推算，三大主粮联合收获损失率分别为1.5%、1.8%和2.0%，分段收获分别为4.4%、6.0%和2.5%（高利伟，2019）

2. 粮食干燥环节损失。我国粮食干燥环节损失率为4.77%，三大主粮分别为4.91%、4.50%、4.80%（武拉平，2021）。我国每年粮食收获损失约5%、干燥损失3%以上、仓储损失约5%，损失总和约13%（潘保利、潘久君，2020）。江南大学王建华教授研究团队研究成果表明，农村子系统中，三大主粮干燥环节损失率分别为4.46%、1.95%、5.03%，城市子系统分别为5.6%、5.63%、4.53%。

3. 粮食储存环节损失。不同的储藏方式，粮食的损失差异很大，尤其是企业（国有企业1%左右，私有企业5%以上）和农户（8%-10%）的仓储损失率差异明显（朱聪，2022）。按产量加权计算，八大类粮油作物农户储备环节的平均损失率为2.17%，其中三大主粮分别为2.20%、2.19%、1.78%（罗屹，2022）。基于对28个省1608个农户的问卷调查发现，不同地区的储藏损失率不同，西南地区的综合损失率最高，为2.57%（Luo等，2020）。

4. 粮食运输环节损失。不考虑粮食运输过程中国标杂质减少和粮食碎粒损耗，有价值的粮食损耗仅54.5万吨；即便加上粮食碎粒损耗，损耗也只有 107.5万吨左右（周冠华、李圣军，2022）。2020年我国三大主粮运输环节的损失量分别为120.8万吨、190.7万吨和234.6万吨（吕亚荣、王立娇，2022）。我国粮食产后运输环节应损失量不高于60亿千克，占粮食总产量的比例不到1%，占每年粮食流通量的比例不到3.0%（尹国彬，2017）。

5. 粮食加工环节损失。利用2016-2017年全国大范围实地调研和资料数据测算，加工环节粮食损失率为6.03%，三大主粮分别为16.79%、0.90%、0.004%（武拉平，2022）。南京财经大学2016—2017年调研表明，加工环节损失率为5.55%（赵霞，2021）。尹国彬认为，我国粮食产后加工环节应损失量约为300亿千克，占粮食总产量的比率约5%（尹国彬，2017）。

6. 粮食销售环节损失。销售环节粮食综合损失率为0.61%，三大主粮分别为0.75%、0.60%、0.50%（武拉平，2022）。南京财经大学2016—2017年调研表明，销售环节损失率在1%以内。

7. 粮食消费环节损失。全国高校食堂食物消费年浪费量，相当于108-132万吨原粮损失，超过西藏2017年全年粮食总产量（李丰等，2019）。2014-2018年，我国城市餐饮食物浪费量约占从产后到消费阶段的食物损失总量的17%（成升魁、薛莉，2021）。光明网报道（2022年），我国粮食全链条损失率达8%，其中消费环节约占31％。

二、粮食产后损失评估存在的问题

1. 粮食损失概念不统一。根据联合国粮农组织和联合国环境规划署等国际机构在“减少粮食损失和浪费全球倡议”中达成的共识，粮食损失指粮食数量的减少或质量的降低。粮食浪费指任何离开粮食供应链不再被人消费的部分，主要是腐烂变质或过期。粮食浪费属于粮食损失的范畴。通常将发生在收割和储藏等粮食供应链前端的称为粮食损失，而发生在销售和消费等供应链后端的称为粮食浪费。这一概念的界定，主要基于粮食的数量、质量和产业链条的节点三个方面考虑。国内专家依据此概念分析认为，霉变、超耗等属于粮食损失但不是粮食浪费；饲用既不属于粮食损失也不属于粮食浪费；“过度加工”属于粮食损失，不能将“精深加工”单纯纳入粮食损失（周冠华、李圣军，2022）。部分国内学者认为，粮食损失是指在生产者和市场之间的供应链中所损失的粮食。主要是由于技术水平等目前无法改变的因素导致的、不可避免的正常损失。比如，病虫害防治、气象灾害预报、农机设备使用、仓储运输技术水平不高等；粮食浪费是由人为主观喜好等因素造成，發生在消费环节的非正常损失。例如新鲜农产品因形状、大小、颜色等偏离了采购商要求，在分拣过程中被移除，因“最佳食用日期”因素被零售商和消费者丢弃的食物。还有学者认为，粮食损失是在全产业链中丢失的、应该使用而没有使用的部分，明确区分粮食损失和粮食浪费无实际意义（罗屹、李轩复、黄东、武拉平，2020）。Parfitt等（2021）发现，约有50%的案例研究对粮食损失与浪费缺少统一标准，主要缘于对粮食损失的定义不够统一。

2. 粮食损失的机理不清楚。引起粮食损失的原因比较复杂，它们往往交错在一起，导致施策过程多凭借主观经验判断，很难做到精准、精确。一是多环节多因素交织影响。粮食损失涵盖了从田间到餐桌的整个供应链，各环节引致粮食损失的因素也不尽相同。比如，收获环节采取人工收割或机械收割引致的粮食损失不同，运输环节的铁路运输、公路运输、水海路运输，以及包装物不同等带来的损耗也不同。二是主观与客观因素交织影响。造成粮食损失的因素可分为个体决策等主观因素，以及自然条件、机器设备、技术条件等客观因素（罗屹、李轩复、黄东、武拉平，2020）。比如，储藏环节作物品种、储藏量、入仓湿度、仓储设施、储藏技术等客观因素都会对粮食损失水平产生影响。又如，加工环节，一些稻谷加工企业的出米率已经由过去的70%下降到60%，这种过度加工造成的粮食损失，恰恰出自厂商为追求利益最大化的客观必然引起的主观故意。再如，消费者对新鲜产品的追求，过夜的食品被定义为不新鲜，从而被舍弃而带来的浪费。

3. 粮食损失浪费的计算体系不完善。近年来，社会各界都在尝试定量研究粮食损失浪费，但尚未形成一个比较公认的统计监测或调查分析体系。一是估算口径方法不同。目前粮食损失的估算主要有粮食损失数量和粮食损失率两种口径。粮食损失数量的估算方法主要是农户调查、问卷访谈、田间实验、案例研究、物流分析等。并且某单一方法在使用过程中的差别也比较大，比如样本数量大小、信息的采集地点等等。粮食损失率估算方法主要有：以供应链上单一环节为测算对象的估算方法（不同环节上选择的对照基数各不相同），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），在已有研究基础上经过权衡比较和综合直接计算而得等。二是估算品种范围不同。估算品种对象不统一，有的是食物范畴、有的是不区分品种的大粮食范畴，有的仅评估水稻、小麦、玉米三大主粮，也有某单一品种的估算。三是调查研究环节不同。从已有研究看，有的是全链条的调查研究，有的是粮食产后前端环节（收获、干燥、储藏），还有的仅是单环节的调查研究。四是对照基数不同。曹宝明、魏祖国、尹国彬等专家学者的研究，主要采取粮食产量为对照参数。宋洪远、曹芳芳、郭炎等主要采取损失量和产量之和作为对照参数，罗屹等采取损失量和储备量作为对照参数，还有部分專家学者采取储藏量、原料粮、被访者估值等作为对照参数。

综上，现有研究在粮食损失数量上存有较大的差异，导致数据精准度存疑，效果难以评估。比如，中国经济网数据显示，2016—2019年间南京财经大学、中国农业大学、中国农业科学院等单位联合研究成果表明，8大类粮油作物全链条的综合损失率高达18.36%。据2022年农业农村部农情调度数据显示，我国粮食全链条损失率达8%，其中生产和收获、储存和运输、加工和包装环节占比分别为27％、33％、9％、31％。

三、健全粮食产后损失评估体系的建议

1. 加强基础研究，搞清损失浪费机理。一是进一步聚焦粮食损失、粮食浪费概念研究，厘清内涵和外延，明确相关概念的边界，找准节粮减损监测的重点环节、重点领域、重点对象。二是系统梳理我国粮食产后损失浪费调查的历史演变，关注国际粮食损失发展态势，总结国际节粮减损先进经验及政策启示，强化国际粮食产后损失现状及比较分析。三是对粮食损失成因和减损潜力开展分析和研判，系统分析各环节损失特点和影响因素，并进行科学评估。

2. 优化监测体系，科学设定评估指标。一是加强对粮食损失统计、估算方式方法的研究，科学筛选调查评估指标，设置统一的测量维度并定期调查收集数据，形成科学的监测算法。二是建设粮食损失动态监测模型，定期公布粮食产业链各环节损失情况，准确识别粮食产后损失的关键环节、关键品种、关键区域、关键影响因素。三是建立粮食损失评估体系和数据库，系统评估粮食损失对经济、社会和生态等方面的影响。

3. 加强经费投入，提升节粮减损数据效能。一是加强财政支持力度，扩大粮食产后损失调查评估样本采集范围，充实调查评估专业队伍力量，利用专门统计软件提升算力，确保调查评估数据及时、准确、传输高效，实现数据基本逻辑自动校验、汇总等。二是建立“常态化”调查、监测和风险评估制度，通过关联性分析对相关跟踪调查评估问效。三是加强人工智能、大数据分析等新技术应用，优化提升大数据聚合功能，打通纵、横两个维度的数据阻梗，强化数据关联分析测算。

参考文献：

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（作者单位：中国粮食研究培训中心）