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全球新型食品係統穩定性的研究

2021-04-27 17:50:31 來源: 世界杯賽程預測 導刊

　　全球新型食品係統穩定性的研究
　　人民的生活離不開食物，安全和有營養的食物是保障人民健康幸福生活的基礎。然而現在，特別是在疫情防控常態下，食品的供應和食品係統的穩定性麵臨嚴峻的挑戰。此外要確保陸地和海洋長期安全，營養和負擔得起的糧食供應仍然是一項挑戰，越來越多的國家采取一係列協調戰略來應對這一挑戰。在這樣的背景下，社會期待一個更安全、健康、穩定、可持續的新型食品係統來顯著減小當今食品係統所麵臨的風險。
　　本文設計了一個食品係統可持續性的二級模糊綜合評價體係FSSC（Food System Stability Coefficient ），之後對該模型進行了改進和優化，提出了FSSCP模型（Food System Stability Coefficient Plus ），以調查全球各國的食品係統穩定性帶來的影響。
　　研究背景
　　食品係統的發展可以追溯到農業的起源和剩餘食物的生產。這些盈餘使定居地區得以發展，並促進了古代文明的發展[1]，近代以來，隨著全球貿易體製的建立和演變，食品係統開始在全球範圍內融合，然而當今的食品係統並不能使絕大多數人獲得充足、安全和營養的食物。根據世界糧農組織統計，1990年以來，遭受饑餓的人數減少了2億多，從9.91億下降到7.907億，但數據表明，2015年來遭受著營養不良或食品不足的人開始慢慢增加，預計到2030年受饑餓影響的人數將超過8.4億[2]。
　　因此，改善當前的食品係統的優先級，並對當前食品係統作出一些調整是必要的。
　　食品係統穩定性
　　目前的食品係統
　　當今世界，隨著全球化的不斷深入，國與國的交流、貿易更加密切，同時伴隨著科技的進步，糧食的總產量也在不斷提高，當今的糧食足以養活世界上的每一個人[3]。然而，當今的食品體係卻仍造成大量人處於饑餓、營養不良狀態，即使是發達國家也難免於此。據統計世界糧農組織統計，2016年，全球食物不足發生率仍在上升；2017年全球仍有1.5億五歲以下兒童發育不良，約7.67億人生活在國際貧困線以下。這正是當今食品係統過於重視效益和經濟利益，忽視了可持續性和公平性的體現。為了進一步減少各國內部糧食不足的情況，改善人們尤其是兒童營養不良的狀況，同時提高糧食安全，抑製氣候惡化，本文在現有的糧食體係中加入並強調了多個社會、環境指標，構建了一個可持續的新型食品係統。接下來將詳細分析新食品係統模型的構建。
　　指標介紹
　　每個人的生活都與食品係統息息相關，因此食品係統的可持續與穩定至關重要。本文關注了與食品係統息息相關的經濟、社會、環境三個方麵，並從中選取了8個指標作為本文的研究對象。為了保障食品係統中的每一個人都對食品係統的穩定性產生一定的影響，本文研究的數據更傾向於人均數據，基於這點本文構建的糧食穩定性評價體係被分為三層：目標層A，指標層B和次級指標層C，其中食品係統穩定係數（FSSC）下分為三類生態、社會、環境指標，並細化為人均GDP、人的綜合生活水平、人均排放量(正向)和進口糧食數量、營養不良比例、森林麵積率（負向）六個小指標。
　　數據歸一化
　　本文所使用的數據來源於包括世界銀行和聯合國糧食及農業組織的多個數據庫。如果一個國家的數據缺失，則不會為了得到準確的結果而對該區域進行評估。在獲取了三個不同發展水平的6個國家的數據之後，由於這些指標包含正向和負向，本部分將對負向的指標進行正向化處理。且本文采集的數據均有實際意義即均為正數，因此采用對負向指標取倒數的方法進行處理。之後為便於後續分析，接下來要將分析的數據進行標準化處理。
　　這些指標分為正向和負向兩種，符號為+表明指標越大越好，符號為-表明指標越小越好。對於符號為-的指標需要正向化處理，式子如下：
　　之後將所有指標統一標準化處理，假設有n個評價對象，m個評價指標構成的矩陣如下
　　那麼對於標準化矩陣記Z,Z中的每一個元素
　　組成的矩陣為
　　指標權重
　　指標權重的確定在模型建立中起到了至關重要的作用，將直接影響到評價結果的準確性。熵權法（EWM）是一種客觀賦值的方法，能夠一定程度上避免主觀賦值所帶來的不利影響，因此本文采用它來確定各指標的權重[4]。首先，計算出標準化矩陣的概率矩陣P，矩陣P中每一個元素計算公式如下：
　　根據信息論中信息熵的定義，信息熵可以被計算出來，如下:
　　基於信息熵，進一步求出信息效用值dj
　　最終，將信息效用值歸一化，得到每個指標的熵權
　　將其視為每個指標在食品係統中的權重。其中FSSC11為26.45%, FSSC22為22.09%, FSSCF21為8.89%, FSSC22為0.67%, FSSC31為8.05%, FSSC32為33.85%。
　　穩定度係數
　　在決定了各指標的權重之後，先用TOPSIS去計算不同國家各個指標下的得分，並最終求得該國的食品係統穩定係數。
　　本模型借助歸一化後的Z矩陣以及求得的權重 wj,在TOPSIS模型中，分別求得第i個評價對象與最大值之間的距離以及第i個評價對象與最小值之間的距離
　　基於此可以計算得出第i個評價的最終得分 :
　　即
　　顯然數值越大，說明該國食品係統的穩定性越強。
　　FSSC 模型
　　為了證實本文模型的適用性，文章選取了6個不同發展水平的國家其中包括法國、德國、俄羅斯、巴西、老撾以及緬甸。基於世界銀行和世界糧農組織，並分別計算了在該模型下著六個國家的食品係統穩定程度，結果德國的食品係統穩定性為0.6626，法國食品係統的穩定性為0.6929，巴西食品係統的穩定性為0.8274，俄羅斯食品係統的穩定性為0.8328，老撾的食品係統穩定性為0.4105.
　　通過數據直觀地分析各國的食品係統穩定性。接下來將穩定性較差的發達國家德國和與之穩定性接近的落後國家老撾進行比較分析。在對食品係統穩定性貢獻程度較大的FSSC12方麵，德國的得分遠遠高於老撾，且老撾在FSSC21方麵的得分也遠遠落後於德國，同時由於當地生產力的限製，老撾的食品係統穩定性麵臨更為嚴重的危機。經過數據統計，德國各項指標得分約為：0.01，0.73，0.24，0.02，0.51，0.49；老撾各項指標約為0.9，0.03，0.52，0.08，0.06，0.31。
　　這同樣也適用於解釋為什麼兩個表現一般的發展中國家俄羅斯和巴西，他們的穩定性比發達國家法國和德國要高出許多。接下來本文將討論如何拉近他們和食品係統較好的俄國之間的得分。
　　穩定性預測
　　在上述模型應用的基礎上，本文繼續對德國和老撾未來食品係統的穩定性發展進行預測。首先經濟發展中碳排放是必要的，所以假定排放量不會減少，保持較小波動但整體不變的情況。其次由於經濟全球化和國際分工生產的必然趨勢，短期難以徹底擺脫對進口食品的依賴，所以假設進口金額維持不變。此外HDI對該係統的影響微小且變化較小，接下來利用剩餘三個指標的成長預測食品係統穩定性的變化。德國和老撾未來20年的GDP增長值分別為1.13%、6.16%，森林綠化率每年德國增長0.97%，老撾增長2.43%，營養不良人口德國每年下降0.93%，老撾每年下降3.01%。接下來將這些增長變化帶入到初步設計的模型中，比較未來德國、俄羅斯、老撾的相對得分，最終得出：未來直至2036年，德國會從2019年的約0.66緩慢增長至0.68；老撾從約0.57增長至約0.62；俄羅斯則從約0.84下降至約0.67。
　　綜上，通過提高人均國民生產總值，提高森林的綠化率，降低營養不良和貧困人口的比例來增加該國的食品係統的穩定性是必要的。根據對FSSC模型的討論與分析，不難發現，盡管嚐試引入與環境、社會有關的多個因素來盡力降低經濟方麵的影響，但是，經濟方麵對食品係統的穩定性影響仍非常大。本文將在接下來新的FSSCP模型中改變食品係統的優先次序，調整原模型中的權重分配，並預測一些國家食品係統穩定性的變化狀況。
　　FSSCP 模型
　　隨著人們生產與科技水平的不斷提升，根據世界銀行的數據，全球的糧食生產水平不斷提高，食物產量累年增長，但由於當前的食品係統過優先考慮效率和盈利能力，而忽略了可持續性和公平性。盡管生產的糧食足夠養活全世界的每一個人，但聯合國估計全世界仍有8.21億人挨餓，因此，全麵檢查人們目前的食品係統是一項合理和有必要的努力。本文在FSSC模型基礎上，通過考慮不同發展水平的國家，運用熵權法重新確立了權重。基於此本文改善了食品係統的優先次序，提出了更為完整的食物穩定性模型FSSCP。
　　優先級調整
　　為了最大限度地改善全球食品係統不穩定的情況，本文計劃通過開發一個模型來重新構想和調整本文的食品體係，以調整效率和盈利的優先級為代價，來提高可持續性和公平性，其中FSSC11為22%，FSSC12為16%，FSSC21為11%，FSSC22為4%，FSSC31為11%，FSSC32為36%。
　　在新的權重分配中，本文改變了原來經濟指標占比將近一半的局麵，提高了森林麵積，二氧化碳排放量，幸福指數，HDI所占的權重。
　　效益與代價
　　隨著食品係統模型的改變，整個食品係統的中心將更加側重於對公平性和可持續性發展，進而會優化整個食品係統的運轉能力。與此同時，人們的食品係統承受著壓力，為了追求食品係統的可持續性與公平性，也為了保證有限的和減少的自然資源供應，社會需要犧牲原有的利益，帶來係統的可持續性，這樣也會導致一部分人群的收益會降低，而且也會導致食品係統的效率降低，這也進而會影響成本的增加。
　　通過FSSCP的分析
　　在上半部分，本文基於FSSC模型分析了德國、老撾、俄羅斯的穩定性變化，接下來運用改進後的FSSCP模型再次對其進行分析。分析結果為：2019-2036年德國FSSCP得分將由0.68增長至約0.71，老撾由0.58增長至約0.65，而俄羅斯得分將由0.8降至0.64。
　　可以看出通過調節指標的權重，德國由原來的在2036年才能達到俄羅斯2019年的穩定性水平，現在提高到在2030年就能達到俄羅斯的穩定性水平，老撾由原來的在2036年仍與俄羅斯有較大差異，提高到了在2036年就能達到俄羅斯的穩定性水平。
　　綜上，根據本文對以上分析以及由WORLD DATE LAB中的數據可以預測出德國在2030年達到較好的食品係統穩定性，老撾則在2036年達到較好的食品係統穩定性。
　　FSSCP的應用(FSSC plus)
　　在上述討論中，本文對原有係統進行改進，調整了食品係統的優先級，建立了一個更為完善和優先級更為合理的食品係統穩定性模型。接下來通過模型，本文期待分析最大的發展中國家中國和最大的發達國家美國的食品係統的穩定性狀況，並及時地提出一些見解。根據先前設立的模型，2018年美國在食品係統的相對穩定性得分僅為0.6686，而中國在食品係統穩定性方麵的得分為0.9059。
　　在新型模型中，經濟和效益方麵的優先級被降低，這也是美國在GDP方麵遠高於中國但是總得分卻低於中國的原因。這一方麵不僅與中國在扶貧方麵的大力投入密不可分，與兩個國家在麵對疫情所采取的不同政策也有巨大聯係。據近年來中國政府工作報告，中國將在幫助失業人口和營養不良人口方麵投入巨大，連續5年投入了共計6000億，在2015至2020年實現貧困人口、失業人口和營養不良人口的快速下降[5]，而美國在這方麵則做得較差，特別是在疫情期間，由於政府消極抗擊疫情的態度，巨大的失業率讓更多美國民眾露宿街頭，不得不依靠政府的救濟來獲取暫時生存，然而這些人不得不麵對被感染的風險和被感染後昂貴的醫療費用。
　　此外中國近年來不斷強調糧食安全，減少糧食進口量，增大國內糧食種植的多樣化，減少對進口糧食的依賴。同時出台一些政策來幹預糧食安全[6]，這使得中國在2020年的FSSC11得分高於美國。接下來我們將對美國與中國進行就食品係統進一步改進的建議，以謀求更好的發展。
　　對美國的建議
　　對FSSC11指標的建議
　　美國今年的食品對進口的依賴性逐漸增強，而且國內世界杯賽程預測問題也不容小覷。根據調查，美國去年進口食品金額高達131236.6百萬美元，這大約是中國的兩倍，且近十年的進口食品的平均增速為5.9%，而且因為食品問題導致的問題也在增加。本文希望美國調整農業體係結構，同時更加重視世界杯賽程預測問題，對此本文設定了一個每年進口食品金額下降2%的指標。
　　對FSSC22指標的建議
　　美國仍是當今碳排放量最大的國家之一，其人均碳排放量超過了中國的兩倍。隨著經濟全球化的加速，美國的貿易活動不斷增強，本文認為，美國可以依靠其科技優勢降低各個產業的碳排放，或者采取代加工的經營模式，就像科技巨頭蘋果在亞洲多個國家建立自己的加工廠，在降低企業成本的同時還降低了本國的碳排放量並期待美國能以1.5%的速度降低本國的人均碳排放量。
　　經過數據分析，我們預測美國食品係統的穩定性逐步上升，在2035年將會超過0.85，達到一個很高的水平。此外可以分析得出起初食品係統的穩定性得分上升緩慢，在經曆了幾年的發展之後開始更快的提升。這也說明了食品係統的穩定性的提高需要逐步積累。
　　對中國的建議
　　中國在食品係統的穩定性得分比較優秀，但仍有待改進。首先，中國近年來的碳排放仍逐年增加，雖然增速緩慢，但是由於體量龐大，所以總的增長仍值得注意。此外，中國近幾年一直在推動國內清潔能源的發展，截至2020年中國的的環保裝備製造業總產值已提至10000億元[7]。中國可以借助科技在維持較高經濟增速的同時，降低本國的碳排放量，以達到進一步提高食品係統穩定性。
　　此外在增強人民的綜合生活水平即增加HDI指標方麵，中國可以通過進一步推動各地的公共設施建設，對教育資源進行更合理的分配，在醫療方麵降低人們看病所需的花銷，增加人均壽命等來增加HDI。
　　通過分析當今世界兩個龐大的食品體係國家中國和美國，進一步印證了本文模型的適用性。
　　結語
　　（1）本文的FSSC模型和FSSCP模型繼承了TOPSIS和EWM的優點,在評價指標時，本文將TOPSIS和熵權法結合，為TOPSIS分析提供了更精確的權值，降低了TOPSIS在定義權重時的主觀性。
　　（2）本文的模型結合了每個國家的發展水平和發展潛力。
　　在FSSCP模型中，本文充分考慮了不同國家的發展水平和發展潛力，為不同發展水平的國家因地製宜地提供預測和建議。這也說明了本文的模型具有廣泛的適用性和可信程度。
　　（3）本文的模型在考慮世界發展趨勢的前提下改進了現有食品係統的優先級，重新分析並定義了一個符合世界發展潮流、有利於長期世界食品係統穩定性的模型。
　　參考文獻
　　[1]仇玲玲.古代世界杯賽程預測 體係[J].美食,2012(06):70.
　　[2]熊一舟. 聯合國：保障全球糧食安全與營養狀況[N]. 社會科學報,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]張燕.脫貧攻堅，完美收官.中國經濟周刊[J]，2020(24)：13-15.
　　[6]任鵬麗.中國世界杯賽程預測政策演進特征研究.蘭州大學：1-52.
　　[7]董海軍，郭岩升.中國社會變遷背景下的環境治理流變.學習與探索[J]，2017(07)：27-33.
　　王紫正 樊高鵬 仝江乙
　　鄭州大學國際學院 河南鄭州 450003
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