中国省际食物贸易流量数据集（2000-2022）：揭示膳食结构变迁与资源环境效应的关键工具

【编辑推荐】针对中国缺乏公开的省际食物贸易数据这一关键问题，南京大学团队通过整合食物供需与运输数据，采用贸易引力模型构建了2000-2022年涵盖15类植物/动物性食物的省际贸易矩阵。该数据集为分析虚拟资源流动（virtual water/land）、农业环境影响评估（GHG emissions）及粮食政策制定提供了方法论框架，填补了我国食物系统可持续研究的数据空白。

　　

在全球粮食安全与可持续发展的背景下，中国作为世界最大的农业生产国和消费国，其内部食物贸易网络却长期笼罩在数据迷雾中。这种"数据黑洞"严重阻碍了我们对食物系统资源环境效应的认知——当东北的粮食运往长三角，当山东的蔬菜供应西北，背后隐藏着怎样的水资源转移、土地压力和环境代价？正是这种关键数据的缺失，使得政策制定者难以精准优化资源配置，科学家无法全面评估膳食结构变迁的生态影响。

南京大学大气科学学院、政府管理学院联合哈佛大学等机构的研究团队在《Scientific Data》发表了一项突破性研究。他们通过创新性地整合15类食物（包括稻米、小麦等5类谷物，猪肉、禽类等动物产品，以及蔬菜水果等）的省级供需数据与铁路货运矩阵，采用贸易引力模型（gravity model）构建了2000-2022年中国省际食物物理贸易流量数据集。这项研究首次实现了三个"最"——时间跨度最长（22年）、食物种类最全（15类）、空间分辨率最高（31省份），为解码中国食物系统的"暗物质"提供了关键钥匙。

研究团队采用多学科交叉方法：首先基于《中国农业统计年鉴》等官方数据，区分谷物（含饲料/工业/种子用途）与非谷物两类消费模式，构建省级供需表；继而引入铁路货运摩擦系数（Q_i·gh
）与多式联运调整系数（W_i·gh
），通过双比例缩放法（RAS）确保矩阵平衡；最后采用平均绝对偏差（MAD）、相似性指数（DSIM）等三重验证体系确保数据可靠性。特别值得注意的是，该方法创新性地解决了MRIO表中农业部门过度聚合的问题，首次实现了动物性与植物性食物的精细拆分。

【数据特征】该数据集揭示了中国食物贸易的"北粮南运"基本格局：东北（如黑龙江）作为主要谷物输出地，与东部沿海（山东、江苏）的蔬菜禽肉产区形成鲜明对比。广西作为"糖都"、广东作为海鲜枢纽的空间分工，生动展现了我国农业生产的区域专业化特征。

【膳食变迁】图6数据显示：2000-2022年间，全国人均动物性食品消费量激增80-155%，而主食消费下降36%，印证了营养转型理论。但区域差异显著——西北地区蔬菜消费不升反降，暗示经济发展不均衡对膳食结构的影响。

【方法验证】与既有研究对比显示：本研究估算的全国谷物贸易量（5.33亿吨，2022年）介于官方统计（6.39亿吨）与Zuo等学者结果（6.48亿吨，2015年）之间，省级流量差异多数控制在±15%内（图4）。敏感性分析证实，库存量假设（20%产量）和进出口分配方式对结果影响有限（DSIM<0.14）。

【讨论与展望】这项研究的意义远超数据本身：其一，为虚拟水（virtual water）、隐含碳（embodied GHG）等环境足迹研究奠定基础，例如可量化"一盘红烧肉"背后的跨省生态代价；其二，揭示膳食转型的区域异质性，为精准营养干预提供依据；其三，建立的引力模型框架（含铁路权重系数R_1g
、公路R_2g
等）可推广至其他大宗商品贸易估算。作者特别指出，未来可结合此数据集与生命周期评估（LCA），深入解析食物系统的气候-水-土地协同效应。

正如通讯作者Haikun Wang强调，该数据集犹如一把"多齿钥匙"——既能打开农业资源优化配置的行政锁，也能解开膳食转型环境效应的科学结。在气候变化与粮食安全双重挑战下，这项研究为中国实现"双碳"目标与联合国可持续发展目标（SDGs）提供了不可或缺的决策工具。数据集已通过Figshare平台开源，必将催生更多跨学科创新成果。