综述：欧洲食物损失与浪费量化研究的系统文献综述与方法学局限综合

本综述系统分析了欧盟食物损失与浪费（FLW）量化研究的方法学差异与局限，指出当前数据存在显著不一致性，主要源于样本代表性不足、缺乏精确数据及自我报告误差。研究强调需统一方法论框架（如FLW Standard和EU 2019/1597 delegated decision），以提升数据可比性，支持SDG12.3目标的实现。推荐关注农业生产阶段（AP-1/AP-2）和经济环境多维评估。

　　

引言

联合国可持续发展目标（SDG）12.3旨在到2030年减少食物损失并减半食物浪费，这一目标被纳入欧盟废物框架指令（EU WFD）及成员国政策。欧盟2019/1597 delegated decision强制要求成员国测量食物浪费，但数据质量和细节仍不足。2020年欧盟首次全境食物浪费量化结果显示，家庭阶段浪费占比最高（54%），人均71公斤。然而，方法论差异导致数据难以比较，且农业生产阶段（AP-1和AP-2）被排除在定义范围外，影响了全面评估。

食物损失与浪费量化框架

定义框架与范围

食物损失（food loss）和食物浪费（food waste）在术语使用上常被混淆。根据UNEP定义，食物损失指可食用食物在到达下游阶段前非预期的数量和质量减少，而食物浪费涵盖零售、分销、食品服务和家庭中丢弃的可食用和不可食用部分。欧盟层面未明确定义食物损失，但将食物浪费定义为“所有成为废物的食物”。FLW Standard提供更详细的指导，强调根据物料类型和目的地分类。系统边界至关重要，农业生产虽不在欧盟决策范围内，但其效率影响整个食物链的浪费生成。

食物损失与浪费量化方法

欧盟delegated decision和FLW Standard提供了量化方法分类（表1）。直接方法包括直接称重、日记法、废物成分分析等，依赖原始数据；间接方法如质量平衡、问卷调查、系数与生产统计等，基于次级数据。方法选择需考虑食物供应链阶段、数据可用性和地理区域。研究表明，问卷是最常用方法，但直接测量在家庭和食品服务阶段更常见。质量平衡是跨阶段最频繁使用的方法。

研究方法

通过系统文献综述，筛选2015-2023年间Scopus和Web of Science数据库的78篇研究文章。聚焦三个研究问题：方法论框架异同、各阶段所用方法及量化局限。数据提取包括供应链阶段、方法类型、样本选择及局限性编码。局限性分为三类：参与者招募（如样本不具代表性）、数据获取（如缺乏准确数据）和数据解释（如数据可比性差）。

结果与讨论

地理覆盖与研究范围

研究多集中于意大利（n=21）、德国（n=10）和西班牙（n=6），部分国家代表不足。63%研究针对单一供应链阶段，家庭（n=25）和食品服务（n=20）阶段最受关注。方法应用显示，63%研究使用单一方法，问卷和质量平衡最为普遍。样本代表性方面，约半数研究未基于代表性样本，且多依赖初级数据（图5）。

供应链阶段

阶段命名存在差异（表2），例如AP-2可能被称为“农场”或“农业生产”。运输常作为独立阶段分析，但未在标准框架中明确。研究表明，农业生产阶段（AP-1和AP-2）的量化不足，但其对环境的影响显著，需纳入长期观察。

食物损失与浪费量化

方法名称在不同研究中交替使用（表3），如质量平衡与物质流分析。无研究采用欧盟决策推荐的计数（扫描）方法。方法组合中，问卷与日记法在食品服务和家庭阶段常见（表4）。量化显示，下游阶段（如家庭和食品服务）研究较多，而上游阶段（如加工制造和零售分销）缺乏直接方法应用（表5）。农业生产的纳入有助于识别气候和季节性影响，但需更多系统数据。

研究局限性

66篇文章报告了局限性（图7），主要涉及样本不代表性、缺乏准确数据及自我报告误差。样本问题包括选择偏差和低参与度，尤其在家庭和食品服务阶段。数据不准确常见于间接方法，因缺乏国家特定系数或统计资料。自我报告误差与社会期望偏差相关，导致低估浪费量。方法学缺陷包括废物分类困难和测量期不足。这些局限影响数据质量及可比性，需通过方法验证和训练改善。

基于证据的量化发展建议

研究建议强制实体报告、定期监测及工具开发以减少浪费。训练和专家参与可降低自我报告误差，而方法组合（如问卷与废物成分分析）能提高数据准确性。需解决数据机密性问题，并考虑进口、出口和旅游业对浪费的影响。地理不平衡（如东欧研究较少）也需关注，以促进全欧盟数据均衡。

超越物理量化的新兴概念

部分研究建议扩展量化范围，包括经济成本（如物质流成本会计）、环境足迹（如水足迹和生命周期评估）和营养损失。动物福利（如肉类浪费中的生命体现）和过量营养（overnutrition）也被提出作为浪费形式，但存在争议。这些多维评估有助于更全面理解浪费影响，支持政策制定。

结论

FLW量化研究需方法学统一和数据质量提升。当前研究集中于下游阶段，样本和方法差异导致数据不一致。局限性突出样本代表性和数据准确性問題。未来应加强利益相关者参与，整合经济环境维度，并考虑地理和活动差异。通过稳健方法论和跨学科合作，可更好支持SDG12.3目标和欧盟强制报告要求。