重新评估粮食安全：数据高效的4As框架与机器学习揭示G20国家隐藏模式

本综述创新性地将能源安全的4As框架（Availability, Affordability, Accessibility, Acceptability）应用于粮食安全评估，构建了数据高效的国家粮食安全指数（NFSI）。通过专家调查确定指标权重，并结合机器学习聚类分析，系统评估了G20国家的粮食安全状况。研究发现：农业生产力、粮食可负担性和自然资源禀赋是决定粮食安全的关键因素；美国、澳大利亚、法国等国家表现强劲，而印度、墨西哥等国相对落后；通过聚类识别出五类典型国家群体，并为每类群体提供了针对性政策建议。该研究为降低数据依赖、实现多维度的国家粮食安全评估提供了新范式。

　　

引言

全球粮食安全面临持续饥饿、营养不良、气候变化及地缘政治动荡等多重挑战。最新《世界粮食安全与营养状况》报告显示，世界距离实现"零饥饿"的可持续发展目标仍很遥远。尽管粮食安全的重要性得到全球认可，但国家层面的实证研究仍因数据限制而稀缺。现有研究多依赖单一指标（如营养不良发生率）或面临数据可及性差的问题，难以全面捕捉粮食安全的多维特性。

文献综述

现有粮食安全测量方法主要包括经验性测量（如FIES、HFIAS）、消费性测量（如HDDS、FCS）和单指标代理测量（如PoU）。多维框架（如FAO四支柱、5As框架）虽概念全面，但常受数据缺口和透明度限制。全球粮食安全指数（GFSI）等综合指标则严重依赖专有数据。这凸显了开发系统化、数据高效评估框架的迫切需求。

方法与数据

本研究创新性采用亚太能源研究中心（APERC）提出的4As框架，从四个维度构建国家粮食安全指数（NFSI）：

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  可用性（Availability）：通过人均农业用地面积和谷物单产水平衡量
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  可负担性（Affordability）：通过家庭食品消费支出占比和农业进口值占GDP比重衡量
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  可及性（Accessibility）：通过谷物自给率和农产品进口赫芬达尔-赫希曼指数（HHI）衡量
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  可接受性（Acceptability）：通过有机农业占比和单位耕地化肥使用量衡量

通过专家调查运用层次分析法（AHP）确定各指标权重，其中农业生产力（23.74%）、个体可负担性（20.65%）和农业用地面积（16.91%）被赋予最高权重。采用min-max归一化处理数据，最终NFSI通过加权求和计算得出。

结果与讨论

权重分析与排名

权重分析显示，可用性维度占比40.65%，可负担性29.96%，可及性18.57%，可接受性10.82%。2012-2021年G20国家NFSI排名显示：美国（0.6234）、澳大利亚（0.6128）、法国（0.5463）位居前列；印度（0.2578）、墨西哥（0.2534）、俄罗斯（0.2733）和印度尼西亚（0.2834）排名靠后。

维度分析

可用性方面：法国、德国、英国、美国和澳大利亚表现优异，农业生产力显著高于G20平均水平（5.19 t/ha）。印度、墨西哥、俄罗斯和土耳其则因人均耕地有限和生产力低下而表现较弱。

可负担性方面：美国、澳大利亚、巴西和加拿大领先，家庭食品支出占比仅6%-9%；而印度、印尼、墨西哥等国该比例高达30%左右。

可及性方面：澳大利亚、法国和阿根廷谷物自给率分别达347%、165%和237%；日本和墨西哥自给率仅35%和62%，且进口来源集中度高。

可接受性方面：欧盟国家有机农业占比显著领先（意大利17%，德法各9%）；中国、巴西有机占比仅0.3%-0.5%，且化肥使用量居高。

趋势分析

2012-2021年间，阿根廷谷物单产提高24%，但进口依赖度增加；印度通过拓展进口来源改善了粮食可及性；意、德、法、澳在环境可持续方面进步显著；中国有机农业进展缓慢；土耳其粮食可负担性明显恶化。

聚类分析

采用高斯混合模型（GMM）将G20国家分为五类：

1. 1.
   脆弱表现者（印度、印尼）：粮食安全水平低，绿色创新有限，气候脆弱性中高
2. 2.
   创新表现者（中、日、韩）：粮食安全中等，气候脆弱性中等，绿色农业创新领先
3. 3.
   韧性表现者（加、德、法、意、英、澳）：粮食安全高，气候脆弱性低，绿色创新较强
4. 4.
   中等表现者（沙特、南非、巴西、阿根廷、墨、土、俄）：粮食安全中等，气候脆弱性中等，绿色创新中低
5. 5.
   领先表现者（美国）：各项指标全面领先，但有机农业占比（0.57%）低于G20平均水平

结论与政策建议

本研究揭示了G20国家粮食安全的显著异质性，并识别出关键影响因素。政策制定应针对不同集群特点：

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  脆弱表现者需优先提升农业生产力、加强气候适应、推广有机农业
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  中等表现者需针对性改善国内粮食供给、促进可持续土地管理
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  创新表现者应重点将技术优势转化为实践，提高自给率
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  领先和韧性表现者应加强技术转移和知识共享，支持全球粮食安全

局限与展望

当前框架未涵盖营养质量、膳食多样性等维度，且未充分考虑各国食物系统背景差异。未来研究可整合更精细指标，深化对全球粮食系统的理解，为政策干预提供更精准支持。

该研究得到国家社会科学基金（24BGL108）、浙江省社科基金（24NDJC25Z、24NDJC278YBM）和浙江省社科联课题（2023B003）支持。作者声明无利益冲突。