《Waste Management》：Assessing food waste generation in the EU: a comparison of the food system material flow analysis model with Member State-reported data
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在全球层面，食物浪费的产生因其显著的环境、社会和经济影响而成为一个紧迫问题。在欧盟（European Union, EU），问题规模巨大，每年产生约5800万吨食物浪费，相当于人均126千克（Eurostat, 2026）。这不仅造成估计达1320亿欧元的可观
在全球层面，食物浪费的产生因其显著的环境、社会和经济影响而成为一个紧迫问题。在欧盟（European Union, EU），问题规模巨大，每年产生约5800万吨食物浪费，相当于人均126千克（Eurostat, 2026）。这不仅造成估计达1320亿欧元的可观市场价值损失（European Commission, 2023），还对环境和人类福祉产生严重后果。国际社会已认识到解决食物浪费的紧迫性，联合国可持续发展目标具体目标12.3（Sustainable Development Goal Target 12.3）旨在到2030年将零售和消费层面的全球人均食物浪费减半，并减少生产和供应链中的食物损失。欧盟委员会在其2018年修订的《废物框架指令》（Waste Framework Directive, WFD）中承诺实现可持续发展目标12.3，规定成员国有义务监测和报告食物浪费，目标是建立基线以跟踪减排目标进展，并在循环经济视角下识别增值利用机会（European Commission, 2018）。为加速进展，2025年WFD修正案引入了欧盟成员国到2030年需实现的具有约束力的食物浪费削减目标，包括加工和制造阶段减少10%，零售和消费层面（即家庭、餐馆和食品服务）人均减少30%，与2020年水平相比（European Commission, 2025a）。为支持这些努力，联合研究中心（Joint Research Centre, JRC）开发了食物系统物质流分析（Food System Material Flow Analysis, FS MFA）模型，用于估算欧盟成员国层面的食物浪费及其组成部分（Caldeira et al., 2021）。该模型结合了官方统计数据和文献中的技术系数与废物系数，提供了一种一致的方法来估算整个食物供应链（Food Supply Chain, FSC）中产生的废物和副产品。本文旨在概述FS MFA模型自先前发表以来的关键更新，并深入比较模型提供的食物浪费估算与成员国报告的数据。研究人员比较了2022年的模型估算与成员国报告数据，涵盖国家和供应链阶段两个维度，并使用相对比率和Wilcoxon符号秩检验评估一致性。模型估计2022年欧盟产生了约7020万吨食物浪费，比报告值高约22%；然而，除初级生产阶段外，模型估算与报告数据显示出良好的一致性，没有统计学上显著的系统性偏倚；在初级生产阶段，模型显著高估了食物浪费产生量，这表明报告数据可能存在低估。研究人员还介绍了FS MFA模型提供的额外信息，包括可食用食物浪费、液态食物浪费、副产品以及不同食物组的贡献，这些信息可用于交叉验证成员国自愿报告的数据，并为制定有针对性且能最大化环境效益的预防策略提供支持。最终，该比较研究识别了模型和数据收集两方面的改进方向，有助于为欧盟食物浪费削减目标提供基于证据的政策支持，促进向可持续食物系统的转型。
**研究背景与问题**
食物浪费具有显著的环境、社会和经济影响，是全球面临的紧迫问题。在欧盟，每年产生约5800万吨食物浪费，相当于人均126千克，造成约1320亿欧元的市场价值损失。食物浪费导致生产食物所消耗的土壤、水和肥料等资源也随之浪费，并造成温室气体排放、污染和生物多样性丧失等环境负担。为应对这一问题，联合国可持续发展目标12.3（SDG Target 12.3）要求到2030年将零售和消费者层面的人均全球食物浪费减半，并减少生产和供应链中的食物损失。欧盟在2018年修订的《废物框架指令》（WFD）中承诺实现该目标，并于2025年修正案中引入具有约束力的削减目标。然而，要实现这些目标，需要清晰了解食物浪费的数量及其关键驱动因素，量化成为关键的第一步。基于第2019/1597/EC号授权决定，欧盟启动了全面的监测工作，收集了2020至2023参考年的成员国食物浪费数据。为支持这些工作，联合研究中心（JRC）开发了食物系统物质流分析（FS MFA）模型，用于估算成员国层面的食物浪费，以交叉核对报告数据并支持成员国识别潜在错误和异常值。本文旨在介绍模型自先前版本以来的关键更新，并深入比较模型估算与成员国报告的数据，以识别模型和成员国测量两方面的改进领域，同时说明模型在固体食物浪费产生量之外的附加信息价值。
**研究开展与关键结论**
研究人员基于更新至2022年的FS MFA模型版本（版本3.0）进行了分析，该模型结合官方统计数据与文献中的技术系数，对欧盟27个成员国的食物浪费进行估算。研究人员将模型估算结果与成员国依据欧盟授权决定报告的2022年食物浪费数据进行了比较，采用相对比率和Wilcoxon符号秩检验评估一致性。研究发现，模型估算的欧盟食物浪费总量约为7020万吨，比报告值高约22%。除初级生产（PP）阶段外，模型在加工与制造（P&M）、零售与分销（R&D）、食品服务（FS）和家庭（HH）各阶段均与报告数据呈现良好一致性，无统计学显著的系统性偏倚。初级生产阶段模型系统性地显著高估，提示该阶段报告数据可能存在低估，原因可能包括大部分食物浪费被计入直接在农场再利用的副产品而导致漏报。研究还展示了模型在固体食物浪费之外的估算能力，包括可食用和液态食物浪费、初级生产损失、副产品以及不同食物组对食物浪费的贡献比例，这些信息对评估预防可行性、优化循环性和评估环境影响具有重要意义。
**关键方法概述**
本研究采用自上而下的食物系统物质流分析（FS MFA）建模方法，覆盖欧盟27个成员国、11个食物组和5个供应链阶段，时间跨度为2003至2022年。模型输入包括FAO商品平衡表、Eurostat Prodcom与APRO数据库、Euromonitor International销售数据等官方统计来源，结合从科学文献中收集或由行业提供初级数据的废物与损失系数，并通过质量平衡进行交叉验证。模型估算的消费量基准与EFSA食物消费数据库进行比对核实。模型结果与成员国报告数据的比较采用相对比率（接受范围0.5至1.5）和非参数Wilcoxon符号秩检验以评估系统性偏倚。
**3.1 食物浪费估算及与报告数据的比较**
FS MFA模型估算2022年欧盟共产生约7020万吨食物浪费，其中消费阶段产生4120万吨（家庭3350万吨、食品服务760万吨）。欧盟监测报告的同一年总量为5750万吨（家庭3050万吨、食品服务650万吨）。虽然欧盟层面模型估算约高22%，但在国家和供应链阶段层面的比较显示，除初级生产外模型并非在所有阶段都一致高估。在26个数据点中，大多数比值落在0.5至1.5的可接受范围内。Wilcoxon符号秩检验显示，除初级生产外，模型在所有阶段均与报告数据强一致，无统计学显著偏倚，其中零售、食品服务和家庭阶段收敛性最强。初级生产是唯一模型估算显著超过报告值的阶段。27个成员国中有19个国家的比值大于1.5，检验结果也确认了系统高估。多数国家报告中初级生产阶段食物浪费占收获量的比例低于1%，与田间食物浪费研究相比显得不现实，提示报告数据可能存在低估。差异原因包括测量方法异质性、食物浪费定义和废物与副产品区分标准的不同解释等。模型方面则受统计数据的错误和空白、国家及产品特定系数的不足以及废物与副产品区分假设的影响。报告数据可能因不同测量方法产生差异，而模型使用固定系数无法捕捉政策干预和减量努力的效果。在初级生产阶段，系数可用性低且成员国在区分收获前损失与农场食物浪费时面临实际困难。加工阶段的建模因缺乏投入原材料统计数据及供应链特定转化而最为复杂。零售、家庭和食品服务阶段的结果较为接近，但各国报告了抽样困难、销售量到体积转换等问题。家庭阶段占总食物浪费的48%至53%，成员国报告的不确定性最高。家庭堆肥食物垃圾未被模型单独考虑，也是潜在差异来源。
**3.2 超越固体食物浪费的量化**
2020年有13个成员国自愿报告了额外食物浪费数据，其中约一半涉及可食用与非可食用食物浪费的区分，约四分之一涉及食物捐赠和再分配，约15%涉及作为动物饲料再利用，4%涉及废水处理。FS MFA模型提供了跨供应链的可食用食物浪费估算，该信息对评估预防可行性尤有价值。对不可食用成分的分析表明其构成“浪费下限”，在设定预防目标时应予以考虑，模型的可食用与不可食用估算已用于支持WFD修订的影响评估。液态食物浪费通常被排除在废物统计之外，标准测量方法难以捕捉。模型通过纳入咖啡、牛奶和果汁等液态产品进行估算，若计入该组分，2022年总食物浪费将从7000万吨增加至8100万吨，凸显了这一废物流的重要性。模型还估算了初级生产损失，目前不属于欧盟监测范围；同时估算的副产品可为优化食物供应链循环性提供信息，已被纳入联合研究中心食品系统可持续性监测指标。模型输出的另一关键信息是不同食物组对各阶段食物浪费的贡献比例，因其结合生命周期评估（LCA）模型可将食物浪费数量转化为环境影响的估算。值得注意的是，肉类和乳制品虽占欧盟食物浪费总质量的不到20%，却贡献了超过一半的环境影响，这为制定最大化环境效益的定向预防策略提供了支持。
**结论**
该比较研究揭示了FS MFA模型估算与成员国报告数据之间存在良好的一致性，尽管两种方法在数据来源和出发点上有显著差异。初级生产阶段的系统性差异凸显了报告数据可能的低估，以及相关定义的模糊性问题。模型所具备的额外估算能力，包括可食用/液态食物浪费、副产品及食物组层面的分解信息，为交叉验证自愿报告数据、评估预防潜力和优化环境影响提供了独特价值。应将模型视为对报告数据进行现实性检验的工具，而非追踪进展的监测手段。未来模型改进将聚焦于持续更新系数和利用新技术，同时成员国应加强初级数据收集、行业合作并采用新的数据技术以建立稳健的数据基础。通过模型与改进的数据收集和报告相结合，可以为循证政策提供支持，助力实现SDG 12.3目标并推动向可持续食物系统转型。
