粮食及农业状况 2023

农业粮食体系的环境、社会和健康隐性成本

方法

牛津大学环境变化研究所的史蒂文·洛德（Steven Lord）为粮食体系经济委员会开发了一个模型，从三个方面评估农业粮食体系的隐性成本：环境、社会和健康。¹该模型可与粮农组织统计数据库及其他全球数据库匹配使用。这些全球数据库拥有多个国家和不同时期的农业粮食体系影响数据，包括温室气体和氮排放、土地利用、膳食结构造成的疾病负担、中等贫困的发生率、食物不足等。该模型初步估计了2016-2023年154个国家农业粮食体系的年度量化环境、社会和健康隐性成本。称之为“量化”，是承认许多国家存在数据缺口，妨碍了对所有隐性成本进行估算，例如与农药污染和土地退化相关的成本。由于隐性成本是在国家一级以货币计量的方式呈现，因此可以在全球、区域和收入分组进行汇总，并与国内生产总值等宏观经济指标进行比较。

农业粮食体系的年度隐性成本是通过影响量（例如温室气体排放量）乘以国家一级的边际隐性成本得出的。

隐性成本以2020年购买力平价美元衡量，即一美元兑换成当地货币，在2020年在一个特定国家购买的一篮子基本商品和服务的数量。换言之，购买力平价消除了国家间的价格水平差异，均衡了货币的购买力。商品和服务通过消费来代表福利。因此，测量的隐性成本代表了福利减少（福利损失），由购买力下降造成。以国内生产总值购买力平价的损失来衡量隐性成本的一个优势是，这些损失与国民账户和其他国家支出措施具有可比性。这样做还可以对不同成本类别（例如环境和健康成本）和国家的损失数据进行汇总。以国内生产总值购买力平价损失衡量隐性成本的缺点是，无法衡量收入不平等的变化。另一个缺点是假设自然、人力和人造资本收入流的损失可以完全相互替代。最后，值得注意的是，隐性成本不同于改善成本（见术语表），由于缺乏数据和估值要素，改善成本不包括在分析中。

为了说明由子孙后代承担的隐性成本，该模型还采用了一个“中间路径”，即第二条共享社会经济路径（SSP2）作为参考，并假设拉姆齐社会贴现率的时间偏好为0，恒定边际预期消费效用为1.5。²有关如何在SSP2提供的框架内调节隐性成本的详细说明，见Lord（2023）。¹

分析范围

第2章中的图5说明了分析所涵盖的农业粮食体系范围，以及所考虑的隐性成本。简而言之，该分析涵盖了温室气体排放、氮排放、蓝水使用、土地用途转变、贫困等隐性成本，以及膳食结构、食物不足造成的生产力损失。由于数据缺口，没有考虑农药污染和土地退化。林业也不在分析范围之内，因为无法获得林业相关经济活动（如伐木）产生的隐性成本估计数据。具体而言，如图5所示，分析包括与以下几方面相关的隐性成本：

1. 环境 — 食品、肥料生产、能源使用等整个食品价值链上排放的温室气体的外部成本（见第1章）；初级生产和污水排放产生的氮排放（挥发和地表径流）；以及农场级别的用水和土地用途转变。
2. 社会 — 食物不足导致的生产力损失（根据粮农组织[2022]³的定义）或农业粮食体系导致中度贫困。与社会危害相关的隐性成本被认为是政策和机构造成的，因为政策和机构未能解决贫困和粮食不安全问题。理由如下：首先，全世界有足够的粮食实现零饥饿，因此，食物不足的普遍存在表明农业粮食体系未能把现成的粮食分配好。第二，鉴于粮食批发、加工和零售企业赚取大量下游利润，农业粮食体系的工人却生活贫困，也标志着农业粮食体系是失灵的。
3. 健康 — 不健康膳食结构导致肥胖和非传染性疾病负担，从而导致生产力下降。具体而言，不健康膳食中水果、蔬菜、坚果、全谷物、钙和保护性脂肪含量低，而钠、含糖饮料、饱和脂肪和加工肉类含量高，导致本可预防的肿瘤、心血管疾病和第II型糖尿病发病率和死亡率升高。⁴ 市场、机构和政策的广泛失灵（见第1章），导致能量密度高、营养价值低的食品供应充足、价格便宜、食用方便，造成不健康食品的过度消费。

Lord（2023）¹讨论了三个概念之间的区别：国家一级产生隐性成本（成本产生），承担可能由该国或另一国产生的隐性成本（成本承担），以及从其他主体承担成本的行为中获得免费利益（利益接受）。

影响量的数据来源和覆盖范围

影响量是指农业粮食体系活动的副产品数量，如温室气体排放，这会导致隐性成本。本报告获得了154个国家2014年至2020年的影响量数据。缺失的数据使用移动平均或区域变化率进行内插。2021年至2023年的数据 — 包括国内生产总值和其他宏观经济指标 — 是根据粮农组织和世界银行提供的特定统计方法或预测推算出来的。以下各节介绍了三类隐性成本（环境、社会和健康）的数据来源和覆盖范围。关于内插法和外推法以及数据来源的详细说明，见Lord（2023）。¹

环境影响量

从温室气体排放开始，2014年至2020年国家层面（直接和间接）的一级二氧化碳、甲烷（CH₄）和氧化亚氮（N₂O）排放数据从粮农组织统计数据库中获取。⁵ 2014年至2020年国家一级蓝色农业用水数据来自粮农组织全球水与农业信息系统（AQUASTAT）。⁶2014-2019年的土地用途转变数据 — 即从森林和未管理的草地（包括灌丛、草地和未管理的牧场）向农田和牧场的转换或相反 — 来自“历史土地动态评价+”（HILDA+）数据集。⁷2015年农业生产和能源使用中挥发的氨（NH₃）和氮氧化物（NOx）向空气中的氮排放量来自欧盟委员会全球大气研究排放数据库（EDGAR）5.0数据集。^8–10 流失到地表水和深层水的氮含量是根据“全球环境评估综合模型 — 全球养分模型”（IMAGE-GNM）空间数据集计算的。^{11, 12}

社会影响量

关于2014-2020年食物不足发生率和人数的国家级数据来自粮农组织统计数据库。¹³2017年距离每日收入3.65购买力平价美元这一贫困线的贫困差数据和中度贫困人口数据来自世界银行。¹⁴农业粮食体系工人在总就业中的份额被用作中度贫困农业粮食体系工人所占比例的代理变量。¹⁵对于大多数中度贫困水平较高的国家来说，这一代理指标可能被低估了，因为大多数农业粮食体系的工人从事农业劳动，而农业劳动者中贫困率更高。¹⁶

健康影响量

对于膳食结构，可预防的疾病和死亡对人力资本的负担通过2014年至2019年期间每个国家损失的残疾调整寿命年来衡量。¹⁷残疾调整寿命年还用于估计同一时期每个国家的身体质量指数过高的情况。¹⁷使用了中介因素，以避免将残疾调整寿命年重复归因 — 既归入身体质量指数过高，又归入饮食因素。^{18, 19}这种相互依存性意味着残疾调整寿命年代表每个国家每年的一个影响量，肥胖和可归于不健康膳食结构的非传染性疾病的疾病负担不作为两个单独的量来处理。另一个复杂因素是将疾病负担归于农业粮食体系参与者的活动，因为贫困和遗传可能是肥胖和非传染性疾病流行的共同因素。在本研究中，将75%的残疾调整寿命年归于农业粮食体系活动的失灵。在不确定性分析中，这种归因水平是不同的。²⁰

Lord（2023）更详细地讨论了数据的局限性和成本计算方法，提供了本报告中未报告的国家隐性成本生产和承担的细目分类。¹

边际隐性成本的数据来源和方法

本报告使用了为粮食体系经济委员会开发的SPIQ-FS第0版边际损害成本模型，以2020年购买力平价美元计算边际隐性成本，ⁿ并以参数化概率分布的形式提供不确定性估计。^22–26对未来经济的损害是根据“一切照常”场景下的未来预测（SSP2）评估的。²贫困是一个例外，其直接使用世界银行的数据计算成本，没有通过模型考虑不确定性。与影响量一样，以下各小节描述了在三个维度上评估边际隐性成本的数据来源和方法。

环境边际成本

对于温室气体排放，SPIQ-FS对温室气体社会成本机构间工作组（IWG-SCGHG）2020年的温室气体社会成本^o 模拟进行重新取样。^{28, 29}IWG-SCGHG模拟提供了三种贴现率（2.5%、3%和5%）和五种社会经济场景。使用SSP2场景到2100年的国家国内生产总值增长预测，²全球增长率匹配3%的贴现率。基于这一贴现率，对五种场景下的碳排放社会成本进行统一采样，用于估计SSP2场景下经济未来的更多不确定性。报告分别列出了CO₂、CH₄和N₂O的社会成本。一个国家的温室气体排放成本通过气候变化由全球共同承担。为了将排放成本归于排放国，假定该国的经济行为主体需要为每单位排放支付相当于各自温室气体排放社会成本的金额。原则上，这些资金将用于补偿国内外的排放成本承担者。

为了计算农业用蓝水的成本，对未来缺水的影响使用了SSP2场景贴现率。然而，由于缺乏环境流动损失的成本数据，边际隐性成本被低估。土地用途转变的成本来自生态系统服务估值数据库，以每年每公顷损失、保留或恢复的生态系统服务计算。^{30, 31}为了避免与温室气体成本重复计算，在估值中尽可能排除了碳固存服务。SSP2场景下的国家级贴现率用于贴现2020年至2100年毁林造成的生态系统服务损失，以获得每公顷土地用途转变的累积价值。对于回归自然生态的土地，基于恢复14年生态系统服务，计算每公顷土地用途转变的累积价值。这一点在不确定性分析中有所不同。计算氮排放的成本依赖于SPIQ-FS数据集，适用于NH₃（氨）和NOx（氮氧化物）挥发到空气中，以及活性氮流失到地表水和土壤淋溶中，主要是可溶性NO₃-（硝酸盐）。

社会边际成本

SPIQ成本模型包括一个基于世卫组织数据的食物不足人数和蛋白质-能量营养不良残疾调整寿命年模型。蛋白质-能量食物不足的生产率损失通过国际劳工组织（劳工组织）的历史劳动生产率数据计算。³²至于中度贫困，2014-2020年基于每日3.65美元2017年购买力平价的国家贫困差数据来自世界银行，¹⁴并根据2020年购买力平价通货膨胀进行了调整。贫困差转化为每年的收入缺口。贫困的可归因总成本被定义为消除农业粮食体系分配失灵造成的中度贫困所需的收入等值福利。计算方法是将相关的中度贫困人口乘以按购买力平价计算的平均收入缺口。

健康边际成本

由于膳食和身体质量指数偏高造成的疾病带来的生产率损失，用劳工组织的历史劳动生产率数据计算。³²

农业粮食体系的环境、社会和健康隐性成本的强度指标

以国内生产总值购买力平价衡量国家一级农业粮食体系的隐性成本，可以将成本与不同国家指标进行比较，如以购买力平价计算的农业总增加值（GVA）。因此，本报告提出了三个强度指标，以不同类型的成本（环境、健康和社会）与不同宏观经济指标之间的比例计算。

这些隐性成本指标的数值越高，隐性成本与造成这些成本的农业粮食活动带来的利益相比，破坏性就越大。零值表示零净成本，而负值表示净收益，后者比如从农业用地收缩和生态恢复中获得生态系统服务。

农业外部性影响比

第一个指标是农业外部性影响比（AEIR），其计算方法是用农林渔业的农业总增加值除以国内生产总值购买力平价中农业生产和土地用途转变的隐性成本现值。全部154个国家的农林渔业总增加值数据都是从世界银行获取的，以占国内生产总值的百分比表示，然后乘以国内生产力总值购买力平价。³³农林渔业总增加值是2016-2020年的平均值；为了与分子保持一致，平均值转换为2020年购买力平价美元。隐性成本可以在全球、区域或国家一级汇总，指标同样也可以。以下公式显示了AEIR指标的计算方法，以及它是如何从其他两个指标中推导出来的：

其中，

ALEC是来自农业生产和土地用途转变的每公顷隐性成本的现值，包括农业用水、土地用途转变（从森林到农作物或牧场，或反之）、农场层面的氮排放，以及农场层面的温室气体排放，作为每单位农业用地（土地是农业生产的主要因素）上述隐性成本的强度度量。

ALEB是每公顷农林渔业总增加值，作为农业（初级阶段）生产率的强度测量。

社会分配影响比

第三个指标是社会分配影响比（SDIR），其计算方法是将（1）农业粮食体系工人的收入低于国际中度贫困线（按2017年购买力平价美元计算为每日3.65美元）的缺口，与（2）食物不足导致的生产力损失的现值之和，除以中度贫困人口的平均收入，计算公式如下：

其中，

SDPOVA表示农业粮食体系工人相对于中度贫困线的收入缺口；

SDPOUC表示食物不足导致的年度总生产率损失（为简单起见，假设为中度贫困人口遭受的损失），使用了劳工组织的历史劳动生产率数据。³²

SDINC表示中度贫困人口的年收入总额。

SDIR是根据2016-2020年的平均值计算的。中度贫困人口的收入来自世界银行的数据，是2016-2020年的平均值。

膳食结构影响比

第二个指标是膳食结构影响比（DPIR），计算方法是将膳食结构导致的肥胖和非传染性疾病造成的生产力损失的现值（以国内生产总值购买力平价表示），除以国内生产总值购买力平价。以下公式显示了DPIR指标的计算方法以及是如何从其他两个指标中推导出来的：

其中，

DPPCAP代表由膳食结构造成的人均生产力损失，使用劳工组织的历史劳动生产力数据计算。³²

GDPCAP代表人均国内生产总值购买力平价。^p