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西北地區(qū)高校食物浪費(fèi)影響因素研究

2021-01-16 02:46楊子江
糧食科技與經(jīng)濟(jì) 2021年3期
關(guān)鍵詞:Tobit模型高校食堂

楊子江

摘要:甘肅省、青海省、寧夏回族自治區(qū)和新疆維吾爾自治區(qū)作為中國少數(shù)民族聚居最為集中的地區(qū)之一,目前共擁有高校134所,在校學(xué)生超過68萬人。近兩年高校的食物浪費(fèi)問題越來越受到關(guān)注,但該地區(qū)高校食堂食物浪費(fèi)鮮有研究。文章對(duì)該地區(qū)4所高校進(jìn)行調(diào)研,通過實(shí)證分析發(fā)現(xiàn)學(xué)生食物浪費(fèi)的影響因素包括性別、年級(jí)、民族、父母教育以及家庭月收入等,并針對(duì)高校食堂浪費(fèi)問題提出了相應(yīng)的建議。

關(guān)鍵詞:高校食堂;食物浪費(fèi);Probit模型;Tobit模型

中圖分類號(hào):F307.11 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A DOI:10.16465/j.gste.cn431252ts.20210303

基金項(xiàng)目:江蘇省研究生科研創(chuàng)新計(jì)劃項(xiàng)目(KYCX19_1454)。

食物浪費(fèi)越來越受到學(xué)術(shù)界和整個(gè)社會(huì)的關(guān)注。FAO發(fā)布的數(shù)據(jù)顯示,2011年在整個(gè)食物供應(yīng)鏈上全球約有13億t的食物被損耗或浪費(fèi)掉,約占所有可食用食物總量的1/3[1]。食物浪費(fèi)不僅意味著食物本身的浪費(fèi),同時(shí)還意味著生產(chǎn)這些食物所消耗的水資源、化肥以及人力資源的浪費(fèi),同時(shí),處理浪費(fèi)的食物要消耗高額的成本,也會(huì)造成對(duì)環(huán)境的破壞,因此,食物浪費(fèi)的問題亟待解決。

1 國內(nèi)高校食堂食物浪費(fèi)的研究現(xiàn)狀

目前對(duì)于高校食堂食物浪費(fèi)的研究集中在食物浪費(fèi)量的測(cè)定與影響因素的研究上。李亦超等[2]對(duì)北京大學(xué)學(xué)生第五食堂進(jìn)行了調(diào)研,發(fā)現(xiàn)北京大學(xué)第五食堂15個(gè)經(jīng)典套餐中碳排放量最大的套餐是肉類占比很大的水煮肉蓋飯,而造成校園食物浪費(fèi)的主要原因是學(xué)生不方便打包食物。錢龍等[3]對(duì)全國29所高校進(jìn)行調(diào)研發(fā)現(xiàn),約有74%的大學(xué)生產(chǎn)生了食物浪費(fèi),人均就餐食物剩余重量達(dá)到每餐61.03 g,每人每餐平均食物浪費(fèi)率為12.13%。女性相對(duì)男性、本科生相對(duì)研究生浪費(fèi)食物更嚴(yán)重,日常就餐浪費(fèi)頻率越高個(gè)體的食物浪費(fèi)情況越嚴(yán)重;家庭經(jīng)濟(jì)條件越好的個(gè)體越容易浪費(fèi)食物;購置的飯菜重量越大、對(duì)飯菜口味的滿意度越低個(gè)體越浪費(fèi)食物;相對(duì)于在北方高校就讀的大學(xué)生,在南方高校就讀大學(xué)生的食物浪費(fèi)情況更嚴(yán)重[4]。朱強(qiáng)等[5]對(duì)全國層面的高校食堂食物浪費(fèi)規(guī)模進(jìn)行了估算,結(jié)果顯示全國在校生人均每年食物浪費(fèi)量在36.11~37.15 kg,而全國在校生每年的食物浪費(fèi)總量規(guī)模在133.62萬~137.73萬t。

雖然已有文獻(xiàn)對(duì)高校食物浪費(fèi)進(jìn)行了系統(tǒng)的研究,但對(duì)于西北地區(qū)高校食物浪費(fèi)的研究卻相對(duì)缺乏。西北地區(qū)主要包括甘肅省、青海省、寧夏回族自治區(qū)和新疆維吾爾自治區(qū)4個(gè)省及自治區(qū),是我國少數(shù)民族聚居最為集中的地區(qū)之一,主要少數(shù)民族有回族、維吾爾族、哈薩克族、藏族、蒙古族、俄羅斯族等。根據(jù)教育部的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)顯示,截至2020年底西北四省共擁有高校134所,其中甘肅省49所,青海省12所,寧夏回族自治區(qū)19所,新疆維吾爾自治區(qū)54所,高校在校學(xué)生688 274人[6]。因此,研究西北地區(qū)高校食堂食物浪費(fèi)具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。

2 數(shù)據(jù)說明及模型選擇

2.1 數(shù)據(jù)說明

本研究數(shù)據(jù)來自于南京財(cái)經(jīng)大學(xué)食物浪費(fèi)研究課題組在2018年對(duì)西北地區(qū)4個(gè)省份及自治區(qū)4所高校食物浪費(fèi)調(diào)研,采取問卷調(diào)研和實(shí)際稱重相結(jié)合的方式,問卷調(diào)研包括對(duì)在食堂就餐人員個(gè)人特征、家庭特征、就餐狀況、就餐滿意度等信息的調(diào)研,實(shí)際稱重由調(diào)研人員對(duì)食堂飯菜的標(biāo)準(zhǔn)重量以及被調(diào)研人員的餐盤剩余食物量進(jìn)行稱重,并記入問卷中。表1為各省份選取高校及樣本數(shù)。

圖1為4所高校學(xué)生對(duì)各類食物浪費(fèi)比例的具體情況,可以看出,米制品和面食的浪費(fèi)量占所浪費(fèi)食物總量的比例最高,分別達(dá)到了28%和25%,其次是蔬菜和豆制品,分別是18%和12%,各類肉食的浪費(fèi)量基本相差不大,都維持在5%左右,蛋類的浪費(fèi)量最少,僅占到2%。

本研究選取兩個(gè)被解釋變量,分別是是否剩余食物和食物浪費(fèi)量。是否剩余食物具體含義指被調(diào)研人員用餐結(jié)束后餐盤是否有食物剩余,如果存在食物剩余取值為1,如果沒有剩余取值為0;食物浪費(fèi)量是餐盤中剩余食物的總重量,由調(diào)研人員在學(xué)生用餐結(jié)束后進(jìn)行稱重。對(duì)于解釋變量的選取,根據(jù)以往文獻(xiàn)的研究,選取就餐人員的個(gè)人特征、家庭特征、就餐特征與就餐滿意度4個(gè)指標(biāo)為解釋變量,其中:個(gè)人特征包括學(xué)生的民族、性別、年級(jí)、宗教信仰4個(gè)變量;家庭特征包括是否獨(dú)生子、由誰帶大、是否農(nóng)村、父母學(xué)歷、家庭月收入5個(gè)變量;就餐特征包括就餐時(shí)間、就餐人數(shù)、餐盒、本次花費(fèi)4個(gè)變量;就餐滿意度包括飯菜口味、衛(wèi)生情況兩個(gè)變量。

2.2 模型選擇

根據(jù)被解釋變量的不同,本研究選取Probit模型及Tobit模型分別對(duì)是否剩余食物和食物浪費(fèi)量影響因素進(jìn)行實(shí)證分析。

2.2.1 Probit模型

式中:ifwastei為個(gè)體i是否食物剩余;xi為學(xué)生個(gè)體i的特征變量,包括個(gè)人特征、家庭特征、就餐特征和就餐滿意度4個(gè)指標(biāo)。

2.2.2 Tobit模型

3 實(shí)證分析

運(yùn)用STATA 15.0軟件,測(cè)算得到西北地區(qū)高校影響食物浪費(fèi)因素的結(jié)果(表2)。

Probit模型實(shí)證結(jié)果顯示,性別、年級(jí)、民族、餐盒、飯菜口味以及本餐花費(fèi)對(duì)是否剩余食物都有顯著影響,并且性別、年級(jí)、民族以及本餐花費(fèi)在1%的水平上顯著,餐盒、飯菜口味在10%的水平上顯著。性別對(duì)是否剩余食物有顯著的正向影響,說明女性比男性更容易浪費(fèi)食物;年級(jí)對(duì)是否剩余食物有顯著的負(fù)向影響,說明受教育程度越高,越不容易浪費(fèi)食物;民族對(duì)是否剩余食物有顯著的負(fù)向影響,說明相對(duì)于少數(shù)民族,漢族更不容易產(chǎn)生浪費(fèi);本餐花費(fèi)對(duì)是否剩余食物的系數(shù)為正,說明本餐花費(fèi)越高,越容易產(chǎn)生浪費(fèi)。

Tobit模型實(shí)證結(jié)果顯示,性別對(duì)食物浪費(fèi)量有顯著正向影響,說明女性比男性要浪費(fèi)得多;年級(jí)對(duì)食物浪費(fèi)量有顯著的負(fù)向影響,說明受教育程度越高,浪費(fèi)就會(huì)越少;民族對(duì)食物浪費(fèi)量有顯著的正向影響,表明若產(chǎn)生了食物浪費(fèi),則在食物浪費(fèi)量上漢族比少數(shù)民族浪費(fèi)得更多;父母學(xué)歷對(duì)食物浪費(fèi)量有負(fù)向影響,在10%水平上顯著,說明父母受教育程度越高,食物浪費(fèi)量越少;家庭月收入對(duì)食物浪費(fèi)量的影響為正,說明家庭月收入越高,食物浪費(fèi)量越多;就餐時(shí)間也會(huì)顯著影響食物浪費(fèi)量,結(jié)果顯示晚餐要比午餐浪費(fèi)得多;飯菜口味正向影響食物浪費(fèi)量,表明飯菜口味越差,食物浪費(fèi)量越多。

4 結(jié)論與建議

通過對(duì)西北地區(qū)高校食堂食物浪費(fèi)影響因素實(shí)證分析,發(fā)現(xiàn)影響西北地區(qū)高校食物浪費(fèi)的因素包括學(xué)生的性別、受教育程度、父母受教育程度、家庭月收入、餐盒、飯菜口味等,與以往研究結(jié)果不同的是,本研究發(fā)現(xiàn)民族也是影響高校食物浪費(fèi)的因素。對(duì)于高校食堂食物浪費(fèi)問題的解決,一方面政府和學(xué)校要加強(qiáng)節(jié)糧宣傳,提升學(xué)生節(jié)約糧食的意識(shí),另一方面,高校食堂也應(yīng)盡力提升自己的服務(wù)質(zhì)量,可以多使用分裝餐盤,并盡可能提升自己的飯菜口味,滿足大多數(shù)學(xué)生的味蕾。

參 考 文 獻(xiàn)

[1] GUSTAVSON J, CEDERBERG C, SONESSON U. Global food losses and food waste[M]. [S.l.]:Swedish Institute for Food and Biotechnology,2011.

[2] 李亦超,鄭天宇,陳佳霖,等.大學(xué)校園食堂食物浪費(fèi)的環(huán)境影響核算及動(dòng)因分析:以北京大學(xué)學(xué)生第五食堂為例[C]//《環(huán)境工程》編委會(huì),《工業(yè)建筑》雜志社有限公司.《環(huán)境工程》2019年全國學(xué)術(shù)年會(huì)論文集(下冊(cè)).北京:《工業(yè)建筑》雜志社有限公司,2019:7.

[3] 錢龍,李豐,錢壯.高校食堂食物浪費(fèi)的影響因素[J].資源科學(xué),2019,41(10):1859-1870.

[4] 錢龍,李豐,錢壯,等.南北差異視角下個(gè)體食物浪費(fèi)行為:基于大學(xué)生高校食堂就餐情境的分析[J].自然資源學(xué)報(bào),2021,36(3):552-566.

[5] 朱強(qiáng),李豐,錢壯.全國高校食堂堂食浪費(fèi)概況及其外賣碳足跡研究:基于30?。ㄊ校?0所高校的9660份問卷調(diào)查[J].干旱區(qū)資源與環(huán)境,2020,34(1):49-55.

[6] 中華人民共和國國家統(tǒng)計(jì)局.中國統(tǒng)計(jì)年鑒[M].北京:中國統(tǒng)計(jì)出版社,2020.

Research on the Influencing Factors of Food Waste in Universities in Northwest Region

Yang Zijiang

( School of Grain and Materials, Nanjing University of Finance & Economics, Nanjing, Jiangsu 210023 )

Abstract: Gansu Province, Qinghai Province, Ningxia Hui Autonomous Region, and Xinjiang Uygur Autonomous Region are among the most concentrated areas of ethnic minorities in China. There are currently 134 universities with more than 680,000 students. In the past two years, the issue of food waste in universities has attracted more and more attention, but there are few studies on food waste in university canteens in this area. The article investigates 4 universities in the region, and found through empirical analysis that the factors affecting students’ food waste include gender, grade, ethnicity, parent education, and family monthly income, etc., and puts forward corresponding suggestions on the problem of waste in university canteens.

Key words: university canteen, food waste, probit model, tobit model

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