食品フローネットワークと食品サプライチェーンのマッピング、パート 1

食品サプライチェーンは、食品の生産、流通、中間加工、消費を組み込んだ複雑なシステムです。 食品フロー ネットワークは、これらの複雑なサプライ チェーンを通じた食品の移動を表します。 食料の流れのネットワークは、生産場所、人口密集地、保管場所、輸送インフラなどの多くの要因に依存します。 食料流通ネットワークについての理解を深めるために、この記事では、(1) 米国内の食料流通に関する 2 つの全国データベースについて説明し、(2) 米国の郡間の食料流通を推定するための研究を紹介します。

コモディティ・フロー・サーベイ（CFS）は、アメリカ企業による国内貨物輸送の主な情報源です。 CFS は米国国勢調査局と運輸統計局の共同の取り組みで、政策立案者や輸送計画者が輸送需要、エネルギー使用、リスク評価を評価できるように支援します (米国勢調査局、商品流動調査)。 CFS は荷主ベースの調査で、米国の事業所が製造、鉱業、卸売、一部の小売、サービス事業所向けに原材料や完成品をどのように輸送しているかに関する情報を収集します。 CFS は、輸送手段ごとに出荷される商品の種類に関するデータを収集します。これには、その価値、重量、原産地、目的地 (輸出を含む) が含まれます。

データは、米国のおよそ 132 の空間ゾーン (CFS エリアなど) 間の商品の流れについて提供されます。 CFS エリアは通常、50 の州といくつかの大都市圏です。 CFS データベースの地理的単位を図 1 に示します。CFS は 5 年ごとに実施されます (「2」と「7」で終わる)。 CFS データは、輸送物品の標準分類 (SCTG) カテゴリに従って商品に関して収集されます。 表 1 は、農業および食品の SCTG カテゴリを示しています。

貨物分析フレームワーク (FAF) は CFS データに基づいて構築されていますが、現在では国勢調査局からの国際貿易データも組み込まれており、米国のサプライ チェーン内の国際出荷を決定します。 FAF は、米国運輸省の連邦高等管理局 (USDOT-FHA、貨物分析フレームワーク) によって報告されています。 CFS はサンプリングにも依存しており、主に鉱業、製造業、卸売業で国内に貨物を輸送する約 10 万の事業所を対象としています。 しかし、FAFは補足データを組み合わせて、CFSの対象外の事業所からの出荷量を推定している。 FAF と CFS の両方のデータでは、同じ地域の場所、時間スケール、商品カテゴリー、輸送手段が使用されています。

私たちは、米国の郡間の農業および食品の流れを推定するための食品フロー モデルを開発しました。このアプローチでは、図 2 に示すように、FAF スケールのデータを郡スケールにダウンスケールします。私たちは、CFS および FAF データベースとまったく同じ SCTG 食品商品を使用します。 (表 1 を参照)。 ダウンスケールするために、食品フロー モデルには、(i) ロジスティック回帰、(ii) ガンマ回帰、(iii) 重力モデル構造、(iv) 質量収支、および (v) 線形計画法が組み込まれています。 簡単に言えば、私たちのアプローチは回帰関数をFAFスケールの各経験的SCTG商品ネットワークに適合させます。 次に、回帰式が空間スケール全体で一定であると仮定するため、これらの回帰関数の変数は各郡の対応する値に置き換えられます。 詳細については、原稿を参照してください。

食品フロー モデルは、複数の経験的データに基づいて郡レベルの食品フローを推定します。 入力データには、生産の地理、輸送、投入産出要件、消費などの複数の変数が含まれており、これらを組み合わせて食料輸送を決定します。 このモデルでは、消費は家庭による最終商品の購入に限定されず、サプライチェーンの生産と加工の中間段階も考慮されます。 未加工の商品からより精製された商品へ商品が変化するたびに、データベースに新しいリンクが作成されます。 たとえば、屠殺場に送られた生きた動物は肉に変わるため、屠殺場のある郡は生きた動物を消費して肉を生産します。 私たちは、郡の食糧の流れが、その郡が含まれるより大きな FAF ゾーンに合計されることを保証します。