测量和测试对粮食不安全的脆弱性,以预测和定位目标
Marco Letta1, Pierluigi Montalbano2, Cristian Morales Opazo3
1Sapienza University of Rome, Italy.
Economics and human biology
|December 1, 2025
概括
针对家庭粮食不安全的基于理论的方法表现不佳. 尼日利亚的一项研究发现,简单的数据驱动方法是更好的预测方法,突出需要更好的准方法和改善脆弱地区的数据可用性.
科学领域:
- 农业经济学 农业经济学
- 发展经济学 发展经济学
- 食品安全研究 食品安全研究
背景情况:
- COVID-19 流行病暴露了家庭食品安全方面的脆弱性.
- 评估家庭对粮食不安全的脆弱性对于有效的政策干预至关重要.
- 针对粮食不安全的现有基于理论的方法需要经验验证.
研究的目的:
- 实证测试基于理论的方法的有效性,以针对家庭对粮食不安全的脆弱性.
- 为了比较基于理论的测量与数据驱动的例行程序的性能.
- 分析COVID-19冲击对粮食不安全预测模型的影响.
主要方法:
- 利用来自世界银行的尼日利亚 (2010-2020) 纵向调查数据.
- 应用经验测试来评估基于理论的衡量家庭对粮食不安全的脆弱性.
- 通过使用大流行前数据进行敏感性测试,以隔离冲击的影响.
主要成果:
- 基于理论的脆弱性测量在预测样本之外的粮食不安全家庭方面表现明显不佳.
- 一个简单的,数据驱动的程序证明了优越的预测性能.
- 糟糕的预测不仅仅归因于大流行引起的数据不连续性.
结论:
- 迫切需要提高针对性方法的有效性,以确定粮食不安全热点.
- 预测漏洞模型受到数据可用性的限制,特别是在数据稀缺的环境中.
- 需要更多的方法创新来改善对经济和健康冲击脆弱性的预测.
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