跨学科问题 2020-21/棕榈油繁荣的生产和消费中的证据

介绍

为了满足对植物油的快速增长需求，棕榈油繁荣始于 20 世纪 70 年代。

棕榈油是一种高产作物，具有多种用途，已深深融入我们的经济，用于人类消费、化妆品、制药和生物燃料。从基于证据的多学科方法转向跨学科方法，可以全面了解棕榈油消费激增以及由此产生的经济、生态、营养和社会影响。

经济学证据

经济证据主要是定量的。实证研究为构建因果推断的经济模型提供了基础。

在市场上销售红棕榈油

棕榈油的国际贸易是该行业不断增长的影响力的主要宏观经济指标。净出口是GDP的组成部分，是衡量国家经济增长最常用的模型。因此，在棕榈油生产占净出口很大比例的出口导向型经济体中，贸易数据是一种信息丰富的证据形式。经济学家使用来自的贸易估计来计算棕榈油的净出口

1. 海关记录，如国际货物贸易统计 (IMTS) 手册中所述。

2. 按照 IMTS 手册中概述的内容，通过核算棕榈油的经济所有权来进行国民账户核算。

分析棕榈油行业微观经济影响的经济学家，通过将市场分解为利益相关者，并应用模型评估这些群体从不断增长的棕榈油行业中获得的利益，来收集证据。

例如，研究棕榈油工人，经典的供求模型会建议以下内容

↑ 对棕榈油的需求 → ↑ 对应劳动力市场的劳动力需求 → 对工资的向上压力 → ↑ 工人收入

可以根据实证数据检查这些模型，例如，可以将棕榈油工人的工资变化与其他商品行业的工资变化进行比较，以使模型具有可信度。

生态学证据

生态学依赖于定量研究方法来了解生物体与环境之间的关系。

棕榈油繁荣的主要问题是森林砍伐，生态学家使用卫星图像对其进行了观察和记录。从卫星（如Landsat）捕获的高分辨率图像，收集有关土地利用和环境变化的数据，这些数据是棕榈油种植园造成的。无监督分类、视觉分类和光谱特征观察等工具用于量化种植园面积。这个识别过程在不同时间段的卫星图像数据集中重复进行，以比较土地利用随时间的变化。然后，统计模型和公式计算森林砍伐率。

通过这种方法，生态学家能够收集到有关由于棕榈油种植园的地域扩张而导致的森林砍伐的统计显着率的证据。这种方法的一个局限性是它依赖于计算机算法，这些算法可能会错误地将其他植被识别为油棕，或者由于树木之间的间距而无法检测到油棕。

营养学证据

营养是同化食物的过程，与棕榈油对消费者的健康影响有关。营养证据是通过科学研究、实验和临床试验获得的。这些方法通常是综合的，分析棕榈油本身，然后对其进行实验和观察其对受试者的影响，以了解棕榈油对血液中脂类的影响，与其他油类相比。不同的试验在参与者的特征、样本量和干预特征方面使用不同的参数进行。它们的可靠性可以在用于临床试验的Jadad 量表上进行评估。使用的方法是观察棕榈油定期摄入对人体的影響，并将棕榈油整合到受试者的饮食中。研究人员分析了棕榈油中的主要脂肪酸以及它们如何影响身体功能，例如体重、基础代谢率和血压。

临床试验表明，食用新鲜棕榈油有益，例如摄入维生素 A 和 E 以及减少体内脂质分布，但如果食用不新鲜，棕榈油会带来风险。

社会学证据

社会学家研究棕榈油的社会方面，他们也调查其营养影响，不过他们使用不同的证据：访谈、民族志、调查研究和系统观察。他们通常使用家庭调查，向通过多阶段随机抽样程序选择的家庭提供结构化问卷。

在刚果民主共和国生产棕榈油

然后分析收集到的数据，形成描述性和推断性统计，这些统计数据主要表明对生产社区有积极影响。

利用家庭调查来调查农户的饮食。与寻找量化证据的营养学家不同，社会学家通过面对面的结构化问卷访谈来估计和记录油棕种植工人的卡路里消耗量和饮食组成，利用社会而非科学指标来衡量福祉。

研究人员可以采用社会生命周期评估来检查产品生产的社会影响。在马来西亚，研究人员确定了两个主要利益相关者，即棕榈油种植园工人和当地社区。这些利益相关者完成了一系列关于歧视、健康与安全以及社会效益等主题的问卷访谈。问题是基于五点的李克特量表结构的，以考察每个标准的预期质量和感知质量之间的差异。数据经过描述性分析后表明，生产对大多数子类别产生了积极的影响，并产生了肯定的结果。

学科紧张

在跨学科方法中，要理解棕榈油热潮的影响，最大的挑战在于如何从各个学科提供的证据中找到一致性。这是由于学科本身的差异：经济学研究市场、组织和国家内部的决策；社会学研究人类社会行为；生态学研究生物体与生态系统之间的关系；营养学研究营养物质与生物体功能的关系。因此，每个学科都考察了问题的不同方面。因此，各个学科的方法论和收集的证据经常发生冲突，这给整合学科以得出关于棕榈油热潮影响的结论带来了困难。

例如，营养学家和社会学家考察了棕榈油的饮食影响；然而，营养学家使用临床试验等定量方法研究生物影响，而社会学家使用访谈等定性研究考察不同的指标，例如家庭的水果和蔬菜摄入量。由于重点和证据类型不同，整合这些发现很困难。

学科之间还存在着固有的方法论差异，这使得数据组合变得更加复杂。经济学使用简化现实的模型，限制了所考虑的变量数量和所考虑的外部因素。在分析棕榈油行业时，应用像GDP这样的简化模型与自然科学，尤其是生态学的研究形成对比，在生态学中，原始数据提供了实证主义证据，相对于更具建构主义的经济学方法。

学科之间的假设也可能发生冲突。经济学从根本上假设人类的理性。社会学家拒绝这种观点，而是将人类行为解释为社会因素的产物，因此并不总是理性的。例如，他们认为，社会力量会影响棕榈油种植工人的饮食。这突出了一个问题——在多大程度上我们可以整合两个学科，这两个学科的发现并不一定冲突，但具有相反的基本假设？

虽然由于证据本身的性质，比较研究结果很困难，但采用跨学科方法来解决这个问题可以让我们更全面地理解问题。整合证据来解决这个问题，跨学科研究人员可以解释，尽管存在负面的生态影响，但棕榈油热潮带来的重要的积极的社会、经济和营养影响也值得考虑。