影响粮食产后销售环节损失的主要因素研究——基于9个省份1662个销售商的实证分析

山丽杰 臧秋霞 陈秀娟 吴林海

摘要：目前，我国粮食供给面临消费刚性增长、生态环境恶化与资源供给趋紧等多重约束，降低粮食产后损失以增加粮食有效供给是确保粮食安全的有效途径之一。本文以全国9个省份1662个粮食销售商为研究对象，运用Tobit回归模型，分析影响粮食产后销售环节损失的主要因素。结果表明，销售商的粮食存储环节对其销售损失影响最大，装卸、搬运环节次之，展销环节对粮食损失影响最小，而销售商的受教育程度、从业时间、粮食存储条件，以及市场公共设施的供给与管理水平与销售环节的粮食损失负相关，销售商的年龄、粮食销售店铺和存储仓库是否分离，以及是否处于秋季与销售环节的粮食损失正相关。

关键词：粮食产后销售环节 粮食损失 Tobit回归模型

一 引言

随着工业化、城镇化的快速推进以及居民食物消费结构的升级，我国粮食消费需求呈刚性增长[1]。与此同时，受资源趋紧、气候变化、人口刚性增长、饲料与加工用粮的需求刚性增长、化肥农药施用效率边际递减，以及国际粮食供应市场变化的影响，我国粮食的供应将面临严峻的挑战[2-6]。由此，我国政府确定的自给自足的粮食安全战略面临严峻的考验，粮食供需缺口将逐步扩大[7]，并将长期处于依赖进口的紧平衡状态。以谷物为例，2009～2013年，我国小麦、水稻、玉米三大谷物进口量扩大了21倍之多，连续5年成为谷物净进口国[8]。然而，一直以来我国在粮食安全问题上较注重产前和产中环节的要素投入与管理，对产后环节的节粮减损关注度严重不足[9]。事实上，我国粮食产后的损失浪费相当严重。据初步估算，我国每年产后损失浪费的粮食约为800亿千克，相当于1.5亿亩良田的产量，约占全国粮食总产量的15%，即2亿人口一年的粮食消费量。不仅如此，我国粮食产后损失率远高于发达国家和世界平均水平，约为10% [5]。巨大的粮食产后损失，不仅会减少食物供应量，降低我国的粮食自给率，也极大地浪费了粮食生产过程中所需的劳动力、耕地、淡水和肥料等资源。此外，粮食生产过程中排放的温室气体会给环境带来巨大压力[10-13]。因此，在我国实现粮食生产“十二”连增、增产难度持续加大的背景下，最大限度地降低粮食产后环节的损失，对确保粮食有效供给、持续利用农业生产资源具有重要意义[1]。

自20世纪70年代全球爆发粮食危机以来，欧美发达国家和新兴发展中国家就粮食产后损失展开了大量研究，但迄今为止，关于粮食损失的研究仍然缺乏系统性 [14]，大多数学者重点测度了粮食产后损失的某一环节 [15]，部分学者研究了粮食损失浪费对资源、环境和经济价值的影响[13] [16]，并且主要研究粮食收获、运输、存储、消费环节的损失，鲜见针对粮食产后销售环节损失的研究，更缺乏对包括中国在内的发展中国家（地区）的粮食产后销售环节损失的研究。在不同的产后环节，不同粮食品种的损失程度和原因都不尽相同。销售作为粮食产后到达消费者前的最后一个环节，在减少粮食产后损失方面具有重要的地位。因此，以我国粮食销售商为研究对象，实证分析粮食产后销售损失的关键节点和主要影响因素，可以为控制粮食产后损失提供决策参考。

二 概念界定

关于粮食产后损失，国内外学者或国际组织等已基于不同的国家（地区）展开了大量先导性研究。1981年联合国粮农组织（Food and Agriculture Organization of the United Nations, FAO）首次定义了粮食损失，即因丢弃、变质或害虫蚕食而造成的用于人类消费的食物的损失 [17]。此后，学者们对该定义进行了完善补充。Smil研究认为，粮食损失应包括营养损失，需要考虑人均消耗的能源价值与人均所需食物的能源价值之间的差距 [18]。Stuart研究指出，粮食损失还应该包括用于制作饲料或食品工业副产品的食物 [19]。Gustavsson等研究认为，由于多种原因而脱离了食物供应链的食物都应被视为粮食损失[15]。宋洪远等将粮食产后损失定义为，粮食成熟后农户在收割、运输、晾晒烘干以及存储等环节发生的各种有形损失之和[1]。由于研究目的不同，以及不同国家（地区）的实际情况存在差异，学者们在实际研究中又将粮食产后损失划分为粮食损失和粮食浪费。比如，Priefer等研究认为，粮食损失指供人类食用但由于各种原因而脱离了食品供应链的食物量，而粮食浪费是粮食损失的子集，是仍适用于消费但由于人为因素而被丢弃的食物量 [20]。粮食浪费主要出现在食物供应链的消费阶段 [21]，而回收后用于人类消费而保留在食物供应链的产品既非粮食损失也非粮食浪费 [22]。Aulakh等则把基础设施不健全、管理缺失、技术与装备落后等客观因素所导致的粮食不可避免的流失称为粮食损失，而将供应链主体决策失误而导致的可食用粮食流失称为粮食浪费 [4]。吴林海等在综合国内外现有文献的基础上，认为粮食损失是指可食用粮食在产后供应链中数量的减少和品质的降低，其中人为因素导致的粮食损失被称作粮食浪费 [9]。

为了研究不同粮食品种在不同产后环节的损失，早在20世纪90年代，浙江省农科院就将粮食产后环节细分为收获、脱粒、运输、清洗、干燥、储藏、加工、分销和消费9个子系统 [23]。曹宝明将粮食产后供应链具体分为收获、干燥、存储、加工、分销、消费和运输7个环节 [24]。而Teshome等在研究非洲国家粮食产后损失时将产后环节划分为收获、运输、干燥、脱粒、储藏、加工和消费7个环节 [25]。Aulakh等在评估发展中国家的粮食产后损失时，在Teshome等的研究基础上做了进一步细分[4]。需要指出的是，多数学者对粮食产后损失环节的划分大多基于发展中国家或地区的情景，因为这些国家的机械化水平相对较低[9]。无论如何划分，粮食在产后某一环节只流通一次的一般被称为单一环节，主要包括收获、干燥和消费，粮食经由这些环节后不存在分流，一经完成不再重复。而同一批粮食有可能多次经过某个环节的被称为非单一环节，主要为储藏、运输、加工和销售等 [26]。

粮食产后的销售作为非单一环节，由于在实际的研究中很难区分其具体的边界，因此学者们对销售环节的粮食损失又专门进行具体的分类研究 [27]。Gustavsson等将以超市零售为主体的粮食流通视为销售[15], Stenmarck等则把包括批发在内的粮食流通称为销售 [28]。Mena等则指出，除了销售环节本身存在损失外，销售商与供应商间的博弈过程也会对最终的销售损失产生影响 [29]。Eriksson等在研究中发现，供应商对粮食品质和包装质量的评判标准往往较低，由此将粮食损失转嫁给销售商 [30]。对于粮食产后销售环节损失的测定，学者们与相关机构展开了相应的研究。美国农业部经济研究局（United States Department of Agriculture-Economic Research Service, USDA ERS）在已有的食品供应（人均）数据系统 [Food Availability（Per Capita）Data System, FADS] 的基础上，结合变质食物、餐桌剩余食物以及其他产生食物损失和浪费的形式，衍生出损失校正后的食物供应数据集 [Loss-Adjusted Food Availability（LAFA）Data Series]。Buzby等利用上述数据研究表明，2008年美国零售和消费环节食物损失的总价值为1656亿美元，其中16.71%为粮食损失 [31]。基于不同的调查和评价方法，Gaiani等分别于2002年、2008年、2011年调查研究了丹麦、芬兰、挪威等北欧国家在家庭、餐饮服务行业、批发和零售行业等领域的食物损失浪费情况，结果显示，丹麦零售业每年产生的食物损失为4万～4.6万吨，芬兰每年的食物损失为6.5万～7.5万吨（包括零售和批发），挪威零售业每年的食物损失为4.3万吨 [32]。Schneider等对澳大利亚612个零售商的食物损失率展开调查，结果表明，乳制品、面包糕点的损失率分别为1.3%、2.8% [33]。

综上所述，国外现有的对粮食产后销售环节损失的研究对本研究有重要的借鉴意义，但不难发现，现有的研究并不一定适用于中国。主要原因是，我国粮食品种多，地域广阔，区域间经济社会发展水平与消费习惯等具有差异性，影响销售环节粮食损失的因素众多，包括销售商的个体特征（年龄、受教育程度、从业时间等）、经营特征（存储条件、设备水平等）与外部环境（政策因素、销售季节等）。而且我国的粮食销售商比较多元，环节较为复杂（见图1）。目前，粮食产后的销售商包括粮食批发市场、农贸市场、超市、零售店和粮油专卖店与各种各样的小商贩等多种形态。粮食产后经加工完成后直接或间接运输到各地粮食批发市场、农贸市场、超市、零售店、粮油专卖店、餐饮店和食堂等，然后经由这些销售商将粮食销售到消费者手中。其中，超市、零售店、粮油专卖店为粮食销售的主要终端，产品主要流向家庭消费者，粮食批发市场和农贸市场中的粮食多数销往超市、零售店、粮油专卖店、餐饮店和食堂等，少量用来满足地理位置临近的家庭消费者的需求。与此同时，粮食销售环节还包括展销、运输、存储等子环节。不仅如此，销售商地域分布广泛，规模化与机械化水平千差万别。本文的研究主要是在现有文献的基础上，基于对我国9个省份的1662个粮食销售商的问卷调查所获得的数据，运用Tobit回归模型，分析影响粮食销售商粮食损失的主要因素。需要指出的是，基于我国的实际和前人的研究成果，本文对粮食产后销售环节损失的研究主要依据图1展开，所研究的销售商包括粮食批发市场、农贸市场、超市、零售店和粮油专卖店，销售环节包括展销、运输、装卸、存储等子环节，并将销售环节的粮食损失定义为销售商经营条件的限制而造成的粮食到达消费者之前数量的减少（包括不可再食用或转为非食用用途）。鉴于国内外不同机构和学者迄今为止对粮食损失和粮食浪费尚未做出统一的定义，且受实际情况的影响在研究中并未对此做出严格区分，本文研究的粮食产后销售环节的粮食损失涵盖了粮食浪费。

三 研究假设

为了深入研究影响销售商粮食损失的主要因素，基于现有的研究文献与实际调查状况，本文做出如下研究假设。

（1）粮食销售商（经营者）的个体特征。研究表明，粮食销售商的个体特征影响销售环节的粮食损失状况 [34]。Kaminski等对玉米销售商的调查研究表明，销售商的性别、年龄对玉米在销售环节的损失具有影响，且年龄较小的男性销售商销售的玉米损失较少 [35]。在本文研究的实际调查中发现，销售商的受教育程度普遍较低且缺乏粮食管理的基本专业知识，节粮减损意识相对淡薄是目前粮食销售行业的基本状况。与此同时，调查发现，销售商的从业时间与销售环节的粮食损失有一定的关联，从事销售时间较长的销售商的粮食损失往往较低。由此，本文做出如下假设。

H1：相对于男性销售商，女性销售商在销售环节的粮食损失较高。

H2：销售商的年龄与销售环节的粮食损失具有正相关关系。

H3：销售商的受教育程度与销售环节的粮食损失具有负相关关系。

H4：销售商的从业时间与销售环节的粮食损失具有负相关关系。

（2）销售商的粮食销售店铺和存储仓库是否分离。调查发现，销售商的粮食销售店铺和存储仓库在地理空间上相邻可以方便销售商管理，对降低粮食损失具有积极的意义。销售商的粮食销售店铺和存储仓库是否分离与粮食损失程度密切相关。在本研究的调查过程中发现，多数粮食销售商的规模较小，员工人数普遍在10人以下，且缺乏专业的仓库管理人员。由此，本文做出如下假设。

H5：销售商的粮食销售店铺和存储仓库是否分离与销售环节的粮食损失具有正相关关系。

（3）粮食销售商的设备水平。Premanandh研究指出，发展中国家落后的基础设施是导致粮食损失的主要因素，应加大投入力度以提高关键设备的技术水平 [36]。Koester研究认为，相关设备与设施较为落后是发展中国家粮食损失远高于发达国家的一个原因 [37]。装卸、搬运、存储是粮食销售过程中的重要环节，机械化设备的配置决定了粮食销售环节的生产效率，对降低粮食损失具有积极作用 [38]。秦富等研究指出，粮食属于薄利多销产品，且在运输、存储和销售的过程中需要耗费大量人力、物力，销售商为追求利益的最大化，往往对设备更新持消极态度 [39]。实际调查中也发现，由于市场竞争压力大，销售利润偏低，多数粮食销售商会选择降低设备投入成本的方式来降低成本、增加利润。总体而言，目前粮食销售商的相关设备老化问题较为普遍。由此，本文做出如下假设。

H6：粮食销售商的设备水平与销售环节的粮食损失具有负相关关系。

（4）销售商的粮食存储条件。粮食进入销售环节后一般经过销售商的短暂存储后进行消费。因此，存储条件、存储方式会对销售商的粮食损失产生一定影响，并影响粮食品质[4]。粮食在销售环节短暂存储会遭到鼠虫、微生物的侵蚀，而良好的存储条件能有效减少虫害 [40]。Munesue等经过进一步研究指出，存储时间越长、存储条件越差，粮食遭受的损失就越严重 [41]。因此，销售商应尽可能改善存储条件，比如，合理控制存储的温度和湿度非常重要[4]。Boxall研究指出，谷物在存储过程中需要保持适当的含水率，需要注意通风防潮，而且销售展示过程中的存储条件也会影响谷物的损失率 [42]。实际调研发现，不同销售商的粮食存储条件具有较大的差异性，部分销售商的粮食存储仓库中设施较为完备，配备了防潮地板、通风机、温度计等设施，而有些销售商的粮食存储条件较差。由此，本文做出如下假设。

H7：销售商的粮食存储条件与销售环节的粮食损失具有负相关关系。

（5）市场公共设施供给与管理水平。现实情况是，诸多的粮食销售商聚集在粮食批发市场、农贸市场、超市等不同的市场内，这些市场规模不一，聚集的销售商数量不一。粮食批发市场、农贸市场、超市一般由投资主体或由其委托的第三方主体来具体运行管理。在市场内，销售商租赁或购买市场投资主体建设的设施（如店铺、仓库等），并利用水电、道路等公用设施来实施销售经营活动。这些设施的供给与管理水平影响销售商的粮食销售损失。在实际调查中也发现，粮食销售商经常抱怨市场管理主体疏于管理或管理不善而造成粮食损失。由此，本文做出如下假设。

H8：市场公共设施的供给与管理水平与销售环节的粮食损失具有负相关关系。

（6）粮食销售损失的季节因素。季节因素尤其是天气状况对粮食零售业具有至关重要的影响。一方面，粮食运输过程中会遭遇暴晒、暴雨等极端天气，导致粮食损失；另一方面，恶劣的天气将影响粮食销售环节的存储环境，持续的高温天气将缩短粮食的存储时间，当销售商不能提供良好的存储环境时，粮食将很快变质[4] [43]。在实际调研中，受访者表示高温多雨的夏季会加大粮食霉变的概率。由此，本文做出如下假设。

H9：是否为春季与销售环节的粮食损失具有负相关关系。

H10：是否为夏季与销售环节的粮食损失具有正相关关系。

H11：是否为秋季与销售环节的粮食损失具有负相关关系。

（7）政府对粮食市场支持政策的力度。联合国粮农组织于2011年公布的粮食损失报告中指出，政府的政策环境影响粮食损失[15]。Kitinoja等研究认为，发展中国家的粮食损失与政府监管、支持政策、国家立法密切相关[36]，政府干预会影响销售商对粮食的处理方式，影响粮食损失率 [44]。实际调查中也发现，现阶段地方政府对粮食销售商普遍缺少支持政策，在一定程度上影响了销售商节粮减损的积极性。由此，本文做出如下假设。

H12：政府对粮食市场支持政策的力度与销售环节的粮食损失具有负相关关系。

四 调查设计与样本分析

（一）调查设计

本文的研究任务来源于国家粮食局公益性行业科研专项项目“粮食产后损失浪费调查及评估技术研究”，调查的地区与相应的样本量由课题总体设计的专家组决定。本文调查按照专家组指定区域在安徽、广东、湖南、湖北、江苏、辽宁、山东、陕西、四川9个省份51个地区展开。以东部地区（江苏、山东、广东）、中部地区（湖北、湖南、安徽）、西部地区（四川、陕西）和东北地区（辽宁）作为抽样区域不仅考虑了我国各大地区，且跨越了华南、华中、华北、西南、东北五大粮食主产区。因此，它们在空间分布上具有较好的代表性。在每个省份按照人口分布、粮食销售市场规模分别调查不同层次的6个地区。在大规模调查之前首先基于江苏省无锡市不同规模的粮食销售商展开了预备性调查，发现问题修正问卷，并最终确定调查问卷。为避免粮食销售商对问卷理解可能存在的偏差，由经过培训的调查员在确定的调查区域随机性地实地走访粮食销售商，且采用面对面的访谈方式由受访的销售商直接回答问卷。共调查了2040个粮食销售商，经过筛选最终获得有效样本1662个。

（二）样本分析

1．受访者的统计特征

表1是接受调查的粮食销售商（以下简称受访者）的基本统计特征。表1显示，在1662个受访者中，男性占51.93%，略多于女性；在年龄分布上，36～45岁的受访者占比最高，为40.61%，且接近95%的受访者年龄在56岁以下；受访者的受教育程度、从业时间、店铺面积、年销售额分别以初中、6～10年、20 ～50平方米、10万～50万元占比最高，分别占44.71%、33.21%、46.93%、42.48%。

2．粮食销售不同环节粮食损失的影响因素

装卸、搬运环节。表2显示，在1662个受访者中，仅有1.32%和1.14%的受访者表示粮食的装卸方式、搬运工具对销售环节的粮食损失影响很大；分别有6.68%、22.98%的受访者表示粮食外包装质量对粮食损失的影响很大、比较大；分别有13.60%、36.16%的受访者认为装卸时的天气状况对粮食损失影响很大、比较大。由此可见，多数受访者认为装卸、搬运环节中的各项影响因素对粮食损失影响较小，因此，本文在设置自变量时未将这些因素列入其中。

存储环节。分别有11.67%、35.68%的受访者表示销售商的粮食存储设备条件对粮食损失的影响很大、比较大；分别有15.88%、42.18%的受访者认为，粮食存储仓库通风、湿热环境对粮食损失的影响很大、比较大；而19.73%、33.21%的受访者表示，霉变对粮食损失的影响很大、比较大。

展销环节。粮食销售商往往通过展示的方式扩大销售。调查显示，分别有40.01%和32.37%的受访者表示粮食展示方式对销售环节的粮食损失的影响很小、比较小，仅有2.23%的受访者表示粮食展示方式对此环节的粮食损失影响很大。粮食保质期是对销售商粮食销售时间的限制。分别有29.18%、28.64%的受访者表示粮食保质期对粮食损失的影响很小、比较小，仅有5.96%的受访者表示影响很大。基于实际调查结果，本文在设置自变量时未将粮食展示方式与粮食保质期这两个因素列入其中。

五 理论模型、变量设置与结果分析

（一）变量选择

根据前文假设，本文将销售商的粮食销售损失率定义为因变量，并将影响粮食销售损失率的相关因素定义为自变量。变量定义与变量类型如表3所示。

（二）模型选择

为了明确销售商粮食损失率的分布情况，本文对表3中的Y进一步做直方图，如图2所示。

从表3中Y的众数与图2的粮食损失率直方图中可以看出，yi| xi可能呈现非正态分布，不满足古典回归假设。故本文把Y视为在0处被截断的正态分布，如图3所示。

基于上述假设，构建Tobit回归模型：

其中，i=1,2, …, n, n为样本数，k表示第k个解释变量，yi为因变

量，xi为自变量，βk为待估参数，εi为随机扰动项。

（三）结果分析

运用Stata 12.0分析软件对影响粮食损失的因素模型进行估计，结果见表4。

似然函数值 Log likelihood = -2322.613

总体显著性 LR chi2（12）=142.040

∗表示P＜0.05; ∗∗表示P＜0.01。

由表4可知，粮食销售商的年龄、受教育程度、从业时间、销售商的粮食销售店铺和存储仓库是否分离、粮食存储条件、是否为秋季这几个变量在1%的水平上显著，市场公共设施的供给与管理水平变量在5%的水平上显著，其余变量均不显著。需要指出的是，在显著变量中，是否为秋季这个变量的回归结果与研究假设并不一致，这可能是由于秋季昼夜温差相对较大，粮堆容易出现结露现象，加之销售商的储粮管理措施不到位，相对容易造成粮食损失。在此，本文主要从粮食销售商（经营者）的个体特征、经营特征、外部因素3个方面对模型估计结果展开简单分析。

（1）粮食销售商（经营者）的个体特征因素。销售商年龄的估计系数为0.009，表明随着销售商年龄的增加，粮食损失显著增加，且销售商年龄每增加一个单位，粮食损失率相应增加0.009个单位，这与研究假设H2一致。可能的原因是年龄较大的粮食销售商缺乏节粮减损的知识，并且囿于传统粗放的销售方式，未能采取有效的措施减少粮食损失。销售商受教育程度变量的估计系数为-0.033，表明销售商受教育程度的提高将显著降低粮食损失，这与研究假设H3相吻合。这是不难理解的，因为受教育程度高的销售商具备相对完善的经营理念、较为强烈的节粮减损意识，有利于降低粮食损失。销售商从业时间变量的估计系数为-0.023，表明其从业时间越长粮食销售损失越少，且销售商从业时间每增加一个单位，粮食损失将降低0.023个单位，这与研究假设H4一致。这是因为，从业时间较长的销售商经验丰富，能根据市场需求合理安排进货量和存储量，能有效避免粮食损失。

（2）粮食销售商的经营特征因素。销售商的粮食销售店铺和存储仓库是否分离变量的估计系数是0.202，表明粮食销售店铺与仓库在地理空间上相邻能够降低粮食损失。这与研究假设H5一致。粮食存储条件变量的估计系数为-0.107，表明完善存储设备能降低粮食损失，这与研究假设H7相一致，并与Gustavsson等[15]、Mena等[29]、Beretta等 [45]的研究结论相吻合，但与Giuseppe等 [46]的研究结论并不一致。Giuseppe等研究指出，存储条件的改善反而会增加粮食损失[46]，原因在于，如果销售商完善存储条件就必须加大存储设备的投入，而出于降低成本的考虑 [47]，销售商往往选择削减管理投入，由此增加粮食损失风险。虽然Giuseppe等的研究结果有一定的道理，但并不具有普遍性。

（3）外部因素。市场公共设施的供给与管理水平变量的估计系数为-0.068，表明完善的市场公共设施和规范的市场管理将显著降低粮食损失，这与研究假设H8相一致。是否为秋季这个变量的估计系数是1.009，显著性水平为0.000，表明秋季更容易产生粮食损失，这与研究假设H11存在差异。而夏季变量不显著，这与受访者提出的夏季更容易产生粮食损失的说法存在差异。可能的原因是，夏季经常出现暴雨、高温等恶劣天气，因此粮食销售商会加强粮食管理；而秋季天气凉爽，销售商往往会忽略昼夜温差变化对粮食的影响，稍有不慎就容易产生粮堆结露现象 [48]。秋季天气凉爽，适宜微生物、害虫生长，加上通风、散湿等措施不到位，粮堆内部容易出现局部生虫、发热、霉变等不良状况 [49]，由此导致粮食损失。

六 主要结论与政策含义

基于全国9个省份1662个粮食销售商的调查数据，本文运用Tobit回归模型分析了影响销售环节粮食损失的主要因素。研究结果表明，销售商的粮食存储环节对销售损失的影响最大，装卸、搬运环节次之，粮食展销环节对粮食损失的影响最小；而销售商的受教育程度、从业时间、粮食存储条件、市场公共设施的供给与管理水平与销售环节的粮食损失负相关，销售商的年龄、粮食销售店铺和存储仓库是否分离、是否为秋季与粮食销售损失存在正相关关系。

本文的研究结论具有丰富的政策内涵。具体而言，第一，政府应通过多种政策工具鼓励粮食销售商加大对设备的投入，改善粮食存储设施与条件，并有效提升管理水平。第二，新建市场要尽可能地解决粮食销售店铺和存储仓库分离的问题，较高标准地建设存储仓库，注重市场管理的规范性，提高公用基础设施的供给水平。对于已经运行的市场特别是经营多年的市场，政府应该提供必要的补贴或税收减免政策，支持市场主体改善销售环境。第三，要加强法律法规建设，加大监督执法力度，通过法律手段约束和处罚粮食浪费行为。此外，要进一步加大节粮减损的宣传力度，呼吁全社会积极参与节粮减损。

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