Útmutató az élelmiszer-pazarlás csökkentéséhez Európában

A REFRESH egy uniós kutatási projekt, amelynek célja, hogy hozzájáruljon a 12. fenntartható fejlődési cél 3. célkitűzésének megvalósításához, amelynek célja, hogy 2030-ig felére csökkentsék az egy főre jutó élelmiszer-pazarlást a kiskereskedelmi és fogyasztói szinten, valamint hogy csökkentsék az élelmiszer-veszteségeket az élelmiszerlánc egészében. Európa-szerte a partnerek adatokat gyűjtenek az élelmiszer-pazarlás csökkentésére vagy az élelmiszer-hulladék újrahasznosítására szolgáló módszerekről. A fejlett országokban az élelmiszerek becslések szerint 30–40%-a veszendőbe megy. Ennek körülbelül a fele a fogyasztókra vezethető vissza, míg a fennmaradó rész az élelmiszer-ellátási lánc (FSC) egyéb szakaszaiban veszik el: a gazdálkodási gyakorlatok, a szállítás és a feldolgozás, valamint a kiskereskedelmi szektor során (FAO, 2011; Godfray et al., 2010).A fenntartható fejlődési célok 12.3. céljának elérése érdekében szükség van az élelmiszer-pazarlás mozgatórugóinak jobb megértésére, mind a fogyasztói, mind a kiskereskedelmi szinten. Ennél is fontosabb, hogy értékeljék az élelmiszer-ellátási lánc minden szintjén az élelmiszer-pazarlás csökkentésére irányuló, testreszabott beavatkozások hatékonyságát. Az élelmiszer-pazarlással kapcsolatos kutatások számos kihívással szembesülnek. Egyrészt számos tényező befolyásolja az élelmiszer-ellátási lánc szereplőinek viselkedését, másrészt az élelmiszer-pazarlással kapcsolatos kutatásokból gyakran hiányoznak a megbízható adatok az élelmiszer-ellátási lánc mentén elpazarolt élelmiszer mennyiségéről. Az élelmiszer-pazarlás csökkentésének egyik lehetősége a pazarlás megelőzésére és csökkentésére irányuló, testreszabott innovációk bevezetése. Jelenleg számos kezdeményezés létezik ebben az irányban. Ugyanakkor hiányoznak az ilyen beavatkozások hatásaira vonatkozó információk, mivel azok általában nem nagyszabásúak, és inkább helyi jellegűek. Ebben a munkában az élelmiszer-pazarlás jelenségének összetettségével és a megbízható adatok hiányával kapcsolatos kérdéseket szimulációs megközelítéssel vizsgáljuk.