優化食物補貼：運用數碼平台提升營養效益
麻省理工學院（MIT）助理教授兼Abdul Latif Jameel水與食物系統實驗室（J-WAFS）研究員Ali Aouad指出，一套演算法有望改變全球南方地區的食物援助政策。
每年10月16日為世界糧食日，旨在紀念聯合國糧食及農業組織成立80周年，並致力推動健康、可持續及糧食安全的未來。全球有超過6.7億人正面對飢餓問題，同時亦有數百萬人飽受肥胖困擾，難以獲得健康營養的食物。
世界糧食日呼籲全球政府、企業、學術界、媒體，甚至年輕一代，共同推動韌性糧食系統及抗擊飢餓。今年，J-WAFS特別聚焦MIT一位致力於全球南方地區水與食物系統研究的學者Ali Aouad。
J-WAFS的種子基金旨在支持初期階段、具獨創性的水與食物項目。2025年第11輪種子基金中，有10位MIT教員獲得資助，Ali Aouad就是其中之一。他表示：「我在加入MIT前已搜尋過有關食物系統研究的中心和計劃，J-WAFS讓我非常興奮。」
Aouad在2024年8月新教員迎新會上深入了解J-WAFS，並參加了秋季學期的農業經濟學及水資源管理研討會，確信自己的項目與J-WAFS促進人類水與食物安全的使命完全契合。
Aouad的研究聚焦於食物補貼，結合其運籌學背景及對數碼平台的興趣，過往工作多圍繞供應方運作與多元顧客偏好的匹配，包括零售和配對系統。他認為這種以需求驅動的方法，對糧食安全等社會挑戰同樣具重要意義。博士前，他曾參與針對低中收入國家小農補貼的項目，長期致力解決相關問題。
他的種子項目名為「最佳補貼設計：應用於食物援助計劃」，計劃透過收集印度本地小型雜貨店的偏好及購買數據，為食物援助政策提供依據，優化補貼設計。由於印度本地雜貨店普遍缺乏點銷售系統，相關數據難以獲得，而這些「夫妻店」在營養供應的最後一公里扮演關鍵角色。
項目團隊向當地店舖提供點銷售掃描器，追蹤購買習慣。Aouad說：「我們希望開發一套演算法，從交易數據中揭示消費者的潛在偏好，從而模擬及優化食物援助計劃的多樣性與彈性，並考慮預期需求。」他強調，數據推斷的精確度將影響設計方案的細節，故需更先進及穩健的演算法。
完成數據收集與模型開發後，研究最終目標是利用「優化方法」為食物援助政策提供指引。Aouad指出，政策往往受專業知識、既有制度或政治考量影響，雖然已有不少研究為食物政策提供實證，但他提出的這種方法尚未普及。他認為這是將新方法和理論帶入長期政策問題的良機。
食物援助計劃的根本目標是改善消費者健康，但長期營養影響及購買行為變化難以量度。Aouad提到，過去研究顯示食物援助的短期效果明顯，但多數效果難持久。他坦言這是個複雜課題，未必能在現階段研究中完全解答，但希望未來能提出假設，研究如何長遠改變營養相關行為。
雖然項目開發了新方法來校準食物援助計劃，但大規模應用仍有挑戰。Aouad坦言：「補貼及食物援助機制很大程度取決於政策實施的便捷性與成本效益。」成本與基建限制是無法避免的問題，他的研究將於試點階段提供消費者偏好及補貼優化的洞見，但若要大規模複製，成本恐怕不菲。他希望未來能收集顧客的間接資訊，既能餵入模型，又能為大規模數據收集提供更具成本效益的方法。
要確保人人糧食安全，無論是農業創新、食物援助計劃，還是提升營養，都仍有大量工作要做。隨著2026年種子基金申請期限臨近，J-WAFS將繼續支持MIT教員推動創新項目，實際解決水與食物系統面臨的挑戰。
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編輯評論與啟示
Ali Aouad的研究從根本上挑戰了傳統食物補貼政策的設計方式，透過數據驅動和演算法優化，將政策制定帶入一個更精細化、個性化的階段。這不僅是科技在社會政策的創新應用，更是糧食安全領域一大突破。過去食物援助多依賴大規模、標準化的補貼方案，忽略了不同群體的多樣化需求和偏好，導致資源配置效率低下甚至浪費。
此研究的關鍵在於利用基層商店的實時交易數據，揭示真實消費習慣及需求，這種「需求側」的深入洞察有助於制定更靈活且具針對性的補貼政策，提升營養效果及受惠者滿意度。然而，數據收集的基礎設施不足，尤其是在發展中國家，仍是推廣此類創新政策的最大障礙。如何在成本與覆蓋面之間取得平衡，是未來推動數碼化補貼系統的關鍵挑戰。
此外，政策制定往往受制於政治與既有制度慣性，Aouad提出的優化方法需跨越這些障礙，才能真正實現影響力。這提醒我們，科技創新必須與政治經濟學和社會現實結合，方能成功轉化為有效政策。
最後，對於香港這樣的城市，雖然背景不同，但食物援助與營養不良問題同樣存在。借鑒這種基於數據與演算法的補貼優化思路，或可為本地社會福利政策帶來啟發，推動更精準且高效的資源分配，提升弱勢群體的生活質素。
總括而言，Ali Aouad的研究不僅是科技應用的典範，更是跨學科合作、結合數據科學、經濟學與公共政策的典範，值得全球各地關注糧食安全的政策制定者與研究者深思與借鑒。
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