低质量膳食是全球主要死亡风险之一。食物系统——即与食物生产、加工、分配、制备和消费相关的所有要素与活动，以及这些活动的治理和结果——约占全球人为温室气体排放的三分之一，同时也是导致多个行星边界被突破的重要因素。为应对这些相互交织的危机，人们不断呼吁推动食物系统转型。然而，这种转型对农业产生影响的规模及其分布，即不同部门和不同区域所受到的影响，目前仍缺乏充分研究。
具体而言，作者通过回顾关于食物系统模型的文献，共发现75项针对食物系统变化开展情景与模型分析的研究。基于这些研究，作者识别出若干研究空缺。第一，现有研究缺乏农业部门层面的细分和精细度。超过一半（56%）的研究没有报告具体农业部门，或仅报告一个综合农业部门，仅有4项研究报告了10个及以上部门。第二，尽管23%的研究使用了历史数据，但没有任何研究考虑20世纪60年代以前的数据，这主要是由于其使用了联合国粮食及农业组织（FAO）的统计数据，因此难以将未来变化置于更长期的历史变化背景下进行比较。最后，现有研究缺乏对未来情景下不同农业部门生产价值变化的经济分析，因此限制了对部门经济影响开展更加深入的研究。
食物系统转型所带来的潜在社会经济和生计影响，很可能使这一过程在政治层面产生争议。因此，有必要更加深入地理解这种食物系统转型所产生的影响。具体而言，考虑到全球转向健康膳食（例如EAT–Lancet膳食）意味着食物摄入结构将发生显著变化，本文重点研究食物系统转型对不同部门——例如动物源产品、谷物、糖类、蔬菜、水果、坚果和豆类——产生的社会经济和环境影响。同时，研究引入历史视角，以便将未来预测与数十年乃至数百年的农业发展趋势进行比较。
本研究采用由10个全球经济模型组成的多模型集合（multimodel ensemble, MME），包括AIM、CAPRI、ENVISAGE、FARM、GCAM、GLOBIOM、IMAGE、IMPACT、MAGNET和MAgPIE。该模型集合同时包含可计算一般均衡模型、局部均衡模型和综合评估模型，这些模型此前均参与过农业模型比较与改进项目（AgMIP）的多模型研究。多模型集合分析能够结合不同模型对单一模型无法充分刻画的前瞻性情景提供不同视角，而模型集合结果之间的差异则可以反映不同模型对系统及其响应方式刻画所产生的不确定性。
研究模拟了两个主要情景。第一种是“一切照旧”（business-as-usual, BAU）情景，即当前趋势持续至2050年；第二种是食物系统转型（EL2）情景，该情景综合考虑了2025年EAT–Lancet委员会提出的健康膳食建议（通过消费者偏好转变进行模拟）、相较BAU情景更高的作物和畜牧业供给侧生产率提升，以及食物损失与浪费（FLW）减少50%。EL2情景是对食物系统转型的一种设定，包含三项被认为是推动食物系统变化关键杠杆的供需侧策略。此外，研究还分别模拟了膳食变化、生产率提高和FLW减少三个单独情景，以评估各组成因素单独产生的影响。考虑到FLW在模型中的表征具有更大的不确定性，研究还设置了4个FLW敏感性情景。模型集合的数据输入包括最新更新的共享社会经济路径（SSPs）宏观经济和人口预测。
