收入增長對營養需求的異質性影響研究

李國景，焦 月，朱文博，陳永福

(1 中國農業大學經濟管理學院，北京 100083；2 北京市延慶區農村工作委員會，北京 102100)

收入與營養攝入之間的關系是健康經濟學研究領域一個持續研究的話題之一，從政策含義來看，如果營養需求具有收入彈性，那么增加居民收入的政策設計對于改善營養狀況是有效的，反之，增加收入的經濟政策對于居民的營養改善作用有限[1-3]。因此，開展收入對營養攝入的影響研究對營養干預政策的制定具有重要的現實意義。

1 文獻述評

營養收入彈性常用于檢驗收入對營養需求的影響，但是學界就營養收入彈性的大小仍然存在爭議，以及由此引發的以消除饑餓和營養不足為目標的經濟政策的選擇眾說紛紜。一方面，研究發現營養需求的收入彈性很小，甚至接近于0，認為應該慎重采用用于改善營養狀況的以增加收入為重的營養政策[1，4-5]。有研究認為，雖然隨著收入的增加，家庭的食物支出在增加，但這是因為人們關注于食物的口味、外觀和質量等特性，購買了價格更高的食物從而導致食物支出的增加，關鍵是這些食物的營養含量不一定隨食物支出的增加而成比例增加[1]。另一方面，研究發現收入與營養需求之間呈顯著正向關系，認為增加收入對減少營養不足和饑餓人口有重要作用[6-7]。持此種觀點的學者認為，收入的增長放松了預算限制，增加了食物消費數量和種類，也相應提高了營養攝入量。

現有大量研究認為，收入與營養需求之間可能不是單純的線性關系，而為非線性關系。有研究通過將樣本劃分為不同的收入組分析了不同收入群體的營養需求收入彈性[5]。也有研究通過計算不同收入水平線上的營養收入彈性來考察營養需求與收入間的非線性關系[7-8]。此外，也有研究運用非參數估計方法或半參數估計方法估計營養需求與收入之間的非線性關系[9-10]。

從文獻總結來看，現有研究多數分析了營養需求與收入間關系因收入水平不同而發生的變化，研究結果因研究對象、使用數據和估計方法等的不同而出現差異。受自身營養攝入水平的影響，營養需求與收入之間的關系也會因營養攝入水平的不同而表現出差異[11]。在營養攝入分布的兩個尾端，代表著低營養攝入水平和高營養攝入水平，營養不足或者營養過剩就易發生在營養素攝入分布的兩個尾端，健康風險相對較高[12]。因此，關注于營養需求，有必要考察營養攝入分布兩個尾端人群的營養需求與收入之間關系，本文以此為出發點，首先，利用國家統計局城鎮住戶調查數據，運用非參數估計方法分析收入與營養需求間的關系，然后，運用分位數回歸，結合工具變量解決收入內生性，考察低營養攝入家庭和高營養攝入家庭之間的營養彈性的差異。

2 概念框架與數據說明

根據Thomas健康生產函數的定義，將營養攝入水平設定為收入水平、食物價格、生活環境以及家庭或個人的社會人口經濟因素的函數[13]。

N=f(I，D，S，P)

(1)

式(1)中，N為營養成分攝入量，I為收入，D為家庭人口社會統計特征，P為食物價格，S為生活環境。

使用的數據來源于2009年國家統計局城鎮住戶調查數據。選取了代表華北、華南、華中和西南和東北地區的河北、廣東、河南、四川和吉林五省的9 382個城鎮住戶。調查的樣本家庭以每天記賬的方式將其一整年的收入和支出情況進行記錄。

本研究利用中國疾病預防控制中心營養與食品安全所2009年提供的中國食物營養成分表將食物消費數據轉化為營養需求數據[14]。本文所用的食物消費數據既包括在家就餐，也包括在外就餐。主要考察能量和主要供能營養素包括蛋白質、脂肪和碳水化合物的需求。

首先，確定家庭內消費的n種主要食物，在這里設定10種主要的食物組，分別為谷物、油脂、肉類、禽肉、蛋類、水產品、奶制品、蔬菜、水果、薯類。并設定NIk為來自家庭內食物消費的第k類營養成分需求量，其中，k=1，2，3，分別代表能量、蛋白質、脂肪和碳水化合物需求量。

NIk=∑ni=1aki×qi

(2)

式(2)中，aki表示第i種食物中包含的第k類營養成分含量，i=1，…，n；qi表示第i種食物的消費量。其次，計算來自家庭內食物消費的第k類營養成分需求量占n種食物總支出的比例Rk。該比例用于計算來自家庭外食物消費和其他食物消費的第k類營養成分需求量NOk(Zheng et al，2012)。第三，加總NIk和NOk獲得家庭營養成分總需求量Nk。最后，考慮到兒童和老人的營養攝入與成人相比存在差異，利用成人等價尺度折算獲得等價人均水平上的營養成分攝入量。

3 模型設定與變量說明

3.1 模型設定

根據以上分析，營養需求式(1)具體設定為：

lnNi=α0+α1lnIi+α2Di+α3Si+α4lnPi+μ

(3)

式(3)中，Ni為第i家庭的人均營養成分每天攝入量，i=1，…，n，I為家庭人均收入，D為影響營養攝入的家庭社會人口因素，包括家庭規模、平均年齡、平均教育水平、在外食物支出比例、所在城市規模、戶口狀況、區域變量；S為人均住房面積的對數代表的生活環境因素；P為食物價格，α0、α1、α2、α3、α4為未知參數，為隨機誤差。

營養不足或者營養過剩易發生在營養素攝入分布的兩個尾端，健康風險相對較高，因此關注營養不足或肥胖，有必要考察收入對營養攝入尾部分布的影響。傳統的回歸方法例如最小二乘估計只能考察收入對營養攝入均值位置的影響，無法分析收入對營養攝入整個分布的影響。分位數回歸能夠解決這一問題，允許收入對營養需求的影響在營養攝入的整個分布上是不同的，能夠更加全面地描述營養攝入條件分布的全貌。而且分位數回歸對誤差項的同方差和正態分布的要求不是很強，因此，分位數回歸系數估計量更加穩健。

營養攝入與收入之間的雙向關系會導致模型存在內生性問題，利用工具變量可以有效解決收入的內生性。結合數據可獲得性，本研究將采用家庭耐用商品(家庭設備、交通工具和文娛產品)支出和家庭衣服支出作為收入的工具變量。原因是財富狀況是家庭收入水平潛在有效的工具變量，而耐用商品的支出和衣服消費能夠有效代表家庭財富。因此，本文結合Lee的方法，采用工具變量分位數估計方法對營養需求方程進行估計[15]。

(4)

式(4)中，Z為式(3)中除收入對數變量之外的自變量，q為營養攝入的分位數，為未知參數，其中的顯著性用于檢驗模型是否存在收入內生性，為誤差項。

第三，分位數回歸的參數估計是通過使得加權誤差絕對值之和最小來實現，為了方便表示，將式(4)中的自變量用X表示，即：

βq=arg min{∑i,Ni≥xiβq|Ni-xiβ|
+∑i,Ni

(5)

現有文獻多采用自助抽樣法來獲得較為穩健的分位數回歸估計系數，本文也采用這一方法進行參數估計。本文將取因變量第10個、第50個和第90個百分位數進行回歸，這3個百分位數分別代表能量和主要供能營養素攝入的低水平、中等水平和高水平。此外，為了檢驗工具變量的外生性，將在工具變量分位數回歸之后，利用Sargan對工具變量是否和殘差項相關進行檢驗。

3.2 變量說明

因變量為家庭能量、蛋白質、脂肪和碳水化合物等價人均每天攝入量。從表1來看，在50分位數的位置上，樣本家庭的人均能量、蛋白質和脂肪攝入稍高于《中國食物與營養發展綱要(2014—2020年)》提出的營養攝入量目標，但是在低分位數和高分位數上明顯低于和高于營養目標和推薦攝入量，存在攝入不足或者攝入過量風險。可見，能量和主要營養素攝入在不同分位數下的分布差異較大，有必要采用分位數回歸進行全面分析。收入是核心自變量。2009年，五省區城鎮住戶樣本家庭人均收入的均值為15 502.02元。

表1 不同分位數上的能量和主要營養素統計描述

注：12014年發布的《中國食物與營養發展綱要(2014—2020年)》營養素攝入量目標

2《中國居民膳食營養素參考攝入量(2013版)》提供的18～50歲男性和女性從輕度到重度活動水平的推薦攝入范圍(RNI)

其他經濟社會因素的統計描述整理在表2中。其中家庭成員受教育水平是分類計數變量，食物價格為斯通價格指數。

4 估計結果分析

4.1 收入與營養需求間關系的非參數估計結果

為了清楚直觀地觀察收入增長與營養需求之間的關系，運用局部加權散點平滑估計方法估計了人均收入與營養需求間關系的變化模式。從附圖可以看出，隨著人均收入的增長，非參數估計曲線開始上升迅速，后來變得平緩，可見，收入增長對能量和主要營養素需求有正向推動作用，同時它們之間的關系并不是線性關系。盡管非參數估計能夠識別營養需求與收入之間的非線性關系，但是非參數估計未能控制除收入之外的其他變量的影響。因此，有必要進一步運用分位數回歸考察收入對營養需求的影響因營養攝入水平的不同而發生的異質性變化。

表2 主要變量的統計描述

附圖 營養攝入水平隨人均收入變化情況

4.2 收入對營養需求在不同分位數上的異質性影響

研究發現，在營養攝入的不同分位數上收入對能量、蛋白質、脂肪和碳水化合物攝入的影響存在異質性。從工具變量分位數估計結果來看，人均收入在10分位數上對能量、蛋白質、脂肪和碳水化合物攝入的彈性分別為0.630、0.637、0.633和0.652，且顯著性水平均為1%，大于90分位數上的人均收入對能量和3種主要營養素攝入的彈性分別為0.476、0.533、0.411和0.533，表明低營養攝入區域人均收入對能量、蛋白質、脂肪和碳水化合物攝入的影響大于高營養攝入區域收入的作用。從總體樣本家庭的工具變量回歸估計結果來看，能量、蛋白質、脂肪和碳水化合物攝入的收入彈性分別為0.588、0.602、0.567和0.610，且顯著性水平均為1%，彈性大小與50分位數上的營養收入彈性估計結果相當。

首先，在外就餐比例對能量、蛋白質、脂肪和碳水化合物攝入的影響在總體和不同分位數上始終為負，表明在外就餐與家庭營養需求之間具有負向關系。可能的解釋為人們在家飲食可能更注重營養，而在外就餐可能更注重口感，而口感好未必營養價值高。從分位數估計結果來看，隨著分位數點的提高，在外就餐對能量、脂肪和碳水化合物攝入的負向作用在減小。而在蛋白質需求分位數估計結果中，50分位數上在外就餐的負向影響最大。其次，食物價格對能量、脂肪和碳水化合物攝入的影響在總體和不同分位數上始終為負，同時隨著分位數點的提高，食物價格對能量、脂肪和碳水化合物攝入的負向作用在減小，表明對于能量、脂肪和碳水化合物攝入來說，食物價格對低營養攝入區域家庭的影響大于其對高營養攝入區域家庭的影響。而在蛋白質需求10和50分位數上，食物價格的影響顯著為負。第三，本地戶口對能量、蛋白質、脂肪和碳水化合物攝入的影響在總體和不同分位數下始終為正，表明與城市戶口家庭相比，非城市戶口家庭的能量、蛋白質、脂肪和碳水化合物每天人均攝入相對較少。從分位數估計來看，隨著分位數點的提高，戶口狀況對能量、脂肪和碳水化合物攝入的正向作用在減小，而蛋白質需求10分位數上戶口狀況的正向影響最大。家庭平均教育水平對能量、蛋白質、脂肪和碳水化合物攝入的影響在總體和不同分位數下始終為負，同時隨著分位數點的提高，平均教育水平對能量、脂肪和碳水化合物攝入的負向作用在減小。人均住房面積變量僅在能量、蛋白質、脂肪和碳水化合物攝入的總體和10分位數上統計顯著為負。此外，在各營養需求方程的估計中，家庭規模、平均年齡和城市規模的估計系數在總體估計和不同分位數估計結果中差異較小；大部分區域變量在各營養需求方程估計中統計顯著。

表3 能量需求和蛋白質需求的總體和分位數回歸估計結果

(續)

注：* * *、* *、*分別表示顯著性水平為1%、5%、10%

表4 脂肪需求和碳水化合物需求的總體和分位數回歸估計結果

注：* * *、* *、*分別表示顯著性水平為1%、5%、10%

5 結論和啟示

本文主要結論如下：

第一，收入與營養需求間呈非線性關系。收入水平與營養需求的非參數估計曲線開始上升迅速，后來變得平緩，表明收入增長對營養需求有正向推動作用，以及它們之間的關系并不是線性關系。第二，收入對營養需求的影響在不同營養攝入水平上存在異質性。

因此，結合本文研究，現階段應以營養安全為目標，針對不同的人群，采取差異化的政策，應重視營養知識宣傳教育，引導科學合理膳食，因地制宜制定食物與營養改善政策，提高優質蛋白質攝入，控制脂肪過多攝入。◇