城镇化进程中农民工收入分布变化对其食物消费的影响

李隆玲，田甜，武拉平

（中国农业大学经济管理学院，北京 100083）

城镇化进程中农民工收入分布变化对其食物消费的影响

李隆玲，田甜，武拉平*

（中国农业大学经济管理学院，北京 100083）

城镇化吸引了越来越多的农村劳动力离开农业进城务工，其收入分布随之也发生了变化，这将对我国的粮食需求产生重要影响。利用广东、浙江、山东、四川、河南和北京6省（市）农民工的调查数据，采用多元线性回归方法，分析不同收入组农民工食物消费的收入弹性，探讨收入分布格局变化对农民工食物消费支出的影响，揭示农民工的食物消费特点。结果表明，收入分布格局不变，农民工的收入水平提高时，食物消费支出和各类食物消费量会显著增加；仅低收入农民工或仅高收入农民工的收入水平提高时，食物消费支出和各类食物消费量也会增加，但增幅较小；中等收入农民工的收入水平提高时，食物消费支出和各类食物消费量的增长幅度最大。此外，将各类食物折算成粮食后发现，农民工的人均粮食消费量既高于农村居民，也高于城镇居民。因此，在制定粮食安全政策时，既要考虑农民工与城乡居民食物消费的差异，也要充分考虑农民工收入分布格局的变化。

城镇化；农民工；收入分布；食物消费；粮食安全

李隆玲， 田甜， 武拉平. 城镇化进程中农民工收入分布变化对其食物消费的影响［J］. 农业现代化研究， 2016， 37（1）: 57-63.

Li L L， Tian T， Wu L P. The influence of the income distribution change of migrant workers on their food consumption during the process of urbanization［J］. Research of Agricultural Modernization， 2016， 37（1）: 57-63.

学者在收入分布变化对食物消费的影响方面进行了卓有成效的研究。联合国粮农组织［4］于1972年研究了11个拉丁美洲国家的收入再分配对食物消费的影响，发现收入分布趋于更加公平将会产生额外的食物需求。通过研究伊朗城镇居民对羊肉的需求，Saleh和Sisler［5］认为基于平均收入弹性来预测羊肉需求的长期趋势将会导致未来需求的高估。利用哥伦比亚230户城市住户的调查数据，Pinstrup-Andersen 和Caicedo［6］模拟了收入分布格局发生变化对城市居民食物需求和营养健康的影响，发现收入分布的变化能有效改善人们的营养健康，并能对食物需求产生显著影响。Zheng和Henneberry［7］，郑志浩和赵殷钰［8］分别研究了收入分布变化对江苏省城镇居民家庭食物需求和在外食物消费的影响。黄季焜［9］利用1992年浙江省300户农户的调查数据，估计了收入变化对农村居民食物消费量的影响，发现随着收入的提高，农村居民主要食物总消费量增加，但增幅下降。吕开宇等［10］利用我国1985-2009年农村居民粮食消费统计数据，通过收入分布函数模拟不同时期我国各收入等级农村居民粮食消费的演变，发现粮食在居民生活中重要性日益下降，收入因素在农村居民粮食消费中的影响力逐渐减弱。

在食物消费的影响因素方面，Dong［11］，刘伟［12］，孔祥利和粟娟［13］认为收入水平是影响居民食物消费需求的最主要因素；Pollak［14］和Kelley［15］认为年龄结构、所在区域、受教育程度等因素也对食物消费有重要影响。已有研究普遍认为，食物消费主要受个体特征、地区特征、消费习惯和其他社会经济变量等因素的影响［16-22］。

纵观以上学者的研究，发现以往收入分布与食物消费关系研究的对象仅限于城镇居民或农村居民，缺乏对约占全国1/5人口的农民工群体的单独、专门的分析。农民工进城后，主要从事体力劳动强度较大的行业，能量消耗大，其食物消费既不同于农村居民，也不同于城镇居民。本文利用广东、浙江、山东、四川、河南和北京6省（市）农民工食物消费的调查数据，采用多元线性回归方法，估计不同收入组农民工食物消费的收入弹性，设定不同的收入分布情景模式模拟收入分布变化对农民工食物消费支出的影响，折算收入分布变化后农民工的各类食物消费量，揭示农民工的食物消费特点。本研究对以往的城乡居民收入分布与食物消费关系研究既是补充和完善，又是一种提升和细化，以期为我国制定粮食安全政策提供更多、更深层次的数据支撑和决策参考。

1 研究方法

1.1 数据来源

本文使用中国农业大学粮食经济研究团队2013年度“城镇外来务工人员食品消费”调研数据，调研地点包括广东、浙江、山东、四川、河南和北京6省（市），这6省（市）流入农民工合计1.27亿人，占农民工总数的48.58%，且经济发展水平、居民饮食文化和习惯也存在明显的差异，具有一定的代表性。为了确保样本选择的有效性，调查采用分层抽样和随机抽样相结合的方式。首先，在每个省（市）选取两个市（县），一个是省会城市，另一个是农民工分布比较多的地（县）级市；其次，在每个市（县）按照农民工务工行业结构：制造业35.7%，建筑业18.4%，交通运输、仓储和邮政业6.6%，批发零售业9.8%，住宿餐饮业5.2%，居民服务和其他服务业12.2%来确定各行业调查样本的数量。本次调查共发放问卷3 613份，剔除关键信息缺失、回答前后矛盾的问卷后，共获得适用于本研究的有效样本3 510个。

1.2 变量选择与赋值

1）个体特征。选取了性别、年龄和受教育程度三个因素。通常情况下，男性比女性消费的食物多，主要是因为男性的劳动强度比较大。不同年龄农民工的食物消费数量和结构不同，食物消费支出也不同。一般而言，青壮年不仅消费的食物数量多，而且消费结构多样，而相对于青壮年，老年人的食物消费数量较少，而且饮食比较清淡。受教育程度是影响食物消费的主要因素之一，受教育程度越高的农民工，越注重营养均衡和饮食健康，食物消费结构也更加多样化。

2）地区特征。包括务工地和来源地两个方面。由于在本地务工的农民工通常在自家或工地就餐，仍保留原来的食物消费习惯，而外出农民工易受务工地食物消费习俗和周围人消费水准的影响，食物消费与其外出务工前有所不同。调查样本中农民工的家乡遍布全国30个省（西藏、台湾、香港和澳门除外），考虑到不同省域的食物消费习惯不同，本文将农民工的来源地纳入模型。

3）就业特征。选择了就业行业和工资水平两方面进行衡量。一般情况下，不同行业农民工的劳动强度不同，能量消耗也不同，故食物消费存在差异。李军等［23］对山东省农民工肉类消费的研究也表明不同行业农民工的肉类消费水平也呈现出一定差异性。所以，务工行业是影响农民工食物消费支出的主要因素之一。个人的收入水平决定了其预算约束，从而成为影响其消费行为的重要因素。农民工外出务工的工资收入是其收入的主要来源，所以农民工的食物消费与其工资收入紧密相关。已有经验研究也表明，工资收入对农民工的消费水平有显著正向影响［12-13］。

郑志浩和赵殷钰［8］在研究收入分布变化对中国城镇居民家庭在外食物消费的影响中提出将全部样本家庭按照人均可支配收入排序后等分为高、中、低三个收入组。基于这种思路，本文将全部样本按照工资收入排序后等分为高、中、低三个收入组，每个收入组均包括1 170个样本。对所选变量的定义和赋值情况的说明见表1。

表1 变量赋值及统计描述Table1 Variable assignments and statistical description

1.3 模型选择

以农民工食物消费支出作为被解释变量，建立多元线性回归模型，估计不同收入组农民工食物消费的收入弹性，具体模型为：

式中：FEXPi表示农民工的食物消费支出，Wagei表示农民工的工资水平，Xi为一组影响因素自变量（工资水平除外），α1是待估计的农民工食物消费的收入弹性，βi为各自变量的回归系数，代表各相关自变量对农民工食物消费的影响方向和影响程度，ε是随机误差，代表所选择变量Wagei和Xi之外的其他影响因素的作用。

考虑到本文使用的是大样本的截面数据，为保证回归系数和标准差估计的一致性，本文运用stata11.0软件，采用“OLS+稳健标准差”的估计方式对（1）式的参数值进行估计。

1.4 收入分布变化对食物消费支出影响的测算

假定其他变量恒定，第j组（包括高收入组、中收入组和低收入组）收入变化将导致该组农民工食物消费支出发生如下变化：

式中：ΔFEXPj为第j组农民工食物消费支出变化值，αj为第j组农民工食物消费的收入弹性，（ΔW/W）j为第j组农民工的工资收入变化率，FEXPj0为第j组农民工当前人均食物消费支出，Nj为第j组农民工的人数。

2 结果与分析

2.1 统计性描述分析

在3 510份样本中，有男性农民工2 334位，女性1 176位，分别占总体样本的66.50%和33.50%；平均年龄34.18岁，其中35岁及以下的比例占到总样本的57.61%，说明青壮年农民工所占比例较大。在受教育程度方面，小学及以下文化程度、初中文化程度、高中文化程度、大专文化程度、本科及以上文化程度的受访者占总体样本数分别为14.79%、39.37%、24.47%、13.68%和7.69%，总的来说受教育程度较高。在本地务工的农民工157位，外出务工的农民工3 353位，分别占总体样本的4.47%和95.53%；来自东部、中部和西部的农民工占受访者的比例分别为34.30%、44.70%和21.00%。就业行业以制造业和建筑业为主，分别占到受访者比例的27.64%和27.38%，其他行业中，居民服务业占比最大，达到了18.92%。此外受访者的月平均工资为3 389元，高收入组农民工的人均工资收入是低收入组农民工的2.7倍。相对于中低收入组，高收入组呈现出建筑业比例高、男性比例高、来自东部地区比例高的特点。相对于高收入组，中低收入组呈现出制造业、住宿餐饮业和居民服务业比例高，来自中西部地区比例高的特点。

2.2 农民工食物消费的影响因素分析

本文的隐含假设是：不同收入组农民工的效用函数不同。因此，本文按照全部样本、高收入组、中收入组、低收入组，分别对（1）式进行回归，得到不同对象的参数估计值（表2）。

表2 基于多元线性回归分析模型的食物消费影响因素回归结果Table2 Regression results of the multilinear regression model

对于全部样本来说，农民工的工资收入、年龄、受教育程度、来源地以及务工行业，通过了1%水平的显著性检验（表2）。其中，农民工的工资收入、受教育程度对食物消费支出有正向影响，说明了在控制其他因素的情况下，工资收入和受教育程度越高的农民工的食物消费支出较多，这主要是因为他们更加注重食物的品质和食物结构的多元化。农民工的年龄对食物消费支出有反向影响，原因在于青壮年劳动力能量消耗大，食物消费多，支出也较多，而老年人却相反。相对于来自东部地区的农民工而言，来自中部地区农民工的食物消费支出较少，这主要由于东部地区的经济发展水平较高，人们对食物品质的要求较高，自然对食物消费的支出也较多。相对于从事制造业的农民工而言，从事建筑业，交通运输、仓储和邮政业，批发零售业，住宿餐饮业，居民服务和其他服务业的农民工的食物消费支出较多，这主要和工作强度有关，工作强度越大，体能消耗越多，食物消费越多，相应的消费支出也越多。

对于中收入组和低收入组来说，农民工的年龄对食物消费支出有反向影响；对于高收入组而言，农民工的受教育程度对食物消费支出有正向影响；相对于来自东部地区的农民工而言，低收入组的来自中西部地区的农民工食物消费支出较少，而高收入组的来自西部地区的农民工食物消费支出反而较多；相对于从事制造业的农民工而言，高收入组、中收入组和低收入组的从事非制造业的农民工的食物消费支出较多。可以发现，无论是全部样本还是三个收入组，农民工的务工行业均对食物消费支出有显著影响，并且相对于从事制造业的农民工而言，从事建筑业，交通运输、仓储和邮政业，批发零售业，住宿餐饮业，居民服务和其他服务业的农民工的食物消费支出较多。较合理的解释是：农民工的食物消费支出与工作强度呈正相关关系，相对于工作负荷较小的制造业而言，从事重体力劳动的建筑业，交通运输、仓储和邮政业，批发零售业等行业的农民工的体力消耗大，食物消费支出也多。

值得注意的是，收入弹性随收入水平上升呈“倒U”型。高收入组、中收入组和低收入组农民工食物消费的收入弹性分别为0.292、0.756和0.126，即对于高收入组、中收入组、低收入组农民工来说，工资收入每增加10%，其食物消费支出分别增加2.92%、7.56%和1.26%。这表明：对于低收入的农民工而言，只要能解决温饱即可，当收入提高时，增加食物消费支出的动力不足，而是将之用于其他基本需求；对于中收入组的农民工而言，一些基本需求已得到满足，更加关注营养健康和膳食结构，当收入提高时，将增加营养价值高的肉蛋奶及制品的消费，增加食物消费支出的动力较大；对于高收入组的农民工而言，其本身就很注重饮食健康，生活水平较高，收入提高对其食物消费的影响较小。

2.3 收入分布情景分析

假设各收入组农民工食物消费模式以及相关联的变量不变，模拟收入分布变化情景对农民工食物消费支出的影响。为此，设定四种不同的收入分布情景模式：每个农民工的收入增长率相同，即收入分布格局不变的收入增长方式；仅低收入组农民工收入提高而其他组农民工收入不变；仅中收入组农民工收入提高而其他组农民工收入不变；仅高收入组农民工收入提高而其他组农民工收入不变。

借鉴Pinstrup-Andersen和 Caicedo［6］的研究方法，取样本总收入的1%作为收入变化总量。样本总收入的1%相当于低收入组、中收入组、高收入组农民工人均收入分别增长5.29%、3.38%和1.94%。四种情景模拟的收入分布为：1）人均收入平均增长1%，原有收入分布格局不变； 2）低收入组总收入占样本总收入的19.70%，比2013年水平提高了0.81个百分点，而高收入组和中收入组总收入占样本总收入的比例分别降低了0.51个和0.30个百分点；3）中收入组总收入占样本总收入的30.23%，比2013年水平提高了0.69个百分点，而高收入组和低收入组总收入占样本总收入的比例分别降低了0.51个和0.18个百分点；4）高收入组总收入占样本总收入的52.05%，比2013年水平提高了0.48个百分点，而中收入组和低收入组总收入占样本总收入的比例分别降低了0.30个和0.18个百分点（表3）。

表3 收入分布情景模式Table3 Income distribution model

以上结果表明，此模拟方案的收入分布格局变化较小。然而，本研究的目的是测定农民工食物消费对不同收入分布状况的敏感程度，收入分布的小幅度变化足以验证收入分布格局变动对食物消费的影响程度。

2.4 收入分布变化对食物消费的影响

根据食物消费量和食物消费支出的调查结果，结合（2）式计算出来的食物消费支出的变化值，折算对应的食物消费量。然后，根据各类食物消费量占食物消费总量的比例，计算各类食物的消费量（表4）。

模拟结果表明，农民工的收入水平提高时，全部样本的食物消费支出和各类食物消费量都显著增加。与2013年相比，每个农民工的人均收入增长1%，全部样本的食物消费支出增加了0.40%，其中，奶和水产品的消费量增加了0.50%以上，肉、米及面的消费量增加了0.40%以上。

低收入组、中收入组和高收入组收入水平的提高均有助于增加农民工的食物消费支出和各类食物消费量；与2013年水平相比，模式二、模式三和模式四会使农民工每月的食物消费支出分别增长0.19%、0.84%和0.22%，模式三的模拟结果明显优于其他模式，而且，模式三的各类食物消费量也显著增加；与2013年水平相比，模式三使米、面、肉、蛋、奶、水产品和杂粮的消费量分别增加了0.91%、0.83%、0.88%、0.87%、1.12%、1.06%和0.81%。

表4 收入分布变化对食物消费的影响Table4 Impacts of the income distribution change on the food consumption

将米、面、肉、蛋、奶、水产品和杂粮折算为粮食（原粮），水稻出米率73%，小麦出粉率（标准粉）82%，杂粮折算率90%，肉、蛋、奶及水产品分别按照1∶3.57、1∶2.37、1∶0.45和1∶1.40的粮食转化率折算。可以得到3 510个农民工每月消费的粮食总量约为123.97 t，进而可以得出农民工的人均粮食消费量约为423.84 kg。根据《中国统计年鉴》的统计数据，2012年全国农村居民家庭人均粮食消费量271.78 kg，城镇居民人均粮食消费量322.72 kg（口粮和奶按照15%的在外就餐比例，肉、蛋和水产品按照22%的在外就餐比例折算其消费量）。由此可见，农民工的人均粮食消费量既高于农村居民，也高于城镇居民。计晗等［24］的研究也发现北京市进城农民工食物消费状况与城镇居民和农村居民存在明显差异。可能的原因是农民工进城后，主要从事体力劳动强度较大的行业，能量消耗大，食物消费也较多。在全部农民工人均收入增长1%、仅低收入组人均收入增长5.29%、仅中收入组人均收入增长3.38%、仅高收入组人均收入增长1.94%四种情况下，农民工的人均粮食消费量分别约为425.58、424.82、427.52和424.73 kg，分别增加了0.41%、0.23%、0.87%和0.21%。

3 结论

收入分布格局不变，农民工的收入水平提高时，食物消费支出额和各类食物消费量会显著增加；仅低收入农民工的收入水平或仅高收入农民工的收入水平提高时，食物消费支出额和各类食物消费量也会增加，但增幅较小；中等收入农民工的收入水平提高时，食物消费支出额和各类食物消费量的增长幅度最大；农民工的人均粮食消费量不仅高于农村居民，也高于城镇居民。

在城镇化快速发展的阶段，农民工的收入水平将不断提高，收入分布格局也将发生深刻变化。随着农民工收入水平的提高，特别是中等收入水平农民工收入的提高，全社会的食物消费支出和各类食物消费量将会显著增加，这将对我国的粮食安全产生影响。因此，在制定粮食安全政策时，既要考虑农民工与城乡居民食物消费的差异，也要中分考虑农民工收入分布格局的变化。

［1］ 国家人口和计划生育委员会流动人口服务管理司. 中国流动人口发展报告2012［M］. 北京：中国人口出版社， 2012.

Department of Services and Management of Migrant Population National Population and Family Planning Commission of China. Report on China’s Migrant Population Development［M］. Beijing: China Population Publishing House， 2012.

［2］ 王宁. 消费与认同——对消费社会学的一个分析框架的探索［J］.社会学研究， 2001（1）: 12-13.

Wang N. Consumption and identity: The exploration of an analysis framework of consumption sociology［J］. Sociological Studies，2001（1）: 12-13.

［3］ 黄小兵， 黄静波. 消费行为与农民工社会融合［J］. 华南农业大学学报（社会科学版）， 2015， 14（2）: 37-49.

Huang X B， Huang J B. Consumption behaviors and social integration of migrant workers［J］. Journal of South China Agricultural University （Social Science Edition）， 2015， 14（2）: 37-49.

［4］ Food and Agriculture Organization of the United Nations. The impact on demand of changes in income distribution［J］. Agricultural Economy and Statistics， 1972， 21（3）: 1-11.

［5］ Saleh H， Sisler D. A note concerning the effect of income distribution on demand［J］. Journal of Agricultural Economics， 1977， 28（1）: 63-68.

［6］ Pinstrup-Andersen P， Caicedo E. The potential impact of changes in income distribution on food demand and human nutrition［J］. American Journal of Agricultural Economics， 1978， 60（3）: 402-415.

［7］ Zheng Z H， Henneberry S R. The impact of changes in income distribution on current and future food demand in urban China［J］. Journal of Agricultural and Resource Economics， 2010， 35（1）: 51-71.

［8］ 郑志浩， 赵殷钰. 收入分布变化对中国城镇居民家庭在外食物消费的影响［J］. 中国农村经济， 2012（7）: 40-50.

Zheng Z H， Zhao Y Y. The impact of changes in the income distribution pattern of Chinese urban households on their outside food consumption［J］. Chinese Rural Economy， 2012（7）: 40-50.

［9］ 黄季焜. 食品消费的经济计量分析［J］. 数量经济技术经济研究，1995（2）: 54-62.

Huang J K. Econometric analysis of food consumption［J］. The Journal of Quantitative and Technical Economics， 1995（2）: 54-62.

［10］ 吕开宇， 张雪梅， 邢鹂. 不同收入等级农村居民粮食消费的演变——基于住户收入分布函数的模拟分析［J］. 农业经济问题，2012（6）: 44-48， 111.

Lü K Y， Zhang X M， Xing L. Evolution of grain consumption among groups with different income level: Based on stimulation of household income distribution in rural China［J］. Issues in Agricultural Economy， 2012（6）: 44-48， 111.

［11］ Dong F X. The outlook for Asian dairy markets: The role of demographics， incomes， and prices［J］. Food Policy， 2006， 31（3）: 260-271.

［12］ 刘伟. 基于WLS的中国农民工消费影响因素分析［J］. 统计与决策， 2011（13）: 109-111.

Liu W. An analysis of the consumption influence factors of migrant workers based on WLS in China［J］. Statistics and Decision，2011（13）: 109-111.

［13］ 孔祥利， 粟娟. 我国农民工消费影响因素分析——基于全国28省1860个样本调查数据［J］. 陕西师范大学学报（哲学社会科学版）， 2013， 42（1）: 24-33.

Kong X L， Su J. An analysis of the elements affecting farmer workers’ consumption in our country: A study based on the data from 1860 samples in the 28 provinces and regions across the country［J］. Journal of Shaanxi Normal University （Philosophy and Social Sciences Edition）， 2013， 42（1）: 24-33.

［14］ Pollak R A， Wales T J. Demographic variables in demand analysis［J］. The Econometrica， 1981， 49（6）: 1533-1511.

［15］ Kelley A C. Demographic impacts on demand patterns in the lowincome setting［J］. Economic Development and Cultural Change，1981， 30（1）: 1-16.

［16］ Yen S T. Working wives and food away from home: The Box-Cox double hurdle model［J］. American Journal of Agricultural Economics， 1993， 75（4）: 884-895.

［17］ Manrique J， Jensen H H. Working women and expenditures on food away-from-home and at-home in Spain［J］. Journal of Agricultural Economics， 1998， 49（3）: 321-333.

［18］ Insik M， Cheng F， Qi L. Investigation of patterns in food-awayfrom-home expenditure for China［J］. China Economic Review，2004， 15（4）: 457-476.

［19］ Ma H， Huang J K， Fuller F， et al. Getting rich and eating out: Consumption of food away from home in urban China［J］. Canadian Journal of Agricultural Economics， 2006， 54（1）: 101-119.

［20］ Bai J F， Wahl T I， Lohmar B T， et al. Food away from home in Beijing: Effects of wealth， time and “free” meals［J］. China Economic Review， 2010， 21（3）: 432-441.

［21］ 钱文荣， 李宝值. 不确定性视角下农民工消费影响因素分析——基于全国2679个农民工的调查数据［J］. 中国农村经济，2013（11）: 57-71.

Qian W R， Li B Z. An analysis of the consumption influence factors of migrant workers under the uncertainty perspective: A study based on the data of 2679 migrant workers across the country［J］. Chinese Rural Economy， 2013（11）: 57-71.

［22］ 秦晓娟. 城市对中国农民工消费行为影响的实证分析［J］. 经济问题， 2014（9）: 77-81.

Qin X J. Influences of the city on migrant workers’ consumer behavior［J］. Economic Problems， 2014（9）: 77-81.

［23］ 李军， 沈政， 宣轩. 农民工肉类消费现状及影响因素分析——基于山东省农民工的调查数据［J］. 农村经济， 2015（8）: 42-46.

Li J， Shen Z， Xuan X. An analysis of the meat consumption status and influence factors of migrant workers: A study based on the data of migrant workers in Shandong province［J］. Rural Economy，2015（8）: 42-46.

［24］ 计晗， 何琦， 高俊， 等. 基于LES模型的北京市进城农民工食物消费状况研究［J］. 数学的实践与认识， 2015， 45（11）: 45-51.

Ji H， He Q， Gao J， et al. Food consumption of rural-to-urban migrant workers in Beijing: Based on LES model［J］. Mathematics in Practice and Theory， 2015， 45（11）: 45-51.

（责任编辑：童成立）

The influence of the income distribution change of migrant workers on their food consumption during the process of urbanization

LI Long-ling， TIAN Tian， WU La-ping
（College of Economics and Management， China Agricultural University， Beijing 100083， China）

Urbanization has attracted more and more rural labors away from agriculture for urban jobs. At the same time，their income distribution has also changed， which will impose significant influences on China’s food need. Based on the food consumption survey data of migrant workers from China’s 6 provincial regions， including Guangdong， Zhejiang，Shandong， Sichuan， Henan， and Beijing， and applying the multilinear regression model， this paper estimated the income elasticities of food consumption of migrant workers at different income levels， analyzed the influences of the income distribution changes of migrant workers on their food expenditure， and revealed the food consumption characteristics of migrant workers. Results show that 1） the income level increase without distribution change causes a significant rise in food expenditure and consumption of the whole society； 2） the increase of the income level of low-income or high-income migrant workers causes a small rise in food expenditure and consumption； 3） the increase of the income level of middleincome migrant workers causes the most remarkable rise in food expenditure and consumption； and 4） grain consumption per capita of migrant workers， which is converted from food consumption， is higher than either urban or rural residents. Therefore， not only the differences in food consumption between migrant workers and urban and rural residents but also the changes in income distribution of migrant workers should be fully considered in food security policy making.

urbanization； migrant workers； income distribution； food consumption； food security

城镇化进程中，越来越多的农村人口向城市迁移，农业劳动力向非农产业转移。国家统计局发布的《2014年全国农民工监测调查报告》显示，2014年中国农民工总量达到2.74亿人，其中，外出农民工1.68亿人，本地农民工1.06亿人。预计未来10年，全国城镇人口将以1 300-1 600万人/a的速度增长，其中，农村转移人口将以1 000-1 300万人/a的速度增长［1］。近年来，农民工的收入水平不断提高，增长速度基本呈“倒U”型。2014年农民工人均月收入为2 864元，比上年增长了9.8%。2010、2011、2012和2013年这一增长率分别为19.3%、21.2%、11.8%和13.9%。个人总是选择与其身份相适应的消费［2］，农民工从农村到城市，将经历由传统生活方式向现代生活方式的转变，这会导致农民工在务工城市的食物消费行为在保留农民工原始消费特征的同时越来越接近城市居民的消费特征［3］。通常，食物消费与收入水平密切相关。农民工进城务工以后，收入水平不断提高，收入分布格局也在发生变化，这将对食物消费乃至我国的粮食安全产生影响。

the Fundamental Research Funds for the Central Universities （2012QT025）.

WU La-ping， E-mail: wulp@cau.edu.cn.

14 September， 2015； Accepted 13 November， 2015

F323.6

A

1000-0275（2016）01-0057-07

10.13872/j.1000-0275.2015.0173

中央高校基本科研业务费专项资金资助（2012QT025）。

李隆玲（1986-），女，陕西柞水人，博士研究生，主要从事农产品市场与贸易研究，E-mail: lllwcj2012@163.com；通讯作者：武拉平（1969-），男，山西文水人，教授、博士生导师，主要从事农产品市场与贸易研究，E-mail: wulp@cau.edu.cn。

2015-09-14，接受日期：2015-11-13