收入与膳食知识对农村居民肥胖的影响

薛增鑫，刘德弟

(浙江农林大学 经济管理学院，浙江 杭州 311300)

我国作为一个农业大国，农民健康不仅影响农村经济社会的进步，而且影响着全国居民的健康水平和经济社会的发展。但近年来随着我国经济的迅速发展，农村居民生活水平不断提升，肥胖症、心血管疾病的发病率上升迅速，2015年《中国居民营养与慢性病状况报告》数据显示，我国成人超重率和肥胖率与2002年相比，分别增加7.3%和4.8%，达到30.1%和11.9%。肥胖已经成为威胁中国居民健康的一个突出问题[1]，研究农村居民收入与膳食知识对肥胖的影响具有重要的现实意义。

已有的大量研究主要从经济学和医学角度对肥胖产生的原因进行了研究[2]。Lakdawalla等研究发现，技术变革不仅提高农业生产效率而且增加了人们久坐的工作时间，同时不断的创新使得食品价格下降导致体重增加[3]。张莹等发现高脂饮食、饮酒和年龄是中国成年人超重肥胖的危险因素，运动、吸烟是其保护性因素[4]，但也有部分学者认为吸烟与饮酒都是造成超重和肥胖的危险因素[5]。通过对现有文献的梳理，总结发现影响肥胖的因素主要分为社会、家庭和个人三个层面。在社会环境方面，毛丰付等研究发现BMI与城镇化水平有正向关系，社区城镇化水平提高一个单位，BMI 则提高1%，这是因为快速的城镇化和市场化进程改变了食品的生产和销售形式，使得消费者对高热量食物的获取更加便利[6]。城市工业化的快速发展，使得环境污染成为威胁居民健康的重要因素，Farnaz Foulad等研究发现暴露于空气污染物中可能会通过改变肠道微生物群,从而增加人们肥胖和患2型糖尿病的风险。除此之外，还有营养标签、税收等都会影响居民的肥胖[7-8]。家庭环境对每个人的影响是潜移默化的，家庭食品决策者的饮食知识往往会直接影响到其他家庭成员的热量摄入；而父母和祖父母肥胖史是青少年肥胖的高危因素，同时父母的受教育程度也与其体重相关[9]。在个人特征方面，收入是影响人们健康的重要因素，也是决定肥胖的主要因素。李云森、陈在余等研究表明，收入对农村居民的健康水平和营养摄入具有显著的正向影响[10-11]，同时肥胖也会通过降低健康人力资本从而影响收入[12]。许多学者研究发现，影响肥胖的因素还存在两性差异，女性居民超重肥胖率高于男性，35～54岁的男性超重肥胖率最高，女性最高则为45～65岁年龄[13]。综上所述，居民肥胖程度是由社会经济、个体行为、遗传等因素相互交互作用所形成的，单独分析某一影响因素具有局限性，因此要从多学科角度去分析影响肥胖的因素。

学术界关于膳食知识对营养摄入和肥胖的影响却没有达成一致。Shimokawa等认为，在全民教育增加的情况下(如引入食品券)，膳食教育可能比以往研究表明的更有效；在全民教育减少的情况下(如提高实际食品价格)，仅略微有效[14]。而Zhou等研究发现，成人饮食知识的改变对成人超重和肥胖没有显著影响。在膳食知识的测度方面，现有文献大多数通过简单赋值，加权得分作为测度其膳食知识禀赋的综合指标，如Shimokawa、张宗利等，缺乏精确度和可信度较高的客观赋权法来衡量。本文首先通过因子分析法构建衡量农村居民膳食知识禀赋的评价体系，然后采用普通最小二乘法OLS回归分析家庭收入与膳食知识对农村超重及肥胖居民BMI指数的影响。

1 理论框架

随着居民收入的提高，居民的食物消费种类及数量也会随之增加，造成实际摄入热量大于输出热量，从而产生超重和肥胖。而膳食知识禀赋较好的居民，则会根据食物的营养成分和热量，做出理性的判断，进而选择适合自身需求的食物类型，改善膳食结构，形成良好的饮食习惯。

本文参考Gideon 等的热量平衡假说[15]，认为肥胖指数(BMI)是个人从出生到检测BMI指数那刻所积累的热量数的函数，当个体摄入的热量超出消耗的热量，所累积的多余热量便造成了超重和肥胖。热量的摄入源包括谷物、肉蛋奶、蔬菜水果等食物，热量的消耗包括机体能量的新陈代谢和各种日常行为活动、锻炼等。由此构建的方程为

式中，BMI为个体的身体指数，是衡量肥胖的指标。α表示热量的转化系数。θ是一个1×n维行向量，表示1到n种食物的热量系数；F是n×1维列向量，表示个人所获取的各种食物，并且它们之间具有替代性；θF表示个体所获得总热量。μ是一个1×m维行向量，表示1到m各类行为的耗能系数；A是一个m×1维列向量，表示个体各种消耗热量的行为；μA表示个体行为所消耗的总热量。BMR代表个体新陈代谢所消耗的热量。

在此基础上，本文将收入和膳食知识纳入方程，构建起阐述膳食知识对居民肥胖影响的理论模型。经典消费理论表明，收入是决定消费的最重要因素，消费者会在收入的约束下追求效用最大化，假设膳食知识会影响消费者在购买不同种类食物之间的分配，那么消费者会在当前收入水平下选择最利于自己健康的膳食搭配。因此，可以假设消费者的饮食偏好可以由消费者主观权重表示，取决于膳食知识K和收入Y，食物的消费权重为β(K,Y)。BMI指数可以进一步表示为

式中，β是一个n×1维列向量，表示个人获取各种食物的权重。从该数学公式可以推断出，个人的BMI指数为所摄入的全部热量减去其所消耗的全部热量。对一具体的行为人来说，在其整个热量的积累周期内，他偏好高热量食物且不受收入的约束，从事低能耗行为较多，则会倾向于肥胖。结合以上分析，本文提出以下假设：

假设1:对于某一具体的农村居民来说，膳食知识的增加，可以改变传统过分注重主食摄入而忽略蔬菜水果等副食摄入的饮食习惯，减少对高热量食物的偏好，膳食结构不断优化，从而整体减少热量的摄入，使得个体所需热量与实际摄入热量达到平衡。因此，农村居民的BMI指数会随着膳食知识的增加而降低。

假设2:相对而言，收入对农村居民BMI指数的影响分为两部分：一直接效应：收入的增加会直接增加农村居民对食物的消耗量，进而使得热量的摄入增加；二结构效应，收入的增加会促进农村居民膳食结构的改进，减少主食等高热量的摄入，增加蔬菜、水果等的消费，从而减少热量的摄入。因此收入对农村居民肥胖的影响取决于直接效应与结构效应变化量的大小。对于低收入人群，收入的直接效应大于结构效应，该人群的BMI指数会随着收入的增加而上升，而高收入人群，收入的结构效应大于直接效应，其BMI指数不会随着收入的增加增加，甚至可能减少。

2 数据和模型方法

2.1 数据来源

本文的研究数据来自中国健康与营养调查(CHNS)。该调查由中国疾病预防控制中心国家营养与食品安全研究所和北卡罗莱纳州大学卡罗莱纳人口中心组织，采取多阶段分层抽样调查法，涵盖了我国东、中、西部地区的城市和农村，从1989年至今已有8轮的数据，具有较好的代表性，并且该数据库包含家庭和个人特征的详细数据，可用于分析我国农村居民的肥胖程度。

本文利用CHNS2015年的调查数据，以农村居民为研究对象，主要研究良好的膳食知识能否降低农村居民的BMI指数。考虑到未满18周岁的青少年正处于身体发育的高峰期，且孕妇作为特殊人群不适用BMI指数来衡量其肥胖程度，于是将未成年人和孕妇样本剔除。同时为保证数据的合理性，参考Tian的研究[16]，将家庭人均净收入小于 100 元的个体剔除，在此基础上删除数据缺失的样本，最后得到超重及肥胖的有效样本数1 838个，非超重及肥胖数2 063个，总计3 901个样本。

2.2 计量模型的构建

OLS作为一种离散型参数估计算法，通过一系列的解释变量来预测被解释变量，可以简便的求出解释变量对被解释变量平均期望值的影响，因此本文采用普通最小二乘法OLS模型，来探求收入与膳食知识对农村居民肥胖的影响。具体如下：

(1)

式(1)中，Fi表示第i个样本的肥胖指数(BMI)，Ki为第i个样本的膳食知识禀赋。INC表示为个人净收入，由于个人净收入对肥胖的影响是非线性的，故取家庭人均净收入的对数。Xj为一组控制变量，主要包括个人、家庭特征和其他变量。γ0、γ1、γ2、βj表示待估参数，μi为随机误差项。

2.3 变量选择与说明

2.3.1 肥胖的测度

由于身体质量指数(boy mass index .BMI)与大部分个体的脂肪含量具有显著的相关性，能够较好反映个体的肥胖程度，且其测量方法简单，所以被许多学者作为评价个体肥胖的标准。BMI(kg/m2)=体质量(kg)/身高的平方(m2)。在现行的世界卫生组织标准下，亚洲人的BMI≥23 kg/m2便属于超重。而中国人和欧美人的体格等相差较远，WHO的标准不适合评价中国人的肥胖情况，因此本文采取中国肥胖问题工作组制定的评价标准，可以更为准确的反映中国居民的身体质量指数。大致可分为：BMI<18.5 kg/m2为低体质量，18.5 kg/m2≤BMI<24 kg/m2为正常体质量，24 kg/m2≤BMI<28 kg/m2为超重，BMI≥28 kg/m2为肥胖。

2.3.2 膳食知识的测度

对于膳食知识的测度，主要基于CHNS问卷中膳食知识表的9个问题(见表1)，被调查者回答选项分别为“极不赞同”“不赞同”“中立”“赞同”“极赞同”和“不知道”五个级别。

表1 膳食知识表

由于各个问题之间的存在较大关联，所以本文选取因子分析法并利用spass25.0统计软件对样本数据进行因子分析。本文参照何勤英等的研究[17]，由于人们在回答“中立”的情况下，可能对该问题有所了解，但不采取行动，所以将“中立”和“不知道”合并，最后按照“极不赞同”“不赞同”“中立和不知道”“赞同”“极赞同”四个等级分别赋值1、2、3、4、5分，其中问题2、4、6为反向计分，要通过数据处理将问题转换为正向计分。

表2显示，kmo值为0.736，巴特利特球形度检验结果为5 615.282，检验中的p值为0.000，小于5%的显著性水平，因此适合做因子分析。

表2 KMO 和巴特利特检验

通过spass25.0统计软件得出因子解释的总方差(见表3)，根据特征值准则，一般要提取成分特征值大于1，并且累积方差率要大于50%的成分作为初始因子。结果表中只有成分1、2特征值大于1，累积方差率仅为43.899%，经过综合考量，本文将固定因子提取数设置为3，选取前三个成分作为初始因子，累积方差率为54.92%。

表3 总方差解释 %

采用最大方差法对因子载荷矩阵实施正交旋转，得到成分得分系数矩阵(见表4)。将三个公因子的方差贡献率22.531%、20.444%、11.942%作为权重，与得分系数矩阵和原始数据相乘，以此得出每个样本的综合得分：F=0.22531F1+0.20444F2+0.11942F3。

表4 成分得分系数矩阵

2.3.3 收入的测度

本文的收入变量参照陈在余等的研究[11]，选取人均家庭净收入作为衡量收入的指标，而不是个人工资。因为家庭收入是影响家庭成员食物消费和健康的重要因素，家庭成员一般会根据家庭的预期收入进行决策。家庭人均净收入等于家庭净收入除以当年家庭总人数，家庭净收入由家庭总收入减去家庭生产性总支出得出。本文选取CHNS问卷中2015年的家庭净收入和家庭规模，计算得出每个样本的家庭人均净收入。

2.3.4 控制变量

除收入和膳食知识外，其他社会经济因素也会影响农村居民的肥胖程度。当前很多文献表明个人特征和家庭特征会对农村居民的肥胖程度产生影响。为使得分析结果更为准确，本文选取个人和家庭特征、其他变量作为控制变量。在农民个人和家庭特征方面，受教育年限是直接影响膳食知识禀赋的因素之一，文化程度越高，其膳食知识素养就越好[18]；工作强度代表着农村居民消耗热量的多少，强度越大热量消耗越多，其肥胖的可能性就越小，因此本文选取年龄、性别、受教育年限、工作强度、家庭规模等反映个人和家庭特征。在其他变量方面，相关研究发现，抽烟、喝酒等不健康的生活方式是体重超标的危险因素[5]，医疗保险可以反映出农村居民是否关注自身健康，对自身健康关注度较高的个体会刻意控制体重，因此选取是否有医疗保险、是否抽烟和喝酒、厕所类型等作为控制变量。最后为消除地区差异(物价水平等)对农村居民肥胖的影响，将地域设置为虚拟变量，以北京市为对照组。

3 实证分析

3.1 描述性统计分析

具体的描述性统计如表5所示。从被解释变量看，肥胖指数(BMI)平均值为24 kg/m2，对照中国肥胖问题工作组制定的评价标准，处于超重水平，未达到肥胖的标准。关键变量方面，农村居民的膳食知识综合平均得分为5.02，且标准差较小，整体上处于较好水平。

表5 变量的描述性统计

在样本个人和家庭特征方面，平均年龄为53～54岁，表明中年人肥胖倾向明显；样本的受教育年限均值为6.93年，这表明大部分样本只有初中学历；参加医疗保险的人群占总样本的98%，说明大部分样本对健康的关注度较高。在工作强度方面，按照问卷中的等级划分，本文大致共分为轻体力劳动、中体力劳动、重体力劳动和无工作四个等级，并以无工作作为参照组，其中无工作人群占比最大，达42%，而从事轻体力劳动的人群占比最小，仅有11%。为进一步分析收入与膳食知识对农村居民肥胖的影响，需要进行严格的计量分析。

3.2 实证结果分析

本文根据1.2部分的模型设定，实证检验了收入与膳食知识对农村居民肥胖的影响(具体结果见表3)。结果表明，膳食知识在5%的显著性水平上对超重及肥胖人群BMI指数有显著负向影响，这表明膳食知识每增加一个单位，超重及肥胖人群BMI指数下降0.277 kg/m2。这与现有研究结论相一致[19-20]，这是因为超重及肥胖人群随着膳食知识的增加，会根据自身需要不断改进饮食结构，减少高热量食物的摄入，进而使得BMI指数下降。而对于非超重及肥胖人群(BMI小于24)，膳食知识对其影响不显著，可能是由于非超重及肥胖人群BMI指数处于正常水平，对自身身材比例较为满意，即使有良好的膳食知识也不会控制高热量食物的摄入，只是一味追求食物口感的满足。

实证结果表明，收入对超重及肥胖人群的BMI指数无显著的影响，这一结论与部分文献结论相似[21-22]，对于超重及肥胖人群来说，可能由于收入的增长导致其食物摄入增加带来的多余热量与膳食结构的调整优化所减少的热量相互抵消。随着年龄的增加，个体的新陈代谢能力减弱，对高热量食物的需求减少。而对于非超重及肥胖人群(BMI<24)，收入在1%显著水平上对其BMI指数有显著正影响，家庭人均净收入每增加一个单位，非超重及肥胖人群BMI指数增加0.138 kg/m2，这是因为非超重及肥胖人群随着收入的不断增加，会增加食物的摄入，加之其BMI指数处于正常范围，不会刻意控制自身体重

表6 OLS回归结果

3.3 进一步研究

近年来，收入与膳食知识对农村居民肥胖的影响一直都是学术界关注的焦点。本部分尝试分析在影响超重及肥胖人群BMI指数的因素中，不同年龄、性别和收入水平各自对肥胖的影响。在分析中，将超重及肥胖人群按照年龄分组，18～40岁为青年、40～65岁为中年、64岁以上为老年；按照收入水平对人口进行分组，高于家庭人均净收入平均水平的为高收入组，低于则为低收入组(按照收入水平分组发现，高收入组人口占比34.44%，低收入组人口占比65.56%)；按照性别分为男性、女性。利用OLS模型分别检验不同分组下膳食知识对超重及肥胖人群的影响。

表4结果显示，随着年龄的增长，膳食知识对肥胖的影响越发不显著。青年人群每增加一单位膳食知识，其BMI指数下降0.801kg/m2，而处于中年阶段的人群膳食知识对BMI无显著影响，老年群体相比中年更加不显著，这与大部分研究相似[22-23]。这是因为老年人教育水平低，膳食知识储备较少，对于新事物的接受和消化能力弱，并且在改革开放之前，我国经常出现粮食短缺现象，人们渴望填饱肚子，多以主食为主，使得老年人养成了单一的饮食习惯，只管吃饱不管吃好。中年群体一方面由于生活和工作的压力，在外应酬和加班频率增加，饮食不规律；另一方面，中年人群更年期激素发生变化，导致内分泌变化复杂，使得中年人群对肥胖更加敏感[24]。而青年随着生活条件的不断改善，食物种类增多，加之大部分青年受过良好的教育，知识面广，对于膳食知识的接受能力较强，注重日常饮食结构的合理，所以膳食知识对超重及肥胖青年控制体重有显著的影响。

从性别来看，膳食知识对女性肥胖的影响较为显著，每增加一个单位的膳食知识，女性BMI指数减少0.541 kg/m2，而男性正好相反。可能是因为与男性相比，女性更加注重自己的身材，在相同膳食禀赋的情况下，女性会刻意吃热量较低的食物，以控制自己的体重，并且男性个体的基础代谢高于女性，导致男性的热量摄入高于女性[25]。

按照收入水平分组后，结果发现低收入组膳食知识对该组人群的BMI指数影响显著，每增加一个单位的膳食知识，BMI指数下降0.349 kg/m2，而高收入组影响不显著，这与许多学者结论一致[25-26]。处于低收入组的肥胖及超重人群，由于受到收入约束购买高热量食物的机会较少，而良好的膳食知识会使他们刻意控制每日的饮食，减少热量的输入，同时低收入者更多从事农业体力劳动，热量消耗较高。但随着收入的不断增长，达到一定水平时，超重及肥胖人群生活水平提高，购买力增强，且多从事与轻体力劳动，频繁的在外应酬和就餐，很少有时间进行体育锻炼，导致其体重不断上升。

表7 异质性分析

4 结论与建议

4.1 总结

研究表明，膳食知识对超重及肥胖的农村居民具有显著负向影响。膳食知识增加会改变超重及肥胖人群的饮食结构，提高食物的配置效率，减少高热量食物的摄入，从而控制体重。因此，提高超重及肥胖人群的膳食知识，对控制其肥胖具有重要作用。而这一结论不适用非超重及肥胖人群，可能是出现“知行相悖”的现象[22]。一些非超重及肥胖人群虽然拥有良好的膳食知识，知道什么食物不利于健康，但由于自我控制力差，挑选食物时往往只根据自己喜好。收入对于超重及肥胖人群肥胖影响不显著，这一结论与许多学者营养需求的收入弹性接近于0的结论相近[27]。本文进一步按照年龄、性别和收入水平分组回归，发现年龄越大膳食知识对超重及肥胖人群BMI指数影响越不显著，女性比男性影响显著，低收入比高收入影响显著，这与该人群的生活方式、社会文化等因素相关。

4.2 建议

1) 加强对农村超重及肥胖人群膳食知识的教育，尤其针对农村年龄较大的男性。政府相关部门要制定简单明了的膳食指南，全方位、多途径的宣传膳食知识，加强与村委会的沟通联系，举办村民感兴趣的膳食宣讲活动，发放健康生活、合理饮食的宣传手册。

2) 政府要大力发展公共体育设施，提供更多篮球场、乒乓球台、健身器材等公共体育设施，并建立长期的维护、保养机制，积极引导农村居民进行体育锻炼，这对我国农村居民控制肥胖，提高身体素质具有重要意义。

3) 由于每个个体的饮食习惯存在差异，要根据不同性别、年龄等特征，采取相应的饮食指导，不能一刀切。同时要做到知行合一，在科学的膳食知识引导下，合理控制饮食，不能贪图一时的满足，真正在实际中减少肥胖的发生。

4.3 不足及展望

由于本文采用横截面数据，只能研究短期内膳食知识对超重及肥胖农村居民的影响，且无法分析相关因素之间的因果关系，因此有待今后采用面板数据，排除干扰因素从而确定因果关系，使得结果更为精准。此外，本文未将农村居民膳食知识的获取途径作为关键变量，研究膳食知识获取途径对肥胖的影响可以更好得为政府制定相关政府提供参考。