中国西部贫困地区食物安全状况及影响因素研究

毕洁颖，聂凤英，黄佳琦(中国农业科学院农业信息研究所，北京　100081)



中国西部贫困地区食物安全状况及影响因素研究

毕洁颖，聂凤英，黄佳琦
(中国农业科学院农业信息研究所，北京100081)

摘要:基于对陕西省镇安、洛南县，云南省武定、会泽县，贵州省盘县、正安县1 368户农户的调查，采用食物消费得分评估中国西部贫困地区食物安全状况，发现6个样本县食物不安全农户比例为14.9%，食物消费中肉蛋奶和水产品、豆类、水果消费明显不足，户主婚姻为已婚、教育程度越高、农户耕种土地面积越大、房前屋后有菜园子、财富水平越高、经商型和没有负债的农户食物安全水平越高。因此，应努力通过提高贫困地区种植业收入、加强对农民的生产培训和外出打工技能培训、加大对农村地区教育的投入、减轻农户借贷款负担、鼓励农户房前屋后种植菜园子等方式提高农户食物自给水平，从而改善食物安全状况。

关键词:中国西部贫困地区;食物安全;食物消费得分;影响因素

贫困与饥饿是国际社会面临的共同挑战，消除贫困和饥饿是人类社会发展的基本要求。据世界银行2015年报告显示，按照全球每日生活标准低于1.9美元(2011年购买力平价)的最新世界极端贫困标准，东亚和太平洋地区的贫困人口比例从2002年的29.1%下降到2012年的7.2%，2014年贫困发生率约为4.8%，其中中国在该贫困标准下贫困发生率为4.1%［1］。中国政府始终将减少贫困、保障粮食安全作为国家发展的重要目标和任务，中国的贫困在很大程度上仍是农村的贫困问题，中国农村7 017万贫困人口(按照2011年2 300元人均年纯收入)脱贫是2020年全面建设小康社会目标顺利实现的关键。解决贫困人口的食物安全问题是消除贫困的基础性和目标性问题，改善贫困人口的食物安全水平是提高全国食物安全整体水平的关键。Sen［2］的研究将食物安全的重心放在农户和个人层面，认为只有当最贫困和脆弱的人群也能够在经济上、客观物理条件上获得足够的食物时才意味着食物安全。因此，本文研究贫困地区有多少人食物不安全并分析导致食物不安全的原因，旨在为更好地制定有针对性的政策措施提供借鉴和参考。

1　研究方法

1.1食物安全测量方法

食物安全包含四个维度:可供量、可获得性、可利用性、稳定性。单一的指标无法反映食物安全的复杂性和多维性，因此FAO［3］提出了一套指标体系，分别衡量食物安全的四个维度。考虑到测量的可操作性、应用性、成本、目标等因素，许多国际机构都发展出简单、直观的指标来衡量食物安全。本文采用由世界粮食计划署(WFP)推荐使用的食物消费得分(Food Con-sumptionScore，FCS)方法，将不同种类的食物赋予不同的权重，并通过调查1周内各种食物的消费频次，将各种食物的权重乘以频次后求和计算出总得分［4］。

表1　食物分类及权重

1.2食物安全影响因素的分析方法

对影响因素的研究一般的做法是采用多元回归或Logistic模型，以研究主体食物消费得分或是否食物安全为因变量、各种因素为自变量，衡量自变量对农户食物消费得分或成为食物不安全农户的可能性影响大小。在生计资本框架下选取具体的可能影响因素。人力资本方面，采用反映家庭人力资本结构和质量的变量以及其他一些人口学特征变量，具体包括家庭人口规模(在家居住家庭成员人数、外出打工/上学等在外生活人数)、年龄(户主年龄)、户主性别、户主婚姻状况、户主受教育程度、户主及配偶接受培训情况、抚养比和家庭成员健康状况(有无慢性病家庭成员)。自然资本方面，采用耕种土地面积、房前屋后有无菜园、是否养殖家畜及遭受自然灾害变量。物质资本方面，采用财富指数来综合反映。金融资本方面，主要反映农户收入水平及来源，包括收入水平和生计类型。社会资本方面，采用有无债务变量。另外，为研究6个县之间食物安全的差异情况，引入代表各县的虚拟变量。

1.3抽样方法

本研究的基本抽样单位为农户，采用多阶段抽样的方法确定样本农户。第一阶段，采用判断抽样选取样本县;第二阶段采用采用按照人口加权的抽样方法(PPS)选取样本村;第三阶段采用随机抽样选取样本农户。第一步，基于肖运来等［5-7］的研究结论，从食物最不安全的271个贫困县中，选择具有合作意愿、合作基础良好，能获取相关数据的贫困县。根据成本约束，确定3个省的6个县，分别为陕西省的镇安县和洛南县、云南省的武定县和会泽县、贵州省的盘县和正安县。第二步，根据标准的样本量计算公式计算样本量。由于本研究旨在分析6个县的食物安全状况，确定各县食物不安全人口比重，因此，采用比例问题样本量公式如(1)式。

(1)式中，n代表计算的样本量; DEFF为设计效应; Z为临界值;α为显著性水平; 1-α为置信水平; p为估计的食物不安全水平相关度; d为精度。

考虑到部分农户可能无法参与或完成一份有效问卷，这里假设调查的有效回应率为90%，因此各县有10%的过度抽样。其他参数包括:置信水平1-α=95%，估计的食物不安全水平相关度p =50%，精度d =10%，设计效应DEFF =2，此时各县样本量为214，按照前期调查经验，在每村抽取12个农户，每县抽取19个村，得到每县实际调查样本量为228，6个县总样本量N = 1 368。第三步，采用按照人口加权的抽样方法(PPS)按照每个县各村人口数抽取19个村，人口越多的村抽到的概率越大。第四步，采用随机抽样的方法，根据各村花名册在每个样本村中随机抽取12个农户。这样，每个县抽取19个村228户，6个县共抽取114个村1 368户。调研时间为2012年7—8月，为正常月份，不是收获或缺粮季节，也没有大的传统节日，保证了调研数据的平滑性和代表性。

2　食物安全状况分析

2.1整体食物安全状况

在1 368户样本农户中，食物不安全农户仅有7户，占0.5%;食物临界组农户有197户，占14.4%;食物安全农户有1 164户，占85.1%，可以发现，食物不安全农户比例非常低。为便于比较分析，将食物不安全农户和临界组农户划分为食物不安全农户，整体食物不安全农户比例为14.9%。各县食物安全状况差异较大，洛南县食物不安全农户比例最高，为32.2%，即仍有1/3农户面临严重的食物安全问题;正安县食物不安全农户比例为18.9%、镇安县为12.7%、盘县为9.6%、会泽县为8.3%、武定县最低，为7.9%。

食物消费得分情况与食物不安全农户比例基本一致，洛南县平均食物消费得分最低，仅为48.1;武定县最高，为63.5，六县平均为57.2。整体来看，云南省由于气候及饮食习惯等因素影响，农户消费蔬菜、腊肉等频率高于贵州省和陕西省，因此武定、会泽两县食物消费得分较高，食物不安全农户比例较低，贵州其次，而陕西省受农户种植、养殖结构的影响，食物生产种类明显比云南省少，因此食物消费也受到制约。

2.2食物消费情况

从各类食物的消费频率来看，谷物消费频率已达到饱和状态且保持稳定，食用油、蔬菜消费频率较高但仍未达到每户每日消费的状态，肉类和水产品平均消费频率为4.4，即平均7d中有4.4d消费肉类，其次为豆类，1周中有3d消费，水果1周中有2.2d消费，糖1周中有1.5d消费，奶类消费频率最低，平均1周中仅有0.9d消费，其主要集中在有小孩的家庭(表2)。值得一提的是，云、贵两省学生营养餐计划已覆盖样本县。在会泽调研中，农户反映由于学生在营养餐计划中会得到免费的牛奶供应，因此部分农户减少对小孩的牛奶支出，使得孩子在家食用牛奶的频率降低。

3　食物安全影响因素分析

在建立模型前，首先确定食物消费得分为因变量，将拟选取的可能影响食物消费得分的各变量分别与食物消费得分做偏相关分析，得到偏相关系数表，发现在家居住家庭成员数量、户主年龄、户主婚姻状况、户主受教育程度、户主或配偶培训情况、是否有慢性病家庭成员、耕种土地面积、门前屋后是否有菜园、是否饲养牲畜、财富指数、收入水平、生计类型、是否负债等变量均与食物消费得分有显著的相关关系，而外出打工或在外生活家庭成员数、家庭抚养比、户主性别、是否遭受自然灾害冲击与食物消费得分没有显著相关关系。另外，由于农户收入水平与财富指数有高度相关关系，为避免过度评价收入及财富对食物安全的影响也避免模型出现多重共线性，仅采用财富指数指标。

表2　六县周计分类食物消费频率　单位: d/周

建立回归模型如(2)式:

1由于户主婚姻状况、户主或配偶培训情况、是否有慢性病成员、是否有菜园、是否饲养牲畜、是否收到汇款、是否负债均为而分类变量，户主受教育程度、财富指数、生计类型均为多分类变量，因此在引入模型前先生成相应虚拟变量。户主婚姻状况: 1 =结婚、0 =其他;户主或配偶培训情况: 1 =接受过培训、0 =未接受过培训;是否有慢性病成员: 1 =有慢性病成员、0 =没有慢性病成员;菜园: 1 =有菜园、0 =没有菜园;饲养牲畜: 1 =饲养牲畜、0 =未饲养牲畜;负债: 1 =有负债、0 =没有负债;户主受教育程度:分为5类，1 =未上学、2 =小学(含小学未毕业)、3 =初中(含初中未毕业)、4 =高中(含高中未毕业)、5 =高中以上，分别生成5个虚拟变量，并以未上学为参照组，将其余4个引入模型;财富指数:分为5类，1 =贫困户、2 =较贫困户、3 =中等户、4 =较富裕户、5 =富裕户，分别生成5个虚拟变量，并以贫困户为参照组，将其余4个引入模型;生计类型:分为8类，1 =工资型、2 =汇款型、3 =长期打工型、4 =政府补贴型、5 =种植业型、6 =经商型、7 =打零工型、8 =种养兼业型，考虑到种植业型农户数量最高，且与种植业型比较可以研究其他收入来源对食物消费得分的不同影响，因此以种植业型为参照组，并将其他7个虚拟变量引入模型。

表3　食物消费得分影响因素回归模型结果

采用最小二乘估计，对模型的残差项进行零均值均方差的正态检验，得到显著影响食物消费得分的各变量及其影响，发现模型整体拟合效果通过检验，调整的R2为0.194 4 (表3)。从各变量来看，在家人口数、户主年龄、是否参加培训、是否有慢性病家庭成员、是否饲养家畜对食物消费得分影响不显著。家庭婚姻状况对食物消费得分有显著影响。未婚、离婚或丧偶家庭食物消费得分要比结婚家庭低5.19分，这说明稳定的家庭状况对食物安全意义重大。不同户主的受教育程度对食物安全的影响有差异，但当户主为高中以上文化程度时对食物安全状况的影响才显著好于未上学农户，其他受教育程度农户与未上过学户主的农户食物安全水平差异不显著，农户耕种土地面积对食物安全有正影响。耕种土地面积每增加1亩，食物消费得分提高0.19分。有菜园子农户食物安全水平高于没有菜园子农户，由于农户房前屋后菜园子主要种植蔬菜、豆类、水果等，便利的菜园子可以为农户提供更多样的食物，因此有菜园子农户食物消费得分比没有菜园子的农户高2.10分。财富等级对食物安全影响显著。财富指数越高食物消费得分越高，较贫困户与贫困户食物消费得分差异不显著，但中等户比贫困户高5.18分、较富裕户比贫困户高12.0分、富裕户比贫困户高14.47分。不同生计类型对食物安全影响有差异，其中经商型农户食物消费得分显著高于种植业型;政府补贴型低于种植业型，但差异不显著;其他类型与种植业型差异不显著。负债对食物安全有负影响。有负债农户食物消费得分比没有负债农户低2.92分。对负债农户的进一步分析发现，67.5%农户的有负债，且负债的最主要原因是建房(25.1%)，因此高额的建房支出会影响到农户食物安全状况。

4　结论与建议

从样本县农户食物安全水平来看，14.9%的农户仍面临食物不安全的威胁，该比例高于贫困发生率，因此贫困地区的食物安全问题仍不容忽视。贫困地区的食物消费中，肉蛋奶和水产品、豆类、水果消费显著不足，应从供给上着手改善。综合影响食物消费得分的因素，为提高农户食物消费得分改善食物安全状况，应在以下方面制定相应政策及扶持措施:

(1)努力提高农村贫困人口收入，尤其是种植业收入，鉴于贫困地区传统种植业比较收益低，应根据贫困地区资源禀赋大力发展特色种植业。(2)加强对农民的各种生产培训和外出打工技能培训。生产培训尤其是特色产业培训对提高农民收入从而改善农户食物安全状况有显著影响，而外出打工技能培训既有利于增加就业机会也有助于提高打工收入。(3)继续加大对农村地区教育的投入。教育是一项长期工程，其对食物安全也具有长远的影响，只有对教育投入积累到一定程度，农民受教育程度提高到一定水平，其作用才能显现，对当前教育的投入对保障未来食物安全具有重要意义。(4)针对农户借债问题，要改善农村金融状况，增加农户借贷款渠道，减轻农户借贷款负担;要转变农村消费观念，减轻因红白喜事等支出对农民生活造成的负担;加强对农村住宅建设管理，减少过度建设造成的不必要浪费，同时增加对因灾损坏住房农户的住房建设补贴。(5)针对农村青壮年劳动力外出打工增多的趋势，一方面可以规范土地流转防止农村土地撂荒，另一方面对缺地农民要增加其其他收入来源从而保障其食物安全。同时，鼓励农户房前屋后种植菜园子、饲养家畜，充分利用有限土地，提高自给水平。

参考文献

［1］World Bank.2015.“Staying the Course”East Asia and Pacific Economic Update (October)［R］．World Bank，Washington，DC，2015，10:29-30.

［2］Sen A.Poverty and Famines: An Essay on Entitlement and Deprivation［M］．UK: Oxford University Press，1981: 58-95.

［3］FAO.State of Food Insecurity in the World 2013［M］．FAO，2013:16-23.

［4］Nie Fengying，et al.Analysis of Food Security and Vulnerability in Six Counties in Rural China［M］．Beijing: China Agricultural Science and Technology Press，2011:7-8.

［5］肖运来，聂凤英.中国食物安全状况研究［M］．北京:中国农业科学技术出版社，2010:50-54.

［6］毕洁颖.中国农村贫困人口食物消费研究［D］．北京:中国农业科学院，2011:37-40.

［7］黄佳琦，等.我国西部农村食物营养安全分析［J］．中国食物与营养，2014，20(1) :5-9.

(责任编辑李婷婷)

Food Security and Determinants in Poverty Areas of Western China

BI Jie-ying，NIE Feng-ying，HUANG Jia-qi
(Agricultural Information Institute of Chinese Academy of Agricultural Sciences，Beijing 100081，China)

Abstract:Based on the fields survey of 1 368 rural households in Zhen'an and Luonan county of Shaanxi province，Wuding and Huize county of Yunnan province，Panxian and Zhen'an county of Guizhou province，this paper estimated the food security status of proverty areas in Western China with Food Consumption Score.The food insecure households accounted for 14.9% and the meat，egg，milk and aquatic products，beans and fruits consumption was in far shortage.Married households，higher education，larger cultivated land area，family vegetable gardens，higher wealth index，and business income and without debt household could indicate a higher food consumption score.Measures including increasing the cropping income and investment in training and education，easing the debt burden，and encouraging farmers to explore family gardens should be adopted to improve the food security status.

Keywords:poverty area in Western China; food security; Food Consumption Score (FCS) ; determinant

通讯作者:聂凤英(1963—)，女，博士，研究员，博士生导师，研究方向:农业经济管理。

作者简介:毕洁颖(1984—)，女，助理研究员，博士，研究方向:粮食安全与减贫。

基金项目:国家自然科学基金“农村贫困人口粮食安全研究”(项目编号: 71173222) ;自然基金青年项目“食品价格波动对连片特困地区农户营养安全的影响研究”(项目编号: 71303239)。