1.3.1　概念界定

所谓脆弱性是事前对一些福利水平在未来经历损失的概率的解释。一个家庭由于不确定事件引起的未来福利损失可以被定义为脆弱性。也就是说，脆弱性作为衡量落入贫困风险的指标，可以被看作是评估未来无法达到某一福利水平的概率。本书所采用的营养脆弱性的概念来自Christiaensen（2000），即当前家庭在未来陷入营养不良的概率。具体概率的测度方法将在第四章中有详细介绍和分析。

本书所涉及的食物价格主要是指与农村家庭日常食物消费密切相关的食物价格。CHNS的社区调查中共涉及谷类、食用油、糖及主要调味品、蔬菜、水果、肉禽类、鲜奶及奶制品、鱼和豆腐等9大类共39种食物的价格，且分别包括大商场的零售价格和自由市场的价格。鉴于农村的消费行为大都集中在自由市场中，所以本书选择以自由市场价格作为农村市场价格的代表。具体的食物价格处理方法在本章后面有详细介绍。

本书对农村居民营养水平的衡量主要通过家庭每标准人日的能量、蛋白质摄入量来实现。具体折算过程将在后面进行介绍。

1.3.2　数据来源及相关处理说明

本书主要使用的是中国健康与营养调查（China Healtll and Nutrition Survey，CHNS）数据，该数据库是一个免费的大型数据库。这项调查选取了在地理位置、经济发展、社会资源、健康情况等方面差异大的九个省份，分别在1989年、1991年、1993年、1997年、2000年、2004年、2006年、2009年实施了调查。样本覆盖了辽宁、黑龙江、江苏、山东、河南、湖北、湖南、贵州和广西的某些农村和城市，这九个省份分布在中国的东部、中部、西部地区，经济和社会发展水平具有较强的代表性。调查采用整群、多阶段随机抽样的方法，对这九个省份的农村和城市分别抽取样本，每年大约抽取4400个左右的家庭，15000余人，内容涵盖了家庭收入的详细信息、家庭成员情况、个人收入、个人人口学基本情况（包括年龄、性别、教育背景、婚姻状况、工作等信息）、食品消费、医疗卫生、营养摄入情况等信息。最为重要的是，在CHNS中，还搜集了各地关于物价水平方面的详细信息，并且用搜集到的价格信息将农户的收入水平进行了平减，这个指数比统计局公布的各省的物价指数能够更准确地反映出不同地区间的物价水平和通货膨胀的差异。

（1）营养摄入的衡量与测定。

本书使用的是中国健康与营养调查项目（CHNS）2004年、2006年和2009年在家庭膳食调查方面的数据，该项目的家庭膳食调查采用的是家庭膳食称重法。据该项目的中方负责人介绍：

家庭膳食称重采用连续三天调查方式，从周一到周日随机抽选三天。采用校正过的杆秤，最大允许量为15公斤，最小感量为0.02公斤。从第一天起记录全家食物盘存情况包括储存在冰箱内的各类食物并做好记录。在三天中每天购进的食物和家庭自产的食物也要记录下来。也要将每天浪费的食物（如坏掉的、喂家禽家畜的），按估计量做好记录。在调查结束时，要将所有剩余的食物再称一遍，记入表内。同时记录好家庭用餐成员（包括客人）的性别、年龄、劳动强度、职业。

虽然不能由此数据得知家庭成员的食物消费状况，但是可以由它粗略地估算出家庭人均的食物消费量，并由此分析家庭的食物消费特征。本书就利用此数据分析农村家庭在食物消费及营养摄入方面的差异。

本书主要根据《中国食物成分表（2004）》提供的食物代码和食物营养成分组成，将食物类别分为米及其制品、面及其制品、其他谷类、薯类及其制品、豆类及其制品、蔬菜类及其制品、水果类及其制品、猪肉、其他畜肉、禽肉、乳类及其制品、蛋类及其制品，鱼虾蟹贝类、含酒精饮料、糖类、动物油脂、植物油脂、其他类（包括调味品等），然后根据其具体的消费量折算为营养摄入量。

（2）标准人日。

为了使不同特征的家庭营养水平具有可比性，本书参照张印午（2013）提供的折算方法，根据不同年龄、性别和体力活动水平将其折算成标准人日数，计算家庭的每标准人日数的营养摄入量。在具体考察过程中，为了减少异常值的影响，本书舍去了大于5个标准差以外的样本。

中国健康与营养调查项目在1993年的调查手册中对人日数的含义做了如下说明 ：

一个人24小时就是一个人日。如果一个人每天仅吃两顿饭或由于特殊环境吃三顿饭以上（比如重体力劳动者等），在这两种情况下都是算一个人日。在计算一个人（与家庭食物消费有关）的人日数时，先将这个人调查日内在家用餐的次数按用餐时间（比如早餐、午餐、晚餐）分别加总，再将加总数按一定的权重求和，比如早餐是20%、午餐和晚餐各是40%。如果一个人一天只吃两顿饭，那么每顿饭的权重是50%，并且两顿饭构成一个人日。一般情况下，权重是根据用餐时的主食计算，举个例子，如果一个人早餐吃2两面包和1两大米粥，午餐和晚餐各吃4两米饭，那么这个人一天的主食就是11两。不同用餐时间的权重就是，早餐：3÷11×100%=27%，午餐：4÷11×100%=36%，晚餐也是36%。如果有人早餐只吃鸡蛋、喝牛奶而不吃主食，并且其他用餐时间也只是吃很少的主食，那么在这种情况下就要进行综合判断。另外，学龄前儿童都是按每餐33.3%的权重计算。

中国健康与营养调查的数据文件直接给出了调查日内在家庭用餐的所有人的人日数，并记录了这些人的年龄、性别和体力活动水平。在计算家庭人均食物消费及营养摄入时，不能将这些人的人日数直接加总来求平均，因为这些人的特征不同，他／她们对食物的消费及营养的需求有很大的差异。这时就需要将所有的人折算成标准人。标准人是指一个18周岁从事轻体力活动的男性，他每日的营养参考摄入量是能量2400千卡、蛋白质75克、脂肪67克 。在计算家庭人均营养摄入时，这个人群所对应的能量、蛋白质及脂肪的标准人系数都为1，其他人群所对应的标准人系数是通过将该人群所对应的每日参考摄入量除以一个标准人每日的参考摄入量获得。每一特定人群的能量、蛋白质及脂肪的标准人系数见表1-1。另外，在计算家庭人均食物消费量时，各特定人群的标准人系数与计算能量摄入时的标准人系数相同。

（3）食物价格的加权处理说明。

相比已知的其他文献，本书采取的价格属于社区的客观价格，这更能代表当地的市场价格情况。下面以2006年的社区价格数据为例，说明具体的处理过程：

①大米价格。

《中国食物营养成分表（2004）》中列出的大米主要包括普通大米和好大米，其中好大米包括特等粳米、优标籼米、特等早籼、特等晚籼、籼稻谷、黑米、香大米、优糯米、血糯米、高蛋白豆米粉等，我们将同一社区中的好大米的食物代码及其消费量全部挑出，计算好大米的消费量，同时计算所有米类的消费总量，以此来计算好大米和普通大米的价格权重。从粗略的描述性统计来看，普通大米的百分比的均值为97%，因此，我们在实际应用时，直接用普通大米的价格作为大米的社区价格。

②面食价格。

在整理数据中发现，绝大多数家庭在消费面食时是以面条和馒头为主，并且在记录实际消费时很少会区分富强粉和标准粉，样本中涉及面食消费的共有5640条食物记录（其中农村为3547个样本），其中涉及富强粉和富强面条和挂面、富强粉馒头的仅有228个（农村的样本为106个），而且通过百分比的测算发现，在这些样本中的富强粉的消费量比例均值也仅为20%左右，因此，我们可以在计算价格时忽略富强粉，仅以标准面粉和标准面条的价格为面的价格。现在要做的是，将面粉的价格和面条的价格进行整合。我们的处理是，将馒头、花卷、烙饼、烧饼、油饼、油条等除了面条以外的面食消费量作为小麦粉的消费总量 ；将各种挂面和各种面条作为面条的消费量；然后将两者加总，分别求出面粉和面条的消费量比例，以此作为求两者加权价格的权重系数。

③其他谷类。

谷类中本应该计算玉米、小米和高粱等其他谷类的消费量及所占比重，从样本数来看，从鲜玉米到玉米面、玉米糁，所有的玉米类的食物支出只有785个，其中农村有504个样本，均值为456克，其样本量和消费量相对大米和面食而言较小，因此，在进行谷类价格衡量的时候，暂时先不考虑这部分消费，这部分食物的价格数据也不需要进行权重调整。

④油类价格。

油类数据涉及菜籽油（796）、茶油（26）、大麻油（7）、豆油（1093）、红花油（1）、胡麻油（5）、花生油（1198）、混合油（49）、葵花籽油（24）、色拉油（567）、香油（329）、棉籽油（34）、精炼油（837）以及辣椒油和橄榄油、玉米油等样本量均不足10个的小油种等多种油类食物编码 。其中，社区价格中包括菜籽油、茶油、豆油、花生油、棉籽油、精炼油（猪油）等的价格，仅从总样本数来看，菜籽油、豆油、花生油、色拉油、精炼油是主要的油品，香油虽然样本数并不少，但是通过生活常识来看，它仅作为调味品存在，其用量相对较小。因此，在具体的处理中，我们将不考虑茶油、大麻油、胡麻油等小油种。从社区的价格数据可得性来看，除了色拉油没有价格之外，其他油种的价格都有。根据现有的市场价格来看，色拉油的价格与豆油的价格比较接近，因此，在实际处理中，我们可以近似地将豆油和色拉油的消费数量进行加总，与豆油价格相匹配。花生油、菜籽油分别计算其消费量并计算其占总消费量的百分比。对于精炼油而言，经数据统计我们发现精炼油中主要是猪油占90%以上，因此，本书将不细分动物油脂中的牛油、羊油和猪油，而统一相加，并且与社区中的精炼油价格进行匹配。

关于油类消费，有两种处理办法，一是求总的油类消费数，然后根据不同油类的消费百分比作为权重，加权价格；二是分别计算植物性油脂和动物性油脂，分别计算各自的价格。本书在后面的处理中求出菜籽油、豆油、花生油、精炼油占消费总量的比重，以此作为计算油类价格的权重。

⑤蛋类价格。

从已有的数据来看，蛋类的价格和消费量加总较为简单，社区价格中只涉及了鸡蛋的价格，而从实际生活经验来看，鸡蛋是所有蛋类中消费量最大的蛋类，因此，本书在计算鸡蛋的消费量时包括了鸡蛋（平均）、白皮鸡蛋、红皮鸡蛋、土鸡蛋等，将其加总即为鸡蛋的总消费量，使其与社区价格进行匹配即可。前面已经对所有蛋类进行了总消费量计算，严格来讲，我们需要将鸡蛋的总消费量与所有蛋类的总消费量进行对比，如果占绝对多数，那么这么处理才是合理的。结果表明，鸡蛋占所有蛋类的消费百分比均值为93%以上，因此，可以只用鸡蛋的消费量和价格来代表家庭的蛋类消费。

⑥蔬菜价格。

蔬菜的特殊之处在于，其涉及食物种类非常多，包括藻类在内，在食物成分表中共有291种，而社区价格只涉及油菜和白菜及另一种常见蔬菜的价格，但目前的数据中缺乏对该常见蔬菜的编码记录，因此在实际处理中，只有白菜和油菜的价格。那么在处理消费数据时，本书只能将白菜和油菜及其细分种类的消费量进行加总，并按照之前的处理方法进行价格加权，得到蔬菜的价格。在这里需要看一下白菜和油菜的消费总量占所有蔬菜类消费总量的比例。从蔬菜的统计结果来看，这两种蔬菜在所有的蔬菜消费中，均值在30%左右，这在近300种蔬菜中，其比重相对是比较高的，因此，有一定的代表性。

⑦水果价格。

水果与蔬菜类似，其涉及品种达160余种，但是社区价格中只给出了苹果和柑橘两种水果，因此处理思路同蔬菜，先要判断苹果和柑橘在所有水果消费中的代表性，然后再分别加总各种苹果和各种柑橘的消费总量，求出两者的比例，然后将其作为两者价格进行加权的权重。从统计数据来看，这两种水果占所有水果消费的比例均值为56%，有较好的代表性。

⑧肉类价格。

肉类主要包括猪肉、瘦肉、牛肉、羊肉、鸡肉等，此处本书只考虑一般意义上的猪牛羊鸡肉，特殊加工或特殊部位的肉类消费因为占比比较小，因此不做考虑。社区中这几种肉类的价格都包括在内，因此，只需要各自加总其消费量，然后求出这几种肉类的消费比重，即可作为其价格的权重。经查，这几类肉的消费总量占社区肉类消费的53%以上，因此，有较好的代表性。

⑨奶类和鱼类价格。

经过对样本的梳理发现，奶类食品共有38种食品，但有消费记录的为581个，且大都为城市人口消费，以普通牛奶居多，共有305个样本，其中仅133个为农村样本。同时，本书发现豆腐为主的豆制品消费在样本的消费中占的比例较多，因此，从蛋白质来源方面，本书认为牛奶并不是农村的主要蛋白质来源，因此在实证分析中暂时不考虑这部分数据。

经过对样本的梳理发现，鱼类食品共有137种食品，但社区所提及的鲤鱼、带鱼和胖头鱼有消费记录的共为300个，且大都为城市人口消费，其中仅114个为农村样本。因此，同奶类的处理方法一样，我们在计算中暂时不考虑这部分数据。

⑩豆类制品价格。

在食物成分表中，豆腐和豆腐干都有很多种类型，我们将豆腐类和豆腐干类的消费量加总，然后求出两者分别占的消费比，以此作为加总社区价格中豆腐干和豆腐价格的权重。经检验，豆腐和豆腐干制品消费量在所有豆制品消费量中占比达到69.4%，因此具有一定的代表性。

（4）其他主要控制变量的处理说明。

①关于收入来源的数据处理。

根据Hetel（2004）和Mornika Verma（2009）的文章思想 ，我们对所涉及样本的收入来源进行了区分。主要收入来源分为5大类，其中包括农业收入、小手工或小商业者、工资收入家庭、转移支付家庭（即以私人转移和退休金为主的家庭）、其他收入来源（租金等）。其中，农业收入中包括以农作物收入、养殖收入以及渔业收入等。首先，本书将家庭净收入的异常值进行了处理，删除家庭净收入为负及超出5倍标准差的样本，在4000余个样本中，这类异常值仅占34个，因此，并不影响本书的整体分析。本书将不同来源的净收入除以家庭收入总和，以求得其各种收入来源所占的比例。由于很多农村家庭都存在兼业情况，因此他们的收入来源并不存在某一种收入来源占绝对多数（即50%）以上，因此，在对家庭进行收入来源分组时，是按照这5种收入中最高的比例进行划分。比如，如果该农户的农业收入占总收入的比重比其他各种收入来源都多，那么就认为该农户为以农业收入为主的家庭。

在具体分析中涉及收入来源比例的数据，就以前面所提到的每一类的净收入占总收入的比例来表示。其中非农收入比例是指将农业收入扣除之后，剩下所有收入的占比。

②关于自给自足率的整理。

农户在从事农业生产过程中，种植业、渔业以及经济作物等生产活动中所生产的农产品部分用于自家消费，而不出售。CHNS在调查过程中对此类消费进行了统计。农作物方面的问题是“一般你们会消费这些自己生产的农作物，请估算一下，如果把自己消费的农作物拿出来卖，可以卖多少钱？” 这部分即作为农作物方面用于自给自足的部分。此外，问卷中还涉及家庭养殖和家庭渔业的自给自足情况，其中问题涉及“是否留了一部分自己吃？吃的值多少钱？”。需要特别指出的是，农村家庭不仅将部分农作物用于自身食物消费，还有一部分用于家庭畜牧产品的养殖饲料，因此在自给自足部分的测算中，本书也将“使用自家生产的动物饲料估计可节约多少钱？”这一问题纳入其中。但在具体的处理过程中，由于蔬菜水果的自给消费数据缺失，养鱼业占的比例非常小，因此在计算家庭自给自足率的时候，只算种植业的消费数量和肉类的消费数量。本书将农户用于自身消费的这些农产品的总价值相加，并除以其农产品的年度总收入，即得到其自给自足的比率。

此外，本书在后续的实证分析中还涉及了家庭特征、市场条件等其他控制变量，由于数据处理相对简单，在此将不再一一赘述，在以后的实证分析中会给予必要说明。 KiPHFgTEx91bNCqXn7WTzdKWPJ48Zq+1HSQaauQGviOWYkxTPRSUp+DDO2RFGYVQ