2.2 市场化对家庭食物消费的影响
2.2.1 市场化对家庭食物消费的影响
传统的消费理论指出，家庭消费主要受收入水平的约束，但同时也会受到家庭自身特征以及其他社会经济因素的影响，商品价格就是其中最为重要的影响因素。因为商品价格的波动会影响家庭相对收入的变化，进而对其消费量和消费组合产生影响。就食物消费而言，食物价格上涨，直接影响居民的食物消费，家庭可能会通过转变其消费模式，降低所消费食物的数量或质量，来抵消价格上涨带来的冲击，但这会影响家庭成员的营养摄入（World Bank，2012）。
我国农村地区是家庭食物不安全风险相对集中地区，主要表现在家庭粮食生产能力不足，收入水平较低，粮食价格波动等方面。农户对价格上涨和粮食减产的风险承受能力较低，而且粮食购买能力受粮食价格的影响较为显著（高峰，2011；公茂刚，2010；郭劲光，2009）。随着收入水平的提高以及城市化进程的加快，我国农村居民食品消费商品化趋势日益明显（Fred Gale，2006），农村食品市场的发育对农村居民消费结构也已产生了重要影响（黄季焜，1998）。因此近年来，关注我国农村居民消费行为，尤其是食品消费行为已经成为农业经济研究中的重点问题。
根据需求理论中的效用可分假设，价格对于家庭食物消费的影响可以通过两步预算决策进行分析：第一步是家庭将一部分收入用于食物支出，这部分决策受到家庭收入、家庭规模、食物价格和非食物价格以及当地市场化水平、家庭偏好等影响。其中偏好受家庭规模和年龄、性别结构和种族以及地区等影响，食物补贴政策也会影响人们的食物消费。第二步即为家庭将食物支出分布于不同的食物之中，影响这一决策的主要因素有：食物支出的总额，家庭规模、结构，相关食物的价格，是否参加政策补贴计划以及影响家庭生产的要素，如户主信息，教育水平以及时间成本等（Peter Basiotis and Mark Brown，1983）。
目前已有的文献在分析食物价格对于家庭食物消费时，很多都是基于价格与消费之间的弹性分析，以观察食物消费量与其自身价格波动以及相关价格变动之间的关系。比如ELES（Expended Linear Expenditure System）线性模型、AIDS（Almost Ideal Demand System）模型以及非线性的QUAIDS模型等。鉴于国内外已有大量关于价格与消费弹性分析方法和实证类的文献。因此，本书在此仅仅是挂一漏万，只评述与中国居民，尤其是农村居民食物消费相关的文献。本书主要从以下几个方面对相关文献进行汇总和比较：一是分析方法；二是分析对象及数据来源；三是主要结论之间的异同。
（1）价格与家庭食物消费：分析方法的比较。
从分析方法来看，国内外学者所采用的方法主要集中于ELES和AIDS模型，尤其由于AIDS模型的灵活性和更强的解释力，因此更加受到国内外学者的偏爱。在AIDS模型方面，郭爱军（2008）利用AIDS模型分析了我国农村居民消费结构的动态变化；穆月英（2007）则利用AIDS模型分析了我国农村居民食物消费的南北区域差异；李小军（2005）则分析了粮食主产区农村居民的食物消费行为；周津春（2006）利用AIDS模型分析了农村居民的食物消费情况；董国新（2009）则利用修正的AIDS模型，通过面板数据分析了西部城镇居民食物消费情况；郭晗（2012）则利用AIDS模型分析了中国城乡居民的消费偏好差异。
此外，秦秀凤（2006）对ELES模型进行了再扩展，分析了中国农村居民粮食直接消费的影响因素。Shenggen Fan（1995）、屈小博和霍学喜（2007）均使用两阶段LES-AIDS模型估计了中国农村居民的完全需求系统；王志刚等（2012）则在国内外文献的基础之上，引入一个嵌入时间路径的LA/AIDS模型，分析农村食品消费结构的转变规律；喻闻等（2012）则运用LA/AIDS估计了中国农村居民的食物需求的价格弹性和支出弹性；吴蓓蓓等（2012）运用QUAIDS模型对不同收入家庭食品消费结构及其消费行为进行了分析；Steven T．Yen和Biing（1996）通过超对数需求模型，分析了中国家庭对肉类的消费情况。范金等（2011）则同时选取6种需求系统模型对中国农村居民的食物消费进行分析比较，结果证明QUAIDS的估计结果最优。
（2）价格与家庭食物消费：不同数据来源的比较。
从所使用的数据来源来看，国内外文献大多使用的是微观调查数据，但大都为部分省份的调查数据，当然也有部分文献使用的是宏观年鉴数据。由于使用数据的来源不同，因此在对食物需求量和食物价格方面的处理方法也不同。
在使用宏观数据的相关文献中，大都缺少直接相对应的价格和消费量数据，因此在处理方法上各有不同。例如，郭爱军（2008）采用的是《中国统计年鉴》1997—2006年的农村居民的消费数据，其中，消费品价格的处理是以1995年为100进行的指数化处理；王志刚（2012）所涉及的农村居民消费的主要食品有以大米和小麦为主的粮食，以猪肉、鸡肉、牛羊肉为主的肉类以及禽蛋类和水产品。其消费量取自《中国统计年鉴》1978—2009年。而历年价格数据则是根据历年价格分类指数和2008年农产品集贸市场价格递推计算而得的。在价格处理过程中，主要采用了价格指数原则、消费支出原则和总类平均原则。但其各类食品价格数据来源不同，部分来自国研网，而水产品数据则来自于农业部网站。
董国新（2009）同样利用年鉴等宏观资料作为食物价格数据的来源。其文献以西部地区1992—2005年各省区市统计年鉴和国家统计局资料等搜集西部各省份城镇居民家庭平均每人面粉、大米、玉米、油脂类、奶类、水产品、蔬菜、水果、酒类和烟草等12类食品的消费量、食品消费支出等数据，其价格处理是从中国价格信息网收集的城镇12大类食品中各小类食品的价格，大类食品价格为其包含的细分食品价格按其支出金额加权计算所得，如肉类价格为猪肉、牛肉、羊肉和禽类的价格按各自支出金额加权获得。
范金（2011）则采用的是2008年各省份农村居民食物消费量，数据主要来自《中国农业年鉴》和《中国农村统计年鉴》，其中涉及12种商品，分别是谷物、豆类、蔬菜及制品、食用油、猪肉、牛肉、羊肉、家禽、蛋及其制品，奶及其制品、水产品、水果。而价格数据主要取自国研网数据库中的农产品农贸市场价格，对于缺失的奶制品价格主要通过《中国畜牧业年鉴》进行补充核对；此外，由于谷类等价格为小麦、大米等食品的细分价格，其文献则根据《中国农业年鉴》中的细分消费量进行加权求和，而缺少细分消费量的蔬菜、水果、食用油等食物价格则直接取各细分价格的平均值。
使用宏观数据的优点在于可以对全国总体的情况有更为宏观和整体的把握，可以分析农村居民食物消费的动态变化趋势。但是其局限性也不容忽视，即食物消费量与食物价格之间并不一一对应，而且由于年鉴数据统计的局限性，各类数据的来源和统计口径也不一致，甚至出现了食物价格与食物消费量的乘积最终大于当年农民的食物消费支出的情况（范金，2011）。
在这种情况下，就不得不进行进一步的数据调整，这难免会以损失分析的精确度为代价。而且当前年鉴中的食物消费量往往是均值，即人均食物消费量=食物消费总量／人口数，但是这样处理往往是以家庭成员对食物消费的影响是相同的前提下，而忽略了家庭成员的性别、年龄对消费量差异的影响（Deaton，1986），不利于对微观消费行为的分析。
正是由于宏观数据对于分析微观消费行为的局限，很多文献都采用了微观调查数据来调查农村居民的食物消费行为。Roberta Barnes和Robert Gilling Ham（1984）首次运用微观调查数据进行需求弹性分析，此前Strauss（1982）是第一次运用家户数据进行分析，虽然只有138个家庭，但其文献既有横截面数据又包括暂时的价格波动。
同时，其文献使用价格指数来分析，考虑价格的时间上的变化和地区差异是重要的。而我国目前的微观研究数据也大都来自农村的住户调查数据。例如：秦秀凤（2006）和周津春（2006）均采用陕西省、山东省和江西省农村居民的食物消费状况的住户调查数据；穆月英（2007）以中国农村固定观察点数据，以浙江和河北两省作为南北方地区的代表省份分析了农村食物消费的地域特性；李小军等（2005）通过2003年《粮食主产区农民收入动态监测》课题的抽样调查数据的实证分析粮食主产区农民食物消费情况；屈小博等（2007）则使用陕西省农调队2005年的微观调查数据估计农户的总消费需求和9种食品项目的消费需求；喻闻等（2012）则采用的是全国农户调查数据。
采用微观数据进行需求分析，有以下几个优点：一是样本量一般都较大，有助于得到更为稳定的结果；二是可以将家庭食物消费量与消费支出进行匹配，可以更好地计算食物消费的价格弹性和支出弹性；三是微观调查可以提供更多与消费相关的社会经济变量，例如家庭规模、人口的性别、年龄构成、市场发育程度等，已有的研究已经证实这些因素对于分析农户的食物消费行为具有重要的影响（秦秀凤，2006；喻闻，2012）。但同时也需要注意的是，这些文献中的食物价格并不是实际价格，而是单位价格（unit value），即通过用食物支出除以其消费量得到。例如农村固定观察点数据往往统计的是以年计的数据，即每类食物每年的消费量和消费支出，因此在计算价格时，就需要用整年的消费支出除以消费量得到。这种通过单位价值而不是外生价格来计算需求往往会得到一些有偏的结果。因为单位价值反映了家庭对食物质量的选择。比如，在肉类中往往指人们在肉类食物中的选择，其中包括肉的类型、营养价值、外观、新鲜度和偏好等，对单位价值和收入的回归可能会产生偏误。这可能会造成对收入弹性的高估，而自价格弹性对于正常品而言是高估了，对于低档品而言，应该是低估了（Xiaohua Yu和David Abler，2009）。
要解决微观数据的这一局限性，主要有两种途径：一是将价格作为估计的因变量，自变量为家庭特征以及收入水平等相关因素，将价格拟合值作为价格变量放入弹性分析的模型之中，这就是Cox和Wohlgenant（1986）所提出的基于质量调整的价格估计方法（quality-adjusted prices estimate）。这种方法在实证分析中得到了普遍的应用，例如Zheng（2010，2011）通过此方法调整价格，并利用江苏省城镇居民的调查数据进行食物消费的价格弹性和收入弹性的分析。二是直接采用客观的价格数据，即外生价格来作为价格变量。外生价格可以通过统计年鉴中得到宏观的价格统计数据，例如Xiaohua Yu和David Abler（2009）即是采用省级面板数据来考察中国农村居民食物消费中对食物质量的需求情况。此外，有些微观调查数据库中提供了以社区为单位的食物价格调查，例如CHNS数据库就提供了各个社区39种具有代表性的食物价格，这是比较理想的客观价格调查。贾男等（2011）的研究是目前国内使用客观食品价格数据的少数文献之一。其文献主要考察中国农村居民的“食品消费习惯”特征，文献对CHNS数据库中的社区价格数据进行了处理，其处理方法是从社区调查的数百种食物中选取了8大类共36种食品作为日常食品的代表，其价格均采用自由市场价格。并通过食物代码，将食物价格与食物消费量进行匹配，进而求出食物的实际消费金额。
（3）价格与家庭食物消费：结论差异的比较。
虽然不同的文献其数据来源、分析方法不尽相同，得到的价格和消费量之间的弹性分析的具体数值并不完全相同。但是就结论而言，却很多近似相同之处。已有的文献大都认为，中国农村居民的食物消费中，大米、小麦等主要粮食品种的价格弹性都较低，说明其受价格波动影响较小；而肉类、水产品等食物的价格弹性较高，对自身价格变动最为敏感，受价格波动影响较大（Shenggen Fan，1995；李小军等，2005；秦秀凤，2006；周津春，2006；屈小博等，2007；王志刚，2012）。此外，由于各个文献的研究目的不同，因此在分析农村居民的食物消费弹性的基础之上，他们还得到了一些不同的结论。例如：穆月英（2007）的分析表明，南北方两个省食品消费需求特点受当地的农产品生产结构的影响，河北省对大米和水产品的价格的反应较敏感，而浙江省对小麦和玉米的价格反应较敏感；周津春（2006）和喻闻等（2012）证明家庭规模、人口负担系数、市场便利程度等对食物消费影响显著。大部分食物组的自价格弹性接近1，表明食物消费需求对食物价格反应大；同时，也反映出在目前的价格条件下，各类食物组的需求比例基本相同；郭爱军（2008）和王志刚等（2012）则考察了农村居民食品消费结构的动态变化，认为农村居民食品消费结构变化是渐进式的，其中粮食一直是必需品，而肉类从奢侈品转变为必需品；Zheng（2010）文章运用中国江苏省的数据估计了收入分配的变化对食物需求的影响。结果表明，收入分配对个人食物需求有明显影响。不同收入水平的人群的食物需求弹性不同，收入变化对家庭支出弹性有影响。
X．M．Gao等（1996）强调研究中国农村的消费问题涉及几个关键问题：农村居民食物消费的微观计量工具是什么？是否存在一个Johnson（1994）所提出的谷类的收入弹性为负，即在市场中是饱和的；房屋结构是否会影响食物消费。其文献使用两步估计法（two-stage budgeting allocation procedure）估计了农村居民对9种食物（蔬菜、猪肉、牛肉、禽肉、檐沟、鸡蛋、鱼、水果和谷类）和5种非食物商品（衣服、燃油、酒类、住房和耐用品）的需求支出弹性。结果表明，20世纪80年代后期中国农村的食物消费增长比较缓慢，这主要是由于收入增长停滞造成的，而非食物消费已经达到了饱和。
同时也需要注意，在考察农村居民食物消费的问题中，虽然收入增长和食物价格变化是重要影响因素，但同时也需要考察其他社会经济变量对其的影响，比如城镇化、社会经济结构变化等。Peter Basiotis和Mark Brown（1983）通过实证分析表明，相对于收入水平和食物补贴计划而言，家庭其他的社会经济特征对于家庭的食物消费构成和营养摄入影响更大。不同收入水平和食物补贴计划的家庭在食物消费构成和营养摄入方面相对稳定和一致。黄季焜（1999）通过对台湾和大陆居民食物需求的实证分析表明，社会发展、城市化以及其他社会经济结构变动对于食物需求水平和结构的影响与价格和收入一样重要。如果不将这些因素考虑在内，则会过高估计收入增长对食物消费的影响。Kuo S．Huang和Bingwan Lin（2000）认为许多食物补贴政策都是关注低收入群体，为了评估政策效果，需要估计不同收入群体的收入弹性。其文献在估计食物质量效应时，发现食物质量在其中发挥着重要作用。不同收入类别的收入群体是不一样的，因此不同收入群体收入弹性的估计对于制定食物政策是十分有用的。Xiaohua Yu和David Abler（2009）也认为随着收入水平的提高，中国农村家庭倾向于消费更高质量的食物，而对于基本的主食如谷类的敏感程度更高。研究表明，如果不考虑农村家庭对食物质量的需求，则已有的谷类的收入弹性要高估30%，而其自价格弹性的绝对值高估45%。
2.2.2 市场化对家庭营养需求的影响
World Bank（1994）报告表明，微量元素摄取不足持续影响着上百万的人口，且给这些家庭及其所属的国家社会带来显著的社会经济负担。超过40%的妇女和70%的婴幼儿、大龄孕妇和学龄前儿童都遭受着缺铁性贫血。因此，发展中国家也日益重视民众的基本营养需求，出现了大量对食物价格与营养摄入之间关系的实证文章。
营养是一个多维的概念，有社会的、生物学、经济、环境等方面；营养有不同的衡量方法，其中一个角度就是从投入角度测度，即热量、微量元素、蛋白质等营养元素的摄入量等。虽然这种净能量的摄入对于生产效率影响很大，但是其支出不易衡量，因此大多关注于营养摄入量的测度。第一，通过购买食物的消费量转换而来，这种方法比较好搜集数据，但是存在一些不足，例如没有计算食物消费的浪费情况。一般而言，低收入家庭浪费较少，而收入高的家庭浪费较多，这样会高估高收入家庭的营养摄入量；第二，很难区分家庭中的就餐人员情况，有可能存在临时就餐人员，如工人、客人等；第三，很难测度在外就餐情况（John Strauss，1998）。另外一种测度方法则是从产出角度进行衡量，即通过人体测量学（anthropometric measures）进行测度营养的产出效果。如小孩子的身高已经被证实是其营养水平的重要表现，也被看作是营养水平的长期表现。而对于大人而言，身高基本不变，因而体重就成为衡量其营养水平更为合适的方法。下面我们将从多角度对相关文献进行评述。
（1）市场化与家庭营养需求：投入角度。
从投入角度来看，此类研究大都使用家庭层面的食物消费来估计食物价格对营养摄入的自价格弹性和交叉价格弹性。Pitt（1984）对价格和营养之间的作用关系做了较为全面的考察。他对于传统的个人家庭农户模型进行了改进和扩展，增加了健康生产部门，并假定家庭有多个成员。Pitt指出，某一个特定食物价格变动对于家庭层面的营养摄入构成或营养水平以及食物消费的影响，在理论上来看是模棱两可的，理论上的交叉价格影响是不确定的。而价格变动对于个人的健康水平的影响更是模糊不清，因为缺少家庭内部的营养分配信息以及面对价格变动时家庭做出的反应对其健康营养的影响。但是对于个人的健康衡量，估计面对价格波动时健康的简化形式方程还是可以做到的。其文献的实证结果表明，牛奶价格支持政策对于健康干预而言更为重要。而任何一种食物价格的变动，其对健康的影响可能都会依赖于价格对个人营养的相关作用以及不同营养在健康中的作用。文中区分了工资性收入和农业利润，并且解释了利润对于营养摄入的弹性较小的原因可能是因为价格往往发生在一组食物中，其体现在某一大类食物时，作用就会相互抵消。同时，他也指出随着收入的增加，人们很可能增加一些没有营养的食物消费（Behrman和Wlofe，1984），而这些营养对于营养消费而言是不显著的。其文献并没有使用联立方程的方式来考察问题，针对不同的问题使用了不同的方法；并且将营养进一步细分至维生素等；对营养摄入的分群体的疾病影响，虽然使用的是自我评价，但总的来说较有说服力。
Pitt（1984）也指出在研究营养摄入和价格关系方面存在仍然存在很多可以改进的地方。既然营养摄入本身并不能作为变量出现在效用函数中，就很难说明其如何作为一组重要的投入对健康产生影响，以前的研究并未说明不同的营养是如何对可观察的健康水平发挥作用的。既然食物价格的变动可能引起营养摄入的组成和营养摄入的水平发生改变，而且可能增加了某种营养，却减少了另一种营养。因此，这些研究对于基于营养目的的政策干预很难明确。缺陷在于，现有的研究中忽略了除了食物价格之外的其他与健康相关的因素，而且并没有指出在一个总的食物消费中，对于个人层面的营养水平是如何影响的。事实表明，发展中国家家庭中的资源分配并不是平等的。Block（2004）就发现印度尼西亚的稻米价格上涨会减少贫困家庭中母亲的热量摄入。同时，由于稻米价格上涨而减少了其他营养食品的购买，从而导致儿童的血红蛋白明显降低。FAO（2008）也指出，随着食物价格的上涨，家庭会改变其消费模式，降低食物消费的质量和数量。在城市地区，当价格上涨时，女性户主的家庭比男性户主的家庭的福利下降比例要大。
在AIDS等弹性分析模型出现之前，研究营养摄入与价格关系的文献大都用普通的计量回归方法。Pitt（1983）在对9种食物价格变动进行研究时发现，其中有7种食物的价格对于9种营养素的摄入既有正效应又有负影响。这一结果表明对于食物支出较高的25%的家庭而言，其非补偿价格弹性（uncompensated price elasticties）更大。而对于位于0.9分位的家庭而言，9种食物中的6种的价格弹性对营养并没有显著影响。
在AIDS等弹性分析模型出现之后，很多文献对于价格和营养摄入之间的分析大都沿用了之前所提到的消费弹性的分析方法和思路。即首先通过弹性分析模型估计价格和食物消费支出之间的弹性，然后再将消费的食物量按照食物营养成分转换为营养摄入量，最后再估计营养素与价格之间的弹性关系。Huang（1996）曾就此问题给出了估计营养弹性的方法。B．Dhehibi（2003）曾指出，用截面数据衡量食物需求，并且将食物需求再转化为营养，这其中主要有两种做法，一是直接衡量收入和社会人口等因素对营养需求的影响；二是两步法的间接估计，先估计食物需求体系，再计算食物营养的需求。但这两种方法是对营养的需求分析，而不是对食物的需求分析。既然营养不能在市场上直接获取，那么这些方法就是有局限性的。因此，他建议在考虑营养因素的基础上，估计食物需求，在此模型中，食物的需求量为因变量，而收入价格和营养是外生变量。
Awadu Abdulai和Dominique Aubert（2004）利用广义矩估计方法估计了营养需求的决定因素，并通过非参估计的方法指出不同食物的支出比例与食物总支出之间的关系是非线性的，因此要采用QUAIDS模型估计营养素摄入与价格之间的弹性。结果表明，收入和其他社会经济变量对食物和营养的需求具有显著的影响。对铁元素的支出弹性是0.307；对于维生素B12的支出弹性是1.26；对于热量和蛋白质支出弹性在0.4左右，且价格弹性为负值。来自动物产品的营养弹性要高于植物食品，如肉鱼蛋奶及奶产品的支出弹性高于蔬菜和水果类食物。Huang（1999）对美国家庭营养素的收入弹性进行了分析。结果发现，美国家庭营养素的收入弹性大约为0.1～0.4，而营养素的价格弹性并不完全为负，其中大米对于营养素的弹性为正值。Shankar Subramanian和Augus Deaton（1994）通过对印度农村的营养摄入和食物支出情况的分析，估计了热量消费对于总支出而言，弹性是0.3～0.5，弹性会随着生活水平的提高略有下降。在印度，必要的热量摄入的成本少于每日工资的5%。也就是说收入受营养的约束要大于其他途径。Kuo S．Huang、BingHwan Lin（2000）用低收入群体的需求弹性来估计营养的收入弹性，结果表明13种食物的支出弹性是正的，同样，25种营养素的收入弹性也是正的。
Shankar Subramanian和Augus Deaton（1994）的研究同时也表明，热量的收入弹性接近于0，即收入的增加并不一定会促进营养摄入的增加。随着收入的增加，人们摄入热量的成本也在随之增加。比如一些食物包含很多的热量却很便宜，但另外一些较贵的食物包含的热量却很少，后者对前者会有一些替代。如果替代发生时，就会扩大食物支出与卡路里摄入量之间的弹性。其文献研究了人们如何从便宜的热量摄入食物向昂贵的卡路里转变。这种变化是发生在不同组的食物之间还是发生在同一种类的食物之中。其文献估计的卡路里的支出弹性对于贫困人口而言，是0.55左右，而对于收入水平较高的人而言，是0.4左右。在收入最高的群体中，他们为卡路里支付的成本大概为贫困人口的2倍左右。对于很贫穷的家庭而言，他们的消费食物质量的提高主要是在谷类之间，因此，卡路里的弹性不会变化太多。总的食物需求弹性为0.75，这一弹性可以分解为卡路里的收入弹性和价格弹性。后者是人们由小麦向其他食物转移实现的。因此，其文献的结果并不认为营养不会随着收入的增长而增长。Strauss（1998）指出，如果热量摄入量保持不变，而蛋白质摄入量增加，就意味着增加热量的质量或价格增加。这是因为卡路里的消费比例越高，则蛋白质越高，就意味着消耗了更多的动物产品或肉类食物，如果将蛋白质和热量都放入生产效率模型中，则蛋白质与工资之间的关系就变成了凸函数关系，即更高质量的饮食不仅会带来高工资，还会出现报酬递增的现象。
相比于国外研究，国内对于居民营养摄入的分析目前尚不多见。叶慧等（2007）利用差分需求方程，估计粮食价格以及收入变动对居民从粮食中摄取的热量、蛋白质和脂肪的价格弹性和收入弹性。该研究属于比较宏观的分析，其中每人每年对粮食各营养素摄取量来自于FAO数据库中2005年的数据，各粮食品种（水稻、小麦、玉米和大豆）的价格来自于《中国农业发展报告（2005）》历年农产品生产价格指数，而2000年以前的价格为收购价格指数。结果表明，粮食价格变动对居民摄入粮食食品营养具有显著影响。如果粮价下跌，营养需求量会增加。因此应该稳定粮食价格，慎言提价。李好（2007）使用AIDS模型，分析了城镇贫困居民食物消费的收入弹性和支出弹性，并提出了补偿性价格弹性和非补偿性价格弹性。所谓的非补偿性价格弹性是指，在消费品的价格上涨之后，消费者收入不会因为商品价格的上涨而得到一定的补偿。即消费者的实际收入保持变化的情况下，消费品价格上涨，消费者对该消费品消费需求的变化。补偿价格弹性是指排除价格变动给实际收入带来的变化，而对需求产生的影响，即价格上涨而实际收入不变的价格弹性。但是本书仅仅分析了营养摄入与教育、家庭等控制变量之间的单因素关系，并未进行深入分析，并且与前面的弹性分析之间联系不紧密。喻闻等（2012）基于农户调查数据，通过广义矩估计法，估计了食物价格对中国农户主要营养素（热量、蛋白质、胆固醇和脂肪）的需求影响。结果表明，农产品价格等因素对主要营养素需求显示出显著的负影响。脂肪和胆固醇需求随着水稻价格上升而上升，由此认为主食价格政策可能有利于居民的营养改善。但其文献并没有提供有关营养摄入的价格弹性分析。
Zheng（2012）是分析中国居民营养素摄入弹性较为细致的典型代表。其文献以江苏省的城市居民调查数据分析了不同收入水平的食物需求情况。其文献使用了不完全消费系统（LINQUARD），对于缺失值较少的食物种类通过平均的质量调整过的价格来代替，而对于缺失值较多的食物种类则采用Heckman模型进行估计。并采用Huang（1996）的营养需求弹性的分析方法，将食物需求弹性转换为营养素摄入弹性。虽然其文献只以一个省为分析对象，但对搜集数据的代表性进行了描述，双GDP、人口方面说明江苏的代表性，再有由于考察的是收入不平等对食物消费的影响，因而特别比较了江苏省样本数据的GINI系数与全国的GINI系数的比较。
（2）市场化与家庭营养需求：产出角度。
John Strauss（1986）的著作是较早从营养的产出角度来分析的文献。他主要是为了验证效率工资假说，认为营养摄入与生产效率有密切的关系。较高的营养摄入会带来较好的生产效率。在分析中，Strauss选用农产品价格作为工具变量，分析是否更多的热量摄入可以提高劳动生产率。结果表明，卡路里摄入量与农业生产率之间具有显著的相关性。如果食物的有效价格下降，尤其是对于贫困家庭的下降幅度较大，生产效率就会随着卡路里摄入量的增长而有显著上升。
除了生产效率，营养的产出还表现在人体测量学角度，例如儿童的身高、健康以及成人的BMI指数等。Behrman和Deolalika（1989）表明在食物供应不足的季节，谷类价格对儿童的身高有正效应，而在粮食供给充足的季节则没有显著的影响，食物价格对营养摄入的影响也是显著的，但却呈负相关。Foster（1990）发现儿童的身高与大米价格是负相关的。Thomans和Strauss（1992）指出，食物价格对儿童的健康有显著的影响作用。Barrera（1990）发现大米、食用油、牛奶等价格对儿童的身高作用不大。Schultz（1990）认为食物价格对哥伦比亚城市人口的影响不大，但对农村的死亡率有负影响。
Fogel（1994）认为儿童的身高往往会随着收入的增加而增加，尤其是在低收入社会。营养水平较高的孩子的身高在全世界范围内大都是差不多的（Strauss，1995），相对于身高，BMI在生命中的变动，可能可以看出营养水平和健康的长期和短期影响。BMI是一个与热量摄入有关的净产出指标（Strauss，1986）。但是BMI也可能会因为人们收入水平的提高，体力活动水平下降而升高。Strauss（1986）使用食物价格作为营养摄入的工具变量。使用合适的工具变量，比如社区中可获得的食物价格或者基础设施是很重要的，如果不用社区价格而用家庭实际消费量和支出，那么可能会存在家庭个人选择的问题，这些都会受到很多不可观测的因素影响，比如家庭对资源的可获取能力等。Sandra L．Hofferth和Sally Curtin（2005）检验了收入水平与就学儿童过胖之间的关系，然后又分析了国家的营养餐计划对于不同收入水平孩子的过胖问题的影响是否不同。结果证明，并没有证据表明贫穷的孩子更有可能超重，营养餐计划对于贫困家庭的孩子的超重问题影响不大。
Tatiana Andreyeva（2010）认为要想更好地通过食物价格的变动来改善健康水平，重要的是要了解食物价格的变动是如何影响食物需求的。其文献分析了针对美国1987—2009年有关食物消费的160篇文章，结果发现，这些研究中，食物的价格弹性大都在0.27～0.81左右。在外就餐以及软饮料、橘子和肉类对价格变动最为明显（0.7～0.8），研究表明，价格可以在一定程度上使人们由不健康食物消费转移到健康食物消费，对于那些高危人群尤为重要。
（3）市场化与家庭营养需求：内部营养分配角度。
在传统的需求分析中认为营养摄入的直接因素是价格、收入和个人、家庭以及社区的禀赋，在考虑这些因素的基础上估计价格和收入弹性对于制定改善营养的相关政策具有重要的意义。很多文献已指出家庭内部的食物配置对于不同性别、不同年龄的成员间的分配是不同的，但并没有分析对于不同的个人对于不同的价格和收入所带来的不同反应。Behrman和Deolalikar（1990）指出这些弹性的估计过程中没有考虑到以下因素的影响：一是家庭内部的食物分配问题；二是家庭永久性收入在其中的作用；三是无法观察到固定效应的作用。其文献在前人研究的基础上，将营养摄入信息引入家庭内部的食物分配中，通过个人营养摄入信息来分析家庭内部不同个人对价格和收入的反应，同时通过面板数据来控制固定效应，利用9年的家庭收入来估计永久性收入对于营养的影响，并与暂时性收入的分析结果进行了对比。结果发现，妇女的营养摄入的负价格弹性要比男性大，因此在食物缺乏时，女性比男性更为脆弱。价格对于个人营养摄入的影响方向并不是很清晰，其文献认为造成这一结果的原因可能有两个：第一个原因是营养来自于不同的食物，虽然食物价格会直接影响食物需求量，但是由于不同食物之间存在交叉的价格替代效应，一些食物价格的上涨会引致人们转向更便宜的食物，以保证营养来源，因此，存在着价格上升引起营养摄入量增加的情况。另一个原因是使用的是个人营养摄入数据，食物价格对于整体家庭营养摄入的影响虽然是负的，但是对于某些家庭成员而言可能是正的，这取决于家庭内部食物分配模式，例如价格上涨可能仅仅会降低家庭中妇女的营养摄入，而对于男性成员并无大的影响。此外，Behrman（1988）还发现女孩在歉收季节，其承担的福利损失要大于男孩。Behrman（1992，1997）对家庭内部对营养摄入的分配问题进行了很好的综述。
在大多数情况下，食物价格上涨并不会带来新的性别脆弱（gender vulnerability），而是会改变或加剧已有的性别不平等（Rebecca Holmes，2009）。Thomas（1990）认为母亲具有控制权的家庭比父亲控制权的家庭更关注儿童的健康和营养摄入。FAO（2008）曾指出在很多国家，家庭内部的食物分配并不均等，妇女和孩子，尤其是女孩是其中的脆弱群体。城镇中妇女为户主的家庭比男户主的家庭因食物价格上涨而带来的福利下降程度更深。Coon（2008）研究表明，女性户主家庭在农村的比重日益增多，食物价格上涨对于女户主家庭的影响尤为剧烈，因为她们用于食物支出的比例要大于男户主家庭，因而受食物价格上涨的影响就更大。但其文献并没有发现足够的证据说明食物价格波动对于儿童和男人有显著的影响。Swan等（2009）认为食物价格变动对儿童中的男女影响并不大。但在南亚，由于普遍存在偏向男孩儿的现象，因而在食物价格上涨时，女童更容易受到营养不良的冲击。
妇女常常是家庭中做饭买菜的重要角色，因而其饮食知识水平和受教育程度对于儿童的营养摄入有重要的影响（Quisumbing，2000）。她们不仅因为是家庭食物的主要负责人而受到食物价格的影响，同时，她们还可能在食物价格上涨时选择减少食物消费量或降低食物消费质量来应对价格冲击。因此，妇女和儿童在价格上涨中是更为脆弱的，由于食物多样化的减少和食物质量的下降，他们会面临微量元素摄入不足而带来的营养不良，这对于婴幼儿、孕妇和哺乳期的妇女的影响尤其明显（UNICEF，2009；FAO，2008）。Susan（1991）认为妇女就业对食物支出份额有重要影响，同时对在外就餐的份额，单位热量成本和12种营养的人均摄入量也有重要影响。其文献使用加拿大家庭食物支出调查数据进行分析，结果表明妇女的就业增加了在外就餐的比例。同时，如果妇女是全职人员，则会对营养摄取产生负影响，而且此负面影响并不会因人均收入的增加而减弱。其文献指出，在外工作对于消费模式的影响主要有三个方面：一是更高的收入会增加所有正常品的消费，尤其是奢侈品；二是新的家庭经济框架表明妇女的就业将会使消费时间密集型产品转向产品密集型商品；三是妇女的工作会增加妇女在家庭中的话语权，尤其是增加对儿童消费的权利。
Song（2008）对中国农村家庭内部资源分配的性别歧视进行了分析，其文献检验了三个假说：一是家庭中妇女的谈判能力是否会影响家庭的消费模式；二是中国农村家庭内部资源配置是否会重男轻女；三是妇女的谈判能力增强是否会减少重男轻女的倾向。研究结果表明，消费模式确实会随着妇女谈判能力的提高而改变，在健康资源投资方面会更多地倾向于年轻的男孩儿，而不是女孩儿。但没有证据支持第三个假说。Eiji Mangyo（2008）则利用CHNS的面板数据分析了家庭人均营养摄入量的变化是如何影响家庭内部的营养分配的，其文献为了避免内生性，使用了下雨的天数作为工具变量。研究发现，家庭中男性成员的营养摄入量要比女的具有更大的弹性，但是明显比老年人低。