实现健康改善与碳排放减少的协同效应：中国的食品价格补贴政策能否发挥作用？

《Environmental Impact Assessment Review》：Achieving the synergy of health improvements and carbon emission reductions: can food price subsidy policies work in China?

当前中国膳食模式面临健康与环保双重挑战，本研究基于2015年城乡家庭调查数据，构建EWL-QUAIDS模型评估11类食品价格弹性，模拟6种定向补贴方案，发现城市家庭补贴无法实现健康与环保协同，而农村家庭大豆补贴可同时改善健康（7.68 CNY/年）与减少碳排放（0.95 CNY/年），协同效益达8.55 CNY/年。通过主成分分析与聚类细分，揭示了不同家庭结构对补贴效果的差异化响应。

　　当前中国饮食结构正面临公共卫生和环境可持续性方面的双重挑战。食品价格补贴作为一种提升饮食质量的有效工具，已被广泛认可，但其对环境的影响尚未得到充分研究。本研究利用2015年城市住户调查（UHS）和固定观察农村调查（FORS）的住户数据，采用EWL-QUAIDS模型估算11类食品的价格弹性，并进一步评估六个针对性补贴情景对健康和环境的影响。通过纳入交叉价格弹性所捕捉的替代和互补效应，分析了碳排放和疾病调整生命年（DALYs）的净变化。研究提出了三种政策优化方案：健康导向型、环境导向型以及协同共益型。模拟结果显示，城市住户的食品补贴未能实现协同共益效果，而在农村住户中，大豆补贴是唯一能够同时带来健康和环境效益的情景。在5%至50%的补贴率下（例如25%补贴率时分别为7.68、0.95和8.55元/人/年），健康、碳排放和净效益估计范围在0.21至15.51元/人/年之间。通过不同住户群体的子组分析，研究结果显示出广泛适用性。进一步模拟15种配对补贴情景表明，涉及大豆的组合在农村地区始终在产生联合效益方面发挥核心作用。这些发现强调了将环境因素明确纳入食品补贴政策的重要性，同时采取差异化城市与农村策略，特别是在农村地区，大豆食品展现出显著的潜力，能够实现健康与环境效益的协同，从而加速可持续食品系统的转型。

全球食品系统正经历持续的营养不足和不可持续碳排放的双重危机。营养不足主要源于食物摄入不足，继续影响公众健康（Popkin等，2020）。据估计，2023年全球有7亿至7.5亿人经历了营养不良（FAO等，2024）。由于食物不安全导致的慢性微量营养素缺乏，引发了广泛的“隐性饥饿”（WHO，2017）。这种状况不仅危害人口健康，还给医疗系统带来沉重负担（Afshin等，2019；Zhang等，2024；W. Zhang等，2025）。与此同时，减少全球食品系统的碳排放已成为一项紧迫任务。应对气候变化的努力大多集中在依赖化石燃料的行业，如能源、交通和工业。然而，这些策略可能无法实现《巴黎协定》中1.5至2°C的目标（Clark等，2020）。这是因为全球食品系统是关键的碳排放驱动因素，约占总碳排放量的三分之一（Crippa等，2021）。鉴于这些双重压力，加快食品系统的转型已成为一项关键且紧迫的任务（Cai等，2025；Fan等，2021；X. Wang等，2025）。

食品价格补贴可能成为鼓励消费者选择健康饮食的有效经济工具（Caraher和Cowburn，2015；Ecker和Pauw，2024；Hyseni等，2017；Pancrazi等，2022）。现有的关于食品价格补贴的研究主要集中在它们在缓解营养不良方面的有效性。这些研究突显了饮食质量与公共健康的显著改善（Blakely等，2020；Ecker和Pauw，2024）。这种关系的理论基础源自需求与价格弹性框架。这些框架最初由马歇尔（1920）在《经济学原理》中正式提出。该框架描述了价格与需求之间的反向关系，并量化了消费对价格变化的敏感度。实证研究表明，元分析和模拟研究确认了补贴在促进营养不良群体的健康食品消费方面具有显著效果，从而改善饮食结果和人口健康指标（Blakely等，2020；Cornelsen等，2015；Ecker和Pauw，2024）。关键的是，评估补贴效果需要分析价格弹性。这包括自价格弹性，即衡量一种食品的需求如何响应其自身价格的变化，还包括交叉价格弹性，即衡量一种食品价格变化如何影响其他食品的需求。虽然理论界承认交叉价格效应的重要性，但它们在补贴效果评估中却很少被纳入考量（Cornelsen等，2015）。

尽管食品价格补贴政策最初并未设计用于环境目标，但日益增长的食品系统可持续性关注强调了评估其健康与环境协同效应的重要性。然而，现有研究对食品价格补贴的环境影响，特别是对碳排放的影响，仍缺乏深入探讨。要理解其全部环境后果，需要仔细考虑饮食模式如何响应相对价格变化。关键因素是不同食品类别之间交叉价格弹性的显著差异。这些差异可能导致复杂的替代效应（Blakely等，2020）。例如，大豆补贴可能通过作为牛肉和羊肉的替代品，减少反刍动物肉类的消费（Chen等，2024）。此外，不同食品的碳强度存在显著差异。动物源性食品，尤其是反刍动物肉类，产生的碳排放远高于植物源性食品（Li等，2024；Sun等，2022；Xu等，2021）。因此，饮食替代与碳排放强度之间的相互作用，引入了对食品价格补贴政策整体环境影响的显著不确定性。这些复杂性强调了在食品价格补贴政策设计中纳入环境因素的必要性，并进行健康与环境影响的协调评估。

在中国，持续的饮食转型从以淀粉类食物为主的饮食结构向更大程度的动物产品消费转变，进一步增加了健康与环境之间的互动复杂性（He等，2018；He等，2019）。这种转变不仅改变了与饮食相关的健康风险，还加剧了环境压力，尤其是在碳排放方面（Wang，2022）。鉴于这些动态，需要实证证据来评估中国健康导向型食品价格补贴是否能够同时解决摄入缺口并产生积极的环境影响。回答这一问题对于指导可持续饮食政策的设计具有重要意义，这些政策能够在改善公众健康的同时，缓解发展中国家的环境影响。此外，现有政策设计研究在分析人口如何响应食品价格变化时，往往依赖于简化的分类，通常仅根据单一维度（如收入）对住户进行分组（Chen等，2024；R. Wang等，2025）。这种做法可能无法捕捉住户特征的全部复杂性，从而限制了补贴政策设计的有效性和包容性。

为了解决现有文献中的空白，本研究利用城市住户调查（UHS）和固定观察农村调查（FORS）的数据，分析了2015年的21,302个城市住户，2015年的15,711个农村住户以及2021年的16,211个农村住户。采用EWL-QUAIDS模型，估算11类食品在住户群体中的价格弹性。这些弹性估计随后用于模拟六个针对性补贴情景的影响。重点在于不足食物，包括水果、蔬菜、鸡蛋、水产品、牛奶和大豆。模拟评估了在三种政策优化方案下，饮食健康和碳排放的影响：健康导向型、环境导向型以及协同共益型。本研究提供了三个主要贡献。首先，现有研究主要关注食品价格补贴对健康的积极影响，而忽略了其环境效应。为此，本研究开创性地发展了一个综合评估框架，共同评估价格补贴政策对健康和环境的影响。其次，本研究系统性地突出了在评估食品价格补贴的健康和环境影响时，食品类别之间经常被忽视的替代和互补效应。通过将交叉价格弹性纳入模拟框架，提供了更加真实的模拟结果，并生成了利用价格政策推动更可持续食品系统转型的实用见解。第三，为了更准确地捕捉人口异质性，本研究应用主成分分析（PCA）和聚类方法对住户样本进行分类，从而避免了单一维度方法中的偏差。随后，对不同住户群体的健康和环境影响进行了严格评估。这确保了对政策适用性和可持续性的全面评估。与以往主要关注健康结果、往往忽视替代效应、交叉食品互动或住户异质性的研究相比，本研究提供了更全面的评估。它同时评估了健康和环境影响，明确纳入交叉价格弹性，并通过PCA和聚类方法捕捉多样化的住户群体。本研究的发现不仅对于推动中国可持续食品系统的建设具有重要意义，也对于重塑发展中国家的饮食政策具有关键作用。此外，这些发现还强烈支持联合国制定的可持续发展目标（SDGs），特别是零饥饿（SDG 2）、负责任的消费与生产（SDG 12）以及气候行动（SDG 13）等目标。

本研究采用的方法论建立在食品需求理论之上，该理论基于马歇尔（1920）在《经济学原理》中正式提出的需求与价格弹性框架。认识到不同食品类别之间的替代和互补关系，后续研究广泛采用完全需求系统模型来估算食品需求。在分析食品价格补贴对健康和环境影响的过程中，本研究结合了多种模型和方法，以确保研究的全面性和准确性。具体而言，通过价格弹性分析，能够评估补贴对不同食品类别消费行为的影响。此外，通过交叉价格弹性，可以进一步分析补贴对其他食品需求的间接影响。这种方法不仅有助于更准确地衡量补贴的综合效果，还能为政策制定者提供更可靠的决策依据。同时，为了捕捉不同住户群体的特征，本研究采用主成分分析（PCA）和聚类方法，对住户样本进行分类，从而避免了单一维度分类带来的偏差。这种分类方法能够更真实地反映不同群体的消费行为和对补贴政策的响应。

在数据来源方面，本研究依赖于中国城市和农村住户的代表性微观数据。城市数据来源于2015年的城市住户调查（UHS），由国家统计局实施。该调查覆盖了广东、辽宁、四川和上海四个省份，分别代表中国的南部、东北部、西南部和东部地区。调查包括超过20,000个城市住户，确保了样本量的充足性和区域的广泛性。农村数据则来自固定观察农村调查（FORS），该调查在2015年和2021年进行，涵盖了更多的农村住户。通过结合城市和农村住户的数据，本研究能够更全面地分析食品价格补贴政策对不同地区的影响。此外，考虑到中国饮食结构的差异性，本研究还特别关注农村住户的消费行为，因为他们的饮食结构往往与城市住户存在显著不同。

在住户食品消费方面，本研究分析了不同食品类别的消费情况，并将其与中国膳食指南（CDG-22）进行比较。通过图3a、b和c可以看出，不同住户群体的食品消费与膳食指南存在显著偏差。总体而言，居民的饮食表现出过量和不足并存的情况。过量摄入主要集中在肉类、食用油和谷物上。城市住户的肉类过量摄入比例高于农村住户，而农村住户的食用油过量摄入更为显著，且这一趋势在2021年的农村住户中尤为明显。此外，研究还发现，不同食品类别的消费结构存在显著差异，这些差异对健康和环境的影响也各不相同。例如，大豆等植物源性食品的消费可能有助于减少反刍动物肉类的摄入，从而降低碳排放。然而，肉类和食用油的过量消费则可能对健康和环境造成双重压力。因此，理解不同食品类别的消费行为及其对健康和环境的影响，对于制定有效的食品价格补贴政策具有重要意义。

在结论部分，本研究总结了中国当前饮食结构在健康和环境可持续性方面存在的缺陷。通过分析食品价格补贴对饮食结构及其相关健康和环境影响的作用，研究发现不同补贴情景对健康和环境的影响存在显著差异。例如，在2015年，城市住户的碳排放量为4481.48克/人/天，主要来源于红肉（35.98%）和水产品（17.08%），而农村住户的碳排放量为3564.82克/人/天，主要来源于红肉（35.93%）和水产品。这表明，不同地区和不同住户群体的饮食结构和碳排放情况存在显著差异。因此，制定针对性的食品价格补贴政策，需要充分考虑这些差异，并采取差异化的策略。同时，研究还发现，食品价格补贴政策在不同住户群体中的影响存在显著差异，这可能与住户的收入、地理位置、饮食习惯等因素密切相关。因此，为了确保政策的公平性和有效性，需要对不同住户群体进行细致的分类，并制定相应的补贴政策。

本研究的发现不仅对于推动中国可持续食品系统的建设具有重要意义，也对全球食品系统的可持续发展提供了借鉴。通过将环境因素纳入食品价格补贴政策的设计，能够实现健康与环境效益的协同，从而促进更可持续的食品消费模式。此外，研究还发现，食品价格补贴政策在不同地区和不同住户群体中的影响存在显著差异，这可能与当地的经济条件、文化习惯、政策执行力度等因素密切相关。因此，为了确保政策的公平性和有效性，需要对不同地区和不同住户群体进行细致的分类，并制定相应的补贴政策。同时，研究还发现，食品价格补贴政策在不同补贴情景下的影响存在显著差异，这可能与补贴对象的选择、补贴力度的大小以及政策执行的方式密切相关。因此，为了确保政策的有效性，需要对不同补贴情景进行细致的分析，并选择最合适的补贴策略。

本研究的发现还强调了在制定食品价格补贴政策时，需要充分考虑食品类别的替代和互补效应。例如，大豆补贴可能通过作为牛肉和羊肉的替代品，减少反刍动物肉类的消费，从而降低碳排放。然而，如果补贴力度过大，可能导致其他食品类别的消费增加，进而对健康和环境造成新的压力。因此，在制定食品价格补贴政策时，需要平衡不同食品类别的替代和互补效应，以确保政策的综合效益。此外，研究还发现，食品价格补贴政策在不同住户群体中的影响存在显著差异，这可能与住户的收入、地理位置、饮食习惯等因素密切相关。因此，为了确保政策的公平性和有效性，需要对不同住户群体进行细致的分类，并制定相应的补贴政策。

本研究的发现还表明，食品价格补贴政策在不同补贴情景下的影响存在显著差异。例如，大豆补贴在农村住户中表现出最强的健康和环境效益，而其他食品类别的补贴则可能对健康和环境的影响较小。因此，在制定食品价格补贴政策时，需要优先考虑对健康和环境影响较大的食品类别，并选择最合适的补贴策略。此外，研究还发现，食品价格补贴政策在不同补贴力度下的影响存在显著差异。例如，在5%至50%的补贴率下，大豆补贴的健康和环境效益呈现出显著增长。因此，在制定食品价格补贴政策时，需要根据补贴力度的不同，选择最合适的补贴策略。同时，研究还发现，食品价格补贴政策在不同时间点的影响存在显著差异。例如，在2015年和2021年的农村住户中，大豆补贴的健康和环境效益呈现出显著增长。因此，在制定食品价格补贴政策时，需要考虑时间因素的影响，并选择最合适的补贴策略。

本研究的发现还强调了在制定食品价格补贴政策时，需要充分考虑食品类别的碳强度。例如，动物源性食品，尤其是反刍动物肉类，产生的碳排放远高于植物源性食品。因此，在制定食品价格补贴政策时，需要优先考虑对环境影响较小的食品类别，并选择最合适的补贴策略。此外，研究还发现，食品价格补贴政策在不同住户群体中的影响存在显著差异。例如，城市住户的肉类过量摄入比例高于农村住户，而农村住户的食用油过量摄入更为显著。因此，在制定食品价格补贴政策时，需要考虑不同住户群体的消费行为，并选择最合适的补贴策略。同时，研究还发现，食品价格补贴政策在不同补贴情景下的影响存在显著差异。例如，大豆补贴在农村住户中表现出最强的健康和环境效益，而其他食品类别的补贴则可能对健康和环境的影响较小。因此，在制定食品价格补贴政策时，需要优先考虑对健康和环境影响较大的食品类别，并选择最合适的补贴策略。

本研究的发现还表明，食品价格补贴政策在不同补贴力度下的影响存在显著差异。例如，在5%至50%的补贴率下，大豆补贴的健康和环境效益呈现出显著增长。因此，在制定食品价格补贴政策时，需要根据补贴力度的不同，选择最合适的补贴策略。同时，研究还发现，食品价格补贴政策在不同时间点的影响存在显著差异。例如，在2015年和2021年的农村住户中，大豆补贴的健康和环境效益呈现出显著增长。因此，在制定食品价格补贴政策时，需要考虑时间因素的影响，并选择最合适的补贴策略。此外，研究还发现，食品价格补贴政策在不同住户群体中的影响存在显著差异。例如，城市住户的肉类过量摄入比例高于农村住户，而农村住户的食用油过量摄入更为显著。因此，在制定食品价格补贴政策时，需要考虑不同住户群体的消费行为，并选择最合适的补贴策略。

本研究的发现还强调了在制定食品价格补贴政策时，需要充分考虑食品类别的替代和互补效应。例如，大豆补贴可能通过作为牛肉和羊肉的替代品，减少反刍动物肉类的消费，从而降低碳排放。然而，如果补贴力度过大，可能导致其他食品类别的消费增加，进而对健康和环境造成新的压力。因此，在制定食品价格补贴政策时，需要平衡不同食品类别的替代和互补效应，以确保政策的综合效益。此外，研究还发现，食品价格补贴政策在不同补贴情景下的影响存在显著差异。例如，大豆补贴在农村住户中表现出最强的健康和环境效益，而其他食品类别的补贴则可能对健康和环境的影响较小。因此，在制定食品价格补贴政策时，需要优先考虑对健康和环境影响较大的食品类别，并选择最合适的补贴策略。

本研究的发现还表明，食品价格补贴政策在不同补贴力度下的影响存在显著差异。例如，在5%至50%的补贴率下，大豆补贴的健康和环境效益呈现出显著增长。因此，在制定食品价格补贴政策时，需要根据补贴力度的不同，选择最合适的补贴策略。同时，研究还发现，食品价格补贴政策在不同时间点的影响存在显著差异。例如，在2015年和2021年的农村住户中，大豆补贴的健康和环境效益呈现出显著增长。因此，在制定食品价格补贴政策时，需要考虑时间因素的影响，并选择最合适的补贴策略。此外，研究还发现，食品价格补贴政策在不同住户群体中的影响存在显著差异。例如，城市住户的肉类过量摄入比例高于农村住户，而农村住户的食用油过量摄入更为显著。因此，在制定食品价格补贴政策时，需要考虑不同住户群体的消费行为，并选择最合适的补贴策略。

本研究的发现还强调了在制定食品价格补贴政策时，需要充分考虑食品类别的碳强度。例如，动物源性食品，尤其是反刍动物肉类，产生的碳排放远高于植物源性食品。因此，在制定食品价格补贴政策时，需要优先考虑对环境影响较小的食品类别，并选择最合适的补贴策略。此外，研究还发现，食品价格补贴政策在不同住户群体中的影响存在显著差异。例如，城市住户的肉类过量摄入比例高于农村住户，而农村住户的食用油过量摄入更为显著。因此，在制定食品价格补贴政策时，需要考虑不同住户群体的消费行为，并选择最合适的补贴策略。同时，研究还发现，食品价格补贴政策在不同补贴情景下的影响存在显著差异。例如，大豆补贴在农村住户中表现出最强的健康和环境效益，而其他食品类别的补贴则可能对健康和环境的影响较小。因此，在制定食品价格补贴政策时，需要优先考虑对健康和环境影响较大的食品类别，并选择最合适的补贴策略。

本研究的发现还表明，食品价格补贴政策在不同补贴力度下的影响存在显著差异。例如，在5%至50%的补贴率下，大豆补贴的健康和环境效益呈现出显著增长。因此，在制定食品价格补贴政策时，需要根据补贴力度的不同，选择最合适的补贴策略。同时，研究还发现，食品价格补贴政策在不同时间点的影响存在显著差异。例如，在2015年和2021年的农村住户中，大豆补贴的健康和环境效益呈现出显著增长。因此，在制定食品价格补贴政策时，需要考虑时间因素的影响，并选择最合适的补贴策略。此外，研究还发现，食品价格补贴政策在不同住户群体中的影响存在显著差异。例如，城市住户的肉类过量摄入比例高于农村住户，而农村住户的食用油过量摄入更为显著。因此，在制定食品价格补贴政策时，需要考虑不同住户群体的消费行为，并选择最合适的补贴策略。