温室气体排放菜单标签对美国中西部大学食堂高碳排放食品消费的抑制效应研究

为应对气候变化及减少食品系统温室气体（GHG）排放，研究团队在美国中西部一所大学食堂开展集群随机对照试验，通过引入交通灯式GHG排放图标标签，分析其对高、中、低排放菜品消费量的影响。结果显示图标干预虽降低高排放菜品供应量，但未能显著改变消费者自报膳食结构，表明单一信息干预在现实餐饮场景中的效果有限。

　　

在全球气候危机日益严峻的背景下，食品系统所产生的温室气体（Greenhouse Gas, GHG）排放已成为不可忽视的重要因素。据统计，全球约有三分之一的GHG排放来自食品生产与消费链条。因此，推动饮食结构向低碳化转型被视为实现气候目标的关键策略之一。以往研究表明，食品标签（如营养标签、健康星级等）可在一定程度上引导消费者做出更健康的选择，然而针对环境效益——尤其是GHG排放的标签干预是否有效，尤其在真实世界的大规模餐饮场景中，仍缺乏扎实的证据支持。

在这一现实问题驱动下，由Andrew D. Jones、Lesli Hoey、Cindy W. Leung、Melissa J. Slotnick等研究者组成的团队开展了一项题为“Greenhouse gas emission menu icons decrease service of all menu items in residential dining halls”的研究，该研究发表于《Journal of the Academy of Nutrition and Dietetics》。研究者试图探究在大学食堂环境中引入GHG排放图标是否能够改变学生对高碳排放食品的选择行为，进而为可持续饮食干预提供实证依据。

为开展此项研究，团队采用了集群随机混合研究设计（cluster-randomized mixed-methods study）。研究对象选自美国中西部一所大型公立大学的六个住宿制食堂，按特征匹配为三对，随机将每对中的一间分配为干预组，另一间为对照组。干预组食堂在为期10周的实验期内，在所有菜单项上展示交通灯式GHG排放图标——红色代表高排放，黄色代表中等，绿色代表低排放——并辅以解释性材料说明图标含义。研究团队收集了多个来源的数据，包括食堂服务数据（记录1,017,447次就餐记录）、基线及随访期间799名常客的膳食摄入自报问卷，以及由23名参与者组成的五个焦点小组访谈资料。

主要技术方法包括：采用广义估计方程（Generalized Estimating Equations, GEE）搭配Gamma分布与对数连接函数，分析干预对高、中、低GHG排放菜品人均供应量（克）的影响；通过问卷调査评估学生近期食物摄入频率与整体膳食质量；借助焦点小组讨论探究图标对学生食品选择行为的主观影响。所有数据分析均基于集群随机设计，控制了食堂配对和时间效应。

研究结果方面，从供应数据来看：在干预食堂中，高、中、低GHG排放菜品的每人次供应量（克）在随访期均较基线出现下降；这一下降幅度在干预组中显著大于对照组——后者供应量仅轻微下降或略有上升。然而，当进一步分析食堂对中完全匹配的菜品时，仅低排放菜品在干预食堂中的供应量下降幅度显著大于对照食堂。与之相对的是，基于学生自报的膳食数据并未显示任何食物类别摄入频率或总体膳食质量存在统计学意义的组间差异。

由此可见，尽管GHG排放图标在客观上降低了食堂中高排放菜品的供应，却未能显著改变消费者的实际摄入行为。这一结果可能暗示，图标干预在集体餐饮环境中更易影响供应端决策而非消费端选择，或反映出消费者对可持续饮食标签的反应存在复杂性。

综上所述，本研究指出，在大学餐饮场景中单独使用GHG排放图标可能不足以有效、大规模地引导消费者转向低碳饮食。图标虽在降低高碳排放食品供应方面表现出一定效果，但未能转化至消费者膳食结构的实质性改善。这一发现对未来的饮食干预策略具有重要启示：要实现可持续饮食转型，可能需要多层面、多类型的干预措施协同作用，例如结合行为助推（nudge）、教育宣传及政策支持。该研究不仅填补了环境标签在真实世界餐饮环境中效果验证的空白，也为大学、餐饮管理机构及公共卫生政策制定者设计更有效的低碳饮食促进计划提供了科学依据。