Relatív élelmiszerárak és elhízás az Egyesült Államok fővárosi területein: 1976-2001

Xin Xu

1 Egészségügyi Kutatási és Politikai Intézet, Illinoisi Egyetem, Chicago, Chicago, Illinois, Amerikai Egyesült Államok,

Jayachandran N. Variyam

2 Élelmiszer-gazdasági osztály, Gazdaságkutató Szolgálat, U. S. Mezőgazdasági Minisztérium, Washington, Columbia körzet, Amerikai Egyesült Államok,

Zhenxiang Zhao

1 Egészségügyi Kutatási és Politikai Intézet, Illinoisi Egyetem, Chicago, Chicago, Illinois, Amerikai Egyesült Államok,

Frank J. Chaloupka

3 Egészségkutatási és Politikai Intézet, Közgazdaságtan Tanszék, University of Illinois, Chicago, Nemzeti Gazdasági Kutatási Iroda, Chicago, Illinois, Amerikai Egyesült Államok,

A kísérletek megtervezése és megtervezése: XX JNV ZZ FJC. Elemezte az adatokat: XX ZZ. Közreműködött a kézirat megírásában: XX JNV ZZ FJC.

Társított adatok

A szerzők megerősítik, hogy az eredmények alapjául szolgáló összes adat korlátozás nélkül teljes mértékben elérhető. Az elemzés eredményeit megalapozó adatok szabadon elérhetők a Figshare oldalon: http://dx.doi.org/10.6084/m9.figshare.1200078.

Absztrakt

Ez a tanulmány az élelmiszerárak elhízásra gyakorolt hatását vizsgálja az elhízás növekedésének együttes előfordulásának feltárásával az élelmiszerár relatív csökkenésével 1976 és 2001 között. Elemzi a női munkaerő részvételének ellenőrzését és a nagyvárosi kilépési sűrűségeket, amelyek befolyásolhatják a testsúlyt. Az első különbség és a fix hatás megközelítés következetes bizonyítékokat szolgáltat arra vonatkozóan, hogy a relatív élelmiszerárak jelentős hatással vannak az elhízásra, és ezek a hatások kifejezettebbek voltak az alacsonyan képzettek körében. Ezek a megállapítások azt sugallják, hogy az élelmiszerek relatív árcsökkenése az adott időszakban megalapozottan magyarázhatja az elhízás növekedésének körülbelül 18% -át az Egyesült Államok felnőttek körében a nagyvárosi területeken.

Bevezetés

A testtömeg drámai módon nőtt az Egyesült Államokban az 1970-es évek eleje óta, és ennek a növekedésnek a legnagyobb része az 1980-as és 1990-es években következett be [1] - [4]. Az elhízás prevalenciája az Egyesült Államokban 16,9% volt fiataloknál és 34,9% felnőtteknél 2010–2011-ben [4].

Az elhízás kezelésének becsült éves költsége az Egyesült Államok felnőtt, nem intézményesített lakosságában 168,4 milliárd dollár volt, ami az orvosi ellátásra fordított nemzeti kiadások 16,5% -a [5]. Hatékony politikai beavatkozások nélkül az elhízással járó orvosi költségek 2030-ra évente 46–88 milliárd dollárral növekednének [6]. Ezen orvosi költségek körülbelül felét a Medicare vagy a Medicaid finanszírozta, ami jelentős externáliát jelentett a társadalom többi tagjával szemben [7]. Még a magáncsoportos egészségbiztosítási programokban is az elhízáshoz kapcsolódó betegségekhez és kezelésekhez kapcsolódó orvosi számlákból eredő negatív externáliák szintén növelhetik a biztosítási díjakat a programba beiratkozott összes tag számára [8].

Az elhízás járványának megfékezésére irányuló közpolitikák széles skálájáról tárgyaltak, bár az energia-egyensúlyhiányt előidéző és a járványhoz vezető társadalmi és gazdasági tényezők összetett köre nem teljesen ismert. Mind a gazdasági, mind a közegészségügyi szakirodalom általában egyetért abban, hogy a technológiai újításokkal kapcsolatos étrendi túlfogyasztás az egyik fő oka ennek a járványnak [1], [8] - [18]. Egy nemrégiben készült tanulmány kimutatta, hogy az energiafogyasztás elsősorban a fejlett országok testtömegének hirtelen növekedéséért felelős, és hogy az energiafogyasztás három vezető társadalmi tényezője a relatív élelmiszerár, a női munkaerő részvétele és az urbanizáció százalékos arányban városi területeken élő népesség [16]. E három tényező közül a relatív élelmiszerár, amely az élelmiszerköltség változását tükrözi az összes fogyasztási cikkhez viszonyítva, az, amelyet a közpolitika hatékonyan és jogosan befolyásolhat.

Az élelmiszerárakkal és az elhízással kapcsolatos korábbi szakirodalom két csoportba sorolható: tanulmányok, amelyek az élelmiszerárak és az élelmiszerfogyasztás összefüggését vizsgálják, valamint az élelmiszerárak és a testtömeg összefüggését feltáró tanulmányok. A korábbi tanulmányok általában egy vagy több élelmiszer árrugalmasságára összpontosítanak [19] - [30]. Ez utóbbi csökkentett formában alkalmazza az élelmiszerárak testsúlyra gyakorolt hatásának értékelését, és többségük az abszolút árak hatásaira összpontosít [8], [11], [12], [27], [31] - [44 ] Ezenkívül ezeknek a tanulmányoknak a többsége több keresztmetszeti adaton alapul, kivéve néhány újabb tanulmányt [37], [38], [42], [44], [45]. Néhány tanulmány a relatív élelmiszerárak hatásait vizsgálta az Egyesült Államokban [9], [29], [46] - [48].

A tanulmány fő célja annak értékelése, hogy a relatív élelmiszerárak milyen hatással vannak az 1970-es évek óta tapasztalható éles elhízási trendre az Egyesült Államok nagyvárosi területein. A cikk három közreműködéssel járul hozzá az élelmiszerárak és az elhízás kapcsolatával kapcsolatos növekvő irodalomhoz. Először is, a tanulmány hosszanti megközelítéseket alkalmaz az 1976 és 2001 közötti időszakra, az elhízás gyors növekedésének szinte teljes időtartamára az Egyesült Államokban [49]. Másodszor a nagyvárosi fogyasztói árindex (CPI) alapú élelmiszerár-indexeket használtuk fel az élelmiszerek széles kosarából kiszámított relatív árváltozások felfogására. Harmadszor: az otthoni és a külön-külön elkülönített élelmiszerek fogyasztói árindex-alapú árindexeinek használatával szétválasztjuk ezen árak elhízásra gyakorolt különbségeit. A házon kívüli étel az emberek étrendjének egyre növekvő összetevője, és olyan termékjellemzőket tartalmaz, mint például az elkészítés, a kényelem és a tápanyagok, amelyeket másként lehet értékelni az otthoni ételekhez képest.

Konkrétan az otthoni és a házon kívüli élelmiszerek relatív élelmiszerárainak hatásait vizsgáljuk az Országos Egészségügyi Interjúvizsgálat (NHIS) 1976 és 2001 közötti független keresztmetszeteiből összeállított ál-panel adatok felhasználásával. Mind tudományos, mind gazdasági szempontból elméleti perspektívák szerint a relatív élelmiszerár szorosabban kapcsolódik az élelmiszer-fogyasztáshoz, mivel az egyének maximalizálják hasznosságukat azáltal, hogy pénzügyi költségvetési megszorításaik mellett az optimális élelmiszermennyiséget választják, amely az élelmiszerárakon kívül az összes többi ár árából is áll. Empirikus szempontból a relatív élelmiszerár hitelesebben exogén, mivel néhány zavaró tényező, például a gáz ára, egyidejűleg befolyásolhatja az energiafogyasztást az élelmiszerárak és a fizikai aktivitás által okozott energiafelhasználás révén. Ha empirikus elemzésben nem sikerül ellenőrizni ezeket a zavaró tényezőket, elfogult becslésekhez vezethet. A relatív élelmiszerár használatával, amely az élelmiszerár-index és a teljes fogyasztói árindex aránya, implicit módon ellenőrizzük az összes áru és szolgáltatás árát.

Az elemzés során kontrolláljuk a női munkaerő-részvétel változását az adott időszakban, és a nagyvárosi területeken élő mintákra összpontosítva minimalizáljuk az urbanizáció testtömegre gyakorolt hatását. Ezen túlmenően a testtömeggel szorosan összefüggő kiáramlási sűrűség-méréseket is felvesszük, például az élelmiszerboltok, éttermek, valamint fitnesz- és rekreációs központok számát, hogy értékeljük a kihagyott változó torzítás helyi sajátosságoktól függően változó lehetséges hatásait.

Megállapítottuk a relatív élelmiszerárak következetes becsült hatásait a testtömegre, mind az első különbség, mind a rögzített hatás megközelítésével. Becsléseink szerint az otthoni és a házon kívüli élelmiszerek relatív ára jelentős hatással van az elhízásra. Ilyen hatások az alacsony iskolai végzettségűeknél hangsúlyosabbak. Ennek eredményeként az elhízás növekedésének nagyjából 18% -a 1976 és 2001 között a relatív élelmiszerárak változásával magyarázható.

Mód

Empirikus stratégia és specifikációk

Az élelmiszerek ára endogén mércét jelenthet olyan megfigyelhetetlen tényezők miatt, amelyek összefüggésben lehetnek mind az élelmiszerárakkal, mind az elhízáshoz kapcsolódó egyéb tényezőkkel. Míg a relatív élelmiszerárak nagymértékben minimalizálják az endogenitással kapcsolatos aggodalmat azáltal, hogy implicit módon kontrollálják az egyéb áruk monetáris költségeit, az ellenőrizetlen nem monetáris tényezők továbbra is felvethetik a kérdést.

Az elsődleges különbség és a fix hatások (az operátorokon belül) olyan eljárások, amelyeket általában használnak a tartósan kihagyott változók okozta torzítások kiküszöbölésére. Mindkét megközelítés általában paneladatokat igényel. Legjobb tudomásunk szerint egyetlen országos reprezentatív panel adat sem terjed ki az 1976 és 2001 közötti teljes időtartamra. Ennek a kérdésnek a kezelésére álpanel adatokat készítettünk az elemzéshez az egyes NHIS válaszadók felhasználásával [50]. Meglévő tanulmány kimutatta, hogy az egymást követő években egymástól független keresztmetszetek összehasonlítható demográfiai kategóriákba csoportosíthatók, majd megkülönböztethetők, hogy számos előnyhöz jussanak, amelyeket az egyes panelek adatainak megkülönböztetése nyert [50]. Például az összesített mintába való csoportosítás hajlamos homogenizálni az egyedi hatásokat az egy sejtbe csoportosuló egyedek között, így az átlagos fajlagos hatás megközelítőleg két periódus közötti invariáns, és hatékonyan eltávolítható belüli vagy elsődleges különbségű transzformációkkal.

Az ál-panel adatközpontja aggodalmát fejezi ki a mérés speciális hibáival kapcsolatban, amikor az összesített minták nem ugyanazokat az egyéneket tartalmazzák időszakonként. Ez a kérdés mérési hibának tekinthető, és egy Fuller típusú korrekcióval kezelhető [50]. Azonban a következő tanulmányok kimutatták, hogy Deaton álpanel becslője konvergál a mintaméretek és az időszakok számának növekedésével, mert a mérési hiba elhanyagolhatóvá válik, ha a minták nagyok [51], [52]. Következésképpen az ál-panel adat megközelítést számos tanulmányban széles körben alkalmazták [53] - [59].

Ebben az elemzésben a 18 éves és idősebb NHIS válaszadókat nemek, iskolai végzettség, faji és etnikai hovatartozás, földrajzi elhelyezkedés és interjú év szerint összesítik cellákba. Konkrétan két kategóriát használunk a nemek szerint (férfi és nő), négy kategóriát az oktatáshoz (kevesebb, mint középiskola, középiskola, néhány főiskola és főiskola és még sok más), és négy kategóriát használunk a faj/etnikai hovatartozás szempontjából (fehér, afro-amerikai, spanyolok, és mások). Ennek eredményeként egy összesített minta (amely magában foglalja az NHIS egyéni válaszadóinak egy csoportját) lehet „fehér, férfi, középiskolai végzettségűek, akik 1976-ban New York-i nagyvárosban élnek”, és egy másik összesített minta lehet „Afro-amerikai, férfi, középiskolát végzett, 1976-ban New York-i nagyvárosban élt ”. Az összesített minták összeállításakor beépítettük az NHIS mintavételi súlyokat. Ezért ebben az elemzésben az összesített minták nagyok és homogének is.

Elsődleges különbségű és fix hatású megközelítéseket egyaránt alkalmazunk a keresztmetszet és a panel adatbecslőinek szembeállítására a modellünkhöz. A következő empirikus specifikációkat használjuk a „között” és a „belül” transzformációk meghatározására:

Az (1) egyenlet szemlélteti az első különbség megközelítés specifikációját, ahol az i összesített minta elhízási prevalenciájának változása a j fővárosban a t évben a nem, a faj/etnikai hovatartozás és az oktatás mellett a demográfiai jellemzők változásaitól függ. a családi jövedelem, a családi állapot és az életkor (), valamint az időben változó tényezők változása a fővárosi szinten (), miközben az év rögzített hatásait képviseli. A két érdekes paraméter az otthoni élelmiszer () és a házon kívüli étel () relatív árának változásával jár. Mivel a függő és a legfontosabb független változókat a százalékos változások mérik, a két érdekes paraméter () lényegében a kereslet árrugalmasságát képviseli.

A (2) egyenlet a rögzített hatású megközelítés specifikációját szemlélteti. Az i összesített minta log elhízási prevalenciája a j fővárosban a t évben a log log relatív élelmiszer árának otthonától, az otthon kívüli élelmiszer relatív log log relatív árának, a fővárosi időváltozó tényezőknek a log egységben (Zjt) és a demográfiai adatoknak a függvénye jellemzők a nem, a faj/etnikai hovatartozás és az oktatás mellett (Xijt). A (2) egyenletek tartalmaznak további időinvariáns kovariánsokat is, például az összesített minták rögzített hatásait (lényegében a dummy változót az összesített minták minden csoportjára nem, faj/etnikai hovatartozás, végzettség és MSA szerint), a nem, faj/etnikai hovatartozás és végzettség (), valamint a nagyvárosi fix hatások ().

Ezért az (1) egyenletben az adatokat két egymást követő időtartamban a csoport átlagától való eltérésekként fejezzük ki, míg később a későbbiekben az adatok jellegű napló formájában csoportos átlagokból állnak az aktuális időszakon belül. Ne feledje, hogy a becslés (2) egyenletre alapozva standard keresztmetszet-becslőkhöz vezet, amelyek elhanyagolhatják az összesített minták időbeli eltéréseit, nem megfigyelt heterogenitást. Tehát, ha a nem figyelt tényezők korrelálnak a relatív élelmiszerárak változásával, az ilyen eljárások következetlen becsléseket eredményezhetnek. Ezért ez az elemzés az első differenciál megközelítésre összpontosított, a későbbieket pedig főleg az érzékenység elemzésére használták.

Ezért az ok-okozati érv érvényességének legfőbb veszélye mindkét megközelítésben a helyi, nem áridőben változó tényezők. Ennek kezelésére a fővárosi időváltozó tényezőket, például a férfiak bérarányait és heti munkaórákat, a munkanélküliségi rátát és az egy főre eső jövedelmet, amelyek befolyásolhatják a testsúlyt, bele kell foglalni. Különösen a női átlagbéreket és a munkaórákat külön kell felvenni, hogy ellenőrizzék a női munkaerő részvételének a testsúlyra gyakorolt lehetséges hatásait [9], [16]. A sűrűségméréseket, ideértve az éttermek, élelmiszerboltok és kisboltok számát, valamint az egy főre eső fizikai aktivitási lehetőségeket is, ide tartoznak, mivel ezek az idő múlásával változhatnak és befolyásolhatják a testtömeget [11], [36], [60] - [69]. Ennél is fontosabb, hogy ezek a sűrűségmérők erősen korrelálhatnak a házon kívüli és az otthoni élelmiszer relatív áraival, ezeknek az ellenőrzéseknek a különböző előírásokba történő beépítése/kizárása ésszerű tesztet nyújt az ok-okozati következtetésre.

Az elemzés másik fontos aspektusa az ál-panel használata, amelyet az egyes válaszadók készítettek. Aggodalomra adhat okot megállapításaink érzékenysége a pszeudopanelben az összesített minták elkészítéséhez használt módszerrel szemben. Ennek a lehetséges aggálynak a kezelésére érzékenységi elemzést végeztünk.

Megismételtük az elemzést alternatív álpanelek felhasználásával, az NHIS egyes válaszadóktól különböző kritériumokkal generált összesített minták alapján. Először: az iskolai végzettség időbeli változásával kapcsolatos potenciális aggodalomra adandó válaszként kizártuk az oktatást, mint az egyik kritériumot az összesítő módszerből. Ehelyett csak két demográfiai jellemzőt, a nemet és a fajt/etnikumot használtuk az összesítési eljáráshoz. A második forgatókönyvben, amely extrém eset, az összesített minták összeállításához a nemet használtuk egyetlen demográfiai kritériumként. A mögöttes indoklás az, hogy a relatív élelmiszerárak testsúlyra gyakorolt becsült hatása nem változhat jelentősen, ha eredményeink függetlenek az összesítési módszertől. Amint a következőkben bemutattuk, valóban ez a helyzet.

Az egyes összesített minták mérete alapján létrehozott analitikai súlyokat minden elemzésbe bevontuk, hogy figyelembe vegyük az egyes válaszadók számának változásait az összesített mintákon belül.

A tanulmányhoz felhasznált adatok különféle adatbázisokból származnak, beleértve az NHIS-t, a fogyasztói árindexet (CPI), az aktuális népességfelmérést (CPS), a megyei üzleti mintákat (CBP) és a történelmi nagyvárosi terület definícióit (HMAD). Az 1. táblázat a végső minta összefoglaló statisztikáit mutatja be, az 1. ábra pedig a relatív élelmiszerárak és az elhízás prevalenciájának változását szemlélteti az adott időszakokban.