基于小域估计的我国居民膳食结构分析

【摘要】：良好的国民膳食结构既是社会经济发展的基础,也是社会经济发展的目标。对居民的膳食结构的分析和研究,及时发布研究成果,并据此制定相关政策,指导居民进行合理、健康的膳食方式,从而可以起到健康预警、实施膳食干预作用。 当前,随着我国国民经济发展、居民生活水平提高、物质供应丰富、中西方文化碰撞,城乡居民膳食结构发生了明显的变化,传统粮食的摄入量明显减少,动物性食物,尤其是猪肉等的消费明显增加,另外,高糖高脂肪的食物也逐渐增多,这直接导致了心脏病、脑血管病和超重肥胖人群的持续上升。 目前,对居民膳食结构的研究主要侧重在抽样调查方法的设计及改进上,然后对调查数据进行整理。这种方法原理比较简单、思想直观,但是所得的结果在很大程度上要受到样本数量和调查数据质量好坏的影响,具有很大的随机性。另外的,经常开展这样的调查,要花费巨大的人力物力和财力。小域估计方法在一定程度上解决了这方面的不确定性,它充分利用现有的辅助数据进行合理的预测,从而大大提高了精确度。 论文首先介绍了我国居民自改革开放以来膳食结构的变化以及当前存在的问题。接着根据小域估计的发展历程,简单概述了小域估计方法四个阶段的发展。然后以辽宁省、河南省和江苏省为例,以每日人均的粮食、蔬菜和禽畜类食物的摄入量为依据,推断我国居民的膳食水平。按经济水平的高低把这些地区分为六个小域,对不同的时期分别选择直接估计、组合估计、线性回归估计以及分层贝叶斯估计并进行对比,结果显示：在四种模型中,分层贝叶斯估计更具有稳健性；我国城乡居民的膳食结构受经济水平的影响,相差较大。