1、 1 父母培训对贫困农村女生营养健康状况的影响分析 基于 实验经济学 的视角 常芳 苏小庆 史耀疆 (西北大学 经济管理学院,陕西 西安 710127) 内容提要 : 基于对陕西农村 地区 的一个随机 干预实验 ,本文分析了父母 培训对农村小学生营养 健康 状况的影响。 本文运用 描述 统计 和 多元回归 分析,将血红蛋白( HB)水平作为因变量,首先衡量 父母 营养 信息干预 培训的 整体 效果,然后分析 干预 培训对 男生和女生 的 不同 影响。本文的描述 统计 和 回归分析 结果 与 已有文献相一致,即我们发现给学生家长进行贫 血和营养知识培训 , 对学生的 HB水平没有影响 。 描述
2、统计 和多元回归 分析 的结果表明,控制组和干预组学生的HB 水平的变化没有任何 差别; 尽管干预组家长比 控制 组家长更了解贫血 问题 ,但是这种营养知识的增加并没有导致他们行为的大幅度变化。然而,我们发现家长营养知识培训对女生的 HB水平有影响。描述 统计 和 回归分析 都表明女生 HB水平的提高明显超过男生,并且在统计方面有显著差异。我们猜想,可能是女生父母在培训中意识到 此前 没有给女儿提供足够的营养 ,因而此后增加了女生食用肉、鱼、蛋和豆类 的 频率。 评估调查的 数据 支持了这一猜想。 关键词: 营养培训;贫血;性别 2 一、引言 随着国民经济的不断 发展 ,政府加强了对教育的投入
3、力度,但是中国 贫困 农村地区 的 小学生仍然无法获得富含微量元素的均衡饮食( Luo et al, 2010; Luo et al, 2011a)。不好的饮食 会导致诸如 缺铁性贫血 等一系列 营养问题, 从而 对学生的学习造成不利影响 ( Grantham-McGregor and Ani, 2001; Iannotti et al, 2006;Walter et al, 1989) 。罗 仁福 ( 2012)的研究 报告认为 ,在 中国最贫困的地区,给干预组的学生每天提供一粒多元维生素片,相对于控制组而言,干预组学生 的HB值( 血红蛋白 水平 ) 和标准化测试 成绩将会 有显著提高。
4、为学生提供 维生素 的 成本每天 仅为 0.2元,而 中国贫困地区的学生每天 能获得政府 2 3元 的 补贴(中国国际广播在线, 2011) 。 鉴于 上述 简单、低廉的干预方式有如此 明显 的效果,它应该很快被政府采纳, 但 不幸的是,它并没有迅速 得到推广 。 更严重的是 ,在 中国 西北 地区的 一些 省份 , 基层政府 一直不愿意出资来改善学生营养进而提高 其 学业表现 ,与此 相反, 基层 政府认为 学生 营养问题 的 最终责任应该归咎 于 学生 父母 。 事实上,中国贫困地区基层政府的立场印证了 已有 的 一些文献的 观点。很明显, 在 能够 断定健康教育活动 具有 很大成效之前,
5、政府确实需要谨慎行事。从逻辑上解释, 受 教育水平越高、接受营养健康知识培训越多的父母越能养育出营养健康水平高的小孩 (Cochrane, Leslie and Ohare, 1982; Luo et al., 2011b; Desai Badruddin et al.,2008),要么建议提供一次性的免费健康教育活动或者卫生资助服务( Huttly et al.,1990; Quick et al. 2002)。 由于已有文献的不足,无法衡量健康行为的 改善是否 能 直接导致高水平的教育质量。 本文的目的是 , 研究在陕西省对四年级学生的父母进行营养知识培训的影响。为了达到这一总体目标,我们
6、分三个具体步骤来实施。首先,我们在陕西省随机抽取 10个县(包括低收入县和中等收入县) 的 45所样本小学,涉及 1200多名四年级学生, 并 对他们进行贫血测试。接下来, 我 们 对 15所学校的 400多名四年 需要指出的是,基层政府 工作人员 确实承认贫困地区的父母可能不知道贫血这类没有任何症状的疾病。基层政府 全力支持笔者的此项研究,即在贫困农村地区对学生父母进行营养健康知识培训,希望借此改善学生贫血状况和学业表现的联合研究项 目。 3 级学生的父母进行信息干预(干预组),而在另外的 30所学校不实施任何干预(控制组),比较干预组和控制组的四年级学生的血红蛋白( HB)变化水平。最后,
7、我们分别分析干预对男生 和 女生的影响,以往的研究 (Luo et al, 2010)指出,女生的贫血率比男生高。 二、数据来源 本文分析整体随机干预实验方法( RCT)得出的数据结果,共 有 1169名 四年级学生 接受 观测(基线调查数据和评估调查数据中都包含这些学生),其中血红蛋白( HB)水平是最主要的因变量。 为了在陕西省随机抽取 10个县,我们首 先收集 了 全省所有县的 信息( 包括每个县的农村人口 数量) ,从 中 随机抽取 10个 县,形成我们的样本。 根据实验研究估计,我们采用 “ 优化设计软件 ” 处理数据,要求干预组 15所学校 80%的 POWER检 验标准化规模效应
8、为 0.2个标准差,因变量在5%的置信区间上具有显著水平(双尾检验)。我们假设内部相关性为 0.15,干预前后的相关性为 0.6,以及后续的跟踪调查中有 10%的损失。 为了选择样本学校,我们从 样本县的 教育局收集 了 每个县的小学名单,要求样本 小学的总人数超过 200人, 并且 至少有 50个寄宿生(即周一至周五在学校住宿、吃饭的 学生)。之所以选取 寄宿制 学校作为样本, 是 因为在未来几年 中 , 此类 学校在农村地区将会越来越普遍(刘 承芳 、张 林秀 等 , 2010)。 经统计 , 样本县 共有 80所学校符合项目标准,在 这 80所学校中,我们又随机抽取了 45所学校作为样本
9、学校 。 基线调查时共有 1629名四年级学生,考虑到 POWER计算匹配中并不需要如此大的样本,又随机选择 了 75%的学生作为我们的样本, 因而 基线调查最终的总体样本为 1237名四年级学生。 此次调查所选取的样本县的人口 数 大都在在 40 50万 之间 ( CNBC, 2010年 ),这些 样本县的寄宿制学校 在中国西北、西南 贫困 地区很有代表性。 样本情况 见 表 1。 在 基线调查 过程中, 我们统计了学生的血红蛋白水平、饮食状况和个人基本信息(下文 在介绍 数据收集 时 会详细说明)。基线调查后, 我们对样本学校做了 随机分配(下文中的 “ 随机干预实验方法 ” 会具体介绍)
10、: 15所学校作为干预组, 为四年级学生的父母进行营养知识培训干预;另外 30所学校作为控制组,不实施任何干预措施 。 图 1介绍了项目实施 控制组的学生多于干预组的学生,这是因为这个大样本实验项目同时实施了三种干预方式,另外两种干预没有收集学生的饮食结构和消费数据,本文的样本不包括另外两种干预方式下的样本,这类项目在数据匹配上要求控制组规模大于干预组。 4 的步骤和时间。 表 1 样本分布 数据来源:作者调查 。 尽管在基线调查时 45所样本学校 共有 1237名四年级学生,但在项目实施期学校数 (1) 样本学校的学生人数 (2) 体检学生数 (3) 百分比 (4) 总体样本 45 1629
11、 1169 100 按县分类 县 1 4 120 118 7.36 县 2 4 141 120 8.65 县 3 7 290 187 17.80 县 4 6 179 154 10.99 县 5 5 184 137 11.30 县 6 5 271 119 16.63 县 7 3 99 77 6.08 县 8 4 146 111 8.97 县 9 3 80 57 4.91 县 10 4 119 89 7.31 按干预方式分类 干预组 15 528 419 35.84 控制组 30 1101 750 64.16 按性别分类 女生 N.A. 788 572 48.93 男生 N.A. 841 597
12、51.07 5 间,由于学生转学、休学 和 辍学等 原因, 导致一些样本丢失,所以在最终的评估调查时,项目跟踪的学生 数 为 1169名,其中控制组 756名,干预组 413名 。 从整体数据匹配来看,样本的流失率对整个干预实验不 存在任何不利影响。 图 1 项目实施步骤 表 2显示了样本的各个关键变量,第一行是血红蛋白水平,第二行是贫血率,第三行至第七行的 控制 变量分别是寄宿情况、年龄、性别、母亲的教育水平、母亲是否在家住 ,这些控制变量不存在 统计意义 上的显著 差异。也就是说,在基线调查时,干预组和控制组的因变量 与 控制变量不存在统计差异。 80所学校符合项目要求 15所学校作为信息
13、干预组 (439 名学生 ) 30所学校作为控制组 (798 名学生 ) 随机抽取 45所学校 (1629名学生 ) 基线调查由于转学、请假或辍学丢失 26个样本,没有学生 HB80 g/L 15所学校的最终观测值 (413 名学生 ) 基线调查由于转学、请假或辍学丢失 42个样本,没有学生 HB80 g/L 30所学校的最终观测值 (756 名学生 ) Power计 算得出需要测试总人数的 75% (1629*0.75=1237 名学生 ) 6 表 2 2009年基线调查时 样本学校学生各变量分布 总体 干预组 控制组 干预组与控制组的差值 基线调查 (2009 年 11 月 ) 1. 血红
14、蛋白 (g/L) 127.24 127.20 127.26 -0.06 (-0.05) 2. 贫血率 (%) 25.75 26.49 25.33 1.16 (0.29) 3. 寄宿生比例 (%) 45.25 49.64 42.80 6.84 (0.99) 4. 学生年龄(月) 121.67 122.07 121.44 0.63 (0.50) 5. 女生比例 (%) 48.93 47.26 49.87 -2.61 (-1.02) 6. 母亲教育年限 (年 ) 6.34 6.19 6.42 -0.23 (-0.71) 7.母亲在家住的比例 (%) 79.98 81.86 78.93 2.93 (0
15、.89) 数据来源:作者调查。 注: 表中括号内为 t 检验的值; *, * 和 * 分别代表的是置信区间在 1%、 5%和 10%上 的显著性水平。 (一) 随机干预实验方法 我们的研究设计包括两组:一组是 对 家长进行 营养知识 培训的 干预组,一组是没有任何干预措施的控制组 。这 两组 学生每天 均 享受陕西省的 “ 蛋奶工程 ” 。 在干预组学校, 校长通知 每个 四年级学生,让他们告知自己的家长,这次培训会非常重要,父母双方至少有一个必须参加这个特殊的家长 会。 学生父母 集中在一个教室或者 院子中, 营养知识培训 大致 持续一个小时左右,培训师所讲的材料是由西安交通大学医学院 的营
16、养专家 为家长量身定做的 。这些 营养 干预 材料包括三个部分:幻灯片展示、视频和一个彩色的小册子 。这些材料 通俗易通, 以便让 学生 父母有一个非常直观的感受。 因此,以上三方面的材料 实际上 使 每个来参加家长会的家长至少接受了三次信息 干预。 这 三方面的材料 给 学生 父母 传递了以下五个方面的信息:其一, 贫血的基本概念 ; 其二, 提醒他们注意 ,他们 所在 的地区有较高的贫血率; 其三, 具体介绍贫血如何影响健康、行为、智商和 学业 表现; 其 四, 列举贫血的症状; 其五, 解释如何预防和治疗贫血, 提醒 他们 重视 孩 从 2009 年秋季开学起,陕西在全省义务 教育 阶段
17、 学生中倡导实施营养餐计划,按每生每天 2 元标准,使每个学生每天能吃上一个 鸡蛋 、喝上一杯 牛奶 (或羊奶、豆奶),改善中小学生体质健康状况。该计划被简称为 “蛋奶工程 ”。 7 子 的均衡饮食,尤其是 多摄入 富含高铁 的 食物。 在 营养知识干预的过程中 , 培训师 给 学生 父母 介绍了很多实例 。 在培训师介绍完所有的营养知识后,家长们可以自由提问,培训师 回答培训材料上 所 涉及的营养知识,如果有家长提问培训材料以外的问题,培训师则 负责收集 这些 问题,在培训结束三周后将 答案 邮寄给学生家长。 通过互动提问环节,学生家长进一步增强了对 营养知识的理解程度。 在营养信息 干预过
18、程中,项目团队对干预组的学校进行监测,同时也访问了控制组的学校,主要是观察四 年级 班主 任老师 的课堂教学活动。 这样可以确保干预组学生的 健康变动仅仅 归因于 对 家长 的 营养知识培训 干预 ,而不是 霍桑 效应 。 (二) 数据收集 在 基线调查时 ,我们 对学生 做了 第一次血红蛋白测试 ;在 评估调查时 ,我们再次 对学生做了 血红蛋白测试。 在 基线 调查 和评估 调查过程中, 分别 由 西安交通大学医学院的护士 负责测试学生的血红蛋白,我们所使用的血红蛋白测试仪具有最高的精准度。 世界卫生组织提供的贫血标准为: 5 11岁的儿童 贫血标准为 血红蛋白值低于 115g/L, 12
19、 14岁的儿童 贫血标准为 血红蛋白值低于 120g/L(世界卫生组织, 2001)。 由于样本 学生 大多分布在以上两个年龄段, 因此我们以血红蛋白值等于或低于 120g/L界定为贫血。 研究表明 , 血红蛋白水平处在贫血边缘的学生 ,其认知水平会受到影响 ( Halterman et al. 2001) 。 此外,我们在 研究 过程中 还采用 了 问卷调查, 在调查员的协助与监督下,由四年级学生 填写 学生 问卷, 学生 问卷涉及学生 的 性别、家庭人口数 以及 是否为寄宿生等 个人信息 。与此 同时 , 四年级班主任填写班主任问卷表,校长填写校长表。 (三) 基本模型 我们采用描述性统计
20、分析和回归分析 (普通最小二乘法 OLS回归、倍差法 DID), 估 计干预 组学生 HB水平的变化情况。为了防止不同学校间的差异 所导致的观测误差, 在描述分析和回归模型中, 我们 控制了学校这一变量 。 最基本的 OLS模型: 由于受到额外的关注而引起绩效或努力上升的情况我们称之为“霍桑效应”。 8 Yijk = a0 + a1*Training Interventionjk + eijk (1) 其中 Yijk表示基线、评估调查时 k县 j学校 i学生的 HB值,独立变量 Training Interventionjk是一个虚拟变量, 1=学生的家长参加过信息培训, 0=学生家长没有参加
21、信息培训。 回归将控制组的学生作为 对照 , 以上函数方程( 1)中 干预组和控制组之间的差距在描述统计中 的 a1参数 估计完全一样。 添加县的虚拟变量 k的 OLS回归模型: Yijk = a0 + a1*Training Interventionjk + k + eijk (2) 加上县的虚拟变量后,系数 a1则成为一个县干预的平均效果。 (四) 添加控制变量 为了 准确 估计信息干预对干预组血红蛋白水平( HB值)的净效应 , 提高估计的效度,我们控制了基线调查时干预组和控制组之间任何有细微差别的变量,并且 进 行一系列的多元回归模型的调整 。在 分析过程中,我们先后加入了 6个控制变
22、量:性别( 1=女; 2=男)、性别和参加信息干预培训的交互项、寄宿情况( 1=寄宿; 2=非寄宿)、学生的年龄(转换成月)、母亲的 受 教育水平( 受教育的年限 ) 、母亲在家居住情况( 1=母亲在家; 0=母亲不在家 ) 。 最终完整的模型包括以上 6个控制变量。纳入性别和干预的交互项, 可以研究项目的异质性效应。 一般模型为: Yijk = a0 + a1*Training Interventionjk + a2*Zjk + a3*Training Interventionjk*Zjk + k + eijk (3) 本段 Zjk与控制变量、信息干预的交互可以研究干预的异质性效应。以下的分
23、析中,性别和信息干预交互, a3则为信息干预对女生的影响。 三、结果 分析 (一) 基线 调查 数据 尽管国民生活水平不断提高,但是贫血现象仍然普遍存在(基于 2008年 119 月 基线调查贫血测试结果)。综合 10个县的所有学校,四年级学生的血红蛋白水平 均值为 127.24g/L(见表 2,第 1行第 1列)。血红蛋白水平呈正态分布,标准差为 11.0 g/L,我们 界定 贫血的标准为 120 g/L,调查发现 1169个总体样本中有 301个贫血的样本,即总的贫血率为 25.75%(见表 2,第 2行第 1列)。 在分析不同类型学生的血红蛋白水平时, 我们 发现男生和女生的血红蛋白水平
24、有很大的 差别 (见表 3) 。 基线调查 中 男生的 HB均值为 128.03 g/L(表 3,第 1行第 1列),女生的 HB均值为 126.41 g/L(表 3,第 1行第 2列 ) 。 统计检验表明,显著水平为 1%的男女生 HB差异为 1.62 g/L,女生的 HB水平明显低于同龄男生。 表 3 2009年基线时男生、女生的 HB水平和贫血率状况 男生 (1) 女生 (2) 男女生的差异 (3) 血红蛋白 HB(g/L) 1.总体 128.03 126.41 1.62 (2.82)* 干预组别 2.干预组 127.95 126.36 1.60 (1.51) 3.控制组 128.08
25、126.44 1.64 (2.41)* 贫血率 (%)(HB 120g/L 界定为贫血 ) 4.总体 23.45 28.15 -4.69 (1.99)* 干预组别 5.干预组 25.34 27.78 -2.44 (0.58) 6.控制组 22.34 28.34 -6.00 (2.08)* 数据来源:作者调查 注: *, * 和 * 分别代表的是置信区间在 1%、 5%和 10%上的显著性程度。 男 生和 女生 的 HB值 存在差异,可能是与他们摄入食物量的多少有关(表 4)。基线调查 的 数据显示,女生吃的鱼、肉、豆制品比男生少(表 4,第 1行)。例如,有 3.85%的男生 每天可以吃到鱼或
26、 肉,而女生只 占 2.80%。基线 调查数据分析表明,不管是干预组还是控制组, 营养食物的摄入有助于改善贫血(表 4第 2行、第3行) 。 10 表 4 2009年 11月 基线调查时 每天能吃到鱼、肉、鸡蛋和豆类食物的学生比例( %) 鱼或肉 蛋类 豆制品 男生 女生 男女生之间的差异 男生 女生 男女生之间的差异 男生 女生 男女生之间的差异 1.总体 3.85 2.8 1.05 36.01 31.74 4.27 6.53 6.29 0.24 2.干预组 3.62 3.03 0.59 40.27 34.34 5.93 7.69 7.07 0.62 3.控制组 3.99 2.67 1.32
27、 33.51 29.95 3.56 5.85 5.88 -0.03 数据来源:作者调查。 (二) 信息培训干预的影响:描述统计分析 在 信息培训干预实施 6个月 之 后, 我们 进行 了 评估调查 。 通过比较评估 调查和基线 调查 的 HB水平,可以发现整体 HB水平都有提高,评估 调查 的 HB均值为130.03 g/L(表 5,第 1行第 1列),比基线 调查 高了 2.80 g/L(表 5,第 1行第 4列)表 5 HB值的区别,按性别、干预组和 控制组分类 评估调查( 2010 年 6 月) 评估调查( 2010 年 6 月)与基线调查( 2009 年 11 月)的差异 干预组与控制
28、组之间评估和 基 线 差 异 的 差 异( DIDID) 总体 男生 女生 总体 男生 女生 总体 男生 女生 ( 1) ( 2) ( 3) ( 4) ( 5) ( 6) ( 7) ( 8) ( 9) HB(g/L) 1. 总体 130.03 130.31 129.75 2.80 2.28 3.34 N.A. N.A. N.A. 干预组别 2.干预组 129.64 129.51 129.78 2.44 1.56 3.42 -0.56 -1.14 0.12 3. 控制组 130.26 130.78 129.74 3.00 2.70 3.30 N.A. N.A. N.A. 数据来源:作者调查。 令
29、人惊讶的是, 干预组和控制组的整体 HB水平都在上升,干预组 HB水平的上升甚至略少于控制组。控制组评估调查的 HB均值为 130.26 g/L(表 5,第 3行第1列),比基线 调查时 的 127.26 g/L提高了 3.00 g/L(表 5,第 3行第 4列)。 为什么控制组的 HB水平会有这样的提高,我们给出 两 种 可能的解释: 其一, 可能 是季节性因素 的影响, 基线调查是在 第一年 的 11月 ,评估调查 则 是在第二年 的 6月 , 6月的 饮食会 有 相应增加; 其二, 随着中国经济 的 增长,农村居民 的 收入水平 不断提高 ( CNBS, 2010),饮食方面逐步得到改善。 尽管控制组学生 HB值的上升高
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