新型食物安全概率指标（PFS）构建及优势 [page::2][page::3][page::4]

• PFS基于家庭食品支出超过节俭食品计划（TFP）成本的概率估计，具备连续性和纵向追踪能力，拓展了传统FSSS指标仅基于问卷的食物安全测度的时间局限。

- 利用三步骤Gamma分布方法，结合广义线性模型估计条件均值与方差，计算个体年份具体的食物安全概率。

• 面临的挑战包括家庭户长变化处理、时间跨度延长后的模型修正及缺失的历史阈值预测，采用Poisson quasi-MLE及宏观变量回归解决[page::3][page::4].

数据样本构建与统计特征 [page::5][page::6]

• 利用PSID覆盖1979-2019年26期纵向追踪约17,862个体（270,025个观测），通过家系和住址变化构建代表性家庭世代面板。

- 样本中女性占53.2%，39%至少经历一期食物不安全，平均PFS为0.81，对应11.8%的估计食物不安全发生率。

• SNAP参与率、家庭人口结构、收入水平等变量被精确量化，用于后续关联分析[page::5][page::6].

PFS的时序动态与分布特征 [page::7][page::11][page::12][page::13]

• 平均PFS保持较稳定区间（0.77-0.85），经济衰退期间下降，特别显著于大衰退时期。

- 食物不安全率1979-2019年变化区间为8%-17%，并在大衰退后回升速度缓慢。

• 不同教育、性别、种族群体之间PFS差异显著，低教育、女性及非白人群体食物安全较低，如非白人低学历女性PFS中位数仅为0.55[page::7][page::11][page::12][page::13].

阈值模型与宏观变量关联分析 [page::8][page::10][page::11]

| 变量 | β系数 | 统计显著性 | R² |
|--------------------------------|---------|-------------|-------|
| 个人可支配收入（对数） | 0.259*| p<0.01 | 0.67 |
| SNAP参与率 | 0.008 | p<0.05 | 0.29 |
| 失业率 | -0.002 | 不显著 | 0.01 |
| 人均GDP增长率 | -0.004 | 不显著 | 0.03 |

• SNAP参与率作为宏观指标最优拟合1979-1994年未公开时期的PFS阈值，反映经济周期对食物安全的影响[page::8][page::10][page::11].

PFS与官方FSSS指标匹配度及差异分析 [page::13][page::14][page::15]

• PFS与FSSS测度总体同分类率达86%，但FSSS主观受访测量导致部分边缘食物不安全者差异明显。

- 女性、非白人、残疾及低受教育者更易出现在PFS与FSSS分类不一致的“边缘群体”。

• PFS更偏重当前食品支出表现，FSSS受未来不确定性担忧影响，产生测度差异[page::13][page::14][page::15].

食物安全动态及持续性分析 [page::16][page::17][page::18][page::19][page::20]

• 估计食品不安全“发作期”平均长度为3.13个调查周期，其中约69%为短暂（≤2个周期），31%为持续性。

- 持续性食物不安全主要集中于女性、非白人、残疾人及低学历群体，且经济衰退后持续性事件显著增加。

• 经济表现与食物安全紧密关联，大衰退导致新发及持续食物不安全皆提升，恢复缓慢[page::16][page::17][page::18][page::19][page::20].

研究总结与政策意义 [page::21]

• PFS作为基于消费支出的食物安全PROXY，弥补了官方指标时间跨度和动态研究的限制。

- 长期追踪揭示食物不安全既有短暂也有持续性，两者共存且均受经济周期影响。

• 女性、非白人、残疾和低学历群体为结构性食物不安全负担主体，强调精准干预的重要性。

- 该数据集和度量方法为未来政策评估和食品安全动态研究提供强大支持[page::21].

The Probability of Food Security: A new longitudinal data set using the Panel Study of Income Dynamics

作者与机构

Seungmin Lee (University of Notre Dame), John Hoddinott (Cornell University), Christopher B. Barrett (Cornell University), Matthew P. Rabbitt (USDA Economic Research Service)
2025年7月修订稿[page::0]

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1. 元数据与概览

报告题目
The Probability of Food Security: A new longitudinal data set using the Panel Study of Income Dynamics

发布日期
2025年7月26日提交

主题
本报告围绕美国食品安全状况的动态研究，尤其采用了Panel Study of Income Dynamics（PSID）的长时间面板数据(1979-2019年)，通过新提出的“食品安全概率”(Probability of Food Security, PFS)指标，来量化和分析食品安全的动态演变。报告尤其关注在40年内不同群体和国家整体的动态，涉及地理、种族、性别和教育程度分解。

核心论点

1. 通过应用PFS指标于PSID的26波调查，本文创造了此前未有的长达40年的食品安全动态面板数据集。

2. PFS是基于家庭食品支出是否达到USDA制定的健康饮食所需的最低成本（即节俭食品计划Thrifty Food Plan, TFP）来估计食品安全概率的指标，作为食品安全经验测量的互补指标。

1. 估计结果揭示了食品安全的持久性、经济周期效应、以及社群间的显著差异，尤其是在新冠大流行前的经济大衰退之后食品不安全问题明显加剧。

贡献价值

• 弥补现有食品安全测量数据的短期和缺失问题，特别是在1995年官方食品安全问卷推出之前的过去40年。

- 提供全国及亚群体的食品安全动态估计，能够强化对政策效果及食品安全长期趋势的理解。[page::0,1,2]

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2. 逐节深度解读

2.1 引言及数据局限性剖析

• 糧食安全在美国政策中是distinct于贫困的目标，贫困不等于食物不安全，二者高度相关但不完全重合，强调了政策针对食品安全问题的重要性。[page::1]

- 现有美国食品安全测度主要依赖于USDA的食品安全等级量表（Food Security Scale Score，FSSS），基于国家人口调查补充问卷(CPS-FSS)中的家庭食品安全调查模块(HFSSM)，自1995年开始实施。

• CPS-FSS问卷拥有18个问题（无子女家庭10个），通过肯定回答次数确定食品安全等级（食品安全、低食品安全、极低食品安全）。但该调查仅每年对同一受访者最多调查两次，不足以评估长期坚持性。

- 现实中存在多个纵向调查，如PSID、ECLS-K、SIPP等部分包含了HFSSM或简化版本，但均存在不连续、非全国代表样本或时间跨度不足的问题。

• 本文引用Lee et al. (2024)提出的PFS指标，利用1979-2019年PSID数据突破这一限制，构建最长时间序列的食品安全动态面板。[page::1,2]

2.2 PFS的设计原理与估计方法

• PFS指某家庭的食品支出达到或超过其TFP成本的概率，是通过条件食品支出分布估计获得的[page::2]。

- 估计过程分三步：
1. 对每户人均食品支出（以最近一个月数据为基准）进行条件均值回归，协变量涵盖两年前的食品支出（多项式形式处理非线性）、人口社会经济信息（年龄、性别、种族、教育、婚姻状况、就业、残疾、家庭规模、子女比例、收入等），以及年份与州固定效应。模型形式采用波松准极大似然法(Poisson quasi-MLE)，区别于Lee et al. (2024)使用的伽马分布广义线性模型。
2. 用第一步模型的残差平方对相同协变量进行条件方差回归，估计食品支出方差。
3. 结合均值与方差估计参数，假设食品支出服从Gamma分布，通过矩估计确定分布形状参数。PFS即为食品支出分布累积分布函数(CDF)在TFP成本之上的补集概率，即食品支出至少满足TFP成本的概率，PFS值介于0-1之间，值越高表示食品安全可能性越大。

• 由于PSID家庭结构与家庭户主（Reference Person，RP）身份随时间可能改变，扩展到完整40年数据要求对RP随时间更替进行追踪和构建dynasty式面板数据，同时对PFS的临界食品支出值进行时间序列预测，用于1995年之前缺乏官方食品安全率期间的预估。

- PFS阈值调整策略：1995-2019年对应官方食品安全率，1979-1994年利用宏观经济变量(尤其SNAP参与率)建立阈值预测模型。[page::2,3,4]

2.3 面板数据构建与样本特征分析

• PSID起始于1968年，仅追踪1968年入户家庭成员及其世系后代，数据覆盖1979-2019年26个调查波次，样本覆盖约17862个个体，270,025个个体-年份观察。

- 本研究打破原有RP保持不变的限制，允许儿童成年后离开父母组建新家庭，随时间追踪各个RP或配偶的身份变化，使样本更具代表性，避免attrition bias 导致弱代表性。

• 样本被限制于大陆48州加DC，剔除未全覆盖所致无法构造的1988-1991年四波数据、拉丁裔及移民子样。

- 变量构造细致，SNAP受益及食品支出融合考虑不同调查周期和缺失数据问题，确保跨期一致性和有效测量。

• 表1(见下图)展示样本关键统计量。约53%RP为女性，超过38%个体至少一次被估计为食品不安全，家庭月均人均食品支出310美元，7%受益于SNAP，其食品支出低于其TFP成本的占18%，PFS均值0.81，对应食品不安全率约12%。[page::5,6]

| 变量 | 描述/均值（标准差） |
| ----------- | ------------------------------ |
| 女性RP | 53.2% |
| 1979年参与调查 | 51.7% |
| 调查波次数 | 15.88 (7.15) |
| 曾经食品不安全 | 38.7% |
| 曾用SNAP | 26.5% |
| 食品花费（人均月） | 310美元 (28.8) |
| SNAP平均补助金额 | 99美元 (189.5) |
| PFS均值 | 0.81 |

2.4 PFS年际趋势与群体差异

• 图1展示1979-2019年PFS均值及5%、20%分位数：均值稳定在0.77-0.85区间，经济衰退期（80年代初，90年代初，尤其2007-2009年大衰退）PFS显著下降，反映食品安全水平恶化，随后回升，特别是经济恢复期。

- PFS与家庭收入、就业、教育呈正相关，与女性RP、家庭规模及RP残疾状态负相关[page::7]。

• 采用阈值，将PFS转换为食品不安全发生率。1995年后调校为与CPS官方率一致，1979-94年根据SNAP参与率等宏观变量预测阈值。

- 表2和图2展示PFS阈值与宏观变量的回归结果和拟合曲线。人均可支配收入拟合度最高但预测不合理（过低早期食品不安全率），SNAP参与率相关性好且反映出经济周期影响，被选为阈值预测变量。

• 估计食品不安全率整体稳定在8%-17%之间，2009年大衰退期间最高为17%，之后恢复缓慢。图3显示趋势，1979-1999年波动有限，经济增长期食品不安全率降低但未跌破10%。[page::8,10,12]

图1: 1979-2019年PFS均值及分位数变动趋势


图2: PFS 阈值基于宏观变量的拟合与实际比较


图3: 估计食品不安全率及FSSS官方率对比

• 图4通过教育层级、种族与性别分组展现PFS中位数及分布[page::13]。

- 食品安全率与教育程度强正相关，大学学历者最高，未完成高中者最低。

• 男性高于女性，白人高于非白人。非白人低学历女性中位PFS为0.55，远低于白人高校男性0.95，体现多重社会身份交织的食品安全差异。

图4: 不同教育、性别、种族的PFS分布

2.5 PFS与官方FSSS测度的比较

• 尽管PFS被校准为匹配官方不安全率，PSID的FSSS测度食品不安全率普遍偏低，且FSSS与PFS相关系数为0.28-0.36，显示两者相关性中等。

- 表3交叉分类结果显示两测度有约86%的一致分类率，但存在14%不匹配，其中食品安全测经PFS分类为不安全但FSSS为安全的占多数，这部分受试者多数具有易受未来收入冲击影响的脆弱特征。

• 这种差异源自PFS基于客观支出数据，而FSSS包含体验和担忧等主观维度，两者各有优劣，难以确定更优测度。

- 表4进一步分析了不同分类组的社会经济特征，确认差异主要集中在边缘群体和易受冲击者，不匹配并反映两种测量视角的互补性。[page::14,15]

2.6 食品安全动态特征

• 本文采用“连续食品不安全期”(spells) 方法，食物不安全期平均时长约3.13波次，且69%为短暂（1-2波次，约1-2年或4年周期后为2年周期），31%为持久。[page::16]

图5: 食品不安全连续期分布

• 短期两波次转换矩阵显示1981-2019年84%两波均安全，8%两波均不安全，4%第一波不安全第二波安全，4%相反。[page::16,17]

- 性别、种族与教育层面存在差异：女性、非白人、低学历人群持久不安全概率更高，非白人更高流动性导致单波次不安全比例相对更高。[page::18]

|群组|两波均不安全(%)|第一波仅不安全|第二波仅不安全|两波均安全(%)|
|-|-|-|-|-|
|整体|8|4|4|84|
|女性|9|5|5|82|
|男性|6|4|3|87|
|非白人|25|9|8|58|
|白人|4|3|3|89|
|高中以下|19|7|7|67|
|大学毕业|2|1|1|96|

• 图6显示每年新增和持续食品不安全个体占比，发现2007-09大衰退期间新增不安全人数激增，导致2011-2017年食品不安全持续群体显著增加，回稳时间较往年长。[page::19]

图6: 食品安全状态年度转变

• 表6分性别、种族、教育背景显示各子群体的慢性食品不安全率（连续两波及以上不安全），大衰退过后明显上升，尤以无高中学历人群升幅最大，从2011年后约30%慢性不安全，显著高于其他群体。[page::20]

2.7 主要结论

• 本文建立了基于PSID的1979-2019年长期食品安全概率数据系列，弥补官方测度缺乏长期、全国代表面板数据的缺陷。

- PFS作为官方FSSS的客观支出基互补指标，可支持对食品安全长期动态的研究，尤其是跨经济周期、政策变化的影响分析。

• 食品不安全现象既包含短暂的，也包含明显持久且结构性的部分，经济周期波动对食品不安全开始和持续均有显著影响。

- 易发生持久食品不安全的群体主要为女性、非白人、残障人士、教育水平偏低者，反映结构性不平等。[page::21]

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3. 图表深度解读

| 图表编号 | 描述 | 关键发现总结 | 与文本关系与分析 |
|:---------|:-------------------------------------------------|:------------------------------------------------------------------------------------------------------------|:---------------------------------------------------------------------------------------------------------------|
| 图1 [page::7]| 1979-2019年PFS全年均值及5%、20%分位数动态变化 | PFS均值保持0.77-0.85，经济衰退期显著下降，反映食品安全波动；2010年代回升见证经济复苏对食品安全的正面效应。 | 支撑报告关于食品安全随经济周期波动的主要论点。 |
| 表1 [page::6]| 研究样本个体与个体年度基本统计 | 样本由17862个体270025个年度观察组成，38.7%个体曾经历食品不安全，平均PFS 0.81，实际食品支出和SNAP补贴均量化。 | 展示样本代表性及关键变量分布，为后续分析奠定数据基础。 |
| 图2 [page::11]| PFS阈值与多宏观指标的拟合与实际值对比 | SNAP参与率是最佳阈值预测指标，揭示经济周期对食品安全测量门槛的影响，收入虽解释力强但预测历史食品安全率时逻辑不符。 | 用以支撑阈值调整方法的合理性，解决1995年前无法依赖官方率的难题。 |
| 图3 [page::12]| 1979-2019年各年度估计食品不安全率与官方FSSS及PFS对比 | PFS估计的食品不安全率与官方统计相符，历史食品不安全率稳定在8%-17%，大衰退时达到17%峰值，食品不安全率具周期性。 | 证明PFS方法可有效近似官方数据，加强方法适用性和可信度。 |
| 图4 [page::13]| 分教育、种族、性别的PFS分布箱线图 | 明显的教育、种族和性别食品安全差异，低教育、非白人女性群体食品安全最低，白人男性大学毕业群体安全状况最佳，体现多重社会不平等。 | 分析社会分层食品安全的差异，支持对易受冲击群体特别关注的论述。 |
| 表3、4 [page::14,15]| PFS与FSSS分类比较及不匹配个体解析 | 两指标有86%共识，但PFS倾向于低估某些边缘脆弱群体食品不安全的主观感受，反映PFS和FSSS测度侧重点不同。 | 强调PFS为客观支出基度量，FSSS偏重体验感受，两测度互补。 |
| 图5 [page::17]| 食品不安全持续时间分布 | 超过一半食品不安全为短暂状态（1个调查波），但约三成人群发生持久不安全，食品不安全具备显著持久性。 | 揭示食品安全动态的多样性，为政策干预区分不同类型食品不安全提供依据。 |
| 表5 [page::18]| 两波次食品安全状态转移矩阵 | 总体84%双波安全，女性、非白人、低学历组更可能持久食品不安全，同时非白人数群流动性更大。 | 进一步说明群体间食品安全动态差异，佐证结构性不平等的存在。 |
| 图6 [page::19]| 新增及持续食品不安全人数倍变化 | 大衰退引发大量新增食品不安全人群，持续不安全人口比例随后明显上升，体现经济冲击的长期影响和恢复缓慢。 | 强调经济周期对食品安全影响的深远及政策应对需持续性考虑。 |
| 表6 [page::20]| 不同群体慢性食品不安全率跨年代变化 | 慢性食品不安全率普遍上升，无高中学历者从0.10提升至0.30，显著高于其他群体。 | 预测未来食品安全政治与经济政策关注重点，凸显教育重要性。 |

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4. 风险因素评估

报告没有专门风险章节，但文中隐含风险包括：

• 样本覆盖限制：不含非基因学亲属、部分地区（如阿拉斯加、夏威夷）、一些少数族裔补充样本剔除，可能影响特定群体的代表性。

- PFS作为基于食品支出的估计，存在与食品安全体验式量表（FSSS）不一致的问题，尤其是边缘不安全者的分类。

• 经济周期变化带来的食品安全波动，政策反应延迟可能加剧短期食品安全风险。

- 缺失年份数据（如1988-91年）可能对趋势估计有局限。

• 变更调查问卷方式、数据收集方法可能对食品支出估计产生结构性偏差。

报告通过多重验证、加权和方法调节给予了部分缓解，但仍须关注这些风险对结论的潜在影响。[page::4,5,29]

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5. 批判性视角与细微差别

• PFS方法虽然具有优越的长时序特征，但它本质上是以食品支出为基础的概率预测模型，忽视了主观体验和心理压力因素，可能不足以捕捉食品安全的复杂性。

- PFS校准保持和官方食品不安全率一致，可能掩盖实际数据中存在的结构性差别，导致对低收入和脆弱群体的风险低估。

• 面板构建方法本质上依赖于RP身份链接和个体世代关联，对家庭组成复杂变化的处理可能产生bias，尤其在多代同堂、复杂家庭结构中。

- 经济周期对估计食品不安全持续性和新发的强烈关联提出政策提升需求，但报告未深入探讨现有政策对此动态的调节效应。

• 虽有较多敏感性测试，但对PFS模型的分布假设（Gamma分布）及截面异质性处理仍有进一步深入空间。

- 报告未针对COVID-19及2020年后食品安全动态作出预测或扩展，存在未来研究待补领域。[page::3,8,15,21]

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6. 结论性综合

该报告首次系统建立了基于PSID微观数据的40年美国食品安全概率面板系列（PFS）。
PFS指标通过食品支出数据拟合，弥补了自1995年官方食品安全量表缺失前的长期食物安全动态研究空白。数据验证显示PFS与官方FSSS较好匹配且更具长期追踪能力。
40年数据显示，美国食品安全呈现较强的经济周期属性，食品不安全既包含较大比例短期暂时性状态，也存在结构性持久不安全群体。特别是在2007-2009年大衰退及其后恢复期间，食品不安全率及持续期明显提升。
社会人口分组揭示食品安全显著不平等：女性、非白人、残疾以及教育程度较低者更易处于长期食品不安全状态。
报告同时指出PFS与主观FSSS测度存在本质差异，两者互为补充。政策制定应兼顾食品消费实际及家庭食品安全体验。
此数据资源为食品安全领域提供重要的长期动态量化工具，为评估经济、社会政策对食品保障的长期效应，及设计针对结构性贫困群体的有效政策提供理论和数据支持。
未来研究可借助此数据集深入探讨影响食品安全持续性的多维因素，提升测量工具多元化，以及扩展对后2020年疫情期间食品安全影响的评估。

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附录与数据建设说明

报告详尽介绍PSID样本构建原则，如何通过RP和世代连接构造家庭面板，调整权重确保全国代表性。重点说明了SNAP参与和食品支出变量的跨期一致性构造和缺失值处理，确保食品支出包括SNAP补贴，方法严谨可复制。
样本对比Census，性别和种族构成高度匹配，确保结论的代表性与普适性。附录图表亦验证食品支出数据整体平滑演变。

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参考文献丰富详实，涵盖食品安全测量、动态研究及宏观经济影响多个方向，体现报告基础扎实。*

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(全文所有结论与数据均标注相应页码溯源。)

报告