免费医学论文发表=“健康=可持续”的启发式方法：膳食或个人特征是否会影响感知的可持续性与膳食健康之间的关联？

抽象

研究发现，个体消费者对食品和膳食的可持续性和健康性的看法之间存在关联。目前的研究旨在调查个人层面感知的可持续性与健康之间的关联是否植根于现实。此外，我们调查了膳食或个体特征是否会影响这种关联。总共有5021名公共食堂的顾客对29种膳食选择的可持续性和健康性进行了评分。为了确定实际的环境可持续性和健康评分，使用 NAHGAST 算法分析每顿饭的确切食谱。结果显示，在个人层面上，感知的可持续性与健康之间存在实质性关联。然而，这种感知关系与实际环境可持续性和膳食健康评分之间的重叠无关。此外，这种“更健康=更可持续”的看法与其他膳食特征（例如，素食成分）或个人特征（即性别，饮食方式）无关。然而，这种关联在老年人中略高于年轻参与者。本研究表明，在现实世界中，食品消费者似乎基于简单的“健康=可持续”启发式来评估膳食的可持续性和健康性，这在很大程度上与这些维度的实际重叠无关。未来的研究需要更清楚地了解这种启发式方法的性质、来源和后果。

作者摘要

吃健康和可持续的饮食是我们这个时代的重大挑战;重要但往往无法实现。在本研究中，我们调查了食品的可持续性和健康性，这是选择可持续和健康饮食的重要因素。在现实世界的食堂环境中，我们要求消费者对他们消费的膳食的可持续性和健康性进行评分。结果显示，受访者似乎依赖于“健康=可持续”的启发式方法。具体来说，如果受访者认为一顿饭更健康，他们也会认为它更可持续。这种关联在实际环境可持续性和健康评分高度相似的膳食和实际得分非常不同的膳食之间具有可比性。这些结果表明，可能有必要向消费者提供有关环境可持续性和食品健康性的信息，以强调这两个维度可能不同。因此，一种前进的道路可能是在食品上引入可持续性标签，旁边是许多国家已经实施的健康标签。

数字

Fig 2Table 3表1图1表2Fig 2Table 3表1图1表2

引文： Sproesser G、Arens-Azevedo U、Renner B （2023） “健康 = 可持续”启发式：膳食或个人特征是否会影响感知可持续性与膳食健康之间的关联？PLOS 持续转换 2（11）： e0000086 中。 https://doi.org/10.1371/journal.pstr.0000086

编辑 器： Amanda E. Sorensen，密歇根州立大学，美国

收到： 2023年5月5日;接受： 2023年10月24日;发表： 十一月17 2023

版权所有： ? 2023 Sproesser et al.这是一篇根据知识共享署名许可条款分发的开放获取文章，该许可允许在任何媒体上不受限制地使用、分发和复制，前提是注明原作者和来源。

数据可用性： 数据可在开放科学框架上获得：https://osf.io/59p63/?view_only=eb5c9b6b7c64479d86e2743fdddef70b。

资金： 这项工作由德国研究基金会资助，项目“为什么人们以传统或现代方式进食：一项跨国研究”（授予 SP 1610/2-1，授予 GS）和“集体食欲”项目（授予 BR）在康斯坦茨大学集体行为高级研究中心，DFG 卓越中心 2117-422037984。额外的资金来自德国联邦教育和研究部（BMBF;SmartAct项目;授予 01EL1420A，授予 BR）。该出版物得到了约翰内斯·开普勒开放获取出版基金的支持。资助者在研究设计、数据收集和分析、发表决定或手稿准备方面没有任何作用。

利益争夺： 作者宣称不存在任何利益冲突。

1. 引言

健康可持续的饮食是我们这个时代面临的主要挑战[1–5]。毫无疑问，在个体和结构层面上，有许多因素会影响人们是否以健康和可持续的方式进食（例如[6\u201210]）。其中一个个体因素是人们对什么是健康或可持续的看法[11,12]。也就是说，即使人们愿意选择健康和可持续的食物，他们也会选择他们认为健康和可持续的食物。然而，这并不一定反映食品的实际健康和可持续性（例如[13]）。此外，研究人员认为，食品可持续性是一个多维概念，包括环境、健康和社会维度，以及动物福利（例如[8]）。然而，研究表明，当人们想到可持续膳食时，环境因素最为突出（例如，[14]）。

先前的研究表明，感知健康与食物或膳食的可持续性之间存在实质性关联（例如，[12,15–17]）。例如，Lazzarini等[16]的一项研究发现，个体对食品的环境友好性和健康性具有高度相关性。这些结果暗示了“健康=可持续”启发式方法的存在。具体而言，启发式方法（或简单的经验法则）通常用于在不确定性下做出判断或减少决策的时间和精力[18,19]。重要的是，鉴于人们在日常生活中需要做出许多决定，启发式方法通常很有用[20]。然而，在某些情况下，它们可能导致系统性错误或“偏见”。例如，研究表明，两个变量之间的关系越大，消费者就越有可能认为这两个变量之间存在因果关系，即使事实并非如此（量级启发式[21]）。

关于潜在的“健康=可持续”启发式方法，问题在于它是否准确地反映了食品实际健康和可持续性的重叠，因此植根于现实。事实上，有许多食物既相对健康和可持续，如许多植物性食物[22]，又相对不健康和不可持续的食物，如高度加工的红肉[2,23]。因此，对健康和可持续性的相关看法可以准确地反映这两个特征之间的实际重叠。相比之下，感知健康与可持续性之间的关联可能在很大程度上独立于这两个特征的实际相似性。例如，还有一些食物或膳食，如空运水果或蔬菜，它们相对健康，但与高温室气体排放（GHGs）有关，因此相当不可持续[24]。因此，对于这些类型的食品，感知健康与可持续性之间的高度关联是不准确的。

到目前为止，很少有研究研究观察到的食品健康与可持续性之间的关联是否植根于现实。Lazarini等[16]的研究结果支持启发式判断过程的概念，该过程并不反映可持续性和健康性的实际重叠。具体来说，他们向 85 名参与者展示了来自瑞士两家主要杂货店的 30 种预包装蛋白质产品（例如鸡胸肉、猪肉条、鹰嘴豆）的照片，并要求他们首先根据他们认为的环境友好性对产品进行排名，然后根据他们认为的健康程度对产品进行排名。虽然感知到的健康与环境友好性呈正相关，但所检查食品的实际健康和可持续性得分却不相关。这些结果表明，即使事实并非如此，消费者也认为健康和环境友好性呈正相关，这表明消费者可能依赖“健康=可持续”的启发式方法。这就提出了一个问题，即这种判断行为是否可以推广到日常生活的选择中。具体来说，可能缺乏熟悉感或动机参与，因为参与者对食物图片进行了评分，并且自己既没有选择也没有消费产品。此外，鉴于个人在日常生活中需要做出许多决定[20]，他们可能比在实验室研究中投入更少的时间和精力来做出决定，因此，在日常消费情况下更多地依赖启发式方法。

除了超市之外，食堂或餐馆是人们选择食物的一些最重要的地方（参见[13]）。虽然生产商和超市提供有关其产品的各种信息，例如营养标签或原产国（例如[16]），但食堂或餐馆通常提供有关其膳食和产品的信息较少。此外，食堂或餐馆提供的膳食由各种成分和成分组成，这些成分和成分对膳食的整体健康或可持续性有不同的贡献。因此，判断膳食的健康性或可持续性是一项比判断超市预包装的单一食品更复杂和不确定的任务。这可能会为使用“健康 = 可持续”的启发式方法创造先决条件。

假设人们依赖于“健康=可持续”的启发式方法，那么问题就出现了，哪些进一步的特征会影响这种启发式方法。先前对直觉的研究表明，个体差异以及食物特征会影响决策过程。例如，“健康=美味”启发式的量级和效价，即将食物健康与食物味道联系起来，随食物特征和个体差异而变化[25\u201227]。具体来说，Haasova和Florack[25]认为，“健康=美味”启发式的一个来源是使用类似的线索来判断人们的健康和美味。关于潜在的“健康=可持续”启发式方法，人们可能会使用实际的食物健康性、可持续性和植物性膳食含量的程度作为判断其可持续性和健康性的线索（另见[28]）。此外，研究表明，女性的营养知识高于男性[29]，并且发现具有某些饮食方式的人，如素食者或纯素食者，具有相当好的营养相关知识[30]。同样，据报道，年轻人比老年人对食品的环境友好性有更多的了解[31]。因此，鉴于他们的知识水平较高，女性、年轻人和具有某些饮食方式的人可能比男性、老年人和没有任何特殊饮食制度的人更少依赖潜在的“健康 = 可持续”启发式方法。尽管如此，据作者所知，到目前为止，研究还没有直接调查个体和膳食特征对潜在的“健康=可持续”启发式的作用。

本研究旨在根据实际膳食选择，在现实生活（大学食堂）中调查两个研究问题：

认为一顿饭更健康的人是否也认为这顿饭更可持续？这种关联是否反映了食品健康和可持续性的实际指标的重叠？

哪些因素会影响感知健康与可持续性之间的关联强度？具体来说，膳食特征（例如实际健康、实际环境可持续性或植物性成分）或个体特征（例如性别、年龄或饮食方式）是否会影响这种关联？

为了回答这些研究问题，我们评估了一些食堂膳食的可持续性和健康性。此外，还计算了这些膳食的实际环境可持续性和健康得分。具体来说，实际的环境可持续性得分是根据两个指标计算的：温室气体排放和材料消耗（参见[32]）。我们选择这些环境指标作为实际的可持续性得分，因为它们通常与人们感知的可持续性非常吻合，因为之前的研究表明，当人们想到可持续膳食时，这些环境指标是最突出的（例如，[14]）。根据能量含量、膳食纤维、脂肪、碳水化合物、糖和盐含量等指标计算实际健康评分（另见[33]）。

2.材料与方法

2.1 研究地点

该调查于 2020 年 2 月在德国一所大学食堂的主要区域进行。2020 年，该大学记录了大约 11,000 名学生和 2,400 名员工。由于大学位于城市的郊区，而其他餐馆也相距较远，因此大多数学生和员工经常光顾食堂（另见表1，了解售出的餐食数量）。在调查期间，食堂每天提供四至五份不同的热餐午餐，并有预设的份量，最多有五条不同的菜单线。经营食堂的学生服务（Studierendenwerk Seezeit）有法律授权以对社会负责的方式为学生定价，巴登-符腾堡州为学生膳食提供补贴。因此，餐点的价格因菜单行和状态组而异。最便宜的价格适用于学生，每餐 1.60 欧元至 6.90 欧元不等。最高价格适用于4.25欧元至6.90欧元的客人。

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表 1. 29 餐的实际和感知可持续性和健康性。

https://doi.org/10.1371/journal.pstr.0000086.t001

2.2 数据收集

该调查在六天的午餐时间进行，产生了本研究中调查的 29 种不同的膳食。当食堂顾客选择其中一种预设的热餐时，他们会在结账时收到一份简短的纸笔问卷。参与者被要求在吃完饭后填写，并在归还托盘时归还。为了收集问卷，问卷盒被放置在托盘返回点旁边。

简短的纸笔问卷是自填的（1 张 DIN A5 纸）。参与者被要求说明他们的膳食选择，并对所消费膳食的健康和可持续性进行评分。具体来说，参与者被要求使用6点李克特量表对“我今天的饭菜是健康的”和“我今天的饭菜是可持续的”进行评分，范围从1（非常不同意）到6（非常同意）。最后，受访者被要求完成一些关于他们的性别、年龄组和饮食方式（例如，素食主义者或纯素食主义者）的人口统计问题。具体来说，参与者被问及他们是女性、男性还是多元化的，以及他们属于哪个年龄组（< 18 岁、18-21 岁、22-25 岁、26-29 岁、30-39 岁、40-49 岁、50-59 岁≥ 60 岁）。

参与者有机会赢得食堂的代金券，作为他们参与的奖励。对29餐进行评分的人数从14到710不等，平均M = 173名参与者（SD = 171;见表1）。该研究是根据《赫尔辛基宣言》进行的，并得到了康斯坦茨大学伦理委员会的批准（协议代码IRB20KN012-005 / w）。通过向所有参与者介绍他们返回问卷即表示他们同意参与研究，获得了所有参与者的知情同意。

2.3 数据分析和功耗注意事项

为了直观地反映感知到的可持续性和健康性，我们为不同的膳食创建了v图（另见[34–36]）。创建 V 图的在线工具可在 https://v-plot.dbvis.de 上公开获得。根据食堂提供的确切食谱，确定每顿饭的实际环境可持续性和实际健康评分。这些信息包括成分、每份的质量/体积、是冷冻的还是新鲜的、原产国、有机生产和准备细节（例如烹饪时间）。为了计算所有膳食的实际环境可持续性和健康评分，使用了公开可用的NAHGAST算法工具（https://www.nahgast.de/rechner;参见例如[32\u20123,37]）。NAHGAST算法工具通过总共120个配方进行了测试和验证[38]。它可用于评估单道菜，也可用于户外餐饮行业的从业者[28]。NAHGAST算法工具由一个公共资助的研究项目（NAHGAST）与5个实践伙伴合作开发[38]，能够计算实际的环境可持续性和膳食的实际健康评分，并通过利益相关者过程选择指标[32]。包括的可持续性指标是温室气体（GHG）排放和材料消耗，每个指标都以每餐公斤数计算。关于膳食健康，包括营养指标，因此与健康相关的指标是能量含量（每餐千卡）以及膳食纤维、脂肪、碳水化合物（其中总糖）和盐含量（每餐克）。基于这些指标，NAHGAST工具计算了实际的环境可持续性得分和实际健康评分，范围从1（低）到6（高）。

所有统计分析均在IBM SPSS Statistics（Windows 版本 28）中进行。正如Twisk等人[39]所建议的那样，在不将缺失数据插补到1级变量的情况下计算混合线性回归。一级单位是个人参与者（N = 5021），而二级单位是膳食（N = 29）。限制最大似然（Restricted maximum likelihood ， REML）被用作估计方法，当研究中存在少量高水平组时[40]。Tabachnick和Fidell[41]认为，当第一水平的样本量不太小且组数为20个或更大时，可以获得足够的跨水平效应功效。由于我们平均每餐有 173 名参与者（第 1 级），第 2 级有 29 名参与者，样本量似乎足以检测跨层次的相互作用。

在每次分析之前，都会检查假设。由于自变量相关性不强（相关系数均不高于0.70），因此不存在明显的共线性限制。残差大于第三四分位数加四分位数距 3 倍的异常值被排除在各自的分析之外;残差小于第一个四分位数减去四分位数范围的 3 倍的异常值也是如此。在进行分析之前，检查数据的线性、正态性和同方差性。在分析中，所有1级预测因子均以组均值为中心，2级预测因子以大均值为中心，遵循Enders和Tofighi的建议[42]。

首先，定义一个零模型，以感知健康（1级）为因变量，膳食为聚类变量，无预测变量。该分析显示，组内相关性 （ICC） 为 0.164，这表明两餐之间感知健康的方差比例为 16%。这暗示了数据的不可忽略的多级结构[40]。其次，定义了一个随机斜率和截距模型，以研究感知可持续性与健康之间的关联，以及膳食在这种关联中是否不同。因此，将感知的可持续性（水平 1）作为预测变量添加到模型中，将感知健康程度（水平 1）作为因变量。

第三，为了研究感知健康与感知可持续性之间的关联是否受到食品实际健康与环境可持续性评分重叠的影响，采用实际健康度与环境可持续性评分之差的绝对值计算差异得分。定义了一个模型，将感知可持续性（1 级）、这种差异得分（2 级）以及感知可持续性（1 级）和差异评分（2 级）之间的跨水平交互作用作为预测因子，将感知健康度（1 级）作为因变量。

第四，为了研究感知健康与感知可持续性之间的关联是否受到进一步膳食特征的影响，定义了与上一步相似的模型，将实际健康评分、实际环境可持续性评分、膳食健康或膳食可持续性的单一指标或植物与动物性膳食内容作为 2 级变量，而不是上一步分析的差异评分。由于实际膳食健康的两个单一指标，即糖和盐含量严重偏斜，因此在将它们纳入分析之前，它们会进行对数转换。关于植物性膳食与动物性膳食内容，计算了一个虚拟变量，纯素膳食为 1，非纯素食膳食为 0。

第五，为了研究感知健康与感知可持续性之间的关联是否受个体特征的影响，定义了以感知可持续性（1级）为预测因子，感知健康度（1级）为因变量的模型。此外，还包括以下每个 1 级变量：性别、年龄或饮食方式。性别被虚拟编码为女性 1，男性和性别多样化的人为 0。由于群体规模较小，性别多样化的人必须与不同的性别群体分组。此外，饮食方式是虚拟编码的。例如，值 1 表示素食饮食方式，而值 0 表示参与者没有报告素食饮食方式。

3. 结果

3.1 样品特性

我们总共收到了 6608 份填写的问卷。其中，1587 人被从数据分析中删除，因为参与者 （1） 表示他们吃了不止一顿饭 （n = 171），（2） 没有说明他们选择了哪顿饭 （n = 75），（3） 表示他们没有选择预设份量的热餐 （n = 1317），或 （4） 表明他们吃了当天没有提供的饭菜 （n= 24）。其余5021名参与者包括1992名女性（39.7%）、2123名男性（42.3%）和71名性别多样化的人（1.4%）;而835名参与者（16.6%）没有说明他们的性别。大多数受试者年龄小于26岁（n=3378,67.3%），另有15.0%（n=754）在26至29岁之间，14.9%（n=748）为30岁或以上;而 2.8% （n = 141） 没有表明他们的年龄。大多数参与者表示他们是学生（n = 3640;72.5%），而1223名参与者报告是雇员或博士生（24.3%）。共有85名参与者（1.7%）表示他们在大学担任其他角色，157名参与者（3.1%）表示根本没有角色。由于可以指示多个角色（例如，同时是学生和博士生），这些数字超过了 5021 的总样本量。关于饮食方式，1271名参与者表示他们是素食者（25.3%），348人表示他们是纯素食者（6.9%），63人报告避免麸质（1.3%），157人报告避免乳糖（3.1%），183人报告限制消耗的能量（3.6%），1197名参与者表示他们坚持另一种饮食方式（23.8%）。

研究样本（N = 5021）与辍学样本（N = 1587）在性别方面没有差异（47.6%对50.5%的受访者为女性;2（2） = 3.92，p = .141）、无麸质、无乳糖、能量限制或其他饮食方式（无麸质：1.3% vs. 1.8%; 2（1） = 2.31，p = .129。 无乳糖：3.1% vs. 3.8%;χ2（1） = 1.94，p = .163。 能量受限：3.6% vs. 4.5%，χ2（1） = 2.24，p = .134。 其他：均为23.8%;χ2（1） = 0.00，p = .986）。 然而，研究样本比辍学样本更年轻（69.2% vs. 60.3% 对该项目的回应者年龄小于 26 岁;15.3% vs. 23.2% 30 岁或以上; χ2（7） = 87.11，第 < .001 页）。与此一致，研究样本的学生人数多于辍学样本（72.5% vs. 61.7%，χ2（1） = 66.93，第 < .001 页）。此外，参与研究的纯素食者和素食者少于辍学样本（纯素食者：6.9% vs. 8.9%;2（1） = 7.14，p = .008。 素食者：25.3% vs. 30.7%;χ2（1） = 17.83，第 < .001 页）。

3.2 描述性统计

表1显示了29种不同膳食的实际健康和环境可持续性得分。在 29 顿饭中，9 顿是纯素，4 顿是素食，1 顿是鱼，5 顿是家禽，6 顿是猪肉，3 顿是牛肉，1 顿是家禽、猪肉和牛肉的混合物。膳食的实际环境可持续性得分范围从 1.00（最低可持续性得分）到 6.00（最高可持续性得分），平均值为 M = 2.72，SD = 2.02。 同样，膳食的实际健康评分几乎涵盖了 1.42 到 5.58 的整个范围，M = 3.77，SD = 1.15。 每餐的能量含量从 217 大卡到 1552 大卡不等（可持续性和健康指标见 S1 表，补充材料）。从表 1 中可以看出，有些膳食在实际环境可持续性和健康得分方面都获得了相似的值。例如，“番茄罗勒意大利面”餐食既相对可持续又健康（每个值为4.75），而“鸡块”餐食则相对不可持续和不健康（值分别为1.00和1.42）。然而，与此同时，也有一些膳食的实际环境可持续性和健康得分存在差异。例如，“陀螺和胡椒炖菜”就是这种情况，它相对不可持续（值为1.00），但同时相对健康（值为5.17）。

此外，表1还显示了每餐的平均感知健康和可持续性以及对每餐进行评分的参与者人数。表2包含实际环境可持续性与健康得分之间的相关性，以及感知的可持续性与健康性之间的相关性，以及膳食水平的汇总平均值和标准差（N = 29）。图 1 描绘了 29 个 V 图，每个 V 图都以浅灰色显示直方图，其中包含每个响应类别的相对频率，以感知可持续性和健康性。

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Fig 1. V-plots for perceived sustainability (blue) and healthiness (red) of the 29 meals.

Smoothed density distributions (red/blue shape) show the type of distribution; histograms (light gray) depict the relative frequency of each response category; difference histograms (dark gray) highlight the differences in each response category; means and standard deviations are depicted as lines in red/blue above the distributions. Mean values are connected via a black line for comparison. Numbers in parentheses after the meal name refer to their actual environmental sustainability and healthiness scores.

https://doi.org/10.1371/journal.pstr.0000086.g001

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Table 2. Correlations between actual and perceived sustainability and healthiness on the meal level (level 2; N = 29).

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On average, 22 out of 29 meals had a higher mean perceived healthiness as compared to the mean perceived sustainability (please see Fig 1 and Table 1; across all participants: perceived healthiness M = 3.57, SD = 1.22 vs. perceived sustainability M = 3.43, SD = 1.32, F(1, 4043) = 44.29, p < .001, ηp2= 0.01）。在29顿饭中，“唐杜里汤”被认为是最健康的（M = 4.89，SD = 0.99）和最可持续的（M = 4.53，SD = 1.13）。 被认为最不可持续的膳食是“家禽蓝带”（M = 2.72，SD = 1.16）; 而被认为最不健康的一餐是“奶油蘑菇汤”（M = 2.75，SD = 1.61）。因此，膳食的感知健康水平通常高于其感知的可持续性水平。

除了平均水平外，参与者在膳食中感知的可持续性和健康程度的分布也各不相同（见图1）。例如，在感知可持续性方面，“炸施瓦本馄饨”餐的变异性最低（SD = 1.09），表明参与者的看法相对一致。相反，在“混合烧烤”餐中观察到感知可持续性的最大差异，响应分布相当平坦（SD = 1.49）。在感知健康方面，“番茄罗勒意大利面”餐的传播最小（SD = 0.92），“奶油蘑菇汤”的传播最大（SD = 1.61）。

关于感知可持续性与健康性之间的关系，随机斜率和截距模型（模型1）揭示了感知可持续性与感知健康性之间存在显著关联（见表3）。此外，该模型揭示了膳食之间这种关联的显着差异（τ11 = .007， 95% CI [.003， .018]， SE = .003， Wald Z = 1.981， p = .048）。图 2 说明了 29 餐的感知可持续性和感知健康之间的双变量 Pearson 相关性。

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图 2. 感知可持续性与膳食感知健康之间的 Pearson 相关性。

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表 3. 以感知健康（水平 1）为因变量的混合线性回归结果 （N = 5021）。

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3.3 感知健康与可持续性之间的实际重叠和关联

为了研究感知可持续性和健康性之间的关联是否反映了膳食中实际健康和环境可持续性评分的重叠，我们计算了混合线性回归（模型 2）。我们纳入了感知可持续性、实际膳食健康度与环境可持续性得分之间的差异得分，以及感知可持续性与差异评分之间的跨水平交互作为预测因子以及感知健康度作为因变量。该分析再次揭示了感知可持续性与感知健康之间的显着关联（见表3）。然而，无论是实际健康度与环境可持续性得分之间的差异，还是跨层次的交互作用，都没有对感知健康度产生显著影响。因此，感知的可持续性与健康性之间的关联并不能反映膳食的实际健康和环境可持续性得分的重叠。具体来说，图 2 在 Y 轴上描绘了感知可持续性与膳食感知健康性之间的 Pearson 相关性，而实际膳食环境可持续性和健康得分的差异显示在 X 轴上。如果感知可持续性与健康性之间的关联受到膳食实际健康和环境可持续性得分重叠的影响，那么对于具有可比实际环境可持续性和健康度评分的膳食（图 2 左侧），Pearson 相关性应该更大，而对于实际环境可持续性和健康评分不同的膳食（图 2 右侧）).但是，皮尔逊相关性不遵循此模式。因此，感知到的可持续性与健康性之间的联系似乎并非植根于现实，正如环境可持续性和健康性得分的实际重叠所表明的那样。

3.4 感知健康与可持续性关联的影响因素

3.4.1 膳食特性。

为了研究感知可持续性与健康性之间的关联是否因膳食健康而不同，计算了混合线性回归。该模型包含感知可持续性、实际膳食健康评分以及感知可持续性和实际膳食健康评分之间的跨水平交互作为预测因子，以及感知健康度作为因变量（模型 3）。该分析再次揭示了感知可持续性与感知健康之间的显着关联（见表3）。此外，实际膳食健康评分是感知健康的重要预测指标。然而，跨水平交互作用对感知健康没有显著影响。为了确保这种结果模式，重复分析时，使用单一膳食健康指标而不是整体膳食健康评分作为 2 级预测因子。具体而言，包括能量含量、膳食纤维、脂肪、碳水化合物、糖或盐含量在内的物质再次显示出与感知可持续性对感知健康（βs ≤|）的无显著交互影响。02|， ts ≤ |1.18|， ps ≥ .250）。因此，感知健康与可持续性之间的关联不受实际膳食健康指标的影响。

为了研究感知可持续性与健康性之间的关联是否因实际环境可持续性得分而不同，计算了混合线性回归。该模型包括感知可持续性、实际环境可持续性得分以及感知可持续性与实际膳食环境可持续性得分之间的跨水平交互作用作为预测因子，以及感知健康度作为因变量（模型 3）。该分析再次揭示了感知可持续性与感知健康之间的显着关联（见表3）。此外，实际的环境可持续性得分是感知健康的重要预测指标。然而，跨水平交互作用对感知健康没有显著影响。为了确保这种结果模式，重复分析时，使用膳食可持续性的单一指标，而不是整体环境可持续性得分作为 2 级预测因子。具体而言，包括材料消耗或温室气体排放再次揭示了与感知可持续性对感知健康（βs ≤|）的不显着交互影响。01|， ts ≤ |0.75|， ps ≥ .461）。因此，感知健康与可持续性之间的关联不受实际膳食可持续性指标的影响。

为了研究植物性膳食和动物性膳食之间感知可持续性与健康之间的关联是否不同，计算了混合线性回归。该模型包含感知的可持续性、膳食内容以及感知可持续性与膳食内容之间的跨层次交互作为预测因子，以及感知健康度作为因变量（模型 5）。该分析再次揭示了感知可持续性与感知健康之间的显着关联（见表3）。此外，膳食内容是感知健康的重要预测因素。具体来说，植物性膳食被认为比含有动物成分的膳食更健康。然而，跨水平交互作用对感知健康没有显著影响。因此，感知健康与可持续性之间的关联不受膳食中植物或动物成分的影响。

3.4.2 个人特征。

首先，我们调查了感知可持续性与健康之间的关联是否取决于性别。因此，我们计算了一个混合线性回归，将感知的可持续性、性别以及感知的可持续性与性别之间的相互作用作为预测因子，以及感知的健康度作为因变量（所有变量都处于 1 级;模型 6）。该分析再次揭示了感知可持续性与感知健康之间的显着关联（见表3）。此外，性别对感知健康有显著的主要影响。具体来说，女性参与者报告的感知健康程度低于男性和性别多样化的参与者。感知到的可持续性与性别之间的相互作用并不显著。因此，感知健康与可持续性之间的关联不受性别影响。

其次，我们调查了感知可持续性与健康之间的关联是否取决于年龄。我们计算了一个混合线性回归，将感知可持续性、年龄以及感知可持续性与年龄之间的相互作用作为预测因子，并将感知健康度作为因变量（所有变量均位于 1 级;模型 7）。该分析再次揭示了感知可持续性与感知健康之间的显着关联（见表3）。此外，感知的可持续性和年龄对感知的健康性存在显着的相互作用。具体来说，参与者年龄越大，感知到的可持续性与健康之间的关联就越大。年龄对感知健康的主要影响不显著。因此，感知健康与可持续性之间的关联受到年龄的影响。

第三，我们研究了感知可持续性与健康之间的关联是否取决于以下饮食方式：素食主义者、素食主义者、无麸质、无乳糖、能量限制或其他饮食方式。我们计算了混合线性回归，其中感知可持续性，一种饮食方式，以及感知可持续性和饮食风格之间的相互作用作为预测因子，以及感知健康度作为因变量（所有变量均为1级;模型8-13）。这些分析均未显示饮食方式和感知可持续性对感知健康有显著的交互作用（见表3），但感知可持续性的显著主效应再次显现。此外，素食饮食方式对感知健康有显着的主要影响。具体来说，素食者认为他们的膳食比非素食者更健康。素食、无麸质、无乳糖、能量限制或其他饮食方式没有显着的主要影响。总而言之，结果表明，感知健康与可持续性之间的关联不受饮食方式的影响。

4. 讨论

4.1 “健康=可持续”的启发式方法以及膳食和个人特征的影响

目前的研究旨在调查感知可持续性和健康性的关联是否植根于现实世界环境中的现实。结果表明，消费者似乎基于简单的“健康=可持续”启发式方法来评估他们购买的膳食的可持续性和健康性。重要的是，感知可持续性和健康性的关联在很大程度上独立于 29 种检查膳食的实际环境可持续性和健康性评分的重叠。进一步的分析表明，“健康=可持续”的关联也与其他膳食特征无关（例如，环境可持续性和健康指标，如糖或能量含量;植物或动物含量）。观察到的结果模式在性别和个人饮食风格之间也是一致的。然而，与年轻参与者相比，年长的参与者表现出更明显的“健康=可持续”关联。总之，认为一顿饭更健康的人也认为这顿饭更可持续，这一发现似乎在很大程度上独立于这两个特征之间的实际重叠。未来的研究需要通过互补的研究设计和不同的样本来复制和扩展这些发现。例如，需要实验设计来测试感知的健康是否会影响感知的可持续性，反之亦然。此外，由于目前的样本主要由学生组成，未来的研究需要检查研究结果是否可以推广到其他群体，例如教育程度较低的群体。

这些结果扩展了先前的研究结果[12,15–17]，并表明在包括实际现实生活中的食物购买和消费的背景下，人们似乎使用启发式信息处理，这并不能反映实际可持续性和健康评分的重叠。此外，由于本研究中的样本受过高等教育，社会经济地位高于平均水平，这表明“健康=可持续”启发式的普遍性。具体而言，由于教育与营养相关知识呈正相关[29]，因此对“健康=可持续”启发式的依赖性相对较低。尽管如此，我们发现在这个受过高等教育的样本中，感知的可持续性与健康之间存在着密切的联系。

一个有趣的问题是，从健康到可持续性是否存在“光环”效应，反之亦然。晕轮效应是指最初的好印象促进了随后对不相关维度的好感评价的现象[43]。由于感知的健康平均高于感知的可持续性，而且人们通常更熟悉与健康相关的指标和饮食质量（例如脂肪和糖含量），而不是可持续性指标（温室气体排放和材料消耗），因此可以说，健康对可持续性可能存在光环效应。根据这一假设，实际环境可持续性和健康得分之间差异最大的两餐（“奶油蘑菇汤”和“陀螺仪和胡椒炖菜”）在感知的可持续性和健康性之间具有非常高的相关性，实际健康得分非常高，为5分，但实际可持续性得分非常低，为1分（见图2和表1）。此外，Bschaden等[44]通过实验操纵了零食的感知可持续性，发现对感知的健康没有影响。然而，相关领域的研究发现，有机标签对感知健康存在光环效应[45\u201247]。此外，在膳食水平上，实际可持续性和感知可持续性之间的相关性高于实际和感知健康之间的相关性，这可能有利于从可持续性推断出健康。然而，可能还有第三个因素会影响感知的可持续性和健康性。也就是说，从数据中我们只能推断出存在“健康=可持续”的启发式方法，但其他潜在变量可能有助于观察到的结果，例如使用比较标准感知可持续性和健康性的个体差异，理解响应量表或响应风格的差异。因此，未来的研究需要通过替代设计来解决这个问题，例如通过实验测试操纵健康性（例如，通过使用不同的健康标签）是否会影响感知的可持续性，反之亦然。

与我们的假设相反，确定的“健康=可持续”判断并不受各种实际膳食特征的调节。因此，实际的膳食健康和环境可持续性得分或纯素膳食含量并不能作为感知可持续性和健康的联合线索，因此，也不能作为这种关联的触发因素。未来的研究需要研究除了本研究中调查的线索之外，是否还有其他线索，例如绿色膳食颜色，可以作为“健康可持续”启发式的来源（参见[25]）。

在个体特征方面，结果表明，不同群体的感知可持续性与健康之间的关联基本一致。对年龄组的影响很小。与年长的参与者相比，年轻参与者似乎对“健康=可持续”启发式的依赖程度略低，这可能表明他们对可持续性主题的兴趣和知识更大，这可能会减轻启发式决策（参见[31]）。尽管如此，未来的研究仍需直接检验人们对健康和可持续知识在感知可持续性与健康之间的关联方面的作用（参见[12,25,44,48]）。此外，当考虑到目前的样本是相对同质的（例如，高教育水平）时，未来的研究需要调查个体特征在更多异质样本中的作用。

在本手稿中，我们调查了认为一餐更健康的消费者是否也认为这顿饭更具可持续性，以及个人和膳食特征是否会影响这种关联。我们之所以关注这种个体层面的关联，是因为人们认为启发式方法在个体的决策过程中起作用[18,49]。然而，需要注意的是，这种个人层面的关联与膳食层面的关联不同，在膳食层面，个人评分是每餐的平均值。具体来说，膳食层面的问题是，被认为更健康的膳食是否也被认为更可持续，本研究也是如此（见表2）。尽管如此，Monin和Oppenheimer[49]认为，平均数的这种相关性不足以研究启发式方法背后的过程，而启发式方法应该在个人层面上解决。

另一个需要讨论的点是，“健康=可持续”启发式是被概念化为相似的感知健康和可持续性分数，还是被概念化为感知健康和可持续性之间的协变。前者可以通过感知的健康和可持续性水平之间的差异来衡量，而后者可以通过相关性来衡量，并表明“更健康=更可持续”的感知，而不管感知的健康和可持续性的绝对水平如何。根据之前关于“健康=美味”关联的研究（例如，[25]），我们选择了后一种概念化。尽管如此，调查感知健康度和可持续性得分的相似性将是未来研究的一个有趣话题。具体来说，结合膳食水平的观点和相似性而不是关联的观点，我们的数据显示，总体感知健康与可持续性之间的差异与实际健康与环境可持续性得分之间的差异之间存在0.45的相关性。这一结果表明，在实际健康和环境可持续性得分方面差异较大的膳食，平均而言，其感知的健康和可持续性差异也较高。

4.2 优势和局限性

本研究的优势包括真实世界的环境、大样本量以及调查数据与实际膳食特征的结合。但是，也存在某些限制。首先，现实世界的设置不允许对可能的混杂变量进行彻底控制。例如，参与者可能选择了额外的食物，例如甜点，他们在报告他们认为的可持续性和健康性时也考虑了这些食物。其次，由于时间和简洁性的限制，只能评估最重要的变量。第三，可以推测，由于光环效应，参与者选择了他们喜欢的膳食，因此可能导致报告积极的感知可持续性和健康性（参见[43]）。第四，样本主要由学生组成，因此，研究结果可能无法推广到其他群体，例如受教育程度较低的群体。第五，该研究是在德国进行的，可能存在跨文化差异（参见[27,50]）。最后，通过材料消耗和温室气体排放指标评估实际膳食的可持续性。然而，研究人员认为，食品可持续性是一个多维概念，不仅包括环境指标，还包括健康、社会经济和公平指标（例如[8]）。此外，还有进一步的环境可持续性指标，如用水量或土地需求（例如[33]）。然而，在研究时，NAHGAST计算工具仅提供了有关材料消耗和温室气体排放指标的信息。因此，未来的研究应探讨所提出的环境可持续性评分结果是否适用于其他指标，如用水量（参见[33]）。

4.3 启示

目前的研究结果表明，可能有必要向食品消费者提供有关食品可持续性和健康性的信息，以强调这两个方面可能有所不同。具体来说，如果感知到的健康与感知的可持续性之间存在因果关系，反之亦然，如果在食品和膳食上只标明一个维度，消费者可能会被误导。许多研究人员指出，消费者对食品可持续性的了解程度普遍较低（例如，[31,51]），这一事实表明，不仅在超市，而且在其他食品购买环境中，如餐馆或食堂（例如，[52]).在食品健康领域，许多国家已经实施了预包装食品的此类标签，例如几个欧盟成员国的 Nutri-Score（例如 [53]）。这些标签也可能在食堂环境中促进健康饮食[54]。关于可持续性标签的潜在有效性，最近的一项综述显示，生态标签可以促进更可持续的食品和饮料的选择、购买和消费[55]。尽管如此，仍需要对可持续性标签在现实世界中的有效性进行更多高质量的研究。

5. 结论

目前的研究在现实世界中调查了感知健康与可持续性之间的关联是否反映了食品的实际健康和环境可持续性得分的重叠，以及哪些因素影响了这种关联的强度。本研究的重点是一所大学食堂，包括5000多名消费者的样本。我们发现，消费者似乎根据简单的“健康=可持续启发式”来评估他们购买的饭菜的可持续性和健康性。重要的是，感知的可持续性和健康性之间的关联与膳食的可持续性和健康性的实际重叠无关。此外，这种“健康=可持续”的关联与其他膳食特征（例如，纯素膳食内容）或个人特征（即性别、饮食方式）无关。然而，与年轻参与者相比，年长的参与者表现出更明显的“健康=可持续”关联。未来的研究需要补充目前的研究结果，研究启发式在感知可持续性和健康方面的性质、来源和后果。

支持信息

29 餐的实际环境可持续性和健康指标。

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S1 Table.Actual environmental sustainability and healthiness indicators of the 29 meals. Environmental sustainabilityindicatorsHealthiness indicatorsMealMaterial footprint (kg)Carbon footprint (kg)Energy content (kcal)Dietary fiber content (g)Fat amount (g)Amount of carbohydrates (g)Thereof: sugars (g)Salt amount (g)1.Tomato basil pasta30.84896.11278.98.97.02.Penne with cheesesage sauce40.87467.218117.07.38.03.Swabian ravioli31.178812.73190.58.94.54.Chicken nuggets81.49697.942101.219.47.15.Vegetable pot20.44239.7576.87.13.76.Potato goulash30.76245.92765.74.231.37.Fried swabian ravioli41.189814.234116.19.914.08.Poultry cordon bleu81.510325.45299.311.93.89.烤春卷20.73122.41439.913.52.420 分钟蛋挞20.52175.4436.27.52.211.东方沙拉三明治30.652619.01479.219.03.112.辣椒辛肉30.94469.1391.36.75.213.科夫塔61.58843.83498.53.83.314.烤土豆61.28368.04581.043.25.315.西班牙肉丸81.98367.73980.125.14.116.唐杜里汤30.457520.1696.559.51.617.纽伦堡德国碎肉香肠40.95810.24910.31.83.2

18.烤牛肉配洋葱174.29806.44296.28.59.019.混合烧烤132.710345.07328.03.83.920.意大利饺子地中海30.7155213.975182.29.85.611 分钟鳕鱼片41.25078.0863.68.72.222.猪里脊牛排112.592013.15464.113.03.623.猪柳纪念章122.898811.96059.07.92.914 分钟亚洲玻璃炖面71.73365.5750.55.18.415 分钟鸡胸肉炸肉片81.33740.52211.72.43.716 分钟咖喱孟买61.54551.6327.14.41.817 分钟土耳其皮卡塔91.65540.63311.71.21.518 分钟含乳脂的蘑菇汤51.341513.8665.110.55.829.陀螺仪和胡椒粉炖92.361311.72356.412.33.9

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S1 表。 29 餐的实际环境可持续性和健康指标。

https://doi.org/10.1371/journal.pstr.0000086.s001

（文件）

确认

我们要感谢黛博拉·瓦尔（Deborah Wahl）的学术支持;康斯坦茨大学心理评估和健康心理学系的学生助理团队 Seezeit-Studierendenwerk Bodensee 和 Bettina Ott 协助开展这项研究;以及 Corinna Rohmann 在编制实际可持续性和健康评分方面的支持。

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