城乡居民收入对肥胖的影响及作用机制研究——基于营养摄入中介效应的分析

李艳芳，杨久栋，田晓晖*

(1 中国农业大学 经济管理学院，北京 100083；2 中国人民大学 农业与农村发展学院，北京 100872)

1 引言

随着经济快速发展以及居民饮食结构的改变，肥胖已成为严重威胁我国居民健康的重要因素。据《中国居民营养与慢性病状况报告(2020年)》，我国18岁及以上居民超重率和肥胖率分别为34.3%和16.4%。肥胖不仅导致个人身体健康受损(Cawley & Meyerhoefer，2012；Biener et.al.，2018)，降低工资水平(Lundborg，2010；Lundborg，2014)，影响自我认知和人际交往，还增加了全社会的医疗成本(Qin & Pan，2016)。《“健康中国 2030”规划纲要》提出“超重、肥胖人口增长速度明显放缓”的目标，如何抑制肥胖人口比例的增加，提高全民健康水平，降低肥胖所带来的社会成本成为重要的公共政策议题。

肥胖由社会经济状况、遗传因素、个体特征等多种因素共同决定，其中居民收入变化是影响肥胖的重要因素。已有文献探讨了居民收入与肥胖之间的关系，但较少研究居民收入对肥胖的影响机制。居民收入如何影响肥胖？居民收入对肥胖的影响是否因个人特征不同存在差异？本研究创新性地从营养摄入的视角，提出了以营养摄入为中介的居民收入影响肥胖的假设模型，基于中国健康与营养调查(CHNS)1993-2011年的数据进行实证检验。本研究对于明确居民收入对肥胖影响机制，提升居民膳食营养体系，推动健康中国战略的实施具有重要意义。

2 文献综述

2.1 居民收入与肥胖

居民收入对肥胖状况会产生重要影响，但居民收入对肥胖指数的影响尚无一致结论。部分学者认为居民收入与肥胖之间是线性关系，如Kpelitse et al.(2014)通过计算BMI收入弹性，发现居民收入与肥胖指数之间是负相关的；也有部分学者研究表明收入与BMI之间存在非线性关系，如Grecu & Rotthoff(2015)使用DID模型研究白人女性的收入对肥胖的影响，得出了“肥胖库兹涅茨曲线”，Clement(2017)基于CHNS数据，使用半参数方法分析表明我国城市居民家庭人均收入与BMI存在着非线性关系。此外，在收入对不同社会经济特征群体肥胖的影响上，已有研究多从性别、年龄、城乡、受教育程度等方面分析(Bonnefond & Clement，2014；Merino Ventosa & Urbanos-Garrido，2016)，如 Xie & Awokuse(2014)研究表明收入对女性肥胖指数显著负相关，对男性肥胖指数的影响是非线性的；孔国书与齐亚强(2017)研究发现个人教育和收入水平对于肥胖的影响在城乡、性别之间呈现出不同的模式，我国肥胖问题集中于城市男性和农村女性。

2.2 居民收入与营养摄入

不同家庭收入水平的消费支出弹性和收入弹性不同，从而影响营养摄入情况。随着收入的增加，居民的食物消费结构逐渐由植物性食物转向动植物性食物消费，也会转向价格更高的营养素来源(Salois et.al，2012)。刘华，胡雪枝(2013)使用2006年CHNS数据，发现中国城镇居民主要营养素均缺乏收入弹性，热量、蛋白质和脂肪的需求收入弹性分别为0.039、0.072和0.140，食物消费结构随着城乡居民收入的提高发生了改变。Tian & Yu(2013)使用2004年CHNS数据，采用使用OLS和IV模型估算22种营养物质的收入弹性，结果表明大多数营养物质的收入弹性较小，能量、脂肪、蛋白质以及碳水化合物的营养收入弹性分别为0.16、0.16、0.27和0.15。在不同收入水平上，营养收入弹性随着收入的增加而减少，低收入家庭比高收入家庭的营养需求收入弹性大(李国景等，2019)。Huang & Fred(2009)使用2002—2005城镇家庭数据，研究表明低收入家庭收入营养收入弹性系数较高，蛋白质、饱和脂肪、胆固醇弹性分别为0.346%、0.475%和0.617%；高收入家庭的弹性系数很低，蛋白质、饱和脂肪、胆固醇弹性分别为0.093%、0.05%和0.079%。吴蓓蓓等(2012)使用2007到2009 年广东省城镇居民家庭食品消费数据分析不同收入家庭的食品消费行为，研究表明与中等和高收入家庭相比，低收入家庭对肉蛋类食品的消费支出弹性较为敏感，对油脂类食品的消费价格弹性和支出弹性都较为敏感。

2.3 营养摄入与肥胖

较高的膳食营养摄入水平是引发肥胖产生的危险因素，能量摄入较高肥胖率发生概率较大，其中动物性食物含有的脂肪和蛋白质较多，更易引发肥胖，饮食结构与肥胖紧密相关。在导致肥胖的饮食因素中，西式快餐、甜食、软饮等高热量食品的偏好是导致肥胖率上升的重要因素(Miljkovic et al.，2008)。倪国华，郑风田(2011)以行为经济学的偏好理论为基础研究西式快餐的偏好对肥胖状况的影响。研究表明消费者对水果等低热量食品的偏好每增加一个等级，BMI会减少0.06，消费者对高热量食品的偏好每增加一个等级，BMI会增加0.07。此外，食品价格、商场数量及快餐店距离也是影响BMI的重要原因，如健康食品价格的上涨会使减少对新鲜蔬菜和水果的消费，商场数量及快餐点数量的增加会提高居民购买加工食品的便利性，对肥胖状况造成不良影响(Powell & Han，2011；Umberger，2015)。Huang et al.(2012)研究表明在当地新鲜和加工水果和蔬菜价格较高且乳制品价格较低的地方，女性目前的BMI较高。Han，Powell & Isgor(2012)使用SNAP参与者1999、2001、2003三轮调查数据，研究表明在横截面模型中，水果和蔬菜价格降低20%会使参与者的体重指数降低0.20个单位。Demmler et al.(2018)使用2012和2015年肯尼亚数据，分析大卖场对消费者BMI及饮食选择影响，研究发现超市购买奶制品、植物油、加工肉制品和高加工食品的消费量显著增加。

2.4 文献述评

当前国内外关于营养摄入和肥胖变化影响因素的文献和研究较多，较为充分的讨论了居民收入与肥胖、营养摄入之间的关系，对本研究具有一定的借鉴价值，但仍存在不足：一是已有研究描述了收入对肥胖指数的影响，但由于研究方法、研究区域、研究样本的不同，收入与肥胖指数之间的关系尚未有一致结论；二是我国肥胖现象严重，城乡居民收入差距较大，而对我国整体城乡居民收入与肥胖关系进行的实证研究较少，已有研究不足以充分解释我国居民收入对肥胖影响的总体状况；三是现有研究多从年龄、性别等方面解释收入对肥胖的影响，较少分析居民收入对肥胖的作用机制。本研究基于中国健康与营养调查(CHNS)1993-2011年的数据，从营养摄入的视角，探究居民收入对肥胖影响的作用机制。

图1 分析框架

3 研究框架和研究方法

3.1 研究框架

居民收入的提高会影响营养摄入，通过改变脂肪、蛋白质和碳水化合物营养素的摄入量，影响营养素摄入结构。不同食物所含营养素的比例不同，而不同营养素所含热量不同，对肥胖状况的影响也不相同。因此，居民收入可能通过改变营养摄入而对肥胖指数产生影响。在现有文献和理论的基础上，本文构建在居民收入与肥胖关系中营养摄入中介效应的分析框架图(图1)，并提出如下假设:

(1)居民收入与BMI之间存在倒U型关系；

(2)碳水化合物在居民收入对BMI的影响中存在中介效应；

(3)脂肪在居民收入对BMI的影响中存在中介效应；

(4)蛋白质在居民收入对BMI的影响中存在中介效应。

3.2 模型设定

3.2.1 中介效应模型

本研究构建“居民收入-营养摄入-肥胖”多重中介效应模型，以营养摄入中脂肪、蛋白质、碳水化合物三种主要营养素为中介变量，分析居民收入对肥胖变化的影响。基本思路是首先分析居民收入变化对肥胖指数(BMI)的影响，得到居民收入对肥胖影响的总效应，然后分析居民收入对三种营养素摄入的直接影响，最后综合分析居民收入和营养摄入对肥胖指数的影响，得到营养摄入的中介效应。

构建基准模型如下：

ΒΜΙi=α0+α1incomei+γC+μ1i

(1)

d3fati=β0+β1incomei+γC+μ2i

(2)

d3protni=δ0+δ1incomei+γC+μ3i

(3)

d3carboi=φ0+φ1incomei+γC+μ4i

(4)

ΒΜΙi=χ0+χ1incomei+χ2fati+χ3protni+χ4carboi+γC+μ5i

(5)

其中，BMIi为个人肥胖指数，是连续变量，incomei为被观测者的当期收入，d3fat，d3protn，d3carbo为中介变量，表示脂肪、蛋白质、碳水化合物摄入量，Ci为控制变量，μi为误差项。式(1)中α1表示居民收入对肥胖的总效应，式(2)中β1表示居民收入对营养摄入的影响，式(3)中χ1表示居民收入变化对肥胖指数的直接效应，χ2表示中介变量营养摄入对肥胖的效应。

将式(2)(3)(4)代入式(5)可得：

ΒΜΙi=(χ0+χ2β0+χ3δ0+χ4φ0)+(χ1+χ2β1+χ3δ1+χ4φ1)incomei+γC+μ

(6)

图2 中介效应检验流程图

其中，(χ1+χ2β1+χ3δ1+χ4φ1)表示居民收入对BMI的总效应，χ1表示居民收入对肥胖指数的直接效应，χ2β1表示脂肪的间接效应，χ3δ1表示蛋白质的间接效应，χ4φ1表示碳水化合物的间接效应。将χ2β1/α1、χ3δ1/α1、χ4φ1/α1即分别为脂肪、蛋白质和碳水化合物三种营养素摄入量的中介效应占比。

3.2.2 中介效应检验

在使用中介效应模型时，本研究的关键假设是居民收入对肥胖存在显著影响并且通过营养摄入对肥胖造成间接影响，然而营养摄入作为中介变量是否合适且有效，是否还存在其他中介变量等问题需要对中介效应模型进行检验。本研究使用温忠麟、叶宝娟(2014)基于Baron和Kenny(1986)的逐步法改进之后的方法对营养摄入的中介效应进行显著性检验。检验流程如图2所示。

3.3 数据来源及变量定义

3.3.1 数据来源

本研究所用数据来自中国家庭营养与健康调查(CHNS)。该调查从1989年开始，在9个省共抽取48个地区，190个调查点，共计4233户，调查对象是调查户内的所有家庭成员，至今已进行了10轮的追踪调查，具有较好的全国代表性，数据质量较高。根据研究需要，本研究采用该调查中1993-2011年18岁到65岁之间的成人数据，剔除孕妇、在校学生、异常值及及缺失值之后，共计55601个样本。

图3 居民收入与BMI趋势图

3.3.2 变量定义

本研究的被解释变量是肥胖指数，采用BMI来衡量，使用CHNS数据中的身高体重数据计算所得。国际生命科学协会中国肥胖问题工作组将BMI 小于18.5(不含18.5)的人划定为营养不良，18.5到24(不含24)之间的人为正常体重，24到28(不含28)的人为超重人群，28及以上的人为肥胖人群。为准确识别居民收入对肥胖的影响，本研究剔除消瘦样本，使用BMI大于18.5的样本。如图2所示，居民收入与BMI随时间变化呈增加趋势。

图4 脂肪、 蛋白质、碳水化合物摄入量趋势图

本研究的解释变量是居民家庭人均收入，使用家庭总收入除以家庭人数所得。家庭总收入是经商、务农、渔业、园艺等共九项收入来源计算所得，并以2015年为基准采用CPI平减。基于收入与肥胖可能存在非线性关系，又加入收入的平方项和三次方项。

本文的中介变量是营养摄入，包括脂肪、蛋白质和碳水化合物摄入量三个变量，CHNS中个人层面的营养摄入数据涵盖了近3天个人膳食情况及近3天家庭食物消费情况，包括在家中进食和外出就餐数据。CHNS根据《中国食品成分表》提供的标准转换系数计算了个人4 种主要的营养每天的摄入水平：热量、蛋白质(克)、碳水化合物(克)以及脂肪(克)，不同食物所含营养素的比例不同。如图3所示，蛋白质摄入量变化较小，呈下降趋势，脂肪摄入量呈上升趋势，碳水化合物摄入量呈大幅度下降趋势。

表1 主要变量定义与描述性统计分析

控制变量包括人口学统计变量、家庭特征变量、健康特征变量、个人饮食偏好变量。在人口学特征上，使用的人口学统计特征包括年龄、性别、户籍、教育水平。家庭特征选取婚姻状况。健康特征包括锻炼时间、抽烟、饮酒。部分变量存在少量缺失值，在不影响总体估计情况下进行删除。

表2 基准回归结果

4 实证分析

4.1 居民收入对肥胖影响的基准回归分析

本研究首先对居民收入与BMI进行基准回归，明确居民收入与BMI之间的关系。在收入与BMI的回归分析中遗漏变量以及居民收入与肥胖互为因果可能导致内生性问题，本研究使样本所在省份的历年CPI和城市化水平作为工具变量解决可能存在的内生性问题。采用混合OLS和GMM模型进行估计，表2报告了居民收入对BMI的回归结果。(1) —(5)列回归结果显示收入在1%的水平上显著，其中收入的一次方回归系数是正值，收入的平方项回归系数为负值，表明随着收入的增加BMI先增加后下降，收入与BMI呈倒U型关系。(3)的回归中不包括饮食偏好的健康变量，(4)表示控制饮食偏好和健康变量之后居民收入对BMI的影响，(3)和(4)的回归系数均显著，但(3)的收入变量估计值较高，本研究主要估计营养摄入在居民收入对BMI影响中的中介效应，控制饮食偏好和健康变量可能影响中介效应的估计，因此选择(3)作为主要回归模型。(5)是基于工具变量的回归估计，其收入的回归系数大于(3)中OLS的回归系数，表示如果不考虑内生性影响，会低估居民收入对肥胖的影响。经过计算，居民收入与BMI的拐点在4.7万元处，BMI会随收入的增加而增加，当居民家庭人均收入到达4.7万元时，BMI开始随收入增加而下降。基于此结果，本研究的假设1得以验证。

4.2 居民收入对肥胖影响的作用机制分析

4.2.1 居民收入通过营养摄入影响肥胖的中介效应：总体检验

本研究使用中介效应模型对营养摄入量进行中介效应检验，首先进行收入与肥胖的总体效应检验，然后进行收入与三种营养素的直接效应检验，最后进行收入与肥胖的直接效应检验，回归结果如表3所示。(1)表示居民收入与BMI的总效应显著。(2)(3)(4)的回归结果显示，碳水化合物、脂肪和蛋白质对收入的回归系数都在1%的水平上显著相关，居民收入与碳水化合物摄入是负相关关系，与脂肪和蛋白质呈倒U型关系，即收入越高会增加脂肪和蛋白质的摄入，减少碳水化合物的摄入，但当收入到一定程度时，又会随收入的增加而减少脂肪和蛋白质的摄入量。在(5)中收入与肥胖指数之间仍是显著的倒U型关系，收入对BMI存在直接效应。对比(1)和(5)，控制了三种营养素之后，收入对BMI的回归系数发生显著变化，表明收入与BMI之间存在着营养摄入的中介效应。经过计算，在居民收入对肥胖的影响中，营养摄入的中介效应为18.2%，其中碳水化合物的中介效应4.8%，脂肪中介效应占比为1.7%，蛋白质的中介效应占比为11.7%。基于此结果，本研究的假设2，假设3和假设4得以验证。

表3 全样本中介效应模型回归结果

综合来看，居民收入可以直接作用于肥胖指数，也可以通过三种营养素作为中介变量部分地作用于肥胖指数。营养摄入中介效应在居民收入对肥胖在影响中可能的作用机制是：随着收入的提高，收入对食品的收入效应和替代效应使居民增加肉蛋奶，植物油、加工肉制品和高加工食品(面包、零食、软饮料等)等食物的消费，减少米饭、面食等主食的消费，脂肪和蛋白质摄入量增加，碳水化合物摄入量减少，造成BMI增加。当收入到达拐点之后，居民开始调整饮食结构，减少脂肪含量多的不健康食品的消费，脂肪摄入量和蛋白质摄入量减少，从而降低了BMI。

4.2.2 居民收入通过营养摄入影响肥胖指数的中介效应：城乡差异

为了考察居民收入通过营养摄入对BMI的影响是否因城乡而存在差异，本研究按户籍地将样本分为农村和城镇两个子样本，分别进行中介效应检验。回归结果如表4所示。

表4 分地区中介效应回归结果

在农村居民收入与肥胖指数的中介效应模型的回归结果中，(1)表示收入与肥胖指数之间存在显著的总效应；(2)(3)(4)的回归结果显示，碳水化合物、脂肪和蛋白质对收入的回归系数都在1%的水平上显著相关，其中收入提高，碳水化合物摄入会减少，脂肪、蛋白质与收入呈倒U型关系；(5)表示，在加入三种营养素后，收入对BMI的回归系数从(1)中的0.0248变为0.0198，表明营养摄入在居民收入对肥胖的影响中存在中介效应。经过计算，在农村居民收入对肥胖指数影响中营养摄入中介效应为19.9%，其中碳水化合物中介效应占比为5.4%，脂肪中介效应占比为4.2%，蛋白质中介效应占比为10.3%，碳水化合物和蛋白质在农村居民收入对肥胖的影响中发挥着重要的中介作用。相较表3中总体样本的回归结果，农村居民收入对肥胖指数的影响中营养摄入中介效应较大，一方面是由于农村居民恩格尔系数较大，食品的收入弹性较高，营养摄入在居民收入对肥胖的影响中发挥的作用也较大。另一方面，我国城乡发展差异大，职业分化严重，农村地区劳动者多从事高强度体力劳动，饮食在收入对BMI的影响中发挥着重要作用。

在城镇居民收入与肥胖指数的中介效应模型的回归结果中，(6)中居民收入与BMI总体效应的回归系数不显著，按照中介效应检验流程，不进行中介效应检验；(7)(8)(9)分别表示居民收入与碳水化合物、脂肪、蛋白质的回归结果，收入与蛋白质和脂肪之间是倒U型关系，与碳水化合物之间是负相关关系，与农村居民收入与三种营养素的关系一致。城镇居民收入通过营养摄入对肥胖指数的影响不显著。原因可能是，一方面，由于城镇食品消费市场较为完善，居民有机会购买更多健康食品，消费了食物的质量而不是食物的数量；另一方面，城镇健康基础设施较完善，居民可以选择多种活动进行锻炼，医疗保健体系较为健全，健康意识与营养知识比较丰富等原因都可能降低了收入对肥胖的影响。

4.2.3 居民收入通过营养摄入影响肥胖指数的中介效应：性别差异

为进一步明确居民收入通过营养摄入对肥胖指数造成的影响程度是否因性别差异而不同，本研究将全样本划分为男性群体和女性群体两个子样本，进行中介效应检验。回归结果如表5所示。

表5 分性别中介效应回归结果

女性居民收入于肥胖指数的中介效应模型回归结果中，(1)中居民收入与BMI的回归系数不显著，因此中介效应也不显著；(2)(3)(4)分别表示居民收入与碳水化合物、脂肪、蛋白质的回归结果，收入与蛋白质、脂肪摄入量存在倒U型关系，与碳水化合物摄入量存在负相关关系。根据中介效应模型，女性居民收入对肥胖指数的影响中营养摄入的中介效应不显著。女性居民收入与肥胖指数之间影响不显著的原因可能是，一方面，受社会传统观念的影响，女性较为看重身材管理，即使收入的提高也不会吃大量不健康食品，而转向高质量食品，另一方面，女性在劳动力市场上处于弱势地位，容易受劳动力市场歧视，为避免肥胖带来的惩罚效应，会增加锻炼时间等控制肥胖指数。此外，女性受生理因素影响，摄入热量较少。

男性居民收入与肥胖指数的中介效应模型回归中，(6)表示居民收入与BMI的总体效应显著；(7)(8)(9)的回归结果显示，碳水化合物、脂肪和蛋白质对收入的回归系数都在1%的水平上显著相关，收入对碳水化合物之间是负相关关系，与脂肪之间是正相关关系，与蛋白质之间呈倒U型关系，结果与总体中介效应回归一致；(10)表示在控制三种营养素后，男性居民收入与BMI的直接效应。对比(6)和(10)，男性居民收入与BMI 的回归系数从0.0283变为0.025，表明收入对BMI的影响中存在营养摄入的中介效应。经过计算，在男性群体收入对肥胖的影响中营养摄入中介效应占比为13.9%，其中碳水化合物的中介效应占比为2.8%，脂肪的中介效应占比为1.1%，蛋白质的中介效应占比8%。相较女性居民，男性居民收入通过营养摄入对肥胖指数产生显著的影响。收入的增加会使男性减少蔬菜、谷类等主食的消费，减少碳水化合物摄入量，同时增加脂肪含量较多的高加工类食物的摄入。蛋白质中介效应最大，表明男性居民的蛋白质摄入的变化是居民收入与BMI倒U型关系的主要原因。

4.2.4 居民收入通过营养摄入影响肥胖指数的中介效应：年龄差异

为进一步明确居民收入通过营养摄入对肥胖指数造成的影响程度是否因年龄差异而不同，从全样本研究将全样本划分为3个子样本，分别对18-29岁，30-49岁，50-65岁3个年龄段的样本进行中介效应检验，回归结果如表6所示。在18-29岁年龄段居民的中介效应检验中，居民收入与BMI之间无显著相关关系，30-49岁居民和50-65岁居民的回归结果显示，居民收入对BMI存在显著影响，且营养摄入发挥着显著的中介效应。在三个年龄段中，收入与蛋白质、脂肪摄入量存在倒U型关系，与碳水化合物摄入量存在负相关关系。通过计算，30-49岁居民营养摄入在居民收入对肥胖影响中的中介效应为24%，其中碳水化合物、脂肪和蛋白质中介效应分别为7.7%，6.2%和10.1%。50-65岁居民营养摄入在居民收入对肥胖影响中的中介效应为23.9%，碳水化合物、脂肪和蛋白质中介效应分别为5.3%、1.7%和16.9%。

表6 分年龄段中介效应回归结果

5 稳健性检验

为验证中介效应的稳健性，本部分从更换中介变量进行回归、重新定义被解释变量进行回归考察上述研究结论的稳健性。

第一，更换中介变量测量。本研究使用热量作为唯一的营养摄入指标考察中介效应是否仍然存在。热量体现着居民每日营养摄入的总量水平，是脂肪、蛋白质和碳水化合物摄入的转化。将每日热量摄入总量(d3kcal)作为营养摄入的中介变量，使用中介效应模型进行估计。回归结果如表7所示，收入对热量摄入具有显著的正向影响，热量对肥胖指数的回归系数显著，基于逐步法检验可表明热量在收入对肥胖指数的影响中存在显著的中介效应。综上可知，上节结论关于解释变量和中介变量的选择是稳健的。

表7 更换中介变量的稳健性检验

第二，重新定义被解释变量。将模型中的被解释变量进行替换，由于腰围也是衡量肥胖的重要指标，使用腰围作为被解释变量，记为waist，代替BMI进行回归，回归结果如表8所示。收入对腰围有正向的显著影响，当加入脂肪、蛋白质和碳水化合物后，收入对腰围的回归系数发生变化，表明存在中介效应。通过使用逐步法和bootstrap进行检验后，表明中介效应显著。研究结果与前文基本一致。因此，综合上述稳健性结果，本研究的研究结果具有一定可靠性。

6 结论与讨论

本研究使用中国健康与营养调查(CHNS)中1993到2011年追踪调查数据对居民收入与肥胖中营养摄入的传导机制进了多重中介效应检验，考察了居民收入对肥胖指数影响的作用机制。主要研究结论有:

(1)我国居民收入对肥胖之间呈倒U型关系。随着居民收入的提高，居民的肥胖指数也会增加，但当收入上升到一定程度后，肥胖指数会逐渐下降。这一研究结论与Popkin(2004)提出的“营养转变理论”相一致，即随着收入的增加，居民由单一的高碳水化合物、低脂肪的饮食逐渐转变为高脂肪、高热量的饮食，减少劳动时间，肥胖指数增加；当收入到达一定阶段，居民健康意识提高，增加体育锻炼和转向更健康的饮食习惯，肥胖指数降低。

表8 更换被解释变量的稳健性检验

(2)本研究从营养摄入的角度揭示了居民收入影响肥胖指数的作用机制。在居民收入对肥胖指数的影响中，营养摄入的中介效应为18.2%，其中碳水化合物的中介效应4.8%，脂肪中介效应占比为1.7%，蛋白质的中介效应占比为11.7%，蛋白质在营养摄入的中介效应中占比64.2%。蛋白质中介效应较大有两方面原因，一方面，当前我国饮食体系迅速变化，居民膳食营养模式由以传统的植物性食物饮食为主向动植物性食物并重型饮食转变，粗粮和豆类消费减少，动物性食物增加(刘扬，邹伟，2011；Salois et al.，2012；Popkin，2014)；另一方面，蛋白质摄入增加，蛋白质的营养收入弹性较其他营养素大(叶慧，王雅鹏，2007；Tian & Yu，2013；刘华，胡雪枝，2013)，也使得蛋白质在居民收入对肥胖的影响中发挥的中介效应较大。

(3)本研究揭示了居民收入与三种营养素(脂肪、蛋白质、碳水化合物)之间的非线性关系。居民收入与碳水化合物摄入量是负相关关系，与脂肪和蛋白质摄入量是倒U型关系，即随着居民收入的增加，居民会减少碳水化合物摄入量，增加脂肪和蛋白质摄入量，但当收入到达一定阶段后，居民收入的增加会使脂肪和蛋白质摄入量减少。已有研究较多探讨居民收入与营养素之间的线性关系，本研究准确描述了居民收入与三种营养素关系的变化，有利于解释我国居民饮食模式的转变以及BMI变化的原因。

(4)对于不同城乡、性别和年龄段群体，居民收入对肥胖指数的影响机制存在差异。相比城镇地区，农村居民的收入对肥胖指数的影响较大，农村的营养摄入中介效应也更显著，此研究结论与Gao & Shen(2016)的结论相反；相较女性，男性居民收入对肥胖指数影响更大，男性的营养摄入中介效应更显著，此研究结论与Schmeiser(2009)、Clement(2017)研究结论不一致，与孔国书与齐亚强(2017)研究结论一致。相比18-29岁年龄段群体，30-65岁年龄段居民收入对肥胖指数影响较大。收入增长对营养需求存在异质性(李国景等，2019)，使得收入通过营养摄入对肥胖产生的影响也存在异质性。农村地区与城乡地区之间存在社会保障体系的差异、工作性质的差异、食品消费市场的差异，男性与女性之间存在饮食偏好的差异、社会观念的差异、肥胖的惩罚效应等均造成了收入对肥胖影响中营养摄入中介效应的作用机制不同。

本研究的主要贡献在于，从营养摄入的角度，关注了收入对于肥胖的影响机制，并计算出各营养素中介效应的大小，并且本研究发现蛋白质在营养摄入中介效应中占比64.2%，是居民收入与肥胖关系中的发挥影响的最主要营养素，弥补了当前居民收入对肥胖指数影响内在机制的研究不足。此外，已有量化研究多假设营养素摄入与收入变化呈线性相关，本文发现脂肪和蛋白质摄入与收入可能存在着倒U型关系，这意味着随着收入的变化，未来我国的食物需求会出现复杂的结构性变化，对营养政策与农产品市场的科学调控提出了更高的要求。

基于以上研究结论，为当前我国降低肥胖发生率，以人民为中心加快健康中国建设，实施健康中国战略，提出以下政策建议：一是随着居民收入的增加，蛋白质需求会不断增加，居民对肉类、奶制品、豆类等蛋白质含量较高食品的消费增加，而目前我国农业生产仍以主粮为主，需要进一步调整农业生产结构，发展营养敏感型农业，满足市场对食品多样化的需求。二是关注城镇化进程中低收入群体膳食营养状况，通过发放食物券、加强营养饮食宣传等方式促进营养均衡，减少超重和肥胖发生率，提高居民健康水平。