健康、财富与自然的博弈：基于矩估计分位数回归的G7国家肥胖-收入-环境三元关系研究

《Journal of Health, Population and Nutrition》：Health, wealth, and nature in harmony? a method of moments quantile regression approach to the obesity-income-environment trinity in the G7 panel

本研究针对G7国家肥胖问题日益严峻的现状，创新性地采用矩估计分位数回归(MMQR)方法，系统考察了1990-2021年间收入、环境质量（以负载容量因子LCF表征）、失业率和膳食风险对肥胖的影响。研究发现收入与肥胖呈持续正相关，否定了经典的肥胖库兹涅茨曲线(OKC)假说；环境质量改善反而加剧肥胖，失业率上升显著推高肥胖风险。研究首次将LCF指标引入肥胖研究领域，为G7国家制定协同推进健康、经济和环境可持续发展的综合政策提供了重要实证依据。

　　

在当今社会，肥胖已从单纯的个人健康问题演变为全球性的公共卫生危机。随着经济快速发展和技术进步，人们的生活方式发生了深刻变化，高热量饮食和缺乏运动成为普遍现象。G7国家（美国、英国、加拿大、德国、法国、日本、意大利）作为世界主要发达经济体，其肥胖问题尤为突出，不仅给医疗卫生系统带来沉重负担，还与社会经济发展和环境可持续性形成了复杂关联。

传统理论认为，收入与肥胖之间存在倒U型关系，即随着收入增加，肥胖率首先上升，达到一定水平后开始下降，这一现象被称作肥胖库兹涅茨曲线(Obesity Kuznets Curve, OKC)。然而，这一理论在G7国家的适用性尚未得到充分验证。同时，环境质量对肥胖的影响机制也缺乏系统研究，特别是负载容量因子(Load Capacity Factor, LCF)这一综合环境指标在肥胖研究中的应用更是空白。

如图1所示，美国在1990-2021年间始终保持着G7国家中最高的GDP水平，而2008年金融危机和COVID-19疫情对各国经济造成的冲击也清晰可见。与此相对应的是，图2显示美国的肥胖率（以高体重指数HBMI表示）同样位居G7国家之首，日本则始终保持着相对较低的肥胖水平。这种经济与健康指标的明显关联性，促使研究人员深入探索其背后的复杂机制。

环境因素在肥胖发生发展中的作用不容忽视。图3展示的负载容量因子(LCF)趋势揭示了G7国家的生态可持续性状况。LCF是生物承载力(Biocapacity)与生态足迹(Ecological Footprint)的比值，数值大于1表示生态盈余，小于1则表示生态赤字。值得注意的是，除加拿大外，其他G7国家在1990-2021年间均处于生态不可持续状态，而加拿大恰好是G7中肥胖率第二高的国家，这一现象引发了关于环境质量与肥胖关系的深入思考。

在此背景下，Senem Gonenc在《Journal of Health, Population and Nutrition》上发表了题为"Health, wealth, and nature in harmony?"的研究论文，通过创新的研究方法，对G7国家肥胖问题的经济、环境和社会决定因素进行了全面分析。

研究方法上，该研究采用了矩估计分位数回归(Method of Moments Quantile Regression, MMQR)方法，分析了1990-2021年G7国家的面板数据。数据来源包括世界发展指标(WDI)数据库的人均GDP和失业率数据、全球足迹网络(GFN)的负载容量因子(LCF)数据，以及全球疾病负担(GBD)研究的高体重指数(HBMI)和膳食风险数据。MMQR方法的优势在于能够捕捉变量在不同分位数上的异质性影响，同时处理截面依赖性(CSD)和斜率异质性等问题。

收入与肥胖的非线性关系

研究结果显示，收入(INC)及其平方项(INC²)在所有分位数上均呈现显著正相关，这与传统的OKC假说预期完全相反。具体而言，在0.10分位数处，收入系数为41.511，而在0.90分位数处下降至32.784，表明收入对肥胖的促进作用在低肥胖水平国家更为明显。这一发现挑战了"随着收入增加，人们会更注重健康生活方式"的传统观点，暗示在G7国家中，经济增长本身并不自动带来肥胖率的下降。

环境质量的意外影响

负载容量因子(LCF)作为环境质量的综合指标，其与肥胖的关系呈现出令人意外的正向关联。在0.10-0.80分位数上，LCF系数均显著为正，仅在0.90分位数上变得不显著（p=0.108）。这表明环境质量的改善并未如预期那样降低肥胖风险，反而在一定程度上加剧了肥胖问题。可能的解释是，高质量的环境往往与汽车主导的城市规划、有限的体育活动空间以及由先进基础设施推动的生活方式相关，这些因素共同减少了日常能量消耗。

失业率的社会影响

失业率(UNE)在所有分位数上均与肥胖呈显著正相关，系数范围在0.506-0.524之间。这一结果支持了失业通过经济压力、心理应激和不健康生活方式推高肥胖风险的理论。分位数分析进一步显示，失业对肥胖的影响在低分位数国家更为明显，说明经济不安全对尚未出现严重肥胖问题的国家影响更大。

膳食风险的复杂作用

aggregate dietary risk (DTR)模型出人意料地显示膳食风险与肥胖呈负相关，这一反常结果促使研究人员对膳食风险指标进行了分解。将DTR拆分为"低保护性食物消费"(DTR_low)和"高不健康食物消费"(DTR_high)后，真实关系得以显现：DTR_high在所有分位数上均显著促进肥胖，而DTR_low仅在较高分位数（0.50及以上）显示显著正效应。这一发现强调了区分不同类型膳食风险的重要性。

研究结论部分，作者提出了针对G7国家的政策建议。首先，需要制定分位数特定的干预策略：在低肥胖国家如日本，应重点促进保护性食物消费；在高肥胖国家如美国，则需要严格控制不健康食物的消费。其次，环境政策必须与健康促进相结合，单纯改善环境质量不足以应对肥胖挑战。第三，减少失业不仅是经济目标，也是重要的公共卫生策略。最后，膳食干预需要同时关注增加保护性食物和减少不健康食物的双重目标。

这项研究的创新之处在于首次将LCF指标引入肥胖研究，采用MMQR方法揭示了变量在不同肥胖水平上的异质性影响，并通过膳食风险指标的分解澄清了先前研究的矛盾发现。研究成果为理解发达经济体肥胖问题的复杂性提供了新视角，为实现联合国可持续发展目标(SDGs)中的健康福祉(SDG3)、体面工作与经济增长(SDG8)和气候行动(SDG13)提供了重要参考。

研究的局限性包括使用宏观层面数据难以捕捉个体行为差异，以及未能纳入教育、医疗支出、体育活动和城市化等重要变量。未来研究可结合微观数据进一步探索肥胖决定因素的因果机制，并将分析扩展到更多国家群体，以验证研究结果的普适性。