摘要：过去十年中，中国的饮食结构经历了显著变化，然而对必需营养素摄入的全面和空间细粒度评估仍然有限。本研究系统地评估了中国各地营养素摄入的差异和趋势。利用《中国统计年鉴》（2016-2021年）的数据，我们评估了13种必需营养素的摄入量以及营养丰富食物指数（NRF9.3），以比较城乡地区的饮食质量。结果显示，营养素摄入量总体有所增加，NRF9.3指数在五年内上升了11%-20%。值得注意的是，钙和维生素A的摄入量远低于推荐水平（分别低38%和54%），而镁、锌、铁和维生素C的摄入量则超过了推荐水平的20%-88%。城市居民的维生素A、维生素C和钙摄入量较高，但总体NRF9.3得分低于农村居民。情景分析表明，健康的饮食需要更多的蔬菜、水果和乳制品，以及更少的肉类、谷物和糖。我们的分析显示，中国的营养素摄入量有了显著改善，但城乡居民之间的巨大差异仍然存在。这些发现强调了实施有针对性的营养干预措施的迫切性，并为制定提高中国饮食公平性和质量的公共卫生策略提供了科学依据。
关键词：食物消费；宏量营养素摄入；微量营养素摄入；推荐营养素摄入；饮食调整；营养丰富食物指数（NRF）；城乡差异
引言：消除饥饿和减少营养不良是关键的全球可持续性指标（Willett等人，2019年）。随着经济收入的增加和城市化进程的加快，人类的饮食结构发生了显著变化，热量摄入得到进一步改善，营养不良情况有所减少，但同时也引入了新的挑战，如微量营养素失衡和与饮食相关的慢性疾病（Mozaffarian等人，2024年；Mozaffarian等人，2022年）。然而，营养不良仍然是一个严重的全球性问题（Popkin等人，2020年）。与微量营养素缺乏相关的“隐性饥饿”已被认定为一个全球健康问题（de van der Schueren等人，2020年）。目前，全球有超过20亿人患有微量营养素缺乏症，特别是在低收入和中等收入国家（LMICs），这一公共卫生危机的持续性尤为突出（GBD 2017 Diet Collaborators，2019年）。这些微量营养素缺乏对人类健康有显著影响。例如，铁缺乏会导致贫血（Michael等人，2025年）。随着未来人口的增长、城市化进程的加快和经济水平的提高，这一营养不良问题将变得更加严重。明确不同地区和国家的营养状况对于提出合理的监管措施以确保营养安全至关重要（Shiratori等人，2023年；Bell等人，2021年）。中国是最大的中高收入国家（UMIC），养活了世界20%的人口（Niva等人，2023年）。尽管中国的居民营养状况有所改善，但营养不良仍然是一个严重问题。六岁以下儿童的发育迟缓率仍为4.8%，贫血的普遍性继续困扰着儿童和孕妇（Liu等人，2019年；Huang等人，2022年）。除了钠和铜等少数元素外，中国成年人的微量营养素摄入量严重不足；特别是超过80%-90%的人口未能达到钙、核黄素、硫胺素、维生素A、钾和硒的推荐摄入量（Huang等人，2022年）。由于饮食结构的巨大差异，中国公民的营养状况在不同地区和年份之间存在很大差异，这些差异受到经济收入、饮食文化和习惯以及城市化率的影响（GBD 2017 Diet Collaborators，2019年；Bell等人，2021年；Nugent等人，2020年）。全球研究显示，农村居民的能量摄入量通常低于城市居民，他们的微量营养素摄入量也普遍较低（Huang等人，2022年）。先前的研究报告指出，高收入地区（如欧洲和北美）的宏量和微量营养素摄入量通常高于低收入和贫困国家（Beal等人，2023年）。城乡地区或不同地区之间各种食物组的消费存在很大差异，这进一步导致了营养素摄入的广泛波动（Song等人，2025年）。报告显示，城市居民的总食物消费量比农村居民多3.4%（He等人，2019年），而中国东北部（一个高度城市化的地区）的总食物消费量高于西北部和西南部（农村人口较多的地区）（Lian等人，2023年）。然而，中国的大多数先前研究都集中在城乡居民之间单一或几种营养素摄入量的差异上（特别是动物蛋白、脂肪以及钙和维生素A等微量营养素）（Du等人，2018年；Ji等人，2017年），而综合评估城乡差异和多样化地理区域的全面营养质量的系统研究仍然有限（Bu等人，2021年；Su等人，2024年）。近年来，许多研究人员采用了多饮食营养评估方法来全面评估人类营养素的多样性（Wsr等人，2020年；Rahman等人，2023年）。营养丰富食物指数（NRF）、营养质量指数（NQI）和健康饮食指数（HEI）已成为常用的方法（Foo等人，2020年；Ruiz等人，2018年）。尽管“健康中国2030”和“国家营养计划（2017-2030）”等政府举措显著提高了公众的营养意识和微量营养素摄入量（Fang等人，2020年；The Lancet，2016年；Cai等人，2022年），但当前的评估往往只关注总摄入量而非营养密度（Miller等人，2020年）。在使用综合指数来追踪城市化进程如何快速改变城乡之间以及不同时期必需营养素与“限制性”营养素平衡方面的评估中仍存在关键缺口（Miller等人，2020年；Sun等人，2021年）。
本研究系统地分析了2016年至2021年间中国城乡居民13种必需营养素（热量、蛋白质、维生素C、维生素A、维生素E、钙、镁、铁、锌、钾、钠、饱和脂肪酸（SAFA）和膳食纤维）以及NRF9.3指数的情况。为了评估饮食质量，本研究采用了营养丰富食物（NRF9.3）指数，这是一个经过验证的营养素分析模型。选择NRF9.3指数是因为它通过整合九种鼓励摄入的营养素（蛋白质、膳食纤维、维生素A、维生素C、维生素E、钙、铁、镁和钾）和三种限制摄入的营养素（钠、饱和脂肪酸和添加糖）来提供全面的评估。基于之前的验证研究（Laine等人，2021年；Drewnowski等人，2021年），该指数在表征各种食物组的营养密度和识别地区饮食差异方面非常有效，因此是本研究最合适的指标。我们旨在使用饮食质量指标NRF9.3来比较两个数据收集时期中国城乡人口的营养素摄入量。最后，我们提出了合理的饮食调整建议，以确保营养安全。
材料与方法：
研究对象和数据收集：
在本研究中，我们首先关注了过去5年中国城乡地区的平均食物消费情况，2016年和2021年城乡各地区各类食物消费的所有信息来自《中国统计年鉴2017》（包含2016年的数据）（中国国家统计局，2017年）和《中国统计年鉴2022》（包含2021年的数据）（中国国家统计局，2022年）（https://www.stats.gov.cn/sj/ndsj/），这些数据来源于中国国家统计局进行的一项具有全国代表性的家庭生活状况调查。中国国家统计局采用了一种全球公认的分层多阶段概率比例抽样（PPS）设计，覆盖全国1800个县。该方法在全国1800个县进行多阶段分层随机抽样，筛选出约16万户家庭进行12个月的每日饮食记录。家庭记录详细的消费项目，包括食物种类、数量（使用标准化测量单位）和支出。每三年有一-third的家庭轮换参与调查。数据质量通过自我报告和访谈者验证相结合的方式保持，地方团队进行统一编码/验证，中国国家统计局进行最终汇总。该调查确保关键指标（如人均食物消费量）在95%的置信度下具有±1%的精度，标准化的独立执行确保了全国代表性和可比性。
《中国统计年鉴》中的食物类别包括谷物、其他谷物、蔬菜、水果、猪肉、牛肉、羊肉、家禽、鱼类、其他肉类、鸡蛋、乳制品、糖、油、块茎类、豆类和坚果。我们将这些食物类型合并为以下9个食物组：谷物、蔬菜、肉类、鸡蛋、牛奶、水果、糖、油和水产品。这些九个合并组的消费量是从相应的单个食物子类别中汇总得出的。然而，《中国统计年鉴》中的食物消费数据仅限于家庭购买情况，未考虑外出就餐的情况。
根据地理分布、经济发展和饮食传统，本研究选择了六个具有代表性的省份：北京（BJ）、山东（SD）、浙江（ZJ）、广东（GD）、四川（SC）和新疆（XJ）。这些地区涵盖了中国的南北和东西部，涵盖了主要的经济层次和饮食类型——从以小麦为主的北方模式（BJ、SD）到以大米和水产品为主的南方模式（ZJ、GD），以及独特的内陆饮食模式（SC、XJ）。这一选择提供了全国多样化营养消费模式的代表性样本。
营养素摄入分析：
在本研究中，我们计算了13种必需营养素的每日摄入量，包括热量、蛋白质、维生素C、维生素A、维生素E、钙、镁、铁、锌、钾、钠、饱和脂肪酸（SAFA）和膳食纤维。营养摄入评估如下进行：
首先，将饮食调查中记录的每种食物组的消费量乘以该食物单位对应的营养含量。各种食物的营养成分数据来源于权威的中国食物成分表（2009年和2018年版）。每种主要食物组的营养含量是根据其组成子类别的消费量和各自的营养含量计算得出的加权平均值。这种加权方法统一应用于所有食物组。最后，食物组i中的营养素j的摄入量计算为：Nij = ∑k=1nCik × Nijk
食物组i中的营养素j的摄入量计算为：Iij = Ci × Nij，其中Nij表示主要食物组i中营养素j的加权平均含量，k表示其组成子类别，Cik是子类别k在组i中的消费量，Nijk是该子类别中的营养素j含量。组i中的子类别总数为n，Ci表示食物组i的消费量。然后通过汇总所有食物组的贡献得到每种营养素j的每日总摄入量：Ij = ∑i=1nIij
这种方法使我们能够在考虑研究人群特定饮食模式的同时估计总体营养素摄入情况。
此外，我们使用NRF9.3来全面评估中国不同年份和地区的饮食营养素摄入情况。NRF9.3是一个经过验证的指标，广泛用于评估食物的营养密度和整体饮食质量。由于中国食物成分表（2009年和2018年版）缺乏添加糖的数据，本研究仅考虑总糖摄入量，而不特指添加糖。
NRF9.3的公式如下：NRF9.3 = ∑i=19(WiRNIi) − ∑j=13(NiRNIj)，其中：Wi表示每种有益营养素的实际每日摄入量，Nj表示每种限制性营养素的实际每日摄入量，RNIi和RNIj分别表示有益营养素和限制性营养素的推荐摄入量（RNI），数据来源于之前的权威研究（Wang等人，2023年），确保与国家营养指南和人群特定需求保持一致。
根据既定方法（Foo等人，2020年），对于有益营养素，如果Ri > 1，则将其截断为1。这种调整防止了由于过量摄入任何单一营养素而高估营养质量，因为过量摄入可能不会带来额外的健康益处，甚至可能带来风险，从而确保指数强调的是充足性而非过量。
情景分析：
我们的情景分析量化了2021年中国各地区、城乡人口的实际食物消费模式与最佳饮食基准之间的差距——这些基准与中国膳食指南（2022年）（中国营养学会，2022年）和EAT–Lancet委员会参考饮食（Beal等人，2023年）保持一致。该研究旨在确定每个食物组为实现国家营养目标所需调整的方向和幅度，从而为基于地区和居住差异的个性化饮食干预提供依据。
**数据分析**
由于使用了汇总的全国统计数据而非原始的个人记录，本研究采用描述性统计分析来评估城乡差异。我们重点关注营养摄入的绝对差异、增长率和结构变化，特别比较了2016年和2021年间的城乡消费模式，以刻画近期的饮食变化。所有数据处理和分析均使用Microsoft Excel 2021版本完成。营养摄入量和NRF9.3指数值通过描述性统计进行汇总，并根据需要以平均值或总数形式呈现。为了评估不同年份（2016年对比2021年）、城乡居民之间以及选定省份之间的营养摄入量和NRF9.3分数的差异，进行了比较分析。
**结果**
**不同年份和地区的食物消费**
2016年至2021年间，全国人均食物消费量总体增长了14.7%，其中城市地区增长了10.7%，农村地区增长了20.1%（表1）。这一增长体现在大多数食物类别中。植物性食物（包括谷物、蔬菜和水果）的消费量分别增长了12.2%、9.7%和15.7%；动物性食物（如肉类、牛奶和鸡蛋）的消费量则分别增长了27.3%、17.1%和45.2%（表1）。2021年，城乡之间的食物消费模式差异仍然明显。农村地区的谷物、油脂、鸡蛋和糖的消费量分别比城市地区高出36.9%、15.8%、3.7%和36.4%，而蔬菜、肉类、水果、水产品及牛奶的消费量则分别高出4.7%、7.6%、53.2%、95.7%和28.5%（表1）。
**省份间的食物消费差异**
各省份间的食物消费也存在显著差异（表2）。浙江省的谷物（417克/天）、水产品（83.6克/天）和糖（4.93克/天）消费量最高，分别比其他省份高出3.2–38.4%、10.9–952%和5.9–125%。相反，新疆的油脂消费量最高（比其他省份高出0.8–78.3%）。四川省的蔬菜消费量最高（338克/天，高出3.6–27.9%），而广东省的肉类消费量最高（170克/天，高出12.1–93.2%）。山东省的鸡蛋和水果消费量也最高，分别比其他省份高出31.5–153.6%和4.4–79.9%。值得注意的是，北京市的牛奶消费量最高（81.6克/天），比其他地区高出62–159.1%（表2）。
**2016年和2021年各省份人均每日食物消费量对比**
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**2016年和2021年国家平均水平、城市和农村地区的营养摄入量**
2016年至2021年间，所有研究营养素的平均摄入量均有显著增加，增幅从膳食纤维的10.9%到钠的20.4%不等（表3）。其中钠、维生素A、蛋白质、维生素E、钙和SAFA的增长最为显著（增幅超过15%）。相比之下，其他营养素（包括镁、维生素C和膳食纤维）的增长较为温和（表3）。
**食物来源分析**
分析显示，不同食物组对营养素的贡献模式各不相同（图1–4）。在全国范围内，谷物和肉类是主要的能量和蛋白质来源，分别占总热量的76.9%和总蛋白质的77.2%（图1）。多种食物类别对维生素摄入有贡献，其中蔬菜和水果提供了99.8%的维生素C，维生素A则来自蔬菜（49.8%）、鸡蛋（20.9%）和肉类（9.9%）。维生素E近一半（49.7%）来自谷物，此外蔬菜（13.7%）和水产品（11.9%）也有贡献。矿物质摄入主要依赖谷物和其他关键食物组（图3）。谷物是镁（74.0%）、铁（64.3%）和锌（58.7%）的主要来源，同时也是钾（40.9%）和钙（32.1%）的重要来源。水产品和蔬菜是钙（25.7%和16.6%）和钾（22.1%）的其他重要来源。相比之下，钠的摄入分布较为均匀，主要来自蔬菜（32.5%）、肉类（26.0%）和水产品（21.0%）。SAFA和膳食纤维的摄入高度集中（图4），其中肉类和油脂是主要来源（分别占42.0%和34.0%），而谷物提供了大部分膳食纤维（78.4%）（图1和图2）。
**2016年至2021年不同地区人均每日宏量营养素摄入量**
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**2016年和2021年城乡地区的营养摄入量对比**
从2016年到2021年，所有研究营养素的平均摄入量均有显著增加，增幅从膳食纤维的10.9%到钠的20.4%不等（表3）。钠、维生素A、蛋白质、维生素E、钙和SAFA的增长最为显著（增幅超过15%）。其他营养素（如镁、维生素C和膳食纤维）的增长较为温和（表3）。
**结论**
总体而言，2016年至2021年间，农村人口的营养摄入量增长幅度普遍高于城市人口，尤其是钙（47.6%）、钠（48.7%）和维生素A（39.3%）。城市地区的增长较为温和，其中蛋白质（14.6%）和维生素E（12.7%）的增长最为明显。到2021年，这种差异导致了城乡居民之间的营养摄入差异。农村居民在大多数营养素上的摄入量显著高于城市居民，尤其是镁、锌和膳食纤维，增幅超过15%。相比之下，城市地区的维生素C和维生素A摄入量略高（分别约为4.0%和2.7%）。
**各地区宏量营养素摄入情况**
浙江省和四川省的能量摄入量最高，比其他省份高出12%–32%，而北京市和新疆的摄入量最低（图1）。农村地区的能量摄入量分别比城市地区高出18.2%、18.0%、23.9%、23.5%和16.6%。浙江省的蛋白质摄入量最高，比其他省份高出12%–47%，而北京市和新疆的摄入量最低（图1）。农村地区的蛋白质摄入量分别比城市地区高出13.1%、12.5%、17.2%、22.1%和18.2%（图1）。
**各地区维生素摄入情况**
北京市、浙江省和四川省的维生素C摄入量高于全国平均水平，也比其他三个省份高出5%–29%，而新疆和广东省的摄入量最低（图2）。农村地区的维生素C摄入量分别比城市地区高出9.56%和10.6%。然而，在北京市、山东省、浙江省和新疆，农村地区的维生素C摄入量较低。北京市、山东省和浙江省的维生素A摄入量高于全国平均水平，而新疆和广东省的摄入量最低（图2）。
**各地区矿物质摄入情况**
浙江省的钙、镁、锌和铁摄入量最高，分别比其他省份高出20–79%、9–32%、19–42%和11–31%（图3）。相比之下，新疆的钙和钾摄入量最低；广东省和新疆的镁摄入量也最低。北京市和浙江省的钠摄入量最高，比其他省份高出25–82%。这些营养素的地区差异在全国、城市和农村层面都保持一致（图3）。
**各地区SAFA和膳食纤维摄入情况**
浙江省和四川省的SAFA摄入量最高，比其他四个省份高出6–44%（图4）。相比之下，新疆和北京市的SAFA摄入量较低。浙江省的膳食纤维摄入量最高，比其他省份高出5–37%。这些营养素的地区差异在全国、城市和农村层面都保持一致（图4）。
**NRF9.3指数变化**
全国NRF9.3指数平均值从2016年的7.5上升到2021年的8.5，增长了13.3%。这条轨迹表明，在五年期间，食品供应的营养质量出现了积极的变化。同时，2021年城市和农村地区的NRF9.3值分别比2016年高出11.6%和22.5%（图5）。2021年，城市地区的NRF9.3值比农村地区低13.6%（图5）。浙江省在NRF9.3值上表现最佳，无论是全国平均水平还是城乡差距，其次是四川、北京和山东；而广东和新疆的值最低（图5）。图5显示了不同地区的NRF9.3值在全国平均水平、城市和农村水平上的分布。BJ代表北京；SD代表山东；ZJ代表浙江；GD代表广东；SC代表四川；XJ代表新疆。阅读该图的详细描述。
该图包含两个条形图。左侧面板展示了2016年和2021年平均、城市和农村类别的NRF9.3r值，总体而言2021年的值有所上升：平均值为7.48至8.50，城市为8.31至8.16，农村为7.68至9.41。右侧面板按地区（中国、北京、山东、浙江、广东、四川、新疆）细分了这些分数，其中有一条虚线基准线为8.00，农村地区的值通常更高。值得注意的是，2021年城市的最高得分为9.41。
优化膳食摄入量
针对最佳膳食基准的情景分析揭示了食品消费方面的必要调整（图6）。在全国范围内，与当前的食品消费相比，最佳膳食基准要求大幅减少谷物（每人每天减少161克）和肉类（每人每天减少79.8克），同时增加牛奶（每人每天增加386克）、蔬菜（每人每天增加49.2克）和鸡蛋（每人每天增加38.8克）等食品的摄入量。这种总体变化方向在城市和农村地区是一致的。然而，省级分析发现水果和水产品的消费情况存在关键例外。具体来说，虽然全国层面建议增加这些食品的摄入量，但北京和山东的消费模式已经达到或略超过当前的膳食指南。例如，这两个省份在水果摄入量上略有盈余（分别为每人每天减少11.5克和20.8克），而在水产品上则有更明显的盈余（分别为每人每天减少129.3克和37.6克）。尽管这些水果相关的数据代表的是轻微的偏差，但它们突显了某些地区的消费饱和现象，这与其他省份普遍存在的显著不足形成鲜明对比，后者仍需要大幅增加消费量。
图6显示了不同地区平均（a）、城市（b）和农村（c）食品组消费量与2021年建议量的对比。
这个三栏条形图比较了九类食品的每日消费量与膳食建议量（单位：克）：谷物（黄色）、油脂（灰色）、蔬菜（橙色）、肉类（棕色）、水产品（蓝色）、鸡蛋（绿色）、牛奶（红色）和糖（深灰色）。每个面板都显示了不同的消费模式；牛奶始终显示出最高的正向差异，而谷物的差异通常最为显著。各面板突出了地区和类别之间的变化，强调了消费趋势的波动。
讨论
本研究使用中国的二手数据，对两个时间段和选定地区的膳食摄入量和营养质量进行了比较分析。我们的发现不仅量化了钙和维生素A等营养素长期存在的不足问题，还揭示了一个更为复杂和关键的公共卫生挑战：微量营养素不足（“隐性饥饿”）与宏量营养素过量摄入同时存在，这一切都发生在快速变化且地理分布不均的膳食模式背景下。人均每日平均热量摄入量为1807千卡，略低于推荐的营养摄入量（RNI），也低于之前的研究结果（Beal等人，Citation2023；Stover等人，Citation2020；Zeballos & Chelius，Citation2021）。这种差异可能归因于我们仅关注了九大类主要食品，而忽略了根茎类和豆类等类别。相比之下，蛋白质摄入量是充足的，这与文献中的发现一致（GBD 2017 Diet Collaborators，Citation2019；Drewnowski等人，Citation2025），这主要归因于谷物和肉类的充足摄入（Kesse-Guyot等人，Citation2022）。地区间的差异明显；例如，浙江省的热量摄入量比其他省份高出4.22%至32.1%，蛋白质摄入量高出11.8%至46.7%，这与其谷物和肉类消费量高出3.2%至38.4%相符。
一个紧迫的问题是某些微量营养素的普遍不足，反映了“隐性饥饿”的状态。平均维生素A摄入量（每人每天408微克）仅达到RNI的54%，这一数值与早期的中国研究一致（Bell等人，Citation2021；Cai等人，Citation2022；Kumar等人，Citation2022），但远低于发达地区的水平（Bell等人，Citation2021；Zhang等人，Citation2015）。这种不足与主要食物来源——牛奶和鸡蛋的低消费量密切相关（Li等人，Citation2023）。相反，维生素C摄入量（每人每天127毫克）超过了RNI的27%，这得益于蔬菜和水果的充足摄入，它们占总摄入量的90%，高于基于24小时回忆数据的研究报告（Piao等人，Citation2021；Lee等人，Citation2020）。这种差异可能源于中国统计年鉴中记录的较高食品消费量。还观察到严重的钙摄入不足，摄入量（每人每天376毫克）仅为EAR（估计平均需求量）的57.8%，这与全国监测数据报告的超过90%的不足率一致（Bell等人，Citation2021；Huang等人，Citation2022）。这主要是由于乳制品消费量低于推荐水平（Willett等人，Citation2019）。相比之下，镁、锌和铁的摄入量比RNI高出20%至88%，这归因于充足的谷物消费。维生素和矿物质的地区差异明显。北京地区的维生素A和C摄入量最高，分别比其他省份高出5.4%至41.9%和1.4%至32.6%，这得益于其较高的蔬菜、水果和牛奶消费量。这些地理模式可能受到收入水平、城市化率和饮食习惯差异的影响（GBD 2017 Diet Collaborators，Citation2019）。
收入水平、城市化率和饮食习惯是影响人体营养摄入量的关键因素（Yin等人，Citation2021）。随着经济水平的提高，食品消费量也增加了，从而进一步增加了营养摄入量（Nugent等人，Citation2020）。从2016年到2021年，所有必需营养素的摄入量增加了10.9%至20.4%，食品消费量也增长了10.7%至20.1%。这一积极趋势可以与经济发展和收入增加联系起来（2016年人均收入为23821元人民币；2021年为35128元人民币），这特别促进了蔬菜、水果和肉类的消费增长，分别增长了9.76%、15.7%和27.3%。尽管取得了这些进展，城乡之间的膳食差距仍然存在（Song等人，Citation2017）。虽然农村地区的食品消费量有所增加，但其饮食仍然严重依赖谷物，消费量比城市地区高出37%。由于收入水平的提高和对多样化营养的更多关注（Nugent等人，Citation2020），城市居民摄入的营养价值更高的食物（如蔬菜、水果、肉类和牛奶）增加了4.7%至96%，从而导致维生素A和C的摄入量也更高。尽管缺乏个体层面的原始数据，无法计算p值，但从2016年到2021年观察到的城乡差距比以及变化趋势的一致性提供了令人信服的膳食转变证据，这值得政策关注。
尽管营养丰富食物指数（NRF9.3）在五年期间增加了13.6%，表明整体饮食质量有所改善，但营养摄入的不平衡仍然是一个严重的公共卫生挑战。数十年来高热量食品（如肉类和谷物）消费量上升的趋势增加了肥胖的风险（Stice & Burger，Citation2019；Yu等人，Citation2020），而营养食品（如蔬菜、水果和牛奶）消费量的缓慢增长则加剧了维生素和矿物质的缺乏。然而，研究发现，尽管农村居民在几种关键营养素（如维生素A、钙）的摄入量较低，但其NRF9.3得分却高于城市居民，这一发现具有反直觉性，也是我们研究的一个关键创新点。这一悖论表明，尽管农村饮食的绝对数量和多样性较低，但按热量计算，其有益营养素的比例可能更高，这可能是由于加工食品（如高钠、饱和脂肪酸和糖）的摄入量较低。这突显了NRF9.3指数在捕捉饮食质量维度方面的独特价值，而简单的营养摄入量分析可能无法体现这一点，同时也表明城市地区的营养转变可能正朝着不利于营养素与能量比例的方向发展。
将营养差距转化为具体食品调整的情景分析是本研究的核心贡献。我们的情景分析符合中国膳食指南（2022年）和EAT-Lancet委员会的建议，量化了必要的膳食调整：将谷物和肉类的摄入量分别减少每人每天161克和79.8克，同时将蔬菜、水果、牛奶和水产品的摄入量分别增加每人每天49.2克、6.4克、386克和32.9克。最终，确保中国的营养安全需要同时关注宏量营养素和必需维生素及矿物质的充足摄入。我们的研究为提出解决营养安全问题的双重方法提供了科学依据：针对特定营养素不足进行有针对性的干预（例如推广乳制品或强化食品以补充钙），并对食品系统进行更广泛的结构性改革，使健康和可持续的饮食对所有人群都可获得且负担得起，特别是对于农村和低收入人群。未来的努力必须将营养安全与可持续发展议程结合起来，确保推荐的膳食调整不仅有利于人类健康，也有利于环境保护。
本研究揭示了中国复杂的营养状况，总体而言饮食质量呈上升趋势（NRF9.3指数增加了13.6%），但仍存在持续性的挑战。我们记录了一个关键的双重负担：钙和维生素A的严重不足与其他营养素（如铁和锌）的充足或过量摄入并存。显著的城乡和地区差异使情况更加复杂，城市地区某些微量营养素的摄入量较高，但总体饮食质量却低于农村地区。我们的发现强调了根本性的膳食再平衡的必要性——具体来说，减少谷物和肉类的摄入量，同时增加蔬菜、水果和乳制品的摄入量，以弥补营养差距并确保营养安全。
本研究有几个局限性。首先，尽管五年分析（2016-2021年）有效捕捉了近期国家营养倡议带来的即时变化，但它可能尚未完全反映长期转变或2021年后经济波动的持久影响。其次，尽管区域分析涵盖了具有不同饮食习惯的省份，但并不全面。六个选定省份的发现可能无法完全推广到中国的所有地区，特别是偏远或代表性不足的地区。第三，虽然现在更倾向于使用EAR（Gibson，2025）进行群体层面的营养评估，但我们仍采用了基于RNI的NRF9.3指数以确保与以往研究的可比性。第四，分析基于人口层面的汇总平均数据而非个体层面的微观数据，因此无法进行正式的统计假设检验来确定观察到的差异的显著性。未来的研究应利用更长的时间序列和更具代表性的全国数据来探索更优化的评估系统。
数据可用性声明
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