城镇化水平与慢性病及健康相关行为的关联分析

刘国峰，孙美平，王智勇，简伟研△

(1．北京大学公共卫生学院卫生政策与管理系，北京　100191； 2. 中国社会科学院人口与劳动经济研究所，北京　100028)

·论著·

城镇化水平与慢性病及健康相关行为的关联分析

刘国峰1，孙美平1，王智勇2，简伟研1△

(1．北京大学公共卫生学院卫生政策与管理系，北京100191； 2. 中国社会科学院人口与劳动经济研究所，北京100028)

[摘要]目的：探究中国不同城镇化水平与慢性病的关系，为城镇化过程中相关卫生政策的设计提供依据。方法： 通过2011年中国健康与养老追踪调查(China Health and Retirement Longitudinal Study, CHARLS)获得健康相关数据，利用多阶段抽样方法，调查覆盖150个区县，样本有全国代表性；利用地理信息系统(geo-information system, GIS)方法计算出各个地区面积，结合第六次人口普查数据计算出各个地区的人口密度作为城镇化水平的代理变量。采用Logistic模型分析不同城镇化水平对高血压、糖尿病、吸烟、饮酒、超重、肥胖的影响。结果： 上海市、深圳市城镇化水平最高，人口密度超过3 000人/平方公里。整体而言，中国西北地区的城镇化水平明显低于东南地区，沿海地区的城镇化水平普遍高于内陆地区。高血压患病率随着城镇化水平的提高而增加，但是差异无统计学意义。糖尿病患病率呈现先上升后下降的趋势。饮酒率、超重率和肥胖率在城镇化水平较低时呈上升趋势，之后经历下降过程，拐点数值分别依次是737、1 186、1 353人/平方公里;而人群吸烟率经历先下降后上升的变化，拐点为1 029人/平方公里。结论： 不同城镇化水平对慢性病患病率、健康相关行为及超重、肥胖的影响不同。城镇化水平较低时可能对健康产生负向影响，而较高水平时可能由于卫生服务可及性、环境改善等原因又会提高居民的健康状况。决策者在城镇化水平的不同时期要侧重关注居民的不同健康问题，包括环境污染的影响、卫生资源配置、卫生服务可及性等,尽量减少或者避免城镇化对慢性病的负面影响，以应对慢性病带来的威胁。

[关键词]都市化；慢性病；健康知识，态度，实践；中国

改革开放以来，中国的城镇化水平从1978年的18%迅速增加到2011年的51%[1]，如此迅速的城镇化进程，让中国实现了产业升级和经济增长，但同时一系列的社会问题接踵而至。对于健康而言，城市地区拥有较为完备的卫生基础设施，民众受教育水平较高，卫生服务可及性较好，这是促进健康水平提升的积极因素[2-3]。然而，在城镇化推进过程中，居住环境恶化、生活方式改变(如高盐饮食、体力劳动减少等)、精神压力增大等负面因素随之而来[4-5]，给人们的健康、尤其是慢性病方面带来很高的风险[6]。本研究分析了中国城镇化水平与慢性病的关系，探讨应对城镇化给慢性病带来威胁的策略。

1资料与方法

1.1数据来源

数据来源于北京大学中国社会科学调查中心“中国健康与养老追踪调查(ChinaHealthandRetirementLongitudinalStudy,CHARLS)”2011年数据。利用多阶段抽样方法，地区覆盖150个区县和450个村级单位，通过地图绘制、抽样复核等方法保证其调查质量，具有全国代表性。调查对象是中国45岁以上居民及其配偶，最终样本量为17 000多人，调查设计和问卷的相关信息已有文献详细说明[7]。此处利用基本信息模块中的年龄、性别、婚姻状况、受教育程度等，健康状况和功能模块中的患病情况，体检模块中的身高和体重指标。

本研究关注高血压、糖尿病两种慢性病及其危险因素吸烟和饮酒[8-9]，同时关注超重和肥胖情况，以身体质量指数(bodymassindex,BMI)作为评价指标。

对于城镇化水平，相关文献中有利用人口密度、城镇地区人口比例、教育水平、卫生资源配置情况等代表城镇化水平[10-12]，此处利用当地的人口密度(常驻人口与地区面积的比值)作为城镇化水平的代理变量。常驻人口数据采用2011年公布的第六次全国人口普查数据，地区面积利用地理信息系统(geo-informationsystem,GIS)方法进行计算。

1.2数据分析

整个分析过程用STATA/SE12.0软件进行操作。采用Logistic模型进行回归分析，公式如下：

Y=α0+β1U_level+β2U_level2+φX,

其中，Y为因变量，U_level代表不同的城镇化水平，U_level2表示城镇化水平的平方值，加入平方项的目的是探究是否存在影响拐点。X代表受访者基本信息，包括受访者教育水平、婚姻状况、年龄、性别、患有慢性病的种类数，同时在回归过程中采用稳健标准误(家庭层面)。部分自变量和因变量的解释说明如表1所示，特别地，对于BMI采用多水平Logistic回归模型，分别将肥胖和超重进行比较分析。

NCD,non-communicabledisease;BMI,bodymassindex.

经推算可知，U_level对因变量Y的影响拐点近似等于β1/(-2β2)。根据β1和β2的符号不同，又将影响变化分为4类：

如果β1<0, β2>0，那么城镇化水平对Y的影响先负向后正向；

如果β1>0, β2<0，那么城镇化水平对Y的影响先正向后负向；

如果β1>0, β2>0，那么城镇化水平对Y的影响正向；

如果β1<0, β2<0，那么城镇化水平对Y的影响负向。

此外，回归前利用STATA/SE12.0中的WINSOR2命令对城镇化水平和BMI进行缩尾处理，将小于1%和大于99%分位的数据进行缺失处理，以得到更稳健的结果。

2结果

2.1中国2011年城镇化水平的地区分布

中国2011年城镇化水平分布情况如图1。中国西北地区的城镇化水平明显低于东南地区，沿海地区的城镇化水平普遍高于内陆地区。北京市、河南省郑州市、江苏省苏州市、浙江省嘉兴市、上海市、广东省广州市和深圳市等地的城镇化水平在1 000人/平方公里以上，其中深圳和上海高于中国其他地区，人口密度已经超过3 000人/平方公里;而在城镇化水平较低的地区中，四川省成都市、吉林省吉林市、新疆维吾尔自治区乌鲁木齐市等城市的城镇化水平明显高于周边地区，以四川省为例，凉山彝族自治州、甘孜藏族自治州、绵阳市等地人口密度不到300人/平方公里，两个自治州更是小于100人/平方公里，但成都市的城镇化水平数值为1 146人/平方公里，远远高于周边其他城市。

Data of Hong Kong, Macao and Taiwan is treated as zero(unit: people/km2).图1　中国不同地区城镇化分布(2011年)示意图Figure 1　Sketch map of the distribution of China’s urbanization (2011)

2.2城镇化水平与慢性病及健康相关行为的关系

城镇化水平与慢性病及健康相关行为的关系如表2所示。可以看出，随着城镇化水平的提高，高血压的患病率在增加但差异无统计学意义，而糖尿病的患病率最初是升高趋势，城镇化水平达到1 883人/平方公里之后开始下降。

吸烟和饮酒率与城镇化水平的关系趋势相反，当城镇化水平升高，人群中吸烟率先下降后上升(拐点是1 029人/平方公里)，饮酒率在700人/平方公里的城镇化水平之前是上升趋势，之后经历下降过程。肥胖和超重二类人群的比例变化趋势均是先上升后下降，拐点均略高于1 000人/平方公里。

高血压和糖尿病的患病率随着受教育水平的增加而升高，肥胖和超重的比例也有同样趋势。吸烟率在本科及以上学历的人群中较小，而饮酒率随着受教育水平的变化无统计学意义。年龄分布上，高血压、糖尿病的患病率在高年龄组的人群中较高。同时，男性的慢性病患病率和肥胖或超重率均低于女性，但是吸烟和饮酒率高于女性。此外，与患有1种或2种慢性病的人群相比，患有多种慢性病的人群中的吸烟和饮酒率较低。

3讨论

3.1城镇化水平对慢性病和健康相关行为影响的方式

从城镇化水平的地区分布看，中国东南地区的城镇化水平明显高于西北地区。从回归结果看，不同慢性病的患病率和健康相关行为随着城镇化水平的提高有不同趋势，而且存在拐点。糖尿病患病率、饮酒率、肥胖率和超重率的趋势均是先上升后下降，高血压患病率的上升趋势不明显，吸烟率呈现先下降后上升的趋势。

有文献研究显示，城镇化的发展对居民的健康促进作用大于不利影响[2, 13]，如人均预期寿命增加、新生儿死亡率降低等；也有研究结果表明城镇化对健康和健康相关行为的负面作用占主导地位[4-5, 14-15]，包括慢性病风险增加，肥胖、吸烟和酗酒比例的升高等，但均是单一的结果。从本研究结果中可以看出，城镇化的发展对于健康和健康相关行为来说并非简单的积极或消极因素，而是危险因素和保护因素共存，城镇化既能解决一些健康问题，却又使一些问题变得“更糟糕”[16]。

3.2复杂关联的可能原因分析

城镇化发展初期，决策者优先考虑的是经济发展，与此同时伴随着环境污染、居民饮食结构和生活方式的改变[5, 17]。本研究发现慢性病的危险因素(包括饮酒率、超重率、肥胖率)在城镇化初期均为上升趋势，与以往的研究结果较一致[5, 17]。

表2　慢性病和健康相关行为的回归结果

Robuststandarderrorsinparentheses; * P<0.1; △ P<0.01; # P<0.05.

在城镇化水平较高的地区，糖尿病的患病率、饮酒率及肥胖/超重率的变化有相同趋势，虽然他们的拐点并不相同，但是从整体上看，均经历了下降过程。换言之，虽然城镇化在初期对健康的影响是不利的，但是后期对降低慢性病患病率及改善健康相关行为起到了积极的促进作用，可能的原因是当城镇化发展到一定程度，地区卫生服务的可及性增加减缓了慢病的发生发展[3]，而且居民整体教育水平和健康意识的提高也是促进健康的有利条件[18]。此外，健康水平及其公平性和社会决定因素密切相关[19]。研究发现，中国城镇化程度较高的地区，卫生服务的公平性相对较好[20-21]，对健康的促进作用优于较落后的地区，因此慢性病患病率低于城镇化程度较低的地区。但是从吸烟率来看，吸烟人数的比例在城镇化过程中的变化趋势是先下降后上升，可能由于中国吸烟人数的比例一直处于上升趋势[22-23]，吸烟是个人的固有习惯，即使所在环境发生变化(如流动人口进入城市)，吸烟习惯也难以发生变化，而且城镇化水平高的地区，人们的工作、生活压力较大，抽烟是主要的缓解方式之一。以上两个因素可能对居民吸烟率的影响较大，因此城镇化水平较高的地区人群吸烟率也较高。

此外，还可以看出，吸烟和饮酒率在受教育水平较高的人群中较低。较高教育水平的人群相对更容易获得健康相关知识并加以利用来改善自身健康[18]，也更容易认识到吸烟和饮酒的不利影响，故其健康相关行为好于受教育水平较低的人群。城镇化有助于提升民众的受教育水平，这也是城镇化对健康有利的一面。

3.3在不同城镇化水平时期决策者需要关注的问题

上述的分析结果提示，决策者在规划地区发展的同时，要关注城镇化水平和慢性病关系拐点的存在，尽量减少或者避免城镇化对慢性病的负面影响，以应对慢性病带来的威胁。在初期阶段需要重视进程中的一系列环境和健康相关行为变化等问题，如对哮喘、慢性肺部疾病、心脑血管疾病及恶性肿瘤的关注，对于饮酒、吸烟、低体力劳动、高盐高脂肪饮食方式等慢性病危险因素的宣传教育和干预。不同城镇化水平地区的医疗资源往往配置不均衡[24]，城镇化初期政府应该重视居民卫生服务利用的可及性。在城镇化后期，虽然城镇化对健康的影响可能为正向，决策者仍需继续关注地区层面的健康教育和卫生服务利用，同时提高医疗资源的利用效率，包括医疗资源整合、利用分级诊疗提高慢性病患者的卫生服务利用等。

3.4研究不足之处

本研究对城镇化和慢性病之间的关系进行了初步实证分析，但是也存在不足之处。由于采用的是横断面研究，方程中可能会遗漏重要变量，无法消除变量内生性问题，从而系数估计可能出现偏误。在之后的相关研究中会利用面板数据作进一步分析，观测城镇化水平随时间的变化对慢性病造成的影响，从而减弱或消除横断面数据的劣势，同时扩大慢性病的种类(包括呼吸系统疾病和恶性肿瘤等)，并尝试通过多方面因素来构建新的综合指标代表城镇化水平，以期深入研究二者的关系。

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(2016-02-19 收稿)

(本文编辑：刘淑萍)

Association analysis between urbanization and non-communicable diseases and health-related behavior

LIU Guo-feng1, SUN Mei-ping1, WANG Zhi-yong2, JIAN Wei-yan1△

(1．DepartmentofHealthPolicyandManagement,PekingUniversitySchoolofPublicHealth,Beijing100191,China; 2.TheInstituteofPopulationandLaborEconomics,ChineseAcademyofSocialSciences,Beijing100028，China)

ABSTRACTObjective： To explore the association between different urbanization levels and non-communicable diseases (NCDs) in China and provide suggestions on designing relevant health policies in the urbanization process. Methods: We obtained health-related data from China Health and Retirement Longitudinal Study (CHARLS) 2011. This study used multistage sampling in design stage and covered 150 districts/counties, representative at the levels of the country. Geo-information system (GIS) method was used to get district areas data, and in combination with the Sixth National Census population data, we computed the population density which was regarded as the proxy variable of urbanization level in every city. The Logistic model was used to explore the effect of urbanization level on hypertension, diabetes, smoking, drinking, overweight and obesity. Results: Compared with other cities in China, Shanghai and Shenzhen, with the population density of more than 3 000 people per km2, were the cities with highest urbanization level. From the map of urbanization distribution across China, it was found that the urbanization levels of the northwestern districts were lower than those of the southeastern and coastal districts. The hypertension rate increased with the development of urbanization but there was no statistical significance. The proportion of patients with diabetes went up first and then saw a decrease trend in the process of urbanization. Drinking rate, overweight rate and obesity rate had similar trends, falling to their lowest point when urbanization level equaled 737,1 186 and 1 353 people per km2 respectively and then ex-perienced upward trends. By contrast, smoking rate declined first and then went up (the turning point was 1 029 people per km2). Conclusion: Different urbanization levels have different effects on NCDs, health-related behavior, overweight and obesity. Low urbanization level may create negative impact on health while high level can pose positive effect and increase people’s health condition possibly due to the improvement of health care accessibility and the quality of living environment. Policy-makers should specially focus on different residents’health problems in different periods of urbanization, such as the impact of environmental pollution, health resources’ allocation and accessibility of health services. It is necessary to reduce or avoid the negative effect of urbanization on NCDs during the local development process to face the NCDs’ threat.

KEY WORDSUrbanization; Chronic disease; Health knowledge, attitudes, practice; China

Corresponding author△’s e-mail, jianweiyan@bjmu.edu.cn

[中图分类号]R19

[文献标志码]A

[文章编号]1671-167X(2016)03-0478-05

doi:10.3969/j.issn.1671-167X.2016.03.018

网络出版时间：2016-5-1213：25：34网络出版地址：http://www.cnki.net/kcms/detail/11.4691.R.20160512.1325.012.html