我国居民健康水平的时空演变特征及影响因素分析

王 莉，胡精超

(1.河南理工大学 测绘与国土信息工程学院，河南 焦作 454000；2.河南理工大学 体育学院，河南 焦作 454000)

世界卫生组织(World Health Organization，WHO)长期致力于推动各国之间以及各个国家内部不同群体和不同地区之间的健康差异，以实现健康的平等性，各个国家也都将健康不平等性作为全社会重点关注的问题之一[1]。习近平总书记在党的二十大报告中提出-“推进健康中国建设，把保障居民健康放在优先发展的战略位置，完善居民健康促进政策。”[2-3]2022年，国务院办公厅发布《“十四五”国民健康规划》提出：“要把居民群众生命安全和身体健康放在第一位，全面推进健康中国建设，加快实施健康中国行动，持续推动发展方式从以治病为中心转变为以居民健康为中心，为群众提供全方位全周期健康服务。”[4]正确认识我国居民健康的区域差异，掌握我国居民健康时空演变及其影响因素，转变健康发展模式，对全面实现“健康中国”的目标有着极其重要的意义。

一、相关文献综述

健康差异性研究始于20世纪70年代，1978年的阿拉木图宣言提出了“2000年人人享有健康”的目标，该目标的提出即刻掀起了全世界研究健康差异的潮流。国外已有很多文献针对与社会经济相关的健康差异展开研究，主要从性别、社会经济地位、社会福利、社会道德观视角来分析健康差异性，一部分学者探讨了收入与健康差异性的关系，部分学者从宏观上通过利用横断面数据来比较不同国家、不同人群的健康差异性，并将收入、就业或教育等因素纳入健康的影响因素分析，研究表明健康差异性程度在不断扩大。

医学、环境流行病学、健康地理学、体育运动学、城市规划等不同学科侧重点各异，分别从不同侧面对其进行研究。流行病学致力于寻找影响人们健康水平的风险因素，包括社会关系、悲观情绪、健康生活方式等，他们认为行为和生物医学因素的直接干预将会从总体上提高居民的健康水平。在社会学研究中，大部分有关社会经济地位对健康影响的研究都验证了性别、年龄、收入、相对经济地位、户籍、工作环境、居住条件等社会经济因素对健康的影响[5]。城乡差异和职业地位会通过收入和收入差异性影响个体的自评健康。在城市中，就业、年龄、教育也会影响健康差异性，而在农村地区，居住地和与集镇中心的地理距离、地区变量则更可能导致健康差异性。在经济学领域，学者将健康差异的影响因素归纳为经济因素、社会因素、文化因素和遗传因素等4个方面。他们将经济理论和分析框架，从经济学的视角探讨经济转变或经济增长过程中的健康差异性，以及经济增长、卫生投入和居民健康三者相互影响。体育学研究者更注重从健康行为生态学模型角度把影响体质健康的因素分为个体、人际关系、组织、社区和公共政策5个方面[6]。

健康评价的综合性指标的制定为健康综合测度和健康不平等性的分析提供了新思路。1975年，Morris提出的生活质量指数(PQLI)通过3项指标代表居民健康。我国已有相关学者基于婴儿死亡率[7]、健康指数[8-9]等指标衡量居民健康水平[10-11]。由于数据和研究方法的限制，一般采用几个指标的综合分析方法来综合分析居民健康水平[12]。

健康水平的空间异质性与区域经济发展紧密相关，由于我国各地区发展具有较强的不均衡性和差异性，不仅表现在经济社会领域，也表现在居民健康领域。居民健康除受遗传和自然生态环境因素影响外，它也受生活质量[13-14]、体育锻炼、受教育程度[15]、城乡差异、收入水平、社会地位等的影响。随着经济的发展，城市建成环境对居民体质、肥胖、疾病等的影响也随之体现出来[16]。近年来，关于身体活动、城市建成环境和健康关系的研究越来越多，特别是在高度城市化的国家。

本文选取2007—2017年我国居民健康指标作为研究对象，采用全局自相关指数、空间变异函数、Pearson(皮尔逊)相关系数等分析我国各省居民健康指标差异性的时空发展规律，应用地理加权回归模型和Pearson相关系数分析影响我国居民健康水平关键因子及其变化特征。应用新发展理念针对不同区域的实际情况，制定改善体质健康的政策，推进“健康中国”这个目标提供分析依据。

二、数据来源及研究方法

(一)数据来源

本文选取2007年、2012年和2017年作为研究断面，以反映健康的居民健康指数作为研究指标，选用的样本是中国大陆的31个省(直辖市、自治区)。参考居民健康领域相关学者的研究，本文选取各省的健康综合指标数据，数据来源于2007—2017年的《中国卫生和计划生育统计年鉴》(表1)；体现各省经济发展水平的人均GDP(元)，代表各省医疗卫生资源可及性的医疗机构数(个)、医疗机构床位数(个)和卫生技术人员数(人)，反映各地区城镇化率的城市人口比重(%)等数据来源于2007—2017年的《中国统计年鉴》；反映各省环境质量情况的废水排放量(t/d)和废气排放量(mg/h)等指标来自于2007—2017年的《中国环境统计年鉴》。

表1 居民健康数据

(二)研究方法

1．居民健康水平的测度

2000年9月《联合国千年宣言》指出，要“降低5周岁以下儿童的死亡率、改善孕产妇健康保健”。本文选取了围产儿死亡率、孕产妇死亡率和传染病发病率来代表各省居民的健康程度。这3个指标均为负向指标，数据值越小，说明这个地区居民越健康。为了计算各个地区的居民健康水平，首先对上述3个健康指标进行极差标准化处理，然后利用文献[17]确定指标权重：即围产儿死亡率权重为0.34、孕产妇死亡率的权重为0.31、传染病发病率的权重为0.35。利用公式1求得各省居民的健康指标。

(1)

式中：Hij代表健康指标，值越高说明健康程度越高；Zij为某省健康指标进行标准化；wij为第j项指标的权重值。

2．空间自相关分析评价居民健康水平的空间格局

利用空间自相关Moran’sI指数及热点分析功能揭示我国各个地区居民健康水平的空间分布格局。全局Moran’sI指数是判断我国居民健康水平在全国范围是否存在集中分布的现象。公式为：

(2)

3．变异函数评价居民健康水平时空差异性

变异函数又称变差函数，是描述居民健康指数随机性和结构性的一种方法。半变异函数r(h)是居民健康指数Z(x)在相距h的两个空间位置的值的差的方差的一半，其计算公式为：

(3)

式中：h称为两个空间区域的距离；N(h)为这两个位置的数据对的数量。

4．Pearson(皮尔逊)相关系数评价我国居民健康水平差异程度

通过计算中国三大地带影响因素的Pearson(皮尔逊)相关系数来比较影响我国居民健康水平关键指标的差异程度。相关系数的计算公式：

(4)

5．地理加权回归分析居民健康水平影响因素

地理加权回归模型是一种局部的线性回归分析方法，回归模型的参数β不是一个固定值，而是随着空间位置变化而变化。应用地理加权回归模型分析我国居民健康指数与其影响因素的关系，假定地区居民健康指数没有差异性。公式为：

(5)

式中：参数βj的表示与各影响因素相对应的参数；yi是某位置(ui，vi)的n+1元函数；ε是第i个空间位置的随机误差。

三、我国居民健康水平空间趋势演变特征

(一)居民健康水平的区域差异演变

在ArcGIS10.1软件中分别将我国各个省的2007年、2012年、2017年这3年的健康指数根据自然断点法划分为健康水平高的区域、较高的区域、中等区域、较低的区域和低水平区域，通过由红色到绿色的颜色变化来反映我国各地区居民健康的空间分布特性。从我国居民健康水平的区域差异性来看(图1)：2007—2012年不同各个等级的空间分布情况有所变化。高水平区有一定减少，均在东南部区域，形成京-津-冀-鲁-浙-沪-赣-皖-苏沿海区；较高水平区空间范围略有扩张，形成了辽、黑、陕-豫-川-湘-鄂-闽-粤三个连片分布区；中国北部地区处在中等水平的区域大幅度扩张，逐渐形成两个中等水平条带状区域：北部的蒙-吉-晋-宁-甘区域和南部的滇-桂-琼区域；较低和低水平区域范围大大减少，较低水平区域仅有青海省。2012—2017年高水平区域继续扩张，并逐渐向内陆地区扩散，出现了一个点状(吉)分布区域和片状分布(京-津-冀-鲁-豫-苏-沪-赣-陕-黔)区域，中等水平区分割为南部(桂-琼-粤-川)与北部(蒙-晋-宁-甘)两个东西向分布的条带区域；中国西北部还是低水平和较低水平。2017年我国居民健康水平空间分布趋势不仅呈现“东-中-西”递减的趋势，还呈现出中部较高，而北部和南部递减的态势。

图1 我国居民健康水平的空间分布

(二)居民健康水平的时空演化分析

从表2和图2可知，从2007年—2017年，各省健康指数演变的空间变异函数的变程(h)逐渐增加，说明这个时期我国居民健康水平的空间依赖范围在不断扩大。当两个空间位置之间的距离h增大到一定程度，r(h)值稳定不变称为基台值，健康指数的基台值先减少又转为增加的变化趋势，这说明我国省域居民健康水平的空间差异先减少又呈现增大趋势。块金系数的值可以用来反映居民健康水平空间相关性的强弱，块金系数呈现逐渐增加趋势，从0.182 854增加到0.393 236，增加了115.05%；而块金值(Nugget)则呈现先减少又增加的趋势，表明我中国省域居民健康的空间差异变化中，空间相关性在不断减弱。基底效应代表2个空间位置之间的变异程度，基底效应值在不断减小(减小了25.75%)，同时也说明居民健康的空间差异更多地体现出相关性。从2007年—2017年，我国各省居民健康水平从具有较强空间相关性到具有中等空间相关性，相关性在逐渐减弱。

图2 中国省域健康指数空间变异函数分析

表2 我国各省健康指数演变的空间变差函数的拟合参数

从全国健康指数的Kriging插值图变化看(图3)，2007年中国总体健康水平呈“东-中-西”递减的态势，即东部区域隆起，并逐渐向西北地区呈阶梯式下降，并在西部区域形成“深坑”，在中部地区形成几个“低洼”。结合原始数据分析发现，2007—2012年，全国大部分区域的居民健康水平有大幅度提高，贵州、甘肃、宁夏等省份居民健康水平提高幅度较大，所以西北地区的“低洼”消失，而西藏、吉林等区域的总体健康水平则进一步恶化，并且各省健康指数最高和最低的差值继续增加(由0.634 927增加到0.707 348)。2012—2017年，全国居民健康水平还是呈现“东-中-西”递减态势，而这段时间健康水平变化速度略有所降低，仅有29.03%的省份健康水平略有提高，而有70.97%的省份健康水平呈现减少趋势，并且变化趋势很小，各省健康指数最高和最低的差值继续增加(由0.707 348增加到0.746 423)。从Kriging插值图看，2012—2017年变化趋势不明显。首先，随着四川、广东、海南等南部省域的健康水平略有下降，并进入中水平区域，所以在我国南部地区还存在一个小的“凹陷”区。其次，新疆、西藏、青海等省域的健康指数在此期间(2012—2017年)略有下降，使得西部原有的“深坑”继续加深。

图3 中国省域居民健康指数差异演变的插值图

(三)居民健康水平的空间分布变化

应用计算的全国各省居民健康指数，求得2007年、2012年、2017年我国居民健康指数的全局Moran’s I 指数值分别为0.211 623、0.170 424、0.151 823，且标准正态分布的Z值均大于2.58，说明2007—2017年间我国各省居民健康指数均呈现正的自相关关系，即居民健康情况较好的省份集中分布，健康情况较差的省份也集中分布。但这10年间各个区域居民健康指数的Moran’s I 值逐渐减小，说明中国各省健康水平的空间自相关性逐渐削弱。从空间聚集性的变化看，2007—2012年中国各省居民健康空间差距较大，这5年中Moran’s I 变化了0.041 199；而从2012到2017年，Moran’s I 减少了0.018 601，体现出来这段时期中国各省居民健康水平的区域差异性变化不大。

采用热点分析来反映局部居民健康水平的空间关系(图4)。2007—2012年，我国居民健康水平的热点区域范围逐步扩大，冷点区域逐渐收缩，次冷区域和次热区域基本持平，热点区域占全国省区总数的比重从32.258%上升为35.484%、冷点区域由9.677%下降为6.452%。有83.87%的省份比较稳定，中国西部的新-藏区域为稳定的冷点区域，而鲁-鄂-湘-赣-苏-皖-沪-浙-粤-闽为稳定性热点区域。2012—2017年，我国居民健康水平的热点区域和次热区域变化较大，逐渐向北方扩张，热点区域的比重由35.484%上升到48.387%，有74.194%的省份比较稳定，其中新疆-西藏为始终为冷点区域，鲁-豫-鄂-皖-苏-沪-闽-赣-湘为稳定性热点区。总体来看，2007—2017年各省健康水平的热点区域呈扩张态势，次冷区域和次热区域基本持平，表明我国居民健康高水平区域有所增加，而低水平省份和较低水平省份的集聚趋势基本稳定，且较高水平省区向北方扩展；这两个时期稳定性热点和冷点区域占比均高于74%，说明我国居民健康水平空间分布具有一定的相关性，中国北方省区健康水平有所改善，而南方个别地区健康水平有所下降，中国西部几个省份形成持续性的冷点区域，而东部沿海地区形成持续性的热点分布格局，我国居民健康水平“东部-中部-西部”逐渐下降的空间分布趋势不变。

图4 我国居民健康水平的空间分布格局

四、我国居民健康水平的影响因素分析

本文主要分析经济、环境质量、城市化水平、卫生健康资源等关键因素对居民健康的影响程度和演化特征。采用Pearson相关分析法和GWR方法分析上述关键因素与居民健康指数之间的关系 如表3和图5～图8所示，居民健康指数值越大，居民健康水平越低，均对图中颜色进行了反向显示，红色表示一个地区的关键影响因素与这个地区的居民健康指数呈现正相关关系。人均GDP、城镇化率等通过了5%的显著性检验，而大气环境质量仅在2007年通过5%的显著性检验。Pearson相关分析表明：经济、城市化水平和卫生资源可及性对一个地区居民健康都有积极的影响，而环境质量仅在2007年对居民健康有一定的影响，而2012和2017年这种影响却不明显。2007年卫生资源对居民健康的影响大于人均GDP和城镇化率对居民健康的影响；2012—2017年，城市化水平对中国各个地区居民健康的影响都比较显著，远远大于医疗卫生资源和人均GDP对于健康的影响；2007—2017年，环境质量对于我国居民的影响均不显著。结果表明随着近十年中国卫生资源的普遍，医疗机构的增多，各个地区居民健康情况得到了改善；同时随着城市化水平的快速发展，城镇化率对居民健康的影响越来越突出，超出了其他3类影响因素。2018年中国城镇化率达 59.58%，而城市化率不能满足居民健康发展需求。

图5 2007—2017年人均GDP与健康指数关系演变趋势

表3 2007—2017年我国居民健康指数与关键影响因素相关性

(一)经济对健康水平的影响

图5为地理加权回归结果，条件数(Cond)的值都小于30，估计效果很理想。R2是拟合度的一种度量，其在 0.0 到 1.0 范围内变化，R2均大于0.59，说明拟合度较好。2007—2017年经济发展对中国东部及中部各省居民健康的影响是较强的正相关关系。2007年经济发展情况对中国西北地区省份具有较强正相关关系，但是到2012年，这种相关关系减弱，变成较强的负相关关系；而人均GDP对中国中部地区的影响是很强的正相关性，说明随着经济的发展有利于改善中国中部地区居民健康水平。2012—2017年，人均GDP对中国东部和中部的21个省的居民健康水平都存在较强的正相关关系，而对中国西部地区的影响是负向的(图5中人均GDP与健康指数关系趋势中，新疆、西藏、宁夏四川、云南、贵州等省的系数均为负数)，说明提高中国东部、中部经济发展水平能够有效改善居民健康状况，而经济发展情况对于中国西部各省居民健康水平的影响不明显。

(二)城市化水平与居民健康的关系

图6显示在2007—2017年，城市化水平对中国西部和中部地区都存在较强的正相关关系，即说明加强城市化发展对于改善中国中部和西部地区居民健康水平有积极的促进作用。而在这十年间，城市化水平对中国东部地区的负相关性越来越明显，这种关系从2007年的3个省份增加到2017年的13个省。说明随着中国东部地区城市化水平越来越高，居民健康水平改善不明显，并且这种影响在不断向中部地区扩散。说明在提高城市化速度规模的同时，更要重视城市化的质量。

图6 2007—2017年城镇化率与健康指数关系演变趋势

(三)医疗卫生资源与居民健康关系

图7显示在2007—2017年医疗卫生资源可及性与居民健康指数存在较强的正相关关系。2007—2012年仅有几个省份存在不明显的负相关性，而到2017年医疗卫生资源对中国全部地区都存在显著的正相关关系，说明随着医疗卫生资源不断改善，全国医院和基层卫生机构数量增加，我国居民健康水平随之得到改善，医疗卫生服务的完善会对中国广大居民群众的健康起到积极的促进作用。

图7 2007—2017年医疗资源可及性与健康指数关系

(四)环境质量与居民健康的关系

图8显示环境质量对中国大部分地区居民健康存在显著的负相关关系。2007年环境质量对中国东部及北部地区居民健康影响较显著，存在较强的负面影响。随着环境的改善，2012年环境质量对中国南部地区省份的影响不再显著，但对于中国北部地区的影响范围有扩大趋势。2017年，环境质量情况仅与新疆存在较明显的负相关关系。由于2015—2017年，中国空气中SO2排放量迅速减少，人们的健康有极大的改善，环境质量对中国大部分地区的负向影响均不显著。中国西部和北部各省的环境质量对人们的健康有明显的负相关关系，说明环境质量越好的地区人们健康水平越高，这种影响从2007年到2017年逐渐向南部地区扩散。

图8 2007—2017年空气中SO2排放量与健康指数

五、结论和建议

本文利用空间自相关分析、变异函数、Pearson(皮尔逊)相关系数等空间数据分析方法，分析了2007—2017年我国居民健康水平的空间差异演化格局，并采用Pearson相关系数和地理加权回归模型分析了经济发展、城市化、医疗卫生资源和环境质量等关键因素对居民健康水平的影响，为制定居民健康政策提供参考依据。但由于数据资料的可获得性限制，本文仅选取几项健康数据代表居民的健康水平，但居民健康情况涉及很多因素，应该进一步制定能够全方位反映居民健康水平的指标。本文选取全国省及行政单元研究居民健康状况演变过程，重点关注了我国宏观尺度上居民健康水平演变特征，未来还需深入开展多尺度、全方位的空间差异性研究。影响我国居民健康的相关要素除了社会、经济等人文环境，还有气候因素、地理位置等等，为了进一步研究气候环境因素对居民健康的影响，还应该增加其他自然环境因子。为提高我国居民的健康水平，提出以下建议：

(1)持续推进“健康中国”建设。2007—2017年我国居民健康水平空间分布呈现“东-中-西”递减的趋势，健康水平为高的区域不断增加，而健康水平低的区域不断减少。我国居民健康水平的空间依赖范围在不断扩大，空间相关性在不断减弱。

(2)加快经济发展，加大卫生资源建设。随着工业化、城镇化进程的加快，我国居民生产生活、健身方式发生变化。经济、城市化水平对一个地区居民健康都有积极的影响。2007—2017年这十年各个地区居民健康情况得到了改善，随着快速的城市化发展，城镇化率对居民健康的影响越来越突出。2012—2017年，人均GDP对中国东部和中部的21个省的居民健康水平都存在较强的正相关关系，经济对居民健康的影响更深入。

(3)多方位干预健康的影响因素。良好的经济、社会和自然环境是改善居民健康的保障，经济、城市化水平和卫生资源可及性对一个地区居民健康都有积极的影响，中国西部和北部各省的环境质量对人们的健康有明显的负相关关系。政府应该向公众、企业普及环境与健康相关的知识，在不断改善环境质量的同时，推进健康城市、健康村镇建设，采取有效措施预防控制环境污染相关疾病等。

(4)针对不同地区制定不同健康政策。中国各地区始终存在着健康差异性，应该结合区域特征，制定不同的健康政策，丰富和完善健身体系，开发适合不同地域特点的特色运动项目，例如太极拳、健身气功等。也应该针对不同地区，分别制定体育健身指南，开发适合不同区域的体医结合健康服务。