地理学报 2017 , 72 (4): 685-698 https://doi.org/10.11821/dlxb201704010

时空行为与文化地理

中国居民健康水平的区域差异:2003-2013

赵雪雁, 王伟军, 万文玉

西北师范大学地理与环境科学学院,兰州 730070

Regional inequalities of residents' health level in China: 2003-2013

ZHAO Xueyan, WANG Weijun, WAN Wenyu

College of Geography and Environment Science, Northwest Normal University, Lanzhou 730070, China

收稿日期: 2016-07-7

修回日期: 2016-12-20

网络出版日期: 2017-04-20

基金资助: 国家自然科学基金项目(41661115, 41361106)

作者简介:

作者简介：赵雪雁(1971-), 女, 甘肃武都人, 教授, 博士生导师, 中国地理学会会员(S110000066M), 主要从事生态经济研究。E-mail: zhaoxy@nwnu.edu.cn

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摘要

健康不公平作为影响人类发展的核心问题,已引起世界各国的广泛关注。基于变异系数、泰勒指数、空间自相关分析和空间面板计量模型,本文探讨了2003年以来中国居民健康水平的区域差异、时空变化及其关键影响因素,旨在为政府制定全民健康政策提供科学依据。结果发现：① 2003-2013年,中国居民健康水平提高26.98%,西部增幅高于东、中部,但始终保持着“东—中—西”阶梯式递减态势;② 中国居民健康水平的区域差异总体呈扩大趋势,其中地带间差异趋于缩小,地带内差异趋于扩大,西部地带内差异扩大尤为显著;③ 居民健康水平的空间分布转为明显的“T”字型格局,并呈“东—中—西”阶梯式及“北—中—南”对称式递减;④ 居民健康水平的空间集聚程度趋于减小,热点区与冷点区均呈收缩态势,且西部形成规模显著的稳定性冷点,东部沿海形成规模显著的稳定性热点;⑤ 人均GDP、人均公共医疗卫生支出、城市化水平及环境质量等因素对居民健康水平时空变化具有显著影响,随着人均GDP与人均公共医疗卫生支出的增加、城市化水平的提高及环境质量的改善,居民健康水平随之提高。未来,还需对居民健康水平的多时域、多尺度及多影响机制等问题开展深入研究。

关键词： 居民 ; 健康水平 ; 区域差异 ; 影响因素 ; 中国

Abstract

As one of the core problems clsoely related with human development, health inequality has aroused an increasing concern in the world. Through an integration of the coefficient of variation, Theil index, exploratory spatial data analysis (ESDA) and spatial panel econometric model, we examine the regional inequality, spatial-temporal dynamic patterns and the key factors of the residents' health level (RHL) in China from 2003 to 2013. The aim is to provide scientific basis for policy making on regional health inequality reduction in China. The results are shown as follows: (1) China's RHL index decreased from 0.404 to 0.295 in 2003-2013, with an annual rate of 2.698%. Specifically speaking, the growing rate in the western region was higher than that in the eastern and central regions, but the there is no change in RHL in terms of the basic pattern which decreases from the east to central part then to the west. (2) The regional inequality of RHL presented an extending trend in 2003-2013. Among this, the RHL inequality between regions presented a reducing trend, but that within a region presented an expanding trend. And the growing rate of inequalities of RHL in the western region was higher than that of the eastern and central regions. (3) The spatial distribution of RHL has tended into the letter "T" shape, and the RHL presented a stepped decrease from the east to the central part then to the west and a symmetric decrease from the north to the central part then to the south. (4) By observing the change of Moran's I in 2003, 2008 and 2013, we found that the spatial agglomeration range of RHL presented a narrowing trend. All the hot spots and cold spots presented a shrinking tendency, the RHL in the west formed a stable cold spot, including Xinjiang, Qinghai and Xizang, but that in the east coastal area formed a stable hot spot, including Shandong, Henan, Qinghai, Hubei, Anhui, Jiangsu and Shanghai. (5) The selected explanatory variables, such as per capita GDP, per capita spending on health, urbanization level and environment quality, have significant direct impacts on the RHL in China. With the increase of per capita GDP, per capita spending on health and urbanization level and the improvement of environment quality, the RHL will be raised. Finally, this paper points out the attention should be focused on the research of the regional inequality of RHL, such as the problems of the residents' multi-time-domain, multi-scale and multi-influencing mechanism.

Keywords： residents ; health level ; regional inequality ; influencing factors ; China

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赵雪雁, 王伟军, 万文玉. 中国居民健康水平的区域差异:2003-2013[J]. , 2017, 72(4): 685-698 https://doi.org/10.11821/dlxb201704010

ZHAO Xueyan, WANG Weijun, WAN Wenyu. Regional inequalities of residents' health level in China: 2003-2013[J]. 地理学报, 2017, 72(4): 685-698 https://doi.org/10.11821/dlxb201704010

1 引言

健康是人类生存与发展的基础,不仅关系到国民的生活质量,更关系到国家安全与社会稳定。随着社会经济和医疗技术的发展,不同国家的国民健康水平均有所改善,但更多是社会上层人口从中获益,导致国家内部和国家间的健康不公平^[1-2]。当前,健康不公平已成为影响人类发展的核心问题^[3-4],世界卫生组织（WHO）强烈呼吁缩小国家内部不同人群、不同区域之间的健康差异,将享有良好的健康水平作为各国政府主要的社会目标之一。

改革开放以来,中国医疗卫生服务可及性明显增强,居民健康状况得以改善。尤其近年来,随着医疗卫生制度改革的逐步深化和医疗卫生资源投入的持续增加,居民健康水平有了大幅提高,人均预期寿命已由1990年的69岁延长到2010年的75岁,5岁以下儿童死亡率由1990年的53.9‰下降到2014年的11.7‰,孕产妇死亡率也由1990年的80/10万下降到2014年的21.7/10万^[5]。然而,不同区域间的健康水平仍存在显著差异,使中国建设和谐社会面临严峻挑战。为此,2008年国家卫生部在“健康中国2020”中指出“应将国民的健康公平性作为衡量社会公正和公平的一项重要指标”;十八届五中全会又将建设“健康中国”上升为国家战略,强调要将健康融入所有政策,转变健康发展模式,促进和保障全民健康。因此,正确认识和把握居民健康水平的区域差异,对实现“健康中国”战略具有重要现实意义。

国际上健康公平性研究始于20世纪70年代,1977年英国政府成立了“健康不公平”研究小组,并于1980年8月向国会提交The Black Report,指出了社会健康差异现象,并将不同社会阶层的健康水平差异归因于社会经济环境的差异,这份报告引起了对健康公平性的广泛关注。已有研究显示,健康不公平与社会经济地位的关系密切,社会经济地位较高群体的健康状况明显优于社会经济地位较低的群体,且这一趋势并未随时间和空间的变化而改变^[6]。Acheson发现即便在一些具有良好健康状况的国家,预期寿命的不公平仍在持续^[7];Zatonski指出欧洲发展面临的最大挑战仍然是东西部的健康差距^[8];Jamie等则指出21世纪初新西兰区域间的健康不公平已达到非常高的水平且呈继续增加趋势^[9];Eunju等^[10]也发现韩国地区间的社会经济不公平加剧了地区间的健康不公平,减小地区间的健康不公平需要更公平的收入分布及更高的平均收入。20世纪90年代以来,随着社会差距的扩大和人们健康需求的提高,健康公平性问题在中国日益受到重视,尤其注重不同群体间及城乡间的健康不公平性研究,但对区域健康不公平缺乏深入研究。已有研究主要基于婴儿死亡率^[11]、自评健康指数^[12]、复合健康指数^[13]等指标,利用变异系数、极值差率、泰勒指数、集中指数等方法对区域健康不公平进行测度,研究均发现中国不同区域的居民健康水平存在明显差异,且经济发达地区的居民健康水平高于欠发达地区^[14-16]。

总体来看,已有研究多以单一年份的截面数据为基础进行居民健康水平的静态研究,对居民健康水平时空变化态势的研究不充分;多采用描述性统计和聚类分析等方法刻画区域健康不公平性,对居民健康水平的区域差异、时空变化及其影响因素缺乏深入研究。2003年是改革开放以来中国医疗卫生工作的重大转折点,政府全面启动农村基本医疗卫生服务体系建设,并开始推行《新型农村合作医疗制度》,使居民健康水平随之发生了较大变化。基于此,本文将2003-2013年作为研究时段,选择2003年、2008年、2013年3个时间节点,以中国31个省级行政单位为基本空间单元,采用变异系数、泰勒指数分析中国及三大地带居民健康水平及其差异的时序演变特征,利用空间自相关法分析中国居民健康水平的时空格局演变特征,并借助空间计量模型分析其主要影响因素,旨在为推进“健康中国”战略顺利实施提供借鉴。

2 数据来源及研究方法

2.1 数据来源

以中国31个省(直辖市、自治区) 为基本空间单元,反映省域居民健康水平的围产儿死亡率、孕产妇死亡率及传染病发病率等数据来源于2004-2014年的《中国卫生统计年鉴》;反映省域医疗卫生资源可及性的每千人医疗卫生机构床位数、每千人卫生技术人员数及每万人医院数,反映省域经济发展水平的人均GDP,反映省域城市化水平的城镇化率（城镇人口占总人口的比率）等数据来源于2004-2014年的《中国统计年鉴》;反映省域环境质量的工业废水与生活污水排放量、工业废气排放量等数据来源于2004-2014年的《中国环境统计年鉴》。

2.2 研究方法

2.1.1 居民健康水平的测度联合国千年发展目标提出要“降低儿童死亡率、改善产妇保健、与艾滋病毒及其他疾病作斗争”。限于数据可获得性（例如,表征儿童死亡率的常用指标“5岁以下儿童死亡率”缺少省域层面数据）,本文仅选择围产儿死亡率、孕产妇死亡率及传染病发病率来反映居民的健康水平。其中,传染病发病率用国家甲乙类法定报告传染病发病率来表征,围产儿死亡率、孕产妇死亡率及传染病发病率均为负向指标,数值越大,健康水平越低。为了综合评估不同区域的居民健康水平,首先采用极值标准化法对上述指标进行归一化处理^①(①极值标准化公式： $\begin{matrix} z = x_{j} / x_{jmax} \end{matrix}$ ,式中：z为j指标标准化后的数值,x为j指标实际值,x_max为某年度所有省域中j指标的最大值。), 然后利用熵值法^[17]确定指标权重,最后采用加权求和法计算不同省份的居民健康指数。

$\begin{matrix} H_{ij} = \overset{3}{\sum_{j = 1}} Z_{ij} \times w_{ij} \end{matrix}$ （1）

式中：H_ij为i省居民的健康指数;Z_ij为i省居民的第j项健康指标的标准化值;w_ij为第j项健康指标的权重。其中,围产儿死亡率、孕产妇死亡率及传染病发病率的权重分别为0.34、0.31、0.35。H_ij越小,健康水平越高。

2.1.1 居民健康水平的区域差异测度采用变异系数、泰勒指数测度中国居民健康水平的区域差异程度。

$\begin{matrix} C_{v} = \frac{1}{\overset{̅}{h}} \sqrt{\overset{n}{\sum_{i = 1}} \frac{(h_{i} - \bar{h})}{(n - 1)}} \end{matrix}$ （2）

式中：C_v为变异系数;n为省域数;h_i为i省的居民健康指数; $\begin{matrix} \overset{̅}{h} \end{matrix}$ 为h_i的平均值。变异系数越大表明差异越大。

泰勒指数可将健康水平的总体差异分解为东、中、西三大地带内及地带间的差异。

$\begin{matrix} Theil = \overset{n}{\sum_{i = 1}} T_{i} \ln (n T_{i}) = T_{WR} + T_{BR} \end{matrix}$ （3）

$\begin{matrix} T_{WR} = \overset{n_{d}}{\sum_{i = 1}} T_{i} \ln (n_{d} \frac{T {}_{i}}{T_{d}}) + \overset{n_{z}}{\sum_{i = 1}} T_{i} \ln (n_{z} \frac{T_{i}}{T_{z}}) + \overset{n_{x}}{\sum_{i = 1}} T_{i} \ln (n_{x} \frac{T_{i}}{T_{x}}) \end{matrix}$ （4）

$\begin{matrix} T_{BR} = T_{d} \ln (T_{d} \frac{n}{n_{d}}) + T_{z} \ln (T_{z} \frac{n}{n_{z}}) + T_{x} \ln (T_{x} \frac{n}{n_{x}}) \end{matrix}$ （5）

式中：T_WR为三大地带内差异;T_BR为三大地带间差异;n为省区数;n_d、n_z、n_x分别为东、中、西部省区数;T_i为i省区的居民健康指数与全国平均水平的比值;T_d、T_z、T_x分别为东、中、西部居民健康指数与全国平均水平的比值。

2.2.2 居民健康水平空间格局测度利用探索性空间数据分析（exploratory spatial data analysis, ESDA）揭示中国居民健康水平的分布格局。其中,利用全局空间Moran's I判断居民健康水平的分布是否存在统计上的集聚或分散现象。计算公式为：

$\begin{matrix} Moran's I = \frac{\overset{n}{\sum_{i = 1}} \overset{n}{\sum_{j = 1}} W_{ij} (Y_{i} - \overset{̅}{Y}) (Y_{j} - \overset{̅}{Y})}{S^{2} \overset{n}{\sum_{i = 1}} \overset{n}{\sum_{j = 1}} W_{ij}} \end{matrix}$ （6）

式中：n为观察值总数;Y_i为位置i的观察值;W_ij为空间权重矩阵（空间相邻为1,不相邻为0）;S²为属性值的方差; $\begin{matrix} \overset{̅}{y} \end{matrix}$ 为Y_i的平均值。在给定显著性水平时,若Moran's I 显著为正,表示健康水平较高（或较低）的区域在空间上显著集聚;若Moran's I 显著为负,则表明邻近区域居民健康水平差异显著,居民健康水平较高（或较低）的区域在空间上显著分散。通常对Moran's I进行Z检验,Z值为正且显著时,表明存在正的空间自相关,Z值为负且显著时,表明存在负的空间自相关,Z值为零时,观测值呈独立随机分布。

$\begin{matrix} Z (I) = \frac{I - E (I)}{\sqrt{Var (I)}} \end{matrix}$ （7）

式中：E(I)为数学期望;Var(I)为方差。

采用Getis-Ord G^*反映居民健康水平在空间上的依赖性及异质性。计算公式为：

$\begin{matrix} {G_{i}}^{*} (d) = \frac{\overset{n}{\sum_{i = 1}} W_{ij} (d) X_{i}}{\overset{n}{\sum_{i = 1}} X_{i}} \end{matrix}$ （8）

式中：G^*_i (d)值显著为正,表明i地区周围的值相对较高,属于热点地区;反之则为冷点地区。X_i为i地区的观测值;w_ij为空间权重矩阵,空间相邻取值为1,不相邻取值为0。

2.2.3 居民健康水平影响因素的空间回归分析由于传统的计量经济学模型未嵌套空间交互效应,可能导致模型设定与估算结果的偏误,而空间面板模型嵌套了空间效应和时间效应,可使设定的空间回归模型更符合实际,能更好地阐明各选定因素对居民健康水平时空格局变化的影响。目前常用的空间回归模型包括空间滞后模型（SLM）、空间误差模型（SEM）和空间Durbin模型（SDM）^[18],其中,空间Durbin模型（SDM）在因变量中嵌套了空间依赖,自变量和误差项的参数估计不会受到遗漏变量空间依赖程度的影响^[19],因此采用空间Durbin模型（SDM）分析关键人文因素对居民健康水平时空格局变化的影响。

设定省级单元为i=1, 2,…, 31,时间序列为t =1, 2,…, 11（时段为2003-2013年）。分析关键人文因素与居民健康水平关系的SDM模型如下：

$\begin{matrix} y_{it} = δ \overset{n}{\sum_{j = 1}} w_{it} y_{jt} + β \overset{n}{\sum_{j = 1}} r w_{ij} x_{i, j, t - 1} + u_{i} + λ_{t} + ε_{it} \end{matrix}$ （9）

式中：δ表示空间回归系数;w_ij是空间权重矩阵W中的一个元素;y_jt表示j单元t时期居民健康水平的观测值;x_i_,_t_-1是i单元和t-1时刻自变量的行向量（1, K）;γ为k维列向量,表示空间滞后解释变量的系数;μ_i表示空间固定效应,其控制了所有空间固定且不随时间变化的变量;λ_i表示时间固定效应,其控制了所有时间固定且不随空间变化的变量;ε_it表示空间自相关误差项。

3 中国居民健康水平的区域差异及时空格局变化

3.1 居民健康水平的区域差异变化

2003-2013年中国居民健康水平总体呈上升趋势,居民健康指数从0.404降为0.295,健康水平提高26.98%（图1）,但因2003年SARS疫情蔓延,加之公共卫生服务体系不完善等因素,2003-2005年中国居民健康指数由0.404增加为0.464,健康水平下降了14.91%;此后,随着公共卫生体系的完善、医疗卫生制度改革的深化及医疗卫生投入的加大,中国居民健康指数由0.464降为0.295,健康水平提高了36.51%。期间,随着新型农村合作医疗制度的全面实施及中央财政对西部地区补助、投资力度的不断加大,西部地区^② (②东部地区包括北京、天津、河北、辽宁、上海、江苏、浙江、福建、山东、广东、海南;中部地区包括为山西、吉林、黑龙江、安徽、江西、河南、湖北、湖南;西部地区为内蒙古、重庆、四川、贵州、云南、西藏、陕西、甘肃、青海、宁夏、新疆、广西。)居民健康水平得到了极大改善,2003-2013年间西部地区居民健康指数从0.558降为0.353,健康水平提高了32.26%,而中、东部居民健康水平仅分别提高17.42%、23.74%,但居民健康水平一直保持着“东—中—西”阶梯式递减的格局。

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图1 2003-2013年中国居民健康指数变化趋势

Fig. 1 The change trend of the residents' health index in China in 2003-2013

2003-2013年中国省区间居民健康水平差异波动较大,且整体呈扩大趋势,变异系数从0.369增加到0.495,增幅为27.06%;泰勒指数由0.0619增加到0.0832,增幅为34.47%（图2）。由于2003年SAS疫情使居民健康水平遭受较大影响,2003-2005年省区间居民健康水平差异趋于缩小,此后省区间差异在波动中扩大。泰勒指数表明,地带内差异的演变与总体差异基本一致。其中,2003-2007年地带间差异大于地带内差异,总体差异主要由地带间差异引起,其贡献率平均为61.45%;2008-2013年地带内差异大于地带间差异,总体差异主要由地带内差异引起,其贡献率平均为60.15%。总体来看,中国居民健康水平的地带间差异趋于缩小,地带内差异趋于扩大,但东、中、西部地带内差异演变情况存在较大差别。其中,东、中部地带内差异虽呈扩大趋势,但波动较平稳,振幅较小;而西部地带内差异呈快速扩大态势,变异系数增幅高达114.21%,泰勒指数增幅高达274.18%,说明西部省区间居民健康水平差异的扩大幅度更为显著。

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图2 2003-2013年中国居民健康水平的区域差异

Fig. 2 The regional difference of the residents' health level in China in 2003-2013

3.2 居民健康水平的空间分布变化

为了更直观地反映中国居民健康水平的空间分布特征,基于2003年、2008年、2013年的居民健康指数,利用ArcGIS软件,采用自然断点分级法将31个省（市、自治区）划分为高水平地区、较高水平地区、中等水平地区、较低水平地区和低水平地区等5种类型。2003-2013年中国省域居民健康水平发生了较大变化（图3）：① 2003-2008年,22.58%的省份向高等级转移,19.35%的省份向低等级转移,各等级省份之间的转移路径比较复杂,且跨越式转移明显。其中,向高等级转移省份中跨越式转移省份占9.68%,递次转移省份占12.90%;向低等级转移省份中跨越式转移省份占6.45%,递次转移省份占12.90%。② 2008-2013年,各等级省份之间的转移路径相对简单,且均为递次向高等级或向低等级转移。其中,19.35%的省份向高等级转移,仅有6.45%的省份向低等级转移。与2003-2008年相比,高、较低及低水平省份数分别减少33.33%、75.0%、60.0%,而较高及中等省份数分别增加11.11%、100%。总体来看,2003-2013年东部地区均以高水平和较高水平省份为主,但其占东部省份数的比重有所下降;中部地区则以较高水平省份为主转变为较高及中等水平省份为主;西部地区居民健康水平大幅提高,由以低及较低水平省份为主转变为以中等及较高水平省份为主。表明中国居民健康水平整体趋于提升,但“东—中—西”阶梯式递减的总体特征并未改变,且东、西部地带内差异依然显著（图4）。

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图3 中国居民健康水平的空间分布

Fig. 3 The spatial distribution of the residents' health level in China

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图4 中国不同区域的居民健康水平

Fig. 4 The resident's health level in different regions in China

从居民健康水平的空间分布来看（图3）：① 2003-2008年不同等级省域的空间分布变化均较大。高水平区大幅收缩,且由相对分散趋于集中,形成苏—鲁—沪连片分布区;较高水平区空间范围略有扩张,形成了京—津—冀—辽、川、湘—鄂—赣—皖—浙等3个连片分布区;中等水平区空间范围大幅扩张,由相对分散趋于较为集中,形成了条带状分布的闽—粤—桂—滇—琼连片区及楔形分布的内蒙古—黑—吉—晋—陕—渝连片区;较低及低水平区空间范围大幅缩减,低水平区由楔形插入较低水平区,转为半包围较低水平区。② 2008-2013年不同等级省域的空间分布总体上趋于集中,高水平区空间范围略有扩张,呈点（京）片（苏—鲁—沪）分布态势,且与较高水平区相连,呈“T”型由沿海伸入内陆,将中等水平区分割为南部与北部两个东西向延展的条带;较低水平区虽有所收缩,但仍被低水平区半包围,且二者连片分布于西北部,导致中国居民健康水平空间分异呈现出明显的“东—中—西”阶梯式递减及“北—中—南”对称式递减的分布态势。

3.3 居民健康水平的时空格局变化

基于各省区的居民健康指数,利用ESDA得到2003年、2008年、2013年中国居民健康指数的Moran's I 值分别为0.377、0.268、0.262,且Moran's I 值的正态统计量Z值的置信水平均大于0.01,说明2003-2013年间中国居民健康水平均呈正的空间自相关,即健康水平较高的省区趋于集聚,健康水平较低的省区也趋于集聚。但此期间居民健康指数的Moran's I值呈减小趋势,说明居民健康水平的空间自相关性趋于减弱。从Moran's I值的变化看,2003-2008年各省区居民健康水平的空间关系变化较大,其Moran's I值的变幅为0.1093;而2008-2013年Moran's I值的变幅仅为0.006,居民健康水平的空间关系变化较小,说明该时期居民健康水平的空间关系趋于稳定。

全局Moran's I值仅能显示居民健康水平在整体上呈现显著的空间相关性,但未能体现局部空间信息。为此,采用“冷点”、“次冷点”、“次热点”、“热点”来反映局部空间关系（图5）。① 2003-2008年,中国居民健康水平的空间关系变化较大,冷点区与热点区收缩,次冷区与次热区有所扩张,热点及冷点区占省区总数的比重分别从45.16%降为35.48%、16.13%降为9.68%,稳定性省区占省区总数的77.42%,其中新—青—藏为稳定性冷点区,而京—津—冀—鲁—豫—鄂—赣—苏—皖—沪—浙为稳定性热点区。② 2008-2013年,中国居民健康水平的空间关系变化较小,冷点区保持不变,热点区收缩,次冷区与次热区继续扩张,热点区占省区总数的比重由35.48%降为16.13%,稳定性省区占省区总数的74.19%,其中新—青—藏为稳定性冷点区,鲁—豫—鄂—皖—苏—沪为稳定性热点区。总体来看,2003-2013年中国居民健康水平的热点区与冷点区均呈收缩态势,表明中国居民健康高水平及低水平省区的集聚趋势均趋于减弱,且高水平省区集聚趋势减弱更显著;两个时段稳定性省区占省区总数的比重均高于70%,表明中国居民健康水平分布具有一定的空间锁定或路径依赖特征,形成了一定的时间稳定性分布格局,西部形成规模显著的稳定性冷点,而东部沿海形成规模显著的稳定性热点,从而使中国居民健康水平的“东—中—西”阶梯式递减分异格局更为显著。

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图5 中国居民健康水平的时空格局

Fig. 5 The spatial-temporal dynamics of the resident's health level in China

4 中国居民健康水平的影响因素

4.1 关键人文因素的区域差异

世界卫生组织健康问题社会决定因素委员会（Commission on Social Determinants of Health）在其报告中提出健康不公平现象并非单纯的“自然”现象,更受到人文因素不公平的显著影响^[20]。已有研究也显示,区域健康不公平不仅是自然因素差异的结果,更是经济发展^[21]、公共健康支出^[22]、医疗卫生资源可及性^[23]、环境质量^[24]、城市化水平^[25-26]等人文因素不公平的结果。基于此,本文主要分析上述关键人文因素对居民健康水平的影响。

（1）经济发展水平。经济发展水平会影响健康产品和服务的可及性,经济发展水平不均将导致不同地区的人们对健康产品和服务的享有程度不同,从而影响预防性健康服务和疾病控制的效果,使居民健康水平产生差异^[21]。2003-2013年,中国人均GDP年均增长率为29.75%,其中,西部地区年均增长率高达45.52%,表明近10年中国经济发展水平大幅提高,西部地区的提高幅度尤为明显（图6）。期间,中国人均GDP一直呈“东—中—西”阶梯式递减态势,其变异系数降低了42.47%,但三大地带人均GDP的变异系数变化趋势存在差别,其中,东、中部人均GDP的变异系数趋于下降,降幅分别为43.09%、29.94%,而西部趋于增加,增幅达41.66%,表明中国经济发展水平的省区差异虽总体趋于减小,但西部省区间的差异趋于扩大。

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图6 2003-2013年中国关键人文因素的变化趋势

Fig. 6 The change trend of the key human factors in 2003-2013

（2）公共医疗卫生支出。公共卫生支出对健康产出具有显著的积极作用,它主要通过影响医疗卫生服务可及性、医疗保险保障水平和公共卫生而影响居民健康^[22]。2003-2013年,中国人均公共医疗卫生支出年均增幅为78.53%,其中,中部地区年均增长率高达120.39%,表明近10年中国公共医疗卫生支出有了大幅增加,中部地区的增加幅度尤为显著（图5）。期间,中国人均公共医疗卫生支出的变异系数降低62.43%,其中,中部地区人均公共医疗卫生支出的变异系数降幅达73.63%,远高于东、西部的降幅,但其变异系数一直低于东部,表明中国公共医疗卫生支出的省域差异虽趋于缩小,但东部省区间的公共医疗卫生支出差异较中、西部更显著。

（3）医疗卫生资源可及性。医疗卫生资源是否得到公平配置,是影响居民健康公平性的重要因素^[27-28]。本文以每千人卫生技术人员数、每千人医疗机构床位数、每万人医院数表征医疗卫生资源可及性^③(③采用 $\begin{matrix} z = (x - x_{\min} \frac{)}{(} x_{\max} - x_{\min}) \end{matrix}$ 对指标进行标准化处理;再采用等权重加权求和法计算医疗卫生资源可及性,数值越大,可及性越强。),2003-2013年中国医疗卫生资源可及性年均增长率为2.11%,其中,西部地区年均增长率高达4.76%,表明近10年中国医疗卫生资源可及性有了较大改善,西部地区改善尤为明显（图5）。期间,中国医疗卫生资源可及性的变异系数降低37.83%,其中,中部地区医疗卫生资源可及性的变异系数降低28.59%,高于东、西部的降幅,表明中国医疗卫生资源可及性的省区差异趋于缩小,中部省区间的差异缩小趋势尤为显著。

（4）城市化水平。城市化给社会组织结构、家庭关系、生活方式等带来根本性变革,从而对居民健康水平产生重要影响^[29]。本文以城镇化率表征城市化水平,2003-2013年中国城镇化率年均增幅为1.32%,其中,东部地区年均增幅高达1.50%,表明近10年来中国城市化水平快速提高,东部地区尤为显著。期间,中国城镇化率一直呈“东—中—西”阶梯式递减态势,其变异系数降低28.09%,但三大地带城镇化率的变异系数变化趋势存在差别,其中,东、中部城镇化率的变异系数趋于下降,降幅分别为43.52%、62.69%,而西部趋于增加,增幅达14.02%,表明中国城市化水平的省区差异虽总体趋于减小,但西部省区间的差异趋于扩大。

（5）环境质量。环境质量恶化对健康的负面影响非常显著^[30],许多污染物与特定疾病之间有着直接联系,会给个人健康带来即时和长期损害,并表现在宏观层面,使发病率和死亡率上升^[31]。水污染、空气污染已成为当前中国面临的主要环境问题,为此本文采用人均产生的废水（工业废水+生活污水）排放量及废气排放量表征环境质量^④(④采用 $\begin{matrix} z = (x_{\max} - x \frac{)}{(} x_{\max} - x_{\min}) \end{matrix}$ 对指标进行标准化处理;再采用等权重加权求和法计算环境质量指数,数值越大,环境质量越好。)。2003-2013年,中国环境质量指数的年均降幅为1.17%,其中,西部地区的年均降幅高达1.36%,表明近10年来中国环境质量整体趋于下降,西部环境质量恶化尤为明显。期间,中国环境质量指数一直保持“中—西—东”递减态势,其变异系数降低了6.25%,但三大地带环境质量指数的变异系数变化趋势存在差别,东、中部环境质量指数的变异系数趋于减小,降幅分别为51.12%、12.50%,而西部趋于增大,增幅达73.81%,表明中国环境质量的省域差异虽总体趋于缩小,但西部省区间的差异趋于扩大。

4.2 人文因素对居民健康水平的影响

首先,采用Pearson相关分析法检验上述人文因素与居民健康指数之间的关系（表1）。结果显示：人均GDP、城镇化率与居民健康指数有较强的负相关关系,表明人均GDP、城镇化率高的省区,居民健康水平较高,提高经济发展水平及城市化水平能够有效改善居民健康状况;人均公共卫生支出与居民健康指数有5年为显著的负相关关系,表明公共卫生支出较高的地区可提供更为优良的医疗卫生服务,对改善居民健康产生一定的促进作用;环境质量指数与居民健康指数有6年为显著的负相关,表明环境质量好的省区,居民健康水平也较好,改善环境质量有助于提高居民健康水平;医疗卫生资源可及性与居民健康指数虽呈负相关但不显著,表明医疗卫生资源可及性高的省区,居民健康水平较好,医疗卫生资源可及性在一定程度上会改善居民的健康水平。

表1 2003-2013年中国居民健康指数与关键人文因素的相关性

Tab. 1 Person correlation coefficient between the resident's health level and the key human factors

变量	2003年	2004年	2005年	2006年	2007年	2008年	2009年	2010年	2011年	2012年	2013年
人均GDP(PGDP)	-0.508^**	-0.486^**	-0.422^**	-0.453^**	-0.441^**	-0.437^**	-0.405^**	-0.425^**	-0.448^**	-0.418^**	-0.413^**
人均公共卫生支出(WSZC)	-0.000	-0.078	-0.190	-0.140	-0.309	-0.218	-0.427^**	-0.498^**	-0.452^**	-0.457^**	-0.454^**
医疗卫生资源可及性(YLCJ)	-0.261	-0.184	-0.104	-0.125	-0.15	-0.132	-0.12	-0.133	-0.112	-0.168	-0.165
城镇化率(CHHL)	-0.489^**	-0.437^**	-0.493^**	-0.537^**	-0.535^**	-0.541^**	-0.522^**	-0.512^**	-0.524^**	-0.550^***	-0.546^***
环境质量指数(HJZL)	-0.500^**	-0.416^**	-0.235	-0.404^**	-0.477^**	-0.370^**	-0.372	-0.178	-0.327^*	-0.251	-0.260

注：^***：p<0.001;^**：p<0.05;^*：p<0.1。

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中国居民健康水平存在显著的空间自相关性,表明省区间的居民健康水平存在空间交互效应。因此,选择具有随机效应的空间Durbin模型（SDM）阐释各人文因素对居民健康水平的影响,SDM估计结果与检验结果如表2所示。其中,人均GDP、人均公共卫生支出、城镇化率与环境质量指数均通过了5%的显著性检验,而医疗卫生资源可及性未通过显著性检验,说明经济发展水平、公共卫生支出、城市化水平及环境质量是影响中国居民健康水平时空分布的关键因素。其中,人均GDP、人均公共卫生支出、城镇化率与环境质量指数的弹性系数分别为-0.017、-0.013、-0.129、-0.012,说明这4个因素对居民健康水平具有积极影响,提高经济发展水平、公共卫生支出、城镇化水平与环境质量可有效改善居民健康水平;此外,人均GDP、环境质量空间滞后项的弹性系数分别为-0.037、-0.081,但城镇化率空间滞后项的弹性系数为0.093,表明相邻省区的经济发展水平及环境质量提高将对本省区居民健康水平带来积极影响,而相邻省区的城镇化水平提高将对本省区居民健康水平带来消极影响。

表2 关键人文因素的SDM参数估计

Tab. 2 The key human factors' parameter estimate of SDM

变量	弹性系数	T值	P值	变量	弹性系数	T值	P值
lnPGDP	-0.017^**	-2.39	0.017	W×lnPGDP	-0.037^***	-2.79	0.005
lnWSZC	-0.013^**	-1.98	0.049	W×lnWSCZ	0.003	0.48	0.630
lnYLCJ	-0.054	-1.36	0.174	W×lnYLCJ	0.029^***	2.83	0.005
lnCZHL	-0.129^**	-2.32	0.021	W×lnCZHL	0.093^***	3.40	0.001
lnHJZL	-0.012^**	-2.08	0.035	W×lnHJZL	-0.081^***	3.99	0.000
lnHJZL	-0.012^**	-2.08	0.035	W×lnJKZS	0.030^***	3.51	0.001

注：^***：p<0.01;^**：p<0.05;^*：p<0.1;W×lnPGDP、W×lnWSZC、W×lnYLCJ、W×lnCZRK 和W×lnHJZL分别表示PGDP、WSZC、YLCJ、CZRK、HJZL的空间滞后

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从表3可以看出,人均GDP、人均公共卫生支出、城镇化率与环境质量的直接效应分别为-0.018、-0.016、-0.132、-0.008。其中,城镇化率与人均GDP的直接效应较大,是影响省域居民健康水平的最重要因素。人均GDP、人均公共卫生支出、城镇化率与环境质量每提高1%,会导致本省区居民健康水平提高0.018%、0.016%、0.132%、0.008%。由于存在反馈效应（即某一省区通过影响相邻省区的居民健康水平再反过来影响本省区的居民健康水平）,人均GDP、人均公共医疗卫生支出、城镇化率与环境质量的弹性系数与直接效应的数值略有差异。这种反馈效应一部分来自空间滞后居民健康指数变量,另一部分则来自空间滞后解释变量。例如,人均GDP的弹性系数为-0.017,其直接效应为-0.018,造成这种差异的原因部分源于W×lnPGDP系数的统计显著为负,部分源于空间滞后居民健康指数（W×lnJKZS）显著为正。其中,人均GDP、城镇化率的反馈效应分别为0.001、0.003,仅占其直接效应的5.56%、2.27%。可见,不同人文因素的反馈效应存在一定差别。

表3 关键人文因素的直接效应与间接效应估计

Tab. 3 Direct and indirect effect estimate for the key human factors

	直接效应	P值	间接效应	P值
lnPGDP	-0.018^**	0.038	-0.164^***	0.009
lnWSZC	-0.016^**	0.045	0.009	0.747
lnYLKJ	-0.057	0.180	0.125^**	0.015
lnCZHL	-0.132^**	0.021	0.410^***	0.001
lnHJZL	-0.008^**	0.011	-0.362^***	0.000

注：^***：p<0.01;^**：p<0.05;^*：p<0.1。

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人均GDP与环境质量的间接效应分别为-0.164、-0.362,而医疗卫生资源可及性与城镇化率的间接效应分别为0.125、0.410（表3）,说明人均GDP与环境质量具有负的空间溢出效应,而医疗卫生资源可及性与城镇化水平具有正的空间溢出效应,即某一省区的经济发展与环境质量提高对相邻省区的居民健康水平产生积极影响,但该省区医疗卫生资源可及性与城镇化水平提高会对相邻省区的居民健康水平产生消极影响。假如该省区人均GDP与环境质量每提高1%,会使相邻省区居民健康水平提高0.164%、0.362%;但其医疗卫生资源可及性与城镇化率每提高1%,会使相邻省区的居民健康水平降低0.125%、0.410%。此外,空间滞后JKZS变量具有统计显著性,表明居民健康水平溢出效应的地理区域跨越了省区边界。

5 结论与讨论

5.1 结论

本文采用变异系数、泰勒指数、探索性空间数据分析（ESDA）及空间Durbin模型（SDM）等方法,分析了中国居民健康水平的区域差异及其关键影响因素,主要结论为：

（1）2003-2013年中国居民健康水平总体呈上升趋势,健康水平提高26.98%,西部增幅高于东、中部,达32.26%。期间,居民健康水平的区域差异总体呈扩大趋势,其变异系数增加24.15%、泰勒指数增加72.25%。总体来看,居民健康水平的地带间差异趋于缩小,而地带内差异均趋于扩大,西部省区间差异扩大尤为显著。

（2）东部地区以高水平和较高水平省份为主;中部地区则以较高水平省份为主转变为较高及中等水平省份为主;西部地区以低及较低水平省份为主转变为以中等及较高水平省份为主,居民健康水平的空间分布转为明显的“T”字型格局,并呈“东—中—西”阶梯式及“北—中—南”对称式递减。

（3）2003-2013年中国居民健康水平热点区与冷点区均呈收缩态势,且居民健康水平分布具有一定的空间锁定或路径依赖特征,稳定性省域占省域总数的比重均高于70%,形成了一定的时间稳定性分布格局,西部地区形成规模显著的稳定性冷点,而东部沿海形成规模显著的稳定性热点。

（4）经济发展水平、公共医疗卫生支出、城市化水平及环境质量等人文因素对居民健康水平具有显著影响。其中,随着经济发展水平、公共医疗卫生支出、城市化水平的提高及环境质量的改善,居民健康水平随之提高。由于空间依赖性的存在,省区间居民健康水平具有反馈效应,某省区的居民健康水平对其相邻省区的居民健康水平具有一定影响。

5.2 讨论

健康不公平作为影响人类发展的核心问题,引起了世界各国的广泛关注,探明健康不公平的影响因素,消除健康不公平已成为健康地理学研究领域的热点问题^{[1, 32]}。随着全球环境变化人文因素研究的进展和全球环境变化对健康影响的关注,国际社会倡导从人文因素角度去研究环境变化对健康的影响^[33]。IHDP也组建了“人口健康咨询工作组”,并召开了“走向持续的全球健康（Towards Sustainable Global Health）”讨论会,开始系统关注人文因素对居民健康的影响问题^[34]。鉴于此,本文分析了2003-2013年中国居民健康水平的区域差异变化轨迹,并采用空间回归模型分析了关键人文因素对居民健康水平的影响,可为中央或地方政府制定差别化的医疗卫生政策提供科学依据。但是,限于数据可获得性,本文仅选取围产儿死亡率、孕产妇死亡率及传染病发病率表征居民的健康水平,虽研究结果与相关文献^[14-15]的结论基本一致,但居民健康水平具有多维度,未来需进一步探索刻画居民健康水平的指标;同时,由于样本数据和时间节点相对较少,本文可能并未充分揭示中国居民健康水平的时空变化规律,还需深入开展居民健康水平的多时域、多尺度分析;此外,本文仅关注了经济发展、公共医疗卫生支出、医疗卫生资源可及性、城市化水平及环境质量等人文因素对居民健康水平的影响,未来还需进一步扩展影响居民健康的人文因素范畴（如,生活方式、医疗制度等）,加强人文因素的空间化研究（如,空间差异、空间配置等）,开展居民健康水平的多影响机制研究,深入剖析居民健康水平与各人文因素变化的空间对应关系及其耦合作用机制,以及人文因素与自然因素的交互作用对居民健康的影响。

The authors have declared that no competing interests exist.

参考文献

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被引期刊影响因子

[1]	Yang Linsheng, Li Hairong, Li Yonghua, et al. Progress of medical geography and environmental health studies . Progress in Geography, 2010, 29(1): 31-44. https://doi.org/10.11820/dlkxjz.2010.01.005 URL Magsci [本文引用: 2] 摘要 <p>通过对近年国内外医学地理和环境健康相关领域的文献检索分析发现，人口健康是当前国际地理学和环境科学研究的核心内容之一，其研究趋势可以归纳为以下几个方面：①重视全球环境变化对人类健康的影响。包括全球大气组成改变(气候变化和臭氧层耗散)对健康的影响、土地利用/土地覆被变化与健康、全球环境变化与传染病、食物生产系统改变与健康和城市化与健康等；②环境健康风险评估领域进一步拓展，除重金属、持久性有机污染物等有毒有害污染物的健康风险外，有关生态、灾害和场地环境污染对健康影响的综合风险评估日益受到重视；③重视社会人文因素与自然因素交互作用对健康的影响，特别是经济发展和城市化过程中收入、产品和服务分配不均造成的卫生不公平对健康的影响；④重视人口老龄化过程的时空差异及其对社会的影响和老龄人口的健康、医疗与养老需求及其可达性研究；⑤地理信息系统和模型等技术被广泛用于疾病和健康的空间数据管理、空间分布规律和空间影响因素分析等领域，并为疾病监测、卫生管理和卫生规划提供了强有力的技术支撑。随着国内在相关领域需求和国际交流的增加，我国近年的相关研究有了较大的发展并得到国际社会的认可，医学地理作为一门学科，在我国人口健康研究中正发挥越来越重要的作用。</p> [杨林生, 李海蓉, 李永华, 等. 医学地理和环境健康研究的主要领域与进展 . 地理科学进展, 2010, 29(1): 31-44.] https://doi.org/10.11820/dlkxjz.2010.01.005 URL Magsci [本文引用: 2] 摘要 <p>通过对近年国内外医学地理和环境健康相关领域的文献检索分析发现，人口健康是当前国际地理学和环境科学研究的核心内容之一，其研究趋势可以归纳为以下几个方面：①重视全球环境变化对人类健康的影响。包括全球大气组成改变(气候变化和臭氧层耗散)对健康的影响、土地利用/土地覆被变化与健康、全球环境变化与传染病、食物生产系统改变与健康和城市化与健康等；②环境健康风险评估领域进一步拓展，除重金属、持久性有机污染物等有毒有害污染物的健康风险外，有关生态、灾害和场地环境污染对健康影响的综合风险评估日益受到重视；③重视社会人文因素与自然因素交互作用对健康的影响，特别是经济发展和城市化过程中收入、产品和服务分配不均造成的卫生不公平对健康的影响；④重视人口老龄化过程的时空差异及其对社会的影响和老龄人口的健康、医疗与养老需求及其可达性研究；⑤地理信息系统和模型等技术被广泛用于疾病和健康的空间数据管理、空间分布规律和空间影响因素分析等领域，并为疾病监测、卫生管理和卫生规划提供了强有力的技术支撑。随着国内在相关领域需求和国际交流的增加，我国近年的相关研究有了较大的发展并得到国际社会的认可，医学地理作为一门学科，在我国人口健康研究中正发挥越来越重要的作用。</p>
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[10]	Hong E J, Ahn B C. Income-related health inequalities across regions in Korea . Hong and Ahn International Journal for Equity in Health, 2011(10): 41-51. https://doi.org/10.1186/1475-9276-10-41 URL PMID: 3224495 [本文引用: 1] 摘要 Abstract INTRODUCTION: In addition to economic inequalities, there has been growing concern over socioeconomic inequalities in health across income levels and/or regions. This study measures income-related health inequalities within and between regions and assesses the possibility of convergence of socioeconomic inequalities in health as regional incomes converge. METHODS: We considered a total of 45,233 subjects ( 19 years) drawn from the four waves of the Korean National Health and Nutrition Examination Survey (KNHANES). We considered true health as a latent variable following a lognormal distribution. We obtained ill-health scores by matching self-rated health (SRH) to its distribution and used the Gini Coefficient (GC) and an income-related ill-health Concentration Index (CI) to examine inequalities in income and health, respectively. RESULTS: The GC estimates were 0.3763 and 0.0657 for overall and spatial inequalities, respectively. The overall CI was -0.1309, and the spatial CI was -0.0473. The spatial GC and CI estimates were smaller than their counterparts, indicating substantial inequalities in income (from 0.3199 in Daejeon to 0.4233 Chungnam) and income-related health inequalities (from -0.1596 in Jeju and -0.0844 in Ulsan) within regions.The results indicate a positive relationship between the GC and the average ill-health and a negative relationship between the CI and the average ill-health. Those regions with a low level of health tended to show an unequal distribution of income and health. In addition, there was a negative relationship between the GC and the CI, that is, the larger the income inequalities, the larger the health inequalities were. The GC was negatively related to the average regional income, indicating that an increase in a region's average income reduced income inequalities in the region. On the other hand, the CI showed a positive relationship, indicating that an increase in a region's average income reduced health inequalities in the region. CONCLUSION: The results suggest that reducing health inequalities across regions require a more equitable distribution of income and a higher level of average income and that the higher the region's average income, the smaller its health inequalities are.
[11]	Ming Yan. Research of the trend of infant mortality rate and regional difference in China . Population Research, 2007, 33(5): 77-87. URL [本文引用: 1] 摘要文章利用中国人口统计、卫生部门统计及WHO、UNDP等组织的系统数据,运用生命表等工具,分析了中国婴儿死亡率的变动趋势、区域差异、死因结构对人口预期寿命提高的贡献等.主要结论:(1)1980年后婴儿死亡率下降的减速不能完全用下降的极限来解释,同时,高收入国家婴儿死亡率的下降速度快于低、中收入国家也是在全球范围内普遍存在的规律;(2)城乡人口婴儿死亡率之间差距较大且多年来缩小的趋势不明显.我国乡村地区的婴儿外源性死亡比例比城镇高得多,且降低的慢得多.(3)无论城乡,女婴的外源性死因比例下降的程度均比男婴大,说明改善女婴生存环境的努力取得了一定成效.(4)乡村婴儿死亡率的下降没有达到应该有的水平,对预期寿命提高所作的贡献不够高. [明艳. 我国婴儿死亡率的变动趋势及区域差异研究 . 人口研究, 2007, 33(5): 77-87.] URL [本文引用: 1] 摘要文章利用中国人口统计、卫生部门统计及WHO、UNDP等组织的系统数据,运用生命表等工具,分析了中国婴儿死亡率的变动趋势、区域差异、死因结构对人口预期寿命提高的贡献等.主要结论:(1)1980年后婴儿死亡率下降的减速不能完全用下降的极限来解释,同时,高收入国家婴儿死亡率的下降速度快于低、中收入国家也是在全球范围内普遍存在的规律;(2)城乡人口婴儿死亡率之间差距较大且多年来缩小的趋势不明显.我国乡村地区的婴儿外源性死亡比例比城镇高得多,且降低的慢得多.(3)无论城乡,女婴的外源性死因比例下降的程度均比男婴大,说明改善女婴生存环境的努力取得了一定成效.(4)乡村婴儿死亡率的下降没有达到应该有的水平,对预期寿命提高所作的贡献不够高.
[12]	Xie E, Tu Gang. Health achievement index in China: Equity-efficiency tradeoff . China Soft Science, 2011(7): 9-16. https://doi.org/10.3969/j.issn.1002-9753.2011.07.002 URL [本文引用: 1] 摘要利用中国健康与营养调查（CHNS）数据,计算了我国城乡健康扩展集中系数和健康绩效指数,结果显示：1991-2006年,城乡健康水平呈现下降趋势,最穷个体的健康下降程度最大;2000年以后,城乡健康标准集中系数显著为正,表明我国存在亲富人的健康不平等,高收入人群的健康状况更好;在平均健康水平逐渐下降,亲富人的健康不平等增加的情况下,我国的卫生健康绩效逐年下降;女性人口、非老年人口、第一产业比重、低失业率以及政府卫生支出正向影响到了健康绩效,卫生资源与健康绩效没有关系。 [解垩, 涂罡. 中国健康绩效的动态演进:公平与效率的权衡 . 中国软科学, 2011(7): 9-16.] https://doi.org/10.3969/j.issn.1002-9753.2011.07.002 URL [本文引用: 1] 摘要利用中国健康与营养调查（CHNS）数据,计算了我国城乡健康扩展集中系数和健康绩效指数,结果显示：1991-2006年,城乡健康水平呈现下降趋势,最穷个体的健康下降程度最大;2000年以后,城乡健康标准集中系数显著为正,表明我国存在亲富人的健康不平等,高收入人群的健康状况更好;在平均健康水平逐渐下降,亲富人的健康不平等增加的情况下,我国的卫生健康绩效逐年下降;女性人口、非老年人口、第一产业比重、低失业率以及政府卫生支出正向影响到了健康绩效,卫生资源与健康绩效没有关系。
[13]	Fang Pengqian, Dong Siping, Xiao Jingjing, et al. Regional inequality in health and its determinants: Evidence from China . Health Policy, 2010, 94(1): 14-25. https://doi.org/10.1016/j.healthpol.2009.08.002 URL PMID: 19735959 [本文引用: 1] 摘要 Health inequality is a problem with great political importance all over the world. Urban-rural inequality in health has attracted great attentions in recent years in China, but very few researches have been undertaken into regional discrepancies in health. This research aims at measuring the degree of regional health inequality in China and identifying its determinants. Indicators for health, socioeconomic status, health resources and health services delivery were selected through Delphi consultations from 18 experts. With cross-sectional data from 31 provinces, composite health indexes were generated. The regional inequality in health was described by Lorenz curve and measured by Gini coefficient. The determinants of health inequality were identified through canonical correlation analysis. The results showed that there existed distinct regional disparities in health in China, which were mainly reflected in "Maternal & Child Health" and "Infectious Diseases", not in the most commonly used health indicator average life expectancy. The regional health inequality in China was increasing with the rapid economic growth. The regional health inequality was associated with not only the distribution of wealth, but also the distribution of health resources and primary health care services. Policy makers need to be aware of three major challenges when they try to achieve and maintain equality in distribution of health: First, the most commonly used health indicators are not necessarily sensitive enough to detect health inequalities. Second, increase in health inequality is often accompanied with rapid economic growth and increase in life expectancy. Countries in transition are facing the greatest challenge in developing a fair and equitable health care system. Finally, investment in health resources does bring about differences in distribution of health. However, primary health care plays a more important role than hospital services in reducing regional disparities in health.
[14]	Li Liqing, Xu Rong. The regional difference of the resident's health level in China . Health Economic Research, 2015, (1): 14-20. URL [本文引用: 2] 摘要利用聚类分析和多元回归模型等统计方法对我国各地区健康水平的差异和产生原因从时间和空间的角度进行统计分析。1981-2010年,各地区的健康水平迅速提高,东中部经济发达地区的健康水平高于西部欠发达地区,且健康水平的地区相对差异与绝对差异的缩小趋势不显著。此外,本文探讨了卫生支出、每千人口卫生技术人员数、平均受教育年限、平均家庭设备及用品消费支出、平均医疗保健消费支出对健康水平的影响。 [李立清, 许荣. 中国居民健康水平的区域差异分析 . 卫生经济研究, 2015(1): 14-20.] URL [本文引用: 2] 摘要利用聚类分析和多元回归模型等统计方法对我国各地区健康水平的差异和产生原因从时间和空间的角度进行统计分析。1981-2010年,各地区的健康水平迅速提高,东中部经济发达地区的健康水平高于西部欠发达地区,且健康水平的地区相对差异与绝对差异的缩小趋势不显著。此外,本文探讨了卫生支出、每千人口卫生技术人员数、平均受教育年限、平均家庭设备及用品消费支出、平均医疗保健消费支出对健康水平的影响。
[15]	Xie E. Analysis of regional differences in health in China . Journal of Shanxi Finance and Economics University, 2011, 33(8): 11-24. URL [本文引用: 1] 摘要基于我国9个省份的微观数据,以成年人标准化的身体质量指数（BMI）和自评健康作为健康的代理指标,利用Oaxaca分解和Fairlie非线性分解技术,分析了影响我国东、中、西部地区健康差异的因素,并得出以下结论：各区域间均存在显著的身体质量指数差异,其中,东部居民与西部居民的身体质量指数差异最大,并呈现逐年上升的趋势;各区域居民身体质量指数差异的要素差异主要以婚姻状况、家庭规模、职业、生活环境及医疗资源为主,而年龄分布、家庭规模、教育程度、收入和医疗资源对各区域居民自评健康机率差异有显著影响。因此,改善这些影响地区间居民健康差异的主要因素,将会缩小地区间的健康差异。 [解垩. 中国地区间健康差异的因素分解 . 山西财经大学学报, 2011, 33(8): 11-24.] URL [本文引用: 1] 摘要基于我国9个省份的微观数据,以成年人标准化的身体质量指数（BMI）和自评健康作为健康的代理指标,利用Oaxaca分解和Fairlie非线性分解技术,分析了影响我国东、中、西部地区健康差异的因素,并得出以下结论：各区域间均存在显著的身体质量指数差异,其中,东部居民与西部居民的身体质量指数差异最大,并呈现逐年上升的趋势;各区域居民身体质量指数差异的要素差异主要以婚姻状况、家庭规模、职业、生活环境及医疗资源为主,而年龄分布、家庭规模、教育程度、收入和医疗资源对各区域居民自评健康机率差异有显著影响。因此,改善这些影响地区间居民健康差异的主要因素,将会缩小地区间的健康差异。
[16]	Du Benfeng, Wang Xuan. Research of evolution, regional difference and influence factor of the inequalities in health of the old . Population Research, 2013, 37(5): 81-90. URL Magsci [本文引用: 1] 摘要文章使用"中国老年人健康长寿影响因素调查"(CLHLS)数据,利用健康质量指标和空间分析技术分析我国老年人健康状况的时间和空间演变,并利用健康集中指数证实了我国老年人健康不平等的存在及其变化趋势。研究发现,在1998~2008年间,全国老年人的健康水平处于平稳提高状态,但老年人的健康不平等现象越发严重,农村老年人的健康不平等现象较城市更为严重;同时还发现,不同省份老年人健康状况存在显著差异,东部地区老年人健康状况较好,西部地区老年人健康状况最差,其中,农村、女性、高龄、无配偶老年人健康状况要显著差于其对应群体。因此,对于这种"多重弱势"群体,应该得到社会更多的关注和政策支持,通过不同渠道改善健康水平和健康不平等现象。 [杜本峰, 王旋. 老年人健康不平等的演化、区域差异与影响因素分析 . 人口研究, 2013, 37(5): 81-90.] URL Magsci [本文引用: 1] 摘要文章使用"中国老年人健康长寿影响因素调查"(CLHLS)数据,利用健康质量指标和空间分析技术分析我国老年人健康状况的时间和空间演变,并利用健康集中指数证实了我国老年人健康不平等的存在及其变化趋势。研究发现,在1998~2008年间,全国老年人的健康水平处于平稳提高状态,但老年人的健康不平等现象越发严重,农村老年人的健康不平等现象较城市更为严重;同时还发现,不同省份老年人健康状况存在显著差异,东部地区老年人健康状况较好,西部地区老年人健康状况最差,其中,农村、女性、高龄、无配偶老年人健康状况要显著差于其对应群体。因此,对于这种"多重弱势"群体,应该得到社会更多的关注和政策支持,通过不同渠道改善健康水平和健康不平等现象。
[17]	Chen Mingxing, Lu Dadao, Zhang Hua. Comprehensive evaluation and the driving factors of China's urbanization . Acta Geographica Sinica, 2009, 64(4): 387-398. https://doi.org/10.11821/xb200904001 URL Magsci [本文引用: 1] 摘要 <p>从城市化内涵的人口、经济、社会、土地四个方面, 构建中国城市化水平的综合评价指标体系。基于熵值法, 对1981-2006 年的中国城市化进行综合测度, 结果表明中国城市化综合水平持续提高, 以经济增长和地域景观的快速演进为主要特征, 其次是人口城市化, 最后是社会城市化中的医疗水平, 其中各子系统有不同的演变特点。多元回归模型分析表明, 城市化动力因子呈现多元化特征, 市场力是最主要的驱动力, 后面依次是内源力、行政力和外向力。从城市化发展阶段上看, 市场力、外向力和行政力对城市化综合水平的影响呈上升趋势, 而内源力呈明显下降趋势。本文认为, 中国城市化主要是内生过程, 应强化市场经济体制改革, 统筹城乡发展。</p> [陈明星, 陆大道, 张华. 中国城市化水平的综合测度及其动力因子分析 . 地理学报, 2009, 64(4): 387-398.] https://doi.org/10.11821/xb200904001 URL Magsci [本文引用: 1] 摘要 <p>从城市化内涵的人口、经济、社会、土地四个方面, 构建中国城市化水平的综合评价指标体系。基于熵值法, 对1981-2006 年的中国城市化进行综合测度, 结果表明中国城市化综合水平持续提高, 以经济增长和地域景观的快速演进为主要特征, 其次是人口城市化, 最后是社会城市化中的医疗水平, 其中各子系统有不同的演变特点。多元回归模型分析表明, 城市化动力因子呈现多元化特征, 市场力是最主要的驱动力, 后面依次是内源力、行政力和外向力。从城市化发展阶段上看, 市场力、外向力和行政力对城市化综合水平的影响呈上升趋势, 而内源力呈明显下降趋势。本文认为, 中国城市化主要是内生过程, 应强化市场经济体制改革, 统筹城乡发展。</p>
[18]	Lesage J, Pace R K.Introduction to Spatial Econometrics. New York: CRC Press, 2009. [本文引用: 1]
[19]	Lee L F, Yu J. Some recent developments in spatial panel data models . Regional Science and Urban Economics, 2010, 40(5): 255-271. https://doi.org/10.1016/j.regsciurbeco.2009.09.002 URL Magsci [本文引用: 1] 摘要 Spatial econometrics has been an ongoing research field. Recently, it has been extended to panel data settings. Spatial panel data models can allow cross sectional dependence as well as state dependence, and can also enable researchers to control for unknown heterogeneity. This paper reports some recent developments in econometric specification and estimation of spatial panel data models. We develop a general framework and specialize it to investigate different spatial and time dynamics. Monte Carlo studies are provided to investigate finite sample properties of estimates and possible consequences of misspecifications. Two applications illustrate the relevance of spatial panel data models for empirical studies.
[20]	Commission on Social Determinants of Health (WHO CSDH). URL [本文引用: 1]
[21]	Sundmacher L, Scheller-Kreinsen D, Busse R. The wider determinants of inequalities in health: A decomposition analysis . International Journal for Equity in Health, 2011, 10(1): 2187-2198. https://doi.org/10.1186/1475-9276-10-30 URL PMID: 21791075 [本文引用: 2] 摘要 Abstract BACKGROUND: The common starting point of many studies scrutinizing the factors underlying health inequalities is that material, cultural-behavioural, and psycho-social factors affect the distribution of health systematically through income, education, occupation, wealth or similar indicators of socioeconomic structure. However, little is known regarding if and to what extent these factors can assert systematic influence on the distribution of health of a population independent of the effects channelled through income, education, or wealth. METHODS: Using representative data from the German Socioeconomic Panel, we apply Fields' regression based decomposition techniques to decompose variations in health into its sources. Controlling for income, education, occupation, and wealth, we assess the relative importance of the explanatory factors over and above their effect on the variation in health channelled through the commonly applied measures of socioeconomic status. RESULTS: The analysis suggests that three main factors persistently contribute to variance in health: the capability score, cultural-behavioural variables and to a lower extent, the materialist approach. Of the three, the capability score illustrates the explanatory power of interaction and compound effects as it captures the individual's socioeconomic, social, and psychological resources in relation to his/her exposure to life challenges. CONCLUSION: Models that take a reductionist perspective and do not allow for the possibility that health inequalities are generated by factors over and above their effect on the variation in health channelled through one of the socioeconomic measures are underspecified and may fail to capture the determinants of health inequalities.
[22]	Li Hua, Yu Wei. Effect of the government's health expenditure on the health of rural residents in China . Social Sciences in China, 2013(10): 41-60. URL [本文引用: 2] 摘要依据全国30省“千村”现场调查数据，采用国际通用健康SF8量表的自测健康，运用Grossman理论的扩展模型和顺序概率回归方法，分析公共卫生、基本医疗服务可及性和新农合对居民健康的影响，结果表明：村卫生室诊疗水平对生理健康影响非常显著，对心理健康没有影响；与最近医疗机构的距离和污水排放系统，对所有健康指标均有非常显著影响；饮用自来水对健康有正面影响；新农合筹资水平对居民健康没有影响，其效果主要表现在减少大病患者个人经济风险和促进社会和谐。年龄、教育水平等个人因素对健康有显著影响。研究结果支持政府农村卫生支出重点投向基层医疗服务和公共卫生的发展策略，验证了新农合的目标主要就是化解重大疾病的经济风险。 [李华, 俞卫. 政府卫生支出对中国农村居民健康的影响 . 中国社会科学, 2013(10): 41-60.] URL [本文引用: 2] 摘要依据全国30省“千村”现场调查数据，采用国际通用健康SF8量表的自测健康，运用Grossman理论的扩展模型和顺序概率回归方法，分析公共卫生、基本医疗服务可及性和新农合对居民健康的影响，结果表明：村卫生室诊疗水平对生理健康影响非常显著，对心理健康没有影响；与最近医疗机构的距离和污水排放系统，对所有健康指标均有非常显著影响；饮用自来水对健康有正面影响；新农合筹资水平对居民健康没有影响，其效果主要表现在减少大病患者个人经济风险和促进社会和谐。年龄、教育水平等个人因素对健康有显著影响。研究结果支持政府农村卫生支出重点投向基层医疗服务和公共卫生的发展策略，验证了新农合的目标主要就是化解重大疾病的经济风险。
[23]	Garcia-Subirats I, Vargas I, Mogollón-Pérez A S, et al. Inequities in access to health care in different health systems: A study in municipalities of central Colombia and north-eastern Brazil . Social Science & Medicine, 2014, 13(1): 204-213. https://doi.org/10.1186/1475-9276-13-10 URL PMID: 3917695 [本文引用: 1] 摘要 ABSTRACT Health system reforms are undertaken with the aim of improving equity of access to health care. Their impact is generally analyzed based on health care utilization, without distinguishing between levels of care. This study aims to analyze inequities in access to the continuum of care in municipalities of Brazil and Colombia. A cross-sectional study was conducted based on a survey of a multistage probability sample of people who had had at least one health problem in the prior three months (2,163 in Colombia and 2,167 in Brazil). The outcome variables were dichotomous variables on the utilization of curative and preventive services. The main independent variables were income, being the holder of a private health plan and, in Colombia, type of insurance scheme of the General System of Social Security in Health (SGSSS). For each country, the prevalence of the outcome variables was calculated overall and stratified by levels of per capita income, SGSSS insurance schemes and private health plan. Prevalence ratios were computed by means of Poisson regression models with robust variance, controlling for health care need. There are inequities in favor of individuals of a higher socioeconomic status: in Colombia, in the three different care levels (primary, outpatient secondary and emergency care) and preventive activities; and in Brazil, in the use of outpatient secondary care services and preventive activities, whilst lower-income individuals make greater use of the primary care services. In both countries, inequity in the use of outpatient secondary care is more pronounced than in the other care levels. Income in both countries, insurance scheme enrollment in Colombia and holding a private health plan in Brazil all contribute to the presence of inequities in utilization. Twenty years after the introduction of reforms implemented to improve equity in access to health care, inequities, defined in terms of unequal use for equal need, are still present in both countries. The design of the health systems appears to determine access to the health services: two insurance schemes in Colombia with different benefits packages and a segmented system in Brazil, with a significant private component.
[24]	Qi Liangshu. Interrelationship between growth, environment and population health: An empirical analysis based on China's provincial data . China Population, Resource and Environment, 2008, 18(6): 169-173. https://doi.org/10.3969/j.issn.1002-2104.2008.06.029 URL [本文引用: 1] 摘要经济增长造成环境变化;收入水平和环境质量共同影响着人口健康;人口健康状况又影响着经济增长。本文构建了一个描述三者之间关系的联立方程模型,使用省区面板数据,分析了我国20世纪90年代至今省区层面上经济、环境与人口健康的相互影响。实证结果表明,工业污染是经济增长的阻碍因素;经济增长对人口健康有显著的正影响,而工业污染对人口健康有显著的负影响;人口健康对经济增长的贡献不显著;教育状况对经济增长有显著促进作用,但对人口健康没有显著的直接影响;第三产业的发展有利于减少工业污染,改善环境质量。因此,发展教育事业和第三产业,是促进经济增长和提高环境质量的有效举措。 [齐良书. 经济、环境与人口健康的相互影响: 基于我国省区面板数据的实证分析 . 中国人口·资源与环境, 2008, 18(6): 169-173.] https://doi.org/10.3969/j.issn.1002-2104.2008.06.029 URL [本文引用: 1] 摘要经济增长造成环境变化;收入水平和环境质量共同影响着人口健康;人口健康状况又影响着经济增长。本文构建了一个描述三者之间关系的联立方程模型,使用省区面板数据,分析了我国20世纪90年代至今省区层面上经济、环境与人口健康的相互影响。实证结果表明,工业污染是经济增长的阻碍因素;经济增长对人口健康有显著的正影响,而工业污染对人口健康有显著的负影响;人口健康对经济增长的贡献不显著;教育状况对经济增长有显著促进作用,但对人口健康没有显著的直接影响;第三产业的发展有利于减少工业污染,改善环境质量。因此,发展教育事业和第三产业,是促进经济增长和提高环境质量的有效举措。
[25]	Cheng Mingmei, Yang Mengzi. Impact of urbanization on the health of Chinese residents: An empirical study based on the provincial panel data . China Population, Resource and Environment, 2015, 25(7): 89-96. URL [本文引用: 1] [程明梅, 杨朦子. 城镇化对中国居民健康状况的影响: 基于省级面板数据的实证分析 . 中国人口·资源与环境, 2015, 25(7): 89-96.] URL [本文引用: 1]
[26]	Van de Poel E, O' Donnel O, Van Doorslaer E. Is there a health penalty of China's rapid urbanization . Health Econimics, 2012, 21(4): 367-385. https://doi.org/10.1002/hec.1717 URL PMID: 21341344 [本文引用: 1] 摘要 No abstract is available for this item.
[27]	Zheng Wensheng, Jiang Huaxiong, Ai Hongru, et al. Analysis of regional inequalities of basic medical resources supply in China . Geographical Research, 2015, 34(11): 2049-2060. https://doi.org/10.11821/dlyj201511004 URL Magsci [本文引用: 1] 摘要 <p>基于差异系数、泰尔指数、基尼系数和空间自相关模型,分析1997-2012年中国342个地级单元基础医疗卫生资源供给水平的总体差异与空间格局,结合相关研究文献比较基础医疗卫生资源供给水平空间格局与区域经济空间格局的差异,分析基础医疗卫生资源供给水平区域差异的原因,并提出未来政策应对的方向性建议。研究表明：① 中国基础医疗卫生资源供给水平区域总体差异较大,但近年来呈现波动缩小的趋势;② 中国基础医疗卫生资源供给水平空间关联格局变化较大,主要原因是高值集聚的HH类型和低值集聚的LL类型在空间的分布发生较大变化;③ 区域基础医疗卫生资源供给水平较高地区在中西部地区和东北地区集聚明显,东部地区主要分布在山东半岛与京津地区。相对于区域经济发展差距的扩大,中国基础医疗卫生资源供给水平的差距已经开始缩小,发展水平空间格局也存在显著差别。基础医疗卫生资源供给的区域差异形成的主要原因包括医疗卫生体制改革、国家区域政策热点分布的变化、人口的大规模流动、资源供给管理体制改革的滞后以及医疗卫生服务需求的收入弹性刺激等。</p> [郑文升, 蒋华雄, 艾红如, 等. 中国基础医疗卫生资源供给水平的区域差异 . 地理研究, 2015, 34(11): 2049-2060.] https://doi.org/10.11821/dlyj201511004 URL Magsci [本文引用: 1] 摘要 <p>基于差异系数、泰尔指数、基尼系数和空间自相关模型,分析1997-2012年中国342个地级单元基础医疗卫生资源供给水平的总体差异与空间格局,结合相关研究文献比较基础医疗卫生资源供给水平空间格局与区域经济空间格局的差异,分析基础医疗卫生资源供给水平区域差异的原因,并提出未来政策应对的方向性建议。研究表明：① 中国基础医疗卫生资源供给水平区域总体差异较大,但近年来呈现波动缩小的趋势;② 中国基础医疗卫生资源供给水平空间关联格局变化较大,主要原因是高值集聚的HH类型和低值集聚的LL类型在空间的分布发生较大变化;③ 区域基础医疗卫生资源供给水平较高地区在中西部地区和东北地区集聚明显,东部地区主要分布在山东半岛与京津地区。相对于区域经济发展差距的扩大,中国基础医疗卫生资源供给水平的差距已经开始缩小,发展水平空间格局也存在显著差别。基础医疗卫生资源供给的区域差异形成的主要原因包括医疗卫生体制改革、国家区域政策热点分布的变化、人口的大规模流动、资源供给管理体制改革的滞后以及医疗卫生服务需求的收入弹性刺激等。</p>
[28]	Han Zenglin, Li Bin, Zhang Kunling. Evaluation and spatial analysis of the equalization of basic public service in urban and rural areas in China . Geographical Research, 2015, 34(11): 2035-2048. https://doi.org/10.11821/dlyj201511003 URL Magsci [本文引用: 1] 摘要 <p>以中国31个省级行政单位为研究对象,从教育服务、文化服务、医疗卫生服务、基础设施服务、社会保障服务和信息化服务6个方面构建指标体系,综合测度各省份城市和农村基本公共服务水平;利用信息熵原理构建基本公共服务均等化指数,测度各省份城乡基本公共服务均等化程度,并用探索性空间数据分析方法对城乡基本公共服务均等化指数的空间格局进行研究。研究表明：① 各省份城市和农村基本公共服务水平的差异均十分显著。城市基本公共服务水平的空间分布为“T”字型格局,并呈“东—中—西”阶梯状递减;农村基本公共服务水平的空间分布与城市存在很大的不一致性,呈“东—西—中”阶梯状递减的格局。② 31个省份的城乡基本公共服务均等化指数偏低,其空间分布存在着显著的全局空间自相关特征。③ 各省份农村基本公共服务水平对均等化指数的影响大于城市,城乡基本公共服务均等化指数与农村基本公共服务水平的关系类似马太效应。</p> [韩增林, 李彬, 张坤领. 中国城乡基本公共服务均等化及其空间格局分析 . 地理研究, 2015, 34(11): 2035-2048.] https://doi.org/10.11821/dlyj201511003 URL Magsci [本文引用: 1] 摘要 <p>以中国31个省级行政单位为研究对象,从教育服务、文化服务、医疗卫生服务、基础设施服务、社会保障服务和信息化服务6个方面构建指标体系,综合测度各省份城市和农村基本公共服务水平;利用信息熵原理构建基本公共服务均等化指数,测度各省份城乡基本公共服务均等化程度,并用探索性空间数据分析方法对城乡基本公共服务均等化指数的空间格局进行研究。研究表明：① 各省份城市和农村基本公共服务水平的差异均十分显著。城市基本公共服务水平的空间分布为“T”字型格局,并呈“东—中—西”阶梯状递减;农村基本公共服务水平的空间分布与城市存在很大的不一致性,呈“东—西—中”阶梯状递减的格局。② 31个省份的城乡基本公共服务均等化指数偏低,其空间分布存在着显著的全局空间自相关特征。③ 各省份农村基本公共服务水平对均等化指数的影响大于城市,城乡基本公共服务均等化指数与农村基本公共服务水平的关系类似马太效应。</p>
[29]	Bai X M, Nath I, Capon A, et al. Health and wellbeing in the changing urban environment: Complex challenges, scientific responses, and the way forward . Current Opinion in Environmental Sustainability, 2012, 4(4): 465-472. https://doi.org/10.1016/j.cosust.2012.09.009 URL Magsci [本文引用: 1] 摘要 With rapid global urbanization, the importance of understanding relationships between the changing urban environment and human health and wellbeing is being increasingly recognized. However, the science underlying the complexity of linkages is poorly developed. In this paper, we explore the different types of health and wellbeing risks in the urban environment, their dynamic, ever evolving nature, and define both their spatial and socioeconomic dimensions. We also present the new innovative program on Health and Wellbeing in the Changing Urban Environment that was launched recently by the International Council for Science (ICSU) wherein an integrated systems approach is recommended to address this complexity. We conclude by identifying key elements needed for the success of the new science initiative.
[30]	Narayan P K, Narayan S. Does environmental quality influence health expenditures? Empirical evidence from a panel of selected OECD countries . Ecological Economics, 2008, 65(2): 367-374. https://doi.org/10.1016/j.ecolecon.2007.07.005 URL [本文引用: 1] 摘要 In this paper we examine the role of environmental quality in determining per capita health expenditures. We take a panel cointegration approach in order to explore the possibility of estimating both short-run and long-run impacts of environmental quality. Our empirical analysis is based on eight OECD countries, namely Austria, Denmark, Iceland, Ireland, Norway, Spain, Switzerland, and the UK for the period 1980-1999. We find that per capita health expenditure, per capita income, carbon monoxide emissions, sulphur oxide emissions and nitrogen oxide emissions are panel cointegrated. While short-run elasticities reveal that income and carbon monoxide emissions exert a statistically significant positive effect on health expenditures, in the long-run in addition to income and carbon monoxide, we find that sulphur oxide emissions have a statistically significant positive impact on health expenditures.
[31]	Xu Donglin, Chen Yongwei. Analysis on the effect of environmental quality on health expenditures . China Population, Resource and Environment, 2010, 20(4): 159-164. https://doi.org/10.3969/j.issn.1002-2104.2010.04.028 URL [本文引用: 1] 摘要将工业二氧化硫排放量作为环境质量的代理变量，对中国各个地区分别建立面板数据模型，研究中国城镇居民医疗保健支出与居民收入和环境质量之间的长期均衡关系，并基于面板误差纠正模型来分析医疗支出对各影响因素的短期调节效应。实证结果表明，环境质量对医疗支出影响的长期弹性在我国东部、中部和西部各地区均为正值，说明环境污染的加剧导致人们健康状况的恶化，从而促进了医疗支出的增长。因此，做好环境保护工作应该具有长久坚持的意义。但是，从短期来看，环境质量对医疗支出的影响却为负值，这一结果解释了当前有些地区和部门在短期内会以牺牲环境为代价来换取经济的暂时发展，由此更加突显了做好环境保护工作的艰巨性与紧迫性。另一方面，居民收入对医疗保健支出影响的长期弹性和短期弹性均大于1，表明提高城镇居民收入水平对于改善居民健康状况具有显著作用，由此说明我国当前实施的工资增长机制、提高医疗补助政策具有其针对性和适宜性。 [徐冬林, 陈永伟. 环境质量对中国城镇居民健康支出的影响 . 中国人口·资源与环境, 2010, 20(4): 159-164.] https://doi.org/10.3969/j.issn.1002-2104.2010.04.028 URL [本文引用: 1] 摘要将工业二氧化硫排放量作为环境质量的代理变量，对中国各个地区分别建立面板数据模型，研究中国城镇居民医疗保健支出与居民收入和环境质量之间的长期均衡关系，并基于面板误差纠正模型来分析医疗支出对各影响因素的短期调节效应。实证结果表明，环境质量对医疗支出影响的长期弹性在我国东部、中部和西部各地区均为正值，说明环境污染的加剧导致人们健康状况的恶化，从而促进了医疗支出的增长。因此，做好环境保护工作应该具有长久坚持的意义。但是，从短期来看，环境质量对医疗支出的影响却为负值，这一结果解释了当前有些地区和部门在短期内会以牺牲环境为代价来换取经济的暂时发展，由此更加突显了做好环境保护工作的艰巨性与紧迫性。另一方面，居民收入对医疗保健支出影响的长期弹性和短期弹性均大于1，表明提高城镇居民收入水平对于改善居民健康状况具有显著作用，由此说明我国当前实施的工资增长机制、提高医疗补助政策具有其针对性和适宜性。
[32]	Dummer T J. Health geography: Supporting public health policy and planning . Canadian Medical Association Journal, 2008, 178(9): 1177-1180. https://doi.org/10.1503/cmaj.071783 URL PMID: 18427094 [本文引用: 1] 摘要 The article provides information about health geography. According to the author, health geography is a discipline of human geography that deals with the interaction between people and the environment. He added that understanding geography is crucial in assessing the interrelations inherent in many health-related risk exposures. Moreover, the importance of context, setting and spatial scale are recognized by health geography in determining health outcomes. He emphasized that interactive, multidisciplinary approach is crucial in ensuring that the research provides relevant, high-quality evidence to inform health policy.
[33]	Martens W J M. Global atmospheric changes and human health: An integrated modeling approach . Climate esearch, 1996, 6(2): 107-112. [本文引用: 1]
[34]	UNU-EHS (United Nations University, Institute for Environment and Human Health), IHDP. Towards sustainable global health . Source-publication Series of UNU-EHS, 2008, 11. [本文引用: 1]

医学地理和环境健康研究的主要领域与进展

2010

... 健康是人类生存与发展的基础,不仅关系到国民的生活质量,更关系到国家安全与社会稳定.随着社会经济和医疗技术的发展,不同国家的国民健康水平均有所改善,但更多是社会上层人口从中获益,导致国家内部和国家间的健康不公平^[1-2].当前,健康不公平已成为影响人类发展的核心问题^[3-4],世界卫生组织（WHO）强烈呼吁缩小国家内部不同人群、不同区域之间的健康差异,将享有良好的健康水平作为各国政府主要的社会目标之一. ...

... 健康不公平作为影响人类发展的核心问题,引起了世界各国的广泛关注,探明健康不公平的影响因素,消除健康不公平已成为健康地理学研究领域的热点问题^{[1, 32]}.随着全球环境变化人文因素研究的进展和全球环境变化对健康影响的关注,国际社会倡导从人文因素角度去研究环境变化对健康的影响^[33].IHDP也组建了“人口健康咨询工作组”,并召开了“走向持续的全球健康（Towards Sustainable Global Health）”讨论会,开始系统关注人文因素对居民健康的影响问题^[34].鉴于此,本文分析了2003-2013年中国居民健康水平的区域差异变化轨迹,并采用空间回归模型分析了关键人文因素对居民健康水平的影响,可为中央或地方政府制定差别化的医疗卫生政策提供科学依据.但是,限于数据可获得性,本文仅选取围产儿死亡率、孕产妇死亡率及传染病发病率表征居民的健康水平,虽研究结果与相关文献^[14-15]的结论基本一致,但居民健康水平具有多维度,未来需进一步探索刻画居民健康水平的指标;同时,由于样本数据和时间节点相对较少,本文可能并未充分揭示中国居民健康水平的时空变化规律,还需深入开展居民健康水平的多时域、多尺度分析;此外,本文仅关注了经济发展、公共医疗卫生支出、医疗卫生资源可及性、城市化水平及环境质量等人文因素对居民健康水平的影响,未来还需进一步扩展影响居民健康的人文因素范畴（如,生活方式、医疗制度等）,加强人文因素的空间化研究（如,空间差异、空间配置等）,开展居民健康水平的多影响机制研究,深入剖析居民健康水平与各人文因素变化的空间对应关系及其耦合作用机制,以及人文因素与自然因素的交互作用对居民健康的影响. ...

医学地理和环境健康研究的主要领域与进展

2010

Medical geography: Understanding health inequalities

2008

Health disparities and health equity: Concepts and measurement

2006

Geography of health inequalities in the developed world: Views from Britain and North America

2005

... 改革开放以来,中国医疗卫生服务可及性明显增强,居民健康状况得以改善.尤其近年来,随着医疗卫生制度改革的逐步深化和医疗卫生资源投入的持续增加,居民健康水平有了大幅提高,人均预期寿命已由1990年的69岁延长到2010年的75岁,5岁以下儿童死亡率由1990年的53.9‰下降到2014年的11.7‰,孕产妇死亡率也由1990年的80/10万下降到2014年的21.7/10万^[5].然而,不同区域间的健康水平仍存在显著差异,使中国建设和谐社会面临严峻挑战.为此,2008年国家卫生部在“健康中国2020”中指出“应将国民的健康公平性作为衡量社会公正和公平的一项重要指标”;十八届五中全会又将建设“健康中国”上升为国家战略,强调要将健康融入所有政策,转变健康发展模式,促进和保障全民健康.因此,正确认识和把握居民健康水平的区域差异,对实现“健康中国”战略具有重要现实意义. ...

Socioeconomic inequalities in health in 22 European countries

2008

... 国际上健康公平性研究始于20世纪70年代,1977年英国政府成立了“健康不公平”研究小组,并于1980年8月向国会提交The Black Report,指出了社会健康差异现象,并将不同社会阶层的健康水平差异归因于社会经济环境的差异,这份报告引起了对健康公平性的广泛关注.已有研究显示,健康不公平与社会经济地位的关系密切,社会经济地位较高群体的健康状况明显优于社会经济地位较低的群体,且这一趋势并未随时间和空间的变化而改变^[6].Acheson发现即便在一些具有良好健康状况的国家,预期寿命的不公平仍在持续^[7];Zatonski指出欧洲发展面临的最大挑战仍然是东西部的健康差距^[8];Jamie等则指出21世纪初新西兰区域间的健康不公平已达到非常高的水平且呈继续增加趋势^[9];Eunju等^[10]也发现韩国地区间的社会经济不公平加剧了地区间的健康不公平,减小地区间的健康不公平需要更公平的收入分布及更高的平均收入.20世纪90年代以来,随着社会差距的扩大和人们健康需求的提高,健康公平性问题在中国日益受到重视,尤其注重不同群体间及城乡间的健康不公平性研究,但对区域健康不公平缺乏深入研究.已有研究主要基于婴儿死亡率^[11]、自评健康指数^[12]、复合健康指数^[13]等指标,利用变异系数、极值差率、泰勒指数、集中指数等方法对区域健康不公平进行测度,研究均发现中国不同区域的居民健康水平存在明显差异,且经济发达地区的居民健康水平高于欠发达地区^[14-16]. ...

Independent Inquiry into Inequalities in Health

1998

The east-west health gap in Europe: What are the causes?

2007

Geographical inequalities in health in New Zealand, 1980-2001: The gap widens

2006

Income-related health inequalities across regions in Korea

2011

我国婴儿死亡率的变动趋势及区域差异研究

2007

我国婴儿死亡率的变动趋势及区域差异研究

2007

中国健康绩效的动态演进:公平与效率的权衡

2011

中国健康绩效的动态演进:公平与效率的权衡

2011

Regional inequality in health and its determinants: Evidence from China

2010

中国居民健康水平的区域差异分析

2015

中国居民健康水平的区域差异分析

2015

中国地区间健康差异的因素分解

2011

中国地区间健康差异的因素分解

2011

老年人健康不平等的演化、区域差异与影响因素分析

2013

老年人健康不平等的演化、区域差异与影响因素分析

2013

中国城市化水平的综合测度及其动力因子分析

2009

... 2.1.1 居民健康水平的测度联合国千年发展目标提出要“降低儿童死亡率、改善产妇保健、与艾滋病毒及其他疾病作斗争”.限于数据可获得性（例如,表征儿童死亡率的常用指标“5岁以下儿童死亡率”缺少省域层面数据）,本文仅选择围产儿死亡率、孕产妇死亡率及传染病发病率来反映居民的健康水平.其中,传染病发病率用国家甲乙类法定报告传染病发病率来表征,围产儿死亡率、孕产妇死亡率及传染病发病率均为负向指标,数值越大,健康水平越低.为了综合评估不同区域的居民健康水平,首先采用极值标准化法对上述指标进行归一化处理^①(①极值标准化公式：

\begin{matrix} z = x_{j} / x_{jmax} \end{matrix}

,式中：z为j指标标准化后的数值,x为j指标实际值,x_max为某年度所有省域中j指标的最大值.), 然后利用熵值法^[17]确定指标权重,最后采用加权求和法计算不同省份的居民健康指数. ...

中国城市化水平的综合测度及其动力因子分析

2009

\begin{matrix} z = x_{j} / x_{jmax} \end{matrix}

2009

... 2.2.3 居民健康水平影响因素的空间回归分析由于传统的计量经济学模型未嵌套空间交互效应,可能导致模型设定与估算结果的偏误,而空间面板模型嵌套了空间效应和时间效应,可使设定的空间回归模型更符合实际,能更好地阐明各选定因素对居民健康水平时空格局变化的影响.目前常用的空间回归模型包括空间滞后模型（SLM）、空间误差模型（SEM）和空间Durbin模型（SDM）^[18],其中,空间Durbin模型（SDM）在因变量中嵌套了空间依赖,自变量和误差项的参数估计不会受到遗漏变量空间依赖程度的影响^[19],因此采用空间Durbin模型（SDM）分析关键人文因素对居民健康水平时空格局变化的影响. ...

Some recent developments in spatial panel data models

2010

... 世界卫生组织健康问题社会决定因素委员会（Commission on Social Determinants of Health）在其报告中提出健康不公平现象并非单纯的“自然”现象,更受到人文因素不公平的显著影响^[20].已有研究也显示,区域健康不公平不仅是自然因素差异的结果,更是经济发展^[21]、公共健康支出^[22]、医疗卫生资源可及性^[23]、环境质量^[24]、城市化水平^[25-26]等人文因素不公平的结果.基于此,本文主要分析上述关键人文因素对居民健康水平的影响. ...

The wider determinants of inequalities in health: A decomposition analysis

2011

... （1）经济发展水平.经济发展水平会影响健康产品和服务的可及性,经济发展水平不均将导致不同地区的人们对健康产品和服务的享有程度不同,从而影响预防性健康服务和疾病控制的效果,使居民健康水平产生差异^[21].2003-2013年,中国人均GDP年均增长率为29.75%,其中,西部地区年均增长率高达45.52%,表明近10年中国经济发展水平大幅提高,西部地区的提高幅度尤为明显（图6）.期间,中国人均GDP一直呈“东—中—西”阶梯式递减态势,其变异系数降低了42.47%,但三大地带人均GDP的变异系数变化趋势存在差别,其中,东、中部人均GDP的变异系数趋于下降,降幅分别为43.09%、29.94%,而西部趋于增加,增幅达41.66%,表明中国经济发展水平的省区差异虽总体趋于减小,但西部省区间的差异趋于扩大. ...

政府卫生支出对中国农村居民健康的影响

2013

... （2）公共医疗卫生支出.公共卫生支出对健康产出具有显著的积极作用,它主要通过影响医疗卫生服务可及性、医疗保险保障水平和公共卫生而影响居民健康^[22].2003-2013年,中国人均公共医疗卫生支出年均增幅为78.53%,其中,中部地区年均增长率高达120.39%,表明近10年中国公共医疗卫生支出有了大幅增加,中部地区的增加幅度尤为显著（图5）.期间,中国人均公共医疗卫生支出的变异系数降低62.43%,其中,中部地区人均公共医疗卫生支出的变异系数降幅达73.63%,远高于东、西部的降幅,但其变异系数一直低于东部,表明中国公共医疗卫生支出的省域差异虽趋于缩小,但东部省区间的公共医疗卫生支出差异较中、西部更显著. ...

政府卫生支出对中国农村居民健康的影响

2013

Mogollón-Pérez A S, et al. Inequities in access to health care in different health systems: A study in municipalities of central Colombia and north-eastern Brazil

2014

经济、环境与人口健康的相互影响: 基于我国省区面板数据的实证分析

2008

经济、环境与人口健康的相互影响: 基于我国省区面板数据的实证分析

2008

城镇化对中国居民健康状况的影响: 基于省级面板数据的实证分析

2015

城镇化对中国居民健康状况的影响: 基于省级面板数据的实证分析

2015

Is there a health penalty of China's rapid urbanization

2012

中国基础医疗卫生资源供给水平的区域差异

2015

... （3）医疗卫生资源可及性.医疗卫生资源是否得到公平配置,是影响居民健康公平性的重要因素^[27-28].本文以每千人卫生技术人员数、每千人医疗机构床位数、每万人医院数表征医疗卫生资源可及性^③(③采用

\begin{matrix} z = (x - x_{\min} \frac{)}{(} x_{\max} - x_{\min}) \end{matrix}

对指标进行标准化处理;再采用等权重加权求和法计算医疗卫生资源可及性,数值越大,可及性越强.),2003-2013年中国医疗卫生资源可及性年均增长率为2.11%,其中,西部地区年均增长率高达4.76%,表明近10年中国医疗卫生资源可及性有了较大改善,西部地区改善尤为明显（图5）.期间,中国医疗卫生资源可及性的变异系数降低37.83%,其中,中部地区医疗卫生资源可及性的变异系数降低28.59%,高于东、西部的降幅,表明中国医疗卫生资源可及性的省区差异趋于缩小,中部省区间的差异缩小趋势尤为显著. ...

中国基础医疗卫生资源供给水平的区域差异

2015

\begin{matrix} z = (x - x_{\min} \frac{)}{(} x_{\max} - x_{\min}) \end{matrix}

中国城乡基本公共服务均等化及其空间格局分析

2015

\begin{matrix} z = (x - x_{\min} \frac{)}{(} x_{\max} - x_{\min}) \end{matrix}

中国城乡基本公共服务均等化及其空间格局分析

2015

\begin{matrix} z = (x - x_{\min} \frac{)}{(} x_{\max} - x_{\min}) \end{matrix}

Health and wellbeing in the changing urban environment: Complex challenges, scientific responses, and the way forward

2012

... （4）城市化水平.城市化给社会组织结构、家庭关系、生活方式等带来根本性变革,从而对居民健康水平产生重要影响^[29].本文以城镇化率表征城市化水平,2003-2013年中国城镇化率年均增幅为1.32%,其中,东部地区年均增幅高达1.50%,表明近10年来中国城市化水平快速提高,东部地区尤为显著.期间,中国城镇化率一直呈“东—中—西”阶梯式递减态势,其变异系数降低28.09%,但三大地带城镇化率的变异系数变化趋势存在差别,其中,东、中部城镇化率的变异系数趋于下降,降幅分别为43.52%、62.69%,而西部趋于增加,增幅达14.02%,表明中国城市化水平的省区差异虽总体趋于减小,但西部省区间的差异趋于扩大. ...

Does environmental quality influence health expenditures? Empirical evidence from a panel of selected OECD countries

2008

... （5）环境质量.环境质量恶化对健康的负面影响非常显著^[30],许多污染物与特定疾病之间有着直接联系,会给个人健康带来即时和长期损害,并表现在宏观层面,使发病率和死亡率上升^[31].水污染、空气污染已成为当前中国面临的主要环境问题,为此本文采用人均产生的废水（工业废水+生活污水）排放量及废气排放量表征环境质量^④(④采用

\begin{matrix} z = (x_{\max} - x \frac{)}{(} x_{\max} - x_{\min}) \end{matrix}

对指标进行标准化处理;再采用等权重加权求和法计算环境质量指数,数值越大,环境质量越好.).2003-2013年,中国环境质量指数的年均降幅为1.17%,其中,西部地区的年均降幅高达1.36%,表明近10年来中国环境质量整体趋于下降,西部环境质量恶化尤为明显.期间,中国环境质量指数一直保持“中—西—东”递减态势,其变异系数降低了6.25%,但三大地带环境质量指数的变异系数变化趋势存在差别,东、中部环境质量指数的变异系数趋于减小,降幅分别为51.12%、12.50%,而西部趋于增大,增幅达73.81%,表明中国环境质量的省域差异虽总体趋于缩小,但西部省区间的差异趋于扩大. ...

环境质量对中国城镇居民健康支出的影响

2010

\begin{matrix} z = (x_{\max} - x \frac{)}{(} x_{\max} - x_{\min}) \end{matrix}

环境质量对中国城镇居民健康支出的影响

2010

\begin{matrix} z = (x_{\max} - x \frac{)}{(} x_{\max} - x_{\min}) \end{matrix}

Health geography: Supporting public health policy and planning

2008

Global atmospheric changes and human health: An integrated modeling approach

1996

Towards sustainable global health

2008

〈

〉

中国居民健康水平的区域差异:2003-2013

Regional inequalities of residents' health level in China: 2003-2013

1 引言

2 数据来源及研究方法

2.1 数据来源

2.2 研究方法

3 中国居民健康水平的区域差异及时空格局变化

3.1 居民健康水平的区域差异变化

3.2 居民健康水平的空间分布变化

3.3 居民健康水平的时空格局变化

4 中国居民健康水平的影响因素

4.1 关键人文因素的区域差异

4.2 人文因素对居民健康水平的影响

5 结论与讨论

5.1 结论

5.2 讨论

参考文献 文献选项 原文顺序 文献年度倒序 文中引用次数倒序 被引期刊影响因子

参考文献

原文顺序

文献年度倒序

文中引用次数倒序

被引期刊影响因子