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中国中老年人群健康贫困及其影响因素时空特征分析

张曦宇 赖勇强 李叶 吴群红 吴冰 苗雯青 张晨溪 刘馨蔚

张曦宇, 赖勇强, 李叶, 吴群红, 吴冰, 苗雯青, 张晨溪, 刘馨蔚. 中国中老年人群健康贫困及其影响因素时空特征分析[J]. 中国公共卫生. doi: 10.11847/zgggws1141548
引用本文: 张曦宇, 赖勇强, 李叶, 吴群红, 吴冰, 苗雯青, 张晨溪, 刘馨蔚. 中国中老年人群健康贫困及其影响因素时空特征分析[J]. 中国公共卫生. doi: 10.11847/zgggws1141548
ZHANG Xiyu, LAI Yongqiang, LI Ye, . Spatiotemporal characteristics of health poverty and its associates among middle-aged and elderly populations in China: a CHARLS and statistical data analysis[J]. Chinese Journal of Public Health. doi: 10.11847/zgggws1141548
Citation: ZHANG Xiyu, LAI Yongqiang, LI Ye, . Spatiotemporal characteristics of health poverty and its associates among middle-aged and elderly populations in China: a CHARLS and statistical data analysis[J]. Chinese Journal of Public Health. doi: 10.11847/zgggws1141548

中国中老年人群健康贫困及其影响因素时空特征分析

doi: 10.11847/zgggws1141548
基金项目: 国家自然科学基金(72174047;71874045)
详细信息
    作者简介:

    张曦宇(1998 – ),男,辽宁阜新人,硕士在读,研究方向:时空分析方法在健康贫困中的应用

    通讯作者:

    李叶,E-mail:liye8459@163.com

  • 中图分类号: R 197.1

Spatiotemporal characteristics of health poverty and its associates among middle-aged and elderly populations in China: a CHARLS and statistical data analysis

  • 摘要:   目的  了解中国中老年人群健康贫困及其影响因素之间作用在时空上可能存在的非平稳性特征,为多元协同治理网络下区域健康减贫行政效率的提升提供时空特异性证据。  方法  收集2011、2013、2015和2018年中国健康与养老追踪调查(CHARLS)中中国28个省(自治区、直辖市)37296户 ≥ 45岁中老年家庭的相关数据,基于自行开发的多维健康贫困指数测度工具分别采用普通最小二乘模型(OLS)、地理加权回归模型(GWR)、时间加权回归模型(TWR)和时空加权回归模型(GTWR)对2011 — 2018年中国中老年家庭健康贫困及其影响因素之间的作用进行建模,并进一步对最优模型估计系数的时空特征进行了勾勒。  结果  在控制了年份和地区固定效应后,全局OLS模型回归分析结果显示,随着慢性病患病率、残疾患病率、人均国内生产总值、平均医疗自付费用和调查前3年年均PM2.5浓度的提高,多维健康贫困指数随之增长;而随着人口密度、基本医疗保险参保率和每万人口护士数的提高,多维健康贫困指数则随之降低。在所有的局部模型中,GWR模型的表现最优,与全局OLS模型相比,其调整后R2值从70.57%上升至88.68%,残差平方和从797.791下降至585.277。GWR模型中慢性病患病率、残疾患病率、人口密度、人均国内生产总值、基本医疗保险参保率、平均医疗自付费用、每万人口护士数和调查前3年年均PM2.5浓度8个协变量与响应变量的作用均存在非平稳性。GWR模型分析结果显示,慢性病患病率对多维健康贫困指数的正向促进作用在内蒙古自治区、河北省、山西省、云南省和贵州省达到最强;残疾患病率对多维健康贫困指数的正向促进作用在江苏省、安徽省和河南省达到最强;人口密度对多维健康贫困指数的负向抑制作用在甘肃省、内蒙古自治区、河北省和北京市达到最强,在黑龙江省、吉林省、辽宁省、山东省和山西省也表现为相对较强;基本医疗保险参保率和每万人口护士数对多维健康贫困指数的负向抑制作用以及人均国内生产总值对多维健康贫困指数的正向促进作用均在新疆维吾尔自治区、青海省和甘肃省达到最强;平均医疗自付费用对多维健康贫困指数的正向促进作用在河南省、安徽省和江苏省达到最强;调查前3年年均PM2.5浓度对多维健康贫困指数的正向促进作用以北京市、河北省和内蒙古自治区为中心向外减弱,辐射了整个环渤海区域。  结论  健康贫困与其影响因素间的时空特征存在着空间非平稳性,引入局部加权回归技术为提供有助于提升区域健康减贫行政效率的时空特异性证据奠定了技术基础。
  • 图  1  中国中老年人群2011 — 2018年多维健康贫困指数影响因素GWR模型分析中的协变量回归系数

    注:基于国家自然资源部地图技术审查中心标准地图服务网站下载的审图号为GS(2019)1831号的标准地图制作。

    表  1  中国中老年人群2011 — 2018年多维健康贫困指数影响因素全局OLS模型分析

    因素β$S_{\bar x}$β't P
    慢性病患病率0.0160.0630.0280.250.803
    残疾患病率0.1880.0970.1371.940.056
    人口密度– 43.3528.028– 0.453– 5.40 < 0.001
    基本医疗保险参保率– 0.3060.112– 0.369– 2.730.008
    人均国内生产总值22.48133.0370.0720.680.498
    平均医疗自付费用4.61825.2400.0140.180.855
    每万人口护士数– 0.3420.072– 0.426– 4.77 < 0.001
    调查前3年年均PM2.5浓度0.0540.0340.1141.570.120
    下载: 导出CSV
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  • 接收日期:  2023-02-21
  • 网络出版日期:  2023-04-21

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